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《数字货币对货币政策的影响》

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[摘要] 以比特币为代表的数字货币的出现给全球金融体系带来了新的发展机遇,但由于目前数字货币的监管制度不完善、发行主体不具有法定性等原因,可能会由此引发恶性的经济问题,进而加剧金融体系的动荡.文章通过对2016年4月至2017年12月间的比特币月度数据进行整理,将比特币的交易、交易量、市值、被挖掘出的数量和数字货币的种类作为解释变量,央行货币供应量作为被解释变量,构建多元线性回归模型,并在对研究结果进行分析的基础上提出相应的政策建议.

[关键词] 数字货币;比特币;货币政策;货币供应量

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 01. 056

[中图分类号] F820[文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194(2020)01- 0129- 04

1 概念阐述

1.1 数字货币

数字货币(Digital Currency)又可以称作虚拟货币、算法货币或者货币,针对目前来说其主要是通过区块链技术(加密数字技术)和分布式记账方法来进行挖掘、创建、发行和流通的新型电子货币[1].货币是充当一般等价物的交换契约,其拥有价值尺度、流通手段、贮藏手段、支付手段和世界货币五大职能,而对于目前的数字货币来说,仅拥有价值尺度和流通手段两个职能,由于数字货币的信用机制缺乏和世界各国的态度不一,所以支付手段和世界货币的职能还未完全实现;由于数字货币的波动异常频繁,又是价值的直接货币表现,所以贮藏手段职能也尚未体现在数字货币上.传统货币例如货币、电子货币和新型的数字货币主要的区别在于是否能够达到“去中心化”或者“去*化”,不管是以纸币为代表的货币还是以为代表的电子货币、甚至是以支付宝为代表的第三方支付平台,都需要银行、企业作为*使得货币能够及时准确地进行支付、流通和周转,对于新型的数字货币来说,其通过加密数字技术对货币交易的信息进行多重加密,使得不需要*组织也能顺利进行.

“去中心化”或者“去*化”不仅是传统货币和新型货币区别的重要标志,在人类漫长的历史进程中,货币始终扮演着重要角色.从货币的演化过程来看[2],首先是以物换物的时代,这期间货币的实体形式还没有出现,所以该时期是一种完全“去中心化”的状态;其次到实物货币、金属货币时期,货币充当交易双方之间沟通的桥梁和媒介,货币“中心化”时代已经来临;再次随着国家法定货币例如纸币时代的到来,银行和企业都可以作为交易者双方沟通的*,这是一个法定货币完全“中心化”的时代;而后目前私人数字货币的出现,借助电子信息技术发展而来的分布式记账技术,信任机制逐步建立,“去中心化”的货币体系也慢慢形成;最后未来的法定数字货币的发行,以国家公信力为信任保障,搭建完全“去中心化”的货币时代.

从2009年比特币的正式出现到现在,已经快过去将近十年的时间,数字货币的种类也发展到一千多种,例如比特币、瑞波币、莱特币等,但是一系列的数字表明比特币在数字货币中的地位尤为重要,比特币的单价在去年十二月份突破了两万美元的峰值,这比其他种类的数字货币多出几倍甚至是十几倍之多;比特币的总市值已经超过千亿美元的大关,这样的速度是苹果、谷歌等高科技企业难以比拟的;比特币的挖掘数量已经超过1 680万枚,占比特币总数量(创始人中本聪当初将比特币总量定为2 100万枚)80%以上,比特币的争夺狂潮和速度令人瞠目结舌,近几年数字货币的发展呈现出迅猛之势.

1.2 货币政策

货币政策是各国银行(我国的央行是中国人民银行)为实现特定的经济目标而采取的各种方针、政策.货币政策分为狭义货币政策和广义货币政策[3],狭义货币政策的实施主体是银行,广义货币政策的实施主体除了银行之外,还包括政府和其他相关部门.货币政策的实施目标是为了稳定物价、促进充分就业和经济增长,以及平衡国际收支情况,其也根据货币供应量、长期和短期利率、贷款量、存款准备金和基础货币量等金融指标来实施具体的货币政策.货币政策工具是银行货币政策的主要措施,可以分为七个方面,即控制货币发行量、控制和调节对政府的贷款、推行公开市场业务、改变存款准备金率、调整再贴现率、选择性和直接信用管制,当前阶段我国推行的是稳健中性的货币政策.

