導(dǎo)語：如何才能寫好一篇宏觀經(jīng)濟因素，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

經(jīng)濟波動是經(jīng)濟運行過程中周期性出現(xiàn)的經(jīng)濟擴張與緊縮更迭交替、循環(huán)往復(fù)的現(xiàn)象。在市場經(jīng)濟的環(huán)境下，一個國家的經(jīng)濟通常會經(jīng)歷復(fù)蘇、繁榮、衰退、蕭條四個階段。1999年，我國實際國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率與潛在GDP增長率的負缺口不斷擴大，經(jīng)濟衰退日益嚴重，以致出現(xiàn)蕭條，陷入了波谷。2000年以來，我國經(jīng)濟開始逐步回升，進入復(fù)蘇階段。在復(fù)蘇的不穩(wěn)定時期，經(jīng)濟出現(xiàn)了短暫的波動，2002年開始才真正走上穩(wěn)步增長與回升之路。2005年我國經(jīng)濟運行已超過產(chǎn)出正缺口0.2%的上限（謝太峰、王子博，2013），2007年接近波峰。2008年底，一場金融海嘯席卷全球，全球經(jīng)濟頓時處于低迷態(tài)勢。正處于高速平穩(wěn)發(fā)展階段的中國經(jīng)濟，也跌入了暫時性的發(fā)展低谷。2007年至2011年我國經(jīng)濟經(jīng)歷了過熱、衰退、低谷、復(fù)蘇又緩慢下行的波動，宏觀經(jīng)濟發(fā)展始終存在諸多的不確定性和復(fù)雜性。

宏觀經(jīng)濟的波動直接影響著微觀層面企業(yè)的生存與發(fā)展。當(dāng)經(jīng)濟高速增長時，產(chǎn)品市場上需求比較旺盛，GDP增長較快，物價上漲，資本市場的繁榮使社會投資熱情高漲，銀行貨幣信貸較為活躍，資金需求量擴大，此時企業(yè)通常具有較高的盈利水平。宏觀經(jīng)濟的波動是微觀層面企業(yè)經(jīng)營的客觀環(huán)境。宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整與宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變動不僅影響了公司的會計政策與會計業(yè)績，而且直接影響到公司管理層對未來的經(jīng)濟前景與企業(yè)發(fā)展的預(yù)期，關(guān)系到公司財務(wù)政策的選擇與理財行為的實施。如，陸正飛和祝繼高（2009）發(fā)現(xiàn)在貨幣政策緊縮時期，企業(yè)會增加現(xiàn)金持有量，以備不時之需。然而，鑒于宏觀經(jīng)濟分析的結(jié)果難以量化，宏觀經(jīng)濟政策對于微觀企業(yè)的影響缺乏直接的證據(jù)，因此對于我國宏觀經(jīng)濟政策的波動對企業(yè)微觀主體行為與業(yè)績之間關(guān)系的研究目前仍比較缺乏，從宏觀到微觀的傳導(dǎo)機制研究太少（姜國華、饒品貴，2011）。

股權(quán)資本成本是股東進行股權(quán)資本投資時要求的必要報酬率，股權(quán)資本成本水平關(guān)系到企業(yè)價值評估、經(jīng)營績效評價和股東利益保護等諸多方面，是公司管理層進行融資決策、投資決策、股利決策等財務(wù)決策的重要依據(jù)。目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對于股權(quán)資本成本的研究大多集中于微觀層面，宏觀經(jīng)濟因素對股權(quán)資本成本的影響研究尚不多見?；谶@一事實，本文基于2000-2012年中國上市公司的數(shù)據(jù)，研究宏觀經(jīng)濟因素對于公司股權(quán)資本成本的影響。本文的研究結(jié)論將對投資者、政府監(jiān)管部門和公司財務(wù)政策制定者等具有重要的參考價值。

二、文獻綜述

（一）國外文獻 20世紀末以來，股權(quán)資本成本的一些研究開始關(guān)注企業(yè)外部的環(huán)境因素，特別是從宏觀經(jīng)濟和法律環(huán)境等方面來討論不同經(jīng)濟背景下股權(quán)資本成本的差異。套利定價理論（APT）首次將宏觀經(jīng)濟環(huán)境變量納入模型中。此后的研究將關(guān)注點集中于決定股權(quán)資本成本的宏觀經(jīng)濟因素方面。Chen等（1986）將股票收益作為宏觀經(jīng)濟變量的函數(shù)，發(fā)現(xiàn)收益曲線扭轉(zhuǎn)、未預(yù)期的通貨膨脹、工業(yè)產(chǎn)值以及破產(chǎn)風(fēng)險溢價這四個宏觀經(jīng)濟變量對股票收益率具有顯著的系統(tǒng)性影響。此后的McElroy和Burmeister（1988 ）進一步改用多元非線性回歸模型，引入債券償付風(fēng)險溢價、債券期限溢價、未預(yù)期通貨膨脹、未預(yù)期GDP增長率以及市場指數(shù)，構(gòu)建了宏觀經(jīng)濟五因素APT模型，并發(fā)現(xiàn)每個變量均得到APT的風(fēng)險定價。借鑒這一思路，Golderberg和Robin（1991）將債券風(fēng)險溢價、債券期限溢價、未預(yù)期通貨膨脹和未預(yù)期產(chǎn)出增長四個宏觀經(jīng)濟變量引入，建立資本成本估算的宏觀經(jīng)濟因素APT模型，并與資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）、五因素APT模型等進行比較，結(jié)果顯示四因素APT模型的估算值比較準確。

Hammoudeh和Aleisa（2004）指出，通貨膨脹和與公共財政相關(guān)的變量是股票價格的基本決定因素。Daske等（2008 ）和Li（2010）在考察歐洲市場執(zhí)行IFRS后資本成本的變化時發(fā)現(xiàn)，國民生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、通貨膨脹率等國家宏觀層面因素均在一定程度上影響資本成本水平。Apergis和Eleftheriou（2012）應(yīng)用廣義矩估計（GMM）方法對新興國家的研究發(fā)現(xiàn)，通貨膨脹、經(jīng)濟產(chǎn)出、貨幣供應(yīng)量、政府赤字、貿(mào)易赤字對股票收益有正面影響，而利率對股票收益產(chǎn)生負面影響。

除了上述研究以外，Stulz（1999）提出，一國經(jīng)濟全球化程度的提升可以通過分散風(fēng)險與提高公司治理水平來降低公司股權(quán)資本成本，這一觀點得到了Bekaert 和Harvey（2000）的經(jīng)驗證據(jù)支持。Singh和Nejadmalayeri（2007）的研究結(jié)果也表明，企業(yè)的國際化程度與其資本成本呈負相關(guān)關(guān)系，即國際化程度越高的企業(yè)，其資本成本越低。Erb等（1996）利用135個國家的數(shù)據(jù)研究指出，影響股權(quán)資本成本的宏觀經(jīng)濟環(huán)境因素可能還包括匯率和國家信用等級等，對于發(fā)展中國家而言，以國家信用等級度量的國家信用風(fēng)險是影響事前預(yù)期報酬率的重要因素。

綜觀以上國外相關(guān)研究可以發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟變量的選擇、研究方法的使用以及最終得到的結(jié)論均存在一定程度的不一致性。

（二）國內(nèi)文獻 國內(nèi)學(xué)者鮮有根據(jù)中國上市公司的數(shù)據(jù)進行宏觀經(jīng)濟因素與資本成本的相關(guān)研究。一些研究從宏觀、中觀（行業(yè)）層面進行了類似的分析。呂江林（2005）考察了我國上證綜指與實際國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的動態(tài)關(guān)系；楊小軍（2007）研究認為影響股票價格指數(shù)的最顯著因素包括貨幣供應(yīng)量、股票供給、物價指數(shù)；曹勇和張卓（2009）則認為商品零售價格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額、利率等宏觀經(jīng)濟變量對股票價格指數(shù)存在一定影響；金洪飛和金犖（2010）、溫彬等（2011）發(fā)現(xiàn)國際石油價格、人民幣匯率等宏觀經(jīng)濟變量對我國不同行業(yè)的股指報酬率具有一定的影響；戴沙（2011）則認為貨幣政策對股票市場的影響較顯著，其中利率政策最明顯。這些研究均以行業(yè)或A股綜指的實際數(shù)據(jù)研究股東作為一個整體的實際報酬水平，并未觀察宏觀經(jīng)濟因素對股東要求報酬率――股權(quán)資本成本的影響。

一個國家的宏觀經(jīng)濟運行態(tài)勢、經(jīng)濟發(fā)展階段以及金融體系變革等外部宏觀經(jīng)濟因素是股東進行投資的外部客觀環(huán)境，宏觀經(jīng)濟狀況的改變直接關(guān)系到企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的諸多方面，進而影響了企業(yè)的風(fēng)險程度，股東根據(jù)這一風(fēng)險程度提出的理性報酬率必然會反映出宏觀經(jīng)濟變量變動的結(jié)果。因此，忽視宏觀經(jīng)濟因素對股權(quán)資本成本的影響必將造成股權(quán)資本成本研究的片面性。筆者選取了6個主要的宏觀經(jīng)濟變量，詳細分析檢驗其對中國上市公司股權(quán)資本成本產(chǎn)生的影響。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源本文關(guān)注研究期間的時間跨度，為了增強研究結(jié)果的可靠性與可比性，樣本期間為2000年至2012年。按照中國證券監(jiān)督管理委員會2012年公布的上市公司行業(yè)分類標準，將上市公司劃分為19個行業(yè)。由于金融行業(yè)的特殊性，宏觀經(jīng)濟變量如實際貸款利率等對金融行業(yè)的影響與其他行業(yè)相比較具有顯著的差異，為了確保數(shù)據(jù)結(jié)果的準確性與可比性，本文剔除了金融行業(yè)，選取其他18個行業(yè)的全部A股上市公司作為研究樣本。本文中各年度宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)（GDP、CPI、M2、CM、INT、TUR）取自中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)庫和銳思數(shù)據(jù)庫。股權(quán)資本成本估算中運用的數(shù)據(jù)以及實證分析中相關(guān)控制變量的數(shù)據(jù)均取自國泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義與研究假設(shè)

被解釋變量。汪平等（2012）將股權(quán)資本成本的估算方法劃分為三類：內(nèi)含報酬率法、風(fēng)險補償法和歷史平均報酬率法。李陽陽（2013）歸納了常見的及新興的15種股權(quán)資本成本估算技術(shù)，并針對不同的模型結(jié)果進行了對比分析。本文采用CAPM、OJ模型、Gordon模型、GLS模型、PEG比率和MPEG比率6種方法分別估算我國全部A股上市公司的股權(quán)資本成本，并將六種估算方法的估算值取均值，作為公司的股權(quán)資本成本Re。對于GLS模型、OJ模型、PEG比率和MPEG比率四種方法，本文分別采用了實際數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù)方法進行估算，并取兩者均值作為該方法的股權(quán)資本成本估算值。

解釋變量。筆者選取的宏觀經(jīng)濟因素包括：經(jīng)濟增長率、通貨膨脹率、貸款利率、資本市場發(fā)展情況、貨幣供應(yīng)量和股票市場流動性。

（1）經(jīng)濟增長率。GDP增長率可以在一定程度上反映一個國家宏觀經(jīng)濟狀況，是經(jīng)濟增長率最為直觀的衡量標準，本文選用GDP增長率表示經(jīng)濟增長率。經(jīng)濟增長率無疑是影響股票收益的一個重要因素。在經(jīng)濟繁榮階段，GDP增長率較高，國家總體經(jīng)濟運行環(huán)境較好，經(jīng)濟主體的平均獲利水平提高，股東對公司的預(yù)期提高，要求的必要報酬率提高，即股權(quán)資本成本上升。由此提出本文的假設(shè)1：

假設(shè)1：GDP增長率與股權(quán)資本成本正相關(guān)，即GDP增長率越高，股權(quán)資本成本越高。

（2）通貨膨脹率。消費者價格指數(shù)（CPI）是對一個固定的消費品籃子價格的衡量，主要反映消費者支付商品和勞務(wù)的價格變化情況，是一種度量通貨膨脹水平的工具，本文選用CPI增長率表示通貨膨脹率。通貨膨脹通常發(fā)生于經(jīng)濟繁榮時期，往往是經(jīng)濟上行至過熱的一種反映。在通貨膨脹的情況下，對于收入波動大的企業(yè)來說，債務(wù)融資所要面臨的固定利息支付無疑會帶來更高的財務(wù)風(fēng)險和破產(chǎn)風(fēng)險。因此，在通貨膨脹嚴重時，企業(yè)往往會回購部分債券，減少債務(wù)融資規(guī)模，提高股權(quán)融資比例。Clare和Thomas（1994）、Ibrahim和Aziz（2003）等研究將股票視為對沖通貨膨脹的工具，隨著通貨膨脹率的上升，公眾會把大量的資金投資于股票，為了補償通貨膨脹帶來的損失，股東往往會提高其所要求的報酬率水平，即股權(quán)資本成本上升。

假設(shè)2：CPI增長速度與股權(quán)資本成本正相關(guān)，即CPI增長率越高，股權(quán)資本成本越高。

（3）貸款利率。貸款利率是一個宏觀經(jīng)濟政策變量，在一定程度上預(yù)示了宏觀經(jīng)濟的走向。在經(jīng)濟過熱時國家會相應(yīng)提高貸款利率，經(jīng)濟疲軟時則會降低貸款利率。利率作為資本市場上資金使用權(quán)的轉(zhuǎn)移價格，在一定程度上影響著企業(yè)的股權(quán)資本成本。一方面，貸款利率直接決定了利息費用，間接決定了債務(wù)融資成本。利率的變動改變了資本市場上的資金供給量和資金流向。當(dāng)利率上升時，大量資本回歸銀行導(dǎo)致企業(yè)舉債融資困難，貸款比例降低引起債務(wù)成本上升，財務(wù)風(fēng)險的加大導(dǎo)致股東要求報酬率的上升。另一方面，利率代表了股票市場上投資的機會成本。Wasserfallen（1989），Abdullah和Hayworth（1993）等研究發(fā)現(xiàn)，利率負向調(diào)節(jié)股價，較高的利率吸引了其它的投資機會，進而降低了股票市價，股東要求的報酬率隨之提高。

假設(shè)3：實際貸款利率與股權(quán)資本成本正相關(guān)，即貸款利率越高，股權(quán)資本成本越高。

（4）資本市場發(fā)展情況。完善的資本市場可以提供多元化融資渠道，包括信貸融資、債券融資和股權(quán)融資等。根據(jù)優(yōu)序融資理論，企業(yè)一般遵循內(nèi)部融資、債務(wù)融資、股權(quán)融資的融資順序。西方發(fā)達國家的資本市場發(fā)展的比較成熟，而我國仍處于市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)變時期，資本市場并不完善。在不成熟的資本市場中，證券價格不能真實全面地反映企業(yè)價值，融資工具的缺乏會阻塞企業(yè)的融資渠道。同時，我國股票市場規(guī)模較大，外部監(jiān)管機制和股權(quán)約束機制尚未完全建立，這使得我國上市公司更傾向于選擇約束少、無股息償付壓力的股權(quán)融資方式?；谖覈鴮嵡榈娜谫Y特色，如果股市處于利好的形勢，股票市場的綜合回報率比較高，市場風(fēng)險溢價上揚，股東投資要求的必要報酬率就會提高。本文采用考慮現(xiàn)金紅利再投資的情況下，總市值加權(quán)平均法的A股市場年度綜合回報率作為股票市場發(fā)展狀況的變量。

假設(shè)4：股票市場回報率與股權(quán)資本成本正相關(guān)，即股票市場回報率越高，股權(quán)資本成本越高。

（5）貨幣供應(yīng)量。貨幣政策是國家宏觀調(diào)控的重要手段之一，廣義貨幣供給量（M2）反映了社會總需求的變化和未來通貨膨脹的壓力狀況，本文選用M2的增長率表示貨幣供應(yīng)量的增長率。

根據(jù)凱恩斯理論，貨幣供給量增加導(dǎo)致利率下降，貸款成本的降低會使企業(yè)提高債務(wù)融資的比例，而負債的增加會限制企業(yè)的自由現(xiàn)金量，增加企業(yè)的破產(chǎn)風(fēng)險。同時，貨幣供給量的增加會提高公眾對未來通貨膨脹的預(yù)期，從而導(dǎo)致更高的貼現(xiàn)率，因此投資者會要求更高的預(yù)期報酬率，提高股權(quán)資本成本。

假設(shè)5：貨幣供給與股權(quán)資本成本正相關(guān)，貨幣供給量的增長率越大，股權(quán)資本資本越高。

（6）股票市場流動性。股票市場流動性會影響股東要求的報酬水平。一般而言，流動性好的市場，交易指令能迅速執(zhí)行，交易成本降低，而在缺乏流動性的交易市場，投資者的拋售行為會傳遞進而影響股票價格，投資者承擔(dān)的風(fēng)險增大，股權(quán)資本成本上升。此外，流動性差的股票通常會倍受投資者冷落，股價相對較低，股權(quán)資本成本相應(yīng)提高。本文采用年平均換手率指標作為股票市場流動性的變量。換手率是反應(yīng)市場活躍程度和成熟程度的綜合指標，以百分比形式衡量一年內(nèi)股票的成交量占股票總數(shù)的比例。通常情況下，成熟資本市場的流通股年平均換手率在100%左右。我國股票市場尚不成熟，仍處于發(fā)展階段，投資者的專業(yè)知識儲備相對較少，投機現(xiàn)象比較嚴重，投資者多以短線差價投資為主，并不是進行真正意義上的長期投資。劉歡（2008）研究表明，1993年至2007年間，我國股票市場15年的平均年換手率為484%，明顯高于成熟市場的換手率。

假設(shè)6：股票市場流動性與股權(quán)資本成本負相關(guān)，即年平均換手率越高，股權(quán)資本成本越低。

（三）研究步驟 本文研究宏觀經(jīng)濟因素對上市公司股權(quán)資本成本的影響，由于既包括時間序列數(shù)據(jù)又含有截面數(shù)據(jù)，因此，本文分兩個步驟開展研究。第一步，建立面板數(shù)據(jù)，對6個宏觀經(jīng)濟變量以及股權(quán)資本成本進行平穩(wěn)性檢驗；第二步，在同一年份，由于對所有上市公司而言統(tǒng)一宏觀解釋變量取值相同，研究期間內(nèi)每個宏觀變量的有效數(shù)值有13個，且模型不同年份回歸系數(shù)都相同，為了保證樣本數(shù)量，提高模型的有效性，在建立線性回歸模型時，選擇混合橫截面模型，將13個年份的數(shù)據(jù)放在同一截面中進行檢驗，并且在線性回歸模型中增加了企業(yè)規(guī)模、股權(quán)結(jié)構(gòu)與公司成長性三個控制變量，分別用總資產(chǎn)（TA）、前十大股東控股比例（H10）、總資產(chǎn)增長率（GR）表示。

四、實證檢驗分析

（一）描述性統(tǒng)計

（1）宏觀經(jīng)濟因素的描述性分析。自2000年開始，我國經(jīng)濟駛?cè)肓诵乱惠喌膹?fù)蘇進程，經(jīng)過2003年和2004年經(jīng)濟得以穩(wěn)定與鞏固之后，從2005年開始高速增長，2007年末達到峰值。2008年，受到全球經(jīng)濟危機的沖擊，GDP增長率下降，宏觀經(jīng)濟進入衰退階段，且下降的幅度較大。為了緩解金融危機帶來的陣痛，2009年國家實行積極的財政政策和寬松的貨幣政策，以擴大內(nèi)需為主要目標。2009年至2010年實現(xiàn)了經(jīng)濟的緩慢回升，但2011年我國通貨膨脹加劇，經(jīng)濟出現(xiàn)短暫回落，國家繼續(xù)實施積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，以管理通貨膨脹、調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、保持經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展為工作重心。圖1為2000-2012年我國GDP增長率折線圖，13年中，我國經(jīng)濟經(jīng)歷了增長、下降、回升再微降的一個過程。

圖2顯示樣本期間，我國CPI增長率波動顯著，尤其在2006年之后波動尤為劇烈。CPI代表了消費者的購買能力，也反映了宏觀經(jīng)濟的景氣程度。CPI溫和上升，表示經(jīng)濟平穩(wěn)增長；CPI大幅提高，說明發(fā)生了通貨膨脹，貨幣的實際購買能力降低；如果CPI下跌，則表明經(jīng)濟衰退。2009年CPI增長率發(fā)生了明顯下降，表明國家實施的積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策對宏觀經(jīng)濟調(diào)控產(chǎn)生了效果。

