2018年-BIS国际清算银行_Do_interest_rates_play_a_major_role_in_monetary_policy_transmission_in_China_43页_1mb

报告摘要

中国货币政策传导中利率的作用分析

核心内容

本文探讨了中国货币政策传导机制中利率的作用，特别是在中国采用多种货币政策工具的背景下。研究使用高频金融数据来构建货币政策意外（surprise）指标，并通过结构向量自回归（SVAR）模型分析货币政策冲击对宏观经济变量的影响。

主要观点

货币政策传导机制：随着中国向市场经济转型，其货币政策传导机制逐渐与发达国家趋同。利率在货币政策传导中扮演重要角色。
高频数据的应用：通过分析中国金融市场高频数据（如利率互换合约），可以更准确地识别货币政策冲击，并分离出“预期”与“意外”成分。
货币政策工具多样性：中国央行使用多种货币政策工具，包括准备金率、基准利率和汇率政策，这使得传统的单变量货币政策模型难以准确捕捉其传导路径。
利率通道的存在：研究发现，中国货币政策中存在显著的利率传导通道，利率变化对长期债券收益率、企业债券利差和银行信贷具有持续影响。
识别策略的有效性：使用外部工具（如利率互换）进行识别的策略比传统的递归识别方法更有效，且避免了“价格谜题”（price puzzles）。

关键信息

1. 货币政策工具

主要工具：中国人民银行（PBC）使用多种货币政策工具，包括准备金率（RRR）、基准利率和汇率政策。
利率走廊机制：PBC通过设定超额准备金利率（floor）和常备借贷便利（SLF）利率（ceiling）形成利率走廊，以稳定市场利率。
市场利率：7天回购利率（7-day repo rate）被视为衡量货币政策立场的重要指标，且具有较高的流动性。

2. 货币政策意外的构建

数据来源：利用中国利率互换（IRS）市场的高频数据，特别是基于7天回购利率的IRS合约，构建货币政策意外。
计算方法：
- 若政策公告在交易日市场开放时发布，则用公告日收盘值减去前一交易日收盘值。
- 若政策公告在交易日后发布，则用次日收盘值减去公告日收盘值。
- 若政策公告在周末或节假日发布，则用公告后第一个交易日收盘值减去公告前最后一个交易日收盘值。
案例分析：以2008年11月26日的政策调整为例，PBC同时下调了贷款和存款利率，并调整了RRR，导致7天回购利率从1.9%骤降至1.35%，政策意外为55个基点。

3. 货币政策对宏观经济的影响

宏观变量响应：货币政策冲击对工业生产、通货膨胀和经济活动具有显著的持续影响。
传导路径：紧缩性货币政策冲击会导致货币增长放缓、贷款利率上升，工业生产和通货膨胀下降。
识别策略：通过使用外部工具（如利率互换）识别货币政策冲击，能够更准确地评估其对经济的影响。

4. 货币政策的预测能力

Granger因果检验：通过检验PBC货币政策工具对经济活动的预测能力，发现M2和准备金率在2005:09-2016:09期间对经济活动具有较强的预测作用。
2010年后变化：2010年后，M2的预测能力减弱，而利率变量（尤其是基准贷款利率）对经济活动的影响显著增强。

5. 货币政策传导机制的演变

政策工具调整：PBC在2013年和2015年取消了存款利率上限和贷款利率下限，进一步推动利率市场化。
政策沟通：季度货币政策报告的发布对市场预期有重要影响，表明政策沟通在塑造市场预期方面发挥了关键作用。

结论

本文表明，中国货币政策传导机制中利率的作用日益增强，特别是在2010年后。通过构建货币政策意外指标，研究发现货币政策冲击对宏观经济变量具有显著影响，且利率通道在货币政策传导中扮演了重要角色。这一发现支持了近年来关于中国货币政策趋同于发达国家的研究结论，并提供了新的识别方法以更准确地评估货币政策效果。

文献回顾

相关研究：本文与Porter and Xu (2009)、Chen et al. (2011)、He and Wang (2012, 2013)、Fernald et al. (2014)、Chen et al. (2017)等研究相呼应，强调利率在货币政策传导中的重要性。
方法创新：本文不同于以往研究，不依赖PBC的反应函数假设，而是通过市场预期的变化来识别货币政策冲击。