一、宏观经济政策宜结构性微调（论文文献综述）
韩业[1]（2019）在《影子银行系统性风险的度量与防范研究 ——基于信托行业视角》文中认为2008年美国次贷危机导致的国际金融危机,对世界经济发展与金融稳定运行产生巨大冲击。影子银行作为触发危机的重要主体,引发了各界广泛的关注和研究。在我国,影子银行作为“银行的影子”,通过监管套利等方式开展“类贷款”业务。近年来,一方面由于信贷政策调整出现刚性融资缺口,另一方面由于我国金融深化及创新不断进行,影子银行实现了快速发展。随着影子银行与各行业联系愈发紧密,风险在各行业之间、各市场之间的传染明显增大。在此背景下,2017年7月第五次全国金融工作会议强调把防范化解系统性金融风险放在更加重要的位置。鉴于当前影子银行规模持续扩张、风险传导链条不断延长,研究影子银行系统性风险尤为重要。在研究系统性风险时,风险测度和风险防范是重要部分。风险测度通过提供直观的量化结果,为影子银行系统性风险提供研究基础;风险防范作为系统性风险研究的目标,为影子银行系统性风险提供应用结论。因此,研究中国影子银行系统性风险的度量及防范具有很重要的现实意义,这正是本文研究的主题所在。本文共由六章构成,第一章是绪论,第二章是影子银行系统性风险度量及防范的理论基础,第三章是基于机构网络的影子银行系统性风险研究,第四章是基于行业网络的影子银行系统性风险研究,第五章是基于实体经济系统性风险及政策实施效果的影子银行系统性风险研究,第六章是研究结论及未来展望。第一章是分别对研究背景、研究意义、研究创新及相关文献综述进行了论述。其中,文献综述主要包括四个部分,分别为影子银行的定义、影子银行的风险、影子银行风险的度量方法、影子银行的监管。第二章首先从总体上论述了本文研究影子银行系统性风险的理论基础,主要内容是:系统性风险的本质是站在网络的视角,考察风险在相互关联的个体与整体之间相互影响。因此,本文围绕影子银行机构网络、影子银行行业网络、影子银行与实体经济网络三方面研究影子银行系统性风险。影子银行系统性风险的初始源头是外部负向冲击,而后经过影子银行内部风险传染机制不断放大,最终导致整个影子银行网络系统遭受损失,并对与其有业务往来的经济主体产生负外部性。负向冲击的源头及承受负外部性的经济主体,就是与影子银行有业务关联的实体经济。因此,影子银行系统性风险不仅对实体经济有负向影响,还受实体经济风险的影响,二者相互作用、相互影响,构成了完整的影子银行系统性风险。影子银行系统性风险至少包含以下两个要素:负向初始冲击和风险放大机制。其中,负向初始冲击主要来源于影子银行体系外部的实体经济冲击,如经济增速下滑、房地产价格下跌等冲击。风险放大机制主要来源于影子银行体系内部关联网络所导致的传染性风险。其次,本章还对下文中各章涉及的理论基础进行了详细论述,主要包括:对第三章选择信托行业构建机构网络的原因进行了分析,并对代表性机构设定进行了详细论述,同时对实证方法的选择进行了论述;对第四章利用溢出指数刻画系统性风险进行了论述,同时对实证方法的选择进行了论述;对第五章选择信托贷款作为连接实体经济与影子银行风险载体进行论述,在其基础上对以信托贷款变动刻画实体经济系统性风险进行了论述,并对以信托贷款变动研究政策防范风险效果进行了论述。根据上述理论脉络,本文逐步拓展负向初始冲击和影子银行系统关联网络,度量影子银行系统性风险并得出相应传导路径。由于准确识别系统性风险重要传导路径是防范系统性风险的重要前提,因此本文将空间维度系统性风险传导路径与时间维度系统性风险度量结论相结合,层层深入的得出影子银行系统性风险防范建议。第三章将负向冲击设定为外生变量,分两小节研究影子银行机构网络系统性风险。本章第一小节基于代表性机构研究影子银行时间维度系统性风险。本小节主要内容如下:本章借鉴Duarte and Eisenach（2015）思路,利用信托业务的微观逐笔业务数据建虚拟机构资产负债表,并改进资产价格传染网络模型对以信托行业为代表的影子银行系统性风险进行度量。本小节的主要创新便是介绍如何对微观业务数据进行调整,将逐笔业务数据提炼成标准的资产负债表数据,进而度量影子银行系统性风险。第一部分着重介绍了如何将微观分笔业务数据调整为适合资产价格传染模型标准的底层数据。第二部分在第一部分的基础上,利用已提炼的基础数据构建虚拟资产负债表,改进资产价格传染网络模型,构建影子银行系统性风险指标。由于虚拟资产负债表的构建是系统性风险测度的关键环节,本部分还归纳出利用微观业务数据构建虚拟资产负债表的一般性思路。此外,根据影子银行系统性风险传导机制的分析结果,得出刚性兑付是诱发影子银行系统性风险的重要源头。第三部分得出影子银行系统性风险水平较高且波动剧烈的实证结果,并对影响系统性风险因素进行分析,得出相较规模因素,杠杆是主要影响因素。第四部分对本小节进行总结并提出如下防范系统性风险的建议:（1）加强对影子银行业务的监管;（2）加强对刚性兑付的监管;（3）完善系统性风险监测指标;（4）监管政策应有长期规划及连续性,避免短期视野而相机抉择。