论影子银行规模对经济发展的影响.docx
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1、论影子银行规模对经济发展的影响 摘要:本文基于青海11015-2022年的数据,通过构建VAR模型研究青海省的影子银行规模、利率和经济发展三者之间的关系。使用Eviews8.0软件进行实证分析,研究结果表明:利率促进的货币供给量,引起影子银行规模的增加,在短期内促进经济的发展,长期时间段对经济增长的贡献度减弱甚至抑制作用。 关键词:VAR模型;影子银行规模;经济发展;利率;货币供应量 随着2022年的金融危机发生,影子银行一直都受到各国的金融监管机构的重视,同时也深受着各国学者的关注。近年来,我国影子银行规模的年增长率在15%以上,对我国的经济发展产生了显著的影响。通过对现有的文献进行阅读,利
2、用已知的影子银行测算方法测出青海省20多年来的影子银行规模,发现青海省的影子银行规模呈现逐年递增的趋势。本文从影子银行规模、利率和经济发展等之间的关系,分析影子银行对青海省经济发展的影响。 1.文献综述 陈昌健、刘义圣(2022)通过构建影子银行、利率双轨和宏观经济之间的VAR模型验证了短期内影子银行客观上会对我国宏观经济发展具有一定的促进效应,但是从长期来看,影子银行的上述积极影响将逐渐减弱并最后消失。刘荣茂、蒋怡(2022)通过构建影子银行和宏观经济之间的SVAR模型验证了影子银行对我国经济增长以及物价平稳都呈现显著相关关系。江世银、沈佳倩(2022)通过实证分析发现影子银行信贷规模对经济
3、增长存在着大概率的正面影响。卢盛荣、郭学能等(2022)则得出影子银行对经济影响呈现正面影响。樊晓静等(2022)通过统计数据分析得出影子银行在一定规模上能够促进我国经济的增长,并呈边际效应递减规律。封思贤(2022)指出影子银行发展初期通过灵活的创新机制一定程度上满足了社会多样化融资需求,所以应从改善中小企业融资及推进利率市场化进程等角度鼓励影子银行创新业务。目前学者都是从宏观方面进行实证分析,从而得到不同的结果。但鲜少有人对某一地方进行实证分析,本文则对青海省的影子银行规模和经济发展的关系进行研究,进一步丰富影子银行的研究地域方面的不足。 2.选取数据和变量的定义 2.1影子银行规模的测定
4、。本文借鉴封思贤(2022)的未观测信贷的方法计算青海省的影子银行规模,计算公式为:SB=L/GDP•NOE。其中:SB表示影子银行规模;L表示金融机构本外币贷款余额;GDP表示国内生产总值;NOE表示未观测收入。本文采用未观测信贷方法计算11015-2022年的青海省的影子银行规模。NOE为地区生产总值与可观测总收入的差额。可观测总收入是城镇居民总收入与农村居民总收入的和。城镇居民总收入是城镇居民人均可支配收入与城镇居民人口的乘积,农村总收入是农村居民人均可支配收入与农村居民人口的乘积。L(金融机构本外币贷款余额)、金融机构本外币贷款余额、农村居民人均可支配收入的数据来源于青海省
5、统计年鉴,其他数据来源于中经网数据库、WIND数据库和国家统计局。2.2数据选择与处理。被解释变量:选取居民消费价格指数(CPI)来作为经济发展的指标。因为一国经济发展与居民的消费价格指数有着紧密的联系,所以本文选择居民消费价格指数(CPI)作为被解释变量。在做实证分析的时候,对它取了对数,记做LNcpi。解释变量:影子银行规模为本文核心的解释变量。影子银行规模由金融机构本外币贷款余额除以地区生产总值再乘以未观测收入而得。在做实证分析时,对它同样取了对数,记做LNsbsc。控制变量:通过参考现有的文献,发现影响经济发展的因素有很多,为了使模型更加具有说服力,本文选取了三个控制变量,分别是:CD
