轉(zhuǎn)軌時期區(qū)域貸款需求決定模型的估計及應用

1、轉(zhuǎn)軌時期區(qū)域貸款需求決定模型的估計及應用歐振坤內(nèi)容摘要由于樣本容量有限和觀測值趨向高度相關(guān)，人們在運用時間序列估計轉(zhuǎn)軌時期貸款需求模型時往往會面臨無效的尷尬。但是，利用時間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)來估計貸款需求模型，不僅較好地解決了估計無效問題，而且可以利用估計結(jié)果對區(qū)域貸款需求進行分析和預測，從而提高對區(qū)域信貸運行趨勢判斷的前瞻性。對于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌時期我國貸款需求決定模型的估計，一般的做法是利用這一時期的時間序列數(shù)據(jù)進行回歸（謝平，2002年），但這樣做也會遇到一些難以克服的困難。首先，由于樣本容量有限，當解釋變量又存在滯后期時，常常會出現(xiàn)自由度不夠的問題；其次，在時間序列資料中，解釋變量的觀測值之間

2、趨向高度相關(guān)，導致參數(shù)估計無效。為了克服上述困難，我們借鑒國際上流行的做法，利用轉(zhuǎn)軌時期大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ小^(qū)）歷年資料組成的時間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)來估計模型中的參數(shù)，由此得出大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ?、區(qū)）貸款需求決定模型。利用上述計量經(jīng)濟模型，我們不僅可以對大區(qū)行轄區(qū)貸款需求滿足情況進行估計，而且可以根據(jù)大區(qū)行轄區(qū)各?。ㄊ?、區(qū)）經(jīng)濟增長計劃，對未來若干年的貸款需求進行預測。一、理論說明按照現(xiàn)代宏觀經(jīng)濟學創(chuàng)始人凱恩斯對“有效需求”的定義，我們可以從宏觀層面上對貸款有效需求進行定義。所謂“貸款有效需求”，是指貸款的總供給函數(shù)與總需求函數(shù)相等（或基本相等）時的總需求，即它是貸款的總供給函數(shù)與總需求函數(shù)的

3、交點所對應的均衡貸款數(shù)量。如果不特別注明，下面將要研究的貸款需求均指貸款有效需求。實證研究表明（謝平，2002年），在經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌過程中，影響貸款需求的因素主要有經(jīng)濟規(guī)模（GDP）、利率、資本邊際效率、總投資、居民消費、貸款使用效率、資本市場、居民收入和傳統(tǒng)與習慣等九個方面，其中在統(tǒng)計上影響顯著的則只有GDP、資金利稅率和固定資產(chǎn)投資這三個因素。但在這三個因素中，GDP與固定資產(chǎn)投資具有十分明顯的相關(guān)關(guān)系，不能同時作為貸款需求的解釋變量。比較這兩個指標，GDP與貸款需求的關(guān)系更為密切，且能在一定程度上涵蓋固定資產(chǎn)投資指標的信息，因此，二者中我們只選用GDP作為一個解釋變量。此外，在經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌以來的很

4、長一段時期，我國企業(yè)軟預算約束問題相當嚴重，加之上世紀90年代中后期以來央行八次降息，貸款利率水平不斷下降，企業(yè)決定投資與否基本不考慮資本邊際效率如何，盡管這種情況近些年來有所變化，但對長期數(shù)據(jù)來說影響不大。因此，如果我們從過去長期的經(jīng)驗數(shù)據(jù)出發(fā)，來擬合貸款需求決定模型，只能選擇GDP作為解釋變量。這樣，就可以得到如下的貸款需求決定模型：Y=a+b1X+b2X(-1)+U (1)其中：Y為貸款需求。在現(xiàn)實經(jīng)濟生活中，實際發(fā)放的貸款數(shù)量與均衡貸款數(shù)量常常是不一致的。假定從長期來說，信貸市場是趨于均衡的，那么，我們就可以根據(jù)現(xiàn)實經(jīng)濟生活中一定時期內(nèi)（如一年）實際發(fā)放的貸款去估計均衡貸款，即Y為一定

5、時期內(nèi)（如一年）的新增人民幣貸款。X為國內(nèi)生產(chǎn)總值GDPX(-1)為上期國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP（1）U為剩余誤差項，這里假定它滿足慣用的假定我們可以直接采用普通最小平方法對模型(1)中的參數(shù)a、b1和b2進行估計，然后將估計得到參數(shù)代入模型(1)，用以檢驗歷年的貸款需求滿足情況，并對未來的貸款需求進行預測。然而，我們在利用模型(1)進行參數(shù)估計時，會遇到一些難以克服的困難。首先，由于樣本容量有限，當解釋變量又存在滯后期時，常常會出現(xiàn)自由度不夠的問題。一方面，模型中包括兩個解釋變量會失去3個自由度；另一方面，解釋變量滯后1期會使我們可利用的觀測值失去1個，總共要失去4個自由度。其次，在經(jīng)濟金融時間序

6、列資料中，解釋變量的觀測值之間趨向高度相關(guān)。如在模型(1)中，這種序列相關(guān)問題就轉(zhuǎn)化為解釋變量的多重共線性問題。也就是說，GDP、GDP（1）之間可能是高度線性相關(guān)的，參數(shù)估計因而是無效的。由于上述問題的存在，模型(1)的應用受到了很大限制。那么，對上述問題是否有較好的解決辦法呢？答案是肯定的，即采用時間序列與截面結(jié)合數(shù)據(jù)（簡稱TS/CS數(shù)據(jù)）來建立模型（杭斌，1993）。這類數(shù)據(jù)是對截面上N個個體觀測T年而形成的。在經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌20多年的歷程中，我國有效時間序列資料十分缺乏。就年度新增貸款和國內(nèi)生產(chǎn)總值指標來說，樣本充其量只能取到20多個。但是，我國的TS/CS數(shù)據(jù)卻是相當豐富的，如轉(zhuǎn)軌時期我國

