金融系统行业分析范文

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篇1

[中图分类号] F830 [文献标识码] A

Abstract： The financial system in China mainly includes insurance， real estate， banking sector， securities and allfinanz.Starting with the related financial data of above plates， the study analyzes and researches the risk spillover effect of the financial system based on the overflow index， and summarizes the domestic and international research results. It is found that the banking sector has one-way positive spillover effect on the real estate industry， securities and insurance in the financial systemic risk control. Therefore， financial markets should strengthen the control of banking sector， so as to have positive influence on other financial institutions and promote the better construction and development of the financial system.

Key words： overflow index， financial system， risk spillover effect

前言

2007年的美国次贷危机和2010年的欧洲债务危机对全球经济均产生了严重的不良影响，令全球的金融体系出现了较大波动，金融体系风险是金融危机爆发的最根本原因。基于此，必须要重视对金融系统风险溢出效应进行研究与分析，避免金融系统风险与金融危机对我国经济造成严重的破坏。虽然至今为止我国并没有爆发过比较严重的金融危机，但是随着经济全球化趋势的不断加深，我国金融市场化改革不断推进，使得金融业的混业经营比较明显，系统风险不断积累，若不能够进行良好的金融系统风险监管，必然会对我国经济造成严重负面影响。本文基于溢出指数对我国金融系统风险溢出效应进行分析和研究，主要目的在于为防范与控制金融系统风险提供参考。

一、溢出效应概述

溢出效应主要是指一个组织在进行某一项活动时所产生的活动所预期的效果，同时亦会对除组织之外的人或者社会产生的影响。具体而言，溢出效应主要是指某项活动能够产生外部收益，且活动主体不能够获得收益，一般分为知识溢出效应、技术溢出效应和经济溢出效应[1]。本文所涉及到的为经济溢出效应。宏观经济分析中一般强调将全球经济世界金融市场的溢出效应和经济链环相联系，希望说明各个部门以及国家之间存在着相互的经济影响。在全球经济下滑速度较快的情况下，各个国家的经济效益便会受到相应的影响，反之各个国家的经济效益则亦会获得增长。基于此，本文展开了对我国金融系统风险溢出效应的研究。

二、国内外金融系统风险溢出效应研究

对于金融系统风险溢出效应的研究，国内外目前均形成了一定研究成果。国外学者Adrian等在其研究中主要对金融系统性风险以及不同金融机构风险进行了研究，认为某种金融机构出现风险时对于整个金融系统均会产生一定风险影响，需要作出整个金融系统的风险度量。各个国家的金融系统当中均主要包括保险、地产、券商、商业银行等，分析金融系统风险溢出效应应该从上述几个模块入手。我国学者卜林（2015）和沈悦（2014）在其研究中基本上均针对金融机构系统溢出作出了探讨，认为各个行业板块之间均存在着一定风险波动溢出[2-3]。此外，米咏梅等（2014）亦对我国金融市场的风险溢出效应进行了分析，其认为在金融市场当中存在风险溢出效应，因而必须要加强对金融市场的监管以及相关政策的协调，更要从金融市场全局发展的角度出发对政策进行完善，保证政策实施具有良好效果[4]。刘向丽等（2014）基于AR-GARCH-CoVaR方法的情况下展开了对房地产金融体系风险溢出效应的研究，认为房地产金融系统风险存在周期性，并且国家大经济环境较差，房地产金融溢出风险效应便较大，反之较小[5]。

三、基于溢出指数下的我国金融系统风险溢出效应

（一）溢出指数

溢出指数这一方法主要基于向量自回归模型，通过方差分解得到各类所需信息并将其提取成为一个指数，用于十分直观的描述各个变量之间的相互关系。为了解决向量自回归模型当中由于变量的次序发生变化而引起的结果差异问题，必须要对该种方法作出进一步的调整与改进，并且要能够应用溢出指数对各个变量之间的溢出效应进行度量，同时要能够进行相关指数的拓展。具体的计量模型如下所示：

从该溢出指数计量模型中可以发现其主要计量的应该为N个变量之间相互的溢出效果对总预测误差方差的贡献。其中，i代表市场，j代表其他所有市场，在j≠i的情况下，其溢出指数为S，即得出公式：

此时，市场i对其他所有市场j，j≠i的溢出指数便可以表示为：

通过该公式最终得出相应净溢出指数后能够对单个市场和其他所有市场的净溢出效应进行反映。

（二）数据说明

本文在基于溢出指数下对我国金融系统风险溢出效应进行研究时主要沿用了金融系统的一般分类，选取了房地产业、证券业、保险业和银行业而四个大板块作为主要的金融系统组成部分。其中，房地产业板块主要包括了150家房地产相关上市公司，证券业模块包括了含有证券以及期货业的15家从业者，保险业模块则主要包含了4家保险公司，银行业板块则包含了17家上市银行。在此基础上，本文主要选择了金融指数用于代表金融系统，并且选取的数据区间在2010年12月1日至2015年12月1日的相关数据。具体研究的过程中，本文主要选择了收益率数据标准差作为风险度量的具体指标，并且借鉴了国内外先进的做法通过当日的股价数据对收益标准差进行了计算。计算后可以对各个板块指数的年化收益率标准差即波动性进行明确，发现全指金融板块的波动性相对较小，而证券业板块的波动性则相对比较大，银行业板块的波动最小但是标准差最大，保险业和房地产业模块的波动性亦相对比较高，由此可以推断全指金融指数的风险应该最低。具体数据如下表所示。

（三）溢出指数时间特性

基于溢出指数对我国金融系统风险溢出效应进行分析和研究时可以采用滚动窗口期的做法，对所选取的样本区间内我国金融市场当中溢出效应和变化的时间趋势。在此过程中需要将滚动窗口的样本容量设定为500个，且要预测出12期的步长，而后方能够采用标准化的滚动计算对溢出指数进行计算[6]。本次研究中总溢出指数岁时间变化的结果基本上如图1所示：

