金融销售月度与计划范文

前言：我们精心挑选了数篇优质金融销售月度与计划文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

关键词:消费者信心指数 预测和引导

一、引言和文献回顾

国际金融危机下,世界各国的经济都纷纷衰退,各国政府都出台一系列救市计划,以求经济的尽快复苏。中国政府也已经推出四万亿的经济方案,提出GDP保八增长的期望,国家统计局近日的数据表明2009年的GDP增长也达到了8.7%,世界范围内也保持了较高的增长。在拉动经济增长的三驾马车中,出口由于国际环境的影响大幅下降,剩下的投资和消费就显得尤为关键,尤其消费,中国具有13亿人口的巨大市场,诸如家电下乡、汽车下乡等一些政策的出台为拉动内需提供了有力的促进,内需一旦被拉动起来,就会带动经济的更快复苏。可见,金融危机下对消费者行为的研究变得十分重要。

消费者信心指数(Consumer Confidence Index, CCI)是指消费者根据国家或地区的经济发展形势,对就业、收入、物价、利率等问题的综合判断后得出的一种看法和预期。消费者信心指数是对消费者整天所表现出来的信心程度和变动的一种预测。消费者信心指数是由美国密歇根大学调查研究中心乔治・卡通纳在20实际40年代后期提出的,由美国的会议委员会,随后日本、欧洲等国家每个月都当地的CCI指标。我国国家统计局从1998年开始编制我国的消费者信心指数,自1998年8月起定期《中国消费者信心监测报告》。经过几年的实践,消费者信心指数已经成为我国经济景气指数体系的有机组成部分。

国外研究中,许多文献认为消费者信心指数对公众消费具有引导预测作用。Fuhrer认为,CCI对消费者未来消费具有明显的影响;Kumar研究认为,在经济预测中加入CCI会增强解释力度;Batchelor研究发现,CCI可以有效的预测经济衰退。国内研究中,吴文峰等认为CCI基本能预测消费者行为,但是对各个经济部门信号引导功能不强;杨茂研究发现,我国CCI与北京、天津的消费需求存在明显的预测和引导关系,但与上海、广州消费需求不存在显著因果关系;席晓青等认为,CCI对CPI的影响,受到城乡消费差异的影响。

在金融危机背景下,尤其拉动内需对经济增长变得十分重要前提下,本文将围绕消费者信心指数与居民消费价格指数、社会消费品零售总额、上证综指、房屋销售价格指数以及GDP增长率、失业率等的关系作实证研究,探讨CCI对这些经济变量的影响作用。

二、样本选择和统计下描述

1、样本选择和变量描述

本文采取的样本数据为2006年1月至2009年12月共48个月度数据和16个季度数据,数据来源于中国国家统计局和雅虎财经网站。各变量描述如下:

CCI:消费者信心指数(月度)

CPI:居民消费价格指数(月度)

SPI:房屋销售价格指数(月度)

SHI:上证综合指数(月度)

CPS:社会消费品零售总额(月度)

CCIS:消费者信心指数(季度)

GDP:国内生产总值增长率(季度)

UR:城镇登记失业率(季度)

其中SHI按每月末统计,CCI的季度数据取3个月的平均值。

2、样本数据的基本特征

各个变量的基本特征见表一。

图一是一些月度经济变量的趋势图。从图一可以看出,遭遇金融危机后,各项经济指标在2008年7月开始均出现了整体的下滑,CCI和CPI、SPI、SHI有大致相同的走势,CPS在一直波动中上升。并且可以明显看出,各变量在2009年4月开始都呈上升趋势,表明中国的经济已经开始触底反弹。下面来具体分析CCI和这些变量之间的关系。

三、理论模型建立

如果某个βI显著不为零,说明加入CCI能更好的预测X,DCCI引导了DX。这样就算CCI对X没有预测作用,但若CCI对X有增量预测作用,则CCI变化在一定程度上引起了X的变化。这样我们就可以观察变量之间的动态变化关系。

四、实证检验和结果

分布滞后的回归检验结果如表二:

表中列出了系数α的估计值,括号内为t检验值的P概率。*(**)为5%(1%)置信水平下显著。

从表二中的调整R2值和F统计量可以看出,CCI和CPI、UR的回归模型是显著的,其他回归模型都不显著。这表明,消费者信心指数CCI对居民消费价格指数CPI、失业率UR有较强的预测作用,而对社会零售品销售总额CPS、上证综合指数SHI、房屋销售价格指数SPI、国内生产总值GDP等其他变量的解释和预测作用均不显著。这和吴文峰采用99年至03年数据,研究得出CCI对CPS有显著的解释和预测作用的结论不一致。

Granger因果关系检验的结果如表三:

从表三可以看出,CCI对CPI具有单向引导关系,CCI的变动引导CPI的变动。而CCI与其它变量均不存在引导关系。

五、结论与建议

通过对2006年1月至2009年12月CCI和各经济变量关系的检验发现,消费者信心指数CCI对居民消费价格指数CPI有显著的预测作用,并且CCI单向引导CPI的变动;CCI对城镇失业率UR有一定的预测作用。但是,CCI对其他经济变量的预测和引导作用不显著,CCI不能有效预测消费者的行为,对股票市场和房地产市场也缺乏预测和引导信号,CCI对GDP的影响也很小。

在金融危机发生后,国家的救市计划一定程度上能刺激经济的快速复苏,但同时也要密切关注社会的稳定,通货膨胀率和失业率是政府尤为关注的问题。通过每月公布的消费者信心指数,可以有效预测CPI和失业率,政府就能及时采取必要措施,防止通货膨胀的发生,降低失业率。

积极拉动内需依然迫在眉睫,目前我国的消费总量占GDP比重依然不高,这必然影响了CCI对消费的预测引导作用。政府要坚持鼓励消费,出台一系列刺激消费的政策,将内需真正的扩大来达到刺激经济增长的目的。

普及CCI的宣传,增强股票市场和房地产市场对消费者信心指数的关注,真正发挥出CCI的预测和引导功能。

参考文献:

[1]吴文锋,胡戈游,吴冲锋. 中国消费者信心指数的信号引导功能. 系统工程理论方法应用 2004.10

[2]杨茂. 中国消费者信心与消费需求拉动效应的实证分析. 经济经纬 2006.1

[3]席晓青,谢荷锋,陈南岳 CCI与CPI关系的实证研究.管理评论.2009.5

[4]李晓玉.消费者信心指数的理论背景与实际意义. 教学参考.2006.1

[5]Kumar V , Robert R P Leone ,Jone J N Gaskins. Aggregate and disaggregate sector forecasting using consumer confidence measures [J]. International Journal of Forecasting 1995

第2篇

两年以上工作经验|男|26岁（1990年6月5日）

居住地：西安

电 话：136******（手机）

E-mail：

最近工作[9个月]

公 司：XX有限公司

行 业：金融/投资/证券

职 位：证券理财经理

最高学历

学 历：本科

专 业：金融学

学 校：西安邮电大学

自我评价

诚实守信，具有良好的感恩意识，勤勉务实，注重理论与实践的有效结合，善于创新，拥有优异的创造性思维。责任心强，对待工作尽职尽责，进取意识烈强烈，虚心好学。有良好的团队组织能力及协作精神，具备良好的人际关系，能承担较大的工作量及较强的工作压力。

求职意向

到岗时间：一个月之内

工作性质：全职

希望行业：金融/投资/证券

目标地点：西安

期望月薪：面议/月

目标职能：证券理财经理

工作经验

201x/10 — 201x/7：XX有限公司[9个月]

所属行业：金融/投资/证券

业务部 证券理财经理

1.负责起草公司股权管理制度、证券动作控制制度、投资者关系管理制度及相应实施细则，上报总经理、董事会审批。

2.贯彻实施证券部各项制单制度，并根据实际情况进行修订、完善。

3.负责起草集团公司证券动作计划、本部门的年度和月度工作计划。

201x/5 — 201x/9：XX有限公司[1年4个月]

