（统计学专业论文）中国银行业系统性风险预警研究.pdf

摘要 金融是现代经济的核心，银行是金融体系的核心，预防银行体系风险对我国 经济的可持续发展至关重要。而在银行体系的风险中，系统性银行风险的危害最 大、影响最深，因而，对银行业系统性风险进行预警研究，对我国的稳定发展具 有重要意义。中国加入w t o 后，金融体系与国际接轨，金融业逐步对外开放，外 资金融机构大批涌入，激烈的竞争给我国银行业带来较大的冲击。而且，我国银 行业与国际接轨后，国外风险更易传染至国内。纵观进入2 0 世纪9 0 年代以来， 全球范围内的金融危机尤其是银行危机层出不穷，如日本泡沫经济破裂、欧洲货 币危机、墨西哥金融危机、亚洲金融风暴、俄罗斯金融危机、巴西金融危机、土 耳其金融危机、阿根廷金融危机等。这些金融危机的爆发使全球经济处于动荡之 中，危害社会的正常发展。因此，对中国银行业系统性风险的预警研究是一项意 义深远且艰巨的任务。 我国银行业系统性风险的致因有两个方面：一是银行本身的特点决定了银行 存在内在脆弱性，并且信息不对称的普遍存在和个人理性与集体理性的冲突加剧 了银行脆弱性的不断累积；二是经济的周期性、外部冲击、财政货币政策状况、 股市泡沫风险和银行累积不良资产等外部因素可能会诱发系统性风险。根据银行 业系统性风险的致因，我国银行业系统性风险预警系统可由宏观经济风险、外部 冲击风险、银行业业内风险和股市泡沫风险预警四个子系统组成，通过宏观经济 风险预警子系统对由经济的周期性和财政货币政策状况引发的银行业系统性风险 进行预警，通过外部冲击风险预警子系统对由外部冲击引发的银行业系统性风险 进行预警，通过银行业业内风险预警子系统对由银行内在脆弱性和银行累积不良 资产引发的银行业系统性风险进行预警，通过股市泡沫风险预警子系统对由股市 泡沫引发的银行业系统性风险进行预警。通过建立一套科学的考察指标体系，运 用熵值法和模糊综合评判法对我国1 9 9 1 - 2 0 0 6 年银行业系统性风险进行初步测 度，得出评判结果：我国的银行业系统性风险预警在1 9 9 2 - 1 9 9 6 年风险较大，处 于中警区；自1 9 9 7 年以来中国银行业系统性风险一直处于轻警状态。评判结果符 合我国银行业现实情况，模型的构建较为成功。文章运用二次指数平滑法对单个 指标进行未来两年的预测，再使用所构建预警模型对2 0 0 7 - 2 0 0 8 年我国银行业系 统性风险进行预警，得出结果为轻警状态。这表明我国银行业潜在系统性风险很 大，必须引起高度重视。宏观经济风险对金融安全的贡献度最大，其风险状态为 中警。因而，相关部门应继续谨防经济过热趋势。相关部门应采取措施减少宏观 经济风险，控制固定资产投资增速、控制物价上涨趋势、预防和控制资产泡沫膨 胀风险等。当然，防范银行业系统性风险，最根本的途径是增强银行业自身的风 险抵御能力。 关键词：系统性风险；熵值法；模糊综合评判法；预警 i i a bs t r a c t f i n a n c ei st h ec o r eo ft h em o d e me c o n o m y ，a n db a n k i n gi st h ec o r eo ff i n a n c i a l s y s t e m ，h e n c e ，d e f e n d i n gr i s ki nb a n k i n gi sc r u c i a lt ot h es u s t a i n a b l ed e v e l o p m e n to f c h i n a se c o n o m y a m o n gr i s k si nb a n k i n g ，t h es y s t e m i cr i s ki st h em o s td a n g e r o u s a n di n f l u e n c i n go n e ，s oi ti sv e r ys i g n i f i c a n tt os t u d yt h ee a r l yw a r n i n gs y s t e mf o r s y s t e m i cr i s ki nb a n k i n g a l s o ，a l o n gw i t hc h i n a sa c c e s s i o nt ot h ew t o ，c h i n a s f i n a n c ei n d u s t r yi so p e n i n gu pt of o r e i g nc o u n t r i e s ，a n dm o r ea n dm o r ef o r e i g nb a n k s e n t e ri n t ot h ec h i n am a r k e t t h ef i e r c ec o m p e t i t i o np l a c e sg r e a ti m p a c to nc h i n a s b a n k i n g m o r e o v e r ，a sc h i n a sb a n k i n gl i n k su pw i t ht h eg l o b a lf