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高脂诱导胰岛素抵抗大鼠的肝脏基因表达谱、粗提线粒体蛋白质组、MiRNAs的初步研究
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官方公共微信基于SVAR模型的货币政策对信贷规模的影响分析89
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基于SVAR模型的货币政策对信贷规模的影响分析89
第５期（总第３３０期）；２０１１年５月；财经问题研究；Ｒｅｓｅａｒｃｈ；ｏｎ；Ｎｕｍｂｅｒ；５（ＧｅｎｅｒａｌＳｅｒｉａｌＮｎ３３０）；Ｍａｙ，２０１１；ＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＩｓｓｕ；?金融与投资?；基于ＳＶＡＲ模型的货币政策；对信贷规模的影响分析；庞菁菁１，石柱鲜２；（１．吉林大学商学院，吉林长春１３００１２；２．；文献标识码：Ａ；文章
第５期（总第３３０期）２０１１年５月财经问题研究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＮｕｍｂｅｒ５（ＧｅｎｅｒａｌＳｅｒｉａｌＮｎ３３０）Ｍａｙ，２０１１ＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＩｓｓｕｅｓ?金融与投资?基于ＳＶＡＲ模型的货币政策对信贷规模的影响分析庞菁菁１，石柱鲜２（１．吉林大学商学院，吉林长春１３００１２；２．吉林大学数量经济研究中心，吉林长春１３００１２）摘要：货币政策的目标包括货币量目标和利率目标。在考察货币政策的信贷渠道机制上，本文对１９９９年１月―２０ｌＯ年６月货币量和利率对信贷规模的影响进行分时段分析。ＳＶＡＲ模型的估计结果显示，货币总量的效果比利率的效果更加显著，加入货币总量后，对信贷规模变动情况的解释力提高，银行信贷对利率的敏感性呈现显著提升。因此，我国货币政策操作应运渐依靠利率引导，淡出总量调控，从而规避总量调控带来的流动性过剩和通货膨胀等负效应。关键词：利率；货币供应量；信贷规模；ＳＶＡＲ模型中图分类号：１７８３０．９文献标识码：Ａ文章编号：１０００．１７６Ｘ（２０１１）０５４）０５３－０７一、引言信贷渠道是名义经济向实体经济传导的重要渠道。１９９８年１月１日以来，我国取消了对国有商业银行的贷款规模控制，转而利用利率、存款准备金等货币政策工具进行间接调控。在实体经济层面，信贷仍然是我国企业的主要融资途径，截止２０１０年７月，我国金融机构各项存款占资金来源的８９．７％，各项贷款占资金运用的５９．９％。企业债权融资远远高于股权融资，因此，实现货币政策对实体经济的传导，仍然应该重点考虑对信贷规模的调控。国内外学者的研究也显示，信贷规模在货币政策的传导中发挥着重要作用。Ｆｒｉｅｄｍａｎ…对西方主要工业化国家的研究表明，信贷规模与国民收入之间和货币供应量与国民收入之间具有显著依存关系；Ｂｅｍａｎｋｅ和Ｂｌｉｎｅｒ【２１则构造了含有货币渠道和信贷渠道的ＣＣ―ＬＭ模型，分析结果显示，即使存在凯恩斯所说的流动性陷阱，货币政策仍然可以通过信贷供给的变动继续发挥作用；米什金日。根据货币与其他资产之间替代程度不同，将货币政策传导机制分为货币渠道和信贷渠道。