资本流动、货币供应量与CPI的互动关系研究——基于VAR模型的实证分析
我国CPI波动的影响因素研究——基于VAR模型的实证检验
一
、
引言
物价稳 定对于经济社会 发展具有 不可 忽视 的作用 ，一直 以来 都是 政府 调控经济 的重要 目标 之一 。Ｃ Ｐ Ｉ 为全 国居 民消 费价 格指 数 ，是 一 定 时期内衡量消 费品价格的指标 ，与居 民生活密 切相 关 ，是 国民 经济 运行 的重要参照 ，因此 本文用 Ｃ Ｐ Ｉ 作 为总体物 价水 平 的衡 量 指标进 行
Ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｓ ｅ ｏ ｆ ｏ （ Ｌ Ｎ Ｃ Ｐ １ ） ｔ ｏ Ｄ （ Ｌ Ｎ Ｃ ｓ Ｉ
Ｒ ｅ ｓ ￣ ｅ 。 ｆ ｏ ￣ ＿ Ｎ ｃ Ｐ Ｉ ｝ ｔ ｏ Ｏ ｛ Ｌ Ｎ ０
一 ●
。
，
、
一
…、ຫໍສະໝຸດ ｜ 一 ／… 。 … 。
ｔ
本文的样本为 ２ ０ ０ ２年 １ 月至 ２ ０ １ １ 年１ ２月十年 间的月度数据 。选取 以下指标分别代表需求因素 、 成本 因素 、资产价格和政策性因素 ： 需求因素——社会 消费 品零售 总 额 （ ｃ ｓ ） 、 固定 资 产投 资 完成 额 （ Ｉ ） 、财政预算支出完成额 （ Ｇ） 、净出 口 （ Ｎ Ｘ） 成本 因 素——农 产 品 价 格 指 数 （ Ａ Ｐ Ｉ ） 、工 业 品 出 厂 价 格 指 数 （ Ｐ Ｐ Ｉ ） 资产价格—— 商品房销售价格 （ Ｈ Ｐ ） 、上证指数 （ Ｓ Ｐ Ｉ ） 货币性政策——广义 货 币余额 （ Ｍ ２ ） 、银行 间 ７天 同业拆 借利 率 （ Ｒ） 其中 ，商品房销售价格采 用商 品房销售额与 商品房销 售面积 之 比， 上证指数采用收盘价 ， 对美元汇率采用 间接标价法 ，汇率增大表 示人民 币升值。为使模 型更加 合 理 ，需要 Ｃ Ｐ Ｉ 的定基 比数 据 ，但 我 国只公 布 Ｃ Ｐ Ｉ 的月度 同比数据 ，因此本文参 照钱行 （ ２ ０ ０ ６ ） 的方法重新 构造 Ｃ Ｐ Ｉ 定基 比数据。具 体做法是 ， 令２ ０ ０ １ 年底的 Ｃ Ｐ Ｉ 为１ ０ ０ ， 再把 ２ ０ ０ ２ 年一 ０ ． ８ ％的年通胀率平均 分配到各月 ，即得 ２ ０ ０ ２年各月 的 Ｃ Ｐ Ｉ 。这样 根据同 比增长率的数据 ， 就可将各年的月度 Ｃ Ｐ Ｉ 定基 比数据构造 出来 。用同样 的方法可得到 Ａ Ｐ Ｉ 、Ｐ Ｐ Ｉ 的定基比数据。 由于 Ｃ Ｐ Ｉ 、Ｃ Ｓ 、Ｉ 、Ｇ、Ａ Ｐ Ｉ 、Ｐ Ｐ Ｉ 、Ｈ Ｐ、Ｍ ２有明显 的季 节性 ，本文 利用 Ｘ １ ２方法对其进行 季节调整 。为消 除可能存在的异方差 ， 将 所有数 据对数化处理 （ 用Ｌ Ｎ表示 ） ，这 样 ，取对数后 的一 阶差分 序列就 近似 等于各变量的增长率。其 中净 出 口 （ Ｎ Ｘ）因存在负 数无法取对 数 ，因 此直接计算其增长率 （ 用 Ｒ ＿Ｎ Ｘ表示） 代替。 ２ ．Ｖ Ａ Ｒ模 型 的 建立 和 脉 冲 响 应 分 析 经过数据的平稳性 检验 ，发 现 Ｄ Ｌ Ｎ Ｃ Ｐ Ｉ 、Ｄ Ｌ Ｎ Ｃ Ｓ 、Ｄ Ｌ Ｎ Ｉ 、Ｄ 【 Ｇ、Ｒ Ｘ、ＤＬ Ｎ Ａ Ｐ Ｉ 、Ｄ Ｌ Ｎ Ｐ Ｐ Ｉ 、Ｄ Ｌ ＮＨ Ｐ 、Ｄ Ｌ Ｎ Ｓ Ｐ Ｉ 、Ｄ Ｌ ＮＭ ２、Ｄ Ｌ Ｎ Ｒ都 是平 稳 序列 ，可 以建立 Ｖ Ａ Ｒ模 型 ，进 而分别针 对 四大类 因素的 各指标 对 Ｃ Ｐ Ｉ 进行脉冲响应分析 ，探究各变量对 Ｃ Ｐ Ｉ的动态影响。 ２ ．１ 需求 因素 ：消费 （ ｃ ｓ ） 、投资 （ Ｉ ） 、财政支 出 （ Ｇ ） 、净 出 口
基于VAR模型的我国货币供应量影响因素分析
我国货币供应量影响因素分析—基于VAR 模型的实证研究杨恩一、引言2008年全球金融危机爆发给我国经济蒙上了一层阴影，外贸出口大幅度下滑，国内就业形式严峻。
面对如此复杂的国际国内形势，我国中央银行迅速做出反应，实施适度宽松的货币政策。
一般而言，货币政策效果取决于中央银行能否影响和稳定人们的预期。
在利率体系未实现市场化条件下，货币供应量仍然是我国货币政策一个比较好的中介目标,中央银行完全可以通过控制该中介目标达到宏观调控的目标（何问陶、刘朝阳，2007）。
戴建军（2007）对我国货币供应量和经济增长之间的关系进行了研究，结果发现货币供应量与经济增长之间存在长期稳定的协整关系，且货币供应量与经济增长长期正相关。
在我国金融市场中，间接融资占据主导地位，货币供应量的变化依存于信贷规模的变化，中央银行在实施货币政策时，应同时关注货币供应量和信贷规模这两个指标（吴培新，2008；刘小铭、沈利生，2008）。
除信贷规模外，外汇占款也是影响我国货币供应量主要因素之一，外汇储备量变化是影响货币供给量变化的原因（李莎、谢英，2004）。
蒲艳萍和李权（2006）研究发现，短期内，前期的货币供应增长率变化率、经济增长率变化率、通货膨胀率和外汇储备增长率对当前货币供应增长率变化的影响显著，外汇储备对货币供应产生的外生性影响较小。
此外，政府存款的变化，反映政府财政政策变化，能够影响基础货币投放，对货币供应量的影响也较大。
纵观现有文献，研究货币供应量对其他宏观经济变量影响的文献较多，而分析货币供应量影响因素的文献相对较少。
因此，本文采用VAR 模型对影响我国货币供应量的因素进行了实证分析。
二、研究方法、变量选择和数据来源（一）研究方法介绍自1980年Sims 将向量自回归（VAR ）模型引入到经济学研究以来，VAR 模型在经济学中得到了广泛应用。
VAR 模型把系统内每一个变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型。
因此，该模型可以动态地分析系统内各变量相关关系和动态预测各变量之间的相互影响。
主要农产品价格对CPI的贡献分析——基于VAR和VEC模型的实证分析
基 于 ＶＡＲ 和 ＶＥ Ｇ 模 型 的 实 证 分 析
夏玉莲 曾福生
（ 南 农 业 大 学 经 济 学院 ， 湖 南 ４ ０ ２ ） 湖 １ １ ８
【 摘 要 】 过 应 用 Ｖ Ｒ 和 Ｖ Ｃ 模 型 分 析 、 冲 响 应 函 数 方 法 （ ） 方 差 分 解 、 ａｇｒ 验 等 方 法 ， 察 １８ 通 Ａ Ｅ 脉 Ｉ Ｉ ＲＦ Ｇｒ ｅ 检 ｎ 考 ９５
的变 动 直 接 影 响 到 城 乡 居 民 的 生 活 支 出 和 国家 的 财 政 收 入 ． 响居 民购 买 力 和市 场 供 需 的 平 衡 ． 至 影 响 到 影 甚 消 费 与 积 累 的 比例 关 系 。 因此 ． 指 数 可 以从 一 个侧 面 该 对 上 述 经 济 活 动 进 行 观 察 和分 析 而 居 民消 费 价 格 指 数 （ ｏ ｓｍｅ ｒ ｅＩ ｄ ｘ是 反 映 与 居 民 生 活 有 关 的 商 Ｃ ｎｕ ｔＰ ｉ ｎ ｅ 、 ｃ
指 数 的 波 动 是 否 是 Ｃ Ｉ波 动 的 主 要 原 因 以 及 在 抑 制 Ｐ Ｃ Ｉ 快 增 长 时 怎样 保 持 农 产 品 价 格 稳 定 等 问 题 就 成 Ｐ过 为 了社 会 各 界关 注 的 热 点
【 稿 日期 】０ ０ ０ — ９ 收 ２ １— ８ １
滞 后 算 子 Ｐ阶 多 项 式 矩 阵 ＇Ｉ （ｘ ） 简 化 式 残 差 项 ｕ是 ６ １ 阶 向量 ’ｆ 间 可 以 同期 相 关 ， 不 能 与 自身 的滞 后 值 相 ｕ之 但 关 以 及 和 等 式 右 边 的 变 量 相 关 ． 是 简 化 式 残 差 向量 Ｑ
【 图 分 类 号 】７６ 【 献 标 识 码 】 【 章 编 号 】０６ ２ ２ （０ ０一 ９ ００ — ５ 中 Ｆ２ 文 Ａ 文 １０ — ０ ５２ １） ０ — ０ １ ０
基于VAR模型的我国货币供应量与产出关系实证研究
基于VAR模型的我国货币供应量与产出关系实证研究货币供应量是我国货币政策用以调控宏观经济的一个重要手段，我国政府近年来经常通过调节货币供应量来调控宏观经济运行，从而实现促进经济增长的目的。
货币供应量按照流动性标准可划分为m0、m1、m2等层次。
m0代表流通中的现金；m1代表狭义的货币供应量，反映的是现实的购买力；m2代表广义上的货币供应量，不仅反映现实购买力，还反映了潜在的购买力。
若m1增速较快，则消费和终端市场活跃；若m2增速较快，则投资和中间市场活跃。
m2过高而m1过低，表明投资过热、需求不旺；m1过高m2过低，表明需求强劲、投资不足。
