我国系统性金融风险监测与度量研究——基于ESRB-CISS研究方法

发布时间：2022-02-05 03:31

　　系统性金融风险应被视为由金融体系内部风险累积、内外风险冲击联动共振所引起的局部金融机构破产倒闭事件,在金融体系内部和宏观经济体制内渗透和传染,最终因金融系统部分或全部功能受损、金融服务中断而导致实体经济遭受巨大损失的风险。中国系统性金融风险主要分为金融杠杆率和流动性风险、影子银行风险、房地产市场风险、债务风险和外部冲击风险。基于中国目前金融发展水平现状,借鉴ESRB-CISS研究方法对中国系统性金融风险进行监测,并构建中国系统性风险综合指数（CSFRI）。通过对2007年至2017年十年数据的统计运算,研究发现中国系统性金融风险总体可控、水平较低,基本在0.3水平线以下,但仍存在风险缓慢上升的趋势,因此需要时刻保持警惕,牢牢守住不发生系统性金融风险的底线。 

【文章来源】：经济问题探索. 2020,(11)北大核心CSSCI

【文章页数】：15 页

【部分图文】：

七部门综合指标变化趋势图

CSFRI指数测度结果如下图所示:从我国系统性金融风险综合指数走势(CSFRI指标值)来看，总体上我国系统性金融风险压力较小，大体上均低于0.3，远低于欧洲系统性风险委员会学者Daniel Hollo等监测的CISS指标值。与欧洲对比来看，欧洲在经历国际金融危机后，其系统性风险综合指数大体上在0.4以上，其中2009-2010年有所下降，但2011年欧债危机使得欧元区的系统性风险急剧上升，甚至高达0.6以上。2013年之后至今，欧洲系统性风险综合指数一直低于0.2，总体风险可控，暂不存在爆发系统性风险的可能性。不过英国脱欧等“黑天鹅”事件还是对风险有推升作用，需持续关注。从我国CSFRI指数走势来看，模型实证结果与我国经济金融运行态势基本吻合，可能稍有滞后性问题，但无关大局。具体而言，我们将CSFRI综合指数的波动周期分为四个阶段:2008年—2011年、2012年—2013年、2014—2015年、2016年至今。

基于以上分析，利用ESRB-CISS研究方法构建的系统性金融风险指数能够反映出我国金融风险水平和状况，具有一定的合理性和可行性。为了确定CSFRI综合指数所反映的金融风险水平是否稳定，我们采取不同的λ值对系统性金融凤险指数进行重新计算，检验是否会有较大的趋势差异。根据GARCH模型确定的衰减因子，在原有的λ=0.93之外，重新选取了三个数值，分别是0.85、0.75和0.5，检验不同的λ数值除了对数值大小有影响外，还是否会对整体曲线趋势造成影响，从而也可以看出文中所选用欧洲系统性风险委员会风险仪表盘法和CISS综合指数合成方法的稳健性。计算结果如下图所示:从图中可知，四条曲线虽然数值大小有所差异，但是总体趋势非常接近，达到了我们对此模型方法的稳健性预期。当λ取值最小时，曲线波动幅度最大，当λ取值最大时，曲线波动幅度最小。但是无论λ取何值，并未改变CSFRI综合指数趋势的变化路径，改变的只是幅度变动大小，因此反映中国系统性金融风险的CSFRI综合指数不依赖于λ的变动，不会影响此模型指数的适用性和落地性，也会对政府和市场起到一定的预警作用。因此，运用ESRB—CISS研究方法监测度量我国系统性金融风险是可行且稳定的。

【参考文献】：
期刊论文
[1]系统性金融风险的监测和度量——基于中国金融体系的研究[J]. 陶玲,朱迎.  金融研究. 2016(06)
[2]基于金融压力指数的系统性金融风险测度研究[J]. 许涤龙,陈双莲.  经济学动态. 2015(04)
[3]系统性金融风险研究:演进、成因与监管[J]. 张晓朴.  国际金融研究. 2010(07)



本文编号：3614477