i n a n c i a ls y s t e m s ，t h e r i s k c o n t a g i o nb e c o m e se a s i e r a n ds i n c e 19 9 0 s ，t h e r eh a sb e e naw o r l d w i d e h i g h f r e q u e n c yo c c u r r e n c eo ff i n a n c i a lc r i s e se s p e c i a l l yb a n kc r i s e s ，s u c ha s t h e c o l l a p s eo fj a p a n sb u b b l ee c o n o m y ，t h ec u r r e n c yc r i s i s i ne u r o p e ，t h em e x i c a n f i n a n c i a lc r i s i s ，t h ea s i a nf i n a n c i a lc r i s i s ，t h ef i n a n c i a lc r i s e si nr u s s i a ，b r a z i l ，t u r k e y a n da r g e n t i n a t h e s ec r i s e sl e dg l o b a le c o n o m yt oap e r i o do fg r e a tt u r b u l e n c e ， d a m a g i n gt h es o c i e t y sn o r m a ld e v e l o p m e n t h e n c e ，i ti ss i g n i f i c a n ta n d h a r dt a s kt o s t u d yt h ee a r l yw a r n i n gs y s t e mf o rs y s t e m i cr i s ki nc h i n a sb a n k i n g t h e r ea r et w oa s p e c t st h a tm a yc a u s es y s t e m i cr i s ko fc h i n a sb a n k i n g ：o n e a s p e c ti st h a tt h ec h a r a c t e r so fb a n k i n gi t s e l fb r i n gt h ei n h e r e n tf r a g i l i t y ，a n d t h e w i d e s p r e a de x i s t e n c eo fi n f o r m a t i o na s y m m e t r ya n dc o n f l i c tb e t w e e ni n d i v i d u a la n d c o l l e c t i v er a t i o n a la n t i c i p a t i o na g g r a v a t et h ea c c u m u l a t i o no fb a n k s i n h e r e n tf r a g i l i t y ； a n o t h e ri st h a tt h ee c o n o m i cp e r i o d ，o u t e ri m p a c t ，t h es i t u a t i o no ff i n a n c ea n dm o n e y p o l i c i e s 也eb u b b l er i s ki ns t o c km a r k e ta n dt h eb a n k sa c c u m u l a t i n gb a da s s e t sm a y l c a dt os y s t e m i cr i s k a c c o r d i n gt ot h ec a u s e so fs y s t e m i cr i s ki nc h i n a sb a n k i n g ，t h e e a r l yw a r n i n gs y s t e mc a nb ec o m p o s e db yf o u rs u b s y s t e m s ：t h em a c r oe c o n o m yr i s k s u b s y s t e m ，t h eo u t e ri m p a c tr i s ks u b s y s t e m ，t h ei n n e rb a n k i n gr i s ks u b s y s t e ma n d t h e b u b b l er i s ki ns t o c km a r k e ts u b s y s t e m t h em a c r oe c o n o m yr i s ks u b s y s t e mg i v e se a r l y w a r n i n gf o rs y