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金融风险类有关论文范文参考文献,与系统性金融风险测度方法综述相关论文的格式
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摘 要:系统性金融风险的测度方法是理论与实务领域中一项复杂而前沿的研究课题.本文针对原理而不是具体的计算过程,对系统性金融风险的测度方法进行系统的梳理和评述,以期为相关领域的进一步研究提供借鉴.
关 键 词:系统性金融风险,测度方法,宏观加总
Abstract:Themethodonthemeasurementsoffinancialsystemicriskisplex.Manystudieshavepayoutinthisfield.Thispapermainlysurveystheworksonthemeasurementsoffinancialsystemicrisk,whichdoesnotpayattentiontothespecificcalculations,buttheprinciple,withaviewtoprovidereferencetothefurtherresearches.
KeyWords:financialsystemicrisk,measurements,macro-aggregate
中图分类号:F830.9文献标识码:A文章编号:1674-2265(2010)01-0024-04
一、引言
系统性金融风险的测度,是指在对过去系统性风险损失资料及当前经济金融形势分析的基础上,对风险发生的概率及造成的损失程度进行定性、定量分析,从而预测出较精确并满足一定规律的结果的过程(范小云,2006).它包括两个组成成分:一是对过去所发生的系统性风险的规律性的发掘,找出呈现一定必然性和统计规律性的东西,二是对当前经济金融体系的现实状况及可能受到的冲击等进行分析,从而估测出当前的风险状况(翟金林,2001).对系统性金融风险进行测度,能够起到预警的作用.数次金融危机的爆发,使得理论界对系统性金融风险的测度研究给予了大量关注,但一直争论于对合理有效测度方法的选取(ShnkeM.Bartram等,2007).找到一套能够预先给出未来系统性风险发生的时间、强度,而同时又不给出错误信号或较少给出错误信号的通用规则,成为监管当局防范系统性金融风险进程中的一项重要而前沿的任务.本文从原理上而不是具体的计算过程,对系统性金融风险的测度方法进行梳理和评述.
当前对系统性金融风险测度的研究主要从两方面展开:一是从单一金融机构入手,分析个体的风险暴露状况,然后再将个体的风险暴露进行加总来推算整个系统的风险,二是运用一定的模型,从整体上直接估测系统性金融风险.本文的综述也是由此展开的,并在纵向比较代表性方法的原理后,围绕其共同存在的问题做一简要横向评析,以期为相关领域的进一步研究提供借鉴.
二、从单一金融机构入手对系统性金融风险的测度
此类测度方法分为指标经验分析法、数理模型分析法和计量模型分析法三种.
(一)指标经验分析法
一般来讲,指标经验分析法是利用经验筛选指标,以指标实际值与正常值之间的经验性差别衡量系统性风险.通过指标测度系统性金融风险的方法大体可以分为两类,即指标体系综合度量和零散指标度量.
二十世纪90年代前,用于综合度量的指标体系主要是CAEL和CAMEL系统,其也是各监管当局当时最常用的风险测度与预警工具.CAMEL评级系统在CAEL排序系统以资本充足性、资本品质、获利能力及流动能力作为测度指标范畴的基础上,增加了管理能力一项,其选择相应的指标并赋予权数,以权数求得的综合得分在同类型金融机构内的排序先后确认出风险状况不佳的金融机构.然而,CAEL和CAMEL的实际识别效果都不尽如人意,在美国1980-1994年间发生的1617个失败银行中只准确识别了46%(BentonE.Gup,1999).1993年,美联储开始采用更多考虑了金融机构长期变动影响的FIMS评级系统,对单个银行的风险进行监察.但FIMS依然认为单个金融机构的脆弱是系统性金融风险的主要原因.在对系统性风险进行评价时只是将各金融个体的风险进行简易累加,或选取代表性的大型机构,未能真正反映出系统性风险的“系统”问题,在总体测度方面表现欠佳.
