金融脆弱性及其风险预警研究述评

□文/崔　健　戎东茹

（华北理工大学管理学院河北·唐山）

金融脆弱性及其风险预警研究述评

□文/崔健戎东茹

（华北理工大学管理学院河北·唐山）

［提要］近年来，世界范围内接连不断的金融危机暴露出金融风险的严重紧迫性和金融危机的破坏性。随着我国对外开放步伐加快，金融改革日益深化，以及金融机构和金融产品的创新、金融行业的监管难度加大，金融脆弱性问题进一步凸显出来。通过梳理国内外相关金融脆弱性研究理论和方法，对比分析国内外流行的金融危机预警方法基本原理、模型发展和缺陷，以期为我国金融危机预警研究工作提供参考。

金融脆弱性；风险预警；述评

收录日期：2015年6月23日

美国次贷危机爆发和全球金融危机的蔓延，使得金融体系的稳定性和系统性风险日益受到重视。2012年《世界经济展望》认为，很多国家，如欧元区各国可能会遭受各不相同的强烈负面冲击，而脆弱的银行可能会显著放大这些冲击的不利影响。中国人民银行金融稳定分析小组2013年发布了《中国金融稳定报告（2012）》，对中国2011年金融系统的稳定状况进行了全面评估，认为中国银行业总体仍保持稳健运行，但受经营环境和结构调整等因素影响，不良贷款反弹和资本补充压力加大，重点领域风险管控仍需加强，部分机构流动性管理有待加强。21世纪以来频繁爆发的银行危机使得人们不由反思：是否危机由一些银行体系的内生因素使然？是否银行业的一些内在发展特征正在对银行体系的脆弱性产生重大的影响？各级银行监管部门出了什么问题？从国际层次到国家层次，为何对银行危机不能起到防范和预警的作用？所有这些与金融脆弱性相关问题的探究都显得十分迫切并且具有现实意义。

一、国内外关于金融脆弱性成因的分析

继埃文·费雪的“债务与金融脆弱论”研究之后，凯恩斯于1936年也提出了金融脆弱性的“不稳定性”模型。1982年Minsky提出的“金融脆弱性假说”为理论界研究金融脆弱性提供了一个实用性很强的分析框架。1983年Diamond和Dyvig又提出了著名的D-D模型，认为银行资产较之负债缺乏流动性、存款者流动性要求的不确定性是银行体系脆弱性产生的主要根源，政府应该通过建立存款保险和最后贷款人制度来避免银行挤兑。Stiglits（1998）、Krugman（1998）和Dem irgul Kunt、Detragiache（1998a，1998b）等都曾深入探讨过“银行危机”产生的机理。随后Allen和Gale（1998）的银行业恐慌模型、Kregal（1997）的安全边界说、金德尔伯格的金融危机史观等被相继提出。近年来，随着金融创新的广度和深度不断加大，许多学者对由此引发的金融风险和不安定因素开始担忧，认为金融自由化的改革一旦与糟糕的制度环境和不协调的政策结合就会有很大的风险；此外一些学者Ben Bernanke&Mark Gertler（1987）、Frederic S.Mishkin（1998）、Barry R.，ChaiJ.，and Schumacher L.（2000）还将博弈论和信息经济学应用于银行体系脆弱性的研究，进一步拓宽了研究的视角。在信息不完全的情况下，公众对金融机构共同信心的下降和金融机构对借款人筛选与监督的失败是导致银行体系脆弱性的重要因素。21世纪以后，对于银行体系脆弱性的研究主要围绕银行体系脆弱性的内生、外生影响因素、银行综合化、国际化经营、银行规模性和集中程度等角度，开展了更加微观的研究，取得了众多研究成果。Kroszner Randall，Luc Laeven and Daniela Klingebiel（2007）认为发达国家更高的银行危机成本在某种程度上源于发达国家更发达的银行体系，这也使发达国家的银行危机具有更强的破坏力；Andrew G.Haldane&Robert M（2011）提出，近年的银行危机表明，银行通过资产多样化降低风险的同时，不同银行的资产负债表和风险管理越来越呈现同质化趋势，使得银行体系的脆弱性大大提高，对这种系统性风险目前缺乏理论上的研究和实践上的应对；Prasanna Gai，AndrewHaldane，SujitKapadia（2011）通过构建一个银行间借贷模型，分析了2007～2008年银行间借贷市场的崩溃影响到某一银行的流动性，通过银行间借贷网络，传染到整个银行体系，引起银行系统性危机，实证分析显示银行体系越复杂，集中度越高，该银行体系脆弱性就越明显。

