趙 春 艷， 文 新 雷

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

金融活動與經(jīng)濟(jì)活動一樣，呈現(xiàn)周期波動的特征，在繁榮與衰退中交替。在享受股市上漲、房地產(chǎn)市場繁榮的同時，金融風(fēng)險往往也在不斷地累積。金融周期刻畫的正是這種擴(kuò)張與風(fēng)險交替存在的動態(tài)關(guān)系。金融周期的概念早在19世紀(jì)末20世紀(jì)初就已經(jīng)被提出，只是鮮少受到主流經(jīng)濟(jì)學(xué)界的關(guān)注，在二戰(zhàn)后時代被Minsky和Kindleberger等人重新提起。一些國家的數(shù)據(jù)顯示，房地產(chǎn)泡沫破裂、金融危機(jī)等往往發(fā)生在金融周期的波峰附近。近年來，隨著金融深化、銀行業(yè)規(guī)模的擴(kuò)大，金融危機(jī)發(fā)生的風(fēng)險也不斷提高，我國政府把防控金融風(fēng)險上升到戰(zhàn)略的高度，而對金融風(fēng)險的監(jiān)測預(yù)警及防控需要以對金融周期的科學(xué)測度為基礎(chǔ)。2007～2008年由美國次貸危機(jī)引起的全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)引發(fā)了人們關(guān)于金融中介對實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響和重要性的重新思考，此后，金融周期問題被予以高度關(guān)注，其與宏觀經(jīng)濟(jì)的互動關(guān)系也成為宏觀審慎政策制定過程中的核心問題。Borio稱“沒有金融周期的宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)就像是沒有王子的哈姆雷特”[1]?？梢姡莆战鹑谥芷诘囊?guī)律對于防范金融風(fēng)險、宏觀經(jīng)濟(jì)的研究以及宏觀政策的制定實(shí)施均具有重要意義。因此，圍繞金融周期，有兩個核心問題值得關(guān)注：一是如何科學(xué)測度金融周期；二是金融周期與經(jīng)濟(jì)周期如何相互影響。

一、文獻(xiàn)綜述

1.金融周期及其測度文獻(xiàn)綜述

金融周期(financial cycle)是一個金融危機(jī)后被頻繁提及的概念，但是它的具體定義并沒有達(dá)成普遍共識。Domanski和Ng認(rèn)為金融周期可以被定義為一種與諸多系統(tǒng)性金融風(fēng)險指標(biāo)存在正向關(guān)系的潛在風(fēng)險情緒的起伏[2]。Ng提出了一個相似的定義，認(rèn)為金融周期是對于金融風(fēng)險的感知與態(tài)度隨時間的波動，通?？梢杂眯刨J增長、資產(chǎn)價格、流動性和融資約束等指標(biāo)的變化來反映[3]。Borio將金融周期定義為一個自我增強(qiáng)的機(jī)制，該機(jī)制通過市場參與者們對風(fēng)險以及融資約束的態(tài)度來引發(fā)周而復(fù)始的繁榮與蕭條[1]。

在現(xiàn)有文獻(xiàn)當(dāng)中，金融周期衡量指標(biāo)的選擇有很大差異。有的文獻(xiàn)用個別重要變量直接作為代理指標(biāo)，有的文獻(xiàn)則使用多個相關(guān)變量進(jìn)行綜合，濃縮出反映金融周期的綜合指標(biāo)。Cleassens等認(rèn)為，在金融活動中最重要的3個方面是信貸、房地產(chǎn)市場以及股票市場。因此，他們利用信貸、房價以及股票價格分別作為代理指標(biāo)來反映金融周期[4]。Ahmed等利用股票價格指數(shù)(SPI)作為金融周期的代理變量，并基于Probit模型方法衡量了11個歐元區(qū)國家在經(jīng)濟(jì)周期與金融周期內(nèi)的協(xié)同性，檢測出了很強(qiáng)的跨國協(xié)同性，并且發(fā)現(xiàn)金融周期的協(xié)同性強(qiáng)于經(jīng)濟(jì)周期[5]。陳雨露等認(rèn)為私人部門信貸/GDP是衡量一國金融周期的較好的表征變量[6]。隨著研究的深入，更多的文獻(xiàn)選擇了第二種方式來衡量金融周期，即采用多個變量進(jìn)行綜合，這個綜合指標(biāo)有時被稱為金融狀況指數(shù)(FCI)。在合成指標(biāo)時，選擇的變量以及合成的方法也各有不同。Drehmann等選擇了5個金融變量：信貸、信貸與GDP的比值、房地產(chǎn)價格、股票價格以及一個綜合資產(chǎn)價格指數(shù)[7]，首先利用帶通濾波和拐點(diǎn)分析兩種方法分別對每個變量的兩種不同頻率(中周期和短周期)的波動特征進(jìn)行分析，然后采用平均的方法將各個變量的中周期合成為綜合的金融周期指數(shù)。Ma和Zhang將實(shí)際匯率、貨幣供應(yīng)量、房價、股票價格、銀行的借貸利差、長期利率及風(fēng)險溢價7個金融指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后加權(quán)平均綜合成為金融周期指數(shù)(FC)，以此作為對金融周期的測度[8]。鄧創(chuàng)綜合考慮了股票市場、債券市場、外匯市場、房地產(chǎn)市場、貨幣市場以及銀行體系的運(yùn)行狀況，共選取26個指標(biāo)，用主成分分析方法得到金融周期狀況指數(shù)，用以衡量金融周期波動情況[9]。馬勇等構(gòu)建的金融周期指標(biāo)包括房地產(chǎn)價格、股票價格、銀行利差、金融杠桿、風(fēng)險溢價、資本流動、貨幣供應(yīng)量和社會融資規(guī)模，以上述8個指標(biāo)對各自趨勢值的偏離程度標(biāo)準(zhǔn)化后相加得到金融周期指數(shù)[10]。Menden和Proano采用了一個更大的數(shù)據(jù)集，選擇了25個金融變量以及7個宏觀經(jīng)濟(jì)變量，用動態(tài)因子模型將數(shù)據(jù)集歸納為3個潛在的共同因子，并利用這3個共同因子作為金融周期的代理變量考察其對宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測能力[11]。

