影子银行体系与货币政策调控研究——基于dcc-mvgarch模型的分析

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1、实体经济发展，也对货币政策制定和传导产生重要影宏观调控的失灵，将影子银行业务纳入统计口径，作响。出基于充分信息的决策。二、影子银行相关研究述评与已有文献不同，本文将社会融资规模中的委托影子银行的研究包括影子银行体系概念界定、运贷款、信托贷款及银行未承兑票据之和作为影子银行行机理、风险、对实体经济、中小企业融资、货币政体系的替代变量，利用回归模型和动态条件相关的多策的影响机制等，相关的数据统计缺乏，研究主要集元GARCH模型，从静态和动态角度研究影子银行和中于理论分析、机理研究等方面。2008年金融危机后，货币政策的相关关系，并有针对性地提出建议。影子银行备受关注，其风险成为关注焦点，而金融

2、创三、DCC—MVGARCH计量模型的介绍新功能往往被忽略。(一)基本概念。国际上，欧美发达经济体中的影子银行体系主要为了更好地研究两个或更多时间序列的波动情是建立在衍生品、证券化及再证券化(Resecuritization)况及相互关系，2002年Engle和Sheppard提出了动工具的基础上，由此自下而上地形成了产品线、业务态条件相关多变量广义白回归条件异方差模型(DCC—部门、机构等产业组织。这些金融工具可以被不同的MVGARCH)。该模型具有良好的计算优势，可以用金融机构所运用，形成复杂的交易网络，并在商业银来估计大规模的相关系数矩阵。DCC—MVGARCH模行信用的基础上进行证

3、券信用的创造，最终放大了整型假定相关系数是随着时间变动而变动的动态相关系个金融体系的货币创造功能。涉及影子银行体系的金数，具体估算分两步。首先，通过估计每个变量的单融机构众多，关系复杂，给监管带来很大的难度。以变量GARCH模型来生成标准离差。其次，使用第一美国为例，影子银行分为政府发起的影子银行子系步估计出的标准离差来获得标准化残差，再使用该标统、内部影子银行子系统和外部影子银行子系统等三准化残差以GARCH模型形式来估计相关矩阵。部分。政府发起的影子银行子系统包括联邦住宅贷款(二)模型设定。银行、房地美和房利美，其负债受到联邦政府的隐性Hansen和Lunde(2005)认为在实践中，

4、GARCH担保；内部影子银行子系统是指金融控股公司旗下从(1，1)形式简单实用，更复杂的GARCH模型并不事信贷中介活动及其表内外信贷中介活动的全球银行优于GARCH(1，1)。因~-DCC—MVGARCH网络、财务公司、经纪商(交易商)和资产管理公司；(1，1)，形式如下：外部影子银行子系统是指多元化的经纪商(交易商)、ytmc+t独立的非银行金融机构的全球网络系统等。／1～N(O，Ht)，H=DR,D在我国，金融工具发展与金融创新相对滞后，影o：c=∞l+o【{：+Io¨_1子银行体系处于初期发展阶段。影子银行体系主要是Dt=diag(~1_f，2-f'⋯)指银行体系内的理财产品、票据

5、融资、信托贷款、委￡I

6、=tt}6Et托贷款等非传统信贷产品。刘煜辉(2013)在比较影q，f=(1一a一6)p+a(e一l一1)+6q，r一1子银行国际经验的基础上对我国影子银行体系概念进J一9aij，r／，~[ra—i—，t—a—j一i，f行界定，并估算了银行体系内影子银行业务规模。雷Qr=(q)曜等(2013)分析了我国影子银行发展特点，影子银Rt=diag(1／4qIl_一1／√g)Qrdiag(14qIIl．．1／√q)行风险隐蔽性和传染性可能对金融稳定产生不良影其中，为f时刻n个时间序列变量组成的列向量，响。从对实体经济、中小企业融资的影响看，侯健m，为列向量的条件期望，，为对

7、应的误差向量，服从(2012)认为影子银行以其独特的优越性和灵活性在均值为零、方差随时间改变的多元正态分布，Q为一定程度上满足了中小企业的金融服务需求，但在紧至t一1期所有可能获得的信息集，为的方差，定缩性货币政策的背景下，我国影子银行的发展及其在义其服从GARCH(1，1)过程，09，，为其中的中小企业融资中发挥的作用具有局限性。从对货币政待估参数，D，为对角线上元素的对角阵，P，为无条件策的影响看，王增武(2010)发现银行理财产品等影相关系数，，为动态条件相关系数矩阵，a、b为模型子银行业务扩大了实际货币供应量和实际信贷规模，中刻画足部分的待估非负参数，且满足a+b<1。使干扰了货币

8、政策制度，提高了货币政策制定的难度。用极大似然法估计DCC模型的相关参数，得到时变袁增霆(2011)认为国内的影子银行体系不在传统的相关性矩阵。的均值方程采用VAR模型消除序列货币银行体系之列，也不在中央银行的调控范围之内，自相关，并利用滞后长度准则(LagLengthCriteria)却同样能够行使货币银行职能，应从监管体制上规避确定最佳滞后阶数。四、对影子银行与货币政策关系的实证分析消除时间序列的自相关性。其次，将V