区域金融风险预警体系构建研究

摘   要：本文从区域经济、区域金融和影子银行体系关联度三个层面，构建区域金融风险预警体系，并运用熵值法等确定区域金融风险各层级指标权重，为防范和化解区域性金融风险提供决策依据。

关键词：区域金融风险;熵值法;风险预警

一、引言与文献综述

金融安全是国家安全的重要组成部分，防范金融风险成为当前三大攻坚战的重要任务之一。如何更好地预测、判断并及时化解金融风险显得至关重要。

许多学者对区域金融风险监测预警体系进行研究，大部分研究主要侧重于区域金融风险监测预警体系相关指标选取和风险预警体系模型构建方面。在指标选取方面，Kaminsky、Lizondo和Reinhart（1999）在一系列实证研究的基础上，选取15个指标搭建了KLR信号分析模型。Evans等（2000）提出区域金融风险预警指标框架，将风险指标划分为基础指标、中间指标和先行指标，为后续指标体系构建提供依据。IMF在《金融稳健指标编撰指南》（2003）一文中也提出了区域金融风险预警指标框架，指出该框架由核心指标与鼓励指标两部分构成，其中核心指标是巴塞尔协议中的监管指标。周才云（2006）从宏观、微观两个层面，选取宏观先行指标8个、微观审慎指标17个，构建宏观和微观2个指标体系。吴成颂（2011）选取了22个先行指标，运用赋权法搭建金融风险监测预警体系，并对我国金融体系风险状况进行实证分析。中国人民银行喀喇沁旗支行课题组（2012）从宏观经济、金融机构、金融基础设施和金融生态环境三个維度，选取11个二级指标，提出搭建区域金融风险监测预警体系的构想。陶玲、朱迎（2016）从金融机构、股票市场、房地产市场等7个维度出发，计算系统性金融风险综合指数，并进行实证分析。

在区域金融风险监测预警体系模型构建方面，仲彬等（2002）从银行体系角度构建了区域银行体系风险预警系统。谭中明（2010）将区域金融风险的影响因素划分为内部影响因素和外部影响因素，采用层次分析法（AHP）和熵值法对风险进行综合度量。俞树毅、袁治伟（2012）以区域性风险特点与金融监管分工为依据，构建风险监测指标体系并运用向量自回归（VAR）模型分析宏观经济关键变量的变化对银行业系统性风险的影响。牛润盛（2013）选取影响广东省区域风险的主要因子，采用神经网络的方法构建了广东省的区域风险预警体系。中国人民银行南京分行课题组（2015）利用IMF开发的金融稳定图，从法人银行机构风险、房地产风险等6个维度，绘制出江苏省区域金融风险分布情况图。

总体来看，目前国内对区域金融风险的研究还处于初级阶段，暂未形成一套较为完整的区域金融风险理论和测度方法。本文从山东省实际金融状况出发，以山东省2015-2018年金融指标为依据，构建了山东省区域金融风险监测预警体系，为山东省防范和化解区域性金融风险提供决策依据。

二、区域金融风险测度——模型与方法

（一）指标体系构建

在借鉴相关金融风险测度研究成果的基础上，根据系统性、完整性、代表性和数据可得性等原则，构建山东省区域金融风险预警体系，具体由目标层、系统层、指标层3个层级，区域经济、区域金融和影子银行3个子系统的15个具体指标因子构成（见表1）。

其中，地区GDP增速、固定资产投资增长率、城市居民消费价格指数、公共财政预算收入增速、银行业不良贷款率、拨备覆盖率、资产利润率等常见指标可由统计资料获取，其他指标解释如下：

