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    基于GJR-DCC-MES模型的金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量研究

    2020-12-14 04:14:20付明
    會計(jì)之友 2020年24期

    付明

    【摘 要】 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的防控是社會各界關(guān)注的熱點(diǎn)話題,而系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量是其基礎(chǔ)。文章使用GJR-DCC模型來估計(jì)MES模型,分別度量以銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)為代表的金融行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和金融行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明,金融危機(jī)事件期間的金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)較大,且證券業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最大,依次為保險(xiǎn)業(yè)和銀行業(yè)。另外,金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有顯著的差異性。最后,相關(guān)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)防控建議可以為金融監(jiān)管部門提供有益借鑒。

    【關(guān)鍵詞】 MES; 金融行業(yè); 系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

    【中圖分類號】 F832? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937(2020)24-0092-06

    一、引言

    金融危機(jī)的爆發(fā)讓社會各界意識到金融風(fēng)險(xiǎn)具有危害性、傳染性、隱蔽性、突發(fā)性和復(fù)雜性等特征,系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)作為金融風(fēng)險(xiǎn)的重要一環(huán),目前全球的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的頻率和概率較大,并伴隨較高的潛在風(fēng)險(xiǎn)。對于金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管而言,傳統(tǒng)的微觀審慎監(jiān)管模式不能有效防范整體和綜合的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),而宏觀審慎監(jiān)管體系尚未成熟和完善,如何有效預(yù)防和控制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)成為國際一大難題。

    目前對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量方法主要有MES、CoVaR、CCA和SRISK等。其中,CoVaR模型研究在單個(gè)金融主體處于金融危機(jī)的條件下金融體系的風(fēng)險(xiǎn)水平[1-2],其估計(jì)方法主要包括DCC-GARCH、分位數(shù)回歸和Copula et al.[3-5],后來發(fā)展至多元CoVaR、多元分位數(shù)回歸和藤Copula等方法,以刻畫多個(gè)金融機(jī)構(gòu)和市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)等[6-7]。CCA模型以包含市場前瞻性信息的未定權(quán)益資產(chǎn)負(fù)債表為基礎(chǔ),構(gòu)建了一系列的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),如隱含資本波動率、杠桿率、違約距離、違約概率、違約損失率和尾部預(yù)期不足等[8-9],SCCA模型在CCA模型的基礎(chǔ)上,考慮了各個(gè)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)和聯(lián)動特征,更為有效刻畫極端金融事件爆發(fā)期間的風(fēng)險(xiǎn)傳染加劇和風(fēng)險(xiǎn)聚集現(xiàn)象[10-11]。SRISK指數(shù)根據(jù)長期的預(yù)期資本短缺來估計(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),側(cè)重考慮規(guī)模、杠桿和關(guān)聯(lián)性等銀行層面的因素,彌補(bǔ)了MES模型在參數(shù)固定的缺點(diǎn)[12-14]。

    MES模型與CoVaR模型的條件和方向相反,基于“自上而下”的視角,研究在金融體系處于金融危機(jī)的條件下,單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期收益率分布狀況。因此,相比于CoVaR模型,MES模型具有次可加性,較好地解決了CoVaR不滿足次可加性的問題[15-18]。MES模型主要使用邊際期望損失和杠桿率兩個(gè)指標(biāo)來預(yù)測金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性期望損失[19-23]。后來發(fā)展至DMES模型、LRMES模型和CES模型,分別從動態(tài)、長期和預(yù)測的角度測量了金融機(jī)構(gòu)的邊際貢獻(xiàn)率,以反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)變性、厚尾性、聚集性和聯(lián)動性等金融特征事實(shí)[24-27]。

    綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者對金融機(jī)構(gòu)和金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究較多,但從金融行業(yè)視角來研究系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的差異性較少,且系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量方法集中于CoVaR模型。本文在國內(nèi)外學(xué)者研究方法的基礎(chǔ)上,對金融行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面分析。

    二、模型介紹

    相比于CoVaR模型,MES模型具有以下優(yōu)勢:第一,MES模型度量了分位數(shù)以下的所有損失,包括極端條件下的尾部風(fēng)險(xiǎn);第二,MES模型可以通過單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度加總來準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),具有可加性;第三,MES模型考慮了杠桿對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。綜上所述,本文選擇MES模型來度量金融行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),其中使用GJR-DCC模型來估計(jì)MES模型,具體的模型定義和實(shí)現(xiàn)步驟如下:

    (一)MES模型

    本文基于Acharya et al.[15]的方法,假設(shè)N為金融市場體系的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量, 為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)(i=1,2,…,N)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn),Ri,t和Rm,t分別為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系在t時(shí)期的收益率,則有:

    其中,?棕i為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)i的總資產(chǎn)在整個(gè)金融市場體系總資產(chǎn)的比重。整個(gè)金融市場體系的期望損失ES表示在金融市場體系收益率Rm,t小于風(fēng)險(xiǎn)臨界值C的條件下,金融市場體系的期望收益率,具體定義如下:

    在ES的基礎(chǔ)上,單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的邊際期望損失MESi,t的定義如下:

    MESi,t(C)=■=Et-1(Ri,tRm,t

    (二)基于GJR-DCC模型估計(jì)MES

    本文基于Brownlees et al.[16]的兩步法,首先使用GJR模型得到條件波動率和標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列,其次使用DCC模型得到單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的動態(tài)條件相關(guān)性,具體的步驟和過程如下:

    第一步,對單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的波動率建立GJR-GARCH模型,能夠較好地反映好消息和壞消息的非對稱效應(yīng)。具體定義如下:

    其中,Ii,t-1=1 Ri,t<00 Ri,t≥0,Im,t-1=1 Rm,t<00 Rm,t≥0

    第二步,基于GJR模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列,建立DCC模型,通過極大似然估計(jì)法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),得到單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)序列。

    假設(shè)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的時(shí)變協(xié)方差矩陣如下:

    Vari-1Ri,tRm,t=DtPtDt=σi,t 0 0 σm,t0? ?籽t?籽t 0σi,t 0 0 σm,t

    (6)

    其中,Pt為單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)矩陣,本文在標(biāo)準(zhǔn)的DCC模型中引入偽相關(guān)系數(shù)正定矩陣,具體如下:

    Pt=diag(Qt)-1/2Qidiag(Qt)-1/2? (7)

    其中,diag(Qt)為矩陣Qt中的對角線元素為其對角線元素的對角矩陣,然后對Qt構(gòu)建如下回歸模型:

    其中,?著?觹t-1=diag(Qt)-1/2?著t-1,?著t-1為GJR-GARCH模型的標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列,S為無條件協(xié)方差矩陣。

    綜上所述,通過對GJR-DCC模型的構(gòu)建和估計(jì),可以得到單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的動態(tài)條件波動率σi,t、金融市場體系的動態(tài)條件波動率σm,t、單個(gè)金融機(jī)構(gòu)和金融市場體系的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)?籽t?;诖丝梢杂?jì)算單個(gè)機(jī)構(gòu)的邊際期望損失MESi,t,具體計(jì)算公式如下:

    其中,?著m,t和?灼i,t為均值為0且方差為1的獨(dú)立同分布隨機(jī)變量。

    根據(jù)式9可知,單個(gè)機(jī)構(gòu)的邊際期望損失(MESi,t)和其動態(tài)條件波動率(σi,t)之間存在正向關(guān)系。

    三、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)數(shù)據(jù)來源與分析

    銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)是金融市場的主體,本文從金融行業(yè)的視角來研究系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。具體而言,分別使用申銀萬國二級行業(yè)指數(shù)的銀行指數(shù)(代碼:801192.SI)、保險(xiǎn)指數(shù)(代碼:801194.SI)和證券指數(shù)(代碼:801193.SI)來反映金融行業(yè),使用上證綜合指數(shù)(代碼:000001.SH)來反映金融市場體系。其中,申銀萬國的分類標(biāo)準(zhǔn)主要面向投資和管理,主要考慮了上市公司產(chǎn)品和服務(wù)的關(guān)聯(lián)性,并充分考慮了我國金融行業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r和特點(diǎn),故本文選擇申萬研究發(fā)布和編制的行業(yè)指數(shù)。本文以最晚的保險(xiǎn)指數(shù)為基準(zhǔn)時(shí)間,即時(shí)間范圍為2007年1月17日至2019年6月30日,樣本容量為3 028個(gè),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫,實(shí)證工具為Matlab軟件。

