金融實證分析精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的金融實證分析主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：金融實證分析范文

隨著中國經濟和金融改革的深化,經濟系統與金融發展的關系逐漸成為諸多學者關注的熱點話題。20世紀90年代初期,此關系研究僅偏重于對中國整體經濟和金融關系的分析,隨著中國區域經濟的差異性越來越明顯,區域經濟和金融發展的關系逐漸引起了學術界的關注。國內學者普遍認為,區域經濟與金融發展相互作用,相互促進,即經濟發展離不開金融的支持,金融的不斷發展對經濟發展具有重要的推動作用;反之,區域經濟系統發展水平決定了金融發展水平。本文試圖利用金融發展和經濟發展理論,從實證角度探討縣域經濟對金融發展產生的影響。

一、文獻檢討

(一)文獻回顧

許多學者已經從理論上對經濟與金融的關系進行了探討,并取得了豐碩的成果。總體來講,從定性的角度看,國內學者基本認為區域經濟系統發展拉動金融發展,金融發展推動經濟系統整體的發展;從實證研究角度看,由于采用的研究方法、解釋變量、樣本范圍和側重點等不同,所以結論存在諸多分歧。筆者按照時間順序對該方面的國內實證研究主要文獻做了歸納。

周立、王子明等(2002)通過對中國東中西三地區1978-2000年金融發展與經濟增長關系的實證研究,發現中國各地區金融發展與經濟增長強相關,促進金融發展有利于經濟的長期穩定增長。艾洪德、徐明圣、郭凱等(2004)采用格蘭杰因果關系檢驗模型對我國各地區金融發展與經濟增長關系進行了實證分析,認為金融發展與經濟增長之間存在因果關系, 東部和全國的金融發展與經濟增長之間存在正相關關系, 而中、西部二者之間則幾乎是負相關的關系, 且存在明顯的滯后效應。周好文、鐘永紅等(2004)運用VAR多變量系統的實證研究表明金融中介的規模指標和效率指標與經濟增長在各地區間的因果關系不一致,中西部地區的金融中介機構能更好地促進本地區經濟增長。沈坤榮、張成等(2004)認為改革開放以前,中國的經濟增長無法得到金融發展的支持,1990年后中國市場狀況的變化并沒有在很大程度上對經濟增長產生促進作用,內生金融轉化為經濟發展動力的機制尚存在障礙。王晉斌(2007)采用動態GMM方法對不同階段的面板數據進行實證分析, 認為不同金融控制強度下金融發展與經濟增長之間存在不同的關系,即在金融控制強的區域的金融發展對經濟增長沒有顯著的促進作用,而在金融控制弱的區域,金融發展與經濟增長之間可能表現出一種“中性”的作用。高宏霞、費和(2009)采用1994～2008年相關數據,運用格蘭杰因果檢驗等方法對甘肅省的金融發展與經濟發展的關系進行了實證檢驗,結果表明,甘肅省區域金融發展與經濟發展之間存在負的相關關系。

(二)對現有研究文獻的評述

國內學者對我國區域金融發展與經濟增長關系的研究成果很好的詮釋了我國經濟發展過程中經濟與金融發展二者之間的關系,是對該領域研究的一個巨大推動和創新。但是現有研究成果也存在著一些不足之處,主要表現為:現有研究基本上集中于分析金融發展對經濟增長的影響,而分析區域經濟對金融發展的反作用則少之又少;其次現有的研究主要是從全國或各省的視角出發,著眼于更小的區域范圍尤其是基于縣域視角的研究幾乎是一片空白。

為了彌補現有研究的不足,本文以定西市安定區為考察對象,重點分析縣域經濟對金融發展產生的影響。

二、指標選取及研究方法

(一)指標選取

1.縣域經濟發展指標。理論界對縣域經濟發展指標的確定標準不一,本文根據研究需要和數據的可獲得性,用以下三個指標來反映安定區經濟發展情況。

(1)縣域經濟總量指標x1。一般衡量經濟發展總量常用的有名義GDP、實際GDP、名義GDP增長率、實際GDP增長率、人均GDP及人均GDP增長率等指標。考慮到通貨膨脹和人口變動等因素對計量過程的影響,本文選取實際人均GDP增長率作為衡量經濟發展水平的總量指標。

(2)縣域經濟結構指標x2。考慮到定西市安定區產業結構的特點及數據的可獲得性,本文采用區域農業總產值占GDP的比重來考察安定區經濟結構的指標,其計算公式為x2=區域農業總產值區域GDP。

(3)城市化水平指標x3,其計算公式為x3=非農人口數總人口數。

2.金融發展指標。衡量金融發展的指標常用的是戈氏指標(FIR),然而戈氏指標受到眾多質疑。正如國內學者普遍認為的那樣,中國較高的FIR應該歸因于投資渠道不暢、交易手段的落后以及支付體系的效率低下,而非金融發展水平的直接表現,同時銀行又是中國農村金融體系的主體,所以本文選取金融機構存貸款余額作為衡量安定區金融發展水平的指標。

本文所用數據來源于定西市安定區統計局,樣本容量為1994～2008,雖然時間跨度相對較短,但后續將繼續加以關注和研究。需要加以說明的是,為了消除價格因素的干擾,所用原始數據都已轉化為實際值,同時為了消除數據的異方差,對四個變量都已作對數化處理。

(二)研究方法

經濟變量大都具有非平穩性,本文首先將利用Dickey和Fuller提出的考慮殘差序列相關的ADF單位根檢驗法,檢驗變量的平穩性,對于非平穩的變量進行處理使之成為平穩時間序列。如果變量是同階單整的,那么我們將對相關變量進行協整檢驗以確定安定區經濟與金融發展的長期均衡關系,并在協整的基礎上,通過阿爾蒙變量回歸確定變量關系,并通過格蘭杰因果檢驗來驗證其因果關系。

三、實證分析

(一)模型構建

根據上面描述的經濟與金融變量分析,本文構建基本的回歸實證模型如下:

y=c+αx1+βx2+yx3+ε

其中:y為實際存貸款余額之和,即被解釋變量;x1為實際人均GDP增長率;x2為區域農業總產值占GDP的比重;x3為城市化水平;c為常數項; ε為誤差項。

(二)實證檢驗

1.平穩性檢驗

對任何時間序列數據進行計量分析時,需要首先對時間序列數據進行平穩性檢驗,否則可能會造成一個隨機游走變量對另一個隨機游走變量的謬誤回歸(Spurious.Regression)。由于應用協整檢驗的時間序列數據必須為同階差分平穩過程,因此我們需要對獲得的時間序列數據進行單位根檢驗。本文采用增廣迪基-富勒(Augmented Dickey- Fuller,ADF檢驗),ADF檢驗模型為:

Yt=β1+β2*t+δYt-1+αp*∑np=1Yt-p+εt

其中Y是時間序列,表示差分,p是滯后期,β1是常數,t是時間趨勢項,βt和是參數,εt是白噪音。檢驗的零假設是δ=0,即包含單位根;備擇假設是δ

表2:變量的單位根檢驗(ADF)結果

變量檢驗形式(C,T,L)P(ADF檢驗值

Dy(c,t,0)0.1037不平穩

Dx1(c,t,0)0.0841不平穩

Dx2(c,t,0)0.1505不平穩

Dx3(c,t,0)0.1570不平穩

Dy(c,t,0)0.0115平穩

Dx1(c,t,0)0.0007平穩

Dx2(c,t,0)0.0066平穩

Dx3(c,t,0)0.0299平穩

注:C,T,L分別表示模型中的常數項,時間趨勢,滯后階數。

如表2所示,Dy、Dx1、Dx2和Dx3在5%的顯著性水平下均不顯著。但是,通過對這四個時間序列作一階差分后發現,這四個時間序列的一階差分形式在5%的顯著性水平下均是顯著的,因此, Dy、Dx1、Dx2和Dx3均是一階單整時間序列I～(1),因此可以對這個時間序列數據做協整檢驗。

2.協整檢驗

本文利用Johansen協整檢驗法進行協整檢驗,同時運用赤池信息準則(AIC)和施瓦茨準則(SC)選擇滯后階數,表3是相應的協整檢驗結果:

表3變量協整檢驗結果表

原假設協整方程數目跡統計量Trace-Statistic跡統計量臨界值,5%的置信水平最大特征值Max-Eigen最大特征值臨界值,5%的置信水平

沒有50.4484935.1927532.1241022.29962

至多一個18.3243820.2618411.0346415.89210

至多二個7.2897459.1645467.2897459.164546

通過跡檢驗和最大特征值檢驗可以看出,Dy、Dx1、Dx2、Dx3在5%的顯著性水平下存在且只存在1個協整關系,這說明他們之間存在穩定的均衡關系。

3.格蘭杰因果關系檢驗

對于安定區經濟發展與金融發展之間的因果關系,我們采用格蘭杰因果檢驗法進行驗證,檢驗結果如表4所示,箭頭表示因果關系的方向。

表4 變量間格蘭杰因果檢驗表

檢驗條件主要變量檢驗形式以及P值

LAGSyx1 x1y yx2x2yyx3 x3y

10.550400.002230.186340.515050.642020.32117

20.204090.001290.141170.095790.047010.27547

30.339480.349170.300380.168040.058390.39583

可以看出,在5%的顯著水平上,安定區實際人均GDP(x1 )在滯后一階和二階時是存貸和y的格蘭杰原因:安定產業結構指標(x2)與存貸和(y)之間不存在格蘭杰因果關系。安定區存貸和指標(y)在滯后二階時是城市化水平(x3)的格蘭杰原因。

(三)變量回歸

研究多變量之間關系時,最重要也是最難點就是確定滯后時期,即經濟發展對金融發展的有效影響時期。我們利用EVIEWS6.0統計軟件,依據AIC和SC信息準則以及LR、FPE、HQ等判斷標準確定的最優滯后時期為滯后3期。在對變量關系進行方程估計時,為了避免多重共線性的存在,我們采用阿爾蒙多項式變換方法消除多重共線性影響因素。具體做法如下。

對于分布滯后模型 :

yt=a+b0t+b1xt-1+…+bkxt-k+ut

可以近似地用一個關于i的低階多項式表示,同時也可以利用多項式來減少模型中的參數。

在以滯后期i為橫軸、滯后系數取值為縱軸的坐標系中,如果這些滯后系數落在一條光滑的曲線上,或近似落在一條光滑的曲線上,則可以用一個關于i的次數較低的m次多項式逼近,即:

bi=α0+α1i+α2i2+k+amim(m

此式就是阿爾蒙多項式變換,也稱為阿爾蒙滯后模型。將阿爾蒙多項式變化具體列出來就是:

b0=α0+α10+α202+…+αm0m

b1=α0+α11+α212+…+αm1m

b2=α0+α12+α222+…+αm2m

…

bk=α0+α1k+α2k2+…+αmkm

代入bi=α0+α1i+α2i2+…+αmim(m

yt=α0z0t+α1z1t+…+αmzmt+ut其中:

z0t=xt+xt-1+xt-2+…+xt-k

z1t=xt-1+2xt-1+3xt-3+…+kxt-k

zmt=xt-1+2mxt-2+3mxt-3+…+kmxt-k

依據上述分析,運用EVIEWS6.0對滯后變量進行方程估計,估計結果如下:

由上述方程可知,T統計量、F值統計量值顯著,方程模擬度較高,故方程具有較高的可信度,可以在較大程度上解釋安定區經濟發展水平對金融的影響。

四、結論

通過對系統(y、X1、X2、X3)協整分析、格蘭杰因果分析和阿爾蒙回歸調整等實證研究,安定區經濟對該區金融發展的影響較為顯著,但影響效果不同。具體來說,安定區經濟總量指標對該區金融發展起促進作用,而且隨著滯后期的增加,其影響效果會更好;經濟結構指標對該區金融發展起阻礙作用,即隨著農業產值在總產值中的比重加大,對該區金融發展阻礙作用越明顯;城市化水平指標對該區金融發展水平影響相對較小。

實證結果顯示了重要的政策含義,從解決經濟系統中結構優化的角度著手促進金融發展是有現實意義的。針對農業產值在總產值中的比重較高的現實,安定區政府必須加大力度推進農業產業產業化水平,大力發展現代農業,通過農業產業升級增強金融資源的配置能力,推動縣域金融發展,實現產業升級,經濟發展、金融發展的良性循環。

參考文獻:

[1]周立、王子明.中國各地區金融發展與經濟增長實證分析:1978-2000[J].金融研究, 2002(10).

