陳守東 王 妍

(1.吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心，吉林 長(zhǎng)春 130012;2.吉林大學(xué)商學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130012)

一、引 言

20世紀(jì)90年代以來(lái)，各種形式的金融危機(jī)在世界各國(guó)頻繁發(fā)生。特別是2008年10月，以美國(guó)次貸危機(jī)為根源的國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)，全面深刻地影響了世界各國(guó)的經(jīng)濟(jì)，因此，金融系統(tǒng)運(yùn)行與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)聯(lián)性問(wèn)題受到廣泛的關(guān)注。金融系統(tǒng)具有內(nèi)在的順周期性［1］，存貸款差、資產(chǎn)價(jià)格、銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)和貸款損失準(zhǔn)備等金融變量與實(shí)體經(jīng)濟(jì)相互作用，形成一個(gè)正反饋環(huán)，放大經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。一旦金融出現(xiàn)失衡，在正反饋機(jī)制的作用下，其對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的負(fù)面影響將是十分顯著的，維持金融系統(tǒng)健康穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。

在金融系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，金融風(fēng)險(xiǎn)是與金融運(yùn)行相伴而生的，金融危機(jī)是金融運(yùn)行最為失敗的結(jié)果與金融風(fēng)險(xiǎn)暴露最為劇烈的表現(xiàn)。目前對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)的研究更多的關(guān)注是金融系統(tǒng)的壓力。最早提出金融壓力概念的是Illing和Liu［2］，將其定義為金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)的預(yù)期損失變化或不確定性施加在經(jīng)濟(jì)主體上的壓力。金融系統(tǒng)在脆弱性狀態(tài)下容易受到外部沖擊影響而產(chǎn)生壓力，①?gòu)慕鹑陲L(fēng)險(xiǎn)的視角出發(fā)，金融脆弱性是指金融體系趨于高風(fēng)險(xiǎn)的狀態(tài)，泛指一切融資領(lǐng)域中的風(fēng)險(xiǎn)積聚。壓力不斷積聚擴(kuò)大就可能會(huì)出現(xiàn)金融危機(jī)。也就是說(shuō)，金融壓力是金融系統(tǒng)的脆弱性結(jié)構(gòu)和外部沖擊共同作用的結(jié)果，金融危機(jī)是金融壓力的極端狀態(tài) (如圖1所示)。金融壓力通常可以用連續(xù)的壓力狀態(tài)值來(lái)刻畫(huà)，而不用僅局限于描述金融危機(jī)的二值變量，并且對(duì)是否發(fā)生過(guò)危機(jī)的國(guó)家都具有適用性。

圖1 金融壓力形成圖

Balakrishnan等［3］構(gòu)建了新興國(guó)家的金融壓力指數(shù)，并研究了金融壓力在發(fā)達(dá)與新興國(guó)家間傳播機(jī)制。金融壓力對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)影響方面的研究主要有:Cardarelli等［4］通過(guò)構(gòu)建金融壓力指數(shù)識(shí)別金融壓力期，在此基礎(chǔ)上研究金融壓力對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，指出與銀行困境相關(guān)的金融高壓力期更容易帶來(lái)經(jīng)濟(jì)的下滑;Hakkio和Keeton［5］構(gòu)建了一個(gè)反映金融壓力狀態(tài)的堪薩斯城市金融壓力指數(shù)，給出了金融壓力上升導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)下滑的渠道，并通過(guò)分析金融壓力指數(shù)與代表經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的芝加哥聯(lián)邦國(guó)家活動(dòng)指數(shù)之間的關(guān)系，研究金融壓力對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響效果，指出金融壓力通過(guò)增加不確定性、提高融資成本和緊縮信貸標(biāo)準(zhǔn)等方式，使企業(yè)、居民和金融機(jī)構(gòu)更加謹(jǐn)慎，進(jìn)而導(dǎo)致了經(jīng)濟(jì)的下滑。陳守東和楊東亮［6］利用銀行體系內(nèi)部變量構(gòu)建中國(guó)2001—2009年銀行體系脆弱性月度指數(shù)，檢驗(yàn)工業(yè)增加值增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與中國(guó)銀行體系脆弱性指數(shù)間的線性和非線性Granger因果關(guān)系，建立馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型 (MS－VAR)，實(shí)證分析宏觀經(jīng)濟(jì)狀況和宏觀調(diào)控政策對(duì)銀行體系脆弱性的非線性影響。賴(lài)娟和呂江林［7］進(jìn)行了基于金融壓力指數(shù)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度研究，合成了中國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的金融壓力指數(shù)，在此基礎(chǔ)上分析了中國(guó)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。