从脆弱性研究的发展脉络来看，早期的脆弱性研究着重于暴露的层面。而近年来，随着“脆弱性源于人类自身”的反省，更多研究越来越关注脆弱性发生的社会性基础。Cutter（2000）等认为自然脆弱性与社会脆弱性共同组成一个地方的脆弱性，在决定什么人更容易受到伤害的层面上，社会因素往往扮演着更重要的角色，但由于社会产生的脆弱性难以量化分析，导致在相关脆弱性研究文献中大都受到忽略（Cutter，2006）。Bankoff（2004）认为社区脆弱性仅在新近才被视为整体危机管理评估中的主要因素——何人或为何会暴露在危机的威胁中。Wisner（2005）等认为脆弱性为个人或群体的特性，其面对危机冲击时（或者一个极端天然事件或过程）的预测、处理、抵抗、复原能力。大量事实表明，危机的破坏性并不完全在于危机的源发强度，它还取决于人类社会自身应对各类危机表现出的准备能力和脆弱性。从金融脆弱性的研究来看，次贷危机发生后，更多学者在对传统金融脆弱性理论进行扩展和构建的基础上研究金融脆弱性问题。开始将大量关注金融监管弱化（Gary A.Dymski，2010）、债券市场效率低下（Domenica Tropeano，2011；Russo，Alberto，2013）以及政府干预反应迟钝（ric Tymoigne，2011；A. Oscar M.Sergio，Pe a，JuanⅠgnacio，2013）等金融脆弱性源发研究转向对于居民家庭行为的研究，反思社会脆弱性的影响程度和深度，进一步拓宽了金融脆弱性分析的视角（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）。

国内学者胡祖六（1998）认为银行体系脆弱的根源不能简单地归结为经营问题，而是有更深层的体制和政策上的原因。管七海等（2001）针对单个银行的非系统风险进行了度量，并对预警进行了实证研究。曾诗鸿（2004）则对中国金融整体脆弱性进行了研究，从银行体系脆弱性、银行不良贷款生成与监管博弈的角度给予详尽分析。沈冰、李晓玲（2006）侧重对中国农村金融脆弱性分析，认为农村金融机构存在内生性缺陷、制度安排不合理、信用环境不完善以及缺乏有效的失信惩罚机制，缺乏完善的风险预警体系和风险防范机制；罗剑锋等（2008）分析了农信社脆弱性的主要原因，认为产权制度改革不彻底、“外部人”干预和法人治理结构不完善是形成农信社脆弱性的主要原因，于淑波、王可（2013）同样基于经典内生理论对五大国有商业银行脆弱性进行了测度。徐劲（2013）坚持银行体系脆弱内生性观点，分析发现作为银行业务的重要分支的小企业金融的脆弱性较银行体系更甚，认为应该保持合理的小企业金融发展速度，加快实施内部评级法，丰富小企业金融服务内涵和建立逆周期计提拨备机制。总括而言，国内关于脆弱性的研究，主要集中于关于银行业脆弱性的成因、脆弱性的测度、对脆弱性成因的实证分析等方面。