此外,本小节还具体论述代表性机构的设定思路、合理性论证及稳健性检验。同时,为了确保研究的谨慎,本章第二小节、下章将继续对比进行实证结果的稳健性验证。第三章第二小节在第一小节基础上,一方面明确负向冲击来自于实体经济房地产行业,另一方面拓展信托行业的机构网络,研究外部负向冲击通过信托机构网络的相互放大及传染机制对影子银行系统性风险的影响。本章第二小节主要内容如下:本章借鉴Greenwood et al.（2015）思路,利用样本信托公司年报业务数据构建虚拟资产负债表,并结合资产价格传染网络模型,对由实体经济房地产行业引发的影子银行系统性风险进行研究。本小节第一部分由虚拟资产负债表的构建、系统性风险指标构建、模型数据选取及描述性统计三部分构成。就虚拟资产负债表的构建而言,在样本信托机构数量的拓展导致数据由分笔业务数据变为年报业务数据的背景下,本部分根据样本数据的变化,重新构建虚拟资产负债表。就系统性风险指标构建而言,本部分首先介绍模型设定背景,在沿用第一小节模型假设的同时,对具体原因进行了论述;其次论述了选择房地产行业作为外生冲击变量的原因;最后部分构建影子银行系统性风险指标并对其影响因素进行分解,为后续分析系统性风险重要传导路径及风险防范建议做准备。本小节第二部分对影子银行系统性风险进行了实证分析,分别得出时间维度、空间维度系统性风险及系统性风险重要传导路径三方面结论。在时间维度系统性风险方面,影子银行系统性风险波动剧烈且走势震荡向上。同时,稳健性检验显示,在相同样本区间,本小节与上小节实证结果的时变特征较为一致,相互验证了两小节结论均具有较好的稳健性。在空间维度系统性风险方面,根据实证结果归纳出系统重要性、系统脆弱性及系统重要中继机构,并对其特征得出结论。相较整体样本机构而言,系统重要性机构及系统脆弱性机构均具有高关联性及高杠杆的特征;相较系统脆弱性机构,系统重要性机构更具有高关联性和高资产规模的特征;相较系统重要性机构,系统脆弱性机构更具有高杠杆的特征;对于同时作为重要性机构及系统脆弱性机构的系统重要性中继机构而言,由于其高杠杆的特征突出,更具有系统脆弱性机构特征。在影子银行系统性风险传导路径方面,通过系统性风险空间维度指标,分析传导机理,并构建各时期重要的系统性风险传导路径。第三部分对本小节进行总结并提出如下防范系统性风险的建议:（1）需要关注系统重要性机构、系统脆弱性机构及系统重要性中继机构,进而抑制影子银行系统性风险的生成及扩散;（2）应有的放矢的根据机构特征制定具体监管方法,进而提高监管政策的有效性。至此,第三章从时间维度和空间维度完成了以信托行业为代表的影子银行系统性风险测度及防范分析。在第四章,一方面拓展影子银行的行业网络,引入从事影子银行业务的银行行业、保险行业、证券行业;另一方面,在延续上一章实体经济房地产行业对影子银行影响设定的基础上,进一步将房地产行业对影子银行的影响内生化。这样,构建由信托行业、银行行业、保险行业、证券行业代表的影子银行行业与由房地产行业代表的实体经济行业共同组建的5行业影子银行系统关联网络,研究影子银行与实体经济的相互关联与相互影响,进而从系统、动态的角度研究影子银行系统性风险。此外,本章还通过实证结果进一步与第三章两小节进行稳健性检验。基于上述逻辑思路,本章借鉴Diebold and Yilmaz（2012）思路,利用各行业股票市场指数,通过溢出指数模型刻画各内生变量之间风险相关性,进而研究影子银行系统性风险。本章第一部分对系统性风险溢出指标的构建进行了介绍。本部分首先对溢出指数模型的实证方法进行介绍,构建了宏观层面和微观层面溢出指数,进而为影子银行系统性风险的实证结果提供基础。就宏观层面而言,本部分构建了总溢出指数、方向性溢出指数。其中,总溢出指数表示总溢出程度,而方向性溢出指数表示个体与整体之间的方向性溢出程度。就微观层面溢出指数而言,本部分构建了相对溢出指数、净相对溢出指数和总相对溢出指数。其中,相对溢出指数表示个体对个体的溢出程度,净相对溢出指数反应两个体间,谁对谁的溢出程度更大,总相对溢出指数反应个体之间相互溢出程度的总和。之后,对溢出指数模型的实证数据进行介绍。鉴于本章样本同时涉及实体经济与影子银行不同行业,利用业务数据刻画各行业的风险固然理想,但是因为相关数据较难获取,而且数据的统计原则不统一、不明确,因此本章选取各行业股票市场数据作为样本数据,并对具体选取标准进行了分析说明。在此基础上,本文利用Diebold and Yilmaz（2009）中波动率测算方法对各行业风险指标进行构建。第二部分进行了实证分析,得出了基于溢出指数模型的影子银行系统性风险时间维度、空间维度及系统性风险重要传导路径的研究结论。就时间维度来看,由波动率总溢出表刻画的影子银行系统性风险总体程度较高,但随着时间推移,影子银行系统性风险逐渐降低。尤其值得注意的是,在相同的样本期间,虽然数据基础与实证方法不同,但是本章与上章两小节实证结果展示的影子银行系统性风险的时变特征具有较高的一致性,因此再次相互证实结果的稳健性。