央行沟通符合实际干预工具的组合：来自美联储的证据_货币政策论文

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      众所周知，中央银行(下文简称为央行)以其独特的地位可以通过货币政策来调控宏观经济。20世纪90年代以前，世界各国央行在货币政策操作中始终保持与外界相对隔绝的状态；然而近年来，央行沟通作为一项“编外业务”，已经越来越成为其调控手段之一。央行沟通指的是一国央行向市场和经济主体传达货币政策的解读、实施以及相关的经济展望和预测信息的过程(Blinder等，2008)。[1]一般而言，当一国经济出现波动需要中央银行进行调控，或中央银行为达到特殊经济发展目标时，央行通常会在采取实际货币政策工具进行干预前，向市场和经济主体传达央行的相关意图，引导市场预期与央行意图保持一致。如首先进行央行行长讲话或访谈，或发布相关报告等信息，之后才开始实施相应的实际干预工具(即相关的政策操作)。

      为了达到较好的调控效果，央行沟通和其他货币政策实际干预工具的组合匹配已成为必然的趋势。通过对二者之间作用关系的研究，有利于实现央行沟通与实际干预工具组合匹配下对经济的调控效果达到最大化，同时也为我国尚不完善的央行沟通提供启示和借鉴。在格林斯潘(A.Greenspan)为主席的美联储期间(1987-2006年)，其央行沟通相对晦涩难懂，以发表模棱两可讲话最为典型，外界很难从中得到确切的经济信息，对央行可能采取的货币政策预期也相对困难。这说明在此时期美联储的央行沟通与实际干预工具之间不是组合匹配的。而在2006年2月伯南克(B.S.Bernanke)执掌美联储后，特别是2008年金融危机之后，美联储开始充分与市场沟通，并凸显央行沟通的创新性，即前瞻性指引。前瞻性指引通过披露未来的经济预测和政策途径，试图引导公众预期，将政府的政策反应同经济条件相关联；同时配合实际干预工具的执行，从而达到货币政策实施效果的最大化，并尽量缩短时滞。鉴于此，本文选择全球最有影响以及与公众沟通较为频繁和透明的美国中央银行——美联储作为研究对象，以2008-2013年数据作为美联储央行沟通和实际干预工具组合匹配下对宏观经济的影响，同时将2000-2005年数据作为央行沟通与实际干预工具不匹配下对宏观经济的影响，建立双滚动式向量自回归(Rolling VAR)模型；通过这两种(匹配以及不匹配)情况下的对比研究，更加直观、清晰地探究央行沟通对于货币政策实施效果是否存在不同的影响。

      本文第二部分为国内外相关文献综述；第三部分为模型构建、指标选取及数据处理；第四部分为实证分析，包括央行沟通与实际干预工具组合匹配情况以及不匹配情况下调控效果的对比分析；第五部分为本文的结论与启示。

      二、文献综述

      随着越来越多的国家把央行沟通纳为宏观调控的手段，相关的研究也随之增加。国外文献中多数认为央行沟通可以引导市场预期，并且能够提高货币政策的影响力。Morris和Shin(2002)，Blinder等(2008)考察了央行沟通的内容和途径，认为央行沟通是央行有力的政策工具之一，对帮助货币当局达到宏观调控目标起到了积极作用。[2，1]

(2007)运用时间研究方法，通过对东欧部分新兴经济体的研究，认为基准利率变动和央行沟通在短期内能有效抑制通货膨胀。[3]Eusepi和Preston(2010)通过建立动态随机一般均衡模型，认为如果没有央行沟通，货币政策将无法达到稳定宏观经济和影响通货膨胀的效果；并且在央行沟通中，单纯的政策目标披露是不够的，还必须披露促进目标实现的政策组成因素及相关原理。[4]而Yellen(2012)也认为央行沟通能帮助公众正确理解和预测货币政策，增强经济抵御冲击的能力，使货币政策效用最大化。[5]而在预期理论中，Bianchi和Melosi(2014)指出，体现货币政策预期渠道的前瞻性指引具有预期锚定效应(长期)和不确定性效应(短期)，尤其对于声誉不佳的银行而言，前者往往大于后者，前瞻性指引能锚定公众预期，提升福利。[6]

