APP下载

基于DSGE模型的影子银行与信贷传导研究

2017-05-16王苏生赵芳陈刚

预测 2017年2期
关键词:影子银行

王苏生++赵芳++陈刚

摘要:本文以新凯恩斯主义理论为基础,构建了一个包含影子银行和商业银行两种类型金融中介的动态随机一般均衡模型(DSGE),在市场出清的条件下,通过数理建模与脉冲响应分析了影子银行金融中介对货币政策传导有效性的影响。研究结果表明:通过影响银行资产负债表,紧缩性的货币政策显著地影响银行金融中介的净资产和融资资本,进而影响银行贷款的筛选水平。

关键词:影子银行;金融中介;信贷渠道;DSGE模型

中图分类号:F830.5文献标识码:A文章编号:10035192(2017)0204407

doi:10.11847/fj.36.2.44

The Role of Shadow Banking in the Credit Transmission Mechanism in a DSGE Model

WANG Susheng, ZHAO Fang, CHEN Gang

(Shenzhen Graduate School, Harbin Institute of Technology, Shenzhen 518055, China)

Abstract:This paper develops two types of financial intermediaries, the commercial banking sector and the shadow banking sector in China by constructing a dynamic stochastic general equilibrium model(DSGE) based on the New Keynesian Theory. By means of mathematical modeling and impulse response analysis, we analyze how the shadow banking system affects the effectiveness of monetary policy transmission under the assumption of markets clearing. The findings show that through the balance sheets channel, a contractionary monetary policy shock has a significant impact on the net worth and capital intermediated, thereby affecting the quality of bank loans.

Key words:shadow banking; financial intermediary; credit channel; DSGE model

1引言

信贷发行被认为是传统银行部门的核心功能之一。然而,数据显示在过去几十年里,非银行金融机构的中介数量(如影子银行)一直在上升,甚至在一些国家超过传统银行部门[1]。影子银行金融中介对金融生态系统的改变和影响也是多方面的,其中影子银行体系的信用创造机制对货币政策是一个前所未有的挑战。由于传统商业银行在我国金融体系中占主导地位,货币政策通过银行信贷传导渠道影响银行信贷数量进而对企业的经济活动形成约束[2]。商业银行信贷传导渠道发挥作用与银行的垄断地位、企业对银行的外部融资依赖以及金融市场的不完善密切相关[3]。影子银行的发展极大地拓宽了企业的融资渠道,打破了商业银行的垄断地位,降低了企业对银行融资渠道的依赖性,进而影响货币政策信贷传导的有效性[4]。在我国,金融市场化改革与金融创新的发展为影子银行信用规模扩张提供了必要的宏观环境,特别是2010年以来银行信贷大幅紧缩刺激了影子银行体系规模的膨胀,以理财产品、银信合作等为代表的影子银行迅速发展。数据显示,2002年至今,人民币贷款占社会融资总额的比重由原来的92%下降到现在的52%,而以影子银行为主体的其他融资渠道所占比重则由原来的8%上升至48%,这表明影子银行信贷中介在融资结构中的比重显著上升。影子银行信贷中介是影响货币政策对总信贷和经济产生有效性的重要因素,因此构建反映中国影子银行特征影响下的货币政策信贷传导模型,深入研究影子银行信贷中介对于货币政策传导有效性的影响显得尤为重要。

