實證金融論文
實證金融研究是一個“發現”過程,這種發現主要基於金融現象本身,而不依賴於我們想從金融現象中發現什麼。以下是小編為大家整理的關於，一起來看看吧!
篇1
中國城鎮居民家庭金融實證分析
【摘要】與傳統的金融研究方向資產定價，公司金融相比，家庭金融已經成為目前金融學研究的前沿領域。本文主要研究中國城鎮家庭風險性金融資產投資行為的影響因素。在梳理國內外文獻的基礎上，歸納出影響家庭金融投資行為的一些因素，並基於在江蘇無錫地區的問卷調查資料，充分運用Logistic迴歸模型和Tobit迴歸模型分析對中國城鎮家庭風險性金融資產投資行為產生影響的因素，揭示出各個影響因素的特徵規律，並在對美兩國居民家庭風險性金融投資行為的比較中，以及資產選擇去向存在差異的基礎上，提出了幾條優化中國城鎮家庭金融資產配置的建議。
【關鍵詞】家庭金融資產 風險性投資 影響因素
一、理論研究背景及相關文獻評述
一國外研究綜述
隨著家庭理財理財意識的不斷提高以及金融產品日趨豐富，家庭資產組合選擇問題開始進入了學術視野。在2006年的美國金融年會上，Compbell曾經提出了一個獨立的新研究方向，即家庭金融。與傳統的金融研究方向資產定價，公司金融相比，家庭金融已經成為目前金融學研究的前沿領域。
與基於投資者的資產組合理論相比，家庭資產組合理論研究引入了經濟特徵，生命週期，人口統計特徵等因素對金融資產選擇的影響。Yoo1994是有SCF的三個獨立年份的介面資料分析資產配良種的年齡效應，年輕和年老的家庭參與風險資產的概率更低。Guiiso等1996使用義大利的面板資料研究發現較高的工資收入風險與較低的風險資產持有有關。
Heaton和Lucas2000在研究中引入工資機制，分析發現家庭的工資收入與股票收益之間呈現出高度相關，一般具有高背景風險的家庭對於風險資產的持有比較少。Shum和Aig2006在研究中考慮了人口統計特徵，分析發現性別，婚姻狀況以及受教育程度都會影響家庭金融資產的配置。Guiso，Sapienza2004研究發現家庭對外界社會，金融機構的信任度越高，那麼他們持有風險資產的比例也就越高。
二國內研究綜述
到目前為止，關於我國居民投資的實證研究相對較少。樣本選擇以及有效樣本資料的獲取是主要難點。有部分學者對居民的資產結構進行了考察，如史代敏、宋豔2005，利用四川省統計局在2002年四川省城鎮居民家庭金融財產的抽樣調查資料，分別考慮了年齡、收入、財富規模、受教育程度、住房所有權五方面的因素建立線性模型，考察各因素對家庭金融資產總量，以及儲蓄存款和股票在金融資產中所佔比例的影響。吳曉求等1999利用證券持有的增加量統計出我國居民金融資產的增量結構，並重點分析了影響該結構的因素以及改革開放以來居民收入資本化趨勢。另外汪紅駒、張慧蓮2006以最優資產選擇模型為基礎探討了通貨膨脹、股市收益波動、消費者風險偏好對消費者儲蓄需求的影響。
近期，出現的一些有關於家庭金融資產投資的文獻有：邢大偉2009基於江蘇揚州的調查，對城鎮居民家庭資產選擇結構的實證研究，文章分析了性別，年齡，學歷等方面對金融資產結構和實物資產結構的影響。陳國進，姚佳2009的基於美國SCF資料庫的風險性金融資產投資影響因素分析，文章採用美國消費者金融調查資料為樣本，建立迴歸模型對影響因素進行分析。盧家昌，顧金巨集2009基於江蘇南京的調查，對城鎮居民家庭資產選擇行為的影響因素分析，主要分析了家庭金融資產在貨幣類產品，證券類產品，保障類產品三個方面投資影響因素。
二、調查研究方案設計
一研究假設
通過對已有文獻的梳理和歸納，並結合中國的國情，提出以下可能對中國城鎮家庭風險性金融投資產生影響的因素：
1.家庭財富和人口統計特徵。Alessie和Soest曾經對荷蘭家庭1993～1998的資料進行分析，運用Probit迴歸模型和選擇模型發現，年齡較大的戶主和比較富裕的戶主持有相對較高比例的風險性金融資產，同時隨著家庭財富的增加，家庭持有風險性金融資產的比例也會增加。
