金融危机的前兆范文

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篇1

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国ltcm基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

ltcm基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（j.w.meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（m.s.scholes）和默顿（r.c.merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。ltcm基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展

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布莱克┧箍贫构娇梢匀衔牵恢衷诰哂胁蝗范ㄐ缘恼谐≈醒扒笪薹缦仗桌蹲首楹系睦砺邸e肥狡谌ǘ鄣木洳祭晨拴斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（european call option）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克┧箍贫构健s纱丝梢曰竦孟嘤φ摹疤桌蓖蹲首楹稀2祭晨拴斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克┧箍贫估砺鄢闪似谌ㄍ蹲世砺鄣木洌俳苏苌锸背5呐畈⒄埂s腥松踔了怠2祭晨拴斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克┧箍贫估砺邸k茉谑导屑晒γ灿衅渚窒扌浴sτ檬比绮患幼⒁猓突岢鑫侍狻?br>

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经典布莱克┧箍贫估砺刍谄轿仁谐〉募俣ǎ粲凇捌轿人婊獭保谄涫视锰跫率钟行аj率瞪希谌ㄍ蹲收叨嗄昀匆恢痹谟τ茫琇tcm基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次ltcm基金的失败并非由于布莱克┧箍贫估砺鄄欢裕且蛭环⑹录词保谐”涞煤懿黄轿?原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型 地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型 原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次ltcm基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因ltcm基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如ltcm基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性 对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。ltcm事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性 影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性 金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。 预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedge fund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是ltcm基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。 笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。 要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。 其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（r.e.lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇2

 

毫无疑问，市场对于美联储量化放松退出的基本确认是导致资金撤离新兴市场的首要原因。当前市场普遍判断美联储将于今年9月便减少原每月850亿美元的债券购买计划，且量化宽松政策可能在2014年中期结束。

 

而除此之外，在笔者看来，近期亚洲市场震荡也是对早前过热市场的一种回调。毕竟前两年全球投资者对东南亚国家经济普遍持有乐观预期，大量资金流入不仅刺激了个人消费与投资，也导致各国工资、股市、资产大幅上涨。

 

以印尼为例，2013年雅加达最低工资标准较去年提高了44%，丰田等厂商的工厂所在地卡拉旺市的最低工资上涨了近6成。股市方面，印尼雅加达综合指数在2008年底仅有1200点，如今上涨至接近5000点，涨幅4倍之余。房价方面，雅加达建筑销售价格比08年底上涨60%，公寓售价上涨超过70%，也经历了一轮快速上涨。

 

但本轮资金撤离是否预示着全面的金融崩盘，亚洲新兴国家是否会重蹈1997年金融危机的覆辙？在笔者看来，这种恐慌情绪有些过度，尽管当前与97年有一定的相似之处，包括均在美国货币政策收紧的国际背景下，资金撤离，但大多数国家情势，除印度外，整体来看仍要大大好于1997年。冲击最大的国家印度和印尼，都是自身问题最大的经济体。

 

具体来看，一方面，与97年亚洲国家普遍实行的固定汇率制度不同，当前亚洲各国大多采用浮动汇率制度。而这意味着一旦外部压力积聚便能够直接在货币贬值中体现出来，降低了爆发大规模金融危机的可能。

 

而另一方面，当前亚洲新兴经济体基本面整体上看比1997年金融危机爆发之前稳健。如下指标可以作为说明：

外汇储备方面，亚洲新兴国家外汇储备增长较多，为抵御危机创造了条件。例如，当时风暴眼的泰国的外汇储备仅为371亿美元，如今已经提高到如今的1652亿美元，占gdp比重也从20%提高到了47%。新加坡、马来西亚的外汇储备占gdp比重甚至更高，达到90%、48%。而印度外汇储备占gdp比重虽然不高，但2629亿美元的总体规模仍是较大的数字。

 

经常项目方面，如今泰国、菲律宾、马来西亚、越南经常项目实现顺差，去年经常项目占gdp比重分别为0.7%、2.9%、6.4%、7.4%，而上述国家在1997年金融危机前皆为逆差。但印度和印尼的情况确实令人担忧，印度经常项目占gdp比重继续下降至-5.1%，远差于危机前的情况。印尼当前该比重为-2.8%，与危机前非常接近。

 

篇3

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们? ?率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（European call option）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型 地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型 原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性 对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性 影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。 

不确定性 金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。 预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedge fund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。 笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。 要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。 其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇4

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们，致使LTCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇5

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们?率筁TCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克‐斯科尔斯公式

布莱克‐斯科尔斯公式可以认为是，一种在具有不确定性的债券市场中寻求无风险套利投资组合的理论。欧式期权定价的经典布莱克‐斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（Europeancalloption）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克‐斯科尔斯公式。由此可以获得相应的“套利”投资组合。布莱克‐斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克‐斯科尔斯理论成了期权投资理论的经典，促进了债券衍生物时常的蓬勃发展。有人甚至说。布莱克‐斯科尔斯理论开辟了债券衍生物交易这个新行业。

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克‐斯科尔斯理论。它尽管在实践中极为成功，但也有其局限性。应用时如不加注意，就会出问题。

局限性之一：经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳的完备的市场假设，即r，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克‐斯科尔斯理论假定所有投资者都是散户，而实际的市场中大户的影响不容忽视。特别是在不成熟的市场中，有时大户具有决定性的操纵作用。量子基金在东南亚金融危机中扮演的角色即为一例。在这种情况下，b和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克‐斯科尔斯理论基于平稳市场的假定，属于“平稳随机过程”，在其适用条件下十分有效。事实上，期权投资者多年来一直在应用，LTCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克‐斯科尔斯理论不对，而是因为突发事件袭来时，市场变得很不平稳,原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量

”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedgefund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

因应之道

篇6

1997年亚洲爆发了震撼全球的金融危机，至今仍余波荡漾。究其根本原因，可说虽然是“冰冻三尺，非一日之寒”，而其直接原因却在于美国的量子基金对泰国外行市场突然袭击。1998年9月爆发的美国LTCM基金危机事件，震撼美国金融界，波及全世界，这一危机也是由于一个突发事件----俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券所触发的。

