基于VEC模型的城镇化与寿险业发展的实证分析

合集下载

基于VEC模型的流通业与城乡收入差距实证分析

下几个具体指标进行相关研究：１乡收入差距（Ｇ）城Ｉ。本文选用了湖北省城镇居民人均实际可支配收入与湖北省农村居民人均纯收入（指调整后的净差
额）来衡量城乡收入差距的情况。２对于流通业的衡量，本文采用了以下三种数据：一是迫在眉睫。
改革开放后，济交流日益频繁，对经
乡收入差距。对流通业因素的影响研究较少，其中比较典型的是张建升（００）２１所做的实证分析，其采用１９ — ０７年３个省级地９８２０１区的面板数据，对我国物流业发展与城乡
文献综述
对城乡收入差距的影响因素的研究多集中于实证方面，其中分析经济发展、城
市化及金融发展的相关因素较为普遍。孔
发现，流通业与城乡收入差距的扩大在短期互动及长期均衡中均起到了单向的
原因关系，这对于研究缓解城乡收入差
基模的于Ｖ型ＥＣ通与乡入距证析业城收差实分
法
■ 于晓雪（汉理工大学经济学院金融系武汉武
◆ 中图分类号：Ｆ６．文献标识码：Ａ０１２
的研究对于为缓解城乡收入分配差异提供内容摘要：本文通过建立ＶＣ模型，进Ｅ
良好的政策思路有着一定的借鉴意义。
集团的消费品零售额。该数据可以反映出
湖北省流通业渠道为居民及社会供应商品

城镇化对我国财产保险需求的影响研究——基于省级面板数据的实证分析

中文摘要保险是现代经济的重要产业和金融体系的重要组成部分，是社会文明水平、经济发达程度、社会治理能力的重要标志。

改革开放四十年以来，我国经济取得举世瞩目的成就，保险业作为我国经济发展最快的行业之一，保险市场规模不断扩大。

财产保险作为保险行业的重要组成部分，规模也在迅速扩大。

与此同时，我国城镇化进程也有了十分显著的推进。

为了探究城镇化与财产保险需求的关系，并深入研究城镇化对财产保险需求的影响机制，本文将从理论和实证两个方面进行分析。

首先，从理论上结合传统的财产保险需求理论，阐述了城镇化如何通过增加居民财富、增加风险暴露财产、提高居民风险厌恶水平以及增加了影响财产损失概率从而促进财产保险需求。

然后，基于2005－2017年省级面板数据分别从人口城镇化和空间城镇化二个维度对财产保险需求的影响进行实证分析。

实证估计结果，表明城镇化与财产保险需求存在显著正相关关系。

在区域对比模型中发现，各区域保险发展存在差异性，城镇化对东部地区的财产保险需求促进效应最为显著。

最后，本文结合理论和实证分析，对如何加快财产保险产品创新，转变财产公司发展模式、完善财险防灾减损体系以及加强财险的宣传力度以促进财险市场发展提出了建议。

关键词：财产保险；城镇化；财险保险密度AbstractInsurance is the important part of modern market economy and financial system, and also the important symbol of social civilization, economic development and social governance. 40 years of reform and opening up, China's economy obtained significant achievement. As one of the fastest growing industries in China's economy, the insurance market continues to expand. Property insurance is expanding rapidly as an important component of insurance. At the same time, the process of urbanization has also been greatly promoted.This paper will analyze the relationship between urbanization and property insurance demand, and the influence mechanism of urbanization on property insurance demand from both theoretical and empirical aspects. First, based on the traditional theory of property insurance demand, this paper elaborates on how to promote property insurance demand by increasing the wealth of residents, increasing the risk exposure property, improving the level of risk aversion of residents and increasing the probability of property loss of urbanization. Second, this paper establishes model based on 2005-2017 provincial panel data to analyse the impact of population urbanization and spatial urbanization on property insurance demand. The regression analysis of model shows that there is a significant positive correlation between urbanization and property insurance demand. In the regional comparison model, it is found that there are differences in the development of regional insurance. Urbanization has the most significant promoting effect on property insurance demand in the eastern region. Finally, this paper puts forward suggestions on how to speed up the innovation of property insurance products, change the development mode of property insurance companies, increase the publicity of property insurance and improve the system of property insurance disaster prevention and loss reduction.Key words: Property Insurance; Urbanization; Density of Property Insurance目录中文摘要 (I)Abstract (II)目录 (III)第一章绪论 (1)1.1研究背景及意义 (1)1.2研究内容 (2)1.3研究框架 (3)1.4研究创新与不足 (4)第二章文献综述 (6)2.1关于财产保险需求影响因素的研究 (6)2.2关于城镇化对保险业影响的研究 (7)2.3文献述评 (9)第三章城镇化对我国财产保险需求影响的理论分析 (10)3.1城镇化和财产保险的基本概述 (10)3.2传统财产保险需求理论 (13)3.3城镇化对我国财产保险需求影响的机制 (15)3.4研究假设提出 (17)第四章城镇化对我国财产保险需求影响的实证模型设计 (18)4.1 变量的选取 (18)4.2 数据来源与样本选取 (21)4.3 实证模型和方法 (21)第五章城镇化对我国财产保险需求影响的实证结果与分析 (22)5.1描述性统计分析 (22)5.2相关性检验 (22)5.3 回归结果分析 (23)5.4 稳健性检验 (27)5.5财险需求的区际差异 (28)第六章结论与政策建议 (32)6.1研究结论 (32)6.2相关政策建议 (32)参考文献 (35)致谢 (39)第一章绪论1.1研究背景及意义保险是现代经济的重要产业和金融体系的重要组成部分，是社会文明水平、经济发达程度、社会治理能力的重要标志。

