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        我國社會(huì)融資規(guī)模的指數(shù)化構(gòu)建分析

        2014-08-16 01:51:32
        吉林金融研究 2014年4期
        關(guān)鍵詞:投資性信托方差

        曹 昱 許 言

        (中國人民銀行大連市中心支行,遼寧大連 116001)

        一、引言

        (一)社會(huì)融資規(guī)模出現(xiàn)的背景

        2010年12月,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議首次提出要“保持合理的社會(huì)融資規(guī)?!?,隨后“社會(huì)融資規(guī)模”這一概念多次出現(xiàn)在官方關(guān)于經(jīng)濟(jì)宏觀調(diào)控的政策言論中:溫家寶總理在2011年3月5日的政府工作報(bào)告中兩次強(qiáng)調(diào)“保持合理的社會(huì)融資規(guī)?!保蝗嗣胥y行在2011年1月5日召開的年度工作會(huì)議和1月30日發(fā)布的《2010年第四季度貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》中也提出“保持合理的社會(huì)融資規(guī)?!?,“在宏觀調(diào)控中需要更加注重貨幣總量的預(yù)期引導(dǎo)作用,更加注重從社會(huì)融資總量的角度來衡量金融對經(jīng)濟(jì)的支持力度”,并公布了社會(huì)融資規(guī)模及其構(gòu)成情況。

        2011全年,人民銀行建立了從全國到地方的社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)體系和監(jiān)測框架,按季度發(fā)布全國數(shù)據(jù)。社會(huì)融資規(guī)模較完整地反映了金融對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持,較好地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)總量指標(biāo)難以反映金融創(chuàng)新的缺撼,為綜合運(yùn)用多種工具加強(qiáng)金融宏觀調(diào)控提供有力支持。社會(huì)融資規(guī)模也已連續(xù)兩年寫進(jìn)中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議文件和《政府工作報(bào)告》。

        (二)對社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)化探討的意義

        2014年2月20日,央行公布了地區(qū)社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)并回答了新聞媒體的問題。這是中國央行自2011年公布全國社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)后,首次公開地區(qū)社會(huì)融資規(guī)模,進(jìn)一步深化社會(huì)融資規(guī)模的統(tǒng)計(jì)。在金融脫媒加速的環(huán)境下,社會(huì)融資規(guī)模是一項(xiàng)比新增貸款更為全面的貨幣政策中介指標(biāo),能夠反映人民幣貸款體現(xiàn)不出來的問題,2011年至今社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)已臻于成熟,但其仍有很多可以完善的空間。金融市場交易模式的改變、金融交易鏈條的拉長,對社會(huì)融資規(guī)模的總量產(chǎn)生影響;而新金融的發(fā)展,也降低了貨幣供應(yīng)量的可監(jiān)測性,對貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制和利率市場化的推進(jìn)都會(huì)產(chǎn)生影響。

        那么,在現(xiàn)階段社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)中,是否可以將其以總量的波動(dòng)來反映金融對經(jīng)濟(jì)的支持力度;轉(zhuǎn)而以指數(shù)形式展現(xiàn),金融對經(jīng)濟(jì)的支持力度的波動(dòng)、及不同金融因素對經(jīng)濟(jì)的支持作用量化反映,從而更好地發(fā)揮金融對經(jīng)濟(jì)的支持。因此,本文根據(jù)社會(huì)融資規(guī)模的編制原則,借鑒國際上金融條件指數(shù)的構(gòu)建,對我國社會(huì)融資規(guī)模進(jìn)行指數(shù)化構(gòu)建探討,可為后續(xù)的金融研究提供量化波動(dòng)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及資料。

        二、社會(huì)融資規(guī)模的指數(shù)化構(gòu)建

        (一)模型選擇

        本文借鑒金融條件指數(shù)的構(gòu)建方法,利用因子分析法來推導(dǎo)金融變量的線性加權(quán)組合,根據(jù)社會(huì)融資規(guī)模計(jì)算方法來看,簡單的為各權(quán)重為1的相加,指數(shù)化過程中,本文將分別求出各指標(biāo)的權(quán)重。通過研究各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償測算指標(biāo)之間的內(nèi)在依存關(guān)系,探求觀測數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu),用因子來反映這些金融變量所代表的信息,來解釋這些變量之間的相互依存關(guān)系。該方法最大優(yōu)點(diǎn)是不依賴于任何模型,利用因子分析方法可以消除變量不規(guī)則變化所形成的“噪聲”,但需要解釋變量的數(shù)據(jù)較多。由于本文的時(shí)間序列從2002年1月至2013年12月的各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償測算指標(biāo)全部具有,因此符合因子分析法的相關(guān)要求。

        (二)模型設(shè)計(jì)

        構(gòu)建我國t時(shí)刻的社會(huì)融資規(guī)模,應(yīng)將各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償作為解釋變量如下:

        在社會(huì)融資規(guī)模中,相對于基期而言,各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償越大,則社會(huì)融資規(guī)模越大,反之社會(huì)融資規(guī)模越小。

        (三)權(quán)重構(gòu)建

        本文用因子分析法構(gòu)建社會(huì)融資規(guī)模中各指標(biāo)的權(quán)重,減少對模型的依賴性,側(cè)重于各指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算,符合理論產(chǎn)生條件,較為簡潔又不失研究的連續(xù)性。

