發布時間：2023-09-03 14:57:03
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們為您精選了8篇的金融危機爆發的前兆樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發，請盡情閱讀。
從ltcm事件談起
1997年亞洲爆發了震撼全球的金融危機，至今仍余波蕩漾。究其根本原因，可說雖然是“冰凍三尺，非一日之寒”，而其直接原因卻在于美國的量子基金對泰國外行市場突然襲擊。1998年9月爆發的美國ltcm基金危機事件，震撼美國金融界，波及全世界，這一危機也是由于一個突發事件----俄羅斯政府宣布推遲償還短期國債券所觸發的。
ltcm基金是于1993年建立的“對沖”（hedge）基金，資金額為35億美元，從事各種債券衍生物交易，由華爾街債券投資高手梅里韋瑟（j.w.meriwether）主持。其合伙人中包括著名的數學金融學家斯科爾斯（m.s.scholes）和默頓（r.c.merton），他們參與建立的“期權定價公式”（即布萊克-斯科爾斯公式）為債券衍生物交易者廣泛應用。兩位因此獲得者1997年諾貝爾經濟學獎。ltcm基金的投資策略是根據數學金融學理論,建立模型，編制程序，運用計算機預測債券價格走向。具體做法是將各種債券歷年的價格輸入計算機，從中找出統計相關規律。投資者將債券分為兩類：第一類是美國的聯邦公券，由美國聯邦政府保證，幾乎沒有風險；第二類是企業或發展中國家征服發行的債券，風險較大。ltcm基金通過統計發現，兩類債券價格的波動基本同步，漲則齊漲，跌則齊跌，且通常兩者間保持一定的平均差價。當通過計算機發現個別債券的市價偏離平均值時，若及時買進或賣出，就可在價格回到平均值時賺取利潤。妙的是在一定范圍內，無論如何價格上漲或下跌，按這種方法投資都可以獲利。難怪ltcm基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，資金增長高達300%。不僅其合伙人和投資者發了大財，各大銀行為能從中分一杯羹，也爭著借錢給他們，致使ltcm基金的運用資金與資本之比竟高達25：1。
天有不測風云！1998年8月俄羅斯政府突然宣布推遲償還短期國債券，這一突發事件觸發了群起拋售第二類債券的狂潮，其價格直線下跌，而且很難找到買主。與此同時，投資者為了保本，紛紛尋求最安全的避風港，將巨額資金轉向購買美國政府擔保的聯邦公債。其價格一路飛升到歷史新高。這種情況與ltcm計算機所依據的兩類債券同步漲跌之統計規律剛好相反，原先的理論，模型和程序全都失靈。ltcm基金下錯了注而損失慘重。雪上加霜的是，他們不但未隨機應變及時撤出資金，而是對自己的理論模型過分自信，反而投入更多的資金以期反敗為勝。就這樣越陷越深。到9月下旬ltcm基金的虧損高達44%而瀕臨破產。其直接涉及金額為1000億美元，而間接牽連的金額竟高達10000億美元！如果任其倒閉，將引起連鎖反應，造成嚴重的信譽危機，后果不堪設想。
由于ltcm基金虧損的金額過于龐大，而且涉及到兩位諾貝爾經濟學獎德主，這對數學金融的負面影響可想而知。華爾街有些人已在議論，開始懷疑數學金融學的使用性。有的甚至宣稱：永遠不向由數學金融學家主持的基金投資，數學金融學面臨挑戰。
ltcm基金事件爆發以后，美國各報刊之報道，評論，分析連篇累牘，焦點集中在為什么過去如此靈驗的統計預測理論竟會突然失靈？多數人的共識是，布萊克-斯科爾斯理論本身并沒有錯，錯在將之應用于不適當的條件下。本文作者之一在ltcm事件發生之前四個月著文分析基于隨機過程的預測理論，文中將隨機過程分為平穩的，似穩的以及非穩的三類，明確指出：“第三類隨機過程是具有快變的或突變達的概率分布，可稱為‘非穩隨機過程’。對于這種非穩過程，概率分布實際上已失去意義，前述的基于概率分布的預測理論完全不適用，必須另辟途徑，這也可以從自然科學類似的情形中得到啟發。突變現象也存在于自然界中，……”此次正是俄羅斯政府宣布推遲償還短期國債券這一突發事件，導致了ltcm基金的統計預測理論失靈，而且遭受損失的并非ltcm基金一家，其他基金以及華爾街的一些大銀行和投資公司也都損失不貲。
經典的布萊克‐斯科爾斯公式
布萊克‐斯科爾斯公式可以認為是，一種在具有不確定性的債券市場中尋求無風險套利投資組合的理論。歐式期權定價的經典布萊克‐斯科爾斯公式，基于由幾個方程組成的一個市場模型。其中，關于無風險債券價格的方程，只和利率r有關；而關于原生股票價格的方程，則除了與平均回報率b有關以外，還含有一個系數為σ的標準布朗運動的“微分”。當r，b，σ均為常數時，歐式買入期權（european call option）的價格θ就可以用精確的公式寫出來，這就是著名的布萊克‐斯科爾斯公式。由此可以獲得相應的“套利”投資組合。布萊克‐斯科爾斯公式自1973年發表以來，被投資者廣泛應用，由此而形成的布萊克‐斯科爾斯理論成了期權投資理論的經典，促進了債券衍生物時常的蓬勃發展。有人甚至說。布萊克‐斯科爾斯理論開辟了債券衍生物交易這個新行業。
筆者以為，上述投資組合理論可稱為經典布萊克‐斯科爾斯理論。它盡管在實踐中極為成功，但也有其局限性。應用時如不加注意，就會出問題。
局限性之一：經典布萊克‐斯科爾斯理論基于平穩的完備的市場假設，即r，b，σ均為常數，且σ>0，但在實際的市場中它們都不一定是常數，而且很可能會有跳躍。
局限性之二：經典布萊克‐斯科爾斯理論假定所有投資者都是散戶，而實際的市場中大戶的影響不容忽視。特別是在不成熟的市場中，有時大戶具有決定性的操縱作用。量子基金在東南亞金融危機中扮演的角色即為一例。在這種情況下，b和σ均依賴于投資者的行為，原生股票價格的微分方程變為非線性的。
經典布萊克‐斯科爾斯理論基于平穩市場的假定，屬于“平穩隨機過程”，在其適用條件下十分有效。事實上，期權投資者多年來一直在應用，ltcm基金也確實在過去三年多中賺了大錢。這次ltcm基金的失敗并非由于布萊克‐斯科爾斯理論不對，而是因為突發事件襲來時，市場變得很不平穩,原來的“平穩隨機過程"變成了“非穩隨機過程”。條件變了，原來的統計規律不再適用了。由此可見，突發事件可以使原本有效的統計規律在新的條件下失效。
突發實件的機制
研究突發事件首先必須弄清其機制。只有弄清了機制才能分析其前兆，研究預警的方法及因此之道。突發事件并不限于金融領域，也存在于自然界及技術領域中。而且各個不同領域中的突發事件具有一定的共性，按照其機制可大致分為以下兩大類。
“能量”積累型 地震是典型的例子。地震的發生，是地殼中應力所積累的能量超過所能承受的臨界值后突然的釋放。積累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆發也屬于這一類型。如果將“能量”作廣義解釋，也可以推廣到社會經濟領域。泡沫經濟的破滅就可以看作是“能量“積累型，這里的“能量”就是被人為抬高的產業之虛假價值。這種虛假價值不斷積累，直至其經濟基礎無法承擔時，就會突然崩潰。積累的虛假價值越多，突發事件的威力就越大。日本泡沫經濟在1990年初崩潰后，至今已九年尚未恢復，其重要原因之一就是房地產所積累的虛假價值過分龐大之故。
“放大”型 原子彈的爆發是典型的例子。在原子彈的裂變反應中，一個中子擊中鈾核使之分裂而釋放核能，同時放出二至傘個中子，這是一級反應。放出的中子再擊中鈾核產生二級反應，釋放更多的核能，放出更多的中子……。以此類推，釋放的核能及中子數均按反應級級數以指數放大，很快因起核爆炸。這是一種多級相聯的“級聯放大”，此外，放大電路中由于正反饋而造成的不穩定性，以及非線性系統的“張弛”震蕩等也屬于“放大”型。這里正反饋的作用等效于級聯。在社會、經濟及金融等領域中也有類似的情形，例如企業間達的連鎖債務就有可能導致“級聯放大”，即由于一家倒閉而引起一系列債主的相繼倒閉，甚至可能觸發金融市場的崩潰。這次ltcm基金的危機，如果不是美國政府及時介入，促使15家大銀行注入35億美元解困，就很可因ltcm基金倒閉而引起“級聯放大”，造成整個金融界的信用危機。
