宏观经济风险精选(九篇)

第1篇：宏观经济风险范文

1．1样本选取

为了排除上市企业IPO盈余管理和利润操纵因素的影响，笔者从上市时间距离研究点超过4年的上市企业中选取样本。将因财务状况异常而被特别处理的ST企业作为财务状况危机企业，非ST企业作为财务状况正常企业，从沪深两市中选取2007—2011年因财务状况异常而首次被ST的A股制造业上市企业，共89家;按1∶1比例从沪深两市中随机选取同时期同行业的89家正常制造业上市企业作为配对企业。这178个样本中，把2007—2009这3年共116个样本作为建模样本，用来构建预测模型，2010和2011年共62个样本则作为预测样本，用来检验预测模型的有效性和准确性。

1．2变量选取

由于宏观经济涉及面广且复杂，全面综合考虑所有因素既不经济也不可行，因此笔者根据国内外相关学者的变量选取情况采用文献回顾法初步选取了以下11个相对数据的宏观经济变量:GDP增长率g1、CPI变化率g2、PPI变化率g3、工业增加值同比g4、M2同比增长率g5、M1同比增长率g6、利率的变化率g7、利率g8、社会消费品零售总额同比g9、同业拆借加权平均利率g10和失业率g11。为便于选取，笔者以2004—2011的32个季度11个宏观经济变量数据为基础进行宏观变量的筛选。财务变量的选取需要全面反映企业的财务状况，结合国内外研究情况，初步选取了能够全面反映企业偿债能力、盈利能力、风险水平、现金流量能力和营运能力的24个财务变量，具体如下:①盈利能力:账面市值比x1、资产报酬率x2、销售净利率x3、营业利润率x4、净资产收益率x5、总资产净利率x6、留存收益资产比率x7和每股收益x8;②现金流量能力:固定资产比率x9、债务保障率x10、现金流量利息保障倍数x11和每股经营活动现金净流量x14;③风险水平:财务杠杆系数x12和经营杠杆系数x13;④偿债能力:流动比率x15、速动比率x16、营运资金对资产总额比x17和资产负债率x18;⑤营运能力:应收账款周转率x19、流动资产周转率x20、存货周转率x21和总资产周转率x22;⑥发展能力:营业收入增长率x23和总资产增产率x24。笔者采用第t－2年的财务数据来预测企业第t年的财务状况。首先对变量进行单变量组间均值相等检验和F值检验，剔除对ST企业和非ST企业分类不明显的变量。对于ST企业和非ST企业来说，所处宏观经济环境都一样，因此只需对财务变量进行均值检验和F值检验。其次，对选取的11个宏观经济变量和通过均值检验的13个变量分别进行因子分析，以克服量间的多重共线性并选取影响较大的代表性因子，具体如下:(1)进行球形度的KMO与Bartlett检验，检验结果如表2所示。由表2可以看出，宏观经济变量和财务变量的KMO值分别为0．582和0．785，均大于0．5，且球形Bartlett检验显著性水平均为0，小于0．05，说明宏观经济变量之间及财务变量之间适合进行因子分析。(2)从方差贡献率角度考虑这些因子的影响，因子旋转后的特征值和方差贡献率如表3所示。由表3可以看出，宏观经济变量因子分析的前3个因子特征值均大于1且累计方差贡献率达到82．104%，大于80%，可以选取这3个因子代替原始宏观经济变量，且不会造成大量的信息损失;财务变量因子分析的前4个因子特征值均大于1且累计方差贡献率达到82．280%，大于80%，可以选取这4个因子代替原始财务变量，且不会造成大量的信息损失。(3)因子载荷矩阵如表4所示。其中，Gi为宏观因子i，Fj为财务因子j。表4中的数值为具体因子载荷值(这里只保留了大于0．5的载荷)，分析这些数值可知，宏观因子G1主要反映了通货膨胀情况，宏观因子G2主要反映了国家货币供应情况，宏观因子G3主要反映了国家工业发展情况，这3个因子涵盖了所有11个宏观变量，因此用这3个因子代表宏观经济变量是合理的;财务因子F1和财务因子F3主要反映企业的盈利能力，财务因子F2主要反映企业的偿债能力，财务因子F4主要反映企业的风险水平，这4个因子涵盖了所有13个原始财务变量，因此用这4个因子代表企业财务变量是合理的。数据均来源于国泰君安数据库。以上数据处理均通过SPSS18．0完成。

2实证分析

2．1建立模型

分别用判别分析、Logistic回归和BP神经网络3种方法建立财务风险预警模型，并用各个模型对样本进行预测，对结果进行比较分析。判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。判别分析的过程是根据已知测量的分类(0，1)和表明观测量特征的指标变量，推导出判别函数，根据判别函数对观测量所属类别进行判别，对比原始样本的分类和按判别函数所判的分类，计算出预测准确度和错分率。Logistic回归模型是对二分类因变量进行回归分析时使用最普遍的多元统计方法。它使用最大似然估计法，求得相应变量取某个值的概率。如果得出的概率大于设定的分割点，则判定该企业将陷入财务危机。Logistic回归对于变量的分布没有具体要求，适用范围更广。BP神经网络是目前最常见、应用最广泛的一种神经网络。BP网络能学习和存储大量的输入－输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、中间层(也称隐层)和输出层。输入信号先向前传播到隐节点，经过变换函数之后，把隐节点的输出信息传播到输出节点，经过处理后再给出输出结果。节点的变换函数通常选取Sigmoid型函数。

由于宏观经济环境是所有企业共同所处的环境，企业对宏观经济环境可能存在一定的超前或滞后的反应，因此在研究宏观经济变量对企业财务风险的影响时，应考虑使用宏观经济变量的期限，以确保预测模型最优。该项研究采用限制相对自由的Logistic回归方法，研究计算通过SPSS18．0统计软件中的Logistic工具完成。经过Logistic回归，可分别得到基于t－3年、t－2年和t－1年的宏观经济Logistic回归模型4～模型6，模型中的变量如表5所示。从上述3个模型中各变量显著性水平来看，模型4中各变量的显著性水平均优于另外两个模型，即加入t－3年的宏观经济数据对预警模型的优化效果最明显，这说明我国企业对宏观经济势的反应存在一定的滞后性，因此在预警模型中加入t－3年即超前于财务数据一期的宏观经济数据是最合适的。以下分别用判别、Logistic回归和神经网络3种方法建立财务风险预警模型，每种方法都建立只含财务变量模型和加入超前财务数据一期的宏观经济变量两种模型。建立前者模型时，把第二部分得到的F1、F2、F3、F4这4个财务变量因子作为输入变量;建立后者模型时，把第二部分得到的F1、F2、F3、F4这4个财务变量因子和超前财务变量一期的G1、G2、G3这3个宏观经济变量因子共同作为输入变量。通过SPSS18．0可分别得到基于财务变量判别模型式(1)和基于宏观经济变量判别模型式(2)，以及基于财务变量Logistic回归模型式(3)和基于宏观经济变量Logistic回归模型式(4)。运用BP神经网络进行财务风险预警时，输入层节点数为变量的个数，隐含层经过反复测试，最终确定为30个节点，输出层节点数为1，即企业的财务状况，输出0表示财务状况正常，输出1表示陷入财务困境。BP神经网络研究计算通过Matlab7．1软件完成。训练函数选用trainlm，设置最大学习次数为1000次，目标误差为0．05，学习速率为0．08。

2．2预测结果及分析

用以上3种方法建立的模型对预测样本进行预测，预测结果如表6所示，其中1代表ST企业，0代表非ST企业。通过表6可以得出以下结论:(1)基于宏观经济预警模型的预测准确度高于基于财务变量预警模型的预测准确度。但基于宏观经济预警模型对预测样本的预测准确度与基于财务变量预警模型对预测样本的预测准确度一样，均低于对建模样本的预测准确度，这说明在预警模型中加入宏观经济变量对企业财务风险预警模型能起到一定的优化作用，但预测本身的滞后性仍无法避免。(2)基于宏观经济预警模型的预测稳定性高于基于财务变量预警模型的预测稳定性。从表6可以看出，基于财务变量预警模型对预测样本和对建模样本的预测准确度变化率均有所降低。这说明在预警中加入宏观经济变量，预测准确度下降幅度有所减小，模型较稳定。(3)基于宏观经济预警模型更全面地反映了影响企业财务风险的各种因素。从模型自身来看，在不考虑宏观经济因素的情况下，对企业财务状况影响最大的首先是盈利能力，其次是企业自身风险水平和偿债能力;而在考虑宏观经济因素后，对企业财务状况影响最大的除盈利能力和偿债能力外，不容忽视的外部影响因素是代表整个国家工业发展情况的G3因子，且与企业发生财务风险概率的大小呈负相关。(4)从分类预测结果来看，在判别和Logistic回归预警方法下对建模样本预测准确度与预测样本预测准确度进行比较，加入宏观经济变量前后模型的第一类错误率都是增大的，第二类错误率都是减小的。但神经网络方法下两类错误率都是减小的，这与神经网络自身方法的特点有关。神经网络对实际系统的拟合精度只取决于网络自身结构特性及网络学习参数的确定，而与实际系统的维数无关。(5)在这3种预警方法中，神经网络预测结果最优，判别预测结果最差。从表6可以看出，无论在预警模型中是否加入宏观经济变量，无论是建模样本还是预测样本，模型预测准确度依次为BP神经网络优于Logistic回归，Logistic回归优于判别模型。这说明在对企业财务风险进行预警时，应该优先考虑BP神经网络方法，为以后企业财务风险预警方法选择提供了参考依据。

3结论

第2篇：宏观经济风险范文

中央经济工作会议指出，党的十以来初步确立了适应经济发展新常态的经济政策框架，其主线则是供给侧结构性改革，改革将成为2017年中国宏观经济的主旋律，各类经济政策的实施都不会离开改革这个主线。

突破口是解决结构性问题

中国经济当前存在的主要问题是结构性问题，出路是供给侧结构性改革。我国经济运行面临的突出矛盾和问题，根源是重大结构性失衡，必须从供给侧结构性改革上想办法。

2016年，供给侧改革取得了良好成绩，但是也存在一些问题。2016年国企去杠杆进展良好。下半年重工业去产能加速，部分行业的去产能速度快于计划进度。同时，根据具体情况，已开始通过关闭僵尸企业、不良贷款核销、债转股并出售给资产管理公司等方式去杠杆。

2017年，将推动“三去一降一补”取得实质性进展。“去产能”方面，继续推动钢铁、煤炭行业化解过剩产能，处置“僵尸企业”，防止已经化解的过剩产能死灰复燃，做好其他产能严重过剩行业去产能工作；“去库存”方面，坚持分类调控、因城因地施策，把去库存和促进人口城镇化结合起来；“去杠杆”方面，把降低企业杠杆率作为重中之重；“降成本”方面，在减税、降费、降低要素成本上加大工作力度；“补短板”方面，既补发展短板也补制度短板。

此外，2017年供给侧结构性改革的一个亮点是农业。农业将成为供给侧结构性改革重要一环。2017年要深入推进农业供给侧结构性改革，并从增加绿色优质农产品供给、改革重要农产品价格形成和收储机制、深化农村产权制度改革等方面，全面确定了农业供给侧结构性改革的施力重点。

财政金融政策稳中有进

长期以来，我们习惯于从需求侧想办法，单纯靠投资拉动和增发货币来解决经济问题，但这一传统的调控理念、方式和增长路径已经难以为继，例如，货币发行和实体经济增长率已严重不一致。目前，化解经济下行压力主要不是靠政策刺激，而是需要推进相应的制度调整与制度创新。

对于财政政策，必须突出财政支出要与供给侧结构性改革相配合，“预算安排要适应推进供给侧结构性改革、降低企业税费负担、保障民生兜底的需要”。这表明，宏观调控政策不仅自足于短期的稳增长，还要照顾到长期的结构改革，在短期的调控政策中贯彻落实长期的改革部署，要弱化短期增长的总量平衡，强化长期增长的结构均衡和升级。

