金融實證分析范文
前言：我們精心挑選了數篇優質金融實證分析文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。
第1篇
評估指標體系歷來備受關注，人們普遍地把“輸入”、“過程”、“輸出”和“改進”等4方面內容作為專業評估指標體系的基本框架。在選擇指標時，既追求全面性和代表性，也兼顧可測性和客觀性。事實上，由于專業名稱、類型、辦學背景和省情的差異，以及定性指標難以打分、現場考察不易深入等諸多局限性，專業評估很難做到高度的準確客觀和排名比較。但基于量化的視角，對指標體系的量化處理、指標數據的量化統計、測算結果的量化打分、評估排名的橫縱向比較，將可以有效減少評估的誤差。本文以全國12所高職院校金融專業為例，通過主成分分析和數據包絡分析方法，著重進行專業評估的橫向比較，為專業評估的跨省比較和整體提升提供實證參考。在借鑒和比較的基礎上，我們按照專業人才培養要素和流程，遵從量化和數據可得的原則，選擇了5個較具代表性的一級指標：師資力量和實踐條件是專業建設的輸入指標，培養模式和課程教學是過程指標，就業與聲譽是輸出指標，專業評估的改進指標則通過文章的第四部分數據包絡分析給出。每個一級指標又分解出2個二級指標，其數據來源于“高等職業院校提升專業服務產業發展能力項目”2011年和2013年“專業建設狀態數據表”，包括重慶財經、陜西財經、成都職院、北京財貿、山西金融、山西財專、浙江經濟、遼寧金融、邯鄲職院、長春金融、江蘇財經、寧夏財經等12所院校表1。
二、基于PCA方法的專業評估得分與排名
主成分分析（PCA）是一種對評價對象績效進行綜合評價與監控的多元統計方法，其基本原理是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下把多個指標轉化為幾個綜合指標（即主成分），用它們代替原始變量絕大部分信息，并保證彼此之間互不相關、互不重疊。PCA在研究指標眾多、關系復雜的問題時，既不需要量綱一致，也不需要對指標進行賦權或重要性排列，而是通過提取主成分這一關鍵方法來進行得分計算。我們通過運行IBMSPSS19.0，發現KMO=0.705，BartlettSig.=0.045，基本符合相關性和顯著性檢驗標準。進一步的方差分解，得出累計方差貢獻率超過80%，主成分個數m=4。在成分矩陣的基礎上，我們得到了4個主成分的分值，通過計算表2給出了結果。從綜合評分F來看，2011年正分院校5所、負分院校7所，2013年維持同樣的格局，得分較差的學校比例偏高，意味著金融專業人才培養總體效果不樂觀，沒有隨著改革進程的推進產生整體性水平提升。同時，排名最后的山西金融得分還處于下降狀態，隱現了該校金融專業建設有繼續惡化的風險。與之相反，浙江經濟、邯鄲職院和江蘇財經則一直居前3名，專業發展狀況良好而穩定。從排名變化來看，進步較快的學校有北京財貿和長春金融，分別上升4位和3位，退步明顯的則是遼寧金融和成都職院，分別下降6位和3位，后者變化的幅度高于前者，既凸顯了各院校間專業建設水平的不均衡，又警示我們需防范可能存在的“弱者羸弱”效應[7]。從院校類型來看，分布在東部省份的學校得分靠前，西部的居中，中部的則暫處于靠后位置，專業建設效果呈區域非均衡特點，并與前文所述的專業分布情況、地區金融發展水平相一致。通過對各院校2011年和2013年得分和排名求均值，排行前50%強的為國家示范（骨干）建設單位，其次為省級示范（骨干）建設單位，最后是非示范（骨干）院校。一些以金融專業為龍頭的學校也沒有顯示出強大的競爭力，而是仍在追求生源規模的擴大，如山西金融2013年在校生已達1027人，在樣本院校中排名第一，但F值卻排在最后。院校性質類別方面，邯鄲職院和成都職院雖非財經類院校，但F排名仍較靠前，表明現階段院校性質對金融專業得分的影響有待提高。
三、基于DEA方法的專業評估改進分析
