17 中国金融风险预警研究_基于MSVAR模型的实证分析_周华

中南财经政法大学研究生学报2020年第4期中国金融风险识别与预测—基于Markov区制转移模型—席文治(中南财经政法大学统计与数学学院，湖北武汉430073)摘要:新冠疫情对全球经济的发展造成了重大打击，中国金融市场同样会受到波及。

使用金融压力指数法对中国2005年1月-2020年3月的金融风险进行测度，分别从国内金融市场、国际金融市场两方面，选取24项指标构建银行压力指数(BSI)、股票市场压力指数(SSI)、房地产压力指数(RESI)、宏观环境压力指数(MESI)、国际市场压力指数(ISI)五项分指数,综合得到中国系统性金融压力指数(FSI),再采用Markov区制转移模型识别金融风险时期，结果表明，中国金融子市场间具有关联性;中国系统性金融风险大多数时间处于低风险状态，低金融风险状态的持续期较长;2020年中国金融风险仍处于较低、可控水平。

关键词:金融风险;金融压力指数;CRITIC赋权;Markov区制转移模型;ARMA模型随着新冠疫情在全球区域的蔓延，当前美国、欧洲国家尤其是意大利等都面临着严重的疫情，出现全球股价短期大幅度下跌、债务危机加剧、汇率波动率上升、大宗商品价格波动率增加等问题，这些现象势必会在短期内给各国带来较大的经济打击，全球金融市场波动剧烈。

与2008年全球金融危机相比，各国央行均采取了发债、降息等宽松政策，因此市场不会出现2008年金融危机那样大规模的流动性危机。

除2008年美国的次贷危机以外，历史上数次爆发全球大规模的金融危机，包括1929-1939年的十年经济大萧条、1973年石油经济危机、1997年亚洲金融风暴等。

随着世界经济、金融的一体化和数字技术的发展，金融危机的传染性加强。

因此，新冠疫情在其他国家的爆发也会通过传导方式对我国的贸易、投资、经济增长速度等方面形成较大程度的负面影响，增加通胀压力。

测度我国面临的金融压力并且正确识别金融风险程度，是预警金融危机,促进金融市场健康稳定发展,防范金融风险的重要手段。

金融风险管理中VaR模型的应用摘要：随着全球金融化趋势日渐明显，全球经济发展速度不断加快，金融市场的不确定性大幅度提高，高效管理金融风险迫在眉睫。

与此同时，VaR模型优势特征明显，已被频繁应用到金融领域，成为新经济形势下金融风险测量的关键性模型。

因此，本文在分析VaR模型的基础上从不同角度入手客观探讨了其在金融风险管理过程中的应用，将金融风险最小化的同时最大化提升经济效益。

关键词：VaR模型；金融风险管理；应用我国金融领域高速发展的同时金融风险也日趋严重，金融风险具有其客观性，在金融大环境下，高效管控金融风险是金融机构与企业运营发展中面临的重要任务，也是社会大众关注的重要方面。

在多方面因素影响下，VaR模型应运而生的同时有效发展，在度量金融风险等方面有着重要作用，要全面、深入剖析金融风险管理具体情况，通过多样化路径科学运用VaR模型，最大化发挥优势作用，优化投资策略制定、资金配置等环节，从源头上降低金融风险发生系数，在实现经济效益目标中增强市场核心竞争力。

1VaR模型VaR模型就是在资产组合既定条件下，在未来一定时间内，任一金融工具、金融品种的市场价格波动之后潜在的最大损失，是当下比较流行的风险量化技术，通常情况下，中文译为在险价值、风险价值。

VaR模型是数学、经济学两大领域有机融合下的产物，也是JP摩根公司用来准确计量市场风险的产物，也就是说，VaR模型最初只是应用在市场风险度量方面，随着其持续发展，已被广泛应用到金融风险管理的多个方面。

在新形势下，经济学领域中数学学科的应用日趋日渐深入以及扩大，VaR模型可以说是数学在经济领域成功应用的客观折射。

与此同时，VaR模型和传统风险度量模式有着根本上区别，是一种以统计分析为基础的风险量化技术，优势特征鲜明，能够有效弥补传统风险度量模式实际应用中呈现的缺陷。

在VaR模型产生以及作用下，人们的投资、经营、管理等观念发生了质的变化，常将VaR模型应用到开展的投资活动中，准确度量投资对象风险，在深化把握风险大小、自身风险承受能力等基础上制定可行性较高的投资方案、投资策略，确保投资更加科学、有效，防止因盲目投资造成严重的经济损失。