[2]艾洪德、徐明圣、郭凱.我國區域金融發展與區域經濟增長關系的實證分析[J].財經問題研究,2004(7).

[4]周好文、鐘永紅.中國金融中介發展與地區經濟增長多變量系統分析[J].金融研究,2004(6).

[3]沈坤榮、張成.金融發展與中國經濟增長――基于跨地區動態數據的實證研究[J].管理世界,2004(7).

[5]王晉斌.金融控制政策下的金融發展與經濟增長[J].經濟研究,2007(10).

[6]高宏霞、費和.改革開放三十年:中國西部發展的回顧與展望[C].西部開發研究聯合體第六屆學術年會,2009年7月.

第2篇：金融實證分析范文

關鍵詞：金融；縣城經濟；實證分析

中圖分類號：F83文獻標志碼：A文章編號：1673-291X（2011）10-0087-02

一、金融發展與縣域經濟增長的實證分析

（一）指標的選取和數據說明

由于金融機構和金融市場的變化可以通過與之相關的金融資產的變動來反映，本文重點研究的是縣域金融發展和經濟增長問題，所以在選取變量時，主要考慮縣域金融體系中存在的并易于獲取數據的變量。

1.金融發展指標。由Raymond.W.Goldsmith提出的金融相關比率（FIR），作為衡量縣域金融發展水平的指標，即人們所稱的“金融化”指標，它是金融資產價值與經濟活動總量的比值，金融資產包括非金融部門發行的股票、債券等和金融部門發行的通貨、存貸款、保險單等金融工具。同心縣金融體系發展相對滯后，金融資產的結構相對單一，這里我們用縣域金融機構的存、貸款總額與地區生產總值來衡量金融相關比率，定義存款為SAV，貸款為LOA。

FIR=■（SAVi+LOAi）/■GDPi

2.經濟增長指標。我們采用最能充分反映縣域經濟綜合發展能力的國內生產總值（GDP）作為縣域經濟發展的主要考察指標。根據本地數據的可取得性我們用全社會固定資產投資（FAI）和居民消費（RC）作為影響GDP的指標。在本文中，由于GDP、FAI、RC序列的數值很大，為了減弱序列的波動性誤差對統計結果的影響，我們對原序列取自然對數（取自然對數不影響序列的變化趨勢），即LGDP=LOG（GDP）。

3.數據來源。本文以寧夏同心縣為主要研究對象，研究縣域金融支持與經濟增長的相關關系，采用1980―2009年《同心統計年鑒》和2007―2009年《寧夏同心經濟要情手冊》期間金融機構的存貸款、全社會固定資產投資、居民消費支出與國內生產總值的時間序列數據進行分析。

（二）統計方法和計量模型的建立

實證分析主要使用同心縣地區生產總值、社會固定資產投資總額、居民消費水平以及金融相關比率等指標研究其相關關系。從計量分析方法而言，由于上述各指標均為時間序列數據，實證研究將依次進行平穩性檢驗、回歸分析和Grange因果關系檢驗，然后在此基礎上根據同心縣金融發展和經濟增長的實際情況對實證結論進行解釋。本文應用Eviews6.0進行分析，建立計量經濟模型如下：

LGDP=C+α×FIR+β×LFAI+λ×LRC+εt （模型1）

其中：C為常數項，εt 為隨機擾動項。

（三）變量單位根平穩性檢驗

在進行具體的檢驗方程估計和相關檢驗之前，通常都需要進行單位根檢驗，以考察經濟變量是否具有時間趨勢，進而確定是否有必要采用協整分析方法。本文利用ADF（Augmented Dickey―Fuller）法檢驗變量LGDP、FIR、LFAI、LRC的平穩性，結果在對各統計變量原序列（LEVEL）進行單位根檢驗時，t統計值均大于t統計量的臨界值，表明原序列是非平穩的。但在對其一階差分ADF檢驗的t統計量值都比在1%、5%、10%顯著性水平下t統計量的臨界值小，因此可以拒絕原假設，即認為各變量的一階差分沒有單位根，也即各變量是一階差分平穩的I（1），可以對其進行回歸分析。

（四）回歸分析

用最小二乘法OLS對模型1進行回歸，結果如下：

LGDP=0.636182-0.003295×FIR+0.1590×LFAI+0.818569×LRC

（0.129898）（0.068771）（0.022934） （0.030878）

R2=0.9967，R2=0.9963D.W.值=1.979948

從回歸結果可以看出，t統計量都很顯著，并且相應的概率值Prob

（五）Grange因果關系檢驗

通過對模型的回歸分析可知，金融發展與縣域經濟增長確實存在一種相關關系，但是這種相關關系是否構成因果關系，還需進一步的研究。Grange因果關系檢驗可以用來確定經濟變量之間是否存在因果關系以及其影響的方向。檢驗的原假設是：“FIR不是引起LGDP變化的Grange原因”或“LGDP不是引起FIR變化的Grange原因”。檢驗的基本過程是看FIR所估計出的系數與LGDP所估計出的系數在統計上是否整體顯著地異于零。

根據Granger檢驗原理，可以知道Granger因果關系檢驗是通過有限制條件回歸和無限制條件回歸的殘差平方和是否發生顯著變化來實現的，因此檢驗統計量為F統計量，對于第一個原假設，其F統計量=10.4086，相應的概率值Prob=0.0006，小于1%的顯著性水平，因此拒絕原假設，即可以認為“FIR是引起LGDP變化的Granger原因”。同理，“LGDP是引起FIR的Granger原因”。在Granger因果關系檢驗過程中滯后長度Lags是任意選擇的，并且Granger檢驗結果依賴于檢驗回歸模型的滯后長度，因此在進行因果關系檢驗時，通常對不同的滯后長度分別進行檢驗。

二、結論分析

上述檢驗結果表明，在二至四年的滯后期下，同心地區縣域經濟增長和金融發展是存在著雙向因果關系，即縣域經濟的增長和金融發展之間是相互促進、互為因果的關系，但另外也應看到在同心縣存在著金融抑制現象，這與同心縣域金融體系不完善，金融市場機制不健全的現實吻合。一是縣域經濟的增長是農村金融發展的基礎。農村的經濟基礎是農村金融機構存在和發展的物質載體，農村經濟的規模、結構和效率決定了農村對于金融服務的有效需求和金融市場的活躍程度。農村產業結構的調整，經營規模的擴張所需要的投資會要求農村金融機構提供更多的信貸支持，它們發展所積累的剩余資金也為金融機構動員更多的資金提供了必要保證。二是農村金融不斷發展和支持是農村經濟發展的是催化劑。涉農金融機構為農業生產和農民生活長期提供著資金支持，雖然由于制度和銀行經營體制方面的原因，使得農村資金不能得到最高效的利用，農村資金無法滿足農村經濟發展的需要，但這些金融機構的存在確確實實為農村經濟的發展在持久地作著貢獻，為農業的產業結構調整和農村鄉鎮企業的發展提供著資金支持。

三、政策建議

1.轉變經濟發展方式、調整經濟結構，為金融支持營造良好的外部環境加大工業化進程，努力實現工業經濟在國民經濟中的主導地位，大力發展以服務業為主的第三產業，優化產業結構；改變農村生產經營方式，提高縣域居民收入，改善農戶信用狀況，增強農村金融自身能力的內在動力。依托特色農牧產業和龍頭企業，以規模化帶動特色產業的市場化；發展新型能源產業，同心地區具有豐富的風能資源和太陽能資源，這應當成為發展新能源的基礎。

2.完善農村金融體系，為農村經濟發展提供全面的金融服務。在縣域農村建立一個以農村信用社、村鎮銀行等為主的農村合作性金融、以農業發展銀行為主的農村政策性金融和以農業銀行為主的商業性金融，構建一個分工明確、層次分明、相互補充的農村金融服務體系，滿足農村不同需求主體的金融服務需求；各涉農銀行業金融機構根據“權責一致、防范風險”的原則，賦予縣域分支機構更多的自限，如貸款審批權限、金融產品創新權限等，使其更好的服務縣域經濟發展。緊緊圍繞農業結構調整，進一步加大信貸支農力度，重點支持優質特色農業的規模化經營，支持農業龍頭企業和農產品精深加工，積極介入農業基礎項目建設和縣域基礎設施建設，改善農村發展環境；鼓勵民間資本參與新型合作金融組織如村鎮銀行、小額貸款公司、擔保公司等的組建，形成良好的農村金融競爭格局，完善農村金融服務體系。

第3篇：金融實證分析范文

新農村建設的提出是廣大農村發展的一個里程碑，在提出了“鄉風文明、民主管理”原則的基礎上，也提出了引導農戶發展資金互助，規范民間借貸，使“種糧不繳稅，上學不交費，看病不太貴，貸款不費勁”成為廣大農民描繪的美好前景。實現這一前景并非易事，最難、涉及部門最多、最復雜的，還是農村金融服務問題。目前農村金融體系有何弊端？如何加強金融服務支持新農村建設？如何給農民帶來切實的好處？針對這些問題，我們以__市為視點，從分析農村金融服務支持新農村建設的現實問題入手，進行了專題調查。

一、問題的提出

__市位于__省東南部高寒山岳地帶，全市平均海拔高度在__x米之間，全市農村人口__x萬人，占全市人口的33.3％，全市農村總戶數__x萬戶，農村勞動力__萬人。全市耕地總面積____平方公里，農村人均占有耕地面積0.148公頃，僅為全省平均水平的1/6。20__年全市農業總產值實現__x億元，占全市gdp的24.1％，是全省平均水平的21％；糧食總產量__x萬噸，年均增長4.8％，比全省平均水平低4.1個百分點；農民現金收入為____元，年均增長6.2％，分別比全省平均水平少435元和低1.8個百分點。

目前，__市農村經濟發展表現出了“經濟發展乏力、農民增收困難、農民生活環境較差、受教育水平低”等諸多問題，其中也集中反映了金融服務能力不足、結構差異較大等深層次問題。雖然目前__市農村有農業銀行、農業發展銀行、農村信用社、郵政儲蓄以及其他商業性金融機構，但是，隨著金融體制改革的深入，商業性金融機構越來越注重效益，而由于農業經濟發展滯后，支持農村經濟無利可圖，還可能帶來金融風險，金融業因此對農業服務力度不足，已成為新農村建設、徹底解決“三農”問題的一大制約因素，這個問題不解決好，將影響社會主義新農村建設的進程。

二、影響金融支持新農村建設的因素分析

（一）農村金融服務的客戶需求特征

隨著農村經濟結構調整以及農業和農村經濟向規模化、多元化和產業化的不斷發展，__市農戶、種養大戶和特色農業產品企業對信貸資金的需求量越來越大，各層次的農村客戶的金融服務需求滿足情況也存在差異。

1、以消費型為特征的小額資金需求滿足度較高。主要表現為廣大農民由于蓋房、看病、婚喪、子女教育等需求向農村信用社借貸，這類消費型資金需求額度一般為幾百元到幾千元，農村信用社普遍能滿足農戶的需求。

2、以維持簡單農業再生產而形成的資金需求基本可以滿足。表現為農戶因發展簡單農業再生產而需要向信用社借貸資金購買農具、種籽、肥料、農藥等等。這類貸款需求面廣，需求的資金額度一般為幾千元到上萬元不等，__市農村信用社受支農再貸款帶動，對此類需求支持力度也較強。