LTCM基金是于1993年建立的“对冲”（hedge）基金，资金额为35亿美元，从事各种债券衍生物交易，由华尔街债券投资高手梅里韦瑟（J.W.Meriwether）主持。其合伙人中包括著名的数学金融学家斯科尔斯（M.S.Scholes）和默顿（R.C.Merton），他们参与建立的“期权定价公式”（即布莱克-斯科尔斯公式）为债券衍生物交易者广泛应用。两位因此获得者1997年诺贝尔经济学奖。LTCM基金的投资策略是根据数学金融学理论,建立模型，编制程序，运用计算机预测债券价格走向。具体做法是将各种债券历年的价格输入计算机，从中找出统计相关规律。投资者将债券分为两类：第一类是美国的联邦公券，由美国联邦政府保证，几乎没有风险；第二类是企业或发展中国家征服发行的债券，风险较大。LTCM基金通过统计发现，两类债券价格的波动基本同步，涨则齐涨，跌则齐跌，且通常两者间保持一定的平均差价。当通过计算机发现个别债券的市价偏离平均值时，若及时买进或卖出，就可在价格回到平均值时赚取利润。妙的是在一定范围内，无论如何价格上涨或下跌，按这种方法投资都可以获利。难怪LTCM基金在1994年3月至1997年12月的三年多中，资金增长高达300%。不仅其合伙人和投资者发了大财，各大银行为能从中分一杯羹，也争着借钱给他们，致使LTCM基金的运用资金与资本之比竟高达25：1。

天有不测风云！1998年8月俄罗斯政府突然宣布推迟偿还短期国债券，这一突发事件触发了群起抛售第二类债券的狂潮，其价格直线下跌，而且很难找到买主。与此同时，投资者为了保本，纷纷寻求最安全的避风港，将巨额资金转向购买美国政府担保的联邦公债。其价格一路飞升到历史新高。这种情况与LTCM计算机所依据的两类债券同步涨跌之统计规律刚好相反，原先的理论，模型和程序全都失灵。LTCM基金下错了注而损失惨重。雪上加霜的是，他们不但未随机应变及时撤出资金，而是对自己的理论模型过分自信，反而投入更多的资金以期反败为胜。就这样越陷越深。到9月下旬LTCM基金的亏损高达44%而濒临破产。其直接涉及金额为1000亿美元，而间接牵连的金额竟高达10000亿美元！如果任其倒闭，将引起连锁反应，造成严重的信誉危机，后果不堪设想。

由于LTCM基金亏损的金额过于庞大，而且涉及到两位诺贝尔经济学奖德主，这对数学金融的负面影响可想而知。华尔街有些人已在议论，开始怀疑数学金融学的使用性。有的甚至宣称：永远不向由数学金融学家主持的基金投资，数学金融学面临挑战。

LTCM基金事件爆发以后，美国各报刊之报道，评论，分析连篇累牍，焦点集中在为什么过去如此灵验的统计预测理论竟会突然失灵？多数人的共识是，布莱克-斯科尔斯理论本身并没有错，错在将之应用于不适当的条件下。本文作者之一在LTCM事件发生之前四个月著文分析基于随机过程的预测理论，文中将随机过程分为平稳的，似稳的以及非稳的三类，明确指出：“第三类随机过程是具有快变的或突变达的概率分布，可称为‘非稳随机过程’。对于这种非稳过程，概率分布实际上已失去意义，前述的基于概率分布的预测理论完全不适用，必须另辟途径，这也可以从自然科学类似的情形中得到启发。突变现象也存在于自然界中，……”此次正是俄罗斯政府宣布推迟偿还短期国债券这一突发事件，导致了LTCM基金的统计预测理论失灵，而且遭受损失的并非LTCM基金一家，其他基金以及华尔街的一些大银行和投资公司也都损失不赀。

经典的布莱克┧箍贫构键br>

布莱克┧箍贫构娇梢匀衔牵恢衷诰哂胁蝗范ㄐ缘恼谐≈醒扒笪薹缦仗桌蹲首楹系睦砺邸E肥狡谌ǘ鄣木洳祭晨拴斯科尔斯公式，基于由几个方程组成的一个市场模型。其中，关于无风险债券价格的方程，只和利率r有关；而关于原生股票价格的方程，则除了与平均回报率b有关以外，还含有一个系数为σ的标准布朗运动的“微分”。当r，b，σ均为常数时，欧式买入期权（European call option）的价格θ就可以用精确的公式写出来，这就是著名的布莱克┧箍贫构健S纱丝梢曰竦孟嘤Φ摹疤桌蓖蹲首楹稀2祭晨拴斯科尔斯公式自1973年发表以来，被投资者广泛应用，由此而形成的布莱克┧箍贫估砺鄢闪似谌ㄍ蹲世砺鄣木洌俳苏苌锸背5呐畈?a href="lunwendata.com" class=kk>发展。有人甚至说。布莱克┧箍贫估砺劭倭苏苌锝灰渍飧鲂滦幸怠Ⅻbr>

笔者以为，上述投资组合理论可称为经典布莱克┧箍贫估砺邸K茉谑导屑晒Γ灿衅渚窒扌浴Sτ檬比绮患幼⒁猓突岢觞a href="lunwendata.com" class=kk>问题。

局限性之一：经典布莱克┧箍贫估砺刍谄轿鹊耐瓯傅氖谐〖偕瑁磖，b，σ均为常数，且σ>0，但在实际的市场中它们都不一定是常数，而且很可能会有跳跃。

局限性之二：经典布莱克┧箍贫估砺奂俣ㄋ型蹲收叨际巧⒒В导实氖谐≈写蠡У挠跋觳蝗莺鍪印L乇鹗窃诓怀墒斓氖谐≈校惺贝蠡Ь哂芯龆ㄐ缘牟僮葑饔谩A孔踊鹪诙涎墙鹑谖；邪缪莸慕巧次焕T谡庵智榭鱿拢琤和σ均依赖于投资者的行为，原生股票价格的微分方程变为非线性的。

经典布莱克┧箍贫估砺刍谄轿仁谐〉募俣ǎ粲凇捌轿人婊獭保谄涫视锰跫率钟行АJ率瞪希谌ㄍ蹲收叨嗄昀匆恢痹谟τ茫琇TCM基金也确实在过去三年多中赚了大钱。这次LTCM基金的失败并非由于布莱克┧箍贫估砺鄄欢裕且蛭环⑹录词保谐”涞煤懿黄轿?原来的“平稳随机过程"变成了“非稳随机过程”。条件变了，原来的统计规律不再适用了。由此可见，突发事件可以使原本有效的统计规律在新的条件下失效。

突发实件的机制

研究突发事件首先必须弄清其机制。只有弄清了机制才能分析其前兆，研究预警的方法及因此之道。突发事件并不限于金融领域，也存在于自然界及技术领域中。而且各个不同领域中的突发事件具有一定的共性，按照其机制可大致分为以下两大类。

“能量”积累型 地震是典型的例子。地震的发生，是地壳中应力所积累的能量超过所能承受的临界值后突然的释放。积累的能量越多，地震的威力越大。此外，如火山爆发也属于这一类型。如果将“能量”作广义解释，也可以推广到社会经济领域。泡沫经济的破灭就可以看作是“能量“积累型，这里的“能量”就是被人为抬高的产业之虚假价值。这种虚假价值不断积累，直至其经济基础无法承担时，就会突然崩溃。积累的虚假价值越多，突发事件的威力就越大。日本泡沫经济在1990年初崩溃后，至今已九年尚未恢复，其重要原因之一就是房地产所积累的虚假价值过分庞大之故。

