金融数学总结范文

【关键词】丝绸之路经济带中亚五国区域金融合作

一、问题的提出

中亚五国曾是丝绸古道沿线的商路要冲，其地处亚欧大陆的中心地带，东临中国，西濒里海，而今更是共建丝绸之路经济带的重要支点与关键链条。同时，随着经济全球化的深入发展，以双边或多边框架为基础的政治经济合作呈现竞争加剧化态势。积极开展金融合作不仅是经贸合作的基础，而且也是顺应金融市场全球化和金融监管国际化的内在要求。研究表明，金融合作和经济发展存在相互促进，相互制约关系，因此探讨加强中国与中亚国家金融合作对于降低贸易和投资成本、增强抵御风险能力和共同打击金融犯罪，打造新丝绸之路经济带，从而提升经贸合作水平、地区经济发展、国际竞争力具有重要作用。

目前，中国与中亚五国政治，经济，文化交流不断加深，中国同五国贸易投资活动幅度不断加大，但金融合作仍处于初级阶段。从上海合作组织成员国之间开展的金融合作项目来看：双边合作多于多边合作、签订协议多于建立的合作实体、政策性开发的项目多于商业性项目、非约束性的平台多于紧密型的合作平台。关于中国与中亚五国金融合作的理论研究更为薄弱，而且关于金融合作大多讨论的是金融合作的可行性，无论从胡颖（2014）、赵先立（2015）、马光奇（2015）等研究者提出的建立金融中心观点，或者是李泽华（2014）、郭新明（2014）等研究者提出的以金融创新为基础的观点，亦或是陈文新（2010）、李翠华（2013）等研究者提出的以发展金融市场为前提的观点，都没有得出能够促进金融合作的一致结论。如何才能促进中国与中亚五国金融合作？从理论上讲，促进金融发展能够降低区域之间的贸易成本、提高贸易效率、拓宽投融资渠道。这对提高区域之间经济增长、合理配置与优化资源、促进产业升级及专业化分工、支持实体企业发展产生积极作用。因此，提高金融发展水平应该是深化金融合作的一项重要途径。

本文基于目前金融合作状况，以金融发展为支点，采用向量自回归方法，试图发现促进金融合作的影响因素。实证结果表明，国内生产总值、储蓄总额、外商投资额与金融发展具有显著的正向关系。金融发展作为促进金融合作的重要途径，以其实证结果为基础提出深化金融合作的相关建议则具有参考性意义。

二、研究设计

中亚五国在地理区位、资源禀赋、经济开放度、经济发展水平、金融市场发展水平等方面存在相似的基础，基于数据可获得性的考虑，文章将选取哈萨克斯坦作为中亚五国的代表进行实证分析。同时，由于金融发展在促进中国与中亚五国金融合作中处于核心地位，只有深入分析中国与中亚五国金融发展因素，才能真正意义上寻找出推动中国与中亚五国金融发展的动力，进而推动区域金融合作。所以文章将以金融发展作为分析切入点，来探寻并分析影响金融发展的重要因素。

（一）样本选取与数据来源

文章选取中国和代表中亚五国的哈萨克斯坦作为实证研究对象，利用两国1995年至2013年的数据，采用向量自回归方法进行实证，试图验证选取的解释变量对被解释变量的影响，从而提出相关建议。

数据来源：中国、哈萨克斯坦的GDP和储蓄总额数据来源于世界银行数据库；信贷规模数据来源于亚洲开发银行官网；中国外商投资数据来源于中国统计年鉴，哈萨克斯坦外商投资数据来源于中国驻哈萨克斯坦参赞处。

（二）变量选取及待检验模型

因为信贷规模/GDP可以很好地衡量一国金融发展水平和金融资产规模的变化，因此文章将其作为被解释变量金融发展指标（FIR）是合适的。国内生产总值（GDP）衡量一国国内生产能力与生产规模，也反映一国经济宏观发展环境，国内生产能力越强，宏观状况越稳定，则金融发展越快。储蓄总额（TSD）反映一国储蓄规模与潜在资本转化能力，储蓄规模较大，则潜在资本转化能力越强，为金融发展提供经济基础。外商投资额（FDI）衡量一国吸引外来资本的能力及外来资本对国内经济发展所需资金的补给规模，外商投资不仅可以带动一国产业发展升级、促进经济增长、金融创新，而且可以发展金融市场，加速金融发展。钱方明（2008）、蒋水冰（2010）等关于金融发展的文章也很好的说明了文章选取指标的可行性。

由于通胀因素的影响，使用原始数据衡量变量的相互作用往往存在偏差，文章使用GDP平减指数（1995=100）对国内生产总值（GDP）、储蓄总额（TSD）、外商投资额（FDI）进行平减，以排除物价变动对各个变量的影响。此外，数据的自然对数能够有效消除变量数量级的差异和异方差的影响，并且对变量之间原有存在的协整关系不造成影响。因此，文章对金融发展指标、国内生产总值、储蓄总额、外商投资额数据取自然对数，取过对数的变量分别用LFIR、LGDP、LTSD、LFDI表示。综合前文分析，文章设定待验证模型为：

LFIR=a+b*LGDP+c*LTSD+d*LFDI+μ

三、协整分析

协整关系是指虽然某些变量自身不是平稳时间序列，但是多个变量的线性组合却有可能是平稳序列，即变量间存在长期稳定的均衡关系。在协整关系确立之前，首先要对变量及其差分后的序列进行平稳性检验，以确定变量的单整阶数。若变量为同阶单整序列，表明存在协整关系，可以构建协整方程。

（一）平稳性检验

对所选取的变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI数据进行ADF平稳性检验以确定各个变量是否满足协整关系前提条件即是否存在同阶平稳。采用Eviews6对时间序列数据LFIR、LGDP、LTSD、LFDI进行检验，结果如表1：

表1两国各个变量数据ADF检验

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（二）协整检验

文章利用向量自回归模型进行实证分析，结果表明中国变量数据滞后阶数为3的VAR方程拟合优度最好，残差序列具有稳定性。哈萨克斯坦数据变量滞后阶数为3的VAR方程拟合优度最好，残差序列具有稳定性。由于协整检验模型实际上是对无约束VAR模型进行协整约束以后得到VAR模型，其滞后期是无约束VAR模型一阶差分的滞后期。因此中国协整检验VAR模型的滞后期为2，哈萨克斯坦协整检验VAR模型滞后期为2。

通过迹统计量和最大特征值统计量检验，中国与哈萨克斯坦都存在两个协整关系。从中国数据分析来看，5%的显著性水平上，变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI之间存在长期稳定的协整关系，协整方程为：

LFIRt=1.15+2.39LGDPt+0.78LTSDt+0.51LFDIt+eit（1）

（0.41）（0.31）（0.19）

方程（1）括号内的数字代表参数估计的标准误差，下标t代表年份，eit代表均衡误差，对方程（1）中的残差项进行ADF值检验，结果表明它为平稳序列。表明方程（1）所列示的协整关系是显著的。方程的实际经济意义为在其余两变量弹性系数不变的前提下，GDP每增长1%，可促进金融发展提高2.39%，储蓄总额每增加1%，可促进金融发展提高0.78%，外商投资每增长1%，可促进金融发展提高0.5%。从哈萨克斯坦数据分析来看，5%的显著性水平上，变量LFIR、LGDP、LTSD、LFDI之间存在长期稳定的协整关系，协整方程为：

LFIRt=9.07+0.68LGDPt+0.57LTSDt+0.33LFDIt+eit（2）

（0.32）（0.29）（0.13）

对方程（2）中的残差项进行ADF值检验，结果表明它为平稳序列，表明方程（2）所列示的协整关系是显著的。方程的实际经济意义为在其余两变量弹性系数不变的前提下，GDP每增长1%，可促进金融发展提高0.68%，储蓄总额每增加1%，可促进金融发展提高0.57%，外商投资每增长1%，可促进金融发展提高0.33%。

四、结论与建议

从中国与代表中亚五国的哈萨克斯坦实证结果来看，中国实证结果的R2为0.99，哈萨克斯坦实证结果的R2为0.98，表明两国实证方程的整体拟合性较好、显著性水平高。同时表明所选的解释变量国内生产总值、总储蓄额、外商直接投资可以较大程度解释中国和中亚五国金融发展水平。

一国经济的发展速度与规模对于该国金融发展具有基础性的影响，经济发达程度关系到金融发展的广度与深度。从国内生产总值角度分析，中国与哈萨克斯坦两国实证结果，GDP每增长1%，对金融发展的促进作用分别为2.39%和0.68%。因此，制定合理的宏观调控政策，大力发展国内经济对于促进本国金融发展具有重要意义。

经济发展的初期阶段，储蓄能够有效积累社会资金从而通过银行信贷有效缓解实体经济的资金短缺。总储蓄额越高，银行可放贷规模就会越大，在国内生产总体一定条件下，信贷规模越大，金融发展水平就越高。从中国与哈萨克斯坦储蓄角度实证结果分析，储蓄率每提高1%，对金融发展的促进作用分别为0.78%和0.57%。因此，增加国民财富，引导社会剩余流入银行体系形成储蓄，对于金融发展具有重要作用。

除此之外，外商投资在经济起步阶段能够有效补充国内资金的不足，外来资本与本国资本能够相互补充共同支持实体经济，为金融发展提供良好的宏观经济环境。同时外商投资能够提高国内金融机构服务水平从而促进金融发展水平的提高。从中国与哈萨克斯坦两国外商直接投资方面实证分析，外商直接投资每增加1%，中国与哈萨克斯坦金融发展水平上升0.51%和0.33%。因此创建良好的国内宏观经济环境，积极吸引外商投资，能够有效促进本国金融业发展。

基于上文针对金融发展的实证研究，本文得出国内生产总值、总储蓄额、外商直接投资对金融发展水平影响较大，进而对金融合作产生重要的影响，结合研究结论和区域金融合作现状，提出以下建议：

金融数学总结范文1篇2

一个地区的金融发展包括发展规模和结构，对地区产业结构升级具有重要的影响。本文以广东省作为研究对象，分析了该省金融发展规模和发展结构的现状，并设定回归模型，利用相关数据进行了实证分析。分析结果表明，广东省金融发展规模越大，对第三产业产值增长的促进作用就越大于对第二产业的促进作用，因此有助于产业结构的优化和升级；金融发展结构对产业结构升级则表现为微弱的抑制作用，直接融资比例的扩大，对产业结构升级的促进作用尚未明显显现。对此，本文从深化金融改革、优化金融发展结构等角度提出了政策建议。

关键词：

金融发展规模；金融发展结构；产业结构升级

1引言

自改革开放以来，中国的经济实现了快速发展，但是近些年也遇到了一个不可忽视的问题，那就是产业结构升级问题。在目前经济新常态的形势下，国家积极推进经济结构转型，其中，产业结构升级是重要的一环。许多学者对产业结构升级问题做了理论分析和影响因素的实证分析。其中，一个重要的影响因素就是金融发展因素。如王立国、赵婉妤(2015)利用1992年～2012年数据，实证研究了我国金融发展与产业结构升级之间的影响关系，笔者发现：金融发展规模的扩大、结构合理化对产业结构升级有积极促进作用，而产业结构升级并没有对金融发展产生引致需求。该研究是针对中国整体的情况进行的研究，然而中国各个地区的经济发展水平具有巨大的地域差异，所以该结论对于具体的某个地区或者某个省份来说，并不是严谨的。改革开放以来，广东省发展迅猛，经济总量始终保持在全国前列，并且金融发展水平一直居全国前列。其产业结构也处在不断转型和优化之中，并且其结构水平在全国范围处于第一梯队，但是与一些发达国家和地区相比，其在产业结构优化程度方面还存在较大差距。为了发挥广东省的金融发展在产业结构升级方面的积极作用，本文认为有必要针对广东省进行研究分析。

2金融发展及产业结构发展现状

金融发展主要包括对金融发展规模、发展结构等内容。金融结构与金融发展理论，是美国经济学家RaymondW.Goldsmith在其代表作《金融结构与金融发展》中率先提出的，该理论讨论了处于不同经济发展阶段的金融结构问题，并对金融发展的过程及规律进行了相关描述和实证分析，奠定了金融发展理论的基础。

2.1金融发展规模金融行业的发展，包括银行业、证券业和保险业的发展。广东省金融业的发展整体向好，不断坚持改革创新，支持经济和社会的发展。银行业规模不断扩大。直至2014年末，广东省的银行业金融机构资产总额达到了17.52万亿元，机构个数达1.64万之多，法人机构达到191个之多，从业人员达34.7万人之多。本外币各项存款余额达到12.79万亿元，年末贷款余额达到8.49万亿元。证券业快速发展，上市公司数量和筹资额均不断增长。2014年末，广东省法人证券公司、基金管理公司、期货公司分别为23家、25家和21家；证券业总资产达到1.27万亿元，基金规模达1.3万亿份，期货公司总资产达659.3亿元。保险业也稳步发展。保险机构数量不断增加，总资产不断增加。2014年末，总部设在广东省的保险公司数量达到23家，保险公司总资产达到6957.9亿元。

2.2金融发展结构金融发展结构的优化也是金融发展的重要内容。金融结构发展水平一般可用融资结构状况来衡量，也就是直接融资数额与间接融资数额的比值。金融结构的优化，意味着直接融资与间接融资的比值是不断上升的。2014年，广东省社会融资总规模达到1.32万亿元，其中，直接融资(企业债券、非金融企业境内股票融资)占比达到12.5%，同比上升6.8个百分点。

