公开市场操作、预期效应与利率波动

陈 聪,兰晓梅

(1.江苏大学 财经学院,江苏 镇江 212013;2.湖北经济学院 金融学院,湖北 武汉 430205)

一、引言

长期以来,受限于金融市场环境和制度建设的不完善,中国央行多采用“外汇占款投放+法定存款准备金率+存贷款基准利率”模式实现既定货币政策目标,而这些工具的使用动则造成近万亿规模基础货币的吞吐,容易造成金融市场和宏观经济运行的剧烈波动,因此中国货币政策长期在“松紧松”间切换。早期,中国债券市场发展薄弱,金融机构优质债券持仓严重不足,公开市场操作工具并不具备频繁使用的条件,央行开始通过发行央票实现基础货币的调控。近年来,随着中国金融市场广度和深度不断演化,央行升级完善了公开市场操作制度,不仅实现了操作的常态化,而且拓宽了质押品范围,进一步提升了公开市场操作的效果。

目前,中国央行已基本实现通过“逆回购+中期借贷便利”的工具组合实现基础货币吞吐和引导市场利率运行的机制,但依然存在市场利率阶段性大幅偏离政策利率中枢的情况,这既与外部市场环境变化密切相关,又受到微观主体对于货币政策预期效应的影响。一般而言,在货币政策调控中,经济主体会基于所获取的相关信息对货币政策形成相应预期,并对政策调控进行前瞻性安排,进而影响货币政策执行效果。换句话说,货币政策效果的体现,一定程度上取决于微观经济主体对货币政策操作的成分识别,包括可预期成分和不可预期成分,其中可预期成分体现了货币政策的规则性,能够被微观经济主体所识别,而不可预期成分体现了货币政策的相机抉择性[1]。由此可见,进一步提升微观经济主体对公开市场操作成分的识别能力,引导其行为决策与央行调控目标保持一致,对于增强货币政策有效性和保持市场利率平稳运行至关重要。因此,在研究分析时,需要对其中可预期和不可预期成分进行分解,进而考察不同成分对于市场利率波动的影响。

二、国内外研究动态及评述

目前,理论界与实务界对于公开市场操作的研究成果已较为丰富,但从成分识别角度研究公开市场操作对市场利率波动影响的文献尚不多见,相关领域的研究探讨主要从三方面展开。

(一)公开市场操作的模式

公开市场操作是20世纪20年代美联储率先开始使用,由于兼具主动性和灵活性,已成为主要发达经济体最重要的货币政策工具。后金融危机时代,主要发达国家和新兴市场国家为应对金融危机的冲击,普遍加大了公开市场操作的力度,运用手法日趋多样化。以美联储为代表的主要发达国家央行放弃了以公开市场操作来调节货币市场短期利率的调控方式,通过改进常规货币政策工具、创新非常规货币政策工具来实施危机救助[2]。Yellen把美联储的非常规货币政策工具分为两类:一类是通过前瞻性指引指明未来的联邦基金利率水平;另一类是通过大规模的资产购买向市场注入流动性[3]。量化宽松的货币政策带来的影响也是学术界探讨的重点问题之一。Chen等基于VECM模型分析了量化宽松政策对主要发达国家和新兴市场国家的影响,认为量化宽松政策在阻止发达国家经济衰退中起到了显著的作用[4]。Saroj等实证检验了美国实施量化宽松政策对新兴市场国家的影响,认为量化宽松政策导致了目标国家的货币升值,长期债券收益的降低,资本流入增加以及股票市场的繁荣,助推了目标国家资产价格泡沫的膨胀[5]。Barroso的研究发现,美国QE及扭转操作对巴西经济的通胀、消费与实体经济活动的上升有显著影响[6]。

