金融市場相關論文匯總十篇

序論：好文章的創作是一個不斷探索和完善的過程，我們為您推薦十篇金融市場相關論文范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

近年來，由美國次貸危機引發的金融危機使得各國金融市場產生大幅波動，讓人們廣泛意識到對金融機構等實施金融風險管理的重要性。因此，對金融市場極端情形下的損失風險的估計和預測是研究者和各投資者關注的焦點。VaR(Value at Risk)技術正是這樣一種定量工具，目前已受到業界的廣泛認可，為全球金融市場、電力市場及石油市場廣泛采用[1-2]。但是VaR只是市場處于正常變動下市場風險的有效測度，它不能處理金融市場處于極端價格變動的情形，如股市崩盤等，并且它自身不是一致性風險度量工具[3]。而ES(Expected Shortfall)是度量損失超過VaR的期望損失，能較好度量極端風險，并且它是一致性風險度量[3-4]，于是論文將ES作為VaR的一個補充。在傳統的風險度量模型中一般考慮的是整個收益率的分布，常用正態分布、t分布、混合正態分布、Laplace分布等來描述。而極值理論(Extreme Value Theory)描述的是分布的尾部行為，故而近年來熱衷于將極值用于風險度量研究中[2-7]。

目前，國內外對極值的研究主要集中在條件極值的風險度量和應用上[3-7]。條件極值模型主要是將極值理論中的POT(Peaks Over Threshold)模型與波動模型結合。在國內，極值理論的研究起步較晚，但發展迅速，余力[5]和陳守東[6]等的研究結果表明動態VaR比靜態VaR度量更準確；但上述文獻中都沒考慮金融資產收益率波動的杠桿效應，即非對稱性。林宇[7]則通過非對稱波動模型與極值模型結合度量風險，測試結果較準確。但他們的研究都忽略了金融資產收益中包含了對風險的補償，即金融資產收益率與資產風險具有密切的關系。為了反映出這種關系，Engle等1987年提出了GARCH-M模型[9]。陳澤中[9]將GARCH-M模型和EGARCH模型結合起來，分析了我國股市波動的特點。實證結果表明，我國股市存在明顯的杠桿效應，且收益率與波動性存在顯著的正相關關系。

為了更準確地度量金融市場風險，論文采用更一般的APARCH模型來描述收益率序列的波動，并充分考慮了金融市場的收益率與風險的正相關關系。將極值理論中的POT模型與APARCH-M模型結合，提出了基于POT-APARCH-M的風險度量模型。

1.APARCH-M模型與極值理論中的POT模型

1.1 APARCH-M模型

在針對金融時間序列波動性的建模中，Bollerslev在ARCH模型的基礎上提出了廣義自回歸條件異方差模型，這正是我們目前研究比較多的GARCH模型。GARCH模型是ARCH模型的重要擴展，然而GARCH模型并不能完全反映金融市場波動的特征，特別是其中的杠桿效應。于是Ding，Granger和Engle在1993提出了一個非對稱的GARCH模型，即APARCH(asymmetric power ARCH)模型[11]。該模型是個歸納性較強的模型，它將多種ARCH模型和GARCH模型作為其特例，其中包括了TS-GARCH模型，GJR-GARCH模型，Log-GARCH模型，TARCH模型，NARCH模型等[10]。APARCH模型不僅包含了一般GARCH模型的特點，而且還可以捕捉金融市場的杠桿效應。設是股票每日價格的對數收益率序列，滿足嚴格平穩性，且服從APARCH(p,q)過程，則可以由下式表達：

(1)式為均值方程，其中為條件均值，為殘差；(2)式中的為條件方差，為標準化殘差，是服從均值為0，方差為1的獨立同分布序列；(3)式為波動方程，其中參數，，，，，，反映沖擊的杠桿效應。

由于金融資產風險的變化對收益的影響，高的收益往往伴隨著高的風險，即是資產的收益率會依賴于它的波動。為刻畫這種現象，1987年，Engle、Lilien和Robins提出了GARCH-M模型，其中“M”表示收益率的條件均值為GARCH[8]。此時，條件均值可以表示為：

上式中的和為常數，參數叫做風險溢價參數，為正值意味著收益率與它的波動正相關。

于是將(4)式代入到(1)式中，就可以得到APARCH-M模型，即

3.算例分析

3.1 模型參數估計及動態VaR和ES估計

論文選取深證綜合指數從2003年12月10日到2011年1月20日的每日收盤價，共1729個數據。取2003年12月10日到2010年1月7日的每日收盤價共1479個數據，用來估計模型的參數；2010年1月8日以后共250個數據用來后驗測試。數據來源于大智慧股票軟件。深證綜指的日損失序列定義為，其中為時收盤價。論文所有的數據處理和分析都在Eviews5.0和R軟件下進行的。

通過Eviews5.0軟件計算得到損失序列的基本統計特征見表1，括號內為p值。

從表1中可以看出該損失序列尖峰厚尾，且不對稱，呈現右偏情形；單位根ADF檢驗結果表明在1%的置信水平下該序列不存在單位根，即損失序列是平穩的；Ljung-Box統計量Q(5)、Q(10)表明該序列有一定的自相關性，Q2(5)、Q2(10)表明損失序列的平方自相關，從而該損失序列具有很強的ARCH效應。根據前面的分析使用APARCH(1,1)-M-t模型對深證綜指樣本內損失序列建模，并用最大似然估計對參數進行估計，估計結果見表2。

模型擬合后，對其殘差進行ARCH檢驗，其檢驗統計量LM(6)的p值為0.99，從而可以判定殘差沒有異方差性。標準化后的殘差序列均值幾乎為0，方差也十分接近于1，基本可以看成是標準殘差序列。然后對其進行相關性檢驗，Q(5)=24.301(0)，從而可以認為其是獨立序列。標準化后的殘差序列的閾值，MEF(超額均值函數)確定如下圖1所示。從圖1中可以看出閾值在1.8左右，然后結合McNeil和Frey對比Hill方法、歷史模擬法等方法，發現選擇5%左右的極值數據使用GPD估計效果較好，于是閾值可以確定為1.806，接下來對超過閾值的部分進行GPD擬合，結果如圖2所示。從圖上看出擬合效果相當好，并且作出其QQ分位圖，如下圖3所示。于是可以用GPD分布對極值建模，參數估計結果為，。

3.2 模型檢驗

為了考察風險度量模型的預測效果，常采用Kupiec的失敗次數檢驗方法。其基本思想是：在置信水平為P的條件下，在第t日估計出第t+1日的風險值和，對于第t+1日的實際損失，如果估計出的，那么就認為風險估計值在第t+1日是失敗的，并計數一次。最后將失敗次數比上考察的總次數得到失敗率。對于ES的估計也是采用同樣的方法。如果失敗率遠大于，則認為是低估了風險，反之則是高估了風險。只有失敗率接近，風險度量方法才被認為相對可靠。論文還將此模型檢驗結果與EGARCH-M-POT模型，APARCH-POT模型檢驗結果進行了對比，從而可以看出此模型的優越性。

從上表2深證綜指的后驗測試結果可以看出，在99%置信水平下，這三種模型預測的效果是一樣的，但在97%置信水平下，基于POT-APARCH-M和POT-EGARCH-M模型預測效果是一樣地優于基于POT-APARCH的，從而表明了考慮收益與風險正相關對于金融市場風險的度量更加合理。在95%的置信水平下，基于POT-APARCH-M模型預測的效果是最好的，因為它是失敗率是最接近5%，從而表明考慮更一般的APARCH模型來描述收益率的波動比EGARCH更合理。而通過計算ES的失敗率結果在高置信水平下，ES的失敗率都為零，從而表明ES相比VaR是更為保守的風險度量。

4.結論

論文建立了基于極值理論的POT-APARCH-M-t的動態風險度量模型，用來度量金融市場風險。在描述金融市場波動特征時，采用更一般的APARCH模型。結果表明它比EGARCH模型更優越。在金融市場中往往高的收益伴隨著高的風險，即收益與風險是負相關的，從而將APARCH模型與GARCH-M結合。經過深證綜指風險度量結果表明損失與風險是負相關的，并且更準確地度量風險。而在度量空頭風險時，通過檢驗表明，在高置信水平下，ES過于保守，從而可以看出收益率的右尾較薄。論文只是對收益率分布上尾極端風險進行了度量，當然還可以對下尾極端風險進行度量，論文在閾值選取時，帶有一定的主觀性，閾值準確的選擇方法一直是現在要解決的問題。

參考文獻

[1]王春峰.金融市場風險管理[M].天津:天津大學出版社,1999.

[2]Bekiros S.D.,Georgoutsos D.A.Estimation of Val-ue-at-Risk by extreme value and conventional method:a comparative evaluation of their predictive performa-nce[J].Int.Fin.Markets,Inst.and Money,2005(15):209-228.

[3]Artzner P.,Delbaen,Eber J.M.,and Heath D.Coher-ent Measures of Risk[J].Mathematical Finance,1999(9):203-228.

[4]Bhattacharyya M.,Ritolia Conditional VaR using EVT-Towards a planned margin scheme[J].Internatio-nal Review of Financial Analysis,2008(17):382-395.

[5]余力,張勇.應用極值分布理論的VaR和CVaR估計[J].求索,2010(4):64-66.

[6]陳守東,孔繁利,胡錚洋.基于極值分布理論的VaR與ES度量[J].數量經濟技術研究,2007(3):118-124.

[7]林宇,魏宇,黃登仕.基于GJR模型的EVT動態風險測度研究[J].系統工程學報,2008,23(1):45-51.

[8]Ruey S.Tsay.金融時間序列分析[M].北京:人民郵電出版社,2009.

[9]陳澤忠,楊啟智,胡金泉.中國股票市場的波動性研究――EGARCH-M模型的應用[J].決策借鑒,2000,13(5):24-27.

