宏觀審慎、逆周期緩沖和杠桿率監管

郝志運 楊泰然

摘 ? 要：宏觀審慎監管的作用在于兩方面，一是逆周期以對沖時間維度的金融順周期效應，二是穩杠桿以防范空間維度的系統性金融風險。為研究宏觀審慎監管的有效性，本文采用計算金融學研究方法論，構建基于Agent的金融網絡仿真模型，引入逆周期資本緩沖機制和杠桿率監管范式，模擬信貸、資本和銀行間3個市場上7種Agent交互行為，設計了風險與收益、長期與短期的5種監管策略，研究得出：一是金融網絡市場上存在聚集性波動的特征事實，可用以判定和預測系統性風險；二是通過分析市場宏觀指標發現，風險導向、長期監管策略的逆周期、穩杠桿效用較為顯著；三是宏觀審慎應堅持前瞻指引、政策協調、相機抉擇和激勵相容的基本出發點，把握好保增長與防風險的有機平衡。

關鍵詞：宏觀審慎；逆周期緩沖；杠桿率監管；基于Agent；金融網絡仿真

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.12.001

中圖分類號：F832.0 ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A ? ? 文章編號：1003－9031（2023）12－0003－18

一、引言及文獻綜述

黨的二十大報告指出，“深化金融體制改革，建設現代中央銀行制度，加強和完善現代金融監管，強化金融穩定保障體系，依法將各類金融活動全部納入監管，守住不發生系統性風險底線?！蓖晟平鹑诒O管、維護金融穩定、保障金融安全由此被放置于關乎國計民生的重要位置。金融體系的穩定性和周期波動成為影響宏觀經濟波動的重要來源（馬勇，2019），宏觀審慎監管正是從維護宏觀經濟和金融穩定出發，防范系統性風險和金融危機，以達到整個金融體系的一般均衡（Hanson et al.，2011），它從時間和空間兩個維度產生作用：時間維度上關注風險隨時間累積演變的順周期問題，而空間層面上關注的是同一時段內不同金融風險的相互作用的系統性風險傳染問題（巴曙松，2010）。換言之，宏觀審慎旨在解決金融的周期性和結構性兩方面問題，一方面是金融本身特有的順周期性，在經濟上行期，銀行信貸擴張，推動經濟過熱上行，而在經濟下行期，銀行信貸緊縮，加劇了實體經濟的衰退蕭條。另一方面是金融杠桿帶來的結構性問題，無論杠桿率是上升還是下降，過快的杠桿率變動對經濟增長都是有害的（何山和彭俞超，2019）。若杠桿率過高，違規金融創新通過多層嵌套逐級加杠桿，推高了實體經濟的融資成本，導致資金脫實向虛、體內空轉和監管套利，信用、流動性、操作、市場風險集聚和交叉傳染，增加了金融體系的脆弱性，可能引發系統性風險，而杠桿率過低，將導致經濟增速放緩和經濟波動加?。R勇和陳雨露，2017），且恐慌性的去扛桿化、金融杠桿急劇衰退極易誘發金融危機。中國人民銀行、銀保監會2020年發布《關于建立逆周期資本緩沖機制的通知》，旨在提升宏觀審慎政策的逆周期調節能力，緩解金融風險順周期波動和突發性沖擊導致的負面影響，維護中國金融體系穩健運行。

目前，關于宏觀審慎的定性和定量研究均比較多，主要集中在宏觀審慎監管與金融穩定的關系、微觀審慎監管配合和央行貨幣政策協調等方面。Hanson et al.（2011）表示宏觀審慎監管是對整個金融體系風險的控制，能夠更好地利用逆周期監管工具，有效控制由于金融體系的順周期性及金融體系的不穩定所導致系統性風險的積累。李天宇等（2016）通過實證分析發現，宏觀審慎監管能夠有效緩解經濟上行區間的信貸高杠桿現象，起到抑制系統性金融風險累積、促進金融穩定的作用。潘敏和周闖（2019）通過實證分析研究發現，杠桿率沖擊對經濟系統特別是金融穩定的負面影響更大，引入逆周期調節因子的動態調整比現行的靜態規則具有更顯著的金融穩定效果。Angeloni and Faia（2009）運用DSGE模型分析銀行發生危機的傳導過程，緊縮的貨幣政策可以降低杠桿率，而資產價格的上漲會導致杠桿率升高，因此貨幣政策對維持金融穩定作用有限，最佳政策組合應當是適當的逆周期宏觀審慎監管與貨幣政策的相互協調。王兆星（2020）指出，系統性金融風險具有很強的順周期性，必須加強逆周期調控，過度加杠桿與期限嚴重錯配是積累和引發系統性金融風險的重要因素，必須加強對杠桿水平和期限錯配的有效管控。嚴佳佳和康志鑫（2020）通過建立一個開放經濟條件下含有金融加速器的多部門DSGE模型，指出金融穩定是雙支柱調控框架下宏觀審慎政策的最優單一目標選擇，要加強宏觀審慎政策與其他經濟政策的配合與協調。