本文在借鑒以往學(xué)者關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)、金融脆弱性及金融危機(jī)研究的基礎(chǔ)上，選取中國(guó)銀行部門(mén)、證券市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)的壓力變量，合成一個(gè)代表中國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的月度金融壓力指數(shù)，以分析中國(guó)金融系統(tǒng)的壓力狀態(tài)，通過(guò)馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型區(qū)分出高低兩種不同的壓力區(qū)制;①不同于傳統(tǒng)劃分高壓力期的方法如標(biāo)準(zhǔn)差、百分比和歷史壓力期等，該方法考慮壓力指數(shù)自身的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，更具客觀性。通過(guò)研究金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，分析金融系統(tǒng)在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的重要作用，并對(duì)2011年中國(guó)金融壓力的變化趨勢(shì)進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。

二、中國(guó)金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)構(gòu)建

(一)金融壓力指標(biāo)選取

本文通過(guò)選取銀行業(yè)的泰德價(jià)差、負(fù)的期限利差、銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差、股票市場(chǎng)負(fù)的收益、股票市場(chǎng)的波動(dòng)以及外匯市場(chǎng)的波動(dòng)6個(gè)具有代表性的變量構(gòu)建中國(guó)金融壓力指數(shù)。泰德價(jià)差一般是指銀行間同業(yè)拆借率與國(guó)庫(kù)券收益率差，它度量了銀行同業(yè)間的交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)。泰德價(jià)差越大表示銀行對(duì)同業(yè)間要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)越大，銀行間的金融壓力也就越大。本文用銀行間同業(yè)拆借加權(quán)平均利率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率之差來(lái)近似計(jì)算泰德價(jià)差。期限利差指政府發(fā)行的長(zhǎng)期和短期債券的收益率差，也即收益率曲線的斜率，由于銀行通常是將短期的存款轉(zhuǎn)變成長(zhǎng)期的貸款，因此這個(gè)期限利差越大銀行越容易獲利。相反，負(fù)的期限利差衡量了銀行收益受危害的程度，這個(gè)值越大銀行的壓力也就越大。負(fù)的期限利差用1年期銀行間固定利率國(guó)債收益率減去10年期銀行間固定利率國(guó)債收益率計(jì)算。銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差指金融債券的收益率相對(duì)于政府發(fā)行債券收益率的溢價(jià)，它衡量了銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的大小。②國(guó)外往往應(yīng)用行部門(mén)滾動(dòng)系數(shù)來(lái)度量銀行業(yè)的相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，但是鑒于中實(shí)際情以及數(shù)據(jù)的可得性，我們采用銀行的風(fēng)險(xiǎn)利差來(lái)近似度量銀行部門(mén)的相對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差用金融債總指數(shù) (1—3年期)到期收益率減去國(guó)債總指數(shù) (1—3年期)到期收益率度量。股票市場(chǎng)負(fù)的收益用股票價(jià)格指數(shù)的下跌描述，股票市場(chǎng)的下跌可能意味著巨大的預(yù)期損失、高風(fēng)險(xiǎn)或公司未來(lái)收益的不確定性增加，度量了股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，本文用上證綜指月度收益的負(fù)值代表。股票市場(chǎng)的波動(dòng)能夠反映壓力狀態(tài)下對(duì)資產(chǎn)價(jià)值以及對(duì)其他投資者行為的不確定性，股票價(jià)格波動(dòng)用上證綜指月度收益采用GARCH(1，1)模型［8］計(jì)算的時(shí)變方差代表。①本文在比較了GARCH波動(dòng)率方法和CMAX［9］波動(dòng)率方法后，選擇前者來(lái)計(jì)算股票和匯率市場(chǎng)波動(dòng)率。因?yàn)镚ARCH波動(dòng)率方法不僅考慮了原價(jià)格序的隨機(jī)生成過(guò)程，且時(shí)變方差能及時(shí)地反映出票市場(chǎng)波動(dòng)變化，而CMAX方法刻畫(huà)的波動(dòng)相對(duì)簡(jiǎn)單，且有一個(gè)固定的上限1，筆者認(rèn)為在某種情形下其不能及時(shí)有效度量市場(chǎng)壓力。外匯市場(chǎng)波動(dòng)變量用名義有效匯率指數(shù)月度變化采用GARCH(1，1)模型計(jì)算的時(shí)變方差代表。

