序論：寫作是一種深度的自我表達(dá)。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內(nèi)心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇宏觀經(jīng)濟(jì)利率范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創(chuàng)作。

篇(1)

【關(guān)鍵詞】利率期限結(jié)構(gòu) 宏觀經(jīng)濟(jì)信息 研究綜述

一、研究的背景和意義

在我國，由于利率管制的限制和債券市場發(fā)展不成熟等多方面的原因，學(xué)者對利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)系的研究還處于初級(jí)階段。隨著我國金融體制改革、金融自由化程度的提高、貨幣和資本市場的發(fā)展、以及微觀主體參與度的提高和金融產(chǎn)品創(chuàng)新等一系列內(nèi)源推動(dòng)下，利率作為引導(dǎo)金融資源配置的重要杠桿，其作用日益凸顯，因此對利率期限結(jié)構(gòu)和宏觀要素之間關(guān)系的研究具有越來越重要的意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)的國外研究現(xiàn)狀

Litterman和Scheinkman（1991）采用主成分分析法對美國政府債券收益率進(jìn)行了實(shí)證研究，并將影響利率期限結(jié)構(gòu)的三個(gè)潛在因子分別稱為：水平因子、斜度因子和曲度因子，但是并沒有給出這些因子的宏觀經(jīng)濟(jì)含義。

Ang和Piazzesi（2003）將宏觀變量加入到三因子的利率期限結(jié)構(gòu)模型中，通過建立VAR模型對1952～2000年的美國國債利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)因素的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，實(shí)證結(jié)果表明，宏觀經(jīng)濟(jì)因子可以解釋利率期限結(jié)構(gòu)中短期和中期利率變動(dòng)的85%，可以解釋利率期限結(jié)構(gòu)中期及長期利率變動(dòng)的40%；通貨膨脹對利率期限結(jié)構(gòu)中的短期部分具有較強(qiáng)的沖擊，且利率期限結(jié)構(gòu)中的水平因子可以識(shí)別這種沖擊；水平因子和斜率因子受宏觀經(jīng)濟(jì)變量的影響較大；加入宏觀經(jīng)濟(jì)變量的模型對利率的預(yù)測精度有明顯的提升。

Hans（2006）在Ang和Piazzesi（2003）的基礎(chǔ)上將宏觀因子的長期預(yù)期值納入模型中，采用卡爾曼濾波算法對無套利的VAR模型進(jìn)行估計(jì)，并將估計(jì)出的三個(gè)潛在因子與宏觀經(jīng)濟(jì)因子進(jìn)行正交回歸，結(jié)果表明：引入長期預(yù)期值后，模型的擬合優(yōu)度與預(yù)測能力大幅度提升，且水平因子與通貨膨脹有關(guān)，斜率因子與經(jīng)濟(jì)周期有關(guān)，而曲度因子則與貨幣政策有關(guān)。

Diebold和Li（2006）在Nelson和Siegle（1987）的NS靜態(tài)曲線的基礎(chǔ)上，提出了動(dòng)態(tài)的Nelson-Siegel模型，構(gòu)建動(dòng)態(tài)利率期限結(jié)構(gòu)模型，通過卡爾曼濾波方法來估計(jì)參數(shù)，從中提取出了利率期限結(jié)構(gòu)的水平、斜率和曲率三個(gè)潛在因子，在此基礎(chǔ)上利用VAR模型檢驗(yàn)利率潛在因子與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的雙向響應(yīng)關(guān)系，將三因子向量擴(kuò)展成包含宏觀經(jīng)濟(jì)變量的六因子，從而探討利率潛在因子與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的相互影響。

Rudebusch和Wu（2008）構(gòu)造了利率期限結(jié)構(gòu)的宏觀金融模型，發(fā)現(xiàn)短期利率是利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間相互影響的傳導(dǎo)變量。

Van Binsbergen等（2012）將利率期限結(jié)構(gòu)引入DSGE模型，對比了包含不同變量的估計(jì)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)利率期限結(jié)構(gòu)能替代通貨膨脹指標(biāo)得到相近的估計(jì)結(jié)果，并且包含了有關(guān)貼現(xiàn)因子、投資者風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度等微觀信息。

Kagraoka和Moussa（2013）發(fā)現(xiàn)利率期限結(jié)構(gòu)對未來宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測能力存在時(shí)變特性，他們根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況對樣本觀察期進(jìn)行分段，再利用傳統(tǒng)模型對分段后的子樣本進(jìn)行估計(jì)，基于分段方法存在較大的主觀性，這種做法并不能準(zhǔn)確刻畫變量之間的時(shí)變特性。

Frances Shaw，F(xiàn)inbarr Murphy和Fergal（2014）將動(dòng)態(tài)Nelson-Siegel模型運(yùn)用于信用違約互換（Credit default swaps）上，并且結(jié)果表明，該模型對信用違約互換曲線的擬合效果很好，并且預(yù)測能力也比較好。

Dara Sim和Masamitsu Ohnishi（2015）在無套利Nelson- Siegel（AFNS）模型的基礎(chǔ)上，轉(zhuǎn)換視角將AFNS模型中的服從高斯過程的水平因子替換成服從CIR過程的水平因子，實(shí)證表明替換后的新模型更適合美國短期國債利率，而對于到期期限較長的國債收益率預(yù)測效果較差。而對于日本的零息債券而言，新模型與AFNS模型沒什么差別。

Jared Levant和Jun Ma（2016）在動(dòng)態(tài)Nelson-Siegel模型的基礎(chǔ)上，引入了三個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量：貨幣政策利率、工業(yè)生產(chǎn)總值、通貨膨脹預(yù)期，將模型擴(kuò)展成MFA-DNS（Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel）模型，來研究英國的債券市場利率期限結(jié)構(gòu)，結(jié)果表明，貨幣政策和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對英國債券利率期限結(jié)構(gòu)的影響顯著，并且水平因子和斜率因子與通貨膨脹預(yù)期和貨幣政策有關(guān)。

（二）利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)的國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)對利率期限結(jié)構(gòu)理論的研究始于上世紀(jì)九十年代中后期，起步較晚。此外我國存在一定程度的利率管制，中國債券市場發(fā)展僅30年，不管從市場規(guī)模、市場質(zhì)量上看都還不成熟，因此對利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)系的研究還比較有限。

傅曼麗、屠梅曾和董榮杰（2006）應(yīng)用常用的四種靜態(tài)利率期限結(jié)構(gòu)模型對上海證券交易所國債稻萁行實(shí)證分析。通過多方面數(shù)據(jù)比較，得出Nelson-Siegel模型和Svensson模型更加適合我國金融市場的結(jié)論。

劉海東（2006）研究了2002年4月至2005年8月期間我國貨幣政策對利率期限結(jié)構(gòu)的影響。該文章首先用指數(shù)樣條法對我國國債利率期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行估計(jì)，然后用7天期國債回購利率作為貨幣政策的變量，以此來檢驗(yàn)貨幣政策對利率期限結(jié)構(gòu)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，貨幣政策對利率期限結(jié)構(gòu)的影響顯著，且短期利率受貨幣政策的影響較大。

郭濤，宋德勇（2008）用Nelson-Siegel模型對我國2004年1月至2006年12月期間我國國債利率期限結(jié)構(gòu)，分析了央行貨幣政策以及通貨膨脹對利率期限結(jié)構(gòu)的影響。結(jié)果表明Nelson-Siegel模型可以較好的擬合我國國債利率期限結(jié)構(gòu)，長短期利差可以反映出貨幣政策的狀態(tài)，利率期限結(jié)構(gòu)的水平因子與通貨膨脹率之間協(xié)整。

季紹波，孫鐵卿，于鑫和李延喜（2010）通過VAR模型，考察了2004年至2009年我國國債利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)因素之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)因素對利率期限結(jié)構(gòu)水平因子的影響顯著，水平因子、斜度因子和曲度因子三個(gè)因素可以解釋90%以上利率曲線的變化，利用脈沖反應(yīng)和方差分解，發(fā)現(xiàn)實(shí)際經(jīng)濟(jì)變化主要影響收益率曲線的斜度和曲度，其中貨幣政策是影響水平因子的主要原因，這一點(diǎn)與發(fā)達(dá)國家不同。

曾耿明，牛霖琳（2013）運(yùn)用簡約無套利宏觀金融模型，首次將2005年1月至2012年4月期間的中國銀行間國債收益率曲線分解成債券市場實(shí)際利率和通脹預(yù)期的期限結(jié)構(gòu)，通過對名義收益率曲線的方差進(jìn)行分解，得到通脹預(yù)期對一年期及三年期的名義收益率曲線波動(dòng)影響最大，而實(shí)際利率對五年期及以上的收益率曲線波動(dòng)的影響最大。

何曉群，王彥飛（2014）選用動(dòng)態(tài)Nelson-Siegel模型估計(jì)出我國銀行間債券市場的利率期限結(jié)構(gòu)的三個(gè)潛在因子，同時(shí)，本文研究發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)在邊際上影響著利率期限結(jié)構(gòu)，其主要是實(shí)體經(jīng)濟(jì)（CPI和工業(yè)增加值）對斜率和曲度的影響，而對利率期限結(jié)構(gòu)的水平移動(dòng)沒有明顯影響。

金雯雯，陳亮（2014）利用動(dòng)態(tài)Nelson-Siegel模型估計(jì)出國債利率期限結(jié)構(gòu)，并構(gòu)建時(shí)變參數(shù)向量自回歸（TVP-VAR）模型研究利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，從中探尋利率期限結(jié)構(gòu)隱含的宏觀經(jīng)濟(jì)信息。研究表明，我國利率期限結(jié)構(gòu)的調(diào)整與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行相匹配，相比于經(jīng)濟(jì)周期和通貨膨脹而言，我國利率期限結(jié)構(gòu)沒有明確體現(xiàn)出貨幣政策利率調(diào)控的信息，貨幣政策利率對利率期限結(jié)構(gòu)變化的反應(yīng)不夠靈敏。

尚玉皇，鄭挺國（2015）基于混頻Nelson-Siegel模型來研究中國國債收益率及宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系。研究表明混頻模型可以改進(jìn)同頻模型擬合效果并能夠較好的刻畫出期限結(jié)構(gòu)的水平、斜率和曲度因子；發(fā)現(xiàn)水平因子對通貨膨脹有明顯的作用，曲度因子受GDP正向影響；且通過方差分解發(fā)現(xiàn)通脹因子主要作用于水平因子及收益率曲線的長端，而GDP對曲度因子和中期利率的影響較大。

崔永濤（2016）通過Nelson-Siegel模型擬合我國利率期限結(jié)構(gòu)參數(shù)，并將利率期限結(jié)構(gòu)中的不同期限利率利用夾角余弦算法分為人們對未來的短期、中期和長期的利率預(yù)期來考察貨幣政策對人們各個(gè)時(shí)期利率預(yù)期的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，貨幣政策的變化對長期和短期利率預(yù)期有顯著影響，而對中期利率預(yù)期影響不顯著。

參考文獻(xiàn)

[1]Diebold F X， Li C.Forecasting the term structure of government bond yields [J].Journal of econometrics， 2006， 130（2）： 337-364.

[2]Dara Sim， Masamitsu Ohnishi.A Modified Arbitrage-Free Nelson-Siegel Model： An Alternative Affine Term Structure Model of Interest Rates [J].Asia-Pacific Finan Markets， 2015，22：53-74.

[3]Jared Levant，Jun Ma.Investigating United Kingdom’s monetary policy with Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel models [J].Journal of Empirical Finance，2016，117-127.

[4]何勻海王彥飛.中國利率期限結(jié)構(gòu)與宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)系――基于動(dòng)態(tài)Nelson-Siegel模型的研究[J].經(jīng)濟(jì)理論與經(jīng)濟(jì)管理，2014年第8期.

