導語：如何才能寫好一篇宏觀經濟變化，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

關鍵詞：宏觀變化 商業銀行 利益相關者 影響 建議

隨著社會的進步,判斷一家企業是否成功,不再單純用簡單的財務指標來衡量,而是要同時兼顧客戶、股東和員工等利益相關者的滿意度。面對宏觀經濟形勢的深刻變化,商業銀行必須深入研究宏觀經濟變化對各利益相關者的影響,有針對性的采取相應的應對策略,才能夠保證自身的可持續發展,并在競爭中立于不敗之地。按照一般的理解,企業利益相關者通常包括政府、社會、股東、客戶、員工、債權人、供應商等等,考慮到銀行的特殊性,我們選擇客戶(銀行債權人即存款人,也屬于銀行客戶范疇)、股東和員工作為銀行利益相關者的主要代表,并把客戶分為個人客戶和企業客戶(含事業單位客戶),分析在新的經濟形勢下,它們各自的新特點和新需求,并分別提出相應的對策建議。

一、個人客戶需求多元化,需要加大新產品開發力度

改革開放三十年來,我國個人及家庭財富不斷增加使得代表資產和財富的商品需求快速增長,理財和投資需求不斷提高。從眾多銀行針對高端客戶推出私人銀行業務,到日益多元化的理財產品和消費手段,商業銀行在滿足財富不斷增加的個人客戶消費需求方面做了很大的努力,但應該看到,我國商業銀行與國際先進銀行相比還存在很大差距。缺少個人金融產品區分度,產品研發“跟風”;缺少風險定價手段,風險管理能力落后;缺少基于生命周期的客戶關系管理,造成客戶信息資源分散和浪費,這些問題都需要商業銀行總結經驗、汲取教訓,積極應對。為此有以下建議。

1、加大對個人銀行業務未來發展亮點領域的創新力度。個人銀行業務的增長潛力和利潤空間對于中國本土和外資銀行來說具有強大的吸引力,各類商業銀行應充分考慮到自己的競爭優勢和所處的經濟環境,把握好這些機會。要依據國內投資者的風險偏好和需求特征構建包括債券、貨幣、股票投資組合、復合型結構化產品等在內的不同層次的理財產品,做到靈活多樣,覆蓋風險偏好各異的投資群體。

2、根據不同客戶、產品建立不同理財渠道和處理流程,加大風險管理力度,擴大理財手段和消費方式。針對目標客戶對于銷售渠道不同的偏好程度,比較不同渠道的有效性,不斷提升銀行核心渠道的作用。用全局的視角來看待客戶關系管理,最大化的吸引和保留客戶,從而實現交叉銷售、升級銷售的機會,促進新產品推廣,增加銷售收入。

3、利用信息技術和人才隊伍支持銀行業務發展。圍繞“信息技術如何為銀行提供業務支持”來搭建商業銀行的IT系統構架,用以滿足銀行數據的集中、客戶信息文檔的處理、計算和存儲能力的共享,并充分利用數據挖掘等技術支持客戶細分、決策及產品研發,為提升自身的分析水平和能力提供切實幫助。

二、企業客戶需求復雜化,需要綜合化解決方案

作為市場競爭主體的企業,金融需求隨著宏觀經濟形勢的變化發生了很大轉變,主要體現在三個方面。一是多樣化。隨著我國市場經濟體制的逐步完善與企業走出去的步伐越來越快,公司機構等批發性客戶的需求也越來越多樣化,這就要求銀行能夠提供量身定做的一攬子金融服務方案。二是脫媒化。隨著我國資本市場的進一步完善,優質大企業客戶可供選擇的融資方式越來越多,除了銀行貸款外,還可以通過股權、債券、資產證券化等直接融資方式進行融資,這些融資方式成本較低,對銀行貸款市場的沖擊越來越大。三是市場化。我國股份制商業銀行的興起和外資銀行的進入使銀企雙向選擇空間更加充足,客戶需求和銀行應對客戶需求由過去“一一對應”發展到“一對多”和“多對一”,趨向市場化。根據企業客戶上述新變化,商業銀行應該從以下幾個方面來應對。

1、實行差異化服務,抓住現有優質客戶。考慮成本因素,商業銀行沒必要對所有客戶均提供同樣的金融服務,而應根據客戶對銀行貢獻度大小,充分利用自身有限的金融資源,以最有效的個性化服務為優質客戶提供差別化服務,最大程度滿足客戶需要,贏得客戶滿意,培育自身的高價值忠誠客戶群體。

2、關注新興行業和新型企業,不斷挖掘新的優質客戶。在深化現有優質客戶的同時,商業銀行還應積極主動地爭取發展新的優質客戶,對成長性較好的新興行業和新型企業,從一開始就與之建立良好的合作關系,通過各種金融手段鞏固合作關系。加大對新興客戶群的拓展力度,分享這些企業快速成長的成果,是新形勢下公司客戶策略中一個非常重要的方面。

3、滿足優質客戶金融需求,構建新型銀企關系。構建新型的以經濟利益為紐帶的銀企關系,必須依賴于商業銀行自身的業務品種和技術手段,依賴于商業銀行對優質客戶需求的響應能力。針對各類優質客戶的金融需求,商業銀行應當設計個性化的服務方案,把能夠滿足優質客戶需求的新舊金融產品“打包”,一攬子地提供給優質客戶,并通過簽訂銀企合作協議等方式把銀企關系固定起來。

三、股東要求日益提高,需要付出更多的努力

在新的形勢下,商業銀行投資者或者說股東跟以前有了很大的不同。具體來說,一是股權結構更加分散化和多元化。大部分商業銀行均已完成股份制改造和上市,成為公眾持股公司,這使得其股權結構進一步分散,并導致不同類型的股東利益日益多元化。二是股權流動性和開放性增強。在銀行股權市場上,中小投資者更注重買進賣出銀行股票,從中賺取每筆交易的差價,而忽視了銀行的長期績效,這就導致商業銀行股權流動性和開放性進一步增強。三是股東參與公司治理更加制度化和公開化。上市公司要定期公布經營業績,并及時披露公司經營管理中的重大事項,這就使得股東參與公司治理的渠道更多,而且更加制度化和公開化。四是機構投資者在公司治理中的作用日益突出。相比于其他投資者,機構投資者有強大的分析能力,更注重發掘上市公司的投資價值,對公司治理參與也更加深入。因此,銀行要比以前投入更大的努力,來滿足股東們不斷提高的要求。

篇2

通脹還是通縮

中國社科院數量經濟研究所所長汪同三認為，2005年價格上漲的壓力不但沒有消除，反而增加了新的因素，在2004年就存在的價格上漲因素依然存在。他表示，判斷宏觀調控能不能達到預期效果，有兩個標準：GDP是不是在8% 之間；CPI在3%以下。如果今年CPI還在3%以上，宏觀調控則沒有達到預期效果。

