王心如
(廣州番禺職業(yè)技術(shù)學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院,廣州 511483)
資產(chǎn)證券化對貨幣供給量作用效果的實證分析
王心如
(廣州番禺職業(yè)技術(shù)學(xué)院 財經(jīng)學(xué)院,廣州 511483)
資產(chǎn)證券化對經(jīng)濟和金融穩(wěn)定既發(fā)揮了積極的推動作用,同時也對銀行體系、金融市場和宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生負面影響。本文著重探究資產(chǎn)證券化對金融穩(wěn)定的影響,選擇主要的宏觀審慎指標(biāo)——貨幣供給量,分析資產(chǎn)證券化對貨幣供給量的作用機理,并以美國經(jīng)驗數(shù)據(jù)為支撐,給出資產(chǎn)證券化對貨幣供給量影響的實證檢驗結(jié)果。
資產(chǎn)證券化;貨幣供給量;協(xié)整回歸模型
資產(chǎn)證券化是一種金融創(chuàng)新工具和技術(shù),它使全世界范圍內(nèi)的經(jīng)濟金融活動發(fā)生了巨大的變化,徹底改變了傳統(tǒng)的金融中介方式,在借款人與貸款人之間,架起了更有效的融資渠道1(Frank.J. Fabozzi&Franco.Modigliani)。本輪金融危機之前,研究者普遍肯定資產(chǎn)證券化于金融穩(wěn)定的積極作用,在提高流動性、拓寬融資渠道和改善風(fēng)險集中程度等方面發(fā)揮了優(yōu)勢;如果站在它作為信用工具的本質(zhì)這一視角審視,也不得不承認,這一虛擬資本的再虛擬化過程,以信用為運行基礎(chǔ),通過其社會資本周轉(zhuǎn)的加速機制,對經(jīng)濟和金融的穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生了推動作用。如GreenBaum&Thakor(1987)認為,資產(chǎn)證券化等金融創(chuàng)新,可以將信用風(fēng)險轉(zhuǎn)移出銀行,有利于降低銀行資產(chǎn)負債表的風(fēng)險水平,將集中于銀行的風(fēng)險分配給了廣大投資者,增加了風(fēng)險的分散化程度;Duffie&Garleanu(2001)從流動性角度出發(fā),認為證券化提高了銀行資產(chǎn)的流動性,使銀行不易遭遇流動性危機,對銀行市場價值有正面影響;Demarzo(2005)則更關(guān)注證券化與信息不對稱的關(guān)系,認為資產(chǎn)證券化構(gòu)建了由不同信用等級的結(jié)構(gòu)性產(chǎn)品組成的資產(chǎn)池,有助于降低信息不對稱,緩解逆向選擇問題。而本輪危機的爆發(fā)引發(fā)了理論界對資產(chǎn)證券化對金融穩(wěn)定負效應(yīng)的關(guān)注,危機以來的研究更傾向于資產(chǎn)證券化對金融穩(wěn)定的負面影響,如Allen&Gale(2006)利用銀行和保險兩類金融部門的理論模型,證明了證券化在市場不完全和監(jiān)管無效的條件下,其風(fēng)險轉(zhuǎn)移機制被用作監(jiān)管套利的工具,增加了系統(tǒng)性風(fēng)險;荷曼·瑞斯伯格(2007)從風(fēng)險轉(zhuǎn)移的角度出發(fā),指出證券化只是將信用風(fēng)險轉(zhuǎn)移至監(jiān)管外的市場,而整個市場的信用風(fēng)險并未消失,而且極易形成新的風(fēng)險;Rajan等(2008)則以信息不對稱視角論證了資產(chǎn)證券化程度的加深導(dǎo)致貸款人提供借款人信息的動機下降,加劇了金融機構(gòu)隱藏信息的道德風(fēng)險。
為促進全球金融體系實力和脆弱性的評估和監(jiān)督,提高金融體系的穩(wěn)定性,特別是減少金融體系崩潰的可能性,根據(jù)2006年IMF公布的《金融穩(wěn)健指標(biāo)編制指南》8,國際貨幣基金組織確定了金融穩(wěn)健性的具體評價指標(biāo),包括銀行體系的微觀審慎指標(biāo)、金融市場層面的審慎指標(biāo)和宏觀層面的審慎指標(biāo)。其中宏觀層面的審慎指標(biāo)則描繪了更為全景化的經(jīng)濟環(huán)境和金融環(huán)境,關(guān)注并確定整個金融體系和經(jīng)濟體系的穩(wěn)健。
