前言：我們精心挑選了數(shù)篇優(yōu)質(zhì)貨幣政策論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發(fā)，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

澳大利亞、加拿大等國也紛紛降息，一時間，降息路上，成群結(jié)隊，熱鬧非凡。再把目光轉(zhuǎn)向日本。持續(xù)低迷暮氣沉沉的日本經(jīng)濟、昔日在全球風光無限的日本企業(yè)巨頭，現(xiàn)已不斷收縮在海外的業(yè)務(wù)戰(zhàn)線，甚至其生存都頻頻告急，極大地挫傷了日本的民族自尊。雖然日本商人孫正義放出豪言，要讓機器人把日本經(jīng)濟在2050年帶回全球第一的寶座，但遠水解不了近渴。雖然地緣政治緊張驅(qū)使的民族主義情緒把安倍推上了連任，但安倍政府對付經(jīng)濟不振，仍是其繞不過去的選擇。在這種情況下，推動以日元貶值為特征、量化寬松為核心的安倍經(jīng)濟學，成了把日本經(jīng)濟拉出衰退的稻草。與歐洲央行和美聯(lián)儲量化寬松不同，日本央行不僅確定其資產(chǎn)購買計劃的規(guī)模，而且也以日本商業(yè)銀行準備金余額為操作目標，購買的合格資產(chǎn)不僅包括國債，甚至一度包括股票，無所不用其極。2014年11月底，日本央行已把資產(chǎn)購買量擴張至了80萬億日元的歷史最高水平。日本不僅是全球率先推出量化寬松的國家，也是迄今為止持續(xù)時間最長的國家。經(jīng)濟凋敝、工業(yè)衰敗，但印鈔廠卻格外繁忙。日本量化寬松，似乎成功地阻止了日本物價陷入長期負增長的通縮局面，CPI在2014年12月上升至2.4%，失業(yè)率降至3.4%，但消費者支出卻下降3.4%，直接拖累了日本經(jīng)濟增長。

降息、寬松貨幣政策、阻止物價進一步下跌和刺激經(jīng)濟，成了全球各大經(jīng)濟體央行的主要政策選擇和任務(wù)。但也有逆全球降息大潮而動的，如俄羅斯和巴西。在瑞郎和丹麥克朗遭遇升值壓力的時候，俄羅斯和巴西代表的一些新興經(jīng)濟體的貨幣卻出現(xiàn)了貶值壓力，并導致其國內(nèi)通脹率持續(xù)上升，這使得它們的貨幣政策在全球降息潮中顯得非常另類。地緣政治關(guān)系緊張、油價的持續(xù)暴跌，給嚴重依賴于石油出口的俄羅斯經(jīng)濟造成的沉重打擊，俄羅斯有切膚之痛。俄羅斯盧布匯價因油價崩盤而大幅下挫。2014年初，美元與盧布之間的匯率為32盧布/美元，而到2015年2月6日，就改寫為68.6盧布/美元了，期間，一度貶值到80盧布上下。盧布的匯率貶值直接導致俄羅斯國內(nèi)貨幣攀升，俄羅斯2015年1月的通脹率達到了15%的高水平，比2014年1月的6.1%上升了8.9個百分點。盧布的對內(nèi)對外雙雙貶值，迫使俄羅斯央行大幅提升利率，不惜犧牲經(jīng)濟增長來換取市場對盧布的信心。俄羅斯央行網(wǎng)站顯示，至2月6日，它提供的隔夜貸款利率達到了16%，常備存款便利的隔夜利率達到了14%的水平，兩種利率與俄羅斯元月通脹率相當。大幅升息，對俄羅斯而言，無疑是極其痛苦的選擇，但這是不得已而為之的選擇。在地球的另一端，巴西的通脹率雖沒有俄羅斯那么嚴重，但實際的通脹率已經(jīng)超過了該國央行4.5%的目標值，2015年1月實際的通脹率達到了7.14%，不僅大幅超過其目標值，而且也超過了其6.5%的容忍上限。其貨幣的對外價值方面，其貶值的幅度雖不像盧布那樣讓其持有者損失慘烈，但損失也不小。2014年初，里亞爾對美元的匯率為2.3975，到2015年2月6日已貶至了2.7641。

