银行情绪、信贷供给与经济周期
发布时间：2020-12-06 17:38
2008年全球金融危机后,市场情绪和预期管理成为世界各国防范系统性金融风险和促进经济复苏发展的重要环节,也是学术研究的重要方向。近年来,中国金融体系改革不断推进,金融市场实现多元化发展。然而,间接融资仍然是中国实体经济资金来源的主要途径。随着中国利率市场化改革的深入,银行金融创新方式与工具愈加复杂,信贷供给规模迅速扩张,为银行情绪冲击信贷体系和经济稳定提供了作用空间。因此加强银行情绪的监测与疏导,防范银行有限理性造成的负面影响,不仅可以有效遏制银行部门大规模风险累积和暴露,降低系统性金融风险向实体经济的负外部溢出,同时有助于实现银行信贷资金有效服务于实体经济。本文在综述银行情绪测度方法、影响因素以及银行情绪驱动信贷供给和经济周期作用机制现有研究的基础上,构造银行情绪经由信贷供给渠道冲击宏观经济的理论动态模型;随后合成中国的银行情绪指数,检验其形成机理,并对中国银行体系情绪影响经济周期的信贷供给传导机制进行实证检验;最后根据研究结论提出加强银行情绪监测,防范和化解银行情绪波动负面影响的具体政策建议。具体而言,本文构造一国经济体内银行情绪影响经济周期的信贷供给传导机制的理论模型,模拟分析了...
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：198 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
1情绪传染因子与银行情绪变化图
吉林大学博士学位论文54状态。（2）参数设定与模拟结果分析通过推导和分析，上述动态模型在*+2=daλ，*c02()2dTdyykaλ=+，*x=0时达到稳态，并且在1a、3a、1γ和2γ较小，2a较大时更容易实现渐进均衡状态，即银行间情绪传染情况较弱，银行对债务容忍度较低，而且对实体经济变化不太敏感时，更容易达到稳态。本节模拟运用欧拉方法设定离散时间，分别进行稳定状态和不稳定状态模拟。具体参数设定为1a=0.3（稳定状态），1a=1.5（不稳定状态），2a=0.3，σ=0.8，3a=1.3，k=0.1，1cT=，010dy=，λ5=，1γ=0.3，2γ=0.4，v=0.4，d=10。图2.3.1三维模型模拟结果数值模拟结果见图2.3.1，左侧为羊群效应影响较小的稳定状态，右侧为羊群效应影响较大的不稳定状态。可以看出羊群效应较小时，银行情绪较为稳定，乐观银行贷存比与产出经过短期增长达到稳定状态，三者间的联动关系也较为稳定。当羊群效应较大时，整个经济体系出现周期波动特征。首先，银行部门情绪呈现乐观和悲观的周期变化特征，乐观银行的贷款策略也随之变化，表现
吉林大学博士学位论文58况。右中图反映了g()的周期变化情况，g()的大小变化反映出银行贷款决策差异情况，从图形双峰值走势可以看出，g()的第一次下行反映出了银行体系内出现决策趋同趋势，但这种趋同并未完全实现乐观银行积极信贷决策的转变，这种趋势经过第二个周期变化后完全实现决策趋同状态，即g()趋近于0。而且，由于模型存在银行决策趋同，银行体系情绪的转化较之前模型模拟结果更为平滑。.图2.3.3四维动态模拟结果本节放松银行贷款决策约束，允许银行根据情绪状态和其他银行信贷策略调整自身信贷规模。研究发现，与银行维持固定存贷比的模拟结果相比，银行能够灵活调整贷款策略，并且贷款策略还受羊群效应影响的设定下，情绪变动对经济的影响由于信贷规模波动幅度加剧而被进一步放大。而且随着羊群效应的增强，银行情绪对经济稳定的冲击也被加剧。这表明将模型设定为更贴近现实情况时，银行情绪变化是经济周期波动的重要驱动力，羊群效应的存在会加剧银行情绪对信贷体系和经济产出的驱动效应，这一结果与Rtheli(2001)①和①RtheliTF.Competition,herdbehavior,andcreditcycles:evidencefrommajorSwissBanks[J].JournalofEconomicsandBusiness,2001,53(6):585-592.