所属行业：金融/投资/证券

业务部 期货经纪人

1.负责拓展销售渠道，开发新客户，销售公司发行或代销的金融理财产品。

2.负责维护销售渠道，维护老客户，为客户提供理财咨询等服务。

3.负责收集市场信息和客户建议，向客户传递公司产品与服务信息。

教育经历

20xx/9— 201x/6西安邮电大学 金融学 本科

证书

201x/12大学英语四级

第3篇

关键词：金融条件指数（FCI）  ； 向量自回归（VAR）  ； 房地产开发投资增速  ； 预测

引言

房地产在我国国民经济中占有支柱地位，多年来对经济增长有着突出贡献。然而，自2014年年初开始，全国房地产开发投资增速持续下滑，全国商品房销售面积及销售额累计同比、房地产开发企业土地购置面积累计同比等指标连续6个月出现负值，房地产开发企业本年到位资金增速（累计同比）则从2013年年底的26.5%下降到2014年6月份的3%。市场普遍认为房地产投资增速的下降，将是下半年我国经济增速面临的最大不确定性。因此，无论政府宏观调控，还是业界投资决策，都需要准确判断房地产开发投资增速的态势。挖掘有关预警指标，预测房地产投资的未来增速，在当前经济形势下无疑具有非常重要的现实意义。

OLS回归方法的缺陷

本文旨在预测全国房地产开发投资的月度增速，前期探索发现，和商品房需求有关的指标如商品房销售额增速、广义货币M2增速等与预测对象有较好的一致性，而和商品房供给有关的指标如待开发土地面积增速，与预测对象的相关性则较弱。图 1 显示了房地产开发投资和商品房销售额、广义货币供应量M2、中长期利率等序列的变化情况。除利率之外，所有指标序列均为季节调整后的月度同比值。可见，商品房销售额、M2与房地产开发投资之间有较强的相关性且领先于后者的变化。

然而，在进行平稳性检验之后，以商品房销售额、M2的滞后值为解释变量，使用OLS方法对房地产开发投资增速进行预测并没有得到理想结果，如图 2所示，预测序列不能很好拟合房地产投资增速实际变化的基本趋势和拐点。鉴于2009年实施的大规模经济刺激计划，可能会对经济变量的预测产生结构突变性的干扰，本文在使用2010年1月份以后的子样本重复进行研究之后，并不能改变上述结论。显然，OLS方法因其固有的遗漏变量等缺陷，难以充分把握宏观经济变量的波动信息。

金融条件指数与房地产开发投资增速预测

（一）金融条件指数概述

20世纪80年代末，加拿大央行最早提出了货币条件指数（Monetary Condition Index，MCI）的概念。Ericsson等（1998）曾将短期实际利率和实际汇率加权平均构造了MCI，以综合反映金融资产价格的信息。金融条件指数（Financial Condition Index，FCI）则是在MCI的基础上扩展而来的。著名学者Goodhart和Hoffmann（2000）在MCI基础上加入房价和股价，提出了FCI，并在后来一系列研究中构造出G7国家的FCI以进行实证分析。作为对货币金融环境的一个综合测度，FCI被学界、央行和金融机构广泛用作货币政策的风向标和通货膨胀的指示器。如Montagnoli和Napolitano（2005）构建了美国、加拿大、欧盟和英国的FCI指数，认为FCI可以作为货币政策的短期前瞻性指标。芬兰央行发现FCI能为其调整货币政策提供依据。李成等（2010）构建了我国的金融条件指数，并研究发现其与通货膨胀率和实际产出增长的变化趋势相似。

金融条件指数的构造方法主要有：最小二乘法，总需求简化式模型（IS曲线和菲利普斯曲线）如高盛的做法，因子分析如English等（2002），向量自回归（VAR）脉冲响应分析如王丽娜（2009）和李成等（2010）。然而，总需求模型难以满足变量外生性假设；OLS如前所述不能捕捉充分信息；因子分析法则需要满足公共因子之间的互不相关假设。因此，在权重确定方面，基于VAR的脉冲响应分析有明显的优势，成为目前最常用的方法。

