中国金融压力指数的构建

　　1.引言

　　近三十年，世界范围内的金融危机时有发生，如20世纪90年代末的日本经济危机、1997年的亚洲金融危机以及2007年美国的次贷危机，都对当事国的经济运行造成了极大的破坏，同时也对其他国家产生了大大小小的影响。于是，人们认识到了金融安全对一国经济安全的重要性，金融稳定的重要性也上升到了一个新的高度。而金融系统性风险又是影响金融稳定状况的重要因素，政府当局，尤其是金融监管部门对其都十分重视。我国正处于经济高速发展当中，金融市场也在不断的建设和完善当中，金融系统性风险也就相伴随的不断积聚。同时，随着我国对外开放的不断深入，与国际经济环境的联系不断加强，受其他国家金融危机的影响也愈来愈大。虽然我国并没有爆发过真正意义上的金融危机，但加强金融系统性风险的监管，未雨绸缪是十分有必要的。于是，对我国金融系统性风险测量方法的探索与研究就显得非常有意义。

　　国内外已有关于金融系统性风险测量的研究主要分为三类：第一、经验法，也叫早期预警指标体系（EWIs），该方法主要主要是对以往已经爆发过金融危机的国家的经济运行数据进行挖掘、分析，找出能够反应金融系统风险，并对其极端情况的发生有预警效果的代表性指标及其阈值，然后围绕这些指标构建早期指标预警体系以测度金融系统性危机爆发的可能性。第二、金融系统性风险传染性的测度方法，如GARCH 模型、矩阵法、网络法和DD 模型等。第三、构建一个能够反映金融系统性风险的综合性指标，如金融压力指数，本文将采用第三种方法。

　　Illing M和Liu Y（2003）所提出的的金融压力（Financial Stress）概念，是指一国金融机构的不确定性和金融市场预期损失变化的积聚，当它们的积聚达到一定的阈值之后，就表现为严重的金融压力状态，即金融危机。而金融压力指数（Financial Stress Index，FSI），是通过选取银行、外汇、股票、保险等金融市场具有电表行的变量构建而成的一个综合性指标，能较好地实时反映一国金融体系所承受的系统性风险。本文试图以Illing M和Liu Y（2003）的研究为基础，根据中国的实际情况，选取中国金融市场上具有代表性的指标，构建一个具有时效性的中国金融压力指数。并其指引我们识别中国的金融系统性风险状况，对我国金融市场体系可能面临的潜在系统性风险作出前瞻性判断，未雨绸缪，在发展中做好迎接各种风险的准备。

　　本位主要分为四个部分。第一部分为引言，第二部分为文献综述，第三部分为我国金融压力指数的构建，第四部分为结论及政策建议。

　　2.文献综述

　　金融压力指数（FSI）是Illing M和Liu Y（2003）最早提出的。根据Illing M和Liu Y（2003）的描述：“金融压力是一个连续的变量，根据金融机构的不确定性和金融市场的预期损失的积聚情况来描述金融系统性风险，其极值称为金融危机。金融体系脆弱的结构和某些外部冲击的共同作用，产生了金融压力，并决定着金融压力的大小。” Illing M和Liu Y（2003）主要讨论了构建金融压力指数的变量选择和权重确定，以及金融压力时期的识别。随后，国内外学者对金融压力指数的研究一般都是在Illing M和Liu Y（2003）的研究基础上对这些主要问题进行进一步挖掘。

　　2.1 变量的选取

　　Illing M和Liu Y（2003）在构建加拿大金融压力指数的过程中，对变量的选择进行了十分细致的研究和讨论。对包括3位国会议员和12位现任行长在内的27位具有专业知识背景的人进行了一次问卷调查。他们列出了过去25年来，对加拿大金融市场有较大影响的大事件，比如：1985年加拿大小型银行破产、亚洲金融危机和美国911事件等等。并要求27位被调查者对这些事件以对加拿大金融市场的影响为标准进行打分。依据打分结果，结合不同金融事件的代表性指标，他们对银行业市场、股票市场、外汇市场和债券市场中包含金融压力信息的各个变量进行了总结，并分为三类：数量变量、价格变量和其他变量，见表1所示。