只要控制住这几个货币供应量指标，就可以控制住社会的货币供给总量，从而就大致上控制住了社会的总需求，有利于实现调控经济增长的目的；本文通过建立var模型研究我国货币供应量和产出之间的关系。
一、变量的选取和数据的预处理。
我们采用的样本为2000年第1季度到2012年第2季度的时间序列数据，产出的代理变量是gdp，货币供应量变量包括m1、m2、m3；先采用x-11法对变量进行季节调整剔除季节因素的影响，得到各变量随时间变动的基本趋势，然后对调整后的数据取自然对数，以消除时间序列存在的异方差，最终得到的变量用lngdpsa、lnm0sa、lnm1sa、lnm2sa表示。
二、单位根检验。
在对时间序列数据进行建模之前我们必须对变量进行单位根检验以考察各变量的平稳性，模型中的变量只有在满足平稳性要求时，建立的模型才会稳定可靠。
我们这里采用adf 方法对各时间序列变量的平稳性进行单位根检验，检验结果表明，在5%的显著性水平下，时间序列lngdpsa、lnm0sa、lnm1sa、lnm2sa 的原序列均是非平稳的序列，但一阶差分后成为平稳序列，这四个变量均是一阶单整的序列；他们之间可能存在协整关系，若协整关系存在，那么建立的向量自回归模型依然稳定有效。
三、johansen协整检验。
基于VAR模型的我国货币供应量与农产品价格关系的实证研究
— 398 —江苏农业科学 2014 年第 42 卷第 10 期龚新蜀,张婧茹.基于 VA R模型的我国货币供应量与农产品价格关系的实证研究[J].江苏农业科学,2014,42(10):398-401.基于 VAR 模型的我国货币供应量与农产品价格关系的实证研究龚新蜀, 张婧茹( 石河子大学,新疆石河子 832003)摘要:根据2007年1月到2014年2月我国货币供应量和农产品价格月度数据,运用向量自回归方法分析了货币供应量与农产品价格的关系。
结果表明,货币供应量与农产品价格存在长期稳定的均衡关系,货币供应冲击在5%置信水平上显著;基于此,对稳定农产品价格提出一些建议:短期应该关注游资炒作和协调农产品的供需;长期应该合理控制货币的供应量和研究货币供给对农产品价格的传导路径。
关键词:中国;货币供应量;农产品价格;VAR 模型中图分类号: F323. 7 文献标志码: A文章编号:1002 - 1302(2014)10 -0398 - 03近年来我国农产品价格持续波动,受到社会广泛关注。
从2007年初到2013年末,大米、小麦、玉米价格分别由2.99、1．53、1.54元/ k g上涨至5.01、2.66、2.42元/ k g,涨幅分别为67．6%、73.9%、57.1%。
同期,大豆集贸价格由3.58元/ k g经反复波动上涨至4.72元/ k g,涨幅为31.8%。
根据国家统计局发布的报告,2014年1月我国居民消费价格指数(CP I)涨幅扩大,主要是由食品价格特别是蔬菜价格大幅上涨带动的,这引起了社会各界对农产品价格问题的广泛关注。
农产品价格上涨受多方面因素影响,不仅有农产品生产成本上升、自然灾害等内在因素,还有国际市场、汇率、石油价格冲击等外在因素,其中不能忽略的因素还有货币供给。
2007年金融危机后,各国普遍采取宽松的货币政策应对金融危机,我国实施强有力的货币扩张政策,2007年广义货币供给增加5.78万亿元,同比增加23.5%,2007—2013年货币供应量的平均增幅为18．28%。
货币供应量与GDP和物价指数联动机制分析
货币供应量与GDP和物价指数联动机制分析本文通过运用V AR模型对我国货币供给量与物价和产出的关系进行实证分析,得出三者之间存在联动机制,从长期来看,货币供给量的增长与经济增长互相促进,货币供给的增长不是导致物价上涨的直接动因,通胀阻碍经济的发展。
从短期来看,货币供给刺激经济增长,对物价变动存在滞后影响。
我国货币在长短期都是非中性的。
标签：货币供应量GDP平减指数GDP 货币中性V AR模型一、概述货币学派认为货币供应量对经济具有短期影响,长期中货币数量的作用主要影响价格以及其他用货币表示的量,而不能影响实际国内生产总值,货币短期内非中性,长期内是中性。
聂巧平,王海花(2006)通过分析1978年~2004年的数据得出,货币供给的增长变动对物价变动有重要影响,但货币数量与价格之间不存在协整关系,货币非中。
张立华(2003)分析1989年~1999年的货币供给、经济增长率和物价指数变动率得出我国货币供给是被动适应经济变化的,货币完全中性。
本文通过研究货币供给量的变动与产出变动和物价变动之间的相互关系,分析三者之间的联动机制,得出我国货币在长短期都为非中性的。
二、数据说明和分析方法在综合前述学者的研究成果后,选择广义货币供应量(M2)作为货币政策的代表变量,选取反映产出的指标为GDP,反映价格的指标为GDP平减指数,本文中的GDP和M2的原始数据为1978-2007年的年度数据,取自《中国统计年鉴》。
实际M2、实际GDP均为经GDP平减之后的数据,GDP平减指数(PJ)是作者根据相应年份的名义GDP与实际GDP计算得到。
将上述指标取对数为LNNM2,LNGDP,LNPJ。
三、实证分析为建立V AR模型,需要检验时间序列的平稳性,结果如表1。
由上表知,时间序列DLNGDP、DLNNM2 在5%的显著性水平上通过了平稳性检验,DLNPJ在10%的显著性水平上通过了平稳性检验,则差分后的时间序列为平稳序列。
基于VAR研究人民币升值、通货膨胀、短期国际资本流动间的动态关联性
基于V AR研究人民币升值、通货膨胀、短期国际资本流动间的动态关联性近期国内面临人民币升值较大压力，且物价上涨、外部失衡问题日益突出，就这三者之间的动态关联性进行研究也将具有实际意义。
本文首先梳理人民币升值、通货膨胀与国际资本流动三者相互作用机制，然后选择外汇市场压力指数（EPt），CPIt，短期国际资本流动（SFt）序列作为测度指标进行实证分析，以构建的V AR模型为基础，通过Granger因果关系检验和脉冲响应函数具体分析三者间的相互关系——EPt，CPIt，SFt之间存在双向因果关系，短期国际资本流动对自身及其他变量影响较弱，EPt，CPIt的冲击效应相对显著，最后结合实证分析结果阐述关于这三个宏观经济问题关联性的启示及进一步思考。
标签：人民币升值通货膨胀国际资本流动V AR Granger检验脉冲响应分析一、问题的提出从2005年7月21日我国宣布启动人民币汇率改革进程开始，人民币长时期紧盯美元的局面有所转变，即实行以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。
人民币兑美元基准价由改革前8.2765调制8.11，自此人民币步入渐进升值之旅。
危机后的各国掀起了推动人民币升值浪潮，至2013年10月已升至1美元兑换6.17元人民币，比改革前升值了25.4%。
与此同时，物价水平不断攀升，同比通胀率达到5.1%。
伴着热钱涌入态势，在刚过去的2012年我国实际利用FDI将近1120亿美元。
“人民币升值”、“通货膨胀”、“热钱”这些早已成为我国宏观经济运行中的热门关注话题，进一步探究三者之间的相互关系与内在逻辑也具有重要意义。
二、人民币升值、通货膨胀、国际资本流动三者间的理论关联性1.关于人民币升值与通货膨胀的关系单从进出口贸易考虑，人民币的升值理论上说能引发国内物价水平下降，缓解通货膨胀，具体效应描述为：一方面可通过直接直接降低进口商品价格来降低本国一般物价水平，另一方面，随着进口贸易商品价格降低，国内同类产品迫于竞争压力非自愿降低其价格，在逐利目标下选择减少名义工资试图缩小投入，当消费者收入水平有限时，国内非贸易商品的价格也将下降，最终造成一般物价水平的下降。
货币供应、通货膨胀与经济增长的互动关系研究——基于时变参数VAR模型的实证检验
生 任何 影 响［ ３ ； Ｍｃ ｃ ａ ｎ ｄ ｌ ｅ ｓ ｓ 和 Ｗｅ ｂ ｅ ｒ （ １ ９ ９ ５ ） 的研究
Ｔ Ｖ Ｐ －Ｖ Ａ Ｒ模型的估计提 出了一套算 法［ ｎ ］ 。具体
来说 ， 一个标 准 的结 构 ＶＡＲ模 型 的形 式 为 ：
Ａｙ 一 Ｆ１ Ｙ １ ＋ … ＋ ＹＰ － Ｓ ＋ ｔ— ＋ １ ， …， ， ｚ （ １ ）
经济 增长率的带随机波动 的时变参数 Ｖ ＡＲ模 型（ ＴＶ Ｐ —ＶＡＲ ） ， 以此来考察货 币供应 、 通货 膨胀 和经济增 长
之间的互 动关 系 。研究结果表 明： 货币增长 短期 内促进经 济增长 ， 但长 期内对经 济增长没 有驱 动效应 ； 货 币
增长 短期 内对 通货膨胀的作用不确 定 ， 而在 中长期 时 间内货 币扩张会 引发通货膨 胀。经济 的增长并 没有 推 动货 币增 长 ， 经济增长在短期 内导致通货膨 胀 ， 但 在长 期 内经 济增长对 通货膨胀 的影 响基 本不存 在 ； 通货膨
