中央银行沟通是否更有助于预测官方利率决定

［内容摘要］根据泰勒规则的有序概率模型，利用中央银行沟通指示器变量和宏观经济变量解释官方利率决定，预测2003―2009年官方利率决定。结果表明：(1)在样本期内，沟通指示器变量提高了官方利率决定的解释力；(2)经济增长的沟通指示器变量、预期的宏观经济变量以及当期的通货膨胀率对官方利率决定有显著影响；(3)在官方利率决定上升和不变时，沟通指示器变量模型的预测能力要好于宏观经济变量模型，但在官方利率下降时，却不能胜过宏观经济变量模型。

［关键词］中央银行沟通；官方利率；决定

自1997 年以来, 我国利率市场化改革稳步推进。但到目前为止，货币市场利率体系还比较复杂，市场化的短期利率体系和尚未市场化的存贷款基准利率并存。在这种利率环境下，我国大部分学者选取短期银行间拆借利率作为基准利率，采用历史分析法或货币政策反应函数法来预测利率决定，以获得货币政策立场，［1］［2］这些成果都有益于利率变化的研究，但同时也存在着一些不足:第一,货币政策反应函数只是把观察到的利率与宏观经济变量联系起来，而没有考虑中央银行沟通对利率的影响；第二，大部分学者都是研究市场利率的变化规则，而很少有学者针对中国国情来研究官方利率(如一年期的存贷款利率)。也有少数学者区分了官方利率与市场利率，但是在估计方法上又是统一使用GMM来估计。［3］经验反应函数采用OLS和工具变量技术来进行估计银行拆借利率是合适的，但是对于研究官方利率却很少有吸引力。因为在大部分时间里，货币当局都不会改变官方利率，即使官方利率需要改变，货币当局也是把官方利率提高（降低）0.18%或者0.27%，因而采用有序概率模型更适合。

一、相关文献综述

中央银行沟通影响利率方面，Kohn和Sack发现联邦公开市场委员会的声明及格林斯潘的证言都会影响金融市场。声明会影响短期和中期的利率，而格林斯潘的证言却会影响全部期限的利率。同时他们发现，格林斯潘的演讲对金融市场的影响不显著。［４］(175-206)Reeves 和Sawicki利用上述同样方法，发现英格兰银行的沟通也对利率有影响，尤其是货币政策委员会的会议记录和《通货膨胀报告》对市场影响更加显著。同样，他们也发现演讲对市场没什么影响。［5］然而，Ehrmann和Fratzscher发现美联储、英格兰银行和欧洲中央银行委员会成员的采访和演讲普遍对金融市场都有影响，而且这种影响都是朝着合意的方向变化，即当声明紧缩的货币政策倾向时，会导致高的利率，当声明宽松的货币政策倾向时，会导致低的利率。他们认为演讲对市场有不同影响的结论，或许是由于选择沟通事件的程序不同。［６］

中央银行沟通预测利率方面，Pool 和 Rasche发现美联储在1994年2月后，意外货币政策的成分有了明显的减少。［7］(1-10)Swanson发现美国金融市场和私人部门对未来几个月的联邦基金利率的预测能力提高。重要的是，私人部门在对宏观经济变量的预测却没提高。这可以得出货币政策沟通对预测有特别影响，而不是宏观经济波动率普遍的下降。［8］(791-819)上述作者都认为，美联储在1994年后减少不确定性的重要因素是对货币政策决定进行了沟通。然而，Jansen和Haan利用欧洲中央银行官员讲话来预测利率决定，却发现它不能很好预测利率的决定。［９］

前瞻性沟通，如对美联储政策的风险权衡或偏好沟通，不仅对金融市场有显著影响，而且对货币政策的预测也会产生影响。Thornton 和 Wheelock发现在1999年5月后，金融市场对货币政策的预期比以前更好了，他们认为造成这个结果的原因是1999年5月之前，联邦公开市场委员会的政策意图只是在内部通告，到下一个会议之后才公开，而在1999年5月以后，他们会在会议后沟通这种意图，为公众提供未来政策决策的可能信息。［１０］(1-16)此外，清晰的沟通可以提高利率的预测能力。如Fracasso等通过对19国家通货膨胀报告的质量进行分析，发现更高质量的通货膨胀报告通常能提高利率决定的预测能力。［１１］

