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摘要：貨幣市場流動性直接影響貨幣市場諸多利率，進而傳導至整個債券市場，對包括中長期在內的債券到期收益率產生影響。因此，研究貨幣市場流動性及其利率對分析債券收益率具有積極意義。筆者在梳理相關文獻和研究的基礎上，較為系統的闡述貨幣市場利率的研究框架，並在其基礎上結合相關數據加以應用，以期形成對銀行間貨幣市場利率較為完備的認識，為預判和分析銀行間貨幣市場利率走勢提供支持和依據。
關鍵詞：貨幣市場的流動性；貨幣供應量；銀行間同業拆借市場；銀行間質押式回購市場
前言：
感謝領導和師妹的無私幫助，引領我走向債券分析之路。在行進中，做點小結以記錄心得和體會，分享給幫助和關心我的朋友，以期共同進步，協同發展。如有不當之處，請諸多多多包涵，不斷斧正。
本文借鑑了王超在「知乎」《銀行流動性管理那些事兒》和《分析「資金面」的理論體系》系列文章，山水在「知乎」《投資邏輯》系列文章、屈慶主筆的「流動性研究系列」、興業研究「貨幣市場利率系列報告」、徐寒飛主筆的《中國債市機構投資者行為手冊》等諸多文獻和研究報告，是集眾人力量和研究成果的匯成品，筆者主要工作和貢獻是努力構建較為完備的體系、組織相關材料並在此基礎上開展粗糙的實證分析嘗試。按照設想，本文主要目的是為了在研讀眾多賣方研究報告前形成自己的思維邏輯和研判主線，以免在外部環境紛紛擾擾的變化和模稜兩可的討論中混淆和迷失。多年學習和工作告訴筆者，一旦轉換視角，能夠站在更高層次或平臺理解和分析問題，往往能夠起到事半功倍的效果。
需要特別提出是，在苦惱於構建較為完備的貨幣市場利率體系的研究框架，糾結於諸多形形色色的資料時，筆者有幸讀到了伍戈，李斌的專著《貨幣數量、利率調控與政策轉型》（孫冶方經濟科學獎第十七屆（2016年度）獲獎作品），讓筆者受益極大，更使得全文的理論闡述和內容安排發生了重大調整。該書如一眼清泉，滋潤了筆者惶恐、焦躁的心靈，知識的力量當是如此。同時，能夠領悟該書，並在其基礎上進行擴展和深入讓筆者對在博士階段異常艱苦的訓練倍感欣慰。
一、經濟學基本分析工具
就筆者的認識，經過300-400年的演進，經濟學大致發展出最重要的三個基本分析工具，分別為供求分析工具、博弈論分析工具和一般均衡分析工具。筆者所說的基本分析工具，不同于田國強所提出的現代經濟學的基本分析框架（分為(1)界定經濟環境；2)設定行為假設；(3)給出制度安排；(4)選擇均衡結果；(5)進行評估比較五個步驟）。田先生所說的更多是經濟分析過程所應遵循的流程、範式，而筆者所說的是研究經濟事物（變量）本身，可以採取的分析工具是什麼。如果硬要將兩者放在一起進行分辨，筆者傾向於將現代經濟學的基本分析框架作為形式上的要求，經濟分析和闡述過程的基本環節、流程；而將基本分析工具作為邏輯上的內涵，經濟分析和闡述中的本質、「自然規律」。當然，在某一具體經濟事物的經濟分析和闡述中（比如優秀、規範的學術論文），應該將基本分析工具內嵌在現代經濟學的基本分析框架中，努力實現邏輯和形式的統一。
供求分析、博弈論分析和一般均衡分析三種基本分析工具在相關研究、分析、報告甚至報導中時時可以見到，目前幾乎囊括了所有的經濟事物和現象，下至微觀企業、個人行為，上至宏觀經濟金融變量均可以使用三種工具加以分析。比如，供求分析下的商品均衡價格和數量的決定，社會物價水平和國民收入的決定（總需求-總供給分析）；博弈論分析下古諾模型的產量決定，宏觀經濟學中貨幣政策的動態不一致；一般均衡分析下全社會、全商品（要素）均衡價格和數量的決定（瓦爾拉斯均衡），莫代爾弗萊明模型（IS-LM-BP）中商品市場、貨幣市場合國際收支的三者均衡（更像簡易一般均衡）。
遺憾的是，博弈論分析和一般均衡分析兩個工具儘管理論構建日益完善，部分理論環節構建甚至堪稱完美，但是對諸如信息共享、信號傳遞、參與者條件、其他配套機制等諸多方面近乎苛刻的要求，在實際操作環節加以應用仍比較困難，更多存在於理論分析過程中。一個較為明顯的證據是，應用博弈論分析或一般均衡分析工具的學術論文，更多採用數值模擬加以驗證，而利用現實數據進行規範的實證驗證相對較少。當然，實驗經濟學的興起和發展可能彌補這一缺陷。
可能正是基於上述原因，供求分析工具應用最為廣泛：其一，它足夠簡單，以至於絕大數經過經濟學基本訓練的個人可以清晰理解和加以應用，以至於經濟學界流傳很廣的一句諺語：需求、供給甚至於可以使鸚鵡成為一個經濟學家。其二，它足夠強大，可以分析絕大多數經濟事物。現實生活中，為數眾多分析員對股票、債券、大宗商品等等價格的走勢和未來判斷絕大多數都依據這一方法。
當然，供求分析工具也存在較多的不足：其一，作為局部分析的一種，供求分析工具當次僅能分析某一（組）經濟金融變量如某商品的均衡價格和數量。其二，供求分析工具所得出關於某一（組）經濟金融變量的判斷，均存在前置條件「在其他條件不變的前提下（情況下）」。脫離或摒棄這一前置條件的應用，往往會導致錯誤的判斷和結論。特別是現實生活中，影響需求和供給的因素如此之多，且在不斷發生變化，較長時間正確判斷和預測某一（組）經濟金融變量的變化和趨勢，正確判斷和預測較長時間後某一（組）經濟金融變量的變化和趨勢都是異常困難的。
但是，一旦我們較為清晰的認識了影響某一（組）經濟金融變量的需求和供給的主要力量，在相對較短的時間內正確判斷和預測其變化和趨勢是完全可能的。更為重要的是，放在銀行間貨幣市場利率這一具體事物來看，理解和把握影響銀行間貨幣市場利率需求和供給的主要力量，有利於我們形成自己的思維邏輯和研判主線，在120多家家券商每天超過300份關於利率的研究報告海洋中，理解和體諒各個研究員，尋找更有價值的研究，不忘初心，穩步前行。
