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文檔簡介
1、安徽省金融結構與產(chǎn)業(yè)結構關系的實證分析論文摘要:本文從安徽產(chǎn)業(yè)結構和金融結構關系的分析入手,針對二者之間的互動關系,建立向量自回歸VAR模型,通過脈沖響應函數(shù)和方差分解技術得出:在產(chǎn)業(yè)開展過程中,直接金融和間接金融共同成為產(chǎn)業(yè)結構轉換的實現(xiàn)機制,二者在促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級方面發(fā)揮著重要作用;而產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化進程的加快是安徽資本市場不斷完善的較大推動力。這為安徽省產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整和金融體制改革提供了一些可以借鑒的依據(jù)。論文關鍵詞:產(chǎn)業(yè)結構,金融結構,模型,脈沖響應函數(shù),方差分解1.前言20世紀70年代美國經(jīng)濟學家麥金農(nóng)和肖首開探討金融開展問題之先河,指出了金融開展與經(jīng)濟開展的關系。所謂金融開展就是一
2、國的金融體系要依據(jù)經(jīng)濟開展的不同階段做出適應性調(diào)整,以利于經(jīng)濟開展的可持續(xù)性。改革開放20多年來,我國的GDP以每10%左右的速度遞增。我國經(jīng)濟開展的成果令世人矚目。與此同時,我國產(chǎn)業(yè)結構發(fā)生了很大變化,有些行業(yè)甚至已經(jīng)跨入了世界先進行列,這些開展成果與我國金融系統(tǒng)的支持是分不開。在全國經(jīng)濟取得較大開展的浪潮中,安徽省的經(jīng)濟也發(fā)生了較大的變化:改革開放后,隨著各項改革的逐步深入和對外開放的不斷擴大,安徽省經(jīng)濟開展成績顯著。從總量看,1978年,全省生產(chǎn)總值僅為113.96億元,2021年到達10062.82億元,31年間增長了近90倍;從經(jīng)濟結構看,1978年,全省三大產(chǎn)業(yè)比重為2.73:2.
3、06:1,2021年為0.43:1.25:1,二三產(chǎn)業(yè)比重不斷上升;從人民生活看,總體上實現(xiàn)了由溫飽到小康的跨越。同時,金融業(yè)也有一定的開展。對安徽省而言,金融業(yè)的深入穩(wěn)健開展已經(jīng)成為安徽省經(jīng)濟開展的重要依托。但是,縱觀我國各地區(qū)的經(jīng)濟開展,存在嚴重的不平衡,區(qū)域之間的差距不斷增大。2.實證研究2.1數(shù)據(jù)來源與變量的選取目前,在金融結構的實證研究中還沒有被廣泛接受的代表性統(tǒng)計量,只能按照不同的研究對象和研究角度找到最合理的表述方式。當然,本文按照兩分法;的思路,也就是金融中介體以銀行系統(tǒng)為代表,金融市場以股票市場為代表。變量的選取上使用第二、第三產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值與比率的對數(shù)值以下用符號表示來反映安
4、徽產(chǎn)業(yè)結構的水平,采用安徽省地方銀行的貸款總額與名義比率的對數(shù)值(以下用符號表示)來代表銀行體系的開展,采用股票市場的籌資額與比率的對數(shù)值(以下用符號表示)來代表股票市場的開展。三變量VAR模型,由數(shù)據(jù)本身來確定模型的動態(tài)結構,這是在現(xiàn)有的相關經(jīng)濟理論指導的情況下,研究產(chǎn)業(yè)結構與經(jīng)濟結構的一種可靠的技術手段。本文所使用的數(shù)據(jù)為1993-2021的年度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于安徽統(tǒng)計年鑒;、安徽金融年鑒;數(shù)據(jù)見附錄。2.2研究方法1980年,希姆斯提出了向量自回歸模型VAR模型,該模型通常用于相關時間序列系統(tǒng)的預測和隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)影響分析,模型避開了結構建模方法中需要對系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量關于所
5、有內(nèi)生變量滯后值函數(shù)的建模問題,即把模型中的所有變量全部作為內(nèi)生變量來處理,因此減少由于主觀判斷有誤而增加的不確定性。這些內(nèi)生變量共同組成一個封閉系統(tǒng),然后運用最小二乘OLS或最大似然(MaximumLikelihood)等多種方法進行參數(shù)估計。假設存在著一個N1階的時間序列向量,它是一個列向量:,那么k階的VAR模型表達式為:其中,是維內(nèi)生變量向量,為隨機誤差列向量,0,是NN階的方差-協(xié)方差矩陣,為該模型的參數(shù)矩陣。在實際應用中,通常希望滯后期k足夠大,以減少模型參數(shù)估計的誤差,從而能夠完整的反映所構造模型的動態(tài)特征;但如果滯后期過長,那么又會影響到模型的自由度的減少,直接影響到模型參數(shù)估
6、計的有效性。所以,在決定滯后期k時,要保證滯后期的適當性。一般根據(jù)AIC和SC信息量取之最小的原那么或LR統(tǒng)計量法確定模型的滯后階數(shù)。但由于VAR模型的參數(shù)估計量只具有一致性,單個參數(shù)估計值的經(jīng)濟意義并不明確,因此要對VAR模型作出具體的結論,必須借助脈沖響應函數(shù)和方差分解。脈沖響應函數(shù)可以描述一個內(nèi)生變量對誤差的反響,刻畫的是在擾動項加一個標準差大小的沖擊對內(nèi)生變量的當期值和未來值所能帶來的影響,由于VAR模型中所有的變量都與其他的變量相關,因此,任何一個變量的沖擊不僅影響到自己的變化,而且會對其他向量中所有的變量產(chǎn)生影響。方差分解的主要思想是將系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量共個的波動步預測均方誤差按其
