本人目前正在做一个关于货币政策工具有效性的课题,打算通过建立向量自回归模型(VAR)研究货币政策变量之间的数量关系。现在遇到的一个问题是,应该如何具体设定模型的结构?也就是说,是直接把工具变量(存款准备金率、利率等)、中间变量(货币供应量)和目标变量(产出、价格水平)混合起来与其滞后项做回归,还是将货币政策传导过程划分成两个阶段,分别研究政策工具与中间目标、中间目标与最终目标的统计关系?还是有其他更好的模型结构可供选择?
因为课题的核心是研究货币政策工具的效果,而工具变量又是直接作用于中间目标的,似乎跟实际产出没有多大关系,但货币政策本身的落脚点又在实体经济层次,所以就存在矛盾的地方。
两阶段划分法虽然比较全面,但货币政策工具的效果从何体现?如果直接把所有变量纳入模型系统,又缺乏计量理论基础,也难取舍。
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有篇文章<<中国货币政策制定规则的实证分析>>范龙振和张处写的,用的是MCMC,研究了货币供给量\存贷款利率的作用,可以参考一下,是今年金融国际论坛的会议论文,可以免费下载.
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不要搞得这么晚撒,早点睡觉,如果计算需要编程或什么的,问问我同学,他还在寝室吧.
我搞到了Markov的Rats的程序,石劲给的,不过不会用
可以看看宁咏的那本书。
有人用m1,gdp,利率来做,但检验结果比较牵强。
个人感觉这个课题不怎么样,前几年还比较火热,现在嘛````
而且货币政策的效果光目标就有好几个,是个全局性的东西,用模型来做,觉得挺困难的。