3、擴大農業再生產而形成的資金需求滿足度較低。如各類種植、特色農產品產業化、養殖大戶和其它農業企業組織在發展農業再生產過程中，由于自籌資金不足或流動資金緊缺而向農村信用社申請貸款扶持。這類客戶需求資金較大，但農村信用社滿足程度較小。

（二）農村金融服務供給結構及現狀

1、農信社成為農村金融服務的主力軍。截止20__年末，__市有農戶____x戶，有貸款需求的農戶____x戶，得到貸款的農戶____x戶，占貸款需求農戶的66.5％。全市農村信用社農業貸款余額和年累計發生額分別為__x億元和__x億元，占全市農業貸款余額和年累計發生額的比例分別為79.2％和67.6％。

2、農村貸款執行利率上浮幅度較大。據了解，農信社由于考慮抗風險因素能力、經營效益、市場競爭等因素，目前對農業及農戶貸款利率一般執行上浮80%-100%。較高的利率浮動一方面有利于彌補農村信用社貸款運行成本偏高的不足，另一方面加大了農民的實際負擔。

3、農村貸款額小面廣，種類單一。經了解，__市農信社發放的“三農”貸款種類較為單一，多為農戶擔保貸款，農戶小額信用貸款、聯保貸款等其他形式的貸款，數額較大的農業貸款發放較少，由于貸款額小面廣，無法滿足上規模的農業種養大戶和其他農業生產組織的資金需要。

（三）影響農村金融服務支持新農村建設的因素

1、農村金融服務體系不完善，整體功能不強。表現在：一是政策性銀行功能弱化，商業銀行功能缺位，農村信用社等合作性金融機構整體實力不強。二是涉農金融機構運行機制尚不靈活。

2、防災抗害保險體系尚未健全完善，抗自然災害能力脆弱。自20__年以來，__市相繼發生了長期干旱、霜凍、局部區域凍雹以及檢疫性蟲害，給農業生產造成巨大損失。20__年度全市耕地受災面積約____公頃，年底農作物減產約在3成左右，直接經濟損失約____萬元，其中有農業保險補償的僅為2％。

3、農村教育信貸投放空白，農民受教育的權益很不平等。目前，__市農民受教育程度還很低，教育信貸投放也處于空白階段。一是農民教育資源低，且沒有教育資源信貸支持。一方面，農民教育資源的數量明顯偏低。另一方面，農民占有教育資源的質量明顯偏低。農村學校的校舍、設施設備以及教學水平都難以與城鎮相比，不少農村中小學的音樂、體育、美術、外語

、計算機教師嚴重缺乏，有的甚至無專業教師，無法開課，不少農村中小學的音、體、美以及計算機設備設施匱乏，圖書少而陳舊。二是農民子女享受教育的成本高，且沒有助學貸款支持，只能以農戶貸款填補。4、農村社會資金“抽走”多、“反哺”少，農村信貸投放后勁乏力。首先是國有商業銀行基層機構的撤并和職能調整，從1997年起對縣級機構的貸款權限上收，使相當部分縣級以下機構成了單純吸收存款的機構，使本來就原始積累不足、缺乏資金的部分農村社會資金直接被抽走倒流投入城市，在不發達地區的農村尤為突出。其次是定位“只吸收存款不發放貸款”的郵政儲蓄，以其郵政代辦點遍布鄉村和辦理郵政匯款的優勢，將農民出售農副產品的資金和外出打工人員匯回的資金，最大限度地吸收逐級上劃轉存人民銀行。

5、農村信貸資金流向和結構不合理，無法切實促進農業產業結構調整。一是貸款種類單一，多為農戶擔保貸款、農戶小額信用貸款、聯保貸款；二是農戶貸款利率偏高;三是貸款期限不盡合理，貸款期限時間最長不超過一年，沒有中長期貸款，這與很多養殖業、種植行業的生產周期不匹配。貸款到期后，農民不得不借民間資金還貸，或因無法按時還貸而必須擔負更高的利息費用，既影響農民的正常生產，又增加了貸款成本，也不利于農業生產和農民增收；四是貸款額小面廣，覆蓋率大，但對規模化農業大生產的資金需求相對不足。

6、農村組織貸款、消費信貸結構的缺陷，制約了農村就業形勢改善和精神文明建設。

一方面,__市種養大戶、產業化龍頭企業和其他涉農企業擴大再生產貸款的投放力度較小，滿足程度不高。因此，信貸投放總量不足、信貸結構的缺陷影響了農村企業的發展，繼而影響了農民企業就業形勢的改善。

另一方面，__市農業人口占全市人口的32.8％，但其消費信貸余額僅占全市消費信貸的2％，而農村精神文化產品信貸投放至今尚屬空白。農民的精神權益則更為缺失。

7、金融服務落后，進一步制約了新農村建設。

農業經濟發展的結算渠道不暢，農村異地匯款結算難。隨著國有商業銀行網點紛紛從鄉鎮撤離，在鄉鎮保留的郵政儲蓄和農村信用社只具有同城、同地匯兌結算功能，而不具備跨市、縣特別是跨省等異地匯兌結算功能，這就為農產品的大量外銷，在資金結算上設置了障礙，影響了農產品的流通和銷售。一些農民懊喪地說，現在農村水路通了、電路通了、公路通了、廣播電視通了，而資金匯路卻不通了。

三、加強金融支持力度促進新農村建設的措施和建議

（一）創新現代農業保險發展意識。一是現階段開展農業保險應逐步建立多層次體系、多渠道支持、多主體經營的符合區域實際的農業保險制度；立足于政策扶持，商業運作的經營原則；實行農業保險經營模式多元化，因地制宜地選擇確定經營模式。二是培育發展農業保險市場，積極探索現代農業保險發展實踐。根據“先起步、后完善，先試點、后推廣”的原則，在全市范圍內逐步依靠政府支持，開展保險公司與政府聯辦、為政府代辦以及保險公司自營等多種形式的農業保險試點工作。人民銀行應牽頭聯合政府及保險部門，著手研究制定政策性農業保險鼓勵支持政策，建立政策性農業保險保障的種植業和養殖業目錄，共同組成農業保險試點工作小組，保證農業保險實踐工作順利開展。

（二）全面推進農村金融體制改革，加快健全多種金融機構分工協作、平等競爭的農村金融體系。

1、將完善郵政儲蓄制度與建立有效的農村資金回流機制統籌協調起來。一是改變郵政儲蓄的“大儲蓄所”的經營機制，加強信貸投放的激勵機制。二是擴大人民銀行對農村正規金融機構的再貸款支持制度，增強再貸款帶動效應，借此促進郵政儲蓄存款回流農村。

2、適應糧食流通體制改革和農業結構調整的需要，重新整合政策性金融業務，調整其業務載體。健全農業發展銀行的政策性金融功能，放寬其經營范圍，將產業化龍頭企業的收購資金納入農發行的支持范圍。

3、制定政策，鼓勵并要求商業銀行將在農村吸收的資金更多地用于農村。一是要求在農村設立網點的商業銀行，包括郵政儲蓄抽出一定比例資金支持當地農業經濟發展。二是適當下放商業銀行貸款審批、發放權限，在保證資金安全的基礎上適度支持規模化、區域化、產業化的農業種養大戶發展農業經濟。三是商業銀行應改變作風，增強為農村經濟發展的意識，積極開發農村的信貸品種，拓寬新農村金融服務領域。

4、堅持農村金融立足于為新農村建設服務的經營方向，不斷提高金融服務水平。不斷增加助學貸款、消費信貸、異地匯兌等服務品種，改進貸款規程，簡化貸款手續，對貸款期限的確定堅持宜長即長、宜短即短的原則，靈活掌握，合理確定，有意識加大弱勢群體的貸款，幫助弱勢群體致富。

5、研究制定有關財政貼息政策，切實減輕農民貸款利息高、負擔重的問題。堅持扶持農業經濟發展為主題，農民擔負的農業貸款利息盡可能按人民銀行基準利率執行，對支持新農村建設的農村信用社即可繼續執行現行貸款利率的上浮政策，利息差額由財政部門來彌補。這樣既可減輕農民貸款利息的負擔，有利于支持農業生產發展，又可以支持農村信用社的可持續性發展。

6、建立和完善農村擔保機制，規避農村金融風險。一是政府出資建立農業信用擔保機構，積極拓展符合農村特點的擔保業務，緩解農民貸款抵押、擔保難問題。二是建立農業擔保基金，由政府、農村企業、農戶等方出資，切實解決農戶和農村中小企業擔保難的實際情況。二是鼓勵現有商業性擔保機構開展農村擔保業務。三是發展農村互助擔保組織。四是強化縣鄉信用的綜合治理，切實改善社會信用，共同維護金融債權，提高農民信用意識，同時依法打擊惡意逃廢債務的行為。

（三）積極調整農村收入結構，拓寬農民增收渠道。一是加強金融中介服務，轉變農民就業觀念，使農村剩余勞動力向農業外轉移，加大農民科技培訓和職業技能培訓的資金支持，引導農民進入二、三產業；二是加大金融支持鄉鎮企業發展力度，推進農村城鎮化進程

第4篇：金融實證分析范文

關鍵詞：金融發展 消費增長 回歸分析

問題的提出

改革開放以來，中國經濟經歷了一個30多年的高速增長期，取得舉世矚目的成就，長期的高速增長也隱藏了一些問題。引發了學術界的關注。

范國慶（2008）指出了我國經濟增長的拉動力及問題：投資需求、消費需求和出口需求嚴重不均衡，投資需求過熱、外貿依存度過高、國內消費需求增長緩慢。劉瑞翔、安同良（2011年）在建立模型對經濟增長動力結構進行分析的基礎上，也得出了如下結論：全球化進程對中國經濟增長的動力來源結構產生了根本性的影響，2002 年之前，對于經濟增長的重要性依次是消費、投資和出口，2002 年之后改變為出口、投資和消費。

這些研究的結論隱含了以下信息：可以通過消費的增長來拉動經濟的增長。那么如何驅動消費呢？本文從金融發展這一視角，在借鑒前人研究成果的基礎上，以2002―2012年（所選時期內消費對GDP的貢獻明顯降低）的數據建立實證分析模型，對金融發展和消費增長間的關系進行分析，并給出了相關的看法。

文獻述評

從金融發展這一視角出發，進行實證分析，探究金融發展與消費增長的關系，必然涉及到以下三個問題：第一，金融發展對經濟增長的作用如何？第二，金融發展如何作用于消費進而促進經濟增長？第三，金融發展與消費增長的衡量指標是什么？將在下文得到說明。

（一）金融發展對經濟增長的作用

Levine Ross （1997）認為金融發展與經濟增長是正相關關系，金融發展對促進經濟增長具有重要作用；然而Arestic和Demetriades（1997）認為金融發展有促進經濟增長的作用，但該作用在每個國家或地區并不一樣；康繼軍，張宗益和傅蘊英（2005）研究了中國、日本、韓國這三個具有相似經濟發展歷程國家的直接金融、間接金融與增長之間的因果關系并得出結論：第一，三個國家在金融發展與經濟增長在是否存在因果關系以及因果關系的方向上均有差異；第二，由于中國金融市場的不規范與不成熟，金融市場對經濟增長的促進作用并不明顯。