　　Illing M和Liu Y（2003）在构建1980年至2002年加拿大的金融压力指数时，选取了银行市场、外汇市场、债券市场和股票市场四个部门的九个变量。这些变量分别为：银行市场滚动β系数、汇率波动率、公司债利差、抛补的加拿大元对美元利差、股票市场波动性、国库券买卖价差、商业票据与国库券利差，以及收益率曲线斜率。

　　Craig S. Hakkio和William R. Keeton（2009）选用了TED利差、掉期利差、10年期国库券旧券与新券利差、三A级公司债与10年期国债利差、Baa 级公司债与Aaa级公司债利差、高收益率债与Baa 级债券利差、消费资产抵押证券与5年期国库券利差、股票收益率与国债收益率相关系数、股票价格隐含波动率（VIX）、银行股的特质波动率，以及典型银行收益率离差这11个变量来构建“堪萨斯州金融压力指数（简称KCFSI）”

　　数量变量资本的侵蚀， 存款保险支付，央行紧急贷款或官方紧急援助，不良贷款，贷款损失准备市场交易量，净新发行量，保证金账户使用的增加，市场资本的侵蚀外汇储备损失，IMF 贷款或其他金融机构贷款计划/贷款额二级市场交易量，净发行额，首先损失份额的使用和证券化的流动性供应 　　价格变量（资产价格）（风险测度）银行股票价格和银行债券收益率Z值，收益率，掉期，银行利差股票价格隐含波动率，买卖价差，股权溢价外汇现价与期货价格隐含波动率，买卖价差债券收益率利差，买卖价差

　　其他压力信号银行恐慌性挤兑， 失败、倒闭、降级或其他评级行为，存款限制市场关闭， 减少IPO 或并购活动，降级强行资本管制破产，违约，降级，增加担保，其他信用衍生工具的使用

　　资料来源：Illing M和Liu Y （2003） ，An Index of Financial Stress for Canada， Bank of Canada Working Paper.

　　Roberto Cardarelli，Selim Elekdag和Subir Lall（2009）在构建1980年至2008年美国、英国和法国等六个国家的金融压力指数时，选择了TED利差、银行市场滚动β系数、公司债利差、股指下跌百分比、股票市场波动率和收益率曲线斜率、汇率波动率7个变量。

　　近年来，许多国内学者在构建中国金融压力指数时，根据中国金融市场的实际情况选取了变量。刘晓星、方磊（2012）在变量选取时，认为近年来中国保险市场发展迅速，2009年保费已经突破1万亿。于是，他们将保险市场的赔付额作为保险市场的代表性变量纳入了金融压力指数的构建中。王妍、陈守东（2012）在研究中国金融压力与经济增长的动态关系中，认为中国的债券市场规模不大，且以收益率较为稳定的国债和政府债券为主，波动不大，包含的金融压力信息较少。所以他们将债券市场的有关变量剔除，选取了银行市场的泰德（TED）价差、负的期限利差、银行业风险利差，股票市场的负收益、波动率和汇率市场的汇率贬值、外汇储备减少、以及波动率8个变量。赖娟、吕江林（2010）在构建2002年至2009年中国的金融压力指数时，选取了期限利差、银行业风险利差、股票市场波动和EMPI（衡量汇率贬值和外汇储备下降的变量）4个变量。

　　2.2 权重的确定

　　在选取了适当的变量后，还需要确定以怎样的权重去将各个变量合成金融压力指数。不同变量对总体金融压力指数的重要性受去权重的影响，所以如何选择适合的权重，直接关系到所构建的金融压力指数的质量。Illing M和Liu Y（2003）在对如何选取权重的研究中，提出了4种确定权重的方法：

　　第一、因子分析法。这种方法的基本思路是通过探析变量之间相互关系，对变量进行分组，提取出可以反映出变量所包含的主要信息的公因子。然后将提取出的公因子通过方差旋转的方法计算其因子变量得分，即公因子的权重。最终确定因子，从而达到以少数因子分析复杂问题的目的。因子分析法具有不依赖于任何模型、减少变量数量和可以探测变量之间结构关系的优点，主要缺点是无法确定原始变量的权重，使经济学意义丧失。

　　第二、信用加总权重法。这种方法是根据某一金融市场信用规模的相对大小赋予该市场相应的权重。即信用规模越大的金融市场，该市场所包含的变量在金融压力指数的构建中所占权重也就越大。一个金融市场如果包含多个变量，则根据变量个数对权重进行平均分配。这种方法的主要优点是能够反应特定金融市场的重要性，具有一定的经济意义。

