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文檔簡介
1、 對金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri的構(gòu)建及經(jīng)濟(jì)預(yù)測的檢驗(yàn)研究 胡章明摘 要:文章基于fci指數(shù)的基礎(chǔ),構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri,通過它來判斷短期利率、股票價(jià)格等的合理性。在分析過程中,加入貨幣因素、社會融資規(guī)模、人民幣匯率等指標(biāo),估計(jì)各指標(biāo)的權(quán)重。通過預(yù)測檢驗(yàn),表明通貨膨脹與金融風(fēng)險(xiǎn)有很大的關(guān)聯(lián),是中國宏觀經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域政策調(diào)整的重要參考依據(jù)。希望本文的研究能夠?yàn)樽x者提供有益參考。關(guān)鍵詞:金融風(fēng)險(xiǎn) fri指數(shù) 風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測前 言隨著中國經(jīng)濟(jì)體制的改革,使得金融體制、系統(tǒng)也隨之變化,在這過程面臨非常大的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在風(fēng)險(xiǎn)方面,由于體制改革,使得銀行流動性下降,地
2、方債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)加劇,同時(shí)沒有規(guī)范好民間融資行為,存在一系列的金融風(fēng)險(xiǎn)。鑒于以上問題的嚴(yán)重性,對于金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測提出了更高的要求。一、構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri的必要性隨著中國與國際的交往程度不斷加深,在享受經(jīng)濟(jì)全球化、創(chuàng)新等紅利的同時(shí),也承擔(dān)起巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)。2008年美國爆發(fā)的次貸危機(jī),如今全球經(jīng)濟(jì)還沒有完全恢復(fù)到危機(jī)發(fā)生前的水平。如何防范金融風(fēng)險(xiǎn),成為了防范金融危機(jī)的關(guān)鍵,通過構(gòu)建fri指數(shù),能夠完善我國現(xiàn)有金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測體系。通過捕捉金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)累積程度,以及經(jīng)濟(jì)敏感性指標(biāo),基于這兩者的基礎(chǔ)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri,補(bǔ)充和完善相關(guān)研究成果。金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri,最早由goodhart和hofma
3、n在2001提出,其數(shù)據(jù)模型借鑒了fci模型的構(gòu)建方法,并對分析細(xì)節(jié)進(jìn)行改造和創(chuàng)新,通過對m2、房地產(chǎn)價(jià)格、銀行利差水平等指標(biāo)進(jìn)行分析,可以得到人民幣reep的加權(quán)組合。通過fri指數(shù),可以明確金融風(fēng)險(xiǎn)的長期均衡值偏離度,全面地評估和反映金融風(fēng)險(xiǎn)1。計(jì)算fri權(quán)重,通常有三種:1、運(yùn)用is曲線構(gòu)建總需求模型;2、基于大型宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建聯(lián)立模型;3、運(yùn)行var模型對脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析和計(jì)算。二、樣本數(shù)據(jù)選取以及fri權(quán)重估計(jì)(一)樣本數(shù)據(jù)選取選取了2004年1月至2017年8月的月度數(shù)據(jù),共采集了1064個(gè)樣本點(diǎn)。貨幣供給量指標(biāo),主要以m2數(shù)據(jù)作為參考;替代變量為人民幣各項(xiàng)貸款總額;房地產(chǎn)
