1、引言

上世纪以来，多次爆发的金融危机给全球带来了巨大的损失，金融体系的安全运行面临着严峻的挑战，有研究指出，进步中国家的金融体系愈加脆弱，作为进步中国家，在开放动荡的市场中，研究金融的脆弱性具备要紧意义。本文选取2000～2014年的数据，使用因子剖析等计量办法，定量测度了国内金融体系的脆弱性，并结合实证结果提出了相应的建议建议。

2、文献综述

（一）海外研究情况

明斯基（Minskey）觉得信用创造机构与借款人的特质使得金融体系不可防止的存在不稳定性。

戴蒙德一戴威格（Diamond和Dybvig）觉得金融系统脆弱性主如果因为存款人对流动性需要存在不确定性与银行的资产流动性远低于负责致使的。斯蒂格里茨和魏斯（Stiglitz和Wiss）从信息经济学角度讲解剖析了金融脆弱性问题。

（二）国内研究情况

孙立坚[1]（2004）指出房产价格和流动性是目前影响国内金融体系稳定性的核心要点，国内的金融稳健指数偏低，金融体系的基本功能未得到充分发挥。吕江林[2]（2005）借用资产价格波动与货币政策反应探讨了金融危机怎么样影响国内的经济。曾诗鸿[3]（2004）站在银行体系脆弱性、银行不好的贷款生成与监管博弈的角度，深入研究了国内的金融脆弱性。刘莉亚、任若恩[4]（2003）从银行危机是什么原因、多重传染与货币危机的共生性为金融脆弱性提供了新的讲解。伍志文[5]（2008）通过实证研究得出金融一体化和金融稳定之间没显著有哪些用途关系。杜晓蓉[6]（2010）通过构建probit模型，发现房价攀升与M2的增长速度是影响国内发生金融危机的主要原因。

总体看来，国内学者主要以银行系统来探讨国内的金融脆弱性，对这方面问题的量化研究比较少，本文主要借鉴万晓莉运用因子剖析测度国内金融体系脆弱性的做法，选取数据对国内金融体系脆弱性进行测度。

3、模型构建与计量剖析

国内的金融体系主要以银行为主，故本文主要选取银行的有关指标来测度国内的金融脆弱性。本文第一选取代表性的指标，然后运用主成分剖析等计量办法，打造金融体系的综合脆弱性指数[7]。

（一）金融脆弱性指标的选取

基于国内银行系统在整个金融体系的特殊地位，本文使用银行稳健性指数作为金融稳定的代理变量。银行的风险主要来自流动性风险、信用风险、市场风险和操作风险。在前人研究的基础上，本文主要选择表1所示的指标来测度银行风险。

（二）金融脆弱性指数的构建

指标选取之后，下面就是指数的构建。本文借鉴万晓莉[8]（2008）的计量方法，选取2000～2014年的季度数据，使用动态因子剖析法来研究中国金融脆弱性情况。

在进行因子剖析之前，本文第一使用巴特利特球形检验和KMO检验来判断所选指标是不是满足因子剖析的条件。检验结果如表2所示：

表2显示巴特利特球形检验的相伴概率为0.000，KMO值为0.567（>0.5），说明所选指标合适进行因子剖析。

表3给出了公因子方差，从表3可以看出，所选指标的一同度均超越70%，说明根据模型提取的公因子对各变量均有较好的讲解能力。

提取办法：主成份剖析。

为了更好判断所选公因子的靠谱性，图1显示了公共因子的碎石图。

图1的结果显示前两个公因子坐落于陡坡之上，故模型仅需选取前两个公因子。

为了进一步知道各公因子的真实含义，图2显示了因子空间载荷图。

图2的结果显示，因子1主要包括前三个指标的信息，即金融系统的流动性风险，该指标越高，流动性越差，风险越高，金融体系越脆弱；因子二主要包括后两个指标的信息，即银行系统的信用风险和汇率风险，指标越高，风险越大，金融体系越脆弱。

表6给出了因子的方差讲解度，结果显示，原始数据的56.2%是由因子1讲解的，说明2000年以来中国金融脆弱性的重要原因源于流动性风险，原始数据的29.5%由因子2讲解，两个因子对原始数据的讲解度为85.6%，说明模型具备较好的讲解力。

为了进一步度量两个因子对国内金融体系脆弱性的综合影响，大家给出了表5：成份得分系数矩阵。

从表4大家可以得知，因子1讲解了原始数据约56.2%的信息，因子2讲解了原始数据约29.5%的信息，基于此，本文用两个因子的加权平均值作为国内金融系统的综合脆弱性指数，为了便于对比，本文将综合脆弱性指数映射到区间[0，10]，并将两个因子各自得分与综合脆弱性指数显示在一张图表上得到图3：季度金融脆弱性指数[9]。

图3显示，样本期间，国内金融脆弱性整体呈降低趋势，但存在阶段性特点。
2000年至2002年，国内金融脆弱性整体处于脆弱状况，波?咏洗螅?趋势不显。
2003年至2008年，国内金融脆弱性水平表现出不断降低的态势，且在2004年表现出较大幅度的降低。
2009年至2014年，国内金融脆弱性水平转降为升，且升幅较大，这可能与2008年爆发的全球金融危机息息有关。

4、结论