湯俐+++嚴碩果

摘 要：做好新時期金融工作，就是要堅持把防范化解金融風險作為生命線。本文通過闡述區(qū)域性金融風險防范重要性，從宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)金融三個方面，運用壓力指數(shù)構(gòu)建金融風險防范指標體系，進行Granger因果檢驗，建立MS-VAR風險預警模型，論證A省金融風險等級，并提出完善風險防范對策與建議，旨在加強基層央行金融監(jiān)管，維護地方金融穩(wěn)定。

關(guān)鍵詞：金融穩(wěn)定；預警模型；壓力指數(shù)

維護區(qū)域金融穩(wěn)定是一項系統(tǒng)性、全局性的工作，也是我國完善社會主義市場經(jīng)濟體制的目標之一。區(qū)域金融的穩(wěn)定對區(qū)域經(jīng)濟的持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。因此，創(chuàng)建符合我國國情的區(qū)域金融穩(wěn)定評價指標體系，對于維護我國金融穩(wěn)定及社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展有十分重要的現(xiàn)實意義。

一、區(qū)域金融風險研究概述

（一）文獻綜述

國外區(qū)域金融風險防范及預警研究中，Kaminsky、Lizondo&Reinhar（1998）提出KLR模型，該模型是一種非參數(shù)分析方法，它首先通過研究已有貨幣危機發(fā)生的原因來確定預警指標，然后通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析來發(fā)現(xiàn)顯著的先行指標，并根據(jù)這些指標來預測危機發(fā)生的可能性。Nag和Mitra（1999）應用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型，對印度尼西亞、馬來西亞和泰國1980-1998年的月度樣本建立實證模型，形成貨幣危機的預警系統(tǒng)。

國內(nèi)區(qū)域金融風險防范及預警研究中，陳守東（2006）利用SPSS軟件的主成分分析，提煉出反映金融運行狀態(tài)的因子，并運用Logit模型分別建立宏觀經(jīng)濟風險預警模型和金融市場風險預警模型。陳秋玲等（2009）把金融風險預警分為安全、基本安全、警惕和危險四個等級，并應用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立金融風險預警模型，通過對1993-2007年數(shù)據(jù)的實證研究，獲得對2008年金融運行現(xiàn)狀的預測結(jié)果。

（二）研究思路

本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，首先，運用合成壓力指數(shù)構(gòu)建金融風險監(jiān)測指標體系，進行Granger因果檢驗確定風險防范重點指標；其次，將宏觀經(jīng)濟金融、地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)金融預警子系統(tǒng)的預警指標，通過MS-VAR模型建立風險預警子系統(tǒng)。最后，結(jié)合A省區(qū)區(qū)域金融風險監(jiān)測結(jié)論，提出完善新疆區(qū)域金融風險防范的對策與建議，以加強基層央行金融監(jiān)管，維護地方金融穩(wěn)定。

二、區(qū)域性金融風險防范指標選擇

本文從宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟、地區(qū)金融三個方面選取了26個備選指標構(gòu)建了A省區(qū)金融風險監(jiān)測指標體系。

（一）宏觀經(jīng)濟指標選取

按照金融危機分析理論，考慮預警指標的經(jīng)濟學含義、數(shù)據(jù)的可得性，選取國內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資完成額、出口累計、進口累計、國家財政收入、上證綜合指數(shù)、房地產(chǎn)開發(fā)投資總額、M2、銀行間同業(yè)拆借加權(quán)平均利率、外匯儲備、匯率、金融機構(gòu)各項存貸款指標。

（二）區(qū)域經(jīng)濟指標選取

區(qū)域經(jīng)濟指標選擇不僅要體現(xiàn)外部經(jīng)濟狀況的宏觀指標，如地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、實際外商直接投資、進出口總額；也要反映政府調(diào)控能力的經(jīng)濟指標，如固定資產(chǎn)投資、財政收入、財政支出。

（三）區(qū)域金融指標選取

區(qū)域金融穩(wěn)定指標主要是從微觀方面考察區(qū)域內(nèi)金融機構(gòu)的存款余額、貸款余額、不良貸款比率、經(jīng)常項目差額，結(jié)合證券交易額和保費收入指標，反映區(qū)域金融處于何種發(fā)展水平，從而防范金融風險。