表1 金融穩(wěn)健性指標(biāo):宏觀審慎指標(biāo)
如表1所示,貨幣供給量及增長率是衡量金融穩(wěn)定的主要宏觀審慎指標(biāo)之一,理論上講,資產(chǎn)證券化程度影響貨幣供給量的規(guī)模和變動趨勢,主要是三個機制作用的結(jié)果:即改變中央銀行對基礎(chǔ)貨幣的調(diào)控渠道、提高貨幣乘數(shù)水平以及增強貨幣供給的內(nèi)生性。本文將著重分析資產(chǎn)證券化對貨幣供給量的作用機理,并給出資產(chǎn)證券化對貨幣供給量影響的實證檢驗結(jié)果。
為研究證券化程度對貨幣供給量的作用效果,本文擬構(gòu)建一個貨幣供給量的模型方程。根據(jù)費雪的現(xiàn)金交易數(shù)量說,一定時期內(nèi)流通中的貨幣數(shù)量總額必然等于同期內(nèi)參加交易的各種商品和價值總和,即
其中,M代表流通中的貨幣數(shù)量,V為貨幣流通速度,P為一般物價水平,Y為該時期生產(chǎn)的最終產(chǎn)品和勞務(wù)的總價值,可以替代總交易量。依照費雪的觀點,貨幣流通速度往往由制度因素決定,在長期內(nèi)基本保持不變,貨幣供給的變化主要取決于物價水平和國內(nèi)生產(chǎn)總量。另外作為貨幣供求的機會成本因素,利率水平也應(yīng)視為一個影響貨幣供給的變量?;诖?,本文選定的變量包括:
1.因變量:貨幣供給量M,以M2層次為衡量口徑。
2.自變量:通貨膨脹率P,用以代表一般物價水平;代表一定時期的產(chǎn)品和勞務(wù)的總和Y;一年期國債利率R,用以反映經(jīng)濟體系中的無風(fēng)險利率水平,衡量持有貨幣的機會成本;資產(chǎn)證券化率S,以證券化資產(chǎn)占GDP之比反映經(jīng)濟中的證券化程度。
各變量中,通貨膨脹率、一年期國債利率和資產(chǎn)證券化率都是比率的形式,而貨幣供給量和GDP水平則是絕對值,為解決各變量量綱不統(tǒng)一的問題,對貨幣供給量和GDP采用取對數(shù)的方式,即代表貨幣供給量和GDP的變動率,建立半對數(shù)模型方程。
圖1 模型各變量平穩(wěn)性趨勢圖
本文選取美國1990~2008年的年度數(shù)據(jù)作為計量分析的樣本,共19個數(shù)據(jù)樣本。通過美國聯(lián)邦儲備委員會網(wǎng)站、美國證券業(yè)與金融市場協(xié)會網(wǎng)站和美國總統(tǒng)經(jīng)濟報告,可以直接獲取通貨膨脹率、國債利率、GDP、貨幣供給量和資產(chǎn)支持證券余額,根據(jù)資產(chǎn)支持證券余額與當(dāng)年GDP的比值可以確定資產(chǎn)證券化率。本研究對相關(guān)數(shù)據(jù)采用 Eviews5.0軟件進行處理。
通過一個時間序列的協(xié)整回歸模型考察美國資產(chǎn)證券化發(fā)展對貨幣供給的作用效果,驗證這種效果是否具有穩(wěn)定的長期趨勢,并構(gòu)建誤差修正模型。
(一)單整檢驗
在進行協(xié)整檢驗之前,對各變量進行單整檢驗,以確定它們各自的單整階數(shù)。
1.變量的趨勢判斷
貨幣供給模型涉及的各變量的平穩(wěn)性趨勢如圖1所示。可見,M、Y和S都是既有截距又有隨時間變動的明顯趨勢,而變量P和R只有截距,并不存在變動趨勢,因此,在考察各變量單整性時,對M、Y、S采用截距和趨勢項,對P、R則采用截距無趨勢項。
2.確定單整階數(shù)
根據(jù)趨勢圖1所顯示的各變量的截距和隨時間變動情況,采用ADF檢驗方法對M、Y、P、S分別進行單位根檢驗,確定各變量的單整階數(shù),分析時間序列的平穩(wěn)性。對模型各變量的單整檢驗結(jié)果如表2所示:
表2 模型各變量的單位根檢驗
表3 資產(chǎn)證券化對貨幣供給影響的協(xié)整回歸結(jié)果一
表4 資產(chǎn)證券化以貨幣供華麗影響的協(xié)整回歸結(jié)果二
從檢驗結(jié)果可知各變量的單位根情況,在1%的水平下,M、Y、P和S四個非平穩(wěn)性時間序列的單整階數(shù)均為2,即I(2)。單整階數(shù)相同,符合協(xié)整檢驗的要求。
(二)協(xié)整檢驗
利用E-G兩步法進行協(xié)整檢驗,判斷貨幣供給以及各解釋變量之間的長期穩(wěn)定關(guān)系。
1 建立協(xié)整回歸方程
