金融實(shí)證分析精選(九篇)

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第1篇：金融實(shí)證分析范文

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)和金融改革的深化,經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)與金融發(fā)展的關(guān)系逐漸成為諸多學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)話題。20世紀(jì)90年代初期,此關(guān)系研究?jī)H偏重于對(duì)中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)和金融關(guān)系的分析,隨著中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的差異性越來(lái)越明顯,區(qū)域經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展的關(guān)系逐漸引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為,區(qū)域經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展相互作用,相互促進(jìn),即經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)金融的支持,金融的不斷發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的推動(dòng)作用;反之,區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)展水平?jīng)Q定了金融發(fā)展水平。本文試圖利用金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展理論,從實(shí)證角度探討縣域經(jīng)濟(jì)對(duì)金融發(fā)展產(chǎn)生的影響。

一、文獻(xiàn)檢討

(一)文獻(xiàn)回顧

許多學(xué)者已經(jīng)從理論上對(duì)經(jīng)濟(jì)與金融的關(guān)系進(jìn)行了探討,并取得了豐碩的成果。總體來(lái)講,從定性的角度看,國(guó)內(nèi)學(xué)者基本認(rèn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)展拉動(dòng)金融發(fā)展,金融發(fā)展推動(dòng)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)整體的發(fā)展;從實(shí)證研究角度看,由于采用的研究方法、解釋變量、樣本范圍和側(cè)重點(diǎn)等不同,所以結(jié)論存在諸多分歧。筆者按照時(shí)間順序?qū)υ摲矫娴膰?guó)內(nèi)實(shí)證研究主要文獻(xiàn)做了歸納。

周立、王子明等(2002)通過(guò)對(duì)中國(guó)東中西三地區(qū)1978-2000年金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)中國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)強(qiáng)相關(guān),促進(jìn)金融發(fā)展有利于經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)。艾洪德、徐明圣、郭凱等(2004)采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯?duì)我國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析,認(rèn)為金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在因果關(guān)系, 東部和全國(guó)的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在正相關(guān)關(guān)系, 而中、西部二者之間則幾乎是負(fù)相關(guān)的關(guān)系, 且存在明顯的滯后效應(yīng)。周好文、鐘永紅等(2004)運(yùn)用VAR多變量系統(tǒng)的實(shí)證研究表明金融中介的規(guī)模指標(biāo)和效率指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在各地區(qū)間的因果關(guān)系不一致,中西部地區(qū)的金融中介機(jī)構(gòu)能更好地促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。沈坤榮、張成等(2004)認(rèn)為改革開(kāi)放以前,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)無(wú)法得到金融發(fā)展的支持,1990年后中國(guó)市場(chǎng)狀況的變化并沒(méi)有在很大程度上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生促進(jìn)作用,內(nèi)生金融轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力的機(jī)制尚存在障礙。王晉斌(2007)采用動(dòng)態(tài)GMM方法對(duì)不同階段的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析, 認(rèn)為不同金融控制強(qiáng)度下金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在不同的關(guān)系,即在金融控制強(qiáng)的區(qū)域的金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒(méi)有顯著的促進(jìn)作用,而在金融控制弱的區(qū)域,金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間可能表現(xiàn)出一種“中性”的作用。高宏霞、費(fèi)和(2009)采用1994～2008年相關(guān)數(shù)據(jù),運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法對(duì)甘肅省的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果表明,甘肅省區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間存在負(fù)的相關(guān)關(guān)系。

(二)對(duì)現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的評(píng)述

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的研究成果很好的詮釋了我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展二者之間的關(guān)系,是對(duì)該領(lǐng)域研究的一個(gè)巨大推動(dòng)和創(chuàng)新。但是現(xiàn)有研究成果也存在著一些不足之處,主要表現(xiàn)為:現(xiàn)有研究基本上集中于分析金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響,而分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)對(duì)金融發(fā)展的反作用則少之又少;其次現(xiàn)有的研究主要是從全國(guó)或各省的視角出發(fā),著眼于更小的區(qū)域范圍尤其是基于縣域視角的研究幾乎是一片空白。

為了彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足,本文以定西市安定區(qū)為考察對(duì)象,重點(diǎn)分析縣域經(jīng)濟(jì)對(duì)金融發(fā)展產(chǎn)生的影響。

二、指標(biāo)選取及研究方法

(一)指標(biāo)選取

1.縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。理論界對(duì)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)的確定標(biāo)準(zhǔn)不一,本文根據(jù)研究需要和數(shù)據(jù)的可獲得性,用以下三個(gè)指標(biāo)來(lái)反映安定區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。

(1)縣域經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)x1。一般衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展總量常用的有名義GDP、實(shí)際GDP、名義GDP增長(zhǎng)率、實(shí)際GDP增長(zhǎng)率、人均GDP及人均GDP增長(zhǎng)率等指標(biāo)?？紤]到通貨膨脹和人口變動(dòng)等因素對(duì)計(jì)量過(guò)程的影響,本文選取實(shí)際人均GDP增長(zhǎng)率作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的總量指標(biāo)。

(2)縣域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)x2?？紤]到定西市安定區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)及數(shù)據(jù)的可獲得性,本文采用區(qū)域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重來(lái)考察安定區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的指標(biāo),其計(jì)算公式為x2=區(qū)域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值區(qū)域GDP。

(3)城市化水平指標(biāo)x3,其計(jì)算公式為x3=非農(nóng)人口數(shù)總?cè)丝跀?shù)。

2.金融發(fā)展指標(biāo)。衡量金融發(fā)展的指標(biāo)常用的是戈氏指標(biāo)(FIR),然而戈氏指標(biāo)受到眾多質(zhì)疑。正如國(guó)內(nèi)學(xué)者普遍認(rèn)為的那樣,中國(guó)較高的FIR應(yīng)該歸因于投資渠道不暢、交易手段的落后以及支付體系的效率低下,而非金融發(fā)展水平的直接表現(xiàn),同時(shí)銀行又是中國(guó)農(nóng)村金融體系的主體,所以本文選取金融機(jī)構(gòu)存貸款余額作為衡量安定區(qū)金融發(fā)展水平的指標(biāo)。

本文所用數(shù)據(jù)來(lái)源于定西市安定區(qū)統(tǒng)計(jì)局,樣本容量為1994～2008,雖然時(shí)間跨度相對(duì)較短,但后續(xù)將繼續(xù)加以關(guān)注和研究。需要加以說(shuō)明的是,為了消除價(jià)格因素的干擾,所用原始數(shù)據(jù)都已轉(zhuǎn)化為實(shí)際值,同時(shí)為了消除數(shù)據(jù)的異方差,對(duì)四個(gè)變量都已作對(duì)數(shù)化處理。

(二)研究方法

經(jīng)濟(jì)變量大都具有非平穩(wěn)性,本文首先將利用Dickey和Fuller提出的考慮殘差序列相關(guān)的ADF單位根檢驗(yàn)法,檢驗(yàn)變量的平穩(wěn)性,對(duì)于非平穩(wěn)的變量進(jìn)行處理使之成為平穩(wěn)時(shí)間序列。如果變量是同階單整的,那么我們將對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)以確定安定區(qū)經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,并在協(xié)整的基礎(chǔ)上,通過(guò)阿爾蒙變量回歸確定變量關(guān)系,并通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證其因果關(guān)系。

三、實(shí)證分析

(一)模型構(gòu)建

根據(jù)上面描述的經(jīng)濟(jì)與金融變量分析,本文構(gòu)建基本的回歸實(shí)證模型如下:

y=c+αx1+βx2+yx3+ε

其中:y為實(shí)際存貸款余額之和,即被解釋變量;x1為實(shí)際人均GDP增長(zhǎng)率;x2為區(qū)域農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值占GDP的比重;x3為城市化水平;c為常數(shù)項(xiàng); ε為誤差項(xiàng)。

(二)實(shí)證檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)任何時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)量分析時(shí),需要首先對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),否則可能會(huì)造成一個(gè)隨機(jī)游走變量對(duì)另一個(gè)隨機(jī)游走變量的謬誤回歸(Spurious.Regression)。由于應(yīng)用協(xié)整檢驗(yàn)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)必須為同階差分平穩(wěn)過(guò)程,因此我們需要對(duì)獲得的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用增廣迪基-富勒(Augmented Dickey- Fuller,ADF檢驗(yàn)),ADF檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑?

Yt=β1+β2*t+δYt-1+αp*∑np=1Yt-p+εt

其中Y是時(shí)間序列,表示差分,p是滯后期,β1是常數(shù),t是時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng),βt和是參數(shù),εt是白噪音。檢驗(yàn)的零假設(shè)是δ=0,即包含單位根;備擇假設(shè)是δ

表2:變量的單位根檢驗(yàn)(ADF)結(jié)果

變量檢驗(yàn)形式(C,T,L)P(ADF檢驗(yàn)值

Dy(c,t,0)0.1037不平穩(wěn)

Dx1(c,t,0)0.0841不平穩(wěn)

Dx2(c,t,0)0.1505不平穩(wěn)

Dx3(c,t,0)0.1570不平穩(wěn)

Dy(c,t,0)0.0115平穩(wěn)

Dx1(c,t,0)0.0007平穩(wěn)

Dx2(c,t,0)0.0066平穩(wěn)

Dx3(c,t,0)0.0299平穩(wěn)

注:C,T,L分別表示模型中的常數(shù)項(xiàng),時(shí)間趨勢(shì),滯后階數(shù)。

如表2所示,Dy、Dx1、Dx2和Dx3在5%的顯著性水平下均不顯著。但是,通過(guò)對(duì)這四個(gè)時(shí)間序列作一階差分后發(fā)現(xiàn),這四個(gè)時(shí)間序列的一階差分形式在5%的顯著性水平下均是顯著的,因此, Dy、Dx1、Dx2和Dx3均是一階單整時(shí)間序列I～(1),因此可以對(duì)這個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)做協(xié)整檢驗(yàn)。

2.協(xié)整檢驗(yàn)

本文利用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),同時(shí)運(yùn)用赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)選擇滯后階數(shù),表3是相應(yīng)的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果:

表3變量協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表

原假設(shè)協(xié)整方程數(shù)目跡統(tǒng)計(jì)量Trace-Statistic跡統(tǒng)計(jì)量臨界值,5%的置信水平最大特征值Max-Eigen最大特征值臨界值,5%的置信水平

沒(méi)有50.4484935.1927532.1241022.29962

至多一個(gè)18.3243820.2618411.0346415.89210

至多二個(gè)7.2897459.1645467.2897459.164546

通過(guò)跡檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)可以看出,Dy、Dx1、Dx2、Dx3在5%的顯著性水平下存在且只存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系,這說(shuō)明他們之間存在穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)于安定區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融發(fā)展之間的因果關(guān)系,我們采用格蘭杰因果檢驗(yàn)法進(jìn)行驗(yàn)證,檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示,箭頭表示因果關(guān)系的方向。

表4 變量間格蘭杰因果檢驗(yàn)表

檢驗(yàn)條件主要變量檢驗(yàn)形式以及P值

LAGSyx1 x1y yx2x2yyx3 x3y

10.550400.002230.186340.515050.642020.32117

20.204090.001290.141170.095790.047010.27547

30.339480.349170.300380.168040.058390.39583

可以看出,在5%的顯著水平上,安定區(qū)實(shí)際人均GDP(x1 )在滯后一階和二階時(shí)是存貸和y的格蘭杰原因:安定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)(x2)與存貸和(y)之間不存在格蘭杰因果關(guān)系。安定區(qū)存貸和指標(biāo)(y)在滯后二階時(shí)是城市化水平(x3)的格蘭杰原因。

(三)變量回歸

研究多變量之間關(guān)系時(shí),最重要也是最難點(diǎn)就是確定滯后時(shí)期,即經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)金融發(fā)展的有效影響時(shí)期。我們利用EVIEWS6.0統(tǒng)計(jì)軟件,依據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則以及LR、FPE、HQ等判斷標(biāo)準(zhǔn)確定的最優(yōu)滯后時(shí)期為滯后3期。在對(duì)變量關(guān)系進(jìn)行方程估計(jì)時(shí),為了避免多重共線性的存在,我們采用阿爾蒙多項(xiàng)式變換方法消除多重共線性影響因素。具體做法如下。

對(duì)于分布滯后模型 :

yt=a+b0t+b1xt-1+…+bkxt-k+ut

可以近似地用一個(gè)關(guān)于i的低階多項(xiàng)式表示,同時(shí)也可以利用多項(xiàng)式來(lái)減少模型中的參數(shù)。

在以滯后期i為橫軸、滯后系數(shù)取值為縱軸的坐標(biāo)系中,如果這些滯后系數(shù)落在一條光滑的曲線上,或近似落在一條光滑的曲線上,則可以用一個(gè)關(guān)于i的次數(shù)較低的m次多項(xiàng)式逼近,即:

bi=α0+α1i+α2i2+k+amim(m

此式就是阿爾蒙多項(xiàng)式變換,也稱為阿爾蒙滯后模型。將阿爾蒙多項(xiàng)式變化具體列出來(lái)就是:

b0=α0+α10+α202+…+αm0m

b1=α0+α11+α212+…+αm1m

b2=α0+α12+α222+…+αm2m

…

bk=α0+α1k+α2k2+…+αmkm

代入bi=α0+α1i+α2i2+…+αmim(m

yt=α0z0t+α1z1t+…+αmzmt+ut其中:

z0t=xt+xt-1+xt-2+…+xt-k

z1t=xt-1+2xt-1+3xt-3+…+kxt-k

zmt=xt-1+2mxt-2+3mxt-3+…+kmxt-k

依據(jù)上述分析,運(yùn)用EVIEWS6.0對(duì)滯后變量進(jìn)行方程估計(jì),估計(jì)結(jié)果如下:

由上述方程可知,T統(tǒng)計(jì)量、F值統(tǒng)計(jì)量值顯著,方程模擬度較高,故方程具有較高的可信度,可以在較大程度上解釋安定區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)金融的影響。

四、結(jié)論

通過(guò)對(duì)系統(tǒng)(y、X1、X2、X3)協(xié)整分析、格蘭杰因果分析和阿爾蒙回歸調(diào)整等實(shí)證研究,安定區(qū)經(jīng)濟(jì)對(duì)該區(qū)金融發(fā)展的影響較為顯著,但影響效果不同。具體來(lái)說(shuō),安定區(qū)經(jīng)濟(jì)總量指標(biāo)對(duì)該區(qū)金融發(fā)展起促進(jìn)作用,而且隨著滯后期的增加,其影響效果會(huì)更好;經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)指標(biāo)對(duì)該區(qū)金融發(fā)展起阻礙作用,即隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在總產(chǎn)值中的比重加大,對(duì)該區(qū)金融發(fā)展阻礙作用越明顯;城市化水平指標(biāo)對(duì)該區(qū)金融發(fā)展水平影響相對(duì)較小。

實(shí)證結(jié)果顯示了重要的政策含義,從解決經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中結(jié)構(gòu)優(yōu)化的角度著手促進(jìn)金融發(fā)展是有現(xiàn)實(shí)意義的。針對(duì)農(nóng)業(yè)產(chǎn)值在總產(chǎn)值中的比重較高的現(xiàn)實(shí),安定區(qū)政府必須加大力度推進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)化水平,大力發(fā)展現(xiàn)代農(nóng)業(yè),通過(guò)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)增強(qiáng)金融資源的配置能力,推動(dòng)縣域金融發(fā)展,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)升級(jí),經(jīng)濟(jì)發(fā)展、金融發(fā)展的良性循環(huán)。

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第2篇：金融實(shí)證分析范文

關(guān)鍵詞：金融；縣城經(jīng)濟(jì)；實(shí)證分析

中圖分類號(hào)：F83文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1673-291X（2011）10-0087-02

