中国货币乘数测算与分析实验报告
金融学院国际货币与国际金融11 李瑞欣 2011310328
一、实验名称：中国货币乘数测算与分析 二、实验目的和要求：
1. 掌握相关数据的收集、处理方法。
2. 掌握广义货币乘数测算的方法，并分析乘数增长变化的原因。 3. 将货币乘数原理应用于理解分析中国的宏观经济运行和货币政策。 三、实验原理及背景： 货币供给的基本模型： Ms=RM*mm
其中，Ms 为货币供应量，RM 为基础货币，mm 为货币乘数 RM=C+R 其中，C 为通货，R 主要是其他存款性公司（主要为商业银行）的存款准备金（包括ODC 在央行的法定准备金存款、超额准备金存款、库存现金） M2=C+D
mm=M2/RM=(1+cd)/(cd+r)=(1+cd)/(cd+er+rr)
其中，D 为商业银行体系的一般性各类存款，cd 为通货—存款比率，r 为存款准备金率，er 为超额存款准备金率，rr 为法定存款准备金率。 四、实验方案：
1. 登陆中国人民银行等相关网站查找数据，进行数据处理, 计算相关数据。 2. 建立基础货币Excel 文件，将有关的数据导入文件中，计算货币乘数。 3. 利用Eviews6.0软件绘制mm 、cd 、er 、rr 等时间序列图，观察分析这几个变量增长变化趋势和它们之间的关系。
4. 利用Eviews6.0测算mm 与cd 、er 、rr 的相关系数。
5. 分别进行cd 、er 、rr 对mm 的影响分析。
6. 构建包括cd 、er 、rr 等解释变量的计量模型，分析各变量对mm 的影响。 7. 分析当我国rr 回落至较低水平时经济后果及相关政策建议。 五、实验数据处理：
1. 计算货币乘数的相关数据采用2000年-2012年各季度数据。
2. 绘制对于mm 、cd 、er 、rr 时间序列图时进行为了减少季节性因素的影响，先进行季节调整再绘制。其中，纵坐标（左）适用于mm ，纵坐标（右）分别适用于cd 、er 、rr
3. 在构建mm 与cd 、er 、rr 计量模型和计算相关系数时，为了使结果更有价值，进行取对数处理。 4.
（1）银行存款利率采用2000年-2011年一年期利率（名义利率），计算年存款利率采用每月利率取算术平均数的方法。
（2）实际利率=名义利率-通货膨胀率
（3）存贷款利差=商业银行一年期贷款利率-商业银行一年期存款利率
5. 通货膨胀率采用2000年-2011年CPI 计算，以1978年为100记，按不变价计算。
六、实验结果与分析： （一）实验结果
date
2000年3月 2000年6月 2000年9月 2000年12月 2001年3月 2001年6月 2001年9月 2001年12月 2002年3月 2002年6月 2002年9月 2002年12月 2003年3月 2003年6月 2003年9月 2003年12月 2004年3月 2004年6月 2004年9月 2004年12月 2005年3月 2005年6月 2005年9月 2005年12月 2006年3月 2006年6月 2006年9月 2006年12月 2007年3月 2007年6月 2007年9月 2007年12月 2008年3月 2008年6月 2008年9月 2008年12月
cd rr 0.1235 0.0600 0.1167 0.0600 0.1214 0.0600 0.1243 0.0600 0.1172 0.0600 0.1090 0.0600 0.1105 0.0600 0.1144 0.0600 0.1059 0.0600 0.0988 0.0600 0.1021 0.0600 0.1041 0.0600 0.0974 0.0600 0.0911 0.0600 0.0947 0.0600 0.0990 0.0700 0.0917 0.0700 0.0875 0.0750 0.0928 0.0750 0.0936 0.0750 0.0881 0.0750 0.0827 0.0750 0.0848 0.0750 0.0884 0.0750 0.0818 0.0750 0.0784 0.0750 0.0839 0.0850 0.0850 0.0900 0.0813 0.1000 0.0766 0.1150 0.0797 0.1200 0.0814 0.1350 0.0775 0.1550 0.0731 0.1700 0.0753 0.1700 0.0776
0.1600
er mm 0.0695 4.4409 0.0671 4.5818 0.0657 4.5382 0.0759 4.3195 0.0629 4.6528 0.0588 4.8687 0.0552 4.9209 0.0646 4.6644 0.0599 4.8968 0.0527 5.1959 0.0351 5.5894 0.0541 5.0596 0.0377 5.6255 0.0267 6.1349 0.0319 5.8661 0.0417 5.2171 0.0689 4.7335 0.0643 4.7931 0.0608 4.7813 0.0786 4.4245 0.0660 4.7486 0.0608 4.9546 0.0616 4.8981 0.0644 4.7778 0.0610 4.9669 0.0568 5.1297 0.0471 5.0183 0.0677 4.4707 0.0467 4.7409 0.0434 4.5812 0.0425 4.4574 0.0540 3.9993 0.0307 4.0930 0.0331 3.8850 0.0314 3.8865 0.0530
3.7083
2009年3月 2009年6月 2009年9月 2009年12月 2010年3月 2010年6月 2010年9月 2010年12月 2011年3月 2011年6月 2011年9月 2011年12月 2012年3月 2012年6月 2012年9月 2012年12月
2000年3月 2000年6月 2000年9月 2000年12月2001年3月 2001年6月 2001年9月 2001年12月2002年3月 2002年6月 2002年9月 2002年12月2003年3月 2003年6月 2003年9月 2003年12月2004年3月 2004年6月 2004年9月 2004年12月2005年3月 2005年6月 2005年9月 2005年12月2006年3月