最近的事例，2017年9月27日的國務院常務會議提出，國務院加大對小微企業發展的財政金融支持力度，包括對涉及小微企業貸款的銀行定向降準並給予再貸款支持。這對整個市場利率有什麼影響？相關機構、研究報告眾說紛紜，莫衷一是。顯然，在其他條件不變的前提下，對部分銀行定向降準並給予再貸款支持，有利於增加整個市場的資金供應，貨幣市場利率將趨於下降，或者說貨幣市場利率存在下行的壓力。如果進一步考慮定向降準並給予再貸款支持所導致貨幣市場流動性實際增加大小以及可能存在的結構問題（機構、區域、時間等），加之其他影響因素可能的變化，結論只能是不確定，有待進一步跟蹤觀察。因為，前置條件「在其他條件不變的前提」已經發生改變，需要在新的條件或細緻環境中，再次應用供求分析工具加以分析。還有部分研究員將定向降準理解為央行貨幣寬鬆的信號，這同樣是關於需求預期及其變化的問題了。果不其然，9月30日，當央行明確了定向降準操作細則和標準後，市場才最終集中討論貨幣供應總量和結構的影響。
二、貨幣市場利率的供求分析框架
延續上文的闡述，借鑑伍戈，李斌在《貨幣數量、利率調控與政策轉型》P252-270的描述，本部分利用供求分析工具對貨幣市場利率展開分析，試圖構建起較為完備的貨幣市場利率的供求分析框架。
（一）貨幣市場相關概念和內涵
1.貨幣市場的內涵
貨幣市場是短期資金（期限在一年以內）的融通市場，主要包括同業拆借市場、回購市場和票據貼現市場等。在我國，貨幣市場可以進一步劃分為銀行間貨幣市場和交易所貨幣市場兩大部分。由於交易所市場交易量與機構投資者參與度與銀行間貨幣市場存在較大差距，大部分文獻和研究報告所探究的貨幣市場主要是指銀行間貨幣市場。
2.貨幣市場流動性和利率的統一
貨幣市場流動性是指整個貨幣市場資金供求的數量關係，而貨幣市場利率是指整個貨幣市場資金供求的價格關係。一般情況下，貨幣市場流動性和利率（價格）是一個問題的兩個方面：當貨幣市場流動性偏緊時，即資金需求大於資金供給，貨幣市場利率上揚；當貨幣市場流動性偏松時，即資金需求小於資金供給，貨幣市場利率下挫；當貨幣市場流動性中性，不緊不松時，即資金需求與資金供給基本均衡，貨幣市場利率維持前期水平略有波動。極其特殊情況下，兩者可能有所較大背離。就筆者所知，我國尚未發生。
因此，本文研究標的為貨幣市場利率，其背後為貨幣市場的流動性鬆緊狀況（供需），主要目的是為把握貨幣市場利率未來走向，優化貨幣市場投融資決策（品種、時機選擇等）服務。
（二）基本分析框架
1.流動性的供給
一般的，貨幣市場的流動性供給（Ls）受到中央銀行政策操作、外匯佔款、財政性存款等因素的綜合影響。為了使問題簡化，假定Ls與貨幣市場利率沒有直接的關聯，流動性供給曲線為一條垂直線（如圖1，曲線S0）。外匯佔款、財政性存款取決於經濟金融運行、季節性因素等動態變化，這會對貨幣市場的流動性供給產生不確定的影響。儘管如此，中央銀行對流動性調節往往具有主導權，通過公開市場操作等政策工具主動調節流動性供給，進而達到穩定貨幣市場以及傳導貨幣政策的目的。
站在貨幣市場流動性供給的角度，部分研究員通過貨幣當局職場負債表的構成和變化來討論貨幣市場流動性供給問題，進而研判未來利率走勢，如屈慶主筆的「流動性研究系列」中關於央行貨幣供給內容具有內在合理性。
2.流動性的需求
貨幣市場的流動性需求往往可以劃分為交易性需求和預防性需求。即：
式(1)中，LD為流動性總需求，為交易性需求，為預防性需求。交易性需求主要用於滿足金融機構（主要是
銀行業金融機構）日常支付清算、法定存款準備金繳納等的正常性資金要求，屬
於剛性需求。日常支付清算等需求越多，法定存款
準備金率提高，則市場交易性需求越大，即。其中，τ為滿足正常支付清算等要求的資金需求率，π為法定存款準備金率。在法定存款準備金率π保持不變的正常時期，交易性需求保持相對穩定。
預防性需求主要指為應對可能出現的負面衝擊，金融機構會持有一部分額外的流動性作為緩衝，以避免法定存款準備金繳納不足及支付清算透支的高額罰息，具體表現為超額存款準備金的存在。持有這部分流動性會增加金融機構的機會成本，因此利率越高，預防性需求就越小。這決定了流動性需求曲線向右下方傾斜的形狀（如圖1，曲線D0）。
一般來說，金融機構會根據流動性供給預期調整需求的持有量。如果市場預期未來流動性供給穩定，則預防性需求將不會發生明顯變化，但是一旦市場預期發生變化，預防性需求有可能會急劇增加。例如，Ashcraft, McAndrews和Skeie (2008)研究2007年-2008年美國銀行間市場交易情況時發現，理性的金融機構會持有一定的預防性流動性，以避免外部衝擊的不利影響，而且隨著市場條件的變化，金融機構會適時調整預防性流動性持有量。所以，金融機構預防性需求可以表示為：，其中，r為貨幣市場利率，為金融機構對流動性的預期供給。
站在貨幣市場流動性預防性需求的角度，部分研究員通過銀行業金融機構超額存款準備金率變化來討論貨幣市場流動性需求進而研判未來利率走勢，具有一定的合理性。近年來，特別是2013年來，我國貨幣市場波動明顯加劇，較大影響了金融機構（主要是銀行業金融機構）對貨幣市場流動性預期供給，其波動性大大加強。在這個前提下，僅以超額存款準備金率預測貨幣市場利率越發困難。
綜合上述，交易性需求和預防性需求的描述，貨幣市場流動性需求可以進一步表示為：
式(2)中，為使問題簡化，假設τ，π和為外生變量。