      相较于国外的研究，由于我国央行对央行沟通重视不够，故国内学者的研究相对较少。一部分文献集中在宏观经济和金融市场(如市场利率、通货膨胀预期、市场期望等)对央行沟通的反应上。如李云峰和李仲飞(2010)通过建立央行指标变量，指出预期宏观经济信息以及通货膨胀都与利率变化相关，但关于利率的变动方面，央行沟通带来的影响力有限。[7]冀志斌和周先平(2011)考察了利率和收益率随着央行沟通的变动反应，认为两者之间具有显著性和周期性一致的特点。[8]

      另外，还有部分学者认为我国央行沟通还存在一些不足，并且提出了一些建议和措施。李迅和陈锋(2012)通过对各发达国家的央行沟通策略进行深入考察，认为我国央行可以通过适当拓宽沟通内容、丰富沟通方式、提高沟通技巧、重视公共金融教育等途径来调整央行沟通策略。[9]魏永芬(2009)认为我国央行沟通成熟度不够，提出了提高央行独立性、增强沟通的有效性和时效性、针对不同类型对象进行不同化和特殊化沟通等建议。[10]

      但若把央行沟通与实际干预工具这两者结合起来，国内文献更是凤毛麟角，且主要集中在两者分别对通货膨胀的影响方面。李云峰(2012)认为在正向冲击情况下，央行沟通对于降低通货膨胀预期有很好的效果，且时滞短；负向的实际干预工具冲击会加速通货膨胀预期，出现“价格之谜”的现象，并且认为加大央行沟通力度有利于稳定通货膨胀。[11]卞志村和张义(2012)通过建立SVAR模型，表明在引导居民预期方面，央行沟通带来的时滞更短；但长期来看，利率工具的作用比央行沟通更好。因此在管理通胀预期时，实际干预工具要得到最大化配合，使得通货膨胀在短期和长期内都能得到有效管理和控制。[12]熊海芳和王志强(2012)则认为，货币政策意外在相当程度上提高了经济的中短期通货膨胀，货币政策行为对通货膨胀影响表现出不同化。[13]

      总之，从历史经验和国内外学者的相关研究中，分别探索央行沟通和货币政策实际干预工具这两者独立地对经济影响的文献较多，而关于央行沟通和实际干预工具这两者组合匹配后对经济的影响却鲜有深入的研究。本文主要就后者进行研究。

      三、模型构建、指标选取及数据处理

      (一)模型构建

      向量自回归(VAR)是建立在统计数据基础上的模型，是通过对全部内生变量的滞后项进行回归的形式，进而推出变量之间的关系。作为预测和测量多个相关经济数据最有效的模型之一，VAR的影响和运用也越来越广。

      VAR(n)模型的数学一般表达式为：

      

      其中，

是内生变量的向量；

是外生变量的向量；

和C是待估计的系数矩阵；n是内生变量的滞后期数；

则是误差向量。在研究分析央行沟通与实际干预工具的组合匹配对经济造成的影响时，分别有代表央行沟通的向量一，即央行沟通量化数值(CBC)；代表实际干预工具的向量二和三，即联邦基金利率(I)和贴现率(R)；代表宏观经济变量的向量四和五，即国内生产总值(GDP)和居民消费物价指数(CPI)。因此，可以构造五变量VAR模型。

      由于本文将建立两个滚动式向量自回归模型，为方便区分，将2008-2013年的滚动式向量自回归模型定义为：Rolling VAR 1；将2000-2005年的滚动式向量自回归模型定义为：Rolling VAR 2。因为研究需要，本文首先建立Rolling VAR 1。

      (二)指标选取

      在指标选取上，本文参考了王雅炯(2012)、马理等(2013)的相关文献。[14-15]本文认为指标的选取不仅要符合一般要求，还要有针对性和可靠性。因此，本文的指标选取如下所示。

