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        銀行信貸規(guī)模與物價關(guān)系的實證研究

        2010-10-26 09:06:22張學葉林永強
        湖北開放大學學報 2010年7期
        關(guān)鍵詞:銀行信貸物價協(xié)整

        張學葉,林永強,周 廣

        (1.重慶大學數(shù)理學院,重慶 400044;

        2.重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院,重慶 400044;3.張家港市發(fā)改委,江蘇 張家港 215600)

        銀行信貸規(guī)模與物價關(guān)系的實證研究

        1張學葉,2林永強,3周 廣

        (1.重慶大學數(shù)理學院,重慶 400044;

        2.重慶大學經(jīng)濟與工商管理學院,重慶 400044;3.張家港市發(fā)改委,江蘇 張家港 215600)

        本文利用2000年1月到2008年12月的銀行信貸規(guī)模與居民消費指數(shù)的時間序列數(shù)據(jù),運用協(xié)整理論、誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分析方法研究銀行信貸對國內(nèi)物價水平的影響,旨在探討銀行信貸規(guī)模與物價波動的關(guān)系,為國家制定完善、有效的檢測、預警體系提供理論依據(jù)。

        模型;銀行信貸規(guī)模;誤差修正模型;脈沖響應(yīng)函數(shù)

        一、前言

        物價上漲、流動性過剩引起的通貨膨脹對我國的經(jīng)濟發(fā)展帶來巨大的影響,而對于物價波動的成因一直是研究的熱點問題。誘發(fā)通貨膨脹因素諸多,而銀行信貸增長過快往往成為關(guān)注的焦點。銀行信貸作為貨幣政策調(diào)控手段,無論在過去的計劃經(jīng)濟體制下,還是在現(xiàn)階段經(jīng)濟體制轉(zhuǎn)變進程中,均起到非常重要的作用。因此,研究銀行信貸規(guī)模與物價之間的關(guān)系就有其必要性。本文將利用計量經(jīng)濟的分析方法和技術(shù)建立銀行信貸與物價的計量經(jīng)濟模型,系統(tǒng)研究和探討銀行信貸規(guī)模的擾動對物價的影響程度,為貨幣政策決策的定量化提供科學的依據(jù)。

        二、VAR模型和研究方法

        VAR模型常用于預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊,從而解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響。它能夠比較直觀的刻畫出變量之間的動態(tài)交互作用及其效應(yīng)。

        設(shè)Yt為時間序列向量, yt= (y1t,y2t, ???,ynt)′,則p階VAR模型為:

        其中α為n維常數(shù)向量,Ai( i = 1,2,???,p )為n× n維待估計的系數(shù)矩陣,p是滯后階數(shù),T是樣本個數(shù)。 εt是隨機擾動向量,它們相互之間可以同期相關(guān),但與自己的滯后值不相關(guān),同時與等式右邊的變量Yi(i=t-1,……,t-p)不相關(guān)。

        (1)式也可等價的表示為:

        其中L為滯后算子。令 A( L ) =I - A1L - A2L2-…-APLP

        如果det[A(L)]根都在單位圓外,則(2)式滿足可逆性條件,它能表示成一個向量移動平均模型(VAR(∞)):

        其中Bk(k=0,1,…,p)是系數(shù)矩陣,β是常數(shù)向量,他們可由模型(1)中的系數(shù)矩陣Ai和常向量α計算而得。

        由(3)可知,系數(shù)矩陣Bk的第i行第j列元素表示第i個變量對變量j產(chǎn)生的單位沖擊的k期滯后反應(yīng),即VAR系統(tǒng)中變量i對變量j的k期脈沖響應(yīng)。在這里假設(shè)了系統(tǒng)只受一個變量的沖擊,不受其他變量的沖擊。但是,因為誤差向量 εt通常不是標準的白噪聲,它的各分量之間是相關(guān)的,即εt的協(xié)方差矩陣Ω不是對角陣。因此脈沖響應(yīng)函數(shù)的計算通常是在一個變化了的VAR模型中進行的[1]。

        由于誤差向量的協(xié)方差矩陣Ω是正定的,因此存在一個非奇異陣Q使QQT=Ω,于是VAR模型可以表示為:

        經(jīng)過變換,原誤差向量 εt變成標準的向量白噪聲 ωt,所以系數(shù)矩陣BkQ的第i行j列元素表示系統(tǒng)中變量i對變量j的一個標準誤差的正交化沖擊的k期脈沖影響。

        進一步,只要變量之間存在協(xié)整關(guān)系,可以由VAR模型導出誤差修正模型(VEC)。和VAR模型類似,同樣可以對VEC模型進行脈沖響應(yīng)分析和方差分解。

        本文利用Eviews6.0版本進行檢驗,運用Johansen協(xié)整檢驗方法來檢驗銀行信貸規(guī)模與物價之間長期關(guān)系的協(xié)整關(guān)系,在得出協(xié)整檢驗的結(jié)果以后,通過建立誤差修正模型對存在協(xié)整關(guān)系的變量進行短期因果關(guān)系分析。最后我們將用VEC模型進行沖擊響應(yīng)和方差分解分析,考察銀行信貸規(guī)模對物價和其自身的影響。

        三、銀行信貸規(guī)模的變化對物價產(chǎn)生的影響

        本文選用金融機構(gòu)貸款余額CREDIT,居民消費價格指數(shù)CPI分別作為銀行信貸和物價水平的代表變量。樣本區(qū)間為2000年1月至2008年12月,共108個樣本。

        為了減少或消除潛在的異方差問題,我們對變量 CPI和 CREDIT序列分別取自然對數(shù),即 LN(CPI)和LN(CREDIT),分別用CP和CR來表示。下面我們對變量CP和CR建立兩變量VAR模型。

        1.單位根檢驗和協(xié)整檢驗

        由于實際應(yīng)用中大多數(shù)時間序列是非平穩(wěn)的,但是它們的線性組合卻有可能是平穩(wěn)的,而協(xié)整關(guān)系就是描述變量之間這種長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系[2]。本文中選用信貸規(guī)模和物價這兩個經(jīng)濟指標,那么從長遠來看這兩個變量應(yīng)該具有均衡關(guān)系。在此,需要注意的是,研究協(xié)整關(guān)系的前提是CP和CR兩序列本身都是不平穩(wěn)的。所以,首先要對這兩個序列的單整階數(shù)進行判斷。

        下面我們利用ADF檢驗法分別對CP及CR兩變量序列進行單位根檢驗,檢驗結(jié)果如表1,結(jié)果表明兩序列CP和CR的ADF值均大于其相應(yīng)的顯著性水平分別為0.01、0.05、0.1下的臨界值,表明不能拒絕存在單位根的原假設(shè),即兩序列CP和CR均為非平穩(wěn)的。但是經(jīng)過一階差分后,ΔCP和ΔCR兩個序列的ADF均小于其相應(yīng)的顯著性水平分別為0.01、0.05、0.1下的臨界值,表明拒絕存在單位根的原假設(shè),即ΔCP和ΔCR兩個序列是平穩(wěn)的。因此可以認為兩序列服從I(1)過程,這為進一步對變量間的協(xié)整分析建立了基礎(chǔ)。

        表1 序列CP和CR的ADF檢驗結(jié)果

        接下來,我們將對這兩個變量的協(xié)整關(guān)系進行檢驗,分別采用Johansen檢驗的特征值軌跡檢驗和最大特征值檢驗兩種方法對變量序列CP和CR進行協(xié)整檢驗。在根據(jù)AIC信息判斷選擇滯后階數(shù)為2后,協(xié)整檢驗結(jié)果如表2所示:

        表2 協(xié)整檢驗結(jié)果

        跡檢驗和最大特征值檢驗結(jié)果都表明存在一個協(xié)整向量,則物價和銀行信貸規(guī)模這兩個變量存在協(xié)整關(guān)系。根據(jù)向量誤差修正模型我們得到均衡向量如下:

        β′=(1.000000,-0.101940,-3.599256)則信貸規(guī)模與物價兩變量的協(xié)整方程為:

        方程(5)表明CP與CR存在長期均衡關(guān)系,在2000-2008年樣本期間我國物價與銀行信貸規(guī)模存在正向作用關(guān)系。

        2. 脈沖響應(yīng)與方差分解

        為了對物價和銀行信貸規(guī)模的動態(tài)特性有一個更加清楚的了解,我們在上面VEC模型的基礎(chǔ)上進行沖擊響應(yīng)分析[5],即計算1個單位的銀行信貸規(guī)模沖擊對物價和其自身的影響,得到的沖擊曲線如下圖所示,由于前面我們是對CPI和CREDIT取的對數(shù),所以系數(shù)代表了彈性。其中橫坐標表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位:月度),縱坐標表示物價及信貸規(guī)模增長率的變化。

