区域金融风险预警研究：一个文献综述

【摘要】区域金融风险预警研究是金融风险预警领域的重要课题， 积极对区域金融风险影响因素进行理论分析， 有助于各区域有效识别和防范潜在的金融风险， 维护区域经济的平稳运行。本文从区域金融风险的影响因素、 预警指标体系构建和预警模型建立三个方面， 对现有关于区域金融风险预警的研究进行文献综述， 指出其存在的问题， 并针对未来研究提出相关建议， 旨在为进一步完善和加强区域金融风险预警研究提供理论支持和实践指导。

【关键词】区域金融风险预警；影响因素；指标体系；预警模型；文献综述

【中图分类号】 F832.3；F832.59 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2024）15-0122-7

一、 引言

自2012年12月中央政府在中央经济工作会议上首次提出“区域金融风险”以来， 区域金融风险相关话题一直是研究热点。基于金融风险的影响范畴及其核心特性， 区域金融风险被归类为中观层面的金融风险， 特指某一特定经济区域内金融产业所面临的各类金融风险。我国学者通常将区域金融风险界定为“区域系统性金融风险”， 是指在一个特定的地理区域内， 由于金融体系内部各种风险因素的累积和相互关联， 以及金融风险的强传染性， 导致整个区域金融体系出现不稳定或崩溃的可能， 进而对该区域内的实体经济造成重大损失的风险。这种风险具有系统性特征， 即不仅影响个别金融机构， 而且对整个区域金融体系和经济发展构成威胁， 这使得其成为各级地方政府在防控和化解风险工作中所面临的重要难题和挑战。《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二⚪三五年远景目标的建议》中强调， “健全金融风险防范预警处置问责体系， 对违法违规行为零容忍”。随着我国整体经济实力的提升和现代化市场经济的发展， 以及金融体系复杂性和关联性的不断增加， 再加上全球经济金融环境的不确定性和贸易保护主义的抬头， 金融业迎来了一系列新的挑战和机遇。如何发现、 防范和治理金融风险将直接影响金融业的健康可持续发展。

区域金融风险预警研究是金融风险预警领域的重要课题， 积极对区域金融风险影响因素进行理论分析， 有助于各区域有效识别和防范潜在的金融风险， 维持区域经济的平稳运行。科学有效的区域金融风险预警模型， 对金融业风险状况具有较强的监督作用， 能促进各区域及早发现危机。因此， 本文从影响因素、 预警指标体系构建和预警模型建立三个方面， 对现有关于区域金融风险预警的研究进行文献综述， 这有助于发现和改善现有研究的不足， 进一步提高区域金融风险管理水平， 促进金融业的健康可持续发展。

二、 区域金融风险的影响因素

为了防范区域金融风险， 中央政府一再强调“守住底线”的重要性。区域金融风险的影响因素多种多样， 上至国家宏观经济政策， 下至金融机构自身脆弱性等微观因素。对潜在金融风险的识别有利于建立及时有效的区域金融风险预警模型。通过对现有研究成果进行整理， 本文将区域金融风险的影响因素分为金融系统内部和外部环境两个方面。

（一） 金融系统内部方面

1. 金融机构自身的脆弱性。金融机构脆弱性的研究起源于马克思和凯恩斯等杰出学者对货币职能及宏观经济周期变动的深入探讨。在早期理论分析阶段， 学者们主要聚焦于金融不稳定性假设、 安全范围假设等交易市场的不确定性问题。随着研究的不断深入和细化， 学者们开始从更宏观的视角出发， 综合考虑金融机构自身的脆弱性以及其与外部金融市场的紧密关联性。Oet等（2013）的研究中明确指出， 银行自身的脆弱性在很大程度上提高了银行系统性金融风险发生的可能性。郭秀秀（2016）也强调， 区域金融风险的重要来源之一是金融机构本身的脆弱性。此外， 中国人民银行乌海市中心支行课题组等（2020）进一步提出， 金融体系存在的信用体系不健全、 信息不对称等不稳定因素如若长期积累， 将有可能引发严重的金融危机。

