【摘要】：本文結(jié)合相關(guān)分析和結(jié)構(gòu)方程模型分析,研究14個(gè)參考指標(biāo)間的關(guān)系,并計(jì)算出中國(guó)心理因素指標(biāo)與資本渠道指標(biāo)的VAR模型估計(jì)結(jié)果,在此基礎(chǔ)上,考察其Granger因果關(guān)系。實(shí)證表明,金融危機(jī)由美國(guó)傳導(dǎo)至中國(guó)過(guò)程中,存在心理因素的影響載體(機(jī)遇指標(biāo)),進(jìn)而依據(jù)實(shí)證結(jié)果,可以顯示此影響載體的機(jī)遇調(diào)節(jié)效果,為中國(guó)政府制定應(yīng)對(duì)金融危機(jī)的政策提出參考。
【圖文】：

數(shù)、房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資這 7 個(gè)指標(biāo)進(jìn)一步的因果關(guān)系，構(gòu)建其結(jié)構(gòu)方程模型，修正后的模型如圖 1 所示，分析的結(jié)果如圖 2 所示。圖 1 指標(biāo)結(jié)構(gòu)方程修正模型圖 2 指標(biāo)結(jié)構(gòu)方程修正模型擬合結(jié)果P = 0. 10， GFI = 1. 0， AGFI = 1. 0， NFI =1. 0，IFI = 1. 0，CFI = 1. 0，因此滿足有效性。各指標(biāo)權(quán)重如表 5 所示。表 5 標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)權(quán)重指 標(biāo) 指 標(biāo) P 估計(jì)值經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù) ＜－－－ 先行合成指數(shù) 0. 00 0. 86經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù) ＜－－－ 消費(fèi)者信心指數(shù) 0. 00 0. 48經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù) ＜－－－ 消費(fèi)者信心指數(shù) 0. 00 0. 24房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資 ＜－－－ 先行合成指數(shù) 0. 19 －0. 24房?jī)r(jià)指數(shù) ＜－－－ 先行合成指數(shù) 0. 09 0. 22房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資 ＜－－－ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù) 0. 00 0. 64房?jī)r(jià)指數(shù) ＜－－－ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù) 0. 00 1. 43房?jī)r(jià)指數(shù) ＜－－－ 消費(fèi)者信心指數(shù) 0. 82 －0. 02房?jī)r(jià)指數(shù) ＜－－－ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù) 0. 00 －2. 30房?jī)r(jià)指數(shù) ＜－－－ 經(jīng)濟(jì)學(xué)家預(yù)期景氣指數(shù) 0. 00 2. 21從結(jié)構(gòu)方程模型的計(jì)算結(jié)果可以看出有兩條傳導(dǎo)路徑: ( 1) 美國(guó)先行合成指數(shù)變化影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)變化，中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家即期景氣指數(shù)變化又影響中國(guó)貿(mào)易市場(chǎng)的房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資、房?jī)r(jià)指數(shù)變化。( 2) 美國(guó)消費(fèi)者信心指數(shù)變化影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家信心指數(shù)變化

傳導(dǎo)綜合指數(shù)用 CZOHE 表示。2. 單位根檢驗(yàn)兩個(gè)指標(biāo)的波動(dòng)如圖 4 所示。圖 4 兩個(gè)指標(biāo)波動(dòng)圖3. 變量選取實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)的變量選取如表 7 所示。表 7 實(shí)證檢驗(yàn)的變量選取變 量 變量含義 數(shù)據(jù)處理CJIYU 資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo)數(shù)據(jù) 月度數(shù)據(jù)CZOHE 資本渠道綜合指數(shù)數(shù)據(jù) 月度數(shù)據(jù)CJY資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo)處理數(shù)據(jù)月度數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)CZH 資本渠道綜合指數(shù)處理數(shù)據(jù) 月度數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)rCJY資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo)處理數(shù)據(jù)CJIYU 的一階差分序列rCZH 資本渠道綜合指數(shù)處理數(shù)據(jù)CZOHE 的一階差分序列如表 8 所示，兩指標(biāo)一階差分?jǐn)?shù)據(jù)為平穩(wěn)時(shí)間序列。因此，可以進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)和 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)。表 8 單位根檢驗(yàn)結(jié)果變 量 ADF 值 P 值 結(jié) 論rCJY 51. 63 0. 00 平穩(wěn)rCZH －6. 39 0. 00 平穩(wěn)4. 協(xié)整檢驗(yàn)本文采用 Johansen 極大似然估計(jì)法對(duì)兩指標(biāo)之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，具體檢驗(yàn)結(jié)果如表 9所示。最優(yōu)滯后階數(shù)的選取根據(jù) AIC、SC 和 HQ準(zhǔn)則確定。表 9 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果變 量假設(shè)的協(xié)整向量個(gè)數(shù)跡統(tǒng)計(jì)量 5%臨界值 P 值 結(jié) 論rCJY 和rCZH沒(méi)有至少 1 個(gè)34. 829. 6715. 493. 840. 000. 00存在協(xié)整關(guān)系表 9 的結(jié)果表明，在 5% 的顯著水平下存在1 個(gè)協(xié)整向量。協(xié)整方程可以寫為公式 ( 2) 。CZOHE = －1. 35CJIYU ( 2)通過(guò)該協(xié)整關(guān)系式可以得到資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) ( 房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資) 和資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)的負(fù)相關(guān)長(zhǎng)期均衡關(guān)系，房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資每上升 1%，資本渠道綜合指數(shù)就會(huì)下降 1. 35%。5. Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)本文采用雙變量 VAR 模型，對(duì)資本渠道傳導(dǎo)機(jī)遇指標(biāo) ( 房地產(chǎn)投資/金融業(yè)投資) 和資本渠道傳導(dǎo)綜合指數(shù)進(jìn)行 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)

【參考文獻(xiàn)】

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4 陳煥彪;網(wǎng)絡(luò)組織核心企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力與網(wǎng)絡(luò)組織運(yùn)行效率關(guān)系研究[D];天津財(cái)經(jīng)大學(xué);2009年

5 王欣;基于結(jié)構(gòu)方程模型的存貨質(zhì)押業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)分析[D];西南交通大學(xué);2010年

6 錢璐璐;基于結(jié)構(gòu)方程模型的宜居城市滿意度影響因素實(shí)證研究[D];重慶大學(xué);2010年

7 崔益康;農(nóng)村公路社會(huì)經(jīng)濟(jì)影響研究[D];大連理工大學(xué);2008年

8 蔡曉瓊;浙江省軟件企業(yè)競(jìng)合行為與創(chuàng)新績(jī)效關(guān)系研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2009年

9 曾得利;金融穩(wěn)定性評(píng)估模型及其應(yīng)用研究[D];湖南大學(xué);2009年

10 安峗;基于結(jié)構(gòu)方程模型的上市公司高管薪酬影響因素研究[D];山東大學(xué);2009年

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