我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測度

魏洪福+楊梅+孫金蕾

[提要] 基于CoVaR方法，通過分位數(shù)回歸模型，對中國16家上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度進(jìn)行測度。測度結(jié)果表明：相比于VaR及CoVaR方法，ΔCoVaR及%CoVaR是衡量邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度更好的指標(biāo)；工商銀行的VaR值較低但其相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度居首位；一些銀行自身發(fā)展迅速但也增加了中國銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度；CoVaR；上市商業(yè)銀行

中圖分類號：F832.33 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

收錄日期：2014年8月19日

一、引言

美國次貸危機(jī)、歐債危機(jī)等接連發(fā)生的危機(jī)事件使得銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)受到國內(nèi)外學(xué)者廣泛的關(guān)注。作為全球第二大經(jīng)濟(jì)體，我國銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平如何，哪些銀行應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注等問題值得深入研究。

二、文獻(xiàn)綜述

銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜且隱匿，可從不同角度對其測度，Alfred Y-T.Wong等（2011）將測度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的方法分為兩類。

（一）基于資產(chǎn)負(fù)債表的結(jié)構(gòu)化方法。結(jié)構(gòu)化方法側(cè)重于銀行間傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)敞口的測量，方法簡單、易操作。具體包括指標(biāo)變量法、矩陣法、網(wǎng)絡(luò)分析法、風(fēng)險(xiǎn)管理法等。指標(biāo)變量法主要通過銀行資產(chǎn)負(fù)債表指標(biāo)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。包全永（2005）從不良貸款率、資本充足率、盈利能力等方面分析了我國銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。矩陣法假設(shè)銀行間存在信貸關(guān)聯(lián)，單家銀行倒閉會(huì)對其他銀行產(chǎn)生流動(dòng)性沖擊，如果損失額超過資本總額則該銀行倒閉，這樣依次傳導(dǎo)，最終導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。馬君潞等（2007）運(yùn)用該法研究了在不同損失水平下單個(gè)及多個(gè)銀行同時(shí)倒閉所引起的傳染性。網(wǎng)絡(luò)分析法由Muller（2003）率先提出，主要根據(jù)銀行間相互交易數(shù)據(jù)將所有銀行劃分到不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，然后用模擬法測算每個(gè)銀行網(wǎng)絡(luò)潛在的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。Lehar等（2012）利用網(wǎng)絡(luò)模型測得銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)并分析了資本金的改變對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。風(fēng)險(xiǎn)管理法首先由Alfred Lehar（2005）提出，通過模擬多家銀行資產(chǎn)的波動(dòng)，考察在滿足一定的資產(chǎn)條件和數(shù)目條件下系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率，也就是利用銀行資產(chǎn)間的相關(guān)性測度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染。Sangwon Suh（2012）在風(fēng)險(xiǎn)管理法的思想上，對現(xiàn)有的相關(guān)違約模型進(jìn)行了擴(kuò)展以測量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（二）基于市場信息的簡約化方法。簡約化方法即利用股市、債市等市場信息構(gòu)建的測度模型，其對市場的有效性與數(shù)據(jù)的可靠性要求較高，包括GARCH模型、貝塔值法、CoVaR法、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)定價(jià)法等。GARCH模型通過銀行股票綜合指數(shù)來分析整個(gè)銀行系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Michael等（2005）使用GARCH模型測度了歐洲銀行業(yè)一體化以后潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。貝塔值法在我國受到廣泛應(yīng)用，劉桂榮、盧添翼（2007）運(yùn)用單指數(shù)模型，張強(qiáng)、馮超（2010）采用夏普市場模型對我國上市銀行進(jìn)行了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析。CoVaR法首先由Adrian和Brunnermeier（2008）用來研究個(gè)體金融機(jī)構(gòu)對金融體系的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。李志輝、樊莉（2011）借鑒最新的CoVaR方法以及分位數(shù)回歸技術(shù)衡量了我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。高國華等（2011）則利用動(dòng)態(tài)CoVaR方法對我國14家上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度進(jìn)行測算。Huang X、H.Zhou和H.Zhu（2009）用大額損失事件發(fā)生時(shí)的保險(xiǎn)價(jià)格作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測度指標(biāo)，該法即為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)保險(xiǎn)定價(jià)法。

