第三节 离岸人民币市场风险预警结果
近年来， 随着经济计量模型技术的发展，学术界关于金融风险预警先后形成了包括主观概率法、回归分析法、多元判别法、FR参数法、STV横截面回归法、KLR非参数法、DCSD模型、神经网络法等多种方法。忱悦等（2013）、沈悦和张澄（2015）在对人民币国际化进程中的风险进行预警时指出，鉴于人民币国际化进程中各风险之间的复杂关系以及可能的非线性特征，神经网络模型可以较好地预警相应的金融风险。本节借鉴上述研究，采用小波神经网络对离岸人民币市场风险进行预警。
一、预警模型设定
通常而言，采用小波神经网络进行预警时，需要先后进行数据归一化处理、网络层数确定、输入与输出节点数确定、隐含层节点数确定和最终目标输出向量确定等步骤。在设定单一指标预警模型时，本节遵循上述五个步骤。
（一）数据归一化处理
为了使前述各预警子系统所包含的17个指标更具可比性以及小波神经网络模型可以更好地进行训练，首先需要对各指标（I1、I2、I3…I17）进行去量纲处理，从而使各指标值均落入［0，1］区间。具体公式如下：
其中，χij为指标i（i=I1、I2、I3…I17）在第j年的取值，maxχi和minχi分别为指标i的最大值和最小值，yij为去量纲化后的指标。
（二）网络层数确定
神经网络包括输入层、隐含层和输出层三类网络层，隐含层的数量和其中包含的隐含节点数直接决定了模型的精度。但不论单隐含层还是多隐含层，只要神经网络的隐含层包含的节点数足够多，就都可达到以任意精度逼近训练目标。因此，为简化网络，提高训练效率，本书选取单隐含层的小波神经网络进行预警。
（三）输入与输出节点数确定
本书利用2009-2016年的数据预测2017年的指标值，并以此为依据对训练后的模型进行检验，故本节所采用的小波神经网络输入层节点数为136，输出节点数为17。
（四）隐含层节点数确定
准确确定隐含层节点数关乎神经网络模型性能的优劣程度。然而，目前学术界对于隐含层节点个数的确定仍未形成统一标准，实践中通常根据经验公式进行试错实验，从而得到最优隐含层节点数：
其中，n1、m、n分别表示隐含层节点数、输入层节点数、输出层节点数；ɑ为1～10之间随意可选的常数。根据式（5-2），可以得出最优隐含层节点数的试验区间为：n1= [ 13，22］，且n1∈N+。
（五）最终目标输出向量确定
根据研究目标及预测需求，本模型中对应的单次最终期望输出向量为2017年的各指标值构成的列向量。
二、训练网络输出
本节采用前述设定的小波神经网络模型对离岸人民币市场的风险变化过程进行模拟和预测。网络训练的步骤为：首先，将归一化后的2009-2013年风险指标向量设定为训练集，将归一化后的2014-2016年风险指标向量设定为测试集；其次，将训练集数据录入已建立的小波神经网络模型进行学习和训练；最后，计算训练输出向量与测试集中的期望输出向量误差，如果满足误差要求则进行模型检验，否则重新调整网络参数进行训练，直至满足误差要求后训练停止。
（一）确定最优隐含层节点数
采用根据式（5-2）确定的最优隐含层节点数试验区间对设定的小波神经网络进行试错实验，得出隐含层最优节点数为15，包含15个节点的训练误差曲线如图5-2所示。
从图5-2可以看出，训练误差随着预测次数的增加而逐渐变小，并落入本书所设定的误差范围内，可以认为训练效果较好。因此，可以使用训练后的模型进行预测。
（二）检验输出
根据确定的隐含层最优节点数，可以使用2009-2016年的样本数据预测2017年样本的值，并据此对所设定的小波神经网络模型进一步检验。预测值与真实值的归一化误差与实际误差结果如表5-1所示。
从表5-1可以看出，除个别指标外，预测值与真实值均较为接近，因此可以推测本研究所建立的小波神经网络模型具有良好的拟合效果，从而可以使用训练完毕的模型对2018年离岸人民币市场风险进行预警。
三、风险阈值与指标权重确定
（一）阈值设定
