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金融工作经验总结范文第1篇
为促进沿边金融、跨境金融、地方金融改革先行先试，促进人民币周边区域化，提升云南、广西两省区对外开放和贸易投资便利化水平，推动沿边开放实现新突破，2013年11月20日，经国务院批复同意，人民银行等11个部委办联合印发《云南省广西壮族自治区建设沿边金融综合改革试验区总体方案》，为认真贯彻《总体方案》，用足用好国务院给予云南金融改革开放创新先行先试的政策措施，2013年12月31日《云南省人民政府关于建设沿边金融综合改革试验区的实施意见》出台，实施意见明确了试验区建设要坚持“创新突破、先行先试，风险可控、稳步推进”的原则，力争实现1年全面启动实施、2年重点突破、3年取得明显成效的工作目标。围绕总体方案提出的10项主要任务，实施意见提出了实施推进的重点任务36项，要求制定实施细则的任务分解28项，突出2014年重点突破任务40项，并明确了牵头单位、责任单位。
据人行昆明中心支行副行长、云南省外汇管理局副局长刘莹介绍，为进一步做好《总体方案》的贯彻落实，人行昆明中心支行和云南省外汇管理局迅速行动，采取了一系列有效措施：一是及时成立了中国人民银行昆明中心支行推进建设云南省沿边金融综合改革试验区领导小组，统领全省人民银行贯彻落实《总体方案》各项工作，有效加强对沿边金融综合改革试验区建设的组织领导。二是迅速召开了推进建设云南省沿边金融改革试验区领导小组第一次会议，就全省人民银行扎实推进改革试验区建设工作进行了全面部署。三是对《总体方案》和《实施细则》认真研究梳理，将由人民银行负责推动的工作整理为39项，形成《人民银行昆明中心支行云南广西沿边金融综合改革试验区建设工作指引》，细分了各项工作任务，明确了相关的工作责任，有效确保了沿边金融综合改革试验区建设工作的有效落实。四是组成多个调研组分别奔赴德宏、红河、普洱、文山、临沧等沿边州市基层一线开展专题调研，准确掌握沿边州市经济金融的发展状况和实际需求，研究并确定沿边州市经济金融发展急需、近期能够突破的政策措施，提出具体实施办法，确定了全省人民银行2014年创新农村互助担保机制和信贷风险分担机制、加快推进农村支付结算体系建设、探索开展跨境个人人民币结算试点、简化外债登记程序和外商投资企业外汇资本金程序等10项重点工作，争取《总体方案》的贯彻落实能够开好头、起好步。五是针对沿边金融综合改革试验区任务分工，结合云南实际各项逐一研究制定了对应的具体措施、完成时间应取得的成效，拟定《人民银行昆明中心支行关于推进云南广西沿边金融综合改革试验区建设5年规划》，为推进云南省综合改革试验区的建设工作的稳定性和长期性提供了有力保障。
据悉，为加快推进步伐，人行昆明中支将从以下几个方面开展工作：一是积极推进人民币跨境结算创新，稳步促进跨境金融合作。拟制个人人民币跨境结算业务办法、人民币跨境双向贷款管理办法，推动境内银行为境外项目提供人民币贷款业务。畅通现钞出入境通道，并稳步推广非现金支付工具的跨境使用。推动试验区金融机构柜台挂牌人民币与周边国家货币汇率的直接挂牌，逐步实现人民币与周边国家货币的银行间市场区域交易。加强与周边国家的金融监管协作和信息共享，不断提高跨境金融合作成效。
二是加强金融基础设施建设，提升沿边金融服务水平。完善人民币与周边国家和地区跨境支付体系，为人民币跨境结算提供安全、稳定、高效的渠道。加强与周边国家支付清算系统的建设合作，积极支持银行开立境外机构人民币结算账户，办理跨境人民币国际结算业务，拓宽支付结算渠道。稳步推进非现金支付工具在沿边地区的使用。鼓励银行和支付机构创新支付服务手段，促进跨境贸易、投资便利化。
三是大力推进服务便利化，提升市场参与度。围绕“优化政策环境、推进服务便利、提升服务效率”的原则，简化手续，减少审批，降低企业交易成本，积极支持和满足云南省工程承包、技术合作企业的境外账户开立、资金境外存放、外币现钞提取、携带出境等需求，同时，为境内外个人合法资金的汇入、汇出提供便利化服务。
金融工作经验总结范文第2篇
风险管理是公司财务管理的主要内容，主要是通过运用衍生金融工具、保险或其它工具管理公司面临的商品价格、利率和汇率等各方面的风险。近年来世界500强企业使用衍生金融工具呈持续增长趋势，94%的世界500强企业使用衍生工具来管理和对冲商业和金融风险。随着人民币国际化进程的发展和外汇市场的进一步开发，国内企业在生产运营过程中受到的国际经济波动影响越来越多。这就意味着，国内企业面临的风险种类越来越多样、风险的程度也越来越强。国内企业急需通过加强自身的风险管理意识、风险管理能力来合理规避由经济全球化带来的风险。应用衍生金融工具避险，被视为是一种有效的方式。然而，企业衍生金融工具的应用与其经营业绩之间是否存在必然的正相关关系，是一个需要进一步研究探讨的问题。
二、文献综述
自从衍生金融工具被用于企业风险管理以来，国内外学者对衍生金融工具进行了大量的研究分析。关于衍生金融工具应用对企业经营业绩影响的研究，也有很多的进展。
（一）国外文献 国外关于衍生金融工具应用对于企业经营业绩影响的研究，尚未达成共识。目前主要流派有：支持派和反对派。
