區域金融風險預警研究：一個文獻綜述

【摘要】區域金融風險預警研究是金融風險預警領域的重要課題， 積極對區域金融風險影響因素進行理論分析， 有助于各區域有效識別和防范潛在的金融風險， 維護區域經濟的平穩運行。本文從區域金融風險的影響因素、 預警指標體系構建和預警模型建立三個方面， 對現有關于區域金融風險預警的研究進行文獻綜述， 指出其存在的問題， 并針對未來研究提出相關建議， 旨在為進一步完善和加強區域金融風險預警研究提供理論支持和實踐指導。

【關鍵詞】區域金融風險預警；影響因素；指標體系；預警模型；文獻綜述

【中圖分類號】 F832.3；F832.59 【文獻標識碼】A 【文章編號】1004-0994（2024）15-0122-7

一、 引言

自2012年12月中央政府在中央經濟工作會議上首次提出“區域金融風險”以來， 區域金融風險相關話題一直是研究熱點。基于金融風險的影響范疇及其核心特性， 區域金融風險被歸類為中觀層面的金融風險， 特指某一特定經濟區域內金融產業所面臨的各類金融風險。我國學者通常將區域金融風險界定為“區域系統性金融風險”， 是指在一個特定的地理區域內， 由于金融體系內部各種風險因素的累積和相互關聯， 以及金融風險的強傳染性， 導致整個區域金融體系出現不穩定或崩潰的可能， 進而對該區域內的實體經濟造成重大損失的風險。這種風險具有系統性特征， 即不僅影響個別金融機構， 而且對整個區域金融體系和經濟發展構成威脅， 這使得其成為各級地方政府在防控和化解風險工作中所面臨的重要難題和挑戰。《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和二?三五年遠景目標的建議》中強調， “健全金融風險防范預警處置問責體系， 對違法違規行為零容忍”。隨著我國整體經濟實力的提升和現代化市場經濟的發展， 以及金融體系復雜性和關聯性的不斷增加， 再加上全球經濟金融環境的不確定性和貿易保護主義的抬頭， 金融業迎來了一系列新的挑戰和機遇。如何發現、 防范和治理金融風險將直接影響金融業的健康可持續發展。

區域金融風險預警研究是金融風險預警領域的重要課題， 積極對區域金融風險影響因素進行理論分析， 有助于各區域有效識別和防范潛在的金融風險， 維持區域經濟的平穩運行。科學有效的區域金融風險預警模型， 對金融業風險狀況具有較強的監督作用， 能促進各區域及早發現危機。因此， 本文從影響因素、 預警指標體系構建和預警模型建立三個方面， 對現有關于區域金融風險預警的研究進行文獻綜述， 這有助于發現和改善現有研究的不足， 進一步提高區域金融風險管理水平， 促進金融業的健康可持續發展。

二、 區域金融風險的影響因素

為了防范區域金融風險， 中央政府一再強調“守住底線”的重要性。區域金融風險的影響因素多種多樣， 上至國家宏觀經濟政策， 下至金融機構自身脆弱性等微觀因素。對潛在金融風險的識別有利于建立及時有效的區域金融風險預警模型。通過對現有研究成果進行整理， 本文將區域金融風險的影響因素分為金融系統內部和外部環境兩個方面。

（一） 金融系統內部方面

1. 金融機構自身的脆弱性。金融機構脆弱性的研究起源于馬克思和凱恩斯等杰出學者對貨幣職能及宏觀經濟周期變動的深入探討。在早期理論分析階段， 學者們主要聚焦于金融不穩定性假設、 安全范圍假設等交易市場的不確定性問題。隨著研究的不斷深入和細化， 學者們開始從更宏觀的視角出發， 綜合考慮金融機構自身的脆弱性以及其與外部金融市場的緊密關聯性。Oet等（2013）的研究中明確指出， 銀行自身的脆弱性在很大程度上提高了銀行系統性金融風險發生的可能性。郭秀秀（2016）也強調， 區域金融風險的重要來源之一是金融機構本身的脆弱性。此外， 中國人民銀行烏海市中心支行課題組等（2020）進一步提出， 金融體系存在的信用體系不健全、 信息不對稱等不穩定因素如若長期積累， 將有可能引發嚴重的金融危機。

2. 金融機構內外部控制體制不健全。區域金融風險的成因復雜多樣， 其中， 金融機構內部的盲目擴張和無序競爭行為， 以及外部過于注重規模而忽視效益的發展模式， 還有金融市場中新業態風險的逐漸累積， 都是不可忽視的因素。從金融產業內部來看， 內部控制機制是確保金融支付能力穩健運行的關鍵。一個健全的內部控制機制可以有效降低微觀金融風險發生的概率， 防止風險在體系內累積并擴散。馬守榮和許滌龍（2014）在研究中指出， 金融機構因盲目追求擴張和利潤， 常常忽視風險管理， 同時監管部門對地方金融機構的監管和控制也存在明顯的不足， 以上雙重問題導致了風險的不斷累積， 為區域金融風險的爆發埋下了隱患。瞿小豐（2019）也強調區域內金融機構間的無序競爭容易誘發經營風險， 部分機構內部控制機制的不完善更是加劇了高風險投資行為， 進一步推動了區域金融風險的上升。而從區域金融外部市場來看， 其健全性不僅體現在金融組織能否充分利用市場資源實現資金融通， 進而降低流動性、 信用和經營風險， 更在于金融市場體系能否建立規范性的約束和監督機制， 以規避或控制內源性和關聯性金融風險。石潤和潘煥學（2014）指出， 金融機構過于注重規模擴張而忽視效益的發展模式， 以及內部控制體制的不完善， 都是引發區域金融風險的重要因素。因此， 為了有效防范和化解區域金融風險， 需要從金融機構內部和外部市場兩個層面入手， 強化內部控制機制， 優化發展模式， 同時加強監管和約束， 確保金融市場的穩健運行。