從圖3中可以看出，2000年至2006年期間，我國實際貸款利率稍有波動，但相對平穩(wěn)。2007年大幅上升，2008年由于國家宏觀政策的調(diào)控，又出現(xiàn)大幅回落，2009年以后，國家重視經(jīng)濟發(fā)展的穩(wěn)定性，為了防止經(jīng)濟大幅波動，通過利率調(diào)整對貨幣市場進行資金的控制。

圖4顯示，在2008年之前，我國廣義貨幣供應(yīng)量增長率相對平穩(wěn)。2008年經(jīng)濟危機期間，國家實施寬松的貨幣政策，使流通中的準貨幣基數(shù)不斷增加，因此2009年廣義貨幣供給量呈現(xiàn)高速增長。2010年以后M2增速逐漸減緩。

圖5顯示，2001-2005年期間，我國股票市場換手率較為穩(wěn)定，處于一個相對較低的水平上。2006年換手率大幅提升，2007年達到了峰值。2008年的經(jīng)濟危機使得股票市場受到嚴重沖擊，換手率急劇下降，但在2009年又大幅回升。伴隨股票市場的發(fā)展，2010年以后換手率緩慢降低，但與國外成熟的股票市場相比，仍然位于一個較高的水平。由此可見，我國股市的不穩(wěn)定性和非理性是毋庸置疑的。投資者往往將股票作為投機證券以獲取價差收益，由此引致我國股票市場上極其濃重的投機色彩。

圖6為2000年至2012年考慮現(xiàn)金紅利再投資的綜合市場回報率年度數(shù)據(jù)，波動趨勢十分顯著。2007年股票市場回報率達到峰值，2008年受國際金融危機影響，市場回報率跌至谷底，2009年國家相關(guān)干預(yù)政策使得市場回報率迅速回升，這些變動整體上與宏觀經(jīng)濟周期波動相一致。之后的幾年，隨著宏觀經(jīng)濟的波動，股票市場也振蕩下挫。

（2）股權(quán)資本成本的描述性分析。圖7為2000年至2012年A股上市公司平均股權(quán)資本成本折線圖?？梢钥闯觯蓹?quán)資本成本的整體變動趨勢與宏觀經(jīng)濟周期是趨同的。大部分年份的平均股權(quán)資本成本在5%至10%之間波動，2007年達到最大值24.67%，2008年又迅速降低至1.96%，2009年出現(xiàn)較大幅度的反彈，達到22.01%，2010年之后逐漸平穩(wěn)，波動幅度減小。進一步觀察18個行業(yè)的平均股權(quán)資本成本，可發(fā)現(xiàn)，研究期間內(nèi)各個行業(yè)具有較為相似的時序變化――2005年之前行業(yè)平均股權(quán)資本成本均比較穩(wěn)定，多數(shù)行業(yè)的平均股權(quán)資本成本在5%-10%區(qū)間內(nèi)小幅度波動，2006年之后變動幅度較大，2007年上升到峰值，2008年又跌至谷底，隨后的2009年又大幅回升，此后呈現(xiàn)平穩(wěn)波動的趨勢。

2000-2012年各變量描述性統(tǒng)計見表2。

（二）平穩(wěn)性檢驗由于時間序列數(shù)據(jù)中包含經(jīng)濟的動態(tài)信息，在對時間序列進行回歸分析之前，本文首先采用三種方法――相同根單位根檢驗的LLC檢驗和不同根單位根檢驗的ADF檢驗及PP檢驗，對每個時間序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。表3顯示，CPI增長率、貸款利率、A股市場回報率、M2增長率和股票市場年平均換手率以及企業(yè)股權(quán)資本成本均同時通過了LLC檢驗、ADF檢驗及PP檢驗，充分證明了他們不存在單位根，序列是水平平穩(wěn)的。GDP增長率變量沒有通過ADF與PP檢驗，但通過了LLC檢驗。因此認為所有變量都是同階單整的。

（三）回歸分析 為了更為準確地研究宏觀經(jīng)濟因素與股權(quán)資本成本的關(guān)系，需要剔除一些影響股權(quán)資本成本的微觀層面因素。本文在線性回歸模型中加入了3個控制變量：（1）采用總資產(chǎn)的自然對數(shù)（TA）代表公司規(guī)模，以控制規(guī)模因素對股權(quán)資本成本的影響；（2）采用前十大股東控股比例（H10）表示股權(quán)結(jié)構(gòu)，以控制公司股權(quán)結(jié)構(gòu)對股權(quán)資本成本的影響；（3）采用總資產(chǎn)增長率（GR）代表公司成長性，以控制處于不同發(fā)展階段的公司成長性因素對股權(quán)資本成本的影響。

基于此，本文建立如下回歸模型：

Rei=α+β1GDPi+β2CPIi+β3INTi+β4CMi+β5M2i+β6TURi+β7TAi+β8H10i+β9GRi+?著

其中，i表示第i個樣本上市公司；β1、β2、……、β9為各解釋（控制）變量的回歸系數(shù)；α為常數(shù)項，?著為殘差項。

從表4可以看出，回歸模型通過了F檢驗，回歸方程整體在1%的水平上存在顯著的線性關(guān)系。GDP增長率、CPI增長率、年平均實際貸款利率、M2增長率、股票市場回報率與股權(quán)資本成本呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，與上文提出的假設(shè)1至假設(shè)5相一致；A股市場年平均換手率與股權(quán)資本成本均在1%的水平上顯著正相關(guān)，與假設(shè)6相反，說明樣本期間我國股票市場年平均換手率越高，股權(quán)資本成本越高。在本文選取的三個控制變量中，只有成長性變量沒有通過t檢驗，另兩個變量均與股權(quán)資本成本呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，意味著企業(yè)規(guī)模越大、大股東持股比例越高，股東要求的必要報酬率越高，股權(quán)資本成本越高。

五、結(jié)論

本文結(jié)合我國經(jīng)濟制度背景，以2000-2012年中國A股上市公司為樣本，分年度采用6種方法對股權(quán)資本成本進行估算，選用混合回歸模型，對股權(quán)資本成本與經(jīng)濟增長率、通貨膨脹率、貸款利率、貨幣供應(yīng)量、股票市場流動性以及股票市場發(fā)展狀況等6個宏觀經(jīng)濟因素進行OLS回歸，得到如下兩個結(jié)論：

（1）我國上市公司的股權(quán)資本成本與宏觀經(jīng)濟走勢整體上具有趨同性，公司股權(quán)資本成本基本上能夠伴隨著國家宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整做出相應(yīng)的反應(yīng)。這一結(jié)果在2008年全球性經(jīng)濟危機之前表現(xiàn)尤為明顯。在我國經(jīng)濟整體向好的2007年，GDP增長率、CPI增長率、實際貸款利率、股票市場回報率均處于研究期間的相對高值，我國上市公司平均股權(quán)資本成本亦位于峰值，達到24.67%。貨幣供給量增長率與公司股權(quán)資本成本的正相關(guān)關(guān)系也比較顯著，2009年M2增長率達到高點，公司股權(quán)資本成本也繼2008年跌至谷底后于2009年大幅回升至22.01%。

（2）我國股票市場的換手率與股權(quán)資本成本呈正相關(guān)關(guān)系，這顯然有悖于財務(wù)理論。然而這一結(jié)論卻是我國股票市場不成熟、股票投資者投機心理嚴重的一個真實表現(xiàn)。換言之，我國的股票投資者并未通過成熟的投資理念引導(dǎo)自己真正意義上的長期投資，過分地追求短期資本利得的財富效應(yīng)致使我國股票市場交易異?；钴S。這種非理性的投資理念對股東期望的報酬水平――股權(quán)資本成本產(chǎn)生了扭曲的、甚至是完全逆向的影響。

站在公司財務(wù)視角，股權(quán)資本成本巧妙地聯(lián)結(jié)了股東、資本市場和上市公司三者的關(guān)系。股權(quán)資本成本是股權(quán)資本投資者根據(jù)其投資風(fēng)險水平提出的報酬率要求，這一報酬率水平的高低程度與理性水平從根本上決定了一家公司的財務(wù)競爭實力，同時也在一定程度上反映了一國資本市場的發(fā)展狀況。宏觀經(jīng)濟狀況是公司財務(wù)的客觀環(huán)境，是公司一切財務(wù)政策賴以執(zhí)行的外部條件。宏觀經(jīng)濟因素的變動直接影響到股東投資的風(fēng)險水平，進而導(dǎo)致股東要求報酬率的變化。如何全面洞察國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟狀況的改變，科學(xué)理性地估算股權(quán)資本成本，進而積極主動地調(diào)整公司財務(wù)政策，是任何一家現(xiàn)代公司的財務(wù)經(jīng)理都必須考慮的重要問題。

應(yīng)當(dāng)看到，我國股票市場經(jīng)歷了20余年的發(fā)展與壯大，目前仍屬于不成熟、不完善的新興市場，融資渠道單一、監(jiān)管措施失當(dāng)、約束機制匱乏等嚴重地制約了股票市場的良性發(fā)展。與之相應(yīng)，上市公司股東利益保護觀念的淡薄直接導(dǎo)致了資本成本理念的闕如，作為公司財務(wù)核心概念的資本成本更是無法發(fā)揮其在財務(wù)決策中的基準作用。本文的研究較為全面地分析了宏觀層面的國家經(jīng)濟政策變動對微觀層面的公司股權(quán)資本成本水平產(chǎn)生的影響，結(jié)合財務(wù)理論與中國現(xiàn)實對這一影響進行了客觀評析。本文只是在宏觀經(jīng)濟與微觀財務(wù)的結(jié)合方面作出了初步的嘗試，未來這一方面的研究尚待更加細致、深入地進行下去。

［本文系教育部人文社科規(guī)劃基金資助項目“資本成本、價值創(chuàng)造與我國國企EVA考核研究”（編號：10YJA630146）和北京市屬高等學(xué)校高層次人才引進與培養(yǎng)計劃項目（The Importation and Development of High-Caliber Talents Project of Beijing Municipal Institutions）“基于資本成本錨定效應(yīng)的公司財務(wù)政策優(yōu)化研究”階段性研究成果］

參考文獻：

［1］祝繼高、陸正飛：《貨幣政策、企業(yè)成長與現(xiàn)金持有水平變化》，《管理世界》2009年第3期。

［2］姜國華、饒品貴：《宏觀經(jīng)濟政策與微觀企業(yè)行為――拓展會計與財務(wù)研究新領(lǐng)域》，《會計研究》2011年第3期。

［3］呂江林：《我國的貨幣政策是否應(yīng)對股價變動做出反應(yīng)？》，《經(jīng)濟研究》2005年第3期 。

［4］謝太峰、王子博：《中國經(jīng)濟周期拐點預(yù)測――基于潛在經(jīng)濟增長率與經(jīng)驗判斷》，《國際金融研究》2013年第1期。

［5］曹勇、張卓：《上證A股指數(shù)與宏觀經(jīng)濟因素關(guān)系的實證研究》，《價值工程》2009年第1期。

［6］金洪飛、金犖：《國際石油價格對中國股票市場的影響》，《金融研究》2010年第2期。

［7］溫彬、劉淳、金洪飛：《宏觀經(jīng)濟因素對中國行業(yè)股票報酬率的影響》，《財貿(mào)經(jīng)濟》 2011年第6期。

［8］汪平、袁光華、李陽陽：《我國企業(yè)資本成本估算及其估算值的合理界域：2000-2009 》，《投資研究》2012年第11期。

［9］李陽陽：《預(yù)期股權(quán)資本成本估算技術(shù)研究》，首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)2013年碩士學(xué)位論文。

［10］Chen，N. F.，Roll，R.，Ross，S. A.Economic Forces and the Stock Market.Journal of Business， 1986.

［11］Marjorie B.，McElroy，Edwin Burmeister. Arbitrage Pricing Theory as a Restricted Nonlinear Multivariate Regression Model.Journal of Business and Economic Statistics，1988.

［12］Goldenberg D H，Robin A J.The Arbitrage Pricing Theory and Cost of Capital Estimation： the Case of Electric Utilities. Journal of Financial Research，1991.

［13］Hammoudeh S，Aleisa E. Dynamic Relationships among GCC Stock Markets and NYMEX Oil Futures. Contemporary Economic Policy，2004.

［14］Holger Daske，Luzi Hail，Christian Leuz，Rodrigo Verd. Mandatory IFRS Reporting around the World：Early Evidence on the Economic Consequences.Journal of Accounting Research，2008.

［15］Li S.Does Mandatory Adoption of International Financial Reporting Standards in the European Union Reduce the Cost of Equity Capital? The Accounting Review，2010.

［16］Nicholas Apergis，Sofia Eleftheriou.The Role of Macroe-

conomic Factors in Explaining the Cost of Capital：Evidence from a Group of Emerging Economies.Asian Journal of Finance & Accounting， 2012.

［17］Stulz R M. Golbalization，Corporate Finance，and the Cost of Capital. Journal of Applied Corporate Finance，1999.

［18］Bekaert G，Harvey C R. Foreign Speculators and Emerging Equity Markets.The Journal of Finance，2000.

［19］Singh M，Nejadmalayeri A，Mathur I. Performance Impact of Business Group Affiliation： An Analysis of the Diversification-Performance Link in a Developing Economy. Journal of Business Research，2007.

［20］Erb C，Harvey C，Viskanta T. Expected Returns and Volatility in 135 Countries. Available at SSRN 871253，1996.

［21］Gordon M J. The Savings Investment and Valuation of a Corporation. The Review of Economics and Statistics，1962.

［22］Clare A D，Thomas S H. Macroeconomic Factors，the APT and the UK Stock Market. Journal of Business Finance & Accounting，1994.

［23］Ibrahim M H，Aziz H. Macroeconomic Variables and the Malaysian Equity Market：a View through Rolling Subsamples.Journal of Economic Studies，2003.

篇2

關(guān)鍵詞:仿射模型;泰勒規(guī)則;風(fēng)險溢酬

中圖分類號:F820 文獻標識碼:A文章編號:1006-1428(2007)07-0040-03

一､問題的提出

利率期限結(jié)構(gòu)也稱為收益率曲線，刻畫的是相同風(fēng)險水平下，利率與到期期限之間的關(guān)系。收益率曲線的位置和形狀隨時間而改變，在經(jīng)濟周期的不同階段，利率水平和利差(長期利率和短期利率之差)均不相同。下圖是一個很好的例子，它反映了美國1990―2001年之間處于經(jīng)濟周期不同階段的收益率曲線的變化。那么推動收益率曲線動態(tài)變化的因素是什么呢?潛在因素(1atent factor)是一種解釋。潛在因素(變量)不能被直接觀測到，但可以從債券價格中推算出來。作為這類文獻的代表，Litterman和Scheinkman(1991)應(yīng)用主成分分析法，把影響利率期限結(jié)構(gòu)動態(tài)的三個主要因素命名為平行因素(1evel factor)､斜度因素(slope factor)和曲度因素(curvature factor)。平行因素影響所有期限的收益率，斜度因素決定了收益率曲線是陡峭或是平坦，曲度因素影響收益率曲線的彎曲程度。這種解釋在理論上不能令人滿意，利率作為一個最重要的宏觀經(jīng)濟變量，是經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)生的，利率期限結(jié)構(gòu)作為不同到期期限利率的組合，自然也不能游離于經(jīng)濟系統(tǒng)之外，用通過統(tǒng)計技術(shù)產(chǎn)生的､不可觀測的潛在因素來解釋利率期限結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化顯然缺乏經(jīng)濟理論支持。于是，一些研究者開始著手設(shè)計包含宏觀經(jīng)濟變量的動態(tài)模型，用可觀測的宏觀經(jīng)濟因素來解釋利率期限結(jié)構(gòu)的變化，這類模型被稱為宏觀-金融模型(Macro-Finance Models)。宏觀-金融模型不僅具有理論價值，而且具有應(yīng)用價值。對利率期限結(jié)構(gòu)的預(yù)測一直是金融實務(wù)中的一個重要課題，因為利率期限結(jié)構(gòu)是固定收益證券和金融衍生產(chǎn)品定價的基礎(chǔ)，也是利率風(fēng)險管理的基礎(chǔ)。在模型中加入可以觀測的宏觀經(jīng)濟變量可以在一定程度上提高模型的預(yù)測能力，因此具有廣闊的應(yīng)用前景。

圖1美國1990-2001年收益率曲線的變化

數(shù)據(jù)來源:引自長城證券研究報告《國債收益率曲線的比較研究》

二､宏觀-金融利率期限結(jié)構(gòu)模型的基本結(jié)構(gòu)――離散形式的仿射模型

Ang和Piazzesi(2003)､Bernanke， Reinhart和Sack(2004)以及Rudebusch和Wu(2004)采用了基本相同的模型結(jié)構(gòu)，即離散形式的仿射模型。簡單地說①，仿射模型將零息債券的對數(shù)價格視為狀態(tài)變量(向量)的仿射函數(shù)②，而狀態(tài)變量的演進由一個向量自回歸模型決定，即:

那么，為什么要選擇仿射模型作為宏觀-金融模型的基本結(jié)構(gòu)呢這主要是因為，第一，Duffle和Kanl1996提出的仿射模型是應(yīng)用最廣泛的利率期限結(jié)構(gòu)模型，模型具有堅實的微觀金融學(xué)基礎(chǔ)，被稱為利率期限結(jié)構(gòu)研究的“載重馬車”workhorse model。以仿射模型作為基本模型結(jié)構(gòu)使宏觀一金融模型具有很強的理論支撐。第二，仿射模型能夠十分方便地接納宏觀經(jīng)濟變量。仿射模型對狀態(tài)向量中的元素并無特別設(shè)定，因此這些元素既可以是不可觀測的潛在變量latent factor，也可以是可觀測的宏觀經(jīng)濟變量。Ang和Piazzesi2003將狀態(tài)向量中的元素分為兩組，一組包括兩個由主成份分析法得到的宏觀經(jīng)濟變量――通貨膨脹因素和真實經(jīng)濟活動因素，另一組包括三個潛在變量。Bemanke，Reinhart和Sack2004以宏觀經(jīng)濟變量及其滯后值作為狀態(tài)向量中的元素，潛在變量被排除在外。狀態(tài)向量元素的靈活選擇給研究者帶來了很大便利，一定程度上也增強了模型對數(shù)據(jù)的擬合效果。

三､宏觀經(jīng)濟變量影響利率期限結(jié)構(gòu)的途徑――短期利率和風(fēng)險價格

在上面的分析中我們看到，宏觀經(jīng)濟變量作為狀態(tài)向量中的元素影響利率期限結(jié)構(gòu)，但這畢竟只是一種模型結(jié)構(gòu)上的描述，從經(jīng)濟理論上說，宏觀經(jīng)濟變量是通過何種途徑影響利率期限結(jié)構(gòu)的呢答案是短期利率和風(fēng)險價格。

1､宏觀經(jīng)濟變量對短期利率的影響

短期利率是連接微觀金融視角和宏觀經(jīng)濟視角的關(guān)鍵點。從微觀金融視角來說，短期利率是其他各期限利率的基本構(gòu)成成份，因為長期利率是風(fēng)險調(diào)整后的預(yù)期未來短期利率的平均值，即

從宏觀經(jīng)濟視角來說，短期利率是中央銀行重要的貨幣政策工具，中央銀行通過調(diào)控短期利率來實現(xiàn)其穩(wěn)定經(jīng)濟的貨幣政策目標。如何分析宏觀經(jīng)濟變量對短期利率的影響泰勒規(guī)則是一個很好的切入點。Taylor1993a使用理性預(yù)期模型，通過對7個工業(yè)國家數(shù)據(jù)的模擬分析，發(fā)現(xiàn)利率規(guī)則最有利于中央銀行保持產(chǎn)出與物價穩(wěn)定，這里利率規(guī)則是指根據(jù)產(chǎn)出和物價水平與目標值之間的差距來調(diào)節(jié)利率的貨幣政策規(guī)則。Taylor1993b提出了一個簡單的代表性利率規(guī)則，并證明這一規(guī)則很符合1987年至1992年美國聯(lián)邦資金利率的走勢，這一規(guī)則被稱為泰勒規(guī)則，其表達式為④:

2､宏觀經(jīng)濟變量對風(fēng)險價格的影響。

由于未來的不確定性，與持有短期債券相比，人們在持有長期債券時往往要求獲得一定的額外收益以補償自己承擔(dān)的風(fēng)險，這部分額外收益就是風(fēng)險溢酬。因此在4式中，長期利率表示為風(fēng)險調(diào)整后的預(yù)期未來短期利率的平均值。風(fēng)險溢酬與宏觀經(jīng)濟狀況相關(guān)聯(lián)，例如，在高通貨膨脹時期，人們對未來通貨膨脹率的預(yù)期值往往較高，因此要求的風(fēng)險溢酬也較高;相反，在低通貨膨脹時期，人們要求的風(fēng)險溢酬相對較低。在進行計量分析時，風(fēng)險溢酬被分解為兩個部分:風(fēng)險價格和風(fēng)險數(shù)量。風(fēng)險數(shù)量由隨機擾動決定，風(fēng)險價格則取決于模型的設(shè)定。宏觀―金融模型設(shè)定風(fēng)險價格為狀態(tài)變量的仿射函數(shù):

這里Λt，表示風(fēng)險價格，Λ0是一個七維常數(shù)向量，Λ1是一個k×k矩陣。當(dāng)狀態(tài)向量中的元素包括宏觀經(jīng)濟變量時，宏觀經(jīng)濟變量將通過風(fēng)險價格､進而風(fēng)險溢酬影響利率期限結(jié)構(gòu)。

四､宏觀―金融模型在中國的應(yīng)用前景

在利率市場化改革不斷深化的背景下，利率期限結(jié)構(gòu)的宏觀―金融模型在中國具有廣闊的應(yīng)用前景。

1､在利率風(fēng)險管理中的應(yīng)用

隨著利率市場化改革的推進，國內(nèi)金融機構(gòu)，特別是商業(yè)銀行面臨的利率風(fēng)險逐漸增大，如何進行有效的利率風(fēng)險管理成為一個急待解決的問題。進行利率風(fēng)險管理首先需要計量自身利率風(fēng)險的暴露程度，這離不開對利率期限結(jié)構(gòu)未來走勢的估計。利率期限結(jié)構(gòu)的動態(tài)模型很多，宏觀―金融模型以其簡潔的模型結(jié)構(gòu)和堅實的經(jīng)濟理論支撐無疑可以成為一個很好的選擇。

2､在金融衍生產(chǎn)品定價中的應(yīng)用

衍生品市場是國際金融市場的重要組成部分，目前，金融衍生產(chǎn)品在國內(nèi)的推出已經(jīng)有了時間表。金融衍生產(chǎn)品的定價離不開利率期限結(jié)構(gòu)，幾乎所有的定價公式都包含無風(fēng)險利率。在經(jīng)典的布萊克一斯科爾斯期權(quán)定價公式中，無風(fēng)險利率被假設(shè)為一個常數(shù)，這顯然是與事實不符的，放松這一假設(shè)就需要對利率期限結(jié)構(gòu)進行估計，宏觀―金融模型在此可以得到運用。

3､在貨幣政策制定中的應(yīng)用

應(yīng)該指出的是，宏觀經(jīng)濟因素與利率期限結(jié)構(gòu)的聯(lián)系是雙向的，宏觀―金融模型側(cè)重研究的是宏觀經(jīng)濟變量對利率期限結(jié)構(gòu)的影響，同時也有另外一類文獻側(cè)重研究利率期限結(jié)構(gòu)對宏觀經(jīng)濟變量的預(yù)測。20世紀90年代以來，一批宏觀經(jīng)濟學(xué)的實證研究文獻顯示，對利率期限結(jié)構(gòu)進行分析，可以預(yù)測未來的通貨膨脹率和實際產(chǎn)出變量，從而為貨幣當(dāng)局的貨幣政策決策提供重要的參考依據(jù)。這一理論成果在實踐中已經(jīng)得到運用，英格蘭銀行的通貨膨脹報告從1994年開始定期公布根據(jù)利率期限結(jié)構(gòu)推導(dǎo)出來的預(yù)期通貨膨脹率，而美聯(lián)儲1996年決定把利率期限結(jié)構(gòu)作為一個重要的先行經(jīng)濟景氣指數(shù)并定期公布長短期利差的變動。既然宏觀經(jīng)濟變量對利率期限結(jié)構(gòu)存在影響，貨幣當(dāng)局在利用利率期限結(jié)構(gòu)所提供的信息時就有必要區(qū)分哪些信息是和已知的宏觀經(jīng)濟信息相重合的，哪些信息是宏觀經(jīng)濟變量未能揭示的，這個方面宏觀―金融模型恰好可以發(fā)揮作用。

參考文獻:

[1]Ang，A.，Piazzesi M. No-Arbitrage Vector Autoregression of Term Structure Dynamics with Macroeconomic and Latent Variables. Journal of Monetary Economics. May. 50(4)pp. 745-787

[2]Bemanke，Ben S.，Vincent R.Reinhart，and Brian P.Sack. Monetary Policy Alternatives at the Zero Bound:An Empirical Assessment. Brookings Papers on Economic Activity2，PP.1-78.

[3]Duffie，D. Kan，R. A Yield-Factor model of interest Rates. Mathematical Finance，6:PP.379-406

[4]Litterman，R.，Scheinkman，J. Common Factors Affecting Bond Retuns. Journal of Fixed Income1:54-61

篇3

 

一、研究背景

 

宏觀經(jīng)濟學(xué)是研究社會總體的經(jīng)濟行為及其后果，即研究的是整個國家的經(jīng)濟運行情況，包括整個社會產(chǎn)量、收入、價格水平和就業(yè)水平、經(jīng)濟增長的決定因素以及經(jīng)濟增長的速度等。宏觀經(jīng)濟學(xué)是我國教育部指定的經(jīng)濟管理類專業(yè)學(xué)生必修的核心課程之一，在教學(xué)體系中占有非常重要的位置。宏觀經(jīng)濟學(xué)涉及大量抽象經(jīng)濟模型和數(shù)學(xué)推導(dǎo)，且與現(xiàn)實經(jīng)濟密切聯(lián)系。有不少同學(xué)反映無論是掌握理論還是完成習(xí)題，都有一定的難度，而且碰到實際問題也無法靈活運用。所以一些學(xué)生很快就喪失了學(xué)習(xí)興趣，上課時間反而成了他們玩手機、睡覺的時間。

 

基于此，本文將因子分析應(yīng)用于影響宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣的研究，此次對影響宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣分析的主要目標有兩點：一是找出影響宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣的重要因子;二是提出相應(yīng)的提高學(xué)生宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣的改善措施。

 

二、研究方法

 

研究主要回答以下問題：影響經(jīng)管專業(yè)大學(xué)生宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣的具體因子有哪些?影響如何?哪些改善措施能提高學(xué)生宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣?

 

1.研究對象。研究對象為北京郵電大學(xué)世紀學(xué)院312名大二上學(xué)期學(xué)生，來自三個專業(yè)：市場營銷、財務(wù)管理、電子商務(wù)。平均年齡19.47歲，已學(xué)習(xí)管理學(xué)原理、微觀經(jīng)濟學(xué)，大多數(shù)學(xué)生高中學(xué)的是文科，男女性別比例為1∶2。

 

2.研究工具。研究工具為宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣問卷調(diào)查表，由筆者自行設(shè)計而成，共有30個題項，對每個題項采用5級量表分成五個等級并賦值：一點都不影響-1、影響較小-2、基本不影響-3、影響較大-4、非常影響-5。

 

3.研究進程。問卷調(diào)查時間為2014年4月21日至23日，在課堂上隨堂進行。筆者要求學(xué)生根據(jù)自己的實際情況對30個題項進行選擇，沒有時間限制，平均用時6分鐘。共發(fā)放問卷312份，收回有效問卷295份，隨后將所有有效問卷數(shù)據(jù)輸入SPSS20.0軟件進行統(tǒng)計與分析。

 

4.數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析方法有3個：(1)描述性統(tǒng)計與分析，主要對均值和各選項百分比進行統(tǒng)計;(2)可靠性分析(信度分析)，主要評估問卷內(nèi)部各個題項的一致性;(3)影響因子分析，對影響動機缺失的主要因子進行統(tǒng)計分析和提取。

 

三、研究結(jié)果與分析

 

表1、表2、表3為用SPSS20.0統(tǒng)計軟件對問卷數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析之后的相關(guān)數(shù)據(jù)表。從表1可以看出30個題項中有22項的均值都在3分及3分以上，這表明受試者學(xué)習(xí)興趣普遍受到這些題項的影響。從各個選項的得分百分比也可以看出受試各題項的具體選擇情況，其中4、5分(即影響較大-4、非常影響-5)的得分占較大比例，表明受試的宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣受到較大影響。

 

從表2可以得出，經(jīng)過最大方差法正交旋轉(zhuǎn)后的因子負荷矩陣數(shù)據(jù)表KMO值為0.735，Bartlett的球形度檢驗顯著性概率小于 0.01，表明問卷數(shù)據(jù)適合進行因子分析。從表3可以看出，共有8個因子被提取出來。分別為成本收益、他人影響、教師因素、教材及作業(yè)、課程性質(zhì)、教學(xué)環(huán)境、上課時間、自我管理，各個因子后面的a為各因子內(nèi)部題項的信度系數(shù)，都在0.7以上，具有較高的信度。表明這些因素在學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟學(xué)中具有較大的影響。

 

四、影響因子討論與分析

 

因子1為成本收益，包含7個題項，分別涉及課程是否能馬上應(yīng)用、工作中能否應(yīng)用、能否訓(xùn)練多樣性和發(fā)散性思維、考研中能否用到、是否是經(jīng)管專業(yè)基礎(chǔ)課程、學(xué)習(xí)效果及成績、自學(xué)的難易程度。7個題項的平均分都在3以上，題項23有26.3%的受試選擇了影響較大，有20.0%選擇了非常影響。題項18有27.4%和16.8%的受試選擇了影響較大和非常影響，這兩個題項選擇影響較大和非常影響的比例都接近50%，表明較多的受試認為課程能否馬上應(yīng)用或在工作中應(yīng)用對其宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣存在著較大影響。題項21有26.3%的受試選擇了影響較大，有18.9%選擇了非常影響。題項17有 34.7%和11.6%的受試選擇了影響較大和非常影響，這兩個題項選擇影響較大和非常影響的比例都接近50%，這說明學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中非常注重花費的成本與最終的學(xué)習(xí)效果及成績等是否能正比。他們不但重視課程收益，即課程能否得到應(yīng)用;而且還重視成本，即自學(xué)的難易程度。

 

因子2為他人影響，包含5個題項，分別涉及輔導(dǎo)員對這門課的看法、學(xué)長對這門課的看法、家長對這門課的看法、課外輔導(dǎo)資料的多少、其他同學(xué)是否認真學(xué)習(xí)該課程。5個題項的平均分都在3以下，題項29有11.6%的受試選擇了影響較大，有4.2%選擇了非常影響。題項30有11.6%和5.3% 的受試選擇了影響較大和非常影響，題項28有14.7%和7.4%的受試選擇了影響較大和非常影響，這3個題項選擇影響較大和非常影響的比例只有20%左右，表明較多的受試認為別人對課程的看法對其宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣影響較小。題項27有14.7%的受試選擇了影響較大，有10.5%選擇了非常影響。題項 24有18.9%和14.7%的受試選擇了影響較大和非常影響，這兩個題項選擇影響較大和非常影響的比例都超過50%。課外輔導(dǎo)資料的多少相當(dāng)于社會的關(guān)注程度。這說明同學(xué)和社會對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣的影響要大于輔導(dǎo)員、學(xué)長、家長。

 

因子3為教師因素，包含5個題項，分別涉及教師的教學(xué)方法、教師的態(tài)度、學(xué)識水平、教師的語音語氣語調(diào)、教師的要求是否嚴格。除了題項4(教師的語音語氣語調(diào))外其他4個題項的平均分都在3以上。這表明較多的學(xué)生認為教師的教學(xué)方法、態(tài)度、學(xué)識水平和是否嚴格要求對其宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣存在著較大的影響，應(yīng)引起廣大宏觀經(jīng)濟學(xué)教師的高度關(guān)注。

 

因子4為教材與作業(yè)，包含3個題項，分別涉及教材是否有趣、想學(xué)的內(nèi)容課本中有沒有、作業(yè)的多少。題項13有31.6%的受試選擇了影響較大，有 21.1%選擇了非常影響。超過50%的學(xué)生選擇影響較大或非常影響，這表明學(xué)生很在意教材是否有趣。這也不難理解，興趣是最好的老師，如果教材內(nèi)容晦澀難懂、想學(xué)的內(nèi)容課本沒有，那么教材對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣是嚴重的打擊;題項12有23.2%的受試選擇了影響較大，有13.7%選擇了非常影響。這表明超過 1/3學(xué)生選擇作業(yè)的多少對學(xué)習(xí)興趣有較大影響，這些都應(yīng)該引起廣大宏觀經(jīng)濟學(xué)教師的重視。

 

因子5為課程性質(zhì)，包含3個題項，分別涉及數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、是否是考試課、學(xué)分的多少。題項6有13.7%的受試選擇了影響較大，有17.9%選擇了非常影響。這表明雖然宏觀經(jīng)濟學(xué)用到的數(shù)學(xué)知識不多，但宏觀經(jīng)濟學(xué)涉及大量抽象經(jīng)濟模型和數(shù)學(xué)推導(dǎo)仍讓超過1/3學(xué)生認為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)有較大影響。超過 40%的學(xué)生認為宏觀經(jīng)濟學(xué)是考試課還是考察課、學(xué)分的多少也是影響學(xué)習(xí)興趣的重要因素。

 

因子6為教學(xué)環(huán)境，包含4個題項，分別涉及教室人數(shù)多少、有沒有空調(diào)、是否靠近喧鬧的樓梯、投影儀效果。三四成同學(xué)認為教學(xué)環(huán)境對自己宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣有影響。

 

因子7為上課時間，包含2個題項，分別涉及上午上課、下午上課。題項7有29.5%和7.4%的受試選擇了影響較大和非常影響，題項8有 24.2%和13.7%的受試選擇了影響較大和非常影響，這2個題項選擇影響較大和非常影響的比例分別為36.8%、37.9%，這表明超過1/3的學(xué)生認為上課時間對宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣影響較大。

 

因子8為自我管理能力。題項9有35.8%和11.6%的受試選擇了影響較大和非常影響。47.4%的同學(xué)學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟學(xué)的興趣受自我管理能力影響較大。

 

綜觀以上因子分析的結(jié)果，大學(xué)生學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟學(xué)的興趣更易受外部影響。在當(dāng)前市場經(jīng)濟背景和大學(xué)生自主擇業(yè)的政策環(huán)境下，加上高等教育持續(xù)地大規(guī)模擴招，每年幾百萬的待就業(yè)大學(xué)生，使得天之驕子的輝煌不再。市場的激烈競爭和巨大壓力早已成為他們學(xué)習(xí)與就業(yè)中無法避開的苛刻現(xiàn)實。因此大學(xué)生對宏觀經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)興趣，就看它是否能馬上應(yīng)用、工作中能否應(yīng)用、能否訓(xùn)練多樣性和發(fā)散性思維。這也正是對當(dāng)前復(fù)雜的學(xué)習(xí)、就業(yè)和發(fā)展環(huán)境的一種主動適應(yīng)。這表明教師在教學(xué)活動中應(yīng)更注重理論與實際相結(jié)合。讓學(xué)生在學(xué)完宏觀經(jīng)濟學(xué)后收益更大。

 

大學(xué)生宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣更容易受同學(xué)、教師、教材、教學(xué)環(huán)境的影響。我們必須面對這一現(xiàn)實，主要適應(yīng)學(xué)生，努力消除外部因素對學(xué)生學(xué)習(xí)興趣的不良影響，提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣。

 

五、結(jié)語與啟示

 

本文對295名經(jīng)管專業(yè)大學(xué)生宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣進行調(diào)查與研究，歸納出影響宏觀經(jīng)濟學(xué)學(xué)習(xí)興趣的因子：分別為成本收益、他人影響、教師因素、教材及作業(yè)、課程性質(zhì)、教學(xué)環(huán)境、上課時間、自我管理。研究對宏觀經(jīng)濟學(xué)教學(xué)具有以下啟示：

 

1.教學(xué)內(nèi)容與實際相結(jié)合，與學(xué)生想學(xué)習(xí)的內(nèi)容相結(jié)合。在教學(xué)中不能一味抱著課本，教師應(yīng)積極了解學(xué)生最想學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容，結(jié)合實際把課本中的內(nèi)容加以擴展。筆者在講解宏觀經(jīng)濟學(xué)時，精心設(shè)計每一堂課的內(nèi)容，利用最新的財經(jīng)新聞，對所講的內(nèi)容向?qū)W生提問相關(guān)的問題，引導(dǎo)學(xué)生主動參與討論學(xué)習(xí)，通過觀點的碰撞提高他們獨立分析經(jīng)濟現(xiàn)象的能力。這樣，既能緊扣課本深入淺出地掌握所學(xué)知識點，又能從這些抽象的理論中體會到其內(nèi)在的精髓。同時，授課內(nèi)容上加大案例分析的比重。具有典型意義的案例分析不僅可以幫助學(xué)生說明、驗證、消化某種理論，鞏固所學(xué)知識，還可以引導(dǎo)和啟發(fā)學(xué)生對這些特殊情境進行討論、分析，從而達到提高學(xué)生理論思維能力、分析判斷能力的目的。當(dāng)然，深刻的案例分析必須具備堅實的理論基礎(chǔ)，才可以透過現(xiàn)象看本質(zhì)。因此，教師在課堂的講授上不僅僅要幫助學(xué)生完成理論模型的推導(dǎo)和求解，更要結(jié)合案例分析去說明、驗證、消化某種理論，實現(xiàn)模型講解和案例分析的最優(yōu)組合。這樣，學(xué)生在學(xué)習(xí)宏觀經(jīng)濟學(xué)后就會感到收益很大，大大提高他們學(xué)習(xí)興趣。學(xué)生一旦有了興趣，他們會互相傳遞這種興趣，從而形成良性循環(huán)。

 

2.在教學(xué)活動中教師應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)多用，至少在目前的教學(xué)環(huán)境下教師的這一作用是不可替代的，教師對學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣具有極為重要的影響。教師對學(xué)生學(xué)習(xí)動機的影響一方面表現(xiàn)為態(tài)度、學(xué)術(shù)水平;另一方面則表現(xiàn)為教學(xué)方式。主要表現(xiàn)：在態(tài)度與學(xué)術(shù)方面，態(tài)度嚴謹、認真，學(xué)識淵博，站在前沿，不斷創(chuàng)新;在教學(xué)方面，準備充分，內(nèi)容條理清楚，邏輯性強，語音語速語調(diào)合理恰當(dāng)，用學(xué)生理解的方式傳授知識，讓大學(xué)生主動參與教學(xué)活動并使其在分析、解決問題中感到有趣，激發(fā)他們的求知欲。

 

3.慎選教材、少留作業(yè)。高鴻業(yè)主編的《西方經(jīng)濟學(xué)——宏觀分冊》是國內(nèi)目前比較權(quán)威的經(jīng)濟學(xué)教科書，系統(tǒng)介紹了宏觀經(jīng)濟學(xué)的基本原理，內(nèi)容安排也符合中國學(xué)生的學(xué)習(xí)習(xí)慣，是非常好的入門教材。但是該書涉及較多的數(shù)學(xué)公式推導(dǎo)、經(jīng)濟模型，且重點放在介紹宏觀經(jīng)濟學(xué)的基本原理上，聯(lián)系實際的經(jīng)濟學(xué)案例分析也不多，不易激起學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。如果學(xué)生基礎(chǔ)薄弱，尤其是文科生占大多數(shù)的情況下，數(shù)學(xué)功底較差，對大量的圖表和數(shù)學(xué)公式難以提起學(xué)習(xí)興趣，那么選取對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)要求不高、語言生動、可讀性強、教材更新快的哈佛大學(xué)曼昆教授編寫的《經(jīng)濟學(xué)原理——宏觀分冊》作為經(jīng)濟學(xué)入門教材是個不錯的選擇。同時，鼓勵學(xué)有余力的同學(xué)或有考研要求的學(xué)生課后將高鴻業(yè)主編的《西方經(jīng)濟學(xué)——宏觀分冊》作為補充閱讀的參考書目。教師在教授課程內(nèi)容時就應(yīng)讓學(xué)生通過課堂練習(xí)掌握知識，從而少留作業(yè)，把學(xué)習(xí)的主動權(quán)交給學(xué)生。

 

4.創(chuàng)造良好的教學(xué)環(huán)境。教室整潔、桌椅整齊、高矮合適，光線柔和、教具齊備、色彩協(xié)調(diào)，會使人情緒愉快，給人以美的享受，就會刺激學(xué)生的學(xué)習(xí)意向，提高學(xué)習(xí)的興趣和效率。相反，校園衛(wèi)生差，教室狹窄擁擠、桌椅破爛，就會使人感到不安、心情煩燥、情緒不滿，難以使學(xué)生情緒投入到學(xué)習(xí)中。因此，必須美化、凈化校園、課室環(huán)境，設(shè)法讓教學(xué)設(shè)備齊全，物質(zhì)條件齊備，使之對形成良好的教學(xué)心理氣氛起到促進作用。一切為了學(xué)生，為了學(xué)生一切。那我們就從創(chuàng)造良好的教學(xué)環(huán)境做起，而且這也是短時間內(nèi)就能做好的事情。