（1）支持派。支持派认为衍生金融产品可以通过降低由于财务困境带来的破产成本和其他成本，减少预期税收支出和由于投资不足带来的损失、降低外部融资成本、从而影响企业的现金流量，进而改善企业财务状况，有助于管理层制定良好的财务决策，最终提升公司的经营业绩。
降低企业融资成本说（Géczy，1997）认为通过衍生金融工具进行风险管理，可以有效的降低企业融资过程中的成本，从而间接的提高企业的经营业绩。Carter，Rogers和Simkin（2003）对通过以对冲规模很大的美国航空业的数据为研究样本进行检验，结果发现，美国的航空公司通常情况下会运用衍生金融工具中的远期合约来对冲由于燃油成本的波动带来的风险，结果可使航空公司的价值提高百分之十四左右。
避免投资不足假说，是由Bessembinder（1991）、Froot（1993）等提出的，他们认为，企业运用衍生产品可以减少企业现金流的波动性，稳定的现金流增加了投资者对企业的信赖度，进而提高了企业内外部融资的能力。
降低财务困境成本说则认为，运用衍生金融工具进行风险管理可以降低企业发生财务困境的可能性，从而降低财务困境成本，进而提升公司的价值。Nance等（1993）等通过实证检验证明资产负债率高的公司运用衍生金融工具套期保值的概率也相对较高，说明财务杠杆比率高的公司更倾向于运用衍生金融工具来规避由于高杠杆带来的高风险。
（2）反对派。反对派的观点是：汇率、利率和商品价格等风险，实际上是很小的次要风险，企业的风险管理资金只占企业总体资产的一小部分，因此其所产生的收益也只会对企业的现金流产生很小的影响，更不足以对企业的经营业绩产生显著影响。
Géczy，Minton和Schrand（1997）研究结果发现，风险管理与财务困境之间并不存在显著的相关关系，也就是说，风险管理不能有效的降低企业的财务困境成本。
综上所述，国外现有的研究文献都是从各类企业应用衍生金融工具动机如降低财务困境成本、避免投资不足、规避高风险等微观策略角度间接探讨衍生金融工具的使用效果。绝大多数研究都是运用间接的方法从可能影响现代企业使用衍生金融工具的因素出发，分析企业使用衍生金融工具进行风险管理的动机，进而间接推测出衍生金融工具使用对公司价值或者经营业绩的影响，运用直接的方法对衍生金融工具的使用效果进行的研究很少。
（二）国内文献 国内对衍生金融工具的相关研究大多是针对其会计问题和披露问题的研究，关于衍生产品的使用与公司经营业绩关系的文献相对较少，出现这种现象的原因可能是中国衍生品市场出现较晚，运用衍生工具的企业也很少，即使有的企业有所运用，但其披露的信息也很少，因此很难用实证证明两者的关系。
陈很荣、吴冲锋（2001）的研究较早，分析了衍生金融产品市场和企业套期保值的关系，认为两者是相互促进共同发展的。
沈群、陈炜（2006）结合国际财务学界对衍生金融工具的研究现状和实证检验结果，分析了公司使用衍生金融工具的动机和衍生金融工具对公司价值的影响等问题，并提出了加快发展衍生产品市场和完善相关法律制度等政策建议。
贾炜莹和陈宝峰（2007）以2007年沪深两市非金融类上市公司的相关数据为研究样本，研究运用衍生金融产品进行风险管理对公司价值和业绩是否能够产生影响。结果表明，运用衍生金融产品对公司业绩的提升有正面效应，但并未被投资者认同。
李芹（2010）以我国四家国有商业银行和六家股份制商业银行的相关数据为研究样本，对衍生金融工具对我国商业银行经营业绩之间的关系进行了实证研究，结果发现，衍生金融工具对我国国有商业银行和股份制商业银行的影响作用不一致：对国有商业银行的影响不显著，而对股份制商业银行的经营业绩则有一定的促进作用。
耿琳（2010）以沪深两市采掘业的上市公司的相关数据作为研究样本，运用统计软件进行多元回归，实证检验衍生金融产品的适用是否影响公司的经营业绩。结果发现衍生金融工具对采掘业上市公司的经营业绩影响并不显著。
综上所述，国内衍生品市场出现的较晚，主要侧重于衍生金融产品市场的监管和发展等方面的问题以及衍生金融工具相关会计问题研究，而且大多数都是理论方面的探讨和研究，实证方面的文章很少。
三、研究设计
（一）研究假设 在参考以往研究文献的基础上，本文选择每股收益（EPS）、总资产净利润率（ROA）和每股现金流量作为衡量经营业绩的指标。每股收益是测量股票投资价值的重要指标之一，是综合反映公司获利能力的重要指标。由于存在委托关系，运用衍生金融工具进行风险管理可以减少由于公司破产可能性带来的股东和债权人的冲突，从而减少债务利息，增加股权价值，进一步提升公司业绩。因此，本文提出：
假设1：衍生金融工具应用能够提高公司的每股收益
总资产净利润率是指公司净利润与平均资产总额的百分比。该指标反映的是公司运用全部资产所获得利润的水平，，可以综合全面反映公司的经营业绩情况。运用衍生金融工具套期保值，可以减少资产在未来市场上的的波动性，最终实现资产的保值，稳定企业经营业绩，因此，本文提出：
假设2：衍生金融工具应用能够提高公司的总资产净利润率
每股现金流量是指公司经营业务所带来的净现金流量减去优先股股利与流通在外的普通股股数的比率。根据减少预期税收假说，公司可以通过运用衍生金融工具来降低税前所得的波动性，进而获得降低税收支出的利益等，从而改善公司的现金流量。因此，本文提出：
假设3：衍生金融工具应用能够提高公司的每股现金净流量。
