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user: 4. 利率走廊的实证分析 中国利率走廊的雏形已经显现，但是利率走廊的目标利率如何确定，走廊的区间如何选择，还是一个需要继续探索与实践的问题。中国人民银行金融研究所原所长谢平在2002年研究就发现，只有在利率完全市场化的国家才有条件采用泰勒规则 [ 8 ] 。如今，中国利率市场化的政策进程已经完成，接下来需要持续地推进市场深化，因此，应该可以讨论如何将泰勒规则运用到中国货币政策利率框架的实践了。接下来，我们将尝试运用泰勒规则，对中国中短端货币市场利率进行实证研究。 4.1. 泰勒规则的引入 泰勒规则是美国斯坦福大学经济学家John Taylor (1993)选择7个工业化国家进行实证研究，最后以 图4. 中国的利率走廊：7天 图5. 中国的利率走廊：1个月 图6. 中国的利率走廊：3个月 图7. 中国的利率走廊：6个月 美国为例，提出的利率规则 [ 9 ] [ 10 ] ： (1) 其中r是联邦基金利率，p是通胀水平，2是美联储的目标通胀率，y是产出缺口，即实际产出(Y)和潜在产出(Y * )之间的缺口比例， 。由于美国从1984年1月到1992年3月的实际GDP增速均值为2.2%，所以可以将实际GDP增速的目标值设为2.2%。 过了六年，Taylor在1999年又提出了泰勒规则的基本公式 [ 11 ] ： (2) r是短期的名义利率， 是通货膨胀率，即上文中p的变化百分比，y是产出缺口。 是长期均衡实际利率， 是长期均衡的通货膨胀率。g、h、 和 都是常数。 泰勒最初在提出泰勒规则的时候，认为泰勒规则也许不能作为实际政策的指导，因为它没有将制定货币政策时的种种因素考虑全面。于是，后来研究的学者在基本的泰勒规则框架中引入了新的因素。有些学者观察到，现实经济中，央行没有办法将利率一步调整到位，而是需要经历多次调整，于是就将利率平滑因素加入到泰勒规则中(Levin，Wieland and William， 1999)。还有一些学者认为，央行在制定货币政策时，是根据对未来的预期来调整利率，因此他们就提出前瞻性泰勒规则(Batini， Nelson， 2000; Orphanides， 2001)。在考虑预期之后，又有学者认为，货币政策具有滞后性和渐进性，因此，后顾性成为泰勒规则的一种扩展形式(King，2002；杨继生，2009)。由于经济全球化促使各国经济处于一个高度开放的状态，Ball (1999)遂提出将汇率因素引入泰勒规则中。为了探究外生变量的影响，货币供应量这一货币政策中介目标因素，也被中国很多学者放入泰勒规则中(杨国中，2009；李宏瑾，2012)。 4.2. 模型的选取 本文在实证的时候，将检验后顾性、标准的和前瞻性三种泰勒规则模型，来判断哪一种模型更适合中国国情，并且将全部的变量都加入到模型中进行检验。在原有的产出缺口、通货膨胀率的基础上，还加入了利率平滑因素、M2增长率缺口和实际有效汇率缺口这三个扩展的变量。 后顾性的泰勒规则模型是： (3) 传统的(标准的)泰勒规则模型是： (4) 前瞻性的泰勒规则模型是： (5) 其中，i是市场利率、 为通货膨胀率，Ygap为产出缺口，M2gap为货币供应量增长率缺口，Qgap为实际有效汇率指数缺口， 是回归系数，c是回归残差项。 4.3. 数据处理 在利率走廊模拟部分，我们已经提出，用银行间质押回购利率作为目标利率，因此在泰勒规则实证中，选取该指标作为因变量。常备借贷便利目前有三种期限，我们对这三个期限的短端市场利率一一进行实证；另外，为了探究中长端货币市场利率的决定因素，我们对3个月和6个月的货币市场利率也进行了实证检验。隔夜的利率在wind数据库中开始于2003年4月，故我们选取了2003年4月到2016年末的数据，共有55个季度平均值数据。7天、1个月、3个月和6个月利率的数据从1999年1月开始，因此我们选取1999年到2016年的数据，共有72个季度平均值数据。 自变量方面，对通货膨胀率的处理，我们选取wind数据库中1999年到2016年的同比CPI，采用月度数据进行移动平均处理得到季度数据，见图8。根据π = CPI − 100 (CPI上年 = 100)，得到通货膨胀率。 名义GDP选取的是wind数据库中1999年到2016年的当季值现价GDP数据，选取CPI环比数据，分别以2004年6月和1998年12月的CPI定基为100，将名义GDP换算成实际GDP。然后用X12方法消除季节趋势，将消除了季节趋势的实际GDP进行HP滤波处理，得到潜在产出。如图9所示，产出缺口 = 100 × (消除季节趋势的实际GDP − 潜在GDP)/潜在GDP。 我们选取M2月度同比增长率，用同样的方法消除季度趋势，得到M2增长率缺口，见图10。 实际有效汇率指数(Q)也是由月度数据取平均值得到季度数据，由于实际有效汇率指数季节趋势不明显，所以直接求潜在实际有效汇率指数，再得到汇率指数缺口，见图11。 4.4. 平稳性检验 在进行回归时，先要确定各个序列是否为平稳序列，我们采用ADF检验。