篇4

內(nèi)容摘要：本文根據(jù)“十二五”規(guī)劃綱要關(guān)于深化金融體制改革的要求，以保險業(yè)因素為切入點，探索宏觀經(jīng)濟增長與保險業(yè)發(fā)展的動態(tài)關(guān)系，運用實際總保費收入和我國實際GDP數(shù)據(jù)對兩者因果關(guān)系進行檢驗。結(jié)果表明，在我國兩個宏觀經(jīng)濟變量之間存在長期均衡關(guān)系，而保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟增長有顯著貢獻，這與之前研究得出結(jié)論不一致。本文在此基礎(chǔ)上總結(jié)了原因，提出了“十二五”期間相應(yīng)政策建議。

關(guān)鍵詞：保險 經(jīng)濟增長 協(xié)整 格蘭杰因果

“十二五”規(guī)劃綱要在有序拓展金融服務(wù)業(yè)與深化金融體制改革中，對保險業(yè)進一步發(fā)展提出具體要求，綱要強調(diào)“加強金融監(jiān)管協(xié)調(diào)，建立健全系統(tǒng)性金融風(fēng)險防范預(yù)警體系和處置機制，……強化保險機構(gòu)的創(chuàng)新服務(wù)能力和風(fēng)險內(nèi)控能力，加強保險業(yè)償付能力監(jiān)管，深化保險資金運用管理體制改革，穩(wěn)步提高資金運作水平”。

既有金融與經(jīng)濟增長間的研究主要集中在銀行業(yè)方面，保險業(yè)與經(jīng)濟增長聯(lián)系的研究相對較少，且多集中于理論探索，實證研究更少。在傳統(tǒng)貨幣經(jīng)濟學(xué)理論中，銀行作為流動性來源和貨幣政策傳導(dǎo)機制的一環(huán)，對真實經(jīng)濟有深遠影響。

然而保險作為特殊的金融中介，承擔(dān)著風(fēng)險轉(zhuǎn)移分擔(dān)功能，對于真實經(jīng)濟增長的影響同樣不能忽略。本文研究結(jié)合當(dāng)前中央工作重點，集中于我國的宏觀實證數(shù)據(jù)，以期對我國保險業(yè)發(fā)展提供政策參考。

目前闡述保險業(yè)在經(jīng)濟增長中作用的主要研究成果認為，保險市場與宏觀經(jīng)濟發(fā)展之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系，保險業(yè)是否能成為促進經(jīng)濟發(fā)展的因素與國別特征有關(guān)；現(xiàn)階段我國保險市場功能的發(fā)揮受到約束條件的限制，保險業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長之間具有長期均衡關(guān)系，但是在用名義值與實際值檢驗格蘭杰因果關(guān)系的時候卻發(fā)生了分歧：以名義值檢驗的結(jié)果表明經(jīng)濟增長是保險發(fā)展的格蘭杰原因，但是反之不成立；而以實際值檢驗的結(jié)果說明兩者之間互不為格蘭杰原因。

考慮到保險業(yè)與經(jīng)濟的互動作用與監(jiān)管環(huán)境、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與文化形態(tài)有關(guān)，所以本文主要以我國為例，利用我國2000年第1季度-2010年第3季度之間的季度數(shù)據(jù)進行分析。

實證檢驗分析

（一）基本關(guān)系

1.保險業(yè)發(fā)展對經(jīng)濟的促進作用。保險的基本職能是轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險和補償損失，對于經(jīng)濟發(fā)展具有顯著正外部性，能從投資主體和消費主體兩個方面起到拉動內(nèi)需的作用，保費提高還可降低逆向選擇風(fēng)險。

保險作為金融中介，通過影響資本積累提高金融市場的效率。Lemond（1994）認為，保險投資一方面提高儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的規(guī)模，另一方面提高儲蓄向投資轉(zhuǎn)化的效率。Levine和Zervos（1996）則指出，保險通過資本積累使資金流動性提高，能夠促進經(jīng)濟增長。

2.經(jīng)濟增長能夠提高保費收入。消費方面，經(jīng)濟增長會帶動消費增加。Outreville（1996）認為，GDP每增長1%，會帶來超過1%的非壽險需求增長。根據(jù)馬斯洛的需求理論，滿足了基本生存需求后，保障性需求的增加會使人們更多的購買儲蓄性保險產(chǎn)品。對生產(chǎn)方面來講，GDP的增長會帶動企業(yè)的新增投資，新增投資部分的保險需求會增加社會的保費收入。

3.我國保費收入同GDP的聯(lián)系。饒曉輝、鐘正生（2005）認為現(xiàn)階段保險市場的發(fā)展并不是經(jīng)濟增長的原因，經(jīng)濟增長才是保險市場發(fā)展的原因。但從近年保險業(yè)市場迅速發(fā)展形勢來看，我國保險市場正在逐漸發(fā)揮其轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險和風(fēng)險補償功能，金融抑制現(xiàn)象也有所改進，社會主體在考慮消費和投資行為時會更多的考慮保險因素，因此，保險業(yè)發(fā)展對于GDP增長的正向沖擊可能越來越明顯。我國經(jīng)濟增長對于保險業(yè)發(fā)展的解釋力可能依然較強。

（二）研究方法

本文涉及兩個宏觀經(jīng)濟變量，即代表保險業(yè)發(fā)展的總保費收入和代表經(jīng)濟增長的GDP，選取實證研究常用的VAR模型。下面是兩變量的VAR模型簡化形式：

y1t=α(L)y1t+β(L)y2t+ε1t

y2t=γ(L)y1t+θ(L)y2t+ε2t

本文涉及的兩個宏觀經(jīng)濟變量具有典型的非平穩(wěn)序列的特征，需要先進行協(xié)整分析，VECM表達形式如下：

φ(L)Yt=C+AB`Yt-1+εt

協(xié)整關(guān)系分析要求樣本量較大，因此本文利用2000年1季度-2010年3季度的實際總保費收入（PI）季度數(shù)據(jù)作為保險業(yè)發(fā)展水平的度量指標，利用同時段實際GDP季度數(shù)據(jù)（RGDP）來衡量經(jīng)濟增長的水平，共43個樣本。

（三）模型檢驗

1.單位根檢驗。本文所有計量分析均使用Eviews6.0完成。由于是季度數(shù)據(jù)，設(shè)定最大滯后階數(shù)為8，采用AIC信息準則確定最優(yōu)滯后階數(shù)。通過檢驗發(fā)現(xiàn)，兩個序列都為非平穩(wěn)序列，因此可以確定PI和RGDP都為I（1）序列。ADF檢驗結(jié)果如表1所示。

2.Johansen協(xié)整檢驗。通過單位根檢驗，確定PI和RGDP兩個序列都為一階單整序列，因此兩者可能存在長期協(xié)整關(guān)系。獲得協(xié)整向量的估計結(jié)果（即矩陣B`），得到均衡誤差B`Yt-1，進一步得到VECM系統(tǒng)的估計結(jié)果。利用“Lag Order Criteria”來進行滯后期數(shù)的選擇，結(jié)果顯示所有信息準則和似然比率檢驗法均指向6，按照“多數(shù)原則”，協(xié)整分析應(yīng)該建立在VAR（6）的基礎(chǔ)上。在EViews6.0 VAR模型滯后期數(shù)的判斷結(jié)果基礎(chǔ)上，得出協(xié)整檢驗結(jié)果如表2和表3所示。

一般來說，跡統(tǒng)計量的結(jié)果更加可靠，因為跡統(tǒng)計量實際上是一個聯(lián)合顯著性檢驗。在10%的顯著性水平下，跡統(tǒng)計量關(guān)于協(xié)整向量個數(shù)為零的原假設(shè)p-值相當(dāng)接近10%，因此本文依然認為我國保險業(yè)實際總保費收入與GDP之間可能存在一種長期均衡關(guān)系。Johansen協(xié)整分析還得出了標準化的協(xié)整向量為B`=(1.000000，-1.139381)，則兩個變量之間的協(xié)整關(guān)系方程為：

PI-1.13938RGDP=0

(0.14272)

3.格蘭杰因果關(guān)系檢驗。表4顯示在10%顯著性水平下，實際總保費收入是實際GDP的格蘭杰原因，而實際GDP卻不顯著為實際總保費收入的格蘭杰原因。利用2000年第1季度-2010年第3季度之間的樣本數(shù)據(jù)得出的結(jié)論與以往的部分研究結(jié)果出現(xiàn)明顯的不一致。

但RGDP對于PI的Granger casualty接近10%，同時RGDP對于PI的理論解釋力較強，可以認為RGDP對于保費收入有一定的解釋作用。而PI對于RGDP的Granger casualty在5%的水平下依然顯著，可以認為PI對于RGDP有明顯的正向促進作用。

4.向量誤差修正模型。由于前面進行了Johansen協(xié)整檢驗并且得出了一個協(xié)整向量，因此可以建立誤差修正模型來觀察當(dāng)PI與RGDP之間的這種長期均衡關(guān)系發(fā)生偏離時，兩個變量如何對其進行反應(yīng)。下面是根據(jù)Johansen協(xié)整分析所得出的結(jié)果：

PIt=-0.290967zt-1+ε1t

(0.12117)

RGDPt=0.227861zt-1+ε2t

(0.12885)

這表明，在RGDP的t期不變情況下，PI在t期變化消除前一期29%的非均衡影響；在PI的t期不變情況下，RGDP在t期變化增加前一期22.8%的非均衡值。

結(jié)論

GDP和保費收入兩個經(jīng)濟變量都是一階單整過程，即保險業(yè)的發(fā)展和國內(nèi)生產(chǎn)總值都具有持久上升發(fā)展趨勢。協(xié)整關(guān)系分析說明PI和RGDP之間存在明顯協(xié)整關(guān)系，長期均衡關(guān)系大致為實際GDP每變動一個單位，實際總保費變動1.14個單位。隨后進行的格蘭杰因果關(guān)系分析表明PI對于RGDP的解釋作用明顯，而RGDP對于PI也有一定的解釋力。

保險業(yè)的健康發(fā)展對于宏觀經(jīng)濟的持續(xù)增長有著重要的意義。結(jié)合保險業(yè)發(fā)展歷程以及新一輪五年規(guī)劃期間（“十二五”規(guī)劃）對保險業(yè)的具體要求，總結(jié)出以下政策建議。

第一，加大整體政策上對保險業(yè)的關(guān)注與支持，建立健全保險體系。由于保險業(yè)的發(fā)展和國內(nèi)生產(chǎn)總值都具有持久的上升發(fā)展趨勢，國家對保險行業(yè)的政策支持，有利于社會資本和財富面臨的風(fēng)險得到釋放，投資和消費將得到更強的信心支撐，也利于充分發(fā)揮保險業(yè)的金融中介功能，發(fā)揮經(jīng)濟增長對于保費收入增加的顯著積極作用，與宏觀經(jīng)濟的增長形成良性循環(huán)。

第二，積極拓寬保險服務(wù)領(lǐng)域，鼓勵發(fā)展適合投保人需求的多樣化險種，滿足市場需求。既然格蘭杰因果關(guān)系分析表明實際總保費對于實際GDP的解釋作用明顯，那么宏觀經(jīng)濟增長與保險服務(wù)領(lǐng)域拓寬帶來的保險業(yè)務(wù)量增長具有重要的因果關(guān)系。

“十二五”規(guī)劃強調(diào)，要發(fā)展責(zé)任保險、信用保險，開拓巨災(zāi)保險，借鑒成熟保險市場的經(jīng)驗，探索新的發(fā)展形式。同時理性處理政府與市場定位，充分發(fā)動政府普及保險知識的作用，利用財稅優(yōu)惠政策鼓勵投保；在市場方面，可以通過聯(lián)合基金等形式，將商業(yè)保險機構(gòu)與政府資金通過資本市場結(jié)合起來，增強抵御風(fēng)險的能力。

第三，促進保險體制創(chuàng)新，推動保險業(yè)務(wù)改革。目前保險體制更新較慢，保險業(yè)務(wù)形式不夠新穎，阻礙保險業(yè)務(wù)的拓展，對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生了不利作用。

我國目前五大傳統(tǒng)社會保險正在不斷完善，但存在社會保險資源分配不均等困難。保險體制優(yōu)化與創(chuàng)新，一方面應(yīng)該依靠政府自上而下同一管理，改變政策統(tǒng)籌不夠全面的局面；另一方面也應(yīng)該加強商業(yè)保險思想在社會保險制度中的作用，靈活運用社會保險執(zhí)行方式，加大保險制度建設(shè)的激勵。

第四，強化保險業(yè)風(fēng)險控制能力，從保險機構(gòu)自身風(fēng)險內(nèi)控和外部監(jiān)管體制優(yōu)化這兩方面入手，提高保險機構(gòu)的資金運作水平。協(xié)整關(guān)系分析說明RGDP與PI的長期均衡及其逆向解釋同時成立，那么保險機構(gòu)資金運作水平的提高對于保險業(yè)整體風(fēng)險的控制，以及整個宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定也具有關(guān)鍵作用。

保險機構(gòu)自身風(fēng)險內(nèi)控可以從保險風(fēng)險證券化入手，提高保險風(fēng)險的量化能力與精算水平，合理厘定費率、建立準備金。

《國務(wù)院關(guān)于保險業(yè)改革發(fā)展的若干意見》（2006）為我國保險業(yè)的發(fā)展提供了重要理論基礎(chǔ)，隨著保險業(yè)的金融深化，政府應(yīng)該通過總結(jié)這一進程中新的問題，進一步強化銀監(jiān)會等職能部門的本職功能，覆蓋更為廣泛的保險監(jiān)管體系。

綜上所述，過去十年間保險業(yè)的發(fā)展已經(jīng)為我國宏觀經(jīng)濟增長產(chǎn)生了一定促進作用。根據(jù)以上分析和我國宏觀經(jīng)濟持續(xù)向好的形勢，保險業(yè)也將得到進一步的規(guī)范與發(fā)展?！笆濉币?guī)劃期間，將是我國宏觀經(jīng)濟面臨重大挑戰(zhàn)的五年，保險作為重要的金融因素，其健康發(fā)展對宏觀經(jīng)濟有著重要的作用，本文通過計量分析與政策解讀，提出政策建議作為參考，不足之處還望指正。

參考文獻：

1.饒小輝，鐘正生.保險能否促進經(jīng)濟增長―基于中國的實證分析.上海經(jīng)濟研究，2005（12）

2.Goldsmith Lemond,1994,Financial Structure and Development,Yale:Yale University Press

3.Levine, R.,S. Zervos,1996,“Stock Market Development and Long-Run Growth”,World Bank Economic Review 10

4.Outreville,J.F.,1996,“Life Insurance Markets in Developing Countries”,The Journal of Risk and Insurance

5.Patrick,H.,1996,“Financial Development and Economic Growth in Underdeveloped Countries”,Economic Development and Culture Change

篇5

論文摘要：各方面的經(jīng)濟運行數(shù)據(jù)和宏觀調(diào)控政策的結(jié)果都顯示當(dāng)前我國經(jīng)濟總體上增長勢頭出現(xiàn)了放緩和下行現(xiàn)象，目前宏觀經(jīng)濟運行中的通貨膨脹壓力依然很大。本文首先通過相關(guān)數(shù)據(jù)總結(jié)和分析了我國宏觀經(jīng)濟運行的總體狀況，接著對當(dāng)前經(jīng)濟增長趨勢放緩下行的驅(qū)動因素進行了分析，并同時分析了通貨膨脹和未來的物價走勢，最后分析預(yù)測了未來宏觀經(jīng)濟的基本走勢及其相應(yīng)的宏觀調(diào)控政策的任務(wù)。

一、我國宏觀經(jīng)濟的總體狀況

目前我國宏觀經(jīng)濟的總體狀況呈現(xiàn)出增長勢頭放緩、經(jīng)濟下行的壓力比較突出。2010年我國GDP的增長速度為11.7%，2011年為10.4%，2012年上半年為8.2%，2012年1至5月份的外貿(mào)出口同比增長為8.7%，離全年增長10%的既定目標還有相當(dāng)長的距離，固定資產(chǎn)投資增長幅度為20.1%，和2011年最后4個月相比有較大幅度的回落，房地產(chǎn)市場的成交總量有了一定的上升幅度，但總體上看在建房屋開工量和土地交易總量還沒有走出低迷狀態(tài)，股票證券市場出現(xiàn)大幅度下挫，上證指數(shù)在2200點持續(xù)徘徊，市場信心不強，社會商品零售總額較去年同期相比增長幅度有限，顯示出居民消費的無力和內(nèi)需的乏力。

二、當(dāng)前經(jīng)濟增長趨勢放緩下行的主要驅(qū)動因素分析

當(dāng)前宏觀經(jīng)濟總體呈現(xiàn)增長勢頭放緩和下行的主要因素有下面幾個方面：

（一）投資增長速度下降

中國經(jīng)濟的波動主要取決于投資。前幾年經(jīng)濟過熱的時候也是因為投資過熱。現(xiàn)在經(jīng)濟趨于放緩，經(jīng)濟增長速度進入下行趨勢，主要原因也是投資處于下行趨勢。投資下行帶動工業(yè)產(chǎn)出的增長速度相對也比較慢，也在放緩。現(xiàn)在一般為15%、16%，過去都是18%、19%這個幅度。

目前名義的投資增長速度26%，扣除10%左右的投資品價格指數(shù)，現(xiàn)在全國的投資增長速度只有16%左右。15%左右的投資增長速度是比較正常的，如果投資增長速度能保持在15%到20%之間，那么在中國目前階段來講這是比較正常的增長速度。但是問題是投資增長速度正在持續(xù)下降?，F(xiàn)在沿海地區(qū)投資的增長速度確實比較低，上海的名義投資增長速度1%，如果扣除了價格指數(shù)就是負的。

（二）出口乏力對外貿(mào)易增長放緩

我國的外貿(mào)順差從2005、2006年以來一直攀升，2010年達到最高，其中經(jīng)常項目的順差占GDP的比重是11%，這對于一個像中國這樣的大國來講是一個非常高的比重，美國的逆差通常是5%、6%，我們的順差是11%。在這么高的水平上現(xiàn)在開始下降，今年上半年比去年同期下降了12%。如果按照全年平均下降12%來算，去年我們是2，700億的外貿(mào)順差，那么今年仍有2，300億左右的外貿(mào)順差。仍然是一個很高的水平。外貿(mào)順差減少，主要是因為出口增長速度放緩，進口增長速度提高。

（三）當(dāng)今經(jīng)濟增長放緩是宏觀調(diào)控作用的預(yù)料之中的結(jié)果

中國2009-2012年上半年以來的一切政策、一切調(diào)整就是為了使經(jīng)濟增長速度放緩一點。近幾年GDP的增長速度一度接近12%，這樣的增長速度是不可持續(xù)的。如果不把這個過熱的趨勢抑制住，將來可能會出大問題。所以這兩年一直采取了各種措施控制投資、出口，就想把這個增長速度放緩一點。因此現(xiàn)在的增長速度放緩是我們希望看到的事情，是宏觀政策調(diào)控的目標。因此目前經(jīng)濟增長放緩很正常，否則就意味著過去采取的措施都是無用的。

以外貿(mào)為例，目前外貿(mào)出口確實在下降，但是這些年的所有外貿(mào)出口政策的調(diào)整就是想讓外貿(mào)出口減少一點。從匯率變化情況來看，人民幣現(xiàn)在累計升值21%，再加上我們的通貨膨脹率比美國高一點，加在一起人民幣兌美元實際升值將近30%，我們采取這樣的升值措施使很多出口企業(yè)都感覺到很大的壓力，使得外貿(mào)出口放緩。從貨幣政策的調(diào)整來看，采取了一系列緊縮貨幣政策，同時還采取了各種辦法減少外貿(mào)順差的做法，降低出口退稅、采取一些產(chǎn)業(yè)政策，限制“三高一資”，也是為了把外貿(mào)生產(chǎn)降下來，特別是降低對美國的貿(mào)易順差。這些年這么大的外貿(mào)順差，導(dǎo)致了外匯儲備的大幅增長。外匯儲備現(xiàn)在是18，000億美元，按照這個速度今年年底將達到2萬億美元。外匯儲備不斷增多，國內(nèi)央行需要不斷發(fā)人民幣，導(dǎo)致國內(nèi)流動性過剩，還容易引起資產(chǎn)泡沫，容易引起通貨膨脹，因此又采取各種措施回籠資金，這一系列問題都是因為外貿(mào)順差增速過快。所以采取那么多的措施貿(mào)易順差的增速才減少到12%，應(yīng)該說也是正常的。