银行信贷、证券市场和保险市场动态关联性研究——基于VEC模型的经验实证

等运用３变量ＶＡＲ模型，＿７发现金融发展具有主动刺激固定资产投资增加的作用，金融结构和投资不存在ｇｒａｎｇｅｒ因果关
系。张慧莲对证券投资基金、保险资金与股票市场建立了ＡＲ模型、ＧＡＲＣＨ模型，＿８不认为我国以证券投资基金为主的机构投资者加剧或减轻股票市场波动。综上所述：第一，较多文献集中在银行、证券、保险两两之间关系的分析上，在金融业联系日渐紧密的条件下，任何排除其中某一方面的因素，都会对结果带来偏误。第二，运用ＳＷＯＴ方法和定性分析方法不能从动态的角度揭示银行、证券、保险等各主体之间的互动关系。第三，国内现有文献对银行、证券、保险三者之间相互关系的实证研究稍显不够。正是基于这些出
到改变。为了进一步揭示三业之间的相互关系，促进它们有序协调发展，有必要构建一个涉及银行、证券、保险的多元动态模
型，探讨三者之间的互动效应，为深化我国金融改革和调整金融结构、促进三业之间的协调发展提供指导性的建议。
及国债成交额等数据，运用误差修正模型（ＶＥＣ）、脉冲响应函数（ＩＲＦ）对各金融子市场变量进行模拟，得到了有意义

房地产价格、CPI与居民消费需求增长——基于VEC模型的实证分析

房地产价格、CPI 与居民消费需求增长常晔摘要:本文利用VEC 模型,分析了房地产价格、CPI 与居民消费需求增长的长期均衡关系及格兰杰因果关系,并利用脉冲响应函数,深入分析了房地产价格对居民消费需求及CPI 的影响机理。

得出如下结论:房地产价格上涨的财富效应大于替代效应、房地产价格与物价水平存在相互促进的关系、房价上升对物价水平产生的影响先负后正、物价上涨不利于扩大居民消费需求、居民消费需求的增长对物价水平的上升无明显影响等结论。

最后,根据分析结果,简要提出了相关政策建议。

关键词:房地产价格;CPI ;居民消费需求;VEC中图分类号:F830.31文献标识码:B 文章编号:1674-0017-2014(10)-0036-05(中国人民银行兰州中心支行,甘肃兰州730000)收稿日期:2014-6作者简介:常晔(1983-),博士,现供职于中国人民银行兰州中心支行。

———基于VEC 模型的实证分析随着经济的发展和产业结构的不断优化调整,扩大内需,提高消费对经济的拉动作用,成为我国转变经济增长方式的重要目标之一,但我国居民消费增速一直未有明显起色,部分学者研究认为,快速上涨的房价对使居民财富集中于房产上,不利于居民扩大消费需求。

