我國居民家庭的資產配置分析

阿麗婭

[摘要]近年來，隨著我國居民生活質量的持續提高和資本市場發展的不斷完善，家庭的資產配置問題歷久彌新，成為關注的焦點。它不僅受家庭內部特征因素的影響，而且受宏觀經濟環境的影響。文章在混合式新凱恩斯菲利普斯曲線框架下，在設定關于預期通貨膨脹率和預期真實利率的VAR方程基礎上，建立狀態空間模型，選用2002年1月至2015年12月的序列數據，運用卡爾曼濾波算法來估計預期通脹率，劃分家庭的資產類別為儲蓄類（通貨、存款）、收益類（股票、證券投資基金、國債、保險準備金）和耐用品類（住宅資產），構建多元GARCH模型，綜合分析宏觀經濟指標因素（GDP增長率、利率和預期通脹率）、家庭內部因素（收入水平、家庭其他決策中的消費）和資產價格因素（房產價格）對家庭資產配置的影響，家庭將據此調整資產配置方案，實現更加合理、有效的配置目標。

[關鍵詞]家庭資產配置；預期通貨膨脹；卡爾曼濾波算法；多元GARCH模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201637012

1引言

在我國經濟由高速發展的快車道轉向轉型期深化改革的增長路徑過程中，居民的需求已由物質需求更多地轉化為追求生活質量的提高。另外，自股票、債券、保險等金融產品和金融衍生品的相繼涌現，家庭為了達到提高生活質量，降低日常消費、投資的不確定性以及自有資產保值增值的目標，在考慮宏觀經濟因素的情況下，結合家庭經濟結構特點，持有并調整其資產組合，尋求家庭資產的合理配置。

國外學者對家庭金融方面的研究較早，JTobin（1958）提到人們面對風險時的流動性偏好問題，David McCarthy（2004）探討了非完全市場、勞動收入、異質性偏好、擁有的房產、年金和社會保障，還有心理偏見等因素對家庭資產配置的影響。Joel Peress（2004）揭示了由于財富水平的差異，個體會獲得不同的私人信息，最終導致了不同家庭差異化的投資組合。Harrison Hong，Jeffrey DKubik（2004）等指出股票市場參與率更高的國家，其居民存在股票市場的“本土偏好”。Campbell（2006）深入探討了家庭金融理論，指出家庭在參與金融資產配置的過程中，有一小部分財富積累少、收入低、接受教育少的家庭會做出錯誤的決策。

國內學者在研究家庭資產配置結構方面，李建軍，田光寧（2001）指出家庭部門的流量金融資產中，儲蓄存款比重下降，但幅度減緩并仍占據主要地位，股票比重提高將超過國債，保險的比重也相繼提高。劉楹（2007）探討了1978—2003年金融資產結構的變化情況，得出了“總體呈現以儲蓄存款為主的多元化發展趨勢”的結論?？椎P，吉野直行（2010）闡釋了1992—2006年流量金融資產配置存在存款比例高，保險比例上升快，股票比例不如國債比例高的特點。家庭資產配置影響因素方面，史代敏，宋艷（2005）選取2002年四川省城鎮家庭的抽樣數據，分析發現各年齡層居民持有的金融資產結構相近；戶主具有不同教育背景的家庭購買保險的數量無顯著差異；財富水平越高的家庭，其高收益的風險性金融資產占財富的比重越大。吳衛星，呂學梁（2013）的研究表明我國家庭投資股票的參與率和份額與年齡呈負相關關系，在財富分布上皆具有“鐘型”特征。吳衛星，王治政，吳錕（2015）從投資機會、社會保障、背景風險等方面深入擴展了金融資產配置理論。

綜合來看，國內外研究各有側重，國內在研究影響因素方面，多以財富、收入、人口特征等為主，而國外文獻則在此基礎上，逐步把一部分社會因素納入研究范圍，諸如社會保障等；另外，部分宏觀經濟變量對家庭資產配置的影響同樣重要，對宏、微觀因素以及多元資產進行區分，更有利于分析不同因素對不同種類資產配置的影響。