三、區(qū)域金融風險壓力測試

區(qū)域金融風險是基于異常經(jīng)濟波動的傳遞性和擴散性。本章采用Eviews軟件，對“中經(jīng)網(wǎng)”、“國家統(tǒng)計局網(wǎng)”、A省區(qū)統(tǒng)計年鑒、A省區(qū)統(tǒng)計月報數(shù)據(jù)進行處理，進行指標體系三類壓力指數(shù)測試。

（一）宏觀經(jīng)濟壓力指數(shù)

使用宏觀經(jīng)濟壓力指數(shù)EFP來衡量宏觀經(jīng)濟金融運行狀態(tài)，以實際變量構(gòu)建STV型壓力指數(shù)。宏觀經(jīng)濟金融壓力指數(shù)由國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDP）、上證收盤綜合指數(shù)（SR）和貨幣供應量增長率（M2）構(gòu)成，計算公式如下：

EFP =ω +ω +ωM

壓力指數(shù)結(jié)果：

（二）地區(qū)經(jīng)濟壓力指數(shù)

采用地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDP）、地區(qū)固定資產(chǎn)投資增長率（INV）和地區(qū)財政收入增長率（FIN）構(gòu)造地區(qū)經(jīng)濟壓力指數(shù)。地區(qū)經(jīng)濟壓力指數(shù)AEP計算公式為：

AEP =ω +ω +ω

壓力指數(shù)結(jié)果：

（三）地區(qū)金融壓力指數(shù)

從貨幣供給失衡和銀行過度放貸等方面構(gòu)建銀行危機壓力指數(shù)。本文采用存貸款比變化率（RLD）、地區(qū)貸款余額增長率（LOAN）、證券交易和保險增長率（MT）來構(gòu)造地區(qū)金融壓力指數(shù)。地區(qū)金融壓力指數(shù)AFP計算公式為：

AFP =ω +ω +ω

壓力指數(shù)結(jié)果：

四、A省區(qū)區(qū)域金融風險指標體系及預警模型

（一）A省區(qū)區(qū)域金融風險預警指標體系構(gòu)建

在實際估計中，指標過多將可能產(chǎn)生多重共線性、過度識別等問題。通過對全部備選預警指標與危機指數(shù)分別進行兩兩Granger因果關(guān)系檢驗，挑選穩(wěn)健性好的單向Granger指標進入模型估計。

本文的指標選取原則是：首先，重點挑選檢驗結(jié)果在置信水平5%以下的顯著指標，以及在多個不同滯后階數(shù)下單項Granger影響危機指數(shù)的指標。其次，根據(jù)金融危機理論進行分析和判斷，選取對危機指數(shù)影響敏感的指標，如：宏觀經(jīng)濟金融較多的受到國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率和外匯市場指標的影響。最后，選取相關(guān)性較大指標，如：地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率及地區(qū)固定資產(chǎn)投資增長率相關(guān)性較大，地區(qū)金融和地區(qū)貸款余額、地區(qū)經(jīng)常項目變化率相關(guān)性較大。因此，最終確定的三組風險預警指標如表3所示。

（二）A省區(qū)區(qū)域金融風險預警模型論證

Markov模型能夠刻畫危機期的內(nèi)生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統(tǒng)，利用MS-VAR模型以壓力指數(shù)為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構(gòu)造宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)金融預警模型，將金融風險區(qū)分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數(shù)估計：馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構(gòu)成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態(tài)分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩(wěn)態(tài)高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構(gòu)建：使用MS-VAR模型，假設(shè)區(qū)制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態(tài)的馬爾科夫鏈過程，轉(zhuǎn)移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數(shù)為p，區(qū)制數(shù)為M的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數(shù)μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現(xiàn)區(qū)制s 依賴的變參數(shù)函數(shù)，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區(qū)制實現(xiàn)轉(zhuǎn)移，則均值平滑的假設(shè)并不合理，則需引入帶截距項的區(qū)制轉(zhuǎn)移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數(shù)向量λ（j-1）替代未知的真實參數(shù)向量。這一過程產(chǎn)生了不可觀測狀態(tài)ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數(shù)λ的一個估計 作為一階條件下似然函數(shù)解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區(qū)制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構(gòu)造新的參數(shù)向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數(shù)值。