篇（2）

設立上海自貿試驗區是進一步深化改革、加快政府職能轉變、深化金融領域改革開放的重大舉措，將對上海建設成國際金融中心產生重要的推動作用。

（一）金融自由化水平提高有利于推進上海國際金融中心建設

從海外的發展經驗看，金融自由化是國際金融中心建設的支點和必不可少的條件。長期以來，受制于人民幣的非全面可兌換性、利率的非市場化、金融機構的設立壁壘等，上海國際金融中心建設一直進展緩慢。現在，在上海自貿試驗區成立之后，在風險可控前提下，可在自貿區內對人民幣資本項目可兌換、金融市場利率市場化、人民幣跨境使用等方面進行先行先試。金融服務業將對符合條件的民營資本和外資金融機構全面開放，支持在試驗區內設立外資銀行和中外合資銀行等。這些措施顯然會將金融自由化水平大大提升，進而對上海國際金融中心的建設起到推動作用。

（二）金融領域的開放創新將推動上海金融市場和金融產品創新

從倫敦、紐約等國際金融中心的發展歷史看，有利于創新但又不失規范的金融監管體系能夠促進國際金融中心建設。一方面，為了防范金融風險，政府要進行嚴格的監管，保證金融中心的穩定，另一方面要提供相對寬松的金融環境，促進金融創新，保證金融中心的活力。上海自貿試驗區總體方案中明確提出了深化金融領域的開放創新，允許在試驗區內建立面向國際的交易平臺，逐步允許境外企業參與商品期貨交易，鼓勵金融市場產品創新。這無疑會推動上海金融市場和金融產品的創新步伐，活躍金融市場，為上海國際金融中心建設帶來新契機。

（三）跨國公司總部的集聚將促進上海國際金融中心建設

總部經濟也是國際金融中心建設的一個重要方面。大公司的總部要管理龐大的財務往來和資金流，對金融產品有強大的需求，也常常需要通過現貨市場與期貨市場的對沖機制來控制、管理其生產經營風險。大公司總部的集聚不僅有助于形成資金中心，也有助于活躍包括期貨市場在內的金融市場。自貿試驗區總體方案明確了將深化跨國公司總部外匯資金集中運營管理試點，促進跨國公司設立區域性或全球性資金管理中心。這將推動跨國公司總部集聚在上海，進而推動上海國際金融中心的建設。

（四）金融業國際化水平的提高助力上海國際金融中心建設

國際金融中心的主要特征就是高度國際化。上海自貿試驗區的多項方案措施無疑會提高上海金融業的國際化水平：在金融制度創新方面，鼓勵企業利用境內外兩種資源、兩個市場，實現跨境融資自由化；在增強金融服務功能方面，金融服務業對符合條件的民營資本和外資金融機構全面開放，支持在試驗區內設立外資銀行和中外合資銀行，允許金融市場在試驗區內建立面向國際的交易平臺，逐步允許境外企業參與商品期貨交易。如果能充分利用上海自貿試驗區成立及與之相關的有利政策，必將有利于推動上海國際金融中心的建設。

二、上海國際金融中心建設面臨的困難和挑戰

上海在國際金融中心的建設方面，有很多優勢和較為良好的基礎，但也面臨不少困難和挑戰，對此應有客觀、清醒的認識。

（一）金融市場交易品種單一，交易規模不足

國際金融中心的一個重要特征是有較大規模的金融交易活動發生。而上海當前的情況是：一方面，上海股票主板專業提供專業寫作論文的服務，歡迎光臨dylw.net市場不夠活躍，日成交金額常常低于深圳的創業板和中小企業板市場；另一方面，金融期貨和金融衍生品市場交易品種單一，交易規模不足。目前中國金融期貨交易所上市的交易品種只有滬深300指數期貨和5年期國債期貨。表1為滬深300指數（HS300）與滬深300指數期貨（IF）4月份以來的日成交金額數據，可以看到，目前滬深300指數期貨的日成交金額大體為滬深股票現貨市場成交金額的10倍以下。股指期貨的成交金額數倍于股票現貨交易是國際金融市場的一個規律性現象，而我國金融期貨的交易品種單一，交易規模也遠不及成熟市場，難以發揮金融期貨的價格發現和套期保值功能。無論現貨市場還是期貨市場，金融活動的交易規模都相對比較小，制約著上海國際金融中心的建設進度。

（二）金融機構的集聚度不夠

金融中心是一個國家或地區金融活動的集中地，從倫敦和紐約等國際金融中心的經驗來看，國際金融中心都聚集著相當數量的、高質量的金融機構。然而無論是商業銀行、證券公司還是保險公司，國內一些有實力的金融機構的總部并不在上海，譬如，招商銀行、民生銀行、平安保險等總部都分布在北京、深圳等地。金融監管機構如中國人民銀行、中國銀監會、中國證監會、中國保監會的總部也都不在上海。實際上，沒有一些有實力的金融機構作支撐，上海是很難建設成為國際金融中心的。

（三）非政治中心帶來信息劣勢

與倫敦、東京、巴黎、新加坡等金融中心同時也是所在國的政治中心不同，上海不是我國的政治中心，因此在享受政治中心的許多經濟輻射效應和信息溢出效應方面，上海不占優勢。金融業是一個高度依賴信息運行并對信息非常敏感的行業，一個國際金融中心必須能夠大量、及時、客觀的反映市場、機構、產品變化的專業提供專業寫作論文的服務，歡迎光臨dylw.net各種信息。非政治中心所帶來的信息短板制約著上海建設成為國際金融中心。

（四）金融市場體系不完整

目前，上海金融中心在各個金融子市場上與世界一流國際金融中心相比仍有較大的差距：股票市場大而不強，截止2012年年底，上交所股票成交額位列全球主要交易所 第四位，亞洲第二位，但上海股票市場大而不強，與國際市場價格的同步性較差；債券市場交易品種單一，政策性銀行債、國債和中期票據三者的發行量超過發行總量的70%，缺少創新品種；金融期貨、衍生品市場尚處于發展階段的初期，功能沒有得到應有的發揮。金融子市場的不發達導致整個金融市場體系不完整，市場的資源配置和風險規避功能未能很好發揮，限制了上海建設國際金融中心。

三、抓住上海自貿試驗區成立的契機，推動國際金融中心建設

在推進自貿試驗區建設的過程中，也為上海國際金融中心建設提供了新的發展契機。上海應該抓住契機，大力實施金融產品創新，吸引金融機構匯集，完善信息、完善金融市場體系，實現到2020年將上海建設成“與中國經濟實力相適應的國際金融中心”的目標。

（一）大力實施金融產品創新，活躍金融市場

相對于目前滬深兩市的2300多只股票而言，滬深300指數期貨這一單一的期貨交易品種明顯不足。無論是從為投資者提供更多、更有效的套期保值工具的角度，還是從活躍股指期貨市場交易的角度，都應該提供更多的期貨交易品種。上海應該抓住當前金融領域開放創新的有利時機，著力發展金融期貨和金融衍生品市場，活躍股票指數期貨市場，更好地發揮金融期貨的價格發現和套期保值功能，這也是作為國際金融中心建設的必然要求。

（二）進一步吸引國內外金融機構的集聚

國際金融中心是以大量有實力的金融機構的集聚為基礎的，上海應該利用金融自由化水平提高的制度和政策環專業提供專業寫作論文的服務，歡迎光臨dylw.net境吸引功能性金融機構、全國性金融機構、國際性金融機構及其他影響力較大的金融機構不斷落戶上海，既要注重金融機構集聚的數量，更要注重金融機構集聚的質量，把上海建設成為金融機構總部和功能性金融機構的重要集聚地。

（三）打造完善的金融資訊信息平臺

作為國際性的金融中心，前提條件之一就是能讓市場主體以最快速度、最小成本獲取有效信息，進而做出正確判斷。上海應借助自貿區成立和金融業國際化水平提高的契機，打造一批符合國際語境、有全球影響力的財經傳媒和金融資訊信息平臺，彌補非政治中心帶來的信息方面的劣勢，進一步吸引金融機構和金融市場交易主體，提升上海金融中心在世界范圍內的地位和作用。

（四）不斷開拓金融市場的新領域，建立多層次的金融市場體系

借助金融領域開放創新的契機，上海應積極拓展多功能、多層次的金融市場。隨著社會經濟的發展，金融市場的內涵和邊界也在發生變化，譬如，碳金融市場正逐漸成為金融市場的一個重要組成部分。世界權威機構預測2020年全球碳金融市場交易金額將達到3.5萬億美元。不斷開拓金融市場的新領域，也是國際金融中心建設的題中之義。

參考文獻：

[1]國務院關于印發中國（上海）自由貿易試驗區總體方案[Z].2013-09-18.

[2]葉德磊，顧京.我國股指期貨套期保值效應的實證研究[J].華東師范大學學報（哲學社會科學版），2012（04）.

[3]葉德磊.抓住金融創新的新契機[N].解放日報，2013-10-09.

[4]嚴晨.國際金融中心建設的歷史比較分析[J].上海經濟研究，2013（06）.

篇（3）

論文摘要：本文認為期待權的大量存在與金融市場上的信用缺失問題有著緊密的聯系，我國的金融市場一直以國有企業為主導，財產權的主體缺位、非排他性和剩余索取權的不可轉讓是國有財產權面臨的巨大難題。

金融市場信用缺失反映出了其市場交易的特殊性，從民法學的角度究其原因，筆者認為有以下兩個方面：

一、期待權的特殊性

權利為可以享受特定利益之法律實力，通常所說的權利大多為確定的既得權利，權利人現時即可享受某種法律上的特定利益，被稱為既得權。但也有很多權利并非能完全地現時享有，須待特定事什的發生或一定時問的經過，權利人才可以完全行使其權利并享受特定的利益，此類權利則被稱為期待權。我國《合同法》在總則lf1對附條件和附期限合同予以詳細規定：在分則的買賣合同部分確立了所有權保留的法律制度，從而大大拓展了期待權的生存空間。期待權的構成應該具備以下條件：～是對未來取得某種完整權利的期待，二足已經具備取得權利的部分條件。