        通過圖1(a-b)我們可以看出,CP在受到銀行信貸規(guī)模CR一個單位正向的標準差的沖擊之后,在短期內(nèi)具有顯著的正向反應(yīng),并且在前 5個月的正向反應(yīng)一直呈上升趨勢。同時,由于物價和信貸規(guī)模間相互影響,信貸規(guī)模也在原來的水平上開始增加。在經(jīng)過5個月之后,物價較初始水平上升約為 0.0017%,信貸規(guī)模較初始水平上升約為0.0023%,也就是說,短期來看信貸規(guī)模的變化很大程度會影響物價的變化。

        圖1 沖擊響應(yīng)曲線

        脈沖響應(yīng)函數(shù)是隨著時間的推移,觀察模型中的各變量對于沖擊是如何反應(yīng)的。而方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度,進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。下面我們將利用方差分解的基本思想分析信貸規(guī)模對物價變動的貢獻程度。對物價的方差分解圖如下表3。

        表3 物價的方差誤差分解

        從表3可以看出,物價的波動程度主要歸因于物價沖擊的其他因素,從長期來看,沖擊物價的其他因素解釋了物價波動的96%以上,而銀行信貸規(guī)模對對物價波動的貢獻度約為3%,表明銀行信貸規(guī)模對物價雖然有一定的預測能力,但是長期來看信貸規(guī)模的變化對物價的變化不起決定性影響。

        四、結(jié)束語

        本文運用VAR模型,從短期和長期兩方面研究了兩者之間的動態(tài)影響關(guān)系。經(jīng)過脈沖響應(yīng)分析,得到銀行信貸的變化對物價有明顯的正效應(yīng),具有很好的時效性,這和盛松成、吳培新(2008)的研究結(jié)果一致[3]。同時,我們知道貨幣供應(yīng)量是確定物價水平的一個重要變量,而我國的信貸規(guī)模獨立于貨幣供應(yīng)量,并引導其變化。同時貨幣政策是存在時滯的,物價不僅僅是受貨幣供應(yīng)量的變動的影響,與上期自身水平更是高度相關(guān)的。因此,我們應(yīng)格外關(guān)注銀行信貸的短期影響,正確運用銀行信貸杠桿,建立完善、有效的經(jīng)濟監(jiān)測,預警體系,對物價漲幅趨勢作出正確的預測,為宏觀調(diào)控和抑制通脹提供信號。將其與貨幣政策結(jié)合起來以達到穩(wěn)定物價、抑制和緩解通貨膨脹的目標。

        [1] 楊麗萍,陳松林,王紅. 貨幣供應(yīng)量、銀行信貸與通貨膨脹的動態(tài)關(guān)系研究[J]. 管理世界,2008,6.

        [2] 高鐵梅. 計量經(jīng)濟分析方法與建模-Eviews應(yīng)用及實例[M]. 北京:清華大學出版社,2006.

        [3] 盛松成,吳培新. 中國貨幣政策的二元傳導機制——兩中介目標,兩調(diào)控對象模式研究[J]. 經(jīng)濟研究,2008,10.

        [4] [美]詹姆 D.漢密爾頓. 劉明志譯. 時間序列分析[M]. 北京:中國社會科學出版社,1999。

        [5] 劉斌. 我國貨幣供應(yīng)量與產(chǎn)出、物價間相互關(guān)系的實證研究[J].金融研究,2002,7.

        The Empirical Study on Relationship of Credit Scale and Price

        ZHANG Xue-ye,LIN Yong-ping,ZHOU Guang

        In the paper, we analyse the effect from credit scale to price through Cointegration Theory, Error Correction Model, Impulse Response Function and variance analysis methods, with the credit scale data and consumer price index data from 2000 January to 2008 December, aiming at researching the relationship between credit scale and price fluctuation. So we can provide some theoretical basis for policy-maker.

        VAR Model; Credit Scale; Error Correction Model; Impulse Response Function

        F820

        A

        1008-7427(2010)07-0086-02

        2010-04-30

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