系統(tǒng)性金融風險指標是否能改善貨幣政策有效性？

陳夢濤　王維安

摘? ?要：目前我國貨幣政策面臨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、金融全面改革等挑戰(zhàn)，研究系統(tǒng)性金融風險指標對貨幣政策分析框架有效性的影響對我國經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展有實際的指導意義。本文利用違約距離度量系統(tǒng)性金融風險，聯(lián)合貨幣政策的風險承擔機制與風險傳導機制構(gòu)建引入系統(tǒng)性金融風險的貨幣政策分析框架，利用DIFF-GMM模型與SVAR模型實證研究引入系統(tǒng)性金融風險指標后貨幣政策的有效性。結(jié)果表明，引入系統(tǒng)性金融風險后的貨幣政策分析框架更有效，主要表現(xiàn)為主要經(jīng)濟變量脈沖響應表現(xiàn)更平穩(wěn)。因此，央行應在貨幣政策制定與實施中考慮系統(tǒng)性金融風險影響，疏通貨幣政策傳導機制，提高貨幣政策有效性。

關鍵詞：系統(tǒng)性金融風險;有效性;貨幣政策;金融危機

中圖分類號：F820.2? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2019）10-0003-11

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.10.001

一、引言

貨幣政策自誕生之初便因其可控性、可操作性等優(yōu)點成為宏觀調(diào)控的重要手段之一。傳統(tǒng)貨幣政策框架以“穩(wěn)定物價、促進就業(yè)”等為調(diào)控目標，認為貨幣政策與財政政策的交替應用可以同時滿足物價穩(wěn)定與金融穩(wěn)定的雙重目標，不必單獨考慮系統(tǒng)性金融風險的影響。但自20世紀90年代以來，各國金融危機頻發(fā)，政府推行寬松的貨幣政策并不能有效控制危機的進一步發(fā)展與蔓延。尤其是2008年美國爆發(fā)的次貸危機，雖然美聯(lián)儲及時采取了“補救性”的貨幣政策，但是美國之前長期的寬松政策縱容系統(tǒng)性金融風險積聚，補救政策無法有效緩解經(jīng)濟波動，最終導致近幾十年來最為嚴重的全球性金融危機。此后，不少學者和業(yè)界人士開始懷疑傳統(tǒng)的貨幣政策是否能夠抑制系統(tǒng)性金融風險的滋生，在經(jīng)濟受到外部沖擊時保證金融穩(wěn)定，傳統(tǒng)的貨幣政策受到了新的挑戰(zhàn)。

大量相關研究表明，傳統(tǒng)的貨幣政策會通過金融摩擦加速系統(tǒng)性金融風險的形成，即若央行在制定貨幣政策時，僅考慮“物價穩(wěn)定”目標，則會在一定程度上導致經(jīng)濟與金融不穩(wěn)定，助長系統(tǒng)性金融風險的滋生。同時系統(tǒng)性金融風險在市場中的傳導與蔓延會進一步影響貨幣政策調(diào)控的有效性。我國目前正處于國際經(jīng)濟形勢緊張與國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的過渡期，更迫切地需要厘清系統(tǒng)性金融風險對貨幣政策的影響，以及如何在新時期改進傳統(tǒng)的貨幣政策?；诖?，本文嘗試從測算系統(tǒng)性金融風險出發(fā)，結(jié)合理論，分析系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策的相互影響，進一步地粗略測算中國存在的系統(tǒng)性金融風險，在此基礎上通過DIFF-GMM模型、SVAR模型等實證研究系統(tǒng)性金融風險對經(jīng)濟變量的影響，以及系統(tǒng)性金融風險指標是否能夠改善貨幣政策，最終為我國的宏觀經(jīng)濟調(diào)控、貨幣政策完善提出政策建議。

在現(xiàn)有的研究基礎之上，本文嘗試從以下方面做出一定貢獻：首先，從金融市場角度衡量系統(tǒng)性金融風險，將銀行、券商作為金融市場主要參與者，拓寬了系統(tǒng)性金融風險的度量范圍;其次，從金融機構(gòu)的風險承擔、貨幣政策的傳導機制等角度說明系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策間的交互影響;最后，通過實證研究說明系統(tǒng)性金融風險指標納入貨幣政策分析框架的可行性，利用脈沖響應分析了引入系統(tǒng)性金融風險指標后的貨幣政策表現(xiàn)，我們發(fā)現(xiàn)引入系統(tǒng)性風險指標可以改善貨幣政策有效性，完善貨幣政策分析框架。

二、文獻綜述

國外學者對于系統(tǒng)性金融風險的關注與研究主要集中在如何準確界定與測算系統(tǒng)性金融風險。由于我國金融市場由商業(yè)銀行主導，國內(nèi)學者更多從商業(yè)銀行角度出發(fā)研究系統(tǒng)性金融風險，并結(jié)合宏觀審慎政策討論其對經(jīng)濟的影響。在關于系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策的大量國內(nèi)外研究中，我們主要關注如何界定與測算系統(tǒng)性金融風險、如何度量以及比較貨幣政策的有效性。

（一）系統(tǒng)性風險的測算

對于系統(tǒng)性金融風險的定義學術界尚未有一個統(tǒng)一的觀點。從系統(tǒng)性金融風險傳染角度出發(fā)，Hart和Zingales（2009）認為，系統(tǒng)性金融風險是指市場中金融機構(gòu)倒閉或市場崩潰等事件會產(chǎn)生“傳染”效應，單個銀行機構(gòu)倒閉會加劇市場風險，進而導致多個機構(gòu)資產(chǎn)負債表惡化;從金融市場逐漸擴展至其他市場，最終對實體經(jīng)濟造成一定的沖擊影響。從系統(tǒng)性金融風險的影響范圍出發(fā)，系統(tǒng)性金融風險可以定義為威脅或影響整個金融市場運行甚至整體宏觀經(jīng)濟的事件，IMF（2011）等認為，系統(tǒng)性金融風險是“金融體系部分或全部受到不利沖擊造成損失時導致的大范圍金融服務中斷并給實體經(jīng)濟造成嚴重影響的風險”。

