基于动态CRITIC赋权的中国金融压力指数构建与金融风险识别.pdf
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1、2024年第1期(总第246期)新疆财经Finance&Economics of XinjiangNo.1.2024General No.246基于动态CRITIC赋权的中国金融压力指数构建与金融风险识别祝志川,蒋犇(辽宁大学,辽宁 沈阳 110036)摘要:合理测度和准确识别金融市场风险,对于稳定经济、有效防范金融风险意义重大。依据中国金融市场特征,本文采用动态CRITIC法计算权重并建立金融压力指数测度模型,通过非参数统计核密度法和B-N数据分解法对金融压力指数的分布和金融风险状态进行估计与识别,采用马尔科夫区制转换模型检验高低风险转换概率,并与基于确定项进行识别的结果进行对比分析。研究表
2、明:基于动态CRITIC赋权的金融压力指数更能反映金融市场的极端值和金融风险,随机冲击是影响我国金融压力指数的重要因素,两种金融风险识别方法均可识别金融风险状态且各有优势,研究中可以互为补充。今后应建立更加完善的风险测度指标体系,进一步完善监管制度,加强对金融风险的宏观审慎管理和防范。关键词:金融压力指数;动态CRITIC法;B-N数据分解法;马尔科夫区制转换模型中图分类号:F832文献标志码:A文章编号:1007-8576(2024)01-0021-13DOI:10.16716/ki.65-1030/f.2024.01.003Construction and Application of C
3、hinas Financial Stress IndexBased on Dynamic CRITIC Weighting Methodand Financial Risk IdentificationZHU Zhichuan,JIANG Ben(Liaoning University,Shenyang 110036,China)Abstract:Reasonable measurement and accurate identification of financial market risks are of great significance for stabilizingthe eco
4、nomy and effectively preventing financial risks.According to the characteristics of Chinas financial market,this paperuses the dynamic CRITIC method to establish the measurement model to calculate the financial stress index,and estimates andidentifies the distribution and risk state of financial str
5、ess index through non-parametric statistical kernel density method andB-N data decomposition method and the Markov Regime Switching Model is used to test the high and low risk transformationprobability of financial stress index to compare with the results identified by deterministic items.The resear
6、ch results indicatethat the financial pressure index based on dynamic CRITIC weighting method can better reflect the extreme values and financial risks of the financial market.Random shocks are an important factor affecting Chinas financial pressure index,and both financial risk identification metho
