江 婕， 王正位

系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標的測算與評價*

江 婕， 王正位

對系統(tǒng)性市場風(fēng)險進行監(jiān)管的一大難點是選擇恰當(dāng)?shù)娘L(fēng)險度量工具。對基于股票市場數(shù)據(jù)的五種常用系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標(β系數(shù)、VaR、ES、CoVaR、MES)進行歸納和特性比較，并以中國上市金融機構(gòu)在2008年金融危機期間的市值損失表現(xiàn)為研究對象，檢驗這五種度量指標對系統(tǒng)性資本化不足的風(fēng)險測度效果。結(jié)果表明：五種市場風(fēng)險度量指標都有一定的解釋能力，但是CoVaR的解釋和測度效果最好，ES和VaR次之，β系數(shù)和MES最次。這一結(jié)論有助于對系統(tǒng)性市場風(fēng)險管理工具的選擇。

系統(tǒng)性市場風(fēng)險； 測度指標； CoVaR

引 言

2008年席卷全球的金融危機爆發(fā)之后，加強宏觀審慎監(jiān)管已經(jīng)成為各國金融監(jiān)管改革的共同趨勢。宏觀審慎監(jiān)管的目標是限制整個金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險，以避免金融體系風(fēng)險的溢出效應(yīng)，盡可能降低金融不穩(wěn)定所造成的宏觀經(jīng)濟損失。雖然對系統(tǒng)性風(fēng)險的監(jiān)測和防范一直是金融監(jiān)管存在的理論基石，但直到2010年底巴塞爾協(xié)議Ⅲ誕生之前，具體的監(jiān)管框架設(shè)計(例如巴塞爾協(xié)議Ⅰ和Ⅱ)一直主要關(guān)注微觀審慎監(jiān)管，即對單個金融機構(gòu)的信用風(fēng)險、市場風(fēng)險和操作風(fēng)險等進行分離監(jiān)管，隱含的邏輯是只要單個金融機構(gòu)是穩(wěn)健的，則整個金融系統(tǒng)就不會出現(xiàn)問題(Lehar, 2005; Brunnermeier et al., 2009)。實踐表明，這一監(jiān)管理念以及具體監(jiān)管框架是有缺陷的——盡管在正常市況下單個機構(gòu)的個體風(fēng)險得到了恰當(dāng)?shù)奶幹茫墙鹑跈C構(gòu)之間的相互關(guān)聯(lián)性和共同的風(fēng)險暴露沒有得到足夠的重視甚至是完全脫離監(jiān)管的，所以系統(tǒng)性風(fēng)險仍然保留了下來，在某些情況下導(dǎo)致金融體系非常脆弱，很容易受到宏觀經(jīng)濟沖擊的侵害，甚至引起經(jīng)濟危機的爆發(fā)。

金融危機后，宏觀審慎監(jiān)管框架中新增了不少針對系統(tǒng)性風(fēng)險的監(jiān)控政策，例如最低監(jiān)管資本要求、流動性要求、系統(tǒng)重要性銀行的資本追加等措施。這些風(fēng)險監(jiān)控工具最終都要求落實在單個金融機構(gòu)層面，因此對單個金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險的衡量顯得尤為重要。VaR方法一直是金融機構(gòu)的主流風(fēng)險測量方法，它能夠衡量金融機構(gòu)內(nèi)部不同種類資產(chǎn)的風(fēng)險大小，但作為風(fēng)險監(jiān)管工具是不足夠的。雖然VaR值測量法的弊端眾所周知，但是監(jiān)管部門仍一直沿用，這主要是因為大部分理論分析推導(dǎo)出來的風(fēng)險測量方法往往建立在完美市場一般均衡模型的基礎(chǔ)上，與真實的監(jiān)管環(huán)境(不完全市場、存在道德風(fēng)險和信息不對稱)有很大差距，導(dǎo)致理論構(gòu)建的測度方法與實際需要之間存在很大差距。近年來，金融理論的發(fā)展提出了一些新的關(guān)于單個金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的度量方法，問題是，這些方法是否、以及在多大程度上能夠捕捉系統(tǒng)性風(fēng)險呢？