国内学者王林山Ｈ１运用非线性动力分析方法对信贷资金的影响因素进行了研究，认为银行信贷资金的变化非常敏感地依赖于利率的变化，同时，当信贷资金运行出现混乱时，股票市场会随之波动；蒋瑛琨等哺］认为，现阶段我国信贷规模仍然起到重要货币政策中介目标作用，信贷渠道在我国货币政策传导机制中占有重要地位，且贷款总量对通货膨胀率等宏观经济指标的影响显著；吴培收稿日期：２０１１―０３－１８基金项目：国家社会科学基金项目“中日韩三国经济周期波动及其主要影响因素的比较研究”（０６ＢＧＪ０２１）；教育部人文社会科学重点研究基地重大课题“中国经济转轨时期增长轨迹与特征的实证研究”（０５ＪＪＤ７９０００６）；吉林大学９８５工程“中国宏观经济分析与预测”创新基地项目作者简介：庞菁菁（１９８４一），女，吉林长春人，博士研究生，主要从事宏观经济预测方面的研究。Ｅ―ｍｉｌ：ｇｒａｅｅｊｉｎ９４１６＠ｇｒｎａｉＬｅｏｍ石柱鲜（１９４７－），男，吉林延吉人，教授，博士生导师，主要从事经济计量分析与预测方面的研究。Ｅ―ｍａｉｌ：ｓｈｉｚｈｕｘ＠ｅｙｏｔｒｃｏｍ财经问题研究２０１１年第５期总第３３０期新Ｍ１考察了信贷规模和货币供应量对工业增加值等经济变量的影响关系，认为信贷规模对货币供应量存在单向Ｇｒａｎｇｅｒ关系，并且信贷规模对实体经济的作用时滞要明显短于货币供应量，因此政府进行政策调控时应同时关注货币供应量和信贷规模这两个指标；刘小铭和沈利生”１对我国信贷规模与货币供应量的关系进行了实证分析，认为我国货币供应量对信贷规模有显著的影响，货币供应量到信贷规模的传导有效；姜再勇和钟正生¨Ｊ贝Ⅱ通过考察利率传导机制的体制特征得出了利率调控应依靠间接方式而不是直接调控的政策建议。综合以往的研究，国内学者主要集中于研究信贷渠道和货币渠道对实体经济发挥的作用以及信贷渠道在货币政策传导过程中的地位。在研究货币政策工具对信贷规模的影响上，相关成果较少，且未达成一致的结论。另外，我国货币政策调控仍处于较为复杂的过渡阶段：货币政策调控手段由数量型工具逐步向价格型工具过渡；货币政策中介目标由信贷目标转向利率目标。因此，考察价格型工具和数量型工具的信贷渠道是否有效，比较二者的特点有助于明晰我国目前货币政策的调整方向及利率传导的动态变化。鉴于此，本文着重分析利率和货币供应量与信贷规模的关系，采取与以往研究略有差异的方式对货币总量和利率与信贷规模的关系展开实证研究。二、信贷规模与利率和货币供应量之间的因果检验１．数据选择和处理依据本文的分析目的，本文选择同业拆借利率（Ｒ）、货币供应量（Ｍ１和Ｍ２）和金融机构各项贷款（ｃ）等变量，数据区间为１９９９年１月－２０ｌｏ年６月，数据频率为月度数据，数据来源于《中国统计年鉴》相关各期。由于在２００７年２月，我国同业拆借市场交易品种的规模占比发生重大变化，７天期同业拆借规模显著下降，而１天期市场规模快速扩张，因此，我们将样本期间划分为两个时段：１９９９年１月一２００７年１月为第一时段，２００７年２月＿２０１０年６月为第二时段。同业拆借利率的变量均选择７天期（Ｒ７）和１天期（Ｒ１）两个指标。２．因果检验为了分析信贷规模对利率和货币供应量变动的响应方向和程度，本文采用各变量的变化率作为研究变量，在进行因果检验之前，首先采用ＡＤＦ检验对两时段内的各变量分别进行平稳性检验，如表１和表２所示。