李玉玲,張福建,張泳茵

（北京師范大學(xué)珠海分校,廣東珠海,519085）

0 引言

隨著我國金融市場快速發(fā)展，金融總量迅速擴張，證券、保險類機構(gòu)對實體經(jīng)濟資金支持力度加大，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)已不能完整反映社會資金需求，衡量金融業(yè)對實體經(jīng)濟的年度新增融資總量的指標(biāo)——“社會融資總量”的概念悄然升溫。

在社會融資規(guī)模中，一個明顯的趨勢是商業(yè)銀行的人民幣貸款比例呈現(xiàn)出穩(wěn)中有降的局面，而非人民幣貸款對于實體經(jīng)濟融資的貢獻卻越來越大。全方位地評估各種創(chuàng)新融資方式，對于調(diào)控宏觀經(jīng)濟具有重要意義。

1 社會融資結(jié)構(gòu)的變遷

近年來，社會融資總量成為了金融宏觀調(diào)控的重點，以信托貸款、委托貸款以及銀行承兌匯票為主的表外融資占比在波動中穩(wěn)步提高；同時，以企業(yè)債券和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資為主要內(nèi)容的直接融資占比也逐步提升。如圖1

（注：銀行表外融資規(guī)模=信托貸款+委托貸款+未貼現(xiàn)銀行承兌匯票；社會直接融資≈企業(yè)債券融資+非金融企業(yè)股票融資（因保險賠償及投資性房地產(chǎn)占比較少，不作羅列）數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局）

圖一：表外融資和直接融資占比

由圖1可以看出，自2006年以來，一是表外融資總額從5020億元增加到2009年的36182億元，在社會融資總量中的占比由2006年的11.8%快速提高到2012年的23%；二是從直接融資中看，企業(yè)債券和非金融企業(yè)境內(nèi)股票從2006年的3846億元增加到2012年的25059億元，在社會融資總量中的占比由2006年的9%顯著提高到2012年的16%。這兩種融資方式對實體經(jīng)濟的資金支持力度是越來越大。

在社會融資總量的調(diào)控模式下，隨著非人民幣貸款融資占比的上升，必然表現(xiàn)為銀行的人民幣貸款融資規(guī)模的下降。而在此過程中，盡管顯示出我國社會融資結(jié)構(gòu)已開始全面優(yōu)化，但是社會融資結(jié)構(gòu)優(yōu)化的同時也是“金融脫媒”加劇的過程，靠存貸利差為主要利潤的傳統(tǒng)商業(yè)銀行必然受到?jīng)_擊，對于我國尚不完善的金融市場也將帶來一定的監(jiān)管困難。

因此預(yù)測非人民幣貸款融資的占比就具有一定的前瞻意義，相關(guān)部門不但可以預(yù)測該融資方式的發(fā)展態(tài)勢，還可以事先采取相關(guān)措施，根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展情況來引導(dǎo)非人民幣貸款的發(fā)展。本文建立的組合預(yù)測模型就提供了較強的預(yù)測功能，并得到較好的預(yù)測結(jié)果，具有很強的可操作性和現(xiàn)實意義。

2 模型分析

2.1 建模思路

通過建立非平穩(wěn)時間序列（ARIMA)模型,灰色預(yù)測GM（1,1）殘差模型，自適應(yīng)過濾法三種，選取殘差較小的兩種進行組合預(yù)測，給出了未來5年非人民幣貸款占比的預(yù)測值。并根據(jù)預(yù)測情況，給出較合理的建議。

2.2 ARIMA模型

ARIMA模型的形式:若序列 yt,能通過d次差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列,則為平穩(wěn)序列,即u～I(0)t,故可建立 A RMA( p ,q)模型:

經(jīng)d 階差分后的 A RMA( p ,q)模型稱為 A RIMA (p ,d ,q)模型。其中p為自回歸模型的階數(shù),q為移動平均的階數(shù),tε為一個白噪聲過程。

2.3 灰色預(yù)測

GM(1,1)模型是最常用的一種灰色模型,它是由一個只包含單變量的一階微分方程構(gòu)成的模型,是作為非人民幣貸款占比預(yù)測的一種有效模型。

求新生序列 X(1)的預(yù)測值序列 X(1)。利用累減還原，得到灰色預(yù)測值序列。對預(yù)測的模型進行殘差檢驗關(guān)聯(lián)度檢驗。

2.4 自適應(yīng)過濾法

自適應(yīng)過濾法的基本原理在于通過反復(fù)迭代以調(diào)整加權(quán)系數(shù)的過程，“過濾”掉預(yù)測誤差，選擇“最佳”加權(quán)系數(shù)用于預(yù)測。

3 實證分析

3.1 ARIMA模型預(yù)測

由于非人民幣貸款業(yè)務(wù)持續(xù)增加，所以該序列有遞增的趨勢，故需要對其進行差分處理使其平穩(wěn)，觀察后發(fā)現(xiàn)一階差分后該序列平穩(wěn)。用SAS對其進行擬合。

最后選擇的擬合模型為 )1,1,0( ARIMA ，得到的模型為

3.2 灰色預(yù)測法

根據(jù)GM（1,1）得到殘差修正后得模型為：關(guān)聯(lián)度檢驗中7614.0=r滿足5.0=ρ時的檢驗準(zhǔn)則6.0＞r。經(jīng)過殘差修正后，所有檢驗均顯著通過，故可認(rèn)為上述模型可以較好的進行預(yù)測。其中預(yù)測模型為：

3.3 自適應(yīng)過濾法

由已知數(shù)據(jù)計算 2=t 時， 1+t 期的預(yù)測值。先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化，然后計算。

3.4 組合預(yù)測

通過計算機編程計算，綜合分析以上三種模型，非平穩(wěn)時間序列預(yù)測中灰色預(yù)測法中，自適應(yīng)過濾法中

4 結(jié)語

（1）2009年以來，我國新增人民幣貸款融資規(guī)模逐年下降，同期社會融資規(guī)?？偭繀s呈上升趨勢，此趨勢在預(yù)測的五期數(shù)據(jù)中反映的更加明顯。這反映了資金需求總量有所增長，也隱含了人民幣貸款取得難度有所增加的問題。因此，保證直接融資穩(wěn)步上升的基礎(chǔ)上，適當(dāng)降低中小企業(yè)銀行信貸融資難度，從而支持實體經(jīng)濟的發(fā)展。

（2）在當(dāng)前社會融資總量的情況下，非人民幣貸款迎來了較好的發(fā)展機遇。從上文可知到2017年，非人民幣貸款占比有望突破70%，非人民幣貸款可以降低資本的耗用，增強資本的直接利用率，進一步拓寬銀行表外業(yè)務(wù)。此比率維持在一個較高的水平意味著我國資本實市場正逐步走向成熟。

（3）資本市場發(fā)展與經(jīng)濟增長存在較強的正相關(guān)關(guān)系，但中國處于資本市場發(fā)展初期，直接融資的效率與經(jīng)濟發(fā)展表現(xiàn)出了密切的相關(guān)性，故進一步穩(wěn)定和發(fā)展非人民幣貸款業(yè)務(wù)是大勢所趨。同時，加強股票一級市場和二級市場的管理，提高信息的流動性和透明度，在保護中小投資者權(quán)益的同時，保證上市公司融資順利。