葉波　王婭

摘 要：近年來，農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)在金融市場中發(fā)揮著舉足輕重的作用，是助推農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要力量。本文通過構(gòu)建ARIMA模型對張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)流動性問題進(jìn)行預(yù)測。結(jié)果表明，季節(jié)性是影響農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)流動性的重要因素，同時本文就出現(xiàn)的問題提出建議。

關(guān)鍵詞：ARIMA模型；農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)；流動性

中圖分類號：F830.5 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-0017-2014（4）-0090-04

2003-2013年是中國農(nóng)村金融改革發(fā)展最為活躍的十年。在這十年，大部分農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)通過改革實(shí)現(xiàn)了可持續(xù)發(fā)展，農(nóng)村金融市場建設(shè)逐步加強(qiáng)，涉農(nóng)貸款逐年增長，有力支持了當(dāng)?shù)丶Z食增產(chǎn)、農(nóng)民增收、農(nóng)村發(fā)展。但也要看到，農(nóng)村金融仍然是我國金融體系的薄弱環(huán)節(jié)，需要進(jìn)一步采取措施開放農(nóng)村金融市場，穩(wěn)固農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在金融市場的地位。

2013年7月20日，中國人民銀行宣布，全面放開金融機(jī)構(gòu)貸款利率管制，取消金融機(jī)構(gòu)貸款利率0.7倍下限，由金融機(jī)構(gòu)自主確定貸款利率水平，并著力強(qiáng)調(diào)對于農(nóng)村信用社貸款利率不再設(shè)立上限。貸款利率放開對于盤活銀行資金，提高自主定價能力，轉(zhuǎn)變經(jīng)營模式，優(yōu)化金融資源配置起到積極促進(jìn)作用，并有力推動金融支持經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和轉(zhuǎn)型升級。本文以張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)為例，選取2004年1月至2013年6月的存貸款數(shù)據(jù)，通過建立ARIMA模型，預(yù)測在當(dāng)前取消貸款利率的大環(huán)境下，短期內(nèi)是否會發(fā)生流動性風(fēng)險。

一、經(jīng)濟(jì)計量方法與數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

ARIMA（p，d，q）稱為差分自回歸移動平均模型，p為AR的階數(shù)； q為MA的階數(shù)，d為差分的階數(shù)。也可以說，ARIMA模型是指將非平穩(wěn)時間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時間序列，然后將因變量僅對它的滯后值以及隨機(jī)誤差項(xiàng)的現(xiàn)值和滯后值進(jìn)行回歸所建立的模型。基本思想是將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機(jī)序列，用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個序列。

（二）ARIMA模型

建立ARIMA模型，首先要判斷序列是否平穩(wěn)，只有穩(wěn)定的時間序列才能建立ARIMA模型。其次，分別對存款、貸款進(jìn)行模型分析，本文以存款為例進(jìn)行說明。具體步驟如下：

1、平穩(wěn)性檢測。單位根檢驗(yàn)是數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)最常用的方法。經(jīng)對原序列取對數(shù)后對lnCK、及其差分序列dlnCK的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，二者皆在臨界值內(nèi)存在單位根，即二者均為不平穩(wěn)序列。

2、對非平穩(wěn)序列進(jìn)行平穩(wěn)化處理。如果數(shù)據(jù)序列是非平穩(wěn)的，并存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，直到處理后數(shù)據(jù)的自相關(guān)函數(shù)值和偏自相關(guān)函數(shù)值無顯著地異于零。

3、根據(jù)時間序列模型的識別規(guī)則，建立相應(yīng)的模型。若平穩(wěn)序列的偏自相關(guān)函數(shù)是截尾的，而自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，可斷定序列適合AR模型；若平穩(wěn)序列的偏自相關(guān)函數(shù)是拖尾的，而自相關(guān)函數(shù)是截尾的，則可斷定序列適合MA模型；若平穩(wěn)序列的偏自相關(guān)函數(shù)和自相關(guān)函數(shù)均是拖尾的，則序列適合ARIMA模型。經(jīng)檢驗(yàn)，存、貸款序列均滿足ARIMA模型。

