金融危机诱因的系统分析

何广延 李锦霖

[摘 要]自科学的数量分析方法问世以来被广泛应用于各个领域，却因急于求成而偏离了根本。本文以金融危机为背景管中窥豹，从模型复杂性，模型自身构造，解决方法及人为因素等方面从方法论角度分析造成金融危机的根源。结合金融危机现实，提出通过采用金融系统工程，多角度多因素考察，结合实际情况完善金融体系。

[关键词]金融危机 系统分析方法 金融系统工程

一、引言

自“次贷危机”爆发世界经济持续低迷，主权债务危机成为经济复苏的不确定因素。与此同时，对经济危机根源的分析甚嚣尘上，希冀追本溯源有助于采取经济政策改善当前状况。早期学者主要关注“次贷危机”诱因，着重阐述资产证券化产品结构设计及定价局限，当市场流动性紧缩时本无必然联系的贷款资产间关系变化导致资产缩水，或从公司金融角度强调资本结构对公司财务至关重要。后期则多关注主权债务危机，强调因宏观财政政策与货币政策间非对称致使经济危机深化。对经济危机诱因的众多分析都着眼于外部经济环境变化或金融工具使用，而忽略长期以来金融体系构建中的潜在危机——金融分析方法的使用。诚然，就“次贷危机”本身源于对金融衍生工具复杂使用而产生的放大效应。自20世纪90年代早期摩根大通(JP Morgan)为埃克森石油提供贷款服务而创新信用违约互换，此后资产证券化被金融机构广泛采用以转移风险，将次级抵押物收集重新打包为债券然后正常出售，再通过金融全球化将违约风险进一步扩大至全世界；主权债务危机也是由希腊政府为加入欧元区与高盛签订主权债务兑换欧元的对冲协议产生，但追其根本对金融分析方法的探讨则不得不为。因而本文从方法论角度解析金融危机爆发诱因，提出采取金融系统工程全面构造金融体系冲进金融稳定发展。

二、数量分析与金融体系的特征悖论

数量分析在金融领域应用源于莫迪格里亚尼（F. Modigliani）和米勒（M. Miller）在研究企业资本结构和企业价值关系时提出的“无套利”分析，20世纪90年代初更出现大量使用数值计算和仿真技术的新兴学科——金融工程。数量分析已成为当今金融分析主流工具，因而对金融危机诱因的分析不应局限于外部经济环境变化还应关注分析方法的使用。

1.模型单一性与金融系统复杂性

使用数量分析解决现实问题时通常假设所解决问题遵循简单而易于计算的线性模型，但线性模型只是特例，多数关联机制都是建立在复杂，非线性，动态且自适应系统之上。现实的系统状态可能为稳态，周期往复性稳态，在预定边界内混乱等多种状态，即使借助计算机超级运算能力且忽略系统内生性，也不能简单假设社会系统为线性模型。

在越演越烈的经营竞争下，金融机构本身已演变成复杂系统（详见图1），主要表现在：反复包装直到贷款风险看似逐渐消失的复杂金融衍生品；银行内部大股东之间或部门之间各自为政，过度竞争产生“竖井心理”，导致银行整体效率低下；混业经营后，各大集团公司集保险、银行、证券及投资咨询等业务于一身，经营风险交织使复杂性扩展。金融机构不会自露资产证券化的隐藏风险，直至累计风险爆发迫使外部环境变化，如金融危机爆发导致风险暴露从而带来金融监管加强。在金融机构采取分业经营同时金融监管模式变化为对银行、证券、衍生工具和政府资助抵押贷款分别进行监督。但消极执行的多头监管仅流于形式；另一方面，金融机构间交易往来也使得对产业的监察极度困难。在如此复杂的机构系统中使用单纯数量模型构造金融衍生工具其复杂性根本无可预知与掌控。