3. 金融監管機構的監管不到位。金融監管在保障金融穩定、 捍衛消費者權益、 預防金融風險與犯罪， 以及推動金融創新與發展等方面具有重要的意義。通過強化金融監管， 能夠顯著提升金融市場的運作效率和公平性， 從而為經濟社會的穩健和可持續發展提供堅實的支撐。在《金融藍皮書：中國金融發展報告（2014）》中， 美國金融專家魯薩基斯指出， 金融監管的演進并非單純源于政府對銀行穩健發展的期望， 而是更多地受到金融危機的深刻影響。葉謝康（2013）通過深入剖析縣域金融機構的發展現狀及其所面臨的金融風險， 系統性地揭示了縣域金融監管體制中存在的制度性短板。傅瑋奇（2020）明確指出， 有效的金融監管能夠從根本上及時防范和治理金融風險。

4. 影子銀行過度發展。影子銀行風險作為區域金融風險的重要推手， 其過度擴張與非法經營行為對正規金融體系的穩健性和地方金融穩定構成了嚴重威脅。馬春芬（2013）深刻揭示了影子銀行風險具有向正規金融體系迅速滲透的特性， 這不僅增加了宏觀調控的復雜性， 更在一定程度上加劇了地方金融的脆弱性。吳龍龍（2022）發現， 影子銀行主要通過與常規銀行的功能互補， 或通過替代銀行功能削弱監管部門對銀行資金流向的調控效果， 造成金融風險的縱向累積。劉貴斌（2016）進一步指出， 影子銀行的過度擴張以及非法集資現象的抬頭， 已成為我國當前區域金融風險的主要隱患。王作全（2019）亦持有相似觀點， 他認為影子銀行已成為新經濟環境下區域金融風險的主要誘因之一。因此， 為確保金融市場的穩定與健康發展， 對影子銀行風險的防范與監管顯得尤為重要。

（二） 外部環境方面

1. 政治環境。紀陽（2011）的研究顯示， 同一宏觀經濟政策在作用于不同區域金融業時， 產生的效應差異顯著， 這凸顯了政府不當干預可能加劇區域金融風險的潛在威脅。部分學者指出， 地方政府的不當干預會加劇金融資源的競爭態勢， 特別是在資本稀缺的市場環境下， 競爭將不可避免地促使政府對區域金融資源展開爭奪（王俊和洪正，2015；傅瑋奇，2020）。然而， 一旦這種爭奪超出必要界限， 便可能威脅到金融穩定， 進而成為區域金融風險的主要源頭。同時， 也有學者認為， 地方的直接行政干預會對金融機構的正常運營產生破壞作用， 從而降低金融體系的穩定性。郭秀秀（2016）進一步指出， 地方政府的干預在利益驅動下可能演變為金融財政化， 這不僅削弱了金融機構的執行約束力和內部控制能力， 還降低了金融資源的配置效率。

此外， 針對區域發展的差異性， 國家實施無差異的宏觀政策也是導致區域金融風險產生的重要因素。傅瑋奇（2020）指出， 我國宏觀調控政策與區域經濟金融實際環境的差異是導致區域金融風險產生的重要原因。金融欠發達地區因其經濟脆弱， 更易成為金融風險的集聚地。中國人民銀行烏海市中心支行課題組等（2020）則強調， 政府實施不合理的經濟金融政策將可能引發系統性金融風險， 進一步證明了政府政策對金融風險產生的深遠影響。

早在2001年， Kharas和Mishra（2001）在分析東南亞金融危機時就發現， 政府舉債行為與金融風險存在緊密聯系， 他們認為政府過度舉債是導致東南亞金融危機爆發的關鍵原因。李玉龍（2019）的研究發現， 地方政府債務風險的增加會導致金融機構持有的債券風險上升， 從而進一步加劇金融風險。沈麗和范文曉（2021）則指出， 地方政府債務擴張不僅會加劇本地區的金融風險， 還會對鄰近地區產生不良影響， 使金融風險呈現出明顯的空間溢出效應。

2. 經濟環境。區域金融風險的抵御能力在很大程度上是由該區域經濟的發展態勢和運行狀態所決定的。區域經濟穩健運行不僅能夠有效提升金融資源的配置效率， 還能帶來可觀的資金回報率， 進而增強外部融資能力， 降低區域內源性金融風險發生的概率（于尚艷，2008）。姚耀軍和黃林東（2011）的研究進一步指出， 區域金融生態環境的差異對金融發展潛力和風險防控能力具有直接且顯著的影響， 這強調了區域金融風險的抵御能力也與其金融生態環境息息相關。黃銳等（2018）則觀察到， 盡管各區域經濟發展階段存在差異， 但最終產業結構趨同的現象可能會影響不同地區的資產價格變動， 從而觸發區域金融風險。因此， 優化經濟結構、 改善金融生態環境以及提升金融資源使用效率可以有效增強區域金融風險的抵御能力， 確保金融市場的穩定與健康發展。