三、未來宏觀經(jīng)濟走勢及相應(yīng)的宏觀調(diào)控政策分析

我國宏觀經(jīng)濟在面臨放緩和下行壓力的同時，其總體走向還是向好的因素多，總的經(jīng)濟面應(yīng)該是向好的。和那些出現(xiàn)問題的經(jīng)濟體相比，中國經(jīng)濟的基本面確實還不錯。比如說越南，越南是連續(xù)7年財政赤字，去年財政赤字達到了GDP10%左右。而中國是財政順差，財政增長速度今年上半年30%以上。中國貨幣供給的增長速度，保持在相對穩(wěn)定的水平上，17%左右，沒有像過去的出現(xiàn)的40、50%的情況。我國的貿(mào)易仍然是順差，順差仍然是太多，外匯儲備仍然是大幅度的增長。給定這些基本面的數(shù)據(jù)，而且該調(diào)整的東西調(diào)整，因此筆者認為中國經(jīng)濟不會出大事兒。

宏觀調(diào)控政策制定中要充分考慮到政策的滯后性注重具體操作細節(jié)的技巧性。這個滯后性可能導(dǎo)致最終各種政策的疊加和累計效果過大。因為政策效果具有滯后性，政府出臺一個政策沒有馬上的反應(yīng)，再出臺一個政策。這個部門出臺政策了，沒什么效果，那個部門又出臺一個政策，每個部門又追加了一個政策。所有政策加在一塊最后起作用了，可能發(fā)現(xiàn)作用是不是過大了。所謂的疊加累計效應(yīng)，有沒有可能發(fā)生呢？有可能發(fā)生。至少對于某些部門和行業(yè)有可能發(fā)生。

參考文獻

篇6

本文針對我國房價快速增長的現(xiàn)象，從地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、竣工房屋造價、土地購置費、地區(qū)變量等五方面入手，依據(jù)《2011中國統(tǒng)計年鑒》中除港、澳、臺之外的31個?。ㄊ小^(qū)）的房地產(chǎn)價格和相關(guān)影響因素的截面數(shù)據(jù)，利用計量經(jīng)濟學(xué)軟件Eviews運用多元回歸分析方法，對中國房地產(chǎn)價格的影響因素進行實證分析。

【關(guān)鍵詞】

房地產(chǎn)價格；影響因素；截面數(shù)據(jù)；多元回歸

1 研究問題背景

我國房地產(chǎn)業(yè)萌芽較晚，從20世紀70年代末隨著改革開放的熱潮，到90年代初房地產(chǎn)市場初具規(guī)模，再到今天房地產(chǎn)業(yè)欣欣向榮，也不過短短30余載。近年來，快速上漲的房價導(dǎo)致部分城鎮(zhèn)家庭購房困難，這種現(xiàn)象引起了社會各界的廣泛關(guān)注。

從理論上講，商品住房價格是由其價值決定的，其價值既包括所占用土地的價值，也包括土地上建筑物的價值。除此之外，還受到供求狀況、競爭程度、消費者偏好、市場預(yù)期、房地產(chǎn)企業(yè)經(jīng)營策略和政府相關(guān)政策的綜合影響，其價格圍繞價值上下波動。本文旨在通過建立計量經(jīng)濟學(xué)模型，分析影響房地產(chǎn)價格的各個因素。

2 模型設(shè)定

本文根據(jù)已有的理論與實證研究成果來分析房價與各影響因素的理論關(guān)系，構(gòu)建出全國城市房價的理論模型，引入的解釋變量有地區(qū)生產(chǎn)總值、城鄉(xiāng)人均儲蓄余額、竣工房屋造價、土地購置費、地區(qū)變量。

設(shè)定計量經(jīng)濟模型如下：

Yi=β0 + β1X1i + β2X2i + β3X3i + β4X4i +β5X5i + Ui

β0為常數(shù)項，也可視作一個恒取1的虛變量的參數(shù)；βi為待估參數(shù)

Yi為各地區(qū)的商品住房平均價格（元/平方米）

X1為地區(qū)生產(chǎn)總值（億元）

X2為城鄉(xiāng)人均儲蓄余額（元）

X3為竣工房屋造價（元/平方米）

X4為土地購置費（元/平方米）

X5為虛擬變量，中西部取0，東部取1

其他影響房價的因素納入隨機誤差項Ui

3 實證分析

本文選取2010 年我國各地區(qū)商品住房的有關(guān)數(shù)據(jù)進行截面回歸分析，以各地區(qū)的商品住房價格作為被解釋變量Y獲取了我國31 個地區(qū)的數(shù)據(jù)。采取實證分析方法，對被解釋變量與解釋變量進行回歸分析。模型估計的結(jié)果為：

= -65.5169 -0.0181X1+0.0907X2 +1.2198X3+0.4252X4+575.3763X5

（557.997）（0.0199）（0.0323）（0.5554）（0.1259）（499.6168）

t =（-0.1174）（-0.9118）（2.8080）（2.1960）（3.3770）（1.1516）

R2=0.9235 RAdj2=0.9082 F檢驗值=60.3987

3.1 經(jīng)濟意義檢驗

從回歸結(jié)果可以看出，X1的系數(shù)值為負，即地區(qū)生產(chǎn)總值越高，房價越低，不符合一般經(jīng)濟意義，考慮存在多重共線性。其余解釋變量X2、X3、X4、X5的系數(shù)估計結(jié)果均表明各變量與商品房價之間存在正相關(guān)性，符合經(jīng)濟意義。

3.2 統(tǒng)計推斷檢驗

從回歸結(jié)果看，可決系數(shù)R2=0.9235，擬合優(yōu)度較高；給定α=0.05，查t分布表，在自由度為n-5=26時候得臨界值2.056，其中X1和X5的t值小于臨界值，其他各解釋變量均對房地產(chǎn)價格有顯著性影響，考慮是由于多重共線性引起的。

3.3 計量經(jīng)濟學(xué)檢驗

1）做多重共線性檢驗，得出結(jié)果得相關(guān)系數(shù)矩陣，由相關(guān)關(guān)系矩陣可以看出，有些變量之間的相關(guān)關(guān)系不明顯。進一步精確地研究該模型的多重共線性，需要采用逐步回歸的方法。

2）分別做Y對X1、X2、X3、X4、X5的一元回歸，其中，加入X2的方程RAdj2最大，以X2為基礎(chǔ)，順次加入其他變量逐步回歸，比較得知，新加入X4的方程RAdj2=0.8928，改進最大，且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留X4再加入其他新變量逐步回歸。比較得知，新加入X3的方程RAdj2=0.9099，改進最大，且各參數(shù)的t檢驗顯著，選擇保留X3再加入其他新變量逐步回歸。另外新加入X1和X5的擬合優(yōu)度未有明顯提高，變量也未通過顯著性檢驗，且X1的參數(shù)估計值的符號不符合預(yù)期假設(shè)，應(yīng)將X1和X5予以剔除。

最后修正多重共線性影響的回歸結(jié)果為：

= -113.4669+0.0928X2+1.3525X3 +0.4039X4

（505.7757）（0.0311）（0.5382）（0.1229）

t =（-0.2243）（2.9787）（2.5130）（3.2854）

R2=0.9189 RAdj2=0.9099 F檢驗值=102.0605

3）異方差檢驗與修正

采用White檢驗的估計結(jié)果檢驗知nR2=0.710727，在α=0.05下，查χ2分布表，得臨界值χ20.05（3）=5.9915，nR2=0.710727

4）自相關(guān)檢驗與修正

在剔除X1和X5之后，重新回歸分析。對應(yīng)樣本數(shù)為31，3個解釋變量的模型，0.05顯著水平下，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.297，dU=1.570，模型中DW=1.598898，dU

4 實證結(jié)果分析

通過以上計量經(jīng)濟學(xué)檢驗，本研究模型的最終估計結(jié)果為：

Y= -113.4669+0.0928X2+1.3525X3 +0.4039X4

（505.7757）（0.0311）（0.5382）（0.1229）

t =（-0.2243）（2.9787）（2.5130）（3.2854）

R2=0.9189 RAdj2=0.9099 DW=1.598898 F值=102.0605

其經(jīng)濟意義為：在假定其他變量不變的情況下，居民儲蓄余額每增加1 元，房屋銷售價格就增加0.0928元；在假定其他變量不變的情況下，竣工房屋造價每增加1元/平方米，商品房售價就增加1.3525 元；在假定其他變量不變的情況下，土地購置費每增加1元/平方米商品房售價就增加0.4039元。

通過以上數(shù)據(jù)，可以得出以下結(jié)論：

1）X2的系數(shù)為0.0928，符號為正，與理論分析相符。“居住”角度來看，居民儲蓄余額的多少代表居民購買能力的大??；“投資”角度下，我國居民缺少投資渠道時，房屋以其保值增值的功能受到不少有存款余額家庭的青睞。隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展、居民可支配收入的不斷提高，房地產(chǎn)價格將呈不斷上升趨勢。

2）X3的系數(shù)為1.3525，符號為正，與理論分析相符。工程造價、土地價格再和其他經(jīng)營銷售成本對房屋售價有很顯著的影響。建筑材料費不斷上升，房價隨之而高漲。

3）X4的系數(shù)為0.4039，符號為正，與理論分析相符。由于土地的稀缺性，土地的購置費越來越高，而為獲得土地開發(fā)權(quán)的前期成本也大幅度抬高了房價。

4）虛擬變量對被解釋變量的影響不顯著，表明東部與中西部的房價沒有顯著性的差異。原因有：經(jīng)濟方面，經(jīng)過改革開放近三十年的發(fā)展，中西部的許多地區(qū)在經(jīng)濟上有了較大的跨越式發(fā)展，與東部的差距逐漸縮?。簧鐣^念方面，由于改革開放的深入進行，中西部人民逐漸樹立起了較強的商品意識、金融意識和競爭意識；政策方面，由于國家近年來的西部大開發(fā)和促進中部崛起戰(zhàn)略，給予中西部很大扶持?；谝陨先齻€原因，中西部和東部的房價差距在逐漸縮小。

5 政策建議

基于以上模型估計結(jié)果，最后提出幾點政策建議。

1）政府在房地產(chǎn)業(yè)中應(yīng)發(fā)揮其作用和管理職能，建立服務(wù)型政府；明確產(chǎn)業(yè)發(fā)展地位，出臺限制房地產(chǎn)商惡意開發(fā)的行為，鼓勵房地產(chǎn)業(yè)不發(fā)達地區(qū)的銀行貸款，完善城市房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)政策的引導(dǎo)。

2）引導(dǎo)居民住房消費觀念轉(zhuǎn)變，鼓勵投資。政府應(yīng)大力發(fā)展股票、債券和保險市場，利用市場的價格機制作用，防止更多資金流入房地產(chǎn)市場，進而達到控制房價的目的。

3）限制土地供給，那么可售賣房屋的供應(yīng)量就會被控制在一個合理的水平上，人們對房價的穩(wěn)定就會有相應(yīng)的心理預(yù)期，就不會趕熱鬧投錢進房地產(chǎn)市場，避免房地產(chǎn)泡沫的繼續(xù)蔓延。

4）繼續(xù)西部大開發(fā)和促進中部崛起戰(zhàn)略，給予中西部房地產(chǎn)業(yè)的更多支持。并適當(dāng)控制房屋類型，建立以中低價位、中小套型為主的住房消費模式，限制別墅類和高檔住宅消費。鼓勵以租賃的形式解決住房問題，實現(xiàn)“人人有房住”的愿景。

【參考文獻】

[1] Evans A.Housing pricesandl and prices in the SouthEast -areview [M].London，The House Builders Federation，1987.

[2]喬志敏.房地產(chǎn)開發(fā)投資的環(huán)境影響評價[J].中國房地產(chǎn)，1995（1）.

[3]張紅，潘琦，鄭思奇.關(guān)于土地儲備制度的探討[J].中外房地產(chǎn)導(dǎo)報，2001（18）.

[4]謝敘祎.上海市房價與地價關(guān)系的實證研究[J].世界經(jīng)濟情況，2006.

[5]白霜.房地產(chǎn)價格的決定因素分析[J].財經(jīng)問題研究，2008，（8）.

[6]牛鳳瑞.中國房地產(chǎn)發(fā)展報告No.1[M].北京：社會科學(xué)文獻出版社，2004.

[7]金月萍.房地產(chǎn)價格變動因素及趨勢[J].浙江統(tǒng)計，2006，（3）.

[8]李雪松.高級計量學(xué)[M].中國社會科學(xué)出版社，2005.

[9]丹尼斯·帕蒂斯奎爾，威廉·惠頓.城市經(jīng)濟學(xué)與房地產(chǎn)市場[M].經(jīng)濟科學(xué)出版社，2002.

[10]易丹輝.數(shù)據(jù)分析與Eviews 應(yīng)用[M].中國統(tǒng)計出版社，2002.

[11]張紅.房地產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)[M].清華大學(xué)出版社，2005.

[12]高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模[M].清華大學(xué)出版社，2005.

篇7

關(guān)鍵詞：宏觀經(jīng)濟 波動 信用風(fēng)險 影響

重新審視宏觀經(jīng)濟波動與信用風(fēng)險之間關(guān)系

重新審視宏觀經(jīng)濟波動與信用風(fēng)險之間的關(guān)系，還需以以往的宏觀經(jīng)濟波動為研究的基礎(chǔ)。拉美國家、日本、亞洲等國紛紛經(jīng)歷了一個經(jīng)濟急速增長，資產(chǎn)快速升值、涌入，信用與杠桿化快速擴張，而后外部經(jīng)濟撤出，自身金融體系遭遇嚴重衰退的宏觀經(jīng)濟波動?，F(xiàn)在已經(jīng)有人意識到很多經(jīng)濟體在經(jīng)濟擴張的時候都會為之后的系統(tǒng)性危機留下種子。在經(jīng)濟樂觀時，信用風(fēng)險看起來很小，而此時銀行對于前景過于樂觀，會更傾向加快資金的流轉(zhuǎn)速度，不穩(wěn)定因素也會在此時悄然產(chǎn)生，如果金融體系不穩(wěn)定，那么在經(jīng)濟擴張之后，經(jīng)濟在頂部區(qū)間或衰退的時候，這種不穩(wěn)定就會釋放出來，宏觀經(jīng)濟將會遭到重創(chuàng)。而商業(yè)銀行天然具有這種性質(zhì)，會讓經(jīng)濟周期產(chǎn)生更大的振幅，在宏觀經(jīng)濟好的時候，信貸質(zhì)量會很好，而在宏觀經(jīng)濟下行的時候，信貸違約就會顯著增加。

根據(jù)人們以往對宏觀經(jīng)濟的看法，通常都有增長期、繁榮期、下降期、蕭條期四個周期，而信用風(fēng)險在第一階段事實上非常小，因為增速普遍大于成本及銀行的利率，在第二階段信用風(fēng)險開始來臨，但此時人們會更加瘋狂的增加自己的信貸額度，而第三第四階段就是泡沫的破滅，大量利用泡沫和炒作形成的虛假繁榮相繼破滅，給本來已經(jīng)搖搖欲墜的實體經(jīng)濟最后一擊。而由于大量的信貸危機產(chǎn)生的復(fù)合效應(yīng)，拉美國家、日本、亞洲等進入蕭條期之后至今無法重現(xiàn)當(dāng)年的盛況。全球經(jīng)濟發(fā)展的不均衡導(dǎo)致信用風(fēng)險的蔓延，再加上上述的情況嚴重損害了全球經(jīng)濟的發(fā)展，在不可控的宏觀經(jīng)濟波動中，發(fā)展中國家的信用風(fēng)險問題也面臨著嚴峻的考驗。

宏觀經(jīng)濟波動對于信用風(fēng)險的影響

拉美國家：上世紀40年代中期，阿根廷經(jīng)濟學(xué)家提出發(fā)展主義理論，即世界資本主義體系由兩部分組成：中心和。而造成他們不同的原因就是技術(shù)進步和應(yīng)用均衡的原因，中心國家科技進步快，應(yīng)用普及，國家技術(shù)進步慢，應(yīng)用不普及，一些稍稍先進的技術(shù)則要依賴進口，而且只生產(chǎn)中心國家需要材料的廉價部分。中心國家貿(mào)易條件優(yōu)于國家，原材料出口便宜，成熟工業(yè)商品進口價格高。拉美國家要擺脫現(xiàn)有處境就要改變當(dāng)前不合理的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，提出進口替論，把國家戰(zhàn)略定位內(nèi)向的工業(yè)發(fā)展，發(fā)展民族經(jīng)濟，面向國內(nèi)市場，扶持民族工業(yè)，這個政策持續(xù)的三十年時間，拉美國家每年的經(jīng)濟增速都達到5%。而在1973年之后，歐美經(jīng)濟停滯，通脹并發(fā)，大量資金融入拉美，為保住經(jīng)濟增速，拉美一些國家提出債務(wù)發(fā)展模式，通過外債來實現(xiàn)國內(nèi)的現(xiàn)代化，該模式主要內(nèi)容是借錢來擴大再生產(chǎn)，增加出口，增加收入，然后還債并進行資本輸出，上世紀70年代，巴西、墨西哥、阿根廷等都走上了這一模式 。

而后，阿根廷等國家實現(xiàn)了全面私有化，大量的美歐資金一波一波的進入阿根廷，他們廉價收購了阿根廷所有戰(zhàn)略行業(yè)及廉價出賣的產(chǎn)業(yè)，然后推高本地股市，讓阿根廷本地投資者瘋狂追捧，把并購來的企業(yè)在資本市場進行兌現(xiàn)，當(dāng)他們把財富掠奪的差不多的時候，這些資金帶著豐厚利潤大規(guī)模撤離，導(dǎo)致了阿根廷的金融危機。從其中，我們不難看到宏觀經(jīng)濟波動對信用風(fēng)險的影響，宏觀經(jīng)濟波動越大，可能帶來的信用風(fēng)險就越大。

日本：上世紀80年代末，日本經(jīng)濟迎來了新一輪的增長，實際GDP增長達到5%以上，而個人住房投資和隨之而來的家電消費也迎來了一個繁榮的新時代。而且，當(dāng)時的物價水平并沒有跟隨貨幣供應(yīng)量而迅猛的上升，一直處于較低的狀態(tài)，這點有些像今天的中國，高增長、寬貨幣、低通脹。但是不能掩飾的是，當(dāng)時日本的經(jīng)濟爆發(fā)引發(fā)了西方市場的恐懼，于是通過操縱匯率，使日元進行升值，以此讓熱錢涌入日本，炒高日本本土房價股價。

而后，資產(chǎn)價格上升無法支撐實體經(jīng)濟，一些投機者失去了投機的熱情，土地和股票的價格下降，導(dǎo)致賬面資本虧損，由于很多企業(yè)和投機者將上升的賬面資本考慮在內(nèi)進行了更大規(guī)模的融資和投資，從而帶來大量的信貸問題，隨著金融緩和政策的結(jié)束，日本國內(nèi)資產(chǎn)已不可能維持原價。而大幅度衰退的可怕之處在于各種投資標的都存在大量的信貸問題，從房屋、土地到股市、融資都有人或公司大量破產(chǎn)，之后產(chǎn)生的恐慌心理使得消費和投資緊縮的加乘效應(yīng)，不只毀掉泡沫成分也砍傷了實體經(jīng)濟，且由于土地與股市的套牢金額通常極大，一般都超過一個人一生才能積累的財富，導(dǎo)致許多家庭發(fā)生悲劇，而多數(shù)的高價買房的一般家庭則成為背債者，對以后長達一代人的日本社會消費萎縮經(jīng)濟不振種下了因子。

