货币供应量统计口径演变历程及其影响

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中国货币供应量数据分析

中国货币供应量数据分析

中国货币供应量数据分析货币供应量是指一个国家或地区流通中的货币总量,包括了现金、存款和其他短期证券等。

货币供应量对于宏观经济的发展和调控有着重要的作用。

下面我们对中国货币供应量历史数据进行分析。

首先,我们看一下近十年中国货币供应量的变化情况。

从数据可以看出,2011年到2017年,货币供应量呈现出快速增长的趋势,尤其是2015年和2016年,增长速度达到了20%左右。

而在2018年开始,货币供应量增长速度开始逐渐回落,2019年更是仅有8%左右的增长。

这与中国宏观调控政策有关。

在这一时期内,中国通过降息、减税等措施扩大了货币供应量,以刺激经济增长。

其次,我们来看一下货币供应量的组成结构。

从数据可以看出,货币供应量主要由广义货币M2组成。

然而,狭义货币M1和货币基准也同样重要。

货币基准是指央行在市场上发行的货币,通常指流通中的现金和银行家票据。

狭义货币M1包括了现金和存款。

广义货币M2则包括了M1的所有项目以及其他存款和保险储备等。

最后,我们来看一下货币供应量的影响。

货币供应量的增长首先会导致通货膨胀,但如果货币供应量增长过快,也会导致经济过热和泡沫化。

因此,掌握货币供应量的变化趋势对于宏观经济政策的制定和实施至关重要。

此外,货币供应量也会对汇率和利率产生影响。

如果货币供应量增加,汇率往往会贬值,利率则会下降。

总之,货币供应量是一个宏观经济数据,对于制定和实施国家金融政策具有重要的作用。

在分析货币供应量时,需将其与经济形势、政策和民生等因素结合分析,全面把握货币供应量的变化情况和趋势,为决策提供科学依据。

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整摘要:I.货币供给口径的概念和意义A.货币供给口径的定义B.货币供给口径的重要性II.我国货币供给口径的历史调整A.第一个阶段:1994年至2001年B.第二个阶段:2002年至2011年C.第三个阶段:2012年至今III.我国货币供给口径的现状A.当前的货币供给口径B.货币供给量的构成IV.我国货币供给口径的未来调整A.调整的原因和背景B.可能的调整方向和影响正文:I.货币供给口径的概念和意义货币供给口径是指一国在某一时期内为社会经济运转服务的货币存量,它由包括中央银行在内的金融机构供应的存款货币和现金货币两部分构成。

货币供给口径的调整对于整个经济体系有着重要的影响,因为它直接关系到货币政策的实施效果和整个经济的运行状况。

II.我国货币供给口径的历史调整A.第一个阶段:1994年至2001年在这个阶段,我国货币供给口径主要采用M1和M2两个口径。

M1包括现金货币和活期存款,M2包括M1以及定期存款、储蓄存款和其他存款。

B.第二个阶段:2002年至2011年2002年,我国开始采用M0、M1、M2三个口径。

M0为现金货币,M1包括M0和活期存款,M2包括M1以及定期存款、储蓄存款和其他存款。

C.第三个阶段:2012年至今从2012年开始,我国货币供给口径调整为M0、M1、M2和M3四个口径。

M3包括M2以及货币市场基金、信托投资、银行承兑汇票等。

III.我国货币供给口径的现状A.当前的货币供给口径目前,我国货币供给口径包括M0、M1、M2和M3四个口径。

其中,M0为现金货币,M1包括M0和活期存款,M2包括M1以及定期存款、储蓄存款和其他存款,M3包括M2以及货币市场基金、信托投资、银行承兑汇票等。

B.货币供给量的构成我国货币供给量的构成主要包括现金货币、活期存款、定期存款、储蓄存款和其他存款。

其中,现金货币是中央银行发行的货币,活期存款是银行与客户之间的一种短期存款,定期存款、储蓄存款和其他存款则是客户在银行的长期存款。

货币供应量统计口径演变历程及其影响

货币供应量统计口径演变历程及其影响
导 致 外 资 银 行 人 民 币 存款 规 模 的 显 著 上 升 ,在 此 背 景 下 将 其 纳 入 货 币供 应 量统 计 ,是 适 应 市 场 环 境 变化 的
据称 ,修订 后的 M2 +将纳入其他金融性公 司在存款性
公 司 的 存 款 、住 房 公 积 金 存 款 委 托 存 款 、 实体 经 济
_ 墨 圈 量 Q
界 贸 易组织 ( O 我 国对 外资金 融机构 的管理 和 WT ) 业 务许 可进一步扩大 。为加强和完善对外 资金 融机 构 的监督管理 ,促进银行业 的稳健运行 ,扩 大银 行业的 对 外开 放 ,根据 我 国加入 WT O的承诺 .国务 院签署 第 3 0 令 ,重新公布 《 4号 中华人 民共和 国外资金融机 构管理 条例 》 。对外 资银行准 入的进 一步放 开 ,必将
业 务 开展 日趋 活跃 及 货 币跨 境 流动 不 断 加 大等 。
( 一)1 9 年货 币供应量指标的推 出 94
19 4年 1 9 0月 , 中 国人 民 银 行 印发 《 国 人 民银 中
行货 币供 应 量 统计 和公 布 暂行 办 法 》 ( 发 [9 4 银 19 ] 2 7 )( 6 号 以下简称 《 办法》 正 式推 出货 币供应量统 ) 计 指标 并规定 了货币供应量统计的层次划分 、机构 范 围、统计 形式、公布方式等。根据 《 办法》给出的 明确定义 ,货币供应量 是指金 融机 构和政府之外 ,企 业 、居 民、机 关团体等经济主体 的金融资产 。
括在内。
运行 。具体而言 ,货币供应量统计 E径调整 的主要原 l 因包括 : 一是新型金融资产 的出现及其 交易量 的迅速 增长 ,如与货 币供应量统计相关 的短期金融债券 、商 业票据 、回购 、银行理财产 品等 ; 二是金融机构体 系 发生变化 ,如证券公司 、基金管理公司 住房公积金 、

中国货币供给量的变化分析

中国货币供给量的变化分析

80年代之前由于交易通信技术的落后, 我国的货币流通速度非常低,因而需要 比较大的货币供给;80年代之后技术是 跟上去了,但是信用降下来了,仍然需 要比较高货币供给。这就是为什么比较 高的通货膨胀率没有严重影响社会政治 经济的原因之一。
如果我们还想寻找更多原因的话,20世 纪80年代中后期,我国有大量的货币资金 积聚在我国不成熟的资本市场上,众多的 货币持有者试图在不完备的资本市场上攫 取自己的第一桶金(2003,伍志文,货币 虚拟化过程中的“资本市场货币积聚假 说”,《经济学(季刊)》2003年10月);
制后这个影响仍然存在。既然通货膨胀这么厉害, 为什么没有引起金融崩溃和经济生活混乱呢?其 一,这是由于建国时货币存量基数本身太低,除 了两次通货紧缩外,80年代之前每年增加的货币 量还不能适应现实的货币需要,因而长期保持了 低流通、低物价;其二,经济持续快速的增长时 期也需要大量流通货币的支撑,再加上我国信用 制度不健全使现金需求量更大;其三,我们更受 益于强大的集中的行政管理体制和长期的计划经 济影响,政治和政体的稳定有力地保证了经济和 金融的稳定。
我国现阶段货币供应量的统计数据主要从银行 概览中加工整理后取得。货币供应量一般根据货 币流动性的差距分层次统计。我国的货币供应量 按流动性由强到弱,分为M0、M1、M2三个层次: M0——流通中的现金,即央行历年货币发行总 额; M1——M0+活期存款,亦称为“狭义货币供应 量”; M2——M1+定期存款+货币市场共同帐户+其他 存款(财政存款除外),亦称为“广义货币供应 量”。
从70年到79年开始了第三次温和的通 货膨胀,每年平均新增货币90多亿元,增 长速度是15%左右,增长量保持在百亿元 之内,增长速度控制在20%以内。1952年 到1979年都可以称为“高增长低通胀”经 济发展期。 81年到83年开始进入改革开放,新增 货币增长量上了新台阶,每年平均新增货 币400多亿元,货币增长速度为22%,也还 算正常;从84年到89年突飞猛

中央银行货币供给量统计口径对经济运行的作用研究报告..

中央银行货币供给量统计口径对经济运行的作用研究报告..

金融统计学专题论文金融统计学专题论文题目:浅析次贷危机后中国货币供应量变化原因及其影响院(系):商学院统计与金融系年级: 2011级专业:金融学班级: 2011(*)班学号: 2011517***组别:第十二组指导教师:谢婷婷完成日期: 2014年03月10日摘要在全球经济一体化的今天,任何一场经济风波都会在很短的时间内传遍世界。

由次级抵押贷款危机引发的2008年美国金融危机,将此表现得更加淋漓尽致。

中国加入WTO以来,经济已经与全球接轨,经济危机势必对我国的金融市场带来一场动荡。

为刺激我国经济复苏,中央银行采取适度宽松的货币政策,货币供应量急剧增加。

本文主要研究次贷危机后我国货币供给量急剧增加带来的影响,并且通过定量与定性分析来探究出货币供应量与经济增长和通货膨胀的关系。

最后我们通过研究结果进行小小总结。

关键词:货币供应量原因探究经济增长通货膨胀引言2007年次贷危机爆发后,随着危机的扩散,次贷危机不同程度地给世界各国带来了冲击,在随后的救助过程中,各国政府出台了一系列的宏观经济政策措施,其中包括对金融市场的救助措施。

我国根据国情制定了适度宽松的货币政策,通过调控货币供应量去影响经济,改善受经济危机冲击的中国金融市场环境。

1 金融危机后国内外经济影响及货币政策变化情况简介1.1国外经济状况及货币政策(以美国为例)1.1.1经济危机对美国经济影响及采取货币政策(1)房地产泡沫破灭,房地产投资的不断萎缩严重拖累着美国经济美国与住房相关的投资占美国固定资产投资的30%左右,房地产市场衰退使消费者和投资者对与房屋相关的支出减少,投资持续低迷,直接影响经济增长(2)消费的下滑加快美国经济回落的速度房价持续下跌,住房资产萎缩,财富缩减效应必然会对消费产生负面影响"。

