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基于計算機技術的組合預測法下“非人民幣貸款”比率分析

2015-07-23 03:07:08李玉玲張福建張泳茵
電子測試 2015年2期
關鍵詞:融資模型

李玉玲,張福建,張泳茵

(北京師范大學珠海分校,廣東珠海,519085)

0 引言

隨著我國金融市場快速發展,金融總量迅速擴張,證券、保險類機構對實體經濟資金支持力度加大,傳統數據已不能完整反映社會資金需求,衡量金融業對實體經濟的年度新增融資總量的指標——“社會融資總量”的概念悄然升溫。

在社會融資規模中,一個明顯的趨勢是商業銀行的人民幣貸款比例呈現出穩中有降的局面,而非人民幣貸款對于實體經濟融資的貢獻卻越來越大。全方位地評估各種創新融資方式,對于調控宏觀經濟具有重要意義。

1 社會融資結構的變遷

近年來,社會融資總量成為了金融宏觀調控的重點,以信托貸款、委托貸款以及銀行承兌匯票為主的表外融資占比在波動中穩步提高;同時,以企業債券和非金融企業境內股票融資為主要內容的直接融資占比也逐步提升。如圖1

(注:銀行表外融資規模=信托貸款+委托貸款+未貼現銀行承兌匯票;社會直接融資≈企業債券融資+非金融企業股票融資(因保險賠償及投資性房地產占比較少,不作羅列)數據來源:國家統計局)

圖一:表外融資和直接融資占比

由圖1可以看出,自2006年以來,一是表外融資總額從5020億元增加到2009年的36182億元,在社會融資總量中的占比由2006年的11.8%快速提高到2012年的23%;二是從直接融資中看,企業債券和非金融企業境內股票從2006年的3846億元增加到2012年的25059億元,在社會融資總量中的占比由2006年的9%顯著提高到2012年的16%。這兩種融資方式對實體經濟的資金支持力度是越來越大。

在社會融資總量的調控模式下,隨著非人民幣貸款融資占比的上升,必然表現為銀行的人民幣貸款融資規模的下降。而在此過程中,盡管顯示出我國社會融資結構已開始全面優化,但是社會融資結構優化的同時也是“金融脫媒”加劇的過程,靠存貸利差為主要利潤的傳統商業銀行必然受到沖擊,對于我國尚不完善的金融市場也將帶來一定的監管困難。

因此預測非人民幣貸款融資的占比就具有一定的前瞻意義,相關部門不但可以預測該融資方式的發展態勢,還可以事先采取相關措施,根據經濟發展情況來引導非人民幣貸款的發展。本文建立的組合預測模型就提供了較強的預測功能,并得到較好的預測結果,具有很強的可操作性和現實意義。

2 模型分析

2.1 建模思路

通過建立非平穩時間序列(ARIMA)模型,灰色預測GM(1,1)殘差模型,自適應過濾法三種,選取殘差較小的兩種進行組合預測,給出了未來5年非人民幣貸款占比的預測值。并根據預測情況,給出較合理的建議。

2.2 ARIMA模型

ARIMA模型的形式:若序列 yt,能通過d次差分后變為平穩序列,則為平穩序列,即u~I(0)t,故可建立 A RMA( p ,q)模型:

經d 階差分后的 A RMA( p ,q)模型稱為 A RIMA (p ,d ,q)模型。其中p為自回歸模型的階數,q為移動平均的階數,tε為一個白噪聲過程。

2.3 灰色預測

GM(1,1)模型是最常用的一種灰色模型,它是由一個只包含單變量的一階微分方程構成的模型,是作為非人民幣貸款占比預測的一種有效模型。

求新生序列 X(1)的預測值序列 X(1)。利用累減還原,得到灰色預測值序列。對預測的模型進行殘差檢驗關聯度檢驗。

2.4 自適應過濾法

自適應過濾法的基本原理在于通過反復迭代以調整加權系數的過程,“過濾”掉預測誤差,選擇“最佳”加權系數用于預測。

3 實證分析

3.1 ARIMA模型預測

由于非人民幣貸款業務持續增加,所以該序列有遞增的趨勢,故需要對其進行差分處理使其平穩,觀察后發現一階差分后該序列平穩。用SAS對其進行擬合。

最后選擇的擬合模型為 )1,1,0( ARIMA ,得到的模型為

3.2 灰色預測法

根據GM(1,1)得到殘差修正后得模型為:關聯度檢驗中7614.0=r滿足5.0=ρ時的檢驗準則6.0>r。經過殘差修正后,所有檢驗均顯著通過,故可認為上述模型可以較好的進行預測。其中預測模型為:

3.3 自適應過濾法

由已知數據計算 2=t 時, 1+t 期的預測值。先對數據進行標準化,然后計算。

3.4 組合預測

通過計算機編程計算,綜合分析以上三種模型,非平穩時間序列預測中灰色預測法中,自適應過濾法中

4 結語

(1)2009年以來,我國新增人民幣貸款融資規模逐年下降,同期社會融資規模總量卻呈上升趨勢,此趨勢在預測的五期數據中反映的更加明顯。這反映了資金需求總量有所增長,也隱含了人民幣貸款取得難度有所增加的問題。因此,保證直接融資穩步上升的基礎上,適當降低中小企業銀行信貸融資難度,從而支持實體經濟的發展。

(2)在當前社會融資總量的情況下,非人民幣貸款迎來了較好的發展機遇。從上文可知到2017年,非人民幣貸款占比有望突破70%,非人民幣貸款可以降低資本的耗用,增強資本的直接利用率,進一步拓寬銀行表外業務。此比率維持在一個較高的水平意味著我國資本實市場正逐步走向成熟。

(3)資本市場發展與經濟增長存在較強的正相關關系,但中國處于資本市場發展初期,直接融資的效率與經濟發展表現出了密切的相關性,故進一步穩定和發展非人民幣貸款業務是大勢所趨。同時,加強股票一級市場和二級市場的管理,提高信息的流動性和透明度,在保護中小投資者權益的同時,保證上市公司融資順利。

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