2014年10月末，羅塞夫獲選連任僅數(shù)日后，巴西央行就出乎市場意外而加息；2014年12月和2015年1月又接連兩次加息，使該國的基準利率提升至了12.25%的高水平。2月2日，巴西央行公布的調(diào)查報告顯示，金融市場預期2015年巴西經(jīng)濟增長率僅為0.03%，通脹率則會突破7%，似乎有滯脹的危險。就在大部分國家降息刺激經(jīng)濟或應(yīng)對本幣升值，抑或升息以應(yīng)對本幣貶值之際，美聯(lián)儲又是另一個特立獨行者，穩(wěn)坐釣魚臺。次貸危機之后，美國的量化寬松幫助美國較快地擺脫了經(jīng)濟衰退，尤其是在2011年的扭轉(zhuǎn)操作（美聯(lián)儲以短期國債置換中長期國債，引導中長期國債利率下行）后，美國失業(yè)率在三年里就從原來的9.5%下降到了目前的5.6%；美國的股票市場也正從流動型驅(qū)動轉(zhuǎn)向增長型驅(qū)動。經(jīng)濟企穩(wěn)、失業(yè)率大幅下降，讓美聯(lián)儲在2014年第三季度就結(jié)束了量化寬松，只不過保留了到期資產(chǎn)的續(xù)做，以維持既有的流動性供給。市場普遍預計，2015年美聯(lián)儲將進入加息周期，促使非傳統(tǒng)貨幣政策向傳統(tǒng)貨幣政策的回歸。但國際大宗商品價格下跌，全球新一輪降息潮，在一定程度上打亂了美聯(lián)儲原已計劃的貨幣政策調(diào)整的節(jié)奏。在最新的美聯(lián)儲決策會議上，美聯(lián)儲表示，對加息要保持耐心。這導致一些機構(gòu)修正了此前對美聯(lián)儲加息時間節(jié)點的預期，甚至有機構(gòu)預測，美聯(lián)儲加息可能要推遲到2016年第一季度了。

第2篇

信息經(jīng)濟學研究范式在分析貨幣政策調(diào)整對公司投資決策的影響時，認為公司的資產(chǎn)負債表是一個整體，左右兩側(cè)相互影響，公司的資產(chǎn)狀況會影響公司的融資能力，而公司外部資金的可得性反過來影響公司的投資決策，其機理在于投資者和公司之間存在信息不對稱。由于信息不對稱，債權(quán)人與公司之間就會出現(xiàn)逆向選擇和道德風險，即相對于外部債權(quán)人，公司的所有者（實際控制者）對公司投資項目擁有較多的信息，或者是當債權(quán)人把資金借給公司后，公司的管理者可能會發(fā)生敗德行為。債權(quán)人為了控制逆向選擇或道德風險，會限制信貸資金的供應(yīng)量，對小公司會出現(xiàn)信貸配給，對大公司會出現(xiàn)債務(wù)積壓，限制了公司外部債務(wù)資金的可得性，此時資金市場就不能由資金供求調(diào)節(jié)而出現(xiàn)均衡，而是債權(quán)人根據(jù)自身期望收益最大化確定均衡價格，均衡價格確定資金的供給量和需求量。這種研究范式是從市場主體最優(yōu)的角度去分析問題，而不是從市場均衡的角度去分析問題。本文主要是基于信息經(jīng)濟學的研究范式，考察貨幣政策影響公司投資的融資約束渠道的存在性，即貨幣政策調(diào)整是否會改變公司外部融資約束程度，進而影響公司投資支出。

