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序论：在您撰写宏观经济利率时，参考他人的优秀作品可以开阔视野，小编为您整理的7篇范文，希望这些建议能够激发您的创作热情，引导您走向新的创作高度。
在市场经济条件下，利率是经济体系中的一个重要杠杆，是宏观经济调节中最常用的政策工具。
一、利率对宏观经济影响的理论基础
随着经济与社会的不断发展，现实经济中的各个因素越来越紧密的联系在一起。而经济的进一步发展也就是在这些众多因素的相互作用、相互矛盾中进行着的，也就是不断地通过均衡－失衡-新的均衡这样一个过程来实现的。这些市场经济国家进行的宏观经济调控是建立在西方现代经济学的理论基础之上的。
二、我国应用利率这一宏观调控工具的实践过程
1979年4月至今，中国人民银行对银行的存贷款利率总共进行了二十多次调整，在20世纪90年代就进行了14次之多的调整，总体看来，我国利率调整大致经历了四个阶段。
（一）1979-1985年，利率上调时期
改革之初，我国金融管理部门就已注意到银行利率偏低的状况。我国经济学家普遍认为，较高的利率不仅有利于筹措建设资金，而且还可以改善企业的经营管理。鉴于此种情况，如表1所示，在1979―1985年这个阶段，中国人民银行连续多次提高存款利率。
（二）1986―1995年，利率波动时期
这一阶段利率随经济周期上下波动，体现利率与经济发展具有很高的相关性。
（三）1996―2003年，利率连续下跌时期
由于前几年针对通货膨胀的“软着陆”政策，利率调整的频率较多，幅度较大，使这整个宏观经济产生了收缩效应。为此，政府相继出台一系列的财政金融措施，包括增发1000亿元国库债券，重点用于增加一些基础投资建设，1998年3月、7月和12月三次降低中央银行和金融机构的存贷款利率，为国有企业的经济体制改革的深化创造了条件。
（四）2004年10月29日至今，利率连续上调时期
前几年一连串的利率下调后，有效地拉动了经济，投资大量增加，致使经济又陷入过热状态，经济结构不是非常合理。为此，中央银行决定，自2004年10月29日起上调金融机构的存贷款基准利率，但并没有有效地抑制经济过热的局面，于2006年两次连续上调利率，带来巨大影响。
1、可能会给地方的中小商业银行带来压力。由于长期以来，地方的中小商业银行是依赖中央银行的利率政策来决定存贷款利率，但随着利率的连续上调，贷款利率上限的放开，由于存在竞争，全国性的商业银行将有可能逐渐占领地方一些中小商业银行的生存空间。
2、对国债市场产生巨大影响。在正常情况下，国债市场的价格波动不会影响到央行的决定，而现阶段，国债市场却成了中央银行的掣肘因素。如果中央银行持续上调存款利率，将会使不少债券资产缩水。这样，国债市场的交易价格势必要下跌，这就会不利于国债市场的正常运作。
3、对股市的冲击。从资金面本身来看，存款利率的连续提高，将会吸引相当一部分的股民离场，把钱存放到银行里，这就会使市场的融资成本增长，进而带来投资机会成本的上升。现在有些券商利用国债回购来套取资金来炒作股票，如果央行持续上调利率，对部分券商的资金链必然会造成影响，有的还会影响到相关行业上市公司的业绩。
4、造成金融市场秩序混乱。随着利率管制放松，不可避免会使存贷款利率变相提高，这可能会破坏金融市场秩序，使之缺乏公平、公开、公正的竞争环境。
三、更好发挥利率对宏观调控作用的建议和措施
我国目前是发展中国家，经济市场化程度不如西方发达国家，资金短缺难免普遍经常地存在，听任市场力量的作用，则势必造成利率水平的大幅度上扬，影响经济的正常发展，而且有关利率管理的制度规定也还没有达到详尽规范的地步，因此这就决定利率市场化的过程是复杂而且长期的，不能一蹴而就，根据我国目前的这些实际情况来看需要借鉴国际经验，我国在很长时期内都不能完全放开银行利率，仍需要规定基准利率和银行利率的波动范围，采取稳步推进、逐渐放开的形式，从而最终实现利率市场化。
（一）大力发展金融市场
我国目前虽然已基本形成了同业拆借市场、债券市场和公开市场业务的市场利率体系，但这些市场的规模还不大，而规模相对较大的资本市场始终存在较高的风险问题。
（二）加快国有企业改革和国有商业银行改革
我国目前国有企业改革还在进行当中，国有商业银行的体制也还不完善。因此，必须加快两者的改革步伐。国有企业的改革是制约我国经济发展的一个“堡垒”，其改革必须遵循：产权明晰、权责明确、政企分开、科学管理。同国有企业改革一样，国有商业银行的产权制度改革是制约我国市场经济发展的另一个“堡垒”，其目前所面临的困难主要是综合竞争力不强问题。因此，两者都必须通过产权制度改革和业务创新与市场开拓。
（三）利率市场化后利率波动区间
无论是在计划经济体制下还是市场经济体制下，无论是实行利率管制还是推行利率形成机制的市场化，利率水平应该保持在何种区间内，是影响宏观经济的重要因素。合理的利率区间能够引导社会资金的合理流动，促进社会资金的有效配置。因此，要立足我国作为发展中国家的实际国情研究我国的利率波动区间，如经济金融发展二元结构、主要融资方式等。
在市场经济体制比较完善、经济周期波动处于低迷阶段时，降低利率是刺激有效需求的重要手段之一，但是宏观当局降低利率会受到流动性陷阱等因素的制约，因而在特定的经济运行阶段，不能只单纯地依靠调整利率，而是必须采取与相应的财政政策等相配套措施。
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关键词：利率变动、宏观经济效应、房地产价格
中图分类号：F830.9文献标识码：B文章编号：1006-1770(2006)10-015-04
一、中国存贷款利率的变化
我国存贷款利率的变化主要由中央银行根据我国金融市场和宏观经济状况来进行调整。利率在我国经济调控中具有重要作用,1990年－1991年我国连续三次下调存款利率、连续两次下调贷款利率；1993年连续两次上调存贷款利率；1996年－2002年连续八次下调存款利率水平,连续七次下调贷款利率水平；2004年12月19日同时上调了存贷款利率水平；2006年4月28日上调了贷款利率水平；2006年8月19日同时上调了存贷款利率水平。我国存贷款利率水平的变化见图1和图2，我国利率水平的调整对于宏观经济的运行和治理通货膨胀、通货紧缩都发挥了重要作用。如果宏观经济过热，价格水平上升，则上调利率；如果宏观经济增长乏力，价格水平下降，则下调利率。因此我国利率水平的调整更多地和价格水平相一致,即价格水平上升，利率上调；价格水平下降，利率下调（见图3）。
由于我国利率并没有完全市场化，所以我国利率的传导机制呈现其特殊性。当中央银行调控利率的时候，会影响存贷款，进一步影响消费和投资，以及房地产市场价格的变化。
二、利率对宏观经济的影响
1996年5月1日至2002年2月21日，中国人民银行连续八次降低商业银行的存贷款利率。由于1993年7月11日调整的利率水平是针对1993－1995年的高物价水平制定的，1996年成功实现宏观经济的“软着陆”以后，随着物价水平的走低，利率水平也适度下调，1998年以前的降息属于这种“恢复性调整”。1998年1月1日，人民银行取消了商业银行的贷款规模限制，中央银行的货币政策调控由直接转向间接，而在我国利率仍是非市场化的，利率调整发挥着重要的杠杆效应，是中央银行一种重要的货币政策工具。针对1997年10月开始的物价负增长，中央银行又连续五次下调存贷款利率，以期放松银根、刺激经济增长。2003年，部分行业盲目重复建设，能源交通出现了多年少有的瓶颈制约，通货膨胀压力加大。中央银行采取了公开市场业务操作、信贷窗口指导、调整金融机构存款准备金率等货币政策工具，对过热的宏观经济进行调控。为巩固调控成果，2004年10月29日，调高了商业银行的存贷款利率水平。随着利率市场化进程的推进，利率调整在不同阶段对宏观经济调控效果如何？我们运用1993年7月至2005年9月的月度数据，分阶段进行对比说明。
八次降息之前最后一次调高利率是1993年7月11日，商业银行一年期存款利率调整为10.98％，因而分析期间从1993年8月开始。通过整个分析期间的数据分析判断利率调控的综合效应；对2004年10月29日之前的数据分析利率8次下调对存贷款增加额的影响，其中以1998年1月1日商业银行贷款限额取消为界分两阶段分析；根据1998年以来的数据分析在间接调控的经济环境下利率的调控效果；1996年6月1日，银行间同业拆借市场利率放开，标志着利率市场化进入实质阶段，对1996年以后的数据进行分析考察利率市场化对利率的调控效果的影响。