对于货币政策，基调是货币不能过于宽松，“调节好货币闸门”“维护流动性基本稳定”。大水漫灌可能带来股市、楼市或大宗商品一时的大涨，也可能取得暂时的高增长，但是与长期结构调整的改革精神相违背。经济工作会议还指出货币政策要保持稳健中性，与以往不同，增加了“中性”的说法。事实上，相比以往的“稳健”，“中性”有更强的经济理论支撑，中性特指不影响实体经济的发展，言下之意2016年的“脱实向虚”必须遏制，相关的经济风险必须防控。

还要指出的是，稳增长在2017年经济工作中的地位有所下降。2015年中央经济工作会议提出“要在适度扩大总需求的同时，着力加强供给侧结构性改革”，2016年变为“坚持以推进供给侧结构性改革为主线，适度扩大总需求”，调整了改革和扩大需求的顺序。这不仅是改革与增长地位的对调，而且是政策协调性的增强，要在宏调中落实改革。既要做好短期风险防范和应对，更要注重挖掘中长期增长潜力；既要扩大总需求，也要改善供给质量。

金融改革重中之重是防控风险

2016年，中国经济增长路径呈现“债务―投资”驱动模式，央行增发货币、财政发债、地方发债和PPP的债务融资方式明显，并且资金主要流向央企、地方投融资平台和地方国企，投资于铁路、公路等传统的过剩产能行业而非创新型的高科技行业，投资效率低、债务风险累积高。

现阶段的金融业分业监管已无法适应混业经营的需要。目前银行理财产品余额已突破20万亿元，其中表外理财超过14万亿元，表外理财等影子银行成为我国金融市场的一支重要力量。很多短期资金成为国内游资，在各金融市场寻找套利机会，险资到处举牌，也成为这一轮股市暴涨暴跌的重要推力。而由于分业监管，很难形成监管合力。

“房子是用来住的，不是用来炒的”这一定论明确弱化房地产的金融属性，建立稳健发展的长效机制。

第3篇：宏观经济风险范文

关键词：宏观经济；风险；实体经济；影子银行

中图分类号：F123.16

文献标识码：A

文章编号：1003－1502（2012）04－0115－05

2011年年初，中国宏观政策关注的主要风险是投资过热、通货膨胀高和资产泡沫，而随着调控政策的逐步到位，中国宏观经济形势发生了很大变化。实体经济增速下滑，房地产泡沫受到一定程度抑制，影子银行风险积累，地方债务风险积聚等。与此同时，外部环境的风险和不确定性也不断增加，美国经济复苏乏力，欧债危机继续恶化。在内外部不确定性叠加作用下，有必要对中国宏观经济面临的风险及其化解对策进行全面分析，确保宏观经济可持续科学发展。

一、宏观环境不确定性分析

目前我国宏观环境面临极大的不确定性。国际方面，经济形势持续低迷，欧债危机所引发的一系列问题导致全球经济放缓，但不会演变成为新一轮的金融危机。国内方面，发展形势较好，但通货膨胀、结构失衡等问题越来越突出，宏观调控侧重点开始转变。

（一）国际环境：不确定性加大，经济形势持续低迷

经济危机集中反映出发达经济体多年来在经济发展方式、经济结构、金融结构和财政结构等各个层面存在严重扭曲。在应对危机的过程中，各国均采用了大量非常规刺激政策,凯恩斯主义大行其道，这些刺激政策在短期内有阻止经济急剧下滑的作用，但不宜常态化，经常使用将对微观经济主体带来很大副作用。如今，这些负面影响已开始显现，近期欧美债务危机持续发酵，这无疑给艰难恢复过程中的全球经济雪上加霜,经济进入了一个长期波动和低速增长时期。[1]从金融危机，债务危机再到经济危机、社会危机是一个必然态势。

（二）国内环境：希望很大，问题也不少，更加注重经济增长的内涵与质量

2011年10月份数据显示国民经济运行继续朝着宏观调控预期方向发展，工业生产稳步回落，消费增长平稳，但出口呈下滑趋势。2011年是“十二五”规划的开局年，各重大项目陆续开工，地方投资热情高涨。

我国货币发行规模巨大，广义货币余额在2009年即已在总额上超过美国。2011年10月10日美国公布的货币供应量M2为9.621万亿美元，而截止9月末，中国的M2余额为78.74万亿元，折合12.335万亿美元。中国广义货币供应量余额超过美国28.2%，而同期经济规模却只有美国三分之一。如此海量的货币发行必然导致购买力下降和物价上涨。从2010年1月起，央行连续12次上调存款准备金率，以此回收市场过多流动性资金，抑制物价上涨。2011年我国通货膨胀相当明显，CPI上涨率持续高位运行，前三个季度平均为5.6%。在第四季度CPI终于有所回落，10月份CPI由6.1%降至5.5%，11月CPI为4.2%。

为了应对实体经济下滑的风险，2012年货币政策适度微调，央行宣布下调存款准备金率0.5个百分点，是三年来首次下调存款准备金率。2012年宏观政策侧重点，将从更多注重把政策力度放在防通胀方面，逐渐向更加注重经济增长的内涵与质量转变。

二、宏观经济面临的风险前瞻

随着国内外环境的不断变化，我国宏观经济面临的环境也越来越复杂。目前，中国宏观经济所面临的风险主要有，欧洲债务危机不确定风险，中国实体经济下行的风险，股市、房市等资产泡沫破裂的风险，地方政府债务风险，影子银行引致的金融系统性风险，财政风险与金融风险的相互转移叠加风险等。

（一）欧洲债务危机不确定风险

为应对债务危机，欧盟各成员国政府纷纷采取紧缩政策，导致消费和投资下降，失业率升高，对经济复苏构成进一步制约。如果债务问题得不到及时解决，势必导致信贷萎缩，对发展中国家投资的减少，进而延缓全球经济复苏的进程。

债务危机打击了投资者对经济复苏的信心，进一步影响了国际金融市场，主要经济体金融市场均出现多次大幅度振荡，给欧元汇率、欧洲银行业与全球股市都带来了极大的冲击。[2]欧元自启动以来，凭借其雄厚的经济实力，迅速成为仅次于美元的第二大国际货币。欧债危机动摇了欧元的国际储备货币地位。随着避险资金纷纷转向美元资产，美元走强，人民币也跟着升值。人民币的升值导致中国出口欧洲的产品竞争力下降，出口规模减小。如果国内出口企业用欧元收汇，则面临较大的汇率风险。

（二）中国实体经济下行的风险

在财政货币刺激政策逐步退出以及总体信贷趋紧的环境下，中国的经济增速已经逐步进入回落阶段，出口、投资和消费“三驾马车”均呈现不同程度放缓。中国2011年GDP增速逐步回落，第三季度同比增长9.4%，而第二季度同比增长9.6%，第一季度同比增长9.7%。2011年11月份中国制造业采购经理指数（PMI）为49.0%，环比回落1.4个百分点，自2009年3月份以来首次回落到50%以内，经理阶层投资意愿下降，预示大家对未来经济走势不看好。

第4篇：宏观经济风险范文

Abstract:“the US expends” the adjustment and reforming bring “China to make” inevitably outside need the environment the profound change. Facing this kind of challenge, the Chinese government force started the stimulation domestic demand plan, but these capital spending plan benefit how? Whether can act appropriately to the situation truly, starts the Chinese domestic demand market, the promotion industrial structure promotion? Will intensify the macro economic movement risk? In lacks the more structural adjustment measure under the coordination, the Chinese present economic stimulus plan is very possible is overdrawing the potential which the futures economy will grow.

关键词：金融危机 政府 救市计划 风险

Key words:The financial crisis government rescues the city calculated risk

作者简介：刘思琦 女 78.10 军事经济学院国防经济系装备经济教研室 助教

【中图分类号】F12 【文献标识码】A 【文章编号】1004-7069（2009）-06-0052-02

面对全球性金融危机的挑战，中国政府强力启动了刺激内需计划，将在未来两年内新增加约4万亿元的投资。各个地方政府也先后公布了各自的投资计划，据媒体对已公布投资计划的24个省市的汇总，投资总额超过了18万亿元。在外需萎缩、消费难起的情况下，数万亿投资将成为2009年中国经济增长的主要驱动力。但这些投资计划的效益如何？是否能够真正对症下药，启动中国内需市场，促进产业结构的升级？还是会像上世纪90年代的日本那样，政府主导的救市，未能如愿启动经济，而是使经济步入了“流动性陷阱”？这是一个颇为敏感的话题。

如果单纯从政府角度来看，这些庞大的投资就是“强心剂”，要达到的目标就是保持短期经济增长不垮，市场信心不失，社会不要因经济危机而失控。然而，中国不是美国，不能通过多印美元、多发美债让全世界来为其救市买单。中央和地方推出的巨额投资计划，其资金成本最终都会由全体国民承担。有学者认为，政府如此大规模的投资和救市行动在很大程度上是在代替市场，挤占经济资源，所以政府“托市”只能导致资源分配不公，缺乏效率，最终令市场畸形发展，失去自我调节的能力。也许这种看法过于悲观，但在万亿投资计划出台并得以实施之后，宏观经济已经受到一定程度的影响，那么救市计划对未来宏观经济运行会带来哪些潜在的风险呢？

一、加大银行业系统性风险

在政府的4万亿投资中，中央财政只出1.18万亿，剩下的资金需要通过银行信贷、地方财政、社会资金或其他方式融资。可以肯定的是，商业银行信贷将是融资“大户”。随着“保增长”成为政治任务，在中央、地方政府及金融监管部门的全力推动下，商业银行信贷在2008年11月、12月出现普遍高速增长，并在今年1月份得到延续。有研究机构估计，今年1月的新增人民币贷款可能高达1.4万亿―1.6万亿元，这一增速十分惊人。

面对如此快速、巨额的新增贷款额度，有市场人士质疑：中国的商业银行是怎样来审核信贷资金质量的？其实这个问题并不难答，在“保增长”压倒一切的时候，银行（尤其是国有银行）增加信贷也成为政治任务的一部分。对于国内银行而言，在当前经济下滑、企业亏损的背景下，兼顾贷款增长和减少坏账是一个极难做到的平衡。现在银行唯一能祈祷的是：这些项目都是有中央或地方财政支持的“好项目”，千万不要出现坏账风险。总体而言，银监会是在暗示通过放松对商业银行的风险管理控制来促进经济增长，这是新政策的核心。因此政策上的松口子，很可能为今后的中国银行业带来新的坏账风险。

二、传统产业环保问题恶化

作为保增长、刺激经济政策的重要组成部分，中国政府正在加快推出十大产业振兴计划。振兴计划所涉及产业包括钢铁、汽车、船舶、石化、纺织、轻工、有色金属、装备制造、电子信息、建筑业等。这些产业与国民经济关系较大，但同时也都是典型的非环保产业。从已出台的钢铁和汽车产业振兴规划来看，国家出台钢铁产业振兴规划的一个重要目的是为了挽救钢材市场，避免钢企遭受更大损失，因此产业规模拉动国内钢材市场消费的特色十分明显。汽车产业振兴规划的基本目标也是要扩大市场的总体消费规模。值得注意的是，当这些典型的传统行业进入振兴发展时，对生态和环保的威胁也将会随之扩张。在前几年的宏观调控之中，对于传统行业产业的升级和环保要求，在强调节能降耗的总目标之下，应该说都有一些进步。但现在对钢铁和汽车等传统产业的大规模刺激，可能会在环保问题上走回头路。当然，在已出台的两大产业振兴规划中，也都有一些环保的内容，如钢铁行业的技术改造和升级，淘汰落后产能，汽车产业未来3年将安排100亿元专项资金来重点支持企业技术创新、技术改造和新能源汽车等。但这些涉及环保的规定都显得过于原则、过于象征性、过于表面化，是对传统产业刺激计划的一种“装饰性”的内容。因此，随着产业振兴计划的推进，企业对环境造成影响和破坏的风险将会进一步扩大。

