基于因子分析的我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)影響因素探究

王東東，朱劍峰

（阜陽(yáng)師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，安徽 阜陽(yáng) 236037）

金融風(fēng)險(xiǎn)及其帶來(lái)的巨大危害早已成為經(jīng)濟(jì)學(xué)界的共識(shí)，美國(guó)次貸危機(jī)的爆發(fā)以及由此引發(fā)的全球金融危機(jī)進(jìn)一步讓人們意識(shí)到，金融風(fēng)險(xiǎn)一旦發(fā)生，任何一個(gè)國(guó)家都無(wú)法逃脫。因此，防范金融風(fēng)險(xiǎn)不再是哪一國(guó)的事。與此同時(shí)，隨著我國(guó)融入全球金融一體化的速度不斷加快，程度不斷加深，受到來(lái)自外界金融風(fēng)險(xiǎn)的影響也越來(lái)越大，所以，開(kāi)放條件下對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警以及防范對(duì)于我國(guó)來(lái)說(shuō)具有意義重大。

1　預(yù)警指標(biāo)的選取

有關(guān)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取，國(guó)內(nèi)外學(xué)者早有研究且成果頗豐，Kaminsky等對(duì)103個(gè)預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行篩選，確定15個(gè)指標(biāo)，利用信號(hào)分析法建立金融危機(jī)預(yù)警模型[1]。Kaminsky等在對(duì)“雙危機(jī)”進(jìn)行深入考察時(shí)，對(duì)這種特殊金融危機(jī)爆發(fā)的宏觀經(jīng)濟(jì)背景進(jìn)行分析，選取16個(gè)預(yù)警指標(biāo)，考察這些指標(biāo)在金融危機(jī)爆發(fā)前后的變動(dòng)情況[2]。結(jié)果顯示，這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可以作為金融危機(jī)的預(yù)警指標(biāo)。Kaminsky在“信號(hào)法”的基礎(chǔ)上采取“衰退樹(shù)法”對(duì)20個(gè)工業(yè)國(guó)及發(fā)展中國(guó)家1970-2002年間發(fā)生在的96次金融危機(jī)進(jìn)行分類(lèi)并試圖對(duì)危機(jī)進(jìn)行預(yù)警，采用的預(yù)警指標(biāo)體系是包含[1]中15個(gè)指標(biāo)在內(nèi)的20個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)[3]。研究結(jié)果顯示，加入五個(gè)新指標(biāo)后的“多元信號(hào)法”的對(duì)金融危機(jī)的預(yù)警效果更加明顯。

在國(guó)內(nèi)，陳守東等分別從宏觀經(jīng)濟(jì)層面和國(guó)家金融體系選取預(yù)警指標(biāo)，采用因子分析法尋找我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源，并運(yùn)用Logit模型分別從宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型[4]。陳守東等建立的危機(jī)模型采用了馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，其分別從我國(guó)的金融系統(tǒng)，銀行系統(tǒng)和資本市場(chǎng)建立危機(jī)預(yù)警系統(tǒng)，相應(yīng)的預(yù)警指標(biāo)也分為宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)、金融體系指標(biāo)、泡沫風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)和全球經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)[5]。陳衛(wèi)東等分別從外匯市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、信貸市場(chǎng)選取相關(guān)指標(biāo)，對(duì)所有指標(biāo)界定區(qū)域及劃分標(biāo)準(zhǔn)，構(gòu)建一套金融危機(jī)預(yù)警指標(biāo)體系，最后合成一個(gè)金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的綜合指數(shù)，課題組還運(yùn)用美國(guó)的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)這一綜合指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)[6]。

本文結(jié)合我國(guó)國(guó)情，選取宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。其中，宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體現(xiàn)了國(guó)家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的宏觀環(huán)境以及國(guó)際環(huán)境，選取通貨膨脹率、GDP增長(zhǎng)率、出口變化率以及國(guó)際石油價(jià)格變化率。微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)體現(xiàn)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)基本面的健康狀況，從對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響比較大的房地產(chǎn)市場(chǎng)、股票市場(chǎng)、銀行體系以及外匯市場(chǎng)中，選取能夠反映每個(gè)市場(chǎng)穩(wěn)定性的先行指標(biāo)，具體指標(biāo)如表1。

