金融系统风险测度：新突破与新响应
发布时间2015年02月13日浏览量：来源:辽宁典当网作者：张立华 丁建臣 对外经济贸易大学金融学院
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金融系统风险是市场经济发展的必然产物，是现代世界经济的常态之一，任何国家都不可能回避和免疫。准确地测度金融系统风险是防范金融危机和实施宏观审慎政策的基础和前提，金融危机之前对于系统风险的测度大体上是微观审慎的视角；金融危机期间对系统风险的测度基本上是单向的和静态的；最近几年对系统风险的测度向非线性、动态化和双向性方向发展。这些新的测度方法的开发和应用，对于学术界和政策界更深入洞悉和把握金融系统风险、构建稳健的宏观审慎政策框架具有十分重要的理论意义与实践启示。
现状和存在的问题
目前，世界各国使用的金融系统风险测度模型基本上分为两类：一类是2001年国际货币基金组织（IMF）开始向成员国推广，并在金融危机爆发后被改进了的金融部门评估规划（FSAP）项目，即金融稳健指标分析和压力测试模型；另一类是由IMF主持倡议，并在2009年IMF《全球金融稳定报告：应对金融危机与测度系统风险》中详细阐述了网络分析方法、共同风险模型、危机依存度矩阵模型和违约强度模型等四种识别系统重要性金融机构的模型。
中国度量金融系统风险的现状与挑战
面对肆虐的全球金融危机，为测度金融体系的稳健性，维护金融体系稳定，推动经济恢复与增长，对金融系统风险进行评估与预测已成为中国亟待解决的重大问题。早在2003年，中国人民银行开始按照FSAP评估的框架，进行了自我检验。在国际货币基金组织和世界银行的协助下，2009年8月，中国正式启动FSAP评估和监测，对防范和化解金融系统风险、捍卫金融稳定起到了一定的积极作用。FSAP评估的测度方法主要包括金融稳健指标分析（FinancialSoundnessIndicators）、压力测试（StressTesting）和早期预警系统（EarlyWarningSystems）模型。
但是，金融稳健指标分析包括“海量”的指标，金融稳健指标模型是在多重维度视角上分析金融系统风险，呈现出时间维度和跨域维度的交叉性和重叠性、宏观指标与微观指标的混同性、计量回归默认的线性假设和结论的静态化。这些特征导致其测度结果一方面偏离和扭曲了实际金融系统风险，另一方面可能导致影响系统风险的主要因素或指标为零或无效，致使金融系统风险测度模型失去理论意义。另外，金融稳健指标分析测度方法倾向于使用资产负债表等静态数据，不能全面反映金融系统风险的真实状况。
FSAP评估项目中的压力测试模型可以测度单个金融机构或整个金融体系，是度量系统风险的一类特殊的前瞻性测度模型。由于金融危机的突发性，导致其爆发的事件仅出现在设定的极端市场冲击中。其缺陷主要为：一是压力测试不能反映金融机构对金融系统或其他金融机构的反向传染效应；二是测试结果缺乏金融系统风险的精细化计量；三是需要耗费大量时间，其滞后性和误差性较大；四是在实践中有较大影响权重的冲击因子，由于统计检验上的不显著，并未包含在压力模型测试中。因此，压力测试模型一般较少单独采用，当测度金融系统风险时，需要结合其他分析模型共同度量。
FSAP评估中配合使用较多的早期预警模型，尽管可以预测近期发生的事件，但并不能反映出实体经济和金融业的相互影响，因而不能率先预测宏观审慎政策决策。
2009年，中国开始运用金融网络模型测度金融机构的相互关联性。金融网络分析的起点是构建一个机构间相互风险敞口的矩阵，可包括国内或跨国金融机构的总风险敞口。然后根据金融机构间市场的网络形状模拟风险相互传染情况，得到每个金融机构违约和其多米诺骨牌效应。但金融网络模型在运用中也存在先天局限性。该模型需要获取的机构之间双边风险敞口数据信息是不能公开、不能系统性收集或出版的；在无法获取双边敞口数据时，利用搜集的模拟或调查数据，可能使计量结果出现较大偏差；研究时点选择的金融机构间某个横截面数据没有考虑金融机构间实际风险敞口时间维度上的变化；模型预警能力和风险敏感度较弱，不具有实践动态的指导性。
国外测度金融系统风险的现状和局限性