综合而言，利率调整对存款、贷款总量变动的影响较小（见表1）。1993年8月－2005年9月，一年期名义存款利率与储蓄存款月增加额为负相关，相关性较小，相关系数为-0.31；一年期实际存款利率1与储蓄存款月增加额相关性也很小，相关系数为-0.33；一年期名义贷款利率、实际贷款利率与贷款月增加额相关系数分别为-0.20、-0.11。1996年5月1日到2002年2月21日，人民银行连续8次调低商业银行的存贷款利率，这一期间，一年期名义存款利率、实际存款利率与储蓄存款月增加额相关系数分别为-0.28、-0.27，即无论是针对名义利率而言，还是针对实际利率而言，存款利率下降，储蓄存款额不但没有下降，反而上升；一年期贷款利率与贷款增加额也呈很弱的负相关。分阶段考察降息效应，除1998年之前一年期存款利率与存款增加额呈很弱的正相关以外，其余相关系数均为负，且相关系数的绝对值很小。特别针对间接调控效应及利率市场化效应进行分析，结果表明，随着存款利率的下降，储蓄存款额不降反升；贷款利率的调整对贷款增加额的影响很小。总之，利率调整对存贷款增加额的调控作用很小。
从实证分析来看，存贷款数量变化和存贷款利率的调整之间不存在理论分析的相关关系。其主要原因体现在以下几个方面：
1、我国居民储蓄对利率变化的敏感性较弱，目前而言，储蓄是中国大多数居民投资的唯一途径，因为储蓄是最安全的投资方式。
2、我国的股票市场风险较大，国债二级市场不发达，金融工具的品种较少，居民可选择的投资产品有限，这些都导致了利率下调，而储蓄仍然增加。
3、由于中国正处于经济转型时期，许多制度还不成熟，未来的不确定增加，因此居民预防性的货币需求上升，居民愿意储蓄。
考察利率和居民消费之间的相关性。从理论上来说，如果利率下调，居民的储蓄收益减少，同时借款成本也下降，因此应该增加消费；相反如果利率上调，则消费削减。现考察我国一年期存款利率的变动和居民人均消费变动之间的关系(见图4)。
从图中数据反映的情况来看，消费和利率之间没有太大的相关性。造成消费和利率之间的弱相关性的原因可能是：
1、我国处在发展中国家水平，对普通的工薪阶层来说，决定其消费支出额的主要因素是收入水平，而不是利率。
2、近年来，我国有几个重要的改革项目：教育、医疗、养老保险、住房市场化，这几方面的改革仍未成熟。它使得居民对支出的预期增加，尽量控制住其他的消费支出，倾向于储蓄，以备将来之需。
3、由于劳动力市场竞争激烈，对劳动力素质要求高，一些老员工下岗，同时每年又有大量新的劳动力加入，未就业的人数上升，造成了居民对收入的悲观预期，这进一步增加储蓄倾向，降低消费倾向。因此，尽管利率下调，储蓄消费没有作相应变动。
4、我国经济的市场化程度和发达国家成熟市场经济相比，仍有待进一步完善，利率调整和宏观经济总量变化往往是脱节的，居民对利率变化的反应往往是滞后的。
我们分析利率与投资之间的相关性。我们使用的数据是一年期贷款利率和全社会固定资产投资增长率。一年期贷款利率一定程度上可反映整个贷款利率结构的水平。
从图5中反映的情况来看，投资对利率的反应是很迟钝的，没有体现明显的相关关系。长期以来我国国有企业没有形成良好的公司治理体制，投资效率低，更多的是外延性扩大再生产，没有形成很好的自我约束、自我发展、独立经营和自负盈亏的机制。同时企业和银行之间也没有形成良好的信用约束机制。我国商业银行也存在对企业信息甄别不严格的问题。
三、利率对房地产市场的影响
房地产业是我国国民经济的支柱产业，中国的建筑和房地产业的增加值约占GDP比例的10％。房地产既是消费品，也可以是投资品。1998年以后，我国取消了住房实物分配制度和买房的按揭政策实施，国家金融部门对房地产的支持力度不断加大。
1998年，当时贷款基准利率超过10％，个人购房意愿不强，住房制度改革进展不大，人民银行决定对居民住房贷款实行优惠利率。1999年9月，人行调整个人住房贷款的期限和利率，将个人住房贷款最长期限从20年延长到30年，同时对自营性个人住房贷款实行优惠利率，设有5年以下和5年以上两个档次的固定利率（见表2），5年以下的贷款利率为5.31%，5年以上的贷款利率为5.58%。为了鼓励居民个人买房，2002年2月21日中国人民银行又下调了住房贷款利率，两个档次的利率分别下调为：4.77%和5.04％。
同时，国家对公积金贷款期限也作了相应调整，5年以上的公积金贷款利率按4.59％执行，5年以内的按4.14％执行。2002年2月21日开始，中国人民银行再次降低个人住房公积金贷款利率水平，5年以下（含5年）由现行的4.14％下调为3.6％，5年以上由现行的4.59％下调为4.05％（见表3）。
根据国家统计局公布的国房月度景气指数,1998年我国房地产业开始进入复苏阶段,国房景气指数超过100。到2001年,国房景气指数超过106,指数上升速度明显加快。到2003年国房景气指数超过107。自1998年以来,我国个人住房商业贷款余额高速增长,由1997年末190亿元增长到2004年15922.3亿元,7年间,个人住房贷款余额增长了约84倍,1998年底发放住房公积金贷款830亿元，2004年底个人公积金住房贷款达到2096.2亿元，增加了约2.5倍。
尤其是近几年，房地产价格处于较高水平，虽然房地产价格的涨幅有所下降，但商品住宅房的价格每年涨幅仍然超过6％以上，尤其在2004年底超过了10％(图6)。
国家在促进房地产业平稳、快速发展的同时，房地产业出现了投资势头过猛、房地产价格持续上升的现象。为了防范房地产泡沫，中国人民银行开始提高利率，压缩投资和需求，在提高贷款利率的同时，也提高了个人住房的贷款利率。2004年10月29日，把个人住房的商业贷款利率分别提高到4.95%和5.31%；住房公积金贷款利率提高到3.78%和4.23%。央行希望通过提高贷款利率，压缩住房需求，以保持房地产市场的平稳发展。
2005年3月，人民银行对个人住房贷款的利率定价机制进行了市场化调整。2005年3月17日，中国人民银行调整了商业银行自营性个人住房贷款政策，将住房贷款优惠利率回归到同期贷款利率水平。同时人民银行实行下限管理，下限利率水平为相应期限档次贷款基准利率的0.9倍（见表4）。由于今年投资增长过快、货币信贷投放过多、外贸顺差过大等矛盾仍然比较突出。中国人民银行决定，自2006年8月19日起继续上调金融机构人民币存贷款基准利率。同时，中国人民银行进一步推进商业性个人住房贷款利率市场化，将其利率下限由贷款基准利率的0.9倍扩大到0.85倍。
由于住房贷款的期限通常都要高于5年，因此住房贷款利率上升幅度为：5.814%－5.751%=0.063%，和贷款利率上升的幅度相比，涨幅不大，国家对住房消费有一定的保护和支持。
实际上，利率的提高往往会推动房地产的价格，因为贷款利率的提高，房地产商的投资成本上升，它会把这个成本转移到消费者身上；消费者贷款利率的提高，意味着消费者将来还款的数额增加，同样购买同质房产的成本也上升了，必然也会导致房地产价格的上升。因此对我国的房地产市场而言，中央银行利率的提高应该是谨慎的。中央银行利率调整的意义更在于向市场、投资者等传达一种信号，警惕房地产泡沫的危险。实际上我国的房地产需求曲线HD已经不是常态的，而是向右上方倾斜的，随着利率的升高，房地产的需求（包括投资和消费）增加，因为预期将来房产价格上升，对房地产的需求不会因利率上升而下降，因为大部分居民相信将来价格上升获得的收益将超过利率上升而导致的成本。假定房地产的供给曲线HS是垂直的，开始状态利率水平在r1，HD大于HS，超额需求为AB，如果利率上升到r2，超额需求为CD，且CD大于AB，利率上升导致过度需求进一步扩大（见图7），因此往往会出现政府越干预，价格上升越快。
在目前我国房地产投资和需求过旺的情况下，存在调整的不对称性，国家通过降低贷款利率促进消费和投资的时候，消费和投资对利率的敏感程度高，效果较好。但政府提高贷款利率削减房地产的投资和需求时，企业和居民对利率的敏感性相对较弱，这主要是由于土地的供给有限，而对住房的需求大，同时公众预期将来价格可能进一步上升而增加现在的需求。目前我国房地产控制价格快速上升一是要增加经济适用房供给；二是要压缩投机性的住房需求。因此在利率调控的基础之上，国家通过行政、财政、法规和土地政策等方面的措施综合控制房地产的价格过快增长，实现房地产的平稳增长。