在第一时段中，广义货币量Ｍ１的差分序列是平稳的，其余４个变量序列满足平稳条件；在第二时段中，各变量均为平稳序列。表１变量Ｃ（１）Ｍ２（１）第一时段各变量平稳性检验ＡＤＦ统计量－７．７１５一１０．７１９一１０．３２９―９．６０８―７．９６】表２是否平稳平稳平稳平稳平稳平稳变量Ｃ（２）ｔａ（２）Ｍ１（２）Ｒ７（２）Ｒ１（２）第二时段各变量平稳性检验ＡＤＦ统计量。一４．５０２―４．９３３―６．９４３―８．０７７―７．１７６Ｉ临界值（１％）一３．５０１―３．５０１―２．５９３―３．５０６―２．５９０Ｐ值０．０００Ｏ．０００Ｏ．００００．０００Ｏ．０００临界值（１％）―３．６０６―３．６０６―３．６０６―２．６２６―３．６０６Ｐ值０．００１Ｏ．０００Ｏ．０００Ｏ．０００Ｏ．０００是否平稳平稳平稳平稳平稳平稳ＡＭＩ（１）Ｒ７（１）Ｒ１（１）利用Ｅｖｉｅｗｓ６．０分时段进行因果关系检验，基于ｓｃ准则判断最优滞后阶数，两时段的最优滞后阶数均为２，结果如表３和表４所示。在第一时段中，各变量中仅有ＡＭｌ（１）拒绝原假设，表明，ＡＭｌ（１）是Ｃ（１）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，利率和Ｍ２的变动均不是Ｃ（１）变动的Ｇｒａｎｇｅｒ原因；而在第二时段中，各变量与信贷规模的Ｇｒａｎｇｅｒ关系出现显著变化：利率和Ｍ２均拒绝原假设，表明利率和Ｍ２是Ｃ（２）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因，Ｍ１（２）则接受不是Ｃ（２）变动的Ｇｒａｎｇｅｒ原因的原假设。重要的是，在两个时段内，信贷规模与利率和货币供应量之间的关系发生了转变，信贷规模的Ｇｒａｎｇｅｒ原因由Ｍｌ转换为利率和Ｍ２。基于ＳＶＡＲ模型的货币政策对信贷规模的影响分析表３第一时段因果关系检验原假设Ｒ７（１）不是Ｃ（１）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因Ｍ２（１）不是Ｃ（１）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因ＡＭＩ（１）不是Ｃ（１）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因Ｒ１（１）不是Ｃ（１）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因检验统计量０．００９１．０１３３．５３１０．８８７５５表４Ｐ值Ｏ．９９ｌ０．３６７０．０３３Ｏ．４１６第二时段因果关系检验原假设检验统计量６．７７１４．８９４０．７４５４．４０５Ｐ值０．００３０．０１４０．４８３０．０２０Ｒ１（２）不是ｃ（２）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因Ｍ２（２）不是Ｃ（２）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因Ｍ１（２）不是Ｃ（２）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因Ｒ７（２）不是Ｃ（２）的Ｇｒａｎｇｅｒ原因三、利率和货币供应量对信贷规模的影响Ｇｒａｎｇｅｒ因果检验的结果说明，前后两个时段我国利率和货币供应量对信贷规模的因果关系发生了转变。