由以上論述可知，金融發展是促進經濟增長的重要因素，應成為我國新的經濟增長點。那么，金融發展是如何作用于消費增長進而促進經濟增長的呢？

（二） 金融發展作用于消費增長的機理

Gelor、Zeira（1993）和Banerjee、Newman（1994）表明：金融發展將使富人和窮人間的收入差距不斷縮小，收入差距隨著金融發展水平的提高而縮小； Greenwood和Jovanovie（1990）表示：金融發展與收入分配呈現倒“U”型關系。在一國金融發展過程中，基尼系數會逐漸變大，達到最大值后再變小，其后的收入分配狀況將不斷得到改善。張煥波和王錚（2007）對我國基尼系數進行了預測：最早2005年，最晚2010年，我國基尼系數開始下降。到2018年左右下降到4以下的水平。城鎮化速度的加快和農村人均收入水平的提高將會使基尼系數下降的更快。尹虹潘和劉姝伶（2011）通過對人口進行組群細分，得出我國基尼系數的變化趨勢：在“十五”期間，我國總體基尼系數增長較快，“十一五”期間比較平穩。同時指出，隨著“劉易斯拐點”的到來對基尼系數的擴大會產生抑制作用，我國相關政策的效應也逐步顯現，有利于低收入階層。

綜合上述觀念，可以得到：基尼系數已經達到或接近倒“U”的頂端，隨著金融的進一步發展，基尼系數將逐漸變小，收入差距將逐步縮小。李軍（2003）指出：增加低收入者的收入對增加消費具有較高的效應，不同收入階層的平均消費傾向差距越大，縮小收入差距對提高消費的效果越大。因而，金融發展作用于消費增長進而拉動經濟增長的途徑可以歸納為：金融發展收入分配縮小低收入者邊際消費傾向提高消費增長經濟增長。

此外，根據弗里德曼的“持久收入假說”，消費者的消費支出不是由他的現期收入決定，而是由他的永久收入決定，永久收入也就是消費者可以預計到的長期收入。消費者的現期消費與對以后的預期收入成正比，與預期支出成反比。而金融的發展一方面為消費者的資產提供了增值保值的途徑，增加了其預期收入；另一方面，醫療保險、失業保險、工傷保險等金融工具的應用為消費者提供了更多更全面的避險方式，減少了消費者的預期支出。陳志武（2009）也提出了類似的觀點：我國已經解決了溫飽問題，未來生活安全問題成為發展的重點，養老、醫療、意外風險防范等所涉及到的收入、價值在不同時空間的配置問題正是金融交易的核心，所以發展金融市場，解決人民對于未來生活安全的擔憂，規避未來風險，人民才會增加消費，內需才能增長。從上述兩位學者來看，金融發展作用于消費增長進而拉動經濟增長的途徑也可以表示為：金融發展正向預期增強消費增加經濟增長。

根據莫迪利安尼的“生命周期假說”和多恩布什的“流動性約束假說”，也能得出金融發展可以促進消費增長進而拉動經濟增長的結論。

遺憾的是，國外學術界對于金融發展與經濟增長間關系進行的理論分析和實證研究的成果雖然已經不少，但對于金融發展與消費增長間關系的研究還為數不多。其原因可能是國外學者的目光大多集聚在我國金融改革以及我國對于金融危機應對策略上。

在國內，主要研究的方向大多集中于經濟增長與金融發展的因果關系、各行業（如電力、能源等）消費對于經濟增長的貢獻等，而涉足金融發展作用于消費增長的實證研究極少。高霞（2013）在《經濟增長、金融深化與消費需求》一文中總結了已有的關于經濟增長、金融深化和消費需求關系的相關文獻，從理論上對經濟增長、金融深化與消費需求之間的關系進行了說明，闡述了我國居民消費的現狀及當前我國居民消費率偏低的原因。許勝利（2009）指出了我國在目前經濟環境下，必須依靠金融手段推動消費，進而由消費擴大來促進國民經濟的增長，并指出了我國目前的消費現狀、金融的作用途徑、金融支持消費的框架和邊界。

可見，國內外學者雖然得出了金融發展可以促進經濟增長這一結論，從理論上提出了金融發展對于消費增長的作用原理，但缺少針對我國現狀的定性分析，研究深度也有待加強。

（三）衡量金融發展的指標

雖然上文從理論上說明了金融發展和消費增長的作用機理，但為了進行回歸分析揭示金融發展與消費增長的關系并分析其原因，有必要選取一套指標。

關于金融發展的衡量指標，Goldsmith （1969）最早提出金融相關比率（Financial Interrelations Ratio，FIR）作為金融發展水平的量化指標，戈氏指標最終被簡化為FIR=金融資產總值/GDP，用于衡量某時點上一國金融工具的總值與實物形式的國民財富的市場總值之比；Mckinnon（1973），提出了M2/GDP用以衡量一國金融深化的數量指標，它反映了一國金融發展的深度和貨幣金融體系的支付中介和動員儲蓄職能。隨后，King和Levine（1993），Beck，T.和Levine，R（2002）等學者分別提出并運用相應指標對金融發展情況進行了實證分析，但這些指標在衡量目前我國金融發展狀況時都存在不同程度缺陷，不能充分反映我國證券化的程度和趨勢。張薄洋和牛凱龍（2005）分析了金融發展指標的演進邏輯，構造了衡量中國金融發展水平的指標體系，認為選取M2/GDP，PRAVTE，SVT/GDP一組指標進入回歸方程能很好的代表中國改革開放后的金融發展狀況。本文援引了這一結論，選取了M2/GDP，PRAVTE，SVT/GDP三個指標作為衡量金融發展的指標。

通過對以往研究的回顧，我們可以得出如下結論：消費增長緩慢已成為制約我國經濟增長的重要原因，換言之，可以通過拉動消費來促進經濟增長；金融發展有助于促進消費，其作用路徑主要有兩條：其一，通過縮小收入差距、提高低收入者邊際消費傾向而增加消費，進而拉動經濟增長；其二，通過提高正向預期增加消費來拉動經濟增長。

在以上分析的基礎上，本文主要探討金融發展是否促進消費增長，檢驗二者間的關系，在給出結論的同時對我國金融發展的相關情況給出評價，從金融發展的角度思考如何促進消費增長。

金融發展與消費增長的實證分析

（一）變量選取及數據來源

1.被解釋變量及解釋變量。居民最終消費支出為被解釋變量，將金融相關比率（分別為M2/GDP，PRIVATE和SVT/GDP）作為解釋變量，其中各指標的時間跨度均為11年（2002年至2012年）。

2.指標含義。M2/GDP反映了金融深化的程度，指在全部經濟交易中，以貨幣為媒介進行交易所占的比重。比值越大，經濟貨幣化的程度也越高。PRIVATE指標是銀行提供給非金融私人部門的信貸與總信貸（扣除提供給存款貨幣銀行的信貸）的比率，反映了金融體系對資金的配置效率，即間接金融市場的發展。SVT/GDP為股票市場交易額與GDP的比值，突出了股票市場提供流動性和化解風險的特征，代表了股票市場的發展水平，反映了直接金融市場的發展程度。C為居民最終消費支出，指常住住戶在一定時期內對于貨物和服務的全部最終消費支出，除了直接以貨幣形式購買的貨物和服務的消費支出外，還包括以其他方式獲得的貨物和服務的消費支出，即所謂的虛擬消費支出。

3.數據來源及說明。GDP、M2、私人部門的信貸、信貸總額、SVT及居民最終消費支出均來自《中國統計年鑒》（2002―2012年），相關比率指標根據計算得到，時間跨度為11年；為保證每年數據計算標準的一致性，各年數據均選自本年度統計年鑒；其中，由于數據可得性限制，無法獲得金融中介機構對私人部門的貸款數據，且時間跨度內統計年鑒統計口徑發生了變化，私人部門信貸和信貸總額的計算規則統一如下：信貸資金合計計入信貸總額，除有價證券、股權及其他投資、黃金占款、外匯占款、在國際金融機構資產外，全計入私人部門信貸。

（二）多元回歸分析

根據上文，我們構造了4個變量，建立適合的計量經濟模型：

Y=α0+α1 X1+α2 X2+α3 X3+ε （1）

其中，α0為常數項（截距項），為隨機變量，αi（i=1，2，3）為各變量的回歸系數，ε為隨機誤差項；

X1：為廣義貨幣量M2與國民生產總值的比值，反映了經濟貨幣化的程度；

X2：PRIVATE為銀行提供給非金融私人部門的信貸和總信貸的比率，為間接金融市場的發展程度指標；

X3：為股票市場交易額與國民生產總值GDP的比率，為直接金融市場的發展程度指標；

Y：C為居民最終消費支出。

利用式（1）從整體上對各變量之間的關系進行簡單分析。如表1。

相關性檢驗顯示可以在95%的置信水平上拒絕該模型中各變量αi（i=0，1，2，3）相關性為0的假設，故我們可以認為各變量之間存在著線性相關關系，所有自變量均被選入回歸方程。

表2擬合優度檢驗顯示出判定系數R2與調整的判定系數的值均接近于1，因此我們可以認為擬合優度很好。故得出回歸系數表如表3所示。

從表中看出各變量系數較大，經濟意義顯著，參考Sig.值，從總體看，顯著性水平亦較高。由此得出回歸方程為：

Y=94143.85+208036.529X1-533496.924 X2-6182.578X3

實證結果討論與建議

從分析結果來看，居民最終消費支出與成正比，與、PRIVATE成反比；目前，我國消費的拉動主要依靠經濟貨幣化，直接金融與間接金融起了相反的作用；目前我國金融發展對于消費的貢獻不明顯，金融驅動消費的發展潛力很大。

具體來看，隨著我國經濟貨幣化程度的提高而上升，但過高的比值至少反映了兩個問題：一是高儲蓄率使大量資金集中于銀行并創造了超額的貨幣供給量，二是金融體系不能將其集結的資金配置到實體經濟，金融體系存在功能性缺陷；將信貸總量分成投向私人部門的部分和投向政府及國有企業的部分，反映了金融體系對于非政府及國有企業的資金配置缺乏效率，在驅動消費方面起了反向作用，其深層次原因是我國金融體系信貸太過關注于國有及國有控股企業，拉大了國企和民營企業、城市與農村之間的收入差距，收入差距的拉大抑制了消費；在我國資本市場不完善，存在泡沫資金的環境下，所反映的股市對消費起到了反向作用，股市的預期收益率高于實業投資的預期收益率，大量的貨幣資金便進入并滯留于股市，其結果將是實業投資和消費相對下降，股票市場出現泡沫，加之近幾年實行的擴張性貨幣政策，進一步鼓大了股市泡沫，對實體經濟的消費有了更大的抑制作用。

通過實證分析以及對其結果的討論，以金融的發展來驅動消費，需注意以下幾方面的問題：第一，發展金融衍生工具。金融衍生工具的發展一方面可提供多樣的理財產品，降低銀行的儲蓄率的同時提高預期收入，增加居民的現期消費，另一方面諸如按揭房貸，學生貸款及信用卡貸款的衍生金融產品可以解決“把未來收入往今天的消費轉移”的問題，提高了金融資產的配置效率；第二，加快金融市場化的速度。金融市場化加劇了競爭程度，降低了金融中介成本，使消費者更容易獲得消費信貸，緩解消費者流動性約束，從而釋放出被壓抑的消費需求。

結束語

本文以國內外已有的研究成果為理論基礎，選取了3個變量，利用回歸分析對收集數據進行了實證分析，最終得到了上述結論，在對結論進行深層次分析的前提下提出了兩點建議。

但是本文依然存在一些不足或需要繼續研究的工作：第一，文章是基于國家層面來進行的分析，但由于各省的金融發展水平和消費水平存在不同程度的差異，結果可能會產生偏差或者不適用的情況；第二，據現有文獻，關于金融發展水平的指標各有特點和不足，且金融的發展程度很難用某幾個指標準確的衡量，本文所選的指標肯定也存在某些局限性。

參考文獻：

1.范國慶.略論我國經濟增長動力結構的調整對策[J].經濟問題探索，2008，07

2.劉瑞翔，安同良.中國經濟增長的動力來源與轉換展望―基于最終需求角度的分析[J].經濟研究，2011，07

3.Levine，Ross.and Zervos，Sara.Stock Markets，Banks，and Economic Growth[J]，American Economic Review，1998，88（3）

4.Levine Ross. Financial development and economic growth： views and agenda[J].Journal of Economic Literature， 1997.6

