金融危机爆发的前兆汇总十篇

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇金融危机爆发的前兆范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

篇（1）

观察历史，每一轮金融危机前都有大规模跨境资本流入，导致资本流入国股价、房价持续增长，其外债规模也较几年前增长明显。与此同时，国内出现信贷泡沫，借款人未偿还债务连续三四年以上以超出利率2～3倍的速度增长。这些借款人使用借来的资金购买居住房屋和商业房产。在第一轮金融危机中，墨西哥、巴西、阿根廷等国政府部门及国有企业经历近十年高速增长，跨国银行争相对其授信，累积了巨大的信贷泡沫。第二轮金融危机爆发前，日本经历了持续的经济繁荣，在20世纪80年代中后期，其股价、房价增长了五六倍。同期，北欧三国也出现信贷泡沫累积。第三轮金融危机中，泰国及其周边东南亚新兴经济体成为信贷泡沫累积的重灾区。第四轮金融危机中，信贷泡沫集中在美国、英国、西班牙、爱尔兰及冰岛等国房地产市场，自2003年至2006年底，这些国家房价上涨明显。

篇（2）

2金融监管不力

19世纪中后期，马克思对全球推广过程中日渐严重的金融危机和资本主义经济进行了较为深刻的剖析。在马克思危机理论中，马克思通过贴切实际的生产关系、交往关系以及他对整个资本主义生产方式的阐述紧密联系，从而得出货币和金融危机的理论。而且在马克思生活的年代，金融危机有规律地出现和爆发，使它的许多特点都表现出来，这些都在无形中为马克思提供了深入研究的条件。他在研究自己所处时代金融危机的同时，还顺势寻找金融危机产生的原因，对之前的金融危机展开阐述，阐明了能够造成金融危机的实际条件，及其本质、发生机制、与生产过剩危机的关系、在经济周期中的表现等，从而形成和建立了自己的金融危机思想。建立的金融危机思想，其出发点就是货币理论。由于货币和商品产生对立，且一定要进行互换的情况在价值形式上表现得尤为突出，所以马克思表示这种情况下在资本运动的过程中出现货币金融危机和经济危机的概率会很大。第一，买卖商品时期相互分离就包含危机的可能性。商品在买卖过程中，被分成了卖和买两个阶段，这样无论是时间还是空间都处于分离环境下。在这样的环境下，商品和货币之间的转变就会存在很多不确定因素，进而导致兑现价值和生产商品时出现间断等危机，所谓危机就是让两种既相干又单独的个体被迫合并在一起。第二，商品买卖中货币与商品的时间分歧随着信用机构的不断改革发展而被逐步放大。纵然信用代表的是优良品质，但由于人与人之间的差距，虽然统一货币具备多次执行支付手段的职能并可以通过信用实现，但如果其中某一个企业在支付过程中出现了问题，那么很可能促使在很多点上终止了社会支付链条，并且涉及信用机构或其他企业，最终导致金融危机。产生金融危机的原因很多，但归根结底，资本主义的基本矛盾才是最深层次的原因。马克思认为,只要社会经济在发展,出现经济危机的现象就无法规避,由于构成人们经济、社会活动的就是货币和商品，且二者与我们的生活息息相关，所以表现尤为突出的就是金融危机。马克思曾在其金融危机理论里指出“:万一劳动的社会性质体现在商品的货币存在上,进而使其成为一个脱离实际生产的物品,那么不可回避的就要面对作为现实危机尖锐化的货币危机或者独立的货币危机[3]。”

篇（3）

金融危机指起始于一国或一个地区乃至整个国际金融市场或金融系统的动荡超出金融监管部门的控制能力，造成其金融制度混乱，进而对整个经济造成严重破坏的过程。金融危机具有长期潜伏性、突发性、综合性、蔓延效应及全球破坏性、可消除性、熨平性、可控制性等基本特点。产生金融危机的主要因素有：

（一）宏观经济不健康

宏观经济平衡是金融体系稳健运行的根本条件。长期稳定的经济增长对金融安全起着决定作用，经济平衡的破坏必然导致金融风险乃至金融危机。如果经济运行中存在发展速度过快或过慢、经济结构失衡、存在严重的通货膨胀等问题，那么即使金融风险程度不是很高，也有可能从外部环境角度引发金融危机。

（二）泡沫经济

金融自由化取消信贷限额控制带来了金融业的过度竞争，金融机构会倾向于扩大信贷风险来获取尽可能多的收益。资本在追逐利润的天性下纷纷涌向股市、房地产等投机性市场，金融资产的现实价格被严重高估，与其代表的产品的基础价值之间的偏差越来越大，金融资产在虚拟的价格高位上就会蕴藏高金融风险。如果与此同时政府没有及时采取谨慎的金融监管，或者银行内部风险控制机制落后，这样极易产生泡沫经济。一旦泡沫破灭，损失惨重的银行部门将无法避免危机的出现。所以，信贷的过度膨胀被视为危机的重要前兆。