三、融资环境的两极分化将助推“国进民退”现象

2009年中国企业会出现明显分化，那些拥有资源、现金和政策优势的企业将会是经济风暴过后的“幸存者”和“赢家”。在股市低迷、债市发展滞后、地方财力捉襟见肘、民间投资限制重重的背景下，中央和地方抛出的庞大投资计划将更加依赖银行贷款满足其融资需要。而商业银行为了规避风险、抢占优质项目资源，信贷重点已经毫无悬念地落在了基建和政府引导项目上。以建行为例，其2009年新增信贷规模将达到4000亿－5000亿元人民币，增幅达到13%－15%左右，其中一半左右将投向基建领域。此外建行还与铁道部签署战略合作协议，以政策规定的最优惠的方式为铁道部及其下属单位以及2008－2010年期间铁道部重点铁路项目意向性提供3580亿元的综合授信服务。可见，无论是中央的4万亿投资计划，还是地方抛出的动辄以万亿计的投资大单，所涉及的领域均以政府和垄断性国有企业为主。在这一轮投资之后，民营企业因无法分享投资“盛宴”的主要部分，地位会更加边缘化。虽然铁路、公路、机场等领域的投资，可以通过市场化方式吸引一部分民间资本的参与，但整体来看，民营资本参与大型基建投资的并不多。发改委资料显示，从项目涉及的行业和企业来看，民营企业只占有大约10%的份额。因此对于一直受信贷歧视的民营经济来讲，2009年市场的融资环境将更加恶化。

四、经济运行进入“流动性陷阱”的风险加大

在全球央行一致大幅降息的情况下，如果各国的金融救援和财政刺激计划没有起到应有的效果，那么全球的发达国家，包括新兴市场国家中的“优等生”（如“金砖四国”），就存在着陷入“流动性陷阱”的风险。 一国经济陷入“流动性陷阱”有以下三点表现：一是经济陷入严重的萧条之中，需求严重不足，居民投资和消费大为减少，失业情况严重。二是利率已达最低水平，货币政策对名义利率的下调已经不能启动经济复苏，只能依靠财政政策来摆脱经济的萧条。三是货币需求利率弹性趋向无限大，无论增加多少货币，都会被人们储存起来。上个世纪90年代，日本就长时间处于“流动性陷阱”状态。如果中国经济在强大政府支出的刺激之下未能实现预期效果，而掉入日本式的流动性陷阱，那么金融危机之火并不会像乐观预测的那样会在09年下半年趋向缓和，而是可能延烧更长的时间，这也是我们所有人都不愿意看到的景象。

从以上的分析我们可以看出，针对国际金融危机的“药方”并不一定适用于解决中国的问题。中国目前也许可以利用庞大基建来刺激内需，由庞大的“政府支出”来代替外需市场，但国际市场的疲软恐怕不是短期之内可以逆转的。可以说，中国经济目前所面临的更多是自身的危机，而金融危机只是导火索。中国宏观经济长期以来存在着多方面的结构性失衡。比如国有经济规模过大、占用资源过多；金融资源的分配严重不均衡；经济结构和政策长期以来“重外轻内”、“重投资轻消费”等等，这些因素已成为制约中国经济良性发展的瓶颈。在缺乏更多结构调整措施的配合之下，未来的中国经济结构是继续扭曲得更为严重，还是得以在疲软过程中自主进行产业升级改造和完善？恐怕还是未知数。在诸多强心剂的刺激下，我们不得不担忧：中国目前很可能是在透支未来经济增长的潜力。

参考文献：

[1]雷达，《客观估计美国金融危机对中国经济的影响》，《理论视野》，2008年11期

[2]崔永，《抵御金融危机冲击，加快我国经济转型的政策选择》，《理论视野》，2008年11期

[3]管同伟，《救市计划：为何市场不领情》，《证券导刊》，2008年总第37期

第5篇：宏观经济风险范文

关键词：宏观经济因素 企业 财务困境风险 影响

企业的经营管理过程中，不可避免地会遇到财务困境风险，要想将风险系数降到最低，确保企业的安全、可持续发展，就需要就风险影响因素作深入而具体的研究。传统研究主要关注的是企业的财务信息，随着研究的不断深入，宏观经济因素这一非财务变量成为企业和相关学者重点研究的对象。在充分的理论分析基础上，结合实证分析，才能进一步明确宏观经济因素的影响作用，为企业的风险防范工作和安全经营提供重要保障。

一、宏观经济因素对企业财务困境风险影响的理论分析

企业的生产经营和财务运作均是在大的经济背景当中，必然受到宏观经济因素的影响。而其财务健康程度和财务困境风险是否受到宏观经济因素的影响，就需要首先通过理论层面的假设论证和分析。

对于整体经济环境而言，如宏观经济环境恶化，则居民收入下降，购买力降低，企业的业绩也就相应下滑，且银行放贷难度加大，企业出现财务困境风险的概率也就越大。由此可假设整体经济环境与企业财务困境风险为负相关的关系。具体来看，以宏观经济因素中贷款利率和实际GDP增长率两个主要因素进行针对性分析。

首先，就贷款利率来看，如贷款利率越高，企业在相当的市场基础和条件下，其借贷成本也就同步上升，债务负担也就更加厚重。在出现经营不善情况时，无法进行及时的资金偿还，财务困境也就同步来临。基于此推断，可假设出贷款利率和企业财务困境风险之间存在关联性，且应为正相关；其次，如GDP增长越快，则市场经济繁荣，人们的购买力上升，企业的生产和销售均保持较高水平，收益较大，资金的流动性也就更强，财务困境风险发生率越低。由此可假设，GDP增长率与企业财务困境风险呈负相关。基于此理论分析和研究可得出，实际GDP增长率和贷款利率两个主要的宏观经济因素均对企业财务困境风险产生巨大影响。

二、宏观经济因素对企业财务困境风险影响的实证分析

为确保相关研究的科学性和准确性，应在完成理论研究的基础上，通过实证分析，综合判断宏观经济因素对企业财务困境风险的影响。

选取我国非ST制造业上市公司作为实证研究样本，将该公司前一年的年报数据作为数据分析对象，并选取该公司的财务变量和非财务变量作为预警指标。财务变量包括盈利能力、营运能力和现金流量、成长能力等方面的财务比率，非财务变量则为消费者物价指数、GDP增长率和M1年度增长率、加权平均一年其贷款利率。综合面板数据，以面板Logit模型作为分析和计算模型。经过模型估计结算，最终得出了非财务变量中的实际GDP增长率和一年期贷款利率。

就非财务变量中实际GDP增长率和一年期贷款利率而言，二者是宏观经济因素中的两个重要因素。一年期贷款利率在研究中的参数估计值为正，置信水平为5%时十分明显，由此得出一年期贷款利率和企业财务困境风险存在相关性，且相互关系为正相关。在研究当中，实际GDP增长率参数估计值结果显示为负，同时其置信水平在1%时十分明显，则其与企业财务困境风险为负相关的关系。综合可知，宏观经济因素中贷款利率和实际GDP增长率对于企业的财务困境风险有着显著的影响。

综合理论分析和实证分析的结果，可总结出，宏观经济因素对于企业财务困境风险的影响显著，且贷款利率和实际GDP增长率与企业财务困境风险分别呈正相关和负相关。

三、企业在经营过程中应对宏观经济环境的有效策略

（一）时刻关注宏观经济环境

关注贷款利率变化情况，当利率提高，则相关贷款业务应进行适当延缓，从其它途径实现资金的筹措。关注GDP增长率，如增长率较高，则在应在分析市场状况的基础上，适当扩大生产和销售。同时，将宏观经济环境作为财务管理的重要参考指标。

（二）建立财务危机预警机制

基于以上研究，为确保经营的安全性，防范财务困境带来的巨大风险，就需要在注重自身财务状况的有效管理的同时，时刻关注宏观经济环境。最为关键的一点，即建立起企业的财务危机预警机制。基于市场调研和企业财务管理分析结果，及时发现财务状况，并针对危机因素制定及时的处理措施，尽可能避免财务困境。

（三）重点关注关键性指标

重点关注企业经营管理中的关键性指标，使得企业在进行财务风险预防工作上能够把握重点，最大限度地避免关键指标造成的财务困境风险。如企业的总资产周转率、资产负债率和成本费用利润率等。在此基础上，做好企业信用管理和资金回收利用，实现经营效率的提高。

四、结束语

在综合理论分析和实证分析之后，可知宏观经济环境对企业财务困境风险有着巨大影响，且主要体现在贷款利率和GDP增长率上。为了避免企业陷入严重的财务困境，除做好自身的财务管理工作外，还应当时刻关注宏观经济环境的变化情况，建立财务危机预警机制，抓住关键性指标，才能将宏观经济环境的负面影响降到最低，使企业走上安全、健康、可持续的发展道路。

参考文献：

[1]卢永艳.宏观经济因素对企业财务困境风险影响的实证分析[J].宏观经济研究，2013，05：53-58

[2]过新伟，胡晓.公司治理、宏观经济环境与财务失败预警研究――离散时间风险模型的应用[J].上海经济研究，2012，05：85-97

第6篇：宏观经济风险范文

1.1通货膨胀风险：

现如今中国持续处于通货膨胀的状态，市场流通的货币量持续增加，国家不断采取稳健型的货币政策，抑制通货膨胀的状况。通货膨胀具有莫大的风险，通货膨胀直接造成了人们实际购买力和收入预期的下降，给已经选择个人住房贷款的需要还贷的人们而言无疑提出了难题，给他们的还款加大了压力。

1.2法律风险：

虽然我国目前颁布了一些有关房地产方面的法律法规，但围绕房地产金融和住房贷款方面的专门法律法规还有诸多的不完善甚至是空白，各地方法规之间相互不协调，缺乏可操作性。如目前我国有关房地产抵押贷款方面的法律----《中华人民共和国担保法》，在有关住宅抵押贷款方面的规定很不详细，在抵押住房的使用、出租、管理、监督、违约后对房屋的强制处理方面都没有作出明确的规定。

1.3房价风险

房地产业作为国民经济重要的产业组成部分，其价格必然受到宏观经济周期性波动的决定和影响。而房价又是影响个人住房贷款发放的重要因素，尤其对个人住房抵押贷款有一定的影响，它也是决定商业银行借款规模和借款折扣的关键因素，房价的波动会极大的影响抵押贷款的价值，稳定房价是个人住房信贷市场健康发展的重要保证。

2008年金融危机造成房价下跌，房地产市场低迷，随后经过国家和市场的调控，房价又持续走高。因此，银行面临房价变化时，应作出理性的选择，而政府也应该引导房地产平稳发展，房价达理性价格。

2.银行内部风险：

2.1行业风险

个人住房贷款业务是商业银行信贷业务的重点，已成为各银行竞争的焦点。为了争夺房地产信贷市场份额， 各家银行在简化手续，提高服务质量， 增加信贷投入等方面均加大了力度， 并不惜采取各种优惠措施。这一系列举措使得同业间竞争日趋激烈，，贷款成本自然会加大，盈利空间也将减小，从而增大了风险。

2.2流动性风险

目前个人住房贷款业务的资金来源基本上依赖于一般储蓄。而个人住房贷款一般都属于中长期贷款，还款期限较长。一般储蓄的资金很难满足住房信贷数量大、期限长的要求。这就给个人住房贷款业务的进一步发展背上巨大的包袱，孕育着较大的风险。外加上其他风险的影响，如果银行持有大量住房贷款的债权，必将对造成资金周转不灵，流动性减弱，加大住房贷款的风险也影响银行的盈利。

2.3个人资信系统风险

由于个人资信体系尚未完善， 银行在短期内对借款人的资信调查难以准确获知。目前， 银行办理个人住房贷款过程中， 对贷款人的贷前调查仅以身份证、职业、个人收入证明为依据， 对个人信用做出客观的判断有一定的片面性， 加之个人住房贷款期限长， 借款人未来经济状况的不确定性， 银行难以对借款人的财务状况持续监控， 使银行信贷资金充满了风险。

2.4合规化风险

从巴塞尔银行监管委员会?P于合规风险的界定来看，银行的合规特指遵守法律、法规、监管规则或标准。根据新巴塞尔协议的定义，“合规风险”指银行因未能遵循法律法规、监管要求、规则、自律性组织指定的有关准则、已经适用于银行自身业务活动的行为准则，而可能遭受法律制裁或监管处罚、重大财务损失或声誉损失的风险。

