基于因子分析的中國金融壓力指數(shù)構(gòu)建

吳宜勇，歐淑凡

(閩南師范大學(xué) 商學(xué)院，福建 漳州 363000)

一、引 言

一般來說，一個金融市場的不穩(wěn)定是很難直接觀測和度量的，金融壓力等同于金融不穩(wěn)定。目前金融機構(gòu)和大多數(shù)學(xué)者為了衡量金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險的大小而構(gòu)造了金融壓力指數(shù)(FSI)。它是根據(jù)金融市場各個子市場表現(xiàn)出來的實時高頻有效數(shù)據(jù)合成的，可以反映一國某個區(qū)域或是整個金融體系面臨的壓力。金融危機的爆發(fā)正是由于金融市場受到不斷沖擊壓力不斷地累積和擴大的結(jié)果。金融危機的爆發(fā)是金融壓力指數(shù)FSI達到的極端值狀態(tài)。許多學(xué)者的研究表明，金融壓力可以用一個涵蓋金融市場大部分信息的連續(xù)變量即對應(yīng)時間點的壓力狀態(tài)值來反映，是基于一系列能夠反映金融體系各個子市場壓力狀況的指標(biāo)通過某種方法合成的綜合性數(shù)據(jù)，它是一個隨著時間變化的連續(xù)變量，F(xiàn)SI的值越大，說明金融市場面臨的風(fēng)險沖擊越大，當(dāng)FSI值達到極端值時，金融危機爆發(fā)。

2008年金融危機爆發(fā)后，各個國家以及金融組織都陸續(xù)構(gòu)建基于各自金融體系的金融壓力指數(shù)，主要是用來監(jiān)測金融市場所面臨的風(fēng)險情況，也為政策制定者制定相關(guān)的財政政策、貨幣政策提供了參考依據(jù)，進而有效地監(jiān)控金融市場情況，保持經(jīng)濟穩(wěn)定和防范金融危機的發(fā)生。隨著經(jīng)濟全球化以及國際金融市場的不斷沖擊，構(gòu)建基于我國金融市場的金融壓力指數(shù)顯得特別重要。本文在前人研究基礎(chǔ)上，選取了我國銀行、證券、外匯等方面的風(fēng)險指標(biāo)，采用因子分析模型構(gòu)建我國金融壓力指數(shù)。

二、 相關(guān)文獻綜述

近30年來國際金融市場并不穩(wěn)定，金融危機、次貸危機、債務(wù)危機等全球性、地域性爆發(fā)的危機給當(dāng)事國以及國際經(jīng)濟體系帶來了嚴(yán)重的經(jīng)濟損失，也間接影響到我國的金融經(jīng)濟發(fā)展。究其原因，主要是金融體系自身的脆弱性以及金融風(fēng)險的加劇沖擊。因此，國內(nèi)外學(xué)者越發(fā)重視對金融風(fēng)險的定量測度研究。

國外關(guān)于金融壓力指數(shù)的主要研究有：Illing and Liu(2003)[1]基于加拿大的股票、債券、銀行業(yè)和外匯等市場的數(shù)據(jù)，選取具有代表性的指標(biāo)變量來構(gòu)建加拿大金融市場的金融壓力指數(shù)，為沒有或者很少發(fā)生過金融危機的區(qū)域或國家建立防范金融系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警體系提供參考和想法思路。Balakrishnan et al.(2009)[2]運用等權(quán)法先后編制了新興國家和發(fā)達經(jīng)濟體的金融壓力指數(shù)，進一步探討了金融風(fēng)險在發(fā)達與新興國家間的傳播蔓延導(dǎo)向及機制。Hakkio and Keeton(2009)[3]以堪薩斯市為主要研究對象，運用主成分分析法及聚類法，將9個具有代表性的變量合成為一個金融壓力綜合指數(shù)，研究合成的金融壓力綜合指數(shù)與具備代表性的芝加哥聯(lián)邦國家活動指數(shù)之間的關(guān)聯(lián)，還專研了金融壓力對宏觀經(jīng)濟等方面的影響。Grimaldi(2010)[4]首先探討了金融壓力指數(shù)的結(jié)構(gòu)形式，然后選取16個金融變量并提取為兩個因子，再基于logit回歸模型構(gòu)建了1999～2009年間的歐洲金融壓力指數(shù)，據(jù)此分析樣本期內(nèi)歐洲的典型金融壓力事件。Cardarelli et al.(20l1)[5]基于15個國家的金融指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用和Balakrishnan et al.相似的方法編制了國際金融壓力指數(shù)，將金融壓力指數(shù)得出的金融風(fēng)險與實際金融市場的風(fēng)險相對比，得出因金融困境造成的金融壓力高值期會導(dǎo)致經(jīng)濟不景氣的結(jié)論。Louzis and Vouldis.(2011)[6]先是參考了已有學(xué)者們的觀點，進一步分析了不同金融市場在不同時期的不同反應(yīng)以及不同政策的效應(yīng)，并利用GRACH分析模型來觀察一些特殊的變化，最后基于資產(chǎn)負(fù)債表以及現(xiàn)金流量表的一些相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)編制了基于希臘國家的金融壓力指數(shù)(FSI)，F(xiàn)SI為金融市場危機的產(chǎn)生提供了較全面的預(yù)警信息。

