段廣茹

摘要：選取股票市場、貨幣市場、外匯市場、債券市場和銀行部門的共7個(gè)指標(biāo)的高頻日度數(shù)據(jù)，利用因子分析法構(gòu)建了中國金融壓力指數(shù)，并以此對(duì)中國金融市場所面臨的壓力進(jìn)行測度。通過與典型事件的比對(duì)說明了指數(shù)構(gòu)建的有效性;利用VAR模型、脈沖響應(yīng)分析及方差分解，對(duì)金融壓力指數(shù)與通貨膨脹間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)，中國金融壓力指數(shù)在2008～2010年間最高，其與通貨膨脹間的相互影響具有滯后效應(yīng);從長期趨勢來看，金融壓力的提高會(huì)導(dǎo)致通貨膨脹率增加，而通貨膨脹率的小幅度上升會(huì)在一定時(shí)期內(nèi)帶來金融壓力水平的降低，但這種影響較弱，單純地抑制通貨膨脹對(duì)于金融壓力的調(diào)控效果并不好。

關(guān)鍵詞：金融壓力指數(shù);通貨膨脹;因子分析;VAR模型

中圖分類號(hào)：F822.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1008-4657（2020）05-0029-11

0 引言

近年來，中國金融體系發(fā)生了深刻變化，隨著經(jīng)濟(jì)全球化、金融創(chuàng)新和金融一體化的不斷推進(jìn)，金融體系的復(fù)雜性和相關(guān)性日益凸顯，對(duì)央行監(jiān)管、評(píng)估和預(yù)警金融風(fēng)險(xiǎn)提出了更高的要求。金融壓力是金融體系所面臨的風(fēng)險(xiǎn)壓力水平，是受到金融體系的自身脆弱性、不確定性和可能的外部沖擊的影響從而表現(xiàn)出的狀態(tài)。金融壓力指數(shù)作為金融壓力在量的層面的反映，具備綜合金融市場信息的能力，可用于監(jiān)測系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[1]。

從眾多學(xué)者的研究結(jié)果和實(shí)際情況來看，金融壓力顯著影響到宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，與許多宏觀經(jīng)濟(jì)變量存在十分緊密的聯(lián)系，對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)狀況起到關(guān)鍵的預(yù)警作用。維持金融穩(wěn)定是央行近年來最重要的工作之一。金融壓力的變化可以從多個(gè)維度得到衡量，而市場的價(jià)格變動(dòng)是最直接的方式。作為綜合反映物價(jià)水平的指標(biāo)之一——居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI），可度量通貨膨脹程度并代表通貨膨脹率，不僅間接導(dǎo)致包括金融市場在內(nèi)的資本市場的變化，而且可對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活產(chǎn)生十分巨大的影響。為了準(zhǔn)確衡量金融體系實(shí)時(shí)狀態(tài)、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、科學(xué)制定宏觀調(diào)控政策、加強(qiáng)審慎監(jiān)管，對(duì)于金融壓力的合理測度并探尋其與通貨膨脹間的關(guān)聯(lián)顯得至關(guān)重要，無論在學(xué)術(shù)研究還是政策制定方面都是值得重點(diǎn)關(guān)注的課題。

從Illing M等[2]首次提出金融壓力這一概念以來，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了大量研究，研究主題基本上集中在兩個(gè)方面：一是金融壓力的測度，主要是通過構(gòu)造金融壓力指數(shù)（FSI）來實(shí)現(xiàn)，包括指標(biāo)體系的建立、模型方法的選擇和指數(shù)有效性的證明;二是金融壓力與宏觀經(jīng)濟(jì)間的變動(dòng)關(guān)系，包括多種經(jīng)濟(jì)變量的動(dòng)態(tài)效應(yīng)和分析方法的選擇與進(jìn)展。然而，現(xiàn)有研究的難點(diǎn)依然存在，部分內(nèi)容仍亟待完善，比如指標(biāo)數(shù)據(jù)的選擇上大多為低頻的月度數(shù)據(jù)，較難反映金融市場復(fù)雜多變的實(shí)時(shí)狀況，動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)的研究對(duì)象大多是宏觀經(jīng)濟(jì)主體，關(guān)于金融壓力對(duì)于名義變量影響的研究相對(duì)較少，而金融壓力與某些名義變量間的關(guān)聯(lián)十分顯著。

