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　　表1的结果显示，KMO检验的统计值为0.671，根据KMO的判定标准—KMO值越接近1越适合进行因子分析来看，此处的原始变量比较适合进行因子分析。
　　随后本文使用特征值大于1的原则提取公共因子Fj，并用主成分分析法确定方差贡献率μit。总体方差解析情况（见表2）显示前三个因子的特征值均大于1，他们的因子贡献率分别为31.873%、25.433%以及14.367%，累计贡献率达到71.674%，表明这三个公共因子能够解释原始变量的大部分变化情况，本文就将他们作为构建FSI的公共因子。
　　本文进一步利用旋转后的因子载荷矩阵确定每个公共因子解释的变量个数：笔者发现F1在变量FFI、TED、SFI上有绝对值较大的相关系数；F2相关系数绝对值较大的变量是IVC、EMPI和BFI；而变量FVS、IVI在F3上具有较高的载荷。在此基础上根据因子得分系数表计算出以上三个公共因子在每个原始指标上的因子得分，再根据因子得分计算出来的公共因子变量就能够替代复杂的原始变量了，即我国金融压力指数可以表示为：
　　FSI=0.3187F1+0.2543F2+0.1437F3
　　本文将原始变量2003年1月至2012年12月的月度值带入上述模型中，便计算得出我国最近10年的月度FSI。为了使压力指数值更加直观，本文以2008年1月份的指数值，即指数中的最大值作为基准赋值100，它代表了截至目前为止的最高风险水平，并将其他月份的指数值按照这个基准重新计算，最后将结果以图1的形式呈现出来。
　　计算结果显示，压力指数的走势可分为四个阶段：第1阶段为2003年1月至2006年11月，压力指数较低且波动平稳；第2阶段为2006年11月至2010年5月，FSI大起大落并于2008年1月达到历史最高峰值，此时我国金融市场的系统性风险迅速增加；第3阶段为2010年5月至2011年8月，FSI再次剧烈波动并于2010年11月达到历史第二峰值水平；第4阶段为2011年8月至2012年12月，金融压力指数呈现出在波动中缓缓上升的趋势，说明目前我国金融市场的压力状况需要引起大家的关注。
　　金融压力指数的有效性检验
　　为了对FSI的有效性进行检验，本文接下来将建立季度金融压力指数和季度GDP增长率的双变量VAR（4）模型，并在此基础上绘制IRF脉冲响应函数来捕捉全面复杂的动态关系，据此分析金融市场的系统性风险对宏观经济的影响情况。首先，本文得出了FSI与GDP的VAR（4）模型估计表达式：
　　在生成脉冲响应函数之前，需要对VAR模型的稳定性进行检验，图2中单位圆中的点表示的是AR特征根倒数的模，因每个模都在单位圆内且没有位于单位圆上的根，所以本文建立的VAR模型是稳定的。在此基础上，生成了基于VAR模型的脉冲响应函数图（见图3），从图形可以看出，GDP在受到FSI的冲击之后产生了负向的脉冲响应，这一负面冲击逐渐增大并在第五期达到最大值，随后冲击作用开始下降并趋于0。以上研究表明，来自于金融系统性风险的负面冲击在滞后5个季度的时候会对宏观经济产生显著的不良影响。
　　金融市场压力源分析
　　为了能够更加有针对性地识别、度量和防范金融市场系统性风险，找出起主导作用的风险来源部门非常有必要。本文用TED价差和IVC的值共同表示银行部门压力；用SFI和FVS的值共同表示股票市场压力；用BFI、FFI、EMPI、IVI分别表示债券、基金、外汇和保险市场的压力。将每个阶段金融压力的指数变化情况和起主导作用的压力源部门归纳在表3中，观察发现：第一，在指数平稳运行的安全阶段期，银行业的贡献度最大，这说明我国的银行体系对维护金融市场的稳定运行起到了关键性的作用。第二，2006年11月至2010年5月期间股票指数的剧烈波动和市值的大幅缩水是压力剧增的原因，而股票市场贡献度的跃升表明资本市场在金融体系中的重要性不可忽视。第三，从2010年5月起开始的第二轮波动中，外汇市场成为第一压力源。外汇市场压力的上升源自欧债危机的爆发，危机不仅对我国的出口贸易造成影响，还威胁到多元化外汇储备的安全。第四，基金市场作为压力源之一的重要性并不凸显，但是在2008年金融危机中对于FSI的贡献度排名靠前，这与我国开放式基金与股票市场的关联度较大有一定关系。第五，保险市场和债券市场在样本期间的压力程度不足以对FSI的走势产生较大冲击，但是随着我国保险市场和债券市场的迅速发展，未来的金融市场格局可能会发生更加多样性的变化，相关部门一定要重视对保险和债券市场的压力程度进行日常监测。

中国金融市场系统性风险测度

2014-09-02 09:18　来源: 互联网作者：李春红杨扬浏览次数 3697

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