宏观经济统计范文
发布时间：2023-10-09 17:41:26
导语：想要提升您的写作水平，创作出令人难忘的文章？我们精心为您整理的13篇宏观经济统计范例，将为您的写作提供有力的支持和灵感！
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2.1实现创新型国家的统计分析我国已经提出了创新型国家的建设目标，因此，宏观经济统计分析的重要内容之一便是创新能力。它需要我们在产业创新、国家创新等方面提升能力，并作出科学的研究。目前，创新指数的应用影响、创新对就业的影响、创新对国家税收的影响以及创新对国际竞争力的影响都已成为经济统计分析研究的重要内容，将科技信息数据融入到经济统计之中已成为宏观经济统计分析的重中之重，也是统计与分析研究的未来发展方向。
2.2产业结构高端化的统计分析产业结构高端化是推动我国经济社会发展的核心内容，也是我国宏观经济统计分析的重要内容。近年来，我们通过分析国内外的大量经济数据，对国家产业高端化的转型作出了统计分析，并研究了各要素之间的推动作用，提出了“三高一低”的产业结构高端化发展规律，即生产效率高、劳动报酬高、资金回报高以及能源消耗低。通过研究分析国家产业结构高端化的特征，发现产业结构高端化离不开创新与金融信息的支撑，这也说明了我国实现经济产业的高端化转型需要技术创新、管理创新以及信息化创新等方面作为支撑，同时，还应坚持绿色创新，发展新能源，以便实现产业能源的绿色、高端化。
2.3实现金融创新的统计分析金融体系与效率在国民经济发展中占据十分重要的地位。在我国改革开放以及经济发展的过程中，金融改革与创新起到了不可替代的作用，因此我国才可以从容应对金融危机。目前正处于全球金融体系的改革过程，金融体系的创新与改革面临前所未有的挑战，如何保持金融创新，实现金融业与其他产业经营发展的链条关系已经成为非常复杂的经济难题，这对于宏观经济统计分析而言，既是重要的机遇也是严峻的挑战。因此，我们应做好对货币供求以及货币政策的金融统计分析，深入挖掘资本市场以及证券市场的统计分析内容，充分发挥现代统计学作用，进而保障我国经济社会的可持续发展。
篇2
一、2011年宏观经济的具体表现
(一)物质经济发展速度逐渐变慢
在过去的2011年中，中国的物质类经济复苏的步伐开始变慢,其主要原因有以下两个方面。第一，由于2010年gdp发展变慢的影响；第二，由于外界环境和中国内部政策两方面影响，造成推动经济快速发展的动力减少了。同时国家内部市场的需求并没有起到抵消国际市场需求减少的作用，因此，两者相互比较，中国社会主义市场经济发展的速度比不上减少的速度，因此中国经济进入了疲软期。
(二)投资的风险开始增加， 中国社会主义市场经济进入了一个新时期
在物质类经济发展速度逐渐变慢的同时，中国的金融业同时出现了价格变化加剧、资源搭配不当、风险增加的局面。以及部分地方政府的投资政策出现了失误，导致地方政府出现了财政赤字的状况、部分监管机构缺乏有效的监管行为，以及民间私人集资行为的出现，这一切都在暗示标志着，中国社会主义市场经济局面进入了一个新的发展时期。
(三)中国社会主义市场经济所固有的特点
在经济发展速度变慢和经济扭曲程度加深的同时，中国经济的结构并没有按照预想的情况发生结构性的调整，市场和政府的关系也没有出现明显改善的情况。这一切的事实都在表明，中国社会主义宏观经济所具有的惯性也在不断地进行强化。这样的后果，将使中国社会主义经济转型的难度越来越大，同时也表明中国社会主义经济政策的发展方向将主要着眼于民生问题和种种社会问题。
二、2012年社会主义市场经济的现状以及展望
(一)风险不断增加的国际环境以及复苏中遇到的困难
在2012年的开春，传来了一系列的消息。欧洲债务危机开始爆发、美国资本主义经济增长的速度逐渐变慢、阿拉伯之春、华尔街散步……这些世界性的政治和经济骚乱使人们不得不重新思考自从2007年以来的这一场全球性的经济危机。这些事实说明，美国的所谓的次贷危机并没有真正离我们远去，世界经济发展的道路并不是像想象中那样一帆风顺的，是充满曲折的。经济危机产生的原因远远比我们原来想象的更加复杂。世界性经济的结构根源决定了世界经济的发展体系进入了一个新的发展时期。这个时期的变化充满了周期性和种种不确定性。这一切，都决定了中国2012年社会主义宏观经济发展的外部环境，并且，为我们经济发展政策的制定找到了一个立足点。
(二)房地产经济市场的深层次调整
中国房地产市场在历经国家两年的大力调控之后，将在2012年迎来更大的更深度的调整。调整的方面将包括交易额、交易价格以及投资力度等多个方面。而且，房地产的投资，消费等资金链，将会对中国社会主义宏观经济发展的幅度产生更加深刻的影响。从目前所得到的房地产数据进行分析，虽然房地产在销售，储存，资金链，以及资产等指标上都出现了不断恶化的情况，但是房地产市场目前仍然处于僵持阶段。相信随着国家对房地产政策的不断调整，2012年中国的房地产市场上将会出现大规模的投资减少，价格下降，交易额度减少等状况。但是，中国房地产市场对政府的政策是高度依赖的，并且在实际上，人们对房地产潜在的需求仍旧非常大，因此，中国的房地产市场不会发生崩溃性下降的情况，价格的变化幅度也不会超过百分之二十五。
(三)前低后扬的社会主义宏观经济参数
2012年，推测中国gdp的发展速度将出现“前低后高”的发展情况，外部国际环境的影响以及政府房地产政策的影响将导致社会主义宏观经济出现短暂的变化。但是，由于市场的不断稳定，以及中央政府政策的转变等诸多原因，将使社会主义宏观经济在之后的时间里出现显著反弹的局面。从资源供应的角度来看，农业的基础性设施建设速度和规模将会不断地加快，国家在支农项目上投入将会不断加大，因此供应资源将会显著地得到提升。
三、对宏观经济的总结与预测
2012年初期，宏观经济将继续延续2011年回落的态势，并且导致政府在宏观经济政策上进行大幅度转向。宏观经济将在之后的时间里出现彻底反弹的情况，从而使社会主义宏观经济成功避免第二次衰退的情况。估计2012年的gdp增长速度为8.5%左右，并且将呈现出不断变慢放缓的态势。因此，政府2012年的工作重点应当从控制通货膨胀转变到稳定增长上来。并且中国在2012年经济政策的核心，应当包含防范金融变化过大和资源分配不合理带来的风险。
篇3
宏观经济分析是一项系统性的工作，有着十分鲜明复杂性特点与专业性特点，涉及工业、农业以及科研等多个社会经济领域。做好宏观经济的统计与分析工作对于科学决策有着十分重要的意义。这就需要相关的研究人员综合运用各种理论与技术对宏观经济统计分析的方法进行深层次的研究。
一、宏观经济统计分析概述
宏观经济统计分析是一项经济学与统计学相结合而形成的独立知识科目体系。由于统计学是经济学十分重要的研究工具，二者之间存在着相互推动、共同发展的关系。将统计学知识与经济学知识结合起来，能够将各个领域的研究方面与研究方法统一起来，打破不同研究内容在领域上的界限，为经济决策与经济规律的探索创造良好的条件。由于我国在宏观经济统计分析领域的起步比较晚，在该研究领域中尚未形成一个高效的研究体系，在我国产业结构升级与经济增长方式变化的过程中，宏观经济统计分析的重要意义才逐渐显示出来。
二、宏观经济统计分析在发展过程中普遍存在的问题
在宏观经济统计分析发展初期，由于统计学的有关理论沿未得到完善，尤其是在计算机技尚未成熟时，统计学分析理论在应用方面的重要意义没有充分显示出来，对于宏观经济分析方面的支持十分有限，造成宏观经济统计分析在实际应用方面所直到的作用不够突出。随着我国社会生产部门的不断分化，越来越多的小型企业尤其是民营企业，在管理与经营决策方面对于新的统计与分析技术表现出了巨大的需求，加上计算机技术的不断发展。统计学理论在研究人员的不断探索下开始进入到了快速发展的阶段。在这一过程中，政府以及有关部门形成了比较明确的周期性经济规划目标，根据周期性经济目标对我国农业、工业以及服务业等产业进行了有针对性的宏观调控，大幅提高我国经济建设的科学性与合理性，为我国经济的调整增长奠定了良好的基础。目前我国宏观经济统计分析在能力在已经进入宏观统计与微观统计并行发展的重要阶段，宏观统计与微观统计在目的划分上更加明确，在应用效率与应用水平上得到了大幅度的蚊帐，两项学科之间存在着相互促进、共同发展的新局面，同时也将宏观经济统计分析的发展带入了一个全新的阶段。当前我国已经全面进入信息化与数字化时代，选择计算机技术与统计分析技术为宏观经济统计分析的发展奠定了良好的基础。尤其是在我国电子商务领域不断创新与发展的过程中，宏观经济统计分析的重要作用得到了最大程度的体现。在网络环境下，消费群体在消费过程中会产生大量的消费需求数据，有关单位与企业可以以用户的消费数据为资源，以统计学与经济学的有关理论为基础，以宏观经济统计分析为重要手段，对未来一段时间内的消费行为进行科学、有效的判断，提高社会产品生产的合理性与有效性，为电子商务消费用户提供更加具有针对性的商品，为我国经济消费的不断增长创造有利的条件。除了电子商务领域之外，银行业与服务业也可以利用宏观经济统计分析的有关手段对用户名的储蓄行为与消费行为进行判断，为用户制定出更加科学的理财方案与出行方案。对于政府单位来说，则可以利用宏观经济统计分析结果，对社会公众的物流状态与交通状态进行有针对性的分析，对社会公众在日常的生产生活活动中的支行规律有一个全面且深入的了解，将宏观经济统计分析的重要作用充分发挥出来。
三、宏观经济统计分析的发展问题研究
当前我国宏观经济统计分析领域已经进入到了快速发展的新阶段。成经济发展过程中，宏观经济统计分析已经成为分析国民经济发展情况与发展水平十分重要的一项工具。有关部门需要进一步加大该领域的研究力度，为领域的发展奠定良好的人才基础与技术基础，真正认识到宏观经济统计分析对于国民经济发展的重要意义。同时，政府及有关单位还需要进一步加强城市数据信息的收集能力建设与处理能力建设，设置云计算中心，对各方面流动数据进行统计，了解经济数据变化的有关规律，交各方面的统计与分析结果应用到市政管理与组织决策中，为区域内乃至于国家的经济增长奠定良好的基础。
四、宏观经济统计分析的自主发展
由于宏观经济统计分析无论对于政府机关还是在于中小企业来说有着十分重要的意义与价值，尤其是在计算机技术不断发展的大背景下，宏观经济统计分析的应用范围与应用空间得到了进一步的拓展，在社会各阶段与各领域工作与研究人员的共同努力下，宏观经济统计分析中的有关理论将会得到不断的发展与完善。同时也是统计学领域宏观经济分析得到快速独立发展的重要机遇，由此可以实现对人类经济社会发展的重要进步性影响，宏观经济统计分析在自身的独立发展前提下吸收了大量的信息数据，之后又利用统计学的思想和方法进行创新研究尝试。
先进的科技和信息技术的发展是国家宏观经济统计分析发展的重要支持，与此同时还应该配合以功能强大的数据库系统和计算机网络系统，在先进技术和统计学专家的密切配合下可以进一步推动其发展，实现系统完善的宏观经济统计分析体系。
作者:张勇 单位:太原市迎泽区社会经济调查队
参考文献：
[1]蔡真.宏观经济统计分析发展的基本问题[J].商,2015,47:266.
