我国同业拆借市场利率的决定因素1

我国同业拆借市场利率的决定因素1 我国同业拆借市场利率主要的决定因素 03金融(1)班 刘图南 贾振宇 唐琨 马辉箬 涂娟 谯美娣 佟佳颖 摘要:本文以宏观货币理论为基础，经过经济分析，提出多个影响同业拆借市场利率的因素，利用计量经济学的方法，研究经济变量对同业市场利率的影响，去除多余的变量，最终得到同业拆借市场利率是如何决定的结论。 关键字:同业拆借 利率 贷款量 一、模型建立的经济背景 1、我国同业拆借市场的形成与发展 1984年，中国人民银行改变传统的信贷资金，各银行开始进行信贷资金的“实贷实存”和“相互融通”。1986年，各地的人民银行分行纷纷成立资金拆借中心，并通过这些中心开始进行同业拆借。 为了整顿同业拆借市场的秩序，1993年2月，中国人民银行下发了《关于进一步加强同业拆借管理的通知》，对同业拆借市场再次进行整顿，严禁金融机构用拆借资金发放固定资产贷款，搞固定资产投资、经营或炒卖房地产、购买有价证券以及向企业投资、参股等;严禁金融机构以拆借名义给非金融机构及个人融资和贷款。 1996年组建的全国统一的同业拆借市场，依托中国外汇交易中心建立，由一级交易市场(一级网络)和二级交易市场(二级网络)构成。 2、同业拆借市场的利率状况 我国的同业拆借市场利率经历了一个逐渐放开并直至市场化的过程。1996年6月1日，取消了同业拆借利率的最高限，而由拆借双方根据市场资金供求状况自主确定拆借利率的水平。同业拆借市场利率的放开，为我国利率的市场化改革揭开了第一幕。 二、利率决定因素 同业拆借市场的利率是由商业银行资金的充足程度决定的，基本的决定形式仍然是资金的供给与需求。 从理论上来说，我国的存贷款利率、再贷款利率、同业拆借利率和国债利率的关系应为: (1)再贷款利率水平应该低于贷款利率水平，因为商业银行的贷款利率必须能够弥补商业银行向中央银行的借款成本，同样同业拆借利率必须低于贷款利率; (2)再贴现率要小于再贷款利率，因为再贴现有票据抵押; (3)同业拆借利率水平要小于再贴现利率水平，因为同业拆借市场是商业银行调节准备金不足的市场，只有在同业拆借市场上借不到资金，它才会向中央银行申请再贴现; (4)储蓄利率小于再贴现利率，因为储蓄资金不足，银行才会去再贴现; (5)储蓄利率应该小于同业拆借利率，否则就不会有拆借; (6)国库券利率应低于同业拆借利率，否则就不会有拆借，同时国库券利率应该小于储蓄利率，因为政府的信用高于商业银行; (7)国债的回购利率应该小于国债利率，国债回购相当于是一种短期抵押借款; (8)准备金利率小于储蓄利率，否则商业银行就会把资金放在中央银行套取利差，而不进行贷款，资金使用效率下降。 这些利率的大小关系应为:贷款利率、再贷款利率、再贴现率、同业拆借利率、储蓄利率、国库券利率、国债回购利率 为了方便研究，我们取银行贷款量和货币供应量作为解释变量，同时由于外汇储备的占款也会间接影响货币的供给，因此也作为参考解释变量。 PPI作为工业品出厂价格，PPI上升，会促使投资增加，货币的需求增加，从而间接影响同业拆借利率。 股价上涨，那么实物投资必将减少，货币资金的供求就会发生变化，进而影响同业拆借利率的变化。 银行贷款量:X1 同供求 货币供给量:X2 外汇储备量:X3 业 拆 借 市PPI:X4 场 利经济环境 率 股指:X5 三、模型设定 Y=β+ βX1+βX2+βX3+βX4+βX5 012345 四、模型的参数估计、检验及修正 1.模型的参数估计及其经济意义、统计推断的检验 利用EVIEWS软件，用OLS方法估计 1 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 09:25 Sample: 2000 2031 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 204.3728 60.74412 3.364487 0.0024 X1 0.000163 4.82E-05 3.385166 0.0023 X2 -0.927471 0.484455 -1.914461 0.0666 X3 -9.45E-05 7.46E-05 -1.265835 0.2168 X4 -0.097564 0.117695 -0.828957 0.4147 X5 -0.012163 0.004379 -2.777240 0.0100 R-squared 0.948356 Mean dependent var 115.4750 Adjusted R-squared 0.938425 S.D. dependent var 47.10880 S.E. of regression 11.68973 Akaike info criterion 7.922660 Sum squared resid 3552.897 Schwarz criterion 8.197485 Log likelihood -120.7626 F-statistic 95.49002 Durbin-Watson stat 0.907768 Prob(F-statistic) 0.000000 Y =204.3728 + 0.000163*X1 –0.927471*X2 –0.0000945*X3-0.097564*X4-0.012163X5 (3.364487) (3.385166) (-1.914461) (-1.265835) (-0.828957) (-2.777240) R^2=0.948356 F=95.49002 (1)经济意义检验 从上表中可以看出，各指标符号与先验信息相符，所估计结果只有X4与经济原理相 X3、X5具有经济意义。 悖，说明X1、X2、 (2)统计推断检验 从回归结果可以看出，模型的拟和优度非常好(R^2=0.948356)，F统计量的值在给定显著性水平α=0.05的情况下也较显著，但是X2、X3、X4的t统计值均不显著(X2、X3、X4的t统计量的值的绝对值均小于2)，说明X2、X3、X4这三个变量对Y的影响不显著，或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。 