2.3产业结构情况产业结构，即第一产业、第二产业和第三产业的构成以及各产业之间的联系和比例关系。产业结构升级是指产业结构从低级形态向高级形态转变的过程或趋势。从整个国民经济的产业结构变化看，产业结构升级表现为国民经济重心由第一产业向第二产业，进而向第三产业的升级过程。简单地说，就是从“一二三”的产业结构向“二三一”，进而向“三二一”的产业结构转变。广东省产业结构持续优化。1978年的三次产业比例分别为29.8:46.6:23.6，到2014年三次产业比例调整为4.7∶46.2∶49.1。详情见图1。

3金融发展与产业结构升级关系的作用机制

金融是经济发展的核心，其在资本要素配置方面起着决定性的作用。根据Patrick的“需求引致”“、供给引导”的金融发展理论，金融发展对产业结构升级的作用机制主要体现在金融发展促进资本市场的资本形成，以及促进资本要素合理配置这两个方面。在银行信贷市场上的间接融资层面，金融对产业结构升级的影响通过政策层面的补贴性信贷和市场层面的商业性信贷实现。在资本市场上的直接融资层面，也有政策性机制与市场性机制来引导金融资源配置。在政策性融资层面，国家或地方政府一般通过加强监管、市场准入、成立政府控股的产业投资基金等方式积极推动对特定成长性好、技术含量高的企业进行金融支持，促进该区域产业结构升级。在市场性融资层面，包含了一级市场和二级市场两方面。资本市场通过一级市场发行股票和债券进行资金的筹集，市场自发进行筛选，将增量资金配置到具有发展潜力、经营效率高的产业中去；二级市场通过企业并购重组等方式对存量资金的配置进行调整，促进产业结构升级。同时，产业结构升级也引致金融发展，要求优化服务能力、拓宽供给渠道、突出支持重点、创新投融资方式以及提高风险管理能力等。

4金融发展与产业结构升级关系的实证分析

4.1变量选取及数据来源

4.1.1金融发展规模使用金融相关比率(FIR)这一指标来衡量。它是指某一日期一国的全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值。各项存贷款是金融资产的主要内容。考虑到数据的可得性，借鉴大多数文献的做法，将广东省的金融相关比率设定为金融机构各项存贷款余额之和与该省GDP之比，即FIR=(金融机构各项存款余额+金融机构各项贷款余额)/GDP。

4.1.2金融发展结构该变量可用直接融资数额与间接融资数额的比值来衡量，记为FSR。在广东省非金融机构融资结构表中，包含了贷款、债券和股票的融资比重。我们用股票和债券之和比上贷款来计算金融发展结构这一指标。

4.1.3产业结构升级产业结构升级指标的衡量，现有文献中所采取的方法不尽相同，有产业产值比法和产业从业人数比值法两大类，并且使用产值比法的文献居多。在产值比方法中，主要有两种测算方法，一种是使用非农产业总产值与GDP之比来衡量产业结构升级水平，另一种是采用第三产业与第三产业的产值之比来衡量产业结构升级水平，即产业结构服务化水平。因为我们着重考察产业结构升级的服务化水平，所以参考现有文献中普遍的做法，用第三产业产值与第二产业产值的比重表示产业结构升级。考虑到数据的可得性问题，本文采用的时间区间为2001年～2014年。其中，GDP数据、各产业产值数据来自中国经济与社会发展统计数据库；金融机构存款余额、贷款余额和融资结构比数据来自于历年《广东省金融运行报告》。

4.2实证分析通过上述回归结果可知，FIR的系数为0.249996156716，这说明FIR与IS为正相关关系，FIR变动1个单位，可以起IS正向变动约0.25个单位。FSR的系数为-0.00104092236195，这说明FSR与IS是负相关关系，且影响微弱。

5结论及政策建议

通过上文中的回归分析结果可知，金融相关比率对产业结构升级是呈正相关的促进作用，即金融发展规模越大，对第三产业产值增长的促进作用要大于对第二产业的促进作用，有助于产业结构的优化和升级。金融发展结构对产业结构升级则表现为微弱的抑制作用，即直接融资比例的扩大，对产业结构升级并没有促进作用，也可以理解为直接融资比例的扩大对第三产业产值增长的促进作用小于对第二产业的促进作用。为了更好地发挥广东省金融发展对产业结构升级的促进作用，提出以下政策建议。

5.1正确发挥政府作用，深化金融体制改革首先要转变政府在管理金融方面的职能，政府要“松绑让利”“、减政放权”，政府在信贷资源上有一定的配置权利，重要的是要合理利用和发挥其作用，弱化政府主导的金融资源配置模式。其次是要建诚信、公平的金融运行环境和金融法治环境“，信用”与“法制”双管齐下，更好地推进金融体制深化改革。一方面是完善社会信用这条“软约束”，另一方面建立健全金融立法、执法这条“硬约束”。最后，还需要不断完善金融监管体系“，一行三会”之间配合协调度要加强，对各种综合业务的监管效率进一步提高，金融监管目标进一步明确。对金融风险的防范和化解能力需进一步提高，要受到足够重视。通过创造良好、稳定的金融环境来促进广东省各类金融机构以及整个金融业的良好发展。

5.2优化金融结构，发挥直接融资的产业选择功能建立科学合理、符合客观实际需求的金融结构，才能够充分发挥金融对经济发展的核心支持作用，对于促进经济结构优化、产业结构升级有着不可替代的作用。首先，支持优势企业上市融资。其次，积极发展企业债券市场，鼓励各类企业利用债券工具融通资金，有效扩大直接融资数量。

5.3金融业与产业结构优化协调发展加快发展与本省产业结构调整相适应的金融体系。广东省的产业结构主要向第三产业的方向进行转型升级。本文研究结果表明，金融发展规模与产业结构升级为正相关关系，金融发展规模的扩大能够促进产业结构升级。主要在于金融的发展，能给技术创新和应用提供资金支持，使得产业结构不断升级。直接融资方面，规模较小，对产业结构升级的直接促进作用尚未明显显现。金融业的发展可以配合广东省产业政策，更好地发挥对产业结构升级的促进作用。

参考文献

[1]王立国,赵婉妤.我国金融发展与产业结构升级研究[J].财经问题研究,2015(1).

[2]陈聪.我国金融发展与产业结构升级的关系研究[J].统计与决策,2008(09).

[3]范方志,张立军.中国地区金融结构转变与产业结构升级关系研究[J].金融研究,2003(11).

[4]顾海峰.金融支持产业结构调整的传导机制与路径分析[J].证券市场导报,2010(9).

金融数学总结范文篇3

关键词：农村金融发展；农民收入结构；江苏

中图分类号：F328文献标识码：A

改革开放以来，江苏农民生活水平发生了翻天覆地的变化，农民收入结构的变化也比较显著，增长速度最快的是工资性收入，而家庭经营性收入的增长则较缓[1-2]。从农民增收的影响因素来看，农民收入的持续增长离不开金融。目前，江苏农村已经初步形成了商业性金融、政策性金融、合作性金融和其他金融组织分工协作的金融服务体系框架，对农业产业发展、农村经济增长和农民收入提高的作用越来越突出。然而，江苏农村金融发展明显滞后于全省金融发展的整体水平，不仅造成农村金融发展的真空问题，而且导致农村经济发展的资金严重不足，影响农村的资本形成、资本配置和农村各产业的技术创新，影响农民各项收入的增长和生活水平的进一步提高。

国外学者GreenwoodandJovan（1990）、GalorandZeira（1993）、BanerjeeandNewman（1993）通过对金融发展与收入差距的研究，间接地揭示了金融发展与农民收入增长的关系[3]。国内学者对于农村金融发展与农民收入增长之间关系的研究大多分为两种观点，一种观点认为中国农村金融发展对农民收入增长具有显著的负效应（温涛和冉光和，2005），这种观点占了绝大多数[4]；另一种观点认为农村金融发展对农民收入增长具有正效应（王虎和范从来，2006）[5]。另外，有部分经济学者从金融规模、结构和效率角度，研究农村金融发展对农民增收的影响，认为农村金融发展规模、结构以及农村投资水平与农民收入之间呈正向相关关系，而农村金融发展效率对农民收入增长具有显著的负效应（钱水土和周永涛，2011）[6]。目前，我国农村金融服务体系整体上不能满足“三农”发展的要求（吴晓灵，2003）[7]。在农村金融发展与农民收入结构问题上，杨小玲（2009）研究表明农村金融发展与农民家庭经营纯收入负相关，且二者之间不存在Granger因果关系，而农村金融发展结构会提高农民的工资性收入水平，农村金融发展效率是农民工资性收入的Granger原因[8]。方金兵等（2009）从农村金融规模、结构和效率三个方面，检验了农村金融发展与农民收入增长之间的关系，结果表明农村金融发展的规模和结构与农民收入正相关，农村金融发展效率与农民收入负相关[9]。

总体来看，中外学者对农村金融发展与农民增收问题的研究虽然已经有了初步成果，但分析农村金融发展对农民收入结构的影响还缺乏地区角度的确证。本文主要基于总生产函数的传统分析框架，利用江苏1988-2010年的数据，实证分析农村金融发展与农民收入结构之间的关系，以探索农民收入增长的途径，为实现城乡统筹和社会经济的可持续发展拓宽研究思路。

一、模型设定、数据来源与研究方法

1模型设定。基于总生产函数的传统分析框架，借鉴Feder（1982）、GreenwoodandJovanvic（1990）、Odedokun（1992；1996）、Pagano（1993）和Murinde（1994）的做法[10-14]，本文将金融发展水平当作一项“要素”引入生产过程，构建反映金融发展与农民收入关系的生产函数为：

金融数学总结范文1篇4

一、文献回顾

金融被视为现代经济的核心，关于金融发展与经济增长之间的关系一直是理论界研究的焦点问题。早在20世纪初，经济学大师Schumpeter在其专著《经济发展理论》一书中首次论述了金融与经济的关系。他认为功能良好的银行通过甄别并向最有机会在创新产品和生产过程中成功的企业家提供融资而促进技术创新，即他是从金融发展促进创新从而促进经济增长这个角度肯定二者之间的关系。继Schumpeter之后，关于金融发展与经济增长之间关系的研究方兴未艾，主要可以分为两种观点。一是，金融发展与经济增长之间没有关系。古典经济学家提出的货币中性和信用媒介论否定了金融对经济的作用。货币学派认为货币对经济的作用只存在于短期之内，从长期来看货币供给的变动并不影响实体经济。新古典学派对二者之间的关系也是持消极态度，如理性预期学派认为经济学家往往过分强调金融在经济中的作用。二是，金融发展与经济增长之间存在相关关系。关于金融发展对经济增长影响的相关文献诸多，形成了比较系统的观点，主要可以概括为以下几种理论:由Goldsmith开创的金融结构论，该理论对金融结构与经济增长的关系进行了跨国的比较分析，认为一个国家的金融结构不是一成不变的，伴随着经济发展和市场深化，金融结构会不断发生变化。由McKinnon和Shaw提出的金融抑制和金融深化理论，该理论致力于研究发展中国家的金融体制问题，强调价格变量是同经济增长关联更大的金融因素，认为以实际利率和汇率表现的金融自由化将推动经济的增长。此外，比较有影响力的还有金融功能论，该理论认为不管是以银行体系为主还是以市场体系为主，都属于金融安排，都为经济提供相应的服务，发挥自己特有的功能。

基于这些理论研究成果，许多学者从实证的角度研究了金融发展与经济增长之间的关系，大多数文献都证实了二者之间的正相关关系。Goldsmith通过进行跨国研究证明金融发展是经济增长的必要条件。King和Levine延续了跨国分析法，收集80个国家1960—1989年期间的面板数据进行实证研究，结果表明金融发展可以促进经济增长。Rajan，Zingales分析了不同国家产业层面的绩效与金融发展的关系，发现对于金融中介发展良好的国家，那些主要依赖外部融资的产业发展迅速。Beck，Levine，Loayza;Levine，Loayaza，Beck采用了矩方法;Demet－riades，Hussein研究了16个国家相当长的时间序列发现两者的因果关系是双向的。Osinski使用Granger因果检验法对转型国家进行了检验，结论是模糊的，当使用分组估计时，二者更是呈现出了统计上的不显著，这就是说两者关系很可能是非线性的。我国学者也针对本国的具体情况进行了相关的实证研究。谈儒勇、韩廷春等人使用最小二乘法等线性回归方法来研究金融发展与经济增长之间的关系;赵振全等，康继军等和范学俊等人采用协整模型和误差修正模型来处理非平稳时间序列数据，运用Granger因果检验法对金融发展与经济增长的关系进行研究。沈坤荣、张成运用DPD方法研究金融发展与经济增长的关系，结果发现不明显，并推断内生金融深化理论中这二者之间的传导机制不完善。就目前而言，关于我国金融发展与经济增长关系的研究大多停留在国家整体层面，针对区域经济的研究较少，本文在这一方面有所改进，立足于湖北个案，研究二者之间的实证关系。具体而言，本文以金融经济理论为基础，结合1978年—2009年期间湖北省经济、金融发展状况，借鉴前人的研究成果采用单位根检验、协整分析、Granger因果检验等计量方法研究湖北省金融发展与经济增长之间的关系，并得出相关的结论和建议。

