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金融系统风险研究新进展
http://www.newdu.com 2018/3/16 《经济学动态》 佚名 参加讨论
在过去的10至20年间，金融体系发生了深刻的变化，从以商业银行为主导的简单存贷款业务发展到以资本市场（包括发行、持有、买卖、保管和对冲市场）为主导的各类复杂的金融服务。金融资产的证券化、金融工具的复杂化和多样化、金融机构与产业的集中化、金融活动的全球化、信息化和网络化正在显著地改变金融系统风险的性质。当前国际金融市场发生的一些危机都表明传统的金融系统风险理论已经无法解释这些金融危机的产生原因和传播机制。因此，需要有新的思维和理论。西方学者也开始比较金融领域与工程、生态等领域系统风险的相似之处。本文对国外这一领域的研究进展进行梳理，以期为国内相关领域的研究提供借鉴。
一、从以银行为主导到以资本市场为主导的金融系统风险
长期以来，商业银行是金融系统的中心，对金融系统风险产生原因的解释主要集中于商业银行的高负债、存款人挤兑、货币政策不当以及信息不对称等非资产价格波动的角度展开的，而且观点之间存在一定的分歧。例如，费雪的论点指出高负债是金融系统天然内在不稳定性的导火索，甚至进而引发金融危机。但其解释缺乏微观基础，即高负债行为在很大程度上需要依赖心理层面的解释。Holmstrom & Tirole(2006)从微观基础入手认为，存款者的流动性要求的不确定性以及银行的资产较之负债缺乏流动性是问题的根源，即挤兑导致了金融系统风险。货币学派抛开对微观基础的找寻，认为即使在经济平稳运行时，当中央银行对货币供给的控制不当而导致的货币过分紧缩也会引发经济危机。随着信息经济学的发展，〖JP3〗微观基础问题得到了新的解答。金融交易中因信息不对称而存在严重的逆向选择和道德风险，使得金融系统风险不断产生和积累。总之，在以银行为主导的金融系统下，金融系统风险产生原因的解释都是从非资产价格波动的角度展开的。
随着证券资本市场和非银行金融中介机构的迅速发展，商业银行在金融系统中的重要性下降。例如，1975年美国的商业银行持有贷款总额的56%，到2005年这个比例下降到33%(Bernanke & Gertler，2006)。大部分股票、债券等金融资产都是通过资本市场直接卖给了投资者，特别是机构投资者。因此，以商业银行为主导的金融系统逐渐演变为以证券资本市场为主导。在资本市场上，各类金融中介机构从事广泛的金融业务：协助企业在一级市场直接发行股票和债券（投资银行），代理客户在二级市场从事股票和债券买卖（做市），给家庭和企业提供信贷（传统商业银行业务），以及代表个人和机构管理资产投资组合（资产管理），而资产管理业务的发展又导致机构投资者的出现，包括取代储蓄的非杠杆类机构投资者，例如共同基金和养老基金，以及杠杆类风险投资主体，如对冲基金等。
在以资本市场为主导的金融环境下，资产价格波动是金融系统风险产生的重要原因。Allen & Gale(2005)提出，由于金融功能是通过资本市场来实现的，商业银行和其他金融中介机构只是以市场参与者（如筹资者和投资者）的身份出现，这样，银行和其他金融机构的脆弱性将会加重：更依赖于资本市场，资产和负债更多地来自资本市场，并以市值计价，这就使得银行和其他金融机构更易受到金融资产价格下跌的影响，市场流动性更易受到冲击。此处，市场流动性是指金融资产能够在短期内以公允价格顺利变现的能力。资本市场以市场流动性为链条，将各类金融中介机构捆绑在一起，一旦链条中某个环节出现问题，便会引起连锁反应：持有证券资产的各类金融中介在资产价格持续下跌的情况下就会出现市场流动性危机，只好降价变卖各类证券资产求得流动性，而“一致性”的降价出售行动反过来进一步导致市场流动性荡然无存，证券资产市值再度大幅缩水，金融中介机构资产负债表进一步恶化。而且，随着对冲基金的加入，金融系统风险数倍扩大而且风险损失无法估计。由于资本市场中的大量流动性是由对冲基金提供的，只有一亿美元资本金的对冲基金，可以通过反复抵押其证券资产，贷出高达几十亿美元的资金。其隐藏的风险是，一旦对冲基金的资金链条断裂，市场失去流动性，各类金融衍生产品瞬间将身价大跌，就会不可避免地爆发市场流动性危机。