北京大學中國經濟中心教授宋國青表示，預計上半年CPI應該在2%左右，下半年CPI走向如何目前還不清楚。雖然CPI現在跌得很厲害，但這種情況不會長久，肯定會在四季度之前發生變化的。他認為，宏觀調控是要保持總量上的平穩，包括CPI和PPI整個價格水平的平穩。

國務院發展研究中心宏觀部研究員張立群表示，今年中國經濟會繼續保持9%左右的增長率，但物價上漲的力度可能會減弱，CPI漲幅將穩定在2%左右。

加息還是降息

汪同三認為，在中國決定利率的因素不僅要看通脹，還要考慮一些具體的問題。目前我國存款利率依然低于消費價格指數，這種狀況應該改變，至少要使利率水平不低于消費價格水平。

但宋國青認為，上半年沒有必要動利率。因為現在CPI已經連續3個月向下走，從字面講已經開始通貨緊縮了。當然這種情況肯定會發生變化，但要等到發生變化之后再動利率，不能現在動。如果完全從物價指數來看，目前沒有加息的必要，只有降息的必要。要加息至少要過6、7月份再說。

德意志銀行大中華區首席經濟學家馬駿認為，今年CPI將出現前低后高的情況，因此央行會在年內提高基準利率，但上半年的加息壓力較弱，下半年加息壓力較高，全年加息將不會超過54個基點。

經濟學家光表示，我國經濟需要在世界市場上進行循環是目前我國經濟運行中存在一個突出的問題，這種雙向循環和雙向依賴的局面，客觀上造成中國制造產品，美國發行貨幣，中國產品增長的很快但沒有通貨膨脹，美國貨幣發行很多，也沒有通貨膨脹。在堅持匯率不變的前提之下，這種雙向依賴的局面使得我國貨幣的總體性喪失，貨幣政策幾乎沒有什么手段可用，調整準備金率實際上是一個虎狼政策，不能經常用，但是不得不用，而利率調整的空間實際上取決于美國利率高低和升降給我國騰出的空間。

匯率動還是不動

瑞銀亞洲首席經濟學家喬納森?安德森認為，今年人民幣升值壓力會高于2004年。因為中國的貿易順差增長很快，按目前趨勢算，今年中國的經常項目順差可能會占到GDP的8%到9%。央行去年每個月要花費150億美元左右來保持人民幣穩定，今年可能要花300億美元，所以今年人民幣壓力還是很大的。

馬駿也認為，目前人民幣升值壓力依然很大，而央行只有在壓力減小的時候才可能動匯率。美元走強、美元加息1個百分點、促進國內資金外流、允許個人無條件購匯等手段都可以幫助減輕人民幣升值壓力。如果在適當時候調整匯率，可以采取印度模式或臺灣模式，即不宣布浮動范圍，也不公布中心匯率，每天參考但不必釘住，這使得匯率很難讓市場準確預測，從而為國內貨幣政策帶來相當主動性。如果采取這種模式，人民幣升值將是逐步穩定的升值。

汪同三表示了不同看法。他認為，匯率問題應該從兩方面來看，從長期看，確實應該加速匯率形成機制的改革；但短期來看，由于目前匯率問題不適當地攙雜進來太多的政治因素，而這種政治因素往往使人不能夠完全按照經濟規律去辦事情，所以在短期來說各種各樣的政治條件要求匯率不能動。

光建議，目前在匯率上，流入和流出不對等是一個很大的問題。要解決這個問題，統一內外資所得稅是一個辦法，但由于有關部門擔心對引資和出口的影響而堅決反對。現在這個事情還在爭議之中。這值得引起關注，在體制和政策上作出調整。

產業有何變化

篇3

人口結構發生根本性變化

人口和計劃生育政策的成功實施，使中國30年來少生了近4億人，使總人口達到13億延遲了4年。但計劃生育政策在有效控制人口增長的同時，也加速了中國人口老齡化進程。從年輕型到老年型社會，中國僅歷經30多年，足足比歐洲國家提前了70年。特別是經濟的快速發展，推動著農村人口向城市轉移、農業勞動力向二、三產業轉移。30多年來，城鎮化率從1978年的17.9%提高到了2010年底的49.7%；第一產業就業人口占比從1978年的70.5%降低到了2009年的38.1%。

“十二五”時期，我國的人口結構將出現根本性變化，即雙雙越過“人口紅利拐點”和“劉易斯拐點”。據蔡昉的研究，2013年或2015年，中國撫養比將降至最低點，約為38%左右，之后隨著老年撫養比的迅速上升，總撫養比將逐步提高，預示著“人口紅利”向“人口負債”的轉變。到2015年，我國農村勞動力的負增量和城市的正增量將相等，全國勞動年齡人口凈增量將為零，之后開始減少，預示著中國屆時將越過“劉易斯拐點”。兩大拐點的接踵而至，對“三農”和縣域也必將產生深遠而顯著的影響。

（一）農民工資性收入增長加快，縣域居民金融需求趨于多元化

工資性收入近年來一直是促進農民增收的最重要因素。2005年以來，我國農民工資性收入增速持續高于農民純收入的整體漲幅，即使是在2009年，金融危機造成大量農民工返鄉，農民工資性收入增速仍然快于農民純收入增速。隨著“十二五”時期“劉易斯拐點”的到來，我國勞動力變得相對稀缺，農民工找尋工作的等待時間縮短，農民工尤其是有技能的農民工，工資水平將大幅提高。根據“十二五”規劃，到2015年，農民人均純收入和城鎮居民可支配收入年均增幅將超過7%，絕對額將分別超過8310元和26810元。可以預計，一個數量龐大的收入快速增長的縣域居民群體正在加速形成。他們不僅有著巨大的資金匯兌結算、保險理財、資金管理的服務需求，還有消費、創業、落戶城鎮的信貸需求，是新興的個人客戶群。

(二)產業轉移不斷加快，配套金融服務需求愈發迫切

人口紅利弱化，必然伴隨著勞動力成本的上升，東部縣域產業將向高端升級，低端制造業向中西部轉移，城市產業向縣域轉移的趨勢將進一步加速。2010年，富士康公司布局向中西部傾斜，其背后的主要邏輯就是勞動力成本的考量。可以預見，在專業特色鮮明、品牌形象好、服務平善的縣域工業園區、產業集群，轉移企業落地；城市勞動密集型企業的產業鏈整合；縣域優質勞動密集型企業的規模擴張、技術改造和市場拓展都將加快步伐，孕育豐富金融需求。隨著中西部縣域工業園區的建設，城鄉、區域間產業的轉移和整合，東部產業升級等金融需求將進一步釋放。