图1 金融机构的复杂系统

2.模型演进渐进性与金融系统跳跃性

自然系统进化是从简单到复杂的过程，始于分散部分聚集，直至无法继续扩张经分裂为独立小单元，经历无序状态后小单元再次聚合向更高阶段进化，因而进化状况总在集中与分散，整合与分化，全部与局部各状态间不断交替。每次进化都可视为定期重整增加复杂性的过程。进化中必然存在的混乱状态，即是数量模拟无法预计的不连续状态。不论企业还是社会系统均遵循跃进与突变性发展，国家从计划经济向市场经济转化，制度变革带来经济系统突变因而存在进化过程中的混乱状态。尽管可通过信息技术掌控同时存在的各种状态，但复杂社会系统的具体变迁时刻却无法准确判定，监管与规制更成为经济系统变迁中的不确定因素。由美国银行业发展前后经历了混业经营的盲目扩张，而导致大萧条从而立法限制需分业经营，而后美国银行业成功游说议会废除格拉斯—斯蒂格尔法案，开始混业经营，但银行迅速膨胀促使政府面临超大型金融企业监管压力，次贷危机爆发成为金融系统发展过程中的突变因素，也由此证明自我约束或严苛政府调控达到金融机构稳定都无法奏效，因而亟待新监管模式维系下一个平衡状态。

3.模型抽象性与金融系统整体性

信息技术被有效利用构造数量模型进行社会系统模拟，然而模型多被视为问题解决而非单纯解决方法。建模者就仿若皮格马利翁（Pygmalion），在计算机辅助下竭尽所能将模型变成现实。或许计算机能掌控大规模数据的能力混乱了人们思维，认为其同样拥有模拟复杂社会系统的能力。从金融衍生工具可见，模型为建模者带来乐趣，同时也为解决现实问题的人带来噩梦，信用违约互换为金融机构解决风险也为日后金融危机埋下隐患。

小概率而重大影响力事件——房地产价格下跌成为次贷危机导火线，一直固守的宏观经济模型和有效市场假设过于简化，系统风险简单拆分为数理模型后被严重低估，而人为因素及政府规制成为模型中最无法控制的变量。金融模型的缺陷长久以来被忽略，金融系统对广泛存在的社会问题缺乏关注才是金融危机根源，缺少整体思辨终究会产生灾难性后果。

4.模型解决方法的惟一性与金融系统的非惟一性

只有在科学研究或教学中才得到正确合理结论或惟一解决方案，而复杂多变的现实问题，特别是社会科学问题，解决方法却并不具惟一性，很可能需在众多已发觉的答案中挑选并决策。哈丁在《公地悲剧》中曾指出，技术并非万能。除了非技术性解决方法，行动过程在现实中也许更为实用，且科学领域中的解决方法都是完美条件下的产物，现实并不能达到，因而模型求解或许还不如基本解决方法奏效。在面临严重经济危机时，各国都在经历不同程度的不稳定及无序发展阶段（如恶性通货膨胀或主权债务危机），数量模型都无法准确模拟经济走出低谷再次进入稳态需经历多次失败及多长时间，而世界各国为达到稳态所应采取的经济举措也并非如出一辙。

5.人为因素造成的不稳定性

传统经济学建立在“经纪人”假设之上，但在涉及众多相关利益的系统中，无论是个人或集体看似理性的设想与实践都大相径庭。人们在做决策时，情绪、情感、直觉，乃至经验都可能成为依据而并非传统经济学所追捧的成本——收益分析。金融市场上亦不难发现羊群效应和群体思维，个人选择经常受预期形成方式的影响。作为金融机构的模型分析师要独立于金融系统，客观而没有偏颇在实际中很难成立。吉莲·邰蒂引用社会“沉默”，形容金融分析师在建模中忽略的人为因素。纳西姆·塔勒布在他的著作《黑天鹅》（2007）中重申了人们没有充分考虑极少发生但影响深远事件的可能性，证明人们关于未来的预期是错误的。其次，则需归咎于过度自信或盲目乐观。过度自信使得银行家及金融分析师为追逐利益规避风险反复包装次级抵押贷款，并自欺欺人的认为这一切风险都将因为包装而烟消云散。

6.金融系统数据的匮乏与不可测性

数理统计分析需大量数据支持，但现实系统充满了无法量化与数据匮乏。在建立模型预测未来数据时，通常做法是将过去数据纳入模型进行分析，但新创造的衍生工具却没有相应的历史数据。金融机构最大化自身利益建立模型包装风险时，忽略了其固有的不可预测性。然而，“第一步，衡量一切可以轻易衡量的东西，就现状来说可以办到；第二步，忽略不能测量的或者赋予任意值，是臆造且具误导性；第三步，假定我们不能测量的部分不重要，是盲目的；第四步，认定不能测量的部分不存在，是自取灭亡。”与一般模型将标准公司贷款风险数据纳入不同，对不确定性极强的匿名抵押贷款池所具有的违约风险根本无法控制。信用市场上模型价值的严重变形最终导致对贷款束所具有的违约风险真实程度的错误估计。