一、金融發(fā)展與縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

（一）指標(biāo)的選取和數(shù)據(jù)說(shuō)明

由于金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)的變化可以通過(guò)與之相關(guān)的金融資產(chǎn)的變動(dòng)來(lái)反映，本文重點(diǎn)研究的是縣域金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)問(wèn)題，所以在選取變量時(shí)，主要考慮縣域金融體系中存在的并易于獲取數(shù)據(jù)的變量。

1.金融發(fā)展指標(biāo)。由Raymond.W.Goldsmith提出的金融相關(guān)比率（FIR），作為衡量縣域金融發(fā)展水平的指標(biāo)，即人們所稱的“金融化”指標(biāo)，它是金融資產(chǎn)價(jià)值與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)總量的比值，金融資產(chǎn)包括非金融部門發(fā)行的股票、債券等和金融部門發(fā)行的通貨、存貸款、保險(xiǎn)單等金融工具。同心縣金融體系發(fā)展相對(duì)滯后，金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)相對(duì)單一，這里我們用縣域金融機(jī)構(gòu)的存、貸款總額與地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)衡量金融相關(guān)比率，定義存款為SAV，貸款為L(zhǎng)OA。

FIR=■（SAVi+LOAi）/■GDPi

2.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)。我們采用最能充分反映縣域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展能力的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）作為縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要考察指標(biāo)。根據(jù)本地?cái)?shù)據(jù)的可取得性我們用全社會(huì)固定資產(chǎn)投資（FAI）和居民消費(fèi)（RC）作為影響GDP的指標(biāo)。在本文中，由于GDP、FAI、RC序列的數(shù)值很大，為了減弱序列的波動(dòng)性誤差對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響，我們對(duì)原序列取自然對(duì)數(shù)（取自然對(duì)數(shù)不影響序列的變化趨勢(shì)），即LGDP=LOG（GDP）。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源。本文以寧夏同心縣為主要研究對(duì)象，研究縣域金融支持與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的相關(guān)關(guān)系，采用1980―2009年《同心統(tǒng)計(jì)年鑒》和2007―2009年《寧夏同心經(jīng)濟(jì)要情手冊(cè)》期間金融機(jī)構(gòu)的存貸款、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、居民消費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

（二）統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)量模型的建立

實(shí)證分析主要使用同心縣地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、居民消費(fèi)水平以及金融相關(guān)比率等指標(biāo)研究其相關(guān)關(guān)系。從計(jì)量分析方法而言，由于上述各指標(biāo)均為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，實(shí)證研究將依次進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)、回歸分析和Grange因果關(guān)系檢驗(yàn)，然后在此基礎(chǔ)上根據(jù)同心縣金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)際情況對(duì)實(shí)證結(jié)論進(jìn)行解釋。本文應(yīng)用Eviews6.0進(jìn)行分析，建立計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型如下：

LGDP=C+α×FIR+β×LFAI+λ×LRC+εt （模型1）

其中：C為常數(shù)項(xiàng)，εt 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（三）變量單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行具體的檢驗(yàn)方程估計(jì)和相關(guān)檢驗(yàn)之前，通常都需要進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，以考察經(jīng)濟(jì)變量是否具有時(shí)間趨勢(shì)，進(jìn)而確定是否有必要采用協(xié)整分析方法。本文利用ADF（Augmented Dickey―Fuller）法檢驗(yàn)變量LGDP、FIR、LFAI、LRC的平穩(wěn)性，結(jié)果在對(duì)各統(tǒng)計(jì)變量原序列（LEVEL）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)時(shí)，t統(tǒng)計(jì)值均大于t統(tǒng)計(jì)量的臨界值，表明原序列是非平穩(wěn)的。但在對(duì)其一階差分ADF檢驗(yàn)的t統(tǒng)計(jì)量值都比在1%、5%、10%顯著性水平下t統(tǒng)計(jì)量的臨界值小，因此可以拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為各變量的一階差分沒(méi)有單位根，也即各變量是一階差分平穩(wěn)的I（1），可以對(duì)其進(jìn)行回歸分析。

（四）回歸分析

用最小二乘法OLS對(duì)模型1進(jìn)行回歸，結(jié)果如下：

LGDP=0.636182-0.003295×FIR+0.1590×LFAI+0.818569×LRC

（0.129898）（0.068771）（0.022934） （0.030878）

R2=0.9967，R2=0.9963D.W.值=1.979948

從回歸結(jié)果可以看出，t統(tǒng)計(jì)量都很顯著，并且相應(yīng)的概率值Prob

（五）Grange因果關(guān)系檢驗(yàn)

通過(guò)對(duì)模型的回歸分析可知，金融發(fā)展與縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)確實(shí)存在一種相關(guān)關(guān)系，但是這種相關(guān)關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系，還需進(jìn)一步的研究。Grange因果關(guān)系檢驗(yàn)可以用來(lái)確定經(jīng)濟(jì)變量之間是否存在因果關(guān)系以及其影響的方向。檢驗(yàn)的原假設(shè)是：“FIR不是引起LGDP變化的Grange原因”或“LGDP不是引起FIR變化的Grange原因”。檢驗(yàn)的基本過(guò)程是看FIR所估計(jì)出的系數(shù)與LGDP所估計(jì)出的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上是否整體顯著地異于零。

根據(jù)Granger檢驗(yàn)原理，可以知道Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)是通過(guò)有限制條件回歸和無(wú)限制條件回歸的殘差平方和是否發(fā)生顯著變化來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為F統(tǒng)計(jì)量，對(duì)于第一個(gè)原假設(shè)，其F統(tǒng)計(jì)量=10.4086，相應(yīng)的概率值Prob=0.0006，小于1%的顯著性水平，因此拒絕原假設(shè)，即可以認(rèn)為“FIR是引起LGDP變化的Granger原因”。同理，“LGDP是引起FIR的Granger原因”。在Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)過(guò)程中滯后長(zhǎng)度Lags是任意選擇的，并且Granger檢驗(yàn)結(jié)果依賴于檢驗(yàn)回歸模型的滯后長(zhǎng)度，因此在進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)時(shí)，通常對(duì)不同的滯后長(zhǎng)度分別進(jìn)行檢驗(yàn)。

二、結(jié)論分析

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，在二至四年的滯后期下，同心地區(qū)縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和金融發(fā)展是存在著雙向因果關(guān)系，即縣域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和金融發(fā)展之間是相互促進(jìn)、互為因果的關(guān)系，但另外也應(yīng)看到在同心縣存在著金融抑制現(xiàn)象，這與同心縣域金融體系不完善，金融市場(chǎng)機(jī)制不健全的現(xiàn)實(shí)吻合。一是縣域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)是農(nóng)村金融發(fā)展的基礎(chǔ)。農(nóng)村的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)存在和發(fā)展的物質(zhì)載體，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的規(guī)模、結(jié)構(gòu)和效率決定了農(nóng)村對(duì)于金融服務(wù)的有效需求和金融市場(chǎng)的活躍程度。農(nóng)村產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，經(jīng)營(yíng)規(guī)模的擴(kuò)張所需要的投資會(huì)要求農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)提供更多的信貸支持，它們發(fā)展所積累的剩余資金也為金融機(jī)構(gòu)動(dòng)員更多的資金提供了必要保證。二是農(nóng)村金融不斷發(fā)展和支持是農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的是催化劑。涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民生活長(zhǎng)期提供著資金支持，雖然由于制度和銀行經(jīng)營(yíng)體制方面的原因，使得農(nóng)村資金不能得到最高效的利用，農(nóng)村資金無(wú)法滿足農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，但這些金融機(jī)構(gòu)的存在確確實(shí)實(shí)為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在持久地作著貢獻(xiàn)，為農(nóng)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和農(nóng)村鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)的發(fā)展提供著資金支持。

三、政策建議

1.轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式、調(diào)整經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，為金融支持營(yíng)造良好的外部環(huán)境加大工業(yè)化進(jìn)程，努力實(shí)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的主導(dǎo)地位，大力發(fā)展以服務(wù)業(yè)為主的第三產(chǎn)業(yè)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)；改變農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)方式，提高縣域居民收入，改善農(nóng)戶信用狀況，增強(qiáng)農(nóng)村金融自身能力的內(nèi)在動(dòng)力。依托特色農(nóng)牧產(chǎn)業(yè)和龍頭企業(yè)，以規(guī)模化帶動(dòng)特色產(chǎn)業(yè)的市場(chǎng)化；發(fā)展新型能源產(chǎn)業(yè)，同心地區(qū)具有豐富的風(fēng)能資源和太陽(yáng)能資源，這應(yīng)當(dāng)成為發(fā)展新能源的基礎(chǔ)。

2.完善農(nóng)村金融體系，為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供全面的金融服務(wù)。在縣域農(nóng)村建立一個(gè)以農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行等為主的農(nóng)村合作性金融、以農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行為主的農(nóng)村政策性金融和以農(nóng)業(yè)銀行為主的商業(yè)性金融，構(gòu)建一個(gè)分工明確、層次分明、相互補(bǔ)充的農(nóng)村金融服務(wù)體系，滿足農(nóng)村不同需求主體的金融服務(wù)需求；各涉農(nóng)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)根據(jù)“權(quán)責(zé)一致、防范風(fēng)險(xiǎn)”的原則，賦予縣域分支機(jī)構(gòu)更多的自限，如貸款審批權(quán)限、金融產(chǎn)品創(chuàng)新權(quán)限等，使其更好的服務(wù)縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。緊緊圍繞農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，進(jìn)一步加大信貸支農(nóng)力度，重點(diǎn)支持優(yōu)質(zhì)特色農(nóng)業(yè)的規(guī)?；?jīng)營(yíng)，支持農(nóng)業(yè)龍頭企業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品精深加工，積極介入農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)項(xiàng)目建設(shè)和縣域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改善農(nóng)村發(fā)展環(huán)境；鼓勵(lì)民間資本參與新型合作金融組織如村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司、擔(dān)保公司等的組建，形成良好的農(nóng)村金融競(jìng)爭(zhēng)格局，完善農(nóng)村金融服務(wù)體系。

第3篇：金融實(shí)證分析范文

新農(nóng)村建設(shè)的提出是廣大農(nóng)村發(fā)展的一個(gè)里程碑，在提出了“鄉(xiāng)風(fēng)文明、民主管理”原則的基礎(chǔ)上，也提出了引導(dǎo)農(nóng)戶發(fā)展資金互助，規(guī)范民間借貸，使“種糧不繳稅，上學(xué)不交費(fèi)，看病不太貴，貸款不費(fèi)勁”成為廣大農(nóng)民描繪的美好前景。實(shí)現(xiàn)這一前景并非易事，最難、涉及部門最多、最復(fù)雜的，還是農(nóng)村金融服務(wù)問(wèn)題。目前農(nóng)村金融體系有何弊端？如何加強(qiáng)金融服務(wù)支持新農(nóng)村建設(shè)？如何給農(nóng)民帶來(lái)切實(shí)的好處？針對(duì)這些問(wèn)題，我們以__市為視點(diǎn)，從分析農(nóng)村金融服務(wù)支持新農(nóng)村建設(shè)的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題入手，進(jìn)行了專題調(diào)查。

一、問(wèn)題的提出

__市位于__省東南部高寒山岳地帶，全市平均海拔高度在__x米之間，全市農(nóng)村人口__x萬(wàn)人，占全市人口的33.3％，全市農(nóng)村總戶數(shù)__x萬(wàn)戶，農(nóng)村勞動(dòng)力__萬(wàn)人。全市耕地總面積____平方公里，農(nóng)村人均占有耕地面積0.148公頃，僅為全省平均水平的1/6。20__年全市農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值實(shí)現(xiàn)__x億元，占全市g(shù)dp的24.1％，是全省平均水平的21％；糧食總產(chǎn)量__x萬(wàn)噸，年均增長(zhǎng)4.8％，比全省平均水平低4.1個(gè)百分點(diǎn)；農(nóng)民現(xiàn)金收入為_(kāi)___元，年均增長(zhǎng)6.2％，分別比全省平均水平少435元和低1.8個(gè)百分點(diǎn)。

目前，__市農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出了“經(jīng)濟(jì)發(fā)展乏力、農(nóng)民增收困難、農(nóng)民生活環(huán)境較差、受教育水平低”等諸多問(wèn)題，其中也集中反映了金融服務(wù)能力不足、結(jié)構(gòu)差異較大等深層次問(wèn)題。雖然目前__市農(nóng)村有農(nóng)業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行、農(nóng)村信用社、郵政儲(chǔ)蓄以及其他商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)，但是，隨著金融體制改革的深入，商業(yè)性金融機(jī)構(gòu)越來(lái)越注重效益，而由于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后，支持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)無(wú)利可圖，還可能帶來(lái)金融風(fēng)險(xiǎn)，金融業(yè)因此對(duì)農(nóng)業(yè)服務(wù)力度不足，已成為新農(nóng)村建設(shè)、徹底解決“三農(nóng)”問(wèn)題的一大制約因素，這個(gè)問(wèn)題不解決好，將影響社會(huì)主義新農(nóng)村建設(shè)的進(jìn)程。

二、影響金融支持新農(nóng)村建設(shè)的因素分析

（一）農(nóng)村金融服務(wù)的客戶需求特征

隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整以及農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)向規(guī)模化、多元化和產(chǎn)業(yè)化的不斷發(fā)展，__市農(nóng)戶、種養(yǎng)大戶和特色農(nóng)業(yè)產(chǎn)品企業(yè)對(duì)信貸資金的需求量越來(lái)越大，各層次的農(nóng)村客戶的金融服務(wù)需求滿足情況也存在差異。

1、以消費(fèi)型為特征的小額資金需求滿足度較高。主要表現(xiàn)為廣大農(nóng)民由于蓋房、看病、婚喪、子女教育等需求向農(nóng)村信用社借貸，這類消費(fèi)型資金需求額度一般為幾百元到幾千元，農(nóng)村信用社普遍能滿足農(nóng)戶的需求。

2、以維持簡(jiǎn)單農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)而形成的資金需求基本可以滿足。表現(xiàn)為農(nóng)戶因發(fā)展簡(jiǎn)單農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)而需要向信用社借貸資金購(gòu)買農(nóng)具、種籽、肥料、農(nóng)藥等等。這類貸款需求面廣，需求的資金額度一般為幾千元到上萬(wàn)元不等，__市農(nóng)村信用社受支農(nóng)再貸款帶動(dòng)，對(duì)此類需求支持力度也較強(qiáng)。

3、擴(kuò)大農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)而形成的資金需求滿足度較低。如各類種植、特色農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)化、養(yǎng)殖大戶和其它農(nóng)業(yè)企業(yè)組織在發(fā)展農(nóng)業(yè)再生產(chǎn)過(guò)程中，由于自籌資金不足或流動(dòng)資金緊缺而向農(nóng)村信用社申請(qǐng)貸款扶持。這類客戶需求資金較大，但農(nóng)村信用社滿足程度較小。

（二）農(nóng)村金融服務(wù)供給結(jié)構(gòu)及現(xiàn)狀

1、農(nóng)信社成為農(nóng)村金融服務(wù)的主力軍。截止20__年末，__市有農(nóng)戶____x戶，有貸款需求的農(nóng)戶____x戶，得到貸款的農(nóng)戶____x戶，占貸款需求農(nóng)戶的66.5％。全市農(nóng)村信用社農(nóng)業(yè)貸款余額和年累計(jì)發(fā)生額分別為_(kāi)_x億元和__x億元，占全市農(nóng)業(yè)貸款余額和年累計(jì)發(fā)生額的比例分別為79.2％和67.6％。

