我国货币需求量的回归分析

摘　要：本文旨在对1978年到2009年影响我国货币需求量的因素进行实证分析。首先，我综合了几种关于影响我国货币需求的因素和主要的观点。然后建立理论模型。运用EVIEWS对收集的相关数据进行参数估计和检验，并且加以修正。最后，对所得的分析结果进行经济意义，统计意义，计量经济意义的检验，并且对我国2010年的货币需求量进行预测。

关键词：货币需求、回归、预测

1.问题的提出
　　一国政府需要对其货币需求量进行深入研究，这样才能有效制定相关货币政策，并据此维持宏观经济稳定。宏观经济学中关于货币需求量的研究涉猎很广，既包含了国民收入确定、经济周期、经济增长等范畴，也包括货币供求平衡理论。不过无论对一国货币供求平衡做出何种分析都不应该脱离对货币需求量的定量分析。否则任何理论都难免一纸空谈。
　　本文采用利用回归分析的方法，对我国货币需求量进行定量的实证分析。
2.研究步骤
2.1变量的确定
2.1.1因变量的确定
　　M2表示的是一切可能变成购买力和一切有购买力的货币,它的比值高,证明投资和中间市场活跃,M1是反映的是现实的购买能力,即需求的，因此，本为选择M2为因变量。
2.1.2自变量的确定
　　影响货币需求M2主要因素，包括对流通性货币的需求MDC和对贮藏性货币的需求MDP 两部分各自的影响因素:
　　(l)影响MDC的因素: 商品价格总额和货币流通速度影响MDC。 在商品价格水平不变的条件下，MDC随着商品价格的增加而增加，随着货币流通速度的减慢而增加;如果商品价格与货币流通速度同方向变化，则其对MDC的 影响就要看它们增减的幅度对比:即当商品价格减少幅度比货币流通速度减慢的幅度大，则 MDC减少; 商品劳务价格总额，改革开放以来，商品量大大增加，旅游、餐饮、交通、娱乐等服务事业如雨后春笋般涌现，导致商品劳务价格计算和统计的范围大大扩展了。因此采用当年的GDP来代替商品劳务交易总额。货币流通速度，它表明了平均每年货币媒介商品劳务的次数。随着经济主体的增加、铺底资金的增多、手持货币的增多等因素的出现，货币流通速度在逐年下降。因此，现在用这一方法，以某一个货币供应和物价平稳运行下的货币流通速度——通货膨胀率为准。
　　(2)影响MDP的因素: 一定时期，MDP主要由银行的储蓄存款量和民间“箱底钱”:决定。在我国，影响储蓄存款量的大小和箱底钱多少的因素主要有:币值稳定程度、收人水平的高低、存款利率等。
  综合以上分析，自变量为GDP,通货膨胀率IFL，利率RS。
2.2模型的设定
　　2.2.1基本货币需求模型
M2（t）=c + GDP（t） + RS（t） + IFL（t） + e（t）
2.2.1模型为多元线性模型，
其中e（t）为随机误差
　　2.2.2多元对数模型
　　LM2(t)=c + LGDP(t) + RS（t）+ IFL(t) + e（t）
　　其中，L为对自变量取对数的运算，当直线模型不成立，应用对数模型。在对数模型中，按照经济意义，通货膨胀率IFL(t)和RS（t）不能转换成对数。
　　  通过图形，猜测多元对数模型可能会比线性模型更好一些。
数据收集
　　数据来源于国家统计局年鉴。并整理而成，单位：亿元
进行实证分析
1.首先采用线性模型。
　　上述模型的判定系数为98.9%，说明模型的拟合优度高，t-值检验值分别为-4.38和54.438，均大于标准数值，sig值很小；F-检验值为2855.636，它的sig值也很小，说明模型通过了假设检验。但是，模型的DW统计量为1.083，从下面的残差图也可以看出，模型存在自相关问题。
　　接下来检验是否有相关变量的遗漏或函数形式设定偏误。判定方法是拉姆齐(Ramsey)于1969年提出的所谓RESET 检验 。
　　如右图，e和m2呈曲线关系，并且此模型的对数相似性很大，因此，考虑取对数应用多元对数模型以解决随机误差存在自相关的问题。
2.然后采用对数线性模型
　　首先建立三元对数模型
　　LM2=-1.735+1.36*LGDP-0.005IFL+1.2016RS
　　尽管t统计量和F统计量均通过检验，但存在自相关问题，并且还存在了逻辑问题，即通货膨胀率系数为负数。根据实践经验，货币需求量与通货膨胀均成正比关系，即通货膨胀越高，货币需求量越大。为此。模型应踢除货币通胀变量。这时，考虑到各种数学变换方法在简化模型中具有高度的应用性，所以回到一元对数模型，即自变量只为LGDP并采取数学变换后的形式消除原有问题。
　　这时，为了解决随意误差的自相关问题，采用一阶差分方法
　　最后得到模型为LM2=6.175096+0.4349LGDP+AR(1)
3.自相关检验
　　采用拉格朗日检验方法，R-squared值，t-统计量值和F统计量，DW检验（Obs*R-squared 的p值为0.90485，大于0.05，接受原假设，原假设为无序列相关。说明无序列相关）均非常理想。模型基本可用。下面做异方差的检验。
4.异方差检验

　　可以看出，Obs*R-squared 的p值为0.915855，即>0.05.认为无异方差性。
　　并且从残差序列上可以看出此模型没有遗漏重要的解释变量或者选取了错误的函数形式。
5.平稳性检验

　　ADF检验结果为MacKinnon值均大于t统计值，表明存在单位根，所以序列LGDP是非平稳的，有可能存在结构断点。对于LM2与LGDP有相似的结论
6.结构断点的确定
CHOU检验显示

　　由于F-统计数值为4.4399，大于2.99的标准，且sig值<0.05，说明我国1990的货币需求出现了结构断点　　。
7.虚拟变量的引入
由于在1990年和1991年间存在结构断点，因此考虑设置虚拟变量。设：虚拟变量D1990:1990年以前为0，1990年以后为1。然后，将虚拟变量代入模型，并做回归分析：PS:SER01即D1990
　　此时回归模型为：：LM2=-1.105+1.22445*LGDP+0.0968*D1990+[AR(1)=0.737887]，R^2为0.999，拟合优度很高。且每个变量都通过T检验和F检验。并且也不存在异方差和自相关等。带有虚拟变量的货币需求模型相对较好。
　　此模型表明，我国货币需求量的自然对数变动比率和GDP以及GDP（-1）的自然对数底变动比率呈高度相关。
　　此外我国货币需求量变动的比率还瘦结构断点的影响，1990年后，我国的货币需求量变动的比率明显高于1990年以前。
结论及建议
　　当今认为货币需求决定于GDP，利率以及通货膨胀率的思路不适用于我国的时间。可能是我国人民对储蓄率的变化不是很敏感，特别是在股票市场火爆的今天根式如此。
　　1989年，我国爆发了恶性的通货膨胀，居民的货币需求出现了在1990年因此出现了结构断点。伴随着20世纪90年代初通货膨胀的频繁出现，并且后期又有通货紧缩的形成，因此物价水平的波动对于居民货币需求的影响很大。这种物价水平对居民的货币需求禅城的影响很肯能是通过通货膨胀和国民GDP之间的高度共线性达成的。

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