我國居民家庭的資產(chǎn)配置分析

阿麗婭

[摘要]近年來，隨著我國居民生活質量的持續(xù)提高和資本市場發(fā)展的不斷完善，家庭的資產(chǎn)配置問題歷久彌新，成為關注的焦點。它不僅受家庭內部特征因素的影響，而且受宏觀經(jīng)濟環(huán)境的影響。文章在混合式新凱恩斯菲利普斯曲線框架下，在設定關于預期通貨膨脹率和預期真實利率的VAR方程基礎上，建立狀態(tài)空間模型，選用2002年1月至2015年12月的序列數(shù)據(jù)，運用卡爾曼濾波算法來估計預期通脹率，劃分家庭的資產(chǎn)類別為儲蓄類（通貨、存款）、收益類（股票、證券投資基金、國債、保險準備金）和耐用品類（住宅資產(chǎn)），構建多元GARCH模型，綜合分析宏觀經(jīng)濟指標因素（GDP增長率、利率和預期通脹率）、家庭內部因素（收入水平、家庭其他決策中的消費）和資產(chǎn)價格因素（房產(chǎn)價格）對家庭資產(chǎn)配置的影響，家庭將據(jù)此調整資產(chǎn)配置方案，實現(xiàn)更加合理、有效的配置目標。

[關鍵詞]家庭資產(chǎn)配置；預期通貨膨脹；卡爾曼濾波算法；多元GARCH模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201637012

1引言

在我國經(jīng)濟由高速發(fā)展的快車道轉向轉型期深化改革的增長路徑過程中，居民的需求已由物質需求更多地轉化為追求生活質量的提高。另外，自股票、債券、保險等金融產(chǎn)品和金融衍生品的相繼涌現(xiàn)，家庭為了達到提高生活質量，降低日常消費、投資的不確定性以及自有資產(chǎn)保值增值的目標，在考慮宏觀經(jīng)濟因素的情況下，結合家庭經(jīng)濟結構特點，持有并調整其資產(chǎn)組合，尋求家庭資產(chǎn)的合理配置。

國外學者對家庭金融方面的研究較早，JTobin（1958）提到人們面對風險時的流動性偏好問題，David McCarthy（2004）探討了非完全市場、勞動收入、異質性偏好、擁有的房產(chǎn)、年金和社會保障，還有心理偏見等因素對家庭資產(chǎn)配置的影響。Joel Peress（2004）揭示了由于財富水平的差異，個體會獲得不同的私人信息，最終導致了不同家庭差異化的投資組合。Harrison Hong，Jeffrey DKubik（2004）等指出股票市場參與率更高的國家，其居民存在股票市場的“本土偏好”。Campbell（2006）深入探討了家庭金融理論，指出家庭在參與金融資產(chǎn)配置的過程中，有一小部分財富積累少、收入低、接受教育少的家庭會做出錯誤的決策。

國內學者在研究家庭資產(chǎn)配置結構方面，李建軍，田光寧（2001）指出家庭部門的流量金融資產(chǎn)中，儲蓄存款比重下降，但幅度減緩并仍占據(jù)主要地位，股票比重提高將超過國債，保險的比重也相繼提高。劉楹（2007）探討了1978—2003年金融資產(chǎn)結構的變化情況，得出了“總體呈現(xiàn)以儲蓄存款為主的多元化發(fā)展趨勢”的結論。孔丹鳳，吉野直行（2010）闡釋了1992—2006年流量金融資產(chǎn)配置存在存款比例高，保險比例上升快，股票比例不如國債比例高的特點。家庭資產(chǎn)配置影響因素方面，史代敏，宋艷（2005）選取2002年四川省城鎮(zhèn)家庭的抽樣數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)各年齡層居民持有的金融資產(chǎn)結構相近；戶主具有不同教育背景的家庭購買保險的數(shù)量無顯著差異；財富水平越高的家庭，其高收益的風險性金融資產(chǎn)占財富的比重越大。吳衛(wèi)星，呂學梁（2013）的研究表明我國家庭投資股票的參與率和份額與年齡呈負相關關系，在財富分布上皆具有“鐘型”特征。吳衛(wèi)星，王治政，吳錕（2015）從投資機會、社會保障、背景風險等方面深入擴展了金融資產(chǎn)配置理論。

