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瓜州县信贷余额和经济增长的VAR计量分析

瓜州县信贷余额与经济增长的VAR计量分析

张来江田军李宏远

(中国人民银行瓜州县支行,甘肃酒泉736100)

【摘 要】本文以瓜州县2009一季度至2017年二季度数据为样本,基于VAR模型,运用协整分析,格兰杰因果检验,脉冲响应函数以及方差分析方法进行了实证研究,发现了瓜州县经济增长与金融支持相关度高,季度GDP与季度贷款余额、短期贷款余额、中长期贷款余额之间存在的长期协整关系与格兰杰因果关系.脉冲响应与方差分解的结果表明,短期信贷对瓜州县经济增长的影响程度较弱,中长期信贷对瓜州县经济增长的正向影响更加明显.建议“固脱贫防返贫”地区采用长期信贷模式效果更佳.

【关键词】经济增长协整分析脉冲响应方差分解

一、引言

瓜州是甘肃省移民安置大县,也是甘肃省17个插花型贫困县之一,2017年末总人口14.90万人,其中农业人口9.23万人,贫困人口1.14万人,贫困发生率10.67%,金融成为“固脱贫防返贫”的重要支撑.为了进一步提升金融精准扶贫的效力,验证金融支持经济发展模式,本文以瓜州县2009一季度至2017年二季度数据为样本,基于VAR模型,以期为金融支持“固脱贫防返贫”措施的制定寻找更多的数据支撑和理论依据.

图1季度GDP、季度贷款余额、短期贷款余额、中长期贷款余额趋势图

二、瓜州县经济发展及信贷市场的总体状况

从2009年至2017年,瓜州县经济与存贷款均表现出持续稳定的增长态势.国内生产总值从33.05亿元增长到72.41亿元,年均增长率11.86%.各项存款余额从29.86亿元增长到61.86亿元,年均增长率10.95%;各项贷款余额从29.91亿元增长到104亿元,增长了2.48倍,年均增长率19.50%,其中,短期贷款余额26.18亿元,比2009年增长118%,中长期贷款余额74.82亿元,比2009年增长310%.

三、瓜州县贷款余额与经济增长的实证分析

(一)数据的选择及描述

为了验证贷款量指标与经济增长之间的确切关系,本文选取2009年一季度到2017年二季度瓜州县国内生产总值(GDP)和贷款余额LOAN的季度数据(表一)作为建模数据,数据来源于县域金融数据库.文章选取季度GDP指标与季度贷款余额、短期贷款余额、中长期贷款余额指标,对瓜州县的贷款余额与经济增长的关系进行实证分析.为了减少模型结果的异方差,对国内生产总值(GDP)和季度贷款余额(LOAN)取自然对数,分别变为LNGDP和LNLOAN.

(二)单位根检验

由EViews9.0检验结果可知:仅有LNGDP在10%的显著性水平下是平稳序列,而LNLOAN序列是非平稳序列,经过一阶差分后DLNGDP和DLNLOAN序列都通过了10%的显著性检验,即DLNGDP和DLNLOAN序列为平稳序列,从而季度GDP序列和季度贷款余额LOAN序列均为一阶单整序列,可进行协整检验.

(三)最佳滞后阶数的确定

由表1可知,当滞后阶数为2时,与其它阶数相比通过了三个准则,且SC准则的值是最小的,所以把滞后阶数2作为最佳滞后阶数.

表1Sample:2009Q12017Q2

注:*表示根据本标准选择的最佳滞后阶数.

(四)VAR模型的稳定性检验

本文建立的两变量VAR模型的滞后期为两期,并且有两个内生变量,所以有4个特征根.由图2可知:建立的VAR模型的特征根倒数的模均小于1,即每个特征根倒数的模都在单位圆内,没有位于单位圆外面的根,因此本文建立的VAR模型通过了稳定性检验,认为模型是稳定的.

图2AR特征根的倒数的模的单位圆图示

(五)Johansen协整检验

由于VAR模型的最佳滞后期为2,协整检验的滞后期为1.由EViews9.0检验结果检验判定迹统计量:原假设None示没有协整关系,该假设下计算的迹统计量值为53.09973,大于临界值12.32090,且概率P值为0.0000,可以拒绝该原假设,认为至少存在一个协整关系;下一个原假设Atmost1表示最多有一个协整关系,该假设下计算的迹统计量值为1.713930,小于临界值4.129906且概率P值为0.2238,可以接受该原假设,认为存在一个协整关系.

