股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別度量與預(yù)警機(jī)制

導(dǎo)語(yǔ)：股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別度量與預(yù)警機(jī)制一文來(lái)源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢(xún)客服老師，歡迎參考。

摘要：經(jīng)濟(jì)全球化使得各國(guó)金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系更加緊密，金融風(fēng)險(xiǎn)在各大市場(chǎng)間的傳染性更強(qiáng)，股票市場(chǎng)為金融風(fēng)險(xiǎn)的傳遞提供了渠道。如果能對(duì)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)控并做出及時(shí)準(zhǔn)確的判斷，然后采取相應(yīng)的措施，就可能降低危機(jī)發(fā)生的可能性和它帶來(lái)的損失。本文首先通過(guò)五個(gè)層面分析可能導(dǎo)致股票市場(chǎng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素，然后以已有文獻(xiàn)為基礎(chǔ)，使用Eviews軟件構(gòu)建Logistic模型，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別及預(yù)警的實(shí)證研究。

關(guān)鍵詞：股票市場(chǎng)；　風(fēng)險(xiǎn)因素　；Logistic模型　；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

一、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展給金融市場(chǎng)帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)

在互聯(lián)網(wǎng)高度發(fā)展的今天，全球經(jīng)濟(jì)金融一體化儼然已經(jīng)成為發(fā)展趨勢(shì)。然而對(duì)每個(gè)個(gè)體而言，全球經(jīng)濟(jì)金融一體化都是一把雙刃劍。全球金融市場(chǎng)的大環(huán)境變得更靈活、更多樣的同時(shí)，各國(guó)金融市場(chǎng)相互間越來(lái)越緊密地聯(lián)系在了一起，金融風(fēng)險(xiǎn)的傳染性更強(qiáng)、波及面更廣、影響更深。通過(guò)對(duì)金融危機(jī)的研究和分析，可以發(fā)現(xiàn)股票市場(chǎng)是金融風(fēng)險(xiǎn)傳遞的一個(gè)重要媒介。從理論上講，股市的變化應(yīng)該同步于宏觀經(jīng)濟(jì)變化，但實(shí)際上并非如此，股票交易往往能顯示出人們對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的預(yù)期，所以股價(jià)的變化往往發(fā)生在實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化之前。由此可見(jiàn)，如果我們可以事先預(yù)測(cè)并掌握未來(lái)經(jīng)濟(jì)的大致走勢(shì)，并采取對(duì)應(yīng)有效的措施，就可以降低金融危機(jī)發(fā)生的可能性和它帶來(lái)的損失，而這需要對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，并做出及時(shí)準(zhǔn)確的判斷。自1975年“金融預(yù)警”的概念被提出以來(lái)，各國(guó)學(xué)者先后提出了幾種較為經(jīng)典的模型：Frankel&Rose（1996）提出的FR概率模型是一個(gè)危機(jī)發(fā)生的可能性模型；Sachs、Tornell&Velasco（1996）建立的“STV橫截面回歸模型”；Kaminsky、Lizondo&Reinhart（1997）提出了信號(hào)分析法；Kumar（2002）建立了SimpleLogit模型等。雖然國(guó)外關(guān)于金融風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警的研究起步時(shí)間早，體系成熟，但是研究成果依然不夠完善，研究條件有許多限制和不足。而國(guó)內(nèi)的研究還要依賴(lài)國(guó)外的一些理論為基礎(chǔ)，且國(guó)內(nèi)研究中很大一部分是對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的研究，具體針對(duì)股票市場(chǎng)開(kāi)展的研究不多，因此國(guó)內(nèi)的研究劃分還不夠細(xì)致。而本文將對(duì)股票市場(chǎng)進(jìn)行研究，稍加彌補(bǔ)目前國(guó)內(nèi)研究的不足，以期構(gòu)建出一個(gè)適用于我國(guó)國(guó)情的股票市場(chǎng)預(yù)警體系，為股票市場(chǎng)的良好健康運(yùn)行和投資者的投資行為提供參照依據(jù)。

二、識(shí)別股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)因素

（一）風(fēng)險(xiǎn)和股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)

