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中央银行模型的历史与未来

时间:2017/10/16 9:00:49

宏观经济模型的早期应用
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1936年,荷兰经济学家丁伯根建立了最早用于央行货币政策研究的宏观经济模型,以解答是否应通过促使荷兰盾贬值刺激经济。丁伯根原本是为荷兰经济和统计委员会1936年10月24日会议准备的论文,但论文早在9月就已公开。后来,荷兰宣布放弃荷兰盾与黄金之间的汇兑平价,荷兰盾贬值约20%。丁伯根模型是否为促成荷兰政府采取上述政策的原因,我们不得而知。但丁伯根的确开启了利用“路径空间”(path-space)模型进行政策研究的先例,即通过对不同政策路径(如货币贬值)进行模拟,考察其对经济变量产生的影响。

这一研究方法迅速在全球流行,并在实践中得到了广泛应用,解决了许多政策问题。与之相适应,一些央行在上世纪60年代引入了宏观经济模型。比如,美联储建立了MPS模型,用于模拟货币供应量快速或缓慢增长和汇率变动的影响;加拿大央行建立了RDX1模型。
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政策分析框架从“路径空间”转向“规则空间”
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四十年前,模型在政策分析中的应用方式发生了重大转变,从模拟政策工具路径的“路径空间”转向模拟不同政策规则的“规则空间”(rule-space)。然而,由于宏观经济模型复杂,包含的方程多,基于规则的决策方式遭到广泛质疑,没有央行愿意采用如此复杂的决策方式。那么,是否存在符合理论且简单可行的规则?这就是泰勒规则产生的背景。
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泰勒规则对利率决策进行了近似,假定利率按照特定方式对实际GDP和通胀作出反应。由于受技术变化等因素影响,度量货币需求面临的不确定性较大,泰勒规则选择以利率作为政策工具。根据利率对通胀反应应当大于1的原则,选择1.5作为利率对通胀的反应系数;根据利率对产出缺口反应应当大于零的原则,选择0.5作为利率对GDP缺口的反应系数;利率对其他变量的反应系数应尽可能小,此处选择零。此外,规则设定通胀目标为2%,设定实际均衡利率为2%(这是美国的平均利率水平,与美国经济的潜在增长率相差不大),设定名义均衡利率为4%。这就得出泰勒规则,即“利率=1.5×通胀+0.5×GDP缺口+1%”。泰勒规则并不是曲线拟合或方程回归的结果,而是来源于模型,是对复杂模型的简化。以此类推,未来的政策规则也应同样来源于模型。美国在制定政策时还建立了多国模型,其中引入了汇率因素,其他国家也采取了类似做法。
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上述变化逐步对央行产生影响。到上世纪90年代初,美联储以FRBUS模型代替FRBMPS模型。Brayton和Tinsley(1996)的评论称,“在FRBUS模型中,私营部门预期是显性的,这些预期构成了货币政策的一个主要传导渠道。”同一时间,加拿大央行以季度预测模型(QPM)代替RDX1模型,Coletti(1996)总结了模型的两大特点——前瞻性预期和内生性政策规则。

 

对简单规则的评价

基于简单规则的政策框架受到很多批评。其中,最严厉的批评是央行政策利率直接影响消费和支出的假设过于荒谬。的确,政策利率会先影响其他利率、汇率和资产价格,一般只有在教科书上才会假设政策利率直接影响消费和投资。事实上,大多数模型引入了复杂的期限结构方程。另外,有批评称这一框架没有考虑金融摩擦,这在某种程度上有些夸大,当时已有模型引入了金融加速器机制,但模拟结果并未出现实质不同。今天人们对上述框架最主要的批评是该框架没有考虑零利率下界问题。但其实当时已有很多研究考虑了零利率下界。当时一般以1%作为利率下界,当利率触及1%时,货币政策转向简单的货币供给增长规则。这期间比较重要的一篇论文来自Reifschneider和Williams(2000),论文假设危机导致利率触及零,讨论了如何应对零利率下界,包括承诺在更长时间内维持低利率政策,而这会影响整个利率期限结构。

我本人以及其他一些人的评估发现,基于简单规则的政策框架是有效的。Clarida、Gali和Gertler梳理了引入上述框架后的政策变动,发现政策效果得到大幅改善。与美国上世纪70年代的剧烈波动相比,八九十年代美国通胀水平低、经济持续扩张。英格兰银行前行长Mervyn King将这段时期称为“美好年代”(nice period),还有人称之为“大缓和”(Great Moderation)。与此同时,新兴市场国家开始引入通胀目标制,也开始在操作中实施类似的政策规则,比如新西兰和智利。智利央行前行长Jose De Gregorio曾表示,“通胀目标制是实施货币政策的有效框架。但问题是如何操作以及什么时候该收紧或放松货币政策,最传统的回答就是泰勒规则。”从新西兰的经验看,在新西兰引入通胀目标制后,新西兰通胀大幅下降并持续位于较低水平。智利通胀率过去曾经达到500%,但在引入通胀目标制后,智利通胀一直较为温和。

 

如何回到“规则空间”

在进行央行政策研究时,要时刻牢记我们引入模型的初衷。历史表明,我们应当回到并继续留在“规则空间”。“规则空间”是有效的,甚至回归“规则空间”的预期也能产生正向效应。那么,如何利用央行内部与外部的力量推动央行回到“规则空间”?