雖然上述兩類研究方法各有利弊，但由于市場數(shù)據(jù)能快速的更新，目前簡約化方法尤其是其中的CoVaR方法受到國外學(xué)者的青睞。而國內(nèi)學(xué)者應(yīng)用該方法對我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度進(jìn)行測度的文獻(xiàn)較少。

三、模型原理

（一）CoVaR理論。傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)水平測度方法為在險(xiǎn)價(jià)值（VaR），其代表在給定的置信水平和持有期間下，資產(chǎn)組合在未來可能遭受的最大損失。但VaR法并未考慮金融機(jī)構(gòu)之間存在的聯(lián)系，因而無法捕捉金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

Adian和Brunnermeier（2008）提出條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）方法，用來衡量當(dāng)一家金融機(jī)構(gòu)處于危機(jī)時(shí)，其他金融機(jī)構(gòu)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)。定義CoVaR為金融機(jī)構(gòu)i在金融機(jī)構(gòu)j處于風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，則有：

Pr（Xi≤CoVaR|Xj=VaR）=q （1）

可見CoVaR是條件概率分布的q分位數(shù)，同時(shí)表明CoVaR本質(zhì)上是VaR。若整個(gè)銀行體系表示成bs，CoVaR衡量的則是銀行機(jī)構(gòu)j處于風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)整個(gè)銀行體系的條件風(fēng)險(xiǎn)。

CoVaR法考慮到銀行機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，它既包含無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR，也包含溢出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。在銀行體系中，銀行j的溢出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值為當(dāng)銀行發(fā)生最大可能損失時(shí)，銀行體系的條件風(fēng)險(xiǎn)與無條件風(fēng)險(xiǎn)之差，也稱為銀行j的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)。具體計(jì)算公式如下：

△CoVaR=CoVaR-VaR （2）

由于CoVaR是條件概率分布的q分位數(shù)，所以可以通過建立分位數(shù)回歸方程來求解CoVaR值，從而獲得單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)對整個(gè)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度。銀行監(jiān)管當(dāng)局便能夠知道各銀行對銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)水平，從而可以對那些系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)水平較高的銀行實(shí)施更為嚴(yán)厲的監(jiān)管，以確保整個(gè)金融體系的穩(wěn)定。

（二）基于分位數(shù)回歸模型的CoVaR計(jì)算。現(xiàn)實(shí)中股票收益率的分布常表現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，最小二乘法不適用。而分位數(shù)回歸能反映出條件分布的大部分特征，適合存在異方差性的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

1、VaR及CoVaR值的測算。假設(shè)要考察銀行體系bs發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，對銀行i的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，可以建立q分位數(shù)回歸模型：

R=？琢+？茁R+？著 （3）

R=？琢+？茁R+？著 （4）

其中：R和R分別代表銀行機(jī)構(gòu)i、銀行體系bs的收益率序列。通過進(jìn)行分位數(shù)回歸可得到參數(shù)估計(jì)值、，則+R即為R對應(yīng)的q分位數(shù)估計(jì)值，具體表示如下：

VaR=+R （5）

由條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR的定義并結(jié)合式（5），推導(dǎo)出當(dāng)銀行處于風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)銀行體系bs的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值：

CoVaR=q+VaR （6）

同理，對于回歸模型作類似分析，可得到銀行i處于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR：

VaR=+VaR （7）

CoVaR=+VaR （8）

為簡單起見，本文在求風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR、CoVaR、VaR及CoVaR時(shí)，將對應(yīng)樣本從小到大排序，取q分位數(shù)水平的近似替代值q=0.05。

2、△CoVaR的測算。由（2）知，銀行i對銀行體系bs的邊際貢獻(xiàn)可由銀行體系的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值減去無風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值得到，即