就空间维度来看,就方向性而言,在大部分样本期间,作为影子银行业务源头的房地产行业对影子银行系统保持正向净风险溢出,同时在样本前期,作为影子银行流动性源头的银行行业也对影子银行系统保持正向净风险溢出,但是在样本后期,证券行业成为对影子银行系统正向净风险溢出的行业;就溢出程度而言,在样本前期,房地产行业与银行行业的净溢出指数较大,表现出较强的风险溢出程度,而在样本后期,虽然证券行业成为对系统风险溢出贡献最大行业,但是净溢出指数较小,且与同时期的信托行业数值相近,因此并没有表现出绝对领先的溢出程度。在影子银行系统性风险重要传导路径方面,本部分在实证结果的基础上分析传导机理,通过净溢出指数和净相对溢出指数,构建各时期重要的系统性风险传导路径。此外,通过对系统性风险传导网络进一步分析,本部分还得出了影子银行系统风险传导网络总关联性逐步下降、系统性风险传导机制源头行业在风险传导网络中的地位的重要性逐渐下降两个实证结论。第三部分对本章进行总结并提出如下防范系统性风险的建议:（1）提高识别不同时期影子银行风险传导机制的频率,找出系统性风险的重要源头行业,并对其加强风险监管,从源头防范系统性风险的爆发;（2）加强风险传导机制中频繁出现且抵御风险能力薄弱行业的监管。至此,第三章和第四章通过对影子银行关联网络的逐步拓展,不仅实现了对影子银行系统性风险的风险放大机制的研究更得出了影子银行系统性风险度量及风险防范的有益结论。而对于影子银行系统性风险另一重要要素:负向初始冲击,本文第五章将进一步拓展至整个实体经济。为了既体现影子银行与实体经济风险相互连接、相互影响又研究作为负向冲击源头的实体经济系统性风险对影子银行的影响,第五章利用信托贷款作为连接影子银行和实体经济的研究载体。第五章将最具影子银行特征的信托行业投向实体经济各行业的信托贷款作为连接实体经济与影子银行的桥梁,以其在实体经济各行业的环比变动作为模型样本变量,研究实体经济系统性风险。同时,本章创新性引入政策因素,构建政策潜变量,改进Diebold and Yilmaz（2012）溢出指数模型,研究政策对防范系统性风险的效果。本章第一部分引入政策潜变量,改进溢出指数模型,并进行了模型数据说明。就引入政策潜变量而言,本章借鉴荆中博和方意（2018）采用的Qual VAR模型将离散的监管政策变为连续的监管政策潜变量,并在实证数据处理部分进行了详细说明。就改进溢出指数模型而言,本章将信托投向实体经济的环比变动内生变量与政策内生变量共同构建溢出指数模型,但是创新性单独考虑行业之间的溢出效应及政策溢出效应。同时,在第四章溢出指数的基础上,构建政策靶向性溢出指数、政策有效性溢出指数和政策协调性溢出指数。第二部分进行实证分析,就实体经济系统性风险、政策防范实体经济系统性风险效果及实体经济系统性风险重要传导路径得出了结论。就实体经济系统性风险而言,由总溢出指数刻画的实体经济系统性风险在样本前期走势平稳,后期波动剧烈。就实体经济各行业与总体之间风险相互影响而言,从长期角度看,采矿业、电力燃气及水的生产和供应业等基础产业对实体经济系统性风险影响最大。因此需要从战略层面关注此领域系统性风险,避免造成实体经济与影子银行的共振,进而生成更大范围系统性风险。值得注意的是,金融业净溢出指数排名最后,表明在长期,不应仅着重强调金融行业对实体经济系统性风险的重要贡献,应该站在实体经济整体关联网络中,明确各行业的系统重要性,并准确定位它们在系统性风险传导过程中扮演的主要角色;而从短期角度看,制造业、信息传输计算机服务等行业对风险的变动较为敏感。因此需要对其及系统重要性传导路径中涉及各环节行业进行关注,防止其成为影子银行系统性风险负向冲击的源头。就政策对防范实体经济系统性风险的效果而言,政策之间的协调配合非常重要,不仅能够避免单独政策产生的外部性,更能够提高政策的有效性及持续性。就实体经济系统性风险重要传导路径而言,在实证结果基础上分析传导机理,并根据风险源头的影响程度,得出重要的系统性风险传导路径。第三部分对本章进行总结并提出如下防范系统性风险的建议:（1）应将政策靶向性及有效性纳入统一框架综合考虑,提高政策工具实施效果;（2）加强各监管部门政策协调力度,提高同时应对来自不同维度的系统性风险的能力。
付楷[2]（2019）在《基于DSGE模型的结构性货币政策有效性研究》文中进行了进一步梳理传统宏观经济理论认为,货币政策是通过运用总量工具影响货币总量或市场利率,从而达到宏观经济调整的目的。过去我国央行主要采用“大水漫灌”式的统一货币政策,保持经济合理增长、较为充分的就业、低通胀与维护国际收支平衡。自2007年次贷危机之后,货币和宏观经济调控现实问题的不断加剧,总量型货币政策矛盾不断凸显,这使得人们不得不对货币经济理论进行反思与优化,并且促使了中央银行不断创新货币工具。在错综复杂的国际经济形势以及国内巨大的经济回落压力下,2013年起,央行逐步推出创新型的结构性货币政策工具组合,其中以定向降低存款准备金率、定向再贷款、公开市场短期流动性调节工具（SLO）、常备借贷便利（SLF）、中期借贷便利（MLF）、补充抵押贷款（PSL）为代表。