3. 房地產市場環境。除政治、 經濟環境外， 房地產市場波動與金融穩定之間的微妙關系， 也一直是學界深入研究的焦點。胡金星（2017）強調， 房地產金融風險已上升為我國重要的金融風險點之一。白鶴祥等（2020）進一步對基于房地產市場的系統性金融風險形成機制進行了深入分析。由此可見， 房地產市場與金融穩定之間的緊密聯系不容忽視， 必須加強對房地產市場的監管和風險防范， 以確保金融體系的穩健運行。

（三） 小結

區域金融風險的主要影響因素包括金融機構自身的脆弱性、 金融機構內外部控制體制不健全、 金融監管機構的監管不到位、 影子銀行過度發展等金融系統內部因素， 以及政治環境、 經濟環境和房地產市場環境等外部環境因素。現有文獻已經進行了較為詳盡的分析， 但仍存在一些不足之處有待深入探討。

第一， 部分研究在探討金融風險時， 缺乏對內外部因素進行綜合分析的視角。實際上， 從不同的角度來看， 金融風險的形成機理呈現出不同的特點和規律。比如： 若將金融體系視為一個孤立的體系， 風險可能源自體系內部的運作機制； 若將金融體系置于更廣泛的經濟體系背景下考慮， 風險則可能由外部經濟環境的變化引發； 而將所研究的區域經濟體系視為全域經濟的一個組成部分時， 風險的發生可能受到全域經濟政策、 結構變遷等多方面因素的共同影響。這樣來看， 金融風險的生成是一個多維度的復雜過程， 需結合不同視角來深入剖析， 視角的廣度和聚焦程度會影響風險因素和機制的研究結果。

第二， 一些文獻在探討影響機制時， 往往過度集中于某些特定因素， 而忽視了那些同樣關鍵的其他因素。同時， 也有一些研究僅將各種影響因素簡單地集合在一起， 而沒有深入探索其背后的機理和機制。

第三， 現有研究大多都是反映傳統的金融風險， 當前我國新金融產品和服務創新層出不窮， 而監管預警難以迅速跟上。例如， 對于新時代金融科技背景下新金融風險的形成、 傳導、 類型的研究仍相對薄弱， 缺乏系統性研究， 導致當前建立的區域金融風險預警模型具有一定的滯后性， 不能及時指導金融業采取相應的措施。因此， 應結合我國國情， 考慮金融新業態的新風險， 綜合內外部分析的視角， 對區域金融風險影響因素進行全面、 系統的理論分析， 并據此建立及時有效的區域金融風險預警模型。

三、 區域金融風險預警指標體系構建

通過梳理現有文獻， 發現國內外學者在構建區域金融風險預警指標體系時所采用的研究視角和方法存在顯著的差異。因此， 本文分別對國外相關研究和國內相關研究進行系統總結， 以期能夠更全面、 深入地了解該領域的研究現狀和趨勢。

（一） 國外金融危機預警指標體系構建

國外學者針對曾遭遇金融危機的地區， 深入剖析了危機爆發前出現的異常數據等預兆現象。他們主要從貨幣市場的角度出發， 篩選出一系列預警指標。其中： Kaminsky等（1998）認為國際儲備、 實際匯率以及國內通貨膨脹等指標在預測金融危機方面具有重要意義； Frankel和Rose（1996）則利用FR概率模型， 確定了實際匯率、 經濟增長率和外商直接投資等關鍵指標； Edison和Reinhart（2000）進一步建立了包含基礎、 中間和先行三個層面的指標體系， 為后續宏、 中、 微觀指標體系的構建提供了寶貴的參考； 隨后， Abdul（2003）將22個指標細分為宏觀經濟不平衡指標、 金融脆弱性指標和資本流動性指標， 進一步豐富了預警指標體系。近年來， 還有部分學者致力于構建金融指數來量化金融風險。例如， Arzamasov和Penikas（2014）建立了以色列金融穩定指數， 以監測和評估該國金融體系的穩定性。這些研究不僅為理解金融危機的成因和預警機制提供了重要依據， 也為政策制定者提供了有效的風險監測和防范工具。

（二） 國內區域金融風險預警指標體系構建

國內研究基于我國國情特色， 緊密結合各區域經濟金融實際， 依據區域金融風險的主要影響因素， 針對性地構建了金融風險預警指標體系， 以更有效地反映和監測金融風險狀況。根據研究視角不同， 具體可分為以下兩個方面：

1. 基于內外部影響因素。國內對于區域金融風險的研究呈現出不斷深化和細化的趨勢。早期的研究主要側重于從金融系統內部和外部環境方面來構建指標體系， 這為區域金融風險預警指標體系提供了一個基本的分析框架。隨著研究的深入， 學者們開始從更具體的維度來剖析區域金融風險， 如賈拓等（2012）從宏觀經濟金融、 地區金融和地區經濟三個方面構建了區域金融風險預警指標體系。不僅如此， 還有學者結合特定地區的實際情況， 引入了新的影響因素， 使得分析更加貼近實際。例如， 考慮到地方政府債務風險、 房地產風險以及非法金融活動等在特定區域可能尤為突出， 閔劍和朱嬌嬌（2020）將這些因素納入到區域金融風險預警體系中。此外， 金融生態環境作為一個新興概念， 也逐漸被引入到區域金融風險的研究中（羅曉蕾等，2018）， 這反映了學者們對于金融風險與金融環境之間互動關系的重視。