尽管国外中央银行沟通相关的研究成果逐步增多，但国内尚缺乏利用中央银行沟通信息来预测利率决定的实证研究，仅有的一些相关文献也只是对中央银行沟通进行定性分析。［12］

二、模 型

本文从一般形式的泰勒规则出发，来构建中央银行沟通的估计模型。尽管目前我国利率体系与西方国家（如美国、欧盟和英国）完全市场化的利率体制不同，既包括市场利率，又包括官方利率（如一年期的存贷款利率），且央行对贷款利率下限和存款利率上限进行管制。这无疑会让泰勒规则的指导意义大打折扣,但这并不影响人们对它的实践性进行研究与探索。更何况我国已对旧的金融体制进行了持续多年的改革,利率市场化不断推进,汇率形成机制不断完善，国有商业银行进行股份制改造，真正成为市场主体，这些都有助于中央银行运用利率、存款准备金等市场性的货币政策工具来引导公众的预期，促使市场自动进行调整，继而实现对经济的调控。在具体实施方面，我国中央银行在调整一年期存贷款利率过程中，为了引导人们的预期，也逐步对利率进行微调，具有利率平滑的特征，并且在调控政策出台之前中央银行会通过采访、讲话等渠道表明对货币政策的看法与意图，以便让公众进一步了解经济的运行状况，引导公众预期。这些都表明我国利率与中央银行沟通能引导预期，进而间接调控经济，而这恰好是泰勒规则的核心所在。因此,探讨泰勒规则及其扩展规则在我国的实践,将会对我国货币政策操作起到一定的指导作用。

这里S表示央行对通货膨胀倾向的信号值，Syt表示经济增长的信号值，且～N(0,1)。

三、数据来源及数据处理

本文采用的样本为我国2001-2009年的季度数据，总共36个样本数据。沟通数据和预期通货膨胀数据来自于中国人民银行网站，其余数据来自于中国国家统计局网站和各期《中国经济景气月报》。

（一）宏观数据选择

1.官方利率。选择一年期定期存款利率。

2.产出缺口。本文根据累计名义GDP可以推算名义季度GDP。对名义 GDP 除以消费者价格指数 CPI 得到实际GDP。再对实际季度GDP数据利用X-11方法进行季度调整,然后根据HP滤波法推算出潜在GDP。产出缺口=（季节调整的真实GDP-潜在GDP）/潜在 GDP。

3.通货膨胀率。选取消费者价格指数（CPI）作为衡量通货膨胀率指标。目前计算通胀率的方法包括CPI 和GDP 缩减指数等方法，但考虑到GDP 缩减指数的可获得性和可靠性，这里选取消费者价格指数作为价格指数，并以此计算出季度通货膨胀率。

4.预期通货膨胀率。利用中国人民银行全国城镇储户抽样调查数据，计算我国的预期通货膨胀率。［13］本文采用预期物价服从均匀分布的概率来计算我国的预期通货膨胀率。

5.预期产出缺口。消费者信心指数和企业家信心指数与GDP存在紧密联系，反映未来GDP走势，且只有很短的时滞。本文用他们来计算预期产出缺口。预期产出缺口=100［wln(CCI/CCI)+(1-w)ln(ECI/ECI)］，CCI表示季度消费者信心指数，由季度内的三项月度消费者信息指数的平均值表示；CCI*为消费者信心指数在样本期内的均值；ECI表示季度企业家信心指数；ECI*为企业家信心指数在样本期内的均值；w表示他们之间的权重，本文取w=0.5。

