中国宏观审慎监管预警指标选取及模型构建——基于对国外指标的比较和实证检验，本文主要内容关键词为：指标论文,审慎论文,实证论文,中国论文,模型论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
宏观审慎监管的概念在20世纪就被提出。21世纪初，国际清算银行研究与政策分析部主任克劳迪亚·博利奥(Claudio Borio)又多次通过论文和报告的形式阐述宏观审慎监管的重要性[1]，但是政策制定者和学者们对于宏观审慎监管的概念了解甚微，落实宏观审慎监管采用的指标和工具也都仍停留在微观审慎监管的简单延伸的层面上——监管的视角局限在对单个金融机构或单纯银行业的监管中，看不到金融机构之间、金融业与整个国内外经济环境之间的相互作用。金融危机的爆发让政策制定者们开始反思，重新审视整个监管架构的布局和设置，宏观审慎监管的概念被重新提起并得到了空前的重视。政策制定者们开始意识到以前风险预警体系存在的漏洞，并开始着手建立宏观审慎监管预警体系。而宏观审慎监管预警体系的建立的基础是宏观审慎监管预警指标的选取，一个可以有效反应经济运行全方位的指标体系是建立一个有效宏观监管预警模型的前提。因此，本文首先通过对亚洲开发银行、欧洲中央银行和国际货币基金组织选用的宏观审慎风险预警指标进行比较，然后对中国宏观审慎监管风险预警指标的选择进行探索和研究。
一套有效的宏观审慎监管预警指标应当具有以下特点：第一，可以反映宏观经济环境、经济景气情况、金融系统信贷规模、金融系统信贷扩张能力、金融系统流动性、金融系统赢利能力等银行业内外的各个方面的变动情况；第二，不仅可以测量金融系统性压力，还可以提前对金融危机做出预警，为政策制定者的监管行为提供有价值的参考依据。只有选取一套全面、有效的宏观审慎监管预警指标集，政策制定者才可以对金融市场上集聚的风险量进行有效监控并及时做出反应，或在指定宏观审慎措施时包含这些指标，以在危机到来前实现预存的缓冲资金的自动释放，缓解金融体系内部集聚的压力，避免金融危机的出现或减轻金融危机造成的损失。
虽然国外对宏观审慎监管的研究在金融危机前就已经开始，中国对该领域的重视开始于2008年金融危机爆发，此前在此方面的研究尚处于起步阶段。主要研究集中在论述微观审慎监管的不足(巴曙松、王憬怡、杜婧，2010)[2]；巴曙松、张旗，2010[3]以及增强宏观审慎意识、建立逆周期的宏观审慎监管政策机制的重要性上(李妍，2009[4]；刘春航、李文泓，2009[5]；朱小川，2010[6]；彭刚、苗永旺，2010[7]；孙权，2011[8])，此外还有一部分学者讨论了宏观审慎监管组织模式和政策制定(金荦、陶玲，2009[9]；张华，2010[10]；杨霞，2010[11])。
国内对宏观审慎监管的研究仍较为局限，对于宏观审慎监管落实过程中的具体问题，如预警指标的选择、预警模型的构建、监管工具的选取和应用，研究甚少。少数涉及宏观审慎监管工具的文章仍停留在对宏观审慎监管工具的分类和介绍层面(丁灿、许立成，2011[22])。目前关于银行系统性风险的研究仅以金融市场中的单体银行为研究对象对风险在银行间市场的传染性建立了网络模型进行研究(谭胜中，2008[13]；麦强盛，2011[14])，缺少将整个银行业看作一个宏观整体对其内外面临的风险因素进行考虑的模型研究，对于各因素的传导机制的实证研究也非常少，因此本文将从选取宏观审慎监管指标集入手，建立一个宏观审慎监管风险预警模型，并对其中的指标传导机制进行研究，并采用中国经济的历史数据对建立的模型进行实证检验。
二、国外宏观审慎监管预警指标集的比较
本文首先对亚洲开发银行、欧洲中央银行以及国际货币基金组织曾经提出的四套宏观审慎监管指标集进行简单论述及比较，总结建立宏观审慎监管预警指标集的原则。对国际货币基金组织认为具有国际适用性的宏观审慎监管近似同步指标集在中国的适用性进行了格兰杰因果关系检验，探讨建立中国特色的宏观审慎监管指标集的必要性。
