前言
回顾20世纪的几次大金融危机，我们惊讶地发现金融部门经常重复同样的现象：用多年时间来抬高杠杆率、不断积累风险，然后在某个很短时间内，情况急剧逆转，突然爆发引起金融危机的风险事件。
尽管风险事件的触发因素在不同阶段有所不同，但风险积聚的周期却非常相似。多次金融危机表明，金融部门的脆弱性和风险不仅来自其内部，还来自实体经济部门和金融环境的变化。过去金融危机的两个重要教训是：我们必须全面监管宏观经济各部门，而不仅仅是加强对金融部门的监测；我们可以通过监测国家资产负债表的变化来全面监管各部门的风险及关联性风险。
尽管历史的重现并没有使金融危机变得容易预测，但它促使监管机构探索降低危机发生概率和减少危机影响的方法。在这些方法中，压力测试是一种不可或缺的重要方法。
识别各部门中的结构性弱点，并评估其承受冲击的能力，这是基于国家资产负债表的风险压力测试的主要目的。这种全面的压力测试考虑各经济部门之间的相互影响，找到主要风险源，并分解不同风险之间的相互影响，从而计量极端事件的潜在影响。
本书的主要目的是：建立理论分析框架，构建数量模型，定量分析极端事件对各部门的影响以及部门间的相互影响，为管理我国资产负债表中的关键风险提供科学计量依据。为实现目标，我们做了如下工作：
第一，我们查阅国内外文献，一是为了找到本领域需要进一步研究的内容，二是为本研究提供理论支撑。
第二，我们借鉴国内外编制方法，编制了2000—2016年的部门金融账户（资产负债表），为压力测试提供数据，这些是目前国内最完整和时间跨度最长的数据。
第三，我们从金融账户分析我国资产负债的结构变化，从而找出我国各部门中的关键风险。资产净值是揭示一个部门在金融市场中所承担的角色和风险的最简单又直观的指标。我国由于长期的贸易顺差，一直是对外的净债权国，发生资不抵债的主权债务风险的可能性不大。因此，我们重点关注国内各部门的资产净值情况。从资产净值来看，我国非金融企业部门是最大的净债务者。从结构上看，国有工业企业资产负债率较高，私营工业企业的资产负债率仍处于相对较低的水平。新冠肺炎疫情对我国私营企业造成了巨大损失，除了减税降费外，我们还可以对私营企业进行定向的精准货币政策支持。
2008年后，银行端的政府债务出现了大幅上升。居民贷款中个人住房贷款占比较高，所以随着楼市的冷暖，居民贷款占比也随之波动。总体趋势是居民贷款占比和政府债务占比均处于上升态势。企业贷款占比最高，但呈下降趋势，这一方面是“脱媒”的原因，另一方面是由于企业的投资边际收益下降，贷款需求相对下降。从2009—2019年银行部门的负债端可以看出，金融债券占比在2009年后出现了大幅上升。主要原因是监管层对资本充足率水平提出了更高要求，在政策持续的支持下，大中小银行资本补充债券发行提速。我国商业银行其他一级资本占比明显偏低，城市商业银行和农村商业银行的其他一级资本充足率更是大幅低于平均水平，需要关注中小银行风险。
综合我国金融负债表的变化，我们发现以下几个特征事实和有待进一步研究的内容：
（1）各部门资产负债率均在提高，一个部门的负债是另一部门的资产，那么资产负债率的提高，意味着部门的关联性加强，部门关联风险在压力情景下会怎样演化呢？我们将在第四章研究。
（2）非金融企业部门的资产负债率大幅提高，金融部门增大发债规模，我国实施了系列货币政策。企业部门、金融部门和货币政策会怎样相互影响呢？我们将在第五章研究。
（3）银行部门的资产负债规模和结构发生了很大变化，尤其是中小银行风险凸显，我们将在第六章专门量化研究冲击对中小银行资产负债表的影响。