7、ds can identify the financial risk status and each has its own advantages.In the future,it is ofgreat necessity to establish a more complete risk measurement index system,further improve the regulatory system,andstrengthen macro-prudential management and prevention of financial risks.Key words:finan
8、cial stress index;dynamic CRITIC method;B-N data decomposition method;Markov regime switching model收稿日期:2023-04-12基金项目:辽宁省社会科学规划基金项目“经济高质量发展的理论内涵及统计测度”(L22BTJ001)作者简介:祝志川(1981),男,通讯作者,理学博士,辽宁大学数学与统计学院教授,博士生导师,研究方向为经济统计与计量建模;蒋犇(1995),男,辽宁大学数学与统计学院博士研究生,研究方向为金融统计与计量建模。21 经济经纬 一、问题的提出金融是现代市场经济的核心,是实现经济
9、高质量发展的重要推动力量,金融市场稳定是市场经济长期健康发展的必然要求。2021年一季度,我国宏观杠杆率为276.8%,非金融企业部门杠杆率为160.3%,政府部门杠杆率为44.5%,住户部门杠杆率为72.1%,这可从某种角度说明我国实体经济风险处于较高水平,实体经济在金融市场的投融资活动引致了较高的杠杆率,对金融市场带来了巨大隐患。同时,不同国家和地区的金融市场之间存在较强的相关性,在对外开放广度和深度不断扩大的背景下,中国同世界各国之间的经济联系日益密切,金融风险随资本活动在全球经济体间传导,影响金融风险的因素从内部延伸到外部,风险传导的复杂性和多渠道性增强。因此,科学测度金融市场压力,把
10、握金融市场压力变动规律,采用科学方法准确识别金融风险及风险状态转换,这对宏观调控金融市场、防范金融风险、促进经济高质量发展具有重要的理论意义和实践价值。金融压力指数具有覆盖范围广、时效性强的特点,在研究金融风险时被广泛使用。Illing1利用因子分析、信用权重等方法测度了加拿大的金融压力指数。Hakkio2构建了堪萨斯城金融压力指数,并用该指数分析19992009年间的金融危机时期,研究表明该指数的峰值能够与危机时期发生的极端金融事件相对应,从而从实证角度证明了金融压力指数能够描述金融风险极值。Balakrishnan3测度了新兴经济体的金融压力指数,研究了金融压力从发达经济体向新兴经济体的传
11、导过程。Ozcelebi4研究了发达国家金融压力指数对其他国家的影响,发现发达国家会利用经济优势,将大部分压力传导到新兴经济体。Cevik5关于金融压力指数与经济活动之间关系的研究表明,金融压力指数对宏观经济变化有很大影响,金融压力指数能够预示经济状况。王维国6构建了反映货币、银行和资产价格风险的压力指数,利用区制转移向量自回归模型对3类压力指数进行了识别。Macdonald7利用金融压力指数研究了不同国家的金融稳定情况,发现金融市场存在较强的依赖性和风险溢出性。丁岚8利用由动态权重合成的中国金融压力指数进行的分析表明,我国金融压力呈现出周期性特征,金融风险处于较高水平,但总体水平可控。陈忠阳
12、等9-11考虑了金融子市场压力指数在时间维度上的相关性,认为在相关性较高时期,子市场风险溢出效应较大,系统性风险也较大。由于仅测度金融压力指数无法直观反映金融风险的程度和状态,所以近年来学界强化了对金融压力状态识别问题的研究。秦建文等12-14利用马尔科夫区制转换模型、Logistic模型对金融压力状态进行识别,分析不同状态转换的概率。章曦15将金融压力指数的测度、识别和预测纳入同一分析框架,通过建立识别指数以有效识别系统性金融风险的程度。马勇16采用指数识别法和事件识别法来识别金融风险。许悦17采用门限自回归模型识别金融压力,研究金融风险状态与经济活动之间的格兰杰因果关系。Yao18认为在确
13、定金融压力状态的阈值后,金融压力指数可有效识别压力状态。综上可知,学界关于金融压力指数的测度、识别和应用等成果较为丰富。在测度方面,已有研究经历了从静态赋权法到动态赋权法的演变,使金融压力指数的测度更及时、准确;在识别方面,已有研究形成了较为有效的测度方法,能够区分金融风险的不同状态;在应用方面,已有研究主要集中在金融风险与宏观经济的非线性传导关系上。但已有研究也还存在一定不足。比如,采用的识别方法比较单一,主要为马尔科夫区制转换模型和Logistic模型等非线性自回归模型,对风险识别理论的研究较少,未能深刻剖析金融风险状态变化的原因;再如,学界对金融压力指数的识别重视不够,这可能导致在研究金
