基于var模型的影子银行与中国经济发展的实证研究

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1、基于VAR模型的影子银行与中国经济发展的实证研究基于VAR模型的影子银行与中国经济发展的实证研究目前，关于影子银行的概念国际上还没有统一的定论。2007年，美国太平洋投资管理公司执行董事PaulMcCulley首先提出影子银行这一概念，他认为影子银行不同于传统的商业银行，影子银行所筹集的资金具有短期性和不确定性，并且影子银行不受或较少受到监管。美国金融稳定委员会（2011）认为监管当局应以更为广阔的视角来看待影子银行，任何在正规银行体系之外的信用中介机构和信用中介活动都可以被视为影子银行。国内学者也未对影子银行的定义形成统一的看法。易宪

2、容（2011）认为只要涉及借贷关系和银行表外业务都属于影子银行。刘煜辉（2011）把影子银行分成两部分，第一部分包括银行合作、委托贷款、担保公司、信托公司等所进行的放贷业务，第二部分包括以民间借贷和地下钱庄为主要代表的民间金融。近几年，中国影子银行业务发展迅速，金融稳定委员会（FSB）报告显示，2013年中国影子银行资产规模接近三万亿美元，仅次于美国和英国。而根据穆迪的最新估测，2014年底中国影子银行资产达到人民币41万亿元，相当于GDP的65%。影子银行体系作为一种跨越直接融资和间接融资的新型金融运作方式，本身是中性的，是一把双刃剑

3、，既有促进实体经济和金融体系发展的正向积极作用，同时也蕴含了极高的风险。本文旨在通过对我国影子银行的研究，发现影子银行对我国经济发展的利和弊，并及时提出应对措施，从而使得我国经济在转型升级过程中得以健康稳定地发展。　　二、2.国民经济增长。本文选用GDP作为衡量国民经济总量的一个指标。因为本文实证部分主要采用的是时间序列分析，而时间序列分析往往存在着异方差现象，因此本文采用国内生产总值的对数，记作lnGDP。相关数据来源于中国统计数据库。　　3.货币供应量。可以代表货币供应量的变量有M0、M1、M2，根据我国货币供应量的划分，狭义货币供

4、应量（M1）包括流通中的现金以及企事业单位活期存款，M1能够直接反映老百姓的资金充足与否，能够快速反映经济周期的波动。并且M1数据统计并公布的时间较长，因此本文采用M1作为货币供应量的衡量指标。本文选用M1的环比增长率RM1作为研究对象。数据来源于中经网统计数据库。　　4.通货膨胀率。本文采用居民消费价格指数的环比增长率作为通货膨胀率的代理变量，记为RCPI。数据来源于中经网统计数据库。　　5.失业率。失业率可以比较客观准确地反映一个国家或地区的经济景气程度，失业率数据不仅每个月发布的时间较早，而且对宏观经济的反映比较敏感。本文采用城镇

5、登记失业率的年度数据作为估测数据，记为U。数据来源于中国统计数据库。　　6.控制变量。由于影子银行从事的业务与传统的商业银行所从事的贷款业务有很多重合与交叉，二者之间具有错综复杂的关系，因此本文选取的控制变量为商业银行年度的人民币贷款余额，记作Loan。因为本文实证部分主要采用的是时间序列分析，而时间序列分析往往存在着异方差现象，因此本文采用金融机构人民币贷款余额的对数形式，记作lnLoan。金融机构人民币贷款余额的数据来源于中经网统计数据库。　　（二）模型选择　　本文主要研究的是影子银行规模对国民经济增长、货币供应量、通货膨胀率和失业

6、率的影响以及国民经济增长、货币供应量、通过膨胀率和失业率分别对影子银行规模的影响。对于多变量相互影响的关系，向量自回归模型（VAR）应用最为普遍，最初的结果对实际经济行为的解释也较为合理。VAR模型可以用来预测相关联的经济时间序列系统，进而解释经济冲击对于经济变量所产生的影响。因而本文采用VAR模型进行分析。　　最一般的VAR（P）模型的数学表达式是：　　yt=A1yt-1++Apyt-p+B1xt++Brxt-r+εt（1）　　式（1）中，yt为m维内生变量向量，xt为d维外生变量向量，A1，Ap和B1，Br是待估计的

7、参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期，εt是随机扰动项，随机扰动项不能自相关，也不可以与解释变量之间存在相关关系。　　四、实证分析　　（一）平稳性分析　　由于VAR模型的变量为时间序列数据，而时间序列通常不平稳，因此需要首先对变量LNGDP、LNSB、LNLOAN、CPI、M1、U进行平稳性检验，我们采用ADF单位根检验。通过使用Evie1、U，利用Evie1、U之间存在两个协整向量，这说明SB、CPI、GDP、M1和U之间存在协整关系。　　（三）滞后阶数的确定　　本文依据LR统计量（似然比检验）、FPE（最

8、终预测误差）、AIC信息准则、SC信息准则与HQ（Hannan-Quinn）信息准则五个常用指标来对滞后阶数进行选择，滞后阶数判断结果如表3所示。　　表3给出了从0至3阶的VAR模型的LR、FPE、AIC、