金融壓力對(duì)通貨膨脹的影響遠(yuǎn)比其對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響要大。因此，科學(xué)地分析兩者間的相互影響及作用特征具備十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在借鑒現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，選取了較為高頻的各金融子市場的日度數(shù)據(jù)構(gòu)建了中國金融壓力指數(shù)，以期更加精確地實(shí)時(shí)監(jiān)測金融市場的壓力狀況。

1 文獻(xiàn)綜述

1.1 金融壓力指數(shù)的概念

加拿大銀行的經(jīng)濟(jì)學(xué)家Illing M等[2]最早提出金融壓力這一概念，并構(gòu)建了金融壓力指數(shù)，將金融壓力描述為：“金融壓力是一個(gè)連續(xù)的變量，其極值稱為金融危機(jī)。金融壓力隨期望金融損失、風(fēng)險(xiǎn)或不確定性的增加而增加。壓力是一個(gè)脆弱的結(jié)構(gòu)和某些外部沖擊相結(jié)合的結(jié)果，沖擊的大小和沖擊在脆弱的金融體系內(nèi)部的傳導(dǎo)決定金融壓力的大小?！?/p>

金融壓力指數(shù)則是對(duì)于金融壓力大小的測度。眾多專家學(xué)者研究指出，金融壓力能夠反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，可作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測指標(biāo)。Hollo D等[3]認(rèn)為，金融壓力能夠體現(xiàn)金融體系的不穩(wěn)定狀態(tài)，是一種已經(jīng)發(fā)生的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。清華大學(xué)國家金融研究院金融與發(fā)展研究中心課題組[1]認(rèn)為，金融壓力指數(shù)能夠綜合金融市場信息，可用來監(jiān)測系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，能夠?yàn)榻鹑陲L(fēng)險(xiǎn)預(yù)警、宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定提供重要參考。

1.2 構(gòu)建金融壓力指數(shù)的變量選擇

從文獻(xiàn)中關(guān)于構(gòu)建金融壓力指數(shù)所采取的指標(biāo)來看，眾多專家學(xué)者選取的變量種類繁多，差異較大。作為金融壓力指數(shù)概念的提出者，Illing M等[2]選擇了銀行部門滾動(dòng)β系數(shù)、股票市場波動(dòng)性、國庫券利差等9個(gè)變量來構(gòu)建金融壓力指數(shù)。Hakkio C S等[4]在FSI的基礎(chǔ)上構(gòu)建了KCFSI指數(shù)，使用了股票收益率與國債收益率相關(guān)系數(shù)、TED利差、高收益率債（垃圾債券）與Baa級(jí)債券利差、銀行股的特質(zhì)波動(dòng)率等12個(gè)變量。賴娟等[5]選取EMPI、銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)利差、股票市場波動(dòng)性和期限利差4個(gè)變量構(gòu)建了2002年1月～2009年12月的中國金融壓力指數(shù)。陳守東等[6]選取外匯儲(chǔ)備的減少、匯率的貶值、負(fù)的期限利差等8個(gè)變量構(gòu)建中國金融壓力指數(shù)。遠(yuǎn)旆帆[7]利用銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)利差、股票市場波動(dòng)性、保險(xiǎn)賠付額的變化變量以及考慮了外匯儲(chǔ)備量和匯率變動(dòng)率的外匯市場壓力指數(shù)對(duì)中國的金融壓力指數(shù)進(jìn)行了構(gòu)建。王維國等[8]選取囊括了資本賬戶、經(jīng)常賬戶、全球經(jīng)濟(jì)、金融部門及資產(chǎn)泡沫在內(nèi)的五大類共36個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。許悅[9]分別從貨幣市場、債券市場、股票市場和外匯市場中各選取3個(gè)指標(biāo)，構(gòu)建了系統(tǒng)性壓力綜合指數(shù)（CISS）。鄧創(chuàng)等[10]構(gòu)建了外匯市場壓力指數(shù)EMP、銀行體系壓力指數(shù)BCP和資產(chǎn)泡沫壓力指數(shù)FBP，并利用這三個(gè)指數(shù)匯總構(gòu)建了中國金融壓力指數(shù)。管超[11]選取滬深300指數(shù)的月收益率條件方差、銀行貸款變化量和滬深300指數(shù)的月收益率等8個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了金融壓力指數(shù)。仲文娜等[12]從貨幣市場、外匯市場、債券市場、股票市場、銀行部門和房地產(chǎn)市場六個(gè)金融子市場選擇了24個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)，包括影子銀行、銀行同業(yè)、金融市場杠桿等，利用這些指標(biāo)構(gòu)建了金融壓力指數(shù)。