政策 ， 提 供重 要 的参 考 。
一
许多学者都对两者或三者之间的关系建立模型
进 行 了 检 验 。从 国 外 的 文 献 来 看 ， Ｆ ｒ ｉ ｅ ｄ ｍａ ｎ 和
Ｓ ｃ ｈ ｗａ ｒ ｔ ｚ（ １ ９ ６ ３ ） 最早 以美 国 １ ８ ６ ７ —１ ９ ６ ０年 数 据实
、
文 献 综 述
作者简介 ： 钱燕（ １ ９ ７ ９ 一） ， 女， 江苏宜兴人 ， 苏州 大学商 学院博 士研究 生 ， 研究方 向为金融 理论与 政策 ； 万解秋 （ １ ９ ５ ５ 一） ，
男， 江苏苏 州人 ， 苏州 大学商学 院教授 ， 博士生导师 ， 研究 方向为金融理论与政策 。
基于VAR模型的CPI影响因素分析
基于ＶＡＲ模型的ＣＰＩ影响因素分析提要本文运用V AR模型对中国居民消费价格指数的影响因素进行实证研究。
研究表明，我国居民消费价格指数的影响因素主要来自于食品和居住两大类别，而且长期的影响程度是显著的，带来的影响有其滞后性。
因此，在目前物价上涨的严峻形势下，应针对消费价格指数的两大主要影响因素采取长期的宏观调控政策。
一、数据收集与变量选择居民消费价格指数（以下简称CPI）是反映一定时期内居民消费价格变动趋势和变动程度的相对数，是以居民购买并用于消费的一组代表性商品和服务项目价格水平的变化情况来反映居民消费价格变动幅度的国民经济核算统计指标。
本文收集了居民消费价格分类指数，其中包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化和居住（烟酒及用品统计数据不完全，故不纳入统计），样本区间1993～2007年。
（表1）根据表1的原始数据拟合出各种指数曲线走势图，如图1。
（图1）从图1来看，食品价格和居住价格是决定居民消费价格走势抬高的两大主导力量。
第一，对于占CPI权重的1/3的食品，对CPI走势具有支配性的作用。
国家统计局发布的数据显示2008年2月居民消费价格上涨的主要动力之一来源于食品类价格的较快上涨。
食品类价格同比上涨23.3%。
在食品价格中，肉禽及其制品价格上涨45.3%，鲜菜价格上涨46.0%，粮食价格上涨6.0%，油脂价格上涨41.0%，水产品价格上涨13.8%，乳及乳制品价格上涨16.4%，鲜果价格上涨8.7%，鲜蛋价格上涨6.0%，调味品价格上涨4.1%。
从数字本身就可以看出，占到消费者指数中最大权重的食品类别带动了整个CPI的增长。
第二，国家统计局发布的数据显示，2008年2月居住类价格同比上涨6.6%。
其中，水、电及燃料价格上涨6.5%，建房及装修材料价格上涨5.9%，租房价格上涨4.5%。
此外，图1最显著的指数上涨为居住价格，涨幅之剧烈是消费价格总指数中其他类别无法比拟的。
中国货币供给量与CPI变动的实证研究
中国货币供给量与CPI变动的实证研究作者：张婷婷来源：《商业时代》2013年第24期内容摘要：2005年以来，CPI在媒体的报道和普通大众的切身感受中逐渐成为人们关心的焦点，作为物价变动的主成分，CPI变动的研究一直都是学术界普遍关注的热点，在货币供给量不断增加的同时，居民价格指数不断上升，这引发了大量学者对于货币供给量对CPI影响的研究。
本文利用eviews5.0对数据进行单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验等计量分析，试图通过研究我国货币供给量和CPI的关系，探讨二者的短期和长期均衡关系。
实证结果表明：无论在短期还是长期，货币供应量的波动都能引起CPI波动。
关键词：货币供给量居民消费价格指数（CPI）实证研究中国货币供给量和CPI变动的实证及结果分析（一）模型的选择陆云航（2005）在《中国货币供应量、价格水平和GDP关系的经验研究：1952-2003》里提到，正如Chow（1987）所建议的，货币数量论作为对现实经济的近似，是分析中国价格水平变动的一个有用起点，货币供应量与真实产出的比率是解释中国通货膨胀的重要变量。
所以本文的讨论也参照货币数量论。
由费雪的交易方程式MV=PY可以推出：P=V·M/Y上式两边取对数，则有：lnP=lnV+ln（M/Y）如果货币流通速度v在长期内是稳定的，那么也就意味着lnP与ln（M/Y）之间存在长期的均衡关系。
Chow（1987，2002）以M0作为货币供应量指标，通过回归分析得出lnP与ln （M/Y）之间存在协整关系。
在动态的情况下，lnP不仅受到ln（M/Y）的影响，而且还会受到lnP和ln（M/Y）两个变量各自滞后一期值的影响。
设lnP对ln（M/Y）回归所得的残差项为ecmt，可以建立如下单方程误差修正模型：ΔlnPt=α+β1Δln（M/Y）+β2ΔlnPt-1+β3Δln（M/Y）t-1+β4ecmt-1+ut为了进一步探讨lnCPI和lnM0、lnM1、lnM2之间的关系，可以建立VAR模型：Xt=μ+θ1Xt-1+θ2Xt-2+…θkXt-k+vt上式中Xt=（lnPt，lnM0t，lnM1t，lnM2t）T，μ=（μ1，μ2，μ3）T，vt为向量白噪声，其均值为零，θ1、θ2、…、θk是待估的参数矩阵，k为滞后期数。
基于VAR模型的物流与物价关系研究
基于V AR模型的物流与物价关系研究近年的统计数据显示，物流总费用的变动与CPI变动之间的关系是显著的。
本文通过协整检验、Grange因果关系检验后，建立了V AR模型，并运用脉冲响应函数和方差分解分析，刻画了现代物流费用与物价水平之间存在着较强的正相关性。
得到了物流总费用中，物流管理费用对CPI的影响是最大的；物流总费用与CPI之间是相互影响的。
标签：物流总费用；CPI；V AR模型；脉冲响应函数1. 引言物流是供应链活动的一部分，它是随着商品生产的出现而出现的，是一种传统的经济活动。
但是随着现代社会经济的发展以及科学技术的不断进步，现代物流发展迅速，成为产业经济发展的新兴力量。
同时，物流也是一个相当复杂的问题，它对一国经济的影响是多方面的。
近年来，我国的物流业在规模、服务质量等发面都有很大程度的提升。
根据中国物流与采购联合会发布的最新数据显示，2010年中国物流总费用占国内生产总值比重约18%左右，比发达国家高出一倍，其中，运输费用占社会物流总费用的比重超过50%。
2011年5月，中央电视台《经济半小时》栏目播出了“聚焦物流顽疾”，为人们揭示了城市配送的物流顽症。
物流堵在“最后一公里”的问题一直受到广大人民的关注，据有关报道指出，物流成本约占菜价八成。
基于此，本文选用由运输、保管、管理三方面费用组成的社会物流总费用和CPI数据，研究物流总费用和物价水平的关系问题。
2. 模型的构建与检验2.1 数据预处理本文所选用1991-2009年间的物价总指数（CPI）、物流运输费用（YS）、物流保管费用（BGN）、物流管理费用（GL）以及物流总费用（ZFY）为变量。
为了及时的反应数据变化，避免同比数据存在翘尾的缺陷问题，首先对变量进行处理消除物价因素影响。
另外为了消除数据中可能存在的异方差，对上述数据序列取对数，变换后的变量相应的变为LNCPI、LNYS、LNBG、LNGL、LNZFY。
2.2 描述性统计CPI数据的时序图如下：由上图可知，在过去19年间，CPI数据存在着较大的波动，是不平稳的时间序列，总体是围绕在100上下波动的。
我国货币政策与资产价格的关联性——基于VAR模型的实证分析
作者： 黄贝拉;金聪浩
作者机构： 杭州电子科技大学经济学院;中南财经政法大学金融学院
出版物刊名： 经济视角
页码： 33-37页
年卷期： 2015年 第1期
主题词： 货币政策 资产价格 VAR模型
摘要：本文简要回顾了货币政策与金融资产价格波动之间的关系,结合各个国家和地区不同的经验进行讨论,然后以中国货币供应量、银行隔夜拆借利率、房地产资产价格和上证综合指数构建了货币政策对股票市场的VAR模型。
实证结果显示:中国货币政策对金融资产价格波动的影响比较显著。
在此基础上,本文对是否应该将资产价格引入货币政策的制定进行了探讨,最后给出中国人民银行如何应对资产价格波动的现实建议。
当前CPI上涨的原因及降低对策——基于VAR模型的实证研究
、
引 言