綜上可見，宏觀審慎的主要任務在乎兩個方面，一方面實施逆周期調節和資本緩沖，抑制經濟周期的聚集性波動和應對金融危機的流動性壓力，另一方面要結構化穩住金融杠桿，增強金融杠桿的彈性與韌性，避免杠桿率過高或過低導致的系統性金融風險，這兩方面的任務互為補充、缺一不可。但在當前研究中，定性分析和實證研究較多，通過仿真設計方法論研究宏觀審慎監管的較少。本文的邊際貢獻和創新性主要體現在：一是有別于當前較多通過定性和實證來研究宏觀審慎監管的方法，從計算金融學的角度，通過設計和構建基于Agent的金融網絡仿真模型，使用模擬數據進行實驗研究；二是引入了宏觀審慎監管的兩大任務和目標，即逆周期資本緩沖機制和杠桿率監管策略，以論證、研究和預測金融監管有效性，并總結得出宏觀審慎應堅持的價值取向和基本出發點。

二、基于計算金融學的模型設定

為研究宏觀審慎監管的有效性，需要對具備連通性的銀行間市場、資本市場和貨幣信貸市場進行全面分析，以防范化解金融市場危機，本文使用了計算金融學的研究方法論模擬了以上三個金融市場。

（一）基于Agent的可計算金融學

傳統金融學是以一般均衡和有效市場假說為前提的，以“理性經濟人”為理論框架的核心（王國成，2012），決策一般用馮·諾依曼—摩根斯坦“期望效用函數”表達風險問題，用“指數貼現效用函數”表達跨期問題，風險和跨期的核心假設均是“人的偏好具有穩定性和一致性”。大量研究表明，傳統經濟學對于解釋“非理性、非線性和非均衡”演化的金融市場力不從心。而基于Agent的計算金融學是在不確定性假說下發展起來，它將金融市場視為包含多個有限理性Agent的復雜適應系統，Agent依賴經驗進行決策并通過交互而涌現出復雜特性，這些特性又會反作用來影響Agent微觀動機和金融市場的宏觀效果。計算金融學就是通過這種雙向反饋機制的仿真，揭示金融規律和預測市場走勢，其特點是 “微觀動機涌現宏觀行為”，結合了數理金融學、實驗經濟學和計算機仿真的優點，對于風險偏好和時間偏好進行更好、更精確的建模，具有不可代替的優勢（Miao and Zhong，2015）。不僅表現為研究手段和工具革新，更帶來了金融學思維范式和方法論的深刻變革，目前已發展成為貨幣金融學的重要分支。計算金融學按照既定的一般流程來設計開展，如圖1所示，需要通過反復觀察、歸納假設和循環實驗來得出結論。

關于計算金融學在金融監管領域的研究，涌現了很多成果。一是模擬監管政策的實施效果。如歐洲推出Eurace仿真平臺，模擬現實世界中金融、貨幣和貿易等不同市場，輔助政策制定和預測實施效果。Feldman（2011）通過基于Agent仿真的金融監管模型，認為收益導向的監管在一定程度上減少了危機次數，但增加了嚴重金融危機和價格劇烈波動的可能性。二是將金融市場模擬成復雜網絡，通過網絡拓撲結構研究監管政策的影響和系統性風險傳導機制，比較有代表性的是Mauro and Richiardi（2011）的金融市場“羊群效應”模型、Domenico et al.（2010）金融加速器的信貸網絡模型，Huang et al.（2010）通過異質性Agent模型來模擬三種金融危機，分析引發金融危機的潛在原因。

