基于var模型的影子銀行與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究

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1、基于VAR模型的影子銀行與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究基于VAR模型的影子銀行與中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的實(shí)證研究目前，關(guān)于影子銀行的概念國際上還沒有統(tǒng)一的定論。2007年，美國太平洋投資管理公司執(zhí)行董事PaulMcCulley首先提出影子銀行這一概念，他認(rèn)為影子銀行不同于傳統(tǒng)的商業(yè)銀行，影子銀行所籌集的資金具有短期性和不確定性，并且影子銀行不受或較少受到監(jiān)管。美國金融穩(wěn)定委員會(huì)（2011）認(rèn)為監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)以更為廣闊的視角來看待影子銀行，任何在正規(guī)銀行體系之外的信用中介機(jī)構(gòu)和信用中介活動(dòng)都可以被視為影子銀行。國內(nèi)學(xué)者也未對(duì)影子銀行的定義形成統(tǒng)一的看法。易憲

2、容（2011）認(rèn)為只要涉及借貸關(guān)系和銀行表外業(yè)務(wù)都屬于影子銀行。劉煜輝（2011）把影子銀行分成兩部分，第一部分包括銀行合作、委托貸款、擔(dān)保公司、信托公司等所進(jìn)行的放貸業(yè)務(wù)，第二部分包括以民間借貸和地下錢莊為主要代表的民間金融。近幾年，中國影子銀行業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，金融穩(wěn)定委員會(huì)（FSB）報(bào)告顯示，2013年中國影子銀行資產(chǎn)規(guī)模接近三萬億美元，僅次于美國和英國。而根據(jù)穆迪的最新估測(cè)，2014年底中國影子銀行資產(chǎn)達(dá)到人民幣41萬億元，相當(dāng)于GDP的65%。影子銀行體系作為一種跨越直接融資和間接融資的新型金融運(yùn)作方式，本身是中性的，是一把雙刃劍

3、，既有促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和金融體系發(fā)展的正向積極作用，同時(shí)也蘊(yùn)含了極高的風(fēng)險(xiǎn)。本文旨在通過對(duì)我國影子銀行的研究，發(fā)現(xiàn)影子銀行對(duì)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的利和弊，并及時(shí)提出應(yīng)對(duì)措施，從而使得我國經(jīng)濟(jì)在轉(zhuǎn)型升級(jí)過程中得以健康穩(wěn)定地發(fā)展?！　《?、2.國民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。本文選用GDP作為衡量國民經(jīng)濟(jì)總量的一個(gè)指標(biāo)。因?yàn)楸疚膶?shí)證部分主要采用的是時(shí)間序列分析，而時(shí)間序列分析往往存在著異方差現(xiàn)象，因此本文采用國內(nèi)生產(chǎn)總值的對(duì)數(shù)，記作lnGDP。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。　　3.貨幣供應(yīng)量?？梢源碡泿殴?yīng)量的變量有M0、M1、M2，根據(jù)我國貨幣供應(yīng)量的劃分，狹義貨幣供

4、應(yīng)量（M1）包括流通中的現(xiàn)金以及企事業(yè)單位活期存款，M1能夠直接反映老百姓的資金充足與否，能夠快速反映經(jīng)濟(jì)周期的波動(dòng)。并且M1數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并公布的時(shí)間較長(zhǎng)，因此本文采用M1作為貨幣供應(yīng)量的衡量指標(biāo)。本文選用M1的環(huán)比增長(zhǎng)率RM1作為研究對(duì)象。數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫?！　?.通貨膨脹率。本文采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的環(huán)比增長(zhǎng)率作為通貨膨脹率的代理變量，記為RCPI。數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。　　5.失業(yè)率。失業(yè)率可以比較客觀準(zhǔn)確地反映一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)景氣程度，失業(yè)率數(shù)據(jù)不僅每個(gè)月發(fā)布的時(shí)間較早，而且對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的反映比較敏感。本文采用城鎮(zhèn)

5、登記失業(yè)率的年度數(shù)據(jù)作為估測(cè)數(shù)據(jù)，記為U。數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫?！　?.控制變量。由于影子銀行從事的業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)的商業(yè)銀行所從事的貸款業(yè)務(wù)有很多重合與交叉，二者之間具有錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)系，因此本文選取的控制變量為商業(yè)銀行年度的人民幣貸款余額，記作Loan。因?yàn)楸疚膶?shí)證部分主要采用的是時(shí)間序列分析，而時(shí)間序列分析往往存在著異方差現(xiàn)象，因此本文采用金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額的對(duì)數(shù)形式，記作lnLoan。金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額的數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫?！　。ǘ┠Ｐ瓦x擇　　本文主要研究的是影子銀行規(guī)模對(duì)國民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、貨幣供應(yīng)量、通貨膨脹率和失業(yè)

6、率的影響以及國民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、貨幣供應(yīng)量、通過膨脹率和失業(yè)率分別對(duì)影子銀行規(guī)模的影響。對(duì)于多變量相互影響的關(guān)系，向量自回歸模型（VAR）應(yīng)用最為普遍，最初的結(jié)果對(duì)實(shí)際經(jīng)濟(jì)行為的解釋也較為合理。VAR模型可以用來預(yù)測(cè)相關(guān)聯(lián)的經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列系統(tǒng)，進(jìn)而解釋經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)于經(jīng)濟(jì)變量所產(chǎn)生的影響。因而本文采用VAR模型進(jìn)行分析?！　∽钜话愕腣AR（P）模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式是：　　yt=A1yt-1++Apyt-p+B1xt++Brxt-r+εt（1）　　式（1）中，yt為m維內(nèi)生變量向量，xt為d維外生變量向量，A1，Ap和B1，Br是待估計(jì)的

7、參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期，εt是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)不能自相關(guān)，也不可以與解釋變量之間存在相關(guān)關(guān)系。　　四、實(shí)證分析　?。ㄒ唬┢椒€(wěn)性分析　　由于VAR模型的變量為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，而時(shí)間序列通常不平穩(wěn)，因此需要首先對(duì)變量LNGDP、LNSB、LNLOAN、CPI、M1、U進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，我們采用ADF單位根檢驗(yàn)。通過使用Evie1、U，利用Evie1、U之間存在兩個(gè)協(xié)整向量，這說明SB、CPI、GDP、M1和U之間存在協(xié)整關(guān)系?！　。ㄈ箅A數(shù)的確定　　本文依據(jù)LR統(tǒng)計(jì)量（似然比檢驗(yàn)）、FPE（最

8、終預(yù)測(cè)誤差）、AIC信息準(zhǔn)則、SC信息準(zhǔn)則與HQ（Hannan-Quinn）信息準(zhǔn)則五個(gè)常用指標(biāo)來對(duì)滯后階數(shù)進(jìn)行選擇，滯后階數(shù)判斷結(jié)果如表3所示。　　表3給出了從0至3階的VAR模型的LR、FPE、AIC、