金融拆款市場與中央銀行貨幣政策 -台灣之實證研究 - 政大學術集成

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(1)國立政治大學財政學系碩士論文. 金融拆款市場與中央銀行貨幣政策. 治. 政 -台灣之實證研究大. 立. ‧ 國. 學. Financial Interbank Market and the Central Bank's. ‧. Monetary Policy. Nat. n. al. er. io. sit. y. - An Empirical Research of Taiwan. Ch. engchi. 指導教授：王智賢研究生：朱凱頤. i Un. v. 博士撰. 中華民國 104 年 6 月.

(2) 國立政治大學財政學系碩士論文. 金融拆款市場與中央銀行貨幣政策 -台灣之實證研究政治. 大. 立. ‧ 國. 學. Financial Interbank Market and the Central Bank's Monetary Policy. ‧. n. al. er. io. sit. y. Nat. - An Empirical Research of Taiwan. Ch. engchi. 指導教授：王智賢研究生：朱凱頤1. i Un. v. 博士撰. 中華民國 104 年 6 月朱凱頤為政治大學財政系碩士班二年級學生，學號為 102255020，其 e-mail 為 102255020@nccu.edu.tw。 1.

(3) 謝辭回想當時，我為了大學指考而在台北的補習班待了一年，考完後一個星期我心想即將離開台北而且應該不會再來了吧!但這時腦中突然出現一個想法，想看看那個很有名但我一點都不熟的政治大學到底長甚麼樣子，所以就直接搭著捷運來政治大學走一圈。當時害羞的我連伸手招公車都很羞澀，回程時因為不敢和司機問路，還被 530 公車載到指南宮放生。但沒想到這個台北告別之旅卻變成了大學入學的行前探勘，親身驗證了終點是另一個起點這句話。在政大的這六年，遇到了許多貴人，其中最要感謝的就是指導教授－王智賢. 政治大因為老師的爭取，讓我能在碩一時擔任助教，使我有機會從被教導的角色轉而教立老師。自大學修課開始，老師總是無私地在課業或生活方面分享並給予建議，也. ‧ 國. 學. 導學弟妹。而最令我感到被鼓舞的是，每當寫論文遇到難關時，老師總說我們一起解決!能遇到老師，真的是一件很幸運的事。. ‧. 此外，也要感謝林玫吟老師及林馨怡老師。在撰寫論文的過程中，不論是研. sit. y. Nat. 究方向或研究方法，林玫吟老師經常在老師私人寶貴的空閒時間與我討論研究內. n. al. er. io. 容，並給予身陷重大關卡的我非常多的建議，多虧了這些建議，才能使我如期完. i Un. v. 成這篇論文。也要謝謝林馨怡老師給予我許多論文修飾及未來修正方向的建議，. Ch. engchi. 使我的論文在最後階段，更加完善。. 另外也要謝謝我的母親及妹妹，因為母親的堅持與支持，才讓我有機會完成研究所學業，而妹妹一直是我分享大小趣事的最佳夥伴，也是我宿舍搬遷的苦力第一人選，謝謝你們! 在此也一併感謝在我讀研究所過程中所有幫助過我的老師、朋友及系辦助教。最後，感謝我的室友雅淳－雖然你這輩子可能都不知道我把你寫在我的謝辭裡－這兩年的相處，讓我頓悟，人生要追求的不一定是最好、最優的東西，而是最適合自己的那些人事物。朱凱頤謹致 2014.06.18 於政大宿舍.

(4) 摘要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，但目前並無針對台灣進行的實證研究，因此本文的研究重點著重於探討台灣的銀行準備金比率受不同變數因子的影響。本研究採用的解釋變數有央行的重貼現利率、製造業的工業生產指數、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。樣本主要採用由中央銀行統計資料庫及 TEJ 資料庫所蒐集之月資料，採用期間為 1995 年 6 月至 2014 年 7 月，並且使用 OLS 模型進行實證分析。實證結果發現，製造. 政治大. 業的工業生產指數及落後一期拆款利率為負向顯著，而 1995 年 8 月的虛擬變數. 立. 為正向顯著。. ‧ 國. 學. 關鍵詞：銀行準備金比率、金融拆款市場、區隔市場模型. ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. i Un. v.

(5) Abstract The purpose of the study was focused on the impact of Taiwan banks' reserve ratio by different variable factors, since the banks' reserve ratio was one of the important variables affected by monetary policy mechanism, however, there was no empirical research carried out for Taiwan currently. The explanatory variables used in the study has the discount rate, the index of industrial production of the manufacturing sector, the weighted statutory reserve ratio, the ratio of bad debts, deposit and loan spreads, 3-year government bond yields, the call rate that one year lags and the. 政治大 study obtained monthly samples from the central bank's statistical databases and TEJ 立. dummy variables of representatives major changes in interbank call loan market. This. ‧ 國. 學. database mainly, the period was during June 1995 to July 2014, and then OLS model was used to analyze. The results revealed that the index of industrial production of the. ‧. manufacturing sector and the call rate that one year lags has a negative and significant. Nat. sit. y. effect on banks' reserve ratio, while the dummy variables of August 1995 has a. n. al. er. io. positive and significant effect.. Ch. engchi. i Un. v. Key words：The banks' reserve ratio, Interbank call loan market, Segment market model.

(6) 目錄. 第一章緒論.................................................................................................................. 8 第二章文獻回顧........................................................................................................ 10 第一節理論文獻探討........................................................................................ 10 第二節實證文獻探討........................................................................................ 13. 治政大第一節基本假設................................................................................................ 16 立. 第三章理論模型........................................................................................................ 16. 第二節銀行經濟................................................................................................ 19. ‧ 國. 學. 第三節   (0,1) ，拆款市場具不完全性 ......................................................... 22. ‧. 第四節央行的引進............................................................................................ 26. sit. y. Nat. 第四章實證分析........................................................................................................ 30. io. er. 第一節實證模型與變數說明............................................................................ 30. al. 第二節資料來源說明........................................................................................ 33. n. iv n C 單根檢定方法........................................................................................ 35 hengchi U. 第三節. 第四節實證結果................................................................................................ 37 第五章結論................................................................................................................ 41 附錄.............................................................................................................................. 43 參考文獻...................................................................................................................... 47. 6.

(7) 表格目錄. 表格 1：主要的實證參考文獻之變數選擇與結論 ............................................. 15 表格 2：拆款市場制度重大變革時間表 ............................................................. 32 表格 3：實證變數之衡量方式與資料來源 ......................................................... 33 表格 4：實證變數之敘述統計 ............................................................................. 34 表格 5 ：ADF 單根檢定結果 .............................................................................. 36 表格 6：實證結果 ................................................................................................. 38. 政治大. 表格 7：各解釋變數對銀行準備金比率影響方向比較表 ................................. 40. 立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 7. i Un. v.

(8) 第一章緒論貨幣政策的傳導機制是利用政策工具變數影響操作目標，進而控制中間目標，並達成最終目標。貨幣政策的執行工具可分為公開市場操作 (open market operations)、貼現窗口放款 (discount window loan) 及法定準備金政策 (reserve requirements policy)。公開市場操作指中央銀行藉由買賣證券來影響銀行準備金數量，可買賣的票據有政府發行之公債，銀行發行之金融債券，以及中央銀行發行之定期存單、儲蓄券及國庫券等，這是中央銀行經常使用的工具。貼現窗口放款指商業銀行將顧客貼現的票據，再向中央銀行請求融通，而重貼現率即是中央. 政治大. 銀行對該票券所適用的貼現率；調整重貼現率可以控制銀行資金成本，管制銀行. 立. 信用創造能力，此政策具有強烈的宣示效果。法定準備金政策指中央銀行藉由提. ‧ 國. 學. 高或降低法定準備率，改變貨幣乘數，達到控制貨幣供給額或影響市場利率的目標，對於存款貨幣機構創造信用的能力，會產生立即的效果。. ‧. 操作目標則是中央銀行確實能控制的變數，包括準備貨幣、準備金及短期利. y. Nat. io. sit. 率等。而貨幣政策工具與操作目標部分的連結，主要透過金融拆款市場的運作，. n. al. er. 若金融拆款市場的傳遞機能健全，則中央銀行可以藉由貨幣工具的操作，來影響. Ch. i Un. v. 金融拆款利率及準備金的數量，並達成其他短期利率的目標。. engchi. 銀行準備金包括銀行本身庫存現金及存放中央銀行的存款，除了應付存款人的提款需求，同時必須滿足放款與投資的流動現金，因此一般銀行均非常重視準備金的流動性管理。本文的研究重點在探討影響台灣銀行準備金的變數因子，由於銀行準備金是中央銀行重要的政策指標，此部分的研究結果可作為中央銀行執行貨幣政策的參考。過去的理論文獻，多數的探討焦點為中央銀行操縱貨幣工具是否能對政策目標有所影響，而目前並無針對台灣進行的實證研究。因此，本文將以 Matsuoka (2012) 所建立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，延伸應用於台灣之實證研究，其中並參考 Chang et al. (2014)、 8.