    對于銀行指數(shù)的編制,截至2019年6月30日,新的成分股和權(quán)重為招商銀行(16.76%)、興業(yè)銀行(11.57%)、民生銀行(9.20%)、工商銀行(6.45%)、浦發(fā)銀行(6.06%)、交通銀行(5.98%)、平安銀行(5.41%)、農(nóng)業(yè)銀行(4.93%)、中國銀行(4.17%)、北京銀行(3.67%)、建設(shè)銀行(3.60%)、光大銀行(3.40%)、上海銀行(3.14%)、寧波銀行(2.99%)、南京銀行(2.33%)、江蘇銀行(2.27%)、華夏銀行(1.95%)、中信銀行(0.96%)、成都銀行(0.90%)、貴陽銀行(0.82%)、杭州銀行(0.75%)、常熟銀行(0.64%)、蘇農(nóng)銀行(0.26%)、張家港行(0.26%)、無錫銀行(0.25%)、江陰銀行(0.23%)、青農(nóng)商行(0.22%)、西安銀行(0.19%)、長沙銀行(0.18%)、鄭州銀行(0.17%)、青島銀行(0.16%)和紫金銀行(0.15%),共計(jì)32家銀行機(jī)構(gòu)。

    對于保險(xiǎn)指數(shù)的編制,截至2019年6月30日,新的成分股和權(quán)重分別為中國平安(81.27%)、中國太保(8.71%)、中國人壽(3.97%)、新華保險(xiǎn)(3.69%)、天茂集團(tuán)(1.03%)、中國人保(0.92%)和西水股份(0.42%),共計(jì)7家保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)。

    對于證券指數(shù)的編制,截至2019年6月30日,新的成分股和權(quán)重分別為中信證券(18.69%)、海通證券(9.17%)、華泰證券(8.86%)、國泰君安(7.14%)、廣發(fā)證券(3.77%)、申萬宏源(3.30%)、招商證券(3.19%)、東方證券(3.03%)、興業(yè)證券(2.81%)、方正證券(2.80%)、財(cái)通證券(2.41%)、長江證券(2.39%)、國信證券(2.13%)、太平洋(2.12%)、國金證券(1.89%)、光大證券(1.88%)、東吳證券(1.83%)、西部證券(1.57%)、國投資本(1.56%)、西南證券(1.33%)、中國銀河(1.32%)、國元證券(1.27%)、國海證券(1.23%)、第一創(chuàng)業(yè)(1.22%)、東興證券(1.21%)、東北證券(1.19%)、山西證券(1.18%)、華西證券(1.05%)、浙商證券(1.02%)、南京證券(0.93%)、中信建投(0.93%)、華安證券(0.90%)、哈投股份(0.65%)、華創(chuàng)陽安(0.59%)、錦龍股份(0.58%)、國盛金控(0.57%)、天風(fēng)證券(0.56%)、長城證券(0.52%)、華林證券(0.50%)、中原證券(0.47%)和越秀金控(0.23%),共計(jì)41家證券機(jī)構(gòu)。

    本文基于銀行指數(shù)、保險(xiǎn)指數(shù)、證券指數(shù)和上證綜合指數(shù)的日收盤價(jià)數(shù)據(jù),分別計(jì)算其對數(shù)收益率,具體計(jì)算公式如下:

    Rt=100×Ln(Pt /Pt-1) (10)

    其中,Rt為第t天的指數(shù)對數(shù)收益率,Pt和Pt-1分別為第t天和第t-1天的指數(shù)收盤價(jià)。

    根據(jù)表1可知,在金融行業(yè)中,銀行業(yè)的收益率序列均值最大,且標(biāo)準(zhǔn)差最小,表明銀行業(yè)的收益率高,波動程度較小。相反,根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差可知,相比于金融行業(yè)和金融市場,證券業(yè)的波動最大,離散程度最高,表明證券業(yè)可能存在較大的風(fēng)險(xiǎn)。另外,根據(jù)偏度、峰度和JB統(tǒng)計(jì)量的P值可知,以銀行指數(shù)、保險(xiǎn)指數(shù)和證券指數(shù)為代表的金融行業(yè)和以上證指數(shù)為代表的金融市場體系均不服從正態(tài)分布,存在“尖峰厚尾”現(xiàn)象。

    (二)金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量分析

    限于論文篇幅有限,本文以銀行業(yè)對金融市場體系的動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)為例,對金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)過程和相關(guān)特征進(jìn)行介紹和說明。

