基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究.pdf
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1、金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)66一、引言防范化解系统性金融风险是金融工作的永恒主题。近年来,由于新冠肺炎疫情冲击和国际经济形势复杂严峻,当前我国地方政府债务风险、房地产市场风险、个别金融控股集团关联风险等风险隐患快速积累,防范和化解系统性金融风险工作依然面临重重困难。2022 年 10 月,党的二十大报告明确指出,要加强和完善现代金融监管,强化金融稳定保障体系,守住不发生系统性风险底线。习近平总书记也多次强调要把防范化解系统性金融风险放在更加重要的位置。对系统性金融风险进行测度是防范化解风险的前提,目前各界对系统性金融风险的识别和测度不断深入,但仍未形成共识。资金
2、流量核算起源于美国,目前已成为联合国统计署发布的国民经济核算(SNA)五大体系之一。资金流量表是资金流量核算结果的呈现,能够反映国民经济各部门之间在一定时期内的资金往来或交易的总量、结构和流向。近年来,国内收稿日期:2023-03-13作者简介:田龙鹏,博士,中国人民银行湖南省分行,研究方向为宏观经济增长、金融风险。李珊,中国人民银行湖南省分行,研究方向为货币政策、数字货币。基于资金流量表的我国系统性金融风险指数测度研究 田龙鹏 李 珊摘要:本文基于我国 20012020 年资金流量表数据,使用风险传染网络模型方法,对我国部门间金融风险传染效应进行分析,并测度了我国系统性金融风险指数。研究发现
3、,金融部门是我国部门间金融风险传染的主要承担者;我国宏观金融网络的稳健性在党的十九大后明显增强,各部门引发的风险传染总损失效应整体呈震荡波动态势,但 2018 年以来总损失效应明显低于之前的平均水平;本文测算出的系统性金融风险指数与 M2/GDP 的走势在多个时间点较为吻合,其对于防范化解系统性金融风险具有前瞻性预警作用。基于此,本文从加强对金融部门的风险监测与管理,加强对政府部门和国外部门的风险监测,进一步完善宏观审慎政策框架等方面提出政策建议。关键词:资金流量表;金融风险传染;系统性金融风险指数中图分类号:F832文献标识码:A文章编号:1007-0753(2023)08-0066-12外
4、基于资金流量表的应用研究日益广泛,其对制定宏观调控政策发挥着重要作用。鉴于此,本文探索使用中国人民银行发布的20012020 年资金流量表数据,借鉴列昂惕夫投入产出分析法,测度出国民经济各部门之间的金融风险传染效应,并通过构建概率密度函数,最终测算出系统性金融风险指数,为前瞻性防范化解系统性金融风险提供信息支撑。二、文献综述准确把握各部门的资金流动和资金关联情况是开展金融风险研究的前提(刘晓欣和熊丽,2021)。为此,国内外学者在编制资金流量表、资金流量矩阵、资金流量模型方面开展了大量相关研究,为从资金流量视角测算系统性金融风险奠定了坚实的基础。一是关于编制资金流量表和资金流量矩阵的相关研究。
5、资金流量账户概念由 Copeland(1947)首次提出,他使用编制的资金流量表对美国经济中的货币运行情况进行了统计描述,为美国经济金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)67政策制定提供了重要参考。之后,资金流量核算及账户编制方法在世界各国迅速推广并不断完善。Roe 和 Stone(1971)编制了基于投入产出的 U-V型资金流量表,建立了资金供需均衡模型,分析了资金关联效果。Tsujimura 和 Mizoshita(2003)介绍了使用资金流量账户数据编制资产负债流量矩阵的方法(简称 ALM),并利用 ALM 的列昂惕夫逆矩阵来评价日本的货币政策。我国学者也在编制资金流
6、量表和资金流量矩阵方面进行了系列探索。王洋和柳欣(2008)从企业的现金流量表出发,通过加总形成了包含居民、企业、政府和银行四大经济主体的宏观资金流量表。李宝瑜和张帅(2009)先是编制了我国 2000 年和 2005 年的“部门 交易”及“交易 部门”资金流量矩阵表,然后基于设定的模型,编制了“部门 部门”矩阵表,解决了常规统计中无法获得部门间金融资金流量数据的问题。马克卫和李宝瑜(2015)将社会核算矩阵(Social Accounting Matrix,SAM)划分为投入产出表、国民收入流量表、金融资金流量表;先分别建立三个模型,然后将其链接起来,形成一个反映国民经济所有环节乘数关系的模
