基于银行破产的美国金融危机成因研究

1、第七届中国金融学年会稿件作者：胡援成 王琼通讯地址：南昌市 江西财经大学 金融发展与风险防范研究中心邮编： 330013电话：13077998179电子邮件：hu-yc研究领域：国际金融与公司金融基于银行破产的美国金融危机成因研究摘要：本文从实证角度探讨美国金融危机的成因。以破产和接受救助的银行总资产占所有银行总资产的百分比作为因变量，以美国国内产出、房地产价格、股票价格、通货膨胀率、美元汇率、联邦基金利率、货币供给、银行业竞争、银行业资产结构等为自变量，通过多元回归分析和Granger因果关系检验，发现引起金融危机爆发的主要原因是美国通货紧缩、国内产出增速放缓、美

2、元汇率升值和资产价格下跌。本文发现，金融服务现代化法案颁布后美国银行业对资产价格波动更加敏感。关键词：美国金融危机；银行破产；资产价格；通货紧缩、美元汇率Empirical Analysis of U.S. Financial Crisis Cause Based on Bank Bankruptcy Hu Yuancheng Wang QiongAbstract：This paper shows an empirical study on US financial crisis, taking the percentage of failed or received assistance b

3、anks assets to total banks assets as dependent variable, while the independent variables including real GDP, real estate price, stock price, CPI, value of US dollar, target rate of Fed, money supply, the competition of bank industry in US, and so on. Through regression analysis, Granger causality te

4、st，we find the main causes of US financial crisis are currency deflation, deterioration of GDP growth, the appreciation of US dollar and the bust of asset prices especially real estate. Also we find empirical evidence that after the promulgation of FSMA, US commercial banks sensitivity to fluctuatio

5、ns of asset prices raised significantly.Key words：U.S. Financial crisis；Bank bankruptcy；Asset price； Currency deflation,Exchange rate of US dollar基于银行破产的美国金融危机成因研究 该文为国家社科基金资助项目（项目批准号：07BJY154）扩大开放条件下的金融安全和金融监管研究的部分成果；为江西财经大学金融发展与风险防范研究中心课题企业债务风险的识别与防范的前期成果。胡援成 王琼（江西财经大学金融发展与风险防范研究中心，330013）摘要：本文从实证

6、角度探讨美国金融危机的成因。以破产和接受救助的银行总资产占所有银行总资产的百分比作为因变量，以美国国内产出、房地产价格、股票价格、通货膨胀率、美元汇率、联邦基金利率、货币供给、银行业竞争、银行业资产结构等为自变量，通过多元回归分析和Granger因果关系检验，发现引起金融危机爆发的主要原因是美国通货紧缩、国内产出增速放缓、美元汇率升值和资产价格下跌。本文发现，金融服务现代化法案颁布后美国银行业对资产价格波动更加敏感。关键词：美国金融危机；银行破产；资产价格；通货紧缩、美元汇率一、导言自2007年8月开始爆发的美国次贷危机，逐渐演变成了一场波及全世界的金融大动荡“21世纪第一场全球金融危机”，即

7、便是三年后的今天其阴霾依然没有完全散去。当前，我国正处于经济发展转轨的关键时期，经济、金融基础还不够稳固，规避金融风险、维护国家金融安全的任务十分艰巨。认真总结此次美国次贷危机的经验教训，提高防范系统性金融风险的能力，乃是我国发展过程中面临的重要课题。以史为鉴，可以知得失。对于此次危机的成因有许多不同观点：金融衍生品的过度使用、金融监管部门的失职、华尔街投行的贪婪、美联储货币政策的失当、美国经济的长期非均衡格局等被认为是此次危机的重要原因（如徐凡，2007；葛奇，2008；Demyanyk and Hemert，2009；董裕平，2009；李云林，2009；等）；房地产价格泡沫的生成和破灭可能

8、是导致本轮危机的另一个重要原因（余永定，2008），房地产市场疲软是引起次级债务危机的导火索之一（张明，2007）。Taylor（2009）将此次美国金融危机发生和恶化的罪魁祸首归结为美国政府，认为危机爆发前过度宽松的货币政策导致了资产价格泡沫的形成，而随后不适当的紧缩货币政策、在处理危机时缺乏确定的框架都促使了危机的爆发。本文认为，上述观点均可能是危机的真实原因，但问题是有没有实证方面的支持呢？本文构建了美国银行业“危机指数”季度内破产和接受救助的银行资产占银行业总资产的百分比，作为银行（金融）体系整体风险的表征指标，从实证角度研究美国国内产出、房地产价格、股票价格、联邦基金利率、通货膨胀率