由于隔夜利率数据是从2003年开始，而7天、1个月、3个月和6个月的利率数据是从1999年开始的，时间段不同，因此分别进行平稳性检验。表1是期限为隔夜的这一组模型的因变量和自变量数据的ADF检验，如图所示，所有序列在1%的水平上都能通过平稳性检验。期限为7天、1个月、3个月和6个月的利率四个模型中，除了因变量的数据不同，自变量的数据都是相同的。表2为这两组模型的所有因变量和自变量的平稳性检验结果，I1、I2、I3、I4分别是期限为7天、1个月、3个月、6个月的利率。除了7天的利率之外，其余数据都能在1%的水平上通过检验，而7天的利率也可以在5%的水平上通过检验。总体来说，各序列基本平稳，可以进行模型的构建。 4.5. 实证结果 在后顾性的泰勒规则中，我们选取所有自变量的滞后一期来构建模型，由于不需要考虑内生性问题，因此直接选用OLS来进行回归。在标准的和前瞻性泰勒规则中，我们采用GMM估计法来进行模型构建，工具变量为滞后一期到四期的短期利率、通货膨胀率、产出缺口、M2增长率缺口、实际有效汇率缺口。最终模型的结果如表3~7所示。 图8. CPI移动平均走势图 图9. 产出缺口 图10. M2增长率缺口 图11. 实际有效汇率缺口 Table 1 ADF test: overnigh T—statistic 1%水平 5%水平 10%水平 I −7.950 −3.560 −2.918 −2.597 π −6.125 −3.581 −2.927 −2.601 Gap_gdp −3.732 −2.608 −1.947 −1.613 Gap_m2 −4.182 −2.609 −1.947 −1.613 Gap_q −4.119 −2.608 −1.947 −1.613 表1. ADF检验：隔夜 Table 2 ADF test: 7-days， 1-month， 3-months， 6-month T—statistic 1%水平 5%水平 10%水平 I1 −3.703 −4.110 −3.483 −3.169 I2 −7.412 −4.095 −3.475 −3.165 I3 −7.452 −3.527 −2.903 −2/589 I4 −6.688 −3.527 −2.904 −2.589 π −5.809 −3.601 −2.935 −2.606 Gap_gdp −3.376 −2.598 −1.945 −1.614 Gap_m2 −4.175 −2.600 −1.946 −1.614 Gap_q −4.141 −2.598 −1.945 −1.614 表2. ADF检验：7天、1个月、3个月、6个月 Table 3 The Empirical modeling of Taylor’s rule: overnigh 隔夜 C π Ygap i(−1) M2gap Qgap Adj.R 2 DW 后顾性泰勒规则OLS估计 模型(1) 0.7181 *** 0.0442 0.0896 ** 0.6218 *** 0.6365 1.8578 (3.1946) (1.3146) (2.0679) (6.0444) 模型(2) 0.5117 ** 0.0678 * 0.0845 * 0.6868 *** 0.0090 ** 0.6573 2.0395 (2.1216) (1.9537) (2.0047) (6.5421) (2.0104) 模型(3) 0.7720 ** 0.0263 0.0947 ** 0.6202 *** −0.0260 * 0.6509 1.9483 (3.4706) (0.7623) (2.2252) (6.1520) (−1.7509) 标准泰勒规则GMM估计 模型(4) 0.9496 *** 0.0281 * 0.2106 *** 0.5568 *** 0.6734 2.0445 (6.7403) (1.8270) (6.6242) (11.3765) 模型(5) 0.7149 *** 0.0413 * 0.2224 *** 0.6495 *** 0.0080 *** 0.6736 2.2265 (5.5390) (1.7492) (7.2464) (15.9858) (2.8310) 模型(6) 0.8118 *** 0.0352 ** 0.1704 *** 0.6026 *** −0.0085 0.6761 2.1384 (3.7692) (2.0319) (3.0178) (8.1934) (−0.7862) 前瞻性泰勒规则GMM估计 模型(7) 0.5789 *** 0.0570 *** 0.1253 *** 0.6715 *** 0.6716 2.2282 (4.2161) (2.8272) (3.0905) (15.8223) 模型(8) 0.5293 ** 0.0621 ** 0.1126 ** 0.6830 *** −0.0002 0.6640 2.2387 (2.0596) (2.0552) (2.3543) (9.4439) (−0.0724) 模型(9) 0.5992 *** 0.0572 ** 0.1225 *** 0.6647 *** 0.0053 0.6660 2.2151 (4.2895) (2.6873) (2.8610) (14.8446) (0.3954) 表3. 