基于金融加速器理論和ARMA模型對中國農(nóng)村CPI的淺析

盧大中等

【摘要】本文以中國農(nóng)村主要金融機構(gòu)為研究對象，以2000年1月到2014年3月的中國農(nóng)村居民價格消費指數(shù)為研究數(shù)據(jù)建立ARMA模型，并根據(jù)所建模型和數(shù)學(xué)公式預(yù)測4.5月份我國農(nóng)村CPI數(shù)據(jù)并與現(xiàn)實數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，以此來檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性并結(jié)合金融加速器相關(guān)理論來對農(nóng)村地區(qū)未來CPI走勢進(jìn)行理性分析，最后結(jié)合我國現(xiàn)行的農(nóng)村金融政策提出若干可行性建議。

【關(guān)鍵詞】ARMA模型 金融加速器 金融政策

引言

1929～1933年全球經(jīng)濟經(jīng)歷了大蕭條，在此之后Fisher提出的債務(wù)-通貨緊縮理論，指出大蕭條的原因是信貸市場的失靈，這一觀點成為了金融加速器的雛形。金融加速器理論的提出是由于在借貸市場中雙方所獲取的信息具有不完全對稱性，使得投資過程中部分資金的投資產(chǎn)生了代理成本，沒有達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)甚至是無效率的，這就會造成下一期的投資、負(fù)債、產(chǎn)出以及借貸能力，各項經(jīng)濟指標(biāo)都會因此產(chǎn)生加劇波動。由于投資過程是雙向的，所以當(dāng)金融加速器產(chǎn)生正面效應(yīng)時，相應(yīng)企業(yè)的凈資產(chǎn)投資產(chǎn)出將進(jìn)一步增加。與之相反，當(dāng)金融加速器產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)時，相應(yīng)企業(yè)的凈資產(chǎn)和投資產(chǎn)出也將減少。近幾年來“三農(nóng)”問題成為全社會關(guān)注的焦點，同時也是國家加快現(xiàn)代化建設(shè)的工作重心。農(nóng)村金融又是農(nóng)村經(jīng)濟的核心問題，但由于我國城市化進(jìn)程加快，加之本身基礎(chǔ)薄弱的農(nóng)村經(jīng)濟基礎(chǔ)，很多優(yōu)勢資源也隨之向大城市轉(zhuǎn)移，甚至出現(xiàn)許多“金融盲區(qū)”。據(jù)筆者調(diào)查，在云南許多農(nóng)村地區(qū)連“土生土長”的農(nóng)村信用社都在農(nóng)村銷聲匿跡。因此，融加速器理論對于農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟指導(dǎo)作用具有現(xiàn)實的性和重要的意義。

一、“金融加速器”理論和ARMA模型

傳統(tǒng)的經(jīng)濟學(xué)假設(shè)市場是有效的無摩擦的，各個交易者之間的了解都是充分的，即信息完全對稱。而現(xiàn)實市場的信息是非完美的，借款者和貸款者之間的不對稱信息使得銀行獲得企業(yè)項目信息的成本增加，導(dǎo)致了借貸市場資金分配的非最優(yōu)甚至是無效率。當(dāng)企業(yè)微觀個體受到外部不利沖擊時，凈資產(chǎn)和現(xiàn)金流量必然發(fā)生變化，企業(yè)微觀個體在借貸時所能夠提供的抵押品將會減少，會影響企業(yè)的借貸能力進(jìn)而影響其下一期的投資、產(chǎn)出、凈資產(chǎn)以及借貸能力，如此循環(huán)往復(fù)，宏觀經(jīng)濟必然會因為眾多微觀企業(yè)個體的變化產(chǎn)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)，經(jīng)濟指標(biāo)會發(fā)生相應(yīng)的變化。則有摩擦的信貸市場在外部沖擊下會加速經(jīng)濟的增長或者衰退。代理成本隨著經(jīng)濟周期反方向變動，在經(jīng)濟蕭條時上升，在經(jīng)濟擴張時下降。

自回歸滑動平均模型（ARMA模型）是研究時間序列的重要方法。通常是在面板研究中，考察消費者的長期行為模式變遷過程。進(jìn)入21世紀(jì)以來，我國農(nóng)村地區(qū)金融業(yè)務(wù)穩(wěn)步發(fā)展，居民消費價格水平穩(wěn)步提高，本文采取21世紀(jì)以來全國農(nóng)村月度CPI數(shù)據(jù)為時間軸，建立ARMA模型。

