金融形勢指數

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金融形勢指數(Financial Condition Index，FCI)

　　為了探索資產價格的貨幣政策信息作用，經濟學家沿著兩個方向進行：一是構造包含資產價格的廣義物價指數；二是構造資產價格指數，如構造貨幣形勢指數MCI和金融形勢指數FCI。FCI指數作為貨幣政策和金融危機的一個重要參考指標，受到了各國中央銀行和研究機構的關註。

　　構造了金融形勢指數FCI是以用來反映未來產出與通貨膨脹率的變化。常規的FCI指數包括真實短期利率、真實房地產價格指數、真實有效匯率指數和真實股權價格指數。實證研究表明，FCI指數包含了未來通貨膨脹率的有用信息，對於G-7國家(7個工業化國家：美國、英國、加拿大、德國、法國、義大利和日本)的CPI(Consumer Price Index)通脹率在樣本內具有良好的預測效果。

　　借鑒Goodhart和Hofmann(2001)，我們可以構造金融形勢指數(Financial Condition Index，簡稱FCI)如下：

　　其中，P_it是資產i(i=1，2，3，4)在t期的真實價格，是資產i在t期的均衡值或長期趨勢值。上式中各資產依次為真實利率、真實有效匯率、真實房地產價格和真實股票價格。是資產i的真實價格與其長期均衡值的差，也稱為資產i在t期的價格缺口。Wi是資產i在FCI中的權重，計算它的值可以採用下列三種估計方法：一是大型巨集觀經濟聯立性模型；二是簡化形式的總需求模型；二是VaR脈衝響應函數。這裡採取第三種估計方法。

　　各時間序列都取季度數據。在所有四種資產中，股票價格和利率數據最容易得到。其中股票價格數據可以取到 1991年股市成立以來的全部數據，季度短期利率數據可以選擇謝平、羅雄(2002)使用的數據。關於真實有效匯率，按照Goodhart和Hofmann(2001)的解釋是指購買力平價，由於難以得到季度數據，我們用官方匯率代替。真實房地產價格我們用國房景氣指數減去消費物價指數得到(對於國房景氣指數沒有推出年份的房地產價格數據，我們利用全國房地產平均價格按國房景氣指數的計算方法進行了折算)。由於1995年以前房地產價格和官方匯率數據的難以獲得，我們選擇的樣本期為1995年第一季度到2003第四季度。真實股票價格用上證指數經消費物價指數折算得到。

　　在進行估計之前，我們需要對各資產價格的長期均衡值模型化。關於真實短期利率，有大量文獻認為其具有向均值回歸的特點，故Goodhart和Hofmann(2001)認為應該以真實產出增長率的長期均衡值來代替真實短期利率的長期均衡值。這裡需要指出的是因為中國經濟處於轉型之中，與Goodhart和Hofmann(2001)中研究的成熟市場經濟國家的情形有很大不同，因而我們這裡用樣本期內真實短期利率的均值代替其長期均衡值。

　　國外的許多研究表明，真實匯率和房地產價格並不具有均值回覆的特征。通常的假設是這兩種資產價格滿足隨機游走，因此其長期均值難以識別。儘管如此，從國外的文獻看，仍然有大量文獻試圖模型化均衡資產價格(且這一趨勢呈現上升勢頭)。文獻一般認為資產價格偏離均衡值的期間在事後是可以識別的，因此，我們這裡假設這兩種資產價格遵循確定趨勢而非隨機游走。文獻中有許多不同的計算均衡匯率的方法(MacDonald，2000)，但是，其中大多數都要求大的巨集觀經濟模型，本文中顯然難以採用這些方法。考慮到Balassa-Samuelson效應(如果一國的外貿部門的長期勞動生產率高於其貿易伙伴的，那麼該國的真實匯率就會長期升值)，我們認為真實匯率中可能包含長期趨勢。我國在改革開放以來勞動生產率保持了長期快速增長，因此，人民幣對美元的匯率存在長期升值趨勢。基於這樣的原因，我們在本文中可以通過將匯率實際值對常數和一次時間趨勢項進行回歸而得到其長期均衡值。同理我們可以對真實房地產價格實行同樣的方法來模型化。

　　股票價格的均衡值的確定是一個令人棘手的問題，標準的股票定價模型認為，今天的股票價格是未來各期股利折現值的和。按照戈登模型(Golden Model)股票價格可以表示如下：P=D/(r-g)，其中D代表紅利，r和s分別代表折現率和紅利增長率。股利與實際經濟活動有聯繫，因此，股票價格的均衡值似乎含有確定性的一次趨勢。但是，當我們觀察股票價格的實際運行狀態時發現，在樣本期間 (1995年第一季度至2003年第四季度)股票價格遵循兩種體制框架。在2001年中期以前，股票價格指數保持了持續快速上升態勢，而這之後由於受到國有股流通的困擾，股票價格指數出現了大幅度的下跌和調整。因此，我們認為真實股票價格在樣本期間遵循時變趨勢，本文中我們用平滑參數為10000的霍德里克一普雷斯科特過濾器(Hodrick—Prescott Filter)來處理真實股票價格，從而得到平滑的時變趨勢。