縱觀國內(nèi)外眾多學(xué)者的研究，對(duì)于金融壓力指數(shù)的構(gòu)建，基本上涵蓋了證券市場、貨幣市場、外匯市場、債券市場、銀行部門、股票市場、房地產(chǎn)部門、保險(xiǎn)市場和國際金融市場等金融子市場的眾多指標(biāo)變量，但學(xué)者、專家們大多采用相對(duì)低頻的月度或季度數(shù)據(jù)，鮮有研究采用較為高頻的日度數(shù)據(jù)。

1.3 金融壓力指數(shù)的構(gòu)建方法

對(duì)于金融壓力指數(shù)的構(gòu)建，權(quán)重的選擇至關(guān)重要。目前金融壓力指數(shù)確定權(quán)重的方法主要有等權(quán)重法直接加總、因子分析法、動(dòng)態(tài)權(quán)重法、CRITIC法等。Hakkio C S等[4]采用因子分析法將主成分分析法中的第一個(gè)因子作為總指數(shù)，合成了KCFSI。Hollo D等[3]利用金融子市場間的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣得到動(dòng)態(tài)權(quán)重，進(jìn)行賦權(quán)。Lall S等[13]根據(jù)等權(quán)重法構(gòu)建了17國金融壓力指數(shù)。許滌龍等[14]通過CRITIC賦權(quán)法確定權(quán)重，可作為指標(biāo)間相關(guān)性與重要程度的反映。鄧創(chuàng)等[10]在CRITIC賦權(quán)法的基礎(chǔ)上加以改進(jìn)，引入時(shí)變特征，將動(dòng)態(tài)CRITIC賦權(quán)法應(yīng)用于金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建。由于固定權(quán)重難以適應(yīng)復(fù)雜多變的金融市場環(huán)境，存在一定的局限性，學(xué)界目前正在探索科學(xué)合理的動(dòng)態(tài)賦權(quán)方法。

1.4 金融壓力指數(shù)與經(jīng)濟(jì)變量間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的研究方法

金融壓力指數(shù)與很多宏觀經(jīng)濟(jì)變量間存在著一定的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，研究對(duì)象大多是宏觀經(jīng)濟(jì)主體，其他的還有實(shí)體經(jīng)濟(jì)、工業(yè)增長等，關(guān)于金融壓力對(duì)于名義變量（比如通貨膨脹）的影響的研究相對(duì)較少。研究方法主要有馬爾科夫轉(zhuǎn)移自回歸（MS-VAR）模型、門限向量自回歸（TVAR）模型、時(shí)變向量自回歸（TVP-VAR）模型和VAR模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)等。

Davig T A等[15]利用MS-VAR模型分析了金融壓力對(duì)美國堪薩斯州宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期這種影響更加顯著。Hollo D等[3]通過構(gòu)建TVAR模型發(fā)現(xiàn)，歐元區(qū)金融壓力指數(shù)（CISS）增加至閾值水平后，會(huì)對(duì)工業(yè)增加值增長率產(chǎn)生不良影響，抑制宏觀經(jīng)濟(jì)增長。劉曉星等[16]建立金融壓力指數(shù)與GDP增長率的VAR模型發(fā)現(xiàn)，金融壓力的增加對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生顯著的不利影響。徐國祥等[17]使用TVP-VAR模型對(duì)金融壓力與工業(yè)增加值增長率間影響的傳導(dǎo)效應(yīng)進(jìn)行了研究，指出金融壓力的上升對(duì)工業(yè)增加值增長率有持續(xù)的負(fù)向影響，其傳導(dǎo)的強(qiáng)度隨環(huán)境的變化而變化。

2 基于因子分析的中國金融壓力指數(shù)構(gòu)建

2.1 因子分析模型

因子分析是依據(jù)變量間的相關(guān)性大小將變量進(jìn)行分組，將多個(gè)變量歸結(jié)為幾個(gè)綜合因子的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。因子分析模型的矩陣形式為其中，X=X1，X2，…，Xp′是可觀測隨機(jī)向量，均值向量EX=0，協(xié)方差矩陣covX=∑，表示原始變量及標(biāo)準(zhǔn)化后的變量向量;系數(shù)A=a11a12…a1ma21a22…a2map1ap2…apm;F=F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)m′是不可觀測的變量，表示標(biāo)準(zhǔn)化的公共因子;特殊因子向量ε=ε1，ε2，…，εp′與F相互獨(dú)立，且Eε=0，ε的協(xié)方差矩陣∑ε是對(duì)角方陣。

