999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

銀行信貸、市場(chǎng)信心對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響研究——基于BVAR模型的反事實(shí)分析視角

2022-07-13 06:03:06
關(guān)鍵詞:利率模型

丁 華

銀行信貸、市場(chǎng)信心對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響研究——基于BVAR模型的反事實(shí)分析視角

丁 華

(安徽財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,安徽 蚌埠 233030)

本文選取2004年8月到2020年8月的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),構(gòu)建一個(gè)含有信貸指標(biāo)、信心指標(biāo)以及資產(chǎn)價(jià)格指標(biāo)的貝葉斯向量自回歸(BVAR)模型,分析銀行信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格(股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格)波動(dòng)的影響機(jī)制,并運(yùn)用反事實(shí)分析方法考察市場(chǎng)信心在資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)中的作用。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn),信貸規(guī)模的擴(kuò)張、信貸利率的降低和寬松的信貸政策能夠刺激投資者大規(guī)模投資,造成資產(chǎn)價(jià)格遠(yuǎn)高于基礎(chǔ)價(jià)格,再加上預(yù)期作用,形成正向反饋激勵(lì)的循環(huán)機(jī)制,最終形成資產(chǎn)泡沫。而且,信貸渠道對(duì)不同的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響存在差異性。一旦市場(chǎng)信心的因素不加以考慮,信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響效果會(huì)明顯減弱。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩的預(yù)期下,容易造成資產(chǎn)價(jià)格出現(xiàn)較大波動(dòng),因此,政府在實(shí)施信貸政策的同時(shí)更需要注重加強(qiáng)預(yù)期管理。

資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng);信貸擴(kuò)張;市場(chǎng)信心;BVAR模型

一、引言

改革開(kāi)放四十多年來(lái),資產(chǎn)價(jià)格作為重要的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo),是貨幣政策以及宏觀審慎政策調(diào)控的重要依據(jù),對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定起著重要作用。長(zhǎng)期以來(lái),寬松貨幣政策滋生信貸快速擴(kuò)張和資產(chǎn)價(jià)格大幅波動(dòng),同時(shí)市場(chǎng)樂(lè)觀的情緒過(guò)度蔓延進(jìn)一步加速資產(chǎn)價(jià)格泡沫形成。一旦寬松貨幣政策撤退,就有可能導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格泡沫破滅。資產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)已構(gòu)成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的隱患,給實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成嚴(yán)重影響[1]。因此,深入剖析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的形成機(jī)制,并從信貸視角探討兩者之間相互增強(qiáng)的反饋效應(yīng),進(jìn)而回答了資產(chǎn)價(jià)格“如何波動(dòng)”,可以一定程度避免“低通脹和高資產(chǎn)價(jià)格”現(xiàn)象的發(fā)生,有效維護(hù)價(jià)格穩(wěn)定和金融穩(wěn)定。

資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)實(shí)際描述的是資產(chǎn)價(jià)格偏離其基本面的現(xiàn)象。隨著20世紀(jì)90年代行為金融學(xué)的蓬勃興起,形成了包括以預(yù)期、信息不對(duì)稱、投機(jī)泡沫(理性泡沫和非理性泡沫)以及資金短缺性為主要因素來(lái)分析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)(泡沫)形成的研究范式。SHELL和CASS最早在理性預(yù)期的假設(shè)下分析這種來(lái)自外部不確定性的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),并稱之為“太陽(yáng)黑子”[2]。徐亞平等從不完全信息和有限理性預(yù)期角度出發(fā),認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)會(huì)直接影響公眾預(yù)期,造成投資者依據(jù)資產(chǎn)價(jià)格信息調(diào)整未來(lái)預(yù)期的狀態(tài)是不穩(wěn)定的,容易形成過(guò)度反應(yīng)[3]。BOSI和SEEGMULLER提出資產(chǎn)泡沫產(chǎn)生是由預(yù)期的“自由實(shí)現(xiàn)”以及“自我強(qiáng)化”所導(dǎo)致的[4]。YVRARD和SEEGMULLER認(rèn)為,在信貸市場(chǎng)不完善條件下,以抵押物形式出現(xiàn)的金融資產(chǎn)會(huì)因?yàn)橥顿Y者預(yù)期變化形成泡沫[5]。LENGNICK和WOHLTMANN將公眾學(xué)習(xí)預(yù)期引入動(dòng)態(tài)一般均衡模型(DSGE),分析公眾預(yù)期對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響以及最優(yōu)貨幣政策選擇[6]。KAZUO認(rèn)為,預(yù)期模型的均衡路徑實(shí)現(xiàn)依賴于公眾預(yù)期的具體設(shè)定,而且一旦均衡路徑不唯一,外生的不確定性沖擊造成投資者反應(yīng)過(guò)度或者反應(yīng)不足,從而促使資產(chǎn)價(jià)格泡沫形成[7]。

