□ 楊立生 楊 杰

(1.云南民族大學(xué) 管理學(xué)院； 2.云南民族大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院， 云南 昆明 650500 )

一、引 言

金融穩(wěn)定在全球金融危機之后變得愈發(fā)重要,為應(yīng)對這些重大金融風(fēng)險事件,監(jiān)測金融市場運行狀況對于中央銀行維護金融穩(wěn)定和進行宏觀審慎管理帶來了極大挑戰(zhàn)。伴隨著全球金融危機爆發(fā),涵蓋銀行、股票、債券和外匯市場的發(fā)達經(jīng)濟體受到金融壓力溢出的重創(chuàng)。2007年次貸危機、2012年歐債危機、2015年股票市場異常波動等金融風(fēng)險事件的發(fā)生,不僅沖擊到單個金融市場的穩(wěn)定,而且極其容易引發(fā)金融系統(tǒng)形成“多米諾骨牌”效應(yīng),導(dǎo)致跨領(lǐng)域的金融風(fēng)險溢出。國際金融危機經(jīng)驗表明,極高水平的金融壓力溢出不僅會損害金融體系,還會導(dǎo)致實體經(jīng)濟遭受重大損失。在有效防范風(fēng)險的前提下,處理好金融發(fā)展、金融穩(wěn)定和金融安全的關(guān)系,健全金融風(fēng)險預(yù)警體系,維護股市、債市、匯市平穩(wěn)運行,對于我國宏觀經(jīng)濟與金融雙重穩(wěn)定具有重要的現(xiàn)實意義。

在當前背景下,我國經(jīng)濟發(fā)展方式發(fā)生深刻變化和金融市場快速發(fā)展所累積的風(fēng)險開始暴露,我國金融體系中各個金融子市場在壓力溢出中扮演著怎樣的角色?以及金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟影響如何?這是否取決于金融失衡累積的壓力溢出大小?過去十多年我國金融壓力溢出演進軌跡如何得到合理的評價和解釋?

本文正是基于對以上問題的思考,對我國金融市場間風(fēng)險溢出進行研究,刻畫跨市場風(fēng)險溢出特征,并進一步明晰金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的動態(tài)傳導(dǎo)路徑,有利于我國金融監(jiān)管部門準確把握金融系統(tǒng)的風(fēng)險傳遞規(guī)律和深入認識金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟產(chǎn)生的影響,從而采取針對性的風(fēng)險應(yīng)對措施。這對我國提升金融風(fēng)險防控的前瞻性、全局性和主動性,守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的目標具有著重要的現(xiàn)實意義。

本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在:第一,首次采用廣義方差分解框架捕捉貨幣、股票、債券和外匯市場金融壓力溢出的潛在動態(tài)關(guān)系,構(gòu)建符合我國國情且精確有效的金融壓力溢出指數(shù)并定義了高風(fēng)險金融壓力溢出事件。第二,采用TVP-SV-VAR模型來檢驗金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟基本面的影響,運用高維運算優(yōu)勢從沖擊時間、響應(yīng)程度、持續(xù)期三個維度以量化分析的視角探索金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的影響效應(yīng),更為全面地把握金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的時變影響特征。

