基于指数法的国际金融风险测度研究

李雅婷

（新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830012）

一、引言

信息时代，先进的科学技术不断革新，进一步推动了经济全球化和贸易自由化走向深入，也直接加强了国际金融交往交流，金融作为要素在“地球村”流动。全球化的金融发展促进了国际贸易往来，提供了更多就业岗位，也全面提升了金融服务质量，但这也让金融面临更多新的风险和挑战。2008年美国次贷危机、2010年欧洲债务危机，都使全球金融市场严重动荡，造成的破坏和危害前所未有。2020年新冠肺炎疫情在全球扩散，这个“黑天鹅”使全球贸易紧缩、经济交往停滞，涌现大波失业潮，甚至出现了从未有过的美股在两周内4次熔断的现象，可见各国经济深度绑定的同时也加重了金融风险隐患。小范围内的金融危机会直接引发“蝴蝶效应”波及全球，经济衰退、通货膨胀等问题往往一同出现，新的经济危机周期越短，造成的危害越严重，各国不得不将防范金融风险作为金融体系建设和维护的重要任务。因此，针对国际金融风险问题的研究尤为重要。

二、文献综述

目前，国内学者对金融风险测度的研究主要集中在我国区域性金融风险测度和预警方面，以及对我国不同地区金融风险进行评价。谭中明（2010）构建了外部影响和内部影响两个分系统组成区域金融风险预警系统，通过主观综合赋权法对江苏省的金融风险进行测度[1]。胡志强（2016）从区域经济、区域金融和影子银行体系三个方面构建金融风险综合评价指标体系，运用熵值法赋权度量安徽省的金融风险演化趋势[2]。刘丽和郭春梅等（2019）利用CRITIC赋权法构建金融压力指数模型，结合银行业市场、房地产市场等对山东省系统性金融风险进行测度[3]。

金融风险评价指标体系从最初的宏观经济、金融机构、银行体系不断扩大，根据研究对象的特点加入不同行业指标，完善指标体系。黄思杰和李因果（2021）结合江苏省发展特点，将房地产、企业发展等高风险纳入金融风险体系中，采用神经网络建立江苏省金融风险预警模型[4]。王晓婷和刘爱红等（2019）通过编制山西省非金融企业部门、金融部门、政府部门、家户部门账面宏观资产负债表、或有权益宏观资产负债表，构建了区域金融风险评价指数[5]。朱晓华（2020）把区域能源工业和区域技术开发作为重要维度，纳入金融风险监测预警体系，通过熵值法度量我国2018年煤炭储量排名前6的省（区）的金融风险[6]。

对于国际金融风险的研究主要集中于金融风险传染方面。祝宝江和王炜琪等（2019）以中美两国投资者情绪为研究对象，构建中美两国投资者情绪指标，通过Copula验证二者之间的相关性和传染性[7]。杜子平和高立宝（2013）采用分层条件Copula函数方法，以美国、日本、英国、中国台湾和中国香港五个市场的主要股指作为研究对象，通过比较2008年金融危机后股指间的相关性，对股指危机传染路径进行初步分析[8]。

综上所述，国内针对金融风险测度方面的研究主要基于各省（区、市）、地区间的测度，且没有统一的金融风险指标评价体系，导致研究结果缺乏可比性；国际方面，各学者针对金融风险的研究主要集中在国际金融风险传染方面，针对各个国家的风险测度的研究较少。本文将采用统一的金融风险指标评价体系，对发达国家美国、英国、法国、日本、意大利，发展中国家中国、印度、南非、俄罗斯、巴西共10个国家构建金融风险指数，通过对各国间金融风险的横向对比，探究各国金融风险的差异，为各国应对金融风险制定对策提供参考。

三、金融风险评价指标体系的构建

（一）指标选择

本文在已有文献的基础上总结、归纳，根据可收集数据的情况，最终从宏观经济、银行市场、外汇市场以及国际债务四个方面构建金融风险评价指标体系。

宏观经济对金融市场的发展有重要影响，稳定、良好的宏观经济形势对金融市场产生促进作用，增强投资者信心；波动、恶化的宏观经济形势对金融市场产生扼制作用，引起市场恐慌。本文选取GDP增长率（X1）、通货膨胀率（X2）、失业率（X3）3个指标进行衡量。

银行市场的不断壮大，对各个领域都会产生影响。经验表明，金融危机通常伴随着银行市场的动荡。银行市场的正常运行对金融市场的平稳发展有着极其重要的作用。本文选取不良贷款率（X4）、M2增长率（X5）、M2/GDP（X6）和银行信贷 /GDP（X7）4 个指标进行衡量。

