中國(guó)人民銀行東營(yíng)市中心支行課題組
(中國(guó)人民銀行東營(yíng)市中心支行,山東 東營(yíng) 257091)
金融是隨著經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中信用的產(chǎn)生而逐步發(fā)展起來(lái)的,在經(jīng)濟(jì)與金融相互影響的同時(shí),金融又具有一定的獨(dú)立性。經(jīng)驗(yàn)現(xiàn)象表明:既存在金融系統(tǒng)脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)無(wú)限擴(kuò)展引發(fā)的金融危機(jī)、經(jīng)濟(jì)危機(jī),又存在金融交易費(fèi)用過(guò)高導(dǎo)致的無(wú)法促進(jìn)市場(chǎng)資源有效配置的金融抑制現(xiàn)象。兩者的關(guān)系如果用數(shù)量來(lái)衡量的話就是金融指標(biāo)與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的契合與悖離,兩者的相互影響使得經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與金融指標(biāo)可以相互作為先行指標(biāo)來(lái)觀測(cè)、預(yù)判彼此。
本文從金融視角出發(fā),探索創(chuàng)新一項(xiàng)金融指數(shù)來(lái)預(yù)判、透視經(jīng)濟(jì)運(yùn)行趨勢(shì),以反映商業(yè)銀行運(yùn)營(yíng)行為的貸款收息率、存款增速、貸款增速、貸款利率、銀行成本利潤(rùn)率和逾期貸款增速等六項(xiàng)指標(biāo)為基礎(chǔ)構(gòu)建一項(xiàng)綜合指數(shù)來(lái)反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。目前各銀行普遍將每月的20日作為結(jié)息日。從邊際轉(zhuǎn)化的角度看,每月20日及以后的收息情況(收息數(shù)額及時(shí)間分布結(jié)構(gòu))一方面可以判斷商業(yè)銀行信貸質(zhì)量及業(yè)務(wù)運(yùn)行情況;另一方面也可以判斷實(shí)體經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行情況,能否正常履約不僅影響后期銀行的金融行為還會(huì)反映企業(yè)的經(jīng)營(yíng)行為。本文認(rèn)為結(jié)息后的貸款收息情況,最能真實(shí)、準(zhǔn)確反映經(jīng)濟(jì)主體的實(shí)際運(yùn)行狀況,故將該金融指數(shù)命名為“20日指數(shù)(Twentieth Day Index,簡(jiǎn)稱(chēng)TDI)”,以此作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的先行指標(biāo),預(yù)測(cè)未來(lái)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。其中,對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的衡量,選取工業(yè)增加值替代地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP),因?yàn)镚DP是季度數(shù)據(jù),月度TDI無(wú)法與之校驗(yàn)。
由于各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行情況存在差異性,本文選擇東營(yíng)市作為研究樣本,通過(guò)構(gòu)建向量自回歸(VAR)模型確定指數(shù)的權(quán)重,測(cè)算東營(yíng)市的月度TDI,在此基礎(chǔ)上實(shí)證檢驗(yàn)TDI對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)(工業(yè)增加值)的預(yù)測(cè)能力。該方法具有以下優(yōu)勢(shì):一是基于VAR模型對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,能夠避開(kāi)對(duì)所有內(nèi)生變量滯后值分別建模問(wèn)題,較好地揭示變量間的動(dòng)態(tài)關(guān)系;二是VAR模型的脈沖響應(yīng)分析能模擬TDI對(duì)工業(yè)增加值的獨(dú)立影響,有助于我們更好地觀測(cè)工業(yè)增加值增長(zhǎng)率受到的擾動(dòng),預(yù)測(cè)時(shí)的準(zhǔn)確度較高,具有建模實(shí)用性。
在對(duì)構(gòu)建TDI指標(biāo)的選擇時(shí),遵循兩個(gè)原則:一是指標(biāo)能準(zhǔn)確、有效反映銀行的運(yùn)行狀況;二是指標(biāo)包含可以預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的信息。為了使指數(shù)能夠綜合銀行的各影響因素,客觀地反映經(jīng)濟(jì)基本情況、預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)走勢(shì),本文選取了貸款收息率、各項(xiàng)存款增速、各項(xiàng)貸款增速、銀行成本利潤(rùn)率、逾期貸款增速以及貸款加權(quán)平均利率等六項(xiàng)指標(biāo)。
