企业宏观经济分析范文

前言：我们精心挑选了数篇优质企业宏观经济分析文章，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

（一）国内生产总值GDP

通过查找相关资料，我们获得了近几年国内GDP的相关数据，2010年GDP值401,513、增长率17.8%、第一产业40533.6、第二产业187383.2、第三产业173596。2011年GDP值473,104、增长率17.8%、第一产业47486.2、第二产业220412.8、第三产业205205，2012年GDP值519,470、增长率9.8%、第一产业52374、第二产业35162、第三产业231934、2013年GDP值568,845、增长率9.5%、第一产业56957、第二产业249684、第三产业262204。近几年我国GDP在稳步上升，但受全球经济影响，增长率有所下滑。我国的GDP的增长主要由1三大产业组成，我国第二产业比重偏大，虽然第三产业在近些年发展迅速并扩展较大，但由于起步时间较晚，许多法律和体制上还有缺陷需完善。至今，第二产业仍是我国的主导产业，它与我们日常的基本生活关系密切，发展较为持久和完善，在未来较长时间内仍会是重点发展产业。由于环境的破坏，高科技生产企业和环保型项目更具有发展潜力。

（二）通货膨胀

近几年，我国通胀率持续增长，各种物价指数均在上升。物价的持续上涨会导致生产制造企业的原材料成本和劳动力成本提高，企业的盈利会因此而减少。根据国家统计局的数据显示，2003年以来，居民消费和工业生产者购进的价格指数都处上升趋势，2011年工业生产者购进、出厂价格指数虽有所下降，但幅度低于居民消费指数上升的幅度。物价上涨，会抑制居民的消费需求，市场需求的减少进而导致企业产量、销量都下降，即使工业生产者购进、出厂价格指数有下降也很难居民需求下降这一大缺口。所以，企业要寻求新的方法来改善这一状况，技术改进、产业链调整、新产品研发、市场需求调研、营销策略改变等都需要考虑。虽然物价上涨会给企业带来不利影响，但物价上涨、货币购买力下降将会导致人们大量货币用于购买实物产品，来保证自己的生活和财产保值，而对于股票的投资将会减少，外加上股票市场的持续低迷，所以对于实物生产企业来说并非完全没有机会。

（三）利率

宏观角度看，利率的变化不仅能反映出市场对于资金的需求，还能体现市场经济的变化趋势，有助于投资者对未来投资的预期判断，微观角度看，当利率降低后，投资者就可以以较低的资本成本获得资金并投入生产和发展。受经济危机影响，2008年之后，为减小经济危机冲击，银行在之后逐年调高了贷款利率，以此回笼社会上资本。同样，利率的升高会在一定程度上压制经济的发展速度，企业贷款的成本升高，利润减少。但是，在2012年开始，利率又缓缓下降，这是因为经济危机后，国家经济在慢慢复苏回升，为了刺激经济发展，银行调低了利率，鼓励企业加大投资生产，创造利润，银行从而也能获得收益。所以，在这个时期，对于投资者可以说是个比较重要的阶段。

（四）国家政策

近几年，我国大力推进国有企业的体制改革，鼓励民营、中小企业的发展。2009年，国务院颁布《国务院关于进一步促进中小企业发展得若干意见》，指出要进一步营造中小企业发展的良好环境，重点解决中小企业融资难、担保难问题，推出更多扶持政策，减轻企业负担。2010年，国务院发文允许民间资本兴办金融机构。民间的闲散资本通过民办的金融机构聚集起来，再贷给需要资金的中小企业，解决了融资问题。此外，营业税改征增值税的政策实施，使得我国绝大部分企业的税收负担降低。“民营企业发展和国家经济政策对其支持是正相关的”，各种好的政策颁布，使得中小企业的发展有了新的希望。此外国家对环境的不断重视，对于高科技生态环保企业无疑是很好的会。

（五）投资者心理

2008年的金融危机已经过去了五年之多，当时崩溃的经济正处于慢慢恢复阶段，但是，恢复的时间和速度却是比较漫长的。由于遭受了重创，国内的股市并不十分乐观，大多数的证券走势都是停滞不前并还有下滑趋势，投资者对证券市场的投资信心不足，纷纷保持观望态度，而这恰好给实物投资项目带来契机。资金只有流动起来才会带来收益，面对证券市场的不景气，投资者心理产生变化，对实物投资将会更有兴趣和期望，从而带来机遇。