主要有以下具体表现：

1.贷款操作不注意贷前调查、贷中审查和贷后检查，对贷款使用或偿还不能做到定期或不定期地检查和跟进，使贷款大量逾期，未能及时催收，导致贷款风险失控。

2.信贷人员的法律保护意识淡薄，在签署借款、担保合同时主要条款出现疏漏或合同要素不全、追偿已过时效等，导致锻行合法债权褥不到有效保护。

3.档案管理不规范，对借款合同和有价证券等重要法律文件和质押品不按规定保管，出现工作失误或使不法分子有机可乘。

4.有的银行为了争夺一些效益较好的房地产公司和收入较为稳定的个人客户阶层， 不惜放宽贷款条件， 有些做法甚至严重违反了国家有关房地产信贷的政策和规定。

3、开发商风险：

3.1开发商的信用风险

1.开发商选择的项目是没有市场前途的，或者该项目本身就存在问题。

2.开发商将购房款入账后，开发商经营不善，或挪用资金，造成项目不能完工，形成“烂尾”，不能按时交楼，由此引发购房人停还银行借款，使银行被迫陷入纠纷。

3.购房人以开发商违约为由要求解除购房协议不再履行按揭贷款协议。借款人和银行的利益都将受到了侵害。

3.2开发商的道德风险

1.开发商通过个人虚假购房套取贷款。开发商以其亲属、内部员工、关联企业员工按揭购房，套取银行贷款用于自身资金周转，并负责按月偿还贷款，甚至挪作他用。

2.开发商虚构购房行为或伪造相关手续套取贷款。通过伪造借款人身份证或购房合同向银行申请按揭贷款，或以伪造的产权证明作抵押进行虚假按揭。

第7篇：宏观经济风险范文

关键词：宏观压力测试；信用风险；MFD违约概率模型；CreditRisk+模型

中图分类号：F832.2 文献标识码：A 文章编号:1003－9031(2011)04－0004－06DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2011.04.01

一、引言

2008年爆发于美国波及世界经济体的金融危机向国际银行业监管敲响了警钟。它暴露出各国在系统性金融风险防范上存在严重的缺陷，对此，G20伦敦峰会提出的“加强系统性风险防范”成为了国际银行业关注的焦点。

系统性金融风险，是指金融风险从一个机构传递到多家机构，从一个市场蔓延到多个市场，从而使整个金融体系变得极为脆弱的可能性。系统性金融风险具有突发性、传染性和外部性。巴塞尔委员会于2010年12月公布的《巴塞尔资本协议III》强调以防范系统性风险为核心内容的宏观审慎监管。金融体系监管体系由微观审慎监管为重心向宏观审慎监管为重心过渡是未来金融监管发展的趋势所在，这一变革将有助于银行业整体风险控制水平的提升，从而更好地防范金融危机。

宏观压力测试是宏观审慎监管的重要组成部分，运用这些方法能够评估异常但又可能发生的宏观经济冲击下的金融体系的脆弱性，是系统性风险的重要预警工具[1]。2008年金融危机发生以来，各国开始重视宏观压力测试，正在探索有效的宏观压力测试方法。加强银行业宏观审慎监管以防范系统性风险是我国当务之急。我国目前尚缺乏行之有效的宏观压力测试方法，因此，本文从防范系统性风险的视角对银行业信用风险宏观压力测试方法作一探索。

二、银行业信用风险宏观压力测试的框架设计

一般来说，银行业压力测试可分为以下几个步骤：一是确定测试对象；二是设计压力测试的情景，包括风险类别的选择、冲击因子的选择、情景选择等模型参数的设置；三是设计风险指示器，将其作为估计测试对象对各种风险因子的脆弱性的载体，并对风险进行综合分析；四是评估测试对象整体的风险承受能力。本文拟采用多个风险计量模型的组合探讨银行业的宏观压力测试方法。风险指示器采用经济资本这一变量。压力测试应分析宏观冲击因子的作用，故违约概率这一模型参数需要从两个层面考虑：一是仅由债务人财务指标决定的违约概率，本文称为原始违约概率；二是将原始违约概率与宏观冲击因子通过一定的模型进行拟合得到的违约概率，本文称为渗入宏观经济因子的违约概率。测试对象设定为整个银行业的信贷资产。

根据宏观压力测试的需要，本文采用有序多分类Logistic模型测算银行业信贷资产组合的原始违约概率，然后假设不同的宏观压力情景，采用MFD模型将宏观冲击因子与原始违约概率拟合测算出渗入宏观经济因子的违约概率，再采用CreditRisk+模型测算银行业信贷资产所应占用的经济资本，分析这些经济资本的变化所反映的银行业信贷资产风险特征，包括其中所蕴含的系统性风险，将此压力测试结果作为银行业监管资本相机调整的依据。这一研究工作的关键在于：一是构造合适的宏观冲击因子；二是合理地整合上述三个模型，并正确处理相关参数的关系；三是论证该宏观压力测试方法的合理性和可行性。

（一）压力测试对象的确定

考虑到本研究所需要的样本数量相当大，且样本应能够反映我国的宏观经济情况和银行业信贷资产质量的变化，而商业银行信贷数据具有商业保密性，故将可获取的、公开的上市公司数据作为银行业相关数据的合理替代。这一合理替代是基于这样的理由，本文重点在于提出一种合适的宏观压力测试方法，而不是直接将压力测试结果作为现实决策的依据。对于国家金融管理部门而言，因其有条件获得真实的银行业信贷数据，则无需作这一数据替代。本文中银行业宏观压力测试所采用的数据均取自锐思数据库，其中上市公司的分类标准取自中国证券业监督管理委员会。本文选取的上市公司样本分别属于制造业、房地产业、批发零售业、电力煤气业、信息技术业和综合类等六个行业，其数据总体上能反映我国工商类企业实际经济运行情况。为了便于在宏观层面分析银行业面临的整体信用风险，我们假设这些上市公司的总负债全部来自银行贷款，则经济资本计量中的银行业信用风险敞口就与这些上市公司总负债数据相对应，这些上市公司的违约概率就可以设定为银行业信贷资产的违约概率。在一定的宏观压力情景下，采用此违约概率和风险敞口数据就能测算出银行业信贷资产的违约损失分布曲线和经济资本。因这一压力测试采用的是各行业及各行业总和的数据，且测试过程将引入宏观冲击因子，故压力测试的结果涉及到了银行业整体层面的情况，其中含有一定的系统性风险要素，可作为银行业宏观审慎监管相机调整的依据。当然，本文需要通过一定的方式验证本压力测试方法的合理性。

（二）宏观冲击因子的构造及压力测试的情景设计

本文拟运用MFD违约概率模型并将若干宏观冲击因子引入以求得压力测试所需的渗入宏观经济因子的违约概率。选取的宏观冲击因子包括国内生产总值（GDP）增长率、消费者物价指数（CPI）、固定投资（FI）增长率、房屋销售价格指数（PSI）、国房景气指数（HPI）、贷款（L）增长率、银行贷款利率（R）（一年期银行贷款利率）、存款增长率（S）、外贸依存度（FTD）、汇率（EX）（人民币与美元汇率、间接标价法）、企业家信心指数（E）等11个指标，涵盖了宏观经济运行的主要方面。其中GDP增长率、CPI、FI增长率代表了国家整个宏观层面的经济情况；PSI和HPI代表了房地产行业相关情况；L、R和S代表了银行信贷相关情况；FTD和EX代表了我国对外贸易相关情况；E代表了对我国宏观经济层面的心理预期情况。

本文设计的压力测试情景是假设情景，压力测试是模拟性质的，是从我国银行业宏观审慎监管的角度在2007年年底的时点去测试2008年各类信贷资产受到宏观因子冲击的情况，然后运用2008年的实际财务数据验证本压力测试是合理的，并通过不同行业的信贷资产风险特征判断是否存在系统性风险。说明这一合理性的关键点在于采用渗入宏观冲击因子的违约概率所测出的违约损失分布曲线与采用2008年实际财务数据所测出的违约损失分布曲线基本上是一致的，这表明违约概率的测算并没有因宏观冲击因子的引入而影响其精度。根据2007年经济情况和当时对2008年经济情况的展望，将宏观压力测试的情景设定为强压、中压、弱压三种情况。

（三）银行业信用风险宏观压力测试的基本框架

现将银行业信用风险宏观压力测试的基本框架图示如下：

三、实证研究

（一）有序多分类Logistic方法测算原始违约概率

考虑到上市公司数据的基本特点，本文采用有序多分类logistic模型测算原始违约概率。有序多分类logistic模型是对logistic模型的改进，把二分类扩展到多分类。根据债务人的实际还款能力将其由低到高分类。有序多分类logistic模型可以定义为：

其中，uj为相邻两类之间的分界点；?茁0为常数；?茁i为系数项；Zi为解释变量。该模型的p(y≤j)项通过式（2）估计出来：

计算出p(y≤j)，则属于各个类别的概率表示为：

pj=p(y≤j)-p(y≤j-1) （3）

设各个类别的初始违约概率用向量?子=(?子1,?子2,?子3…?子n)表示，有序多分类Logistic模型估计出的原始违约概率为：

p=?子1p1+?子2p2+…+?子npn（4）

本文运用上述有序多分类Logistic模型计算上市公司的原始违约概率，相关假设如下：设上市公司的三种状态为正常、ST、*ST，取值分别为0、1、2，为Logistic模型中的三个类别。历史违约概率分别设为0.01、0.25、1[2]。本文选用上市公司的23个财务比率作为微观财务指标，包括：①每股指标（每股收益、每股营业收入、每股营业利润……）、②盈利能力（净资产收益率、资产报酬率……）、③偿债能力（流动比率、速动比率……）、④成长能力（每股收益增长率、营业收入增长率……）、⑤营运能力（存货周转率、应收账款周转率……）、⑥现金流量（销售现金比）、⑦资本结构指标（资产负债率、流动资产与总资产比……）、⑧收益质量指标（经营活动净收益、利润总额）。

（二）各行业的原始违约概率结果

本文利用1999―2007年的原始违约概率数据，通过建立宏观违约模型，求得渗入宏观冲击因子的违约概率。

（三）压力测试情景分析与宏观冲击因子

1.（MFD）宏观违约概率模型原理

宏观违约率模型是国际上比较流行的宏观压力测试模型。该模型由著名风险管理专家Wilson,Thomas.C.为麦肯锡（Mckinsey & Co.）所开发，属于CreditPortfolioView的风险管理框架体系，包括香港金融管理局、芬兰银行、英格兰银行等金融管理机构均采用此框架。该模型是基于Logistic函数来构建的。Logistic函数的一般函数形式如下式所示：

其中Y是因变量，X是自变量。由（5）式可知Y的取值范围是在0和1之间。

将违约概率经由Logistic函数转化后得到宏观综合指标Z，再将Z与宏观冲击因子变量进行拟合，就得到MFD基本模型式：

本文采用式（6）求得渗入宏观冲击因子的违约概率。

2. 分行业的违约概率拟合结果

通过表2可以得到各行业宏观冲击因子与原始违约概率的拟合结果。表2的数据表明了各行业宏观冲击因子与违约概率变化的关系。（1）制造业。贷款增长率与银行贷款利率的提高均会提高该行业的违约概率。由于我国制造业部分依赖于出口，随着外贸依存度的提高，该行业愈加景气，相应违约概率减少。国房景气指数越高说明房地产行业发展愈好，其带来的相关基建需求愈高，从而制造业越发景气，相应的违约概率也越小。（2）房地产业。贷款增长率、房屋价格指数越高，国房景气指数、外贸依存度越低，该行业违约概率越低。贷款增长率提高使房企贷款资金来源更为充沛，房屋价格指数越高表示整个行业更为景气，这都能降低该行业的违约概率。外贸依存度越高，外向型行业吸引更多的资源，从而降低其他非外向型行业（如房地产业）景气程度，而国房景气指数与房屋销售价格是不同性质的指标，其受很大因素影响，这两类指标越高，都会提高房地产行业的违约概率。（3）批发零售业。CPI、固定投资越高，存款增长率、贷款利率、企业家信心指数越低，批发零售业违约概率越低。（4）电力煤气业。GDP增长率、CPI、银行存款增加率越高，该行业相应违约概率越高。（5）信息技术业。房屋销售价格指数越高，使得景气的房地产市场吸引更多资源，从而造成信息技术业的违约概率升高。而银行贷款利率的提高使得各行业相关的资金成本提高，所以行业的违约概率提高。（6）综合类。综合类上市公司外向型企业较多，外贸依存度越高则说明进出口繁荣，综合类行业违约概率也就越低。人民币汇率贬值能改善我国的对外贸易状况，有利于本国产品的出口，使得综合类违约概率相应降低。