二、实证分析

(一)指标选择与数据来源

1．经济增长方面的指标:实际人均国内生产总值(RPGDP)。关于经济增长方面的研究大多都是选择国内生产总值这个指标来反映一国经济发展状况，该指标被公认为衡量国家经济状况的最佳指标。其中，人均国内生产总值不但可反映一个国家的经济表现，更可以反映一国的国力与财富。鉴于此，本文选取此指标作为经济增长方面的变量，选择了湖北省1978年———2009年期间的样本数据，为了剔除物价因素的影响，将各年的人均国内生产总值除以对应年份的地区生产总值指数(以1978年为基期)，得到RPGDP这一指标。相关人均GDP以及地区生产总值指数的数据均来源于历年《湖北统计年鉴》。

2．金融发展方面的指标:金融相关比率(FIR)、存贷比(LDR)。金融相关比率是由美国经济学家Goldsmith提出，是指某一日期一国全部金融资产价值与该国经济活动总量的比值，定义为全部金融资产价值除以全部有形资产价值，反映的是一国金融上层结构与经济基础结构之间在规模上的变化关系，它可以反映金融发展的基本特点。本文选取金融相关比率作为其中的一个变量反映地区金融发展状况，由于湖北省全部金融资产价值的数据难以获得，无法直接使用这一指标，而是用金融机构的存贷款总额作为全部金融资产价值的狭义代表。因而，在本文中，金融相关比率是等于金融机构的年度存贷款总额除以对应年份的GDP。此外，文章还选取存贷比指标，即贷款与存款的比值，作为另一个金融发展变量。存贷比可被视为代表金融资源配置效率的指标，可以反映金融机构将存款转化为贷款、储蓄转化为投资的能力。因而该指标也可以从一方面反映湖北省金融中介机构的发展状况。关于湖北省1978———2009年期间GDP、金融机构存款及贷款的数据均来源于历年《湖北统计年鉴》。

(二)单位根检验

本文是针对时间序列数据进行的实证分析，在进行相关分析之前，首先对变量的平稳性进行检验，即单位根检验，这里主要采用的是ADF检验法。本文利用Eviews计量软件对各个变量依次进行ADF检验以确定其平稳性。

图1、图2、图3分别为变量实际人均国内生产总值(RPGDP)、金融相关比率(FIR)、存贷比(LDR)的趋势图。从图1与图2可以看出，RPGDP与FIR两个变量都是随着时间的推移呈现出明显的上升趋势，并且都具有非零均值，因而设定的ADF检验模型均应该包含常数项与时间趋势项。从图3可以看出，变量LDR呈现出无规则上升、下降的状况，即没有明确的趋势性，并且是具有非零均值，因而设定的ADF检验模型只包含常数项。本文在进行ADF检验时，模型中滞后项的确定采用SIC原则，检验结果见表1。

由表1的ADF检验结果可以看出，RPGDP、FIR及LDR各原序列无论是在5%还是1%的显著性水平下都不能拒绝原假设，即存在单位根，均为非平稳序列。但是各原序列在经过一阶差分之后，在5%的显著性水平下都能拒绝原假设，即不存在单位根，均为一阶单整序列，其中FIR与LDR的一阶差分序列在1%的显著性水平下也是平稳的。也就是说，所有的时间序列都是一阶单整的，具备了进行协整分析的条件，它们之间可能存在协整关系。

(三)协整分析

由上述单位根检验结果可知，变量RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间可能存在协整关系。为了证实它们之间是否存在协整关系，文章进一步进行协整检验，主要使用EG检验法分别对RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间的协整关系进行分析。

1．RPGDP与FIR之间的协整检验

首先，建立一元线性回归方程:RPGDP=a+bFIR+u，使用最小二乘法对方程进行估计，得到残差项时间序列1。然后对该残差项时间序列进行单位根检验。

2．RPGDP与LDR之间的协整检验

首先，建立一元线性回归方程:RPGDP=c+dLDR+u，使用最小二乘法对方程进行估计，得到残差项时间序列2。然后对该残差项时间序列进行单位根检验。图5为残差项时间序列2的趋势图，由该图可知，建立的ADF检验模型应不包含常数项与时间趋势项，检验结果见表3。

由上表可知，残差项时间序列2在10%的显著性水平下无单位根，即为平稳序列，表明RPGDP与LDR之间存在协整关系。

(四)Granger因果检验

以上协整分析证明变量RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间存在协整关系，即具有长期相关均衡关系，但并不能说明它们之间的因果关系。接下来，本文利用Granger因果检验法进一步研究RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间的因果关系。根据综合分析，本文在此将最佳滞后期定为1，检验结果见表4。

从表4的Granger检验结果可以看出，RPGDP在2．14%的显著性水平下是FIR的Granger原因，反之没有Granger因果关系;RPGDP在4．1%的显著性水平下是LDR的Granger原因，反之没有Granger因果关系。

三、结论与建议

本文立足于相关的金融经济理论，以湖北省金融发展与经济增长之间的关系为研究对象，通过选取1978年———2009年期间的年度数据，采用单位根检验、协整分析、Granger因果检验等计量方法进行相关的实证分析。其中，经济增长方面选择的是实际人均国内生产总值(RPGDP)这一指标，金融发展方面选择的是金融相关比率(FIR)、存贷比(LDR)两个指标。具体而言，本文在实证部分首先利用ADF检验法分别对RPGDP、FIR、LDR三个时间序列进行平稳性检验;然后，以ADF检验结果为条件，利用EG检验法分别对变量RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间的协整关系进行检验分析;最后，进一步利用Granger因果检验法依次分析了RPGDP与FIR、RPGDP与LDR之间的因果关系。在单位根检验部分，ADF检验结果表明，时间序列RPGDP、FIR、LDR的原序列均具有单位根，即是非平稳的，但是经过一阶差分之后，序列都是平稳的，即均为一阶单整序列，可以对变量进行协整检验。其中，RPGDP在5%的显著性水平下是一阶单整序列，FIR与LDR在1%的显著性水平下是一阶单整序列。

在协整分析部分，EG协整检验结果表明RPG-DP与FIR、RPGDP与LDR之间均存在协整关系，即它们之间具有长期稳定的均衡关系。也就是说，湖北省金融发展与经济增长之间具有长期稳定的关系，金融相关比率的提高、金融中介运行效率的改进与湖北省实际人均GDP的提高之间存在长期均衡的相关关系，针对现有经济体制或金融体系的改革都会对湖北省金融发展与经济增长产生影响。

金融数学总结范文

关键词：金融发展；经济增长；面板数据；金融规模；金融效率

现代经济的核心是金融，金融对于经济发展的意义是相当重要的。研究金融发展与经济增长二者之间的关系对于政府制定有效而合理的经济政策具有重大的意义。倘若研究表明金融发展可以促进经济的增长，相应地，政府就可以进一步深化金融改革，从而达到促进经济增长的目的；相反地，假若研究结果表明经济的增长会促进金融的发展，那么政府就可以通过大力支持经济的发展来带动金融的发展。

1、文献综述

对于金融发展与经济增长之间的关系，经济学家还是比较关注的。发达国家因为金融发展较为发达，金融市场比较完善，因此相应的研究成果要更加丰富。其中较早对金融发展与经济增长关系关系进行研究的是Goldsmith（1969），他提出使用金融相关比率指标来衡量金融深化的程度，目前很多研究都采用了金融相关比率这个指标来衡量金融的发展。此外，Goldsmith（1969）通过运用跨国数据从金融结构与经济发展的角度来进行实证研究，研究结果显示金融发展的规模与经济增长息息相关。Luintel和Khan（1999）通过运用时间序列的分析方法来研究金融发展与经济增长之间的关系，结果表明这二者之间关系密切，可以相互影响。金融发展影响经济的增长，经济增长也将影响金融的发展。

我国的一些经济学者也对金融发展与经济增长之间的关系进行了相关的研究。张海波、吴陶（2005）收集了我国1998-2002年的相关经济数据，把金融机构的存款余额和贷款余额作为解释变量，运用广义最小二乘估计法对模型进行了回归分析，实证结果显示我国的金融发展对于经济增长是具有促进作用的。冉光和、李敬等（2006）通过收集我国东部和西部各个省的经济数据，运用误差修正模型研究得出：东部地区的金融发展与经济增长关系与西部地区是不同的，而且这种差异是明显的。在长期内，西部地区的金融发展会单向引导该地区的经济增长，但是短期内，这种因果关系不明显。对于东部地区来说，无论在长期，还是短期，金融发展与经济增长都存在双向的因果关系。郭世辉、马艳娥（2007）通过收集我国西部七个省份从1990-2004年间的面板数据对西部地区金融发展与经济增长的关系进行研究。黎翠梅（2009）运用我国东、中、西部农村的经济数据，从金融规模、金融结构、金融效率三个方面对农村地区的金融发展与经济增长关系进行了比较研究。研究结果表明我国农村的金融发展对于经济增长的影响有着明显的区域差异。西部地区农村金融发展与经济增长之间不存在长期均衡关系，东部农村地区和中部农村地区的金融发展与经济增长之间存在长期的均衡关系，但是东、中部的农村地区存在金融抑制现象。

从以上中外学者对金融发展与经济增长关系的研究，尤其是国内学者的研究成果来看，大多基于面板数据通过建立模型来进行实证研究，而且模型的拟合效果也很好。江苏省作为全国的经济强省，但是苏南、苏中、苏北各区域经济的发展不是平衡的，因此，研究江苏省的金融发展与经济增长之间的关系是非常有意义的，基于此，本文通过运用江苏省苏南、苏中、苏北三大地区的相关面板数据，对江苏省金融发展与经济增长进行实证研究，以寻求促进区域经济协调增长的金融政策路径选择。关于江苏省区域的划分，本文采用江苏省统计局的统计口径，苏南地区由南京、无锡、常州、苏州、镇江五个市组成，苏中地区由南通、扬州、泰州三个市组成，苏北地区由徐州、连云港、淮安、盐城、宿迁五个市组成。本文的相关数据来源于2000—2011年江苏省统计年鉴。

2、江苏金融发展的规模与效率的区域差异分析

2.1江苏金融规模区域差异

本文用金融相关率这个指标来衡量区域金融发展规模。金融相关率是指金融机构贷款余额与地区生产总值GDP的比值。如图1所示，2000-2011年间，苏南地区金融相关率比苏中地区和苏北地区都要高，从2003年开始，苏南金融相关率一直都大于1，尤其在2008-2009年间，苏南、苏中、苏北地区的金融相关率非但没有因金融危机而降低，反而有一个小幅度的上升，反映了政府4万亿投资对于江苏省金融规模的巨大影响。然而，笔者也发现这一严峻的现象，在2000年苏中地区的金融相关率为0.56，苏北地区为0.51，二者相差并不是很大，然而随着时间的推移，苏中地区与苏北地区的金融相关率相差越来越大，尤其到了2009年，苏中地区的金融相关率为0.73，而苏北地区的金融相关率仅为0.55。与苏南地区相比，苏中地区的金融相关率还是比较低的，虽然总体上苏中地区的金融规模一直是在增加的，但是苏中地区与苏南地区的金融规模相比差距还是不断增大的。苏北地区的相关率几乎没有增长，金融机构的总贷款余额占苏北地区的比重没有什么显著的变化。从苏北地区的金融相关率比苏南地区和苏中地区低，可以明显观察到苏北地区的金融弱化现象。

2.2江苏金融效率区域差异

运用存贷比这个指标来衡量金融效率。存贷比是金融机构贷款余额与存款余额的比值。如图2所示，虽然苏南、苏中、苏北地区金融机构的存贷比都比1小，但是，苏南地区的金融机构存贷比一直都比较高，在2004年金融效率甚至超过了0.8，其余的年份金融效率也大都在0.7-0.8的区间里，2005-2011年金融效率值都非常接近0.8，这说明苏南地区的金融中介功能在配置苏南地区的资金上发挥着重要的资金融通作用。苏中地区的金融机构存贷比总体上稳步增长，但增长幅度一直很小，对于苏中地区的经济发展在一定程度上提供了资金支持。苏北地区的金融机构存贷比从2000年至2005年持续下降，金融效率值从2000年的0.77下降至2005年的0.56。2006-2011年金融机构存贷比缓慢上升，金融效率由2006年的0.57上升至2011年的0.67。金融效率的忽降忽升对于苏北地区的经济稳步发展是有副作用的。三大地区的存贷比趋势也从侧面表现了这一现象：在经济欠发达地区，金融中介存款运用的效率依然不是特别高。这个现象有待改善，因为只有金融中介发挥着积极的作用，才可以逐步缩小各个区域的差距。

3、江苏金融发展与经济增长关系的实证研究

3.1面板数据模型的建立与变量选择

选取金融规模与金融效率这两个指标来衡量江苏的金融发展情况。而对于江苏经济增长的情况，本文使用地区生产总值GDP来进行衡量。同时为了消除异方差，让时间序列更具有平稳性，本文把所有的变量数据进行取对数，由此，可以得到以下的面板数据模型，如式1所示：

（1）

其中，c指的是常数项，指的是回归系数，指的是残差项，i表示江苏省的各个区域，t表示相应的年份。GDP代表江苏各地区的生产总值，反映江苏各地区的经济增长状况；RTL是反映江苏各地区金融发展规模的指标，RPL为反映区域金融效率的指标，RTL和RPL都是为了反映江苏金融发展的状况。LGDP、LRTL、LRPL分别表示相应变量的对数值。

3.2固定效应模型

面板数据模型有三种形式，如下所示：

首先，为确定面板数据模型的形式，需要对面板数据进行Hausman检验，以判定是选择固定效应模型还是选择随机效应模型。本文的面板数据Hausman检验结果如表1所示。

