序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇宏觀經濟利率范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

【關鍵詞】利率期限結構 宏觀經濟信息 研究綜述

一、研究的背景和意義

在我國，由于利率管制的限制和債券市場發展不成熟等多方面的原因，學者對利率期限結構與宏觀經濟運行的關系的研究還處于初級階段。隨著我國金融體制改革、金融自由化程度的提高、貨幣和資本市場的發展、以及微觀主體參與度的提高和金融產品創新等一系列內源推動下，利率作為引導金融資源配置的重要杠桿，其作用日益凸顯，因此對利率期限結構和宏觀要素之間關系的研究具有越來越重要的意義。

二、文獻綜述

（一）利率期限結構與宏觀經濟的國外研究現狀

Litterman和Scheinkman（1991）采用主成分分析法對美國政府債券收益率進行了實證研究，并將影響利率期限結構的三個潛在因子分別稱為：水平因子、斜度因子和曲度因子，但是并沒有給出這些因子的宏觀經濟含義。

Ang和Piazzesi（2003）將宏觀變量加入到三因子的利率期限結構模型中，通過建立VAR模型對1952～2000年的美國國債利率期限結構與宏觀經濟因素的關系進行了實證研究，實證結果表明，宏觀經濟因子可以解釋利率期限結構中短期和中期利率變動的85%，可以解釋利率期限結構中期及長期利率變動的40%；通貨膨脹對利率期限結構中的短期部分具有較強的沖擊，且利率期限結構中的水平因子可以識別這種沖擊；水平因子和斜率因子受宏觀經濟變量的影響較大；加入宏觀經濟變量的模型對利率的預測精度有明顯的提升。

Hans（2006）在Ang和Piazzesi（2003）的基礎上將宏觀因子的長期預期值納入模型中，采用卡爾曼濾波算法對無套利的VAR模型進行估計，并將估計出的三個潛在因子與宏觀經濟因子進行正交回歸，結果表明：引入長期預期值后，模型的擬合優度與預測能力大幅度提升，且水平因子與通貨膨脹有關，斜率因子與經濟周期有關，而曲度因子則與貨幣政策有關。

Diebold和Li（2006）在Nelson和Siegle（1987）的NS靜態曲線的基礎上，提出了動態的Nelson-Siegel模型，構建動態利率期限結構模型，通過卡爾曼濾波方法來估計參數，從中提取出了利率期限結構的水平、斜率和曲率三個潛在因子，在此基礎上利用VAR模型檢驗利率潛在因子與宏觀經濟變量之間的雙向響應關系，將三因子向量擴展成包含宏觀經濟變量的六因子，從而探討利率潛在因子與宏觀經濟之間的相互影響。

Rudebusch和Wu（2008）構造了利率期限結構的宏觀金融模型，發現短期利率是利率期限結構與宏觀經濟變量之間相互影響的傳導變量。

Van Binsbergen等（2012）將利率期限結構引入DSGE模型，對比了包含不同變量的估計結果，發現利率期限結構能替代通貨膨脹指標得到相近的估計結果，并且包含了有關貼現因子、投資者風險厭惡程度等微觀信息。

Kagraoka和Moussa（2013）發現利率期限結構對未來宏觀經濟的預測能力存在時變特性，他們根據經濟狀況對樣本觀察期進行分段，再利用傳統模型對分段后的子樣本進行估計，基于分段方法存在較大的主觀性，這種做法并不能準確刻畫變量之間的時變特性。

Frances Shaw，Finbarr Murphy和Fergal（2014）將動態Nelson-Siegel模型運用于信用違約互換（Credit default swaps）上，并且結果表明，該模型對信用違約互換曲線的擬合效果很好，并且預測能力也比較好。

Dara Sim和Masamitsu Ohnishi（2015）在無套利Nelson- Siegel（AFNS）模型的基礎上，轉換視角將AFNS模型中的服從高斯過程的水平因子替換成服從CIR過程的水平因子，實證表明替換后的新模型更適合美國短期國債利率，而對于到期期限較長的國債收益率預測效果較差。而對于日本的零息債券而言，新模型與AFNS模型沒什么差別。

Jared Levant和Jun Ma（2016）在動態Nelson-Siegel模型的基礎上，引入了三個宏觀經濟變量：貨幣政策利率、工業生產總值、通貨膨脹預期，將模型擴展成MFA-DNS（Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel）模型，來研究英國的債券市場利率期限結構，結果表明，貨幣政策和經濟活動對英國債券利率期限結構的影響顯著，并且水平因子和斜率因子與通貨膨脹預期和貨幣政策有關。

（二）利率期限結構與宏觀經濟的國內研究現狀

國內對利率期限結構理論的研究始于上世紀九十年代中后期，起步較晚。此外我國存在一定程度的利率管制，中國債券市場發展僅30年，不管從市場規模、市場質量上看都還不成熟，因此對利率期限結構與宏觀經濟運行的關系的研究還比較有限。

傅曼麗、屠梅曾和董榮杰（2006）應用常用的四種靜態利率期限結構模型對上海證券交易所國債稻萁行實證分析。通過多方面數據比較，得出Nelson-Siegel模型和Svensson模型更加適合我國金融市場的結論。

劉海東（2006）研究了2002年4月至2005年8月期間我國貨幣政策對利率期限結構的影響。該文章首先用指數樣條法對我國國債利率期限結構進行估計，然后用7天期國債回購利率作為貨幣政策的變量，以此來檢驗貨幣政策對利率期限結構的影響。實證結果表明，貨幣政策對利率期限結構的影響顯著，且短期利率受貨幣政策的影響較大。

郭濤，宋德勇（2008）用Nelson-Siegel模型對我國2004年1月至2006年12月期間我國國債利率期限結構，分析了央行貨幣政策以及通貨膨脹對利率期限結構的影響。結果表明Nelson-Siegel模型可以較好的擬合我國國債利率期限結構，長短期利差可以反映出貨幣政策的狀態，利率期限結構的水平因子與通貨膨脹率之間協整。

季紹波，孫鐵卿，于鑫和李延喜（2010）通過VAR模型，考察了2004年至2009年我國國債利率期限結構與宏觀經濟因素之間的動態關系。研究發現，宏觀經濟因素對利率期限結構水平因子的影響顯著，水平因子、斜度因子和曲度因子三個因素可以解釋90%以上利率曲線的變化，利用脈沖反應和方差分解，發現實際經濟變化主要影響收益率曲線的斜度和曲度，其中貨幣政策是影響水平因子的主要原因，這一點與發達國家不同。

曾耿明，牛霖琳（2013）運用簡約無套利宏觀金融模型，首次將2005年1月至2012年4月期間的中國銀行間國債收益率曲線分解成債券市場實際利率和通脹預期的期限結構，通過對名義收益率曲線的方差進行分解，得到通脹預期對一年期及三年期的名義收益率曲線波動影響最大，而實際利率對五年期及以上的收益率曲線波動的影響最大。

何曉群，王彥飛（2014）選用動態Nelson-Siegel模型估計出我國銀行間債券市場的利率期限結構的三個潛在因子，同時，本文研究發現宏觀經濟在邊際上影響著利率期限結構，其主要是實體經濟（CPI和工業增加值）對斜率和曲度的影響，而對利率期限結構的水平移動沒有明顯影響。

金雯雯，陳亮（2014）利用動態Nelson-Siegel模型估計出國債利率期限結構，并構建時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型研究利率期限結構與宏觀經濟之間的關系，從中探尋利率期限結構隱含的宏觀經濟信息。研究表明，我國利率期限結構的調整與經濟運行相匹配，相比于經濟周期和通貨膨脹而言，我國利率期限結構沒有明確體現出貨幣政策利率調控的信息，貨幣政策利率對利率期限結構變化的反應不夠靈敏。

尚玉皇，鄭挺國（2015）基于混頻Nelson-Siegel模型來研究中國國債收益率及宏觀經濟變量之間的關系。研究表明混頻模型可以改進同頻模型擬合效果并能夠較好的刻畫出期限結構的水平、斜率和曲度因子；發現水平因子對通貨膨脹有明顯的作用，曲度因子受GDP正向影響；且通過方差分解發現通脹因子主要作用于水平因子及收益率曲線的長端，而GDP對曲度因子和中期利率的影響較大。

崔永濤（2016）通過Nelson-Siegel模型擬合我國利率期限結構參數，并將利率期限結構中的不同期限利率利用夾角余弦算法分為人們對未來的短期、中期和長期的利率預期來考察貨幣政策對人們各個時期利率預期的影響。結果發現，貨幣政策的變化對長期和短期利率預期有顯著影響，而對中期利率預期影響不顯著。

參考文獻

[1]Diebold F X， Li C.Forecasting the term structure of government bond yields [J].Journal of econometrics， 2006， 130（2）： 337-364.

[2]Dara Sim， Masamitsu Ohnishi.A Modified Arbitrage-Free Nelson-Siegel Model： An Alternative Affine Term Structure Model of Interest Rates [J].Asia-Pacific Finan Markets， 2015，22：53-74.