2. 金融机构内外部控制体制不健全。区域金融风险的成因复杂多样， 其中， 金融机构内部的盲目扩张和无序竞争行为， 以及外部过于注重规模而忽视效益的发展模式， 还有金融市场中新业态风险的逐渐累积， 都是不可忽视的因素。从金融产业内部来看， 内部控制机制是确保金融支付能力稳健运行的关键。一个健全的内部控制机制可以有效降低微观金融风险发生的概率， 防止风险在体系内累积并扩散。马守荣和许涤龙（2014）在研究中指出， 金融机构因盲目追求扩张和利润， 常常忽视风险管理， 同时监管部门对地方金融机构的监管和控制也存在明显的不足， 以上双重问题导致了风险的不断累积， 为区域金融风险的爆发埋下了隐患。瞿小丰（2019）也强调区域内金融机构间的无序竞争容易诱发经营风险， 部分机构内部控制机制的不完善更是加剧了高风险投资行为， 进一步推动了区域金融风险的上升。而从区域金融外部市场来看， 其健全性不仅体现在金融组织能否充分利用市场资源实现资金融通， 进而降低流动性、 信用和经营风险， 更在于金融市场体系能否建立规范性的约束和监督机制， 以规避或控制内源性和关联性金融风险。石润和潘焕学（2014）指出， 金融机构过于注重规模扩张而忽视效益的发展模式， 以及内部控制体制的不完善， 都是引发区域金融风险的重要因素。因此， 为了有效防范和化解区域金融风险， 需要从金融机构内部和外部市场两个层面入手， 强化内部控制机制， 优化发展模式， 同时加强监管和约束， 确保金融市场的稳健运行。

3. 金融监管机构的监管不到位。金融监管在保障金融稳定、 捍卫消费者权益、 预防金融风险与犯罪， 以及推动金融创新与发展等方面具有重要的意义。通过强化金融监管， 能够显著提升金融市场的运作效率和公平性， 从而为经济社会的稳健和可持续发展提供坚实的支撑。在《金融蓝皮书：中国金融发展报告（2014）》中， 美国金融专家鲁萨基斯指出， 金融监管的演进并非单纯源于政府对银行稳健发展的期望， 而是更多地受到金融危机的深刻影响。叶谢康（2013）通过深入剖析县域金融机构的发展现状及其所面临的金融风险， 系统性地揭示了县域金融监管体制中存在的制度性短板。傅玮奇（2020）明确指出， 有效的金融监管能够从根本上及时防范和治理金融风险。

4. 影子银行过度发展。影子银行风险作为区域金融风险的重要推手， 其过度扩张与非法经营行为对正规金融体系的稳健性和地方金融稳定构成了严重威胁。马春芬（2013）深刻揭示了影子银行风险具有向正规金融体系迅速渗透的特性， 这不仅增加了宏观调控的复杂性， 更在一定程度上加剧了地方金融的脆弱性。吴龙龙（2022）发现， 影子银行主要通过与常规银行的功能互补， 或通过替代银行功能削弱监管部门对银行资金流向的调控效果， 造成金融风险的纵向累积。刘贵斌（2016）进一步指出， 影子银行的过度扩张以及非法集资现象的抬头， 已成为我国当前区域金融风险的主要隐患。王作全（2019）亦持有相似观点， 他认为影子银行已成为新经济环境下区域金融风险的主要诱因之一。因此， 为确保金融市场的稳定与健康发展， 对影子银行风险的防范与监管显得尤为重要。

（二） 外部环境方面

1. 政治环境。纪阳（2011）的研究显示， 同一宏观经济政策在作用于不同区域金融业时， 产生的效应差异显著， 这凸显了政府不当干预可能加剧区域金融风险的潜在威胁。部分学者指出， 地方政府的不当干预会加剧金融资源的竞争态势， 特别是在资本稀缺的市场环境下， 竞争将不可避免地促使政府对区域金融资源展开争夺（王俊和洪正，2015；傅玮奇，2020）。然而， 一旦这种争夺超出必要界限， 便可能威胁到金融稳定， 进而成为区域金融风险的主要源头。同时， 也有学者认为， 地方的直接行政干预会对金融机构的正常运营产生破坏作用， 从而降低金融体系的稳定性。郭秀秀（2016）进一步指出， 地方政府的干预在利益驱动下可能演变为金融财政化， 这不仅削弱了金融机构的执行约束力和内部控制能力， 还降低了金融资源的配置效率。