二、总结分析

第2篇

关键词：宏观经济；货币政策；企业；信贷融资

中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2013）09-0102-02

2008年全球发生金融危机，很多企业由于资金链的断裂而破产。从2011年中国沿海地区的企业出现的“钱荒”来看，很多企业有很好的销售市场，但由于缺乏资金导致破产。这些事情说明一个简单的道理，没有足够的资金，企业的生产经营活动就没有保障。企业筹集的成功与否直接决定着企业的生存与发展。从宏观经济角度讲，企业筹集资金关系到全社会资源的利用与合理配置，关系到宏观经济运行的效率与效果。企业融资活动受到宏观环境、微观环境和金融市场环境等，其中，金融市场环境是企业融资活动的根本所在。任何一种环境的变化，都可能给企业带来麻烦，企业融资管理的任务就是利用环境追求企业利润的最大化。

一、货币政策与企业融资

货币政策对企业融资行为影响的传导渠道：

第一，银行贷款渠道[1]。银行贷款渠道理论表明，即使存在凯恩斯主义所谓的流动性陷阱导致利率传导机制失效，货币政策也可以通过银行贷款渠道发挥作用。银行贷款渠道下的货币政策传导过程可以简单描述为：货币供应量银行贷款利率投资需求产出GDP。

第二，借款人资产负债表渠道。资产负债表渠道认为货币政策对经济运行的影响可以因为特定借款人受信用能力的制约而得以强化。放松贷款与证券不可完全替代的假设，Bernanke&GertleK1995）[2]描述了一个更为广义的信贷渠道，即资产负债表渠道，该渠道强调货币政策通过影响企业的净资产发挥作用。Bernanke&Gerller强调金融市场的不完全性。在不完全的金融市场上，信息是非对称的，信息不对称会导致资产负债表恶化时行为人的逆向选择和道德风险增加，企业的借款成本会因此增加。货币政策主要通过影响资产净值，进而影响贷款数额，从而影响投资的过程就是资产负债表渠道的传导机制。

二、货币政策与企业融资行为影响实证分析

本文选取了2003—2011年中国沪深A股上市的企业作为样本分析对象，对样本数据进行了处理：第一，删除保险、银行等金融类上市公司和总资产为零或小于零的公司。收集的数据主要包括各商业企业的财务数据，包括资产总额、长期借款、短期借款、总资产净利率（ROA）等数据，这些数据均来源于Wind资讯。数据经过整理计算得到各指标所需要的样本数据。

（一）各变量的定义[3]

（二）模型设定

本文在模型中加入了企业个体特征变量包括银行规模（Size）、资产负债率（Lev）和现金流量指标（Cfo）、净利润报酬率（Roa）、企业成长性tobin’q（Q）、控制权类型（Cont）。此外，还加入货币政策变量与企业个体特征变量的交叉项（Q*MC）和（Q*CONT），用以探讨货币政策变动对具有不同个体特征企业的冲击是否呈现不一致的现象。因为企业个体特征变量可能存在内生性问题，而造成估计结果发生偏差，在模型中采用滞后一期的特征变量，而非当期值。

（三）实证结果分析

1.中国企业的银行信贷反应方向与货币政策调控方向一致。在模型中，10%的置信水平下，基础货币供给量增速的长期系数 均显著异于零，并呈现预期的正向关系。考虑企业个体特征时，基础货币供给量每提高1个百分点，银行贷款增长率提高0.182个百分点。这说明在银根宽松时期，企业的信贷融资约束越小，企业的信贷融资规模越大，获得的银行贷款越多。货币政策越紧缩，企业的融资面临约束，银行贷款越小，当货币政策趋于宽松时，企业获得的银行贷款量将增加。

2.从交叉项mc*cont的系数与loan系数在5%的置信水平显著正向关，说明民营企业的银行贷款融资对紧缩的货币政策更加敏感，相对于国有企业，上市公司最终控股股东为民营的企业获得的银行贷款下降得更多。如果要检验货币政策对企业信贷融资行为的影响是否显著，即货币政策是否有效，则需检验模型一中 的是否显著异于零，并且预期系数应为正。这一检验结果代表货币政策是否影响企业的银行贷款行为。

