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      數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的差異研究

      2015-07-10 02:24:33林朝穎??黃志剛??楊廣青
      軟科學(xué) 2015年6期
      關(guān)鍵詞:數(shù)量型

      林朝穎??黃志剛??楊廣青

      摘要:采用面板門(mén)限回歸模型研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),結(jié)果表明:數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)均存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),且價(jià)格型貨幣政策工具的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具;數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)高財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)均強(qiáng)于低杠桿企業(yè),且數(shù)量型貨幣政策工具風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的非對(duì)稱性強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策工具。因此央行在選擇貨幣政策工具時(shí)應(yīng)納入微觀企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知及響應(yīng)的考量,避免企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)共振而削弱貨幣政策的理論效力。

      關(guān)鍵詞:數(shù)量型;價(jià)格型;貨幣政策工具;企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)

      DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2015.06.13

      中圖分類號(hào):F822;F27235 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1001-8409(2015)06-0055-05

      1 引言

      當(dāng)經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)盛衰交替、價(jià)格走勢(shì)漲跌互現(xiàn)時(shí),央行采用不同的貨幣政策工具調(diào)控經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),抑制通貨膨脹。根據(jù)調(diào)控模式的不同,貨幣政策工具可分為數(shù)量型與價(jià)格型。隨著利率市場(chǎng)化改革的推進(jìn),貨幣政策調(diào)控由數(shù)量型轉(zhuǎn)向價(jià)格型的呼聲日益高漲?,F(xiàn)有文獻(xiàn)多集中在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、應(yīng)對(duì)通脹方面比較論證數(shù)量型與價(jià)格型調(diào)控模式的政策效力,少有學(xué)者從風(fēng)險(xiǎn)維度比較二者的孰優(yōu)孰劣。次貸危機(jī)喚起了理論界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的思考,以Taylor為首的學(xué)者劍指美聯(lián)儲(chǔ)過(guò)于寬松的貨幣政策是引發(fā)危機(jī)的重要原因[1],而發(fā)達(dá)國(guó)家的央行行長(zhǎng)則認(rèn)為不能把危機(jī)歸咎于貨幣政策[2~4]。政界與學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策是否是危機(jī)爆發(fā)主要原因的爭(zhēng)論掀起了理論界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的討論,眾多學(xué)者從理論模型與實(shí)證檢驗(yàn)兩方面驗(yàn)證了貨幣政策對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),然而銀行只是風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的中介,貨幣政策對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)更直接影響著貨幣政策的實(shí)施效果,但鮮有學(xué)者對(duì)此深入研究。

      本文選取2003~2012年中國(guó)上市公司年度數(shù)據(jù),比較研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的差異性,從而將貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論的證明由銀行層面拓展延伸至企業(yè)層面,在傳統(tǒng)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制理論只考慮實(shí)體經(jīng)濟(jì)“量”的增長(zhǎng)基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)“質(zhì)”的影響,從而豐富和完善貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制理論,也為貨幣政策工具的選擇提供風(fēng)險(xiǎn)維度的參考依據(jù)。

      2 文獻(xiàn)回顧

      國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具的宏觀調(diào)控績(jī)效進(jìn)行了大量的研究,結(jié)論存在一定的差異。支持?jǐn)?shù)量調(diào)控為主的數(shù)量學(xué)派認(rèn)為:利率等價(jià)格型貨幣政策工具受外部沖擊的影響可能使經(jīng)濟(jì)陷入不確定性均衡,而在數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下經(jīng)濟(jì)有唯一均衡。不確定性均衡的存在證實(shí)了數(shù)量型貨幣政策工具在宏觀調(diào)控上更具優(yōu)勢(shì)[5];方成、丁劍平認(rèn)為我國(guó)利率尚未完全市場(chǎng)化,使用數(shù)量規(guī)則進(jìn)行調(diào)控對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行更有效[6];而支持價(jià)格調(diào)控為主的價(jià)格學(xué)派則認(rèn)為,價(jià)格型貨幣政策工具能更好地向市場(chǎng)傳遞與政府行為相關(guān)的信息[7],且能更好地控制通貨膨脹并使緊縮具有內(nèi)生性[8];馬文濤分析表明:從宏觀調(diào)控績(jī)效看,價(jià)格型貨幣政策工具優(yōu)于數(shù)量型貨幣政策工具且穩(wěn)定性較強(qiáng)[9];周浩也認(rèn)為價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策工具相比具有更透明與更好控制通脹的優(yōu)勢(shì)[10]。另外有中間學(xué)派認(rèn)為數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具在宏觀調(diào)控績(jī)效上無(wú)差異,貨幣當(dāng)局可從金融運(yùn)行的實(shí)際情況出發(fā)靈活選擇應(yīng)用兩種工具[11]。