4、進(jìn)行參數(shù)估計，檢驗(yàn)是否具有統(tǒng)計意義。

5、進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，診斷殘差序列是否為白噪聲。

6、利用已通過檢驗(yàn)的模型進(jìn)行預(yù)測分析。

（三）指標(biāo)選取

1、衡量農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)發(fā)生流動性困難標(biāo)準(zhǔn)。就張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)而言，資金運(yùn)用主要是投放貸款，資金來源主要是存款。因此本文以存貸款比例來衡量農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)是否會發(fā)生流動性風(fēng)險，以其存貸比監(jiān)管指標(biāo)上限75%為標(biāo)準(zhǔn)（《商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理辦法（試行）》），分為流動性困難（90%以上）、緊張（75%-90%）、正常（60%-75%）、寬裕（60%以下）。

2、數(shù)據(jù)來源。本文采用的數(shù)據(jù)來自于人民銀行張掖市中支網(wǎng)站，金融統(tǒng)計監(jiān)測管理信息系統(tǒng)。2004年以前的數(shù)據(jù)包含城市信用社數(shù)據(jù)，2004年以后數(shù)據(jù)包括農(nóng)村信用社及農(nóng)村合作銀行。

二、張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)流動性ARIMA模型分析

（一）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)與識別

時間序列的平穩(wěn)性是使用ARIMA模型預(yù)測的前提，若平穩(wěn)即可以建模，若不平穩(wěn)需要進(jìn)行平穩(wěn)化處理后再進(jìn)行建模。對取對數(shù)后的存款序列（lnCK）進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

序列l(wèi)nCK的自相關(guān)系數(shù)沒有很快趨于零，說明序列是非平穩(wěn)的。這種情況下，由自相關(guān)分析圖很難看出序列是否有季節(jié)性，需對原序列進(jìn)行逐期差分，以消除趨勢。經(jīng)對一階差分序列dlnCK的自相關(guān)-偏自相關(guān)圖分析發(fā)現(xiàn)，季節(jié)性因素是影響數(shù)據(jù)平穩(wěn)性最主要的原因。

因此需要在一階差分的基礎(chǔ)上剔除其季節(jié)性因素。圖2是序列dlnCK剔除季節(jié)性后的自相關(guān)-偏自相關(guān)圖?？梢钥吹狡渥韵嚓P(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)迅速截尾，表明趨勢性完全消除，但季節(jié)性仍然存在，在K=12時自相關(guān)系數(shù)顯著不為0，季節(jié)性明顯。經(jīng)對其進(jìn)行二階季節(jié)性差分，季節(jié)性問題并沒有得到良好改善，故只進(jìn)行一階季節(jié)性差分。

經(jīng)單位根檢驗(yàn)， dlnCK為平穩(wěn)序列，滿足建立ARIMA模型的各種條件。在上述數(shù)據(jù)處理的過程中，選用ARIMA（p、d、q）（P、D、Q）S模型，由于經(jīng)過了一階差分和一階季節(jié)性處理，故d=1，D=1。從圖2中可以看出，偏自相關(guān)系數(shù)在k=4、5、12處比較合適，自相關(guān)函數(shù)在k=4、5處比較合適。因此p可能的取值是4、5、12，d=1，q可能的取值是4、5，由于K=12時二者系數(shù)均顯著不為零，故P=Q=1，因此，可供選擇的模型有ARIMA（5，1，5）（1，1，1）12、ARIMA（4，1，5）（1，1，1）12、ARIMA（4，1，4）（1，1，1）12等幾種模型。

（二）模型估計與檢驗(yàn)

