中國金融市場系統性風險測度

李春紅+楊揚

內容摘要：本文應用因子分析法構建了反映金融市場系統性風險程度及金融體系壓力狀況的金融壓力指數（FSI），通過FSI與GDP增長率的IRF脈沖響應函數圖驗證了來自金融系統性風險的沖擊在滯后5個季度會對宏觀經濟產生顯著的不良影響。數據顯示壓力指數曾經歷過兩次巨大的波動并于2008年1月達到峰值100點，雖然指數近年來走勢平緩，但現階段又出現略微上升的態勢。從各部門對金融壓力貢獻度看，銀行、股票和外匯市場主導了大部分的壓力變化，但債券、基金和保險市場的重要性也在最近幾年開始凸顯。

關鍵詞：金融壓力指數 壓力識別指數 壓力源 貢獻度

引言與文獻綜述

金融安全是保障一國經濟安全的前提條件，而系統性風險普遍存在于金融體系當中，所以確保金融安全的關鍵點就在于做到對金融市場系統性風險的防范與控制。從已有的研究來看，對金融市場系統性風險預警模型的建立經歷了好幾個時期，早期的“經驗法”研究側重點是找出金融系統性風險的共同特征，在積累大量經驗的基礎上通過實際值與經驗值之間的差距來預測風險，其中具有代表性的模型主要有KLR模型（Kaminsky等，1998）。隨后為了測量風險在各金融機構間的傳染性，矩陣法、網絡法和GARCH模型被學者們利用起來，其中Adrian（2008）創造的條件風險價值法（CVar）引起了廣泛的關注與應用，它可以通過捕捉金融機構系統性風險的邊際貢獻情況來幫助政策的制定者進行逆周期調控，此方法的缺點是不能測度整個金融體系的風險狀況。

在2008年國際金融危機爆發之后，由加拿大的經濟學家Illing和Lin于2006年提出的金融壓力指數的概念（financial stress index，簡稱FSI）重新引起學術界的重視。 Illing和Lin將金融壓力定義為金融市場的不確定性以及預期損失的不斷變化對金融體系施加的壓力，它是一個連續的變量，極值稱為金融危機。此后，各國學者紛紛編制出本國的壓力指數，其中包括了Hakkio和Keeton（2008）構造的堪薩斯州金融壓力指數（KCFSI）、Balakrishnan等（2009）構建的發達經濟體金融壓力指數（AE-FSI）和發展中經濟體金融壓力指數（EM-FSI）。

我國到目前為止尚未發生過真正意義上的金融危機，因此大多數研究者只進行單個金融市場預警指標的構建：如沈悅等（2007）構造出外匯市場壓力指數來對貨幣危機進行界定；萬超等（2009）在構造人民幣外匯市場壓力指數的基礎上研究了壓力釋放效果；荊中博等（2012）通過對Hagen和Ho的貨幣市場壓力指數進行改進來預測銀行危機。

本文的側重點不同于以往的研究，本文首先是利用因子分析法構建壓力指數，避免已有研究中由于主觀認識偏差等原因導致的人為確定權重的不準確性；其次是本文對各部門的壓力貢獻度進行排名，找出起主導作用的壓力源歸屬部門，以期幫助政策的制定者能夠更加有針對性地識別、度量和防范金融市場系統性風險。

中國金融壓力指數的構建

（一）壓力指數指標的選取

通過對以往文獻的回顧，筆者發現銀行、股票和外匯市場是測算FSI時經常被納入考慮的對象，而本文試圖更準確地反映系統性風險的程度，決定再從債券市場、基金市場和保險市場中選取相應變量。兼顧考慮數據可得性與指標靈敏性兩個方面，本文計劃建立基于月度數據的FSI，并將樣本的觀測期定為2003年1月至2012年12月。具體指標選擇情況如下：

1.銀行部門。筆者用TED價差和貸款利率上升變量（IVC）來衡量壓力程度。TED價差即同業拆借市場90天加權平均利率減去三月期定期存款利率；IVC用當前一年期貸款利率除以一年間滾動時間窗口最小值表示。IVC計算公式如下：

IVCt=rt/min[r∈（rt-j/j=0，1，2…，11）]

