国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

資本監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管能降低中國商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)嗎?

2021-09-03 20:06劉志洋馬亞娜

劉志洋 馬亞娜

摘 要:在使用條件在險(xiǎn)價(jià)值(ΔCoVaR)計(jì)算中國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度基礎(chǔ)上,運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)和PageRank算法測(cè)度每家商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,并研究資本監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的影響。結(jié)果表明:第一,資本充足率、杠桿率和流動(dòng)性覆蓋率有助于降低商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn);第二,資本充足率與流動(dòng)性覆蓋率、杠桿率與流動(dòng)性覆蓋率在同一監(jiān)管框架下發(fā)揮了降低傳染風(fēng)險(xiǎn)的作用;第三,資本充足率與流動(dòng)性覆蓋率、杠桿率與流動(dòng)性覆蓋率的運(yùn)用表現(xiàn)出較差的協(xié)同效應(yīng)。中國金融監(jiān)管當(dāng)局需要開發(fā)償付能力監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管的協(xié)同機(jī)制。

關(guān)鍵詞: 資本監(jiān)管;杠桿率;流動(dòng)性覆蓋率;傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重

中圖分類號(hào):F832.33 ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A ? ?文章編號(hào):1003-7217(2021)04-0031-08

一、引 言

2008年爆發(fā)于美國的金融危機(jī)以及隨后的歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)真正使全球金融監(jiān)管當(dāng)局意識(shí)到金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)度在擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)方面所起到的放大作用。雖然從理論上講,關(guān)聯(lián)度有助于在金融體系內(nèi)有效地分擔(dān)風(fēng)險(xiǎn),然而一旦金融體系面臨沖擊,沖擊也會(huì)沿著關(guān)聯(lián)度迅速擴(kuò)散[1]。沖擊所引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)威脅了金融體系的穩(wěn)定。金融監(jiān)管當(dāng)局意識(shí)到,單家金融機(jī)構(gòu)爆發(fā)的微觀層面的負(fù)面事件所產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)迅速傳染至其他金融機(jī)構(gòu)。這種傳染機(jī)制包括道德風(fēng)險(xiǎn)、存款擠兌、資產(chǎn)價(jià)格下跌導(dǎo)致的抵押品不足等[2]。為了有效地抵御系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),加強(qiáng)對(duì)銀行業(yè)的監(jiān)管勢(shì)在必行。

為了管理系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),巴塞爾委員會(huì)發(fā)布了Basel Ⅲ,其核心思想就是通過加強(qiáng)償付能力監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管兩個(gè)維度來增加金融機(jī)構(gòu)的損失吸收能力和抵御沖擊的能力。金融體系之間錯(cuò)綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)度使得沖擊很容易在金融機(jī)構(gòu)之間擴(kuò)散,因此從某種意義來講,Basel Ⅲ提出了以償付能力監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管為核心工具的審慎監(jiān)管理念的主要目的就是增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)的抗傳染沖擊能力。沖擊是不可避免的,傳染也不可避免,但監(jiān)管當(dāng)局可以要求金融機(jī)構(gòu)增加抵御沖擊和傳染的能力,這也是Basel Ⅲ的初衷。

中國銀監(jiān)會(huì)積極推動(dòng)Basel Ⅲ的實(shí)施。在2010年發(fā)布Basel Ⅲ之后,2012年6月初,《商業(yè)銀行資本管理辦法》即 “中國版Basel Ⅲ”發(fā)布,標(biāo)準(zhǔn)比巴塞爾委員會(huì)發(fā)布的Basel Ⅲ更為嚴(yán)格。之后,2013年,中國銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法(試行)》,2015年中國銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性覆蓋率信息披露辦法》和《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法(修訂)》,2018年發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》要求商業(yè)銀行披露流動(dòng)性覆蓋率、流動(dòng)性比率和杠桿率等數(shù)據(jù)??傮w而言,中國銀監(jiān)會(huì)要求商業(yè)銀行持有更多的資本,并對(duì)杠桿率進(jìn)行限制,同時(shí)要求商業(yè)銀行持有足夠的流動(dòng)性儲(chǔ)備。在Basel Ⅲ評(píng)估系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的指標(biāo)中,關(guān)聯(lián)度占據(jù)重要位置,而之所以關(guān)注關(guān)聯(lián)度就是因?yàn)槠鋾?huì)引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)。傳染風(fēng)險(xiǎn)是引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要機(jī)制,但每家商業(yè)銀行引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的能力不盡相同,即每家商業(yè)銀行在銀行體系中傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重并不是一樣的。實(shí)施Basel Ⅲ的目的是增加金融機(jī)構(gòu)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力,因此我們不禁要問,實(shí)施Basel Ⅲ是否有助于降低銀行業(yè)的傳染風(fēng)險(xiǎn)?解答這個(gè)問題,有助于中國銀行業(yè)進(jìn)一步推進(jìn)Basel Ⅲ的實(shí)施,為管理系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)提供重要參考。