证券市场价格也经历了深度调整,居民财富大幅缩水,这直接导致了美国居民的消费意愿和消费能力显著下降,社会消费急剧下滑,宏观经济增长受到影响"(3)信心和信任危机导致企业融资困难,实体经济投资锐减受房地产市场不景气的影响,美国住宅类投资从2006年就开始剧减,出现持续的负增长"2007年,伴随次级贷款危机的显现,剧减趋势持续,其中第1季度为一16.3%,第2季度为一n.8%"第3季度为一20.1%,对GDP的贡献分别为一0.93%!一0.62%和一1.05%"¼(4)制造业大幅下滑根据美国人口统计局于2007年10月4日公布的数据,美国制造业也出现了大幅度下滑的局面"(5)失业率创历史新高根据美国劳工部2007年10月5日公布的家庭调查数据,2007年8月美国失业人数为709.7万人,9月为720.7万人"次级贷款危机显现以后,失业率呈逐步恶化趋势。

货币供应量统计

货币供应量统计

• 新型金融资产、新型金融工具、新型金融机构的大量出现 • 现行货币供应量统计口径存在不合理之处 • 银行体系存在的问题
4.1 新型金融资产、新型金融工具、新型金融机构的大量出现
金融资产的流动性发生变化 短期金融债券、商业票据、回 购、银行理财产品,银行承兑汇票 ,银行卡的活期储蓄存款、结算中 的款项、预算外财政存款以及非银 行金融资产如余额宝等
各国货币当局在统计实践中普遍采用价值储藏 论作为货币供应量的界定基准,即把货币作为 一种金融资产;同时也产生了一些问题,如各 种金融资产的货币性或流动性的程度,在此基 础上提出了货币供应量的统计不能采取简单加 总的方法进行,而应当测算加权货币总量。
A 交易媒介论
货币定义争议
B 价值储藏论
Statistics of Money Supply
M1=M0+企业活期存款(企业存款扣除单位定期存款和自筹基建存款)+机关团体部队存款 +农村存款+信用卡类存款(个人持有); M1=M0+活期存款,反映我国资金供求状况;
M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款(单位定期存款和自筹基建存款)+外币存款+信托类存款; M2=M1+准货币,反映社会资金总需求变化。 注意:个人所拥有的活期存款,记在M2的储蓄存款中。
中国货币供应量统计
美国货币供应量统计
1960s从交易支付角度划分层次,后来把货币供 应量的界定范围扩大到能够提供暂时储藏价值的资产; 其后美国的货币供应量统计先后进行了5次大的调整。 M1:流通中现金(财政部、美联储及各存款机构金库 外的通货)+非银行机构发行的旅行支票+商业银行活 期存款(不包括机构存款:美国政府以及外国银行及 官方机构的活期存款)+联邦储备银行在途资金和其 他支票存款; M2:M1+储蓄存款(包括货币市场存款账户MMDAs)+ 小额定期存款(面额小于$100,000的定期存款)+互 助基金存款、零售货币市场基金份额(非机构持有); M3=M2+货币市场基金存款+回购协议+欧洲美元 (由于美联储认为M3中除M2以外的部分并不能提供更 多的关于经济运行的信息,同时M3口径的货币量在货 币政策操作中也几乎不发挥作用,因此从2006年3月 开始美联储不再公布M3口径的货币数量)

1998-2003年我国货币供给量及其变化

1998-2003年我国货币供给量及其变化

1998-2003年我国货币供给量及其变化一、案例内容。

1.1998—2003年分阶段货币供应量及其变化1998年,人民银行正式取消了对商业银行的贷款限额管理,利用间接的经济手段进行货币政策管理。

当时,我国经济刚结束了90年代初期的通货膨胀,实现了软着陆,但是,受过去紧缩政策的惯性影响,货币供给量的增速一直走低,不知不觉中通货紧缩悄悄而至。

1998年的货币供应量及其增长速度是较低的:M0:11204亿元,+10.1%;M1:38954亿元,+11.9%;M2:104499亿元,+14.8%当年实现GDP78345亿元,增长7.8%,出现了物价的负增长:居民消费价格指数为-0.8%,商品零售价格指数为-2.6%。

可见,经济生活中存在通货紧缩的因素。

一般来说,货币供给量维持在15%以上的增长速度,才能配合我国GDP上升8%的需要。

据此,1998年货币政策供给量的目标值较高但未能实现,M1为增长17%,实际增长11.9%;M2增长16%-18%,实际增长15.3%,货币供给量显然不足。

到2001年,货币供给量的增长仍呈现下降的局面,当年M0增长7.1%;M1增长12.7%;M2增长14.4%。

鉴于此,经济生活中出现了库存积压滞销、消费不足、失业率居高不下、出口有限的矛盾,经济发展速度受到影响。

为此,中央提出了扩大需求的政策,利用加大投资、消费、出口这三驾马车,积极解决内需不足的问题。

并且,提出积极的财政政策和稳健的货币政策,逐步加大流通中的货币供给量。

从货币政策手段看,1998—2002年,央行6次调低存款准备操作;再贷款也从1998年的1.25万亿元增加到2002年的1.7万亿元;由外汇储备的增加而投放的货币量也在扩大,1998年外汇储备1490亿美元,2003年增长到4033亿美元。

通过这些货币政策措施,货币供给量逐年增加。

到2003年,货币供应量总量扩大,增速加快,经济发展速度提高(GDP增长9.1%),有效地治理了通货紧缩。

1997年至2008年中国货币供应量分析

1997年至2008年中国货币供应量分析

一、中国1997年至2008年货币供应量的总趋势1.1997年至2008年中国货币供应量的总体趋势为调查中国1997年到2008年中国货币供应量的总体情况,我们调查了1997年至2008年中国人民币供应量的数据。

如图一-1-1:图一-1-1首先,我们将从国内对人民币的需求角度分析中国货币供应量的趋势。

从图表中我们可以清晰的看到,从1997年到2008年,我国的货币供应量各数据都呈现增长的趋势,究其原因,是自1978年改革开放以来,中国国民生产总值高速增长,国内人民生活越来越丰富,市场经济的大量商品使得央行一定要不断增发货币来满足需求,否则将会发生通货紧缩,我们对比美国的货币供应量,不难发现无论是M0,M1或者是M2,都呈现不断增长的态势(见下表)。

Years M0 M1 M2 M3(2006取消)1996-Dec. 394.7 1081.3 3820.5 4985.51997-Dec. 425.3 1072.5 4035 5460.91998-Dec. 460.5 1095.5 4381.8 6051.91999-Dec. 517.8 1122.5 4639.2 6551.52000-Dec. 531.2 1087.4 4921.7 7117.62001-Dec. 581.2 1181.9 5433.5 8035.42002-Dec. 626.3 1219.7 5779.2 85682003-Dec. 662.5 1306.1 6071.2 8872.32004-Dec. 697.6 1376.3 6421.6 94332005-Dec. 723.9 1374.5 6691.7 10154在目前世界总体和平的条件下,随着中国加入WTO的承诺兑现,中国国内将会有越来越多的国外商品加入市场,我们可以预见,未来的几十年间,我国的货币供应量各数据都应该是呈增长的趋势。

其次,除却市场的商品更加丰富及人民生活水平不断提高而导致对货币需求增加的原因,我们还能够从汇率的角度分析中国货币供应量的趋势。

货币统计口径变化的国际比较及对我国的启示

货币统计口径变化的国际比较及对我国的启示

M4 非 货 币 金融 机构 持 有 的英 镑 钞 票 和 硬 币 + 蓄存 款 : 储
( 其
中 包 括 定 期 存 单 C s + 业 票 据 、 债 券 、 远 期 浮 动 利 率 债 券 D )商
以及 外 国银 行 及 官 方机 构 的活 期 存 款 ) 托 收 未达 款 和 联邦 储 备 银 一
行 的 在途 资金 + 它 支票 存 款 。 其 M2 M1 储 蓄 存 款 ( 括 货 币 市 场 存 款 账 户 MMD s+ 额 定 = + 包 A )小 期 存 款 ( 额 小 于¥ 0 , 0的 定 期 存 款 ) 存 款 机 构 中 个 人 退 休 金 面 100 0 一 账 户 ( A 和基 奥 计 划 份 额 + 币 市 场 基 金 份额 ( 机 构 持 有 ) 货 I ) R 货 非 一
有 效 地 进行 宏 观 调 控 的必 要 前 提 。目前 。 国原 有 的货 币供 应 量 统 我 计 层 次 划 分 已经 难 以适 应 新 的 形 势 .货 币 供 给 量 作为 货 币 政 策 中 介 目标 的适 用 性 也 受到 学 界 的广 泛质 疑 。 如何 科 学 、 理 地 对 货 币 合 供 应 量 统计 E径 进行 调 整 已经 成 为 当前 我 国货 币政 策 当局 亟 待 解 l 决 的 问题 。与 此 同 时 , 近些 年 来 国际 货 币基 金 组 织 (MF 以及 主 要 I ) 国家 都对 货 币 统计 方法 与 口径都 进 行 了较 大 幅度 的调 整 。 这些 调 整 的内 容 是什 么 . 什 么 共 同特 征 , 改进 我 国 货 币统 计 有 什 么 意 有 对 义 . 正是 本 文试 图探 讨 的 问题 。 这
币 市 场互 助 基 金 中 的个 人 退 休 金 账 户 和基 奥 计 划 份额 。

中国1997年以来货币供应量变化分析

中国1997年以来货币供应量变化分析

中国1997年以来货币供应量变化分析1540302214 官晓玲摘要:一国的经济发展离不开货币的供应,货币供应为经济服务。

本文用国家统计局的数据图表对中国1997年以来货币供应量的变化进行论述。

文中首先介绍了货币供应量的含义,从国家统计局中查找数据用图表表示1997年至2014年货币供应量的变化,从社会消费品、外汇储备、现金的供应量三个方面进行分析造成这种变化的原因并简单评价和总结。

关键词:货币供应量、社会消费品、外汇储备、现金、金融机构资金来源各项存款、金融机构资金运用各项贷款、居民消费价格指数一、货币供应量的含义货币的供应为经济发展提供了动力。

货币的供应量是指在一定的时点上,一国为社会经济运转服务的货币存量。

二、我国自1997年以来的货币供应量的变化1997年至2014年中国的货币供应量从图表中我们可以看出,货币供应量从1997年至2014年以来都是呈现上升的趋势;从1997年25429.4亿元上升到351188.9亿元,(以1997年为基期),上升了大约12.8倍。