（二）中央银行沟通测量

中国人民银行近年来花费大量精力来对待沟通。为了能迎合不同的目标群体，使用了各种不同的沟通工具，如《中国货币政策执行报告》、《中国金融稳定报告》、采访、演讲和新闻会等。

《中国货币政策执行报告》自2001年以来，已成为沟通货币政策信息的核心媒介。该报告包括内容摘要、货币信贷概况、货币政策操作、金融市场分析、宏观经济分析、预测与展望等部分。报告不仅传达经济的细节，而且也描述了其对经济的评论、分析与预测，这些都代表了中国人民银行在决策过程中的偏好。

报告每部分的开始，有一个综合评价，然后是真实部分的具体分析。本文主要根据报告每部分的引言部分（中央银行对各部分的评价）以及预测与展望部分的经济展望和货币政策倾向，来构造沟通指示器。鉴于我国货币政策目标是保持货币币值的稳定，并以此促进经济增长，构造二类指示器变量：(1)真实经济活动的评价，考虑真实经济活动评价的主要原因在于其会影响未来通货膨胀的决定；(2)通货膨胀的趋势以及对策。

为了使这些评论能够计量分析，我们给这二类中央银行评论进行赋值，这个数值应该能够体现价格稳定风险和经济增长风险。原因在于风险越高，未来货币政策干预的概率就越高，而公众就会对此产生预期（换句话说，市场利率就会发生变化）。原因很明显，风险越高，在下一个过程风险达到更高的概率就增加，央行为了达到稳定货币币值的目的，就会引发政策干预。

总体上，我们集中注意宏观经济分析的评论部分，以及预测与展望部分。指示器采用五个值：-2、-1、0、1、2。0值是通过报告的评价，认为当前利率水平是非常合理的。-1暗示通货膨胀可能是低的，采用宽松的货币政策是合理的。-2表示报告毫无疑问地认为利率下降是合理的。+1则表明有通货膨胀倾向，真实经济活动偏热，采取偏紧的货币政策是合理的。+2则表示通货膨胀已经很高，真实经济活动已经过热。

由于评论不是精确的数据资料，利用央行未来利率的设定行为来进行排序，可能受到个人判断影响，因此不能排除在某个例子中错误分类的可能。但为了尽量减少这类错误，我们根据解释学与文本分析原理通过两个人相互独立的分析很重要的评论，以减少错误分类的机会。假如在此过程中对评论的赋值不能确定或者不同，我们随后重新来核对该评论。

四、检验结果及分析

首先采用ADF方法对模型中的各个变量进行平稳性检验，检验结果表明变量序列在1%显著性水平下都是平稳的。

表1表示了利率决定的有序概率模型的结果。第1列使用当前宏观信息（通货膨胀率，GDP）的结果。第2列表示了前瞻性宏观信息（预期通货膨胀率，信心指数）。第3列则是中央银行沟通信息的结果。

基于沟通信息的模型有很好的拟合度，R2达到0.25，使用当前和前瞻性宏观变量的模型，R2都为0.13。通货膨胀变量在10%水平上显著不为零，而预期通货膨胀率与预期产出缺口的系数都显著不为零。沟通信息中只有经济增长的指示器变量显著不为零。

注：在所有的模型中我们使用Hubert-White方差稳健估计。*、**、***分别表示为10%、5%、1%水平上显著。

表2报告了三种设定模型的边际效应。对于前瞻性宏观变量我们发现了比较显著的结果。预期GDP缺口增加1%点会导致利率提高的概率会增加1.75，导致利率减少的概率只会减少0.07。我们也发现预期通货膨胀率提高1%，会导致利率升高的概率增加0.09，而通货膨胀率升高1%，则会使利率升高的概率增加0.1。然而，沟通变量的影响是相当小的：对于产出缺口指示器变量减少一个百分点，使得政策放松的概率会增加0.08。

从以上结果看出，中央银行沟通变量模型比宏观变量模型的R2大很多，表明沟通变量含有的信息要多于宏观变量。但是沟通变量边际效应非常小，这或许是由于测量沟通时使用的标量相对于利率变化值偏大，才导致其边际效应很小。

