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第1篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)貸款；政策有效性；農(nóng)村信用社改革；農(nóng)村金融機構(gòu)準(zhǔn)入條件；新型農(nóng)村金融機構(gòu)

一、 引言

農(nóng)業(yè)發(fā)展歷來是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重，但由于農(nóng)業(yè)貸款對象可抵押物缺乏、放款風(fēng)險高等因素，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放受到限制。近年來，國家出臺多項政策，規(guī)范農(nóng)村金融管理，降低農(nóng)村金融機構(gòu)準(zhǔn)入門檻，擴大農(nóng)業(yè)貸款可抵押物品范圍，意在促進(jìn)農(nóng)業(yè)貸款的增長，為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供資金支持。本文旨在通過實證檢驗，分析這些政策促進(jìn)農(nóng)業(yè)貸款增長的有效性。

二、文獻(xiàn)綜述

崔姹、孫文生和李建平的實證分析表明，農(nóng)民收入會影響到農(nóng)業(yè)貸款的增長。張永志等人的研究表明，農(nóng)業(yè)行業(yè)市場風(fēng)險、自然災(zāi)害風(fēng)險、農(nóng)業(yè)貸款政策風(fēng)險以及農(nóng)村地區(qū)所吸收的存款資金外流問題，導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)貸款不足。王敏杰、應(yīng)麗艷通過實證分析表明，農(nóng)民收入及耕地面積等因素會影響信貸風(fēng)險及資金需求，進(jìn)一步影響農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放。張燕、杜國宏基于上海六縣區(qū)農(nóng)業(yè)貸款難的問題進(jìn)行了分析，提出農(nóng)村信用環(huán)境欠佳、抵押擔(dān)保機制不健全以、政策法規(guī)不夠完善以及信息流動性差，導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)貸款難的問題?？娛藝秃ㄍㄟ^對江蘇省農(nóng)村信用社的研究表明，當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、投入產(chǎn)業(yè)風(fēng)險情況以及農(nóng)村信用社的產(chǎn)權(quán)及制度都會影響農(nóng)業(yè)貸款的占比。

上述一些研究對影響農(nóng)業(yè)貸款的因素，比如農(nóng)民收入和資金需求等，進(jìn)行了實證分析。也有研究就農(nóng)村信用社改革等政策因素對農(nóng)業(yè)貸款的影響進(jìn)行了分析，但并沒有對政策變化進(jìn)行量化分析。

三、 經(jīng)濟(jì)學(xué)原理

農(nóng)業(yè)貸款總量受到多方面因素的影響，第三產(chǎn)業(yè)的資金需求、金融機構(gòu)的資金供給共同決定了農(nóng)業(yè)貸款得增長。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值在一定程度上代表了農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的擴張趨勢，如果農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)持續(xù)發(fā)展，對資金的需求也會隨之增加。而金融機構(gòu)對第三產(chǎn)業(yè)的資金供給則受到了金融環(huán)境的影響，農(nóng)民收入的增加會提升借款人的還款能力，降低不良貸款比率，從而使農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放更加容易。

近年來，國家出臺了多項政策，鼓勵農(nóng)村金融的發(fā)展，為第三產(chǎn)業(yè)提供資金支持，有利于農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放。2003年，農(nóng)村信用社改革政策出臺，明確了產(chǎn)權(quán)制度，使得運營更加規(guī)范，對打造農(nóng)村金融環(huán)境的長期穩(wěn)定是有利的。2006年，銀監(jiān)會調(diào)整農(nóng)村地區(qū)銀行金融機構(gòu)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，鼓勵農(nóng)村金融發(fā)展。2007年，銀監(jiān)會6項新型農(nóng)村金融機構(gòu)的行政許可，通過降低存款準(zhǔn)備金率以鼓勵設(shè)立新型的農(nóng)村金融機構(gòu)，并對新型農(nóng)村金融機構(gòu)設(shè)定一定的存貸比要求，為農(nóng)村金融提供更廣泛的資金來源。自此政策出臺后，國內(nèi)村鎮(zhèn)銀行、小額貸款公司數(shù)目顯著增長。

由于有滯后效應(yīng)，以上因素的改變可能要經(jīng)過一段時間才能影響到農(nóng)業(yè)貸款的改變。

四、 實證檢驗

（一）研究方法：根據(jù)Dickey & Fuller 提出的殘差項序列相關(guān)的ADF 單位根檢驗法，檢驗原數(shù)據(jù)是否為平穩(wěn)序列，對于非平穩(wěn)序列進(jìn)行處理使之成為平穩(wěn)序列，從而避免偽回歸現(xiàn)象。如果原序列是平穩(wěn)的，那么，將利用理論模型進(jìn)行回歸檢驗（OLS） ，并確定農(nóng)業(yè)貸款、農(nóng)業(yè)產(chǎn)出、和農(nóng)民收入之間的關(guān)系。本文將運用鄒氏檢驗法（Chow’s Test）檢驗回歸方程殘差序列是否有結(jié)構(gòu)性斷點。如果有，則說明在某一時間點，原回歸方程的殘差方差出現(xiàn)變化，原模型出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。本文還將引入虛擬變量，通過判斷虛擬變量前的系數(shù)是否顯著來判斷相關(guān)政策的出臺是否影響了原方程的截距和斜率，從而判斷政策的有效性。在該項研究中，最優(yōu)滯后期數(shù)的確定是按Schwarz 評價準(zhǔn)則（SC） 確定的。

（二）數(shù)據(jù)說明：本文選取了2000年至2009年農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值和農(nóng)民收入的季度數(shù)據(jù)，以分析農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)資金需求和貸款人信用狀況與農(nóng)業(yè)貸款的關(guān)系。圖1 顯示的是2000～2009 年農(nóng)業(yè)貸款的增長趨勢，圖2 顯示的是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的變化，圖3 為農(nóng)村居民人均純收入的變化趨勢。數(shù)據(jù)來源于CSMAR和中經(jīng)數(shù)據(jù)庫，原數(shù)據(jù)均為當(dāng)年季度累計數(shù)據(jù)，處理為當(dāng)季度發(fā)生數(shù)據(jù)。

2003年8月，農(nóng)村信用社改革開始；2005年，銀監(jiān)會調(diào)整農(nóng)村金融機構(gòu)準(zhǔn)入條件；2007年，銀監(jiān)會出臺政策鼓勵新型農(nóng)村金融機構(gòu)的設(shè)立，在監(jiān)管、補貼、獎勵等政策方面多有優(yōu)惠。三個政策旨在鼓勵推動農(nóng)村金融的發(fā)展，為第三產(chǎn)業(yè)提供資金支持。本研究選取以上三個時間點，設(shè)立虛擬變量，分析三個政策是否對農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放有顯著影響，探究政策的有效性。

（三）檢驗分析：

1.平穩(wěn)性檢驗：對農(nóng)業(yè)貸款季度發(fā)放值（Ad）、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值（Ag）取對數(shù)，分別以LnAd、LnAg代表。通過單方根檢驗發(fā)現(xiàn)，LnAd和農(nóng)民收入（In）均為非平穩(wěn)序列，且均為一階單整序列， LnAg是平穩(wěn)序列，結(jié)果見表1。采用一階差分法處理原序列，用dLnAd、dIn 分別表示對相關(guān)變量取一階差分值。從表1可以看出，經(jīng)過處理后所有數(shù)據(jù)序列在1 %顯著水平上都是平穩(wěn)的。本文數(shù)據(jù)由Eviews軟件處理而成。

dLnAdt 對LnAgt和dInt的滯后項進(jìn)行回歸，篩選出系數(shù)顯著的滯后項，同時根據(jù)信息準(zhǔn)則法（Akaike info criterion和Schwarz criterion）以及節(jié)儉性原則（parsimony）， 上述模型選擇對LnAgt滯后2期和dInt滯后3期的值進(jìn)行OLS回歸分析。

4.虛擬變量的引入：根據(jù)三項政策出臺的時間點，分別引入虛擬變量，考慮到政策出臺到施加影響會有一定的時間間隔，本文多次多虛擬變量的滯后項進(jìn)行回歸。

經(jīng)檢驗，農(nóng)業(yè)合作社改革滯后三期對原模型結(jié)構(gòu)有顯著影響，改變了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化率的斜率，降低了農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化率的影響。

五、研究結(jié)論

農(nóng)民收入的增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值的增加與農(nóng)業(yè)貸款發(fā)放有正向關(guān)系。貸款人償付能力的提升可以降低貸款風(fēng)險，改善金融環(huán)境，促進(jìn)農(nóng)業(yè)貸款的增加；農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)擴張導(dǎo)致了資金需求的增加，是農(nóng)業(yè)資金借貸市場重新平衡。

然而幾項政策的出臺在短期內(nèi)并沒有對農(nóng)業(yè)貸款的發(fā)放產(chǎn)生正向促進(jìn)作用。農(nóng)業(yè)合作社的改革雖然會在長期明確產(chǎn)權(quán)制度，改善運營制度，從而促進(jìn)農(nóng)業(yè)合作社在長期支持農(nóng)業(yè)發(fā)展。但短期來看，由于改革后農(nóng)業(yè)合作社產(chǎn)權(quán)明晰，對壞賬率的控制更嚴(yán)格，導(dǎo)致對風(fēng)險大的農(nóng)業(yè)貸款減少。

而降低農(nóng)村地區(qū)金融機構(gòu)準(zhǔn)入政策和設(shè)立新型農(nóng)村金融機構(gòu)，會促進(jìn)資本進(jìn)入農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)和鄉(xiāng)鎮(zhèn)地區(qū)。然而實證結(jié)果表明， 雖然這兩項政策的出臺導(dǎo)致了貸款結(jié)構(gòu)的改變，但影響卻是負(fù)向的。首先可能是因為檢驗樣本比較小，政策的滯后導(dǎo)致了結(jié)果偏離了長期穩(wěn)定關(guān)系。同時也可能是政策推出初期并不十分完善，同時出現(xiàn)的問題，比如較高的農(nóng)業(yè)新型金融機構(gòu)壞賬率，是的金融機構(gòu)不傾向于借貸資金給農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。

政策出臺者應(yīng)該繼續(xù)落實具體支持政策，比如補貼和獎勵農(nóng)村金融機構(gòu)政策，以便存進(jìn)農(nóng)村及農(nóng)業(yè)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]崔姹， 孫文生， 李建平，基于VAR模型的農(nóng)業(yè)貸款_財政支農(nóng)對農(nóng)民收入增長的動態(tài)性分析_以河北為例《廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)》 2011年1期 .

[2]張永志，農(nóng)業(yè)貸款的總量、效應(yīng)與制約因素-分析平頂山個案，《金融研究》，2003年3期 .

[3]王敏杰、應(yīng)麗艷，影響農(nóng)業(yè)貸款量的實證分析， 《農(nóng)業(yè)機械化與電氣化》，2007年2期.

第2篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

關(guān)鍵詞：金融中介；金融深度；經(jīng)濟(jì)增長

文章編號：1003-4625(2010)12-0003-05　中圖分類號：F830　文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、金融深化理論的發(fā)展背景

金融深化理論從開始提出至今已經(jīng)30多年了，從金融深化理論到金融自由化理論到金融約束理論再到20世紀(jì)90年代之后引入內(nèi)生增長模型的計量研究，有很多文獻(xiàn)已經(jīng)研究了一個國家金融的發(fā)展與一國經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

(一)研究背景

國際上金融發(fā)展理論主要分為兩個階段：第一階段為古典方法的研究時期，從最早的20世紀(jì)60年代的理論到70年代麥金農(nóng)和肖的金融自由化理論，以及后來斯蒂格利茨提出的金融約束論。這一階段主要是從一些數(shù)量的指標(biāo)和簡單的計量回歸模型來研究金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系。第二階段是20世紀(jì)90年代之后金融發(fā)展理論的新的發(fā)展，主要使用內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長模型，使理論的研究有了微觀的基礎(chǔ)。并運用了大量的計量分析的方法，對多個國家之間的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗，試圖發(fā)現(xiàn)金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。

雷蒙德?W?戈德史密斯作為金融發(fā)展理論的最早提出者，首次建立了一個研究金融發(fā)展的新的理論框架，并提出了衡量一國金融發(fā)展水平的五個數(shù)量化的指標(biāo)。但是他只是提出了問題，并沒有找到金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間相互影響的確定的關(guān)系。麥金農(nóng)利用了當(dāng)時的一些計量分析，在實證檢驗方面，主要是對利率和經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)關(guān)系的分析，沒有特別關(guān)注金融機構(gòu)的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間相關(guān)關(guān)系。斯蒂格利茨和韋斯從信息不完全的角度提出了金融約束論，所用的計量模型也只是用來說明政府的作用，而不是說明金融的發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)關(guān)系?？傮w來說，在古典的金融發(fā)展理論階段，計量的檢驗雖然較多，但卻沒有集中研究金融機構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。20世紀(jì)70年代之后的成果主要集中在三個方面：一是實際利率對經(jīng)濟(jì)增長影響的研究，二是通貨膨脹對經(jīng)濟(jì)增長的影響，三是金融自由化對金融中介效率的影響。

