中国金融压力指数的构建与应用

丁 岚，李鹏涛，刘立新

(对外经济贸易大学 统计学院，北京 100029)

一、引言

近年来我国经济发展进入新常态，经济增速换档、产业结构调整、贸易环境恶化等一系列问题叠加给金融体系带来新的挑战和不确定性。实体经济和金融的天然密切关系导致经济发展中的不良问题率先传导到金融体系，金融体系又反作用于经济，进而给实体经济带来冲击，如此交叉循环最终形成金融压力。金融压力是指金融机构和市场的不确定性及不断调整的预期给经济机构带来的压力，是衡量金融系统性风险的重要指标[1]。合理测度金融压力，研判金融压力与宏观经济的动态关系，有利于评估金融风险对经济的冲击，为决策者防范和化解系统性金融风险，适时灵活地调控宏观经济提供依据，具有重要的学术和现实意义。

二、文献综述

有关金融压力的研究主要焦聚两类问题:金融压力指数编制和金融压力指数应用。

(一)金融压力指数编制

早期的压力指数编制多采用固定权重法编制。Illing和liu选取信贷机构、股票市场等9个指标，采用因子分析、等方差权重的方法构建了加拿大金融压力指数。Hakkiot和Keeton用主成份法构建了著名的堪萨斯金融压力指数[2]。赖娟、吕江林从信贷机构、资本市场和外汇市场选取数据，用等权重法构建压力指数[3]。陈守东、王妍亦采用等权重方法构建压力指数[4]。随着的多元化和金融环境的变化，学者们开始探讨指数编制的动态化，以便于解决经济金融环境交叉多变状态下金融压力的动态测度。随着我国经济和金融开放程度的深化，金融体系风险呈现出动态化、多元化和传染性等特征。Dovern和van Roye采用动态近似因子模型进行尝试[5]。张同斌等采用时变的MS模型研究中国经济增长周期的波动特征[6]。张勇等采用时变权重的系统压力指标方法构建了指数[7]。虽然新近的研究大多使用动态权重法，但并没有证据表明其优于固定权重法。

(二)金融压力指数的应用

多数研究认为金融压力对宏观经济有负面作用。Hakkio和Keeton运用MS-VAR方法构建了堪萨斯金融压力指数与美国活动指数CFNAI的动态转换机制，研究表明经济萧条期金融压力对宏观经济的影响更大。Hubrich和Tetlow进一步证实了该观点，并且认为金融压力期传统货币政策功效减弱[8]。Cambón 和Estévez的研究也表明金融压力越高，对宏观经济的运行越不利[9]。也有学者探讨不同阶段下两者的关系，认为不同的阶段或条件下两者关系存在变化。Hollo等运用TVP-VAR模型进行实证，发现超过门限阈值后，金融压力对经济有负向影响[10]。Roye.B.V的研究表明，阈值外金融压力增大会引起经济恶化，但阈值内金融压力对经济的影响较小，金融压力具有门限特征和非线性特征[11]。徐国祥、李波采用日度数据，通过因子分析法构建了金融压力指数，并分析了该指数与CPI、PPI之间的关系，结果表明不同区域机制下，压力指数对CPI均为显著负向影响，但影响程度有所差异[12]。但有些研究得出不同的结论：Antonakakis和Breitenlechner认为：在G7 国家经济环境变化的条件下，金融压力对于实体经济的影响方向并不确定[13]。陈建青等的研究发现，金融行业的风险溢出效应与市场繁荣程度正相关[14]。吴宜勇等的测算认为金融压力较大的区间，金融压力与CPI、进出口指数、国房开发指数正相关，但与工业增加值增长率负相关[15]。以上研究表明金融压力在某些条件下会对宏观经济产生抑制作用，由于选取宏观经济指标的差异和测试区间的不同，这些结论尚不一致。