（三）宽松的货币政策

货币供应量的大小是影响国民经济是否能正常运行的重要因素。货币供应量的增长与经济增长相适应，才能促进国民经济的持续、快速和健康发展。M1的增长如果过快，就可能从需求方导致商品和劳务市场上的价格水平上涨。若M2长期保持较高的增长率，则说明经济总体存在通货膨胀的压力。所以各国都会选择M1和M2的有关指标。对总体货币供应量进行监控。

（四）汇率与国际收支问题

汇率政策是否合理直接影响到国际收支平衡状况。合理估计实际汇率水平，量化汇率失调的程度，可以为及时而全面监测一国国际收支风险提供可靠依据。同时贸易条件恶化与经常账户赤字也是引发国际收支危机的重要原因。出口的急剧下降将导致经常性账户的赤字，而在无稳定的国外资本流入的情况下，经常账户的长期赤字将造成国际储备的枯竭。所以，经常性账户余额是分析一国国际收支是否存在问题的主要方面。而国际储备则是调节短期国际收支失衡，维持汇率稳定和支撑一国国际资信的重要手段。

二、建立金融危机预警指标系统的必要性和可行性

（一）建立金融危机预警系统的必要性

金融危机往往造成国民经济的严重衰退，绐政府带来巨额的预算支出，甚至可能引起政局的动荡。但显而易见的是，危机的预测与防御要比危机产生后的处理更为有效，而现代金融危机的突发性更要求将对付金融危机的重点放在对危机的预见上。以往的金融危机几乎都是在某一时点突然爆发，危机国都来不及采取及时有效的应对措施，处于一种“措手不及”的状态。就我国而言，国有商业银行存在着巨额的不良资产，资本市场的运作欠规范，金融监管体系有待健全以及缺乏适当的系统性保护机制等问题，这些都意味着我国目前潜在的金融风险也较大，因此，我们有必要建立一个有效的风险预警系统。

通过建立金融危机预警系统，设置测度风险的指标体系和进行坚持不懈的监测，密切观察本国经济金融的发展变动，一旦危机苗头出现，金融当局就可以有条不紊地加以处理，及时制定预防性的有效方案及措施，并适时调整总体经济政策，降低金融危机的危害程度乃至避免其发生。

(二）建立金融危机预警系统的可行性

金融危机的爆发虽然是多方面因素作用的结果，但这些因素可通过一系列量化的经济指标反映出来，并且金融危机的发生有一个缓慢形成的过程，在危机爆发前总有许多征兆，常常以一系列宏观经济指标值的恶化为先兆，且距实际爆发一般有较长的前置时间。实证的结果表明，主要的经济指标如实际汇率、实际利率、M2的货币乘数等发生变化超过临界值，至金融危机发生的时差，期间的范围介于12个月～l7个月。由此可见，建立金融危机预警系统，理论上可行。通过选取适当的预警指标，综合分析一国的经济金融形势，采用适当的数量分析方法，应该是能够提前预测金融危机爆发的。

三、我国金融危机预警指标系统的构建

（一）建立金融风险预警指标体系

1.选取系统性金融风险监控指标

所谓系统性风险是指由金融活动主体本身不可控制的因素所引起的，是金融市场所有参与者共同面临的风险，其涉及的宏观因素较多。借鉴前人研究的预警模型，并结合中国的实际情况，选取的监测指标包括：

(1)经济增长指标。主要反映政策风险，指由于国家政策变化而造成损失的可能性，这里选取GDP增长率、固定资产投资增长率、企业资产负债率来衡量，反映了宏观环境的风险程度。

(2)货币风险指标。这组指标反映了货币供应量本身的变化情况及其与国民经济发展的关系。它主要包括：各层次货币供应量增长率、货币流动性比率、货币供应量M2与GDP的增长率之比。

(3)财政风险指标。在政府负债规模过大的情况下，有可能无力偿还债务，成为宏观经济的不稳定因素。财政风险通过财政债务依存度和财政收入占GDP的比重衡量。财政债务依存度指当年的财政支出中债务收入所占的比重，反映一国财政支出中有多少依靠发行国债实现。财政收入占GDP之比，反映国家宏观经济的稳健运行状况及国家控制能力大小。

(4)国际收支风险指标。国际收支风险，指由于国际收支状况的恶化、汇率变动而出现的风险，通过经常项目逆差占GDP比重、一系列外债风险指标、外汇储备支持进口时间(月)反映。外债风险指标则包括：短期外债占外债总额之比、负债率、偿债率、债务率。我国实行的是有管理的浮动汇率制，严格限制资本项目流动，现阶段汇率变动引起的风险对我国的冲击还很有限，主要体现在偿债风险上。

2.选取非系统性金融风险监控指标

非系统性风险是指金融活动主体由于经营不善从而造成损失的可能性。其指标是用来预警某一特定银行可能将要面临的困难，着眼于单个或微观的风险监测。监测指标具体包括：

(1)信贷收支状况指标。对商业银行来说，信贷资金运行和运作状况是决定其经营成败的关键环节。它由五个指标组成：资产流动性比率、存款余额增长率、贷款余额增长率、短期资金贷款比例、中长期资金贷款比例。

