鄭逸少 張怡超

摘要：國(guó)際實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)表明，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)不僅危及整個(gè)金融體系，更會(huì)給社會(huì)財(cái)富帶來巨大損失，因此保障金融安全對(duì)于一國(guó)經(jīng)濟(jì)安全有著重要意義。本文從金融市場(chǎng)入手，結(jié)合綜合指數(shù)法，從五個(gè)維度對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。研究結(jié)果表明，其一，在2012年和2014年，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)達(dá)到較高水平。其二，在金融系統(tǒng)中的各個(gè)子市場(chǎng)中，保險(xiǎn)市場(chǎng)波動(dòng)率最大，其次是證券市場(chǎng)和商業(yè)銀行，信托市場(chǎng)最小?？傮w而言，該方法的測(cè)度結(jié)果能夠較好的吻合我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn);金融市場(chǎng);風(fēng)險(xiǎn)度量;綜合指數(shù)法

中圖分類號(hào)：F830 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1005-913X（2019）07-0091-05

Empirical Analysis of Systematic Financial Risk Measurement in Financial Market

Zheng Yishao，Zhang Yichao

（Nanjing Audit University， Nanjing 211800）

Abstract： International practical experience shows that systemic financial risks not only endanger the entire financial system， but also bring huge losses to social wealth. Therefore， ensuring financial security is of great significance to a country's economic security. Starting from the financial market， this paper combines the comprehensive index method to measure the systemic risk of China's financial market from five dimensions. The results show that， first， in 2012 and 2014， systemic financial risks reached a high level. Second， in the sub-markets of the financial system， the insurance market has the highest volatility， followed by the securities market and commercial banks， and the trust market is the smallest. Overall， the measurement results of this method can better match the economic development of China.

Key words： systemic financial risk; financial market; risk measurement; composite index method

一、引言

近年來，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段向高質(zhì)量發(fā)展階段轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和“去產(chǎn)能、去庫(kù)存、去杠桿”的推進(jìn)給中國(guó)金融體系帶來了前所未有的挑戰(zhàn)，現(xiàn)階段防范金融風(fēng)險(xiǎn)和保障金融安全已成為我國(guó)金融工作的重要任務(wù)。黨的十九大以來，黨中央高度重視防范金融風(fēng)險(xiǎn)和保障金融安全的工作。2017年7月14日，習(xí)近平總書記在全國(guó)金融工作會(huì)議中指出，金融是國(guó)家重要的核心競(jìng)爭(zhēng)力，金融安全是國(guó)家安全的重要組成部分，金融制度是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中重要的基礎(chǔ)性制度。因此必須加強(qiáng)黨對(duì)金融工作的領(lǐng)導(dǎo)，堅(jiān)持穩(wěn)中求進(jìn)的工作總基調(diào)，遵循金融發(fā)展的客觀規(guī)律，緊扣服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、防控金融風(fēng)險(xiǎn)、深化金融改革三個(gè)主題，以此促進(jìn)金融和經(jīng)濟(jì)的良性循環(huán)。2019年2月22日，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時(shí)講話中指出，金融要為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)，滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人民群眾的需要。金融活，經(jīng)濟(jì)活;金融穩(wěn)，經(jīng)濟(jì)穩(wěn)。經(jīng)濟(jì)興，金融興;經(jīng)濟(jì)強(qiáng)，金融強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)是肌體，金融是血脈，兩者共生共榮。國(guó)際實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)表明，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)不僅會(huì)給宏觀經(jīng)濟(jì)造成巨大損失，甚至可能危及一國(guó)政權(quán)的穩(wěn)定。