二、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)會(huì)引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。對(duì)于傳染風(fēng)險(xiǎn)的研究,大多數(shù)學(xué)者均建立在Eisenberg和Noe(2001)基礎(chǔ)之上[3-5]。然而對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)的研究,學(xué)者們得出了一些不同的結(jié)論。一些學(xué)者認(rèn)為,金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)非常低[6]?;阢y行間融資融券數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果也表明銀行間傳染風(fēng)險(xiǎn)較低[7,8]。由于銀行間融資融券業(yè)務(wù)在銀行業(yè)務(wù)中占比較低,因此可能存在低估商業(yè)銀行之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)的可能性。

更多的學(xué)者認(rèn)為,金融機(jī)構(gòu)由共同風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露導(dǎo)致的傳染風(fēng)險(xiǎn)非常高。正如對(duì)于傳染風(fēng)險(xiǎn)的研究,區(qū)分實(shí)現(xiàn)損失(Realized Loss)和期望損失(Expected Loss)會(huì)得出不同的結(jié)論[9]。DebtRank模型結(jié)合Eisenberg和Noe(2001)的思想[3],其特點(diǎn)是依賴金融機(jī)構(gòu)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),評(píng)估一家金融機(jī)構(gòu)與其他金融機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性[10]。Diebold和Yilmaz(2014)構(gòu)建了金融體系網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),研究了金融體系方差的傳染效應(yīng)(Variance Spillover)[11]。其實(shí),金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)的大小與違約損失率和估值方法有很大關(guān)系[12]。一般來講,如果僅僅關(guān)注實(shí)現(xiàn)了的損失,銀行間的傳染風(fēng)險(xiǎn)會(huì)非常低,即使假設(shè)違約損失率為100%。然而,一旦采用了期望損失的概念,銀行間的傳染風(fēng)險(xiǎn)會(huì)非常高。

在2008年金融危機(jī)爆發(fā)前,對(duì)金融機(jī)構(gòu)之間傳染風(fēng)險(xiǎn)的研究往往集中于銀行間無抵押貸款,而金融危機(jī)爆發(fā)后,大量實(shí)證分析關(guān)注金融機(jī)構(gòu)之間簽訂的各種類型的合約,比如債務(wù)合約、衍生品合約等[13-17]。在有關(guān)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析中,高精度數(shù)據(jù)非常必要[18]。然而,在這種情況下,數(shù)據(jù)要么是碎片化的,要么是高度匯總的。面對(duì)這種數(shù)據(jù)困境,Anand 等(2017)僅僅使用了監(jiān)管當(dāng)局的數(shù)據(jù),分析了歐盟、巴西、加拿大、丹麥、德國、匈牙利、意大利、墨西哥、荷蘭、英國和美國由不同類型金融工具(銀行間貸款、支付、回購、外匯、衍生品、股權(quán)持有等)所構(gòu)成的交易網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而研究傳染風(fēng)險(xiǎn)[13]。

金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)之所以產(chǎn)生是因?yàn)楦鱾€(gè)金融機(jī)構(gòu)所持有的金融工具造成的間接風(fēng)險(xiǎn)敞口。Aldasoro和Alves(2016)根據(jù)監(jiān)管當(dāng)局提供的數(shù)據(jù),分析了歐洲大型銀行之間表外業(yè)務(wù)所導(dǎo)致的共同風(fēng)險(xiǎn)敞口[14]。Berndsen 等(2018)通過研究哥倫比亞大型支付系統(tǒng)、主權(quán)債務(wù)清算系統(tǒng)、外匯現(xiàn)貨交易系統(tǒng)研究金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn),結(jié)論表明哥倫比亞金融機(jī)構(gòu)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)果是多元網(wǎng)絡(luò)結(jié)果,因此傳染風(fēng)險(xiǎn)非常高[15]。

