摘要：本文根据PCA方法编制了资产价格综合指数，采用ARDL模型以及Granger因果分析法检验了单一资产价格及资产价格综合指数对通过膨胀的前导效应。研究结果表明，单一资产价格对通货膨胀具有正向前导效应，但不同资产价格前导效应的强度不同;多种资产价格协同波动对通货膨胀有显著的正向滞后前导效应，说明其对通货膨胀具有预警作用。

　　关键词：资产价格;通货膨胀;协同波动;资产价格综合指数

　　1引言

　　近几年，我国股票市场的波动异常剧烈，房地产市场在持续的严控政策下依然保持上涨趋势，债券市场在余额宝等金融产品的冲击下日渐发生变化，外汇市场在国际经济及政治重压下也不得不扩大涨跌幅空间，致使我国币值稳定的货币政策目标的控制难度日益加大。控制通货膨胀是货币政策的重要目标，温和的通货膨胀有利于宏观经济平稳运行[1]。然而，资产价格的频繁巨幅波动致使货币政策调控目标难于达到预期。因此，货币政策的资产价格传导渠道，特别是，资产价格波动对货币政策最终目标的前导效应，就成为各国中央银行及经济学家关注的焦点问题及力图深入研究的重点问题。

　　从对已有相关研究文献的梳理发现，国内外学者认为资产价格波动对通货膨胀有显著影响[2]，货币管理当局能够通过资产价格波动预测通货膨胀走势，为中央银行制定货币政策时应考虑资产价格波动提供了理论支持及实证依据[3]。然而，已有研究主要聚焦于单一资产(如股票、房地产、外汇等)价格波动对通货膨胀的影响及对影响效果的考量[4]，忽视了多种资产价格之间复杂的相互作用机制，使得通过资产价格走势预测通货膨胀的效果大打折扣。鉴于上述原因，本文重点从单一资产价格波动以及资产价格协同波动两个视角来分析其对通货膨胀的前导效应视角，分别采用ARDL模型[5]与PCA法，研究两个角度下资产价格波动对通货膨胀的预测效果，从而为中央政府完善货币政策的提供依据。

　　2理论模型设计

　　2.1单一资产价格波动对通货膨胀前导效应检测模型

　　2.1.1单一资产价格波动序列的计算

　　采用等[6](1990)提出的公式计算资产价格波动序列：

　　(1)

　　其中，为第t期的资产价格;为资产价格的期望值。

　　(2)单一资产价格波动对通货膨胀前导效应检测模型设定

　　本文以通货膨胀①(用CPI来表示)为被解释变量，选取股价、房价、债券价格及外汇价格波动的当期及前期值为解释变量[7]，需求②(用GDP表示)的当期及前期值、通货膨胀的前期值为控制变量。检测单一资产价格波动对通货膨胀前导效应的理论模型可设定为ARDL模型，如式(2)。

　　(2)

　　其中;

　　;是滞后算子;是的滞后阶数;表示第个解释变量的滞后阶数;是控制变量的滞后阶数;。

　　2.1.2多种资产价格协同波动对通货膨胀前导效应检测模型

　　在实际中，各资产价格之间能够传递信息，一种资产价格的波动往往会引起其他资产价格发生变化，若直接将各资产价格波动作为解释变量引入模型，会产生多重共线性问题。因此，本文用主成分分析法来剔除变量间的相关性。

　　(1)主成分分析法

　　假设有个指标，用向量表示为，其中。那么，第个主成分就可以表示为：

　　其中

　　第个主成分是的一切线性组合中方差递减排列位于第个位置的组合得到的变量，而对应的系数向量则恰好是的协方差矩阵的第个最大的特征值所对应的特征向量，表示在中的贡献。

　　(2)多种资产价格协同波动对通货膨胀前导效应检测模型设定

　　记主成分分析法得到的新变量为，则以替换式(2)中的，从而作为新的资产价格协同波动变量，通过检验显著性判断资产价格协同波动是否对通货膨胀产生前导效应。衡量资产价格协同波动对通货膨胀的前导效应的检测模型见(3)：

　　(3)

　　其中;;是滞后算子;是的滞后阶数;表示第个解释变量的滞后阶数;是控制变量的滞后阶数;。

　　由于PCi是根据主成分分析得到的，其中任一变量都包含了资产价格波动的信息，均可认为是不同程度的资产价格协同波动结果。在给定的显著性水平下，若任何一个参数βi的t统计量显著不为零，则表明资产价格协同波动对通货膨胀产生前导效应，若全部参数βi联合为零的假设被接受，则表明资产价格协同波动对通货膨胀不产生前导效应。

　　3资产价格波动对通货膨胀的前导效应实证分析

　　3.1数据来源与处理

　　本文采用上证综合指数、房地产价格指数、上证国债指数、汇率分别代表股票价格(gp)、房地产价格(gf)、债券价格(gz)和外汇价格(h)，其中汇率为美元兑人民币的比率，由于没有月度数据，采用工业增加值的月度数据近似代替。由于数据的可获得性(上证国债指数从2003年开始公布)本文选取2003年1月到2015年3月的月度数据。数据来源于新浪财经网、中经网产业数据库、国家统计局、中国人民银行。为消除异方差，对各解释变量取自然对数，分别记为ln gp、ln gz、ln gf、ln h及ln GDP。为防止时间序列的伪回归，对数据序列进行单位根检验，检验结果显示ln GDP、ln gf平稳，CPI、ln gp、ln gz、lnh的一阶差分平稳。

　　3.2单一资产价格波动对通货膨胀前导效应实证分析

　　将股票价格波动(ln gpt)，债券价格波动(ln gzt)，房地产价格波动(ln gft)，外汇价格波动(dln h)分别带入通货膨胀的ARDL模型(2)中，进行参数估计及t统计量检验。在构建ARDL模型时，采用由一般到简单的建模过程，在进行一般模型设计时，由于采用数据为月度数据，故将模型的滞后变量选为最大值12，对模型进行估计，通过对模型中不显著的变量加以剔除的方法得到简洁模型。最终得到的简洁模型具体结果见表1：

　　表1 简洁模型回归结果

　　自变量

　　方程(4)

　　方程(5)

　　方程(6)

　　方程(7)

　　CPIt-1

　　0.7491***

　　(8.6124)

　　0.7556***

　　(8.4943)

　　0.7252***

　　(8.0458)

　　0.7307***

　　(8.3962)

　　CPIt-2

　　0.3650***

　　(3.4207)

　　0.3703***

　　(3.4012)

　　0.2987***

　　(2.8767)

　　0.4198***

　　(3.8767)

　　CPIt-4

　　-0.2178***

　　(-3.4427)

　　-0.2315***

　　(3.1408)

　　-0.2697***

　　(-4.0551)

　　CPIt-5

　　-01230***

　　(-2.4000)

　　GDPt-1

　　0.0005**

　　(1.9147)

　　0.0008***

　　(3.6580)

　　GDPt-2

　　0.0006***

　　(2.9830)

　　0.0006**

　　(2.2802)

　　0.0006***

　　(3.1832)

　　GDPt-5

　　-0.0005**

　　(-1.9587)

　　ln gpt-2

　　0.0174**

　　(2.0835)

　　lngzt-1

　　0.8805**

　　(1.9267)

　　lngft-4

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