基于MSBVAR模型的數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究

譚中明，陳文書(shū)，卜亞

（1.江蘇大學(xué)財(cái)經(jīng)學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212013；2.江蘇科技大學(xué)經(jīng)管學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003）

科技強(qiáng)則國(guó)強(qiáng)，科技興則國(guó)興。2020年11月，“十四五”規(guī)劃公布，提出數(shù)字強(qiáng)國(guó)、科技興國(guó)戰(zhàn)略，要求加快推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)深度融合。統(tǒng)籌發(fā)展與安全，維護(hù)網(wǎng)絡(luò)、金融等重要基礎(chǔ)設(shè)施安全，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線依然是“十四五”規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)的重要著力點(diǎn)之一。金融作為經(jīng)濟(jì)的核心命脈，在推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展中不可或缺。數(shù)字中國(guó)建設(shè)背景下，新科技深度賦能金融業(yè)，數(shù)字金融快速發(fā)展，全面鏈接金融科技公司、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)、其他關(guān)聯(lián)公司以及數(shù)字金融投融資者等各大主體，一個(gè)以新科技為引擎、新金融業(yè)態(tài)為載體、金融科技公司為引領(lǐng)、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)為中心、金融資本為紐帶、信用鏈、科技鏈、關(guān)系鏈相互耦合的數(shù)字金融生態(tài)圈已然形成。

然而，數(shù)字金融作為數(shù)字技術(shù)與金融服務(wù)的跨界融合，并沒(méi)有改變金融的本質(zhì)和風(fēng)險(xiǎn)屬性。信用金融的內(nèi)在脆弱性、隱秘性，數(shù)字科技的開(kāi)放性、滲透性，以及網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的強(qiáng)涉眾性、高度關(guān)聯(lián)性，使數(shù)字金融蘊(yùn)含多重風(fēng)險(xiǎn)，更容易產(chǎn)生業(yè)務(wù)、技術(shù)、數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)等風(fēng)險(xiǎn)的疊加，影響我國(guó)金融業(yè)的健康發(fā)展。央行發(fā)布的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025）》（2022）提出要增強(qiáng)金融科技風(fēng)險(xiǎn)防范能力，螞蟻科技集團(tuán)被暫緩上市也彰顯了監(jiān)管層對(duì)數(shù)字金融創(chuàng)新和行業(yè)規(guī)范發(fā)展的重視。與我國(guó)數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展相比，我國(guó)對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)的量化識(shí)別和風(fēng)險(xiǎn)防范還有較大提升空間，在行業(yè)自律和金融監(jiān)管方面還存在一定的滯后和不協(xié)調(diào)現(xiàn)象。因此，迫切需要加強(qiáng)對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的研究，多角度強(qiáng)化管理，形成監(jiān)管合力、多方協(xié)調(diào)的良好生態(tài)，以確保數(shù)字金融健康發(fā)展和金融體系安全穩(wěn)定。

一、文獻(xiàn)綜述

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)的定性識(shí)別方面具有豐富的研究成果，認(rèn)為金融科技的“破壞式創(chuàng)新”帶來(lái)了更多不確定性（Arner，2016）[1]，各類風(fēng)險(xiǎn)的敏感性增加（FSB，2019）[2]，信用風(fēng)險(xiǎn)依然存在，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的滲透性和傳染力更強(qiáng)（蔚趙春等，2017）[3]，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、信息安全風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)、聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)等更加突出（Giudici，2018；曹允春等，2020）[4,5]，金融市場(chǎng)的外部性、壟斷、公共物品缺失和信息不對(duì)稱等問(wèn)題引發(fā)市場(chǎng)失靈風(fēng)險(xiǎn)（陳科，2017）[6]，“贏家通吃”效應(yīng)造成市場(chǎng)壟斷（俞勇，2019）[7]，混業(yè)與跨界屬性產(chǎn)生監(jiān)管套利（Stulz，2019）[8]，“太大而不能倒”“太關(guān)聯(lián)而不能倒”形成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（方意等，2021）[9]。

