董沼慧??

摘 要：結(jié)合江蘇省實(shí)際，通過實(shí)地調(diào)查和問卷調(diào)查，分析江蘇省發(fā)展新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中面臨的風(fēng)險來源，并以徐州市豐縣某村鎮(zhèn)銀行為例，對江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險進(jìn)行評價和分析，得出江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險內(nèi)部控制和外部控制的對策和建議。

關(guān)鍵詞：新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)；風(fēng)險控制；層次分析法；ARIMA模型

中圖分類號：F83 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A doi：10.19311/j.cnki.16723198.2017.27.048

江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的建立，發(fā)展了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，活躍了農(nóng)村金融市場，為社會主義新農(nóng)村建設(shè)提供了資金支持，但是，新農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在風(fēng)險管理和控制方面還是缺乏重視和經(jīng)驗(yàn)。但江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)在取得成效的同時，還存在市場定位不清晰、規(guī)模小、聲譽(yù)和知名度不高、抗風(fēng)險能力弱等諸多問題。一個完善的金融體系是以良好的風(fēng)險的管理和控制為前提的。本文研究江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險控制，分析江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)建立中存在的風(fēng)險，并對風(fēng)險進(jìn)行有效識別和監(jiān)測，對江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險防范和風(fēng)險管理具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。

1 江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險識別及風(fēng)險特征

1.1 信用風(fēng)險

信用風(fēng)險，又稱違約風(fēng)險。是指債務(wù)人因?yàn)榉N種原因不能按時償還債務(wù)或貸款，使債權(quán)人不能獲得預(yù)期收益而遭受損失的可能性。對于江蘇省的農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)而言面臨的信用風(fēng)險因素包含：①農(nóng)業(yè)生產(chǎn)具有一定的生產(chǎn)規(guī)律，受自然條件的影響很大，這種“靠天吃飯”的生產(chǎn)規(guī)律影響江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險；②農(nóng)村中小企業(yè)和農(nóng)民自有資產(chǎn)少，抵押品嚴(yán)重不足，很難滿足銀行的抵押要求；③從江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的組織結(jié)構(gòu)上來看，組織結(jié)構(gòu)單一，難以有效抵抗信用風(fēng)險；④江蘇省農(nóng)村金融環(huán)境缺乏完善的信用體系。

截至2016年3月31日，江蘇省農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)不良貸款情況見下表1，農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)（含農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村信用社、村鎮(zhèn)銀行）。

1.2 操作風(fēng)險

由于江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)屬于新興事物，出現(xiàn)的時間比較短，尚處于起步階段，規(guī)模較小，內(nèi)部的各項(xiàng)管理制度還不健全，系統(tǒng)流程的設(shè)計(jì)還不盡合理，這就很容易造成系統(tǒng)上的漏洞或是執(zhí)行流程過程中的不嚴(yán)格態(tài)度，很容易引發(fā)內(nèi)部的操作風(fēng)險。另外，鑒于各方面條件的限制，江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的大多數(shù)內(nèi)部員工多為在當(dāng)?shù)卣衅傅娜藛T，素質(zhì)普遍不高，合規(guī)操作的意識較差，缺乏風(fēng)險防范的意識，而且新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部人員數(shù)量較少，容易導(dǎo)致機(jī)構(gòu)內(nèi)部的經(jīng)營管理制度很難嚴(yán)格執(zhí)行，一些業(yè)務(wù)操作上的環(huán)節(jié)規(guī)定的監(jiān)督約束流程也會流于形式，從而使江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的操作風(fēng)險加大。

1.3 流動性風(fēng)險

江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)面臨的流動性風(fēng)險主要來自兩個方面：一方面，由于村鎮(zhèn)銀行和農(nóng)村資金互助組織等新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)現(xiàn)金儲備不足導(dǎo)致農(nóng)村儲戶集中的提款要求；另一方面，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的季節(jié)性因素，儲戶提款和貸款的高峰期比較集中，正是在銀行資金短缺的時候貸款的需求比較旺盛，而新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)地處的農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)，自身籌措資金的能力有限，所以，新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)信貸資金來源（如儲戶存款）與資金運(yùn)用的期限不匹配，給江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)帶來很大的流動性風(fēng)險。