國內(nèi)學(xué)者也時刻關(guān)注著我國金融市場的變化，旨在建立金融壓力指數(shù)反映中國金融市場風(fēng)險狀況。蘇明政等(2013)[7]構(gòu)建的金融壓力指數(shù)的指標(biāo)是上市商業(yè)銀行的整體性預(yù)期損失類的具有價值性的指標(biāo)，并且采用成分預(yù)期損失法測度了中國上市商業(yè)銀行間的整體性風(fēng)險以及對金融市場造成的影響。鄭桂環(huán)等(2014)[8]結(jié)合中國人民銀行調(diào)查統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用CDF-信用加權(quán)、主成分分析、動態(tài)因子模型分別構(gòu)建了中國的金融壓力指數(shù)，并將三種方法構(gòu)造的FSI進行對比，發(fā)現(xiàn)變化趨勢大體上相同，進而驗證了FSI的正確性。吳宜勇等(2016)[9]采用CDF-信用加權(quán)法構(gòu)建中國的金融壓力指數(shù)，并采用MSBVAR模型分析了系統(tǒng)性金融風(fēng)險的區(qū)制轉(zhuǎn)移及其影響因素。

三、金融壓力指數(shù)的構(gòu)建

金融壓力指數(shù)構(gòu)建方法總的來說有四種：等權(quán)重法、等方差權(quán)重法、因子分析法、CDF-信用加權(quán)法。本文擬采用因子分析法構(gòu)建金融壓力指數(shù)。因子分析方法是一種降維、簡化變量數(shù)據(jù)的方式。它是通過探討變量之間的內(nèi)部相互關(guān)系，研究觀測的變量數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，用幾個“抽象”的變量來表示其基本的大部分的數(shù)據(jù)信息。這幾個抽象的變量被稱作“因子”，它能夠反映概括大部分變量的主要信息。因子分析從本質(zhì)上來說是從顯在變量去“提煉”潛在因子的過程。

(一)指標(biāo)的選擇與處理

為科學(xué)客觀測度系統(tǒng)性金融風(fēng)險，構(gòu)建金融壓力指數(shù)變量的選取工作極其重要。選擇合適的變量能減少建模工作量，排除多余不必要的其他變量的影響，從而能夠有效地評估每一時期對應(yīng)的經(jīng)濟運行情況。因此，變量的選取要盡可能包含金融領(lǐng)域以及金融風(fēng)險源頭的多個方面，要全面兼顧內(nèi)部因素和外部因素；同時，選取的測度指標(biāo)要能及時靈敏地反映各個市場、部門的金融壓力狀態(tài)，能夠快速捕捉并反映金融系統(tǒng)的狀態(tài)變化。根據(jù)金融市場的側(cè)重點即風(fēng)險產(chǎn)生的主要源頭，多數(shù)學(xué)者主要從銀行、證券、保險和外匯等市場金融風(fēng)險產(chǎn)生的源頭來選取具有客觀價值性的不同數(shù)量的指標(biāo)構(gòu)建金融壓力指數(shù)。證券市場是資金聚集之地，近年來證券價格的波動變化率對中國金融系統(tǒng)產(chǎn)生了深遠影響，也為監(jiān)管當(dāng)局預(yù)警金融危機提供了敏銳的信息，因此證券部門是研究探討系統(tǒng)性金融風(fēng)險以及構(gòu)建金融壓力指數(shù)不可回避的因素。在中國的金融體系構(gòu)成中，銀行體系是金融領(lǐng)域的一大巨頭，因此中國金融市場所面臨的壓力深受銀行業(yè)的影響，構(gòu)建金融壓力指數(shù)離不開銀行部門。此外，經(jīng)濟一體化背景下我國經(jīng)濟金融對外部環(huán)境的依賴較強，有必要考慮外部金融市場的影響?？紤]到保險部門在金融市場所占的份額較小，且數(shù)據(jù)統(tǒng)計較少，故本文主要從銀行、證券和外匯三大子市場中選取了8個指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)構(gòu)建中國金融市場的壓力指數(shù)。各子市場的的指標(biāo)選取、處理如表1所示。