二、文獻(xiàn)綜述

信貸市場和經(jīng)濟波動之間的相關(guān)作用理論很早被發(fā)現(xiàn)。維克賽爾、哈耶克等提出了經(jīng)濟的波動和信貸之間存在一定的聯(lián)系，并且指出信貸的變化情況會導(dǎo)致經(jīng)濟的波動。Fisher提出“債務(wù)-通貨緊縮”理論，指出“大蕭條”的主要原因是信貸市場上的失靈。凈資產(chǎn)在債務(wù)鏈中占有重要作用。當(dāng)企業(yè)的凈資產(chǎn)越低，可以獲得的貸款能力越低，貸款的減少會影響投資和產(chǎn)出，投資產(chǎn)出減少必使利潤減少，進(jìn)而凈資產(chǎn)會因此不斷地循環(huán)減少。相反，當(dāng)企業(yè)面臨著比較寬松的信貸政策時，其借款得到增加，投資、產(chǎn)出以及利潤都會增加。最終會導(dǎo)致通脹的產(chǎn)生。隨著20世紀(jì)80年代信息經(jīng)濟學(xué)的逐步崛起和發(fā)展，F(xiàn)isher的“債務(wù)-通貨緊縮”理論再次受到了重視。部分學(xué)者還將此理論運用在分析信貸市場對經(jīng)濟波動放大效應(yīng)的研究，同時將“金融摩擦”（信息不完美）這一概念納入到經(jīng)濟周期波動的一般分析框架中，奠定了“金融加速器”理論的基礎(chǔ)。引用Bernanke和Gertler（1989）的觀點“正是由于信貸市場的信息不完美引起了企業(yè)借貸成本的變化，資產(chǎn)負(fù)債、投資、產(chǎn)出也隨之變化，微觀層面的變化積聚到宏觀層面產(chǎn)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)，最終使得宏觀經(jīng)濟呈現(xiàn)出更大的波動態(tài)勢。”Bernanke等人在1996年最早提出了“金融加速器”概念，即信貸市場在自身條件變化和外部沖擊的情況下能夠使得原來的經(jīng)濟沖擊加強放大。Kiyotaki和Moore（1997）指出，因為信貸市場上不合理的配給因素的影響，企業(yè)為了能夠獲得足夠的資金進(jìn)行下一期的投資生產(chǎn)，以實現(xiàn)持續(xù)經(jīng)營，經(jīng)常就會采取以企業(yè)的自身價值或借款人所持有的一定數(shù)量的特定資產(chǎn)作為抵押進(jìn)行融資。在此情況下，宏觀經(jīng)濟的變化會通過企業(yè)的信貸狀況來影響企業(yè)的貸款和投資水平，這將會加劇宏觀經(jīng)濟的上升或者下降的態(tài)勢。他們提出，是信貸約束引起了宏觀經(jīng)濟的過度波動。

Bernanke，Gertler和Gilchrist（1998）又在新凱恩斯模型的基礎(chǔ)上，假設(shè)信貸市場的不完全、企業(yè)凈資產(chǎn)、價格黏性，建立了動態(tài)一般均衡模型，模擬了外部沖擊經(jīng)過“金融加速器”的放大效應(yīng)可以達(dá)到的效果，此模型被稱為BGG模型。Bernanke等一系列研究構(gòu)建了信貸周期理論的基礎(chǔ)，為分析資產(chǎn)價格波動、信貸周期、貨幣政策的傳導(dǎo)等問題提供了強有力的工具。后來學(xué)者在BGG模型的基礎(chǔ)上發(fā)展出DSGE模型，放松了一些假設(shè)條件，并且深入探討了銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)的變化原因與變化會對經(jīng)濟波動和資產(chǎn)價格產(chǎn)生的影響。