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济政策不确定性与企业贷款成本[J]. 宋全云,李晓,钱龙. 金融研究. 2019(07)
[2]资本计量方法改革、商业银行风险偏好与信贷配置[J]. 刘冲,杜通,刘莉亚,李明辉. 金融研究. 2019(07)
[3]互联网金融特征、投资者情绪与互联网理财产品回报[J]. 陈荣达,林博,何诚颖,金骋路. 经济研究. 2019(07)
[4]银行预期与中国经济周期波动[J]. 于震,丁尚宇. 西安交通大学学报(社会科学版). 2019(05)
[5]管理者自信会影响投资效率吗——兼论融资融券制度的公司外部治理效应[J]. 刘艳霞,祁怀锦. 会计研究. 2019(04)
[6]中国影子银行的经济学分析:定义、构成和规模测算[J]. 李文喆. 金融研究. 2019(03)
[7]影子银行、刚性兑付与宏观审慎政策[J]. 李建强,张淑翠,袁佳,魏磊. 财贸经济. 2019(01)
[8]中国货币政策的信心传导机制[J]. 张成思,孙宇辰. 财贸经济. 2018(10)
[9]影子银行与中国经济波动——基于DSGE模型的比较分析[J]. 庄子罐,舒鹏,傅志明. 经济评论. 2018(05)
[10]我国影子银行对银行业系统性风险影响研究——基于内生化房地产商的DSGE模型分析[J]. 郭娜,马莹莹,张宁. 南方经济. 2018(08)
本文编号：2901772
【文章来源】：吉林大学吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：198 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
1情绪传染因子与银行情绪变化图
吉林大学博士学位论文54状态。（2）参数设定与模拟结果分析通过推导和分析，上述动态模型在*+2=daλ，*c02()2dTdyykaλ=+，*x=0时达到稳态，并且在1a、3a、1γ和2γ较小，2a较大时更容易实现渐进均衡状态，即银行间情绪传染情况较弱，银行对债务容忍度较低，而且对实体经济变化不太敏感时，更容易达到稳态。本节模拟运用欧拉方法设定离散时间，分别进行稳定状态和不稳定状态模拟。具体参数设定为1a=0.3（稳定状态），1a=1.5（不稳定状态），2a=0.3，σ=0.8，3a=1.3，k=0.1，1cT=，010dy=，λ5=，1γ=0.3，2γ=0.4，v=0.4，d=10。图2.3.1三维模型模拟结果数值模拟结果见图2.3.1，左侧为羊群效应影响较小的稳定状态，右侧为羊群效应影响较大的不稳定状态。可以看出羊群效应较小时，银行情绪较为稳定，乐观银行贷存比与产出经过短期增长达到稳定状态，三者间的联动关系也较为稳定。当羊群效应较大时，整个经济体系出现周期波动特征。首先，银行部门情绪呈现乐观和悲观的周期变化特征，乐观银行的贷款策略也随之变化，表现
吉林大学博士学位论文58况。右中图反映了g()的周期变化情况，g()的大小变化反映出银行贷款决策差异情况，从图形双峰值走势可以看出，g()的第一次下行反映出了银行体系内出现决策趋同趋势，但这种趋同并未完全实现乐观银行积极信贷决策的转变，这种趋势经过第二个周期变化后完全实现决策趋同状态，即g()趋近于0。而且，由于模型存在银行决策趋同，银行体系情绪的转化较之前模型模拟结果更为平滑。.图2.3.3四维动态模拟结果本节放松银行贷款决策约束，允许银行根据情绪状态和其他银行信贷策略调整自身信贷规模。研究发现，与银行维持固定存贷比的模拟结果相比，银行能够灵活调整贷款策略，并且贷款策略还受羊群效应影响的设定下，情绪变动对经济的影响由于信贷规模波动幅度加剧而被进一步放大。而且随着羊群效应的增强，银行情绪对经济稳定的冲击也被加剧。这表明将模型设定为更贴近现实情况时，银行情绪变化是经济周期波动的重要驱动力，羊群效应的存在会加剧银行情绪对信贷体系和经济产出的驱动效应，这一结果与Rtheli(2001)①和①RtheliTF.Competition,herdbehavior,andcreditcycles:evidencefrommajorSwissBanks[J].JournalofEconomicsandBusiness,2001,53(6):585-592.
【参考文献】：
期刊论文
[1]经济政策不确定性与企业贷款成本[J]. 宋全云,李晓,钱龙. 金融研究. 2019(07)
[2]资本计量方法改革、商业银行风险偏好与信贷配置[J]. 刘冲,杜通,刘莉亚,李明辉. 金融研究. 2019(07)
[3]互联网金融特征、投资者情绪与互联网理财产品回报[J]. 陈荣达,林博,何诚颖,金骋路. 经济研究. 2019(07)
[4]银行预期与中国经济周期波动[J]. 于震,丁尚宇. 西安交通大学学报(社会科学版). 2019(05)
[5]管理者自信会影响投资效率吗——兼论融资融券制度的公司外部治理效应[J]. 刘艳霞,祁怀锦. 会计研究. 2019(04)
[6]中国影子银行的经济学分析:定义、构成和规模测算[J]. 李文喆. 金融研究. 2019(03)
[7]影子银行、刚性兑付与宏观审慎政策[J]. 李建强,张淑翠,袁佳,魏磊. 财贸经济. 2019(01)
[8]中国货币政策的信心传导机制[J]. 张成思,孙宇辰. 财贸经济. 2018(10)
[9]影子银行与中国经济波动——基于DSGE模型的比较分析[J]. 庄子罐,舒鹏,傅志明. 经济评论. 2018(05)
[10]我国影子银行对银行业系统性风险影响研究——基于内生化房地产商的DSGE模型分析[J]. 郭娜,马莹莹,张宁. 南方经济. 2018(08)
本文编号：2901772
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