0.0679 0.1550 0.0253 0.0628 0.1550 0.0122 0.0671 0.1550 0.0196 0.0669 0.1550 0.0278 0.0640 0.1650 0.0140 0.0613 0.1700 0.0096 0.0639 0.1700 0.0091 0.0655 0.1800 0.0209 0.0629 0.1950 0.0109 0.0604 0.2100 0.0048 0.0637 0.2150 0.0067 0.0634 0.2100 0.0060 0.0586 0.2050 0.0035 0.0563 0.2000 0.0036 0.0600 0.2000 0.0047 0.0594 0.2000 0.0144 表1 2000年-2012年各季度cd 、er 、rr 、mm
国内信贷增长率 --
-0.0043 0.0424 0.0504 0.0298 0.0410 0.0213 0.0376 0.1612 0.0339 0.0328 0.0429 0.0462 0.0598 0.0412 0.0361 0.0325 0.0089 0.0189 0.0135 0.0298 0.0201 0.0274 0.0254 0.0581
4.3017 4.6208 4.4165 4.2726 4.3789 4.4069 4.3769 4.0000 3.9544 3.8533 3.7277 3.8059 3.9624 4.0651 4.0037 3.8689
rr 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0700 0.0700 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750
2006年6月 0.0489 0.0750 2006年9月 0.0303 0.0850 2006年12月 0.0235 0.0900 2007年3月 0.0500 0.1000 2007年6月 0.0446 0.1150 2007年9月 0.0495 0.1200 2007年12月 0.0373 0.1350 2008年3月 0.0560 0.1550 2008年6月 0.0330 0.1700 2008年9月 0.0213 0.1700 2008年12月 0.0123 0.1600
表2 2000年-2008年各季度国内信贷增长率与法定存款准备金率
date 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年
国民总收入 98000.5 108068.2 119095.7 134977 159453.6 183617.4 215904.4 266422 316030.3 340320 399759.5 472115
通货膨胀率 实际利率 存贷款利差 -0.3336237 2.583624 3.69 0.54239316 1.707607 3.69 -0.3030304 2.32803 3.54 -0.2909798 2.27098 3.51 0.19337056 1.831629 3.51 0.30548858 1.944511 3.51 0.65447181 1.669165 3.681818 -0.0664403 3.21644 3.6975 -0.0558062 3.974897 3.321818 0.29299454 2.227005 2.88 -0.1598441 2.676208 2.92 -0.0783735 3.351101 3.136364
表3 2000年-2011年国民总收入、通货膨胀率、实际利率
FIR
1.335364 1.394266 1.522836 1.614065 1.56871 1.600759 1.597691 1.517782 1.513051 1.790025 1.807792 1.800855
（二）结果分析
1. 货币乘数是指在基础货币(高能货币) 的基础上货币供给量通过商业银行的创造存款货币功能产生派生存款的作用产生的信用扩张倍数，是货币供给扩张的倍数。在实际经济生活中，银行提供的货币和贷款会通过数次存款、贷款等活动产生出数倍于它的存款，即通常所说的派生存款。货币乘数的大小决定了货币供给扩张能力的大小。由货币乘数的计算公式mm=(1+cd)/(cd+er+rr)得知，货币乘数mm 的大小与通货-存款比率cd 、超额存款准备金率er 和法定存款准备金率rr 有关。
通货-存款比率（cd ）的大小，主要取决于社会公众的资产偏好。一般来讲，影响cd 值的因素有：公众可支配的收入水平的高低。可支配收入越高，需要持有现金越多；反之，需持有现金越少；公众对通货膨胀的预期心理。预期通货膨胀率高，cd 值就高；反之，cd 值则低；社会支付习惯、银行业信用工具的发达程度、社会及政治的稳定性、利率水平等都影响到cd 值的变化。在其他条件不变的情况下，cd 值越大，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。
超额准备金率（er ）值的大小取决于商业银行自身的经营决策。商业银行愿意持有多少超额准备金，主要取决于以下几个因素：持有超额准备金的机会成本
图1-1 mm 时间序列图
大小，即生息资本收益率的高低； 借入准备金的成本大小，主要是中央银行再贴现率的高低。如果再贴现率高，意味着借入准备金成本高，商业银行就会保留较多超额准备金，以备不时之需；反之，就没有必要保留较多的超额准备金；经营风险和资产的流动性。如果经营风险较大，而现有资产的流动性又较差，商业银行就有必要保留一定的超额准备金，以备应付各种风险。 一般来说，er 值越大，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。
法定存款和准备金率（rr ）的变动体现出央行的行为。在其他变量保持不变的情况下，货币当局提高rr ，商行部分超额准备金转化为法定准备金，放贷等力降低，mm 减小。
图1-2 mm与cd 、er 、rr 时间序列对比图
图1-3 mm与cd 时间序列对比图
图1-4 mm与er 时间序列对比图
LNMM LNCD
图1-5 mm与rr 时间序列对比图
LNMM LNCD 1 0.[**************]5
0.[**************]5 1 图2-1 lnmm与lncd 的相关系数
LNMM LNRR
LNMM LNRR 1 -0.[**************]
-0.[**************] 1
图2-2 lnmm与lnrr 的相关系数 LNMM LNER 1 0.[**************]2