表1面板数据Hausman检验结果

从表1中，可以看到Hausman检验统计量（W）是56.14，p值是0.0000，p值小于0.05，拒绝原假设（随机效应模型），因此选择固定效应模型。

在确定选择固定效应模型后，以江苏省三大地区2000-2011年间的地区人均生产总值为因变量，金融规模指标、金融效率指标为自变量，建立个体时点固定效应模型，其结果如下表2、表3和表4。

表2个体时点固定效应模型运行结果

从表2可以看出，各个变量系数所对应的P值小于0.05，这说明个体时点固定效应模型的各个系数在统计上比较显著。而且从表中可以发现常数项、金融规模、金融效率的系数均为正数，这说明江苏省的金融发展对于江苏省经济的增长有一定的正向影响，而且金融规模与金融效率对于江苏省的经济增长的贡献率分别为32.68%与35.73%，从中可以看出金融效率对于江苏省的经济增长发挥的作用相对更大一些。

从表3可以看出，苏南地区的系数为0.5638，其系数为正数，且系数绝对值在三大地区中最大，这说明苏南地区的金融规模、金融效率对于该地区的经济发展的正向影响较大，苏南地区的金融发展对于该地区的地区生产总值的贡献率为56.38。而苏中地区的系数为-0.3758，苏北地区的系数为-0.1881，这说明苏中地区与苏北地区的金融规模、金融效率对于该地区的经济发展有一定的负向作用，但是由于该系数绝对值相对较小，所以与苏南地区相比，苏中苏北地区的金融发展对于该地区的经济发展的抑制作用比较小。

表3个体时点固定效应模型运行所得区域系数

从该表4中可以看出，无论是苏南地区、苏中地区还是苏北地区，金融发展对经济增长的时点系数是随着时间由2000年的负值变为2006年的正值，在这期间变量的系数的绝对值逐渐减小，这表明在此期间，金融对于地区的经济发展的负向作用在逐步减小。从2007年至2011年，变量的系数值一直为正数，且变量的系数的绝对值在逐步增大，这表明在此期间，金融对于地区的经济发展的正向作用在逐步增强。

表4个体时点固定效应模型运行所得时点系数

4、研究结论

从江苏省个体时点固定效应模型的运行结果可以看出江苏省的金融发展对于其经济的增长具有促进作用，而且金融效率的对于经济的发展影响更大一些。金融效率是指金融机构存款转化为贷款的效率，体现了金融机构对于经济发展的资金支持力度，正是由于金融机构对于地区发展的不懈支持，江苏省总体经济保持良好的发展态势。而且，从个体时点固定效应模型的时点系数可以发现，从2000年至2011年，金融发展对于江苏省总体经济的增长的促进作用逐步增大，负面影响逐步缩小。然而，不可忽视的一点是，金融发展对于江苏省的各个区域的作用是各不相同的。由个体时点固定效应模型的区域系数可以发现，只有苏南地区的区域系数为正数，苏中地区和苏北地区的区域系数均为负数。这说明对于苏南地区来说金融发展对于经济增长的长期正向作用比较明显，该地区金融的发展带动了经济的增长。对于苏中地区和苏北地区来说，金融的发展对于地区的经济发展长期正向作用不明显，且在一定程度上，金融发展对于经济增长没有起到促进作用，反而对于地区经济的发展起到了一定的抑制作用。

参考文献：

[1]Goldsmith.RW.FinancialStructureandDevelopment[M].NewHavenConn.YaleUniversityPress，1969：23-27.

[2]LuintelKR，KhanM.AquantitativereassessmentofthefinancegrowthnexusevidencefromamultivariateVAR[J].JournalofDevelopmentEconomics1999（60）：381-450.

[3]张海波，吴陶.中国各地区金融发展与经济增长[J].统计观察，2005（6）：66-67.

[4]冉光和，李敬等.中国金融发展与经济增长关系的区域差异——基于东部和西部面板数据的检验和分析[J].中国软科学，2006（2）：102-110.

金融数学总结范文篇6

随着金融部门在经济中的地位逐渐提升，越来越多的经济学家开始关注金融部门发展在经济增长过程中的积极作用，并认为只有重视金融发展和经济增长之间的关系，才能够更好地理解经济增长。众多学者通过选取现实经济运行的相关数据来验证金融发展与经济增长的关系，虽然选取的研究对象、衡量指标有所差异，但多数经验分析都已证实金融发展与经济增长间存在正相关关系。然而，中国存在经济、金融发展不平衡的问题，就东北地区黑龙江、吉林和辽宁而言，三个省份之间经济发展水平存在较大差异。2010年，黑龙江、吉林、辽宁三个省份的地区生产总值增长率分别为12.5%，13.7%和13%，均高于我国整体经济增速10.4%[资料来源：各省统计年鉴及《中国统计年鉴（2011）》]。总量上来看，2010年，黑龙江、吉林、辽宁地区生产总值分别为10，368.60亿元，8，667.58亿元和18，457.30亿元[资料来源：各省统计年鉴]，辽宁省地区生产总值明显高于黑龙江和吉林两省。本文试图通过分析黑龙江、吉林和辽宁三个省份金融发展与经济增长的关系，从金融发展视角探究区域间经济发展不平衡的问题。

一、文献综述

对于金融发展与经济增长之间的关系的研究起源于Schumpeter（1911）在《经济发展理论》中的论述，他强调经济发展的实质在于创新，金融中介通过对企业进行筛选，将资金提供给有前景的企业，为其创新活动提供支持，由此提高资金配置效率，进而促进经济增长。Goldsmith（1969）以金融中介资产价值与GNP的比率作为国家金融发展指标，通过检验35个国家在1860-1963年间数据，证实多数国家的金融发展与经济增长是相关的。之后，KingandLevine（1993）利用77个国家1960-1989年间的数据进行跨国比较，其结果表明，金融发展与实际人均GDP增长率和物质资本积累率等经济增长指标显著正相关，这一结果支持了金融发展对经济增长有促进作用的观点。AhmedandAnsari（1998）以印度、巴基斯坦和斯里兰卡这三个南亚国家为样本，通过格兰杰因果检验证实了金融部门发展和经济增长的因果关系，认为金融部门发展对这些国家的经济增长有重要贡献。

针对中国经济增长的典型事例，国内学者们也关注金融发展与经济增长的关系。曹啸、吴军（2002）利用1994-1999年的季度数据，使用格兰杰方法对中国金融发展与经济增长关系进行研究，结果显示，中国金融发展是经济增长的格兰杰原因，同时，他们还指出中国金融发展主要通过金融资产数量上的扩张而非提高金融资源的配置效率来促进经济增长。周立、王子明（2002）通过对中国各地区1978-2000年金融发展与经济增长关系的实证研究，得出中国各地区金融发展与经济增长密切相关，且较快的经济增长是与更快的金融发展相联系的结论。袁云峰、曹旭华（2007）利用中国1978-2004年的跨省面板数据研究了我国金融发展与经济增长之间的关系，发现中国金融发展与经济增长的关系具有明显的时空特征，我国金融体系没有通过改善资源配置效率而是通过动员储蓄、加速资本积累等途径促进了经济增长，这与RiojaandValev（2004）的发现基本一致。邓淇中、张晟嘉（2012）：利用1991-2009年中国29个省份的面板数据，使用动态面板计量方法对金融发展与经济增长间的关系进行实证检验，结果表明，在不同的区域条件约束下，东、中、西部金融发展三要素与经济增长之间并无稳定一致的格兰杰因果关系。

综上所述，国内外学者多选取国家作为研究对象，来验证金融发展对经济增长的促进作用，但对于中国这样一个地区间经济发展极不平衡的国家，区域间金融发展对经济增长的影响会存在明显差异。同时，相对于中国中、东部地区，东北地区经济发展与金融发展水平相对落后，受到关注较少。所以，本文将采用黑龙江、吉林、辽宁省级层面数据对金融发展与经济增长差异进行经验分析，考察金融发展与金融增长之间的关系。

二、研究设计

（一）计量模型设定

通过对现有文献的总结和梳理，本文将从金融规模、结构、效率三方面度量省际金融发展水平，建立黑龙江、吉林、辽宁面板数据模型如下：

其中，代表省份，分别表示黑龙江、吉林和辽宁省，代表年份，（）表示估计参数。以表示省第年的地区生产总值，、和分别表示省第年的金融规模、金融结构和金融效率。

（二）变量说明及样本选取

本文以省际地区生产总值作为衡量经济增长的指标，即。反映省际金融发展状况的指标分别为金融规模、金融结构和金融效率：本文将金融规模定义为金融机构存贷款总额与地区生产总值之比，即，其中，表示各省金融机构存款，表示各省金融机构贷款；将金融结构定义为各省保费收入与地区生产总值之比，即，其中表示各省保费收入；将金融效率定义为金融机构贷款与存款之比，即。同时，为了避免数据运算中共线性和异方差情况出现，本文对经济增长和金融发展指标的时间序列数据取自然对数。以上数据均来源于1998-2011年《黑龙江统计年鉴》、《吉林统计年鉴》、《辽宁统计年鉴》，《中国保险年鉴》。本文以黑龙江、吉林和辽宁省为截面单位，研究期间为1997-2010年，共14个时间序列样本点，形成本文的面板数据样本空间。

三、计量分析

（一）单位根检验

在进行因果检验前，先要确定每个序列是否为单整序列，即进行单位根检验。如果序列不存在单位根，则序列为平稳序列；反之，序列为非平稳序列。本文利用stata11.0软件，采用LLC（Levin-Lin-Chu）方法检验面板数据的平稳性。验证结果表明，在各变量水平值下，LLC检验将黑龙江、吉林和辽宁的部分变量判定为平稳，而在一阶差分的状态下，各变量都通过了1%显著性水平检验[限于篇幅，本文未列示详细检验结果]。因此，本文认为黑龙江、吉林和辽宁三个省份的各检验变量都为一阶单整。

（二）面板因果关系检验

根据HurlinandVenet（2008）提出的变慢格兰杰检验模型来分析金融发展与经济增长变量之间的因果关系。为了消除个体效应的影响，并考虑格兰杰检验平稳性要求，本文将各变量进行一阶差分：

以地区生产总值与金融结构为例，如果不全为0，则表明金融结构时经济增长个格兰杰原因；如果不全为0，则表明经济增长是金融效率的格兰杰原因；如果和都不为0，则表明金融效率与经济增长之间存在反馈效应。本文运用stata11.0软件对黑龙江、吉林和辽宁三个省份的经济增长和因果检验结果如表1所示：

根据表1的检验结果，本文发现：在黑龙江，金融规模、金融结构是经济增长的格兰杰原因，属于金融发展的“供给引导型”；在吉林，经济增长是金融规模的格兰杰原因，金融效率是经济增长的格兰杰原因，经济增长和金融发展之间存在反馈效应；在辽宁，经济增长是金融结构的格兰杰原因，属于金融发展的“需求拉动型”。

金融数学总结范文篇7

关键词：金融支持协整分析granger因果检验

一、引言

新疆是我国最大的资源储备区。煤炭储量、石油及天然气资源量分别占全国40%、30%、34%，丰富的资源为能源产业的发展奠定了坚实的基础。而能源产业作为资本密集型产业，资金支持对其发展有着至关重要的作用。因而，分析新疆的金融支持与能源产业发展的关系，探讨如何有效运用金融手段推动能源产业发展是十分有必要的。

二、新疆能源产业与金融发展水平的现状分析

（一）新疆能源产业发展现状

本文从总量和结构两方面综合考察新疆能源产业的发展现状。首先，选取1978-2007年的能源生产总量及能源消费总量考察能源产业总量情况；其次，以1978-2007年能源生产结构系数和消费结构系数来考察能源产业结构发展情况。

通过对能源产业总量及结构相关指标的考察，可以得出以下结论：1.从总量上看，自1978年至今，新疆的能源产业发展总体上呈现上升趋势，其中能源生产总量发展迅速，而能源的消费总量略低于能源生产总量。2.从结构上看，1990年后新疆能源产业的生产结构发生了很大变化，煤炭生产占能源生产总量的比重有所下降，石油、天然气、水电风的产量所占比重上升很快，这与我国经济的快速发展需要多种能源支持，以及近年来我国加大对新能源的投资力度，“可持续发展”口号的提出有着密切关系。同时，新疆的能源消费结构也略有变化，对煤炭的需求量有所下降，但总体上仍以煤炭为主。

（二）新疆近年来金融的发展情况

改革开放以来，随着我国金融体制改革发生历史性变革，新疆金融业也逐步发展和完善，金融体系逐步成熟、组织体系日趋完善、经营机制不断转变，在新疆经济的发展中发挥着越来越重要的作用。截至2007年末，全区共有金融机构3493个，金融业从业人员54145人，多种经营方式的现代金融体系正在逐步形成。其发展主要呈现如下特点：

1.多种经营方式的现代金融体系逐步形成。2005年以来，国家给予专项资金支持新疆农村信用社改革，完善法人治理结构，转换经营机制，使之真正成为服务“三农”的社区性金融机构。非银行金融机构逐渐发展起来，近年先后成立了华融、长城、信达金融资产管理公司乌鲁木齐办事处和东方金融资产管理公司乌鲁木齐工作组，依法收购、管理和处置从国有商业银行剥离出的不良资产，对改善全区商业银行资产结构，防范化解金融风险，促进金融企业改革发挥了重要作用。