5.Arestis，Philip and Panicos Demetriades.“Financial Development and Economic Growth： Assessing the Evidence"[J]，Economic Journal，1997， 107

6.康繼軍，張宗益，傅蘊英.金融發展與經濟增長之因果關系―中國、日本、韓國的經驗[J].金融研究，2005，10

7.Galor，Oded and Zeira，Joseph.“Income Distribution and Macroeconomics.”[J].Review of Economic Studies，1993，60

8.Banerjee，AbhijitV and Newman，Andrew F.Poverty，incentives，and development[J].The American Economic Review，1994，5

9.Greenwood，Jeremy，Boyan Jovanovic.Financial Development，Growth，And the Distribution of Income[J].Journal of Political Economy，1990，98（5）

10.張煥波，王錚.中國基尼系數預測及分析[J].管理評論，2007，06

11.尹虹潘，劉姝伶.中國總體基尼系數的變化趨勢――基于 2000～2009 年數據的全國人口細分算法[J].中國人口科學，2011，04

12.李軍.收人差距對消費需求影響的定量分析[J].數量經濟技術經濟研究，2003，09

13.高鴻業.西方經濟學（宏觀部分）[M].中國人民大學出版社，2010

14.陳志武.金融的邏輯[M].國際文化出版公司，2009.07

15.Goldsmith.R.W.Financial Structure and Development[M]. New Haven，CT： Yale University Press，1969

16.McKinnon，R.I."Money and Capital in Economic Development"[M]Washington DC： The Brookings Institution，1973

17.King，R.G.and Levine， R..Finance and Growth：Schumpeter Might Be Right[M].Quarterly Journal of Economics，1993，108

18.King，Robert G.and Levine，Ross.Finance，Entrepreneurship，and Growth：Theory and Evidence[J].Monet.Econ.，1993，12（32）：513-542

19.Beck，T.and Levine，R..Industry Growth and Capital Allocation：Does Having a Market- or Bank-Based System Matter？[J].Journal of Financial Economics，2002，5：147-180

20.張薄洋，牛凱龍.金融發展指標的演進邏輯及對中國的啟示[J].南開經濟研究，2005，01

21.馬方方，沈驥.中國金融結構問題與M2/GDP偏高現象研究[J].技術經濟與管理研究，2011，11

第5篇：金融實證分析范文

【關鍵詞】 金融安全; 預警指標體系; 層次分析法

一、國內外研究綜述

由于金融安全預警方法研究有較大的難度,目前國內外尚無完整的、準確性較高的研究成果。國外初步的研究成果主要有:KLR信號分析法、FR概率模型、STV橫截面回歸方法和學者劉遵義采用的“主觀概率法”。但是,這些模型假設與現實之間存在著較大的差距,表現為:一是特定樣本難以反映總體實際情況和揭示總體特征。預警模型是一個單純的數學關系式,不是經濟、金融發展規律的全面反映,僅僅是實際情況的近似模擬;二是從歷史數據估計出的模型對金融危機預測的準確性有一定的影響;三是用線性預測方法等傳統范式預測理論來研究金融危機非線性問題,預測效果不甚理想。

國內金融安全預警系統基本方法可歸納為三類:人工神經網絡模型、基于案例推理CBR模型和動態信息融合法。人工神經網絡模型突破了傳統的風險預警模式,解決了傳統模型難以處理高度非線性模型、缺少適應能力等困難,在金融預警的工作中收到了一定的成效;基于案例推理的CBR模型是人工智能領域較新的一種推理方法,適用于問題描述半結構化和經驗豐富的領域,將其運用到金融危機預測領域,避免了傳統的經濟預測方法解決非線性問題的局限性,為金融危機預測提供了新思路和有益的探索;動態信息融合法不僅解決了模型選擇的困難,也改善了人工神經網絡方法缺少專家知識的缺點。該模型建立的金融風險預警系統的動態信息融合方法,仿真結果表明該方法是有效的。但是,總體來看,以上模型和方法并沒有真正從宏觀與微觀的視角建構具有預警功能的國家金融安全預警指標體系。

二、金融安全預警指標體系的建構

我國國家金融安全預警指標體系的建構,應包括宏觀、微觀兩個層面。

(一)宏觀層面預警指標

宏觀層面預警指標包括:經濟運行指標和國家綜合指標。

1.經濟運行指標。包括:實際GDP增長率(U111);通貨膨脹率(U112);經常項目差額/GDP(U113);廣義貨幣M2增長率(U114)。

2.國家綜合預警指標(U12)。包括:利率波動率(U121);匯率波動率(U122);國家綜合負債率(U123)。

(二)微觀層面預警指標

考慮到我國的具體國情,本文的微觀層面預警指標主要選取:國有企業安全指標(U21)、證券業安全指標(U22)、以國有商業銀行為主體的金融機構安全指標(U23)。

1.國有企業安全指標(U21)。包括國有企業負債率(U211);國有企業信貸/GDP(U212);國有企業增長率(U213)。

2.證券業安全指標(U22)。該類指標選擇包括股指波動率(U221)和證券化率(U222)。

3.以國有商業銀行為主體的金融機構安全指標。

(1)盈利能力指標(U23)。對于盈利能力的考核,當前國際上常見的主要以資產利潤比例來衡量。本文參照國際標準和中國人民銀行的相關指標,選擇總資本凈回報率作為盈利指標。

(2)流動性風險指標(U24)。流動性風險是指由于金融企業資產負債比例過度,資產負債長短結構搭配失衡、資產流動性不足所可能導致的支付危機和擠兌風潮。本文選擇貸存比例作為流動性風險的預警指標。

(3)資本質量預警指標(U25)。資產質量一直是各國監管當局關注的重點。本文選擇不良貸款率作為反映資本質量預警指標。不良貸款率(U)=不良貸款余額/全部貸款余額×100%

(4)資本充足性預警指標(U26)。資本充足率是衡量金融機構穩健與否的根本因素之一,本文選擇資本充足率作為資本充足性的預警指標。

資本充足率(U)=資本總額/權重風險資產總額×100%

該指標是衡量銀行實力和防御資本風險能力的核心指標,是資本風險監控和衡量金融機構健康水平的關鍵指標。根據《巴塞爾協議》的規定,本指標的最低標準為8%。

三、國家金融安全預警指標體系的實證分析

(一)樣本及數據的采集

本文選取了2004年~2009年上半年的宏觀層面和微觀層面的經濟數據。對宏觀經濟數據的選取主要從關系我國國計民生的經濟運行和國家綜合經濟發展這兩個層面考慮,微觀層面經濟數據主要從國有企業、證券業、國有商業銀行的年報中選擇相應數據。指標數據主要來自2004年~2009年的《財政年鑒》、《中國經濟統計年鑒》和中國人民銀行的《貨幣執行政策報告》等。

(二)模型的構建

1.模糊判斷指標集合。模糊判斷評語集合V=(V1,V2,V3,V4,V5),Vi(i=1,2,3,4,5)含義為國家金融安全預警綜合指數臨界點,如表1所示,分值越低越安全。如果V1表示國家金融安全綜合指數處于安全狀態,分值為0.2;V5表示國家金融安全綜合指數處于嚴重風險的程度,分值為1,即處于可能發生金融危機的程度。

2.確定模糊判斷指標的權重。(1)權重的確定方法。考慮到上述指標中既有定量指標,又有定性指標,本文采用定性與定量結合的方法――層次分析法(AHP法),其優點是能量化決策者的經驗判斷,體現人的決策思維的基本特征,即分解、判斷和綜合。利用AHP法的基本步驟如下。

第一,分析指標體系中各因素之間的關系,建立遞階層次結構。目標層U包括一級系統Ui、二級系統Uij、三級系統Uijk。目標層U為國家金融安全預警綜合指數;一級系統Ui包括宏觀層面指標U1、微觀層面指標U2;二級系統Uij包括經濟運行指標U11、國家綜合指標U12、國有企業指標U21、證券業指標U22、中國工商銀行指標U23、中國農業銀行指標U24、中國銀行指標U25、中國建設銀行指標U26;三級系統Uijk包括實際GDP增長率U111、通貨膨脹率U112、經常項目差額/GDPU113、廣義貨幣M2增長率U114、利率波動率U121、匯率波動率U122、國家綜合負債率U123、國有企業負債率U211、國有企業信貸/GDPU212、國有企業資產增長率U213、股指波動率U221、證券化率U222、總資產凈回報率U231、存貸款比例U232等。

第二,對同一層次的各元素關于上一層次中的某一準則的重要性進行兩兩比較,構造兩兩比較判斷矩陣,并按1~9標度進行相對重要性的賦值。下層被比較元素構成一個兩兩比較判斷矩陣A=(aij)axa式中(aij)表示元素fi與fj相對于上一層指標的重要性的1~9標度量化值。顯然判斷矩陣具有下面的性質:對所有的i,j∈N相當于{1,2,………,n｝有aij>0,aji=1/aij,aii=1,故A稱為正互相反矩陣;當i,j,k∈N,有aij×ajk=aik,稱為完全一致性矩陣。

第三,由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重,并進行一致性檢驗。

(5)計算一致性指標C.I(Consistency Index)。C.I=(λmax-1)/(n-1),并查找相應的n的平均隨機一致性指標R.I(Random Index)。

(6)計算一致性比例C.R(Consistency Ratio)。C.R=

C.I/R.I,若C.R

(三)結果分析

通過向各大銀行金融機構工作人員以及部分金融專家對各層面指標之間的重要性進行問卷調查(問卷發出100份,收回78份),結合中國人民銀行、中國銀行監督管理委員會和國際慣例對問卷調查的結果進行分析和調整,并利用模糊數學方法求出各層面指標的權重,如表2所示。

將各層面安全預警指標的數值乘以與之相應的各層面的權重系數得出國家金融安全綜合指數V、國家金融安全宏觀層面的綜合指數V1和微觀層面的綜合指數V2,見圖1。

從國家金融安全預警綜合指數趨勢圖中顯示出:在2008年爆發全球金融危機前,我國國家金融安全綜合指數明顯高于其它各年。通過對各層面系統的一致性進行相應的檢驗,可以看出:系統的一致性和穩定性是可以接受的。

【參考文獻】

[1] 王順.金融風險管理[M].北京:中國金融出版社,2007.

[2] 張建華,等譯.金融危機早期預警系統及其在東南亞地區的運用[M].北京:中國金融出版社,2006.

[3] 王元龍.關于金融安全的若干理論問題[J].國際金融研究,2004(5):78-82.