（二）基本模型的構建

本文參考了Thurner、Farmer and Geanakoplos（2009）提出的中央銀行存款保證金制度下的資產購買模型，模型主要定義了金融市場上的四類Agent：噪聲交易者、企業、銀行、投資者，企業可進行價值投資和銀行借貸，中央銀行對銀行與企業的信貸行為實施杠桿率監管。為模擬和分析宏觀審慎監管的有效性，本文在此基礎上進行了拓展，設計了具備連通性的三個市場：資本市場、信貸市場和銀行間市場，進行假定如下：

假定1：資本市場包含四類Agent，企業、投資者、噪聲交易者、監管者。其中，企業的投資方式是價值投資，投資人也可以對其投資或者撤資，噪聲交易者主要進行資產買賣，監管者對資本市場實施信息披露監管。

假定2：信貸市場包含五類Agent，央行、銀行、企業、存款者和監管者。銀行可接受存款者的存款，到期向存款者提供存款本息；也可向企業支付和回收貸款，收支存貸款本息。央行向銀行計提存款準備金，在銀行遭受外部沖擊流動性趨緊時，央行向其提供破產救助，監管者主要通過逆周期緩沖和杠桿控制手段來實施宏觀審慎監管。

假定3：銀行間市場包含兩類Agent，銀行、監管者，當銀行流動性無法滿足信貸投放需求時，可向其他銀行進行同業拆借，補充資本和流動性，監管者實施資本充足率監管。

假定4：市場上存在著信息不對稱，各Agent具有有限理性，按照風險中性原則，在交互演化中實現自身收益的最大化。

金融網絡仿真模型三個市場上七個Agent之間的關系如圖2所示，Agent的屬性和交互行為設定如下。

三、宏觀審慎框架下金融網絡演化仿真設計

2008年的美國次貸危機說明全球金融系統不再是單體的、孤立的，而是相互連接的金融網絡，單個金融機構的行為會對網絡內其他機構產生重要影響，網絡連接會助推系統風險的擴散（孫艷霞，2015）。通過金融機構之間的關聯形成金融網絡，為研究宏觀審慎監管提供了全新的視角和思路。金融機構間的關聯，可通過銀行間的同業拆借、同業存放以及回購業務等數據、銀行間持有共同資產、股票相關性等來實現，本文選取了基于資產負債表關聯的金融網絡構建方法。

（一）基于Agent的金融網絡仿真設計

本模型設計的金融網絡包括資本市場、貨幣信貸市場和銀行間市場的網絡，資本市場網絡主要由投資者、企業和噪聲交易者構成，它們之間實際上沒有直接的交互行為，而是通過各自的資產買賣操作，影響資本市場而發生間接的交互，其網絡拓撲結構是隨機無序的。在信貸市場網絡中，資金流向要考慮銀行與企業之間的資產負債關系，是1對N的關系，網絡拓撲結構。在銀行間網絡中，銀行之間的資金流向是通過同業存放拆借實現的，是N對N的關系，網絡的演化仿真設計如下。

1.逆周期資本緩沖機制

銀保監會2020年9月出臺的《關于建立逆周期資本緩沖機制的通知》明確了逆周期資本緩沖的計提方式、覆蓋范圍及評估機制，其目標是在金融風險大幅高于正常水平導致信貸供給緊張或嚴重阻礙經濟金融活動時，對信貸波動進行“逆風干預”，限制金融脆弱性的積聚，提高金融系統的韌性。央行、國家金融監督管理總局將綜合考慮宏觀經濟金融形勢、杠桿率水平、銀行體系穩健性等因素，定期評估和調整逆周期資本緩沖要求，防范系統性金融風險。

逆周期緩沖在Basel3中被首次提出，即在超額信貸擴張和系統性風險積累時期，以最低資本要求和留存資本緩沖為基礎計提逆周期緩沖資本；在經濟轉向下行，銀行信貸風險擴大時，釋放逆周期緩沖資本。關于逆周期緩沖資本的釋放方式，要根據風險累積的變化及時做出釋放緩沖資本的決定，可采用一次性釋放或者逐步釋放等（巴曙松，2020），本文采用在經濟出現由上行向下行變換的拐點時一次性釋放緩沖資本的方式，以減小周期性經濟活動對信貸增長的影響，及時吸收風險損失。