2、農(nóng)村貸款執(zhí)行利率上浮幅度較大。據(jù)了解，農(nóng)信社由于考慮抗風(fēng)險(xiǎn)因素能力、經(jīng)營(yíng)效益、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等因素，目前對(duì)農(nóng)業(yè)及農(nóng)戶貸款利率一般執(zhí)行上浮80%-100%。較高的利率浮動(dòng)一方面有利于彌補(bǔ)農(nóng)村信用社貸款運(yùn)行成本偏高的不足，另一方面加大了農(nóng)民的實(shí)際負(fù)擔(dān)。

3、農(nóng)村貸款額小面廣，種類單一。經(jīng)了解，__市農(nóng)信社發(fā)放的“三農(nóng)”貸款種類較為單一，多為農(nóng)戶擔(dān)保貸款，農(nóng)戶小額信用貸款、聯(lián)保貸款等其他形式的貸款，數(shù)額較大的農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放較少，由于貸款額小面廣，無(wú)法滿足上規(guī)模的農(nóng)業(yè)種養(yǎng)大戶和其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組織的資金需要。

（三）影響農(nóng)村金融服務(wù)支持新農(nóng)村建設(shè)的因素

1、農(nóng)村金融服務(wù)體系不完善，整體功能不強(qiáng)。表現(xiàn)在：一是政策性銀行功能弱化，商業(yè)銀行功能缺位，農(nóng)村信用社等合作性金融機(jī)構(gòu)整體實(shí)力不強(qiáng)。二是涉農(nóng)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行機(jī)制尚不靈活。

2、防災(zāi)抗害保險(xiǎn)體系尚未健全完善，抗自然災(zāi)害能力脆弱。自20__年以來(lái)，__市相繼發(fā)生了長(zhǎng)期干旱、霜凍、局部區(qū)域凍雹以及檢疫性蟲(chóng)害，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)造成巨大損失。20__年度全市耕地受災(zāi)面積約____公頃，年底農(nóng)作物減產(chǎn)約在3成左右，直接經(jīng)濟(jì)損失約____萬(wàn)元，其中有農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)補(bǔ)償?shù)膬H為2％。

3、農(nóng)村教育信貸投放空白，農(nóng)民受教育的權(quán)益很不平等。目前，__市農(nóng)民受教育程度還很低，教育信貸投放也處于空白階段。一是農(nóng)民教育資源低，且沒(méi)有教育資源信貸支持。一方面，農(nóng)民教育資源的數(shù)量明顯偏低。另一方面，農(nóng)民占有教育資源的質(zhì)量明顯偏低。農(nóng)村學(xué)校的校舍、設(shè)施設(shè)備以及教學(xué)水平都難以與城鎮(zhèn)相比，不少農(nóng)村中小學(xué)的音樂(lè)、體育、美術(shù)、外語(yǔ)

、計(jì)算機(jī)教師嚴(yán)重缺乏，有的甚至無(wú)專業(yè)教師，無(wú)法開(kāi)課，不少農(nóng)村中小學(xué)的音、體、美以及計(jì)算機(jī)設(shè)備設(shè)施匱乏，圖書少而陳舊。二是農(nóng)民子女享受教育的成本高，且沒(méi)有助學(xué)貸款支持，只能以農(nóng)戶貸款填補(bǔ)。4、農(nóng)村社會(huì)資金“抽走”多、“反哺”少，農(nóng)村信貸投放后勁乏力。首先是國(guó)有商業(yè)銀行基層機(jī)構(gòu)的撤并和職能調(diào)整，從1997年起對(duì)縣級(jí)機(jī)構(gòu)的貸款權(quán)限上收，使相當(dāng)部分縣級(jí)以下機(jī)構(gòu)成了單純吸收存款的機(jī)構(gòu)，使本來(lái)就原始積累不足、缺乏資金的部分農(nóng)村社會(huì)資金直接被抽走倒流投入城市，在不發(fā)達(dá)地區(qū)的農(nóng)村尤為突出。其次是定位“只吸收存款不發(fā)放貸款”的郵政儲(chǔ)蓄，以其郵政代辦點(diǎn)遍布鄉(xiāng)村和辦理郵政匯款的優(yōu)勢(shì)，將農(nóng)民出售農(nóng)副產(chǎn)品的資金和外出打工人員匯回的資金，最大限度地吸收逐級(jí)上劃轉(zhuǎn)存人民銀行。

5、農(nóng)村信貸資金流向和結(jié)構(gòu)不合理，無(wú)法切實(shí)促進(jìn)農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。一是貸款種類單一，多為農(nóng)戶擔(dān)保貸款、農(nóng)戶小額信用貸款、聯(lián)保貸款；二是農(nóng)戶貸款利率偏高;三是貸款期限不盡合理，貸款期限時(shí)間最長(zhǎng)不超過(guò)一年，沒(méi)有中長(zhǎng)期貸款，這與很多養(yǎng)殖業(yè)、種植行業(yè)的生產(chǎn)周期不匹配。貸款到期后，農(nóng)民不得不借民間資金還貸，或因無(wú)法按時(shí)還貸而必須擔(dān)負(fù)更高的利息費(fèi)用，既影響農(nóng)民的正常生產(chǎn)，又增加了貸款成本，也不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)民增收；四是貸款額小面廣，覆蓋率大，但對(duì)規(guī)模化農(nóng)業(yè)大生產(chǎn)的資金需求相對(duì)不足。

6、農(nóng)村組織貸款、消費(fèi)信貸結(jié)構(gòu)的缺陷，制約了農(nóng)村就業(yè)形勢(shì)改善和精神文明建設(shè)。

一方面,__市種養(yǎng)大戶、產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)和其他涉農(nóng)企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)貸款的投放力度較小，滿足程度不高。因此，信貸投放總量不足、信貸結(jié)構(gòu)的缺陷影響了農(nóng)村企業(yè)的發(fā)展，繼而影響了農(nóng)民企業(yè)就業(yè)形勢(shì)的改善。

另一方面，__市農(nóng)業(yè)人口占全市人口的32.8％，但其消費(fèi)信貸余額僅占全市消費(fèi)信貸的2％，而農(nóng)村精神文化產(chǎn)品信貸投放至今尚屬空白。農(nóng)民的精神權(quán)益則更為缺失。

7、金融服務(wù)落后，進(jìn)一步制約了新農(nóng)村建設(shè)。

農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)算渠道不暢，農(nóng)村異地匯款結(jié)算難。隨著國(guó)有商業(yè)銀行網(wǎng)點(diǎn)紛紛從鄉(xiāng)鎮(zhèn)撤離，在鄉(xiāng)鎮(zhèn)保留的郵政儲(chǔ)蓄和農(nóng)村信用社只具有同城、同地匯兌結(jié)算功能，而不具備跨市、縣特別是跨省等異地匯兌結(jié)算功能，這就為農(nóng)產(chǎn)品的大量外銷，在資金結(jié)算上設(shè)置了障礙，影響了農(nóng)產(chǎn)品的流通和銷售。一些農(nóng)民懊喪地說(shuō)，現(xiàn)在農(nóng)村水路通了、電路通了、公路通了、廣播電視通了，而資金匯路卻不通了。

三、加強(qiáng)金融支持力度促進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)的措施和建議

（一）創(chuàng)新現(xiàn)代農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展意識(shí)。一是現(xiàn)階段開(kāi)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)應(yīng)逐步建立多層次體系、多渠道支持、多主體經(jīng)營(yíng)的符合區(qū)域?qū)嶋H的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)制度；立足于政策扶持，商業(yè)運(yùn)作的經(jīng)營(yíng)原則；實(shí)行農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)模式多元化，因地制宜地選擇確定經(jīng)營(yíng)模式。二是培育發(fā)展農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)，積極探索現(xiàn)代農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)發(fā)展實(shí)踐。根據(jù)“先起步、后完善，先試點(diǎn)、后推廣”的原則，在全市范圍內(nèi)逐步依靠政府支持，開(kāi)展保險(xiǎn)公司與政府聯(lián)辦、為政府代辦以及保險(xiǎn)公司自營(yíng)等多種形式的農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)工作。人民銀行應(yīng)牽頭聯(lián)合政府及保險(xiǎn)部門，著手研究制定政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)鼓勵(lì)支持政策，建立政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保障的種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)目錄，共同組成農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)試點(diǎn)工作小組，保證農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)踐工作順利開(kāi)展。

（二）全面推進(jìn)農(nóng)村金融體制改革，加快健全多種金融機(jī)構(gòu)分工協(xié)作、平等競(jìng)爭(zhēng)的農(nóng)村金融體系。

1、將完善郵政儲(chǔ)蓄制度與建立有效的農(nóng)村資金回流機(jī)制統(tǒng)籌協(xié)調(diào)起來(lái)。一是改變郵政儲(chǔ)蓄的“大儲(chǔ)蓄所”的經(jīng)營(yíng)機(jī)制，加強(qiáng)信貸投放的激勵(lì)機(jī)制。二是擴(kuò)大人民銀行對(duì)農(nóng)村正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的再貸款支持制度，增強(qiáng)再貸款帶動(dòng)效應(yīng)，借此促進(jìn)郵政儲(chǔ)蓄存款回流農(nóng)村。

2、適應(yīng)糧食流通體制改革和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，重新整合政策性金融業(yè)務(wù)，調(diào)整其業(yè)務(wù)載體。健全農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行的政策性金融功能，放寬其經(jīng)營(yíng)范圍，將產(chǎn)業(yè)化龍頭企業(yè)的收購(gòu)資金納入農(nóng)發(fā)行的支持范圍。

3、制定政策，鼓勵(lì)并要求商業(yè)銀行將在農(nóng)村吸收的資金更多地用于農(nóng)村。一是要求在農(nóng)村設(shè)立網(wǎng)點(diǎn)的商業(yè)銀行，包括郵政儲(chǔ)蓄抽出一定比例資金支持當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。二是適當(dāng)下放商業(yè)銀行貸款審批、發(fā)放權(quán)限，在保證資金安全的基礎(chǔ)上適度支持規(guī)模化、區(qū)域化、產(chǎn)業(yè)化的農(nóng)業(yè)種養(yǎng)大戶發(fā)展農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)。三是商業(yè)銀行應(yīng)改變作風(fēng)，增強(qiáng)為農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的意識(shí)，積極開(kāi)發(fā)農(nóng)村的信貸品種，拓寬新農(nóng)村金融服務(wù)領(lǐng)域。

4、堅(jiān)持農(nóng)村金融立足于為新農(nóng)村建設(shè)服務(wù)的經(jīng)營(yíng)方向，不斷提高金融服務(wù)水平。不斷增加助學(xué)貸款、消費(fèi)信貸、異地匯兌等服務(wù)品種，改進(jìn)貸款規(guī)程，簡(jiǎn)化貸款手續(xù)，對(duì)貸款期限的確定堅(jiān)持宜長(zhǎng)即長(zhǎng)、宜短即短的原則，靈活掌握，合理確定，有意識(shí)加大弱勢(shì)群體的貸款，幫助弱勢(shì)群體致富。

5、研究制定有關(guān)財(cái)政貼息政策，切實(shí)減輕農(nóng)民貸款利息高、負(fù)擔(dān)重的問(wèn)題。堅(jiān)持扶持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為主題，農(nóng)民擔(dān)負(fù)的農(nóng)業(yè)貸款利息盡可能按人民銀行基準(zhǔn)利率執(zhí)行，對(duì)支持新農(nóng)村建設(shè)的農(nóng)村信用社即可繼續(xù)執(zhí)行現(xiàn)行貸款利率的上浮政策，利息差額由財(cái)政部門來(lái)彌補(bǔ)。這樣既可減輕農(nóng)民貸款利息的負(fù)擔(dān)，有利于支持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展，又可以支持農(nóng)村信用社的可持續(xù)性發(fā)展。

6、建立和完善農(nóng)村擔(dān)保機(jī)制，規(guī)避農(nóng)村金融風(fēng)險(xiǎn)。一是政府出資建立農(nóng)業(yè)信用擔(dān)保機(jī)構(gòu)，積極拓展符合農(nóng)村特點(diǎn)的擔(dān)保業(yè)務(wù)，緩解農(nóng)民貸款抵押、擔(dān)保難問(wèn)題。二是建立農(nóng)業(yè)擔(dān)?；?，由政府、農(nóng)村企業(yè)、農(nóng)戶等方出資，切實(shí)解決農(nóng)戶和農(nóng)村中小企業(yè)擔(dān)保難的實(shí)際情況。二是鼓勵(lì)現(xiàn)有商業(yè)性擔(dān)保機(jī)構(gòu)開(kāi)展農(nóng)村擔(dān)保業(yè)務(wù)。三是發(fā)展農(nóng)村互助擔(dān)保組織。四是強(qiáng)化縣鄉(xiāng)信用的綜合治理，切實(shí)改善社會(huì)信用，共同維護(hù)金融債權(quán)，提高農(nóng)民信用意識(shí)，同時(shí)依法打擊惡意逃廢債務(wù)的行為。

（三）積極調(diào)整農(nóng)村收入結(jié)構(gòu)，拓寬農(nóng)民增收渠道。一是加強(qiáng)金融中介服務(wù)，轉(zhuǎn)變農(nóng)民就業(yè)觀念，使農(nóng)村剩余勞動(dòng)力向農(nóng)業(yè)外轉(zhuǎn)移，加大農(nóng)民科技培訓(xùn)和職業(yè)技能培訓(xùn)的資金支持，引導(dǎo)農(nóng)民進(jìn)入二、三產(chǎn)業(yè)；二是加大金融支持鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)發(fā)展力度，推進(jìn)農(nóng)村城鎮(zhèn)化進(jìn)程

第4篇：金融實(shí)證分析范文

關(guān)鍵詞：金融發(fā)展 消費(fèi)增長(zhǎng) 回歸分析

問(wèn)題的提出

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了一個(gè)30多年的高速增長(zhǎng)期，取得舉世矚目的成就，長(zhǎng)期的高速增長(zhǎng)也隱藏了一些問(wèn)題。引發(fā)了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。

范國(guó)慶（2008）指出了我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)力及問(wèn)題：投資需求、消費(fèi)需求和出口需求嚴(yán)重不均衡，投資需求過(guò)熱、外貿(mào)依存度過(guò)高、國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求增長(zhǎng)緩慢。劉瑞翔、安同良（2011年）在建立模型對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，也得出了如下結(jié)論：全球化進(jìn)程對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的動(dòng)力來(lái)源結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了根本性的影響，2002 年之前，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要性依次是消費(fèi)、投資和出口，2002 年之后改變?yōu)槌隹?、投資和消費(fèi)。

這些研究的結(jié)論隱含了以下信息：可以通過(guò)消費(fèi)的增長(zhǎng)來(lái)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。那么如何驅(qū)動(dòng)消費(fèi)呢？本文從金融發(fā)展這一視角，在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上，以2002―2012年（所選時(shí)期內(nèi)消費(fèi)對(duì)GDP的貢獻(xiàn)明顯降低）的數(shù)據(jù)建立實(shí)證分析模型，對(duì)金融發(fā)展和消費(fèi)增長(zhǎng)間的關(guān)系進(jìn)行分析，并給出了相關(guān)的看法。

文獻(xiàn)述評(píng)

從金融發(fā)展這一視角出發(fā)，進(jìn)行實(shí)證分析，探究金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)的關(guān)系，必然涉及到以下三個(gè)問(wèn)題：第一，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用如何？第二，金融發(fā)展如何作用于消費(fèi)進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)？第三，金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)是什么？將在下文得到說(shuō)明。