(三)本文研究视角

借鉴前期学者的研究成果，结合现阶段我国经济金融特征，本文研究关注两个重点：一是静态金融压力指数和动态压力指数的比较。虽然学者们采用多种方法进行了压力指数的构建，但鲜有学者比较构建指数时静态权重与动态权重产生的差异。本文将采用标准离差法和客观权重赋权法(CRITIC)，分别构建静态和窗口滚动动态权重下的中国金融压力指数(China financial stress index，CFSI)(1)本文用CFSI、CFSI1分别表示动态权重和静态权重构建的中国金融压力指数。，并比较两者的差异,为不同权重对指数的影响关系提供新的探讨。二是金融压力指数的构建。现有研究多是从银行体系、资本市场、外汇市场等市场中选取部分指标构建压力指数。考虑到我国金融体系和监管的条件，各个体系之间存在一定分割，本文先构建各个体系的子压力指数，在此基础上合成CFSI。这样能够清晰地刻画金融压力传导给宏观经济的路径，即子市场金融压力—CFSI—宏观经济体系。在该框架下，分层次探讨子市场金融压力、CFSI与CPI、PPI和PMI三个宏观经济指标的深层关系，为进一步讨论金融压力的传导途径和有重点地调控金融压力提供决策依据。

三、中国金融压力指数的构建

(一)指标选取与子金融压力指数构建

金融压力指数不仅要反映外部冲击带来的不确定性，还要体现金融系统的脆弱性(2)金融脆弱性泛指一切融资领域风险的集聚状态。，金融系统越脆弱，风险传播越迅速，金融对实体经济的冲击越大[16]。金融体系中主要风险分布在信贷体系、资本市场、外汇市场等子金融系统[17]。考虑到现阶段房地产行业在我国经济中的重要地位和我国金融衍生品市场的快速发展，衍生品市场的风险溢出效应会诱发股票市场的风险，金融期货在金融不稳定时期的风险溢出效应较大[18]。本文选取银行体系、债券市场、股票市场、外汇市场、地产市场和衍生品市场，分别构建子金融压力指数，并在此基础上合成中国金融压力指数。

1.指标选取

银行体系选取不良贷款率(Non-performing loan rate，简称NPL)、存贷比(Loan-to-deposit ratio,简称LDR)、流动性比例(Liquidity ratio,简称LIR)、Ted利差 (Ted interest margin,简称TIM)和同业利差(SHIBOR1 Year-SHIBOR1 Week，简称SYW)5个指标。NPL体现了银行体系的脆弱性，NPL上升，银行脆弱性增加。LDR衡量银行体系的经营状况，LDR越高，银行经营的收益性越高，但安全性也随之降低，金融压力增大。LIR测度银行应对短期流动性的能力，与金融压力成反比。Ted利差用3个月期银行间同业拆借利率与3个月期国债收益率之差表示，利差增大反映银行要求更多风险溢价，银行对外来风险冲击的防范壁垒越高。SYW反映同业市场短期流动性溢价，该指标越大，同业拆借市场流动性风险越大，银行间资金拆借成本上升，银行业金融压力上升。

债券体系选取中，考虑到我国债券市场的活跃度较低，多数债券均持有到期，其对利率波动的敏感度较低等问题，此处选取三个指标：中债国债5年期到期收益率(Yield on maturity of China's Treasury bonds：5 years，YMTB5)、期限利差(Term Spread：YM5-YM1，TS)和企业债-国债(Corporate Debt-National Debt Spread,CS)。5年期国债是债券市场的重要品种，交易量相对活跃，其到期收益率与债券价格是反向关系，到期收益率越高，债券市场压力越大。期限利差越大，市场要求的远期溢价越高，市场预期远期利率风险上升，债券体系压力增加；企业债-国债反映市场信用风险溢价，通常同金融压力呈现正向关系。

股票市场指标选取中，考虑到不同指数的成分股和权重的差异，选择包含更多中小型企业股票的中证500价格指数(CSI500)为代表，分别选取中证500价格跌幅(CSI500PS)、中证500 成交量跌幅(CSI500VS)和中证500 波动率(CSI500VO)三个指标。CSI500PS为价格跌幅，股票市场跌幅越大，说明股票市场承压越重[16]；CSI500VS为市场流动性的跌幅，也是股票市场脆弱性指标，跌幅越大，反映市场流动性减弱的越多，股票市场越脆弱；CSI500VO越大，说明市场风险越大，股票市场压力越大。