二、假設(shè)的提出

研究表明，1998年以來我國實施的擴張性財政政策對全國經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率增長、省份經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率增長和技術(shù)進步具有較強的促進作用（郭慶旺、賈俊雪，2005）。這意味著擴張性財政政策不僅可以改善經(jīng)濟環(huán)境和投資環(huán)境，在量的方面增加公司利潤，而且可以在質(zhì)的方面提高公司效率。另外，由于擴張性財政政策可以通過增發(fā)國債等方式擴大購買支出，通過轉(zhuǎn)移支付方式調(diào)整收入分配，借以刺激消費和投資增長；通過稅收政策減少稅收支出，進而刺激公司再投資，拓展資本規(guī)模。因而，擴張性財政政策有利于公司會計業(yè)績的增長。而擴張性貨幣政策通常意味著貨幣供給增加和利率下降，信用也變得更加充足，新的投資項目將更為有利可圖；與此同時，在擴張性貨幣政策下，每一利率水平下的需求也會增加，這些都會導致公司有更好的盈利機會和盈利水平。根據(jù)以上分析，我們提出以下假說1：假說1：擴張性貨幣政策與公司的會計業(yè)績顯著正相關(guān)。

三、模型設(shè)計

1.模型設(shè)計。為了檢驗不同貨幣政策下的公司績效之間的差異，本文使用績效的托賓Q模型，此模型是近來研究公司績效的學者常使用的模型（Fazzraietal，1988，KaplanandZingales，1997，Duehinetal，2009）。具體模型如下。AP代表會計業(yè)績包括三個指標：營業(yè)利潤率、利潤率、凈利潤率（營業(yè)利潤、利潤總額和凈利潤除以年度平均總資產(chǎn)），t代表時間下標，i代表公司下標，TobinQ代表公司成長機會，LDBL是財務(wù)杠桿，MP表示貨幣政策類型啞變量。

2.貨幣政策類型的界定方法。根據(jù)對2007年至2014年第三季度貨幣政策執(zhí)行報告的解讀，我國貨幣政策根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展需要進行了相機適應(yīng)性調(diào)整。雖然由于篇幅的原因，沒有列示貨幣政策執(zhí)行報告及其類型，但是，我國自2001年第1季度至2007年第1季度一直使用穩(wěn)健性貨幣政策，中間雖然也存在一些微調(diào)，但都沒有更改基本的貨幣政策類型。貨幣政策發(fā)生重大變化是從2007年第二季度開始的。為了控制經(jīng)濟增長過快，公司績效過度，國家及時采用了適度從緊貨幣政策，適度從緊貨幣政策實施了兩個季度后，政府認為經(jīng)濟增長速度依然過快，貨幣政策改為緊縮貨幣政策，緊縮性貨幣政策實施了三個季度，由于受到國際金融危機的影響，經(jīng)濟從增長過快轉(zhuǎn)向趨冷，自2008年第3季度開始采用適度寬松的貨幣政策。總的來說，從2007年第2季度至2008年第2季度實行的是緊縮的貨幣政策；從2008年第3季度到2010年第4季度實行的是寬松的貨幣政策；從2011年第1季度至2014年第3季度實施的是穩(wěn)健的貨幣政策。

四、樣本選取及假設(shè)檢驗

本文數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，公司財務(wù)數(shù)據(jù)使用2007年第一季度到2014年第三季度報告數(shù)據(jù)，貨幣政策執(zhí)行報告來自中國人民銀行網(wǎng)站。剔除下列公司數(shù)據(jù)：（1）公司財務(wù)數(shù)據(jù)中存在缺失值的數(shù)據(jù)，（2）季度銷售收入增長兩倍和減少一倍的數(shù)據(jù)，（3）總資產(chǎn)季度增長一倍和減少一倍的數(shù)據(jù)：（4）金融行業(yè)公司數(shù)據(jù)。為了保持更多樣本觀測值，將主要研究變量的上下1%的數(shù)據(jù)使用1%分位和99%分位值替代。考慮到季度數(shù)據(jù)可能存在季度變化特征，在設(shè)定研究視窗時，既要考慮貨幣政策的變化，又要考慮數(shù)據(jù)季度特征的影響。因此，本文將研究視窗設(shè)計如下表。