2.住房投資。在我國，住房問題是長期以來絕大多數家庭都很關注的問題，房價的波動對中國家庭的投資行為也會產生一定的影響，而且由於房產具有消費與投資的雙重性質，還可能使中國家庭的投資呈現出隨生命週期變化的特徵。
3.勞動收入。在中國，勞動收入是大多數家庭主要的經濟來源，也是家庭可支配收入的重要組成部分。如果能夠從一定程度上增加家庭的勞動收入，那麼一定程度上能提升家庭承擔金融投資風險的願望。
4.投資偏好及預期。中國家庭的投資行為不僅會受到對巨集觀經濟預期的影響，投資偏好近年來作為行為金融研究的一部分也成為重要的研究因素。
二問卷的設計
問卷的概念量表在設計時，先是參照了已有的“個體投資者問卷調查”的成熟量表，然後根據研究假設中所提到的影響因素進行調整修改。問卷調查主要分兩個方面：首先是對於家庭結構的調查，包括人口統計特徵以及家庭人口的基本情況，如：戶主的性別，年齡，受教育程度，婚姻狀況以及職業;其次是關於家庭金融資產總量和結構的調查，如：家庭金融資產，人均收入，存款等。同時，問卷還設定了“驗證題”來幫助剔除無效問卷。
三問卷的發放與回收
調查採用隨機抽樣調查，在人口比較集中的各區街口商區，單位門口進行發放，調查物件覆蓋了個體戶，金融從業者，公務員，醫生，教師等人群，篩選主要是刪除通過問卷中設定的“驗證題”來刪除明顯胡亂填寫的無效問卷以及存在異常值的問卷。而對於問卷中存在的資料缺失的情況，則主要是通過兩種途徑修改：對於第二部分資料缺失或缺失資料超過2項的，直接視為無效問卷;而對於缺失資料在兩項以內的，則採用眾數填補的法則進行資料完善。最後，通過彙總統計，可以得到下列資料;實際發放問卷數為500份，回收得到292份，回收率為58.4%，最後被認定的有效樣本數為224份，回收有效率為76.7%。 四樣本的收集和檢驗
本文的抽樣調查樣本來源於城鎮家庭，以江蘇無錫的抽樣調查結果作為實證的資料來源。由於無錫地處長江三角洲經濟較發達地區，因此抽樣結果更具代表性和合理性。經過SPSS16.0對抽樣資料的處理，得到如下對有效樣本的描述性統計：
通過表一的樣本描述性統計不難看出，家庭中戶主的性別為男性的比例要高於女性，也就是說男性參與風險投資決策的比例要高於女性，而且戶主年齡在35～60歲之間的比例較高。本戶主學歷為專科和本科的佔到了將近90%，此外，從家庭財富規模的角度來看，家庭擁有金融資產總額在10萬到100萬之間的佔了絕大多數。因此，總體看來，這樣的抽樣結果基本服從正態分佈，這樣的結構大體上也是合理的。
三、實證研究分析
一主要變數的選取及描述
本文研究主要是分析人口統計特徵，家庭財富，背景風險等方面因素對城鎮家庭風險性金融資產投資選擇的影響以及影響程度。其中人口統計特徵包括戶主的性別，年齡，受教育程度，婚姻狀況以及職業;背景風險包括勞動收入，房產投資，其餘變數還包括投資偏好，投資預期。
二實證模型的選擇
1.模型一：Logistic迴歸模型。本文首先對城鎮家庭風險性金融資產是否持有產生影響的因素的作用程度以及顯著性進行實證分析和檢驗。持有風險性金融資產的為“1”，而未持有風險性金融資產的為“0”。在借鑑同類文獻結論和研究成果的基礎上，假設城鎮家庭風險性金融資產持有受到家庭財富，戶主的性別，年齡，受教育程度，婚姻狀況以及職業，勞動收入，房產投資，投資偏好，投資預期等因素的共同作用，即Y=φx1，x2，……xi+ε。Y表示的是城鎮家庭風險性金融資產的選擇行為，xi是影響家庭風險性金融資產選擇的影響因素，ε為隨即干擾項。由於在實證當中，我們遇到的被解釋變數為虛擬變數，而非連續性變數，因此傳統的多元迴歸模型並不適用，無法進行合理的假設檢驗。所以，本文選用Logistic迴歸模型來進行實證研究。Logistic迴歸模型是對二元因變數的概率建模，即當因變數是一個二元變數，只取0與1兩個值時，因變數取1的概率p就是要研究的物件。這裡我們假設家庭參與投資風險性金融產品的概率為P，P的取值範圍在0-1之間，將P做logit變換，可以得到Logistic迴歸模型：
