宏观经济状况

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宏观经济状况范文第1篇

［关键词］经济景气指数;消费者信心指数;格兰杰因果检验;脉冲响应函数;扩大内需

［中图分类号］F12316［文献标识码］A［文章编号］1005-6432（2012）23-0076-04

1 引 言

金融危机爆发后,我国的经济受到了很大影响。首先影响了中国的宏观经济,使我国宏观经济景气状况下降。其次,严重影响了消费者的消费水平和消费信心,使很多老百姓缩减开支。因此,在金融危机背景下研究宏观经济景气状况与消费者信心有着重大的意义,可以帮助政府找出策略,从消费者信心入手,刺激消费,正确引导我国经济逐步走向繁荣。

2 研究现状

国内对宏观经济景气状况与消费者信心的研究主要有三大方向。

第一,对宏观经济景气指数的构建。王金明,程建华和杨晓光用我国1997年1月—2006年5月的月度经济数据,探讨建设SW型先行景气指数的可能性。结果发现,利用一致指标计算的SW景气指数较好地反映了实际经济运行状况,基于预测的SW型先行景气指数有较好的预警性质,而基于先行指标的SW型先行景气指数存在着不稳定、表现力差的特点。文斌以我国现行统计制度为基础,结合北京实际情况,通过构造基准循环、“提取”先行指标、编制指数、返回检验等步骤,对北京先行经济指数的科学性和有效性进行了分析。陈磊和高铁梅利用Stock-Waston型景气指数以及各种短期预测模型,对当年的宏观经济发展趋势进行了分析和预测。吴桂珍利用多元统计分析方法,研制了监测和预测我国经济周期波动的景气指数。

第二,对消费者信心指数的构建及预测。陈敏,宋永发和邢燕婷通过实地调研,构建并计算了大连住宅市场潜在需求信心指数,以量化消费者购房信心,预测房地产市场走势。孙红英对GM(1,N)模型进行了改进,加入了动量项G,以2006—2009年以来消费者月度信心指数为基础,对2010年中国消费者信心指数进行了预测。

第三,宏观经济景气指数或消费者信心指数与其他经济变量关系的研究。张道德和俞林基于VAR模型,运用脉冲响应函数和方差分解研究了消费者物价指数(CPI)、采购经理人指数(PMI)以及消费者信心指数(CCI)之间的相关性。魏瑾瑞,方匡南,谢邦昌和朱建平运用扩展线性支出系统模型、时间维度分析和横截面结构分析的方法,研究了CPI与消费者信心指数(CCI)之间的互动关系。李雪梅通过对影响消费者信心指数的一些定量数据进行分析,研究了各项指标和消费者信心指数之间的关系。丁浩,张朋程和李伟娟基于1999年1月—2011年7月布伦特原油月平均价格和我国消费者信心指数,运用VAR模型研究了国际石油价格和我国消费者信心指数之间的关系。赵磊利用2006—2009年4年的数据,对消费者信心指数(CCI)和各经济变量进行了实证研究。结果发现CCI对CPI和失业率有显著的预测作用,对CPI存在单向引导关系,但对其他经济变量预测和引导功能不明显。王英照,赵金楼和刘家国运用格兰杰因果关系检验的方法,对我国出口集装箱运价指数与宏观经济景气指数之间的关系进行了实证研究。

3 中国宏观经济景气状况与消费者信心关系的实证分析31 变量指标的选择

对于我国宏观经济景气状况的定量描述,本文选取国家宏观经济景气指数(1996年=100)为变量。宏观经济景气指数包括：预警指数、一致指数(1996年=100)、先行指数 (1996年=100)和滞后指数 (1996年=100)。其中,一致指数是反映当前经济的基本走势,由工业生产、就业、社会需求(投资、消费、外贸)、社会收入(国家税收、企业利润、居民收入)等4个方面合成；先行指数是由一组领先于一致指数的先行指标合成,用于对经济未来的走势进行预测；滞后指数是由落后于一致指数的滞后指标合成得到,它主要用于对经济循环的峰与谷的一种确认；预警指数是把经济运行的状态分为5个级别,“红灯”表示经济过热,“黄灯”表示经济偏热,“绿灯”表示经济运行正常,“浅蓝灯”表示经济偏冷,“蓝灯”表示经济过冷。

在对消费者信心的研究上,本文选取我国消费者信心指数进行定量评价。消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标,是综合反映并量化消费者对当前经济形势评价和对经济前景、收入水平、收入预期以及消费心理状态的主观感受,是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标。消费者信心指数由消费者满意指数和消费者预期指数构成。消费者满意指数和消费者预期指数分别由一些二级指标构成：对收入、生活质量、宏观经济、消费支出、就业状况、购买耐用消费品和储蓄的满意程度与未来一年的预期及未来两年在购买住房及装修、购买汽车和未来6个月股市变化的预期。

因为本文研究的是当前经济景气状况和消费者信心的关系,所以最终选取我国宏观经济景气一致指数(1996年=100)、消费者满意指数、消费者预期指数和消费者信心指数为变量,分别用EPI、CSI、CEI和CCI来表示。

32 数据的获取与处理

本文是基于金融危机背景下,对我国经济景气状况与消费者信心关系进行的研究。美国“次贷危机”从2006年春季开始逐步显现,2007年8月开始席卷美国、欧盟和日本等世界主要金融市场,2008年9月份全面爆发。因此,本文选取2008年9月—2011年12月为研究时间段,利用月度数据进行实证检验,共有40个样本点。本文所需要的经济景气指数和消费者信心指数、消费者预期指数、消费者满意指数都来源于中国国家统计局网站。

因为宏观经济景气指数(1996年=100)、消费者满意指数、消费者预期指数和消费者信心指数都容易受到季节波动因素的影响,因此首先要剔除这些数据的季节波动因素。本文用EVIEWS 60软件,运用X-12-ARIMA法对数据进行处理,剔除数据的季节波动因素,使得数据能够较为客观地反映宏观经济状况和消费者信心,处理后的数据分别表示为EPI_SA、CSI_SA、CEI_SA和CCI_SA。

为了消除异方差性和熨平数据的波动性,本文还对经过季节调整后的数据取自然对数,分别用LNEPI _SA 、LNCSI _SA、LNCEI _SA、LNCCI _SA表示。

33 平稳性检验

如果时间序列中存在单位根,就会出现伪回归的现象。为了避免伪回归的出现,本文先对时间序列进行ADF单位根检验,检验结果如表1所示：

注：①DLNEPI_SA表示LNEPI_SA的一阶差分,其余类同；

宏观经济状况范文第2篇

我国的沪深股市自九十年代初成立以来，经过短短十余年的发展，取得了一系列的成就。截止2002年，股票总市值达38329亿元，流通市值达12485亿元，年交易额27990．46亿元，上市公司1224家，投资者开户数达6884．08万。建立了先进的电子计算机网络及专用的空中卫星和地面光纤传输的立体通讯网络，全面实现了证券交易无纸化，形成比较符合国际标准的中央登记结算系统。