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什么是宏观经济统计分析？宏观经济统计分析是以宏观经济理论为基础，为指导国民经济运行过程及其整体情况所进行的实证经济。
一、宏观经济统计分析的产生
宏观经济统计分析产生的背景是我国特有的社会主义市场经济体制，它是根据我国现有的经济体制而诞生的专业性术语和知识体系。宏观经济统计分析在发展的过程当中，逐渐将统计学和经济学融合到一起。但是，宏观经济统计分析的出发点却与两个知识体系完全不同，其具体表现出来的是计量经济学的学科存在和作用。
在计划经济阶段，单纯使用统计学就可以衡量我国的国民经济水平，但是当我国开始经济体制改革之后，原有的统计学就不能准确地衡量出我国的国民经济水平，但是原有的统计方式也并没有完全被取代，而是调整为市场经济体制下的宏观经济分析方法。所以说，经济体制改革催生了宏观经济统计分析，同时宏观经济统计分析也为国民经济的发展做出了巨大的贡献。
二、宏观经济统计分析的特点
1.实证性
宏观经济统计分析是建立在现实客观的基础之上的经济分析方法，具体有三个方面的表现特征：一是从现实出发，分析经济运行规律；二是以具体的时间和空间为约束，也就是说，宏观经济统计分析所使用的统计变量是有时间下标和空间范围的；三是依据事物本身的发展规律与统计分析方法相结合进行的分析。
2.综合性
宏观经济统计分析的综合性特征表现在四个方面：一是总量综合，是指宏观经济总量、结构、经济关联度的综合；二是数据综合，是指总括性数据、结构性数据和关联性数据的综合；三是方法综合，是指统计方法、逻辑方法和辩证方法的综合；四是学科综合，是指经济学、管理学、统计学和计量经济学的综合。
3.假定性
从现实出发进行的宏观经济统计分析，不能排除微规因素的影响，但是为了更好地分析宏观经济，一般把微规因素作为条件假定不变，这是宏观经济统计分析的一个特点。
三、宏观经济统计分析的发展问题
虽然宏观经济统计分析的产生和发展为我国的国民经济统计分析做出了巨大的贡献，但是在发展和实践当中也遇到了一些问题。首先就是摸着石头过河，宏观经济统计分析是在我国特有的社会主义经济体制下演变而来的，没有实际经验可以借鉴，可以说它的发展也是在摸着石头过河，在不断的探索前进当中难免会犯错误。其次国民经济具有整体性和层次性的特征，想要对国民经济进行既整体又分层次的分析，是一个很困难的难题，这就需要不断地发展和完善宏观经济统计分析。
四、宏观经济统计分析的发展方向
面对着宏观经济统计分析自身的缺陷以及国内外经济的不断变化，宏观经济统计分析必须要不断地发展和完善，才能继续更好地为我国的国民经济发展做出贡献。
1.建立科学的信息数据搜集整理体系
随着互联网的不断发展，进入二十一世纪以来，信息技术的发展已经成为时代的大背景，所以只有建立科学的信息数据搜集整理体系才能运用海量的数据进行更佳的宏观经济统计分析，这对于进行更全面的国民经济分析来说是至关重要的。
如果想要充分地利用互联网发展时代下的大数据，就必须从政府各部门的信息数据做起，必须大力发展政府公共数据共享平台，让这一个数据基础作为宏观经济统计分析的发展基石。一旦数据平台搭建完善，全国的信息可以共享，那么宏观经济统计分析就可以充分发挥其作用，更加准确地衡量出国民经济发展情况。
2.以创新型国家为目标的统计分析
2006年，我国提出了创新型国家建设目标，这就说明创新能力的重要性，所以宏观经济统计分析也必须以创新能力为重要内容。创新是第一生产力，所以即便是宏观经济统计分析也必须不能一成不变。事实上，科技统计如何融入经济统计并且让创新分析能力建立在经济体系中成为核心要素，是分析研究发展上一个大的发展方向。
3.产业结构分析和金融统计分析
我国的产业结构调整一直是近些年经济发展的重点，也是我国经济社会全面转型的重要核心内容。所以从发展的角度来看，产业结构的统计分析将是我国宏观经济统计分析的重要内容之一。
除此之外，金融统计分析也十分重要。因为金融体系在我国的经济发展当中有非常重要的地位。我国改革开放之后，金融改革和发展对经济的发展起到了很大的促进作用，所以必须要进行金融统计分析，保证宏观经济统计分析的准确性。
五、结束语
我国改革开放三十多年来经济得到了突飞猛进的发展，而这当中宏观经济统计分析功不可没。但是随着内外部环境的变化，必须充分完善宏观经济统计分析，这样才能让宏观经济统计分析继续为中国的发展做出贡献。
参考文献：
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1关于宏观经济统计分析的具体概述
宏观经济统计分析是经过两种知识体系发展而来，即统计学知识体系以及经济学知识体系。这两个知识体系的相互融合，并遵循宏观经济理论，分析经济发展规律的过程，能够根据相关数据资料，得出科学的国民经济运行，并对发展过程的持续性和稳定性进行验证。宏观经济统计分析发展至今主要经历了三个非常大的发展阶段：第一大阶段主要将其重心归纳为国民经济，并将统计指标划为关键点，以当时国家经济发展水平的现实情况为依据，对经济进行分析探讨；第二阶段为国家经济审核体系完善期，核心经济指标确定，宏观经济分析中的科学统计得到优化；第三阶段为宏观统计与微观统计相辅相成阶段，形成新局面。上述内容在宏观经济统计分析中分别占有地位，其职能依次为分析过程的关键内容与重要基础、对研究问题做出定性认识以及统计局在年初做好上一年度的经济统计分析。以上三个工作内容能够解释宏观经济发展过程中主要矛盾，并科学预测经济发展态势，针对经济制度或者运行过程存在的问题，提出针对性管理建立。
2宏观经济统计分析在发展过程中存在的主要问题
随着社会经济的飞速发展，宏观经济统计分析方法逐渐增多，在促进经济预测准确性的同时，也带来了一定问题，主要体现在以下四方面。
2.1工作人员综合素质因素导致缺乏创新思维
受到工作人员素质等因素的影响，在分析过程中，其缺乏统计过程的创新思维，统计分析方式较落后，在分析时不能很好的遵循统计原则，使得统计分析结果存在误差。与此同时大数据时代的到来给统计分析赋予了新的时代要求，但实际运行时，工作人员综合素质的局限性无法准确把握大数据时代特征，导致构建出的经济统计分析模型无法准确预测经济趋势。
2.2市场机制被弱化
我国的经济发展水平已经步入到了高收入的阶段，实行投资补息、国债技改等政策，扩大了投资规模。但与此同时投资需求的增长速度没有上升的迹象，经济增长速度呈现一种下滑的趋势，使得市场机制本身的推动力被弱化。
2.3出口难以为经济增长起到大的作用
自从2012年以后，净出口已经没有为我国经济增长带来实际贡献率，相关文献显示净出口不仅没有带来增长甚至还出现负贡献率得现象。分析其原因发现是由于出口量以及进口量减弱，且都出现衰退迹象。在这种条件形式下，经济增长更多的是靠内需，只是从当前来看，投资消费的增长速度跟以往的年份比起来明显放慢了步伐，影响着出口、跨过企业的积极性。
2.4消费需求低迷且国民收入分配悬殊较大
很多居民收入主要是用来消费可增长平缓，主要原因还是在于国民收入悬殊较大、资源分配非常不合理，其收入增长跟政府收入增长比较起来要慢，所以消费与经济发展之间并不是很协调，因此供需矛盾突出。
3宏观经济统计分析发展的建议
3.1深化中小型企业生产模式改革
在市场经济条件下，中小型企业存在一定的劣势，其主要劣势为融资困难，在贷款项目上存在较大阻碍，不利于经济的发展。政府应加大对中小型企业的政策支持，加强政府对市场经济的宏观调控。经过简化银行贷款手续流程及降低银行贷款门槛，为中小型企业的融资提供充分的信息支持与资金支持。同时也可以借鉴国外的立法制度体系为中小型企业出台科学的发展优惠政策。帮助中小型企业制定适合其发展的方案，不断推进其发展，引导其朝着健康、科学的方向发展。
深化中小型企业生产模式改革不仅助于企业的发展还是为宏观经济统计分析的持续发展奠定了坚实的基础。
3.2融合多种统计方式提升工作效率
基于大数据的时代背景，传统的统计方式已经无法准确把握大数据的特征的发展趋势，因此相关部门和工作人员必须顺应时展潮流，对经济信息进行多方面的分析。通过融合多种统计方式，进一步加深政府部门对宏观经济的掌握和了解程度，提升统计分析结果的准确性以便更加及时地预测经济发展态势。
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一般来说，国家相关统计部门都会定期对宏观经济统计数据进行披露，比如消费者物价指数、贸易顺逆差以及固定资产投资等。这些宏观经济统计数据一旦公布出来后将影响金融市场，通常情况下市场预测值和实际宏观经济统计数据间有一定的偏差，这种偏差影响了金融市场的波动，所以客观准确的宏观经济数据公布对债券市场、股票市场及外汇市场有着重要的影响，本研究正是以此为切入点，把预期值和实际数据之间的差距引入garch模型，探讨宏观经济统计数据对金融市场的影响，从某种程度上来说具有一定的理论与实际意义。
二、宏观经济变量与市场预期
1.宏观经济变量
在本研究中主要采用国家统计部门每月公布的比较常用的五个宏观经济变量，比如城镇固定资产投资增速、消费者物价指数、消费品零售总额增速、货币信贷信息及贸易顺差或者逆差等。其中城镇固定资产投资增速是反映固定资产投资在一定时期内变化的速度与程度；消费者物价指数是反映和居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，一般情况下作为观察通货膨胀水平的重要指标；消费品零售总额增速是指消费品零售总额增长的程度，它反映一定时期内消费品零售总额增长的速度；货币信贷信息是指关于货币增长速度、货币政策以及与货币市场相关的一切信息；贸易顺差是指特定年度一国出口贸易总额大于进口贸易总额，通常又叫“出超”，它表示该国当年对外贸处于有利的地位，相反贸易逆差则是指特定年度一国出口的贸易总额小于进口贸易总额，一般又叫做“入超”。
2.市场预期
一般来说，在国家统计部门公布宏观经济统计数据之前，市场参与者会依据自己通过各种渠道获得的信息积极主动地对宏观经济统计数据进行预测，这些具有一定预测作用的数据叫做市场预测数值，然而市场预测值和实际的宏观经济数值往往有不一致的情况，这种不一致的程度叫做偏差，本研究衡量这种偏差量采用的是实际公布数据与市场预测值之比，再乘以一百，然后对数据进行平滑处理，进而可以发现正偏差或者负偏差对金融市场价格行为的影响。本研究中采用的是朗润预测，因为它具有很强的代表性。
