淺析金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建

【摘要】應(yīng)對金融風(fēng)險(xiǎn)的最佳手段就是“防患于未然”，金融風(fēng)險(xiǎn)的突發(fā)性也要求將重點(diǎn)放在對風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)見上。如何防范、化解金融風(fēng)險(xiǎn)，將危機(jī)爆發(fā)的可能性降到最低水平，已成為金融監(jiān)管工作的重要組成部分，建立健全的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)的重要保證。

【關(guān)鍵詞】金融風(fēng)險(xiǎn) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 預(yù)警體系

一、金融風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)涵及特征

風(fēng)險(xiǎn)，漢語辭典的解釋為“危險(xiǎn)；遭受損失、傷害、不利或毀滅的可能性”；英語辭典的解釋為“含有某種機(jī)會、冒險(xiǎn)、損失或面臨危險(xiǎn)的可能性”[1]。漢語中的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)調(diào)導(dǎo)致某種不利局面的可能性，而英語中除強(qiáng)調(diào)引致負(fù)面的可能性外，還蘊(yùn)含著某種達(dá)到成功的機(jī)會。學(xué)術(shù)界對風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識先后從不確定性、損失、收益、預(yù)期等角度剖析其內(nèi)涵，給出了多種定義。金融風(fēng)險(xiǎn)主要指市場主體（金融機(jī)構(gòu)、個人、企業(yè)和政府）參與金融活動因客觀環(huán)境變化、決策失誤或其他原因而引起金融資產(chǎn)的安全、收益以及信譽(yù)受到損害的可能性。隨著經(jīng)濟(jì)金融化程度不斷加深，金融機(jī)構(gòu)的地位凸顯，經(jīng)濟(jì)活動中的風(fēng)險(xiǎn)最終都將轉(zhuǎn)化為金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，使金融機(jī)構(gòu)成為金融風(fēng)險(xiǎn)的集聚地。

金融風(fēng)險(xiǎn)作為一種特殊的風(fēng)險(xiǎn)，使其不僅具有一般風(fēng)險(xiǎn)的性質(zhì)和效應(yīng)，還具有其自身的特殊性[2]。（1）客觀性和普遍性。一是金融市場信息的不對稱和市場主體的有限理性使其做出不及時(shí)、不完善、甚至是錯誤的決策，客觀上產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)；二是市場主體趨利動機(jī)導(dǎo)致的機(jī)會主義傾向，可能采取不正當(dāng)?shù)氖侄危ㄈ缤崆畔?、掩飾偏好等）?dǎo)致金融市場非正常波動，從而產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。（2）高傳染性和擴(kuò)散性。金融機(jī)構(gòu)之間密切而復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)聯(lián)系使得金融市場上主要金融資產(chǎn)價(jià)格的波動具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度。當(dāng)金融資產(chǎn)價(jià)格發(fā)生貶損而不能保證正常的流動性頭寸時(shí)，單個或局部的金融困難將可能演變成全局性的金融動蕩。同時(shí)金融創(chuàng)新、金融衍生工具的推陳出新也為金融風(fēng)險(xiǎn)的傳播和擴(kuò)散創(chuàng)造了條件。（3）隱蔽性和突發(fā)性。金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營的是貨幣和信用，并具有創(chuàng)造信用的能力，使得金融風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上被掩蓋。盡管金融機(jī)構(gòu)可以通過信用循環(huán)和不斷創(chuàng)造新的信用來彌補(bǔ)和掩蓋金融風(fēng)險(xiǎn)，一旦風(fēng)險(xiǎn)累積超過了承受能力，在外部因素的強(qiáng)烈作用以及信用幻覺被打破的情境下，潛在風(fēng)險(xiǎn)將以突發(fā)形式釋放為現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)。（4）可識性和可控性。盡管金融風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性，但從較長時(shí)期觀察可以被認(rèn)知，為防范、控制和化解金融風(fēng)險(xiǎn)提供了依據(jù)。一是金融風(fēng)險(xiǎn)一般經(jīng)歷“孕育—積聚—爆發(fā)—擴(kuò)散—逐漸弱化”的過程，風(fēng)險(xiǎn)管理者可以依據(jù)指標(biāo)變動和實(shí)際經(jīng)驗(yàn)對這一過程進(jìn)行估算；二是運(yùn)用概率統(tǒng)計(jì)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)建立多層次金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，為防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)提供技術(shù)支持。通過建立金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，針對不同警情采取應(yīng)對措施來增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，并以轉(zhuǎn)移、補(bǔ)償?shù)确绞綄L(fēng)險(xiǎn)控制在安全范圍內(nèi)。

