现代金融危机论文

导语：现代金融危机论文一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

一、虚拟经济波动性与金融危机的关系

在布雷顿森林体系崩溃之前，经济稳定一般是指实体经济的稳定，而在布雷顿森林体系崩溃之后，随着虚拟经济的迅速扩张、金融深化和经济自由化程度的加深，虚拟经济与实体经济背离发展的趋势逐步明显。早期的经济危机一般是由实体经济领域的危机波及到金融领域，而近几十年的数次金融危机都是在实体经济领域没有出现问题的情况下，由虚拟经济的动荡所引发的。这说明虚拟经济与实体经济协调发展和虚拟经济稳定的重要性。成思危(2003)提出虚拟经济的特性之一就是它的介稳性，说明波动性是虚拟经济的重要特征以及虚拟经济波动性的内生性。同时波动性也是虚拟经济与实体经济背离的内在基础。我们知道，虚拟经济中虚拟资产的定价方式与实体经济中一般商品的定价方式是不同的。实体经济是由成本支撑的，采用的是成本加成法的定价方式，所以实体经济中的一般商品价格是受到成本约束的，不会有非常大的波动起伏。而虚拟经济则是心理支撑的价值系统，虚拟资产采用的资本化定价方式，是以预期收益作为基础，所以会受到投资者心理、时间、意外等因素的影响，因此虚拟经济中虚拟资产的价格具有极大的波动性。虚拟资产价格的主要特征有内生性、敏感性、正反馈性的特点。

1.虚拟资产价格过度波动的内生性

内生性就是指个体行为在对其所处的环境产生影响的同时，环境也会对个体的行为产生影响。虚拟经济系统就是一个具有内生性的经济系统，它在运行过程中的特征基本上都是投资者在投资过程中的内生行为所产生的。虚拟资产采用的是资本化定价方式，所以其定价标准是不确定的，而是由投资者根据自己的判断对虚拟资产的未来收益进行预期，因此投资者的心理因素对资产价格的涨跌起着决定性的作用。每个投资者认知的局限性是不同的，根据行为经济学的研究成果，投资者在进行投资时都会有某种程度的有限理性和情绪化，而不是像模型预测的那么理性，所以我们在研究资产价格波动时必须要考虑投资者的非理性因素。投资者在购买虚拟资产时，首先要对若干期的收入流和市场平均的利润率进行预测，为了计算未来收入流的现值，投资者要对未来某个时点上的利润进行外推，而这个时点通常是不确定的，也正是因为时点的不确定性，所以投资者往往会把投资决策锚定在一些与投资基本因素没有多大关系的事情上，因此资本化定价方式常常受到投资者不同行为乃至价值观的影响，因而虚拟资产价格过度波动是虚拟经济内生的常态。

2.虚拟资产价格变化的敏感性

虚拟经济系统作为一个介稳系统，对外部的冲击十分敏感。所谓介稳系统就是一个系统在非平衡状态时，还能保持相对的稳定。介稳系统的稳定是很脆弱的，很容易被外部的条件变化所影响，同时虚拟经济是由心理支撑的价值系统，每个投资者不同的认知和风险偏好等，最终都会反映在虚拟资产的价格和成交量上。根据行为金融学的研究成果，交易者存在有意或无意的模仿，如从众和众从行为、羊群效应等，会导致虚拟资产的价格在没有强烈外部冲击的时候剧烈波动。而且人们面对得益和损失的态度是不一样的，所以投资者对价格上涨和价格下跌的敏感程度也就不同，这就使得虚拟资产价格下跌要比上涨迅速的多。

3.虚拟资产价格的正反馈性

因为投资者在为虚拟资产定价时往往是锚定一个不确定的时点，所以在进行投资决策时经常参考一些与基本因素没有很大关系的事件。因此，在虚拟资产交易中，投资者的预期收益没有确定的成本作为参考，价格就会上下波动。当虚拟资产的价格上升时，人们认为其会继续上升。而当价格下降时，人们则会认为要持续下降。这也就是“马太效应”和生活中“买涨不买落”，即虚拟资产价格变化的正反馈性。