从该图可以发现，横轴上所显示的日期应该为滚动预测窗口期的最后日期，即2011年至2013年所显示的总溢出指数区间基本上介于77.2至78.2之间，并未产生比较大的波动范围。其中，2011年总溢出指数的数额相对较高，该时期我国房地产业的资金链相对比较紧张，主要受到了国家出台的“国八条”以及二手房买卖正式营业税，抑制房产需求的影响。2012年上半年的溢出指数出现了小幅度的波动，但是总体上呈现了下降的趋势，该时期我国为了增加资金的流动性由央行积极推行了利率市场化改革等。2013年总溢出指数基本上在上半年围绕着77.5波动，直至9月份以后方趋于平稳，该阶段仍旧受到了我国楼市调控政策的影响。

（四）板块间溢出效应

与总溢出指数的计算方法相同，分析各个板块之间的溢出效应时同样选择500个滚动窗口样本容量，预测12期步长，具体观察某板块与其他板块之间所产生的溢出效应，具体如图2所示：

从上图的相关内容可以发现，全指金融板块与银行业板块与其他板块之间的风险溢出均比较大，但是房地产板块、保险板块、证券板块对其他板块所产生的影响则比较小，差距十分明显。综合而言，全指金融板块与银行业板块对与其他所有板块所产生的净风险溢出基本上为正数，而房地产板块、证券业板块和保险业板块对于其他板块之间所产生的净风险溢出基本上为负数。

结论

综上所述，基于溢出指数下的我国金融系统性风险溢出效应研究中需要对溢出指数、溢出效应等作出详细的了解和掌握，并且在选取研究对象时，即选取金融系统组成部分时要多样化，本文所选取的对象主要为房地产业、保险业、证券业、银行业和全指金融的相关金融数据。通过研究可以发现，金融系统性风险控制当中，银行业对房地产业、证券业、保险业均会产生单向的正溢出效应。房地产业对证券业、保险业亦会产生单向的正溢出效应，保险业和证券业则对其他金融市场模块不会产生较大影响。鉴于此，我国金融市场必须要对银行业也加强控制，继而对其他金融机构产生正影响，促使我国的金融系统得以良好建设和发展。

[参 考 文 献]

[1]陈建青，王擎，许韶辉.金融行业间的系统性金融风险溢出效应研究[J].数量经济技术经济研究，2015，3（9）：89-100

[2]卜林，李政.我国上市金融机构系统溢出研究――基于CoVaR和MES的比较分析[J].当代财经，2015，11（6）：55-65

[3]沈悦，戴士伟，罗希.中国金融业系统溢出效应测度――基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究[J].当代经济科学，2014，6（6）：30-38

篇2

对不同国家的金融系统模式进行区分是不可避免的，以上的划分自然是一种办法，但这一划分的牵强性是显然的，很大程度上只是注意到了金融系统的外在形式，只是关注通过市场直接融资与通过金融中介机构间接融资的不同比重，关注金融监管中的不同监管模式（是分业的还是混业的）。这样的划分还不能揭示决定不同金融系统模式存在的内在因素。因此，无疑需要进一步地探讨影响并决定金融系统存在及其演变的力量。只有对影响并决定金融系统形成与演变的根本力量有一个深入的认识，我们才可能进一步地理解中国金融系统演变过程中所提出的问题，减少中国金融系统演变过程中所可能发生的冲突。

为了推进中国金融理论界对于金融系统形成与演变的研究，我们试图提出一个初步的解释金融系统的框架，我们首先简单评述目前这一领域的理论进展，指出其中的问题，在此基础上给出我们的解释；最后以中国金融系统演变的具体情形进一步说明这一解释框架。

一．对现有理论的评述

现有的研究金融系统的文献基本上是从金融市场的基本假设出发，放松Arrow-Debreu-Mackenzie （ADM）模型的基本假设，来研究金融系统在克服这些假设方面的作用。在ADM 完全竞争市场的假设中，金融中介没有存在的必要，中介的存在只是因为存在交易成本，中介便成为减少交易成本的手段；而另一方面，如果市场在配置资源方面存在道德风险和逆向选择，金融中介可能会优于金融市场，因为金融中介可以“复制”市场的某些功能，同时还能签定长期激励合约，减少成本。金融市场和金融中介作用的各种组合与比较构成了Allen和Gale（2000，2001）所说的比较金融系统的主要内容。

美国      英国      日本      法国      德国

金融市场：     最重要    最重要     发达    相对不重要  不重要

银行：         竞争性的集中度

外部公司治理： 敌意接管  敌意接管   主银行系统   主银行系统

图1、 金融系统概览（Allen和Gale，2000）

图1显示了分析金融系统的基本框架。不同国家的不同金融系统在不同环境下，在资源配置方式、企业融资的手段、信息处理、风险分担和参与公司治理等方面起到了不同的作用，这些方面构成了比较金融系统的分析内容，也是思考金融系统设计的主要内容（Thakor,1996）。这两者的研究可以视为Merton（1995）从金融市场和金融中介功能角度思考金融系统的具体化。

金融中介功能观的分析主要依赖于两个基本前提：1）金融功能比金融机构更稳定，即金融功能在不同时期和跨地域政治上变化较小；2）竞争将导致机构结构的变化，并向更有效运行的金融系统演进。由于金融系统的基本功能远比机构要稳定，因此功能很少随时间和地域的变化而变化；机构的变化是由功能决定的，机构之间的竞争与创新最终使得金融功能更有效率。因此，依据金融系统的功能来设计金融系统便成为逻辑的起点。