我國：上世紀90年代以來，我國GDP每年的增速平均達到了8%以上，而近年來，人民幣多次提高存款準備金率以實現(xiàn)更集中的貨幣政策，也表達了政府已經(jīng)關(guān)注到了信用風(fēng)險。根據(jù)我國目前的信用風(fēng)險形式我有以下看法，國有銀行主導(dǎo)的政府債和國企債可能會產(chǎn)生較大的逾期風(fēng)險。我國的銀行將貸款分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五級，而其中大量的本應(yīng)該是次級可疑甚至是損失級的貸款被分為正常和關(guān)注中，銀行這么做毫無疑問會讓賬面的信息更好看，但是其中借給地方政府和國有企業(yè)的債務(wù)很難在預(yù)期時間還上。于是銀行就會把債務(wù)整體出售給信托公司，然后由信托公司把債務(wù)分割為理財產(chǎn)品在銀行等地銷售，而這種拆東墻補西墻的龐氏騙局也就解釋了為什么信托類的理財產(chǎn)品通常周期很短，并且很多都是非保本類型的，而信托公司的資產(chǎn)是持有一些銀行的股份等標的，有些信托公司會把手中某些股份作為質(zhì)押標的質(zhì)押多次，而信托類理財產(chǎn)品也淪為地方債務(wù)和地方融資平臺，也就是我國證監(jiān)會主席肖鋼所說的理財產(chǎn)品就是龐氏騙局。

另一方面：按揭房貸也在國內(nèi)占據(jù)了很大比重。從上世紀90年代起，我國對房地產(chǎn)市場一直實行放松的經(jīng)濟政策，長時間的政策慣性助長了房地產(chǎn)投機商的高回報預(yù)期，致使房價一張再漲，而借貸雙方信息不對稱，假按揭造成了銀行的不良資產(chǎn)，而早期的寬松制度更讓一些投機客用一套房子的貸款再買一套以此來推及更多房源來推高房價，而這種由于信貸擴張所推動的畸形房價上漲也在近年來問題凸顯，去年各地政府分別限制第二套房首付比例提高就是政府的應(yīng)對之策，而在房價上升時這種高杠桿比例的信貸暫時不會有問題，但房價一旦停止上行，就會由于高利息等產(chǎn)生更多的信貸違約問題，信用風(fēng)險凸顯，會對整個宏觀經(jīng)濟造成大的沖擊。

2014年3月4日是中國債券史上值得銘記的一天，*ST超日當(dāng)晚公告稱，公司因資金原因無法按時支付債券的到期利息，中國債券市場首次實質(zhì)性違約宣告誕生。這是一個里程碑式的事件，代表著我國債市的剛性兌付就此終結(jié)，政府不再兜底，其中的信用風(fēng)險會得到釋放，而信托募集量將會下降，導(dǎo)致民企債券價格下降，這會進一步地增加企業(yè)債券的兌付風(fēng)險。很多人對我國的債務(wù)有一種樂觀的估計，而這種樂觀的估計是建立在虛幻的資產(chǎn)價格基礎(chǔ)之上的，如果資產(chǎn)價格發(fā)生下挫，利潤下降甚至虧損，則必然導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險。2014年2月，我國罕見的出現(xiàn)了貿(mào)易逆差，這預(yù)示著更多的出口企業(yè)將會面臨較大的風(fēng)險，而其中的債務(wù)風(fēng)險將會逐步得到釋放。國企與地方政府債務(wù)則由于2014年國內(nèi)部分城市將會面臨的土地價格下降而出現(xiàn)兌付風(fēng)險。2014年，美國政府會逐漸退出量化寬松，其下一步必然是更加緊縮的貨幣政策，例如加息，一旦加息資金會加速回流美國，國內(nèi)債務(wù)成本上升，企業(yè)個人實際債務(wù)上升，消費者不敢消費，進一步增加經(jīng)濟困境，這會引發(fā)更大的宏觀經(jīng)濟波動。

宏觀經(jīng)濟波動影響整體信用風(fēng)險的因素

（一） 政府宏觀調(diào)控因素

為減少在宏觀經(jīng)濟波動中整體市場經(jīng)濟受到的打擊，國家會基于自身的國情通過宏觀調(diào)控的方式將經(jīng)濟周期性波動的危害程度降低到最小。與此同時，在國家宏觀調(diào)控下，信用風(fēng)險會受到一定的影響。無論是寬松的宏觀經(jīng)濟政策還是緊縮的宏觀經(jīng)濟政策，都是與宏觀經(jīng)濟波動相輔相成的，并且隨著宏觀經(jīng)濟發(fā)展不斷調(diào)整國家宏觀經(jīng)濟政策，宏觀經(jīng)濟政策的大幅度調(diào)整對于信用風(fēng)險來說也是一種負擔(dān)和挑戰(zhàn)。宏觀經(jīng)濟政策的制定直接影響到銀行的決策，如若在根源上就不合理，那么最直接的后果就是銀行處于一個不可知的經(jīng)濟環(huán)境中，任何風(fēng)險值都在上升，信用風(fēng)險也不例外。宏觀經(jīng)濟波動帶動了國家宏觀經(jīng)濟政策的波動，同時，不理性的政府宏觀調(diào)控會加劇信用風(fēng)險。

（二） 主體因素

宏觀經(jīng)濟波動會影響信用風(fēng)險的主體因素在于商業(yè)銀行應(yīng)對不同時期的宏觀經(jīng)濟波動做出的信貸政策不同，它體現(xiàn)出一種親周期的態(tài)勢，帶來的后果是信用風(fēng)險增加，并容易陷入信貸緊縮時不良貸款增長的窘境中。如若商業(yè)銀行沒有掌握住整體的宏觀經(jīng)濟波動的規(guī)律，就很難制定出正確的信貸政策，同時也很難調(diào)整資質(zhì)較好的放貸對象，這些不確定性已經(jīng)增加了信用風(fēng)險。在經(jīng)濟過熱時期，實際上增加了風(fēng)險的指數(shù)，相比較下，經(jīng)濟緊縮時期，受宏觀經(jīng)濟波動較大影響的周期性行業(yè)的信用風(fēng)險劇增，又由于部分的中小企業(yè)的自身抗風(fēng)險能力較弱，使得銀行層面的信用風(fēng)險暴露出很多問題，而這些因素都會影響整體的信用風(fēng)險提升。

（三）客體因素

宏觀經(jīng)濟波動會影響信用風(fēng)險的客體因素在于借款人在不同時期的宏觀經(jīng)濟波動下償還能力與借款數(shù)量的不平衡，如在經(jīng)濟上行的周期內(nèi)，隨著經(jīng)濟的上行信用風(fēng)險呈現(xiàn)逐漸增大的態(tài)勢，而一旦宏觀經(jīng)濟停滯上行或有所減緩，那么由于借款者對于之后宏觀經(jīng)濟盲目樂觀所造成的大量信用風(fēng)險堆積就會成為壓垮借款者的稻草，從而產(chǎn)生一系列的連鎖反應(yīng)，而且借款者們普遍存在互相擔(dān)保的情況，如果有一部分借款者違約，那么就會對整個信用風(fēng)險體系產(chǎn)生"蝴蝶效應(yīng)"般的系統(tǒng)性風(fēng)險。

研究總結(jié)

（一）不同經(jīng)濟階段違約距離或違約概率不同

通過實證性的發(fā)現(xiàn)，隨著時間的變化，在我國上市公司的違約距離隨之變動，并且總的來說違約距離表現(xiàn)出一種繼續(xù)拉大的態(tài)勢，這表明信用風(fēng)險存在著持續(xù)下降的可能。而此種現(xiàn)象與我國宏觀經(jīng)濟的運行周期在大體上保持了一致。分析宏觀經(jīng)濟的運行，首先從違約距離與它相關(guān)的關(guān)系進行分析。因為GDP 對宏觀經(jīng)濟與違約距離的關(guān)系有重要影響，所以對其分析：信用風(fēng)險與GDP總量呈現(xiàn)出負相關(guān)，也就是說違約距離與其存在正相關(guān)；信用風(fēng)險與GDP增長速度呈現(xiàn)出負相關(guān)，進一步解釋說違約距離與其呈現(xiàn)負相關(guān)。

（二）不同信用等級受經(jīng)濟周期影響不同

實證研究表明，不同信用等級受經(jīng)濟周期的影響不同。信用等級越高，對宏觀經(jīng)濟變化的反應(yīng)越不敏感。 與此同時，不同信用等級的借款人的違約概率受到宏觀經(jīng)濟波動影響的程度也有所不同。

依據(jù)上文對于宏觀經(jīng)濟波動與信用風(fēng)險之間關(guān)系的分析，又深入探析了宏觀經(jīng)濟波動下影響信用風(fēng)險的各個因素，從宏觀角度入手得出在日益波動的宏觀經(jīng)濟下，要掌握好國家的宏觀經(jīng)濟政策，使得國家經(jīng)濟的大方向是與宏觀經(jīng)濟波動相匹配的，反之會嚴重影響國家的經(jīng)濟發(fā)展及對信用風(fēng)險造成巨大危害，從而需重視國家的政府宏觀調(diào)控；再者，影響信用風(fēng)險的主體和客體因素也應(yīng)引起注意，調(diào)節(jié)好之間的關(guān)系，加強防范信用風(fēng)險的意識和措施。

參考文獻：

1.賈文學(xué).商業(yè)銀行信用風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟周期關(guān)系研究[J].浙江金融，2007（7）

2.李悅.經(jīng)濟周期對信用風(fēng)險的影響[J].浙江金融，2006（8）

3.王欣昱，張浩博.中國宏觀經(jīng)濟波動與信用變化比的相關(guān)性研究[J].云南社會科學(xué)，2013 年第 1 期

4.竇玉進.陳國華.宏觀經(jīng)濟波動對信用風(fēng)險的影響[J].當(dāng)代經(jīng)濟，2009年12月（下）

篇8

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；信用風(fēng)險；宏觀壓力測試

中圖分類號：F832.2文獻標識碼：A 文章編號：1002-2848-2008（06）-0066-08

一、引 言

自20世紀70年代末到21世紀初，全球有93個國家先后爆發(fā)了112次系統(tǒng)性銀行危機。尤其90年代以來頻頻爆發(fā)的金融危機――如1987年美國股市崩盤、1994年美國利率風(fēng)暴及中南美洲比索風(fēng)暴、1997年亞洲金融危機、1998年俄羅斯政府違約事件，特別是2007年春季開始的次貸危機最終演變?yōu)?008年的全球金融風(fēng)暴，波及范圍之廣，影響程度之大，史無前例。它們不僅使一國多年的經(jīng)濟發(fā)展成果毀于一旦，還危機到一國的經(jīng)濟穩(wěn)定，對全球經(jīng)濟也產(chǎn)生了強大的沖擊。［1］

收稿日期：2008-07-05

項目資助：本文受到西安交通大學(xué)“985工程”二期資助（項目編號：07200701），國家社會科學(xué)基金（08DJY156）資助。

作者簡介： 李江（1962-），湖南省湘潭市人，金融學(xué)博士，西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院副教授，

碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：金融風(fēng)險管理；劉麗平（1982-）,女，河北省承德市人，西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院碩士研究生，研究方向：財務(wù)預(yù)警。

金融系統(tǒng)的宏觀壓力測試是一類前瞻性分析的工具，用于模擬“異常但合理” 宏觀經(jīng)濟沖擊對金融體系穩(wěn)定性的影響，可以幫助中央銀行識別金融體系的薄弱環(huán)節(jié)，有助于各方理解金融部門與宏觀經(jīng)濟之間的聯(lián)系，同時提高中央銀行和金融機構(gòu)的風(fēng)險評估能力。因此，受到各國金融監(jiān)管當(dāng)局的重視，逐漸成為檢驗一國銀行體系的脆弱性，維護金融穩(wěn)定的首選工具。在金融全球化的趨勢下，隨著我國金融市場的完全開放，我國金融業(yè)和國際金融市場的逐步融合，是否擁有一個穩(wěn)定和富有競爭力的銀行體系對于中國而言顯得非常迫切。對銀行體系進行穩(wěn)定性評估，尤其是對銀行體系面對的信用風(fēng)險

進行宏觀層面的壓力測試，對防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險，維護中國金融穩(wěn)定和安全具有重要意義。

下面研究宏觀壓力測試在銀行信用風(fēng)險評估中的應(yīng)用，通過對國外已有的成熟模型理論成果分析比較的基礎(chǔ)上，根據(jù)我國的宏觀經(jīng)濟及金融發(fā)展特點，經(jīng)濟、金融數(shù)據(jù)統(tǒng)計及披露特點，模型的數(shù)據(jù)需求深度廣度要求，建立適用于我國的模型并以此進行實證分析。

二、文獻綜述

（一）宏觀經(jīng)濟因素對銀行信貸違約風(fēng)險的影響

McKinnon R［2］認為，宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定時，銀行經(jīng)營行為非常保守，不會出現(xiàn)不顧風(fēng)險單方面追求效益的現(xiàn)象。但在實際匯率波動、通貨膨脹出現(xiàn)等宏觀經(jīng)濟不穩(wěn)定的情況下，政府或明或暗的存款擔(dān)保，導(dǎo)致銀行會產(chǎn)生以高利率對高風(fēng)險項目貸款的風(fēng)險行為。Donald van Deventer［3］通過線性回歸分析，確定了宏觀因素對銀行股價變動的解釋在統(tǒng)計上是顯著的。

對20 世紀80 年代以來各國銀行不穩(wěn)定尤其是銀行危機現(xiàn)象, 國際組織和國內(nèi)外學(xué)者進行了大量研究, 積累了十分豐富的實證資料。尤其是來自美國、英國、澳大利亞、芬蘭的許多國外學(xué)者, 在對20 世紀80、90 年代全球銀行不穩(wěn)定事件的實證分析中發(fā)現(xiàn), 宏觀經(jīng)濟因素波動在各國銀行不穩(wěn)定中扮演著重要角色。Tom Bernhardsen［4-5］建立起銀行破產(chǎn)與不良貸款和宏觀經(jīng)濟因素的關(guān)系模型，并且利用歐洲國家的面板數(shù)據(jù)進行了實證檢驗。Erlenmaier U［6］和Gersbach H［7］利用挪威中央銀行的宏觀經(jīng)濟模型RIMINI對總體審慎指標的趨勢與發(fā)展進行預(yù)測，并且建立了評估貸款違約率的宏觀信貸方程。Froyland E和Larsen K［8］利用RIMINI對銀行不良貸款在宏觀經(jīng)濟波動情境下進行了壓力測試。Pesola J［9］分析了銀行系統(tǒng)危機對宏觀經(jīng)濟因素波動的敏感性，并利用芬蘭的數(shù)據(jù)通過建立模型對兩者之間的關(guān)系進行定量分析。Virolainen K［10］對芬蘭金融風(fēng)險的實證評估，建立了宏觀信貸模型并進行宏觀壓力測試，揭示了芬蘭銀行系統(tǒng)貸款違約風(fēng)險與宏觀經(jīng)濟波動的相關(guān)性。

國內(nèi)對于銀行體系的穩(wěn)定評估的實證研究，包括陳華，伍志文［11］運用1978～2000年間的數(shù)據(jù)對我國銀行體系脆弱性狀況進行了量化分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),中國整個銀行體系在1978～2000年之間有11年是不穩(wěn)定的,尤其是在1992年和1998年前后更為突出,銀行體系出現(xiàn)了不穩(wěn)健的征兆,存在較大的金融風(fēng)險。

（二）宏觀壓力測試理論和實踐

在執(zhí)行宏觀壓力測試使用的宏觀信貸模型的研究領(lǐng)域，有兩個學(xué)者的模型框架占據(jù)舉足輕重的地位，并為日后的學(xué)者不斷的進行模型的拓展研究和實證應(yīng)用奠定了良好的基礎(chǔ)。他們是Wilson T C［12-13］和 Merton R［14］。Wilson對各工業(yè)部門違約概率對一系列宏觀經(jīng)濟變量的敏感度直接建模。模型的思想是對違約概率和宏觀因素的關(guān)系進行建模，模擬將來違約概率分布的路徑，就可以得到資產(chǎn)組合的預(yù)期異常損失，進而模擬出在宏觀經(jīng)濟波動沖擊下的違約概率值。相比較而言，Merton模型則多加入了股價對宏觀要素的反映，將資產(chǎn)價格變動整合進違約概率評估模型。因此，前一種模型更直觀，計算量較??；而后一種方法對數(shù)據(jù)的廣度和深度的要求以及計算量要求都很高，其中有些市場數(shù)據(jù)也許是信貸風(fēng)險的噪音指標。

世界各地的學(xué)者，運用上述模型框架進行了大量的實證研究。Vlieghe G［15］對英國銀行體系累加的企業(yè)違約概率進行建模估計，發(fā)現(xiàn)GDP、實際利率和真實工資水平具有較顯著的解釋能力。Bunn P,Cunningham A和Drehmann M［16］曾使用probit模型來測算英國企業(yè)部門的貸款違約風(fēng)險。Boss M［17］針對加總的企業(yè)違約概率估計出宏觀經(jīng)濟信貸模型來分析澳大利亞銀行部門的壓力情境，結(jié)論說明工業(yè)產(chǎn)值，通貨膨脹率，股票指數(shù)，名義短期利率和油價都是違約概率的決定因素。Marco M 、Sorge、KimmoVirolainen［18］利用Wilson模型框架對芬蘭銀行系統(tǒng)的信貸違約概率進行了宏觀壓力測試分析。結(jié)果證明在壓力情境下，違約概率（PD, portability of default）的蒙特卡羅模擬分布明顯異于常態(tài)分布，其Var值遠高于基期的測算值。Jim Wong,Ka-fai Choi和 Tom Fong［19］建立了香港零售銀行面對宏觀經(jīng)濟波動的信貸風(fēng)險宏觀壓力測試框架。模型框架中引入的宏觀經(jīng)濟變量包括：國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP），利率（HIBOR），房地產(chǎn)價格（RE）和大陸的GDP。同時用宏觀壓力測試評估了香港銀行體系的貸款資產(chǎn)和住房抵押貸款風(fēng)險暴露。壓力情境的設(shè)定模擬了亞洲金融危機時發(fā)生的宏觀經(jīng)濟波動，并分別引入了測試模型。結(jié)果表明在置信水平90%時，在所有壓力情境下有些銀行仍然能夠盈利。這意味著目前銀行系統(tǒng)的信用風(fēng)險較穩(wěn)和。當(dāng)VaR取99%的置信水平這一極端情況時，一些銀行出現(xiàn)了巨額損失，但這類事件發(fā)生的概率極低。

Hoggarth G和Whitley J［20］與Drehmann M Hoggarth， G Logan A， Zecchino L［21］在他們的研究中引入了英國在FSAP框架指引下宏觀壓力測試的執(zhí)行結(jié)果和方法，在壓力情境的設(shè)定方面采用在險價值框架下的蒙特卡羅模擬法。Jones M T, Hilbers P和Slack G［22-23］提供了宏觀壓力測試的更一般的非線性的方法。Worrell D［24-25］ 討論了一個將早期預(yù)警系統(tǒng)，金融健全性指標和宏觀壓力測試整合的方法。

一些學(xué)者研究將信用風(fēng)險和市場風(fēng)險整合測量，例如 Allen L 和 Saunders A［26］嘗試將宏觀經(jīng)濟因素整合進信用風(fēng)險的測量模型。而最近的一些文獻如Pain D、Vesala J［27］和Gropp等人［28-29］則是引用Wilson 的宏觀信用模型分析了宏觀要素對銀行的債務(wù)人的信用質(zhì)量的影響。而Wilson 的模型的一個替代選擇則是Merton 的公司層面的結(jié)構(gòu)模型. Gray D、Merton 和Bodie［30］將這一框架擴展至研究違約風(fēng)險。Derviz A 和Kadlcakova N ［31］將商業(yè)周期的影響整合進一個具有結(jié)構(gòu)模型和簡化模型特征的復(fù)合模型。Drehmann M、Manning M［32］和Pesaran M H等［33］在利用Merton模型框架的宏觀壓力測試中研究了違約概率和宏觀經(jīng)濟變量的非線性關(guān)系。Benito A,Whitley J和Young G ［34］將基于衡量違約概率的Merton模型融入針對模擬個別企業(yè)違約的probit模型。他們發(fā)現(xiàn)Merton模型方法比僅僅依靠企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)的模型效果更優(yōu)。

還有一些文獻使用不良貸款，貸款損失額或者復(fù)合指標與宏觀經(jīng)濟因素整合成矩陣向量來測算金融體系的穩(wěn)定性。Hanschel E和Monnin P［35］針對瑞士銀行系統(tǒng)構(gòu)建了一個復(fù)合壓力指標，該指標綜合了金融不穩(wěn)定的市場指標和銀行資產(chǎn)負債表上的衍生變形指標。Kalirai H 和 Scheicher M［36］針對對澳大利亞銀行體系累加的貸款損失，通過涉及廣泛的宏觀經(jīng)濟變量的模型進行了時間序列的回歸估計。這些宏觀經(jīng)濟變量包括國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)產(chǎn)值缺口、消費者價格指數(shù)、貨幣供給增速、利息率、股票市場指數(shù)、匯率、出口額和油價。