（三）企業用工成本上升加快，縣域金融信用風險增加

勞動力成本的增加，將進一步壓縮企業的利潤空間，加劇縣域中小企業虧損甚至破產倒閉的風險。據一項針對588家制造業企業的研究顯示，人工成本在企業生產成本的占比，從2009年的11.1%提高到了2010年的12.3%，其中工資上漲是推動人工成本上升的最重要因素。從國際比較來看，企業用工成本的上升也將降低企業參與國際競爭的能力。這將加劇縣域中小企業的經營風險，從而加大縣域金融機構的信用風險。

（四）現代農業發展加快，優勢農業金融機遇凸顯

“劉易斯拐點”和“人口紅利拐點”的到來，要求農業必須依靠更少的勞動力養活更多的消費人口、滿足更高層次的消費需求，農業發展依靠科技、依靠資本投入的趨勢將更加明顯。同時，農村人口的加速轉移，為農業規模化經營創造了條件，這些都將加快農業規模化、組織化、集約化的步伐。隨著現代農業的加快發展，包括國家主導的水利建設、農田改造等農業基礎設施建設，種養大戶發展規模化生產，龍頭企業的產業整合，物流基礎設施建設和服務，農業生產資料的規模化擴張、產業升級和資產整合等金融需求也將集中釋放。從產業重點看，農產品生產加工業、流通、農業生產資料制造業的信貸需求，到“十二五”末，分別有望達到6.3萬億元、1.9萬億元、1.4萬億元。從區域重點看，農產品生產加工金融機遇主要集中在“七區二十三帶”，以及東部沿海、大中城市周邊、農墾集團等先導農業區；農產品流通金融機遇主要分布在重點物流園區、重要城鎮及周邊、主產區、主銷區的市場集中區；生產資料制造業金融機遇則主要分布在工業園區、大型企業所在地。

資源與環境約束進一步強化

資源緊缺是中國的基本國情。但隨著經濟的發展，加上發展方式的滯后，資源的需求急速攀升，約束不斷強化。2009年，我國單位國內生產總值能耗是美國的2.9倍、日本的4.9倍、歐盟的4.3倍、世界平均水平的2.3倍；消費的鐵礦石、粗鋼、氧化鋁和水泥分別約占世界消費總量的54%、43%、34%和52%。為滿足國內經濟發展的需要，資源進口依賴加重，2009年我國石油、鐵礦石等資源的進口依存度都超過了50%。不合理的資源消費，開始敲響生態環境的警鐘，一些地區已經出現了環境污染嚴重、生態系統退化、環境系統承載能力下降等現象。“十二五”時期，我國工業化、城鎮化仍將深入發展，資源環境供給缺口與經濟發展衍生的持續增長需求之間的矛盾將更加突出，從而將對“三農”和縣域經濟金融帶來深刻影響。

（一）原材料成本壓力加大，中小企業客戶信用風險加劇

2007年以來，大宗商品價格指數CRB1上漲超過50%。2011年上半年，我國過度依賴進口的鐵礦石供給，由于鐵礦石價格上漲多支出1041.1億元，而鋼鐵全行業利潤僅為563.74億元，銷售利潤率3.14%，在39個工業行業中墊底。“十二五”時期，大宗商品價格將繼續受通脹和實際需求的推動。同時，國內資源性產品價格改革、資源稅改革將持續推進，對資源價格也將形成充分支撐，企業成本管理壓力將因此進一步加大。原材料成本加大，將明顯加劇中小企業的生產經營風險，也必然會在縣域金融的信用風險上反映出來。

（二）“兩高一剩”行業發展壓力加大，金融風險管理要求更高

為緩解資源、環境的制約，“十二五”規劃定下了七大約束性指標，并在落后產能淘汰、主要行業污染治理、資源價格改革等方面提出了具體的嚴格措施。2011年9月，國家又出臺《“十二五”節能減排綜合性工作方案》，并提出了50條具體措施。此外，工信部正在研究19個工業產品“十二五”期間的淘汰落后產能指標。其中鋼鐵行業將淘汰落后煉鐵產能7500萬噸、煉鋼產能4800萬噸。2011年18個工業行業淘汰落后產能的目標任務中，水泥、造紙、電解鋁、鋼鐵、平板玻璃行業的任務較2010年大幅提高。由于縣域“兩高一剩”行業占比較高，隨著政策的落實，縣域相關企業或被迫技術革新，或關停并轉，發展風險將進一步凸顯。這對金融機構加強“兩高一剩”行業金融風險管理提出了更高的要求。

（三）推動農產品價格持續上行，農業金融環境趨于改善

從農業資源來看，當前我國1/5的土壤已經受到污染，18億畝耕地中高產穩產田占比不足1/3；水資源缺口在加大，2010年當年水資源缺口1000億立方米，至2030年淡水缺口將達到4000～5000億立方米。“十二五”時期，隨著耕地、水資源日趨緊張，加上農業生產資料價格、勞動力成本的提高，農產品價格將長期處于上漲趨勢中。隨著農業基礎設施建設的不斷強化，農業規模化、組織化程度的不斷提高，農業保險范圍的不斷擴大，農業金融整體風險趨于下降。

經濟增速呈現放緩趨勢

近年來，中國經濟發展連續越過了多個重要關口，進入了新的發展階段。2003年中國人均GDP突破“貧困陷阱”，達1090美元；2008年人均GDP超過3000美元，進入了觸發“中等收入陷阱”的敏感期；2010年人均GDP超過4000美元，進入中等偏高收入國家的行列。“十二五”時期是經濟發展方式轉變的重要五年，是中國能否突破“中等收入陷阱”邁向高收入國家、從經濟大國邁向經濟強國的關鍵時期。

進入“中等收入陷阱”階段，經濟增速放緩是主要特征。從國際看，巴西、墨西哥、阿根廷、馬來西亞等國家，在20世紀70年代均進入中等收入行列，但直到現在仍在3000美元～10000美元發展陷阱內掙扎；而日本、韓國，分別從1984年、1987年，用12年、8年的時間，順利越過了3000美元～10000美元“中等收入陷阱”。

導致經濟增速放緩的因素，具體來看有四個方面。首先，我國多年積累的流動性過剩問題需要治理。2003年以來，我國經濟持續處于上升周期，貨幣發行持續增長，特別是國際金融危機爆發后，實施了寬松的貨幣政策，加劇了流動性過剩態勢。從2003年到2010年，人民幣貸款余額從15.9萬億元增加至47.9萬億元。M1和M2年均增速均超過年GDP增速與CPI上漲率之和。其中2009年和2010年M1和M2增速最高。