金融周期的概念雖然沒有達(dá)成統(tǒng)一共識，但上文提到的幾種主要的定義中包含著共同的思想：對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的態(tài)度是諸多金融變量背后共同的影響因素；這種態(tài)度是潛在的不可觀測的，但它是使整個金融系統(tǒng)呈現(xiàn)周期性波動的原因?；谶@樣的定義，利用個別變量作為代理指標(biāo)的局限性顯而易見。因?yàn)?，在一個特定的變量所提供的信息中，不僅包含了由潛在的對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的態(tài)度決定的信息，也包含了很多該變量所處的小市場本身才具有的信息，它們更傾向于反映單一市場的個性特征，而不能夠代表整個金融體系。顯然，利用多個變量進(jìn)行構(gòu)建綜合指標(biāo)來反映金融周期是一個更好的選擇。在將若干指標(biāo)合成指數(shù)的方法當(dāng)中，動態(tài)因子模型具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。因子分析方法的一個重要前提假設(shè)是：所選擇的諸多變量的變動都會被幾個少數(shù)的潛在的共同因素所驅(qū)使，這幾個共同因素是不可直接觀測到的。上述關(guān)于金融周期的概念的研究均認(rèn)為，對金融風(fēng)險的感知與態(tài)度是許多金融變量變動背后的潛在影響因素，用能夠提取出多個變量共同因子的動態(tài)因子模型方法對金融周期進(jìn)行測算是合適的。相比較對變量進(jìn)行加權(quán)平均的綜合方法，動態(tài)因子模型方法避免了對各個變量賦予權(quán)重的主觀性；相比較主成分分析法，動態(tài)因子模型法更適用于研究動態(tài)的時間序列數(shù)據(jù)；相比較其他的依賴于因果推斷的回歸模型方法，動態(tài)因子模型避免了因果推斷中存在的內(nèi)生性等問題。因此，利用動態(tài)因子模型對多個金融變量進(jìn)行綜合從而構(gòu)建金融周期指標(biāo)，是一種具有明顯優(yōu)勢的方法。

2.金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系理論綜述

金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系問題可以回溯到金融(或貨幣)的中性與非中性問題。凱恩斯之前的古典經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，貨幣與實(shí)體經(jīng)濟(jì)是相互分離的，貨幣金融對經(jīng)濟(jì)可以產(chǎn)生短期的沖擊，但長期是中性的。在“大蕭條”之后占據(jù)了主流的凱恩斯主義則相信貨幣是非中性的，市場失靈與貨幣金融有關(guān)。20世紀(jì)80年代興起的實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期理論將經(jīng)濟(jì)周期波動歸因于人口、技術(shù)進(jìn)步等因素，認(rèn)為貨幣金融是中性的，造成總產(chǎn)量不穩(wěn)定的原因是一些“實(shí)際沖擊”而非貨幣沖擊?！柏泿胖行浴迸c“非中性”的思想就像鐘擺的兩端隨著時間的推移交替出現(xiàn)。但時至今日，人們已經(jīng)很難再否認(rèn)貨幣金融對實(shí)體經(jīng)濟(jì)所產(chǎn)生的影響?；诎l(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的研究結(jié)論指出，金融沖擊對經(jīng)濟(jì)總體波動的貢獻(xiàn)已超過50%[12]。在將金融因素作為內(nèi)生因素重新納入經(jīng)濟(jì)周期的分析框架方面，Minsky和Bernanke做出了重要的貢獻(xiàn)。Minsky[13]的“金融不穩(wěn)定假說”一定程度上承襲了凱恩斯的思想，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)并不處在一個自我均衡的狀態(tài)中。他構(gòu)建的框架是：金融活動對企業(yè)投資與利潤的影響引發(fā)了未來的不穩(wěn)定性，市場上存在著3種風(fēng)險依次增大的借貸行為，即對沖、投機(jī)與龐氏融資。一個經(jīng)濟(jì)體中如果對沖融資占據(jù)了主導(dǎo)地位，那么經(jīng)濟(jì)將是一個尋求和保持平衡的系統(tǒng)，而投機(jī)和龐氏融資的權(quán)重越大，經(jīng)濟(jì)與金融系統(tǒng)就將越不穩(wěn)定。當(dāng)經(jīng)濟(jì)景氣時，企業(yè)和銀行信心增強(qiáng)，借貸會增多，隨之而來的是投機(jī)以及龐氏借貸所占的比重不斷增大，風(fēng)險不斷累積，直至產(chǎn)生金融危機(jī)；此時銀行開始收緊信貸，企業(yè)投資減少，經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退。這一理論框架不同于貨幣數(shù)量論認(rèn)為的貨幣對經(jīng)濟(jì)不會產(chǎn)生長期影響，也不同于實(shí)際經(jīng)濟(jì)周期理論認(rèn)為的經(jīng)濟(jì)周期是實(shí)際外部沖擊造成的，而是認(rèn)為它就是內(nèi)生于金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性，并認(rèn)為這就是資本主義與現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的典型特征。Bernanke[14]提出的“金融加速器理論”為解釋金融市場如何影響經(jīng)濟(jì)周期提供了一個很好的模型：由于貸方和借方之間存在的信息不對稱，金融市場上會存在摩擦。在總?cè)谫Y需求恒定的情況下，外部融資的風(fēng)險溢價與借款人的資產(chǎn)凈值負(fù)相關(guān)。因?yàn)榻杩钊送鶝]有足夠的抵押物用于項(xiàng)目融資，借款人的利率與外部資金提供者的利率之間的潛在差距就會變大，意味著代理成本的提高。對于資金提供者來說，不得不提高融資的風(fēng)險溢價來補(bǔ)償提高的代理成本。由于借款人的資產(chǎn)凈值是順周期的，則意味著外部融資的風(fēng)險溢價將逆周期變動，從而增強(qiáng)了企業(yè)融資、投資的波動，進(jìn)而影響產(chǎn)出，引發(fā)經(jīng)濟(jì)周期的波動。2008年全球金融危機(jī)后，金融因素對經(jīng)濟(jì)周期的影響再次受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Cleassens等利用來自44個國家的超過200個經(jīng)濟(jì)周期與超過700個金融周期數(shù)據(jù)分析了金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的互動[4]。分析結(jié)果顯示經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的不同階段之間存在緊密的聯(lián)系，經(jīng)濟(jì)衰退期與金融混亂，特別是房地產(chǎn)價格混亂相互聯(lián)系，這些時期的經(jīng)濟(jì)衰退會比通常的衰退更加劇烈和持久。另一方面，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與信貸和房價的快速上漲有著密切的聯(lián)系。Drehmann等認(rèn)為，利用信貸和房地產(chǎn)價格的共同波動和中周期波動為特征，可以很好地定義一個金融周期；同時還觀察到，金融周期中的波峰與系統(tǒng)性金融風(fēng)險的關(guān)聯(lián)程度更高，意味著國內(nèi)的金融危機(jī)往往在金融周期的波峰附近爆發(fā)；對金融周期和經(jīng)濟(jì)周期關(guān)系的研究顯示，二者的相關(guān)程度很高[7]。Borio總結(jié)了金融周期的幾個重要特征：信貸與房地產(chǎn)價格在金融周期的衡量中扮演著非常重要的角色；美國的金融周期頻率遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)周期；金融周期的波峰與金融危機(jī)緊密相關(guān)；金融周期能夠?yàn)榻鹑陲L(fēng)險提供預(yù)警；金融周期的長度與幅度取決于宏觀經(jīng)濟(jì)政策機(jī)制[1]。Ma和Zhang[8]認(rèn)為金融因素以及金融周期在宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動中扮演著重要的角色，利用GMM方法來考察金融周期與經(jīng)濟(jì)周期之間的聯(lián)系，并得出金融周期對宏觀經(jīng)濟(jì)波動的解釋力很強(qiáng)的結(jié)論，“金融-實(shí)體經(jīng)濟(jì)”的內(nèi)生關(guān)聯(lián)性得到了進(jìn)一步驗(yàn)證。

