银行业市场集中度对货币政策传导有效性影响研究——基于信贷传导视角

发布时间：2021-01-18 01:23

　　选取我国17家商业银行2006-2017年数据构建固定效应面板数据模型进行实证分析,结果表明:银行业市场集中度的变化会对货币政策信贷传导有效性产生影响。当银行集中度较高时,银行集中度与货币政策信贷传导有效性间呈正向变动关系;但是反向关系存在于较低银行集中度时,临界点位于银行集中度为39.795%时。中小型银行的信贷增速较之大型国有商业银行受到货币政策影响更大。银行集中度越低意味着竞争程度越强,货币政策信贷传导的有效性越高。 

【文章来源】：财经理论与实践. 2019,40(03)北大核心CSSCI

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

图１利率冲击的ＧＤＰ变化脉冲响应图

商业银行贷款数量，从而起到减少或者增加货币供给量的目的。从图１－４中可知，当给利率一个冲击时，ＣＰＩ在当期表现出明显的正响应状态，最大值的响应接近０．００２。滞后１５期之后响应归零，之后出现负响应状态，总体表现出稳定的负响应状态。可以看出，ＣＰＩ对利率的变动十分敏感。短期内利率上升立刻会在物价上得以反映从而引发通货膨胀，但是从长期来看，利率的变动则会带来物价相同方向的变动。图１利率冲击的ＧＤＰ变化脉冲响应图图２利率冲击的贷款变化脉冲响应图（二）集中度与货币政策冲击的实证分析由于数据频率不一致且累积脉冲响应函数的滞后期为４８期，为了提高实证检验结果的合理性，经计算选取２００６－２０１７年滞后每隔四期的数值对应ＣＲ４数据的年度数值。模型中，利率冲击ＧＤＰ、ＣＰＩ、Ｍ２和Ｌｏａｎ变化的累积脉冲响应分别以ｒ－ｇｄｐ、ｒ－ｃｐｉ、ｒ－Ｍ２和ｒ－ｌｏａｎ来表示。首先进行变量间相关性分析保证模型的合理性。相关系数检验结果如表５所示，ＣＲ４与ＧＤＰ、ＣＰＩ、Ｍ２、ＬＯＡＮ都呈较高程度的正相关，相关系数符合建模要求。在实证检验中，分别以各变量为被解释变量建立模型。模型估计结果如表６所示。图３利率冲击的Ｍ２变化脉冲响应图图４利率冲击的ＣＰＩ变化脉冲响应图表５各变量间相关系数变量ＧＤＰＣＰＩＭ２ＬＯＡＮｌｎｃｒ０．８７９５０．６８７９０．８１５３０．８０６９由表５可知，利率冲击ＧＤＰ变化的检验结果Ｒ２数

年滞后每隔四期的数值对应ＣＲ４数据的年度数值。模型中，利率冲击ＧＤＰ、ＣＰＩ、Ｍ２和Ｌｏａｎ变化的累积脉冲响应分别以ｒ－ｇｄｐ、ｒ－ｃｐｉ、ｒ－Ｍ２和ｒ－ｌｏａｎ来表示。首先进行变量间相关性分析保证模型的合理性。相关系数检验结果如表５所示，ＣＲ４与ＧＤＰ、ＣＰＩ、Ｍ２、ＬＯＡＮ都呈较高程度的正相关，相关系数符合建模要求。在实证检验中，分别以各变量为被解释变量建立模型。模型估计结果如表６所示。图３利率冲击的Ｍ２变化脉冲响应图图４利率冲击的ＣＰＩ变化脉冲响应图表５各变量间相关系数变量ＧＤＰＣＰＩＭ２ＬＯＡＮｌｎｃｒ０．８７９５０．６８７９０．８１５３０．８０６９由表５可知，利率冲击ＧＤＰ变化的检验结果Ｒ２数值接近于１，表明模型的拟合效果很好，回归方程显著。其中，ＣＲ４系数均为正值，说明解释变量对被解释变量有正方向影响。ＣＲ４的系数为０．７８３８，说明当ＣＲ４变化一个单位时ｒ－ｇｄｐ将变化０．７８３８个单位。由利率冲击ＣＰＩ变化的检验结果可知，５３

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2983982