2.金融业服务和支持体系渐趋多元化。金融机构的信贷投向始终以支持“三农”发展为基础，逐步加大了新疆能源、交通、电力以及生态环境等基础设施建设投入，积极促进工业、服务业和非公有制经济发展，保证了能源、交通、冶金、通讯、电力等重点行业、特色产业、优势企业及一批效益优良上市公司的资金需要。此外，努力促进消费信贷业务发展，金融支持助学、就业力度不断加大。

三、新疆金融支持与能源产业发展关系的实证分析

本文涉及的变量主要包括反映能源产业发展的指标和反映金融发展的指标。考虑数据的可获得性，结合新疆能源产业的发展现状，本文采用y1(能源产量年增长率)及y2(能源产业生产结构系数)来反映新疆能源产业的发展情况。在金融发展指标的选择上，直接融资与间接融资指标并用来综合考察新疆金融发展，选择以下指标：银行业融资/外源融资总量(x1)、证券业/外源融资总量(x2)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)。考虑到新疆地区证券市场的实际发展状况，证券业数据只能从1994年开始，时间跨度较小，不适合做长期分析，因而本文主要考虑x1、x3、x4与y1、y2间的关系。

采用时间跨度较小的年度样本研究的可信度较高,但难以反映长期趋势。考虑到数据的可获得性及可比性，本文选取1985-2007年的数据作为样本，分析新疆金融发展与能源产业之间的关系。

（一）变量间的协整分析

1.时间序列的单位根检验

基于非稳定的时间序列数据而建立一个稳定模型会导致“伪回归”现象，因此，根据dickey—fuller检验确定各时序数列的平稳性，并在此基础上分别采用协整关系检验法和格兰杰因果检验法来检验新疆能源产业发展和金融发展之间的长期相关性和因果作用方向。采用常用的adf检验统计量对各指标进行单位根检验,得到的adf平稳性检验结果(见表1)。

从表1检验结果可知，在5%的临界水平下,二阶差分后的df值小于α=0.05的临界值，达到平稳。结论是：变量x1、x2、x3、x4、y1、y2都是二阶单整的。

2.johansen协整检验

表2的协整检验结果说明，x1、x3、x4和y1、y2间存在协整关系.即变量之间存在着长期稳定的均衡关系。

（二）grangercausality分析

如果一对时间序列是协整的,则至少在某一方面存在granger原因。上面已经检验变量间存在协整关系,由j.granger提出的grangercausality是检验两个变量之间因果关系的一种常用方法,该方法可为真实的因果方向提供有用的依据,可判断两个变量间是否包含有助于改善相互预测的信息。

利用计量经济软件eviews5.1可以得到格兰杰检验之间的granger因果关系，检验结果如下(滞后阶数取为2)。

四、实证分析结果及结论

本文利用协整关系检验和granger因果检验法,对新疆地区1985-2007年能源产业与金融发展之间的长期动态均衡关系和因果作用方向进行了定量分析和实证检验,避免了“伪回归”出现,提高了统计推断的可靠性和结论的可信度,对金融支持能源产业发展提供了政策依据。得出结论如下：

（一）通过应用协整技术对服从二阶单位根过程的所有变量做分析，解决了传统经济建模中非平稳性的难题。检验结果显示，银行业融资/外源融资总量(x1)、保险业融资/外源融资总量（x3）、贷款/储蓄(x4)与能源产业产量与结构之间均具有协整关系(即长期均衡关系)。

（二）格兰杰因果关系检验结果表明:金融支持对能源产业结构优化的作用是明显的,其中银行业融资/外源融资总量(x1)和保险业融资/外源融资总量（x3）对新疆地区能源产业的发展有着明显的单向推动作用，这说明能源产业的发展依赖于银行业对其的间接融资作用，同时保险业融资对其也有明显的带动作用。此外，能源产业结构的转化可以通过带动能源经济的发展，从而进一步推动新疆金融业的发展。

参考文献：

[1]孙敬水.中级计量经济学[m].清华大学出版社．

[2]张晓彤.eviews操作与实例[m].上海财经大学出版社．

[3]高鸿.金融在支持能源产业发展中的路径选择[j].经济师，2005(11)．

[4]宋国玉.基于协整分析的东北区域产业结构优化与金融支持关系的研究[j].科技与产业,2007(7)．

[5]申振东.贵州能源经济发展研究[j].北方经济，2009(7)．

[6]刘贵生.金融支持西北能源产业可持续发展的战略研究[j].观察思考，2008(9).

金融数学总结范文篇8

[关键词]金融强省；评价指标体系；综合评价；主成份分析；结果

[中图分类号]F830[文献标识码]B

一、引言

现代经济金融发展理论指出：“金融是现代经济发展的核心，是现代经济发展的动力和血液。”可见，金融业对于一个城市一个省份甚至一个国家来说都有着至关重要的作用。归纳起来，金融中心主要有以下几个方面的特征，分别为：集聚了足够数量的金融机构；金融设施先进、市场发达、信息灵敏；是区域资金的聚散地，具有良好的基础设施、法律制度以及文化环境；是金融体系的枢纽，在总体金融体系中占有重要地位，发挥着总体金融体系的功能。

本文通过对相关文献的梳理以及对搜集到的数据和指标体系的分析，用更为科学的指标评价体系对我国31个省市自治区的金融业进行评价，为金融强省问题的研究提供新的研究视角，并根据实证结果分析，对我国金融业的发展提出合理的政策建议。

二、关于金融强省的文献综述

（一）国外学者对金融体系的研究

国际上，部分学者用定性的手段对金融中心的建立进行了研究。例如，有些学者从金融中心的形成机制、功能角度对金融中心进行研究。经济学家Gras（1923）提出了都市发展阶段论。他指出了都市发展的四个阶段：第一阶段为商业；第二阶段为工业；第三阶段为运输业；第四阶段为金融业。金融业处在最高阶段，并且有着很大的集中度[1]。Jean-Paul（2000）根据相关指标资料对37个国际金融中心、金融城市的竞争力以及发展表现进行研究（不包括美国），他认为当金融业发展到一定程度时，赋税水平的高低往往是影响金融中心发展的最重要因素[2]。Reed（1988）在对76个城市的9个金融变量进行比较时利用聚类法进行分析，并将1900-1980年中指定年份的数据划分成均等的群，在确定主要变量之时运用了综合判别的方法，最后对金融中心进行排名，得出研究样本的金融中心具有明显的层级结构特征[3]。Choi（1999）在对全球最大的300家银行在金融中心办事处进行排名时，用到了非线性加权最小方差回归分析方法，这个排名成为了今后银行业改革发展的重要参考因素[4]。KittyYoung和Kin-ChokMun（2011）在比较亚洲地区的三个国际金融中心――新加坡、香港和东京时设计了一个以国际金融中心为要素的指标体系，该指标体系从金融环境、金融规模、金融聚集度、金融服务和金融人才等5个一级指标14个二级指标来对其进行衡量[5]。

（二）国内学者对金融体系的研究

国内关于金融中心的相关研究文献并不少，但大部分都是定性的研究，并且大多停留在构建金融中心的前提条件及其影响因素的研究上，而通过建立指标体系进行实证分析的并不多见。唐旭（2010）用相关条件指标得出金融中心形成的条件，并测定出我国的金融中心[6]。潘英丽（2007）则通过区位选择理论阐述了影响金融机构选址的重要因素，认为金融机构空间聚集可以在多个领域有所作为[7]。倪鹏飞（2008）则从全球化的视角对金融中心的竞争以及发展格局进行观察，认为金融中心评价指标体系可由4个一级指标（经济发展指标、金融发展总体指标、金融国际化指标、金融市场指标）34个二级指标组成，并运用空间经济学理论的框架构建了一个国际金融中心发展与竞争的解释框架[8]。陆红军（2007）在研究国际金融中心竞争力评估时建立了一套较为完善的指标体系，该体系由7个一级指标和58个二级指标组成[9]。高珊（2009）在金融中心竞争力评价指标体系构建过程中建立了3个一级指标和11个二级指标以及多个三级指标，并运用主成份分析法进行研究，得出在金融业的发展中金融主体起到了主导的作用，但金融客体以及金融环境也有重要的作用[10]。

总的来说，目前国内外关于金融中心的研究还存在两个明显的不足：第一，大部分研究都是应各地实际而谈，缺乏背景理论支撑，实证研究不足在一定程度上也制约了理论的深化；第二，大部分指标体系都定位于国际金融中心这个层次，缺乏对国内金融中心省市这一层次的研究。本文笔者期望通过对金融业相关文献的梳理以及对搜集数据的分析，为金融强省问题的研究提供创新的研究视角，对我国31个省市自治区的金融业进行评价，并根据实证结果分析，提出促进我国区域经济发展的政策建议。

三、指标体系的建立

本文在参考多篇具有代表性的金融指标评价体系文章后，根据中国实际情况以及实际可搜集到的数据，认为指标体系可由4个一级指标组成即：金融机构指标，金融人才指标，金融经济指标，金融环境指标。由于金融机构通常包括银行、证券、保险三类，这三类是城市金融产业的主体，有影响力的金融机构的聚集对于推动金融创新和城市金融业的发展能够起到支撑性作用。金融人才指标主要反映的是该地区居民的受教育程度以及金融从业人员数。一个城市的经济综合实力在很大程度反映了城市的竞争力，当然也包括了金融竞争力，因此金融经济指标进一步对GDP、财政收支、可支配收入进行了细分。而金融环境指标则进一步对基础设施、通讯、科技、对外开放度、投资消费水平进了了细分。

四、主成份分析

（一）数据来源

本文所采用的客观数据，以各省市公布的统计年鉴数据为基础，结合使用金融监管机构和金融机构的统计数据。具体的数据，详见附录“数据来源”。

（二）数据标准化

本文利用SPSS首先对32项指标进行标准化，再进行主成份分析。本文使用的是“Z-score标准化”。经过标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。

（三）主成份分析法

1.简介：主成分分析试图在力保数据信息丢失最少的原则下，对这种多变量的截面数据表进行最佳的综合简化，也就是说，对高维变量空间进行降维处理。

2.数学模型几何解释：假设我们所讨论的实际问题中，有p个指标，我们把这p个指标看作p个随机变量，记为X1，X2，…，XP，主成分分析就是要把这p个指标的问题，转变为讨论m个新的指标F1，F2，…，Fm（m

X=[X1X2…Xi…Xp]

其中Xi=[X1iX2i…Xni]T。这种由讨论多个指标降为少数几个综合指标的过程在数学上就叫做降维。主成分分析通常的做法是，寻求原指标的线性组合Fi。

■

其满足如下条件：每个主成分的系数平方和为1。即■

主成分之间相互独立，即无重叠的信息，即

■

主成分的方差依次递减，重要性依次递减，即

■。

3.主成分个数的选取原则：根据累积贡献率的大小取前面m个（m

4.求解步骤

（1）求样本均值和样本协方差矩阵。

（2）求解特征方程■，其中I是单位矩阵，解得p个特征根■■。

（3）求λk所对应的单位特征向量■即需求解方程组■，其中■，

再加上单位向量的条件■。

（4）写出主成分的表达式

■

（5）计算得分

（四）金融指标主成分分析及得分排名

1.金融市场各指标主成分分析及排名

计算所得金融市场指标主成分分析及得分排名、金融人才指标主成分分析及得分排名、金融经济指标主成分分析及得分排名、金融环境指标主成分分析及得分排名等。

2.中国金融中心综合评价分析

该部分是对金融市场、金融人才、金融经济以及金融环境四个部分的主成份得分进行第二次的主成份分析。由于四部分第一次主成份得出的主成份变量之间存在着很强的相关关系，因此可以对四部分得出的主成份数据进行二次主成份，最终得出各指标得分和综合得分。

（五）数据结果分析

1.总体分析

金融市场得分前十名：北京、广东、上海、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、安徽。金融人才得分前十名：北京、上海、江苏、天津、广东、浙江、四川、湖北、山东、重庆。金融经济得分前十名：上海、广东、江苏、北京、浙江、山东、天津、辽宁、福建、重庆。金融环境得分前十名：上海、北京、江苏、广东、浙江、山东、天津、福建、河北、重庆。综合评价得分前十名：北京、上海、广东、江苏、浙江、山东、天津、福建、重庆、四川。从结果显示，金融中心的综合竞争力与分项指标有良好的对应关系，说明了各个分项对综合指标具有良好的解释作用。从综合得分可以看出，三大全国性金融中心保持绝对领先地位。北京、上海、广东这三个省市得分高于其他省份，并对周边区域有较强的影响力和带动力，因而这三个金融中心是当之无愧的“全国性金融中心”。

2.区域分析

（1）东北三个省份综合竞争力排名分别为辽宁15、吉林18、黑龙江22。总体而言东北地区金融综合实力低于全国平均水平低于东部及中部地区，为-0.813。

（2）东部各省份综合竞争力排名分别为北京1、天津7、河北13、上海2、江苏4、浙江5、福建8、山东6、广东3、海南26。总体而言东部地区金融综合实力高于全国平均水平，为1.096。

（3）中部各省份综合竞争力排名分别为山西16、安徽12、江西20、河南19、湖北11、湖南14。总体而言，中部地区平均金融综合实力低于全国平均水平，但高于东北地区，为-0.574。

（4）西部各省综合竞争力排名分别为内蒙古24、广西21、重庆9、四川10、贵州28、云南23、31、陕西17、甘肃26、青海30、宁夏29、新疆27。总体而言西部地区金融综合实力低于全国平均水平，为-1.711，在四个区域中最低。