圖1：貨幣市場流動性的供需平衡
3.貨幣市場的均衡
當流動性供給等於需求，即時，貨幣市場實現出清(見圖1)，即：
理想狀態下，中央銀行可以根據市場變化準確調節貨幣市場流動性，金融機構則可以根據中央銀行的流動性調節幅度，合理安排交易性和預防性需求，流動性供給和需求可以保持穩定的均衡狀態，貨幣市場利率也能保持穩定。即使受到一定的外部擾動，貨幣市場的自我調整機制也可以引導其趨向均衡。例如，外部擾動引起需求曲線右移、市場利率上升；而利率的上升會導致預防性需求下降，進而推動需求曲線左移，貨幣市場會逐步向均衡狀態回歸。
然而在現實情況下，由於不確定性因素的存在，一方面，中央銀行難以準確判斷銀行體系的流動性需求，因而也難以準確地調節流動性供給，如Hamilton等(1996)的研究表明，中央銀行在判斷銀行流動性需求時經常會發生偏差；另一方面，金融機構也難以準確預測市場流動性供給狀況，因而一旦遭受外部衝擊，可能會大幅增加預防性需求，從而引起市場劇烈波動。
4.分析框架進一步發展
由於我國市場化改革仍未完成，因而傳統軟預算約束等結構扭曲現象依舊突出(林毅夫等，2004)。在這種扭曲的融資體制下，金融機構面對的可能是一個需求「過度」且存在隱性擔保的需求市場，所以它會想盡一切辦法來滿足經濟主體過度投資所產生的資金需求。這必然會加劇金融機構的期限錯配，加大對短期流動性的需求。因此，軟預算約束下金融機構對貨幣市場流動性需求可能不僅包括交易性需求和預防性需求，同時還可能包括滿足其過度「借短貸長」等資金需求。這部分需求可以定義為投機性需求。此時流動性需求函數可進一步擴展為：
式(4)中，ψ表示投機性需求中不受利率抑制影響的「剛性」流動性需求。
在軟預算約束下，因為存在投機性需求，流動性需求總量會相對增加。即使利率有所上升，由於市場主體的利率敏感性不足，流動性需求意願依然較強，需求曲線由D0。向右移動至D1(見圖2)。
圖2：貨幣市場流動性的供需平衡進一步思考
特定時期，在市場參與者大量投機的作用下，ψ甚至可能與利率正相關，形成所謂自我強化的「正反饋」機制，即「利率越高-投機需求越大-誘發利率更高」循環，直至整個供求體系崩潰。
三、我國貨幣市場供求主要影響因素
儘管理論是如此簡明和清晰，較為完整和準確度量貨幣市場的供給與需求及其主要影響因素仍然是比較困難的，主要表現在：（1）現實中，雖然流動性的最終來源於中央銀行，但是作為貨幣市場的重要參與者-金融機構特別是存款類金融機構（商業銀行等）有能力在存款準備金滿足監管要求的前提下，成為貨幣市場流動性的主要提供者。比如商業銀行降低超額存款準備金率，減少中長期債券資產配置等等以增加其在貨幣市場的資金供給。中央銀行並非是貨幣市場流動性唯一供給者。（2）完整刻畫貨幣市場流動性的供給與需求，需要了解在不同利率水平下，全部貨幣市場參與主體的需求（願意且有能力）和供給（願意且有能力），再在此基礎上匯總形成貨幣市場的需求曲線和供給曲線，這是難以實現的。（3）作為貨幣市場流動性的資金，是極其特殊的商品，可以迅速在商品、期貨、股票、外匯等金融市場進行轉移、流動，綜合考慮貨幣市場與其他金融市場的替代效應是比較困難的。
可能是因為上述原因，可能是筆者孤陋寡聞，就筆者所接觸的資料來看，尚未發現嚴格定義、討論貨幣市場（流動性）的供給與需求的研究報告和文獻。幾乎所有的文獻均將貨幣市場（流動性）的供給與整個社會貨幣供給混同起來。僅有王超在《分析「資金面」的理論體系--從央行、銀行、企業「三層資產負債表」談起》一文中提出「銀行間貨幣市場的總流動性＝貨幣總量中參與到銀行間貨幣市場的可交易存款＝第二層（銀行層）的有效頭寸＋第三層（企業層）的有效頭寸」的構想和思路。王超所提出得「有效頭寸」的理念就是供求分析中需求（願意且有能力）和供給（願意且有能力）概念。
儘管如此，大部分研究報告和文獻討論的整個社會貨幣供給並非沒有意義。一般認為，貨幣市場流動性供給與需求會隨著社會貨幣供給和需求同漲同跌，類似於非差異化準備金調整前的所形容的「大水漫溉」。下面闡述較多的借鑑了山水在「知乎」《投資邏輯》系列文章、屈慶主筆的「流動性研究系列」，讀者應該時刻提醒自己，明晰貨幣供給和需求與貨幣市場流動性供給和需求的區別和聯繫，為下一步自我判斷和投資策略服務。
（一）供給角度
從定量分析出發，宏觀流動性的可量化指標包括基礎貨幣、貨幣供應量（M2）和社會融資規模。考慮相關性、可測性和可控制性，基礎貨幣和貨幣供應量（M2）可能更適合作為觀測貨幣市場流動性供給的中介變量。2000年以來的貨幣供應量M2、基礎貨幣和貨幣乘數參見圖3。
圖3：我國貨幣供應量M2、基礎貨幣和貨幣乘數
1.貨幣供應量（M2）
根據人民銀行的統計口徑，
M2=狹義貨幣（M1）+準貨幣（定期存款+居民儲蓄存款+其他存款）
=流通中貨幣（M0）+企業活期存款+準貨幣（定期存款+居民儲蓄存款+其他存款（證券公司客戶保證金（2001年納入）+住房公積金中心存款（2011年10月納入）+非存款類金融機構在存款類金融機構的存款（2011年10月納入）等））
M2=基礎貨幣*貨幣乘數
從2013年以來的數據看，貨幣乘數的貢獻度在不斷提升。2016年以來更是成為M2增長的主導力量。
2.基礎貨幣
基礎貨幣，也稱貨幣基數(Monetary Base)，因其具有使貨幣供應總量成倍放大或收縮的能力，又被稱為高能貨幣(High-powered Money)。根據國際貨幣基金組織《貨幣與金融統計手冊》(2000年版)的定義,基礎貨幣包括中央銀行為廣義貨幣和信貸擴張提供支持的各種負債，主要指銀行持有的貨幣(庫存現金)和銀行外的貨幣(流通中的現金)，以及銀行和非銀行在貨幣當局的存款。2002年1月起，人民銀行對「貨幣當局資產負債表」的內容進行了調整，同時採用了「儲備貨幣」口徑，並對外公布。
