基于向量自回归VAR模型的分析.docx
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基于向量自回归VAR模型的分析
毕业论文中文摘要
上海市金融发展与经济增长的相关性研究
——基于向量自回归（VAR）模型的分析
摘要：
2009年4月，国务院发布了《关于推进上海加快发展现代服务业和先进制造业建设国际金融中心和国际航运中心的意见》，明确提出到2020年上海将基本完成国际金融中心的建设。
上海金融中心的建设对于该地区的发展有何重要意义？
金融发展能否促进该地区的经济增长？
文首先总结了国内外的相关研究、然后对于上海市金融发展与经济增长的历史分析。
接着在VAR模型的框架下，根据1978—2011年的年度数据为基础考察上海市金融发展与人均GDP之间的关系，即两者是否具有格兰杰因果关系和长期均衡关系。
之后再得到格兰杰因果关系结论后，继续对存在协整关系的变量进行定量分析。
最后本文基于研究结果提出相关的政策建议，从而为加快上海市建立国际金融中心指引方向，也对中国其它地区的金融发展具有现实借鉴意见。
关键词：
金融发展；人均GDP；VAR模型
毕业论文外文摘要
RelationshipbetweenFinanceDevelopmentand
EconomicGrowthinshanghai
——AStudyBasedontheVARModel
Abstract:
ThestatecouncilissuedthepolicyadviceinApril,2009.“Theopinionwhichaboutpromotingshanghaitospeedupthedevelopmentofmodernservicesandadvancedmanufacturingconstruction,inordertobuildingthecenterofinternationalfinancialandshipping.”ItclearlysaidthatShanghaiwouldhavebeentheinternationalfinancialcenterby2020.ButhowtospeedupthedevelopmentoffinancialinShanghai?
Thispaperwillsummarizetherelatedresearchathomeandabroad.AnditalsoanalysestherelationshipbetweenFinancedevelopmentandeconomicgrowthinShanghai.Thispaperwillaccordtotheannualdateduring1978—2011todiscusstherelationship,IntheframeworkofVARmodel.Whetheristherethegrangercausalityandlong-termequilibriumrelationshipbetweenfiancédevelopmentandeconomicgrowth?
Thispaperwillcontinuetoanalysistheco-interationrelationshipamongthevariableswhengettingtheconclusions.Finally,therelevantpolicyrecommendationsbasedonresearchresults,soastospeedupShanghaitodirecttheestablishmentofinternationalfinancialcenter,butalsoonotherpartsofChina’sfinancialdevelopmentrealitylearnfromtheirviews.
Keywords:
Financialdevelopment；ThepercapitalGDP；VARmodel
1引言
改革开放以来，上海作为长江三角洲经济发达，金融发展快速的直辖市，取得了令人瞩目的成就。
2011年9月，通过伦敦金融城最新发布的全球金融中心指数（GFCI），上海已经超越了东京，位居世界第五。
另有数据表明，在2012年1月，上海市统计局公布的经济数据显示，2011年上海实际生产总值（GDP）19195.69亿元。
人均GDP达到8.256万元，折合1.2784万美元局全国各省级区域之首。