二、文獻綜述

(一)金融壓力指數(shù)構(gòu)建

金融壓力指數(shù)的構(gòu)建通過將代表主要金融市場領(lǐng)域,即貨幣、債券、股票和外匯市場的多個獨立壓力指標合成一個指數(shù)來衡量金融體系當前的壓力狀態(tài)。該領(lǐng)域的一篇開創(chuàng)性論文是Illing和Liu(2006)的研究,首次為加拿大金融系統(tǒng)構(gòu)建了金融壓力指數(shù),該指數(shù)衡量金融壓力的連續(xù)性,其極值對應(yīng)于金融危機時期[1]。自從這項開創(chuàng)性研究以來,使用金融壓力指數(shù)作為監(jiān)測金融穩(wěn)定性和評估金融危機嚴重程度的一項工具在許多中央銀行、國際組織和經(jīng)濟研究機構(gòu)中越來越受歡迎。例如,克利夫蘭、堪薩斯城和圣路易斯的聯(lián)邦儲備銀行已經(jīng)為美國經(jīng)濟構(gòu)建了自己的金融壓力指數(shù),這些指數(shù)分別是克利夫蘭金融壓力指數(shù)CFSI、堪薩斯城金融壓力指數(shù)KCFSI和圣路易斯金融壓力指數(shù)STLFSI[2-4]。國際貨幣基金組織IMF還為大量新興和發(fā)達經(jīng)濟體開發(fā)了FSI[5-6]。例如,Hollo等(2012)設(shè)計的系統(tǒng)性金融壓力綜合指標,衡量整個歐元區(qū)金融體系的壓力[7]。

此外,國內(nèi)學(xué)者們也致力于構(gòu)建金融壓力指數(shù),陳守東和王妍(2011)構(gòu)建了金融壓力指數(shù)并識別中國金融體系的壓力性,分析金融壓力與工業(yè)一致合成指數(shù)之間的關(guān)系[8]。劉曉星和方磊(2012)采用CDF信用加總權(quán)重法包含銀行、股票、外匯與保險4個市場構(gòu)建了我國的金融壓力指數(shù)[9]。徐國祥和李波(2017)選取銀行、股票、債券和外匯市場相關(guān)指標,采用因子分析法構(gòu)建了日度的中國金融壓力指數(shù)[10]?，F(xiàn)有的金融壓力指數(shù)構(gòu)建在選定的金融市場變量、數(shù)據(jù)頻率和變量匯總方法方面有所不同,但提供了大致相似的金融壓力衡量標準。

(二)金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的影響

金融壓力可以通過實物期權(quán)渠道、金融加速機制和信貸渠道影響宏觀經(jīng)濟運行。首先,金融壓力的增加使非金融企業(yè)和家庭更加規(guī)避風(fēng)險,因此企業(yè)和家庭可以決定推遲投資和消費決策,直到不確定性消散,從而導(dǎo)致實體經(jīng)濟活動放緩[11]。其次,在高度不確定和信息不對稱的情況下,限制了企業(yè)和家庭籌集資金的能力,因此降低了企業(yè)和家庭的投資、就業(yè)和支出水平,從而抑制了經(jīng)濟活動[12]。最后,在高金融壓力時期,銀行資本因資產(chǎn)負債表中現(xiàn)有貸款和其他資產(chǎn)的損益減少而受到侵蝕,銀行被迫去杠桿化變得更不愿意放貸,從而導(dǎo)致更嚴重的經(jīng)濟下滑[13]。

就金融壓力與宏觀經(jīng)濟金融變量間的研究相關(guān)結(jié)論可分為兩類:一是認為金融壓力與宏觀經(jīng)濟金融變量之間存在單向影響關(guān)系[14];二是認為它們之間呈現(xiàn)時變非線性的交互影響關(guān)系[15]。只有少數(shù)研究關(guān)注金融子市場間金融壓力溢出的重要性,學(xué)者們沒有對歸因于證券市場的金融壓力事件給予足夠的關(guān)注。

三、金融壓力溢出指數(shù)的構(gòu)建和金融壓力周期識別

(一)構(gòu)建指標選取

本文試圖以溢出指數(shù)的形式推導(dǎo)出對金融壓力的有序估計,從貨幣、股票、債券和外匯市場編制了各種可能的損失、風(fēng)險和不確定性的衡量標準。經(jīng)檢驗,所有指標均在1%的顯著水平上平穩(wěn),滿足動態(tài)溢出指數(shù)模型穩(wěn)定條件,基于AIC準則檢驗得到模型的滯后階數(shù)為1期,選取滾動窗口期為200天。樣本區(qū)間為2006年1月1日至2021年7月31日,數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫與銳思數(shù)據(jù)庫。在主流研究的基礎(chǔ)上,遵循數(shù)據(jù)指標的代表性、公開性與及時性,指標選取如表1所示:

表1 金融壓力溢出指數(shù)的指標體系

(二)金融壓力溢出指數(shù)測度

考慮協(xié)方差平穩(wěn)N變量VAR模型,表示為

其中,xt為n維內(nèi)生解釋變量,εt為n維獨立同分布的擾動向量。該式的移動平均形式

(1)

金融壓力總溢出指數(shù),衡量貨幣、股票、債券與外匯市場之間的波動性沖擊溢出為:

(2)

金融壓力方向溢出指數(shù),衡量市場i從所有其他市場j收到的定向波動溢出:

(3)

以類似的方式,測量方向波動由市場i傳遞到所有其他市場j的溢出為:

(4)

(5)

(三)金融壓力溢出指數(shù)構(gòu)建結(jié)果

表2總結(jié)了整個樣本期間的金融壓力溢出指數(shù),前10行10列為預(yù)測誤差方差矩陣,每行之和為100。矩陣每行數(shù)據(jù)表示某個金融子市場的預(yù)測誤差方差來源于不同金融子市場的風(fēng)險溢出比例,對角線上的數(shù)據(jù)表示某個金融子市場來源于自身的風(fēng)險溢出,因此與非對角線列元素相比,對角線元素獲得更高的值。

首先考慮從表2中了解到的關(guān)于方向溢出的信息。從“對其他金融子市場的定向溢出”行(To),可以看到每個金融子市場對其他子市場的總定向波動溢出具有很大的差異。還可以從“來自其他金融子市場的方向性溢出”(From)一欄看到,貨幣市場的總方向性波動溢出相對較小為50.32%,另外是外匯市場,解釋了56.96%的預(yù)測誤差方差。

表2 金融市場壓力溢出效應(yīng)

其次,金融市場間沖擊的重要傳遞者是股票市場與外匯市場,而貨幣市場與債券市場是跨市場沖擊的重要接收者。金融子市場間的風(fēng)險溢出這些結(jié)果得到了表2最后一行報告的估計凈定向溢出(NET)的支持?？偟膩碚f,這些結(jié)果表明股票市場與外匯市場沖擊是跨市場間溢出效應(yīng)的主要來源。最后,根據(jù)表2報告的總溢出指數(shù),有效地將各個金融子市場間的風(fēng)險溢出提煉成一個單一的指標,43.44%的預(yù)測誤差方差解釋了跨市場的溢出效應(yīng)。

(四)金融壓力溢出指數(shù)有效性檢驗

本文采用MS-VAR模型來識別我國金融壓力溢出指數(shù)的壓力期,劃分金融壓力溢出指數(shù)所處的不同區(qū)制,同時通過事件分析與金融壓力時期所對應(yīng),測度金融壓力溢出指數(shù)對我國金融壓力情況的衡量效果。

Hamilion(1989)提出了MS-VAR馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型[17],可觀測的時間序列向量yt數(shù)據(jù)產(chǎn)生過程取決于不可觀測的區(qū)制變量st,表示為:

yt-μ(st)=β1(st)(yt-1-μ(st-1))+…+

βp(st)(yt-p-μ(st-p))+ei

(6)

(7)

本文將日度的金融壓力溢出指數(shù)進行簡單平均處理為月度數(shù)據(jù),采用月度的金融壓力溢出指數(shù)進行建模,能夠使得馬爾科夫鏈的轉(zhuǎn)移概率比較顯著。根據(jù)自回歸參數(shù)、方差、均值和截距是否依賴于轉(zhuǎn)移變量所處的狀態(tài),對設(shè)定形式進行檢驗選擇MSIAH(2)VAR(1),即為兩區(qū)制,滯后1階。