此外， 针对区域发展的差异性， 国家实施无差异的宏观政策也是导致区域金融风险产生的重要因素。傅玮奇（2020）指出， 我国宏观调控政策与区域经济金融实际环境的差异是导致区域金融风险产生的重要原因。金融欠发达地区因其经济脆弱， 更易成为金融风险的集聚地。中国人民银行乌海市中心支行课题组等（2020）则强调， 政府实施不合理的经济金融政策将可能引发系统性金融风险， 进一步证明了政府政策对金融风险产生的深远影响。

早在2001年， Kharas和Mishra（2001）在分析东南亚金融危机时就发现， 政府举债行为与金融风险存在紧密联系， 他们认为政府过度举债是导致东南亚金融危机爆发的关键原因。李玉龙（2019）的研究发现， 地方政府债务风险的增加会导致金融机构持有的债券风险上升， 从而进一步加剧金融风险。沈丽和范文晓（2021）则指出， 地方政府债务扩张不仅会加剧本地区的金融风险， 还会对邻近地区产生不良影响， 使金融风险呈现出明显的空间溢出效应。

2. 经济环境。区域金融风险的抵御能力在很大程度上是由该区域经济的发展态势和运行状态所决定的。区域经济稳健运行不仅能够有效提升金融资源的配置效率， 还能带来可观的资金回报率， 进而增强外部融资能力， 降低区域内源性金融风险发生的概率（于尚艳，2008）。姚耀军和黄林东（2011）的研究进一步指出， 区域金融生态环境的差异对金融发展潜力和风险防控能力具有直接且显著的影响， 这强调了区域金融风险的抵御能力也与其金融生态环境息息相关。黄锐等（2018）则观察到， 尽管各区域经济发展阶段存在差异， 但最终产业结构趋同的现象可能会影响不同地区的资产价格变动， 从而触发区域金融风险。因此， 优化经济结构、 改善金融生态环境以及提升金融资源使用效率可以有效增强区域金融风险的抵御能力， 确保金融市场的稳定与健康发展。

3. 房地产市场环境。除政治、 经济环境外， 房地产市场波动与金融稳定之间的微妙关系， 也一直是学界深入研究的焦点。胡金星（2017）强调， 房地产金融风险已上升为我国重要的金融风险点之一。白鹤祥等（2020）进一步对基于房地产市场的系统性金融风险形成机制进行了深入分析。由此可见， 房地产市场与金融稳定之间的紧密联系不容忽视， 必须加强对房地产市场的监管和风险防范， 以确保金融体系的稳健运行。

（三） 小结

区域金融风险的主要影响因素包括金融机构自身的脆弱性、 金融机构内外部控制体制不健全、 金融监管机构的监管不到位、 影子银行过度发展等金融系统内部因素， 以及政治环境、 经济环境和房地产市场环境等外部环境因素。现有文献已经进行了较为详尽的分析， 但仍存在一些不足之处有待深入探讨。

第一， 部分研究在探讨金融风险时， 缺乏对内外部因素进行综合分析的视角。实际上， 从不同的角度来看， 金融风险的形成机理呈现出不同的特点和规律。比如： 若将金融体系视为一个孤立的体系， 风险可能源自体系内部的运作机制； 若将金融体系置于更广泛的经济体系背景下考虑， 风险则可能由外部经济环境的变化引发； 而将所研究的区域经济体系视为全域经济的一个组成部分时， 风险的发生可能受到全域经济政策、 结构变迁等多方面因素的共同影响。这样来看， 金融风险的生成是一个多维度的复杂过程， 需结合不同视角来深入剖析， 视角的广度和聚焦程度会影响风险因素和机制的研究结果。

第二， 一些文献在探讨影响机制时， 往往过度集中于某些特定因素， 而忽视了那些同样关键的其他因素。同时， 也有一些研究仅将各种影响因素简单地集合在一起， 而没有深入探索其背后的机理和机制。

第三， 现有研究大多都是反映传统的金融风险， 当前我国新金融产品和服务创新层出不穷， 而监管预警难以迅速跟上。例如， 对于新时代金融科技背景下新金融风险的形成、 传导、 类型的研究仍相对薄弱， 缺乏系统性研究， 导致当前建立的区域金融风险预警模型具有一定的滞后性， 不能及时指导金融业采取相应的措施。因此， 应结合我国国情， 考虑金融新业态的新风险， 综合内外部分析的视角， 对区域金融风险影响因素进行全面、 系统的理论分析， 并据此建立及时有效的区域金融风险预警模型。