      对于央行沟通指标的选取，为研究便利和精确，本文将其狭义沟通分为四部分：美联储公开市场委员会的议息会议、美联储官员的国会证词、美联储官员的讲话、以公开方式向市场公布的货币政策报告。其中，议息会议每年召开8次，国会证词每月举行多次，货币政策报告每半年公布，再加上一项口头沟通形式的美联储官员的公开讲话，代表了中央银行对货币政策的预测和经济前景的解读(见表1)。并且，以上沟通信息都可在美联储官方网站和经济周刊上查到，保证了其精确性和权威性。综上，也反映出央行沟通的态度、方向和效果。

      本文借鉴Heinemann和Ullrich(2005)的措辞提取方法，[16]统计央行信息披露的措辞及频率变化，采用赋值法：紧缩型赋值-1、中性赋值0、宽松型赋值1，然后再进行汇总。区间内累计值如下：

      

      

      其中，

表示12个月为区间的央行沟通总次数，

表示区间内每次央行沟通的态度。

      由于本文研究的是以12个月的综合实际干预工具与央行沟通的组合匹配效果，故采用赋值法，相应地将央行沟通进行综合。若得到的数值为正，表示央行沟通传达宽松的货币政策信息；若得到的数值为负，表示央行沟通传达紧缩的货币政策信息；若得到的数值为零，表示央行沟通传达中性的货币政策信息，抑或外界无法从央行沟通得到有效启示。如此，将央行沟通效果也最大化综合，以配合央行已采用的综合实际干预工具，来验证对经济的影响。

      对于实际干预工具指标的选取，本文将其定义为一般性货币政策。由于美国较少使用再贴现率和存款准备金率，故选取指标为联邦基金利率I以及贴现率R。这两种利率都是美联储主动调节金融市场的常用工具，且效果都是显著的。

      对于宏观经济效果指标的选取，相关指标有很多。本文选取的是美国国内生产总值GDP和居民消费物价指数CPI。

      (三)数据处理

      由于央行沟通作为特殊工具的非经济变量，其和货币政策工具组合匹配时对经济的影响不等同于单纯的货币政策工具对经济的影响。因此，为了更好地捕捉央行沟通对经济的敏感性和沟通过程所带来的回归系统结构上的经常性变化，本文在传统的回归系统(VAR)数据处理上加入结构性的变化，即采用了滚动式向量自回归(Rolling VAR)计量估计方法。

      具体来讲，在Rolling VAR 1中，本文采用了从2008年2月至2013年12月的月度数据，包括月度I、月度R、月度GDP、月度CPI、月度CBC。处理上是把所有样本分化成相互重叠的子样本，其中每个子样本是一年的固定时间窗口(60个观测点)。2008年2月至2009年1月为第一个子样本，2008年3月至2009年2月为第二个子样本，依此类推。当按此向前滚动时，既能得到新的信息又能避免过时的信息，以反映加入央行沟通后的货币政策工具带来的结构变化。

      其中，央行沟通数据来自于美联储官网。在赋值时，为了最大限度减少失误，本文在信息处理上，一是采用双人同时赋值的方法，并将其中少量不一致的信息总结为中性或直接删除；二是对应相对的经济环境，最大化反映和理解货币当局意图，把握文本反映的货币政策信息。

      为了保证实证模型的准确性，本文对原始数据进行处理，子样本中联邦基金利率(I)和贴现率(R)取年度均值，GDP和CPI取年度总值。并且剔除月度对数据序列的影响，同时为了消除异方差，对序列取二次方差，分别定义为：DDI、DDR、DDGDP、DDCPI、DDCBC。

      四、实证分析

      首先对以2008-2013年数据作为央行沟通与实际干预工具组合匹配情况进行研究，探究其货币政策的实施效果；然后用2000-2005年数据作为对照组，研究央行沟通与实际干预工具不匹配情况下货币政策的实施效果。