第6篇：金融實證分析范文

【關鍵詞】金融發展 城市化 Granger因果分析

一、引言

城市逐漸成為人居和工業化的空間依托，是經濟發展的強大引擎，也是現代化的重要標志。因此，加快新型城市化建設應作為推進新疆跨越發展的一個戰略支點。

從1978年至今，新疆城市化水平得到較快的發展。到2010年末，全區共有14個地級行政區劃單位（其中：2個地級市、7個地區、5個自治州），各行政區劃單位分別有各自的中心城市，這些城市，從城市建筑、道路交通、供排水、供熱、通訊，到園林綠化、環境衛生等各方面，均取得了嶄新而巨大的變化。截至2010年末，全區總人口為2181.58萬人，其中，非農人口占總人口的39.97%。盡管如此，與我國平均水平相比，新疆的城市化還呈現滯后狀態。可見，我區城市化水平還有很大的發展空間，各地區政府也認識到城市化發展的重要性，紛紛將城市化發展方案列入“十二五”規劃之中。

目前，學術界往往借助模擬的方法進行相關理論的驗證。蒙蔭莉（2003）運用統計指標M2/GDP作為金融深化程度的度量，并且利用靜態多元回歸模型和動態向量自回歸模型，對城市經濟發展和城市金融深化程度進行了Granger因果關系檢驗。但是她僅選用金融相關率一個金融指標，參考指標相對單一，并沒有根據金融發展的規模現狀，考慮結構變化和資源配置效率等多個方面的影響因素。基于以上的考慮，本文在單位根檢驗和協整檢驗時，選擇的滯后期都較為謹慎，并且在最后的Granger因果檢驗時，列出多個滯后期檢驗結果，進行橫截面比較。另一方面，本文將經驗分析與方法論分析相結合，依據我區實證數據，結合我區區域情況，得出新疆金融發展和城市化進程的研究成果，使得研究結果更能直接的、客觀的反映本地區相關發展的實際情況。

二、實證分析

（一）研究方法介紹

本文對金融發展與新疆城市化進程的研究，以Granger因果分析為模型基礎。首先進行單位根檢驗，檢驗數據是否具有平穩性，若數據為非平穩的，則需要進行差分，使其具有平穩性。第二步，在兩序列具備同階單整的基礎上，可進行協整檢驗，檢驗多個數據變量之間的長期平穩關系。其中，為了防止偽回歸的出現，要建立誤差修正模型，以檢驗模型擬合程度。第三步，在以上兩步對數據的基本性質有了大致的了解的基礎上，運用Granger因果檢驗確定考察變量之間的因果關系，由于滯后期對檢驗結果有極大的影響，因此列出多個滯后期檢驗結果，進行橫截面比較。

（二）實證分析

1.單位根檢驗。現實中的宏觀數據基本上都是非平穩的，因此會對后面進行Granger因果分析的結果有很大的影響，本文首先利用單位根檢驗，這是一種正式的檢驗時序平穩性的方法。在ADF檢驗中，本文根據數據的趨勢圖，選擇模型的檢驗形式，查看模型是否具有趨勢以及截距項，通過選取檢驗方程的AIC和SC最小，經過試驗，確定滯后期p。檢驗結果見表1。在5%的顯著性水平下，三個測度為非平穩序列。進行下一步檢驗，為確定序列UL、FIR、FE是否為同階單整，應對其差分序列進行單位根檢驗，分別記UL的一階差分序列為iUL，其他兩項表示方法相同，檢驗結果見表1：

2.協整檢驗。為檢驗兩變量之間是否存在協整，Engle和Granger于1987年提出了兩步檢驗法，稱為EG檢驗。兩個序列若都是d階單整的，用一個變量對另一個變量回歸。本文上一步對三個測度進行了數據平穩性的檢驗，各個序列的ADF檢驗值與相應的臨界值比較容易得出，原序列UL、FIR和FE都是非平穩序列，而一階差分序列iUL、iFIR、iFE均已平穩，可以判定UL、FIR和FE為一階單整序列，滿足檢驗前提。然后，分別用變量UL和FIR、UL和FE進行普通最小二乘回歸，得到估計結果。此結果為模型估計參差序列，最后對生成的殘差序列做單位根檢驗，檢驗其平穩性，反映兩變量之間是否具有協整關系。

由表2可知，檢驗統計量值為-4.129078小于顯著性水平1%時的臨界值-2.685718，因此，可認為估計殘差序列E為平穩序列，表明序列UL和FE具有協整關系，見圖1。同理，由表3可知，檢驗統計量值為-3.173906小于顯著性水平1%時的臨界值-2.685718，因此，可認為估計殘差序列R為平穩序列，見圖2，表明序列UL和FIR具有協整關系。

由表1和表2可知，衡量金融發展的兩個指標FIR和FE均與城市化率存在協整關系。也就是說，金融發展的規模擴張、結構調整、效率提高與城市化發展存在一種長期穩定的關系。

由于誤差修正項本身的平穩性，使得該模型可以用經典的回歸方法進行估計，尤其是模型中差分項可以使用通常的t檢驗與F檢驗來進行選取。Engle與Granger1987年提出了著名的Grange表述定理（Granger representation theorem）：如果變量X與Y是協整的，則它們之間的短期非均衡關系總能由一個誤差修正模型表述：

式中，μ是非均衡誤差項或者說成是長期均衡偏差項，λ是短期調整參數。

本文UL和FE以及UL和FIR經過檢驗分別存在協整關系，故可以建立ECM。檢驗結果見表4：

第7篇：金融實證分析范文

【關鍵詞】房地產市場；金融市場

1 引言

自從1998年住房制度改革后，國內的房地產消費需要量因此而獲得巨大的釋放，由此房地產市場也由于住房的市場化而日益繁榮，房地產作為國民經濟的支柱產業，不斷為國民經濟的發展提供了強勁的增長動力。進入21世紀以來，我國的國民經濟每年以超過7%的速度增長，而與此同時，房地產的銷售額每年以超過20%的速度增長[1]。作為重要的支柱產業，房地產市場的健康發展不僅僅關系到人們的日常生活，更影響著國家的財政收入和國民經濟的快速發展。

房地產業的繁榮在推動國民經濟發展的同時，也帶動了金融市場的活躍。由于住房制度的變革，金融業越來越多的參與到房地產市場中，從房地產開發商的貸款開發，到消費者的抵押貸款進行商品房消費。銀行參與的程度在不斷的提高，金融市場在各個環節影響著房地產市場的運行與發展。同時，房地產市場的不良發展所引起的金融危機的實例也提醒我們要深刻的認清房地產市場與金融市場的關系程度。以避免對國民經濟的發展不良影響。

一般來說，房地產市場的發展與金融市場的發展及二者相互作用對國民經濟其著舉足輕重的作用。目前，在房地產市場與金融市場中普遍存在如下問題：金融支持過度導致房地產市場泡沫化；房地產金融融資渠道單一誘發潛在金融危機；房地產價格不穩定加大國內商業銀行體系風險等。因而我們不得不深入的思考，房地產市場的發展是否存在著導致金融危機的因素？如何看待房地產金融市場中的風險？如何正確處理房地產市場與金融市場的協調關系？要處理這些問題，就要科學、合理的認識房地產市場與金融市場的關系。

因此，本文將從房地產市場與金融市場的關系角度出發。通過以沈陽為例，對房地產市場與金融市場進行實證分析，用回歸分析法來分析定量的分析兩者之間的相關關系程度，在以上分析的基礎上，為進一步的認識房地產市場和金融市場的關系和發展規律，解決房地產市場和金融市場發展中存在的問題提供一些實證支持。

2 研究的設計

2.1 樣本區域選擇的依據

本文選擇的模型區域為遼寧省沈陽市。主要原因有以下幾個方面：

第一、遼寧省是東北三省中經濟發展最快的省份，目前，東北地區是國家重點的經濟改革發展地區。而沈陽市作為遼寧省重要的城市，其城市發展在遼寧省甚至在東北省具有典型性，對沈陽市的研究對遼寧省以及東北地區其他城市的相關研究起到代表性作用。

第二、沈陽市近幾年在經濟發展迅猛，其經濟發展在遼寧省具有經濟領軍地位。近年來，其房地產市場與金融市場的發展迅猛，具備了對二者市場進行研究的現實基礎，同時對二者未來的協調發展起到指導作用。

第三、沈陽市是老重工業基地，而近年來沈陽市房地產業與金融業的異軍突起，使得二者的經濟地位也日益凸顯。在面臨經濟轉軌期的時代大背景下，房地產市場與金融市場的發展對整個城市未來的經濟格局的發展產生重要的影響。因此，對于如何認清與協調房地市場與金融市場的關系研究對規避金融危機以及對沈陽市未來的經濟格局規劃具有現實意義。

2.2 指標選取依據

如何來選取指標來代表房地產市場與經濟市場的發展對研究的成敗起著決定性作用。本文對指標選取的依據主要遵循以下原則：

第一、定義性原則。根據房地產市場與金融市場的功能定義來選定經濟指標。房地產市場是房地產商品交換、交易以及一切流通關系的總和。根據房地產市場的定義，可選用交易額、銷售額等經濟指標。金融市場，是實現貨幣資金借貸、辦理各種票據和有價證券買賣，資金供給者和需求者融通資金的場所或過程。根據金融市場的定義，可選用貸款額、證券交易額等經濟指標。

第二、典型性原則。參考其他眾多相似研究文獻中所運用的指標，對其進行歸納選取。如《中國房地產市場與金融市場關系的實證分析》選取我國商品房的交易額來表征房地產市場的發展，選取金融資產總量、貨幣資產數量（即包括現金和存款）、非貨幣資產數量（即包括股票有價證券）來表征金融市場的發展。李陽（2006）和皮舜（2004）均選取我國商品房的交易額和金融機構貸款額作為各自市場的表征指標[2]-[3]。

第三、可行性原則。通過查詢《遼寧省統計年鑒》和《沈陽市統計年鑒》，筆者發現沈陽市證券交易額記錄年份僅由2003年開始，2003年之前的數據無法快速、準確的收集，因此將代表金融市場發展的證券交易額這個經濟指標排除。無沈陽市商品房交易額經濟指標，但有沈陽市商品房銷售額經濟指標可代替[4]-[5]。

根據上述原則，本文選擇沈陽市商品房實際銷售額作為表征房地產市場發展的經濟指標，記為銷售總額。選擇沈陽市金融機構人民幣貸款合計作為表征金融市場發展的經濟指標，記為貸款合計。

2.3 數據來源說明

在基于以沈陽市為例的房地產市場與金融市場關系的研究中，有關評價指標的數據來源主要由以下查詢獲得：通過查閱《遼寧省統計年鑒》和《沈陽市統計年鑒》總共獲得了沈陽市2003-2009年相關經濟指標數據14個，經過對數據的仔細檢查與核對，確保了指標數據的真實性與準確性。具體數值見表2-1。

2.4 模型選取依據

根據上述表2-1所收集的數據，以貸款合計為橫軸，以銷售總額為縱軸，借助專業統計軟件SPSS在平面直角坐標系中把2003-2009年的數據表示出來，得到散點圖2-1。

圖2-1 2003-2009年沈陽市商品房實際銷售額和金融機構人民幣貸款合計散點圖

從圖2-1中可以看出，表示每年商品房實際銷售額和金融機構人民幣貸款合計的點基本上呈遞增趨勢，說明二者之間可能存在著一種相關關系。通過觀察散點圖的分布形態，可以明顯看出其分布偏離線性模型，因此排除選用線性模型對變量指標進行擬合。其次，可以觀察得到其變量的走向接近于曲線型的非線性模型。因此將選用非線性模型進行擬合。但這種描述只是直觀上的判斷，只是從變量散點的形態上做出的大致性描述，并不能科學的反應變量之間關系的密切程度。因此在下面的論證中，本文借助專業統計軟件SPSS軟件來對兩個變量之間的相關系數進行具體的計算。

轉貼于

3 房地產市場與金融市場相關關系的實證研究

3.1 相關分析

運用統計軟件SPSS計算出銷售總額和貸款合計之間的相關關系，得到輸出結果如表2-2。

根據上表的數據可以得出：Pearson相關系數為0.821，P=0.024

3.2 回歸分析

通過上述的相關分析，我們計算出銷售總額與金融貸款之間的相關系數為0.821，同時觀察散點圖，發現變量基本上呈現曲線型遞增的趨勢。因此筆者就想二者之間可能存在著一種非線性關系，是否可以用一條曲線來擬合，所以在下面的分析中仍借助SPSS統計軟件，以貸款合計為自變量，以銷售總額為因變量，進行回歸分析。得到輸出結果如表2-3，表2-4和表2-5。

模型摘要（Model Summary）：表示相關系數(R)=0.891，判定系數(R Square，R2)=0.793，調整后判定系數(Adjusted R Square)=0.752。由此可得出該模型的擬合度高達75.2%，即運用該曲線模型，自變量X(貸款合計)可以解釋因變量Y(銷售總額)變化的75.2%。因此通過擬和度數值證明該模型是可行的。

方差分析(ANOVA)：表示回歸的均方差(Regression mean Square)=3.591，剩余的均方差(Residual Mean Square)=0.187，F=19.213，P=0.007。其中重要的數據分析為F值所對應的P值的大小。由于P=0.007