（二）预测指标的选取与说明

影响房地产开发商短期投资决策的主要是现金流因素。销售状况决定了资金周转和企业净值，并在很大程度上决定开发商对市场前景的预期。而根据伯南克等人的“金融加速器”理论（Bernanke，et.al.，1999），在存在金融摩擦的信贷市场中，企业净值影响到其外部融资的可获得性。广义货币供应量则决定了全社会的流动性丰裕程度和融资成本。鉴于此，本文选取M2、利率、商品房销售额、房地产开发投资资金来源中的国内信贷金额和自筹金额共五个短期敏感性指标，作为房地产开发投资增速的预测依据。采用Eviews7.0计量软件选取2004年1月份至2014年6月份的186期月度数据进行研究（利率指标除外），数据来源于WIND数据库、国家统计局网站和央行网站。具体而言，各指标构造如下：

房地产开发投资当月同比YOYREI_TC。首先将“房地产开发投资完成额（累计值）”换算成当月值，并用X12方法进行季节调整，保留其中的趋势和波动成分，然后计算得到当月同比。

商品房销售缺口GAP_SALES。将“商品房销售额（累计值）”换算成当月值，该序列同样存在季节性因素，使用X12方法进行预处理；然后用Hodrick-Prescott滤波技术分离该序列的趋势成分和波动成分（平滑参数取值为14400），按照“缺口=（季节调整之后的值-趋势值）×100/趋势值”公式计算出商品房销售缺口。

广义货币缺口GAP_M2、国内信贷缺口GAP_LOAN、自有资金缺口GAP_SELFFINANCE分别采用“货币和准货币（M2）月度值”、“房地产开发资金来源：国内贷款：累计值”和“房地产开发资金来源：自筹：累计值”原始数据计算，处理方法与商品房销售缺口GAP_SALES完全相同。

利率变化GAP_BONDRATE，刻画短期资金使用成本的变动。采用“1年期国债到期收益率（日度）”指标，将当月最后一个交易日的数值作为其月度值，因数据存在缺失，样本区间从2007年12月到2014年6月。该序列的环比变化值（一阶差分）作为利率变化的“缺口”。

（三）金融条件指数的构建

模型中各个变量平稳是VAR系统平稳的充分条件。因而首先用ADF方法和PP方法检验系统中各个组成成分的平稳性。表 1显示了各个变量平稳性检验的p值，显然，所有变量均在5%水平上通过平稳性检验。将表 1中变量当作内生变量构建VAR模型（称为模型Ⅰ），LR、FPE、AIC、SC、HQ等信息准则均表明模型最优滞后阶数为7阶；而AR根图则显示全部特征根的模的倒数值都在单位圆之内，说明该VAR（7）系统是平稳的。

目前，我国央行把M2当作主要的货币政策目标，并对资金价格（利率）产生影响；而整个宏观货币信贷条件又决定着房地产的需求，影响商品房销售以及资金回笼速度，进而影响到房地产开发商的自有资金；而依据金融加速器理论，内部资金的多寡、现金流是否充裕则决定了开发商的外部融资便利程度（包括融资规模与融资成本两方面），并最终对房地产开发投资产生影响。按照这种内在因果关系，本文以GAP_M2、GAP_BONDRATE、GAP_SALES、GAP_SELFFINANCE、GAP_LOAN、YOYREI_TC顺序进行乔勒斯基（Cholesky）分解，并在VAR脉冲响应的基础上得到50个月度预测期的方差分解，根据各个预测变量对YOYREI_TC的平均影响确定权重系数，由此得到金融条件指数的表达式为：