汇率市场选取汇率指数波动率和汇率市场脆弱性两个指标。汇率指数波动率反映汇率市场风险状态，波动越大，压力越大；汇率市场脆弱性采用外汇储备资产与M2的比值反映外汇储备干预汇率能力强弱。汇率升贬值本该是影响汇率市场的一个重要因素，但由于汇率升贬值在不同时期对经济的影响各有差异，无法判断其对金融市场的压力走向，故忽略汇率方向性变化指标[19-20]。

房地产市场采用国房景气指数变化率、波动率和房地产杠杆率三个指标。国房景气指数变化率反映房地产行业的景气程度变动，变动率为正表明房地产行业向好，房地产市场压力减弱；国房景气指数波动率衡量地产行业的波动性，波动率增大，表明房地产行业风险增强，房地产市场压力增强；房地产杠杆率反映地产体系的脆弱性，杠杆率越高，行业对风险的敏感度越强，金融压力越大。

由于我国金融衍生品市场发展较晚，股指期货和股票指数具有同步性，选取沪深300股指期货波动率考察金融衍生品市场对其他市场的风险溢出效应。考虑到我国金融衍生品市场规模小，监管严格(2015—2017年实施两年提升保证金比例和降低持仓的严格监管)，股指期货等衍生品脆弱性等指标影响有限，故股指期货市场的脆弱性和价格变动等压力指标并未考虑。

表1 指标体系说明表

注：季度数据采用先行插值法转换为月度数据。

2.权重的处理

为减少不同量纲给CFSI合成带来的干扰，本文运用极值法对指标做标准化处理，即：

(1)

式中xi表示变量x的第i个样本数据，min(x)、max(x)代表变量x样本区间内的最小值和最大值。

子市场指数权重采用固定权重。常用方法有等权重方法、标准离差法、独立性权数法等。本文借鉴许涤龙和陈双莲(2015)所用方法，采用标准差倒数法确定权重，即用各基础指标的标准差倒数所占比重计算权重：

ωi=(1/σi)/(∑1/σj)

(2)

式中ωi为第i指标的权重，σi为第i指标的标准差。标准差越大，则意味着指标均值偏离程度越大，数据的稳定性越低，数据蕴含的信息量越大，权重越大。

总指数权重采用CRITIC。经典的观点一致认为CRITIC权重较好地考虑了指标的差异性和冲突性问题。

Ci=σi*(∑(1-rij))

(3)

ωi=Ci/∑Ci

(4)

式中ωi为第i指标的权重，σi为第i指标的标准差。rij表示指标i和指标j的相关系数。此处用σi衡量指标自身的信息量，∑(1-rij)表示指标之间的冲突，指标冲突越强，权重越大。

3.子市场金融压力指数

根据上述描述构建子市场金融压力指数，分别生成图1-6各个子市场的压力指数图。

图1 银行体系压力指数

图2 债券体系压力指数

图3 股票体系压力指数

图4 汇率体系压力指数

图5 地产体系压力指数

图6 衍生品体系压力指数

图1显示，2010—2018年银行体系金融压力有三个相对高位区。A区域对应2011—2012年，为应对金融危机的冲击，中国政府采取了积极的财政政策和适度宽松的货币政策，宽松的政策诱发了结构性的通货膨胀，自2009年起许多农产品价格轮番上涨，严重影响人民生活。出于宏观调控通胀的需要，中国人民银行2010年内6次上调存款类金融机构人民币存款准备金率各 0.5个百分点，累计上调 3个百分点。2011年继续上调存款准备金和人民币贷款基准利率，紧缩了流动性，商业银行面临较大的金融压力。B区域大致对应于2014—2015年，受地方债违约和影子银行问题等债务问题影响，银行业整体压力突出。2017—2018由于我国经济结构调整及对房地产市场调控等，银行金融压力在2016短暂触底后有所反弹。