使用信用違約互換(CDS)數(shù)據(jù)也可以研究金融機(jī)構(gòu)之間的傳染風(fēng)險(xiǎn)[16,17]。Halaj等(2018)研究2012年3月希臘主權(quán)債務(wù)危機(jī)對(duì)CDS市場(chǎng)的影響,結(jié)論表明,雖然金融市場(chǎng)已經(jīng)對(duì)希臘違約存在預(yù)期,但其影響也改變了金融機(jī)構(gòu)之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)[19]。在傳染風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的原因的研究方面, Ahnert和Georg(2018)關(guān)注信息對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)的影響,發(fā)現(xiàn)一家銀行的壞信息對(duì)其他銀行是有價(jià)值的,會(huì)觸發(fā)信息傳染,進(jìn)而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)[20]。Ramos-Francia和Garcia-Verdu(2018)發(fā)現(xiàn)傳染風(fēng)險(xiǎn)能夠通過風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道進(jìn)行[21]。Martinez 和Tsomocos(2018)使用DSGE模型,分析違約傳染和流動(dòng)性沖擊對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的影響,認(rèn)為流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和違約應(yīng)該放在一個(gè)框架下研究[22]。

中國金融體系傳染風(fēng)險(xiǎn)巨大。李方方等(2020)從傳染風(fēng)險(xiǎn)視角提出了系統(tǒng)重要性政府的概念[23]。中國銀行業(yè)仍舊存在巨大的傳染風(fēng)險(xiǎn)。李宗怡和李玉海(2005)模擬分析2003年底我國17家商業(yè)銀行之間的傳染風(fēng)險(xiǎn),結(jié)論表明我國銀行業(yè)爆發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的概率很低[24]。馬君潞等(2007)模擬130家商業(yè)銀行的雙邊風(fēng)險(xiǎn)敞口,研究表明中國銀行和中國建設(shè)銀行具有較高的風(fēng)險(xiǎn)傳染性,傳染風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā),城市商業(yè)銀行會(huì)大量倒閉[25]。隨著2008年金融危機(jī)爆發(fā),更多的學(xué)者從系統(tǒng)重要性視角分析商業(yè)銀行引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的概率。王占浩等(2016)研究表明,我國國有四大行具有一定的風(fēng)險(xiǎn)傳染性,工商銀行倒閉會(huì)引發(fā)大規(guī)模的傳染風(fēng)險(xiǎn)[26]。隋聰?shù)龋?017)從三種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和四種情景出發(fā),對(duì)銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn),研究銀行間借貸比率、資本充足率等銀行特征變量對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)的影響[27]。隋聰?shù)龋?017)的研究表明銀行間網(wǎng)絡(luò)連接傾向具有異質(zhì)性[28]。吳念魯?shù)龋?017)發(fā)現(xiàn)中國銀行、工商銀行、興業(yè)銀行和農(nóng)業(yè)銀行是中心節(jié)點(diǎn),違約倒閉后果嚴(yán)重[29]。顧海峰和閆君(2020)認(rèn)為資本監(jiān)管會(huì)約束商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[30]?;诖丝紤],中國商業(yè)銀行應(yīng)實(shí)施以逆周期資本監(jiān)管為核心的宏觀審慎監(jiān)管框架 [31]。

總體來講,學(xué)者們對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)的研究主要關(guān)注于模擬分析層面,考察傳染風(fēng)險(xiǎn)和金融監(jiān)管工具之間的關(guān)系的研究相對(duì)較少。然而金融監(jiān)管的目的之一就是增加商業(yè)銀行的損失吸收能力,降低傳染風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的可能性,尤其是以Basel Ⅲ為核心的金融審慎監(jiān)管規(guī)則,其終極目的是管理系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。隨著中國銀保監(jiān)會(huì)大力推行Basel Ⅲ在中國的實(shí)施,我們需要檢驗(yàn)Basel Ⅲ是否有助于降低商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn)。而對(duì)此問題的研究首要條件是測(cè)度每家商業(yè)銀行在多大程度上會(huì)導(dǎo)致傳染風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。本文使用PageRank算法來嘗試解決該問題,計(jì)算出每家商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,進(jìn)而研究推行Basel Ⅲ對(duì)中國銀行業(yè)傳染風(fēng)險(xiǎn)的影響。

