基于KLR方法的我国金融风险预警系统的实证研究

张晓林

（云南财经大学，云南 昆明 650000）

一、导论

（一）研究背景与目的

金融作为联结国民经济各方面的纽带，能够反映全国各家大小企事业单位的经济活动。它能通过利率和汇率等金融工具对经济个体产生影响，并能通过一国货币当局使用各种货币政策工具来调整货币供应量，以达成充分就业、物价稳定和经济发展等目标。

就我国目前的金融体系来说，我国的监管体制目前尚难以完全控制金融机构的风险累积，从而埋下金融风险爆发的隐患。近年来，国家对金融风险防范高度重视，在2017年7月召开的第五次金融工作会议上，习近平总书记指出只有金融的稳定才能造就一个不断发展的经济强国，金融是一国经济发展的根本。国家要致力于达成金融服务于实体经济、深入推进金融改革、防范系统性风险这三个重要目标，倡导建立更加完善的金融监管体系，并使市场自身的调节作用在经济中起主导作用，以减少政府对市场的干预。金融风险防范意义重大，这就使得建立一套有效的金融风险预警系统尤为重要。

（二）文献综述

2013年，库文博格等人运用极值理论对三种货币危机度量指标与常用的18项经济指标之间的尾部相关性进行了评估。在46个国家样本中，他们发现几乎所有的变量都是渐近独立的，在极限条件下，经济指标的极值不会伴随着严重的货币崩溃而发生改变。这一发现可能解释了现有货币危机预警系统表现不佳的原因。

2017年，孙强和崔光华采用FR模型构建我国银行业系统性风险压力指数，实现对银行业系统性风险的时间、空间两维度监测预警，为银行业系统风险的动态预警做出重要尝试。得出结论为：近年来，受经济增速持续下滑影响，银行信用风险持续上升，银行业系统性风险压力也呈上升趋势。

在目前的国际金融危机预警理论研究中，范围较广、影响力较大且可操作性较强的有三种：KLR信号分析法、STV横截面回归模型和FR单位概率模型。国内大多借鉴这三种模型进行实证研究，指标体系构建过程中所选择的指标各有侧重，但基本离不开货币环境、债务风险、国际收支等方面。

安德鲁·伯格（1999）以东南亚金融危机为例对多种模型进行了有效性测试。结果表明，KLR信号分析法是众多模型中较为精准可靠的一种。同时，KLR信号法在指标体系的构建过程中所选择的各指标对总目标的实现效果也较好。故本文也选取该方法构建模型。

二、我国金融风险预警模型的构建

（一）模型构建思路

第一步，通过前人的研究及国际相关的标准确定了所选取的指标及相应的警戒限。

第二步，本系统根据不同的风险级别，构造了五个预警区间，即“蓝灯”、“绿灯”、“黄灯”、“橙灯”、“红灯”五种灯号，分别代表正常状态、关注状态、轻度风险、中度风险和高度风险。相邻预警区间由相应警戒限来过渡，当指标取值超过了这个警戒限，就表示发出一个预警信号。为了对发生金融危机信号的指标进行综合考虑，在这里我还选取了用简单加总所计算出的合成指标（模型在单个指标的基础上提出了4个预测危机的合成指标，其余3个指标在此不多做叙述)。

（二）指标的选取

本文分别从国内宏观经济情况，金融机构资产质量，外资投向、外债结构和汇率这三方面来建立指标体系。经过筛选得到以下九个指标：①国内信贷/GDP；②广义货币M2的增长率；③相对通货膨胀率；④国际国内利率差；⑤实际汇率升值幅度；⑥股价波动率；⑦外债总额/GDP；⑧国际储备/广义货币M2；⑨外国其他投资/直接投资。

（三）警戒限的确立

国内信贷与GDP的比值主要反映了我国的银行信贷风险大小以及投资力度。一般来说，该指标在国际上的安全门槛为10%。该指标在国内一直较高，但考虑到近年来中国经济的快速发展，该指标的警戒限定为20%是较为合适的。