金融界還有一種常用的術語，即所謂“杠桿作用”（leverage）。杠桿作用愿意為以小力產生大力，此處指以小錢控制大錢。這也屬于“放大”類型。例如ltcm基金不僅大量利用銀行貸款造成極高的“運用資金與資本之比”，而且還利用期貨交易到交割時才需付款的規定，大做買空賣空的無本交易，使其利用“杠桿作用”投資所涉及的資金高達10000億美元的天文數字。一旦出問題，這種突發事件的震撼力是驚人的。
金融突發事件之復雜性
金融突發事件要比自然界的或技術的突發事件復雜得多，其復雜性表現在以下幾個方面。
多因素性 對金融突發事件而言，除了金融諸因素外，還涉及到政治、經濟、軍事、社會、心理等多種因素。ltcm事件的起因本為經濟因素--俄羅斯政府宣布推遲償還短期債券，而俄羅斯經濟在世界經濟中所占分額甚少，之所以能掀起如此巨大風波，是因為心理因素的“放大”作用：投資者突然感受到第二類債券的高風險，競相拋售，才造成波及全球的金融風暴。可見心理因素不容忽視，必須將其計及。
非線性 影響金融突發事件的不僅有多種因素，而且各個因素之間一般具有錯綜復雜的相互作用，即為非線性的關系。例如，大戶的動作會影響到市場及散戶的行為。用數學語言說就是：多種因素共同作用所產生的結果，并不等于各個因素分別作用時結果的線性疊加。突發事件的理論模型必須包含非線性項，這種非線性理論處理起來要比線性理論復雜得多。
不確定性 金融現象一般都帶有不確定性，而突發事件尤甚。如何處理這種不確定性是研究突發事件的關鍵之一。例如，1998年8月間俄羅斯經濟已瀕臨破產邊緣，幾乎可以確定某種事件將會發生，但對于投資者更具有實用價值的是：到底會發生什么事件？在何時發生？這些具有較大的不確定性。
由此可知，金融突發事件的機制不像自然界或技術領域中的那樣界限分明，往往具有綜合性。例如，1990年日本泡沫經濟的破滅，其機制固然是由于房地產等虛假價值的積累，但由此觸發的金融危機卻也包含著銀行等金融機構連鎖債務的級聯放大效應。 預警方法
對沖基金之“對沖”，其目的就在于利用“對沖”來避險（有人將hedge fund譯為“避險基金”）。具有諷刺意義的是，原本設計為避險的基金，竟因突發事件而造成震撼金融界的高風險。華爾街的大型債券公司和銀行都設有“風險管理部”，斯科爾斯和默頓都是ltcm基金“風險管理委員會”的成員，對突發事件作出預警是他們的職責，但在這次他們竟都未能作出預警。
突發事件是“小概率”事件，基于傳統的平穩隨機過程的預測理論完全不適用。這只要看一個簡單的例子就可以明白。在高速公路公路上駕駛汽車，想對突然發生的機械故障做出預警以防止車禍，傳統的平穩隨機過程統計可能給出的信息是：每一百萬輛車在行駛過程中可能有三輛發生機械故障。這種統計規律雖然對保險公司制定保險率有用，但對預警根本無用。因為不知道你的車是否屬于這百萬分之三，就算知道是屬于這百萬分之三，你也不知道何時會發生故障。 筆者認為，針對金融突發事件的上述特點，作預警應采用“多因素前兆法”。前面說過，在“能量”積累型的突發事件發生之前，必定有一個事先“能量”積累的過程；對“放大”型的突發事件而言，事先必定存在某種放大機制。因此在金融突發事件爆發之前，總有蛛絲馬跡的前兆。而且“能量”的積累越多，放大的倍數越高，前兆也就越明顯。采用這種方法對汽車之機械故障作出預警，應實時監測其機械系統的運行狀態，隨時發現溫度、噪音、振動，以及駕駛感覺等反常變化及時作出預警。當然，金融突發事件要比汽車機械故障復雜得多，影響的因素也多得多。為了作出預警，必須對多種因素進行實時監測，特別應當“能量”的積累是否已接近其“臨界點”，是否已存在“一觸即發”的放大機制等危險前兆。如能做到這些，金融突發事件的預警應該是可能的。 要實現預警，困難也很大。其一是計及多種因素的困難。計及的因素越多，模型就越復雜。而且由于非線性效應數學處理就更為困難。計及多種因素的突發事件之數學模型，很可能超越現有計算機的處理能力。但計算機的發展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先簡后繁、先易后難？不妨先計及最重要的一些因素，以后再根據計算機技術的進展逐步擴充。 其二是定量化的困難。有些因素，比如心理因素，應如何定量化，就很值得研究。心理是大腦中的活動，直接定量極為困難，但間接定量還是可能的。可以考慮采用“分類效用函數”來量化民眾的投資心理因素。為此，可以將投資者劃分為幾種不同的類型，如散戶和大戶，年輕的和年老的，保守型和冒險型等等，以便分別處理。然后，選用他們的一種典型投資行為作為代表其投資心理的“效用函數“，加以量化。這種方法如果運用得當，是可以在一定程度上定量地表示投資者的心理因素的。此外，盧卡斯（r.e.lucas）的“理性預期”也是一種處理心理因素的方法。
其三是報警靈敏度的困難。過分靈敏可能給出許多“狼來了”的虛警，欠靈敏則可能造成漏報。如何適當把握報警之“臨界值”？是否可以采用預警分級制和概率表示？
有些人根本懷疑對金融突發事件做預警的可能性。對此不妨這樣來討論：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突發事件就不會憑空發生，就應該有前兆可尋，預警的可能性應該是存在的，那么金融學就不是一門科學，預警當然也就談不上了。筆者相信因果律是普遍存在的，金融領域也不例外。
因應之道
從LTCM事件談起
1997年亞洲爆發了震撼全球的金融危機，至今仍余波蕩漾。究其根本原因，可說雖然是“冰凍三尺，非一日之寒”，而其直接原因卻在于美國的量子基金對泰國外行市場突然襲擊。1998年9月爆發的美國LTCM基金危機事件，震撼美國金融界，波及全世界，這一危機也是由于一個突發事件----俄羅斯政府宣布推遲償還短期國債券所觸發的。
LTCM基金是于1993年建立的“對沖”（hedge）基金，資金額為35億美元，從事各種債券衍生物交易，由華爾街債券投資高手梅里韋瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的數學金融學家斯科爾斯（M.S.Scholes）和默頓（R.C.Merton），他們參與建立的“期權定價公式”（即布萊克-斯科爾斯公式）為債券衍生物交易者廣泛應用。兩位因此獲得者1997年諾貝爾經濟學獎。LTCM基金的投資策略是根據數學金融學理論,建立模型，編制程序，運用計算機預測債券價格走向。具體做法是將各種債券歷年的價格輸入計算機，從中找出統計相關規律。投資者將債券分為兩類：第一類是美國的聯邦公券，由美國聯邦政府保證，幾乎沒有風險；第二類是企業或發展中國家征服發行的債券，風險較大。LTCM基金通過統計發現，兩類債券價格的波動基本同步，漲則齊漲，跌則齊跌，且通常兩者間保持一定的平均差價。當通過計算機發現個別債券的市價偏離平均值時，若及時買進或賣出，就可在價格回到平均值時賺取利潤。妙的是在一定范圍內，無論如何價格上漲或下跌，按這種方法投資都可以獲利。難怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，資金增長高達300%。不僅其合伙人和投資者發了大財，各大銀行為能從中分一杯羹，也爭著借錢給他們，致使LTCM基金的運用資金與資本之比竟高達25：1。
天有不測風云！1998年8月俄羅斯政府突然宣布推遲償還短期國債券，這一突發事件觸發了群起拋售第二類債券的狂潮，其價格直線下跌，而且很難找到買主。與此同時，投資者為了保本，紛紛尋求最安全的避風港，將巨額資金轉向購買美國政府擔保的聯邦公債。其價格一路飛升到歷史新高。這種情況與LTCM計算機所依據的兩類債券同步漲跌之統計規律剛好相反，原先的理論，模型和程序全都失靈。LTCM基金下錯了注而損失慘重。雪上加霜的是，他們不但未隨機應變及時撤出資金，而是對自己的理論模型過分自信，反而投入更多的資金以期反敗為勝。就這樣越陷越深。到9月下旬LTCM基金的虧損高達44%而瀕臨破產。其直接涉及金額為1000億美元，而間接牽連的金額竟高達10000億美元！如果任其倒閉，將引起連鎖反應，造成嚴重的信譽危機，后果不堪設想。