9、、美元汇率、房贷占总信贷比率等与金融危机的相互关联。 本文随后部分如下：1）文献回顾，2）研究变量选择、数据来源与说明以及实证模型构建，3）实证研究，4）结论。二、文献回顾此次美国金融危机和上世纪日本房地产泡沫破裂、北欧四国金融危机和亚洲金融危机等一样，都出现了资产价格泡沫生成和破裂的现象 可见Allen and Gale(2000；2007)、Camerer(1989)、Reinhart and Rogoff（2008a）、Bordo and Jeanne(2002)等。，所以本轮危机也许只是传统资产价格泡沫破裂型金融危机的现代版本？Franklin和Douglas（2007）认为，因为将资

10、金过度投放到房地产市场和股票市场，则当资产价格下跌后就可能引发危机。Duncan（2007）指出，美联储宽松的货币政策和外围大量资金流入美国驱使美国国民持续过度消费，最终促使了美国住宅市场的非理性繁荣，这种非理性的过度繁荣最终导致了危机。Demyanyk and Hemert（2009）通过对贷款特征、借款人特征、宏观经济条件及贷款发放时间等变量对危机影响的实证研究发现，在宏观经济变量中房地产价格变动率是最重要的宏观经济因素，正是低质量的贷款过度膨胀最终导致了危机的发生。Adrian et al.（2008）和Duncan（2007）认为，利率杠杆的破坏作用不容忽视，由于流动性过剩和融资成本过

11、低刺激了金融机构冒险使用更高的财务杠杆从事经营活动，当美联储调高利率便造成了资产价格的破裂，从而导致了危机的发生。徐凡（2007）也认为美国次贷危机的原因主要在于贷款发放标准过于宽松、房屋价格上涨放缓以及利率上升导致还款负担增加所致。李云林（2009）通过描述性实证方法对美国利率和房贷进行了分析，探讨了此次危机引发和扩散中的利率风险问题，认为美国2001到2005的长期低利率政策挤压了金融机构的长期收益，从而加大了其利率风险。李云林认为，此次危机的直接原因是，在高息和房价下跌条件下，大量混合调息抵押贷款集中进入利率重置期，利率上调导致次贷违约状况急剧恶化。李成、王建军（2009）将Allen-

12、Gale（2000）模型拓展用来解释本次美国次贷危机，通过进行实证检验后认为，银行房地产信贷非理性扩张激励投资者投资于风险资产，并引起房地产泡沫。他们进而认为，本次金融危机的根源在于房地产泡沫破裂，而过度的金融创新和金融监管的缺位对泡沫的破裂负有责任。从现有的文献来看，就一般原因而言，认为金融监管不力、衍生品过度使用、美联储货币政策失当、房贷违约率上升和房地产价格泡沫破裂等是危机的基本原因，在认识上分歧并不大，但目前研究大都局限于定性的逻辑推理，比较缺乏定量的实证研究。李云林（2009）、李成和王建军（2009）等虽然使用了实证方法，但也仅限于描述性的统计分析。我们认为，探讨金融危机的原因固然

13、可以从很多方面来分析，但房价、利率等应该是关键因素，同时其他宏观经济变量如国内生产总值增速和通货膨胀率等也应该综合考虑。因此，本文尝试通过运用实证分析方法，探讨房价、股价、利率、通货膨胀率、汇率等因素与美国金融危机的关系，从而更加深入地揭示美国金融危机的成因。三、研究变量的选择、数据来源及模型构建1、危机表征指标的选择金融危机突出表现为金融体系的动荡乃至崩溃，而商业银行大量破产，突出反映了商业银行体系的不稳定和塌陷，属于金融危机的一种典型表现。因此，可以考虑将一定时期内破产倒闭的银行家数作为一国金融体系整体安全程度或者金融危机的代理指标。然而，直接用银行破产家数这一绝对数来表征危机程度，难以深

14、刻反映金融危机的广度和深度。由图1可见，如果以年度内破产的银行家数作为危机表征指标，那么此次美国金融危机所显示的严重性远不如上世纪80年代到90年代前期的储贷危机，这似乎与公认的事实不符。图 1美国历年破产银行家数时间序列图（1934-2009）注：1、 破产银行家数统计范围为在美国联邦存款保险公司（FDIC）投保的银行；2、 数据来源： 那么，是否可以考虑采用一定时期内破产倒闭的银行家数占总银行家数的比例作为危机表征指标呢？该比率指标为相对指标，能修正银行总家数的变动，可以反映金融危机的广度，然而该指标不能反映出金融危机的深度，因为其没有考虑到不同规模的银行破产对金融