(2)流动性风险指标。流动性风险，指由于金融企业资产负债比例、期限结构失调导致的流动资金不足，出现到期无法履行支付义务而造成的风险。流动性风险比率是从总体上反映商业银行流动性风险的大小，该比率越大越好。根据我国的具体情况而建立的适合我国商业银行实际运行状况的流动性风险预警指标有：流动性风险比率、余额存贷比例、库存现金比例、拆人资金比例、拆出资金比例、借人资金比例、备付金比率、总偿付能力。

(3)资本风险指标。资本风险，指由于资本金不足不能弥补亏损以保证银行正常经营，破产倒闭的风险。它包括四个指标：资本充足率、核心资本充足率、同一借款户贷款余额比例、最大十家客户贷款比例。其中，资本充足率和核心资本充足率属于安全性的综合指标，是重中之重。它们既反映财务基础，又反映资产的风险状况。比值越大，则资本的安全性越高。

(4)经营风险指标。商业银行是以货币为主要经营对象的高风险行业，所面临的经营风险主要是指在银行的经营管理中由于管理制度出现漏洞或管理者及员工的不当或犯罪行为等主客观因素致使银行经营成本上升、收益率下降并给银行造成损失的可能性。此处选取的这组指标体系目的在于衡量商业银行的经营成本、收益及损失状况及其损益指标完成情况。主要有：存款年平均成本率、负债成本率、应收利息率、贷款收息率、资产利润率、损益指标完成率。

（二）设置预警界限

篇（4）

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们，致使LTCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇（5）

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们?率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量

”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

因应之道

篇（6）

    1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机,至今仍余波荡漾。究其根本原因,可说虽然是“冰冻三尺,非一日之寒”,而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件,震撼美国金融界,波及全世界,这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

    LTCM基金是于1993年建立的“对冲”(hedge)基金,资金额为35亿美元,从事各种债券衍生物交易,由华尔街债券投资高手梅里韦瑟(J.W.Meriwether)主持。其合伙人中包括着名的数学金融学家斯科尔斯(M.S.Scholes)和默顿(R.C.Merton),他们参与建立的“期权定价公式”(即布莱克-斯科尔斯公式)为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型,编制程序,运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机,从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类:第一类是美国的联邦公券,由美国联邦政府保证,几乎没有风险;第二类是企业或发展中国家征服发行的债券,风险较大。LTCM基金通过统计发现,两类债券价格的波动基本同步,涨则齐涨,跌则齐跌,且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时,若及时买进或卖出,就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内,无论如何价格上涨或下跌,按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中,资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财,各大银行为能从中分一杯羹,也争着借钱给他们,致使LTCM基金的运用资金与资本之比竟高达25:1。

    天有不测风云!1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券,这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮,其价格直线下跌,而且很难找到买主。与此同时,投资者为了保本,纷纷寻求最安全的避风港,将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反,原先的理论,模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是,他们不但未随机应变及时撤出资金,而是对自己的理论模型过分自信,反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元,而间接牵连的金额竟高达10000亿美元!如果任其倒闭,将引起连锁反应,造成严重的信誉危机,后果不堪设想。

    由于LTCM基金亏损的金额过于庞大,而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主,这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论,开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称:永远不向由数学金融学家主持的基金投资,数学金融学面临挑战。

    LTCM基金事件爆发以后,美国各报刊之报道,评论,分析连篇累牍,焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵?多数人的共识是,布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错,错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月着文分析基于随机过程的预测理论,文中将随机过程分为平稳的,似稳的以及非稳的三类,明确指出:“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布,可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程,概率分布实际上已失去意义,前述的基于概率分布的预测理论完全不适用,必须另辟途径,这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中,……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件,导致了LTCM基金的统计预测理论失灵,而且遭受损失的并非LTCM基金一家,其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

    经典的布莱克┧箍贫构?br>

    布莱克┧箍贫构娇梢匀衔牵恢衷诰哂胁蝗范ㄐ缘恼谐≈醒扒笪薹缦仗桌蹲首楹系睦砺邸E肥狡谌ǘ鄣木洳祭晨拴斯科尔斯公式,基于由几个方程组成的一个市场模型。其中,关于无风险债券价格的方程,只和利率r有关;而关于原生股票价格的方程,则除了与平均回报率b有关以外,还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r,b,σ均为常数时,欧式买入期权(European call option)的价格θ就可以用精确的公式写出来,这就是着名的布莱克┧箍贫构健S纱丝梢曰竦孟嘤Φ摹疤桌蓖蹲首楹稀2祭晨拴斯科尔斯公式自1973年发表以来,被投资者广泛应用,由此而形成的布莱克┧箍贫估砺鄢闪似谌ㄍ蹲世砺鄣木洌俳苏埸a href=//shengwu.7139.com/ target=_blank class=infotextkey>生物时?呐畈⒄埂S腥松踔了怠2祭晨拴斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

