警惕货币增长与通货膨胀的关系（英）

关于货币增长与通货膨胀关系的警示之词 赫尔格贝格、苏内卡尔松和帕尔奥斯特霍尔姆WP23137 国际货币基金组织工作描报述告研究 作者（们）的进步，并已出版发布到引发评论并鼓励辩论。IMF工作论文中所表达的观点是 作者（们）的，并不一定代表 代表国际货币基金组织（IMF）及其执行董事会的观点或国际货币基金组织管理。 2023 六月份 2023国际货币基金组织WP23137 国际货币基金组织工作论文 欧洲部门 关于货币增长与通货膨胀关系的警示之词 赫尔格伯格 国际货币基金组织自由大学柏林CESifo uneKarlssonS 商学院，厄勒布鲁大学 是sterholmP 商学院，乌普萨拉大学国家经济研究所 经阿尔弗雷德卡梅尔授权分发，2023年6月 国际货币基金组织工作报告描述作者（们）正在进行的研究，并公开发表以征求评论并激发辩论。国际货币基金组织（IMF）工作论文中表达的观点属于作者（们）的个人观点，并不一定代表IMF、其执行董事会或IMF管理层的观点。 摘要：我们使用混合时间变化参数贝叶斯向量自回归模型来评估欧元区和美国的货币增长与通货膨胀之间的双变量关系。基于边缘似然性的模型选择表明，这两个地区的关系在时间上都具有统计上的不稳定性。从20世纪80年代开始，货币增长对通货膨胀的影响显著减弱，然后在2020年后加强。有证据表明，这种时间变化与价格变动速度有关，因为我们发现货币增长对通货膨胀的最大影响随着通货膨胀趋势水平的增加而增加。这些结果表明，在建模货币总量和消费者价格的共同动态时，应谨慎陈述一个简单、时间不变的关系。 JEL分类号： E31E37E47E51 关键词： 贝叶斯向量自回归模型；时变参数；随机波动 作者电子邮箱地址： hbergerimforgsunekarlssonoruseparosterholmoruse 本论文中表述的观点为作者个人观点，不代表国际货币基金组织（IMF）、其执行董事会或IMF管理的观点。我们感谢ItaiAguaioaArmendariz、RomainDuval、NirKlein、JorgeCanalesKriljenko、ChristianeRoehler和VinaNguyen对论文的宝贵意见，以及对MorganManeely在数据处理方面提供的帮助。 国际货币基金组织，美国华盛顿特区西北19街700号，邮编20431 厄勒布鲁大学，商学院，70182厄勒布鲁，瑞典 b奥ro雷Unive斯德哥尔摩大学，商学院，70182奥雷布罗，瑞典 工作论文 关于货币增长与通货膨胀关系的警示之词 由HelgeBerger编写 苏内卡尔松并且帕尔艾斯特霍姆 国际货币基金组织，美国华盛顿特区西北19街700号，邮编20431电子邮件：hbergerimforg 奥雷布罗大学，商学院，70182奥雷布罗，瑞典电子邮件：sunekarlssonoruse 奥雷布洛大学，商学院，瑞典奥雷布洛70182re电子邮件：parosterholmoruse 内容 引言3数 据和模型3结果 6结论 10参考文献 12附录 14 数据 1欧元区通货膨胀和货币增长5 2美国通货膨胀和货币增长5 3冲击响应函数：货币增长对欧元区通货膨胀的冲击效应7 4冲击响应函数：货币增长对美国通货膨胀冲击效应7 5冲击响应函数：在不同时间点的货币增长对通货膨胀的冲击效应8 6贸易通货膨胀以及欧元区货币增长对冲击的最大通货膨胀响应10 7贸易通货膨胀以及美国货币增长对冲击的最大通货膨胀响应10 A1欧元区货币增长冲击标准差14 A2美国货币增长冲击标准差14 A3冲击响应函数：货币增长对欧元区通货膨胀冲击效应15 A4冲击响应函数：货币增长对美国通货膨胀冲击效应15 表格 1对数边际似然值6 1引言 在过去三十年关于货币政策文献中，金钱通常扮演了一个较小角色。