由于研究資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)形成機(jī)制上側(cè)重點(diǎn)不同,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其影響因素也存在不同觀點(diǎn),大致分為兩類。第一種觀點(diǎn)認(rèn)為,市場(chǎng)流動(dòng)性直接影響總需求,因而推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格膨脹和波動(dòng)。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論依據(jù)IS-LM模型認(rèn)為,資產(chǎn)價(jià)格中長(zhǎng)期走勢(shì)受到真實(shí)的供給和需求影響,而短期內(nèi)由于供給量難以變化,市場(chǎng)流動(dòng)性就成為資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的主要推手。當(dāng)流動(dòng)性大幅提升時(shí),市場(chǎng)對(duì)資產(chǎn)的旺盛需求促使資產(chǎn)價(jià)格上漲。當(dāng)市場(chǎng)流動(dòng)性明顯趨緊時(shí),投資者會(huì)拋售手中的資產(chǎn)以補(bǔ)充必要的流動(dòng)性,因而資產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)下跌。近些年,不少學(xué)者認(rèn)為,中國(guó)人民銀行實(shí)施的擴(kuò)張性貨幣政策導(dǎo)致市場(chǎng)流動(dòng)性充足甚至過(guò)剩,使資產(chǎn)價(jià)格膨脹以至泡沫出現(xiàn)[8]。第二種觀點(diǎn)則認(rèn)為,實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)造成資本市場(chǎng)繁榮。BORDO和WHEELOCK認(rèn)為,美國(guó)股票市場(chǎng)的過(guò)度繁榮與資本、信貸存量有較強(qiáng)相關(guān)性,但資產(chǎn)價(jià)格膨脹主要受總產(chǎn)出和生產(chǎn)率水平等因素影響。只要美國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng),貨幣存量也隨之保持快速增長(zhǎng)趨勢(shì),股票市場(chǎng)就會(huì)持續(xù)繁榮[9]。ASSENMACHER和GERLACH選取17個(gè)樣本國(guó)家長(zhǎng)達(dá)20年的數(shù)據(jù)構(gòu)建向量自回歸模型,發(fā)現(xiàn)貨幣政策雖然可以一定程度抑制資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),但是實(shí)體經(jīng)濟(jì)才是真正影響資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的主要因素[10]。

本文基于第一種觀點(diǎn),從信貸擴(kuò)張視角分析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響因素。現(xiàn)有文獻(xiàn)尚未發(fā)現(xiàn)利用BVAR模型來(lái)檢驗(yàn)中國(guó)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的形成機(jī)制。為了真實(shí)客觀地分析銀行信貸和資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)之間相互反饋的形成機(jī)制,本文選取2004年8月到2020年8月的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),利用BVAR模型從銀行信貸角度分析資產(chǎn)價(jià)格(股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格)波動(dòng)成因,并利用反事實(shí)分析法對(duì)比和識(shí)別有無(wú)市場(chǎng)信心作用下信貸沖擊對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響機(jī)制,通過(guò)銀行信貸擴(kuò)張的視角真實(shí)反映資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及風(fēng)險(xiǎn)累積下的泡沫形成機(jī)制。

二、信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響機(jī)制分析

考慮到資產(chǎn)價(jià)格可以脫離宏觀基本面所決定的內(nèi)在價(jià)值形成波動(dòng)甚至產(chǎn)生泡沫,這里對(duì)資產(chǎn)泡沫形成直至破滅的整個(gè)過(guò)程分為如下三個(gè)階段:

第一階段表現(xiàn)為正向的外部沖擊產(chǎn)生樂(lè)觀預(yù)期。經(jīng)濟(jì)體受到外部因素的正向沖擊,比如規(guī)模足夠大的技術(shù)創(chuàng)新或經(jīng)濟(jì)、金融制度變革的影響,經(jīng)濟(jì)的整體預(yù)期會(huì)改變,進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。樂(lè)觀預(yù)期和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)相互推動(dòng),使得各類資產(chǎn)價(jià)格不斷脫離基本價(jià)值而上漲。第二階段表現(xiàn)為信貸大幅度擴(kuò)張進(jìn)一步推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格不斷上漲直至形成泡沫。KINDLEBERGER等指出,信貸擴(kuò)張和資產(chǎn)價(jià)格上漲存在互相反饋、螺旋上升的典型特征[11]。在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張的大背景下,實(shí)體經(jīng)濟(jì)的利潤(rùn)上升會(huì)借助預(yù)期效應(yīng)促使金融體系的信貸繼續(xù)擴(kuò)張。大量廠商和投資者通過(guò)信貸擴(kuò)張帶來(lái)的新資金轉(zhuǎn)化為實(shí)物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)的有效需求,進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)繁榮。在實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)相互擴(kuò)張直至超過(guò)某一臨界點(diǎn)時(shí),投資者會(huì)在投機(jī)性因素的驅(qū)使下購(gòu)買和變現(xiàn)實(shí)物資產(chǎn)和金融資產(chǎn)。如果這種投機(jī)性活動(dòng)能獲利,便會(huì)吸引更多的投資者加入,資產(chǎn)預(yù)期價(jià)格持續(xù)上漲,最終形成泡沫。第三階段表現(xiàn)為負(fù)向沖擊以及資產(chǎn)泡沫破滅。當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格上漲到一定程度,任何一個(gè)意外負(fù)向沖擊(可能是企業(yè)盈利水平的下降,或者沒(méi)有預(yù)期到的宏觀經(jīng)濟(jì)變化)都會(huì)引起投資者對(duì)未來(lái)預(yù)期下降,進(jìn)而持續(xù)拋售資產(chǎn),資產(chǎn)價(jià)格驟降,并造成市場(chǎng)恐慌。由于整個(gè)金融體系和宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)出過(guò)度負(fù)債和難以為繼的現(xiàn)狀,一旦沒(méi)有及時(shí)準(zhǔn)確的宏觀政策應(yīng)對(duì)措施,將會(huì)出現(xiàn)“債務(wù)—緊縮”現(xiàn)象,最終造成資產(chǎn)價(jià)格泡沫破滅和宏觀經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重衰退。

由上述三個(gè)階段分析可以看出,資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及泡沫產(chǎn)生破滅都與信貸存在密切聯(lián)系。值得注意的是,在信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響機(jī)制過(guò)程中,市場(chǎng)信心也起到至關(guān)重要的作用。由于市場(chǎng)信心體現(xiàn)了投資者對(duì)當(dāng)期宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)的心理判斷,因此銀行信貸規(guī)模、信貸利率以及信貸政策的變化也會(huì)通過(guò)預(yù)期效應(yīng)間接影響資產(chǎn)價(jià)格變化。比如,當(dāng)銀行信貸擴(kuò)張時(shí),人們會(huì)更容易獲得資金進(jìn)行投資,投資者預(yù)期未來(lái)收益更為樂(lè)觀,因而投資需求和潛在的投資需求增加,從而造成資產(chǎn)價(jià)格上漲。而且,資產(chǎn)價(jià)格上漲會(huì)進(jìn)一步增加投資者信心,從而促進(jìn)有效投資。而實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展又會(huì)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生新的影響,因而這種效應(yīng)通過(guò)信貸擴(kuò)張(收縮)對(duì)投資者的財(cái)富預(yù)期機(jī)制表現(xiàn)出來(lái)。正是由于信貸擴(kuò)張引起銀行中介機(jī)構(gòu)代理問(wèn)題,投資風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁以及預(yù)期的間接效應(yīng)促使借貸者有動(dòng)機(jī)推動(dòng)和加速資產(chǎn)價(jià)格上漲。

因此,本文選用信貸規(guī)模、信貸利率以及信貸政策(貸款價(jià)值比)三種信貸指標(biāo)變量,構(gòu)建信貸推動(dòng)的資產(chǎn)價(jià)格泡沫模型,試圖通過(guò)信貸擴(kuò)張的視角真實(shí)反映資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)以及風(fēng)險(xiǎn)累積下的泡沫形成機(jī)制,突出兩者之間相互增強(qiáng)的反饋效應(yīng)。

