我国居民家庭的资产配置分析

阿丽娅

[摘要]近年来，随着我国居民生活质量的持续提高和资本市场发展的不断完善，家庭的资产配置问题历久弥新，成为关注的焦点。它不仅受家庭内部特征因素的影响，而且受宏观经济环境的影响。文章在混合式新凯恩斯菲利普斯曲线框架下，在设定关于预期通货膨胀率和预期真实利率的VAR方程基础上，建立状态空间模型，选用2002年1月至2015年12月的序列数据，运用卡尔曼滤波算法来估计预期通胀率，划分家庭的资产类别为储蓄类（通货、存款）、收益类（股票、证券投资基金、国债、保险准备金）和耐用品类（住宅资产），构建多元GARCH模型，综合分析宏观经济指标因素（GDP增长率、利率和预期通胀率）、家庭内部因素（收入水平、家庭其他决策中的消费）和资产价格因素（房产价格）对家庭资产配置的影响，家庭将据此调整资产配置方案，实现更加合理、有效的配置目标。

[关键词]家庭资产配置；预期通货膨胀；卡尔曼滤波算法；多元GARCH模型

[DOI]1013939/jcnkizgsc201637012

1引言

在我国经济由高速发展的快车道转向转型期深化改革的增长路径过程中，居民的需求已由物质需求更多地转化为追求生活质量的提高。另外，自股票、债券、保险等金融产品和金融衍生品的相继涌现，家庭为了达到提高生活质量，降低日常消费、投资的不确定性以及自有资产保值增值的目标，在考虑宏观经济因素的情况下，结合家庭经济结构特点，持有并调整其资产组合，寻求家庭资产的合理配置。

国外学者对家庭金融方面的研究较早，JTobin（1958）提到人们面对风险时的流动性偏好问题，David McCarthy（2004）探讨了非完全市场、劳动收入、异质性偏好、拥有的房产、年金和社会保障，还有心理偏见等因素对家庭资产配置的影响。Joel Peress（2004）揭示了由于财富水平的差异，个体会获得不同的私人信息，最终导致了不同家庭差异化的投资组合。Harrison Hong，Jeffrey DKubik（2004）等指出股票市场参与率更高的国家，其居民存在股票市场的“本土偏好”。Campbell（2006）深入探讨了家庭金融理论，指出家庭在参与金融资产配置的过程中，有一小部分财富积累少、收入低、接受教育少的家庭会做出错误的决策。

国内学者在研究家庭资产配置结构方面，李建军，田光宁（2001）指出家庭部门的流量金融资产中，储蓄存款比重下降，但幅度减缓并仍占据主要地位，股票比重提高将超过国债，保险的比重也相继提高。刘楹（2007）探讨了1978—2003年金融资产结构的变化情况，得出了“总体呈现以储蓄存款为主的多元化发展趋势”的结论。孔丹凤，吉野直行（2010）阐释了1992—2006年流量金融资产配置存在存款比例高，保险比例上升快，股票比例不如国债比例高的特点。家庭资产配置影响因素方面，史代敏，宋艳（2005）选取2002年四川省城镇家庭的抽样数据，分析发现各年龄层居民持有的金融资产结构相近；户主具有不同教育背景的家庭购买保险的数量无显著差异；财富水平越高的家庭，其高收益的风险性金融资产占财富的比重越大。吴卫星，吕学梁（2013）的研究表明我国家庭投资股票的参与率和份额与年龄呈负相关关系，在财富分布上皆具有“钟型”特征。吴卫星，王治政，吴锟（2015）从投资机会、社会保障、背景风险等方面深入扩展了金融资产配置理论。

综合来看，国内外研究各有侧重，国内在研究影响因素方面，多以财富、收入、人口特征等为主，而国外文献则在此基础上，逐步把一部分社会因素纳入研究范围，诸如社会保障等；另外，部分宏观经济变量对家庭资产配置的影响同样重要，对宏、微观因素以及多元资产进行区分，更有利于分析不同因素对不同种类资产配置的影响。

2宏观经济指标和家庭资产配置分析

21宏观经济指标-预期通胀率分析

在混合式新凯恩斯菲利普斯曲线框架下，依据Clarida，Gali和Gertler（1999）的模型，建立考虑利率（it）变量的模型方程，以理性预期机制为前提，设定关于预期通胀率和预期真实利率的VAR方程，并用状态空间形式表示。令πet表示t期通胀率πt的预期，ret=it-πet为预期真实利率，则：