0.[**************]2 1
图2-3 lnmm与lner 的相关系数
LNMM LNER
由图1-1可以看出，货币乘数mm 在2000年-2003年年有所上升，2003年之后虽有波动，但是整体存在下降趋势。
由图1-2可以看出，货币乘数与通货-存款比率cd 、超额准备金率er 、法定存款准备金率rr 存在一定相关关系。
其中，由图1-3可以看出，自2000年以来，cd 处于逐年下降的趋势，已经下降到6%，这与mm 的总体趋势是相同的。但是，经过前面的分析我们应该知道，cd 与mm 是负相关的。我认为这种偏差主要是因为时间序列的选取比较短暂，而且银行的统计口径也常常改变，尽管做过相应的数据处理也仍有一些误差存在。图2-1lnmm 与lncd 的相关系数为0.5773，与预期有所偏差，也是因为这个原因。
由图1-4可以看出，2000年-2003年，er 处于下降趋势，这与mm 的上升趋势相反，是符合前面分析的。但是2003年以后，er 尽管有一定的波动，却总体仍然趋于下降趋势，与mm 的趋势相同，这是与预期有偏差的。我认为主要原因在于面对2003年的金融危机等特殊金融状况，商业银行增加了超额准备金的持有，经过后来几年的平稳发展，er 逐渐降低。所以与我们前面的分析出现偏差。图2-3中，lnmm 与lner 的相关系数为0.5011也是因为这个原因。除此以外，由于经济运行的内生性，商业银行调整er 的同时，中央银行也在调整rr ，这也是结果出现偏差的重要原因之一。
由图1-5可以看出，自2000年以来，rr 处于逐年上升的趋势，与mm 的趋势相反，而且曲线的反向波动较为一致，说明二者存在比较密切的负相关关系。这是符合我们之前的分析的，同时图2-2中，lnmm 与lnrr 的相关系数-0.8093也很好的证明了这一点。
2.通过前面的分析，我们初步了解了2000年-2012年mm 、cd 、er 、rr 的发展趋势以及它们之间的关系。接下来，我们将进一步分析货币乘数的变动趋势及其原因。
（1）cd 的变动体现出私人部门（尤其是居民）的行为。当存款者的行为导致cd 提高时，意味着部分活期存款转换为同伙，货币供给中可进行多倍扩张的部分减少，多倍扩张的整体水平下降，mm 下降。cd 反映出社会公众对现金的偏好程度。影响cd 的因素主要包括：居民收入提高，现金的持有降低，cd 比率降低；随着实际存款利率的提高，人们也会降低现金的持有，因此cd 比率也会降低；金融制度完善程度，金融市场越完善，持有活期存款的机会成本越低，人们更愿意使用支票、银行卡等进行购买和支付。
NI CD
NI 1 -0.[**************]9 CD -0.[**************]9 1
图3-1-1 通货-存款比率与国民总收入的相关系数
图3-1-2 通货-存款比率与国民总收入的OLS 检验
经过前面的分析，我们知道国民收入越高，居民手中持有的现金将会减少，
相应通货-存款比率也会下降。图3-1-1中，cd 与NI 的相关系数-0.9256说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于cd 和NI 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图3-1-2中的数据我们可以得出cd=-1.45E-07*NI+0.1226.并且这个线性模型R 2 =0.856684，Prob(F-statistic)=0.000016，prob （t-Statistics ）=0.0000，很好地通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性负相关关系。
LILV CD
LILV CD 1 -0.[**************]5
-0.[**************]5 1 图3-2-1 通货-存款比率与存款利率的相关系数
图3-2-2 通货-存款比率与存款利率的OLS 检验
利率是cd 的影响因素之一。从图3-2-1、3-2-2中我们可以看出，cd 与实际利率的相关系数为-0.4150。对二者进行OLS 检验，得到cd=-0.0112LILV+0.1164，并且R 2=0.172251，Prob(F-statistic)= 0.179727，Prob （t-Statistics ）=0.1797。得到的结果表明二者存在一定的负相关关系，但是不强，并且没有通过OLS 检验。这与我们之前的分析有一定偏差。我认为这是因为影响因素是多方面的，所以单独这一个变量并不能够很好的看出线性关系。
FIR CD
FIR 1
-0.[**************]3
CD
-0.[**************]3
1
图3-3-1 通货-存款比率与FIR 的相关系数
图3-3-2 通货-存款比率与FIR 的OLS 检验
金融制度完善程度也与cd 相关。本实验采用金融相关率FIR 代表金融市场的完善程度。金融相关率(Financial Interrelations Ratio, FIR)是指某一日期一国全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值。人们常用金融相关率（FIR ）去说明经济货币化的程度，而且将FIR 的计算公式表述为M2/GDP. 图3-3-1中，cd 与FIR 的相关系数-0.8793，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于cd 和FIR 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图3-3-2中我们可以看出cd=-0.1128*FIR+0.2676.并且这个线性模型R 2 =0.7732，Prob(F-statistic)=0.0002，prob （t-Statistics ）=0.0002，很好地通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性负相关关系。
（2）er 的变动体现出商业银行的行为。商行对其资金的机会成本、收益、风险进行评估。这实际上也反映出企业部门对投资的机会成本、收益、风险的评估。当er 提高时，意味着商行体系将收缩贷款，使得存款和货币供应量减少，进而使mm 减小。一般的，决定和影响商业银行er 大小的因素时期持有er 的成本和收益：当成本增加时，er 将下降，当收益增加时，er 将上升，er 与存贷款利差正相关。还有商行的风险规避动机——为防止存款流出不确定性所可能造成的损失，持有超额准备金，随着金融市场的发展和金融银行体系资产质量的明显改善等，资产流动性提高，er 下降。