黨的十九大報(bào)告中要求“守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”。因此對(duì)于金融危機(jī)的預(yù)警研究是我國(guó)金融理論界的一個(gè)重要課題，其具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。梳理分析每次金融危機(jī)發(fā)生的過程，在危機(jī)發(fā)生之前，投資者、金融機(jī)構(gòu)和政府部門過分樂觀，缺乏必要的心理準(zhǔn)備，金融行業(yè)的合理準(zhǔn)則常常被忽視，金融市場(chǎng)中充斥著非理性行為，滿是參與者的投機(jī)“夢(mèng)想”。由這種夢(mèng)想導(dǎo)致的狂熱情緒，是每一次金融危機(jī)的顯著特征，同樣是引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要原因。尤以股票市場(chǎng)最為顯著，如1929年的美國(guó)股票市場(chǎng)危機(jī)、1982—1987的美國(guó)股票市場(chǎng)危機(jī)、1997—1998的東南亞金融危機(jī)和2008年的美國(guó)次貸危機(jī)等。

本文提出了包含五個(gè)維度的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)，并對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證分析。論文的創(chuàng)新之處在于利用我國(guó)的歷史數(shù)據(jù)，基于綜合指數(shù)法建立了具體的指數(shù)模型。并將金融各個(gè)子系統(tǒng)納入統(tǒng)一框架，視為一個(gè)內(nèi)在相互關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)變化的整體，進(jìn)行研究分析的成果，而不是僅僅集中在銀行業(yè)或是資本市場(chǎng)上的分析。

二、文獻(xiàn)綜述

2008年，美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)后，加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)得到各國(guó)監(jiān)管部門的高度重視。這次危機(jī)后，我國(guó)學(xué)術(shù)界也掀起了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和宏觀審慎監(jiān)管的研究熱潮。

我國(guó)的研究者運(yùn)用中國(guó)的經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)，進(jìn)行了大量的實(shí)證分析。張?jiān)迹?003）運(yùn)用KLR信號(hào)分析法和STV模型對(duì)我國(guó)的金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了實(shí)證分析，指出防范我國(guó)金融危機(jī)的重點(diǎn)是國(guó)際資本沖擊和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。[1]陳守東等（2009）運(yùn)用因子分析法對(duì)我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的來源進(jìn)行了實(shí)證分析，根據(jù)Logit模型建立了我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警體系。[2]巴曙松等（2011）對(duì)矩陣模型、網(wǎng)絡(luò)模型、違約強(qiáng)度模型和信用風(fēng)險(xiǎn)模型等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行了比較研究。[3]范小云等（2011）對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)在美國(guó)次貸危機(jī)期間及前后的邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)程度進(jìn)行了實(shí)證分析，提出對(duì)邊際風(fēng)險(xiǎn)和杠杠率較高的金融機(jī)構(gòu)加強(qiáng)監(jiān)管。[4]方意等（2012）運(yùn)用DCC-GARCH模型及隨機(jī)模擬法對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度，提出防范我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的重要因素是金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模、杠杠率和邊際期望損失。[5]張寶林等（2013）運(yùn)用SVR模型實(shí)證分析研究認(rèn)為，影子銀行推動(dòng)房?jī)r(jià)上漲，而房?jī)r(jià)上漲又易引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。[6]陳守東等（2014）運(yùn)用極端分位數(shù)回歸技術(shù)對(duì)我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量進(jìn)行了實(shí)證分析。[7]徐滌龍等（2015）以CRITIC賦權(quán)法為基礎(chǔ)，構(gòu)建金融壓力指數(shù)（FSI），對(duì)我國(guó)金融壓力進(jìn)行了測(cè)度。[8]李志輝等（2016）改進(jìn)和優(yōu)化SCCA技術(shù)，以此設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)相依的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)相依是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的重要因素。[9]

此外，在日益嚴(yán)峻的金融風(fēng)險(xiǎn)形勢(shì)下，學(xué)術(shù)界就如何防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究成為金融監(jiān)管部門以及相關(guān)政府部門的決策基礎(chǔ)。如張維（2017）提出國(guó)家審計(jì)可在防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和保障金融安全中發(fā)揮出更大的作用。[10]何青等（2018）基于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的視角進(jìn)行了實(shí)證分析，提出當(dāng)前保持信貸的穩(wěn)健是我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要任務(wù)。[11]

