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第五章 結論

我國貨幣政策機制為中央銀行決策的基本架構,而貨幣政策工具則為中央銀 行執行貨幣政策的手段。貨幣政策工具透過對準備貨幣與金融業拆款利率的影響,

將影響力傳送至其他的經濟金融變數,已達成穩定與發展的既定目標。

其中銀行準備金比率為受影響之經濟金融變數之一,因此本文以 Matsuoka (2012) 所探討的在最終借貸者存在的情況下銀行準備金比率受其他相關變數影 響的理論模型,延伸應用於探討台灣實證研究,並參考 Chang et al. (2014)、

Ogawa (2007)、Khasawneh (2013) 及 Nguyena et al. (2013) 等實證研究文獻。

本研究期間為 1995 年 6 月至 2014 年 7 月的月資料。首先由理論模型推 估出銀行準備金比率受拆款利率、貼現率、拆款額占存款比率及存款利率等變數 所影響,再就所參考之實證文獻加入其他解釋變數。最後採用之解釋變數為央行 的重貼現利率、製造業之工業生產指數、加權法定準備率、壞帳比率、存放款利 差、3 年期政府公債殖利率、落後一期拆款利率及代表拆款市場重大變革時點的 虛擬變數。

實證分析分為三個模式,模式一不考慮落後期拆款利率與虛擬變數,模式二 不考慮虛擬變數,模式三則加入所有解釋變數於模型中,其中模式三最具解釋力。

從實證結果來看解釋變數對於被解釋變數的影響方向大致與預期相同,當中壞帳 比例的衡量方式為銀行逾期帳款占總應收帳款的比率,與一般所採用之銀行壞帳 占總應收帳款的比率不同,因此實證結果與預期影響方向相左。解釋變數中製造 業之工業生產指數、加權法定準備率、壞帳比率、存放款利差、3 年期政府公債 殖利率、落後一期拆款利率與虛擬變數 (2005/10) 為負向影響,央行的重貼現利 率與虛擬變數 (1995/8) 為正向影響。

而顯著影響的變數有製造業之工業生產指數、落後一期拆款利率及虛擬變數 (1995/8)。由於 Khasawneh (2013) 指出若景氣良好,銀行為避免眾多民眾提領存 款造成銀行透支,因此傾向持有較多準備金,但另一方面也可能因持有現金的機

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會成本較高而選擇減少準備金。因此由本文對於變數製造業之工業生產指數的實 證結果可以發現,台灣的銀行行為不趨向於保守。另外,亦可由實證結果中推估 當上一期拆款利率較高時,銀行傾向於在當期將上一期較高的準備率調降,將資 金運用於其他投資中,因此落後一期拆款利率的影響為負向顯著。最後,由於虛 擬變數 (1995/8) 的時間點政府修正了拆款市場的制度,使參與拆款市場的資格 較為嚴格,因此銀行傾向於提高銀行準備金比率,因此虛擬變數 (1995/8)為正向 顯著影響。

由於銀行準備金比率為受貨幣政策機制影響的重要變數之一,因此本文的研 究重點著重於台灣銀行準備金比率受不同變數因子的影響,並期許研究結果能對 相關貨幣政策有所貢獻。本文的被解釋變數銀行準備金比率所採用的樣本為全台 灣金融機構的總平均值,未來可收集更多樣本資料,以各不同金融機構的銀行準 備金比率做為樣本,進行 panel 模型分析。未來的研究方向也可進一步增加解 釋變數,例如可將銀行的股價變動率或資本充足率用以解釋銀行的財政健全程度 等、增加其他貨幣政策與貨幣工具重大改革時點的虛擬變數,用以增加模型的解 釋能力。最後,本文因考量銀行準備金比率的自我相關性而加入一階自我相關模 型進行修正,但本研究採用月資料為樣本,所以樣本之間的互相影響偏大,因此 未來可加以檢定應使用哪一階自我相關模型進行修正會使研究更為完善。

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