s t e m i cr i s kc a u s e db yt h ee c o n o m i cp e d o da n dt h es i t u a t i o no ff i n a n c e a n dm o n e yp o l i c i e s t h eo u t e ri m p a c tr i s ks u b s y s t e mg i v e se a r l yw a r n i n gf o rs y s t e m i c r i s kc a u s e db yt h eo u t e ri m p a c t t h ei n n e rb a n k i n gr i s ks u b s y s t e mg i v e se a r l yw a r n i n g f o r s y s t e m i c r i s kc a u s e d b yt h ei n h e r e n tf r a g i l i t y o fb a n k i n ga n dt h eb a n k s a c c u m u l a t i n gb a da s s e t s a n dt h eb u b b l er i s ki ns t o c km a r k e ts u b s y s t e mg i v e se a r l y w a r n i n gf o rs y s t e m i cr i s kc a u s e db yt h eb u b b l er i s ki ns t o c km a r k e t b yb u i l d i n gas e t i i i o fi n d i c a t o rs y s t e m ，t h ea r t i c l ee m p l o y se n t r o p ym e t h o da n df u z z yc o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o nt oe s t i m a t et h e19 91 - 2 0 0 6 ss y s t e m i cr i s ki nc h i n a sb a n k i n g ，a n dg e t st h e r e s u l t ：t h es y s t e m i cr i s k i n19 9 2 19 9 6 si sl a r g e r ，w h o s ee a r l yw a r n i n gs t a t ei s m i d w a m i n g ；w h i l et h ee a r l yw a r n i n gs t a t eo fs y s t e m i cr i s ks i n c e19 9 7i ss l i g h t w a r n i n g t h er e s u l ta c c o r d sw i t ht h er e a l i t yi nc h i n a ，a n dt h em o d e li ss u c c e s s f u l t h e n ，t h ea r t i c l eu s e st h es e c o n d a r ye x p o n e n t i a ls m o o t h i n gm e t h o dt of o r e c a s tt h e s i n g l ei n d i c a t o r ，t h e ne m p l o y st h ee a r l yw a r n i n gm o d e lt oa n a l y z et h es y s t e m i cr i s ko f 2 0 0 7 - 2 0 0 8 s ，a n dg e t st h er e s u l tt h a tt h es a t eo fe a r l yw a r n i n gf o rs y s t e m i cr i s ki ss l i g h t t h i si l l u s t r a t et h a tt h ep o t e n t i a ls y s t e m i cr i s ki nc h i n ai sh u g e ，w h i c hw es h o u l dp a y o u rc l o s ea t t e n t i o nt o a m o n gt h ef o u rs u b s y s t e m s ，t h em a c r oe c o n o m yr i s k c o n t r i b u t e st h em o s tt ot h es y s t e m i cr i s ki nb a n k i n g ，a n di t s e a r l yw a r n i n gs i g n a li s m i d - w a m i n g h e n c e ，t h eg o v e r n m e n ts h o u l dt a k es o m