最新外汇储备对货币供应量影响的实证

外汇储备对货币供应量影响的实证外汇储备对货币供应量影响的实证研究【摘要】随着我国经济对外开放程度的不断增加，外汇储备与货币供应量之间的关系变得更加直接。

本文将从我国外汇储备的现状出发，分析外汇储备对货币供给影响的作用机制，并以2002年1月到2011年12月的月度数据为样本，运用软件对外汇储备与货币供应量的相互关系进行计量分析。

通过格兰杰因果性检验和协整分析，得到的结论是外汇储备是货币供应量的granger原因，两者存在长期均衡关系。

【关键词】外汇储备；货币供应量；协整分析；格兰杰因果检验一、绪论（一）研究背景外汇储备是一国经济实力的重要体现，它有利于坚定国内外对我国宏观经济政策、人民币币值稳定的信心，有利于外资流入，促进我国经济的发展，增强我国的对外支付能力和抵御金融风险的能力，提高了我国的综合国力等。

2002年以来．我国外汇储备增长迅速，截至2012年12月末，国家外汇储备余额为31811.48亿美元，同比增长11.72%；货币和准货币量达851590.9亿美元，同比增长19.90%。

如此高位的货币供应量增长是否是由外汇储备增加引起的？二者之间是否存在一定因果关系？本文基于此来探讨外汇储备和货币供应量影响的关系。

（二）国内外相关文献研究关于外汇储备增加对货币政策的影响，国内外已有很多学者对此进行了相关研究，指出我国外汇储备规模过大和增速过快存在不合理性，并对我国经济产生了震动效应，尤其是对货币供应机制产生了强大的冲击作用。

1952年，美国经济学家米德(j.e.meade)在《货币数量与银行体系》一文中首次使用货币供给方程对货币供给量进行系统研究，标志着完整的货币供给理论开始形成。

最早认为外汇储备与货币供给有联系的理论是货币主义学派harry.g.johnson等提出的货币供应量决定论。

他们认为国际收支不平衡本质上是一种货币现象，当国内货币供应量超过国内需求时，多余的货币就会流向国外，从而引起现金余额的减少，因此外汇储备的需求主要由国内货币供应量的增减来决定。

在外汇和货币供给方面，货币均衡模型(约翰逊，1977：何泽荣，1998：陈岱孙、厉以宁，1991)用货币主义的分析方法，研究了外汇储备与货币供给之间的关系，以及储备的需求和决定等问题。

谢沛善指出外汇储备对经济影响程度的不断加深，“供给控制型”货币政策的效果将趋于弱化。

许承明针对我国货币供求与外汇储备变动的相互影响进行了相关分析。

朱孟楠、黄晓东采用单位根检验、因果检验和协整方法表明我国外汇储备导致货币供应量增长，且两者间存在长期均衡关系。

张鹏明确指出我国外汇储备规模过大和增速过快存在不合理性。

关于外汇储备或者货币供给的文章很多。

从分析方法的角度来看，大致可以分成三类：一是类似于friedman and schartz的历史事件叙述分析法；二是各种非常复杂的结构模型法，其计算复杂麻烦而且影响力不大；三是sims(1980)等人发现的向量自回归模型(var)方法。

目前比较成熟且被国内学者广泛使用的就是sims(1980)等人发现的向量自回归模型(var)。

二、外汇储备与货币供应量之间的作用机制分析外汇储备通过作用于基础货币进而对货币供应量的变动产生影响。

中央银行货币概览和资产负债表的平衡关系表明：基础货币=国外净资产+国内信贷-其他负债和资本其中，国外净资产由中国人民银行所掌握的以人民币计值的外汇储备、黄金、特别提款权以及中国人民银行在国际金融机构的存款构成，所以外汇储备增加必然导致基础货币增加。

而基础货币和货币供应量之间的关系又可以表示为：其中m货币供应量，k表示货币乘散，b表示基础货币。

由于货币乘数的存在。

基础货币的增加使货币供应量成倍增长，从而形成了：(1)外汇储备增加→外汇占款上升→基础货币增加→货币供应量上升；(2)外汇储备减少→外汇占款下降→基础货币减少→货币供应量下降。

外正占款产生的货币供给观已成为我国基础货币发行的主渠道。

在央行冲销干预有限的条件下，形成了一条具有主导性的货币增减途径。

我国货币供应量的统计分为三个层次即：、和。

是流通中的现金，是加上单位活期存款。

是加上储蓄存款和企业定期存款。

因为从长期来看，的指标相对稳定，对中央银行来说更具有观测意义，因此本文选择来进行实证分析。

三、外汇储备对货币供应量影响的实证研究下面拟对外汇储备（fer）与广义货币供给量()之间的关系做计量分析。

本文以2002年1月—2012年12月的月度数据（共120个样本数据）为样本数据。

之所以选择2002年以来的数据，是因为我国经济从2002年才开始真正摆脱亚洲金融危机的影响，出现稳定的增长趋势。

另一方面外汇储备也是从2002年开始持续高速增长。

其中样本数据是根据中国人民银行网站上公布的数据整理得来的。

根据需要将原始数据先进行如下处理：为了提高估计精度，对原始数据取对数。

分别用lnfer和ln表示。

运用线性回归方法分析有关数据，并以此说明fer对的影响，从方法论上来讲有一定的缺陷，因为fer变量与变量间的同方向变化关系，尽管回归方程的相关系数很高，但并不能说明他们之间的因果关系，反映的只是一个静态的而不是动态的行为。