二、关于金融脆弱性的测度

就目前而言，量化脆弱性最通用的方法是建立一套指标体系，通过对脆弱性状态关键影响因素的测量，合成一种代理指数来表达脆弱性。由于金融脆弱性主要根源于宏观经济动荡、宏观政策不一致和金融部门自身的弱点，目前在金融体系脆弱性测度的指标体系设计上，分别从微观审慎指标、宏观审慎指标入手，或者将两者结合起来综合考虑。1995年ⅠMF和世界银行（WBG）联合启动的“金融部门评估计划”（FSAP），欧洲中央银行（ECB）成立专门小组都开展了对银行系统脆弱性量化分析的研究。全球在金融脆弱性评价体系的选择上并没有统一的方法。根据国际上相关的理论研究，将金融危机分为货币危机和银行业危机两个类别。在金融体系脆弱性度量的方法上，代表性的有横截面回归模型（STV模型）、概率单位模型（如Logit模型、Probit模型）以及信号分析法（KLR模型）等。以上的学者使用的都是线性模型，随着计量技术的进步，很多非线性的模型被引入用来模拟金融风险。Ashok K Nag and Am itMitra（2002）将网络神经模型和自然的网络模型结合起来模拟日常的外汇交易价格，以预测金融危机，结果显示该模型的预测结果远远好于一般的线性模型。Manmohan S.Kumar，Uma Moorthy，和W.R.M.Perraudin（2007）在滞后的宏观经济金融数据基础上使用简单的Logit模型以发掘哪些新兴市场的危机是可以预测的。Abdul Abiad（2011）通过危机恢复中的数据来检验各种危机预测模型，并建立了准确度更高的基于区制转换模型的危机预测系统。

国内早期对银行脆弱性测度一般采取单一指标法，主要用不良贷款率来反映银行体系脆弱性的程度。由于单一指标的片面性的缺陷，更多学者开始转向从微观银行和宏观经济两个角度选取有代表性指标进行综合考虑，证据显示，在信息流动较困难的大多数发展中国家，同时使用多个指标来评估银行的脆弱性非常重要。伍志文（2002）运用Probit模型和Logit模型，选取21个指标对银行体系脆弱性的成因进行了量化分析。刘卫江（2002）运用多元Logit回归方法分析了银行脆弱性的原因，认为1985～2000年16年间有6年中国银行业是不稳定的。张兵、方金兵、林元洁（2009）运用OLS、Probit模型、Logit模型、Tobit模型等4种方法、选用20个指标对江苏省农村金融体系的脆弱性进行了定量分析。张桂霞（2007）、万晓莉（2008）、陈华（2009）、陈守东和杨东亮（2010）分别建立数理模型对我国金融体系脆弱性进行了判断与测度。杜晓蓉（2010）以2005～2008年的数据为基础，利用Probit模型对中国发生新金融危机的可能性进行模拟，认为M2增长率和房价上涨是导致中国可能发生新型金融危机的重要因素。戴钰（2010）利用多元Logit模型对我国1985～2007年间银行体系脆弱性进行了实证分析。朱敏（2011）采用因子分析法衡量了2000～2010年间中国金融体系脆弱性。康煜、凌铃、罗猛（2012）基于VAR模型对中国银行体系脆弱性进行了实证研究。何颖媛（2012，2013）构建了农村金融生态环境与新型农村金融机构脆弱性的关系模型，并在调查问卷基础上运用结构方程模型进行了实证检验。关于金融脆弱性测度的文献虽然在理论上有了突破性的进展，但实证研究偏重于层次分析法或因子分析法进行的静态分析，没有综合考虑金融系统的开放性、复杂性、非线性和动态性特征。因而现实中金融体系的某些脆弱特质似乎用上述理论无法完全有效阐释。

三、关于金融风险预警评价

在金融风险预警模型的方法研究中，比较著名的有KLR信号分析法模型、FR概率模型（Probit/Logit模型）、横截面数据模型（STV模型）、马尔科夫区制转换模型（Markov Regime Switching Model）、神经网络模型（BP模型）。代表性人物有Kaminsky，Lizondo和Reinhart（1998，1999）建立的KLR模型，Frankel和Rose创立的FR模型，1996年Sachs，Tornell和Velaseo（1996）创立的横截面回归模型，以及Hamilton（1989，1996）的马尔科夫区制转换模型（Markov R egime Switching Model），Nag和Mitra（1999）在KLR信号分析法基础上针对不同的国家构建合适的BP神经网络模型。