（一）金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用

Levine Ross （1997）認(rèn)為金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是正相關(guān)關(guān)系，金融發(fā)展對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有重要作用；然而Arestic和Demetriades（1997）認(rèn)為金融發(fā)展有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用，但該作用在每個(gè)國(guó)家或地區(qū)并不一樣；康繼軍，張宗益和傅蘊(yùn)英（2005）研究了中國(guó)、日本、韓國(guó)這三個(gè)具有相似經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程國(guó)家的直接金融、間接金融與增長(zhǎng)之間的因果關(guān)系并得出結(jié)論：第一，三個(gè)國(guó)家在金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在是否存在因果關(guān)系以及因果關(guān)系的方向上均有差異；第二，由于中國(guó)金融市場(chǎng)的不規(guī)范與不成熟，金融市場(chǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用并不明顯。

由以上論述可知，金融發(fā)展是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，應(yīng)成為我國(guó)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)。那么，金融發(fā)展是如何作用于消費(fèi)增長(zhǎng)進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的呢？

（二） 金融發(fā)展作用于消費(fèi)增長(zhǎng)的機(jī)理

Gelor、Zeira（1993）和Banerjee、Newman（1994）表明：金融發(fā)展將使富人和窮人間的收入差距不斷縮小，收入差距隨著金融發(fā)展水平的提高而縮??； Greenwood和Jovanovie（1990）表示：金融發(fā)展與收入分配呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系。在一國(guó)金融發(fā)展過(guò)程中，基尼系數(shù)會(huì)逐漸變大，達(dá)到最大值后再變小，其后的收入分配狀況將不斷得到改善。張煥波和王錚（2007）對(duì)我國(guó)基尼系數(shù)進(jìn)行了預(yù)測(cè)：最早2005年，最晚2010年，我國(guó)基尼系數(shù)開(kāi)始下降。到2018年左右下降到4以下的水平。城鎮(zhèn)化速度的加快和農(nóng)村人均收入水平的提高將會(huì)使基尼系數(shù)下降的更快。尹虹潘和劉姝伶（2011）通過(guò)對(duì)人口進(jìn)行組群細(xì)分，得出我國(guó)基尼系數(shù)的變化趨勢(shì)：在“十五”期間，我國(guó)總體基尼系數(shù)增長(zhǎng)較快，“十一五”期間比較平穩(wěn)。同時(shí)指出，隨著“劉易斯拐點(diǎn)”的到來(lái)對(duì)基尼系數(shù)的擴(kuò)大會(huì)產(chǎn)生抑制作用，我國(guó)相關(guān)政策的效應(yīng)也逐步顯現(xiàn)，有利于低收入階層。

綜合上述觀念，可以得到：基尼系數(shù)已經(jīng)達(dá)到或接近倒“U”的頂端，隨著金融的進(jìn)一步發(fā)展，基尼系數(shù)將逐漸變小，收入差距將逐步縮小。李軍（2003）指出：增加低收入者的收入對(duì)增加消費(fèi)具有較高的效應(yīng)，不同收入階層的平均消費(fèi)傾向差距越大，縮小收入差距對(duì)提高消費(fèi)的效果越大。因而，金融發(fā)展作用于消費(fèi)增長(zhǎng)進(jìn)而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的途徑可以歸納為：金融發(fā)展收入分配縮小低收入者邊際消費(fèi)傾向提高消費(fèi)增長(zhǎng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

此外，根據(jù)弗里德曼的“持久收入假說(shuō)”，消費(fèi)者的消費(fèi)支出不是由他的現(xiàn)期收入決定，而是由他的永久收入決定，永久收入也就是消費(fèi)者可以預(yù)計(jì)到的長(zhǎng)期收入。消費(fèi)者的現(xiàn)期消費(fèi)與對(duì)以后的預(yù)期收入成正比，與預(yù)期支出成反比。而金融的發(fā)展一方面為消費(fèi)者的資產(chǎn)提供了增值保值的途徑，增加了其預(yù)期收入；另一方面，醫(yī)療保險(xiǎn)、失業(yè)保險(xiǎn)、工傷保險(xiǎn)等金融工具的應(yīng)用為消費(fèi)者提供了更多更全面的避險(xiǎn)方式，減少了消費(fèi)者的預(yù)期支出。陳志武（2009）也提出了類似的觀點(diǎn)：我國(guó)已經(jīng)解決了溫飽問(wèn)題，未來(lái)生活安全問(wèn)題成為發(fā)展的重點(diǎn)，養(yǎng)老、醫(yī)療、意外風(fēng)險(xiǎn)防范等所涉及到的收入、價(jià)值在不同時(shí)空間的配置問(wèn)題正是金融交易的核心，所以發(fā)展金融市場(chǎng)，解決人民對(duì)于未來(lái)生活安全的擔(dān)憂，規(guī)避未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，人民才會(huì)增加消費(fèi)，內(nèi)需才能增長(zhǎng)。從上述兩位學(xué)者來(lái)看，金融發(fā)展作用于消費(fèi)增長(zhǎng)進(jìn)而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的途徑也可以表示為：金融發(fā)展正向預(yù)期增強(qiáng)消費(fèi)增加經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

根據(jù)莫迪利安尼的“生命周期假說(shuō)”和多恩布什的“流動(dòng)性約束假說(shuō)”，也能得出金融發(fā)展可以促進(jìn)消費(fèi)增長(zhǎng)進(jìn)而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的結(jié)論。

遺憾的是，國(guó)外學(xué)術(shù)界對(duì)于金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間關(guān)系進(jìn)行的理論分析和實(shí)證研究的成果雖然已經(jīng)不少，但對(duì)于金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)間關(guān)系的研究還為數(shù)不多。其原因可能是國(guó)外學(xué)者的目光大多集聚在我國(guó)金融改革以及我國(guó)對(duì)于金融危機(jī)應(yīng)對(duì)策略上。

在國(guó)內(nèi)，主要研究的方向大多集中于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的因果關(guān)系、各行業(yè)（如電力、能源等）消費(fèi)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)等，而涉足金融發(fā)展作用于消費(fèi)增長(zhǎng)的實(shí)證研究極少。高霞（2013）在《經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融深化與消費(fèi)需求》一文中總結(jié)了已有的關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融深化和消費(fèi)需求關(guān)系的相關(guān)文獻(xiàn)，從理論上對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、金融深化與消費(fèi)需求之間的關(guān)系進(jìn)行了說(shuō)明，闡述了我國(guó)居民消費(fèi)的現(xiàn)狀及當(dāng)前我國(guó)居民消費(fèi)率偏低的原因。許勝利（2009）指出了我國(guó)在目前經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，必須依靠金融手段推動(dòng)消費(fèi)，進(jìn)而由消費(fèi)擴(kuò)大來(lái)促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，并指出了我國(guó)目前的消費(fèi)現(xiàn)狀、金融的作用途徑、金融支持消費(fèi)的框架和邊界。

可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者雖然得出了金融發(fā)展可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)這一結(jié)論，從理論上提出了金融發(fā)展對(duì)于消費(fèi)增長(zhǎng)的作用原理，但缺少針對(duì)我國(guó)現(xiàn)狀的定性分析，研究深度也有待加強(qiáng)。

（三）衡量金融發(fā)展的指標(biāo)

雖然上文從理論上說(shuō)明了金融發(fā)展和消費(fèi)增長(zhǎng)的作用機(jī)理，但為了進(jìn)行回歸分析揭示金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)的關(guān)系并分析其原因，有必要選取一套指標(biāo)。

關(guān)于金融發(fā)展的衡量指標(biāo)，Goldsmith （1969）最早提出金融相關(guān)比率（Financial Interrelations Ratio，F(xiàn)IR）作為金融發(fā)展水平的量化指標(biāo)，戈氏指標(biāo)最終被簡(jiǎn)化為FIR=金融資產(chǎn)總值/GDP，用于衡量某時(shí)點(diǎn)上一國(guó)金融工具的總值與實(shí)物形式的國(guó)民財(cái)富的市場(chǎng)總值之比；Mckinnon（1973），提出了M2/GDP用以衡量一國(guó)金融深化的數(shù)量指標(biāo)，它反映了一國(guó)金融發(fā)展的深度和貨幣金融體系的支付中介和動(dòng)員儲(chǔ)蓄職能。隨后，King和Levine（1993），Beck，T.和Levine，R（2002）等學(xué)者分別提出并運(yùn)用相應(yīng)指標(biāo)對(duì)金融發(fā)展情況進(jìn)行了實(shí)證分析，但這些指標(biāo)在衡量目前我國(guó)金融發(fā)展?fàn)顩r時(shí)都存在不同程度缺陷，不能充分反映我國(guó)證券化的程度和趨勢(shì)。張薄洋和牛凱龍（2005）分析了金融發(fā)展指標(biāo)的演進(jìn)邏輯，構(gòu)造了衡量中國(guó)金融發(fā)展水平的指標(biāo)體系，認(rèn)為選取M2/GDP，PRAVTE，SVT/GDP一組指標(biāo)進(jìn)入回歸方程能很好的代表中國(guó)改革開(kāi)放后的金融發(fā)展?fàn)顩r。本文援引了這一結(jié)論，選取了M2/GDP，PRAVTE，SVT/GDP三個(gè)指標(biāo)作為衡量金融發(fā)展的指標(biāo)。

通過(guò)對(duì)以往研究的回顧，我們可以得出如下結(jié)論：消費(fèi)增長(zhǎng)緩慢已成為制約我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要原因，換言之，可以通過(guò)拉動(dòng)消費(fèi)來(lái)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；金融發(fā)展有助于促進(jìn)消費(fèi)，其作用路徑主要有兩條：其一，通過(guò)縮小收入差距、提高低收入者邊際消費(fèi)傾向而增加消費(fèi)，進(jìn)而拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；其二，通過(guò)提高正向預(yù)期增加消費(fèi)來(lái)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

在以上分析的基礎(chǔ)上，本文主要探討金融發(fā)展是否促進(jìn)消費(fèi)增長(zhǎng)，檢驗(yàn)二者間的關(guān)系，在給出結(jié)論的同時(shí)對(duì)我國(guó)金融發(fā)展的相關(guān)情況給出評(píng)價(jià)，從金融發(fā)展的角度思考如何促進(jìn)消費(fèi)增長(zhǎng)。

金融發(fā)展與消費(fèi)增長(zhǎng)的實(shí)證分析

（一）變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.被解釋變量及解釋變量。居民最終消費(fèi)支出為被解釋變量，將金融相關(guān)比率（分別為M2/GDP，PRIVATE和SVT/GDP）作為解釋變量，其中各指標(biāo)的時(shí)間跨度均為11年（2002年至2012年）。

2.指標(biāo)含義。M2/GDP反映了金融深化的程度，指在全部經(jīng)濟(jì)交易中，以貨幣為媒介進(jìn)行交易所占的比重。比值越大，經(jīng)濟(jì)貨幣化的程度也越高。PRIVATE指標(biāo)是銀行提供給非金融私人部門的信貸與總信貸（扣除提供給存款貨幣銀行的信貸）的比率，反映了金融體系對(duì)資金的配置效率，即間接金融市場(chǎng)的發(fā)展。SVT/GDP為股票市場(chǎng)交易額與GDP的比值，突出了股票市場(chǎng)提供流動(dòng)性和化解風(fēng)險(xiǎn)的特征，代表了股票市場(chǎng)的發(fā)展水平，反映了直接金融市場(chǎng)的發(fā)展程度。C為居民最終消費(fèi)支出，指常住住戶在一定時(shí)期內(nèi)對(duì)于貨物和服務(wù)的全部最終消費(fèi)支出，除了直接以貨幣形式購(gòu)買的貨物和服務(wù)的消費(fèi)支出外，還包括以其他方式獲得的貨物和服務(wù)的消費(fèi)支出，即所謂的虛擬消費(fèi)支出。

3.數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明。GDP、M2、私人部門的信貸、信貸總額、SVT及居民最終消費(fèi)支出均來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2002―2012年），相關(guān)比率指標(biāo)根據(jù)計(jì)算得到，時(shí)間跨度為11年；為保證每年數(shù)據(jù)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)的一致性，各年數(shù)據(jù)均選自本年度統(tǒng)計(jì)年鑒；其中，由于數(shù)據(jù)可得性限制，無(wú)法獲得金融中介機(jī)構(gòu)對(duì)私人部門的貸款數(shù)據(jù)，且時(shí)間跨度內(nèi)統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)口徑發(fā)生了變化，私人部門信貸和信貸總額的計(jì)算規(guī)則統(tǒng)一如下：信貸資金合計(jì)計(jì)入信貸總額，除有價(jià)證券、股權(quán)及其他投資、黃金占款、外匯占款、在國(guó)際金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)外，全計(jì)入私人部門信貸。

（二）多元回歸分析

根據(jù)上文，我們構(gòu)造了4個(gè)變量，建立適合的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：

Y=α0+α1 X1+α2 X2+α3 X3+ε （1）

其中，α0為常數(shù)項(xiàng)（截距項(xiàng)），為隨機(jī)變量，αi（i=1，2，3）為各變量的回歸系數(shù)，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)；

X1：為廣義貨幣量M2與國(guó)民生產(chǎn)總值的比值，反映了經(jīng)濟(jì)貨幣化的程度；

X2：PRIVATE為銀行提供給非金融私人部門的信貸和總信貸的比率，為間接金融市場(chǎng)的發(fā)展程度指標(biāo)；

X3：為股票市場(chǎng)交易額與國(guó)民生產(chǎn)總值GDP的比率，為直接金融市場(chǎng)的發(fā)展程度指標(biāo)；

Y：C為居民最終消費(fèi)支出。

利用式（1）從整體上對(duì)各變量之間的關(guān)系進(jìn)行簡(jiǎn)單分析。如表1。

相關(guān)性檢驗(yàn)顯示可以在95%的置信水平上拒絕該模型中各變量αi（i=0，1，2，3）相關(guān)性為0的假設(shè)，故我們可以認(rèn)為各變量之間存在著線性相關(guān)關(guān)系，所有自變量均被選入回歸方程。

表2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)顯示出判定系數(shù)R2與調(diào)整的判定系數(shù)的值均接近于1，因此我們可以認(rèn)為擬合優(yōu)度很好。故得出回歸系數(shù)表如表3所示。

從表中看出各變量系數(shù)較大，經(jīng)濟(jì)意義顯著，參考Sig.值，從總體看，顯著性水平亦較高。由此得出回歸方程為：

Y=94143.85+208036.529X1-533496.924 X2-6182.578X3

實(shí)證結(jié)果討論與建議

從分析結(jié)果來(lái)看，居民最終消費(fèi)支出與成正比，與、PRIVATE成反比；目前，我國(guó)消費(fèi)的拉動(dòng)主要依靠經(jīng)濟(jì)貨幣化，直接金融與間接金融起了相反的作用；目前我國(guó)金融發(fā)展對(duì)于消費(fèi)的貢獻(xiàn)不明顯，金融驅(qū)動(dòng)消費(fèi)的發(fā)展?jié)摿艽蟆?/p>