　　第三、等方差权重法。这种方法首先对变量进行标准化处理，将变量减去其均值后再除以其方差，以消除变量的量纲，然后对标准化处理后的变量赋予相等的权重构建金融压力指数。这种权重确定方法是现有文献中最常适用的。但其主要局限性是，要求变量服从正态分布，现实经济变量往往难以符合。

　　第四、样本CDF转换法。这种方法不同于等方差权重法对变量进行标准正态化，而是通过变量的样本累计分布函数（cumulative distribution functions，CDFs）将变量进行百分位化。这种方法既消除了量纲，又反映了变量的分布情况。

　　Illing M和Liu Y（2003）通过这4种方法构建出4个FSI，结合问卷结果中得出的被认为对金融市场具有重大影响的大事件，分析4个FSI错误反映和没有反映大事件的概率，得出了信用加总权重法得出的FSI能更好的拟合加拿大的金融市场真实状况。

　　王妍、陈守东（2012），赖娟、吕江林（2010），李良松（2011）在各自的研究中都采用了等方差权重法。刘晓星、方磊（2012）认为一国金融市场的结构和制度是处于发展和变化当中的，各变量固定不变的权重无法反映出这种变化。信用加总权重法根据各市场实时的信用规模来确定个变量的权重，具有随时间变化的特点，在一定程度上反映了金融市场的变化，但是该方法却并未消除各变量的量纲的影响。因此刘晓星、方磊（2012）在前人的研究基础上，将样本CDF转换法和信用加总权重法结合起来，先运用样本CDF转换法对变量进行去量纲化处理，再运用信用加总权重法确定各变量的动态权重，他们称这一方法为CDF-信用加总权重法。

　　3.中国金融压力指数构建

　　3.1 金融压力变量选取

　　本文选取银行市场的泰德（TED）价差、负的期限利差，股票市场的负的收益率、波动率，外汇市场的汇率贬值、外汇储备减少以及波动率7个具有代表性的变量构建2002年1月―2013年12月的中国金融压力指数。

　　3.1.1银行部门相应变量选取

　　1.泰德价差（TED Spread）。泰德价差一般通过银行间同业拆借利率与国库券收益率的差来表示，它反映了银行市场的信用风险状况，是金融市场最重要的风险衡量指标之一。当泰德价差上行，则表示银行对同业间要求的风险溢价提高，市场资金收紧，银行借贷成本随之升高，银行市场的金融压力提高，反之亦然。本文选取我国3个月期银行间同业拆借利率的月度平均值减去3个月定期存款利率来近似计算泰德利差；

　　2.负的期限利差。利息收入作为银行重要的主营收入，是通过吸收短期存款并将去转变为长期贷款而产生的，因此期限利差的大小直接影响到银行的经营状况，期限利差越大，银行越容易获利。相反，负的期限利差可以描述银行收益受危害的程度，可以反映银行的压力。本文选取我国1年期银行间固定利率国债收益率减10年期银行间固定利率国债收益率来近似计算负的期限利差； 　　3.1.2证券部门相应变量选取

　　1.股票市场负的收益率。股票指数的下跌不仅会给投资者带来巨大损失，并且会形成损失和高风险的预期，增加股票市场的不确定性和风险。本文用上证综指月末指数的差分的负值来表示股票市场负的收益率。

　　2.股票市场的波动。股票市场的波动会给资产的价值以及其他投资者的行为带来一定的不确定性，增加股票市场的风险。本文使用GARCH （ 1，1） 模型对上证综指月度收益进行处理，计算其波动率。采用GARCH（1，1）模型，是因为GARCH（1，1）模型计算波动率的方法在考虑原始价格序列的随机生成过程的同时，还能够及时反映出股票市场的波动变化。

　　3.1.3外汇部门相应变量选取

　　1.汇率的贬值。虽然汇率的贬值会缓解出口企业的压力。但是随着中国经济开放程度的提高，愈来愈多的国际资本流入中国，尤其是房地产市场，吸引了大量的外资。汇率的突然下降，国际资本在短期内流出中国，无论对金融体系还是对国民经济都会产生很大的压力，本文选取直接标价法下（以美元为标的）汇率的差分来表示。