經(jīng)嘗試，確定ARIMA（5，1，5）（1，1，1）12 為最優(yōu)模型，由于AR（2）、AR（3）…MA（2）、MA（3）等系數(shù)過?。╰統(tǒng)計量不顯著）予以剔除，模型估計結(jié)果如表2。

從表3看出，各參數(shù)估計系數(shù)都有非常好的顯著性，估計模型的倒數(shù)根都小于1（單位根以內(nèi)）。列差的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都在不超出顯著性檢驗(yàn)的監(jiān)界值，白噪聲檢驗(yàn)滿足獨(dú)立性假設(shè)，因此模型有效，依據(jù)其參數(shù)，展開式為：

（1+0.7824B12）（1-0.3278B+0.3611B5）（1-B12）log（ck）=（1-0.9020） B12Ut（注：Bk為滯后k步的滯后算子）

據(jù)此繪制2012年6月-2013年7月預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)折線比對圖，如圖1。

從圖1可以看到在就原數(shù)據(jù)剔除最后一年所做ARIMA模型的預(yù)測值與實(shí)際值非常接近，統(tǒng)計顯示其精度（MAPE）為3.97，因此模型建立是有效而且可用的。

（三）預(yù)測

采用與存款預(yù)測建模相同的方法，對貸款也進(jìn)行了預(yù)測建模（過程略），預(yù)測2013年7月至2014年6月存貸款數(shù)據(jù)（見表4）。

從表4看出，在取消貸款利率的背景下，農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)的流動性仍體現(xiàn)出較強(qiáng)的季節(jié)性，后半年流動性風(fēng)險較高。

四、結(jié)論及建議

季節(jié)性表現(xiàn)是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性的突出特征。從建模過程及預(yù)測結(jié)果來看，年度中8、9、10三個月表現(xiàn)為流動性風(fēng)險較大，12、1月份正常，其他月份資金供求與往年相比運(yùn)行情況相同，這種特點(diǎn)源自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)季節(jié)性，與其他政策背景無顯著關(guān)系。

由于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)是目前對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的主力軍，不再對其貸款利率設(shè)立上限，有利于增強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)滿足多層次涉農(nóng)貸款需求的能力，提高涉農(nóng)貸款資金的可得性。但就張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)情況來看，資金運(yùn)行數(shù)據(jù)與前幾年相比并未見明顯改變，因此可以認(rèn)為，貸款利率的放開對偏遠(yuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)存、貸款影響并不顯著，即對農(nóng)村金融影響不是很大。

就農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性緊張問題，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建專門管理體系，對資金流向、流量變動情況實(shí)時監(jiān)控；強(qiáng)化信貸管理，提高信貸資金質(zhì)量，采取積極有效的措施清收不良貸款，將不良貸款壓縮在規(guī)定比例之內(nèi)；拓寬資金來源渠道，保證各項(xiàng)存款的穩(wěn)步增加，減少流動風(fēng)險。

繼續(xù)加強(qiáng)對農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的管理。針對流動性緊張問題，在繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健性貨幣政策的基礎(chǔ)上，根據(jù)市場流動性的實(shí)際情況，積極運(yùn)用公開市場操作、再貸款、再貼現(xiàn)等工具，適時調(diào)節(jié)農(nóng)村金融體系流動性，平抑短期異常波動，穩(wěn)定市場預(yù)期。

參考文獻(xiàn)

[1]程承，蒼玉霞.對農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)資金營運(yùn)必要性及風(fēng)險控制的探討[J].現(xiàn)代商業(yè)，2008，（21）：38。

[2]胡章燦.對建立完善農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)流動性監(jiān)測評價體系的探索與思考[J].上海金融，2008，（8）：89-91。

[3]紀(jì)志宏.農(nóng)村金融的市場化改革[J].中國金融，2013，（15）：48-51。

[4]陶希晉，勾東寧.我國流動性的層次與傳導(dǎo)機(jī)制研究[J].安徽大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2010，（3）：137-143。