回歸分析系數分析(Coefficients)：表示常數項 (Constant)= 3.132E-5、回歸系數(B)=1，回歸系數的標準誤差(Std. Error)=0，標準化回歸系數(Beta)=0.410， t檢驗的t值=2.426E7，P=0.000。其中重要的數據分析為自變量X(貸款合計)的t值所對應的P值的大小。由于P=0，所以可認為回歸系數有顯著意義，即X的變化可引起Y的變化，且變化顯著。

圖2-2貸款合計與銷售總額擬合曲線圖

根據上述數據分析可運用SPSS進行曲線回歸分析得到曲線擬合圖2-2。

3.3 研究結果

通過實證分析，我們發現沈陽市房地產市場與金融市場的發展關系具有顯著影響性。從具體系數上看，銷售總額與貸款合計與類指數曲線擬合度達75.2%，銷售總額變動的75.2%可運用曲線的自變量的變動解釋；F檢驗與T檢驗的數據同樣表明無論是從整個模型方程的角度，還是從自變量的角度，都是高度顯著的。從模型擬合圖斜率角度來看，由于其圖形斜率大于零且呈遞增性，即曲線的凹凸性為凹，因此因變量會隨著自變量等單位的增加而呈現出加速上升，即隨著自變量的增加，因變量的上升速度要快于自變量的上升速度。通過基于沈陽市房地產市場與金融市場2003-2009年的數據實證分析，我們看到代表房地產市場的銷售總額與代表金融市場的貸款合計隨著時間的發展呈現出上升趨勢，并且該趨勢符合類似指數曲線的波動走向。這表明即使金融機構貸款變動幅度較小，其變動也對房地產銷售造成巨大的波動。從指標的代表的市場角度出發，不僅直接表明房地產市場與金融市場之間存在關系且呈現強顯著相關，而且從側面反映出房地產市場對金融市場的強烈依賴性。證實了第一部分的理論研究結論。

4 結論與建議

本文通過對房地產市場與金融市場關系的實證分析。揭示出房地產市場與金融市場具有一定程度上的相關性。這是因為，房地產市成是資金密集型市場，交易額巨大，因而不論是房地產的直接使用者還是經營者都是難以承擔的，因此都需要銀行等金融主體參與的金融市場給予資金融通，才能順利完成交易。另一方面，由于房地產具有保值性、增值性等特點，使得金融市場特別青睞房地產市場，特別愿意以房地產金融資產作為資產組合的重要構成部分。因此可見，中國房地產市場與金融市場在某種程度上是“一體”的。為了降低房地產金融風險以及促進房地產市場與金融市場在未來的協調發展，針對本文所得到的房地產市場與金融市場的關系結論提出如下建議：

第一、積極鼓勵監管金融機構貸款。由于房地產市場與金融市場的類指數曲線關系，使得金融機構貸款變動對房地產業產生巨大影響，因此，在面臨房地產市場日益膨脹的背景下，對房地產市場的調控要究其根源性主要因素，加大對金融機構貸款批準的審核力度，加強房地產業的信貸管理，嚴肅查處房地產信貸中的違規問題，加強房地產信貸風險的防范和管理，完善個人征信管理體制，建立和完善房地產市場的預警體系、房地產統計指標體系和信息披露制度等[6]。通過調控金融機構相關貸款來有效的指導房地產業的健康穩定發展。

第二、發展房地產融資渠道多元化。由于目前的房地產金融融資主要依賴于銀行體系，而房地產業是資金密集型行業，這樣無形中將房地產市場發展的風險轉化為銀行體系的風險甚至導致金融危機。應該加強多元化的融資渠道，發展資金、證券等要素市場。

第三、建立住房抵押貸款次級市場促進住房抵押貸款證券化。住房抵押貸款證券化是指將住房抵押貸款直接轉化為股票、債券、投資基金等證券形態，是資產證券化的一種形式。其主要功能在于通過證券形式將房地產市場與資本市場聯系起來，積聚社會閑散資金，促進個人儲蓄向房地產投資轉化，并有助于提高銀行長期信貸資產的流動性，建立起不動產抵押貸款的次級市場。對于放貸金融機構而言，房地產抵押貸款證券化能有效降低放貸風險和拓寬房地產資金來源，有效地把貸款風險向證券市場轉移，把風險分散給廣大投資者。對于投資者來說，房貸證券化為其提供新的投資工具，因房貸信用程度較高，投資者風險系數較小，可謂是一種風險小、收益高的新型投資方式。

參考文獻

[1]皮舜，武康平.中國房地產市場與金融市場發展關系的研究[J].管理工程學報，2006（2）:1-5.

[2]皮舜.中國房地產市場與金融市場的Granger因果關系分析[J].系統工程理論與實踐，2004(12):29-33.

[3]李陽.中國房地產市場與金融市場關系的實證分析[D].廈門大學碩士論文，2006.

[4]沈陽市統計局.沈陽市統計年鑒[M].沈陽市統計局出版，2001-2007.

第8篇：金融實證分析范文

文章編號：1003-4625(2010)04-0049-04

中圖分類號：F832.7

文獻標識碼：A

一、文獻綜述

有關金融發展與經濟增長關系的理論研究大致可以分為兩大派別，即金融結構論與金融壓抑論。金融結構論認為金融變量的數量及結構影響經濟增長，于是金融發展的有關指標(如金融相關率)以及總金融資產的結構就構成了經濟增長的重要影響因素。金融壓抑論則強調價格變量是影響經濟增長的更重要因素，認為實際利率與實際匯率的金融自由化是推動經濟增長的重要途徑，而低于均衡的實際利率與高估的國內貨幣等形式的金融壓抑阻礙了經濟的增長。

有關金融發展與經濟增長關系的實證研究，國內學者已經有了一些成果。陳福中，吳秋(2008)以長三角為例就金融發展對經濟增長的影響進行實證研究，發現金融相關率、證券及保險市場發展程度在經濟發展的不同階段對經濟增長的作用不同，其中金融效率與經濟增長呈現負相關關系。龐加蘭等(2009)運用協整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗方法，以1978-2007年陜西省人均實際GDP和金融相關率分別作為衡量經濟增長與金融發展的指標，對陜西省經濟增長與金融發展的相關性進行分析。結果發現不僅二者之間不存在協整關系，而且金融發展也不是經濟增長的格蘭杰原因，以此說明陜西省金融發展對經濟增長的作用有限是其金融發展不足的實證反應。周立，王子明(2002)通過對中國各地區1978～2000年金融發展與經濟增長關系的實證研究，說明中國各地區金融發展與經濟增長密切相關，金融發展的差距可以部分解釋中國各地區經濟增長的差距。

本文在上述文獻的基礎上，采用實際數據，運用協整分析以及向量自回歸模型來分析河南省1990-2008年間金融發展與經濟增長之間的關系，最終說明河南省金融發展相對滯后，導致其對經濟增長的促進作用明顯不足。

二、數據說明及協整檢驗

(一)數據說明

為了對河南省的金融發展和經濟增長的關系進行實證分析，本文選取河南省地區生產總值(GDP)作為代表經濟增長的指標，選取金融相關率(FIR)作為代表金融發展的指標。其中GDP數據為采用基期商品零售價格總指數對名義數據進行折算后得到的實際GDP，以增強數據的可比性；金融相關率采用河南省年末存、貸款余額之和與GDP的比值來表示。由于《河南統計年鑒》中各項存款、貸款年底余額的數據在統計時1989年及以前為國家銀行口徑，1990年以后為金融機構口徑，為了保證統計數據口徑的一致性，本文分析所使用的樣本取自1990-2008年的年度數據，樣本容量為19，數據來源于2009年《河南統計年鑒》。對選取的這兩個變量的數據進行自然對數變換，以使其趨勢線性化，并消除可能存在的異方差問題，變換后的變量分別記作lnGDPt和lnFIRt，其相應的一階差分序列記為InGDPt和InFIRt。

(二)平穩性檢驗

由于非平穩序列以最小二乘法估計模型時可能會遭遇“偽回歸”問題，因此在對模型進行估計之前，首先要對序列進行平穩性檢驗。表1是運用E-views5.1對以上序列分別進行ADF檢驗得到的具體結果。從表1中可以看出，在1％顯著性水平下，lnGDPt和InFIRt是非平穩的，而lnGDPt和lnFIRt則分別在1％和10％顯著性水平下達到平穩，說明lnGDPt和lnFIRt均為一階單整序列。

(三)Johansen協整檢驗

由于lnGDPt和lnFIRt都是I(1)過程，需要通過協整檢驗來判定兩個變量之間是否存在長期的均衡關系。所謂協整關系是指不同經濟變量雖然存在各自的長期趨勢，但這些變量之間存在著一個長期穩定的均衡關系。這里采用Johansen協整檢驗，由AIC信息準則確定最優滯后期為2階，運用Eviews5.1得到檢驗結果見表2。

從表2的檢驗結果可以看出，在變量lnGDPt和lnFIRt之間存在協整關系。估計得到的協整方程為：

lnFIRt=0.8265-0.0475lnGDPt+et

由協整方程可知，河南省的金融相關率(FIR)與經濟增長之間存在著長期的均衡關系，系數-0.0475表示GDP每增長1％，金融相關率就平均下降0.0475個百分點。這里出現GDP與金融相關率負相關的主要原因是，本文采用的金融相關率是存貸款年底余額與當年GDP的比值，如果存貸款余額的增長速度落后于GDP的增長速度，由此得到的FIR值就是遞減的。協整方程的負彈性系數-0.0475正說明了河南省金融發展的速度仍相對滯后，需要進一步加快金融發展的步伐。

(四)誤差修正模型(ECM)

由于lnGDPt和lnFIRt都是一階單整序列，且二者之間存在著協整關系，因此可以通過估計誤差修正模型來考察其短期動態調整。利用Eviews5.1得到的誤差修正模型如下(括號內為對應系數的t統計量值)：

lnFIRt=-0.2850ecmt-1+0.0379lnFIRt-1-1.1792lnGDPt-1+0.1556+εt

(-3.2407)　(0.2651)　(-3.4279)　(3.5292)

R2=0.7658　F=16.3471　SC=-2.6235

該誤差修正模型描述了均衡誤差對金融相關率的短期動態影響，模型中除lnFIRt-1外，其他變量均顯著。模型中誤差修正系數為-0.2850，小于零，符合反向修正機制，說明金融相關率的變動受到協整方程的約束，短期內對長期均衡關系的偏離會在下一期得到反向修正。

(五)格蘭杰因果關系檢驗

協整檢驗的結果說明河南省經濟增長與金融發

展之間存在一個長期的均衡關系，不過并未給出二者的因果關系，這就需要進一步進行格蘭杰因果關系檢驗。由于格蘭杰因果關系檢驗的前提是變量序列平穩或存在協整關系，因此可以對已經證明具有協整關系的lnGDPt和lnFIRt進行格蘭杰因果關系檢驗。根據AIC準則確定最優滯后階數為2，運用Eviews5.1得到檢驗結果見表3：

從表3可以看出，在5％顯著性水平下，經濟增長是金融發展的格蘭杰原因，而金融發展不是經濟增長的格蘭杰原因。這主要是由于河南省金融發展水平與經濟增長步伐不相一致，顯得相對滯后，因此金融發展對經濟增長的促進作用還表現得不夠明顯。

三、VAR模型分析

(一)向量自回歸(VAR)模型

由于lnFIRt和lnGDPt是平穩的，因此可以對lnFIRt和lnGDPt建立向量自回歸模型，以反映金融相關率變動與GDP增長之間的動態影響關系。為確定VAR模型的滯后階數，這里使用赤池和施瓦茨信息準則，并通過對殘差的自相關和正態性進行檢驗，確定最優滯后階數為1，由此得到VAR(1)模型如下(括號內為對應系數的t統計量值)：

lnFIRt=0.2165-0.0031lnFIRt-1-1.6899lnGDPt-1+e1t

(4.2991)　(-0.0173)　(-4.3775)　(1)