（1）基礎貨幣：從貨幣當局的負債（運用）角度
圖4：2010年以來我國貨幣當局的負債結構
參照《貨幣當局資產負債表》（感興趣的讀者可以進一步閱讀山水在「知乎」《投資邏輯》系列文章、屈慶主筆的「流動性研究系列」），從貨幣當局的負債角度看，參見圖4。
基礎貨幣=貨幣發行（流通中貨幣M0+銀行系統的庫存現金）+其他存款性公司存款（法定準備金+超額準備金）。
貨幣發行因素：隨著資金清算便利程度的不斷提升，整體需求有所下行，但仍呈現明顯的季節性特徵。我國現行的節假日情況決定了銀行需要貯備更多的資金應對長假，目前三個主要的節日分別是春節、勞動節和國慶節。由於假期調整，勞動節的影響迅速弱化。
準備金因素：貨幣當局可以通過法定準備金比率或準備金利率調整影響準備金，銀行每月5、15、25號依據前旬的存款基數補退繳準備金。
（2）基礎貨幣：從貨幣當局的資產（來源）角度
圖5：2010年以來我國貨幣當局的資產結構
參照《貨幣當局資產負債表》（感興趣的讀者可以進一步閱讀山水在「知乎」《投資邏輯》系列文章、屈慶主筆的「流動性研究系列」），從貨幣當局的資產角度看，基礎貨幣變動主要受到再貼現和再貸款（影響「對其他存款性公司債權」科目）、外匯佔款、發行債券、財政存款、其他負債（公開市場操作）等因素影響，參見圖5。由於現行外匯政策目標以及財政管理體制的原因，外匯佔款和財政存款的變動非央行所能控制。
再貼現和再貸款因素：上世紀80、90年代，再貼現和再貸款是我國基礎貨幣投放的主要方式，2001年以後讓位於外匯佔款。近年來外匯佔款逐漸下降並開始轉為負增長，貨幣當局重新獲得了主動供給和調節銀行體系流動性的功能，常備借貸便利（SLF）、中期借貸便利（MLF）以及抵押補充貸款（PSL）等成為當前基礎貨幣投放的主要方式。
外匯佔款因素：2001年以來，我國的資本流入開始大幅多於資本流出。為了應對這些流入資本和維持匯率穩定，央行會購買外幣同時賣出人民幣，增加貨幣市場中人民幣的流動性。外匯佔款一度是我國基礎貨幣投放的主要方式，需觀測外匯遠期市場中的人民幣升值預期和即期人民幣匯率評估資本流入流出。然而，近年來外匯佔款逐漸下降並開始轉為負增長，外匯佔款對基礎貨幣的影響減弱。
發行債券因素：2002年以來，為對衝外匯佔款，貨幣當局開始發行央票，有效地抑制了外匯佔款擴展對基礎貨幣的衝擊。目前，隨著央票的全部到期，「發行債券」已不再影響基礎貨幣。
財政存款因素：財政存款的上繳和投放在短期內會對流動性產生重要影響。需要明確的是，雖然財政繳款和投放全年都在進行，但兩者的時間差還是會影響基礎貨幣。一般來說，繳款通常在每個月的第三或第四個周進行，而財政投放的時間則不確定。從歷史經驗看，每年的1月、2月、4月、5月、7月和10月繳款大於投放（回籠央行），而每年的3月、9月和12月投放大於繳款（流向市場），而6月和8月的財政繳款和投放的季節性因素不明顯。上繳利稅也會擠佔企業存款，一般而言，每月資源稅、印花稅等稅種的申報和入庫截至日為當月10日（節假日順延），增值稅、消費稅、個人所得稅、企業所得稅等等稅種的申報和入庫截至日為當月15日（節假日順延）。另需注意年度個人所得稅和企業所得稅的申報、彙算清繳時間以及國有企業利潤上繳時間。
公開市場操作因素：公開市場操作主要包括公開市場正回購和逆回購操作以及SLO（Short-term Liquidity Operations，即公開市場短期流動性調節工具，本質上是超短期的逆回購）等，需要關注操作的數量和價格。數量表明收回或注入流動性的規模，可以通過和歷史數據比較判斷當前貨幣政策的鬆緊；公開市場操作的利率水平通常不會頻繁變化，所以任何變化都極其重要，可能會引發關鍵利率的迅速調整或貨幣政策基調的轉變。公開市場操作的主要意義在於傳導央行貨幣政策預期，引導貨幣市場利率走向，每次操作對市場實際意義有限（量非常小）。
其他因素：由於IPO和可轉債往往數倍超額認購，而資金在認購結果公布前凍結。這意味著一旦認購開始，資金就會從各個投資者的銀行帳戶轉移到IPO和可轉債發行公司的銀行帳戶。如果發行規模和需求都很大，易產生較大規模凍結資金，對貨幣市場和債券市場造成一定的擾動。2015年12月31日，證監會發布完善新股發行制度相關規則，並宣布自2016年1月1日起施行，投資者申購新股時無需再預先繳款，IPO不再對貨幣市場形成短期衝擊。2017年5月26日，證監會宣布擬進一步完善可轉債、可交換債發行方式，修訂《證券發行與承銷管理辦法》個別條款，並將現行的資金申購改為信用申購，目前處於徵求意見階段。待正式實施後，可轉債發行也將不再對貨幣市場形成短期衝擊。
2015年6月24日，國務院總理主持召開國務院常務會議，其中通過《中華人民共和國商業銀行法修正案（草案）》，刪除了貸款餘額與存款餘額比例不得超過75%的規定，將貸存比（也稱為「存貸比」）由法定監管指標轉為流動性監測指標，季末因素對基礎貨幣影響有所下行。人民銀行早在2009年中即開始研究豐富宏觀審慎政策工具，並在2011年開始實施差別準備金動態調整機制，對信貸投放實施宏觀審慎管理。在總結前期工作經驗的基礎上，針對金融創新和金融業務的快速發展，於2016年將差別準備金動態調整機制「升級」為宏觀審慎評估體系（MPA），將更多金融活動和資產擴張行為納入宏觀審慎管理，從資本和槓桿、資產負債、流動性、定價行為、資產質量、跨境業務風險、信貸政策執行七大方面對金融機構的行為進行多維度引導。考慮到MPA季度考核等影響，銀行會根據自身監管指標的達標情況對資金業務進行調節，一般在季末前一周左右的銀行間市場資金供給量會有明顯收縮，導致貨幣市場利率上升。
