时间：2022-04-13 06:45:31
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇金融月度总结，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
【关键词】CPI与PPI的月度差值 上证综指月度波动率 格兰杰模型
通过观察CPI、PPI和上证综指三者的走势发现CPI与PPI的差值与上证综指有很大的相关性，本文运用格兰杰因果关系模型对其进行实证检验。
一、样本选择与数据来源
考虑到股票市场成立于1991年底，而且初期上市股票非常少，上海证券交易所5家，深圳证券交易所3家公司，公司太少不具有代表性，因此本文选取1993年1月2013年12月为研究样本。本文所使用的CPI指数、PPI指数数据来源于国家统计局；上证指数月度波动率来源于通达信软件月K线上标示的波动率。
二、实证检验方法介绍
本文通过运用格兰杰时间序列模型验证CPI与PPI月度差值和上证指数月度波动率两者之间是否存在一定的因果关系。格兰杰因果关系检验模型由克莱夫・格兰杰教授创立的，该模型主要用于分析经济变量间的因果关系。在时间序列情形下，两个经济变量X、Y之间的格兰杰因果关系定义为：若在包含了变量X、Y过去信息条件下，对变量Y的预测效果要优于只单独由Y的过去信息对Y进行的预测效果，即变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。为了防止伪回归的情况出现，本文运用ADF检验方法对该时间序列进行单位根检验，然后再进行格兰杰因果检验。
三、格兰杰模型检验
本文用CZ代表CPI与PPI月度差值；用SY表示上证指数月度波动率。
（一）单位根检验
1.运用ADF的检验方法对上证指数月度波动率（SY）检验，检验的条件是：原序列、不带时间趋势项、不带截距项。得出以下结果：
表1 上证指数月度波动率的平稳性检验
可见，上证综指月度波动率（SY）ADF检验是平稳的。
2.运用ADF的检验方法对CPI与PPI的月度差值（CZ）检验，检验的条件是：原序列、不带时间趋势项、不带截距项。得出以下结果：
表2 CPI和PPI的月度差值的平稳性检验
可见，CPI与PPI的月度差值（CZ）的ADF检验，在5%的情况是平稳的。
由此，上证指数月度波动率（SY）、CPI与PPI月度差值（CZ）通过平稳性检验，可以进行格兰杰因果关系检验。
（二）格兰杰因果检验
对这两组数据进行滞后1期的格兰杰因果检验结论如下：
表3 CPI与PPI的月度差值和上证指数月度波动率的格兰杰检验
从EViews5.0输出结果看，在滞后1期，5%的显著水平下，CPI和PPI月度差值是上证指数月度波动率的格兰杰原因，而上证指数月度波动率不是CPI和PPI月度差值的格兰杰原因。
综上总结，在滞后1期，5%的显著水平下，CPI和PPI月度差值是上证指数月度波动率的格兰杰原因，而上证指数月度波动率不是CPI和PPI的月度差值的格兰杰原因。
四、结论
我们通过进行模型检验说明，CPI与PPI月度差值与上证指数月度波动率在5%的显著水平，滞后期为1期的情况下，CPI和PPI月度差值是上证指数月度波动率的格兰杰原因，而上证指数月度波动率不是格兰杰原因。可以认为CPI和PPI月度差值的变化导致了上证指数的变化，因此，在一般情况，我们可以参照此来进行证券投资决策，并判断牛熊市的转折点，进行波段操作。
参考文献
[1]王若晨，甘朝阳.CPI与PPl月度差值和上证指数的关系研究.人民论坛[J]，2013.4.
[2]周星辰.宏观经济变量与中国股票市场关联性研究[D].南京师范大学，2010.
在黄金逐步非货币化的大背景下,黄金货币属性的强弱取决于投资者对黄金保值需求的强弱程度。而这种需求产生于投资者对通胀、汇率等因素变化的反应程度以及投资替代品价格的波动。
建立理论模型如下:
二、数据来源及搜集处理方法
课题组拟采用月度数据。原因有:第一、月度数据相比年度数据在最大程度上保证了样本容量足够大,使得模型估计的结果可靠性更高,精度更高。第二,月度数据相比年度数据能够更加灵敏的反映价格变化的趋势和程度大小。
三、模型参数估计和检验
(一)单位根检验
首先做出各个解释变量的时序图
由时序图可以看出美元指数序列、玉米价格序列、国际石油价格序列是比较平滑的曲线,故继续进行单位根检验。
下。
从检验结果看,在1%、5%、10%三个显著性水平下,t统计量值小于相应临界值,从而拒绝原假设,表明美元指数米价格序列以及国际油价一阶单整的。
(二)多变量协整
根据以上结果对各解释变量采用清华法进行多变量协整:
长期均衡关系,但从短期来看,可能会出现失衡,为了增强模型的精度,可以把协整回归中的误差项看作均衡误差,建立误差修正模型。
(三) 建立长期模型并进行回归:
t=1,2,3
经济意义检验:
从长期模型回归结果可以看出,在金融危机之前,美元指数提高1单位,黄金价格平均意义上来说下降16.43519;石油价格提高1美元,黄金价格平均意义上来说上涨2.053881。而在金融危机发生之后,黄金价格与美元指数同方向变化,黄金价格与石油价格出现短时期背离,大体上符合经济意义。
统计检验:
计量经济学检验:
在剔除玉米价格变量之后,DW值不显著,说明模型存在自相关,将在短期模型中进行修正。
(四)建立误差修正模型
建立误差修正模型如下:
的波动做出了较小部分的解释。
(五)引入虚拟变量
为了深入探讨金融危机的蔓延是否对黄金价格产生实质性的影响,故课题组将现有数据分为两个时间段进行对比研究,因此需要引入虚拟变量。至于时间的分割点选择,考虑到从2008年的6月起金融危机才波及全球,所以课题设定以乘法方式引入虚拟变量的模型
其中(t=1,2,3)
从回归结果看,拟合优度不是很好。解释变量的t值除均显著,但F值不显著,这说明所有解释变量对被解释变量的联合解释不显著。石油在金融危机中的t值不显著,这说明石油对黄金价格影响不显著,这是由于石油在短期内与黄金价格出现短期的背离。从实证上看,2009年4 月底国际市场黄金现货价格收报在878.04 美元/ 盎司,较3月17日的历史高点1032.55 美元/ 盎司已经下跌了15%,而同期原油价格上涨了11%,原油和黄金价格走势相背离。我们认为近期二者走势的背离主要是由于品种属性的差异,黄金的金融属性较强,而原油更多地体现其工业品属性。从中也可以看出黄金价格的上涨也预示着全球经济的衰退,而这也将导致石油做为工业品能源的需求下降,从而导致黄金价格同石油价格的背离。
四、模型总结
(一)美元走势
在国际黄金市场中,美元作为强势货币,是国际主要商品的标价货币,因此美元与黄金在价格机制上具有一定的负相关性;此外,由于黄金具有保值功能,当美国经济低迷导致美元疲软时,投资者为了避免美国经济下行带来的损失,会售出手上的美元或债券而买入黄金。
(二)大宗商品价格波动
在通货膨胀的压力下,人们会减少对大宗商品的持有,而黄金由于其特殊的保值功能会受到投资者追棒。但是在此次模型的建立时,选取玉米价格作为大宗商品的代表,从而作为通货膨胀这一影响因素对美元价格的变动作出解释。回归结果不显著,剔除变量后回归模型较好。
(三)石油价格
世界主要石油现货与期货市场都以美元为标价货币,因此石油价格的波动可以间接反映出美元的走势;同时,石油价格的上涨往往使得以石油为原材料的商品的生产成本上升,从而增加通货膨胀的风险,间接影响黄金走势。
(四) 金融危机
从我们引入虚拟变量模型回归结果可以看出金融危机对黄金价格有很大的影响。
金融危机下美元指数持续往上涨的趋势,从2008年6月的72.52涨到了84.79,从某种程度来讲,美元的变化对国际金价的短期走势起着决定性作用,美元涨金价跌,美元跌金价涨。美元指数的波动会加剧黄金价格的波动。
受金融危机影响,石油价格从126.33跌至42.45,高位回落。黄金与石油之间存在着正相关的关系,也就是说黄金价格和石油价格是同向变动的。石油价格的上升预示着黄金价格也要上升,石油价格下跌预示着黄金价格也要下跌。玉米价格从724.6持续下降到404。它们的价格趋势能够为研究黄金价格提供方向性的指示。
关键词：中介目标；中介变量；相关性
中图分类号：F822 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）04-000-02
一、问题的提出
图1.
