摘要：防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險是當(dāng)前金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局工作任務(wù)的重心，文章主要梳理了國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于系統(tǒng)性風(fēng)險的預(yù)警模型和測度方法，指出了已有研究模型和方法的不足之處：（1）受限于模型自身嚴(yán)苛的假設(shè)條件，不能處理非線性問題；（2）有效風(fēng)險指標(biāo)不足，不能全面反應(yīng)金融體系的風(fēng)險狀態(tài)；（3）受歷史原始數(shù)據(jù)序列長度的限制，難以建立符合國情的系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)；（4）受限于人的知識領(lǐng)域和經(jīng)驗(yàn)，依賴人工建模和特征設(shè)計，因此與實(shí)際結(jié)果存在很大的誤差。最后，文章還為防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險提出了政策建議。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性風(fēng)險；預(yù)警模型；測度方法；人工智能

一、 引言

2007-2009年的金融危機(jī)再次引起各國對系統(tǒng)性風(fēng)險的關(guān)注。不同于傳統(tǒng)意義上的貨幣或者銀行危機(jī)等單體風(fēng)險，此次金融危機(jī)背后隱含著全局性和綜合性的系統(tǒng)性風(fēng)險。對于系統(tǒng)性風(fēng)險的理解，金融穩(wěn)定委員會（FSB）（2009）認(rèn)為系統(tǒng)性風(fēng)險是指經(jīng)濟(jì)周期、宏觀經(jīng)濟(jì)政策變動和外部金融沖擊等風(fēng)險因素使得一國金融體系發(fā)生動蕩，因而“對國際金融體系和全球?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)都會產(chǎn)生巨大的負(fù)外部性效應(yīng)”。二十國集團(tuán)（G20）（2009）認(rèn)為系統(tǒng)性風(fēng)險會導(dǎo)致金融服務(wù)流程受損，并可能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。Billio等（2010）將系統(tǒng)性風(fēng)險定義為“任何威脅到金融系統(tǒng)穩(wěn)定或公眾信心的環(huán)境”。歐洲中央銀行（ECB）（2010）認(rèn)為系統(tǒng)性風(fēng)險會導(dǎo)致金融體系的不穩(wěn)定，阻礙經(jīng)濟(jì)增長和損害社會福利等金融體系的功能，并且危害范圍十分廣泛。此外，全球經(jīng)濟(jì)失衡、風(fēng)險敞口、信息中斷、資產(chǎn)泡沫和風(fēng)險傳染等也是對系統(tǒng)性風(fēng)險的“代名詞”。系統(tǒng)性金融風(fēng)險具有傳染性特征，涉及一系列相互關(guān)聯(lián)的金融機(jī)構(gòu)，一旦流動性不足、資不抵債或虧損發(fā)生，風(fēng)險將會在金融危機(jī)期間迅速傳播。因此，建立實(shí)時性和前瞻性的系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警模型不僅是金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管當(dāng)局工作任務(wù)的重心，也是學(xué)術(shù)界研究的焦點(diǎn)。

二、 系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警模型研究

綜觀國內(nèi)外文獻(xiàn)，系統(tǒng)性風(fēng)險的預(yù)警模型主要包括早期預(yù)警模型、指標(biāo)預(yù)警模型和人工智能預(yù)警模型，具體研究如下。

1. 早期預(yù)警模型。Frankel和Rose（1996）提出了FR概率模型，是預(yù)測未來發(fā)生危機(jī)概率的一種早期預(yù)警模型，即P{Y=1}=F（X，），P{Y=0}=1-F（X，），其中X為引發(fā)危機(jī)爆發(fā)的因素，也即解釋變量，為X的參數(shù)，可用于計算引發(fā)危機(jī)因素的聯(lián)合概率；被解釋變量Y代表危機(jī)是否發(fā)生，若發(fā)生則為1，否則為0。基于該模型，F(xiàn)rankel和Rose利用1971年～1992年105個發(fā)展中國家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行貨幣危機(jī)預(yù)警，結(jié)果此模型雖然樣本內(nèi)能夠顯著的預(yù)測，但對樣本外金融危機(jī)的預(yù)測卻不穩(wěn)定。Sachs等（1996）提出了橫截面回歸模型，即STV模型，利用20個新興市場國家的橫截面數(shù)據(jù)，進(jìn)行線性回歸，并解釋了由于1994年墨西哥金融危機(jī)傳染而引起相關(guān)國家的金融危機(jī)。Kaminsky等（1998）提出KLR信號預(yù)警模型，該模型對一些表現(xiàn)異常并可能引發(fā)危機(jī)的指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)測，并根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的分布設(shè)置閾值，如果指標(biāo)超過閾值，則預(yù)警信號表示在接下來的24個月內(nèi)將發(fā)生貨幣危機(jī)。KLR信號預(yù)警模型也是目前最為流行的預(yù)警模型之一。

