摘要：文章运用非线性STR模型，通过选取2007年1月到2011年12月的月度数据，分析了后金融危机时代货币供应量与银行间债券市场之间的互动关系。研究结果表明：两者之间的互动关系应选择LSTR1模型来拟合，银行间债券市场的变化对货币供应量的影响具有显著的非线性特征。
关键词：货币供应量；银行间债券市场；非线性；STR模型
一、引言
2007年2月次贷危机在美国爆发，8月开始席卷全球，随着金融危机的不断蔓延和影响的逐步深化，金融危机的源头美国为改善信贷市场环境和应对金融危机，在2009年3月18日美联储声明将在未来6个月购买总额3000亿美元的长期国债，宣告美国进入量化宽松货币政策时代。2010年11月3日，美联储再次宣布大举收购美国国债，并将联邦基金利率维持在0-0.25%的水平，美国实行第二轮量化宽松货币政策。美国的量化宽松货币政策对我国经济产生了很大的影响，引发我国大宗商品价格的上涨、加大了通货膨胀的压力、造成外汇储备损失、刺激了资产泡沫的形成。为了应对美国量化货币政策对我国经济的冲击，中央银行出台了一系列货币政策措施，这些措施进一步加大了市场运行的不确定性。货币政策作为政府干预宏观经济的手段，一直以来都是学术界最吸引人、最重要和最富争议的领域之一。同时，由于我国长期对银行间债券市场的发展不够重视，致使我国银行间债券市场整体规模较小，结构不合理，流动性较差。这些问题使我国货币市场严重滞后于资本市场，但是货币市场对货币政策的敏感性和对货币政策的影响要高于资本市场，因此在后金融危机时代的大背景下，研究探讨我国货币政策与银行间债券市场间的互动关系具有特殊的理论意义和现实价值。
二、相关文献综述
国外专门研究货币政策与银行间债券市场互动关系的文献较少，其中，Andrew Haldane，Vicky Read分析了货币政策的变化和收益率曲线变动之间的关系，研究表明：完全透明、高度可信的货币政策将使收益率曲线免于波动。Sensier、Osborn and Ocal采用三个月期基准银行债券利率，运用非线性模型分析了利率对英国实体经济的作用效果，发现利率对实体经济的影响存在非对称性。许多学者的研究都表明货币政策的变动对经济活动的影响是非线性的，如Laurence Ball，Gregory Mankiw发现名义价格存在非对称调整， Gert Peersman、Frank Smets的研究发现，货币政策的变动对产量存在不对称的影响，经济衰退时的影响更显著。这些学者的研究更多集中在货币政策的传导机制上，这为我们探讨货币供应量与银行间债券市场的互动关系提供了借鉴。
国内学者也有不少这方面的研究文献。赵进文，闵捷采用LSTR模型探讨了我国的货币政策操作效果是否具有对称性，研究结果表明在1993年第1季度至2004年第2季度期间， 我国货币政策操作在效果上具有很强的非线性特征。杨绍基通过协整分析发现：短期内，回购利率的变动对广义货币供应量有强烈影响，但长期的影响则较短期有所减弱。彭方平使用STVEC模型对实际GDP、商业银行信贷、货币供给量和真实贷款利率进行非线性和有效性检验，证明货币供给随着信贷的周期性变化，表现出明显的非线性。白静进行了货币政策对银行间债券市场影响的实证分析，选择了银行间债券总指数、M0、M1和M2等作为研究变量，发现M2对银行间债券市场的冲击更为灵敏，冲击力度更大。
三、货币政策与银行间债券市场互动关系的实证分析
（一）理论模型
本文采取了非线性STR模型来研究货币供应量变动对银行间债券市场的影响，根据平滑转换回归模型（STR 模型）的基本原理，并结合本文的研究内容，构建STR模型为：yt=xt′φ+（xt′θ）F（St-d，γ，c）+ut①
其中，yt为标量，即我国银行间债券市场利率的变化，为货币供应量的变动，包括银行间债券市场利率的滞后变量以及货币供应量的当期和它的滞后变量，φ=（φ0，φ1，…，φp）′，θ=（θ0，θ1，…，θp）′；F（St-d，γ，c）为转换函数，St-d为转换变量一般被选为yt-d，随着St-d的变化，F（St-d，γ，c）在0到1之间平滑转换。γ为平滑参数（即转换速度），c为位置参数， 用来确定状态转变的时刻。STR模型大致可分为以下两类：
LSTR模型：转换函数F（St-d，γ，c）={1+exp[-γ（St-d-c）]}-1，γ>0②