注：
1 这里运用名义利率减去消费价格指数作为实际利率。
2 按央行有关政策，调息前已办理的房贷，次年1月1日起开始执行新利率，调息后新办理的房贷，直接按新利率执行。
作者简介：
关键词:仿射模型;泰勒规则;风险溢酬
中图分类号:F820 文献标识码:A文章编号:1006-1428(2007)07-0040-03
一､问题的提出
利率期限结构也称为收益率曲线，刻画的是相同风险水平下，利率与到期期限之间的关系。收益率曲线的位置和形状随时间而改变，在经济周期的不同阶段，利率水平和利差(长期利率和短期利率之差)均不相同。下图是一个很好的例子，它反映了美国1990―2001年之间处于经济周期不同阶段的收益率曲线的变化。那么推动收益率曲线动态变化的因素是什么呢?潜在因素(1atent factor)是一种解释。潜在因素(变量)不能被直接观测到，但可以从债券价格中推算出来。作为这类文献的代表，Litterman和Scheinkman(1991)应用主成分分析法，把影响利率期限结构动态的三个主要因素命名为平行因素(1evel factor)､斜度因素(slope factor)和曲度因素(curvature factor)。平行因素影响所有期限的收益率，斜度因素决定了收益率曲线是陡峭或是平坦，曲度因素影响收益率曲线的弯曲程度。这种解释在理论上不能令人满意，利率作为一个最重要的宏观经济变量，是经济系统内生的，利率期限结构作为不同到期期限利率的组合，自然也不能游离于经济系统之外，用通过统计技术产生的､不可观测的潜在因素来解释利率期限结构的动态变化显然缺乏经济理论支持。于是，一些研究者开始着手设计包含宏观经济变量的动态模型，用可观测的宏观经济因素来解释利率期限结构的变化，这类模型被称为宏观-金融模型(Macro-Finance Models)。宏观-金融模型不仅具有理论价值，而且具有应用价值。对利率期限结构的预测一直是金融实务中的一个重要课题，因为利率期限结构是固定收益证券和金融衍生产品定价的基础，也是利率风险管理的基础。在模型中加入可以观测的宏观经济变量可以在一定程度上提高模型的预测能力，因此具有广阔的应用前景。
图1美国1990-2001年收益率曲线的变化
数据来源:引自长城证券研究报告《国债收益率曲线的比较研究》
二､宏观-金融利率期限结构模型的基本结构――离散形式的仿射模型
Ang和Piazzesi(2003)､Bernanke， Reinhart和Sack(2004)以及Rudebusch和Wu(2004)采用了基本相同的模型结构，即离散形式的仿射模型。简单地说①，仿射模型将零息债券的对数价格视为状态变量(向量)的仿射函数②，而状态变量的演进由一个向量自回归模型决定，即:
那么，为什么要选择仿射模型作为宏观-金融模型的基本结构呢这主要是因为，第一，Duffle和Kanl1996提出的仿射模型是应用最广泛的利率期限结构模型，模型具有坚实的微观金融学基础，被称为利率期限结构研究的“载重马车”workhorse model。以仿射模型作为基本模型结构使宏观一金融模型具有很强的理论支撑。第二，仿射模型能够十分方便地接纳宏观经济变量。仿射模型对状态向量中的元素并无特别设定，因此这些元素既可以是不可观测的潜在变量latent factor，也可以是可观测的宏观经济变量。Ang和Piazzesi2003将状态向量中的元素分为两组，一组包括两个由主成份分析法得到的宏观经济变量――通货膨胀因素和真实经济活动因素，另一组包括三个潜在变量。Bemanke，Reinhart和Sack2004以宏观经济变量及其滞后值作为状态向量中的元素，潜在变量被排除在外。状态向量元素的灵活选择给研究者带来了很大便利，一定程度上也增强了模型对数据的拟合效果。
三､宏观经济变量影响利率期限结构的途径――短期利率和风险价格
在上面的分析中我们看到，宏观经济变量作为状态向量中的元素影响利率期限结构，但这毕竟只是一种模型结构上的描述，从经济理论上说，宏观经济变量是通过何种途径影响利率期限结构的呢答案是短期利率和风险价格。
1､宏观经济变量对短期利率的影响
短期利率是连接微观金融视角和宏观经济视角的关键点。从微观金融视角来说，短期利率是其他各期限利率的基本构成成份，因为长期利率是风险调整后的预期未来短期利率的平均值，即
从宏观经济视角来说，短期利率是中央银行重要的货币政策工具，中央银行通过调控短期利率来实现其稳定经济的货币政策目标。如何分析宏观经济变量对短期利率的影响泰勒规则是一个很好的切入点。Taylor1993a使用理性预期模型，通过对7个工业国家数据的模拟分析，发现利率规则最有利于中央银行保持产出与物价稳定，这里利率规则是指根据产出和物价水平与目标值之间的差距来调节利率的货币政策规则。Taylor1993b提出了一个简单的代表性利率规则，并证明这一规则很符合1987年至1992年美国联邦资金利率的走势，这一规则被称为泰勒规则，其表达式为④:
2､宏观经济变量对风险价格的影响。
由于未来的不确定性，与持有短期债券相比，人们在持有长期债券时往往要求获得一定的额外收益以补偿自己承担的风险，这部分额外收益就是风险溢酬。因此在4式中，长期利率表示为风险调整后的预期未来短期利率的平均值。风险溢酬与宏观经济状况相关联，例如，在高通货膨胀时期，人们对未来通货膨胀率的预期值往往较高，因此要求的风险溢酬也较高;相反，在低通货膨胀时期，人们要求的风险溢酬相对较低。在进行计量分析时，风险溢酬被分解为两个部分:风险价格和风险数量。风险数量由随机扰动决定，风险价格则取决于模型的设定。宏观―金融模型设定风险价格为状态变量的仿射函数:
这里Λt，表示风险价格，Λ0是一个七维常数向量，Λ1是一个k×k矩阵。当状态向量中的元素包括宏观经济变量时，宏观经济变量将通过风险价格､进而风险溢酬影响利率期限结构。
四､宏观―金融模型在中国的应用前景
在利率市场化改革不断深化的背景下，利率期限结构的宏观―金融模型在中国具有广阔的应用前景。
1､在利率风险管理中的应用
随着利率市场化改革的推进，国内金融机构，特别是商业银行面临的利率风险逐渐增大，如何进行有效的利率风险管理成为一个急待解决的问题。进行利率风险管理首先需要计量自身利率风险的暴露程度，这离不开对利率期限结构未来走势的估计。利率期限结构的动态模型很多，宏观―金融模型以其简洁的模型结构和坚实的经济理论支撑无疑可以成为一个很好的选择。
2､在金融衍生产品定价中的应用
衍生品市场是国际金融市场的重要组成部分，目前，金融衍生产品在国内的推出已经有了时间表。金融衍生产品的定价离不开利率期限结构，几乎所有的定价公式都包含无风险利率。在经典的布莱克一斯科尔斯期权定价公式中，无风险利率被假设为一个常数，这显然是与事实不符的，放松这一假设就需要对利率期限结构进行估计，宏观―金融模型在此可以得到运用。
3､在货币政策制定中的应用
应该指出的是，宏观经济因素与利率期限结构的联系是双向的，宏观―金融模型侧重研究的是宏观经济变量对利率期限结构的影响，同时也有另外一类文献侧重研究利率期限结构对宏观经济变量的预测。20世纪90年代以来，一批宏观经济学的实证研究文献显示，对利率期限结构进行分析，可以预测未来的通货膨胀率和实际产出变量，从而为货币当局的货币政策决策提供重要的参考依据。这一理论成果在实践中已经得到运用，英格兰银行的通货膨胀报告从1994年开始定期公布根据利率期限结构推导出来的预期通货膨胀率，而美联储1996年决定把利率期限结构作为一个重要的先行经济景气指数并定期公布长短期利差的变动。既然宏观经济变量对利率期限结构存在影响，货币当局在利用利率期限结构所提供的信息时就有必要区分哪些信息是和已知的宏观经济信息相重合的，哪些信息是宏观经济变量未能揭示的，这个方面宏观―金融模型恰好可以发挥作用。
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【关键词】利率期限结构 宏观经济信息 研究综述
一、研究的背景和意义