由于LTCM基金虧損的金額過于龐大，而且涉及到兩位諾貝爾經濟學獎德主，這對數學金融的負面影響可想而知。華爾街有些人已在議論，開始懷疑數學金融學的使用性。有的甚至宣稱：永遠不向由數學金融學家主持的基金投資，數學金融學面臨挑戰。
LTCM基金事件爆發以后，美國各報刊之報道，評論，分析連篇累牘，焦點集中在為什么過去如此靈驗的統計預測理論竟會突然失靈？多數人的共識是，布萊克-斯科爾斯理論本身并沒有錯，錯在將之應用于不適當的條件下。本文作者之一在LTCM事件發生之前四個月著文分析基于隨機過程的預測理論，文中將隨機過程分為平穩的，似穩的以及非穩的三類，明確指出：“第三類隨機過程是具有快變的或突變達的概率分布，可稱為‘非穩隨機過程’。對于這種非穩過程，概率分布實際上已失去意義，前述的基于概率分布的預測理論完全不適用，必須另辟途徑，這也可以從自然科學類似的情形中得到啟發。突變現象也存在于自然界中，……”此次正是俄羅斯政府宣布推遲償還短期國債券這一突發事件，導致了LTCM基金的統計預測理論失靈，而且遭受損失的并非LTCM基金一家，其他基金以及華爾街的一些大銀行和投資公司也都損失不貲。
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突發實件的機制
研究突發事件首先必須弄清其機制。只有弄清了機制才能分析其前兆，研究預警的方法及因此之道。突發事件并不限于金融領域，也存在于自然界及技術領域中。而且各個不同領域中的突發事件具有一定的共性，按照其機制可大致分為以下兩大類。
“能量”積累型 地震是典型的例子。地震的發生，是地殼中應力所積累的能量超過所能承受的臨界值后突然的釋放。積累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆發也屬于這一類型。如果將“能量”作廣義解釋，也可以推廣到社會經濟領域。泡沫經濟的破滅就可以看作是“能量“積累型，這里的“能量”就是被人為抬高的產業之虛假價值。這種虛假價值不斷積累，直至其經濟基礎無法承擔時，就會突然崩潰。積累的虛假價值越多，突發事件的威力就越大。日本泡沫經濟在1990年初崩潰后，至今已九年尚未恢復，其重要原因之一就是房地產所積累的虛假價值過分龐大之故。
“放大”型 原子彈的爆發是典型的例子。在原子彈的裂變反應中，一個中子擊中鈾核使之分裂而釋放核能，同時放出二至傘個中子，這是一級反應。放出的中子再擊中鈾核產生二級反應，釋放更多的核能，放出更多的中子……。以此類推，釋放的核能及中子數均按反應級級數以指數放大，很快因起核爆炸。這是一種多級相聯的“級聯放大”，此外，放大電路中由于正反饋而造成的不穩定性，以及非線性系統的“張弛”震蕩等也屬于“放大”型。這里正反饋的作用等效于級聯。在社會、經濟及金融等領域中也有類似的情形，例如企業間達的連鎖債務就有可能導致“級聯放大”，即由于一家倒閉而引起一系列債主的相繼倒閉，甚至可能觸發金融市場的崩潰。這次LTCM基金的危機，如果不是美國政府及時介入，促使15家大銀行注入35億美元解困，就很可因LTCM基金倒閉而引起“級聯放大”，造成整個金融界的信用危機。
金融界還有一種常用的術語，即所謂“杠桿作用”（leverage）。杠桿作用愿意為以小力產生大力，此處指以小錢控制大錢。這也屬于“放大”類型。例如LTCM基金不僅大量利用銀行貸款造成極高的“運用資金與資本之比”，而且還利用期貨交易到交割時才需付款的規定，大做買空賣空的無本交易，使其利用“杠桿作用”投資所涉及的資金高達10000億美元的天文數字。一旦出問題，這種突發事件的震撼力是驚人的。
金融突發事件之復雜性
金融突發事件要比自然界的或技術的突發事件復雜得多，其復雜性表現在以下幾個方面。
多因素性 對金融突發事件而言，除了金融諸因素外，還涉及到政治、經濟、軍事、社會、心理等多種因素。LTCM事件的起因本為經濟因素--俄羅斯政府宣布推遲償還短期債券，而俄羅斯經濟在世界經濟中所占分額甚少，之所以能掀起如此巨大風波，是因為心理因素的“放大”作用：投資者突然感受到第二類債券的高風險，競相拋售，才造成波及全球的金融風暴。可見心理因素不容忽視，必須將其計及。
非線性 影響金融突發事件的不僅有多種因素，而且各個因素之間一般具有錯綜復雜的相互作用，即為非線性的關系。例如，大戶的動作會影響到市場及散戶的行為。用數學語言說就是：多種因素共同作用所產生的結果，并不等于各個因素分別作用時結果的線性疊加。突發事件的理論模型必須包含非線性項，這種非線性理論處理起來要比線性理論復雜得多。
不確定性 金融現象一般都帶有不確定性，而突發事件尤甚。如何處理這種不確定性是研究突發事件的關鍵之一。例如，1998年8月間俄羅斯經濟已瀕臨破產邊緣，幾乎可以確定某種事件將會發生，但對于投資者更具有實用價值的是：到底會發生什么事件？在何時發生？這些具有較大的不確定性。
由此可知，金融突發事件的機制不像自然界或技術領域中的那樣界限分明，往往具有綜合性。例如，1990年日本泡沫經濟的破滅，其機制固然是由于房地產等虛假價值的積累，但由此觸發的金融危機卻也包含著銀行等金融機構連鎖債務的級聯放大效應。 預警方法
對沖基金之“對沖”，其目的就在于利用“對沖”來避險（有人將hedge fund譯為“避險基金”）。具有諷刺意義的是，原本設計為避險的基金，竟因突發事件而造成震撼金融界的高風險。華爾街的大型債券公司和銀行都設有“風險管理部”，斯科爾斯和默頓都是LTCM基金“風險管理委員會”的成員，對突發事件作出預警是他們的職責，但在這次他們竟都未能作出預警。
突發事件是“小概率”事件，基于傳統的平穩隨機過程的預測理論完全不適用。這只要看一個簡單的例子就可以明白。在高速公路公路上駕駛汽車，想對突然發生的機械故障做出預警以防止車禍，傳統的平穩隨機過程統計可能給出的信息是：每一百萬輛車在行駛過程中可能有三輛發生機械故障。這種統計規律雖然對保險公司制定保險率有用，但對預警根本無用。因為不知道你的車是否屬于這百萬分之三，就算知道是屬于這百萬分之三，你也不知道何時會發生故障。 筆者認為，針對金融突發事件的上述特點，作預警應采用“多因素前兆法”。前面說過，在“能量”積累型的突發事件發生之前，必定有一個事先“能量”積累的過程；對“放大”型的突發事件而言，事先必定存在某種放大機制。因此在金融突發事件爆發之前，總有蛛絲馬跡的前兆。而且“能量”的積累越多，放大的倍數越高，前兆也就越明顯。采用這種方法對汽車之機械故障作出預警，應實時監測其機械系統的運行狀態，隨時發現溫度、噪音、振動，以及駕駛感覺等反常變化及時作出預警。當然，金融突發事件要比汽車機械故障復雜得多，影響的因素也多得多。為了作出預警，必須對多種因素進行實時監測，特別應當“能量”的積累是否已接近其“臨界點”，是否已存在“一觸即發”的放大機制等危險前兆。如能做到這些，金融突發事件的預警應該是可能的。 要實現預警，困難也很大。其一是計及多種因素的困難。計及的因素越多，模型就越復雜。而且由于非線性效應數學處理就更為困難。計及多種因素的突發事件之數學模型，很可能超越現有計算機的處理能力。但計算機的發展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先簡后繁、先易后難？不妨先計及最重要的一些因素，以后再根據計算機技術的進展逐步擴充。 其二是定量化的困難。有些因素，比如心理因素，應如何定量化，就很值得研究。心理是大腦中的活動，直接定量極為困難，但間接定量還是可能的。可以考慮采用“分類效用函數”來量化民眾的投資心理因素。為此，可以將投資者劃分為幾種不同的類型，如散戶和大戶，年輕的和年老的，保守型和冒險型等等，以便分別處理。然后，選用他們的一種典型投資行為作為代表其投資心理的“效用函數“，加以量化。這種方法如果運用得當，是可以在一定程度上定量地表示投資者的心理因素的。此外，盧卡斯（R.E.Lucas）的“理性預期”也是一種處理心理因素的方法。
其三是報警靈敏度的困難。過分靈敏可能給出許多“狼來了”的虛警，欠靈敏則可能造成漏報。如何適當把握報警之“臨界值”？是否可以采用預警分級制和概率表示？
