區域金融風險特征精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇區域金融風險特征，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞：區域金融；金融風險；風險管理

中圖分類號：F830 文獻標識碼：A 文章編號:1003－9031(2011)07－0025－04DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2011.07.06

一、區域金融風險管理的內涵界定

從區域金融風險管理的內容來看，區域金融風險作為中觀尺度的金融風險有著不同于宏觀金融風險和微觀金融風險的管理內容[1]。雖然相對于世界范圍的金融風險，區域金融風險可以包括國家金融風險，甚至超國家范圍的地區金融風險，但在一般的理論研究中，區域金融風險所研究的區域范圍更多地指國家范圍內的區域。因此，一般意義上的區域金融風險不具備由宏觀尺度的利率風險、匯率風險、購買力風險、政治風險等所引發的整體金融風險的特征。當然，中觀尺度的區域金融風險也不完全等同于以信用風險、流動性風險、經營風險為主要特征的微觀金融風險，它有明顯的區域特性。

從區域金融風險管理的對象來看，區域金融風險雖然是中觀尺度的金融風險，但是其發生的現實形態最終也表現為區域內金融機構的微觀金融風險。因此，為了有效地管理區域金融風險，必須從影響區域金融風險發生的總體性因素和影響區域內具體金融活動主體的個體性因素兩個層面加強管理。

從區域金融風險管理的主體來看，區域金融的發展要受國家和地方兩級政府所定的經濟政策影響，因此中觀尺度的區域金融風險管理主體包括中央和區域兩級金融監管部門。在區域層面的金融管理既包括國家對各區域內金融風險的管理，也包括區域政府對本區域內金融風險的管理。因此，區域金融風險管理應包括中央金融監管部門的區域金融風險管理和區域金融監管部門的區域金融風險管理。

二、區域金融風險管理的目標

區域金融風險管理的目標應分為宏觀和微觀兩個層次。對影響區域內金融安全的總體性因素進行管理的目標稱為區域金融風險管理的宏觀目標；而區域金融風險管理的微觀目標則是指以區域內金融的微觀運行活動為管理對象的風險管理目標。全國范圍的金融安全需要以各區域的金融安全為前提，因此在區域金融風險管理的宏觀目標上，中央金融監管部門和區域金融監管部門還是有一致性的，區別主要在區域金融風險管理的微觀目標上。

（一）區域金融風險管理的宏觀目標

區域金融風險管理的宏觀目標是有相對性的，是在區域內相對于影響具體金融活動主體風險因素管理而言的目標，并非國家層面的宏觀目標。但總體而言，中央金融監管部門和區域金融監管部門在區域層面的金融風險管理的宏觀目標是有一致性的，即維護區域金融穩定，并促進區域金融和區域經濟的發展。具體而言，包括以下幾點。

1.促進區域金融的平穩發展。任何金融風險管理的首要目標都應是實現金融的平穩發展。一個國家的金融平穩發展要以各個區域的金融平穩發展為基礎，中央金融監管部門要實現國家的金融穩定與發展，必須首先保證各區域金融穩定與發展。區域內的金融平穩發展自然也是區域金融監管部門的首要目標。

2.保障區域經濟健康運行。由于金融業是一個以經營貨幣為主的特殊高風險行業，并且金融業在服務于經濟的過程中要與社會上各種經濟主體發生金融關系，因而其經營活動具有社會性，且與經濟風險存在較高的關聯度，影響著整個社會經濟體系的安全與穩定。因此，在中觀區域層面防范區域金融風險是區域經濟穩定發展的基本保障，各項區域金融政策應將促進和保障區域經濟的健康運行作為主要目標之一。

3.規范和完善區域金融監管體系。金融監管是實現維護金融機構的安全和信譽，保護金融機構安全、穩健的運行，維護公平競爭的金融市場環境的重要途徑。一個獨立、高效的金融監管體系和一套完整且健全的金融監管制度，對于防范和化解金融風險、保證金融業穩健運行和實現金融政策目標都有重要的意義[2]。由于區域層面相對于國家層面往往更加具有金融監管不規范、不健全的特點，因此在區域層面的金融風險管理更應注意制定合理的法律法規，確保金融機構的資本充足率，引導和督促企業健全風險管理與防范制度，從而建立安全高效的區域金融監管體系，保證區域金融活動的穩定與安全。

4.促進區域金融市場的發展。完備的金融市場體系是有效化解和降低金融風險的必要條件，區域金融風險的管理應有利于促進區域金融市場的發展。具體而言，要注意推動金融產品一級市場、二級市場協調發展；在推動金融產品、金融工具創新的同時，不斷加強監管制度建設，建立和健全協調一致而又全面嚴謹的金融市場法律體系；加強市場各監管部門之間的協調與溝通，以防止出現監管重疊、監管遺漏或監管空缺；建立和完善金融市場監管的長效協調機制和信息共享機制，解決帶有綜合性與全局性的問題，確保金融體系和金融市場安全、穩定、高效運行。

（二）區域金融風險管理的微觀目標

區域金融風險管理的宏觀目標需要區域層面的金融管理機構和國家層面的金融管理機構共同實現，但區域金融風險管理的微觀目標則是區域層面金融管理機構的主要任務。區域金融風險防管理的微觀目標具體包括以下幾方面。

1.維護區域內信用體系的良好運行。區域金融安全需要金融機構與居民、金融機構與企業、金融機構與政府等方面建立起誠實、可信、可靠的信用關系。只有每個信用主體都遵守基本的信用規則，嚴格依法辦事，才能為防范區域金融風險打下堅實的基礎，從而有效避免區域的內生金融風險。

2.區域內金融機構布局合理。一個區域內的經濟與金融要想做到密切的相互配合與相互促進，就需要金融機構及其網點的總量、分布與區域經濟、金融發展水平相適應，與區域對金融服務的需求相適應。不同類型、不同規模的金融機構有其不同的市場位置，在功能、業務內容、服務手段、服務對象等方面有各自的特點。因此，合理布局各類金融機構，使各金融機構之間保持適度競爭，從而建立和完善功能良好的金融市場體系，將有利于區域金融風險的管理。

3.區域內金融機構內部控制機制健全，經營穩健。要想有效防范和化解區域金融風險，需要通過各種管理措施促使區域內各金融機構都能做到穩健經營，確保資本的流動性、安全性和效益性，符合資本充足率的要求，并達到資產負債比例的規模對稱、結構對稱、償還期對稱等。要制定完善合理的區域金融機構管理制度和采取相應措施，促使區域內的金融機構切實建立有效的內部控制機制，明確法人經營管理責任制，完善管理與經營體制，建立起科學的決策程序和制度，完善內部監督機制。

4.區域內金融市場秩序相對穩定。金融市場秩序穩定是金融安全的重要標志，因此，對區域金融風險微觀管理的一個重要目標就是維護金融市場相對穩定。具體而言，要通過強化金融監管，確保區域內各金融機構規范經營，杜絕超范圍經營、帳外經營、變相提高存貸款利率等現象，創造一個公平、合理、有效的競爭環境，及時有效地消除不安全因素，保障區域金融秩序穩定。同時，規范和強化區域內金融機構的審批與監管，杜絕亂批、亂設金融機構亂集資和社會亂辦金融等現象。

總結來看，雖然在區域金融風險管理的宏觀目標上中央金融監管部門和區域金融監管部門有其一致性，但在完全的市場經濟條件下，國家和地方經濟發展的目標并不完全統一，這將導致兩級金融監管部門的利益訴求出現不一致，因此其各自最終的主要監管目標還是不同的。中央金融監管部門的主要目標是保持全國范圍的金融安全，而區域金融監管部門要以區域金融利益最大化和區域內的金融安全為主要目標。

三、區域金融風險管理策略

金融監管的主要目標不同，加上中央和地方兩級金融監管部門可運用的管理資源不同，使得兩級金融管理部門對區域金融風險的管理策略有所區別。

（一）以中央金融監管部門為主體的區域金融風險管理

1.實行差異化區域金融管理政策。各區域的經濟發展水平和階段不一致，其相適應的區域經濟金融政策也應有差別。中央金融監管部門應在整體經濟戰略部署不變的前提下，從國民經濟整體發展戰略和金融有序化出發，根據各地區條件、經濟基礎、增長方式、產業結構和金融生態環境等特點，在堅持金融總體目標不變的前提下，通過有差別的經濟金融政策安排，充分發揮各區域間自然、經濟和社會等諸多方面的優勢，逐漸降低區域金融風險。

