基于递归var模型的通货膨胀成因分析.ppt

基于递归VAR模型的通货膨胀成因分析报告纲要1.引言1.2问题的提出1.3国内外主要文献张树忠、李天忠等（2006）利用2000年1月-2006年5月的数据自行编制中国农产品期货价格指数（AFPI），运用格兰杰因果关系检验以及最小二乘回归检验了AFPI对CPI的预期功能，研究发现：AFPI对CPI的传导期为5-7期，即AFPI能够提前半年预期CPI的走势，可以作为比PPI传导CPI更为先行的指标。

贺力平，樊纲等（2008）研究发现，2001年1月-2008年7月期间，我国消费者价格指数是生产者价格指数变动的格兰杰原因，反之不成立。进一步推断，尽管需求和供给共同影响通货膨胀走势，但样本期内我国通货膨胀诱因中需求冲击相对大于供给冲击。吴剑飞，方勇（2010）基于新开放宏观经济学(NOEM)框架，利用贝叶斯向量自回归模型(BVAR)实证检验了中国通货膨胀成因。研究发现货币供应量无论是在长期还是短期都是诱发通货膨胀的主要原因，而外部冲击不是引发通货膨胀的主要矛盾，但国际食品价格上涨对中国通货膨胀有较大影响。
伍戈（2011）采用“从一般到特殊”的建模方法实证考察了1994-2009年期间中国通货膨胀与货币供应、产出缺口、汇率和国际原油价格之间的联系。研究表明，通货膨胀和货币供应之间存在长期稳定的正相关关系，但通货膨胀并不完全是“货币现象”。产出缺口与通货膨胀之间存在显著关系。国际原油价格对中国通货膨胀的长期影响微弱，短期内也非常有限。人民币实际有效汇率升值短期内非但不能抑制通货膨胀，反而可能增加通货膨胀。但长期内实际有效汇率与通货膨胀明显负相关。2.变量选取与处理为避免指数类型不统一所导致的分析误差，上述所有指数变量均为定基数据。CPI定基数据以1999年1月为基期，基点为100，利用环比数据计算得出。计算PPI定基指数时，由于公布的环比数据仅从2002年开始，因此以2002年1月为基期，基点为100，结合环比和同比数据计算得出。数据数据来源除特殊标注外均来自锐思金融数据库，时间跨度均为1999年1月至2011年6月。国内目前公开的农产品期货价格指数（如南华、青马指数）皆从2005年开
始编制，时间跨度较小，不能满足研究所需。因此本文结合张树忠，李天忠等
（2006）以及南华指数编制说明，自行编制AFPI指数，方法如下：
样本。郑州、大连期货交易市场中的所有农产品期货品种
单品种调整价格计算。以结算价为基础，按不同合约的持仓量进行加权计算得出调整价格。
基期设置。以1999年1月4日为基期，设定基期指数为1000点，指数计算截至2011年6月。新品种上市权重修正。新品种上市时，为保持AFPI的连续性，该品种指数计算以新增商品交易日为基期，该基期指数等于增加商品品种的上一日AFPI综合指数。各期指数样本的权重均按实际加人的期货品种作相应调整。
AFPI综合指数计算。将个品种期货价格指数按持仓金额进行加权计算，得出AFPI。
月度AFPI计算。月度AFPI由月内4或5个周末的AFPI日数据取算数平均得出。
指数计算公式。
数据处理3.计量模型分析数据平稳性检验最优滞后期选择模型稳定性检验Cholesky正交递归分解根据Cholesky正交递归分解排序原则以及格兰杰因果关系检验结果，本文变量间排序如下：DLNFOOD→DLNOIL→DLNSCI→DLNCPI→DLNAFPI→DLNPPI→DLNINV→DLNTAX→DLNDK→DLNRJXF→DLNHSP→DLNFE。
注：由于变量间没有绝对的单向关系，在分析因果关系结果时遵照原则如下：排序时变量受后面影响尽可能小，受前边的影响尽可能大，同时对后面的变量影响尽可能大。CPI脉冲响应函数PPI脉冲响应函数CPI方差分解PPI方差分解Johansen协整检验协整方程4.结论与政策建议通货膨胀预期变量中，商品房销售价格指数短期预期功能（2-4月）最强，
但应同时考虑其对消费的挤出效应进行综合预期。上证综指的远期预期能
力（7-11月）最强，3倍于农产品期货价格指数，但二者的短期预期能力相当。农产品期货价格虽已具备了一定的通胀预期功能，但相比房地产市场和股票市场而言，不论是短期预期还是长期预期都难当重任。
固定资产投资可以作为调控PPI的有效工具，但对CPI效果甚微。信贷投放与人均消费对CPI冲击兼备正、负效用，对政府运用货币政策以及刺激消费手段调控通货膨胀带来挑战。税收与财政支出对CPI正向冲击效应较为稳定，可以充当较为稳健的通胀调控工具。但整体而言，除人均消费外，信贷投放、固定资产投资、财政支持与税收均对PPI均以负向传导为主，且冲击效应明显强于对CPI的传导。
综述所述，国际价格冲击、国内需求以及通胀预期是样本区间我国通货膨胀的主要成因，政府应从以上三方面寻求合理调控通货膨胀的有效途径。