二、虚拟经济波动性的实证分析

波动性是虚拟经济研究中一个很重要的方面，本文采用计量经济学分析方法，对虚拟经济进行实证分析，研究虚拟资产价格的动态发展过程，并揭示虚拟经济的波动性特征。因为美国的经济实力及美元是国际通用结算货币，所以采用美国的虚拟经济作为研究对象进行分析。

1.基本统计量分析

本文采用自布雷顿森林体系崩溃以来(1972)至2011年美国道琼斯工业指数(DJ)作为虚拟经济指标的代表，共有480个观测样本，相应数据来源于Economagic数据库。因为本文在对数据的分析过程中采用的是时间序列数据，为了避免异方差的影响及消除变量的非平稳性对结论分析带来的影响，对原序列均取了实际值的对数差分，用DLnDJ表示(见图1)。结果显示，DJ是非平稳的，所以对DJ取对数差分，使其平稳。由表1的道琼斯工业指数围绕时间趋势波动的残差的描述性统计量可以看出，道琼斯工业指数变异系数的绝对值是比较大的，说明该指数围绕时间趋势波动的幅度比较大并且稳定性程度是比较低的，从JB统计量可以看出，JB统计量显著，这表明残差序列不服从正态分布。

2.单位根检验

单位根检验是判断时间序列稳定性的必要步骤，本文采用ADF检验法，检验结果见表2。由表2可以看出，LnDJ不能拒绝单位根的原假设，所以LnDJ不是平稳时间序列。而在对原序列进行了一阶差分后，DLnDJ的ADF绝对值均大于1%置信水平下的临界值，所以LnDJ的一阶差分序列是平稳的时间序列。3.线性范式下的美国股票市场波动性分析由表3可以看出LnDJ序列是不平稳的，需要对序列做差分。对LnDJ序列做差分后，做序列DLnDJ的相关图和偏相关，由表4可以看出DLnDJ是平稳的。对DLnDJ做单位根检验，由表5可以看出DLnDJ序列是平稳的，下面做ARMA模型。对DLnM=c+ar(1)+ar(2)+ma(1)+ma(2)进行回归运算，由表6可以发现，ar(1)未通过t检验。继续对DLnDJ=c+ar(2)+ma(1)+ma(2)进行回归，由表7发现ar(2)也未通过检验。继续对DLnDJ=c+ma(1)+ma(2)进行回归，发现ma(1)也未通过检验。对DLnDJ=c+ma(2)进行回归，由表8可以看出ma(2)通过检验。因此DLnDJ的ARMA模型为DLnDJT=0.005－0.08ut－2，从表8可以看出道琼斯工业指数c表现出一定的显著性，说明道琼斯工业指数的波动幅度有逐渐缩小的趋势。我们从图2可以看出，在残差的变化过程中，幅度变化比较大的残差往往是集中在某些时间段里，而幅度变化比较小的残差则集中在另一时间段里，说明美国股市围绕着时间趋势的波动具有丛集性特征。这意味着当某期股市指数的波动偏离时间趋势较大时，投资者会对后期指数的不确定性增加，使得市场的投资风险也随之增加，而指数的波动偏离时间较小时，市场的投资风险也随之变小。

三、研究结论与政策启示

从上述的研究和论述可以得出结论，虚拟资产的波动性是内生的，是虚拟经济的根本属性，当虚拟资产的价格过度波动时，不仅会导致金融脆弱和虚拟经济泡沫，还会造成虚拟经济系统的风险，最终给整个经济体系带来巨大的影响。相较于美国的虚拟经济市场，中国的虚拟经济市场起步相对较晚，因此有一些自己独特的运行规律和特征。在我国构建一个高效、安全的虚拟经济体系，是推进中国虚拟经济市场乃至中国经济的关键举措。所以我国在发展虚拟经济时，应尽量消除虚拟经济的体制风险并加强虚拟经济市场本身的发展能力，提高市场化程度。在此基础上，推进金融创新，发展金融衍生工具，优化虚拟经济微观市场结构，增强虚拟经济市场稳定性，从而构建一个稳定、健康发展的虚拟经济市场，为我国的经济建设提供强有力的支持。

作者：刘洋王玉霞单位：东北财经大学经济学院