15、体系的影响程度是不一样的。因此，有必要对破产银行家数占比指标进行规模上的修正。为此，我们将一定时期内破产倒闭的银行总资产相对所有银行总资产的比重作为危机表征指标，该指标赋予了大规模银行以更大的权重，因而可以全面反映危机的广度和深度。然而，这还不够某银行破产与否和金融监管当局或者政府（下文简称政府）是否救助是有关系的：如果政府极力挽救，那么即便是资不抵债，该银行仍可避免破产。为此，应将政府的影响进行修正。鉴于以上考虑，本文拟采用一定时期内破产和接受政府救助的银行的总资产相对所有银行总资产的百分比作为金融危机的表征指标，并将该指标命名为危机指数，简记为“Crisis_index” 类似地，Reih

16、art and Rogoff（2008b）则构建了一个全球危机指数，各个危机国的权重为其国内生产总值占所有国家生长总值的比重。可见，这种构建指标的方法是合理的。，其中资产都是上一季度末的资产。虽然没有确定的界限来判定当危机指数超过多少就是金融危机，但是该指标仍可相对地反映一国金融（银行）体系的整体风险：危机指数上升意味着金融体系系统性风险的上升，反之则表示系统性风险下降，当该指标接近于零时则表明金融体系非常安全即没有银行破产也没有银行接受政府救助。由图2可以清楚的看到，若以危机指数作为危机表征指标则美国此次金融危机的严重性要远远大于储贷危机。可见，经规模加权和政府救助影响修正后的危机指数指标，

17、能更加真实地反映出一国金融体系的安全性或者金融危机的严重性程图 2 美国银行业危机指数（1984-2010）度，故本文将采用该指标 另外，从上图中也可以看到，从上世纪90年代中期到此次金融危机爆发前，美国金融业危机指数接近于零甚至在2004年三季度到2006年四季度长达两年多的时间里保持为零，而该期间正是美国房地产市场欣欣向荣之际；而后房地产市场转向，滞后约两年，危机指数开始飙升。这是巧合还是内在地因果联系？从逻辑上分析，房价下跌可能导致金融危机的爆发。后文将从数量关系上对此进行深入研究。2、银行破产或被救助的原因分析及解释变量选取银行破产或者被救助（以下简称破产）的直接原因在于资不抵债、资金

18、链断裂或者资本充足率太低，具体来说则是多方面因素影响的结果：宏观经济金融环境、本期经营策略等微观因素、立法和监管、上一期末时的状况等。本文认为以下因素会对美国金融体系危机指数存在显著影响： （1）宏观经济金融变量。包括国内产出、货币供给。显然，这两个变量都可能影响到银行的收益率（Kunt and Huizinga，1999）。这两个变量在经济低迷时会出现明显的下降，将可能伴随更高的失业率和经济衰退，从而引发大规模的银行破产倒闭风潮，故会提高危机指数；反之则会降低危机指数。（2）失业率、资产价格、物价及美元汇率。资产（房地产、股票）价格波动和失业率变动对银行的影响是显而易见的资产价格的下跌一方面

19、会直接导致银行资产市场价值的下降，另一方面也会导致其贷款客户违约率的上升和损失准备的增加；失业率上升往往伴随客户违约率的上升从而可能导致银行亏损和资产质量下降。因此我们预期，资产价格上涨对危机指数的影响应是负的，而失业率对危机指数的影响则是正的。物价对银行的影响较为复杂，因为不仅要考虑物价变动有没有被预期到，还要考虑银行的资产负债结构、存贷利率调整方式甚至利率期限结构等。但是一般认为，温和的通货膨胀有利于宏观经济，而在宏观经济环境良好的时候，一国金融体系的系统性风险较低。研究期间美国没有经历严重的通货膨胀，因此，我们预期通货膨胀率对危机指数的影响应是负的。短期内，美元升值会导致美国银行业海外资

20、产缩水、美国对外出口的下降以及银行对外服务竞争力的下降，因此本文预期美元汇率变动率对危机指数的影响为正。 （3）银行业竞争程度、平均资本结构及金融服务现代化法案的颁布。银行业竞争的加剧会导致缺乏竞争力的银行陷入困境并可能最终倒闭或者被救助，因此几乎可以肯定地预期银行业竞争的加剧将会导致危机指数的上升。银行业平均资本结构即银行业总资本/总资产，反映银行业整体经营稳健性和监管层的监管要求。资本比例越高则意味着可以承受更多的亏损，因此我们预期银行业总资产中资本比例的上升对危机指数的影响将是负向的。金融服务现代化法案（FSMA）正式从立法角度上宣告美国金融业进入混业经营时代。在控制其它因素后，银行业经