[5]金雯雯，陳亮，毛德勇，葉茜茜.利率期限結(jié)構(gòu)內(nèi)含的宏觀經(jīng)濟(jì)信息――基于TVP-VAR模型的時(shí)變參數(shù)研究[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2014年第5期.

[6] 尚玉皇，鄭挺國，夏凱，宏觀因子與利率期限結(jié)構(gòu)：基于混頻Nelson-Siegel模型[J].金融研究，2015年第6期.

篇(2)

關(guān)鍵詞：宏觀經(jīng)濟(jì)因素 企業(yè) 財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn) 影響

企業(yè)的經(jīng)營管理過程中，不可避免地會(huì)遇到財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，要想將風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)降到最低，確保企業(yè)的安全、可持續(xù)發(fā)展，就需要就風(fēng)險(xiǎn)影響因素作深入而具體的研究。傳統(tǒng)研究主要關(guān)注的是企業(yè)的財(cái)務(wù)信息，隨著研究的不斷深入，宏觀經(jīng)濟(jì)因素這一非財(cái)務(wù)變量成為企業(yè)和相關(guān)學(xué)者重點(diǎn)研究的對象。在充分的理論分析基礎(chǔ)上，結(jié)合實(shí)證分析，才能進(jìn)一步明確宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響作用，為企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范工作和安全經(jīng)營提供重要保障。

一、宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)影響的理論分析

企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營和財(cái)務(wù)運(yùn)作均是在大的經(jīng)濟(jì)背景當(dāng)中，必然受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響。而其財(cái)務(wù)健康程度和財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)是否受到宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響，就需要首先通過理論層面的假設(shè)論證和分析。

對于整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境而言，如宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化，則居民收入下降，購買力降低，企業(yè)的業(yè)績也就相應(yīng)下滑，且銀行放貸難度加大，企業(yè)出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的概率也就越大。由此可假設(shè)整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境與企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)為負(fù)相關(guān)的關(guān)系。具體來看，以宏觀經(jīng)濟(jì)因素中貸款利率和實(shí)際GDP增長率兩個(gè)主要因素進(jìn)行針對性分析。

首先，就貸款利率來看，如貸款利率越高，企業(yè)在相當(dāng)?shù)氖袌龌A(chǔ)和條件下，其借貸成本也就同步上升，債務(wù)負(fù)擔(dān)也就更加厚重。在出現(xiàn)經(jīng)營不善情況時(shí)，無法進(jìn)行及時(shí)的資金償還，財(cái)務(wù)困境也就同步來臨?；诖送茢啵杉僭O(shè)出貸款利率和企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)之間存在關(guān)聯(lián)性，且應(yīng)為正相關(guān)；其次，如GDP增長越快，則市場經(jīng)濟(jì)繁榮，人們的購買力上升，企業(yè)的生產(chǎn)和銷售均保持較高水平，收益較大，資金的流動(dòng)性也就更強(qiáng)，財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生率越低。由此可假設(shè)，GDP增長率與企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)?；诖死碚摲治龊脱芯靠傻贸觯瑢?shí)際GDP增長率和貸款利率兩個(gè)主要的宏觀經(jīng)濟(jì)因素均對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生巨大影響。

二、宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)影響的實(shí)證分析

為確保相關(guān)研究的科學(xué)性和準(zhǔn)確性，應(yīng)在完成理論研究的基礎(chǔ)上，通過實(shí)證分析，綜合判斷宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響。

選取我國非ST制造業(yè)上市公司作為實(shí)證研究樣本，將該公司前一年的年報(bào)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析對象，并選取該公司的財(cái)務(wù)變量和非財(cái)務(wù)變量作為預(yù)警指標(biāo)。財(cái)務(wù)變量包括盈利能力、營運(yùn)能力和現(xiàn)金流量、成長能力等方面的財(cái)務(wù)比率，非財(cái)務(wù)變量則為消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、GDP增長率和M1年度增長率、加權(quán)平均一年其貸款利率。綜合面板數(shù)據(jù)，以面板Logit模型作為分析和計(jì)算模型。經(jīng)過模型估計(jì)結(jié)算，最終得出了非財(cái)務(wù)變量中的實(shí)際GDP增長率和一年期貸款利率。

就非財(cái)務(wù)變量中實(shí)際GDP增長率和一年期貸款利率而言，二者是宏觀經(jīng)濟(jì)因素中的兩個(gè)重要因素。一年期貸款利率在研究中的參數(shù)估計(jì)值為正，置信水平為5%時(shí)十分明顯，由此得出一年期貸款利率和企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)存在相關(guān)性，且相互關(guān)系為正相關(guān)。在研究當(dāng)中，實(shí)際GDP增長率參數(shù)估計(jì)值結(jié)果顯示為負(fù)，同時(shí)其置信水平在1%時(shí)十分明顯，則其與企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)為負(fù)相關(guān)的關(guān)系。綜合可知，宏觀經(jīng)濟(jì)因素中貸款利率和實(shí)際GDP增長率對于企業(yè)的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有著顯著的影響。

綜合理論分析和實(shí)證分析的結(jié)果，可總結(jié)出，宏觀經(jīng)濟(jì)因素對于企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著，且貸款利率和實(shí)際GDP增長率與企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)分別呈正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。

三、企業(yè)在經(jīng)營過程中應(yīng)對宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的有效策略

（一）時(shí)刻關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境

關(guān)注貸款利率變化情況，當(dāng)利率提高，則相關(guān)貸款業(yè)務(wù)應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)延緩，從其它途徑實(shí)現(xiàn)資金的籌措。關(guān)注GDP增長率，如增長率較高，則在應(yīng)在分析市場狀況的基礎(chǔ)上，適當(dāng)擴(kuò)大生產(chǎn)和銷售。同時(shí)，將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境作為財(cái)務(wù)管理的重要參考指標(biāo)。

（二）建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制

基于以上研究，為確保經(jīng)營的安全性，防范財(cái)務(wù)困境帶來的巨大風(fēng)險(xiǎn)，就需要在注重自身財(cái)務(wù)狀況的有效管理的同時(shí)，時(shí)刻關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境。最為關(guān)鍵的一點(diǎn)，即建立起企業(yè)的財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制?；谑袌稣{(diào)研和企業(yè)財(cái)務(wù)管理分析結(jié)果，及時(shí)發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)狀況，并針對危機(jī)因素制定及時(shí)的處理措施，盡可能避免財(cái)務(wù)困境。

（三）重點(diǎn)關(guān)注關(guān)鍵性指標(biāo)

重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)經(jīng)營管理中的關(guān)鍵性指標(biāo)，使得企業(yè)在進(jìn)行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防工作上能夠把握重點(diǎn)，最大限度地避免關(guān)鍵指標(biāo)造成的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)。如企業(yè)的總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率和成本費(fèi)用利潤率等。在此基礎(chǔ)上，做好企業(yè)信用管理和資金回收利用，實(shí)現(xiàn)經(jīng)營效率的提高。

四、結(jié)束語

在綜合理論分析和實(shí)證分析之后，可知宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)有著巨大影響，且主要體現(xiàn)在貸款利率和GDP增長率上。為了避免企業(yè)陷入嚴(yán)重的財(cái)務(wù)困境，除做好自身的財(cái)務(wù)管理工作外，還應(yīng)當(dāng)時(shí)刻關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化情況，建立財(cái)務(wù)危機(jī)預(yù)警機(jī)制，抓住關(guān)鍵性指標(biāo)，才能將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的負(fù)面影響降到最低，使企業(yè)走上安全、健康、可持續(xù)的發(fā)展道路。

參考文獻(xiàn)：

[1]盧永艷.宏觀經(jīng)濟(jì)因素對企業(yè)財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)影響的實(shí)證分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2013，05：53-58

[2]過新偉，胡曉.公司治理、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境與財(cái)務(wù)失敗預(yù)警研究――離散時(shí)間風(fēng)險(xiǎn)模型的應(yīng)用[J].上海經(jīng)濟(jì)研究，2012，05：85-97

篇(3)

【關(guān)鍵詞】 商業(yè)銀行;信用風(fēng)險(xiǎn);宏觀壓力測試

一、引言

隨著金融全球化進(jìn)程加快、大型商業(yè)銀行跨國活動(dòng)增加、信貸衍生產(chǎn)品迅猛發(fā)展,新形勢下商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理問題日益突出。特別是2007年底次貸危機(jī)的爆發(fā),使得各國商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量嚴(yán)重惡化,大量銀行紛紛破產(chǎn),雖然我國的商業(yè)銀行因?yàn)榉N種政策性原因,在這次危機(jī)中損失較小,但隨著我國金融市場的進(jìn)一步開放,我國商業(yè)銀行和國際金融市場的完全融合,將對我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平提出挑戰(zhàn)。

目前,宏觀壓力測試由于能模擬潛在金融危機(jī)等極端事件對商業(yè)銀行體系穩(wěn)定性的影響,已經(jīng)引起了國際金融組織和各國政策當(dāng)局廣泛的重視,并在實(shí)踐中得到迅速推廣。本文運(yùn)用宏觀壓力測試法,結(jié)合我國商業(yè)銀行的特性,對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平及其影響因素進(jìn)行分析,這對現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理具有現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

宏觀壓力測試是用于評(píng)估一國金融體系在受到“異常但合理”宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊時(shí)的穩(wěn)定程度,其通過情景設(shè)定或歷史事件,來衡量宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊對整個(gè)對整個(gè)金融體系的影響。自20世紀(jì)90年代末以來,國外對宏觀壓力測試的研究及其在實(shí)踐中的應(yīng)用都已取得了豐碩的成果,其中最具代表性的是Wilson(1997a,1997b)用各工業(yè)部門違約概率與一系列宏觀經(jīng)濟(jì)變量的敏感度直接建模,通過模擬將來違約概率分布的路徑,得到了資產(chǎn)組合的預(yù)期異常損失,進(jìn)而模擬出在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沖擊下的違約概率值。Boss M(2002)和Virolainen (2004)利用Wilson提出的模型,根據(jù)加總的企業(yè)違約概率估計(jì)出宏觀經(jīng)濟(jì)信貸模型來分析澳大利亞和芬蘭銀行部門的壓力情境。

而在國內(nèi)對宏觀壓力測試的研究還尚在起步階段。在理論研究方面,徐明東、劉曉星(2008)通過對國際上流行的幾種宏觀壓力測試方法的比較,闡述了如何運(yùn)用宏觀壓力測試方法去評(píng)估一國金融體系的穩(wěn)定性。在模型研究和實(shí)證方面,任宇航、孫嘯坤等(2007)利用Logit回歸測試的方法,通過收集我國的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù),對我國銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)損失作出了合理估計(jì)。但國內(nèi)的這些研究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(jì)因素異動(dòng),由Logit模型最終得出穩(wěn)定性指標(biāo)期望值的點(diǎn)估計(jì)來評(píng)價(jià)銀行體系的穩(wěn)定性。這種方法存在一定的缺陷:其不能有效地反映出宏觀變動(dòng)沖擊對銀行體系的影響,不能具體看出壓力情境下哪些宏觀經(jīng)濟(jì)變量對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響最大,這就有進(jìn)一步研究的必要。

三、模型構(gòu)建與實(shí)證研究

宏觀壓力測試是對微觀層面壓力測試的有益補(bǔ)充,它是將各宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊變量整合量化為一個(gè)宏觀因子,將宏觀波動(dòng)因素整合到評(píng)估銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的模型中,通過壓力情境的構(gòu)建,預(yù)測在極端情形下宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)對銀行系統(tǒng)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

(一)模型構(gòu)建

本文在研究我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平與宏觀經(jīng)濟(jì)變量的關(guān)系時(shí)借鑒了Wilson(1997a, 1997b),Boss(2002),and Virolainen(2004)所提出的模型。該模型主要包括:建立了一個(gè)信用風(fēng)險(xiǎn)水平和宏觀經(jīng)濟(jì)變量間的聯(lián)立方程;用蒙特卡洛法模擬了違約損失的分布。

