淺談采用因子分析法來度量金融風險
論文導讀:：陳守東、楊瑩、馬輝[7]通過因子分析法研究我國金融風險的來源。
論文關鍵詞：金融風險預警系統(tǒng)，因子分析
前言
自20 世紀50 年代以來, 金融危機像幽靈一樣不時地在某個國家爆發(fā), 繼而疾風暴雨般地震撼國際經(jīng)濟, 甚至席卷全球。1997年，亞洲金融危機打破了亞洲經(jīng)濟向前發(fā)展的景象，給許多國家和地區(qū)帶來巨大經(jīng)濟損失，香港地區(qū)財富總共蒸發(fā)了2.2萬億港元。2007年在美國，由次貸危機引發(fā)的金融危機導致了美國多家銀行的倒閉。雖然我國沒有遭受金融危機的直接沖擊，但我國也存在著許多誘發(fā)金融危機的因素，如物價上漲壓力增大、固定資產(chǎn)投資比重過高以及人民幣升值等。如果這些問題不能及時被緩解，將直接關系到我國經(jīng)濟的持續(xù)穩(wěn)定增長。因此，認識和防范國家金融風險，建立一套有效地金融風險度量體系，對于保證我國經(jīng)濟健康穩(wěn)定地發(fā)展具有重要意義。
金融風險是一定量金融資產(chǎn)在未來時期內預期收入遭受損失的可能性。而國家層面上的金融風險是指對經(jīng)濟、社會、政治的穩(wěn)定產(chǎn)生重大的全局性影響的公共風險[1]。在國際上，對國家金融風險度量評價的研究主要有以下幾方面：美國商業(yè)環(huán)境風險情報研究所Henner設計的國家風險預測指數(shù)（富蘭德指數(shù)）、倫敦“國際商業(yè)交流有限公司”美國分部設計的綜合風險指數(shù)[2]、日本公司債務研究所的國家等級表和美國銀行梅耶提出的國際風險監(jiān)測指標[3]等。許多學者也對影響金融風險的因素作了分析，Abiad[4]利用宏觀經(jīng)濟不平衡指標、資本流動性指標和金融脆弱性指標，研究了受東亞金融危機沖擊的五個國家金融風險預警系統(tǒng)，得到了良好的危機預測結果。Fontaine[5]重點考察了預算赤字與GDP的比值、國內信用增長等7個宏觀經(jīng)濟指標對貨幣危機的預警作用，結合經(jīng)濟政策對21個發(fā)達國家和16個新興市場從1963年至2003年的數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果表明，經(jīng)濟基本面的惡化和追求寬松的貨幣政策對貨幣危機有顯著相關性。國家統(tǒng)計局金融風險與經(jīng)濟發(fā)展課題組在2001年設計了我國金融風險的評價指標體系并進行了定量研究[6]。陳守東、楊瑩、馬輝[7]通過因子分析法研究我國金融風險的來源，并應用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，對2006年我國金融風險進行了預警。
現(xiàn)有的研究大都是利用層次分析法來構建評價體系。運用層次分析法最大的優(yōu)點是簡單明了。層次分析法不僅適用于存在不確定性和主觀信息的情況，還允許以合乎邏輯的方式運用經(jīng)驗、洞察力和直覺。而層次分析法的缺點是設置指標權重時主觀性太強，往往會造成結果不夠客觀。因此，本文從國家金融風險度量的角度出發(fā)，構建了一套金融風險指標評價體系，然后利用因子分析法對這些指標進行縮減，最后通過累計方差貢獻率和因子得分算出我國1997年至2008年的國家金融風險數(shù)值，并建立了相應的風險預警信號系統(tǒng)。整個過程避免了主觀性的產(chǎn)生。在指標的選取上，本文加入了衡量外部經(jīng)濟環(huán)境影響的指標，例如美國經(jīng)濟增長率和原油價格波動率。在評價泡沫風險方面，加入了股票年成交金額與GDP的比值來度量股市規(guī)模的合理發(fā)展程度，力求數(shù)據(jù)來源可靠，指標信息覆蓋面廣。
1．風險評價指標選取