14、融风险的非线性传导关系时,对于风险状态变量的设置存在一定偏误。本文从金融压力指数识别角度出发,构建指标体系测度金融压力指数,通过B-N数据分解法将金融压力指数分解为随机冲击、确定项和周期项,并根据分解结果进行识别,以期更好地把握金融风险识别的理论依据。参见 央行最新发布:一季度宏观杠杆率下降2.6个百分点,杠杆率企稳并非因信贷收缩,这样看待今年杠杆率趋势,https:/ 经济经纬 率,其次利用GARCH模型获得时变方差,最后进行合成,以此来衡量我国股票市场的风险水平。此外,根据有关学者的研究,在GARCH模型族中,GARCH(1,1)模型就已能够描述金融资产的风险状态,为计算方便,本文在数据预
15、处理时统一采用了GARCH(1,1)模型。外部市场主要衡量因外部政治经济环境突变所带来的风险。由于我国金融体系建立较晚,金融市场发展尚不成熟,加之受经济全球化等影响,当前我国金融市场受到的国外金融风险冲击越来越多。因此,本文在外部市场中引入了多项风险指标,主要包括美国标普500指数波动率、WTI原油期货收盘价一年移动窗口内的最大累积损失、黄金期货收益率和美元指数收益率。其中:标普500指数、黄金期货和美元指数的风险用时变方差度量;WTI原油期货采用日度收盘价计算一年滚动窗口期内每个交易日的最大累积损失,该指标可反映世界原油期货价格变动时的市场风险。(二)金融风险的测度和识别方法金融风险量化是研
16、究金融风险性质时要解决的主要问题。金融风险并不仅仅是由金融体系中单一市场导致的,而是一种传导和扩散性风险,某一金融市场的突发性事件不仅会对自身产生影响,还会对其他金融市场产生影响。因此,在测度金融风险时不能只考虑某一金融市场的风险状况,还应考虑市场之间的传导和扩散效应。下文介绍研究中所使用的风险测度模型和方法。1.金融压力指数的测算方法。金融压力指数的测算涉及两个环节,即数据预处理(包括风险指标的测度和数据标准化处理)以及金融市场风险合成(包括各子市场风险合成和金融市场风险合成)。在数据预处理环节,波动性主要用GARCH模型残差的时变方差来表示。模型形式为:2t=0+i=1pi2t-i+j=1
17、qj2t-j(1)其中,p为2t的滞后阶数,q为2t的自回归阶数。模型(1)为GARCH(p,q)模型,满足如下条件:0 0;1,p 0;1,q 0。通常,最常用的模型为GARCH(1,1)模型,其方差方程为:2t=0+12t-1+12t-1(2)式(2)满足0 0,1 0,1 0。虽然在GARCH模型的建模过程中有比较合理和实用的方法确定模型滞后阶数,如AIC信息准则、BIC信息准则等,但选择GARCH(1,1)模型就已能够解释金融资产收益率存在的异方差现象。Illing等1,8利用GARCH模型计算代表性金融资产的时变方差时,也采用了GARCH(1,1)模型。本文沿用这一思路,对子市场风险
18、指标采用GARCH(1,1)模型来计算时变方差。最大累积损失(CMAX)可以很好地测度资产风险,其为某一时刻金融资产的价格水平与前T个交易日期内价格最大值的比值(T取1年内的总交易日数)。该比值越小,表明金融风险越大。因此,最大累积损失与金融风险呈反向相关关系。Illing1将最大累积损失引入系统性金融风险指标中,用于测度加拿大系统性金融压力指数。国内相关学者为了方便对最大累积损失进行正向标准化处理,对最大累积损失进行了改进,使其与金融风险正相关。既有文献采用的滚动窗口期多有所不同,以一年365天计算,双休日和法定节假日暂停交易,则交易日约为250天左右,故本文采用向前250天作为滚动窗口期进
19、行滚动计算。最大累积损失(CMAX)的计算公式为:CMAXt=1-xtmax x(xt-j/j=0,1,2,T)(3)式(3)中,CMAXt为t时刻金融资产最大累积损失,xt为t时刻资产价格,max x(xt-j/j=0,1,2,T)为过去T期滚动窗口期内金融资产价格的最大值。为减少量纲的影响,本文对各金融子市场指标数据进行标准化处理。因子市场风险指标影响方向均已调整为正向,故本文采用正向极值法对数据进行标准化处理。标准化处理公式为:x*tj=xtj-minj(xtj)maxj(xtj)-minj(xtj)(4)24基于动态CRITIC赋权的中国金融压力指数构建与金融风险识别式(4)中,xtj