4、價(jià)格指標(biāo),則是根據(jù)中國房產(chǎn)行業(yè)的景氣指數(shù)、綜合經(jīng)濟(jì)指數(shù)決定;銀行利差水平,以銀行基準(zhǔn)貸款利率、銀行間七天同業(yè)拆解利差決定;股票價(jià)格指標(biāo),以上證綜指作為參考;人民幣reep采用間接標(biāo)價(jià)法,通貨膨脹率選取cpi月度環(huán)比數(shù)據(jù)。需要特別注意的是,銀行利差水平選取指標(biāo),若是直接采用銀行間七天拆解利率水平,這一指標(biāo)忽略了我國利率非市場化的特征,有一定的利率管制,利率不存在長期化的趨勢。采用均值代替長期化區(qū)是指,對于金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測而言,這一指標(biāo)的效果沒有太大意義,僅作為參考變量?;诖算y行利差水平,替代短期利率的指標(biāo)。對于股票價(jià)格指標(biāo)確定,以股票價(jià)格指數(shù),以及指標(biāo)的長期均衡值計(jì)算缺口值,忽略其中的異方差、數(shù)據(jù)
5、波動性。直接采用上證綜指的股票價(jià)格,作為fri指數(shù)的代理變量。變量指標(biāo)之間的長期均衡值計(jì)算,基于月度數(shù)據(jù)以平滑因子為14400的hp濾波求得相應(yīng)數(shù)值,將各選取指標(biāo)與均衡值表示缺口值gap。計(jì)算軟件采用evies8.0、excel2010,數(shù)據(jù)來源國泰安數(shù)據(jù)庫、中國統(tǒng)計(jì)年鑒等。(二)基于var模型的脈沖響應(yīng)分析以及fri權(quán)重估計(jì)1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)var模型的平穩(wěn)性,取決于各變量的平穩(wěn),因此采用adf檢驗(yàn)進(jìn)行根檢驗(yàn),確保各缺口值符合平穩(wěn)的特征。adf檢驗(yàn)采用麥金農(nóng)臨界值。對m2gap1、fsgap2、hpgap3、blgap4、shgap5、reergap6進(jìn)行檢驗(yàn),臨界水平分別在5%、5%、1%、1
6、%、1%、10%之間,檢測結(jié)果總體呈現(xiàn)平穩(wěn)的特征2。對于之后階數(shù)k的選擇,常規(guī)aic、sc評價(jià)指標(biāo)之外,還添加lr、fre、hq的評價(jià)指標(biāo),綜合五項(xiàng)因素最終確定最優(yōu)之后階數(shù)k,計(jì)算過程采用eviews8.0軟件。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,sc、hq評價(jià)指標(biāo)認(rèn)為構(gòu)建var(1)模型,而其余評價(jià)指標(biāo)認(rèn)為應(yīng)構(gòu)建var(4)模型。綜合考慮,var模型最優(yōu)滯后階數(shù)k=4。為了確認(rèn)var模型特征根倒數(shù)是否<1,運(yùn)用eviews8.0輸出ar根圖,通過它可以發(fā)現(xiàn)所有特征根倒數(shù)在單位元以內(nèi),由此可以判斷var模型特征為平穩(wěn),符合接下來的脈沖響應(yīng)分析條件。由于var模型系數(shù)難以解釋通貨膨脹缺口,因此在響應(yīng)函數(shù)中施加一
7、個(gè)新息沖擊,由此可以知道內(nèi)生變化在當(dāng)期和未來的影響,以響函數(shù)推斷var模型的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵。為了確認(rèn)fri能夠監(jiān)測經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),以cpi對fri指數(shù)各變量脈沖響應(yīng)進(jìn)行考察。2.脈沖響應(yīng)沖擊根據(jù)考察,得出以下幾個(gè)結(jié)果:(1)cpi對m2缺口單位cholesky沖擊第1期沖擊值為0,第2期為0.027829,直到第7期沖擊值達(dá)到最高水平0.261457,平均沖擊值為0.186001。通過以上數(shù)據(jù),大致可以推斷cpi沖擊在初期容易出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)、零響應(yīng),通過沖擊效應(yīng)可以解釋現(xiàn)實(shí)情況。(2)社會融資規(guī)模缺口單位cholesky對通貨膨脹率沖擊,呈現(xiàn)明顯上升趨勢,沖擊值在第8期達(dá)到最高水平0.357095,平均沖
