中国商业银行系统性风险溢出效应的实证研究

美国次贷危机等近些年爆发的金融危机充分揭示了单个金融机构运营存在一定的外部性,即系统性风险溢出。国际货币基金组织、金融稳定理事会、巴塞尔委员会及中国人民银行和中国银监会等国内外金融监管组织相继提出了对系统重要性金融机构强化监管的宏观审慎政策思路。这些政策思路得以有效实施的前提条件之一是评估单个金融机构的系统性风险溢出程度。鉴于此,以十二家上市银行作为样本,基于条件风险价值法对这些机构的系统性风险溢出程度进行了测量,研究发现中国工商银行、中国建设银行、中国银行、兴业银行等机构是我国系统性风险溢出程度较高的银行。为此,监管机构要深化前瞻性监管工具的应用,强化对这些银行的日常监管,形成风险事前预防机制,严格控制其债务资本工具,提升核心资本充足率的要求,完善这些银行的退出机制和自救机制等等。     

银行风险行为监管研究

银行追求高风险会影响自身的稳定性,具有系统重要性的银行一旦破产,则会带来系统性危机,要解除这类危机,必须找出银行追求高风险的动机。正是银行破产给金融系统和社会经济造成的巨大损失作为其负外部性没有被银行所内化,银行的股东就产生了过高的风险欲求的动机。确立银行股东双倍责任制是将其负外部性内化的有效途径。     

商业银行多层网络结构对系统性风险影响研究

基于16家上市银行相关数据,实证研究了我国银行业多层网络结构对系统性风险溢出的影响。首先,利用时变Copula-CoVaR模型测度各银行的系统性风险溢出效应;其次,基于银行股票收益率间三种相关性,构建了银行多层网络模型;然后,选取多层网络结构中心性指标,建立了面板回归模型分析多层网络结构对银行系统性风险溢出效应的影响。研究表明:在银行多层网络中,度中心性对系统性风险溢出有着显著的正向影响,而中介中心性则对系统性风险溢出无显著影响。     

金融业系统性风险溢出的非对称性研究

采用基于广义预测误差方差分解的信息溢出模型,对2007年1月—2018年10月我国银行、证券、保险、多元金融及房地产五个行业的非对称风险溢出进行了实证分析,结果发现:我国金融业系统性风险溢出较高,整体溢出值高达70%,且表现出极强的非对称性,在样本期内负向风险溢出占据了绝对的主导,且这种非对称性与股市上涨或下跌无关;除银行业外,其他行业的风险溢出表现出不同程度的非对称性。实证结论验证了我国金融业系统性风险溢出的非对称性,同时也为系统性金融风险的监管防范提供了一定的经验借鉴。建议加强对金融风险尤其是对下行风险的监控和预防;建立金融防火墙;防止金融风险在不同行业间的迅速扩散;针对不同行业采取不同的监管措施。     

中国系统性金融风险信息溢出者是谁——来自SRISK模型及网络分析法的经验证据

基于SRISK模型测度2009-2019年银行、多元金融、保险和房地产四部门共计240家上市公司的系统性风险,并通过有向网络分析金融机构之间风险信息的溢出效应,研究发现：“ h=132天,C =-40%”更加符合我国系统性危机事件定义方式;在风险总量上,银行和保险部门占据重要地位,房地产近年来上升趋势明显;在风险信息传导上,银行是重要的长期风险信息溢出者。     

中国房地产业与银行业动态相关性及风险溢出性——基于GPD-Copula-CoVaR模型的实证研究

文章通过构建GPD-Copula-CoVaR模型,考察了2000年1月至2017年6月中国房地产与银行业的动态相关性与风险溢出性,并通过Monte Carlo方法拟合VaR,检验了模型样本外的预测能力。结果表明,房地产与银行的相关性与房地产市场的繁荣及政策调控密切相关,但严厉的政策调控只能暂时降低两个行业的相关性,并不是长效机制;样本外预测显示GPD-BB1Copula模型对实际风险损失的覆盖率更高,模型预测效果更好;此外,房地产与银行存在双向风险溢出效应,其中房地产对银行的风险溢出更强,约为40%。研究对相关投资者和政策制定者具有较强的应用价值。     

银行系统性风险研究综述

银行系统性风险具有潜在的巨大破坏性以及传染性,受到官方报告和学术研究高度重视。从银行系统性风险的涵义、成因、特征、识别和度量方面,对银行系统性风险相关文献进行系统梳理和回顾。银行系统性风险未来可能的研究方向是银行系统性风险测度模型或评价体系研究、银行系统性风险的损失度量研究以及银行系统性风险的应急管理研究。     

