WDD 指标对于股市崩盘的预测可能有着其自身特定的优势；△CoVaR 指标虽然也能预测到股市的大逆转，但是△CoVaR 指标的前瞻性不如 WDD 指标。
1 导论
1.1 问题的提出
近十年来，在中国金融市场上发生的许多事件都足以让监管者警惕、让投资者警醒。其中，最受关注的当属 2008 年和 2015 年的股市“崩盘”、2013 年和 2016 年的“钱荒”。金融市场的动荡既有实体经济方面的深层次原因，也与我国金融体系的特殊结构息息相关。这些因素的共同作用，使得我国系统性金融风险的产生、传染和累积过程比世界上的其他经济体的情况更为复杂，并会反过来影响到实体经济的产出和金融市场的效率。考虑到系统性金融风险的爆发和释放所可能造成的严重后果，早在“巴塞尔协议 III”的新资本监管改革法案出台后，我国就在金融监管方面陆续做出了一系列改革，党的“十九大”更是明确提出要“守住不发生系统性金融风险的底线”。
1 导论
1.1 问题的提出
近十年来，在中国金融市场上发生的许多事件都足以让监管者警惕、让投资者警醒。其中，最受关注的当属 2008 年和 2015 年的股市“崩盘”、2013 年和 2016 年的“钱荒”。金融市场的动荡既有实体经济方面的深层次原因，也与我国金融体系的特殊结构息息相关。这些因素的共同作用，使得我国系统性金融风险的产生、传染和累积过程比世界上的其他经济体的情况更为复杂，并会反过来影响到实体经济的产出和金融市场的效率。考虑到系统性金融风险的爆发和释放所可能造成的严重后果，早在“巴塞尔协议 III”的新资本监管改革法案出台后，我国就在金融监管方面陆续做出了一系列改革，党的“十九大”更是明确提出要“守住不发生系统性金融风险的底线”。
为了控制我国的系统性金融风险，首先要回答的问题是：系统性金融风险可以从哪些角度进行度量？实际上，目前已经存在众多度量系统性风险的方法和指标，那么该如何评价这些指标的优劣？其次，从应用的角度而言，系统性风险指标不仅可以被用来反映金融体系的风险水平，还应该能够作为制定经济政策的参考。要实现这一目的，需要解决的问题是：系统性风险指标与宏观经济金融变量之间是否具有稳定的关系？或者更进一步地，基于系统性风险指标是否能够准确预测到宏观经济和金融的变化趋势？最后，从投资的角度来看，由于风险与收益是相互依存的，因而研究系统性风险还有很重要的一个方面，即它对资产收益的影响，或者更具体地说，系统性金融风险对债券收益率或股票收益率有什么影响？对以上问题的研究，一方面有助于加深我们对系统性金融风险与经济、金融发展的关系的认识，使得在制定经济发展政策和拟定金融监管方案时，能够统筹兼顾经济增长的需求和风险管控的要求，维护金融市场的长期稳定；另一方面，也能揭示系统性金融风险在资产定价中的作用，为投资者调整大类资产组合和实施套利投资策略方面，提供富有价值的前瞻性建议，最终提升投资的收益水平。
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1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
在 2008 年金融危机发生之后，国内外对于系统性金融风险的研究出现了丰富成果。但是这些成果主要集中在两个方面，一是不断寻找更多的系统性金融风险测度方法或指标，二是基于这些测度方法或指标对系统性金融风险的变化做出预测。基于已有的研究成果，本文从三个方面进行拓展：一是研究度量系统性金融风险的单一指标与宏观经济或金融变量之间存在哪些互联互动关系；二是从多个角度出发，建立度量系统性金融风险的综合指标；三是基于系统性金融风险测度指标，对宏观经济和金融变量的变化做出预测。目前在这三个方面的研究成果还较少。本文的理论意义之一便是对这三个方面的研究进行了补充和丰富。
1.2.1 理论意义
在 2008 年金融危机发生之后，国内外对于系统性金融风险的研究出现了丰富成果。但是这些成果主要集中在两个方面，一是不断寻找更多的系统性金融风险测度方法或指标，二是基于这些测度方法或指标对系统性金融风险的变化做出预测。基于已有的研究成果，本文从三个方面进行拓展：一是研究度量系统性金融风险的单一指标与宏观经济或金融变量之间存在哪些互联互动关系；二是从多个角度出发，建立度量系统性金融风险的综合指标；三是基于系统性金融风险测度指标，对宏观经济和金融变量的变化做出预测。目前在这三个方面的研究成果还较少。本文的理论意义之一便是对这三个方面的研究进行了补充和丰富。