状态向量的初值为E（μ0）=u0，var（μ0）=N0，并在任一时段内满足E（vtw′t）=0，E（vtμ′0）=0，E（wtμ′0）=0。

在以上状态空间系统基础上，利用卡尔曼滤波来获得预期通胀率的最优估计。以2002年1月至2015年12月间的月度数据为样本，变量选取全国银行间同业拆借7天利率作为名义利率的代表；居民消费价格指数（CPI）度量价格水平，通胀率采用环比CPI的变化率表示，该变化率经过季节调整；产出缺口的衡量为：（季节调整后的实际GDP-潜在GDP）/潜在GDP，其中，月度GDP数据是全社会消费品零售总额、固定资产投资总额和净出口的加总，潜在GDP由HP滤波方法得到。全国银行间同业拆借7天利率来源于中国人民银行调查统计数据；环比居民消费价格指数来源于国家统计局《统计年鉴》；全社会消费品零售总额、固定资产投资总额和净出口数据来源于中经网。卡尔曼滤波方法估计的预期通胀率见下图。卡尔曼滤波方法估计的预期通胀率图

22居民家庭资产配置状况描述

限于篇幅，家庭部门流量金融资产数据可查阅《中国人民银行统计季报》（2002—2003）、《中国统计年鉴》（2007）、《中国人民银行统计年报》中的资金流量表（金融交易），住宅销售额数据可查阅中经网数据库。

我国部分家庭流量金融资产的变化呈以下趋势：一是通货占流量金融资产总和的比重大体呈现下降趋势；二是存款在流量金融资产中的占比是最高的，除2007年外，其他年份占比都在60%及以上；三是股票占比呈波动性特征，具体来看，在1998—2000年间呈上升趋势，在2010年达到了1049%的高位，之后又呈下降趋势；四是国债占比在1996—1999年处于高位，平均在10%以上，2000年之后呈下降趋势，但近两年来又处于5%以下的增长态势；五是保险准备金占比虽有小幅波动，但总体呈现上升趋势，尤其是 2007年高达18%；六是自2005年起，中国资金流量表（金融交易）住户部门的指标中加入了证券投资基金份额，2005—2007年占比呈现较快地增长，受之后的2008年金融危机的影响，占比呈现波动并保持低位甚至为负。纵观数据发现，存款占家庭流量金融资产总和的比重高，股票占比不如国债比例高，保险资产比例上升快，证券投资基金份额占比依然较低。

住宅销售额数据受美国次贷危机的影响，除2008年较上年有下滑外，其他年份住宅资产配置均呈现明显的上升趋势。

3家庭资产配置的实证分析

31实证模型与研究数据说明

311实证模型

多元GARCH模型是在单变量GARCH模型的基础上让回归模型的当期扰动项的条件方差（协方差）矩阵依赖于上一期扰动项的平方项（交互项）和上期的条件方差（协方差）矩阵。现令p=1，q=1（p为σ2t的自回归阶数，q为ε2t的滞后阶数），多元GARCH（1，1）模型可以表示为：

312研究数据说明

预期通胀率由前文得到，GDP增长率、收入水平、家庭其他决策中的消费数据来源于《中国统计年鉴》，利率源自中国人民银行统计调查数据。家庭资产配置数据前面已有介绍，这里不再赘述。

32模型的建立与分析

321变量选取与模型构建

将居民的资产选择划分为储蓄类（通货、存款）、收益类（股票、证券投资基金、国债、保险准备金）、耐用品类（住宅资产）三大类。文章利用2002年至2015年居民家庭的资产数据，GDP增长率、预期通胀率以及居民的收入水平等构建联立方程来估计GARCH模型的参数。多元GARCH（1，1）模型的均值方程可以分块矩阵的简化形式表示为：

其中，宏观经济指标因素包括预期通胀率、GDP增长率和利率，微观内部因素为收入水平、家庭其他决策中的消费，资产价格因素主要为住宅价格。

322实证结果呈现

（1）被解释变量的统计量描述

（2）研究结果分析

运用OLS对3个因变量分别关于自变量进行估计，在此基础上检验方程所得的u1t、u2t和u3t都存在条件异方差效应，运用Eviews 80软件估计多元GARCH（1，1）模型。