(9) Ogawa (2007)、Khasawneh (2013) 及 Nguyena et al. (2013) 等研究文獻，建立實證模型。本文主要採用的解釋變數有央行的重貼現利率、製造業的工業生產指數、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進行，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，實證結果顯示模式三最具解釋力。另外，在變數的顯著性部分，製造業的工業生產指數、落後一期拆款利率及 1995 年 8 月的虛擬變數均呈現顯著異於 0。. 治政本文架構依序為：第一節為緒論，第二節為文獻探討，第三節為理論模型之大立介紹，第四節為實證分析，最後則為結論。 ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 9. i Un. v.

(10) 第二章文獻回顧本章將分成兩節，分別介紹與銀行準備金有關之理論文獻及實證文獻。. 第一節理論文獻探討 Caprio Gerard and Klingebiel (1996) 指出資料顯示歷史上銀行倒閉的主要原因之一為銀行恐慌 (bank panic)，意指發生擠兌和準備金不足現象。Diamond and Dybvig (1996) 的研究中提出最終借貸者一詞並指出自我實現的預期 (self-fulfilling prophecies) 最終將導致金融危機發生，意指當銀行突然發生擠兌現. 政治大. 象時，由於此時銀行存在倒閉風險，因此將吸引更多的儲蓄者前來擠兌導致銀行. 立. 的流動性不足。Champ et al. (1996) 為了研究貨幣在銀行擠兌現象及金融危機中. ‧ 國. 學. 扮演的角色而研擬出區隔市場模型，模型中假設一個經濟體由無限序列 (infinite. ‧. sequence) 的兩期代紀重疊 (overlapping generations) 組成，並將這個世界分為兩個不同的空間 (locations)，決策者會以隨機的機率被指定執行重置行為，由於最. y. Nat. er. io. sit. 初即設定不同空間中只有法定貨幣是共通的，因此此時決策者必須提領存款並攜帶著搬遷至另一個空間，此種重置行為即代表上述 Diamond and Dybvig (1996). n. al. 中突如其來的擠兌現象。. Ch. engchi. i Un. v. 另外有研究指出在較高的名目利率或通貨膨脹率下發生銀行恐慌的機率也較高，而在 Friedman Rule 下最適的名目利率為零，因此有許多文獻主張施行的貨幣政策應符合 Friedman Rule。Smith (2002) 提出當名目利率越低時因為投資無利可圖，將誘使銀行提高現金準備，導致市場上的投資降低甚至不足。且由社會福利的角度分析發現社會福利與名目利率呈正相關，因此在 Friedman Rule 下資源的配置上並非最適。文獻最後提出若政府能在貨幣成長率與名目利率乘積為一的規範下操作貼現窗口，將能同時施行 Friedman Rule 與提高社會福利。拆款市場在金融體系中具有重要功能，該市場機制可使流動性資產由低流動性需求的銀行流向高需求銀行。Allen et al. (2009) 指出當拆款市場機能良好時不 10.

(11) 需央行介入，但若銀行面臨無法由拆款市場借貸來應付的流動性衝擊時，此時央行以公開市場操作干預市場將可使結果回到有效率的分配。政府作為最終借貸者的功能包含提供存款保險 (deposit insurance) 系統與提供貼現窗口借貸 (discount window lending)。Williamson (1998) 對此兩種功能提出討論：第一，當經濟體系中存在貼現窗口借貸時，銀行的投資組合將不因考量流動性而受限，但會產生道德危機；第二，因為政府無法完全的預測流動性衝擊，因此存款保險系統無法完全的使風險分散。但因為銀行在兩種制度下皆能較有效率的分配資源，因此皆能改善社會福利。政府的貼現窗口借貸又可視為彈性的調整貨幣供給，Sargent and Wallace. 治政 (1982) 討論了在名目利率為零之下，彈性的調整貨幣供給對於經濟的影響。對大立於此項目的 Kareken and Wallace (1978) 討論銀行在不同的借貸成本下對其投資 ‧ 國. 學. 組合及準備金的調整；Fischer (1999) 指出最終借貸者的存在將誘使銀行降低準. ‧. 備金產生道德危機，最終導致金融危機；而 Bagehot (1873) 的看法為當發生金. sit. y. Nat. 融危機時最終借貸者應以懲罰性利率讓銀行自由借貸。Antinolfi et al. (2001) 比. io. er. 較當最終借貸者存在與不存在時，對於均衡解的差異：當最終借貸者不存在時，經濟體系將存在唯一的穩定均衡，此均衡下伴隨著物價水準固定且所有銀行的準. al. n. iv n C 備金占投資組合的比例為固定，但此均衡並非具柏拉圖效率；若存在最終借貸著 hengchi U. 貼現窗口且借貸的名目利率為零且無借貸限制時，則均衡為柏拉圖最適穩定均衡，另外與 Fischer (1999) 看法一致的是銀行將持有較低的準備金。 Matsuoka (2012) 討論當央行同時擁有最終借貸者身分且亦能以管控貨幣供給成長率為其貨幣政策時，對經濟體系的影響。先由在有限溝通 (limited communication) 限制下，極大化代表性世代的預期效用得到受限下的有效分配 (constrained-efficient allocation) 。再討論當經濟體系存在流動性限制之倒帳 (limited commitment) 的問題時，得到相關的結果有：(1). 若拆款市場具完全性 (perfect)，則央行施行零通膨政策 (zero-inflation policy) 可達到受限下的效率. 11.

(12) (constrained-efficiency)；(2). 當拆款市場因為流動性限制之倒帳而喪失應有的功效，使借貸無法被滿足時，此時即使央行施行最適的貼現政策，依然無法使市場均衡達到受限下的效率；(3). 在拆款市場已因流動性限制之倒帳而喪失應有的功效下，若央行以印鈔的方式提供貼現窗口，且收取的貼現率與拆款利率相同，則此時所有原本因為拆款市場失靈而受到借貸限制的銀行將可借到足夠的流動性需求，且在此時施行零通膨政策，市場均衡將達到受限下的效率。本文依據 Matsuoka (2012) 的理論模型為參考基礎，將由台灣中央銀行及主計處所蒐集之數據，代入 Matsuoka (2012) 中在最終借貸者存在的情況下求出之銀行準備金比率與其他相關變數的恆等式中，並探討各解釋變數對於銀行準備金. 治政比率造成的影響。相關的理論推導將於第三章做說明。大立. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 12. i Un. v.

(13) 第二節實證文獻探討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，以達成穩定與發展的既定目標。我國的準備金制度要求金融機構依其負債提存一定比率的準備金，以因應支付需求。其目的為 (1). 銀行本質上資產期限長而負債期限短，一旦出現流動性不足時，可以存在央行的準備金為擔保，向中央銀行申請緊急融通；(2). 央行以準備率作為貨幣政策工具，透過其調整進而控制貨幣總數或其他金融變數，以促進經濟穩定。. 立. 政治大. 對於上段的目的有相關文獻在進行研究時將其納入變數中，在 Chang et al.. ‧ 國. 學. (2014) 中表示雖然先前的研究多指出準備金的多寡幾乎決定於政策的要求，但似乎仍會受到經濟環境的影響，為了將銀行的財務健全狀況納入解釋變數中，因. ‧. 此該篇研究以呆帳數額對總存款數為呆帳比率，並採用三種不同的收款可能性的. y. Nat. io. sit. 呆帳分別做評估，得到的結果表示其皆與超額準備呈正向顯著關係。. n. al. er. 中央銀行的貨幣政策為影響銀行準備金的重要因素。日本央行於1999年宣布. Ch. i Un. v. 將執行零利率政策 (zero-interest-rate policy)，此政策會因日本央行提供市場充裕. engchi. 的資金，而壓低無擔保隔夜貼現利率、拆款利率幾乎降為零利率，因此 Ogawa (2007) 將日本央行於1999年宣布將執行零利率政策 (zero-interest-rate policy) 的時點以虛擬變數方式納入解釋變數中進行實證研究，實證結果顯示銀行準備金比率較施行貨幣政策前減少了三分之二。另外，中央銀行對準備金的調整，可改變準備金應提列的額度，直接影響銀行可運用資金的數量以及其信用創造過程。Khasawneh (2013) 在考慮貨幣政策對於超額準備的影響時，即以法定準備率為代理變數 (proxy) 設為解釋變數，其結果為顯著的正向關係，除此之外 Khasawneh 還以央行持有的淨國內資產作為財政政策的代理變數，藉以表示受政府支出與財稅政策影響下的經濟情況。 13.

