我国系统性金融风险测度-理论、方法和实证(2000-2014).docx

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我国系统性金融风险测度:理论、方法和实证(2000~2014)

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一引言

经济安全的重要前提是金融安全，而金融体系孕育着“收益-风险”机制“孪生胎”，使得参与者在不断获取收益的同时，也面临着在各主体之间不断动态深化和泛化的风险，即所谓的风险分散和转移。但在此过程中风险并没有消失，而是不断得以积累，对整个金融生态形成系统性风险，而且一旦积累到某一临界点就会引发金融危机，因为只有金融危机才能从本质上消除固化于体系内的风险。所以，保障金融安全的核心，在于准确地测度金融体系的系统性风险。对系统性风险的认识也在随着金融危机的周期性爆发而得以提高。尤其是2007年金融危机之后，宏观审慎角度的认识得到监管部门的重点关注。宏观审慎认知的缺失表现为系统性风险在相当长的历史时期内，没有得到有效的计量统计。2007年金融危机之后，各国学者对系统性风险从含义、成因、测度和监管等不同角度进行了探索。金融危机的惨痛教训，也使得大家对于系统性风险的认知形成了广泛的共识，但伴随而来的争论和分歧也很多。尤其是在如何定量测度系统性风险方面，出现了众多差异化的研究。

从已有的研究文献来看，金融系统性风险测度模型的发展可以概括为4个主要阶段。早期阶段的“经验法”，主要侧重于挖掘共同特征，通过实际值和经验值的历史趋势比较来预测风险，KLR模型即为其典型代表。第二阶段侧重于观察风险是如何在金融机构之间相互作用的，即系统性风险的传染性问题，典型的模型有矩阵模型、网络模型、GARCH模型和条件风险价值法（CVAR）模型。第三阶段更加关注系统重要性问题，以“4C”法和夏普法为代表。第四阶段主要是从宏观审慎角度基于合成原理来观测金融系统的风险压力，并由此形成预警机制，典型的指数为金融压力指数（FinancialStressIndex，FSI）。FSI是由加拿大的经济学家Illing和Lin于2006年提出的，定义为金融市场的不确定性以及预期损失的不断变化对金融体系施加的压力，它是一个连续的变量，极值即体现为所谓的金融危机。FSI在学界引发了广泛的关注，各国也在不断编制基于本国或者区域金融体系的压力指数，典型的如堪萨斯州金融压力指数（KCFSI）、发达经济体金融压力指数（AE-FSI）和发展中经济体金融压力指数（EM-FSI）。当前，金融稳定监管部门均在考虑如何在宏观审慎原则下按照系统内生性原则将引发系统性风险的各种因素纳入评估模型中。典型的代表为IMF的金融稳定模型和欧洲中央银行的系统性风险综合指数（CISS）模型。IMF把金融稳定模型（StandardizedRisk-assessmentMatrix，RAM）引入系统性风险的测度之中，该模型的主要特点是将主要的风险来源（家庭的过度负债、银行的资产不足等）、引发危机的驱动因素（宏观经济的严重衰退、系统重要性机构的倒闭等）和传导机制、监管和危机管理框架、压力测试的结果等各项内容纳入综合评估，同时该模型还给出了风险引发危机概率以及相关风险事件发生对金融稳定和宏观经济影响的模拟。欧洲中央银行则建立了系统性风险综合指数（CISS），这一指数综合了货币、债券、股票、汇率以及金融中介5个方面的指标，通过5个指标之间的相关程度决定其在总体系统性风险中的权重，并进而对系统性风险进行综合性评估。这种综合指标的设立，有利于将系统关联的所有金融中介和市场纳入系统性风险的评估中，为参与者提供参考，使其可以灵活地对金融创新和金融体系结构性变化做出反应。

随着我国利率和汇率市场化的推进，系统金融风险也在加速积累。目前，虽然我国相关学者已先后提出我国的金融压力指数，但还没有形成统一有效的系统性金融风险指标，在宏观审慎背景下如何对金融体系的风险进行有效测度，其理论和实际意义重大。本报告基于欧洲中央银行DánielHolló，ManfredKremer和MarcoLoDuca构建的CISS的方法，在Brownlees，Engel和Acharya的研究框架下构建了我国金融体系的系统性风险综合指数。与其他已有系统性风险测度的研究文献相比，本报告有如下优点。①修正传统计量方法中依赖资产回报率数据，侧重于金融机构、金融市场间相关性分析的情况。由于“后尾”因素的不匹配，传统方法对系统性风险的度量存在误差，这使得2007年金融危机的典型事实无法被有效观测到，因此，在信息不对称的条件下选择最优方法对系统性风险进行度量显得尤为重要。②提供了综合性的指标，不仅提高了即时监管和评估金融压力的有效性，而且能更好地描述和理解历史上所发生的金融危机。③相对于二元模型而言，连续时间序列的统计数据有利于在宏观审慎的背景下提高金融危机的预警能力。本报告第二部分基于CISS方法构建了我