表1 指標(biāo)選取

(二) 數(shù)據(jù)來源

考慮到月度數(shù)據(jù)這種高頻數(shù)據(jù)能在給定時間段內(nèi)將金融市場面臨的壓力描繪得更為準(zhǔn)確和及時，政策制定者以及市場參與者更加偏好于實時數(shù)據(jù)，因此本文選定2007年1月到2016年3月近十年的月度數(shù)據(jù)進行實證分析。本文的指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)，同花順，東方財富網(wǎng)，CEMAC等數(shù)據(jù)中心。其中變化率數(shù)據(jù)采用同比數(shù)據(jù)，對沒有月度數(shù)據(jù)的變量采用對當(dāng)月內(nèi)的日數(shù)據(jù)進行取平均值替代。

(三)中國金融壓力指數(shù)構(gòu)建

其中，F(xiàn)SIjt表示t時期的金融壓力指數(shù)的第j個公共因子；Ujt為第j個公共因子所對應(yīng)的權(quán)重也就是方差貢獻率；Fjt表示同一公共因子對各變量所提供的方差貢獻之總和，它是衡量每一個公共因子相對重要性的一個尺度。

1. 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化及KMO檢驗

由于不同的指標(biāo)的變異程度以及單位都不相同，為了消除不同量綱的影響，本文先對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。再對變量的相關(guān)性進行檢驗，以判斷指標(biāo)數(shù)據(jù)是否符合因子分析的原則。SPSS中KMO檢驗和Bartlett檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果

由KMO檢驗的結(jié)果可知：KMO值越接近1，說明指標(biāo)變量的相關(guān)性越密切，也就更加適合進行因子分析，反之越接近0，越不適合做因子分析。 表2中KMO值為0.662，可以認(rèn)為指標(biāo)數(shù)據(jù)之間有比較緊密的相關(guān)性，指標(biāo)數(shù)據(jù)適合做因子分析；同時表2中顯示的Sig值顯著，拒絕變量相互獨立的假設(shè)，再次驗證數(shù)據(jù)適合因子分析。

2. 因子分析過程

在因子分析中，一般是采用特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取公共因子F，以方差貢獻率作為各個因子的權(quán)重?？偡讲罘治鲆姳?。觀察表3可知表中的前3個因子的特征值都大于1，而且它們的方差貢獻率分別為36.719%、25.337%、19.019%，累積貢獻率達到81.075%。表明表中前3個公共因子能夠解釋包含原始變量的大部分信息，所以將這3個因子作為構(gòu)建FSI的公共因子。

表3 總方差分析表

本文進一步利用旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(表4)確定每個公共因子解釋變量的個數(shù)。從表4中可以看出，經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后的載荷系數(shù)已經(jīng)兩極分化了。第一個公共因子F1在指標(biāo)X1,X2,X3,X4上有較大的載荷，說明這4個指標(biāo)有較強的相關(guān)性，可以歸為一類，第一個公共因子包括了全部的銀行部門以及少部分的證券部門的變量；第二個公共因子F2在指標(biāo)X7,X8上有較大的載荷，說明這兩個指標(biāo)可以歸為一類，包括了全部外匯部門的變量；最后一個公共因子即F3在X5,X6上有較大的載荷，可以將其歸為一類，包括了大部分的證券部門變量。將F1、F2、F3分別命名為：銀行業(yè)影響因子、證券業(yè)影響因子、外匯業(yè)影響因子。