五、结论建议

在金融市场方面：我们应健全金融机构体系，完善金融市场功能，加快金融改革与创新，建设区域金融机构聚集省市。各个省市应努力构建地方易平台，促进地方企业产权之间股权流动。各地方政府也需大力发展金融要素市场，组建农村商业银行，支持本地商业银行跨地区经营和上市融资，以增强其资本实力和综合竞争力。

在金融人才方面：各地应充分发挥本区域的人力资源，加快金融人才培育的速度，加强与国内外金融研究部门、院校的合作与交流，引进、扩大金融人才的培养规模和层次。

在金融经济方面：地方政府应积极创造条件吸引外地金融机构，将金融中心提升到新高度，推进科技金融合作，开展对外经贸交流活动，建立中小企业绿色融资渠道，推进金融产业中心园区建设。

在金融环境方面：各地应优化金融环境建设，落实金融犯罪惩治工作，开展对外经贸交流活动，大力发展金融要素市场，推进金融后台服务中心，积极吸引社会资金参与市政基础设施建设。

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[8]倪鹏飞，孙承平.中国城市：金融中心的定位研究[J].财贸经济，2008（2）：11-14

金融数学总结范文篇9

关键词：收入差距；金融发展；格兰杰因果检验

[中图分类号]F224;F832;F124.7[文献标识码]A[文章编号]1009-9646（2012）3-0017-03

一、引言

改革开放以来随着中国经济的快速发展，安徽省的经济也取得了令人瞩目的成果。2008年，安徽省农民人均纯收入4202元，比2004年增加了1703元；农民人均生活消费支出3284.1元，比2004年增加了1470.1元。不仅是农村城镇居民收入同样实现了大幅增长。2008年安徽省城镇居民人均可支配收入12990.4元，城镇人均消费性支出9524元，与2004年相比，分别增加5479元、3814.3元。2010年安徽省生产总值(GDP)为12263.4亿元，比上年增长14.5%，增幅比上年提高1.6个百分点，为1995年以来最好水平。安徽省的GDP排名位居第14位，位于北京之后，并且GDP含金量排名位于上海、北京之后排在全国第三。我们从安徽省的经济数据中看见了喜人的增长，但是我们也从这一串数据中也看见了城乡收入差距的逐步扩大。

目前，基于全国的实证研究的论文较多，而基于某一个省的实证研究较少并且主要集中于广东、湖北等经济较为发达的省份，并且这些研究没有将二元经济结构作为主要经济指标纳入研究范围，而对于中西部省份的实证研究更少。本文主要着眼于安徽省的金融发展与城乡居民收入差距之间的实证研究，其核心也是从研究金融规模、金融制度等方面的角度并结合安徽省二元经济结构体制来探讨安徽省的金融发展与安徽省城乡居民收入差距之间的关系。

二、实证模型和指标选取

1.实证模型

我们选取Clark、Xu和Zou（2003）建立的模型如下：+，其中，是衡量收入差距的指标，代表金融发展水平指标。表示影响收入分配的其他控制变量。是误差项。

2.指标选择及数据说明

（1）收入差距指标：城乡收入比CJ。本文采用城镇居民人均可支配收入与农村居民人均纯收入的比例来衡量城乡收入差距，即CJ=CI/NI。CI表示安徽省城镇居民的人均纯收入，NI表示安徽省农村居民人均纯收入。

（2）金融发展水平指标：（1）金融规模指标FIR，它表示金融资产总值占我省生产总值的比例。该金融资产总值选取我省城乡居民的总存贷款额。（2）金融效率指标FE，本文采用存款与贷款之比来表示金融效率指标，即FE=CK/DK，其中CK表示安徽省的存款余额，DK表示安徽省的贷款余额。该指标数值越大，说明金融机构比较注重效率与风险。（3）农业贷款金融指标NR，该指标表示农业贷款与安徽省GDP的比值。

（3）影响收入差距的指标：（1）安徽省的生产总值，本文采用LnGDP。（2）现代部门发展比例MOD，本文采用安徽省的第二、三产业的总值之和与总产值的比例来放映一个地区产业结构的变化情况。（3）二元经济对比系数R1，即第一产业比较劳动生产率与第二、三产业比较劳动生产率的比率。设G为总产值(或总收入)，L为劳动力总数，G1为农业部门产值(或收入)，G2为非农业部门产值(或收入)，L1为农业部门劳动力数，L2为非农业部门劳动力数。又设R1为二元对比系数。很显然G1+G2=G,L1+L2=L。则，比较劳动生产率的数学计算公式：，二元对比系数理论上处于01(小数)之间，当为0时，表明第一产业比较劳动生产率为0，经济二元性最显著；而为1时，第一产业和第二、三产业的比较劳动生产率相同，二元经济完全转变成了一元经济，经济的二元性消失，该指标与经济结构二元性的强度呈反向变动的关系，二元对比系数越大，两部门的差别越小，反之则两部门的差别越大。

以上经济指标的数据均来自《安徽省统计年鉴1978―2009》，由于个别年份的一些指标数据无法取得，为保持数据的连续性，我们采用外推法或插值法对缺失数据进行补充。

三、实证分析过程和模型的经济学解释

1.单位根检验

以上是利用Eviews5.0计算得出的结果，以上各项由于通过时间趋势图和自相关系数图观察的结果发现个变量够含有不同程度的时间趋势，于是采用单位根检验时均采用了TrendandIntercept项。由其结果可知，经过一阶差分后各变量均在1%或5%的水平上是平稳的时间序列。

2.格兰杰因果检验

由单位根检验可知，经过一阶差分后，、均为I（0）平稳序列。为了分析金融发展的规模、效率等指标与安徽省城乡居民收入差距之间的因果关系，我们对相关指标进行格兰杰因果检验.

由表2可知，第1组中金融效率不是安徽省收入差距的格兰杰原因；第2组中金融规模也不是收入差距的格兰杰原因；第3组中安徽省的国内生产总值不是收入差距的格兰杰原因，但是安徽省的收入差距却是安徽省国内生产总值的原因；第4组中安徽省现代产业的规模不是收入差距的格兰杰原因，但是收入差距却是安徽省现代产业规模的格兰杰原因；第5组中农业贷款规模是收入差距的格兰杰原因；第6组中城乡二元结构是收入差距的格兰杰原因。通过以上的分析我们发现，金融机构加大对农业的扶持力度即增加农业贷款将会缩小城乡之间的收入差距，以及二元结构的转变也将在一定程度上缓和城乡收入差距。并且由第3、4组我们发现虽然国内生产总值及现代产业规模不是收入差距的格兰杰原因，但是收入差距却是安徽省国内生产总值和现代产业规模的格兰杰原因，所以缩小安徽省的收入差距将会提高安徽省的国内生产总值和第二、三产业的发展规模。所以在二元经济结构和农业金融发展滞后的条件下，安徽省城乡收入差距与安徽省国内生产总值以及安徽省现代产业的发展互为制约的关系，因此必须从制度上解决我省乃至我国的二元经济结构和加大农业投资力度才能使我省经济更好的发展和使更广大的农村居民更多的共享经济发展成果。

3.协整回归及模型的经济学解释

由以上的实证分析得知，各经济变量的原始数据是非平稳的，但是一阶差分处理后各经济变量均为I(0)平稳序列。对以上个变量进行多次回归通过比较t统计量和调整的R值得到如下协整回归模型：

用Eviews5.0进行回归得出结果如下：

=3.52+0.00017+(5.4605)1.5ln+1.7+18.5494.5165

对上述模型的残差进行单位根检验结果如下：

由单位根检验结果可知，在1%的显著性条件下，ADF的值要小于临界值，残差为平稳数据。所以以上模型中的变量存在协整关系。

在本模型中，由于现代部门和金融效率两变量的统计结果显示为冗余变量，并且剔除后其余变量的统计结果显著，于是这两个变量没有包括在模型之中。由回归结果可知：金融规模及其滞后一期对于安徽省城乡居民收入差距影响甚微，从而得知，在现有经济结构和体制下扩大金融规模并不能缩小城乡居民收入差距甚至有扩大收入差距的作用；由回归结果可以看出，对农村居民的贷款将极大的缩小收入差距，金融机构对农村居民的贷款每增加一个点，可使收入差距下降约十九个点，可见金融对农业的支持力度的加大将极大的促进农村居民的收入从而使城乡居民的收入差距下降；而二元对比系数从回归结果来看也与城乡居民收入差距呈显著的负相关，二元对比系数每增加0.1则会使收入差距缩小0.45，可见二元经济结构也是城乡收入差距扩大的一个主要原因，所以要解决农民增收必须要从二元经济结构的体制上进行改革，打破农民向城市发展的障碍，这不但有利于农民增收还有利于安徽省省的城市化发展方向。

四、实证结果分析

1.研究结论

（1）根据格兰杰因果检验发现：农业资金贷款是安徽省城乡收入差距扩大的格兰杰原因，所以金融机构对农业的资金支持是影响安徽省城乡收入差距扩大的重要因素；城乡二元经济结构也是构成收入差距扩大的格兰杰原因，所以安徽省的城乡二元经济结构也是安徽省城乡收入差距扩大的重要因素；通过该检验我们还发现安徽省城乡居民收入差距是安徽省国内生产总值和安徽省二、三产业发展的格兰杰原因，所以适当缩小安徽省城乡居民收入差距将会使安徽省经济特别是现代部门取得更长远的发展。

（2）协整回归的模型结果表明：如果在没有结合安徽省乃至我国特殊的二元经济结构的条件下一味的扩大金融规模，将会使安徽省的城乡收入差距不断拉大，所以在发展整体金融规模时我们要结合实际；该模型还表明GDP的扩大、金融机构对农业的贷款力度的加强、城乡二元经济结构的改变将会缩小安徽省城乡居民收入差距。

2.相关建议

（1）由以上理论模型结合实证检验我们可知，金融的发展对于城乡居民的而整体收入的增加起到一定的效果，但是金融的发展必须不断将注意力转向农村，增加农村居民的贷款在结合效率与风险的条件下，适当放宽对农民的贷款将会使农民用于增加经营性收入从而促进农民收入缩小城乡居民收入差距。并且金融机构加大对农村的资本投入将会促进农村生产技术进步从而给城市现代部门增加劳动力促进现代部门的经济发展。

（2）城乡二元经济结构的转变有利于缩小城乡居民收入差距。必须要对城乡二元经济结构的体制进行转变，取消农村居民向城市流动的种种限制，如加大资金支持用于改善农村居民的教育、医疗、道路等公共基础设施、取消农村居民的户籍制度完善农村剩余劳动力向城市的转移。

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[6]万文全.中国收入差距与金融发展关系的实证分析[J].江淮论坛，2006，（1）.

金融数学总结范文篇10

摘要：基于国民经济分类标准三位码水平，测量我国29个省市2003-2012年的高技术产业出口复杂度，实证检验金融发展对高技术产业出口复杂度的影响。结果表明：金融规模和金融结构提升了我国高技术产业出口复杂度，金融效率相反，区域间差异较大。研发资本和FDI技术溢出对高技术产业的出口复杂度提升影响较大，人力资本、资本劳动比、自然资源、加工贸易和基础设施也产生不同程度影响。

关键词：出口复杂度；高技术产业；金融发展

二十一世纪以来，我国凭借着资源比较优势和强大的劳动力基础在贸易规模上取得飞速发展，高新技术产业出口额也逐渐上升，从2000年的3396亿元上升到2013年的49285亿元，增长了13.5倍，这对进一步优化我国出口结构产生积极影响。为了实现从“贸易大国”到“贸易强国”转变，我国必须实现从基于廉价劳动力和资源比较优势的以低价竞争为主的出口，向以自主创新和质量提升为主的转变，因而一国的出口复杂受到越来越多关注。近几年来，金融发展和出口复杂度的交叉领域成为研究热点。目前有不少文献表明，一国的金融发展有利于提高国内资本禀赋，影响对外贸易的比较优势，优化贸易结构和提升产品的出口复杂度。因此，研究金融发展如何影响我国高技术产业出口复杂度，对我国实现外贸结构优化有重大意义。

一、文献综述

Hausman和Rodrik（2005）认为产品的出口复杂度是一国国际分工地位优劣性和产品技术含量的综合表现。随着中国的出口结构和质量受到越来越多的关注，学者们围绕着中国出口复杂度展开以下研究：首先，中国的出口复杂度是否存在“异常性”。有学者认为我国的出口复杂度已接近发达国家的水平，也有学者认为我国的出口复杂度实际上是由大量的加工贸易推动的；其次，出口复杂度的演进因素。如祝树金等（2010）认为一国要素禀赋的变化会带动其口技术含量水平的变迁。李坤望和王有鑫（2013）解释了FDI促进出口产品质量的微观机制，认为资本密集型行业中FDI流入有利于提升产品质量。其他影响因素包括：R&D强度、加工贸易和进口贸易（Jarreau&Poncet，2012）、基础设施（王永进，2010）等。齐俊妍等（2011）首次从逆向选择角度出发，提出金融发展能解决研发生产产生的高风险和不确定性问题，使得高复杂度产品拥有比较优势，出口复杂度得到提升。顾国达等（2013）基于内生产品种类扩张五部门模型，研究金融发展的资金筹措功能、信息不对称下下的激励功能对出口复杂度的影响。郭亦玮等（2013）对2002-2008年31个省市进行研究认为金融市场化和信贷资金的分配对西部出口复杂度提升的影响幅度最大，中部次之，东部受的影响最小。