國內(nèi)學(xué)者對于“金融加速器”和ARMA模型的研究也取得了一定得成效。崔光燦（2006）在研究資產(chǎn)價格波動對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生的影響時指出在中國目前的宏觀經(jīng)濟下，能夠運用“金融加速器”理論解釋如何由資產(chǎn)價格的波動而產(chǎn)生的宏觀經(jīng)濟波動。趙振全和于震等（2007）對中國的信貸市場與宏觀經(jīng)濟之間的關(guān)系進(jìn)行深入研究，發(fā)現(xiàn)在1990年1月到2006年5月這段時間，金融加速器效應(yīng)在中國的借貸市場上表現(xiàn)的極為明顯。且在相同特征的各種外部沖擊下，經(jīng)濟波動在信貸市場中會由于市場所處的狀態(tài)不同而不同。同時，還指出借貸市場是宏觀經(jīng)濟波動的重要波動源而且是波動的有力傳導(dǎo)媒介。楊勝剛和侯坤（2011）對我國的金融加速器傳導(dǎo)機制的非對稱性進(jìn)行實證研究。結(jié)果表明我國的金融加速器傳導(dǎo)機制非常具有非對稱性。在負(fù)面沖擊下，市場的“反身性”作用會被壓縮至一個很狹窄的時間段，信貸總量和企業(yè)抵押資產(chǎn)縮水，這將加速經(jīng)濟的衰退。另外有不少學(xué)者對于金融加速器的效應(yīng)在不同地區(qū)是否具有差別進(jìn)行了研究。袁申國和劉蘭鳳（2011）考察了427個上市公司1999～2009年的面板數(shù)據(jù)，并且以資產(chǎn)負(fù)債表系數(shù)衡量金融加速器效應(yīng)的大小。實證分析表明根據(jù)資產(chǎn)總額的不同，將企業(yè)分為大型企業(yè)和小型企業(yè)，東部企業(yè)不存在金融加速器效應(yīng)但西部地區(qū)和中部地區(qū)明顯存在著金融加速器效應(yīng)，并且西部地區(qū)和中部地區(qū)存在著金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)。張良貴和孫久文（2013）則把我國分為五大經(jīng)濟區(qū)域，研究了不同地區(qū)的金融加速器效應(yīng)特征和不同經(jīng)濟區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的關(guān)系。結(jié)果表明我國的金融加速器效應(yīng)存在著明顯的區(qū)域特征，這是由于不同地區(qū)的政策和市場化程度所決定的，并且區(qū)域之間產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)移影響著金融加速器效應(yīng)的演化。耿葉萌、呂恕（2014）《基于時間序列模型的居民消費價格指數(shù)實證分析》中就指出針對居民消費價格指數(shù)的趨勢性和季節(jié)性，運用時間序列模型分析預(yù)測，不僅可以更好地了解我國的消費需求情況，而且能夠為政府把握未來的經(jīng)濟趨勢并制定相應(yīng)的政策措施提供重要的依據(jù)。王志堅、王斌會（2014）的《ARMA模型的穩(wěn)健識別及實證分析》中也對ARMA模型的可行性和準(zhǔn)確性作了精確的分析。

三、“金融加速器”模型理論及其在我國農(nóng)村環(huán)境下傳導(dǎo)機制的說明

為了研究“金融加速器”作用下農(nóng)村主要金融機構(gòu)受外部沖擊后的影響程度，需要建立一個農(nóng)村特定條件下的四部門經(jīng)濟模型——家戶、企業(yè)、銀行（金融中介）以及政府的基本經(jīng)濟框架，本文選擇的研究地區(qū)為云南省巧家縣、大關(guān)縣、永仁縣等部分具有典型代表性地區(qū)的農(nóng)信社為模型中農(nóng)信社的代表，而零售部門企業(yè)選自當(dāng)?shù)匾恍┩辽灵L的地方企業(yè)為代表。“金融加速器”的效應(yīng)通常通過幾個渠道來實現(xiàn)：一是通過當(dāng)?shù)仄髽I(yè)的現(xiàn)金流進(jìn)行傳導(dǎo)，包括政府部門財政和貨幣政策的實施，從而道德名義利率的上升減少經(jīng)濟的總產(chǎn)出，降低了企業(yè)的現(xiàn)金流，企業(yè)自身內(nèi)部的資金結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，此時要想保證投資水平的不變就必須增加對外融資的數(shù)額，根據(jù)國際通用的信用評級辦法，這些企業(yè)的違約風(fēng)險必然上升，農(nóng)信社為了避免風(fēng)險就會提高借貸的代理成本，這就是現(xiàn)在所謂的“借款難”的問題，這就進(jìn)一步增加了下一期的投資產(chǎn)出收入以及現(xiàn)金。如表1是人民銀行統(tǒng)計處關(guān)于云南八個農(nóng)村信用社2014年2月的借款數(shù)據(jù)：

由圖中可看出存款數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于貸款數(shù)量，這看似是一種“金融太平”的現(xiàn)象，但是這只是一種假象，因為存款一直放在銀行，結(jié)合現(xiàn)在日益嚴(yán)重的通貨膨脹，企業(yè)以及個體的資產(chǎn)是在蒸發(fā)的，我們再來看一下這八個縣在2013年12月存貸款數(shù)據(jù)（表2），除了個別地區(qū)縣鄉(xiāng)，存款減少貸款卻是增加的，也就是說在這兩個月過程中，現(xiàn)金流不斷從信用社轉(zhuǎn)移到了外部，這也就是金融加速器在其中作用，投融資不斷地增加只會造成更多的代理成本。

