中国利率期限结构中的宏观经济风险_省略_析_基于宏观_金融模型的研究途径_孙皓

经济评论　2011年第3期ECONOMIC　REVIEW　No.3　2011中国利率期限结构中的宏观经济风险因素分析———基于宏观-金融模型的研究途径孙　皓　石柱鲜＊

摘要:本文应用宏观-金融模型对我国利率期限结构动态过程中的时变宏观经济风险价格进行定量估计,在此基础上,对利率期限结构的预期成分和风险溢价成分进行分解,并且模拟了宏观经济对利率期限结构的冲击效应。研究结果表明,我国利率期限结构中存在着显著的时变宏观经济风险价格;不同期限利率可以明显地分解出预期成分和风险溢价成分,风险溢价成分的变动具有“阶段性”特点;宏观经济冲击在短期内对利率期限结构的整体水平与坡度均有明显影响,在长期内则仅对整体水平的影响较为明显。因此,我国利率期限结构可以体现出宏观经济形势的变化,应该进一步提高利率期限结构在货币政策制定中的作用。关键词:利率期限结构　宏观经济　宏观-金融模型

一、引言利率期限结构中包含丰富的经济信息,其变化是金融市场与宏观经济运行关联状态的重要表现。Ang和Piazzesi(2002)提出的无套利向量自回归模型(no-arbitragevectorautoregressionmodel)不但为描述利率期限结构与宏观经济之间的关联机制进行了新尝试,也为宏观-金融模型(macro-financemodel)的构建提供了一般框架。随着研究的深入,宏观-金融模型已经成为宏观经济学和金融学领域实证研究的有效分析工具。宏观-金融模型是利率期限结构模型与宏观经济模型的联合模型,它既可以看成带有利率期限结构约束的宏观经济模型,也可以看成考虑了宏观经济因素的利率期限结构模型。宏观-金融模型中的宏观经济模块主要由总需求方程、总供给方程和货币政策方程组成,金融模块的基础是仿射利率期限结构模型。利用宏观-金融模型可以通过脉冲响应函数、方差分解等技术定量分析宏观经济与利率期限结构的动态相关性。国外学者应用宏观-金融模型对各国经济进行了大量实证研究,取得了较好效果。例如,Rudebush和Wu(2003)建立了一个包含两个不可观测变量的宏观-金融模型对美国经济进行研究,模型中的两个不可观测变量在宏观经济模块中可以分别解释为中长期的通货膨胀率目标与宏观经济波动变量,在金融模块中可以分别解释为利率期限结构的水平因子和斜率因子;Ichiue(2004)建立了一个仅包含可观测变量的宏观-金融模型对美国经济进行研究,产出变量、通货膨胀变量、利率变量和利差变量是宏观经济模块中的可观测变量,这些变量被假定服从向量自回归(VAR)过程;Oda和Suzuki(2007)建立了一个包含三个不可观测变量的宏观-金融模型对日本经济进行研究,宏观经济模块中的不可观测变量可以分别解释为具有时变性质的自