前文對專業建設現狀進行了主成分分析，但缺乏深層次原因剖析和改進方法。數據包絡分析（DEA）是一種基于線性規劃的用于評價同類型組織（或項目）工作績效相對有效性的工具手段，其實質是根據一組關于多輸入、多輸出的決策單元值來估計有效生產的前沿面，并據此進行多目標綜合效果評價。用DEA模型進行分析前，要選擇輸入、輸出指標，而根據以往的經驗，選擇指標個數之和不能超過樣本量的1/2[8]，我們采用中介法，選擇了具有代表性和一般性的3個輸入指標（兼職教師年承擔課時占比、生均校內實訓室設備價值和專業教研項目人均經費）和2個輸出指標（初次就業率、新生報到率）。設定DEA模型為投入導向型、規模報酬可變（VRS），運行DEAP2.1軟件可得到各院校專業綜合效率（也即技術效率）。綜合效率只是一種相對效率，當它等于1，表明組織的生產是有效的，但實際效率并不一定非常高，有可能出現整體低效下的相對高效；當它小于1，則說明組織的生產是低效的，或者說組織消耗了太多的投入，卻只獲得了較少的產出。重慶財經、山西金融、邯鄲職院和寧夏財經的綜合效率為1，達到了DEA相對有效水平，其他8所院校均為非DEA有效（表3）。對非DEA有效院校進行投影分析，計算投入冗余率和產出不足率，投入冗余率是指優化后的輸入指標可節省的投入比例，產出不足率則是優化后的輸出指標可增加的產出比例。盡管成都職院、北京財貿、浙江經濟3所院校非DEA有效，但并未出現投入冗余和產出不足現象，表明它們正努力趨向生產前沿面，綜合效率接近DEA相對有效。但陜西財經、山西財專、遼寧金融、長春金融和江蘇財經等5所院校，除“初次就業率”外，均存在投入冗余和產出不足現象，其中山西財專和陜西財經等綜合效率得分僅0.427、0.518，明顯低于樣本院校的平均水平。從輸入指標來看，山西財專和陜西財經的投入冗余率高達56.5%和47.6%，溢出效應明顯，一方面應加大兼職教師、實訓設備和教研經費的投入力度，另一方面切實提高它們的利用率，實行效率導向和目標考核制，優化專業建設的人力、物力和財力配置；江蘇財經、長春金融和遼寧金融的投入冗余率有所下降，通過優化管理，將分別節省三個輸入指標的20%、13.1%和12.4%投入比例。從輸出指標來看，遼寧金融、長春金融、山西財專、陜西財經和江蘇財經等5所院校的“新生報到率”產出不足，應加大招生宣傳，注重特色凝練和品牌打造，提高專業社會滿意度和美譽度；長春金融則要進一步重視學生的就業創業指導，建設孵化平臺，通過一系列的措施改進，將可提升初次就業率10.7%的比例增長。
四、結論與建議
第2篇
>> 微型金融機構使命漂移的文獻綜述 經營環境對微型金融機構社會扶貧功能影響的實證分析 經營能力對微型金融機構社會扶貧功能影響的實證研究 基于財務視角的微型金融機構可持續發展分析 民族地區微型金融機構社會扶貧功能的統計學分析 微型金融機構（MFIs）發展的文獻綜述 農村微型金融機構的風險度量與控制 微型金融機構利率限制政策的社會效應 基于MNL模型的農村正規金融機構信貸供給行為的實證分析 法人金融機構信用風險壓力測試的實證分析 從緊貨幣政策對地方法人金融機構影響的實證分析 農村金融機構收縮對農村經濟影響的實證分析 江蘇省中小金融機構發展的實證分析 簡析微型金融機構的信用評級體系建設 淺析老撾微型金融機構的現狀及發展方向 微型金融機構營運的成本、收入及監管機制 微型金融機構發展的前提假設、創新與展望 農村微型金融機構風險與經營績效的動態關系 論微型金融機構的可持續發展策略 微型金融機構信貸問題與對策研究 常見問題解答 當前所在位置：l.
[2]Brette E.Coleman.2006.Microfinance in Northeast Thailand：Who Benefits and How Much？[J]， World Development，34（9）：1612-1638.
[3]Gaamaa Hishigsuren.2007.Evaluating Mission Drift in Microfinance：Lessons for Programs with Social Mission [EB /OL]，.
[5]Roy Mersland.2009.Microfinance Mission Drift？ [J].World Development，38（1）：28-36.
[6]Roy Mersland，R. ?ystein Str?m.2009.Performance and Governance in Microfinance Institutions[J]， Journal of Banking & Finance，33（4）： 662-669.