1.貸款收息率。實(shí)收貸款利息與應(yīng)收貸款利息之比,反映銀行的收息水平。貸款收息率的高低,體現(xiàn)貸款質(zhì)量的好壞,同時(shí),也能間接反映出實(shí)體經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)狀況。為提高該指標(biāo)反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的準(zhǔn)確性,本指標(biāo)選擇每月20日銀行結(jié)息后的收息率。
2.各項(xiàng)存款增速。各項(xiàng)存款是金融機(jī)構(gòu)資金主要來(lái)源,各項(xiàng)存款增長(zhǎng)率反映銀行吸收存款的能力,存款增速變化,說(shuō)明銀行吸收資金和放貸能力的強(qiáng)弱,同時(shí)也反映出實(shí)體經(jīng)濟(jì)的自有資金充裕度、歸行速度和資金周轉(zhuǎn)的快慢。
3.各項(xiàng)貸款增速。反映金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資金支持及與經(jīng)濟(jì)關(guān)系的指標(biāo)。當(dāng)貸款增加時(shí),金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)信貸支持增加,各經(jīng)濟(jì)主體投資熱情趨于高漲,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)后勁更足;反之,亦然。
4.銀行成本利潤(rùn)率。該指標(biāo)是利潤(rùn)總額與營(yíng)業(yè)支出的比值,反映銀行的盈利能力。該指標(biāo)值的大小,不僅代表盈利能力的強(qiáng)弱,而且也表明銀行為取得利潤(rùn)而付出的代價(jià)。同時(shí),也折射出銀行作為服務(wù)業(yè)對(duì)地方經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)度。
5.逾期貸款增速。逾期貸款是指借款合同約定到期(含展期后到期)未歸還的貸款,其增速反映了金融機(jī)構(gòu)信貸資產(chǎn)質(zhì)量的變化趨勢(shì)。一定程度上也透視出經(jīng)濟(jì)實(shí)體的營(yíng)運(yùn)狀況。
6.貸款加權(quán)平均利率。選取一般貸款(不含貼現(xiàn))加權(quán)平均利率來(lái)反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資成本。貸款利率是經(jīng)濟(jì)主體融資的價(jià)格,高的貸款利率會(huì)抑制企業(yè)的融資需求,進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利影響。
7.工業(yè)增加值增長(zhǎng)率。由于月度GDP不可獲得,本文選擇工業(yè)增加值增長(zhǎng)率作為反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的替代指標(biāo)。一是東營(yíng)市有關(guān)部門(mén)按月公布工業(yè)增加值增長(zhǎng)情況,月度工業(yè)增加值增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)具有可得性;二是工業(yè)增加值能夠有效替代地區(qū)生產(chǎn)總值。2015年上半年,東營(yíng)市第二產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值1111.9億元,占全市地區(qū)生產(chǎn)總值的64.6%,從第二產(chǎn)業(yè)內(nèi)部看,工業(yè)在第二產(chǎn)業(yè)的比重為98.7%,工業(yè)增加值代替地區(qū)生產(chǎn)總值作為衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的指標(biāo),具有合理性。
本文選取2012年1月到2015年6月共42個(gè)時(shí)點(diǎn)的樣本數(shù)據(jù)。為去除掩蓋經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化的季節(jié)變動(dòng)要素和不規(guī)則要素,對(duì)42個(gè)時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分解和季節(jié)性調(diào)整,剔除有關(guān)因素的干擾,通過(guò)常用的X-11方法對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。
1.模型的構(gòu)建。結(jié)合指數(shù)構(gòu)建理論,并借鑒相關(guān)文獻(xiàn),構(gòu)建模型如下:
其中,TDI表示“ 20日指數(shù)”,該指數(shù)包括 lir( 貸款收息率)、dep( 各項(xiàng)存款增速)、lrr( 貸款加權(quán)平均利率) 、loa( 各項(xiàng)貸款增速) 、cpr(銀行成本利潤(rùn)率)和ovl(逾期貸款增速),wit表示指標(biāo)的權(quán)重,反映各變量對(duì)“20日指數(shù)”的貢獻(xiàn)率,對(duì)它的估計(jì)決定了指數(shù)的質(zhì)量。本文利用VAR脈沖響應(yīng)函數(shù)來(lái)測(cè)算TDI中各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。
2.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文用ADF檢驗(yàn)判斷各指標(biāo)的平穩(wěn)性。如表1顯示,在5%顯著水平下,七個(gè)序列均具有平穩(wěn)性,具備構(gòu)建平穩(wěn)VAR模型的條件。
表1 變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果