(一)亚洲开发银行宏观审慎监管指标集
2001年亚洲开发银行通过一个名为RETA 5869的技术支持项目为包括斐济、印度尼西亚、菲律宾、泰国、越南以及中国台湾等亚洲发展中国家和地区建立了一套宏观审慎监管工具集(Macro-Prudential Indicators,MPIs)，旨在鉴别资产市场与金融市场上的风险，增强中央银行的危机控制力以及方便不同国家和地区的经济和金融脆弱性的比较。该指标集包括43个普遍使用的MPI指标和一些额外增加的MPI指标(如表1所示)。金融危机爆发后，亚洲开发银行正在进行宏观审慎监管工具体系的完善研究，但尚未提出新的完善方案。
(二)欧洲中央银行基于银行业合并数据的宏观审慎监管指标集
欧洲中央银行于2006年提出了一套基于银行业合并数据的宏观审慎监管指标集(CBD-Based MPIs)，2008年7月又对该体系进行了补充和修订。这套指标集的目标为监控整个欧元区的跨国界金融系统稳定性。它以整个银行业的行业合并报表为基础获得各指标数据。欧洲中央银行认为，通过合并报表的方法可以对整个金融体系的宏观风险进行监控。
(三)国际货币基金组织金融健全指标集
在21世纪初，国际货币基金组织(IMF)就引入了一套金融健全指标集(Financial Soundness Indicators，FSIs)，如表3所示。金融危机后，国际货币基金组织一直致力于探究更完善的维持全球金融体系稳定的方法。2011年9月，国际货币基金组织发布了《全球金融稳定报告》，在报告中增加了7个系统性风险的预警指标，并对这些指标的预警能力进行了实证分析。表4对新增预警指标进行了描述。
(四)宏观审慎监管近似同步指标集
宏观审慎监管近似同步指标是金融市场上已经存在的一些成熟的指标，这些指标的设立目的不一定是为宏观审慎监管服务，但其数值的波动与金融系统性风险有一定的同步性或近似同步性，因此可以起到警示风险到来的作用。这些指标具有高频、市场化的特点，因此更利于在短期监管中使用。国际货币基金组织在2011年提出了10项宏观审慎监管近似同步指标(Near-Coincident Indicators，如表5所示)，并对这10大指标与美国金融体系压力的同步性进行了实证检验，在检验中IMF发现这10项宏观审慎监管近似同步指标值变动与美国的金融系统压力变动有一定的同步性，可以起到一定的危机预测作用。
(五)比较分析
从指标设立的目的来看，上述几个指标集的建立目标都是一样的，都旨在通过这些指标增强监管当局的监管能力，实现对金融市场上风险量变化的监控以及对金融市场脆弱性和稳定性的衡量。然而在指标集的涵盖范围、指标集的可操作性和指标集的适用范围上，不同组织的指标集各有特点。
1.指标集的涵盖范围
亚洲开发银行在所选用的指标集不仅包含了国际上原有通用的宏观审慎监管指标，还通过研究分析新增加了若干指标，不仅涵盖了银行业内部的稳健性指标(如资产质量、资本充足率、信贷扩张能力、赢利能力等)还囊括了经济运行的各个方面(如外债、贸易、货币、商业周期等)，涵盖范围广，内容全面。相比之下，欧洲中央银行的CBD-Based MPIs指标集涵盖范围则非常狭隘，它错误地认为将银行业报表像母公司合并子公司报表一样进行简单的合并就可以对银行体系的整体情况进行掌控和判断，并没有将反映银行之间风险的相互关联的指标涵盖在内，也没有选用反映银行业之外其他经济冲击对银行体系系统风险造成的影响的指标。欧洲中央银行CBD-Based MPIs指标集无非是对单一银行的监管指标进行简单加总，其实际操作视角仍是微观审慎监管的层面。