三、货币供应量上升的原因(1)1997年至2014年社会消费品零售总额从此图中,我们可以看出社会消费品零售总额是一直上升的,把各个柱状图的中点连起来,我们就可以得出社会消费品零售总额的变化速度是逐渐增加。

社会消费品总额的不断增加需要货币供应量的提供,在一定程度上,加大了货币供应量。

(2)1997年2014年外汇储备从图中可以得出外汇储备一直增长。

外汇储备的增加也会引起货币供应量的增加。

中国为维持汇率的大体稳定,使得人民币对主要外币的汇率维持在一定范围内,从而不对国内出口造成冲击,在外汇储备增加的同时,必须要增发人民币对冲,最后使得人民币对外汇率稳定,达到稳定出口的目的。

因此,中国外汇储备的不断增加以及增加幅度的扩大也就导致了中国货币供应量的不断增加以及增加幅度的增大。

(3)流通中现金供应量从图中可以得出,流通中的现金供应量逐年增加且速率逐渐加快。

我国货币供给量统计口径

我国货币供给量统计口径

货币供应量统计口径2003年12月18日09:16 经济参考报现状:中国1994年10月份正式向社会公布货币供应量统计。

货币供应量分为以下三个层次:M0=流通中现金;狭义货币M1=M0+单位活期存款;广义货币M2=M1+储蓄存款和企业定期存款。

2001年6月份第一次修订货币供应量,将证券公司客户保证金计入M2。

2002年初,第二次修订货币供应量,将在中国的外资、合资金融机构的人民币存款业务,分别计入到不同层次的货币供应量。

可能的改动:尽管货币供应量统计已修订了两次,但它仍未全面反映金融市场的变化:一是货币在境内外的流动加大。

货币在境内外的流动表现为人民币的流出和外币的流入。

二是出现一些新的金融资产且交易量增长迅速,与货币供应量统计相关的有:短期金融债券、商业票据、债券回购等。

三是金融机构发生变化。

随着金融市场的发展,出现了证券公司、投资基金公司、住房公积金、担保公司、养老基金公司、期货公司等非银行金融机构,它们的一些资产构成了货币供应量。

也有部分存款性机构进行清理整顿,他们吸收的存款不应包括在货币供应量之内。

保险公司业务的发展使保险存款增长较快,对货币供应量影响较大。

中国人民银行于2003年12月17日发布公告,就修订货币供应量统计分类向社会公开征求意见。

向社会征求意见的报告是央行研究局的《关于修订中国货币供应量统计方案的研究报告》,根据这个报告,现有的金融机构分类方式和各层次货币供应量统计分类将会进行调整。

我国货币供应量的统计分类有可能在原M0、M1、M2三层次的基础上,增加一个新的分层M3。

对各层次货币供应量统计的修订,央行的研究报告提出了四种方案。

其一,维持原结构不变,扩大数量较大、流动性变化明显的金融资产的监测层次。

货币供应量在原M0、M1、M2三个层次的基础上,再扩大到M3。

M0、M1、M2三个层次不做调整,保持了统计的连续性,便于操作和对比。

其二,对原结构进行微调,同时扩大货币供应量一个监测层次。

1997至今我国的货币供应量的变化

1997至今我国的货币供应量的变化

1997至今我国的货币供应量的变化1540302229 李晓霞摘要:从1997年以来,我国货币供应量一直都是处于不断增长的状态,通过相关文献发现,货币供应量的规模直接影响物价水平。

同时,货币供应量又受到多个方面因素的影响。

以下选取国际储备、信贷规模、公开市场业务、存款准备金率等因素进行分析,从而提出调控货币供应量的合理化政策建议:一是合理控制信贷功能;二是合理控制国际储备规模;三是为调整存款准备金政策创造公平竞争环境;四是合理调整存贷款利差和贷款利率水平;五是深化公开市场业务。

关键词:货币供应量、信贷规模、国际储备、法定存款准备率一、前言2006年,美国的次贷危机开始逐步显现,2007年8月席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场。

然而我国的经济也在一定的程度上出现了波动,国家采取了一系列扩张性的经济政策来刺激经济走向复苏。

另外,在2003年,我国物价开始回升,出现了通货膨胀势头,在我国宏观经济政策的干预下,虽然通货膨胀上升不明显,但因为国内国外种种因素的影响,我国通货膨胀压力并没有被消除。

回顾近年来我国金融市场上资金流动性过剩的问题,分析影响我国货币供应量的主要因素,合理控制货币供应量,保证我国经济的稳定、持续的发展是至关重要。

二、我国1997年--2015年货币供应量的变化数据来源:中华人民共和国国家统计局由上述图表可知我国的货币供应量各数据都呈现增长的趋势:M0的增长趋势最为平缓,M1较平缓,而M2最为陡峭。

且M2自2014年起,增长的趋势就更显而易见了。

无论是从流通中的现金还是狭义货币供应量和广义货币供应量来看,其总体上都呈不断增长的趋势。

货币供应量可以直接影响我国物价水平,导致通货膨胀或通货紧缩的局面,但影响货币供应量的因素有什么呢?根据现代货币供给理论 M=B·K 可以看出,基础货币是决定货币供给的一个重要因素,但不是唯一因素。

在基础货币一定时,货币乘数的变动将引起货币供给的变动。

中国历年(1978-2018.1)货币供应量(M0-M1-M2)历史数据(截止到2018年1月份数据)

中国历年(1978-2018.1)货币供应量(M0-M1-M2)历史数据(截止到2018年1月份数据)