（4）国家资产负债表的扩张，一定程度上推升了房价上涨。我国房价泡沫如何缩而不破，需要科学的调控政策，我们将在第七章利用修正的DSGE模型研究货币政策和宏观审慎政策对房价泡沫的影响。
第四，六部门关联风险压力测试的研究不仅能为以后分析部门关联风险提供理论框架和计量方法，还得出了一些非常有现实意义的结论。下面展示其中部分重要结论及政策启示：
（1）从第3期才能测算到企业部门冲击对银行部门的影响，这说明在我们观测到银行部门资产质量下降的半年前，企业部门的无效投资已经发生了，盈利能力已经下降了。这给我们的监管政策的启示是：我们做宏观金融风险管理时，要考虑各部门风险的联动性，做好风险预警管理，完善宏观监管框架。
（2）对资本充足性产生影响的冲击主要来自宏观部门和企业部门，并且大多是半年后才有反应，持续时间也不长，只有一季度左右。房地产部门、居民部门和金融部门几乎不影响资本充足性。这是由于2009年至今，我国银行资本充足率的提升，主要是表内业务转表外，利用更多创新型工具多渠道补充资本。自2019年以来，商业银行共发行无固定期限债券和二级资本债超过7000亿元，进一步增强了资本实力。
但是银行这种不断单边提升的资本充足性是否有利于其他部门呢？从我们的实证结果来看，资本充足率的提升，半年后，会使企业部门的偿债能力下降，同时使金融部门更脆弱。这是由于过多的表内业务转表外，使企业融资成本增加，银行发债过多，挤出了社会对企业部门的投资，所以间接影响到企业的偿债能力。这一结果说明银行不能追求过高的资本充足率，否则会对其他部门产生挤出效应。
（3）来自房地产部门的冲击，对逾期程度、利息收入、国内景气、盈利能力都有正向影响。这说明房地产部门是国民经济重要部门，具备产业关联度高、带动作用强的特点，成为国民经济增长的重要动力源。但是我们同时看到，来自房地产部门的冲击使得居民部门的负债程度提升，偿债能力下降，并且影响程度大，持续时间长。这是我们不可忽略的潜在风险，很有必要研究如何科学地引导房地产业发展，引导居民合理进行资产负债管理。
第五，我们借鉴Balke（2000）TVAR模型，应用压力测试方法，分别以M1增率、M2增率、隔夜拆借利率为门限变量，比较分析冲击对企业部门产出增长、信用利差、贷款增长、银行资产质量的影响，从而为选择最优货币政策提供依据。我们得到一条非常重要的结论：在经济紧缩期，以M1增率为中介目标的货币政策更有效，对企业部门和金融部门的正向影响速度快于利率型货币政策；在经济正常期则相反，以利率为中介目标的货币政策更有效。这一结论对于我们降低新冠肺炎疫情对经济的影响，很有帮助。根据我们的研究方法，可以精准地测算出我们还需要投放多少M1来快速恢复经济，而不是“大水漫灌”，也不是单靠调整利率来恢复经济。由于在经济下行压力增大的情况下，利率的传导渠道会变得不畅。2007年以来，我国央行不再将M1作为货币政策的中介目标。有人认为，主要原因是M1增长难以控制。但是后来一些学者从理论和实证层面论证了M1依然适合作为我国货币政策的中介目标。在疫情这样的极端事件的冲击下，我们还需要解决货币政策传导不畅的问题。这个问题需要长期的制度改革，目前，比较能救急的办法是定向宽松政策，把水流向需要的企业和居民。央行可以通过应用中短期资产来投放基础货币，比如SLF和MLF。另外，为支持供给侧改革，支持5G基建、小微企业和高新技术企业发展，可以加大定向宽松力度，以精准投放基础货币。
第六，我们通过建模量化研究各种风险因子（信用风险、利率风险、权益价格风险、汇率风险、流动性风险、银行间传染风险）对银行资产负债表的影响。从压力测试结果来看，我国中小银行需要化解信用风险、利率风险和传染性风险。