总体来看，学者们对于金融发展对出口复杂度的影响在以下方面还有待深入：首先，较少基于某个具体的产业对中国省际的出口复杂度进行研究分析；其次，目前学者主要从金融发展规模角度出发，忽略金融结构和金融效率的影响，无法体现我国的实际现状。

二、高技术产业出口复杂度的测量

本文基于Rodrik和Hausman（2005）所提出的指标来测度高技术产业出口复杂度。首先，计算每种高技术产品的出口复杂度水平指数PRODYn。本文以k表示k省，以n代表第n种产品，Yk表示k省人均GDP。因此，k省高技术产品出口额为：Xk=∑kXkn，产品n出口复杂度水平为

PRODYn=∑xkn/Xk∑k（xkn/Xk）Yk

权数分子为k省产品n的出口额占该省出口总额的比重，分母为出口商品n的所有省份的出口额占所有省的出口总额的比重；接着，计算k省的总体出口复杂度EXTSk。以k省出口第n种商品的出口额与其总出口的比值作为权重，则k省的出口复杂度为

EXTSk=∑xknXk）PRODYk

由于本文研究的重点是某个具体产业的出口复杂度，因此借鉴郭亦玮（2013）的做法，将计算EXTSk权重中的总出口额换成地区高技术产业的出口额。

基于此，本文用国家统计局的《高技术产业统计分类目录》，高技术产业包括医药、航空航天器、电子及通信设备、电子计算机及办公设备、医疗设备及仪器仪表等五个子行业。在计算高技术产业出口复杂度时，首先，根据分类目录对国民经济行业分类的三位码进行对照归类，分别归结到高技术产业五个子行业；其次，计算每一行业产品的国家层面出口复杂度；最后，根据每一细分行业来计算各省市高技术产业的出口复杂度。三位码行业出口额来源于国研网工业经济统计数据库，各省人均GDP来自2013年各省统计年鉴。

三、实证分析

（一）模型构建

基于出口复杂度演进的影响因素，本文构建计量模型如下：

inExtsit=β0+β1Finit+β2inCVit+λi+γt+εit

用i和t表示省份和年份，inExtsit表示i省在t年的高技术产业出口复杂度，Finit表示金融发展变量，inCVit表示加入的控制变量。λi和γt表示地区效应和年度效应，εit是随机误差项。

（二）数据说明和数据处理

根据已有的文献，本文将金融发展定义为金融规模得到扩张，金融部门的功能不断得到完善和扩充，金融中介效率不断得到提高的动态过程。本文选取六个变量：银行发展规模FIN1，即地区金融机构贷款总额与GDP比值；中长期贷占总贷款的比例FIN2；融资结构FIN3，用地区股票筹资额/贷款总额表示。预期地区直接融资比例越高，市场能为高技术产业的研发投入和发展提供更多的风险资金融资；股票市场规模FIN4，即股票市价总值与GDP比值；股票交易总额与GDP比值FIN5，衡量股票市场活跃程度；储蓄投资转化率、私企信贷占比、资本配置效率三者乘积表示金融中介运行效率。其中，FIN1、FIN4和FIN5为规模指标，FIN2和FIN3表示结构指标，FIN6为效率指标。

控制变量。人力资本Human用地区高技术产业R&D研发人员全时量来表示；研发能力RD用各地区高技术产业R&D资本存量表示。借鉴刘焕鹏和严太华（2014）的方法，对研发资本存量进行测算；人均物质资本Cap用各省物质资本存量与就业人数比表示。用“永续盘存法”估算物质资本，借鉴张军等人（2005）的研究，基期物质资本存量以2000年为基期，折旧率5%，固定资产投资用固定资产投资价格指数进行平减；外商投资技术溢出FDI用地区实际利用外商直接投资表示；加工贸易出口JG和进口贸易IMP分别用加工贸易出口额与GDP比、进口额与GDP比表示；基础设施Infra的测算用地区的铁路营业里程的4.27倍、内河航运里程的1.06倍、公路里程三者总和除以地区土地面积表示；地区要素禀赋land以地区陆地面积与年末人口数比表示。

本文选取2003-2012年度全国29个省份（不包括和新疆）高新技术产业和金融发展相关数据。金融发展六个变量由2003-2013《金融统计年鉴》、各省市统计年鉴计算而得；人力资本和研发资本数据来自2003-2013《中国高技术统计年鉴》；FDI、加工贸易出口额和进口贸易的原始数据来自各省市统计年鉴，部分数据来自国民经济和社会发展公报；人均物质资本、基础设施和地区要素禀赋的数据来自各省市统计年鉴。

为减小实证过程的异方差，对除金融发展外的各变量取对数引入模型，主要变量的统计性描述如下。

从表1来看，省际间的金融发展指标差距角度，如银行发展规模、金融效率、金融结构以及股票市场的发展水平，这从侧面反映了我国省际间金融发展不平衡现状。

（三）实证结果分析

首先对各变量进行单位根和协整检验，并用F统计量和Hausman检验选择固定效应模型。考虑残差自相关和异方差的影响，本文采用广义最小二乘法，结合white-period方法校正误差。由于篇幅有限，此部分结果省略。

全国层面实证结果如表2所示。首先，金融发展的六个变量对我国高技术产业出口技术复杂度影响显著，但不同变量差异较大。首先，信贷规模和结构、股市规模和活力、融资结构产生积极影响，金融效率存在显著负影响；其次，金融发展指标在加入相同的控制变量后结果是稳健的，反应模型构建的稳健性；最后，控制变量中，研发资本和FDI技术溢出对全国层面的高技术产业出口复杂度影响最大。人力资本、物质资本、加工贸易出口、进口贸易、基础设施发展均对我国的高技术产业出口复杂度的有正向驱动作用，而以人均陆地面积对出口技术复杂度的影响显著负。

为了对比三个区域金融发展影响高技术产业出口复杂度的差异，将回归结果中的金融变量总结如表3。结果表明：第一，银行业的信贷对三大区域的高技术产业出口复杂度均为正，但是在东部不显著。说明我国中西部高技术产业以直接融资为主，而股票市场的融资对东部影响更大；第二，中长期贷款占信贷比率对高技术产业出口复杂度的影响为正，特别是中部和西部受的影响最大；第三，东部和中部融资结构回归系数为0.04和0.01，而西部系数为-0.003。高技术产业具有高风险、高投入和高收益的特性，更能享受我国的资本市场的“风险共担、收益共享”机制带来的福利；第四，金融市场运行效率对高技术企业出口复杂度影响为负，其中以西部的影响最大，中部次之，东部影响较小。虽然只有西部地区通过显著性检验，但这也反映出国金融体系运行效率较低。

四、政策建议

本文对我国29个省市2003-2012年的高新技术产业出口复杂度进行测算，从金融发展的规模、效率和结构角度出发，实证研究金融发展对高技术产业出口复杂度的影响。本文基于上述研究结果提出建议如下：第一，建立多层次的融资支持体系，重视完善资本市场融资和风险分散机制，为高技术产业融资提供更多便利；第二，完善金融市场的建设，特别是提升金融体系的运行效率、金融服务的质量。比如发挥证券市场、保险和信托行业等自身优势，强化它们对高技术产业的支持和服务；第三，加强有区别的金融发展政策，重视中部和西部的金融发展；第四，继续加大高技术产业中人才队伍的建设和R&D研发强度的作用发挥；第五，要重视外商投资的引资质量，强化高新技术园区的建设。（作者单位：福州大学经济与管理学院）

参考文献：

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[7]王永进，盛丹，施炳展，李坤望.基础设施如何提升了出口技术复杂度？[J].经济研究，2010，07：103-115.

金融数学总结范文篇11

（一）愿意参与金融投资的学生较多根据调查数据显示，在随机抽取的60名学生中有28人有参与金融投资的意向，占总调查人数的比例为47%。从投资经验角度看，60人中共有47人（不分实盘还是模拟盘）是已有过金融投资经历的，占比高达79%。已经在做金融实盘投资的同学则有10人，占总数17%。（见表4）该院学生的金融投资热情如此高，其影响因素是多种多样的。根据调查结果及数据分析，得出以下几点主要原因。其一，受财经类院校的大环境影响。财经的气息影响了学生的投资价值观，同时，财经的氛围与学术背景为学生进行金融投资提供了文化与技术基础。在接受调查的学生中近八成是在课堂讲解中了解金融产品的，将近四成的学生是由于身边的人而了解金融产品，这说明特殊的学校背景对该院学生的金融投资情况有着巨大影响。其二，受学生资金来源问题的影响。在保障基本生活仍有结余的情况下，资金来源渠道增多，就会有更多资金流向金融投资。在调查数据中，亲人供应依然是学生资金来源的主要渠道，88%的学生的资金来源主要是亲人供给，但学生兼职和勤工俭学也在资金来源中占有一定的分量，17%的同学的资金来源于勤工俭学，7%的同学资金来源于做兼职，而7%的学生是通过获取奖学金取得投资资金的。这些资金来源为学生参与金融投资提供了一定的支持。

（二）投资结果不理想本次调查结果中，做过金融投资的（包括实盘和虚盘）47个人中，大多数学生表示结果并不理想，其中37%的人得不偿失，将近一半已做过金融投资的学生是基本保持不赚不亏，只有15%的人表示有少部分收益，却没有收益很多的情况，如表6所示。可见，现阶段学生的金融投资理论及技术仍需不断完善和提升。

（三）投资知识与技术仍处于初学阶段根据调查，68%的学生只是接受了初级培训，27%是没有接受过培训，仅有不到一成的学生是接受过较为专业的培训。72%的同学在投资时只了解金融产品的种类而不知道金融产品投资的具体情况，只有13%的同学对金融产品与投资情况有较为成熟的了解。由此看出，该院的大多数学生都只是怀着一腔热情进行金融投资，而投资知识与技术则没有突出表现，这说明学生在总体上仍需耐心学习与磨练，才能在金融投资理论和技术方面取得突破。

该院学生在金融投资方面存在的问题

（一）对金融产品的关注程度不高，了解程度低本次调查的60人，72%的学生只知道有哪些产品但不了解具体情况；而15%的学生对一些金融产品有着较深的了解，也对目前市场行情以及各种投资信息都有一定了解；只有13%的学生认为自己除了对所提到的内容有所掌握外，还在金融产品投资方面拥有一些技术。

（二）缺乏专业培训，投资意识不强调查结果显示，5%的学生没有接受过培训但有投资打算，22%的学生既没有接受过初步培训也没有投资的打算；31%接受过初步培训却没有投资想法，接受过初步培训又有投资想法的占37%；而接受过较为专业的培训又很有打算要投资的仅占总数的5%（见表8）。由此知道，无论是否接受过专业培训，有投资意愿的学生只占少数，说明了我们大学生金融专业知识欠缺，金融投资意识也不强。

（三）金融投资资金主要来自亲人，来源渠道较少大学生的生活自主性较强，除了上课，还有很多可以自由支配的时间。有的学生选择做兼职赚取部分生活费；也有的学生通过优秀学习成绩获得奖学金，这也是增加所需资金的方式。但根据调查结果显示，大学生的大部分生活费还是由父母供应，而在已经投资一些金融产品的人群中，他们的资金来源情况是：将近九成学生用于投资的资金来自父母，17%通过在校勤工俭学获得投资资金，而来源于兼职和奖学金的学生分别都只占7%。

（四）有实战经验的学生不多，投资目标不明确此次调查人群中，有部分被调查者是投资专业的学生，也有其他专业的学生，在是否有投资实盘操作问题上，实际投资过金融产品的人数为10人，做过虚盘的人数为37人，而还有13人既未参与实盘也未参与虚盘。在做金融投资的原因方面，47%的学生是因为受他人影响，还有通过金融产品宣传想试试碰运气；40%的学生是因为自己拥有一些专业知识，想凭借自己的知识赚钱和通过实践检验自己所学的知识；而仅有13%的学生是因为自己在金融产品投资方面有娴熟的专业知识与技术。

（五）投资产品种类不够丰富，投资结果不容乐观社会经济的发展促使越来越多的金融产品产生，然而大学生在投资过程中，选择的金融产品种类比较少，选择股票的占57%，选择债券的占3%，选择基金的占19%，其余21%是未作投资即未做选择。在做过投资的人群中，37%的投资结果是亏损的，48%的投资结果是基本保持不赔不赚，15%表示有时能赚到少量的钱，而无人表示投资能获得较多的收益（见表11）。

提高学生金融投资理论和技术水平的政策建议

（一）学校应加强相关专业教育作为一所财经类高等学院，学校应不断加强学生的金融投资理财能力的培养，运用学校硬件设施和教师条件开设丰富实用的投资理财类相关专业的课程。金融投资教育不应仅局限于金融类专业学生的培养，提高非金融投资类专业学生的金融投资理论与技术也是必要的。

（二）多举办一些投资模拟大赛学校应增加投资模拟大赛的举办次数，提高宣传力度和奖励程度。通过实战训练，以训代练，在失败中总结经验磨练意志，在成功中熟练掌握操作技巧，使学生学习的积极性有效提高。

（三）多开展一些金融投资讲座开办金融投资讲座为学生学习金融投资知识提供了优选的平台和直接有效的渠道。通过分享成功人士的投资经验、学习方法、操作技巧和面对面的交流，能让学生直接获取丰富的金融投资知识，激励学生学习的热情和信心。

