（中國人民銀行永川中心支行，重慶市 402160；中國人民銀行拉薩中心支行，西藏自治區(qū)拉薩市 850000）

一、引言與文獻述評

地方國庫現(xiàn)金管理操作通常被當作是提高地方財政庫存資金使用效益的一種有效方式，亦可成為實現(xiàn)地方財政政策與貨幣政策有效協(xié)調的相機抉擇性工具，需要地方財政部門科學地預測和控制國庫現(xiàn)金流量，在恰當評估本級財政國庫資金收支情況和國庫現(xiàn)金凈流動的基礎上，設定較為合理的財政庫底目標余額。在現(xiàn)行制度框架下，確定一個相對合理的地方財政庫底目標余額，需統(tǒng)籌兼顧財政資金安全、財政國庫支付流動性需求和財政國庫賬戶資金保值增值。

自地方財政國庫現(xiàn)金管理操作在省級層面全面鋪開后，國內一些學者在國庫現(xiàn)金管理與財政庫底目標余額穩(wěn)定體系等方面展開相關研究，大都認為各級財政部門開展國庫現(xiàn)金管理商業(yè)銀行定期存款操作，要加強對財政資金收支現(xiàn)金流的預測與管理，建立庫底資金的最優(yōu)余額目標制度。許多學者借鑒國內外企業(yè)財務管理經(jīng)驗，嘗試運用Baumol模型、Miller－Orr模型多種方法對地方財政庫底最優(yōu)目標余額規(guī)模進行估算。

目前，地方國庫現(xiàn)金管理操作使用短期商業(yè)定期存款這一工具，方式和渠道均較為單一，地方國庫現(xiàn)金尚不具備每日進行投融資的條件，運用投融資成本收益均衡理論與我國實際不符。實踐上來看，當前地方財政財政庫底目標余額規(guī)模的預測與確定，是在多重條件約束下保障財政支出支付的最低余額規(guī)模。本文在傳統(tǒng)預測模型的基礎上，將金融機構風險度量技術中的在險價值VaR模型引入到國庫現(xiàn)金管理，測算A省（區(qū)）在國庫應留存的最優(yōu)庫底余額臨界點規(guī)模。

二、VaR模型測算地方財政庫底目標余額的原理分析

（一）VaR方法原理

VaR方法即風險價值模型（Value at Risk，簡稱VaR），也稱為在險價值方法，多用于金融機構的風險管控，旨在確定為防范市場風險所要求的最低資本存量。在險價值（VaR值）是指一定概率水平（置信度）下，某一金融資產或證券組合價值在未來特定時期內，可能面臨的最大損失。在實際應用時，它通常是計算出的一個臨界點的金額（數(shù)目），對國庫現(xiàn)金的各項頭寸管理，如清算頭寸、儲備頭寸、投資頭寸等管理帶來有益參考。本文正是借助VaR模型，來測算出A?。▍^(qū)）地方國庫庫底最優(yōu)目標余額水平。根據(jù)VaR模型數(shù)理分析，本文將置信水平選擇為95%，意味著國庫內的庫款資金頭寸能夠覆蓋全年95%的交易日的支付需要，也可以根據(jù)自身實際情況適當予以調整該參數(shù)。為確定VaR值周期，本文選取2015年-2019年5年間A?。▍^(qū)）本級財政每日國庫庫款余額數(shù)據(jù)。

（二）VaR模型測算地方財政庫底目標余額應用與計算

在測算計算VaR值的方法中，“歷史模擬法”以地方財政國庫資金凈流量歷史數(shù)據(jù)樣本的直方圖作為真實分布的估計，分布的形式也完全由數(shù)據(jù)決定，不會丟失和歪曲信息，可以避免模型風險，更適用于國庫現(xiàn)金管理的VaR值求解。

本文運用歷史模擬法求解VaR值過程中，采用核密度估計法來擬合地方國庫現(xiàn)金凈流量（NET）的分布特征。然后對NET的樣本分布進行擬合，采用核密度估計，最后后利用NET所服從核密度估計分布函數(shù)的反函數(shù)，在置信水平1-α的條件下求出相應VaR值。

三、A省（區(qū)）地方財政國庫庫底目標余額的測算

對2015—2019年A?。▍^(qū)）地方財政國庫的日凈流量序時數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計特征描述和分布狀況分析，之后使用歷史模擬法中的核密度估計法對A省（區(qū)）財政國庫庫底目標余額進行測算。

（一）A?。▍^(qū)）財政國庫現(xiàn)金流的描述性統(tǒng)計

A省（區(qū)）地方財政國庫的日凈流量序時數(shù)據(jù)為2015—2019年每日省本級的國庫支出減去收入得出樣本數(shù)據(jù)，并將樣本數(shù)據(jù)按年份構造出NET2015—NET2019共5個變量。這5個變量的基本統(tǒng)計特征主要體現(xiàn)為:5年間A?。▍^(qū)）地方國庫財政收支每日凈流出均值的差異很小，介于0億元-1億元的區(qū)間之內。但從樣本數(shù)據(jù)標準差的變化和不同的分位數(shù)變動情況來觀察，5年間A?。▍^(qū)）地方國庫財政收支每日凈流出的波動在不斷擴大，凈流出的最值的絕對值也在不斷增加。

