在逐一估计单个行业的系统性风险暴露
之后，本章使用状态空间模型估计了基于K指标方法的系统稳定性测度。表4-1是状态空间模型的参数估计。Panel A与Panel B分别为基于简单超额收益率与Jensen's alpha的超额收益率的状态空间模型估计。在这两种情形下，状态方程的自回归项参数估计值的绝对值均小于1，说明模型的参数估计均是稳定的。
表4-1 状态空间模型参数估计
图4-2与图4-3分别为使用简单超额收益率、Jensen's alpha超额收益率的系统稳定性。直观比较图4-2与图4-3的变化形态可以发现，基于K指标方法计量的系统稳定性在两种情形下的取值较为一致；相反，基于FI指标方法计量的系统稳定性取值则存在较大差异，这一定程度说明了基于FI指标方法计量的系统稳定性缺乏稳健性。
图4-2 使用简单超额收益率计量的系统稳定性
图4-3 使用Jensen's alpha超额收益率计量的系统稳定性(www.xing528.com)
表4-2对系统稳定性的估计值进行了简单描述性统计。特别考虑到，融资融券业务于2010年3月31日后正式启动，中国股票市场的交易制度出现了结构性变动，因此，表4-2对融券融券业务启动前后的系统稳定性分别进行了描述性统计。在各种情形下比较融资融券业务启动前后的系统稳定性，可以发现较为一致的特征：从均值与中位数来看，融资融券业务启动后的系统稳定性在一定程度上低于业务启动前；从标准差、最大值与最小值来看，系统稳定性在融资融券业务启动后的波动则弱于业务启动前。
表4-3对基于K指标与FI指标的系统稳定性估计进行了ADF平稳性检验：在各种情形下，系统稳定性序列均是平稳的。
表4-2 系统稳定性指标的描述性统计
续表
表4-3 系统稳定性指标的ADF平稳性检验
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