但由于成立时间相对于欧美等成熟国家股市较短。成长过程中暴露出的问题不少，引起各方对其广泛争论。本文将从股市运行机制出发，定量分析评价中国股市十二年来成长质量，并为提升我国股市质量献计献策。

二、中国股市十二年来成长质量分析

判断股市的质量应以是否基于经济因素运行，是否优化配置资源，是否反映宏观经济运行状况为标准。以此为基准，以下将从宏观经济状况、新股发行规模与股票指数的关系来分析我国股市的成长质量。

1宏观经济状况与股指的关系

股市行情与宏观经济状况密切相关。理论上两者之间存在正相关关系，股市可较好的反映宏观经济的运行态势，素有经济运行的“晴雨表”之称。

而纵观我国股市十二年来股指与宏观经济状况之间的关系，两者之间却呈现一种同向异动的特点，即宏观经济与股指总的趋势都是上升的，但具体在各年份，两者之间无明显的相关性，甚至变化趋势相反(见图1)。具体地说，这十二年以来我国宏观经济保持持续增长的强劲势头，年GDP增长率都在7％以上，而上证综指由91年初的100多点上升到目前的1500多点，说明两者总体增长趋势一致。而另一方面，在各年份上股指却与GDP增长趋势偏离。92--95年度，GDP增长率分别为14．2％、13．5％、12．6％、10．5％，增长幅度较大。反观这几年股指的变化，92、93年股指持续走高，但94、95年却急剧下跌。当然，这一阶段为我国股市初期发展阶段，股指与宏观经济状况相背离也许是必然的，但在规范发展阶段(1997年至今)这种异动现象依然存在。2001年度GDP增长率为7．3％，2002年为8％，宏观经济继续保持增长势头，在这种大环境下，2002股指理应再创新高，然而，股指不升反降，年平均上证综指由1956点跌至1561点。上述分析说明，经济因素并未完全成为股市运行的主导因素，股市并未完全成为我国经济运行的“晴雨表”。(图1)注：数据资料来源于中经信息网、巨潮网

2．新股发行规模与股指的关系

股市从无到有，从小到大，是一个逐步扩容的过程。理论上讲，在资金供应能够保证的情况下，扩容会增加总市值，从而推动股指的上升；反之，若资金供应跟不上扩容的速度，造成供大于求，就会引起股指下跌。

对照我国历年年平均上证综指与新股的发行额度(见图2)，我们发现，从1991年至2002年底，股指的涨跌与新股发行额的变化基本保持一致，股指上涨的年份新股发行额较大，股指下跌的年份发行额较小，两者相关系数达0．9193。这看似完美合理，实则存在较大问题。将十二年来两者的变化趋势联系起来分析，说明：新股发行额度与市场需求总的来说不相适应，与市场承受能力不能同步匹配。而且资金的供应跟不上扩容的速度，扩容并不能使股指连续上涨。一方面，新股发行额度小时，市场供小于求，股票成为稀缺资源，导致股指上升；另一方面，股指上升造成市场繁荣，资金供应充沛，从而增大股票的供给，而超过市场承受能力后，则会导致股指下跌。下跌之后，则发行额度再度变小，再一次推动股指上升，如此反复循环，使股市处于不平稳的发展状态，股价波动剧烈。在图2中其运行轨迹清晰可辨。

3综合评价

综合这两方面的分析，我们可得出这样的结论――我国股市成长质量不高，表现为宏观经济状况和股市行情相关度较低而与新股发行额相关度较高，市场化程度不足，其根本原因在于，股市运作不是基于经济因素运行。而如果一个市场基于的经济因素过少，则难以谈得上公平、公正、公开，因为对于非经济因素，并非普通市场参与者所能知道和把握的，而谁能最先知晓，谁就能提前一步获得投机收益，助长了市场上的投机行为，严重损害了市场的公正性，弱化了市场的自我调节功能。

在我国，股票市场是一个新兴的市场，管理层为了使股市稳定运行，针对股市中出现的问题，常常出台政策进行直接干预。主要表现在：通过控制新股发行额度及其他政策，直接调控股市的运行。而管理层的这种直接干预政策使系统风险增大，造成投资者重视“政策面”轻视“基本面”，热衷于投机炒作。因而，股价的涨跌与上市公司的业绩相关性不强，股市行情与宏观经济状况难以相符，也就不难理解。

(图2)注：数据资抖来源于中经信息网、巨潮网

所以说，在我国现阶段，而股市并非完全基于经济因素运行，政策因素是影响股市的主要因素。

三、提升我国股市质量的对策

自2002年以来，股市持续低迷，主要是缘于股市质量低、信誉差，股市投机盛行，系统风险较大，导致投资者信心不足，更难以吸引新的投资者进入。而如果管理层不在股市的运作机制上作出变革，仅是想方设法在向股市内引资―亡做文章，只能是治标不治本，不会起到太大的效果。正如华尔街稳健派投资者所说：只要中国资本市场的游戏规则能够令我们信服，而不是继续玩掩耳盗铃的假面舞会，钱不是问题。因此，从股市的长远发展考虑，应从如何提升股市的市场化上想办法。所以，我认为，应从以下两方面考虑提高股市质量。

第一、依据证券监管的法律法规，变直接调控为间接调控。2001年《证券法》的出台，使得监管的范围、对象、方法等有了明确的定义。这要求管理层要改变管理思维，一方面，时刻要以该法为准绳，不能再以行政命令代替法律行事；另一方面，监管时要依法从严监管，法律面前人人平等，不能再做失信于市场的做法。

第二、在新股发行上，要由市场决定股价，由市场决定股票发行额度。股票市场是市场经济的产物，股市应充分体现市场经济规律。在发行额度上，要放权给市场，由市场根据其承受能力决定发行的额度。另外，企业作为市场微观主体从自身的利益出发，在股票的发行上会审时度势，决定发行的时机、规模及合理的价格，而切忌把股票发行当作调控股市的手段。

宏观经济状况范文第3篇

关键词：经济形势；宏观；宏观经济；走向

中图分类号：F2文献标识码：A文章编号：16723198（2013）22001701

一个国家的国民经济运行状态以及其经济活动的总体活动简称为宏观经济，简单来说也就是整个国家的国民经济总体活动。然而，由于一个国家内外经济状况的不断变化，并为了能够实现国民经济活动与发展的稳定增长的态势，就需要采取宏观经济政策，也就是以政府为主体，采取相关的政策措施，对整个市场经济的运行进行调节，从而实现宏观经济的国民产出水平、稳定物价、低失业率等目标。