具體來(lái)看，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)貨幣化程度的提高而上升，但過(guò)高的比值至少反映了兩個(gè)問(wèn)題：一是高儲(chǔ)蓄率使大量資金集中于銀行并創(chuàng)造了超額的貨幣供給量，二是金融體系不能將其集結(jié)的資金配置到實(shí)體經(jīng)濟(jì)，金融體系存在功能性缺陷；將信貸總量分成投向私人部門的部分和投向政府及國(guó)有企業(yè)的部分，反映了金融體系對(duì)于非政府及國(guó)有企業(yè)的資金配置缺乏效率，在驅(qū)動(dòng)消費(fèi)方面起了反向作用，其深層次原因是我國(guó)金融體系信貸太過(guò)關(guān)注于國(guó)有及國(guó)有控股企業(yè)，拉大了國(guó)企和民營(yíng)企業(yè)、城市與農(nóng)村之間的收入差距，收入差距的拉大抑制了消費(fèi)；在我國(guó)資本市場(chǎng)不完善，存在泡沫資金的環(huán)境下，所反映的股市對(duì)消費(fèi)起到了反向作用，股市的預(yù)期收益率高于實(shí)業(yè)投資的預(yù)期收益率，大量的貨幣資金便進(jìn)入并滯留于股市，其結(jié)果將是實(shí)業(yè)投資和消費(fèi)相對(duì)下降，股票市場(chǎng)出現(xiàn)泡沫，加之近幾年實(shí)行的擴(kuò)張性貨幣政策，進(jìn)一步鼓大了股市泡沫，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的消費(fèi)有了更大的抑制作用。

通過(guò)實(shí)證分析以及對(duì)其結(jié)果的討論，以金融的發(fā)展來(lái)驅(qū)動(dòng)消費(fèi)，需注意以下幾方面的問(wèn)題：第一，發(fā)展金融衍生工具。金融衍生工具的發(fā)展一方面可提供多樣的理財(cái)產(chǎn)品，降低銀行的儲(chǔ)蓄率的同時(shí)提高預(yù)期收入，增加居民的現(xiàn)期消費(fèi)，另一方面諸如按揭房貸，學(xué)生貸款及信用卡貸款的衍生金融產(chǎn)品可以解決“把未來(lái)收入往今天的消費(fèi)轉(zhuǎn)移”的問(wèn)題，提高了金融資產(chǎn)的配置效率；第二，加快金融市場(chǎng)化的速度。金融市場(chǎng)化加劇了競(jìng)爭(zhēng)程度，降低了金融中介成本，使消費(fèi)者更容易獲得消費(fèi)信貸，緩解消費(fèi)者流動(dòng)性約束，從而釋放出被壓抑的消費(fèi)需求。

結(jié)束語(yǔ)

本文以國(guó)內(nèi)外已有的研究成果為理論基礎(chǔ)，選取了3個(gè)變量，利用回歸分析對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，最終得到了上述結(jié)論，在對(duì)結(jié)論進(jìn)行深層次分析的前提下提出了兩點(diǎn)建議。

但是本文依然存在一些不足或需要繼續(xù)研究的工作：第一，文章是基于國(guó)家層面來(lái)進(jìn)行的分析，但由于各省的金融發(fā)展水平和消費(fèi)水平存在不同程度的差異，結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生偏差或者不適用的情況；第二，據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，關(guān)于金融發(fā)展水平的指標(biāo)各有特點(diǎn)和不足，且金融的發(fā)展程度很難用某幾個(gè)指標(biāo)準(zhǔn)確的衡量，本文所選的指標(biāo)肯定也存在某些局限性。

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第5篇：金融實(shí)證分析范文

【關(guān)鍵詞】 金融安全; 預(yù)警指標(biāo)體系; 層次分析法

一、國(guó)內(nèi)外研究綜述

由于金融安全預(yù)警方法研究有較大的難度,目前國(guó)內(nèi)外尚無(wú)完整的、準(zhǔn)確性較高的研究成果。國(guó)外初步的研究成果主要有:KLR信號(hào)分析法、FR概率模型、STV橫截面回歸方法和學(xué)者劉遵義采用的“主觀概率法”。但是,這些模型假設(shè)與現(xiàn)實(shí)之間存在著較大的差距,表現(xiàn)為:一是特定樣本難以反映總體實(shí)際情況和揭示總體特征。預(yù)警模型是一個(gè)單純的數(shù)學(xué)關(guān)系式,不是經(jīng)濟(jì)、金融發(fā)展規(guī)律的全面反映,僅僅是實(shí)際情況的近似模擬;二是從歷史數(shù)據(jù)估計(jì)出的模型對(duì)金融危機(jī)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性有一定的影響;三是用線性預(yù)測(cè)方法等傳統(tǒng)范式預(yù)測(cè)理論來(lái)研究金融危機(jī)非線性問(wèn)題,預(yù)測(cè)效果不甚理想。

國(guó)內(nèi)金融安全預(yù)警系統(tǒng)基本方法可歸納為三類:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基于案例推理CBR模型和動(dòng)態(tài)信息融合法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型突破了傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模式,解決了傳統(tǒng)模型難以處理高度非線性模型、缺少適應(yīng)能力等困難,在金融預(yù)警的工作中收到了一定的成效;基于案例推理的CBR模型是人工智能領(lǐng)域較新的一種推理方法,適用于問(wèn)題描述半結(jié)構(gòu)化和經(jīng)驗(yàn)豐富的領(lǐng)域,將其運(yùn)用到金融危機(jī)預(yù)測(cè)領(lǐng)域,避免了傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)方法解決非線性問(wèn)題的局限性,為金融危機(jī)預(yù)測(cè)提供了新思路和有益的探索;動(dòng)態(tài)信息融合法不僅解決了模型選擇的困難,也改善了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法缺少專家知識(shí)的缺點(diǎn)。該模型建立的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)信息融合方法,仿真結(jié)果表明該方法是有效的。但是,總體來(lái)看,以上模型和方法并沒(méi)有真正從宏觀與微觀的視角建構(gòu)具有預(yù)警功能的國(guó)家金融安全預(yù)警指標(biāo)體系。

二、金融安全預(yù)警指標(biāo)體系的建構(gòu)

我國(guó)國(guó)家金融安全預(yù)警指標(biāo)體系的建構(gòu),應(yīng)包括宏觀、微觀兩個(gè)層面。

(一)宏觀層面預(yù)警指標(biāo)

宏觀層面預(yù)警指標(biāo)包括:經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)和國(guó)家綜合指標(biāo)。

1.經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)。包括:實(shí)際GDP增長(zhǎng)率(U111);通貨膨脹率(U112);經(jīng)常項(xiàng)目差額/GDP(U113);廣義貨幣M2增長(zhǎng)率(U114)。

2.國(guó)家綜合預(yù)警指標(biāo)(U12)。包括:利率波動(dòng)率(U121);匯率波動(dòng)率(U122);國(guó)家綜合負(fù)債率(U123)。

(二)微觀層面預(yù)警指標(biāo)

考慮到我國(guó)的具體國(guó)情,本文的微觀層面預(yù)警指標(biāo)主要選取:國(guó)有企業(yè)安全指標(biāo)(U21)、證券業(yè)安全指標(biāo)(U22)、以國(guó)有商業(yè)銀行為主體的金融機(jī)構(gòu)安全指標(biāo)(U23)。

1.國(guó)有企業(yè)安全指標(biāo)(U21)。包括國(guó)有企業(yè)負(fù)債率(U211);國(guó)有企業(yè)信貸/GDP(U212);國(guó)有企業(yè)增長(zhǎng)率(U213)。

2.證券業(yè)安全指標(biāo)(U22)。該類指標(biāo)選擇包括股指波動(dòng)率(U221)和證券化率(U222)。

3.以國(guó)有商業(yè)銀行為主體的金融機(jī)構(gòu)安全指標(biāo)。

(1)盈利能力指標(biāo)(U23)。對(duì)于盈利能力的考核,當(dāng)前國(guó)際上常見(jiàn)的主要以資產(chǎn)利潤(rùn)比例來(lái)衡量。本文參照國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)和中國(guó)人民銀行的相關(guān)指標(biāo),選擇總資本凈回報(bào)率作為盈利指標(biāo)。

(2)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)(U24)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由于金融企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債比例過(guò)度,資產(chǎn)負(fù)債長(zhǎng)短結(jié)構(gòu)搭配失衡、資產(chǎn)流動(dòng)性不足所可能導(dǎo)致的支付危機(jī)和擠兌風(fēng)潮。本文選擇貸存比例作為流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警指標(biāo)。

(3)資本質(zhì)量預(yù)警指標(biāo)(U25)。資產(chǎn)質(zhì)量一直是各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局關(guān)注的重點(diǎn)。本文選擇不良貸款率作為反映資本質(zhì)量預(yù)警指標(biāo)。不良貸款率(U)=不良貸款余額/全部貸款余額×100%

(4)資本充足性預(yù)警指標(biāo)(U26)。資本充足率是衡量金融機(jī)構(gòu)穩(wěn)健與否的根本因素之一,本文選擇資本充足率作為資本充足性的預(yù)警指標(biāo)。

資本充足率(U)=資本總額/權(quán)重風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)總額×100%

該指標(biāo)是衡量銀行實(shí)力和防御資本風(fēng)險(xiǎn)能力的核心指標(biāo),是資本風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控和衡量金融機(jī)構(gòu)健康水平的關(guān)鍵指標(biāo)。根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》的規(guī)定,本指標(biāo)的最低標(biāo)準(zhǔn)為8%。

三、國(guó)家金融安全預(yù)警指標(biāo)體系的實(shí)證分析

(一)樣本及數(shù)據(jù)的采集

本文選取了2004年~2009年上半年的宏觀層面和微觀層面的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的選取主要從關(guān)系我國(guó)國(guó)計(jì)民生的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和國(guó)家綜合經(jīng)濟(jì)發(fā)展這兩個(gè)層面考慮,微觀層面經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要從國(guó)有企業(yè)、證券業(yè)、國(guó)有商業(yè)銀行的年報(bào)中選擇相應(yīng)數(shù)據(jù)。指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)自2004年~2009年的《財(cái)政年鑒》、《中國(guó)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國(guó)人民銀行的《貨幣執(zhí)行政策報(bào)告》等。

(二)模型的構(gòu)建

1.模糊判斷指標(biāo)集合。模糊判斷評(píng)語(yǔ)集合V=(V1,V2,V3,V4,V5),Vi(i=1,2,3,4,5)含義為國(guó)家金融安全預(yù)警綜合指數(shù)臨界點(diǎn),如表1所示,分值越低越安全。如果V1表示國(guó)家金融安全綜合指數(shù)處于安全狀態(tài),分值為0.2;V5表示國(guó)家金融安全綜合指數(shù)處于嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)的程度,分值為1,即處于可能發(fā)生金融危機(jī)的程度。

2.確定模糊判斷指標(biāo)的權(quán)重。(1)權(quán)重的確定方法?？紤]到上述指標(biāo)中既有定量指標(biāo),又有定性指標(biāo),本文采用定性與定量結(jié)合的方法――層次分析法(AHP法),其優(yōu)點(diǎn)是能量化決策者的經(jīng)驗(yàn)判斷,體現(xiàn)人的決策思維的基本特征,即分解、判斷和綜合。利用AHP法的基本步驟如下。

第一,分析指標(biāo)體系中各因素之間的關(guān)系,建立遞階層次結(jié)構(gòu)。目標(biāo)層U包括一級(jí)系統(tǒng)Ui、二級(jí)系統(tǒng)Uij、三級(jí)系統(tǒng)Uijk。目標(biāo)層U為國(guó)家金融安全預(yù)警綜合指數(shù);一級(jí)系統(tǒng)Ui包括宏觀層面指標(biāo)U1、微觀層面指標(biāo)U2;二級(jí)系統(tǒng)Uij包括經(jīng)濟(jì)運(yùn)行指標(biāo)U11、國(guó)家綜合指標(biāo)U12、國(guó)有企業(yè)指標(biāo)U21、證券業(yè)指標(biāo)U22、中國(guó)工商銀行指標(biāo)U23、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行指標(biāo)U24、中國(guó)銀行指標(biāo)U25、中國(guó)建設(shè)銀行指標(biāo)U26;三級(jí)系統(tǒng)Uijk包括實(shí)際GDP增長(zhǎng)率U111、通貨膨脹率U112、經(jīng)常項(xiàng)目差額/GDPU113、廣義貨幣M2增長(zhǎng)率U114、利率波動(dòng)率U121、匯率波動(dòng)率U122、國(guó)家綜合負(fù)債率U123、國(guó)有企業(yè)負(fù)債率U211、國(guó)有企業(yè)信貸/GDPU212、國(guó)有企業(yè)資產(chǎn)增長(zhǎng)率U213、股指波動(dòng)率U221、證券化率U222、總資產(chǎn)凈回報(bào)率U231、存貸款比例U232等。

第二,對(duì)同一層次的各元素關(guān)于上一層次中的某一準(zhǔn)則的重要性進(jìn)行兩兩比較,構(gòu)造兩兩比較判斷矩陣,并按1~9標(biāo)度進(jìn)行相對(duì)重要性的賦值。下層被比較元素構(gòu)成一個(gè)兩兩比較判斷矩陣A=(aij)axa式中(aij)表示元素fi與fj相對(duì)于上一層指標(biāo)的重要性的1~9標(biāo)度量化值。顯然判斷矩陣具有下面的性質(zhì):對(duì)所有的i,j∈N相當(dāng)于{1,2,………,n｝有aij>0,aji=1/aij,aii=1,故A稱為正互相反矩陣;當(dāng)i,j,k∈N,有aij×ajk=aik,稱為完全一致性矩陣。

第三,由判斷矩陣計(jì)算被比較元素對(duì)于該準(zhǔn)則的相對(duì)權(quán)重,并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

(5)計(jì)算一致性指標(biāo)C.I(Consistency Index)。C.I=(λmax-1)/(n-1),并查找相應(yīng)的n的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I(Random Index)。

(6)計(jì)算一致性比例C.R(Consistency Ratio)。C.R=

C.I/R.I,若C.R

(三)結(jié)果分析

通過(guò)向各大銀行金融機(jī)構(gòu)工作人員以及部分金融專家對(duì)各層面指標(biāo)之間的重要性進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查(問(wèn)卷發(fā)出100份,收回78份),結(jié)合中國(guó)人民銀行、中國(guó)銀行監(jiān)督管理委員會(huì)和國(guó)際慣例對(duì)問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果進(jìn)行分析和調(diào)整,并利用模糊數(shù)學(xué)方法求出各層面指標(biāo)的權(quán)重,如表2所示。

將各層面安全預(yù)警指標(biāo)的數(shù)值乘以與之相應(yīng)的各層面的權(quán)重系數(shù)得出國(guó)家金融安全綜合指數(shù)V、國(guó)家金融安全宏觀層面的綜合指數(shù)V1和微觀層面的綜合指數(shù)V2,見(jiàn)圖1。

從國(guó)家金融安全預(yù)警綜合指數(shù)趨勢(shì)圖中顯示出:在2008年爆發(fā)全球金融危機(jī)前,我國(guó)國(guó)家金融安全綜合指數(shù)明顯高于其它各年。通過(guò)對(duì)各層面系統(tǒng)的一致性進(jìn)行相應(yīng)的檢驗(yàn),可以看出:系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性是可以接受的。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 王順.金融風(fēng)險(xiǎn)管理[M].北京:中國(guó)金融出版社,2007.

[2] 張建華,等譯.金融危機(jī)早期預(yù)警系統(tǒng)及其在東南亞地區(qū)的運(yùn)用[M].北京:中國(guó)金融出版社,2006.

[3] 王元龍.關(guān)于金融安全的若干理論問(wèn)題[J].國(guó)際金融研究,2004(5):78-82.