2.構建和諧區域金融生態環境。降低區域金融風險是一個系統工程，構建和諧區域金融生態環境是降低區域金融風險發生的一個重要途徑。中央金融監管部門首先應針對區域金融風險特點，有效整合區域金融生態構成要素，推進區域經濟平衡協調發展，推進區域誠信文化建設，保障司法公正，縮小區域金融風險差異，減少地區間對金融資源不注重效率的過度競爭。其次要注意加強區域金融市場化，提高金融部門的獨立性，減少和盡可能杜絕地方政府對金融資源分配與利用的隱性干預。另外，應建立以政府、媒體和社會中介機構為主體的區域經濟金融信息公開共享體系，通過信息的及時披露有效降低區域金融風險[3]。

3.引導資金流向，促進區域經濟協調發展。區域經濟協調發展是避免區域金融風險發生的重要基礎。促進區域經濟協調發展的途徑很多，最重要的是通過區域發展政策和相應的有差別的財政金融政策引導資金向落后和欠發達地區流動，促進區域經濟發展均衡化。比如通過產業政策區域化改善欠發達地區的投資環境；支持欠發達地區發行建設債券；通過補貼、貼息、稅收優惠和投資財政擔保等手段引導資金流向欠發達地區。

4.引導和探索設置區域差別化的金融結構體系，以規避、分散風險。合理的金融結構體系能夠有效地實現規避、分散風險的目的。中央金融監管部門應在統一的金融體系下，根據各區域經濟特征，通過對不同地區、不同種類金融機構的審批與設置，構建多樣化的金融結構體系，使金融體系結構特征更好地適應區域實體經濟發展的需要，避免實體經濟風險在金融體系中積累放大。比如對于經濟發展較快、社會信用體系比較脆弱的市場化先行地區，可以大力發展信用擔保、風險評級等金融中介機構，緩沖實體經濟風險向金融機構過度集中；對實體經濟產權形式規范、金融資源相對稀缺的地區，可以引導、規范反映市場需求的非正規金融；對于欠發達的貧困地區，為更有效地貫徹實施國家的發展戰略，可以探索性地發展區域開發性金融機構，逐步形成與地區經濟發展相適應的金融資源配置機制，降低區域金融風險。

5.加強對區域金融監管的重視。在非區域金融視角下，中央金融監管部門的工作重點一般會放在全局性金融風險的防范與監控上。但從現實而言，區域金融監管是全局性金融監管的基礎，因此必須加強對區域金融風險的監管力度。除此之外，中央金融監管即便注意到了區域金融風險問題，但往往容易將監管的重點放在對發達地區的金融監管上，然而在一定條件下欠發達地區金融風險爆發的可能性比發達地區還高。因此，加強區域金融監管不但要關注一般區域的金融風險，還要注意不能忽視欠發達地區的金融風險。

6.完善區域金融監管組織體系。健全的組織體系是金融監管的基礎，而監管組織體系的建設職責在中央監管部門。因此中央監管部門應根據本國金融體系的現狀，制定與本國區域金融特點相適應的區域金融監管組織體系。通過完善區域金融監管組織體系，理順監管當局各級分支機構、區域轄內各金融機構、各級地方政府、各社會中介機構及社會公眾的責權利，更好地將區域金融風險予以避免、轉移和化解。

（二）以區域金融監管部門為主體的區域金融風險管理

籠統而言，區域金融監管部門包括區域內的中央金融監管部門的分支機構和地方政府的相關部門。中央金融監管部門的分支機構承擔的職責主要是執行中央監管部門下達和規定的金融監管任務，一般沒有太多的自。因此，在這種體制下分支機構往往不能承擔好區域金融監管的職責。為了更好地對區域金融風險進行管理，一方面，中央金融監管部門應注意加強其地方分支機構的管理職能，給地方分支機構在金融風險管理方面更多的靈活自；另一方面，地方分支機構也應加強自身建設，加強對區域內金融活動的監控，加強金融風險的監測與防控。

地方政府在區域金融的發展過程中扮演著重要的角色，有著極其重要的影響力，而且地方政府在對區域金融風險的監管上具有更大的靈活自主性。因此，地方政府的金融監管相關部門在區域金融風險管理上應發揮最主要的角色。地方政府對區域金融風險的管理應注意以下幾個方面。

1.加強地方政府對區域金融風險管理的職能。地方政府在區域金融風險管理上雖然發揮著極其重要的角色，但地方政府對區域金融風險的管理在職責和權利上往往存在著嚴重的不對稱，即地方政府承擔了維護地方金融安全的極大責任，但它被賦予的對金融事務的權利及可動用的金融手段卻極為有限[4]。因此，中央政府和金融監管部門應賦予地方政府在處理金融風險問題上較大的自和區域金融事務處理權。地方政府也要加強自身金融風險管理能力的建設，除了思想上重視外，還應有獨立的區域金融管理協調機構，以加強與區域內金融機構的溝通，推進地方金融資源整合，配合中央金融監管機構，貫徹執行國家有關金融工作的方針、政策和法律、法規的同時，協助中央和地方監管機構整頓與規范金融秩序，協調區域內各金融監管機構處理金融風險防范和化解工作[5]。

2.轉變政府職能和管理方式，加強政府金融活動的市場化。區域金融的發展受地方政府所定經濟政策的影響，地方政府為了自身利益的最大化，有時會通過非市場手段對區域金融活動進行直接干預。這種干預在金融風險爆發后分散、化解風險時有其益處，但在正常的金融運行狀態下則往往容易加重區域金融運行風險。比如我國有些地方政府將銀行視為當地政府的職能部門，強行增加政府在銀行的債務等，這將大大加重區域金融風險的積累[6]。因此地方政府要盡可能轉變政府職能和管理方式，加強政府金融活動的市場化。

3.提高區域經濟運行質量，保持區域經濟平穩運行。從根本上講，區域經濟運行質量高低與平穩與否是制約區域金融安全運行的最主要因素。區域經濟運行質量高，區域金融機構自然效益好，區域金融風險自然小。區域經濟運行平穩，經濟運行風險小，相應的區域金融風險自然也小。因此，從根本上看，地方政府的主要職責還是發展經濟、提高經濟運行質量、確保經濟平穩運行。

4.指導和促進地方性金融企業的發展。地方性金融企業的發展是完善地方金融市場體系，保持地方金融市場活力的基礎。而且地方性金融企業的發展也有利于地方金融資源的涵養、保持，有利于為地方經濟的發展奠定堅實的資金來源渠道。而區域金融市場體系的完善和地方金融活動的健康都是地方金融安全運行的重要保證，因此，地方政府在區域金融管理方面應在法律法規允許的范圍內合理地指導和促進地方性金融企業的發展。在這一過程中，地方政府一定要擺正自身的位置，處理好市場和政府的關系，避免對企業給予不恰當的、過多的直接干預。

5.加強對區域內金融活動的監管。地方政府比中央金融監管部門更加接近、熟悉區域內的金融活動運行，因此，地方政府在區域內的金融活動監管方面應發揮更加直接的作用。加強對區域內金融機構全面性、經常性的檢查和督促，促進區域內金融機構依法穩健地經營和發展，并依法加強對金融機構及其經營活動的領導、組織、協調和控制。

6.在面臨區域金融危機時，幫助區域金融機構，實施市場救助。一旦區域金融風險暴露，出現區域金融危機，地方政府應及時采取措施，實施市場救助，保持或恢復區域金融市場信用流動。比如對面臨風險或者破產的金融機構和銀行的重組或退出給予必要的財政支持；在地方金融機構關閉后由地方財政償還債務，支付自然人存款債務等。

參考文獻：

[1]裴志杰.對我國區域金融風險及防范的研究[D].長春：東北師范大學,2004.

[2]欒景明.論我國金融監管體系的改革與創新[J].財經問題研究，1998（8）:15-17.

[3]黎和貴.區域金融生態環境差異與經濟增長效率[J]. 金融論壇，2007（3）：45-52.

[4]耿寶民,韓忠奎,安國濤.地方政府對區域金融風險防范及監管的有效職能分析[J].科技與管理，2008（3）：74-76.

