研究動機

第一節 研究動機

美國近年來受次貸危機以及一連串金融危機影響的關係，突顯出資產價格在貨幣 政策傳遞過程中的重要性，因為資產價格（例如住宅價格）被當作金融機構主要的抵 押貸款品，不僅會影響金融機構的資金，也會造成整體企業投資與民間消費的變動，

使其成為總體經濟波動的來源。Bjornland and Jacobsen(2010)指出，中央銀行雖然能 有效地維持通貨膨脹目標，但卻無法防止資產價格破滅所帶來的負面影響。國際貨幣 基金組織(2009)(International Monetary Fund, IMF)指出，貨幣政策決策者應該更加重 視房地產泡沫破滅所造成的總體金融風險。由於資產價格是財富儲存的角色，因此當 受到干擾時需謹慎地評估資產價格所帶來的影響，然而資產價格可以因應貨幣政策立 即做出反應，所以資產價格成為衝擊的重要傳遞機制。(Zettelmeyer, 2004；Rigobon and Sack, 2004；Bernanke and Kuttner, 2005)

貨幣政策實施的目的在於追求最終經濟目標的達成，中央銀行會依據最適的政策 工具進行操作。貨幣政策是中央銀行實現諸如物價穩定、經濟成長及國際收支平衡等 最終目標之手段，然而，貨幣政策對最終目標一般欠缺直接影響效果，必須透過短期 目標(short-run targets)，產生間接影響。Bjornaland and Jacobsen(2008)指出，由於金融 市場自由化的關係，提升了資產價格的發展，住宅與股票在貸款部門被當作主要的擔 保品，使它們成為經濟波動的重要來源。資產不只是財富儲存的角色，同時也是衝擊 的重要傳遞管道。當資產價格能對貨幣政策做出反應，便可能成為貨幣政策的一個重 要指標。因此，瞭解資產價格在貨幣政策傳遞機制中的角色，有助於我們瞭解貨幣政 策是否能有效的達到其目標。

有別於其他資產，住宅具有雙重角色，不僅是財富的儲存角色同時也是一種重要 的耐久財。住宅受到衝擊時，可能會影響家戶的財產，當抵押品的價值上升時，將增 加借貸約束(borrowing-constrained)信用的有效性，因此家戶會考慮提取一些收益投入 消費或者投資中。最後，從 Tobin Q 理論得知，住宅價格的增加，也會對住宅建築 (housing construction)產生影響。由於 Tobin Q 理論主要說明資產價格波動，將影響企 業 市 值 佔 重 置 投 資 所 需 資 金 成 本 的 比 例 ， 進 而 影 響 企 業 投 資 。 Girouard and Blondal(2001)指出若 Tobin Q 值大於 1，表示建商建造新屋有利可圖，因為新屋房價 大於房屋建造成本；反之，Tobin Q 比率小於 1 時，表示建商建造新屋無利可圖，營 建投資將下降。住宅價格的衝擊可能會影響實質產出和物價，使其成為一個重要的前 瞻性變數(forward looking variable)，所以貨幣決策者(monetary policymaker)會針對住 宅價格進行監測。住宅價格不僅影響本身市場的發展，還會牽動其他市場的資金流向 與價格，過去探討同期房價在總體經濟所扮演的角色中，常忽略其他資產價格的影 響，將造成實證結果的偏誤。或者如果有包含其他資產價格，其設定方式則是利用遞 迴式 VAR(recursive VAR)進行分析(例如 Goodhart and Hofmann, 2001)，亦或是在建構 結構式 VAR(structural VAR, SVAR)模型時，同時包含了長期與短期的限制(例如 Bjornaland and Jacobsen, 2008)。為了修正以及區隔相關研究，本文分別建立遞迴式 VAR 與結構式 VAR(SVAR)兩個傳統封閉經濟模型，並且在模型內加入股價指數當作 金融資產的代理變數。

經濟理論說明了貨幣政策和資產價格間具有交互作用的幾個原因。首先，中央銀 行透過對目前和預期未來實質利率的影響，牽動了家戶消費以及企業投資的決策時 機。這是一般認為兩者間的互動關係，特別在股票價格方面，反應了私營部門預期未 來資產報酬的貼現總合，被認為是前瞻性的指標；其二，將預期未來的利率當作貼現 率，或者改變股票的必要報酬率，造成資產價格的變動。如果商品市場因為受到壟斷 性競爭(monopolistic competition)和加成定價(mark-up pricing)的影響，利潤至少在短期