本书采用分布拟合法确定各指标的风险阈值。为此，首先对2009-2017年的各指标数据进行K-S分布检验，结果见表5-2。根据该表，首先，泊松分布和指数分布的检验结果显示，在大多数情况下，均可拒绝各指标服从泊松分布或指数分布的原假设，因此，可以判断本书所选取的大多数指标均不服从泊松分布或指数分布；其次，正态分布的检验结果显示，在1%显著水平上，所有指标均接受原假设，从而可以认为各风险指标数据均服从正态分布。
本研究选取各指标分布对应的75%、90%和95%分位点作为风险阈值临界值，并设置95%分位点为风险阈值，90%分位点为警戒阈值，75%为安全阈值。从而，当某一指标落入95%分位点右侧，则可以判定该指标处于风险状态；落入90%-95%分位点之间，则判定其处于警戒状态；落入75%-90%分位点之间，则判定其风险水平处于关注状态；落入75%分位点左侧，则其处于安全状态。根据模型输出结果，各指标的风险阈值临界点见表5-3。
（二）指标权重确定
为了综合评估离岸人民币市场风险的总体情况，需要将各子系统下的不同指标预警风险进行加权计算综合风险指数，为此需要合理设定各子系统以及其所包含的不同指标的权重。本书采用熵权法计算各指标的权重，结果见表5-4。
四、离岸人民币市场风险预警结果与分析
（一）各单项指标预警结果
将2009-2017年各单项指标数据输入训练完毕的小波神经网络模型，可得出2018年各指标的预测值，进而根据表5-3的风险预警阈值，便可以判断各单项指标的风险状态，结果如表5-5所示。
从表5-5可以看出，本书所选取的17个风险预警指标中的大部分指标都处于安全或基本安全的关注状态，表明离岸人民币市场发展目前尚未对境内货币和金融稳定造成太大冲击。尽管如此，商业银行资本充足率、流动性比例、人民币汇率波动率以及境内货币替代率四个指标处于风险状态，这也再一次证明了近年来随着离岸人民币市场的快速发展，其对境内货币和金融稳定的影响已经初现端倪，离岸人民币市场发展过程中的潜在风险不容忽视。
具体来看，第一，在银行体系风险预警子系统中，除了前述商业银行资本充足率和流动性比例处于风险状态外，商业银行不良贷款率则处于关注状态。这表明在离岸人民币市场建设与发展过程中，应不断增强境内银行抵御风险的能力和防控商业银行的流动性风险和信用风险。
第二，在汇率波动风险预警子系统中，人民币汇率波动率指标处于风险状态，而外汇储备规模增长率指标处于安全状态。一方面，尽管近年来伴随着人民币的贬值和持续贬值预期的形成，中国外汇储备规模略有下降，但是外汇储备规模总体上仍处于安全状态，不必对外汇储备规模下降产生过度的担忧。然而，外汇储备规模的下降也意味着，在人民币贬值预期下，国际资本持续流出中国，虽然当前中国拥有巨额外汇储备，但也应谨防国际资本的长期持续流出对中国金融安全带来的风险。在人民币国际化和离岸人民币市场建设与发展的背景下，不断完善境内外汇储备管理体制依然是一个重要任务。另一方面，离岸人民币市场发展所引发的在岸人民币汇率波动问题尤为值得重视，本节的这一结论也进一步证明了第三章第三节所得出的结论，即随着离岸人民币市场发展和境内人民币汇率形成机制改革的推进，离岸人民币汇率对在岸人民币汇率的引导能力相对更强，人民币汇率“定价权”有旁落离岸市场的风险。因此，应尽快完善在岸市场人民币汇率形成机制，同时审慎扩大人民币汇率波动幅度，谨防离岸人民币汇率大幅波动对在岸人民币汇率波动所带来的冲击。
第三，在资本流动风险预警子系统和资产价格波动风险预警子系统中，直接投资、证券投资和短期跨境资本流动指标，及股票市场价格和房地产市场价格增长率指标均处于安全状态。出现这种结果的原因可能在于，尽管当前人民币跨境流通的渠道不断拓宽，但资本和金融账户下的人民币跨境流动大多仍处于试点阶段，具有真实交易背景的人民币跨境流通依然处于主导地位。同时，这一结论也表明，目前境内资本账户管制在某种程度上依然是有效的，审慎的资本账户开放有效地隔离离岸市场发展对境内资本市场所带来的风险冲击。
