1. 研究目的与意义
金融体系具有脆弱性与波动性，容易造成全局性的动荡与危机，已成为引发系统性风险的因素之一，研究金融波动对经济发展的影响具有重大意义。因此，本文将基于44个国家2000-2019年面板数据进行实证分析，对金融波动如何影响经济增长做出系统研究。
2. 研究内容和预期目标
（1）研究内容
本论文要研究的内容是金融波动对经济增长的影响，主要采用的方法是通过研究44个国家2000-2019年的面板数据，通过系统gmm估计法，研究金融波动对经济增长的影响。
3. 国内外研究现状
| 2008年国际金融危机的爆发使人们愈发重视金融波动对经济的影响，此类研究不断出现。金融体系的脆弱性与波动性，容易造成全局性的动荡与危机，已成为引发系统性风险的因素之一，这一观点已得到学术界普遍认可。 20世纪80年代，国外开始了对金融波动模型的研究。Engle(1982)提出了重要的ARCH模型，用于研究英国的通胀指数；此后又基于此提出了GARCH模型，进行了进一步的拓展（Bollerslev,1986）；Taylor（1987）等人则提出了SV类模型；为了描述具体波动，又出现了许多模型，如LMSV(Breidt,1998)、A-SV(Harveyamp;Shephard,1996)等。Reinhartamp;Reinhart（2008）研究表明，新兴经济体的顺周期财政政策与避免汇率升值的努力使得跨境资本巨额流入，加大了金融脆弱性和危机爆发可能性，而跨境资本频繁流动亦使得发达经济体的宏观经济更不稳定。Caballeroamp;Krishnamurthy（2006）认为，新兴经济体不完备的金融体系与制度，使其面对跨境资本过快流入时容易产生泡沫，金融中介则低估了泡沫及其崩溃的风险。 值得肯定的是，金融波动的加剧会影响金融稳定，不利于经济增长。郭红玉、李义举（2018）基于时变参数向量自回归模型探讨了金融杠杆、金融波动与经济增长，得出金融波动的加剧会对经济增长产生显著的负面作用；陈雨露、马勇、阮卓阳（2016）通过研究68个国家1981-2012年的面板数据，认为金融波动的增加不仅会削弱一国经济增长，还会导致金融体系的不稳定性显著上升。李振、陈忠阳、朱建林（2018）则基于77个国家1980-2014年跨国面板数据，研究金融结构、金融波动对经济增长的影响。实证结果发现：金融结构市场化、金融波动和股市波动均会对经济增长产生抑制作用，金融波动和股市波动程度的加大还会进一步通过边际效用削弱金融结构市场化对经济增长的负面影响，且金融波动的影响要大于股市波动。刘尧成、李想（2019）基于省际面板门槛模型研究了 2005－2017年间我国31个省(市、自治区) 金融波动对经济增长的影响。研究发现，随着金融周期所处阶段的变化，金融波动对经济增长会产生显著的非对称性、双重门槛效应，金融周期处于膨胀期、平稳期和萧条期时金融波动对经济增长会产生负向影响；经济增长对于金融波动的容忍弹性会随着金融周期所处的阶段而变化，金融发展水平的提高会放大经济增长对金融波动的容忍区间，但也会加速金融周期处于膨胀期时爆发金融危机的可能性，使得当前我国存在着进一步发展金融水平和严控金融风险的矛盾；何国华、陈晞(2020) 基于全球79个国家 1996—2017年的面板数据，采用系统 GMM 估计方法，考察了跨境资本流动对金融波动的影响，以及“国际风险承担渠道效应”存在与否。研究结果表明：大规模的跨境资本流动会增大金融体系脆弱性，加剧金融波动，对一国金融稳定造成强有力的威胁；跨境资本巨额的流出与流入均无助于金融稳定。王艺璇、刘喜华选取2007—2018年的月度数据，采用具有时变性质的向量自回归模型 （TVP-VAR） 对金融 稳定、金融杠杆与经济增长之间的时变关系进行实证研究，发现金融稳定与经济增长存在正向、负向交替作用关系：在经济危机时期，金融体系的稳定对经济发展有显著的促进作用；但随着经济复苏，促进作用逐渐减弱，甚至会在一定程度上阻碍经济增长；最后经济增速到达高峰阶段，金融体系的稳定对经济发展产生积极的促进作用。 |
4. 计划与进度安排
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2022年12月1日--2022年12月20日搜集和阅读文献，确定论文研究框架
2022年12月21日--2022年1月10日初步完成论文的理论分析工作
2022年1月11日--2022年2月1日确定样本并搜集数据，进行实证分析
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[1]Bollerslev,Tim. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J]. Eeri Research Paper. 1986
[2]Caballero R J， Krishnamurthy A. Bubbles and Capital Flow Volatility： Causes and Risk Management[J]. Social Science Electronic Publishing， 2006， 53 （1）： 35-53
[3]Engle R F. Autoregressive conditional heteroskedasticity with estimates of the variance of the United Kingdom inflation[J]. Econometrica, 1982
[4]F.Jay Breidt, Nuno Crato, Pedro de Lima. The detection and estimation of long memory in stochastic volatility[J]. Journal of Econometrics , 1998 (1)
[5]Harvey A C, Shephard N. Estimation of an asymmetric stochastic volatility model for asset returns[J]. Journal of Business, 1996
[6]Reinhart C M， Reinhart V R. Capital Flow Bonanzas： An Encompassing View of the Past and Present[J]. CEPRDiscussion Papers， 2008， 27 （59）： 1-54
[7]Taylor S. Modeling Financial Times Series[J]. Economic Journal, 1987
[8]Weiss L. Financial Structure and Aggregate Economic Activity:An Overview:Comment[J]. Journal of Money Creditamp;Banking, 1988,20(3)
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[10]蔡瑞胸. 金融数据分析导论[M]. 机械工业出版社, 2013
[11]陈利锋.资产组合调整成本、金融冲击与失业波动[J].浙江工商大学报,2014(06):69-79.
[12]陈雨露，马勇，阮卓阳. 金融周期和金融波动如何影响经济增长与金融稳定？ [J]. 金融研究， 2016 （2）： 1-22
[13]程名望,史清华,潘烜.城镇适应性、技能型收益、精神收益与农村劳动力转移——基于2291份调查问卷的实证分析[J].公共管理学报,2013,10(01):91-97 142.
[14]郭红玉，李义举. 金融杠杆、金融波动与经济增长——基于时变参数向量自回归模型[J]. 国际商务 （对外经济贸易大学学报）， 2018 （6）：101-113
[15]何国华,陈晞.跨境资本流动会加大金融波动吗？[J].国际金融研究,2020(03):35-44.
[16]李振,陈忠阳,朱建林.金融结构、金融波动与经济增长[J].金融论坛,2018,23(05):54-65.
[17]刘粮，陈雷. 外部冲击、汇率制度与跨境资本流动[J]. 国际金融研究， 201
[18]刘尧成,李想.金融周期、金融波动与中国经济增长——基于省际面板门槛模型的研究[J].统计研究,2019,36(10):74-86.
[19]冼国明,严兵.FDI对中国创新能力的溢出效应[J].世界经济,2005(10):18-25 80.
[20]徐增亮.FDI技术溢出、金融发展与区域技术创新的关系研究——基于安徽省1986-2012年时间序列数据的实证分析[J].新疆农垦经济,2014(09):46-49.
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