Ⅰ
无风险
[0, 20)
Ⅱ
低风险
[20, 40)
Ⅲ
中风险
[40, 60)
Ⅳ
高风险
[60, 80)
Ⅴ
极高风险
[80, 100]
—
利率风险总指数 RRI
—
波动风险 VRI
—
违约风险 DRI
—
传导风险 TRI
—
温州指数 WZI
RRI总指数仪表盘
RRI及子指数趋势
RRI 综合风险趋势
五维度子指数雷达图
月度汇总计算表
| 月份 | VRI | DRI | TRI | PRI | MRI | RRI | 风险级别 |
|---|
各县市区风险指数排名
区县风险概览
各县市区利率风险指数明细表
| 序号 | 区域 | VRI | DRI | TRI | RRI | 风险级别 |
|---|
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报告内容：风险摘要 · 波动风险(VRI) · 违约风险(DRI) · 传导风险(TRI) · 区县分布 · 共生评价 · 应用价值
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适用对象：金融监管部门 · 金融机构 · 学术研究人员
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📍 区域选择：
—
最新 WZI (%)
—
最新 dWZI (%)
—
最新 h_t
—
最新 σ_t
—
最新 VRI (0-100)
WZI 温州指数 — 日度综合年化利率（%）
2013-01-01 起
dWZI — 温州指数日环比变化
rate_t − rate_{t-1}
条件方差 h_t — GARCH(1,1) 核心输出
h_t = ω + α·ε²_{t-1} + β·h_{t-1}
σ_t 条件波动率
σ_t = √h_t
VRI 波动风险指数
σ_t Min-Max 归一化 [0, 100]
GARCH(1,1) 模型 — 条件异方差分解
// 均值方程
μ_t = 20.6342 + -0.0028278 · t ε_t = WZI_t − μ_t
// 方差方程
h_t = ω + α · ε²_{t−1} + β · h_{t−1}σ_t = √h_t
// 初始条件方差
cond_var(1) ≡ h₀ = 2.582201
⚙️ 参数调节
⚡ DRI — 违约风险指数 (Default Risk Index) · 温州市 · 剔除融资担保公司
基于日值温州指数采集数据，剔除融资担保公司，筛选温州市行政区（含14区县），限定融资期限一年期。
信用：担保方式 = "信用"；非信用：担保方式 ≠ "信用"（抵押/保证/担保/质押等）。
提供两套均值：简单平均（AVG）和融资金额加权（SUM(金额×利率)/SUM(金额)）。
信用利差 = max(0, 信用利率 − 非信用利率)。
违约概率 PD = 1 − e−s·T，T=1年。
DRI = (PD − PDmin) / (PDmax − PDmin) × 100，基于全历史PD极值Min-Max归一化。
注：PD由信用利差经指数模型转换得到，反映1年期违约概率。
信用：担保方式 = "信用"；非信用：担保方式 ≠ "信用"（抵押/保证/担保/质押等）。
提供两套均值：简单平均（AVG）和融资金额加权（SUM(金额×利率)/SUM(金额)）。
信用利差 = max(0, 信用利率 − 非信用利率)。
违约概率 PD = 1 − e−s·T，T=1年。
DRI = (PD − PDmin) / (PDmax − PDmin) × 100，基于全历史PD极值Min-Max归一化。
注：PD由信用利差经指数模型转换得到，反映1年期违约概率。
—
信用利率·简单 (%)
—
非信用利率·简单 (%)
—
利差·简单 (%)
—
PD·简单
—
DRI·简单
—
信用利率·加权 (%)
—
非信用利率·加权 (%)
—
利差·加权 (%)
—
PD·加权
—
DRI·加权
信用 vs 非信用 利率对比（实线=简单 · 虚线=加权）
信用利差趋势（实线=简单 · 虚线=加权）
PD 违约概率趋势 (1−e−s，实线=简单 · 虚线=加权)
DRI 违约风险指数 (PD Min-Max归一化，实线=简单 · 虚线=加权)
月度DRI明细（全部月份）
| 月份 | 信用(简) | 非信用(简) | 信用(权) | 非信用(权) | 利差(简) | 利差(权) | PD(简) | PD(权) | DRI(简) | DRI(权) | 信用笔 | 非信用笔 | 风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 加载中... | |||||||||||||