问题是，人们如何利用金融系统的这些功能呢？这就需要探究履行这些功能的相应制度安排。对这些相应制度安排的探讨构成了人们研究金融系统设计的具体内容。

1．金融系统、资源配置与经济增长

在金融与经济发展的关系上，存在两种不同的观点：一是忽视金融对经济发展的作用。如J. Robinson（1952）认为，是经济发展带动了对金融服务的需要；Lucas（1988）认为，“金融在经济增长中的作用被过分夸大了”。另一种不同的观点认为，金融系统的发展对经济增长具有促进作用。早在20世纪初，A. Shumpeter (1911)就认为银行体系促进了产业投资，因而对经济发展有重要作用。Gruley and Shaw（1955）曾提出金融结构与实际经济增长之间可能存在某种关系，他们强调金融中介在提供信用方面的作用，因而对资源配置和经济增长有一定的影响。Goldsmith(1969)则首次利用大量的跨国数据来说明金融发展对经济增长的促进作用；McKinnon(1973)、 Shaw(1973)发现经济增长与金融发展之间有很强的正向关系；此外，最近几年以来的研究基本上都认金融市场与机构的发展能够显着地促进经济增长（King and Levine,1993;Levine,1997;Levine and Zervos,1996;Rajan and Zingales,1998）。

篇3

中图分类号：F830文献标识码：A文章编号：1000-176X（2011）10-0039-08

一、引 言

20世纪90年代以来，各种形式的金融危机在世界各国频繁发生。特别是2008年10月，以美国次贷危机为根源的国际金融危机爆发，全面深刻地影响了世界各国的经济，因此，金融系统运行与宏观经济之间的关联性问题受到广泛的关注。金融系统具有内在的顺周期性［1］,存贷款差、资产价格、银行内部风险评级和贷款损失准备等金融变量与实体经济相互作用，形成一个正反馈环，放大经济波动。一旦金融出现失衡，在正反馈机制的作用下，其对实体经济产生的负面影响将是十分显著的，维持金融系统健康稳定运行至关重要。

在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融危机是金融运行最为失败的结果与金融风险暴露最为剧烈的表现。目前对于金融风险的研究更多的关注是金融系统的压力。最早提出金融压力概念的是Illing和Liu［2］，将其定义为金融市场和金融机构的预期损失变化或不确定性施加在经济主体上的压力。金融系统在脆弱性状态下容易受到外部冲击影响而产生压力，从金融风险的视角出发，金融脆弱性是指金融体系趋于高风险的状态，泛指一切融资领域中的风险积聚。

收稿日期：2011-07-23

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“中国金融风险传导、扩散机制与金融安全动态预警研究”（07JJD790125）和“金融危机对我国金融冲击的动态计量与国家金融安全预警研究”（2009JJD790015）；国家社会科学基金重大项目“十二五期间我国金融风险滥测预警研究”（10ZD&010）和“十二五期间我国经济周期波动动态与宏观经济调控模式研究”（10ZD&006）

作者简介：陈守东 （1955-），男，天津蓟县人，经济学博士，教授，主要从事金融与财务决策等方面的研究。E-mail: chsdchsd@163.省略压力不断积聚扩大就可能会出现金融危机。也就是说，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态（如图1所示）。金融压力通常可以用连续的压力状态值来刻画，而不用仅局限于描述金融危机的二值变量，并且对是否发生过危机的国家都具有适用性。

Balakrishnan等［3］构建了新兴国家的金融压力指数，并研究了金融压力在发达与新兴国家间传播机制。金融压力对宏观经济影响方面的研究主要有：Cardarelli等［4］通过构建金融压力指数识别金融压力期，在此基础上研究金融压力对实体经济的影响，指出与银行困境相关的金融高压力期更容易带来经济的下滑；Hakkio 和 Keeton［5］构建了一个反映金融压力状态的堪萨斯城市金融压力指数，给出了金融压力上升导致经济下滑的渠道，并通过分析金融压力指数与代表经济活动的芝加哥联邦国家活动指数之间的关系，研究金融压力对宏观经济的影响效果，指出金融压力通过增加不确定性、提高融资成本和紧缩信贷标准等方式，使企业、居民和金融机构更加谨慎，进而导致了经济的下滑。陈守东和杨东亮［6］利用银行体系内部变量构建中国2001―2009年银行体系脆弱性月度指数，检验工业增加值增长率、居民消费价格指数与中国银行体系脆弱性指数间的线性和非线性Granger因果关系，建立马尔可夫区制转移向量自回归模型（MS-VAR），实证分析宏观经济状况和宏观调控政策对银行体系脆弱性的非线性影响。赖娟和吕江林［7］进行了基于金融压力指数的金融系统性风险的测度研究，合成了中国金融系统性风险的金融压力指数，在此基础上分析了中国金融系统的风险状况。

本文在借鉴以往学者关于金融风险、金融脆弱性及金融危机研究的基础上，选取中国银行部门、证券市场和外汇市场的压力变量，合成一个代表中国金融风险状态的月度金融压力指数，以分析中国金融系统的压力状态，通过马尔可夫区制转移模型区分出高低两种不同的压力区制；不同于传统划分高压力期的方法如标准差、百分比和历史压力期等，该方法考虑压力指数自身的动态演变过程，更具客观性。通过研究金融压力指数与工业一致合成指数间的动态关系，分析金融系统在宏观经济运行中的重要作用，并对2011年中国金融压力的变化趋势进行短期预测。