表4 旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣

因子得分計算出來的公共因子能夠代替原來復(fù)雜的原始變量。根據(jù)因子得分系數(shù)表(表5)可以計算出以上提取的3個公共因子在每個變量上的因子得分，旋轉(zhuǎn)后的因子得分表達式為：

F1=0.306X1+0.303X2+0.314X3-0.221X4-0.048X5+0.066X6-0.010X7+0.045X8

F2=-0.009X1+0.014X2+0.135X3+0.169X4-0.003X5-0.002X6+0.472X7+0.475X8

F3=0.074X1-0.044X2+0.081X3+0.141X4+0.541X5+0.575X6-0.002X7-0.030X8

再以每個公共因子的方差貢獻率為權(quán)重得：

FSI=0.36719F1+0.25337F2+0.19019F3

表5 因子得分矩陣

四、金融壓力指數(shù)走勢分析

為了使壓力指數(shù)結(jié)果更加直觀，本文將指標(biāo)變量的數(shù)據(jù)，即2007年1月至2016年3月的數(shù)據(jù)值代入上述模型表達式中。計算結(jié)果如圖1所示。

圖1 FSI走勢圖

FSI的走勢圖顯示，本文構(gòu)建的金融壓力指數(shù)的走勢可分為以下四個階段：

第一階段為2007年1月至2007年10月。這一階段FSI整體上處于較低水平,2007年我國GDP增長率是近12年來最高的，我國經(jīng)濟高速發(fā)展，F(xiàn)SI的值較低。我國為了較好地抑制重復(fù)建設(shè)，以及固定資產(chǎn)投資增長過快和物價上漲等問題，期間一直實施的是穩(wěn)健的貨幣政策，使得貨幣信貸的總量得到有效控制，該時段中國金融體系面臨的風(fēng)險較小。

第二階段為2007年11月至2008年年底。這一時期金融壓力指數(shù)(FSI)迅速上漲，直到2008年9月達到最高峰，是這一階段壓力值最高的時期，直至2008年10月一直處于相對較高水平。這是由于美國次貸危機的影響蔓延全球，包括我國的金融體系均受影響，這期間我國經(jīng)濟高度萎縮，高度通貨膨脹，財政赤字急速增加，股市遭到重創(chuàng)，金融市場快速惡化，此時整個金融體系的風(fēng)險急速上升，表現(xiàn)為金融壓力指數(shù)FSI處于較高位置。

第三階段為2009年初至2010年12月。這一階段FSI處于比較低的位置，表現(xiàn)為整個金融體系的風(fēng)險較低。這主要是因為為了應(yīng)對國際金融危機的沖擊，中國采取了寬松的貨幣政策以及積極的財政政策，伴隨著政策效應(yīng)的產(chǎn)生，金融壓力指數(shù)在2009年5月下降至最低的水平，也是近幾年來的最低水平。

第四階段為2011年至今。中國的金融壓力指數(shù)變化較為平穩(wěn)但其值處于較高的水平。中國宏觀經(jīng)濟面臨下行壓力。具體而言，經(jīng)濟增速放緩，工業(yè)品價格下降，實體企業(yè)盈利減弱，財政收入萎縮。中國長期采用凱恩斯主義政策刺激經(jīng)濟，導(dǎo)致經(jīng)濟杠桿率提高迅速，而且貨幣超發(fā)引發(fā)資產(chǎn)泡沫，中國金融市場風(fēng)險明顯加大。

綜上所述，本文構(gòu)造的金融壓力指數(shù)可以較好地反映中國金融體系所面臨的風(fēng)險變化，對宏觀經(jīng)濟運行起到一定的預(yù)測警示作用，也可以作為制定宏觀經(jīng)濟政策的參考依據(jù)。當(dāng)前，中國宏觀經(jīng)濟增長還未走出底部區(qū)域，資金脫實向虛的現(xiàn)象較為嚴(yán)重。2017年開始，為控制整個金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險，中國中央銀行對金融機構(gòu)實施宏觀審慎評估體系(MPA)，金融市場面臨新一輪的流動性風(fēng)險，這意味著我國“處置風(fēng)險的風(fēng)險”將成為一個新的課題。