本文數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2002年1月到2010年12月。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文計(jì)算壓力指數(shù)的部分變量采用了代理變量，但仍能反映出各個(gè)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。

(二)金融壓力指數(shù)構(gòu)建

對(duì)金融壓力指標(biāo)變量泰德價(jià)差 (x1)、負(fù)的期限利差 (x2)、銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差 (x3)、負(fù)的股票收益 (x4)、股票價(jià)格波動(dòng) (x5)和外匯市場(chǎng)波動(dòng) (x6)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后，等權(quán)重加權(quán)平均作為本文的金融壓力指數(shù)式 (1)。同時(shí)，也可以得到銀行部門(mén)、股票市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)的金融壓力子指數(shù)。

其中，xit為第i個(gè)指標(biāo)變量在t期的值，μi為第i個(gè)指標(biāo)變量的樣本均值，σi為標(biāo)準(zhǔn)差。

由金融壓力指數(shù)圖2可見(jiàn)，中國(guó)金融系統(tǒng)壓力狀態(tài)在不同年份的區(qū)別較大，具有明顯的高低兩區(qū)制特征。自2002年以來(lái)，中國(guó)金融壓力變動(dòng)經(jīng)歷了從較低水平到?jīng)_高和回落3個(gè)階段。2002—2007年金融壓力變化趨勢(shì)表現(xiàn)出壓力較小和波動(dòng)較小，2003年6月至2006年6月，金融壓力處于相對(duì)較低水平。從政策層面看，這期間的貨幣政策操作以市場(chǎng)化結(jié)構(gòu)微調(diào)和窗口指導(dǎo)為主，如下調(diào)超額準(zhǔn)備金存款利率，調(diào)整商業(yè)銀行自營(yíng)性個(gè)人住房貸款政策。2005年7月啟動(dòng)了匯率市場(chǎng)化改革，施行有管理的浮動(dòng)匯率制度，化解匯率風(fēng)險(xiǎn)。盡管此階段信貸投放增速仍在兩位數(shù)上，但金融體系表現(xiàn)出來(lái)的壓力性繼續(xù)改善，耦合效應(yīng)顯現(xiàn)。特別在2004年下半年和2007年金融壓力值較低。受金融危機(jī)的影響，2008年的金融壓力值明顯高于往年，金融壓力指數(shù)經(jīng)過(guò)大幅快速上升，在2008年9月形成了較高的峰值。這期間貨幣政策取向經(jīng)歷了“從緊”到“適度靈活”再到“適度寬松”的轉(zhuǎn)變，支持國(guó)內(nèi)建設(shè)的信貸政策寬松，潛在的金融壓力加大，中國(guó)銀行體系的信貸風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)比較高。面對(duì)較高的金融壓力，央行及時(shí)出臺(tái)了一系列措施控制信貸風(fēng)險(xiǎn)，并制定了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管指標(biāo)，控制銀行體系流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)施緊縮的貨幣政策。從2008年10月開(kāi)始到2010年初，金融壓力指數(shù)開(kāi)始出現(xiàn)快速回落，2010年2月以后壓力指數(shù)保持在較高的水平上出現(xiàn)一定幅度的波動(dòng)。

