中国影子银行的规模及其影响因素的研究

论文总字数：34219字

摘 要

本文详细论述了中美两国的影子银行金融中介步骤,影子银行的发展现状、影子银行的系统性风险压力、影子银行的影响因素对影子银行规模的影响及影响影子银行规模的传导路径。本文重新估算了1995年~2014年中国影子银行的规模,了解了影子银行发展现状。同时，本文客观测算了系统性风险压力，影子银行体系对行业造成了风险压力。为找出影子银行规模扩张的原因，本文进一步以银行间同业拆借加权利率、银行间回购加权利率、上证综合指数收盘点位、外汇储备、人民币对美元汇率、国内生产总值环比增速、人民币存款准备金率、国家财政支出、影子银行规模为基础构建VAR模型，检验结果表明：政策环境、银行业和外汇市场对影子银行规模变化的影响最大。进一步的，进行格兰杰因果检验，根据检验结果建立多元线性回归模型，引入交互变量，找到传导路径，得出结论：由于汇率中介效应的影响，汇率上升，影子银行规模仍旧变大；由于财政支出中介效应的存在，汇率上升，影子银行规模变大。

关键词：影子银行， VAR模型，多元线性回归模型

A STUDY ON THE SCALE AND INFLUENCE FACTORS OF

SHADOW BANKING IN CHINA

Abstract

This thesis presents the Financial intermediation procedure of shadow banking in China and the United States, Meanwhile, discusses the influence factors of shadow bank. Based on the data from 1995 to 2014, the size of China's shadow banking is put out then. Then, the risk of systemic risk pressure is calculated. The result shows that there is a relationship within systemic risk pressure and the size of shadow banking. Moreover, VAR model is constructed. It concludes that the policy environment, banking and foreign exchange markets has the greatest impact on shadow banking. Furthermore, multiple linear regression model is constructed. It concludes that the exchange rate has a mediating effect, the greater the exchange rate, the larger the size of the shadow banking. Besides, financial expenditure also has a mediating effect, the greater the exchange rate, the larger the size of the shadow banking.

KEY WORDS: shadow bank, VAR model, multiple linear regression model

目录

第一章 绪论 - 1 -

1.1 研究背景和研究意义 - 1 -

1.1.1 研究背景 - 1 -

1.1.2 研究意义 - 1 -

1.2 国内外影子银行的形成、分类及影子银行影响文献综述 - 1 -

1.2.1 影子银行的形成 - 1 -

1.2.2 影子银行体系的金融中介步骤 - 2 -

1.2.3 影子银行的影响 - 4 -

1.3 研究思路、难点与不足 - 6 -

1.3.1 研究思路 - 6 -

1.3.2 研究难点与不足 - 6 -

第二章 中国影子银行规模的发展与现状 - 8 -

2.1 中国影子银行规模的估算 - 8 -

2.1.1 中国影子银行规模的估算方法 - 8 -

2.1.2 中国影子银行规模的估算结果 - 9 -

2.2 中国影子银行规模现状分析 - 10 -

第三章 影子银行体系的系统性风险压力 - 12 -

3.1 指数选取及数据说明 - 12 -

3.2 指标权重的确定 - 12 -

3.3 影子银行系统性风险压力评估 - 13 -

第四章 模型建立及实证分析 - 15 -

4.1 模型构建与数据选取 - 15 -

4.1.1 数据选取 - 15 -

4.1.2 模型构建 - 15 -

4.2 VAR实证结果与分析 - 15 -

4.2.1 平稳性检验 - 15 -

4.2.2 Johansen 协整检验 - 16 -

4.2.3 VAR模型建立 - 17 -

4.2.5 脉冲响应函数分析和方差分解 - 19 -

4.3 多元回归模型 - 22 -

4.3.1 Granger 因果关系检验 - 22 -

4.3.2 模型的建立与分析 - 23 -

第五章 结论与对策建议 - 26 -

5.1 研究结论 - 26 -

5.2 中国影子银行发展的建议 - 26 -

致谢 - 27 -

参考文献（References） - 28 -

中国影子银行的形成、分类及其影响研究

第一章 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.1.1 研究背景

2007年2月美国次级房贷危机爆发之后，同年8月迅速向全球主要的金融市场蔓延，美国、欧盟、日本的金融市场都受到了极大影响。进而演变成全球性金融危机，2008年9月全球性金融危机全面爆发。 “影子银行体系” (Shadow Banking System)作为此次危机爆发的始作俑者引起了世界的关注。

美国是影子银行体系的创始国，也拥有全球范围内最大规模、最典型的影子银行体系，在次贷危机爆发之后，影子银行的风险、影响等问题被充分的暴露。反观中国，作为影子银行体系尚未成熟的国家，根据2012年金融稳定委员会（Financial Stability Board, FSB）发布的《2012全球影子银行检测报告》和穆迪、陆晓明的计算，中国影子银行体系规模固然有限，但增速惊人——中国影子银行体系规模增速高于美国和全球平均水平，2012年末时，中国影子银行体系规模总量占全球7%，总量达4.7万亿美元；在2014年FSB发布的《2014全球影子银行检测报告》中，中国影子银行的规模占全球总规模的4% （世界第三名），总量达6.7万亿美元。我国影子银行规模的不停扩张，这一状况已经引起了学术界的关注。

1.1.2 研究意义

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