第6篇：金融實(shí)證分析范文

【關(guān)鍵詞】金融發(fā)展 城市化 Granger因果分析

一、引言

城市逐漸成為人居和工業(yè)化的空間依托，是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)大引擎，也是現(xiàn)代化的重要標(biāo)志。因此，加快新型城市化建設(shè)應(yīng)作為推進(jìn)新疆跨越發(fā)展的一個(gè)戰(zhàn)略支點(diǎn)。

從1978年至今，新疆城市化水平得到較快的發(fā)展。到2010年末，全區(qū)共有14個(gè)地級(jí)行政區(qū)劃單位（其中：2個(gè)地級(jí)市、7個(gè)地區(qū)、5個(gè)自治州），各行政區(qū)劃單位分別有各自的中心城市，這些城市，從城市建筑、道路交通、供排水、供熱、通訊，到園林綠化、環(huán)境衛(wèi)生等各方面，均取得了嶄新而巨大的變化。截至2010年末，全區(qū)總?cè)丝跒?181.58萬(wàn)人，其中，非農(nóng)人口占總?cè)丝诘?9.97%。盡管如此，與我國(guó)平均水平相比，新疆的城市化還呈現(xiàn)滯后狀態(tài)?？梢?jiàn)，我區(qū)城市化水平還有很大的發(fā)展空間，各地區(qū)政府也認(rèn)識(shí)到城市化發(fā)展的重要性，紛紛將城市化發(fā)展方案列入“十二五”規(guī)劃之中。

目前，學(xué)術(shù)界往往借助模擬的方法進(jìn)行相關(guān)理論的驗(yàn)證。蒙蔭莉（2003）運(yùn)用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)M2/GDP作為金融深化程度的度量，并且利用靜態(tài)多元回歸模型和動(dòng)態(tài)向量自回歸模型，對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市金融深化程度進(jìn)行了Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。但是她僅選用金融相關(guān)率一個(gè)金融指標(biāo)，參考指標(biāo)相對(duì)單一，并沒(méi)有根據(jù)金融發(fā)展的規(guī)模現(xiàn)狀，考慮結(jié)構(gòu)變化和資源配置效率等多個(gè)方面的影響因素?；谝陨系目紤]，本文在單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)時(shí)，選擇的滯后期都較為謹(jǐn)慎，并且在最后的Granger因果檢驗(yàn)時(shí)，列出多個(gè)滯后期檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行橫截面比較。另一方面，本文將經(jīng)驗(yàn)分析與方法論分析相結(jié)合，依據(jù)我區(qū)實(shí)證數(shù)據(jù)，結(jié)合我區(qū)區(qū)域情況，得出新疆金融發(fā)展和城市化進(jìn)程的研究成果，使得研究結(jié)果更能直接的、客觀的反映本地區(qū)相關(guān)發(fā)展的實(shí)際情況。

二、實(shí)證分析

（一）研究方法介紹

本文對(duì)金融發(fā)展與新疆城市化進(jìn)程的研究，以Granger因果分析為模型基礎(chǔ)。首先進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否具有平穩(wěn)性，若數(shù)據(jù)為非平穩(wěn)的，則需要進(jìn)行差分，使其具有平穩(wěn)性。第二步，在兩序列具備同階單整的基礎(chǔ)上，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)多個(gè)數(shù)據(jù)變量之間的長(zhǎng)期平穩(wěn)關(guān)系。其中，為了防止偽回歸的出現(xiàn)，要建立誤差修正模型，以檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛿M合程度。第三步，在以上兩步對(duì)數(shù)據(jù)的基本性質(zhì)有了大致的了解的基礎(chǔ)上，運(yùn)用Granger因果檢驗(yàn)確定考察變量之間的因果關(guān)系，由于滯后期對(duì)檢驗(yàn)結(jié)果有極大的影響，因此列出多個(gè)滯后期檢驗(yàn)結(jié)果，進(jìn)行橫截面比較。

（二）實(shí)證分析

1.單位根檢驗(yàn)?，F(xiàn)實(shí)中的宏觀數(shù)據(jù)基本上都是非平穩(wěn)的，因此會(huì)對(duì)后面進(jìn)行Granger因果分析的結(jié)果有很大的影響，本文首先利用單位根檢驗(yàn)，這是一種正式的檢驗(yàn)時(shí)序平穩(wěn)性的方法。在ADF檢驗(yàn)中，本文根據(jù)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)圖，選擇模型的檢驗(yàn)形式，查看模型是否具有趨勢(shì)以及截距項(xiàng)，通過(guò)選取檢驗(yàn)方程的AIC和SC最小，經(jīng)過(guò)試驗(yàn)，確定滯后期p。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1。在5%的顯著性水平下，三個(gè)測(cè)度為非平穩(wěn)序列。進(jìn)行下一步檢驗(yàn)，為確定序列UL、FIR、FE是否為同階單整，應(yīng)對(duì)其差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，分別記UL的一階差分序列為iUL，其他兩項(xiàng)表示方法相同，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表1：

2.協(xié)整檢驗(yàn)。為檢驗(yàn)兩變量之間是否存在協(xié)整，Engle和Granger于1987年提出了兩步檢驗(yàn)法，稱為EG檢驗(yàn)。兩個(gè)序列若都是d階單整的，用一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量回歸。本文上一步對(duì)三個(gè)測(cè)度進(jìn)行了數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的檢驗(yàn)，各個(gè)序列的ADF檢驗(yàn)值與相應(yīng)的臨界值比較容易得出，原序列UL、FIR和FE都是非平穩(wěn)序列，而一階差分序列iUL、iFIR、iFE均已平穩(wěn)，可以判定UL、FIR和FE為一階單整序列，滿足檢驗(yàn)前提。然后，分別用變量UL和FIR、UL和FE進(jìn)行普通最小二乘回歸，得到估計(jì)結(jié)果。此結(jié)果為模型估計(jì)參差序列，最后對(duì)生成的殘差序列做單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其平穩(wěn)性，反映兩變量之間是否具有協(xié)整關(guān)系。

由表2可知，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-4.129078小于顯著性水平1%時(shí)的臨界值-2.685718，因此，可認(rèn)為估計(jì)殘差序列E為平穩(wěn)序列，表明序列UL和FE具有協(xié)整關(guān)系，見(jiàn)圖1。同理，由表3可知，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為-3.173906小于顯著性水平1%時(shí)的臨界值-2.685718，因此，可認(rèn)為估計(jì)殘差序列R為平穩(wěn)序列，見(jiàn)圖2，表明序列UL和FIR具有協(xié)整關(guān)系。

由表1和表2可知，衡量金融發(fā)展的兩個(gè)指標(biāo)FIR和FE均與城市化率存在協(xié)整關(guān)系。也就是說(shuō)，金融發(fā)展的規(guī)模擴(kuò)張、結(jié)構(gòu)調(diào)整、效率提高與城市化發(fā)展存在一種長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。

由于誤差修正項(xiàng)本身的平穩(wěn)性，使得該模型可以用經(jīng)典的回歸方法進(jìn)行估計(jì)，尤其是模型中差分項(xiàng)可以使用通常的t檢驗(yàn)與F檢驗(yàn)來(lái)進(jìn)行選取。Engle與Granger1987年提出了著名的Grange表述定理（Granger representation theorem）：如果變量X與Y是協(xié)整的，則它們之間的短期非均衡關(guān)系總能由一個(gè)誤差修正模型表述：

式中，μ是非均衡誤差項(xiàng)或者說(shuō)成是長(zhǎng)期均衡偏差項(xiàng)，λ是短期調(diào)整參數(shù)。

本文UL和FE以及UL和FIR經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)分別存在協(xié)整關(guān)系，故可以建立ECM。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4：

第7篇：金融實(shí)證分析范文

【關(guān)鍵詞】房地產(chǎn)市場(chǎng)；金融市場(chǎng)

1 引言

自從1998年住房制度改革后，國(guó)內(nèi)的房地產(chǎn)消費(fèi)需要量因此而獲得巨大的釋放，由此房地產(chǎn)市場(chǎng)也由于住房的市場(chǎng)化而日益繁榮，房地產(chǎn)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，不斷為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了強(qiáng)勁的增長(zhǎng)動(dòng)力。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)的國(guó)民經(jīng)濟(jì)每年以超過(guò)7%的速度增長(zhǎng)，而與此同時(shí)，房地產(chǎn)的銷售額每年以超過(guò)20%的速度增長(zhǎng)[1]。作為重要的支柱產(chǎn)業(yè)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康發(fā)展不僅僅關(guān)系到人們的日常生活，更影響著國(guó)家的財(cái)政收入和國(guó)民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。

房地產(chǎn)業(yè)的繁榮在推動(dòng)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也帶動(dòng)了金融市場(chǎng)的活躍。由于住房制度的變革，金融業(yè)越來(lái)越多的參與到房地產(chǎn)市場(chǎng)中，從房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商的貸款開(kāi)發(fā)，到消費(fèi)者的抵押貸款進(jìn)行商品房消費(fèi)。銀行參與的程度在不斷的提高，金融市場(chǎng)在各個(gè)環(huán)節(jié)影響著房地產(chǎn)市場(chǎng)的運(yùn)行與發(fā)展。同時(shí)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的不良發(fā)展所引起的金融危機(jī)的實(shí)例也提醒我們要深刻的認(rèn)清房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系程度。以避免對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展不良影響。

一般來(lái)說(shuō)，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展與金融市場(chǎng)的發(fā)展及二者相互作用對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)其著舉足輕重的作用。目前，在房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)中普遍存在如下問(wèn)題：金融支持過(guò)度導(dǎo)致房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化；房地產(chǎn)金融融資渠道單一誘發(fā)潛在金融危機(jī)；房地產(chǎn)價(jià)格不穩(wěn)定加大國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行體系風(fēng)險(xiǎn)等。因而我們不得不深入的思考，房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展是否存在著導(dǎo)致金融危機(jī)的因素？如何看待房地產(chǎn)金融市場(chǎng)中的風(fēng)險(xiǎn)？如何正確處理房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的協(xié)調(diào)關(guān)系？要處理這些問(wèn)題，就要科學(xué)、合理的認(rèn)識(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系。

因此，本文將從房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系角度出發(fā)。通過(guò)以沈陽(yáng)為例，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證分析，用回歸分析法來(lái)分析定量的分析兩者之間的相關(guān)關(guān)系程度，在以上分析的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)房地產(chǎn)市場(chǎng)和金融市場(chǎng)的關(guān)系和發(fā)展規(guī)律，解決房地產(chǎn)市場(chǎng)和金融市場(chǎng)發(fā)展中存在的問(wèn)題提供一些實(shí)證支持。

2 研究的設(shè)計(jì)

2.1 樣本區(qū)域選擇的依據(jù)

本文選擇的模型區(qū)域?yàn)檫|寧省沈陽(yáng)市。主要原因有以下幾個(gè)方面：

第一、遼寧省是東北三省中經(jīng)濟(jì)發(fā)展最快的省份，目前，東北地區(qū)是國(guó)家重點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)改革發(fā)展地區(qū)。而沈陽(yáng)市作為遼寧省重要的城市，其城市發(fā)展在遼寧省甚至在東北省具有典型性，對(duì)沈陽(yáng)市的研究對(duì)遼寧省以及東北地區(qū)其他城市的相關(guān)研究起到代表性作用。

第二、沈陽(yáng)市近幾年在經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展在遼寧省具有經(jīng)濟(jì)領(lǐng)軍地位。近年來(lái)，其房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的發(fā)展迅猛，具備了對(duì)二者市場(chǎng)進(jìn)行研究的現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)，同時(shí)對(duì)二者未來(lái)的協(xié)調(diào)發(fā)展起到指導(dǎo)作用。

第三、沈陽(yáng)市是老重工業(yè)基地，而近年來(lái)沈陽(yáng)市房地產(chǎn)業(yè)與金融業(yè)的異軍突起，使得二者的經(jīng)濟(jì)地位也日益凸顯。在面臨經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌期的時(shí)代大背景下，房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)整個(gè)城市未來(lái)的經(jīng)濟(jì)格局的發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。因此，對(duì)于如何認(rèn)清與協(xié)調(diào)房地市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系研究對(duì)規(guī)避金融危機(jī)以及對(duì)沈陽(yáng)市未來(lái)的經(jīng)濟(jì)格局規(guī)劃具有現(xiàn)實(shí)意義。

2.2 指標(biāo)選取依據(jù)

如何來(lái)選取指標(biāo)來(lái)代表房地產(chǎn)市場(chǎng)與經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)的發(fā)展對(duì)研究的成敗起著決定性作用。本文對(duì)指標(biāo)選取的依據(jù)主要遵循以下原則：

第一、定義性原則。根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的功能定義來(lái)選定經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。房地產(chǎn)市場(chǎng)是房地產(chǎn)商品交換、交易以及一切流通關(guān)系的總和。根據(jù)房地產(chǎn)市場(chǎng)的定義，可選用交易額、銷售額等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。金融市場(chǎng)，是實(shí)現(xiàn)貨幣資金借貸、辦理各種票據(jù)和有價(jià)證券買賣，資金供給者和需求者融通資金的場(chǎng)所或過(guò)程。根據(jù)金融市場(chǎng)的定義，可選用貸款額、證券交易額等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。

第二、典型性原則。參考其他眾多相似研究文獻(xiàn)中所運(yùn)用的指標(biāo)，對(duì)其進(jìn)行歸納選取。如《中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證分析》選取我國(guó)商品房的交易額來(lái)表征房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展，選取金融資產(chǎn)總量、貨幣資產(chǎn)數(shù)量（即包括現(xiàn)金和存款）、非貨幣資產(chǎn)數(shù)量（即包括股票有價(jià)證券）來(lái)表征金融市場(chǎng)的發(fā)展。李陽(yáng)（2006）和皮舜（2004）均選取我國(guó)商品房的交易額和金融機(jī)構(gòu)貸款額作為各自市場(chǎng)的表征指標(biāo)[2]-[3]。

第三、可行性原則。通過(guò)查詢《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《沈陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》，筆者發(fā)現(xiàn)沈陽(yáng)市證券交易額記錄年份僅由2003年開(kāi)始，2003年之前的數(shù)據(jù)無(wú)法快速、準(zhǔn)確的收集，因此將代表金融市場(chǎng)發(fā)展的證券交易額這個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)排除。無(wú)沈陽(yáng)市商品房交易額經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，但有沈陽(yáng)市商品房銷售額經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可代替[4]-[5]。

根據(jù)上述原則，本文選擇沈陽(yáng)市商品房實(shí)際銷售額作為表征房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，記為銷售總額。選擇沈陽(yáng)市金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款合計(jì)作為表征金融市場(chǎng)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，記為貸款合計(jì)。

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源說(shuō)明

在基于以沈陽(yáng)市為例的房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)關(guān)系的研究中，有關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源主要由以下查詢獲得：通過(guò)查閱《遼寧省統(tǒng)計(jì)年鑒》和《沈陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒》總共獲得了沈陽(yáng)市2003-2009年相關(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)14個(gè)，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的仔細(xì)檢查與核對(duì)，確保了指標(biāo)數(shù)據(jù)的真實(shí)性與準(zhǔn)確性。具體數(shù)值見(jiàn)表2-1。

2.4 模型選取依據(jù)

根據(jù)上述表2-1所收集的數(shù)據(jù)，以貸款合計(jì)為橫軸，以銷售總額為縱軸，借助專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS在平面直角坐標(biāo)系中把2003-2009年的數(shù)據(jù)表示出來(lái)，得到散點(diǎn)圖2-1。

圖2-1 2003-2009年沈陽(yáng)市商品房實(shí)際銷售額和金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款合計(jì)散點(diǎn)圖

從圖2-1中可以看出，表示每年商品房實(shí)際銷售額和金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款合計(jì)的點(diǎn)基本上呈遞增趨勢(shì)，說(shuō)明二者之間可能存在著一種相關(guān)關(guān)系。通過(guò)觀察散點(diǎn)圖的分布形態(tài)，可以明顯看出其分布偏離線性模型，因此排除選用線性模型對(duì)變量指標(biāo)進(jìn)行擬合。其次，可以觀察得到其變量的走向接近于曲線型的非線性模型。因此將選用非線性模型進(jìn)行擬合。但這種描述只是直觀上的判斷，只是從變量散點(diǎn)的形態(tài)上做出的大致性描述，并不能科學(xué)的反應(yīng)變量之間關(guān)系的密切程度。因此在下面的論證中，本文借助專業(yè)統(tǒng)計(jì)軟件SPSS軟件來(lái)對(duì)兩個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行具體的計(jì)算。