FIR ER
FIR 1
-0.[**************]9
ER
-0.[**************]9
1
图4-1-1 超额存款准备金率与FIR 的相关系数
图4-1-2 超额存款准备金率与FIR 的OLS 检验
图4-1-1中，er 与FIR 的相关系数-0.8201，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于er 和FIR 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出er=-0.1223*FIR+0.2450.并且这个线性模型R 2 =0.6726，Prob(F-statistic)=0.0011，prob （t-Statistics ）=0.0011，在一定程度上通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在线性负相关关系。
ER LICHA
ER 1
0.[**************]
LICHA
0.[**************]
1
图4-2-1 超额存款准备金率与存贷款利差的相关系数
图4-2-2 超额存款准备金率与存贷款利差的OLS 检验
图4-2-1中，er 与存贷款利差的相关系数0.8035，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于er 和LICHA 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出er=0.0613*LICHA+0.2450.并且这个线性模型R 2 =0.6456，Prob(F-statistic)=0.0016，prob （t-Statistics ）=0.0016，在一定程度上通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在线性正相关关系。
（3）rr 的变动体现出央行的行为，货币当局提高rr ，商行部分超额准备金转化为法定准备金，放贷能力降低，mm 减小。中国的存款准备金制度是1984年建立的。在 2000年为6%，这是近30年来我国法定准备金率水平的最低时期，也表明了中央银行为应对1997年-2000年期间通货紧缩的力度。然而，在2003年以后，随着国民经济进入新一轮经济周期，在内外经济持续失衡，人民币升值预期明显的大背景下，再贷款、再贴现和利率工具等收到较多制约，因此央行开始较为频繁的调整法定准备金率，作为主要的货币政策工具，且以上调次数居多，以应对流动性过剩、经济过热和通胀压力；期间虽然为应对次贷危机的影响有所下调，但是到2012年仍然高达20.5%. 然而，尽管rr 的调整对mm 的影响明显，但是由于经济运行的内生性某商业银行的存款创造取决于公众的资产偏好和资产选择，商业银行通过调整资产结构和er ，会部分的抵消调整rr 的效果。因此，本实验在解释我国rr 的变化趋势时，引入了通货膨胀率、信贷增长率等经济周期变量。
TONGZHANGLV
RR
TONGZHANGLV
1
-0.[**************]2
RR
-0.[**************]2
1
图5-1-1 法定存款准备金率与通货膨胀率的相关系数
图5-1-2 法定存款准备金率与通货膨胀率的OLS 检验
图5-1-1中，rr 与通货膨胀率的相关系数-0.1214，对二者进行OLS 检验，从图5-1-2中我们可以看出rr=-0.0195*TONGZHANGLV+0.1085.并且这个线性模
型R 2 =0.0147，Prob(F-statistic)=0.7069，prob （t-Statistics ）=0.7069，并没有通过OLS 检验。这与我们的预期是有偏差的。我认为这是因为rr 的水平是货币当局制订的，具有宏观调控的意味，因此与市场的通货膨胀率联系并没有那么紧密。
XINDAI RR
XINDAI 1
0.[**************]3
RR
0.[**************]3
1
图5-2-1 法定存款准备金率与信贷增长率的相关系数
图5-2-2 法定存款准备金率与信贷增长率的OLS 检验
在另一方面，我们对于信贷增长率进行分析。图5-2-1中，rr 与信贷增长率的相关系数0.7919，说明二者之间存在高度的正相关关系。接下来对于rr 和XINDAI 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出rr=0.0004*XINDAI+5.0001.并且这个线性模型R 2 =0.6271，Prob(F-statistic)=0.0000，prob （t-Statistics ）=0.0000，很好的通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性正相关关系。
3. 通过前面更为深入的分析，我们得知mm 与cd 、er 、rr 的关系及其影响机制。因此构建包含mm 与cd 、er 、rr 的计量模型，定量分析它们之间的关系。因为通过前面的分析我们知道这几个变量是非线性相关的，因此采取对数处理后再进行模型构建的方法。
图6 经过对数处理后mm 与cd 、er 、rr 的计量模型
从图6中我们可以得到关系式
lnmm=-0.0296*lner-0.4818*lnrr-0.5609*lncd-1.0903. 其中，R 2 =0.8736，Prob(F-statistic)=0.0000，prob （t-Statistic/lner）=0.0177，prob （t-Statistic/lnrr）=0.0000,prob（t-Statistic/lncd)=0.0000,
2
比较好的通过了R 检验，F 检验和t 检验。这再一次更为精确地证明了mm 与er 、rr 、cd 之间存在的相关关系。
4. 基于前面的分析，我们知道我国的法定准备金率已经提高到极致。法定准备金率与货币乘数的负相关关系又十分明显，因此一旦降低法定准备金率很可能导致货币乘数的大幅上涨，货币供给量过剩，从而导致严重通货膨胀等经济问题。从货币供给的内生性和外生性的探讨中，我们也可以发现，央行对货币的供给有一定的控制力，但不能完全决定；央行在货币供给中扮演着重要角色，关注货币供求关系并进行相应调控，进而影响宏观经济运行。但另一方面，随着经济金融的发展，货币供给的内生性正在不断增强，因此中央银行也应该不断提高调控能力和操作艺术。