“放大”型 原子弹的爆发是典型的例子。在原子弹的裂变反应中，一个中子击中铀核使之分裂而释放核能，同时放出二至伞个中子，这是一级反应。放出的中子再击中铀核产生二级反应，释放更多的核能，放出更多的中子……。以此类推，释放的核能及中子数均按反应级级数以指数放大，很快因起核爆炸。这是一种多级相联的“级联放大”，此外，放大电路中由于正反馈而造成的不稳定性，以及非线性系统的“张弛”震荡等也属于“放大”型。这里正反馈的作用等效于级联。在社会、经济及金融等领域中也有类似的情形，例如企业间达的连锁债务就有可能导致“级联放大”，即由于一家倒闭而引起一系列债主的相继倒闭，甚至可能触发金融市场的崩溃。这次LTCM基金的危机，如果不是美国政府及时介入，促使15家大银行注入35亿美元解困，就很可因LTCM基金倒闭而引起“级联放大”，造成整个金融界的信用危机。

金融界还有一种常用的术语，即所谓“杠杆作用”（leverage）。杠杆作用愿意为以小力产生大力，此处指以小钱控制大钱。这也属于“放大”类型。例如LTCM基金不仅大量利用银行贷款造成极高的“运用资金与资本之比”，而且还利用期货交易到交割时才需付款的规定，大做买空卖空的无本交易，使其利用“杠杆作用”投资所涉及的资金高达10000亿美元的天文数字。一旦出问题，这种突发事件的震撼力是惊人的。

金融突发事件之复杂性

金融突发事件要比自然界的或技术的突发事件复杂得多，其复杂性表现在以下几个方面。

多因素性 对金融突发事件而言，除了金融诸因素外，还涉及到政治、经济、军事、社会、心理等多种因素。LTCM事件的起因本为经济因素--俄罗斯政府宣布推迟偿还短期债券，而俄罗斯经济在世界经济中所占分额甚少，之所以能掀起如此巨大风波，是因为心理因素的“放大”作用：投资者突然感受到第二类债券的高风险，竞相抛售，才造成波及全球的金融风暴。可见心理因素不容忽视，必须将其计及。

非线性 影响金融突发事件的不仅有多种因素，而且各个因素之间一般具有错综复杂的相互作用，即为非线性的关系。例如，大户的动作会影响到市场及散户的行为。用数学语言说就是：多种因素共同作用所产生的结果，并不等于各个因素分别作用时结果的线性叠加。突发事件的理论模型必须包含非线性项，这种非线性理论处理起来要比线性理论复杂得多。

不确定性 金融现象一般都带有不确定性，而突发事件尤甚。如何处理这种不确定性是研究突发事件的关键之一。例如，1998年8月间俄罗斯经济已濒临破产边缘，几乎可以确定某种事件将会发生，但对于投资者更具有实用价值的是：到底会发生什么事件？在何时发生？这些具有较大的不确定性。

由此可知，金融突发事件的机制不像自然界或技术领域中的那样界限分明，往往具有综合性。例如，1990年日本泡沫经济的破灭，其机制固然是由于房地产等虚假价值的积累，但由此触发的金融危机却也包含着银行等金融机构连锁债务的级联放大效应。 预警方法

对冲基金之“对冲”，其目的就在于利用“对冲”来避险（有人将hedge fund译为“避险基金”）。具有讽刺意义的是，原本设计为避险的基金，竟因突发事件而造成震撼金融界的高风险。华尔街的大型债券公司和银行都设有“风险管理部”，斯科尔斯和默顿都是LTCM基金“风险管理委员会”的成员，对突发事件作出预警是他们的职责，但在这次他们竟都未能作出预警。

突发事件是“小概率”事件，基于传统的平稳随机过程的预测理论完全不适用。这只要看一个简单的例子就可以明白。在高速公路公路上驾驶汽车，想对突然发生的机械故障做出预警以防止车祸，传统的平稳随机过程统计可能给出的信息是：每一百万辆车在行驶过程中可能有三辆发生机械故障。这种统计规律虽然对保险公司制定保险率有用，但对预警根本无用。因为不知道你的车是否属于这百万分之三，就算知道是属于这百万分之三，你也不知道何时会发生故障。 笔者认为，针对金融突发事件的上述特点，作预警应采用“多因素前兆法”。前面说过，在“能量”积累型的突发事件发生之前，必定有一个事先“能量”积累的过程；对“放大”型的突发事件而言，事先必定存在某种放大机制。因此在金融突发事件爆发之前，总有蛛丝马迹的前兆。而且“能量”的积累越多，放大的倍数越高，前兆也就越明显。采用这种方法对汽车之机械故障作出预警，应实时监测其机械系统的运行状态，随时发现温度、噪音、振动，以及驾驶感觉等反常变化及时作出预警。当然，金融突发事件要比汽车机械故障复杂得多，影响的因素也多得多。为了作出预警，必须对多种因素进行实时监测，特别应当“能量”的积累是否已接近其“临界点”，是否已存在“一触即发”的放大机制等危险前兆。如能做到这些，金融突发事件的预警应该是可能的。 要实现预警，困难也很大。其一是计及多种因素的困难。计及的因素越多，模型就越复杂。而且由于非线性效应数学处理就更为困难。计及多种因素的突发事件之数学模型，很可能超越现有计算机的处理能力。但计算机的发展一日千里，今天不能的，明天就有可能。是否可以先简后繁、先易后难？不妨先计及最重要的一些因素，以后再根据计算机技术的进展逐步扩充。 其二是定量化的困难。有些因素，比如心理因素，应如何定量化，就很值得研究。心理是大脑中的活动，直接定量极为困难，但间接定量还是可能的。可以考虑采用“分类效用函数”来量化民众的投资心理因素。为此，可以将投资者划分为几种不同的类型，如散户和大户，年轻的和年老的，保守型和冒险型等等，以便分别处理。然后，选用他们的一种典型投资行为作为代表其投资心理的“效用函数“，加以量化。这种方法如果运用得当，是可以在一定程度上定量地表示投资者的心理因素的。此外，卢卡斯（R.E.Lucas）的“理性预期”也是一种处理心理因素的方法。

其三是报警灵敏度的困难。过分灵敏可能给出许多“狼来了”的虚警，欠灵敏则可能造成漏报。如何适当把握报警之“临界值”？是否可以采用预警分级制和概率表示？

有些人根本怀疑对金融突发事件做预警的可能性。对此不妨这样来讨论：你相信不相信金融事件具有因果性？如果答案是肯定的，那么金融突发事件就不会凭空发生，就应该有前兆可寻，预警的可能性应该是存在的，那么金融学就不是一门科学，预警当然也就谈不上了。笔者相信因果律是普遍存在的，金融领域也不例外。