      危機(jī)爆發(fā)后學(xué)者們開(kāi)始從風(fēng)險(xiǎn)維度評(píng)價(jià)貨幣政策的調(diào)控績(jī)效,由此興起了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)學(xué)說(shuō)。Borio和Zhu首次提出貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論,即貨幣政策會(huì)影響金融中介對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)或風(fēng)險(xiǎn)容忍度進(jìn)而向其傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)[12];隨后Valencia,Dell、Ariccia等通過(guò)理論建模驗(yàn)證了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論對(duì)銀行的適用性[13,14];Jiménez等,Delis和Kouretas,牛曉健和裘翔從實(shí)證角度證明貨幣政策對(duì)銀行存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)[15~17]。然而不同的貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)是否相同,相同的貨幣政策工具對(duì)不同企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)是否存在差異尚無(wú)學(xué)者深入研究。

      綜上所述,不論是數(shù)量學(xué)派、價(jià)格學(xué)派還是中間學(xué)派主要是從促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出與抑制通脹兩方面比較數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策工具的宏觀調(diào)控績(jī)效,然而從風(fēng)險(xiǎn)維度特別是微觀企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)方面比較兩種工具的文獻(xiàn)卻極罕見(jiàn)。本文從貨幣政策的最終作用對(duì)象即企業(yè)入手比較數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的大小以及非對(duì)稱性,為宏觀調(diào)控進(jìn)一步科學(xué)化服務(wù)。

      3 理論分析與研究假設(shè)

      價(jià)格型貨幣政策工具主要有存貸款基準(zhǔn)利率、再貸款利率以及再貼現(xiàn)利率。一方面,利率越低,銀行信貸供給越多[18];企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理效率越低[19];貸款違約率越高,信貸風(fēng)險(xiǎn)越大[20]。因此低利率將導(dǎo)致銀行與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平同時(shí)上升,反之高利率將導(dǎo)致銀行與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平同時(shí)下降;另一方面利率會(huì)直接影響企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況[21]進(jìn)而影響企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。數(shù)量型貨幣政策工具主要包括公開(kāi)市場(chǎng)操作與存款準(zhǔn)備金率,央行通過(guò)數(shù)量型工具影響銀行的流動(dòng)性,進(jìn)而影響銀行的貸款供給與企業(yè)的融資約束,最終影響管理者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)理來(lái)看,數(shù)量型工具主要通過(guò)影響金融中介的流動(dòng)性間接影響企業(yè)的融資約束,進(jìn)而向企業(yè)傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)。而價(jià)格型工具既能直接影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),又能通過(guò)銀行等中介機(jī)構(gòu)間接向企業(yè)傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn),由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)1:數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)具有風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)。

      假設(shè)2:價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)具有風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)。

      假設(shè)3:價(jià)格型貨幣政策工具的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具。

      在貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論中,銀行的資本充足率對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)發(fā)揮著重要作用。張雪蘭和何德旭認(rèn)為銀行投資中自有資金占比越多,道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率越低,銀行投資就越審慎[22];方意等,江曙霞和陳玉嬋均認(rèn)為貨幣政策對(duì)銀行存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),且資本充足率在其中起重要作用[23, 24]。本文認(rèn)為銀行只是特殊的企業(yè),在信息不對(duì)稱環(huán)境及有限責(zé)任制度背景下,降低存款準(zhǔn)備金率降低了企業(yè)的融資約束,降低利率減少了企業(yè)的融資成本,兩種貨幣政策工具都會(huì)使企業(yè)自由現(xiàn)金流量增加,管理者發(fā)生道德風(fēng)險(xiǎn)的可能增大,杠桿較高企業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)導(dǎo)致股東損失的比例較小,過(guò)度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的可能性更大,對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)敏感性更強(qiáng)。由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)4:不論是數(shù)量型還是價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)不同財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)存在非對(duì)稱效應(yīng),對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率較高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于資產(chǎn)負(fù)債率較低的企業(yè)。