第四，就货币政策风险预警子系统和货币替代风险预警子系统而言，境内外利差、财政赤字与GDP之比两个指标处于安全状态，境内货币供给量与GDP之比处于关注状态，而境内货币替代率则处于风险状态。这一结论表明，尽管境内市场人民币利率实现了基本市场化，但是离岸人民币市场的发展并未对境内利率形成明显的冲击，这也与第三章第二节所得出的结论基本一致，即境内利率在某种程度上依然掌握着人民币利率的“定价权”；同时，离岸市场发展给境内货币供应量所带来的冲击不容忽视。因此，境内货币政策中间目标由以货币供给最为主向以利率为主的转变，有助于降低离岸人民币市场发展对货币政策独立性和有效性的负面冲击。此外，境内货币替代率处于风险状态，表明随着离岸人民币市场发展和境内资本账户开放程度的提升，境内外币替代人民币可能将显著增加，而这反过来又必然会制约以货币供给量为主要调控方式的境内货币政策有效性。
第五，在危机传染风险预警子系统中，对外贸易依存度和短期外债余额与外债余额之比两个指标处于安全状态，而境内资产证券化率则处于关注状态。这意味着：一方面，目前中国外债风险总体可控，短期外债尚未对境内外债安全产生实质性冲击，同时离岸市场发展所带来的资本通过经常项目渠道的跨境流通暂时不会引致境外金融危机对境内的传导；另一方面，应谨防国际金融危机通过资本和金融账户渠道的传染，即应根据国内外经济金融形势审慎把握资本账户开放进程和开放项目，尤其在境外金融形势动荡时期，严控资本大进大出所带来的金融危机传染效应。
（二）总体风险预警结果
将2009-2018年各单项指标数据及其预测值归一化处理后，并利用表5-4所确定的各指标权重进行加权，便可得出各年度离岸人民币市场风险的综合指数。该指数衡量了离岸人民币市场发展的整体风险，其取值范围为［0，1］的闭区间，指数数值越大，表明风险水平越高。图5-3展示了离岸人民币市场风险的动态变化趋势。
图5-3显示，2009年以来，离岸人民币市场的总体风险表现出较大的波动，呈现先下降后上升的震荡型变动态势。但总体来说，风险指数一直在（0.02，0.15）的窄幅区间内波动，表明离岸人民币市场风险水平相对较低，离岸人民币市场的快速发展并未对境内货币和金融稳定形成较大的冲击，境内金融改革与离岸人民币市场发展基本处于相互促进、相互协调的状态。
具体而言，处于全球金融危机时期的2009年，受国际金融市场动荡的影响，离岸人民币市场风险程度相对较高，风险指数为0.0940。随着2010年全球经济的复苏，离岸人民币市场对境内货币和金融稳定所带来的负面冲击显著下降，风险指数降至0.0572。但是，进入2011年下半年后，离岸市场上人民币的贬值和在岸与离岸人民币汇差的逆转，致使2011年的离岸人民币市场风险指数出现明显上升，达到0.0804。2012年之后，伴随离岸人民币的重新升值，离岸人民币市场风险显著下降，但是随着在岸与离岸市场之间人民币流出和回流渠道的不断拓宽，2012-2014年期间离岸人民币市场风险指数呈现小幅上升趋势，尽管如此，风险水平则一直维持在低位。然而，受2015年8月11日境内市场人民币汇率形成机制改革的影响，离岸市场风险指数迅速上升，并达到0.1459的历史峰值。尽管2016年该数值有所下降，但是在在岸人民币贬值和持续贬值预期的影响下，当年离岸人民币市场风险水平依然较高。随着2017年人民币兑美元汇率中间价定价机制中逆周期调节因子的引入，人民币持续贬值预期得到了扭转，加之中国境内遏制流出鼓励流入的资本管理措施的实施，2017年离岸人民币市场风险指数显著下降，并降至2012年之前的水平。最后，根据本研究的预测，受境内外经济与金融形势的影响，2018年离岸人民币市场风险指数将出现小幅上升，但仍将低于2015年和2016年的水平，风险程度依然处于可控状态，离岸人民币市场不会对境内货币和金融稳定带来显著的负面冲击。
综上所述，尽管近年来人民币跨境流通的渠道不断拓宽，离岸人民币市场业务种类日益丰富、业务规模不断攀升，但是离岸市场发展并未对境内货币金融稳定产生显著冲击。虽然在离岸人民币市场发展过程中，境内商业银行系统、人民币汇率波动和货币替代率面临一定风险，但是离岸市场对境内所带来的总体风险水平相对较低，依然处于安全状态。此外，离岸人民币市场的风险水平变化受到境内货币金融改革的显著影响，因此，中央政府在利用离岸人民币市场的价格发现功能推进境内金融改革的过程中，应充分考虑改革所带来的离岸市场风险水平的上升，审慎推进改革进程。