LogitP=β0+β1F+β2I+β3S+∑β4iAi+∑β5iEi+β6M+β7SE+ β8RI+β9IP+β10IE
然後，通過極大似然估計的迭代方法，可以找到係數的“最可能”的估計，並採用Wald檢驗對引數進行檢驗，當Wald值大者或Sig值小者，小於0.05顯著性高。
2.模型二：Tobit迴歸模型。本文還將從微觀角度建立城鎮家庭風險性金融資產佔總金融資產比重的模型。由於單個家庭風險性金融資產可能為零，也就是存在某個家庭不投資風險性金融產品，即風險性金融資產佔總金融資產比重為零，而已它作為被解釋變數時，顯然經典的線性模型已經不再適用。根據國內外相關文獻得知，在存在截斷資料的情況下，Tobit模型是較為有效的計量經濟學模型。
根據家庭持有風險性金融資產是否為零，可以將樣本分為兩類。第一類是含有不為零的因變數和自變數;第二類是僅很有不為零的自變數，而因變數為零。這樣，我們可以把變數間線性關係表示為：Yi’=βXi+εt。
實際在性質上，截斷的觀測值與未截斷的觀測值是存在顯著差異的，這是因為風險性金融資產佔總金融資產比重為0，表示該家庭不投資於風險性金融產品，因此即使解釋變數變化很明顯，這些家庭投資與風險性金融產品的比重仍為，不會有任何變化。這樣，風險性金融資產佔總金融資產比重在性質上類似於離散型的虛擬變數。因此，我們通過建立風險性金融資產佔總金融資產比重的Tobit模型，來刻畫解釋變數對被解釋變數之間的影響。
根據經濟學理論背景，我們初步建立風險性金融資產比重的Tobit模型如下：
TobitP=β0+β1I+∑β2iAi+∑β3iEi+β4F+β5F2+εtif RHS>0
模型的設計基於理論與資料相結合的思路，一方面我們考慮到經濟理論背景來選擇變數;另一方面我們又考慮了調查所得樣本中獲得的資訊。
我們在估計模型時將採用國外相關研究中普遍使用的最小二乘估計，這也是人們所探索出的適用於估計Tobit模型的主要方法，其引數檢驗的適用方法為t檢驗，Sig值小者小於0.05顯著性高。
四、結論
本文運用對江蘇省無錫地區的實地抽樣調查資料，通過運用Logistic迴歸模型和Tobit迴歸模型研究家庭財富，人口統計特徵，背景風險以及投資預期和偏好對家庭風險金融資產投資的影響，我們可以得到以下幾個重要的結論：首先，中國城鎮家庭風險性金融投資的財富效應十分顯著，隨著家庭財富的不斷增加，家庭投資風險性金融資產的概率不斷增加，投資於風險性金融資產的比例也不斷提高。其次，背景風險對中國家庭投資風險性金融產品的有較明顯的影響：中國家庭住房投資對參與風險性金融投資具有明顯的“擠出效應”，隨著住房投資的增加，家庭參與風險性金融投資的概率以及投資比例都有所下降;此外，隨著人均勞動收入的增加，家庭投資風險金融產品的比例就越高。第三，人口統計特徵對中國家庭投資風險性金融產品的影響比較顯著：風險性金融投資的參與率隨著學歷的增加而增加，與年齡呈一條凸曲線，年輕家庭和老年家庭參與率較低，中年家庭參與率較高。從投資比例來看，高學歷的家庭投資比例較高，而自主經營會對投資比例有擠出效應。第四，家庭的投資預期向好會對風險性金融投資比例產生正的影響，而投資偏好風險性資產則會對風險性金融投資的參與率產生積極的影響。
參考文獻
[1]陳國進，姚佳.中國居民就愛聽金融資產組合研究【J】.西部金融，20088，20-22.
[2]史代敏，宋豔 居民家庭金融資產選擇的實證那個研究【J】.統計研究，200510，45-50.
[3]3.劉洪玉，鄭思齊.住宅資產：居民家庭資產組合中的重要角色【J】.經濟與管理研究，20034，38-4.