2. 指標(biāo)預(yù)警模型。沈悅和亓莉（2008）構(gòu)建了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系，利用層次分析法（AHP）對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，再根據(jù)指標(biāo)體系的臨界值確定了指標(biāo)預(yù)警界限，基于此運(yùn)用該指標(biāo)體系進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測分析。Alessi和Detken（2009）選取了一系列金融變量作為總資產(chǎn)價格繁榮或蕭條周期的預(yù)警指標(biāo)，采用了一種信號預(yù)警方法分析了1970年～2007年期間18個經(jīng)合組織國家的數(shù)據(jù)，對資產(chǎn)價格進(jìn)行預(yù)測。Claudio（2009）基于金融不穩(wěn)定的內(nèi)生循環(huán)觀點(diǎn)，使用房地產(chǎn)價格、股票價格和信貸缺口三個指標(biāo)構(gòu)建了宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警機(jī)制，用于預(yù)測由于金融不穩(wěn)定引發(fā)了銀行業(yè)危機(jī)。周宏等（2012）選取美國的M2/GDP序列，通過自激勵門限自回歸（Self-Exciting Threshold AutoRegressive，SETAR）模型設(shè)定預(yù)警閾值變量，構(gòu)建的中國國際金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系。楊霞和吳林（2015）選取度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，得出系統(tǒng)性風(fēng)險水平與各指標(biāo)間的線性關(guān)系，以此作為被解釋變量，利用回歸模型的擬合值設(shè)定閾值，構(gòu)建系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警模型。

3. 人工智能預(yù)警模型。Kim等（2004）基于1997年經(jīng)濟(jì)危機(jī)期間韓國KOSPI數(shù)據(jù)，分別使用logistic、決策樹、支持向量機(jī)、模糊神經(jīng)模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行分類訓(xùn)練，預(yù)測了1994年～2001年韓國的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)，最終得出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)?jīng)濟(jì)危機(jī)進(jìn)行較好地預(yù)警。Fioramanti（2008）利用1980年～2004年主權(quán)債務(wù)相關(guān)數(shù)據(jù)，對比了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型與傳統(tǒng)的參數(shù)和非參數(shù)模型，結(jié)果顯示人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠及時預(yù)測危機(jī)事件，因此人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)一步完善了早期預(yù)警系統(tǒng)。Yu等（2010）提出了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法（EMD）的多量程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，分別以韓元和泰銖對美元的匯率作為代表經(jīng)濟(jì)波動水平的指標(biāo)，通過EMD將單個匯率分解成多個本征模式分量，作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)證結(jié)果顯示相比于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，該模型可以顯著的改善泛化性能，并且具有較高的預(yù)測精度。因此該模型是預(yù)測貨幣危機(jī)的一個相當(dāng)有有效的方法。陳秋玲等（2009）利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建金融風(fēng)險預(yù)警模型，對1993年～2007年中國金融風(fēng)險指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并預(yù)測出2008年中國金融的運(yùn)行現(xiàn)狀。甘敬義等（2011）選取衡量中國金融風(fēng)險的18個指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用主成分分析法將中國金融風(fēng)險狀態(tài)劃分為四個等級，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，對中國金融運(yùn)行的風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。樓文高和喬龍（2011）基于金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)提出了BPNN風(fēng)險預(yù)警模型，對1994年～2010年期間中國金融風(fēng)險狀況進(jìn)行預(yù)測，實(shí)證結(jié)果與中國金融實(shí)際運(yùn)行情況高度吻合。Khandani等（2010）通過某商業(yè)銀行在2005年1月-2009年4月的客戶交易和信用數(shù)據(jù)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建了消費(fèi)者信用風(fēng)險預(yù)警模型，并將賬戶數(shù)量加總進(jìn)行了總體預(yù)測，將客戶總體的拖欠比率用作消費(fèi)貸款的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)。Li等（2013）以中國銀行業(yè)數(shù)據(jù)為例，基于主成分分析法和支持向量機(jī)提出了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警模型，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型能夠有效地預(yù)測銀行系統(tǒng)性風(fēng)險。