1.描述統(tǒng)計。從上圖中可以看出，所研究變量的均值基本都大于中位數(shù)，說明這些變量都存在右偏。由于篇幅原因沒有列出主要變量各季度均值變化表，表中可以看出，托賓Q值和流動比率成周期性的，反向變化。從2007年第二季度到2008年第二季度中央銀行實施緊縮貨幣政策，在此期間，公司托賓Q值都高于均值，其它季度公司托賓Q值都低于均值，這表明緊縮貨幣政策主要是為了抑制經(jīng)濟增長過快。在經(jīng)濟高速增長時期，受貨幣供給的影響，公司的價值在逐漸減少。

2.相關(guān)性分析。因為篇幅原因沒有列出各個變量的相關(guān)性分析，從表中發(fā)現(xiàn)各變量之間相關(guān)系數(shù)都顯著低于0.5，說明各變量之間沒有顯著地相關(guān)性，不存在多重共線性。

第3篇

為引入預期沖擊的因素參考吳化斌等[15]和Fujiwara等[16]設(shè)置，本文把可預期的沖擊設(shè)為4期，即n=4。引入預期沖擊的模型更加符合經(jīng)濟主體前向預期的決策行為。

（一）貨幣政策我國從1996年以來采用貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策中介目標，為了模擬真實的經(jīng)濟環(huán)境，本文選用貨幣供應(yīng)量規(guī)則表征貨幣政策，參考李成等[17]、馬文濤和魏福成[18]的建模思想，把貨幣政策規(guī)則設(shè)定為。表示貨幣供應(yīng)量增長率，ξ和π分別表示貨幣供應(yīng)量增長率和通貨膨脹的穩(wěn)態(tài)值。在理性預期行為下，公眾在接受央行公布未來貨幣政策的信息后，相應(yīng)地調(diào)整決策和行為，也即公眾做出了貨幣政策前瞻性指引所希望引導的預期，用,jmtjε−來表示這種對貨幣政策預期的沖擊。

（二）家庭代表性家庭對消費、勞動供給、實際貨幣余額持有量、投資、資本存量和債券持有量做出選擇來最大化效用的期望現(xiàn)值。家庭提供差異化的勞動，是勞動市場上的壟斷供給者，不同勞動之間的替代彈性為θw。本文采用Calvo[21]的方式引入工資黏性：每期家庭以1-γw的概率調(diào)整工資。

（三）廠商廠商包括完全競爭的最終產(chǎn)品廠商和壟斷競爭的中間品生產(chǎn)廠商。最終產(chǎn)品廠商以價格Pi(i)購買中間品Yi(i)生產(chǎn)最終商品Yt，生產(chǎn)函數(shù)采用CES函數(shù)形式。

二、模型參數(shù)校準和貝葉斯估計

（一）數(shù)據(jù)選取考慮到數(shù)據(jù)的可得性，以及與貨幣政策中介目標相適應(yīng)，選取1996年第1季度至2013年第4季度中國宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，以國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資完成額和貨幣供應(yīng)量M2作為模型中產(chǎn)出Y、消費C、投資I和貨幣供應(yīng)量M的觀測變量。將居民消費價格指數(shù)CPI以1996年第一季度為基期進行定基處理。各觀測變量值除以定基CPI得到實際值，然后進行季節(jié)調(diào)整并取對數(shù)，運用HP濾波做去除趨勢處理，得到本文所需要的波動序列。數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行網(wǎng)站、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