篇2
西北地區農村金融問題實證研究
【摘要】農業是國民經濟的基礎，發展現代農業離不開金融的有力支援，農村金融問題是研究“三農問題”的關鍵所在。西北地區農業基礎薄弱，金融業發展滯後，農村金融問題更加突出。本文選取西北部分地區作為樣本，對西北地區農村金融現狀進行實證研究，以期對西北地區農村金融存在的主要問題作出有益探討。
【關鍵詞】農村金融 實證研究
一、西北地區農村金融市場競爭呈現壟斷特徵
隨著國有商業銀行改革的推進，國有商業銀行在農村地區的機構大量撤併，金融業務明顯萎縮。一方面正規金融不斷從農村市場收縮，另一方面農村地區民間金融尚未形成規模。從而使農村信用社在農村金融市場處於壟斷地位。而壟斷的農村金融市場一般來說是低效率的。近年來，中央銀行對農村信用社採取的各類改革措施賦予了農村信用社獨立支撐農村金融主渠道的職能。但是農村信用社自身經營管理能力與所承擔的功能不相稱的矛盾日漸凸現。由於農村信用社鉅額的歷史包袱、利率管制等原因，不少農村信用社面臨鉅額虧損。在缺乏市場退出機制的背景下，農村信用社即使是虧損嚴重，資不抵債，也無法將其關閉。因此，現有的農村金融體系缺乏效率，不能為農業發展提供必要的支撐。
一農村地區正規金融機構數量逐年減少
本文對西北14個樣本地區的調查顯示，2002年以後西北農村地區的金融機構數量處於逐年減少的狀態。 2002—2010年，農業銀行機構數量從638個縮減至468個，累計減少170個;建設銀行機構數量從199個縮減至104個，累計減少95個;工商銀行機構數量從280個縮減至159個，累計減少121個。短短數年時間，3家國有商業銀行在14個樣本地區內減少的機構數量共計386個，減幅為36.1%。2010年末，當地建設銀行機構數量在5個以下的樣本地區為8個，其中2個樣本地區內已經沒有建設銀行的分支機構。國有銀行在農村地區機構數量大量減少，客觀上降低了農村金融市場的競爭強度，使農村信用社的壟斷地位不斷加強。
二農村信貸市場份額不斷集中
農村信用社在農村金融市場處於壟斷地位主要體現在其市場份額的不斷提高，尤其是在信貸市場上，隨著國有銀行的大量退出，農村信用社的壟斷地位日漸顯露。2002—2010年，14個樣本地區農村信用社的信貸市場份額均出現不同程度的提高，其中有7個地區的農村信用社市場佔有率提高了10個以上的百分點，最多的地區提高了15個百分點。2010年末，農村信用社信貸市場份額在30%以上的地區為8個，其中30%—40%的地區有5個，40%—50%的地區有3個。這些資料表明，農村信用社在相當一部分地區的信貸市場上處於壟斷地位，控制著三分之一以上的市場份額，並且這一比例還在不斷提高。
與國有商業銀行相比，農村信用社在服務水平、經營管理能力以及風險控制等方面都存在較大差距。因此，國有商業銀行的退出，農村信用社壟斷地位的加強，使得農村地區金融機構無論是從數量，還是從質量上都有所下降，削弱了金融支援“三農”的能力。
三農村金融機構不良貸款問題嚴重
在我國，農業屬於弱質產業，主要表現在農業生產面臨著巨大的自然風險和市場風險。特別是我國農業生產經營規模偏小、生產集約化程度偏低、農產品科技含量偏少，這導致我國農業比國外農業收益更低、市場風險更大。加之農業保險缺失，客觀上給農業貸款造成巨大的風險。另一方面農村地區信用法制環境較差，地方行政過多幹預等因素也進一步加劇了農村金融中的風險。而農村信用社自身由於缺乏完善的風險防範管理手段與機制，不能有效化解貸款風險，導致潛在的各種信貸風險轉化為鉅額不良貸款。本文對西北14個樣本地區農村信用社的信貸資料調查表明，農村信用社不良貸款比率並未得到有效控制。雖然多數地市農村信用社不良貸款比率均有不同程度的下降，但是2010年，仍有9個地區農村信用社的不良貸款比率在10%以上，遠超過銀監會設立的不良貸款比率標準。其中，3個地區農信社不良貸款比率仍處於20%以上的高位。不良貸款問題不能得到有效解決，不僅增加了農村信用社的貸款損失成本，而且嚴重製約了農村金融的可持續發展。
二、西北農村地區資金外流嚴重