的确,近年来以房地产价格为代表的资产价格快速上涨,已经引起了大家的普遍关注。

尤其是国际金融危机爆发以来,我国房地产价格更是迅速上涨。

在2009年房价快速上涨的同时,CPI 却一直低速甚至负增长,但2010年-2012年,通胀压力又开始显现。

那么究竟房地产价格、CPI 与居民消费需求之间存在什么样的相互关系?本文基于我国经济发展的实际情况,拟利用VEC 分析方法,对此问题进行深入的分析研究。

一、理论综述国外学者的研究集中在房地产价格与通货膨胀之间的关系上,对房地产价格与居民消费需求之间关系的研究较少。

美国经济学家欧文·费雪于1911年在《货币的购买力》中提出:货币供应量的增长首先引致资产价格的上升然后才是消费物价的上升。

基于VEC模型下影响我国CPI因素的协整分析

N 货币与资本
基于
VE C 模型下影响我国 CPI 因素的协整分析
刘雷
（安徽财经大学金融学院，安徽蚌埠 233 04 1 ）
纲化处理，都采取 G D P, M 2和 CP I 的增长率进行分析并进一步进行对数化处理�笔者数据来源主要从摘要：通货膨胀是影响一国经济平稳性增长的一个关键国家统计局数据库和中国人民银行网站中选取相性变量, 也已经成为当前社会各界对国家经济形势应数据计算出增长率 � � � � （二）检验进行宏观分析和判断的重要参考指标 � 运用统计计量对于时间序列数据样本分析时，判断分析数据软件，通过建立模型，选取影响我国最密切相对象是否平稳时进行协整分析的前提，因此首先对关的货币供应量和经济增长来分析三者之间的相关关数据使用 A D F 检验判断其是否平稳 � 通过系，结果表明三者存在较强的协整关系，货币供应量对 E VIE WS 5 . 1 软件的 " U N IT ROOTTE S T" 功能进行检经济增长在长期内有正向促进作用，物价对货币供应验发现：三个变量在原始状态下都是非平稳的序列，经过一阶差分后在 5% 显著性水平下拒绝了存量的反应也相对敏感，因此，我国央行在制定稳定物价在单位根的原假设，即说明变量通过一阶差分后都的政策措施上，可以参考通过控制货币供应量来稳定变换为平稳序列，满足了协整检验的前提 �
消费者价格指数为 CPI , 是反映居民购买并用 ln CPI N on e - 4. 3 7 43 2 5 -2 . 7 43 82 6 - 1. 93 562 8 平稳于消费的商品和服务项目价格水平的变动趋势和变动幅度的指数 , 通常用来作为衡量通货膨胀水平 � � � � � � � � （三）滞后阶数的确定及协整检验的重要指标 � 一般说来 , 当 CPI�3% 的增幅时, 我们 1 . 在建立 VE C 模型之前，必须确定 VA R 模型称为通货膨胀; 而当 CP I�5% 的增幅时, 我们则称为的最大滞后阶数，根据 A IC 等信息准则来确定该如严重的通货膨胀 �该指数具有较强的时效性和国际何选择滞后期 � 这就需要选择 A IC, S C 等指标中的可比性 � 从经济学角度来说： CPI 过高将难免造成整数值最小值所对应的滞后期的最大值 � 根据施瓦茨准个经济环境的负利率现象，这将进一步刺激市场消则（ S C ）最小原则，确定了 VA R 模型的最大滞后阶数费者对金融资产等虚拟经济体的投资，从而很容易为 4，所以 VE C 模型的最大滞后阶数为 3 （见表 2 ） � 造成此类金融市场泡沫的严重化，更加剧了市场的表 2 滞后期的选择信息表投机氛围 � 我国金融市场逐步对外开放，国际市场的大批热钱的流入对我国经济稳定发展也将产生 La g Lo g L LR F P E AI C SC HQ 不可忽视的冲击 � 本文通过对国内生产总值（G D P ） 0 2 4 . 5 6 3 76 NA 2 . 6 4 e - 05 -1. 96 73 2 5 - 1. 8 6 72 3 5 - 1. 8 6 3 2 74 作为经济增长的度量指标；广义货币供应量（M 2 ）作 1 12 5 . 6 4 3 5 16 8 . 8 5 3 6 1. 14 e - 08 - 13 . 3 12 5 - 12 . 3 4 6 72- 12 . 4 5 3 2 8 为货币供应量的指标；居民消费物价指数（CPI ）为物价的度量指标三者之间的相关关系, 为货币当局 - 13 . 2 16 3 . 2 4 3 7* 4 6 . 3 2 4 76 * 1. 17e -04 -14 . 3 2 4 6 7 - 14 . 4 2 6 3 7 在分析和制定货币政策 , 价格政策时起到一定的借 3 6 72 5 * 鉴作用 � 一, 实证分析注：图中 * 号标注的数值为最佳数值（一）数据的选取与说明本文数据样本空间为 1 9 9 0 年到 2 0 0 8 年�分别 2 . 阶滞后模型根模图�确定模型阶数后，由 Johan 用国内生产总值（G D P ）作为经济增长指标；广义货 en 协整检验，输出迹统计量检验结果和特征根统币供应量（M 2 ）作为货币供应量的指标；居民消费物计量检验结果见表 3 ，在 5 % 显著性水平下， LG D P, 价指数（CPI ）作为物价的度量指标 � 为了能够更加 LCP I, LM 2之间存在协整关系，因此可以在协整的严谨的分析，消除异方差及减小数据的波动性，必基础上建立 VE C 模型进行脉冲响应函数和方差分须对数据进行处理，因此首先对三种指标进行无量解分析来进一步解释三者之间的相互作用关系�

基于VEC的城市化需求潜力与效益分析

力提供依据。
一
计系数矩阵，，随机扰动列向量。ＶＡ是Ｒ模型使用所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归，于对相关时间序列的预测和随机扰动对变量用
系统的动态影响，一种多结构的多方程模型。是
模型结合起来建立起的模型。只要变量之间存在
协整关系，可以由自回归分布滞后模型导出误差就
序列，ｙ～（）且存在非零向量即ｊｄｙ－（一６＜，ｌｄ１，０ｂ≤ ｄ，则称
，得使
向量序列
修正模型，由于ＶＲＡ模型中每个方程都属于自回归分布滞后模型，因此ＶＣＥ模型可以被认作含有协整
关系以及城市化的需求潜力与效应对我国经济增长的贡献。实证分析结果表明，城市化与投资、消费存在长期稳定均衡关系，城市化是消费、投资增长的格兰杰原因，城市化短期内对消费和投资产生波动性影响
且作用较小，但长期却能够通过需求累积效应促进消费扩大和投资增长。【键词】城市化；协整检验；需求潜力关【作者简介】周笑非，东北财经大学公共管理学院博士研究生，内蒙古集宁师范学院讲师，研究方向：区域
２１年４０２月
经济论坛
ＥｃｎｍｉＦｒｍｏｏｃｏｕ
Ａｐ．２２ｒ０１Ｇｅ．０ｌＮｎ０ｎ５．４总Fra bibliotek ５１０期
第ｏ期４
基于ⅦＣ城化求与益析的市需潜力效分

城市化、消费与经济增长关系研究——基于VEC模型的分析

。
中图分类号：Ｆ２
’文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２ — ３１９８（２０１３）１９－０００９ — ０３
ｌ引言
明，人口与经济活动的空间集聚有正的外部性，如劳动力共
而城市化正是通过这种集聚效应来推国际经济形势依然不够明朗、充满变数，美国的财政问享和技术溢出效应，ａｒｒｏｌｌ等（２０００）认为，进城人Ｅｌ的题以及欧债危机使欧美央行相继推出新一轮的量化宽松的动内需和经济发展的。Ｃ
结果表明两者存在双向的互动机制。王安岭（２０１２）认为，
而我们国内的政策又有何导向呢？中央经济工作会议２０１２年的经济疲软，证明中国正处于经济发展的拐点，转变
此，提升消费水平的迫切性已经凸显。的基调是，把稳步推进城镇化建设作为调结构和扩内需的需求的源泉，同时，城镇化对我国经济的转型还有着它自己的独特作用，一般而言，工业化的中后期，城镇化对产业结构的转换和升级起到很大的推动作用，城镇化不但可以大
经济增长。第二，通过误差修正项和调整参数向量来分析变量偏离长期均衡状态的动态调整情况，显示经济的正向冲击会

普惠金融发展与城镇收入差距研究——基于VECM模型的实证分析

普惠金融发展与城镇收入差距研究——基于VECM模型的实证分析作者：赵孟惟来源：《北京财贸职业学院学报》 2019年第2期[摘要] 本文在互联网金融高速发展的背景之下,研究普惠金融发展与城镇之间收入差距的关系,基于向量误差修正模型对2006年至2016年我国普惠金融及城乡收入进行研究。

发现,互联网金融的发展有助于推动普惠金融水平的提高,而且普惠金融发展水平越高,城乡收入差距越小,两者之间有长期的均衡关系。

最后根据实证结果,提出普惠金融发展与城镇收入差距应当协同发展等政策建议。

[关键词] VECM模型;互联网金融;普惠金融城镇;收入差距中图分类号: F724.6, F124.7文献标识码: A1978年以来,伴随我国经济高速发展,人均可支配收入不断提升。

但在经济快速发展中,城乡经济差距加大的问题并没有得到较大程度的解决。

在经济新常态大环境之下,我国发展经济必然要求减少城乡收入差距。

然而金融资源如果分配不均衡,就会加剧城乡收入差距,所以我国应该重视发展普惠金融,给予涉农金融机构一定的优惠政策。

党的十八届三中全会中提出了“发展普惠金融”,标志着我国开始重视普惠金融的发展。

普惠金融的内在特征就是给予尽可能多的社会弱势群体便捷且公平的金融服务,在互联网金融发展的背景之下,更加容易发挥普惠金融的特征,能够给予农户资金支持,解决农户融资贵、融资难的问题,使得农户的可支配收入增加,缓解城乡收入差距大的困境。

一、文献综述城乡收入差距和金融发展水平呈现“倒U”关系。

Greenwood(1990)指出,收入分配和金融发展具有Kuznets?curve倒U效应,即当金融发展至一定的阶段时,会改善城乡收入不均问题。

Kim Dong-Hyeon(2011)再次提出收入分配和金融发展呈现“倒U”关系。

李志军及奚君羊(2012)运用实证检验并论证了我国的金融发展和城乡收入差距呈现“倒U”关系,在金融发展至一定程度时,城乡收入差距会减小[[]]。

城镇化对我国人身保险需求的影响机理及实证分析

SHANGHAI INSURANCE MONTHLY ·APR 2021城镇化对我国人身保险需求的影响机理及实证分析赵雪婕丁少群西南财经大学保险学院一、引言1978年，人类历史上规模最大、速度最快的城镇化进程伴随着我国的改革开放发生了。