二、中国金融压力指数与工业一致合成指数构建

（一）金融压力指标选取

本文通过选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。泰德价差一般是指银行间同业拆借率与国库券收益率差，它度量了银行同业间的交易对手风险。泰德价差越大表示银行对同业间要求的风险溢价越大，银行间的金融压力也就越大。本文用银行间同业拆借加权平均利率与无风险利率之差来近似计算泰德价差。期限利差指政府发行的长期和短期债券的收益率差，也即收益率曲线的斜率，由于银行通常是将短期的存款转变成长期的贷款，因此这个期限利差越大银行越容易获利。相反，负的期限利差衡量了银行收益受危害的程度，这个值越大银行的压力也就越大。负的期限利差用1年期银行间固定利率国债收益率减去10年期银行间固定利率国债收益率计算。银行业风险利差指金融债券的收益率相对于政府发行债券收益率的溢价，它衡量了银行业风险的大小。国外往往应用银行部门的滚动系数来度量银行业的相对风险，但是鉴于中国实际情况以及数据的可得性，我们采用银行的风险利差来近似度量银行部门的相对市场风险。银行业风险利差用金融债总指数（1―3年期）到期收益率减去国债总指数（1―3年期）到期收益率度量。股票市场负的收益用股票价格指数的下跌描述，股票市场的下跌可能意味着巨大的预期损失、高风险或公司未来收益的不确定性增加，度量了股票市场的风险，本文用上证综指月度收益的负值代表。股票市场的波动能够反映压力状态下对资产价值以及对其他投资者行为的不确定性，股票价格波动用上证综指月度收益采用GARCH（1,1）模型［8］计算的时变方差代表。本文在比较了GARCH波动率方法和CMAX［9］波动率方法后，选择前者来计算股票和汇率市场波动率。因为GARCH波动率方法不仅考虑了原始价格序列的随机生成过程，且时变方差能及时地反映出股票市场的波动变化，而CMAX方法刻画的波动相对简单，且有一个固定的上限1，笔者认为在某种情形下其不能及时有效度量市场压力。外汇市场波动变量用名义有效汇率指数月度变化采用GARCH（1,1）模型计算的时变方差代表。

本文数据的样本区间为2002年1月到2010年12月。鉴于数据的可得性，本文计算压力指数的部分变量采用了变量，但仍能反映出各个市场的风险状况。

（二）金融压力指数构建

对金融压力指标变量泰德价差（x1）、负的期限利差（x2）、银行业风险利差（x3）、负的股票收益（x4）、股票价格波动（x5）和外汇市场波动（x6）进行标准化处理后，等权重加权平均作为本文的金融压力指数式（1）。同时，也可以得到银行部门、股票市场和外汇市场的金融压力子指数。

FSIt∑ni1t1,2,…；n6（1）

其中， xit为第i个指标变量在t期的值，μi为第i个指标变量的样本均值，σi为标准差。

由金融压力指数图2可见，中国金融系统压力状态在不同年份的区别较大，具有明显的高低两区制特征。自2002年以来，中国金融压力变动经历了从较低水平到冲高和回落3个阶段。2002―2007年金融压力变化趋势表现出压力较小和波动较小，2003年6月至2006年6月，金融压力处于相对较低水平。从政策层面看，这期间的货币政策操作以市场化结构微调和窗口指导为主，如下调超额准备金存款利率，调整商业银行自营性个人住房贷款政策。2005年7月启动了汇率市场化改革，施行有管理的浮动汇率制度，化解汇率风险。尽管此阶段信贷投放增速仍在两位数上，但金融体系表现出来的压力性继续改善，耦合效应显现。特别在2004年下半年和2007年金融压力值较低。受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，金融压力指数经过大幅快速上升，在2008年9月形成了较高的峰值。这期间货币政策取向经历了“从紧”到“适度灵活”再到“适度宽松”的转变，支持国内建设的信贷政策宽松，潜在的金融压力加大，中国银行体系的信贷风险和流动性风险比较高。面对较高的金融压力，央行及时出台了一系列措施控制信贷风险，并制定了流动性风险监管指标，控制银行体系流动性风险，实施紧缩的货币政策。从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。

通过观察银行、股票和外汇压力指数图3可见，相对于其它两个指数，股票市场压力指数具有一定的先行性，这体现了股票市场的晴雨表作用。金融系统2008年的高压力值主要归因于股票市场和银行部门。而受人民币升值的影响，外汇市场波动加剧，压力值从2008年下半年才开始大幅上升，并且直到2009年上半年都处于较高压力状态。图4是金融压力子指数季节调整后TC序列，也具有类似的特征。

（三）工业一致合成指数构建

工业一致合成指数CI以工业企业增加值增速为基准指标，通过时差相关分析和K-L信息量等景气分析方法筛选出经济周期波动的一致性指标变量组，其中包括工业企业增加值增速、发电量产量、固定资产投资完成额、货币供给（M1）、进口额和工业企业产品销售收入6个指标。各指标均为同期比增长率序列，经季节调整消除不规则因素。用这6个一致指标变量计算出一个代表宏观经济运行状况的一致合成指数CI，如图5所示。受全球金融危机的冲击，一致合成指数经过大幅快速下降后，在2008年末形成了较深的谷底，经济趋冷。政府采取的保增长措施及时阻止了经济的继续下滑，工业一致合成指数2009年初开始回升，在政府及时采取的经济刺激政策推动下，合成指数出现快速大幅回升，到2010年1月为止连续回升近12个月，显示经济运行在快速回暖后出现过热。随着贷款余额结束长达1年的过热增长和固定资产投资增速回到正常区间，2月以后一致合成指数出现止升回落趋势。

三、金融压力与经济增长关联特征分析

（一）金融压力指数区制分析

为了反映金融压力指数变化的区制特征，通过金融压力自相关、偏自相关函数确定选择AR（3）模型，并通过两状态马尔可夫均值转移的三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））来刻画2002年1月至2010年12月的金融压力指数的动态演变过程。即：

（yt－μst）1（yt－1－μst－1）+2（yt－2－μst－2）+3（yt－3－μst－3）+et （2）

et～i.i.d.N（0，σ2）（3）

μstμ0（1-St）+μ1St（4）

Pr［St1|St-11］p，Pr［St0|St-10］q（5）

这里（L）（1－1L－...－3L3）0的根在单位圆外，yt是本文的金融压力指数。

在Givewin平台上利用Hamilton［10］的精确极大似然估计，得到模型的参数估计结果：

表1MSM（2）-AR（3）模型参数估计表

表2区制转移概率矩阵与各区制统计分析表

由参数估计结果可见，高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。

图6、图7和图8、图9描述了高低压力期的滤波概率（Pr（St0|y～t）,Pr（St1|y～t））和高低压力期的平滑概率（Pr（St0|y～）t,Pr（St1|y～T）），这里 y～t（y1,…,yt）T。

由滤波和平滑概率图可见，两区制较好地刻画了金融压力的区制变化特征。

图10给出了金融压力区制图，其阴影部分为通过两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））得到的金融压力指数的高压力区间，高压力区制主要分布在2003年下半年、2006―2007年初以及2007年第三季度至2008年末。