21、营体制的改变应不会直接导致金融危机，因此我们预期该法案的颁布不会对危机指数产生显著影响 虽然早在上世纪80年代花旗银行等大银行就通过交叉持股而形成了实质上的混业经营格局，但是毕竟没有形成大趋势，因此本文将以金融服务现代化法案的颁布时间为转折点构建虚拟变量，来反映金融业经营格局的改变对美国金融体系整体风险的影响。；但由于相比分业经营而言，混业经营格局下银行业资产可能更多地进入股票市场和房地产市场，因此我们预期在FSMA颁布后，资产价格下跌将更加显著地恶化美国银行业整体安全，即提高危机指数。（4） 联邦基金利率、存贷款基准利差、房地产贷款占总资产的比重等。联邦基金利率是美联储规定的银行业进行隔夜拆

22、借的基准利率。利率上升会提高银行进行资金拆借的成本，因此可能会让陷入困境的银行因为流动性短缺或者严重亏损而倒闭或被救助。因此，本文预期联邦基金利率对危机指数的影响为正。存贷款利差是银行业平均的贷款收益率和吸收存款成本之差。虽然美国银行业的非利息收入已占据较大比重，但是利息收入仍然是大部分银行的重要收入来源，因此本文预期存贷款利差对危机指数的影响是负向的。对金融（银行）危机的研究表明，危机爆发前往往存在信贷的扩张，特别是房地产信贷的扩展。从行业平均来看，如果银行业将总资产过多投放到一两个高风险的市场（如房地产信贷市场），那么当这个市场降温时，可能会对银行业带来巨大的风险隐患。为了分析本次危机是否

23、与过多的投放房贷有关，本文将房贷占比引入模型。预期房地产贷款在总资产中比重的上升将会增大银行业的系统性风险，即房地产贷款比重对危机指数的影响是正的。综上所述，现将本文选择的自变量及其预期影响等列表如下：表1 自变量及其预期影响自变量名称简写预期影响说明银行业竞争程度Competition正美国银行业总资产/国内生产总值，单位：%消费者物价指数Cpidx正美国城镇消费者消费物价季度末指数，1982-1984年=100美元汇率Exchange正经贸易加权的美元汇率季度末指数，美元汇率上升即美元升值，1997年1月=100FSMA虚拟变量FSMA不确定2000年以前，FSMA=0，之后FSMA=1国

24、内生产总值Gdp负按2005年美元币值计的美国国内生产总值年度值，单位：10亿美元房价H_price负标普希尔20房价综合指数季度末值，2000年以前为标普希尔10房价综合指数，2000年1月两者均为100货币供给M1负美国货币供给M1季度末存量，单位：10亿美元存贷款利差Net_i_m负美国银行平均的存贷款利差，单位：%房贷占比Rec_Ta正美国银行业总房地产贷款/总资产，房地产贷款包括房地产开发贷款和住房按揭贷款等，单位：%股价S_price负标准普尔500综合指数季度末点位银行业资本结构Structure负美国银行业总资本/总资产，单位：%联邦基金利率Target_rate正美国联邦基金

25、利率，2008年前为季度内日平均，2009年一季度开始为有效基金利率季度内均值，单位：%失业率Unemployment正失业率，单位：%注：以上变量均为季度数据，数据主要来自美联储和FDIC网站，并经作者计算得出。考虑到本轮危机和上世纪80年代爆发的储贷危机的不同特征，本文将研究期间选择为1993年一季度到2010年一季度。3、数据来源 本文数据主要来自美联储官方网站和美国联邦存款保险公司网站，并经作者的进一步计算得出。具体来说，美国历年消费者物价指数、国内生产总值、美元汇率、货币供给、存贷利差、联邦基金利率和失业率数据均来自美联储（/

26、），美国银行业总资本和总资产、房地产贷款及构建危机指数所需用到的数据均来自美国联邦存款保险公司（），而美国房价数据和股价数据则来自标准普尔网站（），部分指标（银行业竞争程度、房贷占比、银行业资本结构）由作者根据查找到的数据计算得出。4、危机指数作为因变量的实证模型构建首先定义Faili,t=1为i银行在第t时期破产或者接受救助这一事件发生，否则为0。假定t时期末时，如果银行资不抵债则破产 实际上银行业可能因为流动性不足而破产，或者虽然尚不至于资不抵债但是经股东要求而破产，或者因为在规定期限内资本充足率没有达到要求而被监管层强制破产等。简便起见，本文假定银行只在每一期末资