20世紀(jì)90年代之后內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長理論的發(fā)展給金融發(fā)展理論注入了新的活力，試圖為這一理論建立微觀基礎(chǔ)，也注重討論金融體系內(nèi)生性、金融的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)增長的傳導(dǎo)機制以及金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的因果關(guān)系的研究。在影響機制的研究方面，馬爾科?帕加諾(Pagano,1993)運用AK模型對金融自由化后的金融發(fā)展對實際經(jīng)濟(jì)增長的影響機制進(jìn)行了研究，指出利率的管制必然導(dǎo)致金融中介的低效率，不利于經(jīng)濟(jì)增長。對金融中介與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的實證檢驗方面，金和萊文(Levine and King，1993)的文獻(xiàn)是很經(jīng)典的。通過使用80個國家的1960-1989年的數(shù)據(jù)，他們研究了金融中介與經(jīng)濟(jì)增長之間是否有穩(wěn)定的正相關(guān)以及金融中介通過何種渠道與經(jīng)濟(jì)增長相關(guān)聯(lián)，通過定義四個金融中介指標(biāo)(LLY，BANK，PRIVATE，PRIVY)和四個衡量經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)(GYP-人均實際GDP增長率；GK-物質(zhì)資本積累率；INV-國內(nèi)總投資與GDP的比率，即投資率；EFF-生產(chǎn)率增長率的增加)進(jìn)行分析，得出金融中介和經(jīng)濟(jì)增長之間的聯(lián)系不僅僅是一種同時期聯(lián)系，并且金融中介還會對經(jīng)濟(jì)增長起著先導(dǎo)作用的結(jié)論。金和萊文(Levine and King，1998)的文章中把股票市場也考慮到金融中介中來，回歸的結(jié)果為：在考慮了其他影響因素的條件下，金融中介和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的正向相關(guān)關(guān)系也非常明顯，支持了原先的結(jié)論。萊文等(Levine Loayza和Beck，2000)主要考察外生因素如政策因素對金融中介影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展結(jié)果的影響，采用了1960-1995年74個國家的數(shù)據(jù)。實證分析的結(jié)果為：對于政策而言，如果金融中介對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有巨大的影響的話，那么以提高金融中介發(fā)展的相關(guān)法律發(fā)揮和政策改革的緊迫性就大大提高。

然而，國際上學(xué)者基本沒有對中國金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行過實證檢驗。國內(nèi)一些學(xué)者在這方面也做過一些實證研究，但研究結(jié)論卻各不相同。如談儒勇(1999)運用1993-1998年有關(guān)中國金融發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實證檢驗，得出中國金融中介和經(jīng)濟(jì)增長之間有顯著的相關(guān)關(guān)系，且獨立于其他影響經(jīng)濟(jì)增長的因素。金融中介體的總體規(guī)模DEPTH指標(biāo)和季節(jié)增長之間有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。然而，張祖香(2002)運用了1994年到2001年的時間序列季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗，回歸發(fā)現(xiàn)長期的金融深度指標(biāo)(DEPTH)和經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正相關(guān)關(guān)系，國有商業(yè)銀行相對于銀行體系的規(guī)模的比例和經(jīng)濟(jì)增長有不顯著的關(guān)系。

(二)問題的提出

雖然金融深化理論已經(jīng)發(fā)展了30多年，但真正對中國的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長的研究文獻(xiàn)還是比較少的。國外的學(xué)者在做東亞國家或者發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長和金融增長之間的關(guān)系的時候，都沒有使用中國的數(shù)據(jù)。國內(nèi)的一些研究更多的是把金融中介體的內(nèi)涵擴展為包括銀行系統(tǒng)、股票和債券市場在內(nèi)的廣義的資本市場。

而我們只是對中國銀行體系的發(fā)展變化與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系感興趣，也就是把金融中介體限定在狹義的銀行體系之內(nèi)來研究，這方面的實證研究成果并不多，分析的方法多參照了金和萊文。本文主要也是采用金和萊文(Levine and King 1993)的分析方法，參考了談儒勇(1999)中的分析框架，用1994年到2008年新的季度數(shù)據(jù)來檢驗兩者的相關(guān)關(guān)系。針對談儒勇(1999)中提到的由于數(shù)據(jù)太少而無法對各變量的8期滯后變量進(jìn)行估計的不足，我們分別計算了4期和8期的滯后變量，并根據(jù)數(shù)據(jù)的調(diào)整狀況加入了虛擬變量REFORM，這是本文在利用以前成果基礎(chǔ)上的創(chuàng)新之處。

二、變量的選取和數(shù)據(jù)來源

本文需要選取反映金融深度的兩個指標(biāo)，反應(yīng)經(jīng)濟(jì)增長的指標(biāo)，以及其他的一些控制變量，下文將逐一介紹。

(一)金融深度指標(biāo)DEPTH

本模型中，我們選取兩個金融中介指標(biāo)作為解釋變量，來證實金融中介的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。第一是傳統(tǒng)的金融深度指標(biāo)(DEPTH)，它反映了金融中介的總體規(guī)模，等于全部金融中介的流動負(fù)債與當(dāng)季GDP的比率，即DEPTH在數(shù)量上等于

(M2／GDP)。這一指標(biāo)在金和萊文(Levine and King，1993)的實證研究中表示為LLY。在戈德史密斯的《金融結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展》一書，這一指標(biāo)被稱作貨幣化比率。全部金融中介體的流動負(fù)債實際上就是M3，但由于中國缺乏以前年度M3的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此采用與談儒勇文章中相同的做法，用M2替代。本模型運用1994-2008年M2，GDP的季度數(shù)據(jù)，兩者相除得到當(dāng)季度的DEPTH，兩者均來自《中國人民銀行統(tǒng)計季報》(1996.1-2009.2)。從《中國人民銀行統(tǒng)計季報》上得到的M2值是已經(jīng)經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的數(shù)據(jù)，而季度GDP數(shù)據(jù)并沒有經(jīng)過季節(jié)調(diào)整。為此，本文采用國際上通用的X-12-ARIMA方法，運用Eviews軟件，對季度GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整。圖1顯示了1994年到2008年經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的DEPTH季度數(shù)據(jù)。

從總體規(guī)模來看，這一指標(biāo)在過去15年里先是緩慢上升，從1994年的3.48緩慢上升到2003年的6.25，之后又緩慢下降到2008年的5.86。自1997年亞洲金融危機爆發(fā)以后，為了度過這次危機，中國政府啟動了積極的財政政策和寬松的貨幣政策。其中寬松的貨幣政策主要包括降低存貸款利率、法定準(zhǔn)備金和超額準(zhǔn)備金率。1998年中國政府連續(xù)三次降低存貸款利率、法定準(zhǔn)備金率和超額準(zhǔn)備金率，1999年又再次降低存貸款利率、法定準(zhǔn)備金率和超額準(zhǔn)備金率。這些寬松的貨幣政策一共持續(xù)了六年，直到2003年。因此，我們可以看到金融深度指標(biāo)(DEPTH)在1994年之后一直呈現(xiàn)出上升趨勢，直到2003年達(dá)到峰值后，才出現(xiàn)了緩慢的下降趨勢。

(二)金融深度指標(biāo)BANK

本模型中用到的第二個金融中介指標(biāo)是金和萊文(Levine and King，1993)提出的BANK，即指存款貨幣銀行國內(nèi)資產(chǎn)與存款貨幣銀行國內(nèi)資產(chǎn)加上中央銀行國內(nèi)資產(chǎn)的比率。由于2002年起中國人民銀行按照國際貨幣基金組織《貨幣與金融統(tǒng)計手冊》對貨幣金融統(tǒng)計制度進(jìn)行了修訂，所以2002年前后BANK的計算有些小差異。在2002年以前，BANK等于存款貨幣銀行資產(chǎn)負(fù)債表上五個資產(chǎn)類賬戶(儲備資產(chǎn)、中央銀行債券、對中央政府債權(quán)、對其他部門債權(quán)和對非貨幣金融機構(gòu)債權(quán))的季末余額之和除以存款貨幣銀行資產(chǎn)負(fù)債表上五個資產(chǎn)類賬戶以及貨幣當(dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表上四個資產(chǎn)類賬戶(對政府債權(quán)、對存款貨幣銀行債權(quán)、對非貨幣金融機構(gòu)債權(quán)和對非金融部門債權(quán))的季末余額之和。2002年以后，存款貨幣銀行的國內(nèi)總資產(chǎn)分為六個賬戶(儲備資產(chǎn)、中央銀行債券、對政府債權(quán)、對非金融機構(gòu)債權(quán)、對特定存款機構(gòu)債權(quán)、對其他金融機構(gòu)債權(quán)和其他資產(chǎn))。因此，BANK指標(biāo)中存款貨幣銀行國內(nèi)資產(chǎn)變成上述六項之和。數(shù)據(jù)來自《中國人民銀行統(tǒng)計季報》(1996.1-2009.2)。圖2顯示了1994年到2008年BANK的季度數(shù)據(jù)，BANK值在過去15年內(nèi)緩慢上升，從1996年的0.78上升到2008年的0.93。存款貨幣銀行的國內(nèi)資產(chǎn)所占比例逐漸上升，表明近年來政策性銀行、商業(yè)銀行以及股份制銀行得到了長足的發(fā)展。

(三)經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)

此外我們還需選取一個經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)作為模型的因變量：每季度的GDP環(huán)比增長率。首先，我們從《中國人民銀行統(tǒng)計季報》(1996.1-2006.1)獲取了1994-2008年每季度的名義GDP，并采用國際上通用的X-12-ARIMA方法，對其進(jìn)行季節(jié)調(diào)整；其次，運用從Wind咨訓(xùn)數(shù)據(jù)庫取得GDP季度同比增長率，計算出以1993年為基期的季度實際GDP；最后運用經(jīng)過季節(jié)調(diào)整的季度實際GDP數(shù)據(jù)，算出每季度的GDP環(huán)比增長率。圖3顯示了1994年到2008年每季度GDP的環(huán)比增長率數(shù)據(jù)?？梢钥闯?，在1997年和2008年金融危機時，GDP環(huán)比增長率有一個較大的下降。

(四)控制變量

在現(xiàn)實世界中，經(jīng)濟(jì)增長還可能受其他因素的影響。為了檢驗金融中介和經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系是否獨立于其他變量，有必要對這些變量進(jìn)行控制。在談儒勇的文章中，加入了當(dāng)季進(jìn)出口貿(mào)易總額與當(dāng)季GDP的比率(TRADE)?？紤]到政府積極(緊縮)財政政策對國民生產(chǎn)總值的刺激(收縮)作用，我們選取了另一個變量政府支出(EXPEND)，即政府購買加上轉(zhuǎn)移支付。數(shù)據(jù)也來自中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(http：//db.cei.省略/)。同時，我們也運用X-12-ARIMA方法對進(jìn)出口貿(mào)易總額和政府支出的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了季節(jié)調(diào)整。

1997年初，中國人民銀行對金融統(tǒng)計制度進(jìn)行了調(diào)整。一是擴大了統(tǒng)計范圍，將各商業(yè)銀行所屬的房地產(chǎn)信貸部、國際業(yè)務(wù)部和信用卡等部門、機構(gòu)數(shù)據(jù)并入表中；二是對統(tǒng)計數(shù)據(jù)項目的設(shè)置進(jìn)行了細(xì)化，對有關(guān)誤差與遺漏作了重新修訂。因此，自1997年一季度起數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)不完全可比，為解決數(shù)據(jù)的可比性問題，我們加入了虛擬變量(RE-FORM)，規(guī)定1996年4季度及以前的虛擬變量取值為0，從1997年1季度開始都取值為1。

三、回歸的結(jié)果及分析

我們先對模型中的所有變量進(jìn)行了一次回歸以計算出各變量之間的相關(guān)系數(shù)。從回歸結(jié)果的相關(guān)矩陣表知，BANK和DEPTH的相關(guān)系數(shù)是0.8416，說明兩者存在相關(guān)性，但這兩個指標(biāo)所包含的信息又有所不同的，是不可以相互替代的，它們分別從不同的側(cè)面反映金融中介體的發(fā)達(dá)程度。

我們使用了最小二乘法，運用1994-2008年的各季度數(shù)據(jù)對我國金融中介和經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行線性回歸，如表1、表2所示。表1反映的是經(jīng)濟(jì)增長與金融中介指標(biāo)及其滯后四期(即上年同季度)變量之間的關(guān)系；表2反映的是經(jīng)濟(jì)增長與金融中介指標(biāo)及其滯后八期變量(前年同季度)之間的關(guān)系。

注：被解釋變量為GY：實際GDP的環(huán)比增長率，1994年第一季度到2008年第四季度。GY4，GY8分別是GY滯后四期和八期的GDP環(huán)比增長率。觀測值個數(shù)為60個。每項后面的兩個值分別是系數(shù)。T檢驗值。解釋變量注釋如下：

DEPTH：金融深度指標(biāo)，等于每季平均M2除以李度的GDP。DEPTH4，DEPTH8分別是滯后四期和八期的金融深度指標(biāo)。

BANK：存款貨幣銀行相對于中央銀行的重要性指標(biāo)。BANK4，BANK8分別是滯后四期和八期的存款貨幣銀行相對于中央銀行的重要性指標(biāo)。

TRADE：每季貿(mào)易總額除以季度GDP。TRADE4，TRADE8分別是滯后四期和八期的每季貿(mào)易總額除以季度GDP。

EXPEND：每季度政府的財政支出，包括政府購買和轉(zhuǎn)移支付。EXPEND4，EXPEND8分別是滯后四期和八期的每季度政府的財政支出。

REFORM：一個虛擬變量，在1997年前取值為零，從1997年第一季度開始取值為壹。

從以上兩個表可以看出，中國金融中介和經(jīng)濟(jì)增長之間有顯著的相關(guān)關(guān)系。金融深度指標(biāo)DEPTH較顯著地進(jìn)入模型，這說明本季DEPTH和本季度GDP環(huán)比增長率GY之間有顯著的相關(guān)關(guān)系。同時，DEPTH4，DEPTH8的顯著性也比較高，這說明貨幣政策同樣具有時滯性。并且DEPTH 4，DEPTH8的系數(shù)相差很小，這證明了貨幣政策的時滯較長，在兩年之內(nèi)沒有太大的改變。

