中國金融壓力的測度、識別和預(yù)測

李學(xué)彥，任亞輝

引 言

金融壓力是金融機(jī)構(gòu)和金融市場預(yù)測損失施加在經(jīng)濟(jì)主體上的壓力，它能夠反映整個金融體系所承受的系統(tǒng)性風(fēng)險狀況。金融壓力至少與四個基本特征有關(guān)：資產(chǎn)價格的大幅變動、風(fēng)險或不確定性的突然增加、流動性枯竭和對銀行體系健康狀況的擔(dān)憂。影響金融市場狀況的事件可以是多種多樣的，既有外部因素，也有內(nèi)部因素。比如投資者的風(fēng)險重新評估會影響金融市場上資金的供求，進(jìn)而影響資產(chǎn)價格，從而可能影響金融體系的多個部門。同樣，正如Hakkio和Keeton在描述金融壓力時所提到的，金融壓力往往會導(dǎo)致資產(chǎn)基本價值的波動性增加。其他投資者行為的不確定性增加，信息不對稱增加，持有風(fēng)險資產(chǎn)的意愿降低，以及持有非流動性資產(chǎn)的意愿降低等。

金融壓力的極值就是金融危機(jī)。金融危機(jī)自金融市場產(chǎn)生以來就一直存在。它們以不同的形式出現(xiàn)：銀行業(yè)危機(jī)、主權(quán)債務(wù)危機(jī)和貨幣危機(jī)等。金融危機(jī)造成的產(chǎn)出損失和財政成本非常高。據(jù)估計，發(fā)達(dá)國家銀行業(yè)危機(jī)的產(chǎn)出損失占潛在產(chǎn)出的32%，財政成本占GDP的4%。因此，世界各國的金融組織機(jī)構(gòu)、監(jiān)管部門和研究人員紛紛致力于探索金融市場風(fēng)險的變化規(guī)律，努力構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險的監(jiān)管體系，力圖以此來防范金融危機(jī)的發(fā)生。特別是在2008年全球金融危機(jī)之后，無論是從學(xué)術(shù)角度還是從政策角度，探索金融壓力的量化及金融系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生機(jī)理，已成為一個熱點問題。在我國經(jīng)濟(jì)下行風(fēng)險壓力持續(xù)加大的背景下，如何結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)運行的新特點和金融運轉(zhuǎn)的新情況，構(gòu)建適用于中國金融市場的金融壓力指數(shù)，已成為新時期防范和化解實體經(jīng)濟(jì)和金融體系風(fēng)險的一個重要任務(wù)。

一、 文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者有關(guān)金融壓力指數(shù)及利用金融壓力指數(shù)測度金融市場風(fēng)險的研究已經(jīng)取得了較為豐碩的成果。早在2006年,加拿大經(jīng)濟(jì)學(xué)家Illing和Liu就在他們的論文中提出了金融壓力指數(shù)(Financial Stress Index，F(xiàn)SI)的概念。隨后，Cardarell在其基礎(chǔ)上又進(jìn)行了完善，對金融壓力的含義、金融壓力指數(shù)變量的選取、加權(quán)聚合的方法、識別和預(yù)測等進(jìn)行了較為全面的論述，初步形成了較為系統(tǒng)的研究框架。

金融壓力指數(shù)(FSI)的一般目標(biāo)是衡量當(dāng)前金融的不穩(wěn)定狀態(tài)。從政策的角度來看，可靠地預(yù)測金融壓力的增加是至關(guān)重要的，因為其將為政策制定者采取措施消減壓力提供一些時間。因此，金融壓力指數(shù)被政策制定者廣泛用作監(jiān)測金融穩(wěn)定的工具。正如Kliesen等人所指出的：FSI試圖通過創(chuàng)建一個時間序列值來監(jiān)控金融不穩(wěn)定性，其中數(shù)值的增加表明危機(jī)發(fā)生的可能性增加；它也是非常有用地識別金融壓力的領(lǐng)先指標(biāo)，可以幫助決策者盡量避免金融壓力的增大，而不是被動地應(yīng)對過高的金融風(fēng)險。2008年金融危機(jī)之后，國際金融機(jī)構(gòu)紛紛研發(fā)自己的金融壓力指數(shù)，將其作為監(jiān)測金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險的一個重要指標(biāo)。

(一) 國外研究現(xiàn)狀

國外的研究總體分為兩個方面：一方面是關(guān)于指數(shù)的構(gòu)建。金融壓力指數(shù)通過將多個壓力指標(biāo)合并成一個統(tǒng)計數(shù)據(jù)來衡量金融系統(tǒng)的壓力狀況。編制金融壓力指數(shù)一般要選取主要金融市場的相關(guān)指標(biāo)，如銀行、股票、房地產(chǎn)、外匯市場的相關(guān)指標(biāo)，不同的學(xué)者所選取的變量和聚合的方法各有不同。另一方面是分別從宏觀經(jīng)濟(jì)、貨幣政策和風(fēng)險溢出等外部沖擊對金融壓力指數(shù)的影響程度角度開展進(jìn)一步的研究。

