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方意:货币政策、房地产价格与金融稳定

(国家自然科学基金项目)

作者:     日期:2016-11-09    来源:

  金融不稳定的具体定义往往和系统性风险联系在一起,而关于系统性风险也没有一致的定义。本课题在已有文献对系统性风险定义的基础上,吸收系统性风险“核心元素”,对系统性风险定义如下:来自于金融体系内部的冲击或外界冲击,被金融机构之间的过度关联等传染机制所放大,并导致整个金融体系崩溃的风险,并由于金融体系与实体经济的顺周期性等性质使得其对实体经济的有较大的负向外部性。系统性风险有两个维度:时间维度和空间维度。其中时间维度指系统性风险随时间而演变,反映金融体系与实体经济之间的累积和放大机制;空间维度指系统性风险在某个时间点的分布,反映了金融体系内部之间的相互作用而导致的传染性。

  我们认为,货币政策和房地产价格是影响金融稳定的两个非常重要的因素。,而目前大家更多关注是宏观审慎政策在限制系统性风险、维持金融稳定中的作用,很少有学者在一个统一的框架下同时研究货币政策、房地产价格在金融稳定中所起到的作用。因此,本课题在一个统一框架下从实证和理论两个角度研究 “货币政策、房地产价格和金融稳定”。具体而言,本项目将研究以下内容:

  (1)研究我国货币政策、房地产价格冲击对银行风险承担的影响

  在研究过程中,本课题创新性地采用FAVAR+DAG相结合的方法。FAVAR模型的优势在于其能将大量的宏观经济变量信息和银行微观变量信息(如资本充足率、流动性、盈利能力、资产规模等)相结合,以更好地考察货币政策、房地产价格冲击对银行风险承担的影响。对于银行风险承担,依据方意等(2012),我们主要采用风险加权资产比例和不良贷款率指标来衡量。其中,风险加权资产比例主要度量银行的“主动”风险承担,而不良贷款率主要度量银行的“被动”风险承担。

  (2)研究我国货币政策、房地产价格冲击对银行关联性的影响

  基于第1个研究内容,我们继续研究货币政策、房地产价格对银行关联性的影响。由于货币政策、房地产价格影响了银行的风险承担,而银行的风险承担又从两方面影响银行的关联性。

  在研究过程中,我们仍然采用FAVAR+DAG相结合的方法,研究货币政策、房地产价格冲击对银行关联性的影响。这里面最重要的是对银行直接关联性和间接关联性的度量。

  (3)研究我国货币政策、房地产价格对金融体系系统性风险的影响

  首先,对已有的系统性风险度量方法进行综述。

  其次,构造新的系统性风险指标,并对一些适合中国的系统性风险度量方法进行量化比较和评估。

  第三,在上述研究的基础上,挑选合适的系统性金融风险度量指标与货币政策、房地产价格等宏观经济因素以及流动性、资产规模、盈利能力等金融机构特征因素构建实证模型。

  (4)基于DSGE模型研究我国货币政策、房地产价格在金融稳定中的作用

  第一、仅包含房地产部门的宏观审慎政策(金融稳定)DSGE模型(模型中同时包含货币政策和宏观审慎政策,下同),可以借鉴Beau等(2011)、Iacoviello(2005)、Iacoviello和Neri(2010)。

  第二、含银行部门和房地产部门的宏观审慎政策(金融稳定)DSGE模型。金融危机之后,将银行等金融部门显性地纳入DSGE模型已经成为一种趋势。因此,这一部分,我们将银行部门纳入到包含房地产资产信贷抵押约束的模型中以考虑货币政策、宏观审慎政策对金融稳定的影响。

  第三、基于博弈论框架下的宏观审慎政策(金融稳定)DSGE模型。前两部分均在包含房地产资产信贷抵押约束机制下,考虑了货币政策与宏观审慎政策对金融稳定的影响,但是上述分析的一个最大不足在于:货币政策和宏观审慎政策必须都由中央银行管辖,而从政策实践上,货币政策与宏观审慎政策很有可能由两个独立部门予以施行,因此需要在博弈的框架下考虑货币政策与宏观审慎政策对于金融稳定的影响。