摘要
本研究以台灣的貨幣需求函數的動態過程為實證對象，以1961年第三季至1999年第四季之實質M1B、實質GNP、短期名目利率資料為研究對象共154個樣本，在無限期次VAR模型下，分別採用Johansen(1991)最大概似估計法及Saikkonen and Luukkonen(1997)的無限期次向量自我迴歸模型共整合檢定法，並以較一般化的無限期次共整合Granger因果關係檢定、衝擊反應函數及其相關量分析方法，探討台灣貨幣需求函數動態現象，主要結論如下：(一) 使用Johansen最大概似法檢定，結果無法檢定出共整合關係。但使用Saikkonen and Luukkonen(1997)之共整合檢定法檢定，則實質M1B、實質GNP和短期名目利率存在一組共整合關係，台灣貨幣需求函數(不包含常數項)是 。(二)實質M1B對於實質GNP、利率，存在Granger單向因果關係，即實質M1B可做為央行貨幣政策中間目標之指標變數。(三)使用Lütkepohl and Saikkonen(1997)的無限期次共整合向量自我迴歸模型衝擊反應分析方法估計，根據衝擊反應分析結果，實質GNP干擾對於實質M1B之影響程度大於利率，所以對於實質貨幣需求做預測時，在長期需注意實質GNP干擾對實質貨幣需求之影響。預測誤差變異數分析實證結果顯示，利率波動是解釋實質M1B變動的主要變數，三個變數間相對外生性強弱依序為利率、實質GNP、實質M1B，其中實質M1B內生性最強。均衡干擾反應分析實證結果為對於實質貨幣需求做預測時，在短期需重視實質國民所得干擾影響，在長期時，需考慮利率干擾影響。持續量變分析所得結果是台灣貨幣需求函數，雖存在共整合關係，亦即有長期均衡關係，但系統變數發生干擾時，失衡情況是持續存在。

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目 次

第一章　緒論 1
第一節　研究動機與目的 1
第二節　研究方法 2
第三節　研究架構 3
第二章 理論基礎與文獻回顧 5
第一節　貨幣需求理論基礎 5
第二節　貨幣需求函數實證文獻回顧 9
第三章　研究方法 19
第一節　單根檢定方法 19
第二節　最適落後期數選擇法與誤差項檢定法 22
第三節　Engle-Granger二階段及最大概似估計法 24
第四節　無限期次向量自我迴歸共整合檢定法 30
第五節　無限期次共整合VAR Granger因果關係、衝擊反應分析法 36
第四章　實證分析 46
第一節　變數的選取與資料處理 46
第二節　單根檢定 46
第三節　共整合檢定 49
第四節　Granger因果關係、衝擊反應分析實證 52
第五章　結論與建議 69
第一節　結論 69
第二節　建議 70
參考文獻 72
中文部分 72
英文部分 73
＜附錄一＞ 80
＜附錄二＞ 81
＜附錄三＞ 84

圖 次

圖1.3.1：研究架構流程圖 4
圖4.4.1：預測誤差衝擊反應 65
圖4.4.2：正交衝擊反應 66
圖4.4.3：預測誤差變異數分解 67
圖4.4.4：均衡干擾反應 68
圖4.4.5：持續量變 68

表 次

表2.1.1：國內研究貨幣需求函數文獻之比較 13
表2.1.1：國內研究貨幣需求函數文獻之比較(續1) 14
表2.1.1：國內研究貨幣需求函數文獻之比較(續2) 15
表2.1.2：國外研究貨幣需求函數文獻之比較 18
表 4.2.1：各變數水準值(LEVEL)之單根檢定結果 48
表 4.2.2：各變數一階差分值之單根檢定結果 48
表 4.3.1：VAR落後期數選擇期數值 50
表 4.3.2：Johansen共整合檢定結果 50
表 4.3.3：常態檢定及序列相關檢定結果 52
表 4.3.4：Saikkonen and Luukkonen共整合檢定結果 52
表 4.4.1：無限期次共整合VAR Granger test結果 54
表 4.4.2：i之預測誤差衝擊反應 59
表 4.4.3：gnp之預測誤差衝擊反應 59
表 4.4.4：m1之預測誤差衝擊反應 60
表 4.4.5：i之正交衝擊反應 60
表 4.4.6：gnp之正交衝擊反應 61
表 4.4.7：m1之正交衝擊反應 61
表 4.4.8：i之預測誤差變異數分解 62
表 4.4.9：gnp之預測誤差變異數分解 62
表 4.4.10：m1之預測誤差變異數分解 63
表 4.4.11：均衡干擾誤差(CΦi,i=1,…20) 63
表 4.4.12：均衡干擾誤差(CΘi,i=1,…20) 64
表 4.4.12：持續量變(預測期數1-20季) 64

參考文獻
一、中文部分
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