3.预期检验模型对市场价格行为的影响
由于金融市场的收益率数据存在明显的自相关性，所以探讨宏观经济统计数据效应的模型不能简单地采用回归模型，而应当从arch族模型中选择其中一个，本研究中采用的是garch模型，采用这一模型来探讨宏观经济统计数据对股票市场、外汇市场及债券市场的价格行为。
(1)未引入预期检验模型对市场价格行为的影响
从未引入预期的garch模型结果来看，如果股票市场方差方程的城镇固定资产投资回归系数为负且具有显著性，这表明货币供应量、固定资产投资及新增贷款数额统计数据的公布使得股票市场收益率的波动率降低，如果cpi回归系数为正，但没有显著性，则表明cpi统计数据公布加大了股票市场日收益率的波动；如果债券市场货币信贷信息系数为负且显著，则表明货币信息统计数据的公布对债券市场行为有着重要的影响，货币信贷统计数据的公布不仅降低了债券市场日收益率的波动率，且降低了债券市场日收盘的收益率的平均值；如果外汇市场cpi与货币信贷信息系数为负且显著可以知道，cpi与货币供应量等统计数据的公布提高了人民币升值的日幅度，如果外汇市场方差方程回归结果中各个宏观经济统计数据的回归系数皆不显著时，则表明宏观经济统计数据的公布对人民币和其他币种收益率的波动影响降低。
(2)引入预期检验模型对市场价格行为的影响
引入市场预期之后，如果股票市场均值方差中城镇固定资产投资回归系数为负且显著时，则表明固定资产投资增速的预期值要低于实际值，股票市场的日收益率降低。如果其他宏观经济统计数据公布的回归系数为负且显著时，不管实际数据公布与预期数据之间的偏差的正或者是负，都会降低股票市场日收益率的波动率；对外汇市场与债券市场而言，在引入预期检验模型后，其功效比未引入预期检验模型要差，主要是由于外汇市场化程度较低及外汇市场与债券市场的参与者主要是国家及大型金融机构。
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1.引言
近几年，随着中国经济的不断发展，每年国家统计局都会公布本年全国的城镇职工平均工资。但数据后便引来了社会各界人士的广泛争议，普通老百姓更是表示没有感觉到工资的增长。由此引发了大家对统计数据质量问题的关注。统计数据的质量包含多种特征，而准确性是其中最为重要的特征。所谓准确性是指统计数据的估算值与目标特征值即“真值”的差异程度。本文从我国城镇集体单位平均工资数据出发，对统计数据准确性检验和分析的方法进行探讨。
2.文献综述
1938年，H. Wold 提出可以将离散平稳时间序列分为确定性和随机性两部分平稳序列之和，这便是现代时间序列分析理论的灵魂-Wold 分解定理。1961 年Cramer 证明了这种分解思路同样可以用于非平稳序列，这便是著名的Cramer分解定理。杨海山（2001）[1]建立了组合模型对统计数据的质量进行评估。卢二坡（2006）[2]从异常值的角度对数据质量进行评估是指通过各种统计和计量分析考察时间序列是否存在异常值。通过分析异常值存在的原因判断数据是否存在质量问题。刘洪、黄燕（2007）[3]在数据质量评估方面，即数据值与“真值”的差异程度方面他们与杨海山的不同之处在于运用了异常数据检验法。
3.组合回归模型基本思想
3.1模型概述
组合模型，根据序列Yt的特点，选取合适的函数形式拟合f（t），直到剩余序列μt可以用ARMA模型拟合。
3.2 数据质量的评估
基本思路是：在模型通过各种检验、具有良好统计预测功能的基础上，比较模型拟合出的预测值与实际值，找出离群数据。
篇8
改革开放三十多年来， 中国经济持续高速的增长举世瞩目， 衡量经济发展水平的宏观经济统计数据成为了国内外相关机构和学者广泛关注的热点。中国国家统计局、中国人民银行每季度、月、周都会对cpi、gdp、固定资产投资等重要宏观经济变量的统计数据进行披露， 然而， 由于这些宏观经济时间序列数据受多种因素（如非重复性突发事件、经济或者政治结构变化以及自然灾害等）的影响， 公布后的实际数据与市场预测值常常会产生偏差， 这种偏差左右着金融市场参与者的行为， 特别是会对上市公司的未来现金流和风险贴现率产生作用， 进而对股票市场参与者的市场行为和股票市场的收益率及波动率产生巨大影响。因此， 探讨和量化宏观数据的公布以及市场预测值与实际公布值间的偏差对股票市场的影响程度， 具有重要的理论价值和实践意义。
国外学者研究宏观经济变量的对各种资产价格条件均值影响的文献极为丰富，但对于宏观经济公告对条件方差影响的研究成果却很少。ederington和lee（1993，1996）创立了一整套研究程序， 专门研究新闻和宏观经济信息对股票、外汇期货、期权市场的影响。ederington和lee（1993，1995）发现宏观经济信息的定期对利率和外汇期货市场的价格和波动率有显著影响。在国内， 宏观经济信息公告对金融市场影响的研究尚不多见。 冯玉梅等（2007）基于改进的ar（1）-egarch（1，1）-m模型， 通过研究宏观信息宣告对股票市场价格行为的影响， 表明居民消费价格指数和商品零售价格指数对股票市场的收益有负向影响；国内生产总值、社会消费品零售总额、公开市场操作利率变动率和企业景气指数对股票市场的收益有正向影响； 公开市场操作公告会导致股票市场条件收益率显著增加； 其余各类宏观信息因素对股票市场收益的波动性并不存在显著影响。WWW.133229.COm王云升等（2008）分析了宏观经济数据公布与预测值所产生的偏差， 并研究了其对金融市场收益及其波动率所产生的影响， 结果表明， 消费者价格指数统计数据的公布加大了股票市场日收益的波动率， 而固定资产投资增速和货币信贷信息数据的公布则减小了其波动率； 由于市场化程度较低， 宏观经济统计数据的公布对债券市场和外汇市场参与者价格行为的影响较小。
二、数据选取与处理本文由收集整理
本文选取2009年3月21日至2012年3月21日间上证综指日间交易收盘收益率为样本数据来衡量股票市场收益率。选取消费者物价指数（cpi）、固定资产投资增速（fai）和中国人民银行公布的货币信贷信息（m2&loan）三个经济变量作为宏观经济统计数据样本。由于宏观经济统计数据常常受季节效应的影响而失真， 因此，要对消费者物价指数、固定资产投资增速和货币信贷信息进行季节调整，通过采用相对值避免不同量纲对其的影响， 以消费者物价指数为例， 将绝对指标转换为相对指标的计算公式为：cpi相对= ■，固定资产投资增速和货币信贷信息相对指标的计算方法与消费者物价指数相同。
对于宏观经济变量的预测值， 我国目前还没有专业的调查机构对其进行如此规模的调查， 市场预测数据多是源自各个证券机构出具的研究报告。本文选取北大朗润的预测均值作为cpi， fai市场预测值， 原因是中信等众多重要金融机构都以它的宏观经济变量数据预测值的平均值作为参考。由于预测值难以获取， 且不具权威性， 本文在建立考虑市场预期的模型中剔除了货币信贷信息这个变量。
三、理论模型
garch模型又称为广义arch模型， 是arch模型的拓展。自从恩格尔提出arch模型分析时间序列的异方差性以后， 波勒斯列夫又提出了garch模型。 garch模型是专门针对金融数据的回归模型， 除去和普通回归模型的相同之处， garch对误差的方差进行了进一步的建模， 特别适用于进行金融数据的波动性分析和预测， 这样的分析对投资者的决策能起到非常重要的指导性作用， 其意义甚至超过了对数值本身的分析和预测。因此，本文选择garch模型研究偏差对股票市场的影响。garch模型要求所研究的时间序列必须是平稳的， 因而使用单位根检验 （unit root test） 对上证综指收益率进行平稳性检验。结果显示在1%的显著性水平下， 样本数据不存在单位根， 是稳定的序列。
（一）模型ⅰ：未考虑预期的实证检验模型
在不考虑实际公布值与市场预测值之间偏差的情况下， 建立股票市场的价格行为的garch模型：
rt=μ0+■μidi+μcpidcpi+μfaidfai+μm&loandm&loan+εi
ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+■
αidi+αcpidcpi+αfaidfai+αm&loandm&loan
其中， rt为所测量的股票市场日收盘收益率，rt=■， pt表示第t 日的收盘收益率；di为虚拟变量，用以消除数据的“季节性影响”；dj为虚拟变量，消费物价指数、固定资产投资增率以及货币供应量和新增贷款数据公布之日， 取值为1，反之为0；εi为服从正态分布的扰动项。
在模型ⅰ中， 均值方程中的截距项μ0代表样本中宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的日收益率，系数μi、μj衡量周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场日收益率的变化。方差方程中的截距项α0代表宏观经济统计数据未公布情况下股票市场在周五的波动率，系数αi、αj代表周一至周四以及消费物价指数、固定资产投资增率、货币供应量和新增贷款数据公布后股票市场波动率的变化。
（二）模型ⅱ：考虑预期的实证检验模型
采用公式ln（实际公布数据/市场预测值）×100%代表市场预测值与实际公布数值之间偏差，建立股票市场的价格行为的garch模型：
rt=μ0+■μidi+μcpidcpi+μfaidfai+μm&loandm&loan+μ-cpid-cpi+μ-faid-fai+μ-m&loand-m&loan+εi
ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+αidi+αcpidcpi+αfaidfai+αm&loandm&loan+α-cpid-cpi
+α-faid-fai+α-m&loand-m&loan+εi
其中， +cpi表示ln（cpi实际公布数据/市场预测值）>0， -cpi表示ln（cpi实际公布数据/市场预测值）0>0。同理， 其它宏观经济变量的定义与之相似。
四、计量分析结果
（一）模型ⅰ：未考虑预期的测算结果