不同行业受到宏观因子影响的程度不同，正负效应不同，且敏感性存在差别，是否存在大面积波动的系统性风险，下面有必要分行业进行宏观压力测试。

4.不同压力情景下的各行业渗入宏观经济因子的违约概率

2007年我国宏观经济在高通胀情形下运行，2007年底中央经济工作会议确定了2008年度的宏观调控任务，即防止经济增长由偏快转为过热，防止价格由结构性上涨演变为明显通货膨胀。站在2007年年末时点上，有理由判断2008年宏观经济状况趋紧。本文模拟的压力测试将2008年宏观冲击情景设计分为弱压、中压和强压三个层次（见表3）。从弱压、中压至强压，基本保持平稳加压的程度。9个宏观冲击因子的弱压与强压指标在中压指标附近增减，并保持增减幅度基本一致。因外贸依存度和银行存款增加率这两个宏观冲击因子对于违约概率的影响在短期内正负效应不确定，也不是宏观压力情景的重点所在，因此将其数值设置为不变。

受到弱、中、强三种情况下的宏观冲击因子冲击后，各行业渗入宏观经济因子的违约概率出现一致的梯度变化规律，即满足弱压下的违约概率小于中压下的违约概率，而中压下的违约概率小于强压下的违约概率，但各行业违约概率变化幅度并非一致，这是由各行业自身特点决定的。

5.信用风险在不同压力情景下的变化

为便于综合和分析，有必要将以上六个行业的相关数据进行整合。我们把这六个行业整合在一起，即统称为工商业，与这六个行业对应的信贷资产统称为工商类信贷资产。我们将这六个行业的相关数据整合后，将信贷资产的风险敞口、渗入宏观经济因子的违约概率、信贷资产的违约损失率等参数输入CreditRisk+模型，并加权平均划分频带[2]，得到2008年三种压力情景（强、中、弱）下的工商类信贷资产信用风险分布曲线和基于2008年实际财务数据所测出的违约损失分布曲线（见图3）。违约损失率参照《巴塞尔资本协议II》规定的标准(初级法)设定为45%，期限设定为1年，风险敞口与上市公司总负债数据相对应。

如图3所示，2008年实际财务数据所测出的违约损失分布介于中压与强压情景下的损失分布之间，与中压情景下的损失分布相当接近。由于上述各类损失分布计算均建立在相同风险敞口和违约损失率基础上，其差异完全由违约概率决定，而违约概率的差别又取决于宏观压力情景中各冲击因子的取值，因此，图3结果恰好说明本宏观压力情景的设计和渗入宏观冲击因子违约概率的拟合结果基本符合2008年所发生的实际情形，且宏观中压情形与实际情形基本吻合。

因各行业数据整合后的压力测试无法说明风险是否具有在整个金融市场普遍存在的系统性风险特征，故有必要进行分行业的压力测试，并对其结果进行比较，如果发现各行业存在相同的风险变化趋势和风险变化强度，则可判断系统性风险的存在。本文测算出2008年三种宏观压力情景（强、中、弱）下的各行业信贷资产经济资本以及2008年基于原始违约概率的各行业信贷资产经济资本（其中经济资本置信度设为99.9%）。通过对这些经济资本数据的分析，可以知道在这些宏观冲击因子的影响下，各行业风险积聚的程度和变化的趋势，从风险特征在各行业是否存在共性，是否存在大面积风险的积聚，以此从一定分析层面判别是否存在系统性风险。将基于2008年实际财务数据测出的各行业信贷资产所占用的经济资本与不同宏观压力情景下测出的经济资本相比较，从表6可看出，批发业2008年基于实际财务数据的经济资本几乎与宏观强压下的经济资本相等，而制造业、电力业、信息技术业2008年基于实际财务数据的经济资本则分别与各自在宏观中压下的经济资本相当，房地产业、综合类2008年基于实际财务数据的经济资本与宏观弱压下经济资本相接近。不同行业的信贷资产所占用的经济资本呈现出较大差异的变化，这表明，2008年宏观因子的实际变化并没有给所有行业信贷资产带来相同程度和相近程度的恶化，这从某种角度说明2008年我国银行业中并不存在系统性风险，事实上当年银行业并未发生系统性风险，从而印证了本文所采用的风险计量模型及宏观压力测试方法的合理性。

四、结论

本文提出了一种银行业信用风险宏观压力测试的可行方法，该方法可用于对我国银行业风险进行预警。这一方法首先运用有序多分类Logistic模型测算原始违约概率，然后将宏观经济变量作为冲击因子引入MFD违约概率模型求得渗入宏观经济因子的违约概率，然后使用CreditRisk+模型测算经济资本以反映不同宏观压力情景下的信用风险变化。本文通过模拟压力测试的方式论证了这一方法，采用上市公司的数据作为银行业信贷资产数据的替代。论证是符合逻辑的，论证过程比较充分地运用了相关信用风险计量模型。实证分析结果表明，2008年实际财务数据所测出的违约损失分布曲线介于中压与强压情景下渗入宏观冲击因子的违约概率所测出的违约损失分布曲线之间，且与中压情景下的损失分布曲线相当接近，这说明了宏观压力测试设计的中压情景与2008年宏观经济实际状况基本相符，从而印证了本宏观压力测试模型及其方法的合理性。另外，分行业的宏观压力测试结果表明，各行业信贷资产的经济资本没有呈现显著的相近比例大幅增加，表明2008年我国金融市场没有出现显著的系统性风险。事实也是如此。需要补充说明的是，如果能直接获得银行业的信贷数据，可采用其他违约模型测算原始违约概率。对于国家金融监管部门来说，这是容易做到的。

经济资本对应的是银行信贷资产的非预期损失，监管资本对应的也是银行信贷资产的非预期损失。从银行业的角度来说，本文提出的宏观压力测试方法的实证结果表明在不同的宏观压力情景下，银行业整体所要求的经济资本也在变化，基于系统性风险防范的银行业监管资本要求需要根据经济资本的变化适时作出调整。将经济资本作为宏观审慎监管的1一种工具也正是本文的出发点。

参考文献：

[1]彭建刚. 基于系统性金融风险防范的银行业监管制度改革的战略思考[J].财经理论与实践，2011（1）：2-6.

[2]彭建刚，张丽寒，刘波，屠海波. 聚合信用风险模型在我国商业银行应用的方法论探讨[J].金融研究，2008（8）：72-85.

The study on macro stress tests of credit risk in banking system

HUANG Yan-lin1， DENG Ke-xin1，PENG Jian-gang2

(1.College of Finance & Statistics, Hunan University, Changsha410079, China；

2.Financial Management Research Center of Hunan University, Changsha 410079,China)

第8篇：宏观经济风险范文

关键词：金融宏观审慎监管：系统性风险防范：逆周期管理

JEL分类号：E61　中图分类号：F830　文献标识码：A　文章编号：1006－1428(2011)12－0074－07

一、引言

“宏观审慎”一词的最早提出是在二十世纪70年代。最先应用于监管领域是在1998年国际货币基金组织(IMF)发的一份报告中，最早精确定义的是时任国际清算银行(BIS)总裁的Andrew Crockett在2000年9月的一次国际会议演讲中，他提出了将金融稳定划分为微观审慎层面的稳定和宏观审慎层面的稳定的建议。目前，普遍认同的理解是，宏观审慎监管是指宏观金融管理当局为了减少金融动荡产生的经济成本、确保金融稳定而将金融体系整体作为监管对象的监管模式。20国集团伦敦峰会后《加强监管和提高透明度》报告，其中加强宏观审慎监管被列为25项建议中首要的4条建议，可见宏观审慎监管的重要性在金融危机后日益被国际社会所认同。金融监管的历史反复证明，金融危机的发生往往与宏观审慎监管的缺失有关，而每一次金融危机过后又是宏观审慎监管得到强化的最好时期。

当前，全球经济一体化和国际金融自由化以及国际金融监管政策的导向性，不断加大中国实施金融综合经营的压力，同时也催生中国金融监管体制寻求变革的动力。虽然我国尚处在一个从农业到工业化和城镇化的发展过程中，金融系统性风险与西方国家可能并不完全一样，但由于金融体系的市场化和开放程度不高，金融机构在经营行为与风险管理方式上还具有较强的趋同性，这极有可能会导致金融风险的集聚，即从微观审慎监管的角度看，单个金融机构经营稳健且符合监管指标，但从宏观审慎监管角度看，整个金融体系存在着潜在的风险甚至可能是巨大的风险。吸取全球金融危机的教训和经验，中国已正式将“构建逆周期的金融宏观审慎管理制度框架，加强金融监管协调，建立健全系统性金融风险防范预警体系和处置机制”写人“十二五”规划。这表明我国已经充分认识到了构建宏观审慎性监管制度的重要性，但中国长久以来的金融分业经营和分业监管，以及熟悉宏观金融情况的央行缺失对系统重要性金融机构监管权等，都使该框架在中国真正建立和有效运行任重道远。基于国际金融危机的教训，认真总结国际金融监管改革的思路，比较分析金融宏观审慎监管的最新发展和未来趋势，深入剖析构建宏观审慎监管所面临的各种挑战，提出我国建立宏观审慎监管体系的主要着力点，有助于明晰我国适用宏观审慎监管制度中的许多认识问题。也有利于推动审慎监管在我国的构建和完善，对于保证宏观经济稳定、防范系统性风险、维护金融安全和稳定具有重要的研究价值。

二、宏观审慎监管发展的新趋势

(一)后危机时期国际金融审慎监管的发展现状

(1)危机爆发后，2009年4月2日结束的20国集团峰会宣布成立金融稳定理事会(FSB)作为全球金融稳定的宏观审慎监管国际组织。加强宏观审慎性监管，强化对系统性风险的预防和管理，成为国际金融监管改革的新趋势。20国集团领导人峰会责成FSB会同IMF、BIS以及巴塞尔银行监管委员会(BCBS)等国际标准制定机构，对加强银行资本和流动性标准、加强信用评级机构监管、建立系统性风险预警机制等方面提出了一系列改革措施，并在遏制危机的快速蔓延和恢复全球金融稳定方面收到了一定的成效。

一是强化国际资本监管框架，提高金融业抗风险能力。2009年7月，BCBS了《新资本协议市场风险修订案》和《交易账户新增风险资本计算指南》，明确规定了市场风险计量对证券化产品、再证券化产品、交易账户的资本要求，以解决这些产品的市场风险估计不足问题。2009年9月，FSB发表《改进金融监管报告》，提出了改革金融监管的一揽子方案，其中强化资本监管制度成为重中之重。

二是建立流动性风险计量标准，提高流动性管理水平。BCBS在重新审视2000年2月的《银行机构流动性管理稳健做法》的基础上，于2008年9月了《流动性风险管理和监管的稳健原则》，又于2009年5月了《压力测试实践和监管稳健原则》，明确了流动性风险管理的稳健框架和要素。提示压力测试应与公司治理和风险管理相结合并反映银行的整体风险状况。

三是强化对系统性重要金融机构(SIFIs)的监管，解决“大到不能倒”的难题。FSB已经制定了包括减少金融机构倒闭概率和影响、提高处置问题金融机构能力、减少关联性和风险传染等措施在内的政策框架。

四是完善场外衍生品市场监管，加快会计准则趋同步伐。按照G20匹兹堡峰会的声明，2012年底各成员国开始逐步实施新的金融监管制度，但会为此设定一个10至20年的过渡期。