图2中，2010—2016年虽然货币政策有所收紧，但整体处于货币宽松或货币中性环境中，债券市场压力不断降低，此间1年期国债收益率下降1%左右。C区域高压亦是2014年地方债务和影子银行等问题所致，地方债务危机和影子银行问题均增加了债券市场的信用风险，体现为债券市场承压。D区域为2017-2018年初，在2017年金融防风险的大背景下，监管当局先后7次发文，严格监管政策密集出台。金融去杠杆、推动脱虚向实、防范债务风险等多项措施并举，推动债市压力在2018年年初达到高位，2018年，货币政策中流动性基调由“合理稳定”调整为“合理充裕”，金融去杠杆的节奏也有所减缓，利率债收益率下行，债市压力有所下降。

图3中，2010—2015年，在货币政策整体宽松背景下，股票市场压力整体趋降；2015年去杠杆又对股票市场产生爆发性冲击(E区域中的两个高点，即两次“股灾”的影响)。

图4中，随着我国汇率市场逐步开放，汇率市场的波动性增强，汇率市场压力逐步增加；F区域对应2014年3月份。2013年以前，人民币呈单边升值的现象，但2014年3月15日，央行宣布“人民币对美元的日内波动幅度从3月17日开始由原来的1%扩大至2%”，当日人民币兑美元贬值达0.45%。G区域的两次压力刻画了中美贸易摩擦的市场反映，贸易摩擦导致汇率市场恐慌，波动性增加，汇率市场压力增大。

图5中，2010—2015年，在城镇化和货币宽松环境的背景下，房地产市场价格不断攀升，房地产市场价格下跌风险和波动风险均较小，压力并不突出。但随着2015年银行限贷和去杠杆等政策的出台，房地产作为高杠杆特征的行业，受到严重冲击，地产市场压力呈上升趋势。

图6中，2010 年年末上证综合指数、深证成份指数各收于2 808点和12 459点，分别比上年末下跌14.3%和9.1%。沪、深两市A股平均市盈率也都有所下降，分别从上年末的29 倍和47倍回落到2010年年末的22倍和45倍。受此影响，衍生品市场风险增加，H区域压力凸显。I、J区域分别体现了2013—2014年地方债务问题和2015年“股灾”的影响，地方债务问题冲击了投资者对经济的信心，股指期货表现为空头避险情绪高涨，市场波动性加剧；2015“股灾”的影响更为直接，衍生品市场波动和其他市场具有显著的联动效应。

(二)CFSI1和CFSI的比较

本文首先通过银行、债券、股票、外汇、地产和衍生品6个子体系分别构建子金融压力指数，再以子压力指数为基础，采用CRITIC分别编制静态的CFSI1和窗口滚动的CFSI。该编制思路也有利于通过金融压力数据回溯寻找产生金融压力的本源。具体的构建方法和逻辑如图7所示。在编制动态的中国金融压力总指数时，动态权重需要采用CRITIC+滚动窗口模式构建，考虑到货币政策传导周期为3-6个月，此处假设6个月经济金融周期调整一次，故窗口周期为6个月。两指数结果如图8。

图7中国金融压力指数构建逻辑图

图8 CFSI和CFSI1比较图

从图8可以看出，CFSI1和CFSI均突出反映2015年的股灾等压力事件的影响，也反映2018年初的贸易战带来的金融压力，但CFSI1没有突出反映出2011-2012年通胀压力和货币政策紧缩所带来的金融压力。

本文从三个方面考量CFSI和CFSI1两类指数的优劣：对历史金融压力反映的时间准确性(见图8)、指数与宏观经济变量关系的合理性(该检验见本文第四部分)和两类指数自身的特征。为比较两指数自身特征，本文认为，如果动态指数对金融压力的刻画更为准确，则随着金融压力调整，其会冲击到静态指数，同时保持自身的独特性，反之也成立。因此，此处假设动态指数对金融压力刻画的更准确，并用脉冲效应实证检验。

a

b

图9指数脉冲相应图

从图9a看出，CFSI1对CFSI的脉冲效应较弱，CFSI做出负向反映，在滞后3期左右达到最大，冲击在滞后10期左右消失，其对CFSI的影响较小；从图9b看出，CFSI对CFSI1的脉冲效应较强，CFSI1同样做出负向反映，在滞后3期达到最大，随后冲击逐渐衰退为零。这说明CFSI作为动态权重，能够及时调整，所以对CFSI1的冲击反应较小，而CFSI1由于是静态权重，所以对冲击消化较慢，受到影响较大。结合图8可以说明动态压力指数在测度金融压力方面更加敏感，该结论将在下文进一步实证。

