我國金融衍生市場風險預警體系的構建

張瑞琴，黃云婷

（四川大學 經濟學院，成都 610064）

我國金融衍生市場風險預警體系的構建

張瑞琴，黃云婷

（四川大學 經濟學院，成都 610064）

雖然我國金融衍生市場由于起步較晚，產品創(chuàng)新水平和程度不高，但是隨著我國金融市場的不斷完善和發(fā)展，特別是在人民幣國際化趨勢明顯的大背景之下，我國金融衍生市場勢必將面臨較大的風險。因此，我們必須要未雨綢繆，構建金融衍生市場風險預警體系，積極做好風險預警工作，為危機預測和金融監(jiān)管提供一定的參考。

金融衍生市場；預警運作機制；預警指標體系；預警模型

防范和化解金融風險有賴于完善的法律規(guī)定和有效的金融監(jiān)管，而我國的金融法律體系和金融監(jiān)管體系尚在建立和完善之中，金融立法滯后、相關法律制度不完善，金融監(jiān)管體系不健全、監(jiān)管效率低下，這也加劇了信用風險、政策風險、管理風險與犯罪風險等金融風險的積累，成為金融動蕩與金融危機的潛在隱患。因此，必須著力構建金融衍生市場的預警模型，及早對風險進行分析識別，以加強金融風險的防范和管理，保證金融市場的穩(wěn)定運行。

1 金融衍生市場風險預警體系的運行機制

金融衍生市場風險預警體系的運行機理就是，通過輸入一組T期的相關預警指標,經過預警函數程序的處理，輸出真實而有效的預警信號,以此對T期衍生市場的運行進行監(jiān)測、監(jiān)控，并在此基礎上對金融衍生市場未來一定時期運行的健康狀況進行預測,以便相關機構針對監(jiān)測結果及時采取適當的風險防范對策。下圖描述了該風險預警體系的運作機理與流程。

從圖1可見，整個風險預警系統(tǒng)包含3個模塊:T期數據值輸入模塊、預警處理模塊、預警輸出模塊，其運作是一個實時、有序的程序性過程。首先借助相關程序設計軟件，編寫金融衍生市場預警體系的程序。然后根據實際風險指標數據值，將各類預警指標的數據值輸入該程序，即進入T期數據值輸入模塊，與預警指標正常范圍值進行對比。進入到預警處理模塊后，包括三個層次的數據處理，一是最基礎的單指標預警函數程序，二是關于同類指標的綜合指標預警函數程序，三是關于大類指標的符合指標預警函數程序。最后，我們借助相關自動化設備來完成預警結果的輸出，在這個模塊中，我們可以看到T期金融衍生市場風險度量數值，并在此基礎上對T+△T期金融衍生市場的風險情況進行預警。在完成上述預警體系后，我們就可以將信息準確及時地傳輸到下一個環(huán)節(jié)，以便相關部門根據風險預警的風險數值采取綜合性的對策措施，為其決策提供參考依據，以盡可能地規(guī)避重大的風險，保證金融衍生市場的正常、有效運行。

2 金融衍生市場風險預警指標體系

借鑒國際經驗，結合我國的實際情況，筆者建立了以下預警指標體系，該體系主要包括兩大大部分指標：關鍵性內在指標體系和外部金融環(huán)境指標體系。其中關鍵性內生指標體系又包括國內宏觀經濟指標體系、國內金融風險指標體系和衍生市場風險指標體系，從宏觀、微觀和外部環(huán)境三個層面上監(jiān)測、防范金融風險，做到防微杜漸，防患于未然，保證我國金融衍生市場的穩(wěn)定運行。

2.1 關鍵性內在指標體系（N）

（1）宏觀經濟指標（H）

貨幣供應增長率（b1）。隨著金融的發(fā)展和深化，金融工具的不斷創(chuàng)新，貨幣供應和經濟增長及物價之間的關系也發(fā)生了一定的變化，貨幣供應中有一部分對應于虛擬經濟，與實體經濟關聯不大。因此，這一指標可以用來衡量市場資金對股市的支撐程度，與金融市場穩(wěn)定的關系也越來越密切。

國內信貸增長率（b2）。信貸增長率反映了經濟對貨幣的需求狀況。近年來，我國的信貸增長率高居不下，大量新的投資需求仍然在不斷出現。這既反映了我國經濟發(fā)展十分活躍，同時也提醒我們，有可能存在一定的經濟泡沫。而一旦泡沫過大，勢必會影響整個金融市場的穩(wěn)定，乃至帶來金融市場災難性的結果。