🏙️ 区县DRI对比 · 全部期限 · 剔除融资担保公司
各区县独立计算：全部融资期限（因单区县一年期样本过少），信用 vs 非信用，利差=max(0,信用−非信用)，PD=1−e−s，各区县PD独立Min-Max归一化得DRI。
区县DRI对比（最新月 · 简单平均）
区县DRI对比（最新月 · 融资金额加权）
区县DRI汇总表（最新月）
| 区域 | 最新月 | 信用(简) | 非信用(简) | 利差(简) | PD(简) | DRI(简) | DRI(权) | 总笔数 | 数据月数 | 风险 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 加载中... | ||||||||||
🔗 传导风险指数（TRI）— 月度 WZI 绝对变化量标准化 · 权重 20%
TRI 衡量温州指数月度间传导波动：计算温州指数年化利率的月度绝对变化量 |ΔWZI| = |WZIt − WZIt-1|。
标准化：TRI = (|ΔW| − |ΔW|min) / (|ΔW|max − |ΔW|min) × 100，基于2013-01至当前全历史极值。
7变量辅助面板：WZI、LPR、SFS社融增量、PMI制造业、ROM万得全A月收益、CPI当月同比、CSV股票市场波动率。
数据来源：WZI自有采集 + AKShare宏观数据接口（LPR/社融/PMI/CPI）+ 万得全A后复权月收益率（ROM）+ 股票市场波动率（CSV）
标准化：TRI = (|ΔW| − |ΔW|min) / (|ΔW|max − |ΔW|min) × 100，基于2013-01至当前全历史极值。
7变量辅助面板：WZI、LPR、SFS社融增量、PMI制造业、ROM万得全A月收益、CPI当月同比、CSV股票市场波动率。
数据来源：WZI自有采集 + AKShare宏观数据接口（LPR/社融/PMI/CPI）+ 万得全A后复权月收益率（ROM）+ 股票市场波动率（CSV）
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TRI传导风险指数
—
温州指数 WZI
月度WZI温州指数年化利率（2013-01 至今）
月度TRI传导风险指数（2013-01 至今）
宏观7变量辅助面板（最近月份）
| 变量 | 含义 | 最新值 | 上月值 | 来源 |
|---|---|---|---|---|
| 加载中... | ||||
宏观指标与WZI关联度（格兰杰因果）
宏观指标时序图（LPR / SFS / PMI / ROM / CPI / CSV）
VAR(1)传导预测方程 — 可调系数
WZIt+1 =
+
·WZIt
+
·LPRt
+
·SFSt(万亿)
−
·PMIt
+
·ROMt
−
·CPIt
+
·CSVt
温州各区县TRI传导风险地图
各区县最新TRI值
| 区域 | 最新月份 | 当月WZI | 上月WZI | |ΔWZI| | TRI | 传导风险级别 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 加载中... | ||||||
月度TRI明细（全部月份·基于pWZI预测）
| 月份 | 实际WZI | pWZI预测值 | |ΔpWZI| | TRI | 风险级别 |
|---|---|---|---|---|---|
| 加载中... | |||||
注：TRI = (|ΔW| − |ΔW|min) / (|ΔW|max − |ΔW|min) × 100。TRI 值域为 0-100。
温州整体TRI使用全地区归一化；各区县TRI基于各自历史|ΔWZI|范围独立归一化至0-100分。
pWZI基于VAR(1)模型预测：WZIt+1 = β₀ + β₁·WZIt + β₂·LPRt + β₃·SFSt − β₄·PMIt + β₅·ROMt − β₆·CPIt + β₇·CSVt
温州整体TRI使用全地区归一化；各区县TRI基于各自历史|ΔWZI|范围独立归一化至0-100分。
pWZI基于VAR(1)模型预测：WZIt+1 = β₀ + β₁·WZIt + β₂·LPRt + β₃·SFSt − β₄·PMIt + β₅·ROMt − β₆·CPIt + β₇·CSVt
—
PRI感知风险指数
—
MRI错配风险指数
PRI 感知风险趋势
MRI 错配风险趋势
宏观指标面板
pWZI VAR(1) 预测拟合
pWZI_TRI 传导预测
RRI计算流程 — 从数据采集到风险指数输出
1
数据采集
全市小贷/担保公司利率报送
→
2
数据清洗
异常值剔除 · 缺失插补
→
3
日度加权