(2)作为此次金融危机的始作俑者，美国在危机发生后不断加大宏观审慎监管力度，2009年12月通过的金融监管改革方案涉及的措施均指向对系统性风险的防范。美国政府在2009年6月17日公布了金融监管改革的白皮书，拟成立一个包含主要金融监管机构成员在内的“金融稳定监督委员会”(FSOC)，专职负责美国金融体系宏观审慎监管，同时对金融机构和大型关联性强的金融控股公司将分别设立更严格的资本金和风险拨备标准。与此同时，美国还采取了授权美联储负责系统性金融风险的具体监管、实施“沃尔克规则”、限制商业银行运用自有资金开展自营交易业务、扩充联邦存款保险公司(FDIC)的监管权和赋予其清算职责等一系列维护金融稳定的监管措施。

(3)作为全球最主要的区域经济体，欧盟建立的泛欧金融监管框架已经成为超范围内宏观审慎监管的重要典范。欧盟宣布成立了欧盟系统风险委员会(ESRB)，加强欧洲央行与各国监管机构之间的关系，识别、监控和预警整个金融体系内的系统风险。在微观层面上，在主要金融行业内设立三局即“欧洲银行局”、“欧洲保险与职业养老金局”、“欧洲证券与市场局”，以加强整个欧盟的金融监管和风险防范。

(4)2010年7月，英国财政部正式公布了一项金融监管改革方案的征求意见稿，此方案将根本性地改革英国的金融监管体制，其核心是赋予中央银行一英格兰银行集中的金融监管权。如：在英格兰银行董事会设立金融政策委员会(FPC)，专司宏观审慎管理；在英格兰银行下设审慎管理部，原有金融服务局(FSA)

同时废止；设立消费者保护及市场部；定期公布和报告宏观审慎监管和金融稳定状况，等等。

(二)国际金融审慎监管的新趋势

(1)强化对系统性风险的预防和管理。与单个金融机构风险相比，系统性风险具有复杂性、突发性、传染性、波及广、危害大等基本特征。金融危机的实质是系统性风险的爆发。次贷危机爆发后国际金融市场出现的严重的系统性风险，对金融监管中传统的微观审慎理念提出了严峻挑战。危机表明，对单个金融主体安全和稳健的监管不能充分保证整个金融系统的稳定，而且由于全球经济金融一体化使金融系统各组成部分的内在关联性大大加强，使风险的传播更加迅速且难以监控。如果不能从总体上有效管理金融风险，则很难从根本上确保金融体系的整体稳定。国际金融组织和各国的改革都重点关注了系统性风险的防范问题。各国均认识到：单个金融机构的稳健性既不是整个金融体系稳定性的充分条件，也不是必要条件。鉴于此，切实提高系统性风险防范能力，维护金融体系稳定成为本轮金融监管改革最重要的着力点。

(2)突出中央银行在金融稳定中的地位和作用。从历史的角度看，中央银行最初是为银行体系提供“保险”职责而产生的，承担了维护金融体系稳定的事实上的责任。实施货币政策和维护金融稳定是历史形成的、紧密相连的中央银行的两个基本职责。危机发生后。美国试图把美联储打造成为“金融监管超级警察”，欧盟赋予欧洲中央银行总体负责并决定ESRB的运作和决策，改组后的英格兰银行对宏观和微观审慎监管职责实现“一肩挑”。虽然金融危机后各国推出的金融监管体制改革方案对宏观审慎监管的组织安排各有不同，但都是改变同一级别监管机构之间的协调，切实加强了宏观审慎分析和信息共享所需要的沟通和协调机制。可以说，各国在建立宏观审慎监管体系的决心方面体现了共同思想：只有建立正式的机制和组织安排来强化央行和各监管机构之间的协调和合作，将央行的宏观经济分析和监管机构的微观监管信息有机结合，才能真正形成对系统性风险的分析、监测和评估。将中央银行纳入金融宏观审慎监管框架，并在其中发挥主导作用，已经成为国际金融组织和各国金融监管改革的关键内容。

(3)更严格和更大范围实施监管。美国对场外交易市场(OTC)和对冲基金、投资银行、私募股权基金和风险投资基金等类银行金融机构(又称影子银行体系)的监管松懈所导致的系统性风险的失控和危机处理过程的“信息失明”，也是此次危机快速恶化、扩散和蔓延的重要原因之一。这类机构的一个共同特点是杠杆率偏高，存在较大的流动性风险，与传统金融机构交织综合业务很容易引发系统性风险。不论是美国要求对冲基金和其他私募机构必须在证券交易委员会(SEC)注册后方可开展业务，及资产管理规模超过一定限额的所有金融衍生品交易都要按规定保存记录并定期汇报的举措，还是英国规定央行监管范围包括了在伦敦金融城营业的国外公司的新规，各国金融监管改革方案的一个突出的特点是，对监管范围强调“全面覆盖”。对原本游离在监管体系之外处于监管盲点的机构和业务置于公开的监管之下。G20伦敦峰会报告《强化稳健监管和提高透明度》提出，应将金融监管的范围扩大至所有具有系统重要性的金融机构、市场和工具，并应要求不具有系统重要性影响的金融机构、市场和工具也应具备注册资格或接受适当监督，还要特别考虑到非系统重要性机构的同质潜藏的系统性风险。宏观审慎监管范围应覆盖所有具有系统重要性的机构、产品和市场，已经成为危机后各国宏观审慎监管改革的普遍共识和重要手段。

(4)重视宏观与微观审慎监管齐头并进。宏观审慎监管是与微观审慎监管相对应的监管手段和方法，主要特点是将金融体系视为一个有机整体，以防范系统性风险为主要目的和避免的损失为最终目标，视金融机构之间的关系为重要且相关，在监管方法上强调逆周期监管、注重概率性和情景分析并以整个系统范围为单位实现自上而下的衡量方法，在内容上强调金融与宏观经济波动的内在联系，从而实现金融稳定并促进经济持续健康发展。建立宏观审慎监管体系并不意味着传统的微观审慎监管框架。有效的微观审慎监管是确保个体金融机构稳健运行、金融市场和金融体系稳定的根本保障。巴塞尔协议Ⅲ也并没有简单地抛弃资本、流动性等传统的微观审慎监管要求，如计提逆周期资本缓冲要求金融机构在信贷过渡增长、系统性金融风险上升时加以累积，以备经济下行时期使用，同样有助于平抑经济金融周期。如果说宏观审慎分析是在掌握可能影响整个金融体系的潜在不稳定因素，微观审慎分析就是寻找不稳定因素在个别金融机构的风险爆发点。宏观审慎监管如果不能一定程度上影响微观层面的监管，那它将没有任何意义，反之，微观审慎监管如果不考虑宏观层面因素，也不能有效地维护金融稳定。实现宏观审慎管理与微观审慎监管互为补充、有效结合，是维护金融稳定不可缺失的支柱。

(5)降低对经济的顺周期性。逆周期监管和顺周期监管正好相反，是指在经济景气时期，严格控制银行放贷规模，严格对银行的监管，减少贷款风险：在经济萧条时期，适度放宽对银行的监管，减少银行压力，让银行有更多生存空间。实践表明，实施跨周期的监管机制可以削弱经济周期的振幅，缓解银行融资渠道、融资成本与经济周期平行的传统规律，分散不同经济阶段的压力，从而熨平经济周期。危机表明，现行的金融监管标准和手段在一定程度上具有顺周期性，即信用风险产生于快速扩张时期，显现于经济衰退时期，但按照资本监管要求，经济上行时期资本要求下降，银行大量放贷，积聚风险，助长经济泡沫，经济衰退时期资本要求却上升，实施信贷紧缩，从而扩大了经济周期的波动幅度，最终加剧和导致金融体系的系统性风险爆发。为降低银行体系与实体经济之间的这种正反馈效应，巴塞尔委员会决定建立逆周期资本监管框架，出台了克服顺周期性效应的一揽子措施，主要是：采取使用长期违约概率、估算经济衰退期的对风险函数进行重新校定等措施降低最小资本要求的周期性波动；采用前瞻性的损失准备金制度；建立缓冲资本：控制信贷的过度增长。虽然理论界和实践中对巴塞尔资本协议Ⅲ在改变协议Ⅱ的顺周期性的程度上尚存一定争议，但构建逆周期金融监管体系以降低金融市场的波动性，减少对经济的顺周期效应，已成为国际金融组织和各国的共识，并成为国际金融宏观审慎监管的发展趋势。

(6)加强国际金融监管合作和协调。国际金融危机凸显国际金融监管合作的重要性和必要性。全球化在加速资源优化配置的同时，也扩大了危机的传播范围，加速了危机的传导速度。目前，IMF强调要加强政府与金融监管部门间的协调，欧盟已经着手加强成员国监管机构之间的合作，一些大型跨境金融机构还采取了监管团制度，即以金融机构母国监管者为主导者。联合其它东道国监管机构共同监管该机构。国际会计制度也在逐步统一之中，世界主要经济体已经开

始采用国际财务报告准则或趋同资本监管路线图。扩展国际监管合作的范围和水平，共同应对系统性风险，已经成为大势所趋。

三、我国实施宏观审慎监管面临的挑战

(一)系统性金融风险的防范实质上仍处于真空状态

与欧美国家的系统性风险主要来源于高杠杆率和关联交易及影子银行体系等带来的风险传染不同，我国的系统性风险更多地体现在政策变动风险、综合经营风险和微观个体商业模式的同质化风险。与系统性风险来源相对应，我国在系统性风险的防范上实质仍处于真空状态。一方面，在防范的理念上，强调“不出事”，忽视“羊群效应”，对我国许多金融机构现存特殊产权制度下公司治理决策机制上的弊端有可能导致的同质化重大风险缺乏有针对性的研究和改革思维，同时，尚未建立起包括注入流动性、处置问题资产、金融机构重组、问题金融机构退出等要素的金融危机应对机制。另一方面，在防范的措施上，强调评估，缺少预警，成本高昂，“时间换空间”方式置换不良资产大量存在，地方债务等风险长期积聚得不到释放，对潜在金融风险的救援迟缓甚至缺失，在对重点领域的系统性风险、系统重要性金融机构、新型金融机构的监管上还存在“监管空心”，信息系统建设和监管人才培养严重滞后。这些不足，亟待加快金融法规、制度和机制建设，多策并举加以解决。

(二)现行金融监管体制存在明显缺憾

在经济全球化的大背景下，构建宏观审慎监管框架是完善金融监管体系的关键环节。作为一种全新的监管理念，宏观审慎监管必须要有清晰的职能机构、明确的目标定位及独特的监管手段。我国金融监管体系在设计理论和运行实践上都存在着明显缺憾。在理论上，我国对系统性风险的防范还停留在“保持金融稳定”的层次。2003年修订后的《中国人民银行法》将人民银行的基本职责确定为“在国务院领导下。制定和执行货币政策，防范和化解金融风险，维护金融稳定”，但对人民银行维护金融稳定的职责权限、工具方法没有明确规定。不论是“三会”建立前后，还是国际金融危机发生前后，对人民银行在宏观审慎监管框架中的地位和职权、如何通过有效手段来实施宏观审慎监管及建立怎样一套机制对系统重要性金融机构实施差别化监管等等重大问题均没有任何法律支持。在实践上，我国维护金融稳定的手段单一，缺少协调机制，宏观审慎监管面临多头实施但难有实质性推进的境遇。改革开放以来，我国在金融稳定方面的举措主要依赖再贷款，基本属于“事后救火”，出了重大金融风险事件仍然是上报国务院拍板决定，这与金融宏观审慎监管所要求的强化预防、明确授权、信息共享、有效利用市场化手段处置问题机构等原则相去甚远。目前，银监会等监管机构均在推出各自监管领域的系统重要性机构和审慎监管框架，宏观审慎监管亟待明确职责、统筹规划和统一协调。

(三)宏观审慎监测分析的基本框架远未建立起来

宏观审慎监测分析是对金融业系统性风险进行识别、分析、评估和判断，从而发现系统性风险来源，发出风险预警，为采取宏观审慎监管政策提供依据。我国在宏观审慎监测分析方法和技术应用方面做了一些改革和推进，但总体上还未搭起框架，有效性和扩展性均处于较低水平。主要表现在：

