劉志勇 王琪延

摘要：文章結(jié)合我國國情和數(shù)據(jù)的可得性，構建了金融健康指標體系，并在此基礎上，采用熵值法對我國2007年～2015年季度金融健康狀況進行了量化研究。結(jié)果顯示，2007年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)呈現(xiàn)出逐步上升趨勢；2008年1季度～4季度和2009年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)均呈現(xiàn)出先降后升的特征；2010年1季度～2015年2季度，我國的金融健康指數(shù)在震蕩中緩慢回升。最后，文章運用ARIMA模型對我國金融健康指數(shù)進行了分析和短期預測。

關鍵詞：金融健康指數(shù)；指標體系；實證研究

一、 金融健康的研究現(xiàn)狀

自歐洲金融危機和東南亞金融危機爆發(fā)以來，國內(nèi)外學者關于金融健康的研究就從沒間斷過，但他們的研究主要是基于“正”向的金融安全、金融穩(wěn)定和“負”向的金融脆弱性、金融危機預警的角度進行分析。

在金融穩(wěn)定和金融安全的指標體系構建及實證研究方面，代表性的有：IMF（2001）的“金融穩(wěn)健指標體系（FSI）”，國外學者的“綜合金融穩(wěn)定指數(shù)（AFSI）”（Gersl & Hermanek，2006），“金融穩(wěn)定狀況指數(shù)（FSCI）”（Willem，2006），“新興國家金融穩(wěn)定指數(shù)（EM-FSI）”（Ravi， Stephan，Selim & Irina，2009），“綜合金融穩(wěn)定指數(shù)（AFSI）”（Morris，2011），國內(nèi)學者的“中國宏觀金融穩(wěn)定指數(shù)MSI”（霍德明、劉思甸，2009），“金融穩(wěn)定指數(shù)（FSI）”（何德旭、婁峰，2011），“綜合金融穩(wěn)定指數(shù)（AFSI）”（郭紅兵、杜金岷，2014）；在金融脆弱性和金融危機預警的指標體系構建及實證研究方面，代表性的有：國外學者的“金融壓力指數(shù)（IFS）”（Illing & Ying，2003），“金融脆弱指數(shù)”（Nelson & Perli，2007），“金融壓力指數(shù)（FSI）”（Cardarelli，Elekdag & Lall，2011），國內(nèi)學者的“金融危機預警指標體系”（張瀛、王浣塵，2004），“金融壓力指數(shù)”（劉曉星、方磊，2012），“金融脆弱性指數(shù)”（饒勛乾，2015）。

通過對相關研究文獻的梳理，我們發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)外學者在金融健康指數(shù)的研究方面取得了豐碩的成果，同時，我們也應該看到，現(xiàn)有評價體系中的指標設置不盡相同，有的指標體系代表性指標較少，以偏概全（如萬曉莉，2008），有的指標體系雖然設計很全面，但由于實際應用中的限制，操作性較弱（如張岷，2007）。因此，如何構建科學的金融健康指數(shù)，仍需深入研究和探討。

二、 金融健康指數(shù)的構建

1. 指標的選取。在參考已有研究成果并結(jié)合我國國情和數(shù)據(jù)可得性的前提下，本文從國家宏觀經(jīng)濟環(huán)境、金融機構、相關部門以及國際金融環(huán)境四個方面構建我國金融健康的評價指標體系，共選擇了34個指標（表1），使用2007Q1～2015Q2的季度數(shù)據(jù)為樣本。

本文基礎指標的數(shù)據(jù)來源包括《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國金融統(tǒng)計年鑒》、中經(jīng)網(wǎng)、wind數(shù)據(jù)庫、中債網(wǎng)、中國人民銀行網(wǎng)站及IMF國際金融數(shù)據(jù)庫等。需要說明的是，由于少數(shù)指標如銀行不良貸款率等為年度數(shù)據(jù)，本文利用Eviews6通過變頻得到季度數(shù)據(jù)。

2. 指標權重的確定方法。金融健康指數(shù)是運用多個指標對我國的金融健康狀況進行評價，其基本思想是將多個指標轉(zhuǎn)化為一個能夠反映綜合狀況的指標來進行評價研究。在評價研究中，指標權重的確定非常關鍵，采用不同的方法確定權重，可能會得到不同的結(jié)果，從而直接影響評價結(jié)果。因此，選擇適當?shù)姆椒▉頊y定權重至關重要。常用的指標權重賦值方法主要有層次分析法、德爾菲法、主成分分析法、變異系數(shù)法和熵權法等，其中，前兩者屬于主觀賦值法，后三種屬于客觀賦值法。實際應用中，當樣本指標過多、計算量過大時，主成分分析法可以在較好的保持結(jié)果準確性的前提下，大幅減少工作量，因此該方法被廣泛采用；而當樣本各指標獨立性較強時，可以采用變異系數(shù)法；當樣本指標之間具有復雜聯(lián)系的時候，采用熵值法得出的權數(shù)較為理想。