除了Allen和Gale 的观点外，Goetz(2004)将银行和资产价格纳入到一个简单的宏观经济学模型中，认为在资产价格波动和金融系统风险之间存在一个间接、非线性和涉及反馈的过程。Borio & Philip(2008)提出资产价格的过度繁荣也会增加金融系统风险发生的可能性。Zigrand(2008)通过建立多资产价格均衡模型发现，资产价格波动是引发金融系统风险的重要原因。Korinek(2009)通过加入社会福利的一般均衡模型验证了资产价格波动对金融系统风险的引发和放大作用。在2008年伦敦展开的“金融系统风险研究方向新进展”会议中，学者们普遍认为对金融系统风险的研究已经转向金融市场上参与者所持有的金融资产价格波动对整个系统的影响。总之，随着金融系统从以银行为主导到以资本市场为主导的转变，〖JP3〗金融资产价格波动已经取代商业银行高负债、存款人挤兑、货币政策不当以及信息不对称等，成为金融系统风险产生的主要原因。
二、以资本市场为主导的金融系统风险传播模型的探讨
许多学者通过建立模型对以资本市场为主导的金融系统风险的传播机制进行理论论证，本文介绍其中比较典型的三种模型。
（一）财富转移和投资组合限制模型
伦敦商学院的Anna Pavlova和麻省理工学院的Roberto Rigobon研究了金融系统风险通过国际投资或国际贸易在国家之间的传播，研究的关键点是金融系统风险是如何影响实体经济和金融体系，实体经济和金融体系又是如何通过财富再分配效应相互影响。Pavlova & Rigobon(2006)认为金融市场的不完善和体制特点会影响到金融系统风险在国家之间的传播方式。他们构造了一个“中心－周边”模型，在模型中，有一个中心国家和两个周边国家，其中对中心国家金融部门的风险管理主要是对中心国家投资组合的限制。该模型说明了金融系统风险的传播是由于投资组合在不同国家之间被分散化而引起的。当一国发生金融系统风险时，投资者会对其他与该国邻近或贸易联系密切国的资产组合进行调整，从而影响这些国家资产组合的稳定性并引起财富的转移。这样，一方面增加了周边国家股价和汇率之间的联动，另一方面又减少了中心国家和周边国家股市之间的联动。该模型的政策含义就是，在金融危机期间，与其向最早遭受金融冲击的国家提供援助，不如加强对中心国家投资组合的限制，这种措施会缓和财富转移，减少金融系统风险在各国之间相互传染的概率。
随后，Roberto Rigobon(2010)又补充提出，由于商品的相对价格变化和金融资产价格变化引起的财富再分配也会改变资本市场上的流动性状态，进而造成银行贷款分布的变化，从而对原有贷款分配格局形成冲击，导致一国国内甚至国际间的系统风险的传染，并且整个传播的反馈过程在正反馈作用机制下会呈扩大化趋势。
（二）金融系统风险和内生流动性模型
普林斯顿大学的Hyun Song Shin(2008)研究了流动性风险如何通过金融机构的资产负债表和证券资产价格之间的联系相互传染。在Shin构造的模型中，所有金融资产以市值计价，并假定经济代理人是风险中性的。一家金融机构负债的市值取决于其资产的市值，而这家金融机构的资产又是另一家金融机构的负债，因此所有金融机构的资产和负债就形成一个相互关联的资产负债链条系统，造成金融机构之间时刻发生着复杂的债权债务关系。一旦某一金融机构出现风险，就会通过金融机构之间相互关联的资产负债链条，传播到其他金融机构。与实体经济不同，金融资产供求双方往往并不依照一般的市场规律（即价格下降——需求增加——供给减少——最终达到市场均衡）来调整行为。〖HJ2.1mm〗资产价格更多地受到预期的影响，只要价格继续下跌的预期存在，市场需求就不会因价格下跌而增加，反而会大量减少。在这种情况下，由于外部冲击会增加金融机构的杠杆风险，因此银行被迫出售资产以减少杠杆率，而这些出售行为将压低资产价格。因为资产负债表的资产以市值计价，证券资产价格的下跌都会在资产负债表上得到确认和反映。因此，资产价格的波动就通过相互关联的资产负债链条系统在金融机构之间传导系统风险。