以美國GDP、通貨膨脹率、一年期國債利率和資產(chǎn)證券化率作為自變量,貨幣供給量M2為因變量,設(shè)定的基于時間序列數(shù)據(jù)的協(xié)整回歸方程如下:
其中,M表示M2口徑的美國貨幣供給量的自然對數(shù),Y表示GDP的自然對數(shù),P為通貨膨脹率,R為一年期國債利率,S為資產(chǎn)證券化率 (即當(dāng)年資產(chǎn)證券化余額占GDP之比)。為參數(shù),且根據(jù)基本的經(jīng)濟理論,在其他條件不變的情形下,貨幣供給與總產(chǎn)出同向變動,與通貨膨脹率同向變動,與利率水平同向變動,即。 另外,由于證券化將加速貨幣流通,提高貨幣乘數(shù),對貨幣供給在理論上存在擴張的效應(yīng),因此,
利用OLS法回歸得出的結(jié)果如表3所示:
從表3可以看出,除了R外,自變量Y、P、S的t值統(tǒng)計上都顯著,而且各自的回歸系數(shù)都具有合理的理論經(jīng)濟意義。因而,在原有模型的基礎(chǔ)上剔除R后,重新采用OLS法進行回歸,回歸結(jié)果如表4所示。
協(xié)整方程結(jié)果表明,資產(chǎn)證券化率與貨幣供給量之間的線性關(guān)系,解釋變量資產(chǎn)證券化率的系數(shù)為正,說明它與被解釋變量貨幣供給之間存在正相關(guān)關(guān)系,即證券化程度的提高對貨幣供給有擴張作用。
2 單整性檢驗
采用ADF檢驗法對上述協(xié)整回歸方程的殘差序列u進行單整性檢驗,結(jié)果如表5所示:
從檢驗結(jié)果可知,殘差序列的單位根檢驗統(tǒng)計值均小于顯著性水平 1%、5%和10%的臨界值,從而可以認為殘差序列都是平穩(wěn)的,表明貨幣供給量與GDP、通貨膨脹率以及資產(chǎn)證券化率這三個變量之間存在協(xié)整關(guān)系,即存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。
(三)誤差修正模型
根據(jù)前文得出的協(xié)整方程可知,貨幣供給量與GDP、通貨膨脹率和資產(chǎn)證券化率之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系,下面構(gòu)建協(xié)整方程的誤差修正模型,以分析各變量短期波動偏離長期均衡關(guān)系的程度。協(xié)整方程的殘差序列為u,則令誤差修正項ECM=u(-1),即誤差修正項為殘差序列的前一期,以各變量的一階差分建立下面的誤差修正模型:
同時考慮各變量的滯后項,逐步刪除不顯著變量,最后得到的誤差修正模型為:
從誤差修正模型的結(jié)果來看,誤差修正系數(shù)為負且顯著,說明自變量與因變量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,制約著它們的短期波動,促使它們走向均衡??梢姡泿殴┙o量的變化在短期內(nèi)與上一年貨幣供給量、上一年通貨膨脹率、上一年GDP水平以及資產(chǎn)證券化率的變化存在線性相關(guān)關(guān)系,而且一旦短期的貨幣供給量偏離長期均衡水平時,將以(0.5734)的調(diào)整力度將非均衡狀態(tài)拉回到均衡狀態(tài)。
進一步地,對誤差修正模型進行序列自相關(guān)檢驗、異方差檢驗和模型設(shè)定偏誤檢驗等方面的診斷統(tǒng)計檢驗,結(jié)果如下所示:
(1)序列自相關(guān)檢驗
以序列自相關(guān)的LM檢驗考察模型殘差的自相關(guān)性,檢驗結(jié)果如表6所示。結(jié)果表明,P值在5%的水平上均顯著,模型不存在自相關(guān)性。
(2)異方差檢驗
以White檢驗考察回歸模型殘差的異方差性,選擇無交叉式的檢驗項,可得到如表7所示的檢驗結(jié)果。檢驗結(jié)果表明,P值在5%的水平上均顯著,模型不存在異方差。
(3)設(shè)定偏誤檢驗
以RESET檢驗考察回歸模型的設(shè)定偏誤,可得到如表8所示的檢驗結(jié)果。結(jié)果表明,P值在 5%的水平上均顯著,不存在設(shè)定偏誤。
表5 線形回歸模型殘差序列的平穩(wěn)性檢驗
表6 殘差的自相關(guān)性檢驗結(jié)果(LM檢驗)
表7 殘差的異方差性檢驗結(jié)果(White檢驗)
表8 模型設(shè)定偏誤檢驗結(jié)果(RESET檢驗)
