VoxEU列金融监管与银行业经济研究前沿宏观经济政策

中央银行沟通的性质和有效性

2016年2月3

除了制定利率，中央银行还与公众沟通经济状况和未来的行动。虽然沟通可以推动预期已经被证实，但关于它是如何做到这一点的却知之甚少。本专栏试图阐明这个问题。通过对美联储声明的内容采用新方法，该研究表明，前瞻指导是影响市场变量的更重要因素，而不是经济状况信息的披露。

在过去20年里，央行的沟通已成为一种日益重要的政策工具。图1描绘了近年来英语书籍中“央行沟通”一词的使用情况。在2000年以前几乎没有覆盖之后，使用量迅速增加。一个典型的例子是，美联储联邦公开市场委员会(FOMC)最近决定在2015年12月16日将政策利率提高25个基点。尽管市场对美联储的这一决定有广泛的预期，但在此之前，人们对美联储将发表的声明及其决定进行了大量的猜测。该声明将概述美联储对经济状况的看法，并对未来的政策决定提供前瞻性指导。

图1．谷歌Books语料库中“中央银行沟通”一词随时间变化的频率

请注意: y轴刻度为*10e-10个百分点。
源:谷歌Ngram Viewer。

沟通对货币政策的重要性有所上升，同时人们认识到，控制市场预期与设定实际隔夜政策利率同样重要，甚至更重要。沟通是央行影响市场对其未来行动信心的主要渠道之一。证据来自Gürkaynak的事件研究分析et al。(2005)，他们表明，在美联储决策日，该声明使市场超越了当代政策利率变化的影响。更一般地说，一旦一个人接受了沟通在塑造期望方面的重要性，一个重要的问题就是设计最优的沟通策略(Reis 2013)。

虽然文献已经证实了沟通可以推动期望，但它并没有确定其机制。换句话说，鉴于央行官员可以谈论各种各样的问题，哪些问题对推动市场结果最重要?我们最近的论文建立在Blei开发的计算语言学技术的基础上等(2003)，并由汉森引入经济学文献等(2014)来解决这个问题(见Hansen and McMahon 2016)。

衡量央行沟通

在我们的分析中，我们考虑了1998年至2014年的美联储声明。这些声明——在FOMC每次会议后宣布政策利率时发布——提供了FOMC利率决策背后思考的简短摘要。每年有8次这样的会议。中央银行沟通可以(至少)沿着两个不同的维度提供信息。首先，美联储有一个用于确定经济状况的大型基础设施，但并不是所有的基础设施都可供市场参与者使用。通过披露其对条件的看法，美联储可以向外界提供额外的信息。其次，联邦公开市场委员会可以表明它预期如何制定未来政策，即所谓的“前瞻指导”。

为了衡量关于经济状况的交流，我们首先估计了一个叫做潜狄利克雷分配(Blei)的话题模型等2003年)，我们的样本中所有美联储声明的段落集合。这既估计了数据中的主题或连贯主题，然后将每个段落分解为涵盖每个主题的时间百分比。重要的是，主题上没有预先定义的标签;相反，该算法完全以数据驱动的方式将单词分组。在对主题进行估计之后，我们确定了几个与经济状况有关的主题——价格和通货膨胀;经济的需求面;劳动力市场条件;和增长前景。图2将与劳动力市场状况有关的主题表示为一个词云，其中单词的大小与它在主题中出现的概率成正比。

图2．关于经济状况的例子

下一步，我们要确定哪些段落主要是关于经济状况的，然后，在这些段落中，计算“扩张性”词汇的数量——如“增加”、“加速”等——并减去“收缩性”词汇的数量，如“虚弱”、“缓慢”等(具体列表取自Apel和Blix Grimaldi 2012)。这让我们可以为每次会议上美联储对经济状况的乐观程度的声明构建一个指数。

为了衡量前瞻指导，我们手动识别相关段落。1与最近的一些文献相比，我们采用了更广泛的前瞻指导概念。如果这些段落反映了有关未来货币支持程度的有条件声明，如果它们包含了联邦公开市场委员会近年来基于日期的指导，或者如果联邦公开市场委员会的声明明确了联邦公开市场委员会所看到的风险平衡，我们认为这些段落包含前瞻性指导。为了形成我们对特定会议的前瞻指导的衡量标准，我们将一个声明中关于前瞻指导的段落所占的总字数比例乘以指导的总体方向(未来利率的上升= 1;中立立场= 0;未来利率下降= -1)。为了得出最终的指数，我们根据前瞻性指导段落中反映不确定性的单词数量(具体列表来自Loughran和McDonald 2011年)来调整这一指标——段落中包含的“不确定”单词越多，指数越低。其理念是，更精确的前瞻性指导应该比模棱两可的声明更有信息量。

图3绘制了我们的经济状况和前瞻指引指数的时间序列。前者大致追踪商业周期(尽管它很嘈杂)，而后者随着时间的推移越来越突出，尤其是在美联储实施非常规货币政策的最近一段时期。

图3．美联储关于经济状况和前瞻指导的沟通指数

公共传播的影响

我们最终关心的问题是，在解释市场对美联储声明的反应时，货币政策沟通的哪个维度——经济状况还是前瞻指导——更重要。我们还需要控制伴随美联储声明的政策利率决定。为此，我们使用Wu和Xia(2014)构建的影子利率，该利率纠正了美联储的主要政策利率在2008-2009年金融危机之后达到其有效下限这一事实。

为了研究多维货币政策(除货币立场外的沟通)的影响，我们采用了因子增强向量自回归(FAVAR)统计模型。这允许我们在使用大量宏观经济时间序列数据中的因素捕捉宏观经济影响的同时，对所有变量之间的相互依赖性进行建模。

我们首先研究金融资产价格对货币政策的反应。就债券而言，我们发现收益率曲线的短端对沟通反应很小，但对政策利率相当敏感。但随着收益率曲线的进一步延伸，前瞻指导在解释债券价格变化方面发挥着越来越重要的作用。另一方面，关于经济状况的沟通几乎解释不了我们在所有时间范围内的数据中观察到的债券价格变动。股票价格的总体模式与此类似——前瞻指导对市场指数波动的解释，是经济状况沟通的三到四倍。

我们还研究了货币政策与实体经济的关系。在这方面，我们再次发现前瞻性指导相对于经济状况具有重要作用。事实上，前瞻指导可以解释短期失业率的变化，其程度不亚于货币立场本身。同样，经济条件在解释失业、价格和其他经济活动指标的变化方面作用不大。

因此，总体而言，我们的研究传递出的信息是，市场似乎更看重央行对其未来政策决策的表态，而不是央行对经济状况的表态。这与一种观点一致，即市场参与者和美联储对任何特定时间点的经济状况都有相似的理解，但美联储未来的行为存在很大的不确定性。在这种环境下，沟通通过向市场提供有关央行未来将如何行动的额外信息来塑造预期。