旨在加强对“三农”、小微企业、自主创新、节能环保、就业、教育等重点领域及薄弱环节的金融支持,严格限制对高耗能、高污染的资源能源型产业的信贷支持。随着结构性货币政策的深入,有必要全面准确评估这类定向调控的货币政策是否能够发挥其产业结构调整的引导作用,抑制更多资金流向高耗能、高污染的资源能源型产业。国内外学者对结构性货币政策有效性方面进行了深入研究,研究十分丰富,为本文研究奠定了基础。通过整理国内外相关研究现状发现存在一些不足:首先,关于结构性货币政策有效性研究主要集中在定量分析,缺乏统一的结构性货币政策数理分析框架。其次,关于结构性货币政策对产业结构调整的研究主要针对“三农”、小微企业等重点薄弱领域,以及汽车制造业、房地产等过剩产业进行分析,而结构性货币政策对高耗能、高污染的资源能源型产业的影响作用和产业结构调整方面需要进一步深入研究。因此,本文利用DSGE模型建立统一的结构性货币政策分析框架,论文的实证研究内容及相应结论主要包括以下几个方面:首先,归纳总结出统一的适合我国特点的结构性货币政策传导路径。通过对两类数量型、价格型结构性货币政策的特点、传导路径进行分析,发现我国结构性货币政策传导路径的核心是调整商业银行融资成本,影响商业银行信贷资产内部结构,从而调整产业融资成本,通过贷款结构间接影响产业结构,为后文结构性货币政策数理模型的建立奠定基础。其次,利用DSGE模型构建包含家庭、中间品厂商、最终品厂商、银行四部门的结构性货币政策分析框架。利用结构性货币政策传导路径,引入两类数量型结构性货币政策变量:定向调整再贷款比例、定向调整存款准备金率和两类价格型结构性货币政策变量:定向调整再贷款利率、定向调整存款准备金利率构建银行贴现利润函数,同时引入生产中的负外部性概念,分析结构性货币政策对负外部性产业的影响。最后,对DSGE模型进行实证模拟分析。本文以高耗能、高污染的资源能源型产业为研究对象,选取2013年1月到2017年12月的宏观观测数据对参数实证模拟,对于影响稳态的结构性参数采用贝叶斯估计的方法进行校准,同时引入宽松货币政策冲击与投资成本加成冲击,分析得出四类结构性货币政策均能有效降低负外部性,其中价格型结构性货币政策表现最佳,另外对比不同冲击下的脉冲响应发现,结构性货币政策对外生冲击的敏感度较低。根据相应实证模拟结果,提出以下建议。第一,科学界定结构性货币政策调控范围,防止“搭便车”行为产生;第二,持续稳步推进利率市场化,加强不同期限利率水平之间的传导,提高结构性货币政策工具调节流动性的有效性;第三,建立科学有效的资金流向监督机制,引导金融机构将央行释放的流动性投向薄弱产业,而不是”两高”产业;第四,协调运用结构性货币政策与其他宏观政策,充分发挥宏观政策的定向调控职能,促进产业结构调整。
中国人民大学国际货币研究所[3]（2013）在《国际货币金融每日综述》文中研究说明
王志铭[4]（2012）在《中国住房市场分层次调控体系研究》文中进行了进一步梳理近年来,我国城市房价连年攀升,在北京、上海等一线城市,住房价格已经远远超出当地城镇居民的收入水平。关于我国的房地产是否过热、住房价格是否严重偏离其正常价值的问题逐渐成为政府与百姓、商业与学界共同关注的焦点。越来越多的声音将问题的焦点指向了政府,希望政府在此轮住房市场价格的上涨中有所作为。就在这样的一种情况下,政府对住房市场的调控成为了一种必然的选择。但是紧接着一系列的问题接踵而至,例如,调控所应该把握的住房价格临界值在什么地方?所谓房地产泡沫应如何进行科学的评估?调控政策的制订与操作权应掌握在中央政府手中还是在地方政府手中?住房市场是否应该进行分类调控?如果应该那么这种分类的依据又是什么?调控到底是以行政手段和金融管制为主还是以税收政策为主?政府应着眼于短期、频繁调控还是应着眼于长期调控?调控到底是应该以抑制需求为主还是以增加供给为主?调控是应该采取“一刀切”式的全国统一政策还是应该采取针对不同地区、不同需求群体、不同供给群体的“差异性”政策?调控政策的现实绩效应该如何科学公正地评价?要想系统而科学地回答这一系列的问题,需要对我国住房市场的历史变迁、现状及未来趋势有一个较为全面、深刻的把握,需要对近年来我国政府出台的一系列住房调控政策有一个合符实际的研判,需要对房地产理论、宏观调控理论、现代金融理论、政府与市场的关系、发达国家住房市场发展的经验教训具有较深入的研究,其工作难度是显而易见的,但如果解释得合理,其理论上的贡献和现实政策制订时的参考价值,同样是不言而喻的。本文选择的切入点是住房市场调控的基本概念及理论,首先从住房的功能、属性、特征和住房市场调控的内涵出发,提出了住房的四大功能和两重属性,进而阐述了住房市场宏观调控的必要性。由于住房市场宏观调控的复杂性,本文接下来通过对概念、必要性、理论依据、特征和标准等方面内容进行说明,给出了一个我国住房市场分层次调控的理论框架,其要点是通过“住房支付能力的度量”、“住房保障线”、“住房供给结构比例”、“住房市场的泡沫度量”等核心指标的设定,提出住房市场调控应该从三个层次——市场需求层次、市场供给层次和区域发展层次展开,其主旨是为了引出本文的核心内容——关于我国住房市场分层次调控体系的构想。