2. 基于部門或市場行業類型。另有學者從部門或市場行業的類型出發， 構建區域金融風險預警指標體系， 這有利于更精確地揭示不同部門或市場行業在金融風險形成和傳導過程中的作用， 從而為風險預警和防范提供更有針對性的建議。從市場行業角度來看， 陶玲和朱迎（2016）從金融機構、 股票、 債券、 房地產等市場和部門7個維度構建區域金融風險預警指標體系。這種多維度的劃分方式能夠全面覆蓋金融市場的各個領域， 有助于發現風險在不同市場之間的傳遞和擴散規律。宋凌峰和葉永剛（2011）、 沈麗等（2019）則從部門角度出發， 前者選擇了企業方向和公共部門方向的因素指標， 后者又加入了家庭部門的指標。這種部門分類方式有助于揭示不同經濟主體在金融風險形成中的角色和責任， 為政策制定者提供更為精準的風險管理建議。此外， 隨著金融新業態的不斷涌現， 一些學者也開始從民間金融、 互聯網金融等角度構建指標體系。例如， 李建軍和盧少紅（2013）利用民間借貸數據建立了區域民間金融風險的綜合度量模型。這種對新興金融業態的關注， 有助于及時識別和評估新型金融風險， 為金融監管提供新的視角和工具。

（三） 小結

國外學者在研究區域金融風險時， 多針對金融危機國家或地區， 通過異常指標篩選預警指標來建立金融危機預警指標體系； 國內學者則結合國內金融市場和地區實際， 多角度選取指標構建區域金融風險預警指標體系。但現有研究還存在兩點不足。

第一， 國內金融風險預警指標體系研究存在一定局限性。一是指標選擇不夠全面， 未能充分反映金融風險變化情況， 缺乏針對性和時效性。例如， 隨著我國利率市場化改革的深入推進， 保險業、 民間借貸、 互聯網金融等新興產業蓬勃發展， 在區域金融體系中占據重要地位。然而， 當前區域金融風險預警指標體系對民間借貸、 互聯網金融等新興產業的指標考量較為匱乏， 難以全面、 準確地反映區域金融風險的實際狀況。二是指標選擇方法存在缺陷。現有研究在選取區域金融風險預警指標時， 通常參考全國性的指標體系， 無法精確識別區域金融風險的特定來源。因為國家層面的指標和閾值在區域層面可能不適用， 如果直接使用這些指標來測度和預警區域金融風險， 可能會導致較大的偏差。三是指標閾值和權重確定存在主觀性， 缺乏客觀性和科學性， 會對預警效果的準確性和可靠性產生不良影響。四是由于各地區在數據統計上可能存在不同的口徑和標準， 導致同一指標在不同地區的數據可能存在差異， 進一步增加了指標選取和預警體系構建的復雜性。

第二， 目前國內在區域金融領域的研究較為薄弱， 尚未形成一套成熟、 完善的區域金融發展理論與研究方法體系。雖然實證研究相對豐富， 但理論分析方面存在明顯不足， 這一問題亟待引起重視和解決。

四、 區域金融風險預警模型建立

（一） 國外金融危機預警模型建立

國際金融危機頻發使得金融危機預警問題受到各國學者的廣泛關注， 金融危機預警理論不斷更新和完善。20世紀70年代， Sindey提出了金融預警的概念， 自此， 金融危機預警研究蓬勃發展， 研究深度和廣度不斷拓展。目前， 金融危機預警模型主要分為兩類： 一類是經典預警模型， 主要包括FR概率模型、 橫截面回歸（STV）模型和信號法（KLR）模型。這些模型經過廣泛驗證， 具有較高的權威性和認可度。另一類是創新型預警模型， 是在計量經濟學理論發展的基礎上對經典模型進行改進和拓展， 利用了大數據、 機器學習等新技術， 提高了預警的準確性和及時性。

1. 經典預警模型。Frankel和Rose（1996）建立了FR概率模型， 他們指出當國外直接投資下降、 國際儲備減少時， 容易引發金融危機。FR概率模型用于估算危機發生的可能性， 其模型構建簡單， 數據容易獲得。然而， 相較于其他預警模型， FR概率模型在預警過程中涉及三重估計， 且并未充分考慮到各國間的差異， 使得模型預警的準確性有所降低。

Sachs等（1996）建立了STV模型， 該模型通過應用線性回歸方法進行危機預測， 在識別可能面臨危機的國家方面表現出色， 但無法精確預測危機發生的時間。它的獨特之處在于能夠忽略國家間的差異， 從而有效解決了FR概率模型的局限性。

Kaminsky等（1998）創建了KLR模型， 隨后其對這個模型進行了完善。運用該模型的具體步驟包括： 首先， 篩選合適的指標， 并基于歷史數據進行實證分析； 其次， 在模型中明確設定預警閾值； 最后， 通過模型預測未來兩年的發展趨勢。KLR模型可以識別導致危機的根本因素， 并為風險管理人員提供有力支持。然而， 該模型在確定閾值時采用的是樣本標準差， 這就意味著在遭遇重大危機時， 閾值的更新可能會使得先前已識別出的風險變得無法被準確識別。