      高杠桿企業(yè)自有資本少,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高,極易受到銀行信貸配給的約束,因此與低杠桿企業(yè)相比,高杠桿企業(yè)面臨的最大融資難題不是融資成本而是融資約束。價(jià)格型貨幣政策工具主要影響企業(yè)的融資成本,而數(shù)量型貨幣政策工具主要影響銀行流動(dòng)性進(jìn)而影響企業(yè)的融資約束,因此在數(shù)量型貨幣政策下不同財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性差異強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策。由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)5:數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)不同杠桿企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的非對(duì)稱性強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策工具。

      4 研究設(shè)計(jì)

      4.1 樣本與數(shù)據(jù)

      本文選取2003~2012年非金融企業(yè)上市公司年度數(shù)據(jù)研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)不同企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的差異。剔除金融企業(yè)、ST企業(yè)及數(shù)據(jù)不完整公司后,樣本為1011家上市公司平衡面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

      4.2 模型設(shè)定與變量定義

      根據(jù)前文理論分析,數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),且風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的大小取決于企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿水平即資產(chǎn)負(fù)債率,因此本文采用Hansen的門(mén)限面板模型描述貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的非線性關(guān)系[25]。具體模型表示為:

      Riskit=αXit+β1MtI(Debtratioit≤γ)+β2MtI(Debtratioit>γ)+ui+eit(1)

      其中Risk表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,M表示貨幣政策,Debtratio為企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率,γ是模型的門(mén)限變量,β1表示企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率小等于門(mén)限值γ時(shí)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)系數(shù),β2表示企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率大于門(mén)限值γ時(shí)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)系數(shù)。Xit是控制變量的向量,i代表企業(yè),t代表年份。

      根據(jù)以往文獻(xiàn),本文采用John等,F(xiàn)accio等的方法計(jì)量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,即取5年(第t,t+1,t+2,t+3,t+4年,其中t表示觀測(cè)當(dāng)年)作為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段,以滾動(dòng)的方法計(jì)算ROAROA為企業(yè)息稅折舊攤銷前利潤(rùn)除以期末資產(chǎn)總額的比率。息稅折舊攤銷前利潤(rùn)=營(yíng)業(yè)利潤(rùn)+財(cái)務(wù)費(fèi)用+固定資產(chǎn)折舊+油氣資產(chǎn)折耗+生產(chǎn)性生物資產(chǎn)折舊+無(wú)形資產(chǎn)攤銷+長(zhǎng)期待攤費(fèi)用攤銷。5年的波動(dòng)率來(lái)反映第t年企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[26,27]。計(jì)算波動(dòng)率時(shí)先對(duì)企業(yè)每年的ROA按照行業(yè)均值調(diào)整,然后計(jì)算企業(yè)在觀測(cè)時(shí)段(5年內(nèi))經(jīng)行業(yè)調(diào)整的ROA標(biāo)準(zhǔn)差。即:

      ADJROAin=ROAin-1Xi∑Xik=1ROAkn(2)

      Riskit=1N-1∑Nn=1(ADJROAin-1N

      ∑Nn=1ADJROAin)2|N=5

      (3)

      其中Xi表示企業(yè)i所處行業(yè)的企業(yè)總數(shù), n表示滾動(dòng)年份。

      式(1)中,M為貨幣政策的代理變量。2003~2012十年期間中國(guó)人民銀行先后調(diào)整法定存款準(zhǔn)備金率41次,可見(jiàn)法定存款準(zhǔn)備金率在我國(guó)貨幣政策實(shí)踐中占據(jù)重要地位,因此,參照徐明東和陳學(xué)彬,方意等的方法選取央行法定存款準(zhǔn)備金率(Rate)作為數(shù)量型貨幣政策工具的代理變量[28,23]。價(jià)格型貨幣政策工具中一年期存貸款利率被認(rèn)為是最有效的,而相對(duì)存款利率而言貸款利率對(duì)企業(yè)投融資活動(dòng)的影響更大,因此本文選用一年期貸款基準(zhǔn)利率(Interest)作為價(jià)格型貨幣政策工具的代理變量。其余控制變量定義見(jiàn)表1。估計(jì)模型時(shí)對(duì)企業(yè)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。