值得注意的是，本文的實證研究結(jié)果并不支持貨幣當(dāng)局的逆周期操作。在談儒勇(1999)一文中解釋DEPTH及其滯后變量的估計系數(shù)為負(fù)時，提到貨幣當(dāng)局逆周期操作方面的原因――“貨幣政策之所以逆周期操作，是為了通過貨幣政策來熨平經(jīng)濟(jì)波動。在經(jīng)濟(jì)處于高漲期，貨幣當(dāng)局通常減少貨幣供應(yīng)量M3，加之此時GDP較高，所以金融深度MJGDP較低；而在經(jīng)濟(jì)處于衰退期，貨幣當(dāng)局通常增加貨幣供應(yīng)量M2，加之此時GDP較低，所以金融深度M2/GDP較高”。本文的實證研究結(jié)果顯示，不管是DEPTH還是其滯后變量的估計系數(shù)都是正的，DEPTH對經(jīng)濟(jì)有促進(jìn)作用。

存款貨幣銀行相對于中央銀行的重要性指標(biāo)BANK，或其滯后變量單獨進(jìn)入模型是不顯著的，這一結(jié)論與談儒勇的結(jié)論相反，但當(dāng)BANK4和DEPTH4同時進(jìn)入回歸模型中，兩者的T檢驗值都得到顯著提高(雖然此時BANK的T檢驗值還不是特別高)，且此時BANK4，BANK8的估計系數(shù)都為負(fù)。這表明，如果存款貨幣銀行的相對重要性和經(jīng)濟(jì)增長之間存在一定的關(guān)系，那么一定是負(fù)相關(guān)關(guān)系。但因為T值不是特別大，對此負(fù)相關(guān)關(guān)系的作用我們?nèi)匀徊荒苁执_定。　在加入新的變量TRADE,EXPEND后，DEPTH的仍然非常顯著，這說明金融深度發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系獨立于其他影響經(jīng)濟(jì)增長的因素(如進(jìn)出口總額，政府支出)。此外，BANK及其滯后項的顯著性水平也明顯提高，如表1第7列顯示BANK4的P值達(dá)到2.2％，且此時的估計系數(shù)為負(fù)。這說明經(jīng)濟(jì)增長在一定程度上還是受中央銀行的拉動。

四、結(jié)論

金融深化理論從提出開始已經(jīng)30多年了，從金融深化理論到金融自由化理論到金融約束理論再到20世紀(jì)90年代之后引入內(nèi)生增長模型的計量研究，國外有很多文獻(xiàn)已經(jīng)研究了一個國家金融的發(fā)展與一國經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。本文運用中國1994年至2008年的宏觀季度數(shù)據(jù)對中國金融中介對經(jīng)濟(jì)增長的影響進(jìn)行實證分析，主要結(jié)論如下。

首先，兩個金融深度指標(biāo)在過去15年的變化，都反映了中國金融中介在過去15年里得到了發(fā)展。傳統(tǒng)的金融深度指標(biāo)(DEPTH)，它反映了金融中介的總體規(guī)模，這一指標(biāo)在過去15年里先是緩慢上升，從1994年的3.48緩慢上升到2003年的6.25，之后又緩慢下降到2008年的5.86。第二個指標(biāo)BANK，即指存款貨幣銀行國內(nèi)資產(chǎn)與存款貨幣銀行國內(nèi)資產(chǎn)加上中央銀行國內(nèi)資產(chǎn)的比率在過去15年里逐步上升，從1996年的0.78上升到2008年的0.93。

其次，本文運用實證研究，回歸分析了中國的金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。結(jié)果表明，總的貨幣發(fā)行規(guī)模與經(jīng)濟(jì)增長之間有比較顯著的正相關(guān)關(guān)系，銀行體系內(nèi)部的結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長之間存在比較顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，貨幣發(fā)行總規(guī)模對經(jīng)濟(jì)增長有促進(jìn)作用，并且這種促進(jìn)作用具有時滯性。同時，存款貨幣銀行相對于中央銀行的重要性對經(jīng)濟(jì)增長沒有顯著的促進(jìn)作用，甚至存款貨幣銀行相對于中央銀行重要性的滯后性指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)增長存在負(fù)向的相關(guān)關(guān)系，中央銀行仍然對經(jīng)濟(jì)增長具有拉動作用，且這種拉動作用具有時滯性，在當(dāng)期表現(xiàn)得并不明顯。

最后，本文的回歸結(jié)果不但驗證了貨幣政策的時滯性，還體現(xiàn)了貨幣政策的時滯較長。回歸結(jié)果顯示四階滯后項和八階滯后項的系數(shù)相差很小，在兩年之內(nèi)并沒有太大的改變。

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第3篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

關(guān)于經(jīng)濟(jì)增長要素貢獻(xiàn)問題，曾有學(xué)者利用我國相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)回歸出各參數(shù)的時間序列方程，利用回歸得到的方程計算經(jīng)濟(jì)增長中各個要素的貢獻(xiàn)程度，通過對相關(guān)因素的計算得到估計結(jié)果如表1所示。從上表可以看出，資本對我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長的貢獻(xiàn)度呈明顯上升趨勢，其對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)越來越大。觀察計算結(jié)果可知，目前的資本貢獻(xiàn)度已經(jīng)超過60%。而資本對經(jīng)濟(jì)的影響主要是通過金融市場上運作來完成的。一方面商業(yè)信貸加速了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，促進(jìn)了資本的積累，另一方面政策性金融的低息貸款也成為資本積累的重要條件。

二、指標(biāo)選取與變量設(shè)計

由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)受限，本文用農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)近似代表衡量農(nóng)村經(jīng)濟(jì)增長的農(nóng)村國民收入。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文從中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行貸款余額、農(nóng)村合作信用社貸款余額和農(nóng)業(yè)機械總動力三方面來分析其對農(nóng)業(yè)GDP的作用。根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，本次實證分析的數(shù)據(jù)時間段為1997年至2014年。農(nóng)業(yè)GDP數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，用Y表示；農(nóng)發(fā)行貸款余額數(shù)據(jù)來源于中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行年報，用X1表示；農(nóng)信社貸款余額數(shù)據(jù)來源于農(nóng)村金融統(tǒng)計年鑒，用X2表示；農(nóng)業(yè)機械總動力數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒，用X3表示。以農(nóng)業(yè)GDP作為被解釋變量，農(nóng)發(fā)行貸款余額、農(nóng)信社貸款余額和農(nóng)業(yè)機械總動力為解釋變量，進(jìn)行多元線性計量回歸分析。

三、結(jié)果分析

（一）變量篩選過程

如圖1所示，模型最先引入了X1變量，建立了模型1；接著引入了X3變量，建立了模型2；沒有變量剔除，所以模型2重包含兩個變量，即X1和X3。

（二）模型摘要信息

圖2給出了關(guān)于模型的擬合情況，從圖可以看出模型2的調(diào)整R2=0.967，大于模型1的調(diào)整R2值0.945，說明生成模型可解釋的比例越來越大，將變量X3引入方程具有一定的效果。

（三）回歸系數(shù)估計

第4篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

關(guān)鍵詞：金融機構(gòu)；分類；貨幣金融統(tǒng)計

中圖分類號：F832.3 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-8937（2012）11-0022-02

1 貨幣金融統(tǒng)計方法論體系概述

貨幣與金融體系作為宏觀經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，其內(nèi)容主要由貨幣統(tǒng)計和金融統(tǒng)計量部分構(gòu)成。其基本目的主要在于獲取宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計中貨幣、信貸、債務(wù)等金融總量數(shù)據(jù)，從而為國家制定各項經(jīng)濟(jì)政策提供相應(yīng)的依據(jù)和建議，該體系對整個國民經(jīng)濟(jì)體系的穩(wěn)定運行有其獨到的意義。

其中，貨幣統(tǒng)計是指一個經(jīng)濟(jì)體的金融部門的資產(chǎn)和負(fù)債的存量和流量的宏觀反映，而金融統(tǒng)計則是指一個經(jīng)濟(jì)體所有經(jīng)濟(jì)部門的金融資產(chǎn)和負(fù)債的存量和流量的宏觀反映。二者都是依賴于微觀基礎(chǔ)，從宏觀角度出發(fā)對金融總量加以衡量。

根據(jù)《MFS2000》中對貨幣統(tǒng)計和金融統(tǒng)計的定義和論述，我們可以將整個貨幣金融體系作如下概括，進(jìn)而形成貨幣金融統(tǒng)計方法論體系（如圖1所示）。

我們可以清楚地看到，貨幣金融統(tǒng)計方法論體系由目的體系、微觀系統(tǒng)體系和總量體系構(gòu)成，其中， 目的體系由基本目的和其他目的構(gòu)成，而微觀系統(tǒng)體系則由主體識別、客體識別和一致性約定構(gòu)成，從而通過同質(zhì)性分量加總得到總量，通過對總量的靜態(tài)和動態(tài)分析從而達(dá)到構(gòu)建該體系總量體系的目的。

2 金融機構(gòu)部門分類

根據(jù)MFS2000的定義，金融性公司部門包括所有主要從事金融中介或相關(guān)輔金融活動的居民公司或準(zhǔn)公司。主要依據(jù)其經(jīng)濟(jì)目標(biāo)、職能和行為是否具有同一性，將其劃分存款性公司和非存款性公司，而存款性公司有課進(jìn)一步劃分為中央銀行和其他存款型公司，如圖2所示。

在我國，中央銀行主要是指中國人民銀行，他處于金融體系核心地位，是金融市場最重要的參與者之一。它具有制定相關(guān)法律法規(guī)，控制監(jiān)管金融市場，防范化解金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險，負(fù)責(zé)貨幣政策的制定和實施，同時國庫、主持清算等其他金融部門所不具備的特殊職能，是政府機構(gòu)，需要單獨列出。而央行的劃分對于貨幣金融統(tǒng)計學(xué)方法論體系的重要意義在下文中會有所闡述。

金融機構(gòu)部門分類是金融主體識別的主要內(nèi)容，也是貨幣金融統(tǒng)計學(xué)方法論體系的有機組成部分，以下分別從兩個角度論述金融機構(gòu)部門分類的必要性。

3 從金融視角加以分析

3.1 從貨幣政策實施的角度分析

眾所周知，中央銀行首先是發(fā)行的銀行，同時也是銀行的銀行，是政府的銀行。他承擔(dān)著國家制定貨幣政策、發(fā)行貨幣、對金融系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)督和管理從而維持幣值穩(wěn)定，保持經(jīng)濟(jì)增長。其中，央行作為法定支付手段和即時流動性的唯一提供者，貨幣政策的制定和實施作為央行工作的重中之重。貨幣政策借助銀行體系，率先應(yīng)用于實體經(jīng)濟(jì)，通過超導(dǎo)機制發(fā)揮作用，對整個國民經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定和發(fā)展起到了相當(dāng)?shù)淖饔谩?/p>

央行希望可以通過貨幣政策的實施實現(xiàn)高就業(yè)率、經(jīng)濟(jì)增長、物價穩(wěn)定、利率穩(wěn)定、金融市場和外匯市場穩(wěn)定六項最終目的。然而由于這些目標(biāo)之間自身存在的沖突性是央行需要根據(jù)經(jīng)濟(jì)運行狀況在其中做出適當(dāng)?shù)倪x擇，以期使國家經(jīng)濟(jì)獲得最大的發(fā)展。央行可以通過例如公開市場操作等政策工具間接影響這些目標(biāo)，但由于政策本身實施和作用的滯后性，直接盯住這些目標(biāo)是不現(xiàn)實的，于是央行通常選擇盯住指標(biāo)而非目標(biāo)的方式觀測經(jīng)濟(jì)運作情況，通常選擇對就業(yè)率和物價水平有直接影響的中介指標(biāo)加以觀察（譬如貨幣總量），同時對例如準(zhǔn)備金總量等一系列對貨幣政策極為敏感操作指標(biāo)進(jìn)行控制。即是借助操作指標(biāo)和中介指標(biāo)引導(dǎo)貨幣政策來實現(xiàn)貨幣政策目標(biāo)。

由此可見，中介指標(biāo)對于貨幣政策實施不可或缺。在我國通常選擇貨幣供應(yīng)量作為中介指標(biāo)加以觀察。分而貨幣供應(yīng)量統(tǒng)計的機構(gòu)范圍正是以金融機構(gòu)部門分類為依據(jù)。通過衡量金融機構(gòu)與其他國民經(jīng)濟(jì)機構(gòu)部門之間以及金融機構(gòu)之間發(fā)生的金融交易，進(jìn)一步對不同層次的貨幣供應(yīng)量進(jìn)行核算，從而反映貨幣的創(chuàng)造過程，揭示影響貨幣供應(yīng)量變動的因素。如果不進(jìn)行金融機構(gòu)部門識別和劃分，則難以依據(jù)同質(zhì)性原理對貨幣供應(yīng)量做出準(zhǔn)確的劃分和統(tǒng)計，難以詳盡反映貨幣創(chuàng)造過程，進(jìn)而影響貨幣政策的實施和制定，違背了貨幣統(tǒng)計工作初衷，也難以實現(xiàn)了貨幣金融統(tǒng)計的基本目的。