度量一個國家或一個地區(qū)的系統(tǒng)性金融風險有許多不同的方法，國際上測算監(jiān)控系統(tǒng)性金融風險的方法主要有：（1）網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)分析法，IMF（2009）通過構(gòu)建金融市場中機構(gòu)之間的聯(lián)系網(wǎng)絡，研究系統(tǒng)性金融風險與金融機構(gòu)之間聯(lián)系的方法。（2）在險值法（VaR）、或有權(quán)益法（CCA），通過數(shù)學分析評估系統(tǒng)性金融風險的損失情況。（3）綜合指標法，由國際性組織或央行等權(quán)威部門構(gòu)建系統(tǒng)性金融風險的預警機制，主要有國際貨幣基金組織的系統(tǒng)性風險預警系統(tǒng)、Jan Willeman和Tabbae（2005）的金融穩(wěn)定指數(shù)等。（4）宏觀壓力測試法：考察一國經(jīng)濟在不同壓力情境下的穩(wěn)健性，Alfaro（2009）首先提出了GDP壓力測試，用最差的GDP預測誤差沖擊實體經(jīng)濟，隨后與危機階段進行比較。

在眾多的系統(tǒng)性金融風險度量方法中，或有權(quán)益法（CCA）是一個相對簡便并且直觀的計算方法。其基于Merton的期權(quán)定價公式，不僅可以直觀、準確地刻畫系統(tǒng)性金融風險，也可以用違約概率量化資產(chǎn)負債錯配的影響，還能考察經(jīng)濟對外部沖擊的敏感性，適用于分析貨幣政策的有效性（巴曙松等，2013;陸婷和張明，2017）。因此，本文選用或有權(quán)益法來衡量我國的系統(tǒng)性金融風險。

（二）系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策

金融危機過后，人們開始對Taylor（1993）提出的以通貨膨脹和產(chǎn)出相對變動調(diào)節(jié)名義利率為主，主張“逆向”調(diào)整的傳統(tǒng)貨幣政策框架進行反思。全球?qū)τ诩訌娊鹑诒O(jiān)管、維護經(jīng)濟穩(wěn)定、防范系統(tǒng)性金融風險等方面取得了共識，意識到對金融穩(wěn)定目標應當給予足夠重視（王曉和李佳，2013）。

許多國外學者認為寬松的貨幣政策加劇了系統(tǒng)性金融風險的產(chǎn)生。Angeloni等（2009）在傳統(tǒng)政策模型中加入了金融部門脆弱性和金融加速器效應，利用真實經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行模擬分析，研究發(fā)現(xiàn)貨幣政策通過影響金融機構(gòu)的風險承擔，擴大了傳統(tǒng)的金融加速器效應，促進了系統(tǒng)性金融風險的累積，加劇了經(jīng)濟波動。Borioa（2008）提出了貨幣政策的風險承擔機制主要通過價值機制、收入機制、現(xiàn)金流機制、利益追逐機制、中央銀行的溝通和反應以及杠桿機制來影響銀行資產(chǎn)組合、信用定價和貸款發(fā)放決策等，最終作用于實體經(jīng)濟變量。反之，系統(tǒng)性金融風險的不斷積聚也影響了貨幣政策的有效實施。Gertler（1998）在動態(tài)隨機一般均衡模型中引入金融市場，利用US、EU等西方各國實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)對模型進行驗證，實證分析表明金融沖擊作為新的沖擊變量對經(jīng)濟波動的影響更大。

大量理論分析和實證研究證明在考慮了金融穩(wěn)定和系統(tǒng)性金融風險等因素影響下的貨幣政策可在一定程度上減輕金融危機對經(jīng)濟穩(wěn)定的沖擊。Bauducco等 （2008）主要研究在貨幣政策分析中引入金融不穩(wěn)定因素后貨幣政策的有效性情況，在標準新凱恩斯主義DSGE模型中引入金融市場，結(jié)果表明，在考慮系統(tǒng)性金融風險后的貨幣政策規(guī)則的本質(zhì)未發(fā)生重大變化，相較于傳統(tǒng)的泰勒規(guī)則，在新政策指導下，央行對于市場不穩(wěn)定的沖擊反應更快，但是對于長期側(cè)的影響并不顯著。

近年來，國家宏觀層面不斷強調(diào)宏觀金融穩(wěn)定以及防范系統(tǒng)性風險等穩(wěn)定性指標的重要性，國內(nèi)學者同樣十分重視系統(tǒng)性金融風險視角下貨幣政策實施問題。邵立（2010）在DSGE基礎上指出了新凱恩斯主義貨幣政策分析框架及其未來發(fā)展方向，在一般均衡模型中加入金融部門指標，豐富了貨幣政策的傳導機制。肖衛(wèi)國（2016）等在貨幣政策分析框架中引入了代表金融市場指標（如信貸偏離穩(wěn)態(tài)水平等），研究在不同貨幣政策組合情況下福利的損失可能性以及經(jīng)濟變量的脈沖響應，分析表明，結(jié)合了宏觀審慎政策的貨幣政策可以有效抑制系統(tǒng)性金融風險對實體經(jīng)濟的影響。

（三）貨幣政策有效性的度量

根據(jù)巴曙松（2000）的研究成果，我們可以認為貨幣政策有效性是指央行制定的貨幣政策是否能引導社會資金流動，影響實體經(jīng)濟、金融運行，最終實現(xiàn)“穩(wěn)定物價、促進就業(yè)”等數(shù)量型指標。通常來說貨幣政策若可在經(jīng)濟受到外在沖擊時及時穩(wěn)定通貨膨脹水平與失業(yè)率波動，我們則稱貨幣政策有效。

國內(nèi)外學者主要通過比較分析不同情況下受同一沖擊后經(jīng)濟變量的脈沖響應結(jié)果來衡量貨幣政策的有效性。如Friedman和Kuttner（1992）利用美國經(jīng)濟數(shù)據(jù)通過VAR模型實證分析證明，其貨幣供應量與名義收入和物價水平間的相關性從20 世紀80 年代起顯著下降;劉霖 （2005）利用VAR模型研究傳統(tǒng)的貨幣政策操作（主要是貨幣供給水平）與通貨膨脹水平和經(jīng)濟增長之間是否存在關聯(lián)，研究發(fā)現(xiàn)央行通過調(diào)節(jié)貨幣供給量變化可調(diào)節(jié)通貨膨脹的波動并且影響經(jīng)濟增長的變化。楊柳和黃婷（2015）利用SFAVAR研究貨幣政策獨立性與貨幣政策有效性之間的關系。張奎（2015）利用OLS、VEC、格蘭杰因果檢驗和變量自回歸等方法對貨幣政策傳導渠道的傳導效果進行了實證檢驗，尋找深層次影響貨幣政策有效性因素。

本文在探討系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策的交互影響基礎上，初步構(gòu)建一個引入系統(tǒng)性金融風險指標的貨幣政策分析框架，利用DIFF-GMM模型驗證該貨幣政策分析框架的可行性，隨后建立一個SVAR模型進行脈沖響應分析，實證研究在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性風險指標對貨幣政策有效性的影響。