泰勒规则实证分析：隔夜 Table 4 The Empirical modeling of Taylor’s rule: 7-day 7天 C π Ygap i(−1) M2gap Qgap Adj.R 2 DW 后顾性泰勒规则OLS估计 模型(1) 0.6296 ** 0.0605 ** 0.0694 0.7077 *** 0.7192 1.8472 (3.1315) (2.2348) (1.6303) (8.9964) 模型(2) 0.5549 *** 0.0780 * 0.0943 ** 0.7226 *** 0.0094 ** 0.7362 1.9696 (2.8093) (2.8551) (2.2104) (9.4434) (2.3061) 模型(3) 0.6104 *** 0.0486 *** 0.0558 0.7244 *** −0.0191 0.7227 1.8936 (3.0476) (1.7204) (1.2832) (9.1546) (−1.3598) 标准泰勒规则GMM估计 模型(4) 0.5881 *** 0.0532 *** 0.1020 *** 0.7359 *** 0.7572 2.1197 (5.1543) (3.3600) (2.8618) (16.6162) 模型(5) 0.4852 *** 0.0568 *** 0.1319 *** 0.7775 *** 0.0076 ** 0.7655 2.2654 (3.9556) (2.9081) (2.8254) (18.5391_ (2.1499) 模型(6) 0.5754 *** 0.0439 *** 0.0842 ** 0.7506 *** −0.0233 ** 0.7525 2.1548 (5.2586) (2.9241) (2.3132) (18.3330) (−2.1568) 前瞻性泰勒规则GMM估计 模型(7) 0.4590 *** 0.0624 *** 0.0741 ** 0.7777 *** 0.7605 2.2536 (4.5217) (3.6389) (2.1628) (25.3356) 模型(8) 0.4200 *** 0.0651 *** 0.0958 ** 0.7923 *** 0.0035 0.7477 2.2843 (2.9873) (2.9520) (2.3961) (19.3069) (1.1375) 模型(9) 0.4519 *** 0.0690 *** 0.0657 * 0.7713 *** 0.0084 0.7558 2.2213 (4.4085) (3.2965) (1.9085) (21.2736) (0.4094) 表4. 泰勒规则实证分析：7天 Table 5 The Empirical modeling of Taylor’s rule: 1-mont 1个月 C π Ygap i(−1) M2gap Qgap Adj.R 2 DW 后顾性泰勒规则OLS估计 模型(1) 0.5390 ** 0.0680 * 0.0547 0.7757 *** 0.7624 1.6455 (2.5461) (1.9665) (1.0979) (10.6648) 模型(2) 0.4397 ** 0.0913 *** 0.0899 * 0.7927 *** 0.0131 ** 0.7819 1.7544 (2.1321) (2.6627) (1.8140) (11.3279) (2.6453) 模型(3) 0.5192 ** 0.0472 0.0333 0.7964 *** −0.0323 * 0.7713 1.7101 (2.4963) (1.3226) (0.6641) (11.0306) (−1.8949) 标准泰勒规则GMM估计 模型(4) 0.4866 *** 0.1000 *** 0.0762 ** 0.7806 *** 0.7954 1.8484 (4.3103) (4.2297) (2.2417) (19.6910) 模型(5) 0.3350 *** 0.0941 *** 0.1114 ** 0.8326 *** 0.0100 ** 0.8034 2.0244 (2.7272) (3.3189) (2.4648) (23.1214) (2.2126) 模型(6) 0.4766 *** 0.0687 *** 0.0556 * 0.8156 *** −0.0466 *** 0.7813 1.9095 (4.2260) (2.7474) (1.7829) (22.7409) (−3.0417) 前瞻性泰勒规则GMM估计 模型(7) 0.3549 *** 0.1129 *** 0.0725 ** 0.8112 *** 0.8121 2.0386 (3.4428) (5.9080) (2.3718) (25.8600) 模型(8) 0.2706 * 0.1187 *** 0.0990 ** 0.8277 *** 0.0060 0.8002 2.0802 (1.7720) (4.0969) (2.4767) (22.0305) (1.5646) 模型(9) 0.3589 *** 0.1218 *** 0.0685 ** 0.8009 *** 0.0129 0.8093 1.9983 (3.4873) (4.6815) (2.1245) (21.4092) (0.4920) 表5. 