2. 創新型預警模型。隨著金融風險預警模型的不斷發展， 其理論基礎不僅借鑒了計量經濟學， 還引入了人工智能技術， 如人工神經網絡和機器學習， 極大地提升了模型的實用性和預測準確性。Nag和Mitra（1999）首次采用人工神經網絡構建了時間序列風險預警模型， 經過實證檢驗， 發現該模型在危機預測方面的表現超越了傳統的KLR模型。隨后， Apoteker（2001）進一步運用遺傳算法模型對金融系統的脆弱性進行嚴密監測。Abdul（2003）則借助馬爾科夫區制轉移模型（MS）深入剖析了亞洲金融危機對受沖擊國家的影響， 結果顯示該模型在預警和減少誤報方面表現出顯著的改進效果。此外， Bussiere和Fratzscher（2006）應用了多元Logit模型來預警區域金融風險。而Khashanah和Yang（2016）則創新性地結合信息流網絡分析（IFNA）和Fisher判斷模型， 對系統性風險進行了精準預測。這些研究不僅推動了金融風險預警模型的理論進步， 也為金融市場的穩定發展提供了有力支持。

（二） 國內區域金融風險預警模型建立

目前， 國內學者對于區域金融風險預警模型的研究已取得一定成果， 積累了豐富的經驗， 主要涵蓋以下三個方面：

1. 國外經典預警模型的延伸和改進。在借鑒國外預警系統先進經驗的基礎上， 國內學者根據我國經濟金融發展的實際情況， 構建了獨具特色的預警系統。如： 林筱文和宋保慶（2011）對KLR模型進行了優化， 深入剖析了我國金融運行的實際狀況， 為風險預警提供了有力支持； 孫強和崔光華（2017）通過巧妙地使用FR概率模型， 成功構建了具備空間和時間兩個維度的銀行業系統性風險指數。此外， 黃迅等（2021）創新性地運用Twin-SVM模型對極端金融風險進行預警， 取得了良好的效果， 進一步豐富了我國金融風險預警的方法體系。這些研究不僅展示了國內學者在金融風險預警領域的深厚實力， 也為我國金融市場的穩定發展提供了有力的支持。

2. 運用統計、 計量方法的預警模型。近年來， 國內學者為應對日益復雜的金融環境， 致力于構建貼近我國實際情況的金融風險預警指標體系。他們采用統計或計量方法， 精準地對金融風險進行預警。其中， 馬爾科夫區制轉移向量自回歸（MS-VAR）模型因其能夠考慮多狀態、 非線性和時變性等因素而得到廣泛應用， 并且該模型在金融風險預警中表現出優異的性能。宋凌峰和鄔詩婕（2017）將MS-VAR模型與CAA模型相結合， 深入分析了經濟增長與銀行業風險的相互作用規律。吳宜勇等（2016）以研究金融風險區制轉換和經濟變量變化規律為出發點， 對MS-VAR模型進行了改進。但MS-VAR模型也存在一些局限性： 一是， 該模型需要大量的時間序列數據， 而金融風險數據可得性較低； 二是， 該模型捕捉的是數據的隨機波動， 而非真正的經濟關系， 因此在適用性方面還有待提高。

除MS-VAR模型外， 國內學者還采用了其他統計和計量方法進行金融風險預警。其中， 吳田（2015）結合HP濾波法、 灰色預測法和ARIMA預測法， 形成了一套高效且精準的金融風險預警體系。這一體系不僅充分利用了HP濾波法在平滑數據、 提取趨勢方面的優勢， 還結合了灰色預測法對于不確定因素的處理能力和ARIMA預測法在時間序列分析中的長處， 從而實現了對金融風險的有效預警和精準預測。王波和郭書東（2015）則另辟蹊徑， 采用了超效率DEA模型對金融風險進行預警。這一模型不僅能夠評估金融機構的效率， 還能從多個維度對金融風險進行量化分析， 為金融風險預警提供了新的視角和思路。

除上述方法外， 計算金融壓力指數、 綜合指數和區域風險指數等也是評估金融風險水平的重要手段。覃小兵等（2022）運用金融壓力指數法， 合成了我國金融市場壓力指數， 深入剖析了我國金融市場的壓力情況。解鳳敏和李媛（2017）利用映射函數法和動態因子指數法， 精確計算了區域金融風險指數， 反映了不同區域之間的風險差異和變化趨勢。羅曉蕾等（2018）構建的金融風險指數則深入研究了金融風險的狀態和波動規律， 揭示了金融風險的內在機制和演化規律， 為風險預警和防控提供了有力支持。

資產負債表分析法作為金融風險分析的重要工具， 近年來在區域金融風險分析領域也得到了廣泛應用。陳軍和王敏（2010）率先將該方法引入我國， 此后張金清等（2021）、 王曉婷等（2022）也相繼采用， 深入分析了不同區域的金融和企業部門運行狀況、 風險水平以及風險傳導機制。通過構建多部門資產負債表， 可以從多個維度對區域金融風險進行結構化分析， 為金融監管和風險防控提供了科學依據。這種方法不僅有助于全面把握區域金融體系的風險特征， 還能有效識別風險隱患， 為制定區域金融穩定政策提供有力支持。