对于货币政策信贷渠道进行分析进而解释宏观经济波动的研究已经取得了大量成果。他们认为信贷融资和经济波动密切关联,信贷市场影响实体经济,企业融资渠道多样化有助于熨平宏观经济波动[5~8]。2008年国际金融危机之后,经济学家根据在本次危机中银行业所扮演的重要作用,开始考虑将银行部门引入到动态随机一般均衡模型(DSGE)中,考察货币政策如何通过银行信贷中介这一传导渠道影响银行贷款数量进而对经济波动产生的影响。Gertler和Karadi[9]将信贷市场摩擦和银行金融中介引入到新凯恩斯模型框架下,來重新考察金融中介如何诱导影响实体经济的危机。除此之外,近期的Brunnermeier和Sannikov[10],He和Krishnamurthy[11],Dedola等[12]文献都从不同的角度将金融中介部门引入到DSGE模型中。国内学者如刘鹏和鄢莉莉[13],康立和龚六堂[14],戴金平和陈汉鹏[15]也建立了包含银行部门的DSGE模型。这些研究表明金融中介和金融摩擦在将货币政策传导至实体经济时具有重要作用。然而我们注意到,虽然金融危机以后影子银行得到了充分的讨论,但这些研究关注的仍然是传统的银行中介部门。国内外相关学者对影子银行体系的定义和产生原因解释不尽相同,但其本质上仍是一种信用中介活动[16]。根据金融稳定理事会FSB的定义,影子银行是指游离于银行监管体系之外、可能引发系统性风险和监管套利等问题的信用中介体系(包括各类相关机构和业务活动)[17]。影子银行作为一种具备传统商业银行诸多核心功能的金融中介,通过资产证券化和担保,对银行贷款期限、流动性和信用进行转化并分销。影子银行将传统信贷资产转移至表外,实现传统信贷机构的业务模式转变,消弱了银行信贷机构的资金约束资产扩张的能力,促使银行信贷扩张[18]。由于影子银行的模式本质上和商业银行经营模式类似,是能够提供信用转换、期限转换和流动性转换的金融中介,因此金融中介理论和金融加速器理论可以运用到影子银行与货币政策的关系上[14]。

王苏生,等:基于DSGE模型的影子银行与信贷传导研究

Vol.36, No.2预测2017年第2期

2008年“次贷危机”后影子银行受到了国内外学者的广泛讨论,却鲜有学者探讨将影子银行金融中介引入到新凯恩斯宏观模型(DSGE)中,分析影子银行对货币政策信贷传导有效性的影响。影子银行信贷受到可获得的资金供给约束,可以通过信贷渠道精确地解释它们的波动反应[19]。Verona等[20]考虑一个带有金融加速器的DSGE模型,假定存在一个完全竞争的影子银行并且扮演投资银行角色,对低风险的项目进行投资而传统商业银行向高风险企业提供资金,发现货币当局实施极度宽松的货币政策会放大经济繁荣和萧条所产生的影响,以及影子银行金融中介专注于风险较小的贷款。Goodhart等[21]研究不同的监管制度以阻止影子银行资产的减价出售,得出与Verona等不同的观点,他们认为影子银行比传统商业银行存在较低风险厌恶程度,并且面临更低的违约成本。Meeks等[22]关注商业银行通过资产证券化将风险贷款转移至资产负债表外的影子银行,进而影响金融不稳定。Mazelis[23]研究带有影子银行和商业银行的DSGE模型框架下的货币政策冲击对总贷款供应的影响,发现影子银行导致总信贷供给减少。基于上述分析,本文将影子银行金融中介部门引入到DSGE模型中,借鉴了Ferrante[24]对于贷款项目类型的划分,分析了银行部门如何对不同项目类型的贷款进行融资,从理论上阐述了央行货币政策对影子银行信贷渠道产生的影响。

3参数校准

在进行数值模拟之前,我们首先需要对模型中的一些基本参数进行校准。对于常见的参数按照以往的文献进行赋值,而稳态参数则结合国内的实际情况进行校准。表1给出了DSGE模型的基本参数校准值。(1)家庭效应参数的校准。我们将家庭随机贴现因子β设定为0.99,如Gertler和Karadi[9]将β值校准为0.99。参照郭新强等[27]利用GMM方法的估计结果,我们将消费习惯因子b设定为0.58。根据Ferrante[24],将相对劳动效应权重χ校准为0.25;参考Galí和Gertler[28]对劳动供给弹性的估计,设定η为1.2。(2)银行部门相关参数的校准。对于商业银行和影子银行每期继续留在市场的概率σ取值为0.93,意味着银行家平均年限约为3年半;剩下的参数pG、pB、θH、θL、κ和τ校准值均来自于Ferrante[24]。(3)企业相关参数的校准。根据我国全部从业人员劳动报酬占GDP比重,将资本份额α校准为0.33;参考Christiano等[29]将资本折旧率δ校准为0.025,意味着年折旧率为10%。对于中间品厂商的替代弹性ε,Zhang[30]基于中国宏观季度数据的GMM实证估计值为4.61,本文中将其设定ε=4.61。文献中对于资本调整因子的校准值范围在1~30之间较多,在综合考虑之后我们将f″设定为5。(4)其他参数校准。最终品生产商的价格粘性参数取0.75,表示一次价格调整所需时间约为一年。由于我国货币政策中使用利率调整的频率较低且幅度不大,我们将泰勒规则中的利率自相关系数设定为0.9,而货币政策对产出和膨胀缺口的系数απ和αy分别设定为1.06和0.15。对于技术冲击的估计,先估计出中国的宏观生产函数,再利用估算出的残差作为技术冲击的替代指标,计算技术冲击的自相关系数和标准差。