如图1所示，是我国2006年1月至2011年12月CPI的折线图，图中我们清晰地看到2006～2008年物价稳中上升，这与人们的生活水平提高有密切联系。但是2008年1月物价陡然上升，然后5月份左右物价急剧下降直至2009年2月，之后便缓慢上升至恢复到正常水平。为什么会有这种变化呢？我们想到了2008年美国次贷危机可能带来的影响。美国次贷危机后我国在2008年7月之前实行紧缩性货币政策，而后一直实施宽松的货币政策，如放低存款准备金比率，再贴现率，公开市场上买入有价证券以刺激消费，促进生产。并且促进对外贸易，避免经济增长大幅下滑。
事实说明货币供应量在调节物价和促进经济增长这两大目标方面是有实际作用的，那么实际上货币供应量作为中介变量是否有理论依据呢？在实际应用中我们选取狭义的货币供应量还是广义的货币供应量更直接有效呢？
二、文献综述
董明志，董粱（2013）选取我国1985年到2012年信贷投放量、GDP、M1、M2的季度数据做依存关系分析。研究结论表明信贷量与GDP和CPI的相关性强，信贷量、GDP、和CPI等相互之间正相关性不是太强。谭迪（2011）对比分析我国M1和M2分别对通货膨胀的影响，并研究哪个指标更适合作为货币政策的中介目标。结果发现M2适合充当中介目标，而M1适合做观测目标。蒋瑛琨、刘艳舞、赵针全（2005）建立了M1、M2两个VAR系统，结果证明M1对通货膨胀和产出目标的影响更为稳定，且M1比M2更为可控。60年代，货币主义者坚定地认为货币是最重要的，持续的通货膨胀是单纯的货币现象。因此，政府应该以货币供应量为中介目标。
前人的研究已经比较充分，但是很少有人将我国近年来不同阶段的数据，尤其是利用2008年前后的数据，建立动态模型，然后对比分析M1、M2对于CPI、GDP在不同阶段的影响。
三、对M1、M2作为中介变量的相关性、可测性及可控性做实证分析
货币政策的中介变量应该兼具3个特征，即相关性、可测性和可控性。相关性：该中介变量的变化与最终目标变量之间密切相关；可测性：货币当局能够及时、准确且系统地统计出该金融变量的值；可控性：从政策工具到中介目标这一传导机制是有效的，即货币当局通过操纵政策工具能有效控制中介目标。
下面主要对我国货币供给量的相关性、可测行、可控性进行实证分析。
（一）相关性。本文选取我国2006至2011年M1、M2、CPI、GDP的月度数据进行分析，并且将数据总体按时间分为等量的两个样本，即2006年1月至2008年12月和2009年1月至2011年12月的两个数据组。其中月度GDP用工业品出厂价格指数代替。然后分别做CPI和GDP对M1和M2的线性回归模型。利用双对数模型缩小量纲差距。
我们用最小二乘法（OLS）估计出的参数及模型最终形式如表1、表2所示：
表1（基于2006～2008年月度数据）
表2（基于2009～2011年月度数据）
结果分析：
第一，所建立的回归模型均通过了统计检验，且拟合优度接近预期。说明目标变量与中介变量之间具有相关性。
第二，我们发现，以2009～2011年的数据做出的回归模型的拟合优度及解释变量的系数都有明显的提高。这表明M1、M2作为中介变量的选择越来越重要。这恰恰证实了货币供应量作为中介变量的可行性。同时也表明美国次贷危机之后，我国货币政策发生了明显的变化。
第三，我们发现M1对物价的反应更直接、效率更高，且能很好地解释物价的波动。因为M2包括M1、企事业单位定期存款和居民储蓄存款，所以M2每变化一个单位所带来的物价指数变动及经济增长更为明显。
第四，从表1看CPI对M1和M2回归方程中的系数略高于GDP对M1和M2回归方程中的系数，而表2中则恰恰相反，这说明2008年以后我国的货币政策有了效果很好。2008年以后CPI和GDP这两个目标变量的系数都有增加，且GDP的系数增加的大于CPI系数的增加，这意味着我国经济虽然受到美国次贷危机的冲击，但仍处于增长阶段，通货膨胀处于合理水平。这也符合 的传导机制。但是通货膨胀的情况下，经济不可能有长期稳定的增长，即物价稳定和经济增长之间存在着矛盾，因此中介变量的可控性非常重要。
（二）可控性。在我国，银行体系间有严格的货币供给机制，且中央银行能在很大程度上通过政策手段来影响货币的供应量，达到供求平衡。因此我们认为M1和M2是可控的。
（三）可测性。根据我国对于M1、M2的分类可知，M1是狭义货币，包括流通中的现金、机关团体部队的存款、企事业单位的活期存款、个人信用卡存款及农村存款；M2是广义货币，包括M1和企事业单位的定期存款、城乡居民储蓄存款、信托类存款以及其他存款。货币当局通过汇总统计金融行业的各种报表，对M1和M2进行及时地测量。
四、总结
本文通过实证分析证明我国的货币供应量具有相关性、可控性和可测性，最终证明通过控制中介变量M1、M2来控制通货膨胀和经济增长是合理且可行的。有数据可知M1对于通货膨胀的作用更直接，M2对经济增长更有效。所以，在具体实行货币政策时可根据目标变量的变动选择调整M1还是M2。
参考文献：
[1]董明志，董粱.信贷量与GDP、CPI相关性分析[J].商务观察，2013（4）.
[2]余艳炯.中国货币政策中介目标研究——给予平滑转换模型的分析[D]博士.山东大学，2013.
[3]戴晓兵.我国货币供应量中介目标有效性的实证分析[J].财经问题研究，2013（4）.
[4]谭迪.M1、M2与通货膨胀关系的研究[D]硕士.河南大学，2011.
关键词： 人民币升值；热钱；套利；套汇；套价
中图分类号：F832
一、引言及文献综述
目前，热钱流入已经引起我国学术界和政府相关部门的高度重视。2008年经济危机后的中国，不但率先走出经济探底的泥潭，而且在2009年下半年展示出强劲的增长势头，再加上人民币持续的升值预期，导致中国在国际热钱泛滥中首当其冲。
来无影、去无踪的热钱流动对我国宏观经济和资产市场造成了极大影响。它加剧了我国通货膨胀的压力，推动了我国资产价格泡沫的形成，降低了中央银行货币政策的独立性。对此，时任中国银监会主席的刘明康先生在2010年12月17日的财经年会上表示，新兴市场面临史无前例的热钱压力。
要想抑制热钱的流入，就需要弄清楚热钱流入的动因。而关于热钱在国际间流动的动因，国内外学术界均已有许多研究。随着上世纪90年代金融自由化、世界经济一体化进展的加速，短期资本的跨国流动逐渐成为国际金融中的热门研究对象。而墨西哥、阿根廷等国家因国际资本流动所导致的货币危机则为这方面的研究提供了丰富素材。亚洲金融危机之后，关于国际热钱的探讨开始见诸于学术文献，并积累了较丰富的研究成果。总结之前学者对热钱流动原因的理论分析，主要包括利率驱动、汇率驱动、利率汇率联合驱动，以及规避风险和交易费用等原因。
Naylor（2004）认为，金融自由化是导致上世纪80年代之后短期资本在国家之间加速流动的主要原因，一国自由化程度越高，则资本流动愈频繁。
Calvo、Leiderman和Reinhart（1994）认为，利率差是吸引国际资本流入的核心因素。在他们看来，上世纪90年代大规模的短期资本跨境流动伴随着发达工业国家的不断降息，导致资金涌入有更高收益率和明确增长前景的亚洲和拉丁美洲地区；其他的影响因素包括全球经济所处周期、国际贸易发展状况及流入国的政策。
另外，一些实证分析也表明，一些对于资本流入国而言的外生变量在决定国际资本流动中也起到了重要作用，这些外生变量包括发达国家利率水平、全球货币政策以及世界经济背景等。Calvo（1993）认为这些外生变量能够解释资本流入国30%～60%的外汇储备变化；而Chuhan等学者（1993）则发现从美国流入拉丁美洲的证券资本有一半的原因可归结为以上外生变量。
Gooptu（1993）则从投资的角度分析了大规模国际资本流动为何在近年兴起的原因。他认为：随着发达国家保险资金和公募基金规模迅速膨胀，其投资多样化的需求越来越迫切；因此，从分散风险及提高投资收益率来说，资产管理者进入新兴市场成为一种合理与必然的选择。
热钱流入中国的动因，也已有了一些研究。Martin和Morrison（2008）则详细论述了热钱流入中国的原因、渠道、造成的影响以及相应的应对政策。他们将中国吸引热钱流入的原因归为两个关键因素：一是中美利率差，二是人民币升值预期。
丁志杰（2008）则通过分析境外汇款与中国宏观经济变量之间的协整方程，认为境外汇款流动是顺周期的，人民币升值预期是影响境外汇款流动的重要因素。在流入动机方面，张谊浩、裴平、方先明（2007）依据三重套利模型利用1996-2005年的数据，实证检验了中国短期国际资本流动的影响动机。他们发现，国内外利率比、证券投资余额与价格比均与中国短期国际资本流入总量存在显著的正向关系，而短期国际资本流入总量与汇率之间也具有明显的单向格兰杰因果原因。
苏永多、张祖国（2010）则进一步加入了套税因素而将上述模型扩展为“四重套利模型”。根据文中的实证结果，短期国际资本在华流动具有套汇和套利的“双重收益”，相当于给国际热钱加上了“双重保险”，从而促使境外资本加速流入。
值得说明的是，与国际学者的结论不同，绝大多数针对中国的实证研究都显示出利率并非影响短期资本流入中国的关键因素。王琦（2006）和刘立达（2007）均发现国际资本在中国的流动对短期利率变化很不敏感。
本文主要研究人民币汇率形成机制改革以来热钱流入中国的主要动因。与之前研究热钱流入动因的文献相比，本文的创新之处主要在以下两个方面：
（1）本文对套汇、套利和套价三方面的度量指标有所创新。到目前为止，大多数学者用人民币名义汇率的变化来度量人民币升值预期，而本文则用人民币NDF汇 率与人民币现货汇率的比例来度量人民币升值预期，这样做显然更有道理。在利率差方面，本文则选择中美一年期国债收益率的差值，从而保持了两国利率数据的可比性和一致性，而国内的其他文献常将中国存款利率与美国联邦基准利率作为利率差的原始数据；
（2）本文的数据也更新，样本选择相对更为合理，这使我们能够更好地研究热钱流入与我国股票市场的关系，并得到了热钱流入是中国股票市场波动的正向格兰杰原因这一结论。近年来，越来越多的证据表明外国资本开始逐渐重视A股市场，对其影响也在逐步加大，本文的研究支撑了这一假想。
二、关于热钱流入中国的动因的实证研究