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3 房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)相關(guān)關(guān)系的實(shí)證研究

3.1 相關(guān)分析

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS計(jì)算出銷售總額和貸款合計(jì)之間的相關(guān)關(guān)系，得到輸出結(jié)果如表2-2。

根據(jù)上表的數(shù)據(jù)可以得出：Pearson相關(guān)系數(shù)為0.821，P=0.024

3.2 回歸分析

通過(guò)上述的相關(guān)分析，我們計(jì)算出銷售總額與金融貸款之間的相關(guān)系數(shù)為0.821，同時(shí)觀察散點(diǎn)圖，發(fā)現(xiàn)變量基本上呈現(xiàn)曲線型遞增的趨勢(shì)。因此筆者就想二者之間可能存在著一種非線性關(guān)系，是否可以用一條曲線來(lái)擬合，所以在下面的分析中仍借助SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，以貸款合計(jì)為自變量，以銷售總額為因變量，進(jìn)行回歸分析。得到輸出結(jié)果如表2-3，表2-4和表2-5。

模型摘要（Model Summary）：表示相關(guān)系數(shù)(R)=0.891，判定系數(shù)(R Square，R2)=0.793，調(diào)整后判定系數(shù)(Adjusted R Square)=0.752。由此可得出該模型的擬合度高達(dá)75.2%，即運(yùn)用該曲線模型，自變量X(貸款合計(jì))可以解釋因變量Y(銷售總額)變化的75.2%。因此通過(guò)擬和度數(shù)值證明該模型是可行的。

方差分析(ANOVA)：表示回歸的均方差(Regression mean Square)=3.591，剩余的均方差(Residual Mean Square)=0.187，F(xiàn)=19.213，P=0.007。其中重要的數(shù)據(jù)分析為F值所對(duì)應(yīng)的P值的大小。由于P=0.007

回歸分析系數(shù)分析(Coefficients)：表示常數(shù)項(xiàng) (Constant)= 3.132E-5、回歸系數(shù)(B)=1，回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差(Std. Error)=0，標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)(Beta)=0.410， t檢驗(yàn)的t值=2.426E7，P=0.000。其中重要的數(shù)據(jù)分析為自變量X(貸款合計(jì))的t值所對(duì)應(yīng)的P值的大小。由于P=0，所以可認(rèn)為回歸系數(shù)有顯著意義，即X的變化可引起Y的變化，且變化顯著。

圖2-2貸款合計(jì)與銷售總額擬合曲線圖

根據(jù)上述數(shù)據(jù)分析可運(yùn)用SPSS進(jìn)行曲線回歸分析得到曲線擬合圖2-2。

3.3 研究結(jié)果

通過(guò)實(shí)證分析，我們發(fā)現(xiàn)沈陽(yáng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的發(fā)展關(guān)系具有顯著影響性。從具體系數(shù)上看，銷售總額與貸款合計(jì)與類指數(shù)曲線擬合度達(dá)75.2%，銷售總額變動(dòng)的75.2%可運(yùn)用曲線的自變量的變動(dòng)解釋；F檢驗(yàn)與T檢驗(yàn)的數(shù)據(jù)同樣表明無(wú)論是從整個(gè)模型方程的角度，還是從自變量的角度，都是高度顯著的。從模型擬合圖斜率角度來(lái)看，由于其圖形斜率大于零且呈遞增性，即曲線的凹凸性為凹，因此因變量會(huì)隨著自變量等單位的增加而呈現(xiàn)出加速上升，即隨著自變量的增加，因變量的上升速度要快于自變量的上升速度。通過(guò)基于沈陽(yáng)市房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)2003-2009年的數(shù)據(jù)實(shí)證分析，我們看到代表房地產(chǎn)市場(chǎng)的銷售總額與代表金融市場(chǎng)的貸款合計(jì)隨著時(shí)間的發(fā)展呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，并且該趨勢(shì)符合類似指數(shù)曲線的波動(dòng)走向。這表明即使金融機(jī)構(gòu)貸款變動(dòng)幅度較小，其變動(dòng)也對(duì)房地產(chǎn)銷售造成巨大的波動(dòng)。從指標(biāo)的代表的市場(chǎng)角度出發(fā)，不僅直接表明房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)之間存在關(guān)系且呈現(xiàn)強(qiáng)顯著相關(guān)，而且從側(cè)面反映出房地產(chǎn)市場(chǎng)對(duì)金融市場(chǎng)的強(qiáng)烈依賴性。證實(shí)了第一部分的理論研究結(jié)論。

4 結(jié)論與建議

本文通過(guò)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)關(guān)系的實(shí)證分析。揭示出房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)具有一定程度上的相關(guān)性。這是因?yàn)椋康禺a(chǎn)市成是資金密集型市場(chǎng)，交易額巨大，因而不論是房地產(chǎn)的直接使用者還是經(jīng)營(yíng)者都是難以承擔(dān)的，因此都需要銀行等金融主體參與的金融市場(chǎng)給予資金融通，才能順利完成交易。另一方面，由于房地產(chǎn)具有保值性、增值性等特點(diǎn)，使得金融市場(chǎng)特別青睞房地產(chǎn)市場(chǎng)，特別愿意以房地產(chǎn)金融資產(chǎn)作為資產(chǎn)組合的重要構(gòu)成部分。因此可見(jiàn)，中國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)在某種程度上是“一體”的。為了降低房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)在未來(lái)的協(xié)調(diào)發(fā)展，針對(duì)本文所得到的房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的關(guān)系結(jié)論提出如下建議：

第一、積極鼓勵(lì)監(jiān)管金融機(jī)構(gòu)貸款。由于房地產(chǎn)市場(chǎng)與金融市場(chǎng)的類指數(shù)曲線關(guān)系，使得金融機(jī)構(gòu)貸款變動(dòng)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大影響，因此，在面臨房地產(chǎn)市場(chǎng)日益膨脹的背景下，對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控要究其根源性主要因素，加大對(duì)金融機(jī)構(gòu)貸款批準(zhǔn)的審核力度，加強(qiáng)房地產(chǎn)業(yè)的信貸管理，嚴(yán)肅查處房地產(chǎn)信貸中的違規(guī)問(wèn)題，加強(qiáng)房地產(chǎn)信貸風(fēng)險(xiǎn)的防范和管理，完善個(gè)人征信管理體制，建立和完善房地產(chǎn)市場(chǎng)的預(yù)警體系、房地產(chǎn)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)體系和信息披露制度等[6]。通過(guò)調(diào)控金融機(jī)構(gòu)相關(guān)貸款來(lái)有效的指導(dǎo)房地產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

第二、發(fā)展房地產(chǎn)融資渠道多元化。由于目前的房地產(chǎn)金融融資主要依賴于銀行體系，而房地產(chǎn)業(yè)是資金密集型行業(yè)，這樣無(wú)形中將房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)化為銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)甚至導(dǎo)致金融危機(jī)。應(yīng)該加強(qiáng)多元化的融資渠道，發(fā)展資金、證券等要素市場(chǎng)。

第三、建立住房抵押貸款次級(jí)市場(chǎng)促進(jìn)住房抵押貸款證券化。住房抵押貸款證券化是指將住房抵押貸款直接轉(zhuǎn)化為股票、債券、投資基金等證券形態(tài)，是資產(chǎn)證券化的一種形式。其主要功能在于通過(guò)證券形式將房地產(chǎn)市場(chǎng)與資本市場(chǎng)聯(lián)系起來(lái)，積聚社會(huì)閑散資金，促進(jìn)個(gè)人儲(chǔ)蓄向房地產(chǎn)投資轉(zhuǎn)化，并有助于提高銀行長(zhǎng)期信貸資產(chǎn)的流動(dòng)性，建立起不動(dòng)產(chǎn)抵押貸款的次級(jí)市場(chǎng)。對(duì)于放貸金融機(jī)構(gòu)而言，房地產(chǎn)抵押貸款證券化能有效降低放貸風(fēng)險(xiǎn)和拓寬房地產(chǎn)資金來(lái)源，有效地把貸款風(fēng)險(xiǎn)向證券市場(chǎng)轉(zhuǎn)移，把風(fēng)險(xiǎn)分散給廣大投資者。對(duì)于投資者來(lái)說(shuō)，房貸證券化為其提供新的投資工具，因房貸信用程度較高，投資者風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)較小，可謂是一種風(fēng)險(xiǎn)小、收益高的新型投資方式。

參考文獻(xiàn)

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[4]沈陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)局.沈陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)年鑒[M].沈陽(yáng)市統(tǒng)計(jì)局出版，2001-2007.

第8篇：金融實(shí)證分析范文

文章編號(hào)：1003-4625(2010)04-0049-04

中圖分類號(hào)：F832.7

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、文獻(xiàn)綜述

有關(guān)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的理論研究大致可以分為兩大派別，即金融結(jié)構(gòu)論與金融壓抑論。金融結(jié)構(gòu)論認(rèn)為金融變量的數(shù)量及結(jié)構(gòu)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，于是金融發(fā)展的有關(guān)指標(biāo)(如金融相關(guān)率)以及總金融資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)就構(gòu)成了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要影響因素。金融壓抑論則強(qiáng)調(diào)價(jià)格變量是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的更重要因素，認(rèn)為實(shí)際利率與實(shí)際匯率的金融自由化是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要途徑，而低于均衡的實(shí)際利率與高估的國(guó)內(nèi)貨幣等形式的金融壓抑阻礙了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

有關(guān)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究，國(guó)內(nèi)學(xué)者已經(jīng)有了一些成果。陳福中，吳秋(2008)以長(zhǎng)三角為例就金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)金融相關(guān)率、證券及保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展程度在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同階段對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用不同，其中金融效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。龐加蘭等(2009)運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法，以1978-2007年陜西省人均實(shí)際GDP和金融相關(guān)率分別作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的指標(biāo)，對(duì)陜西省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)展的相關(guān)性進(jìn)行分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)不僅二者之間不存在協(xié)整關(guān)系，而且金融發(fā)展也不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因，以此說(shuō)明陜西省金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用有限是其金融發(fā)展不足的實(shí)證反應(yīng)。周立，王子明(2002)通過(guò)對(duì)中國(guó)各地區(qū)1978～2000年金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究，說(shuō)明中國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)密切相關(guān)，金融發(fā)展的差距可以部分解釋中國(guó)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的差距。

本文在上述文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，采用實(shí)際數(shù)據(jù)，運(yùn)用協(xié)整分析以及向量自回歸模型來(lái)分析河南省1990-2008年間金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，最終說(shuō)明河南省金融發(fā)展相對(duì)滯后，導(dǎo)致其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用明顯不足。

二、數(shù)據(jù)說(shuō)明及協(xié)整檢驗(yàn)

(一)數(shù)據(jù)說(shuō)明

為了對(duì)河南省的金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，本文選取河南省地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)作為代表經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)，選取金融相關(guān)率(FIR)作為代表金融發(fā)展的指標(biāo)。其中GDP數(shù)據(jù)為采用基期商品零售價(jià)格總指數(shù)對(duì)名義數(shù)據(jù)進(jìn)行折算后得到的實(shí)際GDP，以增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可比性；金融相關(guān)率采用河南省年末存、貸款余額之和與GDP的比值來(lái)表示。由于《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》中各項(xiàng)存款、貸款年底余額的數(shù)據(jù)在統(tǒng)計(jì)時(shí)1989年及以前為國(guó)家銀行口徑，1990年以后為金融機(jī)構(gòu)口徑，為了保證統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)口徑的一致性，本文分析所使用的樣本取自1990-2008年的年度數(shù)據(jù)，樣本容量為19，數(shù)據(jù)來(lái)源于2009年《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》。對(duì)選取的這兩個(gè)變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行自然對(duì)數(shù)變換，以使其趨勢(shì)線性化，并消除可能存在的異方差問(wèn)題，變換后的變量分別記作lnGDPt和lnFIRt，其相應(yīng)的一階差分序列記為InGDPt和InFIRt。

(二)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

由于非平穩(wěn)序列以最小二乘法估計(jì)模型時(shí)可能會(huì)遭遇“偽回歸”問(wèn)題，因此在對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)之前，首先要對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。表1是運(yùn)用E-views5.1對(duì)以上序列分別進(jìn)行ADF檢驗(yàn)得到的具體結(jié)果。從表1中可以看出，在1％顯著性水平下，lnGDPt和InFIRt是非平穩(wěn)的，而lnGDPt和lnFIRt則分別在1％和10％顯著性水平下達(dá)到平穩(wěn)，說(shuō)明lnGDPt和lnFIRt均為一階單整序列。

(三)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

由于lnGDPt和lnFIRt都是I(1)過(guò)程，需要通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)判定兩個(gè)變量之間是否存在長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。所謂協(xié)整關(guān)系是指不同經(jīng)濟(jì)變量雖然存在各自的長(zhǎng)期趨勢(shì)，但這些變量之間存在著一個(gè)長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。這里采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)，由AIC信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后期為2階，運(yùn)用Eviews5.1得到檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

從表2的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，在變量lnGDPt和lnFIRt之間存在協(xié)整關(guān)系。估計(jì)得到的協(xié)整方程為：

lnFIRt=0.8265-0.0475lnGDPt+et

由協(xié)整方程可知，河南省的金融相關(guān)率(FIR)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，系數(shù)-0.0475表示GDP每增長(zhǎng)1％，金融相關(guān)率就平均下降0.0475個(gè)百分點(diǎn)。這里出現(xiàn)GDP與金融相關(guān)率負(fù)相關(guān)的主要原因是，本文采用的金融相關(guān)率是存貸款年底余額與當(dāng)年GDP的比值，如果存貸款余額的增長(zhǎng)速度落后于GDP的增長(zhǎng)速度，由此得到的FIR值就是遞減的。協(xié)整方程的負(fù)彈性系數(shù)-0.0475正說(shuō)明了河南省金融發(fā)展的速度仍相對(duì)滯后，需要進(jìn)一步加快金融發(fā)展的步伐。

(四)誤差修正模型(ECM)

由于lnGDPt和lnFIRt都是一階單整序列，且二者之間存在著協(xié)整關(guān)系，因此可以通過(guò)估計(jì)誤差修正模型來(lái)考察其短期動(dòng)態(tài)調(diào)整。利用Eviews5.1得到的誤差修正模型如下(括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量值)：

lnFIRt=-0.2850ecmt-1+0.0379lnFIRt-1-1.1792lnGDPt-1+0.1556+εt

(-3.2407)　(0.2651)　(-3.4279)　(3.5292)

R2=0.7658　F=16.3471　SC=-2.6235

該誤差修正模型描述了均衡誤差對(duì)金融相關(guān)率的短期動(dòng)態(tài)影響，模型中除lnFIRt-1外，其他變量均顯著。模型中誤差修正系數(shù)為-0.2850，小于零，符合反向修正機(jī)制，說(shuō)明金融相關(guān)率的變動(dòng)受到協(xié)整方程的約束，短期內(nèi)對(duì)長(zhǎng)期均衡關(guān)系的偏離會(huì)在下一期得到反向修正。

(五)格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明河南省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融發(fā)

展之間存在一個(gè)長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，不過(guò)并未給出二者的因果關(guān)系，這就需要進(jìn)一步進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。由于格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)的前提是變量序列平穩(wěn)或存在協(xié)整關(guān)系，因此可以對(duì)已經(jīng)證明具有協(xié)整關(guān)系的lnGDPt和lnFIRt進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。根據(jù)AIC準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2，運(yùn)用Eviews5.1得到檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3：