綜上所述，在以上各種關(guān)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)度量方法中，綜合指數(shù)法是一種相對(duì)比較靈活、可簡(jiǎn)可繁的方法。其優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)在三個(gè)方面，第一，不關(guān)注歷史上是否發(fā)生過金融危機(jī)，因此對(duì)于金融市場(chǎng)不發(fā)達(dá)，數(shù)據(jù)量有限的發(fā)展中國(guó)家具有重大意義。第二，不關(guān)注系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的具體原因，根據(jù)金融指標(biāo)與金融危機(jī)之間的相關(guān)性構(gòu)建綜合指數(shù)，再結(jié)合綜合指數(shù)的現(xiàn)狀以及走勢(shì)判斷系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)水平和發(fā)展趨勢(shì)。第三，綜合指數(shù)法可以和很多復(fù)雜的模型方法結(jié)合使用，例如在綜合指數(shù)的原始指標(biāo)和指標(biāo)權(quán)重確定等方面可以由其他模型來確定。

三、實(shí)證分析方法與結(jié)果

（一）基礎(chǔ)指標(biāo)

綜合借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證分析的結(jié)果，并結(jié)合我國(guó)目前現(xiàn)狀以及數(shù)據(jù)可獲得性，確立了如下五個(gè)維度基礎(chǔ)指標(biāo)的選取。

本文使用的數(shù)據(jù)來源如下，宏觀維度數(shù)據(jù)來源于銀保監(jiān)會(huì)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、Wind數(shù)據(jù)庫(kù);證券市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來源于銀保監(jiān)會(huì)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，保險(xiǎn)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，信托市場(chǎng)的數(shù)據(jù)來源于信托業(yè)協(xié)會(huì)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）基于主成分分析的基礎(chǔ)指標(biāo)篩選

使用SPSS軟件計(jì)算所選五個(gè)維度的主成分的成分系數(shù)以及綜合方差，然后對(duì)所選指標(biāo)進(jìn)行篩選。根據(jù)慣例要求選取指標(biāo)累計(jì)方差的貢獻(xiàn)率不低于80%的前K個(gè)主成分。

將成分矩陣除以對(duì)應(yīng)的初始特征值方差的平方根，計(jì)算得主成分的成分系數(shù)，將主成分的成分系數(shù)用絕對(duì)值相加，根據(jù)加總值所反映的因子貢獻(xiàn)值大小進(jìn)行初步指標(biāo)篩選。主成分的成分系數(shù)加總值如表4所示。

在相關(guān)性矩陣中，X1.3與X1.4兩個(gè)指標(biāo)的相關(guān)性達(dá)到了0.728，再結(jié)合成分系數(shù)的絕對(duì)值，刪除X1.4這個(gè)指標(biāo)。同理，刪除X1.1、X1.2、X1.6、X1.8。根據(jù)同樣的方法處理余下的四個(gè)維度指標(biāo)。具體選取的指標(biāo)如下。

（三）合成類別指標(biāo)值

運(yùn)用累計(jì)分布函數(shù)的方法（Cumulative Distribution Function），對(duì)五個(gè)維度的數(shù)據(jù)利用SPSS進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后通過平均加權(quán)計(jì)算，這樣可以得到各維度的類別指標(biāo)值。

（四）合成FMSFR指數(shù)

采取相關(guān)系數(shù)法，根據(jù)五個(gè)維度的類別指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行賦權(quán)，合成FMSFR指數(shù)。若其中某個(gè)指標(biāo)與其他所有指標(biāo)的相關(guān)性較強(qiáng)，則說明該指標(biāo)的獨(dú)立性較弱，我們應(yīng)該賦予該指標(biāo)較小的權(quán)重，反之亦然。