具體來說,假定商業(yè)銀行將貸款貸給了J個(gè)經(jīng)濟(jì)部門,其中j部門在t時(shí)刻違約的概率為pj,t,在這里j=1,2,…,J,pj,t介于0和1之間,用它的Logit轉(zhuǎn)換值yj,t作為回歸值,即:

進(jìn)而,設(shè)定yt=(y1,t,……,yj,t)*,yt為轉(zhuǎn)換指標(biāo)。本文所采用的模型是基于M個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的現(xiàn)在值和滯后期的值所構(gòu)成的一個(gè)線性方程:

yt=m+A1xt+…+A1+sxt-sη1yt-1+…+ηkyt-k+vt (2)

式(2)中明確表示了各宏觀經(jīng)濟(jì)變量與違約轉(zhuǎn)換指標(biāo)yt之間的關(guān)系。其中,xt=(x1,t,x2,t…xm,t)表示宏觀經(jīng)濟(jì)變量,其為M×1階向量;m為截距項(xiàng),其為J×1階向量;A1……A1+s和η1……ηk為系數(shù),它們分別為J×M階和J×J階矩陣;vt為隨機(jī)誤差項(xiàng),其為J×1階向量。

同時(shí)為了考慮各宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)性,根據(jù)Wilson模型中關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)變量的等式系統(tǒng),本文采用了下列的描述:

xt=n+δ1xt-1+…+δpxt-p+μ1yt-1+…+μqyt-q+ξt (3)

其中,n為M×1階列向量,系數(shù)δ1,…δp和μ1,…μq分別為M×M和M×J階矩陣向量,隨機(jī)誤差項(xiàng)ξt為M×1階向量。

本文所考慮的模型在Wilson(1997a,1997b),Boss (2002)和Virolainen(2004)基礎(chǔ)上,進(jìn)行了兩點(diǎn)改進(jìn):一是考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)變量對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的時(shí)滯效應(yīng);二是模型的設(shè)定還考慮了商業(yè)銀行體系對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的回饋效應(yīng)?？紤]到我國商業(yè)銀行在國民經(jīng)濟(jì)中所占有的重要地位,該模型更符合我國的實(shí)際情況,因而用其來研究我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平與宏觀經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系,具有很強(qiáng)的適用性。

(二)變量的選取與數(shù)據(jù)描述

為了建立商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平和宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的實(shí)證關(guān)系,本文收集了2003年1季度到2009年2季度共26個(gè)季度的商業(yè)銀行不良貸款率和相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),并通過參考國內(nèi)外學(xué)者在研究宏觀壓力測試時(shí)的變量選擇,考慮我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)以及宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的特點(diǎn),對相關(guān)變量做了如下選擇。

1.被解釋變量

本文綜合考慮了我國商業(yè)銀行經(jīng)營的特殊性和相關(guān)數(shù)據(jù)的可得性,選用了商業(yè)銀行體系的信用風(fēng)險(xiǎn)為被解釋變量,以不良貸款率為其衡量指標(biāo),即:商業(yè)銀行體系的不良貸款率越高,其信用風(fēng)險(xiǎn)水平就越高。我國商業(yè)銀行的不良貸款率的數(shù)據(jù)來源于中國銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站和國研網(wǎng)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫,其中,商業(yè)銀行的樣本包括了國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資銀行。根據(jù)《貸款質(zhì)量評(píng)估指導(dǎo)原則》,中國的貸款按照五級(jí)分類法進(jìn)行分類,不良貸款率=(次級(jí)+可疑+損失)/貸款總額。

2.解釋變量

在解釋變量方面,鑒于我國宏觀經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況以及相關(guān)數(shù)據(jù)的獲取難度,選取了GDP增長率、CPI指數(shù)(用以表示通貨膨脹率)、廣義貨幣增長率M2、進(jìn)口額同比增長率M、三至五年期貸款利率R、房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)RE、失業(yè)率U七個(gè)宏觀變量,數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.數(shù)據(jù)描述

從表1可以看出:(1)我國商業(yè)銀行的不良貸款率經(jīng)過Logit模型轉(zhuǎn)換為yt后,其波動(dòng)率仍然較大。(2)從選取的宏觀經(jīng)濟(jì)變量來看,我國的宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了高增長、低通脹、低失業(yè)、適度寬松貨幣政策的繁榮時(shí)期,但房價(jià)指數(shù)RE和進(jìn)口額增長率M的波動(dòng)較大。

(三)實(shí)證研究與結(jié)果分析

1.實(shí)證研究

根據(jù)上述的模型設(shè)定,首先對Pj,t運(yùn)用Logit模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換,得到轉(zhuǎn)換指標(biāo)yt,再將對商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)成沖擊的各宏觀經(jīng)濟(jì)變量及其yt的一階滯后變量(考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的滯后性往往為一年)的數(shù)據(jù)代入,利用Eviews5.0與yt進(jìn)行多元線性回歸,結(jié)果顯示:GDP增長率ZGDP、通貨膨脹率CPI、房價(jià)指數(shù)RE、貸款利率R、進(jìn)口總額同比增長率M以及yt的一階滯后變量這六個(gè)變量顯著,而失業(yè)率U和廣義貨幣增長率M2不顯著,被剔除。然后再利用式(3)進(jìn)行各宏觀經(jīng)濟(jì)變量的自回歸?；貧w結(jié)果如表2。

從表2可以看出:(1)在1%到10%的顯著性水平上,CPI指數(shù)、GDP增長率、進(jìn)口額增長率M、貸款利率R以及房價(jià)指數(shù)RE均顯著影響到了我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平,且信用風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)換指標(biāo)受其滯后一期值的顯著影響;(2)各宏觀經(jīng)濟(jì)變量均受到其滯后項(xiàng)的顯著影響,且除商品房銷售價(jià)格指數(shù)RE外其余宏觀經(jīng)濟(jì)變量還受到了轉(zhuǎn)換指標(biāo)滯后一期值的影響。

2.結(jié)果分析

從上述模型中,可以看出在宏觀經(jīng)濟(jì)變量中貸款利率R對轉(zhuǎn)換指標(biāo)的影響最大,R的上升代表企業(yè)的融資成本增加,為了按期還本付息,企業(yè)就必須拿出更多的利潤交給銀行,如果融資成本大于企業(yè)盈利能力,那企業(yè)就有違約的沖動(dòng),使得商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)加大。而CPI對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響與R則恰恰相反,其上升預(yù)示著國家在實(shí)行寬松的貨幣政策,使得企業(yè)融資成本降低,企業(yè)的盈利大幅上升,減少銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。GDP增長預(yù)示著整個(gè)社會(huì)的宏觀經(jīng)濟(jì)比較景氣,經(jīng)濟(jì)處于上升繁榮期,企業(yè)平均盈利能力較好,不良貸款率也將隨之下降。進(jìn)口總額增長率M上升,對我國的出口企業(yè)造成負(fù)面影響,致使其業(yè)績下降,進(jìn)而會(huì)增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)銷售價(jià)格指數(shù)的上升,會(huì)使得大量的資金涌入房地產(chǎn)市場,產(chǎn)生泡沫經(jīng)濟(jì),鑒于目前我國房屋貸款在銀行貸款中的比重,將會(huì)使銀行的不良貸款率顯著提高,進(jìn)而增大銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí),也可以發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)換指標(biāo)的滯后一期對當(dāng)期影響顯著。顯然,模型的回歸結(jié)果符合經(jīng)濟(jì)學(xué)上的解釋。

四、宏觀壓力情景的設(shè)定及其風(fēng)險(xiǎn)分析

壓力測試主要是通過情境設(shè)定,根據(jù)情境假設(shè)下可能的風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)情形,重新評(píng)估金融商品或投資組合的價(jià)值。通常重新評(píng)估的方式不會(huì)有太大的差異,但是情境設(shè)定的方式卻有很多種選擇。情境分析是目前應(yīng)用的主流,即利用一組風(fēng)險(xiǎn)因子定義為某種情境,分析在個(gè)別情境下的壓力損失。情境分析的事件設(shè)計(jì)方法有兩種:歷史情境分析和假設(shè)情境分析。整個(gè)程序通常分為兩大步:一是情境設(shè)定;二是重新評(píng)估。

(一)情境設(shè)定

分析上述模型的回歸結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)貸款利率R對銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響最大,而GDP增長率則是判定一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的指標(biāo),同時(shí)考慮到大多數(shù)危機(jī)的沖擊期會(huì)持續(xù)四個(gè)季度,因而假定2009年2季度為基期,模擬從2009年3季度到2010年2季度共4個(gè)時(shí)間點(diǎn)涵蓋了一年期的未來路徑。本文設(shè)定了兩個(gè)壓力情境:一是GDP指數(shù)突然大幅下降的情境。假定我國GDP季度增長率自2009年2季度起在未來的4個(gè)季度里每季度均會(huì)同比下降一個(gè)百分點(diǎn)。二是貸款利率R大幅上升的情境。設(shè)定我國的貸款利率自2009年2季度起在未來的4個(gè)季度里,每季度均會(huì)同比上升一個(gè)百分點(diǎn)。為了便于計(jì)算,假定這兩個(gè)沖擊是相互獨(dú)立的,即當(dāng)一個(gè)宏觀解釋變量受到?jīng)_擊,其它解釋變量仍然保持不變。

(二)重新評(píng)估

設(shè)定情景下的沖擊結(jié)果如表3。

從表3中可以看出,在設(shè)定的兩種壓力情境下,我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平明顯增加,其不良貸款率顯著提高。同時(shí),還可以發(fā)現(xiàn),貸款利率R的大幅升高比GDP增長率的降低對商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大,這也充分說明了貨幣政策在調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)中的重要性及其對商業(yè)銀行的顯著影響。

為了更清晰地表現(xiàn)兩種壓力情境下銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的變化,將上述結(jié)果繪在圖1中。

圖1中P1代表了GDP增長率突然下降情境下的我國商業(yè)銀行體系的不良貸款率,P2代表了貸款利率R上升時(shí)我國商業(yè)銀行體系的不良貸款率。從圖1中可以清楚地看到P2一直在P1的上方,即貸款利率R的大幅上升比GDP增長率的大幅降低對商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大。

五、結(jié)論

本文采用我國2003年1季度到2009年2季度的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和商業(yè)銀行的不良貸款率數(shù)據(jù),基于Wilson (1997a, 1997b),Boss(2002)及Virolainen(2004)所提出的模型,通過Eviews5.0軟件建立了商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換指標(biāo) 與各宏觀經(jīng)濟(jì)變量及轉(zhuǎn)換指標(biāo)滯后一階的回歸方程,結(jié)果表明GDP增長率、通貨膨脹率、房價(jià)指數(shù)、貸款利率、進(jìn)口總額同比增長率對我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)影響顯著。進(jìn)而利用得出的回歸方程,依據(jù)假設(shè)情景對我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了壓力測驗(yàn),在宏觀壓力測試的情境分析中,得出了貸款利率R的大幅上升比GDP增長率的大幅降低對商業(yè)銀行體系信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊幅度更大的結(jié)論。

鑒于本文的研究結(jié)論,可以看出宏觀經(jīng)濟(jì)變量和商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)之間有著密切的聯(lián)系,在本輪的次貸危機(jī)中我國的商業(yè)銀行雖沒有受到大的沖擊,但應(yīng)該吸取歐美大銀行在這次危機(jī)中的教訓(xùn),防患于未然,提高自身的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),繼續(xù)降低銀行的不良貸款率。另外,政府在遇到宏觀經(jīng)濟(jì)問題時(shí),貨幣政策起著至關(guān)重要的作用。一國貨幣當(dāng)局在面對危機(jī)時(shí),應(yīng)該審時(shí)度勢,制定正確的貨幣政策,確保經(jīng)濟(jì)的快速增長。

【參考文獻(xiàn)】

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

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

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

篇(4)