（三）國內(nèi)外研究述評

目前國外開展的關(guān)于銀行穩(wěn)定性評估的實證研究十分豐富，其中挪威和芬蘭中央銀行的研究對金融系統(tǒng)的評估最具綜合性。穩(wěn)定性評估的目的在于，對銀行體系的健全狀況和抵御系統(tǒng)性金融危機的能力進行定量和定性的客觀評價。為此采用了金融穩(wěn)健指標分析（Financial Sound Indi cators)和壓力測試的方法，對宏觀經(jīng)濟環(huán)境中例外但有可能發(fā)生的沖擊（Shock）情境進行模擬，來量度和評估銀行體系在遇到?jīng)_擊甚至遇到金融危機時，保持穩(wěn)定（即銀行保持基本運營不會發(fā)生突變）的能力。

而國內(nèi)對于銀行體系的穩(wěn)定評估的實證研究都偏重于評價銀行體系的穩(wěn)定性，對在抵御不確定性風(fēng)險的能力評估并未涉及。目前我國關(guān)于宏觀壓力測試的研究才剛剛涉及，孫連友［37］，高同裕、陳元富［38］等學(xué)者對宏觀壓力測試進行了理論上的探討，但多為國外文獻的整理或綜述，未能進一步的發(fā)展和深入。尤其在模型研究方面，僅僅停留在介紹早期國外學(xué)者的模型框架和較為成熟的各國宏觀壓力測試手冊指引中的操作流程。其內(nèi)容多為宏觀壓力測試的必要性、目的作用、所用方法、國內(nèi)外的具體實踐等，未能有很系統(tǒng)和深入的介紹，而對多種宏觀壓力測試模型的介紹和分析尚無涉及。

在實證方面，熊波［39］通過建立宏觀經(jīng)濟因素的多元Logit回歸分析，并對結(jié)果進行假設(shè)情境的壓力測試分析。得出的結(jié)論是， 國內(nèi)生產(chǎn)總值和通貨膨脹率這樣的宏觀經(jīng)濟變量的確是影響中國銀行體系穩(wěn)定性的重要因素。但是該文只是借鑒了壓力測試的思想，使用傳統(tǒng)的方法，通過模擬情境下宏觀經(jīng)濟因素異動，由Logit模型最終得出穩(wěn)定性指標期望值的點估計來評價銀行體系的穩(wěn)定性。這種方法不能有效地反映出宏觀變動沖擊對銀行體系的影響，不能看出壓力情境下銀行面臨的最主要的信用風(fēng)險的分布狀況，即貸款違約率的概率分布。

三、宏觀壓力測試方法流程及模型設(shè)定

（一）方法流程

宏觀壓力測試是模擬“危機事件”來估計極端卻可能的壓力情境下金融體系的波動。在宏觀壓力測試的框架中，其模型表示為：

Q(t+1｜t+1≥X=f(Xt,Zt)（1）

在（1）中 表示在模擬的壓力情境下評價金融體系的穩(wěn)定性的指標的表現(xiàn)。在宏觀壓力測試模型中衡量金融部門波動性的最一般的方法是資本的潛在損失率。Q(?)表示衡量金融系統(tǒng)波動性的風(fēng)險矩陣，衡量違約情況的指標例如貸款損失額主要通過模擬壓力情境下的點估計得到。在這種情況中，該條件概率值表示的風(fēng)險矩陣較容易計算。而在險價值方法中，在任何給定的壓力情境下，資產(chǎn)組合的損失應(yīng)產(chǎn)生概率分布，而不是前一種方法中的點估計值?？蚣苤衒(?)表示損失方程，該方程模擬了宏觀經(jīng)濟沖擊對金融體系中加總的資產(chǎn)組合的影響關(guān)系。該方程可包含風(fēng)險暴露，違約概率，相關(guān)性，回饋效應(yīng)，以及宏觀經(jīng)濟變量變動與系統(tǒng)層面金融穩(wěn)定性表現(xiàn)的相互關(guān)系。

壓力測試的執(zhí)行方式主要是通過情境設(shè)定，根據(jù)情境假設(shè)下可能的風(fēng)險因子變動情形重新評估金融商品或投資組合的價值，整個程序通常分為兩大步：一是情境設(shè)定；二是重新評估。通常重新評估的方式不會有太大的差異，但是情境設(shè)定的方式卻有很多種選擇。情境分析（Scenario Analysis）是目前應(yīng)用的主流。即利用一組風(fēng)險因子定義為某種情境，分析在個別情境下的壓力損失，因此此類方法稱為情境分析，情境分析的事件設(shè)計方法有兩種：歷史情境分析（Historical Scenario）和假設(shè)性情境分析（Hypothetical Scenario）。其他方法還有敏感度分析（Sensitive Analysis）和極值理論法（Extreme Value Theory, EVT）。

本文根據(jù)信用風(fēng)險壓力測試的相關(guān)文獻以及世界銀行和國際貨幣基金組織聯(lián)合開發(fā)的FSAP（financial Sector ass ess ment programme)的手冊，將壓力測試的執(zhí)行程序見圖1所示。

圖1 壓力測試流程圖

（二）模型的設(shè)定

本文將在Wilson、Boss和Virolainen研究框架的基礎(chǔ)上建立適合我國銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險評估的宏觀壓力測試模型。首先借鑒國外研究成果中關(guān)于宏觀經(jīng)濟因素和貸款違約率之間的非線性關(guān)系設(shè)定。在此基礎(chǔ)上使用Logit方程將貸款違約率轉(zhuǎn)化為宏觀綜合指標，以指標作為因變量與宏觀經(jīng)濟因素進行多元線性回歸分析，使得這一指標能夠很好地利用各宏觀經(jīng)濟指標所提供的信息。在模型中宏觀經(jīng)濟因素的選擇方面，參考國內(nèi)外學(xué)者實證研究中模型的自變量，結(jié)合我國數(shù)據(jù)統(tǒng)計和披露特點等制約因素選取適合的宏觀經(jīng)濟變量來構(gòu)建模型。

yt=ln1-PDt[]PDt（t=1, 2…, N）（2）

yt=α0+α1Xt+…α1+mX1-m+β1yt-1+…+βny1-n+μt（3）

Xt=0+1Xt-1+…+pX1-p+φ1yt-1+…+φqyt-q+εt（4）

PDt代表t年度的貸款的平均違約率，Y是一個反映宏觀經(jīng)濟狀況的綜合性指標，也可以將它理解為是反映銀行體系違約概率和各宏觀經(jīng)濟變量的關(guān)系的“中介指標”，X代表宏觀經(jīng)濟變量。在利用歷史數(shù)據(jù)進行模型估計時，通過處理的違約概率值代入（2）就可以得到估計的綜合指標的估計值。將其帶入（3）就可以估計出宏觀方程的系數(shù)，并以此估計出的方程作為進行宏觀壓力測試的基礎(chǔ)。而在執(zhí)行壓力測試的時候，通過壓力情境的設(shè)定，用不同方法得到的各相關(guān)宏觀經(jīng)濟變量值代入估計出的（3）就可以得到壓力情境下的Y，再通過（2）就估計出了壓力情境下的銀行系統(tǒng)的違約概率。

公式（2）就是對貸款違約率進行Logit回歸分析，PDt表示t年度的貸款的平均違約率，yt表示一系列宏觀經(jīng)濟變量的綜合指標。

公式（3）是反映各宏觀經(jīng)濟變量與綜合性指標yt的關(guān)系的方程，本文采用多元線性回歸的方法來模擬變量之間的關(guān)系。其中Xt=(x1,t,x2,t…xl,t)′是L×1階列向量，代表L個宏觀經(jīng)濟因素構(gòu)成的列向量；μt是方程的隨機擾動項。截距α0是一個L×1階列向量；系數(shù)α1,α2…α1+m分別代表L×1階向量，系數(shù)β1…βn是L×n階矩陣向量。

公式（4）是關(guān)于各宏觀經(jīng)濟變量的時間序列模型?？紤]到宏觀經(jīng)濟因素采取的時間序列數(shù)據(jù)，可能存在變量的滯后性，因此對各宏觀經(jīng)濟變量進行P階自回歸分析，剔除模型中的序列相關(guān)性。在（4）中，0是L×1階的列向量, 1,…,p都是L×1階矩陣向量，φ1,…φq是L×q階矩陣向量，隨機誤差εt都是L×1階列向量。

在這個模型中，假設(shè)μt和εt是序列不相關(guān)的，并且分別服從方差協(xié)方差為矩陣∑μ和∑ε的正態(tài)分布。其中μt和εt相關(guān)的方差協(xié)方差矩陣為∑μ,ε。

在 Wilson（1997）和Virolainen（2004）提出的框架中，yt僅僅與Xt有關(guān)，而本文模型的設(shè)定更符合實際情況，yt不僅與Xt相關(guān)，考慮到宏觀沖擊的時滯效應(yīng)，yt還與其滯后期的值yt-1,…,yt-n有關(guān)。

從（4）可以看出，模型不僅考慮到了宏觀經(jīng)濟變量值之間的相互影響，模型的設(shè)定考慮到了金融體系對宏觀經(jīng)濟波動的回饋效應(yīng)。將銀行的表現(xiàn)對經(jīng)濟的反饋影響通過在宏觀因素變量的自回歸方程中引入綜合變量來實現(xiàn)。通過各行業(yè)綜合指標Y的前期值對各宏觀經(jīng)濟變量的影響設(shè)定來反映現(xiàn)實世界中的金融與經(jīng)濟發(fā)展的相互影響關(guān)系。

（三）變量選取

1.解釋變量

根據(jù)各國的實證研究經(jīng)驗和我國銀行體系業(yè)務(wù)發(fā)展特點，本文模型的變量選取1990～2006年的年度數(shù)據(jù)，主要考慮到數(shù)據(jù)的可得性、宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計的特征以及經(jīng)濟沖擊發(fā)生的持續(xù)時間來決定的。鑒于研究的宏觀層面，從數(shù)據(jù)的可得性及計算量考慮，本文的宏觀模型是基于整個經(jīng)濟體系的，因此各宏觀經(jīng)濟變量將不采用各經(jīng)濟部門的統(tǒng)計值，而是采用本國的整體水平的統(tǒng)計值。

本文選取八個宏觀經(jīng)濟變量作為解釋變量：

NGDP―國內(nèi)生產(chǎn)總值名義年增長率；

RGDP―國內(nèi)生產(chǎn)總值實際年增長率；

NR―一年期存款的名義基準利率；

RR―一年期存款的實際基準利率；

NLR―一年期流動資金貸款的名義平均利率；

RLR―一年期流動資金貸款的實際平均利率；

CPI―居民消費價格指數(shù)；

RE―房地產(chǎn)價格指數(shù)；

2.被解釋變量

本文選取違約概率作為評估信用風(fēng)險的指標，銀行系統(tǒng)的信用風(fēng)險主要表現(xiàn)為貸款資產(chǎn)的違約風(fēng)險。違約率水平是評估銀行貸款質(zhì)量的最直接的指標，違約風(fēng)險可以用借款人在規(guī)定期限內(nèi)的違約概率度量。Virolainen K對芬蘭銀行系統(tǒng)的違約概率進行的宏觀壓力測試分析中，對違約概率指標采取如下方式賦值：在研究時段內(nèi)，某行業(yè)的破產(chǎn)機構(gòu)數(shù)量與總的機構(gòu)數(shù)量的比率為銀行體系面對的違約率。Jim Wong、Ka-fai Choi和Tom Fong［19］建立的香港零售銀行面對宏觀經(jīng)濟波動的信貸風(fēng)險壓力測試框架中，違約概率是逾期3個月以上的貸款額與總貸款額的比率。本文選取四家國有商業(yè)銀行和交通銀行、招商銀行、光大銀行等十家股份制商業(yè)銀行的信貸數(shù)據(jù)作為樣本，以平均的逾期貸款率代表貸款違約率，即以年末樣本銀行的總逾期貸款額與總貸款余額的比率。其中，1990、1991、1992三年的各樣本銀行的詳細數(shù)據(jù)欠缺，因此本文根據(jù)各類媒體披露的總的逾期貸款的變動率和貸款額的變動率計算出了這三年的逾期貸款率，其他各年份的詳細數(shù)據(jù)均來自中國金融年鑒和各銀行的年報。

四、實證結(jié)果

（一）模型估計

代入1990～2006年的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)對上述模型進行多元回歸分析和模型估計，先用宏觀經(jīng)濟變量的名義指標值和實際值，與引入的綜合指標Y的兩期滯后變量分別對Y進行回歸。從兩個模型的t檢驗指標看出，模型中GDP、LR、R作為解釋變量的參數(shù)并不顯著，而引入的Y的二階滯后變量對因變量的解釋性也不顯著。因此模型的參數(shù)需要進一步調(diào)適剔除。根據(jù)經(jīng)驗和宏觀經(jīng)濟沖擊的滯后性往往為一年，因此模型中只引入Y的一階滯后變量。雖然兩個模型的擬合優(yōu)度統(tǒng)計檢驗指標和D-W指標略微下降，但兩個指標值分別為0.987和2，仍是非常理想的檢驗指標值。在剔除掉一年期存款利率后，兩個模型各參數(shù)的t檢驗指標都非常顯著。但是以模型解釋變量的參數(shù)符號來看，通貨膨脹率CPI在以名義宏觀經(jīng)濟變量值為自變量的模型中的系數(shù)符號為負，這表明隨著CPI的增加，Y值也會減小，經(jīng)過Logit變換后的違約概率PD將會增大，顯然符合經(jīng)濟學(xué)原理。而在關(guān)于實際變量的模型中系數(shù)為正號，這是違背經(jīng)濟學(xué)原理的。所以本文確定以名義變量作為模型解釋變量的方程為最佳的宏觀經(jīng)濟模型（見表1）。這說明我國銀行的信貸違約率對名義的宏觀經(jīng)濟因素的波動更敏感。Marco Sorge、 Kimmo Virolainen（2004）利用wilson（1997）模型框架對芬蘭銀行系統(tǒng)的違約概率進行了宏觀壓力測試分析，宏觀經(jīng)濟模型估計結(jié)果與我國上述情況類似，即名義的宏觀經(jīng)濟變量對違約概率的解釋能力更顯著。

根據(jù)回歸方程的t檢驗（5%的顯著性水平），各宏觀因素指標的實際值對綜合指標的影響并不顯著，所以剔除不列入表內(nèi)。從表1中可以看出，綜合經(jīng)濟指標和各宏觀經(jīng)濟變量指標的名義值關(guān)系顯著。且綜合指標的一期滯后值對各宏觀經(jīng)濟指標影響均顯著。從關(guān)于綜合指標的多元線性回歸方程也可以看出，國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、貸款利率水平、通貨膨脹率和房地產(chǎn)價格的確是影響到我國銀行體系違約概率的顯著因素，而且綜合指標明顯受其一期滯后值的顯著影響。

（二）宏觀壓力情境的設(shè)定及其結(jié)果

本文選擇情境分析作為執(zhí)行壓力測試的方法。針對模型所選取的宏觀經(jīng)濟變量，我們設(shè)定兩個壓力情境：一種是GDP增長突然放緩的情境；一種是CPI上升到較高的水平（5%以上）。對于各種壓力情境下，反映壓力的宏觀經(jīng)濟變量的變動幅度，可以通過以往的歷史相似情境數(shù)據(jù)或歷史經(jīng)驗直接進行人為的設(shè)定。而本文在對銀行體系遇到極端情境進行構(gòu)建之前，利用時間序列模型對解釋變量NGDP、CPI進行了2008～2010年的簡單ARMA模型預(yù)測，作為我們構(gòu)建的參考基準情境（baseline scenario）。

從表2可以看出，在設(shè)定的兩種壓力情境下，我國的銀行體系的信貸風(fēng)險明顯增加，從模型預(yù)測估計出的貸款違約率都有不同幅度的增加。隨著國民生產(chǎn)總值增速的大幅降低，貸款違約概率增大，但幅度較緩。而隨著通貨膨脹率的驟增，違約概率出現(xiàn)大幅度的激增。這充分說明在壓力情境下，宏觀經(jīng)濟變量對銀行系統(tǒng)信貸違約概率的沖擊效應(yīng)非常顯著。從而判斷，通貨膨脹率的同等幅度波動對銀行體系信貸違約率值的影響更大。

五、結(jié)論及建議

本文在對比分析國外成熟模型的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了適合我國經(jīng)濟環(huán)境的宏觀壓力測試模型。首先本文借鑒了國外研究成果中關(guān)于宏觀經(jīng)濟因素和貸款違約率之間的非線性關(guān)系設(shè)定。在此基礎(chǔ)上使用Logit方程將貸款違約率轉(zhuǎn)化為宏觀綜合指標Y，以指標Y作為因變量與宏觀經(jīng)濟因素進行多元線性回歸分析，使得這一指標能夠很好地利用各宏觀經(jīng)濟指標所提供的信息。在模型中宏觀經(jīng)濟因素的選擇方面，參考國內(nèi)外學(xué)者實證研究中模型的自變量，結(jié)合我國數(shù)據(jù)統(tǒng)計和披露特點等制約因素選取適合的宏觀經(jīng)濟變量來構(gòu)建模型。借鑒已有研究成果中在選擇信貸風(fēng)險的評估指標方面的做法，以逾期貸款率作為模型中反映銀行體系信貸風(fēng)險的指標。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)：宏觀經(jīng)濟變量名義國內(nèi)生產(chǎn)總值，消費者價格指數(shù)，房地產(chǎn)價格指數(shù)和名義流動貸款利率對銀行體系貸款違約率影響是顯著的。特別是名義國內(nèi)生產(chǎn)總值和通貨膨脹率指標，沖擊力較強。在關(guān)于名義國內(nèi)生產(chǎn)總值大幅下降和通貨膨脹率驟升的壓力情境設(shè)定下，銀行體系的貸款違約率都出現(xiàn)了不同程度的大幅度提高。尤其在關(guān)于通貨膨脹率的壓力情境下，貸款違約率的增長幅度高于名義國內(nèi)生產(chǎn)總值下降情境下的增幅。

本文研究結(jié)果對中國國情有著一定的解釋力，讓我們有信心支持這樣的研究思路的繼續(xù)開展。通過分析我們可以看出，中國的銀行體系穩(wěn)定性還有待進一步加強，在面臨假設(shè)的宏觀經(jīng)濟沖擊時，化解風(fēng)險的能力就顯得不足。當(dāng)然我們構(gòu)建的這些極端情形發(fā)生的概率都是極小的，畢竟中國經(jīng)濟目前來看幾年內(nèi)保持穩(wěn)定增長的態(tài)勢是確定的。

參考文獻：

［1］ 中國人民銀行金融穩(wěn)定分析小組.中國金融穩(wěn)定報告（2005）［EB/OL］. pbc.省略/detail.asp?col=100&ID=2257&keyword.

［2］ McKinnon R. Financial growth and macroeconomic dtability in China.1978-1992: implications for Russia and other transitional economies［J］. Journal of Comparative Economics, 1994, 17(2): 438-469.

［3］ Deventer D V, Kenji I. Credit risk models and the Basel Accords［M］. Beijing: RENMIN University of China Press, 2005: 14-56.

［4］ Bernhardsen T. Real-time data for Norway: Challenges for monetary policy［J］. The North American Journal of Economics and Finance, 2005, 19(3): 333-349.

［5］ Bernhardsen T. The relationship between interest rate differentials and macroeconomic variables: a panel data study for European countries［J］. Journal of International Money and Finance, 2000, 18(2): 289-308.

［6］ Erlenmaier U. Correlations models in Credit Risk Managem［D］. Norway: University of Heidelberg, 2004.

［7］ Erlenmaier U. Gersbach H.Default probabilities and default correlations［D］. Norway: University of Heidelberg, 2005.

［8］ Froyland E, Larsen K. How vulnerable are financial institutions to macroeconomic changes? An analysis based on Stress Testing［J］. Economic Bulletin, 2002, 3(11): 127-169.

［9］ Pesola J. The role of macroeconomic shocks in banking crises［J］. Bank of Finland Discussion paper, 2000, 2: 457-504.

［10］ Virolainen K. Macro stress-testing with a macroeconomic credit risk model for Finland［J］. Bank of Finland, mimeo, 2004, 19(1): 1-66.

［11］ 陳華，伍志文．銀行體系脆弱性：理論及基于中國的實證分析［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2004(9)：34-51．

［12］ Wilson T C. Portfolio credit risk I［J］. Risk, 1997, 9(10): 111-170.

［13］ Wilson T C. Portfolio credit risk II［J］. Risk, 1997, 10(10): 56-61.

［14］ Merton R. On the pricing of corporate debt: the risk structure of interest rates［J］. Inance, 1974, 29(7): 449-470.