2.2 金融壓力指數(shù)

根據(jù)金融壓力指數(shù)的構(gòu)建方法，金融壓力指數(shù)FSI的一般形式為FSIt=∑ni=1WitXit，其中Wit為第i個(gè)變量在第t期的權(quán)重，Xit為第i個(gè)變量在第t期的取值，可見權(quán)重的確定是構(gòu)建金融壓力指數(shù)FSI的關(guān)鍵，考慮確定權(quán)重時(shí)的客觀性與科學(xué)性，利用因子模型中的方差貢獻(xiàn)率uit作為各變量的權(quán)重，將所提取出的公共因子Fit作為新的綜合變量，則金融壓力指數(shù)可改寫為如下形式：

2.3 指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)處理

在借鑒已有文獻(xiàn)所建立的指標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文分別從股票市場、貨幣市場、外匯市場、債券市場和銀行部門五個(gè)金融子市場共選取7個(gè)指標(biāo)變量。為更加精確、靈敏地刻畫金融壓力指數(shù)，采用2004年1月2日～2018年12月28日的日度數(shù)據(jù)，為消除量綱的影響，對(duì)所有變量數(shù)據(jù)都進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、銳思數(shù)據(jù)庫、央行網(wǎng)站和銀保監(jiān)會(huì)網(wǎng)站。各金融子市場的指標(biāo)選取及指標(biāo)如表1所示。

2.3.1 股票市場

換手率是指在一定時(shí)間內(nèi)市場中股票轉(zhuǎn)手買賣的頻率，能夠反映股票流通性的強(qiáng)弱，換手率與股票的流動(dòng)性為正向關(guān)系;市盈率是某種股票的每股市價(jià)與每股盈利的比率，是最常用來評(píng)估股價(jià)水平是否合理的指標(biāo)之一，市盈率過小則股票價(jià)值被低估，市盈率過大則股票價(jià)值被高估，股市可能出現(xiàn)投機(jī)性泡沫;股指波動(dòng)率用股票指數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差來表示，可以度量不同時(shí)期金融資產(chǎn)的波動(dòng)情況，可以反映風(fēng)險(xiǎn)狀況。

2.3.2 貨幣市場

SHIBOR-隔夜是上海銀行間同業(yè)拆放利率，是由信用等級(jí)較高的銀行組成報(bào)價(jià)團(tuán)自主報(bào)出的人民幣同業(yè)拆出利率計(jì)算確定的算術(shù)平均利率，能夠間接反映中央銀行貨幣政策變化。

2.3.3 外匯市場

匯率波動(dòng)率，用人民幣對(duì)美元匯率波動(dòng)率來表示。

2.3.4 債券市場

國債到期收益率波動(dòng)率，用國債到期收益率的標(biāo)準(zhǔn)差來表示。到期收益率是指能使國債未來的現(xiàn)金流量的現(xiàn)值總和等于市場價(jià)格的收益率，是最重要的收益率指標(biāo)之一。

2.3.5 銀行部門

TED利差，是三個(gè)月倫敦銀行間市場利率與3個(gè)月美國國債利率之差，可反映銀行收益率趨勢變化。

2.4 基于因子分析的中國金融壓力指數(shù)構(gòu)建

由于因子分析以變量間相關(guān)關(guān)系為基礎(chǔ)，所以在做因子分析之前，首先進(jìn)行KMO和Bartlett球形度檢驗(yàn)，來驗(yàn)證變量間是否存在相關(guān)關(guān)系，利用SPSS軟件做因子分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

從KMO和Bartlett的檢驗(yàn)的結(jié)果可以看到，KMO的值為0.601，其值越接近于1則說明變量間的相關(guān)關(guān)系越強(qiáng)，Sig值為0，結(jié)果顯著，說明拒絕變量獨(dú)立的原假設(shè)，因此所選取的變量數(shù)據(jù)適合做因子分析。

接下來采取主成分法提取因子，依據(jù)特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)來確定公共因子的個(gè)數(shù)，運(yùn)行結(jié)果如表3所示。

