宏观经济风险分析范文

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一、引言

2012年国际金融市场，实际上延续了金融危机爆发以来的几个焦点问题。而经历了宏观经济起伏、金融市场稳定与动荡交织的趋向，整个国际金融的复杂性持续扩大、矛盾面也急剧扩张。未来几年，全球金融危机预警形势更加严峻。对于这些国际金融领域的核心问题，我国需要更务实与真实的判断。进入2013年上半年，全球金融风险的后续影响仍在持续，金融危机或继续恶化。本文将基于对2013年上半年国际金融市场的预测分析，分析当前的宏观经济形势，尤其对国际金融风险进行透视。

二、2012年国际金融市场回顾与反思

2012年，国际金融市场焦点话题不断出现，题材炒作十分明显，一些机构对于经济形势判断的失误也十分严重，金融市场预期的混乱日益突出。

一是欧债危机引发的欧元前途的复杂性及欧元救助方案的错位。目前学界对于欧债危机的定义过于简单化和短期化，没有反应危机的历史过程。2011年以来的欧债危机进入2012年在处理中反反复复，没有从根本上解除障碍。一些关键问题上并未有新的突破，欧洲经济再度陷入二次衰退的危险仍然普遍存在。欧洲债务问题处理在财政盈余不具备甚至财政超标的前提下，财政救助无法解决问题。欧洲债务问题的处理关键仍在于经济发展以获得财政来源。当前欧洲债务利用的方式是反循环，容易激化和恶化问题。同时，进一步连接欧元以价值挑战美元，欧元又将面临空心化问题。当前，欧洲的问题越来越严重，但欧元汇率难现贬值、扩大升值。

二是美联储货币政策的判断误区带来预期判断的错觉。2012年，美联储的货币政策是国际金融市场的聚焦点。不过，美联储货币政策分析与论证出现偏差导致了全球经济从乐观转向悲观，全球经济悲观氛围加重，失业率担忧扩大，欧洲经济衰退加重，日本经济反复性扩大，发展中国家参差不齐，整体水平减慢。2012年国际金融市场围绕美联储货币政策的关注，世界经济上半年较乐观，下半年较悲观。在我国，当前宏观经济不稳定，货币政策方向难以定夺，未来应全面、深入评价这种对策特殊性和远见性。

三是流动性需求的进一步膨胀。当前，全球目前流动性过剩的根源是美联储货币政策的结果和对全球的示范，资金周转过度存在。对我国而言，流动性过剩也已经成为我国经济乃至全球经济的重要特征。实际上，流动性是交易的难易程度，在一般的宏观经济分析中，流动性过剩是一种货币现象，当代市场在流动性过剩形势下，投资者对货币的需求直接拉动价格高涨引发通胀。因此，增加货币供应量不再能影响利率或收入，货币政策无法实现对经济的作用。同时，2012年全年，国际黄金价格受制美联储政策收缩凸起。美联储结构的调整和资产储备的变化抑制黄金价格上涨。全球股市方面，股价高涨与下跌两极分化，企业竞争力的增强凸显全球化的竞争力。美股年内的涨势十分突出，进一步推高纳指上涨和带动标普信息技术类股指数上扬。

三、上年度国际金融的分析角度与导向错行

首先，2012年最值得发丝的市场预期是强势美元反弹预期的简单化，而实际的结果与预期差异巨大，美元升值有限、贬值突出，并未真实反映和理解美元货币的诉求和汇率。全年美元贬值特色十分明显，并未达到市场多数预期的结果。因此，改变汇率观察的理论十分重要。对美元判断和理解的误区使得传统理论的经济基础决定汇率在现代经济中存在较大的不适用性，尤其在金融危机时期，市场需要观察和总结新的思路。

其次，危机定论的短期化。2012年最值得关注的就是雷曼兄弟的申请破产告知结

束，开始偿还债务。美国跨国公司的特殊性超越世界，新型跨国公司的模式在美国本土只是架构，主板在海外。金融危机的变异值得思考。同时，近年伴随国际金融危机全球跨国公司呈现萎缩，美国跨国公司在强大。