篇2

關鍵詞：區域金融風險；固定效應模型；敏感性分析

中圖分類號：F832.33 文獻標識碼：A 文章編號：

一、文獻述評

2015年10月，總理主持召開金融企業座談會指出：“要維護金融穩健運行，有效防范和化解金融風險，引導和穩定社會預期。堅決守住不發生區域性系統性金融風險底線，為經濟持續健康發展作出新貢獻”。近年來，對區域性系統性金融風險的防范也成為工作的重點。而從金融風險成因來看，已有研究主要從金融體制、金融政策、國際金融等宏觀角度以及金融機構、金融部門、金融業務等微觀角度展開。

宏觀視角研究系統性金融風險成因的文獻多數認為金融體制、財政政策、貨幣政策、宏觀經濟環境以及國際金融環境的變動是宏觀金融風險的主要成因。如劉尚希、盛夏、Castelnuovo認為貨幣政策或財政政策等體制轉軌因素的變動，是系統性金融風險具有疊加效應的重要原因[1，2，3]。朱波、盧露則進一步研究了新常態下不同貨幣政策工具對系統性金融風險的影響，并指出存款準備金率和利率兩個工具在數量型和價格型的調控下，對系統性風險的影響分別呈現非對稱和資產轉換效應[4]。陸磊、楊駿亦指出通貨膨脹增加了宏觀金融的不穩定性[5]。何德旭和苗文龍、Bolton & Jeanne、Pelizzon & Loriana， et al.等指出國際金融市場的波動以及國家債務危機會加劇國際金融周期震蕩，增加全球金融環境的不穩定性[6，7，8]。

微觀視角的研究多從金融機構、金融產品、金融業務的分析入手，指出資產負債比、資本充足率、利率水平、發達的金融衍生品市場以及管理機制體制的不健全是微觀金融風險的重要成因[9，10，11]。項俊波、陳建青等則進一步指出跨業經營、混業經營以及跨市場的金融產品在促進金融市場創新的同時亦是對我國金融市場穩定發展的挑戰[12，13]。隨著互聯網金融的迅速發展，互聯網金融風險的識別亦受到了國內外學者的格外關注。如徐立平、張萍、黨懷清等指出在新興金融業態發展的同時，需要防止由于新型互聯網金融業務或產品、以及網絡操作技術等誘發的系統性金融風險[14，15]。

從區域視角研究系統性金融風險影響因素，宋凌峰、葉永剛則對區域系統性金融風險特點分析的基礎上，指出公共部門以及企業部門是區域金融風險形成的主要來源[16]。肖梓光和張東、馮全民和胡松等認為個體金融機構經營失敗、地區科技水平差異、信貸管理體制、公眾信任危機是區域金融危機爆發的重要原因[17，18]。

通過上述文獻分析發現，研究系統性金融風險因素文獻雖然較多，但絕大部分研究系統性金融風險的文獻主要以宏觀和微觀的國家和部門作為主要研究對象，而對區域性系統性金融風險情況研究卻少有設計，而進一步研究區域金融風險影響因素的內容則更加稀少。本文認為受地區經濟發展規模、區域性金融創新與發展的不協調、產業結構變動、資源配置失調、地方政府債務的復雜構成等影響，區域性系統性金融風險有其自身特有的特點。因此，不同于單純的金融風險影響因素的研究，本文主要目的在于通過構建區域金融風險影響因素模型，探索性研究區域性系統性金融風險的影響因素，并對敏感性進行分析。

二、研究設計、模型構建與數據說明

（一）基本假設

虛擬經濟和實體經濟定價支持體系的差異，使得系統性金融風險的影響因素呈現多樣化趨勢。從一個經濟獨立系統來看，系統性風險的影響因素包括經濟方面的利率、匯率、通貨膨脹、經濟周期等，政治方面的戰爭沖突，社會方面的體制變革等。近年來中國的系統性風險呈現區域性特征，基于此，從區域性系統性風險的影響因素看，核心因素包括三個：一是實體經濟狀況，特別是工業企業盈利狀況，該影響因素制約著虛擬經濟與實體經濟的匹配性；二是金融Y構，金融結構包括部門貸款結構、直接融資和間接融資結構，該影響因素制約著融資效率；三是區域投資主體的行為特征，主要表現為人們心理預期對區域性系統性金融風險的影響?；诖?，本文提出如下假設：

假設1：影響區域性系統性金融風險的主要因素是實體經濟狀況、金融結構和預期

金融的發展依賴于實體經濟，實體經濟為金融市場的發展提供物質基礎。金融的本質功能是為實體經濟服務，金融是隨著實體經濟對金融的需求，相應地向更高層次發展。實體經濟狀況對金融市場的物質性、基礎性影響，決定了其成為區域性系統性金融風險的主要因素之一。不同的金融結構對區域性系統性金融風險具有不同的影響，金融資產的部門結構，即金融資產在機構部門之間的比例，制約著系統性金融風險不同的融資方式體現在直接融資和間接融資兩個方面，其效率也具有差異性，所以資產分布結構對區域性系統性金融風險具有重要影響。行為習慣、對金融風險偏好都差異，這集中體現在預期中，故預期對系統性金融風險具有重要影響。

假設2：影響因素在不同的區域可能存在差異

根據假設1，影響系統性金融風險的因素主要歸納為實體經濟、金融結構和預期三個方面。對中國非均質國家而言，不同區域的實體經濟發展階段、發展水平、產業結構等都具有顯著差異性；不同區域的部門結構與產業特征具有密切關系，有些是資金密集型，有些是技術密集型等，不同產業結構對金融需求具有差異性，故其影響機制也具有差異性，故對金融風險影響具有地區差異；不同區域的風險偏好也存在差異和行為也具有差異性，如創新程度高的風險偏好較高，以致引起預期對金融風險影響也具有區域性。

假設3：區域性系統性金融風險是呈線性的影響機制

因為涉及的維度包括時間、空間、不同因素、不同因素之間的獨立性等，所以各個影響因素對區域性系統性金融風險影響機制非常復雜。影響因素在不同時間上，可能存在階段性差異；在不同空間上，可能存在門檻效應等。就本文的研究目標在于幾個：一是實證影響因素的存在性；二是不同影響因素對區域性系統性風險影響程度的比較；三是影響區域性系統性風險的獨立性，即獨立影響還是通過交互效應影響；四是影響因素對區域性系統性金融風險的敏感性?；谘芯磕繕耍€性假設會不失一般性，故假設影響機制是線性的。

（二）基于假設的模型設計

根據文章基本假設和數據可獲得性的特征，線性面板數據模型能夠針對區域性問題進行研究，而同時也考慮了在時間維度上可能存在的差異，可以實現本文的研究目標，故選取線性面板數據模型進行實證研究，其基本形式如下：

式（1）中，PRit表示區域i第t時的金融風險，解釋變量EPit為區域i第t時的實體經濟景氣，衡量經濟發展情況；FSit為區域i第t時的金融結構，可用部門結構和融資結構衡量，說明金融資源分配的合理性；MEit為區域i第t時的金融市場預期，反映人們對未來金融市場發展所持有的態度。

對區域金融風險，本文采用設計指標體系并利用層次分析法，測算出區域金融風險指數，作為本文研究的被解釋變量 。對于解釋變量，選擇工業企業虧損額/工業企業總利潤作為實體經濟運行情況的變量；金融結構的影響因素區分為部門結構和融資結構，本文選擇社會融資規模/總貸款為部門結構變量，選擇上市公司市值/總貸款作為衡量指標融資結構變量；生產者價格反映市場金融行為的顯性指標，故選擇生產者價格指數作為衡量預期的指標。通過變量選擇，將區域性系統性金融風險的影響因素模型基本形式具體化為可計量的面板數據模型，具體形式如下：

式（2）中，Yit是區域i第t時的金融風險指數，C是常數項，X1it是區域i第t時的工業企業虧損額/工業企業總利潤，X2it是區域i第t時的社會融資規模/總貸款，X3it是區域i第t時的上市公司市值/總貸款，X4it是區域i第t時的生產者價格指數， 是隨機干擾項。

（三）數據說明

本文數據的空間維度限定在中國大陸31個省（市）級行政區；研究數據的時間維度為2013年1季度至2015年3季度；區域性系統性金融風險敏感性強的特點，故在數據可獲取的情況下，時間頻率維度選擇季度數據?；诖耍瑓^域性系統性金融風險指數，影響因素等指標均為2013年第1季度至2015年第3季度的數據。本文所需要的指標數據均來源于三個基本數據庫，一是wind數據庫；二是中國人民銀行網站公布的數據；三是各?。ㄊ校┙y計局網站公布的數據。

表1列示了各變量的描述性統計結果。由表2可知，中國31個區域的金融風險指數均值為32.29，風險情況較好。在工業企業虧損額/工業企業總利潤的指標上，其平均值為0.136，說明工業企業虧損額占工業企業總利潤的13.6%，工業企業虧損比較嚴重，從不同區域的情況來看，區域之間具有較大差異，如山西省工業企業虧損額遠大于工業企業利潤，在2015年，工業企業利潤已變為負。在社會融資規模/總貸款的指標上，其平均值為0.147，說明社會融資規模是總貸款規模的14.7%，金融資源用于實體經濟的數量遠小于貸款的規模，其標準差為0.084，說明該指標在區域之間差異不大。在上市公司市值/總貸款的指標上，其平均值為0.33，而上市公司市值主要是股票價值的反映，說明上市公司的股票融資規模是總貸款規模的33%，由于上市公司在中國區域的分布具有不均衡性，所以該指標在區域之間也存在一定差異。在生產者價格指數上，其平均值為0.946，說明生產持續通縮，企業去庫存壓力不斷增大，對金融市場也會產生下降預期。