3.企业成长性的托宾Q、mc*Q的回归系数在10%、5%、1%置信度下都不显著。可能的原因是A股上市企业的成长性与银行信贷之间的相关性不大，在经济宽松时期有可能过热，银行可能考虑抑制经济过热，有限度的给成长性企业贷款。

4.从企业的个体特征变量对企业的银行信贷影响系数来看，企业规模（size），总资产报酬率（roa）对企业银行贷款具有显著性影响。企业规模（size）系数为正，企业的规模越大，其融资渠道相对较多，采用企业渠道融资的可能性较大，企业的信贷融资规模较小。企业总资产报酬率系数为负，对于企业的盈利越强，企业就越容易获得银行贷款。

参考文献：

[1] 周章英，蒋振声.货币渠道、信用渠道与货币政策有效性——中国1993—2001年的实证分析和政策含义[J].金融研究，2002，（9）：34-43.

[2] BenS.Bernanke，Mark Gertler and Simon Gilchrist，The Financial Accelerator And The Flight To Quality[R].Working paper，No.4789，

NBER，1994.

第3篇

关键词：制造业PMI；宏观经济景气指数；向量自回归VAR

中图分类号：F224.9 文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2016）03-0122-03

0引言

中国制造业采购经理指数（PMI）由中国物流与采购联合会和国家统计局于2005年共同推出，在每个月的第一个工作日，具有及时性特点，PMI体系主要由新订单、生产量、从业人员、供应商配送以及原材料库存等反映制造业企业生产活动的细分指标构成，是衡量我国工业经济发展的主要指标；中国宏观经济景气指数则是反映我国宏观经济发展的重要指标，主要包括先行合成指数和一致合成指数，其中一致合成指数能够客观描述宏观经济发展现状，由工业生产、社会需求、就业、社会收入等4个方面构成，先行合成指数能够用来预测宏观经济发展趋势，由恒生内地流通股、产品销售率、货币供应量M2、新开工项目、物流以及消费者预期等指数构成。在2013年底召开的中央经济工作会议中，提出了2014年经济工作的主要任务之一为大力调整产业结构、着力抓好化解产能过剩和实施创新驱动发展，其中产业结构中的工业作为我国国民经济的主要组成部分，研究工业发展指标与宏观经济发展指标之间的关系具有重要意义。因此有必要对制造业PMI与中国宏观经济景气指数之间的关系进行深入研究。本文对我国制造业PMI与宏观经济景气指数进行描述性相关分析，依据宏观经济景气指数的实际构成情况，选取制造业PMI与宏观经济景气一致合成指数建立向量自回归VAR模型进行检验分析，以期发现两个指数之间的定性和定量关系。

1数据描述性分析

文中的数据来源于中经网统计数据库，选取2005年1月至2014年3月间的制造业采购经理指数、宏观经济景气先行指数、宏观经济景气一致指数月度数据，为了方便对这三个时间序列进行分析和描述，本文用PMI表示制造业采购经理指数，MELCI表示宏观经济景气先行指数，MECCI表示宏观经济景气一致指数。图1表示中国制造业PMI与宏观经济景气先行指数（MELCI）序列图，从图中PMI序列曲线可以看出，2005年1月至2014年3月整个时期中，我国的经济大部分时间处在扩张阶段。从2005年开始到2008年上半年，PMI大都处在52~56之间，说明我国制造业经济总体扩张明显，但是波动较大，制造业经济的扩张存在着不稳定性；在2008年7月至2009年2月这一时期，PMI处在荣枯线50以下，说明我国经济处在收缩阶段，并且在2008年11月达到最低，指数不足40，说明我国制造业的总体经济情况受到了国际金融危机的影响；而从2009年前半年开始，PMI开始大幅回升，也说明我国的制造业经济开始回暖，正在逐渐从金融危机的影响中走出来；从图1中还可以看出，近两年的PMI数值处在50以上，序列波动不大，较为平稳，说明我国制造业经济正在扩张，并且呈现出平稳增长的态势，这一现象与国际形势、国家的宏观调控以及我国产业结构调整经济政策密切相关。另外对图1中两时间序列的走势进行对比分析，总体看来，制造业PMI曲线的波峰波谷数量比宏观经济景气先行指数（MELCI）曲线的数量多，说明MELCI曲线相对来说较为平滑，波动性低，但是将MELCI曲线波峰波谷出现的时间与PMI曲线的峰谷出现时间进行比较，发现两曲线波峰波谷出现的时间点基本一致，并且这一现象体现在整个时间序列范围之内，同时对两时间序列进行交叉相关分析，得到相关系数为0.71，也说明了两者之间较强的相关性。图2表示中国制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）的序列图，单独看一致指数（MECCI）曲线与图1中先行指数（MELCI）曲线形式较为相似。通过对图2中两组时间序列进行对比分析，MECCI曲线相对PMI曲线，波峰波谷的数量较少，曲线较为平滑；分析两曲线波峰波谷的出现时间，得出PMI曲线的波峰和波谷领先MECCI曲线的峰谷3~5个月，在2008年6月至2009年6月这段时期内，PMI曲线的领先性结论体现的更加明显。上述分析内容可以定性的说明制造业PMI对宏观经济景气一致指数MECCI的先行关系以及PMI对国家宏观经济的预测作用，接下来本文将通过建立模型对中国制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）之间的关系进行实证分析，定量说明两者的相互关系。

