一、國內外研究綜述
由于金融安全預警方法研究有較大的難度,目前國內外尚無完整的、準確性較高的研究成果。國外初步的研究成果主要有:KLR信號分析法、FR概率模型、STV橫截面回歸方法和學者劉遵義采用的“主觀概率法”。但是,這些模型假設與現(xiàn)實之間存在著較大的差距,表現(xiàn)為:一是特定樣本難以反映總體實際情況和揭示總體特征。預警模型是一個單純的數(shù)學關系式,不是經(jīng)濟、金融發(fā)展規(guī)律的全面反映,僅僅是實際情況的近似模擬;二是從歷史數(shù)據(jù)估計出的模型對金融危機預測的準確性有一定的影響;三是用線性預測方法等傳統(tǒng)范式預測理論來研究金融危機非線性問題,預測效果不甚理想。
國內金融安全預警系統(tǒng)基本方法可歸納為三類:人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型、基于案例推理CBR模型和動態(tài)信息融合法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型突破了傳統(tǒng)的風險預警模式,解決了傳統(tǒng)模型難以處理高度非線性模型、缺少適應能力等困難,在金融預警的工作中收到了一定的成效;基于案例推理的CBR模型是人工智能領域較新的一種推理方法,適用于問題描述半結構化和經(jīng)驗豐富的領域,將其運用到金融危機預測領域,避免了傳統(tǒng)的經(jīng)濟預測方法解決非線性問題的局限性,為金融危機預測提供了新思路和有益的探索;動態(tài)信息融合法不僅解決了模型選擇的困難,也改善了人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法缺少專家知識的缺點。該模型建立的金融風險預警系統(tǒng)的動態(tài)信息融合方法,仿真結果表明該方法是有效的。但是,總體來看,以上模型和方法并沒有真正從宏觀與微觀的視角建構具有預警功能的國家金融安全預警指標體系。
二、金融安全預警指標體系的建構
我國國家金融安全預警指標體系的建構,應包括宏觀、微觀兩個層面。
(一)宏觀層面預警指標
宏觀層面預警指標包括:經(jīng)濟運行指標和國家綜合指標。
1.經(jīng)濟運行指標。包括:實際GDP增長率(U111);通貨膨脹率(U112);經(jīng)常項目差額/GDP(U113);廣義貨幣M2增長率(U114)。
2.國家綜合預警指標(U12)。包括:利率波動率(U121);匯率波動率(U122);國家綜合負債率(U123)。
(二)微觀層面預警指標
考慮到我國的具體國情,本文的微觀層面預警指標主要選取:國有企業(yè)安全指標(U21)、證券業(yè)安全指標(U22)、以國有商業(yè)銀行為主體的金融機構安全指標(U23)。
1.國有企業(yè)安全指標(U21)。包括國有企業(yè)負債率(U211);國有企業(yè)信貸/GDP(U212);國有企業(yè)增長率(U213)。
2.證券業(yè)安全指標(U22)。該類指標選擇包括股指波動率(U221)和證券化率(U222)。
3.以國有商業(yè)銀行為主體的金融機構安全指標。
(1)盈利能力指標(U23)。對于盈利能力的考核,當前國際上常見的主要以資產(chǎn)利潤比例來衡量。本文參照國際標準和中國人民銀行的相關指標,選擇總資本凈回報率作為盈利指標。
(2)流動性風險指標(U24)。流動性風險是指由于金融企業(yè)資產(chǎn)負債比例過度,資產(chǎn)負債長短結構搭配失衡、資產(chǎn)流動性不足所可能導致的支付危機和擠兌風潮。本文選擇貸存比例作為流動性風險的預警指標。
(3)資本質量預警指標(U25)。資產(chǎn)質量一直是各國監(jiān)管當局關注的重點。本文選擇不良貸款率作為反映資本質量預警指標。不良貸款率(U)=不良貸款余額/全部貸款余額×100%
(4)資本充足性預警指標(U26)。資本充足率是衡量金融機構穩(wěn)健與否的根本因素之一,本文選擇資本充足率作為資本充足性的預警指標。
資本充足率(U)=資本總額/權重風險資產(chǎn)總額×100%
該指標是衡量銀行實力和防御資本風險能力的核心指標,是資本風險監(jiān)控和衡量金融機構健康水平的關鍵指標。根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》的規(guī)定,本指標的最低標準為8%。
三、國家金融安全預警指標體系的實證分析
(一)樣本及數(shù)據(jù)的采集