三、貨幣政策與系統(tǒng)性金融風險的相互影響

系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策會相互影響，貨幣政策的實施會促進或抑制系統(tǒng)性金融風險的變化，而系統(tǒng)性金融風險的產(chǎn)生或積聚又會對貨幣政策的傳導渠道產(chǎn)生反作用，影響貨幣政策的有效性，進而影響貨幣政策的制定與實施。本文將從這兩個角度簡單說明系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策間的交互影響。

（一）貨幣政策對系統(tǒng)性金融風險的影響

2008年金融危機爆發(fā)使得人們意識到了風險的危害及重視風險的必要性，尤其是系統(tǒng)性金融風險對貨幣政策的影響。為保證貨幣政策有效，學者們進行了大量關于貨幣政策與金融穩(wěn)定的研究。Borio（2008）提出風險承擔渠道是貨幣政策影響風險的主要通道，認為貨幣政策與金融機構(gòu)的風險承擔渠道與傳統(tǒng)的貨幣政策傳導渠道存在一定差別和聯(lián)系，認為金融機構(gòu)的風險承擔主要關注貨幣政策影響商業(yè)銀行等金融機構(gòu)的風險偏好與風險承受期望，進而影響其經(jīng)營決策，最終對總產(chǎn)出水平產(chǎn)生影響。貨幣政策與金融機構(gòu)風險承擔渠道的分析為考慮系統(tǒng)性金融風險因素的貨幣政策研究提供了理論支撐，為后續(xù)的貨幣政策有效性模型分析提供了理論依據(jù)。

學術界普遍認為在長期中，貨幣政策立場與銀行風險承擔間存在著負相關的關系，若長期實施寬松的貨幣政策則會促進商業(yè)銀行的風險偏好與承擔意愿，也就是說，貨幣政策會促進風險的滋生。其內(nèi)在的作用機理主要有以下四種：

1. 參與主體的價值、收入和現(xiàn)金流機制：價值、收入和現(xiàn)金流機制的作用機理類似于強調(diào)內(nèi)部融資摩擦放大的“金融加速器”，可認為是金融加速器的一種疊加效應（Borio等，2001）。即利率降低會導致資產(chǎn)、抵押品估值、收入和現(xiàn)金流的增加，這使得商業(yè)銀行調(diào)整預期違約概率、預期貸款損失，使銀行風險偏好和風險承受度上升，進而提升商業(yè)銀行承擔風險的意愿。

2. 追逐收益機制：追逐收益機制是指市場名義利率與資產(chǎn)收益率變動不同步導致金融機構(gòu)會傾向風險更大的資產(chǎn)，提高自身風險承受意愿（Rajan，2006）。金融機構(gòu)或由于行為因素，可能只關注名義利率而不重視通貨膨脹影響，為盲目追求高收益從而持有較多高風險資產(chǎn)，影響自身資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)組成。此外，當市場利率下降時，由于收益目標變動具有一定黏性，金融機構(gòu)就會持有更多風險較大資產(chǎn)而提高自身收益率，使得金融機構(gòu)增加自身風險承擔意愿。

3. 央行溝通與反饋機制：中央銀行的政策溝通與反饋機制會影響貨幣政策的風險承擔，金融機構(gòu)會提前預測央行的態(tài)度和舉措，做出相應對策。央行的政策可預測度越高，則金融機構(gòu)預期風險承擔意愿就越高，即長期的寬松貨幣環(huán)境會增強商業(yè)銀行的風險承擔意愿（Borio，2008）。

4. 杠桿機制：金融機構(gòu)的杠桿水平具有順周期性，即金融機構(gòu)杠桿率與資產(chǎn)負債表規(guī)模呈正向關系。貨幣環(huán)境寬松時，資產(chǎn)價格上升導致金融機構(gòu)表內(nèi)項目規(guī)模增加，由于杠桿水平的順周期性會提高金融機構(gòu)杠桿率。為保持財務指標穩(wěn)定，金融機構(gòu)優(yōu)先選擇買賣資產(chǎn)，增加了對風險資產(chǎn)的持有，提高了金融機構(gòu)的風險承受偏好（Adrian和Shin，2009）。

總的來說，貨幣政策會通過價值、收入和現(xiàn)金流機制，追逐收益機制，央行溝通與反饋機制以及杠桿機制綜合影響金融機構(gòu)的風險承擔意愿，進而導致系統(tǒng)性金融風險的變化。

（二）系統(tǒng)性金融風險對貨幣政策傳導機制的影響

系統(tǒng)性金融風險的存在會影響金融機構(gòu)的行為，使得金融機構(gòu)更謹慎，進而對貨幣政策的實施產(chǎn)生影響，具體來說系統(tǒng)性金融風險對貨幣政策傳導機制的影響主要表現(xiàn)在貨幣政策傳導過程中。傳統(tǒng)的貨幣政策傳導機制主要考慮利率渠道、資產(chǎn)價格渠道與信用渠道，在貨幣政策傳導機制中考慮系統(tǒng)性金融風險后，系統(tǒng)性金融風險會通過影響利率、匯率與信貸渠道，對總產(chǎn)出水平產(chǎn)生影響，并對利率調(diào)節(jié)產(chǎn)生影響，最終使貨幣政策無法有效調(diào)控經(jīng)濟波動。下面簡要分析考慮系統(tǒng)性金融風險后貨幣政策傳導機制的變化。

1. 系統(tǒng)性金融風險對利率渠道影響。傳統(tǒng)的利率渠道認為，寬松的貨幣政策會降低實際利率水平，減少企業(yè)融、投資成本，促進投資和總需求，刺激產(chǎn)出水平增加。

金融機構(gòu)的違約預期損失會影響借貸的水平，當金融機構(gòu)考慮了系統(tǒng)性金融風險的存在后會由于擔心違約可能性增加而減少放貸。為減少違約損失，金融機構(gòu)會將更多的資金儲存起來，持有更多的超額準備金，這一部分留存的資金將無法流入信用創(chuàng)造過程，進而會影響貨幣創(chuàng)造乘數(shù)，減少貨幣供應量。由于貨幣供應量受到了限制，市場利率會相應提高，最終對投資水平和總產(chǎn)出水平產(chǎn)生影響。我們可以將考慮了系統(tǒng)性金融風險情況下的利率傳導機制簡單表述為以下形式：

