2018年-BIS国际清算银行_Nonlinear_state_and_shock_dependence_of_exchange_rate_pass_through_on_prices_55页_1mb

总结：汇率冲击对价格传递的非线性状态和冲击依赖性

核心内容

本研究探讨了汇率冲击沿分销链传递至价格的非线性特征及其对价格的影响，特别是在不同经济状态和冲击类型下的表现。研究使用了哥伦比亚的月度数据，并结合其主要贸易伙伴的价格和贸易数据，时间跨度为2002年7月至2015年5月。研究采用了一种调整和扩展的逻辑斯蒂克平滑转换向量自回归模型（LST-VAR），并使用贝叶斯方法进行估计。

主要观点

• 汇率冲击传递的非线性：汇率冲击对价格的传递不是线性的，而是依赖于经济状态和冲击类型。
• 状态依赖性：价格传递的程度会随着经济状态（如CPI通胀水平、通胀波动性、通胀偏离目标、汇率波动性、实际汇率错配等）而变化。
• 冲击依赖性：汇率冲击的传递还受到冲击来源的影响，例如国内和国外冲击的不同。
• 模型的非线性特征：研究指出，价格传递的非线性可能源于库存管理策略、价格合同的持续时间、价格刚性等因素。
• 政策含义：央行在制定政策时应考虑价格传递的非线性和内生性，不应依赖单一规则。

关键信息

数据与方法

• 数据来源：哥伦比亚及其主要贸易伙伴的月度数据，时间范围为2002年7月至2015年5月。
• 变量构成：
  • 价格变量：进口价格、生产者价格指数（PPI）、进口消费品价格、总消费品价格（CPI）。
  • 经济状态变量：CPI通胀变化、通胀波动性、通胀偏离目标、汇率变化、汇率波动性、实际汇率错配。
• 模型方法：
  • LST-VAR模型：一种逻辑斯蒂克平滑转换向量自回归模型，用于捕捉价格传递的非线性和内生性。
  • 贝叶斯估计：用于参数估计、推断和预测，以解决频率主义方法的局限性，如样本大小依赖、模型不确定性等。
  • 历史分解：用于分析不同冲击对价格变化的贡献，以区分内生和外生冲击的作用。

传递机制

• 直接渠道：汇率波动影响进口价格，进而影响生产者价格和消费者价格。
• 间接渠道：通过菲利普斯曲线，汇率冲击影响国内需求和供给，从而影响整体通胀。
• 非线性因素：价格传递的非线性与汇率冲击的大小、持续时间、波动性、价格刚性以及经济状态密切相关。

政策建议

• 模型调整：央行应考虑价格传递的非线性和内生性，避免使用线性模型。
• 避免单一规则：不应依赖简单的规则来总结价格传递对货币政策的影响。
• 传递减弱：汇率波动对价格的传递沿分销链逐渐减弱，这种行为似乎独立于市场行为、经济状态或冲击类型。
• 不确定性增加：价格传递的不确定性在冲击发生后两年内迅速增加。

结构分析

1. 引言

• 介绍了研究背景和目的，即分析汇率冲击沿分销链对价格的影响。
• 提出了研究的三个主要动机：了解汇率在短期宏观调整中的作用、分析汇率对通胀的影响、研究汇率波动对国内企业和家庭定价行为的影响。

2. 文献综述

• 理论基础：汇率完全传递假设源于货币模型和购买力平价理论。
• 实证研究：已有研究指出价格传递不完全，且具有内生性、非线性和不对称性。
• 非线性原因：包括汇率冲击的规模和性质、价格刚性、经济状态、库存策略和价格合同的持续时间。

3. 汇率冲击对通胀的传递渠道

• 直接渠道：汇率波动影响进口价格，进而影响生产者和消费者价格。
• 间接渠道：通过菲利普斯曲线，汇率冲击影响国内需求和供给，从而影响整体通胀。
• 非线性因素：价格传递的非线性与汇率冲击的大小、波动性、经济状态等因素相关。

4. 分析框架

• 调整的分销链定价模型：基于McCarthy（2007）的模型，引入了外国边际成本、汇率冲击、国内需求和供给冲击等变量。
• LST-VAR模型：用于建模和诊断价格传递的非线性和内生性。
• 贝叶斯估计方法：用于参数估计和模型选择，通过贝叶斯因子和后验模型概率进行模型比较。

5. 数据、回归模型与估计方法

• 数据：哥伦比亚及其主要贸易伙伴的月度数据。
• 模型：LST-VAR模型，考虑了经济状态变量和汇率变量的非线性关系。
• 估计方法：贝叶斯方法，结合了Cholesky分解和广义脉冲响应函数（GIRFs）以提高估计的稳健性。

结论

本研究的结论是，汇率冲击对价格的传递是非线性的，并且依赖于经济状态和冲击类型。这一发现与Campa和Goldberg（2005, 2006）等人的研究结果形成对比，表明在不同的经济环境下，价格传递的程度可能显著不同。研究还强调了使用贝叶斯方法进行估计的优势，特别是在处理模型不确定性和非线性问题方面。此外，研究指出，价格传递的不确定性在冲击发生后两年内迅速增加，这为政策制定提供了重要的参考依据。