      1 引言

      當(dāng)經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)盛衰交替、價(jià)格走勢(shì)漲跌互現(xiàn)時(shí),央行采用不同的貨幣政策工具調(diào)控經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),抑制通貨膨脹。根據(jù)調(diào)控模式的不同,貨幣政策工具可分為數(shù)量型與價(jià)格型。隨著利率市場(chǎng)化改革的推進(jìn),貨幣政策調(diào)控由數(shù)量型轉(zhuǎn)向價(jià)格型的呼聲日益高漲?,F(xiàn)有文獻(xiàn)多集中在保證經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、應(yīng)對(duì)通脹方面比較論證數(shù)量型與價(jià)格型調(diào)控模式的政策效力,少有學(xué)者從風(fēng)險(xiǎn)維度比較二者的孰優(yōu)孰劣。次貸危機(jī)喚起了理論界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的思考,以Taylor為首的學(xué)者劍指美聯(lián)儲(chǔ)過(guò)于寬松的貨幣政策是引發(fā)危機(jī)的重要原因[1],而發(fā)達(dá)國(guó)家的央行行長(zhǎng)則認(rèn)為不能把危機(jī)歸咎于貨幣政策[2~4]。政界與學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策是否是危機(jī)爆發(fā)主要原因的爭(zhēng)論掀起了理論界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的討論,眾多學(xué)者從理論模型與實(shí)證檢驗(yàn)兩方面驗(yàn)證了貨幣政策對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),然而銀行只是風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的中介,貨幣政策對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)更直接影響著貨幣政策的實(shí)施效果,但鮮有學(xué)者對(duì)此深入研究。

      本文選取2003~2012年中國(guó)上市公司年度數(shù)據(jù),比較研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的差異性,從而將貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論的證明由銀行層面拓展延伸至企業(yè)層面,在傳統(tǒng)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制理論只考慮實(shí)體經(jīng)濟(jì)“量”的增長(zhǎng)基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)“質(zhì)”的影響,從而豐富和完善貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制理論,也為貨幣政策工具的選擇提供風(fēng)險(xiǎn)維度的參考依據(jù)。

      2 文獻(xiàn)回顧

      國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具的宏觀調(diào)控績(jī)效進(jìn)行了大量的研究,結(jié)論存在一定的差異。支持?jǐn)?shù)量調(diào)控為主的數(shù)量學(xué)派認(rèn)為:利率等價(jià)格型貨幣政策工具受外部沖擊的影響可能使經(jīng)濟(jì)陷入不確定性均衡,而在數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控下經(jīng)濟(jì)有唯一均衡。不確定性均衡的存在證實(shí)了數(shù)量型貨幣政策工具在宏觀調(diào)控上更具優(yōu)勢(shì)[5];方成、丁劍平認(rèn)為我國(guó)利率尚未完全市場(chǎng)化,使用數(shù)量規(guī)則進(jìn)行調(diào)控對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行更有效[6];而支持價(jià)格調(diào)控為主的價(jià)格學(xué)派則認(rèn)為,價(jià)格型貨幣政策工具能更好地向市場(chǎng)傳遞與政府行為相關(guān)的信息[7],且能更好地控制通貨膨脹并使緊縮具有內(nèi)生性[8];馬文濤分析表明:從宏觀調(diào)控績(jī)效看,價(jià)格型貨幣政策工具優(yōu)于數(shù)量型貨幣政策工具且穩(wěn)定性較強(qiáng)[9];周浩也認(rèn)為價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策工具相比具有更透明與更好控制通脹的優(yōu)勢(shì)[10]。另外有中間學(xué)派認(rèn)為數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具在宏觀調(diào)控績(jī)效上無(wú)差異,貨幣當(dāng)局可從金融運(yùn)行的實(shí)際情況出發(fā)靈活選擇應(yīng)用兩種工具[11]。

      危機(jī)爆發(fā)后學(xué)者們開(kāi)始從風(fēng)險(xiǎn)維度評(píng)價(jià)貨幣政策的調(diào)控績(jī)效,由此興起了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)學(xué)說(shuō)。Borio和Zhu首次提出貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論,即貨幣政策會(huì)影響金融中介對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)或風(fēng)險(xiǎn)容忍度進(jìn)而向其傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)[12];隨后Valencia,Dell、Ariccia等通過(guò)理論建模驗(yàn)證了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論對(duì)銀行的適用性[13,14];Jiménez等,Delis和Kouretas,牛曉健和裘翔從實(shí)證角度證明貨幣政策對(duì)銀行存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)[15~17]。然而不同的貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)是否相同,相同的貨幣政策工具對(duì)不同企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)是否存在差異尚無(wú)學(xué)者深入研究。