受限于金融市场不发达和相关制度不完善影响,中国公开市场操作早期采用央票作为交易品种,在近十年时间里,央票在回笼流动性、抑制通货膨胀以及控制货币供给规模等方面发挥了重要作用。然而,由于央票是中国长期贸易顺差、国债市场不发达以及央行资产负债表结构不合理背景下的过渡性产物,其在使用过程中逐渐显现出诸多局限性,大量发行不仅会对国债市场产生“挤出效应”,而且发行成本较高,容易造成央行利息支出的大幅增加。因此,央票是为紧缩货币而进行的权宜性工具设计,操作上不具备可持续性[7]。随着金融市场的深化发展,中国公开市场操作标的逐步由央票过渡至债券,操作的频度和广度均有显著提升。学术界认为央行通过开展公开市场操作,使得基础货币和超额存款准备金率稳定在目标水平上,进而调控银行间市场流动性和引导市场利率,最终影响产出缺口和通胀缺口[8-9],而实现这一目标有两种方式,一是发行央票对冲外汇占款,二是满足机构短期流动性需求[10]。

(二)货币政策的预期管理

一般而言,央行货币政策操作既会根据宏观经济金融变量是否偏离既定目标而开展(规则型),又会基于不可预期的外部冲击予以灵活调整(相机抉择型),其中规则型体现为货币政策中可预期成分,相机抉择型体现为不可预期成分。因此,成分识别归根结底是区分货币政策中可预期与不可预期成分。

对于货币政策的成分识别,Bernanke等指出,向量自回归模型的残差可以表示货币政策冲击中的不可预期部分[11]。基于这一思路,国内部分研究利用计量方法对货币政策成分进行了识别和分解,例如卞志村等的研究表明,相机抉择型货币政策对中国实际产出、通胀和汇率波动的影响程度高于规则型,同时相机抉择型货币政策对产出波动的时滞更长,但对通货膨胀和汇率波动的时滞更短[12]。肖卫国等将M2、信贷和利率三种货币政策工具分解成为可预期和不可预期成分,并对各货币政策工具的产出时滞与通货膨胀时滞进行了测度,发现不可预期货币政策的时滞效应更短[13]。

另一方面,对相关主题的研究,学术界也从预期管理视角进行了探索,认为预期管理的内涵是央行通过信息沟通、政策承诺等一揽子工具组合的实施和应用,向市场准确传达货币政策意图,影响微观主体对未来货币政策的预期,从而实现对通胀预期、利率走势预期和经济信心的有效管理。因此,市场预期是货币政策必须考虑的内生变量,既有文献的研究结论均支持央行应强化预期管理,通过提高政策透明度、完善信息披露等以增强公众理性预期程度。例如,杨源源等分析了异质性预期和理性预期下货币政策有效性问题,认为无论央行偏好何种货币政策工具,异质性预期模型较理性预期更易放大总供给和总需求冲击造成的通胀、产出均衡偏离,并引致较大央行福利损失[14]。庄子罐等认为,与未预期货币政策冲击相比,包含预期货币政策冲击的模型表现效果更佳,且预期货币政策冲击对大多宏观经济变量的影响更大[15]。

(三)公开市场操作与市场利率

理论上,公开市场操作与利率走廊是对市场利率调控的两种方式,不过从中国货币政策操作实践看,央行对短期利率的调控主要通过公开市场操作方式进行,并确保市场利率位于利率走廊区间内运行。因此,从某种意义来说,公开市场操作和利率走廊对市场利率的影响并非相互独立。一方面,利率走廊可以减轻公开市场操作的调控压力;另一方面,公开市场操作能够确保利率走廊目标利率的实现。基于中国现阶段的特征考虑,单一的公开市场操作或单一的利率走廊都不适应中国当前的利率调控需求,顺应中国当前经济金融环境的利率调控模式应该是公开市场操作与利率走廊的有效结合[16]。于孝建将公开市场操作分为主动宽松、保守宽松、保守防御以及主动防御四种操作策略,认为公开市场操作对短期利率的影响主要表现为防御型[17]。肖卫国等认为,自2016年以来,中国公开市场操作模式发生了显著变化,逐步形成公开市场操作与SLF、MLF兼顾短中期流动性供应共同调控短期利率的模式,公开市场操作常态化机制与工具类型的扩展极大提高了央行对市场利率区间的调控能力[18-20]。

