基于溢出指數(shù)下的我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

陳云

[摘 要] 我國金融系統(tǒng)中主要包含了保險(xiǎn)、房地產(chǎn)、銀行業(yè)、證券、全指金融等諸多板塊。從以上幾個(gè)板塊的相關(guān)金融數(shù)據(jù)入手，基于溢出指數(shù)對(duì)我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析和研究，并對(duì)國內(nèi)外在金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)方面的研究成果進(jìn)行了總結(jié)。通過研究可以發(fā)現(xiàn)，金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)控制當(dāng)中，銀行業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)均會(huì)產(chǎn)生單向的正溢出效應(yīng)。因此，我國金融市場必須要對(duì)銀行業(yè)加強(qiáng)控制，繼而對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生正影響，促使我國的金融系統(tǒng)得以良好建設(shè)和發(fā)展。

[關(guān)鍵詞] 溢出指數(shù)；金融系統(tǒng)；風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

[中圖分類號(hào)] F830 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A

Abstract： The financial system in China mainly includes insurance， real estate， banking sector， securities and allfinanz.Starting with the related financial data of above plates， the study analyzes and researches the risk spillover effect of the financial system based on the overflow index， and summarizes the domestic and international research results. It is found that the banking sector has one-way positive spillover effect on the real estate industry， securities and insurance in the financial systemic risk control. Therefore， financial markets should strengthen the control of banking sector， so as to have positive influence on other financial institutions and promote the better construction and development of the financial system.

Key words： overflow index， financial system， risk spillover effect

前言

2007年的美國次貸危機(jī)和2010年的歐洲債務(wù)危機(jī)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)均產(chǎn)生了嚴(yán)重的不良影響，令全球的金融體系出現(xiàn)了較大波動(dòng)，金融體系風(fēng)險(xiǎn)是金融危機(jī)爆發(fā)的最根本原因?；诖?，必須要重視對(duì)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究與分析，避免金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與金融危機(jī)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重的破壞。雖然至今為止我國并沒有爆發(fā)過比較嚴(yán)重的金融危機(jī)，但是隨著經(jīng)濟(jì)全球化趨勢的不斷加深，我國金融市場化改革不斷推進(jìn)，使得金融業(yè)的混業(yè)經(jīng)營比較明顯，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)不斷積累，若不能夠進(jìn)行良好的金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，必然會(huì)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重負(fù)面影響。本文基于溢出指數(shù)對(duì)我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析和研究，主要目的在于為防范與控制金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)提供參考。

一、溢出效應(yīng)概述

溢出效應(yīng)主要是指一個(gè)組織在進(jìn)行某一項(xiàng)活動(dòng)時(shí)所產(chǎn)生的活動(dòng)所預(yù)期的效果，同時(shí)亦會(huì)對(duì)除組織之外的人或者社會(huì)產(chǎn)生的影響。具體而言，溢出效應(yīng)主要是指某項(xiàng)活動(dòng)能夠產(chǎn)生外部收益，且活動(dòng)主體不能夠獲得收益，一般分為知識(shí)溢出效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)[1]。本文所涉及到的為經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)。宏觀經(jīng)濟(jì)分析中一般強(qiáng)調(diào)將全球經(jīng)濟(jì)世界金融市場的溢出效應(yīng)和經(jīng)濟(jì)鏈環(huán)相聯(lián)系，希望說明各個(gè)部門以及國家之間存在著相互的經(jīng)濟(jì)影響。在全球經(jīng)濟(jì)下滑速度較快的情況下，各個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)效益便會(huì)受到相應(yīng)的影響，反之各個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)效益則亦會(huì)獲得增長?；诖耍疚恼归_了對(duì)我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究。

二、國內(nèi)外金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

對(duì)于金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究，國內(nèi)外目前均形成了一定研究成果。國外學(xué)者Adrian等在其研究中主要對(duì)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)以及不同金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究，認(rèn)為某種金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)對(duì)于整個(gè)金融系統(tǒng)均會(huì)產(chǎn)生一定風(fēng)險(xiǎn)影響，需要作出整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量。各個(gè)國家的金融系統(tǒng)當(dāng)中均主要包括保險(xiǎn)、地產(chǎn)、券商、商業(yè)銀行等，分析金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)應(yīng)該從上述幾個(gè)模塊入手。我國學(xué)者卜林（2015）和沈悅（2014）在其研究中基本上均針對(duì)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)溢出作出了探討，認(rèn)為各個(gè)行業(yè)板塊之間均存在著一定風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)溢出[2-3]。此外，米詠梅等（2014）亦對(duì)我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行了分析，其認(rèn)為在金融市場當(dāng)中存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，因而必須要加強(qiáng)對(duì)金融市場的監(jiān)管以及相關(guān)政策的協(xié)調(diào)，更要從金融市場全局發(fā)展的角度出發(fā)對(duì)政策進(jìn)行完善，保證政策實(shí)施具有良好效果[4]。劉向麗等（2014）基于AR-GARCH-CoVaR方法的情況下展開了對(duì)房地產(chǎn)金融體系風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究，認(rèn)為房地產(chǎn)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)存在周期性，并且國家大經(jīng)濟(jì)環(huán)境較差，房地產(chǎn)金融溢出風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)便較大，反之較小[5]。