自２ ０ ０ ３年初 ， 中国经济已逐渐摆脱通货紧缩的束缚 ， 但随之而来的 通货膨胀压力 却 日益增 强 ， 其加 速上升 的势头似 乎大大 超出 了人 们 的 预期 。反映通货膨胀 的经济指标居民消费价格指数 （ Ｐ ） ２ ０ Ｃ Ｉ ，０ ７年 ７月 份 同 比上 涨 ５ ６ ， 环 比价 格 上升 ０９％ ， 造 ｒ近 十 年 来 最 高 纪 录 。 ．％ 月 ． 创 与此 同时 ， 货币供 给量也 在高速 扩张，０ ７年 ６月份的 Ｍ２比 上年同期 ２０ 增长 １ ．６％， 增长 ２ ．２ ７０ Ｍ１ ｎ ９ ％。经济理论 与国 内外经验告诉 我们 ， 当 货 币供给量扩张非常快 的时候 ， 或迟或早会产 生通货膨胀压 力。因此 ， 分析这一轮的通胀压 力原 因就显得很 有必要 。近年柬 ， 中国外 汇储备 增长迅速 ， 在强制结 汇制度下 ， 巨额外汇 占款使 成为众矢之 的。大多数 学者将通胀压力 归于增长异常的外汇储备。周浩 、 朱启贵（ ０ ６ ①运用 ２０ ） 多 变量 向 量 自回 归模 型 的 协 整 分 析 方 法 与 向量 误差 修 正 模 型 对 我 国 外 ｝储备与物价指数之 间的关 系进行 ＿协 整榆验 ， ｌ ： 『 结果表 明外 ： 备与 【 储 物 价指数之 存在着正相关关系 ， 且长期 内存在 着稳 定的均衡 关系 ， 外 汇储 备 每 增 加 １ ， 格 指 数 上 涨 ０ ０ ％。 此 外， 少平 、 子 奈 ％ 价 ．９ 王 李 （０ ４ ∞ ２ ０ ） 通过货币需求的协整分 析得出 了货 币政策的重点 应为 防范通 胀。为了缓解通 胀压力 ， 建议采用加息政策进行调控 ， 而事实上 央行也 真照此调整了银行间 同业拆借的基准利率和存款 贷款基准 利率。甚至 有些学者提出还要提 高加息幅度。但 也有学者提 出了不 同的看法 ， ， 如 刘霞辉 （０４） 则认为频繁的货 币供给量波动会 引起经 济的大起大落 ． ２０ ④ 其隐含的意义就是 ， 币政策不是对付经济波动 （ 货 比如通胀 ） 的良方 ， 相 反 是 引 起 波 动 的 原 因 。吴 晓 灵 （ ０ ７ ∞在 第 三届 中 国 金 融 年 会 论 坛 上 ２ｏ ） 指 出：构成物价上涨压 力的 因素包括 当前 投资 、 贷 回落 的基础 还不 “ 信 稳 固， 国际收支不平衡等因素。 安佳 （０ ５ 认 为 ，０ ４年我 国物价指 ” ２０ ） ２０ 数 的升幅为 ４ ７ 从数字 Ｅ尚且 不足考虑 ， 足这个数字 是中 国政府 ． ％， 但 采取 了多种调控手段 的结果 ， 尤其 是 中央银 行通过 大规模 的公开 市场 业务操 作使货 币回笼 ； 际 ｌ这种 控制政 策下 的价 格稳定 并不表 示价 实 二 格 上涨 压 力 的 减轻 。 国家 发改委与国家统计 局侧莺 分析 Ｃ Ｉ Ｐ 构成 ， 认为 目前的物 价 上 涨 主要是结构性 上 ， 涨 即物价 上涨 主要 由食 品价格上涨 所推动 。国家 统 汁局 （０ ７＠发吉人认为 ， ２０ ） 近期 国内肉禽及其制 品 、 蛋类 价格上 涨的 主要原因主要是粮食 价格上涨 ， 其他 商品价格 上涨并不 突 出。 国家发 改漆 （０ ７ ０ ２０ ） 则进一步指出食品价格 上涨的主要原因有 三个 ： 二 国际市场 价维的带动 、 生产成 本推动与供求结构失衡 。商务部部长助理黄海＠认 为，此次猪肉价格上 涨 ， “ 最根 本的原 因是猪 肉供不应求 。我国生 猪以 散养为主 ． 由于信息传导不畅 ， 经常发生 ‘ 供不应求 ’ ‘ 和 供大于求 ’ 交替 出现的周期性波动。在 这方面 ， ” 李敬辉 、 范志勇 （０ ５） 粮食价 格波 ２ ０ 将 动作为价格指数变动 的蘑要因素纳入分析范围值得重视。 同时 也有 一 螳 专 家对 目前 的 物 价 上涨 表 示 了 担 忧。庸 震 斌 （０７ ＠认为虽然本轮物价上涨是由食 品价格弓Ｉ ２０ ） 发的， 其中包含 了经 但 济增长较帙 、 货币投放过多 、 投资反弹压力较 大、 乡居 民收入上升 、 城 消
我国gdp、cpi对社会融资规模的影响研究--基于var模型的实证分析
第２９卷 第２期２０１５年０３月长 沙 大 学 学 报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＡＮＧＳＨＡＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏＩ．２９ Ｎｏ．２Ｍａｒ．２０１５我国ＧＤＰ、ＣＰＩ对社会融资规模的影响研究———基于ＶＡＲ模型的实证分析李锦旋，尹宗成，刘满丹（安徽农业大学经济管理学院，安徽合肥２３００３６）摘 要：２０１１年中国金融宏观调控引入了一个新的监测分析指标———社会融资规模，并将其作为我国货币政策的中间目标.在理论综述的基础上，选取２００２年第一季度至２０１４年第三季度的社会融资规模（ＳＦＳ）、国内生产总值（ＧＤＰ）和居民消费价格指数（ＣＰＩ）数据，建立ＶＡＲ模型，通过协整检验、格兰杰因果检验分析、脉冲响应函数分析和方差分解分析的方法对我国ＧＤＰ、ＣＰＩ对社会融资规模的影响进行实证分析.结果表明，国内生产总值对社会融资规模有一定的正向作用，而居民消费价格指数对社会融资规模有显著的负向作用，三者之间存在长期均衡关系.关键词：社会融资规模；ＧＤＰ；ＣＰＩ；ＶＡＲ模型中图分类号：Ｆ８３１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００８－４６８１（２０１５）０２－００８８－０５ 收稿日期：２０１５－０１－２３ 作者简介：李锦旋（１９９１—），女，安徽阜阳人，安徽农业大学经济管理学院硕士生.研究方向：会计学. 社会融资总量是指一定时期内实体经济从金融体系获得的全部资金总额，从机构看，包括银行、证券、保险等金融机构；从市场看，包括信贷市场、债券市场、股票市场、保险市场以及中间业务市场等；社会融资总规模是全面反映金融与经济关系以及金融对实体经济资金支持的总量指标，自２０１１年推出以来便引起了社会各界的广泛关注［１］.我国社会融资规模从２００２年的２０１１２亿元增长至２０１３年的１７３１６８亿元，年均增长率为２５.６％，同期与国内生产总值之比也由２００２年的１６.７１％上升至２０１３年的３０.３４％.从融资结构可以发现，间接融资在逐年下降，信贷融资所占比重由２００２年的９１.８６％下降到２０１３年的５１.３５％，说明社会融资规模快速增长的同时，金融结构呈现多元化发展，非银行金融机构在社会融资活动中的作用明显增强，简单地用人民币贷款数额这一指标已经不能准确地解释金融市场对实体经济的作用，所以社会融资规模这一金融宏观调控指标应运而生.１ 文献综述关于社会融资规模与实体经济的关系研究，林毅夫等［２］运用双向固定效应模型的估计结果显示，在中国现阶段，中小金融机构市场份额的上升对经济增长具有显著的正向影响；潘敏等［３］通过构建反映宏观经济变量之间内在联系的向量自回归模型，说明了银行信贷对经济增长有正向的促进作用；武志［４］采用戈式指标考察我国金融发展水平并提出了一种新的理论假设：金融增长能够促进经济增长，但金融发展的内在只能依据经济增长；张嘉为等［５］建立了动态随机一般均衡模型，分析表明：社会融资规模指标能更好地反映货币政策调整对资金供给的影响；花馥翔等［６］认为相对于新增人民币贷款和广义货币供给量，社会融资总量对国内生产总值的贡献度更大，并提出了将社会融资总量作为我国今后宏观调控中间目标的政策建议；牛润盛［７］基于状态空间模型研究了社会融资结构变化对中国实体经济的影响，发现银行信贷市场对实体经济的作用在减弱.关于社会融资规模与居民消费价格指数的关系研究，潘敏等［３］指出短期内银行信贷对物价水平的影响为负，但长期来看，银行信贷对物价的影响将趋于正；盛松成［８］指出，衡量一个指标能否作为调控的中间目标，有两个重要标准，一是它与最终目标的关联性，二是它的可调性.实证分析表明，与新增人民币贷款相比，社会融资规模与居民消费价格指数ＣＰＩ的关系更为紧密，且温家宝总理在《政府工作报告》中强调提出：当前要把稳定物价总水平作为宏观调控首要任务.同时社会融资规模的范围是可以不断修订的，这也符合其第二个标准；周先平等［９］采用随机波动的时变参数结构向量回归模型，考察了社会融资规模与消费者价格指数的关系；元惠萍等［１０］考察了三个备选的金融宏观指标———社会融资规总第１２４期李锦旋，尹宗成，刘满丹：我国ＧＤＰ、ＣＰＩ对社会融资规模的影响研究———基于ＶＡＲ模型的实证分析模、人民币贷款和广义货币Ｍ２，发现社会融资规模表现最好，且金融宏观调控政策对物价指数的影响时滞为２～３年.但是作为一个新兴的概念与经济指标，影响社会融资规模的因素有哪些？ＧＤＰ、ＣＰＩ与社会融资规模之间有什么关系？这些都是值得我们思考的问题.２ 模型建立与数据选取２.１模型建立本文采取向量自回归（ＶＡＲ）模型来分析社会融资规模、国内生产总值、居民消费价格指数三者之间的相互关系，ＶＡＲ模型通常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响.