（应用数学专业论文）银行irb数据质量及安全管理研究.pdf

原 创 性 声 明 本人郑重声明:所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进 行研究所取得的成果。除文中己 经注明引用的内 容外， 本论文不包含任何 其他个人或集体已 经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡 献的个人和集体， 均己在文中以明确方式标明。 本声明的法律责任由 本人 承担。 论文作者签名:日期: 关于学位论文使用授权的声明 本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保 留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅 和借阅;本人授权山东大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关 数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本 学位论文。 ( 保 密论 文 在 解密后 应遵守 此 规定) 论文作者签名:导师签名:日 期: 山东大学硕士学位论文 摘要 本文分析了我国 商业银行数据质量的 现状， 尽管我国 商业银行为得到必要的数 据付出了艰辛的努力， 但到目 前为止，各商业银行在数据的质量方面仍不容乐观， 存在着种种问题，如 c m i s数据不规范、重复数据、数据的时效性不足，而且还存 在虚假数据的问题。本文还分析了我国商业银行对数据进行全面质量管理的必要 性，首先，数据质量管理是项专业性很强的工作;其次，商业银行的数据质量是商 业银行的生命， 随着业务竞争的加剧， 数据质量管理将会将商业银行的所有数据纳 入自己的视野: 最后数据质量管理将成为商业银行不可缺少的一部分。 本文详细分 析了数据质量问题产生的原因， 我们认为数据质量问题的产生一般会发生在数据从 其产生者传到使用者的过程、从一个机构卖到另一个机构的过程、 数据从一个系统 传到另一个系统的过程。通过分析这些原因，我们可以在这些关键点上加强力量， 改进数据质量。此外，我们还总结了商业银行数据质量的标准与原则， 数据质量的 现代标准是多方面的， 包括数据的客观性、 存取质量、 关联性以及表达方面的能力。 根据这些标准与原则，提出了商业银行数据质量管理的实施步骤，主要包括数据质 量的评测、设计与实施。本文还讨论了数据清洗与改进的技术。最后还详细分析了 数据质量的监控过程以及方法以及数据安全的问题。 本文的主要创新点是: 一国内首次对商业银行的数据质量问题，特别是商业银行的 工 r b 数据质量问 题进行系统分析。 . 为商业银行 工 r b 住 n t e r n a l - r a t i n g - b a s e d) 体系提升数据质量提出了全面 的解决方案，从数据质量的标准、 数据质量的检测、数据的清洗以 及详细 计划。 因为商业银行的工 r b 体系建设的成功对商业银行的市场化、国际化有着非常重 要的意义，i r b 数据质量是建设i r b 体系的基本条件，所以 本研究对于商 业银行有 着非常重要的现实意义。 关键词:内部评级，数据质量，信息管理系统 山东大学硕士学位论文 a b s t r a c t s i n t h i s p a p e r w e p r e s e n t t h e c u r r e n t p r o f il e o f d a t a q u a l i ty i n c h i n e s e c o m m e r c i a l b a n k s . wh i l e m u c h e ff o rt h a s b e e n p u t t o i m p r o v e t h e d a t a q u a l i ty i n c h i n e s e c o m m e r c i a l b a n k i n g i n d u s t ry d a t a q u a l i ty i n b a n k i n g i n d u s t ry i s n o t s a t i s f a c t o ry . a l o t o f p r o b l e m s e x i s t , f o r e x a m p l e , d u p l i c a t e d a t a , o u t - o f - d a t e d a t a , e t c . w e s u g g e s t t h a t t o t a