分层加权 → WZI日指数
→
4
GARCH(1,1)
h_t = ω + αε²_{t-1} + βh_{t-1}
→
5
VRI计算
Min-Max归一化σ → VRI
→
6
五维聚合
VRI+DRI+TRI+PRI+MRI → RRI
→
7
预警输出
5级风险预警+区县分布
RRI权重分配（五维度加权聚合）
核心公式
// GARCH(1,1)
h_t = ω + α · ε²_{t-1} + β · h_{t-1}
σ_t = √h_t
// VRI (Min-Max归一化)
VRI_t = (σ_t − σmin) / (σmax − σmin) · 100
// RRI (加权聚合)
RRI_t = 0.30·VRI_t + 0.30·DRI_t + 0.20·TRI_t + 0.10·PRI_t + 0.10·MRI_t
h_t = ω + α · ε²_{t-1} + β · h_{t-1}
σ_t = √h_t
// VRI (Min-Max归一化)
VRI_t = (σ_t − σmin) / (σmax − σmin) · 100
// RRI (加权聚合)
RRI_t = 0.30·VRI_t + 0.30·DRI_t + 0.20·TRI_t + 0.10·PRI_t + 0.10·MRI_t
方法论概述
温州民间金融风险预警系统采用五维度风险分解框架，将综合利率风险指数（RRI）分解为五个可独立量化的子维度：
📈 VRI — 波动风险指数 (Volatility Risk Index)
方法：GARCH(1,1) 条件异方差模型
数据：温州指数（WZI）日度综合利率（2013.01—至今）
公式：h_t = ω + α·ε²_{t-1} + β·h_{t-1}，σ_t = √h_t
含义：σ_t 经 Min-Max 归一化至 [0, 100]，衡量市场利率的日内波动剧烈程度。高VRI意味着利率波动加剧、市场不安定。
数据：温州指数（WZI）日度综合利率（2013.01—至今）
公式：h_t = ω + α·ε²_{t-1} + β·h_{t-1}，σ_t = √h_t
含义：σ_t 经 Min-Max 归一化至 [0, 100]，衡量市场利率的日内波动剧烈程度。高VRI意味着利率波动加剧、市场不安定。
⚡ DRI — 违约风险指数 (Default Risk Index)
方法：信用利差模型（有担保 vs 无担保利率差）
数据：分担保方式的月度加权平均利率
含义：信用利差扩大意味着市场对违约风险的定价上升。DRI经Min-Max归一化后反映违约风险的相对水平。
数据：分担保方式的月度加权平均利率
含义：信用利差扩大意味着市场对违约风险的定价上升。DRI经Min-Max归一化后反映违约风险的相对水平。
🔗 TRI — 传导风险指数 (Transmission Risk Index)
方法：VAR(1) 向量自回归模型 + Min-Max归一化
数据：WZI + LPR + SFS + PMI + ROM + CPI + CSV
含义：预测WZI变动幅度经归一化后衡量宏观变量对民间利率的系统性传导压力。
数据：WZI + LPR + SFS + PMI + ROM + CPI + CSV
含义：预测WZI变动幅度经归一化后衡量宏观变量对民间利率的系统性传导压力。
🧭 PRI — 感知风险指数 (Perception Risk Index)
方法：基于市场参与者问卷调查的预期偏差量化
数据：季度市场感知调查（利率预期、资金可得性、风险态度）
含义：市场参与者对未来利率走势的悲观/乐观程度，反映预期层面的风险。
数据：季度市场感知调查（利率预期、资金可得性、风险态度）
含义：市场参与者对未来利率走势的悲观/乐观程度，反映预期层面的风险。
📐 MRI — 错配风险指数 (Mismatch Risk Index)
方法：期限错配 + 金额错配综合评分
数据：借贷期限分布 + 融资金额分布
含义：短借长用、大额集中等结构性错配程度。高MRI意味着市场结构脆弱。
数据：借贷期限分布 + 融资金额分布
含义：短借长用、大额集中等结构性错配程度。高MRI意味着市场结构脆弱。
参考文献
• Bollerslev, T. (1986). "Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity." Journal of Econometrics, 31(3), 307-327.
• Sims, C.A. (1980). "Macroeconomics and Reality." Econometrica, 48(1), 1-48.
• 温州指数编制委员会 (2013). 《温州民间融资综合利率指数编制方案》