短期資本流入/GDP（b3）。短期資本也成為游資或者熱錢。其作為投機資本，最大特征是波動性強，一旦達到預期目的后就會迅速逃逸，從而導致反轉發(fā)生。短期資本流入的穩(wěn)定性和可預測性較低，而近年來其所占比例又在提高。因此，短期資本的過多流入必然會增加貨幣管理當局穩(wěn)定經濟的難度以及影響該國宏觀調控的預期效果，使我國金融體系暴露于較大的風險之中。

外債總額/GDP（b4）。外債是國家向外國商民或政府的借債，屬于國債的一部分；一般不包括個人或私商向外商所借的債款。一國外債總額過大，特別是短期債務過多，很可能會引發(fā)債務危機，導致國家動蕩，甚至引發(fā)全球性危機。

通貨膨脹率（b5）。通貨膨脹是指貨幣發(fā)行量超過流通中實際所需要的貨幣量而引起的貨幣貶值現象。通貨膨脹率是貨幣超發(fā)部分與實際需要的貨幣量之比，用以反映通貨膨脹、貨幣貶值的程度。過高的通貨膨脹率會扭曲商品相對價格，降低資源配置效率，促發(fā)泡沫經濟乃至損害一國的經濟基礎和政權基礎。

國際國內利率差（b6）。從理論上看，如果一國利率相對更高，國際熱錢向其投資的流向就比較明顯，這對一國金融市場會帶來不小的影響。其中，債券市場就是對這些利率和實際利率最敏感的市場。

匯率波動率（b7）。匯率波動是指貨幣對外價值的上下波動，包括貨幣貶值和貨幣升值。貨幣匯率變動首先影響到的就是進出口貿易。此外，匯率的變動還影響到國內物價水平、國際資本金流動等眾多方面。

房地產投資增長波動率（b8）。近年來，房地產投資作為我國經濟增長的一個支柱性產業(yè),在經濟增長中十分具有重要的地位。其投資額的波動是經濟發(fā)展的晴雨表，如果其波動過大很可能會影響到金融衍生市場的穩(wěn)定。

（2）微觀金融機構風險指標（W）

資本充足率（b9）。資本充足率是指銀行自身資本和加權風險資產的比率，代表了銀行對負債的最后償債能力。銀行用少量資本運營大量債權資產，以此來獲得高加報率，這也是銀行產生系統(tǒng)風險的根源之一。

資產流動性比率（b10）。資產流動性比率是流動性資產與流動性負債的比率。資產流動性比率反映商業(yè)銀行資產流動性強弱的指標，是銀監(jiān)會對商業(yè)銀行進行風險監(jiān)管的第一個指標,它是商業(yè)銀行進行風險等級評定的重要組成部分。

存貸款比率（b11）。是指將銀行的貸款總額與存款總額的比值，是商業(yè)銀行用來衡量銀行流動性風險的指標之一。

資本利潤率（b12）。該指標是凈利潤與主權資本的比率，反映所有者投入資本的獲利能力。

凈拆借資金比率（b13）。是指銀行拆入資金比例減去拆出資金比例，銀監(jiān)會曾把這一比例作為評價股份制商業(yè)銀行風險監(jiān)管體系的比例之一。

不良貸款率 （b14）。不良貸款是指在評估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中后三類合稱為不良貸款。不良貸款率指金融機構不良貸款占總貸款余額的比重。金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。

金融機構對房地產行業(yè)貸款比例（b15）。金融機構向房地產行業(yè)的款款金額占金融機構貸款總額的比重。當前房地產產業(yè)對經濟增長的影響較大，因此，這一指標對整個金融市場風險預警也有著不可小覷的作用。

（3）金融市場關鍵指標（G）

股市價格指數變動率（b16）。該指數是由證券交易所或金融服務機構編制的表明股票行市變動的一種供參考的指示數字，用以反映整個股票市場上各種股票市場價格的總體水平及其變動情況的指標，它往往是市場突變的先行指標。如果股票價格指數起伏波動幅度較大，則說明股市穩(wěn)定性差，投機性強，這勢必會影響包括衍生市場在內的整個金融市場的穩(wěn)定。

成交金額增長率（b17）。該指標是成交量和成交股價兩個因素共同作用的結果，因此可以反映市場冷熱程度。某一時期內過高的成交金額說明市場過熱，可能存在非理性的投機行為；而過低的成交金額說明市場人氣不足。