寬松的貨幣政策→系統(tǒng)性金融風險積聚→銀行預期違約損失上升→超額準備金增加→貨幣創(chuàng)造乘數(shù)下降→貨幣供給量下降→利率水平上升→投資和需求下降→產(chǎn)出水平下降。

從貨幣政策的利率傳導渠道來看，系統(tǒng)性金融風險的存在會在一定程度上降低擴張性貨幣政策的有效性，通過影響金融機構(gòu)的超額準備金持有水平影響貨幣政策的有效實施（郭豫媚等，2016）。

2. 系統(tǒng)性金融風險對匯率渠道的影響。一般情況下，擴張性的貨幣政策促使國內(nèi)實際利率下降，導致國際資本流出，減少貨幣國際需求與使用，國際收支轉(zhuǎn)換為逆差，使得匯率存在下行壓力。貨幣相對貶值，本國產(chǎn)品相對價格下降，導致本國凈出口增加，最終刺激經(jīng)濟總體產(chǎn)出水平。

在市場考慮到系統(tǒng)性金融風險的存在后，與對利率渠道的影響相似，系統(tǒng)性金融風險因素會影響金融機構(gòu)的借貸行為，進而通過影響貨幣供給總量，抑制實際利率下降，維持國際資本水平，不改變國際收支逆差情況，使得貨幣相對保持堅挺，對凈出口、產(chǎn)出水平?jīng)]有過大影響。

3. 系統(tǒng)性金融風險對信貸渠道的影響。新凱恩斯主義學派提出在市場信息不對稱、市場機制不完善的情況下，貨幣政策的實施會影響市場參與者的資產(chǎn)價格、融資能力以及金融機構(gòu)的貸款意愿，最終影響經(jīng)濟的產(chǎn)出水平。

考慮系統(tǒng)性金融風險的存在后，違約可能性增加，市場上的逆向選擇和道德風險會加劇，這會惡化市場參與者與金融機構(gòu)的預期，影響資產(chǎn)價格和市場借貸水平。系統(tǒng)性金融風險匯聚會導致金融機構(gòu)緊縮貸款數(shù)量，公司無法得到合意的發(fā)展資金，信貸配給更為嚴重，最終影響經(jīng)濟總體投資和產(chǎn)出水平（何青等，2018）。在系統(tǒng)性金融風險因素的影響下，會增加貨幣政策調(diào)控的難度，即系統(tǒng)性金融風險會通過影響貨幣政策的信貸渠道改變貨幣政策的有效性。在經(jīng)濟處于下行階段時，希望通過擴張性的貨幣政策刺激經(jīng)濟，擴大信貸規(guī)模，但系統(tǒng)性金融風險隨之積聚，金融機構(gòu)惜貸，貨幣政策無法成功復蘇經(jīng)濟;在經(jīng)濟繁榮時，市場預期樂觀，市場借貸活動頻繁，并且存在部分游離于監(jiān)管外的影子銀行提供額外信用，央行實施的緊縮性貨幣政策無法有效遏制信貸規(guī)模，防止經(jīng)濟泡沫化。

綜上所述，貨幣政策與系統(tǒng)性金融風險之間存在一定的相互影響。貨幣政策會通過金融機構(gòu)風險承擔機制影響系統(tǒng)性金融風險的產(chǎn)生，系統(tǒng)性金融風險會通過貨幣政策傳導機制影響貨幣政策的實施與制定。此外，針對金融機構(gòu)制定的約束性非常規(guī)貨幣政策會直接影響系統(tǒng)性金融風險的變化;反之，系統(tǒng)性金融風險的變化也會影響央行制定、實施貨幣政策的行為。下圖簡單展示了在擴張性貨幣政策下貨幣政策與系統(tǒng)性金融風險相互影響的路徑。

四、模型構(gòu)建與變量設定

（一）系統(tǒng)性金融風險指標的度量

Gary等（2008）結(jié)合美國的歷史數(shù)據(jù)與市場數(shù)據(jù)，基于資產(chǎn)負債表中的或有權(quán)益部分提出了利用或有權(quán)益法（Contingent Claims Analysis，簡稱CCA）來測算和分析系統(tǒng)性風險，完善了CCA法在金融風險度量中的應用。

CCA法將公司權(quán)益視作或有權(quán)益，公司的股權(quán)價值E視為公司資產(chǎn)價值C和公司債務B的歐式看漲期權(quán)。在公司的權(quán)益市值、權(quán)益價格波動率、無風險利率以及債務價值已知下，結(jié)合Black-Scholes期權(quán)定價公式可推算出公司違約概率、違約損失、預期損失、違約距離等風險度量指標。

違約距離（Default to Distance，簡稱DD）是指資產(chǎn)市值與違約障礙之間的標準化距離，即資產(chǎn)未來市場價值與違約點間的距離。根據(jù)B-S期權(quán)定價公式可知，公司股權(quán)價值E可表示為：

其中C表示上市公司資產(chǎn)市值，[σc]表示資產(chǎn)價格的年度波動率（通常根據(jù)直接數(shù)據(jù)得到日度波動率，假設一年平均交易日為250天，則年度波動率為日度波動率×交易日數(shù)后的平方根），B表示公司債務賬面價值，r表示無風險利率，t表示債務期限，N（·）為標準正態(tài)分布函數(shù)。

基于或有權(quán)益法，可將違約距離定義為：

其中E（C）為公司資產(chǎn)未來價值的期望水平，DP表示違約點，DP=SB+0.5×LB，為t時期內(nèi)公司的短期債務價值加上未清償?shù)拈L期債務價值的一半。

違約距離的數(shù)值可用于代表公司違約的可能性，若該公司的違約距離越大，公司資產(chǎn)市值低于違約障礙的數(shù)量越少，即公司違約可能性越低。本文中選取違約距離作為測算系統(tǒng)性金融風險大小的指標，用于描述金融體系穩(wěn)定情況。

（二）模型說明

為研究引入系統(tǒng)性金融風險指標后貨幣政策的有效性，首先我們將系統(tǒng)性金融風險指標納入貨幣政策分析框架，在產(chǎn)出缺口等式、菲利普斯曲線以及Taylor規(guī)則中加入系統(tǒng)性金融風險指標，實證研究將系統(tǒng)性金融風險指標納入貨幣政策分析框架的可行性。隨后，我們通過構(gòu)建SVAR模型，利用脈沖響應結(jié)果對比分析引入系統(tǒng)性金融風險指標前后貨幣政策的有效性變化。