三、傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重測(cè)度

傳染風(fēng)險(xiǎn)可以被認(rèn)為一家金融機(jī)構(gòu)陷入困境導(dǎo)致其他金融機(jī)構(gòu)陷入困境,進(jìn)而使銀行業(yè)陷入困境的可能性[32]。在銀行體系中,由于每家商業(yè)銀行在銀行業(yè)中的地位不同,因此每家商業(yè)銀行引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的能力也不盡相同。當(dāng)一家商業(yè)銀行引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)時(shí),就有很大可能性陷入困境。這意味著,在研究陷入困境的商業(yè)銀行將風(fēng)險(xiǎn)傳染至銀行體系時(shí),應(yīng)以每家商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度指標(biāo)ΔCoVaR[33]作為計(jì)算傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

(一)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度測(cè)度

2008年金融危機(jī)爆發(fā)后,測(cè)度一家金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度成為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理主要的方法。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度主要強(qiáng)調(diào)一家商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)上升對(duì)銀行體系整體風(fēng)險(xiǎn)的影響。商業(yè)銀行通過銀行間市場(chǎng)產(chǎn)生密切關(guān)聯(lián),商業(yè)銀行A經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)上升會(huì)通過流動(dòng)性渠道、銀行間債務(wù)違約渠道等導(dǎo)致商業(yè)銀行B經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的上升,進(jìn)一步會(huì)增加商業(yè)銀行B的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度[33]。一旦每家商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度都上升,則意味著銀行業(yè)整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加。

在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的測(cè)度指標(biāo)中,最為常用的是ΔCoVaR[33]。ΔCoVaR一方面可以通過分位數(shù)回歸方法考慮極端情況,另一方面也可以使用多元Garch模型測(cè)度金融體系平穩(wěn)運(yùn)行時(shí)期單家商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度[34]。考慮到中國銀行業(yè)最近10年內(nèi)尚未爆發(fā)大規(guī)模的銀行業(yè)危機(jī),本文使用多元Garch模型測(cè)算單家商業(yè)銀行的ΔCoVaR。根據(jù)Kreis等(2018),對(duì)于ΔCoVaR的測(cè)算需要使用股票交易數(shù)據(jù),且需要求解股票收益率的波動(dòng)率和計(jì)算單只股票與銀行業(yè)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)[34]。根據(jù)陳忠陽和劉志洋(2013),首先假設(shè)銀行業(yè)整體狀況可以使用銀行業(yè)指數(shù)來表示[35],且假設(shè)單家商業(yè)銀行股票收益率Ri和銀行業(yè)指數(shù)收益率Rsys服從二元正態(tài)分布:

需要說明的是,本文計(jì)算傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行股票收益率數(shù)據(jù),使用股票數(shù)據(jù)測(cè)度商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度成為2008年金融危機(jī)爆發(fā)后國際學(xué)術(shù)研究的主流方法。借鑒測(cè)算系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的方法測(cè)算商業(yè)銀行引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)重,符合2008年之后國際主流趨勢(shì)。但使用股票收益率數(shù)據(jù)意味著商業(yè)銀行必須上市,因此這決定了研究樣本只能為上市商業(yè)銀行。雖如此,發(fā)現(xiàn)在樣本期內(nèi),上市商業(yè)銀行個(gè)數(shù)雖然相對(duì)有限,但是樣本量卻包含了中國主要的國有大型商業(yè)銀行和大型股份制商業(yè)銀行,資產(chǎn)規(guī)模總計(jì)占整體銀行業(yè)的50%以上,在許多年份甚至接近60%;且從個(gè)體系統(tǒng)重要性來講,上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性程度明顯高于其他中小城市商業(yè)銀行,因此可以認(rèn)為以上市商業(yè)銀行為主要研究對(duì)象是能夠代表整體中國銀行業(yè)的。

(二)商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重測(cè)算

使用PageRank算法計(jì)算傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重[36]。PageRank算法需要構(gòu)造鄰接矩陣,A的位置確定行位置,B的位置確定列位置。假設(shè)由A指向(影響)B,即如果A對(duì)B有傳染風(fēng)險(xiǎn),那么矩陣的第一行第二列是1。以此類推,即可構(gòu)造鄰接矩陣。