現(xiàn)在在對金融加速器有一定了解的情況下，我們來建立一個宏觀的四部門家庭、銀行、企業(yè)和政府的基本經(jīng)濟框架。其中以上數(shù)據(jù)中的存貸款來源只發(fā)生在企業(yè)之間，而零售部門的存在只是為了說明價格變動的關(guān)系。

四、ARMA模型的建立

ARMA模型是時間序列的分析重要方法，我們用ARMA模型對中國農(nóng)村CPI數(shù)據(jù)進(jìn)行研究并且作出預(yù)測，考察中國農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟情況和變化趨勢。

使用EViews軟件對2000年1月到2014年3月的中國農(nóng)村CPI月度數(shù)據(jù)構(gòu)成的時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。

由圖1、表3可以看出ADF檢驗統(tǒng)計量大于臨界值，所以模型非平穩(wěn)，所以需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分處理。

如表4所示進(jìn)行一階差分后，1%、5%、10%的置信區(qū)間下ADF檢驗統(tǒng)計量均小于臨界值，所以差分后的時間序列是平穩(wěn)的，可以對其進(jìn)行建模。

圖2是一階差分序列自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖。由于經(jīng)濟變量一般都為1階或2階ARMA模型，所以我們可以嘗試建立ARMA（1，1）、ARMA（1，2）、ARMA（2，1）、ARMA（2，2）四種模型進(jìn)行比較，選取其中擬合度最優(yōu)的一個模型。

由表5得知經(jīng)過調(diào)整后得出ARMA（1，1）模型為最優(yōu)。常數(shù)項c的p值過大，應(yīng)該省略。又因為省去c值之后AIC更小，所以模型更為精準(zhǔn)可靠，最終確立ARMA（1，1）的數(shù)學(xué)方程為預(yù)測后2014年4月與五月的農(nóng)村地區(qū)CPI的值分別為102.0687和102.0449與現(xiàn)實CPI數(shù)據(jù)誤差小于1%，所以模型十分精確。由此看出，中國農(nóng)村CPI在平穩(wěn)中向上攀升的趨勢。則當(dāng)局應(yīng)當(dāng)密切關(guān)注CPI的走勢，防止過度的通貨膨脹造成的經(jīng)濟過渡波動。

五、結(jié)論及完善我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟系統(tǒng)的對策

（一）完善農(nóng)村地區(qū)的征信體系，使信息不對稱的程度相對減弱

征信體系是社會經(jīng)濟發(fā)展壯大的必然產(chǎn)物，是與征信活動相關(guān)的法律制度、組織機構(gòu)和市場管理等共同構(gòu)成的一個有機融合的體系，為借貸市場進(jìn)行信息方面的服務(wù)。根據(jù)金融加速器理論，經(jīng)濟市場的波動是由于借貸市場上的信息不對稱所導(dǎo)致的，那么減弱信息不對稱的程度可以為借貸雙方減少摩擦，降低相應(yīng)的交易費用。并且可以在外部經(jīng)濟不利的沖擊時，貸款人能夠根據(jù)借款人的信用情況，比較準(zhǔn)確的了解其公司經(jīng)營狀況和資產(chǎn)負(fù)債的狀況從而對其進(jìn)行合理的貸款發(fā)放，避免借款人在不利的外部沖擊下籌資困難，降低經(jīng)濟的波動程度。則，減弱信息不對稱的程度可以避免經(jīng)濟的過度波動，使農(nóng)村經(jīng)濟可以長時期的平穩(wěn)增長。完善農(nóng)村地區(qū)的征信系統(tǒng)，樹立正確的征信文化具有重要的意義。要使征信業(yè)務(wù)制度規(guī)范，征信機構(gòu)制度規(guī)范，征信人員制度規(guī)范，這是使征信系統(tǒng)完善和業(yè)務(wù)健康發(fā)展的有力保障。

（二）構(gòu)建農(nóng)村經(jīng)濟的預(yù)警機制

通過ARMA模型，我們可以預(yù)測未來的CPI數(shù)據(jù)，而用來反映居民消費的變化情況和運動趨勢，并且可以了解到通貨膨脹或者通貨緊縮的相對程度。為了避免農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟下滑，我們可以通過ARMA模型進(jìn)行預(yù)測。根據(jù)金融加速器理論，當(dāng)經(jīng)濟系統(tǒng)面臨不利的情況時，當(dāng)局可以運用貨幣政策或者財政政策對經(jīng)濟進(jìn)行調(diào)節(jié)。可以加大對借款人的借款額度和對居民進(jìn)行鼓勵消費，以此來保證農(nóng)村地區(qū)的經(jīng)濟平穩(wěn)增長。