模型如下：ｙｔ＝Ａ１ｙｔ－１＋…＋Ａｐｙｔ－ｐ＋Ｂ１ｘｔ＋…＋Ｂｒｘｔ－ｒ＋εｔ式中，ｙｔ是ｍ维内生变量向量；ｘｔ是ｄ维外生变量向量；Ａ１…Ａｐ和Ｂ１…Ｂｒ是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有ｐ和ｒ阶滞后期；εｔ是随机扰动项［１１］.２.２ 数据选取与处理２.２.１ 数据来源本文选取的原始数据是２００２－２０１４年的社会融资规模（ＳＦＳ）、国内生产总值（ＧＤＰ）、居民消费价格指数（ＣＰＩ）；其中，ＧＤＰ代表我国实体经济增长水平，ＳＦＳ代表我国社会融资规模的增长，ＣＰＩ代表我国的物价总水平.由于社会融资规模的数据只能追踪到２００２年，为了统一数据分析时间范围及增加样本容量，所以选取２００２年第一季度至２０１４年第三季度的季度数据，社会融资规模数据来源于中国人民银行网站，国内生产总值和居民消费价格指数数据来源于中经网统计数据库.２.２.２ 数据预处理由于ＣＰＩ的原始数据只有同比和环比数据，这两者均不能准确代表２００２年至２０１４年以来我国物价水平变化的总趋势，所以本文以２０００年１２月为基期，设定当月的居民消费价格指数为１００，将２００２年至２０１４年的ＣＰＩ月度环比数据转换为定基发展速度，再将每季度三个月的数据平均几何得到该季度ＣＰＩ的代表值.文中的社会融资规模、国内生产总值与居民消费价格指数均为季度数据，与年度数据不同，构成季度数据的时间序列往往在正常年度中会受气候条件、生产周期、假期和销售情况等影响而出现有规律的周期变化，这种季节变化会掩盖其他数据特性，所以本文运用Ｅｖｉｅｗｓ６.０统计分析软件集成的ＣｅｎｓｕｓＸ１２自动化模块对数据进行季节调整；为了消除其存在的异方差现象，对三者时间序列取其自然对数（ＬＮＳＦＳ，ＬＮＧＤＰ，ＬＮＣＰＩ），使其趋势线性化，有利于后续的数据分析.３ 实证分析３.１ 单位根检验ＶＡＲ模型要求序列是平稳的，由于时间序列大多存在非平稳的现象，会出现“伪回归”，所以先检验序列的平稳性，分析结果见表１.表１ ＡＤＦ单位根检验变量检验统计量值１％临界值５％临界值１０％临界值概率值ＬＮＳＦＳ－１.９８８１９２－３.５７１３１０－２.９２２４４９－２.５９９２２４０.２９０９ＬＮＧＤＰ－１.７８２７６８－３.５６８３０８－２.９２１１７５－２.５９８５５１０.３８４６ＬＮＣＰＩ－０.３５００６８－３.５７１３１０－２.９２２４４９－２.５９９２２４０.９０９３Ｄ（ＬＮＳＦＳ）－９.９４７８７３－３.５７１３１０－２.９２２４４９－２.５９９２２４０.００００Ｄ（ＬＮＧＤＰ）－５.６５１６８４－３.５７１３１０－２.９２２４４９－２.５９９２２４０.００００Ｄ（ＬＮＣＰＩ）－３.５５６９６５－３.５７７７２３－２.９２５１６９－２.６００６５８０.０１０６ 从表１的单位根检验结果可以看出，ＬＮＳＦＳ、ＬＮＧＤＰ、ＬＮＣＰＩ的检验在１０％的临界值上是不通过的，所以这三个序列是非平稳的.通过对其差分的方法，ＬＮＳＦＳ、ＬＮＧＤＰ、ＬＮＣＰＩ在一阶差分后通过检验，在５％临界值下是平稳的.尽管ＬＮＳＦＳ、ＬＮＧＤＰ、ＬＮＣＰＩ是非平稳的一阶单整序列，但从长远来看这些变量之间可能具有均衡关系.３.２ 协整关系检验在运用Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整分析方法来检验他们之间是否存在协整关系之前，还要确定ＶＡＲ模型的最优滞后期，结果见表２.从表中可以看出，根据ＡＩＣ和ＳＣ信息准则来确定，二者最小值所对应的阶数是不同的，但有超过一半的准则选出来的滞后阶数为４，所以将ＶＡＲ模型的滞后阶数定义为４阶.表２ ＶＡＲ模型最佳滞后期筛选表ＬａｇＬｏｇＬＬＲＦＰＥＡＩＣＳＣＨＱ０１０３.６４２２ＮＡ２.５２ｅ－０６－４.３７５７４７－４.２５６４８８－４.３３１０７２１２９９.０３７７３５６.８０９２７.６４ｅ－１０－１２.４７９９０－１２.００２８６－１２.３０１２０２３１８.５３２３３３.０５６０３４.８７ｅ－１０－１２.９３６１９－１２.１０１３７*－１２.６２３４６*３３２９.９７８９１７.９１６４２４.４４ｅ－１０－１３.０４２５６－１１.８４９９８－１２.５９５８１４３４２.１０６８１７.４００９５*３.９８ｅ－１０*－１３.１７８５６*－１１.６２８１９－１２.５９７７８５３４８.１７７５７.９１８２３１４.７２ｅ－１０－１３.０５１１９－１１.１４３０５－１２.３３６３９９８长沙大学学报 ２０１５年３月表３ Ｊｏｈａｎｓｅｎ协整检验结果特征值似然比检验统计量５％临界值Ｐ值最大特征值统计量５％临界值Ｐ值协整方程值０.５９９１１８５５.８６００１２９.７９７０７０.００００４２.９６２１９２１.１３１６２０.００００没有０.１４７９３０１２.８９７８２１５.４９４７１０.１１８６７.５２４０４３１４.２６４６００.４２９１至多一个０.１０８０４２５.３７３７７９３.８４１４６６０.０２０４５.３７３７７９３.８４１４６６０.０２０４至多两个标准化后协整方程ＬＮＳＦＳ＝１８.９２６４７*ＬＮＧＤＰ－９３.１９７６７*ＬＮＣＰＩ＋εｔ 本文用Ｊｏｈａｎｓｅｎ和Ｊｕｓｅｌｉｕｓ一起提出的基于ＶＡＲ模型的检验回归系数的方法对各个变量之间的协整关系进行检验，结果如表３所示.实证结果显示，在５％显著水平下，社会融资规模（ＳＦＳ）、国内生产总值（ＧＤＰ）和居民消费价格指数（ＣＰＩ）的对数的协整检验拒绝了无协整方程的假设，所以三者的对数之间存在且存在唯一的协整关系.由标准化后协整方程可以看出，ＧＤＰ的增长对社会融资总量有明显的促进作用，ＧＤＰ每增加１％，ＳＦＳ相应地增加１８.９２６４７％；而ＣＰＩ却对ＳＦＳ有较大的反作用影响，ＣＰＩ每增加１％，ＳＦＳ会减少９３.１９７６７％.Ｅｎｇｌｅ和Ｇｒａｎｇｅｒ将协整和误差修正模型结合起来建立的向量误差修正模型可以由自回归分布滞后模型写出误差修正模型，ＶＥＣＭ模型的整体检验对数似然值较高为３４２.７８４４，同时ＡＩＣ和ＳＣ值比较小，分别为－１３.０５４６６和－１１.６３７５２，说明模型的整体解释能力较强.３.３因果关系检验由于社会融资规模（ＳＦＳ）、国内生产总值（ＧＤＰ）和居民消费价格指数（ＣＰＩ）的对数之间存在协整关系，所以我们可以对它们进行格兰杰因果关系检验，需要注意的是，格兰杰因果关系检验是检验统计上的时间先后顺序，并不表示它们存在真正因果关系，因此格兰杰因果关系检验对滞后阶数是非常敏感的，基于上文ＶＡＲ模型最佳滞后阶数检验，我们选取滞后阶数为３，结果见表４.从表中我们可以看出，社会融资总量（ＳＦＳ）与国内生产总值（ＧＤＰ）是互为格兰杰因果关系的，ＧＤＰ与ＣＰＩ也互为格兰杰因果关系，但是ＧＤＰ是ＳＦＳ的单向格兰杰因果关系，ＳＦＳ并不是ＧＤＰ的格兰杰因果关系.表４ Ｇｒａｎｇｅｒ检验结果ＮｕｌｌＨｙｐｏｔｈｅｓｉｓ：ＯｂｓＦ－ＳｔａｔｉｓｔｉｃＰｒｏｂ.ＬＮＧＤＰｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＳＦＳ４９３.２６７０００.０４７５ＬＮＳＦＳｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＧＤＰ０.６６７７６０.５１８０ＬＮＣＰＩｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＳＦＳ４９４.２３５５７０.０２０８ＬＮＳＦＳｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＣＰＩ３.６２０３７０.０３５０ＬＮＣＰＩｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＧＤＰ４９８.９３３３９０.０００６ＬＮＧＤＰｄｏｅｓｎｏｔＧｒａｎｇｅｒＣａｕｓｅＬＮＣＰＩ５.０３４７７０.０１０７３.４ 广义脉冲响应函数分析及方差分解分析脉冲响应函数是用来描述系统对某个内生变量的冲击或新生所做出的反应，方差分解分析则是将这种反应分解成系统中各个变量所做冲击的贡献，评价不同结构冲击的重要性.由于ＶＡＲ模型是基于实证数据统计意义的模型，模型本身并不具备经济解释能力，所以我们运用脉冲响应函数分析各个解释变量对被解释变量的冲击效应，运用方差分解分析各解释变量的贡献度，三者结果是互相对应和补充的［１２］.３.４.１ ＶＡＲ模型平稳性检验图１ ＡＲ特征根单位圆 由图１可以看出，这些根的模均小于１，落在单位圆内，说明模型是稳定的，可以对其进行脉冲响应函数分析和方差分解，分析各变量之间的动态关系.３.４.