風(fēng)險(xiǎn)其實(shí)是一種不確定性，威廉姆斯和海因斯認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)代表的是預(yù)期與實(shí)際結(jié)果之間的偏離：“風(fēng)險(xiǎn)是在一定條件下和一定時(shí)期內(nèi)，可能發(fā)生各種結(jié)果的變動(dòng)程度。”結(jié)果可能高于也可能低于預(yù)期值，因此風(fēng)險(xiǎn)并不等同于虧損。風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，是由于人類(lèi)知識(shí)儲(chǔ)備有限、對(duì)自然和社會(huì)認(rèn)知不足，給人類(lèi)的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)帶來(lái)無(wú)法預(yù)計(jì)的損失或收益。股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，在狹義上，是指股價(jià)受到一些不可預(yù)測(cè)和不可控制因素的影響，從而發(fā)生不合理的急劇上升或下降，導(dǎo)致各個(gè)市場(chǎng)主體的利益受到損害的可能性。在廣義上，股票市場(chǎng)的參與者種類(lèi)繁多、數(shù)量龐大，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，受到損失的不可能只是一個(gè)個(gè)體，整個(gè)股票市場(chǎng)的良好運(yùn)行秩序都有可能被打亂。股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不僅損害每一個(gè)單獨(dú)的股票市場(chǎng)行為主體的利益，更有可能導(dǎo)致股票市場(chǎng)的總體走勢(shì)偏離正常軌道，最終可能危害股票市場(chǎng)的平穩(wěn)健康發(fā)展。

（二）股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素特征及識(shí)別

1.股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)特征。明確股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征是識(shí)別股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的前提。股票作為一種價(jià)值符號(hào)，表現(xiàn)的應(yīng)該是對(duì)未來(lái)所有預(yù)期收益現(xiàn)金流的貼現(xiàn)值，而這種預(yù)期不可預(yù)測(cè)且具有很強(qiáng)的不確定性，因此，股票市場(chǎng)具有較高的風(fēng)險(xiǎn)。股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)往往具有波及范圍廣、破壞力大、突發(fā)性強(qiáng)、不易控制等特點(diǎn)。股票市場(chǎng)作為“國(guó)民經(jīng)濟(jì)的晴雨表”，是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的焦點(diǎn)，投資者數(shù)量龐大且分布范圍廣，所以一旦發(fā)生市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，牽一發(fā)而動(dòng)全身，容易引起社會(huì)問(wèn)題；同時(shí)，隨著經(jīng)濟(jì)全球化日益加快，不同國(guó)家股票市場(chǎng)之間的聯(lián)系也日益密切，金融風(fēng)險(xiǎn)很容易通過(guò)股票市場(chǎng)“傳染”到其他國(guó)家和地區(qū)。而目前我國(guó)的金融體系仍然不成熟，股市的交易和監(jiān)督機(jī)制不夠完善，各項(xiàng)處罰機(jī)制也有一定的滯后性，給股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)控制帶來(lái)了不小的困難。2.股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法。想要能夠成功對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，首先要學(xué)會(huì)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別指的是人們通過(guò)對(duì)各項(xiàng)知識(shí)、技術(shù)的運(yùn)用，對(duì)經(jīng)濟(jì)主體所面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、分析和判斷，從而獲知風(fēng)險(xiǎn)的類(lèi)型、風(fēng)險(xiǎn)源、具體的受險(xiǎn)部位和嚴(yán)重程度，然后可以以此為依據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，為市場(chǎng)參與主體選擇合適的管理策略提供支持。

三、股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的選取。

（一）適合我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)設(shè)計(jì)

1.風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)選取的原則。為了設(shè)計(jì)出的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系更加科學(xué)有效，能夠客觀、及時(shí)、準(zhǔn)確地反映股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，為預(yù)警體系的構(gòu)建提供有力的支持，在選取風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)時(shí)應(yīng)遵循以下原則：客觀性和準(zhǔn)確性原則；靈敏性原則；全面性和代表性原則；可操作性原則；可比性原則。2.預(yù)警指標(biāo)的設(shè)計(jì)與說(shuō)明。本文通過(guò)對(duì)內(nèi)外部共5個(gè)層面：宏觀環(huán)境指標(biāo)、股票市場(chǎng)指標(biāo)、市場(chǎng)指標(biāo)、金融機(jī)構(gòu)指標(biāo)、投資者行為指標(biāo)進(jìn)行分析，共選取了21個(gè)備選預(yù)警指標(biāo)。但由于這些指標(biāo)是作者主觀羅列的，并不一定能全都應(yīng)用于構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，且在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí)如果選取過(guò)多的指標(biāo)容易給模型運(yùn)行造成困難，所以需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)篩選。通過(guò)已有研究表明，股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)可以通過(guò)市場(chǎng)平均市盈率反映出來(lái)，所以需要市盈率指標(biāo)列在指標(biāo)體系中；而換手率、市場(chǎng)交易量在衡量股票市場(chǎng)交易情況時(shí)，存在功能雷同的狀況，因此本文僅選取市場(chǎng)交易總量變化率作為指標(biāo)；同理，選取市場(chǎng)成交金額變化率作為反映股票市場(chǎng)成交金額的指標(biāo)；另外選取M2同比增長(zhǎng)率作為指標(biāo)，用以研究資金對(duì)股票市場(chǎng)的突進(jìn)作用。綜上，本文選取以上四個(gè)指標(biāo)用以探究衡量我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況。具體如下：市場(chǎng)平均市盈率=市場(chǎng)交易總量變化率=市場(chǎng)成交金額變化率=M2同比增長(zhǎng)率=。