在現(xiàn)有的文獻(xiàn)當(dāng)中，多數(shù)的文獻(xiàn)側(cè)重于利用因果推斷來證明金融因素與經(jīng)濟(jì)周期之間的內(nèi)生關(guān)聯(lián)性，其本質(zhì)是探究“變量與變量”之間的關(guān)系，除此之外，本文還將增加一個從“周期與周期”之間的關(guān)系出發(fā)的視角，研究金融周期與經(jīng)濟(jì)周期在周期階段特征方面的協(xié)同性。

二、金融周期指標(biāo)選擇與模型構(gòu)建

1.指標(biāo)選擇

金融周期涉及金融活動的各方面，為了準(zhǔn)確選定描述金融周期的指標(biāo)，理想狀態(tài)是考慮到盡可能全面的金融變量，但實(shí)際操作中，并不是變量越多越好。首先，有很多相同類型的變量走勢是幾乎相同的，把這些同類型的變量都囊括進(jìn)來對綜合的效果沒有貢獻(xiàn)，反而增加了工作量；其次，變量越多，存在的噪聲越多，反而會干擾合成指標(biāo)的結(jié)果；最后，考慮到變量可獲得的時期與頻率，我們最終在6個主要方面各選擇了一個具有代表性變量。

本文考慮的我國金融周期中包括的金融活動及指標(biāo)如下：

(1)信貸。信貸是金融活動重要變量，是信用創(chuàng)造活動的主要內(nèi)容，也是現(xiàn)代金融體系中廣義貨幣數(shù)量增長的重要來源，甚至已成為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的一種重要手段。與此同時，與信貸的快速增長相伴隨的高杠桿卻也成為金融活動中的風(fēng)險點(diǎn)。以Borio為代表的很多金融周期相關(guān)研究認(rèn)為，信貸是反映金融周期的兩個核心指標(biāo)之一[1]。信貸周期本身已經(jīng)受到較為廣泛的關(guān)注，銀行信貸具有鮮明的順周期性：在經(jīng)濟(jì)繁榮的時期，貸款違約率較低，銀行有較強(qiáng)的放貸意愿，放貸標(biāo)準(zhǔn)寬松，利率較低，則信用也處于擴(kuò)張狀態(tài)；而經(jīng)濟(jì)的衰退期則恰恰相反。隨著我國經(jīng)濟(jì)市場化和金融自由化的進(jìn)程，信貸也開始不斷擴(kuò)張，甚至出現(xiàn)了幾次較大規(guī)模的信貸擴(kuò)張，如20世紀(jì)末到21世紀(jì)初的住房制度改革、銀行和國企上市等重大改革極大地促進(jìn)了貸款的市場需求，以及2008年金融危機(jī)后中國政府推出的“4萬億”信貸刺激計(jì)劃，信貸成為廣義貨幣M2增長的主要動力。因此，對于我國的金融周期來說，信貸同樣是一個主導(dǎo)因素。本文在金融周期的測算中采用中國人民銀行公布的金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款作為信貸指標(biāo)。

(2)房地產(chǎn)價格。房地產(chǎn)價格是反映金融周期的另一個核心指標(biāo)。房地產(chǎn)與銀行信貸是通過相互促進(jìn)來引起順周期性的，因?yàn)榉康禺a(chǎn)往往是銀行信貸抵押品，當(dāng)信用擴(kuò)張時，私人部門的貸款除了用于消費(fèi)，還有很大部分會投資于房地產(chǎn)，從而引發(fā)房地產(chǎn)價格的上漲；反過來，房地產(chǎn)定價的心理預(yù)期及羊群效應(yīng)，又會加劇銀行信貸的進(jìn)一步擴(kuò)張。所以，房地產(chǎn)市場有加速器的作用，美國房地產(chǎn)泡沫引發(fā)的次貸危機(jī)就是典型的例子。我國的房地產(chǎn)價格在過去的十幾年中一直保持著上行趨勢，多次引起社會對“房價泡沫”的擔(dān)憂，特別是一、二線城市房價在2016年前后的上升曲線尤其陡峭，也伴隨著大幅度擴(kuò)張的信貸和高杠桿，以至于“房住不炒”“去庫存”成為了當(dāng)年我國重要的經(jīng)濟(jì)政策，房價穩(wěn)定對于金融穩(wěn)定的重要性可見一斑。本文利用國家統(tǒng)計(jì)局公布的月度商品房銷售額除以商品房銷售面積計(jì)算出當(dāng)月商品房平均銷售價格作為房地產(chǎn)價格的代表。

(3)資本市場。資本市場與銀行信貸是兩個并行的融資渠道。理論上，資本市場相對獨(dú)立，其波動較為頻繁且產(chǎn)生的影響持續(xù)時間較短，有利于降低信貸帶來的順周期性，分散風(fēng)險，從而穩(wěn)定金融系統(tǒng)。股票市場在資本市場中地位重要，股票價格波動是金融指標(biāo)變動的重要組成部分，它的變動關(guān)系著上市公司的經(jīng)營與發(fā)展，影響著居民家庭的財(cái)富與消費(fèi)，代表著對未來經(jīng)濟(jì)的預(yù)期，每一次大的股市變動都引起社會的廣泛關(guān)注。相比起歐美成熟的資本市場，我國的資本市場作為一個新興市場還存在很多結(jié)構(gòu)性問題。例如機(jī)構(gòu)投資者占比不高，產(chǎn)品創(chuàng)新程度不高，波動幅度較大等，其規(guī)模也很難與信貸規(guī)?？购?。但是也正因如此，其與基本面的聯(lián)系更為緊密，更需要將其變動納入金融周期的測算中進(jìn)行密切監(jiān)測?；谝陨峡紤]，本文以股票價格作為資本市場的代表，選擇上證綜合指數(shù)月末值作為股票價格指標(biāo)。

