对影响央行票据发行量的因素分析

对影响央行票据发行量的因素分析

对外经济贸易大学博士生牛玉锐自2003年4月以来，中国人民银行一直将央行票据作为公开市场操作的一个主要工具使用，其规模越来越大。货币市场的有关各方，对央票的发行动向也越来越关注，央票的发行量正日益成为市场推测央行意图和预测市场利率的重要信号。

本文的目的就是试图建立一个预测年度央行票据净发行量的结构化模型，并运用该模型对2006年度的央票净发行量进行预测。

一，理论背景

从货币理论来说，央行票据是中央银行的一项负债业务，中央银行就是通过改变自身资产和负债有关项目的值来影响基础货币量，进行货币供应量调控的。央票只是央行调控货币供应量的工具之一，央票的多少取决于央行的调控目标及央行其他资产负债项目的变动情况，因此，对央票的分析必须站在央行的角度进行综合分析。

资 产 负债

国外资产 基础货币

外汇 货币发行

货币黄金 金融机构存款

对政府债权 非金融机构存款

对存款机构债权 发行债券

以上是一个简化的央行资产负债表，从中我们可以看到，对基础货币变动有影响的项目主要包括：１，外汇占款。由于我国现行的汇率制度和外汇管理体制，外汇占款的变动对央行来讲有很大的外生性，央行无法控制外汇占款的量，所以，外汇占款的变动会使基础货币同方向变动。２，对存款机构债权。该项主要包括央行对存款货币银行发放的贷款、再贴现等。这个项目的变动主要取决于商业银行，央行基本上无法控制。３，债券发行。如发行央行票据，这是央行主动负债，其数量完全由央行控制。

所以，基础货币MB实际上由两部分组成：一部分是非借入性货币NB，中央银行通过公开市场上的证券买卖可以控制其数量变化；另一部分是借入性货币DL，即商业银行从央行通过贴现、贷款等形式获得融资，这一部分数量尽管与央行确定的贴现率及贷款利率有关，但在更大程度上取决于商业银行的决策，为中央银行所不能控制。

为了将问题简单化，根据如上所述，我们把央行的资产负债表化简为如下四个项目：

资 产 负债

外汇 基础货币

对存款机构债权 央行票据

特别强调的是，这只是笔者为研究目的所进行的简化处理，真实的央行资产负债表中这四个项目并且无如上所示的勾稽关系。在以下研究中，笔者假设这四个项目之间存在如下等式关系：

基础货币=外汇占款+对存款机构债权-央行票据

设 MB代表基础货币，FM 代表外汇占款，DL代表央行对商业银行债权，CB 代表央行票据。则可得

MB=FM+DL-CB

两边取微分可得

dMB=dFM+dDL-dCB(1)

为了检验我们的简化模型对现实的解释能力，笔者从央行2004、2005年度资产负债表中摘

取真实数值列示如下：

资产 负债

2004 2005 变动量 2004 2005 变动量 外汇占款 45939.99 63339.1617399.17基础货币58856.11 64343.13 5487.02对存款货币银行债权 9376.35 7817.72-1558.63央行票据9942 20042 10100合计 55316.34 71156.8815840.54合计 68798.11 84385.13 15587.02从上表可以看出，从静态的平衡关系来看，我们的简化模型对现实描述的准确程度较差，因为从两年的资产项目与负债项目的合计值比较来看，二者有近大差距。但是从动态的平衡关系来看，资产项目的合计变动量与负债项目的合计变动量比较接近。而我们研究的目的就是要分析以上四个变量的动态平衡关系，因此，我们可以认为，等式(1)比较好地描述了真实情况。

对等式(1)两边取期望可得

E(dMB)=E(dFM)+E(dDL)-E(dCB) （式中E表示期望值）

E(dCB)=E(dFM)+E(dDL)-E(dMB) (2)

由货币乘数公式M=m*MB可知，MB=M/m，公式(2)中的预期基础货币变动量又可以由如下等式来表达： E(dMB)=(M(t-1)*(1+E(r))/E(m))-MB(t-1)， 式中E(r)为年度计划货币增长率。由此，我们可以得到如下可应用于预测的等式：

E(dCB)=E(dFM)+E(dDL)- (M(t-1)*(1+E(r))/E(m))-MB(t-1) (3)

二，经验数据

为了更直观地考察上述模型与真实情况的差距，我们使用真实数据进行经验检验：

基础货币 对商业银行债权外汇占款央行票据净发行量 年度 变动量 变动量 变动量 理论值 实际值 实际-理论 2003 8730 10705779-18814000 5881

2004 6014 -12431609888415942 -2899

2005 5487.02 -1558162009154.9810100 945.02注：2003年所对应的数据均是2003.4-2003.12期间数据。

表中的央行票据净发行量理论值=外汇占款变动量+对商业银行债权变动量-基础货币变动量

从上表可以看出，使用等式(2)所计算的央票净发行量的理论值与当年实际值的差额绝对值逐渐缩小，到2005年时，理论值与实际值已非常接近。经验数据比较支持上述的结构化模型。

三，对2006年度央行票据净发行量的预测

１，货币乘数预测

由于我们是根据当年计划货币供给量来推算基础货币变化量，这一过程必然会涉及到对货币乘数的预测。

在我们已知货币供给目标值后，假定央行在当年严格执行这一计划，中途不会改变这一目标值，那么，如果我们能较准确地预测到期末的货币乘数m，根据上述货币供给公式，我们就可以求出期末基础货币量，进而求出当年基础货币的变动量。因此，此处的关键是预测货币乘数。

上图是我国从2002年1月到2005年12月共48个月的广义货币乘数序列。从图中可以看出，货币乘数呈现一种明显的季节特征，并且表现出一种缓慢的上升趋势。

根据谢平、唐才旭(1996)，采用混合ARIMA模型，对货币乘数的预测可达到较好的效果。该方法是先对广义货币乘数序列M2M进行滞后差分处理，即定义M2M113=M2M(-1)-M2M(-13)，再由M2M(-12)和 M2M113 对 M2M进行回归处理。笔者根据这个思路对2002-1到2005-12样本期间数据进行回归估计，结果如下：

Dependent Variable: M2M

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

M2M(-12) 1.007490.005689177.10370.000

M2M113 0.8198020.1058247.7468720.000

R-squared 0.637564 Mean dependent var 4.55012

Adjusted R-squared 0.626581 S.D. dependent var 0.18318

S.E. of regression 0.111935 Akaike info

criterion

-1.4863

Sum squared resid 0.413474 Schwarz criterion -1.3975

Log likelihood 28.01107 Durbin-Watson stat 1.73436 由回归的结果可以看出，模型解释能力较强，而且两个变量的系数均非常显著。与谢平、唐才旭(1996)不同的是，笔者并未观察到残差序列现关现象。所以，最终的模型表达式为：M2M = 1.0075*M2M(-12) + 0.8198*M2M113

根据这一公式，我们可以进行12步预测，迭代计算出2006年12月末的货币乘数为4.81。

２，新增外汇储备的预测

为了形成对外汇储备的合理预期，笔者收集了2001年1月到2006年3月共63个月度同比增长率数值，绘图如下：