四、實驗運行與仿真結果分析

本文通過MATLAB平臺仿真得出可視化結果，研究監管策略的效果和金融市場的走勢。主要參數設置如表1所示，具體流程如圖3所示。市場上初始有10個企業，每家企業的價值均為W0，若企業價值在演化過程中低于W（0）/10時，則破產退出市場，在運行了100個時間單位后，規定有1家新企業產生進入市場，如此循環往復，實驗總計運行了50000個時間單位，實驗結果在多次模擬的基礎上取平均值，以削弱實驗的隨機性，得出金融市場的特征事實和宏觀指標等一般性結論。

本文采用噪聲交易者的收益率分布進行穩健性檢驗，如圖4所示。模型中金融市場上噪聲交易者的收益率基本呈正態分布，證明本文模型的設置基本合理。但也在一定程度上存在著厚尾現象，這是由于金融市場參與者的心理因素存在差異，對信息的消化與確認不均等，收益率的波動呈現非均衡狀態，厚尾現象也基本符合金融市場的現實特征。

（一）特征事實：市場波動聚集性

波動性是指金融時間序列的離散程度，通?？审w現資產價格的不確定性，可以被用來測量資產的風險性和收益率。在金融市場中，對收益率波動性進行準確測量可以為投資者提供依據，對監管實施、風險管理和資產定價等都有很大借鑒意義。Mandelbrot（1963）研究認為，描述金融資產價格的隨機變量的方差具有聚集性，在其方差隨時間的不斷變化過程中，波幅較大也就意味著發生系統性風險的可能性較大，而風險的積聚到一定程度便會引發金融危機。Danielsson et al.（2020）研究了波動聚集性對風險承擔和金融危機的影響，認為波動性可以作為預測危機的可靠指標，而低波動性也不意味著安全，因為金融體系在低風險時積累了更多的杠桿風險。波動聚集性的研究有助于系統性風險的識別預警，從而采取有針對性的防范措施，降低危機爆發的可能性和危害程度。

圖5將Regime ？厝下的收益率的標準方差與正態分布noise trader的情況進行對比，可發現Regime ？厝的收益率的方差分布具有較為明顯的波動聚集性。為了進一步分析和比較各種監管策略對聚集性的影響，圖5描述了各策略下收益率的自回歸系數，自回歸系數越大，說明收益率隨時間的自相關性也越大，聚集性也會越明顯。

通過對圖6進行觀察分析，可得出各策略關于聚集性波動的結論。

RegimeⅠ監管策略的聚集性波動最為顯著，而RegimeⅢ策略最不顯著，可見單一固定杠桿率更容易引致金融市場波動，而在風險導向、長期的監管策略下，市場波動得到了最好的控制；

通過比較RegimeⅡ和RegimeⅣ、RegimeⅢ和RegimeⅤ，可以發現在期限和狀態一致的情況下，風險導向監管策略的聚集性波動效應要弱于收益導向的監管策略。可見逐利是金融的本質特征，需要金融監管對沖金融外部性；

通過比較RegimeⅣ和RegimeⅤ，RegimeⅡ和RegimeⅢ，可以發現在狀態和導向一致的情況下，短期監管策略的聚集性波動更為明顯。長期策略則意味著可變，可根據市場風險狀況靈活調整，同時也需要保持一定的穩定性、延續性和長期性。

根據公式（29）—（32），通過程序運行和實驗模擬，可以得到所設置的宏觀性指標：金融市場總財富、企業破產率、銀行信貸投放總量和銀行不良貸款率，如圖7所示。

通過對模型運行時間內5種監管策略下4個宏觀指標的觀察和直觀分析，可得出如下結論。

從金融市場總財富Ws（t）可以看出，收益導向、長期監管策略RegimeⅤ下市場財富最高，單一固定杠桿率監管RegimeⅠ下的市場財富逐步降至最低。收益導向的RegimeⅣ和RegimeⅤ策略下市場財富要高于風險導向的RegimeⅡ和RegimeⅢ策略，長期策略RegimeⅢ和RegimeⅤ要好于短期策略RegimeⅡ和RegimeⅣ。

從企業破產率Rbr可以看出，單一固定杠桿率監管破產率最高，風險導向、長期的監管策略RegimeⅢ下企業破產率最低。短期的策略RegimeⅡ和RegimeⅣ下的企業破產率總體要高于長期策略RegimeⅢ和RegimeⅤ。