鑒于此，本文采用熵值法對各項指標的權重進行賦值，然后計算出各時期的金融健康指數(shù)。

三、 我國金融健康指數(shù)的實證研究

基于基礎數(shù)據(jù)，本文運用熵值法對各項指標權重進行賦值，各指標的權重如表1所示。

運用上文構建的金融健康指標體系和熵值法確定的指標權重，可以對我國2007年～2015年季度金融健康狀況進行測算。2007年～2015年各年季度金融健康指數(shù)值如表2所示。

根據(jù)表2各季度的金融健康指數(shù)值，我們可以看到：2007年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)呈逐步上升趨勢。這一時期，銀行業(yè)改革和重組取得了突破性進展，證券業(yè)長期存在的深層次矛盾和結(jié)構性問題得到基本解決，資本市場呈現(xiàn)出良好的發(fā)展勢頭，金融健康的微觀基礎不斷夯實；宏觀方面，國內(nèi)經(jīng)濟平穩(wěn)快速增長，國際金融市場運行平穩(wěn)。良好的國際環(huán)境加上穩(wěn)健的國內(nèi)經(jīng)濟金融環(huán)境使得我國2007年的金融健康指數(shù)呈現(xiàn)出逐步上升趨勢。

2008年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)先降后升。受美國次貸危機影響，2008年西方主要經(jīng)濟體經(jīng)濟陷入衰退，失業(yè)率大幅攀升，國際金融環(huán)境不斷惡化，在此沖擊下，我國上證指數(shù)急速下降，股票內(nèi)在價值回歸，資本市場泡沫破滅。為避免金融危機對我國經(jīng)濟金融影響的進一步擴大，我國政府及時調(diào)整貨幣政策，多次下調(diào)基準利率和存款準備金率，并出臺4萬億的經(jīng)濟刺激計劃，加大經(jīng)濟發(fā)展的支持力度，金融健康指數(shù)在2008年第4季度止跌回升。

2009年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)呈現(xiàn)出與2008年相同的先降后升的特征，并于2009年3季度達到了最低值23.52，是我國金融健康狀況最弱的時期。

2010年1季度至2015年2季度，金融健康指數(shù)在震蕩中緩慢回升。這一時期，美、日、歐洲繼續(xù)實施寬松的財政貨幣政策，全球經(jīng)濟緩慢復蘇；我國政府繼續(xù)實施積極的財政政策和穩(wěn)健的貨幣政策，宏觀經(jīng)濟運行穩(wěn)健。在復雜的國內(nèi)外經(jīng)濟金融環(huán)境下，我國這一時期的金融健康指數(shù)在震蕩中呈現(xiàn)緩慢上升的趨勢。

四、 我國金融健康指數(shù)的預測

運用計量模型對金融健康指數(shù)預測是金融健康指數(shù)研究的重要內(nèi)容。本文采用ARMA模型對2015年第3季度～2016年第2季度我國金融健康指數(shù)進行預測。

建立ARMA模型要求序列必須是平穩(wěn)的，因此，本文首先對金融健康指數(shù)這一時間序列的平穩(wěn)性進行考察。檢驗顯示，金融健康指數(shù)值序列雖沒有明顯的趨勢，但包含著以季度為周期的季節(jié)波動。

為消除季節(jié)波動，本文運用Eviews軟件對原序列進行季節(jié)差分，得到的一階季節(jié)差分序列的自相關和偏自相關分析圖如圖2所示。一階季節(jié)差分序列的零均值檢驗表明序列均值與0無顯著差異，因此，對序列建立ARMA模型。

圖2顯示，一階季節(jié)差分后序列的樣本自相關和偏自相關系數(shù)很快落入隨機區(qū)間，故序列平穩(wěn)。這表明，原序列是一階季節(jié)差分平穩(wěn)序列，因此d=0，D=1。同時，根據(jù)平穩(wěn)序列的自相關圖和偏相關圖，可供選擇的（p，q）組合有：（1，1），（1，2）。由于K=4時，樣本的自相關系數(shù)與偏自相關系數(shù)都顯著不為0，因此，P=Q=1。對該平穩(wěn)序列可以構建模型ARIMA（1，0，1）（1，1，1）4和ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4。

兩個模型的參數(shù)估計和相關檢驗結(jié)果如表3和表4所示。

由于兩個模型均滿足平穩(wěn)性與可逆性，因此，模型設定合理。通過模型的檢驗結(jié)果，我們可以發(fā)現(xiàn)，雖然ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型的SC值比ARIMA（1，0，1）（1，1，1）4模型略高，但ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型的AIC值較小，且調(diào)整后的樣本決定系數(shù)（Adjusted R2）也較優(yōu)。因此，本文選擇ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型對未來的金融健康指數(shù)進行預測。