按世界银行此前公布的数据，上海人均GDP已逼近世界排名第45位的匈牙利，达到中等富裕国家水平。
GFCI排名的上升与人均GDP的增长有何经济意义？
金融的发展与经济的增长有无因果关系？
这正是本文所要探讨的，本文将基于VAR模型对上海市金融发展与经济增长的相关指标进行格兰杰检验，判断其是否具有因果关系和长期均衡关系，然后针对检验结果提出政策与建议，从而为加快上海经济增长，提高金融发展水平。
也为中国其它地区的金融发展与经济增长提供现实的借鉴意见。
2金融发展与经济增长关系的研究综述
Mckinnon.R（1973）w.ESha（1973）在其《经济发展中的货币和资本》、《经济发展中的金融深化》两本著作中分别从“金融抑制”与“金融深化”两个角度论证了货币金融与经济发展的辩证关系，这就是著名的“金融抑制理论”。
因此麦金农和肖成为了当代金融发展理论的奠基人。
也为当代金融发展与经济增长的研究提供理论基础。
2.1国外金融发展与经济增长关系的研究现状
20世纪50年代，大批的经济学家对金融功能和作用进行了大量的理论和实证研究。
近年许多学者更关注与金融发展与经济增长之间的因果关系。
他们从不同指标的选取，对金融发展与经济增长进行了大量的实证研究。
2.1.1因果相关性不明了
Goldsmith（1969）率先全面的提出金融发展概念；对各个国家金融发展和经济增长关系进行研究，发现金融相关比率、金融结构的变化有一定规律：
一般情况下，一国经济的增长与金融的发展基本同时发生，经济增长的同时伴随着金融的快速发展。
但他并没有指明两者何为因果。
Levine、Zervos（1996）在KingandLevine（1993）对金融中介与经济增长关系分析额基础上加入关于股票市场发展状况的指标对47个国家1976-1993年的有关数据进行回归分析。
结果发现：
银行发展和股票流动性与经济增长有着很强的正相关关系。
但其研究并没有指明金融发展与经济增长因果方向性的关系。
2.1.2存在单项因果关系
Murende、Eng（1994）以新加坡为例，在向量自回归模型（VAR）中，选取双变量研究金融发展与经济增长的因果关系。
通过协整与ADF方法检验得出：
由于新加坡奉行金融自由化政策所以金融发展是经济增长的格兰杰原因，而经济增长对金融发展影响不大。
Rousseau、Wacthte（1998）选取美国、英国、加拿大、挪威和瑞典五国1870-1929年间的数据，在向量误差修正模型下进行实证分析。
通过格兰杰检验发现金融中介对实体经济活动起着重要的促进作用。
2.1.3存在双向因果关系
DemetriadesandHussein（1996）使用时间序列对16个发展中国家的金融发展和实际GDP之间的关系进行因果关系测试。
测试结果证明金融发展与经济增长之间存在双向因果关系。
并且发现金融和经济之间的因果关系模式在各个国家是不尽相同的。
因此迪米特里艾子和阿雷斯特合作，通过协整检验与格兰杰因果检验进一步巩固了迪米特里艾子先前的论断：
认为金融发展与经济增长的因果关系极大的受到金融部门的独特特征影响。
2.2国内金融发展与经济增长关系的研究现状
国内对于金融发展相关研究起步比较晚，大部分中国学者不同程度上借鉴90年代以来国外经济学家的数据处理、研究方法等进行一定的定性分析和大量的定量分析。
2.2.1因果相关性不明了
路磊（1998）对中国金融发展与经济增长关系进行实证研究。
分析结果表明金融资产与国民生产总值高度相关，并且两者在时间上呈现平行上升的趋势，但并有明确指出两者是否具有因果关系[1]。
谈儒勇（1999）仿照KingandLevine（1993）的实证分析方法，采用最小二乘法得到金融中介的发展和经济增长之间存在显著的正相关关系，但是不存在因果关系。
2.2.2存在单向因果关系
李萍、张道宏（2004）选取了28个省市自治区自1988—2002年间的年度数据为样本对象进行研究分析。
研究证明金融发展对地区经济增长没有影响，企业内部融资在经济增长中起到重要作用。
丁小松（2005）选取了1986—2002年的年度数据，对中国金融发展和经济增长的相关指标进行单位根和协整检验。
检验结果表明：
金融发展是经济增长的格兰杰原因，即金融发展对经济增长有积极作用；但是经济增长不是金融发展的格兰杰原因，即经济增长对金融发展的作用不大。
2.2.3存在双向因果关系
王志强、孙刚（2003）采用了向量误差修正模型和格兰杰因果检验方法检验了中国金融总体发展的规模扩张，效率变化与经济增长之间的关系，研究结果认为：
