信贷供给结构变化对国内经济增长影响.docx
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信贷供给结构变化对国内经济增长影响
信贷供给结构的变化对国内经济增长影响
信贷作为银行的主营业务,信贷资金的收益和效率直接影响着银行资产质量和经营效益,信贷规模和结构的变化也反映了一国宏观经济调控的货币政策实施状况,也是影响一国经济增长状况的重要因素。
本文通过建立多元线性回归分析的计量经济学模型,通过模型设定、模型建立、模型检验与模型修正,来分析我国信贷供给结构的变化对我国经济增长的影响,得出结论:
短期贷款、中长期贷款和其他贷款的增加,都会使我国经济增长增加,但是,其他贷款的变动对我国经济增长的影响较小,短期贷款的影响最大。
并预测2013年我国信贷供给变化导致的经济增长情况。
1978年的改革开放,给我过金融行业的发展提供了有利的市场环境,货币供给的变化越来越影响着我国经济的增长状况,尤其是20世纪90年代之后,我国推行积极的货币政策以促进经济回升,使得货币供应量持续地增长,各大金融机构的新增贷款总额也逐年增加。
贷款总额的增加表现在各项贷款中短期贷款、中长期贷款和其他贷款的总额也有不同程度的增长,因此,不仅贷款规模,尤其是各项贷款中贷款结构的变化,对我国经济增长的影响是否显著,需要进一步的实证分析和检验。
本文采用1978年——2012年的样本数据,通过建立多元线性回归分析的计量经济学模型,通过模型设定、模型建立、模型检验与模型修正,来分析我国信贷供给结构的变化对我国经济增长的影响,并预测2013年我国信贷供给变化导致的经济增长情况。
最后,对该模型得出的结论及预测结果进行评价。
统计定量分析
根据国家统计局的统计报告显示,国内生产总值(GDP)在1978年改革开放之后是逐年增长的,可以用GDP增长率的变化情况来反应我国经济增长的情况。
再者,国家统计局对信贷规模及结构变化的指标分为:
各项信贷总额、各项贷款中短期贷款、各项贷款中中长期贷款、各项贷款中融资租赁、各项贷款中各项垫款、各项贷款中境外贷款。
其中,各项贷款中短期贷款、中长期贷款所占的比重较大,占到总贷款额的80%以上,甚至大多数年份占比都超过90%。
因此,本报告在分析信贷结构变化对我国经济增长的影响时,把除了短期贷款和中长期以外的贷款归为其他贷款。
(见附表2)
由于改革开放初期,我国信贷规模的总体变化以及其中短期贷款、中长期贷款的增加变化幅度较大,就选用1990-2012年我国实行稳健的货币政策以来各指标的变化数据,制作了折线图,来反应信贷总额、短期贷款、中长期贷款及其他贷款的变化情况与GDP变化的关系。
图11990-2012年贷款总额与GDP的关系
从图1可以看出,我国信贷总额的变化的确与GDP的增长状况有大致的相同趋势。
图21990-2012年短期与GDP的关系
图31990-2012年中长期贷款与GDP的关系
图41990-2012年其他贷款与GDP的关系
从上图2-4可以看出,短期贷款、中长期贷款的变化情况与我国经济增长的变动有明显的相似趋势,而其他贷款的波动与GDP的波动关联性较小。
然而,通过统计数据绘制的图标进行的分析结果是否确实是正确的呢?
这需要建立合理的计量经济学模型进行实证分析和检验。
计量经济学模型的建立
本报告采用国内生产总值(GDP)作为产出变量,来表示经济增长的变动情况;以短期贷款、中长期贷款和其他贷款来表示信贷供给结构的变化。
本报告的有关数据全部来自国家统计局官网所公布的统计公报,选取了1978——2012年34年的样本数据。
在计量经济模型设定中,以GDP作为被解释变量,用Y表示;以短期贷款、中长期贷款和其他贷款作为解释变量,分别用X1、X2、X3表示,建立经典多元线性回归模型。
模型表达式为:
Y=α+β1X1+β2X2+β3X3+u
其中,u代表随机干扰项,表示没有在模型中反应的其他影响GDP变化的因素。
Α、β1、β2、β3分别表示各解释变量的待估参数。
用Eviews软件操作,得到如下回归结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
07/05/14Time:
13:
13
Sample(adjusted):
19792012
Includedobservations:
34afteradjustments
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1376.511
3346.263
0.411358
0.6837
X1
1.013525
0.124360
8.149934
0.0000
X2
0.634451
0.070799
8.961310
0.0000
X3
2.193653
0.560156
3.916149
0.0005
R-squared
0.994390
Meandependentvar
116832.6
AdjustedR-squared
0.993829
S.D.dependentvar
142907.8
S.E.ofregression
11226.52
Akaikeinfocriterion
21.60008
Sumsquaredresid
3.78E+09
Schwarzcriterion
21.77965
Loglikelihood
-363.2013
Hannan-Quinncriter.