在此基础上，需要分析同一时段利率对信贷规模的影响程度；加入货币供应量后，利率对信贷规模的影响变化以及货币供应量对信贷规模的影响程度；不同时段各变量影响程度的变化。１．ＳＶＡＲ模型及其估计为具体刻画利率和货币供应量对信贷规模的影响机制，同时考虑到各变量之间可能会发生同期的波动，我们建立结构向量自回归模型（ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌＶｅｃｔｏｒＡｕｔｏ－Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＳＶＡＲ），并进行脉冲响应分析。由于ＳＶＡＲ模型在ＶＡＲ模型的基础上考虑了变量间的同期影响和滞后影响，且引入了变量之间的双向反馈作用，因此更加符合本文的分析目的。在模型的估计过程中，通过对参数空间施加长期和短期约束条件从而减少所估计的参数，进而对各经济变量的冲击进行识别，最后利用脉冲响应函数分析各经济变量之间的响应方向和程度。设ｙｔ为ｋ阶时间序列的列向量，Ｃ。为变量间的同期影响，ｒｉ为ｋｘｋ阶滞后项参数矩阵，ｕ。为ｋ阶随机误差列向量，则ｋ个变量的Ｐ阶滞后ＳＶＡＲ模型表示为：Ｃｏｙｔ＝ｒｌｙｔ－ｌ＋…＋ｒｐｙ。一ｐ＋斗。，ｔ＝１，２，…，Ｔ（１）其中：１一ｃ２ｌＣｏ＝‘’。一ｃ１２－－ｅｌｋ’‘‘．ｙ浮１譬－ｙ２’１２…．ｙ譬…＾ｒ２…１２Ｕ１ｌ１－－Ｃ２ｋ啦：’，Ｆｉ＝ｕ２ｔ：●??－－－Ｃｋｌ―Ｃ也１．ｙ掣Ｕｋｌ首先，我们分时段建立耵、Ｒ１和Ｃ三变量ＳＶＡＲ模型，考察１天期同业拆借利率和７天期同业拆借利率与信贷规模之间的关系。滞后阶数的选取采用ＡＩＣ准则，第一时段的滞后期为６，第二时段的滞后期为４。利用Ｃｈｏｌｅｓｋｙ分解建立递归形式的短期约束，估计方程中各变量的系数方程（２）和方程（３）如表５和表６所示。表５变量系数Ｃ第一时段三变量ＳＶＡＲ模型滞后ｌ阶０．１１１一Ｏ．１１７滞后２阶Ｏ．１８４―０．１１８滞后３阶０．１３６―０．１１８滞后４阶－０．０９４一Ｏ．１２４滞后５阶０．１７４－０．１２１滞后６阶一０．０３４一Ｏ．１２４常数项Ｏ．００６一Ｏ．００２标准差ｔ值系数［０．９５５］Ｏ．０１８－０．０１９［１．５６６］０．０３３－０．０２１［１．１５５］０．０２７一Ｏ．０２２［一０．７５７］Ｏ．００７―０．０２０［１．４４４］Ｏ．００５－０．０１５［一０．２７５］一０．００７－０．０１８［２．４１０］Ｒ１标准差ｔ值系数［０．９２５］－０．０２７一Ｏ．０２５［１．５９７］一０．０２７一Ｏ．０２６［１．２１３］一０．０４５－０．０３０［０．３７９］０．０１０一Ｏ．０２５［０．３２３］０．０２３－０．０１９［一０．３９５］０．０１３－０．０２５Ｒ７标准差ｔ值［一１．０５６］［一１．０２８］［－１．４６９］［０．４０５］［１．１７１］［０．５４６］５６财经问题研究表６变量系数滞后１阶一Ｏ．１１７一Ｏ．２０３２０１１年第５期总第３３０期第二时段三变■ＳＶＡＲ模型滞后２阶０．０９０―０．２０６滞后３阶０．４０４―０．１８０滞后４阶－０．１２６―０．１８２常数项０．０１３―０．００５Ｃ标准差ｔ值系数标准差ｔ值系数［一０．５７９］－０．０３９―０．０２７［０．４３６］一０．０４５―０．０２６［２．２３８］－０．０１３一Ｏ．０２８［一０．６９０］Ｏ．００５一Ｏ．０２３［２．