2007年10月以来，中国金融压力快速攀升，处于高压力区制，持续时间较长，金融压力受国内外经济与金融形势的不利变化影响显著。2009年金融压力见顶回落至低压力区，根据对金融压力与货币政策的相关分析以及前期的调控经验来看，外部政策及相应经济环境的改变对金融压力的影响具有时滞性，金融压力将在低压力区持续运行一段时期。

（二）金融压力指数与工业一致合成指数关联分析

两状态马尔可夫均值转移三阶自回归模型（MSM（2）-AR（3））刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。下面我们分析金融压力与宏观经济间的关系。用金融压力指数代表金融系统压力状态，用工业一致合成指数CI反映中国宏观经济运行状况。为了与一致合成指数保持一致，我们同样使用金融压力指数季节调整后的序列进行分析，为方便分析我们将金融压力指数与工业一致合成指数绘于图11中。

由图11可见，金融压力指数与一致合成指数之间具有较明显的负相关关系，并且金融压力指数有一定的超前性。两指数的交叉相关分析结果如表3所示。结果表明，两指数的同期相关系数为-0.51，金融压力指数在超前一致指数3期时负相关系数最大达到-0.59。为了分析近期金融压力与经济间的关系，取2005年8月至2010年12月的两个指数做交叉相关分析，结果显示金融压力超前一致指数4期时负相关系数最大达到-0.65。

表3金融压力指数与一致合成指数交叉相关关系

（三）线性Granger因果关系检验

对金融压力指数与一致合成指数进行单位根检验，结果（如表4所示）表明，在5%的显著性水平下，两者均拒绝了存在单位根的原假设，即两个序列均是平稳的。

线性Granger因果关系检验结果由表5给出。

表4金融压力指数与一致合成指数单位根检验

表5金融压力指数与一致合成指数线性Granger因果关系检验

线性Granger因果关系检验结果表明，在样本期内，金融压力指数对一致合成指数具有显著的线性Granger影响，但是一致合成指数对金融压力指数没有显著的线性Granger影响。

（四）非线性Granger因果关系检验

Baek 和Brock［11］提出利用相关积分原理估计跨时间的空间相关概率，分析时间序列间非线性Granger因果关系的非参数方法。对于两个严平稳弱相关的时间序列{xt}和{yt}，式（6）成立，则称序列{yt}不是序列{xt}的严非线性Granger原因。

Pr（Xmt－Xms

其中，Pr（・）表示概率值，・表示向量的极大范数，Xmt表示领先Xt序列m期的向量，Xlxt－lx和Ylyt－ly分别表示滞后Xt和Yt期序列Lx和Ly的向量，参数e>0，且m、Lx和Ly为给定（均大于或等于1）。

非线性Granger因果关系的检验方法则是利用联合概率比形式表达条件概率，即将式（6）等价地表示为：

（7）

C1（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C4（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e）

C2（・）Pr（XLxt-Lx-XLxs-Lx＜e，YLyt-Ly-YLys-Ly＜e），C3（・）Pr（Xm+Lxt-Lx-Xm+Lxs-Lx＜e）

对于式（7）可采用联合概率相关积分估计量检验，令I（Z1,Z2,e）表示一个仅当两个向量Z1和Z2都在极大范数距离e内取1，否则取0的指示变量，此时可得到非线性Granger因果关系检验的统计量及其渐近分布：

-〖HT5”〗a～N（0，σ2（m，Lx，Ly，e））（8）

根据式（8）即可检验两个时间序列的非线性Granger因果关系。

对本文构建的金融压力指数以及工业一致合成指数进行非线性Granger因果关系检验，其结果（如表6所示）显示，金融压力指数对于工业一致合成指数具有显著的非线性Granger因果影响，而工业一致合成指数对金融压力指数不具有显著的非线性因果影响。

表6金融压力指数与一致合成指数

注：**为在5%的显著性水平下显著，***为在1%的显著性水平下显著。

（五）2011年金融压力与工业一致合成指数预测

用ARMA模型对金融压力指数和工业一致合成指数进行预测，预测结果（如图12和图13所示）表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势。同样对工业一致合成指数的预测表明，2011年各季度末的指数预测值分别为102.34、102.13、103.10和104.50，经过近一年相对紧缩的货币政策和积极的扩大内需环境政策的变化，工业经济景气下半年将呈现回暖趋势。

四、结论及建议

本文分析了金融压力的生成机理，构建了中国金融体系压力指数，进行了金融压力指数与工业一致合成指数的动态关联分析，并预测了2011年金融压力趋势，研究得到的主要结论及建议如下：

第一，在金融系统运行过程中，金融风险是与金融运行相伴而生的，金融压力是金融系统的脆弱性结构和外部冲击共同作用的结果，金融危机是金融压力的极端状态。如果系统中的风险被有效控制，那么系统的风险将逐渐减弱，其压力性将伴随着金融运行依然保持着稳健的波动变化。

第二，选取银行业的泰德价差、负的期限利差、银行业风险利差、股票市场负的收益、股票市场的波动以及外汇市场的波动6个具有代表性的变量构建中国金融压力指数。中国金融压力在2002―2007年变化趋势表现出压力和波动较小；受金融危机的影响，2008年的金融压力值明显高于往年，在2008年9月形成了较高的峰值；受宏观调控的影响，从2008年10月开始到2010年初，金融压力指数开始出现快速回落，2010年2月以后压力指数保持在较高的水平上出现一定幅度的波动。

第三，MSM（2）-AR（3）模型刻画了中国金融压力指数的动态演变过程，并区分出了金融系统的高压力期与低压力期。高低区制的金融压力指数均值分别为0.35和-0.12，平均持续期为3.49个月和7.12个月。中国金融系统高低压力状态特征非常明显，虽然高压力区制的持续时间短于低压力区制，但是仍有3.49个月的持续期。因此，政府部门应该在金融系统处于高压力期时，采取有效措施控制金融压力，避免金融风险集聚到一定程度而发生金融危机。

