系統性風險預警模型和測度方法研究綜述

摘要：防范和化解系統性風險是當前金融機構和監管當局工作任務的重心，文章主要梳理了國內外學者關于系統性風險的預警模型和測度方法，指出了已有研究模型和方法的不足之處：（1）受限于模型自身嚴苛的假設條件，不能處理非線性問題；（2）有效風險指標不足，不能全面反應金融體系的風險狀態；（3）受歷史原始數據序列長度的限制，難以建立符合國情的系統性風險預警系統；（4）受限于人的知識領域和經驗，依賴人工建模和特征設計，因此與實際結果存在很大的誤差。最后，文章還為防范和化解系統性風險提出了政策建議。

關鍵詞：系統性風險；預警模型；測度方法；人工智能

一、 引言

2007-2009年的金融危機再次引起各國對系統性風險的關注。不同于傳統意義上的貨幣或者銀行危機等單體風險，此次金融危機背后隱含著全局性和綜合性的系統性風險。對于系統性風險的理解，金融穩定委員會（FSB）（2009）認為系統性風險是指經濟周期、宏觀經濟政策變動和外部金融沖擊等風險因素使得一國金融體系發生動蕩，因而“對國際金融體系和全球實體經濟都會產生巨大的負外部性效應”。二十國集團（G20）（2009）認為系統性風險會導致金融服務流程受損，并可能對實體經濟造成嚴重的負面影響。Billio等（2010）將系統性風險定義為“任何威脅到金融系統穩定或公眾信心的環境”。歐洲中央銀行（ECB）（2010）認為系統性風險會導致金融體系的不穩定，阻礙經濟增長和損害社會福利等金融體系的功能，并且危害范圍十分廣泛。……