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主题:经济增长论文写作 时间:2024-02-05

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摘 要:通过构建影子银行发展和国民经济增长的MSVAR模型并选取我国1978年至2012年度数据进行实证研究.结果表明:我国影子银行发展和经济增长之间存在非线性关系且相互之间的影响表现为明显的区制依赖性.在“高速增长”区制中,影子银行发展较快,GDP增长率较高,两者间有较明显的相互促进作用;而在“适速增长”区制中,影子银行规模增长速度和GDP增长速度均较低,两者间的促进作用不太明显.

关键词:影子银行;经济增长;MS-VAR模型

中图分类号:F830 文献标识码:A 文章编号:1671-9255(2015)01-0029-05

一、前言

2014年5月底,就“当前经济发展的最大威胁是什么”的问题,G20金融稳定委员会(FSB)主管Mark Carney认为,影子银行已成为如今经济发展的最大威胁.他表示,影子银行的激增是因为传统银行在竞争中处于劣势,但影子银行在结构上更加脆弱,所需承担的风险更高.

影子银行目前在国际上还没有统一界定,但是都具备了期限转换、高杠杆率和流动性转换的三个主要特征.2011年,金融稳定委员会(FSB)将影子银行体系描述为常规银行体系之外的主体和活动提供信用媒介的体系[1],这是目前较为普遍接受的国外影子银行的概念.

就我国而言,由于金融体系长期结构性失衡,并和我国经济发展存在矛盾,在这种特殊背景下催生出了影子银行.影子银行在发展的初期规模较小,它的出现在一定程度上满足了实体经济对于资金的“渴求”,填补了金融市场的“空白”,对中国经济发展起着积极的作用.然而自从金融危机之后,我国对金融的监管愈加规范,这导致商业银行体系储蓄转化为投资的 功能出现弱化现象,金融脱媒现象呈加剧趋势,影子银行规模不断扩大,据中国人民银行数据显示:在全社会融资中,影子银行融资占比从2003年的9%蹿升至2013年的30%,而人民币贷款占比从2003年的82%下降到2013年的52%.影子银行规模快速膨胀,信用无限扩张,却游离于监管体系之外,一旦发生流动性紧缩,影子银行遭到挤兑,将会引发巨大风险,经济发展将会受到严重制约.

二、影子银行和经济增长关系的实证检验

(一)指标选取

在影子银行发展状况方面,本文把金融活动未观测信贷规模看作我国影子银行体系的发展规模.因此,借鉴李建军(2010)的计算方法,从信贷需求角度入手对影子银行规模进行测算.[2]

依据李建军研究成果可知,影子银行规模的计算公式如下:,其中表示影子银行规模;表示全社会未偿还贷款和全社会GDP的比值,称为“单位GDP的贷款系数”;Rce表示农户、私营企业和个体经济所获得的正规贷款和它们创造的全部GDP的比值;Ye表示农户、私营企业和个体经济单位创造的GDP;t表示短期贷款占全部贷款的比率.

因此,利用全社会未偿还贷款余额、全社会所实现GDP、农户正规贷款额、农户实现的GDP等统计数据,通过上述数学公式来计算出影子银行规模并求得其年度增长率,记为DSHB.

在经济发展状况方面,本文选取国内生产总值GDP的年度增长率作为反映我国经济增长的度量指标,记为DGDP.

以上原始数据来源于《中国统计年鉴》和《中国金融年鉴》,样本区间:1978~2012年.为消除异方差影响,将数据进行对数处理,记为LDSHB,LDGDP.分析软件包括Eviews6.0、OxMetrics6、GiveWin2以及Krolig开发的OX-MSVAR软件包.

(二)模型说明

如果影子银行规模和国民经济的时间序列会受到其所处背景环境的影响,又由于稳态的VAR模型具有参数不变特征,因此VAR模型就没有准确描述这样的过程能力.但是,可以基于区制转移的框架下,运用基于马尔科夫区制转移向量自回归模型(MSVAR)来刻画时间序列之间的非线性关系.

Krolig(1998)在Hamilton(1989)的研究基础上,将MS模型和VAR模型结合起来称为马尔科夫转移向量自回归模型.[3-4]其主要特征是模型回归参数伴随着区制变量的变化而变化,即意味着不同的区制状态下,模型回归参数是不一样的,而该区制变量的实现服从一个离散时间、离散状态马尔可夫随机过程.MSVAR模型的基本原理是:对于可观测的时间序列向量,其变动生成过程中的参数依赖于不可观测的区制变量,这里表示模型所处不同区制中概率.

依据模型回归参数对区制状态的依赖性,MSVAR模型可分为M -VAR、M H-VAR、M A-VAR、M AH-VAR、MSI-VAR、MSIH-VAR、MSIA-VAR、MSIAH-VAR等形式.本文根据模型假设和所研究的问题,选择MSIAH-VAR模型,即截距、自回归系数、方差均随着状态变化而变化.关于区制数的选择,本文依据国家实际经济情况来定.1978年至今,我国影子银行规模和国内生产总值均保持着增长的态势,但不同阶段的增长速度是不相同的.由此,本文选择“适速增长”和“高速增长”这两种区制状态,模型区制数选择2.确定模型和区制后,根据对数似然值、AIC、HQ和SC准则判定模型的滞后阶数为2,因此,最终模型选择为MSIAH(2)-VAR(2).

(三)实证结果分析

1.单位根检验和协整检验

单位根检验结果显示LDSHB、LDGDP在5%水平上均为平稳序列,如表1所示.

2.MSVAR模型分析

从MSIAH(2)-VAR(2)模型的检验结果来看,卡方统计量的P值和Davies检验P值均小于0.001,显著的拒绝线性模型假设,说明设定的非线性模型是非常合适的.因此,影子银行规模和经济增长数据的形成中应该存在不同状态的条件均值区域,因此利用马尔可夫区制转移模型去对时间序列上的动态特征进行描述是较为合理的.表3给出了MSVAR模型的估计结果.

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