第四，Granger线性与非线性因果关系检验表明，金融压力指数对工业一致合成指数有显著的线性和非线性Granger影响，反之却不成立，说明中国金融系统压力状态对宏观经济的影响较为显著，并且金融压力状态可以在一定程度上预测宏观经济的趋势。因此，应该加强对金融压力的预测与研究，控制金融压力水平以准确把握宏观经济的走势，避免金融压力过高对宏观经济产生负面影响。

第五，本文预测表明，中国金融系统压力在2011年整体上呈现下降趋势，工业一致合成指数 2011年下半年将呈现回暖趋势，说明目前紧缩的货币政策已经显示出了一定作用，金融压力已经下降并且宏观经济有所回升。但是，目前金融压力仍处于高压力状态，所以政府应考虑继续应用适当的货币政策，进一步降低金融压力风险水平，维持金融系统宏观经济的健康稳定运行。

参考文献：

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篇4

现今的网络金融服务已经是人们生活不可缺少的金融理财系统，主要包括网络期货、网上银行、网上保险、网上结算、网上支付等网络金融业务，与传统的需要到指定网点进行金融服务要方便的多，办理网络金融业务只需在家里运用网络信息平台就可以处理很多业务。网络金融的特征比较到包括虚拟化、高效性、直接性、信息化、经济性，也具有一定的风险性。虽然网络金融为人们带来很多便利，但是由于网络金融具有虚拟化和风险性的特征，如果没有正确的防范措施很容易遇到金融风险。

一、我国网络金融面临的几大风险

（一）网络金融技术上的风险

第一，安全风险，进行网络金融业务的载体常用的有因特网或通信网络，多数运用的是计算机软件或手机等平台来完成金融业务的完成，网络信息化技术具有开放性等特征，网络金融活动很有可能别其他因素影响其正常运作，经常会出现不同的安全问题，像是计算机出现漏洞、系统病毒入侵、磁盘列阵被破坏或是网络外部受到不同因素的攻击等因素而影响。在进行网络金融交易时，网络银行与用户之间都会存储不同的信息质量，在进行互联网交易时将信息相互传递这样很容易被不法分子盗取信息资料，这样就造成客户信息外漏，会给客户带来经济和身心的伤害。现今网络生出现很多盗取他人信息进行不法行为出现，有些人将这些信息变卖，让很多不法分子运用客户信息骗取客户的钱财，现今的网络诈骗事件特别多，都是客户信息外漏让犯罪分子有机可乘。也有很多病毒会影响网络金融系统的正常运行，导致计算机系统无法工作，甚至会很多重要的金融信息。第二，选择技术和支持风险，拥有科学合理的网络金融技术是网络金融业务开展必备的条件，现今的网络金融技术的选取只能在传统的金融机构进行选取，但是传统的金融机构对于当代信息化技术的发展无法适应，在选取方案的过程中会出现设计缺陷或者错误操作等问题出现，这样会造成网络金融业务因技术落后和过时的网络带来不同的损失和错误，这就是网络金融业务技术选择风险。网络技术也会出现不同的问题，但是只能通过外部市场技术进行解决，虽然在一定的程度上提高了金融行业的工作效率和质量，对当代的网络金融发展的需求也能满足，但是会将传统金融机构陷入了操作风险中去，这样会形成网络金融的技术支持上的风险。

（二）网络金融业务上的风险

第一，金融制度上的风险，金融行业中对金融系统和存储的信息最熟悉的就是内部人员，但是也是因为这样有很多图谋不轨的人出现犯罪行为。有很多银行内部人员因金融管制上的疏忽利用职权进行违法犯罪行为，运用自身职权对金融数据进行修改删除，对资金进行非法私吞或是其他目的，这些表现都是因为没有良好的金融管理制度造成的。第二，信誉上的风险，由于网络金融具有虚拟性的特点，对于金融机构良好的信誉度是非常重要的，如果出现信誉风险那么网络金融机构就会面临资金流失和客户流失的现象，网络金融机构的信誉风险会长期、持续影响金融机构的正常运作，网络金融出现的信誉风险可能是技术和制度上出现问题造成的风险，网络金融机构的信誉风险是需要非常重视的问题。第三，操作上的风险，在系统稳定性和可靠性的重大缺陷而可能引起的潜质损失就是操作风险，这些风险可能是客户的操作大意造成的，或是网络系统内部出现的缺陷或是错误操作造成的风险。不同的网络机构或者网络金融系统都会面临选择计算机系统出现的问题而出现不同的操作风险，也会以为技术的过时而导致风险的出现，有些金融机构的人员对技术不能良好的掌握，也给网络金融机构带来很大的操作风险。第四，市场选择上的风险，市场选择风险就是客户信息与网络金融信息不对称而导致的网络金融机构对市场选择上的错误现象。很多客户在网络金融市场中对网络商家提供的服务质量保持怀疑的态度，对质量和价钱的合理性无法确信，对于网络金融系统提供的高质量服务的平均质量作为预期价格进行购买。但是这些高质量服务的价格相对于预期价格要高出很多，导致这个网络金融系统受到不同程度的排挤。第五，法律上的风险，在网络市场中客户和网络金融发生的纠纷，并且双方的权益受到伤害时就是法律风险。网络金融系统中有很多是与法律相结合的，国家也有金融方面的法律法规，隐私保护法、知识产权保护法、消费者权益保护法等相关法律，但是这些法律法规的制定只能控制传统的金融经营系统，对于在网络上的交易没有完善的法律法规，欠缺科学合理的规章制度和管理系统。网络交易中也会出现很多客户的信息泄露现象，这就侵犯了客户本身的隐私权，也给很多客户带来很多不必要的麻烦和经济损失。