在5%的显著性水平下,迹统计量和最大特征根统计量的检验结果一致,都认为LNGDP和LNLOAN两变量间存在一个协整关系.由EViews9.0得到的结果,可知本文的协整关系式可表示为:

方程调整的样本可决系数为0.88,这说明模型拟合优度较好.

(六)格兰杰因果关系检验

LNGDP方程中LNGDP作为被解释变量,对其他解释变量LNLOAN进行格兰杰因果检验,贷款余额LNLOAN的联合统计量值是?9.028809且在5%的水平(概率值为0.0027)上构成对瓜州县的国内生产总值LNGDP的格兰杰因果关系;但是在LNLOAN的方程中LNGDP的概率值为0.7134,因此不构成对LNLOAN的格兰杰因果关系.即贷款余额增长是GDP增长的格兰杰原因,而GDP增长不是贷款余额增长的格兰杰原因.

(七)方差分解

由图5-1可知,就GDP波动而言,由自身变动解释的部分在前两期逐渐下降至60%,从第三期开始有所上升,之后一直维持在70%,说明经济的增长具有一定的惯性.由图5-2可知,贷款余额变动对GDP变动的解释部分随着期数的增加逐渐增加,其中在第二期达到了峰值40%,此后有所下降,逐渐稳定在30%.由图6-1可知,就贷款余额波动而言,GDP变动的贡献率仅有3%,几乎可以忽略,而自身变动的贡献率由图6-2可知高达97%.

四、影响贷款余额与经济增长相关性的因素分析

现仍然建立,短期贷款、中长期贷款、GDP三者之间的VAR模型,探求他们之间的协整关系.短期贷款余额取自然对数后记为LNSLOAN,中长期贷款余额取自然对数后记为LNMLLOAN.

(一)单位根检验

由EViews9.0检验结果可知:仅有LNGDP和LNMLLOAN在10%的显著性水平下是平稳序列,而LNSLOAN序列是非平稳序列,经过一阶差分后DLNGDP、DLNSLOAN和DLNMLLOAN序列都通过了10%的显著性检验,即DLNGDP、DLNSLOAN和DLNMLLOAN序列为平稳序列,从而季度GDP、短期贷款余额和中长期贷款余额序列均为一阶单整序列,可进行协整检验.

(二)最佳滞后期阶数的确定

由EViews9.0检验结果可知,当阶数为4时,五个准则都通过了检验,且AIC准则和SC准则的值最小,因此选择4为最佳滞后阶数.

(三)VAR模型稳定性检验

由图7可知:建立的VAR模型的特征根倒数的模均小于1,即每个特征根倒数的模都在单位圆内,没有位于单位圆外面的根,因此本文建立的VAR模型通过了稳定性检验,认为模型是稳定的.

(四)Johansen协整检验

由于此处的VAR模型的最佳滞后期为4,因此协整检验的滞后期为3.迹统计量的检验判定:原假设None表示没有协整关系,该假设下计算的迹统计量值为164.9089,大于临界值29.79707,且概率P值为0.0001,可以拒绝该原假设,认为至少存在一个协整关系;下一个原假设Atmost1表示最多有一个协整关系,该假设下计算的迹统计量值为18.25700,大于临界值15.49471且概率P值为0.0187,可以拒绝该原假设,认为至少存在两个协整关系;下一个假设Atmost2表示最多有两个协整关系,该假设下计算的迹统计量值为3.558970,小于临界值3.841466,且概率P值为0.0592,可以接受该原假设,认为存在两个协整关系,检验到此结束.通过迹统计量可以判断三个变量存在两个协整关系.

在5%的显著性水平下,迹统计量和最大特征根统计量的检验结果一致,都认为LNGDP、LNSLOAN和LNMLLOAN三变量间存在两个协整关系.由EViews9.0得到的结果,可知此处的一个协整关系式可为:

由上式可得到LNGDP与LNMLLOAN是正相关的长期均衡关系:中长期贷款余额每上升1%,GDP就会上升1.15%,即中长期贷款余额对季度GDP的增长具有促进作用;GDP与LNSLOAN是负相关的长期均衡关系:短期贷款余额每上升1%,GDP就会下降2.46%,即短期贷款余额对GDP的增长具有抑制作用.