篇7

各方多把中东及北非地区（MENA，下同）发生戏剧性社会和政治冲突,归因为物价飞涨和国内机会十分有限。但考虑到世界是一个互相关联的整体，MENA危机的根本原因可能不仅仅关乎国内政治。

MENA出现破坏性的成本上升，部分可归咎于全球流动性及货币供应量的增长，原因主要是美国实行量化宽松政策和中国自2009年以来的贷款增长。MENA食品价格飙升与全球极端气候造成的食品短缺也不乏关系。而随着越来越多的玉米用于生产乙醇而非国内和国际食品消费，食品库存水平普遍下降。

恐慌情绪推高油价

以往，充沛的备用库存缓解了供应冲击及快速变化，但近年来备用库存逐步减少，使本已紧张的供应体系压力倍增，这可能导致价格波动加剧及飙涨。不确定性的长期存在，将刺激市场恐慌性竞相购买石油。

MENA冲突造成的直接影响是油价迅速攀升，这既是由于利比亚石油供应的中断，也受恐慌情绪的刺激。市场担心未来数月内政治动荡将在整个中东蔓延，最终波及欧佩克石油（OPEC）生产及世界供应的支柱沙特。因此，预计石油供应的动荡不稳及价格涨势将持续一段时间。

关键问题是，油价上涨和社会冲突将在何时打压信心和经济增长，最终冲击需求和物价。2008年7月油价曾创历史新高，此后受金融危机影响，2008年10月油价突然狂泻，几近崩盘。现在看来，金融危机正是油价猛跌的不祥前兆。大家自然要问：这次MENA危机会否演变为新的“次贷危机”，并最终导致大宗商品价格暴跌？

油价上涨的确会最终“挤出”社会总体消费，如果油价上涨40%，达140美元/桶，那么亚洲石油消费占GDP的百分比或将从5%升至7%。油价高涨也会拖累经济增速。MENA爆发冲突前，我们曾预计2011年2季度将是中国补充库存和增长的旺季，但目前的迹象则是2季度可能是清库季，从而引发大宗商品价格回落。

各国反应不一

预计全球各地的反应将大相径庭，但最终都会对大宗商品价格走势产生重要影响。欧洲已发出担忧通胀的讯号，有必要上调利率水平。而面对油价节节攀升，美国的泰然处之尽管有些奇怪，但也反映出“此轮通胀效应”成不了气候。有迹象表明，美国甚至可能会通过某种形式延长量化宽松―如果油价上涨对增长的影响再次遏制经济扩张的话。

最后，根据以往经验，中国对任何未来危机的反应都以维持稳定及经济增长为大前提。2008-09年，正是中国出台的经济刺激措施，才让本国乃至全球经济增速止跌回升。在其他国家，油价上涨可能会挤压弹性消费并推高核心通胀率，其中印度面临的风险最高，其他重要国家如日本、巴西和印尼也颇有隐忧。由于购买力的增加，能源充沛国家的日子相对好过些。预计这些国家的政策将侧重政治和社会稳定，同时可能进一步出台政府主导的刺激措施，尤其是在住房和基础设施领域，监管层还有可能控制物价。

避险资金活跃

按照这些情境假设，我们认为大宗商品价格甚至可能继续走高一段时间。在接下来变数横生且市场起伏的日子里，和其他资产如股票等相比，避险资金在贵金属、石油和广义大宗商品市场的表现将更为活跃，而股票等资产的估值可能会大跌。

篇8

绝大部分带状疱疹都与熬夜、劳累有关系。以前，带状疱疹多见于40岁以上的中年人，而近两年，带状疱疹的发病日趋低龄化，经常可以看见20多岁的带状疱疹患者。

带状疱疹是由“水痘一带状疱疹病毒”引起的，一般是患者小时候感染了此病毒，但由于当时抵抗力强，没有发病。水痘一带状疱疹病毒持久地潜伏于脊髓后根神经节的感觉神经或颅神经节中。这种病毒在多数人身上一般呈“沉睡状态”，但劳累、精神负担过重、熬夜、酗酒、过冷、急性感染、消耗性的疾病、吸毒、服用大量抗生素以及手术创伤等诸多因素都能“激活”它们。

假龙，缠不死人

“缠腰龙”如果在肋部缠绕一圈就会死人的说法，毫无科学根据。这个病的学名应该叫带状疱疹，它发病比较急，在发病早期就会有疼痛感觉，以后疼痛逐渐加剧，皮肤上有水疱出现，皮肤的损害是沿着某一周围神经单侧分布，一般不超过体表正中线，更不会围成一圈。但带状疱疹患者因为皮肤上出现的水疱发展快，如同龙蛇缠在身体上，而且非常疼痛，所以有些患者会感到恐惧。

发病有前兆

带状疱疹的前兆因人而异，每个人发病的部位不一样。比如有的人发病前会出现肝、胆部位的疼痛，这就和胆结石的疼痛很相似；而有的人会出现关节疼痛，还有就是牙痛等症状；如果在左前胸，前期症状就像是心脏出现类似心绞痛的感觉，所以会想当然地服用治疗心脏病的药。带状疱疹的疼痛特点可以是刀割样、针刺样、过电样、烧灼样痛，也可以是钝痛、酸痛等。

早期就诊可减轻后遗症

其实，在前期症状出现以后，及时到医院治疗能有效减少病人的疼痛时间。患者在刚刚开始出现疼痛马上就诊服用抗病毒的药物的话，可以阻止病毒大量繁殖。早期应用营养神经的药物，可起到修复被病毒伤害过的神经的作用，以免出现神经痛后遗症。这样，疼痛就能好得更快，皮肤上也不会出很多皮疹了。带状疱疹如果不及时治疗或者治疗不当，少数体质较差的患者在皮疹消退后仍然会遗留神经痛的症状。这种疼痛可以持续很多个月，给病人带来痛苦。

【超链接】

降“龙”有术

1.在病变早期，可及时给予抗病毒药物，有阻止病毒繁殖、缩短病程、减轻神经痛的作用。

2.营养神经：服用维生素B12、维生素B1。

3.止痛：可口服去痛片等镇痛药片。发生在躯干部的皮疹，剧烈疼痛，用止痛药无效时可做脊柱旁神经节封闭治疗。

篇9

1.1危机的一般特点危机是指任何可能危及社会及组织的最高目标和基本利益、管理者无法预料但又必须在极短时间内紧急回应和处理的突发性事件。它具有下列一般特征：①破坏性：对社会或组织的生存和发展构成威胁。②突发性：不确定性，出乎决策者意料之外。③紧迫性：应对和处理行为具有很强的时间限制。④公众性：影响公众的利益、公众高度关注。