宏观经济政策是针对当前的宏观经济发展形势而采取的相应的对应措施，因此，下面笔者就根据我国目前的宏观经济政策，对我国当前的宏观经济形势进行相关分析。

1对当前我国宏观经济政策下的经济形势进行探讨

目前我国的经济发展形势相对健康，主要在于自我国改革开放以来，我国的经济一直处于长期平稳且快速发展的状况，这种经济发展状况也正好符合了经济健康发展的标准。具体来看，我国的GDP、财政收支、投资于对外贸易等实现了长期的快速发展，且从增长数据判断来看，其增长的速度也较为合理，也形成了以“以经济建设为中心”的市场经济国家。

我国经济发展已经进入了“后革命时代”。所谓“后革命时代”，指的是未来的经济革命时期。“后革命时代”首先表现为以“和平、和谐、共同发展”为未来经济发展的主题，强调经济发展为时展的主旋律。其次，“后革命时代”着力于生产关系的转变，提高生产关系与生产力的适应性，从而实现经济发展的创新与优化。因此，从我国目前的经济形势来看，已经做好准备，逐渐走向经济发展的“后革命时代”。

当前的“后危机时代”即将过去，从当前的国际经济发展形势来看，全球的经济复苏的势头仍在持续，基本上已经实现了金融危机的渡过，虽然目前也存在着一些经济发展过程中的不确定性风险，但从整体的发展形势来看，从我国目前的经济形势来看，“后危机时代”也即将过去，逐渐开始走向新的宏观经济发展道路。

步入了经济发展的“双重并存”阶段。一般一个国家的宏观经济发展要渡过三个阶段：首先是建设阶段，其次是发展阶段，最后是消费阶段。然而，当前的“双重并存”阶段指的是我国的东部地区已经发展到了“发展与消费并存”阶段，而我国的中西部地区仍处于发展的“建设与发展并存”阶段。也就是说，我国目前的宏观经济形势存有区域经济发展不协调，没有实现各个区域经济发展的平衡，并伴有其他的经济问题。

2简要分析我国目前经济状况存在的问题

虽然从我国宏观经济的总体发展来看，我国经济处于平稳持续快速发展时期，并逐渐走上“后革命发展”时期，但在这些良好的经济信号下，仍存在着一些经济问题。

我国的经济增长方式没有实现优化。从目前我国的经济增长方式来看，主要依赖于我国的外贸出口与投资，也就是说，我国的经济增长方式没有实现根本性的转变。经济增长依赖于外贸出口则体现了我国国内的消费不足，尤其其个人消费，而较大数量的投资就会造成本国的货币供应量增加，从此以往，就会造成外汇积累较大，国际收支与国际贸易出现双顺差，从而增大了我国人民币升值的压力。因此，这两种经济增长方式存有不利于我国经济长期性发展的弊端，需要通过调控手段，逐渐实现经济增长方式的健康化。

当前我国的经济调控政策存有局限性。宏观调控主要是在市场经济中，通过政府采取经济、行政以及法律手段来对经济的运行进行有关调节，该手段主要是为了弥补市场经济的不足，从而经济的长期稳定发展，然而，从我国具体的经济形势来看，我国的经济调控政策存在着一定的局限性。首先，在某些领域难以实现宏观经济政策的调控。其次，宏观调控表现为对市场经济的干预，且具有一定的不稳定性。最后，宏观调控需要较为专业的知识作为基础，一旦调节出现错误，就使经济出现更为严峻的问题。就业率低与通货膨胀形势严重就业率低、通货膨胀形势严重是目前我国人民能够切身感受的经济问题。就业率低主要表现在大学生的就业问题，据调查显示，2009届大学生的就业率仅仅只有百分之二十三。而目前我国出现通货膨胀与经济过热的经济状况主要原因在于“流动性过剩”，也就是“钱多资少”，人民币的投放速度过快。这种情况不仅对造成劳动成本上升，物价上涨，还会使人民财产流失，从而造成更大的经济问题。

区域经济发展发展不平稳问题凸显。正如前文提及，我国目前处于“双重并存”的经济发展阶段，东部地区的经济发展速度明显快于中西部。另外，城乡经济发展的不协调问题也十分严重。总的来说，在这种区域经济发展不平衡的宏观经济形势下，我国的经济发展依旧面临着许多挑战欲风险，且伴随着诸多不确定的、不稳定的国内、国外因素。

3就我国经济形势的宏观走向进行相关探究

宏观经济调控政策是推进我国经济健康、持续、稳定发展的重要手段，也是促进我国经济结构优化，改善目前经济形势的重要措施，其对我国的经济发展防线起着重要的主导作用，因此，以下笔者就我国经济形势的宏观走向进行有关探究。

以积极态度逐渐走向“后革命时代”经济发展道路。“后革命时代”是以和平发展、经济建设为中心的时代，是逐渐完善市场经济发展与提高生产力的时代。所以，为了走向“后革命时代”就需要坚持以经济建设为中心不动摇，抓住当前的和平时代，努力将中国经济推向未来，推向现代化。其次，注重经济发展途径的创新型，转变滞后的、不合理的经济发展结构，不断加强生产关系的自我完善与改进，并实现市场经济主体的生产要素的创新，从而带动整个产业结构的调整，实现未来经济的健康、稳定增长。最后，合理利用投资、消费、出口三个经济拉动力，通过调整投资、消费、出口的比例从而利用者“三驾马车”拉动我国的宏观经济形势步上“后革命时代”健康发展的路子。

合理利用宏观调控政策，实现区域经济协调发展。宏观调控主要依赖于三种手段：经济手段、法律手段以及行政手段。为了使我国走上健康、稳定发展之路，就需要合理利用这三种手段，借助于价值规律与经济杠杆的调节作用，对不平衡的经济发展区域予以调解。首先，要推进城乡经济发展一体化，一方面不断将城市的有力资源注入乡镇发展，另一方面乡镇应该不断优化农业的生产要素，实现产业的规模化经营，从而在加强城乡联系的基础上推进城乡一体化发展。另外，对于东西部发展的不平衡也应该遵循资源优化配置的原则，将东部的技术、资金资源引入中西部，带动中西部的经济发展，从而使我国经济发展实现协调、平衡。

坚持市场经济发展模式，保持我国经济持续、健康增长市场经济是一种自由的经济体系，其主要是指在这种体系下的生产、销售等市场经济活动完全主导于市场的价格机制，并通过市场的供给与需求的作用力来实现资源配置的效果。因此，在我国政府调节经济走向的同时，还应该利用市场经济这双无形的“手”，将市场经济与宏观调控整形结合起来，从而在这有形之手与无形之手共同的作用力下，促进我国经济结构的完善与改革，推进我国经济走向有活力、有生命力的未来经济发展之路。

总的来讲，目前我国的宏观经济存有诸多亟待解决的问题，并在不断完善与调整的过程中，仍面临着国内、国外的不确定性的影响因素。所以，为了能够推进我国经济长期稳定与健康发展，就需要立足于我国当前的经济形势，不断探究目前存有的经济问题，以实现我国宏观经济走向的准确判断，从而在政府为主导的前提下，借助有行与无形之手，推进我国经济发展走向新的健康、创新发展路程。

参考文献

[1]王碧峰，周传龙.宏观经济形势与政策问题讨论综述[J].经济理论与经济管理，2009，（03）.

