基于VAR模型银行贷款量和宏观经济关系实证分析,本文是一篇关于实证分析论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
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[摘 要] 改革开放以来,我国银行贷款量和GDP都实现了快速增长,为了研究银行贷款量和宏观经济的关系,选取了西安市2006年第一季度至2014年第二季度的相关数据,并对数据进行季节调整、平稳性检验、协整检验、Granger因果检验,建立VAR模型,且运用脉冲响应进行最终的分析.结果表明,中长期贷款量和宏观经济之间存在双向的互动关系,短期贷款量和宏观经济之间具备单向影响关系；同时,银行贷款量对宏观经济的影响主要来源于中长期贷款量.
[关键词] VAR模型；银行贷款量；宏观经济；关系实证分析
[中图分类号] F230 [文献标识码] B
一、引言
改革开放以来,我国银行贷款量和GDP都实现了快速增长,从数据上看,两者的变动趋势也较为一致,表明银行贷款量和GDP存在明显的相关性.然而这种相关性是由于某种巧合还是另有原因,还需要进行进一步的研究.
目前,国内外对于银行贷款量和宏观经济的关系已有不少研究,国外的相关研究主要形成了两者不同的观点.King和Levine研究得出银行贷款量和经济增长具有很强的正相关关系[1].Ozyildirim也认为信贷发展和经济增长间具有正相关关系[2].而Rousseau和Vuthipadadorn研究得出信贷的发展和经济增长两者间的关系不显著[3].国内研究学者的研究结果也形成了两种不同的观点.夏斌和张承惠研究得出银行信贷对经济增长的影响较为显著[4].单克强等学者的研究也得出了两者间的正相关关系[5].而李广众和陈平、张军等学者研究得出银行信贷的发展对经济增长的影响不显著[6].总体来看,目前国内外对银行贷款和经济增长之间的关系尚没有定论.
以上研究主要是对信贷政策、银行贷款总量等和宏观经济的关系进行探讨.其指标选取均为较宏观的综合数据,并未细化到不同产业的经济数值,也并未对贷款结构进行细分.本文以西安市为例,选取贷款结构中的具体指标和宏观经济进行深入研究.
二、变量选取和数据处理
1.变量选取
（1）银行贷款量变量.本文选取金融机构中长期贷款、短期贷款作为银行贷款量的变量,中长期贷款、短期贷款分别以BL、BS表示.
（2）宏观经济变量.本文选取西安市第三产业GDP作为宏观经济的变量,第三产业GDP以G3表示.
2.数据处理
本文采用时间序列分析,数据样本区间从2006年第一季度至2014年第二季度,每个变量样本容量为34,数据来源于于西安市统计局网站.
由于数据存在较强的季节波动性,因此采用Eviews软件的X-13方法对所有数据进行季节调整,得到平滑的时间序列数据,如图1、图2所示：
三、银行贷款和宏观经济的因果关系检验
1.数据平稳性检验
为了分析变量间的因果关系,必须保证变量是平稳的.首先对数据取对数以消除时间序列中存在的异方差,得到LBL、LBS、LG3,本文采用ADF检验方法进行单位根检验,检验结果如表1所示.
表1表明,在5%显著性水平下,中长期贷款量、短期贷款量及第三产业GDP三个变量都是非平稳时间序列,但其二阶差分项都是平稳序列,即三个变量都是二阶单整序列.
2.协整检验
为了分析三产GDP分别和短期贷款、中长期贷款量的长期协整关系,采用Eviews软件对其数据序列进行协整检验,检验结果如表2、表3所示.
表2 三产GDP和短期贷款量协整关系检验结果
根据协整检验结果得出三产GDP（LG3）和短期贷款量（LBS）之间的协整方程为：
LG3等于1.089272*LBS+0.690325
根据协整检验结果得出三产GDP（LG3）和中长期贷款量（LBL）之间的协整方程为：
LG3等于0.908621*LBL+0.683721
结果分析：
三产GDP和短期贷款量之间存在着长期正向的均衡关系.这说明即使短期贷款在贷款结构中占比相对较少,但仅从长期数据来看,两者还是具备均衡关系的.同时,三产GDP和中长期贷款量之间存在着长期正向的均衡关系.这一方面是由于中长期贷款在贷款结构中占比较重,另一方面是由于中长期贷款中房地产、公共设施以及教育等服务业贷款占有相当比重,这也势必会导致中长期贷款和三产GDP的紧密关系.
3.Granger因果检验
（1）滞后阶数确定.在进行Granger因果检验之前,需要根据一定的标准确定序列间相互影响的先行或者滞后阶数.通常的做法是根据AIC、SIC、LR、BPE和HQ等准则或者检验统计量来判断可能的最优滞后阶数.通过eviews8.0分析计算得出结果如表4所示.
表4表明：最优滞后阶数为1阶,下面通过Granger因果检验进一步内在的因果关系.
（2）检验.通过软件Eviews8.0得出检验结果如表5所示.
在5%显著性水平下,短期贷款和第三产业GDP具备单向Granger因果关系.即第三产业GDP是短期贷款的Granger原因,而短期贷款不是第三产业GDP的Granger原因.这主要是由于短期贷款在贷款结构中占比较少,因此对三产GDP的影响力不足.中长期贷款量和第三产业GDP之间具有双向因果关系,即中长期贷款量和第三产业GDP互为因果关系.
4.银行贷款和宏观经济的动态效应分析
根据上述Granger因果检验的结果,分析中长期贷款量和第三产业GDP的动态效应,首先建立VAR模型.
（1）VAR模型构建.利用Eviews软件分别建立短期贷款量、中长期贷款量和第三产业GDP的VAR模型如下：
通过检验得出VAR模型的特征根及其对应的模长均小于1.说明VAR模型是稳定的.
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