本文来源:http://www.sxsky.net/guanli/00422543.html
针对上述指标体系中指标选取上的不足,零散指标度量法从补充、修改指标的角度提出了不同观点.美国的快速预警纠偏模型以资本充足率状况为主线,为监管当局判断银行状况提供了一个快速、简明的参考框架.Kaminsky(1997)研究认为,实际汇率水平、国内信贷总量、对公共部门的信贷总量、国内通货膨胀、贸易平衡情况、货币增长率、实际经济增长率和财政赤字等指标,在一定程度上能够对系统性金融风险起到一定的指示作用.GonzalezHermosillo(1999)以经验证据表明,只有同时考虑不良贷款和资本充足率,CAMEL体系的评估才有统计意义上的依据.Goodhart(2004)和Aspachs(2006)认为违约概率和银行盈利水平是重要指标.虽然针对个别零散指标重要性的研究仍在继续,但是如果继续从单一金融机构入手,单纯从建立指标体系角度考虑,而没有加总的理论基础,那么无论怎样继续添加、修改指标也无法解决其在对系统性风险总体测度上表现欠佳的问题.
(二)数理模型分析法
数理模型分析法大多以一家机构破产倒闭推测系统内某一特定数量机构同时倒闭的可能性,来测度系统性金融风险.具有代表性的模型如下所列.
Alferdlehar(2003)通过模拟多家银行的资产波动,考察一定资产条件和数目条件下,系统性风险发生的概率.这种方法使用蒙特卡罗模拟法模拟发生单银行倒闭的时间序列,得出引发系统性风险的诱导因素发生的概率和超过系统中某一特定数量的银行同时倒闭的可能性,即整个系统发生系统性风险的概率.矩阵法首先估计银行间的双边风险敞口矩阵,然后对银行的损失率赋予不同的值.根据不良资产量多于一级资本后银行即倒闭的原则,确定受到传染的银行数量.以一家银行的倒闭所带来的其他银行倒闭的数目来估计系统性风险传染的程度(如SimonWells,2000,ImanvanLelyveld,2002,ChristianUpper,2002).JeanteMuller(2003)第一个将网络分析方法应用于测算系统性金融风险的模型中.其使用网络分析法识别出不同银行类型的不同网络结构,然后根据银行间市场网络形状,利用神经网络模拟法测算系统性风险的传染程度.Ghosh(2003)使用了双元递归数方法,使模型可以不受变量变换的影响,从而增加引入定序的结构型变量的便利性.侯明扬和伍海华(2008)还使用复杂网络分析的方法对其模拟过程进行了扩展,但在向宏观整体过渡的过程中依然缺乏理论基础.SujitChakravorti(1996)将模拟法与一般均衡经济理论相结合,认为由于支付系统中存在着类似CHIPS的ASO协议,单个银行发生支付困难时必然对其他银行的自有资金状况产生负面影响,从而改变现有银行的最优资产选择,减少银行间市场信贷资金的供给,其中资产状况较差的银行就会发生倒闭,随着倒闭银行数量的增加,对银行间信贷的需求数量也将逐渐减少,当银行间信贷资金的供求相等时,银行倒闭不再蔓延.OriolAspachs等(2006)也使用一般均衡的方法,通过测度违约概率预警系统性金融风险.
正因为上述模型的共同点在于由一家机构破产倒闭推测系统内某一特定数量机构同时倒闭的可能性,进而测度系统性金融风险,所以,撇开数据可得性等技术因素,致命的缺陷在于到底多少机构倒闭才能视为系统性风险的发生.其在数量上仍是模糊的,还需要经验性的总结.
(三)计量模型分析法
针对上述问题的计量模型集中表现为回归分析、GARCH模型和VaR法.回归分析是该领域产生较早的计量分析方法,主要是根据回归模型中系数的显著性筛选指标.而随着对经济数据本身非线性性的发现,其解释力度在逐渐减弱.GARCH模型以银行间实际交易的联系和市场间的波动性溢出为基础,建立二元或多元GARCH模型,以残值之间的相关性大小和变动反映潜在的系统性风险&#
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