国内学者陈守东、杨莹和马辉（2006）从宏观经济、金融市场和泡沫风险三个角度选择了16个指标，运用因子分析法得到了反映宏观经济风险、金融市场风险和企业融资风险的三个公共因子，再通过Logit模型分别建立了宏观经济风险预警模型和金融市场风险预警模型。陈守东、马辉、穆春舟（2009）构建三区制一阶自回归的马尔科夫区制转换向量自回归模型，研究我国货币、银行和资产泡沫市场危机，研究证明该模型预警情况比较符合我国的实际。朱钧钧、谢识予等（2010）通过引入马尔可夫链蒙特卡罗估计法改进马尔科夫区制转化模型一般似然估计的缺陷，研究发现马尔科夫区制转移模型在预警东南亚金融危机的能力明显优于其他模型，而且时变MS-GARCH模型能揭示关于汇率波动的更多特性。南旭光和孟卫东（2008）构建一个隐含层的BP神经网络模型研究东南亚金融危机预警问题，研究得出该模型具有明显预测精确度，有助于提升预测金融危机发生的正确率。刘澄等（2009）把神经网络模型和T-S模糊推理模型结合成统一的系统构建自适应神经模糊推理模型进行股市指数变动预测研究，该模型克服了神经网络无法表达推理过程的缺点和模糊推理模型不具备自学习的能力，结果表明该模型能够可靠预测股市波动趋势，并能够对金融系统的因果特征用模糊规则明确表达。李梦雨（2012）运用K—均值聚类算法，借助BP神经网络建立了我国金融系统风险的预警模型，并对我国2012年金融系统运行状况进行了预测。

尽管对金融风险预警进行量化的模型已经成为金融风险管理研究的热点问题，但从其有效性、可靠性以及在整个金融领域的应用程度来看，金融风险预警的量化模型还处于初级阶段。西方发达国家的金融风险管理模式可以为我们提供有益的借鉴，但是在中国，特别是中国农村金融由于其本身的特殊性，使其风险管理与控制模式、风险管理与监管机制的建设不可能完全照搬国外的经验。此外，国外关于金融风险和金融危机预警理论的研究，更多的考虑到货币与汇率因素，这就使得相关金融风险和金融危机预警模型、系统在应用于中国农村金融问题研究时存在较大的局限性。

主要参考文献：

［1］Minsky，H P.The Financial Fragi l ity Hypothesis：Capi tal ist Process and The Behavior of the Economy in Financial Crises［M］.Cambr idge：Cambr idge University Press，1982.

［2］Diamond，Douglas W.and Phil lip H.Dybvig.Bank Runs，Deposit Insurance and Liquidity.Pol itical Economy，1983.91.3.

［3］Joseph E，Stiglitz.Andrew Weiss.The Amer ican Economic Review，1981.71.3.

［4］Al len.Gale.Opt imal Banking Cr ises［J］.Journal of Financial，1998.53.4.

［5］Prasanna Gai，Andrew Haldane，Suj it Kapadia.Complexity concent rat ion and contagion［J］.Journal of Monetary Economics，2011.58.

［6］Gary A，Dymski.Why the subprime crisis is dif ferent：a Minskyian approach.Cambr idge Journal of Economics，2010.34.

［7］Arce，Oscar Mayordomo Sergio，Pe a，Juan Ignacio. Credit-risk valuat ion in the sovereign CDS and bonds markets：Evidence f rom the euro area cr isis.Journal of International Money and Finance，2013.35.

［8］Lusardi，Annamaria，Daniel Schneider and Peter Tufano.Financial ly Fragile Households：Evidence and Impl ications.Brookings Papers on Economic Ac tivity，2011.

［9］何颖媛，何铮.基于功能视角的新型农村金融机构脆弱性测度研究.中南大学学报（社会科学版），2012.18.1.

本文为河北省自然科学基金课题（项目编号：G2014209317）支持项目

F831.59

A