影响CPI的货币因素分析

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Bry-Boschan方法下影响CPI的货币因素分析

M1具有强有力的解释

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2012-11-21

目录

报告的目的：寻找领先通胀的经济变量 (3)

时差相关分析：区别领先与滞后变量 (4)

Bry-Boschan方法：经济时间序列峰与谷的确定 (5)

我国CPI周期的确定与峰谷的划分 (6)

M1:具有强有力的解释 (8)

M2:与CPI的关系并不明显 (14)

M0: 波动较大，没有预测价值 (17)

信贷：投资决策的滞后性降低了解释力度 (18)

基础货币：基本上是CPI的同步指标 (20)

图表目录

图表 1 Bry-Boschan方法示意图 (5)

图表 2 我国CPI周期图示 (7)

图表 3 我国CPI峰谷划分 (7)

图表 4 CPI与MI同比走势 (8)

图表 5 M1同比与CPI时差相关系数图 (9)

图表 6 M1同比与CPI时差相关系数表 (9)

图表7 M1同比周期图 (10)

图表8 M1同比峰谷划分 (10)

图表9 M1峰谷与CPI峰谷比较 (11)

图表10 M1滞后9个月对CPI的状态变量系数 (12)

图表11 M1滞后9个月对CPI的状态变量与工业增加值缺口比较 (12)

图表12 CPI与M1缺口比较 (13)

图表13 M1缺口与CPI时差相关系数图 (14)

图表14 M1缺口与CPI时差相关系数表 (14)

图表15 M2与CPI走势 (15)

图表16 M2同比与CPI时差相关系数图 (15)

图表17 M2同比与CPI时差相关系数表 (16)

图表18 M2缺口与CPI走势 (16)

图表19 M2缺口与CPI时差相关系数图 (17)

图表20 M2缺口与CPI时差相关系数表 (17)

图表21 M0与CPI走势 (18)

图表22 信贷与CPI走势 (19)

图表23 信贷同比与CPI时差相关系数图 (19)

图表24 信贷同比与CPI时差相关系数表 (19)

图表25 基础货币月度同比与CPI走势 (20)

图表26 基础货币月度同比与CPI时差相关系数图 (21)

图表27 基础货币月度同比与CPI时差相关系数表 (21)

图表28 基础货币季度同比与CPI走势 (22)

图表29 基础货币月度同比与CPI峰谷比较 (22)

报告的目的：寻找领先通胀的经济变量

对通货膨胀的成因、性质和治理对策，经济学界已形成较为完整和系统的理论，大致可

以分为两类:第一类是从货币的角度进行的研究，形成了货币数量理论学说。该理论认

为在其他条件不变的情况下，物价水平的高低和货币价值是由发行的货币的数量决定的，

也就是弗里德曼学说所认为的通货膨胀在本质上都是一种货币现象，是由于流通中的货

币数量超过实际需求所造成的。第二类则把通货膨胀视为一种宏观经济现象，而不仅仅

是货币现象，从总供给和总需求的关系解释通货膨胀。由菲利普斯曲线反映失业率和通

货膨胀之间存在的此消彼长的关系，说明了经济增长和稳定物价之间的矛盾; 同时，适

度的物价上涨后能刺激投资和产出，从而促进经济增长。从宏观经济考虑，又可以分为

需求拉升的通胀和成本推动的通胀，考虑国外因素，还有输入性的通胀。通货膨胀像其

他任何经济现象一样，都是市场经济活动主体在其主观意识支配下从事某种或某些行为

而生成的一个结果，这里的“主观意识”实际上就包括经济活动主体的理性预期。人们对

通胀的预期，强烈的影响到通胀的走势，因此，还应考虑预期对通胀的影响。

对于通胀的预测，基本上可以分为两大类，自上而下和自下而上的方法。自上而下的方

法寻找与通胀领先或同期的因素，建立时间序列之间的关系。该方法的优点是可以了解

不同变量之间的领先与滞后的关系，从宏观上把握通胀的走势。缺点是时间序列变量之

间的关系往往是时变的，多个变量难以统一到一个框架中。同时在建立模型的时候存在

多种技术性的问题，比如时间序列回归时的自相关，异方差等。自下而上的方法是将通

胀率分成不同的组成部分，对不同的部分分别预测，最后汇总。这个方法的优点是首先

可以了解对通胀影响的根本原因，从微观上把握通胀波动的驱动力量。其次，该方法给

人以较为可靠的感觉，容易被接受。缺点也有，对通胀不同部分进行预测的时候，同样

需要使用时间序列分析方法，其次，该方法对短期的预测较为有效，长期的趋势则难以

把握。

我们的报告采用自上而下的方法，当然目的并不完全在于对通胀具体水平的预测，而是

在于其一，了解哪些因素与通胀存在紧密的联系，以及领先的程度。其次，通过对领先因素的合成，建立通胀的领先指数，从而达到对未来通胀趋势的整体把握，我们的预测区间着眼于未来6个月至12个区间。

我们的主要目的是寻找领先通胀的经济变量，包括峰与谷的关系，因此需要一定的技术方法。我们使用的方法主要有两个，其一是时差相关分析，其二是Bry-Boschan 方法，该方法是测定经济时间序列转折点的方法。

按照对通胀成因的分类，考察各个因素对通胀影响的强弱和领先程度，我们首先考虑货币因素，其次，考虑需求因素，第三，考虑成本推动因素，第四，考虑国外输入通胀因素，第五，考虑通胀预期因素。

本报告首先考虑货币因素，包括M1，M1缺口，M2，信贷，基础货币等因素。 时差相关分析：区别领先与滞后变量

时差相关分析是利用相关系数验证经济时间序列先行、一致或滞后关系的一种常用方法。设 Y={y 1, y 2 , … , y n } 为基准指标，X={x 1, x 2, …, x n } 为被选择指标，r 为时差相关系数，则：

()()

0,1,2'1(0)'1-(0)

l n t l t l x x y y r l L

t l t l l +--==±±±=>==<∑ 或

式中l 表示超前、滞后期，l 取负数时表示超前，l 取正数时表示滞后，l 被称为时差或延迟数。L 是最大延迟数，l n 是数据取齐后的数据个数。计算时差相关系数时必须注意的是，如果两个变量都具有很强的趋势时，所有延迟数的时差相关系数都会很高，数据的超前滞后关系就不明显。这种情况下，适当地进行变量变换，消除两个变量的各自趋势，超前滞后关系就变得明显了。需要指出的是，相关系数仅从统计上表明数据的相关关系，即使相关系数接近于1也并不意味着数据之间一定存在着经济上的因果关系，因此在经济上是否存在着相应的因果关系，还要进一步进行分析。