三、實(shí)證分析

(一)影響因素的選擇

本文選取信貸規(guī)模、信貸利率、貸款價(jià)值比、市場(chǎng)信心和股票價(jià)格、房地產(chǎn)價(jià)格六個(gè)指標(biāo)作為研究變量建立BVAR系統(tǒng)。其中,代表信貸的指標(biāo)有信貸規(guī)模、信貸利率和貸款價(jià)值比,一定程度上反映了信貸市場(chǎng)中的信貸數(shù)量、信貸價(jià)格和信貸政策三個(gè)方面特點(diǎn)。考慮到信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的作用過(guò)程還受到預(yù)期因素的影響,為此這里加入市場(chǎng)信心指標(biāo)進(jìn)行刻畫,并利用反事實(shí)方法識(shí)別出預(yù)期在資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)過(guò)程中發(fā)揮的作用[12]。具體而言,金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額同比增速數(shù)據(jù)作為信貸規(guī)模()的代理變量,信貸利率()選擇1年期的銀行定期存款利率表示,當(dāng)月內(nèi)利率發(fā)生調(diào)整時(shí),根據(jù)使用日期數(shù)作為權(quán)數(shù)計(jì)算月度內(nèi)加權(quán)平均利率;考慮到我國(guó)貸款價(jià)值比(),選擇我國(guó)住房抵押貸款領(lǐng)域中規(guī)定的貸款成數(shù)上限來(lái)表示,即購(gòu)房貸款金額與用于抵押房屋價(jià)值的比值。我國(guó)并未公布市場(chǎng)信心指標(biāo)(),這里選用中國(guó)消費(fèi)者信心指數(shù)來(lái)表示。股票價(jià)格()選擇上證綜合指數(shù)(收盤價(jià))進(jìn)行對(duì)數(shù)同比差分后得到上證綜指的同比增長(zhǎng)率;房地產(chǎn)價(jià)格()采用房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)企業(yè)商品房銷售額與銷售面積的比值作為商品房銷售價(jià)格指數(shù),經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)差分運(yùn)算得到房地產(chǎn)價(jià)格的增長(zhǎng)率。考慮到2004年8月,銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款風(fēng)險(xiǎn)管理指引》正式提出監(jiān)管成數(shù)()的監(jiān)管要求,本文選取2004年8月至2020年8月的月度數(shù)據(jù),總共193組數(shù)據(jù)保證BVAR模型結(jié)果的有效性。所有數(shù)據(jù)均來(lái)自于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

表1顯示六個(gè)變量在5%的顯著性水平上是非平穩(wěn)的,進(jìn)行一階差分后平穩(wěn)。

表1 數(shù)據(jù)的ADF檢驗(yàn)結(jié)果(2004年8月—2020年8月)

變量t統(tǒng)計(jì)量P值(C,T,K)變量t統(tǒng)計(jì)量P值(C,T,K) Loan-0.335 70.562 9(0,0,12)DLoan-5.721 60.000 0(1,0,11) R-1.486 80.078 0(1,0,11)DR-8.530 20.000 0(1,0,0) LTV-1.973 10.298 5(1,0,0)DLTV-12.98510.000 0(1,0,0) Con-1.693 20.432 9(1,0,2)DCon-15.27140.000 0(1,0,0) SP-2.803 30.198 2(0,0,1)DSP-9.354 80.000 0(1,0,0) HP-1.131 40.174 2(1,0,8)DHP-5.732 80.000 0(1,0,0)

注:(,,)中三個(gè)變量分別表示截距、趨勢(shì)和滯后項(xiàng)階數(shù)。

(三)模型的構(gòu)建

LITTERMAN于1986年首次提出貝葉斯向量自回歸模型(BVAR),解決傳統(tǒng)模型“過(guò)參數(shù)化”問(wèn)題,其優(yōu)勢(shì)在于收集樣本信息獲取先驗(yàn)分布,通過(guò)彌補(bǔ)樣本信息的缺乏來(lái)減少參數(shù)估計(jì)的不確定性[13]。本文基于Minnesota先驗(yàn)分布,通過(guò)對(duì)信貸規(guī)模、信貸利率和信貸政策(引入貸款價(jià)值比)三個(gè)視角分析信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響,并且引入預(yù)期因素,構(gòu)造2個(gè)BVAR模型,剖析我國(guó)信貸擴(kuò)張下預(yù)期因素的宏觀效應(yīng)。