Hakkio和Keeton運用主成分分析法，篩選出11個具有代表性的金融壓力特征變量。他們利用統(tǒng)計方法，最終得到一個綜合指數(shù)，并通過對比美國在1990—2009年的金融風(fēng)險水平，驗證了該指數(shù)的峰值與過去的金融壓力時期的一致性(1)Hakkio C，Keeton R，“Financial Stress：What Is It，How Can It Be Measured，and Why does It Matter？”，Economic Review，vol.94, 2009,pp.5.。Balakrishna等對新興市場國家和發(fā)達(dá)國家分別進(jìn)行了研究，構(gòu)建了新興市場金融壓力指數(shù)和發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體金融壓力指數(shù)，并論證了金融壓力在不同經(jīng)濟(jì)體的傳導(dǎo)機(jī)制(2)Balakrishnan R，Danninger S，Elekdag S，et al. “The Transmission of Financial Stress from Advanced to Emerging Economies”, Emerging Markets Finance and Trade，vol.47, 2011,pp.40.。Cardarelli等對17個發(fā)達(dá)國家的金融市場風(fēng)險進(jìn)行了研究。他們選取了7個指標(biāo)編制了金融壓力指數(shù)，并識別了相應(yīng)的金融壓力事件，估計出金融壓力對實體經(jīng)濟(jì)的影響，得出金融壓力較高時期更容易導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑的結(jié)論(3)Cardarelli R，Elekdag S，Lall S, “Financial Stress and Economic Contractions”, Journal of Financial Stability，vol.7, 2011,pp.78.。Gadaneczhe和Jayaram則針對其之前的一系列金融壓力的研究成果做了一個階段性評估。他們通過對金融壓力指數(shù)結(jié)果的回歸分析發(fā)現(xiàn)，雖然不同研究選取的變量或者采用的加權(quán)方法各不相同，不同的金融壓力指數(shù)基本都能很好地反映樣本期間經(jīng)濟(jì)中的金融壓力事件，但各指標(biāo)對于金融壓力在未來一段時間的預(yù)測能力略顯不足(4)Gadanecz B，Jayaram K. “Measures of Financial Stability a Review”, BIS，IFC Bulletin，2010.。

之后，學(xué)者們構(gòu)建了更廣泛的金融體系，對更多的指標(biāo)進(jìn)行篩選，并選取更加高頻的數(shù)據(jù)，以擬合金融壓力周期，識別風(fēng)險事件。此外學(xué)者們還進(jìn)一步分析了金融壓力在國內(nèi)金融市場之間的溢出效應(yīng)和對一國國內(nèi)貨幣政策的影響。

Oet等分別從貨幣、外匯、信貸、股權(quán)、房地產(chǎn)和債券等六大市場中選取了16個金融指標(biāo)來構(gòu)建金融壓力指數(shù)。該指數(shù)相對于其他金融壓力指數(shù)的優(yōu)勢在于其采用的是日度數(shù)據(jù)，合成方法很獨特。實證分析表明，該指數(shù)能較好地適用于現(xiàn)代金融的監(jiān)管和對金融體系環(huán)境的分析。Oet等人認(rèn)為，這種監(jiān)控工具可以靈活地觀察系統(tǒng)風(fēng)險和持續(xù)評估金融系統(tǒng)狀況的能力,且使公眾能夠觀察金融系統(tǒng)中壓力的驅(qū)動因素，并通過提供警報，幫助消除信息的不確定性，使風(fēng)險管理人員能夠有合理時間化解金融風(fēng)險的發(fā)生(5)Oet M V，Bianco T，Gramlich D，et al, “Financial Stress Index：A Lens for Supervising the Financial System”, Working Paper，2012.。Hollo等人的研究也認(rèn)為，F(xiàn)SI不僅可以實時監(jiān)測和評估整個金融體系的壓力水平，還可以用來衡量旨在緩解金融不穩(wěn)定的金融政策的效果。

Baxa等選取了IMF的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體金融壓力指數(shù)作為樣本，研究了央行對于金融壓力事件的反應(yīng)。他們發(fā)現(xiàn)，中央銀行通常會采取降低利率的貨幣政策來應(yīng)對高壓力事件(6)Baxa J，Horváth R，Vaek B，“Time-varying Monetary-policy Rules and Financial Stress：Does Financial Instability Matter for Monetary Policy？”，Journal of Financial Stability，vol.9, 2013,pp.117.。Apostolakish和Papadopoulos研究了發(fā)達(dá)國家的金融市場，發(fā)現(xiàn)金融壓力在證券市場、銀行業(yè)和外匯市場間具有明顯的溢出效應(yīng)，并且證券市場向另外兩個市場的溢出更為明顯(7)Apostolakis G， Papadopoulos A P，“Financial Stress Spillovers Across the Banking，Securities and Foreign Exchange Markets”，Journal of Financial Stability，vol.19, 2015,pp.1.。Monin所構(gòu)建的OFR FSI指數(shù)是以全球金融市場的日度交易數(shù)據(jù)來測度金融市場壓力的，其改進(jìn)了過去的金融壓力指數(shù)體系。OFR FSI的衡量范圍包括大部分發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興經(jīng)濟(jì)體，可以識別全球范圍內(nèi)的金融壓力事件，并預(yù)測全球經(jīng)濟(jì)未來的變化趨勢(8)Monin P．“The OFR Financial Stress Index”．The Office of Financial Research(OFE),Working Paper，2017.。Chadwick 和Ozturk采用周數(shù)據(jù)為土耳其構(gòu)建一個單一的金融壓力指標(biāo)。他們從5個不同的市場選用14個變量，通過采用主成分分析(PCA)、基本投資組合理論、方差分析和貝葉斯動態(tài)因素模型等多種技術(shù)方法進(jìn)行聚合匯總，得到了15個不同的金融壓力指數(shù)。然后，他們比較了不同的FSIs與經(jīng)濟(jì)關(guān)鍵指標(biāo)之間的關(guān)系及其預(yù)測能力，結(jié)果表明，不能用簡單的最佳指數(shù)來衡量土耳其的金融系統(tǒng)壓力(9)Chadwick，Ozturk，“Measuring Financial Systemic Stress for Turkey：A Search for the Best Composite Indicator ”，Economic Systems，vol.43，2019，pp.151.。

