2020-2021年全球系统性风险趋势报告

作者：西南财经大学全球金融战略实验室、北京睿信

页数：544

出版社：中国法制出版社

出版日期：2020

ISBN：9787521615043

电子书格式：pdf/epub/txt

内容简介

本书对优选系统性风险指数的分析，将从原来的指数开始，再过渡到更新后的指数，同时比较两个优选系统性风险指数。原来的优选系统性风险指数从1897年持续到现在，应该是历史很长的风险指数了。新优选系统性风险指数从1993年始，是对优选格局变化的体现。 描述优选系统性风险指数的趋势，从某种意义上讲，是对优选系统性风险指数的一种检验，即它与历目前已经出现的系统性风险是否一致。尽管这种检验还可以有其他多种方法，比如，将历目前所有的重大风险及其影响建成库，进行一一比对。通过对原优选系统性风险指数的分阶段分析，发现其基本上能体现优选系统性风险，我们认为至少在目前阶段，两种系统性风险指数都有存在的必要。

作者简介

　
西南财经大学全球金融战略实验室
全球金融战略实验室成立于2015年，隶属于西财金融安全协同创新中心，是一家服务于中国全球化进程，研判全球机遇与风险的智库。实验室以全球系统性风险指数体系为核心，尝试建立全球金融模型，进行全球风险的预警、全球机遇的把握，并通过模型压力测试提供各种有效的解决方案。
北京睿信科信息科技有限公司
北京睿信科信息科技有限公司成立于2014年，是一家拥有全球风险指数体系系列研究成果独立知识产权的全球风险管理公司，致力于为全球投融资提供组合管理和客观公正的定价服务，力图改变目前由被评价主体付费的服务模式，在全球风险评估领域具有领先地位。全球风险管理平台( www.sunrisk.cn)已可以为大家提供服务。

本书特色

本书编著者均在金融领多年，拥有扎实的学术基础，并构建了较为合理的金融分析模型，编著者在多年金融领域从业经历的基础上，根据数据库，对全球多种经济体作出了疫情大流行背景下的系统性风险趋势分析和判断。