表3可以看出,金融壓力溢出指數(shù)落入?yún)^(qū)制1的樣本數(shù)量為119.8,頻率為72.27%;落入?yún)^(qū)制2的樣本數(shù)量為46.2,頻率為27.73%。金融壓力溢出指數(shù)進入?yún)^(qū)制1后,在該狀態(tài)下維持的概率為88.02%,區(qū)制2持續(xù)的概率為68.79%,都具有較高的穩(wěn)定性。區(qū)制1與區(qū)制2之間的轉(zhuǎn)移概率都很低,從區(qū)制1轉(zhuǎn)移到區(qū)制2的概率為11.98%,從區(qū)制2轉(zhuǎn)移到區(qū)制1的概率為31.21%,說明金融壓力溢出指數(shù)具有一定的平滑性,金融壓力溢出指數(shù)出現(xiàn)急劇轉(zhuǎn)向的可能性極小,兩區(qū)制的轉(zhuǎn)移極大可能是由于外力的作用,不是內(nèi)生的結(jié)果。

表3 區(qū)制轉(zhuǎn)移概率矩陣

MSIAH(2)VAR(1)的區(qū)制劃分可以反映我國金融壓力溢出指數(shù)高低。由圖1可知,我國的金融壓力溢出指數(shù)的壓力情況存在較為明顯的兩區(qū)制,通過MSIAH(2)VAR(1)模型識別出的區(qū)制1代表金融壓力溢出指數(shù)處于平穩(wěn)或下降狀態(tài),區(qū)制2代表金融壓力溢出指數(shù)處于急劇上升的狀態(tài)。在整個樣本期間,我國的金融壓力溢出指數(shù)大多數(shù)時間處于平穩(wěn)或下降狀態(tài)(處于區(qū)制1),只有出現(xiàn)極端金融壓力事件導(dǎo)致金融壓力溢出指數(shù)急劇上升(處于區(qū)制2)。

圖1 區(qū)制劃分概率圖

判斷金融壓力溢出指數(shù)的構(gòu)建是否合理,有效的方法是觀察識別金融壓力溢出指數(shù)是否能夠識別重大金融風(fēng)險事件。圖1中處于區(qū)制2的重大金融風(fēng)險事件主要包括:(1)2007年8月至2008年9月美國“次貸危機”。(2)2010年1月至2011年7月央行連續(xù)12次上調(diào)存款準備金率與連續(xù)5次上調(diào)存貸款基準利率。(3)2010年6月央行宣布推動匯率機制改革。(4)2012年1月初歐洲債務(wù)危機愈演愈烈。(5)2013年6月銀行同業(yè)拆借市場出現(xiàn)“錢荒”。(6)2014年1月至2014年5月債券市場出現(xiàn)大面積信用違約。(7)2015年3月至2015年10月股市異常波動。(8)2017年5月人民幣兌美元中間報價機制中引入逆周期因子。(9)2018年3月至2019年1月中美貿(mào)易摩擦加劇。整體上看,我國金融壓力溢出指數(shù)每次的異常波動都與重大金融風(fēng)險事件密切相關(guān),能夠較好的標記識別重大金融風(fēng)險事件的沖擊,從而表明金融壓力溢出指數(shù)構(gòu)建較為合理。

四、金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的動態(tài)時變特征

金融壓力溢出會隨著時間的推移不斷變化,本文探索金融壓力溢出指數(shù)對宏觀經(jīng)濟的時變動態(tài)影響,根據(jù)Primicer(2005)提出的TVP-SV-VAR模型允許系數(shù)、截距和方差變化[18],因此采用該模型展開研究。

(一)變量相互作用的動態(tài)時變特征

構(gòu)建TVP-SV-VAR模型,需要從基本的VAR模型出發(fā),

yt=B1yt-1+…+Bsyt-s+A-1∑εt,εt～N(0,Ik)

(8)

βt+1=βt+μβt

αt+1=αt+μαt

ht+1=ht+μht

(9)