還有許多學(xué)者專門針對經(jīng)合組織國家建立了金融壓力指數(shù)，并研究了壓力指數(shù)和危機(jī)之間的關(guān)系，以及有哪些指標(biāo)能夠很好地預(yù)測金融壓力。Vermeulen和Hoeberichts為28個經(jīng)合組織國家構(gòu)建了金融壓力指數(shù)(FSI)，并利用一個新的金融危機(jī)數(shù)據(jù)庫研究了FSI與危機(jī)之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明，盡管金融壓力指數(shù)與危機(jī)的發(fā)生有著明顯的關(guān)聯(lián)，但金融壓力指數(shù)與危機(jī)的爆發(fā)，尤其是銀行業(yè)危機(jī)的爆發(fā)只有微弱的關(guān)系(10)Vermeulen，“Hoeberichts.Financial Stress Indices and Financial Crises” ，OPEN Economies Review，vol.26,2015,pp.383.。Vasicek和Zigraiova利用新近編制的金融壓力指數(shù)(FSI)，研究了25個經(jīng)合組織國家中對金融壓力具有預(yù)測能力的金融變量。他們使用貝葉斯平均模型來識別金融壓力的主要指標(biāo)，結(jié)果表明，模型很難解釋FSI的動態(tài)變化(11)Vasicek， Zigraiova. “Leading Indicators of Fnancial Stress：New Evidence”, Journal of Financial Stability，vol.28,2017,pp.240.。

(二) 國內(nèi)研究現(xiàn)狀

國內(nèi)學(xué)者對金融壓力指數(shù)的研究是從單個金融市場開始，之后逐漸擴(kuò)展到對整個金融體系金融壓力指數(shù)的構(gòu)建。

萬超等根據(jù)外匯市場壓力來源選取了6個指標(biāo)構(gòu)建了中國外匯市場壓力指數(shù)，并對影響各階段壓力來源的因素進(jìn)行了分解。研究表明，人民幣外匯市場壓力變動是宏觀經(jīng)濟(jì)、國際壓力和匯率預(yù)期三因素共同作用的結(jié)果(12)萬超,靳玉英：《人民幣外匯市場壓力指數(shù)變動及壓力釋放效果研究》，《財貿(mào)研究》2010年第2期。。荊中博等基于66個國家的74次銀行危機(jī)，構(gòu)建了貨幣市場壓力指數(shù)，該指數(shù)能夠較好地識別出銀行危機(jī)，其精度和應(yīng)用范圍都比較理想(13)荊中博,楊海珍,楊曉光：《基于貨幣市場壓力指數(shù)的銀行危機(jī)預(yù)警研究》，《金融研究》2012年第5期。。

對中國金融體系總體壓力指標(biāo)的構(gòu)建中，劉曉星等從銀行、股市、外匯和保險四大市場選取7個變量，利用信用加總權(quán)重法計算各指標(biāo)權(quán)重，最終合成了我國金融壓力指數(shù)測度模型(14)劉曉星,方磊：《金融壓力指數(shù)構(gòu)建及其有效性檢驗—基于中國數(shù)據(jù)的實證分析》，《管理工程學(xué)報》2012年第3期。。許滌龍等基于CRITIC賦權(quán)法構(gòu)建了中國的金融壓力指數(shù)。他們根據(jù)樣本期間中國金融體系的實際狀況，劃分出了三個金融風(fēng)險階段(15)許滌龍,陳雙蓮：《基于金融壓力指數(shù)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險測度研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)動態(tài)》2015年第4期。。劉瑞興通過建立帶有解釋變量的AR模型，研究了金融壓力對實體經(jīng)濟(jì)的沖擊(16)劉瑞興：《金融壓力對中國實體經(jīng)濟(jì)沖擊研究》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》2015年第6期。。王妍則認(rèn)為我國金融體系風(fēng)險的變化具有周期性特征，金融系統(tǒng)的動態(tài)演變能夠解釋宏觀經(jīng)濟(jì)的長期波動，金融壓力指數(shù)可以作為動態(tài)監(jiān)測金融風(fēng)險變化的綜合指標(biāo)(17)王妍：《金融不穩(wěn)定性能夠預(yù)測未來的宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)嗎？》，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究》2015年第1期。。

