區域性金融穩定與風險防范實證研究

湯俐+++嚴碩果

摘 要：做好新時期金融工作，就是要堅持把防范化解金融風險作為生命線。本文通過闡述區域性金融風險防范重要性，從宏觀經濟、地區經濟和地區金融三個方面，運用壓力指數構建金融風險防范指標體系，進行Granger因果檢驗，建立MS-VAR風險預警模型，論證A省金融風險等級，并提出完善風險防范對策與建議，旨在加強基層央行金融監管，維護地方金融穩定。

關鍵詞：金融穩定；預警模型；壓力指數

維護區域金融穩定是一項系統性、全局性的工作，也是我國完善社會主義市場經濟體制的目標之一。區域金融的穩定對區域經濟的持續協調發展起著至關重要的作用。因此，創建符合我國國情的區域金融穩定評價指標體系，對于維護我國金融穩定及社會經濟可持續發展有十分重要的現實意義。

一、區域金融風險研究概述

（一）文獻綜述

國外區域金融風險防范及預警研究中，Kaminsky、Lizondo&Reinhar（1998）提出KLR模型，該模型是一種非參數分析方法，它首先通過研究已有貨幣危機發生的原因來確定預警指標，然后通過對歷史數據的統計分析來發現顯著的先行指標，并根據這些指標來預測危機發生的可能性。Nag和Mitra（1999）應用人工神經網絡ANN模型，對印度尼西亞、馬來西亞和泰國1980-1998年的月度樣本建立實證模型，形成貨幣危機的預警系統。

國內區域金融風險防范及預警研究中，陳守東（2006）利用SPSS軟件的主成分分析，提煉出反映金融運行狀態的因子，并運用Logit模型分別建立宏觀經濟風險預警模型和金融市場風險預警模型。陳秋玲等（2009）把金融風險預警分為安全、基本安全、警惕和危險四個等級，并應用BP人工神經網絡模型建立金融風險預警模型，通過對1993-2007年數據的實證研究，獲得對2008年金融運行現狀的預測結果。

（二）研究思路

本文在借鑒前人研究的基礎上，首先，運用合成壓力指數構建金融風險監測指標體系，進行Granger因果檢驗確定風險防范重點指標；其次，將宏觀經濟金融、地區經濟和地區金融預警子系統的預警指標，通過MS-VAR模型建立風險預警子系統。最后，結合A省區區域金融風險監測結論，提出完善新疆區域金融風險防范的對策與建議，以加強基層央行金融監管，維護地方金融穩定。

二、區域性金融風險防范指標選擇

本文從宏觀經濟、地區經濟、地區金融三個方面選取了26個備選指標構建了A省區金融風險監測指標體系。

（一）宏觀經濟指標選取

按照金融危機分析理論，考慮預警指標的經濟學含義、數據的可得性，選取國內生產總值、固定資產投資完成額、出口累計、進口累計、國家財政收入、上證綜合指數、房地產開發投資總額、M2、銀行間同業拆借加權平均利率、外匯儲備、匯率、金融機構各項存貸款指標。

（二）區域經濟指標選取

區域經濟指標選擇不僅要體現外部經濟狀況的宏觀指標，如地區國內生產總值、工業增加值、實際外商直接投資、進出口總額；也要反映政府調控能力的經濟指標，如固定資產投資、財政收入、財政支出。

（三）區域金融指標選取

區域金融穩定指標主要是從微觀方面考察區域內金融機構的存款余額、貸款余額、不良貸款比率、經常項目差額，結合證券交易額和保費收入指標，反映區域金融處于何種發展水平，從而防范金融風險。

三、區域金融風險壓力測試

區域金融風險是基于異常經濟波動的傳遞性和擴散性。本章采用Eviews軟件，對“中經網”、“國家統計局網”、A省區統計年鑒、A省區統計月報數據進行處理，進行指標體系三類壓力指數測試。

（一）宏觀經濟壓力指數

使用宏觀經濟壓力指數EFP來衡量宏觀經濟金融運行狀態，以實際變量構建STV型壓力指數。宏觀經濟金融壓力指數由國內生產總值增長率（GDP）、上證收盤綜合指數（SR）和貨幣供應量增長率（M2）構成，計算公式如下：