實證結(jié)論：經(jīng)對壓力指數(shù)和預警指標數(shù)據(jù)進行處理測算，得出A省區(qū)區(qū)域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉(zhuǎn)移概率指數(shù)42%?！案唢L險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結(jié)構(gòu)決定，2001 年股市低迷，資金流向商業(yè)銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構(gòu)資金流出主要方式，單一的融資結(jié)構(gòu)會滋生企業(yè)資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發(fā)現(xiàn)和資源優(yōu)化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區(qū)區(qū)域金融風險防范對策建議

區(qū)域金融風險指標體系建設(shè)，可以及時監(jiān)測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區(qū)域金融風險，建立完善的金融信息系統(tǒng)，維護金融穩(wěn)定，還要從四個方面建立區(qū)域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構(gòu)更為廣泛的監(jiān)管權(quán)，實行分業(yè)監(jiān)管和混業(yè)監(jiān)管相結(jié)合的金融監(jiān)管體制，負責本轄區(qū)金融穩(wěn)定。

（二）建立健全區(qū)域系統(tǒng)性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調(diào)控指標體系，實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟、地區(qū)金融動態(tài)監(jiān)控，深入把握銀行業(yè)、非銀行金融機構(gòu)、證券業(yè)和保險業(yè)的運行情況，加強歷史數(shù)據(jù)的積累和分析，及時規(guī)避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

區(qū)域金融風險監(jiān)測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區(qū)域金融穩(wěn)定組織領(lǐng)導與協(xié)調(diào)機制，加強溝通協(xié)調(diào)，分工協(xié)作、各負其責，實現(xiàn)政策措施互動，搭建風險監(jiān)管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關(guān)注企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量及資金流向，防止實體經(jīng)濟下滑演變?yōu)榻鹑陲L險，建立有效的金融風險非現(xiàn)場監(jiān)測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監(jiān)測力度，完善金融突發(fā)事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩(wěn)定。

參考文獻

[1]陳守東，馬輝，穆春舟.中國金融風險預警的MS-VAR模型與區(qū)制狀態(tài)研究[J].吉林大學社會科學學報，2009，（1）：7-9。

[2]李妍.宏觀審慎監(jiān)管與金融穩(wěn)定[J].金融研究，2009，（8）：9-12。

[3]馬輝.中國金融風險指標體系構(gòu)建與預警研究[D].吉林大學，2009。

[4]汪祖杰，吳江.區(qū)域金融安全指標體系及其計量模型的構(gòu)建[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2006，（3）：20-22。

[5]周小川.關(guān)于改變宏觀和微觀順周期性的進一步探討[OL].www.pbc.gov.cn，2009-3-26。

The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進

Markov模型能夠刻畫危機期的內(nèi)生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統(tǒng)，利用MS-VAR模型以壓力指數(shù)為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構(gòu)造宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)金融預警模型，將金融風險區(qū)分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數(shù)估計：馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構(gòu)成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態(tài)分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩(wěn)態(tài)高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構(gòu)建：使用MS-VAR模型，假設(shè)區(qū)制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態(tài)的馬爾科夫鏈過程，轉(zhuǎn)移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數(shù)為p，區(qū)制數(shù)為M的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數(shù)μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現(xiàn)區(qū)制s 依賴的變參數(shù)函數(shù)，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區(qū)制實現(xiàn)轉(zhuǎn)移，則均值平滑的假設(shè)并不合理，則需引入帶截距項的區(qū)制轉(zhuǎn)移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數(shù)向量λ（j-1）替代未知的真實參數(shù)向量。這一過程產(chǎn)生了不可觀測狀態(tài)ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數(shù)λ的一個估計 作為一階條件下似然函數(shù)解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區(qū)制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構(gòu)造新的參數(shù)向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數(shù)值。

實證結(jié)論：經(jīng)對壓力指數(shù)和預警指標數(shù)據(jù)進行處理測算，得出A省區(qū)區(qū)域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉(zhuǎn)移概率指數(shù)42%。“高風險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結(jié)構(gòu)決定，2001 年股市低迷，資金流向商業(yè)銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構(gòu)資金流出主要方式，單一的融資結(jié)構(gòu)會滋生企業(yè)資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發(fā)現(xiàn)和資源優(yōu)化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區(qū)區(qū)域金融風險防范對策建議

區(qū)域金融風險指標體系建設(shè)，可以及時監(jiān)測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區(qū)域金融風險，建立完善的金融信息系統(tǒng)，維護金融穩(wěn)定，還要從四個方面建立區(qū)域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構(gòu)更為廣泛的監(jiān)管權(quán)，實行分業(yè)監(jiān)管和混業(yè)監(jiān)管相結(jié)合的金融監(jiān)管體制，負責本轄區(qū)金融穩(wěn)定。