三、區域性系統性金融風險影響因素的實證分析

在利用面板數據模型分析區域金融風險影響因素時，本文先利用F檢驗判斷是選擇混合效應模型還是固定效應模型，再通過Hausman檢驗來確定建立是否需要建立隨機效應模型。由F檢驗可知，模型在1%的顯著水平下均拒絕混合效應的原假設，應建立固定效應模型。進一步，根據Hausman檢驗的結果，模型在1%的顯著水平下均拒絕隨機效應模型的原假設，應建立固定效應模型。為此，本文建立面板固定效應模型，并通過控制變量加入的方式，考察各變量對區域金融風險的影。同時，由于本部分主要研究各變量對區域金融風險影響因素，而不考慮截距的影響，因此不對截距項進行分析。

（一）基于單因素固定效應模型的實證分析

根據式（2），以單變量為唯一的解釋變量，并進行參數估計，考察工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款、上市公司市值/總貸款、生產者價格指數四個單因素變量對區域性系統性金融風險的影響結果，參數估計結果如表2所示。

表2顯示，生產者價格指數對區域性系統性金融風險的影響顯著性最大，通過1%顯著性水平檢驗，生產者價格指數系數為-15.46，表明生產者價格指數每上升1個單位，區域金融風險會下降15.46%。工業企業虧損額/工業企業總利潤對區域金融風險的影響通過10%顯著性水平檢驗，工業企業虧損額/工業企業總利潤系數為-0.1023，表明工業企業虧損額/工業企業總利潤對區域金融風險的影響較小，工業企業虧損額/工業企業總利潤每上升1個單位，區域金融風險會下降0.1023，這說明工業企業虧損越多或工業企業利潤越少，反而會降低區域金融風險，而正常情況下應該是工業虧損越少或工業企業利潤越多才會使區域金融風險下降，這在一定程度上說明了金融與實體經濟發展背離的情況。社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款均沒有通過顯著性檢驗，表明社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款對區域金融風險沒有顯著影響，也說明了社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款不能有效代表金融結構。從擬合優度來看，表2中（1）、（2）、（3）、（4）列的擬合優度均偏低，說明本部分單因素對區域性系統性金融風險不能完全解釋，假設1中提出的多變量影響區域性系統性金融風險現象存在，同時需要進一步通過實證驗證。

（二）基于多因素固定效應模型的實證分析

多因素固定效應模型的基本形式同樣如式（2）所示，在具體實驗過程中，通過逐漸加入多個影響因素變量且形成不同線性、獨立組合的條件下，多因素對區域性系統性金融風險的影響結果，參數估計結果如表3所示。

表3列示了逐漸加入多個影響因素變量條件下多因素對區域金融風險的影響結果。從表3可以看出，當增加變量時，模型的擬合優度在不斷提高，說明各變量均對區域性系統性金融風險有一定程度的影響。在參數整體的顯著性上，表4中第（7）、（9）、（10）列的參數整體上比較顯著，且擬合優度較高。而在這三列中均有生產者價格指數作為解釋變量，說明生產者價格指數對區域性系統性的金融風險有較大程度影響。第（7）列的整體效果優于其它幾列，從其參數估計結果來看，仍僅有生產者價格指數通過5%顯著性檢驗，而其它變量均沒有通過顯著性檢驗。由此可以說明，在多因素獨立作用機制下，工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款、上市公司市值/總貸款均對區域性系統性金融風險沒有顯著性影響，僅有生產者價格指數對區域金融風險存在顯著性影響，其系數為-14.75，表明生產者價格指數每上升1個單位，區域金融風險會下降14.75。

（三）基于交互固定效應模型的實證分析

上述實證結果說明兩個方面問題：一方面各個影響因素對區域性系統性風險的影響有獨立性影響，也有非獨立性影響。從實證結果發現，生產者價格指數對區域性系統性金融風險存在顯著性影響；工業企業虧損額/工業企業總利潤在特殊情況下會對區域性系統性金融風險存在顯著性影響，但影響程度很低。而社會融資規模/總貸款、上市公司市值/總貸款一直對區域性系統性金融風險不存在顯著性影響，且模型的效果均不理想。另一方面，非獨立影響的各個因素相互作用后可能存在交互效應。從上述模型實證可以看出，沒有通過顯著性檢驗的變量均為金融結構的相關變量，基于此，考慮部門結構與融資結構的交互效應對對區域性系統性金融風險產生影響。再從理論分析，區域性系統性金融風險可能存在系統慣性影響，即當期的區域性系統性金融風險對下一期的風險狀態產生顯著作用，故在式（2）的基本模型中，變量做適當調整，對其進行參數估計，參數估計結果如表4所示。

從表4第（11）列可看出，當將X2*X3作為解釋變量時，該模型的擬合優度最高，工業企業虧損額/工業企業總利潤和生產者價格指數均通過顯著性，金融結構雖然沒有通過顯著性檢驗，但其結果已有明顯改善。從擬合優度來看，表5第（11）列的擬合優度優于表4中的所有模型，可以說明在金融結構的影響因素中，部門結構和融資結構是相互作用來對區域金融風險產生影響。進一步考慮區域金融風險滯后一期對風險值的影響，表5第（12）、（13）、（14）列描述了納入滯后一期風險指數后，參數估計的變動情況。從結果來看，當滯后一期的金融風險指數作為解釋變量時，模型的擬合優度有大幅度提高，且滯后一期的金融風險指數均通過1%水平的顯著性檢驗，說明區域性系統性金融風險情況受上一期金融風險指數的影響較大。在表5第（12）、（13）、（14）列中，工業企業虧損額/工業企業總利潤和生產者價格指數均通過了顯著性檢驗，而金融結構仍然沒有通過顯著性檢驗，但從其t值的變化來看，說明其顯著性在不斷提高。

考慮到金融市場預期會對金融結構產生調節作用而影響區域金融風險，通過反復比較分析，得出區域金融風險的影響因素模型為：

模型（3）的整體效果最好，從其結果來看，所有變量均通過顯著性檢驗，且擬合優度最高為0.2638，工業企業虧損額/工業企業總利潤的系數為-0.124，表明工業企業虧損額/工業企業總利潤每上升1個單位，區域性系統性金融風險會下降0.124；金融結構與金融市場預期相互作用的系數為8.648，表明金融結構與金融市場預期共同作用結果每上升1個單位，區域性系統性金融風險會上升8.648；生產者價格指數的系數為-10.89，表明生產者價格指數每上升1個單位，區域性系統性金融風險會下降10.89；區域金融風險指數滯后一期的系數為0.49，表明區域性系統性金融風險對其下一時期的金融風險影響程度達到49%。

通過上述分析可發現，區域金融風險主要受其自身的影響，區域實體經濟狀況和金融市場預期均會對其產生負影響，而金融結構會在金融市鱸て詰撓跋煜露鄖域金融風險產生正向影響。

四、區域性系統性金融風險敏感性實證分析

（一）影響因素變量的系數變動結果

為研究區域性系統性金融風險對工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款、市公司市值/總貸款和生產者價格指數四個變量的敏感性，進一步利用固定效應模型將區域金融風險指數與各變量進行回歸，獲得各變量的系數變動情況，結果如表5所示。

表5顯示了工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款、市公司市值/總貸款以及生產者價格指數四個變量各自作為區域性系統性金融風險的解釋變量、以及再在其基礎上逐漸增加變量形成雙變量、三變量模型時，各影響因素變量對區域性系統性金融風險影響的系數變動情況。

（二）影響因素系數變動的敏感性分析

本文進一步通過影響因素的系數變化分析區域性系統性金融風險對各變量的敏感性。從表5可以看出，工業企業虧損額/工業企業總利潤作為解釋變量時，其系數為-0.102，。當分別加入社會融資規模/總貸款、上市公司市值/總貸款和生產者價格指數作為解釋變量時，進行雙變量分析時，工業企業虧損額/工業企業總利潤的系數越來越靠近0，其系數變化率分別為1.27%，3.25%和21.8%，說明區域性系統性金融風險對生產者價格指數最具敏性。在雙變量的基礎上再加一個解釋變量社會融資規模/總貸款和生產者價格指數進行三變量分析時，工業企業虧損額/工業企業總利潤的系數絕對值下降22.78%，變為-0.079，說明社會融資規模/總貸款和生產者價格指數的共同作用對工業企業虧損額/工業企業總利潤系數產生最大影響。

社會融資規模/總貸款作為單個解釋變量時，其系數為-3.464。當分別加入工業企業虧損額/工業企業總利潤、上市公司市值/總貸款和生產者價格指數作為解釋變量時，社會融資規模/總貸款的系數越來越靠近0，其系數變化率分別為2.54%，14.26%和86.14%，說明區域性系統性金融風險對生產者價格指數最具敏感性。當加入上市公司市值/總貸款和生產者價格指數時，社會融資規模/總貸款的系數變化114%，由影響變為正影響，系數變為0.485，說明上市公司市值/總貸款和生產者價格指數的共同作用對社會融資規模/總貸款系數產生最大影響。