二、金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的歷史演進(jìn)

金融危機(jī)預(yù)警模型的建立是以相應(yīng)金融危機(jī)理論模型為基礎(chǔ)，有效的金融危機(jī)理論模型為預(yù)警模型的建立提供了理論依據(jù)。因此預(yù)警模型的發(fā)展也是與理論模型對金融危機(jī)本質(zhì)的分析聯(lián)系在一起的。歸納起來，1997年以前金融危機(jī)預(yù)警模型的發(fā)展主要有兩種結(jié)構(gòu)類型：第一種結(jié)構(gòu)實(shí)際上是一種危機(jī)識別式模型，實(shí)際發(fā)生的危機(jī)事實(shí)是識別的依據(jù)。這類模型主要是通過分析各種預(yù)警指標(biāo)在危機(jī)發(fā)生前后的數(shù)量特征，檢驗(yàn)其是否存在著被我們捕捉到的異常來實(shí)現(xiàn)預(yù)警。第二種結(jié)構(gòu)則將金融危機(jī)事實(shí)以及潛在的金融危機(jī)作為被解釋對象，通過判斷指數(shù)被動是否超出相應(yīng)臨界水平進(jìn)行金融危機(jī)識別。此類模型將研究的重點(diǎn)放在利用新的計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析工具對安全因素進(jìn)行更準(zhǔn)確的分析方面，是一種影響因素分析式模型。

1997年以后的金融危機(jī)預(yù)警研究，主要是對影響因素分析式模型的改進(jìn)和拓展。與之前的研究相比，在危機(jī)界定方面和指標(biāo)覆蓋范圍方面有新的發(fā)展，預(yù)警模型選用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)工具和統(tǒng)計(jì)技術(shù)也有了明顯的飛躍。從指標(biāo)的選擇與覆蓋的范圍上看，不僅更多的因素和指標(biāo)被納入到研究范圍，而且由于新的金融危機(jī)現(xiàn)象與相應(yīng)理論的不斷出現(xiàn)，原有因素的影響機(jī)制缺乏穩(wěn)定性，原有指標(biāo)在新的國家、新的危機(jī)問題以及新的時(shí)間段上也不斷地被檢驗(yàn)。

三、傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的基本架構(gòu)

目前預(yù)警已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在經(jīng)濟(jì)政治生活的各個領(lǐng)域，隨著國內(nèi)外金融危機(jī)的不斷涌現(xiàn)，將預(yù)警引入金融風(fēng)險(xiǎn)控制已成為不爭事實(shí)。金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是指對金融運(yùn)行過程中發(fā)生金融資產(chǎn)損失和金融體系破壞的可能性進(jìn)行分析、預(yù)報(bào)，為金融安全運(yùn)行提供對策和建議。金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是以現(xiàn)實(shí)金融活動為內(nèi)容，以整個金融運(yùn)行過程為對象，在一定金融經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)下，采用一系列的預(yù)警方法技術(shù)、指標(biāo)體系、預(yù)警模型和信號系統(tǒng)對金融運(yùn)行過程進(jìn)行監(jiān)測，對監(jiān)測結(jié)果獲得的警情、警兆發(fā)布警示的金融決策支持系統(tǒng)。簡言之，金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是指各種反應(yīng)金融風(fēng)險(xiǎn)警情、警兆、警源及變動趨勢的組織形式、指標(biāo)體系和預(yù)測方法等所構(gòu)成的有機(jī)整體。傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要是構(gòu)建一套綜合指標(biāo)體系，通過觀測各項(xiàng)指標(biāo)變動情況判斷風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，及時(shí)發(fā)出風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告并做出相應(yīng)的預(yù)警決策，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)處置結(jié)果重新修正預(yù)警目標(biāo)。傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制流程如圖1所示。