7、各地區(qū)歷年新增貸款和國內(nèi)生產(chǎn)總值指標都是TS/CS數(shù)據(jù)。這類數(shù)據(jù)綜合了時間序列和截面兩方面的信息，具有許多優(yōu)點，因而上一世紀80年代以來在國際上倍受重視。如果我們采用的不是單一時間序列資料，而是TS/CS數(shù)據(jù)，則模型(1)的一般形式為Yit=ai+b1Xit+b2Xi,t-1+Uit i=1,2,N，t=1,2,T (2)其中Yit為第i個個體在時間t的新增貸款Xit、Xi,t-1為第i個個體在時間t、t1的國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）ai表示第i個地區(qū)的截距項，假定其不是隨機變量Uit為剩余誤差項這些變量都是雙向變量，它們既隨時間變化而變化，又因個體不同而改變。對于這類模型，原則上可以直接用普通最

8、小平方法估計其參數(shù)，這是因為，采用TS/CS數(shù)據(jù)后，一方面樣本容量由T擴大到NT，在很大程度上解決了時間序列長度不夠帶來的自由度太少問題；另一方面，模型中N個不同個體均有不同的X值，利用不同個體在X值上的差異，可以緩解甚至避免多重共線性問題。二、貸款需求決定模型的估計下面我們以某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省為個體，利用模型(2)對該大區(qū)行轄區(qū)貸款需求決定模型進行估計。在對該大區(qū)行轄區(qū)貸款需求決定模型進行估計之前，先對模型進行簡單的差分變換，得到： (3)其中：Yit表示第i個地區(qū)在第t年的新增貸款Xit表示第i個地區(qū)在第t年的國內(nèi)生產(chǎn)總值Uit為隨機擾動項，這里假定它滿足慣用的假定，, i=1,2,，

9、N (4)為分析簡便起見，某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省的新增貸款取19942003年的數(shù)據(jù)，國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）取19932003年的數(shù)據(jù)（見表1），則公式(4)為，, i=A，B表1 某大區(qū)行轄區(qū)GDP、新增貸款情況單位：億元年份GDP實際新增貸款全轄合計A省B省全轄合計A省B省19934443278016631994609638722224779441338199580055002300310746094651996963059603670122472949519971073066504080146280665619981149271624330100144355819991222776624

10、5658745733012000136688542512613419204212001150839438564515159815342002167131055061632165152064520031945612430702630552191864資料來源：根據(jù)中國金融年鑒19932003年的有關(guān)數(shù)據(jù)整理計算。由于這里把某大區(qū)行轄區(qū)每一個省作為一個個體，雖然只用了10年數(shù)據(jù)，但樣本容量為TN10×2=20，因而不存在自由度不足的問題，多重共線性問題也得到緩解甚至避免。依據(jù)某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省19932003年新增貸款和國內(nèi)生產(chǎn)總值統(tǒng)計資料，應用普通最小平方法，可得到模型（3）中參數(shù)

11、的最佳無偏估計：、， =0.9639，取顯著性水平0.05，經(jīng)回歸顯著性檢驗，顯示回歸效果均是顯著的。再由 ，可求得模型（2）中某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省截距項的估計值分別為，。將上述估計值代入模型（2）中，便得到某大區(qū)行轄區(qū)由GDP決定的貸款需求模型。三、貸款需求決定模型的應用根據(jù)上述參數(shù)估計結(jié)果，可以計算出某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省及全轄由GDP決定的貸款需求（見表2）。將1993年以來的實際新增貸款與由GDP決定得貸款需求估計值進行比較，不難發(fā)現(xiàn)它們的變動基本一致，這不僅反映出模型的擬合效果較好，而且說明近十年來銀行貸款投放基本上滿足了經(jīng)濟增長的需要。表2 某大區(qū)行轄區(qū)新增貸款與由GDP決定的貸

12、款需求單位：億元年份全轄合計A省B省實際新增貸款貸款需求實際新增貸款貸款需求實際新增貸款貸款需求1994779773 441472 338301 199510741106 609631 465475 199612241194 729698 495496 199714621404 806767 656637 19981001979 443450 558529 1999874913 573605 301308 200013411390 920957 421433 200115151563 9811002 534561 200221652104 15201482 645622 200330553005 21912082 864923 資料來源：根據(jù)中國金融年鑒19942003年和有關(guān)參數(shù)估計值整理計算。將參數(shù)和截距項的估計值以及某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省未來若干年的經(jīng)濟增長計劃，代入前面建立的大區(qū)行貸款需求決定模型，還可以對今后若干年某大區(qū)行轄區(qū)A、B二省及全轄的貸款需求情況進行預測，由于一時難以取到該大區(qū)行轄區(qū)A、B二省未來若干年的經(jīng)濟增長計劃指標，這里就從略了。按照目前人民銀行的機構(gòu)設置和職能定位，今后大區(qū)行、省會城市中心支行甚至地市中心支行在實施貨幣政策和宏觀調(diào)控當中，都可以應用時間序列與截面數(shù)據(jù)結(jié)合貸款