21.66132
F-statistic
1772.436
Durbin-Watsonstat
1.562895
Prob(F-statistic)
0.000000
得到回归结果如下:
Y=1376.51111272+1.01352493953*X1+0.634450821768*X2+2.19365330783*X3
(0.411358)(8.149934)(8.961310)(3.916149)
R2=0.994390F=1772.436DW=1.562895
模型检验
1.拟合优度检验:
R2=0.994390,说明模型的拟合性很好。
2.参数显著性检验:
各解释变量X1、X2、X3的t统计量值都大于5%的显著性水平,并且所对应的P值都远小于0.05,所以,拒绝原假设,各解释变量的参数均是显著的。
但是,常数项的t值小于5%的显著性水平,不能通过检验。
3.方程显著性检验:
F=1772.436非常大,并且Prob(F-statistic)=0.000000非常小,所以,可以拒绝原假设,则各参数的系数不同时为零,回归方程总体上显著性很高。
说明短期贷款、中长期贷款和其他贷款联合起来确实对GDP的变化有显著影响。
4.结构稳定性检验:
由于1996年实行了扩张的货币政策,新增贷款大幅度增加,因此,选取1996年为突破点,检验该模型在1996年前后是否发生了明显的结构变化。
Chow检验结果如下:
由P值大于0.05的显著性水平可知,不能拒绝原假设,则接受不存在突破点的原假设,说明在1996年前后各变量不存在结构变化。
ChowBreakpointTest:
1996
NullHypothesis:
Nobreaksatspecifiedbreakpoints
Varyingregressors:
Allequationvariables
EquationSample:
19792012
F-statistic
0.356075
Prob.F(4,26)
0.8374
Loglikelihoodratio
1.813321
Prob.Chi-Square(4)
0.7700
WaldStatistic
1.424300
Prob.Chi-Square(4)
0.8400
5.多重共线性的检验:
由于回归结果中,各参数的t统计量都能通过检验,F值很大,R2=0.994390,方程的拟合性很好,并且DW=1.562895较接近于2,所以,各解释变量间不存在严重的多重共线性。
6.异方差的检验:
由于模型为多元函数,故进行white检验时,可以选择有交叉乘积项和无交叉乘积项两种情形分别进行检验。
Eviews软件对回归结果进行white检验。
(1)无交叉乘积项的检验结果如下:
nR2=12.60646大于X20.05(6)=12.5916,P值为0.0056小于0.05的显著性水平,所以拒绝原假设,认为模型存在异方差。
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
5.892645
Prob.F(3,30)
0.0027
Obs*R-squared
12.60646
Prob.Chi-Square(3)
0.0056
ScaledexplainedSS
30.71588
Prob.Chi-Square(3)
0.0000
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
07/10/14Time:
09:
08
Sample:
19792012
Includedobservations:
34
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-18225066
50852456
-0.358391
0.7226
X1^2
0.030369
0.014443
2.102754
0.0440
X2^2
-0.013490
0.005785
-2.331903
0.0266
X3^2
0.571869
0.294677
1.940666
0.0617
R-squared
0.370778
Meandependentvar
1.11E+08
AdjustedR-squared
0.307856
S.D.dependentvar
2.82E+08
S.E.ofregression
2.35E+08
Akaikeinfocriterion
41.49776
Sumsquaredresid
1.66E+18
Schwarzcriterion
41.67733
Loglikelihood
-701.4618
Hannan-Quinncriter.
41.55899
F-statistic
5.892645
Durbin-Watsonstat
1.539346
Prob(F-statistic)
0.002749
(2)以有交叉乘积项的检验结果为例:
结果如下图所示,nR2=24.83577大于X20.05(9)=16.9190,P值为0.0032小于0.05的显著性水平,所以拒绝原假设,认为模型存在异方差。
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
7.226870
Prob.F(9,24)
0.0001
Obs*R-squared
24.83577
Prob.Chi-Square(9)
0.0032
ScaledexplainedSS
60.51285
Prob.Chi-Square(9)
0.0000
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
07/05/14Time:
12:
43
Sample:
19792012
Includedobservations:
34
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-74929479
76036969
-0.985435
0.3342
X1
60141.57
23287.24
2.582598
0.0163
X1^2
-1.304305
0.453808
-2.874136
0.0084
X1*X2
1.197025
0.364873
3.280666
0.0032
X1*X3
4.143590
2.152146
1.925330
0.0661
X2
-17134.34
10405.34
-1.646687
0.1127
X2^2
-0.358575
0.090108
-3.979406
0.0006
X2*X3
-0.714147
0.814872
-0.876391
0.3895
X3
-176556.2
83889.62
-2.104625
0.0460
X3^2
-6.542419
2.479657
-2.638438
0.0144
R-squared
0.730464
Meandependentvar
1.11E+08
AdjustedR-squared
0.629388
S.D.dependentvar
2.82E+08
S.E.ofregression
1.72E+08
Akaikeinfocriterion
41.00292
Sumsquaredresid
7.09E+17
Schwarzcriterion
41.45185
Loglikelihood
-687.0496
Hannan-Quinncriter.