四、对2013上半年国际金融市场前景的预期

第一，国际金融市场上的货币危机可能持续。2013年，美元贬值可能进一步扩大，亚洲乃至新兴市场货币的风险会加大。在产业准备不足的前提下，新兴市场国家的基础经济缺少竞争优势，而伴随货币升值的挑战与压力，经济问题泡沫及出口行业的风险可能导致货币市场失控和结构低效危机，对经济的良性增长和不利。实际上，新兴市场国家市场不足、效率不足都可能引起危机因素的形成，不利于自身经济发展。欧元上升将是未来半年的主要焦点。我国人民币风险加大，贬值的防范十分重要，但全球股市将会与汇率反向运行，进一步高涨将是必然。新兴市场国家股市将面临挑战，价格分化凸起。

第二，欧元风险问题。2013年是欧元的关键年。一方面，欧元核心成员国的分歧与分化凸显，直接打击欧元区的合作。希腊问题的恶化将继续，欧元被规划和分化将会值得关注。另一方面，欧元区经济不支持性不利于政策协调，但目前看来，欧元危机可能不会发生，但风险将不可避免。

第三，流动性问题。2013年全球流动性问题将面临新的挑战，技术囤积和策略累积将会加剧价格上涨的动力，加大通胀压力。政策失控动荡和危机可能显现。

总体来看，2013年国际金融市场面临诸多风险，需要审慎和深入观察，金融危机将难以避免，控制力的挑战将凸显市场本质与品质、主导与被动的差异性。2013年的国际金融不轻松，难以轻松。

参考文献：

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中图分类号:F830文献标识码:A

文章编号:1004-4914(2010)03-202-03

一、引言

对于银行来说,风险是与生俱来的,它不仅承担风险、管理风险,还将风险进行转化。在银行面临的各种风险中,信用风险是最重要的风险,而不良贷款率是衡量商业银行信用风险最直接的指标。普遍观点认为银行较高的不良贷款主要是由于金融机构自身经营方式存在的弊端和金融监管体制的不到位造成的。然而,2007年爆发的美国次贷危机,使美国经济发生了大幅波动,各大商业银行贷款的违约率直线上升,实体经济的恶化对商业银行体系产生了不利影响。回顾历史,1929年10月的美国,20世纪80年代的日本,以及1997年亚洲金融危机之后的韩国等都在经历了一个经济快速增长、资产价格快速上扬和信用快速扩张的阶段之后,金融体系却遭遇了一场全面危机。由此可以看出,宏观经济的波动会通过许多相关因素传递给金融体系,对商业银行信用风险具有极其巨大的影响。

本文主要研究宏观经济波动对我国商业银行的不良贷款存在哪些影响,对于经济可能发生的转变,我国商业银行需要吸取各国之经验教训,提前做好准备,控制信用风险,防患于未然。

二、关于不良贷款率的文献回顾及研究中存在的问题

(一)相关文献回顾

对于不良贷款,国内的许多学者对其成因都做了较为深入的研究。吴晓灵(1995)认为不良贷款产生的主要因素归于企业的过度负债,其因果关系实质上是一个问题的两个方面;林毅夫(1998)认为其重要成因之一是可贷资金投向了效益低的行业和企业,解决关键是调整优化产业结构;王瑞(2001)以法律的视角探寻症结之所在与产生的体制原因,指出应弥补债权保护的法律缺陷;施华强(2004)在双重软预算约束框架下分析不良贷款的内生性,指出应硬化银行软预算约束预期;刘青等(2007)用统计的手段实证银行高层的更替与其对不良贷款的处理方式具有显著的相关关系。

另外,也有部分学者研究了各种因素对不良贷款的影响。比如,李江等(2007)应用主因子分析对国有商业银行企业不良贷款的相关要素进行分析;蒋鑫(2008)研究了影响商业银行信用风险的宏观经济因素分析;谭燕芝、张运东(2009)基于中国、美国、日本部分银行的基础数据对这三个国家的信用风险水平与宏观经济变量进行了实证研究。本文的研究也是受到这些学者研究成果的启发,但在深入研究过程中发现由于我国原有的四大国有商业银行不良贷款曾进行过政策性剥离,如果仅仅基于官方公布的不良贷款数据进行分析,忽略国有商业银行不良贷款的政策性剥离,势必导致实证的结果出现偏差,为提高研究结果的精确度,本文将国有商业银行不良贷款的政策性剥离这一重要因素考虑进去,对国有商业银行的不良贷款率单独进行计算,以期得到更加准确的结果。

