本文作者：楊文悅 上官發(fā)清 付秋虹 單位：中國人民銀行南昌中心支行 中國人民財產(chǎn)保險公司江西分公司

一、系統(tǒng)性金融風險的測度及預(yù)警研究現(xiàn)狀

（一）我國研究現(xiàn)狀及不足

我國對于系統(tǒng)性金融風險測度及預(yù)警的研究開始于20世紀80年代中期，相比國外銀行業(yè)系統(tǒng)性風險的研究，我國的研究比較零散，且以定性研究為主。從國內(nèi)近年的研究成果可以看出，系統(tǒng)性金融風險測度的研究主要集中在指標法及模型法兩方面。如張維（2004）描述了不良資產(chǎn)水平、資本金水平等16個指標分布區(qū)值，并分五個區(qū)闡述系統(tǒng)性金融風險狀況[1]。沈悅和張珍（2007）、葛志強、姜全（2011）設(shè)計了危機預(yù)警指標體系，并且借鑒國際慣例、國際金融法規(guī)和一些專家意見確定了各項指標的安全區(qū)間[2-3]。高志勇（2010）運用CAPM模型對美國銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風險進行了實證分析[4]。賀聰、洪昊（2011）將違約率作為一個宏觀經(jīng)濟變量，采用邏輯回歸方法構(gòu)建了其與其他經(jīng)濟變量間的宏觀審慎管理壓力測試模型[5]。我國現(xiàn)有測度方法的困境及缺陷主要有以下幾點：一是過于專注復(fù)雜模型，而隨著經(jīng)濟現(xiàn)象復(fù)雜程度的加深，模型可信度也在降低，有著嚴格假設(shè)條件和繁雜理論結(jié)構(gòu)的模型往往難以準確刻畫風險的累積過程。二是受我國金融業(yè)市場化操作時間不長，缺乏如發(fā)達國家那樣完善的市場數(shù)據(jù)采集渠道的影響，國內(nèi)學者較難開展針對我國實際進行的研究。三是我國現(xiàn)有研究對預(yù)警指標體系的選擇主要側(cè)重于國內(nèi)因素，對開放條件下一些重要的外部沖擊考慮較少，且對預(yù)警指標的選擇、各層次指標權(quán)重及風險閥值的確定、風險區(qū)間的判定多借鑒國外文獻或依靠專家分析法，趨于主觀。

（二）本文研究方法及思路

本文采用指標法、因子分析及ARIMA預(yù)測相結(jié)合的方式對我國系統(tǒng)性金融風險進行識別、測度及預(yù)測。指標法能夠避免構(gòu)建數(shù)理模型的復(fù)雜性及不穩(wěn)定性；因子分析法更為客觀準確，剔除了人為取舍指標，或主觀判定指標權(quán)重等原因?qū)C合評價效果的影響；而ARIMA對短期預(yù)測簡便高效，能較準確地發(fā)現(xiàn)我國2012年金融風險狀況。

二、系統(tǒng)性金融風險綜合評價指標體系的構(gòu)建

本文選擇來自經(jīng)濟子系統(tǒng)、銀行子系統(tǒng)、國際收支子系統(tǒng)及泡沫風險①四個方面的共24個指標構(gòu)建我國系統(tǒng)性金融風險綜合評價指標體系。考慮到近二十年來我國成功抵御了1997年亞洲金融危機和2008年美國次貸危機，本文選取1995—2011年這個時間段，并對四個子系統(tǒng)評價指標的年度基本數(shù)據(jù)進行收集與整理。數(shù)據(jù)來源為中國統(tǒng)計年鑒、金融統(tǒng)計年鑒，中經(jīng)網(wǎng)，WIND數(shù)據(jù)庫，中國人民銀行、銀監(jiān)會、外匯管理局、經(jīng)濟學家網(wǎng)站等。

三、我國系統(tǒng)性金融風險的測度及預(yù)測

（一）因子分析法測度我國系統(tǒng)性金融風險

首先，將評價體系中指標原始數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS16.0，進行因子分析的適用性檢驗，發(fā)現(xiàn)原始指標抽取公共因子后共同度全部在0.74以上，說明指標間可測量共同特質(zhì)較多，所選取指標適合進行因子分析。其次，本文旨在計算金融穩(wěn)定指數(shù)，綜合指數(shù)越大表明經(jīng)濟金融形勢越穩(wěn)定，因此本文選擇對指標進行正向化———負向指標取反，適度指標將其初值與均值的差額取反。最后，確定公共因子及計算因子得分。由公共因子方差貢獻率可知，7個因子對數(shù)據(jù)變異量累積解釋程度高達85.59%，已提取了指標體系內(nèi)涵的絕大部分信息，因此可以將這前7個因子f1~f7作為我國系統(tǒng)性金融風險狀況的代表性因子。表2可以看到7個公共因子分別從不同方面反映了我國系統(tǒng)性金融風險的特征。第一因子涵蓋的信息最為豐富，主要反映了短期外債/外債總額、外債總額/外匯儲備、失業(yè)率、資本充足率、房地產(chǎn)貸款/貸款總額及證券化率6個方面風險，共解釋了21.38%的系統(tǒng)性金融風險。將SPSS輸出的7個因子f1~f7的得分按照方差貢獻率為權(quán)數(shù)加權(quán)平均可以得到因子綜合F的得分，由于原始數(shù)據(jù)已被正向化，因子綜合得分即為系統(tǒng)性金融穩(wěn)定指數(shù)，刻畫了1995—2011年系統(tǒng)性金融風險的變動情況。其得分越高意味著系統(tǒng)性風險越小，經(jīng)濟金融狀況越穩(wěn)定；反之，得分越低意味著系統(tǒng)性風險越大，經(jīng)濟金融狀況越不穩(wěn)定。