27、不抵债时方才破产。，那么这一事件可以表示为Ai,t-1·ROAi,t+Ei,t-10上式中，Ai,t-1为i银行上一期末时的总资产，ROAi,t为该银行本期的总资产收益率，Ei,t-1为该银行上一期末时的净资本。简便起见，将资本资产比简写为Structure。从而一家银行在第t期破产的概率为pi,t=PFaili,t=1=P(ROAi,t-Structurei,t-1）银行在某一时期的资产收益率可以表示为当期经济金融宏观因素、自身经营管理等微观因素和上一期末时自身的状况（主要指资产构成）所决定：ROAi,t=f（Macrot，Microi,t，i,t-1）上式中等式右侧分别表示t时期

28、的宏观因素（如GDP增速、通货膨胀率、资产价格上涨率等）、t时期的微观因素（如银行管理层的效率、因员工操作不当而引起的灾害事故等）、t-1时期银行的资产构成情况（不同资产的风险-收益特征是不同的）等。现考察总的破产银行家数：Failt=Faili,t ，i=1,2,3,Nt-1=100*Faili,tNt-1=100Nt-1*Pf（Macrot，Microi,t，i,t-1）-Structurei,t-1其中Nt-1表示上一期末时的银行家数存量（假定本期新成立的银行不会在本期破产）。这样，t时期的破产银行家数比例可以表述如下：Fail_%t=FailtNt-1*100而该时期危机指数就是Cri

29、sis_indext=100Total_assetst-1*Pf（Macrot，Microi,t，i,t-1）-Structurei,t-1·Ai,t-1 1 或可以写为 Crisis_indext=100*Pi,t*i,t-1 22中 i,t-1=Ai,t-1/Total_assetst-1，即上一期末时i银行的资产占所有银行总资产的比重。这就说明，同样都是一家银行破产，那么大银行破产的影响要大于小银行的影响。很显然，如果银行家数足够多时，危机指数的期望将由宏观和行业层面的因素决定，即危机指数期望由Macrot、Microt、t-1及Structuret-1所决定，后三者都是行业平

30、均值。 更进一步的，可以求解危机指数的方差：VAR（Crisis_indext）=1002*i,t-12*Pi,t1-Pi,t+COV（Pi,t,Pj,t）*i,t-1*j,t-1。如果银行是否破产相互独立，则当Nt-1时，i,t-10，从而当银行总数很大时，危机指数将由当期的宏观经济金融环境因素、本期行业平均的微观影响和上一期的行业平均状况等确定；如果银行破产正相关，危机指数的期望值不变，而方差将主要由其协方差决定，银行相互间破产的正相关性意味着不可能通过增加银行数量来降低金融危机发生的可能性，这构成了一国金融系统性风险的一部分。从而，在线性分析的框架下，我们可以根据前文推导结果构建一个线性

31、回归模型：Crisis_indext=0+1Macrot+2t-1+3Structuret-1+4Microt+t 33式右侧的自变量中难以观测和衡量的是Microt。但通常假定一国整个行业平均的微观因素保持不变，如我们可以假定整个行业银行管理层的道德风险在长期内保持不变，从而可以将3式变形为：Crisis_indext=0+1Macrot+2t-1+3Structuret-1+t其中，0=0+4Micro，Micro为微观因素变量的银行业长期平均值，这样，就将银行业每一期平均的微观因素对平均值的差异视为随机干扰项进行了处理，此时误差项的期望值为0。鉴于以上分析，本文拟构建的多元回归模型形式如

32、下：Crisis_indext=+1Competitiont-1+2PCCpidxt+3PCExchanget+4PCGdpt+5PC（H_price)t+6PCM1t+7Net_i_mt+8Rec_Tat-1+9PC(S_price)t+10Structuret-1+11Target_ratet+12Unemploymentt+13FSMAt+t上式中PC (·)为百分比增长率函数。这里PCCpidxt、PCExchanget、4PCGdpt、PC（H_price)t、PCM1t、Net_i_mt、PCS_pricet、Target_ratet、Unemploymentt、FSMA

33、t这些变量均为当期经济金融宏观因素，Competitiont-1、Rec_Tat-1和Structuret-1则为滞后一期的行业竞争、房贷占比和银行业资产结构变量。四、美国金融危机的实证检验4.1 相关变量描述性统计量及相关性分析变量的描述性统计量见附录一。从附录一可知，危机指数的平均值为0.408%，中位数为0.001%，最大值为13.922%（由图2可知该峰值出现在2009年一季度，正说明了本次美国金融危机的严重性）。从均值来看，房价季度上涨率为0.9%，股票价格季度上涨率为2.3%。从通货膨胀率的相关统计量来看，研究期间内美国没有经历恶性通货膨胀。从各个自变量的相关系数矩阵（附录二）来看