６７０］Ｒ１［＿１．４５４］０．００６－０．０１９［－１．７３０］０．００３―０．０２０［一０．４７４］－０．０１０－０．０１９［０．２２２］Ｏ．０００－０．０１６１ｔ７标准差ｔ值［０．２８３］［０．１７４］［一０．５２１］［０．０２６］对方程的ＡＲＭＡ根进行检验，结果显示方程的所有ＡＲ根的倒数均小于１，位于单位圆内，模型是稳定的。对模型的拟合优度结果分析发现，方程（２）和方程（３）的Ｒ２值分别为０．２３４和０．５９７，说明第一时段利率对信贷规模的解释程度较低，第二时段利率对信贷规模的解释度有所提高，但总体来看，利率对信贷规模的解释力不强，说明除利率以外，存在其它影响信贷规模的因素。Ｍ１和Ｍ２，进一步估计的结果如表７和表８所示。表７变量Ｃ，因此，考虑到影响信贷规模的主要因素应该是货币量，在方程（４）和方程（５）中引入货币供应量第一时段五变量ＳＶＡＲ模型滞后１阶０．１１５一Ｏ．１４０滞后２阶０．２３０－０．１３７滞后３阶０．０２０一Ｏ．１３９滞后４阶一０．００１－０．１４７滞后５阶一０．１２５－０．１５０滞后６阶０．０４ｌ－０．１３２常数项一０．００３一Ｏ．００６系数标准差ｔ值系数［０．８２３］０．０１３―０．０１９［１．６８２］０．０１４一Ｏ．０２ｌ［０．１４４］０．０２８－０．０２２［一０．００８］０．０００―Ｏ．０２０［一０．８３４］一０．００５－０．０１８［０．３０７］０．００４－０．０１５［一０．５７３］Ｒ１标准差ｔ值系数标准差ｔ值系数标准差ｔ值系数标准差ｔ值表８变量系数［０．６８９］一Ｏ．０２６一Ｏ．０２５［０．６５０］－０．０１６－０．０２７［１．２６９］－０．０３６一Ｏ．０３ｌ［０．０２１］０．００２一Ｏ．０２７［一０．２５５］０．０３２―０．０２６［０．２９７］Ｏ．０２４－０．０２１１１７［一１．０３６］一０．０４５―０．０８４［一０．６０８］一０．００１―０．０７８［一１．１５５］０．２３２－０．０８２［０．０７８］一Ｏ．０２８一Ｏ．０７７［１．２３１］０．１５４一Ｏ．０７８［１．１３９］－０．１２７―０．０７６Ｍ１［一０．５４１］０．２１２－０．１６３［一０．００８］－０．０３６―０．１９０［２．８２８］０．０５６―０．１６６［一０．３５９］０．１５７－０．１７５［１．９６８］０．０１９－０．１６１［一１．６６３］０．２８８－０．１６３Ｍ２［１．２９５］［一０．１９２］［０．３３７］［０．９００］［０．１１６］［１．７６８］第二时段五变量ＳＶＡＲ模型滞后１阶－０．６２３－０．２９７滞后２阶－０．４６６－０．３４０滞后３阶－０．３６６－０．３４５滞后４阶－０．０３５－０．３３８常数项０．０００―０．００５Ｃ标准差ｔ值系数标准差ｔ值系数［一２．１０１］－０．０３３－０．０２３［一１．３７１］－０．０１９一Ｏ．０２６［一１．０６３］Ｏ．００６―０．０２０［一０．１０５］０．０２０―０．０２７［０．０７６］Ｒ１［一１．３９４］０．００５－０．０１８［一０．７２６］一０．０１２―０．０２０［０．２７４］０．０００―０．０１６［０．７２６］一０．０２５－０．０２０１１７标准差ｔ值系数标准差ｔ值系数标准差ｔ值［０．２４６］０．０６６―０．１１９［一０．６１３］－０．０１０－０．１６１［０．０２５］－０．２３９一Ｏ．１０９［一１．２５６］０．１４９―０．１１７Ｍｌ［０．５５０］０．６８７－０．３３７［一０．０６１］０．