在測(cè)度所有樣本內(nèi)商業(yè)銀行ΔCoVaR時(shí)間序列基礎(chǔ)上,將這些時(shí)間序列數(shù)據(jù)納入向量自回歸分析框架,并運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法研究每家商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其他商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。在格蘭杰因果檢驗(yàn)方法中,表示每一個(gè)變量對(duì)其他變量影響的顯著程度的p值將會(huì)作為參數(shù)輸入到PageRank算法中的鄰接矩陣中。具體來講,在運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)的方法中,對(duì)PageRank算法中的鄰接矩陣的輸入進(jìn)行了調(diào)整。在格蘭杰因果檢驗(yàn)中,p值的水平說明影響的顯著性,因此使用1減去p值所得到的數(shù)值代表一家商業(yè)銀行對(duì)另一家商業(yè)銀行影響的顯著程度,并將該值代入鄰接矩陣中。在矩陣中該值越高,檢驗(yàn)結(jié)果越顯著,影響就越大。由于商業(yè)銀行對(duì)自身不存在傳染風(fēng)險(xiǎn),因此將鄰接矩陣的對(duì)角元素設(shè)置為零。在得到格蘭杰因果檢驗(yàn)p值基礎(chǔ)上,通過使用PageRank算法,得到每家商業(yè)銀行在整個(gè)銀行業(yè)中的傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重,即引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)可能性的大小。

本文以年度為單位使用PageRank算法計(jì)算商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重過程。一方面使用向量自回歸模型并配合格蘭杰因果檢驗(yàn)來進(jìn)行,鑒于中國沒有爆發(fā)銀行業(yè)倒閉潮,缺少極值數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,因此以年度為單位可以保證向量自回歸模型的估計(jì)中具有充足的樣本量。另一方面,文章宗旨是研究資本監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管對(duì)商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的影響。商業(yè)銀行資本充足率變化的主要渠道來自資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)變化和資本增發(fā)。從資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)變化來講,鑒于中國上市商業(yè)銀行的資產(chǎn)以貸款為主,且長(zhǎng)期貸款占多數(shù),因此資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整速度相對(duì)比較緩慢;從補(bǔ)充資本渠道來講,對(duì)于上市公司來講,資本增發(fā)需要經(jīng)歷一個(gè)相對(duì)繁瑣的過程,包括董事會(huì)批準(zhǔn)、股東大會(huì)通過、證監(jiān)會(huì)通過,最后根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)的要求,上市公司需要在6個(gè)月之內(nèi)完成增發(fā)行為,此過程也非常漫長(zhǎng)。從流動(dòng)性監(jiān)管來看,商業(yè)銀行實(shí)施流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理戰(zhàn)略和調(diào)整流動(dòng)性頭寸同時(shí)涉及資產(chǎn)方與負(fù)債方,還會(huì)涉及表外業(yè)務(wù),因此調(diào)整過程也需要時(shí)間。基于以上原因,在研究銀行業(yè)監(jiān)管的影響問題上,以年度為單位具有一定的實(shí)踐指導(dǎo)意義,也充分考慮到實(shí)踐的具體情況。

在商業(yè)銀行向量自回歸模型的估計(jì)過程中,使用AIC和SC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)。經(jīng)過測(cè)算發(fā)現(xiàn),中國上市商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重具有以下幾個(gè)特征:第一,沒有哪家商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的數(shù)值顯著大于其他商業(yè)銀行,各個(gè)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)傳染權(quán)重相差不是很大。第二,規(guī)模并不是決定傳染風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。第三,不能忽視中小城市商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn)。需要說明的是,畢竟中國自改革開放至今,沒有爆發(fā)過大規(guī)模的銀行業(yè)危機(jī),因此嚴(yán)格意義來講,所有對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度都具有不可驗(yàn)證性。這意味著對(duì)傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的測(cè)算也是“導(dǎo)向性”的,即顯示某一年度哪家商業(yè)銀行可能引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的概率高,監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該關(guān)注哪家商業(yè)銀行,從而實(shí)現(xiàn)提前預(yù)警的作用。

四、資本監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管對(duì)商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重的影響

2010年,巴塞爾委員會(huì)發(fā)布了Basel Ⅲ,在增加資本充足率要求的同時(shí),對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)一步施加流動(dòng)性監(jiān)管和杠桿率監(jiān)管,至此形成了以償付能力監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管為支柱的新的監(jiān)管工具體系。