宏观经济状况范文第4篇

关键词：信息；股票价格；经济波动；结构向量误差修正模型

一、引言

Pigou（1927）[1]的理论将居民对宏观经济的预期作为经济波动的主要因素，随后发展起来的主流宏观经济学文献背弃了这一传统，并且将技术冲击作为引起经济波动的主要因素；尽管如此，居民对宏观经济的预期一直在经济周期文献中发挥重要作用。尤其是近些年来，居民对宏观经济的预期以及关于未来宏观经济状况的信息的冲击（news shock about future macro economy）在解释一些问题上发挥了重要作用。（Beaudry and Portier， 2004； Jaimovich and Rebelo， 2006； Christiano et al.， 2008）[2][3][4]。但是，鲜有学者谈及关于未来宏观经济状况信息在中国经济波动中所扮演的角色。建立在已有研究的基础上，本文期望通过将相关方法和模型应用在中国经济中来填补这个空缺。

在Beaudry and Portier（2006）[5]中，信息以及信息在经济周期中的作用是在一个双变量结构向量误差修正模型（Structural Vector Error Correction Model， SVECM）中识别的。在这个识别策略中，结构模型被相继赋予短期限制条件（short-run restriction）和长期限制条件（long-run restriction）。在短期限制条件中，信息被识别为股价中与技术新息（innovation）不相关的新息；而在长期限制条件中，信息被识别为对技术进步具有长期影响的新息。按照Beaudry and Portier（2006）的推论，如果关于未来宏观经济波动的信息在经济周期中发挥了重要作用，那么模型中的变量—尤其是技术进步变量—对这两种信息的脉冲响应函数应当是相似的，而两种信息之间应当呈线性关系。这种方法在美国数据中的应用支撑了信息驱动型经济周期模型（news-driven business cycle）。Barsky and Sims（2010）[6]则将信息识别为一些向前看（forward-looking）变量（包括股价，消费者信心指数和通货膨胀）中新息的线性加权。

中国证券市场虽然起步较晚，但已经在国民经济发展中发挥了重要的作用。随着证券市场在经济发展中作用的逐渐凸显，证券市场与宏观经济方面的联系也在逐渐加强。譬如说，利用1995-2004年的中国数据，方文全（2009）[7]验证了中国股市与通货膨胀之间的关系；王晓芳、高继祖（2007）[8]则利用ARDL边界检验的方法进一步验证了上述结论；靳云汇、于存高（1998）[9]则从更加广义的角度论证了中国股市与国民经济的关系。所有的研究都证实了中国股票市场与国民经济的关系与国外股票市场没有显著的差异。这意味着股票市场价格中包含了宏观经济的有关信息，我们完全能够利用Beaudry and Portier（2006）的方法验证关于未来宏观经济状况的信息在经济波动中的作用，同时利用其策略识别出该信息；这就是本文将要做的工作。

二、模型介绍

1. 信息的定义及其识别中的问题

按照Barsky and Sims（2010）中的定义，以全要素生产率代替的技术进步一般可以表达为两类冲击的随机过程：未预期到的技术冲击和以前预期到的对当前技术进步的冲击，其中，以前预期到的对当前技术进步的冲击就是本文中所要寻找的信息冲击（news shock）。进一步来说，技术进步一般可以表达为：

这个表达式符合由信息冲击定义所导出的限制性条件，但是简单的模型估计只会将两类冲击混淆，研究者只能得到两类冲击的和而无法分别产生出两类冲击序列，因此简单的估计会产生出误差，从而影响研究结论。

从上面的分析中可以看出，信息冲击是无法在单方程的估计结果中获得的，我们只能利用向量自回归或者向量误差修正模型来估计信息冲击序列。

2. 信息识别策略

本文的识别策略是遵照Beaudry and Portier（2006）中的模型和步骤。具体来说，假设一个由技术进步和股票价格构成的双变量向量误差修正模型（Bivariate Vector Correction Model）的表达式为：

分别为短期和长期结构冲击，其方差-协方差矩阵均为单位矩阵。为了保持结构模型和原始模型的一致性，结构模型必须能够产生原始模型中的方差-协方差矩阵，这就意味着以下的关系式：

和

从上述关系式可以发现，由于包含长期限制条件的模型和包含短期限制条件的模型式从同一个原始模型中估计出来的，所以对于方差-协方差的限制条件是一样的。由于是对称矩阵，上述方程中是一个包含四个变量和三个方程的方程组，所以需要提供结构性限制条件来估计参数，这就是下面的短期限制条件和长期限制条件所要做的工作。

本文假设在短期中，股票价格新息对当前的技术进步没有影响，按照这一假设，短期结构模型中的系数存在条件；同时，对未来宏观经济和生产率的信息冲击可以识别为新息序列。在长期中，依照Beaudry and Portier（2006）中的方法，仅有技术进步方面的新息对技术进步具有长期作用，而股票价格中的新息对技术进步不存在长期作用。该假设条件中，长期结构模型中的系数存在条件。在该识别条件中，股票价格中能够长期影响技术进步的新息与本文的信息定义较为接近，所以如果宏观经济周期波动是信息驱动型的，那么两类模型中变量对来自新息序列的冲击反应应当是类似的。本文的模型估计及其分析就是建立在这一分析基础之上的。

三、数据描述

本文的模型估计建立在我国1995年一季度到2011年四季度的数据。所有数据均来源于中经网统计数据库。

中国技术进步数据来源于对中国生产函数的估计，用中国的全要素生产率来代表中国的技术进步。假设中国的生产函数为步序列可以估计为：

但是，利用该模型估计中国的技术进步需要解决诸多问题。针对相关问题，本文在相关研究的基础上都做出了相应的处理。

首先，由于本文模型需要估计中国的股票价格中所反映的宏观经济信息，而中国的农业由于长期以来发展程度较低，与股票市场的直接联系也较弱；因此，本文按照Beaudry and Portier（2006）的方法，模型中的总产出由第二产业和第三产业的总产出来代表。然后，从中国的统计数据中可以寻找到中国的月度环比通货膨胀率，该通货膨胀率由居民消费价格指数表示。利用中国的月度环比数据，通过简单的相乘，能够计算出中国的季度环比通货膨胀率，然后能够进一步计算出1995年一季度至2011年四季度之间各季度建立在1995年一季度基础上的价格，其中1995年一季度的起始价格假设为1。然后利用统计数据中的名义总产出和各季度的价格指数，本文得到了各季度的实际总产出。