金融风险识别与预测模型研究与应用近年来，随着金融市场的不断发展和全球经济的深度融合，金融风险也日渐复杂化和多样化。

金融风险识别与预测成为金融机构和投资者关注的重要问题。

为了更好地应对金融风险，研究和应用金融风险识别与预测模型成为迫切需求。

一、金融风险识别模型金融风险识别模型是对金融市场中可能存在的各种风险进行识别和分类的一种方法。

这些模型主要基于历史数据和统计学方法，通过建立各种指标和变量之间的关系，来辨别可能的风险因素。

常见的金融风险识别模型包括VAR模型、GARCH模型和机器学习模型等。

1. VAR模型（Value at Risk）：VAR模型是一种基于历史数据和统计学方法的风险度量模型。

它在给定置信水平下，通过计算金融投资组合可能的最大亏损来度量金融风险。

VAR模型将风险分为市场风险、信用风险和操作风险等，并通过建立投资组合之间的关系和历史数据的统计分析，来预测未来可能的风险。

2. GARCH模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）：GARCH模型是一种对时间序列数据进行建模的方法，常用于预测金融市场的波动性和风险。

GARCH模型通过建立波动性的条件异方差模型，揭示了金融市场中的时间序列波动性的非线性特征。

利用GARCH模型，可以预测未来的风险水平，并帮助投资者做出相应的风险管理决策。

3. 机器学习模型：近年来，机器学习技术的快速发展为金融风险识别和预测提供了新的思路和方法。

机器学习模型主要利用大数据和算法来挖掘金融市场中的规律和模式，从而实现对金融风险的准确预测。

常见的机器学习模型包括神经网络模型、支持向量机模型和随机森林模型等。

二、金融风险预测模型金融风险预测模型是在识别金融风险的基础上，进一步对未来可能的风险进行预测和评估的模型。

这些模型通过分析市场信息和指标，结合历史数据和统计学方法，来预测未来的金融风险水平。

金融风险的计量分析及风险预警体系研究第一章绪论随着世界经济不断发展，金融市场呈现出不断加速的发展势头，金融风险也随之增加。

金融风险是指由于金融市场波动和金融产品复杂性等原因造成的资产价值波动和资金流量波动。

为了有效地管理金融风险，金融机构需要构建一套完整的风险管理体系。

本文将围绕金融风险的计量分析及风险预警体系研究展开，以期提高金融机构金融风险管理水平。

第二章金融风险的计量分析金融风险计量是金融机构管理风险的基础。

本章将从市场风险、信用风险、流动性风险和操作风险四个方面详细介绍金融风险的计量分析方法。

2.1 市场风险计量分析市场风险指的是金融机构在进行金融交易时，由于市场价格波动而导致的金融损失。

市场风险计量分析包括价值风险测度法和历史模拟法两种方法。

2.2 信用风险计量分析信用风险指的是债务人不能按照合同约定履行债务或者出现违约风险的情况。

信用风险计量分析主要有概率模型法和债券等级法两种方法。

2.3 流动性风险计量分析流动性风险是指金融机构在偿还负债时出现的流动性资金不足的情况。

流动性风险计量分析主要包括流动性模型法和现金流匹配法两种方法。

2.4 操作风险计量分析操作风险是指由于金融机构内部管理不善、人为因素等原因造成的损失。

操作风险计量分析主要有基础指标法和事件损失法两种方法。

第三章金融风险预警体系的研究金融风险预警体系是金融机构监测和预警金融风险的重要工具。

因此，构建合理、完整、科学的金融风险预警体系对于维护金融体系稳定和金融机构经济效益具有非常重要的意义。

本章将从风险预警指标、风险预警模型和风险预警评价系统三个部分阐述金融风险预警体系的研究。

3.1 风险预警指标金融机构应根据不同风险类型选择合适的风险预警指标，一般包括市场风险指标、信用风险指标、流动性风险指标、操作风险指标等。

3.2 风险预警模型建立合理的风险预警模型对于风险管理至关重要。

目前主要的风险预警模型包括主成分分析法、灰色模型法和神经网络法等。

风险预警和监测模型在金融领域中的应用随着金融市场的不断发展，投资和交易的风险也在不断增加。

因此，判断风险并及时做出反应变得尤为重要。