（二）ARIMA法預(yù)測我國系統(tǒng)性金融風險

在Eviews5中對f進行一階差分剔除趨勢性因素后進行單位根檢驗，ADF檢驗統(tǒng)計量為-3.28，小于顯著性水平為1%的臨界值-2.73，即一階差分后的f序列式平穩(wěn)的。進一步進行均值檢驗可知，一階差分后其均值也近似為零。因此，適合運用ARIMA模型對f序列進行預(yù)測。又由于f一階差分無論是自相關(guān)、偏自相關(guān)都表現(xiàn)出拖尾的特性，考慮用ARIMA（1，1，1）對f進行建模，模型估計AR（1）及MA（1）的系數(shù)分別為0.088、0.334。因此，模型可以寫為：ft-2.088ft-1+2.176ft-2-0.088ft-3=ut-0.334ut-1①表3為f序列的ARIMA（1，1，1）模型殘差自相關(guān)及異方差的LM②檢驗結(jié)果，可以看出殘差序列不存在自相關(guān)也不存在異方差，模型是適合的。用ARIMA（1，1，1）模型對f序列進行預(yù)測，軟件預(yù)測效果顯示協(xié)變率為0.963，接近于1，且遠大于偏差率0.009及方差率0.029，可見模型預(yù)測精度較高，模型對2012年我國金融穩(wěn)定指數(shù)為0.27的預(yù)測是較為可信的。

（三）風險測度及預(yù)測的主要結(jié)果分析

1.我國系統(tǒng)性金融風險的動態(tài)特點。實證研究結(jié)果與我國經(jīng)濟金融宏觀穩(wěn)定實際狀況相吻合，綜合因子得分變化較好地擬合了現(xiàn)實，運用綜合評價指標體系及因子分析法構(gòu)建的金融穩(wěn)定指數(shù)走勢描述了遭受外部沖擊后，系統(tǒng)性金融風險由內(nèi)向外地一個逐漸調(diào)整過程。可以看到，在本文所選取的時間段中，我國經(jīng)歷了世界兩個經(jīng)濟周期的波動，本文把金融穩(wěn)定指數(shù)波動周期時間分為1995—2000年、2001—2007年、2008—2011年三個階段。

（1）第一階段。雖然1995—1997年由于國家整治三角債、梳理銀行歷史沉淀下來的包袱已經(jīng)初現(xiàn)成效，金融穩(wěn)定指數(shù)呈現(xiàn)上升，但受亞洲金融危機影響，自1997年之后金融穩(wěn)定指數(shù)開始下行。1997—1999年，我國GDP增速由9.3%下滑至7.6%，通貨膨脹率在這三年中也都表現(xiàn)為負增長，經(jīng)濟猛然轉(zhuǎn)向加速了金融穩(wěn)定指數(shù)下挫，直到2000年才初顯好轉(zhuǎn)。

（2）第二階段。從2001年開始，受世界經(jīng)濟進入一個新的增長周期，世界經(jīng)濟轉(zhuǎn)好、加入WTO后國際貿(mào)易發(fā)展的影響，我國保持了大量貿(mào)易順差和資本項目順差，外匯儲備繼續(xù)增加，人民幣匯率市場平穩(wěn)運行，我國經(jīng)濟發(fā)展再次獲得良好的機遇，金融穩(wěn)定指數(shù)不斷攀升，并在2003年達到頂峰。但2003年后GDP增長迅猛導(dǎo)致通貨膨脹率上漲過快，國內(nèi)經(jīng)濟過熱現(xiàn)象非常顯著。商業(yè)銀行在過熱經(jīng)濟中審慎性降低，大量信貸投入房地產(chǎn)市場，房地產(chǎn)價格飆升又推動股市異常興旺，資產(chǎn)價格泡沫隨之顯現(xiàn)。2007年股票成交金額高達460556.22億元，股票總市值占GDP比例達到了131.1%，環(huán)比增加了3倍。在多因素作用下，金融穩(wěn)定指數(shù)猛烈下降，在2007年到達低谷。