從銀行信貸總規模Ls（t）可以看出，單一固定杠桿率監管下信貸投放量最大，而短期與長期、風險與收益等因素對信貸投放量影響不顯著，這主要是由于信貸投放量受貨幣政策影響，宏觀審慎監管政策需要與貨幣政策協調才能體現出明顯作用。

從銀行平均不良貸款率Rbl可以看出，單一固定的杠桿率監管下銀行不良率最高，風險導向、長期監管策略Regime Ⅲ下不良率最低。收益導向的RegimeⅣ和RegimeⅤ策略下銀行不良率要高于風險導向的RegimeⅡ和RegimeⅢ策略，這印證了高收益也存在高風險。

可見，長期監管策略下銀行的資產質量要優于短期策略，收益導向的監管策略下金融市場財富較高，風險導向的監管策略下銀行不良貸款率和破產率較低，而長期固定的杠桿率策略下市場財富最低，企業破產率和銀行不良率最高，且信貸規模最高。綜合分析，風險導向、長期杠桿策略的效用總體較為理想。

五、結論與建議

本文基于Agent的計算金融學模擬了金融市場的演化，它突破了傳統金融學關于理性經濟人和完全信息等假設前提，更加符合金融市場的真實狀況，可更加直觀形象地考察金融市場規律和監管，對于深化異質投資行為、分析揭示市場波動成因、提高交易者投資理性程度，加強金融市場監管和防控市場風險有著重要意義（包特等，2020）。當前金融市場的快速發展涌現出諸多復雜的新問題，為計算金融學提供了更廣闊的研究前景和應用空間。通過對貨幣信貸、資本市場和銀行間市場上各Agent的資產交易、信貸投放和同業拆借的交互演化結果，觀察分析金融網絡仿真模型的特征性事實和宏觀性指標，本文針對宏觀審慎監管提出以下建議。

（一）前瞻指引，跨周期調節熨平市場預期

從圖4和圖5收益率的聚集性波動效應來看，波幅代表了系統性金融風險，宏觀審慎框架下的逆周期緩沖資本和杠桿率監管在一定程度上減輕了聚集性波動效應，對金融市場不穩定因素起到了緩沖效果，但無法根除聚集性波動現象。因此，風險即不確定性，可以被轉移或分散，但無法最終消除，不可能避免金融危機爆發的可能性，需要實施逆周期甚至跨周期的宏觀審慎政策和工具來有效引導市場預期、防范化解金融風險。

前瞻指引指監管部門對未來金融市場走勢和政策導向給出較明確的信號，科學管理宏觀經濟預期，引導金融市場理性判斷。歷史經驗看，金融危機多是由于突發事件導致的，市場情緒和預期產生突然逆轉，隨后出現恐慌性拋售、資產價格迅速跌落、金融市場泡沫破裂等系統性風險。因此，要在資產價格泡沫形成和積聚過程中，使用逆周期的政策工具有效調整預期，讓政策意圖更加清晰地傳遞到市場主體，在不損害金融市場正常運行和經濟持續增長的同時，及時熨平金融市場的異常波動。在疫情防控中，宏觀審慎很好地發揮了逆周期的前瞻指引作用，如對普惠小微企業貸款應延盡延、鼓勵銀行合理讓利等。同時，要注意宏觀審慎從逆周期到跨周期的演進，更加體現前瞻性，不僅側重于短期熨平經濟的逆周期政策，還注重與中長期金融改革目標的有效結合；更加注重平衡性，確保各項政策工具的邊際效力最大化，不把逆周期調控的空間用盡，不因短期強監管和過度去杠桿留下長期后遺癥。

（二）相機抉擇，探索靈活適度的杠桿監管

通過圖6中5種桿桿監管策略的實驗可以發現，長期可變的監管策略要強于短期固定的策略。杠桿率變動對于經濟增長的作用具有兩面性，在短期沖擊影響下，金融杠桿水平對金融穩定有正向影響；從長期看，杠桿水平過高會降低金融穩定性，不能只看到短期收益，而忽略了長期風險（王藝璇和劉喜華，2019）。在處理風險和收益、長期和短期這兩個金融監管核心的問題時，應根據市場周期實施靈活適度的杠桿率監管。

