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中国宏观金融环境的新视角——第一财经研究院发布中国金融条件指

来源:未知 作者:admin 人气: 发布时间:2018-08-29
摘要:第一财经研究院于2018年8月28日开始发布第一财经研究院中国金融条件指数系列,即反映中国广泛经济主体融资成本、融资条件和融资可得性的综合指标,为观察中国宏观金融环境提供新的角度。 第一财经研究院中国金融条件指数系列包含基于交易数据的日度指数以及

  第一财经研究院于2018年8月28日开始发布“第一财经研究院中国金融条件指数系列”,即反映中国广泛经济主体融资成本、融资条件和融资可得性的综合指标,为观察中国宏观金融环境提供新的角度。

  “第一财经研究院中国金融条件指数系列”包含基于交易数据的日度指数以及综合交易数据和统计数据的月度指数。指数通过主成分分析法以最大程度抓取中国银行间同业拆借市场、债券市场、股票市场以及银行信贷等融资渠道的变化信息。指数值为标准分数(z-score),高于零的数值代表相对紧缩的金融环境,低于零的数值代表相对宽松的金融环境。日度指数将2015年1月5日至今的均值设为零,月度指数将2008年9月至今的均值设为零。

  第一财经研究院中国金融条件指数(日度)8月27日报0.28,该指数自7月下旬起由紧缩区间迅速回落至0附近,目前在0上下浮动,反映出近期中国金融环境由紧缩转向松紧适度。我们预期下半年日度指数将在-1至0区间震荡。

  第一财经研究院中国金融条件指数(月度)7月报0.51,较6月的0.93有所回落。

  2008年全球金融危机之后,各国对于金融的波动性及其对宏观经济影响的反思从未停止,而关于将金融因素纳入宏观经济模型的思辨再一次被推上政策制定舞台的中央。

  从货币政策的角度来看,金融市场在货币政策的传导机制中起到至关重要的作用。央行通过调节短期利率来影响金融机构在货币市场的拆借成本,该成本则通过金融中介对风险的自主定价逐渐传导至有融资需求的各经济主体。

  虽然理论上央行可以仅通过调节短期政策利率来影响各经济主体在消费与投资上的决定,但从实证经验来看,当市场非完全竞争时,货币政策在其传导过程中面临诸多限制。例如,金融机构面临的制度上或监管上的约束导致资金供给不足;借款者与资金出借者之间的信息不对称导致资金价格偏离均衡水平等。

  即使是受货币政策影响最为直接的货币市场也会出现“流动性分层”的现象。自2016年起,中国人民银行建立公开市场每日操作常态化机制,银行间货币市场利率很大程度上反映了央行的货币政策立场。在货币市场的参与主体中,一级交易商大多由银行组成,是央行进行公开市场操作的对手方,因此存款类机构的质押式回购利率被牢牢控制在常备借贷便利(利率走廊上限)的下方。与之相比,银行间质押式回购利率则波动幅度较大且突破利率走廊上限的情况时有发生,这代表了非银金融机构在批发市场的流动性风险要远高于银行。作为实体经济的重要融资渠道之一,非银金融机构的融资不稳定性也会传导至实体经济。

  中国目前存在的“宽货币+紧信用”的现象表明,无论是短端货币市场利率或长端企业贷款利率都不足以判断社会整体的融资成本。今年以来,人民银行放缓了“加息”的步伐,仅在4月中旬分别提高公开市场逆回购利率与中期借贷便利利率5个基点;三次实施“定向降准”措施鼓励金融机构支持小微企业融资。然而,社融存量增速与M2增速依然呈下降态势,7月社融存量的同比增速下降至10.3%,为社融数据公布以来的最低值。短端较为宽松的货币状况与长端偏紧的信用扩张形成鲜明对比,这其中固然有货币政策传导至实体经济的时滞效应,但金融严监管对金融机构的束缚以及对市场情绪的影响也不可小觑。

  我们认为,衡量社会整体金融环境应尽可能多地考量各类主体的融资状况。以债券市场为例,年初至今,货币市场同业拆借平均利率下降约30个基点,带动五年期国债利率下降约44个基点;同时,由于债券市场各发行主体的信用资质不同,其所承担的融资成本也有所差异,五年期AAA级城投债、企业债以及资产支持证券与国债利差分别下降50、53以及28个基点。普通企业通过未来的经营现金流来支付利息;城投企业依赖地方政府作为隐形担保人;资产支持证券则以包含贷款或应收款在内的资产池作为信用担保。任何单一券种的利率走势都无法代表实体经济在债券市场的实际融资成本。