ESTR模型：转换函数，F（St-d，γ，c）=1-exp[-γ（St-d-c）]2，γ>0③
非单调类转换函数F（St-d，γ，c）={1+exp[-γ（St-d-c1）（St-d-c2）]}-1，γ>0，c1≤c2④
（二）变量选择与数据来源
目前，我国银行间债券回购的交易量占据了银行间债券市场交易量的绝大部分，在银行间债券市场回购交易中，7天回购又是最具代表性的品种，7天银行间债券回购利率（R07D）同时也是市场认可程度最高的短期利率基准，因此，本文选取了R07D作为衡量银行间债券市场的指标。我国从1996年开始把货币供应量作为货币政策的中介目标，我国货币供应量包括了三个层次，流通中的现金M0，狭义货币供应量M1和广义货币供应量M2。在这些货币供应量中，广义货币供应量M2具有很广泛的应用范围，同时从近几年中央银行提出的总量调控目标来看，货币政策的操作更注重对广义货币供应量M2的调控。因此，本文实证部分选取了广义货币供应量M2作为货币供应量的代表变量。
由于本文主要研究后金融危机时代货币供应量的调整对我国银行间债券市场的影响，因此本文选择区间为2007年1月-2011年12月（共60个月），使用的数据频率为月度数据，每个变量选取60个数据。7天银行间债券回购利率（R07D）数据来源于中国人民银行（.cn/qkpdf/ccez/ccez201210/ccez20121049.pdf" style="color:red" target="_blank">原版全文
（三）实证分析
1.样板数据的平稳性检验。为了消除异方差性，我们对模型中的变量7天银行间债券回购利率R07D和广义货币供应量M2分别取对数，记为LR07D和LM2，对这两组数列进行ADF单位根检验，发现LR07D和LM2都是非平稳的，但其一阶差分序列DLR07D和DLM2均为平稳序列。
2.Granger因果关系检验。我们选用变量的一阶差分序列DLR07D和DLM2进行Granger因果关系检验，检验结果如表2所示。从表2中我们可以发现，在10%的显著性水平下，DLM2不是DLR07D的Granger原因，DLR07D是DLM2的Granger原因，DLR07D和DLM2是单项Granger因果关系，银行间债券市场利率的变化影响了广义货币供应量，但不存在互为因果的关系。
3.模型滞后阶数的确定。根据单变量STR模型的设定规则，首先确定模型的线性AR部分。选取DLM2滞后三阶、DLR07D滞后二阶组成9种不同的组合，分别对DLM2进行回归，DLM2滞后一阶和DLR07D的组合各项指标最优，依据SIC评判标准，在DLM2滞后一阶，DLRO7D滞后二阶时，AIC和SC之和最小，D—W值和各参数的p值也比较理想，所以可以确定模型的解释变量为DLM2（-1）、DLR07D、DLR07D（-1）和DLR07D（-2）。
4.非线性检验及非线性模型的选择。检验模型是否线性的原假设是转换函数中的参数γ=0，然而，在原假设下，不能识别模型存在非线性。为了解决这一问题，Terasvirta提出了一个可以检验非线性行为的框架。对于STR模型，可以将转换函数在γ=0处进行三阶泰勒级数近似展开，得到：yt=β0xt′+β1xt′St-d+β2xt′S2t-d+β3xt′S3t-d+ut⑤
为了进行非线性检验，对方程⑤设定原假设“模型是线性模型”，即H0：β1=β2=β3= 0，若拒绝原假设，则表明模型存在非线性关系。如果模型拒绝原假设，下一步要确定非线性STR模型转换函数的的形式，即是是LSTR1还是LSTR2。转换函数形式的选择基于以下序贯检验： H04：β3=0；H03：β2=0|β3=0；H02：β1=0|β2=β3=0
如果H03检验统计量（F统计量）的p值最小， 那么转换函数的形式应为LSTR2或者ESTR模型， 否则就选择LSTR1模型。根据以上原理，对广义货币供应量与7天银行间债券回购利率进行非线性检验，确定模型的最优转换变量及选择模型转换函数的形式，具体的的检验结果如表3所示。
从表3的结果可以看出，当转换变量为DLR07D（t）时，拒绝线性关系的原假设，同时F3统计量的p值最大，根据前面的介绍，我们可以确定转换函数G的形式为LSTR1模型，即转换函数的形式为：F（St-d，γ，c）={1+exp[-γ（St-d-c）}-1，γ>0