（二）样本选择及数据来源 本文选取制造业中的金属非金属和电子行业2008年-2010年的截面数据为研究样本，原因是这两个行业使用衍生金融工具的比例较大，具有代表性。实证采用的相关数据来自国泰安数据服务中心、深圳证券交易所和上海证券交易所以及巨潮资讯网。本研究采用EXCEL 和SPSS17.0 软件进行数据处理和分析。
（三）变量选取与定义：具体如下：
（1）被解释变量。本文选取了三个指标来衡量公司的经营业绩：ROA（总资产净利润率）、EPS（每股收益）、每股现金流量。
第一，ROA（净利润/总资产）是衡量上市公司盈利能力时的一个重要的指标，具有较强的综合性，总资产净利润率的高低直接反映了公司的竞争实力和发展能力，也是决定公司是否应举债经营的重要依据。选用此指标作为衡量依据，有助于全面了解上市公司的盈利状况、总资产的利用情况以及公司在增加收入和节约资金使用等方面的情况。
第二，EPS（净利润/总股数），指税后利润与股本总数的比值。它是测定股票投资价值的重要指标之一，可以综合反映公司获利能力。
第三，每股现金流量，即（经营活动所产生的净现金流量-优先股股利）/流通在外的普通股股数，是评估每股收益“含金量”的重要指标。每股现金流量越高，说明该公司的每股普通股在一个会计年度内所赚取的现金流越多；反之，则表示每股普通股所赚得的现金流越少。这一指标主要反映平均每股所获得的现金流量。该指标隐含了上市公司在维持期初现金流量的情况下，有能力发给股东的最高现金股利。公司现金流大，很大程度上表明主营业务收入回款力度较大，产品竞争性强，公司信用度高，经营发展前景好。
（2）解释变量。本文选取虚拟变量来表示各公司衍生金融工具的使用情况。如果年报披露使用衍生工具是公司进行风险管理或套期保值的工具之一，且公布了当期曾经持有衍生金融工具并披露具体的公允价值或者名义价值，虚拟变量取值皆为1，反之则为O。
（3）控制变量。为了检验企业使用衍生金融工具是否可以提高企业的经营业绩，需要排除其它可能对检验结果产生额外影响的变量。根据前述理论研究假说以及行业的实际情况，本文选取了6个变量作为控制变量纳入模型当中。
第一，规模因素的选取。本文采用了期末总资产账面价值的自然对数作为衡量公司规模的变量。
第二，财务杠杆的度量。公司的资本结构也是影响公司业绩的重要因素之一，其在很大程度上决定着企业的偿债和再融资能力，决定着企业未来的盈利能力，是企业财务状况的一项重要指标。本文选取资产负债率代表财务杠杆作为控制变量。
第三，成长性与投资机会的衡量。选取营业收入增长率来代表公司的成长能力。
第四，股市效应。用账面市值比来控制不同比值对公司获利能力的影响。
第五，股权结构与公司业绩。本文采用了第一大股东持股比例作为控制变量，代表企业的股权结构引入模型。
第六，资产构成。以资产构成-固定资产占总资产的比例作为控制变量加入模型。
（四）模型构建 本文运用了多元回归模型，采用的统计软件为SPSS。具体的实证模型为：
Yi=？茁0+？茁1X1+■？茁iXi+？着i
其中，Yi是代表公司业绩的指标；X1为所选的行业中是否使用衍生金融工具虚拟变量，如果使用则为1，若不使用则为0；Xi为影响公司业绩的一组控制变量，包括：总资产的自然对数、资产负债率、营业收入增长率、账面市值比、第一大股东持股比例和固定资产比率。
通过运用统计软件SPSS进行回归分析，观察模型中的？茁1是否显著大于零，来分析衍生金融工具的使用是否对公司经营业绩产生影响。如果我国上市公司使用衍生金融工具进行风险管理能够提升公司业绩，则？茁1>0，反之，则？茁1
三、实证结果与分析
通过分析自变量之间的相关关系， 显示回归方程不存在严重的多重共线性。应用SPSS软件分析数据，得到实证检验结果如下：
（一）每股收益模型回归分析 如表1所示，在每股收益模型中，R2=0.337，F值为8.631，说明方程的拟合程度较好，显著性较明显，衍生金融工具虚拟变量的系数为正，且通过了检验，说明使用衍生金融工具的企业较未使用的企业是的企业的每股盈余提升了15.6%，这说明，衍生金融工具的使用增加了企业的每股盈余，验证了假设1。
（二）总资产净利润率模型回归分析 如表2所示，在总资产净利润率模型中，R2=0.328 ， F值为10.296，说明方程的拟合程度较好，是显著的，衍生工具的系数为正，且在1%的统计水平上是显著的，说明衍生金融工具的使用令企业较不使者的总资产净利润率提高了11.1%，这说明运用衍生金融工具进行风险管理增加了企业的总资产净利润率，验证了假设2。
（三）每股净现金流模型回归 如表3所示，在每股净现金流模型回归结果中，R2=0.378，F值为10.324，模型的拟合程度较好，虽然衍生金融工具的系数也为正，但是没有通过T检验，不能说明衍生金融工具对每股净现金流有提升作用，因此拒绝假设3。
四、结论
本文旨在通过用金属非金属以及电子行业的数据，运用实证分析的方法来研究衍生金融工具的应用对于企业经营业绩的影响。通过分析，认为衍生金融工具的使用有助于提高企业的经营业绩。第一，衍生金融工具的应用对所选行业的每股收益和总资产净利润率有较明显的影响作用，效果较为显著，从这方面讲，可以说制造业中的金属非金属行业和电子行业运用衍生金融工具进行风险管理有较为明显的作用。第二，衍生金融工具的应用对研究企业的每股净现金流量的回归系数为正值，但没有通过T检验，说明其影响效果并不显著，运用衍生金融工具进行风险管理并不能显著提高公司经营业绩。