其次，世界主要發達國家經濟復蘇出現反復。當前，發達國家失業率持續偏高，債務危機愈演愈烈，陷入債務危機困境的歐元區國家開始向核心成員蔓延，日本的國家信用也遭到降級，甚至美國的標普評級也因債務問題從“AAA”歷史上首次降為“AA+”。為解決自己的國內問題，發達國家紛紛推出了再工業化計劃，投資儲蓄再平衡也在持續推進，這將不可避免地對我國外需增長形成壓力。

第三，國內的投資消費結構、政府債務面臨調整。這些年，我國總體上投資持續超前增長，而消費卻沒有及時跟上，過剩產能問題突出。2009年我國投資率和消費率分別為43%、36.7%。尤其是地方政府債務已經處于相對高位，推動經濟增長能力受到制約。截至2010年底，全國地方政府性債務余額10.7萬億元，債務余額占地方政府綜合財力74%。其中，“十二五”期間到期債務占比69.8%。投資消費的再平衡與政府資產負債的再平衡，是“十二五”時期經濟發展面臨的雙重挑戰。

第四，產業結構有待升級。當前，我國產業結構層次不高，已經成為制約經濟持續較快增長的重要因素。另外，我國工業結構不優，雖然制造業產值占據世界的16%，但大多處于產業鏈低端；第三產業中的商業、餐飲、交通運輸等傳統服務業則占40%以上，金融、物流等行業發展滯后。

經濟增速放緩，也將對“三農”和縣域經濟金融發展產生重要影響。

（一）縣域在擴大內需戰略中的地位有望延續，規模化融資面臨新機遇

“十二五”時期，我國經濟增長動力機制需要重構，擴大內需戰略將繼續推進。縣域居民收入偏低，城鎮化和新農村建設空間廣闊，仍將是未來擴大內需戰略的主要著力點。日本曾經實行過“國民收入倍增計劃”，從1960年12月啟動了一個為期10年的國民收入倍增計劃，而截至1967年日本提前三年完成翻一番的目標，至1973年公民收入翻了兩倍；韓國、日本等國家都不約而同地推進了新農村建設。加速拓展承載著近10億人口的縣域內需，必然催生巨大的金融市場。從城鎮化和新農村建設方面看，包括國家級、省級規劃的經濟區、經濟帶內的城鎮土地開發、公共事業、市政設施，經濟發展水平較高、有產業支撐、財政支持保障的農村，土地整治、住宅和居民點建設、城鄉建設用地增減掛鉤項目、農村基礎設施建設等，均存在巨大融資需求。綜合測算，至“十二五”末，縣域土地開發、公共事業發展、市政建設的融資需求將超過3萬億元；新農村建設融資需求超過3000億元。尤其是隨著縣域城鎮化、工業化、農業現代化發展，因此帶來的相應耐用消費品、住房按揭、汽車、理財、資金管理等金融服務消費也將是一個巨大的市場。

（二）縣域產業結構調整將加快，縣域金融產業基礎逐步夯實

經濟增速放緩，必須加快轉變發展方式，推動產業結構調整。推動產業結構優化升級，將成為“十二五”時期政策指向的重要領域。農業內部結構的調整，勞動密集型等中低端產業向縣域的轉移分布，是產業結構優化的重要路徑，也將為縣域產業發展帶來戰略性機遇。特別是在中西部大中城市周邊縣域、東部發達縣域等地區，隨著縣域商貿集群、休閑旅游業、生產型服務業集群以及新興產業集群在縣域的布局和發展，將衍生出商戶支付結算、短期信用、保險理財、金融租賃、無形資產抵押等新型融資需求。

（三）縣域需求將遭壓縮，低端中小企業金融風險加速釋放

宏觀經濟放緩，必然從就業、產品需求等方面對縣域經濟形成沖擊。大多處于產業鏈底端的縣域中小企業，產能過剩問題將更加突出。以汽車產業為例，據統計，2012年中國14家最大的汽車生產商的總產能將達到2300萬輛，但屆時需求預計僅達2000萬輛，這將對汽車產業的縣域相關中小企業產生負面影響。縣域產業需求壓縮，將對縣域中小企業特別是產能過剩、管理落后、缺乏品牌技術的低端中小企業形成挑戰，金融風險也會因此加大。

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

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【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.

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關鍵詞:宏觀經濟;銀行危機;不良貸款率

一、引言

自20世紀70年代末,英、美等發達國家開始放松金融監管,也由此加劇了銀行危機。尤其是90年代以來,金融危機更是頻頻爆發,1992年的英鎊危機、1994年的美國利率風暴及中南美洲比索風暴、1997年的亞洲金融危機,特別是2007年始于美國的次貸危機最終演變成全球性的金融危機。這些危機的產生,很大一部分都是由銀行的信用風險直接導致的。巴塞爾銀行監督委員會秘書處成員Svoronos(2002)指出,銀行面臨的風險中以信用風險的比例最高,約占60%。信用風險已成為銀行風險監管的最主要方面。

從宏觀的角度來看,一個國家的宏觀經濟條件、宏觀經濟政策以及金融監管等在很大程度上決定該國商業銀行風險的大小。宏觀經濟中的通貨膨脹和經濟周期等是影響商業銀行信用風險的主要因素。下面本文就宏觀經濟因素與我國商業銀行信用風險的關系進行研究。

二、相關文獻回顧

近年來,已有國內學者研究了宏觀經濟因素與商業銀行風險之間的關系。蔣鑫(2008年)對我國商業銀行信用風險與宏觀經濟因素之間的關系進行了研究,表明我國商業銀行信用風險具有親周期性的特征。譚燕芝、張運東(2009)基于中國、美國、日本部分銀行的基礎數據對影響銀行信用風險的宏觀經濟因素進行了研究,表明我國銀行信用風險與失業率呈顯著負相關關系。李紅梅、李劍(2010)研究了宏觀經濟變量對國有商業銀行和股份制商業銀行信用風險的影響。本文利用2005-2009年的季度基礎數據研究我國商業銀行不良貸款率與宏觀經濟因素之間的關系。

三、模型建立與實證分析

本文利用宏觀經濟因素來分析我國商業銀行(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)的信用風險,宏觀經濟因素包括:物價(用CPI來表示)、M2增長率(M2R)、國內生產總值增長率(GDPR)、失業率(UN)。商業銀行的信用風險用不良貸款率(NPLR)來衡量。宏觀經濟變量的數據來自《中國統計年鑒》和國研網宏觀經濟數據庫,不良貸款率的數據來自中國人民銀行和中國銀行業監督管理委員會網站,經整理而成。在此基礎上,建立多元線性回歸模型,模型如下:

NPLR=β0+β1CPI+β2M2R+β3GDPR+β4UR+u

通過EVIEWS5.0對模型進行回歸,結果如下:

NPLR=52.31-0.76CPI+0.28M2R-

(9.62)(-8.24) (3.62)

0.59GDPR+0.07UN+u

(-2.81)(1.34)

由上式可以發現模型中CPI、M2R和GDPR均通過置信度為5%的t檢驗,說明它們對被解釋變量NPLR有顯著影響;而UN沒有通過t檢驗,說明它對NPLR沒有顯著影響。CPI、GDPR均與NPLR呈負相關關系,它們越大,NPLR越小;M2R與NPLR呈正相關性,它越大,NPLR也越大。消費者價格指數較高時,信用風險較小,此時,政府會進行有效調控,來降低消費者價格指數,經濟增速放緩,違約概率開始上升。GDP增長率較高時,信用風險小,但隨著信貸的不斷增加,至經濟增長放緩時,原來累積的風險將釋放出來,信用風險增大;當經濟增長較慢,政府將采取較為積極的貨幣政策來刺激經濟,M2供給迅速增加,同時違約風險也增大。

四、結論和建議

通過上面的研究可以發現,總體上宏觀經濟因素對商業銀行的信用風險有顯著影響,當宏觀經濟處于繁榮期時,信貸質量良好,違約概率低;而當經濟處于衰退期時,信貸質量較差,違約概率較高,即商業銀行的信用風險表示出一種親周期性。

針對以上研究結論,現提出以下幾點建議供我國商業銀行參考:一是加大對宏觀經濟形勢及國家相關政策的研究。我國商業銀行的不良貸款率受宏觀經濟波動的影響比較大,因此商業銀行應密切關注反映宏觀經濟變動的指標,特別是那些能夠提前反映宏觀經濟變化趨勢的指標。二是改進不良貸款的分類方法,現行的五級分類法已不能夠有效區分正常貸款與不良貸款,應制定更加精細、有效的分類方法。目前,中國銀行、中國工商銀行等銀行正在嘗試在現在五級分類法的基礎上,將貸款細化為十二級分類,這是一個發展的方向。三是進一步量化風險管理,商業銀行在構建信用風險度量模型時,應該把宏觀經濟因素考慮進去,提高模型的準確度。

參考文獻:

1、蔣鑫.影響商業銀行信用風險的宏觀經濟因素分析[J].財經研究,2008.

2、譚燕芝,張運東.信用風險水平與宏觀經濟變量的實證研究――基于中國、美國、日本部分銀行的比較分析[J].國際金融研究,2009(4).

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【關鍵詞】流動性 HP濾波法 單位根檢驗

一、引言

2007年，美國次貸危機發生后開始在全球范圍內迅速蔓延，并逐漸演化金融危機，對許多國家和地區的證券市場流動性造成了極大的沖擊。此輪危機中，我們發現美國股市的流動性與宏觀經濟之間存在著密切的聯系，實體經濟下滑之前，證券市場就已經開始出現流動性緊縮的狀況，股市“晴雨表”的功能得到體現。這種聯系在我國的證券市場中是否也存在呢？本文試圖通過對滬深兩市中流動性指標與宏觀經濟變量的季度數據進行實證分析，來探究我國證券市場流動性與宏觀經濟的關系以及內在機制。

二、文獻綜述和理論基礎

目前，國外文獻中關于證券市場流動性與宏觀經濟關系的研究主要從兩個角度出發。一些學者從經濟變化影響股市流動性的角度出發來探求兩者的關系。Longstaff（2004）認為投資者預測經濟狀況將發生變化時，他們會調整自己的資產組合來應對經濟形勢的改變（流動性資產轉移效應，flight to liquidity），當這一行為被大多數投資者采用時會導致市場流動性變化。Brunnermeier（2009）認為危機發生時，市場流動性和資金流動性的相互強化機制導致流動性螺旋式下降，金融機構將資金轉移到低保證金的金融資產上去，進一步改變了股市流動性。另一些學者從證券市場流動性影響宏觀經濟的角度來研究兩者的關系，其中研究證券市場流動性與經濟增長關系的文獻占了絕大多數。如Levine（1991）構建的內生經濟增長模型，股市風險改變了投資者激勵，并通過效率和資源改變了穩態的經濟增長率。Kyle（1984）、Holmstrom（1985）則認為證券市場機制增強了公司治理，對實體經濟產生正面影響。

國內學者在這一領域的研究多集中在研究證券市場流動性特征或證券市場與宏觀經濟關系上。劉勇（2004）研究表明股價指數和居民消費價格指數之間存在一種正相關關系，和貨幣供應量、利率之間存在一種負相關關系。陳夢根（2005）認為滬深兩市股價變動與宏觀經濟變量之間并未表現出協整性特征，在樣本期內，中國證券市場與國民經濟之間尚未呈現穩定的長期均衡關系。馬進、關偉（2006）通過協整分析和Granger因果檢驗指出我國股票市場與宏觀經濟存在著聯系，但是這種關系很弱且相互影響的程度還不明顯。

三、樣本選擇和實證分析

（一）變量選擇和數據收集

考慮我國證券市場的市場特征和數據可得性，本文選擇換手率和Illiquidity非流動性指標（ILR）來衡量我國股市的流動性。換手率從市場深度（depth）對流動性進行度量的，Illiquidity從市場深度和市場寬度兩個維度對流動性進行度量。

換手率：，其中為第i只股票在T期內的交易

量，第i只股票的流通總股數。換手率越大，表明證券持有時間越短，流動性越大；反之，則流動性越小。

Illiquidity：，其中表示第i只股票或指數在T期的非流動性比率；表示第i只股票或指數在T期的收益率；表示第i只股票或指數在T期的交易金額。ILR衡量了一定交易量引起價格變動幅度的大小，LIR越大說明流動性越差。

本文選擇上證綜指和深圳成指作為滬深兩市的代表，分別計算兩種指數的換手率和非流動性比率。為了便于數據處理，計算出的非流動性比率ILR統一乘以1013。宏觀經濟變量包括真實GDP，真實消費（CONS），真實投資（INV）和利率，其中真實投資用經價格調整的全社會固定資產投資代替，真實消費用經價格調整的社會消費品零售總額代替，利率選擇目前市場化程度較高的全國銀行間同業拆借利率（7天年化利率）代替。本文數據主要來自于Wind數據庫、國家統計局和中國人民銀行網站，樣本區間為2001年第一季度到2012年第二季度的季度數據，使用Excel和Eviews6.0beta進行數據處理和實證分析。

（二）實證分析

第一步，通過X-12-AA法對時間序列進行調整以消除季節性影響，得到調整后的序列再取一階差分，得到dGDPSA、dCONSSA、dINVSA。對以上序列進行單位根檢驗，結果如表1所示，可見dGDPSA、dCONSSA和dINVSA是平穩的。