二、网络金融风险防范与管理措施

（一）要良好的完善网络金融系统的基础建设

我国与其他国家相比电子信息技术的发展是相对较慢的，欠缺很多计算机系统方面的技术，很多计算机硬件和软件都是从国外引进到中国，这样对我国的网络金融系统的基础建设是相对不利的，会对网络金融防范措施的正常运作受到影响。所有我国要对电子信息技术的发展的创新进行重视起来，要多加建设电子信息产业，根据我国的电子信息技术的特点研究出适合我国运用的电子设备，也要不断完善我国网络金融系统的基础建设。良好的安全性是计算机系统的必备核心，良好的安全性和防御能力可以确保系统风险的减少，要加强网络金融系统的基础核心技术和关键技术的水平，这样就可以避免技术选择和支持风险的产生。

（二）对网络金融系统的安全措施要加强管理

网络金融业务中不可避免的就是安全问题，传统的金融机构是网络金融系统的主体，更急主体进行不同的业务活动，想要保障网络金融系统的安全就必须要对金融机构进行风险防范管理措施。要先对传统金融机构进行内部控制管理，然后在建立全面的有效的计算机防护方案，在加强计算机的科技力量达到保护措施。可以运用计算机防火墙或者乱码技术将信息资料进行加密管理，这样可以良好的保障金融资料不会外漏；也可以在计算机系统中建立可信赖的交易系统，可以确保该系统不会被不法分子侵入造成损失。网络金融系统也要形成有效的风险防范制度管理，构建应对防范小组对风险进行监督管理，更好的确保网络金融的安全性和可靠性。

（三）提高网络金融系统的信用制度

在银行业务系统调查中，我国逾期应收账款总额达到5％左右，有些发达国家的贸易总额中逾期应收款只有0．25％－0．5％左右，这说明我国的信用体系相对比较落后，相关的制度和规章也是空白的，所以我国网络金融才会出现不同程度的信用风险问题。想让我国网络金融行业顺利进行就必须将信用制度进行良好的管理，可以确保网络金融行业可以给客户相应的信誉保障。在信息技术发达的今天，要将网络数据存储系统引入金融机构，经客户的个人信息资料存储到网络数据库中，并且进行加密管理，这样可以方便进行个人信用咨询，个人信用报告查询和信用资信验证等网络系统服务，这样可以为网络金融机构鉴别网络安全提供非常重要的相关证明。

（四）将现代金融体系引入传统金融体系中

现代金融体系为金融行业的发展取得了很大的进步，将现代金融体系与网络金融风险防范相结合，创建唯一体系和总体规划让网络金融更好的发展，实现其防范措施的长期目标。尽力统一的技术规范，加强网络金融的监督和管理工作，让内部控制达到统一协调，这样可以减少网络支付结算的风险也可以对其他网络金融风险进行检测和防范。

（五）增强网络金融系统的法制体系建设和监管系统

现今国家出台了很多确保计算机互联网安全的相关法律法规，也要很多刑法制定了网络犯罪的相关罪名，网络金融体系有了一定的法律保障系统，我国也可以借鉴国外先进的网络防范体制进行管理，并且要根据我国金融风险问题的实际情况，制定确保网络交易的法律法规，增强网络交易的安全性和合法性，也要讲金融与客户的权利和义务划分明确，减少因网络管理系统漏洞进行的金融犯罪活动。金融机构也要制定良好的监管系统，对内部监管人员进行相关技术培训，提高监管法规制度，减少金融行业的不法行为，提高网络金融风险的监督管理工作。

三、结束语

现今的信息技术发展的速度特别快，网络金融的发展速度也是非常的快速，在人们生活节奏快速的今天，网络金融系统为人们带来很多的便利，也为人们快速的生活节奏节省了很多时间。对于网络金融的风险防范是有关部门必须重视的项目，加强对网络金融风险的风险与研究，在对相应的风险进行管理和防范，要为人们提供一个良好的网络金融平台，降低网络金融风险，让网络金融系统可以更好的进行发展，让网络金融系统更好的促进国家的经济发展。

参考文献：

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金融危机在世界范围内的大规模爆发，使金融稳定性与宏观经济之间的关联性逐渐受到学术界和社会的广泛关注。欧盟和美国国会分别建立了专门的金融稳定监管委员会，负责金融系统的稳定性监管，中国政府也建立了专门的金融稳定局，并定期向全社会金融稳定报告，与此同时还成立专门的研究小组分析金融不稳定性对宏观经济非对称的影响作用[1]。

1 金融不稳定性概述

（一）金融不稳定性的相关理论

早期对金融不稳定性的研究主要侧重于理论研究层面，最早的是Fisher的"债务-通缩"理论，该理论暗含了金融系统具有内在的不稳定性，以及金融系统会呈现出周期性的繁荣或萧条，而且金融繁荣取决于金融机构的过度负债，而萧条则取决于随后产生的通货紧缩。金融不稳定性理论早在Keynesd的《就业、利息与货币通论》中就有所阐述，但是系统的对这一理论做出研究则是Minsky在1982年提出的"金融不稳定性假说"。该理论指出金融系统本身很脆弱，且具有不稳定性，金融机构的不稳定性来自于信息不对称时产生的逆向选择和存款者的道德风险问题。当金融机构利率上升到一定的高度时，利用外部融资的投资繁荣就会被打破，并导致严重的金融危机和经济大萧条。"金融不稳定性假说"的核心观点是金融系统的稳定性会随着时间的流转而呈现出两种不同的区制状态，而且经济体的融资关系还会在金融系统的这两种区制状态之间转移。

与Minsky的"金融不稳定性假说"相似的理论是Bernanke的"金融加速器理论"。他指出金融系统能够放大经济的周期波动，在投资繁荣的时期，金融机构为了增加自身的盈a利，会不断增加信贷量，信贷量的增加也创造了一种宽松的信贷环境，导致资产价格直线上升，金融不稳定性状态逐渐积累，如果没有人干预这种风险状态的扩大，就会导致金融危机的全面爆发。