△CoVaR=CoVaR-VaR （9）

3、%CoVoR的測算。對△CoVaR進(jìn)行無量綱化處理，可以得到相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，記為%CoVaR，具體公式如下：

%CoVaR=△CoVaR/VaR （10）

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)處理。本文研究的樣本為目前已經(jīng)上市的16家商業(yè)銀行，以其2009年6月1日到2013年5月17日的每日收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù)計(jì)算日收益率，收益率采用價(jià)格對數(shù)形式Rt=ln （Pt/Pt-1）計(jì)算。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理包括正態(tài)性檢驗(yàn)及平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

1、正態(tài)性檢驗(yàn)。股價(jià)往往出現(xiàn)群聚現(xiàn)象，導(dǎo)致收益率分布的左尾事件的發(fā)生概率可能遠(yuǎn)大于正態(tài)分布下的概率，因此首先要對各銀行收益率序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，經(jīng)分析數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)值，發(fā)現(xiàn)所有收益率序列的JB統(tǒng)計(jì)量值很大，其P值幾乎為0，拒絕序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。所有樣本均值接近于0，符合VaR模型的假設(shè)。

2、單位根檢驗(yàn)。由于對兩組非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸可能會(huì)出現(xiàn)偽回歸。因此，在用分位數(shù)回歸法之前要收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對16個(gè)樣本序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有收益率序列的ADF統(tǒng)計(jì)量值均小于顯著水平在1%、5%和10%下的臨界值，故而各個(gè)收益率序列都是平穩(wěn)的，可以用分位數(shù)進(jìn)行回歸分析。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1、我國上市商業(yè)銀行VaR及CoVaRbs|i值測算結(jié)果。表1列出了q=5%時(shí)單家銀行的VaR值和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaRbs|i。VaR值顯示股份制商業(yè)銀行的潛在風(fēng)險(xiǎn)高于國有商業(yè)銀行，這表明南京銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、北京銀行等規(guī)模相對較小的股份制商業(yè)銀行更為脆弱，也具有更大的損失可能性。（表1）

CoVaRbs|i值顯示，北京銀行對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的影響度最大，城市商業(yè)銀行中的寧波銀行、南京銀行等對銀行體系具有較大的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，之后是浦發(fā)銀行、華夏銀行等股份制銀行。大型商業(yè)銀行除工商銀行和交通銀行外，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度均較低。這個(gè)差異也從側(cè)面反映了大型商業(yè)銀行具有更高的穩(wěn)健性，其風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備更充足，能降低風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

2、我國上市商業(yè)銀行△CoVaR及%CoVaR值測算結(jié)果。單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系存在邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，而且這種風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)可以用△CoVaRbs|i值來量化。但由于不同銀行自身的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR相差很大，單靠△CoVaRbs|i并不能準(zhǔn)確反映出銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)溢出的相對貢獻(xiàn)度，也即前者是絕對量指標(biāo)，后者為相對指標(biāo)，而后者考慮的因素更全面，用其進(jìn)行橫向比較分析得出的結(jié)果更為客觀。為了彌補(bǔ)這種不足，將△CoVaR進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得出相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度%CoVaR，如表2所示（注q=5%）。（表2）

△CoVaRbs|i值排在首位的是北京銀行。南京銀行、寧波銀行邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)也較大。大型商業(yè)銀行中除工商銀行對銀行體系具有較大的邊際貢獻(xiàn)外，整體來說該值較小。表2中建設(shè)銀行、中國銀行、招商銀行、民生銀行及光大銀行的△CoVaRbs|i值為正數(shù)，造成這種反?，F(xiàn)象的原因可能是，在2009年6月1日到2013年5月17日期間樣本銀行在歐債危機(jī)、國內(nèi)利率管制逐漸放松等事件的影響下，股價(jià)發(fā)生異常變動(dòng)，加之我國資本市場有效性不強(qiáng)，股價(jià)未對風(fēng)險(xiǎn)信息及時(shí)做出客觀的反應(yīng)。

