《表4 短期银行间利率变化对未来即期利率预期的影响（GMM)》

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《中国银行间利率向市场利率谱系的传导效率——基于非线性自回归分布滞后模型和中、美、欧对比》

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注：括号内为标准差；*、**、***分别代表在10%、5%和1%的显著性水平下显著；中国一年以内的远期银行间利率用银行间质押回购利率测算。美国和欧元区一年以内的银行间利率用Libor利率测算；一年以上的远期银行间利率均用国债利率的测算结果来代理。

其中，残差φt=γm，n，1，2(Rt+1，1-EtRt+1，1）+εt。对于残差中的（Rt+1，1-EtRt+1，1）项，假设对利率的预期是真实利率的无偏估计。因此残差φt的均值为0，但是其与回归项ft1，1-Rt+1，1具有相关性，因而不满足外生性条件，需用GMM的方法进行估计。Tzavalis和Wickens[29]373-374选择的是一年与一个月债券利率的利差，短期利率差分的一期滞后项以及一年期债券利率的差分来作为工具变量。参考上述方法，对中国而言，选择21天银行间利率与14天银行间利率的利差、21天银行间利率的差分和14天银行间利率的差分作为工具变量。对于美国和欧元区，由于数据可得性不同，选择期限为一个月与一星期的Libor利差及其分别的差分为工具变量。分别计算ft1，1，ft2，1，…f，t24，12的远期利率时间序列，带入式（13）进行回归，可得到β值。这个值既衡量短期银行间利率对远期利率的影响，也是其对未来利率预期的传导效率（具体回归结果如表4所示）。