有些人根本懷疑對金融突發事件做預警的可能性。對此不妨這樣來討論：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突發事件就不會憑空發生，就應該有前兆可尋，預警的可能性應該是存在的，那么金融學就不是一門科學，預警當然也就談不上了。筆者相信因果律是普遍存在的，金融領域也不例外。
因應之道
危機第三波的醞釀階段
從歷史來看，每一波金融危機的爆發，都與上一波危機埋下的種子密不可分。因此，尋找下一波金融危機的線索，必須首先厘清金融危機演進的邏輯。2008年以來，全球金融危機經歷了兩波集中爆發期。第一波是銀行業危機，發軔于中心國家（美國）的私人部門，第二波是債務危機，發軔于次中心國家（歐洲五國）的公共部門。沿著這個脈絡，第三波危機很可能在國家（新興市場）的對外部門爆發，而我們現在很可能正處于危機的醞釀階段。
這個階段的主要特征是全球流動性擴張導致新興市場資本流入。2008年以來，全球央行進入了史無前例的貨幣寬松周期。這段時期和亞洲金融危機之前類似，而且從寬松力度來看，有過之而無不及。一方面，美歐日等主要央行從2008年開始連續降息，近幾年來政策利率基本維持在近零水平，比上世紀90年代初平均低了三個百分點以上。另一方面，美歐日等央行接連推出QE等非常規貨幣政策，資產規模相比危機前大幅擴張了2倍以上。
在這種寬松的貨幣環境下，盡管伴隨著歐債危機和美債上限等國際金融市場動蕩，新興市場的資本流向屢有波動，但近幾年來整體保持了資本流入。尤其是2012年下半年之后，新興市場的資本流入明顯加速。主要有以下原因：
首先，全球主要央行的寬松力度升級。美聯儲于去年9月推出開放式QE，并從年初開始將每月資產購買規模擴大至850億美元。日本央行先是去年下半年連續三次加碼量化寬松，然后今年又提前啟動開放式資產購買計劃。
其次，市場風險偏好大幅提振。隨著歐央行去年9月推出OMT和希臘評級上調，前兩波危機基本告一段落，市場風險隨之大幅緩解，VIX基本維持在20的低位以下。
危機第三波預演
近年來的新興市場資本流入主要來自外生的推動因素（push factors），而不是內生的拉動因素（pull factors）。一旦外部流動性緊縮，這種類型的資本流入很容易逆轉為大規模資本外逃，引發貨幣危機。亞洲金融危機便是如此。
從上世紀80年代末到90年代初，美日等全球主要央行接連降息，全球流動性擴張，資本大量涌向東南亞。但從1994年開始，美聯儲轉入加息周期，美元流動性開始收緊。1995年，日本銀行為補充資本金大量撤出在東南亞的貸款，日元流動性也開始收緊。東南亞國家資本流向隨之發生逆轉。泰銖首先遭到拋售，資本流出升級為大規模資本外逃，貨幣貶值升級為惡性貨幣危機。隨后，印尼等東南亞國家的貨幣相繼大幅貶值。
與此同時，由于東南亞多以短期外債引資，而且多是以日元、美元計價，貨幣貶值導致本國企業對外償付能力迅速惡化，壞賬飆升。前期私人部門信貸擴張的風險隨之爆發，危機國家的銀行不良貸款率平均飆升到20%以上，大批金融機構破產，僅在韓國就關停了303家。在資本外逃的沖擊下，高位運行的房地產、股票等資產市場崩潰。外部的貨幣危機升級為全面的金融危機。
那么，當本輪流動性擴張周期轉向緊縮的時候，新興市場還會不會經歷同樣的劇痛呢？
1. 悲觀場景：資本無序外逃，重演貨幣危機
目前來看，雖然近年來新興市場的資本流入規模龐大，但這種悲觀場景重演的可能性并不大。首先，外債風險顯著下降。在拉美和亞洲金融危機之后，各發展中國家更多依賴FDI引資，對外債尤其是短期外債的依賴明顯下降。而且，伴隨著過去十年的出口繁榮，各國積累了大量外匯儲備。全球發展中國家的總外債/總儲備比率普遍大幅下降。其次，亞洲金融危機之后，各新興市場國家普遍從固定匯率制轉向浮動匯率，避免了信心危機。第三，新興市場國家普遍加強了資本管制，這和上世紀90年代初資本賬戶加速自由化的背景有本質區別。最后，東盟10國和中韓日還通過清邁協議建立了東亞外匯儲備庫，目前規模已擴張到2400億美元，短期內對危機的應對能力顯著增強。
不過，不利因素同樣存在。首先，當前高頻交易和對沖基金的規模與90年代已不可同日耳語；其次，很多實證研究表明，央行的外匯干預可能會對匯率預期產生相反作用，而且一旦發生傳染性的惡性貶值，外匯儲備庫的火力可能相當有限；因此，我們也不能完全排除貨幣危機的可能。
假設貨幣危機重演，誰會成為第一塊倒下的多米諾骨牌呢？從歷史來看，外債尤其是短期外債和銀行業外債相對外匯儲備規模的比率越高，經常賬戶余額越小、匯率彈性越小、資本管制程度越低的國家更容易發生貨幣危機。按照這些標準，我們發現土耳其、南非、印尼和墨西哥等國風險相對更大，值得我們高度關注。中國、馬來西亞、菲律賓等國可能相對安全，其他國家介于兩者之間。
2. 中性場景：資本有序流出，經濟結構性減速
即便資本流出有序進行，也不意味著新興市場可以高枕無憂。在資本外流的催化下，當前新興市場內外風險可能會發生化學反應，引發新一波金融危機。
一是國內資產價格的高估風險。近年來資本流入導致新興市場債券收益率持續下行，據美林統計，新興市場10年期企業債收益率已經從2012年初的12%大幅下降到7%左右，接近歷史新低。與此同時，股票市場也處于高位，MSCI新興市場指數近三年漲幅超過100%，相比之下，亞洲金融危機前的相應漲幅僅為25%左右。
二是國內信貸過度擴張的風險。外資流入使新興市場保持了相對寬松的資金環境，大部分國家信貸占GDP比率大幅攀升。高信貸的背后實際上是以投資為主導的增長模式，這種模式難以持續。
三是經常賬戶惡化風險。首先，發達國家從加杠桿轉入去杠桿周期。以美國為例，1997到2007年間，其國內總債務占GDP的比率從240%激增到360%，而危機之后已經降至330%左右，未來這個比率還將繼續下降。其次，貿易保護主義開始重新興起，既包括光伏雙反這種顯性保護主義，也包括貨幣貶值這種隱性的保護主義。最后，美元走強、新興市場需求減弱將會壓低大宗商品價格，南非、巴西、俄羅斯等資源出口型經濟體壓力加大。
1）中性偏悲觀場景：經濟“大減速”
在相對悲觀的場景下，資本大規模外流導致國內資產價格下挫甚至崩潰，進而通過金融加速器效應引發流動性緊縮。企業資產負債表隨之惡化，銀行業積累的信貸風險集中爆發，不良貸款率飆升，最終爆發銀行業危機。與此同時，在發達國家去杠桿和大宗商品需求下降的背景下，新興經濟體的外需快速萎縮，經常賬戶轉入逆差并迅速擴大。最終，內外風險同時惡化，拖累新興經濟體“大減速”（Great Slowdown），甚至陷入衰退。一旦這種情況發生，決策者恐陷入兩難。如果加息抑制資本流出，可能加速流動性緊縮和衰退，如果降息釋放流動性，可能會導致通脹，加速貨幣貶值和資本流出。
2）中性偏樂觀場景：經濟溫和減速
在相對樂觀的場景下，政府啟動結構性改革，央行有效控制市場預期，三大風險將得到有效緩沖：資產價格穩步回歸，去杠桿有序進行，經濟由外需拉動向內需拉動轉變。但這個過程也必然伴隨著信貸規模、投資水平以及經常賬戶余額的結構性下行，再加上個別國家的人口老齡化問題，經濟溫和減速也在所難免。
無論在哪一種場景下，全球市場都將經歷深刻的調整。
首先，中心國家的貨幣和資產將回歸強勢。雖然近期美元指數在下跌，但美元指數只能反映中心貨幣之間的關系，長期來看，美元、日元、歐元等中心貨幣將相對新興市場貨幣走強。
其次，權益類資產將相對債券類資產走強。資金成本較低的環境下，債券市場經歷了長達十年的牛市，但隨著流動性轉向緊縮，這種趨勢可能會出現逆轉。近期美國國債、日本國債的收益率止跌回升就是前兆。
最后，大宗商品價格將進入弱勢周期。原因在于美元回歸強勢，全球流動性收縮，同時美國的能源獨立戰略和新興市場的整體減速導致需求走弱。對巴西、俄羅斯等依賴資源出口的國家來說，這將加大經濟減速帶來的壓力。
危機第三波何時到來
最近的資本流出顯示出市場對流動性收緊的預期。但筆者認為，全球流動性的拐點可能不會像想象的那么早。
一方面，美聯儲議息會議首次給出QE退出時間表，但貝南克明確表示要視經濟和就業情況而定。首先，新增非農就業仍未出現實質性好轉，失業率再度上行，勞動參與率也處于1979年以來的最低位。其次，通脹依然無虞，甚至有通縮風險。核心CPI仍顯著低于2%的通脹目標，而且還有下行趨勢。進一步說，即便QE退出，這也并不意味著美聯儲的貨幣政策基調轉向緊縮。按照美聯儲目前的預測，2015年之前美聯儲仍會維持近零利率。