国际货币基金组织较早发布的FSIs体系将监管指标核心集的主要内容为对单体银行的稳定性衡量，缺乏对银行间交易的监管和调控，也缺少对国际市场间交易的风险传染进行监控的指标。虽然2008年国际货币基金组织对FSI指标集进行修订，在FSI的指标鼓励集中包含诸如居民贷款额占国内生产总值比重、房价这样的宏观经济因素，但是FSI指标集对于金融业内部各主体之间交易产生的风险和金融业作为一个整体与其他经济主体之间作用的风险重视程度明显不够。2011年9月国际货币基金组织报告中新增加的指标具有更高的宏观审慎性，指标的涵盖范围也从单个机构的稳定情况扩展到了金融机构信贷规模、信贷扩张能力、宏观经济运行、对国外经济环境依存等金融体系内外多个范畴。
2.指标集的可操作性及预警效果
亚洲开发银行的MPIs指标集虽然涵盖范围全面，但是从监管和调控的角度来看，该体系过于庞大，指标数量过多，操作起来过于复杂。同时该指标集还对缺乏对所含指标的前瞻和回顾作用的判断，这就降低了该指标集的提前预警效果。此外，亚洲开发银行选用的部分指标间存在高度相关性，删除部分存在相关性的指标可以提高该指标集的预警能力(Bhattacharyay,2003)[15]。
相比之下，欧洲中央银行的CBD-Based MPIs可操作性最强，仅需使用欧洲银行业合并报表中的数据计算，但是由于指标集涵盖范围过窄，许多对银行业系统性风险起到重要影响的因素没有被包含在内，对于金融危机的预警效果非常低。
国际货币基金组织的三个预警指标集——FSIs指标集、新增预警指标集和近似同步指标集的操作性较强。其中，近似同步指标集由于采用国际市场通用指标，数据可得性最强。相比于新增预警指标集和近似同步指标集，FSIs由于指标涵盖范围较窄，预警能力较弱。新增预警指标集和近似同步指标集都是在金融危机后一定时间的研究后得出的，将最近一次金融危机爆发的影响因素加入考虑，预警效果大大增强。
3.指标集的适用范围
不同区域组织的宏观审慎监管预警指标集在指标选取上都是基于当地经济运行和银行业经营的特点建立的，因此具有较强的区域适用性，对于区域外的银行系统适用性就要弱于区域内部的银行系统。亚洲开发银行MPIs指标集的建立是基于对亚洲(尤其是东南亚地区)发展中国家和发达国家经济数据及金融风险特点的研究提出的，更适于衡量和比较亚洲发展中国家的金融脆弱性。欧洲中央银行CBD-based MPIs指标集的建立采用的是对欧洲银行业合并报表数据的研究，对于欧盟国家的适用性较强。
值得注意的是，亚洲开发银行所选择的指标集虽然涵盖范围广泛，但是部分指标统计频率较低，无法对宏观系统性风险作出高频数据统计，这就降低了该指标集对于短期监管的适用性。
国际货币基金组织作为国际组织，在指标的选取方面采用的是各国综合数据，并采用组织成员的面板数据进行了实证检验，检验显示国际货币基金组织新增宏观审慎预警指标集对于国际货币基金组织大部分成员国的金融市场都有较好的适用性。但值得注意的是，国际货币基金组织新增宏观审慎监管预警指标集中的许多指标都有严格的使用范围限制。其中许多指标更适用于发达国家的金融危机预测，在新兴经济体中则会出现漏报情况。此外，这些指标大部分都要求在浮动汇率制度下使用，对于采用固定汇率和有管理的浮动汇率体制的经济体，这些指标可能会出现“假警报”的情况，因为固定汇率制度会放大经济冲击带来的影响。
国际货币基金组织近似同步指标集中选取的是国际上通用的一些指标值，具有独立于具体经济体的特点，有一定的国际适用性。在国际货币基金组织的实证检验中，近似同步指标集对于美国市场上的金融压力有很好的预警作用。那么国际货币基金组织近似同步指标对于中国是否具有适用性呢？本文进行了实证检验，限于篇幅，检验略。
检验结果显示，国际货币基金组织列举的几项近似同步指标中只有不同期限国债收益率差一项在中国金融系统性压力和极端金融系统性压力出现前几周时会出现异常现象起到预警作用。包括Shibor-OIS息差在内的其余指标都无法对中国金融系统性压力和极端金融系统性压力起到预警作用。其中原因有以下几点：
(1)中国金融体系开放程度相对较低，与外部市场联动性较差，国际市场上的金融压力对中国国内金融机构的影响相对较弱，因此对国际市场有较强预警作用的指标很难与中国金融市场上存在的压力表现出联动性。