另外，在系统性金融风险与资产价格及其收益率的关系研究领域，还鲜有学者踏足。本文的另一层理论意义就在于重点研究了系统性金融风险如何影响债券和股票的收益率。这些研究对进一步完善已有的资产定价理论做出了贡献。
1.2.2 现实意义
本研究的现实意义主要体现在以下几个方面：
第一，防控系统性金融风险。本文从多个角度出发、运用多种方法建立系统性金融风险度量指标，有助于监管机构更为全面地了解我国系统性金融风险所处的水平、变化的趋势，为制定科学合理的微观审慎或宏观审慎监管方案提供有价值的参考。
第二，有效制定经济发展政策。本文通过分析系统性金融风险与经济增速之间的关系，准确把握二者在过去十几年间的互联互动模式，有助于政策制定者对经济发展和金融风险之间的关系产生直观的认识，使其在制定经济政策时能够统筹兼顾产出效益和风险成本，根据经济发展阶段和金融风险水平的不同，相机应用顺周期或逆周期的政策工具。
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1.2.2 现实意义
本研究的现实意义主要体现在以下几个方面：
第一，防控系统性金融风险。本文从多个角度出发、运用多种方法建立系统性金融风险度量指标，有助于监管机构更为全面地了解我国系统性金融风险所处的水平、变化的趋势，为制定科学合理的微观审慎或宏观审慎监管方案提供有价值的参考。
第二，有效制定经济发展政策。本文通过分析系统性金融风险与经济增速之间的关系，准确把握二者在过去十几年间的互联互动模式，有助于政策制定者对经济发展和金融风险之间的关系产生直观的认识，使其在制定经济政策时能够统筹兼顾产出效益和风险成本，根据经济发展阶段和金融风险水平的不同，相机应用顺周期或逆周期的政策工具。
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2 国内外文献综述
2.1 系统性风险的定义
学术界对于系统性风险至今还未有明确的定义。Kaufman and Scott(2003)认为系统性风险是指由于银行间的关联性导致整个系统崩溃的风险或可能性。欧洲中央银行(ECB，2009)将系统性风险定义为一个机构无法履行偿付债务，导致金融系统中的其他机构也无法偿付债务并通过流动性和信用约束产生更加广泛影响的可能性；最终金融系统性的稳定性会受到损害。与之类似，Lehar(2005)将系统性风险定义为一个事件的发生会导致一些列金融机构同时破产的潜在可能。从近期一个更为综合性的角度来看，Patro et al.(2013)将系统性风险描述为这样一种情形：伴随着流动性和信贷危机的出现，全部金融机构同时陷入困境之中，并对金融市场和实体经济产生显著的负面影响，资本供给减少和资本损失恶化同时发生。
2.1 系统性风险的定义
学术界对于系统性风险至今还未有明确的定义。Kaufman and Scott(2003)认为系统性风险是指由于银行间的关联性导致整个系统崩溃的风险或可能性。欧洲中央银行(ECB，2009)将系统性风险定义为一个机构无法履行偿付债务，导致金融系统中的其他机构也无法偿付债务并通过流动性和信用约束产生更加广泛影响的可能性；最终金融系统性的稳定性会受到损害。与之类似，Lehar(2005)将系统性风险定义为一个事件的发生会导致一些列金融机构同时破产的潜在可能。从近期一个更为综合性的角度来看，Patro et al.(2013)将系统性风险描述为这样一种情形：伴随着流动性和信贷危机的出现，全部金融机构同时陷入困境之中，并对金融市场和实体经济产生显著的负面影响，资本供给减少和资本损失恶化同时发生。
尾部度量法基于高频、易得的市场数据构建度量指标，提高了风险衡量的前瞻性和准确性，使得该方法广受运用(方意、郑子文，2016)。而且尾部度量法主要聚焦于系统性危机的影响，因而备受监管者和金融机构的青睐。但是，尾部度量法的评估效果很大程度上取决于金融市场的有效性程度。如果市场有效性低，那么市场数据本身就存在瑕疵，由此构建的系统性风险度量指标就不会太准确。
Gray et al.(2010)在三个方面对基础的 CCA 进行改进：扩展边际损失的分布函数，重新设定机构之间的关联结构，采用多元极值分布模型计算预期损失。由此得到的SCCA 模型能够更好地模拟金融危机发生时的极端损失情况。Gray and Jobst(2010)专门考察了七国集团(G7)内部的金融机构在金融危机期间的或有负债占比，发现参数选择差异会影响对系统性风险评估的敏感度。López-Espinosa et al.(2013)进一步在SCCA 模型中引入 Coupla 函数来描述来金融机构损失的相依关系，从而估算出金融系统性的联合损失。