上市公司市值/總貸款作為單個解釋變量時，其系數為1.974%。當分別加入工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和生產者價格指數作為解釋變量時，上市公司市值/總貸款的系數越來越靠近0，其系數變化率分別為6.89%、13.63%和95.99%，說明區域性系統性金融風險對生產者價格指數最具敏性。當加入工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和生產者價格指數時，上市公司市值/總貸款的系數變化102.99%，由正影響變為負影響，系數變為-0.059，說明工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和生產者價格指數的共同作用對上市公司市值/總貸款產生最大影響。

生產者價格指數作為單個解釋變量時，其系數為-15.46。當分別加入工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款作為解釋變量時，生產者價格指數系數變化率分別為6.34%、2.26%和0.71%，說明區域性系統性金融風險對工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款的敏感性不大。當加入多個變量時其變化率仍然較小，僅在加入工業企業虧損額/工業企業總利潤這一個變量時系數變化最大，系數變為-14.48，說明僅工業企業虧損額/工業企業總利潤對生產者價格指數產生一定影響。

通過上述分析可以得出，無論以哪個指標作為固定變量，只要加入生產者價格指數其系數就會產生較大變化，說明區域性系統性金融風險對生產者價格指數的具有較強的敏感性。對于其它指標，只有與生產者價格指數共同作用區域性系統性金融風險才對其具有較強的敏感性，因此區域性系統性金融風險對工業企業虧損額/工業企業總利潤、社會融資規模/總貸款和上市公司市值/總貸款比生產者價格指數敏感性程度低。

五、基本結論

文章在基本假設基礎上，構建區域金融風險影響因素的模型，并漸進式引入實體經濟狀況、金融結構和金融市場預期情況影響因素進行實證，并在此基礎上進一步分析區域性系統性金融風險對各變量的敏感性，得出以下結論：

第一，實體經濟情況、金融結構以及金融市場預期對區域性系統性金融風險的影響具有差異性。基于構建的單因素、多因素各變量對區域性系統性金融風險影響固定效應模型，結果顯示生產者價格指數均通過顯著性檢驗、融資結構均未通過顯著性檢驗的回歸結果，說明實體經濟狀況、金融結構和金融市場預期三個影響因素中，金融市場預期即生產者價格指數對區域金融風險的影響程度最大。

第二，實體經濟狀況、金融結構以及金融市場預期對區域金融風險的具有不同的影響路徑。根據多次試驗結果，最終確定基于交互效應的區域性系統性金融風險影響因素模型，表明金融結構通過部門結構和融資結構的內部交互作用對區域金融風險產生影響，金融市場預期與金融結構相互影響，進而對區域性系統性金融風險產生正向影響，實體經濟狀況對區域性系統性金融風險具有直接的負向作用。同時，在模型中通過了顯著性檢驗的滯后一期區域金融風險指數變量，表明區域性系統性金融風險的影響具有慣性特征。

第三，區域性系統性金融風險對實體經濟情況、金融結構和金融市場預期的敏感程度具有差異性。基于構建的區域性系統性金融風險與各變量的敏感性分析模型，發現生產者價格變量的加入引起各變量間的系數的較大，表明區域性系統性金融風險對生產者價格指數的敏感性最強；區域性系統性金融風險對實體經濟情況以及金融結構的變動只有在生產價格指數的共同作用下才呈現敏感性，即區域性系統性金融風險對工業企業虧損額/工業企業總利潤、以及社會融資規模/總貸款與上市公司市值/總貸款比生產者價格指數敏感性程度低。

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篇3

關鍵詞： 金融風險；預警；模糊聚類；神經網絡

一、引言

2014年中央經濟工作會議明確提出要“高度重視財政金融領域存在的風險隱患，堅決守住不發生系統性和區域性金融風險的底線”。2008年國際金融危機爆發以來，世界各國應對金融危機的經驗表明，構建金融體系風險預警機制是必要且可行的。相對于整體金融風險而言，區域性金融風險具有更強的外部傳導性和可控性，且一般早于整體金融風險爆發，在某種程度上可被視為整體金融風險的預警信號，因此，作為金融監管的有效補充，研究區域性金融風險早期預警體系并進行預警分析將對金融風險管控具有重要意義。

國外學者對于早期風險預警體系的研究較為系統和成熟，且已有一些金融監管部門建立了早期預警模型，如美聯儲的SEER評級模型、美國聯邦存款保險公司的SCOR模型、法國銀行業委員會的預期損失模型、國際貨幣基金組織的宏觀審慎評估模型等。受國際金融危機的影響，近年來國內學者在早期金融風險預警和管理方面的研究也越來越多，但由于預警指標選擇、風險狀態劃分及臨界值選擇等均不盡相同，因此建立的預警模型也有所差異。本文通過借鑒國內外對金融風險預警指標體系的既有研究成果，綜合運用模糊聚類分析、BP神經網絡建模等計量分析方法，構建區域金融風險預警體系，以期對區域性金融風險的評估和防范提供客觀性依據。

二、總體分析框架及模型構建

本文構建的區域金融風險早期預警體系由三部分組成：首先結合安徽區域特點，構建包括經濟因素、財政因素、金融因素、房地產發展、企業經營狀況等的區域性金融風險指標體系；其次利用模糊聚類分析對研究樣本進行分類，確定BP神經網絡預警模型的分割點，為區域性金融風險水平的劃分提供一種新思路；最后采用人工神經網絡來預測未來金融危機發生的可能性。

（一）區域性金融風險指標體系

區域性金融風險指標選擇既要考慮金融風險因素的普遍性，更要體現區域經濟金融發展特點。指標選取原則：一是全面性，所選指標盡可能全面反映區域金融風險；二是可得性，所選數據要容易獲得，且期間口徑未作調整；三是匹配性，數據收集成本與模型預測的經濟實用性相匹配。

（二）風險評估的模糊聚類分析

在分析一個時間序列的區域金融風險時，我們可以把指標相似程度高的樣本聚集在一起，作為一個整體進行分析，以達到簡化的效果。傳統的聚類分析是一種“硬劃分”，即把每個待識別的對象嚴格劃分到某類中，具有“非此即彼”的性質，這種分類的類別界限也是分明的。然而，在大多數情況下，風險類別可能并沒有嚴格的界定，其類屬性方面存在中介性，適合進行“軟劃分”。模糊集理論為這種劃分提供了強有力且有效的分析工具，采用相應的模糊聚類模型，可以取得較好的分類效果?！澳：垲悺备拍钭钤缬蒖uspini提出，之后人們利用這一概念提出了多種模糊聚類算法。本文運用神經網絡來進行模糊聚類，其優勢在于神經網絡的并行處理結構。

（三）基于人工神經網絡的早期預警體系

人工神經網絡ANN）是一種在生物神經網絡啟示下建立的數據處理模型，其具有強大的模式識別和數據擬合能力，最為可貴的是神經網絡還有自學習和自適應性。自適應性是指一個系統能夠改變自身的性能以適應環境變化的能力，當環境發生變化時，相當于給神經網絡輸入新的訓練樣本，網絡能夠自動調整結構參數，改變映射關系，從而對特定的輸入產生相應的期望輸出。人工神經網絡包括很多種，不同類型的神經網絡適用于解決不同的問題，其中最為常用的一種就是BP神經網絡，它是一種多層前向神經網絡，其權值調整采用反向傳播學習算法。而自組織競爭神經網絡則使用了與前向神經網絡完全不同的思路，采取競爭學習的思想，網絡的輸出神經元之間相互競爭，同一時刻只有一個輸出神經元獲勝，因此自組織神經網絡主要用于解決分類、聚類問題。鑒于此，本文在進行區域金融風險評估時，運用自組織競爭神經網絡進行模糊聚類分析，得出各樣本的風險類別；而在構建區域風險早期預警體系時，采用BP神經網絡進行分析和預測。

三、區域性金融風險早期預警的實證分析

（一）區域性金融風險監測指標的選取與標準化

金融風險是一個綜合性、系統性的概念，單純選用個別指標不足以反映其真實水平。因此，根據客觀性、完備性、科學性、實用性、重要性原則，同時借鑒國內外研究成果，本文選取了經濟、財政、金融、房地產、企業經營等方面的17個金融風險評價指標，樣本區間為2009年至2014年一季度的安徽省季度數據，并根據指標與金融風險的正負相關性對其進行標準化。