毋庸置疑,要想构建我国住房市场分层次调控体系,就必须以我国住房市场现状的总体把握、近年来我国政府住房市场宏观调控政策的历史变迁和具体内容的详细解读、借鉴主要发达国家和地区住房市场发展经验教训为基础,以现有房地产理论和市场经济条件下宏观调控理论为依据,进行理论的拓展与创新。因此本文接下来用了三章（第4、5、6章）的篇幅,分别从分层次调控的视角,探讨了我国住房市场价格的区域化特征、我国住房市场调控的变迁与评价、国外住房市场调控理论与经验借鉴等三大问题,主要观点是：我国东部、中部、西部三大区域住房市场的发展不均衡且价格差异很大；在历次住房市场调控中政府出台的政策呈“一刀切”态势；美国、德国、新加坡、香港等房地产市场发展较完善的国家和地区的调控措施具有较强的目的性和灵活性。承接前6章的逻辑思路,本文在第7章着重阐述了本文的核心内容,即我国住房市场分层次调控体系的构想。住房市场分层次调控设计的理论基础,是公平分配原理和社会保障原理,同时政府在住房市场调控过程中,首先要明确两个基本问题：政府住房市场调控政策的目标和构建住房市场调控体系的原则。世界各国对住房市场调控政策目标的具体表述各不相同,但宗旨是一致的,即解决住房困难,提高人民的居住水平和居住质量,保障公民居住权利；而原则主要有四项,即公平原则产权明晰原则、阶段性推进原则和适应需求原则。同时,在我国住房市场分层次调控的过程中政府还必须实现思路的三大转变,即从抑制需求为主向增加供给为主转变、从行政手段和金融管制为主向税收政策调控为主转变、从中央调控为主向地方政府调控为主转变；住房市场分层次调控体系的基本内容分为三大部分,即需求层次的住房市场调控、供给层次的住房市场调控、区域发展层次的住房市场调控。（1）在需求层次的住房市场调控中,政府应根据不同收入的消费者对住房的不同需求,制订不同的住房制度和调控措施,以实现既满足了不同收入阶层的住房需求,有平抑了住房价格的目的；（2）在供给层次的住房市场调控中,政府应根据市场商品——住房、住房市场商品的供给者——开发商以及住房市场本身的不同分类入手,运用不同的手段,实行有增有减、有扶有压、有紧有松的差异性调控政策,以谋求一种既维护了公平又提高了效率的调控效果；（3）在区域发展层次的住房市场调控中,应针对我国住房市场区域发展不平衡的现状,提出一系列因地制宜、分类指导的调控政策,以造就一个价格有涨有跌、发展有快有慢、区域不同但全局均衡的良性的全国房地产大市场。
中国银行国际金融研究所课题组,黄志强,曹远征,宗良[5]（2012）在《经济小幅回升 政策稳中有松——中国银行中国经济金融展望季报（2012年第二季度）》文中提出受外部环境有所好转、政策预调微调效应显现等因素的影响,二季度经济增长将比一季度小幅回升,预计GDP增长8.4%左右,CPI上涨3%左右,中国经济"硬着陆"的可能性很小。从发展趋势来看,产能过剩、外汇占款、新增贷款和房市调整等都是当前需要高度关注的热点问题。未来几个季度,
阎勤,卢跃,钟海州[6]（2012）在《2012年国际国内宏观经济环境及对宁波经济的影响》文中认为2012年国际经济环境仍将严峻和复杂,全球经济复苏缓慢、难有明显起色,但不稳定性不确定因素增多,对国际经济走势演变的影响更为深刻。我国经济工作将围绕主题主线,更加注重"稳健、积极",把稳增长、调结构、控物价、惠民生、抓改革、促和谐作为重点任务。经济自主增长的新动力源作用将逐步显现,经济发展将继续保持平稳较快发展。国际国内宏观经济环境的深刻变化对宁波经济发展将产生重大影响,既带来新机遇,也带来新挑战,既有有利因素,也有压力因素,总体来看,机遇大于挑战,有利多于压力。
中国银行国际金融研究所课题组,黄志强,曹远征,宗良[7]（2012）在《经济和物价增速双降宏观政策稳中趋松——中国经济金融展望季报（2012年第一季度）》文中认为2011年以来,我国经济运行总体良好,呈现"增长较快、价格趋稳、效益较好和民生改善"四大特征。估计2011年全年中国GDP增长9.3%左右,CPI上涨5.4%左右。受外部环境恶化、楼市调整和产能过剩等因素的影响,2012年我国经济和物价的增速将出现双降,GDP和CPI涨幅均会低于2011年。初步预测,GDP增长8.8%左右,比2011年回落0.5
本刊评论员[8]（2011）在《把结构调整放到更加突出的位置》文中研究表明最近,温家宝总理指出,要把握好宏观调控的方向、力度和节奏,适时适度进行预调微调。温家宝总理的讲话为"十二五"开局之年的宏观调控收官指明了方向。
李丹丹,苗燕[9]（2011）在《货币政策无须变基调 明年财政更积极》文中进行了进一步梳理央行在日前发布的《第三季度中国货币政策执行报告》中明确，未来“将继续实施稳健的货币政策，适时适度进行预调微调”。“预调微调”随即成了当下市场讨论最热的关键词。有声音认为，这代表着货币政策即将放松；也有声音认为，这仅仅是结构性的调整，绝非政策放松。 ?
