中國金融壓力指數構建與經濟預警的實證研究

戴步斌　何文舉

摘 要：選取中國股票市場、外匯市場、保險市場、銀行部門以及國際金融市場中的九個重要因素指標，構建具有時效性的中國金融壓力指數（FSI）；同時，基于Granger線性因果檢驗結果，構建我國經濟發展形勢指數（SPMI）帶有解釋變量的自回歸模型，分析FSI與SPMI的關系及影響效應。結果表明：金融壓力對經濟發展有負面影響，FSI每增加1個單位，SPMI長期將下降0.6305個單位。構建的金融壓力指數能夠較好地反映我國金融機構在不同時期所承受的壓力，并揭示我國所面臨金融壓力的大小和預測我國經濟發展形勢。

關鍵詞： 金融壓力指數；極值法；信用加總權重法；采購經理指數；經濟預警

中圖分類號：F832 文獻標識碼： A 文章編號：1003.7217（2017）06.0027.06

一、引 言

由于金融系統的順周期性，金融系統的不利沖擊對實體經濟發展有著不可忽視的影響，金融系統的不穩定性也會導致宏觀經濟的不穩定，發生系統性風險。如果金融風險能夠提前預測出來，金融政策制定者、金融監管者就可以采取逆周期措施減少金融風險對實體經濟的不利影響。現如今經濟高度互聯、金融全球化日益加深，我國的金融系統面臨的風險可以宏觀地分為國際風險和國內風險，也可以根據金融系統的組成部分細分為股票市場風險、銀行部門風險、外匯市場風險、債券市場風險和保險市場風險等。

2008年爆發全球金融危機之后，很多學者都在探究如何量化金融風險，尋找能夠很好反映金融風險的替代變量。目前，對金融風險替代變量的研究關注更多的是金融系統所承受的壓力，通過判斷金融壓力事件發生與否來量化金融系統壓力，如果毫無管制，任金融壓力事件不斷發生，金融系統壓力就會不斷累積。當一國金融系統承受的壓力達到一定程度時，往往會導致資本資產基本價值不確定性增加、投資者行為不確定性增加、金融機構融資成本和公司資本成本迅速上升、股票價格波動巨大、保險市場賠付額賠付率上漲、市場流動性驟減、各經濟活動的信息不對稱性加劇、風險資產持有降低、流動性差的資產持有意愿降低等等，往往會導致實體經濟急劇下滑，甚至引發經濟危機。所以，迫切需要準確度量金融壓力，以便金融政策制定者和金融監管者可以根據金融壓力大小相機抉擇合適的政策，以避免金融壓力不斷積累導致金融危機。

目前，對金融壓力的研究主要有三種方法：一是通過金融危機早期預警指標（ 也稱經驗法、信號法EWI） 預測一個國家在未來一定時期內發生系統性金融風險可能性的大小；二是利用宏觀壓力測試方法評估當前金融體系抵御外部沖擊的能力；三是通過構造包含主要金融市場或部門重要變量的綜合指數來衡量一個國家金融系統承受的綜合壓力的水平。

金融壓力指數（FSI）具有開創意義和重要影響的研究是加拿大銀行的兩位學者Illing和Liu（2003）關于加拿大金融壓力指數的構建，他們分別選取銀行部門、外匯市場、股票市場、債券市場中重要的具有代表性意義的指標作為變量[1]；Illing和Liu（2006）更加準確地構建了加拿大金融壓力指數，通過第一類錯誤和第二類錯誤比較不同FSI構造的方法，再次得出信用加總權重法是構造FSI最優的方法，并試圖廣泛應用于金融危機的預測[2]。國外關于運用金融壓力指數研究金融系統所承受壓力的變化的研究主要集中在后危機時代，2008年國際貨幣基金組織（IMF）根據能夠代表金融壓力事件的原則選取了銀行、證券及外匯市場中的七個重要指標構建金融壓力指數[3]。與IMF不同，堪薩斯城聯邦儲備銀行研究者Hakkio 和Keeton（2009）則根據能夠代表金融壓力時期特征的原則選取AAA公司債券與10年國庫券期限利差，Baa與Aaa利用債券期限利差、股票債券相關性等編制了Kansas City Financial Stress Index （KCFSI），并認為KCFSI與實體經濟活動有著直接關系[4]；基于同樣目的，2009年圣路易斯聯儲選取有效聯邦基金利率、3個月商業票據利率、3個月國庫券利率期限利差與JP摩根新興市場債券指數等用主成分分析法構建金融壓力指數（St. Louis Fed Financial Stress Index，STLFSI）研究圣路易斯聯儲面臨金融壓力[5]；Oet和Mikhail V等（2011）從股票、資金、信貸、外匯、房地產和證券化市場六個方面選取了十一個金融系統主要變量，構建了克利夫蘭金融壓力指數（CFSI），監測美聯儲貨幣政策對金融市場的影響，并研究金融系統壓力如何影響美國經濟復蘇[6]。國內關于金融壓力指數構建及應用的研究，大都