1.2金融品牌危机的特征对金融企业而言，品牌危机主要是指由于金融企业经营或品牌管理中的失误，或者由于客户与金融企业之间对金融产品、服务或者事件的认知不同、相互沟通不够，从而导致其产生激烈行为，并在短时间内波及社会公众、进而严重影响金融企业品牌价值的事件状态。

金融企业品牌危机通常分为两大类，一类是产品质量问题引发的危机，容易引起社会关注，对于产品质量问题直接引发客户不信任和不选用，会造成金融企业类似业务营业额的大幅下滑，对金融企业的声誉和口碑造成负面影响。另一类是非产品质量问题引发的危机，客户关注程度相对较低，主要是金融企业内部某方面失误引起的经营危机和困难，如法律诉讼、人动等，这些问题逐渐向外传递，会造成客户对金融企业的不信任。

金融品牌危机一般具有三个特点：

1.2.1突发性，往往是由于金融企业经营中的重大问题被曝光，或者客户等对金融产品或服务的实际质量不满无法宣泄而突然爆发。

1.2.2动态性和扩散性，品牌危机会随着金融企业对有关事件处理的正确和及时与否而减轻或加重，而且任何一个危机在没有彻底解决之前，都有可能产生扩散效应。

1.2.3破坏性，品牌危机如果没有得到及时有效的处理，就会降低公众的品牌忠诚度，品牌价值在短期内会明显受损。

2树立危机意识

只有强化企业自身的危机意识，才能从思想上真正重视危机管理工作。企业要加强品牌建设，就必须充分认识到市场经济运行中以及金融全球化中金融企业面对的内外经营环境是瞬息万变的，由内外因素导致的企业危机难以避免，必须通过有效的品牌危机防范机制加以预测、预防、化解或尽可能减少其损失。树立危机意识最关键的在于及时识别危机的前兆。在日常品牌管理中，对可能引起金融品牌危机的内、外部因素进行整理和识别，对这些因素的变化情况进行日常性监测。同时对收集到的信息进行鉴别、分类和分析，正确判断、评估危机的可能性、危机风险源头、危机征兆和危机发生之间的联系等。

3建立品牌危机预警机制

企业要在品牌危机管理中取得主动，反应迅速，就必须建立品牌危机预警机制，在危机来临时尽早发现危机，以制度化的管理来对企业内部和外部可能产生的危机进行预测，增强企业的免疫力、应变力和竞争力。一套有效的危机预测机制应包括以下几个方面：

3.1组织机构组织结构是企业品牌预警管理系统功能发挥的基本和必要保证，是对品牌不安全现象进行识别、预警和控制的保障。

3.1.1预警部主要职能包括以下三个方面：一是负责品牌资产安全状况、品牌管理安全状况、品牌环境安全状况的日常监控，识别和诊断其中易引发品牌危机的不安全现象（危机征兆），并采取相应措施予以矫正控制；二是日常活动中训练全体员工接受识别危机征兆和防止危机发生方面的知识，培养员工在危机中的心理承受能力；三是进行各种品牌危机状态的预测和模拟，设计“品牌危机管理”方案，以在特别状态中供决策层采用。

3.1.2核心领导小组核心领导小组由金融企业的董事会、总裁等组成，从战略层面把握危机的动向，对危机处理中的重大问题进行决策，并指挥各部门密切配合危机控制小组。核心领导小组的职能包括：保证企业正常运转、紧急情况下的预算审核、与政府和特别利益团体进行高层沟通、对机构投资者、媒体、消费者、员工以及其他受到影响的群体传达信息；与法律顾问沟通；跟踪公众动向；保证董事长或总裁了解事件的总体进展，启动媒体沟通程序等。它是发挥作用最大的危机管理机构，它的决策水平和预见能力的高低将直接决定着危机处理进程和结果。

3.1.3危机控制小组危机控制小组负责危机处理工作的实际运转，直接处理危机事件的操作层面工作，一方面向领导小组及时通报事态的进展，另一方面向联络沟通小组下达核心领导小组的决策信息。时刻保证核心领导小组清楚地知道危机情况，同时从核心领导小组那里接收战略建议，并制定危机处理的预算。

3.1.4联络沟通小组联络沟通小组负责与公众、媒体、受害者、公司成员的沟通，应确保企业用一种声音说话。任命两到三个公司发言人负责与媒体的沟通工作是至关重要的。保证对某个问题做出统一而前后一致的判断和解释，并且由获得授权任命的发言人来完成信息沟通的任务。

篇10

1.2金融品牌危机的特征对金融企业而言，品牌危机主要是指由于金融企业经营或品牌管理中的失误，或者由于客户与金融企业之间对金融产品、服务或者事件的认知不同、相互沟通不够，从而导致其产生激烈行为，并在短时间内波及社会公众、进而严重影响金融企业品牌价值的事件状态。

金融企业品牌危机通常分为两大类，一类是产品质量问题引发的危机，容易引起社会关注，对于产品质量问题直接引发客户不信任和不选用，会造成金融企业类似业务营业额的大幅下滑，对金融企业的声誉和口碑造成负面影响。另一类是非产品质量问题引发的危机，客户关注程度相对较低，主要是金融企业内部某方面失误引起的经营危机和困难，如法律诉讼、人动等，这些问题逐渐向外传递，会造成客户对金融企业的不信任。

金融品牌危机一般具有三个特点：

1.2.1突发性，往往是由于金融企业经营中的重大问题被曝光，或者客户等对金融产品或服务的实际质量不满无法宣泄而突然爆发。

1.2.2动态性和扩散性，品牌危机会随着金融企业对有关事件处理的正确和及时与否而减轻或加重，而且任何一个危机在没有彻底解决之前，都有可能产生扩散效应。

1.2.3破坏性，品牌危机如果没有得到及时有效的处理，就会降低公众的品牌忠诚度，品牌价值在短期内会明显受损。

2树立危机意识

只有强化企业自身的危机意识，才能从思想上真正重视危机管理工作。企业要加强品牌建设，就必须充分认识到市场经济运行中以及金融全球化中金融企业面对的内外经营环境是瞬息万变的，由内外因素导致的企业危机难以避免，必须通过有效的品牌危机防范机制加以预测、预防、化解或尽可能减少其损失。树立危机意识最关键的在于及时识别危机的前兆。在日常品牌管理中，对可能引起金融品牌危机的内、外部因素进行整理和识别，对这些因素的变化情况进行日常性监测。同时对收集到的信息进行鉴别、分类和分析，正确判断、评估危机的可能性、危机风险源头、危机征兆和危机发生之间的联系等。

3建立品牌危机预警机制

企业要在品牌危机管理中取得主动，反应迅速，就必须建立品牌危机预警机制，在危机来临时尽早发现危机，以制度化的管理来对企业内部和外部可能产生的危机进行预测，增强企业的免疫力、应变力和竞争力。一套有效的危机预测机制应包括以下几个方面：