　　簡化形式的模型假設，資產價格的真實經濟效應的傳遞機制是，資產價格影響產量缺口，而產量缺口又影響通貨膨脹。事實上，資產價格的效應還有其他的傳遞途徑。如匯率通過對進口產品的價格、房地產價格通過對房地產成本影響通貨膨脹。簡化形式模型其實是來自具有排除約束的特殊VAR模型中的產出缺口和通貨膨脹方程。我們可以通過VAR中通貨膨脹對資產價格的脈衝響應來估計FCI指數的權重。為此，我們估計這樣的VAR模型，它所包含的變數與簡化形式方程中相同，即：產出缺口、通貨膨脹、短期利率、真實匯率缺口、真實房地產價格缺口和真實股票價格缺口。我們選擇標準的Cholesky因素分解的方法來識別衝擊，變數排序為：產量缺口、CPI通貨膨脹、真實房地產價格、真實匯率、真實利率和真實股票價格。為了比較，我們還對上述排序中的真實匯率和真實利率位置互換後的情形進行了分解。

　　關於以上的變數排序我們需要作一些說明。在貨幣傳導機制的文獻中，上述排序中的前兩個變數的順序非常普遍。因為產量缺口能夠影響同期的通貨膨脹，同時這兩個變數對其餘變數的衝擊並不做出立即反應。房地產價格之所以排在第三位，是因為它較其餘的變數更具有粘性。股票價格由於靈活多變，我們可以假設它會對其餘變數的衝擊做出同期反應。因此，將股票價格變數排在最後一位是沒有問題的。現在的困難是真實利率和真實匯率的排名先後問題，Bagliano，Favero與Franco(1990)的綜述表明，在許多VAR文獻中利率和匯率之間的聯立性問題沒有得到令人信服的解決，甚至連它們之間的經驗上的相關性也值得懷疑。我們把匯率排在利率之前，是因為儘管中國錶面上實行的是有管理的浮動匯率制，但管製成分似乎超過浮動成分，因此，可以認為中國實行的是固定匯率制度。由此我們可以更合適的假設匯率以同期的方式進入貨幣政策反應函數，並且對利率衝擊有一個滯後反應。我們也對利率和匯率交換排序後的情況作了估計，幸運的是，這一位置變化沒有顯著影響到對不同衝擊的脈衝響應。

　　VAR的滯後階數的選擇，我們採取的是從一般到特殊的策略，最大滯後期數是4期。我們的估計表明，當將利率排在匯率之前時，最優的之後階數是2期，將利率排在後面時，最優的滯後階數沒有變化，仍然是2階。在估計過程中，我們允許模型中包含常數項，此外不包含其他的外生變數。

　　脈衝響應表明，利率衝擊對產量缺口和通貨膨脹的影響總是顯著的。從這些脈衝響應圖，確認了這樣的理論觀點：貨幣政策衝擊首先影響產量缺口，這裡最大影響滯後2期達到；接下來貨幣政策影響通貨膨脹，這裡最大影響在滯後6期達到。因此，這裡的估計結果與貨幣政策傳導的理論非常吻合。不過需要註意的是，利率衝擊對產出缺口的影響是先負後正，這似乎有點難以解釋。不過正項大多數都不是顯著的。產出缺口和通貨膨脹對房地產價格衝擊的響應很明顯，其中通貨膨脹的脈衝響應比產量缺口的脈衝響應更加顯著。因此，這可能說明房地產價格對通貨膨脹有直接的影響，而不是通過產出缺口的間接影響。這個結果應該沒有什麼出乎意料的，因為房地產價格影響住宅的價格，而住宅的價格本身就是通貨膨脹指數的構成要素。匯率對產出缺口的衝擊也是很明顯，但是對通貨膨脹方面的衝擊表現的並不顯著。股票價格的衝擊結論多少有些令人困惑。它對產出缺口的影響開始並不明顯，但是之後開始增加，在第三期達到最大值。總體而言，股票價格衝擊對通貨膨脹的衝擊也很明顯。不同的是，股票價格衝擊對產出缺口的影響幾乎總是正的，而對通貨膨脹的影響則是持續為負。

　　各資產價格對利率衝擊的反應，結論錶面上是模糊不清的。房地產和股票價格的脈衝響應會逐漸衰減，很好地體現了模型的平穩性，但是匯率的脈衝響應則略微有點震蕩發散。不過我們從t統計量的值看，繫數均不顯著。