综上所述，并结合我国目前的具体国情和全球经济大背景，2005年之后热钱大规模流入我国的可能动因可以用“三重套利”来概括，即：套汇、套利与套价。“套汇”即博取汇率变动的收益，“套利”即博取利率差的收益，“套价”则是博取资产价格变动的收益。本节我们利用VAR模型来检验这三种可能的原因对热钱流入中国的相对重要性。
本文各变量的数据皆为2005年1月至2010年12月的月度数据（由于2005年没有房地产价格统计数据，因此房地产价格为2006年1月开始的月度数据）。本研究中所涉及的几个主要变量的度量方法如下。
（一）热钱的定义和规模估算
一般而言，热钱指的是贸易顺差和外国直接投资之外的外汇的流入。近年来，由于人民币升值预期的存在，热钱流入中国就成为中国经济不可避免的问题。虽然中国政府对热钱的流入给予了严格的监控，但热钱还是以各种渠道流入中国，比如假贸易、假直接投资，以及地下钱庄和其他方式。热钱的流入可能会导致中国货币供给量的增加，资产价格泡沫的形成以及通货膨胀问题。因此，估计热钱流入的规模就成为中国宏观调控所必须解决的问题。
目前估算热钱流入的主要方法有两种，即直接法和间接法。所谓“直接法”，就是把国际收支平衡表（BOP）中的“净误差和遗漏项”看作是热钱。显然，这一定义涵盖范围过小，忽视了在其他渠道掩盖下流入的热钱，而且“净误差和遗漏项”中真正的“净误差和遗漏项”也被看作是热钱，导致测量误差。
间接法对热钱的定义则要“宽泛”许多。间接法将新增外汇储备减去贸易顺差与外国直接投资后的残差视作热钱。显然，间接法相对更科学合理，因而逐渐成为学术界估算热钱规模的主流方法。但这种方法会高估热钱的实际规模，而且跟直接法一样，忽视了FDI和贸易顺差中可能存在的热钱，也就是假冒的贸易顺差或外国直接投资，而这种隐性热钱的规模可能不可忽视（唐旭、梁猛，2007）。
苏剑、童立（2011）对间接法做了一定修正，考虑到了隐性热钱问题。他们主要考虑了隐藏在贸易顺差中的热钱。他们的计算公式是：
HM = (FER－TS－FDI) + (TS－RTS) （1）
其中，FER、TS和FDI分别代表新增外汇储备、贸易顺差（统计值）和外国直接投资，而RTS则表示合理的贸易顺差(Reasonable Trade Surplus)。因此，上述公式的前半部分是间接法计算热钱规模的公式，后半部分是隐藏在贸易中的热钱规模的计算公式，它就等于实际贸易顺差减去合理的贸易顺差。那么合理的贸易顺差怎么估算呢？他们首先假定，在产业结构、劳动力成本、要素价格及税率等相对稳定的情况下，短期内加工贸易的“进口金额/出口金额”也应相对稳定，不会大起大落。因此，他们估算隐藏在贸易渠道中的热钱的方法的逻辑为：短期中出口结构及整体利润率水平相对稳定，因此“贸易顺差/出口比值”也波动不大。选择2000-2002年的“贸易顺差/出口比值”为基准值，这一阶段尚未有热钱的大规模流入，因而贸易数据大致上反映了真实的商品进出口情况。他们以2000-2002年为基期，以2009年6月为终期参照点，通过拟合这段时间内的“贸易顺差/出口比值”来得到未隐藏热钱的合理的趋势值。这样，就可以得到隐藏在贸易渠道中的热钱的规模。表1即是他们用这一方法估算出来的2005-2010年流入中国的热钱的规模。
本文采用的热钱流入数据是依据苏剑和童立（2011）提出的方法估算的。根据上述方法不难得到热钱规模的月度数据。因此，本文各变量皆为2005年1月至2010年12月的月度数据（由于2005年未有统计，因此房地产价格为2006年1月开始的月度数据）。
（二）人民币升值压力的度量
无论是理论界还是在实践中，投资行为是基于预期做出的抉择早已成为共识。因此，如果单纯以非市场化的人民币汇率作为升值指标则在逻辑上有所不足，缺乏说服力。为此，本文引入1年期的人民币NDF（Non-deliverable Forward）来弥补这一缺陷。
NDF的本质是无本金远期外汇交易，属于离岸金融衍生产品，主要目的在于规避汇率风险。交易双方事先约定未来指定日期的汇率，到期时只计算约定汇率与即期汇率差价，不真正交割。人民币NDF开始于1996年，目前主要在香港和新加坡两个主要成熟离岸交易市场。经过十多年的发展，且随着我国汇率形成制度的改革，人民币NDF交易逐渐活跃，已具有较强的流动性。再考虑其远期交割的特点，其能作为国际市场对人民币升值预期的一个合理参考指标。
2005年之后，美元兑人民币汇率一路走低，这种升值趋势一直持续到2008年中旬，随后美元兑人民币汇率一直维持在6.8：1左右至2010年一季度，之后人民币重回升值轨道。本文将人民币NDF汇率和人民币即期汇率两种汇率综合为指标ExchPres(Exchange Pressure)来衡量人民币的升值预期：
若ExchPres小于1，则预期人民币会贬值；若大于1，即表明人民币有升值压力。ExchPres值越大，人民币升值预期越强烈。
图1给出了本文对2005-2010年间人民币升值预期的度量。其中，NDF数据来源于CEIC数据库，美元兑人民币现货汇率来源于国家外汇管理局，样本数量皆为72个。
（三）利率差
正如在经济学中有时间成本的概念，资本的使用也同样具有成本。因此，与上部分人民币汇率升值预期同理，如果仅选用中国国内利率作为热钱套利的单边指标，并不能够准确衡量热钱是否是因为利息收益而选择流入中国。本文将美国利率作为热钱的资金成本，以中美利率差作为热钱套取利率差收益之动因的核心指标。
考虑到利率指标的可比性，本文选取中国1年期存款的基准利率和美国联邦基金利率作为各自国家利率水平的衡量指标。其中，人民币基准存款利率数据来源于中国债券信息网，而美国联邦基准利率则来源于美联储，样本数为72个，具体情况见图2。
2005-2007年美联储不断上调其利率目标，联邦基准利率从2.28%一路上升至5.26%。2007年中旬金融危机的爆发使美国进入漫长的降息周期，并自2008年底后一直维持在零利率水平。反观中国，在2007年国内CPI不断创新高的背景下，央行连续6次提高人民币存款基准利率。之后席卷全球的金融危机愈演愈烈，中国亦不能独善其身。面对出口严重萎缩，经济增速不断下滑的严峻形势，央行于2008年第四季度果断将基准利率连降三次以刺激经济复苏，并在随后两年的时间中保持人民币一年期存款2.25%的低利率水平。直至2010年下半年通胀再次抬头，中国才重新进入新一轮的加息周期。
（四）资本市场收益的度量：股票市场与房地产市场
根据上一部分的估算结果，热钱大规模流入始自2005年，并在2007年超过2000亿美元达到历史最高值。而与此相对应的是，中国的股票市场与房地产市场在这一阶段也渐渐升温，上证指数从2006年年初的1180点攀升至年末的2675点，全年涨幅高达127%。而2007年则不但延续了牛市走势，更是在2007年10月创出了6124点的上证综指历史最高点。图3显示的是2005年3月至2010年11月的上证综合指数和热钱流入规模。从图3 可以看出，2005-2010年间上证综指与热钱流动规模之间存在明显的相关性。相比股市的红火，房地产行业丝毫不落下风，仅以深圳为例，其一手房成交均价历时半年多，便从2007年年初的不到11000元/平米飙升至8月的24000元/平米，上涨幅度之大、速度之快令人瞠目结舌。
2007年资本资产市场的火爆造就了全民皆股、全民皆房的现象，联系到热钱流入趋势，两者之间是否存在因果关系就成为一个值得思考的问题。在资产价格的暴涨中，热钱是顺势而为收益颇丰，抑或是幕后推手之一，正是接下来的实证分析所要回答的问题。
在度量资本市场的收益时，针对股票市场本文选取月度收益率因变量，初始数据来源于Wind资讯；而针对房地产市场则采用全国房地产月度环比价格指数，其出处为中房网，样本数为60。
（五）实证分析
只有先明确热钱为何流动，才能在政策层面提出有针对性的合理建议。因而本文将利用VAR模型通过格兰杰因果检验来研究热钱流动与众多套利因素之间的关系，以此来确定影响热钱流动的主要动因。
1．回归变量的统计性描述
首先我们需要明确回归模型的各变量含义：因变量实际热钱规模用HM代表，而自变量人民币升值预期、中美利率差分别用ExchPres和IntD表示，最后用Stock和RealEst代指上证综指月度区间收益率及中国房地产价格指数。
各变量的统计性描述结果如表2所示。
实证检验的样本区间为2005年1月至2010年12月，除房地产数据缺失2005年数据外，其余变量样本数皆为72个。
2. 样本数据的平稳性检验
变量的不平稳性是造成伪回归最主要的因素之一。为了避免这种伪回归，确保格兰杰因果检验的有效性，回归前必须对时间序列数据进行平稳性检验。本文采用的是ADF检验方法，检验结果显示在表3中。
根据表3结果，热钱规模和上证综指收益是平稳时间序列，而人民币升值预期、中美利率差及房地产价格指数的时间序列在5%的显著性水平下非平稳。因此，我们需要考察各变量的一阶差分平稳性，结果如表4所示。
很明显，在5%的显著性水平下，所有变量的一阶差分皆为平稳序列，因此我们将使用样本数据的一阶差分进行格兰杰因果检验。
3. 协整检验
由ADF检验结果可知，人民币升值预期、中美利率差及房地产价格环比指数皆为非平稳序列，但所有变量差分的一阶均为平稳时间序列。因此，在正式进入格兰杰因果检验之前，还需检验热钱规模与各自变量之间的协整关系。
本文利用Johnansen法检验时间序列样本的协整关系，其中滞后期的确定根据AIC(Akaike Information Criterion)准则。如表5所示，滞后期为2时，AIC最小，因而本文的最佳滞后期为2期。
对于多变量模型，Johnansen协整检验的原假设为样本数据之间不存在协整关系的数目。根据表6的检验结果，HM、ExchPres、IntD、Stock及RealEst至少存在2个协整关系。
4. 格兰杰因果检验
由于各变量具有长期稳定的均衡关系，因此我们能够对本文所关心的核心问题―热钱流动动因进行格兰杰因果检验（Granger Test）。值得注意的是，由于格兰杰因果检验的结果对滞后期的敏感度较高，因而我们对最佳滞后期的选择除AIC准则之外，还将综合考虑SC准则，若两者矛盾则最后根据似然比(LR)统计量来确定。需要特别说明的是，由于实际热钱规模（HM）和上证指数月度收益（Stock）都是平稳序列，且根据协整检验存在长期稳定的均衡关系，因此在格兰杰检验中我们直接使用两个变量。