上式中，IVCt為當月的貸款利率上升變量，rt為樣本期當月一年期銀行貸款利率。

2.股票市場。用股票市場波動性變量（SFI）及股票指數下跌變量（FVS）來衡量壓力。SFI用上證綜指月度收益采用GARCH（1，1）模型計算的隨時間變化的條件方差表示；FVS用樣本期每月的收盤價除以一年期滾動時間窗口最大值的相反數表示。FVS計算公式如下：

FVSt=-pt/max[p∈（pt-j/j=0，1，2…，11）]

上式中，FVSt為當月的股票指數下跌變量，pt為當月的上證綜指收盤價。

3.債券市場。債券市場的風險體現在債券價格的波動以及信用程度的降低上。中國的國債是發行量最大的債券，所以用國債市場波動性指數（BFI）來反映債券市場的壓力狀況，計算方法即建立上證國債指數月度收益的GARCH（1，1）模型后計算出時變方差。

4.基金市場。本文計算出基金市場波動性指數（FFI）來反映基金市場的壓力情況，即上證基金指數月度收益采用GARCH（1，1）模型計算的時變方差。

5.外匯市場。外匯市場的壓力直接表現為貨幣危機的爆發，即貨幣顯著的貶值和外匯儲備大量的減少。本文使用Balakrishnan采用的變量—外匯市場壓力指數EMPI（exchange market press index）—來衡量外匯市場的壓力。其計算公式如下：

上式中，EMPIt為樣本期當月的外匯市場壓力指數，△et及△RESt為當月的匯率和外匯儲備基于前一個月的變化量，μ和σ分別表示序列的均值和標準差。

6.保險市場。保險公司的償付能力反映了公司面臨的壓力情況，而償付能力可以用保險賠付來衡量。本文使用賠付率上升變量IVI來反映保險市場面臨的壓力狀況，即用當前一年期保險賠付率除以一年間滾動時間窗口最小值。

（二）構建金融壓力指數FSI

為了更加直觀地理解壓力指數，本文首先根據指數的含義給出FSI最原始的數學表達式：endprint

其中，FSIt是t時期的壓力指數，Xit為t時期的第i個變量，ωit為t時期對應變量的權重。筆者擬通過因子分析法找出能夠概括所有變量大部分信息的少數幾個公共因子Fi（數學表達式為：）來替代原始變量Xi。權重方面，某些學者如Illing and Lin（2006）使用標準化后再加總的等權重法，此法雖簡單，但使用的假設條件是變量服從正態分布，這顯然難以符合金融變量的實際特征。劉曉星（2012）創造性地使用了CDF-信用加總權重法，通過變量所在市場的信用規模賦予其相應的權重，但以何種指標來衡量單個市場的信用規模仍然有待商榷。而因子分析法的最大的優勢就是通過方差貢獻率客觀確定了各個公共因子的權重，克服了以往文獻中主觀賦值的隨意性，使得分析結果更加客觀合理。通過因子分析法的計算，可以將FSI的數學表達式轉換為：

其中，FSIt是t時期的壓力指數，Fjt為第j個公共因子，μit為第j個公共因子對應的方差貢獻率即因子權重。

本文對變量之間是否存在相關性進行檢驗，據此判斷原始變量是否能夠進行因子分析。SPSS軟件中的KMO檢驗和巴特利球形檢驗結果如表1所示。

表1的結果顯示，KMO檢驗的統計值為0.671，根據KMO的判定標準—KMO值越接近1越適合進行因子分析來看，此處的原始變量比較適合進行因子分析。

隨后本文使用特征值大于1的原則提取公共因子Fj，并用主成分分析法確定方差貢獻率μit?？傮w方差解析情況（見表2）顯示前三個因子的特征值均大于1，他們的因子貢獻率分別為31.873%、25.433%以及14.367%，累計貢獻率達到71.674%，表明這三個公共因子能夠解釋原始變量的大部分變化情況，本文就將他們作為構建FSI的公共因子。

本文進一步利用旋轉后的因子載荷矩陣確定每個公共因子解釋的變量個數：筆者發現F1在變量FFI、TED、SFI上有絕對值較大的相關系數；F2相關系數絕對值較大的變量是IVC、EMPI和BFI；而變量FVS、IVI在F3上具有較高的載荷。在此基礎上根據因子得分系數表計算出以上三個公共因子在每個原始指標上的因子得分，再根據因子得分計算出來的公共因子變量就能夠替代復雜的原始變量了，即我國金融壓力指數可以表示為：