      綜上所述,不論是數(shù)量學(xué)派、價(jià)格學(xué)派還是中間學(xué)派主要是從促進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出與抑制通脹兩方面比較數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策工具的宏觀調(diào)控績(jī)效,然而從風(fēng)險(xiǎn)維度特別是微觀企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)方面比較兩種工具的文獻(xiàn)卻極罕見(jiàn)。本文從貨幣政策的最終作用對(duì)象即企業(yè)入手比較數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的大小以及非對(duì)稱性,為宏觀調(diào)控進(jìn)一步科學(xué)化服務(wù)。

      3 理論分析與研究假設(shè)

      價(jià)格型貨幣政策工具主要有存貸款基準(zhǔn)利率、再貸款利率以及再貼現(xiàn)利率。一方面,利率越低,銀行信貸供給越多[18];企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理效率越低[19];貸款違約率越高,信貸風(fēng)險(xiǎn)越大[20]。因此低利率將導(dǎo)致銀行與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平同時(shí)上升,反之高利率將導(dǎo)致銀行與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平同時(shí)下降;另一方面利率會(huì)直接影響企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債狀況[21]進(jìn)而影響企業(yè)管理者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。數(shù)量型貨幣政策工具主要包括公開(kāi)市場(chǎng)操作與存款準(zhǔn)備金率,央行通過(guò)數(shù)量型工具影響銀行的流動(dòng)性,進(jìn)而影響銀行的貸款供給與企業(yè)的融資約束,最終影響管理者的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避程度及企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。因此從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)理來(lái)看,數(shù)量型工具主要通過(guò)影響金融中介的流動(dòng)性間接影響企業(yè)的融資約束,進(jìn)而向企業(yè)傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn)。而價(jià)格型工具既能直接影響企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),又能通過(guò)銀行等中介機(jī)構(gòu)間接向企業(yè)傳導(dǎo)風(fēng)險(xiǎn),由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)1:數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)具有風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)。

      假設(shè)2:價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)具有風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)。

      假設(shè)3:價(jià)格型貨幣政策工具的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具。

      在貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論中,銀行的資本充足率對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)發(fā)揮著重要作用。張雪蘭和何德旭認(rèn)為銀行投資中自有資金占比越多,道德風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率越低,銀行投資就越審慎[22];方意等,江曙霞和陳玉嬋均認(rèn)為貨幣政策對(duì)銀行存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),且資本充足率在其中起重要作用[23, 24]。本文認(rèn)為銀行只是特殊的企業(yè),在信息不對(duì)稱環(huán)境及有限責(zé)任制度背景下,降低存款準(zhǔn)備金率降低了企業(yè)的融資約束,降低利率減少了企業(yè)的融資成本,兩種貨幣政策工具都會(huì)使企業(yè)自由現(xiàn)金流量增加,管理者發(fā)生道德風(fēng)險(xiǎn)的可能增大,杠桿較高企業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)導(dǎo)致股東損失的比例較小,過(guò)度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的可能性更大,對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)敏感性更強(qiáng)。由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)4:不論是數(shù)量型還是價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)不同財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)存在非對(duì)稱效應(yīng),對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率較高企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于資產(chǎn)負(fù)債率較低的企業(yè)。

      高杠桿企業(yè)自有資本少,財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高,極易受到銀行信貸配給的約束,因此與低杠桿企業(yè)相比,高杠桿企業(yè)面臨的最大融資難題不是融資成本而是融資約束。價(jià)格型貨幣政策工具主要影響企業(yè)的融資成本,而數(shù)量型貨幣政策工具主要影響銀行流動(dòng)性進(jìn)而影響企業(yè)的融資約束,因此在數(shù)量型貨幣政策下不同財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敏感性差異強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策。由此提出如下假設(shè):

      假設(shè)5:數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)不同杠桿企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的非對(duì)稱性強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策工具。

      4 研究設(shè)計(jì)

      4.1 樣本與數(shù)據(jù)

      本文選取2003~2012年非金融企業(yè)上市公司年度數(shù)據(jù)研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)不同企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的差異。剔除金融企業(yè)、ST企業(yè)及數(shù)據(jù)不完整公司后,樣本為1011家上市公司平衡面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

      4.2 模型設(shè)定與變量定義

      根據(jù)前文理論分析,數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),且風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的大小取決于企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿水平即資產(chǎn)負(fù)債率,因此本文采用Hansen的門(mén)限面板模型描述貨幣政策與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間的非線性關(guān)系[25]。具體模型表示為:

      Riskit=αXit+β1MtI(Debtratioit≤γ)+β2MtI(Debtratioit>γ)+ui+eit(1)

      其中Risk表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,M表示貨幣政策,Debtratio為企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率,γ是模型的門(mén)限變量,β1表示企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率小等于門(mén)限值γ時(shí)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)系數(shù),β2表示企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率大于門(mén)限值γ時(shí)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)系數(shù)。Xit是控制變量的向量,i代表企業(yè),t代表年份。

      根據(jù)以往文獻(xiàn),本文采用John等,F(xiàn)accio等的方法計(jì)量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,即取5年(第t,t+1,t+2,t+3,t+4年,其中t表示觀測(cè)當(dāng)年)作為一個(gè)觀測(cè)時(shí)段,以滾動(dòng)的方法計(jì)算ROAROA為企業(yè)息稅折舊攤銷前利潤(rùn)除以期末資產(chǎn)總額的比率。息稅折舊攤銷前利潤(rùn)=營(yíng)業(yè)利潤(rùn)+財(cái)務(wù)費(fèi)用+固定資產(chǎn)折舊+油氣資產(chǎn)折耗+生產(chǎn)性生物資產(chǎn)折舊+無(wú)形資產(chǎn)攤銷+長(zhǎng)期待攤費(fèi)用攤銷。5年的波動(dòng)率來(lái)反映第t年企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[26,27]。計(jì)算波動(dòng)率時(shí)先對(duì)企業(yè)每年的ROA按照行業(yè)均值調(diào)整,然后計(jì)算企業(yè)在觀測(cè)時(shí)段(5年內(nèi))經(jīng)行業(yè)調(diào)整的ROA標(biāo)準(zhǔn)差。即:

      ADJROAin=ROAin-1Xi∑Xik=1ROAkn(2)

      Riskit=1N-1∑Nn=1(ADJROAin-1N

      ∑Nn=1ADJROAin)2|N=5

      (3)

      其中Xi表示企業(yè)i所處行業(yè)的企業(yè)總數(shù), n表示滾動(dòng)年份。

      式(1)中,M為貨幣政策的代理變量。2003~2012十年期間中國(guó)人民銀行先后調(diào)整法定存款準(zhǔn)備金率41次,可見(jiàn)法定存款準(zhǔn)備金率在我國(guó)貨幣政策實(shí)踐中占據(jù)重要地位,因此,參照徐明東和陳學(xué)彬,方意等的方法選取央行法定存款準(zhǔn)備金率(Rate)作為數(shù)量型貨幣政策工具的代理變量[28,23]。價(jià)格型貨幣政策工具中一年期存貸款利率被認(rèn)為是最有效的,而相對(duì)存款利率而言貸款利率對(duì)企業(yè)投融資活動(dòng)的影響更大,因此本文選用一年期貸款基準(zhǔn)利率(Interest)作為價(jià)格型貨幣政策工具的代理變量。其余控制變量定義見(jiàn)表1。估計(jì)模型時(shí)對(duì)企業(yè)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的Winsorize處理。

      4.3 描述性統(tǒng)計(jì)特征

      從表2的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果發(fā)現(xiàn):企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均值為02269,美國(guó)、加拿大在1994~2004年企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均值分別為0088、0094[30],歐洲主要國(guó)家在1999~2007年企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均值為0048[27],均低于本文樣本企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,可見(jiàn)我國(guó)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)還處于較高水平。

      5 實(shí)證結(jié)果與分析

      51 門(mén)限效應(yīng)檢驗(yàn)

      選取資產(chǎn)負(fù)債率作為模型估計(jì)的門(mén)限變量,分別檢驗(yàn)兩種貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響是否存在門(mén)限效應(yīng),結(jié)果顯示不論利率還是存款準(zhǔn)備金率對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響大小均取決于企業(yè)的杠桿水平,即存在門(mén)限效應(yīng)。

      52 模型估計(jì)結(jié)果及分析

      采用面板門(mén)限回歸模型檢驗(yàn)價(jià)格型與數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。不論資產(chǎn)負(fù)債率大于還是小于08768,存款準(zhǔn)備金率與利率對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)均顯著小于0,因此數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)均具有風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng),假設(shè)1與假設(shè)2得證。