l d a t a q u a l i t y c o n t r o l s n e e d t o p u t t o i r b ( i n t e rn a l - r a t e - b a s e d a p p r o a c h ) d a t a . t h e fi r s t r e as o n i s t h a t d a t a q u a l i ty c o n t r o l i s a p r o f e s s i o n a l t a s k . t h e s e c o n d re a s o n i s t h a t d a t a q u a l i ty i s c r u c i a l t o c o m m e r c i a l b a n k s . t h e n w e s h o w伽 r e a s o n o f t h e p o o r d a t a q u a l i ty a n d o r i g i n s o f i t . i n o u r o p i n i o n , t h e p o o r d a t a q u s l i 妙i s f r o m w h e n t h e d a t a i s m o v e d fr o m o n e p la c e to a n o t h e r a n d fr o m o n e s y st e m协a n o t h e r s y s te m . a ft e r k n o w i n g t h e s e re as o n s w e c a n f o c u s o u r e ff o r t t o c u r e 翻如一 玩a d d i t io n t o t h e s e q u e st io n s , w e g iv e th e m o d e r n s t a n d a r d o f d a ta q u a lity th a t in c lu d e s m u lt i- d im e n s io n c r i t e r i a , t h a t i s , o b j e c t i v i t y , c o r r e c t n e s s , r e l a t i o n s h i p a n d e x p r e s s i n g a b i l i ty . a c c o r d i n g t o t h e s e c r i t e r i a a n d p r i n c i p l e s w e p r e s e n t t h e s t e p s w h i c h c a n b e a d o p t e d b y t h e c o mm e r c i a l b a n k s t o i m p r o v e d a ta q u a l i ty . a t l a s t w e 颐 v e t h e m o n i t o r i n g p r o c e s s a n d m e t h o d s o f d a t a q u a l i ty i n d e t a i l s . we a l s o d i s c u s s t h e p r o b l e m o f d a t a s e c u r i t y i n co mme r c i a l ba n k s . t h e m a i n i n n o v a t i o n p o i n t s i n t h i s p a p e r a r e a s f o ll o w s : . i t i s t h e f i r s t s y s t e m a t i c a n a l y s i s t o t h e d a t a q 叫i ty , e s p e c i a l l y i n i r b a r e a . i n c o mme r c i a l b a n k s i n ch i na . . w e g i v e t o t a l s o l u t i o n s t o t h e i r b d a t a q u a l i ty i n c o mm e r c i a l b a n k , fr o m t h e s t a n d a r d o f d a t a q u a l i ty , d e t e c t i o n o f d a t a q u a l ity , c l e a n s i n g o f t h e d a t a t o s y s t e m a t i c p l a n t o i m p r o v e d a t a q u a l i ty . b e c a u s e t h e s u c c e s s f u l c o n s t r u c t i o n o f i r b s y s t e m i s v i t a l t o ma r k e t i n g p r o c e s s a n d i n t e r n a t i o n a l p r o c e s s a n d d a t a q u a l i ty o f i r b i s c r u c i a l c o n d i t i o n o f i r b , t h i s r e s e a r c h i s v e ry u s e f u l t o c o mm e r c i a l b a n k s k e y w o r d s : i n t e rna l r a t in g b ase d ma n a g e m e n t s y s t e m d a t a q u a l ity i n f o r m a t i o n 山东大学硕士学位论文 引言 今年六月，“ 巴塞尔新协议”正式出台，o e c d 国家的监管机构正积极准备采用 新协议。 虽然中国银监会表示我国商业银行至少在2 0 0 6 年后的几年内 继续执行 1 9 8 8 的 旧协议，不过，中国银监会鼓励商业银行积极应对商业新协议带来的机遇与挑战， 全面提高我国商业银行的风险管理水平。并且要求， 2 0 0 7 年开始，中资银行在发达 国家设立的分行，要按照东道国监管当局的要求执行新资本协议。到时候，一家银 行同时采用两种方法是不经济的。如果届时不执行新资本协议， 将会影响我国商业 银行的国际竞争力。因此，从现在开始， 开发内部评级体系，并在规定的时间内建 立符合新资本协议要求的内部评级法体系，是我国商业银行的明智选择。 内部评级法 = 9 0 天; 需要指出的是: 按照m o o d y 的建议， 定义客户违约是如果客户的所有债项中的优先无担保债项 发生违约或者信用级别的变化才认为客户违约或者发生信用级别的变化， 如果客户 没有优先无担保债项，则将客户的某个债项做二定的变换认为其为优先无担保债 项。因为我们直接对客户做的信用级别， 而不像m o o d y 是对债项做的评级， 而且经 过讨论我们认为在中国客户的任意债项发生违约都表明其他债项存在很大的风险， 因此取任意债项违约则认为客户违约。 本金逾期、 利息逾期 = 9 0 天就认为违约是否合理需要进行一定的实证检验， 如 果存在很多 这样的 债项: 他们根据以 上的定义在某次认定表中 被认为违约， 而在这 次认定以后的认定中又不违约， 那么我们需要修改我们的关于违约定义。 对信用评级和转移矩阵的假设 目 前中国银行业对于企 业已 经有从从a 到d 级别十种信用级别， 如果经过实证 检验发现建行的信用级别的评定能够基本反映企业的信用状况， 并能够根据企业的 山东大学硕士学位论文 信用状况的变动做出及时的调整， 则我们可以使用建行的信用评级作为推导基础转 移矩阵。 所谓信用转移矩阵也即经过一段时间后， 从任意一个信用级别转移到其他任意 信用级别的概率的矩阵， 我们主要考虑一年的信用转移矩阵， 如何从历史数据中得 到一年的信用转移矩阵详。 需要说明的是:因为我们的历史数据比较少， 所以由历史数据得到的信用转移 矩阵能否反映信用转移的实际情况值得怀疑， c r e d i t m e t r i c 。 中建议了一种可行的 考虑是将目 前所有的企业和已经存在的信用评级标准建立对应， 应用已经存在的信 用评级标准的历史转移矩阵作为代替。 在c r e d i t m e t r i c s 中 信用转移矩阵起着基本的重要作用， 模型的精确度依赖于 如下两个假设是否能够成立: 假定所有的公司信用评级都是“ 真实的”，即 在对公司应用信用评级标准衡量 各个行业和各个地区的不同企业时是本着同一标准的， 而且信用评级完全反映了企 业的信用状况 ( 例如 a a a级对于北京的电力行业和江苏的纺织行业的含义是一样 的)。 假定具有相同的信用评级的公司的表现都是相似的， 也即对于同一信用级别的 企业其信用变动的各种可能是相类似的。 如果在实际中我们的信用评级不能满足以上两点， 则要考虑模型引入的误差对 实际风险是高估还是低估。 . 清偿率 ( r e c o v e r y r a t e )的特征和估计 清偿率定义为贷款违约发生后通过一系列资产保全措施所有债权最后能回收 的比例。 