3.1组织机构组织结构是企业品牌预警管理系统功能发挥的基本和必要保证，是对品牌不安全现象进行识别、预警和控制的保障。

3.1.1预警部主要职能包括以下三个方面：一是负责品牌资产安全状况、品牌管理安全状况、品牌环境安全状况的日常监控，识别和诊断其中易引发品牌危机的不安全现象（危机征兆），并采取相应措施予以矫正控制；二是日常活动中训练全体员工接受识别危机征兆和防止危机发生方面的知识，培养员工在危机中的心理承受能力；三是进行各种品牌危机状态的预测和模拟，设计“品牌危机管理”方案，以在特别状态中供决策层采用。

3.1.2核心领导小组核心领导小组由金融企业的董事会、总裁等组成，从战略层面把握危机的动向，对危机处理中的重大问题进行决策，并指挥各部门密切配合危机控制小组。核心领导小组的职能包括：保证企业正常运转、紧急情况下的预算审核、与政府和特别利益团体进行高层沟通、对机构投资者、媒体、消费者、员工以及其他受到影响的群体传达信息；与法律顾问沟通；跟踪公众动向；保证董事长或总裁了解事件的总体进展，启动媒体沟通程序等。它是发挥作用最大的危机管理机构，它的决策水平和预见能力的高低将直接决定着危机处理进程和结果。

3.1.3危机控制小组危机控制小组负责危机处理工作的实际运转，直接处理危机事件的操作层面工作，一方面向领导小组及时通报事态的进展，另一方面向联络沟通小组下达核心领导小组的决策信息。时刻保证核心领导小组清楚地知道危机情况，同时从核心领导小组那里接收战略建议，并制定危机处理的预算。

3.1.4联络沟通小组联络沟通小组负责与公众、媒体、受害者、公司成员的沟通，应确保企业用一种声音说话。任命两到三个公司发言人负责与媒体的沟通工作是至关重要的。保证对某个问题做出统一而前后一致的判断和解释，并且由获得授权任命的发言人来完成信息沟通的任务。

如前期浦发银行在其外汇理财产品出现“零收益”而导致客户不满，并在媒体和网络上引起较大反响的事件的处理上，就应该由品牌危机管理小组统一处理，对外保持同一声音，实施同一标准，并通过主流媒体的正面宣传，主动化解品牌危机。而不应该政出多门，出现不同网点对部分客户补偿五花八门。例如：有的网点提出，投资者可以把理财投资的资金再续存一个月，给予其8%的年利率，即多存一个月可获得8%/12=0.66%的利息补偿；有的网点提出，给投资者3000元代金券；有的网点提出赠送投资者实物礼品。这些不统一的做法很可能会引发客户之间的攀比，使浦发银行处于更被动的地位。

3.2预警信息系统通过网络评价品牌的安全状态、监测影响品牌安全的外部环境和内部条件以及品牌的不安全现象，并对其进行识别、诊断、评价，设计出预警信号输出系统。

如本次金融危机开始时信息不透明,给许多国际著名金融机构带来负面影响。如今，美国政府对十大金融机构展开压力测试，将金融机构的真实现状公之于众,，使人们对这些金融机构重拾信心。

参考文献：

[1]中国工商银行第三期领导干部研究班课题组.“工商银行实施品牌战略提高核心竞争力研究”《金融论坛》.2008年第7期.

[2]陆岷峰.《商业银行危机管理》.中国经济出版社.2008年2月.

[3]余明阳，刘春章.《品牌危机管理》.武汉大学出版社.2008年6月.

[4]宗军.“浦发银行品牌建设研究”中国优秀硕博论文数据库.2008年.

篇11

一、企业财务危机识别的方法

财务状况分析是危机识别的主要方法,通过分析可以发现财务弱点,找出财务失败的征兆。企业的偿债能力、资产管理能力及获利能力,是财务危机识别分析的核心指标。公司的偿债能力越弱,资产管理能力越低,盈利能力越高,发生财务危机的机率越大。著名企业家李嘉诚也说:“现金流、公司负债的百分比是我一直最关注的环节,这是任何公司的重要健康指针。任何发展中的业务,一定要让业绩达到正数的现金流。”财务状况分析主要包括偿债能力分析、资产管理能力分析和盈利能力。

1.偿债能力分析

偿债能力反映企业的财务状况和经营能力。对企业债务清偿真正有压力的是那些到期的债务,企业清偿到期债务要以足够的现金流入量为保证。偿债能力分析应重点关注四个比率:一是流动比率。流动比率=(速动资产÷流动负债)×100%,流动比率过低,企业可能面临清偿到期债务的困难。营业周期、流动资产中的应收账款数额和存货的周转速度是影响流动比率的主要因素。二是速动比率。速动比率=(速动资产÷流动负债)×100%,影响速动比率的重要因素是应收账款的变现能力,如果该比率偏低,则可能造成企业急需出售存货带来削价损失或举新债形成的利息负担。三是现金到期债务比。现金流动债务比=经营现金净流量÷流动负债,现金债务总额比=经营现金净流量÷债务总额,真正能用于偿还债务的是现金流。现金流动债务比反映企业实际的短期偿债能力,现金债务总额比反映企业用经营现金流偿还全部债务的能力,若该指标低于银行同期贷款利率,说明公司营业现金流不足,举债能力差。四是资产负债率。资产负债率=负债总额÷资产总额,负债比率越大,企业面临的财务风险越大,资产负债率在不久的将来60%～70%,比较稳健合理;达到85%以上,应视为发出预警信号。

2.资产管理能力分析

由于应收账款、存货不能直接用来偿还债务,这就需要进一步分析其周转速度,以判断其变现速度、偿还能力。如果应收账款、存货变现速度慢,企业可能会出现财务危机。管理资产能力分析应该关注三点:一是存货周转率。存货周转率=(产品销售成本÷平均存货成本)×100%,存货周转率反映存货管理水平,存货周转率越低,存货的占用水平越高,流动性越差,转换为现金的速度越慢,影响企业的短期偿债能力。二是应收账款周转率。应收账款周转率=(销售收入÷平均应收账款)×100%,应收账款周转率越高,说明其回收越快。反之,则说明营运资金过多滞留在应收账款上,影响正常的周转及偿债能力。三是总资产周转率。总资产周转率=(销售收入÷平均资产总额)×100%,总资产周转率用于衡量企业运用资金赚取利润的能力,经常和盈利指标综合使用,全面评价企业的盈利能力。

