ARCH效应的融资机构存贷款测量范文

数据特征

为考察银行类金融机构的存贷款经济缺口的变动特征，本文选取了1995~2011年我国银行类金融机构整体作为研究对象，并基于存贷款差额的时间序列特征建立基于面板数据的ARCH模型。由表1可知，1953~2011年我国银行类金融机构存贷款额均呈不断增加趋势，存贷款缺口也呈增加趋势。由于早期我国金融市场与银行体系都未发展，经济体制决定的由国家直接拨付款项给企业的制度，使早期贷款余额是大于存款余额的，因此产生了存贷款缺口为负的局面。随着经济体制的推行，我国银行体系逐渐建立。而各银行类金融机构也成为独立从事资金运营的企业，从而实现了以存贷款利差收入作为其盈利来源的可持续经营。由1995~2011年17年存贷款差额变动的基本情况来看，存贷款缺口是逐年递增的，从3324.2亿元增加到261421.6亿元，平均增速为29.08%，说明随着经济的增长存贷款额均有所增加，存贷款差额也呈自然增加的状态。由于宏观经济周期是信贷资金扩张与收缩的外在动因，因此不同阶段不同的宏观经济环境下信贷资金的规模增速有所不同。如图1，存贷款缺口增速在1995~2011年17年间的不同阶段有不同的增速，尤其是近两年，存贷款额及其缺口额增速放缓。

2011年的存贷款缺口增速仅为9.2%，远低于从2000~2011年的存贷缺口平均增速21.84%，也低于从2000~2008年存贷缺口平均增速23.45%。显然，这印证了宏观经济发展减缓的经济周期处于低谷的背景与利率市场化进程利差收益缩小的行业环境。而存贷款额及其缺口额增速放缓正是近年来宏观经济增速放缓背景下，国家调整基准利率造成的吸储成本增加与银行惜贷的行为共同作用的结果。为进一步挖掘基于我国银行类金融机构从1995~2011年17年间存贷款额差额变动的规律，本文拟基于以上时序数据建立ARCH模型。

ARCH模型

1.时序结构的变量序列。

时间序列数据结构被广泛用于建模分析，如投资与人均GDP关系等宏观领域，金融市场利率风险的测定等中观领域，证券市场中利用高频数据测量VaR分析等。由此，本文以17年间银行类金融机构为一个整体考察对象，以其对应的存贷款差额指标作为描述参考对象的特征变量，是属于典型的时间序列数据。

2.ARCH模型的识别。

（1）时序数列平稳性的判定。利用时间序列建立模型之前，首先要进行稳定性判定。基本方法有作图法与ADF单位根法。对存贷款缺口原序列做出1982~2011年的序列图（图2），可以看出存贷款缺口变量存在一个明显的随时间增长的趋势，从而可以大致判定存贷差额序列不平稳。而将存贷款额的一阶差分作时序图，仍然观察到其存在随时间增长的趋势，因此存贷款差额一阶差分并非平稳序列。而后将存贷款额的二阶差分作时序图，观察到存贷款的二阶差分序列在0的上下呈波动形态。一般而言，为使模型的建立具备可解读的经济意义，平稳序列的判定做到二阶差分也就停止了。为进一步定量说明存贷款差额变量序列的非平稳性以及找到建模所需要的平稳序列，通过对以上时序组的描述性统计分析实现数据预处理，同时由单位根检验，得到ADF=-5.660618，分别小于不同检验水平的三个临界值，由此，可以断定存贷款差额二阶差分序列是一个平稳序列。即：CDC~（I2），为二阶非平稳序列。（2）单位根检验。通过以上描述性分析以及进一步的单位根检验，发现存贷款差额的二阶差分的平稳性，从而选取其建立时间序列模型，并且可以确定由D（D（CDC））序列建立一个AR（5）（经过数次实验得到）模型。对存贷款差额的非平稳性检验及判定的经济意义，是存贷款缺口随着经济的发展而增加，随着经济的增速放缓而减少。同时，在国家控制房地产行业与利率市场化背景下，提高存款的成本而控制贷款利率，银行利差收益缩小的必然性使得近两年存贷款差额的增速放缓。然而，在经济迅猛增长的形势使得资金需求增加，从而使2006~2008年存贷款缺口放大。

3.建模。从存贷款差额满足（I2），以及存贷款缺口二阶差分序列的图1（c）的序列波动中，可以拟定存贷款缺口变量序列有解释波动存在的方差ARCH效应。因为ARCH方差波动效应是由均值方程与波动方程有机结合，而均值方程影响波动方差方程的估计，由此，首先设定平稳时间序列———存贷款缺口二阶差分序列的均值方程。