2.2 度量系统性风险的方法和指标
2.2.1 系统性风险度量方法
目前国际上用于度量系统性风险的主流方法主要有四类：网络分析法、尾部度量法、或有权益分析法和宏观压力测试法(陆婷、张明，2017)。
1)网络分析法。网络分析法直观而贴切地将金融系统视为一个复杂网络，资产和资金、信息和风险都在这个网络中实现交换和传递。网络中一个或若干个节点陷入困境，就可能迅速传染至其他节点，导致整个网络瘫痪和崩溃。作为网络节点的金融机构通过以下渠道实现联动：资产负债表相互敞口(Chan-Lau，2010；IMF，2009)、支付结算体系内的对手方关系(Zawadowski，2013；Acharya and Bisin，2014； Duffie and Zhu，2011)、持有同质资产(Cifuentes et al.，2005)和受相同信息影响(Acharya and Thakor，2016；Ahnert and Georg，2017)。其中，由资产负债表相互敞口和交易对手方关系构成的网络是直接关联网络，由持有同质资产和受相同信息影响构成的网络是间接联网络。Upper(2011)认为直接关联网络对系统性风险解释能力较弱。网络分析法的难点和重点都在于网络结构的确定，以及不同网络结构的风险传染和分散能力的区别。
2.2.1 系统性风险度量方法
目前国际上用于度量系统性风险的主流方法主要有四类：网络分析法、尾部度量法、或有权益分析法和宏观压力测试法(陆婷、张明，2017)。
1)网络分析法。网络分析法直观而贴切地将金融系统视为一个复杂网络，资产和资金、信息和风险都在这个网络中实现交换和传递。网络中一个或若干个节点陷入困境，就可能迅速传染至其他节点，导致整个网络瘫痪和崩溃。作为网络节点的金融机构通过以下渠道实现联动：资产负债表相互敞口(Chan-Lau，2010；IMF，2009)、支付结算体系内的对手方关系(Zawadowski，2013；Acharya and Bisin，2014； Duffie and Zhu，2011)、持有同质资产(Cifuentes et al.，2005)和受相同信息影响(Acharya and Thakor，2016；Ahnert and Georg，2017)。其中，由资产负债表相互敞口和交易对手方关系构成的网络是直接关联网络，由持有同质资产和受相同信息影响构成的网络是间接联网络。Upper(2011)认为直接关联网络对系统性风险解释能力较弱。网络分析法的难点和重点都在于网络结构的确定，以及不同网络结构的风险传染和分散能力的区别。
Allen and Gale(2000)和 Freixas et al.(2000)从银行的债务互持关系出发，认为均匀分布的网络结构有利于分散冲击，促进金融系统稳定。Vivier-Lirimont(2012)和Blume et al.(2011)则认为网络节点之间过度紧密的关联性会加剧网络的不稳定性。Gai and Kapadia(2010)和 Acemoglu et al.(2015b)使用物质的“相变”现象类比金融网络在脆弱性和稳健性之间的转换：当负面冲击较小时，紧密的关联性会迅速消化风险，促进稳定；当冲击太大以至于超出金融网络的消化能力时，紧密的关联性会使危害迅速传播，破坏稳定。
在国内，马君潞、范小云和曹元涛(2007)和高国华和潘英丽(2012)基于同业拆借市场数据研究中国银行业的网络结构和倒闭风险的传染过程，结果发现不同类型银行倒闭所引发的后果差异巨大。其中，中国银行倒闭可能会使中国的整个银行体系崩溃。方意和郑子文(2016)以 Greenwood et al.(2015)的共同资产网络模型为基础，同时从时间和空间两个维度衡量系统性风险的传染和演化，兼具深入理解系统性风险的生成机制及直接面向金融监管实践的优点。欧阳红兵和刘晓东(2015)采用最小生成树和平面极大过滤图方法，对银行间同业拆借市场构建金融网络模型，结果发现该方法可以用以动态识别金融网络中的系统重要性节点。Libing et al.(2018)构建尾部风险网络，发现中国金融机构间的联系在 2014 年 6 月至 2016 年 6 月期间显著增强。#p#分页标题#e#