    圖1從上至下分別為銀行指數(shù)序列和上證指數(shù)序列的收益率和VaR時(shí)序圖,實(shí)線代表收益率,虛線代表VaR。對于收益率的時(shí)序,銀行指數(shù)和上證指數(shù)的收益率在2007—2009年、2015年的價(jià)格波動較大,而在其他年份時(shí)間的價(jià)格波動變化程度較小,表明銀行指數(shù)和上證指數(shù)的收益率序列均存在明顯的波動集聚效應(yīng),較為適合建立GARCH類模型,其模型能夠較好地去擬合銀行指數(shù)和上證指數(shù)收益率序列的條件波動率;對于VaR的時(shí)序,銀行指數(shù)和上證指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值變化趨勢基本一致,但銀行指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值波動變化程度大于上證指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值波動變化程度。另外,銀行指數(shù)時(shí)變VaR的均值為2.8077,大于上證指數(shù)時(shí)變VaR的均值2.5467。

    根據(jù)GJR-DCC模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果,圖2從上至下分別為銀行指數(shù)收益率序列的條件波動率、上證指數(shù)收益率序列的條件波動率、銀行指數(shù)和上證指數(shù)的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。根據(jù)圖2可知,銀行指數(shù)收益率序列的條件波動率變化波動程度大于上證指數(shù)收益率序列的條件波動率變化波動程度,且銀行指數(shù)收益率序列的條件波動率均值為1.7443,大于上證指數(shù)收益率序列的條件波動率均值1.6766。值得注意的是,銀行指數(shù)和上證指數(shù)的條件波動率在2007—2009年、2015年處于較高的水平,表明銀行業(yè)和金融市場受到金融危機(jī)、股票價(jià)格極端波動等金融事件的影響,危機(jī)事件期間能夠顯著地提升銀行業(yè)和金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)水平。另外,銀行指數(shù)和上證指數(shù)的動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)均值為0.7700,表明銀行業(yè)和金融市場體系之間的條件相關(guān)關(guān)系較強(qiáng),但其變化趨勢較為穩(wěn)健。

    對于研究方法而言,MES和CoVaR模型是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)度量的兩種主要方法,本文為了進(jìn)行方法和結(jié)果進(jìn)行比較分析,同樣使用DCC模型估計(jì)CoVaR,得到ΔCoVaR值。圖3是基于MES和CoVaR兩種方法的銀行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),其中實(shí)線為MES,虛線為ΔCoVaR。根據(jù)圖3可知,MES和ΔCoVaR的變化趨勢基本一致,MES的均值為2.8626,大于ΔCoVaR的均值1.9084,表明MES模型比CoVaR模型的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果大,且MES的波動變化程度大于ΔCoVaR的波動變化程度。具體而言,2007—2009年、2013年、2015年和2019年等時(shí)間區(qū)間的MES值較大,這與銀行指數(shù)和上證指數(shù)的條件波動率變化趨勢較為類似,表明在金融危機(jī)、歐債危機(jī)、英國脫歐、股票價(jià)格異常波動和中美貿(mào)易摩擦等時(shí)期,銀行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較大。

    對于金融行業(yè)而言,前文研究了銀行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),本文還繼續(xù)研究保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。根據(jù)圖4可知,銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變化趨勢基本一致,表明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)間上具有一定的耦合性和連續(xù)性,同時(shí)金融行業(yè)容易受到危機(jī)事件的影響。具體而言,保險(xiǎn)業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)MES均值為3.4693,證券業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)MES均值為4.5940,即存在證券業(yè)>保險(xiǎn)業(yè)>銀行業(yè)的關(guān)系??梢?,證券業(yè)的價(jià)格波動劇烈,資本市場較為活躍,往往能夠?qū)鹑谑袌鲶w系形成較大的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

    金融行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)除了包括金融行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)之外,還包括金融行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),具體包括銀行業(yè)對保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、銀行業(yè)對證券業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、保險(xiǎn)業(yè)對銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、保險(xiǎn)業(yè)對證券業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)、證券業(yè)對銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和證券業(yè)對保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。金融行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)具有一定的差異性,為了更為直觀地比較各個(gè)金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),本文分別對時(shí)變MES值進(jìn)行基本的統(tǒng)計(jì)分析,具體結(jié)果如表2所示。

    根據(jù)表2可知,從MES的均值來看,在金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)中,證券業(yè)對保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)值最大,高達(dá)3.9568,其次為證券業(yè)對銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),表明證券業(yè)對其他金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)更為強(qiáng)烈。同時(shí),從MES的標(biāo)準(zhǔn)差來看,證券業(yè)對保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差為1.7386,證券業(yè)對銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)差為1.5829,表明證券業(yè)影響其他金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)波動變化程度較大。從金融行業(yè)的角度來看,某行業(yè)對其他金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的大小排序是證券業(yè)>保險(xiǎn)業(yè)>銀行業(yè),這與金融行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的次序相一致。