對于期待權的類型，不同的學者有不列的觀點，暫且不去細究。從金融市場的各項交易合同中，包含著大量的期待權。例如：存款儲蓄合同中，存款人對于利息的債權：貸款合同中，銀行對于貸款人H口將支付的利息的債權；債券交易中，持有者對債券利息的債權。這些屬于由既存債權產生的將來債權。股票交易，持有者對于行情看漲時取得分紅的權利或者轉讓后取得差價的權利；保險合同中，受益人對于在發生保險事故時的保險金取得權。這些則是屬于附條件的民事權利。金融市場上的交易合同中存在大量的期待權，與金融市場上的信用缺失問題有著緊密的聯系。首先看信貸市場與證券市場。格式化的合同中所約定的是投資者的期待權。這種期待權一方面反映了金融市場的融資特性，一方面又賦予投資者相當的信用風險。因為期待利益的實現必須以一定條件為前提：即投資的收益性。投資收益性可以說是一個具有結果性的條件，這個結果性條件的發生依賴于籌資者大量的經營活動。正是由于條件產生的復雜性，為籌資者的違背信用提供了相當大的操縱空間。這便是信用缺失問題的解釋之…。再來看看保險市場。保險合同etl受益人對于保險金取得權的前提性條件是發生約定的保險事故。不論是財產還是人身，都是與受益人密切相關，或為其所有，或是其本人、家屬。無論人與物都與保險公司無必然聯系。因此，他們發生風險的可能性、真實性、損失的大小在保險公司獲知前都悉數由受益人了解。受益人或者投保人的信用就成了維系合同的唯一動力。那么從白利的角度出發，發生信用缺失就不難理解了。由此可見，期待權的大量存在與金融市場上的信用缺失問題有著緊密的聯系。

二、財產權的模糊性

我國的金融市場一直以國有企業為主導，財產權的模糊性是國有財產權面臨的一個巨大難題。

篇（4）

羊群行為(herdingbehavior)通常是指一種在已有的社會公共信息(市場壓力、市場價格、政策面、技術面)下，市場參與者觀察他人行為并受其影響從而放棄自己的信念，做出與其他人相似的行為的現象。近10年來，隨著人們對金融危機和投資者行為的深人思考，金融市場的羊群行為迅速成為金融市場微觀結構理論的研究熱點之一。

本文系統介紹了最近10年來金融市場上羊群行為的理論研究成果，(從整體來看，關于羊群行為的成因的理論主要有5個:信息流羊群行為理論、研究性羊群行為理論、偏好羊群行為理論、聲譽羊群行為理論和薪酬羊群行為理論)，深入剖析了羊群行為的產生原因。同時展望了羊群行為理論研究的未來發展方向。

1羊群行為成因的理論研究

1.1基于不完全信息的信息流羊群行為(Informs-tionalHerding)理論

基本理論可見Banejee(1992),Bikhchandni,Hishleifer和Welsh}1992)及Welsh(1992)等人的文獻。它假定投資機會對所有投資者均具有同樣的價格，即供給是完全彈性的，在先行者作出投資與否的決策后，后繼投資者根據私有信息和先行投資者傳遞的信息作出決定，以后的投資者再根據前面投資者的決策作出自己的投資決策，從而形成了決策信息流。此模型假定先行投資者的收益不受后繼投資者的影響，而這顯然與金融市場的投資現狀相背離，也因此存在不足和改進的空間。

1.2研究性羊群行為(InvestigativeHerding)理論

基于研究性羊群行為的研究主要有:Froot,Scharfstein和Stein(1992)關注短視對市場的影響;1)elong,Shleifer,SummersandWaldmann(1990)說明短期生命和風險規避妨礙了套利;Hirshleifer,Sttbrahmanyam和Titman(1994)指出知情下注者有短視傾向。

Front,Scharfstein和Stein(1992)首先提出了研究性羊群行為理論，該理論假定若金融市場上的套利者具有短期的眼界水平，則它們可能在同一信息上產生羊群行為。

上述理論的前提條件是所有基金同時得到信息。1994年Hirshleifer,Subrahmanyam和Titman1994)改變了上述前提條件，分析了當一些基金在其他基金之后得到普通私人信息時其交易行為及獲得的均衡信息，認為:基金可能試圖學習其他交易者近期將用于交易的信息，即存在研究行為。

1.3偏好羊群行為(CharacteristicHerding)理論

Falkenstein(1996)提出了偏好羊群行為理論，他認為:基金可能都厭惡具備某種特征的股票，例如流動性差的股票，但他們可能又都比較喜歡具備某種特征的股票，進而購買它們，這也許與掌握私有信息或短期投機沒有多大關系。Falkenstein的研究發現基金持股與公司規模正相關;研究同時發現，特別是在年末時，投資經理往往會不約而同買人業績好的資產拋掉業績差的資產，以使得投資組合的業績看上去好一些。

Gompers和Metrick(2001)分析了機構投資者對股票特征的偏好和這種偏好對股票市場價格和收益的暗示作用。結果發現，機構投資者對單股的持有水平可預見其收益，而這種預測能力恰是由于股票的流動性、歷史收益及謹慎性等特征引起的。且發現這些特征可增加機構對大公司股票的需求，同時減少對小公司股票的需求。

1.4聲譽羊群行為(ReputationalHerding)理論

Scharfstein和Stein(1990)提出了聲譽羊群行為理論，Graham(1999)繼承并發展了該理論。其基本思想是:如果一個投資經理對于自己的投資決策沒有把握，那么在考慮投資失敗產生的聲譽成本的同時，明智的做法是與其他投資專家保持一致。當其他專家也這么考慮時，羊群行為就產生了。

1.5薪酬羊群行為(Compensation-basedHerd-ing)理論

Maug和Naik(1996)提出了基于薪酬條款的羊群行為理論。它假定投資人的薪酬取決于與他相對的其他投資人的業績表現，而這破壞了投資經理的激勵機制，從而導致無效的投資決策，最終產生羊群行為。

篇（5）

一、區域投資效率的測算

對于區域投資效率的測算本文選擇了資本配置效率模型。2000年，Jeffery Wurgler在其論文《金融市場與資本配置》中第一次提出了測算資本配置效率的測算模型，他利用該模型測算了65個非社會主義國家的資本配置效率，此模型后來成為測算資本配置效率的經典模型，該模型具體如下：

ln=αc+ηcln+εict

式中，I表示實際總固定資產投資形成，V表示相應的實際產出增加值，i表示行業，c表示國家，t表示年份，αc表示自發投資系數，ηc為投資彈性系數。

Jeffery Wurgler模型基于以下定義：最優投資意味著在高成長性行業追加投資，并且在低成長性行業減少投資。換言之，評價資本配置效率高低的標準在于資本是否流入以及有多少流入高成長性的行業，或者資本是否流出以及有多少流出低成長性的行業，因此，可以利用投資對行業增加值（盈利能力）的投資彈性系數ηc來衡量資本配置效率。而截距項αc表示的是自發投資系數，表示不同年代在固定資產存量上的自發投資水平，即無法用產值增長部分解釋的增長來源。

ηc的取值范圍是-1到1，βc取值越大，表明資本配置效率越高，若ηc>0，表明當c產業的利潤率相對于上一期增加時，投資增長率也增加，并且投資增長率增加的百分比是利潤增長率增加的百分比的ηc倍。于是，盈利能力強的行業流入更多資金，而盈利能力弱的行業流入的資金量較少。若ηc

（一）論文數據的說明

鑒于數據的可獲得性和數據統計標準的一致性，本文選取了山東省1993年至2009年規模以上的所有行業（共39個行業）中的35個行業的工業增加值和行業固定資產凈值年平均余額作為V和I。由于統計口徑不同的因素，1993年以前的《山東統計年鑒》均未對分行業工業增加值進行統計，所以數據只能從1993年開始選取。同時因為工藝品及其他制造業、廢棄資源和廢舊材料回收加工業、其他采礦業和燃氣生產和供應業這四個行業個別年份的數據缺失，為保持數據的完整性，剔除了這四個行業，由于這四個行業的工業增加值和固定資產凈值年平均余額占總工業增加值和總固定資產凈值年平均余額的比例很小，剔除這四個行業對總體回歸結果的影響不大。如無特殊說明，本文數據均來自于《山東統計年鑒》，統計檢驗均采用stata 10.0軟件。

（二） 實證檢驗

首先用35個行業工業增加值和固定資產凈值年平均余額的本期值除以上期值，得到這兩個指標1994年至2009年的增長率，然后對增長率取對數，這樣就得到35個行業ln和ln各年的取值，可以使用Jeffery Wurgler模型測算資本配置效率ηc了。

在進行測算之前，需要首先對數據進行Hausman檢驗，確定應該使用固定效應模型還是隨進效應模型，原假設為應該使用隨機效應模型，使用Hausman檢驗結果如下所示：Fixed(b)=0.4677，Random(B)=0.4953，prob>chir2=0.2049,所以應該接受原假設，即應該使用隨機效應模型。

本文將1993年至2009年山東省35各行業共595組工業增加值和固定資產凈值年平均余額的數據數據代入Jeffery Wurgler模型的隨機效應模型，從回歸結果可以看到，山東省1993年至2009年總體資本配置效率為0.495，p>|t|=0.000，說明回歸結果非常顯著，回歸效果良好，截距值為0.063，p>|t|=0.002.回歸結果也非常顯著，截距項表示自發投資系數，表示不同年代在固定資產存量上的自發投資水平，即無法用產值增長部分解釋的增長來源。山東省1993-2009年總體資本配置效率模型為：

ln=0.063+0.4951ln

根據本文結論，山東省1993年到2009年資本配置效率為0.495。蔣晨達（2009）年利用我國1999-2007年測算出我國的資本配置效率為0.202，通過比較山東省的資本配置效率遠高于全國平均水平。韓立巖、蔡紅艷（2002）年對我國1991-1999年資本配置效率進行測算，得出結論為這九年資本配置效率的平均值僅為0.052，幾乎可以忽略不計，因此認為在這九年中固定資產投資對經濟效益幾乎沒有做出貢獻。

山東省資本配置效率0.495，可以看到遠超全國平均水平，然后與發達國家比較起來依然還有很大的差距。Wurgler(2000)測算的G7國資本配置效率如下：美國0.723、英國0.812、法國0.893、德國0.988、意大利0.652、加拿大0.547、日本0.819。這些發達國家的資本配置效率是10年前的數據，而我測算出來山東省的資本配置效率一直延續到2009年，雖然與加拿大差距不大，但是是與10年前的加拿大水平相當，可見，山東資本配置效率還有很大的提升空間，山東資本配置效率在全國處于較高水平，全國資本配置效率與發達國家的差距還是顯而易見的。