(4)金融資金價格。貨幣市場上的供求關(guān)系會體現(xiàn)在金融資金的價格上，金融資金價格包含了對未來通脹和市場形勢的預(yù)期。在金融周期的繁榮階段，如果金融體系的信用創(chuàng)造貨幣遇到瓶頸，銀行對貸款擴(kuò)張變得謹(jǐn)慎，利率的上升是必然的；或者，在金融周期的繁榮階段，物價上升，央行采取緊縮性貨幣政策必然導(dǎo)致利率上升。近10年來我國利率市場化的步伐加快，至今已經(jīng)基本取消了利率管制，這一進(jìn)程對信貸與金融周期的影響十分顯著。市場利率既能夠反映市場上金融資金的供求關(guān)系，也充分反映了人民銀行的利率調(diào)整及利率市場化的進(jìn)程，2013年市場利率的上升以及2014年以后的顯著下降都是很好的佐證。因此，本文選擇市場利率Chibor7天同業(yè)拆借利率為金融資金價格的代表。普遍認(rèn)為Shibor的市場化程度更高，但是該指標(biāo)從2006年底才開始出現(xiàn)，觀察期限較短所以沒有入選。

(5)外匯市場。外匯市場上金融資金受國際影響后的變動，體現(xiàn)在匯率變動方面。在一個開放國家的資本賬戶中，匯率也是一種資產(chǎn)價格。除了貿(mào)易差額之外，資本流動對匯率的短期波動也存在著重要影響。相比起人民幣對美元的匯率，有效匯率能夠更全面地反映我國在對外貿(mào)易中的競爭力。自2005年匯改以來，我國的名義有效匯率保持著長期上升的趨勢，而與此同時國內(nèi)物價也持續(xù)上升，人民幣呈現(xiàn)出“內(nèi)貶外升”的特征。事實(shí)上，這一特征與金融周期息息相關(guān)：金融周期上升階段，信貸擴(kuò)張、投資需求增加會帶來利率上升，引起國際資金凈流入，從而產(chǎn)生匯率升值壓力，同時，國內(nèi)非貿(mào)易部門的繁榮也帶來物價的上漲，于是呈現(xiàn)出“內(nèi)貶外升”的特征。反過來，本幣升值也會引起外債增加、信用擴(kuò)張等反應(yīng)。這體現(xiàn)了匯率與信貸、利率等金融因素相互影響。因此，本文選取人民幣名義有效匯率(其他變量均為名義值，因此匯率也對應(yīng)選取名義有效匯率，且我國的實(shí)際與名義有效匯率變動趨勢基本一致)作為外匯市場方面的代表納入金融周期的測算很有必要。

(6)貨幣供應(yīng)量。貨幣供應(yīng)量的狀況反映了貨幣政策的取向——寬松或緊縮，是金融活動的重要變量，能從金融機(jī)構(gòu)負(fù)債的角度反映市場的整體流動狀況，是央行貨幣賬冊調(diào)整的重要中間變量。廣義貨幣供應(yīng)量M2主要由銀行信貸、外匯占款以及政府債權(quán)等創(chuàng)造，其與金融體系、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性都很強(qiáng)，是反映貨幣供應(yīng)量的重要指標(biāo)。如上文所述，目前，信貸已成為我國M2增長的主要動力，這里再將M2納入金融周期的指數(shù)編制作為一個補(bǔ)充。因此，本文選擇廣義貨幣供應(yīng)量M2作為貨幣供應(yīng)量代表。

以上是本文考慮的金融周期的主要因素，它們代表了金融周期的絕大部分特征，沒有考慮其他金融活動因素，是因?yàn)樗鼈冊诮鹑诨顒又兴急戎剌^少，對金融周期整體影響有限。

2.動態(tài)因子模型構(gòu)建

鑒于上文所述的優(yōu)勢，本文選擇利用動態(tài)因子模型對金融周期指數(shù)進(jìn)行合成。動態(tài)因子模型由Geweke等、Sargent 和Sims[15]提出，由Stock和Watson[16]推廣，目前已經(jīng)成為宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究中一個重要的工具。相比起經(jīng)典的因子模型，動態(tài)因子模型更適用于宏觀經(jīng)濟(jì)分析中的時間序列數(shù)據(jù)，其最初的應(yīng)用就是對經(jīng)濟(jì)周期的測度。動態(tài)因子模型的前提假設(shè)是：經(jīng)濟(jì)周期的波動是一系列經(jīng)濟(jì)活動共同產(chǎn)生的效果，其中的任何一個經(jīng)濟(jì)變量都不能夠直接代表整個系統(tǒng)的變動，而是這些變量背后的一些不可觀測的共同因子在潛在地驅(qū)動著它們，這些潛在的共同因子才能夠用以解釋和代表經(jīng)濟(jì)周期，而動態(tài)因子模型就是為了找出這些共同因子。在本文中，合成的共同因子即為金融周期，它是我們所選取的6個金融變量背后不可觀測的潛在驅(qū)動因素，反映金融市場參與者們對風(fēng)險和融資約束的態(tài)度引起的周期性波動。動態(tài)因子模型的基本含義可以描述為：一個高維的時間序列數(shù)據(jù)集的變動是由兩個部分組成的，第一部分是由少數(shù)幾個動態(tài)因子所表示的共同變動，第二部分是均值為0的擾動項(xiàng)表示的各個變量的差異化變動。其中，動態(tài)因子通常被假定服從某一隨機(jī)過程，例如自回歸過程。一個動態(tài)因子模型可以被寫作狀態(tài)空間的形式：

yt=Zxt+vt

(1)

xt=Φxt-1+εt

(2)

其中，yt是包含N個金融變量的向量；xt是包含p個動態(tài)因子的向量；Z是N×p維系數(shù)矩陣。在本文中，N=6,p=1。式(2)表示動態(tài)因子xt與其滯后一期是自相關(guān)的，Φ為相關(guān)系數(shù)矩陣。

vt～i.i.dN(0,R)