利用ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型對我國2015年第3季度～2016年第2季度金融健康指數(shù)進行預測。預測值如表5所示。

五、 結(jié)論

金融健康事關政治、經(jīng)濟和社會穩(wěn)定。本文在總結(jié)前人相關研究成果的基礎上，并在綜合考慮我國國情和數(shù)據(jù)可得性的前提下，構建了金融健康評價指標體系。為檢驗該指標體系的科學性與實用性，本文基于我國2007年～2015年季度數(shù)據(jù)，采用信息熵法對各項指標權重賦值，并對我國的金融健康狀況進行了測算。結(jié)果顯示，2007年1季度～4季度，良好的國際環(huán)境加上穩(wěn)健的國內(nèi)經(jīng)濟金融環(huán)境使得我國金融健康指數(shù)呈現(xiàn)出逐步上升趨勢；2008年1季度～4季度，在美國次貸危機的影響下，我國政府及時調(diào)整貨幣政策，加大金融支持經(jīng)濟發(fā)展的力度，我國金融健康指數(shù)先降后升；2009年1季度～4季度，我國金融健康指數(shù)呈現(xiàn)出先降后升的特征，并于2009年3季度達到了最低值，是我國金融健康狀況最弱的時期；2010年1季度～2015年2季度，在復雜的國內(nèi)外經(jīng)濟金融環(huán)境下，我國的金融健康指數(shù)在震蕩中緩慢回升。最后，本文運用ARIMA模型對我國金融健康指數(shù)進行了分析和短期預測。

隨著經(jīng)濟全球化趨勢的加強，我國與世界各國之間的經(jīng)濟聯(lián)系越來越緊密，我國在分享金融一體化帶來的巨大利益的同時，還面臨著來自國外金融危機的沖擊。在這種國際金融背景下，為保障我國金融體系的健康發(fā)展，我國政府一方面需要進一步完善金融體系風險監(jiān)測與評估體系，加強宏觀與微觀審慎監(jiān)管的相互協(xié)調(diào)，另一方面要繼續(xù)堅持穩(wěn)健的金融市場開放政策，完備相關的信息披露和信用體系建設制度，優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境。

參考文獻：

[1] 張瀛，王浣塵.貨幣危機預警綜合評價方法研究[J].統(tǒng)計研究，2004，（7）：31-37.

[2] IMF.Financial Soundness Indicators： Compilation Guide[R].International Monetary Fund，2006.

[3] 饒勛乾.基于金融脆弱性指數(shù)構建金融風險預警系統(tǒng)的實證研究[J].山東財經(jīng)大學學報，2015，27（1）：18-27.

[4] 潘陽春.基于綜合穩(wěn)定指數(shù)的中國金融體系穩(wěn)定性研究[J].華東交通大學學報，2012，（2）：71-78.

[5] 王勁松，韓克勇.我國金融穩(wěn)定指標體系構建[J].中國流通經(jīng)濟，2015，（3）：114-124.

[6] 萬曉莉.中國1987-2006年金融體系脆弱性的判斷與測度[J].金融研究，2008，（6）：80-93.

[7] 郭紅兵，杜金岷.中國綜合金融穩(wěn)定指數(shù)（AFSI）的構建、應用及政策含義[J].金融經(jīng)濟學研究，2014，29（1）：3-14.

[8] 何德旭，婁峰.中國金融穩(wěn)定指數(shù)的構建及測度分析[J].中國社會科學院研究生院學報，2011，（4）：16-25.

[9] 霍德明，劉思甸.中國宏觀金融穩(wěn)定性指標體系研究[J].山西財經(jīng)大學學報，2009，31（10）：15-21.

[10] 劉曉星，方磊.金融壓力指數(shù)構建及其有效性檢驗[J].管理工程學報，2012，26（3）：1-6.

基金項目：國家社會科學青年基金項目“全球價值鏈視角下的中國進出口貿(mào)易分解及對經(jīng)濟發(fā)展的影響研究”（項目號：15CTJ002）。

作者簡介：王琪延（1959-），男，漢族，河北省衡水市人，經(jīng)濟學博士，中國人民大學統(tǒng)計學院教授、博士生導師，研究方向為經(jīng)濟統(tǒng)計；劉志勇（1977-），男，漢族，河北省衡水市人，中國人民大學經(jīng)濟學博士，中級經(jīng)濟師，中國建設銀行、中央財經(jīng)大學經(jīng)濟學博士后，研究方向為金融統(tǒng)計、金融健康指數(shù)。

收稿日期：2015-09-12。