    笔者以为,上述投资组合理论可称为经典布莱克┧箍贫估砺邸K茉谑导屑晒Γ灿衅渚窒扌浴Sτ檬比绮患幼⒁猓突岢鑫侍狻?br>

    局限性之一:经典布莱克┧箍贫估砺刍谄轿鹊耐瓯傅氖谐〖偕瑁磖,b,σ均为常数,且σ>0,但在实际的市场中它们都不一定是常数,而且很可能会有跳跃。

    局限性之二:经典布莱克┧箍贫估砺奂俣ㄋ型蹲收叨际巧⒒В导实氖谐≈写蠡У挠跋觳蝗莺鍪印L乇鹗窃诓怀墒斓氖谐≈校惺贝蠡Ь哂芯龆ㄐ缘牟僮葑饔谩A孔踊鹪诙涎墙鹑谖;邪缪莸慕巧次焕T谡庵智榭鱿拢琤和σ均依赖于投资者的行为,原生股票价格的微分方程变为非线性的。

    经典布莱克┧箍贫估砺刍谄轿仁谐〉募俣ǎ粲凇捌轿人婊獭保谄涫视锰跫率钟行АJ率瞪希谌ㄍ蹲收叨嗄昀匆恢痹谟τ茫琇TCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克┧箍贫估砺鄄欢裕且蛭环⑹录词保谐”涞煤懿黄轿?原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了,原来的统计规律不再适用了。由此可见,突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

    突发实件的机制

    研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆,研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域,也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性,按照其机制可大致分为以下两大类。

    “能量”积累型 地震是典型的例子。地震的发生,是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多,地震的威力越大。此外,如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释,也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型,这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累,直至其经济基础无法承担时,就会突然崩溃。积累的虚假价值越多,突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后,至今已九年尚未恢复,其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

    “放大”型 原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中,一个中子击中铀核使之分裂而释放核能,同时放出二至伞个中子,这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应,释放更多的核能,放出更多的中子……。以此类推,释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大,很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”,此外,放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性,以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形,例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”,即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭,甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机,如果不是美国政府及时介入,促使15家大银行注入35亿美元解困,就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”,造成整个金融界的信用危机。

    金融界还有一种常用的术语,即所谓“杠杆作用”(leverage)。杠杆作用愿意为以小力产生大力,此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”,而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定,大做买空卖空的无本交易,使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题,这种突发事件的震撼力是惊人的。

    金融突发事件之复杂性

    金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多,其复杂性表现在以下几个方面。

    多因素性 对金融突发事件而言,除了金融诸因素外,还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券,而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少,之所以能掀起如此巨大风波,是因为心理因素的“放大”作用:投资者突然感受到第二类债券的高风险,竞相抛售,才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视,必须将其计及。

    非线性 影响金融突发事件的不仅有多种因素,而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用,即为非线性的关系。例如,大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是:多种因素共同作用所产生的结果,并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项,这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。 

    不确定性 金融现象一般都带有不确定性,而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如,1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘,几乎可以确定某种事件将会发生,但对于投资者更具有实用价值的是:到底会发生什么事件?在何时发生?这些具有较大的不确定性。

    由此可知,金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明,往往具有综合性。例如,1990年日本泡沫经济的破灭,其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累,但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。 预警方法

    对冲基金之“对冲”,其目的就在于利用“对冲”来避险(有人将hedge fund译为“避险基金”)。具有讽刺意义的是,原本设计为避险的基金,竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”,斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员,对突发事件作出预警是他们的职责,但在这次他们竟都未能作出预警。

    突发事件是“小概率”事件,基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车,想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸,传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是:每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用,但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三,就算知道是属于这百万分之三,你也不知道何时会发生故障。 笔者认为,针对金融突发事件的上述特点,作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过,在“能量”积累型的突发事件发生之前,必定有一个事先“能量”积累的过程;对“放大”型的突发事件而言,事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前,总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多,放大的倍数越高,前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警,应实时监测其机械系统的运行状态,随时发现温度、噪音、振动,以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然,金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多,影响的因素也多得多。为了作出预警,必须对多种因素进行实时监测,特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”,是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些,金融突发事件的预警应该是可能的。 要实现预警,困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多,模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型,很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里,今天不能的,明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难?不妨先计及最重要的一些因素,以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。 其二是定量化的困难。有些因素,比如心理因素,应如何定量化,就很值得研究。心理是大脑中的活动,直接定量极为困难,但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此,可以将投资者划分为几种不同的类型,如散户和大户,年轻的和年老的,保守型和冒险型等等,以便分别处理。然后,选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“,加以量化。这种方法如果运用得当,是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外,卢卡斯(R.E.Lucas)的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

    其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警,欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”?是否可以采用预警分级制和概率表示?