（1）均值方程的建立。由存贷款差额其二阶差分序列组建立AR（5）的均值方程并利用其残差进行ARCH检验。可以得到存贷款缺口受到第二年和第五年存贷款缺口余额的影响，说明存贷款业务作为银行利差收入的持续来源，前期存贷缺口的余额显然会因存贷款规模不断扩大与存贷款结构的匹配，长期稳定存在。由于存贷款缺口的二阶序列稳定，即存贷款缺口历年余额的增速是稳定的，从而印证了以上推论。从均值方程的AR（5）项的系数1.32与t-Statistic值为3.380639来看，第五年的存贷款缺口余额对当期存贷款缺口余额的影响最大，同时第二年的存贷款缺口余额的变动对当期存贷款缺口余额均有影响。一方面如前所述，银行存贷款额是其利差收入的来源，银行存贷款业务的持续经营保持了存贷款缺口的持续增长，前期的存贷款缺口就影响下一期的，说明银行的存贷款缺口的平均收现期主要是中期2~5年；另一方面揭示了现阶段我国经济周期波动对金融市场的影响体现在银行业至少会产生2-5年的作用。进一步而言，伴随着宏观经济的波动，存贷款缺口差额的波动明显，由此可以推断出存贷款余额的波动存在ARCH效应。

（2）残差的ARCH-LM检验。图3为均值方程的残差图。其显示出一定的波动性，可进一步采用残差检验模型ARCH-LM是否存在自回归条件异方差（见表4）。通过存贷款缺口变量的二阶平稳序列建立的AR（2）、AR（5）均值方程的残差进行ARCH-LM检验，进一步证实了以上均值方程的残差图揭示的ARCH波动效应的存在。可见，在样本量较小仅有17个的条件下（置信水平5%或10%），缺口分析所用序列组仍然是存在着ARCH效应的。

（3）建立存贷款差额二阶差分序列的ARCH模型。根据表5，ARCH建模实现的对银行类金融机构存贷款差额的缺口分析能得到的均值方程为：DDXt=0.4×DDXt-5+u赞t。并且在置信水平5%、10%条件下均通过了显著性检验。而ARCH模型中的方差公式则是取ARCH(2)，是在反复迭代过程中所取最好的能通过系数显著性（小于等于10%置信水平）的滞后项。由此，得到ARCH(2)方程表达式为：从以上均值方程与方差方程的经济意义来看，均值方程描述了长期的趋势，方差方程描述了短期的波动，二者结合则对存贷款缺口的非平稳波动做出了全面与细节的描述。当期存贷款缺口受到5年前存贷款缺口的影响，随着经济的不断增长，存贷款缺口余额的总量仍然是增加的，但由于受到经济波动的周期影响，前2年的经济波动对当前存贷款缺口有一个回调的趋势。

（4）小结。存贷款额缺口的时序性与波动性通过ARCH模型得以拟合，对存贷款缺口变量时间序列建立模型，通过了平稳性检测、波动的条件自回归识别等程序，相较之不考虑数据平稳性就做出的OLS回归更有理论与操作依据，更好地从数据本身拟合了现实。

结论

1．存贷款额缺口特征。主要表现为：存贷款额缺口总量持续增长、存贷款额缺口增速放缓、存贷款额缺口增速的变动呈自回归条件异方差的波动。存贷款缺口是属于银行资产负债缺口管理的组成部分，利用利率敏感性资产负债之间的差额，在缺口为正时提高利率会增大收益，提高利率的频率与幅度会增加利差收益的增幅与增速；在缺口为负时降低利率会增大收益，降低利率的频率与幅度会增加利差收益的增幅与增速。

2．存贷款额缺口伴随经济周期波动而波动。与资产负债缺口变动相对应的是宏观经济政策尤其是货币政策的松紧程度，并随着经济周期的运行而波动。显然，存贷款缺口所表现出的增速放缓的趋势，是在2008年后宏观经济受到次贷危机波及以及国内宏观调控房地产市场的政策下的反映之一。尤其是近年来分阶段地看2006~2008年，存贷款缺口增速处于放大波动期，而2009~2011年则处于存贷款缺口增速减缓的回调。

3．存贷款缺口的波动主要受到t-2年和t-5年的影响。在考虑经济周期波动时，主要受到提前五年具有自相关效用的存贷款缺口额影响。这一方面受到宏观经济“相机决策”因素的影响，另一方面与我国经济发展的五年规划宏观调控有关。由此，通过存贷款额缺口的实证研究挖掘并在一定程度上论证了我国货币政策与宏观经济周期的量化关系。本文所选择的存贷款额是银行类金融机构资金平衡表中的各类存贷款总额，通过对存贷款缺口差额的研究，除了对宏观经济运行背景有更深刻的揭示，更为银行业如何应对机遇和挑战，提供了定量的论据基础。其中，对于商业银行经营管理来说，需要正确把握存贷款缺口在宏观经济周期与不同政策背景下的运行规律，适时调整对其更有利的管理决策；对于涉及存贷款业务的企业来说，通过商业银行存贷款缺口反映的银根松紧，规划其资产负债的结构与期限是保证经营过程中平稳现金流的重要举措。

作者：郑峥单位：郑州大学体育学院