数量同比环比数量同比1978年1月229.59870.531978年2月205.89-10.32%833.351978年3月194.86-5.36%827.831978年4月192.63-1.14%808.171978年5月182.17-5.43%757.931978年6月178.46-2.04%745.081978年7月181.02 1.43%746.431978年8月182.120.61%755.991978年9月188.27 3.38%763.471978年10月185.24-1.61%778.641978年11月190.54 2.86%808.271978年12月212.0311.28%859.451979年1月257.2212.03%21.31%851.39-2.20%1979年2月228.3610.91%-11.22%823-1.24%1979年3月219.0212.40%-4.09%833.240.65%1979年4月217.3312.82%-0.77%835.08 3.33%1979年5月20914.73%-3.83%809.14 6.76%1979年6月208.7116.95%-0.14%814.679.34%1979年7月212.9617.64% 2.04%831.2811.37%1979年8月215.3518.25% 1.12%849.5812.38%1979年9月225.5719.81% 4.75%871.1914.11%1979年10月220.919.25%-2.07%895.3214.99%1979年11月235.1323.40% 6.44%955.6618.24%1979年12月267.7126.26%13.86%1,069.3624.42%1980年1月300.4116.79%12.21%1,031.8921.20%1980年2月279.1822.25%-7.07%975.818.57%1980年3月261.4919.39%-6.34%963.9115.68%1980年4月254.0716.91%-2.84%954.8914.35%1980年5月243.1316.33%-4.31%957.218.30%1980年6月243.316.57%0.07%983.0420.67%1980年7月251.7118.20% 3.46%1,012.4921.80%1980年8月259.9720.72% 3.28%1,043.8122.86%1980年9月274.3521.63% 5.53%1,081.7524.17%1980年10月285.8429.40% 4.19%1,133.1526.56%1980年11月30931.42%8.10%1,206.2726.22%1980年12月346.229.32%12.04%1,315.7423.04%1981年1月415.0338.15%19.88%1,370.5032.81%1981年2月349.8625.32%-15.70%1,309.3934.19%1981年3月325.6224.52%-6.93%1,289.0533.73%M0:流通中的现金;M1:M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款;M2:M 外币存款+信托类存款;数据日期↓M0(流通中现金)M1(货币)M0:流通中的现金M1:M0+活期存款M2:M1+储蓄存款+定期存款+政府债券1981年4月318.0425.18%-2.33%1,267.4132.73% 1981年5月306.4426.04%-3.65%1,268.1232.48% 1981年6月306.3825.93%-0.02%1,297.7632.01% 1981年7月315.4625.33% 2.96%1,320.0130.37% 1981年8月320.1623.15% 1.49%1,356.4529.95% 1981年9月333.1521.43% 4.06%1,393.3728.81% 1981年10月345.2320.78% 3.63%1,250.3210.34% 1981年11月359.8516.46% 4.23%1,580.8631.05% 1981年12月396.3414.48%10.14%1,636.5624.38% 1982年1月443.01 6.74%11.78%1,638.3219.54% 1982年2月402.9215.17%-9.05%1,578.7620.57% 1982年3月377.8716.05%-6.22%1,569.6921.77% 1982年4月367.3315.50%-2.79%1,552.5222.50% 1982年5月349.4714.04%-4.86%1,555.3022.65% 1982年6月352.4915.05%0.86%1,567.4220.78% 1982年7月358.2113.55% 1.62%1,587.9220.30% 1982年8月359.9612.43%0.49%1,610.7718.75% 1982年9月377.413.28% 4.84%1,642.9117.91% 1982年10月388.412.50% 2.91%1,693.4535.44% 1982年11月404.112.30% 4.04%1,766.3611.73% 1982年12月439.1210.79%8.67%1,885.1115.19% 1983年1月482.969.02%9.98%1,984.9521.16% 1983年2月459.9114.14%-4.77%1,925.9921.99% 1983年3月433.2714.66%-5.79%1,925.7922.69% 1983年4月430.8617.30%-0.56%1,968.0126.76% 1983年5月415.2518.82%-3.62%1,957.8225.88% 1983年6月421.9719.71% 1.62%1,975.1026.01% 1983年7月438.1622.32% 3.84%2,019.9927.21% 1983年8月439.6522.14%0.34%2,033.7726.26% 1983年9月467.2823.82% 6.28%2,082.2426.74% 1983年10月488.6325.81% 4.57%2,138.5426.28% 1983年11月517.6428.10% 5.94%2,252.5127.52% 1983年12月529.7820.65% 2.35%2,165.0414.85% 1984年1月618.4728.06%16.74%2,169.619.30% 1984年2月530.9915.46%-14.14%2,072.297.60% 1984年3月511.1917.98%-3.73%2,065.677.26% 1984年4月502.0616.53%-1.79%2,073.60 5.37% 1984年5月481.5915.98%-4.08%2,080.79 6.28% 1984年6月490.8416.32% 1.92%2,103.01 6.48% 1984年7月519.2718.51% 5.79%2,174.917.67% 1984年8月541.5723.18% 4.29%2,247.4410.51% 1984年9月587.225.66%8.43%2,324.5511.64% 1984年10月643.5931.71%9.60%2,441.3314.16% 1984年11月700.7135.37%8.88%2,592.6415.10% 1984年12月792.1149.52%13.04%2,845.2431.42% 1985年1月839.3535.71% 5.96%2,925.3834.83% 1985年2月843.6958.89%0.52%2,870.7838.53%1985年3月787.5954.07%-6.65%2,822.0536.62% 1985年4月760.7651.53%-3.41%2,760.1133.11% 1985年5月737.8953.22%-3.01%2,715.7430.51% 1985年6月757.554.33% 2.66%2,639.4025.51% 1985年7月783.7450.93% 3.46%2,679.8923.22% 1985年8月799.6247.65% 2.03%2,689.3419.66% 1985年9月827.1240.86% 3.44%2,719.5416.99% 1985年10月839.230.39% 1.46%2,736.5612.09% 1985年11月902.3528.78%7.53%2,838.299.47% 1985年12月987.8324.71%9.47%3,011.39 5.84% 1986年1月1,050.6325.17% 6.36%3,009.35 2.87% 1986年2月960.2713.82%-8.60%2,882.590.41% 1986年3月898.7914.12%-6.40%2,854.09 1.14% 1986年4月881.5515.88%-1.92%2,880.70 4.37% 1986年5月865.0617.23%-1.87%2,922.837.63% 1986年6月888.4617.29% 2.71%2,990.8013.31% 1986年7月908.7715.95% 2.29%3,057.2614.08% 1986年8月930.4616.36% 2.39%3,127.9016.31% 1986年9月978.6218.32% 5.18%3,219.8618.40% 1986年10月1,037.0623.58% 5.97%3,361.4322.83% 1986年11月1,108.0222.79% 6.84%3,554.6525.24% 1986年12月1,218.3623.34%9.96%3,856.0328.05% 1987年1月1,367.9930.21%12.28%3,955.2731.43% 1987年2月1,199.8124.95%-12.29%3,748.0330.02% 1987年3月1,142.6427.13%-4.76%3,725.9830.55% 1987年4月1,134.5428.70%-0.71%3,726.4629.36% 1987年5月1,123.3929.86%-0.98%3,776.3629.20% 1987年6月1,135.3827.79% 1.07%3,825.4327.91% 1987年7月1,174.9129.29% 3.48%3,907.6927.82% 1987年8月1,198.8628.85% 2.04%4,013.2128.30% 1987年9月1,269.9229.77% 5.93%4,148.3028.83% 1987年10月1,323.7027.64% 4.23%4,279.5827.31% 1987年11月1,372.5623.88% 3.69%4,396.1823.67% 1987年12月1,454.5919.39% 5.98%4,481.6716.22% 1988年1月1,552.8213.51% 6.75%4,632.3117.12% 1988年2月1,552.0229.36%-0.05%4,573.7322.03% 1988年3月1,442.4826.24%-7.06%4,510.0721.04% 1988年4月1,454.3428.19%0.82%4,664.6025.18% 1988年5月1,466.8830.58%0.86%4,827.5427.84% 1988年6月1,543.0935.91% 5.20%4,944.8629.26% 1988年7月1,637.7139.39% 6.13%5,132.3531.34% 1988年8月1,736.9844.89% 6.06%5,349.0433.29% 1988年9月1,850.3245.70% 6.53%5,344.5928.84% 1988年10月1,919.0644.98% 3.72%5,264.2823.01% 1988年11月2,027.3447.71% 5.64%5,284.4320.21% 1988年12月2,134.0346.71% 5.26%5,490.1722.50% 1989年1月2,454.9758.10%15.04%5,607.5521.05%1989年2月2,255.2145.31%-8.14%5,335.9716.67% 1989年3月2,099.0745.52%-6.92%5,252.5116.46% 1989年4月2,068.5842.23%-1.45%5,311.0013.86% 1989年5月2,036.7838.85%-1.54%5,323.6010.28% 1989年6月2,081.0934.87% 2.18%5,268.81 6.55% 1989年7月2,089.2527.57%0.39%5,262.66 2.54% 1989年8月2,080.2819.76%-0.43%5,293.77-1.03% 1989年9月2,082.4212.54%0.10%5,300.36-0.83% 1989年10月2,118.1410.37% 1.72%5,406.82 2.71% 1989年11月2,201.068.57% 3.91%5,632.14 6.58% 1989年12月2,344.029.84% 6.50%5,830.51 6.20% 1990年1月2,624.60 6.91%11.97%6,028.467.51% 1990年2月2,287.20 1.42%-12.86%5,661.44 6.10% 1990年3月2,154.64 2.65%-5.80%5,655.657.68% 1990年4月2,129.69 2.95%-1.16%5,746.548.20% 1990年5月2,090.05 2.62%-1.86%5,782.388.62% 1990年6月2,096.200.73%0.29%5,805.0210.18% 1990年7月2,132.06 2.05% 1.71%5,920.5212.50% 1990年8月2,178.77 4.73% 2.19%6,073.8414.74% 1990年9月2,300.4410.47% 5.58%6,327.7619.38% 1990年10月2,383.2312.52% 3.60%6,433.8018.99% 1990年11月2,490.0313.13% 4.48%6,669.8618.42% 1990年12月2,644.4012.81% 6.20%6,950.7019.21% 1991年1月2,836.708.08%7.27%7,250.2120.27% 1991年2月2,815.3623.09%-0.75%7,159.6026.46% 1991年3月2,585.6120.00%-8.16%7,069.0724.99% 1991年4月2,526.8118.65%-2.27%7,164.4724.67% 1991年5月2,486.8518.99%-1.58%7,280.8825.91% 1991年6月2,517.2520.09% 1.22%7,280.7625.42% 1991年7月2,581.1021.06% 2.54%7,462.4726.04% 1991年8月2,632.0820.81% 1.98%7,669.9926.28% 1991年9月2,730.0318.67% 3.72%7,972.0625.99% 1991年10月2,879.3420.82% 5.47%8,243.3428.13% 1991年11月3,002.5820.58% 4.28%8,549.0528.17% 1991年12月3,177.8020.20% 5.84%8,633.3024.20% 1992年1月3,824.2434.81%20.34%9,231.1127.32% 1992年2月3,274.8916.32%-14.36%8,810.4923.06% 1992年3月3,117.1820.56%-4.82%8,872.6525.51% 1992年4月3,121.2023.52%0.13%9,194.5128.33% 1992年5月3,111.1825.11%-0.32%9,459.6529.92% 1992年6月3,155.9225.37% 1.44%9,666.6532.77% 1992年7月3,278.6327.02% 3.89%10,157.2136.11% 1992年8月3,387.5328.70% 3.32%10,520.7337.17% 1992年9月3,559.3830.38% 5.07%10,556.3632.42% 1992年10月3,732.5929.63% 