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          魯政委:我國當(dāng)前金融條件到底是松還是緊

          第一財經(jīng) 2023-01-10 11:21:26 聽新聞

          作者:張勵涵 ? 郭于瑋 ? 魯政委    責(zé)編:任紹敏

          雖然當(dāng)前利率處于歷史較低水平,但由于資產(chǎn)價格低迷,金融環(huán)境總體偏緊。要改善金融環(huán)境,需要進(jìn)一步穩(wěn)定房地產(chǎn)市場和金融市場的預(yù)期。

          各國央行都希望用貨幣政策熨平經(jīng)濟(jì)中的周期性波動:當(dāng)經(jīng)濟(jì)過熱時,實施緊縮性的政策使經(jīng)濟(jì)降溫;當(dāng)經(jīng)濟(jì)過冷時,實施擴(kuò)張性的政策刺激總需求。然而,在實際操作中,當(dāng)經(jīng)濟(jì)走弱時,我們?nèi)绾沃镭泿耪叩臄U(kuò)張力度是否已經(jīng)足夠,還是需要進(jìn)一步的放松?當(dāng)經(jīng)濟(jì)過熱時,我們又如何知道貨幣政策的緊縮力度是否達(dá)到足以抑制過熱的限制性水平?

          此時,一個衡量金融環(huán)境寬松程度的指標(biāo)就顯得十分重要,可以幫助金融市場參與者預(yù)判宏觀經(jīng)濟(jì)與政策走向。本文將介紹國際上金融條件指數(shù)構(gòu)建的方法,并參考國際經(jīng)驗構(gòu)建中國金融條件指數(shù)。

          國際金融條件指數(shù)構(gòu)建

          20世紀(jì)80年代,加拿大銀行率先提出貨幣條件指數(shù)(MCI),使用短期利率和匯率的加權(quán)平均值以衡量貨幣政策立場。但隨后的研究發(fā)現(xiàn),房地產(chǎn)以及股票的價格可以通過資產(chǎn)負(fù)債表效應(yīng)以及財富效應(yīng)對貨幣政策的傳導(dǎo)發(fā)揮重要作用,由此使得原本的MCI不能再評估貨幣政策立場。為此,Goodhart和Hofmann(2001)在MCI的基礎(chǔ)上加入資產(chǎn)價格,建立了金融條件指數(shù)(FCI)。之后的各國學(xué)者根據(jù)不同國家的情況加入不同的金融變量以衡量金融壓力,并觀察FCI對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

          1.OECD的金融條件指數(shù)

          Guichard & Turner(2008)分別使用產(chǎn)出缺口的縮減式模型以及VAR脈沖響應(yīng)分析分別構(gòu)建季度頻率的美國金融條件指數(shù)(FCI)。指標(biāo)選取方面,考慮了實際短期利率、實際長期利率、信貸標(biāo)準(zhǔn)、實際有效匯率、債券利差、股市市值以及實際房產(chǎn)財富,其中股市市值與實際房產(chǎn)財富以占GDP的比例來表示,并進(jìn)行去趨勢化處理。但由于實際房產(chǎn)財富的系數(shù)在兩個模型中均不顯著,于是在最終指數(shù)構(gòu)建時并未包含在內(nèi)。權(quán)重確定方面,各指標(biāo)的權(quán)重根據(jù)該指標(biāo)一個單位變化對美國GDP的相對影響來確定。

          2.芝加哥聯(lián)儲國家金融條件指數(shù)

          Brave & Butters(2010)使用狀態(tài)空間模型構(gòu)建了周度頻率的美國國家金融條件(NFCI)指數(shù),指數(shù)上升反映了風(fēng)險溢價的上升、信貸規(guī)模的下降以及整個金融體系的去杠桿化。指標(biāo)選取方面,其模型中共包含了100個指標(biāo),可分為三種類型:風(fēng)險類、信用類以及杠桿類指標(biāo)。經(jīng)驗研究顯示,在指標(biāo)權(quán)重方面,描述波動性以及描述信貸風(fēng)險類的指標(biāo)往往權(quán)重為正,而描述流動性以及描述杠桿率的指標(biāo)權(quán)重則為負(fù)。指數(shù)構(gòu)建完成后,Brave和Butters還采用統(tǒng)計學(xué)分析方法進(jìn)一步為指數(shù)設(shè)定了閾值,以幫助識別金融危機(jī)。

