基于VAR模型的GDP和M2对CPI的影响的研究

【摘要】近几年来，我国CPI不断走高，尤其是2010年以来CPI过高问题受到公众广泛关注。本文通过建立CPI、GDP、M2的VAR模型进行脉冲响应分析并做Granger因果检验，分析GDP和M2对CPI的影响，得出结论：GDP和M2在短期内对CPI影响较大，长期的影响较小，并且滞后一期的GDP和M2的增加对CPI上涨有促进作用，滞后两期的GDP和M2的增加对CPI的上涨反而有抑制作用。

【关键词】CPI；GDP；M2；VAR模型；Granger检验

一、理论基础

根据传统货币数量论的费雪方程式：，M为货币的数量，V为货币流通速度（一年中每一元货币的还手次数），P为物价水平，T是各类商品的交易总量，可以得到关系式，∏是通货膨胀率，m是M2增长率，v是货币流通速度变化率，y是实际GDP增长率。其中v是由制度因素决定的，而制度因素变化缓慢，因而可视为常数。由上分析知，∏主要受m和y的影响，即CPI主要受GDP和M2的影响。因此，建立模型定量分析GDP和M2对CPI的影响程度对于经济政策的运用有一定的指导意义。

二、实证分析

（一）数据选择处理与分析思路

本文分析使用的样本取自19862015年的年度数据，数据来源于中国统计年鉴、中国金融年鉴以及中国人民银行网站。为了更严谨分析，将数据进行了无量纲化处理，即使用CPI、GDP、M2的增长率进行分析，以1986年数据为基础100，对19862010年数据进行分析，预留20112015五年数据作为样本外预测。为了减弱时间序列在模型中的异方差性影响，对所有变量取对数，得到lnCPI、lnGDP、lnM2，并且取对数后不改变原序列的协整关系。

（二）数据平稳性检验（PP检验）

检验发现，lnCPI、lnGDP、lnM2序列均是非平稳的，直到进行二阶差分后，才都平稳。因此三个序列都是I（2）过程，可以建立协整关系。

（三）确定滞后阶数并检验VAR模型的平稳性

建立lnCPI、lnGDP、lnM2序列的VAR模型，发现滞后阶数为3时，方程的单位根才全部小于1，模型是平稳的。

（四）脉冲响应分析

经脉冲响应分析可知，CPI对其自身的一个标准差新息立刻有反应，CPI增加了约0.024，到第三期时，影响变为负向的，且持续时间较长，到第十期时几乎回到原来水平；该序列对来自其他方程的新息在第一期都没有反应，来自GDP的影响到第三期比较明显，到第七期时，影响又转为负向的并一直持续下去，直到第十期接近原来水平；M2的一个标准差的新息对其影响到第三期比较显著，到10期以后影响基本消失。

（五）Granger检验

前面已经确定最佳滞后阶数为3，在做Granger检验时也将滞后阶数选为3，得到结果是：在5%的置信水平下，LNGDP和LNM2都是LNCPI的Granger原因，同时，LNCPI也是LNGDP的Granger原因，即LNCPI和LNGDP互相影响，是显著的双向因果关系，而LNCPI不是LNM2的Granger原因。

三、结论

本文通过对LNCPI、LNGDP、LNM2进行协整检验并进行脉冲响应分析，最后进行Granger因果关系检验分析GDP、M2对CPI的影响，建立的VAR模型为：

LNCPI=1.3585*LNCPI（1）0.8071*LNCPI（2）+0.4219*LNCPI（3）+0.3612*LNGDP（1）0.4090*LNGDP（2）+0.0653*LNGDP（3）+0.5597*LNM2（1）0.6859*LNM2（2）+0.1078*LNM2（3）+0.0856

得出以下结论：

1.变量LNCPI、LNGDP、LNM2不是平稳的，但是都是二阶单整的，它们之间存在协整关系，即经济增长、货币供应量和物价上涨之间存在长期稳定的均衡关系。经济增长和货币供应量的增加可以推动物价的上涨，同时，物价上涨在一定程度上会刺激经济的发展。

2.观察模型系数可以发现，GDP和M2对CPI走势从长远来看影响不是很大，在近两年的时间内对CPI影响较大，这与实际情况是相符的，当经济迅速发展，GDP增长较快时，会及时引起货币供应量的增加，从而促进CPI的上涨。

3.滞后一期的CPI和滞后两期的CPI都在很大程度上影响当期CPI的值，这是因为大多数经济时间数据都有一个明显的特点，就是它的惯性，表现在时间序列数据不同时间的前后关联上，前期指标的大小往往会影响到下一期指标。

参考文献：

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作者简介：

宋珊（1991-），女，汉族，湖北安陆人，西南财经大学中国金融研究中心，硕士，研究方向：国际金融。