7、型系统;利用 2012 年的 SAM 数据,举例说明其在实际经济分析中的应用。还有部分学者研究和编制了国际资金流量表和矩阵(石田定夫,1993;王涛,2015;张南,2016;李宝瑜,2017)。二是关于资金流量模型的相关研究。基于资金流量表和资金流量矩阵编制方法和数据,学界进一步探索出了几大类资金流量核算分析范式下的相关模型。第一类是仅将资金流量表作为数据来源。李扬和殷剑峰(2007)基于 19922003 年中国资金流量表,从收入分配和部门储蓄倾向等两个方面对居民、企业和政府等国内三个部门的储蓄率进行了比较分析。肖文和周明海(2001)、潘文轩(2018)、杨巨和方恬(2020)、张车伟等
8、(2020)则分别基于不同年份的资金流量表研究了我国收入分配格局演变趋势。易纲(2020)运用资金流量表数据,对过去十几年来中国金融资产结构的变化进行了分析,并从资源配置和风险承担角度测度了金融资产风险承担者的分布。第二类是符合资金流量核算原则的存流量一致性模型(Stock-Flow Consistent Model,以下简称 SFC 模型)。该模型的主要特征包括:存量与流量核算的一致性、各部门的行为决策相互影响和关联、历史时间、过程理性、货币和金融对实体经济运行的重要性(Godley 和 Lavoie,2007;Caverzasi,2013;柳欣等,2013)。张云等(2018)将 SFC
9、模型与 DSGE 模型进行比较后认为,SFC 模型在货币、信贷、财富、生产和分配方面提供了一体化的处理方法,能够更好地分析现实经济体系中的货币政策、金融化、杠杆和收入分配等问题。温博慧等(2015)结合SFC 模型和未定权益分析法,从宏观审慎中宏微观与时间截面两组维度的角度,研究了资产价格波动冲击下中国银行体系的网络抗毁性。王博和宋玉峰(2020)基于 SFC 模型视角,构建了一个“气候变化政策响应经济增长金融稳定”的传导路径,研究了气候变化的转型风险对宏观经济和金融稳定的影响。第三类是借鉴投入产出分析法开展的研究。胡秋阳(2010)设计并编制了中国投入产出式资金流量表,借鉴投入产出分析模型构
10、建了资金关联模型,考察了部门之间、项目之间、金融交易与实物交易之间通过金融交易形成的资金关联结构和乘数效果。张云等(2018)基于中国投入产出式宏观资金流量表和资金关联模型,定量分析了发生在政府部门的局部债务违约,经由国民经济各账户之间的资金关联发生扩散和波及,从而对国民经济各部门的资金筹措和资金运用产生的结构性影响。三是基于资金流量表开展的系统性金融风险测度的相关研究。国内外学者对如何准确地测度系统性金融风险进行了大量研究,包括对金融系统整体风险的测度,对特殊金融机构风险的测度以及对金融风险传染效应的测度(Brownlees 和 Engle,2017;方意等,2019;Gandy 和 Ver
11、aart,2017),而基于资金流量表开展的系统性金融风险研究大多从金融网络与风险传染效应着手。金融网络与系统性风险的关系取决于负面冲击的大小:在小于临界值的负面冲击下,金融网络使金融体系更具韧性;在大于临界值的负面冲击下,金融网络可能成为系金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)68统性风险和不稳定的来源(Acemoglu 等,2015)。宫小琳和卞江(2010)较早使用 2007 年资金流量表(金融交易账户)数据,建立了国民经济各部门间的金融关联网络模型,揭示了负面经济冲击在部门层面循环传导的轨迹,量化了各部门在各传染轮次中的损失量,为应对系统性金融风险提供了较早的实证支
12、持。张南(2013)将中国的资金流量表调整为矩阵式资金流量表,分析了部门间资产与负债的基本特征,进而应用列昂惕夫逆矩阵建立了部门间金融风险的波及效应模型并展开乘数分析,给出了各项金融交易风险波及的排序,解析了系统性金融风险对中国金融整体的最终波及效应。刘晓欣和张艺鹏(2019)首次构建出 20002017 年“部门 金融工具 部门”的三维投入产出式资金流量表,研究发现因不同工具转化为债权而引发的债务扩张推动了经济脱实向虚,加剧了金融风险。高慧颖等(2022)使用20172020 年我国资金存量表测算了各部门间风险传染效应,并借鉴 Silva 等(2014)的方法进一步测算了系统性金融风险指数。