通過(guò)觀察銀行、股票和外匯壓力指數(shù)圖3可見(jiàn)，相對(duì)于其它兩個(gè)指數(shù)，股票市場(chǎng)壓力指數(shù)具有一定的先行性，這體現(xiàn)了股票市場(chǎng)的晴雨表作用。金融系統(tǒng)2008年的高壓力值主要?dú)w因于股票市場(chǎng)和銀行部門(mén)。而受人民幣升值的影響，外匯市場(chǎng)波動(dòng)加劇，壓力值從2008年下半年才開(kāi)始大幅上升，并且直到2009年上半年都處于較高壓力狀態(tài)。圖4是金融壓力子指數(shù)季節(jié)調(diào)整后TC序列，也具有類(lèi)似的特征。

圖2 金融壓力指數(shù)

圖3 金融壓力子指數(shù)原序列

圖4 金融壓力子指數(shù)季節(jié)調(diào)整后TC序列

(三)工業(yè)一致合成指數(shù)構(gòu)建

圖5 工業(yè)一致合成指數(shù)

工業(yè)一致合成指數(shù)CI以工業(yè)企業(yè)增加值增速為基準(zhǔn)指標(biāo)，通過(guò)時(shí)差相關(guān)分析和K－L信息量等景氣分析方法篩選出經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的一致性指標(biāo)變量組，其中包括工業(yè)企業(yè)增加值增速、發(fā)電量產(chǎn)量、固定資產(chǎn)投資完成額、貨幣供給 (M1)、進(jìn)口額和工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入6個(gè)指標(biāo)。①各指標(biāo)均為同期比增長(zhǎng)率序列，經(jīng)季節(jié)調(diào)整消除不規(guī)則因素。用這6個(gè)一致指標(biāo)變量計(jì)算出一個(gè)代表宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的一致合成指數(shù)CI，如圖5所示。受全球金融危機(jī)的沖擊，一致合成指數(shù)經(jīng)過(guò)大幅快速下降后，在2008年末形成了較深的谷底，經(jīng)濟(jì)趨冷。政府采取的保增長(zhǎng)措施及時(shí)阻止了經(jīng)濟(jì)的繼續(xù)下滑，工業(yè)一致合成指數(shù)2009年初開(kāi)始回升，在政府及時(shí)采取的經(jīng)濟(jì)刺激政策推動(dòng)下，合成指數(shù)出現(xiàn)快速大幅回升，到2010年1月為止連續(xù)回升近12個(gè)月，顯示經(jīng)濟(jì)運(yùn)行在快速回暖后出現(xiàn)過(guò)熱。隨著貸款余額結(jié)束長(zhǎng)達(dá)1年的過(guò)熱增長(zhǎng)和固定資產(chǎn)投資增速回到正常區(qū)間，2月以后一致合成指數(shù)出現(xiàn)止升回落趨勢(shì)。

三、金融壓力與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)聯(lián)特征分析

(一)金融壓力指數(shù)區(qū)制分析

為了反映金融壓力指數(shù)變化的區(qū)制特征，通過(guò)金融壓力自相關(guān)、偏自相關(guān)函數(shù)確定選擇AR(3)模型，并通過(guò)兩狀態(tài)馬爾可夫均值轉(zhuǎn)移的三階自回歸模型(MSM(2)－AR(3))來(lái)刻畫(huà)2002年1月至2010年12月的金融壓力指數(shù)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程。即:

這里φ(L)=(1－φ1L－...－φ3L3)=0的根在單位圓外，yt是本文的金融壓力指數(shù)。

在Givewin平臺(tái)上利用Hamilton［10］的精確極大似然估計(jì)，得到模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果:

表1 MSM(2)－AR(3)模型參數(shù)估計(jì)表

表2 區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣與各區(qū)制統(tǒng)計(jì)分析表

由參數(shù)估計(jì)結(jié)果可見(jiàn)，高低區(qū)制的金融壓力指數(shù)均值分別為0.35和－0.12，平均持續(xù)期為3.49個(gè)月和7.12個(gè)月。