2.计量经济学检验 (1) 多重共线性检验 F0.05分析:由F=95.49002>(5,26)=2.59(显著性水平α=0.05), 表明模型从整体上看同业拆借利率与解释变量间线形关系显著。 检验:这里采用简单相关系数矩阵法对其进行检验: 表2 X1 X2 X3 X4 X5 X1 1.000000 0.092218 0.939907 0.994078 0.863481 X2 0.092218 1.000000 0.066885 0.070689 -0.040907 X3 0.939907 0.066885 1.000000 0.923380 0.700203 X4 0.994078 0.070689 0.923380 1.000000 0.871609 X5 0.863481 -0.040907 0.700203 0.871609 1.000000 由表2可以看出，解释变量之间存在高度线性相关。同时由表1也可以看出，尽管整体上线性回归拟合较好，但X2、X3、X4变量的参数t值并不显著，X4系数的符号与经济意义相悖。表明模型中解释变量确实存在严重的多重共线性。 修正:采用逐步回归法对其进行补救。 根据以上分析，由于X1的t值最大，线形关系强，拟合程度最好，因此把X1作为基本变量。 Y=-44.52284+0.0000848X1 (10.43408) (19.64810) R^2=0.927893 S.E.=12.85912 F=386.0477 然后将其余解释变量逐一代入X1的回归方程，重新回归。 Y=84.10367+0.0000852X1-0.392533X2 (1.705961) (19.52407) (-0.805919) Adjusted R-squared=0.924609 S.E.=12.93490 F=191.0935 X2对Y 的影响并不显著，故将X2删去。 加入X3进行回归的情况和X2相同，拟合优度仅略有变动，但对X1的t值影响很大，统计检验t=1.027048，不显著。因此变量X3引起了多重共线性，应舍去。 加入X5进行回归的情况如下: Y=92.37976+0.000101X1-0.007665X5 (4570160) (12.76272) (-2.414339) Adjusted R-squared =30.935820 S.E.=11.93442 F=227.0090 经过上述逐步回归分析，表明Y对X1、X5的回归模型为最优。 表3 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 11:45 Sample: 2000 2031 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.000101 7.95E-06 12.76272 0.0000 X5 -0.007665 0.003175 -2.414339 0.0223 C 92.37976 20.21368 4.570160 0.0001 R-squared 0.939961 Mean dependent var 115.4750 Adjusted R-squared 0.935820 S.D. dependent var 47.10880 S.E. of regression 11.93442 Akaike info criterion 7.885790 Sum squared resid 4130.479 Schwarz criterion 8.023202 Log likelihood -123.1726 F-statistic 227.0090 Durbin-Watson stat 1.550611 Prob(F-statistic) 0.000000 模型修改为如下形式: Y=C+C1X1+C5X5+U (2)异方差检验 ?检验: 利用Goldfeld-Quandt检验法检验模型是否存在异方差。 先对X1检验,结果如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 11:30 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 22.74992 13.66179 1.665222 0.1268 X1 0.000140 3.22E-05 4.352461 0.0014 R-squared 0.654504 Mean dependent var 79.82500 Adjusted R-squared 0.619955 S.D. dependent var 21.53412 S.E. of regression 13.27532 Akaike info criterion 8.160701 Sum squared resid 1762.340 Schwarz criterion 8.241519 Log likelihood -46.96421 F-statistic 18.94392 Durbin-Watson stat 1.469509 Prob(F-statistic) 0.001438 时间定义为2000—2011， Y=22.74992+0.000140X1 (1.665222) (4.352461) R-squared=0.654504 Sum squared resid=1762.340 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 11:32 Sample: 2020 2031 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 19.13643 4.359011 4.390085 0.0014 X1 9.90E-05 3.00E-06 32.98837 0.0000 R-squared 0.990894 Mean dependent var 154.4167 Adjusted R-squared 