探索构建我国金融风险监测框架
科学构建金融风险监测框架，不仅有助于全面监测金融风险，更是制定金融风险防范措施和宏观经济调控政策的重要前提。对此，可借鉴国际货币基金组织（IMF）提出的在险增长模型（Growth at Risk，下称“GaR”），构建符合我国国情的金融稳定监测框架，为政策制定者度量金融稳定和防控金融风险提供参考。
金融稳定度量方法演进
度量金融稳定是维护金融稳定的重要前提。随着金融稳定的研究不断深入，金融稳定的度量指标和度量方法层出不穷。现有研究常用代表性金融变量和金融危机预警模型两类方式来度量金融稳定。第一类常用的代表性变量有信贷/GDP（包括其水平值、差分及缺口）、资产价格波动、汇率波动等单一指标，也有通过多个单一指标合成的金融状况指数（FCI）、金融稳定指数（FSI）等综合指标。上述指标有助于表征金融状况（融资成本、风险感知等）或金融市场压力，但是无法反映金融市场抵御风险冲击的能力。第二类是金融危机预警模型，通过二元选择模型预测金融危机，将危机发生的概率表述为金融风险。相较于第一类使用代表性变量的方法，金融危机预警模型能更好地刻画金融体系抵御风险冲击的能力，但无法有效刻画金融脆弱性与金融风险之间的非线性关系。
对于政策制定者而言，在金融稳定的度量中，除了评估金融状况或金融脆弱性外，更关心如何度量总体金融风险，以及金融变量如何影响总体金融风险的动态模型。2017年，国际货币基金组织（IMF）首次引入了GaR框架，该框架包括两个部分：一部分是监测一组金融脆弱性指标，这些指标可以作为宏观审慎政策的中介目标；另一部分是测算金融风险的汇总指标，即由金融脆弱性条件决定的，在GDP增长预测分布中处于低分位数的 GDP增长。
GaR监测框架的理论基础与政策含义
在理论基础上，GaR聚焦金融部门如何传播和放大冲击，研究金融部门同宏观经济增长和金融风险之间的关联，学界将这种关联称为宏观金融关联（见图1）。其内在机制是，金融脆弱性内生于金融周期，在金融周期的高涨阶段，市场主体的风险承担意愿上升、资产价格上涨、信贷扩张，但金融脆弱性的累积将放大负面冲击，最终使风险定价提高，引发资产价格下跌，金融机构开始对资产负债表去杠杆，进而导致信贷收缩，引发金融危机和经济下行风险。2008年全球金融危机爆发前一些国家出现的严重金融失衡（过度杠杆和资产定价过高）以及在危机中所遭到的冲击，便是这种关联的体现，也正是因为如此，宏观经济与金融风险的关联在2008年全球金融危机后成为学界和政策层关注的焦点。