3.模型滯后階數(shù)的確定。根據(jù)似然比檢驗(yàn)(LR)、最終預(yù)測(cè)誤差(FPE)、信息準(zhǔn)則AIC、SC和HQ五個(gè)準(zhǔn)則判定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。0~4階VAR模型滯后階數(shù)的判斷結(jié)果如表2所示,SC準(zhǔn)則判定滯后階數(shù)為1,LR準(zhǔn)則判定滯后階數(shù)為3,F(xiàn)PE、AIC和HQ準(zhǔn)則判定滯后階數(shù)為4,鑒于超過(guò)一半準(zhǔn)則選擇滯后階數(shù)為4,本文將VAR模型的滯后階數(shù)確定為4。
表2 TDI最優(yōu)滯后階數(shù)的確定
4.權(quán)重估計(jì)。通過(guò)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),該模型所有特征根均位于單位圓內(nèi),即VAR系統(tǒng)滿足平穩(wěn)性要求。根據(jù)方差分析可知,各因素的影響在第20期附近達(dá)到最大值,因此計(jì)算TDI各變量的權(quán)重時(shí),用各變量第20期的累計(jì)廣義脈沖效應(yīng)所占的比重作為各因素在TDI中所占的比重。公式如下:
其中,是wi變量的權(quán)重系數(shù),zi是變量值i的單位沖擊在其后20個(gè)月內(nèi)對(duì)工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的累積影響。構(gòu)建結(jié)果如下:
根據(jù)樣本數(shù)據(jù)及各指標(biāo)權(quán)重的估計(jì),TDI走勢(shì)圖如圖1,其中2015年6月份TDI達(dá)到最低值0.3005。
圖1 東營(yíng)市TDI走勢(shì)圖
圖2 AR根檢驗(yàn)圖
TDI模型的構(gòu)建在技術(shù)上是可行的,為了檢驗(yàn)TDI能否成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先行指標(biāo),本文通過(guò)系統(tǒng)穩(wěn)定性檢驗(yàn)、Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)以及脈沖響應(yīng)分析來(lái)考察TDI有效性,即經(jīng)驗(yàn)驗(yàn)證。
1.VAR系統(tǒng)穩(wěn)定性檢驗(yàn)。根據(jù)A IC和SC最小原則,選取TDI與工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的VAR模型滯后期為6,AR根圖顯示所有參數(shù)矩陣特征根都在單位圓內(nèi)(如圖2所示),這表明構(gòu)造的TDI與工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的VAR(6)模型是穩(wěn)定的。
2.Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。從表3的因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果看,TDI是工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的格蘭杰原因(TDI的變化能夠引起工業(yè)增加值的變化),并且兩者有較高的顯著性,TDI可以用于預(yù)測(cè)工業(yè)增加值增長(zhǎng)情況,而工業(yè)增加值增長(zhǎng)率不是TDI的格蘭杰原因。
表3 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果
3.脈沖響應(yīng)分析。檢驗(yàn)顯示,TDI的沖擊滯后6個(gè)月對(duì)工業(yè)增加值增長(zhǎng)率產(chǎn)生正向影響(如圖3所示),即TDI提前6個(gè)月預(yù)測(cè)工業(yè)增加值變化情況,能夠作為宏觀經(jīng)濟(jì)的先行指標(biāo)。
圖3 TDI對(duì)工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的脈沖響應(yīng)圖
本文選取貸款收息率、存貸款增速、銀行成本利潤(rùn)率、逾期貸款增速以及貸款加權(quán)平均利率等指標(biāo),通過(guò)建立向量自回歸(VAR)模型確定權(quán)重,構(gòu)建了旨在預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況的先行指標(biāo)TDI,實(shí)證分析得到以下結(jié)論:一是TDI能夠較好地?cái)M合2012年1月到2015年6月的工業(yè)增加值增長(zhǎng)率趨勢(shì),有效地預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。二是在TDI指標(biāo)中,貸款收息率貢獻(xiàn)度最高權(quán)重為46.79%,各項(xiàng)存款增速權(quán)重為22.07%、貸款加權(quán)平均利率權(quán)重為12.06%、各項(xiàng)貸款增速權(quán)重為9.54%、銀行的成本利潤(rùn)率權(quán)重為5.15%,逾期貸款增速權(quán)重最小為4.39%。三是樣本期間,TDI是工業(yè)增加值增長(zhǎng)率的格蘭杰原因,工業(yè)增加值增長(zhǎng)率不是TDI的格蘭杰原因。即TDI的提高可以有效預(yù)判未來(lái)6個(gè)月經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的向好,但反之不成立。四是TDI大致可預(yù)測(cè)未來(lái)6期工業(yè)增加值增長(zhǎng)率情況,間接反映未來(lái)6個(gè)月經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。