3. 運用機器學習方法的預警模型。隨著機器學習技術的日益成熟， 國內部分學者開始借鑒國外先進的創新型模型， 運用機器學習方法構建金融風險預警系統。目前應用最廣泛的是神經網絡模型， 如韓喜昆和馬德功（2021）構建了基于AM-BPNN算法的金融風險預警模型。隨著算法的改進， 許多學者在神經網絡模型的基礎上進行了優化。如： 周勝強等（2018）在研究金融風險預警模型時， 借鑒了貝葉斯統計學的理論框架， 并構建了基于貝葉斯神經網絡的金融風險預警系統； 曾昭法和游悅（2020）則創新性地建立了基于神經網絡分位回歸的金融風險預警模型， 以更準確地捕捉風險信號。

一些學者也嘗試將模糊數學的概念引入金融風險分析領域， 并在此基礎上構建了基于模糊評判方法的金融風險預警模型（郭秀秀，2016）。這種模型允許使用模糊語言和主觀判斷， 可以靈活地適應不同金融風險的復雜性和不確定性， 并且模糊評價法對數據中的噪聲和異常值具有一定的魯棒性， 可以降低風險評估的誤報率。但其規則和權重通常由專家根據主觀判斷確定， 這可能會引入主觀偏差和導致不一致性。另外， 隨著指標數量的增加， 模糊評價法的計算復雜度會顯著提高， 這可能限制其在大型數據集上的應用。

此外， 還有決策樹、 支持向量機、 時間序列等各種機器學習方法。如： 方意等（2012）使用了DGC-GARCH模型以及隨機模擬方法； 劉超等（2018）運用了最小生成樹（MST）的方法； 閔劍和朱嬌嬌（2020）基于證據推理算法構建了區域金融風險預警監測系統。

（三） 小結

在金融風險預警模型的研究上， 雖然國內外學者已經進行了很多探索， 但這一領域仍然存在一些亟待解決的問題。

首先， 在經典預警模型方面， FR概率模型、 STV模型、 KLR模型和神經網絡預警模型均被視為主流方法， 但國內外學者普遍認為它們各自有著明顯的優缺點。FR概率模型因其研究方法簡潔和數據可得性強而受到青睞， 但它忽略了國別差異， 導致準確性不高。STV模型對于樣本數據的相似性要求相當嚴格， 同時由于其本質屬于線性回歸模型， 應用范圍和適用性受到了一定的約束， 但它在一定程度上避免了FR概率模型忽視國別差異的缺陷。KLR模型因其能夠直接觀察預警指標是否突破預警界限而備受關注， 其預警準確性高且實用性強。但KLR模型在權重分配上存在一定的主觀性。近年來， 神經網絡預警模型借助人工智能技術的發展備受矚目， 然而， 它也存在參數估計可靠性低和過度擬合等問題。

其次， 在選取研究樣本時， 目前區域性金融風險的實證研究主要局限于單一的省市層面， 而從全國性的宏觀視角對所有省市區域金融風險進行綜合評估和深入對比分析的研85tPsNdUYfFLcQALiO3y4fgzLk3bZ872JGdvh9+0SKg=究較少。這種局限性不僅不利于統籌考慮各區域的金融發展情況， 也難以有效預防和化解重點區域可能出現的風險事件。因此， 在后續研究中有必要擴大樣本范圍， 深入研究區域間的差異， 以提高模型的代表性和適用性， 從而更全面、 準確地把握區域金融風險的特點和趨勢。

再次， 從時間維度審視， 當前對區域金融風險預警的研究主要聚焦于特定時刻的單一區域金融風險現狀分析， 而鮮少對時間序列進行深入的比較分析。這種研究方式在理論和實踐層面都存在一定的局限性。金融風險本質上是一個動態演化的過程， 其特征和影響會隨著時間推移而不斷發生變化。僅局限于某一特定時點的研究， 難以捕捉金融風險的動態變化， 更難以揭示其演化規律和潛在的風險點。因此， 未來的研究應積極探索適用的時間序列數據， 并正確運用ARIMA、 GARCH等分析方法， 以便更深入地剖析金融風險的動態變化趨勢， 從而提供更準確、 全面的風險預警和防控策略。

最后， 從模型和方法的應用來看， 數理模型和方法在應用時通常需要滿足多個前提條件， 而區域金融風險預警研究所涉及的指標之間關聯緊密， 且受限于有限的數據樣本， 難以滿足大多數數理模型的應用標準， 因此可探索非參數或半參數模型， 放寬前提條件的限制。然而， 部分研究忽視了ARIMA模型對時間序列樣本數據量的要求， 即當樣本數據量較少時， ARIMA模型的預測效果并不理想。因此， 在時間序列樣本數據量較少的情況下， ARIMA模型不應作為首選的預測方法， 可引入集成學習或機器學習算法， 提高模型的預測精度和魯棒性。