(四)国内外研究动态评述

国内外既有研究为探讨公开市场操作、成分识别与市场利率的关系提供了丰富的研究参考和借鉴,形成的共识性结论有二:一是央行通过开展公开市场操作,使得基础货币和超额存款准备金率稳定在目标水平上,进而调控银行间市场流动性和引导市场利率,最终影响产出缺口和通胀缺口;二是货币政策成分中,可预期与不可预期成分对于宏观经济变量的冲击存在较大差异。综合来看,对这一主题的研究仍存在进一步挖掘的空间,特别是对于公开市场操作中可预期与不可预期成分进行识别,对于探讨公开市场操作的政策效果具有较强的理论与现实意义。一般而言,金融机构经营行为具有较强的顺周期性,若机构对于货币政策调整及未来政策导向形成一致性预期,则会相应调整自身资产负债配置策略,进而对货币政策效果形成一定的抵消。因此,在探讨公开市场操作与市场利率关系时,需要对货币政策中可预期与不可预期成分进行识别。有鉴于此,本文对公开市场操作的作用机理进行分析,实证检验公开市场操作、成分识别与市场利率的关系。

三、公开市场操作、成分识别对市场利率的作用机理

借鉴黄志刚等的研究,针对公开市场操作中的可预期与不可预期成分,分析四种情景假设,以考察公开市场操作对于市场利率的调控效果[20]。在某一时期,银行资产负债结构如表1所示:资产配置中优质流动性资产为α,收益率(收益/成本)为R1;非优质流动性资产为β,收益率为R2;负债吸收中一般存款为p,成本率为R3;市场类资金为q,成本率为R4。假定某一时期,银行客户需要提前支取存款λ,扣除罚息后银行需支付客户的利息为w,则客户提支形成的走款会对银行备付金水平造成λw的负面影响。此时,银行有两种方式予以应对,一是在银行间市场进行资金融入,假设规模为m,交易价格为r1;二是出售优质流动性资产回笼现金流,假定规模为n,交易价格为r2,但存在流动性调整成本,为研究方便,不妨假定其为优质流动性资产规模的二次函数,即为0.5μn2。

基于上述模型设定,当银行面临临时流动性冲击时,会在银行间市场资金融入和出售优质流动性资产之间进行权衡,以需求最优方案。此时银行的利润函数为:

π=(α-n)R1+βR2-(p-λ)R3-qR4-λw-mr1-0.5μn2

(1)

银行在市场上拆借资金的规模为:

m=λ(1+w)-nr2-c

(2)

模型(2)基本含义是,银行在市场上拆借资金规模,应等于客户提支造成的流动性冲击减去出售优质流动性资产回笼的现金以及通过公开市场操作获得的资金。其中,c为央行通过公开市场操作投放的流动性。在上述模型组中,银行在面对流动性冲击时,会基于不同的调整策略实现流动性管理成本的最小化。基于模型(1),对优质流动性资产出售规模n求偏导可得:

(3)

由此可得到银行从市场拆入资金的利率水平为:

(4)

图1 可预期与不可预期公开市场操作影响市场利率的机理图

情景一:若银行预期到央行开展公开市场操作投放的资金量,即c′=c。这样一来,公开市场操作将同时形成流动性供给效应和替代效应,且两种效应大小相等,资金利率回归至初始利率R1/r2水平。

通过上述分析可知,公开市场操作中的可预期与不可预期成分对市场利率的影响效果截然不同。若银行能够完全预期到公开市场操作,则会通过调整资产结构形成“流动性替代效应”,进而抵消央行资金供给对市场利率的引导作用。若银行未能预期到公开市场操作,预期偏差越大(实际操作与预期投放量之差)则公开市场操作对市场利率的影响越显著。但这并非意味着央行货币政策需要采取单一的相机抉择模式,若公开市场操作完全超出市场预期范畴,容易造成市场利率的剧烈波动和金融市场的不稳定。因此,央行需要在实现政策目标和满足金融体系资金需求的基础上,充分考虑市场预期因素,合理安排资金投放规模,避免市场利率出现大幅波动,维护金融市场的稳定。