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在国内，马君潞、范小云和曹元涛(2007)和高国华和潘英丽(2012)基于同业拆借市场数据研究中国银行业的网络结构和倒闭风险的传染过程，结果发现不同类型银行倒闭所引发的后果差异巨大。其中，中国银行倒闭可能会使中国的整个银行体系崩溃。方意和郑子文(2016)以 Greenwood et al.(2015)的共同资产网络模型为基础，同时从时间和空间两个维度衡量系统性风险的传染和演化，兼具深入理解系统性风险的生成机制及直接面向金融监管实践的优点。欧阳红兵和刘晓东(2015)采用最小生成树和平面极大过滤图方法，对银行间同业拆借市场构建金融网络模型，结果发现该方法可以用以动态识别金融网络中的系统重要性节点。Libing et al.(2018)构建尾部风险网络，发现中国金融机构间的联系在 2014 年 6 月至 2016 年 6 月期间显著增强。#p#分页标题#e#
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3 测度系统性金融风险的指标构建...............22
3.1 测度系统性金融风险的单一指标构建 ....................................... 22
3.2 测度系统性金融风险的综合指标构建 ............................ 45
3.3 本章小结.............................. 48
4 系统性金融风险度量指标对经济金融的预测效果................48
4.1 预测模型和预测精度指标 .............................. 50
4.2 单一指标对宏观经济的预测效果 ............................. 52
4.3 综合指标对宏观经济的预测效果 ........................... 57
5 系统性金融风险和定价偏差对债券利差的影响...................70
5.1 研究设计................................ 75
5.2 定价偏差的衡量 ........................81
6 股票的系统性金融风险暴露程度与股票收益率的关系
3.1 测度系统性金融风险的单一指标构建 ....................................... 22
3.2 测度系统性金融风险的综合指标构建 ............................ 45
3.3 本章小结.............................. 48
4 系统性金融风险度量指标对经济金融的预测效果................48
4.1 预测模型和预测精度指标 .............................. 50
4.2 单一指标对宏观经济的预测效果 ............................. 52
4.3 综合指标对宏观经济的预测效果 ........................... 57
5 系统性金融风险和定价偏差对债券利差的影响...................70
5.1 研究设计................................ 75
5.2 定价偏差的衡量 ........................81
6 股票的系统性金融风险暴露程度与股票收益率的关系
6.1 研究假设
在现代商业社会中，非金融企业与金融企业之间存在着不同程度的资金借贷关系。这种关系使得系统性金融风险产生负外部效应，最终对实体经济造成危害(Hart and Zingales，2009)。从微观角度来看，金融部门的系统性风险不仅会让金融体系内部的资金往来关系被扭曲，还会使金融机构与非金融企业的正常借贷关系受到波及，从而影响到非金融企业的正常经营。可见，尽管非金融企业不属于金融体系中的一员，但只要其存在负债，就会直接或间接地与金融系统产生联系，从而不同程度地暴露在金融体系的系统性金融风险面前。
在现代商业社会中，非金融企业与金融企业之间存在着不同程度的资金借贷关系。这种关系使得系统性金融风险产生负外部效应，最终对实体经济造成危害(Hart and Zingales，2009)。从微观角度来看，金融部门的系统性风险不仅会让金融体系内部的资金往来关系被扭曲，还会使金融机构与非金融企业的正常借贷关系受到波及，从而影响到非金融企业的正常经营。可见，尽管非金融企业不属于金融体系中的一员，但只要其存在负债，就会直接或间接地与金融系统产生联系，从而不同程度地暴露在金融体系的系统性金融风险面前。