(3)

εt～i.i.dN(0,W)

(4)

x0～N(μ0,∑0)

(5)

利用卡爾曼濾波方法能夠?qū)δＰ椭械某瑓?shù)向量Θ={Z,Φ,R,W,μ0,∑0}進(jìn)行極大似然估計(jì)。

三、金融周期的測算

1.樣本數(shù)據(jù)的選取

基于我國金融體系的實(shí)際情況以及數(shù)據(jù)的可得性，本文選取的數(shù)據(jù)樣本時期為2000年1月～2018年7月。為了消除量綱，使變量具有可比性，我們將采用上述6個金融變量的同比增長率進(jìn)行后續(xù)分析。6個金融變量的同比增長率數(shù)據(jù)如圖1所示：

圖1 6個金融變量的同比增長率數(shù)據(jù)圖

圖1中，DCREDIT、DHOUSE、DSH、DCHIBOR、DNEER、DM2分別代表金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款、商品房平均銷售價格、上證指數(shù)、Chibor7天同業(yè)拆借利率、人民幣名義有效匯率以及廣義貨幣供應(yīng)量M2這6個變量的月度同比增長率。觀察圖1可以看到，各個金融變量的同比增長率雖然有其各自不同的動態(tài)變化。例如房地產(chǎn)價格的波動較為頻繁，上證綜指的波動幅度非常大，名義有效匯率的波動聚類現(xiàn)象較為明顯等。但是，看似不同的變動規(guī)律中其實(shí)存在一些相似的關(guān)鍵點(diǎn)值得我們注意：首先，其中大多數(shù)變量在2003～2004年間、2006～2008年間、2008～2010年間、2012年左右以及2014～2016年間出現(xiàn)過較為明顯的波峰；同時，顯而易見的是在2008～2010年的全球金融危機(jī)時期里各個指標(biāo)的變動幅度都顯著增大；而近年來，多數(shù)指標(biāo)的同比增長率都趨于下降或變得平緩。正是因?yàn)檫@些相似的關(guān)鍵點(diǎn)的存在，使得從中提取出共同因子來反映潛在的金融周期成為可能。

2.指數(shù)合成

第一步，對上述的6個變量的同比增長率數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理。首先，對所有同比增長率序列進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，消除季節(jié)因素，得到僅包含趨勢與循環(huán)要素的TC序列；其次，利用H-P濾波方法將TC序列分解為趨勢序列與循環(huán)序列，最終用于構(gòu)建動態(tài)因子模型的是各個變量的循環(huán)要素序列。

第二步，對6個循環(huán)要素序列進(jìn)行KMO及Bartlett檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合因子分析的要求。表1列出了兩項(xiàng)檢驗(yàn)的結(jié)果。KMO檢驗(yàn)值結(jié)果為0.51(大于0.5)，同時，Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對應(yīng)的P值為0.00，說明在5%的顯著性水平下，本文的數(shù)據(jù)適合于進(jìn)行因子分析。

表1 KMO檢驗(yàn)及Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

第三步，利用得到的6個變量的循環(huán)要素序列構(gòu)建包含1個共同因子的動態(tài)因子模型，用Stata軟件對動態(tài)因子模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表2所示。

表2 動態(tài)因子模型估計(jì)結(jié)果

表2中，L1.表示所合成的共同因子的滯后一期，對應(yīng)的系數(shù)即為式(2)中的一階自相關(guān)系數(shù)Φ，dchibor_c、dhouse_c、dloans_c、dm2_c、dneer_c、dsh_c分別表示金融資金價格、房地產(chǎn)價格、信貸、貨幣供應(yīng)量、名義有效匯率及股票市場價格各變量的循環(huán)要素序列，對應(yīng)的系數(shù)即為式(1)中的系數(shù)向量中的各個元素。根據(jù)表2顯示的動態(tài)因子模型的估計(jì)結(jié)果，共同因子一階自相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.95，說明共同因子具有很強(qiáng)的持續(xù)性，一定程度上反映出其具有較強(qiáng)的預(yù)測能力；同時，共同因子與各個變量之間的相關(guān)關(guān)系均十分顯著，說明這個潛在的共同因子對每一個變量都有顯著的解釋與預(yù)測的能力，符合我們對金融周期指數(shù)合成的要求，可用以測度金融周期。

3.結(jié)果分析

圖2為動態(tài)因子模型提取出的共同因子序列，即金融周期序列。由于我們所使用的是原始變量的循環(huán)要素成分，得到的金融周期已經(jīng)排除了季節(jié)因素的影響，也剔除了趨勢成分，因此，得到的序列始終在0的附近上下波動，反映的正是金融系統(tǒng)偏離均衡狀態(tài)的情況。

圖2 動態(tài)因子模型提取出的金融周期序列

在本文的觀察期2001年至2018年(原始數(shù)據(jù)時期為2000年1月至2018年7月，經(jīng)過差分、季節(jié)調(diào)整及HP濾波等數(shù)據(jù)處理之后，損失掉前14期的數(shù)據(jù)，得到的金融周期序列從2001年3月開始)期間，一共出現(xiàn)了8個波峰，分別出現(xiàn)在2001年10月、2003年5月、2005年8月、2007年9月、2009年4月、2010年11月、2013年3月以及2015年8月。波峰之間的間隔，即每一個周期的長度，大約為1.5～2.5年時間。其中，在2008～2010年間，我國金融周期的長度總體上短于其前后的時期，而此時期之后，波動的振幅也明顯小于此時期之前。 Borio認(rèn)為金融周期的周期長度與振幅大小與政策機(jī)制密切相關(guān)[1]。其蘊(yùn)含著的假設(shè)是，金融周期并不是經(jīng)濟(jì)活動中的一種穩(wěn)定的固有屬性，而是一系列變量(比如本文所選擇的6個金融變量)對當(dāng)下特定的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和政策環(huán)境作出的反應(yīng)。

2001～2002年仍處于1997年亞洲金融危機(jī)的后危機(jī)時期，為了削弱亞洲金融危機(jī)的不利沖擊，人民銀行在1998年至2002年間連續(xù)下調(diào)存貸款基準(zhǔn)利率，并放松貸款利率浮動區(qū)間、加大公開市場業(yè)務(wù)操作力度，營造了寬松的貨幣政策環(huán)境。同時，這一階段也處于人民銀行將貨幣供應(yīng)量列入貨幣政策調(diào)控目標(biāo)的最初10年，數(shù)量型貨幣政策調(diào)控效果顯著。對應(yīng)地，在這一階段，金融周期波動平緩，振幅較小。

