This paper investigates the relationship between financial development and economic growth for the case of China over the period 1952-2001. After considering the time series characteristics of the dataset, a multivariate vector autoregressive (VAR) framework is used as an appropriate specification and the long-run relationship among financial development, growth and other key growth factors is analyzed in a theoretically based high dimensional system by identification of co-integrating vectors through tests of over-identifying restrictions. The empirical results suggest that there exists a unidirectional causality from economic growth to financial development, conclusions departing distinctively from those in the previous studies.

近年来，学者们开始认识到研究变量间关系时考虑经济中结构变化的重要性。本文采用结构断点单位根检验对我国银行发展、股市发展和经济增长的季度指标进行了研究，发现所有指标均为围绕着多个结构断点的分段趋势平稳。进而，本文采用多元Near-VAR分析了消除趋势后的指标间的因果关系，结果显示在样本期内，银行发展已经成为经济增长的一个源泉，而股市发展对经济增长的促进作用很弱。脉冲反应和预测方差分解亦证实了上述结论。股市发展的替代度量指标是分段趋势平稳以及股市发展尚未成为我国经济增长源泉的研究结论对于实施政策主导下的长期股市发展战略和短期股市稳定政策具有重要启示。

本文采用最新的随机游走滤波分析方法对中国1952～2003年间的13个宏观经济总量的波动特征、共动性和因果关系进行了经验分析，结果显示中国总产出的周期长度在改革开放之后呈现出延长且波动幅度下降的趋势，而且总产出的波动主要受到第二和第三产业产出波动的影响，长期以来第一产业发展对总产出的制约在改革开放之后消失了，结果还显示要素投入在中国经济增长中依然发挥着举足轻重的作用。总体来说，中国经济周期在改革开放以后呈现出更加明显的一般性周期特征。

logistic回归分析是度量企业信用风险的一种主流方法，它的假设比较符合经济现实和金融数据分布的特点。但是考虑到现阶段我国上市公司的信用数据具有的高维性和高相关性等特点对logistic分析产生的负面影响，本文在logistic分析中引入了能够有效降维和消除logistic方程共线性等问题的主成分分析，并对我国沪深两市上市公司的经营失败进行了实证研究，结果表明结合主成分分析法的logistic回归分析在模型解释和预测准确率等力面均优于简单的logistic分析。

在控制股市流动性和波动性的情况下，本文采用多元VAR模型对1991年至2004年间我国股市发展、银行发展与经济增长之间的关系进行了研究。过度识别条件约束下的协整向量分析发现模型系统内存在经济增长关系和股市发展关系。弱外生检验显示股市发展与经济增长之间没有任何因果关系，意味着股市发展没有促进和导致经济增长。相反，银行发展与经济增长之间具有显著的双向因果关系，且相关关系为正，说明银行发展在样本期内已经成为中国经济增长的一个源泉。实证分析还显示股市波动与经济增长和银行发展之间有着显著的双向因果关系，而且相关关系为负，说明股市中可能存在的“ 过度”波动对经济增长和银行发展产生了负面影响。