關(guān)鍵詞：上證綜指；宏觀經(jīng)濟(jì)變量；協(xié)整檢驗(yàn)；誤差修正模型股票市場是宏觀經(jīng)濟(jì)的晴雨表，隨著我國股市的快速發(fā)展，股市與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的密切關(guān)系也逐步展現(xiàn)出來。2003-2006年，寬松的宏觀調(diào)控政策助漲A股出現(xiàn)了一輪大的“牛市”現(xiàn)象。2007年宏觀調(diào)控政策轉(zhuǎn)向“從緊”，“打壓泡沫”直接作用于股市，另外加上國外的金融危機(jī)，導(dǎo)致股市各指數(shù)在2008年上半年持續(xù)下跌。2008年底，政府投出4萬億擴(kuò)大內(nèi)需，股市明顯回溫。到2009年8月IPO發(fā)行重新啟動(dòng)，及在歐洲債務(wù)危機(jī)的影響下，股指達(dá)到反彈高點(diǎn)后又回調(diào)震蕩。2010年7月，在市場大宗商品價(jià)格持續(xù)走高的背景之下，中央采取“適度寬松”的貨幣政策，A股快速大幅拉升。2011年由于國內(nèi)通脹壓力過大，政府開始實(shí)行“寬松的財(cái)政政策，從緊的貨幣政策”，加上美國信用評(píng)級(jí)下降及歐洲債務(wù)危機(jī)的擴(kuò)散，指數(shù)一路下行。進(jìn)入2012年，國家放緩宏觀經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)，持續(xù)調(diào)控房地產(chǎn)，上半年宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)顯示經(jīng)濟(jì)增長緩慢，股市也處于低迷狀態(tài)。

由上可見宏觀經(jīng)濟(jì)與股市之間的聯(lián)動(dòng)反應(yīng)，中國股市正處發(fā)展階段，在一定程度還需要國家的宏觀調(diào)控，這就必須明白我國股指與國內(nèi)主要宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的關(guān)系。因此要研究主要宏觀經(jīng)濟(jì)變量影響股票市場的途徑與作用機(jī)制，進(jìn)而進(jìn)行有效的預(yù)測，這對于促進(jìn)股票市場穩(wěn)定健康發(fā)展和提高國家宏觀調(diào)控能力有著十分現(xiàn)實(shí)的意義。

1、數(shù)據(jù)來源與處理

（1）由于我國股票市場的特殊性以及長期來備受爭議，國家對其的干預(yù)較為嚴(yán)重，因此股市本身并不是有效的獨(dú)立。本文在考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的易獲得性，選取了2008年1月一2012年5月年的月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于中華人民共和國統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站、東方財(cái)富網(wǎng)。

（2）在研究分析中使用的數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)。這是因?yàn)?，根?jù)過去學(xué)者的研究結(jié)論，月度數(shù)據(jù)比日數(shù)據(jù)更具有不敏感與穩(wěn)定特征。首先采用了上證綜合指數(shù)從2008年1月到2012年5月的月度收盤數(shù)據(jù)以及對應(yīng)期間的宏觀經(jīng)濟(jì)變量指標(biāo)（包括工業(yè)總增加值增速、居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)同比增長率、利率水平、貨幣供應(yīng)量以及社會(huì)消費(fèi)品零售總額5個(gè)具體宏觀變量指標(biāo)）的月度數(shù)據(jù)。

（3）為了消除所選變量的季節(jié)性因素影響，本文采用X-12方法對除利率外的所有數(shù)據(jù)消除季節(jié)因素，并加SA表示，然后取對數(shù)以消除時(shí)間序列存在的異方差，加L表示。

2、實(shí)證分析

2.1相關(guān)分析

首先將上述可能影響股市的5個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量與上證指數(shù)放在一起做出它們的相關(guān)系數(shù)矩陣，結(jié)果發(fā)現(xiàn)除利率水平與上證指數(shù)較低的相關(guān)程度外，其它的相關(guān)程度還是比較高，表明這些經(jīng)濟(jì)變量與上證指數(shù)之間有較強(qiáng)的線性相關(guān)關(guān)系。利率與股指相關(guān)程度較低，說明利率在這一段時(shí)間內(nèi)的變動(dòng)對股市的影響不是很明顯，這與目前實(shí)行的利率制度有很大的關(guān)系。利率沒有市場化，并且中央銀行在相當(dāng)長的時(shí)間才會(huì)有所調(diào)整，這樣大大降低了利率與股市變化的聯(lián)動(dòng)性。

2.2回歸分析

由于以上所選定的宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間普遍存在著較高的相關(guān)系數(shù)，比較明顯的是LSE與LM2，LRATE與LSE、LCPI、LM2。這將出現(xiàn)嚴(yán)重的多重共線性的問題。為了消除變量之間的多重共線性，在此采取逐步回歸法。

2.2.1判定系數(shù)檢驗(yàn)法

做LSE對LM2的回歸，發(fā)現(xiàn)R2=0.975789；做LM2對LSE的回歸，R2=0.975789，但是AIC與SC的值較高，所以我們選用LSE。

2.2.2修正的Frish方法

首先依次做LSH對LSE、LRATE、LGY、LCPI的回歸分析，得到R2最大的是LSH對LGY回歸，因此選取LGY作為模型的出發(fā)點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)。繼而在LSH和LGY中加入解釋變量LSE進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果R2=0.607245，R2明顯提高，并且對LGY的系數(shù)值和t檢驗(yàn)值都沒有較大的影響，因此可以加入解釋變量LSE。同理依次加入解釋變量LRATE、LCPI，發(fā)現(xiàn)R2顯著提高入，并且對其它解釋變量的系數(shù)與t值也沒有多大影響，最終得出上證綜指與工業(yè)增加速度、社會(huì)消費(fèi)零售總額、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、利率水平之間的函數(shù)關(guān)系式：

LSH=0.526276*LGY+0.276255*LSE+0.0709678*LCPI-0.17579091LRATE+11.30623

（777）（347）（273）（-291）（1616）

DW值接近2，表明不存在自相關(guān)，其它各項(xiàng)值也顯示回歸方程的性狀良好。

2.3ADF檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

首先對各變量依次做ADF檢驗(yàn)，其檢驗(yàn)結(jié)果匯總?cè)绫硪凰尽?/p>

表1單位根檢驗(yàn)表水平檢驗(yàn)值是否平穩(wěn)一階差分值是否平穩(wěn)變量ADF值1%水平值A(chǔ)DF值1%水平值LSH-0.48822-2.61203否-3.26754-2.61301是LSE6.039941-2.61203否-3.08677-2.61301是LRATE0.28784-2.61109否-3.22826-2.61203是LGY0.326733-2.61203否-4.50147-2.61301是LCPI1.294107-2.62724否-2.63076-2.39429是從單位根檢驗(yàn)表可以看出它們的一次差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。即各變量均是一階單整I（1）序列，因此可以做協(xié)整檢驗(yàn)，接著得出殘差序列為0階單整序列。說明上述宏觀經(jīng)濟(jì)變量與我國股票市場的指數(shù)變量在樣本區(qū)間內(nèi)存在長期均衡關(guān)系。

2.4建立誤差修正模型（ECM）

誤差修正模型是一個(gè)短期模型，其中誤差修正項(xiàng)反映了長期均衡對短期波動(dòng)的影響，等式右側(cè)的差分項(xiàng)反映變量短期波動(dòng)的影響。由上述檢驗(yàn)結(jié)果可知，在1%顯著水平下，LSH序列與LGY、LSE、LRATE和LCPI序列存在協(xié)整關(guān)系。所以可以建立誤差修正模型（ECM）。由此進(jìn)一步得到誤差修正模型為：D（LSH）=0.236996032656*D（LSE）+0.0643539330744*D（LCPI）+0.343416929634*D（LGY）-0.194980771541*D（LRATE）-0.387782334232*ECMt-1

由上可以看出誤差修正項(xiàng)ECMt-1對D（LSH）構(gòu)成顯著的影響。即LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE長期均衡關(guān)系影響到D（LSH）的變比；另一方面，D（LSH）的變化也受到LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE的短期變化的影響。其中，LSE，LCPI，LGY的短期變化對D（LSH）變化的影響是正的，而LRATE的短期變化對D（LSH）變化的影響是負(fù)的。另外得出的誤差修正系數(shù)為-0.38778，表示當(dāng)期波動(dòng)偏離長期均衡時(shí)，誤差修正項(xiàng)將以0.38778的力度反向調(diào)整LSH，將非平衡拉回到均衡狀態(tài)，符合反向修正機(jī)制。

3、結(jié)論實(shí)證分析表明，上證綜指與部分宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，說明中國股票市場與宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是基本一致的，股票價(jià)格指數(shù)可在一定程度上反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢及狀況。雖然上證股指與部分宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間存在長期均衡關(guān)系，當(dāng)然在短期中也偶爾會(huì)出現(xiàn)偏離，這可能是市場不理性的緣故，在長期最終要回歸到理性。（作者單位：云南民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

參考文獻(xiàn)

篇(5)

信用價(jià)差(creditspreads)是指為了補(bǔ)償違約風(fēng)險(xiǎn)，投資者要求公司債發(fā)行人提供的高于到期日相同的國債收益率的收益。從理論上來講，信用價(jià)差是由債券發(fā)行人可能發(fā)生違約而出現(xiàn)的，它反映了公司債的風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此信用價(jià)差常常對應(yīng)著公司債券的預(yù)期違約損失?？傮w來說，公司債券預(yù)期違約損失與經(jīng)濟(jì)周期密切相關(guān):在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，企業(yè)的生存環(huán)境好，違約的概率低，信用風(fēng)險(xiǎn)小;而在經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期，企業(yè)的生存環(huán)境惡化，違約概率高，信用風(fēng)險(xiǎn)隨之加大。因而，信用價(jià)差實(shí)際上體現(xiàn)為宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期的顯示器，即信用價(jià)差小時(shí)，意味著預(yù)期宏觀經(jīng)濟(jì)向上，反之當(dāng)預(yù)期信用價(jià)差大時(shí)，即意味著宏觀經(jīng)濟(jì)向下。由于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期必然對宏觀的實(shí)際波動(dòng)產(chǎn)生重要的影響，為此利用信用價(jià)差中所包含的信息預(yù)測宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)狀況，具備相當(dāng)?shù)目尚行?。?shí)際上，國內(nèi)外諸多學(xué)者對利用債券市場的信息把握宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)狀況做出了許多探索性的工作。比如，Harvey(1988)，Estrell和Hardouvel(1991)，StockandWatson(1989)等認(rèn)為，長短期利率差不但包含了未來通貨膨脹的信息，還包含了貨幣政策的信息，因此能有效預(yù)測宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)。其實(shí)證結(jié)果表明長短期利率差對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的確有一定的預(yù)測能力。BernankeandBlinder(1992)等用商業(yè)票據(jù)的溢價(jià)來解釋未來的產(chǎn)出波動(dòng)，其實(shí)證結(jié)果表明商業(yè)票據(jù)的溢價(jià)對未來產(chǎn)出波動(dòng)的預(yù)測能力較弱。事實(shí)上，商業(yè)票據(jù)溢價(jià)為信用價(jià)差的一種，其為商業(yè)票據(jù)相對國庫券的溢價(jià)。商業(yè)票據(jù)溢價(jià)對未來的產(chǎn)出波動(dòng)預(yù)測能力較弱是因?yàn)槠鋬H包含了短期的信用風(fēng)險(xiǎn)信息，無法反映長期的經(jīng)濟(jì)周期變化預(yù)期。國內(nèi)學(xué)者利用債券市場信息預(yù)測未來產(chǎn)出波動(dòng)也依循利率期限結(jié)構(gòu)與信用價(jià)差兩條線索而展開。如，于鑫(2008)利用5年期與1年期的國債利率差額解釋中國未來的宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，其實(shí)證結(jié)果表明5年期與1年期的國債利率差對未來的產(chǎn)出波動(dòng)具有一定的預(yù)測能力，特別是對中長期的產(chǎn)出波動(dòng)預(yù)測效果較好;然而其對短期產(chǎn)出的預(yù)測效果較弱，回歸方程的擬合優(yōu)度不高。徐爽(2010)用國債收益率曲線的主成分作為因子，預(yù)測中國的消費(fèi)、投資和出口等經(jīng)濟(jì)變量，其實(shí)證結(jié)果表明主成分模型相對簡單利差模型有著更好的預(yù)測效果。張燃(2010)利用10年期信用價(jià)差數(shù)據(jù)對宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行了預(yù)測研究，其實(shí)證結(jié)果表明利用信用價(jià)差對未來宏觀經(jīng)濟(jì)變量中的消費(fèi)、出口、投資、工業(yè)增加值與通貨膨脹的預(yù)測效果要優(yōu)于利用利率期限結(jié)構(gòu)中的長短期利率差的預(yù)測效果。然而其對信用價(jià)差的度量是直接基于企業(yè)債收益率曲線與國債收益率曲線而得出的，這種度量方法忽略了各企業(yè)債券的個(gè)體波動(dòng)信息，將對真實(shí)的信用價(jià)差產(chǎn)生較大的測度誤差。通過上述文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn)，盡管債券市場上的信用差價(jià)包含著豐富的宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期信息，其對宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)有著較強(qiáng)的解釋能力，但國內(nèi)外大部分學(xué)者都是基于債券市場上的利率期限結(jié)構(gòu)對宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測。僅有少數(shù)學(xué)者利用信用價(jià)差來解釋宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)狀況，但其對信用價(jià)差的測度存在較大的偏誤。為此本文將對信用價(jià)差的測度方法進(jìn)行優(yōu)化，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步檢驗(yàn)其對我國宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)狀況的預(yù)測能力，其結(jié)構(gòu)安排如下:在第2部分，本文基于Gilchrist(2009)提出的“自下向上”方法，構(gòu)建了中國債券市場的信用價(jià)差指數(shù)GZ指數(shù)。在第3部分，本文構(gòu)造實(shí)證模型對信用價(jià)差對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測能力進(jìn)行檢驗(yàn)，并將其與忽略信用價(jià)差變量的模型的解釋能力進(jìn)行對比。第4部分是結(jié)論。

