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《影子银行与中国经济波动——基于DSGE模型的比较分析》的写作历程
发布时间:2018-10-30 08:42:26

 舒 鹏

(华中科技大学经济学院)

 

2008年金融危机过后,游离于监管体系之外的影子银行一度成为世界各国经济学者们的研究热点。但就我国的金融市场而言,由于起步较晚、金融自由化程度较低、创新进程缓慢等原因,以证券化为核心、复杂衍生工具为载体的具备典型欧美特征的影子银行事实上并不多见,更多的是可视为传统商业银行补充的信贷类金融中介体系。差异性是所有创新性研究的起点,影子银行在国内外金融市场上所扮演的角色及其运作的方式是否具有本质的不同?这些不同又会对宏观经济造成怎样的影响?美国的次贷危机实质上是影子银行体系的崩塌,那么中国的影子银行体系是否也具备这样的潜在威胁?这一系列问题显然是值得用现代经济学手段来解决的。

在论文前期的文献搜集与阅读过程中,我发现国内学者对影子银行的探讨大多局限于对国外经验的介绍和对国内情况的定性研究,这主要是由于当时国内学界对中国式的影子银行并没有一个严格的定义,数据方面又具备极大的不透明性,因而很难通过微观实证手段展开研究。此时,作为宏观经济主流研究方法的DSGE模型正好能够发挥优势,因其不仅具备坚实的微观基础,而且能够很好地反映某些经济变量或者经济部门对整个市场均衡产生的影响,同时对数据量没有过高的要求。那么如何将影子银行纳入DSGE模型中去呢?

在论文写作的期间,我阅读了诸多动态一般均衡领域的经典文献,希望能够从国内外学者的研究经验中寻找解决问题的方法。Verona等(2013)作为最先将影子银行引入DSGE模型中的文章,成为我学习的重点。这篇文章是将影子银行体系以投资银行的形式纳入Christiano等(2010)构建的包含金融加速器的新凯恩斯模型框架,重点讨论了影子银行内部的信息不对称问题。他们设定投资银行作为影子银行体系的主体通过代理发债的形式帮助低风险企业进行融资,这一点与中国影子银行的实际情况显然是存在差异的。中国的影子银行体系更多的是面向中小企业的金融服务机构或投资主体,其所承担的风险显然要大于商业银行,并且存在显著的不透明性。因此,我尝试在模型中兼顾两类金融机构的风险性,同时再加入影子银行内部的委托代理问题,以此来探讨国内影子银行的快速发展对宏观经济的影响。

论文的整体写作历程并不顺利,DSGE模型本身的复杂性以及模型求解的繁琐过程都会带来很多难题。这里我要感谢导师庄子罐的悉心指导,他在我推导模型、编写程序的过程中给予了非常多的帮助,让我能够顺利完成这篇论文的写作。同时也要感谢匿名审稿专家对这篇文章提出的宝贵意见,各位专家提出的修改建议让我获益匪浅。最后,感谢编辑老师认真负责的校对工作,让这篇文章得以顺利见刊。路漫漫其修远兮,学术的道路既阻且长,惟上下而求索,希望自己能够在今后的学习研究中不忘初心,砥砺前行。

 

(《影子银行与中国经济波动——基于DSGE模型的比较分析》载于《经济评论》2018年第5期)