２ 广义脉冲响应函数分析图２是模拟的脉冲响应函数曲线，横轴代表滞后阶数，纵轴代表信息冲击的响应程度.图中实线部分为计算值，虚线部分为响应函数值加或减两倍标准差的置信带.由于三者之间存在较明显的滞后关系，所以文章追踪期为２０.（１）社会融资规模的脉冲响应分析.在本期给自身一个冲击后，社会融资规模在当期明显上升，产生了２％的正向冲击，然后再第１至７期内大幅度波动，并在第７期回到原来的水平并逐渐趋于平稳.它说明在观察期内，给社会融资规模一个正向冲击会引起社会融资规模正向变动，滞后期为７个月；在本期给国内生产总值一个冲击后，社会融资规模在当期明显上升并在第４期达到最高点后逐渐降低，在第１０期回到原来水平，随后趋于平稳并保持在较低水平.这说明短期内，国内生产总值对社会融资规模的影响强度较大，但长期来看影响是逐渐减弱的；在本期给居民消费价格指数一个冲击后，社会融资规模在开始一直为负且波动较大，在第４期达到最低点之后开始稳步上升，第１１期回到原来水平后转为持续为负.这说明短期内，居民消费价格指数对社会融资规模的影响是显著为负的且影响较大，长期持续为负影响，但逐渐平稳.这与协整方程中社会融资规模与ＣＰＩ呈现负向均衡关系是吻合的.（２）国内生产总值的脉冲响应分析.在本期给国内生产总值自身一个冲击后，国内生产总值在当期是上升的，然后持续下降至第３期的最低点，随后持续上升在第１０期后趋于平稳，这说明给国内生产总值自身一个冲击会引起国内生产总值的正向变动；在本期给社会融资规模一个冲击，国内生产总值虽然有短暂的波动，但是持续为负且影响作用非常小；在本期给居民消费价格指数一个冲击，国内生产总值在前４期是正向变化的，随后转为负向影响在第１０期到达最低点，这说明物价水平的提高和通货膨胀在一定程度上必然０９总第１２４期李锦旋，尹宗成，刘满丹：我国ＧＤＰ、ＣＰＩ对社会融资规模的影响研究———基于ＶＡＲ模型的实证分析会阻碍经济发展.（３）居民消费价格指数的脉冲响应分析：在本期给居民消费价格指数自身一个冲击，居民消费价格指数在当期是上升的，然后从第７期转为负向影响并有所回升，但总体的影响是非常小的；在本期给社会融资规模一个冲击，居民消费价格指数在第３至９期是为负的，但影响效果非常小；在本期给国内生产总值一个冲击，居民消费价格指数在当期是为负的，自第５期开始转为正向变动并趋于平稳；总体来看，居民消费价格指数的脉冲响应数值是非常小的.图２ 脉冲响应函数曲线３.４.３ 方差分解分析从方差分解图可以看出，社会融资规模增长自身的冲击是其方差的一个主要来源，社会融资规模增长的变化受自身扰动项的冲击影响是呈现逐步递减趋势的，从开始的１００％下降至２４.３６７０９％；国内生产总值增长对社会融资规模增长的贡献度是持续增长的，但是同居民消费价格指数的贡献度和社会融资规模自身的贡献度相比是比较低的，在观察期内最高达到１４.８２４３６％，尤其同居民消费价格指数相比有显著差异，这与协整方程中国内生产总值、居民消费价格指数对社会融资规模的影响系数的数值大小是相一致的；居民消费价格指数增长对社会融资规模增长的贡献度随时间的推移快速增长，在第１３期达到４６.５８６６２％，超过了社会融资规模自身冲击的贡献度之后一直是主导因素.图３ 方差分解图４ 结论本文选取２００２年第一季度至２０１４年第三季度的社会融资规模（ＳＦＳ）、国内生产总值（ＧＤＰ）和居民消费价格指数（ＣＰＩ）数据，建立ＶＡＲ模型，通过协整检验、格兰杰因果检验分析、脉冲响应函数分析和方差分解分析的方法对我国ＧＤＰ、ＣＰＩ对社会融资规模的影响进行实证分析.实证分析表明：（１）社会融资规模的变动与国内生产总值的变动呈正向变动，而与居民消费价格指数的变动呈反向变动，且居民消费价格指数变动对社会融资规模的影响程度远远超过了国内生产总值对其的影响程度.这是因为随着我国国内生产总值不断增长，实体经济不断发展，必然会带来更多的社会财富，促进社会融资规模的不断扩大；但是随着物价水平的不断上升，会造成钞票贬值，通货膨胀，社会融资规模必然会收到负面影响.相对的，社会融资规模的变动反过来也会影响我国的国内生产总值和居民消费价格指数，但这种变动对国内生产总值的影响是比较不明显的.（２）国内生产总值和居民消费价格指数的变动对社会融资规模的影响是收敛的，随着时间的推移，二者对社会融资规模的作用会越来越小，影响会越来越弱.（３）我国的经济政策目标是促进经济增长、增加就业、保持物价稳定和保持国际收支平衡，而其中最主要的是促进经济增长和保持物价稳定.目前我国实行稳健的货币政策，社会融资规模作为我国货币政策的中间目标同比增１９长沙大学学报 ２０１５年３月速有所回落，这对于保持经济稳健发展，保持物价稳定是有显著效果的.通过上述分析可以看出社会融资规模和国内生产总值、居民消费价格指数是密切联系，相互影响的，社会融资规模对ＧＤＰ、ＣＰＩ有所影响，反过来ＧＤＰ、ＣＰＩ的变化也会引起社会融资规模的变化.社会融资规模这一新的监测分析指标是我国货币政策的理论和实践创新，我们要充分利用这一指标来度量我国金融市场的发展态势，进一步推进金融宏观调控向市场方向转变.参考文献：［１］盛松成.社会融资规模指标符合金融宏观调控市场方向［Ｊ］.资本市场，２０１１，（４）：３８－４０.［２］林毅夫，孙希芳.银行业结构与经济增长［Ｊ］.经济研究，２００８，（９）：３１－４５.［３］潘敏，谬海斌.银行信贷、经济增长与通货膨胀压力［Ｊ］.经济评论，２０１０，（２）：６２－７０.［４］武志.金融发展与经济增长：来自中国的经验分析［Ｊ］.金融研究，２０１０，（５）：５８－６８.［５］张嘉为，赵琳，郑桂环.基于ＤＳＧＥ模型的社会融资规模与货币政策传导研究［Ｊ］.财务与金融，２０１２，（１）：１－７.［６］花馥翔，周昭雄，丁顺浩.社会融资总量与经济增长关系的实证分析———基于我国宏观调控新指标的探索［Ｊ］.管理现代化，２０１３，（３）：４－６.［７］牛润盛.社会融资结构变迁对实体经济和产业结构的动态影响———基于状态空间模型研究［Ｊ］.海南金融，２０１３，（５）：１９－２２.［８］盛松成.社会融资规模与货币政策传导［Ｊ］.金融研究，２０１２，（１０）：１－１４.［９］周先平，冀志斌，李标.社会融资规模适合作为货币政策中间目标吗［Ｊ］.数量经济技术经济研究，２０１３，（１０）：７９－９３.［１０］元惠萍，刘飒.社会融资规模作为金融研究调控中介目标的适用性分析［Ｊ］.数量经济技术经济研究，２０１３，（１０）：９４－１０８.［１１］易丹辉.数据分析与Ｅｖｉｅｗｓ应用［Ｍ］.北京：中国统计出版社，２００２.［１２］邓媛，李瑞光.基于ＶＡＲ模型实证分析云南省教育投入与经济增长的关系［Ｊ］.技术经济与管理研究，２００９，（４）：１８－２１.ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＧＤＰａｎｄＣＰＩｏｎＳｏｃｉａｌＦｉｎａｎｃｉｎｇＳｃａｌｅｉｎＣｈｉｎａＬＩＪｉｎｘｕａｎ，ＹＩＮＺｏｎｇｃｈｅｎｇ，ＬＩＵＭａｎｄａｎ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＡｎｈｕｉＡｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＨｅｆｅｉＡｎｈｕｉ２３００３６，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ２０１１，Ｃｈｉｎｅｓｅｆｉｎａｎｃｉａｌｍａｃｒｏ－ｃｏｎｔｒｏｌｓｙｓｔｅｍｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｓｏｃｉａｌｆｉｎａｎｃｉｎｇｓｃａｌｅ，ｗｈｉｃｈｉｓｔｈｅｎｕｓｅｄａｓｔｈｅｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｔａｒｇｅｔｏｆＣｈｉｎｅｓｅｍｏｎｅｔａｒｙｐｏｌｉｃｉｅｓａｓｗｅｌｌａｓａｎｅｗｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇａｎａｌｙｓｉｓｉｎｄｅｘ.Ｂａｓｅｄｏｎｐｒｅｖｉｏｕｓｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｓｔｕｄｉｅｓ，ｗｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅａＶＡＲｍｏｄｅｌｗｉｔｈｄａｔａｃｏｎｃｅｒｎｉｎｇｓｏｃｉａｌｆｉｎａｎｃｉｎｇｓｃａｌｅ（ＳＦＳ），ＧＤＰａｎｄＣＰＩ，ｒａｎｇｉｎｇｆｒｏｍｔｈｅｆｉｒｓｔｑｕａｒｔｅｒｉｎ２００２ｔｏｔｈｅｔｈｉｒｄｑｕａｒ-ｔｅｒｉｎ２０１４.