36＊孙皓,清华大学国情研究中心,邮政编码:100084,电子信箱:sunh2002@163.com;石柱鲜,吉林大学数量经济研究中心,邮政编码:130012,电子信箱:shizhux@eyou.com。本文得到教育部人文社会科学重点研究基地项目“中国经济转轨时期增长轨迹与特征的实证研究”(05JJD790006)、国家社科基金项目“中日韩三国经济周期波动及其主要影响因素的比较研究”(06BGJ021)和教育部青年基金项目“潜在产出与自然利率在我国经济周期波动分析中的应用研究”(08JC790044)的资助。感谢匿名审稿人的宝贵意见,当然文责自负。然利率(naturalinterestrate)、隐性通货膨胀目标(implicitinflationtarget)和潜在产出增长率;Lemke(2008)建立了一个包含两个不可观测变量的宏观-金融模型对欧洲经济进行研究,宏观经济模块中的不可观测变量可以分别解释为具有时变性质的自然利率和潜在产出。这些学者的研究结果均表明,不同设定形式的宏观-金融模型可以很好地拟合各个国家和地区的实际数据,应用该模型能够对相关经济问题进行分析与解释。近年来,国内学者也应用宏观-金融模型对我国的经济问题进行了探索性研究,并且得到一些有价值的实证结论。例如,石柱鲜等(2008)的研究认为,我国利率期限结构可以对经济增长率、通货膨胀率和短期利率的变动做出预测,并且这些宏观经济变量也能够对利率期限结构产生影响;魏玺(2008)的研究认为,我国利率期限结构中的水平因子、斜率因子和曲率因子与产出和通货膨胀率等宏观经济因素具有相关性。但是,这些研究在宏观-金融模型的设定形式、估计方法等方面仍然存在改进空间,应用模型对经济问题的分析视角也可以进一步丰富。本文借鉴国内外学者的研究成果,应用时变宏观经济风险价格(riskprice)条件下的宏观-金融模型对我国利率期限结构中的宏观经济风险因素进行实证分析。文章的第二部分描述宏观-金融模型的基本结构并对模型进行估计;第三部分计算宏观经济风险价格的估计值,并且对利率期限结构的预期成分和风险溢价成分进行分解;第四部分对宏观经济对利率期限结构的冲击效应进行分析;最后部分为研究结论。

二、宏观-金融模型及其估计我们首先描述宏观-金融模型的基本结构,然后对模型进行估计,并且对利率的拟合效果进行评价。(一)宏观-金融模型参照Oda和Suzuki(2007)的研究框架,我们对宏观-金融模型的基本结构进行描述。宏观经济模块为一个包括产出-利率空间的总需求函数(IS曲线)、物价-产出空间的总供给函数(AS曲线)和货币政策反应函数(Taylor规则)的新凯恩斯宏观经济模型,具体形式如下:xt=a1Etxt+1+1-a1xt-1-a 2it-Etπt+1-rnt+εISt(1)πt=b1Etπt+1+1-b1πt-1+b2xt+εASt(2)it=c1it-1+1-c1rnt+π＊t+c2πt-π＊t+c3xt+εMPt(3)Δynt=Δynt-1+εPGt(4)rnt=1-d1rnt-1+d1a-12Δynt+d2(5)π＊t=π＊t-1+d3πt-1-π＊t-1-d4i′(6)

i′=it-c1it-1-1-c1rnt+π＊t-1+c2π-π＊t+c3xt(7)其中,xt为产出缺口;πt为通货膨胀率;it为短期名义利率;Δynt为实际产出对数的一阶差分;rnt为时变的

自然利率;π＊t为时变的隐性通货膨胀目标①;i′为基于π＊t-1的利率调整误差;εISt、εASt、εMPt和εPGt分别为反映需

求冲击、供给冲击、货币政策冲击和潜在产出冲击的随机扰动项,分别服从N0,σ

IS2、N0,σAS2、

N0,σMP2和N0,σPG2。a1、a 2、b1、b2、c1、c2、c3、d1、d2、d3、d4、σIS、σAS、σMP和σPG均为正,是需要估计的参数。

(1)～(3)式分别为总需求、总供给和货币政策方程。(1)式刻画了包含产出缺口“前瞻”性成分与“后顾”性成分加权平均值的“混合型”IS曲线,“前瞻”与“后顾”性成分所占权重分别为a1和(1-a1),产出缺口与实际利率缺口间负向替代关系的替代系数为-a2;(2)式刻画了包含通货膨胀率“前瞻”性成分与“后顾”性成分加权平均值的“混合型”AS曲线,“前瞻”与“后顾”性成分所占权重分别为b1和(1-b1),通货膨胀率与产出缺口间正向替代关系的替代系数为b2;(3)式刻画了具有利率内生性的Taylor规则,短期利率平滑性的平滑系数为c1,短期利率对通货膨胀缺口和产出缺口的反应系数分别为c2和c3。(4)～(7)式分别描述了不可观测变量潜在产出增长率、自然利率和隐性通货膨胀目标的动态过程。(4)式假定Δynt为一个自回归过程;(5)式为通过考虑潜在产出增长率稳态情形而得到的自然利率rnt的动态