在風(fēng)險(xiǎn)的量化研究方面，學(xué)術(shù)界多從宏觀層面識(shí)別系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，如國(guó)內(nèi)學(xué)者從外匯市場(chǎng)、銀行業(yè)以及股票市場(chǎng)等不同維度構(gòu)建金融壓力指數(shù)，基于馬爾科夫模型開(kāi)展金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究（王春麗等，2014；吳宜勇，2016；劉超，2020）[10,11,12]，結(jié)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型分析我國(guó)金融系統(tǒng)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制（宮曉莉等，2020）[13]，也有學(xué)者運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建地區(qū)綜合壓力指數(shù)分析我國(guó)貧困地區(qū)的金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)（馬迪，2019）[14]，但都側(cè)重于從整體上分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，缺乏對(duì)數(shù)字金融這一新形態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)量化研究。因此本文借鑒已有研究，針對(duì)數(shù)字金融的內(nèi)在特征和風(fēng)險(xiǎn)屬性，多主體、多層次、多維度選取指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)，并基于馬爾科夫模型（MSB?VAR模型）對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行量化分析，以完善我國(guó)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究，為改善數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境和金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管提供理論與決策支持。

二、數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)構(gòu)建

（一）綜合壓力指標(biāo)體系構(gòu)建

數(shù)字金融的本質(zhì)仍是金融，具有傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。作為數(shù)字技術(shù)與金融生態(tài)的深度融合，數(shù)字金融又面臨技術(shù)安全風(fēng)險(xiǎn)、信息泄露風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)字鴻溝等特有風(fēng)險(xiǎn)。再加之網(wǎng)絡(luò)空間的極大開(kāi)放和多元互動(dòng)，金融、技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)更易疊加衍化，催生出合作風(fēng)險(xiǎn)、組織缺陷風(fēng)險(xiǎn)和產(chǎn)品使用風(fēng)險(xiǎn)等衍生性風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文從數(shù)字金融的關(guān)聯(lián)主體和生態(tài)環(huán)境兩大維度選取數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)要素，涵蓋互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)、非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)、外圍服務(wù)機(jī)構(gòu)和外部環(huán)境5個(gè)方面，刻畫(huà)數(shù)字金融在發(fā)展中蘊(yùn)含的各種風(fēng)險(xiǎn)。

互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)作為數(shù)字金融的主要供給主體，經(jīng)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)支付、數(shù)字基金和智能投顧等新興業(yè)務(wù)，是數(shù)字金融的主要?jiǎng)?chuàng)新主體。因此選取電子商務(wù)交易額增長(zhǎng)率、網(wǎng)絡(luò)支付交易額增長(zhǎng)率、網(wǎng)絡(luò)支付巨頭市場(chǎng)份額占比衡量其風(fēng)險(xiǎn)狀況。

銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)通過(guò)與科技公司合作或自建金融科技子公司，創(chuàng)新推出數(shù)字金融產(chǎn)品，是數(shù)字金融的核心主體。因此選取銀行卡滲透率、離柜交易收益率、線上信貸利差、銀行業(yè)景氣指數(shù)衡量商業(yè)銀行的數(shù)字化運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，以不良貸款率、資本充足率、撥備覆蓋率反映商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，以SHIBOR波動(dòng)率、總資產(chǎn)/總資本表示市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，以此反映銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在數(shù)字金融領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r和潛在風(fēng)險(xiǎn)。

非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)作為衍生主體參與數(shù)字金融交易活動(dòng)，為數(shù)字金融提供產(chǎn)品交易市場(chǎng)和資金流通渠道，所以本文選取上證綜指波動(dòng)率、5年期國(guó)債收益波動(dòng)率和證券投資基金增長(zhǎng)率反映債券市場(chǎng)的周期波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，從資金流通的角度刻畫(huà)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)。

外圍服務(wù)機(jī)構(gòu)為數(shù)字金融交易提供必要的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和技術(shù)支持，是數(shù)字金融不可或缺的生態(tài)主體。因此本文主要選取軟件產(chǎn)品收益率、信息技術(shù)服務(wù)收益率和軟件服務(wù)業(yè)景氣指數(shù)體現(xiàn)數(shù)字金融的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀。只有技術(shù)投入增加、科技應(yīng)用規(guī)范才能避免數(shù)字金融引發(fā)的信息安全和技術(shù)漏洞風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)字金融發(fā)展深受宏觀環(huán)境的影響，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、金融結(jié)構(gòu)改革、科技創(chuàng)新氛圍以及網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)字金融依賴的生態(tài)環(huán)境，因此本文從經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融環(huán)境、科技環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境方面考慮了數(shù)字金融面臨的外部因素，其中網(wǎng)絡(luò)安全事件數(shù)和洗錢(qián)案件發(fā)生數(shù)反映了數(shù)字金融在網(wǎng)絡(luò)安全上存在的風(fēng)險(xiǎn)。由此數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)體系設(shè)置具體如表1所示。