      (一)2008-2013年匹配情况下的实证分析

      1.平稳性检验

      建模之前，必须进行数据变量的平稳性检验。本文用Augmented Dickey-Fuller检验(即ADF检验)来进行计量分析。根据结果，在对序列数据GDP、CPI、CBC的检验中，在1%、5%、10%三个置信度下，其ADF的检验值均大于相应临界值，表明其序列呈现不平稳性。而通过对指标数据的修正，利用Eviews 8.0软件对GDP、CPI、CBC进行二阶差分后，而且是在1%的置信水平下，DDGDP、DDCPI、DDCBC均显示平稳(见表2)。

      

      2.协整检验

      协整关系的检验有多种途径，其中在Johansen协整检验中，既需要确定最佳滞后期，又要求检验方程的严谨性，因此本文使用Johansen协整检验。

      首先，需确定最佳滞后期数。本文采用似然比统计量LR选择滞后期p值。其中，只有时滞是4时，LR最小，标记为*，故得出p=4为协整检验的最佳滞后期数(见表3)。

      

      在选择了模型的最佳滞后期后，下面进行Johansen协整检验。结果显示，当5%的置信水平时，央行沟通量化数值、联邦基金利率、贴现率、国内生产总值、居民消费物价指数之间存在着较为稳定的长期协整关系(见表4)。

      

      

      3.格兰杰因果关系检验

      由于本文探究的是在与实际干预工具组合匹配的情况下，央行沟通是否对宏观经济有影响，故在此只研究和列出DDGDP、DDCPI、DDCBC之间的格兰杰因果检验结果。从表5可见，检验结果在前两期都接受了原假设，即DDGDP、DDCPI与DDCBC之间互无因果关系；但从第3期到第4期，存在原假设被拒绝的情况，这表明DDCBC是DDGDP、DDCPI的格兰杰原因，而DDGDP、DDCPI不是DDCBC的格兰杰原因。从经济意义上表现为，在与实际干预工具匹配的情况下，央行沟通会对国民生产总值、居民消费物价指数产生影响。

      4.脉冲响应函数

      脉冲响应函数分析方法(Impulse Response Function，IRF)是指模型受到某个变量的冲击时，或者在分析当一个误差项发生变化时，系统的整体动态对此产生的响应。本文所建立的央行沟通、国民生产总值、居民消费物价指数的Rolling VAR 1模型的脉冲响应函数如图1所示。

      对于CPI来说，当我们在本期给予央行沟通(DDCBC)一个正向的冲击后，居民消费物价指数(DDCPI)当期响应值为0，从第2期开始有正相关响应；但随着时间的推移，其反应在不断增加，其中在第7期时达到最大响应值(为0.18)，第12期后总体呈现平稳，存在非常小幅度波动。这说明居民消费物价指数对央行沟通变化的反应存在滞后性，当期没有响应；随着时间的推移，央行沟通波动对居民消费物价指数的影响程度始终存在，且相关性明显。

      在GDP的脉冲响应函数分析中，当我们在本期给予央行沟通(DDCBC)一个正向的冲击后，国内生产总值(DDGDP)在第2期给予一个正相关响应，响应值为0.7；在第4期达到最小，响应值为-0.8；在第5期又为正相关响应，且达到最大，响应值为1.2；随后继续较大幅度波动，到第10期出现短暂稳定；但之后仍然存在小幅度波动，一直到第17期才趋于稳定。这说明国内生产总值对央行沟通变化的反应具有短期较大敏感性、长期较小敏感性，即从长期来看，央行沟通的变化对国民生产总值存在长期的影响，这与格兰杰因果检验的结果相符。

      5.方差分解

      所谓方差分解(Variance Decomposition)，就是在VAR模型的基础上深入判断每个变量冲击的比例，从而判断各内生变量对预测方差的贡献度。本文建立国民生产总值、居民消费物价指数的Rolling VAR 1方差分解如图2，具体分析如下：

      

      图1 2008-2013年Rolling VAR 1脉冲函数图

      CPI的方差分解结果显示，央行沟通的贡献度在第1期为6%，而且一直持续到第4期；但到第5期时递增幅度开始上升，到第6期时贡献度达到17%左右，且持续稳定。对联邦基金利率、贴现率以及国内生产总值的冲击力度也一直增加，但趋于平稳的贡献度分别是17%、13%和35%。