8、擊值為0.244822。社會融資規(guī)模缺口代理變量沖擊cpi,導(dǎo)致通貨膨脹率上升。(3)cpi對房產(chǎn)銷售價(jià)格同樣有較大的沖擊,在第8期達(dá)到最高沖擊水平,其最高、平均沖擊值分別為0.477500、0.324530。表明房產(chǎn)銷售價(jià)格受到cpi通貨膨脹率的影響較大,并且呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢。通過這次考察,可以知道房產(chǎn)價(jià)格增長已超出經(jīng)濟(jì)增長預(yù)期,對于未來的走勢學(xué)界的認(rèn)定也產(chǎn)生了較大的分歧。因此,需要對我國房產(chǎn)景氣指數(shù)的多方面影響因素進(jìn)行分析,如房產(chǎn)開發(fā)投資、施工面積以及土地開發(fā)面積等3。(4)銀行利差水平缺口沖擊,缺口單位cholesky正向沖擊為負(fù),沖擊值呈現(xiàn)較大的波動幅度,表現(xiàn)為先下降到最低沖擊值-0
9、.084174,然后急速提升沖擊值接近與零并保持很長時(shí)間的穩(wěn)定,銀行利差水平平均沖擊值為-0.057266。需要注意的是,這一指標(biāo)并非單純的短期利率指標(biāo),因此得出結(jié)果有一定的差異。盡管如此,這種評價(jià)指標(biāo)更能真實(shí)反映當(dāng)前的金融風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀。由于我國沒有采取利率市場化,因此從沖擊效應(yīng)來看,這一指標(biāo)的缺口值和利率表現(xiàn)不夠顯著,對于風(fēng)險(xiǎn)不夠敏感,這也是我國金融市場當(dāng)前亟需改革的部分,推動利率市場化很有必要。(5)股票價(jià)格缺口方面,cpi通脹率對其單位cholesky的沖擊效應(yīng),表現(xiàn)在第2期的沖擊值-0.007851,自第2期開始沖擊值呈現(xiàn)上升的趨勢,最后一期的沖擊值達(dá)到最高水平0.443272,股票價(jià)格缺
10、口平均沖擊值為0.268159。相較其他指標(biāo),股票價(jià)格對于金融風(fēng)險(xiǎn)的敏感程度更高,以其沖擊值判斷風(fēng)險(xiǎn),最符合預(yù)期和判斷。(6)人民幣有效匯率缺口,cpi通脹率對于人民幣匯率的沖擊效果也很顯著,呈現(xiàn)的沖擊值始終為負(fù),有較大的數(shù)值波動。在第7期沖擊值最低為-0.376483,然后沖擊值持續(xù)上升但始終地域水平軸下方,平均沖擊值為-0.268249。之所以出現(xiàn)這種變化,與外貿(mào)、投資引起的匯率變化有很大的關(guān)系,在諸多不確定因素影響下造成通脹率變化4。3.fri權(quán)重估計(jì)通過以上脈沖響應(yīng)函數(shù)分析,可以明確fri指數(shù)在各變量缺口值的權(quán)重關(guān)系,可以使用以下公式來表現(xiàn):以上公式,以wi表示各個(gè)變量缺口值的權(quán)重系數(shù)
11、,以ui表示cpi缺口值i的單位沖擊效應(yīng)下表現(xiàn)的平均沖擊值。通過對ui脈沖響應(yīng)分析,可以進(jìn)行簡單的加權(quán)運(yùn)算,用以定義金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri:frit=0.1583m2gap1t+0.1376fsgap2t+0.2815hpgap3t-0.0356b1gap4t+0.1987shgap5t-0.1852reergap6t通過以上風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)fri加權(quán)計(jì)算,可以知道風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測效果,由此假定金融風(fēng)險(xiǎn)指示器功能,對fri和cpi通脹率相關(guān)性進(jìn)行驗(yàn)證。三、fri預(yù)測效果檢驗(yàn)(一)相關(guān)性與跨期相關(guān)性分析對fri指數(shù)中的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,確保其通脹預(yù)期能夠保持在小范圍的預(yù)算誤差,充分發(fā)揮金融風(fēng)險(xiǎn)的指示器功能,首先對f
