【摘要】：隨著中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài),國際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不確定性所產(chǎn)生的作用與影響越來越顯著。國際大宗商品價格沖擊對國內(nèi)通貨膨脹的影響實證分析表明,混頻方法估計結(jié)果更為準(zhǔn)確、有效;國際大宗商品的價格變動與國內(nèi)通貨膨脹間存在顯著且持久的正向相關(guān)關(guān)系,而匯率波動則在一定程度上反向抑制通貨膨脹。面對當(dāng)前大宗商品價格的持續(xù)低位震蕩以及中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性調(diào)整造成的經(jīng)濟(jì)下行壓力,密切關(guān)注國際大宗商品價格的動態(tài)趨勢,并依據(jù)其影響中國物價水平的傳遞機(jī)制及聯(lián)動效應(yīng)積極采取應(yīng)對措施,以有效緩解輸入型通脹或通縮風(fēng)險顯得尤為重要。
【圖文】：

限。實線和虛線的集中度反映了脈沖響應(yīng)估計的準(zhǔn)確度，兩者之間的距離表示估計結(jié)果的波動程度，距離越小，則說明估計越準(zhǔn)確有效，反之亦然。通常情況下，實線的波動會約束在所對應(yīng)的兩條虛線之中。如圖所示，在兩種估計方法下，，脈沖響應(yīng)函數(shù)的變動方向基本是一致的，但我們可以直觀地看到，MF－VAＲ模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)兩側(cè)的邊界線相對更為緊湊和集中，而VAＲ模型的邊界線則距離較遠(yuǎn)、較離散。由此，也說明了使用混頻模型所獲得的脈沖響應(yīng)結(jié)果更為準(zhǔn)確。下面主要針對黑線的動態(tài)趨勢進(jìn)行觀測和分析。圖1PPI對CＲB的脈沖響應(yīng)圖1給出了大宗商品價格對中國生產(chǎn)者價格指數(shù)的沖擊函數(shù)，我們看到CＲB一單位的正向沖擊會造成中國PPI的快速上升，并且這種輸入型通貨膨脹壓力效應(yīng)在4期后達(dá)到最大0．8%，而后這種影響持續(xù)期較長，直到40期后才衰減為零。這也就解釋了后金融危機(jī)時期，PPI與CＲB趨勢相同的變化規(guī)律。金融危機(jī)爆發(fā)前國際大宗商品價格指數(shù)CＲB一直處于穩(wěn)步攀升的態(tài)勢，在2008年6月達(dá)到476點，而同一時期國內(nèi)PPI同比增速高達(dá)8．84%，在遭遇金融危機(jī)的強(qiáng)勢沖擊后，CＲB綜合指數(shù)急轉(zhuǎn)直下，PPI也自2008年12月開啟了連續(xù)12個月負(fù)增長的通縮局面。而伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的逐步回暖，2011年初CＲB指數(shù)暴漲了近21個百分點，與此同時，國內(nèi)PPI也持續(xù)上漲，重回7．3%的增長水平。近兩年的宏觀數(shù)據(jù)也呈現(xiàn)出這種聯(lián)動關(guān)系，2014年下半年起大宗商品市場再次出現(xiàn)大幅下挫，期間PPI始終處于負(fù)值區(qū)間，且通縮情況日益嚴(yán)峻�？梢哉f，改革開放以來，中國經(jīng)濟(jì)的快速增長已經(jīng)締造了世界奇跡，其對于基礎(chǔ)原材料的需求也不言而喻，2015年中國消耗了全球45%的能源和原材料，已成為原油進(jìn)口量最大的國家，因?

長期以來大宗商品中金屬、原油等投資品價格跌幅遠(yuǎn)高于食品類，在輸入效應(yīng)的影響下，CPI相對穩(wěn)定而PPI快速下滑，這也是近幾年來中國CPI與PPI持續(xù)處于“一增一降”長期背離現(xiàn)象的主要原因。圖2PPI對ＲEEＲ的脈沖響應(yīng)圖3PPI對GDP的脈沖響應(yīng)圖2、3分別給出了人民幣實際有效匯率和產(chǎn)出波動對PPI的沖擊函數(shù)。兩者一單位的正向沖擊在初期均會帶來PPI的負(fù)向變化，但影響程度均小于大宗商品的價格變動，且影響作用的持續(xù)期也相對較短。其中ＲEEＲ對PPI的作用會在第5期達(dá)到峰值，而后影響效應(yīng)逐步減弱，這是由于當(dāng)人民幣有效匯率上升時，易發(fā)生資本外流，外匯占款減少，因而央行會采取減少貨幣供應(yīng)量的宏觀調(diào)控方式，進(jìn)而間接地抑制了通貨膨脹。從圖3可以看出GDP的變動對PPI的影響很微弱，整個脈沖曲線處于一個相對狹窄的通道里，僅在第一季度出現(xiàn)了一個小幅的變動，而后沖擊影響基本為零。三、結(jié)論及建議本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，使用混頻數(shù)據(jù)構(gòu)建實證模型，對后金融危機(jī)時期國際大宗商品價格沖擊與國內(nèi)物價變動的聯(lián)動機(jī)制進(jìn)行分析，主要得到以下結(jié)論。第一，通過運(yùn)用BMF算法估計MF－VAＲ模型，得到常數(shù)項及系數(shù)矩陣的后驗均值、后驗標(biāo)準(zhǔn)差和變異系數(shù)，并與使用季度數(shù)據(jù)的VAＲ模型的計算結(jié)果進(jìn)行比較。由此證實，使用混頻模型所得到的標(biāo)準(zhǔn)差及變異系數(shù)總體要明顯小于使用季度頻率數(shù)據(jù)所得的估計結(jié)果。同時，混頻模型的后驗概率密度分布曲線也更為陡峭，呈現(xiàn)尖峰分布的形態(tài)，表明其模型密度函數(shù)的方差更小。此外，通過描繪脈沖響應(yīng)函數(shù)，能夠發(fā)現(xiàn)MF－VAＲ模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)的邊界線更為緊湊和集中，而VAＲ模型的邊界線則相對距離較遠(yuǎn)、較離散。結(jié)合以上結(jié)果，我們可以證實，利用混頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研?