　　2.外汇储备减少。外汇储备是一个国家货币当局持有的用于弥补国际收支赤字、维持国家货币汇率稳定的国际间普遍接受的外国货币，是国际储备的一部分。一般说来，外汇储备的增加不仅为国家进行宏观调控提供更多的手段，而且有助于提高一个国家及其企业在国际上的地位和信誉，有助于拓展国际贸易、吸引外国投资、降低国内企业融资成本、防范和化解国际金融风险。外汇储备的减少，则会降低一国抵御国际市场金融风险的能力。本文采用负的外汇变化率来表示外汇储备减少带来的金融压力信息。

　　3.外汇市场的波动。外汇市场的波动，无论对进出口还是对投资活动，都会增加其不确定性，给金融市场和实体经济带来压力。在这里，对我国实际有效汇率指数，同样采用GARCH（1，1）求我国外汇市场的波动率。

　　3.2模型建立及数据处理

　　根据图形特征，可以将2002年以来我国的金融压力指数划分为三个阶段。第一阶段是2002年1月至2007年12月，总体的压力指数在一个小范围内波动，且金融压力较小。2003年1月至2006年5月，我国金融压力处于相对较低水平，这与当时我国的经济政策和经济环境有关。这期间我国的货币政策操作以市场化结构微调和窗口指导为主，如下调超额准备金存款利率，调整商业银行自营性个人住房贷款政策等等。同时，2001年12月中国加入WTO之后，我国经济贸易环境得到了很大的改善，以及此期间良好的国际经济环境，都使得中国的金融市场处于一个良好且稳定的状态。2005年7月，我国积极探索汇率市场化改革，开始施行有管理的浮动汇率制度，以期化解汇率风险。但由于我国外汇储备的迅速增加和人民币对美元等主要货币之间升值明显，使得外汇部门金融压力逐渐增大，故从2006年起金融压力持续上升。该压力在2007年得到缓慢化解。第二阶段是2008年1月至2009年12月。2008年10月，受美国次贷危机的影响，我国的金融压力指数达到了2002年1月以来的最大值。随后，面对全球性的金融危机，我国政府在财政、货币等方面都等采取了积极应对的措施，如：2008年11月推出的“四万亿计划”、2008年下半年5次下调基准存贷款利率等等，使得在2009年，我国面临的金融压力逐渐下降。第三阶段是2010年1月至2013年12月。在后经济危机时代，世界各国尚未得到喘息之机，又爆发了欧洲主权债务危机，同时我国经济增速明显放缓。2011年以来，积极的财政政策这张手牌已经用尽，我国的实体经济仍面临重重困难，物价上涨使成本推动型经济面临困境，国际贸易环境的持续恶化，都使得2011年至2013年我国的金融压力明显上升，并持续较久，达到了2002年以来的第二高峰。

　　4.结论及分析

　　本文在Illing M和Liu Y（2003）理论研究的基础上，选取了符合中国金融市场特性的变量，构建了具有时效性的中国金融压力指数，研究得出的主要结论如下：

　　第一，近年来金融系统性风险得到了十分大的关注，关于金融系统性风险的测量成为热门研究课题。我国虽然尚未发生过真正意义上的金融危机，但加强金融系统性风险的监管，未雨绸缪是十分有必要的。Illing M和Liu Y（2003）提出的金融压力指数是衡量金融系统性风险的一种有效方法。金融压力是金融机构的不确定性和金融市场的预期损失变化的积聚，当其积聚达到一定的阈值之后，即表现为金融危机。它能很好的反映金融系统性风险，并指引人们去预防和缓解系统性风险。

　　第二，本文选取了银行市场的泰德（TED）价差、负的期限利差，股票市场负的收益率、波动率以及汇率市场的汇率贬值、外汇储备减少、波动率7个具有代表性的变量，构建了2002年1月―2012年12月的中国金融压力指数。中国的金融压力在2002―2007年变化趋势表现出压力和波动幅度都比较小；受美国次贷危机影响，2008年10月，中国的金融压力指数达到了2002年来的最大值，中国的金融市场承受了巨大的压力；经过宏观调控，2009年中国的金融压力有所缓和。但由于欧洲主权债务危机和中国实体经济面临困难，中国的金融压力在2011-2012又呈现上升趋势。本文构建的金融压力指数能较好的拟合中国的真实经济周期。

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