3.盈利能力分析

盈利体现了企业的出发点和归宿,盈利能力主要包括产品获利能力及资产获利能力。盈利能力分析应该关注以下四点:一是销售净利率。销售净利率=净利润÷销售收入,该指标反映销售收入的收益水平,销售净利率可分为销售毛利率、销售税金率、销售成本率、销售期间费用率等指标进行分析。二是总资产报酬率。总资产报酬率=(净利润÷平均资产总额)×100%,总资产报酬率根据实际情况而定,表明企业资产的综合利用效果。该指标越低,表明资产的利用效率越差,说明企业在增加收入和节约资金等方面效果很差。三是净资产报酬率。净资产报酬率=(净利润÷平均权益)×100%,反映所有者权益的投资报酬率,具有很强的综合性。若指标过低,就是危险的信号,表明企业盈利能力严重不足。四是经营指数。经营指数=经营现金流÷净利润,该指标可直接反映企业的收益质量。

二、金融危机对我国企业财务风险的传导机制分析

全球金融危机正通过外贸、金融等途径对我国实体经济产生消极影响,其“作用点”至少体现在以下三个方面:

1.外贸出口依存度较高的行业企业首当其冲地受到了冲击

2007年,我国出口总值占GDP的比重高达37.5%,其中机械、纺织、钢铁、化工、轻工、电子等行业的出口额名列前茅。但2008年前三个季度,这些行业因国际市场需求萎缩,出口增幅急剧下降,甚至出现负增长。此前被高速增长的出口销售额所掩盖的财务风险,开始浮出水面:

(1)坏账风险。据商务部数据,2008年中国对美国出口坏账率增长了3倍左右。我国企业对外出口八成以上采用信用销售形式,欧美国家付款期一般在交货后方90天,有时长达120天～150天,拉美地区甚至长达360天。随着金融危机的蔓延,国际金容市场流动性不足,使我国企业出口形成的应收账款,发生坏账损失的可能性越来越大。

(2)汇率风险。人民币持续升值,不但给出口依存度较高的企业出口造成压力,还使企业应收账款等外币资产相对贬值。据中国人们银行数据,自2005年7月汇制改革以来,人民币对美元已累计升值了19.25%,自2008年初以来就升值了7.41%。金融危机使得未来美元对人民币继续走弱的可能性进一步加大。

(3)筹资风险。有些行业民营和外资企业居多,其中又以中小企业居多。这类企业日常经营和投资所需资金,较少来源于资本市场发行上市等直接融资渠道,更多依赖于银行信贷等间接融资。受前期紧缩货币政策以来金融危机的影响,国际国内资本市场暴跌,金融机构惜贷,企业正常融资受阻。

(4)现金流量风险。企业维持日常生产经营和偿还债务本息,需要有足够的现金流。以上财务风险的共同作用,使出口依存度较高的企业面临巨大的资金周转压力。资金链一旦断裂,企业难免陷入倒闭破产的境地。目前,在珠江三角洲、长江三角洲等地区外向型加工企业,因现金流量不足而导致关闭破产的问题已经显现。

2.资本密集型的行业企业财务费用大涨,利润空间被挤压,导致投资信心不足

资本密集型行业如钢铁、石化、汽车、施工及房地产,对信贷资金的依赖比较大,因此财务费用对其利润的影响十分重大。受前期货币政策收紧的影响,这四大行业中国有企业的财务费用,2008年1～9月同比分别增加62%、71%、65%和73%,而2007年同期增幅为39%、-6%、22%和33%。由于非国有企业债务资金成本往往更高,因此其财务费用的压力也更大。受此影响,投资者信心不足,企业固定资产投资和国内外投资者新增资本投资步伐明显放慢。据统计,2008年前三季度,新开工项目计划总投资额同比仅增长1.7%,外商投资新设立企业同比下降26.2%。

3.汽车和房地产两大行业面临消费信心下降的严峻考验,其财务风险向上下游传递

经验表明,当外部经济环境存在较大不确定性、收入增长低于预期时,消费者一般会改变家庭支出决策,并首先考虑推迟甚至取消汽车、住房等特定产品的购买计划。这已导致汽车和房地产行业连续数月的销售低迷。而汽车和房地产普遍被视为各地区的支柱产业,其对零部件制造、钢铁、建材、施工、装修、维修等上下游行业的关联度甚高,使其财务风险通过上下游转递而被放大,形成连锁反应。

三、企业财务危机防范路径

财务风险管理的基本理念是以预防与控制为主,以危机管理为辅。企业财务危机的发生与管理者危机防范意识的淡薄直接相关。为了防范财务危机的发生,企业必须牢固树立财务危机管理意识,对潜在危机应有清醒的认识和警惕,具有识别与控制各种财务危机的能力。

1.优化财务结构,适度控制财务风险

财务结构优化是企业财务稳健的关键,优化目标是综合资金成本低,财务杠杆效益高,财务风险适度。企业应当根据经营环境的变化,通过存量和变量调整的手段,不断对资本、负债、资产和投资进行结构调整,使其保持合理的比例。首先是优化资本结构,企业应在权益资本和债务资本之间保持合适的结构,负债经营的临界点是全部资金的税前利润等于负债利息。一旦超过临界点,加大负债结构比率会成为财务危机的前兆。其次是优化负债结构。负债结构性管理的重点是负债的到期结构。第三要优化资产结构。其核心指标是反映流动资产与流动负债间差额的“净营运资本”。

2.抓住现金流量生命线,确保资金流动性与安全性

企业最最基本的目标是股东财富或企业总价值最大化,该目标通过获利水平和利润指标反映出来,而这一切都是建立在现金流量这一企业生命线上的。不少企业陷入经营困难甚至破产,并非因为资不抵债,而是由于暂时的支付困难。因此,利润或是企业总价值最大化不能停留在账面盈利上,而是要以价值的可实现性和变现能力作为前提。企业应把利润和现金放在同等重要的位置,加速资金回笼和周转,提高资产变现能力,加强对应收账款的管理和催收力度,尽量减少呆帐和坏账。企业应根据现有业务来产生现金流量的情况追求相应的成长速度,同时要手持一定量的现金以满足正常运营和应付突发事件的需要。

3.注意国家政策变化,预防可能的财务风险

负债经营的企业一方面要关注国家产业政策、投资政策、金融政策、财税政策等变化,关注其对企业在投资项目、经营项目、筹借资金、经营成本等方面可能产生的负面效应;另一方面又要关注因市场格局、市场需求、供求关系等变化,使企业采购成本和市场投入增大,而引起企业成本费用和资金需求增加使财务成本上升而出现经营亏损。

4.建立财务预警指标体系,及时防范企业财务危机

企业增长周期波动理论奠定了财务危机预警的理论基础,企业财务危机的渐进性使构建财务危机预警体系成为可能。企业应该从以下几方面建立财务预警体系:一是通过对净资产收益率、销售利润率、成本费用利润率等指标的跟踪监测,及时分析预测企业盈利能力,及时减少财务危机的隐患。二是通过对流动比率、速动比率、现金比率、营运资金对流动负债比率、负债比率、权益比率,以及负债权益比率等指标的跟踪监测,分析企业的偿债能力和资本结构,及时预测企业发展的稳定性,及时发现企业财务杠杆所产生的风险。三是通过对营运资金周转率、应收账款周转率、存货周转率、固定资产周转率、所有者权益周转率和总资产周转率等指标的跟踪监测,分析监测企业的活力性,及时发现财务危机的先兆。