目录

节选

第一章 全球疫情危机发展趋势
导读
自新冠疫情爆发以来，中国面临着日益严峻的形势。通过对累计确诊病例发展趋势的拟合，以及对拐点与峰值（或称极值）方法在社会科学中的应用探讨，我们在2月21日的报告中较为准确地预测了中国、湖北省和武汉市疫情发展的拐点、峰值和结束时间，并说明了背后的政策含义。在以武汉市为中心的疫情得到基本控制之后，中国有效地建立起了疫情新常态的管控方法，成为疫情防控的典范。
但是，在中国疫情得到控制之后，疫情的全球大流行却不可避免地出现了。由于不同国家政治体制和民众意愿的不同，出现了各种不同的抗疫策略，但整体未能有效地应对疫情的全球大流行。我们通过对截至2020年10月18日的每日新增确诊病例和死亡病例、累计确诊病例和累计死亡病例以多项式函数模拟世界疫情发展的方式，监测、预测了全球疫情发展的拐点、峰值和大致结束时间。全球疫情出现拐点的时间为2020年10月30日，最大值的时间为2021年3月14日，疫情结束的时间为2021年7月27日。也就是说，疫情仍将极大地影响2021年的全球经济和社会生活，即使疫苗出现了，各国政府也不能掉以轻心。而且，在不同区域和不同类型的国家，疫情的扩散存在着不同的情况，世界各国因医疗水平不同，病死率也存在着较大的差异，需要各国政府的高度投入，即世界卫生组织总干事谭德塞呼吁的全政府参与模式，也需要国际组织和人道组织的大力参与。
随着北半球秋冬季节的来临，发达国家正在经历第二波或第三波疫情的爆发，其迅猛程度超过了第一波疫情。不过，通过对全球每日新增死亡病例的分析，我们发现了在一个较为稳定的区间波动趋势，这或许与应对疫情能力的提升有关，包括防范能力、及时发现和及时治疗的能力，还有可能与病毒的致命性有所下降有关，这或许可以说是一个好消息。但是，这种趋势随时可能被改变，仍然不能掉以轻心。
未来全球疫情的发展趋势，除了前面的预测外，还需要考虑三个因素的协调，一是对疫情的防控能力，二是病毒的致命性，三是疫苗的有效性。如果病毒的致命性出现明显的下降，如大号流感一样，对疫情的防控就有了放松的可能；如果疫苗的有效性非常高，如果注射了疫苗的人基本上就不会再感染病毒，那么对疫情的防范也有了放松的可能。相应地，在国际经济合作和人员往来中，采取更灵活的应对方式就有了基础和必要。不过，这一点必须以充分的确认为前提，否则可能会使全球抗疫形势严重恶化。
第一节　中国疫情的发展变化与现状
在2020年2月21日分析中国疫情的拐点与峰值时，我们对拐点与峰值进行了讨论，并较为准确地预测了中国疫情的拐点与峰值。 这里把有关报告原文呈现如下，图表序号有所调整。
一、拐点与峰值的判断讨论
拐点（Inflection Point）是一个纯正的数学名词，但现在已经在经济学、金融学、社会学和公共卫生学里较为普遍地使用。尽管在非数学的使用中，默认的是其数学含义，但其实与数学上的含义仍有较大的差别。因此，探索数学上拐点的定义，探讨其是否应当用在广义社会学中，具有重要的学术价值和实践价值。
（一）数学上的拐点与极值点
“拐点”一词，就是连续函数连续的二阶导数为零的点。从函数图像上来讲，拐点就是函数由上凸变下凹或下凹变上凸的点，其表示的几何意义是函数的上升或下降的变化速度率由正变负或由负变正的分界点。一阶导数为0是极值，也通常是切点的位置，即切线与函数的单一交点位置；二阶导数为0才是拐点，拐点与极值点的区别在于前者是速率的转换变化，后者上升下降的转换变化：极值点是函数值从上升转为下降或者由下降转为上升的分界点，而拐点则是函数值从递增向递减转化或者由递减向递增转化的分界点。张学山的文章对于我们完善后面的四种情况下的图形有帮助。
鉴于比较难以区分抽象的拐点和极值点，我们先构建一个简单的函数y=x3-x2-x+3来作图观察。计算一阶导数为0时的极值点有两个，一个为极大值A点，坐标为（-1/3，3.185），一个为极小值B点，坐标为（1，2）；二阶层数为0时的拐点为C点，坐标为（2/3，2.185）。此外，我们再构建一个简单的函数y=-x3+x2+x+3来作图观察，计算一阶导数为0时的极值点有两个，一个为极小值A′点，坐标为（-1/3，2.8148），一个为极大值B′点，坐标为（1，4）；二阶层数为0时的拐点为C′点，坐标为（1/3，3.4074）（参见图1-1）。
左图拐点C说明连续函数从凸向凹的转化，说明函数从低值向高值运动，在经过极大值A点后将从高值向低值运动，经过C点从凸转凹，到达极小值点B后再由低值向高值运动；右图拐点C′说明连续函数从凹向凸的转化，说明函数从高值向低值运动，在经过极小值A′点后将从低值向高值运动，经过C′点从凹转凸，到达极大值点B′后再由高值向低值运动（参见图1-1）。
图1-1　两个方向多项式函数的极值和拐点示意（局部放大）
资料来源：北京睿信科信息科技有限公司，全球风险管理平台：www.sunrisk.cn
从图1-1的左图可知，相对于从凸转凹的函数拐点而言，再经过一个极低点后将转化为向上的方向；从图1的右图可知，相对于从凹转凸的函数拐点而言，再经过一个极高点后将轮为向下的方向。由此可以得出初步的观察结论：从凸转凹整体趋势向上的函数拐点是在极高值之后到来，并且未来短期内将呈现出下降趋势；从凹转凸整体趋势向下的函数拐点是在极低值后到来，未来短期内将呈现上升趋势。通常来讲，当一个事物快速增长后，其未来的方向是先见顶（达到极大值）然后下降，再到拐点，再向下快速下降。而且，如果事件的发展足够复杂，我们可能还会遇见经过拐点，再到极低值，再度指数式上涨的情况，然后再到极大值，再到拐点，再向下的情况。通常来讲，第二波极大值较第一波极大值应该是第一波极大值的许多倍，甚至从相对长的期限来看，第一波拐点不明显，没有什么实质性的意义。