1. 系統(tǒng)性金融風險指標的可行性?；谇拔膶τ谙到y(tǒng)性金融風險對貨幣政策傳導機制的影響分析，本文結(jié)合凱恩斯貨幣政策分析框架，在控制其余變量、簡化計算基礎上建立如下實證模型，分析系統(tǒng)性金融風險對利率、通貨膨脹、匯率和產(chǎn)出缺口等重要經(jīng)濟變量的影響水平，研究將系統(tǒng)性金融風險指標納入貨幣政策分析框架的可行性。結(jié)合參考Gary等（2011）、陽浪（2017）對系統(tǒng)性金融風險指標的處理方法，初步的回歸模型如下所示：

其中，[Δyt]表示當期產(chǎn)出缺口，[it]表示名義利率，[πt+1]表示預期通貨膨脹水平，[et]表示實際匯率，[DDt]表示違約距離，[εty]表示產(chǎn)出缺口沖擊，[βi]表示相應經(jīng)濟變量對產(chǎn)出缺口的影響水平，如[β1]表示上一期產(chǎn)出缺口對本期產(chǎn)出缺口的影響。

基于前文貨幣政策與系統(tǒng)性金融風險的交互分析，結(jié)合傳統(tǒng)貨幣政策分析框架，我們可以設定一個簡單的識別條件矩陣Q。代表的假設是指利率、通貨膨脹、匯率不對產(chǎn)出缺口產(chǎn)生即期影響;產(chǎn)出缺口不會對匯率造成即期效應;產(chǎn)出缺口與通貨膨脹水平不對利率有即期影響以及當期利率不會影響當期通貨膨脹。

（三）數(shù)據(jù)選取與處理

1. 利率（[i]），本文選取7天銀行同業(yè)拆借利率作為國內(nèi)市場利率的指標變量，利用季度數(shù)據(jù)進行實證分析。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行。為保證數(shù)據(jù)頻率一致，本文對其進行移動加權(quán)平均處理得到對應的季度數(shù)據(jù)。

2. 實際匯率（[e]），本文選取美元兌人民幣平均匯率為代表，參與進一步的模型分析，名義匯率數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行。本文以名義匯率水平進行HP濾波處理后的數(shù)據(jù)與通貨膨脹率結(jié)合來衡量實際匯率。

3. 通貨膨脹率（[π]），利用CPI價格指數(shù)（即消費者當月同比CPI）來衡量我國的通貨膨脹率，價格指數(shù)數(shù)據(jù)源自國家統(tǒng)計局。本文對原始的月度CPI數(shù)據(jù)進行移動加權(quán)平均計算，得到季度CPI后根據(jù)通貨膨脹率=（季度消費者物價指數(shù)-1）×100%得到最終數(shù)據(jù)。

4. 產(chǎn)出缺口（[yt]），本文根據(jù)產(chǎn)出缺口=實際GDP-潛在GDP計算產(chǎn)出缺口。首先，利用CPI價格指數(shù)消除通貨膨脹率的影響，將名義GDP轉(zhuǎn)化為實際GDP。GDP數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。隨后，對實際GDP進行去周期化調(diào)整，利用季節(jié)虛擬變量消除季節(jié)性的影響。再利用HP濾波法計算潛在產(chǎn)出水平，最終得到產(chǎn)出缺口。

5. 違約距離（[DDt]），為使選取樣本具有代表性，在分析系統(tǒng)性金融風險時，從銀行、證券兩類主要金融機構(gòu)中選取上市時間較長的公司進行計算。主要選取工商銀行、建設銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、交通銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、光大銀行、平安銀行、華夏銀行、浙商銀行、北京銀行、南京銀行、寧波銀行等17家銀行以及中信證券、光大證券、廣發(fā)證券、招商證券、國信證券、平安證券、華泰證券、方正證券、招商證券、國金證券等10家證券公司。本文選用CCA法度量系統(tǒng)性金融風險，利用負債市值（短期債務與長期債務的半數(shù)之和）估計公司違約點，無風險利率選用中國央行1年期存款利率。最終對多公司進行加權(quán)平均計算得到最終金融部門的違約距離。本文相關數(shù)據(jù)來自萬得數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫。

（四）描述性分析

本文的實證分析選取了2006年第一季度至2017年第四季度（以銀行部門與券商部門代表金融市場）的時間序列數(shù)據(jù)，基本處理后樣本數(shù)據(jù)的描述性分析如表1所示，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)的峰度、偏度等指標可知，樣本數(shù)據(jù)分布基本不存在異常情況。產(chǎn)出缺口圍繞0上下波動，符合經(jīng)濟周期波動，在2010年以前，產(chǎn)出缺口為負且處于較高水平，2011—2016年度的產(chǎn)出缺口變化平穩(wěn)，但在2017年度出現(xiàn)了巨幅增長。

由圖2可知，我國產(chǎn)出缺口與金融部門違約距離間存在一定關系。美國次貸危機爆發(fā)后，全球經(jīng)濟受到影響，我國從2008年第二季度開始出現(xiàn)較大負的產(chǎn)出缺口，2009年起違約距離開始逐漸增長，而產(chǎn)出缺口仍然處于負水平下，直至2010年第一季度產(chǎn)出缺口開始增加②。違約距離在2010年第三季度、2011年第三季度、2013年第一季度、2016第一季度等多次出現(xiàn)低谷，而產(chǎn)出缺口低谷水平并未與違約距離同期出現(xiàn)。這表明違約距離反映我國系統(tǒng)性金融風險具有一定前瞻性，實際經(jīng)濟反應需要時間。2016年我國正式進入經(jīng)濟新常態(tài)，產(chǎn)出缺口呈現(xiàn)下行趨勢，由于我國全面開展金融部門的改革優(yōu)化，使得金融部門的不穩(wěn)定可能性增加，系統(tǒng)性金融風險也不斷積聚。

五、實證結(jié)果與分析

（一）系統(tǒng)性金融風險對經(jīng)濟變量影響的實證分析

由于在本次實證分析中采用了現(xiàn)實水平替代預期值，可能導致擾動項與各經(jīng)濟變量之間存在相關性，為減弱內(nèi)生性對分析結(jié)果的影響，本文采用了差分廣義矩估計法（DIFF-GMM）進行模型擬合。本文選取各解釋變量的滯后項為GMM的工具變量，在產(chǎn)出缺口、菲利普斯曲線以及泰勒規(guī)則估計時的工具變量選取見對應估計結(jié)果。廣義矩估計雖然具有OLS估計的擬合優(yōu)度來分析模型與數(shù)據(jù)的擬合程度，但是不存在F-test統(tǒng)計量驗證原假設是否成立，故采用J統(tǒng)計進行Sargan檢驗原假設③是否正確。