在我国，由于利率管制的限制和债券市场发展不成熟等多方面的原因，学者对利率期限结构与宏观经济运行的关系的研究还处于初级阶段。随着我国金融体制改革、金融自由化程度的提高、货币和资本市场的发展、以及微观主体参与度的提高和金融产品创新等一系列内源推动下，利率作为引导金融资源配置的重要杠杆，其作用日益凸显，因此对利率期限结构和宏观要素之间关系的研究具有越来越重要的意义。
二、文献综述
（一）利率期限结构与宏观经济的国外研究现状
Litterman和Scheinkman（1991）采用主成分分析法对美国政府债券收益率进行了实证研究，并将影响利率期限结构的三个潜在因子分别称为：水平因子、斜度因子和曲度因子，但是并没有给出这些因子的宏观经济含义。
Ang和Piazzesi（2003）将宏观变量加入到三因子的利率期限结构模型中，通过建立VAR模型对1952～2000年的美国国债利率期限结构与宏观经济因素的关系进行了实证研究，实证结果表明，宏观经济因子可以解释利率期限结构中短期和中期利率变动的85%，可以解释利率期限结构中期及长期利率变动的40%；通货膨胀对利率期限结构中的短期部分具有较强的冲击，且利率期限结构中的水平因子可以识别这种冲击；水平因子和斜率因子受宏观经济变量的影响较大；加入宏观经济变量的模型对利率的预测精度有明显的提升。
Hans（2006）在Ang和Piazzesi（2003）的基础上将宏观因子的长期预期值纳入模型中，采用卡尔曼滤波算法对无套利的VAR模型进行估计，并将估计出的三个潜在因子与宏观经济因子进行正交回归，结果表明：引入长期预期值后，模型的拟合优度与预测能力大幅度提升，且水平因子与通货膨胀有关，斜率因子与经济周期有关，而曲度因子则与货币政策有关。
Diebold和Li（2006）在Nelson和Siegle（1987）的NS静态曲线的基础上，提出了动态的Nelson-Siegel模型，构建动态利率期限结构模型，通过卡尔曼滤波方法来估计参数，从中提取出了利率期限结构的水平、斜率和曲率三个潜在因子，在此基础上利用VAR模型检验利率潜在因子与宏观经济变量之间的双向响应关系，将三因子向量扩展成包含宏观经济变量的六因子，从而探讨利率潜在因子与宏观经济之间的相互影响。
Rudebusch和Wu（2008）构造了利率期限结构的宏观金融模型，发现短期利率是利率期限结构与宏观经济变量之间相互影响的传导变量。
Van Binsbergen等（2012）将利率期限结构引入DSGE模型，对比了包含不同变量的估计结果，发现利率期限结构能替代通货膨胀指标得到相近的估计结果，并且包含了有关贴现因子、投资者风险厌恶程度等微观信息。
Kagraoka和Moussa（2013）发现利率期限结构对未来宏观经济的预测能力存在时变特性，他们根据经济状况对样本观察期进行分段，再利用传统模型对分段后的子样本进行估计，基于分段方法存在较大的主观性，这种做法并不能准确刻画变量之间的时变特性。
Frances Shaw，Finbarr Murphy和Fergal（2014）将动态Nelson-Siegel模型运用于信用违约互换（Credit default swaps）上，并且结果表明，该模型对信用违约互换曲线的拟合效果很好，并且预测能力也比较好。
Dara Sim和Masamitsu Ohnishi（2015）在无套利Nelson- Siegel（AFNS）模型的基础上，转换视角将AFNS模型中的服从高斯过程的水平因子替换成服从CIR过程的水平因子，实证表明替换后的新模型更适合美国短期国债利率，而对于到期期限较长的国债收益率预测效果较差。而对于日本的零息债券而言，新模型与AFNS模型没什么差别。
Jared Levant和Jun Ma（2016）在动态Nelson-Siegel模型的基础上，引入了三个宏观经济变量：货币政策利率、工业生产总值、通货膨胀预期，将模型扩展成MFA-DNS（Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel）模型，来研究英国的债券市场利率期限结构，结果表明，货币政策和经济活动对英国债券利率期限结构的影响显著，并且水平因子和斜率因子与通货膨胀预期和货币政策有关。
（二）利率期限结构与宏观经济的国内研究现状
国内对利率期限结构理论的研究始于上世纪九十年代中后期，起步较晚。此外我国存在一定程度的利率管制，中国债券市场发展仅30年，不管从市场规模、市场质量上看都还不成熟，因此对利率期限结构与宏观经济运行的关系的研究还比较有限。
傅曼丽、屠梅曾和董荣杰（2006）应用常用的四种静态利率期限结构模型对上海证券交易所国债稻萁行实证分析。通过多方面数据比较，得出Nelson-Siegel模型和Svensson模型更加适合我国金融市场的结论。
刘海东（2006）研究了2002年4月至2005年8月期间我国货币政策对利率期限结构的影响。该文章首先用指数样条法对我国国债利率期限结构进行估计，然后用7天期国债回购利率作为货币政策的变量，以此来检验货币政策对利率期限结构的影响。实证结果表明，货币政策对利率期限结构的影响显著，且短期利率受货币政策的影响较大。
郭涛，宋德勇（2008）用Nelson-Siegel模型对我国2004年1月至2006年12月期间我国国债利率期限结构，分析了央行货币政策以及通货膨胀对利率期限结构的影响。结果表明Nelson-Siegel模型可以较好的拟合我国国债利率期限结构，长短期利差可以反映出货币政策的状态，利率期限结构的水平因子与通货膨胀率之间协整。
季绍波，孙铁卿，于鑫和李延喜（2010）通过VAR模型，考察了2004年至2009年我国国债利率期限结构与宏观经济因素之间的动态关系。研究发现，宏观经济因素对利率期限结构水平因子的影响显著，水平因子、斜度因子和曲度因子三个因素可以解释90%以上利率曲线的变化，利用脉冲反应和方差分解，发现实际经济变化主要影响收益率曲线的斜度和曲度，其中货币政策是影响水平因子的主要原因，这一点与发达国家不同。
曾耿明，牛霖琳（2013）运用简约无套利宏观金融模型，首次将2005年1月至2012年4月期间的中国银行间国债收益率曲线分解成债券市场实际利率和通胀预期的期限结构，通过对名义收益率曲线的方差进行分解，得到通胀预期对一年期及三年期的名义收益率曲线波动影响最大，而实际利率对五年期及以上的收益率曲线波动的影响最大。
何晓群，王彦飞（2014）选用动态Nelson-Siegel模型估计出我国银行间债券市场的利率期限结构的三个潜在因子，同时，本文研究发现宏观经济在边际上影响着利率期限结构，其主要是实体经济（CPI和工业增加值）对斜率和曲度的影响，而对利率期限结构的水平移动没有明显影响。
金雯雯，陈亮（2014）利用动态Nelson-Siegel模型估计出国债利率期限结构，并构建时变参数向量自回归（TVP-VAR）模型研究利率期限结构与宏观经济之间的关系，从中探寻利率期限结构隐含的宏观经济信息。研究表明，我国利率期限结构的调整与经济运行相匹配，相比于经济周期和通货膨胀而言，我国利率期限结构没有明确体现出货币政策利率调控的信息，货币政策利率对利率期限结构变化的反应不够灵敏。
尚玉皇，郑挺国（2015）基于混频Nelson-Siegel模型来研究中国国债收益率及宏观经济变量之间的关系。研究表明混频模型可以改进同频模型拟合效果并能够较好的刻画出期限结构的水平、斜率和曲度因子；发现水平因子对通货膨胀有明显的作用，曲度因子受GDP正向影响；且通过方差分解发现通胀因子主要作用于水平因子及收益率曲线的长端，而GDP对曲度因子和中期利率的影响较大。
崔永涛（2016）通过Nelson-Siegel模型拟合我国利率期限结构参数，并将利率期限结构中的不同期限利率利用夹角余弦算法分为人们对未来的短期、中期和长期的利率预期来考察货币政策对人们各个时期利率预期的影响。结果发现，货币政策的变化对长期和短期利率预期有显著影响，而对中期利率预期影响不显著。
参考文献
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[5]金雯雯，陈亮，毛德勇，叶茜茜.利率期限结构内含的宏观经济信息――基于TVP-VAR模型的时变参数研究[J].经济评论，2014年第5期.
[6] 尚玉皇，郑挺国，夏凯，宏观因子与利率期限结构：基于混频Nelson-Siegel模型[J].金融研究，2015年第6期.
