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时间:2018-10-28
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1、互联网金融对我国金融效率影响的实证研究 【摘要】本文为研究互联网金融对传统金融业的影响,在采用基于DEA的Malmquist指数法测算出金融效率的基础上,构建向量自回归模型并进行脉冲响应分析。结果表明,互联网金融对整体金融综合效率有轻微的负向影响,对金融业的技术进步有正向影响,对纯技术效率和规模效率有负向影响。下载论文网 【关键词】互联网金融金融效率向量自回归模型 一、引言 互联网金融的飞速发展,在引起社会各界关注的同时也吸引大量学者对其展开探讨和研究。互联网金融的发展依托于大数据、
2、云计算、移动支付等技术的诞生与进步,它在给人们的生活带来便利的同时,也降低了交易成本、大幅缓解了信息不对称,越来越受到广大金融消费者的青睐。这种互联网金融与传统金融并存的局面势必会对我国金融运行效率产生影响,但影响程度到底如何,并没有太多定量研究给出答案。因此,量化研究互联网金融对金融效率的影响,可以为金融业未来的发展与转型提供有价值的建议与参考。 二、互联网金融对金融效率的实证分析 本文定量研究互联网金融的发展对金融效率的影响的思路是:首先,利用我国银行数据测算出金融综合效率,再分离出其他
3、分解效率指标。然后,构建互联网金融与金融综合效率及其分解效率的VAR模型,并通过脉冲响应分析来研究互联网金融对金融综合效率及其分解效率的影响关系。 (一)金融效率测算与变量选择 为了具体研究互联网金融对我国金融效率的影响,我们首先对我国金融效率进行测算。由于银行业在我国金融市场份额最大、影响最强,因此本文对银行数据采用基于DEA的Malmquist指数法来测算金融效率。在指标的选择上,本文结合我国银行自身的发展特点,借鉴生产法,选取固定资产净值、人力资源、股东权益以及银行存款作为投入指标,利
4、息收入与非利息收入则是产出指标。运用,可得到2006~2015年这10年间我国金融效率的变化情况:总体看来,金融效率整体有所下降,具体表现为这一期间的全要素生产率即金融综合效率(TF)均值为。此外,分解出的纯技术效率(PE)、规模效率(SE)、技术进步指数(TE)在这10年间皆有所下降。 在本文互联网金融和我国金融效率的动态相互作用研究中,内生变量包括:可以衡量金融综合发展水平的全要素生产率即金融综合效率(TF)、金融业技术进步水平的技术进步指数(TE)、金融管理水平的纯技术效率(PE)以及金
5、融业规模经济水平的规模效率(SE);衡量当前互联网金融发展水平的第三方支付交易额(INT)。 (二)变量平稳性检验 要构造VAR模型,建模数据要通过平稳性检验。本文运用对数据进行ADF单位根检验,并根据AIC小准则确定序列最优滞后期。 为避免时间序列数据可能存在的伪回归现象和除异方差问题,本文对各数据序列进行对数化处理。表1显示,LNTF和LNTE在1%显著性水平下为平稳序列,LNINT和LNSE在5%显著性水平下为平稳序列,LNPE在10%显著性水平下为平稳序列。因此,对数化后的序列均是
6、平稳的。 (三)模型稳定性检验 本文使用AR(Auto-regressive)单位根对VAR模型进行稳定性检验。在AR根图中,当模型所有特征根小于1,认为该模型稳定。由图1可知,所有模型特征根都分布在单位圆内,即都通过了稳定性检验。 (四)VAR模型估计结果 为研究互联网金融发展水平与金融综合效率及其分解指标之间相互影响,分别建立了互联网金融发展水平与金融综合效率及其分解效率之间的VAR模型。 模型1是研究互联网金融发展水平与金融综合效率之间相互影响的VAR模型,其参数估计结果为:
7、可知,模型1、2、3、4的F检验的p值都显示模型是显著的。从拟合优度来说,前两个模型的整体拟合度较高,后两个模型中以LNSE、LNPE为因变量的方程拟合度不甚理想。通过脉冲响应分析,本文将进一步研究模型中因变量对自变量的响应。 (五)脉冲响应分析 脉冲响应函数(ImpulseResponseFunction,IRF)分析方法可以用来刻画一个内生变量对由误差项所带来的冲击反应。本文运用Eviews软件来获得金融综合效率(TF)和分解出的技术进步指数(TE)、纯技术效率(PE)、规模效率(SE)
8、面对来自互联网金融冲击时的脉冲响应轨迹。 图2-5分别为金融综合效率、技术进步指数、纯技术效率以及规模效率基于VAR模型对互联网金融发展的?}冲响应曲线。首先,本文分析金融综合效率对互联网金融的脉冲响应情况和响应路径。由图5可知,金融综合效率对来自互联网金融的一个标准差新息的响应在前10期中一直是正、负交互更替,并且随着时间推移趋于稳定的收敛。具体的响应轨迹:面对来自互联网金融的冲击,金融综合效率在期初表现为一个负向响应。随后有一个快速上升的趋势并在第3期达到正向响应的最大值。此后,金融综合效
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