中国传统影子银行的规模测算和影响因素分析——基于VECM模型开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

1.本课题的意义1.1现实意义随着我国在世界经济中地位不断提升且经济开放程度不断加深，以及世界经济全球化趋势日益加强，人民币汇率的波动受到国际经济政治等因素的影响越来越强。

2005年中国开始实行以市场供求为基础、参考一揽子货币进行调节的有管理的浮动汇率制度，之后一系列的改革使人民币汇率市场化程度逐渐加深。

由于中国仍然存在汇率管制，当人民币汇率波动超过政府部门规定的区间时，中国人民银行就会干预外汇市场以保证人民币汇率的稳定，该干预过程会投放或者回收各层次的货币，从而影响我国的货币供应量，最终影响影子银行规模。

2. 研究的基本内容和问题

1.研究的目标

在货币政策影响的大背景下建立svar模型，将货币政策的代表变量、人民币汇率作为自变量，将影子银行规模作为因变量，通过约翰森协整统计、单位根检验序列平稳性对三者之间关系进行研究，从而对人民币汇率对中国影子银行规模变化的影响深入探讨。

3. 研究的方法与方案

1.研究方法

1.1文献阅读法

拟通过运用Wind数据库、图书馆电子资源等数据、信息资源，对人民币汇率的相关政策文件，以及影子银行规模、结构等方面的相关研究论文进行阅读研究，以此获得更多理论性知识和实践性经验。

1.2定量分析法

定量分析中国影子银行规模，进行测算并在建立相关模型的基础上对汇率与影子银行规模的关系进行分析。在对货币市场、外汇市场等因素对影子银行规模的影响进行分析时，通过数据资料的整合和统计，使分析更加具体化，实际化和深入化。

1.3建模分析法

以官方统计数据为基准，拟建立结构向量自回归计量模型对进行定量分析，得出影响影子银行规模的因素的计量模型;然后对计量模型的结果进行修正，通过约翰森协整统计、单位根检验、格兰杰因果检验等多种方法和脉冲响应进行分析，从而得出实证结论。

2.技术路线

3.实验方案

3.1汇率对于影子银行规模的影响机制

决定影子银行规模的的因素很多，资本市场、外汇市场和货币政策等都是影响传统影子银行规模的主要因素。例如：经济增长，会导致微观经济个体拥有更多的财富，于是会有更多的资金投入到民间信贷中，导致传统影子银行规模的扩张。紧缩的货币政策对传统影子银行产生负面作用，会导致整个市场的资金供给规模的下降，影子银行规模会随着市场整体资金供给规模的下降而下降。

人民币贬值会导致部分人民币资产的持有者，选择将人民币资产转移到境外来规避贬值风险，这会导致国内市场上的资金规模缩减，对影子银行规模产生负面影响。但从长期来看，由于贬值带来国内市场上人民币供给充足，更多的货币供给也将导致影子银行规模扩张。

基于以上影响机制，提出研究假说一：影子银行规模与人民币汇率短期内呈负向相关关系，长期内呈正向相关关系。

同时，我们将货币政策也纳入到研究中，由于汇率影响社会就业、国际收支平衡等宏观经济目标，是货币政策需要纳入考虑范围的重要因素。货币供应量的变化将直接影响到货币的价值，例如：紧缩的货币政策下社会上的货币供应量减少，限制投资过热的现象，将导致一国货币的升值。

因此，在肯定紧缩的货币政策促进汇率上升的前提下，提出研究假设二：货币政策的变化对影子银行规模有显著影响。

3.1影子银行规模的测算

由于学术界尚未在口径范畴上对影子银行作明确界定，所以这里采用中国人民银行自 2012 年公布的社会融资规模中的委托贷款、信托贷款、非贴现银行承兑汇票、企业债券和非金融企业境内股票融资额的加总作为影子银行规模的代理变量（lnSB）。同时为了消除时序数列的指数增长趋势对其取自然对数。

3.2自变量选定

自变量方面，综合考虑数据的可得性和广泛性，本研究选择了2个指标代表货币政策：2012年1月至2019年11月，银行间同业拆借加权平均利率（Lt）、广义货币供应量变化率（lnMt）。

