伯南克眼中的美联储货币政策演进_老虎社区_美港股上老虎

伯南克眼中的美联储货币政策演进

格隆汇2022-11-04

《21世纪货币政策》一书的作者是2022年诺贝尔经济学奖获得者本·伯南克。伯南克与其导师斯坦利·费希尔（曾任以色列央行行长和美联储副主席）均是学者兼中央银行家。在导师的启蒙下，伯南克对大萧条的成因特别感兴趣，提出了金本位下的货币紧缩导致了大萧条的观点。正是对大萧条的深入研究，使伯南克充分认识到了金融因素在经济发展和波动中的作用，他很早就提出并探讨了“金融加速器”理论。2002年，伯南克加入美联储...

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监管不到位，也实现不了金融稳定。一个重要的例子是，2008年金融危机发生之前几年，货币政策没出现什么问题，在2004年—2005年房价大涨期间，住房抵押贷款的利率保持在6%左右，总体水平并不低，但对借贷行为和风险承担的监管不足，未能阻止“耍花招”似的抵押贷款泛滥，监管存在空白与重叠，最后诱发了次贷危机。格林斯潘多年来经常批评房利美、房地美的资本不足以及风险操作行为，但没有什么效果。在美国，股市的财富效应对经济增长的作用比较重要，也是美联储金融稳定领域关注的重点。在格林斯潘时期，1987年股市崩盘，在当年10月19日的“黑色星期一”，道琼斯指数一天暴跌23%。为了控制股市崩盘的后果，防止金融和经济系统崩溃，格林斯潘在股市大跌的第二天早上迅速声明：随时准备提供充足的流动性。20世纪90年代，格林斯潘对股市的估值有着强烈的负面看法，通过加息和呼吁等手段来多次减缓股市的非理性繁荣。2008年金融危机期间，伯南克实施QE，由于房地产不断下行，只能通过推动股市的上涨恢复经济，但在退出量化宽松政策时也不得不考虑对股市的冲击。央行的信誉取决于行动而非口头喊话通胀预期很重要，央行稳定预期的能力取决于央行的信誉。如果能稳定预期，央行可以通过付出很小的政策代价来控制通胀，并且有更大的刺激就业的政策空间。20世纪70年代的伯恩斯与今天的鲍威尔没能控制住通胀，一个重要原因是预期的失控。沃尔克与格林斯潘把通胀控制得很好，形成了20世纪80年代之后二三十年的大缓和时期，这就是央行信誉的作用。但信誉是通过行动取得的，不是通过口头喊话得来的。不能简单地割裂流动性效应和预期效应的关系，尤其要避免言行不一致损害央行信誉，最终造成预期管理失效。央行的信誉在一定程度上还取决于央行行长的个人声誉和沟通技巧。当然，央行在短期政治压力下的独立性和市场机构广泛认可的政策框架也有利于提高央行的信誉。前瞻性指引对央行信誉的影响，在不同央行行长和决策环境下是不同的。美联储货币政策操作框架的变与不变金融危机前，联邦公开市场委员会（FOMC）通过所谓的“稀缺储备”机制实施货币政策，即美联储通过调整银行系统的准备金供应来控制联邦基金利率。这是通过在公开市场上出售国债来减少准备金，或者通过购买国债来增加准备金实现的。这就要求密切监控银行的准备金需求，通过公开市场操作，使联邦基金利率停留在目标水平。随着2008年金融危机后量化宽松货币政策的出台，美联储实际转向了一个新的操作框架，即所谓的“充足储备”体系：银行集体的准备金比过去多，超过通常的日常需求，没有必要从其他银行借入准备金，结果联邦基金利率保持在接近零的水平。当美联储想紧缩货币政策时，考虑到体系内储备金过剩，传统的公开市场操作无法提高联邦基金利率。联邦公开市场委员会不得不在2019年1月宣布长期采用“充足储备”的方案。充足储备框架依靠三个要素使联邦基金利率保持在目标范围内：一是提供银行在美联储充足的储备金；二是利率走廊，包括美联储自己设定的利率以及影响联邦基金的利率；三是公开市场操作，即纽约联邦交易室执行联邦公开市场委员会的指令，可以通过直接购买或回购国债和政府支持机构债劵来永久性或临时性增加系统中的储备水平。从所谓的“稀缺储备”转向所谓的“充足储备”框架，这是美联储不得不选择的结果。实际上，在货币政策正常化的道路上，美联储货币政策的操作仍在试错的过程中，今后如何演变还需要进一步观察。伯南克在《21世纪货币政策》一书中用相当大的篇幅为其量化宽松货币政策和前瞻性指引政策辩护，认为其没有造成金融不稳定、贫富差距、市场扭曲等问题，也没有保护僵尸企业。我相信读者仁者见仁、智者见智。当然，我们对一项政策好坏的判断要看其主要影响。","kind":"highlight","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":1},"commentList":[],"hasMoreComments":false,"newsSizeData":{"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"favoriteSize":0,"likeStatus":false,"favoriteStatus":false}}