20、为原始数据,x*tj为经过正向标准化处理后的数据。在金融压力指数测度环节,假设金融市场内第i个子市场的第j个风险指标权重为ij,fsiit表示第i个子市场在t时刻的金融压力指数,则子市场权重ij的计算公式为:ij=1 Stdijj=1m()1 Stdij(5)式(5)中,Stdij为第i个子市场第j个指标的前250天滚动标准差。将权重ij与风险指标数据标准化得分进行加权求和,可以构建第i个子市场的金融压力指数模型,模型形式为:fsiit=j=1mij x*tj(6)关于指标权重的计算,已有研究主要采用因子分析法、熵值法、静态CRITIC赋权法等方法。其中,静态CRITIC赋权法能够刻画子市场间
21、的风险溢出效应,而因子分析法和熵值法在测算金融压力指数时并未考虑子市场间的风险溢出性,故静态CRITIC赋权法有一定的优越性。金融市场各子市场间的风险传导是时变的,在风险较小时,子市场间的风险溢出性并不明显,而一旦金融市场出现高风险冲击,则该冲击风险会由一个子市场迅速传至其他子市场。静态CRITIC赋权法所计算的风险相关系数rik是静态的,不能有效刻画子市场风险溢出的时变特征。在式(7)中,通过对相关系数rik进行改进,可使其能以T个时期为滚动窗口期滚动计算相关系数,如此便可将相关系数rik改进为动态相关系数rik,t-T,改进的动态CRITIC赋权法能够更好地刻画风险溢出的时变特征。由于动态
22、CRITIC赋权法允许子市场间的相关系数随时间变化,计算得到的金融压力指数更精确且更具时效性,因而本文采用动态CRITIC赋权法计算权重i,t,计算公式为:i,t=ci,ti=1nci,t(7)式(7)中,ci,t=i,t-Ti=1n()1-rik,t-T,i,t-T为第i个子市场的金融压力指数在前T个滚动窗口期内的滚动标准差,rik,t-T为第i个子市场和第k个子市场在前T个滚动窗口期内的动态相关系数。2.金融风险状态的识别方法。风险状态识别主要涉及马尔科夫区制转换模型和B-N数据分解法。其一,马尔科夫区制转换模型。金融风险状态识别是测算金融压力指数的一个重要目的,可据其确定高风险和低风险时
23、刻。模型识别法对于识别金融风险状态有很好的效果,它不仅可以识别金融风险的不同状态,还可估计状态转换的概率。常用的识别模型有马尔科夫区制转换模型、Logistic模型等非线性模型。本文以马尔科夫区制转换模型为例,分析中国金融风险状态特征,模型形式如下:FSIt=(st)+1(st)FSIt-1+p(st)FSIt-p+t(8)模型中:FSIt为t时刻金融压力指数,(st)为常数项,()1,2,p为自回归模型中滞后项的系数向量,残差项t IID()0,()st,st为时间t的不可观测的状态随机变量,由马尔科夫链过程生成。马尔科夫链过程定义为当前样本值只受前一期样本值的影响,即:pij=P()st+
24、1=j|st=i(9)式(9)中:pij为生成st的概率,且满足j=1Npij=1,i 1,2,N,j 1,2,N;N表示区制分类,通常设置风险状态为高、低两种区制,因而N取值为2。本文采用一阶两区制马尔科夫链过程,令i=0,j=1,则区制转换概率P为:P=P()st+1=0|st=0P()st+1=1|st=0P()st+1=0|st=1P()st+1=1|st=1=p1-pq1-q(10)25 经济经纬 式(10)表示在t期为低风险状态的条件下,t+1期为低风险状态的条件概率为p,t+1期为高风险状态的概率为1-p,显然二者概率满足总和为1的条件。其二,B-N数据分解法。B-N数据分解法常
25、被用于分析宏观经济问题中由突发事件或外生事件所带来的冲击效应17。设fsi为金融压力指数,则fsi的一阶差分值可由下式表示:fsit=+t+i=1i t-i(11)式(11)中:fsit=fsit-fsit-1,表示金融压力指数的一阶差分序列;=t=2nfsit()n-1,表示一阶差分序列在样本期内的均值;t是服从均值为0、方差为2的随机变量。根据B-N数据分解法的分解原理,fsii的确定项趋势DTt可以分解为:DTt=fsi0+t(12)式(12)中,fsi0是金融压力指数的初始值,t为样本数。随机游走趋势项Tt可以分解为:Tt=fsit+()fsit-()1-(13)式(13)中,为fsi
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- 基于 动态 CRITIC 中国金融 压力 指数 构建 金融风险 识别
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