0.989984 S.D. dependent var 51.15314 S.E. of regression 5.119427 Akaike info criterion 6.254974 Sum squared resid 262.0854 Schwarz criterion 6.335792 Log likelihood -35.52984 F-statistic 1088.233 Durbin-Watson stat 1.384266 Prob(F-statistic) 0.000000 时间定义为2020—2031， Y=19.13643+0.0000990X1 (4.390085) (32.98837) R-squared=0.990894 Sum squared resid=262.0854 F=262.0854/1762.340=0.1487144 再对X5检验，结果如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 11:33 Sample: 2000 2011 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -43.65686 205.8680 -0.212062 0.8363 X5 0.018410 0.030697 0.599737 0.5620 R-squared 0.034720 Mean dependent 79.75000 var Adjusted R-squared -0.061808 S.D. dependent var 21.53084 S.E. of regression 22.18626 Akaike info criterion 9.187835 Sum squared resid 4922.302 Schwarz criterion 9.268653 Log likelihood -53.12701 F-statistic 0.359684 Durbin-Watson stat 2.735517 Prob(F-statistic) 0.562024 时间定义为2000—2011， Y=-43.65686+0.018410X5 (-0.212062) (0.599737) R-squared=0.034720 Sum squared resid=4922.302 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 11:35 Sample:2020 2031 Included observations: 12 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -860.4537 245.0936 -3.510714 0.0056 X5 0.105732 0.025516 4.143792 0.0020 R-squared 0.631961 Mean dependent var 154.4167 Adjusted R-squared 0.595157 S.D. dependent var 51.15314 S.E. of regression 32.54736 Akaike info criterion 9.954281 Sum squared resid 10593.30 Schwarz criterion 10.03510 Log likelihood -57.72569 F-statistic 17.17101 Durbin-Watson stat 0.323991 Prob(F-statistic) 0.002000 时间定义为2020—2031， Y=-860.4537+0.105732X5 (-3.510714) (4.143792) R-squared=0.631961 Sum squared resid=10593.30 F=10593.30/4922.302=2.1521028 FF0.050.05综上，临界值(10,10 )=2.98,比较F=0.1487144<(10,10 )， F0.05F=2.1521028<(10,10 )，则表明随机误差不存在异方差。 (3)自相关检验 ?检验: 从模型设定来看，没有违背D-W检验的假设条件，因此可以用D-W检验来检验模型是否 存在一阶自相关。 先对X1检验如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/13/06 Time: 10:11 Sample: 2000 2031 Included observations: 32 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 44.52284 4.267058 10.43408 0.0000 X1 8.48E-05 4.32E-06 19.64810 0.0000 R-squared 0.927893 Mean dependent var 115.4750 Adjusted R-squared 0.925489 S.D. dependent var 47.10880 S.E. of regression 12.85912 Akaike info criterion 8.006445 Sum squared resid 4960.710 Schwarz criterion 8.098054 Log likelihood -126.1031 F-statistic 386.0477 Durbin-Watson stat 0.378253 Prob(F-statistic) 0.000000 根据上表中估计的结果，由DW=0.378253 ，给定显著性水平α=0.05，查Durbin-Watson ddul表，n=32，k’=1，得=1.373,=1.502 。因为DW统计量为0.378253 总结

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