（二）參數(shù)校準及貝葉斯估計對部分參數(shù)根據(jù)現(xiàn)有文獻及實際數(shù)據(jù)進行了校準。取貼現(xiàn)因子β為0.99，折舊率δ為0.025，消費習慣參數(shù)h為0.65，消費占比cy和投資占比iy校準為0.359和0.3916，其余參數(shù)選擇貝葉斯估計。近年來貝葉斯估計方法被大量用來估計DSGE模型。其基本原理是結(jié)合了設(shè)定的參數(shù)先驗分布p()，與利用卡爾曼濾波從狀態(tài)空間方程中計算得到的基于樣本數(shù)據(jù)的似然值。基于MATLAB的工具包DYNARE，采用蒙特卡洛馬爾科夫鏈（MCMC）抽樣的方法完成參數(shù)估計。預先設(shè)定的先驗分布與貝葉斯估計的結(jié)果見表1，其中第2、3列為先驗分布類型和均值，參考了國內(nèi)有關(guān)文獻，標準差的先驗分布本文設(shè)為逆伽瑪分布（InvGamma），其先驗均值的設(shè)定與莊子罐等[23]一致。模型的估計結(jié)果見表1。從表1可得，效用函數(shù)的參數(shù)σ、φ和v的估計值分為0.3947、0.4319和0.4185與楊雪等[19]的估計結(jié)果接近；投資調(diào)整成本參數(shù)φ的估計值為0.2670，稍大于莊子罐等[23]的取值；ρz估計值為0.7544，與陳師和趙磊[24]的估計結(jié)果0.717接近；α的估計值為0.4508，接近楊雪等[19]的估計結(jié)果0.42；貨幣政策參數(shù)φm、φπ和φy分別為0.8332、1.0962和1.1981，接近于馬文濤和魏福成[18]的估計結(jié)果0.8628、1.2952和1.4348。較大的貨幣政策平滑因子φm的估計值表明了央行較強的政策平滑傾向，保持政策的延續(xù)性為經(jīng)濟發(fā)展提供穩(wěn)定的政策環(huán)境。產(chǎn)出增速反應(yīng)系數(shù)φy的估計值大于通脹預期反映系數(shù)φπ，說明比較而言產(chǎn)出的平穩(wěn)增長受到了更多關(guān)注。

（三）模型的適用性分析通過反事實仿真衡量模型的擬合值與實際觀測值得吻合程度。如圖1所示。從圖1可看出，反事實仿真得到的主要經(jīng)濟變量產(chǎn)出、通脹、消費、投資、勞動和M2的擬合值與實際值幾乎一致，說明我們構(gòu)建的DSGE模型對我國的經(jīng)濟現(xiàn)實擬合的非常好，模型可以用來分析我國的經(jīng)濟問題。

三、動態(tài)分析

（一）脈沖響應(yīng)分析通過脈沖響應(yīng)分析，考察貨幣政策預期沖擊的動態(tài)特征。我們僅報告了提前1期和提前4期正向的貨幣政策預期沖擊下的脈沖響應(yīng)圖，如圖2和圖3所示。可以看出在正向貨幣政策預期沖擊下產(chǎn)出y、消費c、投資i、就業(yè)n和資本k呈同方向波動，單個變量在預期沖擊下都呈駝峰式變動。提前2期和3期貨幣政策預期沖擊的脈沖響應(yīng)圖也類似。并且提前1期的脈沖響應(yīng)波動幅度相比更大，說明我國短期的貨幣政策預期對經(jīng)濟波動的影響更大，原因可能是我國經(jīng)濟發(fā)展變化較快，運用貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟較為頻繁，這對公眾的預期行為造成了短視化影響。

（二）方差分解分析通過方差分解來考察預期沖擊解釋經(jīng)濟波動的重要性。表2給出了模型四種預期沖擊解釋主要經(jīng)濟總量及解釋通脹的無條件方差的貢獻比例。從表2可看出，預期沖擊可以解釋54.2%的產(chǎn)出波動，可解釋56.91%的消費波動、55.38%的投資波動、57.69%的資本存量波動和42.25%的就業(yè)波動。從數(shù)量上說明了預期對我國經(jīng)濟具有重要影響。加總的預期沖擊可以解釋超過43%的通脹波動，其中貨幣政策預期沖擊就可解釋約33%。貨幣政策預期沖擊可解釋約16%的勞動波動，可解釋小于8%的產(chǎn)出、消費、投資和資本存量的波動。可以看出貨幣政策預期沖擊對通脹波動的影響最大，其次是對勞動的波動影響，對產(chǎn)出、消費、投資和資本存量的波動影響較小。

四、結(jié)論