从表7可见，热钱规模的变动和人民币升值预期的变动存在格兰杰因果关系，而股票市场收益也与热钱流动规模存在单向的格兰杰因果关系；但利率差、房地产价格指数的变动与热钱流动不存在格兰杰因果关系。其中，人民币升值预期的变动是热钱规模变化的格兰杰原因，但反之不成立。而热钱流动规模则是上证指数月度收益的格兰杰原因，反之亦不成立。
上述检验结果并不令人吃惊。从经济学意义上，可以由此得到四个结论。第一，人民币升值预期变动对热钱流动规模变化的影响非常显著。之前我们已经看到国际短期资本由净流出转为净流入正好发生在2003年人民币升值预期开始升温之时，现在则从实证的角度对这种联系进行了验证。第二，套利不是热钱流动的格兰杰原因，更进一步地，我们做了热钱规模与美国利率变动的格兰杰因果检验，两者还是没有显著的格兰杰因果关系。同时，资本市场的收益对热钱也不存在明显的格兰杰原因。综合这两点，可以得到这样的结论：人民币汇率升值预期引致大规模的热钱流入，套汇收益是热钱的首要目的。第三，尽管资本市场收益不是热钱流动的格兰杰原因，但是热钱流入却是中国股票市场波动的正向格兰杰原因。其背后的逻辑可能在于中国的股票市场尚不成熟，炒作坐庄的现象仍较严重，因而会有相当部分的热钱进入股票市场博取资本利得。第四，虽然房地产价格的变动与热钱在两个方向上皆不存在格兰杰因果关系，但这绝不能表明没有热钱进入房地产市场。格兰杰因果检验结论的原因之一可能是相比股票市场，中国的房地产市场太过庞大，其整体价格的起伏更多地受到政策、国内流动性等其他方面的影响。
5. 脉冲响应函数分析
在VAR模型的基础上建立脉冲响应函数，并据此得到热钱流动对其他变量的脉冲响应路径。其结果如图4所示，其中横轴为滞后期数，本文为滞后15期；纵轴表示被解释变量对解释变量冲击的响应程度，虚线区域为响应函数在正负两倍标准差的置信区间。
图4显示了脉冲-响应分析的结果。图4左上图显示的是人民币升值压力对热钱流入的影响，由该图可见，在给予人民币升值压力一个正冲击后，热钱流入规模迅速作出反应，并在第二期达到最大值120，之后迅速下降并在第五期转为微弱的负值。同样，热钱对中美利率差的冲击响应值一直为正，在第三期到达最高峰后缓慢下降至零附近（图4右上图）。相比而言，热钱对房地产（图4左下图）和股票（图4右下图）冲击的响应波动较小，而且响应值比较微弱。
上述结果也具有较合理的经济学含义，热钱对人民币升值预期冲击的响应程度最高也最强烈，也印证了本文的观点――即本轮热钱选择大规模进入中国的出发点正是豪赌人民币升值。另一方面，利率差、房地产价格、股票市场收益和升值预期等四个变量在长期的响应值皆相当微弱，则深刻反映了热钱追逐短期收益的本质，一旦获得预期利润，则迅速撤离。
三、总结
热钱流入已经成为我国目前面临的重要问题之一。热钱流入迫使中央银行投放基础货币，加剧了我国流动性过剩的局面。热钱为什么流入我国？对我国经济的哪些方面会产生影响？这些问题成为我国宏观经济政策设计方面需要解决的问题。
热钱流入的动因可被归纳为“套汇”、“套利”和“套价”。我们根据2005年1月至2010年12月的月度数据所进行“三重套利”的实证研究，从格兰杰因果检验和脉冲响应分析结果发现，人民币升值预期的“套汇因素”是吸引热钱流入中国最重要的原因。利率差并未如其他学者以及我们之前所设想的那么重要，一个可能的原因是我国管制利率和汇率，利率差在刨除了汇率差这一因素外。房地产价格的变动和股票收益率也不是热钱流入的原因，这可能是因为股市风险较大、房地产流动性太差，当然具体是什么原因还需要进一步深入研究。
这一结果对我国未来的经济走势和经济政策走势有重要启示。既然热钱流入的主要原因是“套汇”，那么现在人民币是在升值，所以热钱流入，但一旦人民币升值到位，或者人民币汇率波动风险加大，那么这些热钱就随时可能撤离中国，这将导致中国货币基础的大量下降，就如同现在热钱流入导致货币基础大量增加一样。热钱的撤离可能引发我国资产价格泡沫的破灭，将我国经济拖入金融危机之中。因此，随着人民币升值逐步到位，热钱流出的可能性也在逐步上升，如何应对这一可能性，防范由此可能引发的金融危机，是我国应该立即考虑的问题。
本文也发现，热钱流入对人民币升值预期、利率差、房地产价格的变化没有显著影响，但对股票市场收益率有单向影响，这表明了热钱确实会进入我国的资本市场，但更多的是进入股市而非房市。结合我们关于热钱流入的动因的结论，可以发现，股市收益不是热钱流入的格兰杰原因，但热钱流入却是股市收益的格兰杰原因，这意味着，虽然热钱进入中国时，主要考虑人民币升值，股市收益不是其主要考虑因素，但热钱一旦进入中国，还是希望博取股市收益；由于热钱是短期资金，所以要投资的话也会优先考虑流动性较高的资产，因此股市就成为其最佳选择。这也意味着，一旦人民币升值到位，热钱撤出中国，我国的股市可能会出现狂跌的局面。如何稳定那时的股市，也成为我国需要立即考虑的问题。
另外，既然热钱流入对房地产价格的变化没有显著影响，那就意味着，我国近年来的房价大幅度上涨跟热钱流入没有显著的联系。这是可以理解的，因为热钱毕竟是要博取短期收益的，房地产流动性太差，显然不是热钱的最佳投资去向。这也意味着，近年来我国房价的飞涨另有原因，我国要调控房价需要从别的方面着手。
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关键词:货币危机;银行危机;早期预警模型
一、货币危机和银行危机理论:文献回顾
(一)货币危机理论。对于过去30年来发生在拉丁美洲、欧洲和亚洲的货币危机和银行危机的起因,目前已经有了大量的文献。研究货币危机的文献通常在一开始就介绍有关模型用来解释一些拉丁美洲国家在20世纪七十年代末所经历的危机。这些模型把货币危机看作是脆弱经济基础的结果。第一代模型开始于krugman(1979)、flood和garber(1984)的创造性研究,重点关注广义的宏观政策的不一致性,这些宏观不一致性可能包括过度的国内信贷增长、脆弱的财政状况和疲软的经济表现。这些研究的贡献不在于指出不一致性会导致货币调整,因为这一点我们都能很好的理解,而是在于它预言:当有远见的市场参与者意识到目前的汇率不能再维持下去的时候,外汇储备可能会急剧突然流失。
obstfeld开创了第二代货币危机模型。obstfeld强调在一个国家追求的各种政策目标之间可能存在相互抵消的关系。由于银行体系崩溃预期,财政出于救助而导致的财政赤字也可能触发货币危机——这种政府不得不救助银行体系的预期可能会导致债权人抽离资金,从而引起货币崩溃并产生危机。这意味着一个国家可能会遭受自我实现式的货币危机。也就是说,因为一些时间或行动(例如由一个投机者所发起的时间或行动),这种均衡可能会从固定汇率体制转换到浮动汇率体制,或从一个固定汇率水平转换到另外一个贬值了的固定汇率水平。
自从1997年亚洲金融危机以来,货币危机的理论研究已经深入了许多。所谓的第三代模型将货币危机看作是一国的资金外逃或者金融恐慌。第三代模型更关注对一国债权的结构,因为它会影响金融危机的风险。债权人,特别是那些短期债权人,能够突然撤回债权,从而导致该国外汇和流动性的急剧短缺,从而触发货币或金融崩溃。
广而言之,第三代模型已经注意到资产负债表效应对货币目标可持续性的重要影响。这方面的文章认为,资产负债表的不匹配会迫使银行或公司快速产生外汇需求。当很大一部分金融部门或者公司部门都有外汇需求时,汇率就会面临压力。但汇率贬值时,会有更多的金融机构或企业为了应对无止境的头寸需要而寻找外汇,进一步加剧资本流出,引发货币危机。
(二)银行危机理论。银行业的困境有两个:一是单个银行困境;二是系统性银行困境。有关第一种类型银行困境的原因,理论上更多地是从微观角度展开研究。一些主要发达国家使用的实证模型广泛运用这一理论来预测金融困境。单个银行困境可以导致系统性银行困境。chari和jagannathan(1988)的模型假定银行危机是这样的误解造成的:没有信息来源的存款人错误地认为,其他提取存款是因为一些有关银行资产的不利信息而行动的。
危机的另一个传播机制是通过银行间存款进行传导。单个银行困境的溢出效应通过同业拆借可以影响整个银行体系。金融机构的规模、银行间市场和其他金融市场的功能等因素将决定传染的可能性。从这个意义上说,新型市场中的银行风险更大。
决定银行体系困境的重要微观因素是一国整体制度框架的质量。由于道德风险、信息披露有限、公司治理框架薄弱、存款保险过度或者监管水平低所导致的市场纪律差,是决定信息不对称的程度、银行管理的质量以及脆弱性积累的关键因素,这些都会引发系统性银行危机。在系统层面上,宏观经济因素——对利率的冲击、汇率贬值、商品价格的冲击、经济增长减速和资本外流——也是危机的重要决定因素。
二、预测金融危机
(一)开发早期预警模型的原因
第一,发生银行危机和货币危机的国家损失惨重——由危机溢出效应而影响的其他国家受损也特别严重。自从20世纪七十年代后期以来,已有93个国家发生了100多次系统性银行危机事件(caprio和honohan,2001)。从公共部门解决危机的成本来看,其中约有18次危机(均发生在发展中国家)的成本达到了危机发生国gdp的10%或更多。根据货币基金组织1998年的一项研究报告,一国在银行业危机爆发后需要约3年时间才能使产出恢复到正常趋势,平均累积产出达gdp的12%。
危机还有“传染”的特征。即使是在一个相对较小的经济体中发生的金融行业严重问题也会有广泛的溢出效应。若世界某地发生了货币危机,其他国家(经济体)遭到投机性冲击的概率上升7%,即使相关国家对其政治经济基本因素采取了控制措施。
第二,简单观察货币风险及违约风险的传统市场指标往往不能获得多少关于即将发生危机的预警信号。目前的证据表明,在亚洲金融危机的发展过程中,利差和信用评级等指标的表现令人失望。研究表明,3个月期限的离岸证券利差这一指标没能对印度尼西亚、马来西亚和菲律宾的困境发出预警。也就是说,这类指标不是平坦就是下降,只是对泰国给出了断断续续的信号。
在新兴经济体中,预测单个银行困境和破产也存在一些问题。最近一项研究分析了一些国家的银行困境,结果表明,传统的银行脆弱性指标,如资本资产比率、净边际利润率、营运成本与资产的比率、流动比率等,在找出有问题银行方面的作用十分有限。也就是说,传统的camil类型的比率——资本充足率、资产质量、管理稳健程度、收益、流动性——将不能预测单个银行是否要陷入困境。总而言之,仅仅集中精力于一个或者两个“包治百病式”指标的“廉价做法”不太可能得到一个良好的早期预警系统。若投资于一个综合的早期预警系统,则更可能获得成功。