三、 区域金融风险预警指标体系构建

通过梳理现有文献， 发现国内外学者在构建区域金融风险预警指标体系时所采用的研究视角和方法存在显著的差异。因此， 本文分别对国外相关研究和国内相关研究进行系统总结， 以期能够更全面、 深入地了解该领域的研究现状和趋势。

（一） 国外金融危机预警指标体系构建

国外学者针对曾遭遇金融危机的地区， 深入剖析了危机爆发前出现的异常数据等预兆现象。他们主要从货币市场的角度出发， 筛选出一系列预警指标。其中： Kaminsky等（1998）认为国际储备、 实际汇率以及国内通货膨胀等指标在预测金融危机方面具有重要意义； Frankel和Rose（1996）则利用FR概率模型， 确定了实际汇率、 经济增长率和外商直接投资等关键指标； Edison和Reinhart（2000）进一步建立了包含基础、 中间和先行三个层面的指标体系， 为后续宏、 中、 微观指标体系的构建提供了宝贵的参考； 随后， Abdul（2003）将22个指标细分为宏观经济不平衡指标、 金融脆弱性指标和资本流动性指标， 进一步丰富了预警指标体系。近年来， 还有部分学者致力于构建金融指数来量化金融风险。例如， Arzamasov和Penikas（2014）建立了以色列金融稳定指数， 以监测和评估该国金融体系的稳定性。这些研究不仅为理解金融危机的成因和预警机制提供了重要依据， 也为政策制定者提供了有效的风险监测和防范工具。

（二） 国内区域金融风险预警指标体系构建

国内研究基于我国国情特色， 紧密结合各区域经济金融实际， 依据区域金融风险的主要影响因素， 针对性地构建了金融风险预警指标体系， 以更有效地反映和监测金融风险状况。根据研究视角不同， 具体可分为以下两个方面：

1. 基于内外部影响因素。国内对于区域金融风险的研究呈现出不断深化和细化的趋势。早期的研究主要侧重于从金融系统内部和外部环境方面来构建指标体系， 这为区域金融风险预警指标体系提供了一个基本的分析框架。随着研究的深入， 学者们开始从更具体的维度来剖析区域金融风险， 如贾拓等（2012）从宏观经济金融、 地区金融和地区经济三个方面构建了区域金融风险预警指标体系。不仅如此， 还有学者结合特定地区的实际情况， 引入了新的影响因素， 使得分析更加贴近实际。例如， 考虑到地方政府债务风险、 房地产风险以及非法金融活动等在特定区域可能尤为突出， 闵剑和朱娇娇（2020）将这些因素纳入到区域金融风险预警体系中。此外， 金融生态环境作为一个新兴概念， 也逐渐被引入到区域金融风险的研究中（罗晓蕾等，2018）， 这反映了学者们对于金融风险与金融环境之间互动关系的重视。

2. 基于部门或市场行业类型。另有学者从部门或市场行业的类型出发， 构建区域金融风险预警指标体系， 这有利于更精确地揭示不同部门或市场行业在金融风险形成和传导过程中的作用， 从而为风险预警和防范提供更有针对性的建议。从市场行业角度来看， 陶玲和朱迎（2016）从金融机构、 股票、 债券、 房地产等市场和部门7个维度构建区域金融风险预警指标体系。这种多维度的划分方式能够全面覆盖金融市场的各个领域， 有助于发现风险在不同市场之间的传递和扩散规律。宋凌峰和叶永刚（2011）、 沈丽等（2019）则从部门角度出发， 前者选择了企业方向和公共部门方向的因素指标， 后者又加入了家庭部门的指标。这种部门分类方式有助于揭示不同经济主体在金融风险形成中的角色和责任， 为政策制定者提供更为精准的风险管理建议。此外， 随着金融新业态的不断涌现， 一些学者也开始从民间金融、 互联网金融等角度构建指标体系。例如， 李建军和卢少红（2013）利用民间借贷数据建立了区域民间金融风险的综合度量模型。这种对新兴金融业态的关注， 有助于及时识别和评估新型金融风险， 为金融监管提供新的视角和工具。