針對指數(shù)頻度過低的問題，陳忠陽等選取了貨幣市場、債券市場、股票市場和外匯市場更高頻的數(shù)據(jù)，對原始指標(biāo)進(jìn)行了轉(zhuǎn)換，并使用實證CDF和遞歸的方式，采用PCA和各指標(biāo)相關(guān)系數(shù)矩陣，確定了四個市場分指數(shù)的權(quán)重，最后得到了中國金融壓力指數(shù)(18)陳忠陽,許悅：《我國金融壓力指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用研究》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2016年第1期。。

基于我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時期系統(tǒng)性金融風(fēng)險的形成原因，陶玲等提出了包含7個維度的系統(tǒng)性金融風(fēng)險綜合指數(shù)。其采用MSVAR模型來識別和判斷風(fēng)險狀態(tài)及其拐點，提出了一個系統(tǒng)性金融風(fēng)險的監(jiān)測和度量方法(19)陶玲,朱迎：《系統(tǒng)性金融風(fēng)險的監(jiān)測和度量——基于中國金融體系的研究》，《金融研究》2016年第6期。。

與大多數(shù)選用滯后變量進(jìn)行研究的傳統(tǒng)方法不同，朱莎等針對新時期中國金融市場的風(fēng)險狀態(tài)，改進(jìn)了IMF現(xiàn)行的金融壓力指數(shù)測度方法，利用主成分分析法篩選出能夠?qū)崟r有效地反映中國銀行業(yè)、證券市場和外匯市場風(fēng)險的7個維度的基礎(chǔ)指標(biāo)，構(gòu)建了中國金融市場壓力指數(shù)以及三個分市場的壓力指數(shù)。他們運用所構(gòu)建的金融壓力指數(shù)識別了中國金融體系的極端風(fēng)險事件，并采用馬爾可夫狀態(tài)模型，識別了金融市場的兩區(qū)制風(fēng)險轉(zhuǎn)變特征(20)朱莎,裴沛：《新時期中國金融市場風(fēng)險狀態(tài)甄別和政策沖擊研究》，《中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報》2018年第11期。。

盡管眾多學(xué)者針對金融壓力指數(shù)的構(gòu)建問題已經(jīng)進(jìn)行了研究，并提出了計算FSIs的各種聚合方法，但他們得到的FSIs在預(yù)測能力上存在一定程度的差異。所以特定變量的選取、指標(biāo)權(quán)重的設(shè)定及動態(tài)構(gòu)建仍然是未來一段時間的研究方向。本文立足于我國金融市場的實際情況，分市場構(gòu)建指數(shù)，然后采用CRITIC 賦權(quán)法，同時引入動態(tài)權(quán)重重新構(gòu)建中國金融壓力指數(shù)。

二、 研究設(shè)計與指數(shù)構(gòu)建

根據(jù)以往學(xué)者的研究成果，影響我國金融壓力的諸多因素主要包括宏觀層面的經(jīng)濟(jì)下滑、銀行體系的風(fēng)險積聚、資本市場和貨幣市場的劇烈波動,所以我們把我國金融體系內(nèi)部的主要風(fēng)險來源歸結(jié)為外匯市場、銀行部門和資產(chǎn)價格泡沫。因此，本文擬從這三個方面來測度中國金融體系的壓力水平。

為了構(gòu)建充分反映中國金融市場實際狀況的金融壓力指數(shù)，必須要恰當(dāng)?shù)剡x取能夠代表各個金融子市場的變量。本文選取八個具有代表性的變量來分別構(gòu)建中國外匯市場壓力指數(shù)、銀行部門壓力指數(shù)和資產(chǎn)價格泡沫壓力指數(shù)，并最終用三個子市場指數(shù)來合成中國金融壓力指數(shù)。

(一) 中國外匯市場壓力指數(shù)(EMP)的構(gòu)建

當(dāng)外匯市場處于壓力時，通常表現(xiàn)出資本大量外逃，進(jìn)而引發(fā)本國貨幣的大幅貶值。此時,政府為了維持匯率穩(wěn)定，會在外匯市場上利用外匯儲備進(jìn)行干預(yù)，或者通過提高利率對衍生品市場遠(yuǎn)期匯率進(jìn)行調(diào)整來維持匯率穩(wěn)定,或者政府選擇不干預(yù)，由外匯市場自動調(diào)節(jié)機(jī)制來決定新的均衡匯率水平。因此，要衡量外匯市場壓力，需要綜合匯率、外匯儲備和利率三個方面。借鑒鄧創(chuàng)、趙珂的研究(21)鄧創(chuàng)，趙珂：《中國的金融壓力及其對宏觀經(jīng)濟(jì)景氣的影響動態(tài)》，《財經(jīng)研究》2018年第7期。，我們構(gòu)建了外匯市場壓力指數(shù)EMP：

(1)

ωi=(1/σi)/[(1/σRER)+(1/σRIR)+(1/σRES)]

(2)

