共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
2.
本文在已有的国内外研究成果的基础之上,分析我国货币供应量对物价水平的影响,选取1992-2015年货币供应量同比增长率(M1、M2、M3)、居民消费物价指数同比增长率(CPI),对数据进行描述性分析,并运用Eviews软件建立OLS回归模型进行实证分析,结果表明物价水平会随着货币供给量的增长而增长,目前我国货币供应量规模庞大、增长态势稳健,政府可以通过控制货币量来调控物价水平. 相似文献
3.
我国的货币供应量余额居世界首位.虽采用了强劲的货币政策,但我国经济总值仍出现了下滑,与此同时,我国的物价水平却以不显著的方式涨至高位.本文对CPI、PPI和GDP之间的因果关系进行检验,理顺三者之间的关系.建立了VAR模型,对比分析M0、M1和M2对经济增长、物价水平的影响.分析得出,M0对CPI、PPI、GDP的影响最大,M1的效果与M2相似.货币供应量M0仅是CPI的格兰杰原因,M1、M2均是CPI、PPI的格兰杰原因. 相似文献
4.
本文介绍了我国货币市场利率情况,通过举例分析发现债券市场回购利率具有差分序列平稳性以及与消费者物价指数(CPI)环比增长率、生产价格指数(PPI)环比增长率、狭义货币供应量(M1)同比增长率等经济指标显著相关的特性,是目前货币市场基准利率的最佳选择。 相似文献
5.
近年来,我国货币供应量迅速增加,2015年12月末,我国广义货币供应量(M2)余额为139.23万亿元,M2与GDP之比达到200%,经济的货币化现象严重.虽然,货币量巨额增加,但是我国的物价水平并不高,CPI一直在低位徘徊,纵观我国十年来的房价,2003以来,房价一路上扬.本文从伴随着我国货币供给的高速增长但是物价水平却在低位徘徊,而房价却一路高歌猛进的现象出发,考察了货币供应量对房价的影响,为我国房地产调控提供可行性建议具有显著的理论和现实意义.本文的研究目的是通过理论分析和实证研究考察货币供应量对房地产价格的影响,得出广义货币供应量、 国内生产总值、 城镇家庭人均可支配收入等对房价的影响方向、 影响程度以及作用效果;根据理论分析和实证研究的结论提出相应的政策建议,为房地产市场的健康发展提供借鉴.本文首先对国内外相关的研究成果进行了梳理.其次对我国的货币供应情况进行了分析,回顾了房地产的发展历程及存在问题等.然后,在现状和理论的基础上,选取广义货币供应量M2指标,通过建立计量模型实证论证了货币量与房价之间关系.最后,研究了广义货币供给量、 国内生产总值、 城镇家庭人均可支配收入三个变量对房地产价格的影响.通过研究房价和货币量的关系,最后得出货币供给增加会引起房价的上升,货币量和房价存在长期稳定的均衡关系. 相似文献
6.
文章使用协整分析与因果检验的方法,研究货币供应量(M2)对我国股票价格指数的影响。实证结果表明,货币供应量与股票市场价格指数之间存在长期稳定的协整关系,但其不存在对股票市场价格指数短期内向长期均衡调整作用机制;货币供应量并不是股票价格指数变化的Granger因,但中央银行在制定与执行货币政策时,必须充分考虑货币供应量调整对股票市场的冲击。 相似文献
7.
我国货币长期超中性实证研究 总被引:5,自引:1,他引:5
钱士春 《数量经济技术经济研究》2004,21(7):31-39
通过一个三元(货币供应量M2的增长率、名义利率、实际产出)结构向量自回归模型研究货币供应量增长率的一次永久性变动对实际产出、名义利率的长期影响,结果表明在中国货币超中性不成立,存在Mundell-Tobin效应,即货币供应量M2增长率的一次永久性变动使实际产出增加,实际利率下降。 相似文献
8.
货币作为中间目标变量存在于经济生活中的任何一部分。国民经济的健康运转离不开货币,而货币政策作为重要工具在宏观经济调控中起着举足轻重的作用。本文选用2004年1月-2014年3月货币供应量与价格指数的季度时间序列数据,通过非线性平滑转换模型,实证研究了货币供应量与价格体系之间的动态关系,得出我国货币供应量对价格体系具有较强的传导效应。在基于以上研究结果的基础上对我国货币政策提出了相关的政策建议。 相似文献
9.
季节调整方法在货币供应量中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
齐东军 《数量经济技术经济研究》2004,21(6):147-155
本文使用最新的季节调整方法X-12 ARIMA和TRAMO/SEATS对我国的货币供应量(M0、M1、M2)进行季节调整。首先用这两种方法分别对货币供应量进行预调整,探测交易日/工作日、闰年、异常值和假日的影响,得出我国货币供应量只受移动假日(春节)的影响。然后以M0为例,用这两种方法进行季节调整,并比较和检验它们调整的结果。最后针对货币供应量是由不同部分组成的总量数据这个特性,考虑间接和直接调整的方法,给出它们的比较数据。 相似文献
10.