表1 單位根檢驗

t-Statistic ??Prob.*

D（GDPSA） ADF test statistic -4.291233 ?0.0016

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（CONSSA） ADF test statistic -10.07286 ?0.0000

Test critical values： 1% level -3.615588

5% level -2.941145

10% level -2.609066

D（INVSA） ADF test statistic -2.815358 ?0.0670

Test critical values： 1% level -3.646342

5% level -2.954021

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[關鍵詞]上證綜指；中小板指；創業板指；實證分析

[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.42.047

本文目的主要是針對我國股票市場近年來的發展狀況，通過實證分析的方法，研究宏觀經濟因素與我國股票市場指數的關系，以期進一步了解影響股票市場發展的深層次原因，并有針對性地提出相應的解決方案。

1我國主要證券指數的編制

1.1上證綜指簡介

上證綜指，即“上證綜合指數”（上海證券綜合指數，Shanghai Securities Composite Index.）。它是上海證券交易所編制的，以上海證券交易所掛牌上市的全部股票為計算范圍，以發行量為權數綜合。上證綜指反映了上海證券交易市場的總體走勢。

上證綜合指數是最早的指數，這一指數自1991年7月15日起開始實時，基日定為1990年12月19日，基日指數定為100點。截至2014年10月17日，收盤點數為2341.18點。期間最高點數為6124.04點，發生于2007年10月16日。2007年以來，大部分時間運行于1800～2400點。

在世界比較成熟的股票市場中，股票市場的換手率相當低而且比較穩定，而我國股市的換手率比較高，且起伏比較大，但是隨著整個公司市值和體量的增大，換手率逐漸降低，目前月度換手率基本穩定在10%～20%。可見A股市場已經逐漸走向成熟。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，上證綜指成分股估值主要集中在10～30倍區間，市值集中于20億～200億元人民幣，扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，充分體現了上市公司代表我國先進生產力的能力。

1.2中小板指

中小企業板指數；指數簡稱：中小板指；英文名稱：SSE SME COMPOSITE。2005年6月7日，確定為中小板指數的基日，基日指數定為1000點。

中小板指共包含100個公司，并且會進行每半年一次的調整。時間定于每年1月、7月的一個交易日進行，通常在前一年的12月和當年的6月的第二個完整交易周的第一個交易日公布調整方案。

成分股樣本定期調整方法是先對入圍股票按選樣方法中的加權比值進行綜合排名，再按下列原則選股：一是排名在樣本數70%范圍之內的非原成分股按順序入選；二是排名在樣本數130%范圍之內的原成分股按順序優先保留；三是每次樣本股調整數量不超過樣本總數的10%。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，中小板指成分股的估值高于上證綜指，主要集中在30倍PE以上的區間，市值集中于50億～100億元人民幣，但是大于500億元人民幣的公司相比上證較少。扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，其中增速大于20%的有40家左右的公司，充分說明了中小板企業優秀的成長能力。

1.3創業板指

為了更全面地反映創業板市場情況，深圳證券交易所于2010年6月1日起正式編制和創業板指數。至此，創業板指數、深證成指、中小板指共同構成反映深交所上市股票運行情況的核心指數。創業板指基日2010年5月31日，基點為1000點。指數代碼為399006，指數名稱：創業板指數，簡稱：創業板指。

創業指數選樣以樣本股的“流通市值市場占比”和“成交金額市場占比”兩個指標為主要依據，體現深市流通市值比例高、成交活躍等特點。其次，指數計算以樣本股的“自由流通股本”的“精確值”為權數，消除了因股份結構而產生的杠桿效應，使指數表現更靈敏、準確、真實。指數樣本股調整每季度進行一次，相比于中小板指的半年一次，可以更好地反映創業板市場快速成長的特點。

從創業板指數編制方案來看，指數選樣入圍標準有5個：一是在深交所創業板上市交易的A股；二是有一定上市交易日期（一般為三個月）；三是公司最近一年無重大違規、財務報告無重大問題；四是公司最近一年經營無異常、無重大虧損；五是考察期內股價無異常波動。

從構成指數的公司的基本面情況來分析，創業板指成分股的估值高于上證綜指和中小板指，30倍PE以上的區間占絕對多數，市值集中于50億～100億元人民幣，大于200億元人民幣市值的公司相比上證和中小板指較少。扣除非經常損益后的歸屬于母公司的凈利潤有70%左右的公司實現增長，其中增速大于20%的有50家左右的公司，這一指標高于上證綜指和中小板指的情況，充分體現了作為新興產業優秀企業的代表，創業板指擁有高速增長能力和巨大的潛力。

2實證分析

2.1變量選擇

一是經濟增長GDP：當經濟增長時，企業盈利增加，股價上升，反之反是，由于缺乏GDP月度數據，本文采用國家統計局的工業增加值來代替；二是利率水平R：使用一年期國債利率，當利率提升時，資本市場未來現金流貼現值下降，企業融資成本上市盈利下降，股指下降，反之反是；三是通貨膨脹CPI：當通貨膨脹上升時，名義利率上升，帶動股指下降，反之反是，同時通貨膨脹會影響企業盈利，周期性行業在周期前段收益于通貨膨脹，周期后端受損于通貨膨脹，CPI數據來自中國統計局；四是人民幣實際匯率REER：用國際清算銀行公布的人民幣實際有效匯率表示，記為REER，標價法為間接標價法；五是貨幣供給量M：采用人民銀行公布的廣義貨幣M2；六是股票指數我們分別采用了上文提到的上證綜指、創業板指、中小板指，分別用sz、cy、zx表示。

以上所有變量序列中，除R外，都表示成自然對數的形式，其差分序列就是對應變量的增長率序列，所有變量以差分形態顯示。數據選取2008年1月～2014年10月，取用月度數據。

2.2方法論說明

2.2.1序列平穩性檢驗

由于可能存在謬回歸，一般需要檢驗經濟序列平穩性。平穩性檢驗可以歸結為時間序列單位根檢驗。常用單位根檢驗方法有ADF（Augmented Dickey-Fuller）檢驗法和PP（Phillips-Person）檢驗法。

2.2.2格蘭杰因果關系檢驗（Grange Casual Relation Test）

根據Grange檢驗方法，設兩個變量序列{x_t}和{y_t}，建立y_t關于和x的滯后模型。其中，c為常數項，p為滯后階數。檢驗x是不是關于y變化的原因相當于方程（1）檢驗假設H_0：β_1=β_2=β_3=…=β_p=0是否成立。

2.3經濟計量檢驗結果與分析

2.3.1變量序列的平穩性檢驗

為了檢驗變量序列之間的格蘭杰因果關系和協整關系，首先檢驗變量序列的平穩性。檢驗方法采用ADF方法。檢驗時，先根據其基本時序圖確定截距項和時間趨勢項是否存在，也就是確定ADF檢驗的基本形式，再根據赤池信息準則（AIC）確定滯后階數，最后根據ADF統計量判定是否平穩。變量序列的平穩性檢驗表明，上述變量都是1（0）的，即它們本身都是平穩的。