換手率（b18）。用以反映市場流動性狀況，其取值區(qū)間為[0%，100%]，指標值越趨向于100%，說明流動性越強，不穩(wěn)定性越大；反之，指標值越趨向于0%，說明流動性越差。

市盈率 （b19）。用來反映收回股票投資所需要的時間長度，是衡量股票投資價值或投資風險的最直觀指標，因而也是衡量金融市場泡沫的一個直觀指標。

2.2 外部金融環(huán)境指標體系（Z）

國際性金融/經濟危機（d1）。國際性金融危機是指影響力較大，也即破壞力非常強，波及世界上主要國家和地區(qū)的全球性金融危機。如1929年的國際性金融大危機，此次美國次貸危機引發(fā)的國際金融危機等。

主要相關國金融/經濟危機（d2）。主要相關國，即與我國經濟交往十分密切的國家或經濟體，如美國、日本、歐盟等，同時也包括地理上與我國臨近的一些國家或經濟體，如東南亞諸國等。

其他國家（主要相關國以外）金融/經濟危機（d3）。其他國家是指除主要相關國以外的其他一些國家，如希臘、冰島等與我國經濟交往不密切，在世界經濟中影響力較小的國家。

無金融/經濟危機（d4）。這種情況說明是世界經濟運轉良好，前景較為樂觀，整個金融、經濟發(fā)展所處的外部大環(huán)境較佳，有利于經濟繁榮和金融發(fā)展。

2.3 權重確定

我們知道，上述指標對于金融衍生市場都存在一定的影響，但是每個指標的影響程度卻不盡相同。因此，為建立合理的預警模型，充分體現各項指標與金融衍生市場的相關程度，一種相對更為準確的辦法是通過建立計量模型，并應用具體的數據對各指標與金融衍生市場風險進行相關性分析，并得出其權重值。此外，還可以采用確定指標權重的方法——層次分析法。由于本文中我們主要是提供一種建立預警體系的思路，因此，在此我們不再去計較各個指標的具體權重數值，而是賦予其相應的字母代碼來替代。

2.4 閾值確定

預警指標的數據變化一旦達到它的某個水平時就意味這個預警指標發(fā)出了預警信號，那么這個水平就是該指標的閾值。文獻中使用的閾值確定方法大致可以分為計量模型和非計量模型兩類,前者有ARMA模型、ARCH模型、VAR模型、STV橫截面回歸模型MCS模型、貢獻分析法、主成份分析法、相關性分析法、判別分析法模型等,后者有NN模型、KLR信號分析法、概率模式識別模型、灰色預測模型等。國外使用較多的是定性相應模型,如Logit模型和Probit模型。

一般而言，閾值的確定分兩類情況，一是原始指標閾值的計算，二是綜合指標閾值的計算。原始指標閾值的確定主要通過以下途徑完成的：一是國際金融組織有明確規(guī)定的按照規(guī)定設定閾值；二是對于一般企業(yè)普遍適用的預警指標閾值，按照普遍適用原則設立；三是國家財政部、證券監(jiān)管部門有規(guī)定的按照相關規(guī)定設立；四是沒有特殊規(guī)定的，原始指標閾值按行業(yè)的平均水平劃分層次計算出來。綜合指標閾值是通過原始指標的閾值加權平均計算出來的。在實際操作時，在國際上有公認標準的，閾值的確定將根據國際標準來確定，沒有國際標準的既可以參照同一國家在金融穩(wěn)定時的各項指標的數值，也可以參照經濟金融背景相似的國家在金融穩(wěn)定時的各項指標數值。本文將文中涉及到的一些預警指標的閾值進行了歸納。在此基礎上，我們把內生性關鍵因素預警指標體系的每一項指標分成 0.2，0.4，0.6，0.8，1五個等級，如表1所示。其標準是指標實際數值與設定的閾值偏離幅度，幅度越大，對應的等級數值也越大。等級數值為1，說明風險性和危險性最高。由于統(tǒng)計數據難以搜集，且實際指標數值與等級數值的對應設定主觀性較強，本文沒有設定每個指標等級對應的數值區(qū)間，僅給出了設定標準。對于金融外部環(huán)境預警指標體系，我們設定了4個等級，幾個指標分別對應其中一個數值，對此我們在后文中構建預警模型時也有說明。