（二）建立健全區(qū)域系統(tǒng)性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調(diào)控指標體系，實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟、地區(qū)金融動態(tài)監(jiān)控，深入把握銀行業(yè)、非銀行金融機構(gòu)、證券業(yè)和保險業(yè)的運行情況，加強歷史數(shù)據(jù)的積累和分析，及時規(guī)避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

區(qū)域金融風險監(jiān)測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區(qū)域金融穩(wěn)定組織領(lǐng)導與協(xié)調(diào)機制，加強溝通協(xié)調(diào)，分工協(xié)作、各負其責，實現(xiàn)政策措施互動，搭建風險監(jiān)管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關(guān)注企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量及資金流向，防止實體經(jīng)濟下滑演變?yōu)榻鹑陲L險，建立有效的金融風險非現(xiàn)場監(jiān)測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監(jiān)測力度，完善金融突發(fā)事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩(wěn)定。

參考文獻

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[3]馬輝.中國金融風險指標體系構(gòu)建與預警研究[D].吉林大學，2009。

[4]汪祖杰，吳江.區(qū)域金融安全指標體系及其計量模型的構(gòu)建[J].經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理，2006，（3）：20-22。

[5]周小川.關(guān)于改變宏觀和微觀順周期性的進一步探討[OL].www.pbc.gov.cn，2009-3-26。

The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進

Markov模型能夠刻畫危機期的內(nèi)生性，該模型被廣泛應用于建立金融危機預警系統(tǒng)，利用MS-VAR模型以壓力指數(shù)為因變量，重點預警指標體系作為自變量，構(gòu)造宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟和地區(qū)金融預警模型，將金融風險區(qū)分為：“低風險”、“中風險”和“高風險”三種程度。

參數(shù)估計：馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的向量自回歸過程在考慮下一個K維時間序列y =（y ，Λ，y ）'構(gòu)成的p階向量自回歸過程：

y =v+A y +Λ+A y +μ （1）

其中t=1，Λ，T，u ～IID（O，∑），y ，∧，y 為已知變量。假如誤差服從正態(tài)分布，即u ～IID（0，∑），則方程（1）為穩(wěn)態(tài)高斯VAR（p）模型的截距形式，可以表示成：

y -u=A （y -u）+Λ+A （y -u）+u （2）

其中，u=（I -∑ A ） v是k×1維均值。

模型構(gòu)建：使用MS-VAR模型，假設(shè)區(qū)制變量s ∈1，ΛM是一個離散狀態(tài)的馬爾科夫鏈過程，轉(zhuǎn)移概率為：

P =Pr（s =j|s =i），∑ P =1 P ∈1，ΛM （3）

將方程（2）寫成階數(shù)為p，區(qū)制數(shù)為M的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移形式：

y -μ（s ）=A （s ）（y -μ（s ））+Λ+A （s ）（y -u（s ））+u （4）

其中，u ～IID（0，∑（s ）），μ（s ），A （s ），Λ，A （s ），∑（s ）是用來描述參數(shù)μ，A ，Λ，A 和∑對于已實現(xiàn)區(qū)制s 依賴的變參數(shù)函數(shù)，即，

μ（s ）=μ s =1Mμ s =M （5）

在模型（4）刻畫均值過程中，如果區(qū)制實現(xiàn)轉(zhuǎn)移，則均值平滑的假設(shè)并不合理，則需引入帶截距項的區(qū)制轉(zhuǎn)移模型：

y =v（s ）+A （s ）y +Λ+A （s ）y +u （6）

通常情況下，截距項狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）和均值狀態(tài)依賴模型MSI（M）-VAR（p）就能夠滿足不同的需要形式。使用極大似然估計（ML）算法——期望最大化算法（EM）估計模型（4）或者模型（6）。EM算法的每一步迭代均由兩步組成：“第一步為求期望過程（簡稱E步），即利用極大化過程最后一步的估計參數(shù)向量λ（j-1）替代未知的真實參數(shù)向量。這一過程產(chǎn)生了不可觀測狀態(tài)ζt（ζt記錄了馬爾科夫鏈的歷史）平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））的估計；第二步為求極大值過程（簡稱M步），導出參數(shù)λ的一個估計 作為一階條件下似然函數(shù)解，然后使用求期望過程最后一步得到的平滑概率Pr（ζ|Y，λ（t-1））替代條件區(qū)制概率Pr（ζ|Y，λ）”。構(gòu)造新的參數(shù)向量λ使得濾波及平滑概率在下一步求期望步驟中有所變化，并保證每一步似然函數(shù)值。