三、 系統(tǒng)性風(fēng)險測度方法研究

1. 壓力測試法。Illing和Liu（2003，2006）提出了金融壓力指數(shù)法（FSI）的概念，并根據(jù)加拿大銀行業(yè)、股票市場、外匯市場等數(shù)據(jù)，構(gòu)建了加拿大銀行業(yè)綜合金融壓力指數(shù)。Hakkio和Keeton（2009）提出了堪薩斯州金融壓力指數(shù)（KCFSI），該指數(shù)已經(jīng)正式用于監(jiān)測美國的系統(tǒng)性風(fēng)險狀況。劉曉星和方磊（2012）從銀行、股票、外匯和保險四大市場選取風(fēng)險指標(biāo)，利用CDF-信用加總權(quán)重法確定各指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建了我國金融壓力指數(shù)測度模型。王春麗和胡玲（2014）從外匯市場、銀行業(yè)以及股票市場選取金融風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)合成金融壓力指數(shù)，基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型對我國2014年～2015年的金融風(fēng)險狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測。許滌龍和陳雙蓮（2015）基于CRITIC賦權(quán)法構(gòu)建了測度系統(tǒng)性金融風(fēng)險的金融壓力指數(shù)，并對我國2005年1月～2013年12月金融發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測，結(jié)果較為吻合。Alfaro和Drehmann（2009）基于GDP增長的自回歸模型提出了一種簡單的宏觀經(jīng)濟(jì)壓力測試方法，這種模型僅依賴于過去GDP增長的行為。

2. 網(wǎng)絡(luò)分析法。Schrder和Schüler（2003）利用二元GARCH模型對兩家歐洲銀行股票指數(shù)之間的條件相關(guān)性進(jìn)行估計，試圖對歐洲銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行評估。Adrian和Brunnermeier（2009）基于在險值（Value at Risk，VaR）方法提出了測度系統(tǒng)性金融風(fēng)險的條件在險值（CoVaR）方法，該方法通過VaR測度單個金融機(jī)構(gòu)陷入困境時對其他金融機(jī)構(gòu)尾部風(fēng)險的影響，將系統(tǒng)性風(fēng)險和在險價值聯(lián)系起來。IMF（2009）考察了不同金融機(jī)構(gòu)CDS之間的相互關(guān)系，提出了一種與CoVaR結(jié)構(gòu)相似的Co-Risk指標(biāo)。該指標(biāo)基于分位數(shù)回歸的方法，能夠準(zhǔn)確地估計風(fēng)險因素之間的非線性關(guān)系。Chan-lau等（2009）提出評估銀行間風(fēng)險的網(wǎng)絡(luò)模型，該模型通過跟蹤信用事件或整個系統(tǒng)的流動性緊縮數(shù)據(jù)，評估銀行破產(chǎn)的網(wǎng)絡(luò)外部性，為金融機(jī)構(gòu)應(yīng)對金融危機(jī)引發(fā)的多米諾效應(yīng)提供重要的措施。Acharya等（2010）基于期望損失（Expected Shortfall，ES）的思想，提出了度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險的系統(tǒng)性期望損失（Systemic Expected Shortfall，SES）模型，即每個金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)可由SES來測度，并通過實(shí)證研究了2007年～2009年金融危機(jī)時期新興市場的風(fēng)險狀況。Billio等（2010）利用主成分分析法和格蘭杰因果檢驗(yàn)分析對沖基金、銀行、經(jīng)紀(jì)人和保險公司月收益之間的相互聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)這四個行業(yè)在過去10年里均高度相關(guān)，從而增加了金融和保險業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的水平。Giesecke和Kim（2011）根據(jù)違約率制定了違約強(qiáng)度模型，該模型旨在捕捉金融機(jī)構(gòu)間的系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性和區(qū)制依賴行為對違約率的影響。Dong和Andrew（2013）基于高維協(xié)方差矩陣動態(tài)建模和一般時變分布的思想，提出了度量系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)copula模型，并應(yīng)用該模型研究了2006年～2012年期間美國100家企業(yè)信用違約掉期的日度數(shù)據(jù)，仿真結(jié)果顯示自2008金融危機(jī)以來，雖然單個企業(yè)違約概率大大減小，但是企業(yè)聯(lián)合違約概率相比危機(jī)前的時期提高了。

3. 其他方法。Gray等（2006）提出使用未定權(quán)益分析法（Contingent Claims Analysis，CCA）測度市場潛在預(yù)期損失帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險，并直接應(yīng)用于政府隱性或有負(fù)債的分析。CCA方法是根據(jù)期權(quán)定價理論（Option Pricing Theory，OPT）拓展而來的一般化形式。Segoviano和Goodhart（2009）基于銀行體系的多元密度（BSMD）方程提出了一種系統(tǒng)性風(fēng)險測度方法，該方法將銀行體系定義為銀行的一種投資組合，并根據(jù)所提出的措施估計其多元密度。BSMD以銀行投資組合的單個和聯(lián)合資產(chǎn)價值變動為特征，通過最小交叉熵方法來估計。Huang等（2009，2012）根據(jù)公司股權(quán)價格和CDS差價，將銀行體系發(fā)生困境時的總損失超過銀行負(fù)債總額的15%的損失假設(shè)為一種保費(fèi)溢價，提出了一種困境保險溢價（Distressed Insurance Premium，DIP），并將其作為事前系統(tǒng)性風(fēng)險的一種測度方法。