選取2007年1月到2017年3月份的月度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、新浪財(cái)經(jīng)宏觀數(shù)據(jù)網(wǎng)站、中國(guó)統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及“國(guó)研數(shù)據(jù)－金融統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)”。雖然指標(biāo)選取的范圍越廣泛對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警越全面，但是大量指標(biāo)的引入會(huì)帶來(lái)建立模型的困難。因此，本文采取建立金融風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)并對(duì)待選指標(biāo)與壓力指數(shù)進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)的方法，選取檢驗(yàn)結(jié)果顯著的指標(biāo)進(jìn)行因子分析。

2　構(gòu)建壓力指數(shù)

本文金融風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)的構(gòu)建參考Sachs等構(gòu)造的外匯市場(chǎng)壓力指數(shù)[7]。它由實(shí)際匯率、實(shí)際利率和外匯儲(chǔ)備構(gòu)成，具體計(jì)算公式如下：

表1　金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)

其中，EMPt是外匯市場(chǎng)壓力指數(shù)，ωRER、ωRiR、ωRES是每個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)，以此作為權(quán)重。權(quán)重的選擇使這三部分的條件方差相等，具體計(jì)算公式如下：

由此合成的壓力指數(shù)如圖1所示。

接下來(lái)本文使用Granger因果檢驗(yàn)法篩選有效指標(biāo)[8]，即全部指標(biāo)與前文構(gòu)造的危機(jī)壓力指數(shù)進(jìn)行兩兩的Granger因果檢驗(yàn)，篩選出檢驗(yàn)比較穩(wěn)健的指標(biāo)。另外，考慮到不同的滯后階數(shù)會(huì)帶來(lái)不同的Granger檢驗(yàn)結(jié)果，文章對(duì)不同的滯后階數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，Granger檢驗(yàn)結(jié)果如表2。

圖1　壓力指數(shù)

表2　Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

表2結(jié)果顯示，本文所選取的16個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)大部分和壓力指數(shù)具有Granger因果關(guān)系，由此可見(jiàn)這16個(gè)預(yù)警指標(biāo)均有較強(qiáng)的預(yù)警能力。其中，上不同滯后解釋均對(duì)壓力指數(shù)有Granger影響的指標(biāo)有：通貨膨脹率、實(shí)際匯率、證券指數(shù)、M2乘數(shù)、貸款/存款、外匯儲(chǔ)、實(shí)際利率。

3　因子分析模型及估計(jì)結(jié)果

3.1　方法概述

在研究實(shí)際問(wèn)題時(shí)，與所研究的變量有關(guān)的相關(guān)變量越多，對(duì)這一問(wèn)題的認(rèn)識(shí)和解釋就越全面和透徹，但是，變量越多存在相關(guān)性的可能也越大，可能存在信息重復(fù)的問(wèn)題[9]。這樣就面臨著減少變量個(gè)數(shù)和避免信息缺失之間的兩難選擇，而因子分析法就是解決這一問(wèn)題的，這一方法既能減少變量個(gè)數(shù)，又不會(huì)造成信息的浪費(fèi)和缺失[10]。

3.2　基本原理

設(shè)原有p個(gè)變量x1,x2,…,xp，現(xiàn)將每個(gè)變量用q個(gè)因子f1,f2,…,fq的線性組合來(lái)表示，即：

上式即為因子分析的數(shù)學(xué)模型，也可表示為X=AF+E，其中，X是實(shí)際測(cè)量的隨機(jī)變量；F為公共因子；A稱(chēng)為因子載荷；E稱(chēng)為特殊因子。

3.3　建立模型

采SPSS17.0軟件進(jìn)行因子分析，對(duì)所有指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)分析的結(jié)果顯示，文章所選指標(biāo)間的相關(guān)性很強(qiáng)，因此可以建立這些變量的相關(guān)矩陣R，通過(guò)模型計(jì)算出R的特征根和貢獻(xiàn)率。本文采取特征根大于一的原則選出兩個(gè)公共因子，其方差貢獻(xiàn)率分別為55.845%、24.537%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為80.382%，見(jiàn)表3。這兩個(gè)公共因子反應(yīng)了我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的大部分信息，因此能夠作為我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的的主要影響因素。

