金融脆弱性及其風險預警研究述評

□文/崔　健　戎東茹

（華北理工大學管理學院河北·唐山）

金融脆弱性及其風險預警研究述評

□文/崔健戎東茹

（華北理工大學管理學院河北·唐山）

［提要］近年來，世界范圍內接連不斷的金融危機暴露出金融風險的嚴重緊迫性和金融危機的破壞性。隨著我國對外開放步伐加快，金融改革日益深化，以及金融機構和金融產品的創新、金融行業的監管難度加大，金融脆弱性問題進一步凸顯出來。通過梳理國內外相關金融脆弱性研究理論和方法，對比分析國內外流行的金融危機預警方法基本原理、模型發展和缺陷，以期為我國金融危機預警研究工作提供參考。

金融脆弱性；風險預警；述評

收錄日期：2015年6月23日

美國次貸危機爆發和全球金融危機的蔓延，使得金融體系的穩定性和系統性風險日益受到重視。2012年《世界經濟展望》認為，很多國家，如歐元區各國可能會遭受各不相同的強烈負面沖擊，而脆弱的銀行可能會顯著放大這些沖擊的不利影響。中國人民銀行金融穩定分析小組2013年發布了《中國金融穩定報告（2012）》，對中國2011年金融系統的穩定狀況進行了全面評估，認為中國銀行業總體仍保持穩健運行，但受經營環境和結構調整等因素影響，不良貸款反彈和資本補充壓力加大，重點領域風險管控仍需加強，部分機構流動性管理有待加強。21世紀以來頻繁爆發的銀行危機使得人們不由反思：是否危機由一些銀行體系的內生因素使然？是否銀行業的一些內在發展特征正在對銀行體系的脆弱性產生重大的影響？各級銀行監管部門出了什么問題？從國際層次到國家層次，為何對銀行危機不能起到防范和預警的作用？所有這些與金融脆弱性相關問題的探究都顯得十分迫切并且具有現實意義。

一、國內外關于金融脆弱性成因的分析

繼埃文·費雪的“債務與金融脆弱論”研究之后，凱恩斯于1936年也提出了金融脆弱性的“不穩定性”模型。1982年Minsky提出的“金融脆弱性假說”為理論界研究金融脆弱性提供了一個實用性很強的分析框架。1983年Diamond和Dyvig又提出了著名的D-D模型，認為銀行資產較之負債缺乏流動性、存款者流動性要求的不確定性是銀行體系脆弱性產生的主要根源，政府應該通過建立存款保險和最后貸款人制度來避免銀行擠兌。Stiglits（1998）、Krugman（1998）和Dem irgul Kunt、Detragiache（1998a，1998b）等都曾深入探討過“銀行危機”產生的機理。隨后Allen和Gale（1998）的銀行業恐慌模型、Kregal（1997）的安全邊界說、金德爾伯格的金融危機史觀等被相繼提出。近年來，隨著金融創新的廣度和深度不斷加大，許多學者對由此引發的金融風險和不安定因素開始擔憂，認為金融自由化的改革一旦與糟糕的制度環境和不協調的政策結合就會有很大的風險；此外一些學者Ben Bernanke&Mark Gertler（1987）、Frederic S.Mishkin（1998）、Barry R.，ChaiJ.，and Schumacher L.（2000）還將博弈論和信息經濟學應用于銀行體系脆弱性的研究，進一步拓寬了研究的視角。在信息不完全的情況下，公眾對金融機構共同信心的下降和金融機構對借款人篩選與監督的失敗是導致銀行體系脆弱性的重要因素。21世紀以后，對于銀行體系脆弱性的研究主要圍繞銀行體系脆弱性的內生、外生影響因素、銀行綜合化、國際化經營、銀行規模性和集中程度等角度，開展了更加微觀的研究，取得了眾多研究成果。Kroszner Randall，Luc Laeven and Daniela Klingebiel（2007）認為發達國家更高的銀行危機成本在某種程度上源于發達國家更發達的銀行體系，這也使發達國家的銀行危機具有更強的破壞力；Andrew G.Haldane&Robert M（2011）提出，近年的銀行危機表明，銀行通過資產多樣化降低風險的同時，不同銀行的資產負債表和風險管理越來越呈現同質化趨勢，使得銀行體系的脆弱性大大提高，對這種系統性風險目前缺乏理論上的研究和實踐上的應對；Prasanna Gai，AndrewHaldane，SujitKapadia（2011）通過構建一個銀行間借貸模型，分析了2007～2008年銀行間借貸市場的崩潰影響到某一銀行的流動性，通過銀行間借貸網絡，傳染到整個銀行體系，引起銀行系統性危機，實證分析顯示銀行體系越復雜，集中度越高，該銀行體系脆弱性就越明顯。