（三） 小结

国外学者在研究区域金融风险时， 多针对金融危机国家或地区， 通过异常指标筛选预警指标来建立金融危机预警指标体系； 国内学者则结合国内金融市场和地区实际， 多角度选取指标构建区域金融风险预警指标体系。但现有研究还存在两点不足。

第一， 国内金融风险预警指标体系研究存在一定局限性。一是指标选择不够全面， 未能充分反映金融风险变化情况， 缺乏针对性和时效性。例如， 随着我国利率市场化改革的深入推进， 保险业、 民间借贷、 互联网金融等新兴产业蓬勃发展， 在区域金融体系中占据重要地位。然而， 当前区域金融风险预警指标体系对民间借贷、 互联网金融等新兴产业的指标考量较为匮乏， 难以全面、 准确地反映区域金融风险的实际状况。二是指标选择方法存在缺陷。现有研究在选取区域金融风险预警指标时， 通常参考全国性的指标体系， 无法精确识别区域金融风险的特定来源。因为国家层面的指标和阈值在区域层面可能不适用， 如果直接使用这些指标来测度和预警区域金融风险， 可能会导致较大的偏差。三是指标阈值和权重确定存在主观性， 缺乏客观性和科学性， 会对预警效果的准确性和可靠性产生不良影响。四是由于各地区在数据统计上可能存在不同的口径和标准， 导致同一指标在不同地区的数据可能存在差异， 进一步增加了指标选取和预警体系构建的复杂性。

第二， 目前国内在区域金融领域的研究较为薄弱， 尚未形成一套成熟、 完善的区域金融发展理论与研究方法体系。虽然实证研究相对丰富， 但理论分析方面存在明显不足， 这一问题亟待引起重视和解决。

四、 区域金融风险预警模型建立

（一） 国外金融危机预警模型建立

国际金融危机频发使得金融危机预警问题受到各国学者的广泛关注， 金融危机预警理论不断更新和完善。20世纪70年代， Sindey提出了金融预警的概念， 自此， 金融危机预警研究蓬勃发展， 研究深度和广度不断拓展。目前， 金融危机预警模型主要分为两类： 一类是经典预警模型， 主要包括FR概率模型、 横截面回归（STV）模型和信号法（KLR）模型。这些模型经过广泛验证， 具有较高的权威性和认可度。另一类是创新型预警模型， 是在计量经济学理论发展的基础上对经典模型进行改进和拓展， 利用了大数据、 机器学习等新技术， 提高了预警的准确性和及时性。

1. 经典预警模型。Frankel和Rose（1996）建立了FR概率模型， 他们指出当国外直接投资下降、 国际储备减少时， 容易引发金融危机。FR概率模型用于估算危机发生的可能性， 其模型构建简单， 数据容易获得。然而， 相较于其他预警模型， FR概率模型在预警过程中涉及三重估计， 且并未充分考虑到各国间的差异， 使得模型预警的准确性有所降低。

Sachs等（1996）建立了STV模型， 该模型通过应用线性回归方法进行危机预测， 在识别可能面临危机的国家方面表现出色， 但无法精确预测危机发生的时间。它的独特之处在于能够忽略国家间的差异， 从而有效解决了FR概率模型的局限性。

Kaminsky等（1998）创建了KLR模型， 随后其对这个模型进行了完善。运用该模型的具体步骤包括： 首先， 筛选合适的指标， 并基于历史数据进行实证分析； 其次， 在模型中明确设定预警阈值； 最后， 通过模型预测未来两年的发展趋势。KLR模型可以识别导致危机的根本因素， 并为风险管理人员提供有力支持。然而， 该模型在确定阈值时采用的是样本标准差， 这就意味着在遭遇重大危机时， 阈值的更新可能会使得先前已识别出的风险变得无法被准确识别。