%CoVaR值顯示，在q=0.05分位數(shù)下，位居相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度第一位的為工商銀行，緊跟其后的為北京銀行、華夏銀行、寧波銀行等股份制銀行。這與△CoVaR分析得出的結(jié)論基本一致，可見測度結(jié)果具有很大程度的穩(wěn)定性。

五、結(jié)論

第一，相對于VaR和CoVaR而言，△CoVaR是衡量風(fēng)險(xiǎn)水平的一個(gè)更好的指標(biāo)。CoVaR方法對風(fēng)險(xiǎn)水平的測度值普遍大于VaR方法對風(fēng)險(xiǎn)的估量。這是因?yàn)镃oVaR不僅包括無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR，還包括邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)△CoVaR。本文更關(guān)心△CoVaR，因?yàn)樗軐o條件風(fēng)險(xiǎn)VaR的那部分從中剔除，從而反映邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。

第二，相對于△CoVaR而言，%CoVaR能更準(zhǔn)確地反映相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)水平。

第三，單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的大小與其自身的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR值沒有必然聯(lián)系。具有較小的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的商業(yè)銀行，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度也可能會(huì)較高，比如工商銀行。

第四，經(jīng)營方式靈活、業(yè)務(wù)創(chuàng)新性較高，且在區(qū)域市場具有較強(qiáng)競爭力的城市商業(yè)銀行如北京銀行、寧波銀行、南京銀行及股份制商業(yè)銀行中的華夏銀行、浦發(fā)銀行正以良好的勢頭進(jìn)行跨區(qū)域發(fā)展，規(guī)模逐步壯大。但這類銀行具有較大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，應(yīng)對其經(jīng)營的穩(wěn)健程度持續(xù)保持關(guān)注。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]Huang，X.，Zhou，H.，A framework for assessing the systemic risk of major financial institutions.Journal of Bank&Finance 2009.33.

[2]包全永.銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染模型研究[J].金融研究，2005.8.

[3]馬君潞，范小云，曹元濤.中國銀行間市場雙邊傳染的風(fēng)險(xiǎn)估測及其系統(tǒng)性特征分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2007.1.

[4]高國華，潘英麗.銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量——基于動(dòng)態(tài)CoVaR方法的分析[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2011.12.

VaR=+R （5）

由條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR的定義并結(jié)合式（5），推導(dǎo)出當(dāng)銀行處于風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)銀行體系bs的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值：

CoVaR=q+VaR （6）

同理，對于回歸模型作類似分析，可得到銀行i處于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR：

VaR=+VaR （7）

CoVaR=+VaR （8）

為簡單起見，本文在求風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR、CoVaR、VaR及CoVaR時(shí)，將對應(yīng)樣本從小到大排序，取q分位數(shù)水平的近似替代值q=0.05。

2、△CoVaR的測算。由（2）知，銀行i對銀行體系bs的邊際貢獻(xiàn)可由銀行體系的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值減去無風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值得到，即

△CoVaR=CoVaR-VaR （9）

3、%CoVoR的測算。對△CoVaR進(jìn)行無量綱化處理，可以得到相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，記為%CoVaR，具體公式如下：

%CoVaR=△CoVaR/VaR （10）

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)處理。本文研究的樣本為目前已經(jīng)上市的16家商業(yè)銀行，以其2009年6月1日到2013年5月17日的每日收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù)計(jì)算日收益率，收益率采用價(jià)格對數(shù)形式Rt=ln （Pt/Pt-1）計(jì)算。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理包括正態(tài)性檢驗(yàn)及平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

1、正態(tài)性檢驗(yàn)。股價(jià)往往出現(xiàn)群聚現(xiàn)象，導(dǎo)致收益率分布的左尾事件的發(fā)生概率可能遠(yuǎn)大于正態(tài)分布下的概率，因此首先要對各銀行收益率序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，經(jīng)分析數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)值，發(fā)現(xiàn)所有收益率序列的JB統(tǒng)計(jì)量值很大，其P值幾乎為0，拒絕序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。所有樣本均值接近于0，符合VaR模型的假設(shè)。