(二)模型估計結(jié)果

宏觀經(jīng)濟基本面的運行會受到金融壓力溢出的影響,金融體系運行產(chǎn)生波動溢出效應(yīng)時,會間接影響相關(guān)宏觀經(jīng)濟變量,從而導(dǎo)致宏觀經(jīng)濟系統(tǒng)產(chǎn)生共振。金融壓力溢出會隨著時間的推移不斷變化,金融風(fēng)險對宏觀經(jīng)濟的傳導(dǎo)效應(yīng)也隨之變化,通過刻畫金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟的時變特征,有助于政策制定者根據(jù)不同金融時期針對性地制定相應(yīng)的宏觀經(jīng)濟政策提供參考。因此,選取宏觀經(jīng)濟基本面的相關(guān)代理變量分別為:宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)(MI)、消費者物價指數(shù)(CPI)和7天加權(quán)銀行同業(yè)拆借利率(R),指標的樣本區(qū)間為2006年10月至2021年7月,頻率為月度,數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。隨后將金融壓力溢出指數(shù)(FCI)與選取的宏觀經(jīng)濟3個指標一起建立TVP-SV-VAR模型,滯后階數(shù)為1階,4個變量均通過了平穩(wěn)性檢驗。

(三)三維脈沖響應(yīng)分析

在上述模型參數(shù)估計的基礎(chǔ)上,進一步通過三維脈沖響應(yīng)分析方法實證檢驗金融壓力溢出指數(shù)對宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)、物價水平指數(shù)與利率水平之間的動態(tài)影響效應(yīng),三維坐標分別表示響應(yīng)發(fā)生時期、響應(yīng)持續(xù)期及響應(yīng)程度大小。

FCI對MI脈沖響應(yīng)由圖2可知,金融壓力溢出指數(shù)對于宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)的當期響應(yīng)有正有負,2006年至2015年,時間維度上一單位金融壓力溢出指數(shù)的正向沖擊引起宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)先遞增后遞減的脈沖響應(yīng),但波動幅度較大,可見金融壓力溢出指數(shù)對宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)影響的時變性較強。在響應(yīng)維度上,金融壓力溢出指數(shù)的一單位正向沖擊引起宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)的正向脈沖響應(yīng),金融壓力溢出指數(shù)的上升對宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)具有促進作用。響應(yīng)的極大值發(fā)生在2013年,極值為0.3,負向響應(yīng)絕對值的極大值發(fā)生在2008年,極值為-0.3,正負響應(yīng)極值差為0.6。在2016年至2021年,金融壓力溢出指數(shù)對于宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)的沖擊效應(yīng)在時間維度上呈現(xiàn)出先遞減后遞增的趨勢。在響應(yīng)維度上,金融壓力溢出指數(shù)的一單位正向沖擊引起宏觀經(jīng)濟景氣先行指數(shù)的負向脈沖響應(yīng),響應(yīng)的極小值發(fā)生在2017年,極值為-0.4。從整體的持續(xù)期來看,在2006年至2021年期間沖擊持續(xù)期較長,基本在第20期左右沖擊效果消失。

圖2 FCI對MI脈沖響應(yīng) 圖3 FCI對CPI脈沖響應(yīng) 圖4 FCI對R脈沖響應(yīng)

FCI對CPI脈沖響應(yīng)由圖3可知,2006年至2021年,時間維度上一單位金融壓力溢出指數(shù)的正向沖擊引起物價水平指數(shù)呈現(xiàn)先遞增后遞減的脈沖響應(yīng),波動幅度較大。在響應(yīng)維度上,金融壓力溢出指數(shù)的一單位正向沖擊引起物價水平指數(shù)的正向脈沖響應(yīng),響應(yīng)的極大值發(fā)生在2020年,極值為0.3,負向響應(yīng)絕對值的極大值發(fā)生在2007年,極值為-0.55,正負響應(yīng)極值差為0.85。在2016年至2021年,金融壓力溢出指數(shù)對于物價水平指數(shù)的沖擊效應(yīng)在時間維度上呈現(xiàn)出遞增的趨勢。從整體的持續(xù)期來看,在2006年至2021年期間沖擊持續(xù)期較短,基本在第10期左右沖擊效果消失。

