第五節　主要貢獻

第一，從金融危機傳染效應和中國金融體系存在的內在脆弱性兩個方面揭示了中國金融體系運行中的風險及進行風險預警的緊迫性。通過對金融危機由不同傳染渠道傳染到中國后引起中國金融體系出現系統性風險、實體經濟部門和出口貿易受到影響、投資者對中國金融市場的投資行為發生改變及資源配置弱化等內容進行深入探析，發現在中國經濟基本面發展不健全、金融體系本身具有內在脆弱性等內在風險的作用下，中國金融業面臨的風險正在不斷加大。因此，建立多角度、多層次的金融風險預警可以有效地防范中國金融風險，增強中國金融體系抵抗金融風險的能力，抑制金融風險轉化為金融危機。

第二，開創性地構建了度量中國金融風險程度的指標——金融風險壓力指數。首先對國際上流行的度量金融風險程度的指標——金融風險壓力指數的構造進行了分析。然后，結合中國金融業運行的實際情況，去除掉對中國來講因為沒有完全市場化而意義有限的利率指標，加入對中國經濟發展有重要影響的通貨膨脹率指標，使得本書所構建的金融風險壓力指數對中國金融風險程度的度量更具有現實意義，也更加符合中國當前的實際情況，突破了現有研究方法關于金融風險度量的局限性，實現了實踐上的突破和方法上的創新。

第三，科學地設置了一套適合中國國情的金融風險預警指標體系。針對主觀賦值法和客觀賦值法各自存在的優點和不足，綜合了AHP法（主觀賦值法）設計指標具有專業性和熵權法（客觀賦值法）設計指標具有客觀性的優點，在確定中國金融風險預警指標體系的準則層和子準則層的基礎上，分別利用AHP法和熵權法對預警指標體系中各指標權重進行確定并排序，然后利用乘數歸一法對AHP法得到的預警指標權重進行熵權法調整，最終得到各預警指標的綜合權重。在此基礎上，利用插值法對中國歷史經濟數據進行標準化評分，并采用信號燈顯示法對得到的預警指標體系進行驗證分析，發現本書設置的中國金融風險預警指標體系能夠有效地對中國1990年至2008年的金融風險程度進行事后驗證，說明本書設置的中國金融風險預警指標體系科學性強，能夠作為預警中國金融風險程度的指標體系。根據以上方法本書共設置了5大類28個風險預警指標。

第四，拓展了初始KLR模型，在單一預警指標的基礎上建立了合成指標以提高KLR模型的預警能力，運用金融危機發生的條件概率對我國未來危機的發生進行預測，拓展后的KLR模型在平方概率得分、對數概率得分、全局平方偏差指標上比初始單一指標的KLR模型有著更為優秀的擬合優度和金融危機預警能力。從而建立我國金融風險預警系統，及時判斷“警情”，發揮“報警器”作用，從多學科、多工具、多角度進行金融危機傳染效應和金融風險預警研究，變風險的事后救助為事前預防，突破現有研究方法的局限。本書研究表明2010年1月至2011年12月中國發生金融危機的概率很低。

第五，首次利用三元Logit模型更精確地對中國金融風險進行了預警。本書在二元Logit模型的基礎上，通過引入新的虛擬因變量建立三元Logit預警模型。比較二元Logit模型和三元Logit模型的回歸結果，預測中國金融危機的擬合優度以及檢驗三元Logit模型的穩健性，發現三元Logit模型在正確預測樣本比率（86.67％＞83.33％）、正確預測金融危機發生比率（36.11％＞30.77％）以及所有發出危機信號的正確預測危機信號比率（81.25％＞48％）等預測指標方面都要明顯優于二元Logit模型，能夠有效地將金融危機分解為危機發生時期、危機發生后經濟恢復時期以及新的經濟平穩時期，從而做到了可以最大限度地利用經濟恢復時期的有用信息，提高了模型對中國金融風險預警的精確度。這種研究在國內是一個突破。在此基礎上，本書運用三元Logit模型對中國2010年1月至2011年6月的金融風險程度進行了預警，結果表明在此期間中國發生金融危機的可能性很小。