三、基于溢出指數(shù)下的我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

（一）溢出指數(shù)

溢出指數(shù)這一方法主要基于向量自回歸模型，通過方差分解得到各類所需信息并將其提取成為一個(gè)指數(shù)，用于十分直觀的描述各個(gè)變量之間的相互關(guān)系。為了解決向量自回歸模型當(dāng)中由于變量的次序發(fā)生變化而引起的結(jié)果差異問題，必須要對(duì)該種方法作出進(jìn)一步的調(diào)整與改進(jìn)，并且要能夠應(yīng)用溢出指數(shù)對(duì)各個(gè)變量之間的溢出效應(yīng)進(jìn)行度量，同時(shí)要能夠進(jìn)行相關(guān)指數(shù)的拓展。具體的計(jì)量模型如下所示：

從該溢出指數(shù)計(jì)量模型中可以發(fā)現(xiàn)其主要計(jì)量的應(yīng)該為N個(gè)變量之間相互的溢出效果對(duì)總預(yù)測誤差方差的貢獻(xiàn)。其中，i代表市場，j代表其他所有市場，在j≠i的情況下，其溢出指數(shù)為S，即得出公式：

此時(shí)，市場i對(duì)其他所有市場j，j≠i的溢出指數(shù)便可以表示為：

通過該公式最終得出相應(yīng)凈溢出指數(shù)后能夠?qū)蝹€(gè)市場和其他所有市場的凈溢出效應(yīng)進(jìn)行反映。

（二）數(shù)據(jù)說明

本文在基于溢出指數(shù)下對(duì)我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行研究時(shí)主要沿用了金融系統(tǒng)的一般分類，選取了房地產(chǎn)業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和銀行業(yè)而四個(gè)大板塊作為主要的金融系統(tǒng)組成部分。其中，房地產(chǎn)業(yè)板塊主要包括了150家房地產(chǎn)相關(guān)上市公司，證券業(yè)模塊包括了含有證券以及期貨業(yè)的15家從業(yè)者，保險(xiǎn)業(yè)模塊則主要包含了4家保險(xiǎn)公司，銀行業(yè)板塊則包含了17家上市銀行。在此基礎(chǔ)上，本文主要選擇了金融指數(shù)用于代表金融系統(tǒng)，并且選取的數(shù)據(jù)區(qū)間在2010年12月1日至2015年12月1日的相關(guān)數(shù)據(jù)。具體研究的過程中，本文主要選擇了收益率數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差作為風(fēng)險(xiǎn)度量的具體指標(biāo)，并且借鑒了國內(nèi)外先進(jìn)的做法通過當(dāng)日的股價(jià)數(shù)據(jù)對(duì)收益標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行了計(jì)算。計(jì)算后可以對(duì)各個(gè)板塊指數(shù)的年化收益率標(biāo)準(zhǔn)差即波動(dòng)性進(jìn)行明確，發(fā)現(xiàn)全指金融板塊的波動(dòng)性相對(duì)較小，而證券業(yè)板塊的波動(dòng)性則相對(duì)比較大，銀行業(yè)板塊的波動(dòng)最小但是標(biāo)準(zhǔn)差最大，保險(xiǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)模塊的波動(dòng)性亦相對(duì)比較高，由此可以推斷全指金融指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該最低。具體數(shù)據(jù)如下表所示。

（三）溢出指數(shù)時(shí)間特性

基于溢出指數(shù)對(duì)我國金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析和研究時(shí)可以采用滾動(dòng)窗口期的做法，對(duì)所選取的樣本區(qū)間內(nèi)我國金融市場當(dāng)中溢出效應(yīng)和變化的時(shí)間趨勢。在此過程中需要將滾動(dòng)窗口的樣本容量設(shè)定為500個(gè)，且要預(yù)測出12期的步長，而后方能夠采用標(biāo)準(zhǔn)化的滾動(dòng)計(jì)算對(duì)溢出指數(shù)進(jìn)行計(jì)算[6]。本次研究中總溢出指數(shù)歲時(shí)間變化的結(jié)果基本上如圖1所示：