(二) 我國銀行部門壓力指數(shù)(BCP)的構(gòu)建

通常一國的銀行部門要比其他部門更加脆弱。商業(yè)銀行往往依賴短債進(jìn)行融資，同時資產(chǎn)配置的期限又比較長，這樣就導(dǎo)致了銀行資產(chǎn)負(fù)債的期限錯配，使其容易受到擠兌沖擊。資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的不穩(wěn)定性是銀行脆弱性的根本原因。另外，銀行是間接融資占主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)體中最重要的資金供給方，能夠輕易將初始沖擊擴(kuò)散到經(jīng)濟(jì)體的其他部門，進(jìn)而危及整個金融領(lǐng)域的穩(wěn)定性和實體經(jīng)濟(jì)部門的增長。因此,銀行部門的穩(wěn)健性對于一國金融體系的平穩(wěn)運行尤為重要。當(dāng)前，我國金融市場仍是通過銀行部門間接融資為主，銀行部門的壓力主要來自信貸市場和貨幣市場。基礎(chǔ)貨幣投放過快引起的信貸快速增長，最終可能導(dǎo)致貨幣危機(jī)和銀行危機(jī)，而銀行信貸資產(chǎn)安全狀況的惡化和國內(nèi)實際利率攀升也是銀行部門壓力的主要來源。因此，本文選取不良貸款率NPL，實際利率RIR和貨幣供應(yīng)膨脹率MS三個指標(biāo)來構(gòu)建銀行部門的壓力指數(shù)。

BCPt=ωNPL(ΔNPLt/NPLt)+ωRIRΔRIRt+ωMS(ΔMSt/MSt)

(3)

其中，MS可用M2和GDP的比值來表示，權(quán)重ωi(i=NPL、RIR、MS)的計算公式如下：

ωi=(1/σi)/[(1/σNPL)+(1/σRIR)+(1/σMS)]

(4)

(三) 中國資產(chǎn)價格泡沫壓力指數(shù)(FBP)構(gòu)建

資產(chǎn)價格泡沫是指各種金融資產(chǎn)價格短期內(nèi)急劇上漲，進(jìn)而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟(jì)嚴(yán)重失衡的現(xiàn)象，它是經(jīng)濟(jì)金融全球化過程中的伴生產(chǎn)物，也是金融壓力的主要來源。資產(chǎn)價格泡沫一方面在宏觀經(jīng)濟(jì)層面通過影響消費需求和投資需求，由實體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的波動傳導(dǎo)至金融市場，進(jìn)而引發(fā)金融風(fēng)險；另一方面，它通過金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表和相互關(guān)聯(lián)等對風(fēng)險進(jìn)行傳導(dǎo)放大。更重要的是,在逐日盯市交易制度下，資產(chǎn)價格泡沫可以瞬時傳導(dǎo),在金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)化特征尚不明顯時就能傳導(dǎo)沖擊，甚至在沒有大型金融機(jī)構(gòu)爆發(fā)危機(jī)時就能夠放大風(fēng)險，從而對整個金融市場的所有參與主體同時產(chǎn)生影響。由于房地產(chǎn)市場與金融體系關(guān)系密切，學(xué)術(shù)界大多將股票和房地產(chǎn)市場視為資產(chǎn)價格泡沫的主要來源，本文也加入這兩個市場來考察資產(chǎn)價格泡沫壓力。本文采用上證綜合指數(shù)和國房景氣指數(shù)的一階矩風(fēng)險(SP和HP)和二階矩風(fēng)險(SV和HV)，SP和HP分別等于上證綜指和國房景氣指數(shù)的變化率，SV和HV分別等于SP和HP在GARCH(1,1)模型下估計的時變方差。

FBPt=ωSVSVt+ωHVHVt-ωSPSPt-ωHPHPt

(5)

其中，相關(guān)權(quán)重ωi(i=SV、HV、SP、HP)的計算方法如下：

ωi=(1/σi)/[(1/σSV)+(1/σHV)+(1/σSP)+(1/σHP)]

(6)

(四) 數(shù)據(jù)來源說明

本文選取2007年6月至2019年3月的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)的缺失和頻率的轉(zhuǎn)換由SPSS和Eviews完成。指標(biāo)選取所遵循的原則,一是能夠反映出金融市場中具體領(lǐng)域的真實風(fēng)險,二是數(shù)據(jù)頻率的選擇要適中。Kliesen等人指出，使用高頻數(shù)據(jù)的一個潛在優(yōu)勢是，它們可以更好地促進(jìn)實時決策。然而，一些金融變量非常高的頻率動態(tài)可能與一次性的非系統(tǒng)性沖擊有關(guān)，這種沖擊很快就會消退，所以本文選用月度數(shù)據(jù)。

(五) 中國金融壓力指標(biāo)變量的選取

對上證綜合指數(shù)和國房景氣指數(shù)在樣本區(qū)間內(nèi)建立擬合優(yōu)度最高的GARCH(1,1)模型，并得到反映各自波動性的時變方差序列。模型的估計結(jié)果如下：

(3.1625)(3.6073)(46.799)

DW=2.2044

(1.52)(2.9308)(9.5302)