實證結(jié)論：經(jīng)對壓力指數(shù)和預警指標數(shù)據(jù)進行處理測算，得出A省區(qū)區(qū)域金融風險MS-VAR平滑概率63%估計值小于0.5“低風險”，21%概率“中風險”，16%概率“高風險”，風險轉(zhuǎn)移概率指數(shù)42%。“高風險”主要集中在2001年、2005年個別月份，這是由中國的金融體系結(jié)構(gòu)決定，2001 年股市低迷，資金流向商業(yè)銀行，銀行體系風險積聚，銀行貸款成為銀行機構(gòu)資金流出主要方式，單一的融資結(jié)構(gòu)會滋生企業(yè)資本金不足，使得社會投資杠桿率非常高，伴隨股市過度投機和泡沫化的傾向，缺乏價值發(fā)現(xiàn)和資源優(yōu)化配置功能，帶來較大的金融風險。

五、完善A省區(qū)區(qū)域金融風險防范對策建議

區(qū)域金融風險指標體系建設(shè)，可以及時監(jiān)測金融風險并做出反應，但要從根本上防范區(qū)域金融風險，建立完善的金融信息系統(tǒng)，維護金融穩(wěn)定，還要從四個方面建立區(qū)域金融風險防范長效機制。

（一）進一步明確央行在宏觀審慎管理中的職責

明確中央銀行在宏觀審慎管理中的具體職責，賦予央行分支機構(gòu)更為廣泛的監(jiān)管權(quán)，實行分業(yè)監(jiān)管和混業(yè)監(jiān)管相結(jié)合的金融監(jiān)管體制，負責本轄區(qū)金融穩(wěn)定。

（二）建立健全區(qū)域系統(tǒng)性風險預警體系

建議建立不同層次的預警機制，因地制宜健全風險調(diào)控指標體系，實現(xiàn)宏觀經(jīng)濟、地區(qū)經(jīng)濟、地區(qū)金融動態(tài)監(jiān)控，深入把握銀行業(yè)、非銀行金融機構(gòu)、證券業(yè)和保險業(yè)的運行情況，加強歷史數(shù)據(jù)的積累和分析，及時規(guī)避風險。

（三）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

區(qū)域金融風險監(jiān)測管理需要“一行三會”與地方政府部門相互合作，建立區(qū)域金融穩(wěn)定組織領(lǐng)導與協(xié)調(diào)機制，加強溝通協(xié)調(diào)，分工協(xié)作、各負其責，實現(xiàn)政策措施互動，搭建風險監(jiān)管信息共享平臺，形成防范和化解金融風險的合力。

（四）建立基于宏觀審慎管理框架的地區(qū)協(xié)調(diào)制度

深入推進“兩管理、兩綜合”工作，重點關(guān)注企業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量及資金流向，防止實體經(jīng)濟下滑演變?yōu)榻鹑陲L險，建立有效的金融風險非現(xiàn)場監(jiān)測制度，加大對跨境資金流動和大額可疑交易的監(jiān)測力度，完善金融突發(fā)事件應急處置預案，做到迅速反應切實維護金融穩(wěn)定。

參考文獻

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The Empirical Study on the Regional Financial Stability and the Risk Prevention

——A Case of A Province

TANG Li YAN Shuoguo

（Hami Municipal Sub-branch PBC， Hami Xingjiang 839000）

Abstract：To carry out the responsibility of the financial business in the new period is to stick to preventing and defusing financial risks which is the lifeline of the financial business. The paper expounds the importance of the regional financial risk prevention， constructs the index system of the financial risk prevention using pressure index from three aspects such as macro economy， regional economy and regional finance， makes Granger causality test， establishes MS-VAR risk early warning model， demonstrates the financial risk level of A province， and finally puts forward risk prevention countermeasures and suggestions aiming to strengthen grass-roots central bank financial supervision and maintain the local financial stability.

Keywords：financial stability； early warning model； pressure index

責任編輯、校對：張德進