【摘 要】
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2008年全球金融危机的爆发和随之而来的经济衰退引发了杠杆率对一国经济稳定重要性的重视和思考,加之近年来我国宏观杠杆率不断攀升,企业、家庭或政府负债过重和资产价格泡沫特别是房价泡沫是现阶段我国宏观金融风险的两个主要方面,因此准确把握杠杆率、资产价格与经济增长内在关联不仅可以对经济增长进行预测和把控,而且能为去杠杆和有效防范金融风险提供思路。结合我国经济增速的发展现状及现有相关研究发现,三者之间的关
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2008年全球金融危机的爆发和随之而来的经济衰退引发了杠杆率对一国经济稳定重要性的重视和思考,加之近年来我国宏观杠杆率不断攀升,企业、家庭或政府负债过重和资产价格泡沫特别是房价泡沫是现阶段我国宏观金融风险的两个主要方面,因此准确把握杠杆率、资产价格与经济增长内在关联不仅可以对经济增长进行预测和把控,而且能为去杠杆和有效防范金融风险提供思路。结合我国经济增速的发展现状及现有相关研究发现,三者之间的关联可能存在非线性关联和时变特征,且混频数据模型在宏观经济领域的应用越来越广泛。有鉴于此,本研究以季度数据和月度数据的混合数据为基础、创新性地使用融合混频向量自回归(MF-VAR)和马尔科夫区制转移向量自回归(MS-VAR)的混频马尔科夫区制转移向量自回归(MF-MS-VAR)模型、从杠杆加总和杠杆结构两个层面分析杠杆率、资产价格与经济增长的时变特征及结构性差异,且基于混频格兰杰因果检验和区制脉冲响应分析细致探讨了三者之间的非对称效应和传导机制,并从拟合优度、动态预测和统计层面对比了 MF-MS-VAR与MF-VAR和MS-VAR模型的性能。实证研究结果表明:(1)杠杆加总层面的MF-MS-VAR模型关于经济增长拟合优度较MF-VAR和MS-VAR模型分别提升约86.081%和20.665%、动态预测误差分别降低18.291%和6.473%,且D-M统计量表明各模型预测误差存在显著差异,即MF-MS-VAR模型的性能更优;(2)杠杆率、资产价格和经济增长之间的平均影响效应存在时变特征,但相互的影响系数并不依赖于状态变化,侧面反映出经济变量内在关联的稳定性;(3)MF-MS-VAR模型可以很好地识别出状态特征,且总杠杆增速与经济增速表现为逆周期的特性,而与资产价格则表现为资产类型的异质性,状态转移概率表明我国现阶段总杠杆水平宏观可控、增速有下降的趋势;(4)混频格兰杰因果检验结果表明低频变量与低频变量、高频变量与高频变量内部之间均互为格兰杰因且传导时长均为滞后1期,而作为高频变量即股票价格和房产价格与低频变量即经济增速和杠杆增速的格兰杰因果关系呈现非对称性,且在资产类型上表现出异质性;(5)总杠杆、资产价格与经济增长的作用路径、收敛性和影响程度表现为时变特征和非线性关联,且受资产类型的影响;(6)杠杆结构层面的时变效应分析表明宏观部门杠杆水平存在定性维度的显著结构性差异,而变量间的平均影响效应、状态转移特征存在时变关联和部门异质性,特别地,当前政府和企业部门的杠杆增速更容易朝着低位的状态转变,而居民部门的杠杆增速则倾向于升高。基于研究结论,本研究最后从注重资产市场的关联和动态管控、加强金融监管和信用体系建设、推进“资产端”+“负债端”双向去杠杆进程、准确把握结构性去杠杆的方向以及着力稳定市场经济环境五方面提出了具体的政策建议。
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