本文基于美國統(tǒng)計數(shù)據(jù),通過對變量時間序列的協(xié)整分析,得出了資產(chǎn)證券化對貨幣供給量作用效果的實證檢驗結(jié)論。1990年至2008年美國貨幣供給量與GDP、通貨膨脹率和資產(chǎn)證券化程度之間存在線性關(guān)系,得出的協(xié)整方程證實,證券化率與貨幣供給量之間是正向變動的關(guān)系,證券化程度的深入是貨幣供給擴張的推動力量,而且對協(xié)整方程殘差的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果顯示,資產(chǎn)證券化率與貨幣供給量的正向變動關(guān)系是長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。進一步,本文通過對協(xié)整方程的誤差修正,證實在短期波動中仍然存在貨幣供給量與GDP、通貨膨脹率以及資產(chǎn)證券化率各變量之間的線性關(guān)系,且存在自短期非均衡向長期均衡變動的修正機制。
20世紀(jì)90年代起,資產(chǎn)證券化在美國經(jīng)濟中所占比重迅速提高,交易品種和交易量的擴張已經(jīng)對貨幣供給產(chǎn)生了推動作用,證券化可能在改變中央銀行基礎(chǔ)貨幣調(diào)控渠道和提高貨幣乘數(shù)上作用顯著,使貨幣供給量在宏觀調(diào)控上的難度加大,從而影響金融穩(wěn)定。證券化程度的提高使得直接融資占比越來越高,而通過銀行體系的間接融資比重相對下降,這就更大程度上脫離了基礎(chǔ)貨幣的約束,貨幣周轉(zhuǎn)速度和使用效率大大提高,在貨幣存量固定的條件下,可滿足數(shù)倍的資金需求。這種變化導(dǎo)致了以貨幣供應(yīng)量為中介目標(biāo)的貨幣政策調(diào)控受到很大影響,不可否認,現(xiàn)階段我國貨幣政策主要中介目標(biāo)仍是貨幣供給量,密切關(guān)注資產(chǎn)證券化程度與貨幣供給量的關(guān)聯(lián)性就顯得尤為重要。
[1]弗蘭克·J·法博齊,弗朗哥·莫迪利亞尼.資本市場:機構(gòu)與工具(第二版)[M].北京:經(jīng)濟科學(xué)出版社,1998.
[2]Greenbaum,S.,A.Thakor.Bankfunding modes:securitizationversusdeposits[J].Journal ofBankingandFinance,1987,11:379-392.
[3]Duffie,D.,N.Garleanu.Riskandvaluation ofcollateralizeddebtobligations[J].Financial AnanlystsJourna,l2001,(57):41-59.
[4]DeMarzo,P..Thepoolingandtranchingof securities:amodelofinformedintermediation [J].ReviewofFinancialStudies,2005,(18):1–36.
[5]FranklinAllen,DouglasGale.Systemicriskand regulation.Therisksoffinancialinstitutions,Papers presentedataconferenceheldinWoodstockon Oct.22-23,2004,Chicago:theUniversityofChicago Press,2006:341-375.
[6]荷曼·瑞斯勃格.美國次貸風(fēng)波引發(fā)對金融穩(wěn)定的再思考——德國央行的視角[J].中國金融,2007(23).
[7]UdayRajan,AmitSeru,VikrantVig.The failureofmodelsthatpredictfailure: distance,incentivesanddefalts[W].SSRN WorkingPaper,Dec15,2008
[8]IMF.Financialsoundnessindicators:Compilation guide,Washington,D.C.:International MonetaryFund,2006.□
(編輯/穆楊)
國家社會科學(xué)基金青年基金項目:農(nóng)村新型金融機構(gòu)小額信貸風(fēng)險控制研究(編號:11cjy048)