新常态下多种货币政策工具的组合效应与特质效应——基于FAVAR的理论与应用研究

The project extends the FAVAR model of Bernanke et al. (2005) with monetary policy tool combination factors based on the characteristics of the combined operation of various monetary policy instruments. Furthermore, according to the change of monetary policy transmission effect which caused by the change of monetary policy environment in new normal, the project proposes nonlinear monetary policy instruments combination FAVAR model of endogenous structural change and nonlinear panel data monetary policy instruments combination FAVAR model. These two models not only have pertinence and suitability for China, but also is the follow-up development of FAVAR model; therefore, these two models have a wide-ranging application too. The project also studies the estimation and test methods of these nonlinear monetary policy instruments combination FAVAR model. Then, we study the combined effect and idiosyncratic effect of monetary policy tools in new normal using the two nonlinear monetary policy instruments combination FAVAR model proposed by the project and high dimensional macro data and micro data, and proposes the policy recommendations of monetary policy tools combined operation and directional operation in new normal.

针对新常态下多种货币政策工具组合操作的基本特征，本项目首先使用货币政策工具组合因子扩展Bernanke et al.(2005)的FAVAR，提出货币组合FAVAR模型。在此基础上，本项目进而根据新常下货币政策环境变化而导致的货币政策传导效应变化，分别提出内生结构变化的非线性货币组合FAVAR模型和面板数据非线性货币组合FAVAR模型。这两个模型不仅对中国具有针对性和适宜性，也是FAVAR模型的后续发展，具有广泛的应用价值。本项目系统研究这两个非线性FAVAR模型的估计和检验方法。最后，本项目使用这两个非线性货币组合FAVAR模型和高维宏观与高维微观数据，分别从宏观与微观层面，研究新常态下多种货币政策工具的组合效应与特质效应，基于此提出新常态下货币政策工具组合操作和定向操作的政策建议。

新常态下，央行的货币操作形成了数量型工具、价格型工具和结构型工具组合调控的新局面。多种货币政策工具的组合操作使得不同性质的货币政策工具之间相互影响、相互叠加而形成不可观测的共同驱动力推动经济系统。政策制定者只能观测到每种货币政策工具的变化，无法观测到多种货币政策工具组合形成的共同驱动力，这就给新常态下货币政策操作带来新的难题。.本项目针对新常态特征扩展和改进FAVAR模型，研究货币政策的组合效应与特质效应。(1)改进Bernanke et al.(2005)的FAVAR模型，使用非线性动态因子模型研究新常态下货币政策工具组合操作对货币政策目标产生的共同驱动(组合)效应和特质驱动效应。研究发现：货币政策工具组合操作形成的不可观测共同驱动力可以由价格型共同因子、传统数量型共同因子和创新结构型共同因子刻画，货币政策工具组合操作的共同驱动效应和特质驱动效应具有非对称性和异质性。(2)经济不确定性会显著影响数量型和价格型货币政策工具对创新的负向非线性效应。本项目构建包含货币因子的时变FAVAR模型，研究发现多种货币政策工具组合操作形成的数量型因子和价格型因子都对科技创新产生负向的非线性综合传导效应，但新常态后负向效应有所缓解。(3)扩展Bernanke et al.(2005)的FAVAR，使用面板数据货币组合FAVAR模型揭示多种货币政策工具对特征企业的调节效应。研究发现：多种货币政策工具对不同特征企业的组合效应和特质效应具有显著差异，由此表明央行货币政策对特征企业具有定向调节效应。(4)本项目还使用阈值机制转移的非线性FAVAR模型研究了非预期货币政策对创新的非线性共同驱动效应和特质效应。(5)本项目研究发现，美联储非预期货币政策是通过不确定性引致渠道与利率渠道对中国企业R&D产生负向溢出效应，溢出效应随着经济政策不确定性和与经济周期的联合变化而有非线性。(6)新常态下，经济增速趋势下行和周期下行是供给侧和需求侧联合作用的结果，但供给侧因素更为重要，货币政策应着重调节供给侧。

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