货币供应量的增长率表示一个国家某一时点的流通货币量的增长幅度。对于该指标的警戒值，有的学者使用计量模型方法估计得18%至19%。

相对通胀率反映了货币价值的稳定性。通过比较亚洲金融危机中各国的指标和中国近年来的实际情况，我们通常将警戒限设在每年2%。

国际和国内利率的差异反映了一国资本的相对成本。通过研究，有的研究人员将这一指标的警戒限设定为4%。这个警戒限能够使套利者在剔除交易成本后获得可观的收益，因此引发套利行为。

实际汇率的升值幅度可以反映货币价值的稳定程度。一般来说，当某一天的官方汇率突然波动10%，或连续几周波动20%，可以初步判定该国经济处于不稳定状态。根据美国的汇率水平，将这一指标门槛定为年均3%。

由于股市的发展，股价对经济和社会的影响正在增加。根据中国股市的涨跌停制度，如果以10%的股票价格日波动率作为警戒限，当股票价格指数在一日交易时间内波动5%或更多时，监管层就应该干预股市以防止股价进一步波动。同样，把股票价格在一星期内上下波动幅度达20%，一月内波动幅度达40%视为临界值。

外债总额与GDP的比值能够比较直接地反映出一国 (或地区)的负债率高低，从而，有利于衡量和把握债务风险的高低。在国际中，该指标公认的警戒限为60%。

国际储备与广义货币M2的比率反映了一国的国际储备是否适量，过低则表明一国国际储备不充足，过高则说明一国的外汇风险较高且存在着高额的机会成本损失。目前国际上公认该指标的警戒限为25%，本文沿用这个标准。

与外国直接投资相比，外国其他投资相对不稳定，而目前不对外资开放的国内证券投资在外国其他投资方面更为不稳定，这一点在东南亚金融危机中得到充分反映。一般来说，外国其他投资与直接投资的比率低于80%，风险相对较小。在这里我们将这个指标的警戒限设为80%。

上述各项指标警戒限的设定并非一成不变，随着中国金融体制改革的深入和开放程度的不断加深，各项指标必须不断调整。由于每月数据波动过小，因此很难设置阈值和警戒限，再考虑到年度数据的时效性不强，所以我们使用季度数据。调整后的警戒限如下表所示。

图1 各指标警戒限

（四）警戒区间的划分和评分标准的确定

1.指标临界值的计算。参考了近几年国内国外研究者运用KLR信号分析法构建的金融风险预警模型，几乎都根据不同的风险程度划分预警区间，为了使预警系统对指标的变化更加敏感，我将金融风险预警系统划分为五个预警区间，并建立了信号灯预警模型。由于中国经济过热，所以我们将各指标历史最低水平的三个值的平均值当作蓝灯区和绿灯区的临界值。上表中列出的警戒限是橙灯区和红灯区的临界值，两者之间的25%和75%分别是绿色和黄色灯区以及黄色和橙色灯区的临界值。

2.评分标准和指标分值临界值的计算。为了全面考虑和评估金融体系运行的特征，有必要根据信号灯的颜色不同给予不同的分数。在这里，我们可以分别给蓝色、绿色、黄色、橙色和红色信号灯给出1分、2分、3分、4分和5分。

若指标个数为N，当N为偶数时，红灯区与橙灯区的临界值为4×N；橙灯区与黄灯区的临界值为黄灯区与绿灯区的临界值为绿灯区与蓝灯区的临界值为2×N。

当N为奇数时，红灯区与橙灯区的临界值为4×N；橙灯区与黄灯区的临界值为灯区与绿灯区的临界值为灯区与蓝灯区的临界值为2×N。各区间的灯号标志、分值及相应的临界值如下表所示。

图2 各指标临界值及灯号划分

三、实证检验

下面使用2013年第1季度到2017年第4季度的数据对上述模型进行实证检验。其中每季度M2增长率由每季度各月份的M2环比增长率加总得到；相对通货膨胀率、实际汇率升值幅度、股价波动率皆是用同种计算方法得到；国际国内利率差则是通过计算每季度各月份本币利率与外币利率的差额平均值得到；国内信贷/GDP、外债总额/GDP、国际储备/广义货币M2以及外国其他投资/直接投资则是直接将查到现有的数据进行相除得到。数据①如下。