表1 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指標(biāo)體系

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本文選取2011—2020年的月度數(shù)據(jù)作為研究樣本，宏觀數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)金融年鑒、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒，商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，波動(dòng)率指標(biāo)以原始數(shù)據(jù)為樣本基于GARCH（1,1）模型計(jì)算得到時(shí)變方差序列，部分缺失值采用指數(shù)平滑法得到。上述數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)按照功能性質(zhì)可分為正向指標(biāo)、負(fù)向指標(biāo)和適度指標(biāo)。正向指標(biāo)意味著指標(biāo)值越大數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)越大，如線上信貸利差、不良貸款率、波動(dòng)率等指標(biāo)；負(fù)向指標(biāo)意味著指標(biāo)值越大數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)越小，如資本充足率、行業(yè)景氣指數(shù)、軟件產(chǎn)品收益率、R&D增長(zhǎng)率等指標(biāo)；適度指標(biāo)是指該指標(biāo)值具有一定的安全空間，在合適范圍無(wú)風(fēng)險(xiǎn)，一旦超過(guò)某一閾值就會(huì)引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)，如GDP增長(zhǎng)率指標(biāo)。為了避免不同指標(biāo)對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)出不同信號(hào)造成結(jié)果偏差和保持?jǐn)?shù)據(jù)的可比性，需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體方法如下：

適度指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化（適度區(qū)間為[q1，q2]）：

（三）綜合壓力指數(shù)合成

金融壓力的概念最早由Illing and Liu（2003）[15]提出，是金融市場(chǎng)和金融機(jī)構(gòu)預(yù)期損失的變化或不確定性施加于經(jīng)濟(jì)主體上的壓力，數(shù)字金融壓力指數(shù)覆蓋多個(gè)參與主體，由基于市場(chǎng)表現(xiàn)的高頻數(shù)據(jù)指標(biāo)合成，可以反映一國(guó)或地區(qū)金融體系面臨的新壓力，對(duì)金融不穩(wěn)定提供早期預(yù)警。本文運(yùn)用主成分分析法對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)進(jìn)行合成。

1.可行性檢驗(yàn)。在合成指數(shù)之前，需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可行性分析，如表2所示。根據(jù)結(jié)果可知KMO統(tǒng)計(jì)量為0.745，Bartlett球形檢驗(yàn)值中的Sig.值在1%的水平下顯著為0，符合因子分析模型要求。

表2 因子分析可行性檢驗(yàn)結(jié)果

2.因子模型求解。運(yùn)用SPSS20.0軟件對(duì)24個(gè)風(fēng)險(xiǎn)壓力變量進(jìn)行主成分分析，得到如表3的結(jié)果。可以看出，前6個(gè)因子的特征值均大于1且累積貢獻(xiàn)率達(dá)到86.476，對(duì)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的解釋力度，因此提取前6個(gè)因子較為恰當(dāng)。