外汇市场作为资本流动性最大的市场，是国家进行国际经济活动时极具综合性的判断指标，其稳定性直接影响整个国家的金融风险发生率。本文选取股票市值 /GDP（X8）、汇率（X9）、汇率波动率（X10）和外汇储备/GDP（X11）4个指标进行衡量。

国际债务是衡量金融风险的重要依据，同时也是引发国家金融风险的导火索。国际债务危机不仅会使债务国的通货膨胀加剧，还会延缓债权国的经济恢复，产生严重的国际影响。本文选取短期外债/外债（X12）、外债 /外汇储备（X13）、外债 /GDP（X14）3 个指标进行衡量。

（二）样本选取及数据来源

根据数据的质量和可得性，本文选取发达国家和发展中国家包括美国、英国、法国、日本、意大利、中国、印度、南非、俄罗斯、巴西10个国家作为研究对象，选取2010年至2020年整体数据为样本空间。数据通过世界银行、OECD及CEIC数据库整理、计算得出。

四、金融风险指数的构建

（一）指标权重测算

权重确定的方法主要分为两大类：一类是主观赋权法，即基于决策者的经验和偏好，通过对各项指标进行比较、赋值和计算得出其权重的方法。另一类是客观赋权法，即基于各个指标值的客观数据的差异而确定各指标权重的方法。由于主观赋权法的计算过程较为复杂，计算难度大且缺乏对指标公认的评判标准，大部分文献采用客观赋权法。张涛（2015）认为熵值法排除了主观判断的因素，用信息熵确定指标的权重，对区域银行业风险进行动态评价具有客观性、真实性[9]；李凯风和李星（2019）采用熵权TOPSIS法和综合模糊评价法，对全国各省区市债务风险水平进行测算[10]；王昆和宋梅洲（2003）对熵权法、标准离差法和CRITIC法3种客观赋权法进行了综合比较，认为CRITIC法是一种能比较客观反映指标客观权重的计算方法[11]。

综合各种因素，本文采用客观赋权法测算各国金融风险指标权重。为保证指标权重的准确性、客观性，本文采用熵权法、变异系数法、相关系数法、CRITIC法四种客观赋权法计算指标权重，把四种客观赋权法的计算结果的平均数作为各指标的最终权重值。

1.标准化处理

为消除各指标间数量级、量纲对结果的差异性影响，对各指标进行标准化处理，标准化依据为对促进金融风险发生的指标作正向化处理，阻碍金融风险发生的指标作负向化处理。

其中：Xj为第 j项指标值，Xmax、Xmin分别为其最大值和最小值，X'ij为指标标准化后的数值。

2.熵权法

熵权法是一种依据数据间所代表的信息量大小而确定相关权重的客观赋权法，数据间差异性越大，反映的信息就越多，所赋权重也越大，计算公式为：

3.变异系数法

变异系数法是根据数据概率统计分布的特征而进行权重赋值，其计算公式为

4.相关系数法

相关系数法是依据变量间的相关系数矩阵进行赋权的一种方法，该方法首先需要计算变量间的相关系数矩阵然后计算每列中的和，得到则第j个指标的权重为

5.CRITIC法

CRITIC法是依据指标间的对比强度及冲突性来确定权重的一种客观赋权法，定义第j个指标变量所包含的信息量为标准差，rij为相关系数。则第j个指标的权重为

指标权重测算结果如表1所示：

表1 金融风险评价指标权重测算结果

（二）指数合成结果

通过对选取的10个国家的风险评价指标进行标准化处理，并根据模糊综合评价法Fij=Xij×λi，测算出10个国家在2010—2020年的金融风险值，取10个国家金融风险值的均值作为整体国际金融风险值，结果见图 1、图 2、图 3、表 2。

从图1可看出，国际金融风险整体划分为三个阶段，首先从2010年的0.4165上升至2012年的0.4723，随后下降至2017年的0.3738，接着上升至2020年的0.5294，达到最高点。具体分国家看：