圖1 傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制流程圖

根據(jù)金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生、發(fā)展的基本規(guī)律和宏觀調(diào)控的客觀需要，傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)主要包括四個要素：明確預(yù)警目的、尋找警源、選擇預(yù)警方法和技術(shù)、設(shè)計(jì)預(yù)警運(yùn)作程序。

（一）明確預(yù)警目的

金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是以整個金融運(yùn)作過程為對象，預(yù)警的目的是為了獲取超前預(yù)警指標(biāo)信息、消除時(shí)滯誤差，為宏觀調(diào)控和決策提供信息支持，以保障金融業(yè)的安全平穩(wěn)發(fā)展。建立一個健全的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是為了實(shí)現(xiàn)如下要求：充分反映金融運(yùn)行和景氣波動的基本態(tài)勢；靈敏反映金融風(fēng)險(xiǎn)的程度及變動趨勢；金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)內(nèi)的各組織體系健全且覆蓋面廣，能夠準(zhǔn)確識別風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)并科學(xué)做出預(yù)警決策。

（二）尋找警源

識別金融風(fēng)險(xiǎn)的基本要求是正確判斷金融風(fēng)險(xiǎn)類型和準(zhǔn)確尋找金融風(fēng)險(xiǎn)根源。金融風(fēng)險(xiǎn)受多種不確定性因素影響，宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、中觀制度環(huán)境、微觀主體行為從不同側(cè)面直接或間接產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。通過綜合全面地診斷，尋找出經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展過程中潛藏的各種風(fēng)險(xiǎn)因素，并分析這些因素產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制。

（三）選擇預(yù)警方法和技術(shù)

可分為兩類：一類是直接預(yù)測技術(shù)，即直接依據(jù)警兆與警情的因果聯(lián)系通過警兆的變動來預(yù)測警情的變動；另一類是間接預(yù)測技術(shù)，即通過收集整理專家依據(jù)警兆得出的預(yù)測結(jié)論給出警度預(yù)報(bào)?；镜念A(yù)警方法主要包括指數(shù)預(yù)警、統(tǒng)計(jì)預(yù)警和模型分析三種，預(yù)測方法主要有專家預(yù)測法和時(shí)間序列預(yù)測法。

（四）設(shè)計(jì)預(yù)警運(yùn)作程序

一是指標(biāo)選擇。金融風(fēng)險(xiǎn)大小可根據(jù)一系列指標(biāo)來度量，金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)框架最基本的要素是確定預(yù)警指標(biāo)。二是確定臨界值。在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系中需要確定一個與預(yù)警指標(biāo)體系相適應(yīng)的警戒線，作為金融安全運(yùn)行的衡量標(biāo)準(zhǔn)，并以此來為據(jù)判別和度量金融運(yùn)行中是否出現(xiàn)警情及其嚴(yán)重程度。三是搜集監(jiān)測信息。通過金融監(jiān)測工作獲取大量有價(jià)值的監(jiān)測信息，采用統(tǒng)計(jì)方法和建立計(jì)量模型對監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行量化分析，搜集未來金融運(yùn)行態(tài)勢預(yù)測信息和已分析評價(jià)的反饋信息。

四、金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)的新思路

金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)是以實(shí)際經(jīng)濟(jì)金融活動為內(nèi)容，以整個經(jīng)濟(jì)金融運(yùn)行過程為對象，在金融發(fā)展理論和風(fēng)險(xiǎn)管理理論的指導(dǎo)下，構(gòu)建一套科學(xué)合理且切合實(shí)際的關(guān)鍵指標(biāo)體系并結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背景下的金融安全網(wǎng)絡(luò)輿情，采用一系列的預(yù)警方法技術(shù)和信號系統(tǒng)，對金融運(yùn)行過程進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，監(jiān)控影響金融風(fēng)險(xiǎn)各種因素的變動趨勢，評價(jià)各種金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)狀態(tài)偏離預(yù)警線的強(qiáng)弱程度，對存在風(fēng)險(xiǎn)隱患的金融機(jī)構(gòu)及時(shí)發(fā)布危機(jī)信號，警示金融機(jī)構(gòu)的決策層提前采取防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)的對策，并隨著內(nèi)外環(huán)境的變化而不斷修正指標(biāo)體系和技術(shù)方法的決策支持系統(tǒng)?；趥鹘y(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)的基本構(gòu)架，提出了一種新的思路來建立較為全面的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，如圖2所示。