      從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)看,價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)系數(shù)均大于數(shù)量型貨幣政策工具,即價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具,假設(shè)3得證。

      從風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)非對(duì)稱效應(yīng)來(lái)看,α2/α1=8153/5347=1525>1,說(shuō)明數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)高財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于低杠桿企業(yè)。β2/β1=30721/26395=1.164>1,說(shuō)明價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)高財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)也強(qiáng)于低杠桿企業(yè),假設(shè)4得證。1525大于1.164,說(shuō)明數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的非對(duì)稱性強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策工具,假設(shè)5得證。

      53 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      本文的核心變量為企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平變量,為了進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性,本文根據(jù)Faccio[27]的方法采用企業(yè)在觀測(cè)時(shí)段即5年內(nèi)(第t,t+1,t+2,t+3,t+4年)ROA的最大值與最小值之間的差額ΔROA作為第t年企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量,檢驗(yàn)結(jié)論與前文一致(限于篇幅不列示)。

      6 結(jié)論與啟示

      現(xiàn)有文獻(xiàn)主要是從宏觀經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出與通貨膨脹兩方面比較數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策工具的宏觀調(diào)控績(jī)效,較少?gòu)奈⒂^企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的角度比較兩種貨幣政策工具的調(diào)控效果。宏觀貨幣政策的選擇須建立在對(duì)微觀主體行為的正確理解之上,本文選取我國(guó)非金融業(yè)上市公司為研究對(duì)象,采用面板門(mén)限回歸模型研究數(shù)量型與價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)不同杠桿企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,得出如下結(jié)論:①不論是數(shù)量型還是價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)企業(yè)均存在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng);②價(jià)格型貨幣政策工具的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具;③數(shù)量型貨幣政策工具對(duì)不同杠桿企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)效應(yīng)的非對(duì)稱性強(qiáng)于價(jià)格型貨幣政策工具。

      基于上述研究結(jié)論,得出如下啟示:首先,貨幣政策制定者在決策過(guò)程中應(yīng)納入微觀企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)感知及響應(yīng)的考量,將宏觀審慎政策框架由銀行拓展至實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,避免貨幣政策引發(fā)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)取向的趨同而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)共振,削弱貨幣政策的理論效力;其次,鑒于微觀經(jīng)濟(jì)主體對(duì)價(jià)格型貨幣政策工具的風(fēng)險(xiǎn)敏感性強(qiáng)于數(shù)量型貨幣政策工具的研究結(jié)論,本文贊同Goodhart等的觀點(diǎn),即當(dāng)危機(jī)來(lái)臨時(shí),央行采取固定名義利率的價(jià)格型調(diào)控策略比控制基礎(chǔ)貨幣的數(shù)量型調(diào)控策略更有助于維護(hù)金融穩(wěn)定[31],因?yàn)榕c降低存款準(zhǔn)備金率相比,降低利率會(huì)更大幅度地刺激企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平;再次,為避免實(shí)施數(shù)量調(diào)控導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)過(guò)于集中在高杠桿企業(yè),信貸部門(mén)應(yīng)嚴(yán)格控制信貸資金在高杠桿企業(yè)中的投放比例,貸前對(duì)高杠桿企業(yè)設(shè)置較高的信貸門(mén)檻,貸后應(yīng)密切關(guān)注高杠桿企業(yè)的流動(dòng)性狀況,避免貨幣政策引發(fā)高杠桿企業(yè)的連鎖倒閉。

      參考文獻(xiàn):

      [1]Taylor J B. The Financial Crisis and the Policy Responses: An Empirical Analysis of What Went Wrong[R]. NBER Working Paper,2009.

      [2]Greenspan A. The Crisis[J]. Brookings Papers on Economic Activity,2010(1):201-261.

      [3]Bernanke B S. Monetary Policy and the Housing Bubble: A Speech at the Annual Meeting of the American Economic Association[R].2010.

      [4]Svensson L. Inflation Targeting after the Financial Crisis, Challenges to Central Banking, Reserve Bank of India Conference[R]. MIMEO,2010.

      [5]Sargent T J, Wallace N. “Rational” Expectations, the Optimal Monetary Instrument and the Optimal Money Supply Rule[J]. The Journal of Political Economy,1975:241-254.

      [6]方成,丁劍平. 中國(guó)近二十年貨幣政策的軌跡:價(jià)格規(guī)則還是數(shù)量規(guī)則[J]. 財(cái)經(jīng)研究,2012(10):4-14.