（二）金融风险的演变过程

金融风险的演变过程一般经历了三个阶段，第一阶段是早期萌芽阶段，第二阶段是不稳定因素的积累阶段，第三阶段就是全面爆发阶段。金融风险在不同的发展阶段会呈现出不同的表现特征，而且特征差异性较为明显。在早期萌芽阶段主要是出现信贷产品价格高涨等现象，之后金融企业不断适应这种不断增强的压力性，最终导致风险的迅速扩散和大规模爆发。最后一个阶段也就是真正意义上的系统性金融危机，在这个阶段，金融机构会出现普遍的经济损失和功能损害，并导致整个金融市场的连锁反应，情况更为严重时还会导致其他的实体经济受到威胁。

（三）金融不稳定性对经济增长的影响

金融系统的不稳定性会对宏观经济产生重要的影响和作用，而且会促进经济增长，但是这种影响会在不同的经济增长阶段产生差异性的作用。金融系统在稳定期和不稳定期会表现出不同的特征，金融系统中的诸多变量受到不稳定性的影响，可能会出现同步的变化。根据金融的区制转移特征以及金融变量的同步性，可以分析出金融变量中的潜在因素，从而研究金融不稳定性对经济增长的影响在不同的区制状态下是否会有不同的作用，也就是金融不稳定性对宏观经济的非对称影响。

2 我国关于金融不稳定性对宏观经济影响的研究

纵观我国关于金融不稳定性研究的文献资料可以看出，金融压力指标或金融风险只是在金融的不稳定因素积累到一定程度之后所呈现的状态，因此这些指标相对金融稳定性来说比较滞后，也无法客观的反映金融系统的同步状态，而且金融机构的信贷价格也不适合作为金融的不稳定性指标，因为它不能全面的反映我国的金融不稳定状态。

我国关于金融系统稳定性与宏观经济影响方面的理论研究比较多，但是在宏观经济不同区制阶段的非对称性研究还很少，因此我国关于金融不稳定性对宏观经济的非对称影响作用方面还没有形成一套系统的理论研究成果。参考Minsky的"金融不稳定性假说"，可以认为金融系统本身具有不稳定性，并且在两种周期状态下会呈现出不同的特征，影响金融系统不稳定的因素和变量可能出现同步的变动，根据已有的动态因子模型分析，可以初步认识到影响我国金融不稳定性的潜在不可观因子，并在此基础上进一步分析金融不稳定性对宏观经济的影响作用体现。

3 视角分析与模型方法

（一）金融不稳定性的视角分析

本实验将系统性金融危机的根本原因归结为金融系统本身的不稳定性，从该角度出发进行模型建立，并以此作为试验变量的选取原则。这个根本原因也可以阐述为经济增长逐渐演变为一种不稳定的状态，专业的投资经理人低估了风险的发生，同时金融系统结构的变化也加剧了这种不稳定性因素的逐渐积累。

（二）模型方法

金融系统中的许多变量都具有同步性，而且这些变量很有可能受到一个共同潜在的变量的影响，那么这个共同的不可观潜在变量就可以代表金融系统的不稳定性状态，因此可以结合使用动态因子模型进行数据分析，再根据"金融不稳定性假说"的区制状态理论，建立区制转移状态下的空间模型，得到影响金融不稳定性的潜在共同因子[2]。

（三）变量处理

"金融不稳定性假说"指出，在投资繁荣的状态也就是金融不稳定区制状态下，金融信贷产品价格高涨，而在稳定区制状态下，资产价格往往不高，也就是说信贷产品价格在一定程度上反映了金融系统的不稳定性。因此在分析金融系统的周期性变化特征时可以选取金融机构的信贷产品价格、股票价格、房地产价格这三个变量作为参考进行分析。

4 金融不稳定性对宏观经济非对称影响验证分析

（一）金融不稳定性的共同不可观潜在因子

通过上面的模型方法和数据分析可以得到出三个同步金融变量的相互关系，数据分析结果表明：三个变量之间的同期关系高达百分之九十，具有较高的同步性。试验结果也表明金融不稳定对参考变量的影响比较大，而且对信贷产品的价格影响最为明显，金融系统在稳定区制下的持续时间要明显长于不稳定区制状态下的持续时间，这也说明我国金融系统的不稳定性因素很容易消除，并且变为稳定状态后会持续较长的时间。

（二）金融不稳定性是金融风险发生的根本原因

金融风险发生或金融危机爆发之前，金融系统总是朝着"资金经理人主导资本主义"的模式发展，金融机构在低风险的信贷环境下利用信贷产品价格这个杠杆来寻求利益的最大化，导致金融系统的不稳定因素逐渐积累，当金融不稳定性积累到一定程度并对经济市场产生冲击时，就会导致金融市场的连锁损失，最终爆发系统性的金融危机。

（三）金融不稳定性对宏观经济的非对称影响

金融系统的不稳定性不仅会给金融造成初始的经济冲击，而且这种冲击还会成为经济波动的主要影响因素，因此为了验证这种影响作用需要将信贷产品价格、房地产价格、股票价格加入到回归模型中进行计综合分析。经济增长一般会呈现两种发展态势，即"高速增长"和"适速增长"这两种对称性的增长态势，参考变量对"适速增长"阶段的影响程度要明显小于在"高速增长"阶段的影响作用，通过数据分析可以看出，我国金融系统的不稳定性在经济繁荣时期会产生积极的正面影响，而且在某种程度上还存在促进经济增长的作用，但是在经济低迷增长的阶段，这种影响作用却没有那么明显，也不会对经济增长产生促进作用，因此可以看出，我国金融系统的不稳定性对宏观经济的增长会呈现出非对称性的影响作用[3]。

5 结语

金融系统会呈现出周期性的不稳定变化，并且这种不稳定性的波动也会受到各种财政货币政策的影响，而经济增长又会呈现出"高速增长"和"适速增长"的非对称性阶段，因此为了及时准确的监测金融系统的不稳定性动态变化，需要在金融不稳定性积累到一定程度之前就释放各种风险因子，将其合理的转移到金融稳定状态，削弱金融不稳定性对经济发展的影响程度，保持经济的平稳健康发展。

参考文献：