20世纪90年代以来中国金融发展与经济增长存在双向因果关系[2]。
史永东（2003）在柯布—道格拉斯生产函数框架下对我国金融发展与经济增长进行格兰杰检验。
结果表明：
我国经济增长与金融发展存在双向因果关系。
周好文和钟永红（2004）基于VECM，利用协整和格兰杰检验分别对20实际90年代以来的东，中，西三地区金融中介规模、效率与经济增长之间的相关关系与因果关系进行了检验，认为在东，中，地区金融发展与经济增长之间形成了良性互动的因果关系。
3上海市金融发展与经济增长的历史分析
金融发展是指金融结构的动态变化（Goldsmith,1969）。
金融结构指各种金融工具和金融机构的形式、性质及其相对规模。
金融结构的变化既包括短期的变化也包括长期内的变化、既是各个连续时期内的金融交易流量也是对不同时点上的金融结构的比较变化。
经济增长一般被定义为规定产量的增加。
萨缪尔森在《经济学》阐述：
经济增长是指一个国家潜在的国民产量或潜在的实际GNP的扩展，我们可以把经济增长看作生产可能性边界随着时间向外推移。
从该定义可以看出经济增长意味着国民总产出水平及人均产出水平的不断增加。
本文在选择上海市人均实际GDP来衡量经济增长情况。
3.1上海市金融发展分析
在中国实行计划经济向市场经济转型的改革初期，上海市金融市场从无到有，并开始出现无形的场外市场。
1980年扩加控制的开发了商业信用后，1981年上海即试办了票据承兑和贴现业务，开始代理发行国库券。
1984年开始实行“统一计划、划分资金、实贷实存、相互融通”的信贷体制。
同年12月，工行上海市分行静安信托分部向社会公开发行了飞乐音响公司股票，标志着建国后上海证券市场的开端。
1988年6月上海成立了由全市39家金融机构合资组成的专事短期资金拆借融通业务的金融中介机构——上海市融资公司，同年5月，改名为上海短期资金调剂中心。
1986年，国务院发布的《关于鼓励外商投资的规定》开放外商投资企业间的外汇调剂中心，1988年4月，中国第一家公开的外汇调剂市场即上海外汇调剂中心在上海成立。
1990年11月上海证券交易所的设立，标志着中国的资本市场建设正式起步。
1992年10月中国共产党的十四大确定将上海建设成为长江三角洲经济龙头和国际经济、金融、贸易中心的战略定位促进资本市场超常规快速发展。
1997年中国共产党十五大后，上海作为一个全国金融中心的地位已初步确立，以货币、资本、外汇、期货及黄金市场为主体的初具规模分工明确、市场结构相对完善的全国性金融市场体系已基本形成并处于不断完善中[3]。
2001年中国加入世贸组织后，上海金融业对外开放进程加速。
截止至2011年12月31日，全年实现金融业增加值2240.47亿元，比上年增长8.2%。
全市有各类金融单位1048家。
其中，银行业160家，证券业149家，保险业333家。
在沪经营性外资金融单位数达到173家，外资金融机构代表处221家上海市中外资金融机构本外币各项存款余额58186.48亿元，比上年增长12.3%；贷款余额37196.79亿元，增长10.3%。
2011年上海金融景气指数，以2006年为基准，上海金融业整体发展度指数达2570点，教2010年增长324点，增幅为14.4%，五年年均复合增速（21%）高于同期上海GDP年均复合增速（13%）。
在增长的324点中，金融创新贡献122点，占增长的37.7%；金融国际化贡献74点，占增长的22.9%；金融市场和金融机构分别贡献55点和42点，占增长的17.0%和12.9%；金融生态环境和金融人才分别贡献16点和15点，占增长的4.9%和4.7%。
图3—11980-2011年上海市生产总值与存贷款走势图
从可以看出，存贷款总额（M）自1980—2011年整体呈稳健上升趋势，存贷款总额（M）在1990年之前的增长率远远要小于1990年以后的增长率；自1980—2011年存贷款总额（M）与GDP都保持均衡上升的态势，但是1990年以后存贷款总额M增长速度明显大于国内生产总值GDP，这就意味着货币需求远远大于社会总供给，有通货膨胀压力。
3.2上海市经济增长增长分析
1980年至1989年是中国改革开放的初期阶段，作为中国的经济中心，中央对于上海改革开放力度的态度是谨慎的，各种政策的出台相对保守。
1990年国家决策开发浦东，1992年中共十四大确定了上海为“一个龙头，三个中心”的战略地位，建立社会主义市场经济。
在这样大背景下，上海经济增长驶入快车道。
从单一的政府投资转向依靠消费、投资、进出口推进上海市经济的发展。