其次，对中国的季度资本存量采用永续盘存法进行估计。永续盘存法的估计表达式为，其中为固定资产投资价格指数。因此，该估计方法要求确定起始的资本存量，各季度的投资价格指数，各季度的名义投资以及季度折旧率。本文中的各季度的名义投资能够直接由统计数据获得；而季度折旧率则为1.27%，这与年度折旧率为5%是相一致的（王小鲁等，2000；郭庆旺、贾俊雪，2004；陈彦斌等，2009）[10][11][12]。按照乔根森（2001）[13]的思想，本文采用耐用消费品的价格指数来对固定资产投资进行代替，但是该价格指数仅从2003年一季度开始，对于1995年一季度至2002年四季度之间，本文只能采用总体通货膨胀率来代替固定资产投资的价格指数。对于各季度的投资，本文采用各季度第二产业和第三产业固定资产投资完成额的总和进行计算。按照所选取的时间宽度，本文将郭庆旺、贾俊雪所估计的1994年底的资本存量作为起始的资本存量，但是这一资本存量是以1978年的价格进行计算的，这与本文所选取的价格基点完全不同。为此，本文首先利用中国年度通货膨胀率，计算出按照1995年价格计算出的1994年资本存量，然后利用1995年的环比通货膨胀率，计算出1995年一季度的通货膨胀率与全年通货膨胀率之间的关系，从而将该初始资本存量转化为按照1995年一季度的价格进行计算的数值从而满足永续盘存法的公式。利用所有处理的相关数据，可以估算出1995年一季度至2011年四季度之间的所有资本存量。

再次，对于本文劳动收入份额的处理。由于本文的总产出和资本数据都是来自于第二产业和第三产业，因此劳动收入份额数据也最要来自于这两个产业的估计。因此，本文第二产业和第三产业的劳动收入份额数据直接取自1995年至2004年的平均值。为了构造一个统一的劳动收入份额数据，笔者首先利用第二产业和第三产业增加值占其总和的比重作为加权值，从而得到历年的劳动收入份额数据，最后取历年的数值进行平均从而得到本文所需要的劳动收入份额数据。最终的劳动收入份额约为0.40。

最后，对于（1）式中劳动力的选取，本文将各季度末全部城镇单位的从业人员数作为本文劳动力的替代，这也与本文的模型中不包含农村部门的生产相符合的。

利用相关的统计数据和经过处理的数据，本文估算出了中国各季度的技术进步。但是估计出来的数据具有严重的季节性，所以笔者进一步利用X12方法进行了季节调整。调整出来的技术进步数据可见于图1中的虚线。从图1中可以看出，中国的技术进步总体来说是增长的，这与我国的经济发展事实相符合。

对于股票市场的价格，本文采用上证季度最高综合指数进行替代。按照Beaudry and Portier（2006）的数据处理方法，本文首先将股票价格除以本文中得到的各季度价格指数以及中国各季度15—64岁的人口总数，然后再取对数从而得到本文的股票市场价格指数。本文按照历年抽样调查中该年龄段人口所占的比例以及历年人口总数估算出历年15—64岁的人口总数，然后假设同一年不同季度之间的人口增长数是相同的，从而估算出各季度内15—64岁的人口增长率，并进而计算出各季度内的人口数量。依据相关处理方法，最终各季度的股票市场价格指数可见于图1中的实线。从图中可以看出，中国的股票价格呈缓慢上升趋势，但是没有中国的技术进步那么平缓，它是在波动中缓慢上升的，甚至在特定的时间段有一定的下降。

为了检验模型设定是否正确，需要对数据进行简单的分析。扩展的Dickey-Fuller检验表明技术进步和股票价格均是满足一阶单整（I（1））的，而Johansen协整分析则表明两个时间序列数据满足95%的显著性水平下是存在协整关系的，这意味着本文所采用的误差修正模型是正确的，模型的构造符合中国数据的特点。

四、模型估计

利用时间序列分析工具JMulTi对上述模型进行估计。滞后阶数利用AIC信息准则可确定为5，第一阶段的误差修正模型采用Johansen的计算方法，第二阶段的结构模型利用最大似然法进行估计，在估计中采用自助抽样法（bootstrap estimation），抽样期数为2500期。按照本文第二部分中对模型意义的阐述，信息由两个结构新息和进行刻画；在估计结果中，模型中的两个总体变量对新息的脉冲响应图可见于图2。在图2中，两条实线是脉冲响应的点估计，其中，带三角形标注的实线表示的是总体变量对新息冲击的脉冲响应。

图2（a）绘出了技术进步（全要素生产率）对两类新息冲击的脉冲响应。从该图中可以看出，全要素生产率对新息冲击的反应为零；这是与估计过程中所施加的短期限制条件是一致的，即来自股票价格的新息对当前的全要素生产率没有影响。但是，该新息冲击对全要素生产率存在持久的影响，来自当前的一个正的对股票价格的结构性冲击，能够对未来的全要素生产率带来一个持续性的增加。而另一方面，通过利用长期限制条件得到的新息序列按照限制条件的定义应该是能够对全要素生产率产生持久性的影响，这一点也能够从图2（a）中的脉冲响应图中看出；重要的一点是，股价对两类新息冲击的脉冲响应基本是相似的。其中是符合第二部分中提及到的Barsky and Sims（2010）中对信息（news）的定义，即。图2（a）中的脉冲响应图表明，从全要素生产率的角度来看，关于未来宏观经济的信息完全反应在了股票价格中，同时宏观经济的波动在很大的程度上会受到关于未来宏观经济信息的影响。

图2（b）中的关于股票价格的脉冲响应图进一步证实了上述推论。从该图中可以看出，股票价格对两类新息冲击的脉冲响应图是完全相似的。短期中不会对全要素生产率产生影响的正的新息冲击能够使股票价格在当期中有所上升，两类新息冲击都刻画了这样一种状况。

（a）技术进步

（b）股票价格

（a）短期信息冲击的解释力

（b）长期信息冲击的解释力

图3 方差分解

注：该图表示的是预期误差的方差在各类模型中被信息冲击解释的比例。其中（a）表示全要素生产率和股票价格的预期误差被新息冲击η2的解释比例，（b）表示预期误差被新息冲击的解释比例，因此，图形表示了两类新息冲击在各自模型中的解释力。