2.3.2格蘭杰檢驗

為了檢驗股市價格指數和實質宏觀經濟變量之間的因果關系，同時為了避免檢驗中的偽回歸現象，對上述序列的平穩形式進行格蘭杰因果檢驗。從實證結果看，經濟增長、利率、匯率變化、通貨膨脹、貨幣發行M2都是上證綜指收益率的格蘭杰原因，而上證綜指反過來也是宏觀經濟變量（除經濟增長外）的格蘭杰原因，這意味著宏觀經濟變量和上證綜指在統計意義上彼此影響。中小板指的格蘭杰原因中顯著的僅有CPI一個，經濟增長、貨幣發行、利率變化、匯率變化不是中小板指的格蘭杰原因，反之，中小板指也不是宏觀變量的格蘭杰原因。中小板指對宏觀經濟不敏感的原因可能是因為中小板指的公司一方面成長性較好，這些公司的業績增長不太受宏觀經濟變量影響；另一方面，中小板指的上市公司市值偏小，容易因為某些概念受到游資瘋狂炒作。

宏觀經濟變量對創業板指數的格蘭杰影響都不顯著，反之，創業板指數對宏觀經濟變量的影響也不限制，創業板指獨立于宏觀經濟變量的影響，有兩種可能，原因可能和中小板指類似，主要是由于公司的成長性和游資的炒作。

3國外研究簡述

國外對于股票市場與實際經濟之間關系的最重要的研究來自于芝加哥大學法瑪，即有效市場理論的提出者。他利用美國1953―1987年月度、季度和年度的數據進行的回歸分析發現股市收益率和未來產出的增長率之間有顯著的正相關關系，股市在美國確實起到了經濟晴雨表的作用。

也有一些其他研究者指出，股票市場發展對經濟增長起著積極的促進作用，但是對于新興資本市場的研究結果卻呈現出不同的特征。認為在發達國家中股票市場與經濟增長之間存在著相互促進的正向關系，但在發展中國家兩者之間的聯系非常弱。

4結論

總體上說，針對證券市場制度性建設方面的政策措施等，將影響股市中長期的根本發展趨勢，如QFII、QDII、開放式基金成立、融資融券、股指期貨等對股市已經或必將產生長期、深遠的影響，伴隨著更加豐富的資本市場層次，更加多樣化的投資手段，更加國際化的機構投資者的加入，以及股票上市規模的擴大，股價指數大幅波動的情況逐步減少，股市與宏觀經濟的關系愈加密切。

參考文獻：

[1]劉斌，張旭.宏觀經濟變量對股票價格指數影響的實證研究[J].時代金融（下旬），2014（3）：135-136，142.

[2]孟建國，吳鴻雁.我國股票指數期貨若干問題研究[J].金融理論與實踐，2002（12）：38-40.

篇9

一、引言

一般來說，國家相關統計部門都會定期對宏觀經濟統計數據進行披露，比如消費者物價指數、貿易順逆差以及固定資產投資等。這些宏觀經濟統計數據一旦公布出來后將影響金融市場，通常情況下市場預測值和實際宏觀經濟統計數據間有一定的偏差，這種偏差影響了金融市場的波動，所以客觀準確的宏觀經濟數據公布對債券市場、股票市場及外匯市場有著重要的影響，本研究正是以此為切入點，把預期值和實際數據之間的差距引入garch模型，探討宏觀經濟統計數據對金融市場的影響，從某種程度上來說具有一定的理論與實際意義。

二、宏觀經濟變量與市場預期

1.宏觀經濟變量

在本研究中主要采用國家統計部門每月公布的比較常用的五個宏觀經濟變量，比如城鎮固定資產投資增速、消費者物價指數、消費品零售總額增速、貨幣信貸信息及貿易順差或者逆差等。其中城鎮固定資產投資增速是反映固定資產投資在一定時期內變化的速度與程度；消費者物價指數是反映和居民生活有關的產品及勞務價格統計出來的物價變動指標，一般情況下作為觀察通貨膨脹水平的重要指標；消費品零售總額增速是指消費品零售總額增長的程度，它反映一定時期內消費品零售總額增長的速度；貨幣信貸信息是指關于貨幣增長速度、貨幣政策以及與貨幣市場相關的一切信息；貿易順差是指特定年度一國出口貿易總額大于進口貿易總額，通常又叫“出超”，它表示該國當年對外貿處于有利的地位，相反貿易逆差則是指特定年度一國出口的貿易總額小于進口貿易總額，一般又叫做“入超”。

2.市場預期

一般來說，在國家統計部門公布宏觀經濟統計數據之前，市場參與者會依據自己通過各種渠道獲得的信息積極主動地對宏觀經濟統計數據進行預測，這些具有一定預測作用的數據叫做市場預測數值，然而市場預測值和實際的宏觀經濟數值往往有不一致的情況，這種不一致的程度叫做偏差，本研究衡量這種偏差量采用的是實際公布數據與市場預測值之比，再乘以一百，然后對數據進行平滑處理，進而可以發現正偏差或者負偏差對金融市場價格行為的影響。本研究中采用的是朗潤預測，因為它具有很強的代表性。

3.預期檢驗模型對市場價格行為的影響

由于金融市場的收益率數據存在明顯的自相關性，所以探討宏觀經濟統計數據效應的模型不能簡單地采用回歸模型，而應當從arch族模型中選擇其中一個，本研究中采用的是garch模型，采用這一模型來探討宏觀經濟統計數據對股票市場、外匯市場及債券市場的價格行為。

(1)未引入預期檢驗模型對市場價格行為的影響

從未引入預期的garch模型結果來看，如果股票市場方差方程的城鎮固定資產投資回歸系數為負且具有顯著性，這表明貨幣供應量、固定資產投資及新增貸款數額統計數據的公布使得股票市場收益率的波動率降低，如果cpi回歸系數為正，但沒有顯著性，則表明cpi統計數據公布加大了股票市場日收益率的波動；如果債券市場貨幣信貸信息系數為負且顯著，則表明貨幣信息統計數據的公布對債券市場行為有著重要的影響，貨幣信貸統計數據的公布不僅降低了債券市場日收益率的波動率，且降低了債券市場日收盤的收益率的平均值；如果外匯市場cpi與貨幣信貸信息系數為負且顯著可以知道，cpi與貨幣供應量等統計數據的公布提高了人民幣升值的日幅度，如果外匯市場方差方程回歸結果中各個宏觀經濟統計數據的回歸系數皆不顯著時，則表明宏觀經濟統計數據的公布對人民幣和其他幣種收益率的波動影響降低。