(二)我国商业银行不良贷款率研究中存在的问题

迄今为止,对我国商业银行不良贷款率的研究中存在几个比较突出的问题。一是多种口径混用。商业银行的不良贷款有不良贷款、呆坏账、不良债务等多种提法,由于概念的不同导致计算口径的不同,因而不良贷款率的估算差异较大。二是不良贷款认定标准的变化影响了数据的可比性。2000年之前,我国商业银行一直采用期限分类法(即通常所说的四级分类法),2000年之后陆续采用风险分类法(即通常所说的五级分类法),贷款分类标准的变化导致数据即使口径一致也不完全可比。三是对于国有商业银行的政策性剥离,影响了各行之间和剥离前后不良贷款数据的可比性。中央政府于2004年、2005年和2008年分别对四大国有商业银行的不良贷款进行了集中剥离。对同一家银行而言,政策性剥离影响了剥离前后数据的可比性;对不同的商业银行而言,政策性剥离的时间差异和剥离数额的差异也影响了各行之间数据的可比性。

其中,time表示2003-2009年季度;y代表官方网站公布的我国国有商业银行不良贷款率;y1表示剔除政策性剥离后我国国有商业银行实际不良贷款率;y2表示官方网站公布的我国股份制银行不良贷款率。

三、对我国商业银行不良贷款率的实证分析

(一)变量选择

不良贷款率的高低与生产、消费以及政策导向等因素有密切联系,因此本文选取y1(国有商业银行剔除政策性剥离后不良贷款率)、y2(股份制商业银行不良贷款率)为被解释变量,解释变量则分别选取GDP(国民生产总值)、invest(投资)、consum(消费)、CPI(居民消费物价指数)四个与生产、消费有关的变量,i(7天同业拆借利率)、rm2(M2增长率)两个与政策导向有关的变量,以及ru(失业率)。

本文收集的不良贷款余额数据来自中国银监会官方网站,因为国有商业银行在2003―2009年进行过不良贷款的政策性剥离,所以本文应用施华强《国有商业银行账面不良贷款、调整因素和严重程度》(2005)的统计方法,对国有商业银行不良贷款季度数据进行政策性不良贷款剥离的剔除,得到了剔除政策因素后的国有商业银行实际的不良贷款率。宏观经济指标基础数据来自于2003年―2009年中国经济统计年鉴和国家统计局官方网站,金融季度基础数据则来自于中国人民银行官方网站。所有应用于计量模型的数据均是在以上基础数据经过数学计算所得到的。

(二)描述性统计

图1为投资、消费以及GDP的曲线图,由该图可以看出这三个变量都是随着季节周期性变化的,这种变动要素往往掩盖了经济发展中的客观变化,因此,在做计量分析之前应先剔除其中的周期性变动要素。

通过进行季节分解(X11),可以得到如图二所示的剔除季节变化因素的投资、消费以及GDP平滑曲线图,该图客观反映了投资、消费以及GDP真实变动情况。

本文使用的计量软件是SPSS 17.0 for Windows,首先将所有数据进行描述性统计,如表2。其中,失业率标准差最小,其波动强度也最弱;投资标准差最大,说明在宏观环境稳定的情况下,投资的增长速度很快。国有商业银行与股份制银行比较来说,两者不良贷款率的波动程度近似,但国有商业银行的不良贷款率一直较高。

(三)相关性分析

为了证明不良贷款率是否与上面所选择的经济变量有直接关系,运用Pearson模型进行变量间的相关分析,分析结果见表3。

结果表明,两类商业银行的不良贷款率均与消费物价指数、GDP、投资及消费强负相关;贷款利率及失业率对不良贷款率没有显著性影响;M2增长率与国有商业银行不良贷款率负相关性较强,而对股份制商业银行影响不显著。

(四)主成分分析

从表3可以看出不仅不良贷款率与某些经济指标间有较强的相关关系,而且,一些经济指标间也存在较强的正相关关系,即模型存在多重共线性问题。为消除模型的多重共线性,即要求解释变量与被解释变量间相关系数的绝对值较大,同时各个解释变量间相关系数的绝对值较小,因此,采用主成分分析的方法,将七个解释变量通过提取主成分,达到数据缩减的目的,以剔除造成多重共线性的经济指标。

表4显示了主成分的统计信息,得到了各主成分的贡献率及累计贡献率。第一主成分的特征值为4.204,它解释了7个原变量的总方差的60.051%;第二主成分的特征值为2.032>1,它解释了7个原变量的总方差的29.028%。前两个特征值的累计贡献率为89.079%,即前两个主成分包含了原有7个变量的89.079%的信息,所以取前两个主成分来代替原有的7个指标变量。图3为所有主成分的碎石图,从中也可看出前两个主成分的特征值均高于1,进一步说明应取前两个主成分。