７１３－０．３３２［一２．１９８］０．６０１－０．４４０［１．２６８］０．５４６－０．４１６Ｍ２［２．０３６］［２．１４６］［１．３６８］［１．３１１］基于ＳＶＡＲ模型的货币政策对信贷规模的影响分析５７同样检验ＡＲＭＡ根的结构，方程的所有ＡＲ根的倒数均小于１，位于单位圆内，表明模型稳定。考察拟合优度的变化，方程（４）和方程（５）的Ｒ２值分别增加到０．４２２和０．８２２，说明在加入Ｍ１和Ｍ２后，变量对信贷规模的解释力增强，与前面模型类似，第二时段的解释力仍高于第一时段。同时，通过对比方程（２）和方程（４）以及方程（３）和方程（５）可以看出，加入Ｍｌ和Ｍ２后，ｃ对Ｒ１和Ｒ７的响应程度发生微弱变化。２．利率对信贷规模的影响为了识别外生冲击对变量的传导过程和机制，我们进行脉冲响应分析，图１和图２描述的是第一时段和第二时段Ｃ对Ｒ１和Ｒ７变动的脉冲响应。图中横轴表示冲击作用的滞后期，纵轴表示金融机构各项贷款的变化。其中，图（ａ）描述的是ｃ对Ｒ１变动的脉冲响应，图（ｂ）描述的是Ｃ对Ｒ７变动的脉冲响应。０．００４Ｏ．００３Ｏ．００２０．００１０．Ｏｏｏ－０．００ｌ－０．００２－０．００３１２３４５６７８９１０１‘Ｉｊ、、ｊ／、．二｜｜？。．．／～－？？］１，―√?Ｊ、／（ａ）Ｃ对Ｒ１的脉冲响应图ｌ众灸？／＼一＼／＼一一＝５６７８９０．００４Ｏ．００３Ｏ．００２Ｏ．００１０．０００－０．００１－０．００２－０．００３ｌ，～一一、／一～／厂―弋：＼一．＼／，奠ｙ√厂一’＼．：＝二＼一一、－．．／２３４５６７８９ｌＯ（ｂ）Ｃ对Ｒ７的脉冲响应第一时段Ｃ对Ｒ１和耵变动的脉冲响应０．０１００．００５Ｏ．０００－－０．００５－０．０１０－０．０１５Ｒ彤一一’＼／２３４ｌ１０（ａ）Ｃ对Ｒ１的脉冲响应（ｂ）Ｃ对Ｒ７的脉冲响应图２第二时段Ｃ对Ｒ１和Ｒ７变动的脉冲响应由图ｌ可看出，第一时段Ｃ对Ｒｌ和Ｒ７的脉冲响应十分微弱，响应峰值均在０．００１左右，且ｃ对Ｒ１和Ｒ７的响应方向相反。图１（ａ）显示，在第一时段，当Ｒ１给ｃ一个标准差的正向冲击后，Ｃ对Ｒｌ始终呈同向变动，且峰值出现在第３期和第７期；图１（ｂ）则说明，Ｃ对Ｒ７的冲击反应呈先反向后同向变动，第１期至第５期呈波动较小的反向响应，峰值出现在第２期和第４期，同向响应出现在第５期至第８期，响应峰值出现在第５期和第７期。图２则说明，在第二时段，ｃ对Ｒｌ和Ｒ７冲击的响应方向和程度均发生变化。首先，Ｃ对Ｒ１的冲击主要呈反向响应，响应峰值出现在第３期，约为０．００８，随后逐渐减小；Ｃ对Ｒ７的冲击响应则呈同向变动，峰值出现在第５期，约为０．００３，随后逐渐减小。通过纵向对比图１（ａ）和图２（ａ）以及图ｌ（ｂ）和图２（ｂ），我们发现，第二时段中，Ｃ对Ｒｌ和Ｒ７冲击的响应有所增强，方向也发生显著变化。３．货币供应量对信贷规模的影响图３和图４描述的是加入Ｍｌ和Ｍ２后，Ｃ对各个变量的脉冲响应情况。从模型估计结果来看，加入Ｍ１和Ｍ２后，Ｒ１和Ｒ７对Ｃ的影响程度仅有微弱变化，因此，我们着重通过图３和图４分析Ｍ１和Ｍ２对Ｃ的影响情况。包含各类专业文献、幼儿教育、小学教育、应用写作文书、外语学习资料、行业资料、各类资格考试、文学作品欣赏、生活休闲娱乐、基于SVAR模型的货币政策对信贷规模的影响分析89等内容。　
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