2 模型建立和实证分析

2.1 变量选取和数据来源

由于目前数字货币的种类繁多,且不同种类数字货币的变动频繁、交易量和市值大小不等,所以本研究選取数字货币中最具有代表性的比特币作为研究对象,在数字货币比特币的、交易量和市值的基础上,又加入比特币被挖掘出的数量和数字货币的种类,又以货币供应量(流通中的货币M0)为央行货币政策的变量.变量的数据选取于2016年4月至2017年12月两年间的月度数据(因2018年以来比特币的波动剧烈,会对回归分析的结果产生不良影响,故不将2018年的比特币数据纳入回归分析之中),因为比特币的变量没有直接的月度数据,所以是通过对每日的数据进行加权平均所得;而货币供应量月度数据直接从网络上可以找到.所以以比特币的交易(price)、交易量(volume)、市值(value)、交易数量(amount)和数字货币种类(variety)为解释变量,以央行货币政策中的货币供应量(supply)为被解释变量,在进行数据分析之前,需要对数据进行标准化处理,即Z-score法,是将变量中的每一具体数值减去平均数再除以标准差可得,具体公式为:

2.2 多元线性回归模型

为了检验比特币和数字货币的5个解释变量与被解释变量之间的关系,构建多元线性回归模型,其一般的方程式形式为:

其中Y为被解释变量,α为常数项,β1+β2+等+βn为回归系数,X1+X2+等+Xn为解释变量,ε为随机误差项,n为自变量的个数.多元线性回归分析首先是对模型的拟合效果R方值进行分析,其次是对模型的方差结果进行分析,最后是对模型的回归结果进行分析,具体的分析结果如下.

2.2.1 拟合优度分析

从表1中可以看出,模型的R(拟合优度)值为0. 795,R2为0.632,调整R2为0.610,模型估计的误差值为0.915 27,R值表明所有解释变量对被解释变量的解释力度,越接近1对被解释变量的解释力度越好.模型调整后的R2比调整前的R2准确性更高,所以模型调整后的R2为0.610说明模型的解释变量比特币的(price)、交易量(volume)、市值(value)、交易数量(amount)和数字货币的种类(variety)能够解释货币供应量(supply)61.0%的变化,模型的拟合效果很好.

a.预测变量: (常量), price, volume, value, amount和variety

2.2.2 方差分析

从表2中可以看出,模型的F值为9.328,Sig.为0.000.F值是对整个回归模型的整体检验,表明整个回归模型的显著性,即所有解释变量与被解释变量之前的线性关系是否显著,根据统计学上对F值解释,当F>Fa(k,n-k-1)时(k为自变量个数,n为模型样本个数,n-k-1为模型自由度,a为显著性水平),拒绝原假设,模型中所有解释变量对被解释变量有显著影响,反之不显著.在本研究的模型中,解释变量个数k等于5,样本个数n等于21,模型自由度n-k-1等于15,显著性水平a等于0.05或0.01,可知Fa(k,n-k-1)等于Fa(5,15),通过查询F统计表,F0.05(5,15)等于2.90,F0.01(5,15)等于4.56,而本研究模型的F值为9.328,既大于0.05显著性水平下的F值,也大于0.01显著性水平下的F值,所以拒绝原假设,所有的解释变量对被解释变量有显著影响.显著性Sig.值为0.000<0.001,表明模型至少在99.9%的水平上显著,解释变量与被解释变量之间有显著的线性关系,可以继续进行回归分析.

a.因变量: supply

b.预测变量: (常量), price, volume, value, amount和variety

2.2.3 回归分析

从表3中可以看出,所有变量的Sig.值都在0.05以下,表明所有解释变量对被解释变量的影响都具有显著性.回归分析的标准系数越大,说明解释变量对被解释变量的影响程度越大.从共线性统计量结果可知,容差和膨胀因子(VIF)是互为倒数关系,且VIF值可接受的范围为0至10之间,本研究中的VIF值都在标准范围之内,说明发生共线性的可能性越小,回归分析的结果具有可信性.从表3的标准回归系数可以得出多元线性回归模型方程式:

supply等于2.295price-0.925volume-1.304value-4.257amount+4.529variety

其中比特币的交易变量(price)和数字货币的种类变量(variety)显著正向影响货币供应量(supply),回归系数分别为2.295和4.529;比特币的交易量变量(volume)、比特币的市值变量(value)和比特币被挖掘出的数量变量(amount)显著负向影响货币供应量(supply),回歸系数分别为-0.925、-1.304和-4.257.在所有的影响关系中,数字货币的种类变量(variety)和比特币被挖掘出的数量变量(amount)对货币供应量(supply)的正向影响和负向影响最大,其回归系数分别为4.529和-4.257.