四、我國(guó)股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型構(gòu)建與實(shí)證分析

（一）股票市場(chǎng)預(yù)警模型的構(gòu)建

借助已有研究成果為基礎(chǔ)，本文選擇使用統(tǒng)計(jì)學(xué)中經(jīng)典的Logistic回歸模型作為預(yù)警模型，對(duì)我國(guó)股市的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。Logistic回歸模型是最常見(jiàn)的一種離散模型，可以有效地預(yù)估變量的影響，對(duì)事件發(fā)生的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)，在預(yù)警模型中被廣泛使用。Logistic回歸模型可以用以描述受各種因素影響的某事件發(fā)生或者不發(fā)生的概率，所以可以用來(lái)預(yù)測(cè)股票市場(chǎng)是否會(huì)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，據(jù)此來(lái)給投資者們起到預(yù)警作用。通過(guò)觀測(cè)危機(jī)狀態(tài)出現(xiàn)時(shí)有哪些指標(biāo)呈現(xiàn)出危機(jī)狀態(tài)，我們就可通過(guò)事后分析法，分析判斷是哪些因素導(dǎo)致了危機(jī)的發(fā)生。

（二）數(shù)據(jù)收集與整理

中國(guó)的證券市場(chǎng)正處于高速發(fā)展過(guò)程中，上交所和深交所是我國(guó)兩大證券交易市場(chǎng)。股票價(jià)格指數(shù)可以度量和反映股票市場(chǎng)總體價(jià)格水平及其變動(dòng)趨勢(shì)，其中上證指數(shù)歷史悠久，數(shù)據(jù)更豐富。因此，本文選擇使用上證綜合指數(shù)作為指標(biāo)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，來(lái)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究。本文將選取從2014年1月至2018年12月共60個(gè)月的時(shí)間跨度內(nèi)各個(gè)指標(biāo)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，然后使用2019年1月至2019年4月的數(shù)據(jù)對(duì)建立的預(yù)警模型進(jìn)行檢驗(yàn)，判斷其有效性。

（三）股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警的實(shí)證分析

本文將事件“股市發(fā)生較大風(fēng)險(xiǎn)或危機(jī)產(chǎn)生”標(biāo)記為y*，將股市月末平均市盈率標(biāo)記為；將廣義貨幣M2同比增長(zhǎng)、市場(chǎng)交易變化率、市場(chǎng)成交金額變化率分別標(biāo)記為x1、x2、x3。市盈率很大程度上可以反映出股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，因此，本文將月末平均市盈率作為L(zhǎng)ogistic模型中的被解釋變量，其取值只有0或1。雖然我國(guó)是發(fā)展中國(guó)家，但是我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，我國(guó)股票市場(chǎng)的發(fā)展也日趨完善，具有較大發(fā)展?jié)摿ΑＲ虼宋覀儜?yīng)以經(jīng)濟(jì)總量的增速為前提，乘以某個(gè)系數(shù)（以GDP增速的10%計(jì)算），得到合理的平均市盈率為15.5（）。而歷史經(jīng)驗(yàn)告訴我們，通常股市在危機(jī)發(fā)生之前都擁有較高的市盈率，因此，本文選擇15.5作為平均市盈率水平的上限，若市盈率水平超過(guò)15.5，則在未來(lái)有發(fā)生危機(jī)的可能。1.參數(shù)估計(jì)。模型中的因變量yi是一個(gè)0-1變量，當(dāng)y=1時(shí)意味著危機(jī)有可能發(fā)生，當(dāng)y=0時(shí)則代表股市正常運(yùn)行。簡(jiǎn)要模型如下：變形得：接下來(lái)將處理過(guò)的數(shù)據(jù)用Eviews9.0軟件進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)，得到結(jié)果如下（括號(hào)中為各參數(shù)的P值）：（0.0743）（0.0790）（0.0460）（0.0460）從運(yùn)行結(jié)果來(lái)看，在置信水平為10%的條件下整體擬合效果良好。2.擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。模型建立后為了進(jìn)一步考察模型的效果，接下來(lái)繼續(xù)使用Eviews9.0軟件進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，運(yùn)行結(jié)果顯示模型的相伴概率為0.6462，沒(méi)有理由拒絕零假設(shè)，說(shuō)明模型擬合的水平在可接受范圍內(nèi)，擬合效果較好。3.模型預(yù)測(cè)分析。對(duì)建立的Logistic模型進(jìn)行截?cái)嘀禐?.5的期望——預(yù)測(cè)分析，運(yùn)行結(jié)果顯示，模型的分組恰當(dāng)比率為68.33，擬合效果良好。通過(guò)對(duì)過(guò)去數(shù)據(jù)的分析，我們可以得到2014年至2018年股市發(fā)生危機(jī)的可能性如圖1所示。