2、單位根檢驗(yàn)。由于對兩組非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸可能會(huì)出現(xiàn)偽回歸。因此，在用分位數(shù)回歸法之前要收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對16個(gè)樣本序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有收益率序列的ADF統(tǒng)計(jì)量值均小于顯著水平在1%、5%和10%下的臨界值，故而各個(gè)收益率序列都是平穩(wěn)的，可以用分位數(shù)進(jìn)行回歸分析。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1、我國上市商業(yè)銀行VaR及CoVaRbs|i值測算結(jié)果。表1列出了q=5%時(shí)單家銀行的VaR值和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaRbs|i。VaR值顯示股份制商業(yè)銀行的潛在風(fēng)險(xiǎn)高于國有商業(yè)銀行，這表明南京銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、北京銀行等規(guī)模相對較小的股份制商業(yè)銀行更為脆弱，也具有更大的損失可能性。（表1）

CoVaRbs|i值顯示，北京銀行對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的影響度最大，城市商業(yè)銀行中的寧波銀行、南京銀行等對銀行體系具有較大的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，之后是浦發(fā)銀行、華夏銀行等股份制銀行。大型商業(yè)銀行除工商銀行和交通銀行外，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度均較低。這個(gè)差異也從側(cè)面反映了大型商業(yè)銀行具有更高的穩(wěn)健性，其風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備更充足，能降低風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

2、我國上市商業(yè)銀行△CoVaR及%CoVaR值測算結(jié)果。單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系存在邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，而且這種風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)可以用△CoVaRbs|i值來量化。但由于不同銀行自身的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR相差很大，單靠△CoVaRbs|i并不能準(zhǔn)確反映出銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)溢出的相對貢獻(xiàn)度，也即前者是絕對量指標(biāo)，后者為相對指標(biāo)，而后者考慮的因素更全面，用其進(jìn)行橫向比較分析得出的結(jié)果更為客觀。為了彌補(bǔ)這種不足，將△CoVaR進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得出相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度%CoVaR，如表2所示（注q=5%）。（表2）

△CoVaRbs|i值排在首位的是北京銀行。南京銀行、寧波銀行邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)也較大。大型商業(yè)銀行中除工商銀行對銀行體系具有較大的邊際貢獻(xiàn)外，整體來說該值較小。表2中建設(shè)銀行、中國銀行、招商銀行、民生銀行及光大銀行的△CoVaRbs|i值為正數(shù)，造成這種反?，F(xiàn)象的原因可能是，在2009年6月1日到2013年5月17日期間樣本銀行在歐債危機(jī)、國內(nèi)利率管制逐漸放松等事件的影響下，股價(jià)發(fā)生異常變動(dòng)，加之我國資本市場有效性不強(qiáng)，股價(jià)未對風(fēng)險(xiǎn)信息及時(shí)做出客觀的反應(yīng)。

%CoVaR值顯示，在q=0.05分位數(shù)下，位居相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度第一位的為工商銀行，緊跟其后的為北京銀行、華夏銀行、寧波銀行等股份制銀行。這與△CoVaR分析得出的結(jié)論基本一致，可見測度結(jié)果具有很大程度的穩(wěn)定性。

五、結(jié)論

第一，相對于VaR和CoVaR而言，△CoVaR是衡量風(fēng)險(xiǎn)水平的一個(gè)更好的指標(biāo)。CoVaR方法對風(fēng)險(xiǎn)水平的測度值普遍大于VaR方法對風(fēng)險(xiǎn)的估量。這是因?yàn)镃oVaR不僅包括無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR，還包括邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)△CoVaR。本文更關(guān)心△CoVaR，因?yàn)樗軐o條件風(fēng)險(xiǎn)VaR的那部分從中剔除，從而反映邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。

第二，相對于△CoVaR而言，%CoVaR能更準(zhǔn)確地反映相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)水平。

第三，單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的大小與其自身的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR值沒有必然聯(lián)系。具有較小的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的商業(yè)銀行，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度也可能會(huì)較高，比如工商銀行。