Shin(2010)进一步以房地产为例分析认为，一旦房地产价格下跌，借款人和银行的净资产价值都会随之下跌，违约的产生也会侵蚀银行的资本金存量。当银行资本金存量触及资本充足约束条件时，更会加剧贷款收缩，从而金融系统风险不仅会继续蔓延而且还会加大损失的程度。Shin还对“多米诺骨牌效应”和“价格效应”进行了区分，认为“多米诺骨牌效应”指冲击在金融部门之间通过资产负债链条或支付系统或层叠的违约而传染，但“价格效应”甚至可以在没有资产负债链条或支付联系时传导冲击，并对系统内的所有参与者同时产生影响。
（三）市场流动性和资金流动性模型
普林斯顿大学的Markus Brunnermeier和纽约大学的Lasse Pedersen探讨了市场流动性和资金流动性之间的相互关系，特别关注了金融机构的风险管理如何使这两种流动性相互影响。他们认为，市场流动性是指资产价格偏离其公允价值，即价格波动的程度，是针对资产而言的；资金流动性是指资金的可提供性，是针对借款人而言的。资金流动性和市场流动性是相互加强、相互补充的关系。当资金流动性充裕时，资产价格波动就小，市场就具有流动性，这样金融机构就会放宽资金流动性限制，从而进一步增加市场的流动性。Brunnermeier & Pedersen(2008)构造了一个模型，说明市场流动性的四种典型情况：第一种是市场流动性突然丧失；第二种是不同资产之间市场流动性的联动效应；第三种是流动性和波动性之间的相关程度，即波动性越大，流动性就越小；最后就是当交易者的资本被侵蚀时，他们就会投资于波动性较小的资产，从而造成高风险资产流动性的不足。在模型中，当资产交易的净收益减少或者被要求的最低收益率提高时，交易所需的资金就会受到限制，从而面临资金短缺的风险，造成资产价格下跌和资产交易损失，导致市场流动性的不足并引发市场流动性风险，这时金融机构就会紧缩银根加强风险管理，结果进一步导致资金流动性的减少，这又会加深市场流动性的不足，最后形成市场流动性和资金流动性之间的恶性循环。
Markus Brunnermeier(2010)进一步提出，抵押品价格波动对信贷的影响在次贷危机的传播中十分鲜明，具体表现为：资产价格上升时所对应的可供抵押的资产价值上升，提高了借款者获取银行贷款的能力。而当资产价格转而下跌时，借款人可供抵押的资产价值下降，导致其获取信贷的能力下降，银行贷款进一步减少。当抵押物价值下跌幅度较大，借款人甚至可以放弃抵押物而违约时，各部门的损失可能性将大范围地传播开来。
综上所述，三个模型都强调了以市值计价、最低资产净收益要求和风险管理等在系统风险传播中的作用。Pavlova & Rigobon(2006)的研究体现在国际金融危机通过汇率和跨国投资或贸易影响金融体系和实体经济的模型中。Shin(2008)、Brunnermeier & Pedersen(2008)的研究模型阐述了金融资产价格和金融机构行为之间相互影响的反馈机制。上述模型可以划分为一般均衡模型和博弈论模型：一般均衡模型通过投资者的投资组合选择来考察各国金融市场之间的相互影响；博弈论模型反映金融机构相互之间的互动行为。这些模型还可以划分为比较静态模型和动态模型：比较静态模型分析在风险出现前后金融系统均衡状态之间的差异，而动态模型则研究从一种均衡状态过渡到另一种均衡状态的过程。当然，研究金融系统风险传播的模型还存在许多困难和挑战，例如，国际金融风险是极端复杂甚至是难于理解的，而且各种系统风险传播机制会相互影响，这样就会增加建模的难度。因此，以简化和抽象的方法来建立模型是否能够分析实际问题？这些模型是否会忽略一些潜在的重要因素？这都需要做进一步的考虑，这也要求我们借鉴其他学科的建模经验和技术。
三、生态学和工程学对金融系统风险研究的借鉴
系统风险是很多领域都存在的一种普遍现象，环境、生态、工程等都有系统风险问题，这表明金融学可以借鉴生态学和工程学等学科对系统风险的研究成果。纽约联邦储备银行和美国国家科学院数学及应用委员会召集一些科学家、工程师、生态学家和经济学家等，对系统风险进行跨学科的比较和借鉴，从自然科学的视角提出管理金融系统风险的新工具和技术。这种借鉴有两种方式：一是通过类比的方式分享生态学和工程学等学科的观点；二是采用生态学和工程学等学科特有的方法来研究金融系统的结构和现象。