3.2 從維護(hù)金融市場穩(wěn)定性的角度加以分析

央行工作的重中之重是維持金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，降低金融系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險。這不僅需要建立金融風(fēng)險預(yù)警機制，加強金融穩(wěn)定性測定與評估，同時也需要加大金融市場監(jiān)管，積極推動金融改革，以改革促穩(wěn)定。可以看到，無論是出于對系統(tǒng)分險的事前防范預(yù)警亦或是事后評估，都難與宏觀數(shù)據(jù)的搜集脫離干系。只有掌握各金融機構(gòu)的財務(wù)狀況和金融子市場的交易情況, 才能避免金融市場中的多米諾骨牌效應(yīng)造成的巨大災(zāi)難，或是對已然產(chǎn)生的惡性后果加以妥善處理，譬如對受沖擊機構(gòu)實施救助。其中，救助的實施則需要我們對于求助機構(gòu)有一個全面而細(xì)致的了解。機構(gòu)的性質(zhì)、職能、和目的決定了我們需要對其采取的救助方式以及流動性支持的規(guī)模。而這一切都與金融機構(gòu)部門分類息息相關(guān)。金融機構(gòu)部門分類不僅提高了央行政策工具的使用效率，也降低了救助時間和處置成本，使得央行救助的以規(guī)?；瑥亩玫陌l(fā)揮央行最后貸款人的職責(zé)，為金融市場穩(wěn)定做出突出貢獻(xiàn)。

同時，對于風(fēng)險預(yù)警機制的建立以及穩(wěn)定評估框架的建立，都需要我們從微觀層次對照國際標(biāo)準(zhǔn)與金融各部門機構(gòu)自身的性質(zhì)，設(shè)計出一套合理科學(xué)的監(jiān)管指標(biāo)。對于不同類型的金融機構(gòu)部門分類監(jiān)管，分類測定，從而及時掌握金融機構(gòu)運營狀況，及時監(jiān)測金融風(fēng)險。同時針對不同性質(zhì)的金融機構(gòu)部門各自運行特點和局限，制定適宜的信息披露和法律制度，從而保證各金融部門有條不紊的運行，維持金融市場的穩(wěn)定。

此外，推動金融改革，以改革促穩(wěn)定未降低金融市場風(fēng)險提出了一個全新的思路，如何能夠立足于金融機構(gòu)各部門特點，對現(xiàn)有金融機構(gòu)部門分類和劃分所存在的滯后性、過渡性和局限性加以變革，在與國際劃分標(biāo)準(zhǔn)接軌的同時依據(jù)中國國情，保留中國特色，從而能夠幫助政府真正把握宏觀經(jīng)濟(jì)形勢，了解各金融部門發(fā)展動態(tài)，切實制定相關(guān)政策發(fā)揮更大的作用。

3.3 從統(tǒng)計視角加以分析

根據(jù)貨幣金融統(tǒng)計方法論體系，貨幣金融統(tǒng)計主要研究對象是經(jīng)濟(jì)單位，即微觀系統(tǒng)體系，而其中的主體識別系統(tǒng)中金融機構(gòu)公司的性質(zhì)、分類及其演變等內(nèi)容是貨幣金融理論體系中不可或缺的重要組成部分，同時也是貨幣與金融統(tǒng)計體系的基本構(gòu)成要素。

從統(tǒng)計數(shù)據(jù)的獲得來說，一切宏觀數(shù)據(jù)的獲得與評價都是依賴于微觀數(shù)據(jù)的質(zhì)量，毫無疑問，對金融機構(gòu)進(jìn)行科學(xué)的分類，不僅大大簡化了數(shù)據(jù)搜集和匯總過程，使數(shù)據(jù)自成體系，清晰明了，也對統(tǒng)計工作的順利開展有著舉足輕重的作用。難以想象，對于在性質(zhì)各異的金融機構(gòu)中使用同一套統(tǒng)計工作流程和質(zhì)量控制體系所造成的工作不便和獲得的統(tǒng)計數(shù)據(jù)質(zhì)量各異。只有對開展對金融機構(gòu)部門加以科學(xué)的分類，才可以針對各類金融機構(gòu)制定適宜的核算范圍和特定的核算監(jiān)管機構(gòu)，從而確保統(tǒng)計工作的不重不漏，保證統(tǒng)計工作完成質(zhì)量。

此外，針對不同類型金融機構(gòu)各自的發(fā)展和運行狀況，及時有針對性的修訂金融統(tǒng)計手冊，明確金融交易核算范圍，從而能夠在滿足金融統(tǒng)計需要的同時更好地兼顧貨幣統(tǒng)計要求，提高統(tǒng)計所獲的微觀數(shù)據(jù)的可用性和真實性。由此可見，金融機構(gòu)部門分類不僅決定了其對于可提供分析、有一定質(zhì)量的宏觀金融數(shù)據(jù)的可行性，而且更好地反映出金融活動的變化的真實性，為國家正確制定相關(guān)政策提供依據(jù)。

第5篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

【關(guān)鍵詞】金融政策；房地產(chǎn)價格；成交量；協(xié)整模型

一、文獻(xiàn)綜述

目前，對于金融政策對房地產(chǎn)市場影響的研究主要集中于貨幣數(shù)量論及金融政策的固定資產(chǎn)價格傳導(dǎo)機制。貨幣數(shù)量論是一種用流通中的貨幣數(shù)量的變動來說明商品價格變動的貨幣理論；金融政策的固定資產(chǎn)傳導(dǎo)機制則是指通過金融政策的調(diào)整和操作來影響資產(chǎn)的相對價格，引導(dǎo)人們進(jìn)行資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整，進(jìn)而影響到貨幣總需求。貨幣數(shù)量論研究的主要學(xué)者為費希爾（Fisher）和費里德曼（Friedman）。20世紀(jì)初，費希爾（Fisher，1911）在其代表作《貨幣購買力：其決定因素及其與信貸、利息和危機的關(guān)系》中提出現(xiàn)金交易方程式MV=PT，并指出在貨幣的流通速度與商品交易量不變的條件下，物價水平隨流通貨幣量的變動成正比例變動。弗里德曼（Friedman，1963）指出通貨膨脹每時每刻每處都是一個貨幣現(xiàn)象，貨幣供給量的變動會對價格產(chǎn)生影響，為了控制通貨膨脹必須控制貨幣供應(yīng)量。金融政策的資產(chǎn)價格傳導(dǎo)機制則主要包括Q效應(yīng)渠道和財富效應(yīng)渠道。托賓（Tobin，1969）在其著名的Q理

論中指出，擴張性的金融政策降低了市場短期利率，導(dǎo)致資產(chǎn)價格上漲；莫迪利亞尼（Modigliani，1971）則指出貨幣供給量的增加提高了資產(chǎn)價格，進(jìn)而使得消費者的畢生財富也增加，最后傳導(dǎo)至消費的增加。Jonathan和Richard（2007）對歷年美國的金融政策進(jìn)行了研究，并對金融政策下的房地產(chǎn)市場VAR模型、長期供求模型、短期價格調(diào)整模型、短期供給模型等進(jìn)行分析，認(rèn)為80年代以后的緊縮的金融政策對房地產(chǎn)價格有影響。

國內(nèi)學(xué)者目前研究主要集中在金融政策對房地產(chǎn)價格的影響分析和金融政策對房地產(chǎn)市場調(diào)控效用兩方面。關(guān)于金融政策對于房地產(chǎn)價格影響的研究方面，崔光燦（2006）從銀行信貸、利率、匯率三方面闡述金融政策對房地產(chǎn)價格的影響，認(rèn)為最有效的手段就是利率，與之相應(yīng)是對房地產(chǎn)信貸數(shù)量的控制。通常情況下，房價的過快上揚可以通過提高利率和緊縮信貸等途徑加以調(diào)控。劉傳哲，何凌云（2006）利用1998-2005年季度數(shù)據(jù)為樣本，對貨幣供應(yīng)量、金融機構(gòu)一年期貸款利率、房地產(chǎn)價格指數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行序列平穩(wěn)性及因果關(guān)系檢驗，得出貨幣供應(yīng)量的變動能迅速作用于房地產(chǎn)價格，而利率與房地產(chǎn)價格之間沒有聯(lián)動性；關(guān)于調(diào)控的效用，聶學(xué)峰，劉傳哲（2005）通過1999年至2005年的季度數(shù)據(jù)，對我國金融政策對房地產(chǎn)市場影響的效應(yīng)和時滯進(jìn)行實證研究表明，金融政策對房地產(chǎn)市場影響時滯為2個季度，其中貨幣供應(yīng)量比利率的影響更為顯著；并提出實施數(shù)量型為主的金融政策能夠穩(wěn)定房地產(chǎn)市場，避免泡沫的產(chǎn)生。劉洪玉（2008）把傳導(dǎo)機制分為數(shù)量型和價格型。數(shù)量型主要是通過調(diào)整貨幣供給量來影響信貸規(guī)模的大小，而價格型主要是通過調(diào)整貸款利率來影響開發(fā)商和購房者的融資成本.

綜上所述，迄今為止對金融政策與房地產(chǎn)價格價格關(guān)系的研究或者以國家、地區(qū)為研究單位，或者以差異為研究對象，基本上處于一個宏觀面的研究。本文基于前人研究的理論基礎(chǔ)上，研究貨幣供應(yīng)量和銀行貸款利率變動對嘉興市房地產(chǎn)價格及成交量的影響，以期解釋金融政策對嘉興市房地產(chǎn)價格的影響。

二、實證分析

（一）變量選擇及數(shù)據(jù)

本文所有數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國人民銀行統(tǒng)計月報》和嘉興市統(tǒng)計信息網(wǎng)（）。樣本期間為2008年3月至2012年12月的月度數(shù)據(jù)。貨幣供應(yīng)量為與實際變量之間關(guān)系最密切的M2的月度數(shù)據(jù)為樣本；嘉興市房地產(chǎn)價格增長率P以及銷售面積增長率采用同比數(shù)據(jù)（上年同月=100）。所采用的計量分析軟件為Eviews6.0。另外，由于貨幣供應(yīng)量M2的月度數(shù)據(jù)與其它變量數(shù)值相差巨大，所以對其取對數(shù)的一階差分形式以減小模型估計的誤差。筆者初步假定嘉興市房地產(chǎn)價格增長率為P、嘉興市房地產(chǎn)成交量增長率為V、實際利率為I及貨幣供應(yīng)量增長率為MS。

（二）嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量與貨幣供應(yīng)量和利率的協(xié)整分析

為了避免各變量由于非平穩(wěn)而造成的偽回歸問題，首先對各變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。本文運用ADF（augment Dickey-Fuller test）檢驗對上述P、V、MS、I、和P、V、MS、I進(jìn)行檢驗，具體檢驗結(jié)果如圖所示。從檢驗結(jié)果可以看出，八個變量序列的水平值在1%的顯著性水平下都不能拒絕有單位根的零假設(shè)，所以都不是平穩(wěn)序列；而P、V、MS、I等四個變量的一階差分在1%的顯著水平下均能拒絕含有單位根的原假設(shè)，所以都為平穩(wěn)序列，各變量均為一階單整的序列。

由于變量P、V、MS和I均為一階單整序列，因此可能存在有長期穩(wěn)定關(guān)系，本文使用Johansen協(xié)整檢驗法來確定各變量之間的協(xié)整關(guān)系。從表2和表3可知，在原假設(shè)假定為不存在協(xié)整關(guān)系的前提下，Johansen檢驗的Y1Trace統(tǒng)計量為45.07933，大于5%條件下的臨界值29.79707，這就說明了變量之間至少存在一個線性獨立的協(xié)整關(guān)系。此外，在原假設(shè)為至多存在一個協(xié)整關(guān)系的前提下，Trace值為15.42999且小于5%條件下的臨界值15.49471，即接受至多一個協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。由此，我們可以判斷出嘉興市房地產(chǎn)價格增長率P、貨幣供應(yīng)量增長率MS 以及一年期銀行貸款利率I之間存在唯一的線性獨立的協(xié)整關(guān)系。Johansen檢驗的 Y2Trace統(tǒng)計量為68.12010，大于5%條件下的臨界值29.79707，這就說明了變量之間至少存在一個線性獨立的協(xié)整關(guān)系。此外，在原假設(shè)為至多存在一個協(xié)整關(guān)系的前提下，Trace值為15.42999且小于5%條件下的臨界值15.49471，即接受至多一個協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)。由此，我們可以判斷出嘉興市房地產(chǎn)成交量增長率V、貨幣供應(yīng)量增長率MS 以及一年期貸款利率I之間存在唯一的線性獨立的協(xié)整關(guān)系。

（三）嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量與貨幣供應(yīng)量和利率的誤差修正模型

根據(jù)格蘭杰定理，有協(xié)整關(guān)系的變量之間一定存在誤差正模型，它反映了變量間的短期動態(tài)影響關(guān)系。建立誤差修正模型一般分兩步，分別建立區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)長期特征和短期特征的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。從理論上講，第一步，建立長期關(guān)系模型。即通過OLS法估計出時間序列變量間的關(guān)系，若估計結(jié)果形成平穩(wěn)的殘差序列時，那么這些變量間就存在相互協(xié)整的關(guān)系，長期關(guān)系模型的變量選擇是合理的，回歸系數(shù)具有經(jīng)濟(jì)意義。第二步，建立短期動態(tài)關(guān)系，即誤差修正方程。將長期關(guān)系模型中各變量以一階差分及其各階滯后期形式重新加以改造，并將長期關(guān)系模型所產(chǎn)生的殘差序列作為解釋變量引入，在一個從一般到特殊的檢驗過程中，對短期動態(tài)關(guān)系進(jìn)行逐項檢驗，不顯著的項逐漸被剔除直到最適當(dāng)?shù)姆椒ū徽业綖橹埂?/p>