二、測度信用價(jià)差的GZ指數(shù)的構(gòu)建方法

Gilchrist(2009)提出了測度信用價(jià)差的自下向上的方法，并用該方法構(gòu)建了測度信用價(jià)差的GZ指數(shù)。其具體的構(gòu)建方法如下所述:假設(shè)在時(shí)期t由企業(yè)i發(fā)行的公司債券k所承諾的現(xiàn)金流序列為(C(s):s=1，2，…，S)，這里的現(xiàn)金流包括了按期付息與到期時(shí)的本金償付。那么該債券價(jià)格可描述為:Pit［k］=ΣSs=1C(s)D(ts)(1)此處的D(t)=e－rtt為在時(shí)刻t的折現(xiàn)函數(shù)。為了計(jì)算與之相對應(yīng)的無風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格Pft［k］，我們利用時(shí)刻t連續(xù)復(fù)利的國債收益率曲線對現(xiàn)金流序列(C(s):s=1，2，…，S)進(jìn)行貼現(xiàn)。按此方法所得的無風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格Pft［k］將被用來計(jì)算假定國債的收益率yft［k］，該國債產(chǎn)生的現(xiàn)金流序列同樣被假定為(C(s):s=1，2，…，S)。用yit［k］表示企業(yè)債券k的收益率，那么信用價(jià)差則可表示為Sit［k］=yit［k］－yft［k］。通常使用的計(jì)算信用價(jià)差的方法為將企業(yè)債券收益率減去與該企業(yè)債券到期日相同的國債收益率曲線上的收益率而得到的，而本文所采用的度量信用價(jià)差的方法與通常的方法相比將大大減少信用價(jià)差的計(jì)算偏誤。按上述方法，我們將得到微觀層面各個(gè)時(shí)期各種債券的信用價(jià)差。將微觀層面的信用價(jià)差進(jìn)行簡單的綜合，就可得到各個(gè)時(shí)期的信用價(jià)差指數(shù)。具體計(jì)算方法可表示為:此處的Nt指時(shí)期t的樣本觀測數(shù)，式(2)即為各時(shí)期度量信用價(jià)差的GZ指數(shù)。從式(2)可以看出GZ信用價(jià)差指數(shù)實(shí)際上是各微觀個(gè)體債券的信用價(jià)差的簡單算術(shù)平均值。

三、數(shù)據(jù)描述與實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)描述

在計(jì)算信用價(jià)差指數(shù)的時(shí)候，我們利用了中央國債登記結(jié)算中心的企業(yè)債收益率數(shù)據(jù)、國債收益率數(shù)據(jù)以及國債的收益率曲線數(shù)據(jù)。由于中央國債登記結(jié)算中心的利率期限結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)最早開始于2006年3月，因此本文所選取的樣本區(qū)間為2006年3月至2011年10月，數(shù)據(jù)頻率為月。在利用上述原始數(shù)據(jù)計(jì)算GZ信用價(jià)差指數(shù)的時(shí)候，為了保證計(jì)算結(jié)果不受極端觀測值的影響，我們將個(gè)體信用價(jià)差低于5個(gè)基點(diǎn)以及高于3000個(gè)基點(diǎn)的觀測值進(jìn)行了刪除處理。在本文的實(shí)證分析中所涉及到的宏觀經(jīng)濟(jì)變量則主要包括產(chǎn)出、出口、投資、消費(fèi)與通貨膨脹。其中的產(chǎn)出用工業(yè)增加值當(dāng)月同比增速來代表，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站;出口用出口總額的當(dāng)月同比增速來表示，數(shù)據(jù)來源于中國海關(guān)總署網(wǎng)站;投資則用固定資產(chǎn)投資完成額的當(dāng)月同比增速來表示，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站;消費(fèi)則用社會(huì)消費(fèi)品零售總額當(dāng)月同比增速來表示，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站;通貨膨脹則用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)當(dāng)月同比增速來表示，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。為與上述信用價(jià)差指數(shù)相對應(yīng)，本文對宏觀經(jīng)濟(jì)變量所選取的樣本區(qū)間也為2006年3月至2011年10月。

(二)實(shí)證分析

為檢驗(yàn)信用價(jià)差對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測能力，本文所建立的實(shí)證模型如下:Yt+h=α+Σpi=0βiYt－i+γ1TSt+γ2RFFt+γ3CSt+εt+h(3)此處的Yt+h指在時(shí)期t+h的宏觀經(jīng)濟(jì)變量的取值;h指預(yù)測期數(shù)，其為大于0的整數(shù);TSt指利率期限價(jià)差，具體為從國債的收益率曲線中得出的5年期國債收益率與1年期國債收益率之差;RFFt指無風(fēng)險(xiǎn)的貨幣收益率，用1年期定期存款利率來表示;CSt則表示信用價(jià)差;εt+h指預(yù)測期的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。需要注意的是式(3)中的滯后期數(shù)p，我們用AIC信息準(zhǔn)則來確定。在模型(3)中，我們首先令Yt代表工業(yè)增加值的同比增速，則相關(guān)實(shí)證結(jié)果簡要描述如表1所示。需要注意的是為簡化起見，我們忽略了對常數(shù)項(xiàng)與Yt滯后價(jià)值的回歸系數(shù)的報(bào)告。由表1可見信用價(jià)差對宏觀產(chǎn)出有著較好的預(yù)測效果。更具體的在表1內(nèi)，我們發(fā)現(xiàn)隨著預(yù)測期數(shù)的提升，預(yù)測模型的擬合優(yōu)度也在增長，這表明信用價(jià)差對工業(yè)增加值同比增速的長期預(yù)測能力要優(yōu)于短期預(yù)測。為了對比反映信用價(jià)差對宏觀經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測能力，我們將在模型中不考慮信用價(jià)差只考慮利率的期限結(jié)構(gòu)與無風(fēng)險(xiǎn)利率，那么此時(shí)的實(shí)證結(jié)果將如表2所示。將表1與表2進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型的擬合優(yōu)度在各種預(yù)測期內(nèi)都顯著高于不考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型。令模型(3)中的Yt代表出口總額的同比增速，則相關(guān)實(shí)證結(jié)果如表3所示。由表3發(fā)現(xiàn)，考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型對出口總額同比增速的預(yù)測能力整體上比較差，在各個(gè)預(yù)測期的擬合優(yōu)度都比較低，這顯示出出口變量是外生變量，利用國內(nèi)債券市場的信息無法對其進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測。令模型(3)中的Yt代表固定資產(chǎn)投資完成額的同比增速，則相關(guān)實(shí)證結(jié)果如表4所示。由表4發(fā)現(xiàn)，考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型對固定資產(chǎn)投資完成額同比增速的預(yù)測能力整體上也比較差，在各個(gè)預(yù)測期的擬合優(yōu)度都比較低，這是由于固定資產(chǎn)投資是政府人為控制的變量，政府通過控制投資增速來對宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)行調(diào)控，因此利用債券市場的信息對投資變量進(jìn)行預(yù)測的效果并不理想。令模型(3)中的Yt代表社會(huì)消費(fèi)品零售總額的同比增速，則相關(guān)實(shí)證結(jié)果如表5所示。由表5可見信用價(jià)差對消費(fèi)有著較好的預(yù)測效果。更具體的在表5內(nèi)，我們發(fā)現(xiàn)隨著預(yù)測期數(shù)的提升，預(yù)測模型的擬合優(yōu)度先上升后下降，當(dāng)預(yù)測期數(shù)為6時(shí)，擬合優(yōu)度達(dá)到最高。這表明信用價(jià)差對未來消費(fèi)的中期預(yù)測能力最強(qiáng)，短期預(yù)測能力次之，而長期預(yù)測能力最弱，這與對宏觀產(chǎn)出的預(yù)測效果恰好相反。此外，為了對比反映信用價(jià)差對消費(fèi)的預(yù)測能力，我們同樣在模型中不考慮信用價(jià)差只考慮利率的期限結(jié)構(gòu)與無風(fēng)險(xiǎn)利率，那么此時(shí)的實(shí)證結(jié)果將如表6所示。將表5與表6進(jìn)行對比可以發(fā)現(xiàn)，考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型的擬合優(yōu)度在各種預(yù)測期內(nèi)都顯著高于不考慮信用價(jià)差的預(yù)測模型，這也充分顯示出信用價(jià)差變量的重要性。最后令模型(3)中的Yt代表通貨膨脹變量，即居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，則相關(guān)實(shí)證結(jié)果如表7所示。由表7可見信用價(jià)差對通貨膨脹有著較好的預(yù)測效果。更具體的在表7內(nèi)，我們也發(fā)現(xiàn)隨著預(yù)測期數(shù)的提升，預(yù)測模型的擬合優(yōu)度先上升后下降，當(dāng)預(yù)測期數(shù)為6時(shí)，擬合優(yōu)度達(dá)到最高。這表明信用價(jià)差對未來通貨膨脹的中期預(yù)測能力最強(qiáng)，短期預(yù)測能力次之，而長期預(yù)測能力最弱，這與對消費(fèi)的預(yù)測效果高度相似。

篇(6)

關(guān)鍵詞:宏觀經(jīng)濟(jì);周期性變化;銀行

中圖分類號(hào):F123.16F832文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1003-9031(2006)11-0023-05

一､我國宏觀經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)概述

經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會(huì)具有的一種普遍現(xiàn)象｡馬克思在《資本論》中指出:經(jīng)濟(jì)周期是“現(xiàn)代工業(yè)特有的生活過程”｡這種過程實(shí)質(zhì)上反映了宏觀經(jīng)濟(jì)在運(yùn)行過程中反復(fù)出現(xiàn)的對其均衡狀態(tài)的偏離與調(diào)整過程｡按照西方經(jīng)濟(jì)學(xué)的理論,經(jīng)濟(jì)周期是指經(jīng)濟(jì)活動(dòng)沿著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體趨勢所經(jīng)歷的有規(guī)律的擴(kuò)張和收縮｡經(jīng)濟(jì)周期大體經(jīng)歷周期性的四個(gè)階段:繁榮､衰退､簫條和復(fù)蘇｡

