甘肃省经济波动金融加速器效应,本论文主要论述了加速器论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
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摘 要：本文运用门限向量自回归模型（TVAR）,在宏观层面对甘肃省经济的金融加速器效应进行研究,并计算出信贷市场“紧缩”状态概率对于四类备选冲击的反应敏感度,得出信贷冲击的金融加速器效应最为显著.其次,建立预测函数的变化方程进一步检验甘肃省信贷市场影响经济波动的作用机理并提出相关政策启示.
关键词：金融加速器；TVAR模型；非线性传导
中图分类号：F832.2 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2018（2）-0031-06
一、引言
金融对经济的发展具有推动作用,金融市场放大外生冲击的作用机制引起了学者们的浓厚兴趣.“金融加速器”（financial accelerator）原理由Bernanke,Gertler 和Gilchrist（BGG）于1996年首次提出,与经济危机有着不解之缘,是解释“大危机”的权威理论,它将不完备的金融市场看作一个加速器装置,经济金融变量的微小变动经过这个加速器装置后放大了对经济的影响.简言之,就是金融市场在经济中所发挥的“小冲击、大波动”的作用,这种效应被称为“金融加速器”效应.
金融加速器产生的原因是金融摩擦与外部融资溢价,企业向外部融资的资金成本与使用自有资金机会成本之间的差额就是外部融资溢价,它代表净损失成本.金融加速器理论的核心在于外部融资溢价与经济主体的资产净值呈负相关关系,经济主体的资产净值越低时,越需要从外部融资.作用机制为：经济繁荣时,经济主体拥有较高的资产净值,外部融资溢价较低,外部融资能力增强,经济主体获得外源资金后用以投资扩大生产,促使经济更加繁荣；经济衰退时,如果初始冲击恶化了经济主体的资产负债表状况,使得经济主体资产价格和资产净值下降,减少了用于投资生产的自有资金数量,此时经济主体会主动增加借款,*成本增加,外部融资溢价上升,降低了其外部融资能力,经济主体获得银行贷款变得困难,从而减少投资,压缩生产,社会总产出随之减少,加剧经济的进一步衰退,再次引起资产价格的下跌和企业财务状况的恶化,并一直循环下去产生持续的经济波动,这就是金融加速器效应的作用机制.
金融加速器理论开启了研究经济波动的新视角,国内学者于2003年逐渐开始对中国的金融加速器效应进行研究,大部分研究是在国家层面开展的,在省份区域层面的研究较少.本文主要从宏观角度研究甘肃省经济波动的金融加速器效应,借鉴Balke（2000）的研究方法,采用两区制门限向量自回归模型（TVAR）进行实证检验,从宏观层面上探讨金融加速器效应对甘肃省经济波动的解释能力,为熨平经济波动、维护经济稳定提供方向,为制订经济政策提供实证依据.
二、模型构建与变量选择
Tong（1978）提出的门限模型是非线性时间序列主流模型之一,门限向量自回归模型（Threshold Vector Autoregression,TVAR）具有区制转换特征,是在VAR模型基础上引入了非线性方程,并且允许模型内各个方程拥有不同的门限值,能有效刻画金融加速器机制中存在的非线性动态特征.它对非线性动态特征建模是基于“分段”线性逼近,在全局空间上对不同区制建立线性模型来描述变量的非线性特征,门限变量作为“分段”的控制变量.
(一)两区制TVAR模型简介
(二)变量选取及说明
本文以甘肃省作为研究对象,变量的选取借鉴学者赵振全、于震、刘淼（2007）及付留鹏（2011）的研究构想,设定经济增长率、通货膨胀率、货币供应量M2增长率、金融机构贷款总额增长率共四个指标.因变量定为经济增长率,阐释甘肃省整个经济的状态,代表实际冲击.通货膨胀率表示价格冲击,货币供应量增长率表示货币政策冲击.本文将金融机构贷款总额增长率作为门限变量,表示信贷市场状态的变化.当金融机构贷款总额增长率大于门限值时,对应信贷市场处于相对“放松”的区制,当金融机构贷款总额增长率小于门限值时,对应信贷市场处于相对“紧缩”的区制.本文的研究时间段为2004年1月至2016年12月的月度数据,共计156个样本点,共得到624组数据.由于GDP数据为季度数据,不宜采用,为了衡量甘肃省经济波动情况,本文采用甘肃省工业增加值增长率来代替GDP增长率,并使用居民消费价格指数CPI（以2003年为基期）将甘肃省名义工业增加值进行平减处理,以剔除价格因素的影响,得到实际工业增加值.接着本文对实际工业增加值Y、CPI（以2003年為基期进行调整后所得）、货币供应量M2、金融机构贷款总额FC等四个指标值分别作了X12季节调整,对季节调整后的各个指标值进行对数和一阶差分计算,进而转换为增长率形式,最终进入到门限向量自回归模型TVAR中的各个变量的迭代次序为实际工业增加值增长率LY、环比通货膨胀率INF、货币供应量M2增长率LM2、金融机构贷款总额增长率LFC.本文运用的原始数据来源于中国人民银行网站、甘肃省统计局官网、甘肃省县域经济金融数据库.
(三)平稳性检验及协整分析
运用WinRATS软件对△LY、INF、△LM2、△LFC四个变量进行平稳性检验,结果如表1所示.表1显示,环比通货膨胀率序列INF不平稳,但其一阶差分序列△INF平稳,属于一阶单整序列,即I（1）.而△LY、△LM2、△LFC均是平稳.
(四)非线性检验与门限值估计
使用TVAR模型进行非线性检验的关键是解决“戴维斯问题（Davies problem）”,根据AIC及SC准则,本文确定模型的滞后阶数L等于2,然后运用RATS程序对TVAR模型进行非线性检验,检验结果如表2所示.
表2显示,在1%的显著性水平上,sup-Wald、avg-Wald、exp-Wald三个统计量的值分别为74.661、57.053、28.837,均大于P值,表明模型的非线性特征显著.本文所求门限值为3.521,当门限变量金融机构贷款总额增长率大于3.521时,对应信贷市场处于“放松”状态,当门限变量小于3.521时,对应信贷市场处于“紧缩”状态.
结论：关于本文可作为相关专业加速器论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文手机加速器论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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