(二)早期预警实验的一般规则。第一,在金融危机起源中寻找系统性模式意味着不能局限于最近的一次危机(或者一系列危机),而是要研究一个更大的样本。否则,在重要因素与不太重要因素之间进行区分就可能会有太多解释,或者所得出的最后结果经不起更多实际经验的检验;第二,要像关注货币危机一样关注银行危机。关于金融危机先行指标的文献大都涉及货币危机。然而,发展中国家银行危机的成本比货币危机成本更大。银行危机似乎是引致货币危机的一个更重要的原因;第三,尽量使用比较广泛的早期预警指标集合。因为在新兴经济体中,金融危机的根源很多,因此需要大量指标来反映潜在风险源;第四,采用样本外检验来判断先行指标的有用性。一个模型的样本内表现会使人们乐观地误以为模型在样本外也能表现良好。
(三)早期预警实验中有意义的发现。通过实际数据的运用,goldstein、kaminsky和reinhart(2000)从早期预警模型中获得了一些实证结果。下面介绍一些有代表性的发现:(1)新兴市场中,银行危机和货币危机在爆发前都有征兆,有些现象有重复发生的行为特征;(2)对于新兴经济体而言,利用月度数据对银行危机进行准确预测的难度要大于货币危机。在样本内,银行危机的平均噪音信号比货币危机的要高;同样,在样本外,该模型对货币危机的预测表现也比对银行危机的预测表现要好很多;(3)对于货币危机来说最好的月度指标是实际汇率(相对于趋势)的升值,而对于银行危机来说最好的月度指标是证券价格的下跌、出口的下降、m2与国际储备比率的偏高以及经济衰退;(4)银行危机和货币危机的最优先行指标之间既有很多共同之处也存在很大的区别,因此应单独考虑这两种危机;(5)在预测新兴经济体的货币危机和银行危机方面,主权信用评级变化的表现比经济基本因素中较好的先行指标的表现要差很多;(6)先行指标的样本外检验结果一直是令人鼓舞的——至少在货币危机方面是这样;(7)国家间危机传染效应表明,在理解新型市场发生货币危机的脆弱性时,要更加关注国家特有的经济基本因素。
三、总结
国家应该预期到未来的金融危机,并为此做好准备。为了限制金融危机的风险和实际危机的冲击效应,需要对脆弱性和金融风险进行实时监测。这可以通过运用设计良好的分析和预测框架——早期预警系统经常对金融稳定进行评估来实现。一定的危机应急计划也很有用,特别是如何应对早期银行危机的第一个信号的计划。因为最初银行危机的第一个信号经常决定是否会产生更加系统性的银行危机。然而更重要的是,国家要不断改进其整体激励框架,以使私人部门的金融机构及企业有意愿也有能力合理地管理其金融风险。这需要良好的宏观经济管理水平,包括适度的汇率管理,并确保实现金融部门和公司部门稳健的所有支柱都到位。
主要参考文献:
另一个特别值得引起关注的平台疑点是“秒标”现象。依然是在“重灾区”P2P 网贷平台上，《中国经济周刊》记者注意到，为了招揽人气，有时会发放高收益、超短期限的秒标，具体的行骗方法就是通过网站虚构一笔借款，由投资者竞标并打款，网站在满标后很快连本带息还款。
这种方式将虚增交易量和虚降坏账风险，误导投资人，并且在短期内吸收大量资金，却不进行冻结，存在金融诈骗的风险。由于秒标的标的不产生实际价值，极易被用来堆砌庞氏骗局。
2014年6月27日上午，刚刚成立的新平台恒金贷正式上线，下午老板就已失联，刷新了网贷跑路的雷人历史。平台上午的秒标标的总金额为20万元，年利率为8.8%，最低投资额为50元，因条件优惠，不少投资人试水“打新”，谁也想不到下午公司官网就全面瘫痪，任何渠道都无法联系客服。
因为根本不可能产生真实的价值和效益，所以秒标现象风险大增。更早些时候的“淘金贷”也曾在注册日推出秒标活动吸引投资人。然而几天后，淘金贷网站就已无法打开，案件嫌疑人终在甘肃落网。
据记者了解，秒标往往造成饥饿营销的假象，骗子“装修”完一个网贷平台后，制作一套假公司证件或套用其他公司证件，再凭此注册一个域名并与第三方支付平台合作，接着就给网友秒标的利诱，待投资者上钩后将资金打入网站在第三方平台的个人账户中，最后将资金提取出来直接跑路。
此外，网贷之家创始人徐红伟还对《中国经济周刊》记者总结了多条过滤P2P平台道德风险的经验，比如在P2P平台成交量的月度数据上，如果连续多个月份出现周期性波动，每个月同一天出现相同的成交量，极有可能是以新账补旧账的原因。
与行业动态的结合也能成为判断依据。2015年全国房地产市场低迷，而有做房地产业务的平台却突然在一段时间内资金量飙升，徐红伟判断其可能挪用资金。
另有平台一段时间内投资人数与交易额出现反方向的变化，徐红伟怀疑其存在数据造假。而连续一段时间，投资人数和交易额下降过快，他则认为可能是投资人预感到风险，正在快速地撤资。
尽管甄别平台的方法确实复杂，但互联网金融平台犯罪的经侦难度极大，一旦平台坍塌，投资人极大可能血本无归，必须充分理性地投前调查。据经侦办案人士对记者解释，许多问题平台甚至聘请专业技术人员负责网站框架工程设计和数据管理维护，定期销毁、清洗企业交易记录、人员架构、信息通讯等关键信息，或者依托外省甚至外国的网站服务器。还有犯罪组织主要头目身居国外，利用网络即时通信工具指挥国内人员从事犯罪活动，或者将受害人资金转移至境外洗钱消费，增加了侦查机关从源头上摧毁打击犯罪网络的难度。
关键词：国际油价 通货膨胀 相关性
石油是一种主要的能源，是关系到国家经济和社会发展的重要战略物资。近段时间中东的动荡已影响了全球石油市场，国内油价也随国际油价上行波动，对中国国民经济、物价水平产生了重大影响。因此研究国际石油价格波动对中国通货膨胀是否有影响及影响有多大对稳定中国经济增长、降低通货膨胀具有重要的现实意义。本文拟选取2002年1月至2011年12月的数据，运用变系数的状态空间模型来分析国际油价波动对中国通货膨胀的影响。
相关文献回顾
在现有文献中，研究国际石油价格与中国通货膨胀之间关系的学者持有不同的观点，其中部分学者认为中国通货膨胀与国际油价波动之间的关联性较不显著，如陈彦玲（2007）利用1995年2月至2007年4月之间的月度数据，研究国际原油价格与中国和美国居民消费价格指数之间的关系，结果显示美国居民消费价格指数受国际原油价格波动的影响显著，而中国CPI受到的影响却不明显，国际石油价格每变动1%，中国CPI平均变动0.045%。王彬、李成、马文涛（2010）利用VAR、多元GARCH-BEKK和DCC-GARCH模型，考察不同经济周期下中美两国通货膨胀与国际油价间的溢出关系。结果表明，美国通货膨胀与国际油价之间有双向明显的均值和波动溢出效应，而中国通货膨胀与国际油价之间没有任何方向的均值和波动溢出效应；国际油价与美国通货膨胀之间的动态相关关系明显强于中国，国际油价对中国通货膨胀的冲击和影响很不明显。持相同观点的还有曾林阳（2008）、赵笑宇（2006）等。
与上述学者的观点相反，亦有部分学者认为国际石油价格上涨会导致中国物价水平明显上涨。如王风云（2007）在研究国际石油价格波动的基础上，运用H-P 滤波、Granger因果关系检验和条件异方差模型等时间序列分析方法研究国际石油价格的变动趋势及其对我国物价水平的影响，Granger因果关系的结果显示国际油价变化率对我国通货膨胀率存在显著的单Granger因果关系，经验数据的估计结果显示国际油价变化率的趋势成分对于我国通货膨胀率趋势成分具有显著影响，并且整体影响边际系数是0.08。吴力波、华民（2008）总结了石油价格上涨的特点，采用非对称协整检验方法，研究分析2002年以来原油价格波动对美国、日本和中国宏观经济的影响，其结果表明国际原油价格波动与中国总体价格水平之间存在长期稳定的协整关系，国际原油价格上涨会导致中国物价水平明显上涨。史丹（2000）、曾秋根（2005）等也同意此观点。
从现有文献来看，国内学者对国际油价波动与中国通货膨胀之间的关系采用定性分析的比较多，定量分析的较少；且在现有的定量分析中，使用的研究方法主要是自回归分布滞后模型和向量自回归模型及协整检验等时间序列方法。然而随着经济运行环境的变化，运用向量自回归等模型得出的不变系数来描述国际油价波动与中国通货膨胀之间的关系可能已不太准确。因此，本文拟在前人研究的基础上，采用变系数的状态空间模型来分析国际油价波动与中国通货膨胀之间的相关性，希望能由此得出更为合理的结论，进而为相关决策提供有价值的依据。
基于状态空间模型的实证检验
（一）模型设定
状态空间模型由一组量测（Observation）方程和状态（State）方程构成，在可用来分析状态变量动态变化的同时，还可用来验证状态变量是否真实反映客观事实。为了清晰地揭示国际油价波动与中国通货膨胀之间的关系，本文建立如下状态空间模型：
（1）
（2）
方程（1）是量测方程，表示国际油价波动与中国通货膨胀之间的一般关系，其中P表示中国通货膨胀水平，oil表示国际石油价格，而参数αt称为状态变量，服从于AR（1）模型。方程（2）称为状态方程，用来描述状态变量的生成过程。εt和ηt分别是量测方程和状态方程的扰动项，它们相互独立且服从均值为零、方差是常数的正态分布。
（二）变量选取和数据处理
本文采用大多数学者的做法，用CPI作为中国通货膨胀水平的代表变量；由于美国是石油最大的消费国，美国西得克萨斯中质原油（WTI）即期合约被很多投资者视为国际能源市场衡量原油价格变化的基准价，因此本文用WTI现货价格代表国际石油价格。中国于2001年完成CPI重新修改的编制方法，同时可用于实证检验的最新数据截止于2011年12月，所以本文选择的样本区间为2002年1月至2011年12月，所有变量均采用月度数据。其中CPI数据来自于国家统计局网站；WTI现货价格数据来自于美国能源情报署（EIA）网站。为消除时间序列中可能存在的异方差现象，提高实证检验结果的合理性，本文对原始数据进行了季节性调整和对数化处理。调整和处理后的CPI记为lncpi，oil则记为lnoil。文中运用的软件为Eviews 6.0。
（三）状态空间模型估计
本文运用Eviews 6.0软件估计上述状态空间模型，得到如下结果：
（3）