5.平滑参数和位置参数初始值的确定。在确定最优转换变量和转换函数的形式之后，我们对LSTR1模型进行参数估计。这里采用二维网格点搜索法。本文对平滑参数γ构造区间为[0.5，10]，对位置参数c的具体构造区间为[-0.5831，0.7897]，步长均为0.0003。任意取一组γ和c，计算残差平方和SSR，选取使SSR最小的一组γ和c，所得的平滑参数和位置参数的初始估计值结果如表4所示。
6.模型参数的估计。LSTR1模型的估计结果（方程下括号里的数值为相应估计参数的t值）：
DLM2=0.01418-0.02299DLM2（-1）
（3.1304） （-0.1269）
-0.01566DLR07D-0.03410 DLR07D（-1）
（-1.3781） （-3.8824）
-0.02425DLR07D（-2）+[0.00675- 0.17985
（-3.6436） （0.7869） （-0.5217）
DLM2（-1）+ 0.01119DLR07D+ 0.05096DL
（0.8895） （3.1747）
R07D（-1）+ 0.03326DLR07D（-2）]×{1+e
（2.4738）
xp[-5.10929（DLR07D-0.03022）]}-1⑥
R2= 0.4460 AIC =-9.1461 SC =-8.7198
从STR模型的估计结果中可以得出以下结论：一是通过格兰杰因果关系检验可知，DLR07D和DLM2是单项Granger因果关系，即银行间债券市场利率的变化影响了广义货币供应量，并不是广义货币供应量的变动影响银行间债券市场，也不存在互为因果的关系。这与许多学者认为的，货币供应量的变化影响银行间债券市场的观点不一致。二是从方程模型的估计结果中可以看出，在10%的显著性水平下，DLR07D（-1）和DLR07D（-2）的系数是显著的，但DLM2（-1）和DLR07D的系数是不显著的，这反映出银行间债券市场利率的变化对货币供应量的影响存在滞后性，其影响力度逐渐增大。在模型的非线性部分中，DLR07D、DLR07D（-1）和DLR07D（-2）对DLM2产生了正的影响，这与预期的银行间债券市场利率对货币供应量具有负影响的结果相反，这表明当转换变量DLR07D大于位置参数0.03022时，模型转换为非线性，此时银行间债券市场利率的变动对于货币供应量的影响才会显现。当银行间债券市场的利率的增长超过3.27%时，银行间债券市场利率的变动就会对货币供应量产生影响。
四、结论与政策建议
第一，在后金融危机时代，银行间债券市场利率和货币供应量之间存在单项因果关系，并不存在货币供应量对银行间债券市场利率变动的显著影响，这与许多学者得出的结论有所不同。究其原因，一方面，是由于2008年我国实施了4万亿元人民币的经济刺激计划，同时对陷入困境的中小企提供贷款，为大型企业提供融资渠道，这导致近几年来货币资金流动性宽裕，银行间债券市场交易频繁。2008年全年，银行间债券市场托管额达到10万亿元，同比增加19.7%，市场累计发行人民币债券25625.8亿元，同比增加16.9%。银行间债券市场的异常活跃影响了货币供应量的变动，尤其是国债和银行间企业债的影响尤为突出。另一方面，格兰杰因果关系检验是以线性假设为基础， 但是银行间债券市场利率和货币供应量之间存在非线性关系，因此，在后金融危机时代这个特殊时期，只能确定广义货币供应量不是7天银行间债券回购利率的Granger原因。
第二，本文的实证分析表明，银行间债券市场的发展已成为制约我国货币政策的关键因素。中央银行通过在银行间债券回购市场上的正回购和逆回购操作吞吐基础货币，发出窗口信息，影响银行的信贷行为，从而调控货币供应量，实施货币政策。因此，我们必须加快银行间债券市场的发展，鼓励市场创新，提高银行间债券市场的流动性和运行效率，推动其与国际债券市场接轨。
参考文献：
1.李永刚.美国量化宽松货币政策影响及中国对策[J].财经科学，2011（4）.
2.Sensier，Osborn，Ocal.Asymmetric Interest Rate Effects for the UK Real Economy[DB/OL]..cn/qkpdf/ccez/ccez201210/ccez20121049-1.pdf" style="color:red" target="_blank">原版全文