银行间同业拆借加权平均利率（Lt）。使用银行间同业拆借加权平均利率代表同时期的利率水平，以此反映融资者对资金的需求程度。

广义货币供给量变化率（lnMt）。使用广义货币供给量（M2）反映市场上的货币供给，并同样对其取自然对数，其经济含义为广义货币供给量变化率。

选取人民币对美元汇率（Et）作为汇率指标。

本文拟采取X census方法解决数据季节性趋势的现象。数据来自于中国人民银行、国家外汇局、Wind数据库等。

表1 自变量与因变量

3.3模型选定

传统的 VAR 模型在很多研究领域被证明是实用且有效的统计方法。然而，当模型中的内生变量过多时，估计众多的参数就变成了一件很困难的事情，而最重要的是，VAR模型并不能给出当期变量之间的相关关系，而是把这些当期相关关系隐藏在误差项的相关结构之中，这是难以解释的。结构向量自回归模型（SVAR）允许变量之间存在当期影响，因而更符合实际的宏观经济环境。

含有 k 个内生变量，滞后阶数为p阶的结构向量自回归模型SVAR（p）的表达式为：

，

t=1,2,3, ... ,T (1)

式(1)中：

i=1,2,3, ... ,p

对于该模型，需要估计的参数个数是 k2p k2个。想得到结构式模型唯一的估计参数,需要对含k个内生变量的SVAR（p）模型的结构式施加k(k-1)/2个限制条件。这些约束条件可以是短期的，也可以是长期的。

可以把（1）式写成滞后算子形式：

C(Q)y_t=μ_t (2)

C(Q)=C₀-Γ₁Q-Γ₂Q₂- ... -Γ_pQ_p(3)

Y_t=D(Q)μ_t(4)

C(Q)是滞后算子L的k×k参数矩阵。假定 A、B是（k×k）的可逆矩阵，A矩阵乘以（4）式可得：

Ay_t=AD(Q)μ_t=Aε_t (5)

如果 A、B 满足系列条件：Aεt=Bμt，E(μtμ′t)=Ik，则称上述 SVAR 模型为 A-B 型 SVAR 模型。

4.可行性分析

4.1已有研究基础

国内外对于影子银行方面，有大量的国内外学术研究，理论研究丰富，已经有较为体系、丰富的方法对影子银行的总体规模进行估计测算，测算所需要的微观、宏观数据均有官方统计口径，有文献以及模型可供参考。

本人已经阅读了大量的相关文献和资讯，并完成了有关中国影子银行规模影响因素的文献综述，在总结概括的基础上对于各影响因素和不同的研究方法有了一定知识储备。

4.2研究条件分析

本项目所研究的问题主要是对于人民币汇率和影子银行规模关系的研究，数据收集较容易操作，模型设置复杂但是已经有较多的前人研究基础，所制订的研究方案虽难度较大，但是依靠Stata和Eviews软件能够有效贯彻实行。

金融学院斥资购买了Wind数据库、西南财经大学家庭金融调查数据等数据，软件资源丰富，曹超老师开设的Stata运用课程有利于本科生学会使用计量软件，学校图书馆电子资源丰富，便于学生查阅获取，这些条件均有利于本项目的推进。

4. 研究创新点

创新之处首先是研究对象为影子银行规模，近年来文献研究的重点在于影子银行对其他金融经济因素的影响，而对其自身的研究不足。此项目建立在中美贸易战期间人民币汇率波动的背景下，且研究汇率对影子银行规模的影响，较为新颖。

其次是选用了创新的计量研究方法，运用SVAR模型克服了VAR模型内生变量过多时出现的问题，便于厘清当期变量之间的相关关系。对于进一步研究汇率对影子银行规模的影响十分重要，同时也可以探讨汇率、货币政策和影子银行之间的关系，本研究预期还将尝试使用是否需要使用时变参数向量自回归模型（TVP-VAR模型），时变参数向量自回归模型是由结构向量自回归模型( SVAR) 改进而来，它的主要特点是允许系数和方差—协方差随着时间的变化而变化，这就使其可以更为准确地刻画变量间的非线性结构变动，但是由于其诞生时间不长，还存在一定的不完善之处，这就会对估计结果及脉冲响应函数的准确性产生影响，因此仅仅作为补充放在研究计划的最后。

5. 研究计划与进展

表2 研究计划表

本项目的总体目标是在 2020 年 3 月至 4 月完成所有的数据录入与运算，并针对计 量结果对代理变量的数据进行调整，5 月初尽量完成一篇学术论文初稿，把争取发表论文作为最终目标，与指导教师交流，请求导师提出意见进行修改润色，最终完满完成毕业论文的要求。

分阶段目标是 1 月开题报告截止日前就带入数据初步验证项目的可行性，作为万全 之策。2 月继续进行海量的文献阅读和理论学习，针对不足之处继续深挖，弥补我知识上的漏洞和技术上的疏忽。