對產(chǎn)出缺口等式進行GMM回歸分析，實證結(jié)果見表2，從表2中可以發(fā)現(xiàn)違約距離對產(chǎn)出缺口的影響系數(shù)為0.004，兩者存在正相關關系，即違約距離增加，產(chǎn)出缺口為正向變化。違約距離增加表示系統(tǒng)性金融風險減弱，經(jīng)濟整體趨于穩(wěn)定，故產(chǎn)出水平增加，產(chǎn)出缺口上升變化。

加入違約距離指標后的菲利普斯曲線中，違約距離對現(xiàn)期通貨膨脹水平的影響因子為0.068，對現(xiàn)期通貨膨脹的影響水平較小，兩者存在一定的正向關系。而產(chǎn)出缺口與現(xiàn)期通貨膨脹水平成負相關關系，其影響系數(shù)為-2.34，與前文中違約距離與產(chǎn)出缺口正相關相矛盾，與實際描述也有所違背。

從貨幣政策制定原則泰勒定理的實證結(jié)果中，引入代表系統(tǒng)性金融風險的度量指標后，泰勒規(guī)則中對其的反應影響系數(shù)為0.056，表明違約距離水平增加，系統(tǒng)性金融風險減弱，經(jīng)濟環(huán)境穩(wěn)定，則合意的利率水平應當適當增加，進而影響中央銀行的貨幣政策制定或?qū)嵤?。即在系統(tǒng)性金融風險減弱時央行應當“逆經(jīng)濟風向行事”，適當提高目標名義利率，實施緊縮性的貨幣政策。

（二）穩(wěn)健性檢驗

由于數(shù)據(jù)樣本較短，選取滯后項較多，為保證回歸結(jié)果可靠，進行穩(wěn)健性檢驗以確保結(jié)果穩(wěn)定。本部分主要采用更換研究變量的方法來進行穩(wěn)健性檢驗。

我們采用未拓展衡量范圍的系統(tǒng)性金融風險指標作為上述違約風險的代理變量，通過GMM模型進行研究分析，即在金融機構(gòu)中僅考慮商業(yè)銀行，不考慮券商部門。上述等式的回歸估計結(jié)果如表5所示。根據(jù)經(jīng)驗分析結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出缺口等式、菲利普斯曲線以及泰勒規(guī)則的估計結(jié)果均沒有發(fā)生顯著的變化，重要解釋變量DD的系數(shù)顯著性與之前的結(jié)果基本一致，上述估計結(jié)果依然有效、穩(wěn)定，系統(tǒng)性金融風險對貨幣政策框架有重要影響。

（三）引入系統(tǒng)性金融風險后貨幣政策的有效性分析——脈沖響應結(jié)果

借鑒Gray（2009）的研究思路，分別分析在受到產(chǎn)出缺口沖擊和通貨膨脹沖擊情況下，產(chǎn)出水平、通貨膨脹水平、實際匯率以及名義利率等經(jīng)濟變量的波動幅度對貨幣政策有效性的影響。當經(jīng)濟受到外部沖擊時，若央行實施的貨幣政策可以“熨平經(jīng)濟周期”，即減輕經(jīng)濟波動程度，則認為貨幣政策可以有效地維持經(jīng)濟穩(wěn)定。本部分分析側(cè)重于系統(tǒng)性金融風險對于貨幣政策有效性的影響，驗證引入系統(tǒng)性金融風險后貨幣政策有效性理論。

本文進行的脈沖模擬分析沖擊主要來源為：產(chǎn)出缺口沖擊[εty]以及通貨膨脹沖擊[εtπ]。為直觀比較分析考慮了系統(tǒng)性金融風險的貨幣政策是否有效，本文繪制了在不同外部沖擊下，引入系統(tǒng)性金融風險與不考慮系統(tǒng)性金融風險兩種不同貨幣政策分析框架下的主要宏觀經(jīng)濟變量的脈沖響應圖像。在兩種情況中分別以新凱恩主義貨幣政策分析框架以及引入系統(tǒng)性金融風險的貨幣政策分析框架為基礎比較分析貨幣政策的有效性。在SVAR模型基礎上完成脈沖響應分析后，進行Granger-Cause檢驗④，驗證實證結(jié)果可靠性。

首先是考慮在受到產(chǎn)出缺口沖擊的情況下，從脈沖響應結(jié)果中我們可以發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟受到正向的單位產(chǎn)出缺口沖擊情況下，短期內(nèi)產(chǎn)出缺口以及利率水平均呈現(xiàn)增加趨勢，但在之后幾期產(chǎn)出缺口與利率水平逐漸出現(xiàn)衰退趨勢，最終趨于平穩(wěn)。匯率在受到正向單位產(chǎn)出缺口沖擊后，表現(xiàn)出遞增趨勢，在數(shù)據(jù)選取期限內(nèi)，一直保持增長趨勢。從通貨膨脹的響應圖中可以發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)出缺口波動與通貨膨脹水平在短期內(nèi)存在正相關關系，正向的產(chǎn)出缺口波動會使通貨膨脹呈現(xiàn)增長趨勢。這一實證結(jié)果與我們前文的產(chǎn)出缺口等式估計基本一致，產(chǎn)出缺口波動會使利率、匯率以及通貨膨脹正向波動，即產(chǎn)出缺口沖擊對其余經(jīng)濟變量均能產(chǎn)生一定程度正向影響。在貨幣政策分析框架中引入了系統(tǒng)性金融風險因素后，我們可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)出缺口、利率以及通貨膨脹的波動幅度均得到了緩解，脈沖響應的波動更小;而系統(tǒng)性金融風險對于匯率變動的影響相對較小。這表明在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險后可以有效、更快捷地抑制外部產(chǎn)出缺口沖擊對經(jīng)濟的影響，使經(jīng)濟更快從偏離穩(wěn)態(tài)回歸至平穩(wěn)狀態(tài)。

通過一個簡單的實際情況說明這一結(jié)論。首先，在不考慮系統(tǒng)性金融風險的情況下，存在一個正向的產(chǎn)出缺口沖擊，此時經(jīng)濟處于上行階段，企業(yè)業(yè)績得到改善，市場流動性增加，信用寬松，市場利率以及政策利率水平會有下降趨勢。在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險因素后，信用寬松會進一步導致市場利率與政策利率下降，企業(yè)資產(chǎn)負債表結(jié)構(gòu)會得到優(yōu)化，償債能力提高，公司債務違約可能性降低，金融機構(gòu)會放松借貸要求，增加市場貸款規(guī)模。而此時經(jīng)濟上行，企業(yè)資金需求增加，會導致市場利率上漲，故而對沖產(chǎn)出缺口正向沖擊對經(jīng)濟的正向作用。引入了系統(tǒng)性金融風險因素指標后的貨幣政策框架可以減緩金融不確定性，使經(jīng)濟更快趨于平穩(wěn)，并且中央銀行的政策、態(tài)度會影響企業(yè)與金融市場的風險意愿，故引入系統(tǒng)性金融風險后的貨幣政策能夠更有效地控制經(jīng)濟波動，減緩沖擊影響。