四、 文獻(xiàn)評述

通過文獻(xiàn)梳理，以上系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警模型和測度方法雖然在很大程度上均發(fā)揮了監(jiān)測作用，但是部分仍存在不足。首先，受限于模型自身嚴(yán)苛的假設(shè)條件，不能處理非線性問題，無法識別錯綜復(fù)雜的金融市場信息。其次，有效風(fēng)險指標(biāo)不足，不能全面反應(yīng)金融體系的風(fēng)險狀態(tài)，因此缺乏對整個金融體系金融壓力的研究。再次，受歷史原始數(shù)據(jù)序列長度的限制，難以建立符合國情的系統(tǒng)性風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)。最后，以上模型和方法受限于人的知識領(lǐng)域和經(jīng)驗(yàn)，它們依賴人工建模和特征設(shè)計，因此與實(shí)際結(jié)果存在很大的誤差。因此如何建立更加具有前瞻性、有效性和簡便性的預(yù)警系統(tǒng)，對于宏觀審慎監(jiān)管具有重要的實(shí)踐價值和現(xiàn)實(shí)意義。

五、 政策建議

防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險是強(qiáng)化宏觀審慎金融監(jiān)管、建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系和維護(hù)國家金融安全和穩(wěn)定的重要舉措和堅實(shí)保障。因此，為了防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險，應(yīng)該注意以下幾點(diǎn)：

1. 著力防范化解重點(diǎn)領(lǐng)域風(fēng)險，解決源頭性問題。對于當(dāng)前金融風(fēng)險集中的幾個領(lǐng)域，都采取針對性的政策措施，防止單體、局部風(fēng)險轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)性風(fēng)險。深化國有企業(yè)改革，推動國有企業(yè)去杠桿，處置“僵尸企業(yè)”，改變舉債企業(yè)的效益遞減問題，化解商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險。進(jìn)一步轉(zhuǎn)換財稅體制和政府職能，避免地方政府的債務(wù)風(fēng)險。規(guī)范政府的運(yùn)作模式，平衡財政收支，化解居民債務(wù)杠桿問題和房地產(chǎn)存量風(fēng)險。

2. 建立科學(xué)有效的系統(tǒng)性金融風(fēng)險預(yù)警機(jī)制。建立不同區(qū)域系統(tǒng)、不同市場以及不同經(jīng)濟(jì)金融部門的全方位、多層次的金融風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，不斷完善金融信息共享體系，建立暢通的信息交流渠道。及時、準(zhǔn)確地披露我國經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和金融信息，確保建立實(shí)時有效地金融預(yù)警系統(tǒng)。

3. 加強(qiáng)和完善我國“雙支柱調(diào)控框架”。一方面，以貨幣政策為核心，繼續(xù)推進(jìn)利率市場化進(jìn)程，穩(wěn)定物價，保證金融市場流動性整體平穩(wěn)，加強(qiáng)政策利率的信號作用，有效地引導(dǎo)市場利率。另一方面，強(qiáng)化宏觀審慎管理，加強(qiáng)逆周期調(diào)節(jié)，抑制資產(chǎn)價格的過度波動，遏制跨市場風(fēng)險傳染，維護(hù)金融安全和穩(wěn)定，進(jìn)一步深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險，促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

4. 重視金融科技（FinTech）和監(jiān)管科技（RegTech）的發(fā)展。建立金融科技行業(yè)監(jiān)管規(guī)則，進(jìn)行“穿透式監(jiān)管”，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險監(jiān)管的全覆蓋。采取開放的“監(jiān)管沙盒”，促進(jìn)金融科技融合。加大對金融風(fēng)險監(jiān)測模型的研發(fā)投入，利用大數(shù)據(jù)、人工智能、云計算等技術(shù)開發(fā)金融風(fēng)險預(yù)警模型，提高金融監(jiān)管的準(zhǔn)確性、科學(xué)性和有效性。

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作者簡介：趙丹丹（1986-），女，漢族，山東省菏澤市人，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院博士生，研究方向?yàn)橄到y(tǒng)性金融風(fēng)險與金融監(jiān)管。