综上所述，衍生金融工具的应用可以影响与企业经营业绩有关的指标而与企业的经营业绩成正相关关系。我国企业应当提高自身风险管理意识、积极而恰当的运用衍生金融工具进行风险规避。本文的不足之处在于解释变量—衍生金融工具的使用情况是用虚拟变量表示的，在此方面的研究还有待继续进行。
参考文献：
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金融工作经验总结范文第3篇
目前在国内研究金融与经济关系的文献中，多位学者以全国或区域数据分析了金融规模、金融效率和经济增长之间的关系，研究结果不尽相同。陈柳钦等(2003)经过分析得出金融变量与经济增长的关系很大程度上受到发展阶段的影响;王勋、赵珍(2011)考察了金融规模、银行集中度、直接融资比例及其他相关控制变量对各地区经济增长的影响，研究发现目前金融规模扩张不利于经济增长。李春宵、贾金荣(2012)以农村金融规模、农村金融结构和农村金融效率等三个指标衡量农村金融发展水平，对我国农村金融发展与农村经济增长的关系进行实证研究。研究结果显示，在短期内农村经济增长与农村金融结构的关系明显，与农村金融规模和效率的关系则不明显。陈晴旖、张宁(2015)对北京市金融规模、金融效率与经济发展之间的关系进行了实证研究，研究发现北京市金融规模和金融效率与经济增长之间具有显著关联，且各变量间存在格兰杰因果关系。在现有的文献中，几乎没有对中小城市的金融规模、金融效率和经济增长关系进行过实证研究，以珠海市为例，探讨此问题，为金融与经济发展关系研究提供一个新的角度。
二、珠海市经济与金融发展现状
珠海市位于广东省珠江口的西南部，区位优越，是珠江口西岸的核心城市，下设香洲区、金湾区和斗门区三个行政区。近几年，港珠澳大桥建设、横琴开发使珠海的经济竞争力将得到显著提升，经济运行总体呈“平稳、升温、提质”的良好态势。2008－2013年珠海市GDP年均增长9．58%，到2013年年末，总量达到1662．38亿元，占全省GDP总量的2．67%(见图1)，排名第10位。从图2中可以看出，2008年以来珠海市三次产业的比例呈现以下特征:第一产业产值比例维持在平均2．7%的水平;第二产业产值比例由2008年的54．6%下降到2013年的51．1%;第三产业的比例有不断上升的趋势，总体维持在40%以上，2013年达到46．3%。因此，珠海市经济结构呈现第一产业发展平稳，第二产业调整步伐加快，第三产业发展迅速的态势。根据胡佛—费雪尔的区域发展阶段理论，工业化发展会经历两个阶段，第一阶段是以农业初级产品为原料的加工业阶段，第二阶段是以工业原料为加工对象的石油加工业、炼钢业、金属加工制造业等。而在经济的成熟阶段，服务业会成为经济发展的支柱产业，资本、技术、专业化服务的输出逐步成为推动区域经济发展的主要动力。目前，珠海市农业产值在GDP中占比较低，而在区域内既有以工业原料为加工对象的传统制造业企业，也有生物工程、航空航天、海洋开发以及新材料等高新技术企业，金融业、旅游业等服务业的产业贡献率逐年提高，经济正处于工业化第二阶段向经济发展的成熟阶段过渡时期。在这个时期，服务业产值会逐渐增加，最终会成为区域经济发展的主要动力。以金融业为例，近几年伴随经济结构转型升级，珠海市金融业发展迅速。截至到2013年末全市中外资银行业金融业机构本外币各项存款余额4121．58亿元，同比增长19．5%。中外资银行业金融机构本外币各项贷款余额2071．90亿元，同比增长7．9%，其中，储蓄存款达到1360．23亿元，保持了良好的增长态势(见图3)。资本市场发展迅速，在全省处于领先水平，截至到2013年年末，全市上市公司30家，市价总值2081．08亿元。金融组织体系不断完善，基金管理公司、证券期货经营营业部、各类保险营业机构(含网点)数量不断增加，经营规模逐步扩大。金融改革创新步伐加快，成立了小额贷款公司、村镇银行等新型农村金融组织。金融对外开放程度不断提高，截至到2013年，有6家外资银行、5家外资寿险公司在珠海设立分支机构，跨境人民币结算试点工作开展顺利。根据美国经济学家戈德史密斯的理论，某地区的金融规模可以用“金融相关比率”来衡量，所谓金融相关比率是指“某一时点上现存金融资产总额与国民财富，即实物资产总额与对外净资产的和之比”。为了研究方便，我们将其计算表述为存款额加贷款额之和除以该地区的国内生产总值。在一般情况下，金融相关比率越高，说明经济货币化程度越高，金融资源越丰富，反之则越低。本文根据珠三角地区九大城市即珠海、广州、深圳、佛山、惠州、肇庆、江门、中山和东莞等地统计部门公布的经济数据计算出了2008年－2013年这九个城市的金融相关比率，进行横向和纵向比较，以此来分析珠海市在珠三角地区中金融业发展水平(见表1)。图32008－2013年金融机构本外币储蓄存款余额及增长从表1来看，珠海市金融相关比率有逐年提高的趋势，由2008年的2．33提高到2013年的3．73，与其他城市相比，处于中上游水平。2013年，这一比率甚至超过广州，仅次于深圳，根据统计，经济较为发达、金融资源丰富的地区金融相关率均在3．0以上，这说明近几年珠海市金融业发展迅速，经济货币化程度逐年提高。