接著進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，這樣得出的公共因子才有更好的現(xiàn)實(shí)意義。本文采用的因子旋轉(zhuǎn)方法為方差最大化，在SPSS軟件中，采取25次正交旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷距陣如表4所示。

從表4可以看出，經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)后的載荷距陣出現(xiàn)0、1兩極分化，此時(shí)這兩個(gè)公共因子已經(jīng)有了明顯的實(shí)際經(jīng)濟(jì)意義。

表3　因子分析結(jié)果

表4　因子旋轉(zhuǎn)后的載荷矩陣

公共因子F2在貸款/存款、M2/M1、外匯儲(chǔ)備上的載荷值較大，可命名為銀行體系風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)全國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)狀況影響也很大，有24.537%的方差貢獻(xiàn)率。在資本市場(chǎng)不夠發(fā)達(dá)的我國(guó)，銀行體系在金融體系甚至整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占地位非常重要，目前我國(guó)各部門(mén)融資方式還是以銀行貸款的間接融資方式為主，這也導(dǎo)致銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)較大。而銀行體系一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，金融體系將受到很大打擊，這一風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)波及到證券市場(chǎng)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)，對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的打擊是非常重大的。

4　小結(jié)與建議

從以上因子分析結(jié)果可以看出，我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)主要集中于外匯市場(chǎng)和銀行體系。眾所周知，多年來(lái)中國(guó)外匯儲(chǔ)備規(guī)模一直居高不下而且有急劇擴(kuò)大的趨勢(shì)，這不但削弱了國(guó)家宏觀調(diào)控的效果，還給國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)許多不利影響。匯率的不穩(wěn)定也會(huì)給中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)不利影響，外部市場(chǎng)上競(jìng)爭(zhēng)力的下降會(huì)導(dǎo)致一國(guó)經(jīng)濟(jì)的衰退，這進(jìn)一步會(huì)引起企業(yè)大量倒閉，從而銀行體系貸款質(zhì)量也會(huì)下降，因此，我國(guó)必須堅(jiān)持有步驟的、漸進(jìn)的、穩(wěn)妥的匯率改革。同時(shí)，面對(duì)我國(guó)的巨大外匯儲(chǔ)備我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，雖然外匯儲(chǔ)備的增加不僅可以增強(qiáng)宏觀調(diào)控的能力，而且有助于拓展國(guó)際貿(mào)易、吸引外國(guó)投資、降低國(guó)內(nèi)企業(yè)融資成本、防范和化解國(guó)際金融風(fēng)險(xiǎn)。但是過(guò)多的外匯儲(chǔ)備會(huì)帶來(lái)巨大的機(jī)會(huì)成本和匯率風(fēng)險(xiǎn)。因此，應(yīng)根據(jù)持有外匯儲(chǔ)備的收益、成本比較及其狀況把外匯儲(chǔ)備保持在適度的水平上。

對(duì)于來(lái)自銀行體系風(fēng)險(xiǎn)同樣應(yīng)該引起重視，信貸的放大機(jī)制會(huì)造成泡沫崩潰后的經(jīng)濟(jì)體進(jìn)入衰退階段，因此適度的信用規(guī)模是經(jīng)濟(jì)體穩(wěn)定運(yùn)行的前提。另外，從微觀角度出發(fā)，在銀行日常經(jīng)營(yíng)和管理中，安全性、流動(dòng)性和盈利性是三大基本原則，三者存在矛盾統(tǒng)一的關(guān)系，盈利性是目標(biāo)，安全性是保障，而流動(dòng)性是三原則的前提也是銀行穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)的前提。因此，在銀行的日常管理中應(yīng)該特別重視流動(dòng)性管理。我國(guó)必須完善現(xiàn)信貸機(jī)制，嚴(yán)格控制信貸規(guī)模。同時(shí)要繼續(xù)推進(jìn)金融體制的改革和國(guó)有商業(yè)銀行的改革，使國(guó)有商業(yè)銀行早日成為真正意義上的商業(yè)銀行，為個(gè)人及企業(yè)以及整個(gè)社會(huì)作出應(yīng)有的貢獻(xiàn)，從而提高企業(yè)和家庭對(duì)銀行系統(tǒng)的信任，保持我國(guó)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定，降低金融風(fēng)險(xiǎn)。

參考文獻(xiàn):