美国、英国、欧盟等国家一方面响应IMF号召，参加并开展了FSAP项目和实施了网络分析方法等识别系统重要性金融机构。另一方面也推出了各自一体的金融系统风险测度方法。
美联储（TheFederalReserveSystem）自2009年2月开始对19家美国最大银行持股公司进行了监管资本评估计划（SCAP）压力测试。SCAP压力测试模型具有从宏观和微观同时实行审慎监管的重要特征，运用普通概率场景分析所有参股公司，超越传统会计核算方法，确定出所需要的资本缓冲。2011年12月，英格兰银行（BankofEngland）发布了《宏观审慎政策工具》报告，详细阐述了开发的系统机构风险评估模型（RAMSI）和压力测试模型，提出了“大量”的系统风险监测指标。最近几年，欧洲银行业监管局（EBA）、欧洲系统风险委员会(ESRB)和欧洲中央银行（ECB）连续进行银行业压力测试，欧洲系统风险委员会使用包括内部关联性、系统风险、宏观经济风险、信用风险、流动性和融资风险、市场风险、盈利和偿付能力风险等指标的风险监测表，连续动态测度欧盟金融体系的系统风险。
但是，有一个不容回避的残酷现实。IMF倡导的FSAP模型方法没能预测到美国金融危机的爆发，更没有测度到此次金融危机造成的巨大损失。这与该模型的局限性有关。同样，金融危机期间或之后，各国开发的指标模型或压力模型测试的效果和结论往往经不起推敲，难以找到一个从时间维度和跨域维度上全面、准确的计量框架。度量金融系统风险，目前各国仍在使用的系统风险测度方法是无奈和困惑的选择。
新突破
面对全球化浪潮，各种研究方法不断创新，特别是科学计算技术及计量软件的推陈出新，经过金融当局和研究学者的不懈努力，时间维度和跨域维度上的测度方法的拓展已经取得了新的突破。
时间维度上的系统风险测度的动态化和前瞻性
当前，反映金融市场良好的时间维度上的金融系统风险模型，向动态化、非线性和前瞻性方向发展。
未定权益分析（CCA）模型是在时间维度上测度金融系统风险的重要方法。该方法是期权定价理论的推广，这种测度方法不仅测度单个金融机构对或有负债的贡献度，而且度量系统风险转移到政府的规模大小。未定权益分析方法的优越性主要体现在：第一，该模型在利用资产负债表的基础上，将市场价格数据引入，从而使该模型的前瞻性预测良好。第二，该模型能周期性获得刷新的时变系统风险点估计值，更为迅捷地把握金融体系的风险动态轨迹，其实证应用价值较高。第三，该方法可以捕捉系统累积风险的非线性特征，这将使计量结论与金融系统风险的实际分布更加接近，以便做出及时的判断。
2013年，系统未定权益分析(SCCA)模型的具体分析框架被确立。该模型结合多元极值理论，扩展了未定权益分析方法并推广到多元角度，运用单个机构的未定权益分析方法，估测金融机构之间的非线性相依结构的多元分布，测度基于金融机构的市场隐含预期损失的系统风险。该方法总体估测多元金融机构的联合违约概率，测算运用多元极值理论的条件尾部期望损失，量化系统风险的单个金融机构的贡献度。系统未定权益分析模型的贡献是克服了未定权益分析模型仅能测度单个金融机构违约风险的不足和局限性，成为近几年时间维度上测度多元金融机构系统风险的新翘楚。
跨域维度上系统重要性金融机构识别的连续性与常态化
识别跨域维度上的系统重要性金融机构的方法，呈现出捕捉金融系统风险的相关性、波动性和可加性的特征。目前主流的模型有条件在险价值模型、系统期望损失和边际期望损失模型、系统风险指数模型。
条件在险价值(CoVaR)模型能够综合测度金融机构之间的风险溢出效应，有效地刻画金融机构的系统风险贡献程度。单个金融机构对系统风险的贡献度被定义为困境中机构的条件在险价值与机构在中值时的条件在险价值之间的差额。模型的系统风险测度可以通过单个系统重要性金融机构识别金融系统中的风险。该模型可以将整个金融系统看作一个大的金融机构，来捕捉“太大而不能倒”、“太关联而不能倒”和密集的交易头寸等机构外部性。早在2008年，条件在险价值法被引入到金融系统风险测度中，由于金融时间序列尾部风险具有随时间推移而变化的特征，2011年，早期模型被进行了改进，通过引入状态变量模拟尾部风险时间演化，构建出引入时间因素的条件在险价值模型。