      GDP的方差分解结果显示，央行沟通对国内生产总值(DDGDP)的总体冲击处于递增状态，前4期增长幅度一直在增大，到第5期时达到最大值，为19%左右。对联邦基金利率、贴现率以及居民消费物价指数的冲击力度也一直增加，但趋于平稳的贡献度分别是2%、11%和3%。

      (二)2000-2005年不匹配情况下的对比分析

      为了验证央行沟通与货币政策实际干预工具组合匹配与不匹配情况下对经济的效果，本文以2000-2005年为另一个时期，同样建立滚动式向量自回归(Rolling VAR)模型；同时在两个模型中，除了对央行沟通外的其他变量做了最大化相似处理，主要表现在：一是相似的经济背景，2000-2005年相比于2008-2013年来说，均出现国内生产总值多次大幅下降，失业率上升，通货膨胀率上升；二是指标相同，也是联邦基金利率(I)、贴现率(R)、国内生产总值(GDP)、居民消费物价指数(CPI)和央行沟通(CBC)；三是数据处理方法和来源相同，联邦基金利率和贴现率都采取年度均值，国内生产总值和居民消费物价指数采取年度总值，央行沟通数据也是借鉴Heinemann和Ullrich(2005)的提取方法，[16]赋值后进行区间汇总(与2008-2013年处理完全一致)，另外，所有数据均来自美联储官网和经济周刊；四是VAR最大化相同，即对所有向量指标都取二次方差，以得到数据的平稳性，同时也保证经济模型结构上的最大相似。

      由于步骤都与上面相同，在此省略。对经济的影响程度，最明显的就是脉冲函数图和方差分解图，因此作一对比。图3是2000-2005年的Rolling VAR 2脉冲函数图。

      在对GDP的脉冲响应函数分析中，当给予央行沟通(DDCBC)一个正向的冲击后，国内生产总值(DDGDP)在第1期给予一个负相关响应，但在第2期给予一个正相关响应，且达到最大值为18；而后又回落较快，且在第6期趋于稳定。

      从冲击程度来看，Rolling VAR 1中最大响应值为1.2，响应值为1的出现3次，且变化幅度更多。从冲击持续时间来看，Rolling VAR 2中只有前8期存在冲击，第8期后趋于稳定；而在Rolling VAR 1中冲击时间持续到第17期。因此总体来看，虽然在冲击程度上，Rolling VAR 1不如Rolling VAR 2有优势；但在持续时间上，Rolling VAR 1远比Rolling VAR 2有优势。这说明在与货币政策不匹配情况下，央行沟通对经济的影响短时间内大，但其影响会立即消逝；在与货币政策匹配的情况下，央行沟通对国民生产总值影响的持续性更加明显，所体现出的长期调控作用更强。

      在对CPI的脉冲响应函数分析中，当给予央行沟通(DDCBC)一个正向的冲击后，居民消费物价指数(DDCPI)的响应结果如下：在当期，居民消费物价指数响应值为-0.006，此后不断上升到正相关；但又迅速下落，在第8期为负相关，且达到最小响应值为-0.012；第10期达到最大响应值为0.009，之后趋于平稳。在此表现出的相关性，符合上文的格兰杰因果检验。

      从冲击程度来看，Rolling VAR 1中最大响应值为0.18，最小响应值为-0.16，响应值为0.1一次、0.07两次，且变化幅度多。从冲击持续时间来看，Rolling VAR 2中只有前10期存在冲击，第10期后趋于稳定；而在Rolling VAR 1中，冲击时间持续到第20期。因此，在冲击程度和持续时间方面看，相对于Rolling VAR 1，Rolling VAR 2存在劣势。这说明在与货币政策匹配的情况下，央行沟通对居民消费物价指数影响更大。

      GDP、CPI的方差分解结果如图4所示。GDP的方差分解结果对比分析如下：央行沟通冲击一直在递增，前4期贡献度迅速增加，达到10%，之后一直保持稳定；而联邦基金利率、贴现率以及居民消费物价指数的冲击力度也一直增加，但趋于平稳的贡献度分别是7%、7%和11%。