1.4 內(nèi)部控制風(fēng)險

在調(diào)研的過程中我們發(fā)現(xiàn)，江蘇省的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中部分機(jī)構(gòu)未設(shè)置內(nèi)部的監(jiān)管部門，如監(jiān)事會和董事會，部分機(jī)構(gòu)設(shè)置了監(jiān)事會和董事會，卻未能發(fā)揮應(yīng)有的職能，比如某些村鎮(zhèn)銀行，董事長一般由發(fā)起行的村鎮(zhèn)銀行管理部門老總兼任，一般兼任多個地方的董事長且屬于兼職董事長，一年也只去村鎮(zhèn)銀行待幾天，時間較短，這種做法致使江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)治理結(jié)構(gòu)不完善，內(nèi)部控制制度不健全，風(fēng)險防范機(jī)制不完備，這嚴(yán)重違背了新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)服務(wù)“三農(nóng)”的宗旨，也會造成內(nèi)部貸款經(jīng)營業(yè)務(wù)的混亂，帶來不可預(yù)知的風(fēng)險。

1.5 聲譽(yù)風(fēng)險

為了持續(xù)審慎地加強(qiáng)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)聲譽(yù)風(fēng)險監(jiān)管，2009年8月25日，銀監(jiān)會就已發(fā)布《商業(yè)銀行聲譽(yù)風(fēng)險管理指引》，江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)積極落實(shí)了相關(guān)規(guī)定，將聲譽(yù)風(fēng)險管理納入公司治理及全面風(fēng)險管理體系，大多數(shù)新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)風(fēng)險管理水平得到了極大的提升，然而，當(dāng)前江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)聲譽(yù)風(fēng)險管理還沒有引起足夠重視，聲譽(yù)風(fēng)險管理體制還不完善，輿情管理工作運(yùn)行還不完善，輿情聲譽(yù)風(fēng)險時有發(fā)生，如未及時遏制住謠言造成集中取款事件、騙貸、非法集資等惡劣事件都給江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)帶來了很大的聲譽(yù)風(fēng)險，如何提升江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)風(fēng)險管理水平成為必須重新審視的現(xiàn)實(shí)問題。

1.6 區(qū)域風(fēng)險

江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)面臨的客戶大多是農(nóng)民和農(nóng)村中小型企業(yè)，面臨的市場為農(nóng)村市場，農(nóng)業(yè)是農(nóng)村市場的主要產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)受自然條件影響大，收入有很大的不穩(wěn)定性，蘊(yùn)藏著很大的風(fēng)險。農(nóng)業(yè)屬于是弱勢產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一，受自然因素的約束性大，抵抗自然災(zāi)害的能力較弱，往往某一地區(qū)，某一產(chǎn)業(yè)受環(huán)境因素影響，發(fā)展受損，就會影響到該地區(qū)整個經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從而影響到該地區(qū)的收入水平，進(jìn)而影響到該地區(qū)農(nóng)戶的還貸能力，從而給新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)帶來區(qū)域性的產(chǎn)業(yè)風(fēng)險。另外，根據(jù)銀監(jiān)會的有關(guān)政策規(guī)定，新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)中村鎮(zhèn)銀行只能帶給該地區(qū)的農(nóng)村中小企業(yè)和農(nóng)民，而農(nóng)村資金互助組織只能帶給組織內(nèi)部社員，更加大了出現(xiàn)這種風(fēng)險狀況的可能性。