4.87%11,034.0533.85% 1992年11月3,989.1032.86% 6.87%11,452.7833.97% 1992年12月4,336.0036.40%8.70%11,731.5035.90%1993年1月5,021.9131.32%15.82%13,264.4043.69% 1993年2月4,639.3541.66%-7.62%13,230.3050.17% 1993年3月4,557.9346.22%-1.75%13,444.0351.52% 1993年4月4,704.5050.73% 3.22%13,952.1051.74% 1993年5月4,745.8452.54%0.88%14,166.1049.75% 1993年6月4,863.5654.11% 2.48%14,016.2745.00% 1993年7月4,908.3049.71%0.92%13,749.9635.37% 1993年8月4,907.5944.87%-0.01%13,606.2929.33% 1993年9月5,074.8242.58% 3.41%13,755.0030.30% 1993年10月5,159.5638.23% 1.67%14,140.8828.16% 1993年11月5,398.6035.33% 4.63%14,968.8430.70% 1993年12月5,864.7035.26%8.63%16,280.4038.78% 1994年1月6,659.0332.60%13.54%15,800.5019.12% 1994年2月6,305.1935.91%-5.31%15,434.5216.66% 1994年3月5,834.6028.01%-7.46%15,508.7715.36% 1994年4月5,813.9923.58%-0.35%15,944.4814.28% 1994年5月5,729.0020.72%-1.46%16,314.4315.17% 1994年6月5,781.0018.86%0.91%16,543.0018.03% 1994年7月5,970.0021.63% 3.27%16,950.9523.28% 1994年8月6,084.0023.97% 1.91%17,503.1328.64% 1994年9月6,413.0026.37% 5.41%17,826.4829.60% 1994年10月6,555.0027.05% 2.21%18,240.6028.99% 1994年11月6,867.0027.20% 4.76%18,678.1024.78% 1994年12月7,288.6024.30% 6.14%20,540.7026.20% 1995年1月9,141.0037.27%25.42%20,856.6632.00% 1995年2月7,765.0023.15%-15.05%20,018.5729.70% 1995年3月7,271.0024.62%-6.36%19,835.7027.90% 1995年4月7,268.0025.01%-0.04%19,994.3825.40% 1995年5月7,046.0022.99%-3.05%20,050.4322.90% 1995年6月7,004.0021.16%-0.60%20,050.1221.20% 1995年7月7,093.0018.81% 1.27%20,425.8920.50% 1995年8月7,242.0019.03% 2.10%22,354.0027.71% 1995年9月7,369.0014.91% 1.75%22,500.0026.22% 1995年10月7,420.0613.20%0.69%22,886.0425.47% 1995年11月7,733.0012.61% 4.22%23,428.0325.43% 1995年12月7,885.308.20% 1.97%23,987.1016.80% 1996年1月8,600.00-5.92%9.06%25,195.0020.80% 1996年2月9,301.0019.78%8.15%25,255.6026.16% 1996年3月8,169.0012.35%-12.17%23,909.0020.54% 1996年4月7,894.948.63%-3.35%24,145.0020.76% 1996年5月7,706.009.37%-2.39%24,463.0022.01% 1996年6月7,666.009.45%-0.52%24,600.0022.69% 1996年7月7,809.3110.10% 1.87%25,078.0022.78% 1996年8月8,093.3511.76% 3.64%25,729.4515.10% 1996年9月8,409.0014.11% 3.90%26,230.0016.58% 1996年10月8,405.0013.27%-0.05%26,798.2017.09% 1996年11月8,705.0012.57% 3.57%27,422.0017.05%1996年12月8,802.0011.60% 1.11%28,514.8018.90% 1997年1月11,493.0033.64%30.57%30,573.0021.35% 1997年2月10,080.008.38%-12.29%29,103.0015.23% 1997年3月9,282.0013.62%-7.92%29,058.0021.54% 1997年4月9,277.0017.51%-0.05%29,991.0024.21% 1997年5月9,066.0017.65%-2.27%30,275.0023.76% 1997年6月9,122.0018.99%0.62%31,074.0026.32% 1997年7月9,127.0016.87%0.05%31,100.0024.01% 1997年8月9,327.0015.24% 2.19%31,594.9922.80% 1997年9月9,426.0012.09% 1.06%32,245.0022.93% 1997年10月9,489.0012.90%0.67%32,422.0020.99% 1997年11月9,784.5812.40% 3.11%32,909.0020.01% 1997年12月10,177.6015.60% 4.02%34,826.3022.10% 1998年1月13,108.4014.06%28.80%35,585.6016.40% 1998年2月10,886.068.00%-16.95%33,395.0014.75% 1998年3月10,201.049.90%-6.29%33,110.0013.94% 1998年4月10,173.009.66%-0.27%33,360.0011.23% 1998年5月9,984.4010.13%-1.85%33,553.0010.83% 1998年6月9,720.44 6.56%-2.64%33,776.008.70% 1998年7月10,037.409.97% 3.26%34,356.0010.47% 1998年8月10,129.078.60%0.91%35,050.0010.94% 1998年9月10,528.0011.69% 3.94%36,501.0013.20% 1998年10月10,501.3010.67%-0.25%36,786.7013.46% 1998年11月10,671.009.06% 1.62%37,414.0013.69% 1998年12月11,204.2010.10% 5.00%38,953.7011.90% 1999年1月11,997.00-8.48%7.08%39,011.009.63% 1999年2月12,784.0017.43% 6.56%38,749.0016.03% 1999年3月11,342.0011.18%-11.28%38,054.0014.93% 1999年4月11,225.0010.34%-1.03%38,053.0014.07% 1999年5月10,889.009.06%-2.99%38,004.0013.27% 1999年6月10,881.0011.94%-0.07%38,822.0014.94% 1999年7月11,199.0011.57% 2.92%38,991.0013.49% 1999年8月11,395.0012.50% 1.75%40,095.0014.39% 1999年9月12,255.0016.40%7.55%41,914.0014.83% 1999年10月12,154.0015.74%-0.82%42,265.0014.89% 1999年11月12,483.0016.98% 2.71%43,370.0015.92% 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2003年9月18,306.3612.80% 3.97%79,163.8818.50% 2003年10月18,250.6714.00%-0.30%80,267.1019.60% 2003年11月18,439.5612.80% 1.03%80,814.9318.90% 2003年12月19,745.9914.28%7.08%84,118.5718.67% 2004年1月22,287.43 4.91%12.87%83,805.9015.74% 2004年2月19,893.4410.91%-10.74%83,556.4319.78% 2004年3月19,297.4312.81%-3.00%85,815.5720.12% 2004年4月19,878.4013.97% 3.01%85,603.6420.03% 2004年5月19,048.4311.30%-4.18%86,780.3719.24% 2004年6月19,017.5812.15%-0.16%88,627.1416.73% 2004年7月19,409.1011.79% 2.06%87,982.2315.53% 2004年8月19,517.9410.85%0.56%89,125.3315.70% 2004年9月20,524.1712.11% 5.16%90,439.0514.24%2004年10月20,078.2510.01%-2.17%90,782.4813.10% 2004年11月20,209.259.60%0.65%92,387.1314.32% 2004年12月21,468.308.72% 6.23%95,970.8213.58% 2005年1月24,015.417.75%11.86%97,079.0315.84% 2005年2月22,667.9713.95%-5.61%92,814.9511.08% 2005年3月21,238.9510.06%-6.30%94,743.1910.40% 2005年4月21,666.569.00% 2.01%94,593.7210.50% 2005年5月20,811.599.26%-3.95%95,802.0110.40% 2005年6月20,848.769.63%0.18%98,601.2511.25% 2005年7月21,171.209.08% 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2012年12月54,659.777.70% 4.33%308,664.20 6.50% 2013年1月62,449.63 4.40%14.25%311,228.6015.30% 2013年2月60,313.6517.20%-3.42%296,103.309.50% 2013年3月55,460.5212.40%-8.05%310,898.3011.90% 2013年4月55,607.1510.80%0.26%307,648.4011.90% 2013年5月54,431.3910.80% 2.11%310,204.5011.30% 2013年6月54,063.919.90%-0.68%313,499.809.10% 2013年7月54,412.789.50%0.65%310,596.009.70% 2013年8月54,925.359.30%0.94%314,085.909.90% 2013年9月56,492.53 5.70% 2.85%312,330.308.90% 2013年10月55,595.728.00%-1.59%319,509.408.90% 2013年11月56,441.277.70% 1.52%324,821.909.40% 2013年12月58,558.317.10% 3.75%337,260.609.30% 2014年1月76,488.5922.50%30.62%314,900.60 1.20% 2014年2月62,320.95 3.30%-18.52%316,625.10 6.90% 2014年3月58,329.30 5.20%-6.40%327,683.80 5.40% 2014年4月58,615.54 5.40%0.49%324,482.50 5.50% 2014年5月58,051.11 6.70%-0.96%327,835.30 5.70% 2014年6月56,951.05 5.30%-1.89%341,487.408.90% 2014年7月57,346.50 5.40%0.69%331,347.30 6.70% 2014年8月57,997.61 5.60% 1.14%332,023.10 5.70% 2014年9月58,844.99 4.20% 1.46%327,220.20 4.80% 2014年10月57,691.64 3.80%-1.96%329,617.70 3.20% 2014年11月58,438.53 3.50% 1.29%335,114.10 3.20% 2014年12月60,259.53 2.90% 3.12%348,056.40 3.20% 2015年1月63,040.51-17.60% 4.62%348,109.5010.60% 2015年2月72,896.2017.00%15.63%334,439.20 5.60% 2015年3月61,949.81 6.20%-15.02%337,210.50 2.90% 2015年4月60,772.46 3.70%-1.90%336,388.30 3.70% 2015年5月59,075.97 1.80%-2.79%343,085.90 4.70% 2015年6月58,604.27 2.90%-0.80%356,082.80 4.30% 2015年7月59,010.71 2.90%0.69%353,122.20 6.60% 2015年8月59,061.79 1.80%0.09%362,793.709.30% 2015年9月61,022.97 3.70% 3.32%364,416.9011.40% 2015年10月59,900.48 3.80%-1.84%375,806.4014.00% 2015年11月60,328.24 3.20%0.71%387,618.3015.70% 2015年12月63,216.58 4.90% 4.79%400,953.4015.20% 2016年1月72,526.5115.10%14.73%412,685.6018.60% 2016年2月69,421.49-4.80%-4.28%392,504.7017.40% 2016年3月64,651.21 4.40%-6.87%411,581.3022.10% 2016年4月64,400.00 5.97%-0.39%513,400.0052.62% 2016年5月62,800.00 6.30%-2.48%424,300.0023.67% 2016年6月62,800.007.16%0.00%443,600.0024.58% 2016年7月63,300.007.27%0.80%442,900.0025.42%2016年8月63,500.007.51%0.32%454,500.0025.28% 2016年9月65,100.00 6.68% 2.52%454,300.0024.66% 2016年10月64,200.007.2%-1.38%465,400.0023.84% 2016年11月64,900.007.6% 1.09%475,400.0022.65% 2016年12月68,300.008.0% 5.24%486,600.0021.36% 2017年1月86,598.6119.4%26.8%472,526.4514.5% 2017年2月71,727.69 3.3%-17.2%476,527.6021.4% 2017年3月68,605.05 6.1%-4.4%488,770.0918.8% 2017年4月68,392.60 6.2%-0.3%490,180.42-4.5% 