篇4

關鍵詞：金融風險；監測評估：預警

中圖分類號：F832.0　文獻標識碼：A　文章編號：1003-9031(2007)10-0()84-03

金融穩定是經濟穩定增長的基礎條件。隨著金融業開放程度不斷擴大和金融業混業經營趨勢不斷加強，金融創新和金融工具層出不窮，區域金融風險表現出更具隱蔽性、復雜性、聯動性和綜合性等特征。區域金融風險一旦暴露，對區域經濟穩定增長會產生一定的負面影響。如果處理不好，將導致風險大面積擴散和蔓延，甚至有可能長期拖累區域經濟的穩定增長。2003年新修訂的《中國人民銀行法》明確賦予人民銀行維護金融穩定的職能，而實際執行中，由于缺乏良好的制度框架和必要的手段和措施，人民銀行分支機構在維護區域金融穩定方面處于較為被動的位置。本文從風險預防和危機應對的角度對構建區域金融穩定工作機制提出了若干對策建議。

一、建立金融穩定綜合評價體系。增強區域金融風險預測的科學性、有效性和前瞻性

區域金融穩定評價體系的基本設計思路是：從銀行業、證券業、保險業和宏觀經濟等四個方面設計57個量化指標及12個金融穩定預警監測指標，然后利用層次分析法，通過下層指標計算出上層指標值，最后計算得出區域金融穩定綜合評價值和風險預警值。用金融穩定綜合評價體系來監測區域金融風險有這樣幾點好處：一是可考慮根據風險指標的時間系列指標的線性分析結果，推導出各風險指標的權重，拚棄由經驗法或專家打分法得出風險指標權重的基本思想，從理論基礎方法上完善金融穩定評估體系。二是根據經濟決定金融的理論，在風險指標的選擇上要著重考慮區域經濟增長速度、質量、結構以及各經濟主體的經濟行為等一系列指標對區域金融風險產生的影響程度，并將其作為主要判斷標準，站在經濟運行的高度分析金融運行的質量。_=三是通過根據過去時間序列指標，預測近、中、遠期區域金融穩定狀況值及風險因素，增強了預警功能。為制定區域金融風險管理政策提供了決策參考。

二、建立金融機構風險診斷和糾正機制。重點關注潛在風險較高金融機構

當前區域金融風險暴露較多的機構主要是城市商業銀行和農村信用社等地方性法人金融機構，可考慮將地方高風險的法人金融機構作為風險診斷和糾正機制的首選對象。對金融機構進行風險提示可引起金融機構對自身風險問題的關注，從外部增加機構改善經營的壓力。金融機構的風險診斷機制，其設計可分為以下幾個步驟。

第一步，風險指標的選取。其核心指標包括資本風險、流動性風險、信用風險、經營風險和制度風險等5類風險指標。

第二步，確定各個指標的風險提示臨界值。按照國際標準和專家的經驗判斷，確定每一個指標值對應的風險狀態的臨界值，即提示區間。以資本充足率為例，由于海南沒有參加改革，資本充足率的安全臨界點設為0％而不是8％，并以4％的幅度作為提示界限，即資本充足率每下降4％，其對應的風險的嚴重程度提高一個檔次。

第三步，數據處理及風險計量。首先對評價指標風險程度進行判斷，確定相應的風險等級以及得分。農村信用社風險程度的評定根據風險指標的綜合得分進行評定，評定的級別劃分為一級提示(輕微)、二級提示(較嚴重)、三級提示(嚴重)，分別用藍色、黃色、紅色表示。風險提示機制的建立可以根據風險程度的嚴重與否按月或按季進行提示。

第四步，發出風險提示函的同時，另可根據風險隱患程度的高低，要求金融機構進行整改。在基層央行獲取單個機構風險信息較為充分的情況下，可以逐漸將風險提示機制的覆蓋范圍擴展到銀行業、保險業和證券業等各行業的金融機構。

為促使金融機構對風險診斷機制的重視，應建立整改情況通報制度和高管人員約見談話制度等配套制度。基層央行對已發出風險提示函的金融機構。應要求其進行整改。對于多次要求其整改而整改不到位的金融機構高管人員，基層央行可對其高管人員進行約見談話，限期整改。同時，基層央行可將風險監測評估的情況通報其行業監管部門，建議監管部門對存在風險隱患的金融機構采取行動措施，并根據其風險隱患的嚴重狀況和性質可向其上級主管單位或地方政府進行情況通報?？焖偌m正機制的建立和實施有助于基層央行在金融機構風險隱患初發期及時化解金融風險。

三、建立金融機構風險自評估報告制度。動態掌握金融機構風險狀況

為解決基層央行收集銀行、證券和保險業等行業監管信息的困難，增強金融穩定部門獲取區域內金融機構的風險信息的能力，有必要建立金融機構風險自評估報告制度，直接從金融機構獲取第一手風險管理信息。

金融機構風險自評報告制度是基于金融機構對自身風險進行分析和評價的一種制度，其主要內容可以包括：(1)金融機構風險狀況。結合監管部門現行監管指標體系，就銀行業、證券業和保險業設計專門報表擇取反映業務量和盈利能力、流動性變化的指標納入其中，要求金融機構準確填制，對異動情況作出分析。(2)風險防范和化解。包括金融機構報告期內所發生的各類風險、突發事件。以及有關部門報告的情況、對風險和突發事件處置情況等。(3)內部風險管理和創新發展。包括法人金融機構內部治理結構情況。各金融機構報告期內風險管理體系建設、內部控制制度變化情況，金融機構業務創新對本機構穩健經營的影響，向客戶宣傳金融產品、業務及投資風險等情況。(4)金融機構檢查監督和整改情況。包括報告期內金融機構接受有關管理部門和系統內的檢查監督情況，如檢查部門、檢查頻率、檢查內容、檢查中發現的問題以及整改結果。(5)風險自我評估。金融機構對自身風險程度進行總體評價，對各種風險影響因素的相對重要性的排隊以及下階段擬采取的對策。

四、根據區域產業結構調整的特征。建立重點行業的金融風險監測機制

經濟泡沫的形成與區域主導產業迅猛增長以及對短期資金的嚴重依賴有密切的關系，因此，關注區域主導產業的投資增長速度及信貸融資比例等指標對防范銀行風險有重大的意義。在新一輪經濟增長周期中，各區域房地產業的貢獻度占相當比例，對銀行信貸融資的依賴度較大。為此，有必要建立房地產業金融風險監測評估指標體系。對區域房地產市場定期進行監測評估，揭示其金融風險狀況。房地產業金融風險監測指標體系包括四個方面：(1)房地產市場情況，包括全區域和重點城市的房地產投資情況、房地產供求、房地產價格等情況。(2)房地產開發融資結構、房地產信貸規模及信貸資產質量等房地產金融指標體系。(3)結合房地產開發商

資金來源結構、開發成本、利潤以及居民家庭負債情況的專題調查，著重分析房地產價格上漲的因素以及對銀行資產安全性的影響。(4)通過建立人民銀行與省統計局價格監測中心、發改廳、建設廳、國土資源廳等政府部門的房地產金融聯席會議制度，借助公開媒體，向社會進行風險提示。

五、建立重點企業定點聯系機制。掌握金融風險的微觀主體運行情況

當前信貸資金向大企業集中的風險日益增大。為有效防范系統性金融風險，基層央行可選擇區域內各銀行貸款規模前10位的企業作為重點聯系企業。并利用征信體系了解其貸款銀行及貸款規模、還款情況和風險狀況。在此基礎上，再通過信貸主銀行定期獲取企業有關財務情況，并以信貸主銀行為中介，采取走訪、座談等形式直接了解企業經營的情況，著重了解企業經營狀況對銀行信貸風險的影響。具體內容包括：(1)企業內部控制機制、股權結構和治理機制。主營業務情況，主導產品的市場份額和市場競爭力以及產品的創新能力。(2)企業半年和年度的財務狀況，包括資產負債情況，銷售收入、營業收入和費用以及盈利情況和經營前景預測。(3)報告期企業重大經營事項，包括企業重大投資決策、主要股東股權異動、高級管理人員的任免以及重大戰略決策、關聯交易等事項。

篇5

自1998年全面推進和實施住房制度改革以來，經過近二十年的快速發展，房地產市場化建設在取得巨大成就的同時，也出現了一些問題。房地產行業是資本密集型行業，離不開金融業和資本市場的支持，兩者緊密結合快速發展使得房地產金融風險積聚。風險隱患一旦暴露和形成風險，勢必通過風險的傳遞，損害房地產金融主體的相關利益，不利于房地產市場和資本市場的健康和穩定運行，甚至影響和沖擊國民經濟發展。對于房地產金融風險的調控一直是各國政府的重要課題，而建立房地產金融風險預警預報和信息披露是管控的主要措施。當前我國有效和完善的房地產金融風險預警系統不多，信息披露準確性有待提高。因此，構建合理有效的房地產金融風險預警系統是非常必要的。借助預警系統預測2017年我國31省市的房地產金融風險狀況和評價我國房地產金融風險水平，可以為未來房地產金融風險預警提供分析工具及借鑒。