EFP =ω +ω +ωM

壓力指數結果：

（二）地區經濟壓力指數

采用地區國內生產總值增長率（GDP）、地區固定資產投資增長率（INV）和地區財政收入增長率（FIN）構造地區經濟壓力指數。地區經濟壓力指數AEP計算公式為：

AEP =ω +ω +ω

壓力指數結果：

（三）地區金融壓力指數

從貨幣供給失衡和銀行過度放貸等方面構建銀行危機壓力指數。本文采用存貸款比變化率（RLD）、地區貸款余額增長率（LOAN）、證券交易和保險增長率（MT）來構造地區金融壓力指數。地區金融壓力指數AFP計算公式為：

AFP =ω +ω +ω

壓力指數結果：

四、A省區區域金融風險指標體系及預警模型

（一）A省區區域金融風險預警指標體系構建

在實際估計中，指標過多將可能產生多重共線性、過度識別等問題。通過對全部備選預警指標與危機指數分別進行兩兩Granger因果關系檢驗，挑選穩健性好的單向Granger指標進入模型估計。

本文的指標選取原則是：首先，重點挑選檢驗結果在置信水平5%以下的顯著指標，以及在多個不同滯后階數下單項Granger影響危機指數的指標。其次，根據金融危機理論進行分析和判斷，選取對危機指數影響敏感的指標，如：宏觀經濟金融較多的受到國內生產總值增長率和外匯市場指標的影響。最后，選取相關性較大指標，如：地區經濟和地區國內生產總值增長率及地區固定資產投資增長率相關性較大，地區金融和地區貸款余額、地區經常項目變化率相關性較大。因此，最終確定的三組風險預警指標如表3所示。

（二）A省區區域金融風險預警模型論證

Markov模型能夠刻畫危機期的內生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統，利用MS-VAR模型以壓力指數為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構造宏觀經濟、地區經濟和地區金融預警模型，將金融風險區分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數估計：馬爾科夫區制轉移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩態高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構建：使用MS-VAR模型，假設區制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態的馬爾科夫鏈過程，轉移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數為p，區制數為M的馬爾科夫區制轉移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現區制s 依賴的變參數函數，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區制實現轉移，則均值平滑的假設并不合理，則需引入帶截距項的區制轉移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數向量λ（j-1）替代未知的真實參數向量。這一過程產生了不可觀測狀態ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數λ的一個估計 作為一階條件下似然函數解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構造新的參數向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數值。

實證結論：經對壓力指數和預警指標數據進行處理測算，得出A省區區域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉移概率指數42%。“高風險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結構決定，2001 年股市低迷，資金流向商業銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構資金流出主要方式，單一的融資結構會滋生企業資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發現和資源優化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區區域金融風險防范對策建議

區域金融風險指標體系建設，可以及時監測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區域金融風險，建立完善的金融信息系統，維護金融穩定，還要從四個方面建立區域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構更為廣泛的監管權，實行分業監管和混業監管相結合的金融監管體制，負責本轄區金融穩定。

（二）建立健全區域系統性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調控指標體系，實現宏觀經濟、地區經濟、地區金融動態監控，深入把握銀行業、非銀行金融機構、證券業和保險業的運行情況，加強歷史數據的積累和分析，及時規避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

區域金融風險監測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區域金融穩定組織領導與協調機制，加強溝通協調，分工協作、各負其責，實現政策措施互動，搭建風險監管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關注企業資產質量及資金流向，防止實體經濟下滑演變為金融風險，建立有效的金融風險非現場監測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監測力度，完善金融突發事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩定。

參考文獻

[1]陳守東，馬輝，穆春舟.中國金融風險預警的MS-VAR模型與區制狀態研究[J].吉林大學社會科學學報，2009，（1）：7-9。

[2]李妍.宏觀審慎監管與金融穩定[J].金融研究，2009，（8）：9-12。

[3]馬輝.中國金融風險指標體系構建與預警研究[D].吉林大學，2009。

[4]汪祖杰，吳江.區域金融安全指標體系及其計量模型的構建[J].經濟理論與經濟管理，2006，（3）：20-22。

[5]周小川.關于改變宏觀和微觀順周期性的進一步探討[OL].www.pbc.gov.cn，2009-3-26。

The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進

Markov模型能夠刻畫危機期的內生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統，利用MS-VAR模型以壓力指數為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構造宏觀經濟、地區經濟和地區金融預警模型，將金融風險區分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數估計：馬爾科夫區制轉移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩態高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構建：使用MS-VAR模型，假設區制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態的馬爾科夫鏈過程，轉移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數為p，區制數為M的馬爾科夫區制轉移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現區制s 依賴的變參數函數，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區制實現轉移，則均值平滑的假設并不合理，則需引入帶截距項的區制轉移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數向量λ（j-1）替代未知的真實參數向量。這一過程產生了不可觀測狀態ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數λ的一個估計 作為一階條件下似然函數解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構造新的參數向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數值。