泰勒规则实证分析：1个月 Table 6 The Empirical modeling of Taylor’s rule: 3-month 3个月 C π Ygap i(−1) M2gap Qgap Adj.R 2 DW 后顾性 泰勒规 则OLS 估计 模型(1) 0.6585 *** 0.1133 *** 0.0694 0.7206 *** 0.7816 1.4697 (3.0811) (3.2808) (1.4324) (10.1711) 模型(2) 0.5366 ** 0.1341 *** 0.1019 ** 0.7453 *** 0.0130 *** 0.8000 1.5830 (2.5613) (3.9490) (2.1257) (10.8939) (2.6789) 模型(3) 0.6138 *** 0.0878 ** 0.0434 0.7509 *** −0.0359 ** 0.7930 1.5069 (2.9352) (2.4631) (0.8914) (10.6680) (−2.1629) 标准泰 勒规则 GMM估 计 模型(4) 0.4556 *** 0.1294 *** 0.0805 ** 0.7775 *** 0.8230 1.7362 (4.1014) (5.3932) (2.0961) (20.1010) 模型(5) 0.3012 ** 0.1275 *** 0.1174 *** 0.8257 *** 0.0096 ** 0.8289 1.8590 (2.5705) (4.1924) (2.6902) (23.0894) (2.2526) 模型(6) 0.4592 *** 0.0955 *** 0.0662 * 0.8065 *** −0.0411 ** 0.8113 1.8010 (4.4619) (3.9954) (1.8465) (23.3180) (−2.3283) 前瞻性 泰勒规 则GMM 估计 模型(7) 0.3164 *** 0.1314 *** 0.0643 ** 0.8187 *** 0.8253 1.8819 (2.8290) (5.5887) (2.3102) (22.3674) 模型(8) 0.2767 * 0.1325 *** 0.0759 * 0.8274 *** 0.0027 0.8183 1.8990 (1.9385) (4.7109) (2.2810) (20.0696) (0.8873) 模型(9) 0.3146 ** 0.1540 *** 0.0607 ** 0.7976 *** 0.0301 0.8266 1.8120 (2.5906) (6.5718) (2.3354) (18.4776) (1.2288) 表6. 泰勒规则实证分析：3个月 Table 7 The Empirical modeling of Taylor’s rule: 6-month 6个月 C π Ygap I(−1) M2gap Qgap Adj.R 2 DW 后顾性 泰勒规 则OLS 估计 模型(1) 0.7412 *** 0.1413 *** 0.0632 0.6911 *** 0.7867 1.4811 (3.4324) (4.2442) (1.3028) (10.5719) 模型(2) 0.6306 *** 0.1615 *** 0.0935 * 0.7113 *** 0.0120 ** 0.8013 1.5685 (2.9555) (4.8660) (1.9287) (11.1766) (2.4313) 模型(3) 0.7186 *** 0.1235 *** 0.0447 0.7084 *** −0.0277 0.7920 1.4679 (3.3625) (3.5702) (0.9081) (10.8298) (−1.6428) 标准泰 勒规则 GMM估计 模型(4) 0.5624 *** 0.1283 *** 0.0860 ** 0.7548 *** 0.8293 1.7435 (5.4770) (6.5439) (2.5670) (23.1850) 模型(5) 0.4177 *** 0.1214 *** 0.1363 *** 0.8095 *** 0.0104 *** 0.8311 1.8823 (2.8128) (5.0293) (3.6512) (20.7030) (2.8672) 模型(6) 0.5305 *** 0.0885 *** 0.0696 * 0.8013 *** −0.0426 *** 0.8123 1.8389 (4.8795) (3.9119) (1.7830) (22.8225) (−2.7341) 前瞻性泰勒规则GMM估计 模型(7) 0.3705 *** 0.1295 *** 0.0705 ** 0.8108 *** 0.8173 1.9410 (3.3269) (5.9694) (2.2495) (28.0279) 模型(8) 0.3672 *** 0.1294 *** 0.0723 * 0.8118 *** 0.0003 0.8140 1.9426 (3.0566) (5.8146) (1.8089) (26.0214) (0.0844) 模型(9) 0.3770 *** 0.1213 *** 0.0758 ** 0.8163 *** −0.0082 0.8125 1.9399 (3.3525) (3.9333) (2.1666) (24.9220) (−0.4049) 表7. 泰勒规则实证分析：6个月 注： * 、 ** 、 *** 分别表示参数在10 %、5%和1%的水平下显著。( )内为t统计量值。 从回归模拟的结果来看：对于期限为7天和6个月的利率，几乎所有的参数都能在5%的水平上显著，显著程度最高；其次是期限为隔夜的和1个月的利率；相比前述四个期限品种，3个月品种的利率与泰勒规则的契合度较弱一些。总体来说，五种期限品种的货币市场利率基本都满足泰勒规则，因此，可以说，泰勒规则对于中国构建货币市场利率走廊具有重要的参考与实践价值。 在标准的泰勒规则中，大多数参数都能在1%的水平上显著，极少数的参数在10%的水平上显著。显然，在三种泰勒规则中，标准的泰勒规则更适用于中国，其次是前瞻性的，再次是后顾性的。 分析各个变量，发现：利率平滑因素i (−1)在回归中显著程度最高，在所有的模型中均在1%的水平上显著；其次是通货膨胀率、产出缺口；M2增长率缺口、实际有效汇率缺口较弱。实际有效汇率缺口不显著的原因，可能是由于中国的汇率制度在考察的前期基本为固定汇率制度，汇率保持稳定，汇率因素对央行货币政策的影响不大。但随着中国汇率形成机制的改革和人民币国际化的推进，汇率会成为货币政策制定的重要考虑因素。2017年3月15日，美联储加息25个基点，同期，中国人民银行上调了公开市场逆回购和中期借贷便利MLF中标利率10个基点，常备借贷便利隔夜品种20个基点，7天和1个月品种各10个基点。可以看出，央行已经开始关注汇率因素，在积极的做出回应。 分析各变量的系数，显示：利率平滑因素i (−1)的系数最高，在0.75左右(中国人民银行营业管理部课题组2009年选取1996到2009年的shibor数据进行泰勒规则实证，得到的结果是i (−1)的系数高达0.9左右 [ 2 ] )；其次产出缺口0.1左右，通货膨胀率在0.065左右；而M2增长率缺口和实际有效汇率缺口系数较小，在0.007和−0.016左右。 根据前述模型，我们尝试模拟一下2017年中国的货币市场利率：假设2017年中国要达到6.5%的GDP增长；M2增长率为12%；主流机构预测，2017年通货膨胀率在1%~3%。在此基础上，我们首先选取效果最显著的7天期限标准泰勒规则模型，剔除掉实际有效汇率这一不显著的变量，来模拟2017年四个季度的质押式回购利率。结果如表8，当通货膨胀率在1%的水平上时，7天期限质押式回购利率在2.5%~2.8%之间；通货膨胀率在2%时，7天期限质押式回购利率在2.56%~2.94%之间；通货膨胀率在3%的水平时，7天期限质押式回购利率在2.6%~3.1%之间。 用同样的参数，我们再选取3个月期限的标准泰勒规则模型，模拟出2017年四个季度3个月期限银行间质押式回购利率，如表9。 Table 8 Modeling of 7-days REPO in 201 通胀率 季度1 季度2 季度3 季度4 1% 2.5021 2.5142 2.5885 2.7328 2% 2.5697 2.6270 2.7411 2.9308 3% 2.6156 2.7161 2.8590 3.0566 表8. 2017年7天期限银行间质押式回购利率模拟 Table 9 Modeling of 3-months REPO in 201 通胀率 季度1 季度2 季度3 季度4 1% 2.9193 2.8823 2.9121 3.0121 2% 3.0348 3.0900 3.1934 3.3521 3% 3.1504 3.2977 3.4746 3.6921 表9. 2017年3个月期限银行间质押式回购利率模拟 我们的实证分析表明，隔夜、7天、1个月、3个月、6个月五种期限品种的银行间市场质押式回购利率基本都满足泰勒规则，这说明，以质押式回购利率为标志的中国货币市场利率具有较高程度的可预估性。经过一段时间的实践，应该可以确定其中的一个或几个品种，作为中国利率走廊的目标利率；再经过进一步持续地跟踪、模拟，可以构建有效的利率走廊上限框架，生成利率走廊上限模型并将之付诸市场实践。