上述的脉冲响应图证实了一点，即总体经济（即全要素生产率）会受到关于未来宏观经济信息的长期的影响，而相关信息能够通过对股票市场价格的分析得到。关于这一点能够进一步通过对估计结果的方差分解得到。图3中的方差分解表示了各变量中的预期误差的方差能够得到相应新息的解释比例。其中图3（a）表示股票价格的预期误差的方差能够得到新息的大部分解释，而短期内的全要素生产率预期误差无法得到该新息冲击的解释，但是该新息冲击能够解释长期内全要素生产率的预期误差。图3（b）则表示了两个变量的预期误差的方差受到新息冲击的解释力。从改图中可以看出，该新息序列同样能够解释大部分的股票价格额预期误差的方差，同时虽然没有施加短期约束条件，新息冲击同样难以解释短期内的全要素生产率的预期误差，同样它能解释长期内的全要素生产率的预期误差，这是与长期约束条件相一致的。

脉冲响应图和预期误差的方差分解反应了一点，即中国总体经济的波动并不是仅仅由未预期的全要素生产率的冲击或者投资技术冲击造成的，关于未来宏观经济的信息的冲击也可能在中国的宏观经济波动中发挥了重要作用。从上述模型的计量分析结果来看，研究中国宏观经济波动的宏观模型应当要合理考虑关于未来宏观经济信息的冲击对于当前波动所造成的影响。同时，上述的分析结果也表明，股票市场的价格能够在很大程度上反映关于宏观经济的信息，能够在一定程度上发挥市场的“晴雨表”的作用，关注股票市场的价格能够为宏观经济政策的制定提供有意义的帮助。

五、结论

Beautry and Portier（2006）通过将信息识别为与股票价格中与短期全要素生产率新息相垂直的结构新息，并与长期限制性条件中所估计出的信息进行比较。本文将这种思想应用到了中国的股票市场价格中，结果发现中国的股价中包含了未来宏观经济的信息；因此，通过结构向量误差修正模型，本文对该信息进行了一定的识别。从脉冲响应图和方差分解图来看，信息的识别较为成功，其所产生出的结果与长期限制条件下的新息之间是存在较为稳定的关系的，从而造成两类新息对总体经济变量的影响是非常相似的。文章结论对于进一步的中国宏观经济研究和宏观经济管理具有一定的 意义，为中国宏观经济理论模型的选取提供了一定的实证基础。

当然，本文的研究依然是较为初步的，譬如说，本文模型是由双变量构成的；但是在现实生活中，可能多个变量之间会存在协整关系。这就需要对本文中的双变量结构误差修正模型进行拓展，这其中包括模型意义上的拓展以及限制条件上的拓展。这需要更多的工作。因此，为了能够充分理解信息在中国经济波动中的作用，中国学术界依然有许多的工作需要去做。

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[11]郭庆旺、贾俊雪，2004：《中国潜在产出与产出缺口的估算》[J]，《经济研究》第5期。

宏观经济状况范文第5篇

[关键词] 信用风险；宏观经济环境；信用循环指标；违约概率

[中图分类号] F830.2 [文献标识码] A [文章编号] 1006-5024(2008)01-0152-05

[基金项目] 国家自然科学基金重点项目“中国宏观经济中期发展建模：预测方法与应用研究”(批准号：70531010)；国家自然科学基金“创新研究群体科学基金基于行为的若干社会经济复杂系统建模与管理”(批准号：70521001)

[作者简介] 曹汉平，北京航空航天大学经济管理学院博士生，中国银行总行高级经理，研究方向为金融工程与风险管理；任若恩，北京航空航天大学经济管理学院教授，博士生导师，研究方向为国际竞争力比较、金融工程与风险管理。(北京 100053)

一、问题的提出

近20年来，信用风险的研究如雨后春笋，取得了长足发展。但这些早期的信用风险模型大多集中对违约可能性(信用评分)的预测，主要强调对样本截面数据，而不是从时间序列角度来分析辨别“好”或“坏”的公司，并且这些模型大部分仅仅考虑了公司本身的状况与能力，而未将外在的环境因素纳入其中。近年来，随着经济的快速发展和经营环境的快速变迁，公司必须面对许多不确定性，增加了公司经营的风险。信用风险的时间序列或动态行为分析已经广受学术界、业界以及监管机构的重视。

首先，信用风险市场的流动性越来越大。抵押证券(ABS)，如债券抵押证券(CBO)与贷款抵押证券(CLO)，与信用衍生产品(Credit Derivatives)相似，都允许金融机构在不用破坏客户关系的情况下降低信用风险敞口。这些新信用工具的定价需要利率、违约率、回收率、以及信用利差等的动态行为的足够数据。一般而言，可利用直接观测这些变量的历史数据，或者利用流动性信用敏感工具定价模型来计量这些相关经济变量的动态行为即为信用违约互换(credit default swaps)。其中信用衍生工具或证券有效性弥补了早期信用评分方法在管理信用风险时的适应能力，同时它也使违约分析的重点从截面分析、时间点分析转换到动态的信用风险管理。

其次，信用风险组合管理需要动态信用风险分析。虽然这些模型基本上都能作为分析信用风险组合的工具，但是对于不同风险种类的分析却存在很大的差异。在可辨别的独特性风险与系统风险情况下，绝大多数独特性风险都能被分散，系统性风险对信用组合最重要。而目前的信用组合模型，如CreditMetrics、CreditRisk+都较少关注系统风险因素的行为。通常而言，系统信用风险因素经常与宏观经济环境有关。因此，如果能将宏观经济环境与系统信用风险因素建立联系，那么有关宏观经济变量的趋势与状态的知识就可以帮助商业银行评价组合信用风险。

第三，监管的发展也需要对信用风险进行动态分析。新巴塞尔协议(Basel Committee on Bank Supervision (2003))建议银行的资本需求(capital requirements)必须直接与交易双方的履约能力(creditworthiness of the counterparties)相联系。同时，新监管架构的一个主要关注点就是银行资本需求的亲周期性(pro-cyclical capital requirements)，并且按照这样的方法来增加经济周期的冲击，这可能会恶化经济周期波动。经济增长期间，银行可能会降低经济资本水平，而经济资本水平的降低可能是受到基于近期违约概率估计的风险敏感性资本需求(risk sensitive capital requirements)的刺激。因此，在经济周期的波峰时，经济资本水平可能非常低以致于无法应付后续的经济下降趋势。而在经济下降期间，经济资本的积累同样可能很低。此外，经济资本的增加可能会导致银行信用紧缩(credit crunch)并且因此恶化已经不利的经济环境。亲周期(pro-cyclicality)的问题进一步凸现了对信用评级、违约概率、信用利差以及其它信用风险驱动因子进行动态分析的需要。

