我國金融風險防范機制確立-wenkub
2023-05-02 13:50:18 本頁面
【正文】 我國2010年金融系統(tǒng)性風險狀況進行了預測。建立金融危機早期預警系統(tǒng)模型的意義在于，通過定量分析模型，找出金融危機發(fā)生的條件和能夠預測該條件的一組經濟金融變量，然后通過監(jiān)測這一系列可測經濟金融變量對金融危機進行早期預警，以防范金融危機的發(fā)生，確保金融體系安全穩(wěn)健地運行。這種方法通常用0和1分別代表非危機狀態(tài)和危機狀態(tài)，以預警因素為解釋變量，并檢驗解釋變量對0和1的顯著程度，以此來決定有預警能力的預警變量，并將它們構建成預警指標體系。這種方法無論是對已發(fā)生過金融危機的國家還是未發(fā)生過金融危機的國家均適用。該部分闡述了預測模型的被解釋變量的構建方法及其統(tǒng)計特征，以及解釋變量的選擇及其統(tǒng)計特征。二、相關文獻回顧廣義角度來說，本文的研究屬于金融危機早期預警的研究范疇，只是本文的研究無需涉及金融危機的界定，而是從金融系統(tǒng)性風險預測角度來構建風險預測指標體系，也即金融危機早期預警指標體系。Rose,1996）、STV模型（Sachs,Tornellamp。NagandMitra(1999)使用人工神經網絡建立貨幣危機預警系統(tǒng)，突破了傳統(tǒng)模型的線性范式。所以，上述模型以歷史閥值預測未來信息，以一國標準判斷多國風險狀況，其準確性就要受到影響。壓力是一個脆弱的結構和某些外部沖擊相結合的結果，沖擊的大小和沖擊在脆弱的金融體系內部的傳導決定金融壓力的大小。當指數值高于一定的臨界值時，表示該時期處于值得關注的高風險時期或金融危機時期。比如HakkioandKeeton(2009)根據金融壓力的特征用11個變量構造出了“堪薩斯州金融壓力指數(簡稱KCFSI)”；Cardarelli,Roberto,SelimElekdag,andSubirLall(2009)運用銀行部門滾動β系數、匯率波動率、TED利差、公司債利差、股指下跌百分比、股票市場波動率和收益率曲線斜率7個變量構建了17個國家的金融壓力指數；Balakrishnan,Danninger,Elekdag,andTytell(2009)分別構建了發(fā)達經濟體金融壓力指數（AEFSI）和新興市場金融壓力指數（EMFSI），AEFSI的變量選擇和構建方法與Cardarelli,Roberto,SelimElekdag,andSubirLall(2009)的相同，EMFSI則選擇了五個變量，分別是銀行部門β系數、股票收益率、時變股指收益波動率、主權債務利差和外匯市場壓力指數（EMPI）。國外對金融風險早期預警體系的研究起步較早，具有代表性的研究主要有前述的五大預警模型。如陳松林（1997）、劉志強（1999）、顧海兵（1999）、王碩平（2000）、唐旭（2002）從各個角度提出了建立中國金融危機預警系統(tǒng)的指標體系。三、變量選擇及數據說明（一）被解釋變量被解釋變量為反映我國金融系統(tǒng)性風險的綜合性指標——中國金融壓力指數（FinancialStressIndexofChina，簡稱CFSI）。對上述四個原始指標的月度數據進行標準化處理后，等系數加總得到總的金融壓力指數月度值。1我國金融壓力指數（我國金融壓力指數（200220092002
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