(一)研究方法

(二)樣本數(shù)據(jù)與實(shí)證結(jié)果

表1為樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。從表1可以看出,我國商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重具有較高的分散性,均值僅為5%,最大值也沒有超過10%,最小值為3%。從資本充足率來看,我國商業(yè)銀行資本充足率較高,平均達(dá)到了12%以上。從杠桿率監(jiān)管指標(biāo)來看,我國商業(yè)銀行平均杠桿率為6.35%,最小值也達(dá)到了4.56%,均滿足監(jiān)管要求。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管方面,整理來講,流動(dòng)性覆蓋率平均值大于100%,存貸比指標(biāo)平均值為69.28%,整體滿足監(jiān)管要求。流動(dòng)性比率平均為46.90%,流動(dòng)性水平整體良好。同時(shí),從表1可以看出,樣本內(nèi)商業(yè)銀行平均不良貸款率為1.30%,凈息差平均值為2.59%,平均貸款年度增長(zhǎng)率為18%。

表2為式(7)的回歸結(jié)果。經(jīng)Hausman檢驗(yàn),模型均為固定效應(yīng)模型。從表2中的模型7、模型8和模型9可以看出,資本充足率監(jiān)管和杠桿率監(jiān)管的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)值,但流動(dòng)性覆蓋率的估計(jì)系數(shù)不顯著,說明單獨(dú)施加償付能力監(jiān)管均有助于降低商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)。這是因?yàn)橘Y本充足率和杠桿率越高的商業(yè)銀行資本充足,資本吸收損失能力強(qiáng),有助于增加商業(yè)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

然而在現(xiàn)實(shí)中,商業(yè)銀行同時(shí)面臨著流動(dòng)性監(jiān)管與償付能力監(jiān)管。因此進(jìn)一步將流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)與償付能力監(jiān)管指標(biāo)同時(shí)納入實(shí)證分析框架進(jìn)行回歸分析。模型1、模型2和模型3主要研究資本充足率與流動(dòng)性監(jiān)管的協(xié)同。在資本充足率與流動(dòng)性覆蓋率的協(xié)同研究中,模型1顯示,流動(dòng)性覆蓋率與資本充足率的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)值,說明二者均能夠顯著的降低商業(yè)銀行傳染風(fēng)險(xiǎn)。但是模型1又顯示,二者的協(xié)同效應(yīng)的估計(jì)系數(shù)顯著為正值,說明當(dāng)商業(yè)銀行資本充足率和流動(dòng)性覆蓋率均很高時(shí),具有增加傳染風(fēng)險(xiǎn)的傾向。模型2顯示,資本充足率與存貸比監(jiān)管的協(xié)同效果比較差,估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)值,說明資本充足率高、存貸比低的商業(yè)銀行易引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)。其原因?yàn)?,流?dòng)性充裕和資本充足率均很高會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行有更多的資金來開展高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù),自然就會(huì)增加傳染風(fēng)險(xiǎn)。在資本充足率與流動(dòng)性比率的協(xié)同方面,模型3顯示雖然流動(dòng)性比率與資本充足率的協(xié)同估計(jì)系數(shù)不顯著,且流動(dòng)性比率自身估計(jì)系數(shù)也不顯著;但資本充足率估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)值,說明其發(fā)揮出了降低傳染風(fēng)險(xiǎn)的作用??傊芯拷Y(jié)果顯示,商業(yè)銀行資本監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管沒有有效地發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)來降低銀行業(yè)傳染風(fēng)險(xiǎn)。

模型4、模型5和模型6主要關(guān)注杠桿率與流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)的協(xié)同效果。與資本充足率類似,杠桿率與流動(dòng)性覆蓋率的協(xié)同效果最好,二者的估計(jì)系數(shù)均顯著為負(fù)值,說明加強(qiáng)流動(dòng)性覆蓋率和杠桿率的監(jiān)管有助于降低傳染風(fēng)險(xiǎn)。但流動(dòng)性覆蓋率和杠桿率的協(xié)同效應(yīng)估計(jì)系數(shù)顯著為正,說明當(dāng)商業(yè)銀行持有更高的資本和流動(dòng)性資金時(shí),會(huì)傾向于開展更高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù),進(jìn)而增加傳染風(fēng)險(xiǎn)。模型4與模型5顯示,杠桿率與存貸比和流動(dòng)性比率的協(xié)同效應(yīng)較差。