em e a s u r e st op r e v e n tt h e e c o n o m i c o v e r h e a t i n g t r e n d f o r e x a m p l e ，t oc o n t r o lt h ei n c r e a s i n gs p e e do f i n v e s t m e n ti nf i x e da s s e t s ，t oc o n t r o lt h et r e n do fi n f l a t i o no fp r i c e s ，t op r e v e n ta n d c o n t r o lt h ea s s e t sb u b b l er i s ka n ds oo n o fc o u r s e ，i no r d e rt op r e v e n ts y s t e m i cr i s ki n b a n k i n g ，t h eb a s i cm e t h o di st os t r e n g t h e nt h eb a n k s c a p a c i t yo fd e f e n d i n gr i s k k e y w o r d s ：s y s t e m i cr i s k ；e n t r o p ym e t h o d ；f u z z yc o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o n ；e a r l y w a r n i n g i v 长沙理工大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行 研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 日期：砷年2 月砷日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 、保密口，在年解密后适用本授权书。 2 、不保密团。 ( 请在以上相应方框内打“ ) 作者签名：撰枷呼 日期：叩年2 月冲日 导师签名： 涉孵 e t 期：岬年店月d 严e l 第一章绪论 1 1 选题背景和研究意义 1 1 1 选题背景 从上个世纪7 0 年代布雷顿森林体系崩溃以来，金融风险急剧膨胀，金融危机 尤其是银行危机接连不断。根据世界银行的一项统计，从1 9 8 0 1 9 9 5 年，共计6 5 个国家经历了银行危机，如1 9 8 9 - 1 9 9 0 年日本泡沫经济破裂，1 9 9 2 - 1 9 9 3 年欧洲 货币危机，1 9 9 4 年墨西哥金融危机，1 9 9 7 - 1 9 9 8 年亚洲金融风暴，1 9 9 8 年俄罗斯 金融危机，1 9 9 9 年巴西金融危机，2 0 0 1 年土耳其金融危机，2 0 0 2 年阿根廷金融 危机等。在此期间，仅发展中国家的政府为挽救银行所支付的成本就高达2 5 0 0 亿美元，有1 2 次银行危机导致救助成本超过危机发生国g d p 的1 0 n 1 。银行危机 不仅仅导致经济上的损失，它还引发了社会动荡和社会危机，对一国破坏性非常 大。而东南亚金融危机蔓延效应表明，这些发生危机的亚洲新兴工业国有着相似 的经济发展模式和发展战略，极易传染金融危机。由于中国的经济发展模式和发 展战略与这些危机发生国相似，有专家甚至据此预言，未来2 0 年内中国至少将要 发生3 次较大规模的金融危机。因而，银行业风险的防范必须引起高度关注。而 在银行体系的风险中，系统性银行风险的危害最大、影响最深，因此，对银行业 系统性风险进行预警研究，对我国的稳定发展尤为重要。 当前，我国银行业正处于转轨阶段，预防银行业系统性风险对银行业的成功 转轨十分重要。在过去的几年中，虽然我国银行业改革成效显著：国有商业银行 产权改革步伐加快，股份制银行如华夏和民生等上市，农村信用社产权制度和管 理体制改革取得新的进展等，但是我国的银行体系中仍然存在一些问题，如隐藏 了大量不良资产，政府对银行体系的过度行政干预等。国际金融界曾有评论称， 中国四家国有商业银行在技术上已经破产，下一个可能发生金融危机的国家就是 中国。这种说法虽然有点言过其实，然而，我国的银行业系统性风险问题不容忽 视。如何有效控制和防范银行业系统性危机成为摆在我们面前的现实问题。 中国加入w t o 后，金融体系与国际接轨，金融业逐步对外开放，外资金融机 构大批涌入，国有银行将随之丧失其传统的垄断地位。和国际上著名的银行相比， 国有银行的差距是相当明显的。除了在资产质量和信誉上的差距之外，外资银行 的商业服务功能也全面超过国有银行。由于外资银行在信誉和服务质量上都比国 有银行高出一筹，它们经营人民币业务必然会与中资银行展开激烈的竞争，给我 国银行业带来较大的冲击。此外，我国银行业与国际接轨后，风险的传染速度会 更快，范围会更广，冲击会更大。由于金融是现代经济的核心，银行是金融体系 的核心，入世后银行体系的稳定对我国经济的可持续发展至关重要。对银行业系 统性风险的研究，将有助于我们采取相应的措施，来维持银行的稳定，做到防患 子未然。