风险预警和监测模型作为一种重要的经济学和金融学工具，被广泛地应用于金融市场和银行业中，以帮助金融从业者更好地识别和处理风险，提高金融市场的稳定性。

一、风险预警模型的概念风险预警模型是指基于金融市场的相关数据构建出来的数学模型，其目的是对金融市场的风险进行预测和预警。

这种模型通常利用历史数据和经验知识分析金融市场的趋势和行为，以及市场状况的变化。

这一过程中，人们可以精准地测量风险和效率，并且通过监测市场情况来限制和预测那些不能预测的风险。

风险预警模型可以自动化地发现异常状况，并通知相关部门进行干预。

二、风险预警模型的应用在金融领域，风险预警与监测模型被广泛应用于监测金融市场的波动性。

这种波动可能来自多个方面，如宏观经济变化，财务状况，房地产市场的变化，或是政策决策等等。

通过对这些变化的监测，风险预警模型可以提供及时而准确的警示，帮助金融从业者更好地管理风险。

同时，风险预警模型在检测和预防骗局、违规交易和洗钱等方面也发挥了重要作用。

在今天复杂且瞬息万变的投资和交易环境中，要及时发现并制止欺诈行为、违规操作、洗钱和其他不良交易行为，需要有效的风险预警和监测模型。

这种模型可以提前发现风险和风险因子，保护金融机构和投资者不受损失。

三、监测模型的意义与风险预警模型类似，监测模型的目的是监听市场的价格和交易数据的变化，以提前发现和评估市场波动的风险。

监测模型可以广泛地应用于股票、债券等金融工具的交易中。

在股市中，监测模型可以帮助交易者及时掌握市场行情，尽早发现股票价格的变化，并通过实时监测来提高交易策略的准确性和收益。

监测模型还可以对趋势和事件的变化进行分析，以确定交易者的风险和回报比。

这样交易者就可以根据自己的风险偏好，来选择最合适的投资策略。

同时，在管理银行、信用卡和其它金融产品时，监测模型也可以起到不可或缺的作用。

金融市场风险预警模型的设计与实现随着金融市场的复杂化和全球化进程，金融市场风险管理成为了金融机构和投资者面临的重要挑战之一。

为了更好地应对金融市场中的各类风险，金融市场风险预警模型的设计与实现变得尤为关键。

一、引言金融市场风险预警模型以其对金融风险的敏感性、预警效果以及对决策支持的价值而备受关注。

通过早期发现和识别金融市场中的风险，预警模型可以帮助金融机构和投资者及时采取相应的应对措施，减少损失，提高效益。

二、金融市场风险预警模型的设计（一）数据获取与整理金融市场风险预警模型的设计首先需要收集与金融市场相关的各类数据。

这些数据可以包括市场价格、交易量、敏感指标等。

数据的整理和清洗是模型设计中非常重要的一步。

通过对数据进行预处理，可以消除噪音，提高模型的准确性。

（二）特征选择与数据分析在数据整理的基础上，需要进行特征选择和数据分析。

特征选择是选择最具代表性的特征，以减少模型的维度和复杂度。

数据分析则是通过统计分析、时间序列分析等方法，对金融市场数据进行挖掘和研究，寻找数据之间的关联和规律。

（三）模型选择与建立根据风险预警的需求和数据分析的结果，选择合适的预警模型进行建立。

常用的金融市场风险预警模型包括VAR模型、GARCH模型、人工智能模型等。

在模型建立过程中，需要考虑到模型的可解释性、预测能力以及计算复杂度等因素，选择最适合的模型。

（四）模型验证与调整模型建立完成后，需要对模型进行验证和调整，以评估模型的预测能力和稳定性。

常用的验证方法包括回测、交叉验证等。

如果模型的预测结果与实际结果存在较大差异，则需要对模型进行调整和改进，提高模型的准确性和适应性。

三、金融市场风险预警模型的实现金融市场风险预警模型的实现需要借助计算机编程和数学建模等技术手段。

（一）编程实现根据所选定的预警模型，使用合适的编程语言编写相应的程序代码。

常用的编程语言包括Python、R、Matlab等。

编程实现的关键在于将模型的数学公式转化为计算机可以理解和运算的代码。

金融风险管理中的VaR模型及应用随着金融市场的不断发展，金融风险管理变得越来越重要。

金融风险管理是指通过对风险的识别、量化和控制，以及对风险的管理和监测，使企业能够在风险控制的范围内保持稳健的发展。