五、結(jié)論及政策建議

傳染風(fēng)險(xiǎn)引致的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的主要關(guān)注點(diǎn)之一。2010年巴塞爾委員會(huì)發(fā)布Basel Ⅲ后,中國銀行業(yè)一直積極推進(jìn)巴塞爾資本協(xié)議的實(shí)施。Basel Ⅲ對(duì)我國商業(yè)銀行提出了更高的資本充足率要求,并要求商業(yè)銀行披露杠桿率和流動(dòng)性覆蓋率。以資本充足率、杠桿率為代表的償付能力監(jiān)管和以流動(dòng)性覆蓋率為代表的流動(dòng)性監(jiān)管均能降低商業(yè)銀行的傳染風(fēng)險(xiǎn);資本充足率與流動(dòng)性覆蓋率、杠桿率與流動(dòng)性覆蓋率同時(shí)運(yùn)用可以起到降低傳染風(fēng)險(xiǎn)的作用;但同時(shí)實(shí)證結(jié)果也顯示,資本充足率與流動(dòng)性覆蓋率、杠桿率與流動(dòng)性覆蓋率沒有發(fā)揮協(xié)同效應(yīng)。

上述研究可以為中國金融監(jiān)管當(dāng)局管理銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供政策建議:(1)中國金融監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)將傳染風(fēng)險(xiǎn)納入銀行業(yè)宏觀審慎評(píng)估框架,并發(fā)揮償付能力監(jiān)管與流動(dòng)性監(jiān)管的協(xié)同效應(yīng),降低監(jiān)管成本。(2)中國金融監(jiān)管當(dāng)局要特別關(guān)注資本金充足和流動(dòng)性充裕的商業(yè)銀行,防止此類商業(yè)銀行出現(xiàn)資金過度充足導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)增加的經(jīng)營(yíng)行為。(3)對(duì)于中小商業(yè)銀行來講,中國金融監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)依據(jù)中小商業(yè)銀行的金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)及其引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的可能性施加金融監(jiān)管工具;地方金融監(jiān)管當(dāng)局也要關(guān)注本地區(qū)中小商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)及其引發(fā)傳染風(fēng)險(xiǎn)的可能性,施行嚴(yán)格的資本監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管,防止中小商業(yè)銀行由于過度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)而導(dǎo)致區(qū)域性系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。

參考文獻(xiàn):

[1] Leventides J, Loukaki K, Papavassiliou V G. Simulating financial contagion dynamics in random interbank networks[J]. Journal of Economic Behavior & Organization,2019, 158(2):500-525.

[2] Pericoli M, Sbracia M. A primer on financial contagion[J]. Journal of Economic Surveys,2003,17(4):571-608.

[3] Eisenberg L,Noe E T H. ?Systemic risk in financial systems[J]. Management Science,2001, 47(2):236-249.

[4] Rogers L C G, Veraart L A M. Failure and rescue in an interbank network[J]. Management Science,2013,59(4):882-898.

[5] Acemoglu D, Ozdaglar A E, Tahbaz-Salehi A. Systemic risk and stability in financial networks [J]. American Economic Review,2015,105(2):564-608.

[6] Glasserman P, Young H P. How likely is contagion in financial networks?[J]. Journal of Banking & Finance,2015,50(1):383-399.

[7] Martinez-Jaramillo S, Alexandrova-Kabadjova B, Bravo-Benitez B, et al. An empirical study of the mexican banking system's network and its implications for systemic risk[J]. Journal of Economic Dynamics & Control,2014,40(3):242-265.

[8] Poledna S, Molina-Borboa J L, Martínez-Jaramillo S, et al. The multi-layer network nature of systemic risk and its implications for the costs of financial crises[J]. Journal of Financial Stability,2015,20(10):70-81.

[9] Glasserman P, Young H P. Contagion in financial networks[J]. Journal of Economic Literature,2016,54(3):779-831.

[10]Battiston S, DErrico M, Gurciullo S. DebtRank and the network of ?leverage [J]. Journal of Alternative Investments,2016,18(4):68-81.

[11]Diebold F X, Yilmaz K. On the network topology of variance decompositions: Measuring the connectedness of financial firms[J]. Journal of Econometrics,2014,182(1):119-134.

[12]Bardoscia M, Battiston S, Caccioli F, et al. Pathways towards instability in financial networks.[J]. Nature Communications,2017,8(1):8-171.

[13]Anand K, Lelyveld I V, Banai , et al. The missing links: A global study on uncovering financial network structures from partial data [J]. Journal of Financial Stability, 2017,35(4):107–119.