（一）来自于生态学和工程学的观点类比
Couzin，Krause & Franks (2009)指出，金融系统同生态系统和工程系统等有很大的相似之处。例如，在生态系统中，动物和动物、动物和植物之间存在取食和被取食的关系，生态学把这种链锁关系叫做食物链。多个食物链可以相互交织构成网状结构，称为能量——营养网。同样，我们也可以把金融系统中的价值流或资金流看作是生态系统“营养网”中的能量流，系统风险在金融机构之间的传递如同能量在相互交织的食物链之间传递。生态系统的一些特征，如非线性、多重稳定状态、迟滞性、传染性和同步性等，也适用于金融系统。例如，当系统受到冲击时，它就会远离线性状态，经历一些非线性行为，如持续振荡（经济周期）和制度变迁，最终进入一个完全不同的非理想的均衡状态。又如，金融系统的周期性危机，其复苏阶段的路径、行为和时间不同于衰退阶段，会出现滞后现象。再如，金融系统风险的传染性表现为系统风险的自我强化，如金融资产价格的持续下跌、流动性不足在金融机构之间的传播等，现代通讯技术为信息的传播及风险的溢出创造了条件，从而会影响到全球经济和金融局势的稳定。金融系统中的“羊群效应”就是同步性的表现，如个别投机者善于抓住盈利机会迅速投资于股市和楼市，其他大量群众往往见风而动也蜂拥投资于股市和楼市，最后导致股市和楼市价格泡沫。因此，同步性会增加金融系统的脆弱性。同步性和正反馈是系统不稳定的关键机制，“羊群效应”导致投资者同质操作会增强正反馈效应，从而放大风险干扰，造成系统的不稳定。
Baumbach，Knoll & Sepkowski (2007)指出，生态系统、金融系统作为复杂的自适应系统必须具备强健性才能抵御风险的冲击。强健性也可称为韧性、刚性以及抵抗力，是指系统的不同组成单元在内部或外部干扰下正常发挥作用的能力。有两条途径可以提高系统的强健性：一是刚性设计和可靠的部件；二是韧性设计和可替换的部件。例如，海洋中的珊瑚以自己的刚性承受强大洋流的冲击，而海草则以自己的韧性经受住洋流的干扰。这是两种完全不同的应对冲击的战略。在企业经营中，我们也经常看到与此相同的战略。当期限较短或者经营环境相对稳定时，刚性战略，即坚持现有的设计或决策可能是最好的适应环境的战略，例如，宝丽莱公司坚持其照相机的设计不变；但是当期限较长或经营环境变化较大时，韧性战略可能是一种更适应环境变化的战略，例如，柯达公司多年来不断地改变它的照相机设计。虽然宝丽莱和柯达的战略完全对立，但是在特定的时间和环境条件下，它们都是成功地适应市场环境的经营战略。
普林斯顿大学的生态学家Simon Levin(2006)指出，一个系统强健性的关键决定因素是系统的多样性或异质性，无论是生态系统、工程系统还是金融系统都是一样的。例如，流感病毒之所以是一个强健的自适应系统，就是因为流感病毒的不断变异。流感病毒的表面是抗原蛋白，抗原蛋白的形式会随时间和环境不断变异。即使人体感染上某种类型的流感病毒并产生免疫，但是还会遭受其他变异流感病毒的侵入，所以流感病毒适应了几百年甚至几千年进化历程和频繁的环境变迁。当一个系统过于单纯或同质，它就容易遭受各种冲击。例如，全球金融危机就与以美元为主的单一的国际货币体系有关，重建国际金融体系的一个重要措施就是要稳步推进国际货币体系多元化，共同支撑国际货币体系的稳定和强健。
Simon Levin(2006)还指出，模块化也会影响系统的强健性。模块化是指一个系统可以分解成独立模块的程度。如果系统能够分解成几个各自独立的模块，那么及时分离出有问题的模块就不会影响到整个系统的强健性。例如，处理森林火灾和传染病蔓延的基本原则就是隔离火灾区和传染人群。金融危机所带来的一系列骨牌效应，例如，制造业危机、股市危机、楼市危机等，在一定程度上，就是我们没有在股市、楼市和制造业之间及时建立防火墙，阻止金融风险在整个经济系统中的蔓延。
（二）来自于生态学和工程学的方法借鉴