  在此背景下,第一财经研究院推出中国金融条件指数,即反映中国广泛经济主体融资成本、融资条件和融资可得性的综合指标,为观察中国宏观金融环境提供新的角度。利率、资产价格和风险偏好都是影响指数走势的重要因素。

  第一财经研究院编制的中国金融条件指数包含基于交易数据的日度指数以及综合交易数据和统计数据的月度指数。指数通过主成分分析法以最大程度抓取中国银行间同业拆借市场、债券市场、股票市场以及银行信贷等融资渠道的变化信息。

  日度指数使市场参与者与政策制定者在滞后的宏观金融数据公布之前形成预判,而月度指数则能更为全面地反映全社会融资条件的变化。

  指数值为标准分数(z-score),高于零的数值代表相对紧缩的金融环境,低于零的数值代表相对宽松的金融环境。日度指数将2015年1月5日至今的均值设为零,月度指数将2008年9月至今的均值设为零。

  第一阶段为2008年9月至2009年12月,月度指数从2008年9月的0.62快速下降至2009年3月的-2.10,随后反弹至2009年12月的-1.07,中国金融环境整体保持在宽松区间。2008年底,为对冲全球金融危机对中国的影响,财政政策与货币政策双双发力。中国政府推出规模高达四万亿元的一揽子投资计划,带动房地产市场和城投平台模式快速发展;人民银行在此期间五次降息、四次降准,形成宽货币、宽信用格局。旺盛的融资需求催生了一系列银行外表业务及同业创新。为绕过存贷比、贷款额度、资本充足率等表内融资制约,银行绕道信托计划为房地产企业和地方政府融资平台进行融资。

  第二阶段为2010年至2011年9月,月度指数从2010年1月的-1.23逐渐上升至2011年9月的1.86,中国金融环境从宽松走向紧缩。在此前财政与货币的双重刺激下,中国物价与资产价格飞涨。CPI同比增速快速走出2009年的通缩,并于2011年第三季度达到6%以上;70个大中城市新建住宅价格指数在2010年的平均同比增速达到12%以上。为此,刺激政策在2010至2011年间逐步退出,人民银行十二次提高存款准备金率并五次提高存贷款基准利率。同时,银监会也频繁发文收紧“银信合作”模式,例如2010年72号文要求银信理财合作由表外转至表内并计提拨备、102号文明确规定不得使用理财资金直接购买信贷资产等。

  第三阶段为2011年10月至2014年12月,月度指数在0.21至1.72区间震荡徘徊,中国金融环境整体偏紧。2012年,中国经济增速放缓压力凸显,实际GDP增速由2011年的9.5%下滑至7.9%,CPI同比增速回落至2.5%左右,70个大中城市新建住宅价格指数同比出现负增长。为缓解中小企业融资压力、推动经济增长,人民银行在2012年两次降息、降准,证券业协会则鼓励金融创新,券商与基金大举加入通道业务,对接银行表外资产。2013年3月,银监会发布8号文打击非标准化债券资产规模,规定理财资金投资“非标”余额在任何时点均以理财产品余额的35%与商业银行上一年度审计报告披露总资产的4%之间孰低者为上限。为满足“非标”比例要求,金融机构通过同业负债扩大分母达标,货币市场利率波动性上升,在2013年6月和12月两度引发“钱荒”事件。

  第四阶段为2015年1月至2016年11月,月度指数由2015年1月的0.51下降至2016年11月的-1.05,中国金融环境迎来新一轮宽松周期。2015年,实际GDP增速进一步下探至7%以下,中国经济步入“新常态”。为应对外汇占款趋势性下降以及经济下行风险,人民银行在2015年五次下调存贷款基准利率、四次降低存款准备金率,同时通过打造利率走廊模式控制货币市场资金面的波动性。房地产限购放松以及地方债务置换共同推升大规模的融资需求,宽松的资金面与风险偏好上升推动股市牛市行情。

  第五阶段为2016年12月至2018年6月,月度指数由2016年12月的-0.43攀升至2018年6月的0.93,中国金融环境在偏紧区间震荡。2016年底,货币政策与金融监管双双收紧,中央经济工作会议定调稳健中性货币政策,国海证券“代持”事件引发的信用风波触动监管当局下决心治理金融乱象。2017年3月末,银监会连续发文对“三违反”、“三套利”和“四不当”进行专项治理;7月,国务院成立金融稳定发展委员会,促进金融监管协调;11月,十九大报告提出“健全货币政策和宏观审慎双支柱调控框架”。2018年上半年,资管新规落地,金融环境较2017年进一步紧缩,货币政策则呈边际放松态势。人民银行通过“定向降准”、抵押品扩容等手段扶持实体经济融资,试图疏通从宽货币到宽信用的货币政策传导渠道。

