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我國(guó)影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的影響機(jī)制研究我國(guó)影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的影響機(jī)制研究
[DOI]1013939/jcnkizgsc202218061
1前言和文獻(xiàn)綜述
影子銀行的開展導(dǎo)致美國(guó)2022年金融危機(jī)的發(fā)生。金融穩(wěn)定委員會(huì)〔2022〕把影子銀行體系定義為游離于銀行監(jiān)管體系之外、可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管套利等問題的信用中介體系。而我國(guó)的影子銀行體系和美國(guó)影子銀行體系有所不同,主要指從事資金信貸活動(dòng)的非銀行金融機(jī)構(gòu)。近年來(lái),我國(guó)影子銀行體系開展非常快,據(jù)本文統(tǒng)計(jì)2022年年底我國(guó)影子銀行規(guī)模到達(dá)24萬(wàn)億元,占商業(yè)銀行貸款的226%。影子銀行已經(jīng)是我國(guó)金融體系中非常重要的一局部。而作為我國(guó)資產(chǎn)市場(chǎng)的主體房地產(chǎn)市場(chǎng)和股票市場(chǎng),流動(dòng)性很強(qiáng)影子銀行的資金頻繁進(jìn)出資產(chǎn)市場(chǎng),會(huì)對(duì)資產(chǎn)市場(chǎng)的價(jià)格有明顯的影響。房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的股價(jià)受到影子銀行的影響應(yīng)該會(huì)更大。前人對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格和股票市場(chǎng)價(jià)格的研究比擬多,但是很少有文獻(xiàn)研究影子銀行對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)上市公司的股價(jià)的影響是怎么樣的。
前人對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格有不少的研究。單暢〔2022〕等采用影子銀行規(guī)模、傳統(tǒng)銀行信貸規(guī)模等指標(biāo),實(shí)證性檢驗(yàn)了影子銀行和房地產(chǎn)價(jià)格之間短期互動(dòng)與長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)均衡的關(guān)系,另外,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)也有激烈影響,且成反向關(guān)系。而盧瓊佩〔2022〕在對(duì)我國(guó)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行VAR模型實(shí)證分析之后,得到了相反的結(jié)論,結(jié)果顯示,不管是表內(nèi)還是表外的影子銀行的資金規(guī)模對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格影響是正向的。賈生華〔2022〕等用結(jié)構(gòu)向量自回歸模型測(cè)度了影子銀行對(duì)房地產(chǎn)時(shí)尚的影響機(jī)制,發(fā)現(xiàn)其規(guī)模的回升會(huì)促進(jìn)房?jī)r(jià)的升高并擴(kuò)大了社會(huì)信貸的供應(yīng)。同時(shí)影子銀行抑制了貨幣政策對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)控效果。StevenLSchwarcz〔2022〕認(rèn)為房地產(chǎn)行業(yè)的開展與影子銀行的開展緊密相連,如何在保證抵押貸款的發(fā)放和更替收益的情況下控制可能的過激行為是需要政府引起重視的。
前人對(duì)影子銀行影響股票市場(chǎng)價(jià)格有不少的研究。Barbu、Boitan、Cioaca〔2022〕通過對(duì)歐盟15個(gè)國(guó)家的2022―2022年影子銀行總資產(chǎn)和股價(jià)指數(shù)數(shù)據(jù)分析,運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸的辦法,得出了影子銀行總資產(chǎn)對(duì)股價(jià)指數(shù)正向影響的結(jié)論。然而Mazumder和Greed〔2022〕主要研究了2022―2022年次貸危機(jī)中影子銀行和股市波動(dòng)、溢出效應(yīng)等關(guān)系,指出影子銀行是傳統(tǒng)銀行的補(bǔ)充,但監(jiān)管不力使其對(duì)股市穩(wěn)定性有負(fù)面影響。國(guó)內(nèi)學(xué)者何德旭、李錦成〔2022〕通過擬合影子銀行規(guī)模的時(shí)間序列和上證指數(shù)的時(shí)間序列ARIMA模型分析了影子銀行和A股市場(chǎng)的相關(guān)性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)影子銀行對(duì)A股市場(chǎng)有微弱的負(fù)相關(guān)性。李錦成〔2022〕利用11種曲線擬合分析中國(guó)影子銀行與A股市場(chǎng)的相關(guān)性,研究發(fā)現(xiàn)影子銀行和A股市場(chǎng)呈現(xiàn)比擬復(fù)雜的三次函數(shù)與S形函數(shù)關(guān)系。