四、公开市场操作可预期与不可预期成分的分解

(一)分解方法

既有研究在对货币政策成分进行识别时,主要采用货币政策状态模型进行分解,然而宏观经济的变化并不完全是由于货币政策调整所致,可能会受到其他因素影响,用这种方法会带来外生性问题[7,13]。Bernanke等指出,向量自回归模型的残差项可以对货币政策成分进行识别[11]。因此,本文采用结构向量自回归(SVAR)模型进行实证研究,这种分析方法不仅有经济学理论作为支撑,而且与传统的VAR模型相比,SVAR模型体现了各系统内生变量间的当期关系,规避了VAR中Cholesky分解结果对变量排序的敏感性。令Yt=(omot,econt)′,其中omo为公开市场操作,econ为反映货币政策最终目标的宏观经济变量。一般情况下,含有k个内生变量的SVAR(p)模型形式如下:

Γ0Yt=δ+Γ1Yt-1+Γ2Yt-2+…+ΓpYt-p+ut,t=1,2,3,…,T

(5)

其中:

(6)

Yt=c+φ1Yt-1+φ2Yt-2+…+φpYt-p+εt

(7)

(二)变量选取与数据来源

本文的样本选取为2016年1月—2019年8月(月度)数据,之所以选择该样本空间,主要是因为在2016年之前,中国开展公开市场常规操作的时点限定为周二和周四,操作频率较低。2016年以后,公开市场操作原则上每个工作日均开展,已成为央行管理金融体系日常流动性运行的重要手段。在变量选取中,本文所涉及到的实证变量包括公开市场操作omo和宏观经济变量econ。理论上,中国货币政策的最终目标为经济增长、物价稳定、充分就业和国际收支平衡。近年来,随着经济下行压力加大,稳增长在宏观调控目标中的权重不断增加,货币政策主要以内部均衡为主,适度兼顾外部均衡。因此,本文选取产出缺口、通胀缺口、汇率缺口作为货币政策最终目标的替代变量,所使用的数据均来自Wind数据库。下面对各变量处理过程进行简要说明:

1.公开市场操作(omo)。中国央行开展公开市场操作有量价两种工具。对于数量工具,中国公开市场操作期限为7天、14天、28天和63天,本文对每日公开市场操作各期限操作量求和,将日度频率数据转换为月度频率,并对其取自然对数。对于价格工具,由于央行调整公开市场操作利率的频度较低,但各期限品种的利率存在一定期限溢价,为得到全样本的月度数据,本文构造了公开市场操作综合加权平均利率指标。首先,计算每个交易日7天、14天、28天和63天逆回购占总投放量的比重,然后加权计算出综合加权平均利率水平。

2.宏观经济变量(Δy、Δπ、Δe)。理论上,中国货币政策的最终目标为经济增长、物价稳定、充分就业和国际收支平衡。近年来,随着经济下行压力加大,稳增长在宏观调控目标中的权重不断增加,货币政策主要以内部均衡为主,外部均衡为辅。在具体变量的选择上,本文选取产出缺口、通胀缺口、汇率缺口作为货币政策最终目标的替代变量。需要注意的是,本文并未选择就业指标,究其原因主要有二:一是根据奥肯定律,就业景气度与宏观经济增长高度相关,当经济增长处于扩张状态时,就业增长形势较好,即产出缺口已涵盖就业变量信息。二是中国目前公布的就业相关的月度数据为“城镇新增就业”、“失业人员再就业”以及“就业困难人员再就业”指标,这三个指标仅仅涉及城镇就业水平,并未有效涵盖农村市场。而“城镇调查失业率”指标样本空间从2018年开始,样本数量并不符合实证需求。由于国家统计局按季公布GDP数据,本文用工业增加值数据进行替代,用居民消费价格指数(cpi)来衡量通胀水平,用人民币兑美元即期汇率收盘价来衡量汇率水平。上述三个变量均用HP滤波方法得到相应的缺口值Δy、Δπ、Δe。

(三)分解结果

本文首先对各变量进行平稳性检验,结果显示各变量均为一阶单整序列。基于此,在SVAR框架下对公开市场操作中可预期与不可预期成分进行分解,进入SVAR模型的变量为Yt=(omot,yt,πt,et)′,其中,omo为公开市场操作替代变量,包括数量工具和价格工具两种,y、π、e分别为产出、通胀和汇率缺口。SVAR模型的短期约束条件设置如下:

“NA”表示待估计参数。矩阵左边列向量表示变量顺序,横向顺序与之相同。上述矩阵设置的依据如下:第一行,央行货币政策操作会基于产出、通胀和汇率缺口进行相机抉择调整;第二行和第三行,根据菲利普斯曲线,通胀缺口与失业率存在反比例关系,而根据奥肯定律,失业率与经济增长相关性较强,即产出缺口与通胀缺口具有较强相关性。同时,短期内汇率对产出和通胀水平不会产生显著影响。第四行,短期内汇率缺口只受到央行货币政策操作的影响,即央行调整政策利率(OMO、MLF等工具)或资金投放规模,都将会对汇率产生影响。利用SVAR模型即可分解出公开市场操作中可预期与不可预期成分(图2、图3)。通过对比可以发现两个特点:

图2 数量型成分分解图

图3 价格型成分分解图

第一,公开市场操作中,可预期与不可预期成分运行呈现负向关系,即当可预期成分处于上行阶段时,不可预期成分往往处于下行阶段。一种可能的解释是,中国货币政策同时包含了规则(可预期)与相机抉择(不可预期)两种操作成分,规则成分表现央行通过加强与市场的信息沟通,增强货币政策透明度,进而起到稳定市场预期的效果。例如,在经济下行压力加大的情况下,银行经营策略往往转向防御模式,私人部门投资需求较为低迷。此时央行向市场传递相对宽松的货币政策信号,引导金融机构提升风险偏好水平,进而加大信贷投放力度,恢复私人部门投资意愿。但是,若市场形成货币政策持续宽松的预期,银行会采取更为激进的资产负债配置策略,期限错配缺口不断恶化,对市场资金的需求进一步提升,需要央行持续加大货币投放力度。此时,相机抉择成分可以实现对市场一致性预期的纠偏,引导经济主体投资决策回归理性化。

第二,公开市场操作数量型工具中,可预期与不可预期成分波动幅度较为接近,这可能与近年来央行实现公开市场常态化操作有关。但价格型工具中,可预期与不可预期成分运行轨迹差异较大。其中,可预期近年来呈现逐步上行趋势,这表明,随着美联储加息以及金融去杠杆的推进,央行上调公开市场操作利率基本为市场所预期。不可预期成分运行缺乏明显的趋势性,但与可预期成分运行步调基本相反,同样体现为对市场一致性预期的纠偏。

五、可预期与不可预期公开市场操作的效果检验

本部分中,建立了两组向量自回归系统,并运用脉冲响应方法来考察公开市场操作其对市场利率的影响。第一组系统包括公开市场操作中数量型工具中可预期与不可预期成分、市场利率及宏观经济变量,第二组系统包括公开市场操作中价格型工具中可预期与不可预期成分、市场利率及宏观经济变量。这两组内生变量分别为:

xt=(exsomot,uexsomot,DR007t,econt)′

yt=(exjomot,uejxomot,DR007t,econt)′

其中,exsomot为公开市场数量型中可预期成分,uexsomot为数量型中不可预期成分,exjomot为公开市场价格型工具中可预期成分,uexsomot为价格型工具中不可预期成分,DR007t为市场利率,econ为宏观经济变量,包括产出缺口、通胀缺口和汇率缺口。因此,上述向量自回归系统可以简化为:

xt=c+a1xt-1+a2xt-2+…+apxt-p+ut

其中,ai为系数矩阵,可以利用Cholesky分解得到内生变量的脉冲相应函数,模型的最优滞后阶数由AIC和SI准则确定。

(一)数量型工具对市场利率的影响

图4和图5分别显示的是数量型公开市场操作中可预期与不可预期成分对DR007的冲击。从中不难看出:当在本期给予数量型公开市场操作可预期成分一个正向冲击后,DR007最初产生正向响应,在第2～3期阶段性转为负后,从第4期开始持续为正响应。这一特点符合本文第三部分对可预期公开市场效果机理的阐述,即当银行能够准确预期到央行公开市场操作时,会前瞻性减少低收益优质流动性资产配置,并加大高收益、低流动性和长久期资产投放。银行资产配置行为改变形成的“流动性替代”效应一定程度上抵消了央行货币投放形成的“流动性供给效应”。受此影响,市场利率在经历短暂下行后,再度恢复至前期水平,公开市场操作并未能起到降低市场利率的效果。进一步,流动性替代效应的高低,取决于市场预期差,若市场预期央行将持续保持流动性的宽松,其资产负债配置策略将会更加激进,并加大长久期、高收益的非优质流动性资产的配置。此时流动性替代效应将更加显著,并推动市场利率进一步上行。事实上,2013年“钱荒”的发生,反映出银行对央行流动性投放预期的过度乐观,资产负债期限错配的加大需要央行持续向市场提供流动性。而一旦货币政策出现边际调整,银行自身流动性资产储备极度不足,造成了市场利率的大幅攀升。