          3.圣路易斯聯(lián)儲金融壓力指數(shù)

          Kliesen & Smith(2010)使用主成分分析法(PCA)構(gòu)建了周度頻率的圣路易斯金融壓力指數(shù)(STLFSI),金融壓力水平的上升可能預(yù)示著經(jīng)濟(jì)動蕩。指標(biāo)選取方面納入了18個周度指標(biāo),其中7個為利率指標(biāo),6個為利差指標(biāo),5個是其他與金融相關(guān)的指標(biāo)。指標(biāo)權(quán)重方面,按照使得模型誤差平方和最小化的方法確定各指標(biāo)初始權(quán)重,最終指標(biāo)權(quán)重為初始權(quán)重除以該指標(biāo)的特征值,這樣可以使得構(gòu)建的指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差為1。2020年圣路易斯聯(lián)儲對金融壓力指數(shù)做出調(diào)整,將指標(biāo)中的利率以及股價水平更改為利率以及股價的變化量。2021年圣路易斯聯(lián)儲再次更新金融壓力指數(shù),使用SOFR代替LIBOR計算指標(biāo)。根據(jù)圣路易斯聯(lián)儲,當(dāng)金融壓力指數(shù)大于0,說明金融市場壓力高于平均水平,反之亦然。

          從上文我們可以發(fā)現(xiàn),編制金融條件指數(shù)時通常要考慮信貸、利率、匯率、股市等變量。各變量權(quán)重的確定需要服務(wù)于編制指數(shù)的目標(biāo)。如果編制指數(shù)是為了預(yù)測經(jīng)濟(jì)變化,則需要根據(jù)不同變量對經(jīng)濟(jì)的影響程度來確定權(quán)重;如果編制指數(shù)是為了預(yù)判金融風(fēng)險,則可能需要通過歷史數(shù)據(jù),依據(jù)統(tǒng)計學(xué)的方法來確定指標(biāo)權(quán)重和警戒值。由于本文構(gòu)建金融條件指數(shù)主要是為了研判宏觀經(jīng)濟(jì)形勢與政策走向,我們主要依據(jù)OECD的方法來編制金融條件指數(shù)。

          中國金融條件指數(shù)構(gòu)建

          指標(biāo)選取方面,我們考慮了短期利率、長期利率、信用利差、信貸數(shù)量、實際匯率、房價以及股市市值。其中,短期利率使用SHIBOR 3M,長期利率使用10年期國債到期收益率,信用利差使用3年中短期票據(jù)(AA+)到期收益率與3年國開債到期收益率之差,信貸數(shù)量使用社融同比增速,實際匯率使用人民幣實際有效匯率指數(shù),房價等于商品房銷售額除以商品房銷售面積,股市市值以其占GDP的比例來表示。其中,社融同比增速、人民幣實際有效匯率指數(shù)、房價以及股市市值均進(jìn)行了去趨勢化處理。

          指標(biāo)頻率方面,我們將構(gòu)建月度中國金融條件指數(shù),因此上述各指標(biāo)的頻率均處理為月度。

          時間區(qū)間方面,考慮到數(shù)據(jù)可得性,所有指標(biāo)的時間范圍為2008年4月至2022年11月。

          我們將使用產(chǎn)出增長的縮減式模型來構(gòu)建中國金融條件指數(shù)。由于GDP是季度更新的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)頻率較低,我們用綜合PMI產(chǎn)出指數(shù)來替代GDP。統(tǒng)計局曾經(jīng)對2009年至2017年上半年共34個季度的綜合PMI產(chǎn)出指數(shù)與GDP增速的時間序列進(jìn)行時差相關(guān)分析,得出兩個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)呈高度相關(guān),綜合PMI產(chǎn)出指數(shù)與GDP增速同步性非常強(qiáng),能夠較好地全面反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律。為消除綜合PMI的數(shù)據(jù)毛刺,我們使用綜合PMI 3個月移動平均來替代原始數(shù)據(jù)。同時,為使產(chǎn)出變動更明顯,我們將綜合PMI季度移動平均值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即