因此，防范银行业系统性风险，保证整个银行体系的稳健运行是事关一 国金融发展和金融安全的重要课题。 1 1 2 本文研究的意义 1 1 2 1 理论意义 风险预警是金融监管学的一门新兴分支学科。它通过综合运用经济学、金融 学、统计分析等基础分析工具，以及信息论和控制论等现代化学科的理论方法和 发展经验，丰富和发展了金融监管学。国外对风险预警研究的历史尚短，而我国 对风险预警更是处于起步阶段。本文力图对我国银行业系统性风险预警理论做出 一点探索性研究。 1 1 2 2 现实意义 当前我国的金融改革正在向纵深发展，银行经营活动中的不确定性和不稳定 性很有可能增加，有可能导致银行业系统性风险的产生，甚至银行危机的爆发。 通过建立科学实用的银行业系统性风险预警体系，一方面，可以为金融监管当局 提供可资参考，以做出科学决策；另一方面，也为金融监管当局提供有效方法， 控制和防范银行业系统性风险。 1 2 文献综述 1 2 1 国外研究状况 早期的银行风险预警研究着眼于单个银行的风险预警，主要从财务角度对风 险进行预警。其研究思路为：有风险银行与健全的银行之间在财务表现和行为模 式上必然存在一定的差别，只要找出提前反映银行危机的一些显著变量指标，对 其进行严密关注，就可以对单个银行风险加以预警。较早的代表性研究为s e c r i s t ( 1 9 3 8 ) 的研究。他对美国在2 0 世纪2 0 年代末至3 0 年代初倒闭的7 4 1 家银行和 在1 9 3 3 年之前未倒闭的1 1 1 家银行的研究，对这些银行的上百个财务比率逐一 进行单变量的统计分析。其研究结果表明：倒闭银行和未倒闭银行的各项财务比 率的确存在显著的差异，运用单变量分析进行风险预测的准确率相当高。但仅仅 以一个财务比率就对银行风险状况进行评判难以令人信服【2 1 。w i l l i a n lb e a v e r 沿着 该思路继续研究。b e a v e r ( 1 9 6 6 ) 应用统计方法研究1 9 5 4 - - 1 9 6 4 年期间的7 9 家失 败企业，并以单变量分析法建立财务危机预测模型。发现现金流量、负债总额是 预测经营失败的最佳指标，其次为“资产负债率”以及“资产报酬率”【3 1 。 2 随着数理统计和计算机技术的发展，一些数理统计分析模型开始用来对银行 风险进行预警。这方面的研究主要有：( 1 ) 回归分析法预警。h o r r i g a n ( 1 9 6 6 ) 、 w e s t ( 1 9 8 1 ) 采用多元回归模型，以财务报表上的数据与财务比例，建立企业债 券的信用等级，预测债券发行公司的长期信用等级1 4 】。但从他们的研究结果来看， 预警的准确率并不高。( 2 ) 多元判别分析预警。该方法是从若干表明观测对象特 征的变量值( 财务比率) 中筛选出能提供较多信息的变量并建立判别函数，使推 导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小，预测银行危机发生的概率，可 将有潜在问题的银行与经营良好的银行准确划分开来。d a v i d 和r o b e r t ( 1 9 7 4 ) 运用该方法对美国纽约地区的健全与失败银行进行多元判别分析。s i n k e y ( 1 9 7 5 ) 利用多元判别技术对商业银行的健全性进行研究，结果发现，问题银行在流动性、 资本充足率和收益方面均比健全银行差【5 】。( 3 ) l o g i t 和p r o b i t 预警。m a r t i n ( 1 9 7 7 ) ，j o h n 和f r a n k ( 1 9 8 3 ) 等人较早运用l o g i t 技术对健全银行与失败银 行进行区分研究，c r e s t ( 1 9 8 5 ) 等人根据c a m e l 评级系统提出8 个因素，作 出回归模型，以便区分问题银行和正常银行【6 】。( 4 ) 类神经网络模型预警。类神 经网络模型计算机体系是模拟生物神经细胞，从外界或其他神经细胞取得信息， 进行简单的计算，并将结果输出。t a m 和k i a n g ( 1 9 9 2 ) 利用该技术针对f d i c 和c a m e l 准则的1 9 个财务比率，5 8 对配对样本，根据资产的大小、分行的 数目及特许地位选择配对样本，设立目标函数，对银行失败进行预测研究【7 j 。然 而神经网络的最大缺点是其工作的随机性较强，要得到一个较好的神经网络结构， 需要人为地去调试，非常耗费人力与时间。 由于财务因素在银行信用评估分析中存在滞后性、灰色性和短期性等诸多弊 端，基于财务角度的预警研究在实践中并没有取得令人满意的效果。8 0 年代频发 的银行危机迫使人们将目光投向危机的早期监测预警上，学者们开始从多个角度 探索对于银行风险的预警研究。一些西方国采取评级方法对银行风险进行预警。 美国采取“联邦监理机构内部统一金融机构评级系统 ，俗称“骆驼评级体系 ， 主要监测和评估金融机构经营的六个方面：资本充足性、资产质量、管理水平、 盈利性、流动性、对市场风险的敏感程度。根据现场检查的情况，检查人员对每 家金融机构进行评级，以评估金融机构的经营状况。加拿大在c a m e l 评级体系 的基础上增加了资金管理和业务操作两项内容。