貨幣政策作為國(guó)家宏觀調(diào)控的一部分,其重要性不言而喻,隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展,貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制變得復(fù)雜,傳統(tǒng)的貨幣政策中介目標(biāo)也面臨挑戰(zhàn)。因此,有必要在新的經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)下對(duì)中介目標(biāo)的傳導(dǎo)效應(yīng)進(jìn)行分析研究�；谝酝鶎W(xué)者研究的基礎(chǔ)上,本文選取廣義貨幣供應(yīng)量、社會(huì)融資規(guī)模作為數(shù)量型貨幣政策中介目標(biāo),選擇七天同業(yè)拆借利率和匯率作為價(jià)格型貨幣政策中介目標(biāo)。本文首先從貨幣政策外部傳導(dǎo)出發(fā),通過(guò)建立DAG-SVAR模型分別討論了在經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展、經(jīng)濟(jì)蕭條和通貨膨脹三種經(jīng)濟(jì)情況下各數(shù)量型貨幣政策中介目標(biāo)和價(jià)格型貨幣政策中介目標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)、物價(jià)的傳導(dǎo)效應(yīng)。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):1.經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展時(shí),相較于其他中介目標(biāo),貨幣供應(yīng)量對(duì)GDP的變動(dòng)有著更大的作用。價(jià)格型中介目標(biāo)中利率對(duì)GDP的影響程度大于匯率。從CPI的反饋來(lái)看,貨幣供應(yīng)量對(duì)其的正向影響程度大于社會(huì)融資規(guī)模且對(duì)CPI的作用時(shí)間更長(zhǎng)。對(duì)于兩個(gè)價(jià)格型中介目標(biāo),短期內(nèi),匯率對(duì)CPI的影響大,長(zhǎng)期來(lái)看,利率對(duì)CPI的影響更大。2.經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí),利率對(duì)GDP的作用均優(yōu)于其他中介目標(biāo),同時(shí)利率對(duì)CPI的刺激作用也大于匯率的作用,且總體幅度高于兩個(gè)數(shù)量型中介目標(biāo)對(duì)CPI的作用。3.發(fā)生通貨膨脹時(shí),貨幣供應(yīng)量對(duì)物價(jià)的穩(wěn)定作用高于社會(huì)融資規(guī)模。利率與匯率相比,從影響程度來(lái)看,利率對(duì)物價(jià)穩(wěn)定的作用更大,而從發(fā)揮作用的速度來(lái)看匯率可更快的發(fā)揮穩(wěn)定物價(jià)的作用,另外,穩(wěn)定物價(jià)的同時(shí)匯率對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)向作用低于利率對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)向作用�？傮w來(lái)說(shuō),在穩(wěn)定物價(jià)方面,價(jià)格型中介目標(biāo)比數(shù)量型中介目標(biāo)起著更大的作用。其次,在模型中加入貨幣政策工具,從整個(gè)貨幣政策傳導(dǎo)的角度利用反事實(shí)模擬分析各中介目標(biāo)的傳導(dǎo)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),社會(huì)融資規(guī)模所發(fā)揮的作用最大,與僅分析外部傳導(dǎo)時(shí)的結(jié)果有所不同,這說(shuō)明內(nèi)部傳導(dǎo)存在一定阻礙,疏通傳導(dǎo)渠道至關(guān)重要。總而言之,不同的經(jīng)濟(jì)情況下,各中介目標(biāo)均以其自身的優(yōu)勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)揮著不同程度的作用且由于貨幣政策工具到中介目標(biāo)傳導(dǎo)的阻梗導(dǎo)致中介目標(biāo)的最終效果有所減弱。最后,本文根據(jù)研究結(jié)果提出相關(guān)促進(jìn)貨幣政策最終目標(biāo)的建議。
【學(xué)位單位】：青海民族大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F822.0
【部分圖文】：

3.2.4 SVAR 模型識(shí)別根據(jù)上面建立的 VAR（5）模型得到各變量殘差相關(guān)系數(shù)矩陣如下：1LnY2LnY3LnY4LnY 0.102-0.4420.79110.215-0.6241-0.46011corr(3-1)以上式（3-1）為基礎(chǔ)運(yùn)用 DAG 方法來(lái)分析1LnY 、2LnY 、3LnY 和4LnY 之間的同期因果關(guān)系。 首先從“無(wú)向完全圖”開(kāi)始分析，如下圖 3-2 所示，每?jī)勺兞块g用一條無(wú)向線進(jìn)行連接，表示兩變量間可能存在的同期因果關(guān)系，然后利用PC 算法根據(jù)式（3-1）殘差相關(guān)系數(shù)矩陣分析對(duì)變量間的無(wú)條件相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，進(jìn)而得出變量間的同期因果關(guān)系，結(jié)果如圖 3-3 所示。

3.2.4 SVAR 模型識(shí)別根據(jù)上面建立的 VAR（5）模型得到各變量殘差相關(guān)系數(shù)矩陣如下：1LnY2LnY3LnY4LnY 0.102-0.4420.79110.215-0.6241-0.46011corr(3-1)以上式（3-1）為基礎(chǔ)運(yùn)用 DAG 方法來(lái)分析1LnY 、2LnY 、3LnY 和4LnY 之間的同期因果關(guān)系。 首先從“無(wú)向完全圖”開(kāi)始分析，如下圖 3-2 所示，每?jī)勺兞块g用一條無(wú)向線進(jìn)行連接，表示兩變量間可能存在的同期因果關(guān)系，然后利用PC 算法根據(jù)式（3-1）殘差相關(guān)系數(shù)矩陣分析對(duì)變量間的無(wú)條件相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，進(jìn)而得出變量間的同期因果關(guān)系，結(jié)果如圖 3-3 所示。

3.2.4 SVAR 模型識(shí)別根據(jù)上面建立的 VAR（5）模型得到各變量殘差相關(guān)系數(shù)矩陣如下：1LnY2LnY3LnY4LnY 0.102-0.4420.79110.215-0.6241-0.46011corr(3-1)以上式（3-1）為基礎(chǔ)運(yùn)用 DAG 方法來(lái)分析1LnY 、2LnY 、3LnY 和4LnY 之間的同期因果關(guān)系。 首先從“無(wú)向完全圖”開(kāi)始分析，如下圖 3-2 所示，每?jī)勺兞块g用一條無(wú)向線進(jìn)行連接，表示兩變量間可能存在的同期因果關(guān)系，然后利用PC 算法根據(jù)式（3-1）殘差相關(guān)系數(shù)矩陣分析對(duì)變量間的無(wú)條件相關(guān)系數(shù)及偏相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，進(jìn)而得出變量間的同期因果關(guān)系，結(jié)果如圖 3-3 所示。

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2824661