a.因变量: supply

2.2.4 共线性诊断

从表4中可以看出,在对比特币的交易变量(price)进行方差标准化之后,第一个特征值解释了方差的0.11,第二个解释了0.00,第三个解释了0.01,第四个解释了0.06,第五个解释了0.65,第六个解释了0.17,同理在对其他变量的方差进行标准化后,不同的特征值对其的解释力度都不同.可以看出,不存在一个特征值,既能解释price,又能分别解释volume,value,amount和variety,所以所有变量之间不存在共线性,进一步说明了本研究的多元线性回归分析的可行性,所得出的结果是合理的.

a.因变量: supply

2.3 模型结果分析

从多元线性回归模型分析的结果可知,比特币和数字货币的5个解释变量都对货币政策的货币供应量(supply)有显著影响.比特币的交易变量(price)显著正向影响货币供应量(supply),当货币总量一定时,数字货币价值较高时,会增加对实体货币的发行;比特币的交易量变量(volume)显著负向影响货币供应量(supply),数字货币的交易量越高时,会进一步实体货币的持续供应;比特币的市值变量(value)显著负向影响货币供应量(supply),数字货币的市值越高,表明数字货币市场交易越频繁,央行会会进一步减少货币供应量;比特币被挖掘出的数量变量(amount)显著负向影响货币供应量(supply),挖掘出越多的比特币,会在一定程度上减少货币的供应量;数字货币的种类变量(variety)显著正向影响货币供应量(supply),数字货币的种类越多,会促进数字货币的发展,同时也对货币供应量有一定的刺激作用.

3 结论与展望

银行要适时适量的发行法定数字货币.数字货币的发行是大势所趋,其具有安全性高、成本低等特点,但是需要在合适的时机发行法定数字货币,电子信息科技的普及性、人们对数字货币的认识性和市场的接受性都是需要考虑的重要因素.需要发行适当数量的法定数字货币,传统货币向新型的数字货币的转化需要一个较长的过程,不可能一蹴而就,所以在发行法定数字货币时需要考虑当前市场需求因素,使得法定数字货币在市场中达到供需的相对平衡.

加强对私人数字货币的监管和监督.银行需不断加强金融基础设施建设, 建立并充分利用信息数据系统,强化为非支付提供服务等能力,加强对非支付工具的跟踪和监管,提升其支付清算服务能力并增强其风险管理能力[1].同时,政府等相关部门、行业和普通民众也应承担起对私人数字货币监督的责任,共同营造一个良好的数字货币发展环境,并为以后发行法定数字货币奠定坚实的社会大环境基础.

大力发展分布式记账等区块链技术,需要找到计算机技术、网络技术、学、经济学和货币理论之间的结合点.积极参与国际标准的制定以及相关的人才储备,我国大型的金融机构也应当时刻关注行业的最新动向,及时加入区块链技术的研究与开发的行列中,争取早日参与到区块链技术的相关国际标准的制定,积极引进国外区块链技术的前沿技术开发人才,在增加与国外技术人员进行交流机会的同时,了解最新的行业动向.

受时间和成本的约束,在收集比特币等相关数据时,数据的时间跨度不够完整,可能还可以挖掘出更多比特币的指标变量,也许会影响最终结果的准确性,未来可以继续完善和扩展回归分析模型中的相关变量.

主要参考文献

[1]姚前. 数字货币的前世与今生[J]. 中国法律评论,2018(6):169-176.

[2]笑天成,徐泰玲. 货币功能外化中的金融过程与金融媒介演化的理论解析[J]. 经济学家,2002(2):87-93.

[3]刘汉. 中国宏观经济混频数据模型的研究与应用[D]. 长春:吉林大学,2013.

综上所述:这是一篇适合数字货币论文写作的大学硕士及关于货币政策本科毕业论文,相关货币政策开题报告范文和学术职称论文参考文献.

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