VaR（Value at Risk）是一种量化风险的方法，随着其在金融中的广泛应用，VaR已经成为了金融风险管理的主要工具之一。

VaR是指在一定时间内，特定置信水平下，资产或投资组合可能面临的最大损失。

VaR模型是通过数学方法对投资组合的风险进行分析和量化，来计算投资组合在未来一段时间内的最大可能亏损。

VaR模型最初是由瑞士银行家约翰·布鲁纳尔在1994年提出的，该模型被广泛应用于银行、保险、证券等金融机构的风险管理中。

在VaR模型中，置信水平是非常重要的一个参数。

置信水平是指VaR计算时所选择的风险分布中，有多少的概率是不会超过VaR值的。

通常，置信水平选择95%或99%。

如果置信水平为95%，则意味着在未来一段时间内，该投资组合亏损超过VaR值的概率小于5%。

VaR模型的核心是风险分布。

常用的风险分布有正态分布、t分布和蒙特卡罗模拟法，其中，正态分布和t分布是最常用的风险分布。

在计算VaR时，需要对投资组合的风险分布进行估计，然后根据选择的置信水平来计算VaR值。

如果VaR值很大，则表明投资组合的风险很高，需要采取相应的风险控制措施。

VaR模型的应用范围非常广泛，它主要用于投资组合的风险管理。

在投资组合的构建中，VaR模型可以用来优化投资组合，使得风险最小化。

同时，在投资组合的风险管理中，VaR模型也可以用来进行风险监测和风险控制。

此外，VaR模型还可以用来进行波动率计算。

波动率是衡量金融市场风险的重要指标，其代表了价格或投资组合价值的波动程度。

在金融市场中，波动率越大，表明风险越高。

VaR模型可以通过对历史数据的分析，估计出资产或投资组合的波动率，以便更好地进行风险管理和预测。

虽然VaR模型已经被广泛应用于金融风险管理中，但是VaR模型也存在一些局限性。

金融风险管理中的VaR研究一、引言金融投资领域中，风险是难以避免的。

在这个领域，我们常常需要预估投资风险，制订规划管理风险。

金融风险管理理论包括很多，VaR（Value at Risk）的理论应用将为我们开拓新的思路，本文将就此进行介绍和探讨。

二、VaR的基本概念VaR，Value at Risk，即价值风险。

VaR是用来描述金融资产或组合价值在一定时间内可能遭受的最大可能损失的风险度量指标。

换而言之，VaR是以一定告损失概率为基础，在一定的时间内描述最大的可能损失值。

常见的损失概率分别是1%、2.5%、5%等。

三、VaR的计算方法1. 方差—协方差法（Variance-covariance approach）这种方法计算比较简单，基于历史数据，计算期望和标准差，实现过程比较容易。

但这种方法有很多的限制，比如无法应对极端事件，对于分布不规则的情况下会出现精度问题等，常用于评估股票、债券等传统场外金融市场的风险。

2. 历史模拟法（Historical Simulation Method）历史模拟法也是一种比较常用的方法，其思想基于历年资产收益的变动情况，通过统计方法构造在历史数据上的资产价格变动，从而获取资产组合在未来风险敞口的大小和损失的可能范围。

但历史模拟法也有其容易被应用者误解、无法处理负数风险等问题。

3. 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Simulation）蒙特卡洛方法是一种用于风险分析的应用较广的方法。

其核心思想是构造一个随机模型，在非常多的随机模拟中，获取资产价格变动，从而给出未来风险敞口和损失的可能范围。

这种方法可以比较准确的估计不同情境下的价格波动情况，但计算时间复杂度大，计算程序难度高。

4. 分布无关法（Distribution-Free Approach）这是VaR应用最为广泛的方法之一，它不需要对价格分布进行假定，而是通过概率分布函数的变化来确定VaR值。

四、VaR的优点和局限性优点：VaR方法适用于各种金融市场，在遵循一定的假设前提下几乎可以普适的适应所有市场；VaR考虑多个金融资产及其之间的相关性，能够通过与ETF等投资组合更好的进行风险控制；VaR预测结果明确，信息量大，能够给投资者及监管机构提供最直接的方法来管理风险。