從脆弱性研究的發展脈絡來看，早期的脆弱性研究著重于暴露的層面。而近年來，隨著“脆弱性源于人類自身”的反省，更多研究越來越關注脆弱性發生的社會性基礎。Cutter（2000）等認為自然脆弱性與社會脆弱性共同組成一個地方的脆弱性，在決定什么人更容易受到傷害的層面上，社會因素往往扮演著更重要的角色，但由于社會產生的脆弱性難以量化分析，導致在相關脆弱性研究文獻中大都受到忽略（Cutter，2006）。Bankoff（2004）認為社區脆弱性僅在新近才被視為整體危機管理評估中的主要因素——何人或為何會暴露在危機的威脅中。Wisner（2005）等認為脆弱性為個人或群體的特性，其面對危機沖擊時（或者一個極端天然事件或過程）的預測、處理、抵抗、復原能力。大量事實表明，危機的破壞性并不完全在于危機的源發強度，它還取決于人類社會自身應對各類危機表現出的準備能力和脆弱性。從金融脆弱性的研究來看，次貸危機發生后，更多學者在對傳統金融脆弱性理論進行擴展和構建的基礎上研究金融脆弱性問題。開始將大量關注金融監管弱化（Gary A.Dymski，2010）、債券市場效率低下（Domenica Tropeano，2011；Russo，Alberto，2013）以及政府干預反應遲鈍（ric Tymoigne，2011；A. Oscar M.Sergio，Pe a，JuanⅠgnacio，2013）等金融脆弱性源發研究轉向對于居民家庭行為的研究，反思社會脆弱性的影響程度和深度，進一步拓寬了金融脆弱性分析的視角（Blundell，Richard，Luigi Pistaferri，andⅠan Preston，2008；Agarwal，Sumit，Paige M.Skiba，and Jeremy Tobacman，2009；Athreya，Kartik，Xuan S.Tam，and Eric R.Young，2009；Skiba，Paige M.，and Jeremy Tobacman，2010；Lusardi，Annamaria，Daniel Schneider and Peter Tufano，2011；Lusardi，Annamaria，2013）。

國內學者胡祖六（1998）認為銀行體系脆弱的根源不能簡單地歸結為經營問題，而是有更深層的體制和政策上的原因。管七海等（2001）針對單個銀行的非系統風險進行了度量，并對預警進行了實證研究。曾詩鴻（2004）則對中國金融整體脆弱性進行了研究，從銀行體系脆弱性、銀行不良貸款生成與監管博弈的角度給予詳盡分析。沈冰、李曉玲（2006）側重對中國農村金融脆弱性分析，認為農村金融機構存在內生性缺陷、制度安排不合理、信用環境不完善以及缺乏有效的失信懲罰機制，缺乏完善的風險預警體系和風險防范機制；羅劍鋒等（2008）分析了農信社脆弱性的主要原因，認為產權制度改革不徹底、“外部人”干預和法人治理結構不完善是形成農信社脆弱性的主要原因，于淑波、王可（2013）同樣基于經典內生理論對五大國有商業銀行脆弱性進行了測度。徐勁（2013）堅持銀行體系脆弱內生性觀點，分析發現作為銀行業務的重要分支的小企業金融的脆弱性較銀行體系更甚，認為應該保持合理的小企業金融發展速度，加快實施內部評級法，豐富小企業金融服務內涵和建立逆周期計提撥備機制。總括而言，國內關于脆弱性的研究，主要集中于關于銀行業脆弱性的成因、脆弱性的測度、對脆弱性成因的實證分析等方面。