34、，除了行业竞争、净息差、房贷占比、行业资本结构这四个变量两两间存在高度相关性，大部分变量两两间不存在高度相关性。为了避免回归过程出现多重共线性的问题，在多元回归中将逐一引入这四个变量。4.2 回归分析为了分析各个变量对危机指数的影响，这里我们构建一般模型进行多元回归分析。如前所述，四个高度相关的变量只能逐一引入，这样，得到如下回归结果（见表2）：表 2 多元回归结果自变量预期符号模型1模型2模型3模型4Competition(-1)+0.078*（0.044） PC(Cpidx)-0.478*-0.480*-0.484*-0.496*（0.281） （0.281） （0.286） （0.29）

35、PC(Exchange)+0.191*0.188*0.161*0.168*（0.086） （0.086） （0.088） （0.089）PC(Gdp)-0.866*-0.848*-0.833*-0.840*（0.369） （0.369） （0.377） （0.389）PC(H_price)-0.151 -0.181*-0.289*-0.263*（0.010） （0.091） （0.091） （0.091）PC(M1)-0.079 -0.094 -0.098 -0.095（0.092） （0.091） （0.093） （0.094）Net_i_m-1.991*（1.092）Rec_Ta(-1)+

36、-0.125 （0.117） PC(S_price)-0.028 -0.029 -0.016 -0.019（0.027） （0.027） （0.028） （0.028）Structure(-1)-0.103（0.313）Target_rate+-0.298 -0.353*-0.326*-0.330*（0.185） （0.184） （0.187） （0.189）Unemployment+-0.132 0.021 -0.055 -0.036（0.238） （0.235） （0.237） （0.239）FSMA-1.120 -1.155 0.274 -0.014（0.743） （0.746） （0.

37、681） （0.741）C-2.144 10.897*7.123 3.915（3.648） （4.777） (4.345) (3.302)Adjusted_R20.519 0.520 0.502 0.493D-W 统计量1.596 1.607 1.438 1.45F统计量8.325* 8.366* 7.862* 7.623*注：被解释变量均为危机指数；·（-1）表示滞后一阶；各变量系数后及F统计量后面的*、*、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著；系数下方括号内为其标准差。由表2可见，模型的拟合度较好，并且大部分变量也都具备显著性。从各变量的系数符号和显著性来看：（1） 银行业

38、竞争的加剧会显著地伴随或导致危机指数上升，与预期相符；（2） 通货紧缩会显著地伴随或导致危机指数的上升，与预期相符；（3） 美元升值会显著地伴随或者导致危机指数的上升，与预期相符；（4） 宏观经济增速下降会显著地伴随或者导致危机指数的上升，与预期相符；图 3 模型1的实际值-拟合值-残差图说明：Residual为残差；Actual为实际值；Fitted为拟合值。（5） 房地产价格下跌会显著地伴随或者导致危机指数的上升，与预期相符；（6） 货币供给M1增速降低会伴随或者提高危机指数，其方向与预期相符，但是作用不是很显著；（7） 净息差的降低会显著地伴随或者提高危机指数，与预期相符；（8） 房贷占

39、总资产百分比变量的系数符号为负，不符合预期，但是其不具备显著性；（9） 股票价格下跌会伴随或者导致危机指数上升，其方向符合预期，但是作用不是很显著；（10） 银行业整体资本资产比下降会伴随或者导致危机指数的上升，但是作用并不是很显著；（11） 联邦基金利率提高会较伴随或者降低危机指数（并且在模型2和模型4中还具备一定的显著性），这与预期不符；（12） 失业率上升会伴随或者导致危机指数的下降，与预期不符，不过其作用不显著；（13） 美国银行业经营格局的改变没有显著地改变美国银行业的系统性风险。由此可见，除了联邦基金利率变量符号不符合预期并且具备一定的显著性外，其它变量都符合经济学意义和本文的预期

40、，表明本文的多元回归实证模型具有解释力。联邦基金利率符号较显著地与预期相悖，原因可能在于美联储将该利率作为逆周期宏观经济调控工具经济过热时提高利率、经济低迷时降低利率，这样来看，联邦基金利率和危机指数的正向关系就不难解释了。 尽管大部分变量的符号符合预期，并且具备显著性，但是需要引起注意的是，前述模型不可避免的存在异方差的问题，并且难以修正，其原因在于金融危机期间危机指数的大幅度上升：图3显示，残差在大部分时间里较小，但是到了危机期间突破了95%的置信区间。从图3可以较明显的看到，危机最严重的时候，回归模型只能解释危机指数大约一半的变动。为什么宏观经济、金融基本面变量能解释金融危机的发生却不能

