對稱模型

季反應函數

在此又分為以存款準備率建立之模型，以及以貨幣政策指標建立之模型。

其中，

為當期的存款準備率

為由表一建構的第 t 期的貨幣政策(區分為三類時，0=緊縮政策，1=中性貨幣 政策，2=寬鬆貨幣政策；區分為兩類時，0=緊縮貨幣政策，1=寬鬆貨幣政策)

為實質國內生產毛額年增率 為消費者物價指數年增率

BTt 為貿易帳盈餘(單位為百萬美元)

資料期間為 2001 年 1 月到 2008 年 12 月，資料取自中國國家統計局，在這 邊必須注意的是-中國國家統計局所定義的消費者物價指數跟其他國家都不相 同，一般經濟學中所定義的消費者物價指數指的是設定一個基期=100，之後或 之前的時間跟基期比較，比如 2000 年價格定義為 100，去年為 103，今年為 105，

皆是跟基期比較，若是要算消費者物價指數年增率，則是把消費者物價指數與 去年同期做計算而得出年增率，例如:在本例中今年的消費者物價指數年增率為 (105-103)/103=1.94%，然而中國國家統計局所定義的消費者物價指數，已經是 跟去年同期做比較，簡而言之，中國國家統計局定義的消費者物價指數即我們 所謂的消費者物價指數年增率。

在此兩方程式中，我們預期經濟成長率( )與存款準備率(Rt)呈現正向 關係，與貨幣政策指標(It)呈現反向關係，即當景氣越低迷時，人民銀行會傾向 採取寬鬆貨幣政策來提振經濟；另一方面，當景氣有過熱疑慮時，人民銀行會 傾向使用緊縮貨幣政策來防止經濟過熱的情況，故 應為負。

在物價方面，我們預期物價上漲率( )與存款準備率(Rt)呈現正向關係，

與貨幣政策指標(It)呈現反向關係，即物價上漲率越高，人民銀行越傾向採取緊 縮貨幣政策來防止通貨膨脹；或當物價上漲率越低或是負的，人民銀行越傾向 採取寬鬆貨幣政策來防止通貨緊縮的問題，故 應為負。

在貿易帳盈餘方面，由於人民銀行都會沖銷政策，以沖銷藉由外匯存底增 加而放出的信用，但無法確定會部分沖銷或是完全沖銷，因此在此 的方向 並不確定，最可能為中性，在此使用貿易帳盈餘而非使用貿易帳盈餘年增率的 主要原因為中國貿易盈餘成長速度過快，成長率變動太大，加上貿易在資料期 間貿易帳有時是赤字，若是使用年增率則會發生問題。

在貨幣政策反應函數相關文獻中，都會加入失業率此變數，原先在建構模 型時，也想將失業率這個變數加入模型當中，但因中國國家統計局在失業率此 一變數的資料上並沒有完善的提供，中國國家統計局只提供年資料的失業率資 料，因而作罷。

在此實證模型，我們將採用三種類型，第一、將存款準備率當作貨幣政策 指標，第二、將貨幣政策分為寬鬆以及緊縮兩種，使用 Logit 以及 probit 兩個模 型，第三、將貨幣政策分為寬鬆、緊縮、以及中立三種，使用 ordered probit 模 型，模型推導放在附錄內。

由表四第一欄可以看出用存款準備率做為貨幣政策指標下，所估計出來的 結果，其中 GDP 成長率係數跟我們預期不同，但是並不顯著，CPI 成長率則是 與我們預期相同呈現正向而且顯著，而貿易帳盈餘也是顯著，雖然與理論不同，

不過由於貿易帳盈餘的係數過小，因此即使顯著但對於存款準備率的影響也不 大，從存款準備率之模型可以看出，人民銀行確實是以物價上漲率做為目標，

即把控制物價、維持物價穩定當作最主要的政策目標。

表四第二欄與第三欄是 Logit 跟 Probit Model 下政策區分為兩類之對稱反應 函數季實證結果，由 Logit 模型估計結果可看出 與 皆呈現顯著負號，與 理論相符合，顯示人民銀行採取的是反循環政策目標，即當物價上漲或經濟過 熱時，將採取緊縮性貨幣政策，當物價緊縮或是經濟衰退時，人民銀行將會採 取擴張性貨幣政策。 則是符號為正但是不顯著，也與理論相符。