本论文主要尝试将宏观经济环境和行业竞争环境纳入信用风险模型，来辨别外在因素对信用风险的影响程度。希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响，为投资者在评估投资时提供多一层的考量，并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式，以供后续研究与实务界应用。

二、信用风险模型的发展历程

信用风险分析最早起源于Beaver (1967) 和Altman (1968)的工作，并且在过去近四十年来取得了广泛的研究与探讨，发展出许多类型的信用风险模型。不同的模型具有不同的特性及相关的理论基础，大致而言可以划分为两大类。第一类是基于会计信息与市场价值所发展出来的模型，如Altman，Haldeman and Narayanan(1977)的ZETA模型，第二类则是以股票价格为基础的模型，如KMV、Moody’s等机构用期权理论发展出来计算违约概率的模型。但到目前为止，并未有具体将宏观经济因素纳入信用风险模型的研究。不过，经由Belkin，Suchower and Forest(1998)与Jongwoo Kim(1999)两篇对信用转移矩阵(credit transition matrix)的研究，替信用风险模型纳入宏观经济变量的方式提供了一个可行的研究方向。Belkin，Suchower and Forest(1998)首先将公司价值变动的因素分成两部分，个别公司单独面对的风险与所有公司共同面对的风险，前者可称为个别风险，后者则为系统风险。Jongwoo Kim(1999)运用前述研究的概念，进一步建立较为具体的信用循环指标。

近年来，一些学者对违约概率与宏观经济变量的相关性展开了研究，较具有代表性的是Pesaran等(2005)建立的全球自回归宏观经济矩阵模型GVAR。该模型以Merton(1974)的期权理论为基础架构，以经济的全球化为背景，用横跨25个国家、时间段为1979―1999的季度相关数据，通过建立模型，分析国内宏观经济变量，包括GDP、CPI、短期利率、汇率、以及全球变量(如石油价格等)的冲击对资产信用组合风险的影响，证明银行冲销坏帐损失与国内外宏观经济变量的变化具有重要关系。另一个比较有代表性的是Koopman等(2005)直接应用时间序列模型研究违约概率的周期性变化。

综合以上文献，我们可以发现信用风险作为商业银行业所面临的主要风险，一直是银行风险管理的核心内容，同时也是监管机构及学术界研究的主要话题。目前我国商业银行的信用分析和评估技术仍处于传统的比率分析阶段。随着全球经济越来越相互依赖，商业银行与中央银行都必须面对并分析宏观经济波动对信用风险(或损失分布)的影响。因此，在此领域，尤其是宏观经济环境与信用风险相关性研究方面，将有大量的工作去做、值得深入研究。

三、基于宏观经济因素的信用风险评估模型

考虑到本论文旨在尝试将其忽略的外在因素(可分成宏观经济环境和行业竞争环境两部分)纳入信用风险模型，来辨别外在因素对信用风险的影响程度，因此主要参照Jong-woo Kim(1999)的研究方法建立宏观经济模型，并利用宏观经济变量(GDP增长率，CPI通膨率、货币供应量、失业率等)建立信用循环指标(Z)值，来表示宏观经济情况，然后以此信用循环指标的结果搭配Belkin-Forest-Suchower(1998)的方法，去调整不同经济情况下企业信用质量改变的概率，并修正研究期间银行放款组合价值之信用风险的变动型态。希望利用辨别出的外在因素对信用风险的影响，为投资者在评估投资时提供多一层的考量，并建立一个能够纳入外在因素的信用风险评估模式，以供后续研究与实务界应用。

(一)模型的建立

本论文假设影响公司价值的因素有三个方面，分别为宏观经济风险(Z)、公司经营绩效(M)与个别公司风险(ε)。现将此三种变量定义如下：

1.宏观经济风险

宏观经济风险以Z表示，为所有公司都必须面临的风险，可视为系统性的。这种整体且全面性的风险可能导因于国内GDP的变动、货币供应的变化、进出口成长或衰退、产值提升或下降等。为识别宏观经济风险，首先需要辨别哪些宏观经济变量可以合理仿真未来宏观经济状态。不同的国家，其经济状态各有其特定的全局变量组合代表，Wilson(1997)建议至少应有3个以上的宏观经济变量。此外，随着行业、评级的差异，其辨别的解释变量亦随之不同。再者，在模型估计方法上，随着模型设定而有所差异，其共同处则在于利用过去的变量资料来预测未来变量的可能。

本论文主要是依据Jongwoo Kim(1999)的研究方法，运用宏观经济变量建立信用循环指标(Z)，来表示整体经济情况，再依据信用循环指标的结果，去调整企业信用质量改变的概率。以下是分析方法的介绍。

(1)建立复回归模型

首先，分析投机级公司的违约概率与宏观经济变量的线性回归关系，再以变量分析(Analysis of variance)、系数估计(Parameter Estimates)、变量膨胀因子(Variance Inflation Fac-tors)三个方法作整体模型分析解释。其中：变量分析(Analysis of variance)的主要目的是分析解释变量与被解释变量有无直线线性关系；而变量膨胀因子(Variance Inflation Factors，VIF)则作为该模型共线性(Multi-Collinearity)的判断标准。

本研究先利用Probit函数对被解释变量(投机级公司的违约概率)作转换，得出的转换值再与选定的宏观经济变量做复回归分析，并利用最小平方法(Ordinary Least Squares，OLS)推算宏观经济变量的估计系数。

其中，Yt：表示第t期投机级公司的违约机率，Xi，t-1：表示第i个宏观经济变量在t-1期的值，β：为未知的参数，εt：为随机误差项，h：为选定的宏观经济变量个数。

(2)建立信用循环指标表示宏观经济状况

由公式(1)估计下一期的投机级公司违约机率的转换值后，即可建立信用循环指标表示经济状况。其公式可表示为：

其中，Zt表示第t期的信用循环指标，Φ-1为标准正态之累积分配的反函数，Yt表示第t期投机级公司的违约概率，μ为平均数，σ为标准差。

2.公司经营绩效

公司经营绩效以M表示，本论文以税前息前资产报酬率作为经营绩效变量。Mt值的转换主要应用统计上标准差距离的计算公式：

其中，RAt表示t期公司资产报酬率，μ为平均数，σ为标准差。

为了符合Mt~N(0，1)的假设，本研究假定同行业内各公司资产报酬率成标准正态分布。换句话说，即公司经营绩效的好坏概率呈标准正态分布。式(3)分子中的μRAt即为行业平均资产报酬率，也可用ITAt表示，用数字式表示为：