第一,应当在基于规则的框架下思考央行的模型应用,判断模型变化如何影响政策规则。受国际金融危机影响,模型出现了一些变化。这些变化如何影响政策非常重要。Linde、Smets和Wouters的文章指出,模型并不能解释2008~2009年出现的严重衰退。为此,许多研究开始调整模型,引入金融因素,比如抵押品问题、金融加速器。与此相对应的问题是,模型变化如何影响政策规则和政策策略?一些同事在研究中引入了信贷,即政策规则会对信贷增长作出反应,结果发现只要政策规则不对信贷增长作出过激反应,基于这种规则的政策效果就相对较好。当然,这只是一些模型的结果。对模型作出的调整不同,相应得到的政策规则也不同。

第二,要持续检验新政策规则的稳健性,关注任何偏离新政策规则的情况。我本人与Wieland合作,建立了一个对比项目,专门考察不同政策规则在不同模型中的表现。我们在不同模型中检验这些政策规则的表现,发现一些政策规则在某个模型中的表现优于其他规则,但在其他模型中的表现则非常糟糕。因此,稳健性检验非常重要,央行应将其列为必做功课。

第三,建立专门用于评估政策规则的模型。不宜采用时间序列模型和向量自回归模型,主要是因为这些模型都是简约形式,不是结构模型,其系数会发生变动。至少应将一些模型用于评估央行的政策策略,并且要持续进行政策评估,这有助于加强政策与模型之间的联系,推进“规则空间”的研究工作。

第四,建立连接政策规则与实际决策的界面(interface)。这也是最重要的一点。负责建模的研究人员与政策制定者可能相互独立,也可能密切融合。问题在于如何加强两者之间的融合。例如,美联储在网站上发布了“长期目标与货币政策策略”,但通篇都在谈目标,比如通胀目标2%、充分就业,而没有说明如何利用政策工具实现目标。与美联储类似,欧洲央行在“策略”中也是大谈特谈目标,而很少介绍用以实现目标的策略。“界面”是指模型与政策之间的衔接界面,模型涉及技术方面的操作,包含规则和计算,而政策虽然不涉及技术,但与技术、模型密切相关。立法可能有助于推动建立模型与政策之间的连接。

第五,建立基于规则的国际货币体系。一国央行在制定货币政策时通常会关注其他央行,因此,加强不同央行间的合作至关重要。由于全球整体偏离政策规则,一直以来全球面临的不稳定性较大。一个简单的想法是将单一国家实施政策规则的理念扩展到整个国际体系。模型可在这里发挥重要作用。事实上,很早就有理论表明,如果各国央行分别说明自身的利率决定策略并相互认可,那么全球各国就可形成接近最优的纳什均衡。欧洲央行行长德拉吉2016年表示,“如果我们加强反应函数方面的沟通,我们都将从中受益。”这其中的理念就是要更加关注政策策略和政策规则,建立一个更加注重以规则为基础的国际货币体系。

第六,区分政策规则与受约束的相机抉择。受约束的相机抉择是指央行只需设定目标,比如2%的通胀目标,在此基础上央行自主决定如何利用货币政策实现上述目标。在受约束的相机抉择框架下,央行受到目标约束,但央行没有义务制定货币政策策略。受约束的相机抉择具有内在缺陷,可能会对决策者产生误导。美联储在2003~2005年的情况就是如此。虽然受约束的相机抉择看上去很有吸引力,但不会形成基于规则的政策。

第七,确保模型能够检验对货币政策规则的不同假设。例如,我认为货币政策偏离规则是问题所在,许多央行官员则持不同观点。英格兰银行前行长Mervyn King和现任行长Mark Carney分别发表文章,认为问题出在市场而非央行。再比如,印度央行前行长Raghu Rajan提议在国际层面实施基于规则的政策。他认为国际层面的政策制定者应区分三类不同的政策:红、黄、绿。“绿”代表国际影响不大的政策;“红”和“黄”代表国际影响相对较大的政策。他建议引导政策向“绿”靠近。在我看来,“绿”好比基于规则的政策,而“红”更像是相机抉择。因此,如何利用模型检验这些不同的假设至关重要。(本文根据作者2017年5月在乌克兰央行和波兰央行年会上的演讲“中央银行模型:历史经验与未来思考”整理而成)