    有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论:你相信不相信金融事件具有因果性?如果答案是肯定的,那么金融突发事件就不会凭空发生,就应该有前兆可寻,预警的可能性应该是存在的,那么金融学就不是一门科学,预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的,金融领域也不例外。

篇（7）

另据中金公司近日的研究报告估计，全国范围内的民间借贷2011年中期同比增长38%至3.8万亿元，相当于银行总贷款的7%。

如此高规模的民间借贷究竟有多少处于风险之中，我们无从得知，官方只是一再强调“出问题的只是少数”。的确，温州失踪的高利贷涉案老板只是数十位，相比参与放贷的企业数量的确是少数，但我们相信，问题并不止于这数十位老板，温州的困局只是全国民间借贷危机的冰山一角。

从各级政府对温州民间借贷危机的重视上，我们可以猜测出问题的严重程度。国庆节期间总理亲赴温州调研并指示、浙江省和温州市两级政府近日迅速出台各种对策、其他高利贷市场繁荣省份对民间借贷大户的监控，都预示着问题的普遍和严重。

从温州民间借贷危机的全面爆发，到出台各种救市的“组合拳”，也就一两个月的时间。政府就像一台救火车，在危机面前总是异常“高效”，但这种高效我们似曾相识――2008年金融危机期间，中央政府也是迅速重拳出击，积极救市。但是，如今暴露出的各种新危机，正是当年仓猝救市留下的后遗症。

为应对2008年的金融危机，中央政府了大规模的经济刺激计划（主要手段是扩大信贷规模和投资），大量资本流向低效部门和虚拟经济，泛滥的流动性带来了物价飞涨和房地产价格泡沫，致使政府不得不“紧货币”应对通胀。而银行的体制决定了货币的歧视性流向――宽松货币的得益者是政府投资项目和大型企业，紧缩货币的受害者是私营经济和中小企业。

短时间内货币政策一松一紧，加上居民存款的负利率化，导致高利贷市场在短期内急剧繁荣――缺钱的中小企业为了渡过难关不惜成本地从民间融资，回报无门的居民存款流向风险极高的高利贷市场。

其实，民间借贷的潜在风险早已暴露，但有关部门却视而不见。今年上半年，本报记者在河南一些中小城市进行调查时，同样看到了大量小额贷款担保公司在从事高利贷业务。而当记者向当地银监局、央行驻地机构等地方金融管理部门询问此事时，这些部门却都互相推诿，避而不谈。

另据本报记者调查，江浙地区的民间借贷危机，还可能引发更大的系统性风险。在高利贷的巨额回报下（最高的民间借贷年利率竟达180%），普通民众大量参与其中，不少人把房屋重新估值质押给银行套取资金用于放贷，更有甚者，将已经质押给银行的房产，二次质押给高利贷放贷者获取资金。

将房产价值和高利贷生意捆绑在一起，是基于房地产价格不降和房产方便变现这两种假设，但是，房地产调控政策正让这两种假设成为泡影――限购不仅让房价有下降的风险，而且限制了房屋的变现能力。这样看来，一旦高利贷的系统出现风险，就会引发房地产市场的系统风险，最终会将银行牵涉其中，形成更大的金融风险。

温州几十个高利贷老板跑路事件，并非区域性、偶发性的危机，它很有可能是全国性、系统性民间借贷风险的前兆。金融市场的管制已经造成利率价格的双轨制，并在现实中形成体制内的低廉资金成本和民间的高利率市场，在这种背景下，不乏掌握体制内资源的利益群体，利用其优势获取高利贷市场的暴利。

篇（8）

几乎所有的人都在议论泡沫，所有的专家学者提到泡沫都会谈虎色变，但却很少有人能够说清：泡沫到底是什么？泡沫有多大？如何抑制泡沫的过度膨胀？

泡沫为什么会诱发金融危机

泡沫的基础是真金白银的资产。资产可以变化为泡沫，泡沫也可以转为资产，两者的中介就是资产交易。例如，温州炒房团的涌入，推高了某小区的房价，涨价后的这部分溢价空间就是泡沫。此后，谁再买入该小区房产，谁的买价中也就包含了一部分泡沫。

交易的溢价空间是所有商品交易的前提，从这个意义上说没有泡沫就没有交易。但泡沫不可能永远膨胀，就像股价不可能永远上涨。泡沫一旦破灭，资产价格就会随之下降，原先在泡沫膨胀期连资产一起买入的泡沫也会同时萎缩。那些连泡沫一起买入资产的人就会亏损，因为你最终是为了卖。

泡沫膨胀得太快或者说资产价格上升得过猛，最终会导致资产价格的大起大落，由此诱发的大面积亏损会导致金融动荡和金融危机，处理得不好还会引发经济危机。

在资产价格的剧烈波动中，个人或散户以及那些貌似永远不可能倒下的金融机构，会在一瞬间陷入巨额亏损、资不抵债，就像2008年的雷曼兄弟公司。随之，金融界会突发流动性痉挛。