，代表的是解釋變數每增加一單位，將會造成被解釋變 數成功(代表的是 Y=1;採取擴張性貨幣政策)的可能性，Logit Model 下 GDP、CPI 與 BT 之 odds 6，代表 GDP 成長率每增加 1%，

採取擴張性貨幣政策的可能性下降 54%，CPI 成長率每增加 1%，採取擴張性貨 幣政策的可能性下降 40%，BT 單位是百萬美元，但因係數太小，故改變其單位 變成十億美元，係數變為 0.00954，exp(0.00954)=1.009586，表示 BT 每增加十億 美元，採取擴張性貨幣政策的可能性上升 0.96%，與預期相同，貿易帳盈餘並沒 有辦法有效的影響貨幣政策。

表四第三欄則是 Probit Model 下的估計結果，與 Logit Model 比較下，兩者 估計結果相似， 與 皆呈現顯著負號，與理論相符合， 也是呈現正號 不顯著，在此省略其他討論。

【表四 各模型下之對稱反應函數季資料實證結果】

OLS Logit Probit Ordered Probit

R-squared

(Pseudo R2) 0.905 0.337 0.343 0.339

*10%顯著水準以下；**5%顯著水準以下；***1%顯著水準以下

表四第四欄是政策區分為三類之對稱反應函數季資料以 The Ordered Probit Model 估計的結果，可以看出 與 皆呈現負號，但是 卻在此模型中變 為不顯著，至於 則是負號但不顯著。

在此可以做個小結，不管是將政策區分為兩類下的 Logit Model、Probit Model 或是政策區分為三類下的 The Ordered Probit Model，其推論都是類似，也就是都 一致的顯示 與 皆為顯著負號，即與貨幣政策反向，而 也都是不顯著 負號，可以看出此三模型的差異並沒有很大。

當政策分為三類時，估計的係數並不像簡單迴歸下當 x 變動一單位時，y 變 動多少單位，以下藉由機率函數推導各解釋變數的變化對於被解釋變數的機率 影響情況。

=0.3311

=0.4012 (1) GDP 

上式隱含當國內生產毛額增加 1%，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的機率增 加 22.7%，中性貨幣政策(I=1)發生的機率增加 4.8%，寬鬆貨幣政策(I=2)減少 27.5%。

(2) CPI

上式隱含當消費者物價指數增加 1%，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的機率 增加 6.68%，中性貨幣政策(I=1)發生的機率增加 1.41%，寬鬆貨幣政策(I=2)減少 8.1%。

(3) BT 

同求取 The Loigt Model 之 odds ratio 做法，因為 BT 之係數太小，所以先將 BT 單位由百萬美元放大到十億美元，如此才看得出變化。

上式隱含當貿易帳盈餘增加十億美元時，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的 機率增加 0.06%，中性貨幣政策(I=1)發生的機率增加 0.01%，寬鬆貨幣政策(I=2) 減少 0.07%，在此可以看出貿易帳盈餘對於貨幣政策幾乎沒有影響與一開始理論 以及人民銀行貨幣政策執行報告相符合，發行央行票據只是為了沖銷貿易盈餘 而放出的貨幣，貿易盈餘將不會影響貨幣政策的執行。

在對稱模型季資料下，本文採用了四個模型，分別是以存款準備率做為貨 幣政策指標之模型，將貨幣政策區分為兩類之 The Logit Model、The Probit Model 以及將貨幣政策區分為三類之 The Oredered Probit Model， 除了在存款準備 率模型下不顯著且係數與理論相反，其他模型皆與理論符合且顯著， 則是除 了 The Oredered Probit Model 以外其他都符合且顯著，可看出人民銀行確實是抱 持者反景氣循環執行貨幣政策，而 BT 則是對貨幣政策影響很小，估計出來的情 況都是係數很小，且只有在存款準備率模型下顯著，其餘皆不顯著，根本沒辦 法大幅的影響貨幣政策。由於季反應函數樣本數可能會有過少的問題產生，接 下來將看月反應函數的情況是否與季反應函數一致。

