CPI、货币供给量、股指关系建模分析4(2)

图1 时间——货币供给量关系曲线

图1显示，M2在样本时间内一直是递增的，在1997年之前增长缓慢，97年之后增长率之间增大，整体增长也更加明显。

图2 时间——股票指数关系曲线

图中241个样本点所描绘出的曲线图可以看出，股指的走势存在明显的波动，在1993年第一季达到了第一个峰值，在之后的8年内基本呈现上升走势，2000年开始缓慢下降，到2005年又再次反弹，迅速上升，在短短两年内达到较1990年12月近60倍的最大峰值，维持一个季度又迅速下降。

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图3 时间—— CPI值关系曲线

图中241个样本点所描绘出的曲线图可以看出，CPI的走势也存在着明显的波动，但与股指走势不同的是，CPI值在1994年第一季便达到了最大峰值，在之后有迅速下降，但基本变化规律与股指变化存在着相似性。

5.2关系分析

5.2.1货币供给量对CPI的影响

1）货币供应量与CPI之间的传导机制

从传统的费雪交易方程式：

MV=PY

可以看出，在货币流动速度变化不大的情况下（实际上货币流通速度是一个制度变量，短时间内变化不大），货币供应量速度变化与价格水平变化具有下列关系：

dm/M=dp/P+dy/Y

其中dm/M、dp/P、dy/Y分别代表货币供应量、价格水平和产出的变化。

从直观上来看，在社会商品生产一定的情况下，货币供应量增加会直接导致价格水平的上升。从传导机制来看，货币供应量增加从三方面对CPI产生直接或潜在影响：

一是货币供应量增加可能会使实际利率降低，刺激投资需求，投资需求增大会使上游工业品价格指数上涨过快，从而导致下游的CPI面临上涨的压力，目前我国经济运行中这种现象较为明显；

二是货币供应量增加会使居民通胀预期增强和财富效应显现，社会消费需求增大，直接对CPI上升产生直接推动力；三是本国货币供应量增加使本国货币有贬值趋势，从而刺激出口抑制进口，影响国内商品市场的供求关系，对国内商品市场的价格水平产生影响。 2）货币供应量与CPI的相关性分析

从我国的货币层次划分来看：狭义货币（M1）包括流通中现金（M0）和企业活期存款，广义货币（M2）除了包括狭义货币之外，还包括定期存款、储蓄存款和其他存款等准货币。从理论上说，M0、M1具有较强的交易动机，而M2具有较强的谨慎动机和财富储藏动机。然而，由于我国金融市场不发达，居民投资渠道较为单一，安全性高、流动性强和收益相对稳定的银行储蓄存款成为居民主要的投资渠道。根据我国对货币层次的划分，居民储蓄存款（包括活期储蓄存款和定期储蓄存款）划分在准货币中，成为广义货币重要的组成部分。根据人民银行的统计数据，2005年1季度末广义货币余额为26.7万亿，其中，M0为2.17万亿，人民币储蓄存款为12.93万亿，分别占广义货币的8.12%和48.43%。由此可见，在M0占比不高和国内支付系统体系不健全的情况下，占了广义货币近50%的居民储蓄存款由潜在购买力转化为现实购买力是成为直接推动CPI上涨的主要动力，因此，M2成为影响居民消费价格水平上升主要因素。

根据以上分析，我们认为M0、M1、M2与CPI的相关关系逐渐密切，其相关性应逐渐增强。通过对1991年以来M0、M1、M2增速与CPI的相关性进行分析得到，M0、M1、M2对CPI影响在逐渐增强，这也符合上述判断（见图4）。

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1.000.800.600.400.200.00t-1t-2t-3t-4t-5t-6m2t-7m1t-8m0t-9t-10t-11t-12

图4 CPI与货币供应量变化相关性分析

资料来源：国家统计局

为了分析货币供应量变化与CPI之间的时滞，对M0、M1、M2与滞后各期的CPI相关性进行分析，从相关性来看，M0与滞后12期的CPI相关关系为0.31，是MO与各期CPI相关系数中最高的；M1与滞后10期CPI的相关系数为0.60，是M1与各期CPI相关系数中最高的；M2与滞后9期、10期、11期的CPI相关系数分别为0.76、0.80、0.82和0.81，达到相当显著的水平，M2对9-12个月的CPI影响较大。 3）SPSS软件分析

利用SPSS软件作CPI与货币供给量（M0，M1，M2)的相关性分析，以判断M0，M1，M2与CPI的相关程度。

表1 CPI&M0的SPSS分析数据 Correlations

CPI M0 Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N CPI 1 19 .494(*) .016 19 M0 .494(*) .016 19 1 19 * Correlation is significant at the 0.05 level (1-tailed). Correlations

Kendall's tau_b

Spearman's rho

CPI M0 CPI M0

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed)

CPI 1.000 . 19 .159 .172 19 1.000 . 19 .234 .168

M0 .159 .172 19 1.000 . 19 .234 .168 19 1.000 .

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N 19 19 由SPSS分析数据显示，Pearson相关系数=0.494(*)，Spearman's rho=0.234，表明M0与CPI具有一定的正相关性，Kendall's tau_b（M0）=0.159且大于0则M0与CPI样本点的协同数目较多，由以上三个指标表明，M0与CPI存在一定的相关性。 表2 CPI&M1的SPSS分析数据 Correlations

CPI M1 Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N CPI 1 19 .243 .158 19 M1 .243 .158 19 1 19 Correlations

Kendall's tau_b

Spearman's rho

CPI M1 CPI M1

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

CPI 1.000 . 19 -.018 .458 19 1.000 . 19 -.015 .475 19

M1 -.018 .458 19 1.000 . 19 -.015 .475 19 1.000 . 19

由SPSS分析数据显示，Pearson相关系数=0.243，Spearman's rho= -0.15，表明M1与CPI不存在显著的相关性，Kendall's tau_b（M1）= -0.18小于0，则M1与CPI样本点的协同数目少，Sig. (1-tailed)=.158大于0.05，则M1与CPI指数的拟合程度不理想。由以上四个指标表明，M1与CPI不存在相关性。

表3 CPI&M2的SPSS分析数据 Correlations

CPI M2

Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Pearson Correlation Sig. (1-tailed) N Correlations

CPI 1 19 .766(**) .000 19 M2 .766(**) .000 19 1 19 9

Kendall's tau_b

Spearman's rho

CPI M2 CPI M2

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

Correlation Coefficient Sig. (1-tailed) N

CPI 1.000 . 19 .399(**) .009 19 1.000 . 19 .509(*) .013 19

M2 .399(**) .009 19 1.000 …… 此处隐藏：2047字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……