一是缺乏系统性风险预警系统，早期预警处于空白，反映地方政府债务的融资平台贷款偿还率、反映非正常金融影响的地下金融综合冲击率、反映房地产市场泡沫程度的商品房空置率等市场风险敏感性指标远未纳入和得到系统监测。

二是尚未开展宏观压力测试。宏观压力测试也称为系统脆弱性压力测试，通过分析宏观变量的变动测试其可能对金融体系稳定性的影响。我国从上个世纪末开始推广进行银行或单个资产组合的压力测试，但尚未组织对汇率、利率、流动性、商品资产价格等非同质资产组合的汇总和综合比较方面的压力测试，因而对潜在的金融脆弱性估计缺乏系统测试和决策依据。

三是未根据经济金融运行变化及时扩大系统性风险监测范围。当前，有可能成为我国系统性金融风险的一些隐患尚未得到应有重视和未被列入系统性风险监测范围，如：非法集资；网上非法支付；地下股票委托炒作和地下期货；担保、典当、寄卖等行业管理运行混乱：以吸储为目的并未合法理出收益的委托理财业务，等等，加之从金融稳定角度对主要企业的日常流动资金状况监测机构和职能的缺失，都使监管当局对这些金融机构、市场和主要企业的经营变动情况不能实施动态监测和有效比对，从而无法跟踪其运行风险和做出总体判断。

(四)逆周期政策将对资本充足率提出了更高的要求

毋庸置疑，提高资本的质量、透明度和一致性将有效防范银行承担过多风险和增强银行体系稳健性，但也应看到，资本监管的逆周期调整将使银行业面临更严格的资本环境和产生长期的宏观经济成本。巴塞尔资本新规带给中国银行业资本监管的真正压力是改革后的资本监管制度安排能否充分反映单个银行乃至银行体系面临的风险。近年来，我国银行业资本充足率大幅度提升，平均资本充足率水平提高到2010年底的12.2％，同期核心资本充足率提高到10.1％。但也应清醒地看到，我国对银行资本监管的有效性不足，突出表现在主要商业银行资本充足率的大幅提高主要依赖财政注资等“外援”式的资本补充途径。商业银行重规模发展的业务成长模式对资本存在高消耗、低效益的发展倾向、高负债低流动性的经营状况加大资本运作风险。面对更加严格的资本监管国际标准、日益多元化和复杂化的银行业务结构及日趋国际化的银行业竞争环境，我国资本监管体系必须与时俱进，使资本监管由静态向动态扩展，由被动反映向主动预警转变，从结果向过程延伸，从而确保监管的有效性，为我国银行业长期稳健运行建立相对稳定的资本监管制度环境。

(五)金融市场的基础设施建设和金融交易的会计制度建设滞后

金融市场基础设施一般包括金融法律制度、支付结算体系、会计准则、金融中介、信用环境等内容。实施宏观审慎监管必须建设良好的配套环境。针对宏观审慎监管的要求，我国在金融市场的基础设施建设等方面存在明显不足。一是有关金融基础设施的立法不完善。比较突出的是金融机构的市场退出机制不畅问题，托管或指定收购等办法在一定程度上解决了投资人的利益保护问题，但问题金融机构的“隐形风险”无法通过金融市场得到有效释放，遗留风险资产的清收化解障碍重重，实施宏观审慎监管的难度进一步增大。二是社会信用环境建设步伐缓慢。长期以来，我国社会信用问题一直未能得到全方位重视，信用环境建设滞后。主要体现在社会征信范围狭窄，个人信用资料收集难，缺乏完整的信用资料，导致信用评级缺乏依据，逆向选择和道德风险容易产生。三是金融行业会计制度建设不能适应国际金融危机后的新要求。我国在国际金融危机发生后的很长一段时间内，未能充分借鉴国际上关于缓解公允价值会计准则的顺周期性的一些先进理念和可能采取的改进措施，对复杂金融产品的估值方法、

流动性风险溢价、使用公允价值存在困难的金融工具的估值调整等会计政策一直未能明确。

四、结论与建议

宏观审慎视角关注整个金融系统的稳定。随着中国的经济金融与世界的进一步融合和综合经营压力增大，中国必须加速构建宏观审慎监管框架，同时要坚持微观审慎监管与宏观审慎监管统筹兼顾。在构建我国宏观审慎监管框架时，在组织模式上，应明确央行在宏观审慎监管中的主导地位；在内容建设上，应以逆周期制度为核心，注重监管政策与货币政策之间的协调性，弱化经济的顺周期性，完善央行与监管机构之间的信息共享机制和金融稳定机制，实现宏微观审慎监管的有效结合；在工具手段上，应加强宏观审慎工具的创新研究，为防范系统性风险和实现金融稳定提供有效监管分析。

(一)明确中央银行在宏观审慎监管中的主导地位

明确组织框架是当前我国构建宏观审慎监管制度框架的关键，而明确宏观审慎管理的主导者又是关键之中的关键。一是必须尽快明确中央银行的主导地位。由于我国的人民银行担负的金融稳定和最后贷款人职责，更由于人民银行承担的支付手段和金融市场即时流动性的唯一提供者角色和在处理系统性风险和金融危机时具有的支付、清算、信息等优势，其担当宏观审慎监管主导者责无旁贷。二是建立监管协调机制，共同评判金融集团风险，提出风险控制措施，防止风险累积。

(二)优化宏观审慎管理框架下的货币政策体系

货币政策和金融监管政策的不连贯会影响宏观经济和金融体系的稳定，宏观审慎监管需要货币政策的配合与协调。一是注意政策区分，但又相互协调。不能把宏观审慎政策与货币政策混为一谈。中央银行在制定货币政策时，应从宏观审慎角度关注和跟踪信贷增长、大宗资产价格变化及银行杠杆率变动等情况，培育利率、汇率等非信贷渠道，金融监管则更多关注减少资本监管的顺周期行为，使得货币政策在经济衰退时依然有效。二是优化宏观审慎管理政策框架下的货币政策体系。首先，货币政策目标不仅仅是保持币值稳定，并以此促进经济增长，还应上升到维护金融稳定的高度。其次，结合宏观审慎监管目标，探索将杠杆率和存款保险纳入货币政策调控工具。第三，在控制通货膨胀和经济增长的双重目标下，通过货币政策逆周期调控机制建设，可以抵消由资本监管等措施带来的顺周期性。

(三)实现宏观审慎管理与微观审慎监管的有效结合

加强宏观审慎监管不能弱化微观审慎监管，微观审慎监管是基础，二者相辅相成，相互促进。当前，我国在宏微观监管的结合上：一是明确微观审慎监管方向。各金融业监管机构应在继续做好行业监管的基础上，树立宏观监管意识和整体风控意识，立法明确其在宏观审慎监管体系中的职责定位和风险管控角色，立规明确与中央银行在系统性风险防范方面的分工和配合，加强与其他职能部门和相互之间的沟通与协作，共同应对和防范系统性风险。二是挖掘微观监管指标的宏观审慎监管内涵。如要求计提逆周期资本缓冲，可使金融机构在贷款过度增长、系统性风险上升时加以累计，以备在经济下行时期使用，同样有助于平抑经济金融周期。三是实施横截面监管(Cross Sectional Regulation)，即对有可能引起系统性风险的微观行为实施更严格的监管。如对可能影响全局和产生系统性风险的房地产信贷实施严格控制，避免资产价格下跌时使银行及借款人遭受惨重损失。

(四)创新和发展宏观审慎监管工具和监测分析框架

相对于货币政策工具来讲，宏观审慎监管工具在应对金融脆弱性和系统性风险方面更具针对性。国际金融组织及主要经济体对宏观审慎工具的研发态度积极但进展缓慢且缺乏统一适应性。此种情况下，我国在发展宏观审慎监管工具上应针对管理重点选择开发方向。改变和缓解金融对经济的顺周期性是当前我国宏观审慎管理的重点，围绕这个重点，在纷繁复杂的宏观工具开发项目中，应根据信贷／GDP比例对其长期趋势的偏离值(GAP)来建立逆向资本缓冲制度，提高交易账户的资本金要求；严格执行并不断提高杠杆率等最新实施的银行监管新标准；根据经济周期建立前瞻性的动态拨备制度和增强金融体系的风险吸收能力；从提高附加资本要求、提高杠杆率、提高倒闭处置能力等方面对系统重要性机构实施差别化监管政策；抑制金融机构资产负债过度扩张、杠杆程度的非理性增长，从而有效防止系统性风险的不断累积。开发工具是为了更好地分析、监测和评估，这就需要建立宏观审慎监测分析框架，以求发现系统性风险来源，发出风险预警，为宏观审慎决策提供依据。根据我国的金融监管实际和需要，在宏观审慎监管分析框架的搭建上：应积极构建早期风险预警系统。按照时间先行和系统关联性的标准选取预警指标，从而及时发现影响金融稳定的潜在风险：稳妥开展系统脆弱性压力测试，测试评估来源于汇率、利率、资产价格等变动因素，对具有内在联系的经济、金融部门间的风险和潜在脆弱性进行评估；渐进扩展系统性风险监测范围，提高前瞻性风险识别能力。

(五)构建金融监管信息共享及应急处置机制

金融危机表明，只有宏观审慎管理机构和金融业监管机构之间、宏观监管部门与其他各部门之间充分协调与沟通，才能保证数据和信息的共享和利用。才能在风险来临时做出迅速反应和做出果断决策。我国在金融监管信息共享与应急处置方面欠账较多。当前，一是夯实数据基础，建立宏观监管共享数据库，形成统一集中的金融信息来源，实现金融信息资源共享；二是明确信息共享原则，以法规形式明确人民银行、财政部、发改委、各金融监管部门之间信息共享的原则、标准、方式、质量及法律责任；三是加强国际信息交流，我国应加强与各国金融监管当局在防范系统性风险的研究成果和信息共享方面的合作。

第9篇：宏观经济风险范文

关键词：商业银行；信用风险；宏观压力测试

一、引 言

自20世纪70年代末到21世纪初，全球有93个国家先后爆发了112次系统性银行危机。尤其90年代以来频频爆发的金融危机——如1987年美国股市崩盘、1994年美国利率风暴及中南美洲比索风暴、1997年亚洲金融危机、1998年俄罗斯政府违约事件，特别是2007年春季开始的次贷危机最终演变为2008年的全球金融风暴，波及范围之广，影响程度之大，史无前例。它们不仅使一国多年的经济发展成果毁于一旦，还危机到一国的经济稳定，对全球经济也产生了强大的冲击。［1］

收稿日期：2008-07-05

项目资助：本文受到西安交通大学“985工程”二期资助（项目编号：07200701），国家社会科学基金（08djy156）资助。

作者简介： 李江（1962-），湖南省湘潭市人，金融学博士，西安交通大学经济与金融学院副教授，

硕士研究生导师，研究方向：金融风险管理；刘丽平（1982-）,女，河北省承德市人，西安交通大学经济与金融学院硕士研究生，研究方向：财务预警。

金融系统的宏观压力测试是一类前瞻性分析的工具，用于模拟“异常但合理” 宏观经济冲击对金融体系稳定性的影响，可以帮助中央银行识别金融体系的薄弱环节，有助于各方理解金融部门与宏观经济之间的联系，同时提高中央银行和金融机构的风险评估能力。因此，受到各国金融监管当局的重视，逐渐成为检验一国银行体系的脆弱性，维护金融稳定的首选工具。在金融全球化的趋势下，随着我国金融市场的完全开放，我国金融业和国际金融市场的逐步融合，是否拥有一个稳定和富有竞争力的银行体系对于