月反應函數

將人民銀行貨幣政策反應函數設定如下:

在此又分為以存款準備率建立之模型，以及以貨幣政策指標建立之模型。

(10) (11) 其中，

為當期的存款準備率

為由表一建構的第 t 期的貨幣政策(區分為三類時，0=緊縮政策，1=中性貨幣 政策，2=寬鬆貨幣政策；區分為兩類時，0=緊縮貨幣政策，1=寬鬆貨幣政策)

為工業生產指數年增率 為消費者物價指數年增率

BTt 為貿易帳盈餘(單位為百萬美元)

資料期間為 2000 年 12 月到 2008 年 12 月，資料取自中國國家統計局，資 料中樣本點只有 94 個，因為中國國家統計局並沒有公佈 2007 年 1 月以及 2008 年 1 月的工業生產指數年增率，故直接將同期的此兩筆資料刪去，在此採取工 業生產指數年增率替代 GDP 成長率的原因為 GDP 成長率並沒有公佈月資料，

以往文獻也皆拿工業生產指數年增率代替 GDP 成長率，在此與季反應函數相 同，將中國國家統計局定義之消費者指數當做消費者指數年增率使用。

月資料與季資料模型幾乎相同，唯一的差異在月資料參考 Pott and

Luckett(1978)的模型，所有解釋變數均遞延一期，而季資料之解釋變數與被解釋 變數採取同期的資料。

【圖三 存款準備率時間序列圖】

【圖四 工業生產指數年增時間序列圖】

【圖五 消費者物價指數年增時間序列圖】

【圖六 貿易帳盈餘時間序列圖】

兩變數圖，左軸皆為存款準備率，右軸為解釋變數。

【圖七 工業生產指數年增率與存款準備率時間序列圖】

【圖八 消費者物價指數年增率與存款準備率時間序列圖】

【圖九 貿易帳盈餘與存款準備率時間序列圖】

表五中 Logit Model 下 GDP、CPI 與 BT 之 odds ratio 各為 0.754、0.68 以及 1.000001，代表 GDP 成長率每增加 1%，採取擴張性貨幣政策的可能性下降 24.6%，CPI 成長率每增加 1%，採取擴張性貨幣政策的可能性下降 32%，同季 反應函數 BT 單位是百萬美元，但因係數太小，故改變其單位變成十億美元，係 數變為 0.000961，exp(0.000961)=1.00096，表示 BT 每增加十億美元，採取擴張 性貨幣政策的可能性上升 0.1%。

Ordered Probit 下各解釋變數的變化對於被解釋變數的機率影響情況如下

=0.3684

=0.4618

(1) IP 

上式隱含當工業生產指數增加 1%，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的機率增 加 6.3%，中性貨幣政策(I=1)發生的機率增加 1.6%，寬鬆貨幣政策(I=2)減少 7.89%。

【表五 各模型下之對稱反應函數月資料實證結果】

OLS Logit Probit Ordered Probit

常數

(10.28) (3.74) (4.11) (-4.91284) -0.024

(-0.68) (-3.39) (-3.72) (-4) (11.65) (-2.52) (-2.8) (-2.12)

0 0

(11.85) (0.03) (0.13) (-1.68)

MU(1)

(-4.378)

觀察值 94 94 94 94

R-squared

(Pseudo R2) 0.869 0.273 0.277 0.202

*10%顯著水準以下；**5%顯著水準以下；***1%顯著水準以下

(2) CPI

上式隱含當消費者物價指數增加 10.07%，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的

上式隱含當消費者物價指數增加 10.07%，將使緊縮性貨幣政策(I=0)發生的