　　現在我們可以求基於VAR模型的FCI指數的權重。我們把一單位的資產衝擊對通貨膨脹在10期內的平均影響作為每一種資產價格的權重，為了進行比較我們還使用簡化模型估計的FCI權重列在一起。有趣的是，兩種估計方法得到的FCI指數權重差別很大，在簡化模型中權重較小的，在VAR模型中權重變大。例如，股票價格權重在簡化模型中為0.066，而在VAR估計中則為0.22；房地產價格在簡化模型中的權重為0.07，而在VAR模型中的權重上升到0.36；利率的權重則由前者較大的0.36減小到0.10。匯率的權重也由前者最大的0.50下降到後者的0.16。更有意思的是，在利率和匯率之間、房地產價格與股票價格之間權重的相對大小並沒有因為估計方法的改變而發生變化。

　　我們把FCI表達式中的各種資產按這樣的順序排序：實際利率、真實匯率、實際房地產價格、實際股票價格。至此，可以得到FCI的表達式：

　　FCIt=0.10rrgap+0.16egap+0.36rhpgap+0.22rspgap其中，rrgap、egap、rhpgap、rspgap分別是真實利率缺口、真實有效匯率缺口、真實房地產價格缺口、真實股票價格缺口。

　　從上述權重看，基於VaR模型與基於簡化模型的FCl指數中的資產權重有很大差別。VaR模型估計得到的FCI指數房地產價格和股票價格的重要性上升，匯率的重要性下降。而在簡化模型估計的FCI中，則正好相反。這應該更符合實際情況，因為就中國而言，匯率制度基本上可以看成是固定匯率制。因此其與通貨膨脹的關係應該不如房地產和股票價格重要。需要說明的是，基於VaR的FCI指數中，利率的重要性比基於簡化形式模型的FCI要小，這多少有點出人意料。不過考慮到中國的利率還沒有市場化，利率在FCI中的權重較小似乎也是可以說得過去的。

　　在MCI(貨幣形勢指數)文獻(Eika、Ericsson和Nymoell.1996：Ericsson、Jansen、Kerheshian和Nymoen，1998)中有這樣三個問題：參數非常數；權重對模型的依賴性：同歸元的非外生性。我們估計的FCI指數也面臨這三個問題。這裡我們需要稍加說明，首先中國經濟改革開放以來一直處於轉型之中，資本市場也毫無例外，因此，在樣本期間我們將FCI中的權重設定成常數可能要冒一定風險。其次，任何經驗分析都會面臨的一項指責是估計參數對模型設定過分依賴。由於不能使用大型巨集觀經濟模型，同時也難以將影響通貨膨脹和總需求的所有因素都考慮進來，因此，這裡估計的FCI指數也存在著對模型設定過分依賴的問題。最後，由於本文中資產價格都是經濟分析中的前瞻性變數，將這些變數作為回歸元可能引起某種程度的聯立性偏誤 (Simultaneous bias)。當然，聯立性問題在傳統的包含利率和匯率的模型中可能已經存在，因此，聯立性問題並不是包含地產價格和股票價格後新增加的。

　　為了檢驗FCI的實際效果，我們來看FCI是否可以用於對未來通貨膨脹的預測。首先，計算FCI和樣本期內的未來通貨膨脹之間的相關係數，數據顯示，基於VAR的FCI指數和未來通貨膨脹之間的相關性隨領先期數增加而增加，相關性在領先6季度時達到最大值。不僅比基於簡化模型的指數到達最大值提前了一期，而且與未來通貨膨脹的相關性也更高。同時也可以看到，FCI和下個季度的通貨膨脹負相關。這表明FCI和遠期通貨膨脹的相關性高於近期。因此，FCI指數更有利於預測遠期的通貨膨脹水平。

　　其次，對FCI和CPI進行Granger因果關係檢驗，判斷FCI的滯後值對預測當期通貨膨脹的效果。從結果可知，FCI不是通貨膨脹率CPI的原因的概率非常小，而CPI不是FCI的原因的概率卻很大。由此，我們可以推斷FCI是引致通貨膨脹CPI的原因。也就是說，FCI的滯後值對於預測通貨膨脹CPI是有用信息，或者說將FCI的滯後值加入到CPI的預測中會使預測精度提高。

　　以上是在樣本期內的結論，當把檢驗範圍外推至樣本期以外，結論又如何呢?Cecehetti(1995)指出，經濟文獻中有一個常見的現象：在樣本期內表現很好的通貨膨脹指示器一旦超出樣本期，其表現就不盡如人意。Goodhart and Hofmann(2001)對FCI所進行的樣本期外的通貨膨脹預測也證實了這一點。我們這裡儘管外推數據較少，但是也得到類似的結論，FCI在樣本期外表現不夠理想。