图4 数量型可预期成分对DR007冲击图

图5 数量型不可预期成分对DR007冲击图

当在本期给予数量型公开市场操作不可预期成分一个正向冲击后,DR007即产生负向响应,在后续时间段内持续为负并向零轴收敛。这表明,若市场并未预期到央行即将公开市场操作,那么银行在面临注入客户走款等临时流动性冲击时,会采取相对审慎的经营策略,选择在银行间市场拆借资金或持有更多短期优质流动性资产。在央行通过公开市场操作投放基础货币后,流动性供给效应将发挥作用,而流动性替代效应并未形成,受此影响市场利率将出现显著下行。

(二)价格型工具对市场利率的影响

图6和图7分别显示的是价格型公开市场操作中可预期与不可预期成分对DR007的冲击。从中不难看出:当在本期给予价格型公开市场操作可预期成分一个正向冲击后,DR007持续产生正向相应。与之相对应的时,当给予不可预期成分一个正向冲击后,DR007在1～3期表现为负向相应,随后转为正向。这表明,若银行能够预期到央行上调公开市场操作利率时,将导致市场利率的持续上行,但若未能预期这一操作,短期内市场利率将出现下降,但随后同样出现持续上行。

图6 价格型可预期成分对DR007冲击图

图7 价格型不可预期成分对DR007冲击图

对于上述现象,一个可能的解释是:当银行能够预期到央行上调公开市场操作利率时,其认为市场利率会随着公开市场操作利率的上调而同步变化,进而对未来市场利率上行形成预期。这样一来,银行会加大资金拆借规模提前锁定负债成本,对资金需求的增加推升了市场利率水平。在公开市场操作利率上调落地后,一级交易商会将逆回购操作增加的成本转移至中小银行,进而使得整个市场利率出现持续上行。另一方面,若银行未能预期到这一操作,资金业务不会前瞻性作出调整,直到央行上调公开市场操作利率后,市场利率才会出现上行。通过对比DR007的响应程度可知,价格型工具中可预期与不可预期成分在引导市场利率上行方面的效果基本一致,即央行调整公开市场操作利率可以起到引导市场利率变化的效果。

六、研究结论

本文从成分识别视角,对可预期与不可预期公开市场操作影响市场利率波动的机理进行了分析。在此基础上,利用SVAR模型对公开市场操作中数量型工具和价格型工具的可预期与不可预期成分进行了分解,并运用脉冲响应方法,检验了不同成分对市场利率的冲击。研究结论如下:

第一,公开市场操作对市场利率的影响机理表现为“流动性供给效应”和“流动性替代效应”。公开市场操作效果与市场预期差具有较强的相关性,当市场能够预期公开市场操作时,流动性替代效应将发挥作用,一定程度上抵消流动性供给效应的影响,进而制约市场利率下行,且这种预期程度越乐观,市场利率下行阻力越大,甚至会出现上行趋势。当市场未能预期公开市场操作时,流动性替代效应将不会发生作用,此时市场利率将出现显著下行。

第二,央行上调公开市场操作利率时,若市场预期到这一行为,将会前瞻性加大资金吸收力度,进而推高市场利率。若市场未能形成预期,则市场利率上行存在一定时滞。事实上,近年来央行通过拉长资金投放久期,间接起到了“隐形”加息效果。

鉴于此,中国货币政策在维持稳健基调的基础上充分考虑市场预期,应做好与市场的信息沟通,根据市场情况维持预期差的合理适度,避免市场出现货币政策持续宽松或持续紧缩的单向一致性预期,降低银行顺周期经营行为对政策效果的抵消作用,满足金融体系的资金需求,理性规划资本投资规模,引导市场利率处于合理可控水平,维护金融市场的稳定。