二、金融市場發展對區域投資配置效率的影響

在對區域投資效率相關性分析問題上，金融發展指標的選取時一個重要因素。在我國，現有的文獻研究中學者多采用形容金融規模總量的指標貨幣化率（M2/GDP）或金融相關率（FIR）來代表金融發展程度。然而兩類指標作為總量指標，只有實際上是金融發展規模與其提供的金融功能能夠成正比時，才能夠準確的衡量一國的金融發展水平。比如，2009年中國GDP總量34.1億元，增速為9.1%；M2余額60.6萬億元，增速為27.6%；貨幣化程度(國際上常用指標，即M2/GDP)達178%，相當于每一塊錢GDP對應著1.8塊錢在流通。同年，美國GDP為14.1萬億美元，M2余額8.55萬億美元，貨幣化程度僅60%。這并不能說明中國的資本配置效率效率遠遠高于美國，而是那些過剩的貨幣“蟄伏”在銀行、股市和樓市中，導致了流動性過剩。金融相關率是由美國經濟學家Raymond.W.Goldsmith提出，是指某一日期一國全部金融資產價值與該國經濟活動總量的比值。人們常用金融相關率（FIR）去說明經濟貨幣化的程度，與貨幣化率（M2/GDP）相同，在我國無法作為衡量金融發展的指標。因此，本文沒有選取傳統的金融發展衡量指標。

在本文的研究中，我們擬選擇兩種指標來對金融發展進行衡量，第一種是金融市場發展程度，我們用山東省金融機構貸款余額（LB）除以山東省地區生產總值（GDP）來衡量金融市場的發展程度，作為第一類指標，文中用LG表示，LG取值越大，說明山東省金融市場發展程度越高；主要從總量的角度衡量山東的金融發展，借以檢驗山東資本配置效率與金融發展的關系；第二種指標來衡量金融發展的市場化指標，非國有部門所獲貸款（PL）除以山東省地區生產總值（GDP），用來衡量山東省金融市場化程度，文中用PG表示，PG越高，說明山東省金融市場化程度越高。用于檢驗非國有企業的金融發展狀況與資本配置效率的相關性。通過這兩種指標的檢驗，我們希望能夠做到深入的剖析山東省資本配置效率與金融發展的關系。

西方金融發展理論認為金融市場的發展會促進經濟的增長。一貫的看法是金融市場的發展促進了資本配置效率的提高, 進而促進經濟增長。為了檢驗山東省金融市場的發展是否能夠促進山東省資本配置效率的提高，本文建立如下回歸方程：

Lnη=α+βLnLG+γLnPG+ε

其中η表示資本配置效率，LG表示金融市場發展情況，PG表示金融市場化程度。在對山東省金融發展與區域投資效率進行相關性分析之前，我們首先對時間序列數據進行了平穩性檢驗，從而保證我們實證結果的準確性。

（一）平穩性檢驗

對于時間序列數據的回歸，首先必須進行平穩性檢驗，采用ADF單位根檢驗方法對Lnη、LnLG和LnPG進行平穩性檢驗。

檢驗結果為Lnη、LnLG和LnPG的ADF檢驗值均大于在1%、5%和10%的顯著性水平下的臨界值,所以接受原假設,也就是說序列存在單位根，即原序列是非平穩序列。計量經濟學中講到，對于非平穩時間序列，如果變量是同階單整的，那么仍然可以進行協整分析，下面將對Lnη、LnLG和LnPG一階差分，再進行ADP平穩性檢驗，經過一階差分后的序列Lnη、LnLG和LnPGP的ADF檢驗值均小于在1%、5%和10%的顯著性水平下的臨界值,拒絕原假設，說明差分后的序列是平穩的。Lnη、LnLG和LnPG都是一階單整的,滿足協整關系的前提。

（二）協整檢驗

雖然前面已經通過ADF平穩性檢驗驗證Lnη、LnLG和LnPG三個序列都是一階單整的,滿足協整關系的前提，但是只有在Lnη、LnLG和LnPG存在協整關系的前提下才能進行協整分析，下面使用Johansen 檢驗來判斷是否具有協整關系，結果表明，在Lnη、LnLG和LnPG滯后兩期的條件下，Johansen檢驗發現Lnη、LnLG和LnPG之間不存在協整關系，不能進行協整分析。對Lnη、LnLG和LnPG的滯后階數進行調整，然而調整后發現Lnη、LnLG和LnPG之間的協整關系數仍然為零，進一步說明Lnη、LnLG和LnPG之間的確不存在協整關系，所以不能進行協整分析。

為了衡量金融市場發展與金融市場市場化程度對資本配置效率的影響，建立如下方程：

D.Lnη=α1+β1D.LnLG+ε1

D.Lnη=α2+β2D.LnLG+ε2

η表示我們計算出來的資本配置效率；LG表示金融市場發展，即山東銀行貸款/GDP；PG表示金融市場化程度，即山東非國有部門所獲貸款/GDP。

篇（6）

中圖分類號：F224

文獻標識碼：A

文章編號：

1 引言

波動溢出（volatility spillover）效應是指在不同金融市場的波動之間存在相互影響，波動從一個金融市場傳遞到另一個金融市場。因此，波動溢出效應可能存在于不同區域的市場之間，也可能存在于不同類型的金融市場之間，如股票市場、外匯市場、債券市場之間等。

在金融市場中，由于信息是連續地影響證券市場價格的變動，如果使用離散的數據就會造成信息不同程度的缺失，若采集頻率高，則信息丟失就越少；反之，信息丟失越多。由于使用高頻時間序列比低頻時間序列包含更多的信息，因此，有必要對更高頻金融數據加以研究，以深入分析金融市場的波動特征。其次，隨著信息化進程的推進，高頻的金融數據收集更方便。通常將高頻率采集的數據分為高頻時間序列和超高頻時間序列。高頻時間序列指以每小時、每分鐘甚至每秒為頻率所采集的數據；而超高頻時間序列是記錄每筆交易的市場數據。另外，金融市場決策者在進行短期決策時，不僅需要長期的市場信息，而且還需要即時的信息，因此，使用高頻數據研究金融市場之間波動溢出，能夠為金融決策者提供更及時的決策信息。

本文在討論高頻時間序列的“已實現”波動率及協方差的基礎上，通過判斷在變結構點前后不同金融市場之間相關系數是否顯著發生變化來分析金融市場之間的波動溢出問題。最后，以股票市場的價格為例進行了實證分析。

2、高頻時間序列的“已實現”波動率

2.1高頻數據的收益率

高頻時間序列是在等時間間隔（如每1分鐘，每5分鐘，每30分鐘等）上采集的時間序列，股票市場收盤價就是交易期間最后一筆交易的交易價格，如果在最后時間間隔內沒有發生交易，就使用上一時間間隔的收盤價。

根據Andersen和Bollerslev等學者對西方國家發達金融市場的高頻金融時間序列的研究，“已實現”波動率通常具有下列性質：[1-4]

（1） “已實現”方差與“已實現”標準差的無條件分布均為極端右偏，而且峰度極高；

（2） 取對數后的“已實現”標準差的無條件分布是近似正態分布；

（3） 的條件分布是正態分布；

（4）“已實現”波動率的自相關系數是按雙曲線的趨勢下降；

3 多維高頻時間序列的“已實現”協方差

金融領域中，學者們更多關心的是多個資產收益率或多個風險因子的聯合分布特性，而二階矩特性又是聯合分布主要特征研究的重點。

在Barndorff-Nielsen和Shepard的研究中[5-7]提出了“已實現”協方差陣（Realized Covariance Matrix，簡稱RCM）的概念，徐正國[13]在他的碩士論文中討論了“已實現”協方差陣的性質。

3.1 “已實現”協方差矩陣

若金融資產的價格過程是 ，其中， 是第i項資產在t時刻的價格。對價格向量取對數，得：

3.2 “已實現”協方差低頻協方差的區別

與基于低頻時間序列的多元GARCH模型一樣，基于高頻時間序列的“已實現”協方差陣也可以用來研究多變量時間序列波動之間的影響關系。除了相同點，兩種方法還存在不同之處：

（1） 雖然二者都是測度每日的波動率，但是，多元GARCH模型是使用日間數據，而“已實現”協方差陣則是基于高頻數據分析的，更充分地反映了金融市場的信息；

（2）多元GARCH模型不能直接觀測波動率和相關系數，需要在模型估計的基礎上，才能得到相應的值。“已實現”協方差陣是可以直接測度波動率和相關系數。

相對多元GARCH模型，“已實現”協方差陣更能反映金融市場的信息，而且計算簡單方便。

4 基于高頻數據的金融市場間波動溢出分析

變量本身邊緣分布的改變或外部環境如宏觀政策的干預等都可能使變量間的相關結構發生改變，因此，要分析不同金融市場之間是否存在波動溢出，可以先找出各金融市場波動的變結構點；根據“已實現”協方差矩陣的結果，計算不同變量間的“已實現”相關系數，通過檢驗“已實現”相關系數在波動變結構點前后是否發生顯著變化，依此分析判斷不同金融市場之間是否存在波動溢出。

4.1 “已實現”波動變結構點的診斷

關于波動變結構的檢測，國內外學者進行了大量的討論與嘗試，黃違洪、張世英提出了一種針對線性模型變結構的GBV（General Bayesian method with vague prior information）檢測法，GBV法具有計算簡單、過程直觀、通用性強等優點，但GBV法無法判定結構變化點的數目[14]；Kim[15]提出一種與GBV法類似的方法，他構造了檢驗線性模型平穩性的Bayes顯著檢驗量，以檢測到單個參數的非平穩性； Kim與Kon[16]將這種方法直接用于檢測方差平穩性，這種程序不僅在計算上更加有效，而且能估計出未知的變結構點數目。本文采用Kim與Kon提出的檢測方法來診斷“已實現”波動率變結構點。

4.2 金融市場間相關系數計算

借鑒Barndorff-Nielsen和Shepard等人的研究[14]，得到基于“已實現”波動率的金融市場之間相關系數的計算公式：

4.3 金融市場間波動溢出判斷分析

若要分析判斷第j個金融市場“已實現”波動對第i個金融市場“已實現”波動是否存在溢出，可以依次判斷“已實現”相關系數 在變結構點 處是否顯著發生變化。

若接受原假設，則說明在變結構點 前后的“已實現”相關系數沒有發生顯著變化，即在時間段 內，第j個金融市場“已實現”波動沒有傳遞到第i個金融市場，說明兩個金融市場彼此之間雖然存在相互影響，但影響不顯著，即沒有形成波動溢出；若拒絕原假設，說明在變結構點 前后的“已實現”相關系數發生顯著變化，即在時間段 內，第j個金融市場“已實現”波動傳遞到第i個金融市場，說明第j個金融市場與第i個金融市場存在波動溢出。