三、实证研究
通过利用相关指标，基于向量自回归模型的格兰杰因果检验以及方差分解和脉冲响应分析方法，对区域经济增长与金融规模、金融效率之间关系进行实证分析。(一)指标选取和数据来源借鉴已有的研究成果，选取以下指标:1．经济发展指标。在经济发展方面，为了消除人力资本的影响，选取人均实际GDP作为经济发展的指标。同时为了避免异方差的影响，对人均实际GDP取对数，用LNGDPPC表示。2．金融规模指标。利用上文中金融相关比率来衡量珠海市金融规模，用FIR来表示。3．金融效率指标。选取存贷比为衡量指标。所谓存贷比是指金融机构贷款总量和存款总量的比值。该指标反映了金融机构将存款转化为贷款的效率，继而在一定程度上反映了金融机构经营的效率。用DLR来表示。4．其他因素。为了能使计量模型反映其他因素对经济发展的影响，除了金融方面的因素，还选取了固定资产投资占GDP的比重，用FIP来表示。数据来源于2013年珠海市统计年鉴以及2013年珠海市国民经济和社会发展统计公报。样本期间为1979－2013年，各指标均已消除通货膨胀因素。统计分析使用Eviews6．0。(二)平稳性检验和协整检验在现实经济生活中，实际的时间序列数据往往是非平稳的，即使它们之间没有任何经济关系，若进行回归也可能表现出较高的可决系数，这样一般不会得出有意义的结果。为避免这种“伪回归”，首先需要对各个变量进行平稳性检验。采用ADF检验法，上文中变量的检验结果如下:从表2可以看出，在5%的显著水平上，样本序列中的LNGDPPC、FIR、DLR的t统计量临界值均小于ADF检验统计量值，三个变量的检验结果都没有拒绝有单位根的假设，所以上述变量都为非平稳的时间序列;而FIP的t统计量临界值均小于ADF检验统计量值，故变量是平稳的时间序列。而分别对上述非平稳变量一阶差分后再进行单位根检验后，LNGDPPC、FIR、DLR的t统计量临界值均小于ADF检验统计量值，表明都不含有单位根，数据平稳的，则三个变量都是一阶单整序列即I(1)序列。由于只有变量间是单整价相同时，才可能协整，因此，FIP变量不纳入协整方程，只检验LNGDPPC、FIR、DLR之间的协整关系。(三)协整检验在获取协整关系前，首先要对变量之间是否存在长期稳定关系进行检验，检验的方法采取Jo-hansen协整检验法，模型的最求滞后期为2，检验结果为表3所示:(四)Granger因果检验LNGDPPC、FIR、DLR变量经过一阶差分后都为平稳序列，故这些变量之间可能存在Granger因果关系。依据AIC准则得出最优滞后期为2后，Granger因果检验结果如下:(五)方差分解通过以上分析得出了所构建的VAR模型是稳定的结论，在此前提下，进行方差分解来确定变量的贡献程度。方差分解是分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，一般用方差来表示，以此评价不同结构冲击的重要性。采用方差分解的方法分析金融规模和金融效率对经济增长的影响。从图5中可以看出，FIR是影响LNGDPPC最重要的因素，而DLR对LNGDPPC变化的贡献度较小。即金融规模对区域经济增长的影响要远大于金融效率对区域经济增长的影响。这说明金融规模的扩大，促进了投资的增加，对区域经济增长带来正面影响。但是金融效率的变化对区域经济增长并没有显著的影响。(六)脉冲响应函数脉冲响应函数(IRF)分析方法可以用来描述一个内生变量对由误差项所带来的冲击的反应，即在随机误差项上施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值产生的影响程度。运用脉冲响应函数进一步考察经济金融各变量的具体影响过程和作用方向。冲击反映的结果如图5所示，其中，横轴和纵轴分别表示冲击作用的滞后价数和内生变量对冲击的响应，虚线表示正负两倍标准差形成的偏离带。图6中可以得到以下结论:在当期给金融规模指标FIR一个正的冲击后，人均GDP一开始几乎没有任何波动，但是从第2期开始呈现负的影响，并且影响越来越大，直到第9期开始影响逐渐减弱，并向0线靠近。在当期给金融效率指标DLR一个正的冲击后，人均GDP一直呈现正向波动，但是波动从第9期开始逐渐趋向0线，趋向稳定。从以上分析，可以得出结论:FIR对人均GDP的影响力度远大于DLR对人均GDP的影响。
四、结论和建议
金融工作经验总结范文第4篇
关键词：城镇化 工业化 金融发展
问题的提出
近期，城镇化成为各方关注的焦点，城镇化是农村人口向城镇集聚的过程，2012年中央经济工作会议明确提出，城镇化是扩大内需的最大潜力所在。工业化与城镇化紧密相关，是一个国家和地区实现现代化进程的两个重要实体要素。工业生产的集中化和规模化吸引农业劳动力大量转向工业，农村人口大量转向城镇；城镇人口的集聚必然会带来劳动生产率的提高，基础设施投资的扩大，拉动工业化的发展。众所周知，金融是现代市场经济的核心，作为资金融通的重要渠道，金融将储蓄转化为投资，为城镇化和工业化建设提供资金支持。重庆市作为长江上游经济枢纽和西南地区多功能现代化都市，辐射作用日益突出，推进城镇化、工业化建设是重庆“十二五”时期建成西部地区重要增长极的基本依托，有必要研究金融发展与城镇化、工业化之间的内在关联，以更好地发挥金融资源在城镇化和工业化进程中的促进作用。