关键词：金融加速器；金融杠杆；利率市场化；货币政策；动态随机一般均衡
中图分类号：F8315；F8220文献标志码：A文章编号：
10085831（2017）03002312
一、研究背景与问题
金融与经济的联系日益紧密，金融领域发生的危机可能造成世界性的经济冲击。近年来，美国金融危机和欧洲债务危机冲击，和与之伴随的全球股市价格的震荡，以及国际原油价格和重要原材料价格的剧烈波动，给中国经济稳定的发展造成巨大的冲击。此外，外部冲击导致的汇率变动也将影响货币政策的实施效果。在国内，股票市场价格暴涨暴跌现象屡见不鲜，房地产也呈现急剧震荡态势，直接危及金融市场和经济稳健发展[1]。资产价格波动会对货币供应产生结构性影响，改变货币政策的传导机制，尤其是金融资产价格泡沫破裂，对实体经济会产生严重冲击，从而影响货币政策最终目标的实现[2]。
金融助推经济发展的金融加速器作用机制可以解释很多经济现象，相关文献也十分丰富。金融加速器（Financial accelerator）是指金融市场中的各种状态如信息不对称、成本会放大经济冲击的一种现象，根本原因在于金融市场不完备、金融摩擦和外部融资溢价。它的提出可以追溯到Bernanke，Gertler，Gilchrist[3-4]，他们首次将动态均衡模型的分析方法引入金融加速器中，以便更好地分析市场摩擦对经济波动的影响。此后，学者对此深入研究，逐渐扩大应用范围。Claudia和Pierdzioch[5]指出，金融市场越发达，经济波动程度越小，造成经济波动加大的主因是金融摩擦。Gilchrist[6]建立两国一般均衡模型分析金融摩擦的国际传导机制，发现发展中国家金融市场信息不对称程度相对严重，金融摩擦导致经济波动的程度较发达国家也相对严重。Gertler，Gilchrist和Natalucci [7]研究了金融加速器机制和汇率制度之间的关系，发现固定汇率制较浮动汇率制而言，金融加速器的传导效应更大。其他相关研究还从不同行业角度分析金融加速器效应。如Aoki等[8]从金融加速器角度研究了英国房地产融资对实体经济的影响，发现英国房地产投资与房价具有周期性波动特征；郑忠华、邸俊鹏[9]在包含金融加速器机制的DSGE模型中模拟了房地产借贷对经济波动影响；刘兰凤、袁申国[10]以BGG模型为基础，研究了货币政策冲击对住房价格与住房投资及消费的影响，结果发现金融加速器机制下货币政策冲击放大了对三者的作用；刘兰凤、袁申国[11]通过构建三部门的DSGE模型，从微观角度证实了中国金融加速器效应的存在，并进一步验证了金融加速器机制能提高解释周期波动的能力。
金融市场冲击对经济波动影响显著，并在全球范围内传导。2008年以来，美国为应对次贷危机引发的流动性骤减，多次实施了“量化宽松”货币政策，造成全球经济的巨大流动性冲击。2013年以来，美联储的“量化宽松”退出，全球经济再次受到影响，导致中国资本外流、汇率贬值等一系列问题。面对经济下行压力，新一届政府进行了卓有成效的改革，其中去杠杆化、利率市场化等都牵涉到金融稳定的核心领域。在金融加速器机制作用下，经济、金融领域的微小变动可能形成“蝴蝶效应”，因此，χ泄金融加速器的传导机理、作用效果等的全面深入分析研究，不仅能够丰富中国金融加速器传导机制的理论研究，而且还有助于通过实证模拟为制定和实施宏观调控政策提供参考，具有重要的理论和现实意义。论文安排如下：第二部分较为详细地描述了基于金融加速器机制的DSGE模型；第三部分对DSGE模型进行贝叶斯估计和实证模拟，侧重分析了金融杠杆化、利率市场化对经济的影响；第四部分给出了结论并提出了四个政策建议，以稳增长、促改革、调结构、惠民生。
三、模型估计和实证分析
（一）参数校准和贝叶斯估计
上述DSGE模型参数之多，依靠有限的时间样本数据显然无法拟合得到各个参数，需通过校准（calibration）即根据现实得到一些参数的值，然后根据模型拟合，比较模型与现实的拟合程度[14]。
结合中国实际经济情况，表1给出模型各个参数的先验分布、均值和标准差。符合AR（1）以及MA（1）过程的参数均为05，独立扰动项标准差均为01。得到投资调整成本φ（4）、消费替代弹性σ（15）、消费偏好h（07）、工资的卡尔沃调整系数ξw（05）、劳动供给弹性σL（2）、价格的卡尔沃调整系数ξp（05）、工资指数Iw（05）、价格指数Ip（05）、稳态时的资本利用率zk（05）、生产固定成本φp（125）。基于中国货币政策实效，货币政策对通胀的系数小于1，名义利率对通货膨胀ρπ、产出（缺口）ρy以及产出增长率变化ρdy的系数分别为08、0125和0125。近10年，中国年均通胀率约3%、名义利率约4%、经济增长率约8%，所以有季度稳态通胀率π（075）、稳态名义利率r（1）、增长率trend（2）。资本份额在经济中获益很大，α为06，杠杆比lev为22014年4月博鳌论坛，央行行长周小川直言，中国的企业部门或者公司部门杠杆率偏高。在5月17日的新供给经济学50人论坛“新供给金融圆桌”首期会议上，中国人民银行调查统计司副司长徐诺金给出的测算结果是：2012年中国非金融类企业部门的杠杆率为106%，2013年进一步增至1096%，分别对应本文杠杆比206和2096。因此，杠杆比lev定为2是合理的。，金融费用弹性为005。
为防止先验分布带来的误差，在金融加速器存在与否两种情况下，结合贝叶斯方法的后验估计，结果如表1所示。总体而言，估计结果差别并不大，均围绕先验分布的均值波动，但是标准差存在较大差异，侧面表明使用贝叶斯方法的合理性，可以防止人为设定先验分布带来的误差。
（二）数据描述与处理
采用2001年第一季度至2013年第四季度数据，它们分别是实际产出GDP、通胀CPI、社会消费C、社会投资I、就业人口LAB、总人口N、工资W、利率R、融资利差S。利率以七天银行间同业拆借市场利率替代，因为央行关注同业拆借市场进行公开市场操作，同时它也是目前中国利率市场化程度最高的地方。融资利差S代表金融扩散冲击，如果经济运行总体平稳，融资利差应该不大且较为稳定，反之，经济受到较大冲击，融资利差就会剧烈波动。借鉴利率期限结构，采用银行间拆借市场利率的月度数据与年度数据之差替代。所有序列以2005年作为基准。为研究波动性，对数据进行差分处理。数据来源中国国家统计局数据库、中国人民银行数据库以及wind数据库，论文对数据进行了整理和季节调整。dy、dc、dinve、labobs、pinfobs、dw、robs、sobs分别表示季度GDP、人均消费额、投资、劳动供给、通货膨胀、工资的差分以及利率和融资利差。
（三）金融参与对经济的影响
通过比较金融加速器机制存在与否可以分别研究和分析对经济的影响。当金融加速器存在时，即金融费用弹性ω不为零，杠杆率lev不为1，以及金融扩散效应存在。图1- 4刻画了存在（右侧）和不存在（左侧）金融加速器情况下，各种冲击对产出、投资、消费和通胀的影响。显然，存在金融加速器时，外生扰动冲击放大了经济扰动效应。
由表2方差分解结果可知，一旦金融加速器进入一般均衡方程中，金融扩散冲击解释了内生量扰动的绝大部分信息，贡献度大多在90%以上，而其他冲击对内生变量扰动的影响则显得微乎其微。金融扩散冲击对经济影响显著的政策意义在于，央行必须密切关注市场融资利差所反映的信息，必要时采取宏观调控，引导预期，确保经济平稳运行。
从历史分解角度分析。以产出和投资为例，分析金融加速器存在与否两种情况下的历史分解，图5-6显示，货币政策冲击在存在金融加速器作用下效应显著提升。主要原因在于，金融杠杆对金融市场中的诸如信息不对称等摩擦具有放大效应，但央行的宗旨在于纠正这些市场非理。央行负有维持经济平稳发展的重任，当面临能威胁经济、金融稳定的外生冲击时，应迅速甄别冲击来源和原因，果断采取措施，利用其在金融市场中的特殊地位，综合运用各种政策指导和货币政策，力保经济、金融平稳健康发展。
（四）杠杆率对经济的影响
为研究不同杠杆率下不同外生冲击对经济的影响，分别以高中低三种杠杆率为研究对象，侧重分析不同冲击对产出、消费、投资和通胀的影响（图7-10）。
通过比较不同杠杆率下各种冲击对产出、消费、投资和通货膨胀的影响，发现当杠杆率为2时，外生冲击对经济的影响最大，而当杠杆率为15或是25时，各种冲击对经济的影响反而较小。主要原因在于，当杠杆率较低时，金融体制不完善导致冲击传导机制不通畅，客观上起到了抗风险的作用，如1997年亚洲经济危机，当时中国没有完全开放外汇市场，客观上阻碍了危机的传导；而当杠杆率较高时，完善的金融体制又具有一定的自我稳定能力，提高了抵御冲击的能力。就政策而言，为防止去杠杆化带来的风险，政府需有充足准备，避免造成经济过度波动。
表3是在杠杆率为15和25时的方差分解（杠杆率为2的方差分解见表2右侧）。一个最大的区别在于当杠杆率为2时，金融扩散冲击解释了诸多内生变量波动的主要部分，而当杠杆率为15和25时，金融扩散冲击对内生变量扰动的贡献力度十分有限。当杠杆率过高或过低时，货币政策对内生变量的贡献力度会提高。联系实际，当面对中国经济下行压力时，总理提出要去杠杆化（作为克强经济Likonomics的重要内容之一），降低金融风险，则在此过程中，央行的货币政策须十分谨慎，避免给经济带来过度干扰。
（五）利率市场化对经济的影响
与杠杆率直接进入动态随机一般均衡模型中不同，利率市场化并不直接进入模型，但这并不影响对利率市场化的分析。所谓的利率市场化就是把利率的决策权交由金融机构，由金融机构根据自己的资金状况和金融市场动态判断自主调节利率水平。如果央行全面放开利率政策，利率波动随着市场供求状况而加大。模型中，利率市场化主要带来两方面的间接影响：货币政策执行过程中的冲击（em）和用融资利率替代的金融扩散冲击（eb）加剧。
货币政策冲击给所有内生变量造成类似驼峰状的轨迹。其中，劳动供给和投资受到冲击最大，一个百分点的货币政策冲击导致劳动供给瞬间下降12个百分点，8个季度下降45个百分点后，起止回升。因为货币政策冲击影响人们预期行为，以至于就业压力在较长时期内存在。投资一直是中国经济增长的驱动力，它受到货币政策冲击有一个先下降23个百分点，后逐渐回归至稳态的动态路径，历时12个季度左右。因为正向货币政策冲击引起名义利率上升，投资成本随之升高，压缩净收益空间，导致部分经营效率不高的企业逐渐退出投资领域。因此，央行改革利率市场化过程中，需密切关注就业市场和投资领域的影响。
