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    Logistic模型構(gòu)建期貨行業(yè)風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)研究

    2018-10-18 12:03:42張淼
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2018年20期
    關(guān)鍵詞:預(yù)警系統(tǒng)期貨預(yù)警

    張淼

    摘 要:期貨作為最基本也是最重要的金融衍生品之一,在整個金融市場,乃至國民經(jīng)濟中占有舉足輕重的地位。在我國期貨市場近30年快速擴張發(fā)展的背后,期貨行業(yè)卻存在諸多問題,其根源在于期貨公司對自身風(fēng)險水平的認知和風(fēng)險管理能力的不足?;诖?,從期貨行業(yè)發(fā)展和監(jiān)管現(xiàn)狀入手,分析現(xiàn)有兩套風(fēng)險管理體系各自的優(yōu)勢和不足,并以logistic回歸方法建立風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),將現(xiàn)有兩類監(jiān)管體系的優(yōu)勢相結(jié)合,通過兩步法有效區(qū)分不同期貨公司的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平差異,對風(fēng)險管理能力較差、風(fēng)險水平較高的公司發(fā)出預(yù)警信號,以此實現(xiàn)對我國期貨行業(yè)中公司風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平的動態(tài)實時監(jiān)控和提前預(yù)警,防止風(fēng)險擴散,避免危機發(fā)生。

    關(guān)鍵詞:期貨行業(yè);風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng);logistic回歸模型

    中圖分類號:F830.91 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X(2018)20-0140-03

    我國期貨市場的發(fā)展開始于20世紀90年代,與美國等發(fā)達國家相比相對較晚。但由于我國投資者基數(shù)眾多、投資需求巨大,期貨市場擴張速度極快,在短短30年的發(fā)展歷程中,整個市場從無序走向有序,其基本功能的發(fā)揮日益穩(wěn)定,對其他金融市場和國民經(jīng)濟的影響日益凸顯。但我們也要注意到,在期貨市場快速擴張發(fā)展的同時,我國期貨行業(yè)存在“大市場、小行業(yè)”、同質(zhì)化競爭嚴重以及監(jiān)管手段單一、公司風(fēng)險管理理念薄弱等問題。其根源在于期貨公司的風(fēng)險評估和管理體系不完善,現(xiàn)有證監(jiān)會主導(dǎo)的以凈資本為核心的風(fēng)險控制指標監(jiān)管體系和期貨業(yè)協(xié)會主導(dǎo)的期貨公司分類監(jiān)管體系各有側(cè)重,在實際應(yīng)用中各有優(yōu)劣。

    以中國證監(jiān)會為主導(dǎo)的凈資本為核心的風(fēng)險控制指標監(jiān)管體系是由證監(jiān)會對凈資本規(guī)模、凈資本與凈資產(chǎn)比例等6項指標提出預(yù)警標準和監(jiān)管標準,將業(yè)務(wù)范圍與凈資本水平相匹配。但由于其主要側(cè)重于監(jiān)管期貨公司經(jīng)營過程中各風(fēng)險監(jiān)管指標的合規(guī)性,而對各期貨公司在行業(yè)中橫向?qū)Ρ鹊膶嶋H風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平并沒有明確的評價。

    以中國期貨業(yè)協(xié)會為主導(dǎo)的期貨公司分類監(jiān)管體系則是每年以期貨公司風(fēng)險管理能力為基礎(chǔ),結(jié)合公司市場競爭力、培育和發(fā)展機構(gòu)投資者狀況、持續(xù)合規(guī)狀況等方面,對各期貨公司在上一年度的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平進行評價。但由于其是以年度測評,是一種事后評估辦法,在時效性上具有很大缺陷,難以實現(xiàn)風(fēng)險動態(tài)監(jiān)控和預(yù)警的目的。

    針對以上問題,本文嘗試將風(fēng)險預(yù)警概念引入期貨行業(yè),運用logistic回歸方法將我國現(xiàn)有指標監(jiān)管體系和分類評級監(jiān)管體系相結(jié)合構(gòu)建適用于我國期貨行業(yè)的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。通過對期貨公司風(fēng)險的預(yù)測并對潛在風(fēng)險水平較高的公司及時發(fā)出預(yù)警信號,促使管理者提前采取控制措施,避免風(fēng)險事件的發(fā)生和擴散,從而保障我國期貨行業(yè)可以健康、穩(wěn)定、有序發(fā)展,促進我國期貨市場可以穩(wěn)定、有效地發(fā)揮其基本功能,從而更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟,提升國際影響力。