7.时空间贴现造成的差异性

时间与空间差异常会使得各参与系统中的因素存在差异，但在数量分析模型中，为模型自身的协整，我们通常假设差异为零。现实中，人们普遍具有短视性，我们习惯只关注眼前事物而忽视未来变化，对待气候变化态度即是如此。科学家在研究气候问题时不仅会关注短期气候变化也重视长期问题，不论是厄尔里诺现象抑或几百年后喜马拉雅山冰川融化，但相较于个人却不甚关心2050年气温是否上升。尽管世界各国均意识到环境变化会在将来带来巨大灾难，但各国出于自身短期利益真正行动起来却阻碍重重。由于当前缺乏公众对环境保护的自觉行动，远期潜在灾难可能就无法避免，因此短视行为产生。

对银行本身，经营者奖金来源于过去贷款产生收益，这种制度使得经营者盲目扩大信用卡发放以此保证个人收益。盲目扩大贷款成就了短视银行家门日渐膨胀的荷包也成就了按揭买房的贷款者，直到泡沫破灭，才确认短视带来的灾难。同样，国家每年增加的财政赤字，以及为了填补赤字每年增多的主权债务，也只有在最终爆发是才意识到危机。

三、金融系统工程在金融机构中的应用

金融衍生工具的幻灭更加提醒需多角度观察构造整体分析。钱学森教授曾在20世纪80年代初将应用于航天系统的控制论引入我国国民经济建设总体设计中，从复杂巨系统出发论述社会系统构成与复杂性。任何社会都存在三个侧面的社会形态，包括经济社会形态，政治社会形态和意识社会形态，相对于三种社会形态必然需要三种相应文明建设承担社会发展脚步，分别是物质文明建设、政治文明建设和精神文明建设，在“三驾马车”共同拉动下促进社会全面可持续发展。金融危机过后，我国学者进一步意识到金融工程过分关注微观领域中金融市场与金融工具的局部均衡，因而提出金融系统工程这一概念，通过金融学、信息学、工程学的交叉，集合数理分析、计算机技术、自动化技术及系统工程等各分析方法，对金融系统进行综合研究。

从技术角度而言，“次贷”危机源于过分依赖数理分析方法。作为一种分析方法，数理分析只能作为探寻真理的工具，最多只是管中窥豹，不可以偏概全。因而日后金融分析过程中，除使用数理工具外，亦可引入其他分析方法，如行为分析。从组织角度，美国政府最初认为贝尔斯登影响太大而不能倒闭，但几个月后对待雷曼兄弟态度却截然不同。自由的经济市场上，并不存在“大而不能倒”，任何企业都有失败可能，因而在市场失灵政府需出面解决问题时，需审慎定义干预的规则及规则连续性。从个体角度而言，正是私人银行、投行、对冲基金甚至是评级机构在各自利益面前放弃自身应秉承的正直行为而肆意将风险低估。当前，各国经营都受到不同程度的冲击，在经历混业经营跨入分业经营时代而后再次被金融危机否定后的金融系统该如何重构自身体系，应不仅从技术角度采用模型分散风险最大化金融机构自身利益，更需从产业结构出发考察金融产业领域及从产业组织考察单个金融机构自身问题，也即兼顾眼前利益与长远利益，兼顾数量研究又注重实际经济与社会价值，兼顾金融机构个体又注重完整的金融体系。因而借鉴复杂巨系统构造社会系统工程，重构金融行业系统发展模式，真正形成具有实际意义的金融系统工程取代流行的数理模型分析方法。通过集微观经济与宏观经济，市场环境与金融机构乃至投资个人为一体的金融系统工程构造金融体系，将是在强调金融业自身经济发展同时兼顾人本文明与环境发展，在金融行业各组织进行混业经营同时加强各自主业建设，在融合民生发展前提下积极促进低碳保险、低碳信贷及低碳证券的发展，通过外部力量促使金融机构经营方式改变。

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