浅析影子银行的发展对货币政策传导的影响.docx
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1、一、引言2007年MC-CU1Iey提出一种平行银行系统,并将其称之为“影子银行”,用以指代所有具备杠杆作用的非银行投资渠道、工具和组织,是一种将传统的银行信贷关系转变成资产证券化中的信贷关系的金融组织机构。2008年金融危机后,央行通过一系列的政策改革来应对这种环境的变化。2011后,央行通过抵押补充贷款和定向降准来为银行体系提供流动性,却屡次出现缓解信贷供应紧张的措施失效的情况。2012年至2015年三年间,央行多次采取降息政策,但是降息操作并没有使得市场利率下降,反而是上升。之后央行也公开承认货币政策传导存在不畅的情况,且信贷渠道和利率渠道的作用并没有得到应有的发挥。而导致货币政策传导不
2、畅甚至调控失效的重要原因可能是中国金融自由化(尤其是以影子银行为代表的金融创新的快速发展)引起的货币政策传导效率的变化。在影子银行规模扩张的同时,影子银行的影响也在不断蔓延。因此很有必要研究我国影子银行的发展对货币政策传导的影响。二、文献综述通过文献回顾,研究主要集中在三个方面。首先是各国学者们对影子银行的定义包括两个方面,一是信用功能标准(裘翔,2014;曾刚,2013),最具代表的是金融稳定理事会(FSB)将定义影子银行为银行体系外,因三个转换而引发系统性风险且能通过规避监管,寻求利差的机构和业务的信用中介体系。二是融资方式标准(巴曙松,2013;黄益平,2012).最具代表的是中国人民银
3、行的定义,即包括银行表外的理财和信托等的金融机构业务和小贷、典当行、民间借贷等非金融机构的融资业务。由于认可度较高的是FSB的定义,所以本文定义影子银行为依赖银行提供的信用、从事除传统的银行表内贷款和债券投资以外的银行相关的业务却又没接受金融监管机构监管的金融中介。其次关于影子银行融资规模的核算,现有文献也从两个方面来核算:一方面是通过业务视角来核算,即将影子银行的各个子业务融资规模相加来得到影子银行的规模(Eh1erSeta12018;王振和曾辉,2014)。另一方面从机构角度核算,将银行的影子和其他非银行的影子之和作为影子银行的规模(孙国锋和贾君怡,2015)O前者容易发生重复统计或者遗漏
4、数据,后者得到的值只能占穆迪公布影子银行规模的60机所以本文参考李文法(2019)的“负债核算法”,从影子银行的资产负债表负债端入手计算其总资产。这样既避免了数据的重复计算,也更加接近穆迪公布的影子银行融资规模值。最后在研究影子银行对货币政策的影响,学者们主要是从两方面进行研究,一是一些学者研究影子银行融资规模对货币政策具体渠道的影响(王振和曾辉,2014;裘翔和周强龙,2014),另一方面是一些学者研究影子银行对货币政策调控的影响(赵胜民和何玉洁,2018;李波和伍戈,2012)o而从信用视角研究影子银行对货币政策的影响,这样考察的角度过于狭窄。所以本文从货币政策传导机制出发,利用偏导分离技
5、术分析影子银行对具体渠道的影响。三、实证研究本文根据高铁梅(2005),使用k个变量的P阶结构向量自回归模型SVAR(P),具体表现形式如下:B0Y,=1Y,-i+2Yi.2+i,Yh,+ii,.yfWf1f1AZ:-V-v*7175a%瑶琮琮1b2一瓦-b21一如Bo=-bn-bti1因SVAR模型的AB型能表示内生变量间的当期关系,且能直观分析随机扰动项对系统产生冲击后的影响情况,故本文采用AB模型对其加以识别,以三变量模型为例的A、B矩阵形式如下:b11000bn000%I100A=1j10a”1本文参考(李文转,2019)的影子银行融资规模核算方法测算的影子银行规模值进行同比增长率计算
6、后得到的值(SB)作为影子银行的代理变量。用广义的货币供应量(M2)的同比增长率来作为货币政策工具变量的代理变量;用金融机构人民币贷款的同比增长率(1OAN)来作为货币政策信贷传导渠道的代理变量;用银行间同业拆借利率的加权月度数据(CNI)来作为利率传导渠道的代理变量;参考(战明华,2018),用上证综合指数(SSE)和国房景气指数的同比增长率(HI)来作为资产价格渠道的代理变量。用国内生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)这两个变量。本文所有的变量数据均来源于Wind数据库和人民银行,表3-1是变量的统计性描述。因为构建SVAR模型时需确保所有的数据是平稳性,当数据不平稳时,结果容易
7、出现伪回归的现象,而ADF单位根检验就是对数据进行平稳性检验,表3-2是对变量的平稳性检验结果,由此可知序列存在一阶平稳性。表3-1变量的统计性描述变量名林样本量均值标准屋最小值最大值CNI1513.1030.9800.9967.()84358GDP15110.1654.979-2934)29.2()M215!14.6575.0888.(MN)29.74()CPI1512.7382.012-1.8008.7001OAN15116.7415.43112.59536.184SB15129.18223.946-6.872100.583SSE1510.0054.46()-10.12811.769H11
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