從總方差解釋表中可以看到，根據(jù)主成分分析所提取的公因子個(gè)數(shù)為3，分別記為F1、F2、F3，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到69.414%。其中，F(xiàn)1的方差貢獻(xiàn)率為31.755%，F(xiàn)2的方差貢獻(xiàn)率為21.648%，F(xiàn)3的方差貢獻(xiàn)率為16.011%。因此，根據(jù)公因子個(gè)數(shù)和各個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率，確定金融壓力指數(shù)包括3個(gè)綜合變量，權(quán)重分別為0.317 55、0.216 48和0.160 11。

最后根據(jù)因子得分來確定各個(gè)公因子的成分構(gòu)成，軟件運(yùn)行結(jié)果如表4所示。

3 金融壓力指數(shù)有效性分析

針對(duì)前文所構(gòu)建的金融壓力指數(shù)，需要對(duì)其進(jìn)行趨勢分析，并根據(jù)其與歷史的實(shí)際金融市場狀況是否吻合進(jìn)行有效性測試。為更加直觀地展示2004年1月2日～2018年12月28日的金融壓力走勢，首先繪制金融壓力指數(shù)的走勢圖，如圖1所示。

2004年1月～2007年底，我國的金融壓力水平整體上處于較低的位置，從圖1中可以看到，我國金融壓力指數(shù)FSI在這一階段長期維持在0刻度線左右及以下。根據(jù)以往我國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展數(shù)據(jù)和金融市場狀況及政府的宏觀調(diào)控政策能夠發(fā)現(xiàn)，這期間我國GDP增長率較高，并且在2007年達(dá)到了10多年以來的最高水平，我國經(jīng)濟(jì)增長迅速，金融市場規(guī)模在快速擴(kuò)張，發(fā)展勢頭迅猛;期間，我國實(shí)施穩(wěn)健的貨幣政策來抑制物價(jià)上漲，避免通貨膨脹風(fēng)險(xiǎn)，也限制了固定資產(chǎn)投資增長過快的情況，有效控制了貨幣信貸總量。因此，在這一階段我國的金融壓力較小。

2008年1月～2009年下半年，在這一階段我國的金融壓力一直處于高位，金融壓力指數(shù)波動(dòng)幅度很大，并且在此期間達(dá)到峰值。從2008年7月開始，金融壓力指數(shù)迅速攀升，在2008年底到達(dá)峰值，隨后開始快速降低，但直到2009年7月都一直處于較高水平。2008年美國金融危機(jī)席卷全球，對(duì)中國的金融市場也帶來了較大的沖擊，期間股票市場成交額萎縮，股票指數(shù)大幅下跌，人民幣兌各主要貨幣的匯率大多呈現(xiàn)下跌的走勢，期貨價(jià)格震蕩下挫。由于這種劇烈沖擊，我國在這一階段的金融壓力很高。

2009年下半年～2018年底，我國金融壓力指數(shù)雖有小幅波動(dòng)但總體上趨于平穩(wěn)，整體處于較低水平，但相較于第一階段偏高。在經(jīng)歷了2008年全球性金融海嘯的劇烈沖擊后，我國金融市場立即做出調(diào)整，采取寬松的貨幣政策和穩(wěn)健的財(cái)政政策，迅速恢復(fù)發(fā)展。期間，我國經(jīng)濟(jì)總量持續(xù)擴(kuò)大，已成為全球第二大經(jīng)濟(jì)體，經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭良好，金融壓力總體水平不高，但近年來經(jīng)濟(jì)增速放緩，開始轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)的房屋銷售價(jià)格增速驚人，物價(jià)的連年上漲，帶來了一定的經(jīng)濟(jì)泡沫，暗含了一定的金融風(fēng)險(xiǎn)，這也解釋了為什么我國的金融壓力不會(huì)回到第一階段如此低的水平。

除此以外還應(yīng)當(dāng)注意到，2018年11～12月，金融壓力指數(shù)有明顯的迅速升高的趨勢，這與美國對(duì)我國發(fā)起的貿(mào)易打擊不無關(guān)聯(lián)，這里由于獲取的數(shù)據(jù)區(qū)間所限，便不加贅述。

通過以上對(duì)于金融壓力FSI走勢圖的分析能夠得出結(jié)論，基于因子分析模型所構(gòu)建的金融壓力指數(shù)大體上符合我國金融體系的發(fā)展歷程，說明了所構(gòu)建的金融壓力指數(shù)具備一定的合理性，能夠識(shí)別金融市場的典型事件，可以認(rèn)為指數(shù)構(gòu)建是有效的。