圖6、圖7和圖8、圖9描述了高低壓力期的濾波概率(Pr(St=0|t)，Pr(St=1|t))和高低壓力期的平滑概率(Pr(St=0|)t，Pr(St=1|T))，這里t=(y1，…，yt)T。

圖6 高壓力期濾波概率

圖7 低壓力期濾波概率

圖8 高壓力期平滑概率

圖9 低壓力期平滑概率

由濾波和平滑概率圖可見(jiàn)，兩區(qū)制較好地刻畫(huà)了金融壓力的區(qū)制變化特征。

圖10給出了金融壓力區(qū)制圖，其陰影部分為通過(guò)兩狀態(tài)馬爾可夫均值轉(zhuǎn)移三階自回歸模型(MSM(2)－AR(3))得到的金融壓力指數(shù)的高壓力區(qū)間，高壓力區(qū)制主要分布在2003年下半年、2006—2007年初以及2007年第三季度至2008年末。

2007年10月以來(lái)，中國(guó)金融壓力快速攀升，處于高壓力區(qū)制，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，金融壓力受?chē)?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)與金融形勢(shì)的不利變化影響顯著。2009年金融壓力見(jiàn)頂回落至低壓力區(qū)，根據(jù)對(duì)金融壓力與貨幣政策的相關(guān)分析以及前期的調(diào)控經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，外部政策及相應(yīng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的改變對(duì)金融壓力的影響具有時(shí)滯性，金融壓力將在低壓力區(qū)持續(xù)運(yùn)行一段時(shí)期。

(二)金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)關(guān)聯(lián)分析

兩狀態(tài)馬爾可夫均值轉(zhuǎn)移三階自回歸模型(MSM(2)－AR(3))刻畫(huà)了中國(guó)金融壓力指數(shù)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，并區(qū)分出了金融系統(tǒng)的高壓力期與低壓力期。下面我們分析金融壓力與宏觀經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系。用金融壓力指數(shù)代表金融系統(tǒng)壓力狀態(tài)，用工業(yè)一致合成指數(shù)CI反映中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況。為了與一致合成指數(shù)保持一致，我們同樣使用金融壓力指數(shù)季節(jié)調(diào)整后的序列進(jìn)行分析，為方便分析我們將金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)繪于圖11中。

圖10 金融壓力區(qū)制圖

圖11 金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)

由圖11可見(jiàn)，金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)之間具有較明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且金融壓力指數(shù)有一定的超前性。兩指數(shù)的交叉相關(guān)分析結(jié)果如表3所示。結(jié)果表明，兩指數(shù)的同期相關(guān)系數(shù)為－0.51，金融壓力指數(shù)在超前一致指數(shù)3期時(shí)負(fù)相關(guān)系數(shù)最大達(dá)到－0.59。為了分析近期金融壓力與經(jīng)濟(jì)間的關(guān)系，取2005年8月至2010年12月的兩個(gè)指數(shù)做交叉相關(guān)分析，結(jié)果顯示金融壓力超前一致指數(shù)4期時(shí)負(fù)相關(guān)系數(shù)最大達(dá)到－0.65。

表3 金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)交叉相關(guān)關(guān)系

(三)線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

對(duì)金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果 (如表4所示)表明，在5%的顯著性水平下，兩者均拒絕了存在單位根的原假設(shè)，即兩個(gè)序列均是平穩(wěn)的。

線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果由表5給出。

表4 金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)單位根檢驗(yàn)

表5 金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明，在樣本期內(nèi)，金融壓力指數(shù)對(duì)一致合成指數(shù)具有顯著的線性Granger影響，但是一致合成指數(shù)對(duì)金融壓力指數(shù)沒(méi)有顯著的線性Granger影響。

(四)非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

Baek和Brock［11］提出利用相關(guān)積分原理估計(jì)跨時(shí)間的空間相關(guān)概率，分析時(shí)間序列間非線性Granger因果關(guān)系的非參數(shù)方法。對(duì)于兩個(gè)嚴(yán)平穩(wěn)弱相關(guān)的時(shí)間序列 {xt}和 {yt}，式 (6)成立，則稱(chēng)序列 {yt}不是序列 {xt}的嚴(yán)非線性Granger原因。