表1模型参数的校准值

符号参数值参数描述符号参数值

参数描述

β0.99家庭贴现因子δ0.025资本折旧率

b0.58消费习惯因子ε4.61中间商品替代弹性

χ0.25相对劳动效应权重f″5资本调整因子

η1.2劳动供给逆Frisch弹性ξc0.75价格粘性参数

σ0.93银行每期留存的概率απ1.06货币政策对通胀缺口系数

pB0.66不良贷款成功率ρr0.9利率平滑系数

θL0.66项目低成功率ρε,IR0.5货币政策冲击平滑系数

κ0.15监控成本参数Rk1.0106贷款收益率稳态值

τ0.68监控成本参数R1.0101名义利率稳态值

α0.33资本投入份额pG1良好贷款成功率

θH1.026项目高成功率ρa0.85技术冲击平滑系数

αy0.15货币政策对产出缺口系数

4模型动态分析

在前面模型设定和参数估计的基础上,首先对模型在技术冲击下的脉冲反应进行模拟,并结合脉冲反应结果对其进行解释;其次我们使用构造的模型模擬正向的利率冲击对银行金融中介所产生的影响。

4.1技术冲击的脉冲分析

图1显示了银行部门主要变量对1%的正向技术冲击的动态响应过程。由于实际产出、资本价格和银行之间存在相互影响,正向的技术冲击带来产出增加,资本价格也相应提高,企业的贷款利率下降,使得企业贷款和资本需求增加。由于银行贷款质量与贷款收益率成正比,随着贷款收益率的下降和资本价格上升,银行选择筛选贷款好的项目动机减少,因而银行贷款质量下降。图1显示在正向的技术冲击后商业银行对贷款项目的筛选水平(即贷款质量)下降,而影子银行贷款质量上升。实际上看,商业银行对大型企业的贷款比例增加对贷款质量的升高具有较大的负面影响,从而降低银行贷款质量。影子银行贷款质量不仅受到贷款收益率的影响,也与名义利率下降有关。此外,影子银行融资资本增加而商业银行在短期内融资资本下降。实际上,随着影子银行等金融创新的发展,企业融资方式正在发生明显变化,对商业银行贷款的依赖度逐渐降低,也提高了商业银行间接融资成本,因而商业银行融资资本下降。由于商业银行净值分别受到杠杆率和融资资本的影响,在正向的技术冲击下杠杆率上升而融资资本下降,因而商业银行净值下降;影子银行杠杆率上升的幅度大于银行融资资本的增长,从图1看出影子银行净值在短期内上升。