短期来看，可以鼓励中小银行多渠道补充资本金。由于受突发的新冠肺炎疫情影响，我国经济下行压力增大，又因监管改革，表外非标融资不断减少，为支持中小微企业复产和发展，中小银行的信贷投放力度将加大，资本的消耗将持续增加，中小银行亟待补充资本。2019年，五大行已经通过发行优先股、永续债、定向增发、二级资本债和可转债方式补充了资本，但是中小银行补充资本渠道有限，急需通过股东增资扩股、发行上市、二级资本债发行增加、永续债等方式补充中小银行资本。央行可将合格的银行永续债加入央行操作担保品的范围，为中小银行发行永续债提供流动性支持。
还可通过定向货币政策支持中小银行发展。比如开展增量中期借贷便利（MLF），定向支持中小银行流动性。提供信用风险缓释凭证（CRMW），以支持中小银行发行同业存单。对中小银行进行定向降准。开展定向中期借贷便利（TMLF）操作。
另外，合并重组是对高风险中小银行的市场化出路。包商银行事件对市场冲击过大，可能以后央行不会采取直接接管的方式。对高风险的银行，可以采用市场化的解决方案，重组合并，阻断风险跨市场、跨区域的传染与扩散。
从长远来看，中小银行也要建立一个强大的资产负债表。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙在《要建立一个要塞式的资产负债表》中强调：资产负债表应像城堡一样坚固，以增强其防御和进攻能力。第一要比例协调。资产和负债的比例、贷款和投资的比例，资产负债表内和资产负债表外的比例均应协调。第二要期限匹配。各类资产负债期限缺口明显减少，资产负债期限总体上保持匹配。第三要储备充足。减值准备、流动性储备、资本储备都要达到监管要求。第四要富有弹性。资产负债表也应该富有弹性，为能抓住市场机会，可以随时进行灵活调整。这要求中小银行不断提升经营管理能力。
第七，我们将资产泡沫引入动态随机一般均衡（DSGE）模型。在求解模型的过程中，归纳出房价泡沫存在条件为：家庭部门可以贷款、民众相信泡沫、贷款抵押率不能太低。根据模型测算结果，当贷款抵押率小于30%时，房价泡沫不存在。如果要完全抑制房价泡沫，我国可以提高首付比例，使抵押率接近30%。但是我们在第四章的研究中发现，房地产的适度发展，一定程度的杠杆率是有利于经济发展的。我们的模型算出来的结果是极端情景下的贷款抵押率。这个30%的贷款抵押率只是说明我国房价存在泡沫，如果要减少泡沫，可以提高首付比例，实施这种控制杠杆率的宏观审慎政策。2020新年伊始，疫情肆虐，我国经济压力下行加大，各地财政支出加大，我们在坚持“房住不炒”的原则上，根据“一城一策”的要求，优化部分城市的限购政策，让有偿债能力的刚需不受限购政策（户籍，社保缴费年限）所困，享有平等购房的机会。这不仅能带动经济增长，增加政府财政收入，也不危及银行的资产质量，不会加大资产泡沫。各美其美，何乐而不为呢？如何评估购房者的偿债能力呢？微观上来说，月还款额要小于购房者家庭月流动资产的50%。宏观上来看，我们可以根据修正后的DSGE模型，计算每个城市的无风险抵押贷款率，从而确定首付比例，把房价泡沫控制在均衡区间内，适度而不破灭。
遗憾的是，由于具体城市的数据难以获得，我们没有计算每个城市的无风险贷款抵押率，只计算了全国的数据，作为抛砖引玉。我们课题组以后将根据重点城市的实际情况，调整参数，估算出合适的首付比例，以供“一城一策”调控所需。
由于学识、能力和数据方面的局限，书中难免有不当和谬误之处，敬请专家和同行不吝指正！