依據(jù)模型所使用的數(shù)據(jù)來源，系統(tǒng)性風(fēng)險度量方法可以概括為兩大類：一是基于會計資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)；二是基于金融市場數(shù)據(jù)，包括股票市場數(shù)據(jù)、債券和衍生品市場數(shù)據(jù)?；跁嬞Y產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)的模型主要包括綜合指數(shù)法、早期預(yù)警技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)模型法。這類模型的優(yōu)點是模型較為簡單、經(jīng)濟含義明顯，缺點是指標選擇有一定的主觀性、對專家智慧的依賴程度較高，采用的歷史數(shù)據(jù)不具有前瞻性?；诮鹑谑袌鰯?shù)據(jù)的模型主要圍繞市場風(fēng)險和信用風(fēng)險展開。其中，基于債券和衍生品市場數(shù)據(jù)的模型主要通過對金融工具定價時隱含的違約概率逆向提取來預(yù)測市場風(fēng)險和信用風(fēng)險；基于股票市場數(shù)據(jù)的模型主要是在險價值(Value-at-Risk, VaR)方法及其各種變形(Gray & Jobst，2009；朱元倩和苗雨峰，2012；FSB, IMF & BIS，2009)。鑒于我國主要的金融機構(gòu)目前都已上市，市場流動性較好，數(shù)據(jù)即時可得，而債券和衍生品市場發(fā)展相對較為薄弱，因此，本文試圖通過對基于股票市場數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標進行實證研究，分析這些指標捕捉系統(tǒng)性風(fēng)險的能力，為監(jiān)管政策工具的選擇提供參考。

雖然系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標各有差異，但關(guān)于系統(tǒng)性風(fēng)險，有兩個被經(jīng)濟學(xué)家和監(jiān)管者普遍認可的觀點：首先，對金融機構(gòu)進行監(jiān)管的主要理由是金融機構(gòu)的失敗會帶來負外部性，溢出到經(jīng)濟其他部門；其次，如果金融機構(gòu)的負外部性未能加以內(nèi)部化，則會通過杠桿以及金融業(yè)務(wù)和金融交易方面的羊群行為放大成為額外風(fēng)險(De Bandt & Hartmann，2000；Brunnermeier，2009)?；谝陨蟽牲c，對系統(tǒng)性風(fēng)險進行監(jiān)管的關(guān)鍵步驟是對負外部性的恰當(dāng)建模。在既有文獻中，例如羅榭與梯若爾(Rochet & Tirole，1996)，阿查里雅與尤如爾梅澤(Acharya & Yorulmazer，2007)，布蘭納梅爾與佩德森(Brunnermeier & Pedersen，2009)，阿查里雅等(Acharya et al.，2010)等，負外部性常常被假定為金融行業(yè)的總資本化不足(capital shortfall)。股票價格反映了市場對未來累計收益的預(yù)期。金融機構(gòu)的巨額市值損失，意味著市場認識到金融機構(gòu)的資產(chǎn)由于種種原因(市場風(fēng)險、信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險、操作風(fēng)險、法律風(fēng)險等)已經(jīng)或即將遭受巨大虧損，使得金融體系的職能(如資產(chǎn)評估、信貸配置、支付職能等)受到損害，從而給經(jīng)濟的其他部門帶來沖擊。這也是本文選擇以基于股票市場數(shù)據(jù)的系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標為主要研究對象的另一依據(jù)。

本文結(jié)構(gòu)安排如下：第一部分歸納基于股票市場數(shù)據(jù)的5種常用系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標，并對其經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的特性進行了比較；第二部分對這5種風(fēng)險度量指標的實證測算方法和樣本數(shù)據(jù)選擇進行說明；第三部分是實證結(jié)果，包括各指標的估計結(jié)果及其對市值損失的風(fēng)險測算效果分析；第四部分是結(jié)論。