经过41年坚持不懈地推进，我国的城镇化率从17.92%大幅增长到2019年的60.60%，这个发展成就是举世瞩目、令人惊叹的。

为适应新形势、新任务、新发展的需要，党的十八大提出了“走中国特色新型城镇化道路”的宏伟目标，我国城镇化的发展也进入了新时期。

作为金融行业三大支柱之一的保险业，在新的发展阶段，更应该抓住发展的契机，在推动自身健康发展的同时，更好地发挥其服务社会的功能。

为深入研究城镇化发展对我国人身保险发展的作用机制，本文选取十八大以后的2013—2019年的我国省级面板数据，以人身保险为视角，通过建立面板数据回归模型，论证城镇化发展对保险业的影响。

我国学界对人身保险需求影响因素的研究通常主要从经济发展和人口结构两个方面入手。

经济发展方面：邹红、刘本定、罗彦杰（2011）采用省级面板数据，分析保险需求的地区差异，得出收入水平增长对保险需求增长的促进作用，且各区域差异化的经济发展水平对保险需求也带来了差异化的影响；申群意、刘翰林（2011）将人身保险需求的影响因素分为四类，并得出消费价格指数与人身保险的需求呈负相关。

人口结构方面：张连增、尚颖（2011）通过对面板数据的研究得出结论，老龄人口增加给人身保险需求带来的积极作用大于消极作用，且不同区域之间的影响虽一致，但程度有所不同；张冲、万新月（2019）研究城镇化及人口老龄化对人身保险的影响，指出城镇化及人口老龄化都对人身保险密度有利，同时老龄化对保险深度也有影响。

还有学者综合各个方面所得：宋梦晶、蔡超（2012）用面板数据建立分位数回归模型，发现国内生产总值、城镇化、居民储蓄存款都对人身保险的需求有显著的影响；蒋如玥（2019）通过对省级面板数据分组进行研究，确定经济、人口、社会三个方面的八个影响因素，得到这三个方面的影响因素在不同区域作用的相应表现。

我国城镇化、老龄化对人身保险市场发展的影响研究

老龄化对人身保险市场发展的影响，结果为正向影响的文献较多。Ｏｕｔｒｅｖｉｌｌ（１９９６）使用预期寿命来代表老龄化水平，发现预期寿命对寿险保费收入有显著的正向影响［８］。Ｗａｒｄ和Ｚｕｒｂｒｕｅｇｇ（２００２）也得到相同结论［９］。Ｌｉ等（２００７）的研究结论却得到负向的影响［１０］。Ｍｉｌｌｏ等（２０１５）的研究结论则是不显著［１１］。国外也有不少学者使用老年抚养比对寿险进行研究，Ｆｅｙｅｎ等（２０１３）的研究发现老年抚养比会促进寿险需求［１２］。Ｙｕ（２０１５）研究我国老年抚养比对寿险的影响也得到相同的结论［１３］。
３７
２０１９年
西部经济管理论坛
第５期
国外学者对人身保险的研究着重寿险领域；国内学者对人身保险和寿险的研究均较多，从老龄化视角进行研究的成果也有不少，但是将城镇化与老龄化结合起来研究人身保险的文献相对较少。梳理国内外相关文献，发现城镇化、老龄化对人身保险市场发展的影响，还存在较大的争议。
当前学界就城镇化对人身保险市场影响的研究，主要可概括为正向影响和没有影响两种观点。欧阳青东等（２０１３）研究发现城镇化水平的提高会促进人身保险消费［１］。张冲（２０１３）运用动态面板模型研究发现城镇化对人身保险密度有正向显著影响，城镇化水平的提升有利于促进人身保险市场的发展［２］。钟春平等（２０１２）、石晓军等（２０１７）的研究也发现城镇化对寿险有一定的促进作用［３－４］。而Ｂｅｃｋ和Ｗｅｂｂ（２００３）的研究发现城市化对寿险没有显著影响［５］。唐广应等（２０１６）的研究也发现中国中西部的城镇化进程没有刺激寿险需求增长［６］。王宏扬等（２０１８）研究城镇化水平对人身保险密度、深度和市场份额的影响，发现在静态面板模型中，城镇化水平与三者均呈显著的正向关系，但是在系统ＧＭＭ模型中则都不显著［７］。因此，城镇化对人身保险市场发展影响还有待进一步验证。

我国金融发展中的保险效应研究——基于VEC模型的实证检验

2013年第6期经济经纬E C O N O M I C SURVEY No．6 2013我国金融发展中的保险效应研究——基于VEC模型的实证检验袁成(南京大学金融与保险学系，江苏南京210093)摘要：笔者基于1985年一2011年的中国金融保险数据，采用VEC模型中的脉冲响应函数，研究了我国金融发展中的保险效应。

