美章网 资料文库 银行业与经济增长的联系范文

银行业与经济增长的联系范文

本站小编为你精心准备了银行业与经济增长的联系参考范文,愿这些范文能点燃您思维的火花,激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

银行业与经济增长的联系

一、模型描述

先分别对各时间序列数据进行单位根验[6],然后建立向量自回归模型,在VAR模型的框架下,运用Johansen检验进行协整检验,最后运用Granger因果关系检验、脉冲响应、方差分解分析来考察银行业发展与经济增长的因果关系。其中有Sims于1980年提出的向量自回归(vectorau-toregressive,VAR)模型,不以经济理论为基础,它是基于数据的统计性质建立模型,它把系统中每个内生变量的滞后值作为解释变量进行回归,从而估计所有内生变量的动态关系。VAR模型的一般数学表达式(式1)是:量,A1到Ap表示K×K阶的参数矩阵,Xt表示M×1阶外生变量向量,B1到Bq是K×M阶待估系数矩阵,并且假定μt是白噪声序列。

(一)指标的选取考虑到数据的可获得性和代表性,选取1978~2011年新疆银行业发展和经济增长有关的时间序列数据作为实证数据,以新疆各年人均GDP来衡量新疆经济发展水平,用RGDP表示;衡量银行业规模指标的贷款相关比率用LIR(LoanInterrela-tionRatio)来表示;衡量银行业效率指标的存款与贷款比率用DL(DepositLoanRatio)来表示。为避免出现异方差,数据变量均采用其对数形式。数据均来源于《新疆统计年鉴2012》,如表1所示。

(二)单位根检验为了避免回归结果产生伪回归,在建立计量经济模型之前可以先对时间序列进行平稳性检验,通过差分得到平稳的时间序列,然后再进行回归。运用Eviews6软件通过ADF检验对lnRGDP、lnLIR和lnDL三个变量进行平稳性检验,得到结果如表2所示。从表2可以看出,原三个时间序列都是非平稳时间序列,但经过一阶差分后变为平稳时间序列,即lnRGDP~I(1),lnLIR~I(1),lnDL~I(1)。三个变量均为一阶单整,满足建立VAR模型的条件,从而接下来可以进行协整检验。

(三)协整检验选择滞后阶数时,用滞后长度标准(LagLengthCriteria)来选择,分别是LR(似然比)检验、AIC和SC取值最小信息准则,综合两种原则能够完整地反映所构造模型的动态特征,文中模型选用结果见表3。通过观察上表,根据AIC和SC取值最小信息准则,显示最优滞后期数为2期,即建立VAR(2)模型。如果VAR模型是不稳定的,模型在进行接下来的基于VAR模型的脉冲响应分析与方差分解分析时也是不稳定的,因此要对VAR模型的稳定性进行检验。由图1的VAR模型稳定性检验结果可见该模型的特征根的模均在单位圆内,所以,该VAR(2)模型是稳定的。在进行Johansen协整检验时,滞后阶数与前面保持一致。经过迹检验(TraceStatistic)和最大特征值检验(Max-EigenvalueStatistic)得到表4,结果如下:上表显示,迹检验和最大特征值检验得出的结论都表明协整方程个数是1个,也就是说变量之间存在协整关系,即新疆银行业发展规模、效率和新疆经济增长之间存在着一个长期稳定的均衡关系。这个协整方程是:从协整方程可以看出,新疆经济增长与银行业发展规模和效率都有明显的正相关关系,新疆银行业发展规模和效率都能有效促进新疆经济增长。

(四)向量误差修正模型(VEC)VEC模型是含有协整约束的VAR模型,应用于具有协整关系的非平稳时间序列。VEC模型是一种短期模型,它反映了因变量短期的波动变化时如何被决定的(从短期看,被解释变量的变化是由短期波动和较稳定的长期趋势所共同来决定的。短期内,系统对于均衡状态的偏离程度大小直接导致了波动振幅的大小;从长期看,协整关系起到引力线的作用,将非均衡状态拉回到均衡状态)。VEC模型如下:从上面的VEC模型中,差分项反映了短期波动的影响。经济增长的短期变动可分为两个部分:一部分是短期银行业发展规模和效率的影响;另一部分是偏离长期均衡的影响。误差项ECMt-1系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。短期银行业发展规模优化1%,新疆经济增长相应增加0.5272%;短期银行业发展效率优化1%,新疆经济增长相应增加0.2774%。从ECMt-1系数估计值(0.0453)来看,当短期波动偏离长期均衡时,将以(0.0453)的调整力度将非均衡状态拉回均衡状态。