通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)TDI能夠較好地反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況,向上運(yùn)行的TDI揭示銀行運(yùn)行穩(wěn)健,經(jīng)濟(jì)發(fā)展向好。反之,下行的TDI表明銀行運(yùn)行面臨較大壓力,經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險(xiǎn)較大,這為決策者制定政策提供可觀測(cè)依據(jù)。
一是關(guān)注每月20日貸款收息率水平。貸款收息率在TDI中權(quán)重最大為46.97%,遠(yuǎn)高于其他指標(biāo),說(shuō)明貸款收息率不但可以作為反映金融機(jī)構(gòu)貸款質(zhì)量的指標(biāo),同樣也反映了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況,對(duì)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的預(yù)判起關(guān)鍵作用。
二是關(guān)注各項(xiàng)存款增長(zhǎng)問(wèn)題。在選擇的各項(xiàng)指標(biāo)中,各項(xiàng)存款增速對(duì)TDI貢獻(xiàn)度五分之一左右,僅次于貸款收息率。各項(xiàng)存款過(guò)少時(shí),反映出銀行資金緊張,總體資金狀況收緊。在目前存款增勢(shì)高位回落形勢(shì)下,應(yīng)關(guān)注這一變化對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的影響。
三是關(guān)注貸款利率水平。比較而言,降低貸款加權(quán)平均利率(權(quán)重12.06%),即降低實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的融資成本要比提高貸款增速(權(quán)重9.54%)更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。同時(shí)結(jié)合各項(xiàng)存款增速指標(biāo)(權(quán)重22.07%)說(shuō)明:提高存款增速、適度降低貸款平均利率要比單純的提高貸款增速更能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)向好。當(dāng)前資本市場(chǎng)分流存款較多,利率市場(chǎng)化程度越來(lái)越高的趨勢(shì)下,金融機(jī)構(gòu)應(yīng)通過(guò)發(fā)行理財(cái)產(chǎn)品、銀行間市場(chǎng)等多渠道融入資金。
四是關(guān)注四季度經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。通過(guò)模型計(jì)算,2015年以來(lái)東營(yíng)市TDI下降趨勢(shì)明顯,6月末達(dá)到最低值,據(jù)此預(yù)測(cè)四季度經(jīng)濟(jì)企穩(wěn)向好存在較大的難度,應(yīng)予以高度關(guān)注。
五是TDI中各個(gè)指標(biāo)的構(gòu)成及其權(quán)重是一個(gè)動(dòng)態(tài)均衡概念。目前本文采用的數(shù)據(jù)樣本處于經(jīng)濟(jì)下行狀態(tài),隨著經(jīng)濟(jì)走勢(shì)變化及期間推移要時(shí)刻作出調(diào)整:一是通過(guò)期間迭代不斷修正權(quán)重系數(shù),即每過(guò)一個(gè)月都要將最新數(shù)據(jù)納入,同時(shí)把第一期數(shù)據(jù)剔除;二是隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)向好發(fā)展,可能有些指標(biāo)的權(quán)重過(guò)小需要被更具解釋力的指標(biāo)替換。
六是TDI具有一定的地域適用性。因?yàn)椴煌貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、金融生態(tài)環(huán)境等都不盡相同,所以TDI在推廣應(yīng)用中必須因地制宜,根據(jù)地區(qū)的差異性對(duì)指標(biāo)及權(quán)重作出調(diào)整。
[1] 巴曙松,韓明睿.基于SVAR模型的金融形勢(shì)指數(shù)[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究.2011,(4):26-31
[2] 封北麟,王貴民.貨幣政策與金融形勢(shì)指數(shù)FCI:基于VAR的實(shí)證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2006,(11)
[3] 高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法與建?!狤views應(yīng)用及實(shí)例[M].北京:清華大學(xué)出版社,2006.
[4] 王維國(guó),王霄凌,關(guān)大宇.中國(guó)金融條件指數(shù)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究,2011(12):115-131
[5] Brave S,Butters R A.Monitoring financial stability:A financial conditions index approach[J].Economic Perspectives,2011(35):1-22