2 構(gòu)建江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價指標(biāo)體系

2.1 風(fēng)險評價指標(biāo)體系的確立

經(jīng)過對江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的實(shí)地調(diào)查、查閱大量的相關(guān)文獻(xiàn)，借鑒了王建英，王秀芳（2010）對農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價體系的建立，初步將江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險影響因素分為內(nèi)部風(fēng)險影響因素和外部風(fēng)險影響因素。隨后，通過電子郵件調(diào)查問卷和直接訪談的形式，綜合江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)高管人員和高校從事農(nóng)村金融研究的專家教授的意見和建議后，對江蘇省新型金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素指標(biāo)進(jìn)行增減修改。最后，確立了江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素指標(biāo)體系：其中一級指標(biāo)有2個，分別為江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險影響因素和外部風(fēng)險影響因素；二級指標(biāo)共9個，其中江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險影響因素有6個，外部風(fēng)險影響因素有3個；三級指標(biāo)共27個，其中江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險影響因素三級指標(biāo)20個，外部影響因素指標(biāo)7個。endprint

2.2 風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重的確定

風(fēng)險評價指標(biāo)的確定方法采用的是層次分析法（AHP），層次分析法通過集中、綜合專家們的經(jīng)驗(yàn)，將分散的專家們的意見數(shù)量化，構(gòu)造自下而上遞階層次結(jié)構(gòu)的判斷矩陣，利用數(shù)學(xué)方法通過計(jì)算得出下層指標(biāo)對上層指標(biāo)以及總目標(biāo)的貢獻(xiàn)程度，即權(quán)重，最后得出江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價指標(biāo)重要性的排序結(jié)果。指標(biāo)總排序見表3。

2.3 風(fēng)險影響因素權(quán)重分析結(jié)論

通過專家打分法和層次分析法對江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素的分析結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

（1）在江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素排序結(jié)果中，內(nèi)部風(fēng)險影響因素所占比重明顯高于外部風(fēng)險影響因素所占比重。江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)建設(shè)尚處于起步階段，內(nèi)部控制機(jī)制和管理制度還不健全，缺乏實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致其內(nèi)部風(fēng)險影響因素高于外部風(fēng)險影響因素。所以，江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)要著重加強(qiáng)自身建設(shè)、健全內(nèi)部控制制度、提升自我管理水平，來有效降低其經(jīng)營風(fēng)險。

（2）流動性因素在江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素二級指標(biāo)中所占比重最大，是最主要的風(fēng)險影響因素。江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)所服務(wù)的對象的特殊性，其主要面向農(nóng)村金融市場，服務(wù)于農(nóng)村中小企業(yè)和農(nóng)民，其收入主要依賴于種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、畜牧業(yè)等，受自然條件影響大，且儲蓄和投資有很強(qiáng)的季節(jié)性特點(diǎn)，貸款、取款月份比較集中，對金融機(jī)構(gòu)的流動性要求大。同時，農(nóng)民的信息判斷水平較弱，一家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)問題，往往就會引起“擠兌”的羊群效應(yīng)，直接影響金融機(jī)構(gòu)的生存，所以江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的流動性風(fēng)險隱患比較大，需引起高度重視。

（3）管理能力在江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險影響因素二級指標(biāo)中排到了第二位，緊隨流動性因素之后。在影響管理能力因素的指標(biāo)中，內(nèi)控制度健全、風(fēng)險防范機(jī)制和員工素質(zhì)所占比重比較大。金融機(jī)構(gòu)的管理能力直接影響其對各個風(fēng)險的控制和防范。江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)規(guī)模較小，組織結(jié)構(gòu)較單一，內(nèi)控制度和風(fēng)險防范機(jī)制還不健全。并且江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)員工人數(shù)較少、員工素質(zhì)普遍較低，基本上都是從當(dāng)?shù)卣惺盏娜藛T，缺乏懂銀行信貸管理和風(fēng)險管理的復(fù)合型人才。所以，江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)要重視健全內(nèi)部控制制度，完善風(fēng)險防范機(jī)制，同時加強(qiáng)員工的業(yè)務(wù)和管理水平的培訓(xùn)，提高員工素質(zhì)，提高金融機(jī)構(gòu)的綜合管理能力，來降低江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的整體風(fēng)險。

