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中国货币需求函数实证研究文献综述 对于我国货币需求函数的研究，很多国外学者投入了大量的精力。研究结果表明，近十年来我国的信贷需求对于利率的变动更加敏感，但从利率到真实经济的传导仍然十分薄弱。 很多国内学者针对我国的货币需求函数也进行了深入的探讨。汪红驹( 2002) 运用误差修正模型估计中国1979-2000 年间的货币需求函数，证明了实际货币余额与实际GDP和利率、通货膨胀率之间存在协整关系，但是M1和M2 货币需求的误差修正模型并不稳定，即使把1996 年作为分水岭，仍然不能可靠地得出货币需求具有稳定性的结论。易纲( 2003) 则把通货膨胀率预期以及货币化因素纳入货币需求函数之中，证明了货币需求伴随着经济改革中的制度变迁而发生了变化。王少平和李子奈( 2004)所作的协整向量的约束检验表明，准货币流通速度对于货币需求的长期稳定性起着不可或缺的作用，但货币需求的长期稳定性对货币需求的短期增长和利率不具有显著的抑制效应和调节作用，货币需求缺乏内在调节机制。 变量的选取及数据的来源 影响货币需求的变量主要有规模变量、机会成本变量和制度变量三大类。由于制度变量很难通过数据来表示, 本文选取的变量主要是规模变量和机会成本变量，主要变量如下: 狭义货币(M1) 由于M2包含数据很多，相当的复杂，无法做出统计进行估计。一般情况下，M1具有稳定的趋势，于是这里我们选取了M1作为函数估计的因变量。 国内生产总值（GDP） 根据凯恩斯流动性偏好理论，收入的增加会导致交易动机和预防动机的货币需求增加，于是，国内生产总值与货币需求具有同向关系，GDP以亿元为单位。 利率（R) 利率的变动对货币需求的影响是存在的, 对于投资者而言, 由于投资渠道的拓宽, 影响投资主要因素就是利率与收益率的比较, 所以, 利率的变化对于投资者是非常敏感的。 实证分析 序列的平稳性检验 在现实经济情况中，大多数的时间序列都是非平稳的，在回归分析中可能导致“伪回归”现象出现，从而使模型不能真实地反映解释变量和被解释变量之间的关系。考虑到本文所采用的时间序列有可能存在非平稳性，因此，首先对变量的时间序列进行单位根检验。若为平稳，则检验这些变量之间是否存在协整关系。 通过Eviews6.0软件对M1、GDP、R的单位根检验，ADF检验结果表明，变量序列LNM1、LNGDP、LNR都是平稳的，为了判断他们之间在长期是否存在协整性或者是否存在动态均衡关系，需要对其进行协整检验。 序列的协整性检验 从单位根检验结果我们可以看出，LNGDP、LNX、LNM这三个变量都是零阶单整序列。下面对变量做协整分析来检验变量之间是否存在长期稳定的协同趋势。 首先利用Eviews6.0,带入相关数据进行计算，可以得到协整关系所对应的长期回归方程： LNM1=0.423604LNGDP+0.627129LNR +7.570450 （5.201339）（6.072698）（9.496340） R-squared=0.898281 Adjusted R-squared=0.890144 F-statistic=110.3881 通过长期模型拟合效果可以看出，模型的拟合度较高，在此种情况下，通过对长期回归方程残差序列进行平稳性检验，就可以判断自变量和因变量之间存在协整关系，而且是唯一的。 从检验结果中可以看出残差序列的ADF统计量等于-5.270599，绝对值大于的临界值-4.339330，可以认为残差序列是平稳的，变量LNM1与LNGDP、LNR之间存在协整关系，即长期均衡关系，而且是唯一的。 从反映长期关系的协整方程可以看出，LNGDP前的回归系数为0.423604，说明GDP与M1存在正向关系，其弹性为0.423604，而LNR前边的系数为0.627129,表明R与M1之间也是正向关系，其弹性为0.627129。说明GDP和R都对M1的需求量有影响。 各变量的因果关系检验 协整检验告诉我们，变量间虽然存在均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。通过对这三个变量进行Granger因果关系检验。结果得出，GDP和R都不是M1供应量的Granger原因。 结论分析和政策建议 通过协整检验得出的协整方程表明，长期三者之间存在着稳定平稳的关系，即GDP和R都和M1供应量存在正向关系。但是在Granger因果关系检验中发现，GDP和R都不是M1供应量的Granger原因。 从国民收入与货币需求的正相关关系可以得出，以货币供应量中作为中介目标来实现经济增长的最终目标有较强的影响力，中央银行对货币供应量的增长的控制应该充分顾及GDP 的增长。利率与货币需求的正相关关系可以看到，以利率作为操作目