（四）運(yùn)用股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型預(yù)測(cè)

接下來(lái)，利用Logistic模型并使用2019年1月至4月各風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的數(shù)據(jù)，對(duì)2019年1月至4月的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行預(yù)測(cè)，將已有的各指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入模型，得到2019年1月至4月股市發(fā)生危機(jī)的可能性大小如圖2所示：根據(jù)Logistic模型的預(yù)測(cè)，我國(guó)股票市場(chǎng)在2019年1月至4月間存在風(fēng)險(xiǎn)的可能性持續(xù)上升，截至4月，發(fā)生危機(jī)的可能性很高，符合實(shí)際情況。而2019年1月和2月的股市平均市盈率很高，接近15.5%，3月和4月的市盈率都在15.5%上下波動(dòng)，與前文所設(shè)定的“若市盈率水平超過(guò)15.5%，未來(lái)有發(fā)生危機(jī)的可能”的設(shè)定相吻合，也從側(cè)面印證了模型的有效性。由于本文在進(jìn)行建模時(shí)，模型的擬合程度有限，且實(shí)際生活中還有許多突發(fā)偶然事件和不可測(cè)量的事件都會(huì)影響股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)情況，所以在使用該模型對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)可能存在偏差，但是總體上仍具有參考價(jià)值。

五、結(jié)論與展望

（一）研究分析與結(jié)論本文首先對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的概念做了闡述，然后介紹了股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的特征及識(shí)別方法，并從多個(gè)不同層面分析了可能導(dǎo)致股票市場(chǎng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)因素。然后借助現(xiàn)有學(xué)者的研究成果，選取了股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，然后使用Eviews軟件，構(gòu)建Logistic模型，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)警做了實(shí)證研究。本文通過(guò)多方面的綜合考量將股票市場(chǎng)平均市盈率作為衡量股市風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的一個(gè)重要指標(biāo)，選取了M2同比增長(zhǎng)率、市場(chǎng)成交金額變化率、市場(chǎng)交易總量變化率這三個(gè)指標(biāo)作為可能影響股市風(fēng)險(xiǎn)狀況的因素進(jìn)行模型構(gòu)建。通過(guò)實(shí)證研究證明，Logistic模型的擬合效果較好，可以為我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況提供一定的參考。

（二）不足與展望

本文主要使用了2014—2018年五年間的數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了研究，挑選出了可以用以識(shí)別股票市場(chǎng)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，構(gòu)建出了風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系并成功進(jìn)行了預(yù)測(cè)。但是由于作者客觀研究條件的限制，在研究過(guò)程中還存在一些不足，具體問(wèn)題如下：1.選擇影響股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)狀況的指標(biāo)。本文在選擇備選指標(biāo)時(shí)主觀性較強(qiáng)，如何更加科學(xué)有效地選擇合適的指標(biāo)以及如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，使其在模型中的運(yùn)用更合理，后續(xù)研究者都可以進(jìn)一步地探索。2.本文在選擇指標(biāo)時(shí)舍棄了一些不太方便計(jì)量的指標(biāo)。比如國(guó)家政策，我國(guó)國(guó)情對(duì)股票市場(chǎng)的影響較大，后繼學(xué)者可以在今后的研究中探討如何將這類(lèi)指標(biāo)合理地納入風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)中。

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作者：陸星亮