13、综上所述,从资金流量视角测算系统性金融风险的方法充分考虑了部门间资金流动情况及部门间风险传染特征,在测算系统性金融风险方面具有天然优势。但是现有研究也存在一些不足:一方面,现有文献侧重于比较不同部门在风险传染中的地位或作用,较少进一步构建指数反映整体的系统性金融风险状况;另一方面,疫情以来我国宏观杠杆率呈现阶段性上升趋势,但现有研究较少使用资金流量数据对疫情以来我国的系统性金融风险变化进行测度。本文的创新之处主要体现在以下两方面:一是在研究方法方面,现有研究较多比较各部门在风险传染中的作用,本文在 Silva 等(2014)基础上进一步改进了系统性金融风险指数的测算方法,本文测算方法更加符合经
14、济实际,科学性更强,是对现有基于资金流量方法进行系统性风险测算研究的有益补充。二是在数据使用方面,现有研究基于资金存量表测算了我国系统性金融风险指数,但由于我国资金存量表仅公布了 2017 年以来的数据,且测算出的系统性金融风险为存量风险,无法体现一段时期内风险的动态变化,本文使用20012020 年的资金流量表数据,测算出较长时期内我国系统性金融风险的动态变化,并通过与其他风险测算方法得出结果的相互印证,更好地证明本文测算方法的有效性。三、基于资金流量表的系统性金融风险指数测度方法现有公布的资金流量表为“部门工具”形式,而基于投入产出法,需使用“部门 部门”形式的资金流量矩阵(即为“从谁到谁
15、”矩阵,以下简称 WTW 矩阵)。因此,借鉴张南(2013)的方法,首先基于现有资金流量表数据,按照一定的比例关系,推定出部门之间的资金交易数据。其次,编制出 WTW 矩阵后,列出基于投入产出方法的部门间金融风险传染效应测算方法。最后,构建基于五部门风险传染网络的系统性金融风险指数。(一)WTW 矩阵编制目前,中国人民银行发布的资金流量表中的行表示各机构部门,包括住户部门(HH)、非金融企业部门(NFC)、广义政府部门(GG)、金融部门(FI)和国外部门(RoW)五个部门。列表示各交易项目(金融工具),包括通货、存款(表 1中合并为通货与存款)、贷款、债券、股票等十七个大项三十四个小项金融工具
16、(2020 年资金流量简表如表 1 所示)。在各部门内部根据资金投向和资金来源分别列出了运用和来源。资金流量表的编制遵循复式记账原则对任一金融工具,各部门资金运用之和等于资金来源之和,最终国民经济所有部门的资金运用之和等于资金来源之和;但对单一部门而言,由于可能存在净金融投资,故其资金运用之和不一定等于资金来源之和。本文借鉴国际标准的资金流量表中的做法,将资金运用称为资产,资金来源称为负债。要编制资金流量 WTW 矩阵,需知道每一项金融工具的部门间资金流动情况。由于数据源限制,本文借鉴张南(2013)的做法,使用推定方式估算单一金融工具的部门间资金流动情况。总体原则是假定各部门对资金来源方的某
17、一单一金融工金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)69具按照相同的比率筹资,称为负债比例系数,负债比例系数=部门持有某类金融负债/某类金融负债合计;金融资产的运用方按照该系数将资金投向至各部门,资产运用方部门运用该类金融资产额=负债比例系数 该部门持有的同类金融资产。具体分为两种情况:第一种情况是对某一金融工具,仅一个部门持有负债,多个部门持有资产,此时部门之间的资金流动关系简单直接,对该单一金融工具而言,WTW 矩阵如表 2 所示,行方向为各部门的资金运用,列方向表示各部门的资金来源。第二种情况是对某一金融工具,多个部门持有负债,同时多个部门持有资产。如对于表 1 中的股
18、票,企业部门发行的股票金额(负债)为 12 333 亿元,而股票项目的负债总额为 23 415 亿元,则企业部门发行股票的负债比例为 0.53(12 333/23 415)。从资金运用看,持有股票资产的部门分别为住户、企业、政府、金融及国外部门,所以各部门持有的企业发行的股票资产等于该部门持有的所有股票资产乘以企业发行股票的负债比例 表 1 2020 年资金流量简表 单位:万亿元部门住户部门非金融企业部门广义政府部门金融部门国外部门总计交易项目运用来源运用来源运用来源运用来源运用来源运用来源净金融投资9.6-2.5-8.33.2-2.00.0资金运用合计18.312.30.536.42.469
19、.9资金来源合计8.714.88.833.24.469.9通货与存款12.77.60.2-0.120.10.60.821.021.0贷款8.69.60.318.4-0.6-0.20.418.218.2未贴现的银行承兑汇票0.20.20.20.20.40.4保险准备金1.80.1-0.32.11.91.9金融机构往来2.20.9-0.40.81.81.8存款准备金-0.2-0.20.0-0.2-0.2债券-0.1-0.03.90.18.416.75.00.60.017.317.3股票0.31.11.20.00.50.20.40.92.32.3证券投资基金份额1.01.40.10.53.31.53
