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真实世界中的央行

2017-11-04 21:24:41  来源:牛眼投资法  本篇文章有1545字,看完大约需要5分钟的时间

真实世界中的央行

时间:2017-11-04 21:24:41  来源:牛眼投资法

真实世界中的央行

传统的计算货币存量的方法变得越来越没有意义。迷信与M2或M3是很好的新闻题材。但在一个货币形式每天都在创新(交易、衍生品、抵押贷款、债券等等)的世界里,计算这些广义的总体货币有什么意义呢?这暗示着货币供应(类似于M2这些随意过时的方法来衡量的货币供应)与通货膨胀之间用1日的线性关系来表示可能不再准确了。

近期的历史数据强化了以下观点:在经济结构之下的各种关系,随着时间的推移变得原来越不可预测。从货币存量的标准计算方法的角色改变来看,这一点尤其明显……过去20年里,科技的介入带来了大量的金融产品,这改变了经济活动和我们所定义的货币之间的经验主义的联系,如此一来,货币政策在计算货币存量上的作用被限制住了。

<a href='/xbjkpzf/210939.html'>股市</a>走势图

过去的经济关系不是永远线性的,它们一直在改变。这就是“过去的表现并不意味着未来也会如此的古老原则”。有些事情虽然在过去行得通,但这并不是说在未来也会这样,因为世界一直在迅速变化着。

对此我们举个简单的例子,2001年1月,美联储开始降息,所有的分析师都因为模型显示,只要关联储开始降息,股价就会上升而让他们的投资人买入股票。现在我们已经了解到,这种线性的关系不总是正确的。

那么这些巨大的不可消除的不确定性货币政策的引导,有什么作用呢?一个耳熟能详的看法是:在一个严格的假设体系之下,不确定性时政策。

制定者可能会采取的措施产生不了什么影响。他们像精确地懂得经济结构一样推行应该使用的政策。这些假设——将经济结构线性化,对利率敏感的整体消费的完美理解以及其他所谓的倾斜系数,以及政策制定者付风险的特殊态度——在现实世界中从未发生过。

换个说法:他说,“明知道这些假设在真实世界中没有作用,我们怎么能以此来制定货币政策呢?显然我们不能这样做。因此,我们需要为政策执行找到其他的基础,而不仅仅完全依赖于一些模型。这个问题很复杂。基于这些考虑,美联储倾向于使用能够抑制发生通货紧缩风险的政策,尽管绝大部分的传统模型都预测通货紧缩出现的概率很小。

关于通货紧缩的可能性,我已经写了6年了。1999年,我写文章表示对通货紧缩的担忧,格林斯潘也在差不多的时候表达了这种看法,尽管当时格林斯潘没有说出来,但那时美联储的行为说明了他们对通货紧缩的关心。尽管经验主义的分析显示通货紧缩将要来临,至少我认为是这样的,但那时很少有经济学家的模型在预示着通货紧缩的可能性。而在这篇演讲中,格林斯潘很清楚地告诉我们,美联储对通货紧缩很担心,尽管经济学模型没有显示通货紧缩可能会出现。

在接下来的几段里,他给出了这项政策的基本原理,这是整篇演讲最重要的部分:

在对一项政策进行风险管理的时候,量只有很少一部分的风险能够确信化,我们必须要面对这个事实。而且这些可被量化的风险,还是基于我们假设过去的数据在未来会被复制。其他的风险因素,从本质上就无法量化……因为我们甚至都不知道到底有多少种可能,更别提每种可能的可能性。因此,在我们评论不同事情所带来的风险以及我们的行为会时这些风险带来怎样的影响时,风险控制常常时政策制定者的利益,产生巨大影响。

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