本文按照Hendry的從一般到簡單的模型估計方法，對嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量與利率、貨幣供應(yīng)量的協(xié)整方程利用 AIC 和 SC 最小的原則確定滯后期為2，然后逐步去掉統(tǒng)計檢驗不顯著的變量，得到嘉興市房地產(chǎn)價格的誤差修正模型如下：

從上述滯后期為k=2的誤差修正模型可以看出，短期中變量的相關(guān)關(guān)系與長期時是一致的，但是t統(tǒng)計量顯示，所有變量都不顯著。由此可以推斷，在短期中，房地產(chǎn)價格與貨幣供應(yīng)量呈正相關(guān)與實際利率呈負(fù)相關(guān)，但是相關(guān)關(guān)系都不顯著。從嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量的誤差修正模型看出，實際利率的影響作用是十分微弱的。而貨幣供應(yīng)量的變動對房地產(chǎn)價格指數(shù)影響較大，因此，采用貨幣政策，在短期內(nèi)對抑制嘉興市市房地產(chǎn)價格的作用效果并不會太明顯。

（四）Granger因果檢驗

在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，顯著相關(guān)的變量之間未必都是有意義的。為了研究房地產(chǎn)價格、名義利率和貨幣供應(yīng)量之間的因果關(guān)系，本文采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗法進(jìn)行檢驗。從表5中可以看出，在5%的水平下，貨幣供應(yīng)量MS是嘉興市房地產(chǎn)價格變動的Granger原因，而利率I的變動不是嘉興市房地產(chǎn)價格變動的Granger原因。同時，貨幣供應(yīng)量和利率都不是嘉興市房地產(chǎn)成交量的Granger原因。

三、研究結(jié)論

綜合對嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量與貨幣供應(yīng)量及銀行貸款利率長期均衡的協(xié)整分析、短期誤差修正模型和Granger因果檢驗分析，實證結(jié)果表明，嘉興市房地產(chǎn)價格、成交量與貨幣供應(yīng)量和實際利率之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，且與貨幣供應(yīng)量成正比、實際利率成反比關(guān)系。同時，貨幣供應(yīng)量MS是嘉興市房地產(chǎn)價格變動的Granger原因，而利率I的變動不是嘉興市房地產(chǎn)價格變動的Granger原因。同時，貨幣供應(yīng)量和利率都不是嘉興市房地產(chǎn)成交量的Granger原因。誤差修正模型結(jié)果顯示，在短期中，對嘉興市房地產(chǎn)價格的調(diào)控作用效果不大；而在長期中，貨幣供應(yīng)量變動、選擇根據(jù)嘉興市通貨膨脹率制定與全國差異性貸款利率雖然能達(dá)到調(diào)控的目的，但是可行性較小，運用金融政策手段對嘉興市房地產(chǎn)價格進(jìn)行調(diào)控具有較大難度。因此，在運用金融政策對嘉興市市房地產(chǎn)價格調(diào)控的同時，也應(yīng)該尋求與其他政策手段的配合使用。

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第6篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

（河海大學(xué)企業(yè)管理學(xué)院，江蘇 常州 213022）

摘　要：互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展為小微企業(yè)融資難問題提供了新的解決思路。文章先詳細(xì)闡述了互聯(lián)網(wǎng)金融在小微企業(yè)融資領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，然后根據(jù)應(yīng)用現(xiàn)狀，分析了互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)在服務(wù)小微企業(yè)的過程中產(chǎn)生的問題，最后就如何解決這些問題提出了建議。

關(guān)鍵詞 ：互聯(lián)網(wǎng)金融；大數(shù)據(jù)；信用風(fēng)險

中圖分類號：F832

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1000-8772（2014）16-0111-02

引言

小微企業(yè)數(shù)量大、分布廣、類型多、活性強，是國民經(jīng)濟(jì)不可或缺的依靠力量。然而，小微企業(yè)融資難、融資貴問題一直制約著我國小微企業(yè)的發(fā)展。

隨著信息時代的來臨，互聯(lián)網(wǎng)以飛速的發(fā)展勢頭將它的觸角伸到了金融領(lǐng)域，誕生了顛覆傳統(tǒng)金融的新型模式：互聯(lián)網(wǎng)金融?；ヂ?lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融與現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)緊密結(jié)合形成的一種新型金融模式，是以計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)為基礎(chǔ)的金融活動與相關(guān)機制的總稱。互聯(lián)網(wǎng)特有的低成本信息媒介，“大數(shù)據(jù)”資源優(yōu)勢和系統(tǒng)自動處理機制為客戶帶來了全新的金融服務(wù)。這一模式為小微企業(yè)創(chuàng)造了新的融資渠道，為小微企業(yè)的發(fā)展帶來了曙光。

一、互聯(lián)網(wǎng)金融在小微企業(yè)融資領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀

隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，一直苦于難以從傳統(tǒng)金融機構(gòu)融通資金的小微企業(yè)找到了新的融資方式，成為了互聯(lián)網(wǎng)金融的主要客戶。隨著創(chuàng)新模式的不斷推進(jìn)，互聯(lián)網(wǎng)金融在小微企業(yè)融資領(lǐng)域的地位日顯重要。

針對小微企業(yè)對資金需求的特點，P2P行業(yè)應(yīng)運而生，并出現(xiàn)了幾輪爆發(fā)。自2007年第一家公司在上海上線以來，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺迅猛發(fā)展到如今已經(jīng)超過2000家，其中影響較大的P2P網(wǎng)貸平臺超過350家。既有人人貸、拍拍貸這樣的“純線上”的借貸平臺，也有以宜信為代表的基于線下發(fā)展起來的借貸平臺，還有諸如達(dá)飛集團(tuán)這樣的線上、線下并舉的借貸公司。截至2013年末，我國互聯(lián)網(wǎng)金融規(guī)模近達(dá)10萬億。其中，P2P網(wǎng)貸平臺累計交易額超過600億元，人人貸的融資規(guī)模更是從2000萬元劇增至2013年末的1.3億美元，營運至今完成貸款累計達(dá)20億元，在2013年全年業(yè)務(wù)經(jīng)歷了2-3倍的增長。而作為互聯(lián)網(wǎng)金融典型代表的阿里金融截至2013年末，貸款總額超過1500億元，到2014年2月，已累計為超過70萬家小微企業(yè)提供融資服務(wù)。

互聯(lián)網(wǎng)金融能夠在小微企業(yè)融資領(lǐng)域獲得快速發(fā)展主要源于其自身特點與小微企業(yè)需求十分契合，能夠從根本上解決小微企業(yè)融資難、融資貴的問題。

目前大型商業(yè)銀行不愿為小微企業(yè)提供貸款的原因主要有三個：第一，我國小微企業(yè)的經(jīng)營管理水平差異較大，公開披露信息較少，缺乏合法合規(guī)、真實可信的財務(wù)報表，資金供需雙方存在嚴(yán)重的信息不對稱；第二，資金供給方審核小微企業(yè)資質(zhì)、搜尋小微企業(yè)信息需付出較高的人力、物力成本，而小微企業(yè)貸款金額小、期限短，銀行獲利少，導(dǎo)致成本與收益不對等；第三，出于風(fēng)險控制的目的，銀行在為小微企業(yè)提供貸款時，一般要求企業(yè)提供抵押擔(dān)保，小微企業(yè)由于經(jīng)營規(guī)模小、固定資產(chǎn)少，一般很難提供抵押物。

互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展打破了小微企業(yè)融資的瓶頸。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，許多小微企業(yè)擺脫了對經(jīng)銷商的依賴，開始在電子商務(wù)平臺上做生意，交易、發(fā)貨、付款、評價均在網(wǎng)上完成。電子商務(wù)平臺積累了企業(yè)海量歷史交易數(shù)據(jù)、信用記錄、客戶評價，使得資金供需雙方的信息不對稱程度非常低。基于大數(shù)據(jù)挖掘的系統(tǒng)處理和互聯(lián)網(wǎng)平臺上的人機交互模式縮短了業(yè)務(wù)流程，簡化了貸款審批手續(xù)，對小微企業(yè)大量數(shù)據(jù)的運算依賴互聯(lián)網(wǎng)的云計算技術(shù)，不僅保證其安全、效率，也降低了互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的運營成本。由于信息對稱，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)可以較好地控制貸款風(fēng)險，讓無抵押貸款成為了可能。

互聯(lián)網(wǎng)金融這些信息不對稱程度低，信息處理成本低，無需抵押等特點，使其成為小微企業(yè)融資領(lǐng)域的新生力量。

然而互聯(lián)網(wǎng)金融在展現(xiàn)它多方面優(yōu)勢的同時也暴露出一些問題，對以阿里金融為代表的“小貸公司+電商平臺”模式而言，目標(biāo)客戶嚴(yán)格限于阿里電商平臺的注冊會員商戶，使得受益企業(yè)范圍受到極大限制，而且小額貸款公司資金來源有限，限制了其貸款業(yè)務(wù)規(guī)模；對P2P模式而言：屬于民間借貸范疇的“人人貸”一直處于監(jiān)管的灰色地帶，市場進(jìn)入門檻低，魚龍混雜，導(dǎo)致不止一起網(wǎng)絡(luò)借貸平臺“卷錢跑路”事件發(fā)生；國內(nèi)信用體系不健全導(dǎo)致多數(shù)從業(yè)公司均缺乏完善和有效的審核體系，因此很難避免信用風(fēng)險。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融模式產(chǎn)生問題的分析

（1）受益企業(yè)范圍有限

我國小微企業(yè)分布廣，數(shù)量多，大都存在融資難的問題。因此，我國小微企業(yè)的融資需求是比較旺盛的。阿里金融雖然能很好地滿足小微企業(yè)的需求，但其貸款對象僅限于在阿里巴巴電子商務(wù)平臺上注冊的企業(yè)，許多缺乏網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的小微企業(yè)難以得到貸款機會。要想擴大受益企業(yè)范圍，僅阿里金融一家是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，需要創(chuàng)造整個互聯(lián)網(wǎng)金融的繁榮發(fā)展。但是，阿里金融的模式難以復(fù)制。阿里巴巴由于開展互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的歷史久，經(jīng)驗豐富，積累了海量的真實交易數(shù)據(jù)可供挖掘，而很多其他的電商平臺則不具備這樣的先天優(yōu)勢。

（2）貸款資金來源受限

中國現(xiàn)行政策不允許非金融類企業(yè)開展信貸業(yè)務(wù)，所以電子商務(wù)企業(yè)必須借助其他渠道實現(xiàn)資金投放。阿里巴巴等電商企業(yè)從事金融業(yè)務(wù)都是通過設(shè)立小額貸款公司來實現(xiàn)的?！爸毁J不存”是《關(guān)于小額貸款公司試點的指導(dǎo)意見》中重要的一項規(guī)定，其目的是避免非法集資、變相吸收公眾存款等違法違規(guī)行為的出現(xiàn)。因此，小額貸款公司的資金來源只有自有資金和銀行借款，貸款資金來源受到了很大的限制。為滿足更多小微企業(yè)的需求，業(yè)務(wù)擴張是從事互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的必經(jīng)之路，而當(dāng)業(yè)務(wù)規(guī)模擴張達(dá)到一定程度時，資金來源有限將成為其發(fā)展的一大瓶頸。

（3）政策風(fēng)險大

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展速度快，創(chuàng)新能力強，但我國缺乏對互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)進(jìn)行監(jiān)管的專門法律規(guī)范。互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)在這種無監(jiān)管、無指導(dǎo)的環(huán)境下通過創(chuàng)新和發(fā)展形成的業(yè)務(wù)模式并沒有得到法律和政策的認(rèn)可。金融業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)本來就是兩個很難監(jiān)管的行業(yè)，它們?nèi)狈φ咭龑?dǎo)的融合和發(fā)展很可能帶來金融業(yè)的混亂局面。

互聯(lián)網(wǎng)金融模式中的“人人貸” 實質(zhì)上屬于民間借貸范疇，而我國的民間借貸在很大程度上處于監(jiān)管的灰色地帶，民間借貸“陽光化”的程度較低。目前，“人人貸”行業(yè)尚缺乏行業(yè)規(guī)則和準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)的業(yè)務(wù)擴張在很大程度上是由于政府“網(wǎng)開一面”。未來，一旦加大對互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的監(jiān)管力度，完善相關(guān)法律規(guī)范，現(xiàn)在的許多業(yè)務(wù)可能因為不合法不合規(guī)而被迫放棄，這無疑給互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)帶來巨大損失。

（4）信用風(fēng)險大

無論是阿里金融還是宜信的P2P，其信用風(fēng)險的控制都是存在缺陷的。阿里金融雖然建立了量化分析系統(tǒng)來控制信用風(fēng)險，但對量化模型形成巨大威脅的系統(tǒng)性風(fēng)險卻無法規(guī)避。

P2P模式的情況則更為嚴(yán)峻。由于我國現(xiàn)有的P2P模式完全是從西方引進(jìn)的，與我國國情有許多不相符的地方。比如：國外P2P機構(gòu)普遍將對借款人的評級工作外包給市場認(rèn)可的評級機構(gòu)，規(guī)范了信用審核程序，并分散了風(fēng)險，而我國專業(yè)的信用評級機構(gòu)寥寥無幾，并且收費昂貴；國外的征信系統(tǒng)完善，不僅簡化了對借款人的信用審核工作，還使得借款人不敢輕易違約，而中國社會信用體系尚未成型，信用信息沒有聯(lián)網(wǎng)公開，不僅造成了信用審核的困難，還因為借款人違約成本低而增加了違約風(fēng)險；國外成熟的P2P模式采取了為貸款投保的模式，將風(fēng)險轉(zhuǎn)移給了保險公司，而我國的保險公司尚無類似業(yè)務(wù)，違約造成的損失將全部由P2P機構(gòu)和投資者承擔(dān)。