结果显示：保险业对金融发展有正面积极影响，其中保险融资功能相对于经济补偿功能对金融发展的贡献度更大，寿险市场相对于非寿险市场更能促进金融发展，这是因为保险资金的长期性和稳健性有利于优化金融结构，寿险产品的特点更符合混业经营的要求。

关键词：经济补偿；资金融通；向量误差修正模型基金项目：江苏省教育厅高校哲学社会科学研究基金项目(2011SJD790008)。

作者简介：袁成(1980一)，女，江苏南通人，经济学博士，南京大学金融与保险系讲师，主要从事风险管理与保险理论的研究。

中图分类号：F842文献标识码：A文章编号：1006—1096(2013)06—0162—05收稿日期：2012—09—29改革开放以来，中国总保费收入从1980年的随着金融深化而更加紧密。

Webb(2002)通过在索 4．6亿元增长到2011年的14339亿元，增长幅度达罗模型中加入银行、寿险和非寿险变量，并利用到3000多倍，年保费收入的排名已经上升至世界第1980年～1996年55个世界主要国家的数据，综合6位，可以说我国保险市场已成为世界上发展最快考察了银行业、寿险业和非寿险业对经济增长的影的新兴市场。

与此同时，作为金融业三驾马车之一响，发现他们具有显著关系，同时还发现保险和银行的保险业对金融发展的参与度也在不断提高。

目前具有交互效应。

Boon(2005)以新加坡为研究对象，我国金融业发展呈现出结构调整和混业经营两分析银行信贷市场、股票市场和保险市场与经济增大趋势。

长的关系，发现长期关系显著，但短期关系不成立。

在以往的实证研究中，保险经常被作为金融发Arena(2008)通过对56个国家1976年～2004年间展的一个重要因素来加以考虑和分析，但很少有针面板数据的分析，发现保险市场活动与经济增长之对性地研究保险在金融发展中所能起到的作用。

关于深证行业类指数的VEC模型实证分析

关于深证行业类指数的VEC模型实证分析【摘要】文章通过对深证行业类指数中的制造类（399130）、食品类（399131）、金融类（399190）、地产类（399200）指数从2001年7月到2009年12月的数据样本进行分析和处理，建立了一个多变量向量误差修正模型（vec），并且通过样本内预测较好地拟合了近十年来深证这4类重要指数之间的关系，同时通过granger因果关系检验进一步揭示了各指数之间存在的granger因果关系。

【关键词】深证行业类指数； vec模型； eviews一、引言我国股票市场经历了十多年的发展，已经具有一定的规模，而沪深股市行情也一直是众多股民和证券市场专家、国内学者关心的热点。

对于沪深股票市场之间、各行业类股票之间国内学者也作了一些研究。

朱宏泉等（2001年）借助granger因果关系的思想从收益率和波动性方面研究了香港、上海和深圳三个股市间的相互联系与互动性，结果表明沪深股市收益率与波动性间存在很强的相关性，沪深股市的变化受香港股市等外来因素的影响很小，深圳股市对上海股市存在着显著的granger因果关系的研究。

陈守东等（2003年）运用granger因果检验及garch-m模型对沪深两市的相关性进行分析得出沪深股市收益率之间存在较强相关性并且都存在显著的风险溢价，而波动性则表现出非对称的溢出效应。

洪丽颖（2009年）通过对上证行业类指数中的工业、商业、地产和公用类指数的时间序列样本数据进行分析和处理，建立向量自回归（var）模型，通过模型分析了上证4类重要指数的相关影响与联系。

上述文章都只是对股票收益序列进行拟合而从未对股票指数进行预测，也没有进行更加复杂、深入的研究，如建立比较完善的多变量向量误差修正模型（vec）。

在计量经济学中，自回归滑动平均（arma）模型是使用比较广泛且著名的时间序列模型之一，这类模型可以很好地体现和描述金融时间序列数据尖峰厚尾的特征，其建模主要采用box-jenkins的建模思想：1.数据变换；2.模型识别（定阶）；3.参数估计；4.诊断检验； 5.模型选择（判断标准主要有aic、sc（信息准则等）。

基于VEC模型的保险影响消费的机理分析

基于VEC模型的保险影响消费的机理分析李香雨【期刊名称】《吉林金融研究》【年(卷),期】2012(000)004【摘要】In the view of this paper,this paper analyses the insurance-promote-consumption mechanism theoretically,and investigate the contributions to the social security system for China insurance industry,at last,through building VAR model,aquires the coefficients on consumption,from which,we conclude that it is greater than short-term that the insurance’s impact on consumption for long term.%本文对中国的消费低迷现象进行了分析,认为预防性储蓄倾向强烈是消费低迷的主要原因,从理论上分析了保险促进消费的作用机制,考察了中国保险业对社会保障体系的贡献度,通过构建向量自回归模型对保险影响消费的作用进行了分析。