FSI=0.3187F1+0.2543F2+0.1437F3

本文將原始變量2003年1月至2012年12月的月度值帶入上述模型中，便計算得出我國最近10年的月度FSI。為了使壓力指數值更加直觀，本文以2008年1月份的指數值，即指數中的最大值作為基準賦值100，它代表了截至目前為止的最高風險水平，并將其他月份的指數值按照這個基準重新計算，最后將結果以圖1的形式呈現出來。

計算結果顯示，壓力指數的走勢可分為四個階段：第1階段為2003年1月至2006年11月，壓力指數較低且波動平穩；第2階段為2006年11月至2010年5月，FSI大起大落并于2008年1月達到歷史最高峰值，此時我國金融市場的系統性風險迅速增加；第3階段為2010年5月至2011年8月，FSI再次劇烈波動并于2010年11月達到歷史第二峰值水平；第4階段為2011年8月至2012年12月，金融壓力指數呈現出在波動中緩緩上升的趨勢，說明目前我國金融市場的壓力狀況需要引起大家的關注。

金融壓力指數的有效性檢驗

為了對FSI的有效性進行檢驗，本文接下來將建立季度金融壓力指數和季度GDP增長率的雙變量VAR（4）模型，并在此基礎上繪制IRF脈沖響應函數來捕捉全面復雜的動態關系，據此分析金融市場的系統性風險對宏觀經濟的影響情況。首先，本文得出了FSI與GDP的VAR（4）模型估計表達式：

在生成脈沖響應函數之前，需要對VAR模型的穩定性進行檢驗，圖2中單位圓中的點表示的是AR特征根倒數的模，因每個模都在單位圓內且沒有位于單位圓上的根，所以本文建立的VAR模型是穩定的。在此基礎上，生成了基于VAR模型的脈沖響應函數圖（見圖3），從圖形可以看出，GDP在受到FSI的沖擊之后產生了負向的脈沖響應，這一負面沖擊逐漸增大并在第五期達到最大值，隨后沖擊作用開始下降并趨于0。以上研究表明，來自于金融系統性風險的負面沖擊在滯后5個季度的時候會對宏觀經濟產生顯著的不良影響。

金融市場壓力源分析

為了能夠更加有針對性地識別、度量和防范金融市場系統性風險，找出起主導作用的風險來源部門非常有必要。本文用TED價差和IVC的值共同表示銀行部門壓力；用SFI和FVS的值共同表示股票市場壓力；用BFI、FFI、EMPI、IVI分別表示債券、基金、外匯和保險市場的壓力。將每個階段金融壓力的指數變化情況和起主導作用的壓力源部門歸納在表3中，觀察發現：第一，在指數平穩運行的安全階段期，銀行業的貢獻度最大，這說明我國的銀行體系對維護金融市場的穩定運行起到了關鍵性的作用。第二，2006年11月至2010年5月期間股票指數的劇烈波動和市值的大幅縮水是壓力劇增的原因，而股票市場貢獻度的躍升表明資本市場在金融體系中的重要性不可忽視。第三，從2010年5月起開始的第二輪波動中，外匯市場成為第一壓力源。外匯市場壓力的上升源自歐債危機的爆發，危機不僅對我國的出口貿易造成影響，還威脅到多元化外匯儲備的安全。第四，基金市場作為壓力源之一的重要性并不凸顯，但是在2008年金融危機中對于FSI的貢獻度排名靠前，這與我國開放式基金與股票市場的關聯度較大有一定關系。第五，保險市場和債券市場在樣本期間的壓力程度不足以對FSI的走勢產生較大沖擊，但是隨著我國保險市場和債券市場的迅速發展，未來的金融市場格局可能會發生更加多樣性的變化，相關部門一定要重視對保險和債券市場的壓力程度進行日常監測。

研究結論

到目前為止，中國金融市場尚未發生真正意義上的系統性風險，但是隨著金融市場的逐步開放和全球金融一體化程度的加深，未來遭受風險沖擊的可能性會不斷加大。本文應用因子分析法構建了反映金融市場系統性風險程度及金融體系壓力狀況的金融壓力指數，該指數能夠較好地擬合市場近十年的系統性風險狀況，且脈沖響應函數圖顯示來自于金融系統性風險（FSI）的負面沖擊在滯后5個季度會對宏觀經濟產生顯著的不良影響。endprint