對變結構點 前后的“已實現”相關系數，依次重復上述步驟并進行Z檢驗，根據檢驗結果分析判斷第j個金融市場與第i個金融市場在不同變結構點區間段內是否存在波動溢出。

重復上述步驟，根據檢驗結果分析判斷其它金融市場之間是否存在波動溢出。

5 高頻數據的股票市場間波動溢出實證分析

5.1 數據描述

由于國外股票市場的高頻數據獲得比較困難，這里以上證指數和深圳成份指數的高頻時間序列為例，數據來源于天相數據分析系統，收集的是每分鐘采集頻率的收盤價，時間區間：2004-1-2至2006-4-14，共涉及到551個交易日。上海與深圳證券交易所每天的交易時間為上午9：30至11：30、下午13：00至15：00，根據徐正國[13]對上證指數和深圳成份指數的實證結果，10分鐘的抽樣頻率其微觀結構誤差最小，且這樣的抽樣頻率也足夠高。所以，這里選擇10分鐘的抽樣頻率，共得到551 48=26448個數據。

5.2 “已實現”波動變結構點的診斷及相關系數計算、檢驗

為了研究分析上海股票市場與深圳股票市場之間的波動溢出問題，首先，采用Bayes診斷程序，對樣本內的深圳成份指數、上證指數收益率的“已實現”波動，分別診斷變結構點；其次，根據深圳成份收益率的“已實現”波動變結構點，分階段計算深圳股票市場與上海股票市場之間的相關系數 ，根據上證指數收益率的“已實現”波動變結構點，分階段計算上海股票市場與深圳股票市場之間的相關系數 ；最后，根據Z檢驗，檢驗在變結構點前后，相應的相關系數是否顯著發生的變化。表2列出了深圳成份指數收益率的“已實現”波動變結構點的診斷結果，以及“已實現”相關系數計算結果和Z檢驗結果。表3列出了上證指數收益率的“已實現”波動變結構點的診斷結果，以及“已實現”相關系數計算結果和Z檢驗結果。

5.3 股票市場之間波動溢出分析

根據表2、表3所列估計結果，分析如下：

（1）從波動變結構點診斷結果分析，樣本內，由于我國經濟處理于調整階段，因此上海、深圳股市的波動變化比較頻繁，而變結構點一部分處在節假日附近，或重要日期3月15日“消費者權益日”，或有重大的政策出臺引起的。

（2）根據相關系數及Z檢驗結果可知，深圳與上海股票市場之間相關系數變化比較大，無論是深圳對上海股票市場，還是上海對深圳股票市場都存在著長期的波動溢出，其原因比較明確，在深圳與上海股票市場上市的公司均為我國的企業，受相同政策變化的影響，而且不同企業之間的經濟關聯比較密切。

（3）通過診斷深圳與上海股票市場高頻數據收益率“已實現”波動變結構點、分階段計算深圳與上海股票市場“已實現”相關系數、檢驗“已實現”相關系數在變結構點前后是否顯著變化來分析判斷股票市場之間是否存在波動溢出，其結果符合現實經濟的發展規律。由于根據高頻數據所計算的“已實現”波動率及協方差，損失的信息比低頻數據的要小的多，能夠包含更多的信息，所以，此方法所刻畫的特征更符合的金融市場變化的規律。由于診斷出了樣本內波動變結構點，因此不僅能判斷分析樣本內不同股票市場波動溢出是否存在，而且還可以分析出產生波動溢出的時間段。

6 結論

高頻數據的分析是近年來興起的一個領域，相對低頻數據而言，高頻數據所包含的信息更多，所以，研究基于高頻數據的金融市場波動溢出是非常必要的。另外，金融市場決策者在進行短期決策時，不僅需要長期的市場信息，而且還需要即時的信息，因此，使用高頻數據研究金融市場之間波動溢出，能夠為金融決策者提供更及時的決策信息。本文在討論“已實現”波動率及“已實現”協方差矩陣理論基礎上，將波動變結構引入高頻時間序列，通過診斷“已實現”波動率的變結構點、計算不同金融市場之間“已實現”相關系數，檢驗 “已實現”相關系數在變結構點前后是否顯著發生變化來分析金融市場之間的波動溢出問題。最后選取上證指數、深圳成份指數每分鐘數據為原始數據，選擇了10分鐘的抽樣頻率，驗證分析了上證指數、深圳成份指數之間波動溢出問題，實證結果不僅驗證了方法的可行性，由于高頻數據損失信息小，而且“已實現”波動率考慮了金融市場數據日內的波動情況，所以，所計算的“已實現”相關系數更能夠反映金融市場之間的相關關系，以此為基礎進行金融市場之間波動溢出的分析就更符合金融市場發展規律。

參考文獻

[1] Andersen， T. G.， T. Bollerslev， Diebold， F. X.， Labys， P. Modeling and Forecasting Realized Volatility[J]. Econometrica， 2003， 71（2）： 579-625

[2] Andersen， T. G.， T. Bollerslev， Diebold， F. X. Some Like it Smooth， and Some Like it Rough： Untangling Continuous and Jump Components in Measuring， Modeling， and Forecasting Asset Return Volatility[J]. PIER Working Paper 03-025， University of Pennsylvania， 2003.

[3] Andersen， T. G.， T. Bollerslev， Diebold， F. X.， Labys， P. Exchange rate Returns Standardized by Realized Volatility are （Nearly） Gaussian[J]. Multinational Finance Journal， 2000， 4（3&4）： 159-179.

[4] Andersen T.G.， Tim Bollerslev， et. al.， Analytic Evaluation of volatility Forecasts， Working Paper， 2002.

[5] Barndorff-Nielsen， O. E. and N. Shephard. Power and Bipower Variation with Stochastic Volatility and Jumps[J]. Journal of Financial Econometrics， 2004， 2（1）： 1-37.

[6] Barndorff-Nielsen， O. E. and N. Shephard （b）. Econometric Analysis of Realized Covariation： High Frequency Based Covariance， Regression， and Correlation in Financial Economics[J]. Econometrica， 2004， 72（3）： 885-925.

[7] Barndorff-Nielsen， O. E. and N. Shephard. Econometrics of testing for jumps in financial economics using bipower variation." Journal of Financial Econometrics， 2006 forthcoming.

[8] Areal N.M. ，S.J. Taylor， The realized volatility of FTSE-100 futures prices， Journal of Futures Markets， 2002，22（7）：627～648.

[9] Blair B.J.， S.H. Poon， S.J. Tarlor. Forecasting S&P 100 volatility： The incremental information content of implied volatilities and high frequency index returns， Journal of Econometrics， 2001，105：5～26.

[10] Oomen Roel C.A.， Using high frequency stock market index data to Calculate， Model & Forecast realized volatility， http：/ 2001crowell/ 2001cp_30.pdf， 2001.

[11] Oomen Roel C.A Modelling realized variance when returns are series correlated， http：iue.it/Personal/Researchers/oomen/oomen02b.pdf， 2002.

[12] Hull J.，A. White， The pricing of options on assets with stochastic volatility， Journal of Finance， 1987，42：281～300.

[13] 徐正國. 金融市場高頻/超高頻時間序列的分析、建模與應用[碩士學位論文]. 天津： 天津大學，2004.

[14] 黃違洪，張世英.模型結構變化點檢測法[J]. 應用數學學報， 1987， 10（3）：267-275.

[15] Kim D. A Bayesian significance test on the stationarity of regression parameters[J]. Biometrika， 1991，78：667-675.

篇（7）

1 引言

自從1998年住房制度改革后，國內的房地產消費需要量因此而獲得巨大的釋放，由此房地產市場也由于住房的市場化而日益繁榮，房地產作為國民經濟的支柱產業，不斷為國民經濟的發展提供了強勁的增長動力。進入21世紀以來，我國的國民經濟每年以超過7%的速度增長，而與此同時，房地產的銷售額每年以超過20%的速度增長[1]。作為重要的支柱產業，房地產市場的健康發展不僅僅關系到人們的日常生活，更影響著國家的財政收入和國民經濟的快速發展。

房地產業的繁榮在推動國民經濟發展的同時，也帶動了金融市場的活躍。由于住房制度的變革，金融業越來越多的參與到房地產市場中，從房地產開發商的貸款開發，到消費者的抵押貸款進行商品房消費。銀行參與的程度在不斷的提高，金融市場在各個環節影響著房地產市場的運行與發展。同時，房地產市場的不良發展所引起的金融危機的實例也提醒我們要深刻的認清房地產市場與金融市場的關系程度。以避免對國民經濟的發展不良影響。

一般來說，房地產市場的發展與金融市場的發展及二者相互作用對國民經濟其著舉足輕重的作用。目前，在房地產市場與金融市場中普遍存在如下問題：金融支持過度導致房地產市場泡沫化；房地產金融融資渠道單一誘發潛在金融危機；房地產價格不穩定加大國內商業銀行體系風險等。因而我們不得不深入的思考，房地產市場的發展是否存在著導致金融危機的因素？如何看待房地產金融市場中的風險？如何正確處理房地產市場與金融市場的協調關系？要處理這些問題，就要科學、合理的認識房地產市場與金融市場的關系。

因此，本文將從房地產市場與金融市場的關系角度出發。通過以沈陽為例，對房地產市場與金融市場進行實證分析，用回歸分析法來分析定量的分析兩者之間的相關關系程度，在以上分析的基礎上，為進一步的認識房地產市場和金融市場的關系和發展規律，解決房地產市場和金融市場發展中存在的問題提供一些實證支持。

2 研究的設計

2.1 樣本區域選擇的依據

本文選擇的模型區域為遼寧省沈陽市。主要原因有以下幾個方面：

第一、遼寧省是東北三省中經濟發展最快的省份，目前，東北地區是國家重點的經濟改革發展地區。而沈陽市作為遼寧省重要的城市，其城市發展在遼寧省甚至在東北省具有典型性，對沈陽市的研究對遼寧省以及東北地區其他城市的相關研究起到代表性作用。

第二、沈陽市近幾年在經濟發展迅猛，其經濟發展在遼寧省具有經濟領軍地位。近年來，其房地產市場與金融市場的發展迅猛，具備了對二者市場進行研究的現實基礎，同時對二者未來的協調發展起到指導作用。