采用准极大似然估计（quasi-maximum likelihood，qml）方法对模型ⅰ进行估计。模型ⅰ显示的回归结果表明了未考虑市场预期的股票价格在一周五天交易日中的不同特征。均值方程的实证结果表明，μmon回归系数为0.216，且z值为3.065，显著为正， 说明股票市场一周五天的平均日收益率在周一要高于周五。方差方程的实证结本文由收集整理果表明，αtue和αwed的回归系数分别是-0.781、 -1.032， z值分别为-3.957、-4.056， 显著为负， 说明股票市场一周五天日收益率的波动率在周二和周三都低于周五。
固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额统计数据的公布对股票市场的日收益率和波动率的作用极为显著。方差方程的实证结果中αfai和αm的回归系数分别为-1.217和-2.154， z值分别为-3.808和-3.289，显著为负， 说明宏观经济变量统计数据中， 固定资产投资、货币供应量和新增贷款数额的公布降低了股票市场日收益率的波动率。αcpi的回归系数为3.095， 虽然为正， 但不显著， z值仅为1.234， 没有通过0.01水平的显著检验， 表明cpi统计数据的公布仅在一定程度上对股票市场日收益率的波动率起正向作用，加大了波动率。 原因在于cpi作为重要的宏观经济变量， 对股票市场的资产影响巨大， 因此， 参与者在进行资产估值时， 常常要根据其最新公布的数据来进行资产组合的调整， 而调整这种资产组合无疑会增加股票市场日收益率的波动。
（二）模型ⅱ：考虑预期的测算结果
由于当前我国的经济形势复杂多变， 货币政策导向并不明朗， 因此无法得到货币信贷的预测数据， 所以模型ⅱ的研究未考虑货币信贷信息情况下的偏差对于股票市场价格行为的影响。运用准极大似然估计qml方法对模型ⅱ的参数进行估计。
模型ⅱ显示的回归结果表明了考虑市场预期后宏观经济统计变量所产生的偏差对股票市场平均日收益率和波动率的影响。股票市场的均值方程中的回归系数α+fai为-1.417， z值为-6.808，通过0.01水平的显著检验， 说明当固定资产投资增速统计数据公布的实际值高于市场预测值时， 会对股票市场的平均日收益率产生负向影响， 日收益率降低，这主要是由于投资的替代性，投资的两大重要组成部分是对实体经济和虚拟经济的投资， 当固定资产类的实体投资增加时， 股市类的虚拟经济自然随之下降， 投资者预期投资在虚拟经济——股市上的资金会减少， 故降低了股票市场的平均日收益率。
方差方程的实证结果表明，α+cpi与α-cpi的回归系数分别为3.076和6.921， 均为正， 且作用效果高于其它两个宏观经济变量， 说明cpi统计数据的公布对股票市场日收益率的波动率正向作用显著，波动率增加，这与模型ⅰ的结论相同。另外，α-cpi的回归系数显著为正，说明当消费者物价指数的市场预测值高于统计数据公布值时， 股票市场参与者认为未来政府通过改变利率、存款准备金率等金融工具来实施货币政策的可能性较小， 使参与者看好股票市场的前景， 增加了其对未来股市的信心， 因此， 股票市场的平均日收益率显著升高， 日收益率的波动率也随之增大。方差方程的回归系数α+fai和α-fai都为正，说明固定资产投资增长率的统计数据公布后，不论其与市场预测值之间的偏差是正或是负， 都会增加股票市场的日收益率波动率。原因在于不论固定资产投资增长率公布后的实际值和预测值孰高孰低， 二者之间产生的偏差都会影响参与者对股票市场的信心和其市场行为， 从而加大股票市场日收益率的波动。
五、结论
篇9
宏观经济描述的是整个国民经济总体的经济活动和运行状态，对宏观经济进行管理的主要目标是保持经济高速的发展、较低的失业率和稳定的价格水平。在实际中，整个国民经济系统处于一个不断变化的环境之中，宏观经济的运行和发展经常会出现起伏波动，要想保持经济平稳较快发展、抑制超常规的经济波动，我国的管理部门就要对宏观经济进行调控和预警。河北省经济结构发生了深刻变化，经济快速发展，经济运行机制和管理体制也在逐步向市场化方向过渡，要想实现河北省经济“又好又快”的发展目标，就要密切关注全省的经济走势、制定宏观经济调控的重要手段。
一、研究现状
我国宏观经济预警理论的研究是从经济循环波动问题入手的，开始于20世纪80年代中期，颜德林、周鸣（1993）用经济周期波动理论研究广西经济周期波动规律，对广西宏观经济发展趋势进行了预警、预测。王慧敏（1998）从讨论和分析宏观经济预警系统的研究发展入手，引入西方理性预期的AD-AS模型作为宏观经济预警的基础，构建了基于理性预期观的经济预警系统。贺京同和潘凝（2000）把模糊系统理论和神经网络相结合，构建了宏观经济非线性预警模型。以往关于宏观经济的研究，只是局限于对宏观经济现状的描述，无法实现对经济的动态预警。采用VAR方法构建预警模型，它可以将变量当做相互影响的动态系统，符合经济运行的实际情况。
二、VAR经济预警系统的构建
1．建模思路。对于河北省宏观经济进行预警，实质就是对河北经济运行中的“关键点”进行监控，我省多年来经济调控的目标就是“经济增长、物价稳定、就业充分”，所以本文选取了能充分反映三个目标的经济变量：河北省的GDP、居民消费价格指数（CPI）和人均现金收入（PCCI）三项指标，河北省GDP反映的经济增长速度，居民消费价格指数(CPI)和人均现金收入（PCCI）代表的是增长质量。在宏观经济预警中，要特别注意经济增长速度和增长质量之间的关系。在河北省的宏观经济预警中，还要研究宏观经济增长的长期趋势与短期波动具有怎样的关系，也是需要进一步研究的问题。
2．指标选取及数据来源。预警依赖于监测，监测离不开指标，宏观预警指标体系通常只选择反映经济运行特征的指标。本文从宏观经济运行稳定的角度出发结合经济增长、供需变化、内生增长动力等因素，最终选取了反映宏观经济增长情况的河北省GDP、居民消费价格指数（CPI）和人均现金收入（PCCI）三项指标来构建宏观预警的VAR系统。
3．模型的建立。向量自回归模型（Vector Auto regres
sion）通常用于相关时间序列系统的预测和随机对变量系统的动态影响，模型避开了结构建模中需要对系统中每个内生变量关于所有内生变量滞后值函数的建模问题；应用样本可以确定一个多变量VAR系统的参数，从而得到变量间的相互关系，因而向量自回归模型是分析多变量时间序列的有力工具。一个n维随机向量服从p阶向量自回归过程，记为VAR（P），其数学表达式为：
（1）
其中，yt是m维内生变量向量，是d维外生变量，A1…AP和B1…BR是待估的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期。是随机扰动项，其同时刻的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后期和模型右边的变量相关。鉴于本文中所选择的指标为河北省生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）和商品零售价格指数(RPI），故这三个变量构成的p阶VAR模型可以表示为：
（2）
三、分析过程及结果
传统的回归方法一般假定所使用的时间序列是平稳的，然而许多经济现象的时间序列都是非平稳的，倘若采取传统的普通最小二乘法，就会出现伪回归和无意义回归的现象。基于这一原因，恩格尔和格兰杰首先提出了一种处理非平稳序列的协整研究方法。这种方法的基本思想就是在两个或多个非平稳的变量之间寻找均衡关系。因此，对VAR模型中各个变量进行协整检验，是我们判断地区生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）和人均现金收入（PCCI）之间是否存在长期均衡关系的基础。
1．单位根检验。由于讨论序列协整性的前提是各序列都是非平稳时间序列，所以第一步应该分别对各个序列进行单位根检验。我们采用ADF检验法，检验的结果汇总在表1。
2．协整关系检验。为了检验上述三个变量之间是否存在协整关系，进行协整检验。本文采用多变量Johnsen协整检验方法对、和变量进行协整检验，检验的结果如表2。
经过协整检验可知三个变量间没有协整关系的假设，且均通过至多一个协整关系的假设，故可断定模型中的GDP、CPI和PCCI之间有且只有一个协整关系，将协整关系标准化后写成数学表达式，并令其等于vecm，得到：
（3）
对序列vecm进行单位根检验，发现其已经是平稳序列，并且取值在0附近上下波动，再次说明协整关系是正确的，即GDP、CPI和PCCI之间存在长期协整关系。通过协整关系（3）可是，社会消费品销售额对地区生产总值有正向的拉动作用，而CPI对地区生产总值有反向的抑制作用。
3．VAR模型计量结果。根据以上对时间序列的检验可知，三个时间序列都是一阶单整的，且协整检验证明三者存在协整关系，故可对三者建立向量自回归模型。经过初步计算可以得知，在滞后期为1的时候，VAR模型的AIC值最小，故建立的向量自回归模型为一阶模型，系数估计结构和对单个方程的总结具体如下：向量自回归方程总结：
从表可知，三个方程的F统计量都远大于临界值，故知三个方程式显著的。同时，可以看出三个方程是显著的。同时，可以看出三个方程调整的复相关系数分别为0.997670、0.747365、0.724552，说明三个方程的拟合效果都较好。且从参数的估计结果来看：GDP受上一期的GDP和商品零售价格的变化影响较大，且均为正相关，这说明经济增长的较高基础和商品零售价格的增加都会带来下一时期经济的增长。同时结果也显示，CPI的增加会给下一期的经济增长带来负效应。
四、主要结论及政策建议
1．从长期来看，河北地区生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）和人均现金收入（PCCI）之间存在长期均衡的协整关系。在短时间内，这些变量可能会偏离均衡值，这主要是因为市场随机干扰的存在，但这种偏离是暂时的，这些变量最终会回到均衡状态。GDP受上一期的GDP和人均现金收入的影响比较大，都为正相关，这就说明人均收入的增加会刺激和加速经济的发展，但是CPI的上升在一定程度上了不利于现在经济的增长，所以当前的河北应该加大对物价的控制力度，增加人均收入。