第四，經(jīng)營方式靈活、業(yè)務(wù)創(chuàng)新性較高，且在區(qū)域市場具有較強(qiáng)競爭力的城市商業(yè)銀行如北京銀行、寧波銀行、南京銀行及股份制商業(yè)銀行中的華夏銀行、浦發(fā)銀行正以良好的勢頭進(jìn)行跨區(qū)域發(fā)展，規(guī)模逐步壯大。但這類銀行具有較大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，應(yīng)對其經(jīng)營的穩(wěn)健程度持續(xù)保持關(guān)注。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]Huang，X.，Zhou，H.，A framework for assessing the systemic risk of major financial institutions.Journal of Bank&Finance 2009.33.

[2]包全永.銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染模型研究[J].金融研究，2005.8.

[3]馬君潞，范小云，曹元濤.中國銀行間市場雙邊傳染的風(fēng)險(xiǎn)估測及其系統(tǒng)性特征分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2007.1.

[4]高國華，潘英麗.銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量——基于動(dòng)態(tài)CoVaR方法的分析[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2011.12.

VaR=+R （5）

由條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR的定義并結(jié)合式（5），推導(dǎo)出當(dāng)銀行處于風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)銀行體系bs的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值：

CoVaR=q+VaR （6）

同理，對于回歸模型作類似分析，可得到銀行i處于風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值時(shí)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR：

VaR=+VaR （7）

CoVaR=+VaR （8）

為簡單起見，本文在求風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR、CoVaR、VaR及CoVaR時(shí)，將對應(yīng)樣本從小到大排序，取q分位數(shù)水平的近似替代值q=0.05。

2、△CoVaR的測算。由（2）知，銀行i對銀行體系bs的邊際貢獻(xiàn)可由銀行體系的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值減去無風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值得到，即

△CoVaR=CoVaR-VaR （9）

3、%CoVoR的測算。對△CoVaR進(jìn)行無量綱化處理，可以得到相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，記為%CoVaR，具體公式如下：

%CoVaR=△CoVaR/VaR （10）

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)處理。本文研究的樣本為目前已經(jīng)上市的16家商業(yè)銀行，以其2009年6月1日到2013年5月17日的每日收盤價(jià)作為原始數(shù)據(jù)計(jì)算日收益率，收益率采用價(jià)格對數(shù)形式Rt=ln （Pt/Pt-1）計(jì)算。數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理包括正態(tài)性檢驗(yàn)及平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

1、正態(tài)性檢驗(yàn)。股價(jià)往往出現(xiàn)群聚現(xiàn)象，導(dǎo)致收益率分布的左尾事件的發(fā)生概率可能遠(yuǎn)大于正態(tài)分布下的概率，因此首先要對各銀行收益率序列進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，經(jīng)分析數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)值，發(fā)現(xiàn)所有收益率序列的JB統(tǒng)計(jì)量值很大，其P值幾乎為0，拒絕序列服從正態(tài)分布的假設(shè)。所有樣本均值接近于0，符合VaR模型的假設(shè)。

2、單位根檢驗(yàn)。由于對兩組非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸可能會(huì)出現(xiàn)偽回歸。因此，在用分位數(shù)回歸法之前要收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。對16個(gè)樣本序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有收益率序列的ADF統(tǒng)計(jì)量值均小于顯著水平在1%、5%和10%下的臨界值，故而各個(gè)收益率序列都是平穩(wěn)的，可以用分位數(shù)進(jìn)行回歸分析。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1、我國上市商業(yè)銀行VaR及CoVaRbs|i值測算結(jié)果。表1列出了q=5%時(shí)單家銀行的VaR值和條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaRbs|i。VaR值顯示股份制商業(yè)銀行的潛在風(fēng)險(xiǎn)高于國有商業(yè)銀行，這表明南京銀行、興業(yè)銀行、平安銀行、北京銀行等規(guī)模相對較小的股份制商業(yè)銀行更為脆弱，也具有更大的損失可能性。（表1）