1然而，最近通货膨胀激增在非标准货币政策措施之前，这些措施增加了中央行资产负债表和货币供应量重新引发了关于货币增长在通货膨胀中作用辩论。2例如，Borio等人2023a认为，在某些条件下，通过考虑两个变量之间双变量关系中所包含信息，通货膨胀预测者本可以做得更好。 从预测角度来看，一个关键问题是货币增长与通货膨胀之间关系是否在时间上保持稳定。经验文献存在争议 ，有若干论文表明存在一个显著关系，尽管随着时间推移这种关系在减弱；例如，参见DeGrauwe和Polan （2005）、Berger和sterholm（2011a；2011b）、Sargent和Surico（2011）、Dreger和Wolters（2014）以及Gertler和Hofmann（2018）研究。3为了阐述这次讨论，我们应用了Chan和Eisenstat（2018）提出混合时间变参数二元贝叶斯向量自回归（VAR）框架，对欧元区和美国数据库进行分析，以评估货币增长与通货膨胀之间关系是稳定还是随时间变化。 2数据与模型 我们分析使用了欧元区和美国消费者价格指数（CPI）通胀和M3增长率数据；见图1和图2。CPI通胀以增长率形式给出，增长率以（形式给出。 1001 1001，其中是t时间点消费者价格指数。t货币，在时间点M3在哪里t欧元区数据范围为1971年第一季度至2022年第四季度，美国数据范围为1961年第一季度至2022年第四季度。MMMM将因变量向量定义为（2018）以估计具有随机波动性以及可能时间序列贝叶斯向量自回归（BVAR）模型 444 参数。该框架使我们能够评估在无、一个或两个方程中是否存在时间变化。 5 模型。，我们采用Chan和Eisenstat提出框架可变 模型在其一般形式下为： 0111 221 况下。 1 0是一个2x1截距和模型动态向量。扰动被假定为 1例如，占主导地位学术文献和许多央行工具箱中新凯恩斯模型，通常对货币关注较少，相反，它们关注是货币政策利导渠道。在主要央行中，只有欧洲央行（ECB）明确采用了包含货币分析“两支柱战略”（ECB（2003，2021））。 2参见，例如，Issing（2021），Papadia和Camaduro（2021），Congdon（2022），King（2022），Ambler和Kronick（20 ，以及Hall等人2023 3一项早期研究表明，货币与许多宏观经济变量之间关系存在时间变化，这一研究由弗里德曼和库特纳（1992年）完成。 4欧元区数据其中CPI通货膨胀由HICP通货膨胀给出结合了欧元区商业周期网络数据区。域广域模型数据及2022年19个成员国Eurostat数据。美国数据来源于圣路易斯联邦储备行FRED数据库。 5对于采用欧肯法则和菲利普斯曲线框架实证分析，请参阅Karlsson和sterholm（2020，2023）。 必须正交、服从正态分布以及受到随机波动性影响也就是说，括号连接以随机游走演化：0 在假设对数波动率等于epsilonepsilon情况下； 12 和在参数向量中收集。 13 最后，自由参数为 1以及一个关于货币增长方程公式 T向he量b通iv货ari膨ate胀s（ys设te为m零es）tim。atedallowsfourdifferentcombinationsoftimevariationi两个方程都含有常数 参数（没有时2间变化）当模和型采用常ii量时间变化中通货膨胀方程参数iii时 1但不是通货膨胀（））和iv1时间 和 2 2 1变化 2金钱 参1数在两2个方程中（两个方程时间变化） 在估计模型时，我们将滞后长度设定为等于4。关于先验，我们对回归参数初始状态使用一个非信息性 05 025对于初始对数波动率，其中设定为匹配先前均值hatheta1020NNIIof具有一个常数值参数单变量AR4模型残差方差。对角元素逆为0翻 0amma（5008），常数先验值及（500004）为其他 504 图1欧元区通货膨胀与货币增长 （百分比） 来源：欧元区经济周期网络、欧盟统计局以及作者计算。 