另一方面，日本央行的激進寬松更加堅定。按照日本央行提出的目標，基礎貨幣將由2012年底的138萬億日元增至2013年底的200萬億日元，到2014年底，進一步增至270萬億日元。從目前日本經濟的情況來看，日本央行的寬松短期內也不會轉向。首先，通脹水平仍然位于負區間，要達到2%的目標難上加難，其次，隨著經常賬戶逐步轉向逆差，日本經濟需要依靠弱勢日元恢復競爭力，而貶值將加劇流動性的外溢。
綜合來看，6月的市場動蕩還算不上危機的開始，而僅僅是一場危機的預演。但這并不意味著可以放松警惕，因為在危機醞釀階段停留的時間越長，最后危機引爆時的反應就越慘烈。
中國能獨善其身嗎？
目前來看，中國仍有相對堅實的防火墻，可以有效避免陷入貨幣危機的悲觀場景。第一道防火墻：中國的經常項目持續保持巨額順差，并因此積累了高達3.4萬億美元的外匯儲備。第二道防火墻：中國的資本賬戶仍未完全開放，短期內資本外逃壓力有限。第三道防火墻：中國的金融體系相對較為穩固。中國的銀行業以國有為主，受到政府的隱性擔保，這有利于切斷信貸緊縮的傳導鏈。這三道防火墻也是中國躲過亞洲金融危機的主因。
不過，即便大難不死，中國也難有后福。亞洲金融危機爆發后，中國恰好享受了國內外的天時地利，不但很快擺脫“硬著陸”的陰霾，而且還迎來了一輪空前的繁榮。但目前來看，當時的紅利已不復存在，甚至變成拖累。
一方面，外部全球化紅利消失，中國也面臨全球去杠桿和貿易保護主義的巨大壓力，而且由于中國的出口依存度較高，中國受到的沖擊可能更為嚴重。另一方面，十五年前的國內紅利也已退變成負擔。
第一大負擔是人口老齡化。1997-2011年，中國的總撫養比從50.2%下降到37.8%，創造了豐富而又廉價的勞動力。而未來幾年，中國的人口撫養比將逐步回升，由此造成的勞動力成本攀升將進一步侵蝕出口競爭力。
第二大負擔是不斷加劇的金融風險。中國的增長高度依賴信貸擴張，國內信貸/GDP比率已經從90年代初的90%大幅提升到120%以上，但目前來看信貸質量遠沒有數據體現的那么穩定，尚德、曹妃甸都是血淋淋的例子。此外，影子銀行、地方政府債在近年來的高速擴張中也積累了大量風險。未來幾年伴隨著市場出清，金融風險可能會集中爆發。
第三大負擔是過度投資導致的產能過剩。1997-2012年間總投資/GDP比率從37.9飆升到47%，但根據IMF報告，近年來中國的產能利用率已經從80%大幅降至60%。中期來看，去產能化將在所難免，投資對增長的貢獻將顯著下降。
關鍵詞：貨幣政策有效性；宏觀調控；金融體系
一、引言
2008年下半年以來，金融危機對全球經濟帶來的破壞遲遲沒有終止。對于歐美國家而言，常規經濟政策手段在危機期間嚴重失效。本文致力于回答這樣的問題：金融危機是否影響了我國貨幣政策的有效性。
貨幣政策有效性是指宏觀經濟政策能否系統影響產出、就業等經濟變量，以及影響程度的大小。周英章和蔣振聲用貨幣政策傳導機制的有效性研究貨幣政策有效性問題，如果貨幣政策變量與產出協整并存在格蘭杰因果關系，則認為該政策變量有效。貨幣政策有效性與宏觀經濟學中的“貨幣中性”非常相似，劉斌利用SVAR模型分析出貨幣政策沖擊在短期對實體經濟有影響，長期無影響，該結論與主流文獻短期非中性、長期中性的判斷一致。杜亮總結了檢驗貨幣政策有效性的主要方法，包括格蘭杰因果檢驗，VAR、SVAR、VECM，貨幣政策規則，動態隨機一般均衡模型等。
本文的思路與閆力、劉克宮、張次蘭相似，構建包含貨幣變量和產出、價格的VAR模型。經驗證據表明，金融危機沒有使我國的貨幣政策有效性下降，反而有所上升。原因是宏觀經濟調控的目標和力度在金融危機前后發生變化，深層原因是我國金融體系發展緩慢，金融部門受危機影響較小，貨幣政策傳導機制依然有效。
二、經驗證據
本部分采用VAR模型對金融危機前后的貨幣政策有效性進行評價。分別估計全樣本金融危機前和金融危機后的VAR模型，評價是否金融危機改變了貨幣政策對經濟的干預能力，為貨幣政策有效性的討論提供現實依據。
1.數據選取與來源
采購經理人指數（PMI）在經濟分析實務中被廣泛采用，其頻度高、數據早，有一定先行性，是業界非常重視的宏觀經濟指標，但在學術研究中使用較少。作為產出的變量， PMI用來分析貨幣政策可以反映出預期在貨幣政策制定過程中起到的作用。現代貨幣政策制定具有前瞻性，預期管理是央行必須考慮的問題。市場預期對政策的響應是貨幣政策有效性評價的重要方面。PMI非常靈敏地反映了經濟當前狀況，可以作為實體經濟景氣程度的評價指標。數據來自中經網統計數據庫，區間為2005年1月至2013年6月。
貨幣政策變量選取了貨幣供應量，具體為M2月末數同比增長率。大量研究表明，貨幣供應量是我國主要的貨幣政策中介目標。
2.實證結果
估計包含PMI、CPI、M2的VAR模型，利用其脈沖響應評估產出與價格對貨幣政策變量貨幣的響應，如果產出與價格的脈沖響應較大，則說明貨幣政策有效性較強，反之則認為貨幣政策的有效性較弱。在研究過程中，先進行全樣本（2005年1月至2013年6月，圖中標記為“full”）估計，然后分別估計危機前（2005年1月至2008年8月，圖中標記為“before”）與危機后（2008年9月至2013年6月，圖中標記為“after”）兩個子樣本，進而評價金融危機前后貨幣政策有效性的變化。
單位根檢驗表明，所有變量均平穩。根據Schwarz準則，選擇VAR的滯后階數為2。
圖1和圖2描述了包含PMI、CPI和M2的VAR模型的脈沖響應。產出對1單位貨幣供應量沖擊的響應不為0，長期恢復到0附近，這說明我國貨幣供應量具有對實際變量的影響能力，短期非中性，長期呈中性。各樣本脈沖響應基本都在第3期達到最大，體現出貨幣政策效果的滯后性。在第10期轉為負值，可能由于貨幣政策在中長期發生轉向，或者產出步入經濟周期的下一個階段。金融危機之后的產出響應增強，說明貨幣政策對產出影響的有效性沒有下降。
圖2描述了價格對貨幣供應量的脈沖響應。危機之前的價格響應在第8期達到最大，危機后的價格響應在10期達到最大，但峰值小于危機前，貨幣供應量對價格的影響具有一定持續性。積極的貨幣政策雖然在短期具有明顯的刺激效果，但是產出在中長期表現出中性反應，而價格滯后于產出響應，因而容易出現通脹風險。比對危機前后樣本，危機之后的價格響應幅度降低，滯后性增強，這說明危機后的貨幣供應量對價格影響更弱，政策實施的通脹成本有所下降。
價格對貨幣供應量沖擊的響應滯后要強于產出滯后，在貨幣政策制定過程中需要注意此方面因素，避免由貨幣政策帶來的通脹風險。
三、中國的貨幣政策具有危機免疫力的原因
以上經驗證據表明，金融危機之后，我國的貨幣政策有效性并沒有下降。貨幣供應量有所增強，對價格的影響有所減弱。危機前后政策有效性的變化為未來政策調節提供了有利條件。本部分將討論為何金融危機沒有弱化我國貨幣政策有效性，反而呈現出有效性上升的現象。
1.貨幣政策有效性與宏觀調控的目標和力度有緊密聯系
本文選取了2005年1月至2008年9月的數據，這期間我國的經濟穩步上升，貨幣政策一直比較穩健，尤其是2007年年底到2008年上半年，宏觀調控的首要任務是控制物價過快上漲。央行執行了從緊的貨幣政策，貨幣供應量增速保持平穩下降。在危機前子樣本的VAR模型中，作為政策目標的產出和作為政策工具的貨幣供應量都沒有大幅變動；危機后產出受到重創，貨幣供應量調整力度增強，因此圖1中的脈沖響應表現為危機后強于危機前。在經濟形勢較平穩的階段，宏觀調控力度較弱，對產出的關注不多，貨幣政策刺激產出的有效性表現較差；在經濟形勢較為嚴峻的階段，決策層宏觀調控力度加大，更看重“保增長”目標，貨幣政策頻繁操作，政策有效性也隨之增強。
由于危機前貨幣政策的主要目標是控制物價過快上漲，貨幣供應量增速在危機來臨之前一直處于緩慢下行的區間，通脹治理成果顯著，因而價格響應在危機前的樣本中較強。危機后宏觀調控的主要目標從控制通脹轉變為“保增長”，價格調控居于次要位置。2008年9月以后，央行執行了適度寬松的貨幣政策，確保經濟增長，穩定市場信心。與此同時，價格下降較為明顯，控制通脹不再是首要任務。這就解釋了為何圖2中危機后比危機前價格響應減弱。