綜合來看，國內外研究各有側重，國內在研究影響因素方面，多以財富、收入、人口特征等為主，而國外文獻則在此基礎上，逐步把一部分社會因素納入研究范圍，諸如社會保障等；另外，部分宏觀經(jīng)濟變量對家庭資產(chǎn)配置的影響同樣重要，對宏、微觀因素以及多元資產(chǎn)進行區(qū)分，更有利于分析不同因素對不同種類資產(chǎn)配置的影響。

2宏觀經(jīng)濟指標和家庭資產(chǎn)配置分析

21宏觀經(jīng)濟指標-預期通脹率分析

在混合式新凱恩斯菲利普斯曲線框架下，依據(jù)Clarida，Gali和Gertler（1999）的模型，建立考慮利率（it）變量的模型方程，以理性預期機制為前提，設定關于預期通脹率和預期真實利率的VAR方程，并用狀態(tài)空間形式表示。令πet表示t期通脹率πt的預期，ret=it-πet為預期真實利率，則：

狀態(tài)向量的初值為E（μ0）=u0，var（μ0）=N0，并在任一時段內滿足E（vtw′t）=0，E（vtμ′0）=0，E（wtμ′0）=0。

在以上狀態(tài)空間系統(tǒng)基礎上，利用卡爾曼濾波來獲得預期通脹率的最優(yōu)估計。以2002年1月至2015年12月間的月度數(shù)據(jù)為樣本，變量選取全國銀行間同業(yè)拆借7天利率作為名義利率的代表；居民消費價格指數(shù)（CPI）度量價格水平，通脹率采用環(huán)比CPI的變化率表示，該變化率經(jīng)過季節(jié)調整；產(chǎn)出缺口的衡量為：（季節(jié)調整后的實際GDP-潛在GDP）/潛在GDP，其中，月度GDP數(shù)據(jù)是全社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額和凈出口的加總，潛在GDP由HP濾波方法得到。全國銀行間同業(yè)拆借7天利率來源于中國人民銀行調查統(tǒng)計數(shù)據(jù)；環(huán)比居民消費價格指數(shù)來源于國家統(tǒng)計局《統(tǒng)計年鑒》；全社會消費品零售總額、固定資產(chǎn)投資總額和凈出口數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)。卡爾曼濾波方法估計的預期通脹率見下圖?？柭鼮V波方法估計的預期通脹率圖

22居民家庭資產(chǎn)配置狀況描述

限于篇幅，家庭部門流量金融資產(chǎn)數(shù)據(jù)可查閱《中國人民銀行統(tǒng)計季報》（2002—2003）、《中國統(tǒng)計年鑒》（2007）、《中國人民銀行統(tǒng)計年報》中的資金流量表（金融交易），住宅銷售額數(shù)據(jù)可查閱中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

我國部分家庭流量金融資產(chǎn)的變化呈以下趨勢：一是通貨占流量金融資產(chǎn)總和的比重大體呈現(xiàn)下降趨勢；二是存款在流量金融資產(chǎn)中的占比是最高的，除2007年外，其他年份占比都在60%及以上；三是股票占比呈波動性特征，具體來看，在1998—2000年間呈上升趨勢，在2010年達到了1049%的高位，之后又呈下降趨勢；四是國債占比在1996—1999年處于高位，平均在10%以上，2000年之后呈下降趨勢，但近兩年來又處于5%以下的增長態(tài)勢；五是保險準備金占比雖有小幅波動，但總體呈現(xiàn)上升趨勢，尤其是 2007年高達18%；六是自2005年起，中國資金流量表（金融交易）住戶部門的指標中加入了證券投資基金份額，2005—2007年占比呈現(xiàn)較快地增長，受之后的2008年金融危機的影響，占比呈現(xiàn)波動并保持低位甚至為負?？v觀數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，存款占家庭流量金融資產(chǎn)總和的比重高，股票占比不如國債比例高，保險資產(chǎn)比例上升快，證券投資基金份額占比依然較低。