“流动性痉挛”的本质是信用危机。金融机构间的信用会因某金融机构的资金链断裂等事件，引发其他金融机构的警觉和恐慌，而让整个金融系统突然陷入信用危机，即“恐慌性金融信用危机”。通俗地说，就是所有人都会突然觉得自己借出去的钱可能会回不来，于是把钱袋收紧。

金融界的突发性信用恐慌就像SARS，具有极强的传染性，这种信用危机感会在金融同业间快速蔓延，金融机构间的资金流动也会因此突然停止。谁都不愿意自己口袋里的钱陷入债务黑洞或多角债。接踵而至的是某些金融机构的破产或倒闭，由此又会诱发整体流动性的进一步痉挛，直至整个金融系统瘫痪。

现存的任何金融体系都是按照常态金融交易和金融运行的需求设计的，它对于金融突发事件――金融动荡和金融风险的抵御能力――相当有限。例如，银行准备金是用来应对特殊货币需求和资金临时提现所设置的储备货币，如果银行准备金率过高，整个银行体系的效率就会下降，甚至出现整个社会的货币供给不足。

相反，不论银行准备金率如何调整，都不可能适应非常态金融体系的货币需求。例如经济危机和金融危机爆发时一旦出现机构挤兑或银行挤兑，其规模只要超过准备金率，金融体系马上就会崩溃。

也就是说，一旦金融恐慌导致机构挤兑和银行挤兑，整个金融体系的资金流动突然因“痉挛”而停滞，几乎所有金融机构和货币机构之间的正常往来会突然收紧、短期利率会急剧飙升，一些脆弱的金融机构会先倒闭，恐慌和痉挛状态持续一段时间后，金融体系会在一瞬间坍塌――金融危机爆发。

“钱荒”：中国式金融危机

“钱荒”是金融界突发性的流动性短缺，其本质与金融危机无异。钱荒就是一种微型金融危机。2013年6月21日，中国首次发生钱荒。2013年6月20日的中国银行间隔夜回购利率创下历史纪录，最高达到30%，七天回购利率最高达28%，多家大型基金公司不得不“出血”卖债。

虽然钱荒之前确实存在（房地产等高利润率产业的资金周转需求、金融机构放贷规模超出了监管机构的限制、商业银行流动性管理失当、地方债还债到期、纳税期限临近等因素），但压倒2013钱荒的最后一根稻草，是2013年6月20日作为期货和金融衍生品的强制平仓日。

13万亿元的理财产品中很大一部分将在6月到期，负担高利贷总胜过违约、支付高额违约赔偿或“被平仓”，这就是短期借贷资金突然短缺的画外音。

当时中国总体上流动性相当充裕，资金市场存在规模巨大的“相对过剩资本”。截至2013年5月底，中国人民币存款余额99.31万亿元，贷款余额67.22万亿元，存贷差32.09万亿元，相当于存款余额的32.31%。也就是说，中国的相当过剩资本规模接近三分之一，总体上并不缺钱。

巨额地方债务“融资平台”和衍生品理财的背后，是所谓“影子银行”。而影子银行的背后又是商业银行为了更高利率，借“影子银行”转移资金输送。中国社科院副院长李杨曾指出：中国在“灰色地带”融资非常发达，2013年前四个月各种灰色融资接近5万亿元。

中国的“钱荒”可以安然平息，最终受益于中国“国家金融”的基础体制。大部分金融机构的短期资金缺口出现的危机，都可以在国家金融体系内被消化、重组或兼并。

钱荒一旦诱发机构挤兑甚至银行挤兑，金融危机就会在瞬间爆发。因此，钱荒也可以说是一种金融危机的雏形或前兆。

金融危机如何转变为经济危机

金融危机本身不是经济危机，金融危机也往往不会导致经济危机。金融危机更多只是局限于金融界内部的一种金融震荡。

其最终结果大多是金融界内部的重组或重新洗牌。那些在金融危机中陷入亏损的金融机构和企业，或倒闭或被那些盈利的金融机构兼并。

金融危机导致经济危机的标志，是金融恐慌诱发社会恐慌后出现“恐缩”。也就是老百姓因担心今后的收入甚至职业而突然减少日常消费。例如，美国1930年的鲜奶消费比1929年突然减少了3亿磅，连咖啡的消费也突然减少了360万公斤。

“恐缩”会使本来结构正常的国民经济体系突然出现巨大的突发性有效需求缺口，随之而来的就是“需求下降生产减少失业增加收入下降工厂倒闭”的恶性循环，雪球越滚越大之后，美国最多时失业率高达25%。

中国的资产泡沫有多大？

1995年以来的中国资产泡沫，经历了一次过山车，其顶峰是在2008年。

1995年至2005年，中国的资产泡沫存量从9.6万亿元增加到14.8万亿元，增加了约50%；同期的GDP从6.0万亿元增加到18.4万亿元，增加了3倍；收入泡沫率从1.6降到了0.8，于是同期中国人对泡沫增长的感觉反而会渐行渐弱。