3.貨幣乘數
貨幣乘數是指在基礎貨幣（高能貨幣）基礎上通過商業銀行的創造存款貨幣功能產生派生存款的作用產生的信用擴張倍數。貨幣乘數理論上可以分解為現金比率、法定準備金率和超額準備金率，其中現金比率取決於存款利率和社會公眾的行為偏好，變動呈現出較強的規律性（元旦、春節等節假日）；法定存款準備金率取決於央行的政策使用，與總存款準備金率趨勢相同；超額準備金率取決於銀行的流動性管理水平和支付系統電子化程度以及對自身資產負債的選擇。近年來方興未艾、發展迅猛的行動支付大大加快了資金的流動。
當存款類金融機構成為貨幣市場主要的資金供給方（比如逆回購方）時，貨幣市場利率對資金供給方意味著資產收益，其最差的選擇是不向市場提供資金，放在貨幣當局作為超額準備金。因此，存款類金融機構超額準備金利率可以看作是回購市場利率的下限（目前為0.72%）。
（二）需求角度
貨幣市場需求更為複雜，幾乎找不到可以準確度量的變量。在不能獲知單個和整體市場參與者資金配置結構（包括期限、數量等）詳細情況的條件下，貨幣市場需求難以描述，只能採取變通方法。筆者認為，根據貨幣市場為金融機構短期資金的融通的設立初衷，假定市場參與者對資金的需求短期較為穩定，那麼貨幣市場的交易量代表的主要是金融機構短期資金融通的在當前利率下的真實需求，可以以各市場的交易量作為需求量的大致度量。
同時，山水在「知乎」《投資邏輯》系列文章提出，在回購市場上可以通過跟蹤中國債券信息網公布的「待購回餘額」（月度）和中國貨幣網公布的「質押式和買斷式回購餘額」（全市場，月度），測算全市場槓桿水平，進而評估市場未來的資金需求。
一般認為，非銀機構是貨幣市場主要的資金需求方（正回購方），貨幣市場利率對資金需求方意味著負債成本，融入資金後必然對應到資產配置。因此，相應資產的收益率水準也會影響需求資金需求方，可投資資產利率可以看作是貨幣市場利率的上限。
四、我國銀行間貨幣市場
（一）銀行間貨幣主要市場細分
銀行間貨幣市場主要由同業拆借市場、銀行間質押式回購市場和銀行間買斷式回購市場組成，具體參見表1。
表1：2017年9月我國貨幣市場交易情況
品種主要包1D、7D、14D、21D、1M、2M、3M、4M、6M、9M和1Y11個品種，成交較活躍（成交集中在隔夜和7D），融資成本走勢與銀行間質押式回購市場基本一致，絕對成本基本持平於銀行間質押式回購市場（信用拆借、無擔保物VS交易對手風險），但遠低於銀行間買斷式回購市場。
1.銀行間同業拆借市場
2.銀行間質押式回購市場
品種主要包1D、7D、14D、21D、1M、2M、3M、4M、6M、9M和1Y11個品種，成交活躍（成交集中在隔夜和7D），融資成本最低，遠低於銀行間買斷式回購市場。
3.銀行間買斷式回購市場
品種主要包括1D、7D、14D、21D、1M、2M和3M7個品種（成交集中在隔夜和7D），1M以上品種成交不活躍，融資成本遠高於同業拆借市場和銀行間質押式回購市場（會計核算複雜，等同於兩筆現券買賣交易入帳；交易系統設置有缺陷，最多只能選一隻券；政策限制，期限91D和規模流動量20%自營託管量200%局限等）。
（二）銀行間貨幣市場主要利率體系
交易所市場的利率指標較為簡單，銀行間貨幣市場的利率指標則包括同業拆借市場的IBO系列和Shibor系列；質押式回購市場的R系列、DR系列、FR系列。銀行間買斷式回購市場交易量相對較小僅有OR系列，使用者較少，暫不討論。相對而言，R系列和DR系列更有參考價值，其中R系列反映質押式回購市場整體狀況、DR系列反映質押式回購市場中存款類機構狀況且在監管機構的政策體系中佔據重要位置。FR系列主要用於IRS定價，Shibor系列主要用於IRS定價和同業拆借。
1.銀行間同業拆借市場利率系列
（1）IBO系列
IBO系列即為銀行間同業拆借加權利率，是整個銀行間同業拆借加權平均的利率，反映整個同業拆借市場情況。可按照不同期限進一步細分，IBO001代表隔夜銀行間同業拆借加權利率。
（2）Shibor系列
Shibor系列是上海銀行間同業拆放利率。以位於上海的全國銀行間同業拆借中心為技術平臺計算、發布並命名，是由信用等級較高的銀行組成報價團自主報出的人民幣同業拆出利率計算確定的算術平均利率，是單利、無擔保、批發性利率。
目前，對社會公布的Shibor品種包括隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年。Shibor報價銀行團現由18家商業銀行組成。報價銀行是公開市場一級交易商或外匯市場做市商，在中國貨幣市場上人民幣交易相對活躍、信息披露比較充分的銀行。中國人民銀行成立Shibor工作小組，依據《上海銀行間同業拆放利率（Shibor）實施準則》確定和調整報價銀行團成員、監督和管理Shibor運行、規範報價行與指定發布人行為。全國銀行間同業拆借中心受權Shibor的報價計算和信息發布。每個交易日根據各報價行的報價，剔除最高、最低各4家報價，對其餘報價進行算術平均計算後，得出每一期限品種的Shibor，並於9:30對外發布。
2.質押式回購市場利率系列
（1）R系列
R系列是銀行間質押式回購綜合加權利率，反映整個質押式回購市場情況。可按照不同期限進一步細分，R001代表隔夜銀行間質押式回購加權利率。