日本银行也借鉴美国c a m e l 评 级体系对其银行评制度作了修改，主要以险程度、资产质量和赢利状况作为主要 指标对民间银行进行考核。但是，评级预警的评估结果只能维持相对较短的时间， 其次，银行评级并不具有预见性和前瞻性，它们提供的是银行机构现有问题的事 后说明【8 1 。 对单个银行风险的预警研究，由于其考察范围的局限，削弱了其对银行稳定 性估测的准确性，也难以对整个银行体系做出风险预警。9 0 年代以来大面积的银 行危机证明了这一点。一些学者注意到单一银行预警的不足，采取系统的观点， 从整体上对银行系统性风险进行分析。其研究思路为：考虑到银行危机是经济金 融矛盾发展的必然结果，因此必须系统地分析经济金融发展与银行危机之间的关 系，通过这种关系找出银行危机的苗头和迹象。其技术路线是找出一套与银行危 机具有系统相关性的经济金融指标体系，它们在金融市场压力或危机出现之前的 表现与正常时期的表现存在系统性差异，通过密切监测这些变量，有可能察觉到 过去在危机前通常出现的行为模式。 对于银行业系统性风险预警体系的研究至今尚未形成一个完整和科学的体 系，主要的方法可分为两类： 1 2 1 1 概率分析法预警 概率分析法的思路为：构造预警模型，将各种指标数值代入，计算求得危机 发生的概率。银行业系统性风险预警研究常用的概率分析法包括主观概率法、f r 模型、s t v 法和多变量逻辑模型等。 1 主观概率法预警 主观概率法由斯坦福大学的刘遵义( 1 9 9 5 ) 提出。他选用十项经济和金融指标， 它们是：实际汇率、实际g d p 增长率、相对通货膨胀率、国际国内利率差、国际 国内利率差变化、实际利率、国内储蓄率、国际贸易平衡、经常项目平衡及外国 组合投资与外商直接投资比例，对墨西哥、中国、香港特区、印度尼西亚、韩国、 马来西亚、菲律宾、新加坡、中国台湾和泰国十个国家或地区的经济及金融进行 比较，分析东亚地区金融危机的可能性【9 j 。该方法根据特定金融体系历史上各个 安全状态下某些指标的表现，确定一套指标，运用历史数据或领域知识对这套指 标的现状进行综合评价，以判断该金融系统的安全水平和发展趋势。刘遵义在1 9 9 5 年就较成功地预测了东亚金融危机。 2 f r 模型法预警 f r 模型法由f r a n k e la n dr o s e ( 1 9 9 6 ) 提出。他们根据1 0 0 多个发展中国家1 9 7 1 一1 9 9 2 年的数据，利用概率单位模型来估计金融危机发生的概率。 一1 1 发生金融危机 他们把因变量定义为： 【0 未发生金融危机，因变量是离散的。若以x 表示 导致金融危机的因素，b 是x 对应的参数向量，则 p y = 1 ) - f ( x ，b ) p y = o ) = 1 - f ( x ，b ) 就是一个概率单位( p r o b i t ) 模型。 当样本中有n 个国家，样本时期为1 ，2 ，t 时，若 4 咆归器嚣萄时发生危机 以x ( i ，t ) 表示i 国t 时对应的x 值，则概率单位模型的对数似然估计为： i n l = ( i ，t ) i n f ( f l x ( i ，t ) ) 卜( 1 一e ( i ，t ) ) i n 1 - f ( f l x ( i ，t ) ) 】) 将样本值代入qi n l a1 3 = 0 ，求解可得b 的估计值，进而可求出p ( i ，t ) 的估计值。 他们的实证表明，该模型的预测效果不明显。如对1 9 9 7 年4 4 个国家发生危机的 概率进行排序比较，发现泰国发生危机的概率不到1 0 ，而墨西哥高达1 8 ，但后 者并没有发生危机【1 0 j 。 3 s t v 法预警 s t v 法由s a c h s ，t o r n e l l 和v e l a s e o ( 1 9 9 6 ) 提出。他们利用2 0 个新兴市场国 家的横截面数据进行估计，把危机指数( i n d ) 定义为储备减少百分比和外汇减少百 分比的加权和。利用横截面数据来估计模型的参数，然后检验，得到了下列模型： i n d = bl + b 2 r e r + b 3l b + b 4 r e r d l r + b 5 l b d l r + b 6 r e r d w f + b 7 l b d w f 。 其中：r e r 代表实际汇率贬值幅度；l b 代表贷款繁荣度，用私人贷款的增 长率表示；d l r 代表低储备的哑变量，当储备m 2 处于低四分位中时为1 ，其他 为0 ：d w f 代表弱基本变量的哑变量，当r e r 处于低四分位中或l b 处于高四分 位中时为1 ，其他为0 。他们发现，对低储备和弱基本变量的国家，r e r 对危机 的影响效果为负，即实际汇率贬值的国家发生危机的可能性较小，l b 对危机的 效果为正。这说明当国家的金融体系脆弱和国际储备较低时，汇率高估或贷款繁 荣容易引致投机进攻进而引发金融危机。该模型对1 9 9 4 年墨西哥金融危机传染引 起的相关国家的金融危机的解释能力相当强j 。 4 多变量逻辑模型法预警 k u n ta n dd e t r a g i a e h e ( 1 9 9 8 ) 运用多变量逻辑模型对银行业系统性风险进行 了测量。