即使在破产法案非常完备的美国， 清偿率的估计都是一件非常困难的事情， 因为清偿是一个需要很长时间的过程， 而且根据历史数据， 清偿率呈现非常大的不 确定性，下面我们讨论如何估计建行贷款的 清偿率。 影响清偿率的主要因素 清偿率除和贷款人本身的资产状况有关以 外， 还受到很多因素如贷款的优先级 别，抵押状况、信用担保状况的影响。 山东大学硕士学位论文 建立清偿率模型的第一步是根据己经有的历史数据和专家经验得到和清偿率 相关的各项因素， 并求出这些因素对清偿率的贡献大小， 然后根据各个债项的这些 因素的不同对债项进行按清偿率大小的分类， 并根据历史数据得到每一个级别的清 偿率的均值和方差。具体做法见附 录3 。如表所示即为m o o d y 和a l t m a n 统计的 各 个不同 清偿优先等级的清偿率的统计信息。 表:各个不同清偿优先等级的清偿率的统计信息 r e c o v e r y s t a t l 川 e s b y se n i o r i t y d 二 p a r 加c e t n 叫 i s $ i ff s c n i o r l 灯 k c a r t y 8 c l i e b e r m a n 1 9 6 a j n u m b e r a v e r s 扩 s t d . b e v . a l t m a n 及k i r h o r c 叫 n u m b e r a v e r s 梦s t d , 刃 e v . s e n 如 5 “伪 伙 d s e n i a r u n ne u r e d 跳. 亩 加5 叻a 川 m a t e d s u b o r d 抽 砒d l u a i o r s u b o r d 阮 a t e d 1 1 5 $ 5 3 _ 8 4 = . 肠 2 7 8幻1 . 1 3 $ 2 5 .4 5 1 9 6 $ 3 8 . 5 2客 乃.8 1 2 2 6 $ 3 2 .7 4 $ 2 0 .1 8 9 $ 1 7 . 0 9 $ 1 0 .9 0 8 55 ， 7 8 9 $ 篮.9 9 2 2 1 $ 4 7 _6 5 $ 2 6 . 7 1 1 7 7 s 3 4 3 8 $ 2 5 .0 8 2 1 4幻1 . 3 4 $ 2 2 .4 2 清偿率的分布 对于计算资产组合的标准差而言，我们只需要得到清偿率的均值和方差就可 以了，模型最后是通过m o n t e c a r l o 模拟来得到整个资产组合的价值分布从而求出 v a r 值的因此得到清偿率的分布是必须的。在c r e d i t m e t r i c s 中一般假设清偿率的 分 布 服 从 q 分 布 。 j6 分 布 族 可 以 表 示 很 多 常 见 的 分 布 ， 而 且 调 整 其 均 值 和 方 差 就 可 以得到很麦不同的形状的分布。如下图所示。 e i s 叫舟 h tt a 如川加伽.伽姗如 的 勺.目“ 及心份 、哪 众斌 妈动”幼幼幼功功劫彻 咐2 5 % s 肚 7 $ ! 5 及 口 日 四t 、 目曰 图:各种优先级别的清偿率的分布 山东大学硕士学位论文 * 供讨论的计算方案一 计算步骤 根据上面讨论，可知计算单个资产1 年后的信用风险可有如下的步骤: 确定这笔贷款的信用级别， 暂由建行已有的企业信用评级代替。 确定不同时间段的转移概率矩阵. 先确定一年后的信用转移矩阵。 那么在假设 各贷款信用等级的跃迁是独立同分布的情况下， 将一年后的信用转移矩阵进行t 次 方运算， 即可以得到t 年以后的信用转移矩阵。 如果要求时间t 1 年以后的信用转 移矩阵，设 人级别一年后变化到 b级别概率是 p ，则 t时间的转移概率调整为 1 - ( 1 一 p ) , ， 其 它 各 级 别( 除a 外) ， 类 似的 调 整， 维 持 在a 级 别 的 概 率 相 应 的 增 大。 计算这一级别的贷款， 在时间t后可能的不同级别的价值。 c r e d i t m e t r i c s 计 算这个价值的方法是将未来发生的现金流对不同的信用级别取不同贴现率进行贴 现得到， 而在我国没有市场形成的远期利率市场， 没有各个级别的贴现率， 因此要 寻找替代的方法。 考虑到利息的偿还和本金的偿还没有直接的联系 ( 如很多企业利 息一直正常，但本金违约，我们将本金和利息分开考虑)，我们的计算公式如下: 一年后某个级别贷款价值二 贷款到期后期望的本金回收额的贴现值十 所有期的期望 的利息偿还额的贴现值 注意:中国没有市场的信用加息率作为贴现率，因此我们对未来的现金流根据 违约状况作一定的折扣然后用资金的机会成本贴现。 