其次，我們考慮經(jīng)濟受到通貨膨脹沖擊下的情形，經(jīng)濟變量脈沖響應如圖4所示。從中我們不難發(fā)現(xiàn)當經(jīng)濟存在一個外生的通貨膨脹正向沖擊時，產(chǎn)出缺口短期表現(xiàn)為下降的趨勢，在5期后便逐漸表現(xiàn)為上升趨勢，最后趨于平穩(wěn)狀態(tài)。通貨膨脹率則在瞬時表現(xiàn)出遞增趨勢，但是這一趨勢在幾期之后就逐漸消失，并且上述經(jīng)濟變量逐漸轉(zhuǎn)換為遞減趨勢，最終趨于穩(wěn)定水平（脈沖響應顯示產(chǎn)出缺口、利率以及通貨膨脹波動最終趨向于0）。匯率變動在受到通貨膨脹正向沖擊后在較長時間內(nèi)僅存在微弱的正向波動，在10期以后，匯率開始顯著下降，且最終匯率累計響應為負。脈沖響應沖擊圖的結(jié)果表明經(jīng)濟變量之間存在著相互作用，通貨膨脹沖擊對于產(chǎn)出缺口、匯率、利率都有較強的影響，會使得產(chǎn)出缺口下降，利率先增長后下降。而在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險指標后，產(chǎn)出缺口、利率以及通貨膨脹等經(jīng)濟變量在受到相同單位正向通貨膨脹沖擊后，其波動幅度都有所減弱，經(jīng)濟變量的脈沖響應波動幅度減緩，并且更快趨于平穩(wěn)。同樣，匯率波幅縮小，更快趨于平穩(wěn)狀態(tài)。

上述結(jié)果表明在貨幣政策分析框架中引入了代表系統(tǒng)性金融風險的違約距離后會更加有利于穩(wěn)定經(jīng)濟，熨平經(jīng)濟周期。例如，在傳統(tǒng)貨幣政策框架下，經(jīng)濟受到正向通貨膨脹沖擊后，由于物價水平普遍增長，利率水平隨之上升，產(chǎn)出缺口負向變化;而在引入了系統(tǒng)性金融風險衡量指標后的分析框架中，由于利率上升，公司資產(chǎn)負債表惡化，借款償債能力下降，同時銀行等金融機構(gòu)緊縮信用，使得公司資金短缺可能性增加，提高了違約可能性，進而增加了金融不穩(wěn)定以及系統(tǒng)性風險。在系統(tǒng)性金融風險增長時，央行會及時調(diào)控利率，抵消由于通貨膨脹導致的利率上漲與經(jīng)濟衰退，降低通貨膨脹沖擊引起的經(jīng)濟波動影響。

通過選取在產(chǎn)出缺口沖擊與通貨膨脹沖擊兩種常見情況下的脈沖模擬分析可見，在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險因素后，合意的貨幣政策能更有效、更迅速地減少經(jīng)濟波動幅度，減緩各經(jīng)濟變量的波動，更有利于央行熨平經(jīng)濟周期、穩(wěn)定經(jīng)濟與金融，促進經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展。

六、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

本文從金融機構(gòu)的風險承擔渠道、貨幣政策傳導機制以及貨幣政策有效性三個方面出發(fā)，分析了系統(tǒng)性金融風險與貨幣政策之間的相互影響。隨后通過CCA方法初步測算系統(tǒng)性金融風險，并將其引入貨幣政策分析框架進行實證分析。通過上述分析得出以下幾個主要結(jié)論：

1. 傳統(tǒng)的貨幣政策理論不足以同時實現(xiàn)促進經(jīng)濟增長、控制物價水平、有效抑制系統(tǒng)性金融風險三個政策目標。傳統(tǒng)的貨幣政策分析框架很有可能會使得央行過于關注某一經(jīng)濟變量，例如經(jīng)濟增長、GDP增長率、就業(yè)率等，忽略經(jīng)濟發(fā)展質(zhì)量以及金融部門的風險積聚，不利于經(jīng)濟的長期穩(wěn)定發(fā)展。故在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險因素十分重要，央行應當更加關心金融機構(gòu)的風險承擔情況，重視系統(tǒng)性金融風險的危害。

2. 系統(tǒng)性金融風險對我國的產(chǎn)出缺口、利率、匯率以及通貨膨脹率等主要經(jīng)濟變量均存在直接的影響。從實證與理論角度同時說明系統(tǒng)性金融風險因素會影響貨幣政策有效性，其主要通過資產(chǎn)負債表以及信用等途徑影響貨幣政策的制定與實施。

3. 在產(chǎn)出缺口沖擊與通貨膨脹沖擊情況下進行脈沖模擬分析可知，在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險指標有利于各經(jīng)濟變量在受到相同外部沖擊后更快趨于穩(wěn)定狀態(tài)，減少劇烈波動可能性以及其自身的變化幅度。即央行在貨幣政策中適當考慮系統(tǒng)性金融風險因素后，貨幣政策將更為有效、迅捷地達到控制經(jīng)濟波動、促進經(jīng)濟增長的目標。故合意的貨幣政策應在制定與實施過程中均考慮系統(tǒng)性金融風險因素，以使其更為有效地熨平經(jīng)濟周期。

（二）政策建議

隨著我國經(jīng)濟的不斷發(fā)展和金融市場的不斷完善，系統(tǒng)性金融風險對經(jīng)濟、金融發(fā)展的影響日益加深。在貨幣政策分析框架中引入系統(tǒng)性金融風險后會使得貨幣政策的制定與實施更為有效?；谏鲜龇治雠c我國實際，提出如下政策建議：

1. 央行應在貨幣政策的制定與實施中考慮系統(tǒng)性金融風險的影響，在貨幣政策的制定規(guī)則與相關公式中引入系統(tǒng)性金融風險的代表指標，如違約距離等，進而提高貨幣政策的有效性。此外，不應只關注傳統(tǒng)的貨幣政策目標，如物價穩(wěn)定、充分就業(yè)、經(jīng)濟增長以及國際收支均衡等。