二、關于金融脆弱性的測度

就目前而言，量化脆弱性最通用的方法是建立一套指標體系，通過對脆弱性狀態關鍵影響因素的測量，合成一種代理指數來表達脆弱性。由于金融脆弱性主要根源于宏觀經濟動蕩、宏觀政策不一致和金融部門自身的弱點，目前在金融體系脆弱性測度的指標體系設計上，分別從微觀審慎指標、宏觀審慎指標入手，或者將兩者結合起來綜合考慮。1995年ⅠMF和世界銀行（WBG）聯合啟動的“金融部門評估計劃”（FSAP），歐洲中央銀行（ECB）成立專門小組都開展了對銀行系統脆弱性量化分析的研究。全球在金融脆弱性評價體系的選擇上并沒有統一的方法。根據國際上相關的理論研究，將金融危機分為貨幣危機和銀行業危機兩個類別。在金融體系脆弱性度量的方法上，代表性的有橫截面回歸模型（STV模型）、概率單位模型（如Logit模型、Probit模型）以及信號分析法（KLR模型）等。以上的學者使用的都是線性模型，隨著計量技術的進步，很多非線性的模型被引入用來模擬金融風險。Ashok K Nag and Am itMitra（2002）將網絡神經模型和自然的網絡模型結合起來模擬日常的外匯交易價格，以預測金融危機，結果顯示該模型的預測結果遠遠好于一般的線性模型。Manmohan S.Kumar，Uma Moorthy，和W.R.M.Perraudin（2007）在滯后的宏觀經濟金融數據基礎上使用簡單的Logit模型以發掘哪些新興市場的危機是可以預測的。Abdul Abiad（2011）通過危機恢復中的數據來檢驗各種危機預測模型，并建立了準確度更高的基于區制轉換模型的危機預測系統。

國內早期對銀行脆弱性測度一般采取單一指標法，主要用不良貸款率來反映銀行體系脆弱性的程度。由于單一指標的片面性的缺陷，更多學者開始轉向從微觀銀行和宏觀經濟兩個角度選取有代表性指標進行綜合考慮，證據顯示，在信息流動較困難的大多數發展中國家，同時使用多個指標來評估銀行的脆弱性非常重要。伍志文（2002）運用Probit模型和Logit模型，選取21個指標對銀行體系脆弱性的成因進行了量化分析。劉衛江（2002）運用多元Logit回歸方法分析了銀行脆弱性的原因，認為1985～2000年16年間有6年中國銀行業是不穩定的。張兵、方金兵、林元潔（2009）運用OLS、Probit模型、Logit模型、Tobit模型等4種方法、選用20個指標對江蘇省農村金融體系的脆弱性進行了定量分析。張桂霞（2007）、萬曉莉（2008）、陳華（2009）、陳守東和楊東亮（2010）分別建立數理模型對我國金融體系脆弱性進行了判斷與測度。杜曉蓉（2010）以2005～2008年的數據為基礎，利用Probit模型對中國發生新金融危機的可能性進行模擬，認為M2增長率和房價上漲是導致中國可能發生新型金融危機的重要因素。戴鈺（2010）利用多元Logit模型對我國1985～2007年間銀行體系脆弱性進行了實證分析。朱敏（2011）采用因子分析法衡量了2000～2010年間中國金融體系脆弱性。康煜、凌鈴、羅猛（2012）基于VAR模型對中國銀行體系脆弱性進行了實證研究。何穎媛（2012，2013）構建了農村金融生態環境與新型農村金融機構脆弱性的關系模型，并在調查問卷基礎上運用結構方程模型進行了實證檢驗。關于金融脆弱性測度的文獻雖然在理論上有了突破性的進展，但實證研究偏重于層次分析法或因子分析法進行的靜態分析，沒有綜合考慮金融系統的開放性、復雜性、非線性和動態性特征。因而現實中金融體系的某些脆弱特質似乎用上述理論無法完全有效闡釋。