(14) 當銀行面臨流動性不足時，除了以拆款市場為融通管道外，央行的貼現制度亦為一種選擇。現行的貼現機制係根據「中央銀行法」第十九條及「中央銀行法對銀行辦理融通作業要點」運作，凡是在中央銀行設立存款準備金帳戶的銀行，可以經由貼現窗口向中央銀行申請融通。在先前的文獻回顧中即提及央行作為最終借貸者，其提供的貼現率應為一種懲罰性的利率。而 Nguyena et al. (2013) 亦是如此認為，在該研究中為了將懲罰性利率納為解釋變數，Nguyena et al.以貼現利率做為懲罰性利率的代理變數，另外為了表達民眾對於現今的需求，而加入實質 GDP 變化率為解釋變數。本章將主要的實證參考文獻之變數選擇與結論列於表格 1。綜觀上述文獻，. 治政理論性文獻多為討論最終借貸者是否應存在於市場，進而論述應以控制貨幣成長大立率的貨幣政策或提供貼現窗口讓銀行自由借貸的方式解決拆款市場失靈的問題； ‧ 國. 學. 而實證型的文獻多數研究影響超額準備的變數為何，但尚未有文獻針對台灣現行. ‧. 制度下銀行準備金受何因素影響進行實證分析。本文依據 Matsuoka (2012) 的理. sit. y. Nat. 論模型為參考基礎，將由台灣中央銀行及主計處所蒐集之數據，代入 Matsuoka. io. er. (2012) 中在最終借貸者存在的情況下求出之銀行準備金比率與其他相關變數的關係式中，並探討各解釋變數對於銀行準備金比率造成的影響。. n. al. Ch. engchi. 14. i Un. v.

(15) 表 1：主要的實證參考文獻之變數選擇與結論作者. 解釋變數. 實證方法. Chang et al.. 一年期國庫券與準備金利差、30 天期附買. (2014). 回國庫券利率、不良貸款、資本充足率。. 研究對象. 主要結論由銀行的債務狀況惡化、資本充足率與呆帳的關係等. Tobit model, censored least absolute deviations. 美國. 實證結果，可證明銀行大量累積準備金和現金是因為. 政治大. 預防性的動機。銀行對於懲罰性利率非常的敏感。. estimator model (CLAD).. 日本. 不同類型的銀行、貨幣政策的改變。. CLAD.. 外，高比率的壞帳比率亦為原因之一。流通貨幣對存款比率對於銀行準備金有顯著負向影. al. iv n C Fixed-effect h emodel, n g c h i U中國. n 前一期超額準備金對存款比率、貸款收益 Nguyena et 變動率、庫存現金對總存款比率、實質 al. (2013). y. er. io. 的影響。. 約旦 model.. sit. Nat. Vector autoregressive. 財政政策對經濟的影響、貨幣政策對經濟 (2013). 執行零利率政策造成拆款利率降低使準備金需求增加. ‧. 流通貨幣對存款比率、實質 GDP、 Khasawneh. 日本在 1990 年代會持有較高準備金的原因，除了央行. pooled Tobit,. 學. (2007). 立. 壞帳比率、股價變動率、隔夜拆款利率、. ‧ 國. Ogawa. 響；實質 GDP、拆款利率、債券利率及貼現利率對於銀行準備金有顯著正向影響。銀行持有超額準備使中國人民銀行施行之緊縮貨幣政策有無效率之結果，中國人民銀行應尋求有效率之方. GMM estimation. GDP 變動率、法定準備率、懲罰性利率。. 法管控銀行超額準備，例如管制拆款、貼現之利率。. 15.

(16) 第三章理論模型本文以 Matsuoka (2012) 所建立的模型為理論基礎進行實證研究，因此本章中將介紹 Matsuoka (2012) 模型的架構與結論。. 第一節基本假設假設一個經濟體由無限序列 (infinite sequence) 的兩期代紀重疊 (overlapping generations) 組成，期間以 t  1, 2,3...... 表示。在每一期，商品可. 政治大個空間內的經濟行為完全對稱。每個空間又包含相同數量且大小相同的地區立. 選擇用於消費或投資。模型中將這個世界分為兩個不同的空間 (locations)，這兩. ‧ 國. 學. (regions)，每個地區居住著均等連續分佈且總合為一的決策者 (agents)。所有年輕的決策者為事前同質 (ex ante identical)，每個決策者年輕期擁有 w. ‧. 單位的商品稟賦，而老年期則無。另外，存在一種儲存技術 (storage technology). sit. y. Nat. 可將在 t 期時儲存的一單位商品，在 t  1 期時轉換為 R  1 單位的消費。. n. al. er. io. 所有決策者只在乎第二期的消費。令 ct 為在 t 期時出現的代表性決策者. i Un. v. 在第二期的消費，且所有決策者擁有相同的終身效用， u (c)  ln(c) 。2. Ch. engchi. 如同 Townsend (1987) 的設定，為了強調兩個空間為空間上的分離 (spatially separated)，我們引入貨幣的交易角色，貨幣普遍被認可且不可能偽造，且在兩個空間皆被接受。另外，兩空間的溝通是有限的，有限溝通 (limited communication) 是為了防止非公開發行的債務 (privately issued liabilities)在其他空間被驗證。又每期中決策者僅可與同空間中的其他決策者進行交易。在決定存款如何分配於投資與現金保有後，每個地區中有  比例的年輕決策者會被重置 (relocated) 到另一個空間中，這些決策者被稱為「移動者」(movers)。不同地區的  值不同。重置是為了表現 Diamond and Dybvig 模型中的流動性 2. 如同 Champ et al. (1996) 和其他文獻，將效用設定為對數形式，以方便之後的銀行問題解析。 16.

(17) 偏好衝擊 (liquidity preference shock)，且假設決策者為了較保險的面對這些衝擊而出現了銀行的角色。重置的機率  為一各地區間獨立的隨機變數，因此  代表了每個地區所有移動者的比例。又因為地區之間  為獨立的，因此隨著時間的推移分配會趨於一致。另外， 同樣也代表了一個地區的總合流動性衝擊，愈高的  對應愈高的貨幣需求。令 F 為  在 [0,1] 之間平滑且嚴格遞增的累積函數，分配 F 為符合一般性的設定。從而，一個空間中來自每個地區的 1. 移動者數量為 E ( )    f ( ) d 。 0. 為了解釋拆款市場 (interbank markets) 的角色，我們將銀行競爭體系假設為. 政治大均以一家代表性銀行 (a representative bank) 進行運作。在流動性衝擊實現後，立完全競爭，且每一家銀行的經濟原始條件均完全相同，因此往後在每一個地區內. ‧ 國. 學. 拆款市場中各地區的銀行之間交易開始運作。面臨高流動性需求 (high liquidity demands) 的銀行在市場中借錢，而面臨低流動性需求的銀行將其剩餘的現金準. ‧. 備在市場中放出。假設這些金融市場中存在流動性限制之倒帳 (limited. sit. y. Nat. commitment) 的問題，借錢的銀行可選擇倒帳 (default) ，而外部執法機構. n. al. er. io. (external enforcement agency) 只能扣押其部分的資產。從而，流動性限制之倒帳. i Un. v. 創造了抵押品的角色和信貸限制 (credit constraints) 的可能性。. Ch. engchi. 令 M t 為 t 期時每人單位貨幣供給，貨幣供給以外生的毛成長率  成長，  在初始期即選定。貨幣的注入是通過定額移轉給年輕決策者來達成的，令  t 代表年輕決策者於 t 期時收到的實質移轉。另外，設 pt 為 t 期時的物價水準， mt  M t pt 代表 t 期時的實質餘額 (real balances)。由以上假設，政府的預算限制為：.  t  mt  mt 1  mt  . mt. .  1  mt . (1) 17.

(18) 而初始的貨幣供給 M 0 為外生給定。由於 t 期時一單位商品假設可換算為一單位的貨幣，經過投資後在 t  1 期成為 R 單位商品，且可換算為  R 單位貨幣。因此在恆定狀態 (steady-state) 均衡時，  R 為市場的名目利率。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 18. i Un. v.