2宏觀經濟指標和家庭資產配置分析

21宏觀經濟指標-預期通脹率分析

在混合式新凱恩斯菲利普斯曲線框架下，依據Clarida，Gali和Gertler（1999）的模型，建立考慮利率（it）變量的模型方程，以理性預期機制為前提，設定關于預期通脹率和預期真實利率的VAR方程，并用狀態空間形式表示。令πet表示t期通脹率πt的預期，ret=it-πet為預期真實利率，則：

狀態向量的初值為E（μ0）=u0，var（μ0）=N0，并在任一時段內滿足E（vtw′t）=0，E（vtμ′0）=0，E（wtμ′0）=0。

在以上狀態空間系統基礎上，利用卡爾曼濾波來獲得預期通脹率的最優估計。以2002年1月至2015年12月間的月度數據為樣本，變量選取全國銀行間同業拆借7天利率作為名義利率的代表；居民消費價格指數（CPI）度量價格水平，通脹率采用環比CPI的變化率表示，該變化率經過季節調整；產出缺口的衡量為：（季節調整后的實際GDP-潛在GDP）/潛在GDP，其中，月度GDP數據是全社會消費品零售總額、固定資產投資總額和凈出口的加總，潛在GDP由HP濾波方法得到。全國銀行間同業拆借7天利率來源于中國人民銀行調查統計數據；環比居民消費價格指數來源于國家統計局《統計年鑒》；全社會消費品零售總額、固定資產投資總額和凈出口數據來源于中經網?？柭鼮V波方法估計的預期通脹率見下圖?？柭鼮V波方法估計的預期通脹率圖

22居民家庭資產配置狀況描述

限于篇幅，家庭部門流量金融資產數據可查閱《中國人民銀行統計季報》（2002—2003）、《中國統計年鑒》（2007）、《中國人民銀行統計年報》中的資金流量表（金融交易），住宅銷售額數據可查閱中經網數據庫。

我國部分家庭流量金融資產的變化呈以下趨勢：一是通貨占流量金融資產總和的比重大體呈現下降趨勢；二是存款在流量金融資產中的占比是最高的，除2007年外，其他年份占比都在60%及以上；三是股票占比呈波動性特征，具體來看，在1998—2000年間呈上升趨勢，在2010年達到了1049%的高位，之后又呈下降趨勢；四是國債占比在1996—1999年處于高位，平均在10%以上，2000年之后呈下降趨勢，但近兩年來又處于5%以下的增長態勢；五是保險準備金占比雖有小幅波動，但總體呈現上升趨勢，尤其是 2007年高達18%；六是自2005年起，中國資金流量表（金融交易）住戶部門的指標中加入了證券投資基金份額，2005—2007年占比呈現較快地增長，受之后的2008年金融危機的影響，占比呈現波動并保持低位甚至為負?？v觀數據發現，存款占家庭流量金融資產總和的比重高，股票占比不如國債比例高，保險資產比例上升快，證券投資基金份額占比依然較低。

住宅銷售額數據受美國次貸危機的影響，除2008年較上年有下滑外，其他年份住宅資產配置均呈現明顯的上升趨勢。

3家庭資產配置的實證分析

31實證模型與研究數據說明

311實證模型

多元GARCH模型是在單變量GARCH模型的基礎上讓回歸模型的當期擾動項的條件方差（協方差）矩陣依賴于上一期擾動項的平方項（交互項）和上期的條件方差（協方差）矩陣?，F令p=1，q=1（p為σ2t的自回歸階數，q為ε2t的滯后階數），多元GARCH（1，1）模型可以表示為：

312研究數據說明

預期通脹率由前文得到，GDP增長率、收入水平、家庭其他決策中的消費數據來源于《中國統計年鑒》，利率源自中國人民銀行統計調查數據。家庭資產配置數據前面已有介紹，這里不再贅述。

32模型的建立與分析

321變量選取與模型構建

將居民的資產選擇劃分為儲蓄類（通貨、存款）、收益類（股票、證券投資基金、國債、保險準備金）、耐用品類（住宅資產）三大類。文章利用2002年至2015年居民家庭的資產數據，GDP增長率、預期通脹率以及居民的收入水平等構建聯立方程來估計GARCH模型的參數。多元GARCH（1，1）模型的均值方程可以分塊矩陣的簡化形式表示為：