一、系統(tǒng)性市場風(fēng)險的度量指標

(一)度量指標概述

1.β系數(shù)

2.在險價值(Value-at-Risk)

在險價值(Value-at-Risk，簡稱VaR)方法自20世紀90年代早期提出后，在金融機構(gòu)得到了廣泛運用，已經(jīng)成為風(fēng)險管理的國際標準。

VaR的定義為“資產(chǎn)(組合)在一定的持有期(Holding Period)，一定的置信水平(Confidence Level)1-α下可能的最大損失”。在實踐中，α通常被設(shè)定為1%或5%。例如，如果α=5%，則VaR是在95%置信度下金融機構(gòu)面臨的最大損失。因此，VaR=-qα，其中qα是金融機構(gòu)收益率R的α分位數(shù)：

VaR方法有很多優(yōu)點，但也有其局限性。首先，VaR是一個非一致風(fēng)險測度，不滿足次可加性的要求。其次，對尾部風(fēng)險的估計不足，VaR無法反映處于分位點下方的尾部損失，而在危機爆發(fā)時，尾部損失才是關(guān)注的焦點。最后，VaR忽略了金融機構(gòu)之間的互相聯(lián)系和影響，無法捕捉金融機構(gòu)之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)。針對這些缺陷和不足，學(xué)者們開發(fā)了一些VaR的變種，包括預(yù)期資本不足(Expected Shortfall，即ES)和條件風(fēng)險價值(Conditional Value at Risk, 即CoVaR)等。

3.預(yù)期資本不足(ES)

ES是基于極值理論的一種風(fēng)險度量工具，自1997年亞洲金融危機后逐漸成為人們關(guān)注的熱點。ES的定義是在正常市場條件和一定的置信水平下，給定時間段內(nèi)超出VaR值損失的條件期望值，即最糟的α概率下可能發(fā)生損失的均值。ES考察尾部損失的均值而非單一分位點。ES的模型如下：

阿特茲納等(Artzner et al.，1999)，阿瑟比、挪迪歐和西爾托里(Acerbi，Nordio & Sirtori，2001)，阿瑟比與塔什(Acerbi & Tasche,2002)，亞麥與尤芝(Yamai & Yoshiba,2005)等證明了在方法論上，ES優(yōu)于VaR，并且滿足連續(xù)函數(shù)條件下的次可加性，從而滿足風(fēng)險計量的一致性要求。Acharya等 (2010)指出，ES比VaR更穩(wěn)健，因為VaR不能捕捉極端(例如低于1%或5%分位數(shù))情形的負收益。ES和VaR結(jié)合在一起，現(xiàn)在已經(jīng)成為度量在發(fā)生極端情況時金融機構(gòu)所面臨風(fēng)險的標準工具。

4.條件風(fēng)險價值(CoVaR)

其中，1-α為置信水平。CoVaR本質(zhì)上是條件概率分布的分位數(shù)，代表了金融資產(chǎn)i對j的風(fēng)險溢出效應(yīng)，包含了無條件在險價值和溢出風(fēng)險價值。溢出風(fēng)險價值定義為CoVaR與無條件VaR的差值：

如果取i為金融市場的系統(tǒng)風(fēng)險，則衡量了單個機構(gòu)對整個系統(tǒng)風(fēng)險的貢獻程度。

5.邊際預(yù)期不足(Marginal Expected Shortfall,MES)

Acharya等(2010)在ES的基礎(chǔ)上提出了邊際預(yù)期不足(Marginal Expected Shortfall, MES)模型。對于一個包含n個機構(gòu)的組合，系統(tǒng)預(yù)期不足(Systemic Expected Shortfall, SES)被定義為：

其中，yi代表第i個機構(gòu)在組合中的權(quán)重，代表第i個機構(gòu)的收益率。

組合中第i個機構(gòu)對SES的貢獻程度被定義為MES：

Acharya等(2010)構(gòu)建了一個簡單的理論模型，證明如果監(jiān)管者基于SES對金融機構(gòu)征稅，將有助于降低金融機構(gòu)承擔(dān)風(fēng)險的動機，從而減少它們的違約引起的外部性。