四、中国金融压力指数与宏观经济变量关系的讨论

金融压力指数和宏观经济变量之间存在着复杂的动态关系。宏观经济恶化会快速传导到金融体系，并不断积累，最终形成金融压力和金融危机，金融体系自身孕育的不确定性也会影响到宏观经济发展。由于不同指标与金融压力的关系有所差异，为全面和稳健地判断金融压力指数和宏观经济的关系，本文选取CPI、PPI、PMI3个宏观经济指标，以便相互印证进而多维度分析两者的互变关系。

传统的VAR分析中，假定系数和残差项方差是固定的，即变量间的关系是固定的。然而很多研究表明，金融压力的转变会改变变量间的稳定关系[12]。因此，本文依据金融压力指数特征，将样本区间划分为5个区域(见表2、图10)，并进行动态关系分析。笔者以全样本均值作为区别不同压力区域的基准值，区域内金融压力均值高于全样本均值为“高压区”，反之为“低压区”。区域的划分以能够为合理地解释金融压力指数和实际经济金融状况为依据。

表2 金融压力指数区域划分

图10 中国动态金融压力指数区域划分

区域1为2010年4月—2012年9月。该区域能够观测到金融压力不断累积到释放的过程。全球金融危机后，我国“救市”方案和“外资避险”需求，诱发我国出现严重通胀，CPI指数在2011年7月达到6.45%的高位，通胀通过利率传导到银行、债市、地产和实体经济，给国内实体经济和金融体系带来压力。为抑制该时期的通胀，国家连续上调准备金率和贷款基准利率，通货膨胀逐步被抑制，于2012年9月左右达到低位，金融压力在2012年3季度快速释放。区域2为2012年10月—2014年12月。该区域内受到紧缩性货币政策的延续影响，流动性相对紧张，银行出现“钱荒”现象，地方债务受到利率、信用和区域经济下滑等因素的影响，多种金融风险叠加，该区域虽然整体金融压力可控，但不断有金融压力向上突破均线。区域3为2014年10月-2016年1月。该区域内我国股市经历了大幅度波动，场外配资等杠杆被叫停，配资诱发的债务问题迅速冲击到民间金融和实体经济，银行出现大量坏账，金融压力攀升到“高压区”。区域4为2016年2月-2018年2月。该区域为我国逐步“去库存”和“降杠杆”时期，金融压力虽有波动，但处于相对低位。区域5为2018年3月—2018年9月。该时段中美贸易摩擦不断，经济较为疲弱，汇市、股市等不确定增加，金融压力处于累积上升期。

本文分别对区域1-4做格兰杰因果检验和脉冲效应，探讨不同金融压力阶段，CFSI与宏观经济变量的关系(3)为节约篇幅，此处只列出1、2区域CFSI与三变量的脉冲图，2、4区域的脉冲图类似。(见图11与表3)。

图11不同区域CFSI与宏观经济变量的脉冲关系(4)图11中的上面3图为高压区CFSI对CPI、PPI、PMI的脉冲图，下面3图为低压区对应的脉冲图，顺序相同。

表3 CFSI与经济变量的格兰杰关系(5)为节约篇幅，表中CFSI CPI，表示原假设为CFSI不是引起CPI变化的Granger原因，其他类同。为保持可比性，格兰杰检验均滞后8阶。