非線性Granger因果關(guān)系的檢驗(yàn)方法則是利用聯(lián)合概率比形式表達(dá)條件概率，即將式 (6)等價(jià)地表示為:

對(duì)于式 (7)可采用聯(lián)合概率相關(guān)積分估計(jì)量檢驗(yàn)，令I(lǐng)(Z1，Z2，e)表示一個(gè)僅當(dāng)兩個(gè)向量Z1和Z2都在極大范數(shù)距離e內(nèi)取1，否則取0的指示變量，此時(shí)可得到非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量及其漸近分布:

根據(jù)式 (8)即可檢驗(yàn)兩個(gè)時(shí)間序列的非線性Granger因果關(guān)系。

對(duì)本文構(gòu)建的金融壓力指數(shù)以及工業(yè)一致合成指數(shù)進(jìn)行非線性Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)，其結(jié)果(如表6所示)顯示，金融壓力指數(shù)對(duì)于工業(yè)一致合成指數(shù)具有顯著的非線性Granger因果影響，而工業(yè)一致合成指數(shù)對(duì)金融壓力指數(shù)不具有顯著的非線性因果影響。

表6 金融壓力指數(shù)與一致合成指數(shù)

(五)2011年金融壓力與工業(yè)一致合成指數(shù)預(yù)測(cè)

用ARMA模型對(duì)金融壓力指數(shù)和工業(yè)一致合成指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)結(jié)果 (如圖12和圖13所示)表明，中國(guó)金融系統(tǒng)壓力在2011年整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。同樣對(duì)工業(yè)一致合成指數(shù)的預(yù)測(cè)表明，2011年各季度末的指數(shù)預(yù)測(cè)值分別為102.34、102.13、103.10和104.50，經(jīng)過(guò)近一年相對(duì)緊縮的貨幣政策和積極的擴(kuò)大內(nèi)需環(huán)境政策的變化，工業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣下半年將呈現(xiàn)回暖趨勢(shì)。

圖12 金融壓力指數(shù)預(yù)測(cè)

圖13 工業(yè)一致合成指數(shù)預(yù)測(cè)

四、結(jié)論及建議

本文分析了金融壓力的生成機(jī)理，構(gòu)建了中國(guó)金融體系壓力指數(shù)，進(jìn)行了金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)分析，并預(yù)測(cè)了2011年金融壓力趨勢(shì)，研究得到的主要結(jié)論及建議如下:

第一，在金融系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，金融風(fēng)險(xiǎn)是與金融運(yùn)行相伴而生的，金融壓力是金融系統(tǒng)的脆弱性結(jié)構(gòu)和外部沖擊共同作用的結(jié)果，金融危機(jī)是金融壓力的極端狀態(tài)。如果系統(tǒng)中的風(fēng)險(xiǎn)被有效控制，那么系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)將逐漸減弱，其壓力性將伴隨著金融運(yùn)行依然保持著穩(wěn)健的波動(dòng)變化。

第二，選取銀行業(yè)的泰德價(jià)差、負(fù)的期限利差、銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差、股票市場(chǎng)負(fù)的收益、股票市場(chǎng)的波動(dòng)以及外匯市場(chǎng)的波動(dòng)6個(gè)具有代表性的變量構(gòu)建中國(guó)金融壓力指數(shù)。中國(guó)金融壓力在2002—2007年變化趨勢(shì)表現(xiàn)出壓力和波動(dòng)較小;受金融危機(jī)的影響，2008年的金融壓力值明顯高于往年，在2008年9月形成了較高的峰值;受宏觀調(diào)控的影響，從2008年10月開(kāi)始到2010年初，金融壓力指數(shù)開(kāi)始出現(xiàn)快速回落，2010年2月以后壓力指數(shù)保持在較高的水平上出現(xiàn)一定幅度的波動(dòng)。