2VAR模型的建立与分析

2.1平稳性检验

在进行分析之前需要对中国制造业PMI与中国宏观经济景气一致指数（MECCI）两个时间序列进行平稳性检验，在本文的实证分析过程中，采用EVIEWS6.0软件对时间序列进行分析。在平稳性检验中，常用的检验方法为ADF单位根检验，所以文中利用EVIEWS6.0对PMI和MECCI两时间序列进行ADF单位根检验，检验结果如表1所示。时间序列在给出的三个显著水平下是不平稳的，而对两时间序列进行一阶差分之后可以看出，在5%的置信水平下，两时间序列的一阶差分时间序列都是平稳的，即PMI和MECCI这两个时间序列同为1阶单整序列，因此可以对两变量的原时间序列建立向量自回归VAR模型进行分析。

2.2VAR模型建立

在建立PMI和MECCI两时间序列的VAR模型之前，为了消除异方差性，对两个变量分别取对数，同时对将要建立的VAR模型的滞后阶数进行确定，根据AIC、SC和HQ原则，经过多次检验，最终确定模型的最优滞后阶数为4。因此选择建立4阶滞后期的VAR模型进行分析，得到log(PMI)与log(MECCI)之间的VAR模型回归方程，如下所示：è÷Log(PMI)log(MECCI)=è÷0.3300.194+è÷0.9733.4820.0331.392è÷Log(PMI(-1))log(MECCI(-1))+è÷-0.591-4.189-0.0150.047è÷Log(PMI(21))log(MECCI(-2))+è÷0.3070.401-0.002-0.851è÷Log(PMI(-3))log(MECCI(-3))+è÷-0.0780.5180.0130.345è÷Log(PMI(-4))log(MECCI(-4))从上述VAR模型的回归方程是可以看出PMI与MECCI时间序列之间滞后4期的定量关系，同时分析结果显示此模型的拟合度较高，达到0.98以上。接着需要对所建立的VAR模型进行检验，只有在模型稳定的前提下，才能对模型进行更加深入的分析。本文运用AR根对模型的稳定性进行检验，如果VAR模型所有根模的倒数小于1，即都位于单位圆内，则表明该模型是稳定的。根据上面所建立的VAR模型，得到模型的AR根图，如图3所示。从AR根图可以看出，所建立的VAR模型所有根模的倒数都小于1，处在单位元内，满足模型稳定性的条件，说明文中所建立的VAR(4)模型是稳定的。为了说明模型中PMI和MEC-CI变量的因果关系，下面对模型进行Granger因果检验，检验的结果如表2所示。由表2中检验结果分析可知，在5%的显著水平下，变量log(PMI)和log(MECCI)之间存在双向的因果关系，即变量log(MECCI)能Granger引起变量log(PMI)，变量log(PMI)也能Granger引起变量log(MECCI)。