      [7]Calvo G, Vegh C. Inflation Stabilization and BOP Crises in Developing Countries[R]. NBER Working Paper No 6925,1999.

      [8]Alesina A, Barro R J. Currency Unions[J]. The Quarterly Journal of Economics,2002,117(2):409-436.

      [9]馬文濤. 貨幣政策的數(shù)量型工具與價(jià)格型工具的調(diào)控績(jī)效比較——來(lái)自動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡模型的證據(jù)[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2011(10):92-110.

      [10] 周浩. 通貨膨脹預(yù)期管理的有效性——價(jià)格型貨幣政策工具與數(shù)量型貨幣政策工具比較[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué),2012(7):50-59.

      [11]秦宛順,靳云匯,卜永祥. 從貨幣政策規(guī)則看貨幣政策中介目標(biāo)選擇[J]. 數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2002(6):14-16.

      [12]Borio C, Zhu H. Capital Regulation, Risktaking and Monetary Policy: a Missing Link in the Transmission Mechanism?[R]. BIS Working Paper,2008.

      [13]Valencia F. Monetary Policy, Bank Leverage, and Financial Stability[R]. International Monetary Fund,2011.

      [14]Dell,ariccia G, Laeven L, Marquez R. Real Interest Rates, Leverage and Bank Risktaking[J]. Journal of Economic Theory,2014,149(1):65-99.

      [15]Jiménez G, Ongena S, Peydro J L et al. Hazardous Times for Monetary Policy: What do Twentythree Million Bank Loans Say About the Effects of Monetary Policy on Credit Risktaking?[R]. Working Paper,2008.

      [16]Delis M D, Kouretas G P. Interest Rates and Bank Risktaking[J]. Journal of Banking & Finance,2011,35(4):840-855.

      [17]牛曉健,裘翔. 利率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于中國(guó)上市銀行的實(shí)證研究[J]. 金融研究,2013(4):15-28.

      [18]Jiménez G, Ongena S. Credit Supply and Monetary Policy: Identifying the Bank Balancesheet Channel with Loan Applications[J]. The American Economic Review,2012,102(5):2301-2326.

      [19]林朝穎,黃志剛,石德金. 貨幣政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的影響研究[J]. 財(cái)經(jīng)論叢,2014(06):39-45.

      [20]Delis M D, Kouretas G P. Interest Rates and Bank Risktaking[J]. Journal of Banking & Finance,2011,35(4):840-855.

      [21]Pesaran M H, Schuermann T, Treutler B O R, et al. Macroeconomic Dynamics and Credit risk: A Global Perspective[J]. Journal of Money, Credit and Banking,2006:1211-1261.

      [22]張雪蘭,何德旭. 貨幣政策立場(chǎng)與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于中國(guó)銀行業(yè)的實(shí)證研究(2000—2010)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2012(5):31-44.

      [23]方意,趙勝民,謝曉聞. 貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問(wèn)題[J]. 管理世界,2012(11):9-19.

      [24]江曙霞,陳玉嬋. 貨幣政策、銀行資本與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J]. 金融研究,2012(4):1-16.

      [25]Hansen B E. Threshold Effects in Nondynamic Panels: Estimation, Testing, and Inference[J]. Journal

      of Econometrics,1999,93(2):345-368.

      [26]John K, Litov L, Yeung B. Corporate Governance and Risktaking[J]. The Journal of Finance,2008,63(4):1679-1728.

      [27]Faccio M, Marchica M, Mura R. Large Shareholder Diversification and Corporate Risktaking[J]. Review of Financial Studies,2011,24(11):3601-3641.

      [28]徐明東,陳學(xué)彬. 貨幣環(huán)境, 資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J]. 金融研究,2012(7):48-62.

      [29]樊明太. 金融結(jié)構(gòu)及其對(duì)貨幣傳導(dǎo)機(jī)制的影響[J]. 經(jīng)濟(jì)研究,2004(7):27-37.

      [30]Acharya V V, Amihud Y, Litov L. Creditor Rights and Corporate Risktaking[J]. Journal of Financial Economics,2011,102(1):150-166.

      [31]Goodhart C A E, Sunirand P, Tsomocos D P. The Optimal Monetary Instrument for Prudential Purposes[J]. Journal of financial stability,2011,7(2):70-77.

      (責(zé)任編輯:冉春紅)

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