實證結論：經對壓力指數和預警指標數據進行處理測算，得出A省區區域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉移概率指數42%。“高風險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結構決定，2001 年股市低迷，資金流向商業銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構資金流出主要方式，單一的融資結構會滋生企業資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發現和資源優化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區區域金融風險防范對策建議

區域金融風險指標體系建設，可以及時監測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區域金融風險，建立完善的金融信息系統，維護金融穩定，還要從四個方面建立區域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構更為廣泛的監管權，實行分業監管和混業監管相結合的金融監管體制，負責本轄區金融穩定。

（二）建立健全區域系統性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調控指標體系，實現宏觀經濟、地區經濟、地區金融動態監控，深入把握銀行業、非銀行金融機構、證券業和保險業的運行情況，加強歷史數據的積累和分析，及時規避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

區域金融風險監測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區域金融穩定組織領導與協調機制，加強溝通協調，分工協作、各負其責，實現政策措施互動，搭建風險監管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關注企業資產質量及資金流向，防止實體經濟下滑演變為金融風險，建立有效的金融風險非現場監測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監測力度，完善金融突發事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩定。

參考文獻

[1]陳守東，馬輝，穆春舟.中國金融風險預警的MS-VAR模型與區制狀態研究[J].吉林大學社會科學學報，2009，（1）：7-9。

[2]李妍.宏觀審慎監管與金融穩定[J].金融研究，2009，（8）：9-12。

[3]馬輝.中國金融風險指標體系構建與預警研究[D].吉林大學，2009。

[4]汪祖杰，吳江.區域金融安全指標體系及其計量模型的構建[J].經濟理論與經濟管理，2006，（3）：20-22。

[5]周小川.關于改變宏觀和微觀順周期性的進一步探討[OL].www.pbc.gov.cn，2009-3-26。

The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進

Markov模型能夠刻畫危機期的內生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統，利用MS-VAR模型以壓力指數為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構造宏觀經濟、地區經濟和地區金融預警模型，將金融風險區分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數估計：馬爾科夫區制轉移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩態高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構建：使用MS-VAR模型，假設區制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態的馬爾科夫鏈過程，轉移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數為p，區制數為M的馬爾科夫區制轉移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現區制s 依賴的變參數函數，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區制實現轉移，則均值平滑的假設并不合理，則需引入帶截距項的區制轉移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數向量λ（j-1）替代未知的真實參數向量。這一過程產生了不可觀測狀態ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數λ的一個估計 作為一階條件下似然函數解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構造新的參數向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數值。

實證結論：經對壓力指數和預警指標數據進行處理測算，得出A省區區域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉移概率指數42%。“高風險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結構決定，2001 年股市低迷，資金流向商業銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構資金流出主要方式，單一的融資結構會滋生企業資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發現和資源優化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區區域金融風險防范對策建議

區域金融風險指標體系建設，可以及時監測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區域金融風險，建立完善的金融信息系統，維護金融穩定，還要從四個方面建立區域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構更為廣泛的監管權，實行分業監管和混業監管相結合的金融監管體制，負責本轄區金融穩定。

（二）建立健全區域系統性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調控指標體系，實現宏觀經濟、地區經濟、地區金融動態監控，深入把握銀行業、非銀行金融機構、證券業和保險業的運行情況，加強歷史數據的積累和分析，及時規避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

區域金融風險監測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區域金融穩定組織領導與協調機制，加強溝通協調，分工協作、各負其責，實現政策措施互動，搭建風險監管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區協調制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關注企業資產質量及資金流向，防止實體經濟下滑演變為金融風險，建立有效的金融風險非現場監測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監測力度，完善金融突發事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩定。

參考文獻

[1]陳守東，馬輝，穆春舟.中國金融風險預警的MS-VAR模型與區制狀態研究[J].吉林大學社會科學學報，2009，（1）：7-9。

[2]李妍.宏觀審慎監管與金融穩定[J].金融研究，2009，（8）：9-12。

[3]馬輝.中國金融風險指標體系構建與預警研究[D].吉林大學，2009。

[4]汪祖杰，吳江.區域金融安全指標體系及其計量模型的構建[J].經濟理論與經濟管理，2006，（3）：20-22。

[5]周小川.關于改變宏觀和微觀順周期性的進一步探討[OL].www.pbc.gov.cn，2009-3-26。

The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進