7、成因分解為與各方程信息相關聯(lián)的各組成局部,從而了解各信息對模型內(nèi)生變量的相對重要性。方差分解不僅是樣本期間以外的因果關系檢驗,而且可以將每個變量的單位增量分解為一定比例的自身原因和其他變量的奉獻。2.3VAR模型的建立與參數(shù)估計由于本文研究數(shù)據(jù)的期限限制,根據(jù)AIC和SC信息量取之最小的原那么確定的最優(yōu)滯后步長為一階。要注意的是,由于沖擊對變量的沖擊順序非常敏感,根據(jù)Smis(1980)和Zhou(1996)提出的沖擊順序,應該先是不易受影響的變量,后是與之相關的內(nèi)生變量,最后是其他內(nèi)生變量,故在此原那么根底上,確定本文的沖擊順序是、。建立的、三變量的VAR模型,參數(shù)估計及檢驗結果見表1至表3
8、:從表1中的統(tǒng)計量值可以看出,每個方程都僅有約三分之一的滯后項經(jīng)檢驗是顯著的。而表2中三個方程的檢驗結果說明,第一個方程的擬合效果較好,但第三個方程的值和F統(tǒng)計量值都較低,這說明、和量的上一期變化對本期的總影響是不顯著的,的變化主要由模型之外的其他變量來決定。然而,在建立VAR模型時一般不根據(jù)檢驗的顯著與否來進行變量的篩選,而是保存各個滯后變量。表1VAR模型參數(shù)估計值 變量 LCY LBY LMC LCY(-1) 0.849461 0.57362 -38.70666 (-0.11133) (-0.51281) (-22.271) LBY(-1) 0.09322 0.521322 43.275
9、4 (-0.08158) (-0.37576) (-16.3189) LMC(-1) 0.000476 -0.000881 -0.417568 (-0.00129) (-0.00596) (-0.25881) C 0.001087 0.048015 -8.002995 (-0.0187) (-0.08612) (-3.74023) 注:表中參數(shù)估計值下面的第一個括號內(nèi)的數(shù)字是估計系數(shù)標準差,第二個括號內(nèi)的數(shù)字是t檢驗統(tǒng)計量值。表2VAR模型整體檢驗結果 行列式剩余方差 3.47E-06 行列式剩余方差 1.26E-06 似然函數(shù)的對數(shù) 35.47107 赤池信息準那么 -3.353011 施瓦
10、茲準那么 -2.805247 3.4脈沖響應分析為了更加清楚地了解、這三個變量的動態(tài)特征,運用三者的VAR模型,對其進行脈沖響應分析,即計算一個標準差大小的、沖擊分別對、和的影響。由此得到脈沖響應表表4至表6。表4LCY的脈沖響應表 LCY LBY LMC 1 0.013365 0 0 2 0.013614 0.005601 0.001192 3 0.013956 0.008371 0.000309 4 0.013613 0.008688 0.000446 5 0.013304 0.008749 0.000338 6 0.012929 0.008554 0.000346 7 0.01257 0
11、.008343 0.000325 8 0.012212 0.008111 0.000318 9 0.011865 0.007883 0.000308 10 0.011527 0.007659 0.0003 表5LMC的脈沖響應表 LCY LBY LMC 1 -0.3857 0.858321 2.502372 2 0.778516 2.051813 -1.04491 3 0.086021 0.150236 0.294826 4 0.221195 0.31208 -0.11539 5 0.139512 0.0998 0.037645 6 0.151878 0.118738 -0.00985 7 0
12、.139058 0.092848 0.007562 8 0.137029 0.092983 0.001988 9 0.132167 0.087837 0.003891 10 0.12863 0.085683 0.003162 表6LBY的脈沖響應表 LCY LBY LMC 1 0.026222 0.055695 0 2 0.021676 0.028279 -0.0022 3 0.018424 0.016148 0.000455 4 0.017534 0.013088 0.000155 5 0.016755 0.011532 0.000438 6 0.016243 0.010942 0.0003
13、89 7 0.015751 0.010507 0.00041 8 0.015299 0.010181 0.000394 9 0.01486 0.009878 0.000386 10 0.014436 0.009595 0.000375 由表4-表6可知,受到自身的脈沖響應要強于和對它的脈沖響應。對對自身的沖擊皆具有顯著、穩(wěn)定的正向響應;受其自身的單位沖擊具有正向和負向兩種響應,在第一期正向最為顯著,隨后在第2期響應為負,其后穩(wěn)定在0.003左右。對長期穩(wěn)定于0.12,而對于自身的脈沖響應長期趨于0.08;對一直保持下降趨勢,穩(wěn)定于0.014。時滯為2期。3.5方差分解分析為了進一步考察三個變量