(19) 第二節銀行經濟如同 Diamond and Dybvig (1983) 的設定，假設所有年輕決策者會將儲蓄存入銀行，銀行收到該地區中年輕決策者的存款後，即決定如何分配於儲存投資 ( it ) 或貨幣餘額 (money balances) ( mt ) 。其中，因為在 t 期時名目的 1 單位貨幣相當於實質的 1 pt 單位貨幣，而在 t  1 期時名目的 1 單位貨幣相當於實質的 1 pt +1 單位貨幣，因此實質餘額 (real balances) 在 t 期到 t  1 期之間的報酬率為：. 立. 政治大. ‧ 國. 學. 1 pt 1 p  t 1 pt 1 pt. 對於每單位的存款，銀行承諾給予移動者的報酬為 d tm ( ) ，非移動者則為. ‧. dt ( ) ，報酬為  的函數。. sit. y. Nat. n. al. er. io. 令  t ( ) 為銀行的現金準備中在 t 期時付出予決策者的比例， bt ( ) 為. i Un. v. 銀行在 t 期期末在拆款市場中借出或借入的實質餘額。若 bt ( ) 為正值，代表. Ch. engchi. 銀行在其他銀行借入現金；若為 bt ( ) 負值，則代表銀行在拆款市場中釋出現金予以貸放。若拆款市場具有完全性 (perfect) ，銀行將以市場利率在市場中自由借貸。令 t 為拆款市場在 t 期時的毛名目利率。在銀行決定其投資組合並了解其地區的流動性衝擊後，拆款市場形成並且銀行將在 t 的利率下決定是否借出借入現金。其中，時間流程為:在 t 期期末一家銀行遭受高流動性衝擊，其短缺的現金為 bt ( ) ，該銀行可在拆款市場中向其他低流動性衝擊的銀行借入 pt bt ( ) 元新台幣。在下一期借入現金的銀行必須 19.

(20) 還給借出的銀行 t bt ( ) pt 1 元新台幣。另外，定義 rtb ( t pt pt 1 ) 為拆款市場的毛實質利率。接下來，銀行面臨以下的限制，而限制取決於銀行選擇的 it 、mt 、d tm ( ) 及. dt ( ) 。第一，銀行的資產負債表要求，決策者存入銀行的存款不可大於決策者的稟賦與政府給予的定額移轉總合：. it  mt  w   t. (2). 第二，因為  在 t  1 期期初實現，因此移動者必須於 t  1 期期初將期. 政治大. 存款領出，此時銀行須支付移動者  dtm ( )(w   t ) 的款項，該款項不可超過銀. 立.  dtm ( )( w   t )   t ( )mt. pt p  bt ( ) t pt 1 pt 1. 學. ‧ 國. 行 t  1 期期初所持有與借入的現金總合：. (3). ‧. 最後，銀行支付予非移動者的款項不可超過銀行剩餘的現金準備加上投資所. (1   ) dtm ( )( w   t )  1   t ( )  mt. n. al. pt  Rit  rtbbt ( ) pt 1. Ch. engchi U. 其中，  t  [0,1] 、 it  0 以及 mt  0 必須成立。. er. io. sit. y. Nat. 得到的利得，再減去拆款債務還款後的總合：. v ni. (4). 除了 (3)、(4)、(5) 式的限制之外，銀行在拆款市場中也面臨了借貸限制。在存在流動性限制之倒帳 (limited commitment) 的假設下，當一家銀行選擇倒帳後，外部執法機構 (external enforcement agency) 只能扣押其   (0,1] 比例的投資。3為了防範借款的銀行選擇倒帳的策略，沒有倒債的銀行能得到的報酬必須大於等於倒帳後的報酬，因此 it 及 bt ( ) 必須符合債務誘因限制 (debt. 當   0 ，拆款市場崩潰且銀行將呈現自給自足的金融模式。此情境與提出 Antinolfi et al. (2001)、Smith (2002) and Antinolfi and Keister (2006). 的情形相同。在本文中，我們屏除   0 的情況。 20 3.

(21) incentive constraint) : Rit  rtbbt ( )  (1   ) Rit. 可將上式簡化為 rtbbt ( )   Rit. (5). 式 (5) 隱含只有  比例的投資報酬可用為還款的抵押品。因為銀行為完全競爭體系，因此銀行的行為將符合極大化該地區代表性決策者的期望效用：.   ln[d 1. m t. ( )( w   t )]  (1   ) ln[dt ( )( w   t )] f ( )d. (6). 治政並且受限於 (2)、(3)、(4)、(5) 式與非負性限制 (non-negativity constraints)。大立 0. ‧ 國. 學. 定義  t ( mt ( w   t )) 代表 t 期時銀行的準備金與存款的比例，而.  t ( )( bt ( ) ( w   t )) 為 t 期時銀行在拆款市場中借貸的金額與存款的比例，. ‧. 且以實質為衡量單位 (real value) 。. y. Nat. io. sit. 值得一提的是  代表了拆款市場的不完全程度。若  相當大，代表外部. n. al. er. 執法機構可扣押倒帳銀行相當大比例的資產。此時，將對銀行產生事前 (ex ante). i Un. v. 不選擇倒帳策略的誘因。由此可知，只有   1 成立時，才會是完全的拆款市. Ch. engchi. 場。但因為本文強調的重點為不完全的拆款市場，因此，接下來我們將討論.   (0,1) 下的銀行最適化問題。. 21.

(22)   (0,1) ，拆款市場具不完全性. 第三節. 當外部執法機關對倒賬銀行的扣押權  不為 1 時，我們稱拆款市場具不完全性，因為此時將有嚴重的流動性限制之倒帳問題。因此，在   (0,1) 的例子中，當銀行面臨高流動性需求時，借貸限制可能具有約束性。另外，銀行決定各種變數的時間流程為: 銀行決定  t ，再得知  ，最後同時決定  t 、  t 。首先，先決定  t 、  t 。因為銀行的行為必須符合極大化該地區代表性決策者的期望效用，因此由式 (3)、(4) 移項可知進行儲蓄行為的決策者 (移動者與. 政治大. 非移動者) 於第二期的可能消費為 (dtm ( )(w   t ), dt ( )(w   t )) ，再將決策者的. 立. 消費帶入效用函數中，並求極大化效用：. ‧ 國. 學.   p  (1   t ) t pt 1   t  p  r b  max  ln  t t t  t t   (1   ) ln   R t t   t 0,1, t 1     pt 1  pt 1   1   pt 1 1  . ‧. 受限於. y. Nat. n. al. er. io. 得到的結果為：. sit. rtb t   R (1   t ). t ( )  1   0,1. Ch. engchi. R  * (1   ) t  r b (1   t ) 如果 0      t t   R  (1   t ) 如果  *    1 b  rt. i Un. v. (7). (8). 其中，. * . rtb t   R(1   t ) rtb t  R(1   t ). (9). 由 (7) 式知在任意  值下，銀行的最適選擇為不以任何現金準備給付非移動者的儲蓄報酬。又由 (8) 式知當銀行面臨的流動性衝擊低於臨界值  * 時， 22.

(23) 銀行可在拆款市場中自由借貸；而  高於  * 時，銀行無法借到所需的資金額度，產生流動性危機 (liquidity crisis)。可將 (8) 式中的. t . R rtb. (1   t ). 整理為 rtb t   R (1   t ). 代表銀行在拆款市場中的借款本利和，將受限於投資的現金準備本利和乘上外部執法機關的扣押比例。在危機發生時，因為銀行無法完全滿足流動性求，因此移動者得到的報酬較低。. 政治大. 接下來，我們將繼續決定最適的  t 。此時，  未知而  t 、  t 已知，將. 立. 變數帶入銀行的目標式中：. ‧ 國. 學. ‧.    t t pt  t pt   (1   t ) t pt 1   t rtb t   max  ln    R   (1   ) ln    f ( )d  t 0,1 0 1       pt 1  pt 1   1   pt 1 1    1. y. Nat.    p  R   max   ln t  t  (1   t ) b   (1   ) ln[ t rtb  (1   t ) R] f ( ) d  t 0,1 0 pt 1  rt   . sit. n. al. er. io.  1  (1   )(1   t ) R  1 pt  R    ln  t  (1   t ) b   (1   ) ln  f ( ) d    pt 1  rt  1   . Ch. i Un. 得到的結果為 (推導過程，請見附錄 1)：  0    1 rb   t  1  b t F ( )d   * r   R t   1   . engchi 如果 rtb . v. R 1. 1   F ( )d  . 如果. R 1. 1   F ( )d .  rtb  R. (10). . 如果 rtb  R. 值得注意的是  t 為 rtb 的增函數，其隱含的意義為當 rtb 增加時，銀行的借款成本提高，因此會請向於留存較多的現金準備。目前已決定出銀行的最適選擇，接下來要討論的是一般均衡的部分。 23.