FCI=0.48×GAP_M2+0.17×GAP_BONDRATE+0.08×GAP_SALES+0.16×GAP_SELFFINANCE+0.10×GAP_LOAN

表2显示，平均而言，广义货币缺口和短期利率对房地产投资增速有很大影响，由这5个短期敏感性变量构造而成的FCI能够解释房地产投资增速变动的87.45%。

（四）房地产开发投资增速预测

图3 金融条件指数、房地产开发投资预测增速显示出金融条件指数与房地产投资增速走势（YOYREI_TC）之间有较强的一致性，且能领先于后者的变动。使用Eviews的相关性分析发现，滞后4阶的FCI与YOYREI_TC的相关系数最大（约0.62）。对于2010年1月以后的子样本，则是滞后2阶的FCI与YOYREI_TC的相关系数最大（约0.69）。这说明2008年国际金融危机之后，我国实体经济的变化对货币变量更加敏感。为提高准确性，避免2009年大规模经济刺激对预测的或有影响，本文采用2010年1月之后的子样本，使用最小二乘法将YOYREI_TC对FCI（-2）和MA（1）回归建立方程，主要解释变量均在1%水平上显著不为0。依据该方程进行预测，结果如图 3所示。很好拟合了房地产投资实际增速的基本趋势。接着，利用前6期平均残差修正之后即得出房地产开发投资2014年7月份和8月份的当月同比值，使用WIND数据库中的“房地产开发投资完成额：累计值”数据，折算出今年7、8月份房地产开发投资完成额的累计同比预测值为13.17%和12.35%。

稳健性检验

因我国尚未完全实现存、贷款利率的市场化，短期利率指标的选择是预测研究的难点。为保证预测的稳健性，本文分别采用6个月票据直贴利率和上海银行间7天拆借利率（SHIBOR）当作短期利率指标，构建VAR模型（分别称为模型Ⅱ和模型Ⅲ）以确定新的FCI指数并对房地产开发投资增速进行重复预测。结果如图 4和表 3所示，三个模型的预测结果几乎完全一致。由此可见，FCI构建方法具有较强的稳健性。

结论与政策建议

本文使用M2、利率、商品房销售额、房地产开发投资资金来源中的国内信贷金额和自筹金额共五个短期敏感性指标，利用向量自回归方法构建金融条件指数，并以之预测我国房地产开发投资增速，得到较为理想和稳健的结论，表明金融条件指数能捕捉重要的趋势变化和拐点信息，对房地产开发投资增速有较强的预测能力。

预测结论认为，我国房地产开发投资增速在未来两月将持续下滑，尚无触底反弹的迹象，一方面说明我国房地产行业已进入调整期，另一方面也加大下半年经济增长的下行压力。为确保全年经济增长7.5%目标的实现，政府需要出台适当的经济刺激措施，在政策手段的选择上，增加货币供应量和调整银行信贷政策对促进房地产投资可能有比较明显的影响。特别地，在总量调控的同时，政府需更注意结构性调整，根据各地的不同情况而区别对待。如北京、上海、广州等一线城市可维持既有政策，对于房地产投资大幅下滑、库存大量增加的地区，建议因地制宜，给地方政府更大的自，让之前偏紧的房地产行业调控措施回归常态。

参考文献：

1.Bernanke，B.S.，M.Gertler，and S. Gilchrist（1999）： The Financial Accelerator in a Quantitative Business Cycle Framework[C].Handbook of Macroeconomics，Vol.1

2.English W.，K.Tsatsaronis and E.Zoli（2002）： Assessing the Predictive Power of Measures of Financial Conditions for Macroeconomic Variables[R].BIS Working Paper

3.Ericsson N.，E.Jansen，N.Kerbeshian and R.Nymoen.（1998）： Interpreting a Monetary Conditions Index in Economic Policy [C].Bank for International Settlement，BIS Conference Papers，No.19

4.Goodhart，C. and Hofmann B.（2000）： Do Asset Prices Help to Predict Consumer Price Inflation？ [C].The Manchester School，68，Supplement，a，122-140

5.Montagnoli A.，O.Napolitano.（2005）：Financial Condition Index and Interest Rate Settings： a Comparative Analysis[R]，Instituto Di Studi Economici，Working Paper

6.高铁梅.计量经济分析方法与建模――Eviews应用及实例[M].清华大学出版社，2009

7李成，王彬，马文涛.我国金融形势指数的构建及其与宏观经济的关联性研究[J].财贸经济，2010（3）