根據(jù)以上原理，取相關(guān)系數(shù)的倒數(shù)作為權(quán)重，并進(jìn)行歸一化處理得到最終的權(quán)重向量為（0.199，0.175，0.284，0.200，0.142）。再使用權(quán)重向量合成FMSFR指數(shù)，最終結(jié)果如下。

采取相關(guān)系數(shù)法進(jìn)一步分析最終合成的FMSFR指標(biāo)與五個(gè)維度之間的相關(guān)性，可以得到FMSFR指標(biāo)與五個(gè)維度的相關(guān)系數(shù)。

從相關(guān)性可以看出，在2011年1月至2016年12月這段時(shí)間內(nèi)，與FMSFR走勢(shì)最為接近的依次為：宏觀維度、證券市場(chǎng)、銀行市場(chǎng)、保險(xiǎn)市場(chǎng)、信托市場(chǎng)。從圖1不同維度的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢(shì)可以看出，在2011-2016年區(qū)間，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)衡量數(shù)據(jù)經(jīng)過許多峰值和谷值，銀行市場(chǎng)與FMSFR這兩個(gè)指標(biāo)在2012年4月與2014年7月左右都達(dá)到了兩個(gè)歷史峰值，這與我國(guó)金融市場(chǎng)在不同歷史時(shí)段的波動(dòng)緊密相關(guān)，在2008年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)后，從2008年底到2014年10月，美聯(lián)儲(chǔ)共實(shí)施三輪QE，購(gòu)買政府債券和政府代理機(jī)構(gòu)住房抵押貸款支持證券（MBS），與之相對(duì)應(yīng)，在2012年02月18日，我國(guó)央行宣布下調(diào)存款類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款準(zhǔn)備金率0.5個(gè)百分點(diǎn)。據(jù)當(dāng)年1月底人民幣存款余額80.13萬億元估算，這一調(diào)整將釋放資金4000億元左右。另一方面，中國(guó)證監(jiān)會(huì)等相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)決定增加500億美元的QFII（合格境外機(jī)構(gòu)投資者）和500億元人民幣的RQFII額度（合計(jì)3650億元人民幣），這一系列量化寬松政策為中國(guó)經(jīng)濟(jì)注入了大量流動(dòng)資金，但同時(shí)也伴隨著系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加。我們從金融不同子行業(yè)、FMSFR的峰值和它們的變化趨勢(shì)分析，具體而言。

1.2011.01 -2012.06。我們可以看到證券業(yè)、銀行業(yè)以及宏觀維度的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出一個(gè)上升的態(tài)勢(shì)，其中表現(xiàn)為貸款增速過快導(dǎo)致債務(wù)額度不斷擴(kuò)大，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)加速上升;另一方面，以煤、碳、鋼為代表的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩嚴(yán)重，GDP 增速不斷下降，F(xiàn)MSFR指數(shù)開始快速增長(zhǎng)，并于2012年年中達(dá)到階段性峰值。

2.2012.07-2014.04。在這一階段，銀行、信托、證券以及宏觀與FMSFR的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)都在波動(dòng)中呈現(xiàn)下降的態(tài)勢(shì)：這一階段，我國(guó)A股市場(chǎng)較為平穩(wěn)，貨幣市場(chǎng)流動(dòng)性充足，利率進(jìn)入下行通道，外匯儲(chǔ)備開始進(jìn)入上漲通道，我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)有所好轉(zhuǎn)，F(xiàn)MSFR指數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