(24) 均衡中包含一系列的 { pt , rtb } 與因應而生的銀行決策 { t ,  t ,  t } 四個部分： (1) 給定每期的 { pt , rtb }，銀行將產生因應的決策；(2) 每期期初以現金換取商品，且市場結清；(3) 每期政府預算限制式 (1) 皆成立；(4) 每期拆款市場結清：.     f   d   0 1. 0. (11). t. 接下來要導出非完全性拆款市場的均衡，將  t   代入式 (11) 中，得到   R(1   )   F ( )d b r   R(1   ) 0 *. (12). 上式中，  為 rtb 的減函數。又由式 (10)、(12) 聯立求解可得 ( ** , r b** ) 。 m t. 最後要求取 c. 政治大 ( ) 、 c ( ) 。由貨幣市場結清的條件立 n t. ‧ 國. 學. 預算限制式 (1)，可知：.   (w   )  m . . ‧.  1 . sit. al. er. . . n. . io. 1. w  1. y. Nat. 經移項整理後，得. w  . m    ( w   ) 與政府. 又已知. Ch. engchi. i Un. (13). v. ctm ( )  d tm ( )( w   )  (w   ). b   pt  mt pt 1  t  t ( )   ( w   ) pt 1 ( w   ) pt 1 .  (w   ). pt p  1   t ( ) t   t ( ) t  pt 1 pt 1 . (14). ctn ( )  dt ( )( w   )  (w   ).  pt 1   R(1   t )  rtb t ( )  [1   t ( )] t 1   pt 1 . 24. (15).

(25) b 將式 (13) 代入式 (14)、(15)，再將恆定狀態   、 r 代入，得到：. ctm ( ) . 1. w  1. . p  1   pt   t ( ) t   t ( ) t pt 1 pt 1    .    R    w   r b (1   )          1     w    R (1    )     r b     [  (  1) ]. ctn   . 1. w  1. 1   1 . 立. 如果 0      (16) 如果      1. 政治大.     pt  R (1   t )  rtb t ( )  [1   t ( )] t pt 1  . ‧ 國. 學.   w[  r b  R (1    )] 如果 0         1   1       w(1   )(1   ) R 如果      1     1    (1   ) 1       . (17). ‧. n. er. io. sit. y. Nat. al. Ch. engchi. 25. i Un. v.

(26) 第四節央行的引進在此節中，我們假設拆款市場具不完全性，但央行的角色為最終借貸者且在固定利率下實行一期的現金借貸 (one-period loans)。在此可與 Bagehot (1873) 提出的「在金融危機時，央行應以懲罰性利率與銀行自由借貸」做連結。令 et 代表在第 t 期期末時銀行向央行借的款項，而  c 表示為在第 t 期時流動性債務的毛名目利率。在  實現後，銀行決定實質數量 et  0 ，此時央行會印鈔 pt et 元新台幣以因應銀行的借款。而下一期時，銀行必須償還央行  c pt et. 政治大元新台幣。為使貨幣基數不受影響，因此我們假設央行會銷毀立. pt et 元新台幣，. ‧ 國. 學. 並將剩餘的 ( c -1)pt et 用於購買商品。另外，令 r c   c pt pt 1 表示為向央行. ‧. c 借款的毛實質利率，並於接下來的討論中以 r 替代  c。更進一步假設均衡時，. y. 嚴格大於 rtb ，則代表央行以懲罰性利率貸款給私人. sit. c. Nat. r c  rtb 必定成立。4若 r. er. io. 銀行。另外為了簡化，我們假設決策者不因央行賺得利息而產生效用。令. n. al t  et ( w   t ) 代表每單位存款下向央行借得的實質借款額，因為銀行無法借 iv Ch. n engchi U. 款給央行，所以  t 必定不為負數。接下來依銀行的決策，解出  t 、 t 、 t 及.  t 、 。   t  t pt  t +t pt   (1   t ) t pt 1   t rtb t r ct  max  ln    R    (1   ) ln    t 0,1, t  pt 1  1  1     pt 1  1   pt 1 1   受限於 rtb t   R (1-  t ) 若均衡時 r c  rtb ，則在流動性衝擊實現後銀行存在套利誘因。此誘因為以較低利率向央行借款，並以較高利率將此款項在拆款市場中借出以賺取差額。該套利行為會一直持續到央行利率與拆款市場利率一致為止。 26 4.

(27) t  0 得到最適解. t ( )  1   [0,1]. (18). R  * (1   ) t  r b (1   t ) 如果 0      t  t ( )   R  (1   t ) 如果  *    1 b  r t . (19). 政治大.  0 如果 0       t ( )   R R  (1   )[ t  r b (1   t )]  (1   ) r c (1   t ) 如果     1 t . 立. ‧ 國. 學. r c [rtb t   R(1   t )]  c b r [rt  t   R(1   t )]  (1   t )(1   ) Rrtb. n. Ch. sit. (21). er. io. 若且唯若 r c  rtb ，則       1 。. al. y. Nat. . ‧. 其中   與式 (9) 相同，且 . (20). engchi. i Un. v. 當流動性衝擊在   以下時，銀行可藉由拆款市場的自由借貸來滿足其流動性需求；當流動性衝擊界於   [  ,   ] 時，銀行在拆款市場中將受限於借貸限制，但銀行並不會向央行借款因為對銀行來說成本太高；而流動性衝擊高於.   時，銀行受限於借貸限制且會向央行借款。在給定  t  、  t  及  t  下，銀行藉由極大化決策者的預期效用求得最適之 t 。. 27.

(28)  0       rb 1   t  1   b t t  * F ( )d   t rt   R  1   . 如果 rtb . R t. t   F ( )d . 如果. R t. t   F ( )d.  rtb  R. (22). . 如果 rtb  R. 其中， t   r c /[ r c  (1   )rtb ] 。 b c 由式 (12)、(22) 聯立可得 (ˆ  , rˆb ) ，且均衡時 r  R  r 成立。5. b 將式 (22) 代入式 (14)、(15)，再將恆定狀態 ˆ  、 rˆ 代入，得到：. 1. . 立. w  1. . (23). 1 ˆ  1   t.     pt  R (1  ˆt )  rˆtb t ( )  r c t ( )  [1   t ( )]ˆt pt 1  . ‧. 1. 政治大. p  1    pt  [ t ( )   t ( )] t   t ( )ˆt pt 1 pt 1  ˆt  . 學. ctn   . w  1. ‧ 國. ctm ( ) . io. sit. y. Nat. (24). n. al. er. 此時，若央行放棄將貼現利率視為懲罰利率，則可設 r c  r b  R 並代入式 (23)、(24)，可得. w ctm    (  1)ˆt. ctn . 1. wR  1. . Ch. engchi. i Un. v. (25). (26). ˆt. 由式 (25)、(26) 可發現 ctm 與 ctn 並不受  的影響。因此可知，若政府在 r c  r b  R 的假設下施行零通膨政策 (zero-inflation policy) 使   1 ，則 5. 若 r b  r c  R 成立，則拆款市場不會結清且經濟體系不會達到均衡。由 (22) 式知最適的. t. 將為 0，此結果表示在拆款市場中所有銀行皆為借款者 (即 28.  t ( )  0  )。.

(29) cm  w. cn  wR. 此結果與受限下的有效配置 (constrained-efficient allocation) 的結果相同。6 最後由上述可知，當拆款市場不完全時，若央行以相當於拆款利率的貼現利率進行貼現，則此時執行零通膨政策將使均衡達到受限下的有效配置。. 立. 政治大. ‧. ‧ 國. 學. n. er. io. sit. y. Nat. al. 6. Ch. engchi. i Un. v. 受限下的有效分配指在有限溝通的限制下，極大化代表性世代的預期效用，所得到的有效分配。 29.