三、互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)小微企業(yè)的建議

（1） 引導(dǎo)小額貸款公司轉(zhuǎn)型為小型區(qū)域性銀行

我國現(xiàn)行政策限制民營企業(yè)辦銀行，故互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)只能通過旗下的小額貸款公司實現(xiàn)資金投放。要擴大互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的資金來源，需要在政策上鼓勵并引導(dǎo)這些小額貸款公司轉(zhuǎn)型為小型區(qū)域性銀行，這些小型區(qū)域性銀行專門為小微企業(yè)提供貸款，從事互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)。

其實，對小額貸款公司轉(zhuǎn)制為各種類型的銀行早有制度安排。2009年6月，銀監(jiān)會就下發(fā)《小額貸款公司改制設(shè)立村鎮(zhèn)銀行暫行規(guī)定》，但由于政策不完善，轉(zhuǎn)型過程中的種種問題，導(dǎo)致這一規(guī)定并沒有得到很好的落實。為促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，國家應(yīng)加大力度支持從事互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的小貸公司轉(zhuǎn)型為小型區(qū)域性銀行，使其可吸收電商平臺上的資金存款，擴大貸款來源，為更多的小微企業(yè)提供貸款服務(wù)。

（2） 規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的法律和政策

加快制定有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的法律法規(guī)、完善政策體系，能打破互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)發(fā)展方向不明、業(yè)務(wù)混亂的局面，為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的發(fā)展提供指導(dǎo)，減小其政策風(fēng)險。

需要指出的是，有關(guān)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的法律法規(guī)不應(yīng)過于死板和嚴(yán)格，應(yīng)該給互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)一定的自我發(fā)展空間，讓其在探索中發(fā)現(xiàn)一條更好的服務(wù)小微企業(yè)的道路。而政策體系不應(yīng)限制互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)的發(fā)展，而是引導(dǎo)其良性發(fā)展，并采取一些扶持政策和激勵措施，鼓勵互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)積極探索為小微企業(yè)提供貸款的新模式。

（3）完善社會征信體系，促進(jìn)數(shù)據(jù)開放和共享

我國的征信體系主體是在國務(wù)院授權(quán)下，由中國人民銀行組建起來的。作為征信體系建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)庫分為兩個部分：由中國人民銀行組織建立的企業(yè)個人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫和各家商業(yè)化信用服務(wù)公司自行建立的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，各數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)不對外開放和共享。以征信中心為征信機構(gòu)，統(tǒng)一負(fù)責(zé)企業(yè)和個人征信系統(tǒng)的建設(shè)運行和管理，而散落于工商、海關(guān)、法院、公安、統(tǒng)計、質(zhì)檢等部門有價值的信用信息卻因為信息掌控部門和機構(gòu)的壟斷而無法被納入社會信用體系。

完善社會征信體系需要對散落于各政府部門的信用體系進(jìn)行整合，將社會征信體系聯(lián)網(wǎng)公開，對來自于各個征信數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)進(jìn)行共享，減小征信體系的運作成本，有助于建立成熟的社會信用體系。在社會信用體系完善的情況下，各信用評級機構(gòu)得到良好的發(fā)展，為互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)將對借款人的評級工作外包提供了可能；借款企業(yè)的違約成本上升，降低了互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)貸款業(yè)務(wù)所面臨的信用風(fēng)險；銀行為信用良好的小微企業(yè)提供中長期貸款，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)憑借其自身系統(tǒng)化放貸優(yōu)勢為小微企業(yè)提供短期隨借隨還貸款，使得小微企業(yè)各層次的融資需求得到滿足。

參考文獻(xiàn)：

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[3] 小微企業(yè)融資發(fā)展報告：中國現(xiàn)狀及亞洲實踐[R].

第7篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

一、我國貨幣政策的現(xiàn)狀

貨幣政策是指央行實施的，用以影響貨幣和其他金融條件，達(dá)到持久的真實產(chǎn)出增長、高就業(yè)和物價穩(wěn)定等廣泛目標(biāo)的經(jīng)濟(jì)政策。對于政府而言，貨幣政策工具主要指法定存款準(zhǔn)備金、再貼現(xiàn)率、公開市場操作這三大法寶。

1、三大貨幣政策工具的發(fā)展

法定存款準(zhǔn)備金，規(guī)定了商業(yè)銀行或某些國家中的儲蓄機構(gòu)在其存款負(fù)債中必須上繳央行一定比例的存款或者是預(yù)留庫存現(xiàn)金。因為法定存款準(zhǔn)備金率通過貨幣乘數(shù)影響貨幣供給來調(diào)節(jié)市場的貨幣供應(yīng)量，從另一個方面來說，也限制了銀行的一定的現(xiàn)金流，保障了存款用戶的相對風(fēng)險。從2006年第一季度到今年的第一季度，這四個季度，央行已經(jīng)對存款準(zhǔn)備金率調(diào)整13次，每次的調(diào)整基本都是提高0.5個百分點。搭配使用央行票據(jù)等對沖工具，有利于增強中央銀行回收多余流動性的主動性和有效性，有利于適當(dāng)調(diào)節(jié)商業(yè)銀行信貸擴張能力，保持貨幣信貸總量適度增長。再貼現(xiàn)率，央行在通過“貼現(xiàn)窗口”貸款或再貼現(xiàn)或購入銀行持有的金融資產(chǎn)向銀行體系直接提供準(zhǔn)備存款的活動中索取的利息。從而影響貨幣資金供求。再貼現(xiàn)率現(xiàn)為3.24%，而且這個數(shù)據(jù)近年一直都沒有變動。

公開市場操作，如回購和逆回購協(xié)議、買賣政府債券、發(fā)行中央銀行證券等。從我國的貨幣政策報告中，可以得出去年到今年的五個季度的公開市場操作情況，如表1所示。

從表1可以看出，票據(jù)發(fā)行總量和季末票據(jù)余額都是比較大的數(shù)額，央行對公開市場化操作幅度越來越大，而且根據(jù)不同的經(jīng)濟(jì)情況操作的幅度也不同，通過公開市場操作來對貨幣供應(yīng)量進(jìn)行微調(diào)，改善通貨膨脹，而且可以靈活安排。政府在今年的貨幣政策執(zhí)行報告中指出，進(jìn)一步改進(jìn)金融宏觀調(diào)控，提高貨幣政策的預(yù)見性、科學(xué)性和有效性。人們要面對是央行的政策，但是怎么樣才能有效的達(dá)到央行的預(yù)期？改善貨幣政策透明度是非常有必要的。

2、我國貨幣政策透明披露回顧

1993年以前我國央行主要是通過領(lǐng)導(dǎo)講話來披露我國的貨幣政策，這種方式的缺點是通過領(lǐng)導(dǎo)講話進(jìn)行信息披露的透明度較低，公眾很難在此基礎(chǔ)上形成相對準(zhǔn)確的預(yù)期。1993年起人民銀行開始向社會公布貨幣供應(yīng)量指標(biāo)。1995年《中國人民銀行法》頒布，里面明確列出：“貨幣政策目標(biāo)是保持貨幣幣值穩(wěn)定，并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長?！?996年起正式采用貨幣供應(yīng)量M1和M2作為貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)，每月中旬人民銀行還公布上月M0、M1和M2的實際增長率、金融機構(gòu)短期和中長期貸款、企業(yè)貸款、儲蓄存款和外匯儲備情況等月度金融統(tǒng)計數(shù)據(jù)。2001年開始執(zhí)行貨幣政策報告，在每一個季度公布貨幣政策執(zhí)行報告，內(nèi)容有：繼續(xù)執(zhí)行穩(wěn)健的貨幣政策，加強流動性管理，搭配運用公開市場操作、存款準(zhǔn)備金率等多種方式回收流動，協(xié)調(diào)運用好多種流動性管理工具，保持對沖力度，引導(dǎo)貨幣信貸合理增長，維護(hù)總量平衡。2002年2月份，首次對外公布了貨幣政策司撰寫的穩(wěn)健貨幣政策有關(guān)問題的分析報告，報告中解釋實施穩(wěn)健貨幣政策的由來、內(nèi)涵、實施效果。2004年，央行公布金融統(tǒng)計數(shù)據(jù)時間表，內(nèi)容包括：本外幣存貸款數(shù)量、余額和經(jīng)濟(jì)運行狀況等。

從前述內(nèi)容可以看出，我國貨幣政策經(jīng)濟(jì)運行透明度在最近幾年提高很快，這有利于我國貨幣政策效果的提高。但是也要認(rèn)識到，我國貨幣政策經(jīng)濟(jì)運行透明度還存在著一些問題。需要進(jìn)行改善和提高。如金融數(shù)據(jù)公布的完整性、項目全面性、經(jīng)濟(jì)金融運行的預(yù)測報告等。

二、改善我國貨幣政策透明度的優(yōu)點

1、降低抑制通貨膨脹的成本

有利于形成對中央銀行的外部監(jiān)督。當(dāng)中央銀行不能完全排除政治干預(yù)，他們在制定政策時就會具有用通貨膨脹來換取經(jīng)濟(jì)增長的偏好，傾向于采取“有所作為的政策”。而在實行公開的貨幣政策的情況下，中央銀行的任何以通貨膨脹來換取短期產(chǎn)出提高的行為，都將被市場主體所發(fā)現(xiàn)。在這種情況下，實施通貨膨脹的貨幣政策將會破壞中央銀行的信譽，喪失公信力是中央銀行實行通貨膨脹貨幣政策的代價。這樣，提高貨幣政策的透明度，就會提高中央銀行的公信力。貨幣政策的首要目標(biāo)就是保持物價穩(wěn)定，減少管理監(jiān)管通貨膨脹的成本。

2、減少信息不對稱，有效引導(dǎo)預(yù)期

像所有公共政策一樣，貨幣政策可以從公眾的支持與理解中受益。在貨幣政策透明度較高情況下，中央銀行向公眾公開貨幣政策決策過程，說明決策依據(jù)，進(jìn)行全面的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢分析與預(yù)測，及時而準(zhǔn)確地有關(guān)貨幣政策實施效果的統(tǒng)計資料等，這種高度透明的貨幣政策，可以使公眾獲得更為準(zhǔn)確的貨幣政策信息，避免公眾對中央銀行的政策制定和執(zhí)行產(chǎn)生誤解，從而獲得公眾對中央銀行貨幣政策的理解與支持，使貨幣政策傳導(dǎo)渠道暢通。引導(dǎo)公眾形成合理的預(yù)期。如果中央銀行能夠及時準(zhǔn)確地向市場提供調(diào)控經(jīng)濟(jì)運行的各種信息，態(tài)度鮮明地表明對未來經(jīng)濟(jì)增長與通貨膨脹風(fēng)險的預(yù)測，以中央銀行的權(quán)威與信譽，就可以影響公眾預(yù)期，使其按貨幣政策制定者所期望的方向調(diào)整投資和消費行為。

3、減少市場波動，穩(wěn)定金融市場

政策可信性越大，該政策對公眾預(yù)期形成和決策行為的引導(dǎo)作用越大，其政策效應(yīng)就越好；反之，可信性越小，其政策效應(yīng)越差。政策的透明度是決定貨幣政策可信性的重要因素之一。首先，由于中央銀行不能完全預(yù)料到未來的意外沖擊，因此事前宣布的通貨膨脹率與貨幣供應(yīng)量增長率等指標(biāo)與事后的實際結(jié)果不會完全一致。如果貨幣政策不具有透明度，公眾就無法判斷目標(biāo)的偏離是由中央銀行的短期行為或控制不當(dāng)造成的，還是由未曾預(yù)料到的需求與供給沖擊造成的，這樣就會對貨幣政策的可信性造成損害。如果貨幣政策的透明度高，政策信息全面、詳細(xì)與準(zhǔn)確，那么公眾不僅可以了解中央銀行的政策目標(biāo)，還可以了解中央銀行通過什么手段與措施去實現(xiàn)其目標(biāo)，對正在實行的措施及所取得的效果與所宣布目標(biāo)偏離的原因有一個全面和正確的理解，這樣便可以保持公眾對中央銀行的信任。當(dāng)人們適應(yīng)這個規(guī)則以后，政策的明確化、制度化有助于保證實現(xiàn)貨幣政策的延續(xù)性，或者至少可以增加未來政策繼續(xù)采取目前這種方法的可能性，減少市場由于不確定帶來的風(fēng)險，增強金融市場的穩(wěn)定性。

三、國內(nèi)外貨幣政策的借鑒

貨幣政策透明度，大致可以分為三類：目標(biāo)透明度、認(rèn)識透明度、操作透明度。在這三個方面上，每個國家的側(cè)重點都不一樣，現(xiàn)在將對外國幾個有代表的銀行進(jìn)行分析，提出對我國的借鑒。美聯(lián)儲貨幣政策目標(biāo)在《聯(lián)邦儲備法》中被確定為充分就業(yè)、穩(wěn)定物價和適度的長期利率。對于會議記錄等信息披露在格林斯潘時期，由聯(lián)邦公開市場委員會提出貨幣政策決策，投票結(jié)果基本是全票通過。伯南克任職到現(xiàn)在，聯(lián)邦公開市場委員會在會后3個星期對會議紀(jì)錄予以公布。美聯(lián)儲從1994年才開始對外公布政策。在此之前，公眾和市場只能間接通過美聯(lián)儲在公開市場上的政策動向來判斷貨幣政策行動的變化，即使政策決定沒有變化，也對政策保持不變的依據(jù)進(jìn)行解釋和說明。2003年8月以來，美聯(lián)儲在會后聲明中更加注重使用描述性的前瞻性語言，向市場傳遞美聯(lián)儲對經(jīng)濟(jì)前景展望和貨幣走勢方面的信息。