(2)中国金融体系仍有浓厚的政策主导氛围，市场因素影响力较差，价格对市场因素的反应能力也较弱。
(3)中国金融市场上的金融产品处在不断丰富和完善的进程中，一些诸如Shibor的新型指标和诸如CRM的新型金融产品进入市场不久，投资者对其了解程度较低，参与度较低，因此其数值或价格仍存在较大的波动率，也无法很好地反映市场情况。
综上所述，目前国际上现存的宏观审慎监管预警指标集在中国的适用性较弱，中国亟须建立符合自己经济运行特点的宏观审慎监管预警指标集。
三、中国宏观审慎监管预警指标的选取及模型的构建
由上述可知，宏观审慎监管预警指标集的建立应当遵循以下几条原则：(1)该指标集应当涵盖银行业风险来源因素的各个方面；(2)应当对该指标集所含指标数量有所限制，避免体系过于庞大；(3)该指标集所含指标应有高频统计数据，以更好为短期监管服务；(4)应当考虑到中国经济制度的特点，保证指标集在中国银行业的适用性。
基于上述原则，本文将选取能够反映中国银行系统及宏观经济环境运行状况的指标，建立线性概率模型，并用历史数据对该模型的危机预警能力进行实证检验。
(一)宏观审慎监管风险预警指标的选取
风险预警指标的选取是以判断银行系统面临的风险因素为基础的(Morttinen,Poloni et al,2005)[3]，宏观审慎监管预警指标应当将导致系统性风险的因素包括在内，通过对这些因素的监控对银行业系统性风险进行监控。
这里本文采用层次分析法进行因素分析。首先考察银行业外部风险来源，即第一层次因素，本文认为银行业系统性风险来源于外部风险和内部风险两种。第二层次因素中，外部风险包含产品市场风险和汇率风险，内部风险包含经营风险和流动性风险。第三层因素中，产品市场风险分为劳动力供需、资产价格波动、商品价格风险和市场预期四类风险，经营风险分为信贷扩张能力和赢利能力两类风险。具体如图1所示。
图1 银行业系统性风险因素的层次分析
数据来源：笔者整理。
针对上述最后一层因素，本文选择经济指标与之对应。在产品市场风险的衡量上，本文选择失业率表示劳动力供需状况、房屋销售价格指数表示资产价格的变动、选择居民消费价格指数表示商品价格的波动、消费者信心指数表示经济景气状况的市场预期；在汇率风险的衡量上，本文选择实际有效汇率表示本国货币的价值变动。然后考察银行业内部风险来源，以大型商业银行的存款准备金率表示银行系统的信贷扩张能力。由于银监会2009年才开始实施流动性监管，中国银行业流动性指标从2009年1月才开始有统计数据，考虑到数据可得性，本模型以存贷比代替流动性比率表示银行系统的流动性风险。最后，选用贷款余额与国内生产总值比表示银行系统信贷规模，这项指标成为银行业内部环境和外部环境的结合点。以下对上述各指标导致银行业系统性危机的传导机制进行简单的论述。
失业率的增加在一定时期内反映了经济的衰退，经济衰退将提高银行业面临的违约风险、流动性风险、市场风险等一系列风险。
房屋价格销售指数反映了实体经济中资产价格的变动，房价上升会导致银行体系发放贷款额上升，对房地产业的依赖程度增加，增大了银行业系统性危机爆发的概率。
居民消费价格指数作为商品价格变动的指标，其增加在短期内意味着实体经济中的企业收入增高，流动性增大，银行业系统压力减小。长期内则意味着经济体内流动性过剩，投机资本过多，泡沫存在，这时银行业则面临着泡沫破灭带来的系统性危机。
消费者信心指数的增加在短期来看有增大市场需求、促进经济复苏的作用，可以缓解银行业面临的系统性压力。但是消费者信心指数的持续增加则会导致非理性繁荣出现，经济过热，极大地增大银行业的系统性危机发生概率。
实际有效汇率指数的增加意味着本国货币升值，这将吸引国外游资进入本国货币市场，增大本国投资市场内的投机因素，使银行系统面临的风险增大。