（三）完善金融市場和金融產(chǎn)品

統(tǒng)籌建立適度競爭的、多層次農(nóng)村金融體系，加強農(nóng)村信用社的管理，規(guī)范農(nóng)村信用社的管理體制及保持農(nóng)信社獨立法人地位總體穩(wěn)定，從而促進(jìn)其在農(nóng)村金融中的調(diào)控作用，增強農(nóng)村金融在抵御外來風(fēng)險時自身所能發(fā)揮的作用，更好地運用農(nóng)村信用社貼近基層、貼近農(nóng)戶的“三農(nóng)”服務(wù)主力軍作用。隨著農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展，新農(nóng)村建設(shè)的推進(jìn)和農(nóng)民收入水平提高，農(nóng)村金融需求將會不斷擴大，農(nóng)村金融產(chǎn)品和服務(wù)方式也需隨之不斷改進(jìn)和創(chuàng)新。最后，堅持推進(jìn)并不斷完善農(nóng)村的金融市場。逐步改變目前農(nóng)村金融市場的單一融資模式，縮小農(nóng)村金融和城市金融之間的巨大鴻溝，擴展直接融資在其中所占的比重，探索中小企業(yè)集合發(fā)債、上市等資本市場融資渠道。加快發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)的期貨市場和衍生產(chǎn)品市場，增加農(nóng)產(chǎn)品品種數(shù)目，合理有效地發(fā)揮期貨市場的價格發(fā)現(xiàn)功能，減弱農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)和銷售過程中由于市場所帶來的風(fēng)險。除此之外應(yīng)該加大力度完善農(nóng)業(yè)方面的保險體系，創(chuàng)新農(nóng)業(yè)保險的品種，探索發(fā)展出農(nóng)村信貸和農(nóng)業(yè)保險相互結(jié)合緊密聯(lián)系的銀保互動機制，不斷探索發(fā)展新的模式并形成比較完善的農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理體系。

參考文獻(xiàn)

[1]Bernanke Ben and Mark Gertler.Inside the Black Box：the Credit Channel of Monetary Policy Transmission.Journal of Economic perspectives，1995.

[2]Bernanke，Bens，Mark Gertler，and Simon Gilchrist，The Financial Accelerator and the Flight to Quantity .Review of Economics and Statistics，1996：1-15.

[3]Bernanke，B，Gertler，M，Gilchrist，S.The financial accelerator in a quantitative business cycle framework.Handbook of Macroe- conomics.1999.

[4]采峰，曾鳳章.產(chǎn)品需求兩非平穩(wěn)時序的ANN-ARMA預(yù)測模型【J】北京理工大學(xué)學(xué)報；2007年第三期.

[5]朱威，鐘惟劍.ARMA模型在居民消費價格指數(shù)預(yù)測中的應(yīng)用[J].金融經(jīng)濟.2008（16）.

[6]李習(xí)平.基于GM（1，1）理論的中國居民消費價格指數(shù)預(yù)測模型研究[J].全國商情（經(jīng)濟理論研究）.2009（04）.

[7]姜弘.居民消費價格指數(shù)的時間序列分析及預(yù)測[J].統(tǒng)計與決策.2009（04）.

[8]張鑫.城鄉(xiāng)居民收入差距的ARMA模型預(yù)測[J].當(dāng)代經(jīng)濟.2009（10）.

[9]鄭紀(jì)安.基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金融時間序列預(yù)測研究[D].廈門大學(xué)，2009.

[10]胡楊，張宗新.金融加速器效應(yīng)在中國的存在性分析——以次貸危機發(fā)生后的經(jīng)濟環(huán)境為例[J].現(xiàn)代經(jīng)濟探討.2010（04）.

[11]馬志鋒，種慶，張文斌，霍敬偉.時間序列分析在中國城鎮(zhèn)居民消費水平中的應(yīng)用[J].周口師范學(xué)院學(xué)報.2011（02）.

[12]耿葉萌，呂恕.《基于時間序列模型的居民消費價格指數(shù)實證分析》[D].河北大學(xué)學(xué)報，2014年.

作者簡介：盧大中（1993-），男，云南昆明人，安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院學(xué)生；張煥明（1973-），男，湖北蘄春人，安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院院長，西南交通大學(xué)經(jīng)濟學(xué)博士；李棟梁（1991-），男，安徽利辛人，安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院學(xué)生；王茜瑤（1994-），女，安徽合肥人，安徽財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院學(xué)生。