新西蘭儲備銀行采用的都是通貨膨脹目標(biāo)制，1990年率先采用通貨膨脹目標(biāo)制，其物價穩(wěn)定的衡量標(biāo)準(zhǔn)是由財政部長和儲備銀行行長通過簽訂政策目標(biāo)協(xié)議確定的；貨幣政策決策由行長個人做出，對行長貨幣政策決定的詳盡解釋取代了會議紀(jì)要。央行還會在每個季度提供短期名義利率預(yù)測，并嘗試以圖表的形式向公眾和市場未來最有可能的政策利率路徑，向公眾說明其未來可能的政策行動。英格蘭銀行采取的措施與新西蘭基本類似，即通貨膨脹目標(biāo)制。貨幣政策決策上，英格蘭銀行采用的是“多數(shù)票”原則。

歐洲中央銀行采用的是“兩支柱”的貨幣政策策略：經(jīng)濟(jì)分析和貨幣分析。歐洲中央銀行貨幣政策的制定主要通過這兩大支柱獲得大量數(shù)據(jù)和信息。歐洲中央銀行貨幣政策決策由管理委員會集體討論并在取得一致的基礎(chǔ)上做出。歐洲中央銀行不公布會議記錄，也不公布投票結(jié)果，只是歐洲中央銀行在貨幣政策會議后立即宣布政策決定。

第8篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

2005年下半年省聯(lián)社建立了信息化管理的第一個系統(tǒng)-綜合業(yè)務(wù)系統(tǒng)，截止目前，已建成了核心業(yè)務(wù)和信貸管理兩大業(yè)務(wù)處理系統(tǒng)。經(jīng)過逐步發(fā)展，我省農(nóng)村信用聯(lián)社已創(chuàng)建了業(yè)務(wù)交易量最大的全省集中式金融業(yè)務(wù)系統(tǒng)支撐平臺。  

省審計廳應(yīng)用信息化技術(shù)進(jìn)行金融審計，大致可以分為三個階段：

計算機應(yīng)用于金融審計的初試階段。2005年至2008年間，省聯(lián)社實現(xiàn)了初步的信息化系統(tǒng)管理，省廳明確了將計算機分析應(yīng)用于金融審計的思路，從省聯(lián)社提取了數(shù)據(jù)，并進(jìn)行了初步分析和整理，產(chǎn)生的審計效果比較明顯。

計算機輔助金融審計階段。2009至2011年，省廳改進(jìn)完善了計算機在金融審計中的作用，逐步達(dá)到了計算機輔助金融審計的目的。（1）全方位取得數(shù)據(jù)庫表和數(shù)據(jù)字典。（2）完善數(shù)據(jù)采集及轉(zhuǎn)換，保證數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。（3）數(shù)據(jù)分析貫穿審計調(diào)查之中，數(shù)據(jù)分析有分有和。

積極向數(shù)據(jù)化審計走在前列的省廳學(xué)習(xí)。為做好金融行業(yè)的數(shù)據(jù)化審計，2012年我廳組織相關(guān)部門及業(yè)務(wù)人員到數(shù)據(jù)化審計開展較好的浙江審計廳考察學(xué)習(xí)，歸納提煉先進(jìn)經(jīng)驗，對我們開展這項工作提供了審計思路。

二、全面開展金融機構(gòu)數(shù)據(jù)化審計并初見成效

（一）2013年首次農(nóng)信社信貸資產(chǎn)數(shù)據(jù)式審計的成效。省廳于2012年搭建起了全省農(nóng)村合作金融機構(gòu)的分析系統(tǒng)平臺。2013年，對全省農(nóng)村合作金融機構(gòu)的信貸資產(chǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)化分析輔助的專項審計。在此次專項審計現(xiàn)場實施階段開始前，利用平臺，整理采集的數(shù)據(jù)，調(diào)試模塊，形成7類19項疑似問題表。

本次數(shù)據(jù)化審計初見成效，具體表現(xiàn)在：1.調(diào)整了農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)，使之更加適應(yīng)我省的農(nóng)村金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)化審計。同時，根據(jù)當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展形式，又增加的新的數(shù)據(jù)模型。通過調(diào)整和新增數(shù)據(jù)審計問題模塊，進(jìn)一步完善和優(yōu)化了我省農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。2.揭示了我省農(nóng)村金融機構(gòu)信貸數(shù)據(jù)系統(tǒng)的漏洞和風(fēng)險，例如：系統(tǒng)客戶信息錄入不規(guī)范，系統(tǒng)部分字段沒有規(guī)范使用、系統(tǒng)對部分業(yè)務(wù)如家樂卡業(yè)務(wù)沒有作及時的系統(tǒng)更新、個別信貸表中信息不準(zhǔn)確等問題。3.全面反映了我省農(nóng)村金融機構(gòu)存在的突出問題。利用數(shù)據(jù)分析的輔助手段，審計組發(fā)現(xiàn)了借新還舊標(biāo)準(zhǔn)過低，部分機構(gòu)以此掩蓋不良貸款；發(fā)放多頭、關(guān)聯(lián)擔(dān)保貸款等問題。4.此次審計結(jié)果形成了審計報告、決定、要情及意見，審計要情及意見被婁省長批轉(zhuǎn)至省金融辦。

（二）2014年建立并完善了全省農(nóng)村信用社涉農(nóng)信貸數(shù)據(jù)專項審計平臺。2014年，省廳對陜西農(nóng)村合作金融機構(gòu)涉農(nóng)信貸資產(chǎn)進(jìn)行審計調(diào)查，建立了農(nóng)信社涉農(nóng)信貸數(shù)據(jù)分析平臺，并初步形成了5類17項疑似問題模塊。目前，本次審計調(diào)查的現(xiàn)場實施階段已完成，審計調(diào)查成效主要表現(xiàn)為。1.審計調(diào)查反映我省農(nóng)村合作金融機構(gòu)的涉農(nóng)貸款真實性逐步提高，但仍需要進(jìn)一步整改。在2014年開展的省農(nóng)村金融機構(gòu)涉農(nóng)信貸資產(chǎn)審計調(diào)查中發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)貸款增量、增量占比、增速和農(nóng)貸占比都有所下降，進(jìn)一步說明經(jīng)過2013年的審計及整改后，該機構(gòu)涉農(nóng)貸款的真實性逐步提高。但2014年對涉農(nóng)貸款開展的審計調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)仍存在非農(nóng)貸款投向為農(nóng)林牧副漁涉農(nóng)貸款，并在涉農(nóng)貸款科目核算的問題，仍需進(jìn)一步整改。2.部分涉農(nóng)政策執(zhí)行不力，監(jiān)管缺失。審計調(diào)查中，發(fā)現(xiàn)部分縣級財政部門不能按照有關(guān)文件精神和規(guī)定，及時足額地?fù)芨顿N息資金或獎勵資金。并對于部分政策性貸款的保障政策，相關(guān)的監(jiān)管部門或省聯(lián)社在檢查或考核中沒有落實到位，使得部分聯(lián)社迫于考核和檢查壓力，以借新還舊形式掩蓋不良貸款。3.信貸管理不嚴(yán)。根據(jù)數(shù)據(jù)分析及審計調(diào)查，發(fā)現(xiàn)省農(nóng)村合作金融機構(gòu)存在對政策性貸款貸后管理不嚴(yán)、倒貸、以貸還貸、貸款不良后繼續(xù)發(fā)放涉農(nóng)貸款等問題。4.黨政機關(guān)干部在農(nóng)村信合系統(tǒng)取得經(jīng)營性涉農(nóng)貸款的問題仍存在，省廳已形成審計移送書交紀(jì)檢監(jiān)察部門。

利用數(shù)據(jù)分析平臺，將貸款分戶賬與電子名單關(guān)聯(lián)運行分析，形成與當(dāng)?shù)攸h政機關(guān)干部名字相同的個人貸款表，即形成了疑似黨政機關(guān)干部貸款表。結(jié)合前期現(xiàn)場調(diào)閱資料及外圍延伸，我們最終審計發(fā)現(xiàn)并確認(rèn)了存在個別黨政干部無視黨員干部廉潔從政準(zhǔn)則，違規(guī)向農(nóng)村信合系統(tǒng)以較低利率取得經(jīng)營性貸款，從事經(jīng)商、辦企業(yè)。

三、對農(nóng)村金融機構(gòu)數(shù)據(jù)化審計模型案例分析

（一）違規(guī)發(fā)放多個個人擔(dān)保貸款模型。此模型審計思路是：將個人貸款分戶賬與貸款擔(dān)保表關(guān)聯(lián)，將多個貸款戶不同但擔(dān)保企業(yè)相同的貸款記錄集中并分離出來。依據(jù)以往的審計經(jīng)驗，此類貸款如果每筆的貸款金額相似或相同，貸款發(fā)放的時間相近或相同，很有可能擔(dān)保企業(yè)為實際用款企業(yè)，及此類貸款很有可能為頂冒名或個貸公用等違規(guī)貸款。根據(jù)此模型分離出的疑似表，要關(guān)注貸款的實際用途，即貸款資金的實際流向。對于此類的審查，首先應(yīng)審查此類貸款發(fā)放時所經(jīng)過的個人賬戶情況，關(guān)注該筆貸款流至哪個賬戶，同時每月貸款利息的償還來自哪個賬戶，這些賬戶與擔(dān)保公司是什么樣的關(guān)系，摸清這些關(guān)系，就很容易核實貸款的真實用途。還可以結(jié)合外部延伸調(diào)查的方式，延伸檢查為此類貸款進(jìn)行擔(dān)保的擔(dān)保企業(yè)的賬務(wù)，尤其關(guān)注貸款發(fā)放、多筆貸款集中還息這幾個日期該擔(dān)保公司的往來賬務(wù)情況。

（二）關(guān)聯(lián)、多頭壘大戶貸款模型。此模型的審計思路：根據(jù)貸款表中的客戶關(guān)系篩選出與貸戶關(guān)聯(lián)的貸款，最終形成關(guān)聯(lián)、多頭貸款中間表。

數(shù)據(jù)式審計僅是輔助手段，必須結(jié)合審計人員的經(jīng)驗、思路，才能深透審計。目前的關(guān)聯(lián)多頭貸款模型中間表并不能涵蓋所有相關(guān)聯(lián)貸款戶的多頭貸款，僅能反映不同金融機構(gòu)向貸款戶多頭發(fā)放貸款的情況。依據(jù)以往的審計經(jīng)驗，還存在與貸戶關(guān)聯(lián)緊密的關(guān)系人或關(guān)系企業(yè)，在同一機構(gòu)或不同機構(gòu)獲得貸款。簡言之，即違反了對關(guān)聯(lián)貸款同一授信的原則，分散相關(guān)系人或關(guān)聯(lián)企業(yè)多頭多筆發(fā)放貸款，在其承貸能力有限的情況下，加大了貸款風(fēng)險。

依據(jù)關(guān)聯(lián)多頭貸款模型分類理出每一組疑似多頭貸款表，重點關(guān)注貸款企業(yè)主要股東、管理層的構(gòu)成、以及表上未反映但資料反映出的關(guān)聯(lián)企業(yè)的信息。在結(jié)合數(shù)據(jù)平臺篩查上述關(guān)系人 或關(guān)系企業(yè)，是否也存在貸款，根據(jù)貸款信息及貸款檔案，進(jìn)一步核實這些貸款是否也同時實際用于同一貸戶或同一貸款企業(yè)集團(tuán)，從而完整審查出涉及的關(guān)聯(lián)多頭貸款。隨后根據(jù)已確定的關(guān)聯(lián)多頭貸款，對其進(jìn)行延伸調(diào)查，審查涉及貸戶的真實資產(chǎn)狀況，或涉及關(guān)聯(lián)貸款企業(yè)的財務(wù)狀況，檢查是否有能力償還，并進(jìn)一步揭示是否存在利用金融機構(gòu)未能獲取此關(guān)聯(lián)企業(yè)完整信息情況下，進(jìn)行違法騙貸活動?！∷?、做好金融數(shù)據(jù)審計工作的幾點思考

（一）加強學(xué)習(xí)和培訓(xùn)，開拓審計思路。金融機構(gòu)的業(yè)務(wù)不斷地擴展、變化、創(chuàng)新，原有問題可能會變形、也可能會在創(chuàng)新過程中出現(xiàn)新的問題，因此金融數(shù)據(jù)審計的平臺和模型也要跟隨變化而變化，唯有這樣才能不斷發(fā)揮金融數(shù)據(jù)審計的作用。而作為審計人員，就要隨時關(guān)注和學(xué)習(xí)各類政治、經(jīng)濟(jì)，尤其是金融方面的資訊，豐富和武裝頭腦，這樣才能開拓審計思路，也才能完善金融數(shù)據(jù)審計。而學(xué)習(xí)和培訓(xùn)金融知識的方式可以采用多種方式，以自學(xué)為主，集中學(xué)習(xí)和培訓(xùn)為輔。

（二）加強計算機專業(yè)人員對金融數(shù)據(jù)審計的支持。目前農(nóng)村金融審計的數(shù)據(jù)平臺已初步建成，數(shù)據(jù)模型也在審計過程中完善和創(chuàng)新，但面對不斷變化的金融業(yè)務(wù)，仍需要不斷加強計算機專業(yè)人員與審計業(yè)務(wù)人員的配合。只有不斷加強計算機專業(yè)人員與審計人員的配合和溝通，才能更好地完成審計任務(wù)。