图1 国际金融风险测度结果

图2 发达国家金融风险测度结果

图3 发展中国家金融风险测度结果

表2 金融风险测度结果

第一阶段（2010—2012年）：国际金融风险呈现上升趋势，其中日本、意大利、印度、巴西与国际金融风险走势一致；美国、法国、中国、俄罗斯的金融风险呈先上升后下降的趋势；南非呈先下降后上升的趋势；英国保持下降趋势。英国在此阶段金融风险指数最高，比国际风险指数高 0.1988；意大利（0.5100）、法国（0.4548）金融风险高于国际金融风险，宏观经济、银行市场、国际债务风险发生概率增大；美国（0.4275）、日本（0.4436）、印度（0.4487）、南非（0.4314）、俄罗斯（0.4166）、巴西（0.4067）低于国际风险水平；中国（0.3183）在该阶段金融风险指数最低，低于国际风险指数0.1324，宏观经济、银行市场和国际债务风险发生概率呈下降态势。

第二阶段（2012—2017年）：国际金融风险在此阶段整体表现为急速下降，英国、法国、意大利、印度与国际金融风险走势一致；美国、日本、南非、俄罗斯、巴西的金融风险态势存在波动，呈先上升后下降的趋势；中国与国际金融风险态势相反，总体为上升趋势，超出该阶段国际平均风险指数。意大利（0.5156）在该阶段平均风险最大，超出国际平均风险0.0787，但意大利除国际债务风险发生概率增大，其余三个维度风险发生概率均下降。中国（0.4480）、印度（0.4826）、俄罗斯（0.4650）、巴西（0.5139）平均风险高于国际风险；美国（0.3792）、英国（0.3513）、法国（0.3732）、日本（0.4106）、南非（0.4297）低于国际风险均值。英国在2012年至2015年风险值出现断崖式下跌，2016年略有反弹，2017年持续下跌，四个维度风险发生概率与国际风险值变动趋势相同，在此阶段中平均风险最低。

第三阶段（2017—2020年）：国际金融风险在2018年略有反弹，2018年至2019年继续下跌，2019年至2020年金融风险急速上升，达到2010年至2020年间的顶峰。美国、英国、法国、日本、印度与国际金融风险趋势相同；意大利和俄罗斯在2017年至2019年间金融风险值持续下降，2019年出现拐点达到2010年至2020年间风险最低值，2019年至2020年金融风险值急速上升；中国、南非、巴西在第三阶段金融风险持续上涨。中国（0.5548）第三阶段整体金融风险在各国中最高，超出国际金融风险值0.1381；美国（0.4494）、日本（0.4276）、南非（0.4916）、巴西（0.5316）高于国际平均风险；英国（0.2615）、法国（0.3260）、意大利（0.3585）、印度（0.4043）、俄罗斯（0.3620）低于国际平均风险，其中英国在该阶段的金融风险指数最低，但除外汇市场外，宏观经济、银行市场、国际债务三个维度风险发生概率则大幅上升。

五、主要结论及启示

本文通过构建国际金融风险指数，对10个国家的金融风险进行分析，测度出国际金融风险，主要得出以下结论：

第一，2010—2020年国际金融风险与大部分国家的风险指数变化趋势相同，基本呈现为极速上升、迅速下降、极速攀升三个阶段。发达国家整体金融风险指数低于发展中国家，各国GDP增长率（X1）均上升，但发达国家上涨幅度大于发展中国家；发展中国家的通货膨胀率（X2）、不良贷款率（X4）、M2/GDP（X6）、汇率波动率（X10）大于发达国家，金融风险发生概率增大，经济发展水平较差的发展中国家的金融风险水平较高。

第二，10个国家在2019年至2020年，金融风险指数都极速上升，美国、法国、日本、中国、南非、巴西在2020年达到该国风险指数的最大值。2020年新冠肺炎疫情在全球暴发并快速传播，对各国经济和人民生活造成了巨大打击，通货膨胀率（X2）、失业率（X3）、银行信贷/GDP（X7）风险发生概率大幅上升，宏观经济、银行市场风险发生概率持续上涨，但整体平均风险指数于前两阶段相比较低，说明当前国际金融风险虽然处于较高水平，但风险防控较好。

整体看，各国金融风险存在明显差异，各国需根据自身国情以及特点制定适合本国的金融风险防范措施，降低自身金融风险。首先各国要加强金融风险防范能力，建立全面的金融风险防范机制。随着经济全球化不断推进，发展中国家与发达国家的沟通交流更为密切，应尽快建立健全金融风险防范机制，科学多元地提升金融风险监管有效性，实施积极有效的金融风险防控措施。其次各国需加强金融合作机制，拓展多领域交流合作，相互分享经验、吸取教训，共同应对国际金融风险。最后要刺激国内消费需求，扩大内需，避免过度依赖出口。注意国际资本流向，避免在股票市场、房地产市场等领域出现泡沫经济。