（二）A?。▍^(qū)）財政國庫現(xiàn)金凈流出的分布特征

為了準確地分析樣本數(shù)據(jù)的分布特征，本文借鑒學者經(jīng)驗，使用偏度和峰度聯(lián)合檢驗（S-K檢驗）以及科爾莫戈羅夫檢驗（K-S檢驗）來進一步判定A省（區(qū)）國庫現(xiàn)金凈流出量樣本數(shù)據(jù)的正態(tài)性。數(shù)據(jù)計量結果表明，這兩個檢驗在0.05的顯著性水平上都否定了NET變量服從正態(tài)分布的假設，可以得出5年間的A?。▍^(qū)）地方財政國庫現(xiàn)金凈流出數(shù)據(jù)都不服從正態(tài)分布。

（三）庫底目標余額的測算

根據(jù)前文對樣本數(shù)據(jù)的計量分析所得出的結論，可以確定在利用核密度估計法求解 VaR值時，窗寬h是整個模型唯一的參數(shù)。當窗寬越大時，估計也越平滑。h值可以通過選擇使?jié)u近MISE最小的h 值來得到。借鑒學者Martinez& Martinez(2002)的做法，使用Normal Reference Rule來確定窗寬。由于不同的核函數(shù)形式對核密度估計結果影響都不會十分明顯，本文采用最常見的高斯核函數(shù)作為核函數(shù)來估計核密度，之后利用各NET變量的核密度估計函數(shù)來求解95%置信水平下的分位數(shù)，即可得到各年A?。▍^(qū)）地方國庫凈流出量的VaR值。

通過計算，2015年、2016年兩年VaR測算值都在60億元以下；2016年、2017兩年的測算值則在60-70億元之間；2019的年VaR值約為80億元。因此，隨著地方經(jīng)濟社會發(fā)展進步，國庫資金收支規(guī)模必定會擴大。穩(wěn)健起見，可將這5年VaR值的最大值確定為A省（區(qū)）本級地方財政庫底目標余額，并取整為80億元。當本級財政國庫余額高于80億元時，可根據(jù)現(xiàn)金流預測情況將多余的庫存現(xiàn)金通過短期商業(yè)銀行定期存款等形式轉出國庫；當庫底余額低于80億元時，調入相應資金回庫予以補足，進而實現(xiàn)在保證地方財政支出需求的前提下維持財政國庫庫底余額相對穩(wěn)定的目的。

以上以A?。▍^(qū)）為例介紹了VaR 模型在測算地方財政國庫庫底目標余額中的方法應用。需要指出是：第一，可以選擇更高的置信水平。如將置信度定為97.5% 或99%，置信水平越高表示地方財政支付安全的保障度越好，因A?。▍^(qū)）地方國庫庫存整體規(guī)模較小，本文采用95%的置信水平，造成的誤差也不會太大。第二，地方庫底目標余額的估算與設定是并不一定是靜態(tài)的。隨著地方經(jīng)濟發(fā)展、宏觀政策調整和財政收支管理水平的提高，流入流出更加匹配，現(xiàn)金凈流量標準差會降低，庫底目標余額值也會隨之下降。保持動態(tài)的最好做法是每隔1年或2年時間進行重新測算調整。在能充分滿足財政資金支付需求的基本前提下，國庫庫底目標余額越低，表示地方財政國庫資金管理水平越高。

四、結論與啟示

本文通過運用A?。▍^(qū)）自治區(qū)本級財政國庫實際收支數(shù)據(jù)，測算出當前A?。▍^(qū)）自治區(qū)本級庫底目標余額應設定在80億元。分析來看，如何在保障財政資金支付安全穩(wěn)健的前提下，進一步優(yōu)化地方財政庫底目標余額測算模型與流程，建立起與之配套的國庫資金管理制度，是今后地方國庫現(xiàn)金管理精細化并向縱深發(fā)展的關鍵環(huán)節(jié)。實踐中，許多省份均是在較高庫存余額的條件下十分謹慎地進行現(xiàn)金操作，必然會帶來地方財政國庫資金效益的損失。

本文研究的目的就是在借鑒和對比傳統(tǒng)測算模型的基礎上，尋求更加科學、適用的地方財政庫底目標余額的方法。研究結論是：地方國庫現(xiàn)金管理在制度層面首先要遵循安全性、流動性、收益性相統(tǒng)一的原則，以及協(xié)調性原則，既要確保財政資金安全和地方財政資金支付流動性需求，實現(xiàn)財政資金保值、增值，又要充分考慮對銀行業(yè)等金融市場市場流動性的影響，與貨幣政策操作保持協(xié)調性。從當前實踐來看，尤其是在近期新冠疫情影響下，真正做好“六穩(wěn)”工作，落實“六?！比蝿?，地方財政支出壓力巨大，首要的是防范支付風險，把財政資金用到最需要的地方，這就需要測算出安全、合理的地方財政庫底目標余額。在險價值VaR方法和模型，就是在一定置信水平和一定持有期內，測算出國庫應保有的最優(yōu)庫底余額臨界點規(guī)模。在這個規(guī)模的基礎上，能有效避免資金閑置，進而由于庫款賬戶余額過大導致財政資金的效益損失，又可以在一定范圍內有效控制好包括支付風險在內的風險損失。