2.中國金融業發展緩慢，貨幣政策傳導機制在危機中沒有遭到破壞
黃志剛等將貨幣政策效應作為經濟危機的判決依據，研究表明，危機前兆期（2004年至2007年）美國的貨幣政策效應嚴重衰減，危機期間甚至失效。中國在危機最嚴重的階段貨幣政策效應不但沒有衰減，反而增加，說明該判斷對中國不適用。這種巨大差別來自于中美兩國經濟的深層差異。與貨幣政策效應最為緊密的經濟因素是金融市場。
美國的金融危機源于次貸危機，最先爆發在金融系統。隨著金融創新的層出不窮和衍生品復雜度的增加，房價泡沫破滅，金融系統風險失控。風險隨著金融系統傳遞，最為突出的表現是經濟體流動性不足。我國受危機影響源于出口部門，美國金融危機導致我國外需不足，大量出口企業難以維系。我國實體經濟而非金融部門受到沖擊，消費與投資下滑導致交易性貨幣需求下降，經濟體內流動性充裕。我國的金融部門始終沒有受到太大影響，得益于金融體系發展緩慢。依賴于商業銀行的貨幣政策傳導機制也未受到影響，使得危機之后的貨幣政策可以有效刺激經濟復蘇。
四、結論
2005年1月至2013年6月的經驗證據表明，金融危機不僅沒有削弱我國貨幣政策的有效性，反而增強了有效性。
貨幣政策有效性與宏觀經濟調控的目標和力度關系緊密。不同經濟周期區間有不同的宏觀調控方針，貨幣政策對產出和價格的作用也會有很大差異。一方面說明宏觀調控目標和力度在我國貨幣政策效果中的重要地位，另一方面表明貨幣政策有效性研究中應當嘗試分離宏觀調控因素，考察經濟體本身對貨幣政策的響應情況。隨著市場化改革的深入推進，具有計劃經濟色彩的宏觀調控逐漸弱化，市場本身對貨幣政策的響應才是未來政策制定關注的重點。
雖然得益于金融體系落后，貨幣政策有效性對金融危機有較好的免疫能力，但是金融體系優化資源配置的功能對我國未來經濟的發展依然至關重要。改善金融調控、完善組織體系、建設金融市場、深化金融改革、擴大對外開放、維護金融穩定、加強基礎設施等，是“十二五”時期金融業發展和改革的重點任務。
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關鍵詞：金融品牌危機 特征 預警
0 引言
美國《危機管理》一書作者曾對《財富》雜志排名前500名的大公司董事長和總經理進行過一項關于企業危機的調查。調查結果顯示，危機困擾的時間平均歷時兩周半，而沒有應變計劃的公司要比有應變計劃的公司長2.5倍；危機后遺癥的波及時間平均為8周，而沒有應變計劃的公司要比有應變計劃的公司長2.5倍。由此可見，危機的防范是至關重要的。品牌危機管理的關鍵不在于如何處理出現的危機，而在于辨別企業品牌運營中哪些因素中潛伏著危機。作為高風險行業，金融企業遭遇品牌危機將直接導致品牌價值的損失、損害金融企業信譽、顯著影響上市金融企業在資本市場的表現、甚至直接危及金融企業的生存。因此，對金融品牌危機進行防范，避免和控制品牌危機是金融全球化時代中現代金融企業管理的重要內容。
1 金融品牌危機的特點
1.1 危機的一般特點 危機是指任何可能危及社會及組織的最高目標和基本利益、管理者無法預料但又必須在極短時間內緊急回應和處理的突發性事件。它具有下列一般特征：①破壞性：對社會或組織的生存和發展構成威脅。②突發性：不確定性，出乎決策者意料之外。③緊迫性：應對和處理行為具有很強的時間限制。④公眾性：影響公眾的利益、公眾高度關注。
1.2 金融品牌危機的特征 對金融企業而言，品牌危機主要是指由于金融企業經營或品牌管理中的失誤，或者由于客戶與金融企業之間對金融產品、服務或者事件的認知不同、相互溝通不夠，從而導致其產生激烈行為，并在短時間內波及社會公眾、進而嚴重影響金融企業品牌價值的事件狀態。
金融企業品牌危機通常分為兩大類，一類是產品質量問題引發的危機，容易引起社會關注，對于產品質量問題直接引發客戶不信任和不選用，會造成金融企業類似業務營業額的大幅下滑，對金融企業的聲譽和口碑造成負面影響。另一類是非產品質量問題引發的危機，客戶關注程度相對較低，主要是金融企業內部某方面失誤引起的經營危機和困難，如法律訴訟、人動等，這些問題逐漸向外傳遞，會造成客戶對金融企業的不信任。
金融品牌危機一般具有三個特點：
1.2.1 突發性，往往是由于金融企業經營中的重大問題被曝光，或者客戶等對金融產品或服務的實際質量不滿無法宣泄而突然爆發。
1.2.2 動態性和擴散性，品牌危機會隨著金融企業對有關事件處理的正確和及時與否而減輕或加重，而且任何一個危機在沒有徹底解決之前，都有可能產生擴散效應。
1.2.3 破壞性，品牌危機如果沒有得到及時有效的處理，就會降低公眾的品牌忠誠度，品牌價值在短期內會明顯受損。
2 樹立危機意識
只有強化企業自身的危機意識，才能從思想上真正重視危機管理工作。企業要加強品牌建設，就必須充分認識到市場經濟運行中以及金融全球化中金融企業面對的內外經營環境是瞬息萬變的，由內外因素導致的企業危機難以避免，必須通過有效的品牌危機防范機制加以預測、預防、化解或盡可能減少其損失。樹立危機意識最關鍵的在于及時識別危機的前兆。在日常品牌管理中，對可能引起金融品牌危機的內、外部因素進行整理和識別，對這些因素的變化情況進行日常性監測。同時對收集到的信息進行鑒別、分類和分析，正確判斷、評估危機的可能性、危機風險源頭、危機征兆和危機發生之間的聯系等。
3 建立品牌危機預警機制
企業要在品牌危機管理中取得主動，反應迅速，就必須建立品牌危機預警機制，在危機來臨時盡早發現危機，以制度化的管理來對企業內部和外部可能產生的危機進行預測，增強企業的免疫力、應變力和競爭力。一套有效的危機預測機制應包括以下幾個方面：
3.1 組織機構 組織結構是企業品牌預警管理系統功能發揮的基本和必要保證，是對品牌不安全現象進行識別、預警和控制的保障。
3.1.1 預警部 主要職能包括以下三個方面：一是負責品牌資產安全狀況、品牌管理安全狀況、品牌環境安全狀況的日常監控，識別和診斷其中易引發品牌危機的不安全現象（危機征兆），并采取相應措施予以矯正控制；二是日常活動中訓練全體員工接受識別危機征兆和防止危機發生方面的知識，培養員工在危機中的心理承受能力；三是進行各種品牌危機狀態的預測和模擬，設計“品牌危機管理”方案，以在特別狀態中供決策層采用。
3.1.2 核心領導小組 核心領導小組由金融企業的董事會、總裁等組成，從戰略層面把握危機的動向，對危機處理中的重大問題進行決策，并指揮各部門密切配合危機控制小組。核心領導小組的職能包括：保證企業正常運轉、緊急情況下的預算審核、與政府和特別利益團體進行高層溝通、對機構投資者、媒體、消費者、員工以及其他受到影響的群體傳達信息；與法律顧問溝通；跟蹤公眾動向；保證董事長或總裁了解事件的總體進展，啟動媒體溝通程序等。它是發揮作用最大的危機管理機構，它的決策水平和預見能力的高低將直接決定著危機處理進程和結果。
3.1.3 危機控制小組 危機控制小組負責危機處理工作的實際運轉，直接處理危機事件的操作層面工作，一方面向領導小組及時通報事態的進展，另一方面向聯絡溝通小組下達核心領導小組的決策信息。時刻保證核心領導小組清楚地知道危機情況，同時從核心領導小組那里接收戰略建議，并制定危機處理的預算。
3.1.4 聯絡溝通小組 聯絡溝通小組負責與公眾、媒體、受害者、公司成員的溝通，應確保企業用一種聲音說話。任命兩到三個公司發言人負責與媒體的溝通工作是至關重要的。保證對某個問題做出統一而前后一致的判斷和解釋，并且由獲得授權任命的發言人來完成信息溝通的任務。
如前期浦發銀行在其外匯理財產品出現“零收益”而導致客戶不滿，并在媒體和網絡上引起較大反響的事件的處理上，就應該由品牌危機管理小組統一處理，對外保持同一聲音，實施同一標準，并通過主流媒體的正面宣傳，主動化解品牌危機。而不應該政出多門，出現不同網點對部分客戶補償五花八門。例如：有的網點提出，投資者可以把理財投資的資金再續存一個月，給予其8%的年利率，即多存一個月可獲得8%/12=0.66%的利息補償；有的網點提出，給投資者3000元代金券；有的網點提出贈送投資者實物禮品。這些不統一的做法很可能會引發客戶之間的攀比，使浦發銀行處于更被動的地位。