通过上面的计算我们也可以 得到贷款在t 时期后价值的分布， 求出单个债项的 信用风险。 计算贷款价值的具体方法 假设本金在一年后还要经过时间t 到期， 则到期后期望回收的本金二( 1 - d o * 本金+ 本金 *d t * r e 其中d t 为目 前估计这笔贷款在一年后再经过时间t 后本金的违约率; r 为对应的这笔贷款的清偿率。 山东大学硕士学位论文 由于t 的取值不确定，我们按3 个月、6 个月、9 个月、1 年、2 年的时间段将 t 归档计算d t 下面利息的归档也是如此，以后时间段可以 进一步细化)， 如 t 3 年令 t = 1 年d t由数据统计得到，例如这笔贷款一年后转移到a级别，本金将于2 个月到期， d t 由如下统计得到:归集所有本金在 3 个月内 到期的a级别贷款，统 计出其未偿还本金的比例数。 第t 期期望利息的期望偿还额= 利息金额 * c t +利息金额* ( 1 - c t ) * r ; 其中c t 为第t 期利息对应的偿还比 例， 同样由 信贷历史资料中进行统计确定。 如a 级别贷款6 个月应计利息的偿还比例， 可由如下统计得到: 归集在第6 个月有 付息的所有a 级别贷款，统计出其不能正常付息的贷款比例数。 上面对本金和利息回收额的计算， 需要做较大的统计工作， 对每一级别的贷款 都需要得到类似如下的二个图: 3 6 9 1 2 2 4( 月)3 6 9 1 2 2 4( 月) 图:不同期限的本金和利息回收比例 本金和各期利息期望偿还额贴现率由 对应时期的银行同业拆借利率计算， 对于 超 过 6 个 月 贴 现 率 统 一 用 6 个 月 的 拆 借 利 率 、 个 月 套 蔚二 (1 + 1 6r 月 )6t h - 1 需要说明的是: 我们本金和各期利息期望偿还额贴现率取对应时期的银行同业 拆借利率计算的原因是团为我们认为这是银行信贷资金的机会成本， 不取国库券对 应利率的原因是因为我国的国 库券利率和信贷资金利率存在“ 倒挂现象” 。 不能反 映信贷资金的实际价值。 以 上方法的问题在于对于每一个级别的贷款都统计出如图所示期限的d t 和c t 在目前的数据条件下很难做到，特别是超过一年的d t 和c t 的统计。 山东大学硕士学位论文 * 供选择的计算方案二 我们也可参照 ( r i s k m a n a g e m e n t i n b a n k i n g 中的 想法考虑单个贷款的 信用 风险可分为三个部分: 头寸暴露， 违约风险和清偿风险， 一个贷款一年后的风险值 可表示为: c r e d i t v a r = 头寸* k * a * ( 1 - r ) 其中:头寸是这笔债项本金和所有未付利息;口为贷款违约率的波动性;r为 贷款损失发生后的清偿率， 对单个资产信用风险的量化主要考虑违约率的波动性和 清偿率。使用这个式子计算v a r 值的关键在于确定出违约率的 波动性。 假设我们考虑一笔贷款经过一年后离到期日 还有l 年， 则这笔贷款的违约率的 波动性计算如下: 在目 前时间序列数据太短的情况下， 根据我们建立的我们的客户 和 m o o d y的信用评级的对应关系得到这种对应关系下的转移矩阵和每个级别离到 期 l 年 的 所 有 贷 款 的 平 均 违 约 率 a 和 方 差 时。 这 个 就 可 以 根 据 m o o d y 的 历 史 评 级数据，当然我们可以通过实证分析做一些调整)。 由此得到这笔贷款的违约率的方差: 。 二 y p i ( p z i + o ? ) 一 p 2 其中k = y - 八 从 如果信用损失的分布服从正态分布在 9 5 % 的置信度下， k = 1 . 6 5 ; 而在 9 9 % 的置 信度下，则 k = 1 . 9 6 。因为信用损失的分布一般为 “ 高峰厚尾”的，因此 k应该比 正态分布对应的数大，一般取2 或者以上， 可根据中行情况作调整。 . 内部评级要考虑的因素 评级人员根据每个等级的确定原则做出评级决定， 这些原则框定了各种特定风 险因素的评判标准。 不同银行选择风险因素的标准和为这些因素赋予的权重各不相 同。下面是一般银行在分析时都会考虑的一些因素。 1 ,财务报表分析。财务报表分析是评估未来现金流量是否充足和借款人偿债 能力的中 心环节。 分析的 重点是借款人的偿债能力、 所占 用的 现金流量、 资产的流 动性以 及公司除本银行之外获得其他资金的能力。 山东大学硕士学位论文 2 、借款人的行业特征。借款人所在行业的特征，如行业周期性、行业竞争状 况、行业现金流量和利润的特点等，经常会作为财务报表分析的背景资料来考虑， 在进行评级的财务分析常常要把借款人的财务比 例与现行行业标准比 例进行比较。 