中国金融风险周期监测与央行货币政策非对称性效果识别

发布时间：2025-06-21 05:52

　　 本文采用时变参数因子增广向量自回归模型(TVP-FAVAR),并基于动态模型平均法测度了金融子系统变量的时变权重,通过加权计算得到我国金融风险周期指数(FRI)。然后改进构建了分区制货币政策模型系统,并采用逻辑平滑转换向量自回归模型(LST-VAR)研究了高低区制下,价格型和数量型货币政策对金融风险的传导效应,在此基础上,设计并测度了我国货币政策的时滞效应。研究发现,我国金融风险具有明显的两区制特征,样本区间内FRI大多时期处于低风险区制,而高风险区制的时间段与国内外重大金融风险事件相吻合。两种紧缩的货币政策均有利于抑制金融风险及其波动,且在高风险区制的抑制效应更为显著。对于货币政策时滞效应,数量型货币政策对金融风险的抑制作用大于价格型货币政策,但2008、2012和2015年三个高金融风险期的时滞效应均较小。最后,根据研究结果提出相应政策建议。

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【部分图文】：

图1 我国金融风险周期监测:基于TVP-FAVAR模型

对于三次高风险阶段:第一阶段是次贷危机期间。我国股市在2007-2008年经历了一个上涨和下跌周期，而且为了应对次贷危机冲击的不良影响，央行在2008年9月至12月期间，先后三次下调利率、四次下调存款准备金率，稳健的货币政策在一定程度上导致在此期间我国金融风险逐渐显现。第二阶段为....

图2 转移函数的样本取值分布

图2描述两模型转移函数样本取值分布情况，数据序列可被分成两种状态。对于模型1(实线)，当金融风险指数FRI大于0.0842，被认为是金融周期高风险阶段，否则认为是金融周期低风险阶段。样本期内，我国大部分处于低金融风险时期，几次较为集中的高风险阶段主要分布在1994年人民币汇率改制....

图3 金融风险对价格型货币政策冲击的脉冲响应

从我国存贷款利率走势调整看，其与我国金融风险走势保持着较为显著的负向相关性，意味着我国利率政策在调控金融风险周期上具有较强的政策效果。譬如，从历史长周期看，1991-1997年我国连续三次提高存贷款利率，此期间金融风险周期不断下降;但在1997-1999年间低风险区制时期，央行分....

图4 金融风险对数量型货币政策冲击的脉冲响应

图4为金融风险和金融风险变量对数量型货币政策(法定存款准备金率)冲击的脉冲响应，其中高风险区制对应图2中模型2(虚线)转移函数样本取值为1的阶段，而低风险区制则对应转移函数样本取值为0的阶段。从脉冲响应结果看，法定存款准备金率冲击对金融风险变动的影响在高低区制内的走势基本一致，并....

本文编号：4052011