(五)Granger因果关系检验由于协整检验的局限性,即协整关系只能说明模型中的各变量之间存在均衡关系,但不能确定彼此之间的因果关系,也就是说银行业的发展不一定必然引起经济增长,而可能来自于其他因素的影响。所以有必要运用格兰杰因果关系检验法(GrangerNon-causalityTest,1969)来进一步分析模型中各变量之间的因果关系。格兰杰因果关系检验是对几个平稳序列之间考察序列X是否是Y产生的原因,如果加入X的滞后值可以提高Y的解释程度,则称序列X是Y的格兰杰原因。由表5可见,LNRGDP与LNLIR存在单向格兰杰因果关系:LNLIR是因,LNRGDP是果,并且LN-LIR和LNDL同时都是LNRGDP的格兰杰原因,即新疆银行业发展规模和效率同时能促进新疆经济增长。LNGDP和LNDL也存在单向格兰杰因果关系:LNRGDP是因,LNDL是果,并且LNRGDP和LNLIR同时都是LNDL的格兰杰原因,表明新疆银行业发展规模能促进新疆银行业发展效率的提高。

(六)基于VAR模型的脉冲响应函数分析利用VAR模型的脉冲响应函数分析,来进一步考察新疆银行业发展与经济增长之间的动态相互影响,以检验上述分析的可靠性。图2显示,LNRGDP受到LNLIR的一个正冲击之后,在两年内有一个缓慢的增长,两年之后保持稳定。而LNRGDP在受到LNDL的一个负冲击之后,在两年之内几乎没有反应,第三年开始呈现负向反应,随后负向反应越来越大。LNDL受到LNRGDP的一个正冲击之后,两年之内有一个波动,之后平缓增长至保持稳定。LNDL受到LNLIR的一个负冲击之后,三年之内快速增长,之后保持稳定。显示结果与格兰杰检验一致。

(七)方差分解方差分解可以描述每个变量的更新对VAR系统变量影响的相对重要性。对LNRGDP、LNLIR、LNDL三个变量序列的预测均方误差分解成系统中三个变量的随机冲击所作的贡献,方差分解表如表6所示。表6显示,对于新疆经济增长变量LNRGDP的预测误差方差,银行业发展规模LNLIR解释力度逐渐加大,这说明随着新疆银行业体制变化,银行业规模的发展扩大,它对新疆经济增长波动的解释力度逐渐增强,而新疆银行业发展效率LNDL对LNRGDP的误差方差的解释能力只有3%。对于新疆银行业发展效率LNDL的预测误差方差,新疆银行业发展规模LNLIR的解释力度达到了80%,而经济增长LNRGDP对LNDL的预测误差方差的解释能力一直处于非常低的水平。

二、结论及建议

本文基向量自回归(VAR)模型,利用协整检验、格兰杰检验、脉冲响应函数分析、方差分解分别对新疆银行业发展与经济增长之间的相关关系和因果方向性进行了实证研究。最后得到以下结论:

(一)代表经济增长和银行业发展的三个指标———LNRGDP、LNLIR、LNDL的时间序列均不稳定单位根检验表明,三个时间序列数据变量均呈一阶单整,即LNRGDP~I(1),LNLIR~I(1),LNDL~I(1),满足构造VAR模型和协整检验的前提。

(二)Johansen协整检验结果表明,LNRGDP、LNLIR、LNDL三个变量之间存在长期稳定的相关关系

(三)Granger因果关系检验结果表明,新疆经济增长与银行业规模存在单向格兰杰因果关系银行业规模是新疆经济增长的格兰杰原因,也就是说新疆银行业发展规模的扩大促进了新疆经济增长;同时经济增长与银行业发展效率存在双向格兰杰因果关系。检验结果还表明,新疆银行业发展规模与银行业发展效率存在单向格兰杰因果关系:银行业规模是银行业效率的格兰杰原因,即银行业规模的扩大导致了效率的提高。

(四)综合Granger检验、脉冲响应函数分析和方差分解的结果显示,新疆银行业发展与经济增长存在正相关关系,但相关关系不强尽管新疆银行业发展规模和银行业发展效率有助于促进新疆经济增长,但前两者促进的作用不够明显。目前新疆四大国有商业银行在金融系统中的核心地位不可动摇,市场经济体制发挥的作用有限。因此,应加快新疆银行业体制改革,鼓励和吸引新型的商业银行和非国有商业银行及外资银行在新疆设立分支机构,优化银行公司治理,提高银行经营效率,加大存款转化为贷款的力度,支持新疆企业面向中亚等国的外贸业务。新疆银行业需要研究新疆经济领域的未来趋势,更积极地参与经济各领域的发展进程,充分发挥经济活动融资主渠道的作用,促进新疆产业结构调整,合理安排信贷投放,以此推动新疆经济持续发展。

作者:霍旭领敬莉单位:新疆财经大学经济学院