2003～2008年，我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入了高速增長時期，國內(nèi)生產(chǎn)總值同比增長平均在10%以上，外匯儲備隨之高速增長，外匯占款投放的貨幣占M2的比重大幅度提高，流動性過剩。因此，人民銀行又連續(xù)上調(diào)存款準(zhǔn)備金率及存貸款基準(zhǔn)利率，施行緊縮的貨幣政策，控制信貸擴(kuò)張。同時，這一階段內(nèi)，價格型貨幣政策工具的市場化程度也明顯提高，2004年10月，人民銀行取消了貸款利率上限并可下浮至基準(zhǔn)利率的0.9倍，同時取消了存款利率下限。這一階段的金融周期一個顯著的特征就是周期長度明顯增加，超過了2年。根據(jù)Borio的研究[1]，金融周期的周期長度與金融自由化程度緊密相關(guān)：金融自由化削弱了融資約束，有效地支持了對價值與風(fēng)險的態(tài)度以及融資條件的感知之間的自我強(qiáng)化過程，而這一過程，根據(jù)Borio[1]的定義，正是金融周期產(chǎn)生的根源。在金融自由化程度很高的成熟經(jīng)濟(jì)體中，金融周期的長度要遠(yuǎn)遠(yuǎn)長于我國。

2008～2010年爆發(fā)全球金融危機(jī)，中國政府為了應(yīng)對危機(jī)、穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)增速采取了“4萬億”的信貸刺激舉措。在此期間，外國資本流入減少，外匯占款對M2的貢獻(xiàn)顯著下降，M2的增長大部分源自銀行信貸的急劇擴(kuò)張，2010年后又出現(xiàn)了急劇下降直至平均水平。對應(yīng)地，金融周期在此期間呈現(xiàn)出較大振幅的波動。

2011年以后至今的“后金融危機(jī)”時期，我國經(jīng)濟(jì)增速放緩，進(jìn)入“穩(wěn)增長”“調(diào)結(jié)構(gòu)”的經(jīng)濟(jì)新常態(tài)。與此同時，利率市場化的進(jìn)程進(jìn)一步加快：2012年6月人民銀行再次放寬存貸款利率浮動區(qū)間，2015年5月正式實(shí)施存款保險制度，2015年10月取消存款上限管制。對應(yīng)的這一階段，金融周期的波動幅度明顯小于此前的時期，且周期長度加長，均超過2年，進(jìn)入一種明顯的調(diào)整狀態(tài)。

綜上所述，我國金融周期的波長與振幅的變化與政策環(huán)境、金融自由化程度以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境密切相關(guān)。首先，貨幣政策環(huán)境的松緊一方面通過信貸的投放直接影響著各個金融與實(shí)體部門的投資融資行為，從而使金融周期產(chǎn)生最顯著與迅速的反應(yīng)，另一方面通過影響各部門的預(yù)期改變其對價值與風(fēng)險的態(tài)度，從而使金融周期波動發(fā)生變化；其次，金融自由化，特別是我國近年來的利率市場化進(jìn)程，使我國的金融周期長度明顯加長。最后，國內(nèi)外的經(jīng)濟(jì)環(huán)境，一方面通過影響金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)的投融資行為直接影響金融市場，另一方面通過影響貨幣政策制定者的行為間接作用于市場，從而引起金融周期的變化，典型例證是2008年前后的全球金融危機(jī)。

四、金融周期與經(jīng)濟(jì)周期協(xié)同性分析

1.我國金融周期與經(jīng)濟(jì)周期關(guān)系的典型特征

對我國金融周期測算結(jié)果的分析顯示，我國金融周期的波動與經(jīng)濟(jì)環(huán)境及政策環(huán)境密切相關(guān)，可見金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的互動關(guān)系是一個不可規(guī)避的問題。

在計(jì)劃經(jīng)濟(jì)年代，我國不存在金融周期與金融風(fēng)險。隨著改革開放，我國的金融自由化進(jìn)程也在緩步推進(jìn)。20世紀(jì)90年代末的一系列重大改革，例如加入世貿(mào)組織、住房制度改革、大型國企和銀行紛紛上市、利率市場化等，使我國的市場經(jīng)濟(jì)不斷發(fā)展，市場經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的提高成為金融周期波動的動力；而金融自由化的深入，也使金融對經(jīng)濟(jì)周期波動產(chǎn)生更加深遠(yuǎn)的影響。二者之間內(nèi)在的因果關(guān)系已經(jīng)被現(xiàn)有研究充分闡述和證明了，我們將其稱為一種“變量與變量”之間的關(guān)系。就我國的實(shí)際情況而言，現(xiàn)實(shí)中二者交互影響的變化規(guī)律究竟如何，本文在此將提供一個“周期與周期”之間關(guān)系的視角，將金融周期與經(jīng)濟(jì)周期作為兩種不同周期的特征及其互動關(guān)系展示出來。

本節(jié)先對金融周期與經(jīng)濟(jì)周期做一個直觀的觀察與比較。由于本文的金融周期指標(biāo)為月度數(shù)據(jù)，而我國的GDP數(shù)據(jù)僅公布季度數(shù)據(jù)，不具有可比性，根據(jù)國內(nèi)外文獻(xiàn)的慣例，此時可以用月度工業(yè)增加值的數(shù)據(jù)來代替GDP反映經(jīng)濟(jì)體的總產(chǎn)出。因此，本文選用2000年1月到2018年7月我國月度工業(yè)增加值的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理作為經(jīng)濟(jì)周期的代理指標(biāo)，對工業(yè)增加值的同比增長率序列進(jìn)行與第二部分中各金融變量相同的處理。首先，進(jìn)行X12季節(jié)調(diào)整，得到僅包含趨勢與循環(huán)要素的TC序列；然后，利用H-P濾波方法將TC序列分解為趨勢序列與循環(huán)序列，最終用循環(huán)要素序列作為經(jīng)濟(jì)周期序列。事實(shí)上，經(jīng)過上述處理得到的循環(huán)要素序列就是實(shí)際產(chǎn)出圍繞潛在產(chǎn)出的上下波動，通常也被稱為“產(chǎn)出缺口”。產(chǎn)出缺口歷來被學(xué)者們公認(rèn)為一個能夠較好地描述經(jīng)濟(jì)周期變化的代理指標(biāo)。圖3中的虛線即為以產(chǎn)出缺口表示的經(jīng)濟(jì)周期序列，實(shí)線為上文測算得到的金融周期序列。

