2007—09年全球危机使系统性风险成为研究和政策关注的焦点，并确立了金融部门作为分析中心的地位。相关文献的实证研究侧重于衡量金融市场的困境。这催生了种类繁多的系统性风险替代指标，其中许多旨在充当市场失序的早期预警信号，例如危机期间观察到的失序。Bisias 等人（2012）对三十多种此类指标进行了重要的定性综述。这种多样性反映了“缺乏特异性”；诺贝尔奖得主 Lars Hansen 指出，这“可能会损害对替代政策的评估”。
系统性风险对政策制定者的效用
因此，一个简单的初始问题是：这些指标中是否有任何指标包含对政策制定者有用的预测信息？我们在近期论文中（Giglio 等人，2015）探讨了这一问题。如果政策制定者或监管机构计划监管系统性风险，就必须是出于对其影响福利的担忧。也就是说，如果系统性风险仅仅是影响资产市场、却不会蔓延至家庭消费或生产的特征，那么显然没有理由对其进行监管。1
因此，我们的出发点是提出：系统性风险指标的政策相关性，取决于它能否提供信息，说明金融困境如何转化为现实宏观经济结果。事实上，欧洲央行（ECB，2010）将系统性风险定义为一种金融困境风险，其“广泛到损害金融体系的运行，以至于经济增长和福利遭受重大损失”。我们首次尝试从总体上量化，整个系统性风险文献在多大程度上可用于预测未来一段时期的不利宏观经济状况。
系统性风险与宏观经济冲击
我们发现，只有极少数系统性风险指标有助于预测经济不景气。不过，我们也发现，将这些指标合并成一个指数很有帮助，并提出了一种新的合并方法。我们的系统性风险指数对衰退具有高度显著的预测能力。在正常时期，我们估计季度工业生产（IP）增速低至-1.4个百分点（年化）的概率为五分之一。但在若干历史时期（包括近期的全球危机），系统性风险指数预测季度工业生产增速至少下降三个百分点（年化）的概率为五分之一。
有趣的是，系统性风险与未来宏观经济冲击之间的关系并不对称。系统性风险对工业生产冲击的中位数，甚至对其大幅为正的概率，影响都很小。两者之间的强关联体现在系统性风险与发生不利宏观经济冲击的概率之间。
事实上，这一实证发现与 Bernanke 和 Gertler（1989）、Kiyotaki 和 Moore（1997）、Bernanke 等人（1999）、Brunnermeier 和 Sannikov（2010）、Gertler 和 Kiyotaki（2010）、Mendoza（2010）以及 He 和 Krishnamurthy（2012）等理论文献相当吻合。这些理论预测，金融体系中的困境可能会放大不利的基本面冲击，并导致严重衰退或危机。不过，这些理论也意味着，压力的缺失并不一定会带来未来良好的宏观经济状况。我们在数据中发现的恰恰就是这种总体模式。
我们的研究得出了若干新的风格化事实。
首先，我们发现，只有少数系统性风险指标能够揭示未来的宏观经济冲击。
在多种设定下，金融部门股票波动率指标表现良好。这一结果让人对构建适用于不同市场的系统性风险指标的可行性持乐观态度，因为股票价格或许是全球范围内最容易获得的金融市场数据。
其次，尽管金融部门股票波动率对未来的不景气状况颇具信息价值，但非金融部门的股票波动率似乎几乎没有预测能力，甚至可能完全没有。
假设我们遵循包括 Bloom（2009）在内的相关文献，将波动率视为不确定性的代表。这表明，金融部门的不确定性与其他行业的不确定性之间存在重要区别。金融部门的不确定性预示着未来出现不利宏观经济状况的概率上升。或许，金融与非金融股票价格波动率之间的这一差异，能够带来关于系统性风险本质的经济学见解。
最后，我们发现，系统性风险上升预示着联邦基金利率大幅下调的概率上升。
这表明，美联储会在风险水平升高时采取预防性行动。不过，从历史情况来看，这些预防性行动似乎未能充分抵消经济衰退风险。
结语
我们的分析表明，蓬勃发展的系统性风险测度文献带来了显著价值。具体而言，若干指标为未来宏观经济冲击的发生概率提供了重要信息，而将这些指标结合起来也有所帮助。尽管如此，研究结果也指出了未来研究中更有前景的方向，其中我们强调两点。
首先，将系统性风险与宏观经济结果联系起来的模型，需要采用允许非对称响应的求解方法。
Brunnermeier 和 Sannikov（2012）从理论上提出了这一点，而我们分析的数据为之提供了有力支持。
其次，深入理解推动金融企业与非金融企业估值的不同力量十分重要。
至少，这会将政策制定者的注意力引向相关的价格波动；而且，这也可能为旨在从源头遏制系统性风险上升的最优政策提供启示。
参考文献
Bernanke, B 和 M Gertler（1989），《代理成本、净资产与商业波动》，《美国经济评论》，79(1)，14–31。
Bernanke, B S、M Gertler 和 S Gilchrist（1999），《定量商业周期框架中的金融加速器》，《宏观经济学手册》，1。
Bisias, D、M Flood、A W Lo 和 S Valavanis（2012），《系统性风险分析综述》，工作论文，金融研究办公室。
Bloom, N（2009），《不确定性冲击的影响》，《计量经济学》，77，623–685。
Brunnermeier, M K 和 Y Sannikov（即将发表），《包含金融部门的宏观经济模型》，《美国经济评论》，
欧洲中央银行（ECB），2010，《金融网络与金融稳定》，《金融稳定评估报告》，2010，155–160。
Gertler, M 和 N Kiyotaki（2010），《商业周期分析中的金融中介与信贷政策》，《货币经济学手册》，3，547。
Giglio, S、B Kelly 和 S Pruitt（2015），《系统性风险与宏观经济：实证评估》，工作论文，芝加哥大学布斯商学院。
Hansen, L（2013），《识别和衡量系统性风险的挑战》，工作论文，芝加哥大学布斯商学院。
He, Z 和 A Krishnamurthy（2012），《量化系统性风险的宏观经济框架》，工作论文，芝加哥大学布斯商学院。
Kiyotaki, N 和 J Moore（1997），《信贷周期》，《政治经济学杂志》，105(2)，211–248。
Mendoza, E（2010），《突然停止、金融危机与杠杆》，《美国经济评论》，100(5)，1941–1966。
脚注
[1] 系统性风险指标可能会提供有关许多方面的信息，例如衍生品或其他风险资产的估值。但除非这些信息最终影响到家庭福利，否则支持监管的理由并不明确。
本文由 VoxEU合作发布。文章的发表并不意味着世界经济论坛认可其中的观点。
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作者：Stefano Giglio 是芝加哥大学金融学助理教授。Bryan T. Kelly 是芝加哥大学金融学副教授。Seth Pruitt 是 WP Carey 的金融学助理教授。
图片：2012年5月11日，一名男子在东京一家证券经纪公司外查看股票行情牌。路透社/Toru Hanai。
