论银行流动性过剩 .doc

《论银行流动性过剩 .doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在应用文档-天天文库。

1、论银行流动性过剩论银行流动性过剩论银行流动性过剩论银行流动性过剩论银行流动性过剩　　摘要：本文运用回归分析方法对引起银行体系流动性过剩的原因进行实证分析，发现贸易顺差、现金比率与股票市场对流动性状况有着显著影响。其中贸易顺差对流动性状况影响最大，其次是现金比率因素，股票市场对流动性状况影响最小。最后本文对实证结果进行了分析并提出了相关的政策建议。　　关键词：银行体系；流动性过剩；贸易顺差；现金比率；股票市场　　一、引言　　当前银行体系流动性过剩是一个不争的事实。[1]关于流动过剩形成的原因，很多研究人员都

2、提出了各自的看法，比较一致的观点是外汇储备的增加是当前流动性过剩的主要原因。其它一些原因也会导致流动性过剩现象的产生，主要有：一是随着现代化支付手段的发展，我国的现金需求比率下降。这使得居民资产中以存款形式保留资产比率上升；二是证券市场不发达，企业和居民的投资渠道过于狭窄，大量资金以存款形式留在银行体系；三是消费率偏低储蓄率偏高。这一问题的研究有助于正确认识当前流动性过剩的原因并提出有针对性的政策措施。　　二、我国银行体系流动性过剩原因分析及模型建立　　1.流动性指标(L)。选择银行体系存贷差作为流动性指

3、标。需要指出的是，银行体系的流动性并不是指存贷差，中国人民银行《2004年第3季度货币政策执行报告》中指出流动性是由银行类金融机构在中央银行的超额准备金与商业银行的库存现金构成。[2]但该指标存在一个问题：该指标体现的流动性是经过央行政策调整干预过的流动性。人民银行多次调整了准备金率、发行央行票据吸收流动性等措施，这样银行体系中的流动性因为人民银行的流动性管理措施而减少。由于本文要讨论的问题是哪些因素导致了银行体系的流动性过剩，因而不以经过干预调整过的流动性指标作为研究对象，而是以干预前的流动性数据为研究

4、对象。由于超额准备金率的下调，银行体系不可能将过多的资金作为超额准备上缴央行，而要投资货币市场、国债等。这些投资既有主动性的因素也有被动性的因素，被动性的因素占有相当大部分。在讨论流动性过剩的原因时，中央银行被动地吸收的流动性当然也应该是研究的对象。综合起来看，存贷差可以比较好地反映流动性过剩的情况。存贷差本身就包含了正常经营需要保持的适当的流动性，也包含了在央行的准备金、超额准备金及央行票据吸收的多余流动性及被动投资资金。　　2.贸易收支差(T)。选择经常项目下的月度的进出口差额，单位为百万美元。　　3

5、.国外直接投资(I)。采用资本项目下的外商直接投资金额，单位为亿美元。严格来讲为了计算资本项目差额对流动性的影响应采取FDI与ODI的差额作为变量，但我国对外直接投资一直数量不大，为了方便本文忽略了ODI的影响，直接采用FDI的数据。　　4.现金比率(M)。采用人民银行公布的月度M0与M2二者比值。　　5.股票市场(S)。选取上证综合指数月度收盘值。　　以上数据均为2000年1月到2006年12月的月度数据，来源中国经济统计数据库，部分指标根据原始数据间接计算而来。使用软件为。　　本文建立多元线性回归模型

6、，基本模型如下：　　L=C+β1T+β2I+β3M+β4S+μ　　其中，为相应解释变量的待估系数，C为截距项，μ为随机扰动项。这一计量模型所考察的是影响流动性的主要因素。　　三、我国银行体系流动性过剩原因的模型分析　　1.单位根检验。首先对几个变量的时间序列进行单位根检验，因为对非平稳的时间序列变量直接进行回归分析往往会造成“伪回归”问题。用Eviews软件对五个变量进行单位根检验，结果见表1。　　表1各变量单位根检验结果　　其中，ΔL是L变量的一阶差分，其它变量亦是如此。表1结果表明各原始变量都存在单位

7、根，一阶差分是平稳，原变量序列都是一阶单整的。因此，直接进行回归分析可能会产生伪回归问题。根据协整理论，如果几个非平稳变量的线性组合是平稳的，它们之间存在着协整关系。这种情况下，变量之间存在着稳定的长期均衡关系，回归方程成立，方程系数也具有经济含义。本文采用EG两步法进行变量之间是否存在协整关系的检验，即先进行回归分析，再检验其残差序列，如果残差序列是平稳的，则变量之间存在着协整关系。[3]　　2.协整检验。在运用统计软件进行分析时，首先将四个自变量全部纳入模型，结果发现FDI指标不能通过10%水平的显著

8、性检验，将FDI指标剔除出模型再对其余三个自变量进入方程进行检验。结果表明，T、S与M变量都在1%显著性水平下进入模型。然后对残差序列进行单位根检验(见表2)。检验结果表明残差序列是平稳的，方程变量之间存在着协整关系。　　用Eviews软件计算得到的回归方程如下：　　上式括号中的数值为回归系数的t统计量的值，回归系数为标准化后的系数。T、M和S标准化后的系数分别为、-和-。　　从回归结果的拟合优度和F值看，回归模型可以通过显著