根據(jù)圖3對金融周期與經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行對比，可以看到如下3個關(guān)鍵特征。

圖3 金融周期序列(實(shí)線)與經(jīng)濟(jì)周期序列(虛線)

第一，金融周期波峰的附近(1年之內(nèi))往往會出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期的波峰，如2003年5月的金融周期波峰之后伴隨著2004年2月的經(jīng)濟(jì)周期波峰；2005年8月的金融周期波峰之后伴隨著2006年2月的經(jīng)濟(jì)周期波峰；2007年9月的金融周期與經(jīng)濟(jì)周期波峰重合；2009年4月的金融周期波峰之后伴隨著2010年1月的經(jīng)濟(jì)周期波峰；2013年3月的金融周期波峰之后伴隨著2013年9月的經(jīng)濟(jì)周期波峰等。信貸與房地產(chǎn)市場具有公認(rèn)的順周期性：經(jīng)濟(jì)繁榮時期，消費(fèi)和投資需求增加，貸款的需求也相應(yīng)增加，對于供給方來說，預(yù)期償還的風(fēng)險相對較低，其提供貸款的意愿也較強(qiáng)，因此信貸同樣也處于擴(kuò)張時期；而房地產(chǎn)市場的繁榮也在很大程度上受到信貸環(huán)境的影響，從而增強(qiáng)了金融體系的順周期性，致使金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的走勢緊密相伴。

第二，在2008～2011年的金融危機(jī)及危機(jī)后時期，經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的走勢幾乎是完全相反的。第三部分的分析結(jié)果顯示我國的金融周期與金融調(diào)控政策具有緊密的聯(lián)系，而金融周期與經(jīng)濟(jì)周期在這一時期的走勢相反，反映了危機(jī)時期的調(diào)控政策有效地起到了逆周期調(diào)控的作用，特別是“四萬億”信貸政策對經(jīng)濟(jì)的提振效果顯著。

第三，金融危機(jī)時期過后直至現(xiàn)在的金融周期波動幅度顯著小于危機(jī)前，對應(yīng)時期的經(jīng)濟(jì)環(huán)境也是“穩(wěn)增長”的新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)周期波動十分平緩。以上觀察到的特征充分說明金融周期與經(jīng)濟(jì)周期有著緊密的內(nèi)在聯(lián)系與協(xié)同性。

2.協(xié)同性指標(biāo)計(jì)算與分析

接下來，將利用兩個協(xié)同性指標(biāo)進(jìn)一步證明并量化金融周期與經(jīng)濟(jì)周期之間的協(xié)同性。

Harding和Pagan[17]定義了周期之間的協(xié)同性(Synchronization)，并且提出了測度兩個周期之間協(xié)同性的方法，用以說明周期所處周期階段(或稱為“相位”)的同步程度。其中，涉及兩個衡量協(xié)同性的指標(biāo)：周期相關(guān)性(Correlationof Cycles)和一致性指數(shù)(Concordance Index)。周期相關(guān)性是利用兩個周期變量對應(yīng)的概率密度函數(shù)計(jì)算的兩個周期變量之間的相關(guān)系數(shù)，來反映兩個周期協(xié)同變動的程度；一致性指數(shù)則是為了反映兩個周期處于相同周期階段的時間占比。

假設(shè)xt和yt為兩個周期序列，首先，利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型分別對xt和yt序列劃分周期階段，通常劃分為兩個機(jī)制，即擴(kuò)張階段和收縮階段，并定義兩個0～1變量：

Sxt=1表示序列X在t時期處于擴(kuò)張階段;

Sxt=0表示序列X在t時期處于收縮階段；

Syt=1表示序列Y在t時期處于擴(kuò)張階段;

Syt=0表示序列Y在t時期處于收縮階段。

則xt和yt的周期相關(guān)性為：

(6)

xt和yt的一致性指數(shù)為：

(7)

利用Hamilton提出的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型(Markov switching model)對金融周期序列進(jìn)行周期階段的劃分?，F(xiàn)有文獻(xiàn)通常將周期劃分為兩個階段：擴(kuò)張階段和收縮階段。金融周期指數(shù)連續(xù)上升的時期為擴(kuò)張階段，金融周期指數(shù)連續(xù)下降的階段為收縮階段。因此，需要為金融周期序列建立二機(jī)制的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型：

yt=cst+φyt-1+εt,εt～N(0,σ2)

(8)

其中，yt表示金融周期序列，模型的截距項(xiàng)cst取決于不可觀測的狀態(tài)st，st=0或1，意味著截距將會有對應(yīng)的兩種取值c0和c1，即yt序列的均值將會在兩個取值之間相互轉(zhuǎn)換，分別對應(yīng)上述的收縮階段和擴(kuò)張階段。何時由哪一種狀態(tài)轉(zhuǎn)換到另外一種，是由轉(zhuǎn)移概率決定的，轉(zhuǎn)移概率作為未知參數(shù)也需要進(jìn)行估計(jì)。利用EViews 10對模型進(jìn)行估計(jì)，估計(jì)結(jié)果顯示機(jī)制劃分非常顯著，估計(jì)得到機(jī)制劃分平滑概率序列如圖4所示?？梢钥吹剑?008～2010年金融危機(jī)時期，金融周期序列的波動幅度異常大，所以用整體數(shù)據(jù)估計(jì)的模型很大程度上突出了這一時期的變化而掩蓋了其他時期的機(jī)制轉(zhuǎn)換。

圖4 金融周期指數(shù)的Markov機(jī)制劃分的平滑概率

為了解決這個問題，我們將2008年12月至2010年9月這一段時間的數(shù)據(jù)除去，對其前后的時期分別構(gòu)建馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，模型估計(jì)得到的轉(zhuǎn)移概率矩陣分別為：

其中，在危機(jī)前時期(2001年3月～2008年12月)，收縮機(jī)制和擴(kuò)張機(jī)制持續(xù)的概率分別為0.8837和0.8999，利用期望持續(xù)時間的計(jì)算公式為1/(1-p11)計(jì)算得到對應(yīng)的期望持續(xù)時間分別為8.6個月和10個月，由收縮機(jī)制轉(zhuǎn)換到擴(kuò)張機(jī)制的概率為0.1163，反向的轉(zhuǎn)移概率為0.1001。在危機(jī)后時期(2010年9月～2018年6月)收縮機(jī)制和擴(kuò)張機(jī)制持續(xù)的概率分別為0.9083和0.8827，對應(yīng)的期望持續(xù)時間分別為10.9個月和8.5個月，由收縮機(jī)制轉(zhuǎn)換到擴(kuò)張機(jī)制的概率為0.0917，反向的轉(zhuǎn)移概率為0.1173。在危機(jī)前，金融周期擴(kuò)張階段的期望持續(xù)時間略長于收縮階段，而在金融危機(jī)后，則恰好相反。