41.15601
F-statistic
7.226870
Durbin-Watsonstat
2.073320
Prob(F-statistic)
0.000050
7.自相关的检验:
(1)由回归结果可知,DW=1.562895。
查d统计量表,在5%的显著性水平下,下限dL=1.271,上限dU=1.652,则dL (2)用Eviews软件对回归结果进行LM检验,结果如下图所示: LM=nR2=4.438031,并且相应的P值为0.1087,大于0.05的显著性水平,则说明不能拒绝原假设,随机干扰项不存在自相关。 Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest: F-statistic 2.101769 Prob.F(2,28) 0.1411 Obs*R-squared 4.438031 Prob.Chi-Square (2) 0.1087 TestEquation: DependentVariable: RESID Method: LeastSquares Date: 07/05/14Time: 12: 49 Sample: 19792012 Includedobservations: 34 Presamplemissingvaluelaggedresidualssettozero. Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 1157.571 3181.462 0.363849 0.7187 X1 -0.058595 0.123747 -0.473508 0.6395 X2 0.039024 0.069252 0.563506 0.5776 X3 -0.025152 0.559765 -0.044934 0.9645 RESID(-1) 0.290841 0.201085 1.446359 0.1592 RESID(-2) -0.377119 0.208465 -1.809032 0.0812 R-squared 0.130530 Meandependentvar -1.50E-11 AdjustedR-squared 0.043583 S.D.dependentvar 10704.07 S.E.ofregression 10468.21 Akaikeinfocriterion 21.57785 Sumsquaredresid 3.29E+09 Schwarzcriterion 21.84721 Loglikelihood -360.8235 Hannan-Quinncriter. 21.66971 F-statistic 0.900758 Durbin-Watsonstat 1.611116 Prob(F-statistic) 0.493424 模型修正 以上直接用原始数据进行的回归结果,虽然方程整体的拟合性很好,并且各参数显著性也很高,但是,常数项不能通过检验,随机干扰项存在异方差。 (1)为了消除异方差,采用加权最小二乘法进行回归,权重取为残差绝对值的倒数,即: W=1/abs(e0)。 但是这种方法并没能够消除异方差。 因此,在加权最小二乘法的基础上,对各变量取对数,并且去掉常数项再次回归: DependentVariable: LNY Method: LeastSquares Date: 07/12/14Time: 09: 34 Sample(adjusted): 19792012 Includedobservations: 34afteradjustments Weightingseries: 1/ABS(E0) Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. LNX1 0.919912 0.047237 19.47447 0.0000 LNX2 -0.085623 0.022805 -3.754611 0.0007 LNX3 0.251549 0.034068 7.383746 0.0000 WeightedStatistics R-squared 0.999672 Meandependentvar 10.10148 AdjustedR-squared 0.999651 S.D.dependentvar 29.85724 S.E.ofregression 0.055172 Akaikeinfocriterion -2.872626 Sumsquaredresid 0.094362 Schwarzcriterion -2.737947 Loglikelihood 51.83464 Hannan-Quinncriter. -2.826697 Durbin-Watsonstat 1.317569 UnweightedStatistics R-squared 0.982113 Meandependentvar 10.76516 AdjustedR-squared 0.980959 S.D.dependentvar 1.524058 S.E.ofregression 0.210302 Sumsquaredresid 1.371037 Durbin-Watsonstat 0.171417 如上图回归结果所示,取对数后,回归结果的拟合度很高,各参数显著性都能通过检验,并且方程总体显著性水平也很高。 但是,此时对模型进行LM检验,结果如下,LM=nR2=28.82112,并且对应的P值为0.0000非常小,可以拒绝原假设,认为模型存在自相关。 Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest: F-statistic 80.69621 Prob.F(2,29) 0.0000 Obs*R-squared 28.82112 Prob.Chi-Square (2) 0.0000 (2)对自相关的修正——迭代法 假如认为模型存在一阶自相关,在eviews中进行随机干扰项的一阶自回归分析,得到回归结果如下: DependentVariable: LNY Method: LeastSquares Date: 07/12/14Time: 09: 37 Sample(adjusted): 19802012 Includedobservations: 33afteradjustments Convergenceachievedafter6iterations Variable Coeffici
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