金融扩散冲击对产出、消费、投资和劳动供给影响较大。一个百分点的金融扩散冲击瞬间引起产出增加，然后逐渐回落，历时12个季度左右。对消费而言，金融扩散冲击的作用较为温和，经历3个百分点下降后逐渐回归稳态。投资的轨迹正好与消费相反，从3个百分点的正冲击逐渐回归稳态。而劳动供给的轨迹呈现发散状态。如果融资利差变大，在长期融资成本不变的情况下，市场对短期资本需求增加，提高短期融资成本，造成利率上升的替代效应大于收入效应，此时消费减少，劳动供给增加。因此，金融加速器效应得以体现。纵观世界发达国家，资本市场的任何风吹草动都可能引发一系列较为严重的经济问题。因而，处在改革开放进程中的中国，政府要对逐渐放开利率市场化引起的金融扩散冲击带来的经济冲击影响有清醒的认识，做好应对准备，防止经济出现“过山车式”的大起大落。
四、结论和政策建议
本文在金融加速器机制下，运用中国2001年第一季度至2013年第四季度的经济数据，使用贝叶斯技术，通过动态随机一般均衡模型估计，分析了金融杠杆、利率市场化对经济的影响，得到以下几个结论。
第一，与不存在金融加速器情形不同，存在金融加速器机制时，冲击扩大了对经济的影响。主要是存在金融加速器机制时，各种经济变量之间的关系更加密切，彼此受到的影响也会增加。从方差分解结果看，金融扩散冲击解释了大部分内生变量扰动信息。
第二，存在金融加速机制时，不同杠杆率水平下，外生冲击对经济的影响效应不同。实证结果证实，当杠杆率为2时，外生冲击对经济的影响最大，当杠杆率为15或是25时，各种冲击对经济的影响反而较小。方差分解进一步表明，当杠杆率为2时，金融扩散冲击解释了诸多内生变量波动的主要部分，而当杠杆率为15和25时，金融扩散冲击对内生变量扰动的贡献力度十分有限。
第三，利率市场化进程中，形成货币政策冲击和金融扩散冲击的间接影响。对货币政策冲击而言，所有内生变量都遵循类似驼峰状的动态轨迹，其中影响最大的是劳动供给和投资。对金融扩散冲击而言，对产出、消费、投资和劳动供给影响较大。
鉴于此，为保障经济、金融健康稳定发展，提出以下几点政策建议。
第一，去杠杆化过程要有一定的缓冲期，以稳增长、促改革、调结构、惠民生为主要目的。去杠杆化需要一个过程，需要给企业一个消化时间，提高金融资源配置效率。事实上，去杠杆化的目的是要防范高杠杆率带来的金融风险，而不是让去杠杆化成为影响稳增长、控通胀、调结构新的不稳定源。
第二，不断深化和稳步推进利率市场化改革。利率市场化改革的宗旨不是调节利率水平，而是改革利率的形成机制，使之成为反映宏观经济运行状态的准确价格信号。利率市场化也是各国经济持续发展的必由之路，稳步推行改革方式将是可操作的最佳做法。
第三，实行稳健的货币政策以应对各种外部冲击。综合运用多种货币政策工具，采取微{的操作模式，提高信息沟通，增强预期管理，维护经济增长处于稳定区间内，防止通货膨胀突破上限。
第四，实行适当积极的财政政策。适当扩大财政赤字和国债规模，进一步完善结构性减税政策和调整财政支出结构，着力保障和改善民生，进一步深化财税改革，促进经济转型升级，增强经济内生增长动力。参考文献：
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【关键词】利率，市场化，存款，贷款
一、背景介绍：
利率市场化是指由市场供求来决定利率，包括利率决定、利率传导、利率结构和利率管理的市场化。实际上，它就是将利率的决策权交给金融机构，由金融机构自己根据资金状况和对金融市场动向的判断来自主调节利率水平，最终形成以中央银行基准利率为基础，以货币市场利率为中介，由市场供求决定金融机构存贷款利率的市场利率体系和利率形成机制。十八届三中全会指出改革将着力在使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用，这也预示着利率市场化进程在未来会进一步加快。
二、利率市场化释放内需潜力的机制：
利率市场化通过对金融市场的影响，通过经济的传导机制，间接的影响经济结构的调整和深化经济转型：
消费者方面：利率市场化能够增加实际存款和投资收益率，提高居民消费能力促进经济增长向内需为主导的方式转变。
企业行业方面：同时利率市场化将引导资金流向具有可持续发展和新兴科技行业和企业，遏制粗放型投资增长模式，有利于中小企业融资，促进结构调整的深入加速中国经济市场化进程。
国家宏观经济层面：利率市场化能够促进投资效率的提高，根据金融深化理论和发展中国家利率市场化的经验可以看出，利率市场化可以使实际存款利率保持在一个合适的正数水平，这样有利于促进一个国家储蓄、投资及经济增长。
三、利率市场化对于金融市场的影响：
（一）短期内存款利率呈现上升趋势，利息差缩窄：利率市场化以后金融机构将获得更大的金融产品自主定价权，这在一个方面给金融市场带来了巨大的活力，同时对于银行等金融机构来说也同样面临着巨大的挑战，因为更加严酷的竞争以及存款利率上升所带来的整体资金成本的上升，加上利息差的缩小都让将银行推向了风口浪尖。银行将通过对于客户个性化的服务和差异化营销来为获取更多的客户资源，中小企业融资困难将得到有效的解决，消费者将可以获得更高的利息收益。
（二）金融产品和工具的创新运用加速：由于存款利率水平上升，带来短期内股票市场、债券市场等投资市场的资金供给不足，为了吸引资金流入，各种投资渠道赢利性会随着利率上升而水涨船高。同时伴随着利率市场化，与稳定利率相比各金融机构的风险系数也会上升，这也将促进了各种理财产品的创新和发展。金融产品的增加能够使消费者投资渠道增加，更高的收益率也意味着消费者将拥有更高的投资热情和财富，这都会对消费者的消费和投资决策造成影响。
（三）直接融资市场将得到大力发展。利率市场化带来的利率趋升的预期，将冲击以银行为主的间接融资市场，而以债券股票信托、票据为主的直接融资市场将得到大力发展。随着利率市场化的推进中国资本市场的完善也将同步进行，直接融资和间接融资的结构失衡正在逐步改善，这将有效的配置市场资金和需求，引导资金从不同的渠道流向实体经济主体，为中国实体经济注入活力。企业能够更有效的获得资金资本，消费者则能够更直接的参与到实体资本的投资当中，分享企业发展的蛋糕获得投资收益。
四、金融市场变化对于内需变化的影响：
（一）消费者：根据宏观经济学消费者跨期均衡模型，根据中国高储蓄率的现状，将典型消费者假设成一个资金借出者，通过分析可以发现，当利率水平上升的时候，典型消费者面临收入效应和替代效应。由于中国利率市场化的水平预期不明显，所以没有办法确定哪一种效应比较大，但是通过模型可以肯定的是，消费者在未来的消费一定会增加，消费者的消费需求的增加有效拉动了国内需求水平，有效促进经济转型。
1、金融市场的变化影响消费水平的原因：存款利率上升和金融产品的创新和丰富都使消费者面对的投资渠道大大增加，这也意味着消费者手中的剩余资金能够更多的投向实体经济，增加消费者投资总额。这不仅能够有效的拉动内需，同时还能间接刺激消费达到一个乘数效果，有效的促进中国经济转向内需型经济；
居民财富增加，消费水平增加：根据宏观经济学消费者跨期均衡模型，由于消费函数是居民财富总额的一个增函数，当居民财富增加的时候，消费者的消费量将会增加。高投资收益和存款利息让中国消费者的鼓起来，收入和财富总额的增加必将会刺激消费者在消费方面的需求。
（二）企业：
1、直接融资比重逐步提高，有助于企业降低融资成本，扩大实体经济投资：由于直接融资渠道日益畅通，根据相关研究，在中国直接融资的实际成本是低于间接融资的，虽然说理论上并非如此。结合中国的实际情况，在较长时间内间接融资一家独大，造成融资结构不均衡银行垄断现象严重，融资成本居高不下的情况，使得直接融资市场的发展会使得企业拥有多样化的资金来源，有效降低融资成本，扩大投资总额。根据宏观经济学当中企业生产的产出模型：Y=zF（K，Nd），更多的融资渠道能够让企业更多地获得货币资本，不仅能够提高当期产出，也可以进行更广泛的投资从而有效获得投资回报。
2、投资效率上升，投资回报率增加：融资渠道的多样化能够帮助企业获得融资，但是由于在利率市场化的环境下面临的高风险，投资者对于投资项目的考察也越来越严格，市场决定价格的机制下，更多地公开和透明将使那些真正有潜力和实力的项目轻松获得融资，而淘汰粗制滥造的项目，提高了投资质量，是企业和投资人都能获得较高的投资回报。
（四）总结：通过上面对于中国利率市场化的相关理论的介绍，以及根据宏观经济学模型对于消费者和企业行为的分析，可以得到利率市场化可以说对于中国经济转向内需型经济有着重要的作用和显著的影响，所以中国在未来的经济转型的过程中，利率市场化还将发挥更大的作用。
参考文献：
[1]斯蒂芬D威廉森.宏观经济学[M].2010，（1）
关键词:利率期限结构;通货膨胀;经济增长
Abstract:The yield curve contains abundant information about future economic growth and future rate of inflation. Using the spread with different maturities as the independent variable, this paper established three models and found that the spread between the ten-year and the three-year Treasury bond was the most useful predictor of economic growth with a horizon of four months in the future,and the spread between the ten-year and the seven-year Treasury bond had the most significant predictive power for the inflation up to future three months,by comparing with the benchmark model. In addition,the increase of the term spread was associated with the raise of future economic grow and the inflation rate.