（2）DR系列
DR系列是質押式回購市場中存款類機構加權利率。存款類機構類型包括政策性銀行、大型商業銀行、郵儲銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行和合作銀行、外資銀行、農村信用聯社、村鎮銀行。可按照不同期限進一步細分，DR001代表隔夜存款類機構質押式回購加權利率。
（3）FR系列
FR系列是銀行間回購定盤利率，以銀行間市場每天上午9:00-11:30間的回購交易利率為基礎同時借鑑國際經驗編制而成的利率基準參考指標，每天上午11:30起對外發布。可按照不同期限進一步細分，FR001代表隔夜質押式回購定盤利率。
回購定盤利率的編制方法如下：1.以隔夜回購（R001）、七天回購（R007）、14天回購（R014）交易在每個交易日上午9:00-11:30之間（包括9:00和11:30）的全部成交利率為計算基礎。特別地，交易對手相同(交易方向相同或相反)且交易利率相同的交易只作為一筆交易納入樣本。2.分別對隔夜回購、七天回購、14天回購利率進行排序，記從小到大排序之後的最大序號為N，則[N/2]（取整）+1位置上的那個利率即為當日的定盤利率，是中位數的概念。3.隔夜回購定盤利率、七天回購定盤利率、14天回購定盤利率分別以FR001、FR007、FR014進行標識。回購定盤利率的發布時間為每個交易日上午11:30起。4.異常情況處理。如果當日某個回購品種在9:00-11:30沒有成交數據，則選用當日Shibor對應期限利率*365/360作為當日定盤利率。回購定盤利率與銀行間市場七天回購移動平均利率（原來的基準利率參考指標，2004年10月份發布）的主要差別在於回購定盤利率屬於盤中利率，七天回購移動平均利率屬於盤後利率。此外，算法也不一樣，回購定盤利率採用中位數算法，而七天回購移動平均利率採用加權平均算法。
FR系列還可以進一步細分為銀銀間回購定盤利率FDR系列，度量主要是銀行間質押式回購定盤利率，如FDR001表示隔夜銀銀間回購定盤利率，但使用相對較少。
五、銀行間貨幣市場利率預測
在前文基礎上，本部分筆者試圖利用銀行間貨幣市場相關數據，運用計量經濟學方法對相關利率進行粗糙的估計和預測，至少存在兩種思路：其一，延續本文第三部分的分析，以銀行間貨幣市場相關利率為被解釋變量，以我國貨幣市場供求主要影響因素為解釋變量，構建供求分析下的計量模型，預測相關利率。其二，站在央行視角，以擴展後的泰勒規則為依據，考慮央行針對宏觀經濟變化對短期利率的操作目標，暨跟蹤擴展後的泰勒規則下央行反應函數，判斷下一步利率走勢。本質上是預測央行的利率調控目標，然後緊跟這個目標。這也是伍戈，李斌在《貨幣數量、利率調控與政策轉型》P323-327運用的方法。
遵循研究慣例，銀行間的拆借和回購利率成為刻畫貨幣市場走勢的代表性利率。本文將銀行間同業拆借加權利率IBO系列和銀行間質押式回購綜合加權利率R系列進行研究，希望有利於指導我們對利率走勢的判斷。
（一）基於供求關係的實證分析和預測
1.同業拆借市場利率系列的實證分析和預測
（1）實證分析基本模型
筆者以各個期限銀行間同業拆借加權利率的月度均值為被解釋變量，以M2環比增長率代表影響同業拆借市場供給因素，同業拆借成交金額與前一期存款性公司總資產的比值、超儲率和前一期同期限銀行間同業拆借加權利率代表影響同業拆借市場需求因素。其中，前一期同期限銀行間同業拆借加權利率用來代表同業拆借市場參與者的預期。
實證分析基本模型如下：
某期限銀行間同業拆借加權利率月度均值=M2環比增長率+（某期限銀行間同業拆借成交金額）/（前一期存款性公司概覽中總資產）+超儲率（超額存款準備金率月度插值）+前一期同期限銀行間同業拆借加權利率月度均值
（2）實證結果
筆者分別對銀行間同業拆借加權利1D、7D、14D、21D、1M、2M、3M、4M、6M、9M和1Y11個品種進行OLS回歸，得到以下結果，見表2、3。
表2：30天（含）以內期限銀行間同業拆借加權利率回歸結果
| (1) | (2) | (3) | (4) | (5) | |
| 隔夜 | 7天 | 14天 | 21天 | 1M | |
| M2環比增長率 | -3.859 | -1.376 | -0.571 | -6.519 | -4.320 |
| (-1.473) | (-0.389) | (-0.110) | (-1.554) | (-1.228) | |
| 超儲率 | -0.081** | -0.075*** | -0.161*** | -0.107*** | -0.076*** |
| (-2.334) | (-3.426) | (-2.705) | (-3.412) | (-3.090) | |
| 成交金額 | -5.722 | 29.670 | 128.287 | 212.960 | 139.687 |
| (-1.546) | (0.884) | (1.020) | (1.044) | (0.571) | |
| 前一期利率 | 0.741*** | 0.764*** | 0.742*** | 0.761*** | 0.830*** |
| (7.624) | (11.104) | (10.953) | (13.919) | (21.170) | |
| 常數項 | 0.971*** | 0.788*** | 1.132*** | 1.119*** | 0.818*** |
| (4.447) | (4.092) | (4.355) | (5.234) | (5.053) | |