同样，我们再构建一个简单函数y=-0.0001×3-0.0001×2+0.2073x+0.0249以便于观察。计算一阶导数为0时的极值点有两个，一个为极小值E点，坐标为（-26.623，
-3.590），一个为极大值F点，坐标为（25.957，3.680）；二阶层数为0时的拐点为G点，坐标为（-1/3，-0.0442）。再构建一个简单的函数y=0.0001×3+0.0001×2-0.2073x-0.0249来作图观察，计算一阶导数为0时的极值点有两个，一个为极大值E′点，坐标为（-26.623，3.680），一个为极小值F′点，坐标为（-26.623，-3.590）；二阶层数为0时的拐点为C′点，坐标为（-1/3，-0.0249）（参见图1-2）。
从图1-2的左图可知，对于从凹转凸的函数拐点G而言，介于最低值E之右，极大值F之左，也就是函数先达到拐点，再达到极高值，然后函数向下运动，可能大幅下降至0以下；从图1-2的右图可知，对于从凸转凹的函数拐点而言，介于极高值E′之右，最小值F′之左，也就是函数从极高值向下运动，先达到拐点再达到极低值，然后函数向上运动，可能大幅上升至极高值之上。相应地，我们得出观察结论：从凹转凸整体趋势向上的函数拐点是在极低值后到来，未来将上升至极高值后转而下降；从凸转凹整体趋势向下的函数拐点是在极高值之后到来，并且未来将在下降至极低值后，转而向上。
图1-2　两个方向多项式函数的极值和拐点示意
资料来源：北京睿信科信息科技有限公司，全球风险管理平台：www.sunrisk.cn
（二）对社会学中的拐点应用的审视
经济学中谈及较多的是1968年由诺贝尔经济学奖获得者、发展经济学的领军人物、经济学家威廉·阿瑟·刘易斯发表的题为《劳动无限供给条件下的经济发展》的论文提出的拐点，即“刘易斯拐点”：指工业化初期的国家在工业化进程中，随着农村富余劳动力向非农产业的逐步转移，农村富余劳动力逐渐减少，最终达到瓶颈状态，这个时候工资便出现了由水平运动到陡峭上升的转变的转折点。1972年，刘易斯又发表了题为《对无限劳动力的反思》的论文，提出了两个转折点的论述。第一个拐点之后，二元经济发展到劳动力开始出现短缺的第二阶段后，随着农业劳动生产率不断提高，农业剩余进一步增加，农村剩余劳动力得到进一步释放，现代工业部门的迅速发展超过人口的增长，该部门的工资最终将会上升。当传统农业部门与现代工业部门的边际产品相等时，也就是说传统农业部门与现代工业部门的工资水平大体相当时，意味着一个城乡一体化的劳动力市场已经形成，整个经济——包括劳动力的配置——完全商品化了，经济发展将结束二元经济的劳动力剩余状态，开始转化为新古典学派所说的一元经济状态，此时，第二个转折点，即“刘易斯第二拐点”开始到来。事实上，刘易斯拐点实质上是“转折点”的概念，而不是严格数学意义上的拐点（参见图1-3）。
现在谈房价和股价等的拐点，通常用的也是转折点的概念。转折点大多数情况下是极值，通常是极大值，但也有人为划分的如增速上升或下降达到一定幅度的含义，比如中国经济增长进入拐点，即“经济增速从9%下滑至7%以下”。事实上，第一个刘易斯拐点指的是转折点，是从静止不动到上升的转折点；第二个刘易斯拐点指是增速上升的情况。
图1-3　“刘易斯拐点”示意图
资料来源：北京睿信科信息科技有限公司，全球风险管理平台：www.sunrisk.cn
而公共卫生学上谈的疫情的拐点，是从原来不可控转向可控的时间点。有人用新增病例下降表示疫情到了拐点，有人用治愈率超过死亡率或者治愈人数超过死亡人数表示疫情到了拐点。整体来看，对于社会学中应用的拐点，没有统一明确的定义，因而比较混乱。
（三）社会学中的拐点可以是数学意义上的拐点
需要明确的是，数学上的函数拐点有两个前提条件：第一，存在着连续函数；第二，函数是至少三次幂（含）及以上的函数，否则就不存在着数学上严格定义的用二阶导数确定的拐点。比如，如果是线性函数，就没有办法确定拐点；如果是指数函数，就没有拐点；二阶函数也没有办法确定拐点。而在现实社会问题中，函数具有不确定性，如病毒传播通常呈指数函数趋势，在受控制的情况下会出现线性函数的趋势，如果控制逐步取得效果，通常会出现函数从指数函数向线性函数，最终偏离线性函数的方向发展。我们最初的分析认为，在这种情况下，用严格的数学拐点界定难以解决社会学事件变化的拐点问题，因而应该放宽社会学中拐点研究的标准。
但是，通过对疫情确诊病例函数的反复模拟，我们得出了相应的符合条件的多项式函数，从而得出假设：所有社会事件的发展都可以用一定的连续函数来表示，如果能够良好地模拟函数的方程式，都可以找到极值点和拐点。有时事件的发展有类似线性的发展或者指数函数的发展，但其实都可以用多项式函数来模拟。如此，就化解了部分函数不能用一次导数求极值点、二次导数求拐点的问题。所以，原来设想的在社会学研究中放宽拐点界定的设想可以放弃，而应坚持严格的数学上的拐点界定，并结合极值点来对事件的未来发展进行模拟。
不过仍然有两点必须注意：一是所有的数学研究都基于既定的假设条件，如果假设条件出现了变化，或者数据本身不准确，则应该通过调整数据来重新模拟；二是模拟结果的准确性和应用不应该被绝对化，应该充分考虑相关变量和社会条件，任何脱离相关变量和社会条件的应用都是有害无益的。