(五)主成分回归分析

将提取出来的主成分与各解释变量运用主成分回归分析方法,得到以下成分得分系数矩阵,如表5。

由此可以构建一个各解释变量与主成分之间的线性方程组,假设提取出来的两个主成分分别为z1、z2,则构造的线性方程组如下:

z1=0.054i+0.068rm2-0.124ru+0.234GDP+0.228invest+0.233consum+0.232CPI

z2=-0.43i+0.385rm2+0.368ru+0.036GDP+0.115invest+0.081consum-0.047CPI(1)

通过方程组(1)可以看到,z1对于GDP、投资、消费及CPI指标显示出较强的关系,因此z1可以作为描述宏观经济发展趋势的变量,而z2对于M2、失业率显示出较强的相关关系,因此z2代表与国家政策导向相关的变量。

接下来再将这两个主成分z1、z2与被解释变量y1、y2进行线性回归,得到如下回归方程,其中Y^1、Y^2、分别是y1、y2的估计量。

Y^1=18.881-2.702z2Y^2=4.094-2.109z2(2)

最后,再将方程组(1)代入到(2)中去,就可得到如下线性方程组(3),该方程组说明7个解释变量与两个别解释变量之间的线性关系。

Y^=18.881+0.02265i-0.33466rm2+0.19079ru-0.64638GDP-0.66114invest-066132consum-0.60844CPI

Y^=4.094+0.02359i-0.22426rm2+0.18424ru-0.50107GDP-0.505invest-0.50841consum-047942CPI(3)

四、结论及建议

(一)实证分析结论

基于2003―2009年中国商业银行不良贷款季度数据,本文对影响银行不良贷款率的宏观经济因素进行了实证研究和两类所有制银行的比较,结果表明:1.我国商业银行的不良贷款率与GDP、投资、消费及CPI这些反映经济大环境的因素都存在较强的负相关关系,但相对来说,股份制商业银行的回归系数绝对值低于国有商业银行的回归系数绝对值,在经济快速增长,总体经济形势良好的情况下,银行的不良贷款率呈下降趋势;当经济处于衰退期时,不良贷款便会增加,不良贷款率也随之上升;2.与谭燕芝等人研究结果不同,本文在近几年季度数据的实证基础上得到不良贷款率与失业率呈正向关系,即失业率增加,不良贷款率也会随之增加,这一点国有商业银行与股份制商业银行的结果是一致的;3.对于M2增长率,国有商业银行与之有着更强的负相关关系。我国的货币投放在很大程度上受到政策的影响,当经济增速放缓,政府鉴于维持经济稳定的考虑,采用更加积极的货币政策,加大货币投放,来刺激经济,这也说明了国有商业银行是受到国家政策影响更为显著的。

(二)对策及建议

近年来,随着全球经济波动剧烈,我国商业银行所面临的信用风险也不断加剧,商业银行的不良贷款问题也成为国内一些学者关注的焦点。本文出于提高我国银行业不良贷款管理水平的目的,通过实证分析,提出以下政策建议:

第一,应对不良贷款的分类方法进行改进,精确地评价银行的信用风险状况。从表1可以看到,我国商业银行的不良贷款率基本上一直呈下降趋势,但随着银行不良贷款率的降低,特别是当不良贷款率低于5%时,现行的五级分类法区分不良贷款与正常贷款的能力也将随之降低,过粗的分类不能充分满足银行有效信贷管理的需要。目前,中国银行、工商银行等一些大、中型银行正在尝试在原有五级分类的基础上,将贷款细化为12级分类,更加细化和更加科学的不良贷款分类方法值得我们去探索。

第二,加大对宏观经济形势以及国家政策的研究。从我国商业银行不良贷款率与各经济变量之间关系方程可以看出,我国商业银行的不良贷款受宏观经济波动的影响较大,因此商业银行应密切关注反映宏观经济波动的指标,特别是那些能够提前反映宏观经济走势的指标,将会对商业银行下一步的信贷政策提供指引。

第三,进一步完善风险量化管理。商业银行在构建信用风险度量模型时,不仅要从受信企业各相关指标入手,更要将宏观经济波动因素考虑进去,最终要做到对信用风险的可量化与可控化。

第四,加快金融创新。我国商业银行业务的单调,受经济波动的影响极大,要不断进行金融创新探索出适应我国情况的新产品、新工具,以更好的适应经济的波动。

参考文献:

1.谢平.融资结构、不良资产与中国M2/GDP[J].经济研究,2007(2)