| N | 192 | 192 | 170 | 192 | 192 |
| r2_a | 0.589 | 0.671 | 0.669 | 0.676 | 0.764 |
註：結果保留三位小數；r2_a為調整後的R2，圓括號裡數值為經Huber-White法糾正的t值；*、**和***分別表示統計量在10%、5%和1%水平上顯著。
表3：60天（含）以上期限銀行間同業拆借加權利率回歸結果
註：結果保留三位小數；r2_a為調整後的R2，圓括號裡數值為經Huber-White法糾正的t值；*、**和***分別表示統計量在10%、5%和1%水平上顯著。
我們可以看出，儘管僅僅以四個解釋變量來解釋對應各個期限的銀行間同業拆借加權利率，解釋效果較好。調整後的R2最小值也高達0.59，暨銀行間同業拆借加權利率的變動至少可以被四個解釋變量解釋59%。M2環比增長率的係數持續不顯著，超儲率在60天（含）以下期限品種至少在5%的水平持續顯著為負值。這表明貨幣供應量不是影響同業拆借加權利率的主要因素，而超儲率可以反向引導短期同業拆借加權利率。前一期利率係數持續在1%的水平顯著為正值，表明前一期利率與當前利率緊密正相關，可以據此簡單預測下一期利率走勢。
（3）預測
筆者將回歸結果最好的6M期限的同業拆借加權利率與其回歸擬合95%置信區間繪製在下圖6中。
圖6：6M期限銀行間同業拆借加權利率回歸及預測
在圖形中，較為明顯的看出6M期限的同業拆借加權利率圍繞著它的擬合值上下波動（均值回歸的本質），基本沒有突破了擬合值的95%置信區間。因此，可以將其擬合值作為6M期限的同業拆借加權利率預測值。
2.質押式回購市場利率系列的實證分析和預測
（1）實證分析基本模型
筆者以各個期限銀行間質押式回購市場加權利率的月度均值為被解釋變量，以M2環比增長率代表影響質押式回購市場市場供給因素，質押式回購市場成交金額與前一期存款性公司總資產的比值（替代變量：質押式回購待購回債券餘額/前一期存款性公司概覽中總資產）、超儲率和前一期同期限銀行間質押式回購市場加權利率代表影響質押式回購市場市場需求因素。其中，前一期同期限銀行間質押式回購市場加權利率用來代表質押式回購市場市場參與者的預期。
實證分析基本模型如下：
某期限銀行間質押式回購加權利率月度均值= M2環比增長率+（某期限銀行間質押式回購成交金額）/（前一期存款性公司概覽中總資產）+超儲率（超額存款準備金率月度插值）+前一期同期限銀行間質押式回購加權利率月度均值
（2）實證結果
筆者分別對銀行間質押式回購加權利率1D、7D、14D、21D、1M、2M、3M、4M、6M、9M和1Y11個品種進行OLS回歸，得到以下結果，見表4、5。
表4：30天（含）以內期限銀行間質押式回購加權利率回歸結果
| (12) | (13) | (14) | (15) | (16) | |
| 隔夜 | 7天 | 14天 | 21天 | 1M | |
| M2環比增長率 | -4.364 | -2.402 | -3.790 | -6.946 | -5.371 |
| (-1.140) | (-0.598) | (-0.808) | (-1.452) | (-1.528) | |
| 超儲率 | -0.236*** | -0.137*** | -0.120*** | -0.133*** | -0.053** |
| (-2.960) | (-4.163) | (-3.743) | (-4.244) | (-2.164) | |
| 成交金額 | -1.360** | 14.608** | 53.971** | 358.938*** | 486.823*** |
| (-2.534) | (2.392) | (2.532) | (4.188) | (3.862) | |
| 前一期利率 | 0.662*** | 0.750*** | 0.738*** | 0.749*** | 0.735*** |
| (6.462) | (12.046) | (11.087) | (15.851) | (16.281) | |
| 常數項 | 1.526*** | 0.796*** | 0.913*** | 0.932*** | 0.584*** |
| (4.608) | (3.958) | (3.692) | (4.673) | (2.935) | |
| N | 137 | 185 | 185 | 185 | 185 |
| r2_a | 0.536 | 0.685 | 0.688 | 0.729 | 0.808 |
註：結果保留三位小數；r2_a為調整後的R2，圓括號裡數值為經Huber-White法糾正的t值；*、**和***分別表示統計量在10%、5%和1%水平上顯著。
表5：60天（含）以上期限銀行間質押式回購加權利率回歸結果
| (17) | (18) | (19) | (20) | (21) | (22) | |
| 2M | 3M | 4M | 6M | 9M | 1Y | |
| M2環比增長率 | -1.474 | 0.148 | 0.253 | -0.266 | 10.098 | -10.905* |
| (-0.423) | (0.045) | (0.066) | (-0.083) | (1.487) | (-1.803) | |
| 超儲率 | -0.105*** | -0.085*** | -0.107*** | -0.104*** | -0.171*** | -0.119 |