41、解释金融危机的恶化程度呢？我们认为，其原因在于两个方面：一方面，银行相互间破产存在正相关性，即宏观经济影响所产生的多米诺骨牌效应，它会加速和放大危机的恶化程度；另一方面，金融危机由宏观变量的恶化所引致，但是反过来又会对宏观经济、金融环境产生负面冲击，即金融危机和宏观因素间存在一个正反馈作用，这难以用回归模型来予以解释。进一步地，到底是哪些变量的变动主导了危机指数从2008年二季度的0.0146飙升到2009年一季度的13.92这个过程呢？对此，我们经计算后发现：从2008年二季度到2008年三季度，危机指数上涨了2.58个单位，其中通货膨胀率相比下降、美元汇率上涨速度相比提高、国内生产总值增速

42、相比下降分别提高了危机指数1.21、0.75和0.99个单位，房地产价格上涨率相比下跌、股票上涨率相比下降则提高了危机指数0.27和0.13个单位，其余变量影响不大；从2008年二季度到2009年一季度，危机指数上升了13.90个单位，其中国内生产总值增速相比下降、房地产价格上涨率相比下降、通货膨胀率相比下降、美元汇率上涨速度相比提高、货币供给增速相比下降、股票价格上涨率相比下降分别提高了危机指数1.18、1.07、0.63、0.61、0.24和0.19个单位，其余变量变动影响较小，而模型不能解释的部分则大幅提高。4.3 稳健性检验现有必要研究在FSMA颁布后，危机指数是否对资产价格波动更加敏

43、感。将FSMA和资产价格上涨率（pc(H_price)、pc(S_price)）的交叉项分别加入模型1-4，得到的结果显示FSMA*pc(H_price)和FSMA*pc(S_price)的系数为负并且都具备10%显著性水平以上的显著性。由此说明，在FSMA颁布后，美国银行业对资产价格波动更加敏感。所以，虽然FSMA的颁布不会直接导致危机指数上升，但是由于混业经营模式下银行业对资产价格波动更加敏感，因此相比分业经营，资产价格上涨时银行业整体风险更低，而资产价格下跌时银行业整体风险会更高。4.4 Granger因果关系检验多元回归分析只能说明变量之间所具有的相关性而不能证明因果性的存在，因此有必

44、要再做Granger因果关系检验。经过协整检验发现，所有变量和危机指数都存在协整关系（见附录四），从而可以进行Granger因果关系检验，检验结果如表3所示：表3 Granger因果关系检验结果滞后期Granger检验原假设一个季度半年一年两年四年Competition不会Granger引致Crisis_index3.887*6.715*5.829*5.265*2.619*Crisis_index不会Granger引致Competition6.257*4.921*6.979*3.807*1.50pc(Cpidx)不会Granger引致Crisis_index16.027*15.664*9.20

45、5*5.098*4.769*Crisis_index不会Granger引致pc(Cpidx)0.0043.144*3.121*1.2330.584pc(Exchange)不会Granger引致Crisis_index4.035*1.4222.652*1.3641.057Crisis_index不会Granger引致pc(Exchange)4.655*2.2611.8630.7100.509pc(Gdp)不会Granger引致Crisis_index10.221*7.093*3.505*1.7551.237Crisis_index不会Granger引致pc(Gdp)1.9501.5340.881

46、0.5210.432pc(H_price)不会Granger引致Crisis_index3.140*2.155.387*4.023*2.540*Crisis_index不会Granger引致pc(H_price)4.718*3.502*5.762*1.7132.379*pc(M1)不会Granger引致Crisis_index14.344*8.673*5.120*3.926*2.182*Crisis_index不会Granger引致pc(M1)2.6500.5461.1220.4310.531Net_i_m不会Granger引致Crisis_index2.2671.5831.5041.0571

47、.83*Crisis_index不会Granger引致Net_i_m1.0240.3506.594*4.221*1.52Rec_ta不会Granger引致Crisis_index0.1737.365*3.456*2.844*2.043*Crisis_index不会Granger引致Rec_ta0.9482.734*4.234*3.684*2.311*pc(S_price)不会Granger引致Crisis_index3.677*1.1041.300.6760.390Crisis_index不会Granger引致pc(S_price)0.2353.720*2.445*1.0660.734Stru

48、cture不会Granger引致Crisis_index0.05918.195*9.645*5.599*3.009*Crisis_index不会Granger引致Structure18.389*9.146*6.076*2.657*1.535Target_rate不会Granger引致Crisis_index0.4090.6754.277*3.015*1.961*Crisis_index不会Granger引致Target_rate2.3410.0350.1160.3180.196Unemployment不会Granger引致Crisis_index0.0076.184*4.036*1.871*1