(二)度量指標的比較

從以上各風(fēng)險度量指標的定義可以看出，5個變量都衡量的是市場風(fēng)險，但是從經(jīng)濟學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的角度來看，其側(cè)重點是不一樣的。β衡量的是單個資產(chǎn)預(yù)期收益率和市場預(yù)期收益率之間的一致性，所側(cè)重的是預(yù)期收益率整體分布。但是，沒有理由假設(shè)個體資產(chǎn)和市場之間的相關(guān)度在整體分布都保持一致，尤其是在極端分布的時候。因此后面的幾種度量方法都拋棄了整體分布的一致性，轉(zhuǎn)而研究極端分布的情況。所不同的是：VaR強調(diào)的是極端分布的分位點，而ES則更進一步強調(diào)的是極端分布的均值。不過，盡管VaR和ES都指出了極端分布在風(fēng)險中的重要性，但二者畢竟基于單個資產(chǎn)的分布狀態(tài)，忽略了“系統(tǒng)性”的重要作用。因此CoVaR和MES從經(jīng)濟意義上來說又更進一步，在變量定義中重新引進了系統(tǒng)的重要性。

二、實證測度方法與樣本數(shù)據(jù)說明

(一)實證測度方法

在前部分的討論中，我們給出了系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標的理論定義，但是在實際操作過程中，無法觀測到資產(chǎn)的實際分布狀態(tài)。因此在實際操作中還需要借助一些技術(shù)手段進行測度。

1.β的測度

對β系數(shù)進行估計的基礎(chǔ)是CAPM模型，即ri=rf+β(rM-rf)。如果假設(shè)每個收益率的觀測是總體收益率分布的一次抽樣，那么就可以借助資產(chǎn)的日收益率對市場日收益率進行線性回歸：

2.VaR的測度

3.ES的測度

4.CoVaR的測度

CoVaR的測度方法有三種：基于極端事件的動態(tài)二階矩法、基于歷史收益率的bootstrapping模擬法和分位點回歸法。在國內(nèi)，葉五一等(2008)、高國華等(2011)、周天蕓等(2012)曾用不同方法對CoVaR進行估計。Adrian和Brunnermeier(2011)指出分位點回歸是計算CoVaR的特別有效的估計。因此本文使用分位點回歸(Quantile Regression)的方法來計算CoVaR，利用市場收益估計資產(chǎn)i的5%分位點回歸估計值可以表示如下：

5.MES的測度

(二)樣本數(shù)據(jù)說明

盡管自中國金融系統(tǒng)建立以來尚未爆發(fā)顯性的系統(tǒng)性金融機構(gòu)危機，但2008年的金融危機無疑為從市場表現(xiàn)度量各金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險提供了“自然實驗窗口”。也就是說，如果各種金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險測量指標真的有警示功能，那么我們預(yù)期：從截面數(shù)據(jù)上來看，由指標測算出的風(fēng)險越大的金融機構(gòu)，則其在金融危機期間的市值損失應(yīng)該更多?；谶@種想法，我們就可以利用2008年的金融危機窗口評估各種風(fēng)險度量指標的優(yōu)劣。

一般認為，由美國次貸危機引發(fā)的金融危機在2008年6月開始傳導(dǎo)至中國，因此本文以2008年6月1日起之后的半年作為中國金融危機影響最深的時間段，并以此時間段計算各金融機構(gòu)的市值損失，視為實現(xiàn)的系統(tǒng)性預(yù)期資本化不足(Realized SES)。由于風(fēng)險度量指標的測算需要使用提前半年的數(shù)據(jù)，因此，本文選擇的樣本為在2007年12月31日前已上市的金融機構(gòu)，共28家。其中，商業(yè)銀行14家，保險公司4家，證券和信托公司10家。表1列出了各金融機構(gòu)在此期間的市值損失。