(30) 第四章實證分析本章將依據第三章中 Matsuoka (2012) 所建立的理論模型為基礎進行實證分析研究，其中包含實證變數與實證模型之說明，及實證結果之分析。. 第一節實證模型與變數說明本文之主要目的為探討影響銀行準備金比率的因素，因此將模型設定為被解釋變數為銀行準備金比率 ( BR )，其衡量方式為銀行準備金對銀行存款比率。另外，參考 Chang et al. (2014)、Ogawa (2007)、Khasawneh (2013)、Nguyena et al.. 政治大. (2013) 的研究，使用下列九項變數作為銀行準備金比率的預測因子：重貼現利. 立. 率 (CBDR)、工業生產指數-製造業 (IPI)、加權法定準備率 (WSRR)、壞帳比率. ‧ 國. 學. (BDR)、存放款利差 (IRD)、政府公債利率-3 年期 (GB3)、落後一期拆款利率. ‧. (CR_LAG)及拆款市場制度重大改革時點的虛擬變數 (TIMEF 及 TIMES)。本文將迴歸模型設定如下：. y. Nat. n. al. Ch. er. io.  7CR _ LAGt   8TIMEFt   9TIMES t   t. sit. BR t = 0  1CBDRt   2 IPI t   3WSRRt   4 BDRt   5 IRDt   6GB3t. i Un. v. 以下將依序介紹各類變數的衡量方式，及預期其對銀行準備金比率的影響。. engchi. 第一項變數為懲罰性利率，本文以央行的重貼現利率做為實證變數。在 Nguyena et al. (2013) 中以中國人民銀行 20 天到期之貼現利率代表銀行短期流動性不足所面臨的借貸成本；而台灣之重現政策以短期融通為主，規定銀行以有價證券為擔保品，申請短期融通，期限不能超過十天，所以本文將以中央銀行統計資料庫所列之重貼現率為實證變數。本文預期央行的重貼現利率對於銀行準備金比率有正向影響，Nguyena et al. (2013) 亦預期其為正向影響。第二項變數為製造業之工業生產指數，其代表了整體的經濟情況。 Khasawneh (2013) 中使用實質 GDP 為選擇變數，但考量台灣實質 GDP 無年資料，另外也考慮到本文其他數據跨越的時間，因此以製造業之工業生產指數為實質 30.

(31) GDP 的替代變數。而 Khasawneh (2013) 認為實質 GDP 影響方向不一定，該研究指出若景氣良好，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會成本較高而選擇減少準備金。第三項變數為加權法定準備率。法定準備率代表央行的貨幣政策，當央行調升法定準備率時，其政策目的為避免景氣過熱，降低銀行向外放款，但為因應該政策銀行將降低準備金，以彌補減少放款所產生的損失；而另一方面，考量當法定準備率越大，則原本持有較低額準備金之銀行將因此而提高準備金，而原本持有較高額準備金之銀行可能不受到該變數的影響。因此本文預期法定準備率對於銀行準備金比率之影響方向不一定。. 負向影響，與 Chang et al. (2014) 之預期相同。. 學. ‧ 國. 治政第四項變數為債券利率，衡量方式為 3 年期政府公債大。當債券的利率越高時，立代表持有準備金的機會成本越高，因此本文預期債券利率對於銀行準備金比率為 ‧. 第五項為存放款利差，衡量方式為銀行一個月期存款牌告利率與基準放款利. sit. y. Nat. 率之差額，用以表達替代性投資的報酬率。當報酬率越高時，銀行為了將資金置. io. 對於銀行準備金比率的影響方向為負向。. al. er. 放於報酬率較高的投資中，則銀行準備金比率將越低，因此本文預期存放款利差. n. iv n C 第六項變數為壞帳比率，衡量方式為逾期帳款占總應收帳款的比率。壞帳比 hengchi U. 率代表一家銀行的財務健全程度。當銀行的壞帳比率越高時，代表債務的回收率越低，因此銀行須持有較多準備金用以因應。本文預期壞帳比率對於銀行準備金比率為正向影響，與 Ogawa (2007) 相同。第七項變數為拆款利率，此變數代表借款的機會成本。本研究中，因考量銀行準備金比率與拆款利率有內生性的關係，因此以落後一期的拆款利率為解釋變數。當上一期的拆款利率越高時，則上一期的銀行準備金比率將提高，但銀行當期持有的準備金則不一定增加或減少，因此本文預期落後一期的拆款利率對於拆款金額對存款比率的影響方向可能為正向亦或負向。. 31.

(32) 另外，值得一提的是 Khasawneh (2013) 將第一、三、四及七項變數總歸為貨幣政策變數，除了第三項的法定準備率對於拆款金額對存款比率為負向影響外，其餘的變數對於拆款金額對存款比率的影響皆與本文預期相同。第八項變數為針對台灣拆款市場重大事件所設定的虛擬變數。表 2 列出台灣拆款市場制度重大變革時點，在本文實證期間，1995 年 8 月修訂放寬「信用合作社參與拆款市場之標準」，將社員權益自 20 億元以上降為 15 億元以上，存款總額自 400 億元以上降為 300 億元以上；此外，2005 年 10 月由參與公開市場操作之一般指定交易商每日公開報價。這兩個時點，拆款市場制度變革對於市場機制有重大影響，因此選定 1995 年 8 月及 2005 年 10 月 3 日兩個時間點另. 學. ‧ 國. 治政外設定為拆款市場制度重大變革的虛擬變數，研究其對於銀行準備金比率的影大立響。表 2：拆款市場制度重大變革時間表. y. sit. 中心」擴大為「金融業拆款中心」，會員擴及銀行、信. io. er. 10 月 1 日年. 合併同業拆款市場與短期融通市場，將「銀行同業拆款. Nat. 1991. 大事紀. ‧. 日期. 託投資公司、票券金融公司及證券金融公司。. al. n. iv n C 郵匯局獲准加入金融業拆款市場，自 hengchi U. 1994. 10 月 26 日. 84 年 5 月正式. 加入拆款中心為會員。年 11 月 1 日. 證券金融公司退出金融業拆款市場。修訂放寬「信用合作社參與拆款市場之標準」，將社員權益自 20 億元以上降為 15 億元以上，存款總額自. 1995 8 月 23 日年. 400 億元以上降為 300 億元以上，並規定合乎標準但業務經營有重大缺失者，不准參與拆款市場。協助銀行公會建立「臺北金融業拆款定盤利率. 2005 10 月 3 日年. （TAIBOR）」，由參與公開市場操作之一般指定交易 32.

(33) 商每日公開報價。. 第二節資料來源說明本研究的資料數據主要來自行政院主計總處之中華民國統計資訊網及中央銀行之中央銀行統計資料庫，樣本資料選自 1995 年 6 月至 2014 年 7 月之月資料，共 230 筆資料。有關本文所使用的實證變數之衡量方式與資料來源，請參考表 3。表 3：實證變數之衡量方式與資料來源. 政治大. 變數名稱. 衡量方式/意義. 立懲罰性利率. 中央銀行統計資料庫. 學. ‧ 國. 央行的重貼現利率. 資料來源. 整體的經濟情況. 中央銀行統計資料庫. 加權法定準備率. 貨幣政策. 中央銀行統計資料庫. 逾期帳款占總應收帳款. y. TEJ 資料庫. io. sit. 的比率. er. Nat. 壞帳比率. a銀行一個月期存款牌告 iv l C n 利率與基準放款利率之中央銀行統計資料庫 hengchi U. n. 存放款利差. ‧. 工業生產指數-製造業. 差額. 3 年期政府公債殖利率. 持有準備金的機會成本. 中央銀行統計資料庫. 拆款利率. 借款的機會成本. 中央銀行統計資料庫中央銀行之民國 80 年. 拆款市場制度重大變革拆款市場虛擬變數. 至 96 年第 3 季中央銀的虛擬變數行大事紀. 以上實證變數基本統計量可詳見表 4。表中有兩個結果值得提出說明：第一，央行貼現利率的平均數高於拆款利率，代表前述之央行重貼現率為一懲罰性 33.

(34) 利率的觀點成立；第二，銀行準備金比率的平均數高於法定準備率，因此銀行存有超額準備。. 表 4：實證變數之敘述統計實證被解釋變數. 平均數. 標準差. 最大值. 最小值. 銀行準備金比率. 0.0766. 0.0282. 0.1777. 0.0575. 實證解釋變數. 平均數. 標準差. 最大值. 最小值. 央行的重貼現利率. 0.0293. 0.0148. 0.0550. 0.0125. 製造業工業生產指 71.9882 數. 0.0209. 0.1528. 0.0336. 0.0241. 0.0878. 0.0026. 0.0261. 0.0089. 0.0562. 0.0151. 0.0258. 0.0833. y. 0.0080. 0.0229. er. ‧ 國. 存放款利差. 0.0627. 0.0811. v ni. 0.0010. e n0.1137 g c h i U 1.0000. 0.0000. 1.0000. 0.0000. 學. 壞帳比率. 0.0338. io. al. 0.0252. n. 拆款利率. Ch. 虛擬變數 1995/8. 0.9870. 虛擬變數 2005/10. 0.4565. 0.4992. 34. sit. Nat. 3 年期政府公債殖利率. 37.9100. ‧. 立. 加權法定準備率. 治 112.2900 政19.7586 大. 0.0212.