表3 主要因子特征值及累計(jì)貢獻(xiàn)方差

3.公共因子命名。為了進(jìn)一步明晰各公共因子的經(jīng)濟(jì)含義，對(duì)因子旋轉(zhuǎn)成分矩陣進(jìn)行分析和歸類，得到各個(gè)因子包含的評(píng)價(jià)指標(biāo)及其解釋程度和特征根，如表4所示。可以看出，第一主成分對(duì)電子商務(wù)交易額增長(zhǎng)率、資本充足率、不良貸款率等指標(biāo)具有較大的載荷系數(shù)，主要反映了數(shù)字金融的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，所以將因子1命名為“數(shù)字金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)”。第二主成分對(duì)軟件產(chǎn)品收益率、信息技術(shù)服務(wù)收益率、R&D增長(zhǎng)率等指標(biāo)具有較大的載荷系數(shù)，主要反映信息技術(shù)的發(fā)展，因此將因子2命名為“數(shù)字金融技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)”。第三主成分對(duì)銀行卡滲透率、離柜交易收益率、線上信貸利差等指標(biāo)具有較大的載荷系數(shù)，體現(xiàn)了傳統(tǒng)金融的創(chuàng)新程度，所以將因子3命名為“數(shù)字金融創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)”。第四主成分對(duì)第三方支付規(guī)模增長(zhǎng)率、上證綜指波動(dòng)率、5年期國(guó)債收益波動(dòng)率等指標(biāo)具有較大的載荷系數(shù)，這些指標(biāo)反映了資本市場(chǎng)發(fā)展，故將因子4命名為“數(shù)字金融周期風(fēng)險(xiǎn)”。第五主成分對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全事件數(shù)、洗錢(qián)案件發(fā)生數(shù)具有較大的載荷系數(shù)，這類指標(biāo)在一定程度上反映了互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展亂象和金融監(jiān)管的缺失，因此將因子5命名為“數(shù)字金融監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)”。第六主成分對(duì)GDP增長(zhǎng)率、M2/GDP具有較大的載荷系數(shù)，這些指標(biāo)反映了我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，因此將因子6命名為“宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)”。

表4 公共因子命名

4.風(fēng)險(xiǎn)因子趨勢(shì)分析。因子得分反映了公共因子及整體風(fēng)險(xiǎn)的波動(dòng)特征，本文根據(jù)因子分析結(jié)果，繪制出我國(guó)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)及其6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子2011—2020年的月度風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)圖（圖1），以反映數(shù)字金融整體風(fēng)險(xiǎn)以及各風(fēng)險(xiǎn)因子的波動(dòng)情況。其中，F(xiàn)表示數(shù)字金融綜合風(fēng)險(xiǎn)、F1表示數(shù)字金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、F2表示數(shù)字金融技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、F3表示數(shù)字金融創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)、F4表示數(shù)字金融周期風(fēng)險(xiǎn)、F5表示數(shù)字金融監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)、F6表示宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)。從圖1可以看出，我國(guó)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)波動(dòng)較大，風(fēng)險(xiǎn)階段化特征明顯，其中2014—2015年、2017下半年—2019年風(fēng)險(xiǎn)呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，2011—2013年、2016—2017下半年風(fēng)險(xiǎn)呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2020年之后又有抬頭傾向。在數(shù)字金融壓力分指標(biāo)上，數(shù)字金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)一直處于高位，是數(shù)字金融的主要風(fēng)險(xiǎn)；數(shù)字金融技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)前期緩慢上升并在2016年達(dá)到頂峰，隨著風(fēng)險(xiǎn)暴露，監(jiān)管趨嚴(yán)，風(fēng)險(xiǎn)有所回落；數(shù)字金融創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)始終是波動(dòng)上升趨勢(shì)，反映了創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)之間相輔相成、相互關(guān)聯(lián)的關(guān)系；數(shù)字金融周期風(fēng)險(xiǎn)整體較低，但在2016年經(jīng)濟(jì)增速放緩之后呈緩慢上升之勢(shì)，受新冠疫情影響在2020年達(dá)到頂峰，隨后有所回落，但仍處于高風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；數(shù)字金融監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)整體較低，但2015年互聯(lián)網(wǎng)金融亂象叢生，2018年P(guān)2P暴雷事件頻發(fā)，都給現(xiàn)行監(jiān)管帶來(lái)諸多挑戰(zhàn)，監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)零散高點(diǎn)特征；宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)與數(shù)字金融周期風(fēng)險(xiǎn)走勢(shì)大體一致，表明數(shù)字金融周期特征顯著，其發(fā)展深受宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。

圖1 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)及其6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子得分趨勢(shì)圖

三、基于MSBVAR模型的實(shí)證檢驗(yàn)

（一）模型設(shè)定

馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型最早由Hamilton（1989）提出并引入到經(jīng)濟(jì)實(shí)證研究中，模型基本原理如下：

其中，S為區(qū)制狀態(tài)，k為區(qū)制個(gè)數(shù)，Xi為外生變量，j為自回歸階數(shù)。狀態(tài)變量S滿足（一階）馬爾科夫過(guò)程：