[3]Jared Levant，Jun Ma.Investigating United Kingdom’s monetary policy with Macro-Factor Augmented Dynamic Nelson-Siegel models [J].Journal of Empirical Finance，2016，117-127.

[4]何勻海王彥飛.中國利率期限結構與宏觀經濟運行的關系――基于動態Nelson-Siegel模型的研究[J].經濟理論與經濟管理，2014年第8期.

[5]金雯雯，陳亮，毛德勇，葉茜茜.利率期限結構內含的宏觀經濟信息――基于TVP-VAR模型的時變參數研究[J].經濟評論，2014年第5期.

[6] 尚玉皇，鄭挺國，夏凱，宏觀因子與利率期限結構：基于混頻Nelson-Siegel模型[J].金融研究，2015年第6期.

篇(2)

關鍵詞：宏觀經濟因素 企業 財務困境風險 影響

企業的經營管理過程中，不可避免地會遇到財務困境風險，要想將風險系數降到最低，確保企業的安全、可持續發展，就需要就風險影響因素作深入而具體的研究。傳統研究主要關注的是企業的財務信息，隨著研究的不斷深入，宏觀經濟因素這一非財務變量成為企業和相關學者重點研究的對象。在充分的理論分析基礎上，結合實證分析，才能進一步明確宏觀經濟因素的影響作用，為企業的風險防范工作和安全經營提供重要保障。

一、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的理論分析

企業的生產經營和財務運作均是在大的經濟背景當中，必然受到宏觀經濟因素的影響。而其財務健康程度和財務困境風險是否受到宏觀經濟因素的影響，就需要首先通過理論層面的假設論證和分析。

對于整體經濟環境而言，如宏觀經濟環境惡化，則居民收入下降，購買力降低，企業的業績也就相應下滑，且銀行放貸難度加大，企業出現財務困境風險的概率也就越大。由此可假設整體經濟環境與企業財務困境風險為負相關的關系。具體來看，以宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率兩個主要因素進行針對性分析。

首先，就貸款利率來看，如貸款利率越高，企業在相當的市場基礎和條件下，其借貸成本也就同步上升，債務負擔也就更加厚重。在出現經營不善情況時，無法進行及時的資金償還，財務困境也就同步來臨。基于此推斷，可假設出貸款利率和企業財務困境風險之間存在關聯性，且應為正相關；其次，如GDP增長越快，則市場經濟繁榮，人們的購買力上升，企業的生產和銷售均保持較高水平，收益較大，資金的流動性也就更強，財務困境風險發生率越低。由此可假設，GDP增長率與企業財務困境風險呈負相關。基于此理論分析和研究可得出，實際GDP增長率和貸款利率兩個主要的宏觀經濟因素均對企業財務困境風險產生巨大影響。

二、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的實證分析

為確保相關研究的科學性和準確性，應在完成理論研究的基礎上，通過實證分析，綜合判斷宏觀經濟因素對企業財務困境風險的影響。

選取我國非ST制造業上市公司作為實證研究樣本，將該公司前一年的年報數據作為數據分析對象，并選取該公司的財務變量和非財務變量作為預警指標。財務變量包括盈利能力、營運能力和現金流量、成長能力等方面的財務比率，非財務變量則為消費者物價指數、GDP增長率和M1年度增長率、加權平均一年其貸款利率。綜合面板數據，以面板Logit模型作為分析和計算模型。經過模型估計結算，最終得出了非財務變量中的實際GDP增長率和一年期貸款利率。

就非財務變量中實際GDP增長率和一年期貸款利率而言，二者是宏觀經濟因素中的兩個重要因素。一年期貸款利率在研究中的參數估計值為正，置信水平為5%時十分明顯，由此得出一年期貸款利率和企業財務困境風險存在相關性，且相互關系為正相關。在研究當中，實際GDP增長率參數估計值結果顯示為負，同時其置信水平在1%時十分明顯，則其與企業財務困境風險為負相關的關系。綜合可知，宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率對于企業的財務困境風險有著顯著的影響。

綜合理論分析和實證分析的結果，可總結出，宏觀經濟因素對于企業財務困境風險的影響顯著，且貸款利率和實際GDP增長率與企業財務困境風險分別呈正相關和負相關。

三、企業在經營過程中應對宏觀經濟環境的有效策略

（一）時刻關注宏觀經濟環境

關注貸款利率變化情況，當利率提高，則相關貸款業務應進行適當延緩，從其它途徑實現資金的籌措。關注GDP增長率，如增長率較高，則在應在分析市場狀況的基礎上，適當擴大生產和銷售。同時，將宏觀經濟環境作為財務管理的重要參考指標。

（二）建立財務危機預警機制

基于以上研究，為確保經營的安全性，防范財務困境帶來的巨大風險，就需要在注重自身財務狀況的有效管理的同時，時刻關注宏觀經濟環境。最為關鍵的一點，即建立起企業的財務危機預警機制。基于市場調研和企業財務管理分析結果，及時發現財務狀況，并針對危機因素制定及時的處理措施，盡可能避免財務困境。

（三）重點關注關鍵性指標

重點關注企業經營管理中的關鍵性指標，使得企業在進行財務風險預防工作上能夠把握重點，最大限度地避免關鍵指標造成的財務困境風險。如企業的總資產周轉率、資產負債率和成本費用利潤率等。在此基礎上，做好企業信用管理和資金回收利用，實現經營效率的提高。

四、結束語

在綜合理論分析和實證分析之后，可知宏觀經濟環境對企業財務困境風險有著巨大影響，且主要體現在貸款利率和GDP增長率上。為了避免企業陷入嚴重的財務困境，除做好自身的財務管理工作外，還應當時刻關注宏觀經濟環境的變化情況，建立財務危機預警機制，抓住關鍵性指標，才能將宏觀經濟環境的負面影響降到最低，使企業走上安全、健康、可持續的發展道路。

參考文獻：

[1]盧永艷.宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的實證分析[J].宏觀經濟研究，2013，05：53-58

[2]過新偉，胡曉.公司治理、宏觀經濟環境與財務失敗預警研究――離散時間風險模型的應用[J].上海經濟研究，2012，05：85-97

篇(3)

【關鍵詞】 商業銀行;信用風險;宏觀壓力測試

一、引言

隨著金融全球化進程加快、大型商業銀行跨國活動增加、信貸衍生產品迅猛發展,新形勢下商業銀行信用風險管理問題日益突出。特別是2007年底次貸危機的爆發,使得各國商業銀行的資產質量嚴重惡化,大量銀行紛紛破產,雖然我國的商業銀行因為種種政策性原因,在這次危機中損失較小,但隨著我國金融市場的進一步開放,我國商業銀行和國際金融市場的完全融合,將對我國商業銀行的信用風險管理水平提出挑戰。

目前,宏觀壓力測試由于能模擬潛在金融危機等極端事件對商業銀行體系穩定性的影響,已經引起了國際金融組織和各國政策當局廣泛的重視,并在實踐中得到迅速推廣。本文運用宏觀壓力測試法,結合我國商業銀行的特性,對商業銀行的信用風險水平及其影響因素進行分析,這對現階段我國商業銀行信用風險管理具有現實意義。

二、文獻綜述

宏觀壓力測試是用于評估一國金融體系在受到“異常但合理”宏觀經濟沖擊時的穩定程度,其通過情景設定或歷史事件,來衡量宏觀經濟沖擊對整個對整個金融體系的影響。自20世紀90年代末以來,國外對宏觀壓力測試的研究及其在實踐中的應用都已取得了豐碩的成果,其中最具代表性的是Wilson(1997a,1997b)用各工業部門違約概率與一系列宏觀經濟變量的敏感度直接建模,通過模擬將來違約概率分布的路徑,得到了資產組合的預期異常損失,進而模擬出在宏觀經濟波動沖擊下的違約概率值。Boss M(2002)和Virolainen (2004)利用Wilson提出的模型,根據加總的企業違約概率估計出宏觀經濟信貸模型來分析澳大利亞和芬蘭銀行部門的壓力情境。

而在國內對宏觀壓力測試的研究還尚在起步階段。在理論研究方面,徐明東、劉曉星(2008)通過對國際上流行的幾種宏觀壓力測試方法的比較,闡述了如何運用宏觀壓力測試方法去評估一國金融體系的穩定性。在模型研究和實證方面,任宇航、孫嘯坤等(2007)利用Logit回歸測試的方法,通過收集我國的宏觀經濟數據和金融機構的數據,對我國銀行業信用風險損失作出了合理估計。但國內的這些研究只是借鑒了壓力測試的思想,使用傳統的方法,通過模擬情境下宏觀經濟因素異動,由Logit模型最終得出穩定性指標期望值的點估計來評價銀行體系的穩定性。這種方法存在一定的缺陷:其不能有效地反映出宏觀變動沖擊對銀行體系的影響,不能具體看出壓力情境下哪些宏觀經濟變量對銀行信用風險的影響最大,這就有進一步研究的必要。