于立,唐任伍,汤益诚,杨继瑞,白永秀,景维民,姜长云,胡金焱[10]（2011）在《中国宏观经济前景与政策选择》文中进行了进一步梳理2011年以来,对于中国宏观经济的走向众说纷纭。拉动GDP的动力从哪里来,控通胀、稳增长方略如何,产业发展是否联动宏观问题,货币政策迷雾重重,宏观调控如何再出新招?本刊编辑部约请八位专家笔谈,试图解构经济改革进程中的现实问题。
二、宏观经济政策宜结构性微调（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、宏观经济政策宜结构性微调（论文提纲范文）
（1）影子银行系统性风险的度量与防范研究 ——基于信托行业视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究综述 |
| 1.2.1 影子银行的定义 |
| 1.2.2 影子银行的风险 |
| 1.2.3 影子银行的监管 |
| 1.2.4 影子银行系统性风险研究方法 |
| 1.3 论文结构安排和主要创新点 |
| 1.3.1 论文的结构安排 |
| 1.3.2 论文的主要创新点 |
| 第二章 影子银行系统性风险度量及防范的理论基础 |
| 2.1 影子银行系统性风险研究的总体理论基础 |
| 2.2 基于机构网络的影子银行系统性风险研究的理论基础 |
| 2.2.1 行业及实证方法选择的理论基础 |
| 2.2.2 代表性机构设定的合理性依据及机构网络分析风险防范的逻辑思路 |
| 2.3 基于行业网络的影子银行系统性风险研究的理论基础 |
| 2.3.1 实证方法选择的理论基础 |
| 2.3.2 基于溢出指数模型刻画影子银行系统性风险的理论机制 |
| 2.4 利用溢出指数研究实体经济系统性风险及政策效果的理论依据 |
| 2.4.1 选择信托贷款作为连接实体经济与影子银行风险载体的理论基础 |
| 2.4.2 信托贷款变动刻画实体经济系统性风险的理论依据 |
| 2.4.3 通过信托贷款变动研究防范实体经济系统性风险政策效果的理论依据 |
| 第三章 基于机构网络的影子银行系统性风险研究 |
| 3.1 基于代表性信托机构的影子银行系统性风险研究 |
| 3.1.1 系统性风险指标构建的微观数据基础 |
| 3.1.2 虚拟机构资产负债表与系统性风险指标的构建 |
| 3.1.3 影子银行系统性风险实证结果分析 |
| 3.1.4 本小节结论与政策建议 |
| 3.2 基于信托机构网络的影子银行系统性风险研究 |
| 3.2.1 虚拟资产负债表及系统性风险指标的构建 |
| 3.2.2 影子银行系统性风险实证结果分析 |
| 3.2.3 本小节结论及政策建议 |
| 第四章 基于行业网络的影子银行系统性风险研究 |
| 4.1 影子银行系统性风险溢出指标的构建 |
| 4.1.1 溢出指数模型的实证方法 |
| 4.1.2 溢出指数模型的实证数据 |
| 4.2 影子银行之间溢出效应实证结果分析 |
| 4.2.1 波动率全样本溢出表 |
| 4.2.2 影子银行系统波动率总体溢出的时变特征 |
| 4.2.3 影子银行系统性风险稳健性检验 |
| 4.2.4 影子银行系统波动性方向溢出的时变特征 |
| 4.2.5 影子银行系统性风险传导机制 |
| 4.3 本章结论及政策建议 |
| 第五章 基于实体经济系统性风险及政策实施效果的影子银行系统性风险研究 |
| 5.1 实体经济系统性风险及政策溢出指标的构建 |
| 5.1.1 溢出指数模型的实证方法 |
| 5.1.2 实体经济系统性风险及政策溢出指数模型实证数据 |
| 5.2 实体经济系统性风险及政策实施效果实证结果分析 |
| 5.2.1 实体经济总体溢出指数实证结果分析 |
| 5.2.2 实体经济各行业溢出指数实证结果分析 |
| 5.2.3 政策溢出指数实证结果分析 |
| 5.2.4 实体经济系统性风险传导机制 |
| 5.3 本章结论及政策建议 |
| 第六章 研究结论及未来展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.1.1 基于机构网络的影子银行系统性风险 |
| 6.1.2 基于行业网络的影子银行系统性风险 |
| 6.1.3 基于实体经济系统性风险及政策防范风险效果的影子银行系统性风险 |
| 6.2 研究展望 |
| 6.2.1 提高数据质量,使研究结果具有更好现实意义 |
| 6.2.2 更加细致的拓展实体经济与影子银行网络,提供不同层次影子银行系统性风险研究文献 |
| 6.2.3 改进研究影子银行系统性风险的方法,提供更加精确的研究成果 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在校期间科研成果 |
| 致谢 |
（2）基于DSGE模型的结构性货币政策有效性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究目的 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究内容与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 第2章 文献回顾与述评 |
| 2.1 结构性货币政策传导机制有效性研究 |
| 2.1.1 结构性货币政策信号机制 |
| 2.1.2 结构性货币政策传导机制 |
| 2.2 结构性货币政策对产业的影响 |
| 2.2.1 结构性货币政策对产业产出影响 |
| 2.2.2 结构性货币政策对产业结构影响 |
| 2.3 国内外文献评述 |
| 第3章 结构性货币政策传导路径及模型建立 |
| 3.1 核心概念界定 |
| 3.2 结构性货币政策传导路径 |
| 3.2.1 数量型结构性货币政策 |
| 3.2.2 价格型结构性货币政策 |
| 3.2.3 小结 |
| 3.3 结构性货币政策的DSGE模型构建 |
| 3.3.1 家庭部门 |
| 3.3.2 银行部门 |
| 3.3.3 中间品生产部门 |