現階段農村金融市場信貸風險高，收益不確定性較高，在缺乏相應擔保與補償機制的調價下，金融機構更傾向於將金融資源配置到城市非農業部門。調查顯示，近年來西北地區農村資金外流嚴重，通過以下三個方面的資料具體反映：
一縣域農村地區農業銀行的存貸比率逐年下降
在原四大國有銀行的專業分工佈局中，農業銀行的業務領域主要集中於農業，是農村金融的重要組成部分。然而，近年來農業銀行大力推進商業化改革，業務重心發生轉移，對農村地區的支援力度逐步減弱。本文調查的西北14個樣本地區縣域農村地區農業銀行存、貸款餘額變化顯示，儘管縣域農村地區農業銀行的存、貸款都在快速增長。但是，同期貸款的增長速度低於存款的增長速度，表現為存貸比率逐年下降。2005—2010年存、貸款餘額之差呈現不斷擴大的趨勢，2005年存、貸款餘額之差為22億元，2010年兩者之差擴大至121億元，5年內增長了5倍多。同期存貸比率分別為：85%、82%、76%、66%和56%，這反映出農業銀行正在將越來越多的貸款從西北農村地區轉移到其他地區，縣域農村地區的農業銀行對當地的信貸支援力度正在逐步減弱。
二郵儲規模迅速擴張
長期以來，郵政儲蓄採取“只存不貸”的經營模式，單純從農村金融市場吸收資金。雖然目前郵政儲蓄已經逐步開始辦理小額存單質押貸款業務，但是與其龐大的存款業務規模相比，顯得微乎其微。短期內郵政儲蓄從農村地區“抽血”的狀況不會得到根本扭轉。因此，郵政儲蓄規模的擴大，對農村地區而言，就意味著資金流出的增加。本文調查的西北14個樣本地區郵政儲蓄餘額增長情況顯示，2005—2010年，郵政儲蓄以超常規的速度發展，儲蓄餘額從46.32億元增長至123.07億元，累計增長76.75億元，增幅為166%，年均增速33.2%。這其中絕大部分資金都投向了農村以外的地區，反映出農村地區資金正在迅速流出。 三涉農貸款在銀行信貸結構中的比重較小
西北五省區陝西、甘肅、寧夏、青海和新疆農業銀行的信貸資料顯示，農業貸款在其整個信貸結構中所佔比重很小。
三、信貸餘額與利潤總額、不良貸款的數量關係研究
在市場機制作用下，金融資源的配置取決於資本的收益水平，而風險水平和盈利能力是決定收益的兩個重要因素。因此，金融對“三農”的支援要受到農村金融風險和盈利水平的影響。為從定量的角度分析問題，本文用信貸餘額D反映金融支援“三農”的程度;用利潤總額E反映農村地區金融的收益水平;用不良貸款餘額L反映農村地區的金融風險水平。建立農村信貸二元線性迴歸模型如下：
R2=0.8082值較高，表明利潤和不良貸款這兩個解釋變數可以說明被解釋變數貸款規模總變差的80.82%，資料擬合的效果較好。在0.05顯著水平下，Ei和 Li的引數估計值都遠大於相應標準差的2倍，說明這兩個解釋變數的引數顯著不為零。
Ei的係數為6.93表明，貸款的收益傾向約為7，即如果其他變數保持不變，利潤每增加1萬元，那麼貸款增加7萬元。根據實際經濟情況，不良貸款與貸款應當是負相關的關係，因此Li的係數應當調整為-17.01，即如果其他變數保持不變，不良貸款每增加1萬元，那麼貸款大約減少17萬元。調整以後的方程為：
農村信貸二元線性迴歸模型說明，金融對“三農”的支援力度，在很大程度上取決於農村金融的風險與盈利水平。當前農村地區金融資源不足，主要是由於農村金融風險較高、盈利水平較低。因此，要解決農村地區金融資源不足問題，就必須建立相應的補償機制對農村金融的風險和收益進行補償。
本文分析的上述問題是當前農村地區金融資源嚴重匱乏，制約農村經濟發展的主要因素。同時，這些問題之間是相互內在聯絡的，農村地區金融風險較高，不良貸款高居不下，降低了金融機構的收益，在追求利益最大化的驅動下，金融機構將大量金融資源從農村地區轉移出，直接導致農村地區大量資金外流和農村金融市場壟斷格局的形成。計量分析結果也表明，金融對“三農”的支援程度取決於收益水平的高低和風險的大小。由於風險是對未來收益產生影響，因此，這些問題最終歸結為利益問題，要從根本上解決農村金融資源不足的困境，就必須從利益問題入手，建立包括風險補償在內的利益補償機制。