世界各地的学者，运用上述模型框架进行了大量的实证研究。vlieghe g［15］对英国银行体系累加的企业违约概率进行建模估计，发现gdp、实际利率和真实工资水平具有较显著的解释能力。bunn p,cunningham a和drehmann m［16］曾使用probit模型来测算英国企业部门的贷款违约风险。boss m［17］针对加总的企业违约概率估计出宏观经济信贷模型来分析澳大利亚银行部门的压力情境，结论说明工业产值，通货膨胀率，股票指数，名义短期利率和油价都是违约概率的决定因素。marco m 、sorge、kimmovirolainen［18］利用wilson模型框架对芬兰银行系统的信贷违约概率进行了宏观压力测试分析。结果证明在压力情境下，违约概率（pd, portability of default）的蒙特卡罗模拟分布明显异于常态分布，其var值远高于基期的测算值。jim wong,ka-fai choi和 tom fong［19］建立了香港零售银行面对宏观经济波动的信贷风险宏观压力测试框架。模型框架中引入的宏观经济变量包括：国内生产总值（gdp），利率（hibor），房地产价格（re）和大陆的gdp。同时用宏观压力测试评估了香港银行体系的贷款资产和住房抵押贷款风险暴露。压力情境的设定模拟了亚洲金融危机时发生的宏观经济波动，并分别引入了测试模型。结果表明在置信水平90%时，在所有压力情境下有些银行仍然能够盈利。这意味着目前银行系统的信用风险较稳和。当var取99%的置信水平这一极端情况时，一些银行出现了巨额损失，但这类事件发生的概率极低。

hoggarth g和whitley j［20］与drehmann m hoggarth， g logan a， zecchino l［21］在他们的研究中引入了英国在fsap框架指引下宏观压力测试的执行结果和方法，在压力情境的设定方面采用在险价值框架下的蒙特卡罗模拟法。jones m t, hilbers p和slack g［22-23］提供了宏观压力测试的更一般的非线性的方法。worrell d［24-25］ 讨论了一个将早期预警系统，金融健全性指标和宏观压力测试整合的方法。

一些学者研究将信用风险和市场风险整合测量，例如 allen l 和 saunders a［26］尝试将宏观经济因素整合进信用风险的测量模型。而最近的一些文献如pain d、vesala j［27］和gropp等人［28-29］则是引用wilson 的宏观信用模型分析了宏观要素对银行的债务人的信用质量的影响。而wilson 的模型的一个替代选择则是merton 的公司层面的结构模型. gray d、merton 和bodie［30］将这一框架扩展至研究主权违约风险。derviz a 和kadlcakova n ［31］将商业周期的影响整合进一个具有结构模型和简化模型特征的复合模型。drehmann m、manning m［32］和pesaran m h等［33］在利用merton模型框架的宏观压力测试中研究了违约概率和宏观经济变量的非线性关系。benito a,whitley j和young g ［34］将基于衡量违约概率的merton模型融入针对模拟个别企业违约的probit模型。他们发现merton模型方法比仅仅依靠企业的财务数据的模型效果更优。

还有一些文献使用不良贷款，贷款损失额或者复合指标与宏观经济因素整合成矩阵向量来测算金融体系的稳定性。hanschel e和monnin p［35］针对瑞士银行系统构建了一个复合压力指标，该指标综合了金融不稳定的市场指标和银行资产负债表上的衍生变形指标。kalirai h 和 scheicher m［36］针对对澳大利亚银行体系累加的贷款损失，通过涉及广泛的宏观经济变量的模型进行了时间序列的回归估计。这些宏观经济变量包括国内生产总值、工业产值缺口、消费者价格指数、货币供给增速、利息率、股票市场指数、汇率、出口额和油价。

（三）国内外研究述评

目前国外开展的关于银行稳定性评估的实证研究十分丰富，其中挪威和芬兰中央银行的研究对金融系统的评估最具综合性。稳定性评估的目的在于，对银行体系的健全状况和抵御系统性金融危机的能力进行定量和定性的客观评价。为此采用了金融稳健指标分析（financial sound indi cators)和压力测试的方法，对宏观经济环境中例外但有可能发生的冲击（shock）情境进行模拟，来量度和评估银行体系在遇到冲击甚至遇到金融危机时，保持稳定（即银行保持基本运营不会发生突变）的能力。

而国内对于银行体系的稳定评估的实证研究都偏重于评价银行体系的稳定性，对在抵御不确定性风险的能力评估并未涉及。目前我国关于宏观压力测试的研究才刚刚涉及，孙连友［37］，高同裕、陈元富［38］等学者对宏观压力测试进行了理论上的探讨，但多为国外文献的整理或综述，未能进一步的发展和深入。尤其在模型研究方面，仅仅停留在介绍早期国外学者的模型框架和较为成熟的各国宏观压力测试手册指引中的操作流程。其内容多为宏观压力测试的必要性、目的作用、所用方法、国内外的具体实践等，未能有很系统和深入的介绍，而对多种宏观压力测试模型的介绍和分析尚无涉及。

在实证方面，熊波［39］通过建立宏观经济因素的多元logit回归分析，并对结果进行假设情境的压力测试分析。得出的结论是， 国内生产总值和通货膨胀率这样的宏观经济变量的确是影响

图1 压力测试流程图

（二）模型的设定

本文将在wilson、boss和virolainen研究框架的基础上建立适合我国银行系统信用风险评估的宏观压力测试模型。首先借鉴国外研究成果中关于宏观经济因素和贷款违约率之间的非线性关系设定。在此基础上使用logit方程将贷款违约率转化为宏观综合指标，以指标作为因变量与宏观经济因素进行多元线性回归分析，使得这一指标能够很好地利用各宏观经济指标所提供的信息。在模型中宏观经济因素的选择方面，参考国内外学者实证研究中模型的自变量，结合我国数据统计和披露特点等制约因素选取适合的宏观经济变量来构建模型。

yt=ln1-pdt[]pdt（t=1, 2…, n）（2）

yt=α0+α1xt+…α1+mx1-m+β1yt-1+…+βny1-n+μt（3）

xt=0+1xt-1+…+px1-p+φ1yt-1+…+φqyt-q+εt（4）

pdt代表t年度的贷款的平均违约率，y是一个反映宏观经济状况的综合性指标，也可以将它理解为是反映银行体系违约概率和各宏观经济变量的关系的“中介指标”，x代表宏观经济变量。在利用历史数据进行模型估计时，通过处理的违约概率值代入（2）就可以得到估计的综合指标的估计值。将其带入（3）就可以估计出宏观方程的系数，并以此估计出的方程作为进行宏观压力测试的基础。而在执行压力测试的时候，通过压力情境的设定，用不同方法得到的各相关宏观经济变量值代入估计出的（3）就可以得到压力情境下的y，再通过（2）就估计出了压力情境下的银行系统的违约概率。

公式（2）就是对贷款违约率进行logit回归分析，pdt表示t年度的贷款的平均违约率，yt表示一系列宏观经济变量的综合指标。

公式（3）是反映各宏观经济变量与综合性指标yt的关系的方程，本文采用多元线性回归的方法来模拟变量之间的关系。其中xt=(x1,t,x2,t…xl,t)′是l×1阶列向量，代表l个宏观经济因素构成的列向量；μt是方程的随机扰动项。截距α0是一个l×1阶列向量；系数α1,α2…α1+m分别代表l×1阶向量，系数β1…βn是l×n阶矩阵向量。

公式（4）是关于各宏观经济变量的时间序列模型。考虑到宏观经济因素采取的时间序列数据，可能存在变量的滞后性，因此对各宏观经济变量进行p阶自回归分析，剔除模型中的序列相关性。在（4）中，0是l×1阶的列向量, 1,…,p都是l×1阶矩阵向量，φ1,…φq是l×q阶矩阵向量，随机误差εt都是l×1阶列向量。

在这个模型中，假设μt和εt是序列不相关的，并且分别服从方差协方差为矩阵∑μ和∑ε的正态分布。其中μt和εt相关的方差协方差矩阵为∑μ,ε。

在 wilson（1997）和virolainen（2004）提出的框架中，yt仅仅与xt有关，而本文模型的设定更符合实际情况，yt不仅与xt相关，考虑到宏观冲击的时滞效应，yt还与其滞后期的值yt-1,…,yt-n有关。

从（4）可以看出，模型不仅考虑到了宏观经济变量值之间的相互影响，模型的设定考虑到了金融体系对宏观经济波动的回馈效应。将银行的表现对经济的反馈影响通过在宏观因素变量的自回归方程中引入综合变量来实现。通过各行业综合指标y的前期值对各宏观经济变量的影响设定来反映现实世界中的金融与经济发展的相互影响关系。

（三）变量选取

1.解释变量

根据各国的实证研究经验和我国银行体系业务发展特点，本文模型的变量选取1990～2006年的年度数据，主要考虑到数据的可得性、宏观经济统计的特征以及经济冲击发生的持续时间来决定的。鉴于研究的宏观层面，从数据的可得性及计算量考虑，本文的宏观模型是基于整个经济体系的，因此各宏观经济变量将不采用各经济部门的统计值，而是采用本国的整体水平的统计值。

本文选取八个宏观经济变量作为解释变量：

ngdp—国内生产总值名义年增长率；

rgdp—国内生产总值实际年增长率；

nr—一年期存款的名义基准利率；

rr—一年期存款的实际基准利率；

nlr—一年期流动资金贷款的名义平均利率；

rlr—一年期流动资金贷款的实际平均利率；

cpi—居民消费价格指数；

re—房地产价格指数；

2.被解释变量

本文选取违约概率作为评估信用风险的指标，银行系统的信用风险主要表现为贷款资产的违约风险。违约率水平是评估银行贷款质量的最直接的指标，违约风险可以用借款人在规定期限内的违约概率度量。virolainen k对芬兰银行系统的违约概率进行的宏观压力测试分析中，对违约概率指标采取如下方式赋值：在研究时段内，某行业的破产机构数量与总的机构数量的比率为银行体系面对的违约率。jim wong、ka-fai choi和tom fong［19］建立的香港零售银行面对宏观经济波动的信贷风险压力测试框架中，违约概率是逾期3个月以上的贷款额与总贷款额的比率。本文选取四家国有商业银行和交通银行、招商银行、光大银行等十家股份制商业银行的信贷数据作为样本，以平均的逾期贷款率代表贷款违约率，即以年末样本银行的总逾期贷款额与总贷款余额的比率。其中，1990、1991、1992三年的各样本银行的详细数据欠缺，因此本文根据各类媒体披露的总的逾期贷款的变动率和贷款额的变动率计算出了这三年的逾期贷款率，其他各年份的详细数据均来自

（二）宏观压力情境的设定及其结果

本文选择情境分析作为执行压力测试的方法。针对模型所选取的宏观经济变量，我们设定两个压力情境：一种是gdp增长突然放缓的情境；一种是cpi上升到较高的水平（5%以上）。对于各种压力情境下，反映压力的宏观经济变量的变动幅度，可以通过以往的历史相似情境数据或历史经验直接进行人为的设定。而本文在对银行体系遇到极端情境进行构建之前，利用时间序列模型对解释变量ngdp、cpi进行了2008～2010年的简单arma模型预测，作为我们构建的参考基准情境（baseline scenario）。

从表2可以看出，在设定的两种压力情境下，我国的银行体系的信贷风险明显增加，从模型预测估计出的贷款违约率都有不同幅度的增加。随着国民生产总值增速的大幅降低，贷款违约概率增大，但幅度较缓。而随着通货膨胀率的骤增，违约概率出现大幅度的激增。这充分说明在压力情境下，宏观经济变量对银行系统信贷违约概率的冲击效应非常显著。从而判断，通货膨胀率的同等幅度波动对银行体系信贷违约率值的影响更大。

五、结论及建议

本文在对比分析国外成熟模型的基础上，构建了适合我国经济环境的宏观压力测试模型。首先本文借鉴了国外研究成果中关于宏观经济因素和贷款违约率之间的非线性关系设定。在此基础上使用logit方程将贷款违约率转化为宏观综合指标y，以指标y作为因变量与宏观经济因素进行多元线性回归分析，使得这一指标能够很好地利用各宏观经济指标所提供的信息。在模型中宏观经济因素的选择方面，参考国内外学者实证研究中模型的自变量，结合我国数据统计和披露特点等制约因素选取适合的宏观经济变量来构建模型。借鉴已有研究成果中在选择信贷风险的评估指标方面的做法，以逾期贷款率作为模型中反映银行体系信贷风险的指标。