其中，宏觀經濟指標因素包括預期通脹率、GDP增長率和利率，微觀內部因素為收入水平、家庭其他決策中的消費，資產價格因素主要為住宅價格。

322實證結果呈現

（1）被解釋變量的統計量描述

（2）研究結果分析

運用OLS對3個因變量分別關于自變量進行估計，在此基礎上檢驗方程所得的u1t、u2t和u3t都存在條件異方差效應，運用Eviews 80軟件估計多元GARCH（1，1）模型。

估計結果表明家庭的資產配置會受到宏、微觀因素的綜合影響。宏觀因素中，GDP增長率對配置儲蓄類資產的抑制作用、對耐用資產的促進作用均是顯著的，當GDP增長率上升1%時，家庭配置儲蓄類資產的資金平均減少13545%，而配置耐用資產的資金平均增加05628%；利率對家庭配置收益類資產的促進作用是顯著的，當利率提高1%時，配置收益類資產的資金平均提高36397%；預期通脹率對配置耐用資產的反向影響是顯著的，當預期通脹率下降1%時，配置耐用資產的資金平均增加36350%。家庭內部因素中，家庭的收入水平和消費決策都會擠出儲蓄類資產的配置，其中收入水平對儲蓄類資產的抑制作用更為顯著，當收入水平提高1%時，配置儲蓄類資產的資金平均減少85642%；就收益類資產而言，收入水平對配置收益類資產具有顯著的促進作用，當收入水平提高1%時，配置收益類資產的資金平均增加25798%，而消費決策則會顯著地促進耐用資產的配置，當家庭決定增加1%的消費時，他們會增加27779%的資金用于配置耐用資產。資產價格因素中，房產價格會顯著地抑制家庭對儲蓄類資產的配置，當房價上升1%時，配置儲蓄類資產的資金平均減少00117%，另一方面，房價對配置耐用資產具有顯著的促進作用，當房價上漲1%時，家庭配置耐用資產的資金平均增加00095%。

估計的條件方差方程表示如下：

在儲蓄類資產的條件方差方程中，上一期殘差平方項的系數為07970，在10%的顯著性水平上顯著服從z統計量，說明居民配置儲蓄類資產受外部因素影響時，反應迅速，波動持續時間較短；收益類資產的條件方差方程中，上一期預測方差的系數為05407，z統計量顯著（顯著性水平仍為10%），說明居民投資收益類資產時受外部沖擊的影響，波動會由上一期延續至今；耐用類資產的上一期殘差平方項的系數為03733，z統計量顯著，同儲蓄類資產的情形相近。

4結論

我國居民家庭在對宏觀經濟形勢做出判斷的同時結合家庭內部特征來配置資產，當宏觀經濟環境發生改變時，將根據自己的預期來對資產配置做出相應的調整，以實現合理、有效的資產配置目標。文章以多元GARCH模型為框架，以預期通脹率為代表變量，并結合其他宏、微觀影響因素探究家庭多元化的資產配置行為。得出如下結論。

第一，運用卡爾曼濾波算法估計預期通脹率時，隨著產出缺口的不斷增大，近兩年內的月度預期通脹率呈現下降趨勢，分析預期通脹率對家庭耐用資產配置的影響時，發現預期通脹率會顯著地負向作用于住宅資產的配置。實際上，當預期通脹水平下降時，住宅資產的配置呈現上升趨勢。

第二，家庭在配置各項資產時，儲蓄類資產的配置比例最高，最后是收益類資產，表明我國家庭的金融資產配置仍以儲蓄類為主。相比其他因素，GDP增長率對儲蓄類資產的負向影響最為顯著，利率和收入水平對收益類資產的促進作用更為顯著，預期通脹率對耐用資產的負向影響最為顯著。

第三，外部宏觀經濟環境發生改變時，居民配置儲蓄類和耐用類資產受外部因素影響反應迅速，波動持續時間較短，更快趨于平穩，而投資收益類資產時受外部沖擊的影響，波動會延續，持續較長時間。

綜上所述，隨著近年GDP增速放緩和經濟轉型升級，預期通脹率下降符合實際經濟狀況，它對房價呈現負向影響，值得深入探究其中的原因。另一方面，儲蓄類資產在面對外部宏觀因素變化時將比收益類資產更快地做出反應，當宏觀經濟政策等因素通過影響利率來影響居民配置收益類資產時，資金運用的變動會持續較長時間，居民應慎重考慮收益類資產的配置。

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