第三、沈陽市是老重工業基地，而近年來沈陽市房地產業與金融業的異軍突起，使得二者的經濟地位也日益凸顯。在面臨經濟轉軌期的時代大背景下，房地產市場與金融市場的發展對整個城市未來的經濟格局的發展產生重要的影響。因此，對于如何認清與協調房地市場與金融市場的關系研究對規避金融危機以及對沈陽市未來的經濟格局規劃具有現實意義。

2.2 指標選取依據

如何來選取指標來代表房地產市場與經濟市場的發展對研究的成敗起著決定性作用。本文對指標選取的依據主要遵循以下原則：

第一、定義性原則。根據房地產市場與金融市場的功能定義來選定經濟指標。房地產市場是房地產商品交換、交易以及一切流通關系的總和。根據房地產市場的定義，可選用交易額、銷售額等經濟指標。金融市場,是實現貨幣資金借貸、辦理各種票據和有價證券買賣,資金供給者和需求者融通資金的場所或過程。根據金融市場的定義，可選用貸款額、證券交易額等經濟指標。

第二、典型性原則。參考其他眾多相似研究文獻中所運用的指標，對其進行歸納選取。如《中國房地產市場與金融市場關系的實證分析》選取我國商品房的交易額來表征房地產市場的發展，選取金融資產總量、貨幣資產數量（即包括現金和存款）、非貨幣資產數量（即包括股票有價證券）來表征金融市場的發展。李陽（2006）和皮舜（2004）均選取我國商品房的交易額和金融機構貸款額作為各自市場的表征指標[2]-[3]。

第三、可行性原則。通過查詢《遼寧省統計年鑒》和《沈陽市統計年鑒》，筆者發現沈陽市證券交易額記錄年份僅由2003年開始，2003年之前的數據無法快速、準確的收集，因此將代表金融市場發展的證券交易額這個經濟指標排除。無沈陽市商品房交易額經濟指標，但有沈陽市商品房銷售額經濟指標可代替[4]-[5]。

根據上述原則，本文選擇沈陽市商品房實際銷售額作為表征房地產市場發展的經濟指標，記為銷售總額。選擇沈陽市金融機構人民幣貸款合計作為表征金融市場發展的經濟指標,記為貸款合計。

2.3 數據來源說明

在基于以沈陽市為例的房地產市場與金融市場關系的研究中，有關評價指標的數據來源主要由以下查詢獲得：通過查閱《遼寧省統計年鑒》和《沈陽市統計年鑒》總共獲得了沈陽市2003-2009年相關經濟指標數據14個，經過對數據的仔細檢查與核對，確保了指標數據的真實性與準確性。具體數值見表2-1。

2.4 模型選取依據

根據上述表2-1所收集的數據，以貸款合計為橫軸，以銷售總額為縱軸，借助專業統計軟件SPSS在平面直角坐標系中把2003-2009年的數據表示出來，得到散點圖2-1。

圖2-1 2003-2009年沈陽市商品房實際銷售額和金融機構人民幣貸款合計散點圖

從圖2-1中可以看出，表示每年商品房實際銷售額和金融機構人民幣貸款合計的點基本上呈遞增趨勢，說明二者之間可能存在著一種相關關系。通過觀察散點圖的分布形態，可以明顯看出其分布偏離線性模型，因此排除選用線性模型對變量指標進行擬合。其次，可以觀察得到其變量的走向接近于曲線型的非線性模型。因此將選用非線性模型進行擬合。但這種描述只是直觀上的判斷，只是從變量散點的形態上做出的大致性描述，并不能科學的反應變量之間關系的密切程度。因此在下面的論證中，本文借助專業統計軟件SPSS軟件來對兩個變量之間的相關系數進行具體的計算。

3 房地產市場與金融市場相關關系的實證研究

3.1 相關分析

運用統計軟件SPSS計算出銷售總額和貸款合計之間的相關關系，得到輸出結果如表2-2。

根據上表的數據可以得出：Pearson相關系數為0.821，P=0.024

3.2 回歸分析

通過上述的相關分析，我們計算出銷售總額與金融貸款之間的相關系數為0.821，同時觀察散點圖，發現變量基本上呈現曲線型遞增的趨勢。因此筆者就想二者之間可能存在著一種非線性關系，是否可以用一條曲線來擬合，所以在下面的分析中仍借助SPSS統計軟件，以貸款合計為自變量，以銷售總額為因變量，進行回歸分析。得到輸出結果如表2-3，表2-4和表2-5。

模型摘要（Model Summary）：表示相關系數(R)=0.891，判定系數(R Square，R2)=0.793，調整后判定系數(Adjusted R Square)=0.752。由此可得出該模型的擬合度高達75.2%，即運用該曲線模型，自變量X(貸款合計)可以解釋因變量Y(銷售總額)變化的75.2%。因此通過擬和度數值證明該模型是可行的。

方差分析(ANOVA)：表示回歸的均方差(Regression mean Square)=3.591，剩余的均方差(Residual Mean Square)=0.187，F=19.213，P=0.007。其中重要的數據分析為F值所對應的P值的大小。由于P=0.007

回歸分析系數分析(Coefficients)：表示常數項 (Constant)= 3.132E-5、回歸系數(B)=1，回歸系數的標準誤差(Std. Error)=0，標準化回歸系數(Beta)=0.410， t檢驗的t值=2.426E7，P=0.000。其中重要的數據分析為自變量X(貸款合計)的t值所對應的P值的大小。由于P=0,所以可認為回歸系數有顯著意義，即X的變化可引起Y的變化，且變化顯著。

圖2-2 貸款合計與銷售總額擬合曲線圖

根據上述數據分析可運用SPSS進行曲線回歸分析得到曲線擬合圖2-2。

3.3 研究結果

通過實證分析，我們發現沈陽市房地產市場與金融市場的發展關系具有顯著影響性。從具體系數上看，銷售總額與貸款合計與類指數曲線擬合度達75.2%，銷售總額變動的75.2%可運用曲線的自變量的變動解釋；F檢驗與T檢驗的數據同樣表明無論是從整個模型方程的角度，還是從自變量的角度，都是高度顯著的。從模型擬合圖斜率角度來看，由于其圖形斜率大于零且呈遞增性，即曲線的凹凸性為凹，因此因變量會隨著自變量等單位的增加而呈現出加速上升，即隨著自變量的增加，因變量的上升速度要快于自變量的上升速度。通過基于沈陽市房地產市場與金融市場2003-2009年的數據實證分析，我們看到代表房地產市場的銷售總額與代表金融市場的貸款合計隨著時間的發展呈現出上升趨勢，并且該趨勢符合類似指數曲線的波動走向。這表明即使金融機構貸款變動幅度較小，其變動也對房地產銷售造成巨大的波動。從指標的代表的市場角度出發，不僅直接表明房地產市場與金融市場之間存在關系且呈現強顯著相關，而且從側面反映出房地產市場對金融市場的強烈依賴性。證實了第一部分的理論研究結論。

4 結論與建議

本文通過對房地產市場與金融市場關系的實證分析。揭示出房地產市場與金融市場具有一定程度上的相關性。這是因為，房地產市成是資金密集型市場，交易額巨大，因而不論是房地產的直接使用者還是經營者都是難以承擔的，因此都需要銀行等金融主體參與的金融市場給予資金融通，才能順利完成交易。另一方面，由于房地產具有保值性、增值性等特點，使得金融市場特別青睞房地產市場，特別愿意以房地產金融資產作為資產組合的重要構成部分。因此可見，中國房地產市場與金融市場在某種程度上是“一體”的。為了降低房地產金融風險以及促進房地產市場與金融市場在未來的協調發展，針對本文所得到的房地產市場與金融市場的關系結論提出如下建議：

第一、積極鼓勵監管金融機構貸款。由于房地產市場與金融市場的類指數曲線關系，使得金融機構貸款變動對房地產業產生巨大影響，因此，在面臨房地產市場日益膨脹的背景下，對房地產市場的調控要究其根源性主要因素，加大對金融機構貸款批準的審核力度，加強房地產業的信貸管理，嚴肅查處房地產信貸中的違規問題，加強房地產信貸風險的防范和管理，完善個人征信管理體制，建立和完善房地產市場的預警體系、房地產統計指標體系和信息披露制度等[6]。通過調控金融機構相關貸款來有效的指導房地產業的健康穩定發展。

第二、發展房地產融資渠道多元化。由于目前的房地產金融融資主要依賴于銀行體系，而房地產業是資金密集型行業，這樣無形中將房地產市場發展的風險轉化為銀行體系的風險甚至導致金融危機。應該加強多元化的融資渠道，發展資金、證券等要素市場。

第三、建立住房抵押貸款次級市場促進住房抵押貸款證券化。住房抵押貸款證券化是指將住房抵押貸款直接轉化為股票、債券、投資基金等證券形態，是資產證券化的一種形式。其主要功能在于通過證券形式將房地產市場與資本市場聯系起來，積聚社會閑散資金，促進個人儲蓄向房地產投資轉化，并有助于提高銀行長期信貸資產的流動性，建立起不動產抵押貸款的次級市場。對于放貸金融機構而言，房地產抵押貸款證券化能有效降低放貸風險和拓寬房地產資金來源，有效地把貸款風險向證券市場轉移，把風險分散給廣大投資者。對于投資者來說，房貸證券化為其提供新的投資工具，因房貸信用程度較高，投資者風險系數較小，可謂是一種風險小、收益高的新型投資方式。

參考文獻

[1]皮舜,武康平.中國房地產市場與金融市場發展關系的研究[J].管理工程學報,2006（2）:1-5.

[2]皮舜.中國房地產市場與金融市場的Granger因果關系分析[J].系統工程理論與實踐,2004(12):29-33.

[3]李陽.中國房地產市場與金融市場關系的實證分析[D].廈門大學碩士論文,2006.

[4]沈陽市統計局.沈陽市統計年鑒[M].沈陽市統計局出版,2001-2007.