2．人均收入对地区生产总值具有正向的拉动作用，积极的作用表现为人均收入每增加1％，会引起地区生产总值1.0965％的增长。CPI对地区生产总值的负面效应表现为：CPI增加1％，就会引起地区生产总值下降0.4986％。在长期均衡趋势收敛的作用下，GDP、PCCI和CPI分别是以12.87％、16.97％和6.23％是速度想均衡状态靠近，但是由于随机扰动的存在，非均衡状态向均衡状态靠近的实际速度往往慢于理论速度。3．本文构建的VAR预警系统中，主要是描述的是变量之间的动态联系，可以直接根据被解释变量的过去值来进行预测。本文的模型预测结果表明经济的发展具有惯性，人均的收入对经济增长也有正相关的拉动作用，在当前CPI较高的情况下，应想方设法使物价逐步回落，以减小经济波动，保持经济的平稳较快增长。
参 考 文 献
[1]王慧敏．基于西方理性预期的宏观经济预警[J]．系统工程．
1998，16（3）
[2]陈守东，杨莹，马辉．中国金融风险预警研究[J]．数量经济技术经济研究．2006（7）
[3]易正俊．宏观经济预警模型[J]．重庆大学学报（自然科学版）．1998，21（6）
篇10
2008年,由美国次贷危机引发的金融危机席卷全球。2008年第三季度后,我国实体经济开始遭受金融危机的冲击。宏观调控由治理因流动性过剩导致的通货膨胀向“保增长,放衰变”转变。从目前国家经济情况看,宏观政策的调整基本能够适应国内外形势变化的要求。经济运行开始步入正轨,主要表现为:投资持续上升,消费稳定增长,内需对经济的拉动作用在逐步增强;工业增速稳速上升;金融行业运行正常,社会信心基本恢复。但危机并未结束,虽然经济形势好转较快,但我国的主要出口贸易伙伴美国和欧盟复苏非常吃力,导致我国出口贸易在短期内还难以迅速恢复。受出口下降,产能过剩,就业困难和国际贸易保护主义势力抬头等压力,世界经济走势依然不是很明朗。
就在国内出现复苏迹象的同时,通货膨胀的声音悄然在民间传开。国内成品油价迎来再次调整。自2010年4月14日零时起,国内汽、柴油价格每吨均提高320元;当前1年期和2年期品种的收益率分别为1.4941%和1.8746%。同样两年的资金运作期限,如果直接投资2年期品种,按照单利计算,投资人获得的利息为本金的3.7492%(1.8746%×2);如果分两次投资1年期品种,第一年的利息率为1.4941%,要达到同样3.7492%的回报,第二年投资1年期国债的收益率需要达到2.2551%,这比目前的1年期国债收益率高出了0.0076个百分点,也就是76个基点。这意味着,市场预期,1年期利率在1年后将上行76个基点。这从一个侧面也反映了市场对通胀预期的升温。
在国内经济复苏的背景下,持续积极的财政政策和宽松的货币政策无疑会增加未来通货膨胀的风险,国家有必要对宏观政策进行微调,以保证我国经济正常稳定的复苏。
一、通货膨胀简要介绍
通货膨胀是一种货币现象,经济学上把它定义为一般价格水平普遍的和显著的上涨。一般指:在纸币流通条件下,因货币供给大于货币实际需求,也即现实购买力大于产出供给,导致货币贬值,而引起的一段时间内物价持续而普遍地上涨现象。其实质是社会总需求大于社会总供给 (供远小于求)[1]。
通货膨胀通常用通货膨胀率来衡量,公式为:
其中:πt为现期的通货膨胀率。Pt为现期物价水平,Pt-1为基期物价水平。
二、通货膨胀的依据
1、出口下滑和产能过剩制约经济增长,引发通货膨胀。
受金融危机的影响,我国的主要贸易伙伴美国和欧盟内需出现停滞或者不同程度的下滑,对我国外贸出口产生强烈的紧缩效应。在进出口贸易对我国GDP贡献率已达70%的条件下,我国GDP增长率由11.5%(07年第二季度)下降到8.9%(09年第三季度),已连续7个季度持续下降。
在出口严重下滑和内需无法迅速提高的条件限制下,原有的被高投资和高出口掩盖下的产能过剩已加速显现。一些企业生产能力不能被充分利用、利润下降,国内出口贸易开始受到影响。由于我国是一个年轻的市场经济国家,一些经济体制和结构不够健全,居民收入增长幅度较低,国内需求跟不上经济发展要求,导致出口受阻的产品无法在国内消化,对企业的生存和发展及人民的生活和就业带来极大的困难。但长期来看如果不进行经济结构调整,会加剧产能过剩和有效需求不足的的矛盾,最终制约我国经济的发展速度和质量。
2、流动性过剩易引起通货膨胀
“流动性过剩”的概念在2004年由国有商业银行首先提出,此概念提出后一直被不断地引用。现在学术界普遍接受的定义是指实际的货币存量对预计的均衡货币存量的正向偏离,也就是指经济中存在过多的货币投放量,这些多余的资金需要寻找投资出路,于是就有了经济过热现象和通货膨胀危险[2]。在宏观经济上,流动性过剩表现为货币增长率超过GDP增长率。
广义货币量与GDP的比率,常作为衡量流动性过剩最常用的标准。截止到2008年底,我国的RM2与GDP的比值为160%,不仅远高于发达国家美国的57%和俄罗斯的21%,更远远高于同为发展中国家印度的19%。由此可见,我国的流动性过剩已经非常严重。货币流通速度和广义货币增长速度共同决定了通货膨胀率。但从我国价格水平、货币供应量和经济增长之间的长期关系来看,三者具有极强的相关性。以RM2代表广义货币供应增长量,CPI代表物价水平,NGDP代表名义GDP,RGDP代表实际GDP。
资料来源:中国人民银行、中经网1997年～2009年相关月度及季度统计数据
1998年到2002年,RM2处于下降阶段,国内出现通货紧缩,RGDP在8%左右;从2003年开始RM2开始大幅上升,连续7个月增幅超过20%,并于2003年8月到达极大值,它的上升带动了CPI的上升,GDP的增长率也在升高;从2006年6月到2008年12月,RM2与CPI保持一致,GDP的增长率在10%左右。由此可见,RM2与CPI、NGDP、RGDP存在很强的相关性。
为确保经济增长目标,央行通过宽松的货币政策不断向市场注入流动性,广义货币供给量M2同比增幅不断提高,从09年1月的18.7%上升到9月的29.3%,增幅连续6个月超过25%。
2009年前三季度,金融机构人民币贷款余额为39.0万亿元,比年初增加8.7万亿元,同比多增5.2万亿元;各项人民币存款余额58.4万亿元,比年初增加11.7万亿元,同比多增5.2万亿元。银行为中央政府1.18万亿投资还要提供配套贷款,货币供应量的增加,加大了流动的压力。长期的流动性过剩和货币供给短期内大量增加使得通货膨胀有了货币基础。
同时,由于我国持续的国际收支双顺差,外汇储备一直在增加,截至09 年上半年,国家外汇储备余额为 21,316 亿美元,同比增长 17.84%,是世界第一储备大国。大量外汇储备一方面增加了货币供给的压力,另一方面加大了人民币升值的压力,两年多来,人民币对美元已经升值 18%,并且有升值幅度加大的趋势。由于人民币的升值,国际上套利的热钱大量流入,更进一步加大了我国的货币供给压力,使我国流动性过剩问题雪上加霜。
过于巨额的流动性在短期内注入市场,如不能迅速被生产领域消化,可能造成短期内货币供给过剩引发通货膨胀;即使新注入的流动性全部进入生产领域,也会引起总需求快速扩张,导致通货膨胀。
三、通货膨胀的可能性
但综合多角度分析,笔者认为近期马上发生通货膨胀的可能性并不是很大。其主要原因是货币的流动性(M2/GDP)在不断上升表明国内经济景气度还不高。因此,货币的流通速度在下降,短期内货币扩张对经济增长和物价水平的推动作用减弱,所以短期出现通货膨胀的可能性不大。但随着经济景气度上升,货币流通速度加快,是通货膨胀的发生风险大大增加。
尽管CPI和PPI双双回升,但是并不会马上就带来通胀,只是会为明后年出现通胀埋下伏笔。现在价格同比还是下降的,环比在上升说明经济在复苏是好现象。也可以说,双收窄,说明市场价格在逐步回升,通缩压力在明显减小。
很多学者认为,大宗商品期货价格的大幅度上升成为推动生产资料价格上涨的最主要动力,也是未来中国物价上升的最主要动力。而对于过剩的中国金融资本而言,参与大宗商品的投机不成主流。因为全球大宗商品的主要市场部在中国,中国金融资本还没有能力主宰全球大宗商品市场,而国内期货市场的资金规模大约只有1000亿元左右。所以,不会导致国内出现通货膨胀。
但在低通货膨胀率的可能下,警惕资产泡沫是必须的。过剩的资本无法被实体经济吸收,必然向大宗商品及资本市场流动。尽管是否有资金进入股市还有争论,但股价在2009年近一倍的涨幅和最近创业板市场的火爆登场等表现无不向世人昭示中国股市的“不差钱”。房地产方面,总所周知房地产中有大量的银行资金,如果出现房价的大幅下跌,将直接表现为银行坏账迅速增加,会威胁我国的金融安全,美国的次贷危机就已经给我们提供了前车之鉴。
四、宏观政策的经济调整
在外需即出口持续减少的情况下,经济增长目标唯有依靠增加消费和投资来实现。但在通货膨胀的风险逐渐放大的情况下,应对宏观政策组合进行适度调整。应将宏观经济调整的目标和重点放在能有效抑制产能过剩、充分扩大国内有效需求、切实增加居民收入以及有效带动消费增长、充分化解通货膨胀的风险等内容上。
一般而言,当经济处于紧缩状态时,积极的财政政策配合产业政策调整对经济复苏所发挥的作用要高于货币政策。但是,财政政策无法改变现有经济结构,不利于长远的发展。所以,有效的货币政策显得尤为重要。在经济景气程度提高、货币流通速度加快时,应在保持积极财政政策和产业政策的同时,将货币政策转向中性或者适度紧缩状态,以避免国内货币发行过量而引发的通货膨胀,同时防止经济增长出现下滑[3]。
1、调整产业结构,加快经济增长方式的转变
从需求角度看,中国经济长期依靠出口和投资拉动,作为最终需求的消费动力不足。这种发展方式缺乏稳定性,国际市场上一旦有风吹草动,中国经济会立刻出现波动。应当进一步扩大居民消费需求,使得经济增长依靠消费、投资和出口协调拉动。
从生产角度看,中国经济过于依赖第二产业特别是工业支撑增长。第三产业在中国经济中的比重,近年来徘徊在40%左右,而美国的水平是80%。经济发展主要依靠工业,必然加重资源环境压力,是不可持续的,应当向第一、第二、第三产业协调带动转变。
从投入方式看,中国经济过于依赖靠物资消耗推动经济增长,自主创新能力偏弱。在全球应对气候变化的大环境下,特别是国内资源和环境承载能力有限的情况下,这种方式难以为继。应当使经济增长主要依靠科技进步、提高劳动者素质和管理创新。