三、模型構建與實證研究

宏觀壓力測試是對微觀層面壓力測試的有益補充,它是將各宏觀經濟沖擊變量整合量化為一個宏觀因子,將宏觀波動因素整合到評估銀行信用風險的模型中,通過壓力情境的構建,預測在極端情形下宏觀經濟變動對銀行系統信用風險的影響。

(一)模型構建

本文在研究我國商業銀行信用風險水平與宏觀經濟變量的關系時借鑒了Wilson(1997a, 1997b),Boss(2002),and Virolainen(2004)所提出的模型。該模型主要包括:建立了一個信用風險水平和宏觀經濟變量間的聯立方程;用蒙特卡洛法模擬了違約損失的分布。

具體來說,假定商業銀行將貸款貸給了J個經濟部門,其中j部門在t時刻違約的概率為pj,t,在這里j=1,2,…,J,pj,t介于0和1之間,用它的Logit轉換值yj,t作為回歸值,即:

進而,設定yt=(y1,t,……,yj,t)*,yt為轉換指標。本文所采用的模型是基于M個宏觀經濟變量的現在值和滯后期的值所構成的一個線性方程:

yt=m+A1xt+…+A1+sxt-sη1yt-1+…+ηkyt-k+vt (2)

式(2)中明確表示了各宏觀經濟變量與違約轉換指標yt之間的關系。其中,xt=(x1,t,x2,t…xm,t)表示宏觀經濟變量,其為M×1階向量;m為截距項,其為J×1階向量;A1……A1+s和η1……ηk為系數,它們分別為J×M階和J×J階矩陣;vt為隨機誤差項,其為J×1階向量。

同時為了考慮各宏觀經濟變量之間的相關性,根據Wilson模型中關于宏觀經濟變量的等式系統,本文采用了下列的描述:

xt=n+δ1xt-1+…+δpxt-p+μ1yt-1+…+μqyt-q+ξt (3)

其中,n為M×1階列向量,系數δ1,…δp和μ1,…μq分別為M×M和M×J階矩陣向量,隨機誤差項ξt為M×1階向量。

本文所考慮的模型在Wilson(1997a,1997b),Boss (2002)和Virolainen(2004)基礎上,進行了兩點改進:一是考慮了宏觀經濟變量對商業銀行信用風險影響的時滯效應;二是模型的設定還考慮了商業銀行體系對宏觀經濟變量的回饋效應。考慮到我國商業銀行在國民經濟中所占有的重要地位,該模型更符合我國的實際情況,因而用其來研究我國商業銀行信用風險水平與宏觀經濟變量間的關系,具有很強的適用性。

(二)變量的選取與數據描述

為了建立商業銀行信用風險水平和宏觀經濟變量之間的實證關系,本文收集了2003年1季度到2009年2季度共26個季度的商業銀行不良貸款率和相關宏觀經濟數據,并通過參考國內外學者在研究宏觀壓力測試時的變量選擇,考慮我國商業銀行信用風險以及宏觀經濟發展的特點,對相關變量做了如下選擇。

1.被解釋變量

本文綜合考慮了我國商業銀行經營的特殊性和相關數據的可得性,選用了商業銀行體系的信用風險為被解釋變量,以不良貸款率為其衡量指標,即:商業銀行體系的不良貸款率越高,其信用風險水平就越高。我國商業銀行的不良貸款率的數據來源于中國銀監會網站和國研網的統計數據庫,其中,商業銀行的樣本包括了國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行和外資銀行。根據《貸款質量評估指導原則》,中國的貸款按照五級分類法進行分類,不良貸款率=(次級+可疑+損失)/貸款總額。

2.解釋變量

在解釋變量方面,鑒于我國宏觀經濟的運行情況以及相關數據的獲取難度,選取了GDP增長率、CPI指數(用以表示通貨膨脹率)、廣義貨幣增長率M2、進口額同比增長率M、三至五年期貸款利率R、房地產價格指數RE、失業率U七個宏觀變量,數據來源于銳思數據庫和國泰安數據庫。

3.數據描述

從表1可以看出:(1)我國商業銀行的不良貸款率經過Logit模型轉換為yt后,其波動率仍然較大。(2)從選取的宏觀經濟變量來看,我國的宏觀經濟進入了高增長、低通脹、低失業、適度寬松貨幣政策的繁榮時期,但房價指數RE和進口額增長率M的波動較大。

(三)實證研究與結果分析

1.實證研究

根據上述的模型設定,首先對Pj,t運用Logit模型進行轉換,得到轉換指標yt,再將對商業銀行信用風險構成沖擊的各宏觀經濟變量及其yt的一階滯后變量(考慮到宏觀經濟沖擊的滯后性往往為一年)的數據代入,利用Eviews5.0與yt進行多元線性回歸,結果顯示:GDP增長率ZGDP、通貨膨脹率CPI、房價指數RE、貸款利率R、進口總額同比增長率M以及yt的一階滯后變量這六個變量顯著,而失業率U和廣義貨幣增長率M2不顯著,被剔除。然后再利用式(3)進行各宏觀經濟變量的自回歸。回歸結果如表2。

從表2可以看出:(1)在1%到10%的顯著性水平上,CPI指數、GDP增長率、進口額增長率M、貸款利率R以及房價指數RE均顯著影響到了我國商業銀行的信用風險水平,且信用風險的轉換指標受其滯后一期值的顯著影響;(2)各宏觀經濟變量均受到其滯后項的顯著影響,且除商品房銷售價格指數RE外其余宏觀經濟變量還受到了轉換指標滯后一期值的影響。

2.結果分析

從上述模型中,可以看出在宏觀經濟變量中貸款利率R對轉換指標的影響最大,R的上升代表企業的融資成本增加,為了按期還本付息,企業就必須拿出更多的利潤交給銀行,如果融資成本大于企業盈利能力,那企業就有違約的沖動,使得商業銀行的信用風險加大。而CPI對銀行信用風險的影響與R則恰恰相反,其上升預示著國家在實行寬松的貨幣政策,使得企業融資成本降低,企業的盈利大幅上升,減少銀行的信用風險。GDP增長預示著整個社會的宏觀經濟比較景氣,經濟處于上升繁榮期,企業平均盈利能力較好,不良貸款率也將隨之下降。進口總額增長率M上升,對我國的出口企業造成負面影響,致使其業績下降,進而會增加銀行的信用風險。房地產銷售價格指數的上升,會使得大量的資金涌入房地產市場,產生泡沫經濟,鑒于目前我國房屋貸款在銀行貸款中的比重,將會使銀行的不良貸款率顯著提高,進而增大銀行的信用風險。同時,也可以發現轉換指標的滯后一期對當期影響顯著。顯然,模型的回歸結果符合經濟學上的解釋。

四、宏觀壓力情景的設定及其風險分析

壓力測試主要是通過情境設定,根據情境假設下可能的風險因子變動情形,重新評估金融商品或投資組合的價值。通常重新評估的方式不會有太大的差異,但是情境設定的方式卻有很多種選擇。情境分析是目前應用的主流,即利用一組風險因子定義為某種情境,分析在個別情境下的壓力損失。情境分析的事件設計方法有兩種:歷史情境分析和假設情境分析。整個程序通常分為兩大步:一是情境設定;二是重新評估。

(一)情境設定

分析上述模型的回歸結果,可以發現貸款利率R對銀行信用風險的影響最大,而GDP增長率則是判定一國經濟發展最重要的指標,同時考慮到大多數危機的沖擊期會持續四個季度,因而假定2009年2季度為基期,模擬從2009年3季度到2010年2季度共4個時間點涵蓋了一年期的未來路徑。本文設定了兩個壓力情境:一是GDP指數突然大幅下降的情境。假定我國GDP季度增長率自2009年2季度起在未來的4個季度里每季度均會同比下降一個百分點。二是貸款利率R大幅上升的情境。設定我國的貸款利率自2009年2季度起在未來的4個季度里,每季度均會同比上升一個百分點。為了便于計算,假定這兩個沖擊是相互獨立的,即當一個宏觀解釋變量受到沖擊,其它解釋變量仍然保持不變。

(二)重新評估

設定情景下的沖擊結果如表3。

從表3中可以看出,在設定的兩種壓力情境下,我國商業銀行的信用風險水平明顯增加,其不良貸款率顯著提高。同時,還可以發現,貸款利率R的大幅升高比GDP增長率的降低對商業銀行體系信用風險的沖擊幅度更大,這也充分說明了貨幣政策在調控宏觀經濟中的重要性及其對商業銀行的顯著影響。

為了更清晰地表現兩種壓力情境下銀行體系信用風險的變化,將上述結果繪在圖1中。

圖1中P1代表了GDP增長率突然下降情境下的我國商業銀行體系的不良貸款率,P2代表了貸款利率R上升時我國商業銀行體系的不良貸款率。從圖1中可以清楚地看到P2一直在P1的上方,即貸款利率R的大幅上升比GDP增長率的大幅降低對商業銀行體系信用風險的沖擊幅度更大。