Ｂｙｃｏ－ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｔｅｓｔａｎａｌｙｓｉｓ，Ｇｒａｎｇｅｒｃａｕｓａｌｉｔｙｔｅｓｔ，ｉｍｐｕｌｓｅｒｅｓｐｏｎｓｅｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｖａｒｉａｎｃｅｄｅｃｏｍｐｏｓｅａｎａｌｙｓｉｓ，ｗｅｅｘａｍｉｎｅｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆＧＤＰａｎｄＣＰＩｏｎｓｏｃｉａｌｆｉｎａｎｃｉｎｇｓｃａｌｅｆｏｒｅｍｐｉｒｉｃａｌｒｅｓｅａｒｃｈ.ＴｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｕｇｇｅｓｔｔｈａｔＳＦＳｉｓｐｏｓｉｔｉｖｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈＧＤＰ，ｗｈｉｌｅｎｅｇａｔｉｖｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｗｉｔｈＣＰＩ.Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ａｌｏｎｇ－ｔｅｒｍｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐａｍｏｎｇｔｈｅｓｅｔｈｒｅｅｆａｃｔｏｒｓｄｏｅｓｅｘｉｓｔ，ｗｈｉｃｈｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｉｔｉｓｒｅａｓｏｎａｂｌｅｔｏｓｅｔＳＦＳａｓｔｈｅｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｅｔａｒｇｅｔｏｆｍｏｎｅｔａｒｙｐｏｌｉｃｉｅｓ.ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｓｏｃｉａｌｆｉｎａｎｃｉｎｇｓｃａｌｅ；ＧＤＰ；ＣＰＩ；ＶＡＲｍｏｄｅｌ（责任编校：晴川）２９。
基于VAR模型的GDP CPI M2实证分析
基于VAR模型的通货膨胀、经济增长以及货币供应量关系的实证研究制作人：进击的樱桃荚一、引言通货膨胀、货币供应量与经济增长一直以来都是各方学者关注和研究的对象。
许多经济学家都注重观察货币政策与通货膨胀之间的相互影响，对经济增长的有效性，也做出了大量研究成果。
人们对通货膨胀的预期与实际水平不相一致，就产生了不确定性。
货币供应的变动使得通货膨胀预期也随之相应变化，各种投资决策和消费决策对经济活动也就产生了影响。
2008 年金融危机以来，中国政府为了保证经济依然保持快速发展，实行较为宽松的货币政策，大规模投放广义货币供给量M2保证了经济的发展，但是同时增加了通货膨胀的压力。
CPI 指数作为衡量民生的重要指标，过快的增长引起生活水平的下降更加引起各方的关注。
理论上，经济的快速发展可以生产出更多的产品，从而在一定程度上缓和CPI 持续增加的速度，所以CPI指数的变化波动会引起研究者们的广泛关注。
本文正是通过选取广义货币供应量M2作为衡量货币政策松紧度的指标，选取GDP作为衡量经济发展程度的指标，选取Eviews6.0软件对数据进行实证分析。
利用Sims（1980）提出的VAR模型对我国通货膨胀，货币供应量以及经济增长的关系进行实证分析，探求CPI、M2、GDP三者之间的影响关系。
本文选取1997年1月至2014年3月份的居民消费价格指数CPI（上年同月=100）、国内生产总值GDP、货币供应量M2这三个指标的月度数据进行实证分析，原始数据来源于中华人民共和国国家统计局和《中国统计年鉴2013》，建立VAR模型并通过脉冲响应分析及方差分解得出居民消费价格指数CPI与实际GDP、M2之间存在的影响关系，最后采用协整检验和Granger因果检验这两种方法进行检验。
二、文献综述我国的经济学家们对通货膨胀的研究中，许多学者将目光集中于其与货币政策、经济增长的相互联系的实证研究当中。
刘金全、张文刚和刘兆波（2004）通过运用误差纠正模型，证明了货币供给增长率与通货膨胀率之间不仅存在长期均衡关系，也存在短期误差修正机制。
我国CPI与粮食价格指数的动态关系研究——基于VAR模型的实证研究
理 与 分 析
二、 实 证 分 析 及 结 果
ｆ 一 １数 据 平 稳 性 检 验 、
据， 研 究 对我 国 Ｃ Ｐ Ｉ 与 粮食 价格 指 数 之 间 的动 态 关系
进 行 了 实证 分 析 。
关键词 ： Ｃ Ｐ Ｉ ； 粮 食 价 格 指 数 ；动 态 关 系 中图 分 类 号 ：Ｆ ３ ２ ３ ． ７ 文 献 标 识 码 ：Ａ
文章 编 号 ：１ ６ ７ ２ — ０ ５ ４ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ２ — ０ ０ ３ ３ — ０ ４ 把 系 统 中 每 一 个 内 生 变 量 作 为 系 统 中 所 有 内 生 变 量 的滞后 值来 构 造模 型 ， 从 而 将 单 变 量 自回 归 模 型 推 广 到 多 元 时 间 序 列 变 量 组 成 的 向 量 自 回 归 模 型 。 ＶＡＲ 模 型 可 以 用 来 反 映 一 个 基 本 的 经 济 冲 击 给 其 他 经 济
指 数的 Ｖ ＡＲ模 型 ， 利 用我 国 １ ９ ９ ４ －２ ０ １ ０年 的 时 序 数
进 行 实 证研 究 的变 量和 原 始 数据 为 １ ９ ９ ４ －２ ０ １ ０ 年 我 国的居 民消费价 格 指 数 （ Ｃ Ｐ Ｉ ） 和 粮食 消 费价格 指
数（ Ｌ Ｓ Ｉ ） 。（ 样 本 数 据 来 自于《 中国 统计 年 鉴 ２ ０ １ ｌ 》 ） 。
进行 了实证分析 。研 究结果表 明： 我国Ｃ Ｐ Ｉ 与粮食价格指数存在双 向互 动关系， Ｃ Ｐ Ｉ 推动 了粮食价格指数的增 长． 同 时粮 食 价 格 指 数 也 推 动 了 Ｃ Ｐ Ｉ 的增 长 。根 据 上述 实 证 分 析 ， 提 出 了 控制 粮 食 价 格 上 涨 的 主 要对 策和 建 议： 建立 完善的耕地保 护机制 ， 保 障基本 的种粮 面积 ； 加 大保 障粮食 生产投入 ， 提 高农 民种粮积极性 ； 控制农 资产 品价格 ， 建立完善 的农村金 融体 系； 加 强对粮食 市场 的宏观调控和综合管理 。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Financial View金融视线 | MODERN BUSINESS 现代商业93资本流动、货币供应量与CPI的互动关系研究——基于VAR模型的实证分析冯继国 刘哲 高波 北方工业大学理学院 北京 100144摘要:CPI已经成为当前社会各界对国家经济形势进行分析和判断的重要的参考指标。
通过建立VAR模型进行协整分析并运用脉冲响应函数以及Granger因果检验分析M2和FDI的变化对CPI的影响,指出在短期内FDI与M2的增加都会促进CPI的上升，但是在长期内，FDI与M2在对CPI的影响上则会产生一定的相互抵消作用。
关键词:VAR模型；脉冲响应函数；Granger因果检验基金项目：国际合作与交流-一带一路国家人才培养基地项目(市级)(106052861805/003)一、引言居民消费价格指数(CPI)作为国民经济发展的一个宏观指标，对我国国民经济管理有着十分重要的意义。
近年来，长时间的价格上涨与下跌因素相互并存，使CPI整体呈现温和的上涨。
分段来看，由2009年8月最低的98.1943到2011年7月的106.4508，全国的CPI指数在持续上涨，此后，一路下跌直到在2012年9月之后趋于平稳。
CPI的温和上涨是否与货币政策有关？联系当前国家整体经济下行压力增大，货币政策经历了从“适度紧缩”到“适度放松”再到“适度紧缩”等调整阶段，而货币供应量增速作为此次货币政策执行的重要中介目标。
再联系实际，中国的M2增长率变动幅度已由2011年时高达6%左右降至了2%左右，因此选取M2作为研究对CPI影响的变量具有一定的的意义。
另一方面，我国经济三十多年高速增长的同时，对外贸易额也一直保持两位数的增长。
2014年，对外贸易额已达到4.3万亿美元，连续两年成为全球第一货物贸易大国。
这导致了我国对外资的吸引力越来越强，外资的大量进入弥补和带来了我国在经济发展过程中的资金缺口和先进的技术，极大的促进了我国的经济增长，但也导致物价上涨，CPI上升。