首先,構(gòu)建傳統(tǒng)的VAR模型如下:

其中,y選擇了信貸規(guī)模、信貸利率、貸款價(jià)值比、市場(chǎng)信心以及資產(chǎn)價(jià)格(股票價(jià)格或者房地產(chǎn)價(jià)格)共五個(gè)指標(biāo)構(gòu)成了5×1維向量,具體而言,模型Ⅰ由信貸規(guī)模()、信貸利率()、貸款價(jià)值比()、消費(fèi)者信心指數(shù)()和股票價(jià)格()構(gòu)成。

模型Ⅱ由信貸規(guī)模()、信貸利率()、貸款價(jià)值比()、消費(fèi)者信心指數(shù)()和房地產(chǎn)價(jià)格()構(gòu)成。

1,…,A為5×5維待估的系數(shù)矩陣,u為5×1維擾動(dòng)沖擊,且u(0,ΣΣ′),Σ為對(duì)角陣(1,2,…,σ),=0,1,…,。這里將y(=0,1,…,)拉直堆疊成一列得到5×1維向量,為×5維,由y(=0,1,…,)按列疊加構(gòu)成,即=vec(Y),因而產(chǎn)生的和分別是符合和的方式形成的誤差項(xiàng)。

同時(shí),定義=(1,t-1′,t-2′,…,t-p′)和維數(shù)為×(1+5)的矩陣(1,2,…,x),(0,1,2,…,A)′以及(),為滯后階數(shù)。根據(jù)上述定義,我們可以將VAR模型寫成矩陣形式:

(2)

(3)

(四)脈沖響應(yīng)分析

圖1至圖6分別顯示了信貸三個(gè)角度,即信貸規(guī)模()、信貸利率()和貸款價(jià)值比()沖擊下對(duì)股票價(jià)格()和房地產(chǎn)價(jià)格()的脈沖響應(yīng)圖。具體分析如下:

1. 信貸規(guī)模沖擊下資產(chǎn)價(jià)格脈沖反應(yīng)

圖1顯示,信貸規(guī)模擴(kuò)張下股票價(jià)格呈現(xiàn)正向的脈沖響應(yīng),在第1期就達(dá)到0.06并隨時(shí)間推移逐步擴(kuò)大,到第8期時(shí)達(dá)到最大值后才逐漸減弱收斂。這說(shuō)明信貸擴(kuò)張下股票價(jià)格也會(huì)隨之上漲,符合前文的推理結(jié)論。對(duì)應(yīng)虛線曲線為利用反事實(shí)對(duì)比仿真方法,剔除市場(chǎng)信心指標(biāo)后BVAR模型框架下信貸規(guī)模沖擊對(duì)股票價(jià)格的脈沖反應(yīng)曲線。可以看出,關(guān)閉信心反應(yīng)渠道顯著降低了信貸擴(kuò)張對(duì)資產(chǎn)價(jià)格上漲的刺激作用。同樣地,圖2顯示,給定信貸規(guī)模()一個(gè)正向沖擊,房地產(chǎn)價(jià)格的脈沖響應(yīng)值也為正,而且也大致在第8期達(dá)到最高響應(yīng)后逐漸減弱。結(jié)合圖1對(duì)比,可以看出信貸規(guī)模的擴(kuò)大一般在半年后才達(dá)到最大效應(yīng),而且房地產(chǎn)價(jià)格影響要稍微大于股票價(jià)格的影響。信貸擴(kuò)張一方面使得房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)資金增加,造成房地產(chǎn)供給增加;另一方面也使得房地產(chǎn)按揭貸款增加,刺激需求增加,帶動(dòng)更高的房地產(chǎn)價(jià)格。就我國(guó)實(shí)際情況而言,信貸規(guī)模增加更多是助長(zhǎng)了房地產(chǎn)價(jià)格增長(zhǎng),實(shí)證結(jié)果也證明了這一點(diǎn)。房地產(chǎn)價(jià)格上漲,促使房屋的抵押價(jià)值也隨之上升。