FCI對R脈沖響應(yīng)由圖4可知,金融壓力溢出指數(shù)對于利率水平的當期響應(yīng)有正有負,2006年至2021年,時間維度上一單位金融壓力溢出指數(shù)的正向沖擊引起利率水平先遞增后遞減的脈沖響應(yīng),但波動幅度較小。在響應(yīng)維度上,金融壓力溢出指數(shù)的一單位正向沖擊引起利率水平的正向脈沖響應(yīng),金融壓力溢出指數(shù)的上升對利率水平具有抑制作用。響應(yīng)的極大值發(fā)生在2009年,極值為0.15,負向響應(yīng)絕對值的極大值發(fā)生在2008年,極值為-0.13,正負響應(yīng)極值差為0.28。從整體的持續(xù)期來看,在2006年至2021年期間沖擊持續(xù)期較長,基本在第15期左右沖擊效果消失。

(四)時點脈沖響應(yīng)分析

根據(jù)MSIAH(2)VAR(1)模型的區(qū)制劃分,選取的三個時期是具有代表性的。2008年8月與2015年5月處于金融壓力溢出指數(shù)的高風(fēng)險區(qū)制,2016年5月處于金融壓力溢出指數(shù)的低風(fēng)險區(qū)制。選擇這三個時期,有利于考察分析不同區(qū)制下金融壓力溢出指數(shù)(FCI)對經(jīng)濟增長(MI)、物價水平(CPI)與利率水平(R)的動態(tài)時變傳導(dǎo)效應(yīng)。

圖5 FCI對MI時變脈沖響應(yīng) 圖6 FCI對CPI時變脈沖響應(yīng) 圖7 FCI對R時變脈沖響應(yīng)

金融壓力溢出指數(shù)(FCI)對經(jīng)濟增長(MI)的傳導(dǎo)效應(yīng)主要為負向。由圖5可知,在2008年5月,金融壓力溢出指數(shù)對經(jīng)濟增長的沖擊效應(yīng)呈現(xiàn)出“U型”,起初是負向的,隨著時間推移逐漸增強,18期后趨于平穩(wěn)。2015年5月與2016年5月則相反,金融壓力溢出指數(shù)對經(jīng)濟增長的響應(yīng)起初為負向,隨即開始減弱,6期后趨于平穩(wěn)。時間維度看,2008年8月(FCI處于高風(fēng)險區(qū)制),金融壓力溢出對經(jīng)濟增長的影響時間最長;影響程度來說,2016年5月(FCI處于低風(fēng)險區(qū)制),金融壓力溢出對經(jīng)濟增長(MI)的負向影響程度最深。

金融壓力溢出指數(shù)(FCI)對物價水平(CPI)的傳導(dǎo)效應(yīng)主要為正向。由圖6可知,在2008年8月,金融壓力溢出指數(shù)對物價水平的沖擊效應(yīng)呈現(xiàn)出“S型”,隨著時間推移,逐漸增強,16期后趨于平穩(wěn)。2015年5月與2016年5月,金融壓力溢出指數(shù)對物價水平的響應(yīng)起初為正向,6期后正向沖擊達到峰值,隨即開始遞減,10期后趨于平穩(wěn)。時間維度看,2008年8月(FCI處于高風(fēng)險區(qū)制),金融壓力溢出對物價水平的影響時間最長;從影響程度來說,2016年5月(FCI處于低風(fēng)險區(qū)制),金融壓力溢出對物價水平的正向影響程度最大。