［15］ Vlieghe G. Indicators of fragility in the UK corporate sector［J］. Bank of England Working Paper: on.146, 2001.

［16］ Bunn P, Cunningham A, Drehmann M. Stress testing as a tool for assessing systemic risk［J］. Financial Stability Review: Bank of England, 2005 (6): 116-260.

［17］ Boss M. A Macroeconomic credit risk model for Stress Testing the Austrian credit portfolio［J］. Financial Stability Report, 2002 (4): 64-82.

［18］ Sorge M, Virolainen K. A comparative analysis of macro stress-testing methodologies with application to Finland［J］. Journal of Financial Stability, 2006, 17(2): 113-151.

［19］ Wong J, Choi K F, Fong T. A framework for macro stress-testing the credit risk of banks in Hong Kong［J］. Hong Kong Monetary Authority Quarterly Bulletin, 2006 (10): 1-38.

［20］ Hoggarth G, Whitley J. Assessing the strength of UK banks through macroeconomic Stress Tests［J］. Financial Stability Review: Bank of England, 2003 (7): 91-103.

［21］ Drehmann M, Hoggarth G, Logan A, et al. Macro stress testing UK banks［R］. Paper presented at the Workshop on Financial Stability in Frankfurt: Bank of England, 2004 (6): 16-17.

［22］ Jones M T, Hilbers P, Slack G. Stress testing financial systems: what to do when the governor calls［J］. IMF Working paper: no.46, 2004: 191-211.

［23］ Jones M T, Saunders A. Have US financial institutions real estate investments exhibited trend chasing behaviour?［J］. The Review of Economics and Statistics, 2004 (11): 248-258.

［24］ Worrell D. Quantitative assessment of the financial sector: an integrated approach［J］. IMF Working paper: on.144, 2004: 1-57.

［25］ Worrell D, Cherebin D, Polius-Mounsey T. Financial system soundness in the Caribbean:an initial assessment［J］. IMF Working Paper: on.123, 2001 (9): 1-57.

［26］ Allen L, Saunders A. Incorporating systemic influences into risk measurements: a survey of the Literature［J］. Journal of Financial Services Research, 2004, 5: 23-46.

［27］ Pain D, Vesala J. Driving factors of credit risk in Europe［C］. Paper presented at ECB: Workshop on Financial Stability, 2004.

［28］ Gropp R, Vesala J. Bank contagion in Europe［C］. mimeo: Frankfurt am Main, 2004.

［29］ Gropp R, Vesala J, Vulpes G. Market indicators, bank fragility and indirect market discipline［J］. Federal Reserve Bank of New York Policy Review, 2004, 10(2) :53-62.

［30］ Gray D, Merton R C, Bodie Z. A new framework for analyzing and managing macrofinancial risks［C］. Conference on Finance and the Macroeconomy: NYU, 2004.

［31］ Derviz A, Kladlcakova N. Business cycle, credit risk and economic capital determination by commercial banks［J］. Czech National Bank, 2003, 11(6): 57-89.

［32］ Drehmann M, Manning M. Systematic factors influencing UK equity returns［C］. Mimeo: Bank of England, 2004.

［33］ Pesaran M H, Schuermann H, Treutler B J, et al. Macroeconomic dynamics and credit risk: a global perspective［J］. Wharton Financial Center Working paper:on.141, 2004 :3-13.

［34］ Benito A,Whitley J,Young G. Analyzing corporate and household sector balance sheets［J］. Bank England Financial Stability Review, 2003 (1): 234-287.

［35］ Hanschel E, Monnin P. Measuring and forecasting stress in the banking sector: evidence from Switzerland［J］. Workpaper of Swiss National Bank: on.118, 2003.

［36］ Kalirai H, Scheicher M. Macroeconomic stress testing: preliminary evidence for Austria［R］. Financial Stability Report: Austrian National Bank, 2002 (3): 77-98.

［37］ 孫連友．金融體系壓力測試-概念與方法［J］．濟南金融，2006(2)：43-50．

［38］ 高同裕，陳元富．宏觀壓力測試及其在我國應(yīng)用面臨的問題［J］．南方金融，2006(2):8-10．

篇9

當(dāng)下在我國的金融體系當(dāng)中，銀行仍舊是把主導(dǎo)位置占據(jù)著，而在這其中，間接融資依舊是社會融資的一個主要方式，且它是把銀行貸款作為代表的。隨著與國際經(jīng)濟的融合加深，我國經(jīng)濟更是越來越受到國際經(jīng)濟的影響，而一些問題的出現(xiàn)也讓宏觀經(jīng)濟的不確定性與商業(yè)銀行信貸行為之間的關(guān)系更加受到了重視。

二、關(guān)于宏觀經(jīng)濟和商業(yè)銀行信貸行為

銀行業(yè)金融機構(gòu)是我國的金融體系的主體組成部分，同時銀行的間接融資也是社會融資結(jié)構(gòu)的主要組成形式。通常意義上來說，我國經(jīng)濟的增長需要依賴于出口、投資以及消費這三樣內(nèi)容，在這其中的投資又屬于最重要的那一項，甚至理論研究表明投資和宏觀經(jīng)濟的增長是呈現(xiàn)出了十分密切且正面相關(guān)的一個關(guān)系形式的。這之外，因為銀行信貸是我國的投資資金的一個主要來源，因而銀行信貸與宏觀經(jīng)濟的增長之間存在著某種正相關(guān)的密切關(guān)系就顯得十分合理了。

曾有人利用格蘭杰因果檢驗對中國某一段時間約二十年間在不同時期，銀行信貸所表現(xiàn)出來的波動特征進行了分析研究，其結(jié)果顯示銀行信貸所表現(xiàn)出來的波動和經(jīng)濟周期總體上是表現(xiàn)出了一致趨勢的，因而推斷銀行信貸的波動對于宏觀經(jīng)濟周期波動來說其實是有著十分明顯的影響的。即便是通過一些宏觀經(jīng)濟與銀行貸款兩者的增長與波動軌跡對比圖，也不難得到關(guān)于銀行貸款增長波動和宏觀經(jīng)濟波動存在相關(guān)性的結(jié)論，即使波動的程度未必完全一致，時間點可能不完全吻合，可整體趨勢情況是差不多的。有的時候，兩者的契合程度也可以達到很高的狀態(tài)，同樣也在有些時間段，契合度會呈現(xiàn)下降的狀態(tài)，但是并不妨礙得到它們之間存在相關(guān)性的結(jié)論。

進入到了后危機時代以后，由于宏觀經(jīng)濟不確定性在不停地增加，以致于區(qū)域性的金融風(fēng)險跟著增加了不少，與此同時，有不少的銀行問題也出現(xiàn)了。譬如說，不良貸款率的上升;錢荒問題;理財風(fēng)險以及票據(jù)業(yè)務(wù)風(fēng)險問題，再比如影子銀行的問題。在金融市場不停發(fā)展的情況下，一起增長的還有市場化程度，加上對外開放的不斷深入讓我國經(jīng)濟與世界經(jīng)濟越來越緊密，因而銀行所面對的宏觀經(jīng)濟環(huán)境也跟著復(fù)雜了不少。對宏觀經(jīng)濟的不確定性和商業(yè)銀行信貸行為進行研究，這對銀行可能遭受到的外來沖擊影響的分析以及風(fēng)險控制的提前預(yù)防都是有幫助的。

三、宏觀經(jīng)濟的不確定性與商業(yè)銀行信貸行為研究

（一）商業(yè)銀行信貸受到的來自于宏觀經(jīng)濟不確定性的影響

當(dāng)宏觀經(jīng)濟出現(xiàn)了波動的時候，通?？梢苑譃樯闲信c下行兩種不同情況來進行它的不確定性分析研究。假如經(jīng)濟是處在擴張時期的時候，這就意味著資金借貸的需求將會上升，而公司經(jīng)營的效益如果好的話無疑能夠有更多可盈利的貸款從而意味著更多的銀行資本金。此外，在這個時期，通常銀行貸出貸款的利率會比較低。假如經(jīng)濟是處于放緩時期的時候，無疑很多公司的盈利與收入都會降低，也可能會出現(xiàn)虧損的現(xiàn)象，而這樣的情況就導(dǎo)致這些貸款公司并沒有辦法順利支付給銀行貸款利息或者是本金，那么銀行的本金會跟著減少，而這個時候，銀行的貸款利率自然就會上升以致于讓貸款得到減少。當(dāng)經(jīng)濟出現(xiàn)了衰退情況的時候，其實銀行也會因此而有所損失，這主要是因為貸款損失準備金的概率提高，以致于資本金被侵蝕，進而導(dǎo)致銀行的資本需求就必須要對銀行更加具有約束力才行。在經(jīng)濟出現(xiàn)衰退的時期，銀行的新發(fā)證據(jù)成本會猶豫銀行個體或者經(jīng)濟整體的不確定性因素而變得非常高，從而引發(fā)一些問題。只是，宏觀經(jīng)濟的沖擊會導(dǎo)致銀行貸款增長率的結(jié)果是不變的。

（二）關(guān)于宏觀經(jīng)濟不確定性對于商業(yè)銀行信貸影響的傳導(dǎo)機制

首先是關(guān)于貨幣政策的傳導(dǎo)，可以說，貨幣政策對于銀行信貸的影響是很明顯的，而它在作用于銀行信貸的時候，它的傳導(dǎo)機制將會利用法定的存款準備金以及資本充足率的規(guī)定、銀行股權(quán)的不完全競爭市場這幾樣內(nèi)容。譬如說，在借助于法定存款準備金的時候，由銀行借貸渠道理論可知，銀行要進行融資貸款第一需要按照法定要求將法定存款準備進繳納好。是以，對于法定存款準備金率的提高降低無疑會對銀行借貸規(guī)模產(chǎn)生十分直接的影響，從而再對實體經(jīng)濟也造成影響。當(dāng)宏觀經(jīng)濟不確定性提高的時候，銀行貸款毫無疑問會出現(xiàn)一定的變化。其次是關(guān)于銀行家在進行未來預(yù)期進而影響到?jīng)Q策行為的傳導(dǎo)。銀行在進行投資決策的時候，關(guān)于宏觀經(jīng)濟不確定性其實就是一個十分重要的需要慎重考慮的內(nèi)容。比起大銀行或者是盈利比較好的銀行，一些盈利比較少或者是比較小的銀行，反而沒有那么容易受到來自于宏觀經(jīng)濟環(huán)境產(chǎn)生的變化所帶來的影響。通常情況下，關(guān)于宏觀經(jīng)濟的不確定性，將會利用宏觀層面的貨幣政策或者是微觀層面的銀行決策來讓銀行信貸行為承受相應(yīng)的影響。

（三）關(guān)于宏觀經(jīng)濟不確定性和商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)配置問題

在我國經(jīng)濟不斷發(fā)展到現(xiàn)在，關(guān)于宏觀經(jīng)濟的不確定性因素不但沒有減少反而是增加了不少。在我國的各項宏觀經(jīng)濟指標逐漸維持在相對平穩(wěn)狀態(tài)之前，經(jīng)濟固有矛盾問題帶來了不少劇烈變動，而包括經(jīng)濟體制改革的最開始階段一些判斷與駕馭能力不足的問題也帶來了一些影響，比如說調(diào)控出現(xiàn)了滯后性或者是在把握上出現(xiàn)了失誤情況。進入到相對平穩(wěn)狀態(tài)之后，看似不確定因素減少了，可是外部沖擊對經(jīng)濟的影響依然很大，以致于實際上不確定因素其實一直在增加。這些不確定因素，不但始終影響著商業(yè)銀行信貸行為，盡管它在不斷進行著市場化，至于銀行的心底決策則變得更加離不開對于未來宏觀經(jīng)濟不確定性的合理判斷。當(dāng)宏觀經(jīng)濟的不確定因素減少的時候，實際上商業(yè)銀行的信貸行為將會更加有異質(zhì)性。

篇10

關(guān)鍵詞：房地產(chǎn)；經(jīng)濟周期；宏觀經(jīng)濟政策；關(guān)聯(lián)性

中圖分類號：F293.3 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）07-000-01

自2000年開始，我國城市化進程的加快為我國的房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了重要契機，促進其進入了繁榮發(fā)展的階段。房地產(chǎn)業(yè)作為我國的第三產(chǎn)業(yè)，不僅在很大程度上改善了人民的生活條件與居住條件，還對我國社會經(jīng)濟的發(fā)展起著重要作用。近年來，宏觀經(jīng)濟政策在我國的逐漸落實使房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更加趨于理性，而房地產(chǎn)自身具有的商品特性、對社會財富的創(chuàng)造性以及與其他行業(yè)的相關(guān)性決定了其必然會受到宏觀經(jīng)濟政策的影響，并形成一種經(jīng)濟周期。經(jīng)濟周期的波動會對我國社會經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生一定的影響，因此，加強對房地產(chǎn)經(jīng)濟周期與宏觀調(diào)控經(jīng)濟政策關(guān)聯(lián)性的探討研究非常有必要。

一、影響房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的因素

在房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中出現(xiàn)的過熱現(xiàn)象實際上就是其經(jīng)濟周期波動的表現(xiàn)，所以，研究影響房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的因素非常有必要。影響房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的因素是多方面的，包括內(nèi)生因素和外生因素。

1.內(nèi)生因素

內(nèi)生因素包括房地產(chǎn)價格、需求、收入、政策以及市場的預(yù)期變動等，同時，房地產(chǎn)的供給總量會在勞動力、技術(shù)水平以及資金管理等方面變化的影響下而不斷擴張或收縮。這些因素在本質(zhì)上決定著房地產(chǎn)經(jīng)濟波動的周期性和持續(xù)性?？梢?，房地產(chǎn)供給、需求任何一方面出現(xiàn)失衡，將會影響房地產(chǎn)業(yè)的持續(xù)發(fā)展，從而引發(fā)房地產(chǎn)的經(jīng)濟波動。因此，必須加大對房地產(chǎn)經(jīng)濟的調(diào)控，保持房地產(chǎn)供給和需求在總量和結(jié)構(gòu)上的平衡。

2.外生因素

外生因素是引起房地產(chǎn)經(jīng)濟波動的初始原因和初始推動力，主要包括財政政策、貨幣政策、產(chǎn)業(yè)政策、投資政策、經(jīng)濟體制改革政策、技術(shù)因素、社會經(jīng)濟因素等，其中政策因素對房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的影響較為直接，較為顯著，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展與社會經(jīng)濟增長的高度成正比，宏觀經(jīng)濟增長率越高，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展就越快。另外，自然災(zāi)害比如地震、洪水等，以及戰(zhàn)爭、社會突發(fā)事件、科學(xué)技術(shù)的變革等對房地產(chǎn)經(jīng)濟的波動有直接、突發(fā)、猛烈的影響，這些因素中有的持續(xù)時間較短，有的則較長。

二、房地產(chǎn)經(jīng)濟周期與宏觀經(jīng)濟政策的關(guān)聯(lián)性

我國房地產(chǎn)經(jīng)濟周期的波動是房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的自然現(xiàn)象，這種現(xiàn)象是不可避免的，宏觀經(jīng)濟政策對房地產(chǎn)進行調(diào)控能夠防止房地產(chǎn)業(yè)出現(xiàn)大幅度的經(jīng)濟波動，使房地產(chǎn)周期性波動在可控范圍，從而最大限度的減少經(jīng)濟周期波動對房地產(chǎn)業(yè)和社會經(jīng)濟帶來的不利影響。下面對房地產(chǎn)業(yè)的宏觀調(diào)控提出幾點建議，以更好促進房地產(chǎn)經(jīng)濟周期與宏觀經(jīng)濟政策的關(guān)聯(lián)和協(xié)調(diào)。

1.處理好房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展周期差異性與宏觀經(jīng)濟政策統(tǒng)一性的矛盾

由于我國各個地區(qū)的發(fā)展程度是不一樣的，加上房地產(chǎn)業(yè)具有區(qū)域性的特點，所以各個地區(qū)房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展程度也是不一樣的，這就決定了房地產(chǎn)經(jīng)濟周期既有全國性的周期，又有區(qū)域性的周期。因此，宏觀經(jīng)濟調(diào)控政策要根據(jù)房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展的全國性和區(qū)域性特點，結(jié)合本地的實際情況，采用科學(xué)的發(fā)展觀，既要避免“一刀切”，也要保證地方政府對政策的有效執(zhí)行。

2.根據(jù)經(jīng)濟形勢靈活調(diào)整貨幣政策

貨幣政策要根據(jù)國民經(jīng)濟的發(fā)展狀況進行調(diào)整，力求政策與經(jīng)濟發(fā)展相適應(yīng)，防止房地產(chǎn)出現(xiàn)過熱或過冷情況，還要對利息率進行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整，在調(diào)控方式和松緊程度方面應(yīng)連續(xù)微調(diào)。同時，要在控制貨幣政策的調(diào)整幅度、謹慎控制金融市場流動性的基礎(chǔ)上，充分發(fā)揮房地產(chǎn)的經(jīng)濟增長點作用，擴大內(nèi)需，延緩周期波動，使房地產(chǎn)經(jīng)濟市場的發(fā)展更為活躍，為實現(xiàn)我國房地產(chǎn)業(yè)和社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展提供可靠的保障。

3.保持財政政策調(diào)控的穩(wěn)定

實踐證明，積極和穩(wěn)定的財政政策在治理經(jīng)濟衰退、促進經(jīng)濟穩(wěn)定增長中發(fā)揮著重要的作用，因此，鑒于當(dāng)前的經(jīng)濟形勢，可適當(dāng)?shù)臏p弱財政政策力度，同時使政策的調(diào)整向中性、穩(wěn)健的方向發(fā)展，比如可以適度緊縮財政資金所支持的投資項目，主動進行結(jié)構(gòu)性調(diào)整等。這就需要政府謹慎權(quán)衡擴張財政政策、緊縮財政政策和穩(wěn)定財政政策之間的關(guān)系和影響，避免財政調(diào)整幅度過大而引起房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的不穩(wěn)定。

4.加大對房地產(chǎn)產(chǎn)品的改善力度

目前，我國的住房供應(yīng)體系仍然不合理，房地產(chǎn)供應(yīng)市場與房地產(chǎn)需求市場嚴重失衡，要根據(jù)這些實際情況，適當(dāng)引導(dǎo)市場形成一種梯級消費；政府要建立健全居民住房保障體系，充分發(fā)揮其在解決中低收入家庭住房問題中的作用；保持合理的住房投資建設(shè)規(guī)模；調(diào)整住房的供給結(jié)構(gòu)，并促進住房建設(shè)和消費模式的合理化。比如，嚴格控制大型別墅的供給數(shù)量，適當(dāng)?shù)膶⒋髴粜?、高價位、高配置的高級公寓工程建設(shè)比例降低，提倡中小戶型、中低價位的商品房數(shù)量。同時，價格因素與房地產(chǎn)行業(yè)內(nèi)的其他因素具有關(guān)聯(lián)性影響，對房地產(chǎn)業(yè)的影響尤為突出，因此，必須合理規(guī)制房地產(chǎn)產(chǎn)品的價格，政府應(yīng)當(dāng)對各個時期的房地產(chǎn)的經(jīng)濟情況進行分析和評估，判斷房地產(chǎn)市場與經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性，借助于房地產(chǎn)產(chǎn)品價格評估和指導(dǎo)，其住房價格更為理性，這對促進房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展、維護市場經(jīng)濟秩序具有積極的現(xiàn)實意義。

三、結(jié)語

房地產(chǎn)業(yè)作為我國的第三產(chǎn)業(yè)，是推動我國經(jīng)濟增長的能量來源，對我國國民經(jīng)濟的發(fā)展做出了巨大的貢獻。當(dāng)然，在宏觀經(jīng)濟政策下，房地產(chǎn)經(jīng)濟周期具有波動的特殊性，因此，要加強對房地產(chǎn)經(jīng)濟周期和宏觀經(jīng)濟政策的關(guān)聯(lián)性的探討研究，根據(jù)房地產(chǎn)經(jīng)濟周期波動的影響因素，處理好房地產(chǎn)經(jīng)濟周期與宏觀經(jīng)濟政策的關(guān)系，適當(dāng)調(diào)整貨幣政策和財政政策，并合理規(guī)劃住房建設(shè)、消費模式，控制住房價格，只有這樣，房地產(chǎn)的經(jīng)濟周期波動才會更趨于理性，房地產(chǎn)的發(fā)展環(huán)境才會更加健康，其發(fā)展前景才會更加廣闊。

參考文獻：

[1]王建斌.我國宏觀經(jīng)濟政策對經(jīng)濟周期波動的影響分析[J].江蘇商論，2008，7（05）：154-156.