（三）逐步完善已有的數(shù)據(jù)平臺和模型，不斷創(chuàng)新與新的金融政策、法規(guī)一致的新數(shù)據(jù)模塊。在利用金融審計數(shù)據(jù)分析平臺開展審計項目過程中，除利用平臺數(shù)據(jù)模型，高效準(zhǔn)確抓住審計重點、突出問題外，還要注意及時調(diào)整平臺數(shù)據(jù)模型存在的偏差。同時，在實際審計中，針對新發(fā)現(xiàn)的重點、問題，或金融機構(gòu)創(chuàng)新的新的業(yè)務(wù)品種，及時總結(jié)存在重點問題的共性特征，并將其轉(zhuǎn)化成為新的數(shù)據(jù)模型。

（四）逐漸實現(xiàn)金融大數(shù)據(jù)審計下的全覆蓋連動審計。金融機構(gòu)下屬各級機構(gòu)覆蓋省市縣各級，尤其是農(nóng)村金融機構(gòu)，網(wǎng)點遍布各級區(qū)域，甚至在村鎮(zhèn)也存在信用社、分社一級。要逐步將市、縣兩級的金融審計力量融入進(jìn)來，逐步實現(xiàn)金融大數(shù)據(jù)審計下的全覆蓋連動審計。

（五）加大金融數(shù)據(jù)審計的廣度和深度。目前，省審計廳以農(nóng)村金融機構(gòu)為數(shù)據(jù)式審計的試點，在條件成熟情況下，金融數(shù)據(jù)審計的試點范圍會逐步擴大，從銀行業(yè)拓展到證券業(yè)、投資業(yè)等，不斷將金融數(shù)據(jù)審計的覆蓋面擴大至其他金融機構(gòu)。同時，對于已作為試點的金融機構(gòu)，數(shù)據(jù)分析平臺及數(shù)據(jù)模型的深度也會加強，  

第9篇：金融數(shù)據(jù)政策范文

關(guān)鍵詞：貨幣政策有效性；宏觀調(diào)控；金融體系

一、引言

2008年下半年以來，金融危機對全球經(jīng)濟(jì)帶來的破壞遲遲沒有終止。對于歐美國家而言，常規(guī)經(jīng)濟(jì)政策手段在危機期間嚴(yán)重失效。本文致力于回答這樣的問題：金融危機是否影響了我國貨幣政策的有效性。

貨幣政策有效性是指宏觀經(jīng)濟(jì)政策能否系統(tǒng)影響產(chǎn)出、就業(yè)等經(jīng)濟(jì)變量，以及影響程度的大小。周英章和蔣振聲用貨幣政策傳導(dǎo)機制的有效性研究貨幣政策有效性問題，如果貨幣政策變量與產(chǎn)出協(xié)整并存在格蘭杰因果關(guān)系，則認(rèn)為該政策變量有效。貨幣政策有效性與宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的“貨幣中性”非常相似，劉斌利用SVAR模型分析出貨幣政策沖擊在短期對實體經(jīng)濟(jì)有影響，長期無影響，該結(jié)論與主流文獻(xiàn)短期非中性、長期中性的判斷一致。杜亮總結(jié)了檢驗貨幣政策有效性的主要方法，包括格蘭杰因果檢驗，VAR、SVAR、VECM，貨幣政策規(guī)則，動態(tài)隨機一般均衡模型等。

本文的思路與閆力、劉克宮、張次蘭相似，構(gòu)建包含貨幣變量和產(chǎn)出、價格的VAR模型。經(jīng)驗證據(jù)表明，金融危機沒有使我國的貨幣政策有效性下降，反而有所上升。原因是宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的目標(biāo)和力度在金融危機前后發(fā)生變化，深層原因是我國金融體系發(fā)展緩慢，金融部門受危機影響較小，貨幣政策傳導(dǎo)機制依然有效。

二、經(jīng)驗證據(jù)

本部分采用VAR模型對金融危機前后的貨幣政策有效性進(jìn)行評價。分別估計全樣本金融危機前和金融危機后的VAR模型，評價是否金融危機改變了貨幣政策對經(jīng)濟(jì)的干預(yù)能力，為貨幣政策有效性的討論提供現(xiàn)實依據(jù)。

1.數(shù)據(jù)選取與來源

采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）在經(jīng)濟(jì)分析實務(wù)中被廣泛采用，其頻度高、數(shù)據(jù)早，有一定先行性，是業(yè)界非常重視的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，但在學(xué)術(shù)研究中使用較少。作為產(chǎn)出的變量， PMI用來分析貨幣政策可以反映出預(yù)期在貨幣政策制定過程中起到的作用?，F(xiàn)代貨幣政策制定具有前瞻性，預(yù)期管理是央行必須考慮的問題。市場預(yù)期對政策的響應(yīng)是貨幣政策有效性評價的重要方面。PMI非常靈敏地反映了經(jīng)濟(jì)當(dāng)前狀況，可以作為實體經(jīng)濟(jì)景氣程度的評價指標(biāo)。數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，區(qū)間為2005年1月至2013年6月。

貨幣政策變量選取了貨幣供應(yīng)量，具體為M2月末數(shù)同比增長率。大量研究表明，貨幣供應(yīng)量是我國主要的貨幣政策中介目標(biāo)。

2.實證結(jié)果

估計包含PMI、CPI、M2的VAR模型，利用其脈沖響應(yīng)評估產(chǎn)出與價格對貨幣政策變量貨幣的響應(yīng)，如果產(chǎn)出與價格的脈沖響應(yīng)較大，則說明貨幣政策有效性較強，反之則認(rèn)為貨幣政策的有效性較弱。在研究過程中，先進(jìn)行全樣本（2005年1月至2013年6月，圖中標(biāo)記為“full”）估計，然后分別估計危機前（2005年1月至2008年8月，圖中標(biāo)記為“before”）與危機后（2008年9月至2013年6月，圖中標(biāo)記為“after”）兩個子樣本，進(jìn)而評價金融危機前后貨幣政策有效性的變化。

單位根檢驗表明，所有變量均平穩(wěn)。根據(jù)Schwarz準(zhǔn)則，選擇VAR的滯后階數(shù)為2。

圖1和圖2描述了包含PMI、CPI和M2的VAR模型的脈沖響應(yīng)。產(chǎn)出對1單位貨幣供應(yīng)量沖擊的響應(yīng)不為0，長期恢復(fù)到0附近，這說明我國貨幣供應(yīng)量具有對實際變量的影響能力，短期非中性，長期呈中性。各樣本脈沖響應(yīng)基本都在第3期達(dá)到最大，體現(xiàn)出貨幣政策效果的滯后性。在第10期轉(zhuǎn)為負(fù)值，可能由于貨幣政策在中長期發(fā)生轉(zhuǎn)向，或者產(chǎn)出步入經(jīng)濟(jì)周期的下一個階段。金融危機之后的產(chǎn)出響應(yīng)增強，說明貨幣政策對產(chǎn)出影響的有效性沒有下降。

圖2描述了價格對貨幣供應(yīng)量的脈沖響應(yīng)。危機之前的價格響應(yīng)在第8期達(dá)到最大，危機后的價格響應(yīng)在10期達(dá)到最大，但峰值小于危機前，貨幣供應(yīng)量對價格的影響具有一定持續(xù)性。積極的貨幣政策雖然在短期具有明顯的刺激效果，但是產(chǎn)出在中長期表現(xiàn)出中性反應(yīng)，而價格滯后于產(chǎn)出響應(yīng)，因而容易出現(xiàn)通脹風(fēng)險。比對危機前后樣本，危機之后的價格響應(yīng)幅度降低，滯后性增強，這說明危機后的貨幣供應(yīng)量對價格影響更弱，政策實施的通脹成本有所下降。

價格對貨幣供應(yīng)量沖擊的響應(yīng)滯后要強于產(chǎn)出滯后，在貨幣政策制定過程中需要注意此方面因素，避免由貨幣政策帶來的通脹風(fēng)險。

三、中國的貨幣政策具有危機免疫力的原因

以上經(jīng)驗證據(jù)表明，金融危機之后，我國的貨幣政策有效性并沒有下降。貨幣供應(yīng)量有所增強，對價格的影響有所減弱。危機前后政策有效性的變化為未來政策調(diào)節(jié)提供了有利條件。本部分將討論為何金融危機沒有弱化我國貨幣政策有效性，反而呈現(xiàn)出有效性上升的現(xiàn)象。

1.貨幣政策有效性與宏觀調(diào)控的目標(biāo)和力度有緊密聯(lián)系

本文選取了2005年1月至2008年9月的數(shù)據(jù)，這期間我國的經(jīng)濟(jì)穩(wěn)步上升，貨幣政策一直比較穩(wěn)健，尤其是2007年年底到2008年上半年，宏觀調(diào)控的首要任務(wù)是控制物價過快上漲。央行執(zhí)行了從緊的貨幣政策，貨幣供應(yīng)量增速保持平穩(wěn)下降。在危機前子樣本的VAR模型中，作為政策目標(biāo)的產(chǎn)出和作為政策工具的貨幣供應(yīng)量都沒有大幅變動；危機后產(chǎn)出受到重創(chuàng)，貨幣供應(yīng)量調(diào)整力度增強，因此圖1中的脈沖響應(yīng)表現(xiàn)為危機后強于危機前。在經(jīng)濟(jì)形勢較平穩(wěn)的階段，宏觀調(diào)控力度較弱，對產(chǎn)出的關(guān)注不多，貨幣政策刺激產(chǎn)出的有效性表現(xiàn)較差；在經(jīng)濟(jì)形勢較為嚴(yán)峻的階段，決策層宏觀調(diào)控力度加大，更看重“保增長”目標(biāo)，貨幣政策頻繁操作，政策有效性也隨之增強。

由于危機前貨幣政策的主要目標(biāo)是控制物價過快上漲，貨幣供應(yīng)量增速在危機來臨之前一直處于緩慢下行的區(qū)間，通脹治理成果顯著，因而價格響應(yīng)在危機前的樣本中較強。危機后宏觀調(diào)控的主要目標(biāo)從控制通脹轉(zhuǎn)變?yōu)椤氨Ｔ鲩L”，價格調(diào)控居于次要位置。2008年9月以后，央行執(zhí)行了適度寬松的貨幣政策，確保經(jīng)濟(jì)增長，穩(wěn)定市場信心。與此同時，價格下降較為明顯，控制通脹不再是首要任務(wù)。這就解釋了為何圖2中危機后比危機前價格響應(yīng)減弱。

2.中國金融業(yè)發(fā)展緩慢，貨幣政策傳導(dǎo)機制在危機中沒有遭到破壞

黃志剛等將貨幣政策效應(yīng)作為經(jīng)濟(jì)危機的判決依據(jù)，研究表明，危機前兆期（2004年至2007年）美國的貨幣政策效應(yīng)嚴(yán)重衰減，危機期間甚至失效。中國在危機最嚴(yán)重的階段貨幣政策效應(yīng)不但沒有衰減，反而增加，說明該判斷對中國不適用。這種巨大差別來自于中美兩國經(jīng)濟(jì)的深層差異。與貨幣政策效應(yīng)最為緊密的經(jīng)濟(jì)因素是金融市場。

美國的金融危機源于次貸危機，最先爆發(fā)在金融系統(tǒng)。隨著金融創(chuàng)新的層出不窮和衍生品復(fù)雜度的增加，房價泡沫破滅，金融系統(tǒng)風(fēng)險失控。風(fēng)險隨著金融系統(tǒng)傳遞，最為突出的表現(xiàn)是經(jīng)濟(jì)體流動性不足。我國受危機影響源于出口部門，美國金融危機導(dǎo)致我國外需不足，大量出口企業(yè)難以維系。我國實體經(jīng)濟(jì)而非金融部門受到?jīng)_擊，消費與投資下滑導(dǎo)致交易性貨幣需求下降，經(jīng)濟(jì)體內(nèi)流動性充裕。我國的金融部門始終沒有受到太大影響，得益于金融體系發(fā)展緩慢。依賴于商業(yè)銀行的貨幣政策傳導(dǎo)機制也未受到影響，使得危機之后的貨幣政策可以有效刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。

四、結(jié)論

2005年1月至2013年6月的經(jīng)驗證據(jù)表明，金融危機不僅沒有削弱我國貨幣政策的有效性，反而增強了有效性。

貨幣政策有效性與宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的目標(biāo)和力度關(guān)系緊密。不同經(jīng)濟(jì)周期區(qū)間有不同的宏觀調(diào)控方針，貨幣政策對產(chǎn)出和價格的作用也會有很大差異。一方面說明宏觀調(diào)控目標(biāo)和力度在我國貨幣政策效果中的重要地位，另一方面表明貨幣政策有效性研究中應(yīng)當(dāng)嘗試分離宏觀調(diào)控因素，考察經(jīng)濟(jì)體本身對貨幣政策的響應(yīng)情況。隨著市場化改革的深入推進(jìn)，具有計劃經(jīng)濟(jì)色彩的宏觀調(diào)控逐漸弱化，市場本身對貨幣政策的響應(yīng)才是未來政策制定關(guān)注的重點。

雖然得益于金融體系落后，貨幣政策有效性對金融危機有較好的免疫能力，但是金融體系優(yōu)化資源配置的功能對我國未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依然至關(guān)重要。改善金融調(diào)控、完善組織體系、建設(shè)金融市場、深化金融改革、擴大對外開放、維護(hù)金融穩(wěn)定、加強基礎(chǔ)設(shè)施等，是“十二五”時期金融業(yè)發(fā)展和改革的重點任務(wù)。

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