DW=1.8709

最后，一共得到10個反映中國金融壓力指數(shù)的變量序列，如表1所示。

回家的公汽上，倩倩睡著了，公汽是最好的搖籃。從倩倩兩歲開始，大林和一朵每周都會帶著她到游樂場玩上一會，女兒可愛，老婆漂亮，這多少讓身處游樂場的值班員陳大林在眾多的爸爸群體中掙足了面子。這一天，大林是幸福的父親和丈夫。他不用值班，他有兩天的輪休可以陪女兒游戲玩耍，最幸福的事，就是和老婆杜一朵打牌。

表1 中國金融壓力指數(shù)變量的選取

(六) 中國金融壓力總指數(shù)的構(gòu)建

整個體系金融壓力的變動不能僅僅通過單個子市場來反映，金融壓力的變化過程是由金融體系中各個子市場的一系列交易來傳導(dǎo)的。因此，本文通過以上三個指數(shù)來合成中國金融壓力總指數(shù)(CFSI)：

CFSIt=ωEMPtEMPt+ωBCPtBCPt+ωFBPtFBPt

(7)

由于權(quán)重的確定對于CFSI至關(guān)重要，因此需要綜合考慮指標(biāo)的時變特征。為了得到各子市場的動態(tài)權(quán)重，本文基于36個月的滾動計算，分別為ωEMPt、ωBCPt、ωFEPt，最終加權(quán)構(gòu)成CFSI的時間序列數(shù)據(jù)。

根據(jù)公式(1)(3)(5)計算得到2007年6月到2019年3月我國外匯市場壓力指數(shù)(EMP)、銀行部門壓力指數(shù)(BCP)和資產(chǎn)價格泡沫壓力指數(shù)(FBP),如表2所示。

表2 中國金融壓力總指數(shù)和分指數(shù)的描述性統(tǒng)計

該結(jié)果可以通過折線圖來體現(xiàn)(如圖1所示)。

圖1 中國EMP、BCP和FBP資料來源：Wind數(shù)據(jù)庫。

從整體趨勢來看，中國資產(chǎn)價格泡沫指數(shù)水平較高，銀行部門壓力指數(shù)和外匯市場壓力指數(shù)大體趨同。樣本時期大致可以分為三個階段:第一個階段是2007年6月至2010年12月，資產(chǎn)價格泡沫指數(shù)明顯高于其他兩個指數(shù),其先急劇上升，之后再緩慢下降,其他兩個指數(shù)雖然水平較低，但波動性較大。第二個階段是2011年1月至2015年1月，三個指數(shù)交替上升，波動性明顯降低。第三個階段是2015年1月之后，資產(chǎn)泡沫價格指數(shù)急劇飆升，至2016年下半年才開始降低，之后三大指數(shù)又趨于平穩(wěn)。

根據(jù)式(7)測度出我國2007—2019年金融壓力指數(shù)，結(jié)果通過折線圖體現(xiàn)(如圖2所示)。

圖2 中國金融壓力指數(shù)(CFSI)資料來源：Wind數(shù)據(jù)庫。

觀察中國2007年6月至2019年3月的金融壓力指數(shù)月度數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，金融壓力上行區(qū)間和下行區(qū)間交替出現(xiàn)。通過擬合曲線我們可以看出，金融壓力指數(shù)有明顯的周期性特征，并呈現(xiàn)趨勢性增加態(tài)勢：

分階段看，全球金融危機(jī)時期，金融市場明顯受到外部金融事件的沖擊，股票市場和金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險快速上升，CFSI急劇升高;之后經(jīng)歷政策調(diào)整，政府實行寬松的貨幣政策和積極的財政政策，使得中國金融形勢有所回暖，CSFI緩慢回落。

從2012年底至2015年底，股市波動率明顯提升，出口增長放緩，官方儲備不斷流出，傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)能過剩問題持續(xù)暴露，導(dǎo)致CFSI指數(shù)一路上升。從2013年開始,中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入三期疊加階段，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩，企業(yè)經(jīng)營壓力大，房地產(chǎn)業(yè)風(fēng)險加劇，多重因素導(dǎo)致銀行業(yè)不良貸款余額和不良貸款率升高。從2016年到2018年上半年，政府積極進(jìn)行股票和債券發(fā)行交易制度改革，穩(wěn)定投資者情緒，積極引導(dǎo)股市健康發(fā)展，并且隨著金融去杠桿的推進(jìn)及一系列嚴(yán)監(jiān)管措施的實施，金融環(huán)境趨于穩(wěn)定，CFSI指數(shù)一路下行。不過從2018年下半年開始，CFSI指數(shù)有趨于上升的跡象。

以上研究結(jié)果表明，本文構(gòu)建的中國金融壓力指數(shù)與中國金融體系的實際運行狀況相吻合，基本能夠反映出2007年至今宏觀經(jīng)濟(jì)運行的不同階段的系統(tǒng)性風(fēng)險，為深入探究中國金融壓力的未來變動趨勢奠定了基礎(chǔ)。

