摘要：本文对中国实际现金需求量进行了协整分析，得出实际现金需求量与居民消费价格指数，人民币一年期利率，社会商品零售总额之间保持着协整关系。通过拟合回归模型，得出我国现金需求量与消费者价格指数、社会商品零售总额正向变动，与人民币一年期存款利率反向变动。
关键词：实际现金需求量；协整分析
1.引言
随着我国金融市场的不断发展，金融体制的建立也日趋完善，成熟的金融市场需要成熟的理论作为发展基础，同时，也需要量化的分析作为基石。货币是金融市场的命脉，货币政策是否符合当前的市场需求，政策实施的效果如何，都需要通过理论与数据来佐证。
王亚琦、吴正红（2012）根据我国实际情况更，排除了股票市值、金融创新因素的影响，发现我国货币需求与国内生产总值、利率和预期通货膨胀率存在显著的关系。
栾璇（2012）对长期货币需求函数进行拟合，并且利用ECM拟合了短期货币需求函数。研究发现，长期货币需求函数与实际国民收入成正比，与一年期存款利率和通货膨胀率成反比，但前者的影响远高于后者。
平媛媛（2013）利用ECM对影响货币需求函数的因素进行分析，得出，货币需求的增长幅度小于中国GDP的增长幅度，货币需求负关联于通货膨胀之间，表明宽松的货币政策可以控制我国的通货膨胀。
本文将建立以居民消费价格指数、人民币一年期存款利率、社会商品零售总额三个宏观经济指标为自变量的实际现金需求量计量模型，并通过ADF检验，得出我国实际现金需求量的协整函数；根据函数模型，对各影响因素的弹性做以相应的解释分析并给出如何利用上述影响因素调整我国货币供应量，进而促进我国宏观经济的良性发展。
2.协整理论
建立经典回归模型的前提是数据变量必须是稳定的，而对于非稳定变量，使用经典回归模型会形成虚假的回归。但是，如果变量之间有着长期的稳定关系，即协整关系，同样可以使用经典回归模型拟合回归。
只有当所涉及的变量均为同阶单整，变动的趋势相同时，才可能协整，此时对同阶单整的时间序列变量之间进行Granger因果关系检验才有意义。
两个时间序列经济变量X、Y之间的Granger因果关系定义为：若在包含了经济变量X、Y过去信息的条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的Granger原因。
yt=∑ki=1αiyt-i+∑ki=1βixt-i+μtxt=∑ki=1αiyt-i+∑ki=1βixt-i+μt
备择假设：如果任何一个滞后变量的回归参数的估计值存在显著性，即x对y的变化有影响，此时推翻原假设，证明x对y存在Granger因果关系。
3.模型建立
因为本文研究的是实际现金需求量影响因素的弹性，所以选择对数回归模型，即设M0
log（M0）=c+αlog（CPI）+βlog（r）+γlog（T）+ε
式中：M0是实际现金需求量；CPI是居民消费价格指数；r是人民币一年期利率；T是社会商品零售总额。
首先利用ADF检验数据是否平稳，由表1结果可知，log（M0）、log（CPI）、lr、log（T）均为二阶单整，符合做协整分析的必要条件。
4.结果分析
（1）消费者价格指数弹性
现金需求量与消费者价格指数正向变动，弹性系数为0.701，即假定其他因素不变的情况下，消费者价格指数每增长1%，平均来说，现金需求量将增长0.701%，这说明消费者价格指数的增长是引起现金需求量增长的一个重要因素。因此，维持物价水平的稳定是人民币保值以及维护社会和谐安定的重要环节，是政府部门在制定政策时需重点考虑的事项。
（2）人民币一年期利率弹性
（3）社会商品零售总额弹性
现金需求量与社会商品零售总额正向变动，弹性系数为0.818，即假定其他因素不变的情况下，消费者价格指数每增长1%，平均来说，现金需求量将增长0.818%，这说明社会商品零售总额的增长是引起现金需求量增长的一个重要因素。