    一、基于logistic方法構(gòu)建期貨行業(yè)風(fēng)險預(yù)警模型

    (一)模型選擇與預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建思路

    本文選擇用廣義線性方法中的logistic回歸方法構(gòu)建我國期貨公司的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),這種方法中的名義變量可以設(shè)定為企業(yè)的風(fēng)險水平等級,如破產(chǎn)/未破產(chǎn)(傅庚,2006)、財務(wù)困境/經(jīng)營良好(方匡南、范新妍和馬雙鴿,2016)等,通過logistic回歸分析各項風(fēng)險因素對企業(yè)風(fēng)險情況變化概率的影響程度和方向。擬采用兩步法構(gòu)建我國期貨公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng),其框架如圖1所示。第一步,基于logistic方法,依據(jù)全樣本指標計算全部期貨公司的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平判別值,將其與0.5臨界線進行比較,大于0.5即認定為該期貨公司的風(fēng)險管理能力較差、風(fēng)險水平較高,系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警信號,而判定值小于0.5的公司進入第二步判定;第二步,基于logistic方法,以第一步中未發(fā)出預(yù)警信號的公司為樣本,計算其風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平判別值,同樣與0.5進行比較,大于0.5即認定為該期貨公司風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平一般,處于行業(yè)平均水平,而判定值小于0.5即認定為該公司風(fēng)險管理能力突出、風(fēng)險水平較低,經(jīng)營狀況良好。

    (二)變量設(shè)置及風(fēng)險因素的篩選

    本文選取2013—2016年間我國149家期貨公司為樣本數(shù)據(jù),共596組數(shù)據(jù)。以證監(jiān)會發(fā)布的我國期貨公司分類監(jiān)管評級作為度量期貨公司風(fēng)險等級的指標。在證監(jiān)會發(fā)布的《期貨公司分類監(jiān)管規(guī)定》中,期貨公司的評級共分為5類11級,其中E級為已被采取停業(yè)整頓,其他機構(gòu)接管等風(fēng)險處置措施的公司,不在本文樣本的范圍之內(nèi)。

    在期貨公司的風(fēng)險影響因素方面,如表1所示。本文主要從財務(wù)數(shù)據(jù)入手,從期貨公司的及時償付和變現(xiàn)能力、流動性風(fēng)險控制能力、營利能力、持續(xù)營利和發(fā)展能力和期貨業(yè)務(wù)能力5個角度選取6個指標考察其對期貨公司整體風(fēng)險的影響,從而制定其風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。

    運用多元logistic回歸方法分析各項指標對我國期貨公司風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平的影響,選取有效指標,從而構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)中的風(fēng)險識別子系統(tǒng)。通過多元logistic回歸分析,在現(xiàn)有指標體系中剔除在各類分組中均不顯著的流動風(fēng)險控制能力指標,保留顯著性較高的指標,組成本文預(yù)警系統(tǒng)中風(fēng)險識別子系統(tǒng)的指標體系。

    (三)期貨公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的構(gòu)建及準確率檢驗

    1.第一步風(fēng)險預(yù)警判定

    首先,本文以二元logistic回歸方法構(gòu)建期貨公司風(fēng)險初步判定模型。根據(jù)證監(jiān)會發(fā)布的《期貨公司分類監(jiān)管規(guī)定》,評級在B級以上為風(fēng)險控制較好,風(fēng)險程度較低的期貨公司,①因此本部分被解釋變量Yi=1時標明該期貨公司的年度評級低于B類,反之Yi=0。基于二元logistic回歸方法以及時償付和資產(chǎn)變現(xiàn)能力、流動性風(fēng)險控制能力、盈利能力、業(yè)務(wù)擴展能力、持續(xù)發(fā)展能力和期貨業(yè)務(wù)能力6個角度選取的期貨公司經(jīng)營與風(fēng)險指標為基礎(chǔ)構(gòu)建的期貨公司風(fēng)險評價系統(tǒng)對期貨公司有較好的區(qū)分度。第一步判別公式為:

    以0.5作為我國期貨公司風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平高低概率的分界線可以構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警子系統(tǒng),對于Probi小于0.5的期貨公司,預(yù)警系統(tǒng)判定其風(fēng)險管理水平較好,風(fēng)險在可控制范圍之內(nèi),無須特別關(guān)注;對于Probi大于0.5的期貨公司,預(yù)警系統(tǒng)判定其風(fēng)險管理能力較差、風(fēng)險水平較高,系統(tǒng)向管理者發(fā)出預(yù)警信號。經(jīng)實證,第一步風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的整體判定準確率達到了86.56%,說明剔除由于違規(guī)等導(dǎo)致風(fēng)險分類降級的外部因素后,以二元logistic為基礎(chǔ)的初步風(fēng)險預(yù)警模型對于我國期貨公司的以B類為分界的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平具有較高識別能力。至此,本文風(fēng)險評級預(yù)警系統(tǒng)已經(jīng)可以對期貨公司的C類風(fēng)險,即風(fēng)險管理能力較差、風(fēng)險水平較高進行有效預(yù)警。

    2.第二步風(fēng)險預(yù)警判定

    下一步,本文將結(jié)合指標篩選中多元logistic結(jié)果對第一步中判定為B類及以上的公司進一步構(gòu)建細分風(fēng)險判定和預(yù)警子系統(tǒng),和第一步的不同之處在于,多元logistic回歸結(jié)果中A類和B類分組時是以B類為基準,因此本步判定期貨公司i的風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平屬于B類概率應(yīng)為:

    在二元logistic回歸結(jié)果基礎(chǔ)上,針對系統(tǒng)判別評級在B類以上的期貨公司進行細分,構(gòu)建的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)中風(fēng)險評價子系統(tǒng)的第二步判別模型區(qū)分效果較好。從判別結(jié)果的分布來看,判別值大于0.5的公司數(shù)量超過70%,符合我國實際情況,即分類監(jiān)管評級屬于B類的公司數(shù)目為A類公司數(shù)目的一倍以上。

    接下來本文對該風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的準確率進行檢驗,剔除D類及外部違規(guī)事件等原因?qū)е陆导壍墓?,?jīng)實證本文構(gòu)建的我國期貨公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)對其不同風(fēng)險水平的預(yù)警成功率可以達到79.04%。此外,需要注意的是,本文的期貨公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)構(gòu)建主要是基于在行業(yè)內(nèi)公開披露的行業(yè)各家公司研究數(shù)據(jù),而行業(yè)現(xiàn)有披露數(shù)據(jù)量有限,導(dǎo)致公司的總資產(chǎn)規(guī)模、總盈利規(guī)模和負債規(guī)模等數(shù)據(jù)無法獲取。但伴隨期貨行業(yè)不斷發(fā)展,上市期貨公司將不斷增多,公司數(shù)據(jù)的可獲得性逐漸提高,基于本文方法建立的期貨公司風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的預(yù)警準確度也將不斷完善、不斷提高。

    二、結(jié)論

    本文將風(fēng)險預(yù)警理念引入至我國期貨行業(yè),提出以logistic回歸方法將現(xiàn)有兩類監(jiān)管體系結(jié)合,構(gòu)建基于兩步判定法的適用于我國期貨行業(yè)的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。首先以多元logistic回歸方法篩選出對我國期貨公司風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平具有顯著影響的指標體系,隨后利用二元logistic回歸建立基于兩步法的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。本預(yù)警系統(tǒng)對風(fēng)險管理能力較差、風(fēng)險水平較高的期貨公司判定準確率達到86.56%,對期貨公司三級風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平分類的整體判定準確率達到79.04%。

    此外,筆者注意到,從回歸結(jié)果顯著性和回歸系數(shù)看,在兩步判別的過程中,期貨公司的凈資本規(guī)模和凈資產(chǎn)收益率對其風(fēng)險管理能力和風(fēng)險水平的影響要強于其他指標,凈資本規(guī)模越大、凈資產(chǎn)收益率越高的期貨公司,其風(fēng)險管理能力越強、風(fēng)險水平越低。因此,我國期貨公司在經(jīng)營和開展業(yè)務(wù)的過程中須格外注意自身的凈資本規(guī)模和凈資產(chǎn)收益率的水平。

    參考文獻:

    [1] 傅庚.美國銀行倒閉預(yù)警的實證研究[J].軟科學(xué),2006,(2):52-55.

    [2] 方匡南,范新妍,馬雙鴿.基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Logistic模型的企業(yè)信用風(fēng)險預(yù)警[J].統(tǒng)計研究,2016,33(4):50-55.

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