2、积极调整投资方向,抑制产能过剩,扩大内需
在现有条件下,固定资产投资每增加1万亿,GDP就能增长3.3%。所以,合理增加投资是实现经济增长的关键。投资对短期目标的实现确实有支撑作用,但是长期却会进一步增加产能过剩与内需不足的矛盾。因此,在确保投资规模不减的前提下需要积极调整投资方向将投资集中于能长期有效带动国内消费显著增加的行业。
切实增加居民收入,带动内需有效增长。长期以来,我国消费支出对GDP的贡献度一直很低。主要原因在于居民整体收入水平偏低,贫富差距较大,贫困人口过多。加上中国人思想和传统观念的束缚,使消费一直不占主导地位。因此,为有效提高国内居民的消费能力和消费水平,进一步扩大内需以提高居民消费能力之外,还应继续加大社会保障的力度和覆盖范围,以便充分降低居民谨慎性动机,减少货币需求,刺激国内消费。
3、优化信贷结构,调整信贷方向上
货币政策结合财政政策才会发挥宏观政策的潜力。优化信贷结构,调整信贷方向,防止产能过剩加剧和通货膨胀的抬头。截止2009年5月,信贷迅速扩张,规模已达5.18万亿元。虽然,信贷规模高速扩张在短期内能刺激国内经济实现较快增长,但是存在着扩大资产泡沫、影响银行体系稳定、引致通货膨胀、推高产能过剩等多方面隐患。目前,信贷高速增长主要与中央和地方政府项目建设有关。除对拉动GDP有短期效果外,对切实提高居民购买力,扩大社会消费的作用十分有限。而经济结构与分配体制不合理,经济活动的社会效益长期不能改善是有效需求不足的主要原因。因此,加强对信贷规模和方向的控制,对私人投资部门的信贷进行引导,在信贷放卖弄进行必要的监管是非常必要的。
五、总结
通货膨胀作为经济增长必然的伴随品会一直存在,过高的通货膨胀是经济增长过快和货币供应过于宽松的产物。短期内,我国经济处于短周期的调整恢复期,难以再次出现1992年、2007年的超高增长,因而出现高通货膨胀的可能性较小;而长期看,在经济发展过程中,难免会出现通货膨胀的苗头,但只要政府控制得当,措施及时,通货膨胀完全可以得到控制,经济仍将重新恢复平稳增长的趋势。
参考文献
篇11
信用利差的含义及影响因素
信用利差（Credit Spread，CS）是具有违约风险的信用债与无违约风险债券收益率之间的差额，一般认为国债不存在违约风险，因此，信用利差可以理解为信用债收益率与国债收益率之差。
从理论上讲，信用利差存在的根本原因是债券存在违约风险，而宏观经济形势变化对债券的违约率起重要作用。Giesecke et al.（2011）研究结果显示，在1866-2008年的150年间，股票收益率、股票收益波动率、GDP增长率对违约率具有较强的预测作用。一般而言，经济低迷时，债券发行人的盈利能力及现金流一般会减少，其偿债能力下降，违约风险增加；投资者资产组合也会根据市场风险情况进行重新配置，不考虑风险偏好的变化，一般会增加低风险、高流动性资产配置，即投资者资产组合向“质量”及“流向性”转移（flight-to-quality and flight-to-liquidity）。因此，经济低迷时，信用利差有扩大的趋势；相反，在经济扩张、商业交易蓬勃发展时，信用利差会缩小。
但是，即便是美国，违约风险对信用利差的解释力也不强。Giesecke et al.（2011）发现，长期而言，信用利差大致是违约损失的两倍，并且，信用利差没有根据实现的违约率进行调整。Huang and Huang（2012）指出，当校准违约率及回收率（recovery rate）后，传统结构模型在解释投资级及以上债券的信用利差方面仍然存在较大困难。
由于截至目前国内信用债没有出现事实上的违约，因此在债券投资实务中，往往根据宏观经济形势（如GDP增速、市场资金面状况等）来判断信用利差的走向。然而，今年6月份以来，信用利差走势超过市场的普遍预期。经历6月份“钱荒”之后，市场资金利率中枢整体上行，刺激性经济政策出台的可能性不大，经济增长中枢下移已成为市场的共识，并且当时企业债、中票和短融的信用利差整体处于历史相对低位，因此，从逻辑上讲，信用利差会扩大。但是，从事后的角度看，信用利差直至9月份才开始上升（见图1），特别是中低评级信用利差的上升比预期来得更晚一些；而且，截至9月底，除1年期品种外，中票和短融的信用利差基本都处于50%的分位数水平之下（即小于历史均值），而企业债信用利差分位数最高也仅为64%（即略高于历史平均水平，见表1）。
准确判断信用利差走势是债券精细化投资的基础，但是从目前投资实务看，定性分析较多而定量分析较少，因此本文尝试从定量角度来分析宏观经济变量对企业债信用利差的影响。
图1 企业债信用利差维持相对低位
资料来源：Wind资讯
（编辑注：图例后的“3年”后都加上“期”）
表1 企业债、中票和短融信用利差分位数水平（截至2013年9月30日）
品种 1年期 3年期 5年期 7年期
AAA企业债 88% 60% 55% 61%
AA+企业债 88% 62% 58% 64%
AA企业债 88% 62% 60% 59%
AAA中票和短融 89% 51% 40% 36%
AA+中票和短融 86% 48% 38% 35%
AA中票和短融 88% 54% 47% 18%
数据来源：Wind资讯
变量选取和数据描述
虽然微观层面的债券流动性1、提前赎回或回售权、违约率及回收率等因素均是影响债券定价的重要变量，但是考虑到数据的可得性及中国债券市场实质上违约事件没有出现等实际因素，本文在分析企业债券信用利差变化时，所选择的变量均为宏观经济变量。
借鉴Collin， et al.（2001）等的研究，本文选择七个指标对信用利差变化进行分析：消费者物价指数（CPI）、相同期限的国债收益率（GB）、狭义货币供给的对数Ln（M1）、国债收益率曲线的斜率（Slope）、上证综合指数收益的年化波动率（Volatility）、上证综合指数年化收益率（Stock_return）以及银行间7天质押式回购利率（R007）。其中，国债收益率曲线的斜率根据国内外文献的普遍做法，以10年期国债收益率减去3年期国债收益率计算得出；上证综合指数年化波动率为历史波动率，基于25个日收益率变化的日标准差，使用250天年化日收益率标准差；债券收益率均为银行间固定利率债券到期收益率；考虑到数据结构的一致性，各变量均取用月度数据，其中GB、Slope、Volatility、Stock_return以及R007取月度均值。样本债券为AAA、AA+及AA三个不同信用等级的企业债，债券期限为收益率曲线上1年、3年、5年以及7年等关键期限2。样本时间区间：AAA级企业债为2006年3月至2013年9月，AA+级企业债为2007年11月至2013年9月，AA级企业债为2007年6月至2013年9月。所有数据均来自Wind资讯数据库，或根据Wind资讯相关数据计算得出。
实证分析
由于Ln（M1）等时间序列数据是非平稳的，本文采用变量的一阶差分表示宏观经济变量变化对信用利差变化的影响。对一阶差分后的数据分别进行ADF检验，发现在1%的显著性水平下序列不存在单位根，即时间序列是平稳的。因此，可建立如下回归模型：
式中：CS表示信用利差，t表示月度。
对样本区间内的AAA、AA+、AA三个不同评级的品种分别进行回归，结果显示，对于AAA、AA+级企业债而言， Durbin-Watson统计量位于1.5至1.9区间内，即残差不存在显著的一阶自相关，回归模型和回归结果（见表2和表3）是有效的；但是对于AA级企业债而言，Durbin-Watson统计量显示存在一阶自相关，在回归模型中加入被解释变量的一阶滞后项（）后，重新回归的结果（见表4）显示，残差不存在显著的一阶自相关，因此，AA级企业债信用利差的回归模型调整为：
表2 AAA级企业债信用利差变化
指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期
C 0.002841
（0.8787） -0.001843
（0.9072） -0.006320
（0.7153） -0.004866
（0.7572）
GB -0.357330
（0.0013）*** -0.196774
（0.0231）** -0.221494
（0.0083）*** -0.158354
（0.0472）**
CPI 0.055175
（0.0292）** 0.063832
（0.0029）*** 0.059715
（0.0104）** 0.042566
（0.0425）**
Ln（M1） 0.747327
（0.3433） 0.893076
（0.1849） 1.206027
（0.1019） 1.043288
（0.1196）
Slope -0.504845
（0.0109）** -0.157946
（0.3043） -0.289356
（0.0466）** -0.276369
（0.0283）**
Volatility -0.265385
（0.2754） -0.313560
（0.1320） -0.452608
（0.0481）** -0.561596
（0.0075）***
Stock_return 0.140189
（0.3719） 0.140582
（0.3087） 0.135780
（0.3699） 0.225355
（0.1031）
R007 0.018555
（0.3917） -0.014503
（0.4225） -0.017215
（0.3848） -0.022419
（0.2138）
Adjusted R-squared 0.0969 0.1080 0.1242 0.1357
注：1.表中括号内数值表示对应系数的p值，下同；
2.***代表显著水平为1%；**代表显著水平为5%；*代表显著水平为10%，下同。
表3 AA+级企业债信用利差变化
指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期
C 0.009959
（0.6852） 0.006773
（0.7275） 0.000189
（0.9928） -0.002180
（0.8975）
GB -0.313129
（0.0323）** -0.088097
（0.4322） -0.209864