五、結論

本文采用我國2003年1季度到2009年2季度的宏觀經濟數據和商業銀行的不良貸款率數據,基于Wilson (1997a, 1997b),Boss(2002)及Virolainen(2004)所提出的模型,通過Eviews5.0軟件建立了商業銀行信用風險轉換指標 與各宏觀經濟變量及轉換指標滯后一階的回歸方程,結果表明GDP增長率、通貨膨脹率、房價指數、貸款利率、進口總額同比增長率對我國商業銀行的信用風險影響顯著。進而利用得出的回歸方程,依據假設情景對我國商業銀行的信用風險進行了壓力測驗,在宏觀壓力測試的情境分析中,得出了貸款利率R的大幅上升比GDP增長率的大幅降低對商業銀行體系信用風險的沖擊幅度更大的結論。

鑒于本文的研究結論,可以看出宏觀經濟變量和商業銀行信用風險之間有著密切的聯系,在本輪的次貸危機中我國的商業銀行雖沒有受到大的沖擊,但應該吸取歐美大銀行在這次危機中的教訓,防患于未然,提高自身的風險意識,繼續降低銀行的不良貸款率。另外,政府在遇到宏觀經濟問題時,貨幣政策起著至關重要的作用。一國貨幣當局在面對危機時,應該審時度勢,制定正確的貨幣政策,確保經濟的快速增長。

【參考文獻】

[1] Wilson T C. Portfolio credit risk I [ J ]. Risk, 1997, 9(10) : 111 - 170.

[2] Wilson T C. Portfolio credit risk II [ J ]. Risk, 1997, 10(10) : 56 - 61.

[3] BossM. A Macroeconomic credit risk model for Stress Testing the Austrian credit portfolio [ J ]. Financial Stability Report, 2002(4): 64 - 82.

篇(4)

關鍵詞：上證綜指；宏觀經濟變量；協整檢驗；誤差修正模型股票市場是宏觀經濟的晴雨表，隨著我國股市的快速發展，股市與宏觀經濟之間的密切關系也逐步展現出來。2003-2006年，寬松的宏觀調控政策助漲A股出現了一輪大的“牛市”現象。2007年宏觀調控政策轉向“從緊”，“打壓泡沫”直接作用于股市，另外加上國外的金融危機，導致股市各指數在2008年上半年持續下跌。2008年底，政府投出4萬億擴大內需，股市明顯回溫。到2009年8月IPO發行重新啟動，及在歐洲債務危機的影響下，股指達到反彈高點后又回調震蕩。2010年7月，在市場大宗商品價格持續走高的背景之下，中央采取“適度寬松”的貨幣政策，A股快速大幅拉升。2011年由于國內通脹壓力過大，政府開始實行“寬松的財政政策，從緊的貨幣政策”，加上美國信用評級下降及歐洲債務危機的擴散，指數一路下行。進入2012年，國家放緩宏觀經濟增長目標，持續調控房地產，上半年宏觀經濟數據顯示經濟增長緩慢，股市也處于低迷狀態。

由上可見宏觀經濟與股市之間的聯動反應，中國股市正處發展階段，在一定程度還需要國家的宏觀調控，這就必須明白我國股指與國內主要宏觀經濟指標的關系。因此要研究主要宏觀經濟變量影響股票市場的途徑與作用機制，進而進行有效的預測，這對于促進股票市場穩定健康發展和提高國家宏觀調控能力有著十分現實的意義。

1、數據來源與處理

（1）由于我國股票市場的特殊性以及長期來備受爭議，國家對其的干預較為嚴重，因此股市本身并不是有效的獨立。本文在考慮到宏觀經濟數據的易獲得性，選取了2008年1月一2012年5月年的月度數據。數據主要來源于中華人民共和國統計局網站、中國人民銀行網站、東方財富網。

（2）在研究分析中使用的數據為月度數據。這是因為，根據過去學者的研究結論，月度數據比日數據更具有不敏感與穩定特征。首先采用了上證綜合指數從2008年1月到2012年5月的月度收盤數據以及對應期間的宏觀經濟變量指標（包括工業總增加值增速、居民消費物價指數同比增長率、利率水平、貨幣供應量以及社會消費品零售總額5個具體宏觀變量指標）的月度數據。

（3）為了消除所選變量的季節性因素影響，本文采用X-12方法對除利率外的所有數據消除季節因素，并加SA表示，然后取對數以消除時間序列存在的異方差，加L表示。

2、實證分析

2.1相關分析

首先將上述可能影響股市的5個宏觀經濟變量與上證指數放在一起做出它們的相關系數矩陣，結果發現除利率水平與上證指數較低的相關程度外，其它的相關程度還是比較高，表明這些經濟變量與上證指數之間有較強的線性相關關系。利率與股指相關程度較低，說明利率在這一段時間內的變動對股市的影響不是很明顯，這與目前實行的利率制度有很大的關系。利率沒有市場化，并且中央銀行在相當長的時間才會有所調整，這樣大大降低了利率與股市變化的聯動性。

2.2回歸分析

由于以上所選定的宏觀經濟變量之間普遍存在著較高的相關系數，比較明顯的是LSE與LM2，LRATE與LSE、LCPI、LM2。這將出現嚴重的多重共線性的問題。為了消除變量之間的多重共線性，在此采取逐步回歸法。

2.2.1判定系數檢驗法

做LSE對LM2的回歸，發現R2=0.975789；做LM2對LSE的回歸，R2=0.975789，但是AIC與SC的值較高，所以我們選用LSE。

2.2.2修正的Frish方法

首先依次做LSH對LSE、LRATE、LGY、LCPI的回歸分析，得到R2最大的是LSH對LGY回歸，因此選取LGY作為模型的出發點進行估計。繼而在LSH和LGY中加入解釋變量LSE進行估計，結果R2=0.607245，R2明顯提高，并且對LGY的系數值和t檢驗值都沒有較大的影響，因此可以加入解釋變量LSE。同理依次加入解釋變量LRATE、LCPI，發現R2顯著提高入，并且對其它解釋變量的系數與t值也沒有多大影響，最終得出上證綜指與工業增加速度、社會消費零售總額、居民消費價格指數、利率水平之間的函數關系式：

LSH=0.526276*LGY+0.276255*LSE+0.0709678*LCPI-0.17579091LRATE+11.30623

（777）（347）（273）（-291）（1616）

DW值接近2，表明不存在自相關，其它各項值也顯示回歸方程的性狀良好。

2.3ADF檢驗和協整檢驗

首先對各變量依次做ADF檢驗，其檢驗結果匯總如表一所示。

表1單位根檢驗表水平檢驗值是否平穩一階差分值是否平穩變量ADF值1%水平值ADF值1%水平值LSH-0.48822-2.61203否-3.26754-2.61301是LSE6.039941-2.61203否-3.08677-2.61301是LRATE0.28784-2.61109否-3.22826-2.61203是LGY0.326733-2.61203否-4.50147-2.61301是LCPI1.294107-2.62724否-2.63076-2.39429是從單位根檢驗表可以看出它們的一次差分序列不存在單位根，是平穩的。即各變量均是一階單整I（1）序列，因此可以做協整檢驗，接著得出殘差序列為0階單整序列。說明上述宏觀經濟變量與我國股票市場的指數變量在樣本區間內存在長期均衡關系。

2.4建立誤差修正模型（ECM）

誤差修正模型是一個短期模型，其中誤差修正項反映了長期均衡對短期波動的影響，等式右側的差分項反映變量短期波動的影響。由上述檢驗結果可知，在1%顯著水平下，LSH序列與LGY、LSE、LRATE和LCPI序列存在協整關系。所以可以建立誤差修正模型（ECM）。由此進一步得到誤差修正模型為：D（LSH）=0.236996032656*D（LSE）+0.0643539330744*D（LCPI）+0.343416929634*D（LGY）-0.194980771541*D（LRATE）-0.387782334232*ECMt-1

由上可以看出誤差修正項ECMt-1對D（LSH）構成顯著的影響。即LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE長期均衡關系影響到D（LSH）的變比；另一方面，D（LSH）的變化也受到LSH與LSE，LCPI，LGY，LRATE的短期變化的影響。其中，LSE，LCPI，LGY的短期變化對D（LSH）變化的影響是正的，而LRATE的短期變化對D（LSH）變化的影響是負的。另外得出的誤差修正系數為-0.38778，表示當期波動偏離長期均衡時，誤差修正項將以0.38778的力度反向調整LSH，將非平衡拉回到均衡狀態，符合反向修正機制。