總之,前人的研究主要集中在影子銀行分別對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格和股票市場(chǎng)價(jià)格的影響研究,但是對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格影響的實(shí)證研究較少,對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格影響機(jī)制的研究更少。因此,本文在這方面進(jìn)行了進(jìn)一步深入的研究。
2研究設(shè)計(jì)
21變量選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源
因變量為房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,使用的是證監(jiān)會(huì)對(duì)股票行業(yè)分類的房地產(chǎn)板塊的股票的平均價(jià)格,數(shù)據(jù)來(lái)源為wind金融終端。
自變量包括影子銀行存量規(guī)模,參考何德旭、李錦成〔2022〕的研究,使用的是委托貸款存量規(guī)模、信托貸款存量規(guī)模和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票存量規(guī)模之和,數(shù)據(jù)來(lái)源為Wind金融終端;房地產(chǎn)價(jià)格,使用是商品房銷售額除以商品房銷售面積,數(shù)據(jù)來(lái)源為Wind金融終端;股票市場(chǎng)價(jià)格,使用的是上證綜合收盤指數(shù),數(shù)據(jù)來(lái)源為中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。
22數(shù)據(jù)樣本
由于信托貸款數(shù)據(jù)樣本區(qū)間從2022年1月才開始,本文選擇從2022年1月到2022年2月的月度時(shí)間序列作為研究的樣本區(qū)間。樣本數(shù)為134個(gè)時(shí)間序列,回歸分析使用Eviews軟件。
23計(jì)量模型構(gòu)建
231根本模型
Restpricet=β0+β1sbankt+β2Repricet+β3Stpricet+εt
其中,Restpricet代表房地《a板塊股票價(jià)格,Sbankt代表影子銀行存量規(guī)模,Repricet代表房地產(chǎn)價(jià)格,Stpricet代表股票市場(chǎng)價(jià)格。根據(jù)前文文獻(xiàn)分析,一方面,影子銀行的開展,大量的影子銀行系統(tǒng)資金主要流入到房地產(chǎn)市場(chǎng),會(huì)推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格的回升,提高房地產(chǎn)企業(yè)的利潤(rùn)水平,推高房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格;另一方面,影子銀行的開展,影子銀行系統(tǒng)較高的收益,會(huì)吸引股票市場(chǎng)的資金流向影子銀行系統(tǒng),會(huì)對(duì)股市有負(fù)面影響,會(huì)降低房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格。影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的總影響方向需要實(shí)證分析來(lái)檢驗(yàn)。房地產(chǎn)的價(jià)格回升,房地產(chǎn)上市企業(yè)的利潤(rùn)水平會(huì)回升,推高房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格。股票市場(chǎng)的價(jià)格回升,整體股市價(jià)格水平回升會(huì)推高房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格。
232交叉影響效應(yīng)模型
〔1〕影子銀行與房地產(chǎn)價(jià)格交叉影響效應(yīng)模型
Restpricet=β0+β1sbankt+β2Repricet+β3Stpricet+β4Sbankt×Repricet+εt在根本模型根底上,引入影子銀行規(guī)模與房地產(chǎn)價(jià)格的交叉項(xiàng),建立交叉影響效應(yīng)模型,來(lái)探討房地產(chǎn)價(jià)格的變化對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的機(jī)制有何變化。
〔2〕影子銀行與股票市場(chǎng)價(jià)格交叉影響效應(yīng)模型
Restpricet=β0+β1sbankt+β2Repricet+β3Stpricet+β5Sbankt×Stpricet+εt
在根本模型根底上,引入影子銀行規(guī)模與股票市場(chǎng)價(jià)格的交叉項(xiàng),建立交叉影響效應(yīng)模型,來(lái)探討股票市場(chǎng)價(jià)格的變化對(duì)影子銀行影響房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的機(jī)制有何變化。
3實(shí)證分析
31單位根檢驗(yàn)