存款准备金率降低，在短期内可以缓解银行系统内部承受的流动性压力，然而从长期来看，存款准备金率的降低将会导致银行放贷时受到的约束减小，银行系统信贷规模扩大，风险敞口增大。
存贷比的增大反映了银行流动性减弱，信贷扩张过快导致流动性不足是银行系统性危机发生的最直接原因，因此存贷比的增大必然增加银行的系统性危机发生可能性。
信贷国内生产总值比的变动反映了银行信贷的扩大速度与经济增长速度的协调性，过大则会导致经济体中投机资本增多，增加银行业的系统性风险。信贷国内生产总值比的增加短期内可以增大银行系统的流动性，降低银行系统的内部压力。然而从长期来看，信贷国内生产总值比的增大意味着银行系统信贷扩大速度超过经济增长速度，银行系统风险敞口增大，系统性风险增大。
下面用图形表示指标波动情况对上述指标与银行业系统性危机之间的关联性进行判断。本文采用莱文和瓦伦西亚(Laeven & Valencia,2010)[17]银行业系统性危机数据库中中国的历史数据作为中国面临银行业系统性危机的时间序列数据，以1表示存在银行业系统性危机，以0表示不存在银行业系统危机。采用Wind数据库中对应指标1998年1月-2010年12月的统计值，经计算获得图1中各指标的时间序列数据，并作折线图如图2所示。从图2中可以看到，所选取的指标波动与银行业系统危机指数(Laeven-Valencia Index)波动之间有明显的滞后一致性。失业率在金融危机发生前一年开始逐步上升。实际有效汇率指数、居民消费价格指数、房屋销售价格指数和信贷国内生产总值比在银行业系统危机爆发前两年开始呈现上升趋势，并且在前一年出现急剧上升态势并达到峰值，在银行业系统危机后下跌。消费者信心指数在银行业系统危机出现前四年——上一次银行业系统危机结束时开始逐步上升，并在银行业系统危机发生后一年重挫。存款准备金率与银行业系统危机发生呈负相关的关系，即存款准备金率下降会导致银行业系统危机发生，图2显示存款准备金率在银行业系统危机发生前三年下降且并未恢复，这导致2002年银行业系统危机出现，而在存款准备金率提高后一年，银行业系统危机结束，随后存款准备金率的不断攀升伴随着银行业的稳定。
(二)宏观审慎监管风险预警模型的构建
由上一部分的分析我们可知实际有效汇率指数、居民消费价格指数、房屋销售价格指数、信贷国内生产总值比、消费者信心指数、实际有效汇率指数、存款准备金率以及存贷比均是银行系统性风险的构成因素，对银行系统性危机有预警作用。本文采用线性概率模型的方法以上述指标为自变量，以银行业系统性危机指数(Laeven-Valencia Index)为因变量构造宏观审慎监管风险预警模型，如下式所示：
式中各变量代码含义如表6所示。
(三)宏观审慎监管风险预警模型的实证检验
本文采用上述指标1998年1月-2010年12月的月度数据和IMF的Laeven-Valencia Index采用Eviews5.0建立不同滞后阶数的误差修正模型以对第二部分构建的模型进行实证检验，各模型统计值如表7所示。可见在平方根检验中，所建立的误差修正模型都具有稳定性，而且随着滞后阶数的不断增大，模型的拟合优度值不断上升，解释能力不断增强。
随后，本文进行了脉冲响应分析，所得结果如图3所示。
图3脉冲响应函数结果
数据来源：作者计算。
由脉冲响应函数的结果可以看出，短期内消费者信心指数与银行系统性危机的发生呈负向相关的关系，长期内呈正向相关的关系，即消费者信心指数的增加在增加后10个月内有减小银行系统性危机发生概率的作用，在增加后10～35个月内有增大银行系统性危机发生概率的作用，其中10～18个月的作用最强，18～35个月的作用效果相对弱一些。
居民消费价格指数的增加与银行系统性危机的发生在短期内呈负向相关性，在长期内呈正向相关性。具体来说，居民消费价格指数的上升在15个月内有减轻银行系统性压力的作用，在15～40个月内有增加银行系统性压力的作用。