14、彼此的波動性,利用方差分解技術對、和各變量的預測均方誤差進行分解,并計算出每個變量沖擊的相對重要性,方差分解的結果見表7至表9。表7LCY的方差分解表 時期 標準差 LCY LBY LMC 1 0.013365 100 0 0 2 0.019918 91.73534 7.906546 0.358112 3 0.025723 84.43928 15.33153 0.229191 4 0.030375 80.63893 19.17518 0.185886 5 0.034297 78.2972 21.54728 0.15552 6 0.03764 76.8074 23.05503 0.137572
15、7 0.040552 75.7796 24.09544 0.124964 8 0.043122 75.037 24.84704 0.115963 9 0.045415 74.47648 25.41437 0.109149 10 0.047478 74.03979 25.85636 0.103849 從表7可以看出,的波動主要受自身沖擊的影響,盡管這種影響呈明顯的下降趨勢,但仍然占74%左右。和的信息對預測方差奉獻均在第2步預測時才開始顯現(xiàn),的沖擊對的影響非常??;而的沖擊對的影響那么呈上升趨勢,長期穩(wěn)定于25%左右。說明直接融資方式長期對安徽產(chǎn)業(yè)結構水平的影響是顯著的。表8LMC的方差分解表 時
16、期 標準差 LCY LBY LMC 1 2.673452 2.081406 10.30753 87.61107 2 3.613199 5.781999 37.89026 56.32774 3 3.629339 5.786864 37.72537 56.48777 4 3.651265 6.08457 38.00418 55.91125 5 3.655486 6.216184 37.991 55.79281 6 3.660579 6.37104 37.99057 55.63839 7 3.664404 6.501756 37.97551 55.52273 8 3.668144 6.628054
17、37.96236 55.40958 9 3.671578 6.745246 37.94863 55.30612 10 3.674831 6.855831 37.93584 55.20833 從表8可知,的波動主要受自身沖擊的影響,盡管這種影響呈明顯的下降趨勢,但仍然占55%左右。的沖擊對的預測方差奉獻一直處于37%左右。而的信息對的影響那么處于緩慢增長態(tài)勢,長期趨于6%左右。說明從長期來看,安徽產(chǎn)業(yè)結構水平和間接融資方式對直接融資的影響不容無視。表9LBY的方差分解表 時期 標準差 LCY LBY LMC 1 0.061559 18.1446 81.8554 0 2 0.071161 22.8
18、5662 77.0475 0.095883 3 0.075262 26.42629 73.48434 0.089376 4 0.078378 29.37148 70.54572 0.082802 5 0.080975 31.7988 68.1207 0.080503 6 0.083311 33.84211 66.07965 0.078234 7 0.085437 35.57805 64.34525 0.076693 8 0.087392 37.06875 62.85592 0.075331 9 0.089196 38.36008 61.56573 0.074188 10 0.090865 39
19、.48767 60.43914 0.073187 表9說明,的波動主要受自身沖擊的影響,盡管這種影響呈明顯的下降趨勢,但仍然占60%左右。的沖擊對的影響很?。欢臎_擊對的影響那么呈上升趨勢,長期穩(wěn)定于39%左右,說明產(chǎn)業(yè)結構水平間接籌資方式的影響是顯著的。4.結論與對策通過以上實證分析,可以得出以下根本結論及相應對策:不管長期還是短期,信貸市場和股票市場對安徽產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化均有正向影響,但兩者的影響力度有所不同。安徽信貸市場對產(chǎn)業(yè)結構的影響長短期均較為顯著,且作用時滯為1期;而安徽股票市場對產(chǎn)業(yè)結構的影響那么相當微弱,作用時滯為1期,其整體作用效果不及信貸市場對產(chǎn)業(yè)結構影響的二分之一。說明,在當前的安徽產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化進程中,直接融資方式仍不能取代間接融資的主體地位,金融機構的貸款仍是企業(yè)籌集資金的重要來源;此外,由于目前安徽股票市場的運作還不太標準、結構也不太合理、募集資金使用效率欠佳、政策性風險突出等問題的存在,影響了股票市場直接籌資方式對安徽產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化開展的效用發(fā)揮。同時,安徽產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的推進對信貸市場和股票市場長期均有顯著的正向影響,而且此影響要大于安徽金融結構對產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化的影響程度。盡管安徽產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化對信貸市場的影響短期波動大,發(fā)揮作用的時滯長,但卻大于其對股票市場的影響。換言之,產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化進程的加快確實是安徽資本市場不斷完善
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