由于如果回歸變量是不平穩(wěn)變量,直接對(duì)其使用OLS回歸辦法會(huì)產(chǎn)生偽回歸,回歸結(jié)果不穩(wěn)健。因此,本文首先對(duì)這些變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明,房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格變量、房地產(chǎn)價(jià)格變量和股票市場(chǎng)價(jià)格變量為平穩(wěn)變量,影子銀行規(guī)模變量是不平穩(wěn)的一階單整變量,因此要使用協(xié)整檢驗(yàn)的辦法來(lái)估計(jì)回歸模型。
32根本模型協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果
經(jīng)過VAR模型最優(yōu)滯后期選擇,滯后期選擇滯后五期。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明當(dāng)協(xié)整方程有截距項(xiàng)和時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)時(shí),存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系。協(xié)整方程如下:
Restprice=47683-00154T+5709Reprice-0709Sbank+1253Stprice
T值:〔46〕〔-4044〕〔9042〕
從上式協(xié)整結(jié)果說(shuō)明,房地產(chǎn)價(jià)格回升顯著推高了房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,這合乎理論預(yù)期;股票市場(chǎng)價(jià)格回升顯著推高了房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,這合乎理論預(yù)期;影子銀行規(guī)模增加會(huì)降低房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,這說(shuō)明影子銀行更多地通過影響股票市場(chǎng),吸引資金從股市流向影子銀行系統(tǒng),對(duì)股市以及對(duì)房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格是負(fù)面影響。
33交叉影響效應(yīng)模型實(shí)證結(jié)果
從表2可以看出,影子銀行與房地產(chǎn)價(jià)格交叉影響效應(yīng)顯著為正,這說(shuō)明隨著房地產(chǎn)價(jià)格的回升,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的負(fù)面影響變小。這主要是由于,房地產(chǎn)價(jià)格回升,更多的影子銀行資金流入到房地產(chǎn)企業(yè),提高房地產(chǎn)企業(yè)的利潤(rùn)水平,推高房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格,減少影子銀行通過股票市場(chǎng)對(duì)房地產(chǎn)板塊股票的負(fù)面影響。影子銀行與股票市場(chǎng)價(jià)格交叉影響效應(yīng)顯著為正,這說(shuō)明隨著股票市場(chǎng)價(jià)格的回升,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的負(fù)面影響變小。這主要是由于,股票市場(chǎng)價(jià)格回升,更多的影子銀行資金回流到股票市場(chǎng),推高房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票的負(fù)面影響變小。
4結(jié)論和倡議
本文的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),房地產(chǎn)價(jià)格回升顯著推高了房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,股票市場(chǎng)價(jià)格回升顯著推高了房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格,影子銀行規(guī)模增加會(huì)顯著降低房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格。這與何德旭、李錦成〔2022〕的研究結(jié)果“影子銀行與股票市場(chǎng)有弱的負(fù)相關(guān)性〞有所不同。這說(shuō)明影子銀行更多地通過影響股票市場(chǎng),吸引資金從股市流向影子銀行系統(tǒng),對(duì)股市進(jìn)而對(duì)房地產(chǎn)板塊股票的價(jià)格是負(fù)面影響。影子銀行與房地產(chǎn)價(jià)格交叉影響效應(yīng)顯著為正,這說(shuō)明隨著房地產(chǎn)價(jià)格的回升,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的負(fù)面影響變小。影子銀行與股票市場(chǎng)價(jià)格交叉影響效應(yīng)顯著為正,這說(shuō)明隨著股票市場(chǎng)價(jià)格的回升,影子銀行對(duì)房地產(chǎn)板塊股票價(jià)格的負(fù)面影響變小。
因
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