圖5為兩個時期的馬爾科夫機(jī)制劃分的平滑概率。其中，圖5(a)為2001年3月～2008年12月的機(jī)制劃分平滑概率，圖5(b)為2010年9月～2018年6月的機(jī)制劃分平滑概率。其中，曲線下方的區(qū)域?yàn)閿U(kuò)張機(jī)制，上方為收縮機(jī)制?？梢钥吹?，在將金融危機(jī)時期的異常值去除之后，金融危機(jī)前后兩個時期的金融周期在擴(kuò)張與收縮兩個機(jī)制之間有規(guī)律地相互交替。

同樣地，對經(jīng)濟(jì)周期序列建立二機(jī)制的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型，得到的機(jī)制劃分平滑概率序列如圖6所示。

圖6 經(jīng)濟(jì)周期的Markov機(jī)制劃分的平滑概率

根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的Markov平滑概率是否大于0.5來對各期的狀態(tài)進(jìn)行劃分，得到對應(yīng)的0～1變量Sxt與Syt，分別代表經(jīng)濟(jì)周期與金融周期在t時刻處于擴(kuò)張狀態(tài)或收縮狀態(tài)。其中，金融周期的0～1變量序列Sxt所依據(jù)的是分時期處理后的平滑概率，即危機(jī)前和危機(jī)后時期分別采用圖5(a)和圖5(b)中平滑概率，而危機(jī)時期采用圖4中對應(yīng)時期的平滑概率。根據(jù)Sxt與Syt的數(shù)據(jù)計(jì)算得到反映周期協(xié)同性的兩個指標(biāo)。

計(jì)算結(jié)果為：

經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的周期相關(guān)性指標(biāo)為：

ρs=-0.1171；

經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的一致性指數(shù)為：

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

作為一個穩(wěn)健性檢驗(yàn)，我們分別對危機(jī)前時期(2001年3月～2008年12月)及危機(jī)后時期(2010年9月～2018年6月)也進(jìn)行了同樣的滯后期的計(jì)算，得到的結(jié)果見表3后4欄。

表3 金融周期滯后期與經(jīng)濟(jì)周期的協(xié)同性

為了更加直觀地反映二者的位置關(guān)系，我們將Sxt與Syt繪制于圖7當(dāng)中進(jìn)行觀察?？梢钥吹剑趫D示的時期內(nèi)，經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的擴(kuò)張狀態(tài)(收縮狀態(tài))出現(xiàn)的次數(shù)大致相似，但是出現(xiàn)的位置是相互錯開的。圖7中的垂直線代表著擴(kuò)張階段與收縮階段交替的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，即峰谷出現(xiàn)的位置，同樣可以看出經(jīng)濟(jì)周期與金融周期很少有重疊的峰谷，絕大多數(shù)都是交錯出現(xiàn)的，并且于表3的結(jié)果相呼應(yīng)，金融周期的峰谷出現(xiàn)的位置通常早于經(jīng)濟(jì)周期的峰谷約半年至一年。

圖7 經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的協(xié)同關(guān)系

五、結(jié) 論

本文利用動態(tài)因子模型能夠用少數(shù)幾個共同因子反映多個變量變動背后的潛在影響因素的優(yōu)勢，選取了6個具有代表性的金融變量，用我國2000年1月～2018年7月的數(shù)據(jù)構(gòu)建了我國的金融周期指數(shù)，并對測算出的我國金融周期的特征進(jìn)行了分析。其次，利用測算出的金融周期與經(jīng)濟(jì)周期序列進(jìn)行比較，將理論與觀察結(jié)果相結(jié)合分析我國金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的相互關(guān)系。最后，運(yùn)用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型對金融周期和經(jīng)濟(jì)周期序列進(jìn)行機(jī)制劃分，劃分為擴(kuò)張和收縮兩種機(jī)制，利用周期相關(guān)系數(shù)和一致性指數(shù)兩個指標(biāo)，對我國金融周期與經(jīng)濟(jì)周期之間的協(xié)同性進(jìn)行了進(jìn)一步的度量和分析。得到的結(jié)論如下：

首先，本文選取的金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款、商品房平均銷售價格、上證指數(shù)、Chibor7天同業(yè)拆借利率、人民幣名義有效匯率以及廣義貨幣供應(yīng)量M2這6個金融變量的月度同比增長率在觀察期內(nèi)的變動具有相似的特征，意味著能夠從中提取出潛在的共同因子來反映金融周期。動態(tài)因子模型估計(jì)的金融周期與各個金融變量的相關(guān)關(guān)系均十分顯著，且其自身具有較強(qiáng)的預(yù)測能力，符合對金融周期指數(shù)合成的要求。

其次，觀察測算出的金融周期的特征發(fā)現(xiàn)，金融周期的波長和振幅與經(jīng)濟(jì)環(huán)境及金融調(diào)控政策密切相關(guān)：金融自由化的程度越高，金融周期波長越長；貨幣政策寬松時期，金融周期的波長也較長；金融周期對信貸調(diào)控政策的反應(yīng)最為迅速；經(jīng)濟(jì)增長速度放緩階段，金融周期波動的振幅較小；擴(kuò)張與緊縮的持續(xù)時間在金融危機(jī)前后有著不同的表現(xiàn)。

再次，對比金融周期與經(jīng)濟(jì)周期發(fā)現(xiàn)，金融周期波峰的附近(1年之內(nèi))往往會出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)周期的波峰；在金融危機(jī)時期經(jīng)濟(jì)周期與金融周期具有相反的走勢；危機(jī)后至當(dāng)前的時期，經(jīng)濟(jì)周期與金融周期共同呈現(xiàn)出波動平緩的態(tài)勢。以上特征反映出經(jīng)濟(jì)周期與金融周期的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性。

最后，協(xié)同性指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果表明，我國的金融周期與經(jīng)濟(jì)周期的當(dāng)期之間的協(xié)同性程度較低，然而金融周期的滯后7期與經(jīng)濟(jì)周期的協(xié)同性程度較高，金融周期領(lǐng)先于經(jīng)濟(jì)周期半年至一年。