May(2004)认为网络理论和图论可以用于预测和管理金融系统风险。网络理论正渗透到数理学科、生命学科、工程学科和经济学科等众多不同的领域，对复杂网络的定量与定性特征的科学理解已成为网络时代科学研究中一个极其重要的挑战性课题。网络理论分析中的许多概念来自图论，图论中所用的点和线，能很方便地用来标识社会网络分析中所考察的行动者及其联结。网络理论包括网络拓扑特性、结构与模型、复杂网络上的传播行为、相继故障、搜索算法和社团结构等，其中网络拓扑结构是要研究的关键内容之一。国外金融领域的研究人员也正在利用网络理论和网络拓扑结构等来研究金融系统的特性，这些特性是如何传播系统风险和阻断系统风险的蔓延，以及什么样的金融系统结构有助于系统的稳定或引起系统的崩溃等问题。
Bascompte，Jordano & Olesen ( 2006) 认为空间随机过程理论也可以用于预测和管理金融系统风险。空间随机过程论目前已得到广泛的应用，在天气预报、安全科学、生态学和流行病学等很多领域都要经常用到随机过程的理论来建立数学模型。例如，美国国家卫生研究委员会建立起传染病传播模型，并模拟了几次流感大流行的实验，以期制定控制流感全球流行的措施。空间随机过程及其建模技术在金融系统中的应用不会很困难，因为金融系统同生态系统类似，而且金融领域的研究人员也非常熟悉数学计算方法。使用空间随机过程来建立数学模型，再加上行为科学理论，完全可以用来分析金融系统风险的传播和控制问题。
综上所述，我们可以借鉴生态学和工程学等学科的观点和方法来分析金融系统风险的结构和现象。但是，在借鉴中我们还要考虑不同学科之间的差异。首先是研究方向和文化的差异。生态学、工程学的研究一般组织大型项目团队通过建立模型来预测和控制特定系统，是实用性的，解决具体问题。由于研究资金的不足，经济学的研究只能组织小型团队，提出一些新想法、新概念和新观点而不是实际解决问题，即便是应用经济学的实证对策研究，其研究结果也无法立即实施。其次是数据获取的差异。生态学、工程学等运用大量数据研究系统风险，这些数据是非专有的，研究者有共享数据的传统。但是，经济学家无法获得一些关键数据，例如，交易价格、数量和时间等，很多数据是金融机构的商业秘密，是专有的，他们是不会拿出来分享的。第三是模型作用的差异。生态学、工程学等通过建立复杂模型做大量实验研究系统风险问题。但是，金融系统风险的模型和软件的有效性仍然面临挑战，经济模型并不一定真实地描述了现实，也不一定具有预测力，一些学者也怀疑大规模的计算方法能否正确分析社会系统。最后，生态学、工程学等基本上不考虑人类行为和预期作用这些因素，而分析金融系统风险时必须考虑。因此，我们在金融系统风险的研究中要将模型和情景分析方法结合使用，以统计风险管理模型为基础，以案例式情景分析为补充。
四、政策建议
综合上述分析，我们认为防范金融系统风险应注意以下几点：第一，加强金融监管机构的监管。具体监管架构包括保证市场流动性和支付清算系统的稳定，严格评估经济主体的资本充足率，做到低负债和高现金流，要求经济主体及时和公开披露有关风险的信息，建立风险早期预警系统和应对危机的救助机制。第二，实施金融系统的强健战略。通过刚性和韧性两种相反但等同有效的战略来建立强健的金融系统以预防系统风险，实现金融系统既强大到足以抵御干扰，也灵活到足以“避让”风险。第三，保持市场的开放。在金融危机面前，要相信市场，保持市场的开放，市场交易才能逐步恢复。封闭市场躲避金融危机是对市场强健性缺乏信心的表现。第四，鼓励反向投资策略。不理智的“羊群行为”及其引起的正反馈效应会放大市场波动，〖JP3〗中央银行或政府应鼓励反向投资策略，在繁荣时期提高准备金和资本要求而在萧条时期降低要求。第五，及时收集和分享有关数据。决策者要经过大量的数据调研和分享，依靠数据说话，判断要准确，行动要迅速。美国次贷危机给我国银行海外业务造成巨大损失，其中重要原因之一就是我们未能及时掌握和分享相关信息。
参考文献：
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(作者：胡铭 中南财经政法大学工商管理学院)
(责任编辑：钟培华)
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