通过理论和实证的分析,我们发现保险对消费的长期促进作用大于短期的抑制作用,它保障了个人及家庭长期消费的稳定。

【总页数】7页(P13-19)【作者】李香雨【作者单位】中国保险业监督管理委员会吉林监管局,吉林长春130000【正文语种】中文【中图分类】F840.4【相关文献】1.农业保险影响农民增收的内在机理分析--基于中国1982-2012年的经验数据 [J], 唐德祥;周雪晴2.我国煤炭、石油和火电消费对碳排放的影响——基于VAR和VEC模型的分析[J], 曹生梅;严维青3.全面二胎政策背景下养老保险与医疗保险对居民消费水平的影响机制——基于家庭孩子数中介作用的实证分析 [J], 赵昕;尹徐念4.我国进出口贸易对社会保险水平的影响——基于VEC模型的计量分析 [J], 刘羽枫5.我国养老保险影响居民消费的实证研究——基于养老保险改革前后的对比分析[J], 姚晓垒;虞斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于我国保费收入的VEC模型的构建及分析

基于我国保费收入的VEC模型的构建及分析
孙维伟
【期刊名称】《现代管理科学》
【年(卷),期】2012(000)011
【摘要】文章基于保险业基础数据的分析,选取1999年- 2011年全国保费和财险保费的月度数据,通过格兰杰检验、协整检验等计量方法建立VAR模型和VEC模型,研究了全国保费和财险保费之间的内在联系和动态关系,并根据结果提出相应的政策建议.
【总页数】3页(P71-73)
【作者】孙维伟
【作者单位】南开大学经济学院风险管理与保险学系
【正文语种】中文
【相关文献】
1.基于多元线性回归对我国人寿险业务保费收入影响因素的分析 [J], 王今
2.利率变动对我国人身保险保费收入的影响——基于非线性STR模型的实证分析[J], 孙夏龙;刘慧侠
3.基于VEC模型的物价对产险保费增长的影响研究 [J], 蔡华;葛仁良
4.基于对数加法模型看产险公司保费收入的季节性效应及未来保费预测\r——以2008-2018年时间序列数据为例的实证分析 [J], 王明红
5.我国巨灾保险需求影响因素实证研究——基于五省部分保费收入的面板分析 [J], 田玲;张岳
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于VEC模型的人身保险与消费的实证分析

The Empirical Analysis on Consumption and Life Insurance on the Basis of VEC Model 作者：张冀[1]
作者机构： [1]对外经济贸易大学保险学院,100029
出版物刊名：经济评论
页码： 122-129页
年卷期： 2010年第6期
主题词：人身保险;消费;经济增长;VEC模型;IRF模型
摘要：后金融危机时期,促消费、扩内需是中国经济面临的主要任务,这也意味着要减少居民未来风险,使消费具有长期性和稳定性。

人身保险作为防范个人及家庭风险的有效手段,有助于保障消费的长期稳定,制定合理的消费计划。

本文对比不同储蓄形式下的消费计划,发现人身保险是比传统储蓄更高级的储蓄形式。

通过IRF和VEC模型验证了保险与消费的关系,认为人身保险对消费的影响是长期大于短期。

由此衍生的经济学解释是,人身保险是促进居民消费的有效机制,保障了个人及家庭长期消费的稳定。

本文还将消费作为人身保险与经济增长的传导机制,分析了中国人身保险与经济增长之间的相关性,为中国经济发展方式转变提供了政策依据。

房地产价格、CPI与居民消费需求增长--基于VEC模型的实证分析

房地产价格、CPI与居民消费需求增长--基于VEC模型的实证分析常晔【期刊名称】《西部金融》【年(卷),期】2014(000)010【摘要】本文利用VEC模型，分析了房地产价格、CPI与居民消费需求增长的长期均衡关系及格兰杰因果关系，并利用脉冲响应函数，深入分析了房地产价格对居民消费需求及CPI的影响机理。

得出如下结论：房地产价格上涨的财富效应大于替代效应、房地产价格与物价水平存在相互促进的关系、房价上升对物价水平产生的影响先负后正、物价上涨不利于扩大居民消费需求、居民消费需求的增长对物价水平的上升无明显影响等结论。