3、結論實證分析表明，上證綜指與部分宏觀經濟變量之間存在協整關系，說明中國股票市場與宏觀經濟的發展是基本一致的，股票價格指數可在一定程度上反映實體經濟發展趨勢及狀況。雖然上證股指與部分宏觀經濟變量之間存在長期均衡關系，當然在短期中也偶爾會出現偏離，這可能是市場不理性的緣故，在長期最終要回歸到理性。（作者單位：云南民族大學經濟學院）

參考文獻

篇(5)

信用價差(creditspreads)是指為了補償違約風險，投資者要求公司債發行人提供的高于到期日相同的國債收益率的收益。從理論上來講，信用價差是由債券發行人可能發生違約而出現的，它反映了公司債的風險狀況，因此信用價差常常對應著公司債券的預期違約損失。總體來說，公司債券預期違約損失與經濟周期密切相關:在經濟繁榮時期，企業的生存環境好，違約的概率低，信用風險小;而在經濟蕭條時期，企業的生存環境惡化，違約概率高，信用風險隨之加大。因而，信用價差實際上體現為宏觀經濟預期的顯示器，即信用價差小時，意味著預期宏觀經濟向上，反之當預期信用價差大時，即意味著宏觀經濟向下。由于宏觀經濟預期必然對宏觀的實際波動產生重要的影響，為此利用信用價差中所包含的信息預測宏觀經濟的波動狀況，具備相當的可行性。實際上，國內外諸多學者對利用債券市場的信息把握宏觀經濟的波動狀況做出了許多探索性的工作。比如，Harvey(1988)，Estrell和Hardouvel(1991)，StockandWatson(1989)等認為，長短期利率差不但包含了未來通貨膨脹的信息，還包含了貨幣政策的信息，因此能有效預測宏觀經濟的波動。其實證結果表明長短期利率差對宏觀經濟波動的確有一定的預測能力。BernankeandBlinder(1992)等用商業票據的溢價來解釋未來的產出波動，其實證結果表明商業票據的溢價對未來產出波動的預測能力較弱。事實上，商業票據溢價為信用價差的一種，其為商業票據相對國庫券的溢價。商業票據溢價對未來的產出波動預測能力較弱是因為其僅包含了短期的信用風險信息，無法反映長期的經濟周期變化預期。國內學者利用債券市場信息預測未來產出波動也依循利率期限結構與信用價差兩條線索而展開。如，于鑫(2008)利用5年期與1年期的國債利率差額解釋中國未來的宏觀經濟波動，其實證結果表明5年期與1年期的國債利率差對未來的產出波動具有一定的預測能力，特別是對中長期的產出波動預測效果較好;然而其對短期產出的預測效果較弱，回歸方程的擬合優度不高。徐爽(2010)用國債收益率曲線的主成分作為因子，預測中國的消費、投資和出口等經濟變量，其實證結果表明主成分模型相對簡單利差模型有著更好的預測效果。張燃(2010)利用10年期信用價差數據對宏觀經濟變量進行了預測研究，其實證結果表明利用信用價差對未來宏觀經濟變量中的消費、出口、投資、工業增加值與通貨膨脹的預測效果要優于利用利率期限結構中的長短期利率差的預測效果。然而其對信用價差的度量是直接基于企業債收益率曲線與國債收益率曲線而得出的，這種度量方法忽略了各企業債券的個體波動信息，將對真實的信用價差產生較大的測度誤差。通過上述文獻回顧發現，盡管債券市場上的信用差價包含著豐富的宏觀經濟預期信息，其對宏觀經濟的波動有著較強的解釋能力，但國內外大部分學者都是基于債券市場上的利率期限結構對宏觀經濟波動進行預測。僅有少數學者利用信用價差來解釋宏觀經濟的波動狀況，但其對信用價差的測度存在較大的偏誤。為此本文將對信用價差的測度方法進行優化，并在此基礎上進一步檢驗其對我國宏觀經濟波動狀況的預測能力，其結構安排如下:在第2部分，本文基于Gilchrist(2009)提出的“自下向上”方法，構建了中國債券市場的信用價差指數GZ指數。在第3部分，本文構造實證模型對信用價差對宏觀經濟變量的預測能力進行檢驗，并將其與忽略信用價差變量的模型的解釋能力進行對比。第4部分是結論。

二、測度信用價差的GZ指數的構建方法

Gilchrist(2009)提出了測度信用價差的自下向上的方法，并用該方法構建了測度信用價差的GZ指數。其具體的構建方法如下所述:假設在時期t由企業i發行的公司債券k所承諾的現金流序列為(C(s):s=1，2，…，S)，這里的現金流包括了按期付息與到期時的本金償付。那么該債券價格可描述為:Pit［k］=ΣSs=1C(s)D(ts)(1)此處的D(t)=e－rtt為在時刻t的折現函數。為了計算與之相對應的無風險債券價格Pft［k］，我們利用時刻t連續復利的國債收益率曲線對現金流序列(C(s):s=1，2，…，S)進行貼現。按此方法所得的無風險債券價格Pft［k］將被用來計算假定國債的收益率yft［k］，該國債產生的現金流序列同樣被假定為(C(s):s=1，2，…，S)。用yit［k］表示企業債券k的收益率，那么信用價差則可表示為Sit［k］=yit［k］－yft［k］。通常使用的計算信用價差的方法為將企業債券收益率減去與該企業債券到期日相同的國債收益率曲線上的收益率而得到的，而本文所采用的度量信用價差的方法與通常的方法相比將大大減少信用價差的計算偏誤。按上述方法，我們將得到微觀層面各個時期各種債券的信用價差。將微觀層面的信用價差進行簡單的綜合，就可得到各個時期的信用價差指數。具體計算方法可表示為:此處的Nt指時期t的樣本觀測數，式(2)即為各時期度量信用價差的GZ指數。從式(2)可以看出GZ信用價差指數實際上是各微觀個體債券的信用價差的簡單算術平均值。

三、數據描述與實證分析

(一)數據描述

在計算信用價差指數的時候，我們利用了中央國債登記結算中心的企業債收益率數據、國債收益率數據以及國債的收益率曲線數據。由于中央國債登記結算中心的利率期限結構數據最早開始于2006年3月，因此本文所選取的樣本區間為2006年3月至2011年10月，數據頻率為月。在利用上述原始數據計算GZ信用價差指數的時候，為了保證計算結果不受極端觀測值的影響，我們將個體信用價差低于5個基點以及高于3000個基點的觀測值進行了刪除處理。在本文的實證分析中所涉及到的宏觀經濟變量則主要包括產出、出口、投資、消費與通貨膨脹。其中的產出用工業增加值當月同比增速來代表，數據來源于國家統計局網站;出口用出口總額的當月同比增速來表示，數據來源于中國海關總署網站;投資則用固定資產投資完成額的當月同比增速來表示，數據來源于國家統計局網站;消費則用社會消費品零售總額當月同比增速來表示，數據來源于國家統計局網站;通貨膨脹則用居民消費價格指數(CPI)當月同比增速來表示，數據來源于國家統計局網站。為與上述信用價差指數相對應，本文對宏觀經濟變量所選取的樣本區間也為2006年3月至2011年10月。

(二)實證分析

為檢驗信用價差對宏觀經濟變量的預測能力，本文所建立的實證模型如下:Yt+h=α+Σpi=0βiYt－i+γ1TSt+γ2RFFt+γ3CSt+εt+h(3)此處的Yt+h指在時期t+h的宏觀經濟變量的取值;h指預測期數，其為大于0的整數;TSt指利率期限價差，具體為從國債的收益率曲線中得出的5年期國債收益率與1年期國債收益率之差;RFFt指無風險的貨幣收益率，用1年期定期存款利率來表示;CSt則表示信用價差;εt+h指預測期的隨機擾動項。需要注意的是式(3)中的滯后期數p，我們用AIC信息準則來確定。在模型(3)中，我們首先令Yt代表工業增加值的同比增速，則相關實證結果簡要描述如表1所示。需要注意的是為簡化起見，我們忽略了對常數項與Yt滯后價值的回歸系數的報告。由表1可見信用價差對宏觀產出有著較好的預測效果。更具體的在表1內，我們發現隨著預測期數的提升，預測模型的擬合優度也在增長，這表明信用價差對工業增加值同比增速的長期預測能力要優于短期預測。為了對比反映信用價差對宏觀經濟變量的預測能力，我們將在模型中不考慮信用價差只考慮利率的期限結構與無風險利率，那么此時的實證結果將如表2所示。將表1與表2進行對比可以發現，考慮信用價差的預測模型的擬合優度在各種預測期內都顯著高于不考慮信用價差的預測模型。令模型(3)中的Yt代表出口總額的同比增速，則相關實證結果如表3所示。由表3發現，考慮信用價差的預測模型對出口總額同比增速的預測能力整體上比較差，在各個預測期的擬合優度都比較低，這顯示出出口變量是外生變量，利用國內債券市場的信息無法對其進行準確的預測。令模型(3)中的Yt代表固定資產投資完成額的同比增速，則相關實證結果如表4所示。由表4發現，考慮信用價差的預測模型對固定資產投資完成額同比增速的預測能力整體上也比較差，在各個預測期的擬合優度都比較低，這是由于固定資產投資是政府人為控制的變量，政府通過控制投資增速來對宏觀經濟進行調控，因此利用債券市場的信息對投資變量進行預測的效果并不理想。令模型(3)中的Yt代表社會消費品零售總額的同比增速，則相關實證結果如表5所示。由表5可見信用價差對消費有著較好的預測效果。更具體的在表5內，我們發現隨著預測期數的提升，預測模型的擬合優度先上升后下降，當預測期數為6時，擬合優度達到最高。這表明信用價差對未來消費的中期預測能力最強，短期預測能力次之，而長期預測能力最弱，這與對宏觀產出的預測效果恰好相反。此外，為了對比反映信用價差對消費的預測能力，我們同樣在模型中不考慮信用價差只考慮利率的期限結構與無風險利率，那么此時的實證結果將如表6所示。將表5與表6進行對比可以發現，考慮信用價差的預測模型的擬合優度在各種預測期內都顯著高于不考慮信用價差的預測模型，這也充分顯示出信用價差變量的重要性。最后令模型(3)中的Yt代表通貨膨脹變量，即居民消費價格指數，則相關實證結果如表7所示。由表7可見信用價差對通貨膨脹有著較好的預測效果。更具體的在表7內，我們也發現隨著預測期數的提升，預測模型的擬合優度先上升后下降，當預測期數為6時，擬合優度達到最高。這表明信用價差對未來通貨膨脹的中期預測能力最強，短期預測能力次之，而長期預測能力最弱，這與對消費的預測效果高度相似。