因此，研究我国FDI与物价之间的关系及相互影响程度，对于分析货币供应的传导机制，央行货币政策效果，具有重要的理论与现实价值。
近年来，有不少学者对我国的CPI的影响因素进行分析研究，例如王璐(2010)通过建立VAR模型来衡量我国GDP与M2对CPI的影响，指出在短期内，我国的GDP和M2对CPI都有较大的促进作用，但在长期内，GDP与M2在对CPI的影响作用上会产生一定的相互抵消作用。
张振强利用广西1990到2013年的数据为样本，基于VAR模型实证分析了广西的外商直接投资(FDI)、对外贸易与经济增长三者之间的动态关系，表明长期情况下，FDI、进出口对广西经济增长有正向的促进作用，且进出口对广西的拉动作用比较明显。
李明采用自回归分布滞后模型，初步考察了2006-2016十年间我国的M2余CPI之间的联系。
结果表明，M2的变化对CPI的影响具有明显的滞后性，滞后期大约为一个月左右。
二、理论分析(一)货币供应量(M2)对CPI的影响如果按照货币主义学派的理论，则认为在短期内货币供应的增加既可以使物价上涨也可以引起产量的增加，但在长期情况下只会导致物价的上涨。
而凯恩斯主义认为，通货膨胀，尤其是温和的通胀对经济的增长有一定的促进作用，因为货币供应量的增加会使利率降低，进而使投资增加，产生乘数效应。
因此，考虑货币供应量(M2)与CPI 的动态关系对货币政策的制定有一定的指导。
(二)FDI对CPI的影响具体到外商直接投资(FDI)理论上会怎样影响CPI？一方面的说法，FDI会增加我国的外汇储备，但是外汇不能直接在我国市场上流通，必须用人民币来购买，这就造成国际货币市场上对人民币的需求将会增加。
为了保持人民币稳定，央行会在国际市场上出售人民币以满足需求，这样央行就必然会投放一定基础货币，广义货币供应量的也就随之增加。
在技术不变的情况下，生产的产品产量是不会改变，货币的增加势必将推动产品价格上升。
另一方面，FDI的流入对国内投资具有一定的刺激作用，会增加相关领域的投资，进而引起总需求的增加，带动CPI的上升。
(三)VAR模型理论向量自回归模型(vector autoregressive model，简称VAR)是由Sims在1980年提出，这种模型采用多个方程联立的形式，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对系统的动态冲击，从而能够解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。
向量自回归模型的基本形式VAR(P)被定义为：其中，为k维内生变量，x t 是d维外生变量向量，A i 是(K×d))维系数矩阵，μt 是K×1维误差向量，且有E(μt )=0。
VAR(p)的一个重要的特点是他的平稳性，可以利用下式检验一个VAR(p)模型是否达到平稳：如果上述方程有一根为1即z=1，那么说明在VAR(P)模型中的某些或者所有的变量都是一阶单整的，也就说明变量间可能存在协整关系。
VAR模型并没有体现出变量之间的当期相关关系，这些关系被隐藏在误差项的相关结构中是无法解释的，在此基础上，SVAR(Structural VAR )模型应用而生，下面以两变量的SVAR(1)做介绍：其中x t 和y t 均是平稳随机过程，随机误差u xt 和u yt 是白噪声，且cov(u xt ,u yt )=0。
它是一种结构式经济模型，引入了变量间的作用于反馈作用。
三、实证分析(一)数据选取及描述考虑到数据的可获得性与可操作性，本文选取时间长度为2010年1月到2017年3月的月度数据，数据来源于国家统计局网站和国家商务部网站。
为了消除量纲的影响，本文利用外商直接投资额的增长率、居民消费价格指数的增长率与货币供应量的增长率，分别利用FDI、CPI、M2来表示。
为了消除序列中可能存在的异方差，我们分别对三个原始序列做对数变换。
因此最终变量名用LNFDI、LNCPI、LNM2来表示。
(二)单位根检验在进行时间序列数据分析时通常要求满足平稳性，不平稳的时DOI:10.14097/ki.5392/2019.03.047Financial View | 金融视线MODERN BUSINESS现代商业94间序列往往会导致一些统计检验结果出现偏差，尤其是在进行VAR 模型的拟合时。
为此我们对三个序列进行平稳性的ADF检验。
经检验，三个原序列的ADF值分别为-2.27、-1.19、-2.76，在5%显著性水平下，其绝对值都比相应的临界值要小，因此应接受原假设，即认为序列存在一个单位根，非平稳。
而通过分别对三个序列做一阶差分后进行检验，发现ADF值都显著地大于5%显著性水平下的临界值，拒绝原假设，认为序列平稳。
(三)协整检验由于本文研究的是多变量序列，因此选用基于回归系数的Johansen协整检验。
因为在进行Johansen协整检验之前需要知道VAR(P)模型最好的滞后期，因此我们首先对上述三个变量序列建立VAR(p)模型，进而确定最好的滞后期，我们按照AIC(赤池信息准则)与SC(施瓦茨信息准则)最小的原则选取最佳滞后期为2。
接下来我们进行协整检验，所得结果如下表所示：Hypothesized Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**No. of CE(s)None * 0.409 90.7 29.797 0.000At most 1 * 0.255 46.4 15.494 0.002At most 2 *0.22721.63.8410.000表1 Johansen协整检验结果表表1的Johansen协整检验结果表明：在原假设是不存一个协整关系的情况下，5%显著性水平下的p值为0.000，说明原假设是不成立的，即认为至少存在一个协整关系，直到原假设为最多存在两个协整关系时，仍拒绝原假设，所以认为三个序列之间是存在稳定的长期均衡关系的。
下面给出VAR(2)模型的参数估计表：表2 VAR(2)模型的参数估计表LNCPI LNFDI LNM2LNCPI(-1)-0.034 (0.095)-9.682 (6.060) 0.517 (0.246)LNCPI(-2)-0.0058 (0.090)-2.2208 (5.770) 0.0286 (0.234)LNFDI(-1)-1.83E-03 (1.8E-05) 0.4392 (0.112) 2.26E-05 (4.6E-08)LNFDI(-2) 9.37E-03 (1.7E-05)-0.0417 (0.106)-5.93E-06 (4.3E-02)LNM2(-1) 0.1108 (0.043)-1.2290 (2.739)-0.2259 (0.111)LNM2(-2) 0.0091 (0.047)-7.2961 (2.993)-0.1512 (0.121)C-0.0049 (0.001)6.2306 (9.691)0.0162 (0.003)从上表我们可以看出，外商直接投资在短期内对CPI有微弱的负项影响，但在长期内有较大的正向影响，国币供应量对CPI有正向的影响。
上期的CPI变化一个单位，会引起本期的CPI反向变化-0.034个单位，表明上期的物价水平对本期的物价水平有一个负牵引作用。
当期的CPI受到上期的CPI影响较大。
这是因为在正常的经济生活中，经济指标都有惯性现象。
(四)格兰杰因果检验协整检验只是用来判断变量间是否存在着长期的均衡关系，并没有指出变量间是否存在经济因果关系。
下面利用Granger因果检验来分析变量间的因果关系。
检验结果如下：表3 Granger因果检验原假设 F统计量 P值 结论LNFDI不是LNCPI变化的Granger原因 46.26 0.00 拒绝LNCPI不是LNFDI变化的Granger原因 2.64 0.26 接受LNM2不是LNCPI变化的Granger原因 6.69 0.03 拒绝LNCPI不是LNM2变化的Granger原因 4.60 0.10 接受LNFDI不是LNM2变化的Granger原因 3.02 0.36 接受LNM2不是LNFDI变化的Granger原因 22.59 0.00 拒绝检验结果显示，在5%的显著性水平下，我国的货币供应量(LNM2)及外商直接投资(FDI)对居民消费价格指数(LNCPI)都存在着单向的因果关系，同时LNM2与LNFDI之间也存在着单向的因果关系。
(五)脉冲响应分析通过脉冲响应函数我们不仅可以得到变量自身对自身的影响，还能观测到对其他变量的影响如何。
脉冲响应函数更能深入刻画经济变量的微小波动对其相关变量的牵引度，尤其是当随机干扰项发生变动时。
我们希望通过图形能直观的观察到一个变量是如何影响模型的内生变量的。