2017年5月67,333.217.2%-1.5%496,389.7817.0% 2017年6月66,977.68 6.7%-0.5%510,228.1715.0% 2017年7月67,129.04 6.0%0.2%510,484.5815.3% 2017年8月67,550.99 6.4%0.6%518,113.9314.0% 2017年9月69,748.547.1% 3.3%517,863.0414.0% 2017年10月68,230.69 6.3%-2.2%525,977.1913.0% 2017年11月68,623.16 5.7%0.6%535,565.0512.7% 2017年12月70,645.60 3.4% 2.9%543,790.1511.8% 2018年1月74,636.29-13.8% 5.6%543,247.1315.0% 2018年2月2018年3月2018年4月2018年5月2018年6月2018年7月2018年8月2018年9月2018年10月2018年11月2018年12月有的信用卡类存款;M2:M1+城乡居居储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+货币)M2(货币与准货币)环比数量同比环比-4.27%-0.66%-2.37%-6.22%-1.70%0.18%1.28%0.99%1.99%3.81%6.33%-0.94%-3.33%1.24%0.22%-3.11%0.68%2.04%2.20%2.54%2.77%6.74%11.90%-3.50%-5.44%-1.22%-0.94%0.24%2.70%3.00%3.09%3.63%4.75%6.45%9.08%4.16%-4.46%-1.55%0.06% 2.34%1.71%2.76% 2.72% ###### 26.44%3.52% 0.11% -3.64% -0.57% -1.09% 0.18%0.78%1.31%1.44%2.00%3.08%4.31% 6.72%5.30% -2.97% -0.01% 2.19% -0.52% 0.88% 2.27% 0.68% 2.38% 2.70% 5.33% -3.88% 0.21% -4.49% -0.32% 0.38%0.35%1.07% 3.42% 3.33% 3.43%5.02%6.20% 9.74% 2.82% -1.87%-2.19% -1.61% -2.81% 1.53%0.35%1.12% 0.63% 3.72% 6.10% -0.07% -4.21% -0.99%0.93%1.46%2.33% 2.22% 2.31% 2.94%4.40%5.75% 8.48% 2.57% -5.24% -0.59%0.01%1.34%1.30%2.15%2.70%3.37% 3.16% 2.72% 1.94% 3.36% -1.26% -1.39% 3.43% 3.49%2.43%3.79%4.22% -0.08% -1.50% 0.38% 3.89% 2.14%-1.56% 1.11% 0.24% -1.03% -0.12% 0.59% 0.12% 2.01% 4.17% 3.52% 3.40% -6.09% -0.10% 1.61% 0.62%0.39%1.99%2.59% 4.18% 1.68%3.67%4.21% 4.31% -1.25% -1.26% 1.35% 1.62% 0.00% 2.50%2.78%3.94% 3.40% 3.71% 0.99% 6.92% -4.56% 0.71% 3.63% 2.88% 2.19%5.07% 3.58% 0.34% 4.53% 3.79% 2.43%-0.26%1.62%3.78%1.53%-1.06%-1.90%-1.04%1.09%2.81%5.86%8.76%-2.95%-2.32%0.48%2.81%2.32%1.40%2.47%3.26%1.85%2.32%2.40%9.97%1.54%-4.02%-0.91%0.80%0.28%0.00%1.87%9.44%0.65%1.72%2.37%2.39%60,750.5029.50%5.04%58,401.00-3.87% 0.24%63,778.009.21% -5.33%64,511.00 1.15%0.99%65,723.00 1.88%1.32%66,880.00 1.76%0.56%68,132.00 1.87%1.94%69,346.00 1.78%2.60%72,309.00 4.27%1.95%69,643.00-3.69%2.17%73,152.20 5.04% 2.33%74,142.00 1.35%3.99%76,094.9025.30% 2.63% 7.22%78,648.0034.67% 3.36% -4.81%78,998.0023.86%0.45% -0.15%79,889.0023.84% 1.13% 3.21%80,818.0022.97% 1.16% 0.95%81,151.0021.34%0.41% 2.64%82,789.0021.51% 2.02%0.08%83,460.0020.35%0.81%1.59%84,746.0017.20% 1.54%2.06%85,892.0023.33% 1.35%0.55%86,644.0018.44%0.88%1.50%87,590.0018.14% 1.09% 5.83%90,995.3019.60% 3.89%2.18%92,211.4017.25% 1.34% -6.16%92,024.0016.49%-0.20% -0.85%92,015.0015.18%-0.01% 0.76%92,662.0014.66%0.70% 0.58%93,936.0015.75% 1.37%0.66%94,658.0014.34%0.77%1.72%96,314.0015.40% 1.75%2.02%97,299.0014.81% 1.02% 4.14%99,795.0016.19% 2.57%0.78%100,875.2016.42% 1.08%1.71%102,229.0016.71% 1.34% 4.12%104,498.5014.80%2.22% 0.15%105,500.0014.41%0.96% -0.67%107,778.0017.12% 2.16% -1.79%108,438.0017.85%0.61% 0.00%109,218.0017.87%0.72% -0.13%110,061.0017.17%0.77% 2.15%111,363.0017.65% 1.18% 0.44%111,414.0015.68%0.05% 2.83%112,827.0015.96% 1.27% 4.54%115,079.0015.32% 2.00% 0.84%115,390.0014.39%0.27% 2.61%116,559.0014.02% 1.01% 5.69%119,897.9014.70% 2.86% 1.60%121,220.4014.90% 1.10% -4.06%121,583.4012.80%0.30%1.07%122,606.8213.00%0.84%2.57%124,121.8713.70% 1.24% 0.37%124,053.2512.70%-0.06% 3.30%126,605.3313.70% 2.06% -0.46%126,323.9213.40%-0.22%2.26%127,790.3013.30% 1.16%3.54%130,473.8413.40% 2.10% -1.31%129,522.4412.30%-0.73%1.67%130,994.0712.40% 1.14% 4.65%134,610.2612.30% 2.76% 2.37%137,543.6313.50% 2.18% -4.43%136,210.1712.00%-0.97% 1.99%138,744.4613.20% 1.86% 0.43%139,949.8512.80%0.87% -1.35%139,015.8412.10%-0.67% 5.03%147,809.6714.30%6.33% -3.05%149,228.7313.50%0.96% 4.31%149,941.7613.60%0.48% 1.82%151,822.6016.36% 1.25% -1.25%151,497.2512.90%-0.21% 0.83%154,088.3017.63% 1.71% 5.82%158,301.9217.60% 2.73% 1.18%159,639.2713.10%0.84% -3.09%160,935.5913.00%0.81% 1.32%164,064.5714.40% 1.94% 1.66%164,570.5614.10%0.31% 1.30%166,023.0014.00%0.88% 3.10%169,601.2414.70% 2.16% 0.54%170,851.1414.40%0.74% 2.18%173,250.9215.50% 1.40% 2.98%176,985.2116.50% 2.16%0.45%177,294.1517.00%0.17%1.33%179,736.2616.60% 1.38% 4.25%185,006.9716.80%2.93% 2.15%190,545.0519.30% 2.99% -3.66%190,108.4118.10%-0.23% 2.41%194,487.3018.50% 2.30% -0.16%196,130.1319.20%0.84% 2.04%199,505.1920.20% 1.72%4.32%204,907.4220.80% 2.71%0.30%206,193.0720.70%0.63%1.16%210,591.9021.60%2.13%2.77%213,567.1320.70% 1.41% 1.39%214,469.3621.00%0.42% 0.68%216,351.7320.40%0.88% 4.09%221,222.8219.58% 2.25% -0.37%225,101.9318.14% 1.75% -0.30%227,050.7219.43%0.87% 2.70%231,654.6019.11% 2.03% -0.25%233,627.8619.12%0.85%1.37%234,842.4017.71%0.52%2.13%238,427.4916.36% 1.53% -0.73%238,126.9715.49%-0.13% 1.30%239,729.1913.84%0.67% 1.47%243,756.8814.14% 1.68%0.38%243,740.3213.65%-0.01%1.77%247,135.5814.23% 1.39% 3.88%253,207.7014.67%2.46% 1.15%257,708.4714.50% 1.78% -4.39%259,357.2914.23%0.64% 2.08%264,588.9414.22% 2.02% -0.16%266,992.6614.28%0.91%1.28%269,240.4914.64%0.84%2.92%275,785.5315.67% 2.43% -0.94%276,966.2816.30%0.43% 1.74%281,288.2217.34% 1.56% 1.60%287,438.2717.92% 2.19% 0.78%287,591.6117.99%0.05%2.33%292,350.3918.30% 1.65%3.03%298,755.6717.57% 2.19% -0.03%303,571.6519.21% 1.61% -2.70%304,516.2718.82%0.31% 2.28%310,490.6518.76% 1.96% -0.33%313,702.3418.92% 1.03% 2.66%316,709.8019.05%0.96% 2.86%322,756.3518.43% 1.91%0.28%324,010.7618.40%0.39%1.71%331,865.3616.83% 1.21%1.32%332,747.1817.08%0.27%2.78%337,504.1616.80% 1.43%3.61%345,603.5916.94% 2.40% 1.94%351,498.7715.79% 1.71% -1.73%358,659.2517.78% 2.04% 1.29%364,093.6617.27% 1.52% -0.16%367,326.4617.09%0.89% 2.03%369,718.1516.74%0.65%4.28%377,832.1517.06% 2.19% 0.29%383,884.8818.48% 1.60% 3.49%387,205.1518.09%0.86% 1.13%393,098.9118.45% 1.52%1.44%394,204.1718.47%0.28%2.32%399,757.9118.45% 1.41%3.07%403,442.2116.70%0.92% 1.51%417,818.6718.88% 3.56% -3.03%421,037.8417.39%0.77% 0.46%423,054.5316.19%0.48%0.55%429,313.7216.94% 1.48%1.09%436,221.6018.07% 1.61% 0.96%443,141.0217.37% 1.59%0.11%446,362.1716.35%0.73%1.22%448,846.6816.00%0.56% -0.73%452,898.7015.29%0.90%0.93%453,133.3215.02%0.05% 0.40%458,644.6514.80% 1.22% 5.32%475,166.6017.82% 3.60% -0.60%496,136.6418.79% 4.41% 0.57%506,708.0820.48% 2.13% 6.25%530,626.7125.51% 4.72% 0.95%540,481.2125.95% 1.86% 2.14%548,263.5125.74% 1.44% 6.10%568,916.2028.46% 3.77%1.42%573,102.8528.42%0.74%2.30%576,698.9528.53%0.63% 0.66%585,405.3429.31% 1.51% 2.89%586,643.2929.42%0.21%2.38%594,604.7229.74% 1.36%3.53%606,225.0127.68% 1.95%4.36%625,609.2925.98% 3.20% -2.31%636,072.2625.52% 1.67% 2.28%649,947.4622.50% 2.18% 1.97%656,561.2221.48% 1.02% 1.11%663,351.3721.00% 1.03% 1.73%673,921.7218.46% 1.59%0.03%674,051.4817.60%0.02%1.53%687,506.9219.20%2.00% -0.21%696,471.5018.96% 1.30%3.89%699,800.0019.30%0.48% 2.41%710,339.0019.50% 1.51% 2.78%725,774.1019.72% 2.17% -1.82%733,884.9017.20% 1.11% -0.98%736,130.9015.70%0.31% 2.72%758,131.0016.63% 2.99% 0.19%757,384.6015.30%-0.10% 0.95%763,409.3015.10%0.80% 2.00%780,820.9015.90% 2.28% -1.50%772,923.6514.70%-1.01% 1.05%780,852.3013.50% 1.03% -2.27%787,406.2013.00%0.84% 3.50%816,829.2512.90% 3.74% 1.76%825,493.9412.70% 1.06% 3.00%851,590.9013.60% 3.16% -6.84%855,898.8912.40%0.51% 0.11%867,177.6313.00% 1.32% 2.84%895,600.0013.40% 3.28% -1.08%889,600.0012.80%-0.67% 1.31%900,000.0013.20% 1.17% 3.19%925,000.0013.60% 2.78% -1.53%919,100.0013.90%-0.64% 0.92%924,900.0013.50%0.63%。