2. 创新型预警模型。随着金融风险预警模型的不断发展， 其理论基础不仅借鉴了计量经济学， 还引入了人工智能技术， 如人工神经网络和机器学习， 极大地提升了模型的实用性和预测准确性。Nag和Mitra（1999）首次采用人工神经网络构建了时间序列风险预警模型， 经过实证检验， 发现该模型在危机预测方面的表现超越了传统的KLR模型。随后， Apoteker（2001）进一步运用遗传算法模型对金融系统的脆弱性进行严密监测。Abdul（2003）则借助马尔科夫区制转移模型（MS）深入剖析了亚洲金融危机对受冲击国家的影响， 结果显示该模型在预警和减少误报方面表现出显著的改进效果。此外， Bussiere和Fratzscher（2006）应用了多元Logit模型来预警区域金融风险。而Khashanah和Yang（2016）则创新性地结合信息流网络分析（IFNA）和Fisher判断模型， 对系统性风险进行了精准预测。这些研究不仅推动了金融风险预警模型的理论进步， 也为金融市场的稳定发展提供了有力支持。

（二） 国内区域金融风险预警模型建立

目前， 国内学者对于区域金融风险预警模型的研究已取得一定成果， 积累了丰富的经验， 主要涵盖以下三个方面：

1. 国外经典预警模型的延伸和改进。在借鉴国外预警系统先进经验的基础上， 国内学者根据我国经济金融发展的实际情况， 构建了独具特色的预警系统。如： 林筱文和宋保庆（2011）对KLR模型进行了优化， 深入剖析了我国金融运行的实际状况， 为风险预警提供了有力支持； 孙强和崔光华（2017）通过巧妙地使用FR概率模型， 成功构建了具备空间和时间两个维度的银行业系统性风险指数。此外， 黄迅等（2021）创新性地运用Twin-SVM模型对极端金融风险进行预警， 取得了良好的效果， 进一步丰富了我国金融风险预警的方法体系。这些研究不仅展示了国内学者在金融风险预警领域的深厚实力， 也为我国金融市场的稳定发展提供了有力的支持。

2. 运用统计、 计量方法的预警模型。近年来， 国内学者为应对日益复杂的金融环境， 致力于构建贴近我国实际情况的金融风险预警指标体系。他们采用统计或计量方法， 精准地对金融风险进行预警。其中， 马尔科夫区制转移向量自回归（MS-VAR）模型因其能够考虑多状态、 非线性和时变性等因素而得到广泛应用， 并且该模型在金融风险预警中表现出优异的性能。宋凌峰和邬诗婕（2017）将MS-VAR模型与CAA模型相结合， 深入分析了经济增长与银行业风险的相互作用规律。吴宜勇等（2016）以研究金融风险区制转换和经济变量变化规律为出发点， 对MS-VAR模型进行了改进。但MS-VAR模型也存在一些局限性： 一是， 该模型需要大量的时间序列数据， 而金融风险数据可得性较低； 二是， 该模型捕捉的是数据的随机波动， 而非真正的经济关系， 因此在适用性方面还有待提高。

除MS-VAR模型外， 国内学者还采用了其他统计和计量方法进行金融风险预警。其中， 吴田（2015）结合HP滤波法、 灰色预测法和ARIMA预测法， 形成了一套高效且精准的金融风险预警体系。这一体系不仅充分利用了HP滤波法在平滑数据、 提取趋势方面的优势， 还结合了灰色预测法对于不确定因素的处理能力和ARIMA预测法在时间序列分析中的长处， 从而实现了对金融风险的有效预警和精准预测。王波和郭书东（2015）则另辟蹊径， 采用了超效率DEA模型对金融风险进行预警。这一模型不仅能够评估金融机构的效率， 还能从多个维度对金融风险进行量化分析， 为金融风险预警提供了新的视角和思路。

除上述方法外， 计算金融压力指数、 综合指数和区域风险指数等也是评估金融风险水平的重要手段。覃小兵等（2022）运用金融压力指数法， 合成了我国金融市场压力指数， 深入剖析了我国金融市场的压力情况。解凤敏和李媛（2017）利用映射函数法和动态因子指数法， 精确计算了区域金融风险指数， 反映了不同区域之间的风险差异和变化趋势。罗晓蕾等（2018）构建的金融风险指数则深入研究了金融风险的状态和波动规律， 揭示了金融风险的内在机制和演化规律， 为风险预警和防控提供了有力支持。