3.2014.05-2016.01。在此期間我國(guó)股市出現(xiàn)較大起伏，外匯儲(chǔ)備不斷流出，產(chǎn)能過剩問題繼續(xù)暴露，致使FMSFR指數(shù)不斷升高，并且在2014年7月左右達(dá)到歷史最高值，2015年末央行宣布從2016年起將現(xiàn)有的差別準(zhǔn)備金動(dòng)態(tài)調(diào)整和合意貸款管理機(jī)制升級(jí)為宏觀審慎評(píng)估體系（MPA）。從而進(jìn)一步完善宏觀審慎政策框架，更加有效地防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)揮逆周期調(diào)節(jié)作用。此外，鑒于中國(guó)進(jìn)入“經(jīng)濟(jì)新常態(tài)”，GDP 增速仍然可能放緩，各種因素導(dǎo)致綜合指數(shù)可能會(huì)長(zhǎng)期處于高位波動(dòng)。

4.2016.02-2016.12。我們從不同維度出發(fā)都可以觀測(cè)到系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)在不同子行業(yè)、宏觀維度以及FMSFR指數(shù)都呈現(xiàn)出波動(dòng)中下降的趨勢(shì)，這表明我國(guó)對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防已經(jīng)取得了階段性的進(jìn)展，供給側(cè)的改革穩(wěn)步推進(jìn)，金融專注于服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)，在監(jiān)管層方面，以央行的“雙支柱”政策為主導(dǎo)，分別側(cè)重于宏觀審慎以及行為監(jiān)管，加強(qiáng)了對(duì)于消費(fèi)者的保護(hù)，F(xiàn)MSFR數(shù)值整體表現(xiàn)為平穩(wěn)下降的趨勢(shì)，但在個(gè)別子行業(yè)中起伏還是較大。

四、結(jié)論

本文經(jīng)過一系列的實(shí)證研究分析發(fā)現(xiàn)，利用綜合指數(shù)法可以較好地監(jiān)測(cè)金融風(fēng)險(xiǎn)的變化情況，并且對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)做出一定程度的預(yù)測(cè)。在2014年之前，F(xiàn)MSFR指標(biāo)大部分時(shí)間都處于低風(fēng)險(xiǎn)以及中度風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，但整體呈現(xiàn)出上揚(yáng)的趨勢(shì);FMSFR數(shù)值在2012年中與2014年中達(dá)到歷史高位，并向高度風(fēng)險(xiǎn)概率比較大的區(qū)間轉(zhuǎn)移，這與當(dāng)時(shí)的金融市場(chǎng)環(huán)境波動(dòng)息息相關(guān)，資本市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)使得市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較大。2016年之后，我國(guó)監(jiān)管層對(duì)于審慎監(jiān)管的態(tài)度上升到了歷史高位，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解給予了更大的關(guān)注。值得注意的是，在2016年年初由熔斷機(jī)制觸發(fā)的股票市場(chǎng)大跌，以及以互聯(lián)網(wǎng)金融名義從事的非法集資活動(dòng)，正是我國(guó)轉(zhuǎn)軌體制下的特有風(fēng)險(xiǎn)，但在FMSFR中還不能量化體現(xiàn)，這是研究的局限性之一。

金融市場(chǎng)是一個(gè)具有很強(qiáng)內(nèi)生性且不斷發(fā)展變化的復(fù)雜系統(tǒng)，金融風(fēng)險(xiǎn)也一直處于不斷產(chǎn)生、發(fā)展、演變的過程之中，金融風(fēng)險(xiǎn)的長(zhǎng)期結(jié)果無法通過模型準(zhǔn)確估計(jì)，其具有極強(qiáng)的不確定性。特別是我國(guó)在轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)體制下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)又處于另一歷史波動(dòng)期，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖機(jī)制還不完備，以市場(chǎng)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和度量方法仍然困難，相關(guān)方面的計(jì)量模型也存在一定缺陷。因此，為提高預(yù)警的前瞻性和準(zhǔn)確性，我們還必須深入分析復(fù)雜的金融體系和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的特征，找出風(fēng)險(xiǎn)演變過程的多種可能性及其路徑，通過控制重要參數(shù)來優(yōu)化市場(chǎng)行為，最終盡可能地準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，讓我國(guó)的金融更好地發(fā)展，服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

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