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 杜曉燕;孫玄聰;朱品品;;國際大宗商品價格與我國通脹預(yù)期的聯(lián)動性研究[J];價格月刊;2011年03期

2 方世圣;;大宗商品價格與美元的關(guān)系[J];上海國資;2011年01期

3 許鴻斌;;歐債危機(jī)對大宗商品價格的影響及對策[J];船舶物資與市場;2011年03期

4 陳玉財;;國際大宗商品價格波動與國內(nèi)通貨膨脹——基于中國數(shù)據(jù)的實證分析[J];金融評論;2011年05期

5 紀(jì)敏;陳玉財;;大宗商品價格波動對我國通貨膨脹的影響[J];中國金融;2011年18期

6 ;1988年12月上旬城市集市主要商品價格[J];中國物價;1989年01期

7 ;1990年1月上旬城市集市主要商品價格[J];中國物價;1990年02期

8 ;1990年3月上旬城市集市主要商品價格[J];中國物價;1990年04期

9 ;1990年10月上旬城市集市主要商品價格[J];中國物價;1990年11期

10 ;1990年12月上旬城市集市主要商品價格[J];中國物價;1991年01期

相關(guān)重要報紙文章 前10條

1 齊魯商品交易中心總裁 李珩迪;中國經(jīng)濟(jì)新態(tài)下大宗商品價格難有表現(xiàn)[N];中國黃金報;2014年

2 本報駐泰國記者 李寧 本報駐南非記者 苑基榮 本報駐比利時記者 劉歌;大宗商品價格下跌帶來“雙刃劍”效應(yīng)[N];人民日報;2014年

3 本報記者 李錚;大宗商品價格下行 全球經(jīng)濟(jì)遇冷[N];中國有色金屬報;2014年

4 光大期貨 車勇;美元緊扣商品脈搏[N];證券時報;2008年

5 本報記者 王維波;大宗商品價格“冬長春短”[N];中國證券報;2009年

6 本報記者 夏青;國際大宗商品價格上漲對國內(nèi)通脹影響有限[N];證券日報;2010年

7 馬忠普;大宗商品價格上漲將反復(fù)震蕩[N];中國冶金報;2011年

8 本報記者 官平;敘局勢峰回路轉(zhuǎn) 商品價格再度回落[N];中國證券報;2013年

9 記者　 陶冶;商品價格下降為美通脹減壓？[N];金融時報;2006年

10 中商流通生產(chǎn)力促進(jìn)中心分析師 李廷;能源商品價格回調(diào)減弱國內(nèi)通脹壓力[N];中國能源報;2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前9條

1 王舒;大宗商品價格對利率政策的影響效應(yīng)研究[D];浙江財經(jīng)大學(xué);2017年

2 葉麗;商品價格互換及在中國的應(yīng)用初探[D];浙江大學(xué);2009年

3 錢梁英;資產(chǎn)價格與商品價格周期性背離的貨幣因素分析[D];浙江大學(xué);2012年

4 柯怡文;國際大宗商品價格波動對我國通貨膨脹的影響研究[D];華東師范大學(xué);2013年

5 底wF;中國利率水平對國際大宗商品價格波動的前瞻反應(yīng)[D];外交學(xué)院;2012年

6 肖明;商品貨幣匯率變動對國際大宗商品價格的傳遞效應(yīng)研究[D];暨南大學(xué);2012年

7 邊學(xué)濤;大宗商品價格波動交叉相關(guān)性與結(jié)構(gòu)成因研究[D];天津財經(jīng)大學(xué);2015年

8 李爽;商品價格變化對通脹知覺的影響[D];浙江大學(xué);2013年

9 付敏敏;國際大宗商品價格對我國通貨膨脹影響的實證分析[D];蘇州大學(xué);2011年

本文編號：2560124