第3篇
城鎮化金融支持灰色關聯度分析模型時間序列計量經濟模型
黨的十提出了協調發展、互促共進的新型城鎮化建設道路。新型城鎮化建設堅持以人為本，是有中國特色的，將四化同步、優化布局、生態文明以及文化傳承相結合的城鎮化建設道路。相比較于以往的城鎮化，新型城鎮化把重點放在協調與可持續性上，更強調經濟發展而不是經濟增長。金融在我國當前的市場經濟體制中日漸成為其核心與樞紐，各個行業的發展離不開金融業的支持。城鎮化建設產生的基礎設施建設、產業結構優化升級等需求可通過提供金融支持來實現。
一、問題的提出
在合肥市的城鎮化進程中，非農業人口由2007年年的207.73萬人增加到2014年的270萬人；產業結構方面，2015年合肥市第三產業對GDP增長的貢獻率為40.2%，相比以前年份有較大的增長，但同時期全國平均水平為50.5%，合肥市仍有差距。合肥經濟年來發展迅速，金融業的發展也呈現出穩健的態勢。金融業資產增加值對全市GDP的貢獻率逐漸增大，對于實體經濟的支持作用日漸凸顯，可以推斷金融業對于合肥市的城鎮化建設存在著一定的促進作用。而具體這種作用體現在哪個方面，需要通過定性與定量分析得出結論，研究該問題將對推進合肥市城鎮化建設產生重大意義。
二、文獻綜述
關于金融支持對城鎮化建設的作用，我國有不少學者對其做出了分析。伍艷（2005）對我國城鎮化滯后于工業化率的現象進行了探究，分析其原因為城鎮化進程中金融抑制的存在；黃勇，謝朝華（2008）通過建設 VAR模型，得出促進城鎮化的直接原因是銀行貸款的增加的結論，但金融部門對城鎮化建設資金需求的興趣不濃，為了推進城鎮化的建設，金融支持是關鍵；陳元（2010）對開發性金融的發展是否推進城鎮化進行了探究，實證分析結果得出產業結構憂化以及基礎設施建設等城鎮化發展指標與開發性金融指標之間存在很強的相關性，并通過格蘭杰因果檢驗發現開發性金融發展與城鎮化推進之間存在一定的的因果關系；李舟（2014）著眼于農村城鎮化建設，研究了金融支持城鎮化建設中存在的問題以及其產生原因，認為金融創新在城鎮化建設中具有重要意義，同時提出了相應的創新路徑。各種實證結果均能證明金融支持能推動城鎮化建設，但具體到某個城市時，金融支持的影響機制會因該地區的經濟發展狀況不同，因此對于合肥市的研究是有意義的。
三、金融支持新型城鎮化實證分析
（一）指標選取與數據說明
1、衡量金融發展的指標
（1）金融規模：金融規模的大小直接體現為銀行金融資產的數額，可以使用金融相關率FIR來衡量。其中FIR為全年存貸總額占GDP的比重。
（2）金融結構：本文用直接融資額（包括股票籌資額以及債券發行額）占資產總額的比重FS來表示金融結構
（3）金融效率：金融效率的一個重要質變表現為儲蓄-投資轉化率，可以采用儲蓄轉化率DLR來衡量金融效率。
2、衡量城鎮化建設的指標
（1）城鎮化率：城鎮化率是衡量城鎮化建設最為直接的指標，采用合肥市非農人口數占總人口數的比值UR來表示。
（2）產業化率：城鎮化對地區產業的影響表現為產業結構的變動，采用第二、三產業生產總值占全市GDP的比重IR來反映產業化率。
3、數據來源及說明
以上衡量金融發展與城鎮化建設的指標所需要的數據均搜集于《合肥統計年鑒》、《中國金融年鑒》以及合肥市統計局網站、合肥統計信息公眾網。其中涉及到價格的數據，如全年存貸總額，第二、第三產業生產總值等指標數據，均已用以1978年為基期的價格指數進行了相應的調整。
（二）實證分析
1、灰色關聯分析模型
根據經驗以及對數據的觀測，城鎮化建設水平各項指標與金融支持各項指標之間存在一定的關聯。灰色關聯度是各指標間關系的量化，建立灰色關聯分析模型，更深層次探究金融支持對新型城鎮化進程的影響機制。
根據以上計算原理，運用MATLAB軟件得出城鎮化指標UR、IR分別與金融支持指標FIR、FS、DLR這三個指標之間的灰色關聯度，如表1所示：從得出的各項灰色關聯度數值可以看出，FIR、FS、DLR與UR、IR之間的關聯程度有所差異，為了得出金融支持對城鎮化建設影響的具體關系式，對時間序列數據進行回歸。
3、時間序列計量經濟模型
