1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)
一、研究意义
影子银行体系这一概念最早是由美国太平洋投资管理公司执行董事保罗麦考利于2007年9月在美联储的年度会议上提出。自2007年美国次贷危机后便广为人知,这一金融专业的新兴词汇近年来活跃于各个学术论坛、研讨会及经济媒体中。基于国际权威机构如金融稳定委员会对影子银行定义可知,所谓影子银行行为就是指:传统受监管金融机构实体在受监管银行体系外设立信用中介实体,以金融创新为手段,开发和创造各种可替代传统金融工具或产品的类金融工具或产品,并通过相关活动试图绕过监管以实现自身利益最大化的行为。
但是,由于世界各国在经济发展和金融体系的发达程度存在不同,因此各方所讨论的影子银行体系也存在较大区别。美国的影子银行体系是一个完整的体系,该体系以资产证券化为核心,投资银行、结构型投资载体、货币市场基金等机构各司其职,相互配合,共同执行传统商业银行体系的信用中介功能。相较之下,我国的影子银行体系在缺乏相应金融制度和金融工具配合的条件下,是一个以商业银行为主导,信托、私募基金以及民间金融等部门为辅,相对而言并不完整的体系,其中银信合作是我国影子银行体系最典型的表现形式。
2. 研究的基本内容和问题
研究目标:
1、系统地研究中国的影子银行,分析其性质、成因、现状和作用机理;
2、采用定性分析与实证分析相结合的方法,从宏观上定性分析影子银行体系对经济发展的影响并得出结论,为金融监管部门制定更合理的政策,为维护金融发展与稳定提供依据。
3. 研究的方法与方案
研究方法
实证研究法
本文主要研究的是影子银行对于我国宏观经济中国内生产总值(GDP)的影响。
(1)样本选取和数据来源
本文选取国内生产总值(GDP)、影子银行、通货膨胀率、汇率、货币供应量这五个变量进行建模。
本文所选取样本的时间跨度为2002年-2016年。所用月度数据来源于Wind数据库、中国人民银行网站、中国信托业协会网站、中国信托业愤会网站、中国银行业监督管理委员会网站、中华人民共和国国家统计局网站、中国金融信息网。
(2)模型构建
VAR模型的数学表达式是:
RGDP=α1RSB α2RCPI α3RER α4RM1
变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量定义 |
被解释变量 | 国内生产总值 | RGDP | 由于我国GDP统计的最短期限是季度,最终采用季度RGDP作为变量。 |
解释变量 | 影子银行 | RSB | 由于影子银行体系繁琐庞大,构成数据具有隐蔽性,所以采用间接法,以社会融资规模扣除银行信贷规模所得作为影子银行规模(RSB)的代理变量。 |
通货膨胀率 | RCPI | 通货膨胀率会影响消费,从而影响GDP。居民消费价格指数CPI是观察通货膨胀率的重要指标,本文选用CPI季度数据的环比增长率作为通货膨胀率的观测数据,记为RCPI。 | |
汇率 | RER | 汇率会影响进出口,从而影响GDP。因此本文选用季度数据的环比增长率RER为观测数据。 | |
货币供应量 | RM2 | 货币供应量的多少也会对GDP产生影响。选M2作为研究货币供应量对GDP影响的观测数据实证结果相对准确。同上,用RM2表示M2季度数据的环比増长率。 | |
误差项 | 西塔 | 表示测量的误差项。 |
技术路线
介绍研究意义及背景,然后进行文献综述、数据收集和整理,接下去进行理论分析和实证分析,充分介绍影子银行信用创造的作用以及建立实证模型分析是否对国民生产总值产生影响,总结实验,得出结论,并提出政策建议。
实验方案
本课题采用了理论和实证相结合的方法,实验方案也分为理论考察和实证研究两部分内容,主要包括国内外研究的叙述、归纳和讨论,以及实际资料的搜集、整理和分析。具体实验调查方案如下:
(1)实验目的
系统地研究中国的影子银行,分析其性质和成因,并将其和美国的影子银行体系进行比较,据此分析中国影子银行是否存在系统性风险,最后分析影子银行和经济增长、货币供应等宏观变量之间的动态关系,并根据理论和实证研究对中国的影子银行监管提出相应的建议。
(2)实验方法
运用VAR模型将国内生产总值、影子银行规模、货币供应量、汇率、通货膨胀率进行多元回归,探究影子银行对于GDP的影响。
(3)实验内容
本次实验的理论部分的内容主要为国内外影子银行体系的比较,而实证部分的内容则是2002-2016年季度数据资料。
(4)实验周期
论文撰写阶段(2017年1月-2017年3月):确定数据年限与范围,对收集到的资料和信息反馈进行整理、录入和初步统计;利用VAR模型对资料进行计量分析;对实验结果与老师进行沟通和修改。
总结阶段(2017年4月-2017年5月):完成报告的撰写,同时完成子报告,对结果进行讨论与修改。
(5)实验成果
实验调查研究的成果主要是调研报告和各类资料的汇总报告。
4. 研究创新点
本文的创新之处主要体现在对影子银行体系对经济的影响进行了实证分析,运用VAR模型将影子银行体系的影响通过脉冲响应函数和方差分解体现出来,对影子银行是否影响我国GDP进行探究,挖掘影子银行与其他影响经济增长要素之间的关系。
5. 研究计划与进展
时间 | 计划进展 |
2017.1 | 利用假期对国内外影子银行体系进行深入研究,查阅相关文献,并学习计量经济学的知识,为后面模型设定与运用打下基础。 |
2017.2 | 完成资料收集与数据整理,利用数学软件和模型对数据进行分析;准备中期报告,汇报研究成果。 |
2017.3-2017.4 | 总结各项工作成果,撰写学术论文。 |
2017.5 | 完成结题报告和学术论文。 |
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