(2)引入預期檢驗模型對市場價格行為的影響

引入市場預期之后，如果股票市場均值方差中城鎮固定資產投資回歸系數為負且顯著時，則表明固定資產投資增速的預期值要低于實際值，股票市場的日收益率降低。如果其他宏觀經濟統計數據公布的回歸系數為負且顯著時，不管實際數據公布與預期數據之間的偏差的正或者是負，都會降低股票市場日收益率的波動率；對外匯市場與債券市場而言，在引入預期檢驗模型后，其功效比未引入預期檢驗模型要差，主要是由于外匯市場化程度較低及外匯市場與債券市場的參與者主要是國家及大型金融機構。

三、結論

篇10

【關鍵詞】宏觀經濟；財務約束；資本結構

宏觀經濟因素和財務狀況會對企業資本結構產生顯著影響的觀點已經得到了許多研究的支持。Korajczyk和Levy（2003）的實證研究指出財務狀況良好的企業其目標杠桿逆周期變化，而財務狀況差的企業其目標杠桿則順周期變化。在國內研究中，原毅軍和孫曉華（2006）使用了包括實際經濟增長率在內的一系列宏觀經濟變量對企業資本結構進行了解釋，其研究支持宏觀經濟因素對資本結構產生顯著影響的結論。而蘇冬蔚和曾海艦（2009）則以企業特征因素和行業因素為控制變量，運用非線性計量方法考察了宏觀經濟因素對資本結構的影響，其結論說明我國上市企業的資本結構呈顯著的逆周期變化。就目前國內研究而言，并未深入研究不同財務狀況的企業其資本結構對宏觀經濟的反應是否一致。針對這一問題，文章將以中國上市企業為樣本，研究在我國的經濟體制下宏觀經濟對不同財務狀況企業的資本結構的影響。

一、研究模型、變量設計和樣本選取

（一）研究模型

文章在Korajczyk & Levy（2003）等的模型基礎上經過調整，將資本結構與解釋變量設定為如下的線性關系：

企業的財務狀況如何有不同的判斷標準，文章將采用現金流來企業的財務狀況。計算方式采用Byoun（2008）的標準，即將現金流（FDit）定義為資金的使用減去資金的來源，資金的使用包括三項，營運資本增加額（Wit）、投資活動產生的現金流量凈額（Iit）和分配的股利和利潤（DIVit），資金的來源則用經營活動產生的現金流量凈額（OCFit）來表示。如果FDit大于0，則企業i在t年現金流短缺，小于0則現金流充足。現金流（FDit）的計算公式如：

（二）變量設計

資本結構變量。在我國的上市企業中流動負債占到了企業負債總額的大部分，結合我國的實際情況和已有的研究（Korajczyk & Levy（2003），蘇冬蔚、曾海艦（2009）等），文章將使用流動負債占總資產的比例來企業的資本結構，其計算公式如下：LEVit=CLit/TAit。其中LEVit表示企業i在第t期的資本結構，CLit表示企業i在第t期的流動負債，TAit則表示企業i在第t期的總資產。

宏觀經濟變量：國內生產總值（GDP）。宏觀經濟狀況最具代表性的指標就是GDP，文章采用實際GDP的自然對數來表示。

一年期貸款利率（I）。貸款利率是央行進行宏觀經濟調控的工具之一，它的上下浮動會影響到企業的貸款成本，進而影響到企業的融資決策。

股票市場回報率（RE）。借鑒蘇冬蔚和曾海艦（2009）的研究，文章采用了深滬兩市流通市值加權市場指數的總回報率來表示股票市場的表現。如果樣本企業是在上海上市則采用滬市的回報率，如果在深圳上市則采用深市的回報率。

企業特征變量。根據已有研究，文章選擇以下企業特征變量作為控制變量：（1）企業規模（SIZE），文章中使用主營業務收入的自然對數來表示；（2）資產有形性（PPE），本指標使用總資產中固定資產所占比例來表示，其比例越高，負債的擔保能力就越強，因此越容易獲得貸款；（3）盈利能力（ROA），文章中用資產收益率來表示企業的盈利能力；（4）成長能力（Q），文章中用托賓Q值來成長能力；（5）非債務稅盾（NDTS），負債擁有節稅效應，但是由折舊等導致的非債務稅盾同樣會產生避稅效果，因此非債務稅盾的增大會減少企業的負債，文章中使用累計折舊除以總資產來表示；（6）股權結構（LARGE）。由于我國的經濟體制不同于西方國家，很多上市企業存在國有股“一股獨大”的情況。文章中用大股東持股比例來做為股權結構的變量。

（三）樣本選取和估計方法

文章樣本選擇的是在2002年底之前上市的企業1998年至2009年之間的財務數據。樣本的處理原則如下：不包括金融保險類企業；刪除了連續三年被PT和ST的企業；刪除了數據缺失的企業；刪除資產負債率大于1的企業以及在計算各項指標時出現奇異值的企業。最后共獲得893家企業的9450個樣本點。其中現金流充足樣本點為6810個，現金流短缺樣本點為2640個。以上數據均來自于中國經濟研究中心數據庫（CCER）。估計方法是廣義矩估計（GMM），工具變量選擇解釋變量的滯后一階。

二、實證結果分析

模型（1）的回歸結果（如表1所示）：

從表1的回歸結果中可以看出，財務狀況不同的企業對于宏觀經濟的反應是完全不同的，對于現金流充足的企業而言，GDP和利率的回歸系數均顯著，股票市場回報的系數不顯著。其中GDP的系數顯著為負，說明財務狀況良好的企業其資本結構具有逆周期效應。而對于受到財務約束的企業而言，不論是GDP，利率還是股票市場回報其系數均無法通過顯著性檢驗，這說明宏觀經濟對現金流短缺企業的資本結構的影響不顯著，其資本結構不具有周期性，同時也與財務狀況良好的企業形成了鮮明的對比。回歸方程的R-squared為0.6889，說明方程擬合程度較好，sargan-p值達到1，說明工具變量的選擇是有效的。

實證結果表明，財務狀況良好的企業其資本結構的選擇表現出了逆周期效應，即在宏觀經濟繁榮時其資本結構下降，宏觀經濟衰退時資本結構上升；而財務狀況差的企業其資本結構的調整不具有周期性，宏觀經濟對其影響不顯著。

參考文獻

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[2]Soku Byoun．How and When Do Firms Adjust Their Capital Structures toward Targets？[J]．The Journal Of Finance．2008（6）：3069～3096

[3]原毅軍，孫曉華．宏觀經濟要素與企業資本結構的動態優化[J]．經濟與管理研究．2006（5）：39～42