二、文獻綜述

（一）房地產金融風險預警指標體系相關研究。Koetter和Poghosyan（2010）認為房地產金融風險主要源于以商業銀行為主的金融機構是否穩定運行，進而影響宏觀經濟波動的可能性?；诖诉x取德國75個經濟區域的人口、GDP等宏觀經濟因素以及商業銀行CAMEL等指標作為預警指標，得出房地產價值偏差及商業銀行自身穩定是影響房地產價格的主要因素。國內學者陳萬銘（2004）提出分層次和級別建立房地產發展階段指標、供求狀況指標、市場價格指標、投機程度指標等四類宏觀風險預警指標體系。其中，房地產發展階段指標包括房地產投資增長率/GDP增長率、地價增長率/GDP增長率等；房地產供求狀況指標包括市場供應增長率/市場吸納增長率和出清時間；房地產市場價格指標包括房價收入比和實際價格/基礎價值；房地產投機程度指標包括住房抵押貸款增長率/居民家庭平均收入增長率等。薛星（2010）、張振勇（2011）具體將房價收入比、房價租金比、租金收入比、房地產價格增長率與GDP增長率之比、商品房空置率5個指標作為房地產市場預警統計指標，并劃分預警范圍，根據指標數據，確定警兆的警級，結合警兆的重要性進行加權綜合為指數，根據指數反映的市場風險表現，為調控房地產提供參考。（二）房地產金融風險預警方法及模型相關研究。1.傳統金融風險預警方法及模型。景氣指數法、統計預警法和模型預警法是當前金融風險預警的主要方法及模型。模型預警法中，國外學者Grudnitski（1992）探索了神經網絡方法在房地產預警中的運用。在其基礎上，Witold（2002）通過HP濾波模型建立房地產市場的周期指標。使用GDP、家庭消費支出、可支配收入、投資結構、資產回報作為變量指標，分析房地產價格變化。胡鵬、姚長學和鐘叔平（2003）以銷售率為基準循環，構建包括銷售面積增長率在內的8個指標作為房地產市場先行指標體系，建立房地產市場先行擴散指數預警監測系統，并以此系統對四川房地產市場金融風險進行預警監測。統計預警法主要包括LOGIT、VAR、ARCH和ARMA等。唐根年等（2010）基于格蘭杰檢驗的視角，對我國房地產價格上漲的基礎支撐面穩固性進行分析。在此基礎上，采用突變模型對我國35個城市房地產風險進行比較和預警。2.癥狀監測預警方法。美國CDC認為癥狀監測（syndromicsurveillance）是對臨床確診前的相關數據和疾病可能爆發的信號進行監測，以做出進一步的公共衛生反應。在醫學領域，癥狀監測被廣泛應用于疾病的預警與控制相關的理論研究和實踐中，由于其預警分析的機理和其他學科或安全事項預警機理相類似。因此，癥狀監測思想亦被應用于其他領域的預警研究和實踐中。龐皓、黎實、賈彥東（2009）創新研究方法，首次將癥狀監測應用到經濟及金融研究領域，基于癥狀監測的思想，構建了我國金融安全預警機制和系統。韓寶興、賈彥東（2009）沿著癥狀檢測思路，構建了我國外債安全狀態指數并對我國外債安全進行機制分析，結果表明我國外債安全并不穩定，其出現風險可能性有升高趨勢。（三）文獻述評可以發現：第一，房地產金融風險的生成和傳遞機制較為復雜，當前對于風險的生成研究側重于單一主體或市場角度，基于此構建的風險預警指標體系亦顯得有失全面，不能全面真實反映風險運行和水平，從而影響預警效果。第二，梳理預警方法和模型的研究發現，當前我國房地產金融風險預警方法及模型基本上是沿用傳統金融風險預警的方法和模型，適用并符合房地產金融風險預警特點的專有方法和模型較少。因此，未來有必要從更加宏觀的視角研究分析風險生成和傳遞，建立更加全面有效的預警指標體系和房地產金融風險預警的模型。本文的主要內容即以癥狀監測作為理論指導，把房地產金融主體作為監控點，選擇并確定預警指標的組成，結合預警方法和模型，構建我國房地產金融風險預警系統。然后將構建的風險預警系統應用到我國31個省市2017年房地產金融風險預警，找到未來可能存在的風險隱患，提出相應的風險防范措施。

三、我國房地產金融風險預警系統構建

本文將癥狀監測思想進一步應用于我國房地產金融風險預警，建立風險監測點（可能病變器官），構建預警指標（癥狀），前置發現指標特征（癥狀表現），合理預判風險類型（疾病類型），管控和防范風險發生（疾病爆發），形成穩定健康的房地產金融系統。（一）預警主體選擇。在整個市場體系中，房地產金融各組織機構作為風險的主體，通過風險載體即房地產金融產品或工具及宏觀經濟和政策的影響，使得風險在各主體間生成和傳導。初級市場體系中，主要的房地產金融主體是房地產金融機構、房地產企業和房地產消費者。二級市場體系中，房地產金融機構將來自房地產企業和房地產消費者的抵押貸款進行打包發售，建立一定流動性的資產池，發售證券、信托計劃等在資本市場進行發售，獲得資金的回流。如下圖2所示，風險的傳遞離不開各類金融融資產品和工具這一風險載體，通過載體的傳遞，將不同原因導致的風險發生的可能性傳遞到相應主體自身。本文最終選擇金融機構、房地產開發企業、房地產消費者、宏觀經濟政策變化作為風險的主要來源即預警主體。（二）預警指標體系構建。1.預警指標組成。在前人有關房地產金融風險指標選擇研究基礎上，本文依據癥狀監測的癥狀非特異性、時間性、空間性和指標體系構建原則要求基礎上，對預警指標進行擴充和改進，具體如表1所示。指標體系分為四個監測點（預警主體），金融機構（A監測點）、房地產企業（B監測點）、房地產消費者（C監測點）、宏觀經濟（D監測點）。表1中四個監測點共計10個指標構成我國房地產金融風險預警指標體系。按照陳萬銘（2004）對我國房地產金融風險預警指標的分類，其主要分為房地產發展階段指標、房地產供求狀況指標、房地產價格指標和房地產投機程度指標四類風險預警指標。（1）房地產發展階段指標。該類指標從宏觀經濟和房地產市場發展周期角度考察風險的生成和傳遞。在發展時期由于房地產市場資金的快速集聚，消費者對房地產市場的向好心理預期不斷加強，房地產泡沫存在的可能性加大，易導致房地產市場風險的產生和積聚不斷向金融系統蔓延和傳遞。第一，房地產開發企業貸款余額/金融機構貸款余額（A1）。信貸杠桿是推動房地產泡沫的主要力量，金融機構過大房地產貸款占比易導致泡沫風險從房地產市場向金融系統轉移和傳遞。第二，房地產投資增長率/GDP增長率（D2）。在宏觀經濟處于成長和繁榮時期，房地產市場對于宏觀經濟的支撐作用較為明顯，D2的數值可能偏大，這也是泡沫風險最易產生的時期；較低的D2值也可能代表衰退型房地產市場存在可能性。（2）房地產供求狀況指標。房地產金融風險傳遞的主要原因之一源自房地產市場產品和資金的供求失衡。第一，房地產開發企業銷售額增長率（B3）能準確反映房地產市場供需狀態。過大的B3值說明市場對于房地產的需求較大，銷售額增長越快，企業越有動力進行房地產開發投資。第二，人均房產稅/城鎮人均可支配收入（C2）。該指標同樣反映消費者對于房地產需求的影響。房產稅占可支配收入比例過大會帶來消費者對購買房地產的負擔和消極態度，減少對于房地產需求。第三，人口增長率（D1）。從宏觀層面反映對于房地產的需求情況，人口越多，對于房地產的剛性需求越大，從而影響房地產市場的供給和投資。（3）房地產價格指標。房地產價格是房地產商品實際價值的直接體現，影響著房地產的有效需求。房價增長率/城鎮人均可支配收入增長率（C1）是價格指標的典型代表。C1值的增加一方面說明房價相較于收入不斷增加，高房價的消費者可能加大個人住房貸款比重，造成道德風險和信用風險向金融機構的傳遞。（4）房地產投機程度指標。高利潤的房地產金融行業易吸引投機資本的進入，造成市場供求失衡和投機風險暴露。第一，資產負債率（B1）。過高的資產負債率表明企業資金杠桿較高，投機程度較大，可能造成企業發生流動性風險。第二，房價增長率/地價增長率（B2）。其表示房價和地價的增長速度快慢。過大的B2值，一定程度上反映企業拿地成本相對較低，而銷售價格相對偏高，形成高利潤而引誘投機資本的加入，一旦泡沫破滅即造成風險暴露。第三，M2增長率（D3）和貸款基準利率（D4）。M2貨幣供應量的多少和貸款基準利率的大小一方面影響房地產市場資金的供求狀況，另一方面也可能造成基于投機目的的房地產開發投資。2.警限劃分。對應上文劃分的不同范圍域對應不同指標特征表現，只有當指標處于正常特征范圍域以內，才保證房地產金融的安全；超出特征范圍域以外，則可能出現一定房地產金融風險。本文采用3δ法作為范圍域的劃分方法。其認為數值分布位于平均值加減正負3倍標準差之外的概率為1%，可被作為異常值處理。本文將這一方法進行細化改進，正負1倍標準差之外的數值作為關注指標，2倍標準差之外的數值作為控制指標，3倍標準差之外數值作為惡化指標，從而將指標劃分為過冷、冷、偏冷、正常、偏熱、熱、過熱7個特征。μ,σ分別表示平均值和方差，“正常”表示該指標無風險，特征范圍為(μ-σ,μ+σ)；“偏冷”或“偏熱”表示應該對該指標進行關注，范圍分別為(μ-2σ,μ-σ)，(μ+σ,μ+2σ)；“冷”或“熱”表示該指標出現不良趨勢，應加以控制，范圍分別為(μ-3σ,μ-2σ)，(μ+2σ,μ+3σ)；“過冷”或“過熱”表示該指標已經惡化，有爆發風險的可能性，范圍分別為(-∞,μ-3σ)，(μ+3σ,+∞)。3.預警方法及模型選擇。根據我國大陸行政區域劃分，將我國分成31個省市，考慮到預警精度的要求以及我國房地產市場在2000年才開始逐步發展的實際情況，搜集每一個省市的2001~2014年的表1中10個指標數據。如表2所示，結合BP神經網絡和Matlab編程，輸入2001~2010年的指標數據作為訓練樣本，為降低年限的關聯影響，間隔3年期為標準，輸出2013年指標數據作為訓練目標，待訓練完成后，輸入2002~2011年癥狀數據作為檢驗樣本，輸出2014年數據作為檢驗目標，待檢驗效果符合誤差范圍，分別輸入2004~2013年、2005~2014年指標數據作為預警樣本，輸出2017年指標數據作為預警目標，將目標值與特征范圍進行對比，得到特征表現。