（1）單位根檢驗。數據平穩是建立時間序列計量模型的前提，目的是避免“偽回歸”致使結果失去意義。運用EVIEWS軟件對各項指標數據進行單位根檢驗，表2中為檢驗結果。各項指標數據在水平上均不呈現平穩狀態，但二階差分均通過檢驗，即二階差分均不存在單位根，呈現二階單整狀態。
（2）E-G兩步協整檢驗
在各個時間序列變量均平穩的基礎上，分別以城鎮化建設指標UR、IR為被解釋變量，金融支持指標FIR、FS、DLR為解釋變量進行OLS回歸，得到兩個多元回歸方程。對UR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進行單位根檢驗，得到的統計量值為-2.9658，小于1%置信水平臨界值-2.7057。
對IR與FIR、FS、DLR間的回歸方程殘差序列進行單位根檢驗，得到的統計量值為-3.2376，小于1%置信水平臨界值-2.7057。
以上兩方程各變量之間具有協整關系，在長期內趨于平衡狀態。
四、結論及政策建議
（一）模型結果分析
從灰色關聯度分析模型的結果中可以看出，合肥市金融規模、金融結構、金融效率與城鎮化率以及產業化率之間均存在著較強的關聯，尤其是金融結構對產業化率的影響，甚至達到了0.9以上。這是因為第二、第三產業的發展對資金投入的要求較高，在一定的金融規模條件下，合理的金融結構使得各產業能有效獲取資金，推動產業發展及結構升級。由于選取的衡量金融效率的指標為儲蓄轉化率DLR，則可得出DLR對產業化水平產生的影響為負向。關于城鎮化率，金融規模及效率相比較于其結構而言產生影響的更大，金融結構的影響主要體現在產業發展方面。
根據建立的城鎮化率、產業化率的回歸模型，金融支持各項指標與兩者間的關系均呈現長期均衡狀態，這說明金融支持確實能推動新型城鎮化建設，從金融支持指標的影響系數看，在長期內，金融規模與金融結構對城鎮化水平都存在較顯著的影響，金融效率的作用相對較小。同時，這一結果也驗證了灰色關聯度模型的分析結果的可靠性。
（二）政策建議
隨著社會發展水平的提高，金融已成為現代經濟運行的核心。新型城鎮化建設“以人為本”，旨在促進城鄉經濟協調穩定發展。將金融支持引入新型城鎮化建設將推動其進程，提高其質量。基于以上建立的灰色關聯度分析模型以及時間序列計量經濟模型得出的結論分析，提出以下對策。
1、擴大金融規模，加大基礎設施資金投入
基礎設施建設是城鎮化建設的一大動力。城鄉協調可持續作為新型城鎮化建設的本質，不僅要求大量信貸基金投入，同時要求妥善解決進程務工農民的崗位問題、醫保完善程度問題以及城鎮人口的教育問題等僅依靠國家財政支持與間接融資不能同步實現人口、產業以及空間城鎮化。擴大金融規模，如在農村地區實行優惠的信貸政策，打破農村信用社的壟斷，吸引城市金融資源向其延伸。實行聯合自然人貸款制度，鼓勵鄉鎮企業發展，避免農村資金外流，縮小城鄉差距。
2、調整金融支持結構，發展多元化融資模式
政策性銀行、國有商業銀行以及股份制商業銀行貸款是合肥市城鎮化建設的主要資金來源，資金調度的靈活性不足，而借助不同類型融資平臺的多元化融資模式，如信托、P2P、資產支持證券化等，市場機制引導下減少對銀行直接融資的依賴，避免融資渠道的單一性，在金融規模擴大的基礎上優化金融支持結構，推動新型城鎮化進程。
3、完善金融制度，加強金融監管，提高金融支持效率
金融制度的完善以及金融監管的加強是金融支持效率的保證。在制度方面，僅實現利率市場化仍有不足。合肥市農村及欠發達小城鎮的發展水平仍處于較低狀態，在合理的利率水平前提下實現貼息政策，對其發展具有重大意義。這些地區金融業規模較小，結構缺乏完善，穩定的金融環境對提高其金融支持效率尤為重要。因此在制度完善的同時，金融監管機構需要出臺相應的措施對抗潛在的金融風險。參考文獻：
[1]郭艷艷.安徽金融支持城鎮化建設績效的實證分析[J].淮北師范大學學報（哲學社會科學版），2015（04）：60-64.
[2]陳元.開發性金融與中國城市化發展[J].經濟研究，2010（07）：4-14.
[3]李舟.我國農村城鎮化建設中金融支持存在的問題、原因及對策[J].河南師范大學學報：哲學社會科學版，2014（3）：88-90.