整个国民经济开放形态势的日益增强，上海经济集约化趋向日益明显。
2011年是“十二五”规划开局年，据调查统计，全年实现上海市生产总量19195.69亿元，按可比价格，比上一年度增长8.2%。
其中第一产业增加价值124.94亿元，下降0.7%；第二产业增加价值7959.69亿元，增长6.5%；第三产业增加值111111.06亿元，增长9.5%。
全市按常住人口计算的人均生产总值为82560元，折合12784美元。
在全国各省级区域中最高。
图3—21980—2011年上海市人均生产总值趋势图
如图所示，从1980年至2011年，上海市人均GDP的走势整体随着时间的推移稳健上升，1990年以前人均GDP增长速度远远小于1990年后之后的人均GDP增长速度。
3.3上海市金融发展与人均GDP的基本分析
通过对上海市金融发展和生产力（GDP）的历史回顾研究，可以发现上海市金融发展各要素与人均GDP的增长都稳健上升，有着相似的运动曲线。
自改革开放以来，上海经济迅增长，人均GDP逐年增加。
各金融发展要素也随经济的发展而增长，其增长率甚至远远高于生产力的增长。
金融体系得到不断地完善。
图3—31980—2011年，金融效率L/D即存贷款之比走势
如上图3—3所示，从1990年左右，存贷款比一路下滑。
这表明上海市银行业储存了大量资金但不能使用，从侧面说明上海市银行业资源配置效率不高，在资本市场发展迅速的情况下，金融机构体系仍不够完善，企业融资困难，且融资途径单一，主要方式还是以银行融资为主。
4上海市金融发展与经济增长的关系研究的实证分析
本章实证研究是在借鉴和吸收范学俊教授（华东师范大学）所提的考虑两个部门和实体经济的因素，包含经济增长、金融发展要素投入以及对外开放的一个动态框架结构[4]，本章在向量自回归（VAR）模型的框架下，以经济增长，金融发展，资本存量和对外开放作为系统中的变量指标，来考察上海金融发展与经济增长之间的关系。
4.1模型的建立
由于事先不能确定系统中各变量之间动态关系，本文采用向量自回归模型（VAR）来分析上海市金融发展和经济增长之间的关系模式。
向量自回归模型是一个系统回归模型，在对变量之间缺乏经验性认识的时候，向量自回归模型不必考虑确定自变量和因变量的问题。
本文建立的VAR模型的方程为：
....
是估计出来的系数构成的矩阵，
是误差向量。
该方程中的y=（RPGDP,M/G,L/D,CS/G,）。
其中，RPGDP表示人均生产总值指数，M/G表示银行存贷款额占GDP的比，L/D表示贷款与存款之比，CS/G表示资本形成额占GDP的比。
4.1.1计量研究方法
在向量自回归（VAR）模型下，用Eviews6.0对非平稳的时间序列进行格兰杰因果测试，并对变量之间的长期均衡关系进行探讨。
其步骤如下：
运用ADF检验，测试其所选取变量差分后的平稳性。
在变量单整阶数相同的情况下，使用单位根检验方法检验所研究的变量是否为非平稳序列。
因为协整分析的结果对其敏感，所以需测试滞后期的长度。
由于格兰杰检验的充分条件是单整变量之间存在协整关系，所以对变量进行Johansen协整检验。
在满足三的条件下，对差分后的变量分别进行不同滞后期的格兰杰因果关系。
通过协整方程，分析变量之间的长期均衡关系。
4.1.2变量选取
经济增长指标的选取，本文采用人均实际GDP。
对于金融发展指标的选取，戈德斯密斯曾提出FIR（FIR=F/W），即金融相关利率作为衡量指标；麦金农提出
来衡量一国金融深化。
由于一个地区的金融资产和
不能从全国数据中分离出来。
而且我国资本市场起步晚（1990，上海证券交易所成立）时间不能与起主导作用的银行信贷市场（本文选取1980—2011）吻合，所以衡量金融中介规模指标不包括证券市场。
因此本文参考迪米特里等人用银行存款，贷款之和与GDP的比作为衡量金融中介规模总量的发展。
本文引入存贷款之比，即
表示一元存款中有多少钱已经贷出转化为投资，用于衡量金融效率[5]。
本文选取资本形成总额（包括固定资产和存货增加额）[6]与GDP的比率，即CS/G来衡量资本投入量；
4.1.2数据的选取
本文在向量自回归（VAR）模型的框架下，以人均GDP，金融中介规模总量的发展，金融效率，资本投入量，作为系统中的变量指标。
采用1980-2011年的年度数据为样本，研究分析上海市金融发展与人均GDP的关系。
本文一共采集了32个样本。
表11980-2011上海市各经济指标原始数据
obs
CS
DE
LO
RPGDP
GDP
1978
47.96
244.19