一般的， 借款人处于衰退行业和充分竞争行业中， 其风险相对较高的， 而经营多样 化的公司风险较低。 借款人在行业中的位置也是确定评级的重要因素之一， 那些有 市场影响力或公认为行业龙头的公司是低风险的。 3 、借款人财务信息的质量。一般的，如果借款人的财务报表经过会计公司的 审计，就比较可信。 4 、借款人资产的变现性。银行在评级时既要重视公司规模 ( 销售收入和总资 产) ， 又重视公司权益的账面或市场价值。 多数小公司甚至中等规模的公司通常都 很难得到外界资金， 紧急情况下很难在不影响经营情况下变现资产。 相反， 大公司 有很多融资渠道， 更多的可变现资产，以及更好的市场表现。由 于这些原因， 许多 银行对财务状况较好的小公司也评为相对风险较大的评级。 5 、借款人的管理水平。这种评估是主观的，通过对借款人管理水平的评估能 揭示公司在竞争力， 经验、 诚实和发展战略等方面存在的不足。 评估的重点包括高 层管理人员的专业经验、 管理能力、管理风格、 管理层希望改善公司财务状况的愿 望以 及保护贷款人利益的态度等， 有时由于公司关键人物的退休或离开给公司管理 造成的影响也应该考虑。 6 、借款人所在国。特别是当汇兑风险或政治风险较大时。 7 、特殊事件的影响。如诉讼， 环境保护义务，或法律和国家政策的变化。 8 、被评级交易的结构。充足的担保一般会改善评级等级，特别当担保是以现 金或容易变现的资产， 如美国国 债。 保证一般也会提高评级， 但不会超过对担保人 作为借款人时的评级。 为了达到精确和一致，评级系统必须进行调整，以便确保具有同样风险特征的 资产能被归类。 评级规范要达到每个级别上的精确和一致是一件困难的事情， 有两 个问题: 一是如何校正标准， 以保证同一级别和类型的不同资产有相同的损失特征; 二是如何说明资产类型间的差异。 山东大学硕士学位论文 不同的资产类型评级标准差异很大，因此， 借款人和资产特征的经验数据之间 的关系显然十分重要， 特别是当损失经验数据的时期比较长的时候， 这种信息就更 可能 对分析不同资产的相对风险有所帮助。 遗憾的是， 很少有银行能够得到这些有 用的数据， 尤其是对不同资产类型的数据。由于缺乏数据， 调整评级和贷款审批标 准的传统方法主要是依靠长期在这些机构中工作的高级信贷人员的经验和判断， 他 们通过长期的时间，积累了大量的关于不同借款人和贷款类型的风险方面的经验， 这样的经验足够用来对包含较少级别和用于传统银行资产评级的评级系统进行必 要的调整。 3 . i r b 对数据的要求 从上面对工 r b 的方法主要内容的分析， 我们知道工 r b 工程中主要涉及统计模型 的开发， 根据统计模型的开发的一般需求， 特别是经济计量模型对数据的需求原则， 模型开发所需要的数据的最少时间区间必须不能短于一个经济周期， 根据按照西方 经济周期理论，美国的经济周期大约是四年， 所以按照美国的经验，国际咨询公司 一般都建议工 r b 方法的使用至少需要5 年的数据， 但现阶段我国处于经济转轨时期， 经济周期的特性是否与美国这种成熟经济体的周期特性类似还值得怀疑， 由于我国 政府政策对经济的影响， 而政府的换届周期为四年， 所以按照这个原则， 我们有理 由认为，我国商业银行要实行工 r b ，至少也需要五年之内的工 r b 方法需要的数据， 这些数据包括违约的历史记录、 银行对客户的评级决策及历史记录、 用于评级的信 息、评级模型泛以 及测算即值的历史记录等等。 山东大学硕士学位论文 不同的资产类型评级标准差异很大，因此， 借款人和资产特征的经验数据之间 的关系显然十分重要， 特别是当损失经验数据的时期比较长的时候， 这种信息就更 可能 对分析不同资产的相对风险有所帮助。 遗憾的是， 很少有银行能够得到这些有 用的数据， 尤其是对不同资产类型的数据。由于缺乏数据， 调整评级和贷款审批标 准的传统方法主要是依靠长期在这些机构中工作的高级信贷人员的经验和判断， 他 们通过长期的时间，积累了大量的关于不同借款人和贷款类型的风险方面的经验， 这样的经验足够用来对包含较少级别和用于传统银行资产评级的评级系统进行必 要的调整。 3 . i r b 对数据的要求 从上面对工 r b 的方法主要内容的分析， 我们知道工 r b 工程中主要涉及统计模型 的开发， 根据统计模型的开发的一般需求， 特别是经济计量模型对数据的需求原则， 模型开发所需要的数据的最少时间区间必须不能短于一个经济周期， 根据按照西方 经济周期理论，美国的经济周期大约是四年， 所以按照美国的经验，国际咨询公司 一般都建议工 r b 方法的使用至少需要5 年的数据， 但现阶段我国处于经济转轨时期， 经济周期的特性是否与美国这种成熟经济体的周期特性类似还值得怀疑， 由于我国 政府政策对经济的影响