在进行时间序列分析时，传统上要求所用的时间序列必须是平稳的，即没有随机趋势，否则，将会产生“伪回归”问题。

在现实经济问题中的时间序列通常都是非平稳的，为了使回归有意义，可以对其进行平稳化。

本文运用协整理论，从分析时间序列的非平稳性入手，探求非平稳变量间蕴含的长期均衡关系，把中短期动态模型和长期均衡模型的优点结合起来，建立非平稳时间序列模型。

（一）单位根检验对变量进行协整分析之前，首先需要对变量的平稳性作检验，只有变量在一阶平稳(i(1))的条件下，才能进行协整分析。

本文采用单位根检验法对lnfer和ln时间序列进行平稳性检验。

而进行单位根检验有多种不同的方法，如df方法、adf方法、pp方法，本文采用audgmented dickey-fuller(adf)方法对时间序列进行单位根检验。

表1 lnfer与ln单位根检验结果变量adf检验值检验类型（c,t,k) 临界值(5%）结论 d.w值lnfer -2.1609 (c,t,0) -2.8903 不稳定 1.5777 lnm2 1.2737 (c,t,0) -2.8903 不稳定 2.0067 △lnfer -7.4074 (c,t,1) -2.8906 稳定 2.0655△lnm2 -5.1970 (c,t,1) -2.8916 稳定 2.0073注：(1)检验类型中的ｃ和ｔ表示常数项和趋势项，ｋ表示所采用的滞后阶数。

(2)表中的临界值是由mackinnon给出的数据计算出来的。

首先对lnfer和ln进行单位根检验，确定各时间序列的单整阶数。

由表1可知，在5%的显著水平下，lnfer和ln的adf检验值均大于临界值，不能拒绝存在单位根的原假设，这说明其对数序列是不平稳的时间序列。

然后在对其差分对数序列进一步进行单位根检验，得到△lnfer和△ln的adf检验值均小于其临界值，则显著拒绝存在单位根的原假设。

这说明其对数差分序列是平稳的。

由此可以推断，外汇储备对数序列lnfer与货币供应量对数序列ln都是i(1)序列。

（二）协整分析如果涉及到变量都是一阶差分平稳（i(1)）序列的，且这些变量的某种线性组合是平稳的，则称这些变量之间存在协整关系，它反映了所研究变量之间存在的一种长期稳定的均衡关系。

由上面单方根检验结果可知，外汇储备对数序列lnfer以及货币供应量对数序列ln都是i(1)序列，因此可以对其进行协整分析。

本文采用johansen提出通过最大特征根的方法来检验变量之间的协整关系。

表2 lnfer与ln协整检验结果协整变量最大特征值似然率5%临界值假设的协整方程数（lnfer与ln）0.2315 31.6759 20.2618 没有*0.0613 6.1318 9.1645 最多一个注：(1)协整的形式为数据中有线性决定趋势，协整方程（cointergration equotion-ce）中有常数项和趋势，var （vector autoregressive modles—向量自回归模型）。

(2) *表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。

(3)协整关系的滞后阶数为3。

如表2所示，从零假设：r=0开始，似然率统计量为31.6759，超过5%显著性水平的临界值20.2618，表明应拒绝零假设的：r=0，接受r=1备择假设。

同时，在原假设为：r=1时，似然率为6.1318，小于5%的临界值9.1645，因而不能拒绝：r=1的原假设。

结合这两个假设的结果可以得出这样的结论：在5%的显著性水平下，lnfer与ln存在一个协整关系。

由此可见，在95%的概率下，有理由确信外汇储备（fer）与货币供应量（）存在长期均衡关系。

（三）误差修正模型通过对变量进行协整分析，可以发现变量之间的长期均衡关系，但是无法得到这些变量偏离它们共同的随机趋势时地调整速度，这时可以用误差修正模型加以解决。

根据granger定理，一组具有协整关系的变量，一定具有误差修正模型的表达形式存在。

因此在协整检验的基础上进一步建立包括误差修正项在内的误差修正模型（ecm），以此来研究fer与之间的短期动态调整与长期特征。

运用e-views软件对fer和作误差修正分析，经过不断的调试和比较，最后得到最优的ecm如下：（533.83） (338.35) (52.23)=0.9991 f=57905.30 d.w=1.7802该模型，在给定的a=0.01显著性水平，各项系数都通过了t检验；f=57905.30，说明该方程整体显著；拟合优度检验中调整后的为0.9991，说明拟合度非常好；而d.w统计值为1.7802，所以该模型不存在自相关现象。

由协整理论和ecm模型可知，fer与的长期均衡关系为：由ferp与的长期均衡模型可知，fer每增加1%单位，将会促进ln增长0.54%单位，以实际数据证明了我国外汇储备对货币供应量的影响作用。

（四）格兰杰因果检验由协整分析结果可知，fer与之间存在长期的均衡关系，但是这种均衡关系是否构成因果关系及因果关系的方向如何，尚需要进一步验证。

本文采用granger（1969）和sims（1972）提出的因果关系检验法来验证fer与之间的因果关系。

当granger检验结果对滞后长度具有较低的敏感性时．所得的关于granger因果检验的结论具有较高的可信度。

而由表3可知，本检验结果对滞后期数具有较低的敏感性，当滞后阶数从3到7时，原假设“ho：外汇储备不是货币供应量的granger原因”均小于5%的显著性水平，拒绝原假设。

故外汇储备是货币供应量的granger原因。