2.施华强.国有商业银行账面不良贷款,调整因素和严重程度1994-

2004[J].金融研究,2005(12)

3.蒋鑫.影响商业银行信用风险的宏观经济因素分析[J].财经研究,2008

4.李江,冯宗宪,万映红.国有商业银行企业不良贷款的主因子分析[J].数理统计与管理,2007(1)

5.谭燕芝,张运东.信用风险水平与宏观经济变量的实证研究――基于中国、美国、日本部分银行的比较分析[J].国际金融研究,2009(4)

6.Basel Committee on Banking Supervision.Sound Credit Risk Assess

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目前，由次贷危机引发的金融危机正在迅速蔓延，全球金融秩序被打乱，世界经济出现衰退，我国经济也受到了较大冲击。作为一个发展中国家，我国金融体系还处于成长过程中，国际资本流动、利率市场化和汇率市场化都会给我国经济和金融安全带来巨大影响。由此，宏观金融风险管理则成为国家关注的重大问题。关于这个问题，我们的回答是：使用宏观金融工程理论和方法来解决金融安全问题，同时指导金融资源分配，促进经济增长。

宏观金融工程是我们率先提出的概念。在国外，金融工程发端于微观，主要研究金融资产定价。Black和Scholes在1973年提出了期权定价理论，Merton在公司金融背景下讨论了期权定价的适用性问题。Leland和Rubinstein提出了动态套期保值策略，是较早讨论“金融工程”概念的学者。Finnerty在1988年首次对金融工程进行定义，认为金融工程包括创新型金融工具与手段的设计、开发与实施，以及对金融问题给予创造性的解决。在后续研究中，学术界开始考虑运用微观金融工程的方法来解决宏观金融问题。2007年，我们系统地阐述了宏观金融工程的概念，构建了一个成形的理论框架，并将这种框架运用到国内外宏观金融的系统分析中。宏观金融工程是指通过金融工具与手段的创新设计与重新组合、金融结构的调整和金融制度的变革来解决宏观金融问题。我们研究宏观金融工程的目的，是要告诉世人金融工程不仅可以应用于微观，而且可以应用于宏观。我们将金融工程理解为一般金融工程，包括微观金融工程和宏观金融工程两个方面。

关于宏观金融工程的相关理论和应用问题，我们进行了近5年的研究。首先，在查阅国内外大量文献资料的基础上，探讨了宏观金融工程的概念和基本框架。然后，运用资产负债表的方法，研究和编制国家资产负债表。将国家从整体上看作一个企业，将各个行业和区域看作子公司。从结构和整体上编制出公共部门、金融部门、企业部门和家户部门资产负债表。该表的编制，使宏观金融研究具备了微观分析基础。接下来，我们运用期权定价理论和或有权益的分析方法研究和编制宏观或有权益资产负债表。该表的编制，使宏观资产负债表从历史数据变成了反映当前市场变化的数据，使宏观金融的静态分析变成了动态分析。运用宏观资产负债表和宏观或有权益资产负债表的相关数据和指标，我们构建了宏观金融风险的指标体系，并在宏观压力测试和蒙特卡罗模拟的基础上，确定宏观金融风险的安全区域。或有权益资产负债表的构建，使我们能够较为客观、科学地测度出宏观资产的风险值(VaR)，为我们构建宏观经济资本体系打下了一个良好的基础。我们不仅构建了该体系，而且还构建了包含宏观风险指标的宏观经济考核体系，从而为国家经济发展战略的实施与落实奠定了一个更为科学客观的基础。

我们关于宏观金融工程的研究得到了“教育部2007年度哲学社会科学研究后期资助重大项目(07JHQ0003)”的支持，目前已经完成了包括宏观金融工程基本理论、国别风险分析、区域风险分析和产业风险分析等方面的研究工作。应《武汉大学学报》(哲学社会科学版)之约，我们选取了部分宏观金融工程研究的成果出版。《金融部门系统性风险监管的若干思考》运用宏观金融工程思想对宏观审慎监管进行理论分析，认为监管部门作为公共部门对系统性风险的监管，主要是控制金融部门通过隐性担保向公共部门传递的风险。《美国住房抵押贷款企业风险问题研究》、《中国西部宏观金融风险研究》、《金融危机冲击下的中国通信设备制造业金融风险研究》和《基于或有权益资产负债表的中国上市商业银行风险分析》等4篇论文，将宏观金融工程理论分别应用到国别、区域、产业和企业4个层面的风险分析中。在研究方法上，综合运用了资产负债表方法、期权定价方法、蒙特卡罗模拟、情景分析和压力测试等现代金融分析技术，将静态分析与动态分析结合起来，构建了一个比较完整的宏观金融风险定量分析和控制体系。