三、 壓力時期的識別

要對具體的風(fēng)險級別進(jìn)行判斷，還要對金融壓力指數(shù)進(jìn)行識別，即要確定具體的壓力指數(shù)數(shù)值或區(qū)間，以此來確定是否處在金融壓力時期，從而判斷是否應(yīng)該關(guān)注或預(yù)警。本文選取的方法是：用金融壓力指數(shù)超過其歷史均值2倍標(biāo)準(zhǔn)差作為閾值。根據(jù)以上原理，構(gòu)建中國金融壓力識別指數(shù)：

(8)

其中，CFSI*代表中國金融壓力識別指數(shù)，其數(shù)值就是金融壓力的閾值，當(dāng)CFSI*>0時，表示系統(tǒng)性金融風(fēng)險超過警報線，由此可判斷該時期金融市場處于極端壓力時期。

由圖3可知，我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險總體處于可控水平，但也出現(xiàn)了兩個高危時期：第一個高危時期是在2008年底至2009年初，主要原因是全球金融危機(jī)通過負(fù)的外部效應(yīng)傳導(dǎo)至國內(nèi)金融市場；第二個高危時期是2015年的上半年，主要原因是國內(nèi)經(jīng)濟(jì)面臨轉(zhuǎn)型升級，經(jīng)濟(jì)增長速度放緩，大多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)的產(chǎn)能過剩，企業(yè)負(fù)債率高居不下，導(dǎo)致銀行業(yè)不良貸款率暴漲。由于我國多年來廣義貨幣增速與經(jīng)濟(jì)增長速度相偏離、資金得不到合理配置、社會信用風(fēng)險增加、海外需求持續(xù)疲軟等給金融業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展帶來了隱患。此外，隨著國內(nèi)金融改革的不斷深入，對外金融開放的進(jìn)一步推進(jìn)，國際間金融風(fēng)險的傳染渠道更加便捷，這些都給我國國內(nèi)的金融穩(wěn)定造成了潛在威脅。

綜上所述，本文的壓力識別指數(shù)能夠比較準(zhǔn)確的識別中國金融市場上曾經(jīng)發(fā)生的高危事件，這有利于對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行預(yù)判和有效防范。

圖3 中國金融壓力識別指數(shù)(CFSI*)資料來源：Wind數(shù)據(jù)庫。

四、 中國金融壓力水平的區(qū)制轉(zhuǎn)換

本文使用馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型(MS)來對CFSI指標(biāo)進(jìn)行分析，以識別和判斷金融壓力指標(biāo)的狀態(tài)和拐點。本文將該指標(biāo)設(shè)為低壓力水平和高壓力水平兩種狀態(tài)，利用Eviews軟件對模型進(jìn)行參數(shù)估計。兩區(qū)制的轉(zhuǎn)移概率矩陣見表3。

表3 兩區(qū)制的轉(zhuǎn)移概率矩陣

由參數(shù)估計結(jié)果可知，兩區(qū)制模型的低壓力水平和高壓力水平的平均持續(xù)期分別為11.36個月和28.44個月，處于高壓力水平的持續(xù)期高于處于低壓力水平的持續(xù)期?；谄交怕实玫降臉颖酒陂g金融壓力變動的區(qū)制劃分結(jié)果，本文將兩個區(qū)域的平滑概率合成為圖4。

圖4 平滑概率合成圖

由圖4可知，從2007年至2019年我國金融壓力水平區(qū)制轉(zhuǎn)換經(jīng)歷了3次：第一次是從2007年底至2009年，全球金融危機(jī)致使中國金融體系呈現(xiàn)高壓力水平；第二次是從2010年至2011年，一系列政策的實施使得金融壓力水平處于低值狀態(tài)；第三次是從2012年開始，中國金融體系轉(zhuǎn)為高壓力狀態(tài)，波動程度微弱，直到2017年高壓力狀態(tài)才開始轉(zhuǎn)換。

以上分析表明，隨著我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)入高質(zhì)量發(fā)展階段，以及金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的推進(jìn)，新時期我國金融體系仍然會呈現(xiàn)出高壓力水平的特征，做好系統(tǒng)性風(fēng)險的防范依然是重中之重。

五、 中國金融壓力指數(shù)的預(yù)測

(一) 中國金融壓力指數(shù)的ARMA模型

本文首先進(jìn)行單位根檢驗。使用ADF方法來檢驗中國金融壓力指數(shù)序列是否具有平穩(wěn)性，檢驗結(jié)果見表4。

表4 單位根檢驗結(jié)果

由上表可知，金融壓力指數(shù)時間序列數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則，構(gòu)建P=1、Q=2的ARMA(1,2)模型為最優(yōu)。

估計得到的中國金融壓力指數(shù)ARMA(1,2)模型為：

CFSIt=(0.9950CFSIt-1-0.4895εt-1-0.3455εt-2+εt

(85.3697) (-6.0107) (-4.2803)

t=1,2,…

DW=1.9628

然后,我們進(jìn)行模型穩(wěn)定性檢驗。對殘差作白噪聲檢驗，即Q統(tǒng)計量的卡方檢驗，最大滯后階數(shù)K=12(殘差序列為143，取1431/2)，Q統(tǒng)計量的值為15.951，相關(guān)概率為0.068>0.05，殘差為白噪聲過程檢驗通過。DW統(tǒng)計量接近2，所以方程估計有效。