從該圖可以發(fā)現(xiàn)，橫軸上所顯示的日期應(yīng)該為滾動(dòng)預(yù)測窗口期的最后日期，即2011年至2013年所顯示的總溢出指數(shù)區(qū)間基本上介于77.2至78.2之間，并未產(chǎn)生比較大的波動(dòng)范圍。其中，2011年總溢出指數(shù)的數(shù)額相對(duì)較高，該時(shí)期我國房地產(chǎn)業(yè)的資金鏈相對(duì)比較緊張，主要受到了國家出臺(tái)的“國八條”以及二手房買賣正式營業(yè)稅，抑制房產(chǎn)需求的影響。2012年上半年的總溢出指數(shù)出現(xiàn)了小幅度的波動(dòng)，但是總體上呈現(xiàn)了下降的趨勢，該時(shí)期我國為了增加資金的流動(dòng)性由央行積極推行了利率市場化改革等。2013年總溢出指數(shù)基本上在上半年圍繞著77.5波動(dòng)，直至9月份以后方趨于平穩(wěn)，該階段仍舊受到了我國樓市調(diào)控政策的影響。

（四）板塊間溢出效應(yīng)

與總溢出指數(shù)的計(jì)算方法相同，分析各個(gè)板塊之間的溢出效應(yīng)時(shí)同樣選擇500個(gè)滾動(dòng)窗口樣本容量，預(yù)測12期步長，具體觀察某板塊與其他板塊之間所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)，具體如圖2所示：

從上圖的相關(guān)內(nèi)容可以發(fā)現(xiàn)，全指金融板塊與銀行業(yè)板塊與其他板塊之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出均比較大，但是房地產(chǎn)板塊、保險(xiǎn)板塊、證券板塊對(duì)其他板塊所產(chǎn)生的影響則比較小，差距十分明顯。綜合而言，全指金融板塊與銀行業(yè)板塊對(duì)與其他所有板塊所產(chǎn)生的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出基本上為正數(shù)，而房地產(chǎn)板塊、證券業(yè)板塊和保險(xiǎn)業(yè)板塊對(duì)于其他板塊之間所產(chǎn)生的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出基本上為負(fù)數(shù)。

結(jié)論

綜上所述，基于溢出指數(shù)下的我國金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究中需要對(duì)溢出指數(shù)、溢出效應(yīng)等作出詳細(xì)的了解和掌握，并且在選取研究對(duì)象時(shí)，即選取金融系統(tǒng)組成部分時(shí)要多樣化，本文所選取的對(duì)象主要為房地產(chǎn)業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)、銀行業(yè)和全指金融的相關(guān)金融數(shù)據(jù)。通過研究可以發(fā)現(xiàn)，金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)控制當(dāng)中，銀行業(yè)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)均會(huì)產(chǎn)生單向的正溢出效應(yīng)。房地產(chǎn)業(yè)對(duì)證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)亦會(huì)產(chǎn)生單向的正溢出效應(yīng)，保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)則對(duì)其他金融市場模塊不會(huì)產(chǎn)生較大影響。鑒于此，我國金融市場必須要對(duì)銀行業(yè)也加強(qiáng)控制，繼而對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)產(chǎn)生正影響，促使我國的金融系統(tǒng)得以良好建設(shè)和發(fā)展。

[參 考 文 獻(xiàn)]

[1]陳建青，王擎，許韶輝.金融行業(yè)間的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2015，3（9）：89-100

[2]卜林，李政.我國上市金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)溢出研究——基于CoVaR和MES的比較分析[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2015，11（6）：55-65

[3]沈悅，戴士偉，羅希.中國金融業(yè)系統(tǒng)溢出效應(yīng)測度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2014，6（6）：30-38

[4]米詠梅，王憲勇.我國金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2014，7（11）：63-67

[5]劉向麗，顧舒婷.房地產(chǎn)對(duì)金融體系風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究——基于AR-GARCH-CoVaR方法[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2014，2（S1）：106-111

[6]楊有振，王書華.中國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)溢出效應(yīng)分析——基于CoVaR技術(shù)的分位數(shù)估計(jì)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，10（7）：24-33

[責(zé)任編輯：高萌]