图1给出了运用状态空间模型计算出的中国CPI与国际油价之间的弹性系数在2002年1月至2011年12月之间的变化趋势。
关键词：惯性效应；反转效应；行为金融
一、引言
Fama（1970）的有效市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）认为投资者无法利用已有信息去获得除去交易成本和风险溢价之外的超额收益。但是近些年诸如惯性与反转效应这种市场异象在全球范围内被广泛证实，EMH逐渐受到质疑。传统金融理论试图找到能够解释惯性与反转效应的因子，通过因子模型来解释惯性与反转效应这个市场异象（Fama和French，1996；Carhart，1997），行为金融学派认为惯性与反转策略的收益并非来自于承担了风险等外部因素，而是来源于投资者自身的各种行为偏差，因此可以通过构建行为金融模型来解释惯性与反转效应。学界对惯性与反转效应的存在多种理论解释，尚未达成一致，但是已形成共识的是惯性和反转效应广泛存在于不同国家、不同市场和不同时间段，很多投资者在实际操作中确实使用了惯性和反转策略并获利，因此，对于惯性利润和反转利润来源的深入研究能够为研究与实践起到很大的帮助。本文试图通过对惯性和反转效应的系统介绍与相关文献梳理，旨在找出已有研究的不足，并试图探索新的研究方向。
二、惯性与反转效应的研究意义
研究和考察金融市场中是否存在惯性和反转效应，具有三方面的理论和现实意义。
第一，惯性和反转效应的普遍存在，有助于交易者投资策略的选择。研究表明，大量投资者在实际交易中采取了惯性或反转策略，一些投资者获得了不错的回报（Grinblatt等，1995；攀登，2003；祁斌等，2006）。
第二，减少交易者非理，有助于形成市场均衡价格。一旦交易者清楚认识到惯性和反转效应的存在及其给他们带来的超额收益时，他们自然透析自身交易缺陷并予以完善，可有效缓解因投资者的非理而导致价格大涨大落的现象，促使投资日趋理性，有助于形成“均衡”的价格信号。
第三，惯性和反转效应及其原因的剖析，有助于判断市场的有效性状况。惯性和反转效应这两种金融市场异象的存在，可能表明股票收益在一定程度和时间范围内是可以预测的，这与EMH矛盾，学者们开始质疑有效市场理论的适用性。
三、惯性与反转效应的相关研究
通过系统梳理现有关于惯性与反转效应的文献，我们可以发现，惯性或反转效应是普遍存在的。第一，无论发达国家还是新兴国家的股票市场，基本上都存在不同程度的惯性或反转效应（Rouwenhorst，1998；Chui等，2000；Griffin等，2003；Chen等，2012；Asness等，2013）。第二，惯性或反转效应不仅在股票市场上存在，在外汇、债券和期货等衍生品市场上也观察到惯性或反转效应的存在（Miffre和Rallis，2007；Menkhoff等，2012；Asness等，2013）。
实际上，不同学者根据对各个真实市场不同时段的考察，可能得出差异性的更为严谨客观的结论，有时，甚至存在一些与惯性和反转效应相关的争议性结论。
惯性和反转效应并不一定同时存在某一市场，可能以其中一种效应为主。尽管惯性或反转效应在全球股票、外汇、债券、衍生品市场上普遍存在，但是这并非就意味着，同一市场一定都存在着惯性和反转效应。比如，在1990-2011年北美、欧洲和亚太的股票市场均都具有很强的惯性效应（Fama和French，2012）；日本股票市场并不惯性效应，而以反转效应为主（Fama和French，2012；Chui等，2000）；韩国股票市场有显著的惯性策略，可以使用惯性策略获益而反转策略不行（Pyo和Shin，2013）；东欧地区股票市场也不具有惯性效应（Cakici等，2012）；美国商品期货市场以惯性效应为主（Shen等，2007；Miffre和Rallis，2007）。已有的大部分研究表明欧美国家市场惯性效应比较明显，而亚洲和东欧国家市场反转效应相对比较明显。
随着时间的推移和市场的发展，同一市场不同时段的惯性或反转效应的结论可能发生变化。Mark和Tonks（2003）研究了英国股票市场1955-1996年的数据，结果发现：1977-1996年，存在着显著的惯性效应，而在1955-1976年，不存在惯性效应。Cooper等（2004）通过研究美国1929年到1995年股票市场的数据，发现惯性策略收益受市场状态影响，牛市中惯性收益明显高于熊市中的惯性收益，在正市场收益率之后（牛市）平均月度惯性收益是0.93%，而在负市场收益率之后（熊市）平均月度惯性收益是-0.37%。
国内金融市场是否存在惯性或反转效应存在争议，但多倾向于存在反转效应。国内金融市场惯性或反转效应的研究主要集中在股票市场，研究结果具有明显的争议性。第一，关于我国股票市场是否存在反转效应，形成截然不同的两种结论。早期学者（张人骥等，1998；沈艺峰和吴世农，1999）认为，市场上不存在反转效应；而之后的学者（王永宏和赵学军，2001；杨忻和陈展辉，2004；刘博和皮天雷，2007；许年行等，2011）认为市场上存在明显的反转效应，反转效应随着时间的推移逐渐减弱，但不存在惯性效应。早期学者和之后学者研究样本不完全相同，但样本之间有几年的数据是重合的，实证结论却截然相反，导致对中国股票市场的反转效应存在一定的争议性。第二，关于我国股票市场是否存在惯性效应，也存在着截然不同的两种结论。一些学者（王永宏和赵学军，2001；刘博和皮天雷，2007；许年行等，2011）认为市场上不存在惯性效应；而另外一些学者（吴世农和吴超鹏，2003；朱战宇等，2003；沈可挺和刘煜辉，2006；鲁臻和邹恒甫，2007）认为市场上存在惯性效应。
四、总结
惯性与反转效应广泛存在于不同国家、不同资产类型以及不同时间跨度，一直是学术界经久不衰的研究课题。研究重心从早期的验证惯性与反转效应的存在性上转移到惯性与反转策略利润的存在原因、利润的具体实现及影响因素、与其他策略的结合上面来，为国内外学者提供了广阔的研究机会，也为市场参与者提供了实用的投资策略。（作者单位：北京工商大学）
参考文献：
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目前我国医院信息化的大部分是加强医院的收费管理。在严格意义上，完整的医院信息系统（HIS（医院信息系统）应该包括医院管理信息系统（HMIS）和临床信息系统（CIS）两部分：财务管理系统、人事管理系统、住院病人管理、药品库存管理系统等系统是属于类别的医院管理信息系统（HMIS），我们的目标是支持医院的行政管理与事务处理业务，提高医院的工作效率，辅助高层领导决策。
二、医院信息系统的现状和主要阶段的财务制度医院改革收费体系
医院信息系统的现状和其主要阶段的财务制度在医院改革的收费体系中，加强医疗费用的管理发挥了重要作用。系统克服人为因素的影响在收费工作，有效地杜绝医疗行业不是标准收费，使收入的准确性大大提高，医院收费行为的完整性也在不断增加，与此同时，HIS的应用大大缩短病人的时间支付方便患者，并提高工作效率。目前，医院以其相对独立的经营和财务管理体系，财务系统侧重于会计，他的系统主要负责管理和药品管理，部分医院如电子医疗记录、医疗咨询、形象在他的系统中，但关键是成本管理。对金融系统，他主要是提供各种门诊住院收入数据，药品进销存总结报告等，但由于两个系统的数据库结构和编程语言和运行平台，导致金融体系一般不能直接从HIS读取所需的数据，他的诊所和医院系统需要日常财务部门日常和月度报告，月度财务部门根据该报告手工编制凭证，会计处理。该系统独立运行，相互之间缺乏适当的检查机制，相应的财务数据将出现不一致，人为的主观因素将影响财务数据的真实性、准确性和完整性。时间越长，错误越严重，积累的错误越多，如果没有及时的审计，就越有可能出现财务风险。
三、财务系统和HIS数据对接的设想
从工作内容的联系上来看，医院财务系统 和HIS之间是你中有我、我中有你的关系。HIS为财务系统提供基础数据，系统生成的各种报表作为会计核算的原始凭证；财务系统反映HIS运行的结果，从宏观上控制和协调HIS的运行。会计核算是一个综合的整体，会计科目相互之间有着紧密的联系。在正常情况下，医院两套系统之间对应的数据都是一致的，因此，克服 技术上的瓶颈，整体构建规划，制定一套数据标准，转变业务流程，设置HIS与财务系统数据接口，财务系统直接从HIS中读取相关报表数据，自动产生记账凭证，使得HIS数据与财务系统数据兼容共享，不仅可以有效提高对收费票据的监控力度，督促各部门及时报账，减少财务隐患，而且从财务监控角度考虑，HIS与财务系统的数据接口可以完善报表上报与审核、票据管理、药品等消耗材料管理，最终完善全院各部门财务数据的审核，保障资金安全与收入完整。
（一）报表上报及审核确认
实现两套系统接口后，报表的上报分为两种，其一是收费处专人将所有收费员当日全部日结表汇总打印后送至财务部门。其二是系统将自动汇总报表数据，会计人员从后台系统接收汇总的报表数据，将报送的纸质报表和自动接收的数据进行对照，审核无误后，财务系统自动生成记账凭证，确认收费部门的收入，予以报账。这一功能的实现将在很大程度上的减少财务凭证的录入工作量，极大提高财务人员的工作效率。通过两条途径报表， 相互对照，保证了财务系统和HIS系统收入完全一致。财务系统与收费系统得到无缝隙链接，使该环节的差错率降至最低。
（二）票据管理
门诊挂号、门诊收费、预收款、出院结算等票据应由财务部门的票据专管员授权在HIS系统上激活使用。 专管员要随时监控系统中已用票据、 在用票据、未用票据的使用状态，随时监控收费员是否使用来源不明的票据，进行违规操作。票据从领用到销号都在财务有效控制之中。实现系统数据对接票据销号功能后，HIS系统中票据产生的收入，与财务系统中的收入在对账时，很容易发现差错点。对发现的差错点票据专管员可及时查明原因进行处理。在设置报账确认和票据销号两个功能共同控制下，只有报账确认后，才能做票据销号，原则上不报账即无法销号，以此督促收费员及时报账。
四、实现数据接口后的管理
（一）发展完善、严格的内部管理体系
实现信息管理的目标，首先是数据的安全。根据相关规定，结合医院实际情况，制定严格的计算机系统管理系统，是计算机信息系统运行管理系统、电子信息系统网络安全管理系统、电子档案管理信息系统和一系列系统的重要保证。严格规范每个操作人员和管理员的管理，以确保系统正常运行。