在上限等信貸政策不變情況下,銀行對(duì)房地產(chǎn)部門的貸款投放也會(huì)增加,市場(chǎng)預(yù)期房?jī)r(jià)會(huì)繼續(xù)上漲。在金融加速器作用下,房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)持續(xù)上漲甚至形成泡沫[14]。值得強(qiáng)調(diào)的是,信貸規(guī)模明顯對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)有重要影響,但外來(lái)因素比如市場(chǎng)預(yù)期而引發(fā)的投機(jī)行為也是資產(chǎn)價(jià)格決定的重要因素。“羊群行為”“過(guò)度自信”等作用促使投資者投機(jī)購(gòu)房的比例上升,而且這種預(yù)期作用會(huì)自我膨脹促使資產(chǎn)價(jià)格迅速上漲。

圖1 股票價(jià)格對(duì)信貸規(guī)模沖擊的脈沖圖

圖2 房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)信貸規(guī)模沖擊的脈沖圖

2. 信貸利率沖擊下資產(chǎn)價(jià)格脈沖反應(yīng)

從圖3中可以看出,正向的利率沖擊對(duì)股票價(jià)格影響一直表現(xiàn)為負(fù)值,且在第4期達(dá)到最低值后逐漸趨于零值,而關(guān)閉預(yù)期渠道后的脈沖曲線效果稍微減弱。這說(shuō)明,相對(duì)于信貸規(guī)模沖擊,利率沖擊對(duì)股票價(jià)格的反應(yīng)速度更快,在一個(gè)多季度(4個(gè)月)就達(dá)到峰值(負(fù)向),這說(shuō)明央行在宏觀調(diào)控中提高利率能在較短時(shí)間抑制股票價(jià)格上漲。圖4顯示,利率一個(gè)正向沖擊對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響為負(fù),并且在第10期達(dá)到谷底,關(guān)閉市場(chǎng)信心渠道后的脈沖效果在第8期后有所減弱,說(shuō)明利率變化對(duì)市場(chǎng)信心的影響和積聚需要一個(gè)過(guò)程,具有延遲效應(yīng)。

3.沖擊下資產(chǎn)價(jià)格脈沖反應(yīng)

圖5和圖6給出了一個(gè)正向沖擊下,股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格的脈沖響應(yīng)曲線。對(duì)比發(fā)現(xiàn),雖然正向沖擊下的兩類資產(chǎn)價(jià)格反應(yīng)效果均為正值,很明顯作用于房地產(chǎn)價(jià)格效果還是更為明顯。

這說(shuō)明,類似股票、房地產(chǎn)類的風(fēng)險(xiǎn)投資品,抵押物的杠桿效應(yīng)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響具有順周期性,因此實(shí)施限制后能有效抑制資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)。同樣地,關(guān)閉信心渠道后的脈沖效果在第8期后也有減弱表現(xiàn),這也說(shuō)明和信貸利率的變化在我國(guó)現(xiàn)階段還都屬于政策調(diào)控措施,在政策與市場(chǎng)不同步且市場(chǎng)晚于政策的情況下,市場(chǎng)信心的影響具有一定延遲效應(yīng)。

圖3 股票價(jià)格對(duì)信貸利率沖擊的脈沖圖

圖4 房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)信貸利率沖擊的脈沖圖

圖5 股票價(jià)格對(duì)LTV沖擊的脈沖圖

(五)模型的評(píng)價(jià)

上述兩個(gè)基于反事實(shí)分析法的BVAR模型,在識(shí)別有無(wú)市場(chǎng)預(yù)期作用下的脈沖趨勢(shì)大致一致,驗(yàn)證了該模型在闡明銀行信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的形成機(jī)制具有較好的效果。研究發(fā)現(xiàn),信貸規(guī)模擴(kuò)張刺激市場(chǎng)大規(guī)模投資,造成資產(chǎn)價(jià)格高于基礎(chǔ)價(jià)格,并形成正向反饋的循環(huán)機(jī)制,最終形成資產(chǎn)泡沫。信貸規(guī)模、信貸利率、上限以及預(yù)期因素對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)存在明顯作用,信貸渠道對(duì)不同資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響存在差異性。