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關鍵詞：金融工程 金融市場 金融創新

自20世紀70年代以來，金融自由化不斷發展，各國金融市場聯系越來越緊密，金融創新在各個國家的發展都達到了空前的規模。到20世紀90年代，金融工程技術開始被大量的運用于解決日益復雜的金融問題。金融工程的日益流行對金融市場效率產生了深遠的影響。同時隨著經濟全球化的發展，金融在經濟中的作用也越來越重要，而金融市場效率的高低成為整個經濟發展的重要推動和制約因素。因此，發展金融工程提高金融市場效率是值得研究的問題。

金融工程和金融市場效率的概念

（一）金融工程的涵義

金融工程是一門相對年輕的學科，從20世紀80年代末期開始獨立于金融學的其他分支學科而逐漸形成了自己的體系，相對于傳統金融而言，它屬于金融創新，需要創造性的思維。在金融工程發展史上最早提出這個概念的是美國金融學教授約翰•芬納蒂（JhonFinnerty），他將金融工程定義為：金融工程就是資本市場參與者運用現代金融經濟理論和現代數學分析原理、工具和方法的基礎上為金融市場參與者發現金融資產價格和規避風險，挖掘新的金融機會，以實現投資者新預期的經濟目的，增進金融市場效率和保持金融秩序穩定的一項應用性的技術工程。同時其將金融工程的研究范圍大致分為三個方面：包括：新型金融工具的設計與開發；新型金融方法的開發與設計；提供解決某些金融問題的方案。

金融工程作為20世紀70代金融管制放松的產物，隨著金融自由化的發展和金融市場的全球化，金融創新達到了前所未有的高度，直接促進金融衍生工具和各種的風險管理工具的發展，使金融業發生了深刻而又巨大的變化。從CDO和CDS這兩個金融衍生品10年間的發展趨勢可以看出，金融衍生品市場的發展相當迅速（見圖1）。

總的來說，金融工程就是運用金融市場上現有的金融工具和金融方法，發展創造出新的金融工具和金融方法，為需求者提供解決問題的最佳方案和產品，實現預期目的。

（二）金融市場效率的涵義

金融業是一個國家經濟的核心，對經濟的發展有著極其重要的作用，所以要想保證經濟持續、健康、快速的發展，就一定要完善金融市場的發展，提高金融市場的效率。尤其是我國資金短缺金融市場發展很不完善，相關制度還很不健全，應當更加重視發展金融市場，完善金融市場的結構和相關機制，保證市場可以在一個高效率的水平上運行，使我國的金融市場可以更加成熟，免受到外來金融機構的強大沖擊。

市場是提供資源流動和資源配置的場所。在市場中依靠價格信息，引領資源在不同部門之間的流動并實現資源的配置，一個有效率的市場可以幫助社會資源實現最佳的配置。金融市場是一類較為特殊的市場，它的效率是指金融市場實現金融資源優化配置的程度。一方面包括金融市場以最低的交易成本為資金需求者提供金融資源的能力；另一方面包括金融市場的資金需求者使用金融資源向社會提供有效產出的能力。

從金融市場內外運用資金的角度可以把金融市場效率分為內在效率和外在效率。內在效率是指金融市場的交易營運效率，即金融市場在最短的時間內以最低的交易成本為投資者完成一筆交易。它反映了金融市場的組織功能和服務功能的效率。外在效率是指金融市場的資金分配效率，即金融市場上金融商品的價格是否可以根據有關的信息迅速、及時地作出反映。它反映了金融市場調節和分配資金的效率。

金融工程與金融市場效率的關系

金融工程的產生是金融市場交易對于更高市場效率不斷追求的產物，反映了市場追求效率的內在要求。金融工程與金融市場效率是一種相互促進的關系。

（一）金融市場的需求

金融工程的產生與發展受到多種因素的共同推動，主要有全球經濟環境的變化、經濟主體內在需求的變化、信息技術的進步等，但從本質上來看都是金融市場追求高效率的內在要求。

金融市場上的參與者在進行經濟活動的過程中經常會產生一些超出金融市場能力的需求，特別是在追逐利益和防范風險的過程中這種需求更是突出。而一旦產生這些市場沒有辦法滿足的投資需求時，市場參與者的經濟活動就很難順暢進行下去，而這無疑會降低金融市場的效率。隨著經濟環境的變化，信息技術水平的提高，金融機構在追求自身利益的驅動下，不斷開發出新的金融工具和金融產品，在滿足不同參與者交易要求的情況下，也推動了金融產業的向前發展。同時由于有了滿易者需求的金融產品使其經濟活動可以順利進行，從而也在很大程度上提高了金融市場的效率。

（二）金融工程的促進

首先，運用金融工程方法創造出的金融產品極大地豐富了金融市場交易，提高了金融市場的效率。運用金融工程創新的金融工具具有較高的流動性，在合約的性質、期限、支付要求等方面各有特點，這些創新的金融工具不僅豐富了個人投資者的選擇，為他們構建個性、有效的投資組合，壯大了金融市場的規模，促進了金融市場的活躍和發展，同時，金融機構運用金融工程方法推出的多種金融工具和融資手段比較好地滿足了企業的融資需求，降低了融資成本。

其次，運用金融工程方法提高了金融機構的運行效率。金融機構運用金融工程的技術方法大量的創造出新型的金融產品、交易方式等提高了交易者的滿足程度，進而增強了金融機構的服務效率和運作效率。

最后，運用金融工程方法進行金融產品的創新極大地提高了投融資的便利程度，其在物質條件和技術條件上滿足市場上不同金融主體的需求，增強了金融市場的活躍度，大大提高了金融市場的效率。

金融市場上的所有參與者在追求金融市場效率的同時，推動了金融工程的產生和發展，而金融工程的不斷創新從某些方面促進了金融市場效率的提高，因此金融工程的發展與金融市場效率的提高是相互促進、相輔相成的。

發展金融工程并提高金融市場效率

當前我國的金融市場效率無論是與發達的西方資本主義國家相比，還是與一些新興的工業化國家相比，都有著明顯而巨大的不足。從金融市場的運作效率來看，我國與發達國家相距甚遠，金融市場組織管理能力偏低、投機性較強、抗風險能力偏低，市場價格的形成缺乏合理性且無穩定均衡的內在作用力。從金融市場對經濟的作用效率來看，目前的狀況也不盡如人意。因此運用金融工程的方法，提高金融市場效率是迫切需要研究的問題。

（一）運用金融工程提高金融市場效率的策略

推動金融工程的發展從而提高金融市場效率對于我國來說是一項復雜的工程，我國應當在推進金融體系改革的過程中，大力發展我國的金融工程事業建設，從而可以從整體上大幅提高我國金融市場的效率。在分析我國國情的情況下，充分研究和借鑒發達國家運用金融工程方法提高金融市場效率的經驗，同時要大力發展自主創新，使我國的金融工程的發展更加適用于我國金融市場效率的提高。宏觀上來看，我國應該在大力發展現貨市場的同時推進金融衍生品的開發與使用，運用金融工程的相關方法設計新型金融工具和融資方法。由于一國金融市場對經濟的貢獻主要來源于貨幣市場和資本市場，因此我國要大力發展貨幣市場和資本市場工具，豐富投資者的選擇，使投資者可以在較短的時間內運用少量的資金就可以尋找到符合自己要求的有效的資產組合，從而提高金融市場的效率。

（二）運用金融工程方法提高金融市場效率的具體措施

金融工程其核心在于對新型金融產品的開發與設計，創造性地解決相關問題，進而提高金融市場效率。

首先，已有工具的發展和應用。我國要盡可能地利用金融市場上存在的金融商品運用金融工程的思想，通過資產組合來使其盡可能滿足金融市場上投資者的需求，可以使交易及時迅速地進行，或者把某些基礎的金融工具創造性地應用到新的領域，繼而提高金融市場的效率。

其次，新型金融工具的開發創造，如金融工具多元化、靈活化。根據不同投資者的要求，設計符合其要求的各項金融工具，由于其新穎靈活，一般在金融市場上具有較高的流動性，同時可以適應不同投資者的需求，因此交易的成功率較高，金融市場的交易比較順暢，效率自然也就會提高。

再次，通過金融工程的創新不僅可以創造出更多的新型金融產品和融資技術，同時也可以促進傳統技術的改進，從而使金融中介機構組織形式上發生改變，傳統的金融格局被打破，金融業務日趨綜合化、全面化，這樣就可以大大縮減金融市場上金融機構之間處理業務之間的摩擦，進而提高金融市場的效率。

最后，通過金融工程業務的不斷發展，迫使政府修改相應的法令、政策，放寬金融行政管制，進一步提出阻礙金融市場順暢運行的不利因素，從而增強金融市場的效率。同時，政策法令的修改、金融管制的放開，又進一步鼓勵和推動了金融創新，從而加快金融工程業務的發展。

（三）金融工程對金融市場效率提高的作用表現

第一，規避風險。隨著經濟全球化、金融自由化的發展以及各國金融市場對外開放的逐步深入，導致國內、國際經濟環境劇烈波動使得不確定因素大大增加。無論是個人還是機構都面臨著隨時隨地存在的風險，且規模呈逐漸上升的趨勢，這種情況導致金融市場的效率普遍較低。于是在各國的金融市場上普遍產生了規避風險的需求，而運用金融工程方法所創新出來的金融產品極大地滿足了投資者的這種需求。一個效率很低的市場上，由于不能很好的發揮其分散轉移風險的職能，可能會導致風險的積聚和集中爆發，最終導致金融危機產生。

第二，緩解信息的不對稱，降低交易搜尋成本和信息成本。金融市場上的信息不對稱對金融資產在市場上的配置有著重大的影響，嚴重的干擾了金融市場的有效性，使金融市場的效率低下。而金融工程就是在法律允許范圍內，通過設計整套的相關機制，讓外部投資者可以通過這種機制了解內部信息，以達到信息的對稱，從而提高整個金融市場的效率。

第三，增加流動性。金融市場的其中一個功能就是幫助金融資產持有者將其資產出售、變現。流動性越高，金融資產就越安全，整個金融市場的效率也與其成正比。正常情況下金融市場越不穩定，資產持有者對金融資產的流動性要求就越高。運用金融工程方法創新出的許多金融產品和交易機制，初衷就是為了提高金融資產的流動性，使金融資產持有者可以方便、快捷地將其變現，進而能夠提高金融市場效率。

參考文獻：

1.霍文文.金融市場學教程.復旦大學出版社，2005

2.徐艷.金融倫理與金融市場效率：[博士后學位論文].西南財經大學，2006

3.管涓.發展金融工程，提高金融效率.肇慶學院學報，2001.3

4.王廣謙.金融市場效率的衡量及中國金融市場發展的重點選擇.金融研究，1996，2

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關鍵詞:金融市場 安全 穩定 監管 農村金融市場

我國金融市場存在的問題及其穩定策略

(一)存在的問題

改革開放以來,我國金融體系實現了歷史性的跨越,金融市場體系日趨完善,社會資金配置和使用效率穩步提高。但是也存在許多結構性問題,主要表現在以下幾個方面:

金融產業結構不合理。目前我國金融產業結構的不合理現象主要表現在兩個方面:一是行業結構嚴重失衡。當前在我國現有的金融行業結構當中,銀行業所占的比例嚴重過高,但是證券業、保險業、信托業、租賃業等這些非銀行業所占的比例卻嚴重偏低。二是銀行業務結構和收入結構不合理。

金融市場結構不合理。改革以來,我國金融市場在數量上得到了快速發展,但目前結構失調的問題卻十分突出:金融市場的種類結構失衡;金融工具結構不合理;市場參與者結構失衡。

金融資產結構不合理。目前我國金融資產結構的主要問題是貨幣性金融資產所占比重過高。資產結構是信用形式結構的反映,它表明我國目前仍然是銀行信用占絕大比重,而企業信用、個人信用等基礎信用形式不發達,導致信用基礎比較單薄,銀行信用也因缺乏雄厚的信用根基而隱含了諸多風險。

(二)穩定我國金融市場的策略

財政政策。金融市場能否穩定,首先要看一個國家是否有一個穩定的財政政策。如果政府長期入不敷出,不管如何強調中央銀行的獨立性都達不到政策效果。

國有銀行改制。改制不等于全面私有化、分拆上市。國有商業銀行引入“民間”資本,適當降低國有資本的比重,同樣有利于轉變經營機制,也是在改革的路上前進了一大步。值得注意的是:銀行不是一般的國有企業,改制也要講究一定的路數。規范證券市場。堅決地把不夠資格的上市公司清除出去:停牌、退市、重組。給予中小投資者特別是普通公民以優先購買的權利。完善相關的法律制度,促進我國證券市場的進一步發展。匯率問題。我國現行匯率制度被稱為“有管理的浮動匯率制”,其中有匯率浮動的機制,因此不存在穩定的匯率預期。目前我國人民幣匯率具有固定匯率的特征。在匯率不能放棄有管理的浮動,又不能放棄獨立貨幣政策的時候,是不能輕言開放資本市場的。

我國金融監管存在的不足及其解決對策

(一)存在的不足

1.監管信息不對稱。中央銀行實施監管的主要依據是金融機構提供的各類報表,但目前有些金融機構為追逐私利、逃避監管, 報表很不規范,信息失真,導致了監管者與被監管者信息不對稱,影響了監管當局決策的科學性和金融監管的效率性。另外, 風險檢測系統、風險預警系統還未完全建立, 監管信息傳導不暢。

2.金融監管立法的不完善。金融監管立法滯后, 法規雜亂和籠統, 其系統性、配套性、適時性和操作性不強, 直接導致無法可依、行政干預和金融債權與糾紛的定性難、執行難。

3.分業監管的限制。分業監管導致銀行、證券、保險三大監管部門受其監管范圍限制,難免出現缺乏協調、溝通甚至沖突的情況,而由于利益沖突導致的政策措施相互抵制的現象時有發生,重復檢查、重復監管也比較常見,這些不僅提高了監管成本,也在一定程度上降低了中央銀行的監管效率。

4.監管人員的低素質與監管目標不匹配。監管目標的高標準和監管任務的艱巨性,需要監管人員具有較為全面的經濟、金融、法律等方面的知識, 而且在實際工作中,從對金融風險的識別、分析、判斷到制訂風險防范預案,都需要金融監管人員具有扎實的理論功底和實踐經驗。然而現有的監管人員,在知識水平、知識結構與金融實務上均存在著較大差距。現有監管人員的業務素質與央行監管目標比較,呈現明顯的不匹配狀態,影響了監管的質量和效率。

(二)解決對策

監管的效率在很大程度上依賴于監管人員的素質,包括其專業能力和職業道德品質。我國目前嚴重缺乏專業的監管人員,監管當局還不具備現代化的風險管理和監管能力。并且,新形勢下要求監管人員必須熟悉WTO規則,這又是一個新的挑戰。

首先要完善用人機制。對監管人員的素質要從學歷、工作經歷、銀行業務知識和技能等方面把關,符合條件才可以從事監管工作。對現有監管人員進行分類調整,優化監管人員的結構。對監管人員要經過系統、專業的培訓后持證上崗。其次是建立后續培訓制度。要定期、不定期地對監管人員進行有目的、有計劃、有系統的培訓,不斷更新監管人員的知識結構,提高對監管工作的的適應能力。再次是建立監管人員的推出機制。對監管人議案進行考核,通過資格認定等方式積極穩妥地使不符合要求的監管人員從監管隊伍中退出。

努力創建穩健的農村金融市場

任何金融理論若想在我國農村獲得成功,都要將對策定位在消除日益明顯的農民經濟分化,促進農村社會公平上來。在市場沒有形成自發的制約機制時,對自發市場造成的貧富分化和社會不公平現實,才能為農村金融市場創造一個穩定健康的基礎。

以法律制度規范民間金融市場,獎優懲劣。國家對農民創造性和積極性的尊重體現在對農民經濟合作組織的扶持上。通過制度的建立和完善,加強對已發展起來且運行良好的經濟合作組織的財稅信貸支持,突破其靠自身積累的局限,進而降低農民對民間金融資本尤其是高風險資本的依賴程度,擺脫由此產生的一些問題。

“十一五”規劃提出,要“深化農村金融體制改革,規范發展適合農村特點的金融組織,探索和發展農業保險,改善農村金融服務”,同時要“穩步發展多種所有制的中小金融企業”。政府的政策意圖非常明顯,那就是給予農村金融更多自我選擇的自由,在所有制結構、金融機構的組織結構以及業務經營方面,允許農村金融進行適合于本地區經濟特點的制度創新和業務創新,尊重農村各類金融組織的首創精神。

實施“金融補農”政策。盡管民間金融資本在農村十分活躍,農村市場金融供給還有很大缺口。國家應實行“金融補農”政策。這既要求國家采取有效的經濟調控政策,鼓勵商業銀行等正規金融機構向農村地區投資,降低農民進入正規金融機構的門檻,又要求明確農村信用社的市場定位,推動其積極改革,有效運營,使之在農村金融市場上發揮更大作用,還要求取消現實中對農民自發合作組織的諸多限制,加強農民的社會關系紐帶,為其資金來源的多樣化提供基礎。積極引導建立小組貸款和小額信貸模式,走出單純的扶貧性質貸款的誤區,引入可持續發展信貸模式,引導農民借雞生蛋,而非越借越窮。

加大對農村建設支持的廣度與力度。農民是國民中的弱勢群體,而在農民中已產生在經濟地位和社會地位上處于弱勢的階層,其出現和國家長期對農村與城市的區別政策、農業與工業的區別政策有直接的關系。在國家經濟已有相當規模且能保持快速、穩定增長的條件下,有必要而且已有能力在農村地區加大基礎設施投入以改善農村和農業面貌,加大對教育投入以實現真正意義上的九年義務教育,逐步建立健全養老保險、醫療保險等社會保障項目以促進農民的全面發展。這些措施對縮小農民貧富差距,共享小康,穩定農村社會必將起到巨大的積極作用。

制定切合實際的法規制度來推動農村金融市場的健康發展,提供必要的公共物品來彌補農村業已產生的貧富鴻溝,這些積極的國家行為必會大大加快建設和諧社會主義新農村的步伐。

參考文獻:

1.王革平.中國金融市場最優均衡理論與實證研究[D].中國優秀博碩士學位論文全文數據庫(博士),2006(11)

2.蔡則祥.中國金融結構優化問題研究[D].中國優秀博碩士學位論文全文數據庫(博士),2006(12)

3.紀瓊驍.中國金融監管制度的變遷[D].中國優秀博碩士學位論文全文數據庫(博士),2006(5)

篇（10）

金融市場信用缺失反映出了其市場交易的特殊性，從民法學的角度究其原因，筆者認為有以下兩個方面：

一、期待權的特殊性

權利為可以享受特定利益之法律實力，通常所說的權利大多為確定的既得權利，權利人現時即可享受某種法律上的特定利益，被稱為既得權。但也有很多權利并非能完全地現時享有，須待特定事什的發生或一定時問的經過，權利人才可以完全行使其權利并享受特定的利益，此類權利則被稱為期待權。我國《合同法》在總則lf1對附條件和附期限合同予以詳細規定：在分則的買賣合同部分確立了所有權保留的法律制度，從而大大拓展了期待權的生存空間。期待權的構成應該具備以下條件：～是對未來取得某種完整權利的期待，二足已經具備取得權利的部分條件。

對于期待權的類型，不同的學者有不列的觀點，暫且不去細究。從金融市場的各項交易合同中，包含著大量的期待權。例如：存款儲蓄合同中，存款人對于利息的債權：貸款合同中，銀行對于貸款人H口將支付的利息的債權；債券交易中，持有者對債券利息的債權。這些屬于由既存債權產生的將來債權。股票交易，持有者對于行情看漲時取得分紅的權利或者轉讓后取得差價的權利；保險合同中，受益人對于在發生保險事故時的保險金取得權。這些則是屬于附條件的民事權利。金融市場上的交易合同中存在大量的期待權，與金融市場上的信用缺失問題有著緊密的聯系。首先看信貸市場與證券市場。格式化的合同中所約定的是投資者的期待權。這種期待權一方面反映了金融市場的融資特性，一方面又賦予投資者相當的信用風險。因為期待利益的實現必須以一定條件為前提：即投資的收益性。投資收益性可以說是一個具有結果性的條件，這個結果性條件的發生依賴于籌資者大量的經營活動。正是由于條件產生的復雜性，為籌資者的違背信用提供了相當大的操縱空間。這便是信用缺失問題的解釋之…。再來看看保險市場。保險合同etl受益人對于保險金取得權的前提性條件是發生約定的保險事故。不論是財產還是人身，都是與受益人密切相關，或為其所有，或是其本人、家屬。無論人與物都與保險公司無必然聯系。因此，他們發生風險的可能性、真實性、損失的大小在保險公司獲知前都悉數由受益人了解。受益人或者投保人的信用就成了維系合同的唯一動力。那么從白利的角度出發，發生信用缺失就不難理解了。由此可見，期待權的大量存在與金融市場上的信用缺失問題有著緊密的聯系。

二、財產權的模糊性

我國的金融市場一直以國有企業為主導，財產權的模糊性是國有財產權面臨的一個巨大難題。