篇(6)

關鍵詞:宏觀經濟;周期性變化;銀行

中圖分類號:F123.16F832文獻標識碼:A文章編號:1003-9031(2006)11-0023-05

一､我國宏觀經濟周期性波動概述

經濟周期波動是現代經濟社會具有的一種普遍現象｡馬克思在《資本論》中指出:經濟周期是“現代工業特有的生活過程”｡這種過程實質上反映了宏觀經濟在運行過程中反復出現的對其均衡狀態的偏離與調整過程｡按照西方經濟學的理論,經濟周期是指經濟活動沿著經濟發展的總體趨勢所經歷的有規律的擴張和收縮｡經濟周期大體經歷周期性的四個階段:繁榮､衰退､簫條和復蘇｡

我國國民經濟發展歷程表明,經濟增長始終與經濟波動相伴而行｡特別是改革開放以來,因受世界經濟格局､經濟體制基礎､經濟運行機制､經濟結構和宏觀調控政策等內外部因素變化的影響,我國的經濟周期性波動特征更加明顯｡

綜合分析我國GDP增長率(見圖1),20世紀80年代以來,我國大致經歷了五次周期性波動(以波谷至波谷為一周期)｡第一個周期是從1981年到1986年,第二個周期是從1986年到1990年,第三個周期是從1990年到1999年,第四個周期是1999年至2001年,自2001年至今,處于第五個周期之中｡

1978年以來,我國的經濟發展表現出“擴張―收縮”交替周期波動格局,在1993年前,波動明顯,幅度較大;自1993年起,經濟增長出現新的變化,波動趨緩,幅度較小｡從總體趨勢看,波谷的不斷上升表明我國經濟發展增強了抗衰退能力;波峰的不斷下降表明我國的經濟在一定程度上減少了擴張的盲目性,增強了發展的穩定性;平均位勢的提高表明我國經濟克服了“大起大落”,總體水平有了顯著提高;周期的擴張表明我國經濟發展有了更強的持續性｡總的來說,我國經濟的周期性波動在體制變革與經濟增長的相互作用中,波動振幅趨于平緩,經濟增長形態有了較大的改善｡

二､我國經濟周期性波動與銀行業的關系

經濟決定金融,金融反作用于經濟｡隨著我國社會主義市場經濟體制的建設和完善,宏觀經濟與銀行業之間的關系愈加密切,相互作用愈加明顯｡一方面,經濟波動直接影響著銀行業的發展;另一方面,金融體系的良好運行對經濟增長產生積極的推動作用,同時,金融體系的脆弱性和不穩定性也會導致或加劇經濟波動,甚至引發金融和經濟危機,延緩經濟增長｡

(一)指標波動曲線對比分析

結合貨幣供給量､信貸及不良貸款率三項金融指標(1982-2005年數據),我們對我國經濟周期性波動與銀行業的關系進行對比和分析｡

從M0､M1､M2的增長率曲線與GDP增長率曲線對比(如圖2)及信貸增長率曲線與GDP增長率曲線對比(如圖3)可以看出,1994年前,我國的貨幣供應量､信貸增長波動略先于經濟周期性波動,貨幣供應量､信貸對經濟增長波動影響較強｡進入1994年后,貨幣供應量､信貸增長與經濟運行的關系發生了變化,波動相對于經濟周期性波動從略有超前轉變為同步甚至略有滯后,貨幣供應量､信貸對經濟周期性波動的影響由強轉弱,經濟周期波動對貨幣供應量､信貸的影響開始顯現｡

從歷史數據來看,我國商業銀行不良貸款率的變化相對于經濟周期性波動明顯滯后,經濟周期性波動對不良貸款的影響不斷增強｡我國不良貸款增長主要集中在三個時期｡一是20世紀80年代至90年代初｡二是90年代初經濟過熱時期｡四家國有商業銀行的不良貸款率從1990年的10%上升到1993年的20%左右｡三是90年代中后期,主要是在1997年東南亞金融危機后,三次不良貸款大幅增加均受到了經濟波動的影響,與經濟周期性波動的軌跡十分吻合｡改革開放20多年來,我國經濟共經歷了五次通貨膨脹和一次通貨緊縮態勢,其傳導模式十分相似,都是經濟的大幅波動引起的,其過程是固定資產投資盲目擴大,帶動貨幣信貸的快速增長,貨幣供應量不斷增加,繼而帶動上､中､下游價格上漲｡投資形成的生產能力大大超過實際需求,產品銷不出去,企業資金鏈斷裂,銀行貸款形成不良貸款｡

通過對比和分析,可以將經濟周期性波動與銀行業的關系概括為兩個方面:一是當經濟運行呈上升態勢時,企業的投資需求增強,社會資金需求加大,貨幣供應量增加,銀行相對放松信貸準入條件,信貸投放速度加快｡持續的信貸增長會導致信貸膨脹,從而引發通貨膨脹,產生經濟泡沫｡二是當經濟運行開始轉向下降趨勢時,銀行的信貸投放速度也開始放緩,此時,企業對外負債水平較高､經營收益減少,向銀行再融資出現困難,按期償債能力減弱,不良貸款開始逐步暴露,進而產生通貨緊縮趨勢,加劇不良貸款惡化的預期,進一步導致經濟發展步入低迷｡

(二)宏觀經濟政策變化對銀行業產生重大影響

經濟發展呈現周期性波動是客觀存在的｡只有認識規律､掌握規律､合理利用規律,才能有效促進銀行業持續､良性發展｡這其中,國家根據經濟運行狀況實施的宏觀經濟調控,對銀行業影響最深刻｡國家宏觀經濟調控按性質來劃分包括放松銀根和緊縮銀根兩種｡宏觀調控放松銀根對銀行的影響是積極的,而宏觀調控緊縮銀根給銀行帶來的更多是沖擊與考驗,其對銀行的影響主要體現在以下幾方面:

1.銀行信貸供求矛盾突出｡國家實行宏觀經濟調控后,受國家宏觀調控和產業政策調整的影響,銀行在減緩發放貸款特別是流動資金貸款的同時,也加快了清收力度,銀行的信貸供給受到壓縮,但是市場上的信貸需求由于是剛性的并沒有立即相應地縮減,這種供求矛盾必將影響企業的經營,影響銀行的效益,銀行的信貸風險加大｡宏觀調控對于泡沫經濟的影響給銀行帶來的沖擊更是劇烈的｡

2.信貸結構不合理現象加劇｡一是大戶貸款風險集中問題突出｡宏觀調控實施后,出于控制風險考慮,銀行將貸款營銷對象進一步鎖定在少數規模相對較大､當期效益較好的大型骨干企業｡當效益較好的企業隨著行業景氣度下降或新一輪宏觀調控影響而出現問題,會給銀行帶來集中風險｡并且,銀行“扎堆”競爭營銷大企業貸款,可能還會帶來貸前調查的放松､貸款條件及流程的簡化等違規行為｡二是貸款行業結構趨同現象突出｡目前,不少銀行機構在貸款投向上,偏好電力､電信､教育､交通等行業和建設項目,各家商業銀行貸款結構趨同現象加劇｡由于這些授信對象大都具有項目工期較長､自有資本較少､資金需求量大､受政策影響較大等特點,存在著嚴重的風險隱患｡三是貸款結構長期化和存貸款期限不匹配問題突出｡“重營銷､輕風險”､“重余額､輕結構”等狀況給信貸資產帶來隱患｡