作为货币政策重要指标的货币供应量是否影响股票市场,对该问题的回答涉及到中央银行是否有能力以及如何干预股票市场。通过运用Granger因果关系检验,得出如下结论:(1)狭义货币供应量是股指的Granger原因;(2)中央银行可以通过货币供应量影响股票市场。 相似文献
11.
12.
货币政策与金融形势指数FCI: 基于VAR的实证分析 总被引:2,自引:0,他引:2
为了探索资产价格在货币政策中的信息功能,经济学者们构造了金融形势指数FCI以反映未来产出与通货膨胀率的变化.常规的FCI指数包括真实短期利率、真实房地产价格指数、真实有效汇率指数和真实股权价格指数.鉴于中国货币政策的实践,本文拓展了FCI指数的概念,考察了加入真实货币供应量的FCI指数在中国货币政策传导中的信息角色.基于VAR模型的实证研究表明:FCI指数可以成为中国货币政策的重要参照系;包含真实货币供应量的FCI指数对CPI通胀率具有更好的预测力. 相似文献
13.
本文以CPI历史数据、狭义货币供给量(M1)、贷款利率、社会零售商品总额作为自变量来分析1994年1月至2010年3月消费价格指数的变化,应用ARCH、GARCH、TARCH建立模型分析CPI的波动性,说明CPI的波动具有非对称性。TARCH的非对称项系数为负,带来的冲击减小CPI的波动,表明了货币政策的实施能够调控物价。 相似文献
14.
《中国乡镇企业》2002,(12):61-61
中国人民银行近期发布的10月份金融统计数据显示,货币供应量增长较快,前10个月现金累计投放326亿元,同比多投放494亿元。同时,金融机构贷款增加较多,前10个月累计贷款14263亿元,同比增加5009亿元。10月末,广义货币M2余额为17.73万亿元,同比增长17%,增幅提高4.1个百分点。广义货币M2增幅高于今年前3季国内生产总值GDP和居民消费物价CPI增幅之和9.9个百分点,这意味着当前货币供应量充足,适应经济增长的需要。狭义货币M1余额为6.7万亿元,同比增长17.9%,增幅提高5.6个百分点。流通中现金M0余额为1.6万亿元,同比增长10.6%,… 相似文献
15.
本文在货币需求函数稳健性为货币政策中介目标有效性标准的假设基础上,结合货币政策传导过程中的非对称性,构建具有非对称性的LSTAR模型。货币政策中介目标的选择有不同统计口径的货币供应量,采用M1、M2和Divisia加权M1、M2时,货币需求函数稳健性具有差异性;利用构建的LSTAR模型,使用M1、M2和测算Divisa加权M1、M2对相应LSTAR模型进行实证分析,发现Divisa加权的货币供应量作为货币政策中介目标比不加权的更为有效,而就货币供应量层次分析,Divisa加权的M2比M1更有效。 相似文献
16.
本文以钢铁行业的利润作为行业市场风险的指标,选取了2005年2月至2012年9月黑色金属冶炼和压延加工业的利润月度指标以及多个宏观经济月度指标进行实证研究。主要运用OLS最小二乘法针对各宏观经济指标对钢铁行业利润的影响进行回归分析,并运用逐步回归、White异方差检验和DW自相关检验等方法进行模型的检验和修正,由而得出最终的回归模型。研究得出,GDP、城镇固定资产投资和工业品出厂价格指数对钢铁行业利润有正向影响,而货币供应量(M2)和原材料购进价格指数对钢铁行业利润的影响则是负向的。 相似文献
17.
货币供应量对我国股票市场影响的实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将货币供应量与沪深股指作为代表变量纳入货币金融系统内进行分析,旨在借鉴较为成熟的金融计量方法实证分析货币供应量对于股票价格指数的互动情况,建立适当的VAR模型以及利用VAR模型进行分析,同时对数据进行乔纳森检验(Johansen检验)和格兰杰(Granger)因果检验,并在此基础上分析货币供应量作为货币政策中介工具作用于股票市场的可控性和可测性,从而研究货币供应量与股票价格指数之间的相关关系,得出货币供应量对于股票市场的一般影响机制,指出我国货币政策的缺陷和存在的问题,提出相应的应对策略与建议。 相似文献
18.
<正>一、2006年我国法定存款准备金率调整的宏观经济背景自2006年年初开始,贷款规模、货币供应量等经济指标强劲反弹,其中,截至5月末广义货币M2余额已达31.67万亿元,同比增长19.1%;前5个月新增贷款达到2.12万亿元,已经完成央行全年目标2.5万亿元的85%。贷款规模、货币供应量等指标的快速增长,引发了对新一轮经济过热的担忧。6月14日,温家宝总理在国务院常务会议上指出,当前经济运行中存在的主要问题,仍然是固定资产投资增长过快、货币信贷投放过多,特别是结构性矛盾突出。会议还指 相似文献
19.
20.
作为衡量宏观经济运行情况的核心指标,消费者价格指数(CPI)日益成为人们关注的焦点。本文以中国1990年1月至2013年4月最新的月度CPI作为研究对象,以严谨的分析构建了自回归移动平均ARIMA[(1,2,6),1,(1,12,25)]模型。结果表明模型拟合效果好,预测精度高,在此基础上成功对2013年5月至12月的CPI走势情况进行预测。 相似文献