(五)格兰杰因果关系检验

由EViews9.0得到Granger因果关系检验结果:在5%的显著性水平上,LNMLLOAN是LNGDP的格兰杰原因,即中长期贷款余额对季度GDP的影响显著,中长期贷款余额的提高刺激了季度GDP的波动;而在10%的水平上季度GDP不是中长期贷款余额的格兰杰原因,即季度GDP对贷款余额的增长影响不显著.在5%的显著性水平上,LNSLOAN是LNGDP的格兰杰原因,即短期贷款余额对季度GDP的影响显著,短期贷款余额的提高也会刺激季度GDP的波动;而在10%的水平上季度GDP不是短期贷款余额的格兰杰原因,即季度GDP对短期贷款余额的增长影响不显著.在10%的水平上短期贷款余额不是中长期贷款余额的格兰杰原因,即短期贷款余额对中长期贷款余额的增长影响不显著;在5%的显著性水平上中长期贷款余额是短期贷款余额的格兰杰原因,即中长期贷款余额的变动对短期贷款余额的波动影响显著.

(六)方差分解

就GDP波动而言:图11-2,第一期之后中长期贷款余额的作用逐渐上升,之后所占份额维持在24%以内;图11-3,而短期贷款余额波动的贡献率几乎为零.充分说明短期贷款对经济增长的影响是可以忽略,其他因素在一定程度上起到了较好的补充解释作用.

就中长期贷款余额波动而言:图12-1,GDP变动的贡献率从最初的11%,在第五期之前有轻微的下降,之后便迅速的上升,基本维持在9%以下;图12-2,自身变动的贡献率从最初的89%到第三期上升到了95%,之后有微小的变动基本维持在92%以内;图12-3,短期贷款余额波动的贡献率几乎为零.

就短期贷款余额波动而言:图13-1,GDP的贡献率从最初的16%,到第四期逐渐上升到19%,之后出现了缓慢的变动,至第八期之后基本维持在9%以下;图13-2,中长期贷款余额的贡献率从起初的7%,迅速的上升到第八期的77%,之后便一直维持在78%.图13-3,短期贷款余额的贡献率,从最初的77%,到第8期之后迅速下降到了18%,从第13期之后便一直维持在13%.

五、结论与建议

(一)结论

1.长期观察,瓜州县的季度GDP与季度贷款余额之间存在正向的均衡关系,并且贷款余额每增加1%,就可拉动GDP增加0.50%,影响不容忽视;中长期贷款余额、短期贷款余额与季度GDP之间分别存在正向和负向的均衡关系,并且中长期贷款余额每上升1%,GDP就会上升1.15%.同时,短期贷款余额每上升1%,GDP就会下降2.46%.

2.瓜州县的贷款余额、中长期贷款余额、短期贷款余额均是季度GDP的单向格兰杰原因,同时中长期贷款余额是短期贷款余额的单向格兰杰原因.短期贷款对瓜州县经济的影响程度较弱,中长期贷款对瓜州县经济的影响作用更加明显.

3.季度贷款余额的波动对季度GDP波动的贡献率基本维持在30%.中长期贷款余额的波动对季度GDP波动贡献率基本维持在24%,短期贷款余额的波动对季度GDP波动贡献率基本为0%.季度GDP的波动对中长期贷款余额波动的贡献率基本维持在9%,短期贷款余额的波动对中长期贷款余额波动的贡献率为0%.季度GDP的波动对短期贷款余额波动的贡献率基本维持在9%,中长期贷款余额的波动对短期贷款余额波动的贡献率基本维持在78%.

(二)建议

1.金融精准扶贫贷款需要在较长时期中持续投放,且应以中长期信贷产品为主.由于中长期贷款对瓜州县经济的拉动作用明显且时滞性长,因此金融精准扶贫贷款需适时适量地加大对中长期贷款的投入力度,同时也要时刻关注潜在的流动性风险.

2.金融精准扶贫信贷产品要注意做好短期贷款与中长期贷款间的协调.短期贷款对瓜州县经济的影响程度较弱,且具有轻微负向效应.要关注小额信用贷款、惠农贷款等其他类扶贫信贷产品的短期贷款投放情况,处理好支持地方小微企业、农户中长期发展信贷投放与短期贷款投放之间的结构性矛盾,协调好短期贷款和中长期贷款的投放比例.

3.加强对影响瓜州县GDP增长除信贷市场以外因素的关注度,诸如劳动、全要素生产要素、储蓄、投资、资本积累等,全面巩固脱贫效果,防止返贫现象的发生.

参考文献

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[5]马轶群,史安娜.金融发展对中国经济增长质量的影响研究——基于VAR模型的实证分析[J].国际金融研究,2012(11):30-39.

作者简介:张来江(1989-),男,甘肃张家川人,助理经济师,硕士,主要从事金融数学与金融统计研究;田军(1969-),男,甘肃瓜州人,经济师,本科;李宏远(1970-),男,甘肃民勤人,助理经济师,本科.

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