      

      图2 2008-2013年Rolling VAR 1方差分解图

      

      图3 2000-2005年Rolling VAR 2脉冲函数图

      但总体来说，在Rolling VAR 1中，央行沟通、联邦基金利率、贴现率以及居民消费物价指数对国内生产总值趋于平稳的贡献度分别是19%、2%、11%和3%。虽然联邦基金利率、居民消费物价指数的贡献度低于Rolling VAR 2，但央行沟通和贴现率的贡献度超过Rolling VAR 2。值得说明的是，在Rolling VAR 1中，央行沟通对国内生产总值的贡献度远远高于Rolling VAR 2，说明央行沟通在与货币政策匹配的情况下对国内生产总值的解释力度在加大。

      CPI的方差分解结果对比分析如下：央行沟通的贡献度前7期处于上升，到第8期后趋于稳定，贡献度为10%；联邦基金利率、贴现率冲击以及国内生产总值也一直在增加，但趋于平稳的贡献度分别是6%、12%和19%。

      在Rolling VAR 1中，央行沟通、联邦基金利率、贴现率以及国内生产总值对居民消费物价指数趋于平稳的贡献度分别是17%、17%、13%和35%，远远超过Rolling VAR 2。这说明在央行沟通与货币政策实际干预工具匹配的情况下，无论是央行沟通还是货币政策实际干预工具，对居民消费物价指数变动的影响比重更大，也更容易引起居民消费物价指数的变动。

      五、结论与建议

      (一)结论

      根据上文的实证分析，可以得到如下结论：

      (1)央行沟通与CPI和GDP存在因果关系。其中，央行沟通变化表现为因，CPI和GDP变化表现为果，这和本文的格兰杰因果检验结果相符合，且符合本文相关的经济猜测。

      (2)与央行沟通与实际干预工具不匹配的情况相比较，在匹配情况下，前瞻性指引能够较为有效地影响公众预期，对经济的影响力凸显，表现在央行沟通对CPI和GDP的影响程度更大，且影响时间更长。在Rolling VAR 1对CPI的脉冲函数图中，当给予央行沟通(DDCBC)一个正向的冲击后，居民消费物价指数当期无反应，直到第2期才有变化，存在时滞。这说明央行沟通与实际干预工具匹配时，央行沟通对宏观经济影响更大于CPI。

      (3)相比于央行沟通与实际干预工具匹配的情况下，央行沟通和实际干预工具二者的结合对CPI、GDP的影响力和贡献度更大。在方差分解图2和4的对比分析中，对DDCPI影响的贡献度远远超过不匹配的情况；而对DDGDP影响的贡献度中，央行沟通和贴现率对DDCPI的贡献度超过了不匹配的情况，但是联邦基金利率、居民消费物价指数对DDCPI的贡献度却低于不匹配的情况。综上，央行沟通与实际干预工具匹配时对经济的贡献度更大。

      (4)单纯从央行沟通来说，其在与实际干预工具匹配情况下，前瞻性指引中的不确定性效应大于其预期锚定效应，即对经济的影响效果存在比较明显的阶段性特征，短期内明显，长期内削弱；也即央行沟通发出后，到第5期影响效果才达到最大，对居民消费物价指数的影响程度是第7个月达到最好，之后是影响力慢慢回落，直到趋于平稳。

      

      图4 2000-2005年Rolling VAR 2方差分解图

      (二)建议

      从我国实际来看，央行沟通相对较弱，处于待发展和完善阶段。因此，本文提出以下建议：一是将央行沟通作为常态化的调控选项。二是努力在明确央行沟通的实施框架、作用范围、传导机制的基础上，寻求良好的前瞻性指引，既能较为有效地影响公众预期，又能体现货币政策目标的约束性和条件性，并实现与实际干预工具的组合匹配。三是充分考虑到时滞问题，准确把握沟通时机，争取明确、清晰地加大对经济的调控力度；保证沟通信息的清晰透明，寻求简单明了化，以便能正确引导公众预期。

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