[5]鄭少智，楊衛(wèi)欣.基于ARIMA模型的我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的分析與預(yù)測[J].中國市場，2010，（48）：24-25。

責(zé)任編輯、校對：張宏亮

從表3看出，各參數(shù)估計系數(shù)都有非常好的顯著性，估計模型的倒數(shù)根都小于1（單位根以內(nèi)）。列差的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都在不超出顯著性檢驗(yàn)的監(jiān)界值，白噪聲檢驗(yàn)滿足獨(dú)立性假設(shè)，因此模型有效，依據(jù)其參數(shù)，展開式為：

（1+0.7824B12）（1-0.3278B+0.3611B5）（1-B12）log（ck）=（1-0.9020） B12Ut（注：Bk為滯后k步的滯后算子）

據(jù)此繪制2012年6月-2013年7月預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)折線比對圖，如圖1。

從圖1可以看到在就原數(shù)據(jù)剔除最后一年所做ARIMA模型的預(yù)測值與實(shí)際值非常接近，統(tǒng)計顯示其精度（MAPE）為3.97，因此模型建立是有效而且可用的。

（三）預(yù)測

采用與存款預(yù)測建模相同的方法，對貸款也進(jìn)行了預(yù)測建模（過程略），預(yù)測2013年7月至2014年6月存貸款數(shù)據(jù)（見表4）。

從表4看出，在取消貸款利率的背景下，農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)的流動性仍體現(xiàn)出較強(qiáng)的季節(jié)性，后半年流動性風(fēng)險較高。

四、結(jié)論及建議

季節(jié)性表現(xiàn)是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性的突出特征。從建模過程及預(yù)測結(jié)果來看，年度中8、9、10三個月表現(xiàn)為流動性風(fēng)險較大，12、1月份正常，其他月份資金供求與往年相比運(yùn)行情況相同，這種特點(diǎn)源自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)季節(jié)性，與其他政策背景無顯著關(guān)系。

由于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)是目前對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的主力軍，不再對其貸款利率設(shè)立上限，有利于增強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)滿足多層次涉農(nóng)貸款需求的能力，提高涉農(nóng)貸款資金的可得性。但就張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)情況來看，資金運(yùn)行數(shù)據(jù)與前幾年相比并未見明顯改變，因此可以認(rèn)為，貸款利率的放開對偏遠(yuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)存、貸款影響并不顯著，即對農(nóng)村金融影響不是很大。

就農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性緊張問題，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建專門管理體系，對資金流向、流量變動情況實(shí)時監(jiān)控；強(qiáng)化信貸管理，提高信貸資金質(zhì)量，采取積極有效的措施清收不良貸款，將不良貸款壓縮在規(guī)定比例之內(nèi)；拓寬資金來源渠道，保證各項(xiàng)存款的穩(wěn)步增加，減少流動風(fēng)險。

繼續(xù)加強(qiáng)對農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的管理。針對流動性緊張問題，在繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健性貨幣政策的基礎(chǔ)上，根據(jù)市場流動性的實(shí)際情況，積極運(yùn)用公開市場操作、再貸款、再貼現(xiàn)等工具，適時調(diào)節(jié)農(nóng)村金融體系流動性，平抑短期異常波動，穩(wěn)定市場預(yù)期。

參考文獻(xiàn)

[1]程承，蒼玉霞.對農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)資金營運(yùn)必要性及風(fēng)險控制的探討[J].現(xiàn)代商業(yè)，2008，（21）：38。

[2]胡章燦.對建立完善農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)流動性監(jiān)測評價體系的探索與思考[J].上海金融，2008，（8）：89-91。

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[4]陶希晉，勾東寧.我國流動性的層次與傳導(dǎo)機(jī)制研究[J].安徽大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版），2010，（3）：137-143。