相機抉擇是指政府根據市場情況和特點，機動靈活地采取宏觀調控措施，保證經濟在合理范圍內運行的一種方式。回顧中國杠桿率的調控政策，從“供給側結構性改革”的去杠桿，再到“六穩”“六?！敝械姆€杠桿，無不體現了相機抉擇的智慧。在需要防控風險、整治亂象時，更傾向于采用風險導向的去杠桿政策，在需要提振經濟、企穩金融時，需要實施收益導向的穩杠桿政策，避免杠桿快速衰退衍生的系統性金融風險，即需要根據不同經濟周期、不同金融對象確定差別化的彈性杠桿率規則（胡玉婷，2016）。加強對理財、同業、表外、影子銀行和交叉金融等高杠桿業務的管理，對不良資產要早預警、早識別和早處置，盤活信貸資源服務民營經濟、小微企業和普惠金融?？傊?，穩住金融杠桿率是宏觀審慎監管的重要任務，既要保持杠桿率監管政策的總體延續性和長期性，又要注意實施的靈活性和針對性，依據客觀實際進行動態化調整。

（三）政策協調，健全雙支柱金融調控框架

通過金融網絡仿真模型的結果可以發現，隨著銀行信貸投放總量的增加，杠桿率約束的高低對企業破產情況和銀行的資產質量的影響并不是十分顯著，這就較好地解釋了在央行貨幣政策足夠寬松的情況下，銀行加大信貸投放的節奏和力度，反而宏觀審慎政策和工具均難以有效發揮應有的作用。換言之，宏觀審慎政策的周期性和結構性調節的優勢需要以適當的貨幣總量調節作為前提和基礎。

雙支柱是指“貨幣政策+宏觀審慎”的調控框架，二者的目標和工具不完全一致，宏觀審慎的目標是防范化解風險和維護金融穩定，貨幣政策目標是保持物價穩定和促進經濟增長。但二者又是緊密聯系的，宏觀審慎可以通過防范風險來保障貨幣信貸政策的傳導效應，而貨幣政策也會通過穩定資產價格和資產負債表影響到金融穩定。根據丁伯根法則，宏觀審慎政策在金融的定向監管方面具有比較優勢，尤其是針對銀行信貸、資本市場、銀行間市場等的失衡進行結構性調節，而貨幣政策的優勢則在于總量調控，為經濟金融的長期穩定運行創造良好有序的貨幣金融環境。應進一步健全“貨幣政策+宏觀審慎”雙支柱調控框架，一方面提高框架實施的針對性和靈活性，及時調整經濟穩定和金融穩定兩周期間的沖突和偏離，另一方面保持適度的開放性和兼容性，以在更大范圍內實現與財政、產業、進出口等經濟金融政策的協調性和全局性。

（四）激勵相容，實現金融網絡帕累托最優

正如仿真模型運行圖2中所設計的，信貸、資本和銀行間市場上的參與主體較多，包括企業、銀行、投資者、監管者、存款者等，各主體的目標不一致，央行和監管者的目標是風險最小化，銀行、企業和投資者等的目標是收益最大化，它們之間的競爭合作的博弈關系形成了復雜的金融網絡，只有實現金融網絡拓撲整體的帕累托最優狀態，才能有效避免風險傳染，提高金融體系的風險承受能力，這也是宏觀審慎監管的應有之義。

激勵相容是通過增強各參與主體的內生積極性來支持監管目標的實現，妥善處理協調各主體間利益最大化目標和風險最小化的博弈關系，實現兼顧公平和效率的資源配置最佳狀態。金融網絡各主體之間存在多層次的委托代理關系，需要在監管當局與銀行機構、社會公眾之間設計激勵相容的監管機制，從激勵約束、資本監管、監督檢查、信息披露、存款保險等方面解決信息不對稱問題。同時，要注重依托金融網絡的特性來防范化解系統性風險，要有效識別系統重要性銀行，適當提高監管強度和標準，防范“大而不能倒”的風險。此外，由于關聯性越強的金融網絡復雜度越高，可能會惡化金融機構間的協調性問題，極易引發危機（Diamond and Dybvig，1983），因此要適度降低金融網絡的關聯性和集中度，減少金融負外部性影響，防止風險在金融網絡內的傳播傳染，維護金融網絡生態的健康穩定。

（責任編輯：夏凡）

參考文獻：

[1]Thurner S，Farmer J D，Geanakoplos J.Leverage Causes Fat Tails and Clustered Volatility[J].Cowles Foundation Discussion Papers，2011.