內會因為各種因素而影響總需求。由以上論述得知，貨幣政策不僅有可能透過利率（貼 現）管道影響股價，並且透過代理商所面臨的無法預期因素，反應在股票的報酬收益 上。資產價格透過財富效果以及投資影響消費，增加了企業對資金運轉的能力（信貸 渠道）。

估計總體變數之間的關係，常使用向量自我迴歸模型(vector autoregression, VAR) 進行分析，其共包含了縮減式(reduced form)、遞迴式，以及結構式三種型態。縮減式 VAR 不需倚賴任何經濟理論即可進行實證研究，無先驗限制之 VAR 模型雖然在分析 變數短期動態關係相當便利，然而過度參數化(over-parameterization)的結果，降低了 模型的估計效率，亦無法說明經濟變數間之長期關係。Bernanke and Blinder(1992)指 出以未受限制的 VAR 模型做結構性的(structural)推論具有高度風險(risky)。國內的研 究多以此種方式分析政策變動所產生之結構性效果，討論經濟體系之間的貨幣政策衝 擊傳遞過程。而縮減式 VAR 模型中的每一變數為變數本身的過去值、其他變數過去 值以及誤差項所構成的線性函數，並未考慮變數當期的影響。縮減式 VAR 迴歸誤差 (regression error)具有相關性。相反的，遞迴式 VAR 與 SVAR 的結構性誤差(structural error)之間沒有相關，二者合稱正交 VAR(orthogonalizing VAR)。而衝擊反應函數 (impulse reaction function, IRF)，說明在其他衝擊不變下，特定變數對於內生變數動態 之影響，必須要求衝擊之間不具相關性，因此，只有在遞迴式 VAR 與 SVAR 模型中 較為適用。

我們若要衡量政策變動所產生的結構性效果，可採用二種方式：第一種為遞迴式 VAR 模型(如 Goodhart and Hofmann, 2001；Goux and Cordahi, 2007)，其將貨幣政策 變數與其他的經濟變數進行排序，變數之間的同期影響為遞迴型式。模型內變數的排 序(ordering)，則視貨幣政策與其他經濟變數的同期關係而定。遞迴式 VAR 相較於 SVAR 而言，遞迴式 VAR 的認定條件(identification)較為簡單明瞭。模型中的各迴歸

方程式包含了前面方程式的同期參數值，以變數的排序方式設定模型產生分析結果。

其二是採用 SVAR 模型(如 Chirinko et al., 2004；Elbourne, 2007；Elbourne and Haan, 2006；Bjornland and Leitemo, 2008；Bjornaland and Jacobsen, 2008；Bjornaland and Jacobsen, 2009)，此種方式對模型的設定與認定假設相當敏感，以經濟理論的基礎建 立模型的認定假設(identifying assumptions)來設定變數的同期結構參數。與無理論 (atheoretical)基礎之 VAR 模型最大的差異，在於 VAR 模型在處理隨機衝擊項同期的 問題時，完全由研究者的主觀判斷決定變數的排序，然而不同的排序可能導致不同的 結果。因此無理論 VAR 模型無法得到唯一的一組衝擊反應函數。反觀 SVAR 模型在 處理隨機衝擊項的同期問題時，必須依據經濟理論對時間序列的關係給予限制，因而 可得到唯一一組衝擊反應函數。

因此，本文以遞迴式 VAR 與 SVAR 當作模型的設定方法，由於貨幣政策可能會 藉由利率渠道影響資產價格（股票與住宅），這說明了資產價格與貨幣政策間的互動 關係，在設定時也將資產價格對貨幣政策的潛在影響力考慮在內，藉此瞭解貨幣政策 與資產價格短期間的互動關係，並且探討貨幣政策之實行對不同類型的資產影響反應 有何異同。本文模型包含總體經濟變數和貨幣政策以及資產價格的傳統封閉經濟體系 模型，以此瞭解總體經濟變數對住宅與股票的影響效果，除了以模型的實證結果說明 經濟體系與資產價格各個變數的同期相關性外，亦藉由衝擊反應討論變數間的跨期關 係，瞭解較長期間的變數相互反應，並利用預測誤差變異分解來分析某一個變數的預 測誤差變異，有多少比例是由其他變數之預測誤差變異所貢獻。