信贷国内生产总值比与银行系统性危机的发生在短期内呈负向相关性，在长期内呈正向相关性，且作用时间较长。信贷国内生产总值比的增大在发生后5个月内有缓解银行系统性压力的作用，在发生后5～13个月、20～25个月及35～42个月都会增加银行系统性压力的作用，且远期作用持续时间更长。
房屋价格销售指数的增加在短期内与银行系统性危机的发生呈正向相关关系，在长期内呈负向相关关系。具体而言，房屋价格销售指数的增加在发生后8个月内有增大银行系统性危机发生概率的作用，在发生后18～40个月有减小银行系统性危机发生概率的作用。
实际有效汇率指数的增加在短期内对银行系统性危机发生作用很小，而在中期与银行系统性危机发生概率呈正向相关性，在远期与银行系统性危机发生概率呈负向相关性，且作用持续时间非常长。实际有效汇率指数的上升在发生后10个月内对银行系统性危机发生概率作用颇微，而在12～30个月内有非常显著的增大银行系统性危机发生概率的作用，30个月后则呈现降低银行系统性危机发生概率的作用趋势，且持续时间较久。
存贷比的增大与银行系统性危机发生概率在短期和长期内都呈正向相关关系。由图3可以看到，存贷比的增大在发生后3～8个月以及10～18个月均显示出较显著的增大银行系统性危机发生概率的作用，且第二次的作用比第一次要明显。
存款准备金率的增加在发生后短期内呈现轻微的增大银行系统性压力的作用，在长期呈现显著的减小银行系统性压力的作用。详细而言，存款准备金率的增加在发生后15个月内有轻微的增大银行系统性危机发生概率的作用，而在发生后15～40个月则有减小银行系统性危机发生概率的作用。换言之，存款准备金率的降低将在发生后15个月内减小银行业承受的系统性压力，但在发生后的15～40个月会增大银行业承受的系统性压力。
失业率的增加将在近期和远期有轻微的降低银行系统性危机发生概率的作用，在中期有显著的增大银行系统性危机概率的作用。具体而言，在失业率增加后的3个月内，银行系统性压力出现轻微下降，3～15个月银行系统性压力显著上升，15～45个月内银行系统性压力再次出现小幅下降。
实证检验结果与理论分析过程一致，失业率、房屋销售价格指数、居民消费价格指数、消费者信心指数、实际有效汇率、大型商业银行的存款准备金率、存贷比、贷款余额与国民生产总值比几项指标对我国银行业系统性危机有很好的预警能力。
四、结论
金融危机的发生使得宏观审慎监管的施行被各国政策制定者提上了议程，然而就中国的情况而言，我们可以发现，当下中国的金融市场还有很多不完善的地方：监管机构分工不明确，统计指标不完善，金融机构信息披露机制不健全，金融产品种类少，投资者缺乏专业知识，等等。中国经济仍处在转轨期，工业化、城镇化进程不断提速，对金融机构资金需求不断增大，但由于中国金融市场和金融机构仍处在不成熟阶段，金融机构在投资和经营行为上存在着很强的趋同性，加之内部、外部风险控制体系尚不完善，金融市场上的系统性风险极易大量积聚。在此背景下，建立一套系统的行之有效的宏观审慎监管风险预警体系迫在眉睫。
综上所述，通过对一些国际组织已建立的宏观审慎监管预警指标集的比较考察，得到了宏观审慎监管预警指标选取应遵循高频性、高可操作性及高适应性原则的结论。本文进而对中国银行业系统性风险来源进行分析，并选取了符合中国国情的宏观审慎监管预警指标。在此基础上，本文建立了中国宏观审慎监管预警模型，并通过实证检验分析了所选取的各指标对银行业系统性危机发生的作用机制。
经过实证检验，失业率、房屋销售价格指数、居民消费价格指数、消费者信心指数、实际有效汇率、大型商业银行的存款准备金率、存贷比、贷款余额与国内生产总值比几项指标在中国银行业系统性危机发生前几年有显著的波动，中国宏观审慎监管预警指标集应当包括上述指标。采用滞后期数较高的线性概率模型可以很好地对中国银行业系统性危机进行预测，这可以为中国宏观审慎监管预警模型的构建提供重要的参考。
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