只考慮在本國金融市場選取金融市場壓力的相關變量，在金融壓力指數（FSI）的構造上，主要采取經驗法或調查法、等方差權重法、信用加總權重法和因子分析法[7-11]。方法的運用比較單一，得到的結果在不同時期差別很大等等。為此，本文借鑒已有文獻研究，選取能夠代表我國股票市場、保險市場和銀行部門以及國際金融市場、外匯市場中能夠反映金融壓力時期特征的重要指標，探究金融壓力指數（FSI）對實體經濟的影響大小及影響方向，以期通過金融壓力大小預測我國未來經濟發展形勢，給金融政策制定者和監管者提出建設性建議。

二、我國金融壓力指數構建及實證分析

（一）金融壓力指標及數據選取

根據金融事件是否發生和金融壓力時期特征①，選取包括我國股票市場、外匯市場、保險市場、銀行部門以及國際金融市場等九個具有代表性的因素指標構建中國金融壓力指數。各市場、部門變量選取如表1所示。

本文所使用數據均為月度數據，對于日數據用每月月平均作為當月數據，樣本區間為2006年10月到2015年9月，數據分別來源于芝加哥期權期貨交易所（CBOE）、國家外匯管理局、中經網統計數據庫以及國泰安CSMAR系列研究數據庫。

（三）金融壓力指數實證分析endprint

利用2010年10月到2015年9月的樣本數據，運用式（4）～（8）去量綱、加權和構造指數，得到最終的金融風險壓力指數（FSI）序列走勢如圖1所示。

由圖1可以看出：金融系統壓力分別在2007年11月、2008年6月和10月、2011年8月、2013年6月和2015年7月達到了局部高峰值，與實際相符。

由圖2可以看出，自2007年第三季度受到美國次貸危機和由此產生的全球金融危機的沖擊，我國股票市場如過山車般，高位低位交替出現。銀行部門、保險市場和外匯市場均遭受到不同程度的沖擊，其中保險市場承受的金融壓力最大。2013年第二三季度我國銀行間資本流動性嚴重不足，發生了所謂的“錢荒”，銀行間同業拆借利率達到頂峰，銀行

部門壓力在2013年6月達到最大值，我國股票市場承受的金融壓力在7月達到了樣本區間的極大值；該月外匯市場的金融壓力達到了最大值。

隨著2008年金融危機持續升溫，國際市場金融壓力也隨之持續攀升，直至2008年9月份到達歷史最高值（見圖3），為了擺脫金融危機，各國都采取積極措施，以美國為代表，公共部門、私人部門積極救助受金融危機影響瀕臨破產但還具有發展前景的企業，連續的降息、減稅，實施巨額的經濟刺激計劃，取得了一定的效果，這也使得國際金融壓力逐步緩慢下降，在歷史均值附近上下波動，

2009年2月到2011年6月，金融壓力處于較低水平的平穩時期，特別在2011年以后，國際金融壓力均在低位波動，且波動幅度很小[14]。2011年10月到2015年9月，除了2013年第二三季度和2015年第二三季度金融壓力處于高位，其他時期金融壓力都處于低位。隨著金融全球化，各國的金融體系不再是獨立的個體，各國之間聯系更加緊密，全球金融可以更好地為各個國家提供服務，但與此同時，也會使金融風險的傳播更加迅速且在金融危機時期更加地明顯。