图2美国通货膨胀和货币增长 （百分比） 货币增长 消费者价格指数通货膨胀 30 25 20 15 10 5 0 5 1962 1966 1970 1974 1978 1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014 2018 2022 来源：圣路易斯联邦储备行及作者计算。 3结果 表1表明，在欧元区和美国，具有时变参数模型均被优先考虑，而常数参数模型排名最后。为了比较证据强度，我们使用常用两倍对数边际似然差标准，并将具有时变参数模型与两个方程均具有常数参数模型进行比较。根据Kass和Raftery（1995，第777页）术语，支持两个方程均具有时变参数模型证据是“非常强劲。证据支持包含时间变化参数模型优于仅含有一个时间变化方程模型为：积极“或“非常强大” 表1对数边际似然值 欧元区 联合各州 两个方程都是常量。 4582 6222 方程中时间变化 4525 6206 方程式中时间变异性 45576164 两个方程都是时间变化mum 注u意：加粗给出是最高边际似然值。 44996146 图3和图4显示了在具有时变参数优选模型中，货币增长一个标准差冲击对通货膨胀影响。6该模型动态在样本期间内，欧元区和美国均发生了显著变化。在两个地区，货币增长冲击在1980年代对通货膨胀有明显正面影响；在欧元区，我们发现这种影响也存在于1970年代。然而，从1990年代开始，这两个变量之间关系变得非常弱或不存在，直至2020年代初突然出现戏剧性强劲反弹。 图5中快照进一步说明了这些变化动态。1982年第四季度，货币增长对通胀影响呈现出倒U形效应，而在2015年第四季度当时通胀压力较低，欧洲央行和美联储都在努力提高通胀反应几乎无法与零区分。在202 2年第四季度，我们看到通胀随着货币增长冲击再次上升，尽管反应更为滞后。在第三阶段，美国影响更大 ，这与潜在冲击更大有关（参见附录中图A2）。 6由于模型具有随机波动性，冲击大小随时间变化；参见附录中图A1和A2。 图3冲击响应函数：货币增长对欧元区通货膨胀影响。两个方程均含时变参数模型。 注释：冲击幅度为一个标准差。垂直轴上表示百分比点影响。横轴表示季度和日期。来源：作者计算。 图4冲击响应函数：货币增长对通货膨胀影响美国。两个方程中具有时变参数模型。 注：脉冲大小为一个标准差。垂直轴上表示效应为百分点。水平轴上表示时间范围为季度和日期。来源：作者计算。 图5冲击响应函数：不同时间点上货币增长对通货膨胀影响。两个方程中均包含时变参数。 欧元区美国 注意：脉冲大小为1个标准差。垂直轴上影响以百分点表示。水平轴上时间范围以季度表示。阴影带为68置信区间。来源：作者计算。 这些结果表明，忽略通货膨胀对货币增长意外增加反应缺乏稳定性，而假设一个随着时间推移参数恒定模型（参见附录中图A3和A4）将会为政策制定者提供一个误导性经济状况描述。 作为最后练习，我们将货币增长对通货膨胀影响与趋势通货膨胀水平联系起来。7 在其他人当中，Borio等人2023a建议，在较高通货膨胀水平上，货币增长对通货膨胀影响可能更为显著。为了验证这一假设是否在我们实证框架内成立，我们计算了一个趋势通货膨胀时间变化度量，并将其与货币增长对通货膨胀时间变化动态影响相关联。 为了计算趋势通货膨胀，我们将方程（1）中VAR重新写成其简化形式： 114 1 and where011模0型随后以伴随形式0表示为： 5 112 1whereAAand 1 1 1 接，下，来，，，其中趋势通胀由第一个元素给出 7 8图6表明，货币增长最高效应确实倾向于在趋势通货膨胀更高水平时更高。这种同向运动对于欧元区（相关系数为095）似乎比美国（相关系数为064）更强，但在两个货币区都明显存在。 7趋势通货膨胀是“本地均值”，表示模型得