4 金融壓力指數(shù)與通貨膨脹的關(guān)聯(lián)分析

4.1 對(duì)金融壓力指數(shù)與通貨膨脹間變動(dòng)趨勢的初步觀察

鑒于通貨膨脹率很難直接測度，一般用來衡量通貨膨脹率的價(jià)格指數(shù)有三種：居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)、國民生產(chǎn)總值價(jià)格折算指數(shù)。本文利用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的環(huán)比增長率來衡量通貨膨脹率，由于此數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)，因此將前文根據(jù)日度數(shù)據(jù)所構(gòu)建的金融壓力指數(shù)轉(zhuǎn)化為月度序列，轉(zhuǎn)換方法為取每月的最后一天的數(shù)據(jù)作為該月的代表。為消除量綱的影響，先對(duì)FSI指數(shù)和通貨膨脹率數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，接下來通過繪制FSI指數(shù)和通貨膨脹率的折線圖來觀察二者間的大致變動(dòng)關(guān)系，如圖2所示。

從圖2中可以看到，F(xiàn)SI指數(shù)和通貨膨脹率大體上呈現(xiàn)一定的正向或反向聯(lián)系，但存在一定的滯后效應(yīng)，需要進(jìn)一步建模分析二者是否存在關(guān)聯(lián)以及具體的變動(dòng)關(guān)系。

4.2 模型介紹

向量自回歸（VAR）模型是一種對(duì)于多變量時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測的方法，本文所使用的二元VARp理論模型如下：

4.3 VAR模型的構(gòu)建

在建立模型之前，需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，利用Eviews9.0的檢驗(yàn)結(jié)果匯總?cè)绫?所示。

可以看到，在0.05的顯著性水平下，變量FSI與變量INF通過了單位根檢驗(yàn)，即拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，表明兩個(gè)變量都是平穩(wěn)的。

為探究FSI指數(shù)與通貨膨脹率之間是否存在單向或雙向的“預(yù)測能力”，對(duì)兩個(gè)序列進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

可以看到，P值均落在0.05顯著性水平下的拒絕域內(nèi)，說明通貨膨脹率是FSI的格蘭杰原因，F(xiàn)SI也是通貨膨脹率的格蘭杰原因，兩個(gè)變量之間具備互相預(yù)測的能力。結(jié)合圖中的觀察結(jié)論，金融壓力與通貨膨脹率之間存在正向效應(yīng)。也就是說，金融壓力的提高會(huì)對(duì)通貨膨脹率產(chǎn)生影響，使得通貨膨脹率增加，通貨膨脹率的增加也會(huì)影響到金融壓力，產(chǎn)生同向變動(dòng)。

FSI指數(shù)與通貨膨脹率之間存在雙向的格蘭杰因果關(guān)系，說明可以分別建立加入金融壓力指數(shù)（FSI）及通貨膨脹率（INF）作為各自內(nèi)生變量的向量自回歸模型。根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，并結(jié)合模型的穩(wěn)定性及系數(shù)的顯著性來綜合考慮，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2階，VAR回歸結(jié)果如表7所示。

從回歸結(jié)果可以看到，在VAR模型中，關(guān)于金融壓力指數(shù)FSI的回歸，其自身變量的前一期的系數(shù)較為顯著，在該回歸中反映通貨膨脹率的變量INF的前一期和前二期的系數(shù)均比較顯著，說明金融壓力指數(shù)主要受自身一階滯后和通貨膨脹率一階滯后及二階滯后項(xiàng)的影響;關(guān)于通貨膨脹率INF的回歸，其自身變量的前一期的系數(shù)和金融壓力指數(shù)前一期的系數(shù)較為顯著，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)期通貨膨脹率明顯受到前一期金融壓力指數(shù)的負(fù)向影響和前一期自身變量的正向影響，即前一期金融壓力指數(shù)越高，將導(dǎo)致通貨膨脹率降低，而前一期的通貨膨脹率越高，將導(dǎo)致當(dāng)期通貨膨脹率也較高。