| (-4.230) | (-3.492) | (-3.324) | (-3.169) | (-2.835) | (-1.554) | |
| 成交金額 | 591.060*** | 153.478 | 984.561* | 2723.786*** | 881.904 | -131.536 |
| (2.703) | (0.838) | (1.933) | (2.724) | (0.707) | (-0.132) | |
| 前一期利率 | 0.775*** | 0.866*** | 0.832*** | 0.833*** | 0.790*** | 0.845*** |
| (15.809) | (21.735) | (15.037) | (19.690) | (10.860) | (15.939) | |
| 常數項 | 0.865*** | 0.666*** | 0.896*** | 0.772*** | 1.212*** | 1.034*** |
| (4.514) | (3.638) | (3.432) | (4.068) | (2.835) | (3.243) | |
| N | 185 | 183 | 136 | 148 | 72 | 85 |
| r2_a | 0.807 | 0.842 | 0.793 | 0.840 | 0.720 | 0.802 |
註：結果保留三位小數；r2_a為調整後的R2，圓括號裡數值為經Huber-White法糾正的t值；*、**和***分別表示統計量在10%、5%和1%水平上顯著。
同樣，我們可以看出，儘管僅僅以四個解釋變量來解釋對應各個期限的銀行間質押式回購加權利率，解釋效果較好。調整後的R2最小值也高達0.54，暨銀行間質押式回購加權利率的變動至少可以被四個解釋變量解釋54%。除1Y期限外，M2環比增長率的係數持續不顯著，超儲率在60天（含）以下期限品種至少在5%的水平持續顯著為負值。這表明貨幣供應量不是影響質押式回購加權利率的主要因素，而超儲率可以反向引導短期質押式回購加權利率。不同的是，交易額的係數在大多數情況下為至少在10%水平上顯著，但是符號有所變化。在以質押式回購待購回債券餘額/前一期存款性公司概覽中總資產進行替代後結果與此類似。這表明，對質押式回購市場來說，交易量的變化可能（至少部分表現）可以作為質押式回購需求量變化的代理變量。前一期質押式回購利率係數持續在1%的水平顯著為正值，表明前一期利率與當前利率緊密正相關，可以據此簡單預測下一期質押式回購利率走勢。
（3）預測
筆者將回歸結果最好的3M期限的質押式回購加權利率與其回歸擬合95%置信區間繪製在下圖7中。
圖7：3M期限的質押式回購加權利率回歸及預測
在圖形中，較為明顯的看出3M期限的質押式回購加權利率圍繞著它的擬合值上下波動（均值回歸的本質），基本沒有突破了擬合值的95%置信區間。因此，可以將其擬合值作為3M期限的質押式回購加權利率預測值。
（二）基於央行反應函數的實證分析和預測
依照前文的做法，筆者試圖分別基於央行反應函數對銀行間同業拆借加權利率IBO系列和銀行間質押式回購綜合加權利率R系列進行研究。但是，伍戈，李斌在《貨幣數量、利率調控與政策轉型》P323-327已研究較為深入。美玉在前，筆者就不再拋磚了，故僅摘錄主要論證過程如下。
伍戈等人根據我國具體情況，篩選和試驗了具有代表性的3個月SHIBOR，7天回購利率和3個月回購利率。為減小季節波動性，也同時使用了經季節調整後的數據；通脹指標選擇CPI同比增速和剔除食品後的CPI同比增速；在產出指標上，不僅選擇了用GDP同比增速計算的產出缺口，為提高數據頻度，還同時採用月度工業增加值及發電量作為月度產出的替代計算產出缺口；為反映利率預期，引入利率的滯後一期項；為消除金融危機的影響，增加反映國際金融危機衝擊的虛擬變量。伍戈等人用2005年7月至2013年4月的數據進行回歸嘗試，對比了選取不同數據類型的多個回歸方程結果（見圖8）。
圖8：貨幣政策反應函數
綜合考慮係數顯著性及整體估計效果等統計指標，最終結果表明，表1中的方程7擬合度相對較好，利率的滯後一期項、剔除食品後的CPI同比增速、工業增加值缺口和金融危機虛擬變量對經季節調整後的3個月SHIBOR利率的解釋度(R2)達到96.5%。因此，可確定貨幣政策對內部均衡的反應函數形式如下：
其中，為t期經季節調整後的3個月SHIBOR利率，為t期剔除食品後的CPI同比增速，為用工業增加值同比增速計算的產出缺口。
具體地，從表1中方程7的結果來看：我國CPI(剔除食品)同比增速每提高1個百分點，SHIBOR利率(3個月)提高0.094個百分點；我國工業增加值同比增速每高出潛在水平1個百分點，將推動SHIBOR利率(3個月)提高0.028個百分點；在國際金融危機期間，SHIBOR利率(3個月)平均比非金融危機時低0.207個百分點。該結果表明，貨幣當局綜合使用公開市場操作、存款準備金、基準利率等貨幣政策工具，調節銀行間市場流動性及市場利率，對通脹與增長等內部均衡目標進行了積極反應。
六、寫在後面的話
貨幣市場短期利率波動劇烈，特別是2013年錢荒以後更為明顯，詳情參見興業研究「貨幣市場利率系列報告」。因此，筆者的研究是試圖接近精確的嘗試，期待更多的朋友加入，一起將貨幣市場、債券市場等研究推進深入，不斷地求索和驗證。
作者簡介：劉可（1982-），男，金融學博士；研究方向：公司金融和金融市場。
文章來源：微信公眾號債券圈
（責任編輯：陶海玲 HF003）