五、 結論

本文從多個維度對區域金融風險預警研究進行了文獻梳理， 具體包括影響因素的探討、 預警指標體系的構建以及預警模型的建立三個方面。在區域金融風險的影響因素方面， 現有文獻對區域金融風險的影響因素進行了廣泛分析， 但仍存在不足： 一是部分文獻對影響機制的研究不夠全面， 忽視了重要因素； 二是缺乏內外部綜合分析視角， 不同視角下金融風險發生機制可能不同； 三是現有研究僅反映了傳統金融風險， 而新金融產品和服務創新不斷涌現， 導致新風險出現， 現有預警模型存在滯后性。因此， 應結合國情、 考慮新業態風險、 綜合內外視角， 加強對影響因素的系統理論分析， 建立及時有效的區域金融風險預警模型。

在區域金融風險預警指標體系構建方面， 國外學者主要以金融危機國家為研究對象， 通過分析經濟指標異常值構建預警指標體系和模型， 國內學者則根據國內金融市場和實際情況選取指標， 構建預警指標體系并進行風險評估。然而， 現有研究仍存在不足： 一是將新興產業（如民間借貸、 互聯網金融）納入預警指標體系的研究較少， 全國層面或系統性層面的預警指標體系難以識別具體區域金融風險來源， 且各地區數據統計口徑差異導致指標選取困難； 二是指標選擇主觀性強， 缺乏針對性和時效性； 三是區域金融領域的理論研究不足， 實證研究有余。因此， 未來研究應從以下方面入手： 一是時時把握國情發展和區域經濟金融運行狀況， 確保指標體系的針對性和時效性； 二是納入金融新業態并考慮區域經濟發展不均衡因素， 以提高區域金融風險預警的準確性和適用性； 三是采用客觀賦權的方法計算指標權重， 降低主觀偏差； 四是加強理論分析， 形成較為完整的區域金融發展理論和研究方法。

在區域金融風險預警模型建立方面， 國內外學者做了諸多探索， 針對存在的四個問題可以從以下四個方面來改進： 一是完善四大主流預警模型。FR概率模型簡單易用， 但準確性不足， 可考慮引入其他變量或改進算法； STV模型有效性高， 但適用性受限， 可探索不同區域的適用條件； KLR模型實用性強， 但存在主觀性缺陷， 可引入客觀指標或改進權重分配方法； 神經網絡模型關注度高， 但參數估計和過度擬合問題待解決， 可探索正則化技術或集成學習方法。二是拓展研究樣本。現有研究存在樣本選擇局限的問題， 多聚焦單個省市， 未全面分析區域金融風險差異， 可擴大樣本范圍， 進行區域差異研究， 增強模型的代表性和適用性。三是加強時間維度分析。現有文獻集中于時點研究， 缺乏動態變化趨勢分析， 可探尋適用的時間序列數據， 正確運用ARIMA、 GARCH等時間序列模型， 分析區域金融風險的動態變化趨勢。四是改進模型和方法。數理模型前提較多， 可探索非參數或半參數模型， 放寬前提條件的限制。針對預測方法的選擇受限問題， 可引入集成學習或機器學習算法， 提高模型的預測精度和魯棒性。

關于區域金融風險預警研究， 未來可以在這些方面展開進一步的討論和分析， 從而提高區域金融風險預警模型的理論貢獻和現實指導意義。

【 主 要 參 考 文 獻 】

白鶴祥，劉社芳，羅小偉等．基于房地產市場的我國系統性金融風險測度與預警研究［ J］．金融研究，2020（8）：54 ～ 73．

方意，趙勝民，王道平．我國金融機構系統性風險測度——基于DGC-GARCH模型的研究［ J］．金融監管研究，2012（11）：26 ～ 42．

傅瑋奇．中國區域金融風險空間分布差異及其影響因素研究［D］．廣州：廣東財經大學，2020．

郭秀秀．江蘇省域金融風險預警研究［D］．北京：中國礦業大學，2016．

韓喜昆，馬德功．基于AM-BPNN模型的系統性金融風險評估及預警［ J］．統計與決策，2021（4）：138 ～ 141．

胡金星．存量房為主的時代要嚴控房地產金融風險［ J］．探索與爭鳴，2017（12）：42 ～ 44．

黃銳，唐松，常曦等．中國“去杠桿”與區域金融風險防范研究——基于杠桿率的區域結構差異視角［ J］．學習與實踐，2018（1）：26 ～ 37．

李建軍，盧少紅．區域民間金融風險預警方法與實證分析——以浙江省為例［ J］．金融監管研究，2013（2）：81 ～ 96．

李玉龍．地方政府債券、土地財政與系統性金融風險［ J］．財經研究，2019（9）：100 ～ 113．

劉超，郝丹輝，唐孝文等．基于復雜網絡的金融風險跨市場傳導機制研究——以金融危機時期（2007～2009年）數據為例［ J］．運籌與管理，2018（8）：155 ～ 161+181．