6 建議

根據(jù)本文研究結(jié)果，我國金融壓力指數(shù)與通貨膨脹率之間的聯(lián)系較為密切，金融壓力的提高對(duì)于通貨膨脹率具有長期且顯著的提升作用，因此，將金融壓力控制在較低水平對(duì)于穩(wěn)定通貨膨脹率乃至整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)都有重大意義。然而，由于我國金融系統(tǒng)的復(fù)雜性與脆弱性，金融壓力與通貨膨脹率之間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的滯后性，以及我國這一發(fā)展中國家對(duì)于通貨膨脹較高的偏好，通貨膨脹率對(duì)于金融壓力的調(diào)控作用卻非常有限。結(jié)合金融壓力的內(nèi)涵和學(xué)者們的觀點(diǎn)，金融壓力是金融市場不穩(wěn)定性的體現(xiàn)，在“高壓”狀態(tài)下極易受到各種因素的沖擊，進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，精準(zhǔn)識(shí)別金融壓力所處的水平對(duì)于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有重要作用。對(duì)此，本文提出以下建議：

第一，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)通過構(gòu)建科學(xué)有效的指標(biāo)體系來度量金融市場所面臨的壓力，全面掌握金融市場整體運(yùn)行狀況，進(jìn)一步提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，為穩(wěn)定通貨膨脹和制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策提供參考，也為防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供預(yù)警作用。

第二，金融壓力的調(diào)控不能僅依賴于通貨膨脹率的調(diào)整，雖然貨幣政策是控制通貨膨脹率的主要手段，但降低金融壓力不能單純依靠貨幣政策，還應(yīng)該在宏微觀審慎監(jiān)管有機(jī)結(jié)合的框架下，適時(shí)、適度地運(yùn)用好多種政策工具，來達(dá)到降低金融市場壓力的目的，進(jìn)而維持我國金融市場長期繁榮穩(wěn)定，穩(wěn)住宏觀經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長的大局。

參考文獻(xiàn)：

[1] 清華大學(xué)國家金融研究院金融與發(fā)展研究中心課題組.中國系統(tǒng)性金融壓力的監(jiān)測[J].國際金融研究，2019（12）：3-12.

[2] Illing M，Liu Y.An Index of Financial Stress for Canada[J].Working Papers，2003，29（14）：1-53.

[3] Hollo D，Kremer M，Lo Duca M.CISS-A Composite Indicator of Systemic Stress in the Financial System[J].SSRN Electronic Journal，2012，1（3）：347-351.

[4] Hakkio C S，Keeton W R.Financial Stress： What Is It，How Can It Be Measured，and Why Does It Matter？[J].Economic Review，2009，94（2）：5-50.

[5] 賴娟，呂江林.基于金融壓力指數(shù)的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測度[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2010（19）：128-131.

[6] 陳守東，王妍.金融壓力指數(shù)與工業(yè)一致合成指數(shù)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2011（10）：39-46.

[7] 遠(yuǎn)旆帆.中國金融壓力指數(shù)的構(gòu)建與應(yīng)用分析[J].新經(jīng)濟(jì)，2014（29）：6-7.

[8] 王維國，王際皓.貨幣、銀行與資產(chǎn)市場風(fēng)險(xiǎn)狀況的識(shí)別——基于金融壓力指數(shù)與MSIH-VAR模型的實(shí)證研究[J].國際金融研究，2016（8）：71-81.

[9] 許悅.系統(tǒng)性壓力綜合指數(shù)的有效性研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2017（2）：166-170.

[10] 鄧創(chuàng)，趙珂.中國的金融壓力及其對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣的影響動(dòng)態(tài)[J].財(cái)經(jīng)研究，2018，44（7）：86-98，113.

[11] 管超.金融系統(tǒng)壓力與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)研究[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2018（9）：18-25.

[12] 仲文娜，朱保華.中國金融體系壓力指數(shù)構(gòu)建及有效性檢驗(yàn)[J].上海金融，2018（9）：15-22.

[13] Lall S，Cardarelli R，Elekdag S.Financial Stress，Downturns，and Recoveries[J].IMF Working Papers，2013，9（100）：25-29.

[14] 許滌龍，陳雙蓮.基于金融壓力指數(shù)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測度研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2015（4）：69-78.

[15] Davig T A，Hakkio C.What Is the Effect of Financial Stress on Economic Activity[J].Economic Review，2010，95（2）：35-62.

[16] 劉曉星，方磊.金融壓力指數(shù)構(gòu)建及其有效性檢驗(yàn)—基于中國數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].管理工程學(xué)報(bào)，2012，26（3）：1-6.

[17] 徐國祥，李波.中國金融壓力指數(shù)的構(gòu)建及動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2017，34（4）：59-71.

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