(35) 第三節單根檢定方法在進行實證研究之前，本節將針對單根檢定方法做說明。一般經濟變數之時間數列依其特性可分為定態數列（stationary series）與非定態數列（nonstationary series）。定態時間數列資料特性為該數列若受到外在的暫時性衝擊，此衝擊的影響將會隨著時間的經過慢慢消失。其中常用來檢定數列是否為定態的方法為單根檢定，單根檢定模式有兩種： DF 檢定（Dickey-Fuller test）與 ADF 檢定（Augmented Dickey-Fuller test）。由於 DF 單根檢定假設  t ~ i.i.d .0,  2  ，不過實際情況中，殘差項經過迴歸. 治政之後通常會具有顯著的序列相關的現象，而無法符合白噪音之假設，並且會影響大立檢定力。有鑒於此，Said and Dickey（1984）在 DF 檢定式上加上自變數差分後 ‧ 國. 學. 的落後期，使單根檢定估計式的殘差符合白噪音的性質，解決殘差有序列相關的. sit. y. Nat. 示：. ‧. 問題。此方法稱為擴充的 DF 檢定，簡稱為 ADF 檢定法。ADF 檢定模型如下所. io p. er. 模型 1：無截距項以及無趨勢項. yt  yt 1    i yt i   t. al. n. i 1. 模型 2：有截距項但無趨勢項. Ch. engchi. i Un. v. p. yt    yt 1    i yt i   t i 1. 模型 3：有截距項以及有趨勢項 p. yt    t  yt 1    i yt i   t i 1. 其中， y t  y t  yt 1 ，  t ~ i.i.d .0,  2 ，即  t 必須服從白噪音（white noise）假設，t 為時間趨勢（time trend）變數， 為截距項（drift term），  及  為參數，. p 為自我迴歸項之落後期數。檢定之虛無假設為 H O :   0 ；對立假設為 H1 :  <0。若檢定的結果為顯著 35.

(36) 拒絕虛無假設，則表示經濟變數 yt 之時間數列不存在單根，為定態的時間數列；反之，則代表變數 yt 之時間數列存在單根，為非定態的時間數列。在本研究中所採用的檢定方法為 ADF 檢定。結果列於表 5。除了銀行準備金比率、加權法定準備率在水準值即為穩定數列，其餘所有變數均經一階差分後才拒絕虛無假設，呈現穩定。為求實證模型具有經濟意義並符合統計規範，所有變數均將經一階差分後進行實證研究。表 5 ：ADF 單根檢定結果變數. 只有截距項. 治政 -5.9443*** 大. 1st Difference. ‧ 國. 1st Difference. -5.3022***. Level. -0.6633. 1st Difference. io. 加權法定準備. -1.827674. Nat. 生產指數. Level. Level. al. -4.5624***. -3.3268**. Ch. 1st Difference Level. i Un. -9.4040***. engchi. -1.9509 -5.3565***. -3.7548***. n. 率. -1206616***. ‧. 製造業之工業. -11.7173***. 學. 利率. 立. y. 率. -3.7813**. sit. Level. er. 銀行準備金比. 央行的重貼現. 含截距項與趨勢項. v. -3.7579**. -4.4562*** -9.4114***. -0.9780. -2.4053. 1st Difference. -3.2781**. -3.3690*. Level. -1.8102. -2.0822. 1st Difference. -13.4550***. -13.4361***. 3 年期政府公債. Level. -1.7698. -1.3369. 利率. 1st Difference. -15.31694***. -15.4077***. Level. -2.3701. -1.6853. 1st Difference. -11.3425***. -11.4827***. 壞帳比率. 放款存款利差. 拆款利率註：* 為達 10% 的顯著水準；**為達 5% 的顯著水準；***為達 1% 的顯著水準。 36.

(37) 第四節實證結果本文採用三種模式進行實證分析，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。因考量銀行準備金比率的自我相關性因此亦加入一階自我相關模型 (AR(1)) 進行修正，三種模式的實證結果列於表 6。觀察實證結果可發現，顯著的變數有製造業工業生產指數、落後一期拆款利率及 1995 年 8 月代表之虛擬變數。另外，我們可以進一步比較不同模式之間的差別。首先，比較模式一與模式二可發現，落後一期拆款利率的加入，不但提升. 政治大. 了整體的解釋能力，並且落後一期拆款利率也呈現負向的顯著結果。其次，比較. 立. 模式二與模式三，加入了虛擬變數後，整體的解釋能力有小幅度的提升，另外. ‧ 國. 學. 1995 年 8 月代表之虛擬變數為顯著的正向結果。最後，比較模式一與模式三，發現整體解釋能力增加幅度最大。整體而言，加入落後一期拆款利率與虛擬變數. ‧. 後，模式一所採用的解釋變數顯著向並不受影響，依然只有製造業之工業生產指. io. sit. y. Nat. 數為顯著變數。. n. al. er. 模式三是進一步同時將所有解釋變數納入分析的模式，且分析其結果可發現，. Ch. i Un. v. 其解釋能力是三種模式中最佳，顯著的變數有製造業之工業生產指數、落後一期. engchi. 拆款利率及 1995 年 8 月代表之虛擬變數。故整體而言，我們可以斷定模式三最具有對銀行準備金比率的解釋能力。若觀察本研究整體的解釋能力可發現，三個模式的解釋度分別為 0.0922、 0.1742 及 0.2055，解釋能力解於 0.09 至 0.2 之間。. 37.

(38) 表 6：實證結果被解釋變數：銀行準備金比率(BR) 解釋變數. 模式一. 模式二. 模式三. 央行的重貼現利率. 0.1663. 0.1584. 0.1685. (1.1589). (1.1788). (1.2692). -4.3500. -4.6400. -4.6500. (-2.0400) **. (-2.1608) **. (-2.1868) **. -0.0017. -0.0029. -0.0029. (-0.1305). (-0.2220). (-0.2240). 製造業之工業生產指數加權法定準備率. 政治 -0.0266 大. 壞帳比率. -0.0800. 放款存款利差. -0.0124. -0.0004. 0.0006. (-0.1825). (-0.0059). (0.0088). -0.0236. -0.0236. (-0.4029). (-0.4124). -0.0200. y. sit. er. al. Ch. (-0.3532). -0.0344. -0.0364. (-4.8275) ***. (-3.8499) ***. n. 虛擬變數 1995/8. io. 落後一期拆款利率. (-0.3568). ‧. Nat. 3 年期政府公債殖利率. (-0.3530). 學. ‧ 國. 立(-1.0432). -0.0267. engchi. i Un. v. 0.0066 (2.6858) ***. 虛擬變數 2005/10. -0.0002 (-0.5292). 常數項. AR(1). -0.0005. 0.0004. -0.0061. (-2.6367) ***. (1.5850). (-2.4276) **. 0.2328. 0.1450. 0.1388. (3.4231) ***. (2.1148) **. (1.9911) *. 38.

(39) 解釋變數. 模式一. 模式二. 模式三. R2. 0.0921. 0.1742. 0.2055. D-W. 1.8914. 1.8684. 1.9396. 資料來源：本研究整理。註 1：括號內的數值為 t 值。註 2：* 為達 10% 的顯著水準；**為達 5% 的顯著水準；***為達 1% 的顯著水準。. 以下將進一步對模式中個變數產生的影響方向進行分析與比較。表 7 中分別呈現模式三的實證結果與原先預期方向以及本研究主要參考文獻 Chang et al. (2014)、Ogawa (2007) 以及 Khasawneh (2013) 之研究成果，藉此. 治政大我們可以分析不同研究及預期對銀行準備金比率影響方向異同。立. 首先，比較原先預期方向與模式三的結果可發現影響方向大致相同，其中因. ‧ 國. 學. 為壞帳比率的衡量方式為逾期帳款占總應收帳款的比率，與一般的銀行壞帳占總. ‧. 應收帳款的比率不同，因此可能產生實證上的偏誤。. sit. y. Nat. 若比較本研究主要參考文獻與模式三的結果，在選用可衡量整體經濟情況的. io. er. 變數時本文使用的是製造業之工業生產指數，其實證結果為負向顯著，而. al. Khasawneh (2013) 則是使用實質 GDP，實證結果則為正向顯著。另外，由於. n. iv n C 指出若景氣良好 h，e銀行為避免眾多民眾提領存款造成銀行透支， ngchi U. Khasawneh (2013). 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會成本較高而選擇減少準備金。因此由本文對於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，因此當景氣良好時持有現金的機會成本較高，銀行傾向於將資金用於投資，因此實際上將傾向持有較少準備金。 Khasawneh (2013) 中在採用拆款利率為解釋變數時，使用的為當期拆款利率，與本文的落後一期拆款利率並不相同，其實證結果為正向顯著，而本文實證結果為負向顯著，顯示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金比率調降，將資金運用於其他投資中。 39.