中国历年货币供应量(M0_M1_M2)2000-2014

中国历年货币供应量(M0_M1_M2)2000-2014

2001年11月
14780.00
56579.60 154088.30
2001年12月
15688.80
59871.59 158301.92
2002年1月
16725.89
60576.06 159639.27
2002年2月
16641.55
58702.87 160935.59
2002年3月
15544.63
59474.83 164064.57
18306.36 18250.67 18439.56 19745.99 22287.43 19893.44 19297.43 19878.40 19048.43 19017.58 19409.10 19517.94 20524.17 20078.25 20209.25 21468.30 24015.41 22667.97 21238.95 21666.56 20811.59 20848.76 21171.20 21351.56 22272.92 21892.98 22409.39 24031.67 29310.37 24482.02 23472.03 24155.73 23465.31 23469.08 23752.59 24185.36 25687.38 24964.17 25527.26 27072.62 27949.13 30627.93 27387.95 27813.89 26727.97 26881.10 27326.26
2002年9月
16233.58
66799.76 176985.21
2002年10月
16014.66
67100.25 177294.15
2002年11月
16346.39
67992.78 179736.26

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整摘要:一、货币供给口径的概念与重要性1.货币供给口径的定义2.货币供给口径的重要性二、我国货币供给口径的历史调整1.计划经济时期的货币供给口径2.改革开放后的货币供给口径调整3.21世纪初的货币供给口径调整三、现行货币供给口径的特点与问题1.现行货币供给口径的特点2.现行货币供给口径存在的问题四、未来货币供给口径的调整方向1.逐步推进货币政策框架改革2.优化货币供给结构3.加强货币政策的调控效率五、总结正文:一、货币供给口径的概念与重要性货币供给口径是指一国货币当局在一定时期内,通过各种渠道向经济体系中投放货币的数量。

货币供给口径的大小直接影响到国家经济的发展和通货膨胀水平,因此,对货币供给口径进行科学合理的调整具有重要的现实意义。

二、我国货币供给口径的历史调整1.计划经济时期的货币供给口径在计划经济时期,我国货币供给主要依靠国家财政支出和银行信贷投放。

由于计划经济体制下,国家对经济活动实行高度集中管理,货币供给口径的调整较为简单。

2.改革开放后的货币供给口径调整改革开放后,我国经济体制逐步转向市场经济,货币供给口径的调整变得更加复杂。

为了适应经济体制的变革,我国对货币供给口径进行了多次调整,逐步形成了以货币供应量M2为主体的货币供给体系。

3.21世纪初的货币供给口径调整进入21世纪,我国经济持续高速发展,金融市场日益繁荣,对货币供给口径的调整提出了新的要求。

2009年,我国开始实施货币政策框架改革,对货币供给口径进行了进一步优化,增加了社会融资规模等指标。

三、现行货币供给口径的特点与问题1.现行货币供给口径的特点目前,我国货币供给口径包括货币供应量M2、社会融资规模等指标,较为全面地反映了我国经济中的货币供给状况。

2.现行货币供给口径存在的问题尽管现行货币供给口径已经较为完善,但在实际操作中仍存在一些问题,如对新兴金融业态的覆盖不足,对货币政策的传导效果评估不充分等。

四、未来货币供给口径的调整方向1.逐步推进货币政策框架改革继续深化货币政策框架改革,优化货币政策的传导机制,提高货币政策的调控效率。

货币供应量统计口径演变历程及其影响

货币供应量统计口径演变历程及其影响

货币供应量统计⼝径演变历程及其影响VIEWS & POINTSv探索与争鸣摘要⽂章在介绍货币供应量统计⼝径调整的基本原则并回顾其在我国经历的三次调整及其原因的基础上,详细分析了⽬前货币供应量统计指标的组成部分及其中需注意的问题,说明了⽬前尚未计⼊M2的货币相关成分。

最后,⽂章分析了货币供应量统计⼝径可能的调整对我国宏观调控和⾦融市场发展等⽅⾯的影响。

AbstractAfter introducing the basic principles for money supply statistical scope adjustment and reviewing China’s three adjustments and their reasons, the article analyzes the components of current money supply statistical indicators and the related issues requiring attention, and explains the relevant elements currently not included in M2. Finally, the article analyzes the influences of the possible adjustments to money supply statistical scope on macroeconomic control and financial market development in China.Money supply evolution and its impacts作者简介杨凝,中国外汇交易中⼼市场⼆部AuthorYang Ning, RMB Market Department, China Foreign Exchange Trade System货币供应量即货币存量,指⼀国在某⼀时点承担流通⼿段和⽀付⼿段的货币总额,⼀般表现为⾦融机构的存款、流通中现⾦等负债。

[货币供应量m2]M0,M1,M2,M3,L货币供应量各是什么意思?它们之间的变化关

[货币供应量m2]M0,M1,M2,M3,L货币供应量各是什么意思?它们之间的变化关

[货币供应量m2]M0,M1,M2,M3,L货币供应量各是什么意思?它们之间的变化关篇一: M0,M1,M2,M3,L货币供应量各是什么意思?它们之间的变化关M0,M1,M2,M3,L货币供应量各是什么意思?它们之间的变化关系如何影响经济和... 我们在研究金融市场时,常常提到M0,M1,M2,M3,L货币供应量,它们是什么意思? 首先谈谈什么是货币供应量:它是计算具有不同变现能力的货币数量,表现货币总体结构的指标。

货币供应量构成如下:M0---现金M1---M0+活期存款M2---M1+定期存款,非支票性储蓄存款M3---M2+私有机构和公司的大额定期存款L----M3+各种有价证券在这三个层次中?M。

与消费变动密切相关,是最活跃的货币;M1反映居民和企业资金松紧变化,是经济周期波动的先行指标,流动性仅次于M。

; M2流动性偏弱,但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况,通常所说的货币供应量,主要指M2;M3货币供应指标,是一个衡量货币供应的主要指标,它包括钞票,硬币,活期存款和4年期的定期存款,即M3=M2+其他金融机构的定期存款和储蓄存款。

欧洲央行用货币供应量的增长幅度来衡量通胀的压力。

通过考察不同层次的货币对经济的影响,以从中选定与经济的变动关系最密切的货币资产,作为中央银行控制的重点,有利于中央银行调控货币供应,并及时观察货币政策的执行效果。

央行对M3每年设一个增长目标范围,高于范围的M3增长引起通胀担忧。

政府是不发放货币的政府是为央行发行的货币提供信用担保相应的获得铸币税收入但是铸币税收入是隐形的他是通过政府指令央行替他偿还国债来冲销的。

央行向社会发放货币大致有:印钞厂印发的现金纸币资本项目下的票据和银行券发行M0=流通中现金M1=流通中现金+可交易用存款M2=M1+非交易用存款M3=M2+其他货币性短期流动资产M0流通中的现金量作为最窄意义上的货币M1反映了社会的直接购买能力,商品的供应量应和M1保持合适的比例关系,不然经济会过热或萧条.M2反映了现实的购买力,也反映了潜在的购买力,研究M2,特别是掌握其构成的变化,对整个国民经济状况的分析,预测都有特别重要的意义.M1 是狭义货币供应量,M2 是广义货币供应量; M1 与M2 之差是准货币。

货币供应量的变动因素探究

货币供应量的变动因素探究

3.后金融危机时期,我国货币供应量的变动情况及因素探究1997年版的《统计手册》规定,各国在编制货币供应量时,主要考虑的应当是本国经济、金融特点。

货币供应量统计口径共有三个层次:第一,流通中的现金M0,即现金;第二,狭义货币供应量 M1,M1=M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款,其所反映的是现实的购买力;第三,广义货币供应量M2,M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款,另外,M2不仅反映了现实购买力,也反映了潜在购买力。

货币供应量在一定程度上反映了全社会有支付能力的购买需求。

因此,货币供应量的变化可以反映社会需求的变化。

自2008年金融危机爆发后,我国采取了积极的应对措施,其间伴随着货币政策的变化,货币供应量也发生了显著的变化。

通过对货币供应量的层次与结构的变动情况的分析,我们可以从总体上把握社会总供求的相对变动情况。

3.1 各层次货币供应量变动情况分析3.1.1各层次货币供应量水平分析各国央行都会通过对不同层次货币供应量的增减变动情况进行分析,来判断经济金融形势的变化,下面笔者将对2008〜2012年我国各层次货币供应量的统计数据进行具体的水平变动分析及成因浅析。

表3-1 2008〜2012我国各层次货币供应量及其增长速度年份货币和准货币(M2)货币(M1)流通中的现金(M0)M2(亿元)同期比增长率M1(亿元)同期比增长率M0(亿元) 同期比增长率2008年475166.6 17.82% 155382.27 9.06% 31759.06 12.65% 2009年606225.0 27.68% 191729.95 32.35% 35598.59 11.77% 2010年725851.8 19.73% 224286.95 21.19% 40758.58 16.69% 2011年851590.9 13.61% 271047.45 7.85% 47291.49 13.76% 2012年974200.0 14.40% 284496.84 4.96% 51773.58 9.48%资料来源:中国统计年鉴2008〜2011中国人民银行网站,/publish/diaochatongjisi/133/index.html。

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整

我国货币供给口径的调整目录1.货币供给口径的定义和重要性2.我国货币供给口径的调整历程3.当前我国货币供给口径的划分4.货币供给口径的科学性和局限性5.货币供给口径调整对经济的影响正文一、货币供给口径的定义和重要性货币供给口径是指政府部门、企事业单位和居民个人持有的现金和存款总量。

货币供给量是一个存量概念,是指某一时点上的货币供给量。

货币供给口径的划分对于货币政策的制定和执行具有重要意义,因为它直接影响着中央银行对货币供应量的调控。

二、我国货币供给口径的调整历程我国货币供给口径的调整经历了几个阶段。

最早的时候,我国中央银行货币供给的统计口径主要是 M0,即流通中的现金。

随着金融市场的发展,存款货币逐渐成为货币供给的主要组成部分,于是 M1(M0+活期存款)和 M2(M1+定期存款)等货币供给口径逐渐被引入。

目前,我国货币供给口径的主要划分为 M2。

三、当前我国货币供给口径的划分当前,我国货币供给口径主要采用 M2,即广义货币。

M2 包括了流通中的现金和所有存款(包括活期存款和定期存款)。

M2 不仅能反映出流通中的货币量,还能反映出银行体系中的潜在信用扩张能力。

四、货币供给口径的科学性和局限性货币供给口径的划分具有一定的科学性,因为它反映了货币供给的实际情况,有助于中央银行对货币供应量进行调控。

然而,货币供给口径也存在局限性,因为它无法全面反映出金融市场的复杂性和货币的实际流通情况。

因此,在制定货币政策时,需要综合考虑多个因素,不能仅仅依赖货币供给口径。

五、货币供给口径调整对经济的影响货币供给口径的调整对经济运行具有重要影响。

例如,当货币供给增加时,银行的贷款能力增强,企业的融资成本降低,投资活动可能会增加,从而推动经济增长。

反之,当货币供给减少时,银行的贷款能力减弱,企业的融资成本上升,投资活动可能会减少,从而抑制经济增长。

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VIEWS & POINTSv探 索与 争 鸣摘 要文章在介绍货币供应量统计口径调整的基本原则并回顾其在我国经历的三次调整及其原因的基础上,详细分析了目前货币供应量统计指标的组成部分及其中需注意的问题,说明了目前尚未计入M2的货币相关成分。