[5]鄭少智，楊衛(wèi)欣.基于ARIMA模型的我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的分析與預(yù)測[J].中國市場，2010，（48）：24-25。

責(zé)任編輯、校對：張宏亮

從表3看出，各參數(shù)估計系數(shù)都有非常好的顯著性，估計模型的倒數(shù)根都小于1（單位根以內(nèi)）。列差的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都在不超出顯著性檢驗(yàn)的監(jiān)界值，白噪聲檢驗(yàn)滿足獨(dú)立性假設(shè)，因此模型有效，依據(jù)其參數(shù)，展開式為：

（1+0.7824B12）（1-0.3278B+0.3611B5）（1-B12）log（ck）=（1-0.9020） B12Ut（注：Bk為滯后k步的滯后算子）

據(jù)此繪制2012年6月-2013年7月預(yù)測數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)折線比對圖，如圖1。

從圖1可以看到在就原數(shù)據(jù)剔除最后一年所做ARIMA模型的預(yù)測值與實(shí)際值非常接近，統(tǒng)計顯示其精度（MAPE）為3.97，因此模型建立是有效而且可用的。

（三）預(yù)測

采用與存款預(yù)測建模相同的方法，對貸款也進(jìn)行了預(yù)測建模（過程略），預(yù)測2013年7月至2014年6月存貸款數(shù)據(jù)（見表4）。

從表4看出，在取消貸款利率的背景下，農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)的流動性仍體現(xiàn)出較強(qiáng)的季節(jié)性，后半年流動性風(fēng)險較高。

四、結(jié)論及建議

季節(jié)性表現(xiàn)是農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性的突出特征。從建模過程及預(yù)測結(jié)果來看，年度中8、9、10三個月表現(xiàn)為流動性風(fēng)險較大，12、1月份正常，其他月份資金供求與往年相比運(yùn)行情況相同，這種特點(diǎn)源自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)季節(jié)性，與其他政策背景無顯著關(guān)系。

由于農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)是目前對農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的主力軍，不再對其貸款利率設(shè)立上限，有利于增強(qiáng)農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)滿足多層次涉農(nóng)貸款需求的能力，提高涉農(nóng)貸款資金的可得性。但就張掖市農(nóng)村合作金融機(jī)構(gòu)情況來看，資金運(yùn)行數(shù)據(jù)與前幾年相比并未見明顯改變，因此可以認(rèn)為，貸款利率的放開對偏遠(yuǎn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)地區(qū)存、貸款影響并不顯著，即對農(nóng)村金融影響不是很大。

就農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)流動性緊張問題，農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)應(yīng)構(gòu)建專門管理體系，對資金流向、流量變動情況實(shí)時監(jiān)控；強(qiáng)化信貸管理，提高信貸資金質(zhì)量，采取積極有效的措施清收不良貸款，將不良貸款壓縮在規(guī)定比例之內(nèi)；拓寬資金來源渠道，保證各項(xiàng)存款的穩(wěn)步增加，減少流動風(fēng)險。

繼續(xù)加強(qiáng)對農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的管理。針對流動性緊張問題，在繼續(xù)實(shí)施穩(wěn)健性貨幣政策的基礎(chǔ)上，根據(jù)市場流動性的實(shí)際情況，積極運(yùn)用公開市場操作、再貸款、再貼現(xiàn)等工具，適時調(diào)節(jié)農(nóng)村金融體系流動性，平抑短期異常波動，穩(wěn)定市場預(yù)期。

參考文獻(xiàn)

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[2]胡章燦.對建立完善農(nóng)村法人金融機(jī)構(gòu)流動性監(jiān)測評價體系的探索與思考[J].上海金融，2008，（8）：89-91。

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[5]鄭少智，楊衛(wèi)欣.基于ARIMA模型的我國國內(nèi)生產(chǎn)總值的分析與預(yù)測[J].中國市場，2010，（48）：24-25。

責(zé)任編輯、校對：張宏亮