3.2 預警信息系統 通過網絡評價品牌的安全狀態、監測影響品牌安全的外部環境和內部條件以及品牌的不安全現象，并對其進行識別、診斷、評價，設計出預警信號輸出系統。
如本次金融危機開始時信息不透明，給許多國際著名金融機構帶來負面影響。如今，美國政府對十大金融機構展開壓力測試，將金融機構的真實現狀公之于眾，，使人們對這些金融機構重拾信心。
參考文獻
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Feigenbaum&Freund和Sornette等人率先將復雜系統中冪次法則和對數周期性模式的概念應用于金融市場崩盤研究，而Vandewalle等人及Johansen&Sornette進一步說明金融崩盤的現象。Johansen等人提出LPPL(log-periodicpowerlaw)包含兩個部分：(1)關鍵性假定崩盤的形成是因噪聲交易者之間局部自我增強模仿所造成的。對于噪聲交易者而言，模仿其他交易者而達至特定的點稱之為“關鍵點(criticalpoint)”，此刻所有的交易者在相同的時間采取相同的買賣策略，而產生崩盤。(2)對于交易者而言，因崩盤高風險而要求更高的報酬率作為補償，故Johansen&Sornette等人強調正向回饋導致的投機性趨勢凌駕于基本信念，因此一旦出現外部沖擊即產生崩盤。一連串的研究發現通常在投機性崩盤之前有一個主要特性：金融市場價格為對數周期振動且呈現冪次法則加速，也就是說，系統越來越靠近關鍵點時，會觀察到一連串逐漸縮短的振動循環，而這個振動序列會根據等比級數而退化。如Vandewalle等人分析三個不同的道瓊工業指數期間，包括1982年1月至1987年8月期間、1992年1月至1997年8月期間及1993年月至1998年8月期間，利用LM(LeyenvergMarquardt)和Monte-Carlo演算法進行配適，包絡函數技巧產生對數周期模式，此模式反映出明顯的崩盤振動前兆，研究發現，對數周期模式存在于崩盤之前，因此市場應該視為離散的不規則碎片系統(discretefractalsystem)。Drozdz等人驗證1998年期間德國金融市場兩個崩盤和1987年的黑色星期一發現，崩盤前出現清楚的對數周期結構，另外1998年至1999年期間于美國市場亦發現相同的情形。Johansen&Sornette利用對數周期振動的冪次法則以反泡沫作為衡量基礎，在大崩盤的底部浮現時，出現相同的型態。由此可見，對數周期冪律幾乎在每個市場都是相同的。
不僅如此，Drozdz等人亦指出，金融動態的跡象可以透過現象類(phenomenaanalogous)決定，特別是對數周期的概念，該研究在1999年11月至2000年3月期間的“超級泡沫”同樣發現對數周期振動的軌跡。Gnacinski&Makowiec以波蘭金融市場為例，針對1998年8月的俄羅斯危機和2000年4月的新經濟崩盤事件(NewEconomicCrash)進行驗證，研究發現，崩盤的關鍵點始于對數周期振動的起點。Sornette&Zhou證明當美國金融市場發生崩盤時，金融市場呈現出對數周期冪律，而且外資資本流量跟隨正向回饋交易。Zhou&Sornette也證明了中國金融市場亦崩盤前具有對數周期冪律現象，有趣的是，中國金融市場比其它成熟市場呈現更明顯的對數周期冪律現象，該研究將其歸因于該市場短期投資客多于長期投資客所致，因而觸發投機從眾現象。值得一提的是，對數周期冪律不僅出現在股市泡沫中，在熊市反泡沫亦獲得相同的結果。Johansen&Sornette以反泡沫作為衡量基礎，在金融市場大崩盤的底部浮現時，出現相同LPPL的型態。
而Zhou&Sornette利用log-periodic分析2000年的全球38個股價指數的反泡沫(anti-bubbles)作為研究對象，并定義“反泡沫”是以自我相似性展延對數周期波動下自我增強的價格趨勢，數學上表示為一個熊市的反泡沫具有價格的冪次法則遞減和展延對數周期波動的特性；Zhou&Sornette指出，正向回饋交易會產生熊市的反泡沫，即是向下趨勢的金融資產價格移動促使價格更向下移動，增加人與人之間互動的悲觀情緒，38個指數中除了11個指數外，其他皆發現如同S&P500指數相同的對數周期冪律的反泡沫結構，此反泡沫在全球市場幾乎于同一時間被發現，顯示全球具有全面同步化的情形。基于以上研究，近年來已有越來越多的學者在探討金融崩盤事件時普遍發現，崩盤前確實存在對數周期振動加速冪法則，此意味從經濟物理學的領域中所衍生出復雜適應系統的特質及他們朝向自我組織關鍵演化觀念說明金融市場崩盤的行為已自許多市場中得到證實。
2國內研究發展
對數周期冪律模型在國外出現較晚，一直處于爭議當中。因此，國內在相關方面的研究較少，僅有少數文獻涉及相關方面的研究。章曉霞(2007)從金融物理學方法詳細分析了股票崩盤的臨界時候特征,并利用資本資產混合定價模型將金融資產收益分成資產基本價值帶來的基本收益和因市場泡沫而產生的泡沫收益，在此基礎上提出一個基于對數周期指數分布的金融資產累積泡沫收益率模型。并分別對上海證券A股綜合指數、深圳證券綜合指數、四川長虹和中集集團的股票進行了模型的實證分析，實證結果表明，提出的模型很好地模擬了我國證券市場在典型泡沫時期臨界點或臨界區域的特征。方勇(2011)選取中國上海證券A股市場日收益率和日收盤價作為樣本數據，對中國金融市場的對數周期冪律和自組織臨界性進行了實證研究。實證結果表明，LPPL模型較好地擬合出中國金融市場上證指數部分時間段的收盤價時間序列。沿襲金融物理學的研究思路和框架，具有較好的理論基礎和繼續研究，但是對具體時間序列的分段沒有提出合理可靠的依據。鄭飛(2012)結合最新的研究成果,對中國金融市場泡沫的崩盤時間進行擬合和預測，結合相關理論基礎上經過推導得到預測金融市場崩盤時間的對數周期冪律模型(LPPL)，然后對該模型進行一系列簡化處理，并應用遺傳算法估計模型中的未知參數，進而得到泡沫破滅的預測時間。結論指出股票市場泡沫的破滅時間是可以預測的，前提是泡沫需要呈現出特定性質，即只有在股價走勢符合對數周期震蕩性質的情況下，利用對數周期冪律模型才能夠較好地預測泡沫的破滅時間。謝治博(2012)引入對數周期冪律模型，通過對2006～2007年金融危機前和2009年救市政策出臺后的中國金融市場的大崩盤和泡沫進行實證檢驗，得出中國資本市場存在非理性泡沫的結論，并根據研究結果提出了一定的政策建議，以期望避免中國金融市場崩盤事件的突發。
3結語
瑞典皇家科學院認為哈佛大學邁克爾?斯賓塞教授在現代信息經濟學研究領域的開創性貢獻，揭示了當代信息經濟的核心，是過去五十年來經濟學領域的一個里程碑，于2001年授予了其諾貝爾經濟學獎。他的學生之一，微軟的比爾?蓋茨，在成為全球首富后，這樣回憶：“邁克爾?斯賓塞教授為我們開啟了一扇想象之門。”
二戰后，發達國家與發展中國家的差距首次縮小，是什么使世界其他60%的人口開始走向富裕？為什么以前的增長速度達到3%就很高，現在卻能接近10%？一個貧窮國家要完全變成發達國家需要多長時間？高速增長能夠持續多久？是否存在天然的“制動力量”最終會減緩甚至停止這一進程？全球的金融和經濟危機會是動蕩格局的前兆嗎？環境能否支撐富裕國家增加4倍？治理結構能否趕上經濟增長？……帶著對這些問題的想象，斯賓塞教授推出了新著《下一次大趨同：多速世界經濟增長的未來》。
在斯賓塞教授看來，二戰是人類經濟發展史的一個特殊轉折點，在經濟全球化的帶動下，知識、技術和創新的傳播與勞動生產率提高開始全球化擴散，讓全球經濟呈現追趕性增長的特征，它是全球經濟長達一個世紀增長的開端，其終點可能是全球75%或更多的人口居住在發達國家。在全球經濟大趨同的推動力量中，互聯網功不可沒，“互聯網信息技術所產生的最大的長期影響，是那些原本因距離而無法融入全球經濟、國際市場和全球供應鏈的偏遠地區，尤其是發展中國家的偏遠地區，現在則可以融入了。”