五、 主要結(jié)論及對策建議

(一) 主要結(jié)論

至今，雖然中國的金融體系還未爆發(fā)真正意義上的系統(tǒng)性危機，但伴隨中國金融市場的對外開放和經(jīng)濟全球化程度的加深，金融市場將面臨更大的沖擊。本文基于近十年的數(shù)據(jù)，采用因子分析方法構(gòu)造了金融壓力指數(shù)，將該金融壓力指數(shù)(FSI)與中國金融市場面對壓力的實際情況進行比較，發(fā)現(xiàn)該金融壓力指數(shù)(FSI)能夠和中國金融市場近十年的實際金融風(fēng)險情況較好地相對應(yīng)。從壓力指數(shù)的走勢圖可以觀察到，本文構(gòu)造的我國的金融壓力指數(shù)(FSI)經(jīng)過兩次較大的高峰波動后近年來走勢相對平緩，但仍然不穩(wěn)定且壓力值保持在一個較高的水平上，所以相關(guān)政府部門應(yīng)時刻提高警惕，密切關(guān)注金融市場，加強監(jiān)管，提前做好風(fēng)險防范的準(zhǔn)備。另一方面從壓力來源來看，金融市場風(fēng)險的主要來源非常廣泛，受多方面的影響。在本文構(gòu)建的金融壓力指數(shù)中，銀行、證券和外匯市場存在的風(fēng)險是我國金融體系的主要風(fēng)險源頭。銀行業(yè)占據(jù)著我國金融市場領(lǐng)域的首要地位，證券市場存在著高風(fēng)險高杠桿的特點，外匯市場也能夠主導(dǎo)FSI的走勢，監(jiān)管層應(yīng)加強對金融市場的監(jiān)控。

(二) 對策建議

構(gòu)建我國金融市場的金融壓力指數(shù)，出發(fā)點是為了我們更好地認(rèn)識和掌控市場，基于本文構(gòu)建的金融壓力指數(shù)與我國金融市場的現(xiàn)狀，建議如下：

第一，提高金融市場的透明度和信息披露程度。目前，信息披露不完全、不及時、不真實，是我國金融市場存在的一大問題，尤其是公眾公司、金融公司等信息披露問題嚴(yán)重，阻礙了我國市場機制和市場紀(jì)律作用的發(fā)揮。

第二，統(tǒng)計部門應(yīng)加強對金融市場風(fēng)險指標(biāo)的統(tǒng)計工作。金融風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)不充足，阻擋了防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的進一步發(fā)展，而且中國的金融數(shù)據(jù)尤其是微觀數(shù)據(jù)，質(zhì)量不高。建議在現(xiàn)有的制度基礎(chǔ)上，進一步明確風(fēng)險指標(biāo)的統(tǒng)計標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)處理方法和分管收集部門。

第三，建立完善的金融風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。長期以來，重定性監(jiān)管輕定量調(diào)整、重調(diào)控輕預(yù)防，是中國金融監(jiān)管部門普遍存在的問題。金融市場風(fēng)險的研究和量化很不充分，可借鑒的方法也是較少的，應(yīng)該建立健全相應(yīng)的預(yù)警體系。

第四，逐步建立分業(yè)經(jīng)營下的聯(lián)合監(jiān)管。中國金融市場各個子市場之間的風(fēng)險傳染性不斷增強，尤其是市場上不斷涌現(xiàn)的金融產(chǎn)品創(chuàng)新和業(yè)務(wù)創(chuàng)新，促進了金融機構(gòu)混合業(yè)經(jīng)營形勢的形成，獨立監(jiān)管和監(jiān)管競爭無益于金融市場風(fēng)險的防范。中國應(yīng)當(dāng)建立綜合的監(jiān)管機構(gòu)，加快機構(gòu)監(jiān)管向功能性監(jiān)管改革的步伐。

第五，健全完善金融安全網(wǎng)制度。存款保險條例的公布，標(biāo)志著中國已經(jīng)初步建立了顯性的存款保險制度，最終貸款人制度。未來應(yīng)該將這些制度與具體實施細則、金融監(jiān)管、宏觀審慎管理、金融安全網(wǎng)相結(jié)合，共同為中國的金融體系保駕護航。

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