劉貴斌．當前區域性金融風險隱患的表現形式及應對策略——基于晉中視角［ J］．中國金融家，2016（8）：131 ～ 132．

羅曉蕾，張明輝，許尚超．區域性金融風險監測預警體系研究——以河南省區域金融風險為例［ J］．金融理論與實踐，2018（5）：40 ～ 46．

馬春芬．影子銀行對區域金融穩定的影響及風險防控對策研究——以安徽省銅陵市為例［ J］．金融縱橫，2013（8）：29 ～ 34．

馬守榮，許滌龍．區域金融風險對宏觀金融的危害與對策研究［ J］．調研世界，2014（3）：53 ～ 56．

閔劍，朱嬌嬌．基于證據推理的區域金融風險預警監測模型構建——以湖北省為例［ J］．財會通訊，2020（14）：134 ～ 138．

沈麗，范文曉．地方政府債務擴張對區域金融風險的溢出效應［ J］．經濟與管理評論，2021（2）：51 ～ 63．

沈麗，張影，李文君等．我國區域金融風險的時空演化及驅動機制——基于經濟四部門視角［ J］．南方經濟，2019（9）：1 ～ 18．

石潤，潘煥學．我國區域金融風險的防范與化解策略研究［ J］．區域金融研究，2014（11）：4 ～ 7．

宋凌峰，鄔詩婕．經濟增長狀態與銀行系統性風險——基于馬爾科夫區制轉移的CCA模型［ J］．管理科學，2017（6）：19 ～ 32．

宋凌峰，葉永剛．中國區域金融風險部門間傳遞研究［ J］．管理世界，2011（9）：172 ～ 173．

覃小兵，羅美娟，黃迅等．我國系統性金融風險預警研究——基于時變CRITIC賦權法和ADASYN-SVM方法［ J］．金融監管研究，2022（9）：93 ～ 114．

陶玲，朱迎．系統性金融風險的監測和度量——基于中國金融體系的研究［ J］．金融研究，2016（6）：18 ～ 36．

王波，郭書東．基于負向投入產出的我國區域金融脆弱性判斷與測度［ J］．金融與經濟，2015（4）：18 ～ 22．

王俊，洪正．地方政府金融競爭與區域金融風險——基于博弈視角的理論分析［ J］．貴州社會科學，2015（8）：115 ～ 120．

王曉婷，沈沛龍，楊靜雯．中國金融穩定評估——基于31個省區市宏觀資產負債表的分析［ J］．國際金融研究，2022（11）：43 ～ 53．

王作全．經濟新常態背景下區域金融風險防控研究［ J］．金融經濟，2019（6）：6 ～ 7．

吳龍龍．金融系統運行與系統性金融風險的形成機理［ J］．金融教育研究，2022（4）：38 ～ 48．

吳田．基于風險信號燈等級設定的金融風險預警研究［ J］．統計與決策，2015（8）：153 ～ 156．

吳宜勇，胡日東，袁正中．基于MSBVAR模型的中國金融風險預警研究［ J］．金融經濟學研究，2016（5）：13 ～ 23．

解鳳敏，李媛．區域性金融指數構建及其應用［ J］．統計與決策，2017（18）：88 ～ 92．

姚耀軍，黃林東．浙江金融生態環境質量的區域差異：基于地級市數據的經驗分析［ J］．浙江金融，2011（10）：35 ～ 38+7．

葉謝康．縣域金融監管體制改革與區域金融風險防范［ J］．福建金融，2013（6）：49 ～ 52．

于尚艷．區域金融風險的成因分析［ J］．吉林省經濟管理干部學院學報，2008（4）：54 ～ 56．

曾昭法，游悅．基于神經網絡分位數回歸的金融風險預警［ J］．統計與決策，2020（14）：137 ～ 140．

張金清，張劍宇，聶雨晴等．中國金融安全評估：2000～2019年——基于部門流動性資產負債表的分析框架［ J］．管理世界，2021（6）：70 ～ 86+4+88 ～ 108．

中國人民銀行烏海市中心支行課題組，呂永祥，侯夢雨．區域金融風險監測、評估和應對研究——以烏海市區域金融風險為例［ J］．北方金融，2020（11）：42 ～ 49．

周勝強，秦亞麗，李西江等．基于貝葉斯神經網絡的金融風險預警研究［ J］．華北金融，2018（9）：4 ～ 15．

Abdul A.. Early warning systems： A survey and a regime-switching approach［Z］． IMF Working Papers，2003．

Arzamasov V.， Penikas H.. A financial stability index for Iisrael［ J］． Procedia Computer Science，2014（31）：985 ～ 994．

Bussiere M.，Fratzscher M.. Towards a new early warning system of financial crises［ J］． Journal of International Money and Finance，2006（6）：953 ～ 973．

Edison H. J.， Reinhart C. M.. Capital controls during financial crises： The case of Malaysia and Thailand［Z］． International Finance Discussion Papers，2000．

Frankel J. A.， Rose A. K.. Currency crashes in emerging markets：An empirical treatment［Z］． International Finance Discussion Papers，1996．

Kaminsky G.， Lizondo S.， Reinhart C. M.. Leading indicators of currency crises［Z］． Staff Papers，1998．

Kharas H.， Mishra D.. Fiscal policy， hidden deficit， and currency crises［ J］．World Bank Economists Forum，2001（1）：31 ～ 48．

Khashanah K.， Yang H.. Evolutionary systemic risk： Fisher information flow metric in financial network dynamics［ J］． Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2016（445）：318 ～ 327．

Nag A.，Mitra A.. Neural networks and early warning indicators of currency crisis［Z］． Reserve Bank of India Occasional Papers，1999．

Oet V. M.， Bianco T.， Gramlich D.， et al.. SAFE： An early warning system for systemic banking risk［ J］． Journal of Banking and Finance，2013（11）：4510 ～ 4533．

Sachs J. D.， Tornell A.， Velasco A.， et al.. Financial crises in emerging markets： The lessons from 1995［ J］． Brookings Papers on Economic Activity，1996（1）：147 ～ 215．