20、.33.3其他(净)2.50.10.7-0.40.00.0-3.8-0.20.0-0.0-0.6-0.6直接投资0.81.51.50.82.22.2其他对外债权债务0.30.00.40.20.30.70.41.21.2国际储备资产0.20.20.20.2国际收支误差与遗漏-1.2-1.2-1.2-1.2注:作者根据中国人民银行官网发布的 2020 年资金流量表(金融账户)简化了国内合计项目和部分数值子交易项目,可能因小数点省略问题,导致子项相加与总和存在一定误差。表 2 单一金融工具 WTW 矩阵表部门住户部门非金融企业部门广义政府部门金融部门国外部门住户部门X非金融企业部门X广义政府部门X金
21、融部门X国外部门X金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)700.53,比如,住户部门共持有股票资产 3 319 亿元,则其中持有企业发行的股票资产为 1 748.2 亿元(3 3190.53)。同理,可分别计算得出各部门持有的金融部门、国外部门发行的股票份额(见表 3)。由此得到每一项金融工具的 WTW 矩阵表,然后将各项金融工具的 WTW 矩阵表进行加总,即可得到所有金融工具的 WTW 矩阵表。(二)部门间金融风险传染效应的测度方法Leontief(1936)首次提出了投入产出分析法,该方法主要基于投入产出表数据研究行业间、产业间的投入产出关联关系。由于国民经济各部门之间
22、的联系与各行业之间的投入产出关系具有较多类似之处,越来越多的学者开始借鉴该方法开展部门间金融风险分析(张南,2013;张云等,2018;刘磊和张晓晶,2020),并取得了较好的分析效果。基于此,本文尝试运用编制的 WTW矩阵,借鉴投入产出法来测度部门间的金融风险传染效应。1.构建部门间风险传染矩阵WTW 矩阵是构建风险传染矩阵的基础,矩阵中的部门类似于投入产出分析表中的行业,金融工具类似于投入产出表中的商品。投入产出表中,各行业的总产出等于总投入,为使得五部门的风险传染矩阵遵循这一原则,本文在 WTW 矩阵表中增加了两行两列,两行为净资产与列和,两列为净负债与行和,行与列分别对应投入产出表中的
23、总产出与总投入。但是由于各部门的资产合计与负债合计通常不相等,为满足平衡关系,借鉴张南(2013)的做法,在不改变原 WTW 矩阵数据关系的前提下,本文定义行和与列和为单一部门的资产合计(Ai)与负债合计(Di)两者中的较大值。五部门风险传染矩阵如表 4 所示。表 4 中,Xij反映了各部门之间的资金往来关系,从行方向看,Xij表示 i 部门对 j 部门的投资(资产);从列方向看,Xij表示 j 部门对 i 部门的负债(即j 部门从 i 部门获得的融资额)。如 X41,从行方向看,表示金融部门对住户部门的贷款;从列方向看,表示住户部门从金融部门获得的借款。Si为i 部门的资产运用之和,Ui为
24、i 部门的资产来源之和,NDi为 Si与 Ai之差,NAi为 Ui与 Di之差,表 3 股票交易 WTW 矩阵表 单位:亿元部门住户部门非金融企业部门广义政府部门金融部门国外部门住户部门1 748.2290.21 280.8非金融企业部门5 616.8932.14 114.5广义政府部门183.330.4134.3金融部门2 455.5407.61 799.1国外部门2 330.2386.81 707.3合计12 334.02 047.19 036.0表 4 五部门金融风险传染矩阵部门住户部门非金融企业部门广义政府部门金融部门国外部门资产合计净负债行和住户部门X11X12X13X14X15A1
25、ND1S1非金融企业部门X21X22X23X24X25A2ND2S2广义政府部门X31X32X33X34X35A3ND3S3金融部门X41X42X43X44X45A4ND4S4国外部门X51X52X53X54X55A5ND5S5负债合计D1D2D3D4D5净资产NA1NA2NA3NA4NA5列和U1U2U3U4U5金融风险金融经济2023 年第 8 期(总第 566 期)71Si=Ui,i=1,2,3,4,5。对单一部门而言,当资产合计(Ai)大于负债合计(Di)时,说明该部门某一时期内对外投资额大于对外融资额,是国民经济部门中的资金净供给者,此时 Ai=Si=Ui,NDi=0,NAi=Ai-
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