图3 相关预警指标季度数据（1）

图4 相关预警指标季度数据（2）

（一）确定各指标所处灯区

根据之前所介绍的KLR信号分析法的基本思路，将各指标数值与各区间临界值比较，判断其所处的灯区。

（二）计算合成指标分值

按照前面介绍的方法，计算合成指标分值。2013年各季度合成指标计算过程如下所示：

其余季度均以同种方式进行计算。

（三）确定各季度所处灯区

根据之前确定的综合分值临界值，确定各季度金融运行情况位于什么灯区。

图5 各指标灯号显示（1）

图6 各指标灯号显示（2）

从该表的灯号变化可以看出，指标1长期处于红灯区，该指标反映的风险不容小视；指标2和指标4逐渐从高风险区间步入低风险区间，说明相关领域高风险因素得到控制；指标3、指标5和指标7较不稳定，需要多加留意观注；其余指标及综合评分基本处于较低风险区间。

四、结论和对策建议

（一）主要结论

通过对信号灯预警系统的灯号显示进行分析，我们可以得出如下结论：

2013年至2017年，我国国内信贷与GDP的比值在每年上半年都有较长时间处于红灯区，尤其是从2015年开始这种情况表现得更为显著，导致这方面的金融风险极高。

2013年至2015年，我国的货币供应量增长率不太稳定，时而处于蓝、绿灯区，有时又会步入橙、红灯区，造成我国经济不稳定性加大，也对通货膨胀起了推波助澜的作用。2015年之后，该指标逐渐趋于稳定。

我国通货膨胀率总体来说并不高，大多数时候处于较为安全的区间，近段时间有向上抬头的趋势，这与我国中央银行货币发行过多有关。

我国国内与国际利率差一直处于较高点位，这是因为在国际贸易中我国长期处于贸易顺差，导致人民币面临升值压力，也加剧了我国的通货膨胀。

人民币汇率升值幅度在近5年来都偏高。首先，本币汇率上升会抑制我国大量企业的商品出口活动。其次，本币汇率上升会导致失业率的增加。最后，由于我国是外汇储备大国，所以本币汇率的上升会使外汇风险爆发的机率增加，到2017年年末为止，我国的外汇储备攀升至31192.8亿美元，因此防范外汇风险是我们不得不重视的。

2015年至2017年，外债总额/GDP这一指标在每年的第一季度都偏离正常值，呈现中、高风险，但是结合全球的情况来看，我国的债务风险相对较低，不大可能出现因债务风险而引发的危机。

其余三个指标长期处于蓝、绿、黄灯区，说明其相关经济领域运行稳定。总体来看，综合指标基本处于绿、黄灯区，说明我国的总体金融风险并不高，经济运行较为稳定，需要关注的几个问题是通货膨胀、信贷风险较高以及人民币升值问题。

（二）对策建议

根据前一节所得到的结论，对上述几个问题，结合我国的情况，我做出了理性分析并给出了如下建议。

总体来说我国的通货膨胀问题不算严重，且通货膨胀率的增长与我国经济快速增长是密不可分的，因此只要将它控制在一定程度即可，不必采取效果过于强烈的政策压制通货膨胀率的增长。本文认为可以采取的政策有：紧缩性货币政策、紧缩性财政政策和紧缩性收入政策。

我国国内信贷与GDP比率自2015年以来长时间处于高度风险状态，这是因为近几年我国房地产市场过热，导致住房贷款的需求不断增大，如果房地产市场不能维持长期稳定，会对我国银行业造成极大的冲击。对此问题，我认为商业银行应提高风险意识并改进其绩效评估方法，同时监管当局应加强对银行资本结构的监管。

我国的国际国内利率差以及实际汇率升值幅度两个指标较长时间都处于中度风险状态，它们共同说明了人民币所面临的巨大升值压力，我认为我国货币当局可以采取降低存款利率或提高贷款利率的措施来缓解本币汇率上升的问题。

注释

①数据来源：国家统计局、外汇管理局及商务部官方网站。