全球股票市场系统性金融风险的溢出效应研究——基于关联网络的研究视角

在开放的全球经济体系下,各国或地区金融市场的关联性不断上升,局部金融风险通过关联网络不断地扩散,进而形成全球性的金融危机,系统性风险溢出的网络特征受到各界的广泛关注。根据2005—2019年全球主要股票市场的股指数据,采用网络拓扑方法测度全球股市风险溢出效应,并采用滚窗估计对系统性风险溢出进行动态分析。实证结果表明,美国处于全球风险溢出网络的中心地位,而中国尚处于网络边缘,并与周边经济体产生明显的溢出效应。此外,全球系统性金融风险溢出水平呈现出一种“脆弱”的状态,易受风险事件的冲击。     

“一带一路”共建国家银行业系统性风险的测度研究

有效识别“一带一路”共建国家的系统性风险及其关键驱动因素对平稳实现各国经济金融的深度融合具有重大的现实意义。基于150多万条银行微观股票数据和财务数据,通过构建压力时期回归模型的客观方法获得系统性风险三因素权重,在同一框架下利用规模、杠杆、关联性3个因子测算了银行、国家、“一带一路”共建国家系统3个层次的银行业系统性风险指数。研究结果表明,从系统性风险表现来看,“一带一路”共建国家整体的银行业系统性风险受全球宏观金融环境波动影响显著。此外,“一带一路”共建国家也会因为自身问题而出现银行业系统性风险上升的情形。印度、越南、印度尼西亚等国家是系统重要性国家,其银行业系统性风险水平较高;匈牙利、克罗地亚、罗马尼亚等国家的银行业系统性风险水平较低。银行业系统性风险较高的国家主要在于其有较高系统性风险贡献水平的银行,且各行业经济发展状况以及经济增长对国家层面系统性风险有显著的影响。从风险驱动因素看,关联性因子是驱动银行业系统性风险水平变化的主要因素,其次为规模因子和杠杆因子。     

中国金融市场风险溢出效应及其非对称性研究

运用GJR-BEKK-GARCH模型和风险溢出指数方法对中国2005年7月22日—2021年4月2日货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、房地产市场、黄金市场和大宗商品市场间的风险溢出效应及其非对称性做系统性分析。结果表明:金融市场间具有广泛而显著的双向风险溢出效应和非对称溢出效应,负向冲击引起的波动大于正向冲击;样本期间金融市场平均风险溢出指数为25.5%,风险溢出方向具有非对称性,房地产市场、商品市场和股票市场是风险的净溢出者,货币市场、债券市场、外汇市场和黄金市场是风险的净接受者;金融市场风险溢出指数具有时变性、波动性和不确定性,国内外重要政策颁布和风险事件爆发期间金融市场风险溢出效应明显加强。     

行业系统性风险的动态特征及其影响因素

现代经济主体间网络关联性越来越强,风险很容易在不同行业间扩散,因此有效识别并分析系统性风险是防范金融危机的关键步骤。基于条件风险价值(CoVaR)和边际期望损失(MES)两个指标,对巨潮行业指数系统性风险的静态和动态特征进行了研究。结果发现,各行业间系统性风险的相关性较强,动态特征显示2009年年初和2016年3月为系统性风险的两个峰值;从分行业来看,材料行业的系统性风险最高,而消费和医药行业的系统性风险最低。采用动态面板模型分析影响行业系统性风险的市场面因素发现,短期涨幅较高、长期涨幅较低及流动性较充分的行业,其系统性风险往往更低。因此,应加强对系统性风险较高行业的监管力度,建立好金融防火墙,防止外部金融风险的过度传染;同时应加强对各行业的实时监控,尤其是关注短期暴涨暴跌及流动性充分与否的监控。     

竞争加剧会导致我国银行业脆弱吗?

分析2000~2013年间中国银行业竞争、特许权价值与风险承担三者之间的关系发现,市场集中度下降并未伴随着市场竞争同等程度的提高;竞争加剧导致了在位银行特许权价值下降;为了提升其当期特许权价值,在提升经营效率和增加风险承担两种应对策略中,银行更偏好增大风险承担策略,但从长期平均特许权价值角度考察,改善经营管理水平对银行的长期发展更为有利。实际上,竞争加剧并不必然导致中国银行业脆弱,关键在于银行采取怎样的策略应对竞争加剧导致的特许权价值下降。     

净稳定资金比率对银行系统性风险的影响研究

文章选取2010年-2020年我国67家商业银行的面板数据,采用熵值法测度我国银行系统性风险,通过构建中介效应模型和动态面板门槛模型,探究净稳定资金比率对银行系统性风险的影响。实证结果表明：第一,净稳定资金比率的提高能显著地降低银行系统性风险,该结果在PSM-DID等一系列稳健性检验后结论依然成立。与股份制商行和地方城商行相比,净稳定资金比率对大型商行系统性风险的抑制能力最强。第二,作用机制分析表明,净稳定资金比率降低银行系统性风险存在资产期限结构和负债期限结构的中介效应。第三,动态面板门槛检验表明,当资本充足率为门槛变量时,净稳定资金比率降低银行系统性风险呈现边际效应递增的非线性影响;当信贷投放为门槛变量时,净稳定资金比率降低银行系统性风险呈现边际效应递减的非线性影响。据此,监管当局应加强对净稳定资金比率的监管,使其更好地发挥防范银行系统性风险的作用。     