    四、結(jié)語

    本文通過GJR-DCC-MES模型量化分析了金融行業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明:第一,從時(shí)間維度來看,金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在金融危機(jī)事件期間較大,伴隨著金融危機(jī)和極端事件的發(fā)生,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增長較為敏感;第二,從橫截面維度來看,證券業(yè)對金融市場體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最大,這需要重點(diǎn)的金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和監(jiān)管;第三,從金融行業(yè)的角度來看,證券業(yè)對其他金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)仍然維持較高的水平。

    對于金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防控,主要是構(gòu)建和完善宏觀審慎監(jiān)管體系,具體如下:第一,健全系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系和預(yù)警機(jī)制,將風(fēng)險(xiǎn)損失防范于未然。除了考慮金融市場或金融機(jī)構(gòu)直接相關(guān)指標(biāo)外,還將宏觀經(jīng)濟(jì)和國際沖擊等多個(gè)維度的指標(biāo)包含進(jìn)來,合理確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,形成科學(xué)的有機(jī)整體。另外,通過科學(xué)的方法和模型,并綜合我國金融市場的實(shí)際情況,對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警閾值和區(qū)間進(jìn)行合理的設(shè)置,對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的安全和危機(jī)等信號進(jìn)行準(zhǔn)確識別,對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的累積和爆發(fā)進(jìn)行科學(xué)預(yù)測,及時(shí)了解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)存在的問題,對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的反饋和評估,最終實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的全方位和多層次的實(shí)時(shí)預(yù)警。

    第二,健全危機(jī)救助機(jī)制,完善應(yīng)急處置機(jī)制。加快建立監(jiān)管協(xié)調(diào)機(jī)制,加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管,強(qiáng)化統(tǒng)籌協(xié)調(diào)能力,推進(jìn)金融業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)和監(jiān)管信息共享,形成風(fēng)險(xiǎn)防控的合力,將財(cái)政救助、貨幣政策和宏觀審慎監(jiān)管政策相結(jié)合,設(shè)計(jì)金融監(jiān)管和財(cái)政貨幣政策的協(xié)同機(jī)制,發(fā)揮財(cái)政政策和貨幣政策等其他工具在風(fēng)險(xiǎn)防控和危機(jī)救助等方面的作用,使系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的防控工作制度化和具體化。另外,系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有復(fù)雜性、傳染性和突發(fā)性等特征,必須提前對各種系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的不良影響和相應(yīng)的救助體系進(jìn)行全面和深入的推演和診斷,把主動防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)放在更加重要的位置,科學(xué)防范,早識別、早預(yù)警、早發(fā)現(xiàn)、早處置,完善金融風(fēng)險(xiǎn)處置預(yù)案,防止單體局部風(fēng)險(xiǎn)演變?yōu)橄到y(tǒng)性全局風(fēng)險(xiǎn),使系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的防控工作有序化和規(guī)范化。

    第三,健全宏觀審慎管理部門的職能權(quán)限和制度安排。其職能包括但不限于:牽頭建立宏觀審慎政策框架和基本制度以及系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)評估、識別和處置機(jī)制,這是目前系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)防控的主要任務(wù)之一。對于微觀主體而言,牽頭金融控股公司等金融集團(tuán)和系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)基本規(guī)則擬訂、監(jiān)測分析、并表監(jiān)管。對于外匯市場而言,牽頭外匯市場宏觀審慎管理,研究、評估人民幣匯率政策。擬訂并實(shí)施跨境人民幣業(yè)務(wù)制度,推動人民幣跨境及國際使用,實(shí)施跨境資金逆周期調(diào)節(jié)。協(xié)調(diào)在岸、離岸人民幣市場發(fā)展。推動中央銀行間貨幣合作,牽頭提出人民幣資本項(xiàng)目可兌換政策建議。對于宏觀經(jīng)濟(jì)而言,要堅(jiān)定執(zhí)行穩(wěn)健的貨幣政策,處理好穩(wěn)增長、調(diào)結(jié)構(gòu)、控總量的關(guān)系。貫徹新發(fā)展理念,堅(jiān)持標(biāo)本兼治,運(yùn)用市場化法治化手段,深化金融風(fēng)險(xiǎn)防控方面的改革,積極穩(wěn)妥推動金融業(yè)對外開放,推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)金融創(chuàng)新,做好相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)防控的制度設(shè)計(jì),提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的水平。

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