3.不良貸款攀升,經營難度加大｡一是銀行新增貸款對不良貸款率的稀釋作用明顯減弱｡二是企業資金緊張的心理預期,可能加劇信貸整體風險｡在銀根總體抽緊､流動資金供應相對減少的情況下,一些企業擔心得不到銀行穩定的資金支持,在有還貸能力的情況下“惜還”或“拒還”貸款,增加銀行貸款風險｡一些企業在銀行收回貸款､原材料漲價和應收賬款增加的夾擊下,可能會產生資金鏈條斷裂的危險,影響到企業的正常經營,進而影響到上下游企業和關聯企業的經營,最終可能引起整個銀行業金融機構不良貸款的上升｡此外,銀行受資本約束限制,正在或準備對部分授信客戶實施壓縮或退出,如果方式不當或力度過大,也可能產生連鎖反應｡三是考慮到宏觀調控措施對一些行業和企業影響的時滯因素,潛在風險將會在更長一段時間內逐步顯現,不良貸款在一定范圍內可能有所反彈｡

通過分析,我們可以得出這樣的結論:作為經營貨幣特殊的金融企業,銀行是典型的宏觀經濟周期行業,不管是利率､匯率變動,或是全球經濟波動,銀行都會首當其沖,暴露在風險之下｡在我國間接融資占主體的融資框架下,商業銀行信貸資產在不同的經濟周期,風險大相徑庭,在經濟繁榮時期,因為企業盈利情況良好,貸款質量往往不會發生問題;但在經濟衰退時期,除直接影響銀行經營收入外,還可能因為企業經營與效益受較大影響,給銀行帶來新一輪的不良資產｡此外,商業銀行貸款規模的擴大成為我國固定資產投資高速增長的重要推動力量,但在經濟過熱隨之而來的宏觀調控,又讓銀行成為了風險的重要承擔者,銀行信貸規模增長速度和投向受到“壓制”,必將給銀行的經營帶來較大的風險｡

三､銀行業應對經濟周期變化的對策建議

(一)加大對經濟形勢和國家宏觀政策的研究,建立宏觀經濟周期變化的提前反應機制

建立服務于決策層的專門機構負責研究國家的財政政策､貨幣政策､產業政策等宏觀政策｡加強宏觀經濟運行情況分析,把握金融監管當局的政策取向,了解全國各地區的經濟發展情況,提出商業銀行業務發展的重點區域､行業｡密切關注國家產業政策的變化,加強行業及其信貸投放的跟蹤分析,準確把握貸款投放行業的發展前景､市場空間及市場容量,強化行業信貸授信的總量研究與控制,并以此為基礎建立提前宏觀經濟變動的反應機制,化解宏觀經濟周期波動造成的系統風險,避免因與國家或監管當局的政策抵觸而導致的政策風險,從戰略高度確定銀行業務發展的重點方向｡

(二)調整優化信貸資產結構,建立適應宏觀經濟周期變化的“最優”資產組合

要減少宏觀經濟周期變化的沖擊,關鍵要轉換存量,優化增量,增加宏觀政策支持或處景氣上升期行業的信貸資產,減少受宏觀調控影響大或處景氣下降期的行業的信貸資產,建立一個多元化的有利于風險分散與效益最大化的資產組合｡

1.結構性調整新增資產｡從總量入手,著力解決結構性的問題,一方面控制部分行業的過度投資和盲目發展,另一方面大力支持和鼓勵一些薄弱行業的發展｡即使對于過熱行業,在政策上也不搞“一刀切”,該控制的堅決控制,該支持的大力支持｡結構調整主要從以下三個方面著手:行業結構調整;客戶結構調整;資產結構調整｡

2.針對性優化存量資產｡對于經濟周期轉向蕭條或者宏觀調控而使得風險程度增加的貸款要執行信貸退出政策,將風險性貸款轉換為現金或者較為安全的貸款｡對已經轉化為不良資產的貸款要轉入不良資產的處置程序｡[1]對風險程度較高､出現一定支付危機的企業,應果斷對其停止貸款,并通過采取多種措施積極回收貸款,無法回收貸款的要采取資產保全措施｡對出現風險因素但還有正常的現金流量和支付能力的企業,要本著以收回貸款為導向采取以進促退､逐漸退出的策略,通過增加貸款､增加抵押物和擔保來保證貸款的安全｡在信貸退出的時候,可以借鑒國外經驗,采取貸款交易的形式,通過將貸款出售來實現｡

(三)加強利率風險管理,構建順應宏觀經濟形勢的資產負債管理體系

經濟周期與利率的關系非常密切｡一般來說,在周期的蕭條階段,利率水平最低;當經濟走向復蘇時,利率開始緩慢回升,到繁榮階段達到最高｡隨著我國金融體制改革的進一步深入,利率市場化成為了我國金融市場的改革方向,利率管理必將對商業銀行經營與發展產生深遠的影響｡商業銀行應審時度勢,強化利率風險管理,及時調整自身的經營戰略,實現高質量的持續健康發展｡

1.建立科學高效的利率定價機制｡強化利率管理分析,科學準確地預測利率變動方向､水平､結構和周期特點等,形成對金融市場的快速反應能力,盡量減少因利率變化而引起的負面影響｡不斷改進利率定價方式,根據金融市場總體利率水平,以及資本成本､貸款費用､貸款收益､風險差異､同業競爭情況等因素,確定全行的基準利率,并根據不同的市場及客戶信用狀況授權一定的浮動幅度,提高利率管理的效力｡

2.建立完善利率風險控制體系｡強化管理,建立嚴格的利率管理規章制度,規范操作行為｡加大對利率執行情況的調查､檢查和監督力度,防范利率風險｡

3.構建以利率風險管理為核心的資產負債管理體系｡強化利率風險管理意識,逐步確立利率風險管理在資產負債管理中的核心地位,確保資產與負債總量平衡與結構對稱｡明確有關部門在利率風險管理規劃､識別､計量､監控､評價等方面的權利和職責,引入利率敏感性分析和缺口管理技術,建立利率風險限額管理體系,確保利率風險頭寸控制在可以接受的范圍之內,把利率變動造成的負面影響降到最低,確保商業銀行經濟效益的穩步提高｡

(四)建立全方位的風險監管體系,加強宏觀經濟周期變化的風險控制

建立完善的風險管理體系,切實防范和化解金融風險,既是銀行風險管理的重中之重,也是應對經濟周期變動､實現可持續發展的一種現實選擇｡

1.建立前瞻性的風險監管體制,加強風險預測｡以周期為基礎來評估信貸資產的當前風險和未來風險,預測信貸項目的違約概率和未來可能發生的消極影響,并按照理性支持業務發展的要求,根據宏觀經濟形勢､競爭態勢,及時調險管理政策､程序和方法,全面提高風險管理政策的前瞻性與適應性,提高風險管理的效率和有效性｡

2.建立立體化的風險監控體系,加強風險管理｡進一步完善公司法人治理結構,明確董事會與經營層之間的權利和責任｡董事會通過風險管理委員會實現對風險管理進行整體戰略決策的管理;通過獨立而權威的風險管理部門實現對銀行內各機構風險的有機統一管理;通過科學完整的風險識別､衡量､監測､控制和轉移實現對風險的全過程監理;通過合理明確的職能劃分實現風險管理職責在各業務部門之間､上下級之間的有效協調､聯動管理｡

3.建立完善的風險準備制度,提高抗風險能力｡國際上的大銀行都把風險準備制度作為防范風險損失的最后堤防和生存的保障｡當前,我國商業銀行的風險管理體系并不完整,風險管理水平也不高,風險準備制度對于銀行的持續經營就更為重要｡因此,商業銀行應當利用宏觀經濟繁榮的有利時期,建立足夠的風險準備金,抓住盈利空間擴大的機遇,提高撥備覆蓋率和資本充足率,防止未來的風險損失給銀行持續經營帶來影響｡

4.利用經濟周期變化,提高不良資產的處置回報率｡經濟衰退期,往往是不良資產大量暴露的時期,也是商業銀行急于處置不良資產的時期｡但是,有一個事實是客觀存在的,一些行業或項目在這個經濟周期是不良資產,到下一個經濟周期可能又轉化了優良資產,這有一個不良資產處置的時機問題｡以海南房地產業為例,20世紀90年代泡沫經濟發生后,房地產行業不良資產大量產生,各家銀行急于回收資金,對一些項目不計成本盲目處置,有此項目的處置回收率不到10%｡但到90年代末,隨著海南經濟的好轉,很多房地產商低價買入的房地產項目,短短幾年,由不良資產很快又變成了優質資產,房地產商從中獲取了巨額利益｡因此,金融業必須要把握好經濟周期變化的規律和特點,善于利用經濟周期變化處置不良資產｡要建立一種評估和盤活機制,對一些看準的行業或項目,寧可犧牲資金的時間價值,也不可盲目處置｡