圖6 房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)LTV沖擊的脈沖圖

四、結(jié)論

鑒于信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的重要作用,本文選取2004年8月到2020年8月的中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù),利用BVAR模型從銀行信貸角度分析資產(chǎn)價(jià)格(股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格)波動(dòng)成因,假定信貸對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響參數(shù)服從先驗(yàn)分布,并利用反事實(shí)分析法對(duì)比和識(shí)別有無(wú)預(yù)期作用下信貸沖擊對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響,闡明銀行信貸和資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)之間相互反饋的形成機(jī)制。結(jié)果發(fā)現(xiàn),信貸規(guī)模、信貸利率和上限對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)存在明顯作用,而且信貸渠道對(duì)兩種資產(chǎn)價(jià)格的效應(yīng)存在差異,具體得到如下結(jié)論:

第一,信貸規(guī)模、的增加均刺激了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng),而且房地產(chǎn)市場(chǎng)的反應(yīng)更為明顯。因此,控制信貸規(guī)模和降低能有效遏制資產(chǎn)價(jià)格泡沫發(fā)生。同時(shí),信貸利率對(duì)資產(chǎn)價(jià)格水平存在抑制效應(yīng)。當(dāng)然,在當(dāng)前疫情期間,受到居民收入不確定性的預(yù)期,對(duì)于有購(gòu)房需求者應(yīng)該在信貸政策上給予適當(dāng)傾斜,放寬信貸規(guī)模、靈活調(diào)整和信貸利率,也一定程度上減弱房地產(chǎn)和信貸資產(chǎn)的承壓能力。

第二,市場(chǎng)預(yù)期在資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)過(guò)程中起到加速器作用,“羊群行為”“過(guò)度自信”等作用促使市場(chǎng)的投資比例上升,市場(chǎng)預(yù)期自我膨脹助長(zhǎng)了資產(chǎn)價(jià)格上漲趨勢(shì)。一旦預(yù)期受到國(guó)家政策影響持續(xù)下滑,也會(huì)造成資產(chǎn)價(jià)格快速下行,因而形成一個(gè)由預(yù)期帶動(dòng)的周期循環(huán)過(guò)程。因此,政府在避免資產(chǎn)價(jià)格大幅波動(dòng)的同時(shí)更需要注重加強(qiáng)預(yù)期管理。

[1] 范從來(lái), 劉紹保, 劉德溯. 中國(guó)資產(chǎn)短缺影響因素研究——理論及經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 金融研究, 2013(5): 73-85.

[2] SHELL K, CASS K. Do sunspots matter?[J]. Journal of Political Economy, 1983(8): 193-227.

[3] 徐亞平, 徐韜, 蘭茹佳. 資產(chǎn)價(jià)格與貨幣政策的預(yù)期管理[J]. 新金融, 2012(12): 15-18.

[4] BOSI S, SEEGMULLER T. Rational bubbles and expectation–driven fluctuations[J]. International Journal of Economic Theory, 2013, 9(1): 69-83.

[5] YVRARD L, SEEGMULLER T. Rational bubbles and macroeconomic fluctuations: the (de-)stabilizing role of monetary policy[J]. Mathematical Social Sciences, 2015(1): 1-15.

[6] LENGNICK M , WOHLTMANN H W . Optimal monetary policy in a New Keynesian model with animal spirits and financial markets[J]. Journal of Economic Dynamics & Control, 2016, 64(8): 148-165.

[7] KAZUO M. Indeterminacy in real business cycle models[M]. Berlin: Springer Press, 2017(6): 19-54.

[8] 陳彥斌, 劉哲希. 推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格上漲能夠“穩(wěn)增長(zhǎng)”嗎? ——基于含有市場(chǎng)預(yù)期內(nèi)生變化的DSGE模型[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2017(7): 49-64.

[9] BORDO M D, WHEELOCK D C . Monetary policy and asset prices: a look back at past U.S. stock market booms[J]. Federal Reserve Bank of St Louis Review, 2004, 86(8): 19-44.

[10] ASSENMACHER K, GERLACH S. Ensuring financial stability: financial structure and the impact of monetary policy on asset prices[J]. Social Science Electronic Publishing, 2008, 29(1): 41-59.

[11] KINDLEBERGER C, ROBERT Z. Manias, Panics and Crashes: A History of Financial Crises(Fifth Edition)[M]. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005.

