中国金融周期的再测度

葛婧

摘要：本文利用2008年至2017年月度数据，选用房地产价格等6个金融核心指标，对各指标序列进行HP滤波与标准化处理，采用以各个指标的波动性作为权重进行加权，构建金融周期指数，从而对中国金融周期进行测度。

关键词：房地产价格;HP滤波;波动性;中国金融周期;测度

一、金融周期成分变量选择

根据金融周期的典型特点，金融周期指数的构建因子应结合金融市场中包含的各种重要成分，结合相关文献，本文所选用构建金融周期的指标包括房地产价格、股票市场、金融杠杆、货币供应量、风险溢价和社会融资总量等6个基本核心金融指标。

（1）房地产价格

房地产作为刚需牵动着国内经济，其价格的波动也是宏观经济与金融波动的重要来源。作为一种基础性价格，房地产价格水平一定程度上决定着市场总体价格水平，已然成为经济增长与信贷市场的先行指标。

（2）股票市场

资本市场对于企业及金融市场的未来预期，可通过股票市场的直接融资途径体现。许多研究表明，股价指数与经济周期之间存在着密切的关联。

（3）金融杠杆

金融杠杆体现了金融市场的资本结构，金融杠杆的上升往往会加大信用风险，带来金融的失衡，如2008年次贷危机发生的一个诱因便是高杠杆率。

（4）货币供应量

通过对货币供应量的控制，货币当局可调控金融市场的流动性。金融周期的波动与货币供应也存在因果的关系。本文选取的是广义货币供应量（M2）。

（5）风险溢价

风险溢价与风险呈正比例关系，高风险的投资往往要求较高的报酬。。本文中，我们使用10年期国债利率和Shibor一周利率之差作为风险溢价水平的代理变量。

（6）社会融资总量

作为一个经济体金融化程度的代表，社会融资规模反映了实体经济从金融市场中所获得的融资总量。而近年来，各类融资工具和金融产品不断创新，这也使得传统的银行信贷指标无法全面地、真实地反映当前的融资规模等。所以，本文选择了社会融资总量同比增速。

二、数据处理

金融指标往往有着周期性的特征，为了更好地获得时间序列数据中的周期性波动成分，結合相关文献对时间序列数据趋势项的处理，本文采用了平滑因子为14400的HP滤波法对各变量数值进行处理，保留波动项（各指标对其均衡值的偏离）。

三、金融周期指数构建

通过查阅相关文献，本文主要采用以各个指标的波动性作为权重进行加权，构建金融周期指数，记为金融周期指数FC，如下图3.1所示。在得到金融周期指数FC后，为了能更好地体现金融周期指数与趋势之间的偏离程度，在对指数取对数处理后，采用HP滤波法，保留波动项（指数对均衡值的偏离程度），得到图3.2。

其中，波动项所代表的经济含义是：如果波动项是正值，表示金融周期指数值大于均衡值时，波动为正，金融市场呈现蓬勃发展、上升的状态;如果波动项是负值，表示金融周期指数值小于均衡值，波动为负，金融市场呈现萧条低迷、下挫的状态。

四、结论

结合图3.1和图3.2，可以发现2008年金融周期指数呈现下降的趋势，同时金融周期指数缺口值呈现较为明显的负偏离，即金融收缩，主要是因为2008年金融危机席卷全球，对我国经济造成巨大的冲击，金融市场较为萧条低迷，代表金融市场发展状态的金融周期指数也下降明显。面对金融危机，我国实施4万亿经济刺激计划，率先实现V形反弹，在2009年至2010年出现金融高涨（正偏离）。随之而来的欧洲主权债务危机，使得金融又再次受击，在2010年至2011年出现负偏离。2013年6月，我国货币信贷增速偏高已形成“泡沫”，同时美联储释放退出QE信号，黄金价格重挫5%，银行间隔夜拆借利率创历史新高，对当时的金融市场产生重大影响，呈现明显的负偏向。随着去杠杆等系列政策的实施，2016年开始，在债券市场交易活跃，发行规模显著增长、一二线房地产市场高热等因素下，出现了第二个较为明显的金融高涨时期。

参考文献

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本文受《浙江省大学生科技创新活动计划（新苗人才计划）》资助，立项编号2020R403021。