资产负债表分析法作为金融风险分析的重要工具， 近年来在区域金融风险分析领域也得到了广泛应用。陈军和王敏（2010）率先将该方法引入我国， 此后张金清等（2021）、 王晓婷等（2022）也相继采用， 深入分析了不同区域的金融和企业部门运行状况、 风险水平以及风险传导机制。通过构建多部门资产负债表， 可以从多个维度对区域金融风险进行结构化分析， 为金融监管和风险防控提供了科学依据。这种方法不仅有助于全面把握区域金融体系的风险特征， 还能有效识别风险隐患， 为制定区域金融稳定政策提供有力支持。

3. 运用机器学习方法的预警模型。随着机器学习技术的日益成熟， 国内部分学者开始借鉴国外先进的创新型模型， 运用机器学习方法构建金融风险预警系统。目前应用最广泛的是神经网络模型， 如韩喜昆和马德功（2021）构建了基于AM-BPNN算法的金融风险预警模型。随着算法的改进， 许多学者在神经网络模型的基础上进行了优化。如： 周胜强等（2018）在研究金融风险预警模型时， 借鉴了贝叶斯统计学的理论框架， 并构建了基于贝叶斯神经网络的金融风险预警系统； 曾昭法和游悦（2020）则创新性地建立了基于神经网络分位回归的金融风险预警模型， 以更准确地捕捉风险信号。

一些学者也尝试将模糊数学的概念引入金融风险分析领域， 并在此基础上构建了基于模糊评判方法的金融风险预警模型（郭秀秀，2016）。这种模型允许使用模糊语言和主观判断， 可以灵活地适应不同金融风险的复杂性和不确定性， 并且模糊评价法对数据中的噪声和异常值具有一定的鲁棒性， 可以降低风险评估的误报率。但其规则和权重通常由专家根据主观判断确定， 这可能会引入主观偏差和导致不一致性。另外， 随着指标数量的增加， 模糊评价法的计算复杂度会显著提高， 这可能限制其在大型数据集上的应用。

此外， 还有决策树、 支持向量机、 时间序列等各种机器学习方法。如： 方意等（2012）使用了DGC-GARCH模型以及随机模拟方法； 刘超等（2018）运用了最小生成树（MST）的方法； 闵剑和朱娇娇（2020）基于证据推理算法构建了区域金融风险预警监测系统。

（三） 小结

在金融风险预警模型的研究上， 虽然国内外学者已经进行了很多探索， 但这一领域仍然存在一些亟待解决的问题。

首先， 在经典预警模型方面， FR概率模型、 STV模型、 KLR模型和神经网络预警模型均被视为主流方法， 但国内外学者普遍认为它们各自有着明显的优缺点。FR概率模型因其研究方法简洁和数据可得性强而受到青睐， 但它忽略了国别差异， 导致准确性不高。STV模型对于样本数据的相似性要求相当严格， 同时由于其本质属于线性回归模型， 应用范围和适用性受到了一定的约束， 但它在一定程度上避免了FR概率模型忽视国别差异的缺陷。KLR模型因其能够直接观察预警指标是否突破预警界限而备受关注， 其预警准确性高且实用性强。但KLR模型在权重分配上存在一定的主观性。近年来， 神经网络预警模型借助人工智能技术的发展备受瞩目， 然而， 它也存在参数估计可靠性低和过度拟合等问题。

其次， 在选取研究样本时， 目前区域性金融风险的实证研究主要局限于单一的省市层面， 而从全国性的宏观视角对所有省市区域金融风险进行综合评估和深入对比分析的研85tPsNdUYfFLcQALiO3y4fgzLk3bZ872JGdvh9+0SKg=究较少。这种局限性不仅不利于统筹考虑各区域的金融发展情况， 也难以有效预防和化解重点区域可能出现的风险事件。因此， 在后续研究中有必要扩大样本范围， 深入研究区域间的差异， 以提高模型的代表性和适用性， 从而更全面、 准确地把握区域金融风险的特点和趋势。

再次， 从时间维度审视， 当前对区域金融风险预警的研究主要聚焦于特定时刻的单一区域金融风险现状分析， 而鲜少对时间序列进行深入的比较分析。这种研究方式在理论和实践层面都存在一定的局限性。金融风险本质上是一个动态演化的过程， 其特征和影响会随着时间推移而不断发生变化。仅局限于某一特定时点的研究， 难以捕捉金融风险的动态变化， 更难以揭示其演化规律和潜在的风险点。因此， 未来的研究应积极探索适用的时间序列数据， 并正确运用ARIMA、 GARCH等分析方法， 以便更深入地剖析金融风险的动态变化趋势， 从而提供更准确、 全面的风险预警和防控策略。

