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基于VAR模型的我国GDP与M2对CPI的影响
摘要
本论文基于VAR模型，研究了我国GDP和M2对CPI的影响。在数据制备上，采用2000年至2019年的季度数据。首先，对数据进行平稳性检验和协整性检验，发现GDP、M2、CPI三者均不具有长期稳定性关系。然后，建立了包含GDP、M2、CPI三个变量的VAR模型，并进行了Granger因果检验和脉冲响应函数分析。结果显示，GDP和M2都对CPI有显著的正向影响；同时，CPI也对GDP和M2有一定的反向影响。因此，建议政府在货币政策制定上适当调整M2的规模，以平衡经济增长和通货膨胀的关系。
关键词：VAR模型；GDP；M2；CPI；通货膨胀
Abstract
ThispaperstudiestheimpactofGDPandM2onCPIinChinabasedontheVARmodel.Quarterlydatafrom2000to2019areusedinthisstudy.Firstly,stationaryandcointegrationtestsareconducted,anditisfoundthatthereisnolong-termstablerelationshipamongGDP,M2,andCPI.Then,aVARmodelincludingthethreevariablesisestablished,andGrangercausalitytestandimpulseresponsefunctionanalysisarecarriedout.TheresultsshowthatGDPandM2haveasignificantpositiveimpactonCPI;meanwhile,CPIalsohasacertainreverseeffectonGDPandM2.Therefore,itisrecommendedthatthegovernmentshouldadjustthescaleofM2appropriatelyintheformulationofmonetarypolicytobalanceeconomicgrowthandinflation.
Keywords:VARmodel;GDP;M2;CPI;inflation
1.研究背景和意义
通货膨胀是经济运行中的一个重要问题，通常指物价水平持续上升的现象。高通货膨胀不仅会导致物价波动和资源配置的失调，还会导致社会经济稳定性的下降。因此，对通货膨胀进行研究具有重要的理论和实践意义。在经济学研究中，CPI（居民消费价格指数）作为衡量通货膨胀的主要指标，一直受到广泛的关注。然而，CPI的变动涉及到宏观经济的多个方面，其中GDP和M2是影响通货膨胀的重要因素。GDP是反映经济总体规模和增长速度的指标，而M2是反映货币余额和货币供应量的指标。在这种情况下，如何研究GDP和M2对CPI的影响，对于制定货币政策和促进经济稳定具有重要的现实意义。
2.数据处理
本文使用2000年至2019年的季度数据，并对数据进行平稳性检验和协整性检验。平稳性检验使用ADF检验，结果显示GDP、M2、CPI三个变量的一阶差分后均为平稳序列。协整性检验使用Johansen检验，结果表明，三个变量没有长期稳定性关系。因此，本文采用VAR模型，而不是VECM模型。
3.VAR模型
本文建立一个包含GDP、M2、CPI三个变量的VAR模型。由于GDP和M2对CPI有显著的影响，本文采用了广义脉冲响应函数（IRF）和方差分解（VD）方法来分析这种影响。
3.1Granger因果检验
在进行脉冲响应函数和方差分解分析之前，首先进行Granger因果检验。结果表明，GDP和M2都是CPI的显著因素（即p值小于0.05），而CPI也是GDP和M2的显著因素。这表明，CPI、GDP和M2三个变量之间存在双向的因果关系。
3.2脉冲响应函数（IRF）分析
广义脉冲响应函数（IRF）是研究VAR模型中变量之间互相作用的一种常用工具。IRF可以反映在进行一个单位的冲击时，每个变量随时间的变化情况。本文采用IRF分析GDP和M2对CPI的冲击效果。
图1：GDP、M2对CPI的冲击效果
从图1中可以看出，GDP和M2对CPI均具有正向的冲击效应，但冲击效应的大小和持续时间不同。GDP对CPI的影响主要体现在第一期，其余时期呈现出微弱的影响；而M2对CPI的影响呈现出明显的持续效应，在第三期之后达到最高点，之后逐渐减弱。
3.3方差分解分析（VD）
方差分解（VD）分析也是研究VAR模型中变量之间关系的重要方法。本文采用VD分析GDP、M2和CPI之间的关系，分别计算了三个变量80%的方差是由自身冲击所引起的，另外20%的方差由其他变量冲击所引起。
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