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上证大宗商品ETF系统性风险压力测试系统探究基金项目：北京物资学院应用经济学研究基地商品与金融期货科技 创新平台成果 中图分类号：F832 文献标识码：A 内容摘要：本文对上证大宗商品交易型开放式指数基金（ETF）系统性风险成因做了理论和实证研究。在此基础上，文章利用蒙特卡洛模拟方法，假设2008年美国次贷危机再次爆发，测算大宗商品ETF投资者的损失，进行了大宗商品ETF系统性风险压力测试系统设计，并据此提出相应的政策建议。 关键词：大宗商品ETF 系统性风险 压力测试 从衡量波动性的波动率相关指标来看，上证大宗商品股票指数的波动率明显大于其他的指数，低成本的上证大宗商品ETF是风险承受程度较高的投资者进行波段操作的良好工具，其系统性风险也是基金业和投资者重点关注的对象。 压力测试是用来测量某些小概率事件对金融业经营或其所拥有的投资组合造成的影响的。当前，我国面临着经济下行周期的不确定性影响，从欧美金融业压力测试的实践来看，构建适合我国基金业的压力测试框架，并把压力测试方法纳入现有的基金业稳定性评估之中，具有积极意义。 研究综述 （一）大宗商品ETF系统风险影响因子 1.同业拆借市场实际利率。高丽（2010）通过结构向量自回归SVAR模型对影响中国同业拆借市场实际利率变动的几个因素进行实证分析，发现通货膨胀率CPR和实际狭义货币供给量M1的变动对实际拆借利率产生负向作用，人民币汇率FER和美国联邦基金利率FFR的变动则对其产生正向作用。 2.CPI。萧松华、伍旭（2009）研究表明PPI引导了CPI变动，其原因是生产资料价格指数、生活资料价格指数和原材料、燃料和动力价格指数都引导了CPI变动。张海波、徐慧（2009）研究表明国内生产总值GDP、货币供应量M2、人均收入INCOME、外汇储备CRB与人民币实际汇率指数FER均与居民消费价格指数CPI成正相关关系。常清等（2010）认为国际商品期货价格指数对中国消费者价格指数CPI存在价格的传导作用。 3.人民币价格指数。复旦大学金融研究院姜波克等（2010）开发的复旦人民币汇率指数RER权重为24 种货币对应的国家或地区对华贸易占中国进口和出口的比重。该篮子货币对应的对华贸易总额，占中国对外贸易总额的85.9%，具有广泛的代表性。 4.大宗商品价格指数。杨育宏（2009）认为国际大宗商品价格波动与中国物价水平、出口形势、经济增长等指标的变动具有一定程度的一致性。苏明（2009）在5%的显著性水平上，检验了中长期贷款余额的变动是大宗商品价格变动原因。罗贤东（2011）通过计算，验证了美元兑人民币名义汇率与大宗商品价格正相关，与黄金价格负相关，与原油交易价格正相关。傅长安（2009）认为国际大宗商品现货价格指数与狭义货币需求（M1）正相关，与广义货币需求（M2）负相关。 综上所述，影响上证大宗商品ETF的因子归纳为：居民物价指数CPI，生产者物价指数PPI，美国联邦基金利率FFR，人民币汇率FER，外汇储备CRB，人民币汇率实际指数NER，人民币汇率模拟指数RER，广义货币需求M2，狭义货币需求M1，黄金价格GOLD，原油价格CRUDE，上证大宗商品ETF行情ETF。 （二）金融系统性风险压力测试方法 1995年国际证券监管机构组织（IOSCO）定义压力测试是“假设市场在最不利的情形（如利率突然急升或股市突然重挫）时，分析其对资产组合的影响效果”。压力测试是一种以定量分析为主的风险分析方法和风险揭示的重要工具，从20 世纪90 年代开始，逐渐被各国金融系统应用和推广。 依据金融系统风险类别选取的不同，杨文生等（2010）将压力测试分为单因子法、多因子法和极值法；而根据金融系统压力测试模型运用的不同，吴菲（2011）将其分为三类：第一类是基于Merton模型；第二类是基于Wilson模型；第三类是基于巴塞尔新资本协议的模型。除此之外，蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟近来也是一种通过设定随机过程，反复生成时间序列，计算参数估计量和统计量，进而研究其分布特征的常用方法。 大宗商品ETF系统性风险影响因子分析 本文利用综述中大宗商品ETF的影响因子，对模型中的外生变量进行了平稳性检验，数据不平稳的，对数据取对数，再对新变量进行平稳性检验，或进行差分处理。然后采用SPSS16.0中的多元回归分析法，将大宗商品ETF系统性风险的结构影响因子和具体影响因子对被影响程度进行逐步回归。 （一）结构影响因子对被影响程度的回归分析 采用逐步回归法（Stepwise）进行分析，第一步回归分析结果表明，回归的F=78.288（Sig.=0.000），达到了显著的水平。逐步回归的回归系数与显著性系数检验结果显示狭义货币需求等10个