注：区域3由于样本较短，两者之间并无稳定的VAR关系，故以#号表示。

1.区域1金融压力高位区，CFSI对CPI、PPI和PMI均有正向的冲击作用。宽松的货币环境往往会推动银行业放宽贷款条件，债务市场宽松，均推动金融风险的累积和金融压力的形成，也推动成本和消费价格的上升。高压区意味着金融风险累积到较为危险的程度，市场表现为资产价格较高，波动性较大；银行体现为信用扩张与坏账增加并存的局面，资产价格上涨和银行信用扩张均推动物价水平进一步上升，该结论与已有研究的结论一致[11-12]。从响应时间来看，CFSI对CPI和PPI的冲击效应时间短，说明高压期生产成本和消费价格对金融压力的冲击非常敏感。PMI对CFSI的冲击反应滞后1期，5期结束，根据PMI权重的设置，采购、生产和存贷占指数权重为65%，企业往往会根据采购和生产计划做出安排，金融压力增加初期PPI和CPI增长，但企业已签订采购合同，并已安排生产，因此并不会及时对市场做出反应，随后会根据市场情况逐步调整，所以存在滞后“蝶式”。

2.区域2金融压力低位区，CPI对CFSI的冲击反应有较长的拖尾现象，正向—回落—正向—回落，5期结束。PPI对CFSI的反应滞后3期左右，正向—回落—滞后—负向—反弹，9期结束。PMI迅速上升，逐步回落，约在第5期结束。在5%的置信水平下，CFSI均非CPI、PPI、PMI的格兰杰原因。区域4与区域2表现类似。

3.区域3由于样本较短，两者之间并无稳定的VAR关系。同时，从图8也能发现，2015年金融压力快速聚集和释放。金融压力的快速累计和释放往往是金融市场中黑天鹅事件引起的，并非金融体系不可逆的灰犀牛事件导致，其对宏观经济的影响具有不确定性。

4.格兰杰因果检验结果显示，高压期CFSI是CPI、PPI、PMI的格兰杰原因，CFSI与PPI互为因果关系。金融压力是宏观经济风险在金融体系的映射，金融市场较实体经济调整较快，能够对宏观经济做出先一步反应，高压期物价水平的提升进一步恶化宏观经济，金融压力提前做出调整，因此高压期金融压力是物价水平的格兰杰原因。PPI的上涨意味着生产企业的持续扩张，生产企业的债务和股票又是金融压力指数的主要组成部分。因此PPI和CFSI在数量上存在格兰杰因果关系。低压区CFSI是PMI的格兰杰原因，但不是CPI和PPI的格兰杰原因；PPI依然是CFSI的格兰杰原因，其他两指标不是CFSI的格兰杰原因。总体而言，低压区CFSI和物价水平指标的关系不够稳定。高压区CFSI1是CPI、PPI的格兰杰原因，但不是PMI的格兰杰原因，低压区CFSI1与CPI、PPI和PMI均不存在格兰杰因果关系。因此本文认为CFSI与宏观经济变量关系的稳定性优于 CFSI1，用时变权重构建的中国金融压力指数CFSI更优越。

五、CFSI与宏观经济变量的进一步探讨

上文分析了CFSI与宏观经济变量之间的关系，本部分将进一步深入讨论子金融压力指数与宏观经济变量的关系，这样既有利于理解金融压力的传导过程，也有利于针对性的宏观政策调控。

1.格兰杰因果关系下的关系讨论

首先用格兰杰因果关系确定CPI、PPI、PMI与子金融压力指数的因果关系。由表4可知：高压区在1%的显著水平下，银行体系金融压力指数(cfsibank)和地产体系金融压力指数(cfsicer)均为CPI、PPI和PMI的格兰杰原因。银行业信贷扩张和债务问题的不规范，导致银行金融压力增加。来自地产行业承压期往往是地产行业快速扩张所致，信贷扩张和地产扩张从货币和实体两个层面推动CPI和PPI上升，其他子指数对CPI和PPI指标的影响有限。cfsibank、债券市场金融压力指数(cfsitb)、汇率市场金融压力指数(cfsire)和cfsicer是PMI的格兰杰原因，说明高压区银行体系和地产体系依然是影响PMI的重要原因，同时汇率市场和债券市场金融压力的上涨也通过进出口贸易和利率等渠道影响到PMI。