中国银行业系统性风险的测量方法与实证研究

度量中国银行业系统性风险大小、分析银行间的风险传染情况,为宏观审慎监管提供数据支撑是金融学界亟待实现的重要目标。通过中国上市银行业2013年的年报数据,运用矩阵法对我国17家主要商业银行进行系统性风险测度,研究发现:只有中国银行的倒闭才会导致其他银行的倒闭,即中国银行与其他银行的关联性比较强,在我国银行体系中发挥着核心的作用;中国银行、工商银行和建设银行这三家国有银行在模拟分析中不会受到其他银行的危机传染;股份制银行比国有银行更易受到风险的传染,银行规模与受传染的程度成反比。总之,中国银行业之间存在着极大的关联性,风险可以在同业拆借渠道中进行传染,存在着系统性风险隐患,迫切需要进行更为完善的宏观审慎监管。     

房地产信贷对我国银行体系系统性风险的影响——基于银行体系内部借贷网络的模拟实证研究

本文利用2008—2016年我国196家银行的资产负债数据,根据银行体系内部相互借贷网络的结构特征,利用加权无标度网络模型模拟构建我国银行体系的内部相互借贷网络,并在此基础上分析银行体系内部相互借贷及银行对房地产贷款重叠对银行体系系统性风险的影响。分析发现仅银行内部相互借贷难以引发严重的系统性风险,然而加之房地产价格下跌将极大增加系统性风险发生的可能性和危害度。通过动态比较研究历年银行体系对房地产市场的风险敞口可知,房地产价格变动导致系统性风险发生可能的安全边界逐年升高。然而,我国房地产市场对银行系统稳定性的影响仍然不可忽略,房地产调控和全视角的金融监管对防范金融系统性风险依然具有重要意义。     

高管控制权、隐性保险与商业银行风险承担-来自中国上市银行的经验数据?

文章以高管控制权与银行风险承担作为主要研究视角,通过对2005—2010年中国14家上市银行的实证研究发现：高管控制权对银行的风险承担行为具有显著影响,高管控制权较小的银行,相比高管控制权较大的银行,承担的风险显著较高;银行业实行的隐性存款保险制度弱化了高管的风险意识,高管控制权大的国有商业银行趋向于承担较大的风险。研究结果表明,缺乏有效的激励约束机制可能引发高管权力对银行风险控制的负效应,并进而损害银行的长期利益。     

全球、区域系统性风险测量与中国海外投资

随着全球经济一体化的深入 ,任何一个投资目的地的风险中必然包含了全球的系统性风险因素。同时 ,地理或经济上联系紧密的国家(地区)还共同受区域系统性风险的影响。中国海外投资目的地的总体风险可分解为全球、区域系统性风险与非系统性风险。研究发现 :总体风险方面 ,发达国家平均总风险显著低于其他地区 ;全球系统性风险方面 ,欧洲国家显著高于其他地区 ,开放度高的小型经济体国家受全球系统性风险影响较大 ;作为我国企业海外投资最主要目的地的亚洲和欧洲大部分国家受区域系统性风险影响较大 ,可适当增加对与亚洲发展中国家经济发展程度类似的南美国家的投资 ,分散区域系统性风险 ;非洲国家非系统性风险占比最高 ,而欧洲国家的非系统性风险较小。     

农业的外部性及补偿研究

认为农业对一个国家和社会具有生态等多种贡献,这些贡献使农业具有正外部性的特点,但不合理的农业活动也会造成负外部影响。外部性内化是处理外部性问题的基本思路,对农业的正外部性应予以补偿,而对于农业的负外部影响应予以矫正。继而指出要使农业外部性内化就应改变对农业的补贴环节,并采取相应配套政策措施,以使农业得到应有的发展。     

宏观审慎监管框架下银行系统性风险传染测度研究

次贷危机的爆发并在全球范围内迅速蔓延凸显了研究一国系统性风险传染效应的必要性和紧迫性。为了从全局的视角对银行系统的潜在损失进行衡量,文章借鉴投入产出分析中列昂惕夫逆矩阵求解的思路对传统矩阵法进行改进,求解风险传染逆矩阵,构建银行风险传染测度模型;并运用该模型对我国银行系统性风险传染进行测度,结果显示危机传染具有明显的乘数放大效应,核心资本和损失率的大小是银行能否承受风险的关键。为了确保银行能更好地抵御系统性风险,监管当局应实施宏、微观审慎监管并重,同时加强监管的国际合作。