（4）從分析結(jié)果我們還可以看出，收益性因素在江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險影響因素指標(biāo)中排名靠后。雖然盈利性是金融機(jī)構(gòu)的首要目標(biāo)，但是新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)是在服務(wù)“三農(nóng)”、發(fā)展農(nóng)村金融的特殊背景下產(chǎn)生的，所以收益性的重要程度要低一些。

總之，要加強(qiáng)江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險控制，降低其風(fēng)險水平，就要著重加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險控制，提高自有資本金水平，提高資產(chǎn)和負(fù)債管理水平，健全內(nèi)部控制制度，加強(qiáng)風(fēng)險防范機(jī)制，防止和減少不良貸款，提高風(fēng)險管理水平，降低流動性風(fēng)險、安全性風(fēng)險等等。同時，還要提高員工素質(zhì)，降低操作風(fēng)險。

3 豐縣某村鎮(zhèn)銀行的風(fēng)險評價

通過專家打分法和層次分析法得出了江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重，并且可以看出應(yīng)著重加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險因素的控制。為了能對江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險狀況有一個整體的把握和進(jìn)行全面的分析，本文選取了江蘇省徐州市豐縣W村鎮(zhèn)銀行為樣本，運(yùn)用一定的方法和模型（ARIMA模型）對該銀行風(fēng)險狀況進(jìn)行綜合的評價。

江蘇省新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)各風(fēng)險影響因素的指標(biāo)、指標(biāo)權(quán)重和指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值如下表4所示。

3.1 樣本銀行的風(fēng)險值分析

3.1.1 定量指標(biāo)風(fēng)險值的計(jì)算

首先，對指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

Y=X-BB

其中，X代表風(fēng)險指標(biāo)的實(shí)際數(shù)據(jù)，B代表該風(fēng)險指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值。指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值是參考了中國商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管指標(biāo)和巴塞爾新協(xié)議的有關(guān)規(guī)定而確定的。

其次，根據(jù)風(fēng)險指標(biāo)權(quán)重和風(fēng)險指標(biāo)的實(shí)際值，計(jì)算出金融機(jī)構(gòu)定量指標(biāo)的風(fēng)險系數(shù)大小。計(jì)算公式如下：

其中， n代表同一指標(biāo)層的樣本數(shù)。

二級指標(biāo)因素中定量指標(biāo)包括資本充足性、流動性、安全性、收益性和發(fā)展能力等風(fēng)險因素。定量指標(biāo)的風(fēng)險和記為“A”。

3.1.2 定性指標(biāo)風(fēng)險值的計(jì)算

二級指標(biāo)因素中定性指標(biāo)包括管理能力和金融法律等外部風(fēng)險因素。將管理能力的風(fēng)險值記為“G”，將外部風(fēng)險因素的風(fēng)險值記為“E”。由于在內(nèi)部風(fēng)險因素中，管理能力所占比重為0.2202，其它內(nèi)部影響因素指標(biāo)所占比重為0.7798，所以，管理能力指標(biāo)的風(fēng)險值G=0.2202A/0.7798。同理，外部風(fēng)險因素的風(fēng)險值E=（A+G）*0.1667/0.8333。

根據(jù)W村鎮(zhèn)銀行2012-2014年風(fēng)險指標(biāo)的相關(guān)數(shù)據(jù)，以季度為單位，按照風(fēng)險值計(jì)算公式，得出江蘇省W村鎮(zhèn)銀行的風(fēng)險值如下表5所示。