最后，根据分析结果，简要提出了相关政策建议。

%The paper analyzes the long-run equilibrium relationship among the real estate price, CPI and the growth of consumer demand and Granger causality by using VEC model, deeply studies the influential mechanism of the real estate prices on the con-sumer demand and CPI by means of impulse response function. The conclusions are that the wealth effect of the real estate prices is bigger than the substitution effect, the real estate price and CPI promote each other, the influences of the rise of the real estate price on CPI are negative first and then become positive., the rise of CPI is not conducive to the expansion of consumer demand, and con-sumer demand growth has no significant effect on the rise of CPI . Finally,according to the analysis results, the paper puts forward some policy suggestions.【总页数】5页(P36-40)【作者】常晔【作者单位】中国人民银行兰州中心支行，甘肃兰州 730000【正文语种】中文【中图分类】F830.31【相关文献】1.房地产价格波动供给弹性与收入增长——基于VEC模型的实证分析 [J], 孙栋;郭晗;高煜2.银行贷款、可支配收入与房地产价格波动:1999-2010——基于协整检验和VEC 模型的实证分析 [J], 段军山;白茜3.基于VAR模型对CPI与房地产价格关系的实证分析 [J], 于守华4.基于VEC模型房产税征收对房地产价格影响的实证分析 [J], 李晓钰5.主要农产品价格对CPI的贡献分析——基于VAR和VEC模型的实证分析 [J], 夏玉莲;曾福生因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

VECM案例分析

1 VECM模型的具体构建步骤VECM模型的具体运用主要包括以下几个步骤：1、序列的单位根检验与VAR模型不同，VECM模型是针对非平稳序列而言的。

因此在进行协整检验和运用VECM前需进行单位根检验。

2、协整检验协整检验关键是协整形式和滞后阶数的选择。

3、VECM模型的估计若存在协整关系，就可以建立相对应的VECM模型，进行估计了。

4、VECM模型的残差检验残差检验与VAR模型类似，包括残差的独立性检验。

5、VECM模型的应用VECM模型的应用与VAR模型类似，包括预测、脉冲响应与方差分解。

VECM模型的应用举例4.4.1 案例分析的背景中国人民银行长期以来坚持以CPI作为货币政策导向，并没有考虑资产价格这一目标。

但是随着中国经济市场化程度的不断深化，以股票市场为核心的资本市场的作用日益凸显。

货币政策是否对股票市场产生影响，以及股票市场是否在货币政策传导中充当了作用已成为学术界关注的焦点问题。

本例将对物价水平、货币政策、股票市场的相互关系进行分析。

4.4.2 实验数据本实验选取了CPI、广义货币供应量（m）、Shibor、上证A股指数（index）1996年12月至2010年11月月度数据进行分析。

4.4.3 VECM模型的构建1、数据处理由于CPI和上证A股指数都是相对数，为了减少基期的影响以及减少异方差性，对CPI和上证A股指数取对数。

观察广义货币供应量的图形，以及货币政策的特点，分析广义货币供应量（M）的可能季节性特征，这里采用X12进行分析。

在M的窗口点击proc/seasonal adjustment/census X12…，分析结果如下：Sum of Dgrs.of MeanSquares Freedom Square F-ValueBetween months 61.6039 11 5.60035 13.023**Residual 67.0872 156 0.43005Total 128.6910 167**Seasonality present at the 0.1 per cent level.从而M存在季节性。

VEC模型在我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系研究中的应用

VEC模型在我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系研究中的应用VEC模型（Vector Error Correction Model）是一种用于分析时间序列变量之间长期均衡和短期动态关系的经济模型。

它在宏观经济学中被广泛应用，能够帮助研究者理解不同变量之间的相互作用及其对经济发展的影响。

在我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系研究中，VEC模型的应用可以帮助我们更好地了解两者之间的相互影响及其对我国经济的影响。

VEC模型是通过引入误差修正项，将变量之间的长期均衡关系和短期动态关系结合在一起的模型。

它可以帮助我们判断不同变量之间的因果关系，以及它们的相互影响程度。

在我国银行信贷与房地产价格之间的动态关系研究中，VEC模型可以帮助我们探究两者之间的长期均衡关系，以及它们之间的短期动态关系。

通过对两者之间的动态关系进行建模和分析，我们可以更好地把握金融市场的运行规律，为未来的金融政策和宏观经济调控提供科学的依据。

在我国的实证研究中，研究者通常会选择相关数据进行建模和分析。

是选择合适的变量作为模型的解释变量和被解释变量。

在研究银行信贷与房地产价格之间的动态关系时，可以选择M2存款和房地产价格指数作为解释变量，以及房地产开发投资和房屋销售价格指数作为被解释变量。

这些变量既能反映出银行信贷和房地产价格的变化情况，又能具有较高的代表性和可比性。

是进行模型的参数估计和检验。

在估计VEC模型的参数时，通常会采用最小二乘法（OLS）等方法来进行估计，并且对参数的显著性进行检验。

通过对模型参数的估计和检验，可以帮助我们判断变量之间的长期均衡关系和短期动态关系是否存在，以及它们之间的相互影响程度。

是进行模型的优化和预测。

在建立了VEC模型之后，研究者可以通过对模型进行优化和调整，来提高模型的拟合度和预测准确性。

通过对模型参数的优化和调整，可以让模型更好地反映出变量之间的动态关系，为未来的发展和政策制定提供更科学的依据。