| 3.3.4 最终品生产部门 |
| 3.3.5 市场均衡及模型稳态 |
| 第4章 结构性货币政策实施效果数值模拟 |
| 4.1 稳态的相关参数校准和估计 |
| 4.2 数值模拟:结构性货币政策对资源能源型产业影响 |
| 4.2.1 货币政策冲击脉冲响应分析 |
| 4.2.2 投资冲击脉冲响应分析 |
| 第5章 政策建议 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
| 附录 |
（4）中国住房市场分层次调控体系研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 本文研究思路及结构 |
| 1.4 本文的创新点和不足 |
| 2 住房市场调控的基本概念及理论 |
| 2.1 住房的含义、功能及属性 |
| 2.1.1 住房的含义 |
| 2.1.2 住房的功能 |
| 2.1.3 住房的属性 |
| 2.2 住房市场调控及其必要性 |
| 2.2.1 住房市场调控的内涵 |
| 2.2.2 住房市场调控的必要性 |
| 2.2.3 住房市场调控的基本理论 |
| 3 住房市场分层次调控的理论框架 |
| 3.1 住房市场调控分层次调控的内涵与特征 |
| 3.1.1 住房市场调控分层次调控的内涵 |
| 3.1.2 住房市场调控分层次调控的特征 |
| 3.2 住房市场分层次调控的必要性 |
| 3.2.1 理论必要性 |
| 3.2.2 现实必要性 |
| 3.3 住房市场分层次调控的核心指标 |
| 3.3.1 合理的住房支付能力的度量 |
| 3.3.2 居民家庭住房保障线的划分 |
| 3.3.3 住房市场合理供给结构比例 |
| 3.3.4 住房市场泡沫度量 |
| 4 我国住房市场价格影响因素的差异化特征：基于分层次调控的实证分析 |
| 4.1 我国住房市场的当前特征 |
| 4.1.1 我国住房业发展正处于下行周期 |
| 4.1.2 我国住房价格有明显地区差异 |
| 4.2 我国住房市场泡沫度量实证分析 |
| 4.3 住房市场的供求因素对价格影响的实证分析 |
| 4.3.1 供给因素对住房价格的影响分析 |
| 4.3.2 需求因素对住房价格的影响分析 |
| 4.4 我国区域住房价格差异的实证分析 |
| 4.4.1 住房价格的面板数据模型 |
| 4.4.2 数据来源及变量说明 |
| 4.4.3 实证分析结果 |
| 5 我国住房市场调控的变迁与评价：基于分层次调控的历史考察 |
| 5.1 2010年前我国住房市场调控的变迁 |
| 5.1.1 我国实物分房制度的演化：1949-1998 |
| 5.1.2 我国货币分房制度的发展：1998-2010 |
| 5.1.3 2010年前我国房地产市场的政府调控的评价 |
| 5.2 2010年至今我国住房市场调控的变迁 |
| 5.2.1 本轮房地产调控的深层次原因 |
| 5.2.2 我国本轮房地产市场的调控特点 |
| 5.2.3 本轮住房市场调控的各方观点评述 |
| 5.3 我国住房市场调控的绩效评价 |
| 5.3.1 住房价格调控的绩效评价 |
| 5.3.2 供求结构调控的绩效评价 |
| 5.3.3 保障性住房建设的绩效评价 |
| 6 国外住房市场调控理论与经验借鉴 |
| 6.1 美国房地产市场的调控 |
| 6.1.1 税收政策 |
| 6.1.2 土地政策 |
| 6.1.3 租房政策 |
| 6.1.4 金融政策 |
| 6.2 德国房地产市场的调控 |
| 6.2.1 福利住房政策 |
| 6.2.2 储蓄政策 |
| 6.2.3 租赁政策 |
| 6.3 新加坡房地产市场的调控 |
| 6.3.1 政府供给为主,市场出售为辅 |
| 6.3.2 融资保障制度 |
| 6.3.3 土地管制制度 |
| 6.4 香港房地产市场的调控 |
| 6.4.1 土地管理政策 |
| 6.4.2 印花税与按揭比例政策 |
| 6.4.3 公屋制度 |
| 6.4.4 房地产市场信息公开制度 |
| 6.5 国外房地产市场的调控经验总结 |
| 7 我国住房市场分层次调控体系的构想 |
| 7.1 我国住房市场分层次调控所需体现的原理 |
| 7.2 我国住房市场分层次调控的目标和原则 |
| 7.2.1 住房市场分层次调控的政策目标 |
| 7.2.2 构建我国住房市场分层次调控的原则 |
| 7.3 我国住房市场分层次调控制度的路径思考 |
| 7.3.1 我国住房市场分层次调控中的政府职能定位 |
| 7.3.2 当前我国住房市场分层次调控政策重点的三大转变 |
| 7.4 我国住房市场分层次调控的体系内容 |
| 7.4.1 需求层次的住房市场调控 |
| 7.4.2 供给层次的住房市场调控 |
| 7.4.3 区域发展层次的住房市场调控 |
| 8 结束语 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
（5）经济小幅回升 政策稳中有松——中国银行中国经济金融展望季报（2012年第二季度）（论文提纲范文）
| 一、2012年一季度经济形势回顾与二季度展望 |
| (一) 总体形势:经济企稳通胀减压 |
| 1. 二季度经济企稳回升GDP增长8.4%左右 |
| 2. 通胀压力继续减轻CPI将回落到3.0%左右 |
| (二) 需求结构:“三驾马车”均有所加快 |
| 1. 投资增速略有回升 |
| 2. 消费增速稳中有升 |
| 3. 外部环境有所好转出口小幅回升 |
| 二、2012年一季度金融形势回顾与二季度展望 |
| (一) 货币供应量小幅回升但信贷规模低于预期 |
| 1. M2增速小幅反弹 |
| 2. 信贷规模有望回升 |
| (二) 金融市场总体回暖人民币汇率波动加大 |
| 1. 市场资金面宽松Shibor利率显着回落 |
| 2. 证券市场震荡上行 |
| 3. 人民币汇率波动加大 |
| 三、当前中国经济运行中需要关注的热点问题 |
| (一) 产能过剩问题日益凸显 |
| (二) 外汇占款增量变化的原因及其后果 |