图1正向技术冲击对银行部门主要变量的影响

注:图1中的银行分别表示影子银行和商业银行,其中线条代表商业银行,圆圈实线代表影子银行。

4.2利率冲击的脉冲分析

首先假设经济处于稳态,然后对其施加一个单位正向的货币政策利率冲击。图2显示了银行部门主要变量对于1%的正向货币政策冲击的动态脉冲响应过程。传统的利率传导渠道理论表明央行加息会抑制企业的投资行为,也就同时降低了企业对银行中介的信贷需求。从图2可以看出,在紧缩性的货币政策作用下,由于资产负债表的紧缩,银行会缩减对企业的融资规模,抑制资本价格的下降并进一步影响银行净值,具体表现为正向的利率冲击导致影子银行净值初始下降而商业银行净值初始增加。然而,正向的利率冲击分别对影子银行融资资本和商业银行融资资本的影响不同,商业银行融资资本增加而影子银行融资资本下降。事实上,由于影子银行具有较高的初始杠杆率,净值的下降使得影子银行资产负债表更具有约束力,以至将资产出售给其他金融部门,但商业银行具有较低的杠杆容量,不能吸收影子银行持有的所有资本,因而加剧了影子银行体系的资产下降程度。此外,在紧缩性的货币政策下,货币政策冲击导致商业银行贷款质量上升,而影子银行贷款质量下降。给定资本价格下降和贷款收益率的上升,影子银行比商业银行有更大的动机增加对贷款的风险型项目的筛选水平。

图2正向利率冲击对银行部门主要变量的影响注:图2中的银行分别表示影子银行和商业银行,其中线条代表商业银行,圆圈实线代表影子银行。

5结论与启示

本文通过在新凯恩斯分析框架中引入影子银行和商业银行两种金融中介来分析当前货币政策的传导机制和调控效果,得出主要结论如下:(1)当经济面临正向的技术冲击时,影子银行融资资本增加而商业银行融资资本下降,受杠杆率上升的约束,商业银行净值下降而影子银行净值上升。正向的技术冲击带来贷款收益率的下降和资本价格上升,银行选择筛选好的贷款项目动机减少,因而,银行贷款质量下降。(2)在紧缩性的货币政策下,商业银行净值和融资资本增加,而影子银行净值和融资资本下降。该结论与国外一些文献不同,他们认为货币政策紧缩时,影子银行增加借贷而商业银行减少借贷,主要原因是本文中设定影子银行比商业银行具有更高的初始杠杆率。同时,商业银行贷款质量增加而影子银行贷款质量下降。

本研究对于货币当局和企业均具有管理实践意义。随着金融创新的不断发展,企业融资方式正在发生明显变化,大企业向市場融资、小企业向民间融资,通过股权、债权、资产证券化等多种方式进行融资,对传统商业银行贷款的依赖程度逐渐降低,直接影响商业银行利息收入,同时也相应提高银行贷款的融资成本,而以委托贷款、民间借贷、贷款信托、担保公司等为代表的影子银行越来越多地充当融资中介,使得传统的银行信贷受到挤压。随着未来国家宏观经济环境和金融生态环境都将发生显著变化,企业融资渠道多元化加大了央行通过商业银行信贷中介进行宏观调控的难度,因此应该稳步推进利率市场化改革,完善货币政策的利率传导机制。

此外,从国内影子银行产生的原因来看,以风险型为主的民营中小企业对资金的需求更高,而商业银行受制于监管和自身风险控制等约束,难以对这些高风险实体提供充足的信贷支持,而影子银行体系正好弥补这些资金缺口。正如此,影子银行的发展降低了银行部门贷款筛选水平,也增加了风险冲击的程度,促使金融系统呈现不稳定状态。在经济快速发展时,影子银行所面临的问题或风险可能会容易解决。当经济增长速度出现回调时,影子银行筛选贷款的项目会明显下降,从而导致银行经营风险成倍数的放大。虽然我国影子银行还未形成与商业银行分属两条融资链条的平行结构,但需要给予重视。在全球经济出现危机时,为了阻止其资本收益率下降低于特定值,影子银行必须从根本上减少信贷风险以及收紧贷款质量标准,从而降低它们资产的风险。未来需要重点加强影子银行体系的监管和金融稳定性防范。

参考文献:

[1]Board F S. Global shadow banking monitoring report[R]. Basel: Bank for International Settlement, 2012.

[2]叶康涛,祝继高.银根紧缩与信贷资源配置[J].管理世界,2009,(1):2228.

[3]陈继勇,甄臻.后危机时代中美影子银行形成机制、风险特征比较及对策研究[J].武汉大学学报,2013,66(6):9096.

[4]王铭利.影子银行、信贷传导与货币政策有效性——一个基于微观视角的研究[J].中国软科学,2015,(4):173182.

[5]Bernanke B S, Blinder A S. The federal funds rate and the channels of monetary transmission[J]. The American Economic Review, 1992, 82(4): 901921.