2.3脉冲响应函数分析

脉冲响应函数描述的是VAR模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，为了进一步说明制造业PMI与宏观经济景气一致指数（MECCI）两时间序列之间的关系，在建立VAR模型的基础上采用脉冲响应函数对两时间序列进行脉冲分析，分析的结果如图4、图5所示，图中横轴表示冲击作用的滞后期数（月），实线表示脉冲响应函数，上下两条虚线表示正负两倍标准差偏离带。从图4中可以看出，在本期给制造业PMI一个正的冲击后，宏观经济景气一致指数（MECCI）开始逐渐的增加，并在第8期前后达到最高点，接着开始逐渐降低，到第22期前后穿过0点，然后经过小幅度的变化，最终在第38期左右收敛于0。脉冲响应函数的整体变动趋势说明PMI在受到外部条件的某一冲击后，能够经过国民经济的内在机制传递给MECCI，在前期给MECCI带来同向冲击，后期带来反向冲击，同向冲击的力度大于反向冲击，并且这一冲击效应会持续较长时间。从图5中可以看出，在本期给宏观经济景气一致指数（MECCI）一个冲击，PMI会在前3期迅速上升，在第3期达到最大值，接着开始迅速降低，在第9期左右穿过0点，然后经过小幅的变动，在第26期前后收敛于0。从脉冲函数的变动趋势可以看出，MECCI在受到外界的冲击后，其变动会在前期给PMI带来正向冲击，在后期带来反向冲击，且同向冲击的幅度较大。综上，PMI对MECCI的脉冲响应函数在38期收敛于0，而MECCI对PMI的脉冲响应函数在第26期收敛于0，这一分析结果说明PMI对MECCI的影响持续时间要长于MECCI对PMI的影响持续时间。

2.4方差分解分析

方差分解分析方法由Sims于1980年提出来，它是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息，定量地把握变量间的影响关系。对本文中的VAR模型方差分解分析结果如图6、图7所示，图中横轴表示滞后期数（月），图6的纵轴表示制造业PMI对宏观经济景气一致指数（MECCI）的贡献率，图7的纵轴表示宏观经济景气一致指数（MECCI）对制造业PMI的贡献率。从图6的方差分解结果中可以看出，中国制造业PMI对我国的宏观经济景气一致指数（MECCI）的贡献率在23%左右。从图7所示的方差分解结果中可以看出，我国的宏观经济景气一致指数(MECCI)对中国制造业PMI的贡献率在11%左右。两图中的方差分析结果表明，PMI对MECCI的贡献度大于MECCI对PMI的贡献度，验证了上文中Granger因果检验所得到结论，并且与VAR模型中脉。

3结论

本文主要运用向量自回归VAR模型对制造业PMI与中国宏观经济景气指数之间的相互关系进行实证分析，得出以下结论：（1）制造业PMI与宏观经济景气先行指数之间存在较强的一致性和相关性，两者的交叉相关系数达到0.71；制造业PMI与宏观经济景气一致指数之间存在先行关系，制造业PMI领先宏观经济景气一致指数3~5期。这一结果与两指数的指标构成密不可分，同时说明了制造业PMI的先导性特点。（2）VAR(4)模型定量分析了PMI与MECCI之间的滞后关系，通过Granger因果检验证明了在5%的显著水平下，制造业经济指标PMI与宏观经济指标MECCI之间存在双向的因果关系。（3）脉冲响应函数分析和方差分解分析则进一步说明了两时间序列的关系。PMI的冲击对MECCI的影响会在第8期达到到最大值，并且其正向影响将持续至第22期；而MECCI的冲击对PMI的影响则会在第3期达到最大值，正向影响持续到第9期，说明PMI对MECCI的影响持续时间要长于MECCI对PMI的影响持续时间。方差分解分析结果说明PMI对MECCI的贡献度大于MECCI对PMI的贡献度。另外根据本文的研究积累发现，我国关于PMI的学术研究还不全面，未来可以研究地域性PMI与国家PMI之间的关系，同时可以对地域PMI与当地经济指标之间的关系进行研究，以完善我国地域性PMI体系。

参考文献：

[1]梁强,刘嘉琦等.PMI指数与中国GDP增长率：基于有效性和设计合理性视角的研究[J].中国外资,2013,(8).

[2]张利斌,冯益.中国PMI与GDP关系的实证检验[J].统计与决策,2012,(2).

[3]陈晴旖.基于PMI指数对我国经济增长进行预测的实证分析[J].价格理论与实践,2013,(4).

[4]何跃,杨小朋.美国、欧盟、日本和中国制造业PMI之间的相互影响关系[J].情报杂志,2013,32(2).

[5]谢佳斌,王斌会.中国宏观经济景气监测的预警体系[J].统计与决策,2007,(2).

[6]郭国峰,郑召锋.中国宏观经济先行指数和一致指数应用效果与改进[J].数量经济技术与经济研究,2010,(10).