153.37
114.9
272.81
1979
43.61
276.04
165.16
105.3
286.43
1980
66.52
291.06
200.98
106.2
311.89
1981
76.68
298.11
201.54
104.2
324.76
1982
90.27
324.35
209.54
105.6
337.07
1983
71.86
338.34
214.26
106.3
351.81
1984
101.63
367.54
250.02
110.2
390.85
1985
189.13
268.31
307.1
112.0
466.75
1986
228.12
288.44
421.7
103.0
490.83
1987
241.02
427.33
547.93
106.1
545.46
1988
335.56
510.1
657.2
108.4
648.3
1989
351.68
527.62
744.97
101.2
696.54
1990
331.34
746.14
954.76
101.7
781.66
1991
340.03
954.06
1166.78
105.6
893.77
1992
487.63
1325.61
1466
113.5
1114.32
1993
744.11
1914.03
1886.59
113.8
1519.23
1994
1161.49
2796.58
2323.3
113.1
1990.86
1995
1567.72
3783.51
3832.04
112.9
2499.43
1996
1956.84
4822.99
3457.87
111.0
2957.55
1997
2048.95
6202.72
4162.33
109.9
3438.79
1998
2010.75
6330.65
4812.63
107.5
3801.09
1999
1970.24
7085.99
5424.75
107.6
4188.73
2000
2169.72
7771.49
7254.26
108.2
4771.17
2001
2356.71
9584.22
7187.9
107.1
5210.12
2002
2531.29
12171.54
9073.78
107.9
5741.03
2003
3076.68
15275.41
13168.05
109.1
6694.23
2004
3782.25
17691.88
14972.01
110.4
8072.83
2005
4218.99
20779.87
7254.26
107.4
9247.66
2006
4873.34
23535.24
18603.92
109.0
10572.24
2007
5719.59
27044.75
21709.95
110.3
12494.01
2008
6143.82
35589.07
24166.12
105.1
14069.87
2009
6766.01
44620.27
29684.10
104.6
15046.45
2010
7407.78
52190.04
34154.17
106.4
17165.98
2011
7908.28
58186.48
37196.79
108.5
19195.69
数据来源：
《上海市统计年鉴》（2011）和2011年上海市国民经济和社会发展统计公报。
为了防止时间序列的异方差性，本文对所有数据均取对数。
表2各变量取对数后数据
obs
LNRPGDP
LNMG
LNDLR
LNCSG
1978
4.744062
0.37657
-0.46509
-1.73841
1979
4.656813
0.432004
-0.51363
-1.88221
1980
4.665324
0.455909
-0.37032
-1.54515
1981
4.646312
0.430821
-0.39147
-1.44345
1982
4.659658
0.459899
-0.43691
-1.31749
1983
4.666265
0.451543
-0.45686
-1.58837
1984
4.702297
0.457452
-0.38529
-1.34699
1985
4.718499
0.209289
0.13503
-0.90336
1986
4.634729
0.369364
0.3
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