R20.6018 F=12.0893 AIC=-2.1980 SC=-2.0489lnGDPt=0.1080+0.1761lnGDPt-1-0.0889lnFIRt-1+e2t

(5.1567)　(1.0967)　(-1.1882)　(2)

R2=0.2317 F=2.4123 AIC=-3.9527 SC=-3.8036

對于模型(1)，可以看出lnFIRt受到lnGDPt-1的顯著影響，而受到其自身滯后階lnFIRt-1的影響并不顯著。對于模型(2)，可以看出lnGDPt受到lnGDPt-1和lnFIRt-1的影響均不顯著。不過由于對VAR模型單個參數估計值的解釋通常是很困難的，因此，要想對一個VAR模型做出結論，可以觀察系統的脈沖響應函數和方差分解。

(二)脈沖響應函數

脈沖響應函數刻畫了內生變量對系統沖擊的動態反應，具體地說，它刻畫的是在誤差項上加一個標準差大小的沖擊對內生變量的當期值和未來值所帶來的影響。在前面已經建立的VAR(1)模型的基礎上，下面使用脈沖響應函數來描述VAR模型中的因變量是如何對系統沖擊進行動態響應的。圖1是模擬的lnFIRt和lnGDPt的脈沖響應函數曲線，其中實線表示脈沖響應函數，虛線為響應函數值正負兩倍標準差的偏離帶；縱軸表示相應因變量的響應程度，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數，這里選的是滯后6期。

首先分析金融相關率變動對經濟增長的響應情況。從圖1.2看出，當在本期給GDP一個正的沖擊后，在第1期對金融相關率的波動就有一個很明顯的負的影響，從第2期該影響幅度開始變小，并從第5期開始影響幾乎為0。出現這種結果的原因在于：本文中金融相關率定義的是各項存貸款余額占GDP的比重，因此GDP的提高使得金融相關率的分母變大，直接影響到金融相關率的值，所以一開始就對金融相關率產生一個負的影響。當然，這個負的影響不會一直擴大下去，因為本期GDP的變動對后期的金融相關率的影響會越來越小，從第三年開始，之后的影響就已經非常小了。

其次分析經濟增長對金融相關率變動的響應情況。從圖1.3看出，當在本期給金融相關率一個沖擊后，在第1期對經濟增長產生一個較小的反面影響，并且該影響程度逐漸遞減，從第5期開始影響幾乎為0。從整個響應路徑來看，雖然金融相關率對GDP的波動有一定影響，但該影響是個反面影響，而且始終都非常微弱。對于這一結果可以這樣理解：由于近年來河南省的經濟增長速度比較快，而相比之下，存、貸款額卻增長較慢，因此金融相關率呈下降趨勢，出現了金融相關率下降帶來GDP增長的假象。本來我們預期金融發展不僅應對經濟增長有顯著影響，而且還應該是一個正的影響，金融發展應該能夠促進經濟的快速增長，而對河南省的數據實證卻得到相反的結論，這說明河南省的金融發展水平仍有待提高，潛力巨大。

最后分析金融相關率和GDP對其自身的一個標準差沖擊的響應情況。從圖1.1和圖1.4可以看出，對于來自其自身一個標準差的沖擊，金融相關率和GDP在前幾期都表現出遞減的正的響應，并分別從第6期和第4期開始影響遞減為接近0。這說明：金融相關率和GDP均與其自身滯后值有一定的正的關聯性，特別是受到近期滯后值的影響比較大，因此其影響隨滯后期遞減。

(三)預測方差分解

脈沖響應函數描述的是VAR模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響，而方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。因此，方差分解給出對VAR模型中的變量產生影響的每個隨機擾動的相對重要性的信息。表4是跨期為6期的lnFIRt和lnGDPt的方差分解表。

從表4可以看出，金融相關率的變動從一開始就在既受到自身波動影響的同時，也受到GDP增長的影響，兩者幾乎平分了對金融相關率的貢獻，而且后者的影響逐步增強，并在第五期后基本趨于穩定，對金融相關率的貢獻率穩定在64％。而河南省GDP的變動在第一期僅受到自身波動的影響，從第二期開始，金融相關率的變動對GDP增長的影響開始顯現并略有增強，并在第四期后趨向于穩定在2.28％，不過金融相關率的變動對GDP增長的影響始終都非常小。可以發現，這與之前脈沖響應函數動態響應的程度和路徑的解釋是基本一致的。

綜合脈沖響應函數和預測方差分解的結論可知，河南的經濟增長會給金融相關率的變動帶來較明顯的負的影響，而金融相關率的變動給經濟增長帶來的影響卻很小。表5列出了從2000年到2008年河南省GDP和各項存、貸款余額的實際增長率的縱向對比數據，表6列出了2008年全國包括河南在內的幾個省市的金融相關率的橫向對比數據。

從表5中的縱向對比可以看出，在2004年以前，河南省GDP增長率和存貸款增長率互有高低，因此金融相關率有時增長，有時下降；而從2004年開始，GDP增長率就一直領先存貸款增長率，有時甚至是存貸款增長率的2到3倍，從而導致金融相關率逐年下降。如果說從表5中看到的是河南省金融相關率的縱向發展趨勢，那么從表6中的橫向對比就可以看出，和國內一些經濟發達省市相比，河南省的金融相關率是相當低的，即使和同為中部六省的湖北相比，差距也非常大。這說明，近年來，由于河南省的金融發展速度明顯落后于經濟增長的速度，因此金融發展對經濟增長的促進作用表現得很不明顯，這正好和前面模型分析得到的結論是一致的。

四、研究結論

(一)從協整分析中可以看出，河南省的金融發展與經濟增長之間存在著長期的均衡關系，但協整方程中負的彈性系數說明河南省金融發展的速度仍相對滯后。

(二)從VAR模型分析中可以看出，河南省的經濟增長會給金融相關率變動帶來一個較明顯的負的影響，而金融相關率的變動給經濟增長帶來的影響卻非常小，這主要是因為存貸款余額的增長速度落后于經濟增長的速度，金融發展對經濟增長的促進作用表現得不明顯。

(三)由以上分析可見，金融是現代經濟的核心，金融發展無疑是河南發展和崛起的重要力量。一個發育良好的金融市場以及暢通無阻的傳導機制有利于儲蓄的增加以及儲蓄向投資的有效轉化，進而推動資本積累、技術進步以及長期經濟增長。因此，為了促進經濟持續穩定增長，河南省必須要加快金融深化改革，確保金融總量增加、金融結構優化和金融效率提高。

參考文獻：

[1]陳福中，吳秋.金融發展與經濟增長：以長三角為例進行實證研究[J].金融理論與實踐，2008，(6)：55-58.

[2]龐加蘭，方建武，王天然.欠發達地區金融發展與經濟增長關系的實證分析一以陜西省為例[J].金融理論與實踐，2009，(9)：69-71.

[3]周立，王子明.中國各地區金融發展與經濟增長實證分析：1978～2000[J].金融研究，2002，(10)：1-13.

第9篇：金融實證分析范文

【關鍵詞】金融發展 經濟增長 計量分析

一、河南省經濟與金融形勢

改革開放為河南省經濟發展注入了新的生機和活力，河南省生產總值由1978年的162.92億元達到2012年的29810.14億元，比上年增長10.1%。2012年底全省金融機構人民幣各項存款余額31648.50億元，比2011年末增長18.8%，各項貸款余額20033.81億元，增長14.4%。全年首次發行和再融資募集資金209.20億元，其中通過境內市場募集資金188.97億元。全年保險公司保費收入841.13億元。

二、金融發展與經濟增長的理論研究

金融發展與經濟增長的關系一直是眾多經濟學家關心的問題，這一領域的奠基人主要是戈德史密斯、麥金農和肖。戈德史密斯在他的著作《金融結構與經濟發展》中通過對35個國家數十年的考察，發現金融發展與經濟增長之間有著大致平行的關系。麥金農和肖共同完成的《經濟發展中金融深化》，標志著金融發展理論的正式形成。他們認為金融抑制造成經濟增長率下降并且阻礙發展中國家經濟的發展，而金融抑制是由匯率和利率的金融價格扭曲造成的。

三、指標選擇和模型構建

本文選取以下指標對河南省金融發展與經濟增長進行度量。

1.經濟增長指標（LNGDP）

選取人均GDP的自然對數作為衡量經濟增長的指標變量。

2.金融相關比率（FIR）

選取河南省全部金融機構存貸款加總作為金融資產總額與GDP之比作為金融相關比率。

3.金融中介效率指標（FA）

選取各項貸款總額與GDP之比作為金融中介效率指標。

4.證券市場的發展程度（SM）

這里采用股票籌資額與GDP的比值來表示證券市場的發育程度。

5.保險市場發展程度（IM）

選取保費收入與GDP的比值作為衡量保險市場發展的指標。

基于所選的指標，本文構建如下模型：

其中，GDP表示人均GDP，FIR表示金融相關比率，FA表示金融中介效率指標，SM表示證券市場發展指標，IM表示保險市場發展指標。

四、河南省金融發展與經濟增長的實證研究

（一）ADF檢驗

首先對LNGDP、LNFIR、LNFA、LNSM、LNIM進行ADF單位根檢驗，結果原有的時間序列數據在10%的顯著性水平下是不平穩的，而對其取一階差分后的序列在5%的顯著性水平下都是平穩的，說明這些變量一階平穩。

（二）協整檢驗

本文采用J-J法來研究河南省金融發展與經濟增長之間是否存在長期穩定的關系。如表1。

從表1可以看出，LNGDP和FIR、FA、SM、IM之間存在四個協整關系，即它們之間存在長期均衡關系，這種長期均衡關系的標準化協整關系的方程為：

LNGDP=-0.358FIR-0.0213FA+8.045SM+12.39IM+7.07

由協整關系方程我們可以看出，LNGDP與FIR、FA之間都是負向的相關關系，即：金融發展的規模、效率與經濟增長呈現表面的長期負向穩定關系。LNGDP與SM、IM之間都是正向相關關系，即：證券市場股票籌資額的增長、保險市場保費收入的增加與經濟增長呈現表面的長期正向穩定關系。而它們之間的這種長期關系是否為因果關系必須通過格蘭杰因果檢驗來說明。

（三）因果檢驗

在平穩性檢驗的基礎上，進一步采用Granger因果關系檢驗考察河南金融發展與經濟增長之間的關系，檢驗結果見表2。

由表2可知：金融相關比率、金融中介效率、保險市場發展均是經濟增長的Grenger原因，經濟增長不是金融相關比率、金融中介效率、保險市場發展的Grenger原因；證券化市場發展不是經濟增長的Grenger原因，經濟增長是證券化市場發展的Grenger原因。

五、結論與建議

本文利用河南省20年的時間序列數據對金融發展對經濟增長的影響進行了實證檢驗。結果顯示：河南省金融發展與經濟增長具有長期協整關系，呈現正相關，反映了金融發展對經濟增長具有促進作用。但這種作用并不具有統計意義上的顯著性。就短期而言，河南省金融發展與經濟發展具有相互促進作用。就長期而言，河南省金融發展是需求跟隨型的，即經濟增長是金融發展的原因。這反映出河南省經濟經過多年的高速發展，居民手中的財富有了大幅度提高，對金融服務的需求不斷增加，帶動了金融發展。同時金融發展卻并沒有成為促進經濟增長的一個有利的推手。

因此，為了刺激經濟的進一步增長，提出以下建議：建設區域金融中心，發揮金融集聚效應。構建多層次的資本市場，完善直接融資市場。加大金融業對外開放度，促進區域協調發展。提高金融質量，加大區域金融創新。加強金融監督管制，優化金融生態外部環境。

參考文獻

[1]王子明，周立.中國各地區金融發展與經濟增長實證分析：1978-2000[J].金融研究，2002（03）.