（0.0461）** -0.165263
（0.0731）*
CPI 0.080101
（0.0169）** 0.067065
（0.0108）** 0.041269
（0.1374） 0.018763
（0.4024）
Ln（M1） 0.549378
（0.5867） 0.635268
（0.4277） 0.615818
（0.4729） 0.616700
（0.3773）
Slope -0.458983
（0.0889）* -0.140175
（0.4978） -0.381495
（0.0400）** -0.328772
（0.0209）**
Volatility -0.182062
（0.6226） -0.099722
（0.7379） -0.437302
（0.1712） -0.564595
（0.0319）**
Stock_return 0.187302
（0.3831） 0.209744
（0.2167） 0.133031
（0.4641） 0.267364
（0.0730）*
R007 -0.002346
（0.9378） -0.046851
（0.0485）** -0.031653
（0.2125） -0.024881
（0.2269）
Adjusted R-squared 0.0538 0.0779 0.0349 0.0774
表4 AA级企业债信用利差变化
指标名称 1年期 3年期 5年期 7年期
C 0.012168
（0.6327） -0.001388
（0.9434） -0.002002
（0.9226） -0.000141
（0.9936）
GB -0.264611
（0.0840）* -0.117743
（0.2934） -0.254370
（0.0139）** -0.156635
（0.1033）
CPI 0.045775
（0.1755） 0.049854
（0.0526）* 0.025986
（0.3346） 0.014435
（0.5288）
Ln（M1） -0.030566
（0.9767） 1.058170
（0.1886） 0.798381
（0.3442 0.600122
（0.4060）
Slope -0.329954
（0.2424） -0.124338
（0.5412） -0.396290
（0.0265）** -0.318864
（0.03260）**
Volatility -0.510657
（0.1830） -0.190397
（0.5122） -0.591259
（0.0554）* -0.544234
（0.0420）**
Stock_return 0.410969
（0.0651）* 0.420351
（0.0146）** 0.286447
（0.1077） 0.407132
（0.0092）***
R007 0.055034
（0.0676）* -0.018476
（0.3971） -0.027183
（0.2424） -0.023273
（0.2422）
CSt-1 0.540881
（0.0000）*** 0.510139
（0.0000）*** 0.338231
（0.0022）*** 0.355058
（0.0012）***
Adjusted R-squared 0.2728 0.2902 0.1838 0.2263
从回归结果得到以下几方面的结论：
（1）宏观经济变量对信用利差走势的解释力整体偏低。从表2、表3可以看出，所选变量变化对AAA、AA+级企业债收益率变化的调整拟合优度最高仅为13%左右；而对于AA级企业债而言，在加入一阶滞后项后，调整拟合优度也低于30%。这与国外实证研究结论具有一致性，如Collin， et al.（2001）等发现美国宏观层面经济数据也仅能解释25%左右的信用利差变化。
（2）国债收益率变化、国债收益率曲线斜率变化的回归系数显著为负。国债收益率变化与信用利差变化呈反向关系，这个结论与Collin， et al.（2001）、黄文涛（2012）等的经验发现一致。国债收益率曲线斜率增加将提高未来短期利率的预期，导致信用利差缩小；同时，收益率曲线斜率的降低可能意味着经济将走软，企业债券在经济衰退时违约回收率将下降。因此，从理论上讲，国债收益率曲线斜率增加将降低信用利差，本文研究结论与理论分析一致。
（3）股市变化对较低评级的AA级企业债、中长期债券信用利差影响更为明显，可能与跨市场资金风险偏好相对较强有关。股指收益率的回归系数为正，特别是对较低评级的AA级企业债有显著影响，表明当股市走弱时，资金可能从股市分流向债市，从而出现股债“跷跷板效应”，并且这些资金可能主要投资于风险相对较高的债券。股市波动率的回归系数为负，并且对5年、7年期债券信用利差变化的影响在5%的显著性水平下显著。股市波动率越高，显示股市的风险较大，出于避险目的，市场对债券（特别是中长期债券）的需求增加，信用利差缩小。由于AA级企业债、中长期债券的风险相对较大，而回归结果表明从股市流出的资金对这些券种收益率影响更为明显，估计与跨市场资金风险偏好相对较强有关。
（4）CPI的回归系数为正，并对AAA级企业债信用利差在5%的显著水平下有显著影响。CPI对信用利差的影响主要是通过消费、投资、利率和投资者对未来的预期实现的。CPI上扬会增加消费支出，投资者投资策略趋于保守，对相同风险水平的资产会要求更高的溢价补偿，并且对企业债的需求下降，信用利差增大。
（5）AA级企业债信用利差一阶滞后项的回归系数在1%的显著性水平下显著，表明其信用利差变化具有一定的惯性。
结语
囿于学识水平，本文没有对税收、债券供给以及微观层面的企业经营状况等因素进行研究；从技术层面讲，样本区间内可能存在某些因素（如投资者的风险偏好发生变化等）导致回归系数发生结构性突变，从而降低了对信用利差的解释能力。
而且，从国外信用利差理论与实证研究的趋势看，债券流动性风险越来越受到重视。从美国次贷危机演变过程看，债券市场流动性恶化使得许多金融企业融资发生困难，反过来加剧了信用风险，因此，债券流动性风险与信用风险相互影响。
笔者认为，由于国内债市尚未有违约事件的发生，并且，短期内系统性违约风险发生的可能性仍然不大，因此，通过对部分宏观经济变量的预测来判断企业债收益率走势，进而指导债券投资实践可能存在一定的偏颇。目前影响信用利差的主要因素可能是债券在二级市场的流动性，而这与市场的资金成本、机构的杠杆率以及风险偏好等有关，短期内信用利差大幅走高的可能性不大。长期而言，信用债违约是必然事件，但是信用利差是否趋势性上涨仍然面临较大的不确定性。
注：1.本文所指债券流动性，是指微观层面的与债券自身买卖难易程度及买卖价格相关的流动性，区别于宏观层面的与资金面相关的市场流动性。相对于国债而言，信用债的流动性较差，因此，信用利差一方面反映信用风险，另一方面也是对低流动性的补偿。目前，评估债券流动性的指标有债券收益率波动性、收益率买卖价差、对数价格变化的协方差等。
2.考虑到7年期以上（如8年期、9年期……）的品种无论是发行量还是成交量均稀少，本文没有对7年期以上的品种进行分析。
作者单位：顺德农商银行
参考文献：
[1]黄文涛. 信用利差和国债收益率相关性研究——以中美两国为例[J]. 债券， 2012（12）：19-25.
[2]Collin-Dufresne， P.， R. Goldstein， and S. Martin. The Determinants of Credit Spread Changes[J]. Journal of Finance， 2001，56（6）：1927-1957.
篇12
金融领域改革滞后已成为影响经济自主增长的主要障碍。一是银行体系不能满足经济自主增长对市场化融资的需要。国有商业银行的组织结构和经营机制不合理，贷款行为扭曲；中小银行缺乏，中小企业融资渠道狭窄，贷款仍然困难。二是利率决定机制的行政化程度仍然较高，资金价格对市场供求变化的反应相当迟缓。利率不能真实反映资金成本和投资风险，加剧了盲目投资和低水平扩张。三是汇率机制僵化，阻碍了市场供求变动对外汇和人民币比价关系的合理调整。这种情况已经影响到金融资源的配置效率，也制约了货币政策的选择空间。四是资金大量流向民间集资，进行“体外循环”，预示着一定的金融风险。在金融市场改革整体滞后的制约下，货币政策的间接调控工具缺乏合理的微观反应基础和灵敏的传导机制，这就容易使货币当局选择直接控制手段（如通过行政方式紧缩信贷）。当前广义货币增幅明显偏低和人民币信贷增长徘徊不前，主要是因为对信贷的行政性管制过严。
土地配置机制不规范成为威胁经济可持续增长的另一障碍。由于在地价形成、征地补偿、土地批租、土地收入的使用和管理，以及城市和产业布局等诸多方面缺少健全的规则，因此在近年来城市化加快过程中，强行拆迁、乱占耕地、农民失地失业等新的经济社会矛盾日益突出。土地能否得到合理配置，已经越来越成为新一轮经济增长能否持续的重大制约。暂时冻结土地审批虽有必要，但只能治标，难以治本，并且可能带来不利于经济发展的后遗症。当前要尽快落实以市场化为核心的土地配置机制，由市场决定土地供求和土地价格，为经济持续增长奠定长期稳定的土地制度依托。
某些行业投资过剩的问题和影响开始显现。工业企业“两金”（即产成品存货资金占用和应收账款）拖欠明显上升，前11个月产成品资金占用持续上升，同比增长23%，大部分产品的库存出现了不同程度的增加。企业应收账款净额增长16.8%，“三角债”现象“死灰复燃”。小型和私营企业应收账款拖欠严重，融资成本大幅上升。连续两年的亏损企业持续减亏的势头出现逆转，前11个月规模以上工业亏损企业亏损额增长9.1%（上年同期为下降2.5%）。这些可能诱发新一轮企业债务链，降低企业投资预期，并增加金融风险。
市场化滞后和资源约束成为投资过热和通货膨胀的重要诱因。投资过热的一个重要诱因，是资源和土地、资金等生产要素价格被严重低估，投资成本大大降低。而导致资源和要素价格被严重低估的原因恰在于市场化滞后，使得这些要素的价格不能真实地反映稀缺性，严重偏离市场均衡水平。另一方面，由于能源、资源、运输等行业又几乎被国有企业垄断，非国有资本实际上很难进入，不仅使这些行业平常投资就不足，而且一旦因投资需求膨胀导致供求缺口时，也不能很快增加生产能力，进一步加大了供求缺口和通胀压力。但是从投资过热到通货膨胀，最根本的原因还是在于资源约束。如果说市场化滞后降低了短期供给弹性、使供给不能迅速增加的话，那么资源约束就制约了长期供给弹性、使供给不可能无限制地增加。