文献综述
从已有文献看，金融发展对城镇化和工业化有重要作用，但这种作用是否存在因果关系，不同学者有不同的结论。蒙荫莉（2003）认为金融发展与城市化具有双向因果关系。范兆斌，左正强（2004）指出区域金融发展滞缓制约了广东省城镇化进程。张宗益、许丽英（2006）利用VAR模型实证分析得出金融发展有力地支持了我国的城镇化进程，而城镇化的相对滞后制约了其成为金融发展强而有力的源动力。郑长德（2007）通过对各地区金融中介发展与城镇化率的实证分析，得出城镇化率和金融中介发展指数只是存在显著的正相关关系，并不表明它们之间存在Granger因果关系。孙建军等（2007）基于海南省1982-2004年经验数据分析，得出金融发展推动了工业化水平，而工业化没有推动金融业的发展。张士涛（2010）考察了我国改革开放30年以来金融中介发展与工业化的相关性，得出二者之间是双向长期的影响关系。
可见，国内学者大部分是对金融发展与城镇化、金融发展与工业化分别进行研究，同时探讨三者之间因果关系的文献相对较少，并且选取的地区不同，具体的实证结论差别很大。本文在已有研究基础上，将城镇化、工业化和金融发展同时纳入VAR模型，利用重庆市1978-2011年相关时间序列数据，重点分析三者之间相互作用的内在机理，并针对如何更有效地发挥金融资源促进城镇化和工业化进程提出相应的政策建议。
变量的选取和数据说明
金融发展支持城镇化和工业化体现在两个方面：一是金融规模的扩张，表现在存贷款总额、股票筹资额、保费收入等金融指标的增加；二是金融效率的提高，即储蓄投资转化率的提高，金融部门功能在于将储蓄转换为投资，配置到边际资本产出更大的项目中。基于此本文选择如下四个指标对城镇化、工业化和金融发展水平进行度量：
城镇化指标（CZ） ：城镇化的核心是农村人口转移到城镇，用重庆市城镇人口占全市总人口的比例衡量城镇化水平，即 ：
CZ=重庆市城镇人口/全市总人口
工业化指标（GY）：在我国非农产业比重的提升更能够代表工业化的发展（郭克莎，2002），用非农产业占重庆市生产总值的比重作为工业化指标，即：
GY=（第二产业总产值+第三产业总产值）/全市GDP
金融规模指标（FIR） ：借鉴Goldsmith提出的金融相关率FIR作为衡量金融规模的指标，根据《2011年重庆市金融运行报告》银行业金融资产占到全部金融机构资产总额的97.7%，因此选用银行体系每年存贷款余额近似代替金融机构资产总额，即：
FIR=（全市金融机构年末存款余额+金融机构年末贷款余额）/全市GDP
金融效率指标（FE）：金融效率反映的是金融机构储蓄投资转化率，鉴于重庆市资本市场起步晚、尚不完善，银行贷款一直是全市最主要的融资来源，因此用银行机构存贷比来反映金融中介将储蓄转化为贷款以支持城镇化和工业化的效率，即：
FE=当年各项贷款期末余额/当年各项存款期末余额
选取重庆市1978-2011年共34个样本数据，数据来源于重庆市历年统计年鉴，实证检验之前，为了消除时间序列数据异方差问题，同时保证时间序列的性质，对样本数据进行对数化处理，并分别记为LNCZ、LNGY、LNFIR、LNFE（见表1）。
实证检验及分析
基于VAR模型，使用Eviews5.0软件，对处理后的变量指标进行实证检验。
（一）单位根检验
由于时间序列数据往往存在非平稳性，为了防止时间序列数据非平稳性而导致的伪回归现象，首先对各变量指标采用ADF单位根检验方法进行平稳性检验。检验结果如表2所示。
表2显示，原时间序列LNCZ、LNGY、LNFIR、LNFE在10%的显著性水平上都不显著，是非平稳的时间序列。差分序列中，DLNCZ、DLNGY、DFIR、DLNFE均在5%的显著性水平上显著，均为平稳时间序列。原时间序列服从I（1），满足Johansen协整检验条件。
（二）Johansen协整检验
协整理论用于分析经济问题中非平稳时间序列长期稳定关系，首先在VAR（p）模型条件下，根据LR、FPE、AIC、SC和HQ准则确定滞后阶数为1，然后在VAR（1）模型下对四个变量进行Johansen协整检验。
从表3检验结果看出，在5%的显著性水平上，城镇化、工业化、金融发展规模和金融效率之间存在协整关系，即它们之间存在着长期稳定的均衡关系。
（三）格兰杰因果关系分析
通过协整检验说明城镇化、工业化与金融发展指标之间具有显著的相关性，但不能确定三者之间经济作用关系。下面采用格兰杰（Granger）因果检验进行分析，滞后阶数为2，检验结果如表4。
工业化是城镇化的格兰杰原因，但城镇化不是工业化的格兰杰原因。经济学家H·钱纳里和M·塞奎因1975年在《发展型式1950-1970》一书中提出了城镇化率与工业化率比较的世界发展模型，该模型指出，二者协调发展具有空间继承性和发展动态性。初始工业化是城镇化的直接原因，城镇化是工业化的直接结果，工业化通过调整生产的供给结构来满足城镇化的需求，如对基础设施的需求、服务类需求、非食品类消费需求以及非农劳动力的就业需求等，工业化推动城镇化；在工业化后期，随着人均收入的增加，城镇人口需求扩大，产业结构的调整已不足以满足城镇人口多样性的需求，城镇化加速发展并且超过工业化，在需求的拉动下，城镇化对工业化的促进作用开始显现。当前重庆正处于工业化进程加快初期，第一产业在重庆市GDP中的比重逐渐下降，工业部门的增多吸引了大量农业部门劳动力向非农业部门的转移，农村人口向城镇集聚，从而带动了城镇化的发展。但是不能否认现阶段城镇化对工业化的贡献，重庆农村人口的转移，城镇劳动力的增加，必然带来劳动生产率的提高，带来第二产业和第三产业投资规模的扩大，有利于工业化的加快发展。