在不同時期,金融壓力溢出指數(shù)(FCI)對利率水平(R)的傳導(dǎo)效應(yīng)是存在差異的。由圖7可知,在2015年5月,金融壓力溢出指數(shù)對利率水平的沖擊效應(yīng)起初是正向的,隨著時間推移,逐漸減弱,14期后趨于平穩(wěn)。2008年8月與2016年5月則相反,金融壓力溢出指數(shù)對利率水平的沖擊響應(yīng)先遞增后遞減,2期后正向沖擊達到峰值,隨即開始減弱,16期后趨于平穩(wěn)。從影響程度來說,2008年8月(FCI處于高風(fēng)險區(qū)制),金融壓力溢出對利率水平的影響程度最深。

五、結(jié)論與啟示

本文采用廣義方差分解模型構(gòu)建金融壓力溢出指數(shù);結(jié)合MS-VAR模型監(jiān)測金融壓力溢出,進一步實證檢驗金融壓力溢出對宏觀經(jīng)濟基本面的影響。主要結(jié)論如下:

第一,股票市場與外匯市場是金融壓力溢出的重要傳遞者,而貨幣市場與債券市場是跨市場金融壓力沖擊的重要接收者。整體而言,43.44%的預(yù)測誤差方差解釋了跨市場的金融壓力溢出效應(yīng)。

第二,金融壓力溢出指數(shù)存在較為明顯的兩區(qū)制,在整個樣本期間,金融壓力溢出大多數(shù)時間處于平穩(wěn)或下降狀態(tài),只有出現(xiàn)極端金融壓力事件導(dǎo)致金融壓力溢出指數(shù)急劇上升。表明金融壓力溢出指數(shù)能夠很好地反映我國金融市場間的風(fēng)險溢出狀況。

第三,金融壓力溢出指數(shù)對經(jīng)濟增長的傳導(dǎo)效應(yīng)主要為負向,對物價水平的傳導(dǎo)效應(yīng)主要為正向;在不同時期,金融壓力溢出指數(shù)對利率水平的傳導(dǎo)效應(yīng)是存在差異的。

基于本文結(jié)論,得出以下啟示:

第一,建立跨市場金融壓力溢出風(fēng)險隔離機制,防范跨市場風(fēng)險傳染。我國金融市場維持穩(wěn)定的內(nèi)在機制相對不成熟,尤其是股票市場與外匯市場很容易通過跨市場風(fēng)險溢出傳播風(fēng)險。因此,防范跨市場風(fēng)險傳染時,盡可能抑制股票市場與外匯市場的過度投機需求,化解股市崩盤風(fēng)險,維持人民幣匯率的合理穩(wěn)定,密切關(guān)注金融子市場之間的風(fēng)險溢出導(dǎo)致的交叉?zhèn)魅?保障金融體系的健康穩(wěn)定發(fā)展。

第二,金融監(jiān)管部門應(yīng)編制科學(xué)、及時的綜合預(yù)警金融壓力指標,反映金融體系的運行情況和風(fēng)險溢出的高低。維持金融穩(wěn)定應(yīng)包括對金融風(fēng)險和脆弱性來源的分析,這需要對金融體系的各個部分及其之間的關(guān)系進行系統(tǒng)監(jiān)控,以便捕捉跨境傳染風(fēng)險和金融系統(tǒng)脆弱性。構(gòu)建符合我國金融體系的金融壓力指標,能夠?qū)崟r監(jiān)控金融風(fēng)險,減少金融危機發(fā)生的概率,保證宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定運行。

第三,制定有效與科學(xué)的宏觀經(jīng)濟政策框架時,需要考慮更多的金融穩(wěn)定目標。金融壓力的增加可能會產(chǎn)生大量的溢出效應(yīng)和系統(tǒng)性風(fēng)險,從而對實體部門產(chǎn)生不利影響。從經(jīng)濟政策的角度來看,金融壓力溢出需要警惕,政策制定者必須超越通常的政策處方,例如為價格穩(wěn)定和充分就業(yè)而進行總需求管理。因此,衡量金融壓力不僅對宏觀經(jīng)濟政策的設(shè)計和實施很重要,而且還間接有助于建立一個平穩(wěn)、穩(wěn)健和更具彈性的金融體系?！?/p>