我國國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展歷程表明,經(jīng)濟(jì)增長始終與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)相伴而行｡特別是改革開放以來,因受世界經(jīng)濟(jì)格局､經(jīng)濟(jì)體制基礎(chǔ)､經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制､經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和宏觀調(diào)控政策等內(nèi)外部因素變化的影響,我國的經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)特征更加明顯｡

綜合分析我國GDP增長率(見圖1),20世紀(jì)80年代以來,我國大致經(jīng)歷了五次周期性波動(dòng)(以波谷至波谷為一周期)｡第一個(gè)周期是從1981年到1986年,第二個(gè)周期是從1986年到1990年,第三個(gè)周期是從1990年到1999年,第四個(gè)周期是1999年至2001年,自2001年至今,處于第五個(gè)周期之中｡

1978年以來,我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出“擴(kuò)張―收縮”交替周期波動(dòng)格局,在1993年前,波動(dòng)明顯,幅度較大;自1993年起,經(jīng)濟(jì)增長出現(xiàn)新的變化,波動(dòng)趨緩,幅度較小｡從總體趨勢看,波谷的不斷上升表明我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展增強(qiáng)了抗衰退能力;波峰的不斷下降表明我國的經(jīng)濟(jì)在一定程度上減少了擴(kuò)張的盲目性,增強(qiáng)了發(fā)展的穩(wěn)定性;平均位勢的提高表明我國經(jīng)濟(jì)克服了“大起大落”,總體水平有了顯著提高;周期的擴(kuò)張表明我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展有了更強(qiáng)的持續(xù)性｡總的來說,我國經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)在體制變革與經(jīng)濟(jì)增長的相互作用中,波動(dòng)振幅趨于平緩,經(jīng)濟(jì)增長形態(tài)有了較大的改善｡

二､我國經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)與銀行業(yè)的關(guān)系

經(jīng)濟(jì)決定金融,金融反作用于經(jīng)濟(jì)｡隨著我國社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制的建設(shè)和完善,宏觀經(jīng)濟(jì)與銀行業(yè)之間的關(guān)系愈加密切,相互作用愈加明顯｡一方面,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)直接影響著銀行業(yè)的發(fā)展;另一方面,金融體系的良好運(yùn)行對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生積極的推動(dòng)作用,同時(shí),金融體系的脆弱性和不穩(wěn)定性也會(huì)導(dǎo)致或加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng),甚至引發(fā)金融和經(jīng)濟(jì)危機(jī),延緩經(jīng)濟(jì)增長｡

(一)指標(biāo)波動(dòng)曲線對比分析

結(jié)合貨幣供給量､信貸及不良貸款率三項(xiàng)金融指標(biāo)(1982-2005年數(shù)據(jù)),我們對我國經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)與銀行業(yè)的關(guān)系進(jìn)行對比和分析｡

從M0､M1､M2的增長率曲線與GDP增長率曲線對比(如圖2)及信貸增長率曲線與GDP增長率曲線對比(如圖3)可以看出,1994年前,我國的貨幣供應(yīng)量､信貸增長波動(dòng)略先于經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng),貨幣供應(yīng)量､信貸對經(jīng)濟(jì)增長波動(dòng)影響較強(qiáng)｡進(jìn)入1994年后,貨幣供應(yīng)量､信貸增長與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的關(guān)系發(fā)生了變化,波動(dòng)相對于經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)從略有超前轉(zhuǎn)變?yōu)橥缴踔谅杂袦?貨幣供應(yīng)量､信貸對經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的影響由強(qiáng)轉(zhuǎn)弱,經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)對貨幣供應(yīng)量､信貸的影響開始顯現(xiàn)｡

從歷史數(shù)據(jù)來看,我國商業(yè)銀行不良貸款率的變化相對于經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)明顯滯后,經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)對不良貸款的影響不斷增強(qiáng)｡我國不良貸款增長主要集中在三個(gè)時(shí)期｡一是20世紀(jì)80年代至90年代初｡二是90年代初經(jīng)濟(jì)過熱時(shí)期｡四家國有商業(yè)銀行的不良貸款率從1990年的10%上升到1993年的20%左右｡三是90年代中后期,主要是在1997年東南亞金融危機(jī)后,三次不良貸款大幅增加均受到了經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響,與經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的軌跡十分吻合｡改革開放20多年來,我國經(jīng)濟(jì)共經(jīng)歷了五次通貨膨脹和一次通貨緊縮態(tài)勢,其傳導(dǎo)模式十分相似,都是經(jīng)濟(jì)的大幅波動(dòng)引起的,其過程是固定資產(chǎn)投資盲目擴(kuò)大,帶動(dòng)貨幣信貸的快速增長,貨幣供應(yīng)量不斷增加,繼而帶動(dòng)上､中､下游價(jià)格上漲｡投資形成的生產(chǎn)能力大大超過實(shí)際需求,產(chǎn)品銷不出去,企業(yè)資金鏈斷裂,銀行貸款形成不良貸款｡

通過對比和分析,可以將經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)與銀行業(yè)的關(guān)系概括為兩個(gè)方面:一是當(dāng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行呈上升態(tài)勢時(shí),企業(yè)的投資需求增強(qiáng),社會(huì)資金需求加大,貨幣供應(yīng)量增加,銀行相對放松信貸準(zhǔn)入條件,信貸投放速度加快｡持續(xù)的信貸增長會(huì)導(dǎo)致信貸膨脹,從而引發(fā)通貨膨脹,產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)泡沫｡二是當(dāng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行開始轉(zhuǎn)向下降趨勢時(shí),銀行的信貸投放速度也開始放緩,此時(shí),企業(yè)對外負(fù)債水平較高､經(jīng)營收益減少,向銀行再融資出現(xiàn)困難,按期償債能力減弱,不良貸款開始逐步暴露,進(jìn)而產(chǎn)生通貨緊縮趨勢,加劇不良貸款惡化的預(yù)期,進(jìn)一步導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展步入低迷｡

(二)宏觀經(jīng)濟(jì)政策變化對銀行業(yè)產(chǎn)生重大影響

經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)周期性波動(dòng)是客觀存在的｡只有認(rèn)識(shí)規(guī)律､掌握規(guī)律､合理利用規(guī)律,才能有效促進(jìn)銀行業(yè)持續(xù)､良性發(fā)展｡這其中,國家根據(jù)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況實(shí)施的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控,對銀行業(yè)影響最深刻｡國家宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控按性質(zhì)來劃分包括放松銀根和緊縮銀根兩種｡宏觀調(diào)控放松銀根對銀行的影響是積極的,而宏觀調(diào)控緊縮銀根給銀行帶來的更多是沖擊與考驗(yàn),其對銀行的影響主要體現(xiàn)在以下幾方面:

1.銀行信貸供求矛盾突出｡國家實(shí)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控后,受國家宏觀調(diào)控和產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整的影響,銀行在減緩發(fā)放貸款特別是流動(dòng)資金貸款的同時(shí),也加快了清收力度,銀行的信貸供給受到壓縮,但是市場上的信貸需求由于是剛性的并沒有立即相應(yīng)地縮減,這種供求矛盾必將影響企業(yè)的經(jīng)營,影響銀行的效益,銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)加大｡宏觀調(diào)控對于泡沫經(jīng)濟(jì)的影響給銀行帶來的沖擊更是劇烈的｡

2.信貸結(jié)構(gòu)不合理現(xiàn)象加劇｡一是大戶貸款風(fēng)險(xiǎn)集中問題突出｡宏觀調(diào)控實(shí)施后,出于控制風(fēng)險(xiǎn)考慮,銀行將貸款營銷對象進(jìn)一步鎖定在少數(shù)規(guī)模相對較大､當(dāng)期效益較好的大型骨干企業(yè)｡當(dāng)效益較好的企業(yè)隨著行業(yè)景氣度下降或新一輪宏觀調(diào)控影響而出現(xiàn)問題,會(huì)給銀行帶來集中風(fēng)險(xiǎn)｡并且,銀行“扎堆”競爭營銷大企業(yè)貸款,可能還會(huì)帶來貸前調(diào)查的放松､貸款條件及流程的簡化等違規(guī)行為｡二是貸款行業(yè)結(jié)構(gòu)趨同現(xiàn)象突出｡目前,不少銀行機(jī)構(gòu)在貸款投向上,偏好電力､電信､教育､交通等行業(yè)和建設(shè)項(xiàng)目,各家商業(yè)銀行貸款結(jié)構(gòu)趨同現(xiàn)象加劇｡由于這些授信對象大都具有項(xiàng)目工期較長､自有資本較少､資金需求量大､受政策影響較大等特點(diǎn),存在著嚴(yán)重的風(fēng)險(xiǎn)隱患｡三是貸款結(jié)構(gòu)長期化和存貸款期限不匹配問題突出｡“重營銷､輕風(fēng)險(xiǎn)”､“重余額､輕結(jié)構(gòu)”等狀況給信貸資產(chǎn)帶來隱患｡

3.不良貸款攀升,經(jīng)營難度加大｡一是銀行新增貸款對不良貸款率的稀釋作用明顯減弱｡二是企業(yè)資金緊張的心理預(yù)期,可能加劇信貸整體風(fēng)險(xiǎn)｡在銀根總體抽緊､流動(dòng)資金供應(yīng)相對減少的情況下,一些企業(yè)擔(dān)心得不到銀行穩(wěn)定的資金支持,在有還貸能力的情況下“惜還”或“拒還”貸款,增加銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)｡一些企業(yè)在銀行收回貸款､原材料漲價(jià)和應(yīng)收賬款增加的夾擊下,可能會(huì)產(chǎn)生資金鏈條斷裂的危險(xiǎn),影響到企業(yè)的正常經(jīng)營,進(jìn)而影響到上下游企業(yè)和關(guān)聯(lián)企業(yè)的經(jīng)營,最終可能引起整個(gè)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款的上升｡此外,銀行受資本約束限制,正在或準(zhǔn)備對部分授信客戶實(shí)施壓縮或退出,如果方式不當(dāng)或力度過大,也可能產(chǎn)生連鎖反應(yīng)｡三是考慮到宏觀調(diào)控措施對一些行業(yè)和企業(yè)影響的時(shí)滯因素,潛在風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)在更長一段時(shí)間內(nèi)逐步顯現(xiàn),不良貸款在一定范圍內(nèi)可能有所反彈｡

通過分析,我們可以得出這樣的結(jié)論:作為經(jīng)營貨幣特殊的金融企業(yè),銀行是典型的宏觀經(jīng)濟(jì)周期行業(yè),不管是利率､匯率變動(dòng),或是全球經(jīng)濟(jì)波動(dòng),銀行都會(huì)首當(dāng)其沖,暴露在風(fēng)險(xiǎn)之下｡在我國間接融資占主體的融資框架下,商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)在不同的經(jīng)濟(jì)周期,風(fēng)險(xiǎn)大相徑庭,在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期,因?yàn)槠髽I(yè)盈利情況良好,貸款質(zhì)量往往不會(huì)發(fā)生問題;但在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期,除直接影響銀行經(jīng)營收入外,還可能因?yàn)槠髽I(yè)經(jīng)營與效益受較大影響,給銀行帶來新一輪的不良資產(chǎn)｡此外,商業(yè)銀行貸款規(guī)模的擴(kuò)大成為我國固定資產(chǎn)投資高速增長的重要推動(dòng)力量,但在經(jīng)濟(jì)過熱隨之而來的宏觀調(diào)控,又讓銀行成為了風(fēng)險(xiǎn)的重要承擔(dān)者,銀行信貸規(guī)模增長速度和投向受到“壓制”,必將給銀行的經(jīng)營帶來較大的風(fēng)險(xiǎn)｡