表1 內生性關鍵因素預警指標體系及其閥值、等級取值

3 金融衍生市場風險預警計量模型

金融衍生市場能否正常運行與上述宏觀經濟環(huán)境、微觀金融健康程度、金融衍生關鍵環(huán)節(jié)以及金融外部環(huán)境等情況密切相關。以此為基礎，我們構建了金融衍生市場的風險預警模型。首先，我們對外部金融環(huán)境風險函數進行構建。

式中，Z表示外部金融環(huán)境對我國金融衍生市場的影響函數；di(i=1,2,3,4)為外部金融環(huán)境因素：國際性金融危機（d1），主要相關國金融危機（d2），其他國家（主要相關國以外）金融危機（d3），無金融危機（d4）。 在此，我們規(guī)定，如果 d1發(fā)生，則Z取值為1，即表示對我國金融衍生市場沖擊較大，此時風險度最高；如果d2發(fā)生，則Z取值為0.8，表示與我國金融衍生市場相關性較強，需要密切注意并預防風險和危機傳遞；如果d3發(fā)生，則Z取值為0.4，表示對我國金融衍生市場沖擊不大，風險系數相對較低；如果d4發(fā)生，則Z取值為0，這表示世界經濟運轉良好，整體發(fā)展環(huán)境處于較佳狀態(tài)，風險系數可以視作0。

其次，我們對內生性風險函數進行構建：

（1）式中，N為內生性關鍵因素對我國金融衍生市場的影響函數，H代表宏觀經濟狀況，W代表微觀金融機構風險情況，G為金融市場關鍵指標狀況。H，W，G皆為bi（i=1,2,3…18）的函數。μ為隨機擾動項。

在上述兩個式子的基礎上，我們設定我國金融衍生市場風險大小與內生性關鍵因素的相關性系數為α，而與外部金融環(huán)境因素的相關性系數為β，構建整體預警函數φ如下：

表2 外部金融環(huán)境預警指標體系及其等級取值

在大函數構建完成后，我們再根據每一項指標對衍生市場風險影響程度大小賦予相應的權重，然后將報告期各項指標所對應的等級取值乘以相應的權重，即得金融衍生市場風險度的判斷值。其中，宏觀經濟運行風險度的計算如下：

式中，Hi是第i個指標的取值，αi是表示第i個指標的權重，H表示宏觀經濟運行風險數值。

由于國內金融機構數量較多，我們可選取的重要金融機構也不止一家，因此，風險度的計算相對稍顯復雜：

式中，Mi表示第i個金融機構的風險度值，Kj表示第j個指標的等級取值，αj表示第j個指標的權重，βi表示第i個金融機構在金融系統(tǒng)中的權重，W表示微觀金融機構的風險數值。

同理，金融市場關鍵指標狀況風險度的計算如下：

式中，Gi是第i個指標的取值，αi是表示第i個指標的權重，G表示金融市場運行風險數值。

最后，在上述(2)，(4)，(5)，(6)式子的基礎上，我們可以得到我國金融衍生市場內生性風險數值：

再結合（1）式和（3）式即可得到我國金融衍生市場面臨的整體風險度量值。

跟據本模型的設計思路，式子(3)作為整體風險預警函數，其取值區(qū)間為（0,2），其數值越大則表示我國金融衍生市場面臨的風險越大，反之亦相反，數值越小則表示金融衍生市場運行環(huán)境良好，面臨的風險系數較低?？傊灸Ｐ蜆嫿ǖ哪康脑谟跒槲覈鹑谘苌袌鲲L險預警提供一種思路，沒有去深究具體的權重數值，因為這需要大量的統(tǒng)計數據和一系列的計量分析，而且由于我國金融衍生市場起步較晚，也沒有足夠多的案例可以去進行實證分析。但是，可以確定的是，隨著我國金融市場的不斷完善和發(fā)展，以及金融國際化的趨勢越來越明顯，金融衍生市場作為金融市場中比較容易受到風險影響，同時一旦發(fā)生風險將可能迅速波及整個金融經濟的一個領域，其風險預警工作又不可或缺。因此，筆者在此再次強調本文僅意在提供一種思路，還有許多大量的工作留待以后進行研究和驗證。

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F832

A

1002-6487（2011）09-0126-04

國家社科基金重大項目（2008XMJ7196）

張瑞琴（1982-），女，重慶人，博士研究生，研究方向：國際金融理論與實踐。

（責任編輯/易永生）