三、關于金融風險預警評價

在金融風險預警模型的方法研究中，比較著名的有KLR信號分析法模型、FR概率模型（Probit/Logit模型）、橫截面數據模型（STV模型）、馬爾科夫區制轉換模型（Markov Regime Switching Model）、神經網絡模型（BP模型）。代表性人物有Kaminsky，Lizondo和Reinhart（1998，1999）建立的KLR模型，Frankel和Rose創立的FR模型，1996年Sachs，Tornell和Velaseo（1996）創立的橫截面回歸模型，以及Hamilton（1989，1996）的馬爾科夫區制轉換模型（Markov R egime Switching Model），Nag和Mitra（1999）在KLR信號分析法基礎上針對不同的國家構建合適的BP神經網絡模型。

國內學者陳守東、楊瑩和馬輝（2006）從宏觀經濟、金融市場和泡沫風險三個角度選擇了16個指標，運用因子分析法得到了反映宏觀經濟風險、金融市場風險和企業融資風險的三個公共因子，再通過Logit模型分別建立了宏觀經濟風險預警模型和金融市場風險預警模型。陳守東、馬輝、穆春舟（2009）構建三區制一階自回歸的馬爾科夫區制轉換向量自回歸模型，研究我國貨幣、銀行和資產泡沫市場危機，研究證明該模型預警情況比較符合我國的實際。朱鈞鈞、謝識予等（2010）通過引入馬爾可夫鏈蒙特卡羅估計法改進馬爾科夫區制轉化模型一般似然估計的缺陷，研究發現馬爾科夫區制轉移模型在預警東南亞金融危機的能力明顯優于其他模型，而且時變MS-GARCH模型能揭示關于匯率波動的更多特性。南旭光和孟衛東（2008）構建一個隱含層的BP神經網絡模型研究東南亞金融危機預警問題，研究得出該模型具有明顯預測精確度，有助于提升預測金融危機發生的正確率。劉澄等（2009）把神經網絡模型和T-S模糊推理模型結合成統一的系統構建自適應神經模糊推理模型進行股市指數變動預測研究，該模型克服了神經網絡無法表達推理過程的缺點和模糊推理模型不具備自學習的能力，結果表明該模型能夠可靠預測股市波動趨勢，并能夠對金融系統的因果特征用模糊規則明確表達。李夢雨（2012）運用K—均值聚類算法，借助BP神經網絡建立了我國金融系統風險的預警模型，并對我國2012年金融系統運行狀況進行了預測。

盡管對金融風險預警進行量化的模型已經成為金融風險管理研究的熱點問題，但從其有效性、可靠性以及在整個金融領域的應用程度來看，金融風險預警的量化模型還處于初級階段。西方發達國家的金融風險管理模式可以為我們提供有益的借鑒，但是在中國，特別是中國農村金融由于其本身的特殊性，使其風險管理與控制模式、風險管理與監管機制的建設不可能完全照搬國外的經驗。此外，國外關于金融風險和金融危機預警理論的研究，更多的考慮到貨幣與匯率因素，這就使得相關金融風險和金融危機預警模型、系統在應用于中國農村金融問題研究時存在較大的局限性。

主要參考文獻：

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［9］何穎媛，何錚.基于功能視角的新型農村金融機構脆弱性測度研究.中南大學學報（社會科學版），2012.18.1.

本文為河北省自然科學基金課題（項目編號：G2014209317）支持項目

F831.59

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