低压区cfsi500、衍生品市场压力指数(cfside)在10%的置信水平下，是CPI的格兰杰原因，cfsicer是PMI的格兰杰原因。低压区银行和地产体系的债务风险较小，股票市场及股指期货市场波动性较小，资本市场在捕捉到CPI变动等消息的能力较高压期有所迟缓，虽然cfsi500和cfside在10%置信水平下是CPI的格兰杰原因，但是该阶段金融压力与物价水平的关系较为脆弱且不稳定，体现为大部分子金融体系不是物价水平的格兰杰原因。

表4 子金融压力指数与宏观变量的关系(6)鉴于篇幅所限，此处仅列举有显著格兰杰因果关系的结论，未列举者均为在5%的置信水平下不显著。

2.权重的讨论

上文显示在高压区和低压区，子金融压力指数对宏观经济的影响不同。既然高压区cfsibank和cfsicer对宏观经济变量影响显著，低压区对cfsi500、cfside、cfsicer的影响显著，那么如果高压区cfisibank和cfsicer的权重较高，低压区cfsi500、cfside的权重较高，则能够较好的解释高压区综合压力指数对宏观经济变量的显著作用和低压区指数对宏观经济变量的一般作用。此处对动态权重进行分析(见图12)。

图12 CFSI动态权重图

银行和地产权重之和在区域1内均值为45%，区域2内为38%，区域3内为60%，区域4内为43%，区域5内为44%。可见在高压区，银行体系和地产体系占主导地位，低压区权重有所下降。

由此，本文认为在高压区金融压力向CPI、PPI和PMI传染，监管部门的重点应是疏解银行和地产的压力，低压区监管部门应多关注股票市场、衍生品市场和地产市场的压力。

六、结论

本文采用标准离差权重法和CRITIC构建了银行、债券、股票、外汇、地产和衍生品6大体系的金融压力指数，并在此基础上分别构建静态权重的CFSI1和窗口滚动模型下动态权重的CFSI。比较CFSI1和CFSI两指数的自身统计特征后，再在测度重大压力事件的合理性以及两指数与重要宏观经济变量关系的密切度。通过三个方面的比较，本文认为CFSI更具有优势。在此基础上考察CFSI与宏观经济变量CPI、PPI和PMI之间的关系，得出如下结论：

1.动态权重法构建的中国金融压力指数能够较为准确地测度中国金融压力期，如2010-2011年的通货膨胀期的金融压力，2014-2015年的地方债务、“股灾”以及随后衍生品市场“提费和限量”的金融压力，2018年的贸易摩擦产生的金融压力均有较好的体现。在压力低位区，该指数也能敏锐地捕捉到期间的小型压力波动。

2.在金融压力高压期，金融压力指数对通胀和PMI有着明显的正向冲击，但有一定差异。CFSI对PPI的冲击最为明显，且两者存在互为格兰杰因果关系。表明在高压期，一方面金融压力通过信贷、地产等渠道传染到实体经济。另一方面，实体经济成本的上升也导致企业承压，最终转换为债务压力和股市压力，进一步加大金融压力。CFSI对CPI和PMI具有单边正向冲击，说明金融压力逐步传导到消费领域，推动整体物价上涨，PMI上涨既有融资费用上升导致，也有技术和市场的原因，因此PMI上涨并不是导致CFSI上涨的原因。在金融压力低压期，CFSI和宏观经济变量之间的关系并不稳定。

3.金融压力向PMI传导过程中，存在典型的“蝶式”效应。PMI主要反映企业采购和生产状况，由于企业采购和生产存在计划性和合同作用，PMI对于金融压力冲击的反映具有一定滞后性。

4.考虑到在金融高压期，金融压力对CPI、PPI和PMI有着显著的作用，银行和地产等子压力指数在CFSI中的平均权重超52%，因此政府的宏观调控要重点纾解银行和地产体系的压力，防范两大行业的“灰犀牛”风险，降低系统性风险向实体经济的传染，有效促进经济健康持续稳定发展。在低压期，股票市场、衍生品市场是金融压力的主要贡献者，防范市场“黑天鹅”风险冲击，会有利于金融市场的稳健运行。