(五)加快金融創新,增強適應宏觀經濟周期變化的競爭能力

創新是企業生存與發展的動力｡當今世界,在金融創新的實踐過程中產生了前所未有的新工具､新技術和新市場,很大程度地革新了金融業傳統的業務活動和經營方式,改變了金融總量和結構,促進了金融和經濟的快速發展｡在傳統的銀行經營理念下,銀行經營更多體現在存､貸款業務上,由于業務單一､產品匱乏,造成銀行業受經濟周期變化的影響極大,如果排除國家信譽這一保障因素,在經濟劇烈波動的情況下,銀行經營都將難以為續｡因此,銀行業必須加大業務創新的研究力度,不斷探索出趨利避害的產品和措施,以更好地適應經濟周期的變化｡

1.經營模式創新｡簡言之,就是要加快發展投資銀行業務,實行“混業經營”｡所謂“混業經營”是指商業銀行經營保險､證券等金融業務;廣義上是指銀行除經營保險､證券等金融業務外,還持有非金融公司的股份｡按照當前我國金融發展的實際,銀行可以采用金融控股公司模式進行混業經營,滿足多元化的經營需求｡當務之急要大力發展投資銀行業務,利用我國資本市場發展的有利時機,把證券籌資者､投資者､券商､基金及其他中介機構作為重點,為證券發行､證券交易､融資融券､委托等方面提供服務,同時要注意為今后進一步的混業經營積累經驗｡[2]時機成熟以后,有選擇地通過控股子公司,經營保險､證券等金融業務｡

2.業務方式創新｡隨著外資銀行的進入,國內銀行壟斷競爭的態勢進一步被打破,傳統資產負債業務的利潤空間將進一步被壓縮,銀行不可避免要進入微利時代｡因此,必須加大業務創新力度,以創新應對經濟周期的變化和市場競爭的變化｡業務方式的創新包括資產業務創新､負債業務創新､表外業務創新等方面｡[3]

3.品牌管理創新｡現代金融市場競爭是品牌競爭｡一般來說,品牌不隨著經濟周期的變化而變化,是銀行剛性的競爭力,也是銀行應對經濟周期變化甚至是經濟危機沖擊的最穩定的基礎｡要想讓品牌具有長久旺盛的生命力,要制定推廣品牌戰略,通過持續不斷的創新,促進產品更新､換代升級,培育新的品牌增長點,不斷提高銀行的競爭力和品牌價值｡

參考文獻:

[1] 林德明.金融宏觀調控與商業銀行經營行為關系淺析[J].南方金融,2005,(3).

篇(7)

簡述財政政策對股票市場的影響

一，純粹的市場經濟，這種模式下，一切商業活動，一切商品和服務的價格由市場的供求關系來決定。但如果存在市場不靈，比如壟斷、傾銷、金融危機等情況，市場的靈活性就會失去效益。

二，計劃經濟。這種模式一個國家所有的需求和供給都由政府來決定，并按份額分配。缺陷是指令太多，經濟難以創造效率。

三，混合經濟模式。就以市場經濟為主，當市場出現不靈的情況下，政府通過改變政策來調控經濟的變化。

財政政策對股市有哪些影響?

1、財政政策，主要就是政府的收入和支出。收入上，大部分來源于稅收，加上少量的自營項目。支出，主要是對各行業的投資，對有潛力項目的開發，公共設施的建設(修路、建學校等)，社會保障的轉移支付等。

當價格水平上漲過快，增加稅收可以從某種程度上降低一定的CPI。這對股市而言就是利空，稅收增多，人們的可支配性收入就減少了，從而投資于股市的資金就減少。反之減稅，則是利好。

而政府的支出上，支出越大，代表某個項目、行業獲的資金越多，這是促進經濟發展最重要的因素。對股市而言，大資金主力也就有了方向，對股市是利好。反之，支出減少是利空。

政府支出和收入之間如果出現差額，會對國債產聲影響。當出現赤字，也就是支出大于收入，政府就發國債來平衡資產負債表。這時候國債就會上升。反之，有盈余，會下降。

2、貨幣政策。貨幣政策影響利率、貨幣供應量、匯率。

當經濟出現相對衰退時，或物價大幅下跌時，利潤降低，企業生產較少的產品，從而投資減少，國內產出降低。這時降低利率，可以使企業貸款后的還貸壓力減小;人們買房積極;利率降低，匯率也降低，凈出口也會增多。國內投資增多，從而使刺激經濟高速發展，對股市是較大的利好。

如利率上升，匯率也上升，是政府覺得經濟過熱，短期的緊縮措施，對股市是利空。但在國際市場上，本國 利率上升，那其他國家的貨幣相對貶值，就會有很多國際熱錢投入中國，往往金融地產受益，但這樣就會不斷產生較大的泡沫，泡沫越大，引發的風險就越大。

宏觀政策對股市的影響

一、宏觀經濟分析

宏觀經濟運行分析

證券市場歷來被看作“國民經濟的晴雨表”，是宏觀經濟的先行指標;宏觀經濟的走向決定了證券市場的長期趨勢。只有把握好宏觀經濟發展的大方向，才能較為準確的把握證券市場的總體變動趨勢、判斷整個證券市場的投資價值。宏觀經濟狀況良好，大部分的上市公司經營業績表現會比較優良，股價也相應有上漲的動力。

為了把握國內宏觀經濟的發展趨勢，投資者有必要對一些重要的宏觀經濟運行變量給予關注。

A.國內生產總值GDP

國內生產總值是一國(或地區)經濟總體狀況的綜合反映，是衡量宏觀經濟發展狀況的主要指標。通常而言，持續、穩定、快速的GDP增長表明經濟總體發展良好，上市公司也有更多的機會獲得優良的經營業績;如果GDP增長緩慢甚至負增長，宏觀經濟處于低迷狀態，大多數上市公司的盈利狀況也難以有好的表現。我國經濟穩定快速增長，2006年GDP同比增長10.7%;07年一季度GDP同比增長率達到了11.1%。近一兩年來，上市公司業績的快速增長正是處于宏觀經濟持續向好、工業企業效益整體提升大背景下的增長，中國經濟的快速增長為上市公司創造了良好的外部環境。

B.通貨膨脹

通貨膨脹是指商品和勞務的貨幣價格持續普遍上漲。通常，CPI(即居民消費價格指數)被用作衡量通貨膨脹水平的重要指標。溫和的、穩定的通貨膨脹對上市公司的股價影響較小;如果通貨膨脹在一定的可容忍范圍內持續，且經濟處于景氣階段，產量和就業都持續增長，那么股價也將持續上升;嚴重的通貨膨脹則很危險，經濟將被嚴重扭曲，貨幣加速貶值，企業經營將受到嚴重打擊。除了經濟影響，通貨膨脹還可能影響投資者的心理和預期，對證券市場產生影響。CPI也往往作為政府動用貨幣政策工具的重要觀測指標，今年以來我國CPI高位運行，因此在每月CPI數據公布前后，市場也普遍預期政府將會采取加息等措施來抑制通貨膨脹，引發了股市波動。

C.利率

利率對于上市公司的影響主要表現在兩個方面：第一，利率是資金借貸成本的反映，利率變動會影響到整個社會的投資水平和消費水平，間接地也影響到上市公司的經營業績。利率上升，公司的借貸成本增加，對經營業績通常會有負面影響。第二，在評估上市公司價值時，經常使用的一種方法是采用利率作為折現因子對其未來現金流進行折現，利率發生變動，未來現金流的現值會受到比較大的影響。利率上升，未來現金流現值下降，股票價格也會發生下跌。

D.匯率

通常，匯率變動會影響一國進出口產品的價格。當本幣貶值時，出口商品和服務在國際市場上以外幣表示的價格就會降低，有利于促進本國商品和服務的出口，因此本幣貶值時出口導向型的公司經營趨勢向好;進口商品以本幣表示的價格將會上升，本國進口趨于減少，成本對匯率敏感的企業將會受到負面影響。當本幣升值，出口商品和服務以外幣表示的價格上升，國際競爭力相應降低，一國的出口會受到負面影響;進口商品相對便宜，較多采用進口原材料進行生產的企業成本降低，盈利水平提升。

目前，人民幣正處于漸進的升值進程中，出口導向型公司特別是議價能力弱的公司盈利前景趨于黯淡，亟待產業升級，提高利潤率和產品的國際競爭力;需要進口原材料或者部分生產部件的企業，因其生產成本會有一定程度的下降而受益;國內的投資品行業能夠享受升值收益也會受到資金的追捧。人民幣小幅升值，房地產、金融、航空等行業將直接受益，而對紡織服裝、家電、化工等傳統出口導向型行業而言則帶來負面影響。

看了“簡述財政政策對股票市場的影響”的人還看了：

1.財政政策對股票市場的影響

2.2016年財政政策對股市的影響

3.2016年財政政策對股市有哪些影響

4.財政政策對股市的影響

5.財政政策對證券市場的影響