住宅銷售額數(shù)據(jù)受美國次貸危機的影響，除2008年較上年有下滑外，其他年份住宅資產(chǎn)配置均呈現(xiàn)明顯的上升趨勢。

3家庭資產(chǎn)配置的實證分析

31實證模型與研究數(shù)據(jù)說明

311實證模型

多元GARCH模型是在單變量GARCH模型的基礎上讓回歸模型的當期擾動項的條件方差（協(xié)方差）矩陣依賴于上一期擾動項的平方項（交互項）和上期的條件方差（協(xié)方差）矩陣?，F(xiàn)令p=1，q=1（p為σ2t的自回歸階數(shù)，q為ε2t的滯后階數(shù)），多元GARCH（1，1）模型可以表示為：

312研究數(shù)據(jù)說明

預期通脹率由前文得到，GDP增長率、收入水平、家庭其他決策中的消費數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，利率源自中國人民銀行統(tǒng)計調查數(shù)據(jù)。家庭資產(chǎn)配置數(shù)據(jù)前面已有介紹，這里不再贅述。

32模型的建立與分析

321變量選取與模型構建

將居民的資產(chǎn)選擇劃分為儲蓄類（通貨、存款）、收益類（股票、證券投資基金、國債、保險準備金）、耐用品類（住宅資產(chǎn)）三大類。文章利用2002年至2015年居民家庭的資產(chǎn)數(shù)據(jù)，GDP增長率、預期通脹率以及居民的收入水平等構建聯(lián)立方程來估計GARCH模型的參數(shù)。多元GARCH（1，1）模型的均值方程可以分塊矩陣的簡化形式表示為：

其中，宏觀經(jīng)濟指標因素包括預期通脹率、GDP增長率和利率，微觀內部因素為收入水平、家庭其他決策中的消費，資產(chǎn)價格因素主要為住宅價格。

322實證結果呈現(xiàn)

（1）被解釋變量的統(tǒng)計量描述

（2）研究結果分析

運用OLS對3個因變量分別關于自變量進行估計，在此基礎上檢驗方程所得的u1t、u2t和u3t都存在條件異方差效應，運用Eviews 80軟件估計多元GARCH（1，1）模型。

估計結果表明家庭的資產(chǎn)配置會受到宏、微觀因素的綜合影響。宏觀因素中，GDP增長率對配置儲蓄類資產(chǎn)的抑制作用、對耐用資產(chǎn)的促進作用均是顯著的，當GDP增長率上升1%時，家庭配置儲蓄類資產(chǎn)的資金平均減少13545%，而配置耐用資產(chǎn)的資金平均增加05628%；利率對家庭配置收益類資產(chǎn)的促進作用是顯著的，當利率提高1%時，配置收益類資產(chǎn)的資金平均提高36397%；預期通脹率對配置耐用資產(chǎn)的反向影響是顯著的，當預期通脹率下降1%時，配置耐用資產(chǎn)的資金平均增加36350%。家庭內部因素中，家庭的收入水平和消費決策都會擠出儲蓄類資產(chǎn)的配置，其中收入水平對儲蓄類資產(chǎn)的抑制作用更為顯著，當收入水平提高1%時，配置儲蓄類資產(chǎn)的資金平均減少85642%；就收益類資產(chǎn)而言，收入水平對配置收益類資產(chǎn)具有顯著的促進作用，當收入水平提高1%時，配置收益類資產(chǎn)的資金平均增加25798%，而消費決策則會顯著地促進耐用資產(chǎn)的配置，當家庭決定增加1%的消費時，他們會增加27779%的資金用于配置耐用資產(chǎn)。資產(chǎn)價格因素中，房產(chǎn)價格會顯著地抑制家庭對儲蓄類資產(chǎn)的配置，當房價上升1%時，配置儲蓄類資產(chǎn)的資金平均減少00117%，另一方面，房價對配置耐用資產(chǎn)具有顯著的促進作用，當房價上漲1%時，家庭配置耐用資產(chǎn)的資金平均增加00095%。