通货膨胀压力仍然较大。尽管粮食价格稳定使得11月份居民消费指数CPI出现大幅下降，但是土地、资金、劳动力和资源产品的价格仍然保持着10―30%的涨幅，且势头不减。再加上粮食缺口依然存在、投资增长不会大幅下降、国际石油价格走势不确定等因素，以成本推动为主的混合型通货膨胀压力依然较大。
2005年宏观经济形势展望和预测
国际经济环境依然比较良好。由于全球开始进入新一轮升息周期，失业居高不下、经济结构调整和美国“双高”赤字，非传统安全因素等问题依然突出，原油和原材料等国际市场初级产品价格仍将处于高位，2005年世界经济增长可能有所放缓。但随着跨国并购活动的恢复以及经济增长的加速，国际资本流动将持续恢复性增长。尽管国际油价能否高位回落、美元走势以及其他不确定因素将会对我国经济发展造成一定负面影响，但2005年我国经济发展的国际环境依然比较良好。
国内经济环境将继续改善。当前，我国的经济总量和结构矛盾趋缓，随着物价水平回落，市场预期将下降，需求约束和市场竞争风险开始增大；资金、土地要素供给偏紧，市场引导的投资活动将明显降温；民营经济、中小企业和中西部地区受到紧缩性影响较大，发展后劲受到一定削弱；经济运行的一些周期性因素可能进入下行期，可能使经济增长小幅回落的态势延伸到2005年。
但是，从运行态势看，我国国民经济仍处于2002年下半年开始的新一轮扩张周期中。我国消费结构升级带动产业结构加快调整，一批高增长“产业族群”投资自主性增长惯性较大，城市化发展加快，国际制造业向我国转移方兴未艾。这些经济自主增长的市场性力量仍然在加强，而且在短期内不会改变。
同时， 中央经济工作会议确定实施“财政、货币双稳健政策”，将使偏紧的货币政策有较大放松，也将使财政政策走向中性并加快财政支出结构的调整，有利于更多地发挥经济自主增长能力。而将2005年定为“改革年”的基调，将进一步消除一些深层次的体制性问题，加快市场化进程，改善市场主体的预期。综合分析，2005年我国经济仍将保持较高增长速度，但可能比2004年略有降低。
2005年经济增长预测。固定资产投资方面，抑制因素要稍大于促进因素，2005年投资增速将小幅回落，对经济增长的拉动作用也会有一定减弱。通过北师大经济与资源管理研究所的季度宏观经济预测模型，我们预计2005年的全社会固定资产投资增长率为21.8%（90年不变价，下同）。
居民消费方面，由于政府发展经济的指导思想有利于消费增长、农民收入大幅增长使2005年农民消费增长具有较大空间、城市居民消费结构升级仍将继续等利好因素，2005年消费需求仍将延续2004年后期快速增长的势头。通过季度宏观经济预测模型，我们预计2005年的社会消费品零售总额增长率为11.2%。
进出口方面，考虑到世界经济回调、国内经济仍处于新一轮增长周期的上升期、外国直接投资将保持稳定增长等有利因素，以及国际初级产品价格持续在高位徘徊、针对我国的贸易摩擦增加、地方分担超基数出口退税压力增大等不利影响，我们预计2005年的出口额增长率为22.5%，进口额增长率为21.4%，出口增长略高于进口。
篇13
一、保险业与经济发展概况
1、我国经济发展概况
改革开放以来，我国经济的高速发展有目共睹，GDP由1980年的4588亿元以年均增速15.2%的速度增长至2016年的744127亿元，仅次于美国189592亿美元，成为全球第二大经济体。我国GDP增速波动较为明显，但随着GDP基数的不断增加并未出现增速显著下滑现象。不同时期的经济增长质量是不同的，改革开放初期，国家主要通过基础建设投资、房地产投资、出口代工等形成了比较快的经济增速。而现在经济转型升级，经济增速可能有所下降，但经济增长质量却出现了很大的提高。我国全社会固定资产投资及城乡居民储蓄年末余额分别以22.3%和22.5%的年均增速增长，社会消费品零售总额增速相对缓慢，年均增速为15.0%。当社会消费品零售总额的增长赶不上固定资产的投资增长，这一现象长期下去就会直接影响生产者的经济效益，消费对生产的反作用是造成产能过剩、资源制约突出、就业压力增大等诸多矛盾的主要原因。
2、我国保险业发展概况
1979年11月27日，我国决定恢复国内保险业务，中国人民银行立即颁布《关于恢复国内保险业务和加强保险机构的通知》对恢复国内保险业务和设置保险机构做出了具体部署。并于1980年恢复了财产保险业务，1982年恢复人身保险业务。自1980年恢复保险业务以来，全国保费收入由4.6亿元增长至2016年的30959.1亿元，年均增速达到27.7%。保险深度由1980年的0.1%增长至2016年的4.16%，但依然低于国际平均水平6.89%。中国财产保险和人身保险保费收入相对于保费收入快速增长的趋势，可以发现人身保险保费收入的增长趋势出现了和保费收入较为一致的增长特征。改革开放以后，人身保险相对于财产保险恢复稍晚，然而自恢复以来人身保险以年均增速51.6%的速度于1997年反超财产保险，到2016年人身保险保费收入占总保费收入的71.8%，占据了保险业的主要份额。财产保险起步早，主要以车险为主，现如今车险占财产保险的70%以上。与人身保险相比，财产保险增速缓慢，自1980年恢复以来财产保险保费收入由4.6亿元增长至2016年的8724.5亿元，年均增速23.3%。财产保险产品同质化导致市场的恶性竞争，是制约财产保险发展的一个重要原因。
二、不同险种与经济变量关系的实证研究
本文主要选取了1980-2016年的财产保险（proi）、全社会固定资产投资总额（ifa）、城乡居民储蓄余额（hsd）、社会消费品零售总额（scg）以及1982-2016年的人身保险数据（peri）作为分析对象。数据均来自保监会网站、国家统计局网站、《国民经济与社会发展统计公报》以及《中华人民共和国统计年鉴》。在建立数学模型之前，为了减小异方差的影响，首先对数据进行对数化处理分别得到数据：lnproi、lnifa、lnhsd和lnscg。
1、基于VAR模型的脉冲响应分析
对数据lnperi、lnifa、lnscg和lnhsd进行格兰杰因果检验，并发现四个变量在滞后二阶时均互为格兰杰因果原因。然后建立VAR模型，模型通过单位根检验。对模型进行脉冲响应分析，得到的结果如图1。基于VAR模型（同下文的VEC模型）脉冲响应函数曲线，横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表被解释变量对解释变量的响应程度。在模型中，将响应函数的追踪期数设定为10年。脉冲响应函数是假设在某一时刻给定随机误差项一个标准差大小的冲击，而这种冲击会通过传递给内生变量的当前值和未来值带来影响。通过脉冲响应函数，可以有效刻画出各个经济变量对不同险种的保险的传递效应时滞与强度变化，清晰地反映出各个变量在相同标准差冲击下的反应程度。（1）经济变量对人身保险的作用。给城乡居民储蓄余额一个单位冲击，前3期人身保险产生一个负向响应，这种响应由“0”逐渐增长产生一个较长时间的正向响应。说明城乡居民储蓄余额在前期遏制了人身保险的发展，但随着时间的推移，城乡居民储蓄余额的增加能够促进人身保险发展；给全社会固定资产一个冲击，得到一个较小的人身保险正向响应。这一现象表明固定资产投资总额的增加对人身保险的发展的作用很小；给社会消费品零售总额一个冲击，财产保险对这种冲击的响应由“0”增加，在第二期达到最大值0.04，并由此逐渐减小趋于“0”，社会消费品零售总额对人身保险短期的推动作用较为明显。（2）人身保险对经济变量的作用。给人身保险标准差一个单位冲击，城乡居民储蓄余额对此冲击的响应较小，在“0”周围有较小的波动，说明人身保险对城乡居民储蓄余额的增长作用很小；全社会固定资产投资总额对这种冲击的响应从第1期的0.02逐渐增加，并在第2期达到最大值0.05，第二期之后逐渐减小并趋于“0”；社会消费品零售总额对冲击的响应由第1期的0.01增加至第4期的0.02，之后逐渐减小收敛于“0”，说明人身保险短期内正向推动社会消费品零售总额和固定资产投资总额的增长，之后这种作用逐渐消失。
2、基于VEC模型的脉冲响应分析
对基于数据lnproi、lnscg、lnifa和lnhsd建立的VAR模型检验时，发现模型不能通过单位根检验，也就是说模型不平稳，此模型并不合理。经检验变量之间存在协整关系，满足建立误差修正模型（VEC模型）的条件，故对数据建立VEC模型，并对VEC模型进行脉冲响应分析。得到的结果见图2。（1）经济变量对财产保险作用。基于VEC模型的脉冲响应分析结果可以看出，第1期财产保险对经济变量单位冲击的响应为“0”。也就是说，在第1期给社会消费品零售总额、城乡居民储蓄余额和全社会固定资产投资总额一个冲击，财产保险对此没有任何响应。随着时间的推移，社会消费品零售总额对财产保险产生了负向的影响，此脉冲响应过程说明我国社会消费总额的变动对财产保险的发展产生了阻碍的作用，导致这一现象的原因了可能是财产保险产品的过于单一，社会消费水平的提高并没有带动财产保险的与时俱进；城乡居民储蓄余额的提升对财产保险的发展起到了推动作用。在前3期保险对固定资产投资的响应为正，第3期之后这种响应趋于“0”，说明固定资产投资在短时期内对财产保险具有推动作用，随着时间的推移这种作用并不明显。（2）财产保险对经济变量的作用。在第1期，财产保险受到单位冲击后，社会消费品零售总额、城乡居民储蓄余额和固定资产投资总额3个经济变量的响应都为正，整体为增长趋势。这一结果说明财产保险对经济的正向推动作用非常显著，且这种推动作用越来越大。
三、结论及建议
1、结论
经济与金融日趋渗透融合以及社会财富和资产日益金融化，会因此促进经济关系金融化。也就是说银行、证券、保险等广义金融业在经济体中的占比不断攀升，并由此引发了经济体的政治、经济、文化等方面的深远影响。如今，金融与经济具有相互依存、共同繁荣的正效应，同时也具有萧条、波动与危机联动、互动的负效应。保险业作为金融三大产业之一，在国民经济中的助推器和“稳定器”的作用不容小觑。基于VAR模型与VEC模型的脉冲响应分析更加印证了保险与经济发展存在深远的相互关系，尤其财产保险对经济的推动作用更为明显。