1.房地产供需比。用商品房竣工面积与商品房销售面积的比例来反映房地产供求关系情况。

2.非金融部门债务率。用非金融部门存款余额与非金融部门贷款余额的比例反映企业、住户、政府等经济部门的杠杆率水平。

3.各项贷款增速适度率。用各项贷款增速与GDP增速的比例来反映金融体系信贷规模扩张与经济增长的匹配程度。

4.证券交易额占GDP比重。用证券公司代理买卖证券交易成交金额与GDP的比例反映直接融资市场活跃程度以及与区域经济发展的匹配程度。

5.保险深度。用保费收入与GDP的比例反映保险业在区域经济发展中的地位。

6.影子银行贷款比重。考虑数据的可得性，选择小额贷款公司发放贷款余额占银行业各项贷款余额的比重来反映影子银行发达程度。

7.影子银行不良贷款率。考虑数据的可得性，用小额贷款公司、典当行、网络借贷公司等在银行业贷款的不良率反映区域影子银行的风险暴露程度。

8.影子银行关联比例。考虑数据的可得性，用小额贷款公司、典当行、网络借贷公司等从银行业融资占各项贷款的比例反映影子银行运营与银行体系的关联性。

（二）数据来源

基于2015年以来金融结构变迁导致山东省金融风险呈现出新特征，本文选取2015-2018年相关数据进行建模，数据来源于2015-2018年《山东省统计年鉴》、山东省国民经济和社会发展统计公报以及wind数据库等。

（三）测度方法

1.数据预处理。假设综合评价体系涉及各年份的各指标因子，原始数据矩阵记为X=

2.熵值法赋权。在多指标综合评价方法中，对指标赋权有多种方法，考虑到本评价体系15个具体指标的客观性，使用熵值法赋权较专家经验评估法、AHP法等主观赋权方法更为可信。计算步骤如下：

标的权重（见表2）。

3.综合评价计算。根据综合评价指标体系和各层级指标的标准值，可以利用公式（9）计算区域金融风险各层级指标的综合评价值。

三、主要结论

本文从区域经济、区域金融和影子银行体系关联度三个层面，构建区域金融风险预警体系，并运用熵值法等实证方法确定区域金融风险各层级指标权重，本文所构建的风险监测预警体系能够较好地监测一方区域金融风险的整体情况及不同时期的变化情况，为防范、化解金融风险提供科学、有力的依据。

参考文献

[1]Kaminsky Graciela L， Garmen M Reinhart. The Causes of Banking and Balance of Payments Problems[J].American Economic Review，1999，（8）：473-500。

[2]牛润盛.区域性金融风险预警系统的设计和综合度量[J].吉林金融研究，2013，（5）：9-13。

[3]谭中明.区域性金融风险预警的神经网络模型研究[J].软科学，2010，（3）：72-73。

[4]陶玲，朱迎.系统性金融风险的检测和度量：基于中国金融体系的研究[J].金融研究，2016，（6）：18-36。

[5]吴成颂.我国金融风险预警指标体系研究[J].技术经济与管理研究，2011，（1）：19-24。

[6]姚星垣，郭福春.构建浙江省区域金融风险预警体系研究[J].浙江金融，2008，（5）：13-15。

[7]俞樹毅，袁治伟.区域系统性金融风险监测研究[J].武汉金融，2012，（10）：36-40。

[8]中国人民银行喀喇沁旗支行课题组.建立旗县区域金融稳定风险防范监测预警体系的实证研究

——对赤峰市喀喇沁旗的个案分析[J].内蒙古金融研究，2012，（7）：9-12。

[9]中国人民银行南京分行课题组.区域金融风险分布图编制研究：基于江苏的探索[J].金融纵横，2015，（7）：17-28。

[10]周才云.区域金融稳定预警指标体系与风险防范[J].商业研究，2006，（4）：147-149。

Research on the Establishment of  Regional Financial Risk Warning System

：Taking Shandong province as an example

Research Group

Abstract：This paper constructs the regional risk warning system from three aspects of regional economy， regional finance and relevancy of shadow banking system. The weight of index of each levels regional financial risk is determined by entropy value method. Based on relevant data of Shandong Province during 2015 to 2018， empirical analysis is carried to evaluate the regional financial risk momentum， to estimate the overall and local financial risk and the change of financial risk， as well as to offer early warning on regional financial risk of Shandong Province. In result， the paper provides the decision-making basis for the prevention and resolution of regional financial risk in Shandong Province.

Key words： regional financial risk; entropy value method; risk warning

责任编辑、校对：吴思绮