最后,文章分析了货币供应量统计口径可能的调整对我国宏观调控和金融市场发展等方面的影响。

AbstractAfter introducing the basic principles for money supply statistical scope adjustment and reviewing China’s three adjustments and their reasons, the article analyzes the components of current money supply statistical indicators and the related issues requiring attention, and explains the relevant elements currently not included in M2. Finally, the article analyzes the influences of the possible adjustments to money supply statistical scope on macroeconomic control and financial market development in China.Money supply evolution and its impacts作者简介杨 凝,中国外汇交易中心市场二部AuthorYang Ning, RMB Market Department, China Foreign Exchange Trade System货币供应量即货币存量,指一国在某一时点承担流通手段和支付手段的货币总额,一般表现为金融机构的存款、流通中现金等负债。

作为一项常用的货币政策调控中间目标,货币供应量具有可测性强、可控性强、与最终目标相关性高等特点。

货币供应量统计口径在世界各国央行中并不完全一致,且会随着社会经济环境及金融市场的改变而不断调整。

自1994年中国人民银行正式向社会公布货币供应量统计数据以来,我国货币供应量统计口径已经历若干次调整。

一、货币供应量统计口径调整的基本原则为提高成员国货币金融统计对风险的敏感性,增强不同国家之间主要金融指标的可比性,1996年,国际货币基金组织(IMF)制定并颁布《货币与金融统计手册》(以下简称《统计手册》),并分别于1997、2000年两次进行修改。

《统计手册》为货币供应量统计提供了概念框架体系和基本方法,它给出了货币供应量统计的一般性原则:“货币在经济政策中扮演着关键性角色,中央银行在编制货币供应量时必须依据机构组织和市场特点,以满足政策制定和经济分析的需要。

根据这一基本原则,各国在编制货币供应量时,主要考虑的应当是本国经济、金融特点,以实证分析为主要依据。

”2003年12月,中国人民银行发布《关于修订中国货币供应量统计方案的研究报告(征求意见稿)》(简称《征求意见稿》),提出了从我国金融市场实际出发修订货币供应量统计方案应坚持的六项原则,包括相关性增强原则、可测性原则和成本效益比较原则、连续性原则、流动性原则、价值储藏手段原则和与国际货币供应量统计口径演变历程及其影响杨 凝接轨原则。

二、货币供应量统计口径的演变过程自1994年推出货币供应量统计指标以来,中国人民银行共对货币供应量统计口径进行了三次调整,这些调整反映了我国金融市场的发展,有助于提高货币政策中间目标的适用性,从而更好地调控宏观经济运行。

具体而言,货币供应量统计口径调整的主要原因包括:一是新型金融资产的出现及其交易量的迅速增长,如与货币供应量统计相关的短期金融债券、商业票据、回购、银行理财产品等;二是金融机构体系发生变化,如证券公司、基金管理公司、住房公积金、担保公司、养老基金、期货公司等非存款类金融机构在存款类金融机构存款规模的增长;三是部分金融资产的流动性发生变动,如银行卡项下的活期储蓄存款、预算外财政存款等;四是外资金融机构在境内市场的业务开展日趋活跃及货币跨境流动不断加大等。

(一)1994年货币供应量指标的推出1994年10月,中国人民银行印发《中国人民银行货币供应量统计和公布暂行办法》(银发〔1994〕267号)(以下简称《办法》),正式推出货币供应量统计指标,并规定了货币供应量统计的层次划分、机构范围、统计形式、公布方式等。

根据《办法》给出的明确定义,货币供应量是指金融机构和政府之外,企业、居民、机关团体等经济主体的金融资产。

《办法》根据国际通用原则,以货币流动性差别为标准,将货币供应量划分为四个层次:M0=流通中现金M1=M0+企业存款(企业存款扣除单位定期存款和自筹基建存款)+机关团体部队存款+农村存款+信用卡类存款(个人持有)M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款(单位定期存款和自筹基建存款)+外币存款+信托类存款M3=M2+金融债券+商业票据+大额可转让定期存单等。

对于上述划分方式有几点需要注意的地方:一是M3系出于金融创新不断出现的现状考虑而设,至今尚未编制;二是90年代我国银行外币业务量较小,因此货币供应量统计仅限于本币,且至今未包括银行的各项外币存款;三是尽管《办法》规定,货币供应量统计所涉及的“特定存款机构”包括外资银行,但在当时的实际统计中并未将外资银行的人民币存款包括在内。

(二)2001年货币供应量统计口径的第一次调整 自2001年7月份起,人民银行将证券公司客户保证金计入广义货币供应量M2,M0和M1不发生变化。

据统计,1999年末,证券公司存放银行同业款项(其中绝大部分是证券公司客户保证金)为1643亿元,到2000年末上升为4162亿元,2001年4月末达到4669亿元。

由于证券公司客户保证金主要来自于居民储蓄和企业存款,加上认购新股时,大量的居民活期储蓄和企业活期存款转为客户保证金,新股发行结束后,未中签资金又大量流回上述存款账户,造成货币供应量的统计数据被低估,影响对货币供应量的监测,从而致使人民银行首次调整货币供应量统计口径。

本次调整实质上反映了21世纪初我国股票市场迅速发展,居民参与股票市场投资日趋活跃,新股申购资金急剧增长的状况,以及在新的金融市场环境下,监管机构进一步加强对资本市场管理的意愿。

将证券市场保证金纳入货币供应量统计指标,有利于货币当局综合、全面地反映货币供应情况及其在不同货币层次、市场、结构领域的分布,从而根据总量、分类指标等来更科学地制定、调整我国的货币政策。

(三)2002年货币供应量统计口径的第二次调整 自2002年3月份起,人民银行再次调整货币供应量统计口径,按照当时我国各层次货币供应量的统计原则,将在中国的外资银行、合资银行、外国银行分行、外资财务公司及外资企业集团财务公司有关的人民币存款业务,分别计入到不同层次的货币供应量。

本次调整的背景是,2001年底,我国正式加入世VIEWS & POINTSv探索与争鸣界贸易组织(WTO),我国对外资金融机构的管理和业务许可进一步扩大。

为加强和完善对外资金融机构的监督管理,促进银行业的稳健运行,扩大银行业的对外开放,根据我国加入WTO的承诺,国务院签署第340号令,重新公布《中华人民共和国外资金融机构管理条例》。

对外资银行准入的进一步放开,必将导致外资银行人民币存款规模的显著上升,在此背景下将其纳入货币供应量统计,是适应市场环境变化的结果,也确实有利于提高该统计指标的准确性。

(四)2003年央行关于修订货币供应量统计方案的研究2003年中国人民银行发布《征求意见稿》,并提出调整货币供应量统计口径的四种备选方案:一是维持原结构不变,货币供应量统计层次扩大到M3,M3包括外币存款、保险公司存款和各种基金存款;二是对原结构进行微调,包括将银行卡项下的个人人民币活期储蓄存款、应解汇款和临时存款、汇出汇款、汇入汇款和银行本票计入M1,并单独监测外币存款;三是对原结构进行微调,货币供应量统计层次扩大到包括M3和外币存款,M3包括银行承兑汇票、同业存款和住房公积金存款;四是按当时金融市场变化的实际情况,进行较全面的修订,包括将银行卡项下的个人人民币活期储蓄存款计入M1,外币存款、委托存款等计入M2,增加M3等。

《征求意见稿》所提出的方案是自1994年以来对货币供应量统计口径进行的最多元化的调整和设计;此外,《征求意见稿》还对我国货币供应量统计的现状、调整背景、调整原因以及统计方法的国际对比进行了深入的研究剖析,在市场上引起了广泛的反响。

但《征求意见稿》公布后,相关调整并未落实。

(五)2011年“M2+”概念的提出央行新闻发言人就2011年8月份金融统计数据有关问题答记者问中指出,鉴于目前M2统计比实际状况有所低估,为了更加充分地反映金融市场的最新发展,央行正在研究覆盖范围更广的货币统计M2+。

据称,修订后的M2+将纳入其他金融性公司在存款性公司的存款、住房公积金存款、委托存款、实体经济部门持有的银行理财产品、外币存款、地方政府存款等。

市场推测,央行提出M2+概念的主要原因是近年来我国金融创新不断增多,公众资产结构日益多元化,特别是2011年以来商业银行表外理财等产品迅速发展,加快了储蓄存款分流,这些替代性的金融资产没有计入货币供应量,使得目前M2的统计比实际状况有所低估。

而反映M2统计低估的另一依据是,社会融资规模①居高不下而货币供应量增速不断滑落所体现出的金融体系资金来源与资金运用之间的缺口逐步扩大。

(六)2011年货币供应量统计口径的第三次调整 2011年10月,人民银行对货币供应量统计口径进行了第三次正式调整,将非存款类金融机构在存款类金融机构的存款和住房公积金存款计入广义货币供应量M2。

对于统计口径的变化,人民银行称,随着金融市场发展和金融工具创新,各国对货币供应量统计口径都会进行修订和完善,本次调整的原因是考虑到非存款类金融机构在存款类金融机构的存款和住房公积金存款规模已较大,导致这两方面要素对货币供应量的影响较大。

市场普遍认为,本次调整使得货币供应量统计指标能够更加准确地反映金融市场真实的流动性状况,也部分涵盖了此前提出的M2+统计指标。

但商业银行理财产品等焦点指标目前仍未纳入货币供应量统计。

三、货币供应量当前统计口径的详细说明 经过三次统计口径调整,目前我国货币供应量仍划分为M0、M1和M2三个层次。

(一)流通中现金M0M0主要包括流通中现金,即央行资产负债表中的货币发行减去其他存款性公司资产负债表里的库存现金,需注意的是央行统计的流通中现金包含境外人民币流通量。

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