金融健康指数的研究现状及构建

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1、金融健康指数的研究现状及构建一、金融健康的研究现状自欧洲金融危机和东南亚金融危机爆发以来，国内外学者关于金融健康的研究就从没间断过，但他们的研究主要是基于“正”向的金融安全、金融稳定和“负”向的金融脆弱性、金融危机预警的角度进行分析。在金融稳定和金融安全的指标体系构建及实证研究方面，代表性的有：IMF（2001）的“金融稳健指标体系（FSI）”，国外学者的“综合金融稳定指数（AFSI）”（GerslHermanek，2006），“金融稳定状况指数（FSCI）”（-FSI）”（Ravi，Stephan，SelimIrina，2009），“综合金融稳定指数（

2、AFSI）”（Morris，2011），国内学者的“中国宏观金融稳定指数MSI”（霍德明、刘思甸，2009），“金融稳定指数（FSI）”（何德旭、娄峰，2011），“综合金融稳定指数（AFSI）”（郭红兵、杜金岷，2014）；在金融脆弱性和金融危机预警的指标体系构建及实证研究方面，代表性的有：国外学者的“金融压力指数（IFS）”（IllingYing，2003），“金融脆弱指数”（NelsonPerli，2007），“金融压力指数（FSI）”（Cardarelli，ElekdagLall，2011），国内学者的“金融危机预警指标体系”（张瀛、王浣尘，20

3、04），“金融压力指数”（刘晓星、方磊，2012），“金融脆弱性指数”（饶勋乾，2015）。通过对相关研究文献的梳理，我们发现，国内外学者在金融健康指数的研究方面取得了丰硕的成果，同时，我们也应该看到，现有评价体系中的指标设置不尽相同，有的指标体系代表性指标较少，以偏概全（如万晓莉，2008），有的指标体系虽然设计很全面，但由于实际应用中的限制，操作性较弱（如张岷，2007）。因此，如何构建科学的金融健康指数，仍需深入研究和探讨。二、金融健康指数的构建1.指标的选取。在参考已有研究成果并结合我国国情和数据可得性的前提下，本文从国家宏观经济环境、金融机构、

4、相关部门以及国际金融环境四个方面构建我国金融健康的评价指标体系，共选择了34个指标（表1），使用2007Q1～2015Q2的季度数据为样本。本文基础指标的数据包括《中国统计年鉴》、《中国金融统计年鉴》、中经X、F国际金融数据库等。需要说明的是，由于少数指标如银行不良贷款率等为年度数据，本文利用EvieA模型对2015年第3季度～2016年第2季度我国金融健康指数进行预测。建立ARMA模型要求序列必须是平稳的，因此，本文首先对金融健康指数这一时间序列的平稳性进行考察。检验显示，金融健康指数值序列虽没有明显的趋势，但包含着以季度为周期的季节波动。为消除季节波

5、动，本文运用EvieA模型。一阶季节差分后序列的样本自相关和偏自相关系数很快落入随机区间，故序列平稳。这表明，原序列是一阶季节差分平稳序列，因此d=0，D=1。同时，根据平稳序列的自相关图和偏相关图，可供选择的（p，q）组合有：（1，1），（1，2）。由于K=4时，样本的自相关系数与偏自相关系数都显着不为0，因此，P=Q=1。对该平稳序列可以构建模型ARIMA（1，0，1）（1，1，1）4和ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4。由于两个模型均满足平稳性与可逆性，因此，模型设定合理。通过模型的检验结果，我们可以发现，虽然ARIMA（1，0，2）（1，1

6、，1）4模型的SC值比ARIMA（1，0，1）（1，1，1）4模型略高，但ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型的AIC值较小，且调整后的样本决定系数（AdjustedR2）也较优。因此，本文选择ARIMA（1，0，2）（1，1，1）4模型对未来的金融健康指数进行预测。五、结论金融健康事关政治、经济和社会稳定。本文在总结前人相关研究成果的基础上，并在综合考虑我国国情和数据可得性的前提下，构建了金融健康评价指标体系。为检验该指标体系的科学性与实用性，本文基于我国2007年～2015年季度数据，采用信息熵法对各项指标权重赋值，并对我国的金融健康状况进行

7、了测算。结果显示，2007年1季度～4季度，良好的国际环境加上稳健的国内经济金融环境使得我国金融健康指数呈现出逐步上升趋势；2008年1季度～4季度，在美国次贷危机的影响下，我国政府及时调整货币政策，加大金融支持经济发展的力度，我国金融健康指数先降后升；2009年1季度～4季度，我国金融健康指数呈现出先降后升的特征，并于2009年3季度达到了最低值，是我国金融健康状况最弱的时期；2010年1季度～2015年2季度，在复杂的国内外经济金融环境下，我国的金融健康指数在震荡中缓慢回升。最后，本文运用ARIMA模型对我国金融健康指数进行了分析和短期预测。随着经济

8、全球化趋势的加强，我国与世界各国之间的经济联系越来越紧密，我国在分享金融一体化带