本文在風險評價指標的選擇上，考慮了我國當前金融風險的特殊性和統(tǒng)計數(shù)據(jù)索取的可能性，從四個方面，選取了21個監(jiān)測指標來建立我國金融風險監(jiān)測指標體系。主要包括：宏觀經(jīng)濟指標，具體包括實體經(jīng)濟部門和財政部門的相關指標，反映宏觀經(jīng)濟環(huán)境穩(wěn)定性；貨幣銀行評價指標，主要包括監(jiān)測銀行危機和貨幣危機的指標，反映金融市場穩(wěn)定性；泡沫風險指標，考慮資產(chǎn)價格變化導致的風險；外部經(jīng)濟環(huán)境影響評價指標，考慮國外主要經(jīng)濟實體的變化以及工業(yè)原料價格變化對國內影響論文提綱怎么寫。
宏觀經(jīng)濟指標主要用于測度宏觀經(jīng)濟環(huán)境是否穩(wěn)定，金融風險的狀態(tài)與宏觀經(jīng)濟是否健康運行有十分密切的關系。本文從3個角度出發(fā)，對上述指標進行篩選。首先金融風險預警系統(tǒng)，反應宏觀經(jīng)濟總體態(tài)勢的指標。宏觀經(jīng)濟總體態(tài)勢表現(xiàn)不佳、衰退，往往會導致經(jīng)濟危機�；谏鲜鲈�，本文選取GDP增長率、通貨膨脹率、固定資產(chǎn)投資增長率這3個作為評價指標。其次，反應貿易進出口情況的指標。出口不振、進口過度增長會導致經(jīng)常賬戶的惡化，跟金融危機有密切的聯(lián)系。本文選取進出口總額與GDP的比值、進口變化率和出口變化率作為度量貿易進出口情況的指標。最后，反應財政風險的指標。財政指標反映國家動員社會經(jīng)濟資源的能力和國家指導社會經(jīng)濟發(fā)展的能力。本文選取財政收入與GDP的比值和財政赤字與GDP比值。本文從2個角度出發(fā)，對貨幣銀行評價指標進行選取。首先是內部風險評價指標的選擇。在很多國家，貨幣危機和銀行危機與由貨幣過度擴張所引起的信貸快速增長相關。因此，本文選擇M2與GDP的比值、M2乘數(shù)（M2與M1的比值）、存貸比、實際利率和名義貸款利率與存款利率的比值（1年期）作為這部分的評價指標。其次是外部風險評價指標的選擇，外部脆弱性和貨幣高估會增加銀行業(yè)的脆弱性，因為外部市場上競爭力的喪失會導致經(jīng)濟衰退、企業(yè)經(jīng)營失敗、貸款質量下降。銀行危機還會引發(fā)貨幣危機。因此，本文選擇實際匯率、外商直接投資與GDP的比值和M2與外匯儲備的比值作為度量指標。泡沫風險的典型特征就是貨幣流通與商品流通的聯(lián)系逐漸脫離，資本在追逐利潤的天性下紛紛涌向股市、房地產(chǎn)等投機性市場，金融資產(chǎn)的現(xiàn)實價格被嚴重高估。泡沫經(jīng)濟的引發(fā)主要與股票市場泡沫和房地產(chǎn)泡沫有關。評價房地產(chǎn)價格是否過高比較復雜且效果并不十分理想，因此未設這方面的指標。股票市場的泡沫大小取決于股票價格偏高的程度、股票流通市值和成交量的大小，在此選取了股票市盈率、股票年成交金額與GDP的比值和股票流通市值與GDP的比值來衡量。隨著金融全球化進程的深入，世界經(jīng)濟形勢的變化對我國金融系統(tǒng)的影響日益加強。本文選擇國際原油價格變化率和美國經(jīng)濟增長率作為度量指標。
2. 因子分析
因子分析是從研究相關矩陣內部的依賴關系出發(fā)，把一些具有錯綜復雜關系的變量歸結為少數(shù)幾個綜合因子的一種多變量統(tǒng)計分析方法。采用因子分析的方法可以全面考察指標對金融風險的貢獻度、同時克服判斷單一指標發(fā)生危機的武斷性。本文應用的數(shù)據(jù)取自1997年至2008年中國國家統(tǒng)計年鑒和中國金融年鑒。使用SPSS13.0軟件對1997-2008年反映金融風險的21個指標進行因子分析。按照特征根大于1的原則，我們選取前4個公因子，第1因子代表了原有信息量的49.60%，第2因子代表了原有信息量的15.38%，第3因子代表了原有信息量的13.57%，第4因子代表了原有信息量的11.38%。