金融规模是城镇化的格兰杰原因，但城镇化不是金融规模的格兰杰原因；金融效率与城镇化之间不存在格兰杰因果关系。城镇化进程中的基础设施建设、医疗卫生、文化教育、公共服务等等各方面都需要大量的资金投入，金融规模的扩大为城镇化提供资金支持，为农村人口向城镇的转移和城镇规模的扩大提供了保障。城镇化对金融发展没有直接性作用，城镇化对金融发展的影响要依托于工业化的推进，人口的聚集为工业产业部门带来了更多的劳动力，劳动生产率的提高和成本的降低必然有利于工业部门的发展，推动区域经济增长，进而活跃金融市场。而金融效率在城镇化方面要表现出了效率低下，储蓄投资转化率不足。
工业化是金融规模和金融效率的格兰杰原因，但金融规模和金融效率不是工业化的格兰杰原因。工业在重庆具有举足轻重的地位，是全市经济增长的主要动力，产业链完善、规模效应明显、核心竞争力突出，对金融业带动作用明显。但金融发展滞后于工业化，金融对工业企业部门的资金供给没有满足工业化发展的融资需求，从表1也可以看出，金融效率一直处于下降趋势，2001-2011年金融效率持续低于工业化率，成为抑制工业化的重要阻碍。
（四）VAR模型估计与脉冲响应函数分析
首先根据LR、FPE、AIC、SC和HQ准则确定VAR模型滞后阶数为1，通过估计得到VAR（1）模型向量矩阵为：
根据上述VAR模型进行脉冲响应函数和预测方差分解，分析短期内三者之间的动态关系。脉冲响应函数刻画了内生变量对误差变化大小的反应，在上述对VAR模型进行Granger因果性检验中，金融规模和工业化长期有效地促进了城镇化进程，因此，重点分析短期内工业化和金融规模对城镇化的影响效果。
从图1和图2来看，给定一单位工业化冲击和金融规模冲击，城镇化指标都即期产生正效应，在期初响应值逐渐增大，分别在第3期和第5期达到最大值，之后处于下降趋势，到第10期响应值均稳定在0.01左右，说明工业化和金融规模对城镇化影响持续时间较长，下面进一步通过方差分解探讨工业化指标和金融规模指标对城镇化影响的贡献率。
（五）方差分解分析
方差分解是通过定量分析每一个随机扰动项对内生变量变化的贡献率，来评价随机新息对内生变量的相对重要性。
表5给出了城镇化水平差分解结果，在第1期，城镇化的所有变动均来自其本身的新息，随着时间的推移，自身影响的贡献率逐渐降低，工业化和金融规模对城镇化的影响逐渐增加。到第10期，城镇化波动受自身影响的部分减小到91.74%，城镇化波动为金融规模冲击解释的部分达到7.11%，大于工业化的贡献率1.15%，可见，金融规模对城镇化的影响要大于工业化对城镇化的影响程度。
结论
本文对重庆市1978-2011年城镇化指标、工业化指标和金融发展指标之间的相关关系进行了实证分析，得出以下基本结论：
金融发展与城镇化、工业化之间存在着长期的均衡关系，工业化是城镇化和金融发展的单向Granger原因，金融规模有力地支持了城镇化进程，并且金融规模对城镇化的影响比工业化大，而城镇化不是金融发展的直接动力。
金融效率低，储蓄投资转化率不足成为制约城镇化和工业化的重要障碍。
政策建议
随着“十二五”规划的展开，重庆城镇化和工业化进入高速发展的关键时期，金融对城镇化和工业化进程发挥着举足轻重的作用，针对实证分析结论，本文提出如下政策建议：
（一）完善金融体系并提高金融支持力度
在促进工业化方面，完善金融体系，提高金融支持力度。要充分认识到工业在重庆经济发展中的重要性，提高金融机构对工业企业融资支持力度。目前重庆金融体系存在严重的结构失衡问题，银行业占全部金融机构的比例过大，使得工业部门融资渠道单一，工业化难以获得全方位的金融服务支持，要大力发展证券业、保险业、信托业等非银行金融机构，丰富金融市场结构，拓宽企业融资渠道，有效满足工业化的资金需求。
（二）加大对城镇化基础设施建设的投融资支持
在推进城镇化方面，加大对城镇化基础设施建设的投融资支持。人口的集聚和城镇人口规模的扩大，对道路、住房、水电供应系统等基础设施提出了更高的要求，这些基础设施的建设既是保障城市人口安居乐业的基础，也是带动房地产业、制造业、金融服务业等多个产业发展的契机，将直接扩大对第二和第三产业的投资需求，为此，加大城镇化固定资产投资，促使城镇化成为拉动重庆市经济增长的强大动力。
（三）深化信贷体制改革
提高金融效率是重庆金融业发展的当务之急，要减少政府对银行信贷的干预，打破银行业在金融机构的垄断地位，走出传统信贷标准的桎梏，改革金融市场信用制度，扩大向有潜力的非国有企业、民营企业发放贷款，提高储蓄投资转化率。
1.蒙荫莉.金融深化、经济增长与城市化的效应分析[J].数量经济技术经济研究，2003（4）
2.张宗益，许丽英.金融发展与城市化进程[J].中国软科学，2006（10）
3.郑长德.中国的金融中介发展与城镇化关系的实证研究[J].广东社会科学，2007（3）