估计结果表明家庭的资产配置会受到宏、微观因素的综合影响。宏观因素中，GDP增长率对配置储蓄类资产的抑制作用、对耐用资产的促进作用均是显著的，当GDP增长率上升1%时，家庭配置储蓄类资产的资金平均减少13545%，而配置耐用资产的资金平均增加05628%；利率对家庭配置收益类资产的促进作用是显著的，当利率提高1%时，配置收益类资产的资金平均提高36397%；预期通胀率对配置耐用资产的反向影响是显著的，当预期通胀率下降1%时，配置耐用资产的资金平均增加36350%。家庭内部因素中，家庭的收入水平和消费决策都会挤出储蓄类资产的配置，其中收入水平对储蓄类资产的抑制作用更为显著，当收入水平提高1%时，配置储蓄类资产的资金平均减少85642%；就收益类资产而言，收入水平对配置收益类资产具有显著的促进作用，当收入水平提高1%时，配置收益类资产的资金平均增加25798%，而消费决策则会显著地促进耐用资产的配置，当家庭决定增加1%的消费时，他们会增加27779%的资金用于配置耐用资产。资产价格因素中，房产价格会显著地抑制家庭对储蓄类资产的配置，当房价上升1%时，配置储蓄类资产的资金平均减少00117%，另一方面，房价对配置耐用资产具有显著的促进作用，当房价上涨1%时，家庭配置耐用资产的资金平均增加00095%。

估计的条件方差方程表示如下：

在储蓄类资产的条件方差方程中，上一期残差平方项的系数为07970，在10%的显著性水平上显著服从z统计量，说明居民配置储蓄类资产受外部因素影响时，反应迅速，波动持续时间较短；收益类资产的条件方差方程中，上一期预测方差的系数为05407，z统计量显著（显著性水平仍为10%），说明居民投资收益类资产时受外部冲击的影响，波动会由上一期延续至今；耐用类资产的上一期残差平方项的系数为03733，z统计量显著，同储蓄类资产的情形相近。

4结论

我国居民家庭在对宏观经济形势做出判断的同时结合家庭内部特征来配置资产，当宏观经济环境发生改变时，将根据自己的预期来对资产配置做出相应的调整，以实现合理、有效的资产配置目标。文章以多元GARCH模型为框架，以预期通胀率为代表变量，并结合其他宏、微观影响因素探究家庭多元化的资产配置行为。得出如下结论。

第一，运用卡尔曼滤波算法估计预期通胀率时，随着产出缺口的不断增大，近两年内的月度预期通胀率呈现下降趋势，分析预期通胀率对家庭耐用资产配置的影响时，发现预期通胀率会显著地负向作用于住宅资产的配置。实际上，当预期通胀水平下降时，住宅资产的配置呈现上升趋势。

第二，家庭在配置各项资产时，储蓄类资产的配置比例最高，最后是收益类资产，表明我国家庭的金融资产配置仍以储蓄类为主。相比其他因素，GDP增长率对储蓄类资产的负向影响最为显著，利率和收入水平对收益类资产的促进作用更为显著，预期通胀率对耐用资产的负向影响最为显著。

第三，外部宏观经济环境发生改变时，居民配置储蓄类和耐用类资产受外部因素影响反应迅速，波动持续时间较短，更快趋于平稳，而投资收益类资产时受外部冲击的影响，波动会延续，持续较长时间。

综上所述，随着近年GDP增速放缓和经济转型升级，预期通胀率下降符合实际经济状况，它对房价呈现负向影响，值得深入探究其中的原因。另一方面，储蓄类资产在面对外部宏观因素变化时将比收益类资产更快地做出反应，当宏观经济政策等因素通过影响利率来影响居民配置收益类资产时，资金运用的变动会持续较长时间，居民应慎重考虑收益类资产的配置。

参考文献：

[1]Tobin JLiquidity Preference as Behavior Towards Risk[J].Review of Economic Studies，1958，25（2）：65-86

[2]McCarthy DHousehold Portfolio Allocation： A Review of the Literature [J].Journal of Economic Literature，2004（1）：1-46

[3]Campbell JYHousehold Finance[J].Journal of Finance，2006，61（4）：1553-1598

[4]李建军，田光宁我国居民金融资产结构及其变化趋势分析[J].金融论坛，2001（11）：2-8

[5]孔丹凤，吉野直行中国家庭部门流量金融资产配置行为分析[J].金融研究，2010（3）：24-33

[6]吴卫星，王治政，吴锟家庭金融研究综述——基于资产配置视角[J].科学决策，2005（4）：69-87