三、金融壓力對經濟影響及預測

選取2006年10月到2015年9月采購經理指數（PMI） 的月度數據代表經濟發展形勢②，采取極值法對變量進行去量綱標準化處理。將金融壓力指數（FSI）和標準化后的采購經理指數（SPMI）的變化曲線繪制在圖4中，可以看到：兩者呈明顯的負相關，即當金融壓力處于高位時，經濟的發展形勢處于不利時期，如2008年受到全球金融危機影響時，金融壓力指數處于高位極值點，經濟的發展形勢相應處于低谷期；金融壓力處于低位時，經濟的發展形勢處于有利時期，如2013第二季度后，金融壓力到達波峰后，我國金融市場管理者通過有效的管理，把金融壓力降了下來，此時經濟發展形勢也相應有了很大的改善。另外由圖4也可以看到，經濟的發展形勢相對于金融壓力具有一定的滯后性，也就是說金融壓力指數對經濟發展形勢有著一定的預測作用。

那么，金融壓力指數對經濟發展形勢的預測作用如何呢？

首先，對序列（FSI、SPMI）進行平穩性檢驗，應用EViews9.0軟件進行單位根檢驗，得到結果如表2所示。

由表2可知，不同的單位根檢驗方法得到的結果都是相同的，在5%的顯著性水平下，拒絕具有單位根的原假設，即金融壓力指數（FSI）和標準化經理采購指數（SPMI）都是平穩的。

接著，利用線性格蘭杰因果檢驗方法，檢驗金融壓力是否是經濟發展形勢的格蘭杰原因，即金融壓力是否有助于預測未來的經濟發展形勢。從表3的檢驗結果可以看到：在5%的顯著性水平下，不管是滯后一期還是滯后五期，金融壓力（FSI）都是經濟發展形勢（SPMI）的格蘭杰原因。也就是說，正如圖4中觀察到的，金融壓力增長對經濟發展形勢具有負面效應，且由于金融壓力事件發生導致金融壓力增長，金融壓力事件在金融系統內傳播蔓延加劇。金融系統因此出現問題，進而影響了經濟發展形勢。如果金融壓力事件頻繁發生，得不到一定的控制，很可能以金融危機的形式爆發出來；而經濟發展形勢（SPMI）不是金融壓力（FSI）的格蘭杰原因，即經濟發展的好壞、經濟處于繁榮時期還是蕭條時期，對金融系統沒有直接的影響。

從表5可以看出，F檢驗和LM檢驗分別顯示出兩模型都整體顯著、無序列相關，根據調整的R2可得出模型（10）更優，它的解釋能力更強；就系數的顯著性而言，在10%顯著性水平下，所有系數均顯著。

從實體經濟的先行指標SPMI加入解釋變量的自回歸模型結果可以看到：當期和滯后一期的FSI對SPMI有著顯著的負面影響，并且當期金融壓力指數增加1個單位，實體經濟下降0.3350個單位，滯后一期金融壓力指數增加1單位，實體經濟下降0.2955個單位。說明金融壓力對實體經濟發展有很大的負面影響，金融壓力指數有助于經濟發展形勢的預測。由此可見，金融系統的穩定對于經濟進入新常態的持續健康發展，有著重要意義；經濟發展政策制定者可以通過前期的金融壓力指數（FSI）的大小，制定不同的經濟政策以保證我國經濟健康發展。