他们对银行业系统性风险发生的指标阀值进行了四点说明：( 1 ) 未履约 的资产占银行系统资产的比率超过1 0 ；( 2 ) 挽救银行的行动成本不小于g d p 的2 ；( 3 ) 银行部门的问题导致银行大规模国有化；( 4 ) 发生广泛的银行挤 兑、存款冻结、银行休长假或者为应付风险政府颁布了存款保险措施。认为只要 符合其中的一个标准，则可判断发生了银行危机。通过对6 5 个国家7 6 6 个观察数 据对模型相关系数的估测，他们发现：研究发现低经济增长和高通货膨胀是银行 危机发生的主要诱因；明确的存款保险计划趋向于增大银行业系统性风险；金融 自由化是银行部门脆弱性的根源之一【1 2 1 。 概率分析法具有结论明确的优点，但是它不能说明导致危机发生的问题是什 么，因此不利于对危机的监控与预防。而且，概率分析法的判断太绝对，一概判 断为“发生”或“不发生”，不能判断严重程度具体如何。此外，概率分析法倾 向于事后的测度，而对事前的预测不足。 1 2 1 2 信号分析法预警 概率分析法的诸多缺陷导致它在运用于难以达到令人满意的效果，于是， k a m i n s k y 等学者开始从新的角度探寻风险预警机制的构建，他们建立一套风险预 警指标体系，通过监测该指标体系来预测危机发生的可能性。 1 k l r 法预警 k a m i n s k y ( 1 9 9 9 ) 提出了一套复杂的金融风险与危机的早期“信号”预警系 统。在该系统中，一个指标偏离均值的程度超过阀值时，被称之为发出了一个信 号。一个信号发出后，如果2 4 个月内发生了金融危机，则称为一个好信号；一个 信号发出后，2 4 个月内未发生危机，则称为一个坏信号或噪音。通过筛选， k a m i n s k y 采用国际储备、产出增长率、国际储备增长率、m 2 乘数增长率、国内 信贷g d p 增长率、实际利息率、贸易条件增长率和实际利息率等指标作为监测指 标，通过监控月度数据，每个指标每月发出一个信号，通过审查信号是否已经超 过了一定的预警值来预测危机发生的可能性大小。其实证分析表明银行危机之前 1 8 个月就有一场表现的概率为6 0 9 6 ，在拉丁美洲及东南亚国家的信号异常表现的 概率达9 0 以上1 1 3 1 。 2 d c s d 模型预警 a n d r e wb e r g 和c a t h e r i n ep a t t i l l o ( 1 9 9 9 ) 在k a m i n s k y 的研究的基础上，提 出了d c s d 模型。该模型采用真实汇率水平、货币帐户、外汇储备损失、出口增 长、短期债务与外汇储备比例，五个指标的月度数据预测未来2 4 个月内发生危机 的可能性。实证分析发现，绝大多数指标与危机发生概率之间存在着线性关系， 这一线性关系在临界值处有一个跳动，随后将继续以更大的倾斜度线性相关。尽 管这一分析的结果随着指标的不同存在着显著的差异，但总的结论是：尽管危机 发生概率在临界值处的跳跃是显著的，但每个指标本身在解释危机发生概率的差 异性方面也是非常重要的。该模型的预测能力比较好，在被预测发生危机可能的 国家中，一半以上得到了验证l l 引。 信号分析法的优越性在于它具有强烈的政策含义，这是因为它是从可能导致 危机发生的那些变量入手的，可以说明各种指标对危机发生的边际贡献是多少。 因此，信号法不仅给出了一套用于预测危机的指标菜单与相应阀值，而且更为重 要的是，它能够揭示危机发生的根源，从而为各国政府进行监控并采取反危机措 施提供了指南。鉴于信号法的优越性，本文采用信号分析法，以期对银行业系统 性风险的不同严重等级做出适当的反映和预控措施。 6 1 2 2 国内研究状况 我国对于银行业风险预警的研究开始于2 0 世纪8 0 年代中期。1 9 9 7 年东南亚 金融危机爆发，其危害性和影响令全球关注，也使得我国经济界、金融界学者开 始着手探讨建立符合我国现实的预警指标体系，深入研究风险预警的模型方法。 在预警指标的选取上，刘志强( 1 9 9 9 ) 设计的危机预警指标体系主要由两部分构 成：一是反映国内金融机构资产质量、经营稳健性、信贷增长和利率等指标；二 是反映外债投向、偿还能力和汇率等方面的指标【l5 1 。姜再勇( 2 0 0 0 ) 提出引起银 行风险的因素可分为两个层次：第一层次是先导性因素，包括经济增长率、物价 综合指数、经济结构协调状况等宏观因素，以及银行数量、贷款增速等系统性因 素，也包括银行内部管理状况、资产负债期限匹配情况等微观因素；第二层次是 传导性因素，包括银行同业竞争程度、存款增速、银行资产质量等。按照这些因 素作用的程度，可将银行风险预警分为两个层次，即一级预警和二级预警【16 1 。许 崇正( 2 0 0 1 ) 对中国商业银行风险防范及预警指标体系进行了探讨，他提出从宏 观和微观两个方面来构建指标体系。宏观方面的指标从货币流通状况、资本风险 状况、信贷收支、国际业务状况和利率风险五个方面选取，微观指标从流动性风 险、信用风险、经营风险三个方面来选取【l7 1 。武剑( 2 0 0 3 ) 提出将商业银行的风 险预警分为宏观和微观两个层次，即银行业风险预警和单个银行风险预警。