(二) 中國金融壓力指數(shù)的預(yù)測

根據(jù)以上建立的中國金融壓力指數(shù)ARMA(1,2)模型，可以得到未來一段時間中國金融壓力指數(shù)的預(yù)測序列，本文預(yù)測未來12個月的中國金融壓力指數(shù)序列,見表5。

表5 中國金融壓力指數(shù)預(yù)測

由表5可知，我國金融壓力指數(shù)總體呈現(xiàn)下降態(tài)勢，之前持續(xù)積累的系統(tǒng)性金融風(fēng)險將會緩慢釋放，但是整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險仍然不可忽視。一方面，當(dāng)前社會融資結(jié)構(gòu)失衡，直接融資市場還不夠成熟，整個社會通過銀行體系進(jìn)行間接融資的比重過大，以“影子銀行”為代表的部分金融機(jī)構(gòu)給金融體系的安全帶來了嚴(yán)重威脅，國內(nèi)金融風(fēng)險對沖工具嚴(yán)重匱乏等，這些都增大了我國金融體系的脆弱性。另一方面，各類跨行業(yè)、跨市場的金融產(chǎn)品創(chuàng)新，導(dǎo)致風(fēng)險在不同行業(yè)和金融機(jī)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散更為容易,并且地方政府的債務(wù)風(fēng)險也在不斷向金融體系轉(zhuǎn)移，這些都有可能波及銀行等金融機(jī)構(gòu)，仍然需要繼續(xù)加強對金融壓力的監(jiān)測。

六、 結(jié)論與政策建議

目前，中國經(jīng)濟(jì)正處于調(diào)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)方式、穩(wěn)增長的關(guān)鍵時期，雖然國內(nèi)金融體系的風(fēng)險總體可控，但是國際貿(mào)易摩擦不斷、世界經(jīng)濟(jì)增速放緩的外部環(huán)境存在著諸多不確定因素。因此，在國內(nèi)經(jīng)濟(jì)金融形勢依然復(fù)雜嚴(yán)峻的情況下，未來的金融工作的主要任務(wù)仍然是如何有效防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險，如何不斷提升金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的能力。本文通過金融壓力指數(shù)法構(gòu)建的中國金融壓力指數(shù)能夠較好地監(jiān)測金融市場風(fēng)險的變化情況。CFSI的實證結(jié)果顯示，過去十年中國金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險隱患正在積累，產(chǎn)生的原因也錯綜復(fù)雜，CFSI的識別指數(shù)顯示中國金融市場風(fēng)險曾兩次觸及警報線，所以未來相當(dāng)長的一段時期，仍然需要重點關(guān)注中國金融壓力的累積。

基于本文研究結(jié)論，我們從建立金融市場壓力預(yù)警指數(shù)、提高市場透明度和完善金融監(jiān)管的宏觀審慎框架三個方面提出政策建議：

第一，建立金融市場壓力預(yù)警指數(shù)，動態(tài)監(jiān)測金融壓力。長期以來，我國金融監(jiān)管部門缺乏對金融系統(tǒng)系統(tǒng)性風(fēng)險的預(yù)防和計量工作，沒有建立起有效的金融壓力預(yù)警體系。我國的金融市場起步較晚，發(fā)展還不成熟，逐步完善金融市場壓力測度和預(yù)警機(jī)制是十分必要的。本文的研究方法可以作為建立更成熟預(yù)警體系的參考和借鑒。我們應(yīng)甄選適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)或指標(biāo)體系，進(jìn)一步完善金融壓力指數(shù)的編制，在全面考察金融壓力的特點與成因基礎(chǔ)上，根據(jù)金融變化趨勢和傳導(dǎo)路徑，建立起與宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)機(jī)制，對金融壓力進(jìn)行專項識別和預(yù)警，厘清防范思路。

第二，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷完善我國經(jīng)濟(jì)和金融信息數(shù)據(jù)的披露制度，提高金融市場的透明度，監(jiān)督上市公司及時披露重大事項。目前，我國金融市場的一大問題是信息不夠透明,這嚴(yán)重影響了市場主體作出正確決策的能力，擾亂了市場機(jī)制的運行秩序。要建立有效的金融壓力預(yù)警機(jī)制，就要保證所使用的原始數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確、有效,以更好地為金融風(fēng)險的測度、分析和預(yù)警服務(wù)。

第三，深化金融監(jiān)管體制改革，完善金融業(yè)宏觀審慎監(jiān)管機(jī)制。我們應(yīng)該建立新的監(jiān)管理念，加強金融市場的宏觀審慎監(jiān)管，加強金融子市場以及市場主體之間的協(xié)調(diào)，有效地監(jiān)測我國金融壓力的動態(tài)變化。利用逆周期資本監(jiān)管、前瞻性貸款損失準(zhǔn)備管理等宏觀審慎管理工具，防范金融風(fēng)險的累積，降低金融危機(jī)爆發(fā)的可能性。進(jìn)一步完善市場基礎(chǔ)設(shè)施和相關(guān)法律法規(guī)，對系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)提高監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，加強市場危機(jī)情形下的自救能力。對銀行、保險、證券等行業(yè)和復(fù)雜金融組織給予特別關(guān)注，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線。