【摘 要】2008年次貸危機席卷全球，中國也沒能幸免。盡管我國對于金融市場監(jiān)控比較嚴格，但我國金融體系不健全是事實，仍然不能完全預防金融市場的風險。在銀行、證券、保險業(yè)這金融三駕馬車飛速發(fā)展的今天，我們有必要加強金融風險的預防工作。早在1763年，貝葉斯統計就已經被學者提出，并被認為是唯一合理的統計推斷方法，本文就是基于貝葉斯統計，對金融市場的若干風險進行研究，為我國金融安全提供一套可行的方法。

【關鍵詞】金融市場；貝葉斯統計；風險測度

一、前言

隨著金融市場的發(fā)展和全球化進程的不斷深入，多種變量的融合，金融風險的測度愈加困難。為了使金融市場中不利事件的影響降到最小，規(guī)避風險，需要我們進行風險測度，近些年來?，F有方法已經不能滿足我們對于金融風險側度的要求，這就需要我們探索新的方法，來應對金融市場的日益復雜化。

二、我國金融市場的風險構成

金融管理的三個層面是風險識別、風險測度、風險控制，其中，風險測度是風險管理的關鍵。傳統統計方法現已很難準確的對金融風險進行分析，這就需要我們探索新的技術進行金融風險的測度。

風險是指某些不利事件發(fā)生的可能性，相比于其他風險，金融風險具有廣泛性、強破壞性、傳導性、規(guī)律性和可控性的特點。一旦發(fā)生金融危機，往往對多個領域，多個國家造成巨大的損失，但通過對幾次金融危機的研究，我們也可以發(fā)現，金融危機不是不可避免的，也不是不可控制的，只要我們科學進行預估，這些危機都是可以避免的，所以需要我們特別注意金融危機的測度工作。

根據金融風險發(fā)生的多種原因和形式，可以把金融風險分為五大類，分別是市場風險、信用風險、操作風險流動性風險和法律風險。法律風險一般是國家規(guī)范、政府監(jiān)督、法律法規(guī)的管理，不考慮度量問題。流動性風險在其他風險測度時都會對流動性因子成分進行分析，不用單獨列出。所以當前主要進行測度的只有市場風險、信用風險和操作風險這三種。市場風險又稱價格風險，一般是因為商品價格、股票、匯率等市場因素的變動引起的金融機構風險，是金融體系最常見的風險；信用風險指的是因信用等級躍遷、信用價差波動、違約等事件導致的風險，狹義上可以理解成一種違約風險。主要由金融機構經營情況引起；操作風險是金融機構由于內部人員、自身系統、或外部事件造成的風險。一般只存在于銀行當中。

三、金融市場的主要成因

金融風險測度不僅是為了使我們規(guī)避風險或減少風險的，它的另一個主要作用在于透過量化數據，認清我國金融市場存在的不足和現實情況。從現實層面來講，當前金融行業(yè)的市場風險主要是由最不可控的股票風險引起的。股票市場方面，股權結構不合理、市場做空機制與退出機制不完善信息披露機制不健全、不對等、政府干預過多、利率變動、國際金融炒家對人民幣進行炒作，都是引起股票市場風險的主因。

信用風險方面，國有銀行是以國家信用作為保證的，個別違約現象不能使整個金融市場混亂，最有可能引起信用危機的就是商業(yè)銀行信用風險，雷曼兄弟的破產就是一例。當前，引起信用風險的主要因素是：投資和信貸導致金融風險累積。近十年來，我國信貸余額和GDP的比值，M2和GDP的比值都有所偏高，已經顯現出風險的跡象；不良貸款的比重偏高。美國次貸危機大家還記憶猶新，我國企業(yè)的逃債、廢債行為十分嚴重，擴大了銀行不良貸款的比重；市場融資機制不規(guī)范，信貸資金運用約束性差。2010年，對GDP貢獻率僅為1/3的國有企業(yè)拿到了90%的銀行貸款，而占社會總產值60%的非國有企業(yè)只有不到10%的貸款，可見我國融資機制的不合理性；最后，宏觀經濟波動也會引發(fā)信用危機。

操作風險方面，操作風險的表現主要為內部詐騙、外部詐騙，操作失誤等，主要原因有組織機構不健全，管理失控、內部機制不完善、業(yè)務流程設計不當、人員素質不高，專業(yè)素養(yǎng)和職業(yè)道德方面不達標。

四、如何用貝葉斯方法測度金融風險

貝葉斯方法是綜合總體信息、樣本信息和先驗信息進行推斷的一種統計方法，采用貝葉斯方法統計推斷的全部結果，就是貝葉斯統計。

進行貝葉斯統計，首先要做先驗分布選取，依據貝葉斯MCMC方法及貝葉斯統計軟件，將經驗數據輸入Winbugs軟件，根據模擬結果選取最優(yōu)分布作為參數的先驗分布，然后進行GARCH模型參數的后驗分布確定及模型參數的貝葉斯估計，進行完之后對POP模型參數進行先驗分布假定，最后進行模型的有效性檢定。需注意的是，MCMC得到的馬爾科夫鏈是否收斂于平穩(wěn)分布是需要進一步檢驗的。目前檢驗方法有Gelman與Rubin的診斷方法和Brooks-Gelman兩種。

市場貝葉斯分析方法是建立GARCH-POT模型，根據已有研究成果，GARCH-POT模型思路是假定模型參數互相獨立，且選取正態(tài)分布作為參數的先驗分布，然后聯合似然參數得出模型參數的后驗分布。再根據Pareto分布的參數選取參數先驗分布，在據此對先驗分布的超參數進行貝葉斯估計進而得出殘差估計值。

對于信用風險和操作風險，都可以利用貝葉斯方法進行測度，基于現有研究成果，本文就不進行贅述了。

五、結語

現今頻率統計度量模型對突發(fā)事件解釋失效的情況下我國股市存在著不可忽視的風險。對此，我們要規(guī)范上市公司行為，完善股市的基本法規(guī)和制度，加強金融監(jiān)管，防止投資者市場操控行為，合理把控信貸投資總量，積極支持實體經濟的發(fā)展，并要加快體制改革，優(yōu)化金融資源配置。對于金融市場的研究需要進行技術革新與升級。

參考文獻：

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[3]管皓云.基于多元Copula貝葉斯隨機波動模型的投資組合研究[D].湖南大學，2011.

[4]謝偉峰.湖南地區(qū)工業(yè)轉型升級的測度及金融支持研究[D].中南大學，2014.

作者簡介：

魏亮亮（1984年），男，山西臨縣人，漢族，現職稱：助教，學歷：碩士研究生，研究方向：金融統計。