49、.124Crisis_index不会Granger引致Unemployment47.521*7.478*5.980*2.809*1.852*从Granger因果关系检验结果看，可以发现以下一些特点：（1）无论从短期（一个季度）还是长期（四年）看，银行业竞争程度、通货膨胀率及货币供给(M1)增速都会显著地Granger引致危机指数变动，其中竞争程度的影响在滞后半年时最显著，随后开始递减，而通货膨胀率和货币供给增速的变动影响的显著性则从一期滞后就开始递减；（2） 美元汇率波动在中短期内会Granger引致危机指数变动，但不是特别显著；（3） 国内生产总值增速变动在短中期内会显著地Granger引致

50、危机指数变动，但这种影响具有很强的时效性；（4） 房价上涨率、联邦基金利率在短期内不会对危机指数产生影响，但是在中长期后会显著地Granger引致危机指数变动，这正好和国内生产总值增速变动对危机指数的影响相反；（5） 即便是将滞后期延长到四年，也不能拒绝净息差变动、股票价格上涨率变动不会Granger引致危机指数变动的原假设；（6） 在一个季度滞后期内，房贷占比不会Granger引致危机指数变动，但随后房贷占比变动的效果开始显现，并随时间呈递减趋势；（7） 失业率在中期长度滞后时会Granger引致危机指数变动，但在短期和长期滞后时不会；（8） 除了国内生产总值增速、货币供给增速和联邦基金利率

51、外，危机指数对其它变量具有反馈作用，反映了金融危机对大部分宏观经济、金融内生变量的影响。唯一难以解释的是，危机指数不会Granger引致国内生产总值增速。可能的解释是，一国国内生长总值是一个取决于资本、劳动力和技术的外生变量，即便会受到金融危机的影响，也不是一种直接的Granger因果关系。通过Granger因果关系检验，本文发现大部分宏观经济、金融变量都能Granger引致危机指数变动。再结合多元回归模型结论来看，我们认为，在不考虑滞后影响时，引起美国金融危机爆发的直接原因是美国通货紧缩、国内产出增速放缓、美元汇率升值加速和房地产及股票市场的转向，而行业竞争加剧、货币供给增速下降、净息差减小

52、、房地产贷款过多、银行业资本机构变动及联邦基金利率变动不是导致危机的主要原因。五、结论与展望通过多元回归分析和Granger因果关系检验，本文研究发现在不考虑滞后影响时，影响金融危机的主因是美国通货紧缩、国内产出增速放缓、美元汇率波动和资产价格下跌。这和已有的大部分关于本轮美国金融危机是由于资产价格下跌所导致的研究（如张明，2007；余永定，2008；Franklin and Douglas，2007；Adrian et al. ，2008；Duncan，2007；李云林，2009；李成、王建军，2009；等）结论是一致的。此外，本文还发现，从制度因素看，金融服务现代化改进法案颁布后，美国银行

53、业对股票市场价格波动的敏感度提高了。我国经济已于2007-2009年左右经历了刘易斯拐点，未来几年我国的通货膨胀率可能会攀升，央行可能被迫采取一定的通货紧缩政策；过去十几年里支撑我国经济高速增长的人口红利、外贸红利、土地红利等将进入衰竭期，我国国内产出增速趋缓将难以避免；当前国际环境趋紧，美国对人民币升值一再施压，未来人民币汇率进一步升值也将难以避免；目前我国房价涨速过快，部分城市房价畸高，政府加大对房地产市场的调控有可能波及其他基本面。可见，未来我国经济增长的空间逐渐变窄，经济和金融发展的潜在风险却逐渐增大，出现金融危机的可能性也将趋于增大。因此，认真分析美国金融危机，探讨其爆发的原因，并结

54、合我国的具体国情进行深入的研究，将对未来我国金融安全具有极重要的现实意义。参考文献1 徐凡，美国次优抵押贷款的回顾与展望J.国际金融研究.2007（9）3 葛奇，次贷危机的成因、影响及对金融监管的启示J.国际金融研究.2008（11）2 Demyanyk, Yuliya S. and Van Hemert, Otto,Understanding the Subprime Mortgage Crisis，Review of Financial Studies, 2009 - Soc Financial Studies4 董裕平，防范同质化加剧系统性金融风险美国次贷危机的警示J.国际金融研究.2009（7）5 李云林，美国金融体系的利率风险分析以次贷危机的引发和扩散为例J.国际金融研究.2009（8）6 余永定，美国次贷危机：背景、原因与发展J.当代亚太.2008（8）7 张明，美国次级债危机的演进逻辑和风险涵义J.银行家.2007（09）8 John B. Taylor，Keynote Speaker，The Financial Crisis and the Policy Responses：An Empirical Anal