（一）明確預(yù)警目的

所建立的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)應(yīng)做到有助于從事后的化解風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)向事前的預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)；有利于有效分配金融監(jiān)管資源，實(shí)行差別監(jiān)管；能夠強(qiáng)化金融現(xiàn)場檢查的計(jì)劃性和協(xié)調(diào)性；能夠保障金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的持續(xù)性。通過金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)，能夠在金融運(yùn)行所面臨的各種現(xiàn)實(shí)的或潛在的風(fēng)險(xiǎn)尚未形成或剛剛開始顯露威脅的情況下，防范潛在金融風(fēng)險(xiǎn)的傾入、迅速確定風(fēng)險(xiǎn)的來源、判斷和細(xì)分風(fēng)險(xiǎn)的構(gòu)成、采用風(fēng)險(xiǎn)防范措施化解風(fēng)險(xiǎn)，將金融風(fēng)險(xiǎn)的危險(xiǎn)系數(shù)降低到最低，最終實(shí)現(xiàn)金融安全運(yùn)行，為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供有力有效的技術(shù)支持和制度保障。

（二）尋找警源

通過對近年來金融實(shí)際運(yùn)行情況，結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)背景下網(wǎng)絡(luò)輿情的前瞻性視野，通過綜合全面地診斷，正確判斷金融風(fēng)險(xiǎn)類型和準(zhǔn)確尋找金融風(fēng)險(xiǎn)根源，并分析金融風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理。金融風(fēng)險(xiǎn)主要源于宏觀、中觀、微觀三個層面，分別從不同側(cè)面直接或間接產(chǎn)生金融風(fēng)險(xiǎn)。

（三）選擇預(yù)警方法和技術(shù)

在金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)指數(shù)（EWS-KI）的構(gòu)建上，運(yùn)用層次分析法、熵值法、BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的組合計(jì)量方法[4]?；趯哟畏治龇ê突陟刂捣ǚ謩e得出指標(biāo)權(quán)重，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行一定的修正，然后運(yùn)用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，訓(xùn)練并檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷挠行裕\(yùn)用二次指數(shù)平滑法估計(jì)各指標(biāo)未來年份數(shù)值并輸入已訓(xùn)練好且有效的BP網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測未來風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)指數(shù)，并以燈號顯示預(yù)測結(jié)果。在金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)（EWS-BD）的構(gòu)建上，基于大數(shù)據(jù)監(jiān)測思想，采用網(wǎng)絡(luò)文本挖掘技術(shù)和情感級性分類技術(shù)搜集關(guān)于金融發(fā)展的網(wǎng)絡(luò)輿情，根據(jù)關(guān)注度點(diǎn)擊量等確定指標(biāo)的量化與合成，最終形成金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指數(shù)。

圖2 金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng)流程圖

（四）設(shè)計(jì)預(yù)警運(yùn)作程序

基于關(guān)鍵指標(biāo)的金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)指數(shù)預(yù)警運(yùn)作程序包括關(guān)鍵指標(biāo)體系、預(yù)警界限、預(yù)警模型、燈號顯示和綜合評判五個部分組成?；诨ヂ?lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警運(yùn)作程序由對金融領(lǐng)域關(guān)注者的情感傾向分析與文本挖掘技術(shù)組成，大致分為網(wǎng)頁抓取、信息預(yù)處理、特征挖掘、情感極性分類與指數(shù)合成五個部分。

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作者簡介：王燕（1984-），女，云南保山人，中級會計(jì)師，研究方向：金融學(xué)。