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系统性风险预警:任重道远

2014-08-28胡滨

金融博览 2014年5期
关键词:系统性预警监管

胡滨

众所周知,监测预警系统性风险是预防金融危机发生的必要前提。但令人遗憾的是,截至目前,系统性风险的预警仍然是一个世界性的难题。Tim Besley教授在2009年7月给英国女王写了一封信,回答了女王在访问伦敦经济学院时提出的问题:“为什么经济学家没能预测到金融危机?”为了回应女王的问题,英国学术院组织了一次研讨会。会后写给女王的信中说:“女王陛下,很多原因导致了没有人预测出危机的发生时间、程度及严重性,没能避免危机的发生,但最主要的原因是未能从国内外诸多智者身上集思广益,从整体上来理解系统的风险。”

事实上,系统性风险的概念本身就是不稳定性很好的一个例证。一些学者甚至表示可靠的系统性风险预警机制并不存在。

系统性风险预警面临的第一个难题是金融数据的可得性与复杂性。知晓金融产品数据、金融交易数据等是进行系统性风险研究和预警的前提条件。但金融业的数据被认为是高度专有。一方面是由于金融消费者的财务数据属于客户隐私;另一方面,金融机构的业务流程是商业机密,也是其核心竞争力之一。因而即便是监管机构也不太可能要求金融机构披露所有数据。并且,已有的金融数据庞杂而冗余,缺乏统一口径,加大了系统性风险预警研究的数据汇总和校验难度。此外,在数据处理方面系统性风险预警还面临“维数灾难”的问题。涉及系统性风险的因素很多,随着维数的增加,相应的计算量呈指数倍增长。这表明,即使在经济稳定的情况下,用指数权重估计的系统性风险预警方法仍可能产生误报问题。

系统性风险监测方法的不成熟也制约了预警体系的效果。在方法层面,系统性风险由时间和截面两个层面的风险交织而成,但目前尚无某种方法可以同时进行时空维度的系统性风险监测。这些预警方法能够在对时间或截面的某种风险进行监测,但同时又会对另一个层面的预警产生很大的干扰。此外,影响系统性风险的一些因素可能不太容易参数化,例如政治、制度和文化的变迁等。迄今尚无哪个系统性风险的测量方法能够测量“样本外”,即已经发生的金融危机之外的危机。此外,系统性风险事件属于小样本事件。不同于货币政策传统所观测的诸如通货膨胀、失业等问题,系统性风险预警关注尾部风险,即防止少数严重影响经济金融活动的风险事件,减轻其严重程度。而“少数风险事件”意味着我们很难取得统计所需的大样本来进行推断估计和样本外数据的检验。这不仅引发了关于宏观审慎政策机制设计可靠性的问题,还使检验金融稳定性理论及所提政策的任务更为复杂。

同时,当危机来临时,常态下所谓“可靠的预警”往往失真,并对现存的监管政策产生反作用。即使在常态下,也没有单一的指标或指数可以捕捉复杂而多面的金融体系的全貌。而当危机来临,总会有噪音或是相互矛盾的信号。当常态下的预警机制用于政策决策时,已有预警模型的预估结构可能不起作用。在实际操作中,仍需要选择合适的方法从相互矛盾的信号中得出相对可靠的结论,这一点目前还很难真正做到。由于监管错误的损失函数在一类错误(过早关闭)和二类错误(监管宽容)上是极其不对称的。监管机构如果过早关闭一家有偿付能力的公司可能会被谴责或起诉。与此相反的错误,等到该公司未能履约时,监管者此时再来履行稳定器职能,可能受到的惩罚要小的多。这种损失函数的不对称会激励监管当局采用“等”的方式来印证决策,造成所谓的监管姑息。

此外,在政策实践中,一些实施系统性风险监管和预警的机构,如欧洲系统性风险监管理事会,由于其没有任何正式的执行权力,因而不能强迫成员国及相关机构遵从其警告。

我们必须清醒地认识到,系统性风险预警是一项庞大的系统性工程,既涉及数据模型方法层面的难题,又涉及执行操作层面的问题,覆盖面广、利益主体多、综合协调难度大,各国在系统性风险预警方面还有很长的路要走。可喜的是,2013年,金融稳定理事会开始牵头推行全球统一的法律实体标识体系的治理框架,这是系统性风险监管和预警的一项重要基础性工程。(作者为中国社会科学院金融研究所副所长,本文主要观点来源于国家社科基金“我国金融体系的系统性风险与金融监管改革研究(13AJY018)”项目) □

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