表1 各金融機構(gòu)在2008年6月1日— 2008年11月30日期間的市值損失

三、實證結(jié)果

(一)度量指標的估計和相關(guān)性分析

1.度量指標的估計結(jié)果

利用前文所述的實證測度方法，本文對金融危機傳導(dǎo)至中國前半年的時間區(qū)間(即2007年12月1日—2008年5月31日)內(nèi)各系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標進行了測算。表2列出了這些指標的計算結(jié)果。

表2 各金融機構(gòu)2007年12月1日— 2008年5月31日系統(tǒng)性風(fēng)險測度結(jié)果

注：為了直觀理解之便，VaR、ES、CoVaR、MES都采用了正數(shù)進行表述，因此按照定義，其數(shù)值越大表明其風(fēng)險越大，下同。

2.度量指標的相關(guān)性

在測算完各金融機構(gòu)的風(fēng)險測度的基礎(chǔ)上，一個很自然的問題是表中的各種指標之間的相關(guān)性如何，即：盡管各項指標背后的經(jīng)濟原理不同，但它們同樣都度量了金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險，如果不同的投資者(或監(jiān)管者)根據(jù)自身偏好選取了不同的指標，那么它們之間會不會出現(xiàn)較大的背離？基于這一想法，我們首先檢驗了各變量之間的相關(guān)性系數(shù)(如表3所示)。由表3可以看到，MES和CoVaR之間的相關(guān)性最小，但相關(guān)系數(shù)也達到了0.49，且在1%的統(tǒng)計水平下顯著；VaR和ES之間的相關(guān)性更是高達0.97。這些統(tǒng)計數(shù)據(jù)說明我們選取的各種風(fēng)險測度的指標之間并沒有出現(xiàn)較大的背離，也就是這些指標盡管背后的原理有一定的差異，但從實際數(shù)據(jù)來看，它們之間還是呈現(xiàn)出了較大的一致性。

表3 各風(fēng)險測度指標之間相關(guān)性系數(shù)表

注：上標***表示在1%的水平下顯著。

(二)度量指標的風(fēng)險測度效果比較

在前文基礎(chǔ)工作之后，我們就可以比較這5個指標的風(fēng)險測度擬合效果。從圖1可以看到，5個指標都和金融危機期間金融機構(gòu)的市值損失呈現(xiàn)出正向關(guān)系。說明這幾個指標在不同程度上都有一定的風(fēng)險測度價值，尤其值得關(guān)注的是VaR、ES、CoVaR、MES 4個指標。從圖中可以看到，由于變量的定義方式以及中國股票市場中的漲停板限制，VaR、ES、MES的極值都大致被鎖定在10%以內(nèi)，但是由于CoVaR的測度中采用了回歸方法進行估計，其極值可以超越10%，因此從這一點上來說，CoVaR比VaR、ES、MES有更多的信息。

圖1 各指標與金融危機期間市值損失的散點圖

被解釋變量:各金融機構(gòu)在2008年6月1日—2008年11月30日期間的市值損失截距項0.342***(5.59)0.306***(5.61)0.221***(2.94)0.223***(3.58)0.316***(3.32)β0.116**(2.34)VaR2.459*(3.33)ES3.180*(3.51)CoVaR2.850*(4.24)MES2.404*(1.76)N2828282828R20.1740.2990.3220.4090.107Adj-R20.1420.2720.2960.3860.072

注：括號中為變量t值，上標*、**、***、分別表示在10%、5%、1%的統(tǒng)計水平下顯著。

表4給出了各指標和市值損失之間的回歸檢驗。從結(jié)果可以看到，5個回歸模型都至少在10%的統(tǒng)計水平下顯著*單變量回歸中，模型F值的顯著性和單變量t值的顯著性是一致的。。說明以往文獻所定義的5種市場風(fēng)險度量指標對金融機構(gòu)的市場風(fēng)險都有一定的解釋能力，變量有其真正的經(jīng)濟含義。