(40) 表 7：各解釋變數對銀行準備金比率影響方向比較表. 理論預期. 模式三結. Chang et. Ogawa. Khasawneh. 影響方向. 果. al. (2014). (2007). (2013). 正向. 正向不顯著. 正向顯著. 正向或負向. 負向顯著. 正向顯著. 加權法定準備率. 正向或負向. 負向不顯著. 負向顯著. 壞帳比率. 正向影響. 負向不顯著. 存放款利差. 負向影響. 立負向不顯著. 負向顯著. 負向影響. 負向不顯著. 負向顯著. 正向或負向. 負向顯著. 解釋變數. 央行的重貼現率. 製造業之工業生. al. n. 無 1995/8. y. 負向顯著. 正向顯著. sit. io. 虛擬變數. Nat. 率. 負向不顯著. ‧. 落後一期拆款利. 正向顯著. 虛擬變數無. er. 殖利率. 政治正向顯著大. 學. 3 年期政府公債. ‧ 國. 產指數. 正向顯著. Ch. engchi. i Un. v. 負向不顯著. 2005/10 資料來源：本研究整理。. 最後，觀察虛擬變數的結果，由於虛擬變數 (1995/8) 的時間點政府修正了拆款市場的制度，簡單而言參與拆款市場的資格較之前嚴格，因此可以發現銀行會偏向提高銀行準備金比率，而由實證結果可以得知虛擬變數 (1995/8) 對於銀行準備金比率為正向顯著。. 40.

(41) 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。. 政治大. 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. 立. 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. ‧ 國. 學. 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. io. sit. y. Nat. 虛擬變數。. n. al. er. 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. Ch. i Un. v. 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。. engchi. 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 41.

(42) 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. 治政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大立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 ‧ 國. 學. 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. sit. y. Nat. 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. io. er. 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. al. n. iv n C 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。 hengchi U. 42.

(43) 附錄 (1) 首先，我們先介紹四個相關的計算工具。公式 1：. . b. a. b. b. a. a. udv  uv   vdu. 又因為 F ( ) 為  的累積函數； f ( ) 為  的機率密度函數，所以. f ( ) . dF ( ) d. 因此. a. 立. 0.  f ( )d d. 1. a ( ). Nat. d. g ( ) F ( )d. . dg ( ) 1 da( ) F ( )d  g ( ) F [a( )]  a (  ) d d. io. d. da( ) d. ‧. 公式 3：.   f ( ). a. y. a ( ). b. 學. d. ‧ 國. 公式 2：. dg ( ). d 政 d 治大. sit. a. b. g ( ) f ( )d   g ( ) F ( )  . n. al. er. . b. 公式 4：. Ch. engchi. da( ) ln b( ) da( ) a( ) db( )  ln b( )  d d b( ) d . (2). 43. i Un. v.

(44)    t t pt  t pt   (1   t ) t pt 1   t rtb t   max  ln    R   (1   ) ln    f ( )d  t 0,1 0 1        pt 1  pt 1   1   pt 1 1   1.    p  R   max   ln t  t  (1   t ) b   (1   ) ln[ t rtb  (1   t ) R] f ( ) d  t 0,1 0 pt 1  rt    1  (1   )(1   t ) R  1 pt  R     ln  t  (1   t ) b   (1   ) ln  f ( ) d    pt 1  rt  1   . 其中，利用公式 1 可將上式的兩項分別整理為兩部分： A 部分：. . . 0. pt  R   b  ln  t  (1   t ) b   (1   ) ln[ t rt  (1   t ) R] f ( ) d pt 1  rt    . 政治大.   p  R   ln t  t  (1   t ) b   (1   ) ln[ t rtb  (1   t ) R] F ( ) pt 1  rt    0. 立. ‧ 國. 學. R  p      ln t  t  (1   t ) b   ln[ t rtb  (1   t ) R]  F ( )d  0 rt   pt 1  . ‧. p  R   =   ln t  t  (1   t ) b   (1    ) ln[ t rtb  (1   t ) R] F (  ) pt 1  rt   . n. al. er. io. sit. y. Nat.  p     R  ln t  t  (1   t ) b   ln[ t rtb  (1   t ) R]  F ( )d  rt   pt 1   0. Ch. engchi. B 部分： 44. i Un. v. (A).

(45)  (1   )(1   t ) R  1 pt  R  ln   (1   )  (1   ) ln   f ( ) d   t t     pt 1  rtb  1    1. 1.  (1   )(1   t ) R  1 pt  R   ln  F ( )  t  (1   t ) b   (1   ) ln  pt 1  rt  1      1 pt  (1   )(1   t ) R  1 R  ln    F ( )d   t  (1   t ) b   ln rt  1    pt 1    p   R   = ln t  t  (1   t ) b   F (1) rt    pt 1   (1   )(1   t ) R  1 p  R     ln  t  t  (1   t ) b   (1    ) ln  F ( )  pt 1  rt  1     1 p  1  (1   )(1   t ) R  R    ln  t  t  (1   t ) b   (1    ) ln F ( )d   rt  1    pt 1  . 政治大. ‧ 國. t. 微分，透過公式 2、3、4，並將. 學. 再加總 (A) 、 (B) 兩式後對. R rtb. 1. 1.   R   (1   ) (1   )  t  t t rtb  . io.  t  (1   t ). . F ( )d  0. n. al. . sit. rtb. er. R. Nat. 1-. 又由 Kuhn-Tucker 條件： (i).  t  0 時，. 1-. Ch. engchi. i Un. v. R rtb.  t  (1   t ). R rtb. . 1. 1.  R  t  (1   t ) b  (1   t ) rt  . 整理後可得： rtb . ‧.  *  [rtb t   R(1   t )]/[rtb t  R(1   t )] 代入，可得：. R 1. 1   F ( )d . (ii).  t  1 時， rtb  R 。. 45. . y. 立. (B). . F ( )d  0.

(46) (iii). 當 0   t  1 時，. 1-. R rtb.  t  (1   t ). R rtb. . 1. 1.  R  t  (1   t ) b  (1   t ) rt  . . . F ( )d  0. 移項整理後得  t 最適解： 1 rtb F ( )d  b  rt   R  *. 綜合 (i)、(ii)、(iii) 可得. 如果 rtb . 1. 1   F ( )d  . 如果. R 1. 1   F ( )d .  rtb  R. . ‧. ‧ 國. 立. 學.  0    1 rb   t  1  b t F ( )d   *  rt   R  1   . 政治大 R. 如果 rtb  R. io. sit. y. Nat. n. al. er.  t =1 . Ch. engchi. 46. i Un. v. (10).

(47) 參考文獻 Allen﹐F., E. Carlett and D. Gale (2009)﹐“Interbank Market Liquidity and Central Bank Intervention﹐” Journal of Monetary Economics﹐55﹐639–652. Antinolfi﹐G., H. Elisabeth and T. Keister (2001)﹐“Monetary Stability and Liquidity Crises: The Role of the Lender of Last Resort﹐” Journal of Economic Theory﹐ 99﹐187-219. Bagehot W. (1873)﹐“Lombard Street: A Description of the Money Market﹐”London: William Clowes and Sons.. 政治大. Caprio Gerard﹐Jr. and D. Klingebiel (1996)﹐“Bank Insolvency: Bad Luck﹐Bad Policy. 立. or Bad Banking? ” in Michael Bruno and Boris Pleskovic﹐eds.﹐Annual World. ‧ 國. 學. Bank Conference on Development Economics﹐1996. Washington﹐DC: World Bank﹐1997﹐79-104.. ‧. Champ﹐B., B. D. Smith and S. D. Williamson (1996)﹐“Currency Elasticity and. y. Nat. n. al. er. io. 828-864.. sit. Banking Panics: Theory and Evidence﹐” Canadian Journal of Economics﹐29﹐. Ch. i Un. v. Chang, S.-H., Contessi, S. and Francis, J.(2014)﹐“Understanding the accumulation of. engchi. bank and thrift reserves during the U.S. financial crisis﹐” Journal of Economic Dynamics and Control﹐43﹐78-106. Diamond﹐D. and P. Dybvig (1983)﹐“Bank Runs﹐Liquidity and Deposit Insurance﹐” Journal of Political Economy﹐91﹐401-19. Fischer, S. (1999)﹐“On the Need for An International Lender of Last Resort﹐” Journal of Economic Perspectives﹐13﹐85-104. Kareken, J. H. and N. Wallace (1978)﹐“Deposit Insurance and Bank Regulation: A Partial-Equilibrium Exposition﹐” The Journal of Business﹐51﹐413-438. Khasawneh Ahmad Y. (2013) ﹐“Excess Reserve Holdings of Jordan Commercial 47.

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