本文選取了2004年~2009年上半年的宏觀層面和微觀層面的經(jīng)濟數(shù)據(jù)。對宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)的選取主要從關系我國國計民生的經(jīng)濟運行和國家綜合經(jīng)濟發(fā)展這兩個層面考慮,微觀層面經(jīng)濟數(shù)據(jù)主要從國有企業(yè)、證券業(yè)、國有商業(yè)銀行的年報中選擇相應數(shù)據(jù)。指標數(shù)據(jù)主要來自2004年~2009年的《財政年鑒》、《中國經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》和中國人民銀行的《貨幣執(zhí)行政策報告》等。
(二)模型的構建
1.模糊判斷指標集合。模糊判斷評語集合V=(V1,V2,V3,V4,V5),Vi(i=1,2,3,4,5)含義為國家金融安全預警綜合指數(shù)臨界點,如表1所示,分值越低越安全。如果V1表示國家金融安全綜合指數(shù)處于安全狀態(tài),分值為0.2;V5表示國家金融安全綜合指數(shù)處于嚴重風險的程度,分值為1,即處于可能發(fā)生金融危機的程度。
2.確定模糊判斷指標的權重。(1)權重的確定方法。考慮到上述指標中既有定量指標,又有定性指標,本文采用定性與定量結合的方法——層次分析法(AHP法),其優(yōu)點是能量化決策者的經(jīng)驗判斷,體現(xiàn)人的決策思維的基本特征,即分解、判斷和綜合。利用AHP法的基本步驟如下。
第一,分析指標體系中各因素之間的關系,建立遞階層次結構。目標層U包括一級系統(tǒng)Ui、二級系統(tǒng)Uij、三級系統(tǒng)Uijk。目標層U為國家金融安全預警綜合指數(shù);一級系統(tǒng)Ui包括宏觀層面指標U1、微觀層面指標U2;二級系統(tǒng)Uij包括經(jīng)濟運行指標U11、國家綜合指標U12、國有企業(yè)指標U21、證券業(yè)指標U22、中國工商銀行指標U23、中國農(nóng)業(yè)銀行指標U24、中國銀行指標U25、中國建設銀行指標U26;三級系統(tǒng)Uijk包括實際GDP增長率U111、通貨膨脹率U112、經(jīng)常項目差額/GDPU113、廣義貨幣M2增長率U114、利率波動率U121、匯率波動率U122、國家綜合負債率U123、國有企業(yè)負債率U211、國有企業(yè)信貸/GDPU212、國有企業(yè)資產(chǎn)增長率U213、股指波動率U221、證券化率U222、總資產(chǎn)凈回報率U231、存貸款比例U232等。
第二,對同一層次的各元素關于上一層次中的某一準則的重要性進行兩兩比較,構造兩兩比較判斷矩陣,并按1~9標度進行相對重要性的賦值。下層被比較元素構成一個兩兩比較判斷矩陣A=(aij)axa式中(aij)表示元素fi與fj相對于上一層指標的重要性的1~9標度量化值。顯然判斷矩陣具有下面的性質:對所有的i,j∈N相當于{1,2,………,n｝有aij>0,aji=1/aij,aii=1,故A稱為正互相反矩陣;當i,j,k∈N,有aij×ajk=aik,稱為完全一致性矩陣。
第三,由判斷矩陣計算被比較元素對于該準則的相對權重,并進行一致性檢驗。
(5)計算一致性指標C.I(Consistency Index)。C.I=(λmax-1)/(n-1),并查找相應的n的平均隨機一致性指標R.I(Random Index)。
(6)計算一致性比例C.R(Consistency Ratio)。C.R=
C.I/R.I,若C.R<10%,則接受一致性。若C.R≥10%時,應該對判斷矩陣作適當?shù)男拚?以保持一定程度的一致性。而對于1,2階矩陣,C.R=0.記:Uijk對Uij的權重為wijk,且wij=(aij1,aij2,…,aijk);Uij對Ui的權重為wij,且wi=(wi1,wi2,…,wij);Ui對U的權重為wi,且W=(w1,w2,…,wi)。其中的i、j、k分別為評價的準則層、子準則層和次子準則層中含有的指標個數(shù)。
(三)結果分析
通過向各大銀行金融機構工作人員以及部分金融專家對各層面指標之間的重要性進行問卷調查(問卷發(fā)出100份,收回78份),結合中國人民銀行、中國銀行監(jiān)督管理委員會和國際慣例對問卷調查的結果進行分析和調整,并利用模糊數(shù)學方法求出各層面指標的權重,如表2所示。
將各層面安全預警指標的數(shù)值乘以與之相應的各層面的權重系數(shù)得出國家金融安全綜合指數(shù)V、國家金融安全宏觀層面的綜合指數(shù)V1和微觀層面的綜合指數(shù)V2,見圖1。
從國家金融安全預警綜合指數(shù)趨勢圖中顯示出:在2008年爆發(fā)全球金融危機前,我國國家金融安全綜合指數(shù)明顯高于其它各年。通過對各層面系統(tǒng)的一致性進行相應的檢驗,可以看出:系統(tǒng)的一致性和穩(wěn)定性是可以接受的?！?br />
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