[2]Peters O.Optimal Leverage from non-Ergodicity[J]. SFI Working Paper， 2009.

[3]Feldman T.Leverage regulation：An agent-based simulation[J].Journal of Economics & Business，2011，63（5）：431-440.

[4]Diamond，Douglas W，et al.Bank Runs，Deposit Insurance，and Liquidity[J].Journal of Political Economy，1983.

[5]Feldman T.Portfolio manager behavior and global financial crises[J].Journal of Economic Behavior & Organization，2010，75（2）：192-202.

[6]Gatti D D，Gallegati M，Greenwald B，et al.The financial accelerator in an evolving credit network[J].Journal of Economic Dynamics & Control，2010，34（9）：1627-1650.

[7]Angeloni I，Faia E.A Tale of Two Policies：Prudential Regulation and Monetary Policy with Fragile Banks[J].Kiel Working Papers，2009.

[8]Gallegati，Richiardi，Meyers.Agent Based Models in Economics and Complexity Complex Systems in Finance and Econometrics[J].Springer Verlag NewYork Inc，2011.

[9]Hanson S G，A K Kashyap，J Stein.A Macroprudential Approach to Financial Regulation[J].Journal of Economic Perspectives，2011.

[10]巴曙松，尚航飛.部門逆周期資本監管框架及對中國的啟示[J].財經理論與實踐.2020（3）：2-8.

[11]巴曙松，左偉，朱元倩.金融網絡及傳染對金融穩定的影響[J].財經問題研究.2013（2）：3-11.

[12]巴曙松，王璟怡，杜婧.從微觀審慎到宏觀審慎：危機下的銀行監管啟示[J].國際金融研究，2010（5）：85-91.

[13]班子貞.商業銀行杠桿率監管：政策邏輯、基本現狀及優化策略[J].金融經濟，2019（18）：114-115.

[14]包特，王國成，戴蕓.面向未來的實驗經濟學：文獻述評與前景展望[J].管理世界，2020（7）：218-237.

[15]陳守東，張丁育.逆周期資本監管與金融穩定[J].吉林大學社會科學學報，2016（5）：48-57.

[16]何山，彭俞超.銀行業杠桿率與經濟增長[J].國際金融研究，2019（12）：53-62.

[17]侯昱薇.金融監管效率的基石：激勵相容的監管機制[J].經貿實踐.2018（10）：169.

[18]胡玉婷.論杠桿率監管規則的彈性調整[J].上海金融.2016（11）：76-82.

[19]黃佳耿.跨境資本流動、通脹風險與匯率波動的時變效應研究[J].海南金融，2022（12）：21-36.

[20]李天宇，張屹山，張鶴.擴展型貨幣政策與宏觀審慎監管的金融穩定作用分析[J].經濟評論.2016（3）：5-18.

[21]盧露，楊文華.杠桿率監管能有效降低銀行體系系統性風險嗎？——基于內生性網絡模型的模擬分析[J].財經研究，2020（2）：52-66.

[22]馬勇.“雙支柱”調控框架的理論與經驗基礎[J].金融研究，2019（12）：18-37.

[23]潘敏，袁歌騁.金融去杠桿對經濟增長和經濟波動的影響[J].財貿經濟，2018（6）：58-72.

[24]卜亞.激勵相容：銀行金融創新監管機制構建——理論綜述及研究展望[J].技術經濟與管理研究，2012（1）：72-76.

[25]孫艷霞.金融網絡理論與應用綜述[J].金融發展研究，2015（4）：28-34.

[26]王國成.西方經濟學理性主義的嬗變與超越[J]，中國社會科學，2012（7）：68-81.

[27]王藝璇，劉喜華.金融穩定、金融杠桿與經濟增長——基于時變參數向量自回歸模型[J].金融發展研究，2019（10）：22-30.

[28]王兆星.防范化解系統性金融風險的實踐與反思[J].金融監管研究，2018（6）：1-5.

[29]魏曉琴，耿方旭，李光.我國債務杠桿率、宏觀審慎政策對金融穩定的影響研究[J].海南金融，2023（5）：3-19.

[30]嚴佳佳，康志鑫.金融穩定目標下宏觀審慎政策規則研究[J].國際金融研究，2020（7）：13-24.

[31]潘明霞.金融業綜合統計框架下宏觀審慎指標體系構建及應用[J].金融經濟，2020（5）：9-17.