第三，MSM(2)－AR(3)模型刻畫(huà)了中國(guó)金融壓力指數(shù)的動(dòng)態(tài)演變過(guò)程，并區(qū)分出了金融系統(tǒng)的高壓力期與低壓力期。高低區(qū)制的金融壓力指數(shù)均值分別為0.35和－0.12，平均持續(xù)期為3.49個(gè)月和7.12個(gè)月。中國(guó)金融系統(tǒng)高低壓力狀態(tài)特征非常明顯，雖然高壓力區(qū)制的持續(xù)時(shí)間短于低壓力區(qū)制，但是仍有3.49個(gè)月的持續(xù)期。因此，政府部門(mén)應(yīng)該在金融系統(tǒng)處于高壓力期時(shí)，采取有效措施控制金融壓力，避免金融風(fēng)險(xiǎn)集聚到一定程度而發(fā)生金融危機(jī)。

第四，Granger線性與非線性因果關(guān)系檢驗(yàn)表明，金融壓力指數(shù)對(duì)工業(yè)一致合成指數(shù)有顯著的線性和非線性Granger影響，反之卻不成立，說(shuō)明中國(guó)金融系統(tǒng)壓力狀態(tài)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響較為顯著，并且金融壓力狀態(tài)可以在一定程度上預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)的趨勢(shì)。因此，應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)金融壓力的預(yù)測(cè)與研究，控制金融壓力水平以準(zhǔn)確把握宏觀經(jīng)濟(jì)的走勢(shì)，避免金融壓力過(guò)高對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響。

第五，本文預(yù)測(cè)表明，中國(guó)金融系統(tǒng)壓力在2011年整體上呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，工業(yè)一致合成指數(shù)2011年下半年將呈現(xiàn)回暖趨勢(shì)，說(shuō)明目前緊縮的貨幣政策已經(jīng)顯示出了一定作用，金融壓力已經(jīng)下降并且宏觀經(jīng)濟(jì)有所回升。但是，目前金融壓力仍處于高壓力狀態(tài)，所以政府應(yīng)考慮繼續(xù)應(yīng)用適當(dāng)?shù)呢泿耪?，進(jìn)一步降低金融壓力風(fēng)險(xiǎn)水平，維持金融系統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定運(yùn)行。

［1］Borio，C.，F(xiàn)urfine，C.，Lowe，P.Procyclicality of The Financial System and Financial Stability:Issues and Policy Options［R］.BIS Papers，No.1，2001.1－57.

［2］Illing，M.，Liu，Y.An Index of Financial Stress for Canada［R］.Bank of Canada Working Paper，No.2003－14，June.

［3］Balakrishnan，R.，Danninger，S.，Elekdag，S.，Tytell，L.The Transmission of Financial Stress from Advanced to Emerging Economies［R］.IMF Working Paper，wp/09/133，2009.

［4］Cardarelli，R.，Selim，E.，Subir，L.Financial Stress，Downturns，and Recoveries，F(xiàn)orthcoming［R］.IMF Working Paper，2009.

［5］Hakkio，S.，Keeton，R.Financial Stress:What Is It，How Can It Be Measured，and Why Does It Matte ［Z］.www.KansasCityFed.org，2009.

［6］陳守東，楊東亮.中國(guó)銀行體系脆弱性的動(dòng)態(tài)分析與預(yù)測(cè)［J］.吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，(4).

［7］賴(lài)娟，呂江林.基于金融壓力指數(shù)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度［J］.統(tǒng)計(jì)與決策，2010，(19).

［8］Bollerslev，T.，Chou，R.，Kroner，K.ARCH Modeling in Finance:A Selective Review of Theory and Empirical Evidence［J］.Journal of Economics，1992，(52):5－59.

［9］Patel，S.，Sarkar，A.Crises in Developed and Emerging Stock Markets［J］.Financial Analysts Journal，1998 ，(November/December):50－61.

［10］Hamilton，J.D.A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle［J］.E-conomics，1989，(57):357－384.

［11］Baek，E.G.，Brock，W.A Nonparametric Test for Independence of A Multivariate Time Series［J］.Statistic，1992，(2):137－156.