我国社会融资规模的预测及对策研究

张德美 张菁菁

[摘要]本文从社会融资规模的具体内涵出发，构建新陈代谢灰色GM（1，1）社会融资规模预测模型，以2006—2010年我国社会融资规模数据为原始数据测试集，对其进行数据拟合，并对2011—2012年社会融资规模进行预测及检验，确定未来五年内我国社会融资规模的预测值，为其发展趋势的合理性判断提供支持，具有现实的指导意义。

[关键词]社会融资规模；灰色预测；新陈代谢GM（1，1）模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201521.216

社会融资规模是中国的货币政策理论与法规调控实践的重大创新。社会融资规模指的是在一定时期内（每月、每季或每年）实体经济从金融体系获得的全部资金总额，它能够全面反映金融与实体经济的关系，以及金融对实体经济关系的总量统计指标。社会融资规模对我国实体经济运行（GDP、CPI、社会消费品零售总额、城镇固定资产投资、全国发电量等）的影响作用，对提高货币政策传导机制的有效性、推动宏观经济健康发展具有重要意义。因此，社会融资规模的预测研究显得尤为重要。

1社会融资规模预测现状分析

1..1传统融资预测弊端分析

传统社会融资规模的预测方法基本上是回归分析法，它在研究大样本数据的统计规律时具有重要的作用。但是对于大多数企业和整个国家来说，其自身所具有的往年财务数据并不多，不构成大样本数据，因此在使用回归分析法预测社会融资规模时往往会出现许多偏差，影响分析结果。

1.2相关文献综述

我国提出社会融资规模具有传统货币理论背景和现代金融理论支持，符合我国融资结构深化的现实国情。盛松成（2011）总结了社会融资规模这一指标的理论基础与国际经验，并在统计分析和实证研究的基础上强调社会融资规模是符合金融宏观调控市场化方向的中间目标。李沂（2013）通过构建SVAR模型，研究社会融资规模作为货币政策中介目标的可行性。研究表明，以利率为主的价格型工具比以社会融资规模为主的数量型工具更能提高货币政策传导机制的有效性。

我国目前专门针对社会融资规模进行预测的相关性研究较少，现有文献并没有从定量的角度探讨社会融资规模未来发展趋势及其总量的问题，无法为未来融资规模是否符合社会发展的合理性提供依据。基于此，本文从对社会融资规模的发展趋势及其合理性进行预测分析。

预测模型和方法众多，针对我国社会融资规模的有限数据，且序列数据的不完整性和不可靠性，灰色模型是适合的选择。特别是其中的新陈代谢灰色预测模型（Metabolism Gray Forecast Model），目前，国内学者运用新陈代谢GM（1，1）模型进行预测研究已得到广泛应用。其中，王弘宇，马放等（2004）针对常规GM（1，1）模型存在的不足，建立了灰色新陈代谢GM（1，1）需水量预测模型，并利用此模型对北方某缺水城市未来10年的需水量进行了预测，结果表明，模型精度较高，预测误差较小。许强等（2009）建立了灰色新陈代谢 GM（1，1）滑坡预测模型，并利用该模型对向加坡滑坡和链子崖危岩体GA监测点位移变形进行了预测。结果表明，灰色新陈代谢 GM（1，1）模型精度较高，预测误差较小，有很好的利用价值。

由于社会融资规模是具有中国特色的创新概念，因此国内外有关社会融资规模的研究不多，并且很少有对我国社会融资规模进行预测的研究，基于此，本文引入灰色系统理论中的新陈代谢GM（1，1）模型，将其应用到我国社会融资规模预测中，并对我国社会融资规模的控制提出了合理化建议。