從表3可以看出，在5％顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是金融發(fā)展的格蘭杰原因，而金融發(fā)展不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的格蘭杰原因。這主要是由于河南省金融發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)步伐不相一致，顯得相對(duì)滯后，因此金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用還表現(xiàn)得不夠明顯。

三、VAR模型分析

(一)向量自回歸(VAR)模型

由于lnFIRt和lnGDPt是平穩(wěn)的，因此可以對(duì)lnFIRt和lnGDPt建立向量自回歸模型，以反映金融相關(guān)率變動(dòng)與GDP增長(zhǎng)之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。為確定VAR模型的滯后階數(shù)，這里使用赤池和施瓦茨信息準(zhǔn)則，并通過(guò)對(duì)殘差的自相關(guān)和正態(tài)性進(jìn)行檢驗(yàn)，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為1，由此得到VAR(1)模型如下(括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量值)：

lnFIRt=0.2165-0.0031lnFIRt-1-1.6899lnGDPt-1+e1t

(4.2991)　(-0.0173)　(-4.3775)　(1)

R20.6018 F=12.0893 AIC=-2.1980 SC=-2.0489lnGDPt=0.1080+0.1761lnGDPt-1-0.0889lnFIRt-1+e2t

(5.1567)　(1.0967)　(-1.1882)　(2)

R2=0.2317 F=2.4123 AIC=-3.9527 SC=-3.8036

對(duì)于模型(1)，可以看出lnFIRt受到lnGDPt-1的顯著影響，而受到其自身滯后階lnFIRt-1的影響并不顯著。對(duì)于模型(2)，可以看出lnGDPt受到lnGDPt-1和lnFIRt-1的影響均不顯著。不過(guò)由于對(duì)VAR模型單個(gè)參數(shù)估計(jì)值的解釋通常是很困難的，因此，要想對(duì)一個(gè)VAR模型做出結(jié)論，可以觀察系統(tǒng)的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解。

(二)脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫了內(nèi)生變量對(duì)系統(tǒng)沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)，具體地說(shuō)，它刻畫的是在誤差項(xiàng)上加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來(lái)值所帶來(lái)的影響。在前面已經(jīng)建立的VAR(1)模型的基礎(chǔ)上，下面使用脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)描述VAR模型中的因變量是如何對(duì)系統(tǒng)沖擊進(jìn)行動(dòng)態(tài)響應(yīng)的。圖1是模擬的lnFIRt和lnGDPt的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，其中實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線為響應(yīng)函數(shù)值正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差的偏離帶；縱軸表示相應(yīng)因變量的響應(yīng)程度，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)，這里選的是滯后6期。

首先分析金融相關(guān)率變動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的響應(yīng)情況。從圖1.2看出，當(dāng)在本期給GDP一個(gè)正的沖擊后，在第1期對(duì)金融相關(guān)率的波動(dòng)就有一個(gè)很明顯的負(fù)的影響，從第2期該影響幅度開(kāi)始變小，并從第5期開(kāi)始影響幾乎為0。出現(xiàn)這種結(jié)果的原因在于：本文中金融相關(guān)率定義的是各項(xiàng)存貸款余額占GDP的比重，因此GDP的提高使得金融相關(guān)率的分母變大，直接影響到金融相關(guān)率的值，所以一開(kāi)始就對(duì)金融相關(guān)率產(chǎn)生一個(gè)負(fù)的影響。當(dāng)然，這個(gè)負(fù)的影響不會(huì)一直擴(kuò)大下去，因?yàn)楸酒贕DP的變動(dòng)對(duì)后期的金融相關(guān)率的影響會(huì)越來(lái)越小，從第三年開(kāi)始，之后的影響就已經(jīng)非常小了。

其次分析經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)金融相關(guān)率變動(dòng)的響應(yīng)情況。從圖1.3看出，當(dāng)在本期給金融相關(guān)率一個(gè)沖擊后，在第1期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生一個(gè)較小的反面影響，并且該影響程度逐漸遞減，從第5期開(kāi)始影響幾乎為0。從整個(gè)響應(yīng)路徑來(lái)看，雖然金融相關(guān)率對(duì)GDP的波動(dòng)有一定影響，但該影響是個(gè)反面影響，而且始終都非常微弱。對(duì)于這一結(jié)果可以這樣理解：由于近年來(lái)河南省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度比較快，而相比之下，存、貸款額卻增長(zhǎng)較慢，因此金融相關(guān)率呈下降趨勢(shì)，出現(xiàn)了金融相關(guān)率下降帶來(lái)GDP增長(zhǎng)的假象。本來(lái)我們預(yù)期金融發(fā)展不僅應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著影響，而且還應(yīng)該是一個(gè)正的影響，金融發(fā)展應(yīng)該能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，而對(duì)河南省的數(shù)據(jù)實(shí)證卻得到相反的結(jié)論，這說(shuō)明河南省的金融發(fā)展水平仍有待提高，潛力巨大。

最后分析金融相關(guān)率和GDP對(duì)其自身的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)情況。從圖1.1和圖1.4可以看出，對(duì)于來(lái)自其自身一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，金融相關(guān)率和GDP在前幾期都表現(xiàn)出遞減的正的響應(yīng)，并分別從第6期和第4期開(kāi)始影響遞減為接近0。這說(shuō)明：金融相關(guān)率和GDP均與其自身滯后值有一定的正的關(guān)聯(lián)性，特別是受到近期滯后值的影響比較大，因此其影響隨滯后期遞減。

(三)預(yù)測(cè)方差分解

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來(lái)的影響，而方差分解是通過(guò)分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。因此，方差分解給出對(duì)VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)的相對(duì)重要性的信息。表4是跨期為6期的lnFIRt和lnGDPt的方差分解表。

從表4可以看出，金融相關(guān)率的變動(dòng)從一開(kāi)始就在既受到自身波動(dòng)影響的同時(shí)，也受到GDP增長(zhǎng)的影響，兩者幾乎平分了對(duì)金融相關(guān)率的貢獻(xiàn)，而且后者的影響逐步增強(qiáng)，并在第五期后基本趨于穩(wěn)定，對(duì)金融相關(guān)率的貢獻(xiàn)率穩(wěn)定在64％。而河南省GDP的變動(dòng)在第一期僅受到自身波動(dòng)的影響，從第二期開(kāi)始，金融相關(guān)率的變動(dòng)對(duì)GDP增長(zhǎng)的影響開(kāi)始顯現(xiàn)并略有增強(qiáng)，并在第四期后趨向于穩(wěn)定在2.28％，不過(guò)金融相關(guān)率的變動(dòng)對(duì)GDP增長(zhǎng)的影響始終都非常小。可以發(fā)現(xiàn)，這與之前脈沖響應(yīng)函數(shù)動(dòng)態(tài)響應(yīng)的程度和路徑的解釋是基本一致的。

綜合脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測(cè)方差分解的結(jié)論可知，河南的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)給金融相關(guān)率的變動(dòng)帶來(lái)較明顯的負(fù)的影響，而金融相關(guān)率的變動(dòng)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的影響卻很小。表5列出了從2000年到2008年河南省GDP和各項(xiàng)存、貸款余額的實(shí)際增長(zhǎng)率的縱向?qū)Ρ葦?shù)據(jù)，表6列出了2008年全國(guó)包括河南在內(nèi)的幾個(gè)省市的金融相關(guān)率的橫向?qū)Ρ葦?shù)據(jù)。

從表5中的縱向?qū)Ρ瓤梢钥闯?，?004年以前，河南省GDP增長(zhǎng)率和存貸款增長(zhǎng)率互有高低，因此金融相關(guān)率有時(shí)增長(zhǎng)，有時(shí)下降；而從2004年開(kāi)始，GDP增長(zhǎng)率就一直領(lǐng)先存貸款增長(zhǎng)率，有時(shí)甚至是存貸款增長(zhǎng)率的2到3倍，從而導(dǎo)致金融相關(guān)率逐年下降。如果說(shuō)從表5中看到的是河南省金融相關(guān)率的縱向發(fā)展趨勢(shì)，那么從表6中的橫向?qū)Ρ染涂梢钥闯?，和?guó)內(nèi)一些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省市相比，河南省的金融相關(guān)率是相當(dāng)?shù)偷?，即使和同為中部六省的湖北相比，差距也非常大。這說(shuō)明，近年來(lái)，由于河南省的金融發(fā)展速度明顯落后于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度，因此金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用表現(xiàn)得很不明顯，這正好和前面模型分析得到的結(jié)論是一致的。

四、研究結(jié)論

(一)從協(xié)整分析中可以看出，河南省的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系，但協(xié)整方程中負(fù)的彈性系數(shù)說(shuō)明河南省金融發(fā)展的速度仍相對(duì)滯后。

(二)從VAR模型分析中可以看出，河南省的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)給金融相關(guān)率變動(dòng)帶來(lái)一個(gè)較明顯的負(fù)的影響，而金融相關(guān)率的變動(dòng)給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的影響卻非常小，這主要是因?yàn)榇尜J款余額的增長(zhǎng)速度落后于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的速度，金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用表現(xiàn)得不明顯。

(三)由以上分析可見(jiàn)，金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，金融發(fā)展無(wú)疑是河南發(fā)展和崛起的重要力量。一個(gè)發(fā)育良好的金融市場(chǎng)以及暢通無(wú)阻的傳導(dǎo)機(jī)制有利于儲(chǔ)蓄的增加以及儲(chǔ)蓄向投資的有效轉(zhuǎn)化，進(jìn)而推動(dòng)資本積累、技術(shù)進(jìn)步以及長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。因此，為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，河南省必須要加快金融深化改革，確保金融總量增加、金融結(jié)構(gòu)優(yōu)化和金融效率提高。

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第9篇：金融實(shí)證分析范文

【關(guān)鍵詞】金融發(fā)展 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng) 計(jì)量分析

一、河南省經(jīng)濟(jì)與金融形勢(shì)

改革開(kāi)放為河南省經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入了新的生機(jī)和活力，河南省生產(chǎn)總值由1978年的162.92億元達(dá)到2012年的29810.14億元，比上年增長(zhǎng)10.1%。2012年底全省金融機(jī)構(gòu)人民幣各項(xiàng)存款余額31648.50億元，比2011年末增長(zhǎng)18.8%，各項(xiàng)貸款余額20033.81億元，增長(zhǎng)14.4%。全年首次發(fā)行和再融資募集資金209.20億元，其中通過(guò)境內(nèi)市場(chǎng)募集資金188.97億元。全年保險(xiǎn)公司保費(fèi)收入841.13億元。

二、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的理論研究

金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系一直是眾多經(jīng)濟(jì)學(xué)家關(guān)心的問(wèn)題，這一領(lǐng)域的奠基人主要是戈德史密斯、麥金農(nóng)和肖。戈德史密斯在他的著作《金融結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展》中通過(guò)對(duì)35個(gè)國(guó)家數(shù)十年的考察，發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間有著大致平行的關(guān)系。麥金農(nóng)和肖共同完成的《經(jīng)濟(jì)發(fā)展中金融深化》，標(biāo)志著金融發(fā)展理論的正式形成。他們認(rèn)為金融抑制造成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降并且阻礙發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而金融抑制是由匯率和利率的金融價(jià)格扭曲造成的。

三、指標(biāo)選擇和模型構(gòu)建

本文選取以下指標(biāo)對(duì)河南省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行度量。

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)（LNGDP）

選取人均GDP的自然對(duì)數(shù)作為衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的指標(biāo)變量。

2.金融相關(guān)比率（FIR）

選取河南省全部金融機(jī)構(gòu)存貸款加總作為金融資產(chǎn)總額與GDP之比作為金融相關(guān)比率。

3.金融中介效率指標(biāo)（FA）

選取各項(xiàng)貸款總額與GDP之比作為金融中介效率指標(biāo)。

4.證券市場(chǎng)的發(fā)展程度（SM）

這里采用股票籌資額與GDP的比值來(lái)表示證券市場(chǎng)的發(fā)育程度。

5.保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展程度（IM）

選取保費(fèi)收入與GDP的比值作為衡量保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的指標(biāo)。

基于所選的指標(biāo)，本文構(gòu)建如下模型：

其中，GDP表示人均GDP，F(xiàn)IR表示金融相關(guān)比率，F(xiàn)A表示金融中介效率指標(biāo)，SM表示證券市場(chǎng)發(fā)展指標(biāo)，IM表示保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展指標(biāo)。

四、河南省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究

（一）ADF檢驗(yàn)

首先對(duì)LNGDP、LNFIR、LNFA、LNSM、LNIM進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)，結(jié)果原有的時(shí)間序列數(shù)據(jù)在10%的顯著性水平下是不平穩(wěn)的，而對(duì)其取一階差分后的序列在5%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的，說(shuō)明這些變量一階平穩(wěn)。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

本文采用J-J法來(lái)研究河南省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。如表1。

從表1可以看出，LNGDP和FIR、FA、SM、IM之間存在四個(gè)協(xié)整關(guān)系，即它們之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，這種長(zhǎng)期均衡關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)整關(guān)系的方程為：

LNGDP=-0.358FIR-0.0213FA+8.045SM+12.39IM+7.07

由協(xié)整關(guān)系方程我們可以看出，LNGDP與FIR、FA之間都是負(fù)向的相關(guān)關(guān)系，即：金融發(fā)展的規(guī)模、效率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)表面的長(zhǎng)期負(fù)向穩(wěn)定關(guān)系。LNGDP與SM、IM之間都是正向相關(guān)關(guān)系，即：證券市場(chǎng)股票籌資額的增長(zhǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)保費(fèi)收入的增加與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)表面的長(zhǎng)期正向穩(wěn)定關(guān)系。而它們之間的這種長(zhǎng)期關(guān)系是否為因果關(guān)系必須通過(guò)格蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)說(shuō)明。

（三）因果檢驗(yàn)

在平穩(wěn)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)考察河南金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知：金融相關(guān)比率、金融中介效率、保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展均是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Grenger原因，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不是金融相關(guān)比率、金融中介效率、保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展的Grenger原因；證券化市場(chǎng)發(fā)展不是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Grenger原因，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是證券化市場(chǎng)發(fā)展的Grenger原因。

五、結(jié)論與建議

本文利用河南省20年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)對(duì)金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果顯示：河南省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，呈現(xiàn)正相關(guān)，反映了金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有促進(jìn)作用。但這種作用并不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。就短期而言，河南省金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有相互促進(jìn)作用。就長(zhǎng)期而言，河南省金融發(fā)展是需求跟隨型的，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是金融發(fā)展的原因。這反映出河南省經(jīng)濟(jì)經(jīng)過(guò)多年的高速發(fā)展，居民手中的財(cái)富有了大幅度提高，對(duì)金融服務(wù)的需求不斷增加，帶動(dòng)了金融發(fā)展。同時(shí)金融發(fā)展卻并沒(méi)有成為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)有利的推手。

因此，為了刺激經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步增長(zhǎng)，提出以下建議：建設(shè)區(qū)域金融中心，發(fā)揮金融集聚效應(yīng)。構(gòu)建多層次的資本市場(chǎng)，完善直接融資市場(chǎng)。加大金融業(yè)對(duì)外開(kāi)放度，促進(jìn)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。提高金融質(zhì)量，加大區(qū)域金融創(chuàng)新。加強(qiáng)金融監(jiān)督管制，優(yōu)化金融生態(tài)外部環(huán)境。

參考文獻(xiàn)

[1]王子明，周立.中國(guó)各地區(qū)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)證分析：1978-2000[J].金融研究，2002（03）.