        選取上述各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償?shù)脑露戎笜?biāo)作為解釋變量VAR00001-VAR00006。首先進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示:

        表1 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果KMO and Bartlett's Test

        巴特德球形檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為90.907,相應(yīng)的概率Sig為0.000,因此可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。

        表2為因子分析的初始解,顯示了所有變量的共同方差數(shù)據(jù)?!癐nitial”列是因子分析初始解下的變量共同方差。它表示,對原有6個(gè)變量如果采用主成分分析法提取所有特征值(6個(gè)),那么原有變量的所有方差都可被解釋,變量的共同方差均為1(原有變量標(biāo)準(zhǔn)化后的方差為1)?!癊xtraction”列是在按指定提取條件提取特征值時(shí)的共同方差??梢钥吹?,所有變量的共同方差均較高,各個(gè)變量的信息丟失都較少。因此本次因子分析提取的總體效果較理想。

        表2 因子分析初始解Communalities

        表3中,第一列為因子編號,以后三列組成一組,每組中的數(shù)據(jù)項(xiàng)的含義依次為特征根值,方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率。

        第一組數(shù)據(jù)項(xiàng)描述了因子初始解的情況??煽吹?,第1個(gè)因子即利率的特征值是1.842,解釋原有6個(gè)變量總方差的69.273%(1.842÷6×100),累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為30.700%;其余數(shù)據(jù)含義類似。

        第二組數(shù)據(jù)描述了因子解的情況??煽吹剑捎诮?jīng)最大旋轉(zhuǎn)后提取3個(gè)因子(各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款),3個(gè)因子共解釋了原有變量總方差的70.845%??傮w上,3個(gè)因子反映了原有變量的大部分信息,因子分析效果較理想,即間接融資仍為社會(huì)融資規(guī)模的主要來源。

        第三組數(shù)據(jù)描述了經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后最終因子解的情況,變量特征值均大于1。因子旋轉(zhuǎn)后累計(jì)方差比沒有改變,但重新分配了各個(gè)因子解釋變量原有變量的方差,改變了各個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)使得因子更易于解釋,有較好的分析結(jié)果。

        表3 因子分析效果Total Variance Explained

        根據(jù)以上關(guān)系,以6個(gè)因子方差貢獻(xiàn)率的比重作為相應(yīng)各項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款、投資性房地產(chǎn)、股票融資、保險(xiǎn)賠償?shù)臋?quán)重。構(gòu)建社會(huì)融資規(guī)模的權(quán)重如下:

        通過旋轉(zhuǎn)后得出的主要解釋變量,以直接融資(項(xiàng)貸款、委托貸款、信托貸款)為主的社會(huì)規(guī)模的權(quán)重如下:

        它只可以解釋70.85%的社會(huì)融資規(guī)模,可見社會(huì)融資規(guī)模的構(gòu)成有其合理的理論依據(jù),各項(xiàng)指標(biāo)必不可少,缺少其中幾項(xiàng),對于社會(huì)融資規(guī)模的解釋意義會(huì)有影響。

        三、社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)構(gòu)建結(jié)果及意義描述

        本文社會(huì)融資規(guī)模的測算時(shí)間從2002年1月至2013年12月,基期為2002年1月的相關(guān)指標(biāo),各期的指數(shù)如下公式所計(jì)算得出。同時(shí),將2002年1月作為基期的社會(huì)融資規(guī)模進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,使2002年1月的社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)為100。本文根據(jù)因子分析法中各公共因子最大方差旋轉(zhuǎn)后的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率來確定各公共因子的權(quán)重,構(gòu)建以2002年1月為基礎(chǔ)的社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)。社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)化體系中包含各個(gè)變量,可反映相對過去某一時(shí)期而言的金融支持經(jīng)濟(jì)的程度,可作為指示器,使貨幣當(dāng)局在制定和實(shí)施政策時(shí),更好地預(yù)測其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的作用。

        通過社會(huì)融資規(guī)模的指數(shù)構(gòu)建,可以看出社會(huì)融資規(guī)模的構(gòu)成有其合理的理論依據(jù),各項(xiàng)指標(biāo)占比均在5%以上,若缺少其中幾項(xiàng),會(huì)對社會(huì)融資規(guī)模的解釋意義有所影響。除間接融資外,股票融資、投資性房地產(chǎn)、保險(xiǎn)賠償變對經(jīng)濟(jì)形勢變化起到了非常重要的作用。這種情況是我國深化經(jīng)濟(jì)體制改革的結(jié)果,各種金融變量都較好的發(fā)揮了各自的作用,雖然很多方面未完全市場化,但其在政策目標(biāo)中的干預(yù)力度與實(shí)施效果均有較好表現(xiàn)。從社會(huì)融資規(guī)模指數(shù)化分析可以看出,70.85%的社會(huì)融資規(guī)模可用銀行的間接融資解釋,現(xiàn)階段銀行間接融資仍為實(shí)體經(jīng)濟(jì)獲取資金的主要手段。社會(huì)融資規(guī)模中間接融資占有較大一部分,其中委托貸款隨著近年來商業(yè)銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新的發(fā)展,有較大的擴(kuò)張趨勢,在社會(huì)融資規(guī)模中占有重要作用。信托貸款雖未占比較大,但其發(fā)展速度更為迅速。在商業(yè)銀行經(jīng)營日趨多元化的今天,通過其它渠道的貸款也為間接融資提供更好的條件?!?/p>

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