四、我國房地產金融風險預警——以貴州省為例

（一）樣本數據與警限劃分。鑒于31個省市預警過程相同，為節省篇幅，本文以貴州省為例進行預警分析，其他省市預警過程省略。表3為2001~2014年貴州省房地產金融風險指標數據。然后據表3指標數據，可得各指標的特征范圍，設置預警范圍。見表4。其中μ、δ分別表示均值和標準差。（二）樣本檢驗。利用前文BP神經網絡模型和Matlab編程對樣本進行訓練，訓練次數為5000次，權值和閥值都為0.5，訓練精度為10-6。神經元個數范圍為（5，15），輸入2001~2010年指標訓練樣本和2013年訓練目標，得到最佳神經元個數為9，進而得到訓練完成的BP神經網絡模型，對其輸入2002~2011年檢驗樣本，得到2014年模擬值并將其與2014年真實值進行比較，按照指標特征作為參考標準，若經過MATLAB訓練樣本得到的2014年檢驗模擬值表現特征與2014年真實值特征均表現為正常，則神經網絡訓練較好，準確率為100%，可以引用到接下來的房地產金融風險預警，如表5。表6即通過預警模型得到2017年貴州省房地產金融風險指標特征。2017年，A1偏冷，其意味著貴州省房地產開發企業貸款余額占比金融機構貸款余額比較少；B類指標中B2、B3偏冷可知房地產價格增長率相對于土地價格增長率緩慢，房價的增長率低于地價增長率，導致地產商成本上升，資金負荷過大；而房地產開發企業銷售額有所下降，會導致房企利潤下降資金回籠緩慢。C類和D類指標中，C1和D3偏冷說明2017年宏觀貨幣M2投放量增速會繼續放緩，貴州省房地產市場繼續受到宏觀調控影響，房地產企業開發貸款占銀行貸款余額的比重不高，房價增長率放緩，而D1過熱表示會因為人口增長率上升，導致居民增大購房需求。鑒于其他指標的正常表現，可以判斷貴州省2017年房地產市場屬于繼續去庫存的一年，供給端繼續偏冷，房價增長率小于地價增長率，房地產開發企業會減少房地產的開發，從而減少成本損失?；驎驗槿丝谏仙龑е戮用裨龃筚彿啃枨?；房地產繼續去庫存量，房地產金融風險總體保持穩定，但需要防范某些房地產企業資金回籠緩慢，拿地后資金鏈斷裂無法支付銀行貸款和工程款的風險。（四）我國31省市房地產金融風險預警分析。1.我國31省市2017年房地產金融風險預警分析。按照上述房地產金融風險預警過程，本文對我國大陸31個省市進行預警分析，得到2017年我國房地產金融風險指標的表現。8所示。2017年我國房地產金融風險異常指標主要集中于A1（房地產開發貸款余額/金融機構貸款余額）、B2（房地產價格增長率/土地價格增長率）、C1（房地產價格增長率/人均可支配收入增長率）、C2（人均房地產稅/城鎮人均可支配收入）、D1（人口增長率）、D2（房地產投資增長率/GDP增長率）。如表8所示，其中，北京、天津、山西、海南的A1指標表現過熱，房地產開發貸款余額占比金融機構貸款余額過大；吉林等7省市A1指標表現為熱，各地應該加大該指標的監管；遼寧省房地產開發企業貸款占比金融機構貸款有所下降，可能與東北地區經濟發展降速和人口減少有關；其余20省市在A1指標上表現正常。B2指標中，廣西、海南、重慶三地房地產價格增速明顯，福建、山東及四川房地產價格亦有所上升，上述地區經濟發展較好，房地產市場健康發展；而遼寧為主的東北地區房地產價格增速顯著下降。C1指標中，、山西、上海、安徽、廣西、云南等地的房地產價格相較于當地人均收入來說，增幅過快，房地產購買力會有所下降。C2指標表現中，河北等10省市指標較熱，即人均房地產稅相較于人均可支配收入來說相對過多，潛在影響該地區對房地產的需求。上海等5省市D1指標較熱，即上述五省市未來人口有所增加，提升房地產消費需求。天津、廣西等房地產投資額增長較快，會加大房地產供給；內蒙古、吉林、遼寧、河北等房地產投資增幅慢于GDP增長幅度，意味著未來上述區域的房地產供給有所下降，房地產市場不太景氣。從表7中指標惡化率可以得到，指標惡化率超過20%的有11個省市，其中天津、上海、安徽、河南、四川、六省市指標惡化率為30%，河北、遼寧、吉林、廣西、海南五省市為40%，江蘇、湖北、湖南、廣東、寧夏五省市惡化率為0，其他省市指標惡化率均為20%。華北區域主要集中于京津冀地區和東三省、豫皖地區、瓊桂地區、川渝地區、甘藏地區等六個區域。其中京津冀地區主要是A1指標較熱和C1指標較冷，即房價相對于人均收入增幅較低，可能導致較大的房地產需求，促使房地產企業加大貸款規模進行房地產開發和供給。東三省主要是D2指標的過冷，即2017年東三省區域房地產投資增速嚴重下滑，可能影響經濟發展。瓊桂川渝地區主要是房地產價格增幅遠遠高于土地價格增速，可能造成大規模房地產開發供給和投機行為，產生房地產市場泡沫。甘藏地區的問題主要體現在相對于人均收入增速來說，該區域的房地產價格增幅和房地產稅收增幅較大，可能抑制房地產需求，給房地產銷售和供給帶來較大壓力。加之過大的房地產貸款占比會給房地產企業帶來較大的經營壓力，可能產生企業違約和信用風險。因此，相較于2016年，可以預測2017年我國房地產金融風險在深度上有所強化；在廣度上，風險有進一步向區域集中化和多范圍擴散化的趨勢，產生風險的可能性有所增加，應進一步加大相關異常指標的關注和控制，防范區域性房地產金融風險的產生。2.預警結論。綜上預警分析，本文認為我國2017年爆發惡劣型區域性房地產金融風險乃至整體性和規?；姆康禺a金融風險可能性較低?？赡墚a生風險的原因主要集中于房地產企業貸款余額占比金融機構貸款余額過大、房地產價格的快速上漲、房地產稅負的區域不合理征收、不同區域房地產投資建設逐步分化以及區域房地產金融風險的積蘊等。

五、我國房地產金融風險防范