| (三) 信贷增速低于预期货币政策结构性微调预期上升 |
| (四) 房价远未回到合理水平政策调控不应半途而废 |
| 四、宏观经济政策取向 |
| (一) 财政政策更加强调优化支出结构和结构性减税 |
| (二) 货币政策更加突出“总量适度、审慎灵活” |
| (三) 产业政策力促结构调整和弥补短板 |
| 五、专题:利率市场化与中国银行业发展 |
| (一) 银行业利率市场化转型已在进行中 |
| (二) 利率市场化改革必将加大银行业竞争但未必降低银行业息差收入 |
| (三) 利率市场化改革将刺激银行业大力发展投资业务 |
（7）经济和物价增速双降宏观政策稳中趋松——中国经济金融展望季报（2012年第一季度）（论文提纲范文）
| 一、2012年中国经济和物价增速将呈双降态势 |
| (一) GDP增长下行风险增大全年或增长8.8%左右 |
| 一是世界经济复苏将更加曲折、艰难和脆弱。 |
| 二是楼市调整影响相关行业和经济增长。 |
| 三是产能过剩风险增大影响企业生产。 |
| (二) 通胀压力显着回落CPI或上涨3.5%左右 |
| (三) 出口投资消费三大需求将有所放缓 |
| 1.投资增速略有回落 |
| 2.消费增速稳中有降 |
| 3.对外贸易增长将显着回落进口增速快于出口 |
| (四) “去库存化”压力增大工业生产将显着放缓 |
| 一是企业“去库存化”压力明显增大 (见图9) 。 |
| 二是新增订单减少抑制工业生产。 |
| 三是企业出口难度加大。 |
| 二、当前中国经济运行中需要关注的热点问题 |
| (一) 世界经济前景黯淡外贸出口形势严峻 |
| (二) 房地产市场调整或带来风险 |
| 1. 房价下跌加剧经济减速风险。 |
| 2. 房价下跌加大商业银行资产质量风险。 |
| 3. 房价下跌可能导致地方财政陷入困境。 |
| (三) 民间融资将推动利率市场化进程 |
| (四) 地方债务将是2012年中国经济的又一大风险点 |
| 1. 实际债务规模或更大, 集中还款期已经到来。 |
| 2. 经济调控影响显着, 偿债能力倍受质疑。 |
| 3. 系统性风险需防范, 可持续性受考验。 |
| 三、2012年宏观调控政策取向 |
| (一) 财政政策更加积极 |
| (二) 货币政策稳中有松 |
| (三) 提高消费对经济增长的拉动作用 |
| (四) 加快发展战略性新兴产业 |
| (五) 坚持房地产调控方向不变 |
| 1. 坚持调控方向不变, 防止房价的报复性反弹。 |
| 2. 进行结构性微调, 促进刚性需求对市场的支撑作用。 |
| 3. 完善地方政府投融资机制, 妥善解决土地财政问题。 |
| 四、2012年商业银行面临的机遇与挑战 |
| (一) 2012年银行业面临的机遇 |
| 1. 经济继续较快增长推动银行业资产持续增长。 |
| 2. 人民币国际进程加速, 为商业银行带来更大的发展机遇。 |
| 3. 金融市场和客户需求的持续深化, 将为商业银行获得更多市场空间。 |
| (二) 2012年银行业面临的挑战 |
| 1. 房地产和地方融资平台是主要风险源。 |
| 2. 深化利率市场化改革, 商业银行面临业务转型等多重压力。 |
| 3. 资本充足率和拨备压力持续增加, “资本约束”依然严峻。 |
（10）中国宏观经济前景与政策选择（论文提纲范文）
| 人民币汇率之谜 |
| 汇率之谜一:贫困线之争 |
| 汇率之谜二:升值还是贬值 |
| 汇率之谜三:货币指数 |
| 经济增长的引擎何在 |
| 以棉花产业观察宏观调控 |
| 遏制滞涨是关键的政策抉择 |
| 一、中国宏观经济已经进入滞涨区间 |
| 二、充分认识经济滞涨的危害 |
| 三、遏制经济滞涨的思路与对策 |
| (一) 宏观经济政策优化组合 |
| (二) 推进消费支撑型的增长方式 |
| (三) 加大结构调整力度是出路 |
| (四) 深化改革是必由之路 |
| 宏观经济的三个要约条件 |
| 一、对三个问题的分析 |
| 二、对中国宏观经济走势的判断 |
| 宏观经济的特定影响因素 |
| 一、影响中国宏观经济走向的因素 |
| 二、通货膨胀日益凸现 |
| 三、本轮通胀成因 |
| 四、结论 |
| 关注宏观经济运行的中长期因素 |
| 一、如何看待GDP增长速度的放缓问题 |
| 二、如何看待农产品价格及其同CPI的关系 |
| 调控主导下的经济增长总体乐观 |
| 一、中国经济:从快速回复到企稳、趋缓 |
| 二、宏观调控主导了2010年以来的经济运行 |
| 三、继续推进结构性调控, 增长乐观 |
四、宏观经济政策宜结构性微调（论文参考文献）
- [1]影子银行系统性风险的度量与防范研究 ——基于信托行业视角[D]. 韩业. 中央财经大学, 2019(08)
- [2]基于DSGE模型的结构性货币政策有效性研究[D]. 付楷. 成都理工大学, 2019(02)
- [3]国际货币金融每日综述[A]. 中国人民大学国际货币研究所. 2013年国际货币金融每日综述, 2013
- [4]中国住房市场分层次调控体系研究[D]. 王志铭. 江西财经大学, 2012(05)
- [5]经济小幅回升 政策稳中有松——中国银行中国经济金融展望季报（2012年第二季度）[J]. 中国银行国际金融研究所课题组,黄志强,曹远征,宗良. 国际金融, 2012(04)
- [6]2012年国际国内宏观经济环境及对宁波经济的影响[J]. 阎勤,卢跃,钟海州. 宁波经济(三江论坛), 2012(01)
- [7]经济和物价增速双降宏观政策稳中趋松——中国经济金融展望季报（2012年第一季度）[J]. 中国银行国际金融研究所课题组,黄志强,曹远征,宗良. 国际金融, 2012(01)
- [8]把结构调整放到更加突出的位置[J]. 本刊评论员. 中国经贸导刊, 2011(23)
- [9]货币政策无须变基调 明年财政更积极[N]. 李丹丹,苗燕. 上海证券报, 2011
- [10]中国宏观经济前景与政策选择[J]. 于立,唐任伍,汤益诚,杨继瑞,白永秀,景维民,姜长云,胡金焱. 改革, 2011(08)