与张屹山和张代强就拆借利率对预期通胀率和预期产出反应不大的结果不同，［３］本文发现预期通货膨胀率和预期产出缺口对利率变化的影响都很显著。这个结果更加证实货币当局做决策时应该考虑公众预期。

那么这些估计模型中，哪些模型适合预测下一个利率变化呢？为了回答此问题，本文利用估计模型进行预测。从表3中我们可以看出，对于利率没有发生变化的情形，模型都能给出较好的预测。也就是说，大多数情况下，利率不发生变化的概率等于或者大于50%。预测模型中，前瞻性与当前宏观变量模型结果完全一致，预测情况都不是很好，在利率不发生变化时，其预测正确率为68%，而在发生变化是，这两种模型预测的正确率都没有达到50%。而沟通模型则在预测利率上升与不变时则要好于前两种模型，在利率没有变化时，其预测正确率达到80%，在利率上行变化时也超过50%。但是在预测利率下行时不能胜过前两种模型。

造成这种结果的可能原因在于进入2004年以后，我国经济由通货紧缩转向通货膨胀。所以在大部分时间里，货币当局都在关注通货膨胀压力，考虑是否需要提高利率以稳定通货膨胀预期及控制通货膨胀，与此相关的宏观经济信息与沟通信息自然也就增多。货币当局考虑利率下降的情况极少，且利率下降主要是受外来冲击的影响，比如这次美国的金融危机。这种突如其来的外来冲击在发生之前很难被货币当局所预测，宏观经济信息或者中央银行沟通反映这方面的信息也极少，所以在预测利率下降时效果比较差；其次，在预测利率不变或者上升时，沟通信息要好于宏观经济信息的原因：宏观经济信息只是货币当局决定是否需要提高利率的参考依据，对这些宏观经济信息如何研判，还要依赖于货币当局偏好。而《中国货币政策执行报告》则表明了货币当局对宏观数据深入分析的一些结果，并在一定程度上公开了货币政策的意图和动向，表达了货币当局对宏观经济信息的一些判断。所以从《货币政策执行报告》中获取的沟通信息预测利率决定要好于宏观经济信息的预测。

从以上分析我们可看出，《中国货币政策执行报告》通过深入分析经济形势、稳健宣告经济动向，起到了适时理清问题、稳定预期和窗口指导的重要作用。公众与其利用复杂繁琐的宏观经济信息去预测利率变化，还不如利用《货币政策执行报告》中货币当局对经济的评论，既简单明了，又能了解货币当局意图，而且其预测利率决定效果还不比宏观经济信息差。

五、稳健性检验

我们从几个方面检查了结果的稳健性。(1)尝试在沟通的模型中加入了货币政策倾向这个指示器。然而，货币政策倾向指示器系数在10%水平下不显著，R2为0.16，反而小于没有纳入货币政策倾向指示器模型的R2。而且没有提高基于沟通模型的预测能力。在这种利率环境中，我们也考虑了更多滞后的宏观变量，都没有影响我们的主要结果。(2)在计算预期通货膨胀时，我们也尝试了其它的概率分布，如正态分布和对数分布，在计算预期产出缺口时，也调整了消费者信心指数和企业家信心指数的权重，再重新估计，没有改变主要结果。(3)引入利率的滞后项，例如把的滞后项引入沟通模型，得到了具有利率平滑特征的利率规则，虽然利率滞后项系数在10%水平下显著不为零，但沟通模型R2仍然是0.25，没有提高，也没有提高模型的预测能力。这些都表明，文中估计的模型是稳健的。