根据经典的资产定价理论，资产所面临的风险可以分解为两部分：不可分散风险和可分散风险。在市场处于均衡状态时，资产的不可分散风险越高，其对应的收益率也应该越高。否则市场对该资产的定价上就会存在偏误和套利空间。另一方面，由于系统性金融危机发生时，只会向非金融部门传导负外部性。因此，对所有被波及的非金融企业而言，受到的影响都是负面的，从而只存在风险暴露程度的差异，
而不存在对风险进行分散的可能。因此，非金融股票的系统性金融风险暴露不具有可分散性，因而必须得到溢价补偿。基于此，做出如下假设：
假设 1：非金融股票的系统性金融风险暴露程度越高，则收益率也将越高。
非金融股票的系统性金融风险暴露程度显然会存在差异，而这种差异显然也会受到其他因素的影响。其中，公司规模很可能是一个重要的方面。一般，大规模公司相比小规模公司，更容易从金融系统中得到信贷支持。因此，大规模公司与金融系统的联系也会更加紧密。这就使得在金融系统发生严重危机时，大规模公司受到的影响更大，其系统性金融风险暴露程度也会更高。
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7 主要结论、相关建议与研究展望
7.1 主要结论
假设 1：非金融股票的系统性金融风险暴露程度越高，则收益率也将越高。
非金融股票的系统性金融风险暴露程度显然会存在差异，而这种差异显然也会受到其他因素的影响。其中，公司规模很可能是一个重要的方面。一般，大规模公司相比小规模公司，更容易从金融系统中得到信贷支持。因此，大规模公司与金融系统的联系也会更加紧密。这就使得在金融系统发生严重危机时，大规模公司受到的影响更大，其系统性金融风险暴露程度也会更高。
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7 主要结论、相关建议与研究展望
7.1 主要结论
本文的研究主要包括四方面的内容，一是构建系统性风险指标，既包括四类共十八个度量系统性风险的单一指标，也包括两类度量系统性风险的综合指标。后者是基于前者的数据，使用主成分分位数回归法和偏分位数回归法得到。通过分析这些指标与主要的宏观经济和金融变量的关系，能够加深我们对系统性风险与宏观经济和金融市场变化关系的认识。二是使用系统性风险指标建立分位数回归模型，来对宏观经济和金融变量进行预测；并构造预测精度指标，检验这些预测的准确性。三是研究金融市场中的债券定价与系统性风险的关系。通过对三月期回购利率、三月期国债利率、十年期国债利率和十年期 AAA 债利率分别建立双边随机前沿模型，得到市场对这四个利率的定价偏差，随后研究这些定价偏差与期限利差、流动性利差和违约利差的关系，以及这些关系如何受到系统性风险的影响，而这些关系或影响在不同的货币环境中又存在怎样的差异。四是研究金融市场中的股票收益与系统性风险的关系。这部分首先要测算出非金融股票的系统性金融风险暴露程度，然后研究个股的系统性金融风险暴露程度与个股的收益率的关系，以及系统性金融风险暴露程度如何影响股票收益率对市场因子和价值因子的敏感度。通过这一系列的研究，本文得到的主要结论如下：
第一，通过比较十八个度量系统性风险的单一指标与宏观经济和金融变量的趋势变化关系，得出了许多有意义的启示。例如，对△CoVaR 指标与 GDP 增速变化率的趋势变化进行分析发现，系统性风险的变化与宏观经济产出的关系并不稳定。
第二，研究发现平均而言，在我国的债券市场上，三月期回购利率被轻微抬高；三月期国债利率被轻微压低；而十年期国债利率和十年期 AAA 债券利率都存在明显被高估的情况。同时，对于到期期限相同的债券，定价偏差的正相关性很高，而对于到期期限不同的债券，定价偏差的正相关性较低。
第三，根据个股的系统性金融风险暴露程度进行分组研究的结果显示，高系统性金融风险暴露程度的股票，对应着高的股票收益率；大规模公司的系统性金融风险暴露程度也可能较大；对四因子模型的估计结果显示，随着系统性风险暴露程度升高，投资组合对市场因子、价值因子的敏感程度也会增大。
参考文献（略）
第二，研究发现平均而言，在我国的债券市场上，三月期回购利率被轻微抬高；三月期国债利率被轻微压低；而十年期国债利率和十年期 AAA 债券利率都存在明显被高估的情况。同时，对于到期期限相同的债券，定价偏差的正相关性很高，而对于到期期限不同的债券，定价偏差的正相关性较低。
第三，根据个股的系统性金融风险暴露程度进行分组研究的结果显示，高系统性金融风险暴露程度的股票，对应着高的股票收益率；大规模公司的系统性金融风险暴露程度也可能较大；对四因子模型的估计结果显示，随着系统性风险暴露程度升高，投资组合对市场因子、价值因子的敏感程度也会增大。
参考文献（略）