3.1.3 風(fēng)險值的分析

W村鎮(zhèn)銀行成立于2011年下半年，通過表5可以看出，W村鎮(zhèn)銀行的風(fēng)險值總體來說是比較高的，尤其在成立之初風(fēng)險值很高，雖然在2013年和2014年上半年風(fēng)險有所下降，但還是大于1，且在2014年下半年以來風(fēng)險有不斷上升的趨勢。另外，通過表5還可以看出，除了收益性和發(fā)展能力風(fēng)險，資本充足性、流動性、安全性、管理能力等風(fēng)險在成立之初都比較高，成立之初，資本積累還較少，經(jīng)驗(yàn)較少，內(nèi)部控制制度和風(fēng)險防范機(jī)制需要建設(shè)，需要對市場有一定的適應(yīng)能力，所以，在成立之初，W村鎮(zhèn)銀行經(jīng)營還不穩(wěn)定，風(fēng)險較高。

從流動性風(fēng)險值的變動來看，W村鎮(zhèn)銀行自2013年以來流動性風(fēng)險有不斷上升的趨勢。這可能與村鎮(zhèn)銀行面臨的農(nóng)村金融市場的特殊性有關(guān)，W村鎮(zhèn)銀行服務(wù)于農(nóng)村中小企業(yè)和農(nóng)民，其收入主要依賴于種植業(yè)、養(yǎng)殖業(yè)、畜牧業(yè)等，不僅收入水平較低，而且受自然條件影響大，且農(nóng)戶儲蓄和投資有很強(qiáng)的季節(jié)性特點(diǎn)，貸款、取款月份比較集中，對金融機(jī)構(gòu)的流動性要求大。endprint

從安全性風(fēng)險值的變動來看，W村鎮(zhèn)銀行的安全性風(fēng)險有逐年下降的趨勢。說明W村鎮(zhèn)銀行的不良貸款、逾期貸款控制得比較好，比較重視對風(fēng)險的防范。

從管理能力風(fēng)險值的變動來看，W村鎮(zhèn)銀行的管理能力方面的風(fēng)險有上升的趨勢。說明W村鎮(zhèn)銀行的法人治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制制度、風(fēng)險防范機(jī)制和員工素質(zhì)低方面的不足給W村鎮(zhèn)銀行的經(jīng)營管理帶來越來越大的風(fēng)險。

綜合圖標(biāo)分析，可以得出，W村鎮(zhèn)銀行總體風(fēng)險水平較高，亟待得到管理和控制，尤其需著重加強(qiáng)流動性風(fēng)險、發(fā)展能力和管理能力等方面的風(fēng)險控制。

3.2 樣本銀行的風(fēng)險預(yù)測

根據(jù)得到的W村鎮(zhèn)銀行的風(fēng)險值，運(yùn)用金融時間序列中單整自回歸移動平均模型（ARIMA模型）進(jìn)行樣本銀行總風(fēng)險的分析與預(yù)測。

ARIMA（p， d， q）模型中，AR是自回歸，p是自回歸項(xiàng)；MA為移動平均，q為移動平均項(xiàng)數(shù)，d為時間序列成為平穩(wěn)時所的做差分次數(shù)。ARIMA（p， d， q）模型的實(shí)質(zhì)就是差分運(yùn)算與ARMA（p， q）模型的組合，即ARMA（p， q）模型經(jīng)過d次差分后，即為ARIMA（p， d， q）模型。ARIMA（p， d， q）模型主要是針對非平穩(wěn)序列進(jìn)行預(yù)測的。

3.2.1 時間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對時間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，多采用ADF單位根檢驗(yàn)，置信水平為5%，通過Eviews軟件對江蘇省W村鎮(zhèn)銀行總風(fēng)險值的時間序列平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，得出的檢驗(yàn)結(jié)果如下表6所示。

通過上表5的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，t統(tǒng)計(jì)值-3488812小于5%顯著水平下的臨界值-3212696，所以，該時間序列是平穩(wěn)的，由于在進(jìn)行了一階差分后，此序列才是平穩(wěn)的時間序列，所以可以建立ARIMA模型進(jìn)行進(jìn)一步的預(yù)測。