2. 央行在疏通貨幣政策的風險相關傳導機制的同時，應當積極實施宏觀審慎政策，加強金融市場監(jiān)管、設立科學的指標體系、完善信息披露以及風險預警機制，控制系統(tǒng)性金融風險外溢性對貨幣政策有效性的負面影響。例如在指標體系中引入系統(tǒng)性金融風險度量指標，完善非上市機構(gòu)的信息披露機制等。

3. 將影子銀行、銀行表外業(yè)務等非傳統(tǒng)金融業(yè)務加入貨幣政策調(diào)控范圍，加強央行管控新金融業(yè)務風險的能力，疏通貨幣政策傳導機制，進而提高貨幣政策的有效性。

注：

①限于篇幅，未展示ADF檢驗結(jié)果、滯后期選擇結(jié)果。

②宏觀數(shù)據(jù)存在一定周期性，本部分的變化比較均為同比，即2010年第一季度與2009年第一季度相比較。

③Sargan檢驗原假設H0：過度約束合理，即GMM模型中選用的工具變量合適，回歸可靠。對應J-test的P值應大于0.1，表明接受原假設，工具變量選擇合理。

④限于篇幅，本文未展示格蘭杰因果檢驗部分結(jié)果，感興趣讀者可向作者索取。

參考文獻：

[1]Adrian，T. and H.Shin. Prices and Quantities in the Monetary Policy Transmission Mechanism. Federal Reserve Bank of New York，Staff Reports.

[2]Alfaro，R.，and M. 2009. Drehmann， Macro Stress Tests and Crises： What Can We Learn？， BIS Quarterly Review[J].

[3]Bauducco S，?ihák， Martin，Bulí?， Ale?. 2008. Taylor Rule Under Financial Instability[J].Imf Working Papers，8（18）.

[4]Borio，C.，C.Furfine and P. Lowe. 2001. Procyclicality of the Financial System and Financial Stability： Issues and Policy Options. Bank for International Settlements Papers.

[5]Borio，C. and H. Zhu. 2008. Capital Regulation，Risk-Taking and Monetary Policy：A Missing Link in the Transmission Mechanism. BIS Working Papers，268.

[6]ClaudioBorioa，HaibinZhub. 2012. Capital regulation， risk-taking and monetary policy：A missing link in the transmission mechanism？[J].Journal of Financial Stability，Volume 8.

[7]DF Gray，RC Merton，Z Bodie. 2008. A Contingent Claims Analysis of the Subprime Credit Crisis of 2007-2008[C].Credit2008 conference on liquidity and credit risk，Venic.

[8]Friedman B M，Kuttner K N. 1992. Money，Income， Prices， and Interest Rates[J].American Economic Review，82（3）.

[9]Hart O，Zingales L. 2009. A New Capital Regulation for Large Financial Institutions[J].Cepr Discussion Papers， 13（2）.

[10]Ignazio Angeloni，Ester Faia. 2009. A Tale of Two Policies： Prudential Regulation and Monetary Policy with Fragile Banks[R].Kiel Working Paper 1569.

[11]IMF. 2009.Global Financial Stability Report：Responding to the Financial Crisis and Measuring Systemic Risk.Working Paper，April.

[12]Jan Willem van den End，Mostafa Tabbae. 2005. Measuring Financial Stability Applying the Risk Model to the Netherlands，DNB Working Paper.

[13]Gray D F，Merton R C，Bodie Z. 2006. A New Framework for Analyzing and Managing Macrofinancial Risks of an Economy[J].Nber Working Papers.

[14]Gray D，Carlos García，Luna L， et al. 2009. Incorporating Financial Sector Risk into Monetary Policy Models[J].Social Science Electronic Publishing，12（2）.

[15]Gertler M，Hubbard R G. 1988. Financial Factors in Business Fluctuations[J].Papers.

[16]Rajan R G. 2006. Has finance made the world riskier？[J].Eiu-opean Financial Managemengt，12（4）.

[17]Taylor J B. 1993. Discretion Versus Policy Rules in Pratice[J].Carnegie-rochester Conference Series on Public Policy. Elsevier，Volume 39.

[18]王曉，李佳.金融穩(wěn)定目標下貨幣政策與宏觀審慎監(jiān)管之間的關系：一個文獻綜述[J].國際金融研究，2013，（4）.

[19]邵立.新凱恩斯主義貨幣政策分析框架及其未來發(fā)展方向[J].上海金融，2010，（12）.

[20]肖衛(wèi)國，張晨冉.前瞻性、后顧性與混合型泰勒規(guī)則對我國貨幣政策的適用性研究[J].華中農(nóng)業(yè)大學學報（社會科學版），2016，（5）.

[21]陽浪.基于金融部門系統(tǒng)性風險的貨幣政策框架研究[D]. 武漢大學碩士研究生論文，2017.

[22]陸婷，張明.如何度量金融系統(tǒng)性風險：一個文獻述評[J]. 金融監(jiān)管研究， 2017，（6）.

[23]馬勇.基于金融穩(wěn)定的貨幣政策框架：理論與實證分析[J].國際金融研究，2013，（11）.

[24]張強，張寶.貨幣政策傳導的風險承擔渠道研究進展[J].經(jīng)濟學動態(tài)，2011，（10）.

[25]巴曙松，居姍，朱元倩.我國銀行業(yè)系統(tǒng)性違約風險研究——基于Systemic CCA方法的分析[J].金融研究， 2013，（9）.

[26]巴曙松.中國貨幣政策的有效性分析[M].北京：經(jīng)濟科學出版社，2000.

[27]何青，錢宗鑫，劉偉.中國系統(tǒng)性金融風險的度量——基于實體經(jīng)濟的視角[J].金融研究，2018，（4）.

[28]馬勇，陳雨露.經(jīng)濟開放度與貨幣政策有效性：微觀基礎與實證分析[J].經(jīng)濟研究，2014，49（3）.

[29]劉霖，靳云匯.貨幣供應、通貨膨脹與中國經(jīng)濟增長——基于協(xié)整的實證分析[J].統(tǒng)計研究，2005，22（3）.

[30]郭豫媚，陳偉澤，陳彥斌.中國貨幣政策有效性下降與預期管理研究[J].經(jīng)濟研究，2016，51（1）.

[31]楊柳，黃婷.我國匯率制度彈性、貨幣政策有效性與貨幣政策獨立性研究——基于SFAVAR模型的實證分析[J].管理評論，2015，27（7）.

[32]張奎.中國貨幣政策有效性研究[D].吉林大學博士研究生論文，2015.