2008年之前的五年是泡沫膨胀的高峰期，不仅金融资产泡沫随股价冲到6124点而疯狂，2008年到股市泡沫达到23万亿元的高点。楼市泡沫（有形资产泡沫）也达到8.5万亿元的水平。也就是说，金融资产泡沫的总量，是房地产泡沫的3倍。

随着全球金融风暴和中国股价的下跌，金融资产泡沫迅速萎缩，从股市撤出来的资本开始涌向楼市，房价直逼天花板。为了压抑房价，中国政府不得不从2010年开始对住房实施“限购”政策。

在此后的2008年至2014年，中国的资产泡沫存量一直在萎缩，萎缩总量约60.7万亿元，甚至超过了2001年至2007年膨胀出来的5.5万亿元。特别是房地产业的冷清，已经让整个国民经济的心气越来越凉。

房地产业的降温也会加重房地产公司的债务偿还压力，把原本正常的良性债务变成坏账或准坏账。

就宏观而言，泡沫的计量并不复杂，只需要用包含泡沫的资产，减去实际投资或资本的实际投入，即：社会总资产增量-社会净固定资产投资=固定资产泡沫增量（有形资产泡沫）；同理，金融总资产增量-金融投资增量=金融资产泡沫增量（有形资产泡沫）。两者的总和就是总资产泡沫增量和存量。

“投机交易累进税”：抑制投机才能抑制泡沫

泡沫是投机的私生子，没有投机就没有泡沫；但私生子也是儿子，没有投机也就没有交易和市场。

在非市场经济的环境中，投机往往成了贬义词，而实际上投机也是一种特殊形式的投资。确实，在现实市场交易中，很难区分投机与投资。当我们不能明确区分投资与投资时，可以用买卖时间差来判断交易的“投机度”。

例如，买中石油股票后第二天就卖掉的，比五年后才卖掉的人“投机性”高1500倍。所以，像用“满五唯一”来确定房地产交易的税率就是很好的政策。因此，抑制资产泡沫的关键是抑制投机。

从社会整体看，投资会带来新的财富和更多的收入，而投机只是会让现有财富的所有权转移。没有泡沫，市场会陷入萧条就像一锅温水，会让投资者总是打不起精神；而泡沫太大又会像黄河决堤，一旦冲破堤坝一泻千里，也会连你的坛坛罐罐一并卷走。

篇（9）

道路决定未来，布局决定格局。

这次金融危机告诉了全世界（当然也包括我们中国）一个道理：任何一个行业只要出现了暴利，就一定有问题，就容易出现问题。垄断行业如此，竞争性行业同样如此；房地产行业如此，金融行业同样如此。

暴利不是商业模式的核心要义，暴利其实是风险到来的前兆。真正的商业模式，应该是一个企业是否能持续成长的精密构架。一个企业的商业模式一旦构建确立，往往就造就了这个企业的特质，也决定了它的未来走势。模式的成败不在于一城一池的得失，而在于它是否有一个真正能够创造商业价值的完善体系，也在于它的抗风险能力与持续发展性。

多年来，我们特别关注中小企业和成长企业，但我们推崇这种公司，并非仅仅是因为他们创造了神话，而是因为他们实实在在地在模式创新、技术创新方面踏踏实实，神话并不是爆发式的――他们在一鸣惊人之间可能已经熬了十几年了。

企业的运行轨迹也好，资本的利润和效益也好，都是要符合市场规律的，如果出现了暴利，就会出现泡沫，这样后果是什么，今天大家已经看到了。每个行业都有相应的被社会认可的平均利润率，你超过了，太大了，大家都去推崇去追捧，泡沫自然就会产生。

泡沫带来整个市场的残酷洗牌。在大洗牌的过程中，企业的第一要义是活着。今年对于许多企业来说的确是生死存亡之年。而只有活着，才能有检修自己商业模式的机会。

在检修自己商业模式的时候，要特别提醒大家：现在的经济转型以及政策振兴背后，新呈现出来的商业机会可能跟以前不一样。

篇（10）

1.2金融品牌危机的特征对金融企业而言，品牌危机主要是指由于金融企业经营或品牌管理中的失误，或者由于客户与金融企业之间对金融产品、服务或者事件的认知不同、相互沟通不够，从而导致其产生激烈行为，并在短时间内波及社会公众、进而严重影响金融企业品牌价值的事件状态。

金融企业品牌危机通常分为两大类，一类是产品质量问题引发的危机，容易引起社会关注，对于产品质量问题直接引发客户不信任和不选用，会造成金融企业类似业务营业额的大幅下滑，对金融企业的声誉和口碑造成负面影响。另一类是非产品质量问题引发的危机，客户关注程度相对较低，主要是金融企业内部某方面失误引起的经营危机和困难，如法律诉讼、人动等，这些问题逐渐向外传递，会造成客户对金融企业的不信任。

