青島大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 倪建立
中國鐵建電氣化局集團第二工程有限公司 劉穎博
中國金融機構(gòu)信貸資金規(guī)模的預(yù)測分析
——基于ARIMA模型
青島大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 倪建立
中國鐵建電氣化局集團第二工程有限公司 劉穎博
信貸資金規(guī)模涉及很多不確定因素,各個因素之間的相關(guān)關(guān)系錯綜復(fù)雜,因此要從理論上徹底弄清楚信貸資金的變化機理十分困難。然而信貸市場是一個運動的、特殊的系統(tǒng),它必然存在著規(guī)律。本文利用中國金融機構(gòu)人民幣信貸資金規(guī)模的月度數(shù)據(jù),構(gòu)建ARIMA模型,并利用此模型對未來幾個月的信貸規(guī)模進行了預(yù)測,提出一些對策建議,以期為中國金融機構(gòu)未來的發(fā)展提供有益的參考。
ARIMA模型 信貸風(fēng)險 通貨膨脹
中國信貸資金來源主要是存款、金融債券、對國際機構(gòu)的負債等。隨著中國經(jīng)濟形勢日益高漲,我國金融機構(gòu)的信貸資金總量逐年上升。信貸資金規(guī)模的擴張,導(dǎo)致各類貸款的快速增長,其中長期貸款的增長可以滿足項目建設(shè)信貸資金的需求,有利于擴內(nèi)需保增長政策的落實,促進經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展。
如果對我國金融機構(gòu)人民幣信貸資金規(guī)模進行準(zhǔn)確預(yù)測,可以對未來的貨幣信貸形勢提前做好準(zhǔn)備,制定合理的貨幣政策,具有重要意義。由于影響信貸資金規(guī)模的因素較多,所以通過對不同因素的逐個分析建立結(jié)構(gòu)模型會非常復(fù)雜,而且可能會造成較大誤差。運用時間序列的本身的趨勢去預(yù)測它未來的走勢,會更準(zhǔn)確,因此本文選用ARIMA模型作為分析預(yù)測工具。
ARIMA是自回歸移動平均結(jié)合 (Auto Regressive Integrated Moving Average)模型的簡寫形式,用于平穩(wěn)序列或通過差分而平穩(wěn)的序列分析。ARIMA方法是一種以隨機理論為基礎(chǔ)的時間序列預(yù)測方法,主要用于對隨時間變化形成的序列的預(yù)測。
1、數(shù)據(jù)來源與描述
?
?
本文以中國金融機構(gòu)信貸資金規(guī)模的月度數(shù)據(jù)作為觀察對象,選用2001年1月至2010年6月作為樣本區(qū)間,數(shù)據(jù)均來源于中國人民銀行網(wǎng)站,利用統(tǒng)計學(xué)軟件Eviews對此時間序列數(shù)據(jù)進行處理分析。圖二是用Eviews繪制的中國金融機構(gòu)信貸資金規(guī)模時序圖。可以看出,從2001年1月至2010年6月,中國金融機構(gòu)的信貸資金規(guī)模呈現(xiàn)出上升趨勢,且增速有所增加。
只有平穩(wěn)的時間序列才能直接建立ARMA模型,否則必須經(jīng)過適當(dāng)?shù)奶幚硎剐蛄袧M足平穩(wěn)性要求。由于該序列是非平穩(wěn)的,因此我們對該序列進行一階差分,對差分后的序列進行ADF檢驗。
2、模型的識別
按照Box-Jenkins的模型識別方法,通過分析殘差相關(guān)圖以及樣本的自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù),得到自相關(guān)函數(shù)在位移1處出現(xiàn)截尾,根據(jù)模型識別規(guī)則確定為AR模型。
計算AIC和SC值以確定模型的階數(shù)。表一中一階滯后處AIC和SC值最小,表明AR(1)模型能夠較好的近似擬合該時間序列。
3、模型的檢驗
對參數(shù)的顯著性進行檢驗。由表二得知,變量以較高的概率通過了顯著性檢驗。從模型的擬合程度來看,可決系數(shù)達到了0.92,說明模型具有較好的預(yù)測功能。
我們對模型的殘差序列進行白噪聲檢驗,若殘差序列不是白噪聲序列,那么殘差序列還存在有用信息沒被提取,需要進一步改進模型。經(jīng)過檢驗,殘差序列在的置信水平下是白噪聲序列。模型通過了檢驗。
由上面的實證分析可以得出,AR(1)模型對中國信貸資金規(guī)模的擬合程度較高,預(yù)測效果較好。根據(jù)擬合趨勢來判斷,未來金融機構(gòu)的信貸資金規(guī)模還會進一步擴大,通脹壓力還會存在,央行應(yīng)把關(guān)注的重點放在控制商業(yè)銀行信貸資金規(guī)模和質(zhì)量上,一方面引導(dǎo)商業(yè)銀行信貸資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟,減弱當(dāng)前資產(chǎn)價格泡沫;另一方面對商業(yè)銀行貸款質(zhì)量嚴格把關(guān),避免信貸資產(chǎn)沉淀、逾期和呆滯,提高商業(yè)銀行運行的穩(wěn)定性。
[1]王春峰.金融市場風(fēng)險管理[M],天津大學(xué)出版社,2001
[2]張曉峒.計量經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ) [M],2006
[3]張成思.金融計量經(jīng)濟學(xué) [M],2008
(責(zé)任編輯:何秀秀)