六、结论及政策涵义

通过分析，本文可以得出如下结论及政策涵义：(1)利率变化与预期通货膨胀和预期的经济增长联系紧密，然而，中央银行沟通的经济增长信号和当前的通货膨胀宏观变量也会影响利率变化。中央银行沟通变量模型比宏观变量模型的R2大很多，表明沟通变量含有的信息要多于宏观变量。考虑沟通变量对利率变化的影响是有益的。(2)当利率没有发生变化时，沟通变量模型和宏观变量模型都能很好地预测利率决定，但沟通变量模型的准确度更高。沟通变量模型在利率上升时，其预测能力明显好于宏观模型，但在利率下降时，其预测能力与宏观模型没有差别。沟通模型的预测能力总体上要好于宏观模型。(3)中央银行沟通能够在公众与央行间建立起有效的沟通渠道和反馈机制,有助于货币政策的传导与制定。所以我们要进一步拓宽中央银行沟通渠道，提高中央银行货币政策的透明度。比如《货币政策委员会会议纪要》可以向公众提供更多的内容,而不局限于以一个简单公告的形式发出，这些都有助于央行就当前经济形势的看法与公众交流,不仅可以引导公众的预期,也使货币政策的传导更为有效。

主要参考文献：

［1］谢 平,罗 雄.泰勒规则及其在中国货币政策中的检验［J］．经济研究,2002(3).

［2］王 胜,邹恒甫.开放经济中的泰勒规则――对中国货币政策的检验［J］.统计研究,2006(3).

［3］张屹山,张代强.前瞻性货币政策反应函数在我国货币政策中的检验［J］.经济研究,2007(3).

［4］Kohn, Donald L., and Brian Sack. Central Bank Talk: Does it Matter and Why? In: Macroeconomics, Monetary Policy, and Financial Stability, 2004, Ottawa: Bank of Canada.

［5］Reeves, Rachel, and Michael Sawicki. Do Financial Markets React to Bank of England Communication? European Journal of Political Economy, 2007, 23(1).

［6］Ehrmann, Michael, and Marcel Fratzscher. Communication by Central Bank Committee Members:Different Strategies, Same Effectiveness? Journal of Money, Credit, and Banking, 2007,39(2-3).

［7］Poole, William. and Robert H. Rasche .The Impact of Changes in FOMC Disclosure Practices on the Transparency of Monetary Policy: Are Markets and the FOMC Better“Synched"?.Federal Reserve Bank of St. Louis Review, .2003, 85(1).

［8］Swanson, Eric T. Federal Reserve Transparency and Financial Market Forecasts of Short-Term Interest Rates. Journal of Money, Credit, and Banking, 2006, 38 (3).

［9］Jansen, David-Jan, and Jakob, De Haan.. Does ECB communication help in predicting its interest rate decisions? 2006,CESifo Working Paper 1804.

［10］Thornton, Daniel. L., and David. C. Wheelock. A History of the Asymmetric Policy Directive. Federal Reserve Bank of St. Louis Review, 2000, 82(5).

［11］Fracasso, Andrea, Hans Genberg, and Charles Wyplosz. 2003.“How do Central Banks Write?" Geneva Reports on the World Economy 2. Geneva/London: ICMB and CEPR.

［12］彭 芸.试析中央银行沟通与货币政策的有效性［J］.金融研究,2007(1).

［13］肖争艳,陈彦斌.中国通货膨胀预期研究：调查数据方法［J］.金融研究,2004(11).

Do Central Bank Communication Better Help Predict Official

Interest Rate Decisions: Based on “The implementation report of

Chinese monetary policy"

Li YunfengAbstract: Using an ordered probit model of a Taylor rule, this paper explains official interest rate decisions on the basis of macroeconomic variables and communication indicators, and predicts official rate decisions between 2003 and 2009. This paper finds: (1) our communication indicators improve explanatory power in and out of sample. (2) Official interest rate decisions are significantly related to the indicator of economic growth, expected macroeconomic information and inflation. (3) The communication-based model performs models based on macroeconomic data in predicting change of official interest rate when official interest rate becomes higher or constant.

Key words: Central Bank Communication; Official Interest Rate; Decision

［ 收稿日期： 2011.4.27 责任编辑：邵华明 ］［中图分类号］F832.31 ［文献标识码］A ［文章编号］1000-8306(2011)07-0009-09

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