最后， 从模型和方法的应用来看， 数理模型和方法在应用时通常需要满足多个前提条件， 而区域金融风险预警研究所涉及的指标之间关联紧密， 且受限于有限的数据样本， 难以满足大多数数理模型的应用标准， 因此可探索非参数或半参数模型， 放宽前提条件的限制。然而， 部分研究忽视了ARIMA模型对时间序列样本数据量的要求， 即当样本数据量较少时， ARIMA模型的预测效果并不理想。因此， 在时间序列样本数据量较少的情况下， ARIMA模型不应作为首选的预测方法， 可引入集成学习或机器学习算法， 提高模型的预测精度和鲁棒性。

五、 结论

本文从多个维度对区域金融风险预警研究进行了文献梳理， 具体包括影响因素的探讨、 预警指标体系的构建以及预警模型的建立三个方面。在区域金融风险的影响因素方面， 现有文献对区域金融风险的影响因素进行了广泛分析， 但仍存在不足： 一是部分文献对影响机制的研究不够全面， 忽视了重要因素； 二是缺乏内外部综合分析视角， 不同视角下金融风险发生机制可能不同； 三是现有研究仅反映了传统金融风险， 而新金融产品和服务创新不断涌现， 导致新风险出现， 现有预警模型存在滞后性。因此， 应结合国情、 考虑新业态风险、 综合内外视角， 加强对影响因素的系统理论分析， 建立及时有效的区域金融风险预警模型。

在区域金融风险预警指标体系构建方面， 国外学者主要以金融危机国家为研究对象， 通过分析经济指标异常值构建预警指标体系和模型， 国内学者则根据国内金融市场和实际情况选取指标， 构建预警指标体系并进行风险评估。然而， 现有研究仍存在不足： 一是将新兴产业（如民间借贷、 互联网金融）纳入预警指标体系的研究较少， 全国层面或系统性层面的预警指标体系难以识别具体区域金融风险来源， 且各地区数据统计口径差异导致指标选取困难； 二是指标选择主观性强， 缺乏针对性和时效性； 三是区域金融领域的理论研究不足， 实证研究有余。因此， 未来研究应从以下方面入手： 一是时时把握国情发展和区域经济金融运行状况， 确保指标体系的针对性和时效性； 二是纳入金融新业态并考虑区域经济发展不均衡因素， 以提高区域金融风险预警的准确性和适用性； 三是采用客观赋权的方法计算指标权重， 降低主观偏差； 四是加强理论分析， 形成较为完整的区域金融发展理论和研究方法。

在区域金融风险预警模型建立方面， 国内外学者做了诸多探索， 针对存在的四个问题可以从以下四个方面来改进： 一是完善四大主流预警模型。FR概率模型简单易用， 但准确性不足， 可考虑引入其他变量或改进算法； STV模型有效性高， 但适用性受限， 可探索不同区域的适用条件； KLR模型实用性强， 但存在主观性缺陷， 可引入客观指标或改进权重分配方法； 神经网络模型关注度高， 但参数估计和过度拟合问题待解决， 可探索正则化技术或集成学习方法。二是拓展研究样本。现有研究存在样本选择局限的问题， 多聚焦单个省市， 未全面分析区域金融风险差异， 可扩大样本范围， 进行区域差异研究， 增强模型的代表性和适用性。三是加强时间维度分析。现有文献集中于时点研究， 缺乏动态变化趋势分析， 可探寻适用的时间序列数据， 正确运用ARIMA、 GARCH等时间序列模型， 分析区域金融风险的动态变化趋势。四是改进模型和方法。数理模型前提较多， 可探索非参数或半参数模型， 放宽前提条件的限制。针对预测方法的选择受限问题， 可引入集成学习或机器学习算法， 提高模型的预测精度和鲁棒性。

关于区域金融风险预警研究， 未来可以在这些方面展开进一步的讨论和分析， 从而提高区域金融风险预警模型的理论贡献和现实指导意义。

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