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（一）风险分析的一般方法

现代风险管理论认为，风险分析是风险管理过程的首要步骤，它是实施风险方法与控制的前提条件。对风险进行分析一般包括风险辨识、风险估计和风险评价等相辅相成的三个阶段。风险分析是一门理论性和实用性都很强的边缘学科，它广泛地利用各种定性和定量方法对风险进行辨识、估计和评价。分析众多论及风险分析方法的研究文献，对其常用的方法包括：

1.风险辨识方法（Risk Identification）。风险辨识是指从系统的观点出发，对研究对象所面临的、以及潜在的（关键）风险因素加以判断、归类和鉴定风险性质的过程。风险辨识常用的方法包括：专家调查法（是大系统风险辨识的主要方法，按照专家调查形式的不同，它又可分为专家个人判断法、头脑风暴法和德尔菲法等十余种，）；故障树分析法（FTA法）；情景分析法（Scenario Analysis）；筛选――监测――诊断方法。

2.风险估计和评价方法（Risk Measurement and Assessment）。风险估计和评价是指应用各种管理科学技术，采用定性与定量相结合的方式，最终定量地估计风险大小，找出主要的风险源（因素），并评价风险的可能影响，以便以此为依据，对风险采取相应的对策。常用的方法包括：调查和专家打分法、概率方法、数理统计方法、生存风险度量法、蒙特卡罗模拟法（Monte Carlo Simulation）、效用函数法。

（二）企业财务风险分析方法

依据风险分析的一般过程，企业财务风险分析的工作流程是：首先对企业财务风险引致因素进行综合识别，然后在特定分析方法基础上拟定出一个基本风险标准，并以此来估计和评价企业的财务风险。在大量的企业财务风险研究成果中，研究人员充分利用各种经济、统计、会计和数学工具，在理论和实践两方面结合探讨的基础上，总结出了各种形式的财务风险分析方法，概括起来主要可分为两大类：财务风险主观分析方法和财务风险客观分析方法。前者主要依赖于企业主观因素，而后者主要依赖于企业客观因素。根据企业财务风险分析方法的产生时期和细致程度及成熟程度的不同，两类财务风险分析方法又可分别区分为传统分析方法和现代分析方法。主观分析法包括：资产负债表透视法、经理直接观察法、事件推测法、企业股市跟踪法和“A记分”法（前三种属于传统主观分析法，后一种属于现代主观分析法）；客观分析法包括：财务比率分析法、杜邦分析体系、沃尔评分法、“Z记分”法（前一种属于传统客观分析法，后三种属于现代客观分析法）。

二、企业财务预警研究背景与现状

预警（Early－Warning）一词源于军事。它是指通过预警飞机、预警雷达、预警卫星等工具来提前发现、分析和判断敌人的进攻信号，并把这种进攻信号的威胁程度报告给指挥部门，以提前采取应对措施。

军事预警在社会政治、宏观管理与环境保护、经济各个领域得到了广泛的应用。在经济领域，与经验就包含宏观经济预警和微观经济预警两个层面，后者主要指企业预警。

（一）国外研究

国外非常重视企业危机管理和风险管理的研究，从20世纪70年代开始，相继出现了战略风险管理、基于风险价值的资产评估、对待风险的个体差异等研究。国外的研究内容主要是企业危机发生后如何应对以及摆脱危机的策略问题，至于危机的成因、发展过程则缺少机理性分析，宏观经济预警研究和企业危机管理理论的发展推动了企业预警研究。Fitzpatrick首次进行了单个财务比率模型的判定，开创了单量预警方法；Altman创立了多元变量判定模型――Z计分模型。随着信息流量观念的建立，Aziz、Emanuel和Laworm在1988年提出用现金流量信息预测财务困境的模型。对这些方法的介绍和具体应用是国内企业预警研究初期的主要特征。国外的企业预警的这能层次如财务预警，而在企业预警原理和构建统一预警体系方面的研究并不多。

（二）国内研究

国内的经济预警研究起步较晚。从20世纪80年代开始，预警系统的研究与应用经历了一个从宏观经济预警渗透到企业预警、从定性为主到定性与定量相结合、从点预警到状态预警转变的过程。