以上4個公因子代表了原有數(shù)據(jù)信息量的89.92%。進而本文采用4個公因子替代了另17個指標所含有的信息量，這樣進行分析能使復雜的問題簡單化。四個公共因子分別從不同方面反映了我國金融風險的特征：公共因子1在存貸比、財政收入與GDP之比、M2與GDP之比、外商直接投資與GDP之比、名義貸款利率與存款利率之比上載荷量較大，該因子主要反映了以銀行為主導的金融部門風險狀況；公共因子2和GDP增長率、通貨膨脹率、財政赤字與GDP之比都有較大的相關性，該因子主要從宏觀經(jīng)濟層面反映了風險狀況；公共因子3在進口變化率、出口變化率和實際匯率方面載荷量很大，這主要反映我國對外經(jīng)濟貿易的風險狀況。公共因子4主要負荷了股票市盈率和股票流通市值與GDP之比，這從一定程度上反映了資產(chǎn)價格的泡沫風險狀況。
根據(jù)提取的四個公共因子，由回歸法可以得到單個因子得分Fij。再以各公共因子的方差貢獻率為權重計算它們的線性組合金融風險預警系統(tǒng)，得到因子的綜合得分Si，具體計算如下：
（1）
Fij表示i年j因子的得分，Si表示i年的綜合得分。經(jīng)計算，得到金融風險綜合得分。在此基礎上，通過Holt指數(shù)平滑法對2009年至2011年的情況進行預測，金融風險綜合得分分別為0.64、0.75和0.86。從圖中可以看出，我國1997年金融風險較大，隨后開始回落，1998年處于較平穩(wěn)狀態(tài)。自1999年末金融風險開始再度上升，并且呈逐年加大的趨勢，在2004年有小幅回落，在2005年呈現(xiàn)較穩(wěn)定狀態(tài)。在2006年、2007年又有增大趨勢。進入2008年后，金融風險有所降低，但仍高于2006年的水平。2009年至2011年的預測值表明，我國金融風險依然在高位運行，并且有繼續(xù)上升的趨勢。本文得到的我國金融風險綜合得分是否能夠反映出近年來我國面臨的金融風險，需要通過事實進一步驗證。1997-1999年我國物價下降，出現(xiàn)通貨緊縮。1998年亞洲金融危機全面爆發(fā)。1999年至2003年金融風險逐漸加大，這一段時期我國宏觀經(jīng)濟總體走勢基本保持平穩(wěn)。2003年貨幣供應量迅猛增長，固定資產(chǎn)投資率較高，宏觀經(jīng)濟再度出現(xiàn)過熱的勢頭論文提綱怎么寫。2004年，我國金融風險達到了局部的峰值，此時，國家頒布了一系列的宏觀經(jīng)濟調控措施以平抑過快的經(jīng)濟增長，因此2005年金融風險下降到較為合適的范圍，再度趨于平穩(wěn)。2006年伴隨著股票市場的繁榮和房地產(chǎn)市場的持續(xù)升溫，風險再度升高，這種繁榮的局面在2007年繼續(xù)得到強化，但是這種情況沒有延續(xù)更長時間。2008年金融風險預警系統(tǒng)，我國經(jīng)濟增長呈回落的態(tài)勢，股票市場也經(jīng)歷了一次跌幅超過70%的大熊市，這在一定程度上緩解了我國經(jīng)濟增長過熱的局面，但金融風險仍在高位運行，形勢不容樂觀。由此可見，合成的我國金融綜合風險值的設定比較合理，基本能反映我國經(jīng)濟周期和金融周期的波動特征。
3. 風險預警信號
風險預警信號設計的中心思想是將金融風險綜合得分根據(jù)表示的風險高低劃分為不同區(qū)段，然后通過類似于一組交通管制信號紅、黃、綠燈的形式表達出來。風險預警信號相對于金融風險綜合得分具有簡單和直觀的特點。本文將金融風險綜合得分根據(jù)風險的不同劃分為5種狀態(tài)，分別表示：“風險過低”，“風險偏低”，“安全”，“風險偏高”，“風險過高”，對應的預警信號分別為：紫燈，藍燈，綠燈，黃燈，紅燈。在確定金融風險綜合得分閾值之前，先要確定各個指標的風險區(qū)間的臨界值和上下限。指標界限的確定主要參考了歷史數(shù)據(jù)、國際通用標準和一些專家的意見。