12、ri、cpi缺口值的相關(guān)性與跨期相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn),由此可以指導(dǎo)數(shù)據(jù)的相關(guān)和跨期相關(guān)系數(shù),由此可以證明兩者之間強(qiáng)烈的相關(guān)性。例如,fri缺口與cpi相關(guān)系數(shù)為0.778、最優(yōu)跨期相關(guān)系數(shù)為0.4967,根據(jù)最優(yōu)跨期相關(guān)系數(shù)在第9期達(dá)到0.5751。這一預(yù)測結(jié)果與國內(nèi)學(xué)者的研究結(jié)果有些差異,但與國外goodhart和hofmann對fci、cpi指標(biāo)的動態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果有較高的接近性,達(dá)到0.59,與本次計(jì)算結(jié)果他們的指標(biāo)在滯后3期內(nèi)達(dá)到最優(yōu)跨期相關(guān)系數(shù)。通過這一結(jié)果,幫助我們構(gòu)建利用fri預(yù)測cpi通貨膨脹率的預(yù)警和檢測方面,可以實(shí)現(xiàn)至少提前9個(gè)月發(fā)出通脹率提高的危機(jī)信號5。(二)線形圖分析將fri、
13、cpi指標(biāo)缺口值制成線形圖,可以清晰看到fri的缺口值從2008年2月的-238.53開始大幅下跌,直到同年11月跌至-8518.65,同時(shí)根據(jù)數(shù)據(jù)分析這段時(shí)期(2月11月)是cpi通脹率缺口值大幅度攀升的時(shí)間,在2月達(dá)到最高點(diǎn)4.8989,到了同年11月開始大幅下跌轉(zhuǎn)為負(fù)值。通過兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)的設(shè)置,可以知道fri、cpi指標(biāo)呈現(xiàn)大幅度下跌的趨勢,且相差的時(shí)間為9個(gè)月,與上文的跨期相關(guān)系數(shù)估計(jì)滯后期9個(gè)月基本吻合。(三)格蘭杰因果檢驗(yàn)以及var模型脈沖響應(yīng)分析為了進(jìn)一步驗(yàn)證預(yù)測揭露,再對fri、cpi指標(biāo)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn),利用缺口值進(jìn)行檢驗(yàn)。以“fri不是cpigap的格蘭杰原因”進(jìn)行假設(shè),f
14、統(tǒng)計(jì)量為8.86643、5.34069,概率為0.0002、0.0016;以“cpigap不是frid的格蘭杰原因”,f統(tǒng)計(jì)量為5.58763、4.08732,概率為0.0046、0.0081。通過以上數(shù)據(jù)可以得知,采取滯后23期的假設(shè),前者概率僅為0.02%和0.016%,由此可以判斷fri是cpi通脹率的格蘭杰原因,這與之前的預(yù)測判斷相符。為了確保驗(yàn)證效果,再綜合其他學(xué)者構(gòu)建的fci指數(shù),其預(yù)測結(jié)果的說服力、解釋力更強(qiáng)。var脈沖響應(yīng)分析,基于cpi、fri雙變量var模型,利用cholesky分析cpi、fri信息形成的正向沖擊結(jié)果。根據(jù)分析結(jié)果 ,可以知道,沖擊響應(yīng)值始終保持正向波動,
15、以穩(wěn)定的遞減趨勢,波動范圍在0.5113740.127362之間。在分析fri指標(biāo)對cpi單位信息的沖擊,其響應(yīng)也更為明顯,呈現(xiàn)著依次遞減的趨勢,變化范圍為負(fù)相應(yīng),波動范圍在1259.478-146.1250之間波動。通過以上分析和驗(yàn)證,表面金融風(fēng)險(xiǎn)fri指數(shù),對于cpi通貨膨脹率的預(yù)測具有明顯的效果。結(jié) 論綜合上述,基于fci指數(shù)基礎(chǔ)構(gòu)建金融風(fēng)險(xiǎn)fri指數(shù),通過合理調(diào)整指標(biāo)參數(shù),以var模型響應(yīng)函數(shù)分析各指標(biāo)權(quán)重。以cpi通脹率作為金融風(fēng)險(xiǎn)的評判依據(jù),進(jìn)行響應(yīng)脈沖分析。在驗(yàn)證方面,采用相關(guān)和跨期相關(guān)系數(shù)的相關(guān)性、線形圖、格蘭杰因果以及var模型響應(yīng)脈沖分析驗(yàn)證,綜合各項(xiàng)計(jì)量結(jié)果和其他學(xué)者的預(yù)測數(shù)據(jù)比對,檢驗(yàn)結(jié)果表明fri指數(shù)適用于預(yù)測經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。參考文獻(xiàn)1 鹿剛.匯率波動、跨境資本流動對金融風(fēng)險(xiǎn)的動態(tài)沖擊影響基于svar模型的實(shí)證研究j.華北金融,20
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