  自2018年7月起,中国金融环境或将迈入新阶段。7月23日国务院常务会议提出“保持适度的社会融资规模和流动性合理充裕”之后,日度指数呈明显下降趋势,目前日度指数数值在0上下浮动,金融环境松紧适度。7月31日中央政治局会议提出“稳就业、稳金融、稳外贸、稳外资、稳投资、稳预期”,中国金融环境有望进一步宽松。我们预期下半年日度金融条件指数将在-1至0区间徘徊。

  我们通过向量自回归(VAR)模型来探究金融条件指数与宏观经济金融数据之间的关系。作为统计数据的补充,金融条件指数为观察中国宏观金融环境提供了新的视角,其与统计数据之间的互动关系值得关注。

  我们选取的自回归变量为金融条件指数、社融存量增速、M2同比增速以及产出缺口,序列频度为季度,四者以上述顺序进行递归。我们通过HP滤波分离不变价季度GDP的长期趋势与周期,产出缺口的计算方法为不变价季度GDP周期对长期趋势的比值。季度金融条件指数由月度指数算术平均所得。

  我们采用滞后一阶的向量误差修正模型(VECM(1))进行实证分析。在滞后阶数的选择上,我们参考最终预测误差准则(FPE)、赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)以及汉南-奎因信息准则(HQ),最后确定向量自回归(VAR)的最佳滞后阶数为2,向量误差修正模型(VECM)的最佳滞后阶数为1。经单位根检验,产出缺口为平稳序列,金融条件指数、社融增速与M2增速均为一阶单整。协整检验(Johansen Cointegration Test)结果表明四变量之间存在一种协整关系。

  格兰杰因果关系检验用于检验两个变量在统计上的时间先后顺序。若要判断变量X是否引起变量Y,则考察Y的当前值在多大程度上可以由Y的过去值解释,然后考察加入X的滞后值是否能改善解释程度。如果X的滞后值有助于改善对Y的解释程度,则认为X是Y的格兰杰原因。

  从格兰杰因果检验结果来看,金融条件指数的变化有助于预测社融增速以及M2增速的变化,产出缺口的变化有助于预测金融条件指数的变化。在5%的显著水平上,金融条件指数变化是社融增速和M2增速变化的格兰杰原因,融资条件变化先行于融资结果变化,这与经济理论相一致。同样的,产出缺口变化是金融条件指数变化的格兰杰原因,经济周期先行于金融环境变化,与货币政策宏观调控理论相一致。

  基于VECM(1)模型,我们重点探究当金融条件指数产生正向一个标准差的冲击时,其余三个变量所受到的影响。金融条件迅速收紧的原因可能是多方面的,例如货币政策或金融监管政策转向导致市场情绪逆转、金融机构在季末或年末常规考核时点遭遇流动性问题等。

  脉冲响应结果显示,金融条件指数的正向冲击对社融增速、M2增速以及产出缺口均产生负面影响。当金融条件指数产生一个标准差的正向冲击时,社融增速在六个季度内累计下降1.96%,随后保持平稳;M2增速在四个季度内累计下降1.58%,随后略有反弹,八个季度之后保持平稳;产出缺口在十个季度内累计下降0.51%,随后保持平稳。

  中国金融条件指数是反映中国广泛经济主体融资成本、融资条件和融资可得性的综合指标,作为现有宏观统计数据的补充,为观察中国宏观金融环境提供新的角度。

  中国金融条件指数的水平值、相对值以及波动率都值得关注。由于指数为标准分数(z-score),其水平值取决于样本时间段的覆盖,因此对于金融环境松紧的划分并不是一成不变的。通过两点之间的相对值,尤其是和标志性事件进行对比,来判断金融环境松紧或是一个更有效的观测方法。金融条件指数的波动率同样具有观测意义,金融环境的不稳定性将传导至实体经济,导致宏观经济的波动性上升。

  无论对政策制定者还是市场参与人士,中国金融条件指数所反映的信息均具有参考意义。对于政策制定者来说,指数既可以作为政策制定前对中国金融环境的整体考量,也可以作为政策制定后对市场反应的观察。对市场人士而言,金融条件指数有助于他们对大类资产的未来走势作出研判,为投资决策提供参考。

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