從壓力指數的走勢中可以發現，壓力指數在經過兩次巨大的波動后于近年來走勢平緩，但是最近又表現出緩緩上升的趨勢，相關的政府部門應加強監管，做好風險防范的準備。而壓力來源分析結果顯示，金融市場系統性風險的主要來源并不局限于某一部門，銀行、股票和外匯市場是主要的風險來源地?？紤]到銀行業占據了我國金融領域的主導地位，相關部門提高銀行業風險治理水平很有必要；證券市場高杠桿高風險的特點也告誡監管層加強資本市場風險管理對預防系統性金融危機有重大意義；而外匯市場也能夠主導FSI的走勢說明監管層應該警惕國際環境的變化，防止金融壓力從其他渠道傳導進來?？傊谖覈鹑隗w系發展趨勢尚不明朗的當下，制定這樣一個反映金融市場系統性風險程度及金融體系壓力狀況的指標可以為我國金融監管機構防范金融系統性風險提供一個參考工具。

參考文獻：

1.Kaminsky G.，Lizondo，C. Reinhart.Leading Indicators of Currency Crises[J]. IMF Staff Papers，1998（45）

2.Adrian， T.& M.Brunnermeier.”CVar” Federal Reserve Bank of New York Staff Reports， 2008

3.Illing M，Liu Y. Measuring financial stress in a developed country：An application to Canada [J].Journal of Financial Stability，2006（2）

4.Hakkio and Keeton.Financial stress：What Is It， How Can It Be Measured， and Why Does It Matter？[EB/OL] www.KansasCityFed.org.

5.Ravi Balakrishnan， Stephan Danninger， Selim Elekdag， and Irina Tytell. The Transmission of Financial Stress from Advanced to Emerging Economies[R].IMF Working Paper，2009（133）

6.沈悅，閔亮.基于外匯市場壓力指數的貨幣危機界定與識別[J].上海金融，2007（12）

7.萬超，靳玉英.人民幣外匯市場壓力指數變動及壓力釋放效果研究[J].財貿研究，2010（2）

8.荊中博，楊海珍，楊曉光.基于貨幣市場壓力指數的銀行危機預警研究[J].金融研究，2012（5）

9.劉曉星，方磊.金融壓力指數構建及其有效性檢驗—基于中國數據的實證分析[J].管理工程學報，2012（3）endprint

從壓力指數的走勢中可以發現，壓力指數在經過兩次巨大的波動后于近年來走勢平緩，但是最近又表現出緩緩上升的趨勢，相關的政府部門應加強監管，做好風險防范的準備。而壓力來源分析結果顯示，金融市場系統性風險的主要來源并不局限于某一部門，銀行、股票和外匯市場是主要的風險來源地?？紤]到銀行業占據了我國金融領域的主導地位，相關部門提高銀行業風險治理水平很有必要；證券市場高杠桿高風險的特點也告誡監管層加強資本市場風險管理對預防系統性金融危機有重大意義；而外匯市場也能夠主導FSI的走勢說明監管層應該警惕國際環境的變化，防止金融壓力從其他渠道傳導進來?？傊谖覈鹑隗w系發展趨勢尚不明朗的當下，制定這樣一個反映金融市場系統性風險程度及金融體系壓力狀況的指標可以為我國金融監管機構防范金融系統性風險提供一個參考工具。

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9.劉曉星，方磊.金融壓力指數構建及其有效性檢驗—基于中國數據的實證分析[J].管理工程學報，2012（3）endprint

從壓力指數的走勢中可以發現，壓力指數在經過兩次巨大的波動后于近年來走勢平緩，但是最近又表現出緩緩上升的趨勢，相關的政府部門應加強監管，做好風險防范的準備。而壓力來源分析結果顯示，金融市場系統性風險的主要來源并不局限于某一部門，銀行、股票和外匯市場是主要的風險來源地?？紤]到銀行業占據了我國金融領域的主導地位，相關部門提高銀行業風險治理水平很有必要；證券市場高杠桿高風險的特點也告誡監管層加強資本市場風險管理對預防系統性金融危機有重大意義；而外匯市場也能夠主導FSI的走勢說明監管層應該警惕國際環境的變化，防止金融壓力從其他渠道傳導進來?？傊谖覈鹑隗w系發展趨勢尚不明朗的當下，制定這樣一個反映金融市場系統性風險程度及金融體系壓力狀況的指標可以為我國金融監管機構防范金融系統性風險提供一個參考工具。

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