中国货币乘数测算与分析实验报告
金融学院国际货币与国际金融11 李瑞欣 2011310328
一、实验名称：中国货币乘数测算与分析 二、实验目的和要求：
1. 掌握相关数据的收集、处理方法。
2. 掌握广义货币乘数测算的方法，并分析乘数增长变化的原因。 3. 将货币乘数原理应用于理解分析中国的宏观经济运行和货币政策。 三、实验原理及背景： 货币供给的基本模型： Ms=RM*mm
其中，Ms 为货币供应量，RM 为基础货币，mm 为货币乘数 RM=C+R 其中，C 为通货，R 主要是其他存款性公司（主要为商业银行）的存款准备金（包括ODC 在央行的法定准备金存款、超额准备金存款、库存现金） M2=C+D
mm=M2/RM=(1+cd)/(cd+r)=(1+cd)/(cd+er+rr)
其中，D 为商业银行体系的一般性各类存款，cd 为通货—存款比率，r 为存款准备金率，er 为超额存款准备金率，rr 为法定存款准备金率。 四、实验方案：
1. 登陆中国人民银行等相关网站查找数据，进行数据处理, 计算相关数据。 2. 建立基础货币Excel 文件，将有关的数据导入文件中，计算货币乘数。 3. 利用Eviews6.0软件绘制mm 、cd 、er 、rr 等时间序列图，观察分析这几个变量增长变化趋势和它们之间的关系。
4. 利用Eviews6.0测算mm 与cd 、er 、rr 的相关系数。
5. 分别进行cd 、er 、rr 对mm 的影响分析。
6. 构建包括cd 、er 、rr 等解释变量的计量模型，分析各变量对mm 的影响。 7. 分析当我国rr 回落至较低水平时经济后果及相关政策建议。 五、实验数据处理：
1. 计算货币乘数的相关数据采用2000年-2012年各季度数据。
2. 绘制对于mm 、cd 、er 、rr 时间序列图时进行为了减少季节性因素的影响，先进行季节调整再绘制。其中，纵坐标（左）适用于mm ，纵坐标（右）分别适用于cd 、er 、rr
3. 在构建mm 与cd 、er 、rr 计量模型和计算相关系数时，为了使结果更有价值，进行取对数处理。 4.
（1）银行存款利率采用2000年-2011年一年期利率（名义利率），计算年存款利率采用每月利率取算术平均数的方法。
（2）实际利率=名义利率-通货膨胀率
（3）存贷款利差=商业银行一年期贷款利率-商业银行一年期存款利率
5. 通货膨胀率采用2000年-2011年CPI 计算，以1978年为100记，按不变价计算。
六、实验结果与分析： （一）实验结果
date
2000年3月 2000年6月 2000年9月 2000年12月 2001年3月 2001年6月 2001年9月 2001年12月 2002年3月 2002年6月 2002年9月 2002年12月 2003年3月 2003年6月 2003年9月 2003年12月 2004年3月 2004年6月 2004年9月 2004年12月 2005年3月 2005年6月 2005年9月 2005年12月 2006年3月 2006年6月 2006年9月 2006年12月 2007年3月 2007年6月 2007年9月 2007年12月 2008年3月 2008年6月 2008年9月 2008年12月
cd rr 0.1235 0.0600 0.1167 0.0600 0.1214 0.0600 0.1243 0.0600 0.1172 0.0600 0.1090 0.0600 0.1105 0.0600 0.1144 0.0600 0.1059 0.0600 0.0988 0.0600 0.1021 0.0600 0.1041 0.0600 0.0974 0.0600 0.0911 0.0600 0.0947 0.0600 0.0990 0.0700 0.0917 0.0700 0.0875 0.0750 0.0928 0.0750 0.0936 0.0750 0.0881 0.0750 0.0827 0.0750 0.0848 0.0750 0.0884 0.0750 0.0818 0.0750 0.0784 0.0750 0.0839 0.0850 0.0850 0.0900 0.0813 0.1000 0.0766 0.1150 0.0797 0.1200 0.0814 0.1350 0.0775 0.1550 0.0731 0.1700 0.0753 0.1700 0.0776
0.1600
er mm 0.0695 4.4409 0.0671 4.5818 0.0657 4.5382 0.0759 4.3195 0.0629 4.6528 0.0588 4.8687 0.0552 4.9209 0.0646 4.6644 0.0599 4.8968 0.0527 5.1959 0.0351 5.5894 0.0541 5.0596 0.0377 5.6255 0.0267 6.1349 0.0319 5.8661 0.0417 5.2171 0.0689 4.7335 0.0643 4.7931 0.0608 4.7813 0.0786 4.4245 0.0660 4.7486 0.0608 4.9546 0.0616 4.8981 0.0644 4.7778 0.0610 4.9669 0.0568 5.1297 0.0471 5.0183 0.0677 4.4707 0.0467 4.7409 0.0434 4.5812 0.0425 4.4574 0.0540 3.9993 0.0307 4.0930 0.0331 3.8850 0.0314 3.8865 0.0530
3.7083
2009年3月 2009年6月 2009年9月 2009年12月 2010年3月 2010年6月 2010年9月 2010年12月 2011年3月 2011年6月 2011年9月 2011年12月 2012年3月 2012年6月 2012年9月 2012年12月
2000年3月 2000年6月 2000年9月 2000年12月2001年3月 2001年6月 2001年9月 2001年12月2002年3月 2002年6月 2002年9月 2002年12月2003年3月 2003年6月 2003年9月 2003年12月2004年3月 2004年6月 2004年9月 2004年12月2005年3月 2005年6月 2005年9月 2005年12月2006年3月