[14]Aldasoro I, Alves I. Multiplex interbank networks and systemic importance: An application to European data[J]. Journal of Financial Stability,2016,35(4):17-37.

[15]Berndsen R J, León C, Renneboog L. Financial stability in networks of financial institutions and market infrastructures[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4):120-135.

[16]Cetina J, Paddrik M, Rajan S. ?Stressed to the core:Counterparty concentrations and systemic losses in CDS markets[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4):38-52.

[17]D'Errico M, Battiston S, Peltonen T, et al. How does risk flow in the credit default swap market?[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4):53-74.

[18]宋玉穎, 劉志洋. 加強(qiáng)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫建設(shè)[J]. 中國物價(jià), 2013(8):86-88.

[19]Halaj G, Peltonen T A, Scheicher M. How did the Greek credit eventimpact the credit default swap market?[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4):136-158.

[20]Ahnert T, Georg C P. Information contagion and systemic risk[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4): 159-171.

[21]Ramos-Francia M , Garcia-Verdu S . Is trouble brewing for emerging market economies? An empirical analysis of emerging market economies bond flows[J]. Journal of Financial Stability,2018,35(4):172-191.

[22]Martinez S F, Tsomocos D P. Liquidity and default in an exchange economy[J].Journal of Financial Stability,2018,35(4):192-214.

[23]李方方,魏偉,王周偉.系統(tǒng)重要性地方政府綜合識(shí)別研究——基于個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)與信息傳染風(fēng)險(xiǎn)視角[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2020,41(1):78-85.

[24]李宗怡,李玉海.我國銀行同業(yè)拆借市場(chǎng)“傳染”風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].財(cái)貿(mào)研究,2005,16(6):51-58.

[25]馬君潞,范小云,曹元濤.中國銀行間市場(chǎng)雙邊傳染的風(fēng)險(xiǎn)估測(cè)及其系統(tǒng)性特征分析[J].經(jīng)濟(jì)研究,2007,42(1):68-78,142.

[26]王占浩,郭菊娥,薛勇.資產(chǎn)負(fù)債表關(guān)聯(lián)、價(jià)格關(guān)聯(lián)與銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染[J].管理工程學(xué)報(bào),2016,30(2):202-209.

[27]隋聰,于潔晶,宗計(jì)川.銀行間債務(wù)違約誘發(fā)資產(chǎn)減價(jià)出售——基于債務(wù)與資產(chǎn)關(guān)聯(lián)的風(fēng)險(xiǎn)疊加傳染研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2017,37(11):2753-2764.

[28]隋聰,王憲峰,王宗堯.銀行間網(wǎng)絡(luò)連接傾向異質(zhì)性與風(fēng)險(xiǎn)傳染[J].國際金融研究,2017,363(7):44-53.

[29]吳念魯,徐麗麗,苗海賓.我國銀行同業(yè)之間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染研究——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論分析視角[J].國際金融研究,2017,363(7):34-43.

[30]顧海峰,閆君.公司治理、資本監(jiān)管與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2020,41(6):2-9.

[31]巴曙松,尚航飛.部門逆周期資本監(jiān)管框架及對(duì)中國的啟示[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐,2020,41(3):2-8.

[32]Amini H, Cont R, Minca A. Resilience to contagion in financial networks[J]. Mathematical Finance,2013,26(2):329-365.

[33]Adrian T, Brunnermeier M K. CoVaR[J]. The American Economic Review,2016,106(7): 1705-1741.

[34]Kreis Y, Leisen D P J. Systemic risk in a structural model of bank default linkages[J].Journal of Financial Stability,2018,39(12):221-236.

[35]陳忠陽,劉志洋.國有大型商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度真的高嗎——來自中國上市商業(yè)銀行股票收益率的證據(jù)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2013(9):57-66.

[36]Page L, Brin S, Motwani R, et al. The PageRank citationranking:Bringing order to the web[R]. Stanford: Stanford University,1999.

[37]Gombola M J, Ho Y F, Huang C C. The effect of ?leverage and liquidity on earnings and capital management: Evidence from U.S. commercial banks[J]. International Review of Economics & Finance,2016,43(5):35-58.

[38]Imbierowicz B, Rauch C. The relationship between liquidity risk and credit risk in banks[J]. Journal of Banking & Finance,2014,40(3):242-256.

(責(zé)任編輯:厲 亞)