从宏观经济领域，预警系统应用最为广泛和成功。其中宏观经济预警和宏观金融预警是当前的研究热点，理论体系和方法工具也比较规范和系统。在微观经济领域，随着企业所处环境复杂性和不确定性的增加，危机管理的兴起，企业预警系统得到了人们的重视。我国企业大致可按照企业预警原理与总体经营趋势预警、行业企业预警和职能预警进行归类，对于职能预警，可再次细分为企业财务风险预警、企业营销风险预警、企业组织管理风险预警等多个方面。

统计指标作为测定企业经济活动的指示器，在企业预警分析中有着至关重要的作用。企业预警系统指标处理方法主要有三大类：（1）完成指标的筛选和分类，如时差分析、主成分分析法、判别分析；（2）用于多指标综合和指标权重的确定，如常规多指标综合法、层次分析法（AHP）；（3）完成指标的自学习和预测功能，如模式识别、自回归滑动平均模型、灰色预测和其他的统计学预测方法等。

我国的预警研究要取得进一步的进展，就必须广泛借鉴其它学科，特别是人工智能、模式识别、人工神经网络等智能科学和非线性系统学科的研究成果。

三、研究述评与展望

（一）研究述评

企业财务风险是一种微观经济风险，是企业经营风险的集中体现，财务风险表现为企业财务状况和经营成果的不确定性。企业财务风险的客观性和必然性、主观性和无意性、复杂性和潜在性等是其固有的特性。在风险分析与预警一般方法研究的基础上，针对企业财务风险的辨识、度量与预警，国内外学者提出了多种形式的主观或客观的风险分析与预警方法。由于财务指标不需要经过主观判断加以量化，而且可以从财务报表中分析得到，因此企业财务风险预警研究成果比较丰富，其中“A记分法”和“Z记分法”具有一定的代表性，这两类方法的分析思路通常被企业管理者或研究人员所借鉴。同时，企业财务风险研究人员大多从改善企业财务管理的角度提出了较多的、单方面的风险防范、控制方法模式与策略，如针对筹资风险的防范策略、针对投资风险的防范策略等。

总的来讲，我国已初步形成基本的企业预警理论框架，明确警义、寻找警源、分析警兆和预报警度的逻辑框架已基本能为大家所接受，每一阶段也已形成基本的研究方法。然而，仍然存在以下主要不足：（1）企业财务风险的引致因素涉及企业管理决策及其影响环境的各个方面，是一个十分复杂的系统问题，目前尚缺乏对企业财务风险生成机理的系统分析和研究，进而影响了财务风险预警理论与实践的深层次发展；（2）对企业财务风险辨识、度量、评价、预警等风险分析方法的适用性缺乏系统性的研究。西方企业比较注重风险资料的档案管理工作，所以可以应用复杂的数理统计方法对企业财务风险进行度量、评估和预警，而我国企业缺乏这方面的风险分析基础资料，决定了机械套用西方定量分析技术具有较大的局限性；（3）对企业财务风险预警、防范和控制的理论体系的分析缺乏系统性的研究。大都是对西方企业风险管理工具的简单套用，针对我国企业发展特性的财务风险防范、控制与预警体系的系统分析框架尚未形成；（4）未能将主成分分析、层次分析法、人工神经网络、自回归条件异方差、自回归滑动平均模型、判别分析模型、基于模式识别模型、时差相关分析、灰色预测、马尔科夫链等数理方法和模型深入地应用到对企业财务风险进行预警的领域。

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在现代社会的发展过程中，金融行业将银行视为一部风险机器，银行不仅需要承担相应的管理风险、经营风险等，还需要适当的将各种风险融合在金融产品进行二次加工。银行进行风险管理的主要内容就是对信用风险进行管理，因此，信用风险也是现代商业银行中最重要的风险来源。和其他工商企业相比，商业银行比较明显的特征是“少本经营”，著名的金融市场学家彼得・S・罗斯曾经指出，所谓的少本经营指的是少量金额的贷款违约就容易导致商业银行出现资本不足的情况，最终使其难以弥补冲销损失，严重的将会面临破产或是倒闭的风险。根据世界银行对全球银行危机的调查来看，信用风险是现代社会导致银行破产的一项最重要原因。所以，设计科学合理的商业银行信用风险评价方式对进一步优化现代商业银行信用风险管理有着不可忽视的重要作用。