3.2.2 ARIMA模型的建立

原樣本銀行時間序列命名為lnr，一階差分后的序列命名為y。建立ARIMA模型，即識別其階數(shù)（p，q，d）。由上文可知，時間序列進(jìn)行一階差分后，轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)的時間序列，所以d=1 。p和q的值需要借助時間序列的自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)，通過Eviews軟件可直接得出這兩個函數(shù)。序列y和殘差的自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)如圖1所示。

由上圖1可以看出，y序列偏自相關(guān)函數(shù)（PAC）僅在1階處超出95%的置信區(qū)間，所以，移動平均過程MA應(yīng)該是低階的，為1。自相關(guān)函數(shù)（AC）僅在滯后一階處超出95%的置信區(qū)間，所以，自回歸過程僅為1。因此，通過分析可以得出模型形式：ARMA（1，1），同時，對ARMA（1，1）進(jìn)行殘差自相關(guān)與偏相關(guān)函數(shù)分析，看是否滿足白噪聲過程，由圖2可以看出，殘差所對應(yīng)的自相關(guān)和偏相關(guān)函數(shù)均在95%的置信區(qū)間內(nèi)，因此認(rèn)為該模型是一個白噪聲過程，即模型通過檢驗(yàn)。因此，最后的模型形式為：ARIMA（1，1，1）。

得到ARIMA模型后，利用Eviews可以估計(jì)方程參數(shù)，表7為得出的模型估計(jì)結(jié)果。

3.2.3 ARIMA模型預(yù)測

得到估計(jì)模型后，運(yùn)用Eviews軟件進(jìn)行模型的預(yù)測。模型的預(yù)測結(jié)果如圖3所示。

由圖3可以看出，虛線是預(yù)測置信區(qū)間，隨著向后預(yù)測期的增加，預(yù)測置信區(qū)間也變大，說明預(yù)測期越往后，模型的預(yù)測精度越差。希爾不等系數(shù)（Theil IC）總是介于0到1之間，其數(shù)值越小，說明擬合值和真實(shí)值之間的差異越小，模型預(yù)測精度越高。而偏差率（BP），方差率（VP）和諧變率（CP）是三個相互聯(lián)系的指標(biāo)，且三數(shù)相加等于1，BP反映了預(yù)測值和真實(shí)值之間的差異，VP反映了預(yù)測值標(biāo)準(zhǔn)差和真實(shí)值標(biāo)準(zhǔn)差之間的差異，CP則用于衡量剩余誤差，當(dāng)CP較大，而BP和VP較小時，說明模型預(yù)測較為理想。所以，從圖3中可以看出，模型的預(yù)測結(jié)果較為理想。

對2012年的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合值計(jì)算，如表8所示。

綜上，通過對模型的分析和估計(jì)可以看出，對樣本銀行W村鎮(zhèn)銀行的總風(fēng)險運(yùn)用金融時間序列的ARIMA模型進(jìn)行分析，真實(shí)值和擬合值的擬合度是比較好的，同時，經(jīng)過各項(xiàng)檢驗(yàn)，模型具有一定的時效性和可操作性，因此，可以用來分析新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險。

參考文獻(xiàn)

[1]蔡則祥，劉驊.農(nóng)村新型金融機(jī)構(gòu)運(yùn)行績效集成評價——基于江蘇省的實(shí)證分析[J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究， 2013，（02）： 8996.

[2]丁竹君，尚康.我國新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險、問題與對策研究[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2013，（09）： 4446.

[3]譚文培.農(nóng)村新型金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價與預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建[J].湖南社會科學(xué)， 2014，（05）： 131134.

[4]聶勇.基于制度視角的新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險控制研究[J].浙江金融，2013，（05）：1114.

[5]王建英，王秀芳.建立新型農(nóng)村金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險評價指標(biāo)體系的探討[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2010，（04）： 306309.endprint