（四）增强学习相关专业理论知识的主动性作为大学生，不能再像从前那样被动接受课堂上的知识，而应该在课堂的基础上，利用丰富的课余时间涉及相关的专业知识，积极提高自身金融投资理论知识水平，为以后在相关领域的发展奠定基础。

金融数学总结范文篇12

关键词：MFS；广义货币总量；加权货币总量；货币服务指数

一、引言

货币政策中介目标有五种基本类型，即汇率目标、货币总量目标、利率目标、通胀目标、隐性货币政策目标。货币总量目标是货币政策中介目标选择的基本类型之一，我国目前采用简单加总的货币总量作为货币政策的中介目标。但有不少学者对目前这种货币总量作为货币政策中介目标提出了异议：如李卓，高岚(2004)从相关性、可控性、可测性、抗干扰性等四个角度对货币供应量作为货币政策中介目标效果的分析表明：货币供应量作为中介目标存在很多问题，应该另行选择。封思贤(2006)通过运用向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数(IRF)、方差分解分析等经济计量方法，对我国现行货币政策中介目标进行了实证分析并得出结论：货币供应量作为中介目标的有效性正不断降低，实际利率作为中介目标的实施效果好于货币供应量。尹中立(2006)认为以货币总量作为我国货币政策中介目标，该目标越来越难以琢磨，其中原因很多，金融市场的发展，尤其是股票市场的发展是影响货币政策中介目标稳定性的重要原因之一。这些研究均表明，我国货币供应量作为货币政策中介目标的实施效果存在一定的问题。

笔者认为，无论是放弃还是坚持以货币总量目标作为中介目标，有一点是必须要明确的，即货币总量统计在货币政策制定及其对整个宏观调控、对经济金融政策的信息支撑作用是不可替代的。测度货币总量的根本目的是通过对货币的控制实现经济的均衡增长和物价水平的稳定。因此，科学测度货币总量不仅具有重要的理论价值，而且今后也仍然是货币与金融统计工作的一个中心工作和任务。由国际货币基金组织(IMF)2000年推出的《货币与金融统计手册》(简称MFS)是目前世界编制或公布经济和金融数据的国际标准，对各国金融统计具有极大的指导作用。本文拟通过对《货币与金融统计手册》(简称MFS)这一国际准则中关于货币总量测度的研究，以期从中得到启示，从而为我国货币总量科学测度提供参考。

二、MFS货币总量测度研究

(一)广义货币总量的界定

MFS所定义的货币概念是广义范畴的。MFS认为，狭义货币通常被定义为包括货币和可转让存款，而金融创新却削弱了狭义货币对于政策目的的有用性，广义货币则能较好地适用于政策目的。因此，MFS认为，广义货币总量的每个组成部分都有以下三个基本方面：1．属于广义货币的金融资产；2．货币的持有部门；3．货币的发行部门。

MFS这个定义实际上是在探讨可纳入货币总量的组成部分。第一方面说明哪些金融资产可以纳入广义货币，这是选择货币总量组成部分的主要特性。几乎所有的金融资产都有“货币性”，只是程度不同而已。哪些金融资产是广义货币，哪些不是，一般可从货币的流动性、储藏价值功能和其他基本特性如法定货币、可转让性、可分割性、期限、交易成本、盈利性等角度判断。例如：货币和可转让存款是流动性最强的金融资产，属于广义货币。它们的货币特征可概括为：是法定货币；具有广为接受性；零期限，可直接用于支付；无交易成本或交易成本很低；可分割成更小的单位。

第二方面说明哪些部门持有的金融资产可以纳入广义货币。根据定义，货币持有部门通常包括除存款性公司和中央政府之外的所有居民部门。也就是说，货币持有者一般包括：1．公共和其他非金融性公司；2．中央政府之外的其他政府单位；3．住户和为住户提供服务的非营利机构；4．金融性公司部门中除存款性公司分部门(即中央银行和其他存款性公司)之外的所有机构单位。

第三方面说明哪些部门发行被持有者持有的金融资产可以纳入广义货币。货币发行部门通常包括中央银行和其他存款性公司。中央银行发行本国货币，也可以发行包括在广义货币中的存款或证券。其他存款性公司吸收的存款可看作是其发行的存款凭证，是创造存款货币的部门。

MFS广义货币总量概念的提出，就有了一种统一的“格式”为有关国家编制广义货币总量，从而有利于进行国际对比，解决了各国因货币定义不同而导致的无法比较的问题。

(二)流动性总量的界定

MFS提倡各国在编制广义货币总量时，还可以对流动性总量进行测度。对于流动性总量，MFS是这样定义的：除了广义货币负债之外，流动性总量还包括其他被认为具有一定流动性，但还不足以纳入国家定义的广义货币之内的金融资产。也就是说，流动性总量的组成包括两个部分，即广义货币的组成部分和具有一定流动性的其他负债。流动性总量在负债的类型和涵盖的发行部门这两方面比广义货币的范围要广。

进行流动性总量的测度的原因是，MFS认为，有些金融资产货币性强弱的判断并不是十分清楚，这样就使一些具有一定流动性，但还不足以纳入国家定义的广义货币之内的金融资产被排除在统计监测之外。为了扩大货币监测的范围，MFS建议各国根据需要除了统计监测广义货币之外，还可统计监测流动性总量。

(三)MFS货币总量测度方法评价

MFS主张的货币总量测度方法主要有以下两种：

1．简单加总法。简单加总法是先根据金融资产的流动性来划分货币供应量层次，然后将不同层次的货币总量指标如M1、M2、M3等，按各自包括的组成部分以相等的权数简单相加。这种方法由于计量简明，因此为大多数国家所采纳。但这种传统的货币总量计量方法也受到了批评，主要是因为该方法的基本假设与微观经济理论相悖。该方法假设货币资产的持有者将构成货币总量的各类货币资产看做是完全的替代品，因此在计算时赋予各类货币资产相同的权重，例如M2中的现金、支票存款、储蓄存款与定期存款等各项货币资产的权重都等于1。然而，根据微观经济学的需求理论，人们之所以持有不同货币，原因在于不同货币的交易职能和价值储藏手段是有差异的。就交易职能而言，人们会选择具有高流动性的货币资产；而对于价值储藏手段，人们会选择能够保值的货币资产。也就是说，实际上，货币持有者并不认为这些货币资产具有完全替代性。

2．加权汇总法。该方法考虑到了不同货币性资产的不完全替代性。由于货币总量是由各种流动性不同(或货币性有差别)的金融资产构成的，因此，可按流动性的不同程度(或货币性的程度)确定各组成部分的权重(大于0小于1)，然后求出货币的各个组成部分的加权平均总量，这一货币总量就是货币的加权度量，通常称之为加权货币总量。

常用的货币总量有货币服务总量和拉式加权货币服务总量。由于货币服务总量度量了服务性流量，因而不能与货币存量直接比较。因此，人们更愿意使用指数的形式来反映货币的增长情况，如拉式货币服务指数和Divisia货币服务指数就是目前主要使用的两种总量指数。这种统计指数可以反映所有货币服务总量的动态及平均变化程度，它提供了度量货币增长的另一种形式。各种货币总量和货币服务指数具体的计算公式如下：

(1)货币服务总量

由于货币资产是一种提供货币服务的耐用品，因此，对货币所提供服务的度量，可称为货币服务总量，其计算方法为：

经济,金融,货币-[飞诺网]

式中：TMS是t期的货币服务总量；m是第i种金融工具的数量。式(1)表示对所有金融工具货币性的一个总的衡量，即将每一种金融工具的服务加总的结果。

(2)拉式加权货币服务总量

式中：LWMS是第i种金融工具在第t期的拉氏加权货币服务总量；r是第i种工具在基期的收益率；是作为参照物的某种金融工具在基期的基准利率。

(3)拉式货币服务指数

式中：LWSI是第t期的拉式货币服务指数；m是第i种金融工具基期的数量。r是基期作为参照物的金融工具的基准利率；r是第i种工具的收益率。由于拉氏指数使用固定基期权数，因此，用这种方法度量时，可不受一定时期利率变化的影响。

(4)Divisia货币服务指数

该指数是由巴内特(Barnett，1980)将微观经济总量理论、统计指数理论与货币理论结合起来，通过解消费者最优选择问题而导出的。该指数以货币资产的机会成本来建立权数加总各种货币资产。持有货币资产的机会成本，也叫“使用者成本”(usercost)。持有每一种货币资产的开支(该种货币资产总量×使用者成本)占持有全部货币资产的总开支的比重，就是该种货币资产在货币总量中的权重。显然，如果某项货币资产的流动性强，则收益率低，与基准利率的差值大，在货币总量中的相对权重就增加。在离散时间情况下，Divisi货币数量指数可表示为：

式中：D为第t期的Divisa货币总量；为第i种货币资产占总支出的比重；m是第i种货币资产在时刻t的数量；p是第i种货币资产在时刻t的机会成本，或称价格，它是由第i种货币资产的自身收益与某一基准利率决定的，其计算公式为是基准利率；

是第i种货币资产的自身收益，ro是极小的常数。公式(4)表示Divisa货币总量的增长率等于各货币资产的增长率按其支出的比重加权加总。由于该指数的权重表现为每一种货币提供服务占所有货币资产提供服务总量的比重，这样，以加权的方式就能体现不同货币层次的结构，进而对宏观经济指标予以反映。因此，Divisia货币服务指数可以很好地体现各货币层次由于流动性、安全性、机会成本带来的结构上的差异。

三、借鉴MFS，科学测度我国货币总量的建议

通过对MFS货币总量测度方法的解读和评价，在我国货币总量测度具体操作上，笔者认为应在以下几个方面加强研究和改进。

(一)把握好选择标准，是科学测度货币总量的前提和关键

货币总量的选择总是要结合政策目标，选取可用于宏观经济分析的货币总量。MFS认为选择的标准一般有以下几点：一是货币总量与宏观经济变量之间要有可预见的关系为准，具体包括价格总水平、国民收入(国内生产总值及其组成部分)、国际收支的组成部分。二是货币总量与中介目标变量之间要有可预见的关系，如货币总量与利率、基础货币。三是要考虑中央银行使用货币政策工具的可预见效果，具体包括对中介目标变量的影响、对货币总量的间接影响等。从目前简单加总的货币供应量作为我国货币总量的实施效果来看，有不尽如人意的地方，而这又恰好是我们研究和改进的突破口。因此，把握好选择标准，是科学测度货币总量的前提和关键。

(二)扩大货币总量统计机构范围，并编制金融性公司概览，以完善货币总量基础数据的来源

货币基础数据的提供，是正确统计货币总量的基础。与MFS相比较，我国的货币总量统计也是在金融性公司分类的基础上，对报表数据逐级汇总、合并和轧差而形成的。与MFS略不同的是，我国货币总量统计采取两种并行的表述方式：一是单独编制货币供应量统计表、基础货币统计表等；二是按MFS的要求编制货币当局等机构的资产负债表以及存款性公司概览。在机构范围上，我国货币总量统计的覆盖的金融机构只有存款性公司，其他金融性公司不包括在内。我国应按照MFS的要求，尽快编制金融性公司概览，与国际标准相接轨。

(三)积极修订货币供应量层次，进一步改善货币总量测度的科学性和准确性

现阶段，我国根据国际通用原则，以货币流动性差别作为划分各层次货币供应量的标准，把货币供应划分为以下三个层次：Mo：流通中现金；M1(即货币)：Mo+活期存款；M2：M1+准货币(储蓄存款+定期存款+其他存款)。考虑到金融创新的影响，对货币统计口径主要作过2次修订：第一次是从2001年7月起，将证券公司客户保证金计入广义货币供应量(M2)；第二次是2002年初，将在中国的外资、合资金融机构的人民币存款业务，分别计入了不同层次的货币供应量。由于金融创新的影响，使货币属性的界线不像以前那样分明了。人们对于目前这种货币供应层次划分仍存在很大的分歧。基于这些变化，我国应尽快研究并积极应对金融创新对货币总量统计的影响，对货币总量计量的口径作相应的调整。在科学计量货币总量时还要考虑统计口径要符合国际通行的原则，与国际通行准则的货币计量方式有可比性。

(四)试编加权货币总量，使其作为我国货币政策中介目标的有效辅助工具

目前我国货币供应总量是按简单加总的方法计算的，由于简单加总的货币总量与产出和物价的稳定关系受到金融创新的影响，难以准确地描述货币作为交易中介的本质及其对其他宏观经济指标的影响，难以有效地测定货币需求。因此，探索具有坚实理论基础，并与经济变量之间相关性程度高的货币定义，对货币政策制定和实施都有很大的必要性与现实意义。李治国，施月华(2003)就认为，Divisia货币数量指数充分考虑了货币总量中各类资产的货币性职能，可作为我国货币政策中介目标的有效辅助工具。因此，我国实际部门和理论界应加强加权货币总量，特别是货币服务指数(monetaryservicesindex)体系的研究和构建，以提高中央银行以货币供应量作为中介目标的有效性。

(五)增加流动性总量的统计，扩大货币监测范围

要使货币总量更好地担当好货币政策中介目标的角色，我们认为，扩大货币监测范围也是一个不错的选择。MFS中流动性总量的提出，告诉我们建立一种比广义货币更广义的测度也是可能的。世界上有些国家如日本已开始统计流动性总量，我国目前尚未正式统计流动性总量。因此，我国应加强对流动性总量的理论研究和实践，以扩大货币监测范围。

参考文献：

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