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基于VAR模型的中国金融开展和经济增长关系
摘 要：金融是一个国家的第四边疆，充分认识并有效利用金融开展推动经济增长成为重要现实问题。本文利用了我国2004年-2021 年的季度数据，通过建立VAR模型，对我国金融开展和经济增长的关系进展了实证分析。结果说明：金融规模对经济增长的影响至关重要，金融效率和股票市场的开展对经济增长的影响相对重要。最后，通过对实证结果的分析，并结合中国经济开展状况，提出了自己的意见。
关键词：VAR模型；金融开展；经济增长
一、引言
由于中国市场经济开展刚刚起步、股票市场与保险市场开展也比拟晚、统计数据比拟缺乏等因素，很少有西方学者对中国的金融开展和经济增长之间的关系进展研究。中国学者在对中国金融开展和经济增长的关系的研究中，所使用的研究数据是2000年之前的季度数据，然而在20世纪90年代，我国的股票市场和保险市场开展刚刚起步，并不能很好的反映出对经济增长的影响；也有些学者是从金融规模、金融效率和金融构造三个方面对金融开展和经济增长的关系进展了研究，并没有考虑到股票市场和保险市场的开展水平。综上，股票市场和保险市场的开展水平是我们不可无视的金融开展的指标。
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所以，我在已有的研究根底上，采用了我国2004年1月到2021 年9月的季度数据，从金融规模、金融效率、股票市场开展水平和保险市场开展水平四个角度对我国金融开展和经济增长之间的关系进展了实证研究，希望能够指出对我国经济增长具有针对性的建议。
二、指标选取与数据来源
金融规模〔FIR〕用金融相关率表示，等于银行业金融机构总资产与总负债余额之和除以GDP。金融开展效率指标我们用总资产与总负债的比SLR来表示。股票市场开展水平指标用股票成交金额与GDP的比STOCK来表示。保险市场开展水平用保费收入与GDP的比INSURE来表示。经济增长指标，我们选取广为承受的国内生产总值GDP来表示。
本文采取的是2004年1月到2021 年9月的季度数据，。为了减少异方差，本文对各个指标进展了自然对数变换，变换后分别记为LGDP、LFIR、LSLR、LINSURE、LSTOCK，变换后原来时间序列的协整关系并不会受到影响。此外，本文所有的数据均来自中国人民共和国国家统计局。
三、实证分析
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为了保证时间序列的平稳性，我们采用ADF检验，对序列进展平稳性检验。由表1可知，取了自然对数之后的序列都是非平稳的，但是一阶差分之后的序列都是平稳的，从而我们认为以上5个变量都是一阶单整的，即服从I〔1〕过程。
下面可进一步对时间序列进展Johansen协整分析。Johansen协整检验是一种基于向量自回归模型〔VAR〕的检验方法，进展协整检验以前，需要先确定VAR模型的构造。
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