Key Words:term structure of interest rates,inflation,economic growth
中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1674-2265(2009)09-0012-05
一、引言
利率期限结构包含着丰富的经济含义,从二十世纪90年代开始,已有大量学者开始从事利率期限结构对未来经济活动预测的研究。通常认为利率期限结构与货币政策联系相当紧密,并因此包含了未来利率变动趋势、经济增长的变化以及通货膨胀率变化等信息。随着我国利率市场化程度不断加深,国债市场的不断扩充,国债的发行量和交易量的不断增加,完整的利率期限结构正在形成。近期,次贷危机的爆发引发宏观经济的波动幅度加大,如何准确把握宏观经济的走向,是企业和经济政策制定者关心的课题,研究我国的利率期限结构是否能对未来宏观经济进行预测显得很有必要。
利率期限结构对宏观经济的预测较早地引起了大量学者的关注,对宏观经济的预测主要包括对经济增长和通货膨胀的预测。国外在这方面的研究较多。Stock和Watson (1989)将一系列指数组合形成经济先行指标,最后筛选挑出7个最重要的变量,其中一个就是10年期和1年期的美国国债利率差。Estrell和Hardouvelis(1991)选取了美国1955年到1988年期间10年期和3个月期国债收益率差,将其与国内生产总值以及其各组成部分做回归分析,结果发现该利率差可以预测未来4年累积经济增长,而边际经济增长的预测步长是7个季度。Plosser 和Rouwenhorst(1994)、Estrella和Mishkin(1997)、Bernard 和Gerlach (1998),以及Berk和VanBergeijk(2000)还对除美国之外的其他国家做了相关实证,尤其是欧洲国家,其检验结果也较显著,他们均得出如果利率曲线斜率为正,未来宏观经济是增长的;反之,未来经济将衰退。
也有一些研究结果与之不相一致。这些研究发现,利率期限结构从二十世纪80年代开始已经失去了这种预测能力。例如,Dotsey(1998)、Haubrich 和Dombrosky(1996)、Stock 和Watson(2003)发现利率差未能预测出美国在1990-1991年的经济衰退。Davis和Fagan (1997)在对欧洲国家进行研究时发现,尽管样本内预测效果比较显著,但仅三个国家(比利时、丹麦和英国)在样本外预测表现较好。因此,近几年学者们关注的不仅仅是利率期限结构对宏观经济活动是否有预测作用,他们还研究这种预测效果的稳定性问题。
此外,Estrella使用了一个动态的理性预期模型来研究收益率曲线对宏观经济有预测作用的条件,发现该预测力的有效程度部分取决于政策制定者是更偏重于达到防通胀目标还是更偏重于满足经济产出目标。如果货币当局更关心产出目标,那么利率差对未来经济增长的预测作用就更强。
收益率曲线预测未来通货膨胀的研究在国外已有较长历史,最早提出此问题的是Fama (1975)。Fama (1975)使用美国1年和5年期国债数据对通货膨胀做预测,发现不同期限利率差包含未来通胀变化的信息。Mishkin(1988)等证明了利率期限结构包含未来通货膨胀的信息。
然而,国内在利率期限结构的宏观经济含义方面的研究却相对较少,对利率期限结构的研究大多主要针对其相关理论、模型实证以及其与货币政策关系方面的研究。真正与利率期限结构对宏观经济增长预测比较相关的文献有王媛、管锡展、王勇(2004),他们检验了收益率曲线与宏观经济的预测关系,并得出了存在较显著的预测效力的结论;刘金全、王勇、张鹤(2007)使用向量自回归模型研究利率期限结构与宏观经济的关系。此外,于鑫(2008)对我国利率期限结构与未来经济变化之间的关联性也进行了实证研究,并得出长短期利差与宏观经济增长为负相关的结论。而朱世武(2005)分析了在我国利率期限结构对通货膨胀率的预测效用,结论为这种预测作用并不明显,用收益率曲线来帮助预测通胀的思路是行不通的。
本文试图选取几个关键期限的利率差,选取银行间国债市场上规定的做市商必须进行做市的3年期、7年期、10年期,以及其他短期利率1年期和半年期利率。使用三类模型进行实证研究,并使用样本外预测方法,比较与基准模型的预测能力。
二、利率期限结构对经济增长与通货膨胀的预测
(一)利率期限结构对经济增长的预测
为什么利率期限结构拥有预测经济波动(增长)的能力?