2018年第三季度，在领导和同事的支持及帮助下，通过自身不懈的努力，我在科技信息岗位的工作中得到了锻炼，取得了一定成绩，但也存在不足。主要情况汇报如下：
一、2018年三季度工作取得的成绩：
（一）、完成我行日常网络维护、系统管理、机具设备维护和技术支持、机房管理等科技工作。积极实时和总行科技对接，完成中成村镇银行网银自建CA证书改造，上报给人行《大理古城中成村镇银行科技运维2018年3季度报告》、《大理古城中成村镇银行网络应急预案》、《2018年金融科技活动周材料和科技成果概况报告》，上报大理信息技术科《大理古城中成村镇银行金融城域网网络安全自查报告》，积极配合完成好信息技术工作，保障我行日常工作稳定运营；
（二）、完成日常行政事务工作。认真贯彻银监和人行等监管部门的政策要求，积极完成广告和宣传活动。积极开展了：“2018年金融科技活动周”宣传活动，并积极上报活动汇报材料，接受中国人民银行大理中支科技科对我行的金融城域网网络安全检查，满足监管要求并扩大了我行的知名度；完成我行公务用车管理工作；
（三）、完成全行后勤保障工作。完成了2018-2020保安合同、2019年驾驶员合同、2019年植物租赁合同、2018年2代UK采购合同的签订，2019年大理村行所有质保金的报销工作，积极做好日常水、电、网络保证、做好日常办公用品和耗材采购发放、及时处理各种房屋和机具故障维修工作、积极进行草木修剪和绿化维护工作、及时完成办公室布置调整安装工作、完成日常邮寄快递工作、完成日常培训和会议保障、做好固定资产和低值易耗品实物管理等工作，保障我行正常运营；
（四）、完成日常财务部分工作。积极做好年度和月度预算编制和上报工作、完成全行日常采购和比价工作、及时完成全行各类费用报销处理工作、完成全行各类合同管理工作、完成固定资产和低值易耗品盘点及台帐管理工作、完成全行重要空白凭证管理工作。
（五）领导安排的其他工作任务。
二、2018年三季度工作存在的问题：
伴随着取得的成绩，我在工作中也存在一些不足，面临着一些问题和挑战。我目前工作中主要面临的问题具体情况如下：
（一）、绩效考核财务指标完成不理想，没有达到设定的目标责任。
三、工作改进措施及方法
对于上述存在的问题和挑战，我认为今后应该从以下方面进行改进和调整：
（一）、针对绩效考核财务指标完成情况，这是我面临的一个挑战。首先，目前大部分时间完全忙于信息工作和日常行政繁杂事务，客户资源有限。为解决该现状必须坚持走出去，在做好本职工作的前提下统筹安排、做好规划，从我身边的亲朋好友开始拓展业务，争取完成好财务指标。
（二）、在现有工作完成情况下更进一步提高工作效率。今后要注重工作上的方式方法，加强与其他部门和同事的沟通交流。我自身平时也会加倍努力，有计划的把日常工作慢慢梳理，把今后工作按部就班地开展，使我们的工作达到良好有序的状态。
四、2018年四季度工作计划：
关键词：人民币汇率；资产价格；短期国际资本流动；VAR模型
中图分类号：F831 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）09-0049-06
一、引言
国际经验表明，随着经济全球化、区域经济一体化的发展，汇率、资产价格和短期国际资本流动之间的关系越来越密切。2005年7月21日，我国央行宣布开始实行以市场供求为基础，参考一篮子货币进行调节，有管理的浮动汇率制度。此后随着人民币汇率不断升值，进一步推高了人民币升值的预期，短期国际资本迅速流入我国境内。2008年由美国次贷危机引发的全球金融危机，迫使全球机构投资者出售全球范围内的风险资产，落实去杠杆化的政策，致使大量短期国际资本从包括我国在内的新兴市场国家抽调回发达国家。2009年以来，我国经济开始复苏，相对于其他国家，我国的经济形势较好，国际资本开始流入。从2008年开始至2012年末，我国国际收支平衡表中的误差与遗漏项连续呈现负几百亿美元的数额。2013年第一季度，该项数字又达到193亿美元。与此同时，2013年5月份我国的宏观数据低于预期，经济下行风险加大，再加上近期美联储暗示货币宽松政策转向收紧的预期以及美国经济基本面向好的态势，有迹象表明，热钱自2013年5月开始流出中国。
由此可见，短期国际资本流动呈现出明显的方向易变、规模变化较大以及波动性较强的特征，会不可避免的威胁到我国实体经济的平稳运行以及资本市场的健康发展。随着央行逐步扩大人民币汇率的波动幅度，人民币汇率的变化日趋复杂，这意味着人民币汇率将存在更多的不确定性。那么，汇率的波动对短期国际资本流动的影响程度到底有多大？随着人民币国际化和资本账户逐步开放的过程中，汇率政策可以发挥怎样的作用？深入研究和探讨汇率与资产价格、短期国际资本流动之间的动态关系对整个金融市场的稳定有着十分重要的意义。
二、文献综述
（一）国外学者观点
Calvo等（1993）通过实证分析发现，20世纪90年代大量资本流入拉丁美洲部分原因是外部环境的变化，尤其指出美国为缓解经济衰退，刺激本国经济而造成的美国利率下降，从而使得国际资本追逐利差趁机流入拉美国家。Sebastian Edwards（2000）通过对20世纪90年代初期拉丁美洲几国资本流动的实证研究指出，有大量资本流动引起的实际汇率升值可能通过降低出口部门的国际竞争力干扰一国贸易自由化的改革；资本流动转化成实际汇率升值依赖于名义汇率体制以及货币当局对于关键宏观经济变量变动的反应。Gregorios Siourounis（2004）通过向量自回归（VAR）模型对五个经济合作与发展组织国家（美国、英国、德国、日本及瑞士）的净资本流动、名义汇率、净资产收益差异与利率差异间的关系进行研究，发现随着跨国资产收购在跨国资本流动中所占比重的增大，名义汇率的影响也越来越重要，追求通货膨胀与产出稳定的一国货币政策制定者，应当把资产流动作为一个汇率变动的决定因素来着重看待。Harald Hau等（2005）通过构建在不完全外汇风险交易下的汇率、股价以及资本流动的模型，利用美国和17个经济合作与发展组织国家的数据，证明与外国资本市场相关的本国资本市场的更高收益与本国货币的贬值存在联系，流入外国市场的净资本与一种外汇的升值正相关。Rilina Basu Banerjee等（2012）通过构建有效需求模型，分析股票市场价值和产出以及古典失业模型分析信贷紧缩与滞涨，发现新兴市场国家的资本外流引起包括股票在内的资产价格下降并诱发该国货币贬值。Jean-Louis Combes等（2011）基于面板协整实证分析发展中国家的国际资本流动与汇率弹性情况下的实际有效汇率的影响，发现公开与私人的资本流动与实际有效汇率的升值密切相关，其中属于私人资本流动的组合资产投资比私人转移对于汇率升值的影响更大。Jack Favilukis等（2012）通过实证分析2000—2010年房地产市场由繁荣转向萧条这一时间段内房价与国际资本流动的相关性发现，与传统理论认为房地产市场的繁荣吸引国际资本流入一国进行住宅投资不同，包括美国在内的其他十个国家和地区的资本流动对于居民住宅价格波动的解释能力较弱。
（二）国内学者观点
王世华等（2007）指出2003年至今，我国面临的主要形式是大量短期国际资本流入，通过计量模型发现，短期来看人民币预期升值率的变动是中国短期国际资本流动的决定因素，良好的宏观经济形式也会吸引短期国际资本流入；长期看人民币预期升值率变动和国内外利差变动都会影响短期国际资本流动；从回归系数值可以看出，无论何时人民币预期升值率变动的影响比其他因素都重要的多。张谊浩等（2007）运用1996—2005年的统计数据，将利率平价理论发展成为三重套利模型，对中国短期国际资本流入及其动机进行实证研究发现，人民币预期汇率与名义汇率偏离导致的人民币升值预期和国内固定资产价格上涨形成较大套汇和套价空间，进而使套汇和套价成为具有中国特色的短期国际资本流入的重要动机。宋勃等（2007）在考虑通货膨胀的前提下，选取我国1998—2006年的实际利用外资和房地产价格的季度数据建立误差修正模型，通过格兰杰因果关系检验发现，短期内房价上涨诱导外资流入，长期来看外资的流入助涨了我国的房价上涨。李宏等（2011）指出在实行资本管制和钉住汇率制度的经济体中，短期内汇率可以看作是影响短期资本流动的外生变量，但在较长时期，则汇率和短期资本流动是相互作用的。此外与朱孟楠等（2010）的研究类似，均采用向量自回归（VAR）模型进行经验分析，认为人民币升值与升值预期会促进短期资本流入。
以上学者们的论述，部分专注于单一因素与短期国际资本流动间的动态关系研究，或者研究集中于汇改前的时间段。本文在选择高频月度数据的基础上，综合分析汇率、资产价格以及短期国际资本流动的动态关系，同时注重汇改后分阶段的实证结果对比。
三、实证研究
基于VAR模型经常用于预测相互关系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响，本文通过建立无限制的VAR模型，来分析短期国际资本流动、人民币汇率以及资产价格这三者之间的动态关系。
（一）数据选取及来源
实证研究的样本区间为2005年7月至2012年12月。鉴于在2007年5月21日，央行决定将银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度由3‰扩大到5‰这一政策性调整的现实情况，本文将样本区间分为2005年7月至2007年5月与2007年6月至2012年12月两个阶段，数据来源与说明如下：
1. 短期国际资本流动STCF。张明（2010）对国内外有关短期国际资本流动规模测算方法进行了梳理与评价，总结出直接法、间接法以及混合法。综合考虑其优缺点以及数据的可得性，本文选取一种基于修改后的间接法，其公式为短期资本流动=外汇占款增量-经常项目盈余-FDI净流入-外债净流入+误差与遗漏。其中外汇占款增量以及外债净流入的数据来源于中经网宏观月度库，FDI净流入与误差与遗漏来源于中华人民共和国国家统计局网站。短期资本流动的具体估算结果如图1所示。
2. 国内外利差IRD。本文对于国内外利差的统计方法选择国内利差与国外利差之比，其中国内利差代表利率为1年期存款利率，来源于中国人民银行网站；国外代表性利率为美国联邦基金1年期存款利率，来源于美联储官方网站。