[6]Koivu T. Has the Chinese economy become more sensitive to interest rates? Studying credit demand in China[J]. China Economic Review, 2009, 20(3): 455470.

[7]Chen Q, Funke M, Paetz M. Market and nonmarket monetary policy tools in a calibrated DSGE model for mainland China[R]. BOFIT Discussion Papers, Bank of Finland, Institute for Economies in Transition, 2012.

[8]陈昆亭,周炎,龚六堂.短期经济波动如何影响长期增长趋势[J].经济研究,2012,(1):4253.

[9]Gertler M, Karadi P. A model of unconventional monetary policy[J]. Journal of Monetary Economics, 2011, 58(1): 1734.

[10]Brunnermeier M K, Sannikov Y. The I theory of money[R]. Working Paper, Princeton University, 2011.

[11]He Z, Krishnamurthy A. A model of capital and crises[J]. The Review of Economic Studies, 2012, 79(2): 735777.

[12]Dedola L, Karadi P, Lombardo G. Global implications of national unconventional policies[J]. Journal of Monetary Economics, 2013, 60(1): 6685.

[13]劉鹏,鄢莉莉.银行体系、技术冲击与中国宏观经济波动[J].国际金融研究,2012,(3):6976.

[14]康立,龚六堂.金融摩擦、银行净资产与国际经济危机传导[J].经济研究,2014,(5):147159.

[15]戴金平,陈汉鹏.中国的利率条件、信贷指导与经济波动[J].金融研究,2013,(11):114.

[16]裘翔,周强龙.影子银行与货币政策传导[J].经济研究,2014,(5):91105.

[17]Financial Stability Board. Progress report to the G20 on strengthening the oversight and regulation of shadow banking [R]. Los Cabos: Financial Stability Board, 2012.

[18]王博,刘永余.影子银行信用创造机制及其启示[J].金融论坛,2013,(3):38.

[19]Bernanke B S, Gertler M. Inside the black box: the credit channel of monetary policy transmission[J]. Journal of Economic Perspectives, 1995, 9(4): 2748.

[20]Verona F, Martins M M F, Drumond I. (Un)anticipated monetary policy in a DSGE model with a shadow banking system[R]. Bank of Finland Research Discussion Papers, 2013. 143.

[21]Goodhart C A E, Kashyap A K, Tsomocos D P, et al.. Financial regulation in general equilibrium[R]. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports, 2012. 135.

[22]Meeks R, Nelson B, Alessandri P. Shadow banks and macroeconomic instability[R]. Bank of Italy Temi di Discussione, 2013. 939.

[23]Mazelis F. Monetary policy effects on financial intermediation via the regulated and the shadow banking systems[R]. BOFIT Discussion Paper, Bank of Finland, 2015.

[24]Ferrante F. A model of endogenous loan quality and the collapse of the shadow banking system[R]. Finance and Economics Discussion Series, Federal Reserve Board, 2013.

[25]Bernanke B S, Gertler M, Gilchrist S. The financial accelerator in a quantitative business cycle framework[J]. Handbook of Macroeconomics, 1998, 99(1): 13411393.

[26]Calvo G A. Staggered prices in a utility maximizing framework[J]. Journal of Monetary Economics, 1983, (12): 383398.

[27]郭新强,汪伟,杨坤.刚性储蓄、货币政策与中国居民消费动态[J].金融研究,2013,(2):4659.

[28]Galí J, Gertler M. Macroeconomic modeling for monetary policy evaluation[J]. The Journal of Economic Perspectives, 2007, 21(4): 2545.

[29]Christiano L J, Motto R, Rostagno M. Financial factors in economic fluctuations[R]. European Central Bank, 2010.[30]Zhang W. Chinas monetary policy: quantity versus price rules[J]. Journal of Macroeconomics, 2009, 31(3): 473484.

猜你喜欢

影子银行
总收益互换产品的法律解析
影子银行对中国经济增长有何挑战
中国影子银行对银行体系稳定性影响的实证研究
中国式影子银行浅议
P2P网贷风险及其监管
对影子银行加强监管的国际金融法制改革
浅析我国影子银行发展对中小企业融资的影响
影子银行规模扩张的原因及相关建议研究