四、結論及建議

以上研究表明：金融壓力對當期的經濟發展有著很大的負面影響，即金融壓力增大阻礙當期經濟的發展，金融壓力指數對經濟發展有一定預測作用，進而可應用于經濟的預警。為此，一方面要完善金融市場、豐富金融產品、加強金融監管以適應金融創新，豐富的金融產品在某種程度上可降低金融系統的順周期性，進而降低實體經濟發展形勢不好時金融系統對經濟的負面影響。豐富金融產品的途徑之一就是金融創新，而擺在眼前的問題就是金融監管落后于金融創新，不同的金融產品又面臨著不同的監管規則和監管制度，為了保障金融市場健康穩定發展，需加強對各金融產品的金融監管以適應金融創新，并且各金融產品的監管機構要加強彼此之間的聯系以保持金融市場的穩定。另一方面，要增強各金融市場、金融部門等金融中介的風險預警機制。在投資決策和風險管理時，各金融市場參與者高度依賴投資對象的外部信用評級，而信用評級是由少數幾家大型組織機構所主導，幾乎提供了所有重要的評級服務，而且這幾家的信用評級的具體評級有很大的相關性。如果每個金融市場參與者都按照他們少數組織機構提供的信用評級進行投資決策和風險管理，金融市場參與者采用相同的投資決策、進行相同的的風險管理，這樣做的結果會產生顯著的順周期，在經濟繁榮期促進繁榮，在經濟衰退期則加劇衰退，由于杠桿效應，衰退的影響會更加惡劣。為了避免這樣的“羊群效應”帶來的不利影響，各金融中介需加強內部評級能力、增強金融中介的風險預警能力。同時，金融機構資本需求要盡快達到巴塞爾協議Ⅲ新標準。為了提高全球金融機構抵御風險的能力，增強金融機構穩定性，巴塞爾協議Ⅲ提出了新標準，新標準三個層次分別為最低資本需求、逆周期資本緩沖需求和超額資本需求。三個層次的資本需求要求的提升有助于金融機構在金融壓力處于高位時，整體金融系統安全地度過危機。為了提高我國金融系統在金融壓力處于高位的抗壓能力，我國金融機構應盡快滿足新標準的三個層次的資本需求，從而保證我國經濟在新常態中能夠平穩持續發展。endprint

注釋：

① 比如：資本基本價值不確定性增加、信息的不對稱性增加、持有風險資產和持有非流動資產的意愿降低等特征。

② 由于非制造業采購經理指數于2008年1月才開始發布，本文在2006年10月至2008年1月僅用制造業采購經理指數代表采購經理指數，2008年1月至2015年9月利用制造業采購經理指數和非制造業采購經理指數的算術平均表示采購經理指數。

參考文獻：

[1] Mark Illing ， Ying Liu .An index of financial stress for canada[R].Bank of Canada Working Paper，2003.

[2] Mark Illing ， Ying Liu .Measuring financial stress in a developed country： an application to canada[J]. Journal of Financial Stability， October，2006， 2（3）：243-65.

[3] 國際貨幣基金組織.世界經濟展望（ 中譯本）[M].北京： 中國金融出版社，2008：109-133.

[4] Craig S Hakkio ， William R Keeton.Financial stress： what is it，how can it be measured，and Why does it matter？[J]. Economic Review，2009（3）：5-50.

[5] Kliesen，Kevin L，Smith，Douglas C.Measuring financial market stress [OL]. Federal Reserve Bank of St. Louis National Economic Trends， http：// research.stlouisfed.org/ publications/ net/ 20100101/ cover. pdf.

[6] Oet， Mikhail V Eiben，et al. The financial stress index：identification of system risk conditions[R/OL]. Working Paper No. 1130， Federal Reserve Bank of Cleveland， www.clevelandfed.org/research/workpaper/2011/wp1130.pdf.

[7] 賴娟，呂江林. 基于金融壓力指數的金融系統性風險的測度[J]. 統計與決策，2010（19）：128-131.

[8] 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）：1-6.

[9] 陳守東，王妍. 金融壓力指數與工業一致合成指數的動態關聯研究[J]. 財經問題研究，2011（10）：39-46.

[10]李良松. 構建中國金融壓力指數探析[J]. 上海金融，2011（8）：64-68.

[11]鄭桂環，徐紅芬，劉小輝. 金融壓力指數的構建及應用[J]. 金融發展評論，2014（8）：50-62.

[12]宋明順，黃佳，張士朋，戚彬芳. 多指標正交試驗設計去量綱準則及方法研究[J]. 工業工程與管理，2014（1）：41-46.

[13]胡宗義，劉硯伊.基于金融壓力指數的金融系統性風險測度及影響因素[J].財經理論與實踐，2017（4）：28-31.

[14]周小川.國際金融危機：觀察、分析與應對[M].北京： 中國金融出版社.

[15]劉錫興.金融壓力對中國實體經濟沖擊研究[J].數量經濟技術經濟研究，2015（6）：147-158.

（責任編輯：墨 彥）endprint