在此基礎之上，通過計算4個因子的界限值得到風險綜合得分的閾值。需要說明的是“風險過低”，“風險偏低”兩種狀態(tài)并不意味著經(jīng)濟運行情況良好，而是表示經(jīng)濟增長率不高，市場不夠活躍，與“風險過高”和“風險偏高”一樣屬于需要警惕和避免的狀態(tài)。值得指出的是，承擔適度的風險有利于降低經(jīng)濟運行成本，而不承擔風險并不是明智之舉。從圖1可以看出在，1997年至1999年我國曾經(jīng)處于藍燈和紫燈區(qū)域內，說明我國當時經(jīng)濟發(fā)展緩慢；在2000年至2005年間為綠燈，處于安全區(qū)間金融風險預警系統(tǒng)，說明這個時期我國的經(jīng)濟和金融運行良好，處于均衡狀態(tài)；2006年開始的新一輪的風險攀升趨勢延續(xù)到了2008年。2007年我國金融風險進入紅色高風險區(qū)域，經(jīng)濟呈現(xiàn)出過熱增長的趨勢。2008年相比2007年風險有所下降，處于黃燈區(qū)�？傮w看來，我國金融風險呈現(xiàn)震蕩上升趨勢。從預測情況來看，2009年至2011年的風險預警信號均處于高風險區(qū)域內。
圖1 1997年至2011年金融風險預警信號圖示
結論
金融是現(xiàn)代市場經(jīng)濟的重要支柱，金融安全是國家經(jīng)濟安全的關鍵領域。隨著國際金融的發(fā)展，金融風險問題十分突出。而我國已經(jīng)加入WTO，金融領域面臨著許多新課題，特別是金融風險與過去可能大有不同。正是在這種情況下，本文以國家金融風險為研究對象，建立了一套金融風險評價體系，并通過因子分析法計算出我國1997年至2008年金融風險綜合得分，同時建立了一套風險預警信號系統(tǒng)。通過研究表明，我國金融風險近幾年一直處于高位運行狀態(tài)，尤其是2007年進入紅色警戒區(qū)域。雖然在2008年，金融風險有所回落，但仍處在黃燈范圍內。預測結果表明，2009年到2011年我國金融風險處于高風險區(qū)域內，風險存在進一步擴大的可能。
參考文獻
[1]謝洪禮.國內外經(jīng)濟、金融風險評價指標體系簡評[J].統(tǒng)計研究，2000 (l):23-27.
[2]Gutteotag,J. InternationalInvestment's Guide. The Commercial Press Limited,1976
[3]Meyer,M. Longer Waves in financial relations: financialfactors in the more severe depressions. American EconomicReview,1964(5):324-335.
[4]Abiad, Abdul, Early Warning Systems for Currency Crisis:A Survey and a Regime Switching Approach, IMF Working Paper 2003:155-184.
[5]Fontaine, Thomson, Currency Crises in Developed andEmerging Market Economic: A Comparative Empirical Treatment, IMF Working Paper 2005:113-132.
[6]國家統(tǒng)計局課題組中國金融風險與經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展統(tǒng)計研究2000(4):3-11.
[7]陳守東，楊瑩，馬輝，中國金融風險預警研究[J]，數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2006(7):45-48.
上一篇:追溯唐朝歷史上的胖美人概述