金融品牌危机一般具有三个特点：

1.2.1突发性，往往是由于金融企业经营中的重大问题被曝光，或者客户等对金融产品或服务的实际质量不满无法宣泄而突然爆发。

1.2.2动态性和扩散性，品牌危机会随着金融企业对有关事件处理的正确和及时与否而减轻或加重，而且任何一个危机在没有彻底解决之前，都有可能产生扩散效应。

1.2.3破坏性，品牌危机如果没有得到及时有效的处理，就会降低公众的品牌忠诚度，品牌价值在短期内会明显受损。

2树立危机意识

只有强化企业自身的危机意识，才能从思想上真正重视危机管理工作。企业要加强品牌建设，就必须充分认识到市场经济运行中以及金融全球化中金融企业面对的内外经营环境是瞬息万变的，由内外因素导致的企业危机难以避免，必须通过有效的品牌危机防范机制加以预测、预防、化解或尽可能减少其损失。树立危机意识最关键的在于及时识别危机的前兆。在日常品牌管理中，对可能引起金融品牌危机的内、外部因素进行整理和识别，对这些因素的变化情况进行日常性监测。同时对收集到的信息进行鉴别、分类和分析，正确判断、评估危机的可能性、危机风险源头、危机征兆和危机发生之间的联系等。

3建立品牌危机预警机制

企业要在品牌危机管理中取得主动，反应迅速，就必须建立品牌危机预警机制，在危机来临时尽早发现危机，以制度化的管理来对企业内部和外部可能产生的危机进行预测，增强企业的免疫力、应变力和竞争力。一套有效的危机预测机制应包括以下几个方面：

3.1组织机构组织结构是企业品牌预警管理系统功能发挥的基本和必要保证，是对品牌不安全现象进行识别、预警和控制的保障。

3.1.1预警部主要职能包括以下三个方面：一是负责品牌资产安全状况、品牌管理安全状况、品牌环境安全状况的日常监控，识别和诊断其中易引发品牌危机的不安全现象（危机征兆），并采取相应措施予以矫正控制；二是日常活动中训练全体员工接受识别危机征兆和防止危机发生方面的知识，培养员工在危机中的心理承受能力；三是进行各种品牌危机状态的预测和模拟，设计“品牌危机管理”方案，以在特别状态中供决策层采用。

3.1.2核心领导小组核心领导小组由金融企业的董事会、总裁等组成，从战略层面把握危机的动向，对危机处理中的重大问题进行决策，并指挥各部门密切配合危机控制小组。核心领导小组的职能包括：保证企业正常运转、紧急情况下的预算审核、与政府和特别利益团体进行高层沟通、对机构投资者、媒体、消费者、员工以及其他受到影响的群体传达信息；与法律顾问沟通；跟踪公众动向；保证董事长或总裁了解事件的总体进展，启动媒体沟通程序等。它是发挥作用最大的危机管理机构，它的决策水平和预见能力的高低将直接决定着危机处理进程和结果。

3.1.3危机控制小组危机控制小组负责危机处理工作的实际运转，直接处理危机事件的操作层面工作，一方面向领导小组及时通报事态的进展，另一方面向联络沟通小组下达核心领导小组的决策信息。时刻保证核心领导小组清楚地知道危机情况，同时从核心领导小组那里接收战略建议，并制定危机处理的预算。

3.1.4联络沟通小组联络沟通小组负责与公众、媒体、受害者、公司成员的沟通，应确保企业用一种声音说话。任命两到三个公司发言人负责与媒体的沟通工作是至关重要的。保证对某个问题做出统一而前后一致的判断和解释，并且由获得授权任命的发言人来完成信息沟通的任务。

如前期浦发银行在其外汇理财产品出现“零收益”而导致客户不满，并在媒体和网络上引起较大反响的事件的处理上，就应该由品牌危机管理小组统一处理，对外保持同一声音，实施同一标准，并通过主流媒体的正面宣传，主动化解品牌危机。而不应该政出多门，出现不同网点对部分客户补偿五花八门。例如：有的网点提出，投资者可以把理财投资的资金再续存一个月，给予其8%的年利率，即多存一个月可获得8%/12=0.66%的利息补偿；有的网点提出，给投资者3000元代金券；有的网点提出赠送投资者实物礼品。这些不统一的做法很可能会引发客户之间的攀比，使浦发银行处于更被动的地位。

3.2预警信息系统通过网络评价品牌的安全状态、监测影响品牌安全的外部环境和内部条件以及品牌的不安全现象，并对其进行识别、诊断、评价，设计出预警信号输出系统。

如本次金融危机开始时信息不透明,给许多国际著名金融机构带来负面影响。如今，美国政府对十大金融机构展开压力测试，将金融机构的真实现状公之于众,，使人们对这些金融机构重拾信心。

参考文献：

[1]中国工商银行第三期领导干部研究班课题组.“工商银行实施品牌战略提高核心竞争力研究”《金融论坛》.2008年第7期.

[2]陆岷峰.《商业银行危机管理》.中国经济出版社.2008年2月.

[3]余明阳，刘春章.《品牌危机管理》.武汉大学出版社.2008年6月.

[4]宗军.“浦发银行品牌建设研究”中国优秀硕博论文数据库.2008年.