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基于SVAR的我国物价波动特征实证研究
摘要
本文针对我国物价波动特征进行了实证研究，采用结构向量自回归模型（SVAR）进行了分析。研究结果表明，我国物价波动具有一定的时序特征，存在明显的短期波动和长期趋势。货币政策对物价波动的影响主要体现在长期趋势的调控方面，而供求关系、外部经济因素等也对物价波动产生了一定的影响。在应对物价波动方面，政府应该加强货币政策的调控，同时注重提高供给水平和促进经济发展。
关键词：物价波动；时序特征；结构向量自回归模型；货币政策
Abstract
ThispaperconductsanempiricalstudyonthecharacteristicsofpricefluctuationsinChina.Thestructuralvectorautoregressionmodel(SVAR)isusedforanalysis.TheresultsofthestudyshowthatthepricefluctuationsinChinahavecertaintime-seriescharacteristics,withobviousshort-termfluctuationsandlong-termtrends.Theimpactofmonetarypolicyonpricefluctuationsmainlymanifestsintheregulationoflong-termtrends,whilesupply-demandrelations,externaleconomicfactors,andotherfactorsalsohaveacertainimpactonthepricefluctuations.Inresponsetopricefluctuations,thegovernmentshouldstrengthentheregulationofmonetarypolicy,whilefocusingonimprovingthesupplylevelandpromotingeconomicdevelopment.
Keywords:Pricefluctuations;Time-seriescharacteristics;Structuralvectorautoregressionmodel;Monetarypolicy
1.引言
物价是一个国家经济稳定的重要指标之一。物价涨跌不仅会影响国内居民的消费和生活水平，还会对宏观经济产生影响，引起金融市场的波动。因此，研究我国物价波动特征对于制定宏观经济政策具有十分重要的意义。
本文采用结构向量自回归模型（SVAR），从货币政策、供求关系、外部经济因素等多个角度出发，对我国物价波动特征进行实证研究。首先，对我国物价波动的基本情况进行概述；其次，构建SVAR模型，分析各个因素对物价波动的影响；最后，基于理论和实证结果，提出相应的政策建议。
2.数据和方法
本文选取了2000年到2020年的季度数据，包括我国GDP、CPI、M2等变量，并选取了CPU、PPI和进出口贸易等变量作为供求关系和外部经济因素的代表。使用Eviews软件进行数据处理和分析，采用季度增长率作为样本数据。
本文采用结构向量自回归模型（SVAR）进行分析，SVAR是根据经济理论构建的一种多变量自回归模型，可以描述不同变量之间的因果关系。本文将CPI作为解释变量，其他变量作为解释变量，通过设置合适的限制条件，分析各个变量对物价波动的影响。
3.实证结果
（1）物价波动的基本情况
图1展示了我国物价指数（CPI）的季度增长率情况。可以看出，我国物价波动具有一定的周期性和季节性。2000年至2007年，物价波动幅度较小，主要集中在1%-3%之间；随着2008年的金融危机和国内经济调控政策的实施，物价波动幅度呈现上升趋势，2010年波动幅度达到峰值，超过5%。2010年后，物价波动逐渐下降，维持在1%-2%之间。
（2）货币政策对物价波动的影响
图2展示了货币M2、利率、汇率对CPI的冲击响应。可以看出，M2的正向冲击会对CPI产生正向冲击，但冲击幅度相对较小；利率的正向冲击会对CPI产生负向冲击，但冲击幅度也较小；汇率的负向冲击会对CPI产生正向冲击，但冲击幅度很小。而且，货币政策对物价波动的影响主要体现在长期趋势上，货币政策收紧会导致物价下降，货币政策扩张会导致物价上涨。
（3）供求关系和外部经济因素对物价波动的影响
图3展示了进出口贸易对CPI的冲击响应。可以看出，进口的正向冲击会对CPI产生负向冲击，而出口的冲击对CPI影响不明显。说明进口会对国内物价产生一定的平稳作用，出口对于国内物价不具有平稳作用。图4展示了CPU和PPI对CPI的冲击响应。可以看出，CPU和PPI的正向冲击都会