即事件X t-1期的狀態(tài)S只能依賴于當(dāng)前狀態(tài)，與之前的狀態(tài)水平無(wú)關(guān)。其轉(zhuǎn)換概率為P ij為事件X由t期狀態(tài)j轉(zhuǎn)變?yōu)閠+1期狀態(tài)i的概率。根據(jù)均值、截距、方差以及自回歸參數(shù)是否依賴于狀態(tài)變量，可將馬爾科夫模型細(xì)分為MS(M)、MS(I)、MS(H)和MS(A)模型。

（二）指數(shù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性，避免出現(xiàn)偽回歸，需要對(duì)F時(shí)間序列的殘差項(xiàng)進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，可以看出殘差序列平穩(wěn)，說(shuō)明本研究構(gòu)建的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型是合理可靠的。

表5 殘差項(xiàng)平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

（三）參數(shù)設(shè)置

首先設(shè)定馬爾科夫模型中的狀態(tài)變量，從數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)走勢(shì)中可以發(fā)現(xiàn)在某些時(shí)點(diǎn)指數(shù)存在波峰和谷點(diǎn)，整個(gè)樣本期內(nèi)存在較大波動(dòng)，因此結(jié)合我國(guó)數(shù)字金融的實(shí)際監(jiān)管和發(fā)展形勢(shì)，將區(qū)制設(shè)置為低風(fēng)險(xiǎn)和高風(fēng)險(xiǎn)兩種狀態(tài)，即區(qū)制狀態(tài)變量為2。其次設(shè)定變量的滯后階數(shù)，由VAR模型中的AIC、HQIC和SBIC信息準(zhǔn)則確定最優(yōu)滯后階數(shù)，按照檢驗(yàn)顯著性少數(shù)服從多數(shù)的原則，從表6中可以看出最優(yōu)滯后階數(shù)為3。對(duì)于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移中的其他參數(shù)設(shè)定，參考Sims et al.（2008）[16]的做法。因此本文選擇兩區(qū)制三階滯后的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型進(jìn)行實(shí)證研究。

表6 信息準(zhǔn)則判定

（四）模型求解

將上述變量和初始參數(shù)代入馬爾科夫模型，并運(yùn)用Matlab2018R求解，得到表7風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣和圖2數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移平滑概率。

圖2 數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移平滑概率

從表7中可以看出，兩種風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)均具有一定的持續(xù)性，但低風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制的“慣性”相對(duì)較大。也就是說(shuō)如果t時(shí)刻處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，那么t+1時(shí)刻有83%的可能性保持低風(fēng)險(xiǎn)，有17%的概率轉(zhuǎn)化為高風(fēng)險(xiǎn)；而如果t時(shí)刻處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，那么t+1時(shí)刻僅有53%的可能性保持高風(fēng)險(xiǎn)，有47%的概率轉(zhuǎn)化為低風(fēng)險(xiǎn)。從持續(xù)時(shí)間上看，低風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)時(shí)間遠(yuǎn)高于高風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)時(shí)間，說(shuō)明當(dāng)前數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)仍以中低風(fēng)險(xiǎn)為主，整體風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控。這也與我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際特征相符，我國(guó)一直重視金融體系的穩(wěn)定性建設(shè)，近幾年更是反復(fù)強(qiáng)調(diào)防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)尤其是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融等領(lǐng)域的健康發(fā)展，所以在金融市場(chǎng)發(fā)生震蕩時(shí)監(jiān)管當(dāng)局能夠進(jìn)行及時(shí)有效的管控，保證金融市場(chǎng)的安全和廣大金融消費(fèi)者的利益，所以數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)處于高風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的概率相對(duì)較低。

表7 風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣

從圖2的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)平滑概率中可以看出，樣本期內(nèi)我國(guó)數(shù)字金融呈現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)期較少且持續(xù)時(shí)間較短，主要集中在2012—2013年、2016年第四季度—2017年第一季度和2018年上半年。平滑概率圖與數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)所描述的風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)趨勢(shì)基本吻合，即當(dāng)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)處于較高位置時(shí)對(duì)應(yīng)的平滑概率圖也有較大的概率出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)，具體如下。