第一种解释是利率期限结构反映当前货币政策,从而在利率期限结构中反映未来经济形势。Estrella (1991)指出,一些学者认为利率期限结构的斜率反映了当前的货币政策的大量信息,当前短期的货币紧缩政策将会增加短期的实际和名义利率水平,由于价格存在刚性,长期利率水平在短期内不会发生太大变化,以致利率曲线的整体变化趋势变平,收益率曲线斜率变小。短期名义和实际利率水平的增加也会打击当前投资者的积极性,因为投资成本跟随上升,致使当前投资机会减少,将来的经济增长也会变缓,减少未来的产出水平。利率曲线的斜率和未来经济增长的这种相同方向的变化,就使得这两个变量之间呈正向相关关系。
但是,另外一种解释是,利率期限结构反映的是预期未来货币政策信息,而非当前货币政策信息的反馈,因此,收益率曲线是通过未来货币政策反馈的信息来预测将来产出的变化。短期内,价格存在刚性,而未来长期的价格是可变的。如果人们预期未来货币供应量扩张,那么未来实际利率会下降,并且未来的经济产出会增加。但同时如果人们预期通货膨胀升水增加的幅度超过将来实际利率下降的绝对值,那么长期名义利率仍然呈现出上升的趋势,利率期限结构曲线也会变陡,即长短期利差变大,而之前已经说明将来经济产出会增加,这样通过预期的未来货币政策作用的渠道,也可以解释利率期限结构和未来经济增长的正向关系了。
Estrella (1991)还提出了另外一种解释这种预测能力的IS-LM模型。其认为IS和LM两条曲线的相交点就代表着货币市场和商品市场达到的均衡点,如果人们预期未来宏观经济上的冲击主要来自于实体部门,IS曲线移动的幅度就会大于LM曲线移动的幅度,并导致宏观经济产出的变化与利率水平同向变化,而纵轴的利率水平正好体现的就是人们现在对将来长期利率水平的预期(所以它的变化趋势也体现了长短期利差的变化方向),因此,上述逻辑就可以简单概括成利率期限结构的长短期利率差和宏观经济增长的变动方向是一致的。
第四个可供解释这种预测作用的理论,涉及到研究投资者跨期的债券购买选择问题。该理论认为大多数投资者偏好稳定的收入,如果预期将来经济即将面临衰退,所得收入减少,那么他们将会购买长期债券并持有到期以增加未来收入,这样的做法加大了对长期债券的需求,价格上涨,进而使其收益率下降,收益率曲线变平坦。此外,一些投资者为平均各期收入,甚至出售手中短期债券来购买长期债券,从而进一步加大了收益率曲线变平的力度。
最后,解释理论中还有一种涉及到了真实经济周期理论模型,该理论中,预期未来经济高速增长就意味着未来实际利率的增加,也就是当前的长短期利率差变大,收益率曲线变陡;如果预期将来经济放缓,那么未来实际利率预期将会下降,收益率曲线变平。这也意味着长短期利率差是可以先行预测到非货币冲击因素引致的宏观经济变化。
(二)利率期限结构对通货膨胀的预测
对于利率期限结构对通货膨胀预测能力的解释,也有几种具有代表性的理论说明。其中最基本的解释就是Mishkin (1990a,1990b,1991)从Fisher方程的角度展开,通过实证检验方法来说明是否收益率曲线包含通胀的信息。该模型将m期的名义利率分为两个部分,一个为m期的实际利率 ,一个为接下来m期的预期通胀率 ,于是就得到
如果预期是理性的,那么现实的通胀率 可以写成预期的通胀率加上一个误差项 ,而且
将等式(1)中的代入到等式(2)后,
得
因此,接下来m年和n年(m>n)的预期通胀率之差可以写成:
其中,而
是误差项。现在要分析利率期限结构包含的信息,就要通过检验是否 。如果可以拒绝这个假设,那么利率差就显然可以预测通胀情况。可决系数R2越大,那么利率期限结构所包含的通胀信息就越多。
此外,站在预期的角度,我们也可以解释这种预测效力。当短期通胀异常低(当前短期利率也相对较低)的时候,人们就会预期长期通胀会增加,并要求长期债券具有更高的收益率;同样地,当短期通胀异常高的时候,市场参与者会预期通胀将会降低,便愿意以低于短期债券的收益率来持有长期债券。因此,通过这样的渠道,利率差也包含了人们对未来通胀的预期。但是这种关系从理论上来讲也不是完全没有缺陷,因为长期限的收益水平高或低,也可能是因为蕴含了未来实际利率(或回报)的信息,一个上扬的利率曲线亦有可能说明未来实际利率的增加,它并不一定代表未来通胀的增加。
菲利普斯曲线模型也被用于利率期限结构对通胀预测作用的解释。传统的菲利普斯曲线描述的是失业率和通胀之间的关系,也被称作“失业-物价”菲利普斯曲线。而且通胀率和失业率之间显现出来的曲线是斜率向下的曲线。在经济波动的上升期,失业率降低,通胀通常会随之增加;而经济下行时,失业率上升,经济收缩伴随通胀率随之下降。在菲利普斯理论的不断发展中,许多学者开始将经济增长率来替代失业率,并形成了另外一种衍生的“产出―物价”菲利普斯曲线。这个替换最早是由美国的经济学家奥肯提出,他认为经济增长率在长期的经济周期波动中与失业率之间表现出一种相反变动方向的关系,而失业率与通胀也是呈现出反向的关系,因此经济增长率与通货膨胀率便显现出同向的相关关系。
三、实证研究
为了研究我国利率期限结构,特别是长短期利差对我国经济增长和通货膨胀的预测能力,由于银行间国债市场交易量远远大于交易所市场的国债交易,所以我们选取银行间市场的利率期限结构来度量长短期利差,数据来源于中国货币网。使用月度的消费物价指数(CPI)作为通货膨胀指标,数据来源于国家统计局,一般使用GDP增长率代表经济增长,但是我国没有经济增长的月度数据,所以使用国家统计局公布的月度经济景气指数中的一致性指数,定义有关变量如下:
累计经济增长率:
通货膨胀率变化:
长短期利差:
其中: 表示t时期的一致指数, 表示月度环比消费指数, 表示t时刻的长期利率, 表示t时刻的短期利率,n表示预测时间的长度(月),l和s分别表示长、短期利率的期限长度。
(一)模型构建
建立回归模型如下:
模型1:
考虑经济增长和通货膨胀的持续性,在解释变量中加入被解释变量的一阶滞后项,于是有:
模型2:
作为衡量预测的基准,我们建立一个没有利差因子的预测模型,简单地使用滞后期变量来预测。
模型3:
考虑到货币政策对经济的影响会在一段时间之后出现,于是在原来简单模型的自变量中加入当前的货币政策,这里选择使用M1。
模型4:
(二)实证结果
实证中一个重要的变量选择就是预测时间长度(n)和长短利差的期限(l,s)选择,按照惯例,我们选择:
为了比较模型的预测能力,我们使用样本外预测的方法,将数据分为两部分,第一部分用于估计参数,第二部分用于样本外预测,使用均方误差(RMSE)来衡量样本外预测效果。为了保证数据的充分,我们以2007年7月作为分界点,这样样本内有60个观测值,样本外有20个观测值。
从图1中,我们可以看到,不同期限间的利率差变化不尽相同,但总体趋势基本一致,从2002年到2005年期间,多数利率差都呈现上升的趋势,到2007年又重新回到初始的水平。
首先对基准模型(即模型3)进行参数估计和宏观经济预测(见表1)。
从实证结果来看,随着预测步长的增加,拟合优度上升,对于经济增长来说,样本外预测误差总体下降,但是通货膨胀的样本外预测误差呈现上升趋势。
为了检验加入利率差后对宏观经济的预测效力,我们分别使用模型1和模型2进行估计①。
在模型1下,不同的长短期利差预测能力差别较大,10年利率与7年利率的差、10年与3年以及7年与3年的利率差在一定程度上具有预测能力。对经济增长的预测中,预测步长在1到4个月时,样本外预测误差小于基准预测模型的样本外预测误差,同样的情形也发生在4个月和3个月情形。而对通货膨胀率的预测普遍不佳,仅在12月步长时比基准模型预测效果稍好。其他期限的利率差并未表现出较好的预测能力。从变动方向上看,利率差增加意味着未来出现经济增长,这与经典理论相一致。
在加入预测变量的滞后项之后,10年期和3年期的利率差依然能较好地预测未来1到4个月的经济表现,且预测能力明显强于模型1。另外加入滞后项之后,10年期和7年期利率差在2、3、4及6个月的经济预测能力要强于基准模型。同时3、4个月的通货膨胀预测能力也突显出来。我们看到这些具有预测能力的情况下,利差与经济增长、利差与未来的通货膨胀都具有正向关系。
综合考虑各种因素,我们可以得出结论:10年期利率与3年期利率的利差在对4个月后的经济增长的预测能力最强,而通货膨胀则应该由10年期与7年期的利率差来预测,该利差对3个月后的通货膨胀的预测能力最强。
在加入政策变量之后的模型4中,10年期与3年期利率差对1到4个月的经济增长依然具有较强的预测能力,且预测能力进一步提高,7年期与3年期的利率差同样具有该预测能力。
四、结论
通过建立三类模型,简单的利率差单因子预测模型,加入预测变量的滞后项的预测模型和加入政策变量的预测模型,同时建立基准预测模型即仅使用预测变量的滞后项来预测经济增长,并使用样本外预测误差作为模型预测能力的判别标准,得出结论认为,利率差对经济增长以及通货膨胀有一定的预测能力,10年期与3年期利差对经济增长的预测能力最强,且预测步长为未来4个月、10年期与7年期利率差对未来3个月的通货膨胀预测能力最强。在加入预测变量的滞后项或者货币政策之后,预测能力有所提高,但并不影响预测的方向。利差的扩大意味着未来经济增长加速,也意味着未来通货膨胀加大。
通过对未来经济增长情况的预测,企业可以提前预计未来生产的产量,政府通过这样的预测也可以估计出未来预算盈余或者赤字规模;此外,央行根据此情况也可以更好地制定当前货币政策;最后,还可以为金融市场参与者提供对未来经济走势预期的依据。
注:
①为了节省篇幅,这里省略了估计结果。
参考文献:
[1]James H. Stock,Mark W. Watson. New Indexes of Coincident and Leading Economic Indicators[R],NBER Chapters,in: NBER Macroeconomics Annual 1989,Volume 4, pages 351-409 National Bureau of Economic Research.
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[3]Plosser,Charles I.,Geert Rouwenhorst, K., International term structures and real economic growth[J],Journal of Monetary Economics,1994.33(1): 133-155.
[4]Estrella,A. ,Mishkin, F.S.,The predictive power of the term structure of interest rates in Europe and the United States: implications for the European Central Bank?[J],European Economic Review,1997(41):1375-1401.
[5]Henri Bernard,Stefan Gerlach. Does The Term Structure Predict Recessions? The International Evidence[R]. Bank for International Settlements Monetary and Economic Department,working paper.1996,9.
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[7]刘金全,王勇,张鹤.利率期限结构与宏观经济因素的动态相依性―基于VAR 模型的经验研究[J].财经研究. 2007(5):126-143.