CoVaRbs|i值顯示，北京銀行對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的影響度最大，城市商業(yè)銀行中的寧波銀行、南京銀行等對銀行體系具有較大的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，之后是浦發(fā)銀行、華夏銀行等股份制銀行。大型商業(yè)銀行除工商銀行和交通銀行外，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度均較低。這個(gè)差異也從側(cè)面反映了大型商業(yè)銀行具有更高的穩(wěn)健性，其風(fēng)險(xiǎn)資本準(zhǔn)備更充足，能降低風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

2、我國上市商業(yè)銀行△CoVaR及%CoVaR值測算結(jié)果。單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系存在邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，而且這種風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)可以用△CoVaRbs|i值來量化。但由于不同銀行自身的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR相差很大，單靠△CoVaRbs|i并不能準(zhǔn)確反映出銀行機(jī)構(gòu)對銀行體系風(fēng)險(xiǎn)溢出的相對貢獻(xiàn)度，也即前者是絕對量指標(biāo)，后者為相對指標(biāo)，而后者考慮的因素更全面，用其進(jìn)行橫向比較分析得出的結(jié)果更為客觀。為了彌補(bǔ)這種不足，將△CoVaR進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得出相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度%CoVaR，如表2所示（注q=5%）。（表2）

△CoVaRbs|i值排在首位的是北京銀行。南京銀行、寧波銀行邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)也較大。大型商業(yè)銀行中除工商銀行對銀行體系具有較大的邊際貢獻(xiàn)外，整體來說該值較小。表2中建設(shè)銀行、中國銀行、招商銀行、民生銀行及光大銀行的△CoVaRbs|i值為正數(shù)，造成這種反?，F(xiàn)象的原因可能是，在2009年6月1日到2013年5月17日期間樣本銀行在歐債危機(jī)、國內(nèi)利率管制逐漸放松等事件的影響下，股價(jià)發(fā)生異常變動(dòng)，加之我國資本市場有效性不強(qiáng)，股價(jià)未對風(fēng)險(xiǎn)信息及時(shí)做出客觀的反應(yīng)。

%CoVaR值顯示，在q=0.05分位數(shù)下，位居相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度第一位的為工商銀行，緊跟其后的為北京銀行、華夏銀行、寧波銀行等股份制銀行。這與△CoVaR分析得出的結(jié)論基本一致，可見測度結(jié)果具有很大程度的穩(wěn)定性。

五、結(jié)論

第一，相對于VaR和CoVaR而言，△CoVaR是衡量風(fēng)險(xiǎn)水平的一個(gè)更好的指標(biāo)。CoVaR方法對風(fēng)險(xiǎn)水平的測度值普遍大于VaR方法對風(fēng)險(xiǎn)的估量。這是因?yàn)镃oVaR不僅包括無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR，還包括邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)△CoVaR。本文更關(guān)心△CoVaR，因?yàn)樗軐o條件風(fēng)險(xiǎn)VaR的那部分從中剔除，從而反映邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。

第二，相對于△CoVaR而言，%CoVaR能更準(zhǔn)確地反映相對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)水平。

第三，單個(gè)銀行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的大小與其自身的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR值沒有必然聯(lián)系。具有較小的無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的商業(yè)銀行，對銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度也可能會(huì)較高，比如工商銀行。

第四，經(jīng)營方式靈活、業(yè)務(wù)創(chuàng)新性較高，且在區(qū)域市場具有較強(qiáng)競爭力的城市商業(yè)銀行如北京銀行、寧波銀行、南京銀行及股份制商業(yè)銀行中的華夏銀行、浦發(fā)銀行正以良好的勢頭進(jìn)行跨區(qū)域發(fā)展，規(guī)模逐步壯大。但這類銀行具有較大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度，應(yīng)對其經(jīng)營的穩(wěn)健程度持續(xù)保持關(guān)注。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]Huang，X.，Zhou，H.，A framework for assessing the systemic risk of major financial institutions.Journal of Bank&Finance 2009.33.

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[4]高國華，潘英麗.銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量——基于動(dòng)態(tài)CoVaR方法的分析[J].上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2011.12.