其中，RAt表示t期公司资产报酬率，IRAt表示t期行业平均资产报酬率，N为同行业内公司数量。

从式(3)可知，本研究将资产报酬率作为衡量公司经营绩效的指标。为了将宏观经济环境对资产报酬率的影响剔除，并消除行业特性差异，将其减去行业平均资产报酬率后再除以行业资产报酬率标准差，得到的经营绩效指标Mt就等于该公司经营表现与行业平均间的标准差距离。若公司资产报酬率小于行业平均报酬率，则Mt0，表示有正面的经营绩效。若两者相等，则Mt=0。

3.个别风险

个别风险以ε表示，此风险仅与个别公司相关，如新产品开发等。

根据以上分析，那么可以以下列回归式来估计宏观经济风险对公司价值变动的影响，并据此建立基于宏观经济因素的信用风险评估模型。

Rt=w1Mt+w2Zt+w3εt(5)

其中，Rt为t期公司价值变动，Mt为t期公司的经营绩效指标，Zt为t期宏观经济指标，εt为t期个别价值变动风险，w1、w2、w3分别为Zt、Mt、εt的权重。为了保证正态分布的假设，即Rt～N(0，1)，不失一般性，假设①Mt、Zt与εt也为N(0，1)的标准正态分布，即Mt、Zt、εt～N(0，1)；②Mt、Zt与εt间相互独立；③w12+w22+w33=1。

除了以数学式表示本研究模型外，也可以图形表示(如图1)。从图1中可以发现，公司价值变动可以区分为三部分，如同前文定义，分别为宏观经济风险、公司经营绩效与误差限。图中V0代表0期公司资产价值，Nt则为t期公司可能价值概率函数，Vt则代表其期望值。V0至Vt的变动中，V0至V′为受公司经营绩效影响的部分，影响幅度为w1Mt；V′至Vt则是受宏观经济影响的部分，影响幅度为w2Zt。

此图的例子是当Mt为负，而Zt为正，且w2Zt大于w1Mt的情况。若Mt与Zt两者均为正，Vt、V′皆会位于V0右边；反之，则Vt、V′皆会位于V0左边。换句话说，公司价值可能会因为Mt与Zt而变动，变动的幅度分别为wtMt与w2Zt，总变动幅度则为w1Mt+w2Zt。

(二)模型的求解

在期权模式的信用风险模型中，违约率的估计是以低于临界值的累计概率加以表示。该概率为：

其中，t为期间，V0为0期公司资产价值，Dt为t期负债帐面价值，μ为平均数，σ为标准差。

违约概率也能够在图形上看出。图2为期权模式下t期的公司可能价值分布图，公司可能价值为标准正态分布，所以此公司价值线Nt代表的一样是标准正态分布的概率函数。图中的横轴并非公司绝对价值表示，而是期望值的距离，以一个标准差为单位。此时只要求出临界值b的数值，即能得到临界值以下的累计概率，以τ表示。

此临界值也可称为违约点(default point)，根据公式(6)，可得临界值b为：

公式(7)所计算的临界值隐含的假设为公司价值低于负债面值就发生违约，但在现实生活中，违约不会在低过负债时即刻发生，而是已经低过负债一定程度之后。其中KMV的EDF模型也不根据上式，而是以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点。

本研究为求出更精确的信用组合风险及违约概率，将依KMV的方式以公司长期负债加上二分之一流动负债来作临界点。因此，每家公司的临界点均不同。

bt=IDt+ SDt(8)

为了不失一般性，假设t期年底公司普通股市价为P(ST)t；CSt为t期期末流通在外普通股数，则公司t期末的价值与公司价值变动可分别表示为

Vt=P(ST)t×CSt(9)

根据Merton(1974)违约模型，在时间t-1的信息条件下，如果下式成立违约将在时间t发生：

假设：

那么λt将是正的违约门槛，它将随着时间与企业的特定属性(如行业区分)而变化。

因此，在末期t时的违约概率为：

τ=p(default)=p(Rt

综合以上的叙述，本研究的信用风险模型将外在环境因素纳入；外在环境因素又可以分成两部分，一为宏观经济因素，另一则为行业竞争因素。前者指的是宏观经济状况的影响，如资金是否宽松、进出口贸易兴衰、GDP增减等因素对公司信用风险的冲击。后者为行业特性因素，如行业竞争情况、行业特性等。

四、实证分析

本文选取的宏观经济变量包括年度实际GDP、实际全社会总投资、信贷余额、汇率、全国实际零售总额、全国进出口总额等。各变量均以各个指标各年名义值除以各年相对于1985年的物价指数，折算为以1985年基准的可比值，并以上海证券交易所上市公司为研究对象。由于论文篇幅的限制，本论文在行业与公司的选择上只选择了IT行业作相关分析研究。根据前文分析，我们可以利用最小平方法(OLS)来计算出方程(1)中的相关参数(如表1)

那么，我们可以得到投机级公司(SG)的违约概率与信用循环指标的预测值(表2与图3表示其预测值与实际的值非常接近)。

各风险因子的权重系数如表3所示。

因此，IT行业的条件信用风险模型(5)可以写成：

Rt=0.277Mt-0.202Zt+0.939εt (14)

下面我们可选择一家IT行业的上市公司进行具体分析。假设该公司在1999年度与2000年度的基本信息如表4所示。

因此，在考虑宏观经济与行业风险因素后，该公司2000年的条件违约概率(PD)可表示为：

τ=p(default)=p(Rt

实证表明，利用本论文建立的信用风险模型，可以计算出公司的信用风险，即可能的违约概率，而且根据违约概率，也能看出信用风险的大小与其变动。

五、结束语

本研究通过信用循环指标表示宏观经济景气状况，将宏观经济周期因素纳入到现有信用风险模型之中，分析了宏观经济变量与行业竞争环境因素等对信用风险的影响，建立了能够纳入外在因素的信用风险评估模式。本论文的分析结果可以帮助我们思考在考虑宏观经济与行业风险因素后信用风险的度量问题。在我国当前经济环境下，从信用风险管理的角度入手，将能够测量到的不稳定因素纳入到信用风险计量模型中去，使商业银行能够按照新巴塞尔协议的资本要求，建立具有长远性、稳定性、前瞻性的更为有效的信用风险管理体系，对增强金融体系和宏观经济的稳定性将具有非常现实的意义。需要指出的是：为了简化分析，本论文以上市流通的普通股股票价格计算公司价值，除必须假设国内股票市场为完全市场外，又忽略了其他影响因素；另外，本研究虽然尽力依文献或实务界的经验去选择合适的变量，并希望能找出最能解释宏观经济的经济变量，但由于宏观经济变量的选取存在一定主观性，容易遗漏重要的经济金融变量，使得选取变量与应变量的关联性不够显著，或多或少会影响模型的预测。

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