從變量的解釋能力來看，5個指標中，CoVaR的解釋能力最高，模型的R方達到40.9%?？紤]到這僅僅是單變量回歸的結(jié)果，模型的R方很高表明CoVaR的確表現(xiàn)出了優(yōu)異的風(fēng)險測度擬合能力。該結(jié)果說明：盡管5個指標都能衡量中國上市金融機構(gòu)的市場風(fēng)險，但是從“金融危機”這種極端風(fēng)險的角度來說，CoVaR還是具有更優(yōu)的風(fēng)險測度能力。

此外，風(fēng)險測度功能稍次的變量是ES和VaR。ES的解釋力度比VaR稍強，這也印證了ES比VaR更穩(wěn)健的觀點。因為VaR不能捕捉極端情形的負收益。

最后，β和MES的風(fēng)險測度力度稍差，其中MES的風(fēng)險測度能力最差，這一結(jié)果和Acharya等(2010)的結(jié)果大相徑庭。Acharya等(2011)指出，MES在系統(tǒng)性市場風(fēng)險的測度中具有更好的解釋能力，但是從本文的實證結(jié)果來看，該結(jié)果是最差的。究其原因，可能是我國的市場中存在漲跌停的限制，這種限制導(dǎo)致我們在測算MES的時候可能會存在偏差。

四、結(jié) 論

加強宏觀審慎監(jiān)管已經(jīng)成為各國金融監(jiān)管改革的共同趨勢，為避免金融體系風(fēng)險的溢出效應(yīng)給整體宏觀金融體系帶來的沖擊，對金融機構(gòu)的風(fēng)險監(jiān)測與識別則構(gòu)成了宏觀審慎監(jiān)管的重要內(nèi)容。以往的文獻已經(jīng)在金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的度量上構(gòu)建了一系列指標，但是尚未回答這些指標孰優(yōu)孰劣的問題。

本文以2008年金融危機時期的中國上市金融機構(gòu)市值損失(負外部性的替代指標)為樣本，對基于股票市場數(shù)據(jù)的5種常用系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標進行了測算和效果比較。實證研究發(fā)現(xiàn)，CoVaR是最好的系統(tǒng)性市場風(fēng)險度量指標，ES和VaR次之，β和MES最差。這一結(jié)果與基于各風(fēng)險度量指標的經(jīng)濟含義和統(tǒng)計特性的預(yù)期效果基本符合。

本文的研究結(jié)果具有一定的政策意義與實踐價值。首先，對于監(jiān)管部門來說，本文的結(jié)果表明，使用CoVar對金融機構(gòu)進行風(fēng)險評估，有助于監(jiān)管部門更準確地監(jiān)測單個金融機構(gòu)的系統(tǒng)性市場風(fēng)險，進而未雨綢繆。其次，本文的結(jié)果還有助于金融機構(gòu)進行內(nèi)部風(fēng)險管理。國內(nèi)的金融機構(gòu)在內(nèi)部風(fēng)險控制方面還遠遠落后于國際水平，其中一個重要的原因在于，很難找到一個合適的風(fēng)險度量指標體系。本文的結(jié)果表明，CoVaR在金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險測度方面具有良好的解釋能力，應(yīng)當(dāng)被納入金融機構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險控制的指標體系當(dāng)中。第三，本文的結(jié)果對于普通投資者進行風(fēng)險評估與管理也有一定的參考價值，可以幫助投資者梳理自己所投資產(chǎn)品的系統(tǒng)性市場風(fēng)險。因此可以預(yù)期，在不久的將來，CoVaR有可能逐漸取代VaR成為新的、主流的風(fēng)險管理工具和監(jiān)管政策工具。

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附：金融機構(gòu)IPO日期表

數(shù)據(jù)來源：同花順iFinD

【責(zé)任編輯：許玉蘭；責(zé)任校對：許玉蘭，楊海文】

2015—04—20

中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目“外部沖擊與內(nèi)部傳染：我國金融系統(tǒng)性風(fēng)險研究”(2012WYB36)

江 婕，北京師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(xué)院講師(北京 100875); 王正位，清華大學(xué)五道口金融學(xué)院助理教授(北京100084)。

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