0.0679 0.1550 0.0253 0.0628 0.1550 0.0122 0.0671 0.1550 0.0196 0.0669 0.1550 0.0278 0.0640 0.1650 0.0140 0.0613 0.1700 0.0096 0.0639 0.1700 0.0091 0.0655 0.1800 0.0209 0.0629 0.1950 0.0109 0.0604 0.2100 0.0048 0.0637 0.2150 0.0067 0.0634 0.2100 0.0060 0.0586 0.2050 0.0035 0.0563 0.2000 0.0036 0.0600 0.2000 0.0047 0.0594 0.2000 0.0144 表1 2000年-2012年各季度cd 、er 、rr 、mm
国内信贷增长率 --
-0.0043 0.0424 0.0504 0.0298 0.0410 0.0213 0.0376 0.1612 0.0339 0.0328 0.0429 0.0462 0.0598 0.0412 0.0361 0.0325 0.0089 0.0189 0.0135 0.0298 0.0201 0.0274 0.0254 0.0581
4.3017 4.6208 4.4165 4.2726 4.3789 4.4069 4.3769 4.0000 3.9544 3.8533 3.7277 3.8059 3.9624 4.0651 4.0037 3.8689
rr 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0600 0.0700 0.0700 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750 0.0750
2006年6月 0.0489 0.0750 2006年9月 0.0303 0.0850 2006年12月 0.0235 0.0900 2007年3月 0.0500 0.1000 2007年6月 0.0446 0.1150 2007年9月 0.0495 0.1200 2007年12月 0.0373 0.1350 2008年3月 0.0560 0.1550 2008年6月 0.0330 0.1700 2008年9月 0.0213 0.1700 2008年12月 0.0123 0.1600
表2 2000年-2008年各季度国内信贷增长率与法定存款准备金率
date 2000年 2001年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年
国民总收入 98000.5 108068.2 119095.7 134977 159453.6 183617.4 215904.4 266422 316030.3 340320 399759.5 472115
通货膨胀率 实际利率 存贷款利差 -0.3336237 2.583624 3.69 0.54239316 1.707607 3.69 -0.3030304 2.32803 3.54 -0.2909798 2.27098 3.51 0.19337056 1.831629 3.51 0.30548858 1.944511 3.51 0.65447181 1.669165 3.681818 -0.0664403 3.21644 3.6975 -0.0558062 3.974897 3.321818 0.29299454 2.227005 2.88 -0.1598441 2.676208 2.92 -0.0783735 3.351101 3.136364
表3 2000年-2011年国民总收入、通货膨胀率、实际利率
FIR
1.335364 1.394266 1.522836 1.614065 1.56871 1.600759 1.597691 1.517782 1.513051 1.790025 1.807792 1.800855
（二）结果分析
1. 货币乘数是指在基础货币(高能货币) 的基础上货币供给量通过商业银行的创造存款货币功能产生派生存款的作用产生的信用扩张倍数，是货币供给扩张的倍数。在实际经济生活中，银行提供的货币和贷款会通过数次存款、贷款等活动产生出数倍于它的存款，即通常所说的派生存款。货币乘数的大小决定了货币供给扩张能力的大小。由货币乘数的计算公式mm=(1+cd)/(cd+er+rr)得知，货币乘数mm 的大小与通货-存款比率cd 、超额存款准备金率er 和法定存款准备金率rr 有关。
通货-存款比率（cd ）的大小，主要取决于社会公众的资产偏好。一般来讲，影响cd 值的因素有：公众可支配的收入水平的高低。可支配收入越高，需要持有现金越多；反之，需持有现金越少；公众对通货膨胀的预期心理。预期通货膨胀率高，cd 值就高；反之，cd 值则低；社会支付习惯、银行业信用工具的发达程度、社会及政治的稳定性、利率水平等都影响到cd 值的变化。在其他条件不变的情况下，cd 值越大，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。
超额准备金率（er ）值的大小取决于商业银行自身的经营决策。商业银行愿意持有多少超额准备金，主要取决于以下几个因素：持有超额准备金的机会成本
图1-1 mm 时间序列图
大小，即生息资本收益率的高低； 借入准备金的成本大小，主要是中央银行再贴现率的高低。如果再贴现率高，意味着借入准备金成本高，商业银行就会保留较多超额准备金，以备不时之需；反之，就没有必要保留较多的超额准备金；经营风险和资产的流动性。如果经营风险较大，而现有资产的流动性又较差，商业银行就有必要保留一定的超额准备金，以备应付各种风险。 一般来说，er 值越大，货币乘数越小；反之，货币乘数越大。
法定存款和准备金率（rr ）的变动体现出央行的行为。在其他变量保持不变的情况下，货币当局提高rr ，商行部分超额准备金转化为法定准备金，放贷等力降低，mm 减小。
图1-2 mm与cd 、er 、rr 时间序列对比图
图1-3 mm与cd 时间序列对比图
图1-4 mm与er 时间序列对比图
LNMM LNCD
图1-5 mm与rr 时间序列对比图
LNMM LNCD 1 0.[**************]5
0.[**************]5 1 图2-1 lnmm与lncd 的相关系数
LNMM LNRR
LNMM LNRR 1 -0.[**************]
-0.[**************] 1
图2-2 lnmm与lnrr 的相关系数 LNMM LNER 1 0.[**************]2