          值得注意的是,2020年以后,金融條件對產(chǎn)出的影響程度被疫情所扭曲,因此我們根據(jù)國家衛(wèi)健委統(tǒng)計的當(dāng)日新增病例數(shù)據(jù)以及百城擁堵指數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)受疫情影響的程度,并將疫情影響程度作為啞變量加入模型,以更加準(zhǔn)確地刻畫金融條件對產(chǎn)出的影響。

          考慮到不同指標(biāo)對產(chǎn)出的領(lǐng)先時長不同,根據(jù)歷史經(jīng)驗,我們假設(shè)各指標(biāo)最多領(lǐng)先6個月,給不同指標(biāo)設(shè)定不同的滯后期并加以組合,尋找能夠最優(yōu)解釋產(chǎn)出變化的指標(biāo)組合。各指標(biāo)的權(quán)重根據(jù)該指標(biāo)一個單位變化對標(biāo)準(zhǔn)化后的綜合PMI指數(shù)的相對影響來確定。

          從指標(biāo)選取來看,實證結(jié)果顯示,長期利率、信用利差和社融均不適宜納入模型。長期利率以及信用利差在我們假設(shè)的所有情況下都無法得到具有經(jīng)濟(jì)意義的系數(shù),這可能是因為我國利率傳導(dǎo)機(jī)制仍待完善,銀行間市場利率與存貸款利率之間的聯(lián)動性不強(qiáng),而貸款是實體經(jīng)濟(jì)更主要的融資渠道,導(dǎo)致其對產(chǎn)出的影響不顯著。社融方面,盡管社融能夠得到具有經(jīng)濟(jì)意義的系數(shù),但其系數(shù)統(tǒng)計上并不顯著,這可能是因為房價同時影響企業(yè)貸款以及居民消費(fèi)貸款,與社融相關(guān)性較高,導(dǎo)致社融對模型的解釋力、系數(shù)的顯著程度較差。

          從遍歷結(jié)果來看,在最優(yōu)解釋產(chǎn)出變化的指標(biāo)組合中,短期利率領(lǐng)先產(chǎn)出6個月,實際匯率領(lǐng)先產(chǎn)出2個月,房價以及股市市值領(lǐng)先產(chǎn)出1個月。

          根據(jù)實證結(jié)果,我們可以編制金融條件指數(shù)。指數(shù)上升代表金融環(huán)境寬松,下行則代表金融環(huán)境收緊。

          考慮到疫情影響,我們計算了兩種金融條件指數(shù):一是考慮疫情影響后的金融條件指數(shù);二是不考慮疫情影響的金融條件指數(shù)。數(shù)據(jù)顯示,如果不考慮疫情的影響,當(dāng)前金融條件指數(shù)處于歷史上21%分位數(shù)的水平,處于偏緊狀態(tài);如果考慮疫情的影響,當(dāng)前金融條件指數(shù)處于歷史上2%分位數(shù)的水平,處于非常緊張的狀態(tài)。這意味著,雖然當(dāng)前的利率處于歷史上較低的水平,但由于資產(chǎn)價格低迷,金融環(huán)境總體偏緊。要改善金融環(huán)境,需要進(jìn)一步穩(wěn)定房地產(chǎn)市場和金融市場的預(yù)期。

          對宏觀經(jīng)濟(jì)而言,我們構(gòu)建的中國金融條件指數(shù)(剔除疫情影響)對綜合PMI有一定的領(lǐng)先性,其高低點(diǎn)可能領(lǐng)先或同步于綜合PMI的高低點(diǎn)。除受疫情干擾的時期外,金融條件指數(shù)的高低點(diǎn)也領(lǐng)先于GDP同比的高低點(diǎn)。對金融市場而言,除受疫情干擾的時期外,金融條件指數(shù)通常領(lǐng)先于10年國債利率,這可能表明金融條件的改善能夠逐漸傳導(dǎo)至經(jīng)濟(jì)基本面,帶動經(jīng)濟(jì)景氣度回升,并促使國債利率反彈。

          (張勵涵、郭于瑋系興業(yè)研究分析師,魯政委系興業(yè)銀行首席經(jīng)濟(jì)學(xué)家)

          第一財經(jīng)獲授權(quán)轉(zhuǎn)載自微信公眾號興業(yè)研究宏觀。

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