一、研究综述

Beaver（1966）对公司破产和信用风险分析展开了更具开创性的分析，使得企业信用风险评价方式的研究工作得到了飞速的发展，在传统的商业银行中，对信用风险进行度量的方式一般包含：专家判断、判别模型和神经网络模型。为了将我国商业银行面对的贷款违约率不容易进行数学变换的问题予以解决，因此将判别模型逐步引进到我国商业银行的信用风险度量环节中。在对国内外相关的金融类和经济类的文献研究中来说，对于一个企业是否造成违约情况的判别模型，通常包含Logistic模型、贝叶斯判别分析模型和Probit模型等参数模型和神经网络等非参数模型。文中所研究的商业银行信用风险就是企业是否会出现违约的风险，由于Logistic模型是现代判别模型中的重点方式，并且其也被广泛地应用在商业银行信用风险中进行度量或是评价，因此，本文就将进一步对Logistic模型进行研究，通过适当的方法改进，增加对宏观经济影响的波动因素，构建起宏观经济下的商业银行信用风险Logistic模型分析结构。

二、商业银行信用风险的评价指标体系

要想建立起全新的Logistic模型分析结构，首先应该构建起商业银行的信用风险评估指标系统。商业银行信用风险主要指的是信贷风险，Svoronos（2002）的研究中曾明确提出，在银行的发展过程中面临的各种风险，信用风险是最为重要的一个风险因素，占所有风险的一半以上，而其他风险分别所占的比例则比较小，其中操作风险和市场风险分别占30%和5%。所以，商业银行中信用风险作为一种客观存在的主要风险形式，会受到借款人的行为因素和宏观经济环境中不确定因素的影响。针对这种情况，本文就将对商业银行信用风险的影响因素进行论述，概括为两个方面：借款人（个人或企业）因素、宏观经济因素。一般情况下，借款人的信用程度还包括企业的信用程度和信用意愿，对借款人可信程度的评定主要从企业素质和经营状况、经济效益、发展前景等几个环节入手。而宏观经济因素的商业银行信用风险则主要来源于商业银行进行贷款活动过程中，对现阶段发展情况和对未来时期的总体宏观经济环境分析，比如国家和政府宏观调控政策、经济发展程度、通货膨胀和通货紧缩的可能性等。华晓龙（2009）通过建立起宏观压力的测试模型对我国商业银行信用风险进行评估，认为GDP、通货膨胀或紧缩是现在影响我国银行发展体系稳定的一项重要原因。

三、商业银行信用风险的评价方式

自上个世纪80年代开始，Logistic回归分析法逐渐代替了传统的判别分析方式，并成为了度量企业违约风险的一种主要方法。传统判别分析法假设企业破产或是经营失效的概率需要遵循二项分布，这种假设方式对于企业经营风险的度量方式相对简陋，但是Logistic回归分析法将这项假设方式进行优化，从而服从了Logistic的分布。自90年代以后，现代社会的信息化发展逐步得到完善，使得数据挖掘技术在商业银行中的应用也更加完善，并在商业银行信用风险度量中逐步得到了发展。通过大量的文献研究和实践证明，Logistic模型对数据的拟合效果十分明显，且预测能力较强。在1977年，Martin在二十五个财务指标中选取了总资产、净利润率等八个基本财务比率指标进行分析，使用Logistic模型分别预测了公司破产和其违约的概率，并且通过和Z-Score模型、ZETA模型的最终预测结果进行比较，发现Logistic的预测结果仍然是最佳的。

但是，笔者根据多年的研究和分析结果发现，这种模型方式还存在一个较为明显的缺陷，就是在公司破产和违约风险判别过程中只选用了借款企业的财务指标，没有对宏观经济因素进行考察，因此Logistic模型在对违约概率进行计算的过程中缺少精确度。针对这种情况，应该及时对需要考察的因素进行修订，保证经过修订后考察的影响因素更为全面、精准，对辅助商业银行更科学、准确的预测和掌握企业违约风险有着十分重要的帮助作用。

结束语

在宏观经济因素的Logistic模型下，其比传统的模型更具备高风险判别能力，这种模型方式不仅能客观地对我国宏观经济波动变化进行反映，同时还能及时判断出企业违约概率的影响。因此只有加强对宏观经济的监测，我国商业银行才能更好、更科学地对信用风险进行度量或评价，从而在宏观经济影响下，对我国行业银行发展起到更大的帮助作用。

参考文献：

[1]王侠.宏观经济波动视角下商业银行信用风险评价方法研究[J].商场现代化，2015（03）：196-197.