37①标准Taylor规则中的π＊为中央银行设定的通货膨胀目标,这里的隐性通货膨胀目标π＊t可以看成私人部门预期的长期

均衡通货膨胀率(Bekaert,etal.,2005;OdaandSuzuki,2007)。过程方程;(6)式和(7)式假定隐性通货膨胀目标π＊t取决于历史值π＊t-1,通货膨胀缺口πt-1-π＊t-1和基于π＊t-1的利率调整误差i′。同时,按照Fuhrer(2000)、Amato和Laubach(2003)的分析,如果令a2表示消费跨期替代的弹性(elasticityofintertemporalsubstitution),结构参数a 2可以用2a1-1a2替换。

下面介绍金融模块的具体形式。金融模块是以仿射利率期限结构模型为基础的。假定宏观经济风险价格可以表示为:Λt=λ0+λ1Ft(8)其中,Λt是4×1向量,表示宏观经济风险价格;λ0为4×1向量;λ1为4×6矩阵。λ0和λ1的具体结构如下:

λ0=λIS0λAS0λMP0λΔPG0,λ1=λIS1λAS,IS1λMP,IS100λΔPG,IS1λIS,AS1λAS1λMP,AS100λΔPG,AS1λIS,MP1λAS,MP1λMP100λΔPG,MP1λIS,ΔPG1λAS,ΔPG1λMP,ΔPG100λΔPG1(9)如果将Ft定义为向量xt,πt,it,rnt,π＊t,Δynt′,则利用Sim(2000)的方法,Ft可以表示为如下自回归过

程:Ft=CF+ψFFt-1+΢FεFt(10)其中,CF为6×1系数向量;ψF为6×6系数矩阵;΢F为6×4系数矩阵。这样,不同期限利率在仿射利率期限结构模型的框架下,可以表示为:

ij,t=Ajj+B′jjFt+εjt(11)

Aj-Aj-1=B′j-1CF-΢F·λ0+12B′j-1΢F΢F′Bj-1+A1,　j≥2(12)

B′j=B′j-1ψF-΢F·λ1+B′1,　j≥2(13)

A1=0,B′1=0,0,1,0,0,0′(14)

其中,j为利率的期限长度;εjt为利率的理论值与实际值误差,并且被假定服从如下自回归过程:

εjt=αjεjt-1+ujt(15)其中,ujt服从N0,σj2。

这样,(8)～(15)式就构成了宏观-金融模型中的金融模块,λ0和λ1中的元素、αj和σj为需要估计的参数。(二)模型估计估计宏观-金融模型的时候,实际产出yt以实际GDP来度量(利用线性插值法进行季度数据与月度数

据转换),通货膨胀率πt以消费价格指数度量,不同期限利率选自银行间同业拆借市场月度利率,样本数据

来源于《经济景气统计月报》、《中国人民银行统计季报》,区间是1996年1月-2010年3月。本文以周为单位度量利率期限(一个月按4周计算),研究对象为7天(2～7天)、30天(21～30天)、60天(31～60天)、90天(61～90天)、120天(91～120天)利率,则文中这些利率对应的期限分别为1周、4周、8周、12周和16周。我们经过X-12方法对数据序列进行了季节调整,以剔除季节因素和非规则因素的影响。参照Ang等(2003)以及Lemke(2008)等学者思路,我们分两个步骤估计宏观-金融模型。第一步,估计宏观经济模块所表述的状态空间模型;第二步,在宏观经济模块参数估计值的基础上,对不同期限利率理论值与实际值误差的平方和进行最小化计算,估计金融模块的未知参数。宏观-金融模型的参数估计结果如表1所示。表1显示,模型整体效果良好,参数的大部分估计值显著。宏观经济模块的参数估计值符号与预期符号相同,这说明新凯恩斯理论所描述的经济规律可以解释我国宏观经济的实际运行情况。从宏观经济模块中的具体方程来看,总需求方程中的a 2估计值为0.0055,模型中a 2前面的系数符号为负,因此实际利率缺口和产出缺口之间的替代系数为-0.0055,两者间具有负向替代关系;总供给方程中的b2估计值为0.0031,表明产38