三､銀行業(yè)應(yīng)對經(jīng)濟(jì)周期變化的對策建議

(一)加大對經(jīng)濟(jì)形勢和國家宏觀政策的研究,建立宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化的提前反應(yīng)機(jī)制

建立服務(wù)于決策層的專門機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)研究國家的財(cái)政政策､貨幣政策､產(chǎn)業(yè)政策等宏觀政策｡加強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況分析,把握金融監(jiān)管當(dāng)局的政策取向,了解全國各地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,提出商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域､行業(yè)｡密切關(guān)注國家產(chǎn)業(yè)政策的變化,加強(qiáng)行業(yè)及其信貸投放的跟蹤分析,準(zhǔn)確把握貸款投放行業(yè)的發(fā)展前景､市場空間及市場容量,強(qiáng)化行業(yè)信貸授信的總量研究與控制,并以此為基礎(chǔ)建立提前宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)的反應(yīng)機(jī)制,化解宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)造成的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),避免因與國家或監(jiān)管當(dāng)局的政策抵觸而導(dǎo)致的政策風(fēng)險(xiǎn),從戰(zhàn)略高度確定銀行業(yè)務(wù)發(fā)展的重點(diǎn)方向｡

(二)調(diào)整優(yōu)化信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu),建立適應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化的“最優(yōu)”資產(chǎn)組合

要減少宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化的沖擊,關(guān)鍵要轉(zhuǎn)換存量,優(yōu)化增量,增加宏觀政策支持或處景氣上升期行業(yè)的信貸資產(chǎn),減少受宏觀調(diào)控影響大或處景氣下降期的行業(yè)的信貸資產(chǎn),建立一個(gè)多元化的有利于風(fēng)險(xiǎn)分散與效益最大化的資產(chǎn)組合｡

1.結(jié)構(gòu)性調(diào)整新增資產(chǎn)｡從總量入手,著力解決結(jié)構(gòu)性的問題,一方面控制部分行業(yè)的過度投資和盲目發(fā)展,另一方面大力支持和鼓勵(lì)一些薄弱行業(yè)的發(fā)展｡即使對于過熱行業(yè),在政策上也不搞“一刀切”,該控制的堅(jiān)決控制,該支持的大力支持｡結(jié)構(gòu)調(diào)整主要從以下三個(gè)方面著手:行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整;客戶結(jié)構(gòu)調(diào)整;資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整｡

2.針對性優(yōu)化存量資產(chǎn)｡對于經(jīng)濟(jì)周期轉(zhuǎn)向蕭條或者宏觀調(diào)控而使得風(fēng)險(xiǎn)程度增加的貸款要執(zhí)行信貸退出政策,將風(fēng)險(xiǎn)性貸款轉(zhuǎn)換為現(xiàn)金或者較為安全的貸款｡對已經(jīng)轉(zhuǎn)化為不良資產(chǎn)的貸款要轉(zhuǎn)入不良資產(chǎn)的處置程序｡[1]對風(fēng)險(xiǎn)程度較高､出現(xiàn)一定支付危機(jī)的企業(yè),應(yīng)果斷對其停止貸款,并通過采取多種措施積極回收貸款,無法回收貸款的要采取資產(chǎn)保全措施｡對出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素但還有正常的現(xiàn)金流量和支付能力的企業(yè),要本著以收回貸款為導(dǎo)向采取以進(jìn)促退､逐漸退出的策略,通過增加貸款､增加抵押物和擔(dān)保來保證貸款的安全｡在信貸退出的時(shí)候,可以借鑒國外經(jīng)驗(yàn),采取貸款交易的形式,通過將貸款出售來實(shí)現(xiàn)｡

(三)加強(qiáng)利率風(fēng)險(xiǎn)管理,構(gòu)建順應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的資產(chǎn)負(fù)債管理體系

經(jīng)濟(jì)周期與利率的關(guān)系非常密切｡一般來說,在周期的蕭條階段,利率水平最低;當(dāng)經(jīng)濟(jì)走向復(fù)蘇時(shí),利率開始緩慢回升,到繁榮階段達(dá)到最高｡隨著我國金融體制改革的進(jìn)一步深入,利率市場化成為了我國金融市場的改革方向,利率管理必將對商業(yè)銀行經(jīng)營與發(fā)展產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響｡商業(yè)銀行應(yīng)審時(shí)度勢,強(qiáng)化利率風(fēng)險(xiǎn)管理,及時(shí)調(diào)整自身的經(jīng)營戰(zhàn)略,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的持續(xù)健康發(fā)展｡

1.建立科學(xué)高效的利率定價(jià)機(jī)制｡強(qiáng)化利率管理分析,科學(xué)準(zhǔn)確地預(yù)測利率變動(dòng)方向､水平､結(jié)構(gòu)和周期特點(diǎn)等,形成對金融市場的快速反應(yīng)能力,盡量減少因利率變化而引起的負(fù)面影響｡不斷改進(jìn)利率定價(jià)方式,根據(jù)金融市場總體利率水平,以及資本成本､貸款費(fèi)用､貸款收益､風(fēng)險(xiǎn)差異､同業(yè)競爭情況等因素,確定全行的基準(zhǔn)利率,并根據(jù)不同的市場及客戶信用狀況授權(quán)一定的浮動(dòng)幅度,提高利率管理的效力｡

2.建立完善利率風(fēng)險(xiǎn)控制體系｡強(qiáng)化管理,建立嚴(yán)格的利率管理規(guī)章制度,規(guī)范操作行為｡加大對利率執(zhí)行情況的調(diào)查､檢查和監(jiān)督力度,防范利率風(fēng)險(xiǎn)｡

3.構(gòu)建以利率風(fēng)險(xiǎn)管理為核心的資產(chǎn)負(fù)債管理體系｡強(qiáng)化利率風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí),逐步確立利率風(fēng)險(xiǎn)管理在資產(chǎn)負(fù)債管理中的核心地位,確保資產(chǎn)與負(fù)債總量平衡與結(jié)構(gòu)對稱｡明確有關(guān)部門在利率風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)劃､識(shí)別､計(jì)量､監(jiān)控､評(píng)價(jià)等方面的權(quán)利和職責(zé),引入利率敏感性分析和缺口管理技術(shù),建立利率風(fēng)險(xiǎn)限額管理體系,確保利率風(fēng)險(xiǎn)頭寸控制在可以接受的范圍之內(nèi),把利率變動(dòng)造成的負(fù)面影響降到最低,確保商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)效益的穩(wěn)步提高｡

(四)建立全方位的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系,加強(qiáng)宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化的風(fēng)險(xiǎn)控制

建立完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系,切實(shí)防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn),既是銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重中之重,也是應(yīng)對經(jīng)濟(jì)周期變動(dòng)､實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的一種現(xiàn)實(shí)選擇｡

1.建立前瞻性的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體制,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測｡以周期為基礎(chǔ)來評(píng)估信貸資產(chǎn)的當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)和未來風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測信貸項(xiàng)目的違約概率和未來可能發(fā)生的消極影響,并按照理性支持業(yè)務(wù)發(fā)展的要求,根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢､競爭態(tài)勢,及時(shí)調(diào)險(xiǎn)管理政策､程序和方法,全面提高風(fēng)險(xiǎn)管理政策的前瞻性與適應(yīng)性,提高風(fēng)險(xiǎn)管理的效率和有效性｡

2.建立立體化的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理｡進(jìn)一步完善公司法人治理結(jié)構(gòu),明確董事會(huì)與經(jīng)營層之間的權(quán)利和責(zé)任｡董事會(huì)通過風(fēng)險(xiǎn)管理委員會(huì)實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行整體戰(zhàn)略決策的管理;通過獨(dú)立而權(quán)威的風(fēng)險(xiǎn)管理部門實(shí)現(xiàn)對銀行內(nèi)各機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的有機(jī)統(tǒng)一管理;通過科學(xué)完整的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別､衡量､監(jiān)測､控制和轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)對風(fēng)險(xiǎn)的全過程監(jiān)理;通過合理明確的職能劃分實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理職責(zé)在各業(yè)務(wù)部門之間､上下級(jí)之間的有效協(xié)調(diào)､聯(lián)動(dòng)管理｡

3.建立完善的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備制度,提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力｡國際上的大銀行都把風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備制度作為防范風(fēng)險(xiǎn)損失的最后堤防和生存的保障｡當(dāng)前,我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系并不完整,風(fēng)險(xiǎn)管理水平也不高,風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備制度對于銀行的持續(xù)經(jīng)營就更為重要｡因此,商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)利用宏觀經(jīng)濟(jì)繁榮的有利時(shí)期,建立足夠的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金,抓住盈利空間擴(kuò)大的機(jī)遇,提高撥備覆蓋率和資本充足率,防止未來的風(fēng)險(xiǎn)損失給銀行持續(xù)經(jīng)營帶來影響｡

4.利用經(jīng)濟(jì)周期變化,提高不良資產(chǎn)的處置回報(bào)率｡經(jīng)濟(jì)衰退期,往往是不良資產(chǎn)大量暴露的時(shí)期,也是商業(yè)銀行急于處置不良資產(chǎn)的時(shí)期｡但是,有一個(gè)事實(shí)是客觀存在的,一些行業(yè)或項(xiàng)目在這個(gè)經(jīng)濟(jì)周期是不良資產(chǎn),到下一個(gè)經(jīng)濟(jì)周期可能又轉(zhuǎn)化了優(yōu)良資產(chǎn),這有一個(gè)不良資產(chǎn)處置的時(shí)機(jī)問題｡以海南房地產(chǎn)業(yè)為例,20世紀(jì)90年代泡沫經(jīng)濟(jì)發(fā)生后,房地產(chǎn)行業(yè)不良資產(chǎn)大量產(chǎn)生,各家銀行急于回收資金,對一些項(xiàng)目不計(jì)成本盲目處置,有此項(xiàng)目的處置回收率不到10%｡但到90年代末,隨著海南經(jīng)濟(jì)的好轉(zhuǎn),很多房地產(chǎn)商低價(jià)買入的房地產(chǎn)項(xiàng)目,短短幾年,由不良資產(chǎn)很快又變成了優(yōu)質(zhì)資產(chǎn),房地產(chǎn)商從中獲取了巨額利益｡因此,金融業(yè)必須要把握好經(jīng)濟(jì)周期變化的規(guī)律和特點(diǎn),善于利用經(jīng)濟(jì)周期變化處置不良資產(chǎn)｡要建立一種評(píng)估和盤活機(jī)制,對一些看準(zhǔn)的行業(yè)或項(xiàng)目,寧可犧牲資金的時(shí)間價(jià)值,也不可盲目處置｡

(五)加快金融創(chuàng)新,增強(qiáng)適應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)周期變化的競爭能力

創(chuàng)新是企業(yè)生存與發(fā)展的動(dòng)力｡當(dāng)今世界,在金融創(chuàng)新的實(shí)踐過程中產(chǎn)生了前所未有的新工具､新技術(shù)和新市場,很大程度地革新了金融業(yè)傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)活動(dòng)和經(jīng)營方式,改變了金融總量和結(jié)構(gòu),促進(jìn)了金融和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展｡在傳統(tǒng)的銀行經(jīng)營理念下,銀行經(jīng)營更多體現(xiàn)在存､貸款業(yè)務(wù)上,由于業(yè)務(wù)單一､產(chǎn)品匱乏,造成銀行業(yè)受經(jīng)濟(jì)周期變化的影響極大,如果排除國家信譽(yù)這一保障因素,在經(jīng)濟(jì)劇烈波動(dòng)的情況下,銀行經(jīng)營都將難以為續(xù)｡因此,銀行業(yè)必須加大業(yè)務(wù)創(chuàng)新的研究力度,不斷探索出趨利避害的產(chǎn)品和措施,以更好地適應(yīng)經(jīng)濟(jì)周期的變化｡