6、P增长率、货币供给量、利率。在做实证分析时,对CDP增加率、货币供给量、利率都取了对数,分别记做LNngdp、LNm2、LNrate。 3.实证分析 3.1模型设定。本文旨在研究影子银行规模对青海省经济发展的影响,由于在对经济分析中运用最多的模型就是向量自回归模型(VAR)和结构向量自回归模型(SVAR),做出的结果对实际经济行为解释也较为合理。所以本文选择使用VAR模型进行分析,并分析模型中经济变量之间的关系,同时采用VAR脉冲响应函数量化影子银行规模变动对青海省经济发展的影响关系及影响程度。3.2实证检验。(1)ADF单位根检验。在构建VAR模型前需要对时间序列进行平稳性检验,确定数据的平
7、稳性。本文运用Eviews8.0软件对相关变量进行单位根检验(见表1)。本文首先对LNC-PI、LNSBSC、LNM2、LNNGDP、LNRSTE五个变量进行单位根检验:在水平条件下,仅有LNCPI是平稳时间序列,因此,再对各个变量进行一阶差分后,仅有LNCPI、LNNGDP是平稳时间序列,故最后对各个序列进行二阶差分,结果显示LNCPI、LNSB-SC、LNM2、LNNGDP、LNRSTE五个变量的ADF统计值均小于1%显著水平的临界值,P值小于0.01,故在1%显著水平下是平稳的,即所有数据均为二阶差分平稳,所以符合构建VAR模型的基础条件。因此本文建立以LNCPI、LNSBSC、LNM2
8、、LNNGDP、LNRSTE五个变量的VAR模型。(2)AR检验。在进行VAR模型实证检验时粗腰保证变量是平稳的才能继续接下来的脉冲响应分析等操作。AR检验主要是判断时间序列数据是否存在单位根,若存在,则表示时间序列不平稳,因此不能进行下面的操作。从图1中可以看出,没有单位根落在单位圆外,表明序列是稳定的,所以建立VAR模型是合适的,可以对LNCPI、LNSBSC、LNM2、LNNGDP、LNRATE五个变量进行脉冲响应分析。(3)格兰杰检验。根据Eviews8.0对数据进行处理,由信息准则判定本文的最优滞后阶数,得到的结果是3阶。因此根据滞后阶数Granger因果关系检验。观察表2,我们可以
9、得出以下关系:格兰杰因果关系检验表明1%显著水平下,CPI对M2产生影响;在5%显著水平下,SBSC对NGDP产生促进作用,M2对RATE同样起到促进作用;在10%显著水平下,CPI)对NGDP、NGDP对RATE、RAT对居民消费CPI均有影响,同时,SBSC和M2有双向显著影响。总体而言,结果表明,影子银行规模对M2、NGDP、RATE、CPI都有影响。因此我们认为利率促进的货币供给量,引起影子银行规模的增加,从而促使经济的发展。反之,影子银行规模促进了货币供给量的增加。(4)脉冲响应分析。脉冲响应分析图来分析当影子银行规模发生变化时,对其他变量受到的冲击。本文的脉冲响应分析图分别是NGD
10、P、CPI、RATE、M2受到影子银行规模变化影响后的反映图,显示影子银行规模变动一个标准差后,其余四个变量的动态变化路径。纵轴表示NGDP、CPI、RATE、M2受到影子银行规模冲击的响应程度,横轴表示滞后期数。从图2可以看出,给予影响银行规模一个冲击,一开始对经济增长率起到一个短暂的正面效应,并在第二期达到最大值。不过这种正面的效应会迅速消失,并且会持续一段时间,一直持续到第十二期。之后影子银行对经济增长开始反向变动,并一直持续到二十三期。随后则开始负面效应,并在三十期开始趋向于0。这说明影子银行的发展对GDP造成了长期且较为复杂的影响。根据上图可以发现,总体上影子银行规模对经济是有着正面
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