[12] 張成思, 孫宇辰. 中國(guó)貨幣政策的信心傳導(dǎo)機(jī)制[J]. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2018, 39(10): 61-76.

[13] LITTERMAN R. Forecasting with Bayesian Vector Autoregressions Five Years of Experience[J]. International Journal of Forecasting, 1986, 2(4): 497-498.

[14] 劉金全, 徐寧, 劉達(dá)禹. 資產(chǎn)價(jià)格錯(cuò)位與貨幣政策規(guī)則——基于修正Q理論的重新審視[J]. 國(guó)際金融研究, 2017(5): 25-35.

10.15916/j.issn1674-327x.2022.03.006

F802.2

A

1674-327X (2022)03-0022-06

2021-11-18

安徽省高校人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究項(xiàng)目(SK2020A0008);安徽省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(AHSKY2021D131)

丁華(1981-),女,安徽安慶人,副教授,博士。

(責(zé)任編輯:許偉麗)

猜你喜歡
利率模型
一半模型
定存利率告別“3時(shí)代”
重要模型『一線三等角』
重尾非線性自回歸模型自加權(quán)M-估計(jì)的漸近分布
為何會(huì)有負(fù)利率
負(fù)利率存款作用幾何
負(fù)利率:現(xiàn)在、過(guò)去與未來(lái)
3D打印中的模型分割與打包
隨機(jī)利率下變保費(fèi)的復(fù)合二項(xiàng)模型
FLUKA幾何模型到CAD幾何模型轉(zhuǎn)換方法初步研究
主站蜘蛛池模板: 国产在线拍偷自揄拍精品| 91在线国内在线播放老师| 四虎成人精品在永久免费| 久久婷婷五月综合97色| 福利在线不卡一区| 国产精品99一区不卡| 国产麻豆91网在线看| 亚洲国产高清精品线久久| 性欧美久久| 国产精品一线天| 婷婷六月激情综合一区| 亚洲无码37.| 亚洲无线一二三四区男男| 免费视频在线2021入口| 亚洲,国产,日韩,综合一区| 国产精品尤物铁牛tv| 香蕉国产精品视频| 日韩黄色大片免费看| 亚洲乱伦视频| 中日无码在线观看| 四虎在线观看视频高清无码| 国产精品成人第一区| 福利在线不卡| 91精品专区| a级毛片毛片免费观看久潮| 丁香婷婷激情网| 久久男人资源站| 亚洲综合色在线| 亚洲欧美另类色图| 波多野结衣二区| 亚洲欧美自拍视频| 永久天堂网Av| 亚洲欧美日韩动漫| 一区二区偷拍美女撒尿视频| 国内精品伊人久久久久7777人| 狠狠做深爱婷婷久久一区| 日韩在线播放中文字幕| 精品国产美女福到在线不卡f| 久久久久亚洲av成人网人人软件| 欧美激情一区二区三区成人| 丁香五月婷婷激情基地| 婷婷亚洲视频| 99这里只有精品免费视频| 色偷偷一区二区三区| 国产真实乱了在线播放| 日韩午夜福利在线观看| 国产精品美人久久久久久AV| 久久香蕉国产线看观看精品蕉| 在线五月婷婷| 日本福利视频网站| 亚洲第一区精品日韩在线播放| 国产99久久亚洲综合精品西瓜tv| 久久黄色小视频| 成人在线视频一区| 国产成人久久777777| 国产第二十一页| 国产成人h在线观看网站站| 精品欧美日韩国产日漫一区不卡| 综合色88| 久久久久青草线综合超碰| 免费看美女自慰的网站| 精品夜恋影院亚洲欧洲| 免费啪啪网址| 乱人伦中文视频在线观看免费| 色吊丝av中文字幕| 欧美有码在线观看| 在线视频一区二区三区不卡| 99无码中文字幕视频| 伊伊人成亚洲综合人网7777| 国产黑丝视频在线观看| 在线观看国产精品日本不卡网| 激情乱人伦| 人禽伦免费交视频网页播放| 国产爽爽视频| 国产精品亚欧美一区二区| 亚洲国产精品日韩专区AV| 国产99视频精品免费视频7| 中文字幕天无码久久精品视频免费 | 98超碰在线观看| 无码中文字幕精品推荐| 白丝美女办公室高潮喷水视频| 波多野结衣中文字幕一区二区|