4.孙建军，黄景贵.金融业在海南省工业化进程中的作用分析[J].海南金融，2007（2）
5.张士涛.基于VAR模型分析我国工业化与金融发展的关系[J].经济论坛，2010（1）
金融工作经验总结范文第5篇
一、我国金融发展与制造业对外贸易关系的实证研究
（一）变量定义与数据说明
金融市场发展规模指标：中国的金融体系是一个以银行为主的体系，虽然近些年证券市场有所发展，但是银行仍然占据着核心地位，中国有高储蓄的特点，鉴于数据的可获得性，许多文献认为利用金融机构的存贷款总额可以基本反映金融资产水平。即： FIR=（D+L）/GDP其中，D、L分别代表金融机构人民币存贷款余额。因此本文选取FIR=（D+L）/GDP衡量中国金融深化程度。，同时采用FS=M2/GDP来反应中国经济的货币化程度，货币的渗透力和经济调节功能。金融发展效率指标：这里本文采用储蓄投资转化率（FE）来衡量金融市场的效率，公式为FE = D/L其中。该指标越高，表明中国的投资市场越发达，金融效率越高，越能更好地促进该国的经济增长。金融发展结构指标：本文将用证券市场的发展情况来衡量中国的金融市场结构。本文选用证券之和S（股票总市价+政府债券发行额+企业债券发行额）与国内生产总值的比值，公式为ZB=S/GDP。考虑到中国的证券化市场主要还是股票市场，所以本文也用股票的市价总值与国内生产总值之比来衡量金融市场的结构变化，股票市价总值用C表示，公式为CB=C/GDP， 反映了股票市场的规模。股票市价总值增长率越大，与GDP的比值也越高，那么证券市场越发达，规模也越大，即金融市场结构越完善。
国际贸易开放度指标：国际贸易开放度指标是反映一国对外开放程度的综合性指标，它在数值上等于所选制造业27个行业的进出口总额与GDP之比，用OPEN表示。该指标越高表明中国制造业对外贸易程度越高。
（二）平稳性检验
在处理某随机时间序列数据时，首先要考虑的问题是判断数据的稳定性。如果直接对非平稳的时间序列进行回归，那么就会导致“伪回归”现象，因此必须对数据的平稳性进行检验。本文将选用ADF检验法来判断1993年-2013年所选数据指标的平稳性。
本文对该组序列进行了单位根检验，结果也发现他们是不平稳的时间序列。单位根检验的原则是P值小于5%，则为通过检验，表示平稳，反之，则为不平稳。
为了消除异方差，本文对各自变量与因变量取自然对数，并且对他们进行一阶差分。
通过图1可以发现，该序列围绕0值上下波动，虽然有升有降，但总是会回归0值，所以该序列是平稳序列。为了进一步考察他们的平稳性，本文对取对后的一阶差分序列进行ADF检验，发现无论是自变量还是因变量都通过T-检验。
由表2可知，金融发展的五个指标与制造业对外贸易开放度之间是一阶平稳的，即I（1）。序列通过平稳性检验后，我们需要考虑该序列是否存在协整关系，即金融发展五指标与制造业外贸规模之间是否存在长期均衡关系。这里只能判断该组序列可能存在协整关系。
（三）协整检验
前面已经检验发现FIR，FS，FE，ZB，CB，OPEN都是I（1）的，因此可以进一步进行协整分析。这里本文对这组数据一阶差分后的新时间序列数据进行协整关系检验。结果见表3：
由Johanson检验知，该组时间序列在5%的显著水平上，存在3个协整关系。所以DOPEN和DFIR，DFS，DFE，DZB，DCB之间存在着一定的协整关系，就是DOPEN和DFIR，DFS，DFE，DZB，DCB之间存在着长期均衡的共同发展趋势。也就是说，金融发展规模，金融发展效率以及金融发展结构的变化与制造业对外贸易之间存在着长期均衡的共同发展趋势。
（四）格兰杰因果检验
前面已检验该组时间序列数据具有长期的均衡关系，但他们之间是否存在因果关系还需要进一步验证。金融发展指标是否是造成制造业外贸水平扩大的原因，反过来制造业的对外贸易有没有促进金融业的发展，这是接下来本文要重点考察的对象。
从表4可以看出，在滞后阶数为2，显著水平为5%的条件下，DFIR不是DOPEN的格兰杰原因的概率相当小，也就是很大概率上认为DFIR是DOPEN 的格兰杰原因。也就是说中国的货币化程度是造成制造业对外贸易出口增加的一个非常重要的原因。广义货币M2越多，增长越快，则制造业外贸规模越大。而相反，制造业外贸水平并不是中国货币化程度加深的原因。DFS不是DOPEN的原因的概率为0.01%，也不是说，有99.99%的概率认为中国金融机构的存贷款的增加促进了制造业外贸规模的发展。反之则不然。制造业的外贸增长并没有多大程度上带来金融机构存贷款的增加。金融效率与制造业外贸规模没通过格兰杰因果关系检验。可见，中国金融效率的高低对制造业外贸并没啥影响，而制造业外贸的增减对金融机构运行的效率也没啥促进作用。证券市场的发展对制造业的外贸规模则有显著的因果影响。可见，中国证券市场，尤其是股票市场的发展对制造业外贸规模有着显著的因果关系，股票市场越发达，制造业外贸规模越大、反之则不然。
二、实证结果与政策建议
协整关系检验结果表明，制造业外贸水平与金融发展规模，金融发展效率和金融发展结构均存在长期均衡的关系。可以认为中国的货币化程度以及金融机构的存贷款与制造业的对外贸易之间有着密切的联系；金融发展效率与制造业外贸之间有长期的影响关系；证券市场尤其是股票市场的发展会给制造业外贸带来长期影响。