1.經(jīng)營模式創(chuàng)新｡簡言之,就是要加快發(fā)展投資銀行業(yè)務(wù),實(shí)行“混業(yè)經(jīng)營”｡所謂“混業(yè)經(jīng)營”是指商業(yè)銀行經(jīng)營保險(xiǎn)､證券等金融業(yè)務(wù);廣義上是指銀行除經(jīng)營保險(xiǎn)､證券等金融業(yè)務(wù)外,還持有非金融公司的股份｡按照當(dāng)前我國金融發(fā)展的實(shí)際,銀行可以采用金融控股公司模式進(jìn)行混業(yè)經(jīng)營,滿足多元化的經(jīng)營需求｡當(dāng)務(wù)之急要大力發(fā)展投資銀行業(yè)務(wù),利用我國資本市場發(fā)展的有利時(shí)機(jī),把證券籌資者､投資者､券商､基金及其他中介機(jī)構(gòu)作為重點(diǎn),為證券發(fā)行､證券交易､融資融券､委托等方面提供服務(wù),同時(shí)要注意為今后進(jìn)一步的混業(yè)經(jīng)營積累經(jīng)驗(yàn)｡[2]時(shí)機(jī)成熟以后,有選擇地通過控股子公司,經(jīng)營保險(xiǎn)､證券等金融業(yè)務(wù)｡

2.業(yè)務(wù)方式創(chuàng)新｡隨著外資銀行的進(jìn)入,國內(nèi)銀行壟斷競爭的態(tài)勢進(jìn)一步被打破,傳統(tǒng)資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)的利潤空間將進(jìn)一步被壓縮,銀行不可避免要進(jìn)入微利時(shí)代｡因此,必須加大業(yè)務(wù)創(chuàng)新力度,以創(chuàng)新應(yīng)對經(jīng)濟(jì)周期的變化和市場競爭的變化｡業(yè)務(wù)方式的創(chuàng)新包括資產(chǎn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新､負(fù)債業(yè)務(wù)創(chuàng)新､表外業(yè)務(wù)創(chuàng)新等方面｡[3]

3.品牌管理創(chuàng)新｡現(xiàn)代金融市場競爭是品牌競爭｡一般來說,品牌不隨著經(jīng)濟(jì)周期的變化而變化,是銀行剛性的競爭力,也是銀行應(yīng)對經(jīng)濟(jì)周期變化甚至是經(jīng)濟(jì)危機(jī)沖擊的最穩(wěn)定的基礎(chǔ)｡要想讓品牌具有長久旺盛的生命力,要制定推廣品牌戰(zhàn)略,通過持續(xù)不斷的創(chuàng)新,促進(jìn)產(chǎn)品更新､換代升級(jí),培育新的品牌增長點(diǎn),不斷提高銀行的競爭力和品牌價(jià)值｡

參考文獻(xiàn):

[1] 林德明.金融宏觀調(diào)控與商業(yè)銀行經(jīng)營行為關(guān)系淺析[J].南方金融,2005,(3).

篇(7)

簡述財(cái)政政策對股票市場的影響

一，純粹的市場經(jīng)濟(jì)，這種模式下，一切商業(yè)活動(dòng)，一切商品和服務(wù)的價(jià)格由市場的供求關(guān)系來決定。但如果存在市場不靈，比如壟斷、傾銷、金融危機(jī)等情況，市場的靈活性就會(huì)失去效益。

二，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)。這種模式一個(gè)國家所有的需求和供給都由政府來決定，并按份額分配。缺陷是指令太多，經(jīng)濟(jì)難以創(chuàng)造效率。

三，混合經(jīng)濟(jì)模式。就以市場經(jīng)濟(jì)為主，當(dāng)市場出現(xiàn)不靈的情況下，政府通過改變政策來調(diào)控經(jīng)濟(jì)的變化。

財(cái)政政策對股市有哪些影響?

1、財(cái)政政策，主要就是政府的收入和支出。收入上，大部分來源于稅收，加上少量的自營項(xiàng)目。支出，主要是對各行業(yè)的投資，對有潛力項(xiàng)目的開發(fā)，公共設(shè)施的建設(shè)(修路、建學(xué)校等)，社會(huì)保障的轉(zhuǎn)移支付等。

當(dāng)價(jià)格水平上漲過快，增加稅收可以從某種程度上降低一定的CPI。這對股市而言就是利空，稅收增多，人們的可支配性收入就減少了，從而投資于股市的資金就減少。反之減稅，則是利好。

而政府的支出上，支出越大，代表某個(gè)項(xiàng)目、行業(yè)獲的資金越多，這是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展最重要的因素。對股市而言，大資金主力也就有了方向，對股市是利好。反之，支出減少是利空。

政府支出和收入之間如果出現(xiàn)差額，會(huì)對國債產(chǎn)聲影響。當(dāng)出現(xiàn)赤字，也就是支出大于收入，政府就發(fā)國債來平衡資產(chǎn)負(fù)債表。這時(shí)候國債就會(huì)上升。反之，有盈余，會(huì)下降。

2、貨幣政策。貨幣政策影響利率、貨幣供應(yīng)量、匯率。

當(dāng)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)相對衰退時(shí)，或物價(jià)大幅下跌時(shí)，利潤降低，企業(yè)生產(chǎn)較少的產(chǎn)品，從而投資減少，國內(nèi)產(chǎn)出降低。這時(shí)降低利率，可以使企業(yè)貸款后的還貸壓力減小;人們買房積極;利率降低，匯率也降低，凈出口也會(huì)增多。國內(nèi)投資增多，從而使刺激經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，對股市是較大的利好。

如利率上升，匯率也上升，是政府覺得經(jīng)濟(jì)過熱，短期的緊縮措施，對股市是利空。但在國際市場上，本國 利率上升，那其他國家的貨幣相對貶值，就會(huì)有很多國際熱錢投入中國，往往金融地產(chǎn)受益，但這樣就會(huì)不斷產(chǎn)生較大的泡沫，泡沫越大，引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)就越大。

宏觀政策對股市的影響

一、宏觀經(jīng)濟(jì)分析

宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行分析

證券市場歷來被看作“國民經(jīng)濟(jì)的晴雨表”，是宏觀經(jīng)濟(jì)的先行指標(biāo);宏觀經(jīng)濟(jì)的走向決定了證券市場的長期趨勢。只有把握好宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大方向，才能較為準(zhǔn)確的把握證券市場的總體變動(dòng)趨勢、判斷整個(gè)證券市場的投資價(jià)值。宏觀經(jīng)濟(jì)狀況良好，大部分的上市公司經(jīng)營業(yè)績表現(xiàn)會(huì)比較優(yōu)良，股價(jià)也相應(yīng)有上漲的動(dòng)力。

為了把握國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)的發(fā)展趨勢，投資者有必要對一些重要的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行變量給予關(guān)注。

A.國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP

國內(nèi)生產(chǎn)總值是一國(或地區(qū))經(jīng)濟(jì)總體狀況的綜合反映，是衡量宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的主要指標(biāo)。通常而言，持續(xù)、穩(wěn)定、快速的GDP增長表明經(jīng)濟(jì)總體發(fā)展良好，上市公司也有更多的機(jī)會(huì)獲得優(yōu)良的經(jīng)營業(yè)績;如果GDP增長緩慢甚至負(fù)增長，宏觀經(jīng)濟(jì)處于低迷狀態(tài)，大多數(shù)上市公司的盈利狀況也難以有好的表現(xiàn)。我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定快速增長，2006年GDP同比增長10.7%;07年一季度GDP同比增長率達(dá)到了11.1%。近一兩年來，上市公司業(yè)績的快速增長正是處于宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)向好、工業(yè)企業(yè)效益整體提升大背景下的增長，中國經(jīng)濟(jì)的快速增長為上市公司創(chuàng)造了良好的外部環(huán)境。

B.通貨膨脹

通貨膨脹是指商品和勞務(wù)的貨幣價(jià)格持續(xù)普遍上漲。通常，CPI(即居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù))被用作衡量通貨膨脹水平的重要指標(biāo)。溫和的、穩(wěn)定的通貨膨脹對上市公司的股價(jià)影響較小;如果通貨膨脹在一定的可容忍范圍內(nèi)持續(xù)，且經(jīng)濟(jì)處于景氣階段，產(chǎn)量和就業(yè)都持續(xù)增長，那么股價(jià)也將持續(xù)上升;嚴(yán)重的通貨膨脹則很危險(xiǎn)，經(jīng)濟(jì)將被嚴(yán)重扭曲，貨幣加速貶值，企業(yè)經(jīng)營將受到嚴(yán)重打擊。除了經(jīng)濟(jì)影響，通貨膨脹還可能影響投資者的心理和預(yù)期，對證券市場產(chǎn)生影響。CPI也往往作為政府動(dòng)用貨幣政策工具的重要觀測指標(biāo)，今年以來我國CPI高位運(yùn)行，因此在每月CPI數(shù)據(jù)公布前后，市場也普遍預(yù)期政府將會(huì)采取加息等措施來抑制通貨膨脹，引發(fā)了股市波動(dòng)。

C.利率

利率對于上市公司的影響主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：第一，利率是資金借貸成本的反映，利率變動(dòng)會(huì)影響到整個(gè)社會(huì)的投資水平和消費(fèi)水平，間接地也影響到上市公司的經(jīng)營業(yè)績。利率上升，公司的借貸成本增加，對經(jīng)營業(yè)績通常會(huì)有負(fù)面影響。第二，在評(píng)估上市公司價(jià)值時(shí)，經(jīng)常使用的一種方法是采用利率作為折現(xiàn)因子對其未來現(xiàn)金流進(jìn)行折現(xiàn)，利率發(fā)生變動(dòng)，未來現(xiàn)金流的現(xiàn)值會(huì)受到比較大的影響。利率上升，未來現(xiàn)金流現(xiàn)值下降，股票價(jià)格也會(huì)發(fā)生下跌。

D.匯率

通常，匯率變動(dòng)會(huì)影響一國進(jìn)出口產(chǎn)品的價(jià)格。當(dāng)本幣貶值時(shí)，出口商品和服務(wù)在國際市場上以外幣表示的價(jià)格就會(huì)降低，有利于促進(jìn)本國商品和服務(wù)的出口，因此本幣貶值時(shí)出口導(dǎo)向型的公司經(jīng)營趨勢向好;進(jìn)口商品以本幣表示的價(jià)格將會(huì)上升，本國進(jìn)口趨于減少，成本對匯率敏感的企業(yè)將會(huì)受到負(fù)面影響。當(dāng)本幣升值，出口商品和服務(wù)以外幣表示的價(jià)格上升，國際競爭力相應(yīng)降低，一國的出口會(huì)受到負(fù)面影響;進(jìn)口商品相對便宜，較多采用進(jìn)口原材料進(jìn)行生產(chǎn)的企業(yè)成本降低，盈利水平提升。

目前，人民幣正處于漸進(jìn)的升值進(jìn)程中，出口導(dǎo)向型公司特別是議價(jià)能力弱的公司盈利前景趨于黯淡，亟待產(chǎn)業(yè)升級(jí)，提高利潤率和產(chǎn)品的國際競爭力;需要進(jìn)口原材料或者部分生產(chǎn)部件的企業(yè)，因其生產(chǎn)成本會(huì)有一定程度的下降而受益;國內(nèi)的投資品行業(yè)能夠享受升值收益也會(huì)受到資金的追捧。人民幣小幅升值，房地產(chǎn)、金融、航空等行業(yè)將直接受益，而對紡織服裝、家電、化工等傳統(tǒng)出口導(dǎo)向型行業(yè)而言則帶來負(fù)面影響。

看了“簡述財(cái)政政策對股票市場的影響”的人還看了：

1.財(cái)政政策對股票市場的影響

2.2016年財(cái)政政策對股市的影響

3.2016年財(cái)政政策對股市有哪些影響

4.財(cái)政政策對股市的影響

5.財(cái)政政策對證券市場的影響