0.[**************]2 1
图2-3 lnmm与lner 的相关系数
LNMM LNER
由图1-1可以看出，货币乘数mm 在2000年-2003年年有所上升，2003年之后虽有波动，但是整体存在下降趋势。
由图1-2可以看出，货币乘数与通货-存款比率cd 、超额准备金率er 、法定存款准备金率rr 存在一定相关关系。
其中，由图1-3可以看出，自2000年以来，cd 处于逐年下降的趋势，已经下降到6%，这与mm 的总体趋势是相同的。但是，经过前面的分析我们应该知道，cd 与mm 是负相关的。我认为这种偏差主要是因为时间序列的选取比较短暂，而且银行的统计口径也常常改变，尽管做过相应的数据处理也仍有一些误差存在。图2-1lnmm 与lncd 的相关系数为0.5773，与预期有所偏差，也是因为这个原因。
由图1-4可以看出，2000年-2003年，er 处于下降趋势，这与mm 的上升趋势相反，是符合前面分析的。但是2003年以后，er 尽管有一定的波动，却总体仍然趋于下降趋势，与mm 的趋势相同，这是与预期有偏差的。我认为主要原因在于面对2003年的金融危机等特殊金融状况，商业银行增加了超额准备金的持有，经过后来几年的平稳发展，er 逐渐降低。所以与我们前面的分析出现偏差。图2-3中，lnmm 与lner 的相关系数为0.5011也是因为这个原因。除此以外，由于经济运行的内生性，商业银行调整er 的同时，中央银行也在调整rr ，这也是结果出现偏差的重要原因之一。
由图1-5可以看出，自2000年以来，rr 处于逐年上升的趋势，与mm 的趋势相反，而且曲线的反向波动较为一致，说明二者存在比较密切的负相关关系。这是符合我们之前的分析的，同时图2-2中，lnmm 与lnrr 的相关系数-0.8093也很好的证明了这一点。
2.通过前面的分析，我们初步了解了2000年-2012年mm 、cd 、er 、rr 的发展趋势以及它们之间的关系。接下来，我们将进一步分析货币乘数的变动趋势及其原因。
（1）cd 的变动体现出私人部门（尤其是居民）的行为。当存款者的行为导致cd 提高时，意味着部分活期存款转换为同伙，货币供给中可进行多倍扩张的部分减少，多倍扩张的整体水平下降，mm 下降。cd 反映出社会公众对现金的偏好程度。影响cd 的因素主要包括：居民收入提高，现金的持有降低，cd 比率降低；随着实际存款利率的提高，人们也会降低现金的持有，因此cd 比率也会降低；金融制度完善程度，金融市场越完善，持有活期存款的机会成本越低，人们更愿意使用支票、银行卡等进行购买和支付。
NI CD
NI 1 -0.[**************]9 CD -0.[**************]9 1
图3-1-1 通货-存款比率与国民总收入的相关系数
图3-1-2 通货-存款比率与国民总收入的OLS 检验
经过前面的分析，我们知道国民收入越高，居民手中持有的现金将会减少，
相应通货-存款比率也会下降。图3-1-1中，cd 与NI 的相关系数-0.9256说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于cd 和NI 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图3-1-2中的数据我们可以得出cd=-1.45E-07*NI+0.1226.并且这个线性模型R 2 =0.856684，Prob(F-statistic)=0.000016，prob （t-Statistics ）=0.0000，很好地通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性负相关关系。
LILV CD
LILV CD 1 -0.[**************]5
-0.[**************]5 1 图3-2-1 通货-存款比率与存款利率的相关系数
图3-2-2 通货-存款比率与存款利率的OLS 检验
利率是cd 的影响因素之一。从图3-2-1、3-2-2中我们可以看出，cd 与实际利率的相关系数为-0.4150。对二者进行OLS 检验，得到cd=-0.0112LILV+0.1164，并且R 2=0.172251，Prob(F-statistic)= 0.179727，Prob （t-Statistics ）=0.1797。得到的结果表明二者存在一定的负相关关系，但是不强，并且没有通过OLS 检验。这与我们之前的分析有一定偏差。我认为这是因为影响因素是多方面的，所以单独这一个变量并不能够很好的看出线性关系。
FIR CD
FIR 1
-0.[**************]3
CD
-0.[**************]3
1
图3-3-1 通货-存款比率与FIR 的相关系数
图3-3-2 通货-存款比率与FIR 的OLS 检验
金融制度完善程度也与cd 相关。本实验采用金融相关率FIR 代表金融市场的完善程度。金融相关率(Financial Interrelations Ratio, FIR)是指某一日期一国全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值。人们常用金融相关率（FIR ）去说明经济货币化的程度，而且将FIR 的计算公式表述为M2/GDP. 图3-3-1中，cd 与FIR 的相关系数-0.8793，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于cd 和FIR 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图3-3-2中我们可以看出cd=-0.1128*FIR+0.2676.并且这个线性模型R 2 =0.7732，Prob(F-statistic)=0.0002，prob （t-Statistics ）=0.0002，很好地通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性负相关关系。
（2）er 的变动体现出商业银行的行为。商行对其资金的机会成本、收益、风险进行评估。这实际上也反映出企业部门对投资的机会成本、收益、风险的评估。当er 提高时，意味着商行体系将收缩贷款，使得存款和货币供应量减少，进而使mm 减小。一般的，决定和影响商业银行er 大小的因素时期持有er 的成本和收益：当成本增加时，er 将下降，当收益增加时，er 将上升，er 与存贷款利差正相关。还有商行的风险规避动机——为防止存款流出不确定性所可能造成的损失，持有超额准备金，随着金融市场的发展和金融银行体系资产质量的明显改善等，资产流动性提高，er 下降。