5.谨慎提供资产担保,减少企业损失与财务风险

企业经营者在向存在隶属关系、投资关系或业务关联单位提供资产或信誉担保时,一定要谨慎行事,对被担保的企业或项目进行全面了解并做到胸中有数,且在符合国家政策规定的前提下,方可结合本企业的情况适度提供一定期限内的担保。这是因为,这些企业是在自身不具备到期偿还债务本息能力的情况下,才向外寻求担保。这些企业一旦经营不善或者不能到期偿还债务本息时,担保人必须承担连带责任,负责偿还被担保人的债务本息,给担保企业带来不应有的损失而增加财务风险。

篇12

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2014）05-0-01

众多专家认为金融危机的源头在企业。企业负债率高高在上，泡沫经济导致投出的资金流动性极其差，造成企业偿债能力低下，银行不良资产过多，终铸成金融危机。但是透过金融危机，我们也能看到那些自有资本殷实、负债率相对较低，特别是现金流量状况良好，现金充足的企业，由于口袋有钱，不仅未被金融风暴刮倒，反而得到投资人、债权人的青睐，借此东风迅速发展。在金融风险日益加剧的今天，企业现金及现金流量的重要性更为显著。由于现金流量与企业的生存、发展、壮大息息相关，所以企业越来越关注现金流量信息。建立基于现金流量的财务预警模型可以防范财务危机。

一、财务危机形成的原因

除非天灾人祸，所有企业的财务出现危机时，就像人体得癌症一样，慢慢地蔓延发作，不及早发现，对症下药治疗，到病入膏肓时，只有宣告死亡。

一般来说，企业现金流的断流是企业发生财务危机最直接的原因，所以，必须关注企业的现金流量状况和现金流量的产生能力、产生潜力和持续能力；企业的盈利状况恶化和盈利能力不足是企业发生财务危机的根本原因，所以，必须关注企业当前的盈利能力和未来的盈利潜力、盈利的扩张能力、盈利的持续能力等；企业的资产质量低下是企业发生财务危机的潜在原因，必须关注企业的资产质量、资产规模、资产增长速度等方面；现金流出瞬间增大或脉冲不规则是企业发生现金断流风险的威胁因素，还应关注企业的资本结构、企业的经营模式、行业特征、政策因素等方面。

从微观的现金流量角度分析企业产生财务危机的原因，包括有以下几个方面：①营运资金不足引发的营运资金风险；②销售款不能及时收回引发的信用风险；③流动性不足引发的流动性风险；④投资失误引发的投资风险；⑤相关方损失引发的连带风险

二、建立基于现金流量的财务预警模型

随着更多的研究表明，根据现金流量指标来建立财务风险预警体系已被国外学术界高度认可。财务危机预警模型有很多种，为了弥补一元判定模型的缺陷，美国的Altman早在1968年对美国破产和非破产生产企业进行观察，采用了22个财务比率经过数理统计筛选建立了著名的5变量Z-score模型。

由于Z分数模型在建立时并没有充分考虑到现金流量的变动等方面的因素，因而存在一定的局限性。为此，我国学者周首华（1996）等对Z分数模型加以改进，在模型中加入现金流量这一自变量，提出了F分数模型。其对4160家公司进行了验证，其预测准确率为70%。

F分数模型公式如下：

F=-0.1774+1.1091×X1+0.1074×X2+1.9271×X3+0.0302×X4+0.4961×X5

其中：X1、X2和X4与Z分数模型中的X1、X2和X4的计算方法相同。X1=营运资本/总资产=（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产；X2=期末留存收益/期末总资产；X3=（税后净利润+折旧）/平均总负债；X4=期末股东权益/期末总负债；X5=（税后净利润+利息+折旧）/平均总资产。

X3是一个现金流量变量，是衡量企业所产生的全部现金流量可用于偿还企业债务的能力的指标。一般来讲，企业提取的折旧费用，也是企业创造的现金流入，必要示可将这部分资金用来偿还债务。X5是测定企业总资产在创造现金流量方面的能力。相对于Z计分数模型，它可以更准确地预测出来企业是否存在财务危机（其中的利息是指企业利息减去利息支出后的余额）。

该模型的企业破产临界值为：当F0.0274时，企业被预测为继续生存公司。F分数模型的数值在其临界点上下0.0775内为不确定区域，在此区域内有可能把财务危机公司预测为继续生存公司，而将继续生存公司预测为财务危机公司，因此要进一步进行分析。

相对于Z分数模型，它可以更准确地预测出企业是否存在财务危机，以了解公司财务是否进入危机。

三、针对企业现金流量的状况提出摆脱财务危机的对策

企业根据历史年份的财务数据代入F模型计算，可以提早发现企业是否面临财务失败的可能，如果此时公司管理者能够依据预警信号及时发现问题根源所在，并立即采取措施予以消除，从而改善财务状况，或许还能够避免后来的财务失败。如果企业存在财务危机的情况下，可以考虑采取以下对策：

（1）企业进行负债经营时，必须考虑企业的负债规模和偿债能力，考虑负债经营的度是企业防止发生财务危机的关键。企业财务部门在把握负债度上，首先，要注意负债经营的临界点，在达到临界点之前，加大负债将会获得更多的财务杠杆效益，一旦超过临界点，加大负债将会成为财务危机的前兆；其次，要注重筹资结构，按筹资方式不同可将筹资划分为权益融资和负债融资，这一环节上要对两者安排合适的比例，负债水平要适当，不能超过自身承受能力；再次，要合理安排债务偿还的时间和额度，力求债务偿还平稳，防止还款过于集中，造成无法支付到期债务。

（2）如果企业的经营者过分注重融资、并购，而忽视企业的核心业务开拓，那么，财务风险增加就成为必然。一般情况下，企业核心业务的正常运行是企业资金链连续的重要保证，也是企业长期持续发展的立命之本。

（3）还要注意存货的周转和应收账款的回收，企业如果存货和应收账款的数额大，一方面会影响企业的现金流量，另一方面按企业会计准则的规定，大量的存货因时间的推移而出现跌价需计提跌价准备，应收账款应计提坏账准备，这些将影响企业的经济效益。为此，企业在生产经营过程中一定要注意控制原材料和产成品的库存，促进产品的销售；规范结算秩序，加快货款回笼，加速资金周转；加大清欠力度，减少坏账损失；改善资产质量，提高资产营运能力；建立一套科学适用的资金回笼方案，防止因资金流通不畅形成财务风险。

参考文献：