3. 人民币汇率变动率ER和人民币预期汇率变动率EE。其中人民币汇率选择人民币对美元的名义汇率，来源于中经网宏观月度库；人民币预期汇率选择人民币NDF市场上人民币对美元的汇率，来源于彭博社数据库。两种汇率变动率的计算均用环比值表示。
4. 资产价格本文主要分析股票价格变动率SCI和房地产价格变动率REPI。其中股票价格选取上证综合指数月度收盘价，房地产价格选取月度房地产销售价格指数，两者均来源于中经网宏观月度库，变动率的计算均用环比值表示。
（二）VAR模型的构建与分析
1. 单位根检验。一般来讲，在建立VAR模型之前，需要对模型中的变量进行平稳性检验，否则非平稳的变量进入模型，出现虚假回归现象，导致模型最终的分析出现偏差。本文采用ADF单位根检验的方法来分两阶段检验各变量的平稳性，其结果如表1所示。从ADF检验结果中可以看出，除中美利差IRD变量为非平稳的情况外，其他各项变量都为平稳序列，考虑到IRD的一阶差分变量DIRD是平稳过程，最终进入到VAR模型的中美利差变量形式是其一阶差分序列DIRD。
2. 格兰杰因果关系检验。格兰杰因果关系定义为，经济变量X有助于解释变量Y的将来变化，则认为变量X是引致变量Y的格兰杰原因。但这种结论只是统计意义上的因果性，不一定是真正的因果关系。本文检验SCI、REPI、EE、ER、DIRD与STCF之间是否存在格兰杰因果关系，结果见表2。
从格兰杰因果关系检验的结果来看，首先，人民币汇率变动率、人民币预期汇率变动率分别与短期国际资本流动存在单向的因果关系，即人民币汇率变动率、人民币预期汇率变动率在一定程度上影响了短期国际资本流动的变化，同时可以发现，第二阶段的格兰杰因果关系显著高于第一阶段，说明第二阶段扩大汇率波动幅度更有利于人民币汇率变动率、人民币预期汇率变动率对短期国际资本流动的影响与引导作用。其次，人民汇率变动率、人民币预期汇率变动率分别是股价变动率的格兰杰原因，同时可以发现，在第二阶段股价变动率也是房地产价格变动率的格兰杰原因，说明扩大汇率波动幅度后，股价变动率对于房地产价格变动率的影响与引导作用在一定程度上得到了释放。
3. 模型滞后阶数与脉冲响应分析。在建立VAR模型进行脉冲响应分析之前，需要确定模型的滞后阶数。本文根据最大似然比（LR）、施瓦茨准则（SC）和赤池信息准则（AIC），综合考虑将模型的滞后阶数确定为2。
脉冲响应分析是用时间序列模型来分析影响关系的一种思路，主要考虑扰动项的影响是如何传播到各变量的。为研究短期国际资本流动对于人民币汇率、利率以及资产价格的突发性或非预期性的反应，本文分别给予以上变量一个正向冲击，考察短期国际资本流动的脉冲响应函数。其脉冲响应函数如图2所示。根据图2分析如下：
（1）相比较而言，对于短期国际资本流动本身、股价变动率、房价变动率、人民币汇率变动率、人民币预期汇率变动率和利差的结构冲击，在期初，第二阶段比第一阶段更富有弹性。表明每日交易波幅扩大后，各种冲击的能量能够得到一定程度的释放。
（2）尽管期初的冲击效应第二阶段比第一阶段较大，但是其后的衰减率第二阶段比较快，且一直持续衰减值0。以短期国际资本流动本身为例，2个月内，第一阶段由140衰减到-25，幅度为165，而第二阶段则由232衰减到19，幅度为213。这一方面的差异也是导致两个阶段在图2中出现差异的重要原因。
（3）虽然第一阶段当中受冲击的绝对程度略小于第二阶段，但是并不能说明第一阶段的短期国际资本流动具有一定程度上的稳定流动性。其原因为：汇率弹性区间的限制在一定程度上抑制了冲击能量的释放，致使其他各因素对于短期国际资本流动的冲击呈现出不同程度的正负波动。
4. 基于方差分解的对比评估。所谓方差分解，就是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。因此，方差分解能够给出VAR模型中每个随机扰动对于变量影响的相对重要的信息。
以下利用方差分解来分析短期国际资本流动本身、股价变动率、房价变动率人民汇率变动率、人民币汇率预期变动率，以及利差对短期国际资本流动的贡献程度，两个阶段的预测方差分解结果如表3、表4所示。
由第一阶段短期国际资本流动的预测方差结果（表3）来看，短期内，短期国际资本流动预测方差主要由其自身的变化来解释；但从长期来看，这一解释比例持续下降，接近一半的短期国际资本流动方差变化是由利率、汇率以及资产价格这三大因素来解释的。其中，房地产价格变动率解释程度最高，最高达21%，其次是股票价格变动率，维持在17%左右，再次是中美利差变动率，大约为4.4%，最后是汇率变动率与预期汇率变动率，合计3.5%左右。
由第二阶段短期国际资本流动的预测方差结果（表4）来看，总体上短期国际资本流动的预测方差绝大部分是由其自身来解释的，为82%左右，其次是房地产价格变动率、汇率变动率、股价变动率和预期汇率变动率，分别为4.8%、4.6%、4.5%和3.7%，四者差异不大，利差变动率解释能力最低，仅为0.2%左右。
结果显示，与第一阶段相比，第二阶段的短期国际资本流动主要受自身运动规律的影响，也受一定程度的汇率变动、资产价格变动的影响，而利差的影响可以忽略不计。
四、结论与政策建议
（一）结论
本文通过选取短期国际资本流动、人民币汇率以及资产价格共6个时间变量序列，收集2005年7月至2012年12月的月度数据，分两阶段构建VAR模型，进行实证分析，其结果如下：
首先，人民币汇率变动率、人民币预期汇率变动率是短期国际资本流动比变动和股价变动的原因，人民币汇率波动幅度扩大后，股价变动又是房地产价格变动的原因，也就是说汇率变动引起短期国际资本流入我国，进入股票市场，引起股价上升，之后带动房地产市场价格的上涨，同时人民币升值预期加大加剧了短期国际资本的流入。
其次，在央行对银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度进行政策性调整后，短期国际资本流动自身的预测方差能力最大，其余各因素的预测方差能力有限。两阶段相比可以初步断定人民币兑美元交易价波动幅度的扩大，有利于分散各种套利、套汇以及套价收益的短期国际资本对于我国金融、资本市场稳定性的冲击。
（二）政策建议
最近人民币升值压力继续不断增大，大规模的国际资本趁机持续流入我国，尤其是以投机为主的短期国际资本流动会对我国资本市场造成一定的冲击，因此我国可以采取以下措施，减少由于汇率波动引起的国际游资对我国经济环境的不良影响。
1. 加强对流入我国的短期资本的监督和审查，建立对相关热钱流入的长期跟踪和预警机制，审查其流入的方式以及真实性。适时运用税收方式，提高热钱流入我国的成本，压缩其获利空间。
2. 逐步推进人民币汇率体制和形成机制改革，继续坚持以市场供求为基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度不动摇，同时进一步落实银行间即期外汇市场人民币兑美元交易价浮动幅度的扩大的政策，逐步形成人民币汇率的弹性机制，缓解外汇市场不能出清导致的央行被动入市平衡供求的压力，加快人民币国际化的步伐，为实现人民币完全自由浮动的最终目标奠定坚实的基础。
3. 在严厉打击短期国际资本通过经常项目违法违规流动的同时，积极、稳健、有序地推进我国资本项目账户的逐步开放，持续推出QFII和RQFII，拓宽国际资本流入我国的渠道，进一步提高国际资本在我国流动的透明度，使我国金融当局的监管更加有效。
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在“稳中求进”的政策基调下，市场预期今年货币信贷会适度放松，M2增长将恢复至14%，新增人民币贷款将达8万亿元。但是，对于实体经济，尤其是中小企业和民营经济而言，对金融支持能够明显改善的预期不宜过高。
单从贷款规模看，2011年全年人民币贷款增加7.47万亿元，贷款余额54.79万亿元，同比增长15.8%。即便今年新增贷款规模达到8万亿元，贷款余额的同比增长仅14.8%。
而且，虽然自去年11月开始银行贷款出现恢复性增长，但其中短期信贷成为增长的主力，中长期贷款新增规模及占比继续萎靡。这一方面说明，实体经济资金链紧张的状况仍未得到趋势性缓解，实体经济去杠杆行为可能仍在持续；另一方面也反映，银行作为资金供给方，对于信贷风险的担忧在加剧。
再综合一些商业银行的情况，今年1月信贷增量可能不足8000亿元。除了管理层主动平缓投放节奏外，银行的贷存比限制是重要原因之一，在去年一些中小银行贷存比接近红线后，一些大行也因逼近红线主动控制了投放进度。虽然目前多家银行按照比去年投放增长5%制订信贷计划，但具体执行仍要看资本流动状况和贷存比限制。一些银行人士反映，当前信贷规模管制政策是近年来最为严格的，投放指标按月下达，月末考核。企业资金计划难以月度进行规划，这就严重影响了企业从银行系统获得资金用于周转、生产或投资的能力，但银行对此基本上无能为力。
展望今年的贷款投向，除了重点项目、基础设施和新兴产业等领域外，其他实体经济部门，尤其是中小企业和民营经济，能够获得的资金支持也不太乐观。“挪了西墙补东墙”，这是一位国有银行公司部的人士总结去年工作的用词。
存款增长缓慢，还有存贷比和高存准率压力，今年信贷的增长有限，重点还在投向的结构调整。在宏观调控方面，不久前国务院提出要保证国家重点在建续建项目的资金需求，抓紧布局、有序推进新的国家重点项目，保持投资稳定增长。因此，信贷将优先考虑重点项目。
再从更宏观的层面考虑对资本形成关联度更高的M2。目前市场判断今年的M2增长目标在14%左右，但实现这一目标的难度较大。若今年M2增长14%，意味着增加11.9万亿元，以去年新增人民币贷款占新增M2比例73.3%估算，今年新增贷款规模要达8.69万亿元。
而且，今年外汇占款的趋势性下降几成市场共识。也就是说，只有贷款对货币扩张的贡献度更高，才能保证今年M2达到14%的增幅。机构对今年外汇占款的估计基本在1.5万亿至2.5万亿元之间，也就是说贷款增量要超过9万亿元。但寄望银行贷款大幅增长是不现实的。
可以预期，央行将通过持续调低存准率来提高货币乘数，监管层也可能默许商业银行突破75%的贷存比限制。即便如此，贷款也难突破8万亿元，除非有较明显的经济下滑风险。（据《经济参考报》）