估計的條件方差方程表示如下：

在儲蓄類資產(chǎn)的條件方差方程中，上一期殘差平方項的系數(shù)為07970，在10%的顯著性水平上顯著服從z統(tǒng)計量，說明居民配置儲蓄類資產(chǎn)受外部因素影響時，反應迅速，波動持續(xù)時間較短；收益類資產(chǎn)的條件方差方程中，上一期預測方差的系數(shù)為05407，z統(tǒng)計量顯著（顯著性水平仍為10%），說明居民投資收益類資產(chǎn)時受外部沖擊的影響，波動會由上一期延續(xù)至今；耐用類資產(chǎn)的上一期殘差平方項的系數(shù)為03733，z統(tǒng)計量顯著，同儲蓄類資產(chǎn)的情形相近。

4結論

我國居民家庭在對宏觀經(jīng)濟形勢做出判斷的同時結合家庭內部特征來配置資產(chǎn)，當宏觀經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生改變時，將根據(jù)自己的預期來對資產(chǎn)配置做出相應的調整，以實現(xiàn)合理、有效的資產(chǎn)配置目標。文章以多元GARCH模型為框架，以預期通脹率為代表變量，并結合其他宏、微觀影響因素探究家庭多元化的資產(chǎn)配置行為。得出如下結論。

第一，運用卡爾曼濾波算法估計預期通脹率時，隨著產(chǎn)出缺口的不斷增大，近兩年內的月度預期通脹率呈現(xiàn)下降趨勢，分析預期通脹率對家庭耐用資產(chǎn)配置的影響時，發(fā)現(xiàn)預期通脹率會顯著地負向作用于住宅資產(chǎn)的配置。實際上，當預期通脹水平下降時，住宅資產(chǎn)的配置呈現(xiàn)上升趨勢。

第二，家庭在配置各項資產(chǎn)時，儲蓄類資產(chǎn)的配置比例最高，最后是收益類資產(chǎn)，表明我國家庭的金融資產(chǎn)配置仍以儲蓄類為主。相比其他因素，GDP增長率對儲蓄類資產(chǎn)的負向影響最為顯著，利率和收入水平對收益類資產(chǎn)的促進作用更為顯著，預期通脹率對耐用資產(chǎn)的負向影響最為顯著。

第三，外部宏觀經(jīng)濟環(huán)境發(fā)生改變時，居民配置儲蓄類和耐用類資產(chǎn)受外部因素影響反應迅速，波動持續(xù)時間較短，更快趨于平穩(wěn)，而投資收益類資產(chǎn)時受外部沖擊的影響，波動會延續(xù)，持續(xù)較長時間。

綜上所述，隨著近年GDP增速放緩和經(jīng)濟轉型升級，預期通脹率下降符合實際經(jīng)濟狀況，它對房價呈現(xiàn)負向影響，值得深入探究其中的原因。另一方面，儲蓄類資產(chǎn)在面對外部宏觀因素變化時將比收益類資產(chǎn)更快地做出反應，當宏觀經(jīng)濟政策等因素通過影響利率來影響居民配置收益類資產(chǎn)時，資金運用的變動會持續(xù)較長時間，居民應慎重考慮收益類資產(chǎn)的配置。

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