2012—2013年是數(shù)字金融萌芽期。學(xué)術(shù)界普遍以余額寶的上線為標(biāo)志，將2013年作為我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融元年，其實(shí)早在2010年前后就出現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)金融，此時(shí)以銀行業(yè)為主體發(fā)展電商業(yè)務(wù)，圍繞電商開(kāi)展供應(yīng)鏈金融，如2010年9月，招商銀行開(kāi)展信用卡網(wǎng)上商城業(yè)務(wù)，推出“非常e購(gòu)”，以互聯(lián)網(wǎng)為依托改造業(yè)務(wù)模式，增加銀行服務(wù)渠道；2012年前后，各大銀行推出電子銀行，展開(kāi)電子支付價(jià)格戰(zhàn)，以增加網(wǎng)銀及手機(jī)收入應(yīng)對(duì)利率市場(chǎng)化沖擊；比特幣瘋狂炒作不斷挑戰(zhàn)金融監(jiān)管底線；各家銀行搶食網(wǎng)銀蛋糕，紛紛發(fā)行網(wǎng)上理財(cái)產(chǎn)品；影子銀行業(yè)務(wù)爆發(fā)；電商涉足金融領(lǐng)域，跨界風(fēng)險(xiǎn)明顯增加。在此背景下，2012—2013年數(shù)字金融處于風(fēng)險(xiǎn)震蕩期，存在高風(fēng)險(xiǎn)的“尖峰”。

2015年互聯(lián)網(wǎng)金融亂象叢生，股市股指偏高、股指期貨做空以及爆發(fā)“股災(zāi)”，三大板塊股票暴跌，造成金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)積聚，導(dǎo)致2015年第三季度數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)急速攀升，一直到2016年達(dá)到頂峰，之后雖在監(jiān)管政策下有所緩解，但2016年我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)下行期以及股市震蕩期，整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境和金融市場(chǎng)狀況不容樂(lè)觀，造成數(shù)字金融綜合壓力指數(shù)處于較高點(diǎn)。2018年國(guó)際層面中美貿(mào)易戰(zhàn)打響，國(guó)內(nèi)層面信用債大規(guī)模違約，P2P暴雷頻發(fā)，監(jiān)管當(dāng)局出臺(tái)“1+3+X”的監(jiān)管體系，實(shí)行嚴(yán)監(jiān)管，政府工作報(bào)告多次強(qiáng)調(diào)守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線，加速了網(wǎng)貸行業(yè)的清退，雖然在長(zhǎng)期內(nèi)能夠促進(jìn)數(shù)字金融健康發(fā)展，但短期大力度調(diào)整容易使風(fēng)險(xiǎn)集中，導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)加大。

當(dāng)前我國(guó)處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期，外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境錯(cuò)綜復(fù)雜，金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)明顯加大，從圖2中我國(guó)多次處于風(fēng)險(xiǎn)高點(diǎn)可以驗(yàn)證?？梢?jiàn)，馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型能夠較為準(zhǔn)確地識(shí)別我國(guó)數(shù)字金融的風(fēng)險(xiǎn)拐點(diǎn)，并在風(fēng)險(xiǎn)壓力較高時(shí)發(fā)生預(yù)警信號(hào)，說(shuō)明本文構(gòu)建的數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)具有較好的監(jiān)測(cè)和預(yù)警效果。

（五）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)檢驗(yàn)

本研究通過(guò)原始數(shù)據(jù)結(jié)合ARIMA模型對(duì)我國(guó)2021—2023年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并將其代入馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型，預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)圖2的后半部分。從圖中可以看出，未來(lái)3年我國(guó)數(shù)字金融仍處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，只在較少時(shí)段出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，主要在于：一方面，近年來(lái)我國(guó)逐步深化金融供給側(cè)改革，通過(guò)強(qiáng)化監(jiān)管體系，運(yùn)用組合治理手段化解了部分顯性風(fēng)險(xiǎn)，避免了金融風(fēng)險(xiǎn)“硬著陸”，有效遏制了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的滋生蔓延；另一方面，受中美關(guān)系的影響以及新冠疫情等突發(fā)事件的沖擊，給我國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)增長(zhǎng)壓力，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)能進(jìn)一步減弱，金融風(fēng)險(xiǎn)隱患尚未得到根本上的消解。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文根據(jù)2011—2020年的樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用主成分分析法構(gòu)建數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)綜合壓力指數(shù)，并基于馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型對(duì)我國(guó)數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：一是我國(guó)數(shù)字金融綜合風(fēng)險(xiǎn)壓力指數(shù)波動(dòng)大，風(fēng)險(xiǎn)階段化特征明顯；二是低風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)時(shí)間遠(yuǎn)高于高風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)時(shí)間，當(dāng)前數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)仍以中低風(fēng)險(xiǎn)為主，整體風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)可控；三是未來(lái)一段時(shí)間我國(guó)數(shù)字金融仍處于低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，只在較少時(shí)段出現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，監(jiān)管層仍需對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行嚴(yán)密的跟蹤監(jiān)測(cè)，有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（二）建議