FIR ER
FIR 1
-0.[**************]9
ER
-0.[**************]9
1
图4-1-1 超额存款准备金率与FIR 的相关系数
图4-1-2 超额存款准备金率与FIR 的OLS 检验
图4-1-1中，er 与FIR 的相关系数-0.8201，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于er 和FIR 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出er=-0.1223*FIR+0.2450.并且这个线性模型R 2 =0.6726，Prob(F-statistic)=0.0011，prob （t-Statistics ）=0.0011，在一定程度上通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在线性负相关关系。
ER LICHA
ER 1
0.[**************]
LICHA
0.[**************]
1
图4-2-1 超额存款准备金率与存贷款利差的相关系数
图4-2-2 超额存款准备金率与存贷款利差的OLS 检验
图4-2-1中，er 与存贷款利差的相关系数0.8035，说明二者之间存在高度的负相关关系。接下来对于er 和LICHA 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出er=0.0613*LICHA+0.2450.并且这个线性模型R 2 =0.6456，Prob(F-statistic)=0.0016，prob （t-Statistics ）=0.0016，在一定程度上通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在线性正相关关系。
（3）rr 的变动体现出央行的行为，货币当局提高rr ，商行部分超额准备金转化为法定准备金，放贷能力降低，mm 减小。中国的存款准备金制度是1984年建立的。在 2000年为6%，这是近30年来我国法定准备金率水平的最低时期，也表明了中央银行为应对1997年-2000年期间通货紧缩的力度。然而，在2003年以后，随着国民经济进入新一轮经济周期，在内外经济持续失衡，人民币升值预期明显的大背景下，再贷款、再贴现和利率工具等收到较多制约，因此央行开始较为频繁的调整法定准备金率，作为主要的货币政策工具，且以上调次数居多，以应对流动性过剩、经济过热和通胀压力；期间虽然为应对次贷危机的影响有所下调，但是到2012年仍然高达20.5%. 然而，尽管rr 的调整对mm 的影响明显，但是由于经济运行的内生性某商业银行的存款创造取决于公众的资产偏好和资产选择，商业银行通过调整资产结构和er ，会部分的抵消调整rr 的效果。因此，本实验在解释我国rr 的变化趋势时，引入了通货膨胀率、信贷增长率等经济周期变量。
TONGZHANGLV
RR
TONGZHANGLV
1
-0.[**************]2
RR
-0.[**************]2
1
图5-1-1 法定存款准备金率与通货膨胀率的相关系数
图5-1-2 法定存款准备金率与通货膨胀率的OLS 检验
图5-1-1中，rr 与通货膨胀率的相关系数-0.1214，对二者进行OLS 检验，从图5-1-2中我们可以看出rr=-0.0195*TONGZHANGLV+0.1085.并且这个线性模
型R 2 =0.0147，Prob(F-statistic)=0.7069，prob （t-Statistics ）=0.7069，并没有通过OLS 检验。这与我们的预期是有偏差的。我认为这是因为rr 的水平是货币当局制订的，具有宏观调控的意味，因此与市场的通货膨胀率联系并没有那么紧密。
XINDAI RR
XINDAI 1
0.[**************]3
RR
0.[**************]3
1
图5-2-1 法定存款准备金率与信贷增长率的相关系数
图5-2-2 法定存款准备金率与信贷增长率的OLS 检验
在另一方面，我们对于信贷增长率进行分析。图5-2-1中，rr 与信贷增长率的相关系数0.7919，说明二者之间存在高度的正相关关系。接下来对于rr 和XINDAI 进行的OLS 检验也很好地证明了这一点。从图4-1-2中我们可以看出rr=0.0004*XINDAI+5.0001.并且这个线性模型R 2 =0.6271，Prob(F-statistic)=0.0000，prob （t-Statistics ）=0.0000，很好的通过了R 2检验，F 检验和t 检验。说明二者存在高度线性正相关关系。
3. 通过前面更为深入的分析，我们得知mm 与cd 、er 、rr 的关系及其影响机制。因此构建包含mm 与cd 、er 、rr 的计量模型，定量分析它们之间的关系。因为通过前面的分析我们知道这几个变量是非线性相关的，因此采取对数处理后再进行模型构建的方法。
图6 经过对数处理后mm 与cd 、er 、rr 的计量模型
从图6中我们可以得到关系式
lnmm=-0.0296*lner-0.4818*lnrr-0.5609*lncd-1.0903. 其中，R 2 =0.8736，Prob(F-statistic)=0.0000，prob （t-Statistic/lner）=0.0177，prob （t-Statistic/lnrr）=0.0000,prob（t-Statistic/lncd)=0.0000,
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比较好的通过了R 检验，F 检验和t 检验。这再一次更为精确地证明了mm 与er 、rr 、cd 之间存在的相关关系。
4. 基于前面的分析，我们知道我国的法定准备金率已经提高到极致。法定准备金率与货币乘数的负相关关系又十分明显，因此一旦降低法定准备金率很可能导致货币乘数的大幅上涨，货币供给量过剩，从而导致严重通货膨胀等经济问题。从货币供给的内生性和外生性的探讨中，我们也可以发现，央行对货币的供给有一定的控制力，但不能完全决定；央行在货币供给中扮演着重要角色，关注货币供求关系并进行相应调控，进而影响宏观经济运行。但另一方面，随着经济金融的发展，货币供给的内生性正在不断增强，因此中央银行也应该不断提高调控能力和操作艺术。