单个 银行风险预警属于微观分析层面，应根据银行风险的基本类型设定指标结构，其 分类指标层包括资本风险、信用风险、市场风险、经营风险、流动性风险等方面。 他并且提出风险预警的计算机系统由预警信息系统、预警指标系统、风险计量系 统、预警参数系统、预警对策系统构成【l 引。沈中刚、刘庆富、杨文武等( 2 0 0 4 ) 从内部预警模型和外部预警模型两方面论述了商业银行风险预警模型，但也只是 提出了内、外部预警系统的指标体系【l 9 1 。 在模型方法的研究方面，陈松林( 1 9 9 7 ) 从外部和内部两个层次根据因子分 析方法建立了综合系统性风险和非系统性风险的较为完整的风险度量模型【2 们。张 丽哲和刘传哲( 2 0 0 0 ) 使用因子分析法选择危机预警的敏感变量，其成为特征变 量，并使用层次分析、主成分分析和熵值法来确定变量的权重，最后给出模糊综 合评价，并计算了中国1 9 9 0 - - 1 9 9 9 年的预警结果【2 。贺晓波和张宇红( 2 0 0 1 ) 采用宏观经济预警中的信号灯的预警方法来建立商业银行风险预警模型。他们首 先对出现在一个商业银行经营过程中的各种风险进行分析，然后建立相应风险预 警指标体系，并采用了区间估计法来确定单个指标的预警警限和采用了客观赋权 法一熵值法来测定各个指标的权重，最后判断出银行经营风险落入的灯号区间并 亮出相应的指标灯【2 2 1 。伍志文( 2 0 0 2 ) 利用k l r 模型对中国金融风险进行预警， 指出中国银行业内部风险积聚【2 引。阎庆民( 2 0 0 5 ) 采用层次分析法求得各指标的 7 权重，然后结合指标实际值求得各指标的风险系数，再求得样本行的综合风险值， 最后采用逐步回归求得该样本行的风险预测模型【2 4 】。董满章( 2 0 0 5 ) 运用专家法， 提出关键因子测评法，并利用中国1 9 9 1 年到2 0 0 4 年相关数据对银行业系统性风 险进行了测算，并采用移动平均法对风险进行预测。 从国内近年的研究来看，对银行业系统性风险预警研究比较少，且集中在预 警指标体系和方法原理的探讨上，而实证检验大多使用专家分析法赋予指标权重， 主观性太强，大大削弱了系统的预测能力。 有鉴于国内外银行业系统性研究的不足，本文尝试利用信号分析法，并使用 客观赋权法来构建中国银行业系统性风险预警模型。本文结合中国实际以及考虑 指标的代表性、灵敏性、可获得性及可预测性，从宏观经济风险、外资冲击风险、 银行业内风险状况和股市泡沫风险四个方面选取一套较能反映中国银行业系统性 风险的指标体系。然后使用熵值法进行指标的权重计算，再利用模糊综合评判法 对中国银行业系统性风险状况进行评价，并利用二次指数平滑法预测未来2 年内 的预警指标值，通过已建立的模型预警未来2 年内的风险状况。 1 3 研究框架 本文分为五章展开论述。第一章为绪论部分，第二章介绍了银行业系统性风 险预警体系的理论基础，第三章主要研究了中国银行业系统性风险预警模型的构 建；在第四章利用我国1 9 9 1 2 0 0 6 年相关数据进行了实证，对2 0 0 7 - 2 0 0 8 年中国 银行业系统性风险状态进行预测；本文的第五章探讨了我国银行业系统性风险的 防范。 8 1 4 创新之处 图i i 研究框架图 一是目前研究大都是以一国的金融体系或单个银行作为研究对象，很少有学 者专门对我国银行业系统性风险预警问题进行系统分析，本文的创新在于从宏观 层面构建了我国银行业系统性风险预警体系。 二是在进行实证研究时，采取了熵值法确定指标权重，并采用模糊综合评判 方法进行科学的评判，使用二次指数平滑法进行风险预警，构建了较为科学的预 警系统，弥补了一些预警方法的不足，如评判的主观性过强，预测值滞后等。 9 第二章银行业系统性风险预警体系 2 1 银行业系统性风险的概念及特征 2 1 1 银行业系统性风险的概念 对于银行业系统性风险，理论界尚未形成明确的定义。一般认为，银行业系 统风险指通过单个银行风险的传染和蔓延而形成的整个金融系统的风险，在规模 上和性质上，均大于单个银行风险的简单相加【25 1 。它是由于受政治、经济及社会 心理等因素影响，一个或多个银行出乎意料倒闭，导致在整个金融体系中，引发 “米诺骨牌效应”式坍塌的危险。银行业非系统风险则是指某一个或几个因素的 变化只会对一家或几家商业银行经营活动产生影响，不会引起连锁反应，如信用 风险、流动性风险、资本风险、资财风险、结算风险、竞争风险和内部风险等。 2 1 2 银行业系统性风险的特征 2 1 2 1 银行业系统性风险的隐蔽性 银行业系统性风险一般是在一个时期发生，经过一个阶段的隐蔽才得以暴露 出来，而单个银行的风险扩散至整个银行体系在最初的演化阶段更难以被察觉。 因此，银行业系统性风险具有隐蔽性。 2 1 2 2 银行业系统性风险的传染性 银行业系统性风险具有很强的扩散性。一家银行的风险会会在信息不对称的 作用下通过经济主体的理性选择而被放大，通过动摇客户或存款人对整个银行业 的信心而将风险扩散出去，殃及其它银行，并有可能阻碍国民经济增长。 2 1 2 3 银行业系统性风险的风险与收益不对称性 一般而言，风险与收益是对称的，即高风险对应高收益。但是银行业系统性 风险与收益是不对称的，高风险对应低收益，可能对导致整个金融体系甚至整个 经济体系发生“多米诺骨牌 效应，往往对