1.應(yīng)鼓勵(lì)數(shù)字金融健康發(fā)展，培育良好生態(tài)環(huán)境。數(shù)字金融在科技加持下，既可以化解風(fēng)險(xiǎn)，也引致技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)，但是數(shù)字金融深度賦能傳統(tǒng)金融，推動(dòng)金融業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展，因此應(yīng)完善支付體系，加強(qiáng)渠道建設(shè)，保障用戶信息安全；加大數(shù)據(jù)共享，應(yīng)用云計(jì)算，完善信用建設(shè)，規(guī)避信用風(fēng)險(xiǎn)；搭建多元化的消費(fèi)場(chǎng)景，連接平臺(tái)和渠道，整合數(shù)據(jù)資源，實(shí)現(xiàn)線上線下一體化，降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

2.要建立長(zhǎng)效風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，規(guī)范市場(chǎng)主體行為。金融科技公司應(yīng)建立信息共享機(jī)制，增強(qiáng)經(jīng)營(yíng)能力和風(fēng)控水平，提升技術(shù)應(yīng)用能力，避免技術(shù)漏洞，有效識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，將風(fēng)險(xiǎn)扼殺在源頭，避免風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散；銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在開(kāi)展金融業(yè)務(wù)時(shí)應(yīng)精準(zhǔn)識(shí)別數(shù)字金融參與主體的身份，依托身份驗(yàn)證和生物識(shí)別技術(shù)，準(zhǔn)確高效識(shí)別用戶，保障主體的安全性；非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)自我約束，建立和完善激勵(lì)機(jī)制，自覺(jué)開(kāi)展自我監(jiān)督和自我防控，使風(fēng)險(xiǎn)內(nèi)化，降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；數(shù)字金融消費(fèi)者要提高金融素養(yǎng)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，端正風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度，防患于未然，有效降低數(shù)字金融風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。

3.要加強(qiáng)對(duì)數(shù)字金融的監(jiān)管，完善風(fēng)險(xiǎn)管控體系。一方面，引入監(jiān)管沙盒，重構(gòu)監(jiān)管體系，協(xié)同“一行兩會(huì)”、政府職能部門(mén)、地方金融自律協(xié)會(huì)、金融科技企業(yè)，建立多元機(jī)制、多元主體、多層規(guī)范的協(xié)同監(jiān)管體系，各主體之間彼此聯(lián)動(dòng)，形成監(jiān)管信息充分共享、主體之間互相監(jiān)督、金融創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)有效平衡的監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)。另一方面，明晰行業(yè)邊界，嚴(yán)格市場(chǎng)準(zhǔn)入，通過(guò)制定金融牌照獲取規(guī)定，加大無(wú)牌經(jīng)營(yíng)的處罰力度，明確主體責(zé)任，規(guī)范行業(yè)健康發(fā)展，提高第三方平臺(tái)的注冊(cè)資本門(mén)檻，降低平臺(tái)破產(chǎn)跑路風(fēng)險(xiǎn)，嚴(yán)格落實(shí)審核制度，下線沒(méi)有金融牌照或者金融資質(zhì)較差的企業(yè)，降低金融詐騙風(fēng)險(xiǎn)。

注釋

①考慮到我國(guó)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)換擋期，經(jīng)濟(jì)發(fā)展由高速增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾械退贋橹鞯慕?jīng)濟(jì)新常態(tài)，同時(shí)參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，將GDP增長(zhǎng)率設(shè)定為6.5～8.5的適度范圍。