在斯賓塞教授看來，全球經濟下一次大趨同的直接證據，就是2008年爆發的全球金融危機，幾乎是一夜之間的事情，沒有任何爭論和不同政見，它讓發達國家集團從G7變成了G20。而且在他看來，墨西哥、埃及和尼日利亞，這些國家將來也會加入G20，屆時G20的收入占全球收入的比例在85%～90%，人口約占全球人口的2/3。這種變化，不僅改變了國際經濟的優先次序，發展中國家對發達國家經濟的高度依賴性開始減弱，發展中世界經濟增長和貧困減少的模式正在加速擴展，而且也會帶來全球經濟和金融體系國際管理機構主導權的變化。
對于這次百年一遇的金融危機，斯賓塞教授說：“我覺得如此巨大的失敗，不僅僅是監管者的問題，而是所有的市場參與者都出了問題。我們誰也沒有看見風險，都沒有積極應對。”“若論責任的話，監管部門和分析師，還有像我們這樣的人，人人有份。”目前來看，危機后的世界經濟依然非常脆弱，我們需要在多國進行改革，才能夠使得我們能夠跳出這樣的困境。同時，“我們是在同一條船上” ，我們要強調可持續性，包容性，大家的利益是一致的，發達國家要幫助新興經濟體來維持它的經濟高速增長，最終美國跟歐洲也會獲益。
關于這次金融危機與中國的關系，邁克爾?斯賓塞教授有這樣三個基本觀點：第一，中國應對的力度最大，速度最快，表現是很棒的；第二，中國沒有必要把錢借給美國政府、歐洲國家的政府，中國政府可以購買一些股權，從而形成一個不一樣的循環流程；第三，從匯率發展的歷史來看，一個國家很難在經濟形勢變化中長期保持一個固定的匯率，危機過后人民幣升值將是必然的，只是升值的速度具有不確定性，作為各國政府轉嫁自身責任的表現，人民幣匯率實際上有些被“濫用”。
在《下一次大趨同：多速世界經濟增長的未來》這本書中，邁克爾?斯賓塞教授表示并不喜歡將“中等收入陷阱”這個詞用于中國，但他也直言“這是一個困難的轉折”，“中國要爬下一座山”，確實有“許多國家因結構轉型停滯而喪失了動力”。在中國經濟的發展模式當中，應該不會出現像發達國家那樣一種下行的危險，但是在某些時候出現經濟收縮，那是極有可能的。
中國經歷的一系列復雜的轉型，為躋身發達國家奠定了基礎，目前要實現這一飛躍，但中國面臨的幾個并列且互有關聯的挑戰對自身發展及全球經濟關系具有至關重要的作用，邁克爾?斯賓塞教授認為這些挑戰包括：（1）經濟需進行微觀層面的調整，鞏固國家新興的中等收入國的地位；（2）經濟宏觀層面的轉變，使家庭收入和消費達到更高的水平，使中產階層更快速增長；（3）扭轉現在日益嚴重的收入不平等；（4）降低相對投資顯得非常高的儲蓄水平，從而減少經常帳盈余；（5）降低未來經濟增長的能源消耗量和碳排放量；（6）承擔更大的國際責任。
在西方發達國家的經濟發展中，我們可以分為兩個部分，可交易和不可交易的，一方面增長很多都來自于那些交易部門，但交易的部門并不是能夠創造就業的部門，有些交易部門下面細分是可以創造更多價值的，但是卻沒有創造更多的就業；另一方面，很多就業出現在那些非交易的部門，從而使得平均工資降低了。這種發展模式導致的危險，就是會出現一些政治兩極化，以及社會的不穩定。2012年，中國將經濟增長的速度下調為7.5%，不再保8。用邁克爾?斯賓塞教授在《下一次大趨同：多速世界經濟增長的未來》的理論分析，如果我國經濟增長模式的轉化中，交易部門不能創造更多的就業，勞動力的收入增長不能與資本的收入增長相匹配，加上一些低附加值的交易部門可能轉移到更低勞動力成本的國家，經濟速度的放緩，中國會不會面臨發達國家高失業率的問題，已經呈現出的政治兩極化和社會不穩定會不會加劇，確實令人憂慮。
在這方面，中國有非常可喜的地方，那就是教育的大發展。一方面，全面普及9年義務教育的基本任務已經完成，政府將推動義務教育均衡化發展，普通高中教育加上中職教育，使得1800萬初中畢業生基本上都可以接受12年教育；另一方面，2012年中國高等教育招生規模達到了680萬，高等教育毛入學率超過了30%，按照《教育規劃綱要》的目標，2020年中國高等教育毛入學率將達到40%，同時著力提高高等教育的質量，注意拔尖創新人才的培養。國民素質的革命性變化，將支撐中國依賴于技術和人力資本的行業大發展，全球性品牌會集中出現，城市化的加速也將推動公共領域投資，中國有可能避免“中等收入陷阱”。但在這個過程中，政府職能和整個經濟職能應該進一步轉變，直接的干預應進一步減少，公共部門的投資應轉向教育和研發。
“人口紅利”是指一個國家的勞動年齡人口占總人口比重較大，撫養率比較低，為經濟發展創造了有利的人口條件，整個國家的經濟容易形成高儲蓄、高投資和高增長的局面。 “對于房地產行業以及房價的判斷，離不開對宏觀經濟的研究。”哈繼銘認為，中國經濟的增長主要是兩大支柱在推動：一個是城市化進程；另外一個就是人口結構。無論是中國、日本，還是美國、德國，許多國家都有一個現象――在某一個時段出生的人口特別多（比如說戰后），這就是所謂的嬰兒潮時期。房地產在中國當下是最受爭議的一個行業，因為房價的瘋狂早已扭曲了社會上的很多價值觀，國內對于房價的爭論已經從火熱到開始降溫，不是因為房價下跌，而是不降不行，瘋狂的房價早已透支了未來的價值，房價的不斷上漲使得購房者已趨于麻木，現在任何關于房價下跌的爭論都像是癡人說夢，可另一方面中國的地產泡沫在全世界都被承認。
一個國家的人口結構的現狀是由過去的出生率決定的。日本在 40年代二戰后，出生率非常高，大約是千分之三十三的出生率，隨著經濟的發展，出生率逐漸下降，到了90年代的時候出生率就是千分之十都不到。人口結構的變化給日本帶來的影響就是，在上個世紀60―80年代，無論是日本地價還是股價都出現了大幅上升，地價翻了好幾倍，股價在22年當中漲了29倍，但是到了90年代，隨著儲蓄的比例開始下降，資產價格泡沫隨之破滅。 世界各地的地產歷史證明，不管地產多么投機，地產歷史就是人口歷史，因為人口的自住需求才是地產的基石。研究表明，過去10年，澳大利亞，英國和美國房價大漲，其人口總體也在是上漲，因為他們擁有較多的移民；而過去10年，德國，日本和韓國的房價一直走低，正好和人口增長速度顯著放緩同時發生，而現在在韓國，純正的房地產企業已經消失。
近兩年我國經濟增長出現了一個小高峰，經濟界和學術界依據我國當前較低的撫養率，頻繁拋出“人口紅利”將帶來我國經濟發展“黃金十年”的樂觀預期。然而日本的經驗表明，低撫養率并不必然伴隨經濟繁榮，相反，值得警惕的是，撫養率處于低位時期的拐點，往往給通脹提供了一個沖擊實體經濟和威脅金融、地產安全的時機。
1946-1964是美國的嬰兒潮時期，1947-1949是日本的第一代嬰兒潮，1962-1980是中國的嬰兒潮時期，而在中國嬰兒潮時期出生的人現在正是在購房年齡，有43%的人口居住在城市，這也是掌控目前中國財富命脈的人群，這一人群的成長發展帶動了迅速的城市化和地產的繁榮。如果以25-45歲作為購房適齡人口，那么嬰兒潮時代的人口紅利在2008年就達到高峰，隨后就持續下降；若以35-54歲為社會中堅群體，這一紅利將在2010年達到高峰，此后將展開4-5年的平臺。2006年前后萬科曾做過一個中國人口結構變化的研究，其中一個研究結論是：2013年，首次置業的人口紅利將出現拐點，2013年后首次置業人口將迅速下降，而改善型和高端再需求將不斷增加；2017年20-65歲的總勞動人口將達到高峰，此后將快速衰退，而今年以來的突然冒出的民工荒就是人口紅利枯竭的一個前兆。無論以哪個版本計算，人口紅利留給住宅地產的黃金期已不多。當然,未來還有另一個因素可在某種程度對沖紅利萎縮,即城市化。中國目前城市化率為45.6%,未來尚有2億多人口需要城市化。不過問題在于,中國的戶籍制度和大城市居高不下的房價和高昂的生活成本已經開始讓部分30歲左右的人開始去二、三線城市發展，中國進一步的城市化壓力會被分散。當然還有另外一種可能就是廢除計劃生育政策。
當前應重點關注的問題。
首先，關注“人口紅利”拐點時期人口異常流動對房價的影響。盡管我國以工業化帶動城鎮化的趨勢會長期存在，房價和地價的上漲有基本面的長期支撐，但在當前勞動密集型的出口產業和大量民營企業在宏觀經濟波動中受沖擊較大的情況下，過高的城市居住成本和消費成本的壓力，不排除在一些房價過高的城市出現暫時的城市人口“逆流”。
