中國(guó)系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提機(jī)制研究基于CopulaCoVaR模型

潘凌遙 蔣曉泉 費(fèi)紫微

摘要：在CoVaR風(fēng)險(xiǎn)度量框架的基礎(chǔ)上建立系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提機(jī)制，旨在將風(fēng)險(xiǎn)溢出與資本計(jì)提掛鉤。運(yùn)用Copula-CoVaR模型測(cè)算商業(yè)銀行對(duì)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，考慮到額外的資本對(duì)溢出風(fēng)險(xiǎn)吸收作用，在控制每一家銀行對(duì)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出一致的基礎(chǔ)上確定銀行的資本充足水平，進(jìn)而確定對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)重要性銀行附加資本的計(jì)提比例。

關(guān)鍵詞： CopulaCoVaR模型；風(fēng)險(xiǎn)溢出；系統(tǒng)重要性銀行附加資本

中圖分類號(hào)：F832.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：1003-7217（2015）03-0023-06

一、引言

2008年肇始于美國(guó)并蔓延至全球的金融危機(jī)發(fā)生以后，各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局都提出要加強(qiáng)宏觀審慎管理，而宏觀審慎管理的目標(biāo)就是為了防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。如何進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防范受到了理論界和實(shí)務(wù)界前所未有的重視。國(guó)際貨幣基金組織、金融穩(wěn)定理事會(huì)和國(guó)際清算銀行（2009）認(rèn)為，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是由于金融體系整體或局部受到破壞導(dǎo)致金融服務(wù)中斷、對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)具有潛在負(fù)面影響的風(fēng)險(xiǎn)[1]。在《巴塞爾協(xié)議III》中規(guī)定銀行必須構(gòu)建資本防線應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，其中就包括逆周期超額資本和系統(tǒng)重要性銀行附加資本[2]。這兩者都針對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，可以將其統(tǒng)稱為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資本。

在內(nèi)部評(píng)級(jí)法的視角下，資本與銀行的風(fēng)險(xiǎn)大小直接掛鉤，商業(yè)銀行面臨多大的風(fēng)險(xiǎn)就必須擁有足量的資本與之相匹配?！栋腿麪枀f(xié)議III》提出的逆周期超額資本和系統(tǒng)重要性銀行附加資本雖然針對(duì)的都是風(fēng)險(xiǎn)，但是兩者的計(jì)提是基于不同的計(jì)提框架，而且這些計(jì)提框架沒有與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小掛鉤，這會(huì)與商業(yè)銀行經(jīng)濟(jì)資本管理產(chǎn)生矛盾[3]。

2014年12月9日，美聯(lián)儲(chǔ)推出了一項(xiàng)針對(duì)系統(tǒng)重要性銀行附加資本要求的提案，根據(jù)系統(tǒng)重要性銀行對(duì)金融系統(tǒng)帶來(lái)的潛在風(fēng)險(xiǎn)，必須留存1%～4.5%的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)以應(yīng)對(duì)潛在風(fēng)險(xiǎn)，即提出了1%～4.5%的附加資本要求。

可見，科學(xué)地測(cè)度銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，將商業(yè)銀行附加資本的計(jì)提與該銀行對(duì)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)對(duì)應(yīng)起來(lái)是當(dāng)前宏觀審慎管理所需要解決的前沿問(wèn)題。

根據(jù)研究視角的不同，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度方法大致可以分為以下幾類：（1）基于宏觀數(shù)據(jù)的測(cè)度方法。如KLR模型（Kaminsky、Lizondo & Reinhart，1998）[4]、FR模型（Frankel & Rose，1996）[5]等。Borio（2009）也構(gòu)建了宏觀經(jīng)濟(jì)早期預(yù)警指標(biāo)，并用來(lái)預(yù)測(cè)銀行部門危機(jī)發(fā)生的概率[6]。（2）基于銀行間關(guān)聯(lián)性的測(cè)度方法。IMF（2009）[7]在金融穩(wěn)定報(bào)告中詳細(xì)介紹了四種基于關(guān)聯(lián)研究法的測(cè)量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的模型：網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)分析法（Allen & Babus，2008）、共同風(fēng)險(xiǎn)模型法（Brunnermeier，2009）、困境依賴矩陣（Segoviano & Goodhart，2009）和違約強(qiáng)度模型法（Giesecke & Kim，2009）。（3）基于投資組合理論的測(cè)度方法。這種方法采用股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，把整個(gè)金融體系看作是各個(gè)金融機(jī)構(gòu)組成的投資組合，用損失的波動(dòng)（Avesani & Pascual，2006）[8]、風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR（Inui & Kijima，2005）[9]、期望虧損ES（Yamai et al，2005）[10]、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR[11]、邊際期望損失法（Brownlees & Engle，2010） [12]等來(lái)衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。（4）前瞻性的測(cè)度方法：未定權(quán)益分析法（CCA）（Gray，2007）[13]。

盡管金融危機(jī)以來(lái)對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量的方法研究取得了一定的的成果，但是由于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量對(duì)數(shù)據(jù)和模型的要求很高，不能與商業(yè)銀行的資本直接掛鉤。CoVaR方法是最新提出的一種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法，利用公開市場(chǎng)數(shù)據(jù)就能對(duì)商業(yè)銀行的溢出效應(yīng)進(jìn)行度量。

值得注意的是，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)首先是風(fēng)險(xiǎn)，它強(qiáng)調(diào)的是當(dāng)銀行受到?jīng)_擊時(shí)對(duì)外部的造成巨大負(fù)面影響的概率。這種影響與銀行的財(cái)務(wù)狀況是分不開的。當(dāng)銀行具備較為穩(wěn)健的財(cái)務(wù)狀況，其抵御沖擊的能力提高，進(jìn)而對(duì)外界造成巨大負(fù)面影響的概率就會(huì)下降，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也就隨之降低。資本覆蓋風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度與資本充足情況緊密相關(guān)。當(dāng)資本較為充足時(shí)，銀行可以通過(guò)資本吸收外部沖擊帶來(lái)的損失，從而降低自身風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)；反過(guò)來(lái)，當(dāng)資本不夠充足時(shí)，銀行內(nèi)部消化損失的能力明顯不足，其風(fēng)險(xiǎn)的外溢效應(yīng)也會(huì)隨之增加。因此，銀行可以通過(guò)計(jì)提額外的資本來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，減少其對(duì)系統(tǒng)的沖擊?；诖耍疚臄M采用Copula-CoVaR模型來(lái)計(jì)提系統(tǒng)重要性銀行附加資本。

二、CopulaCoVaR模型

（一）CoVaR模型

金融機(jī)構(gòu)j的無(wú)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaR的定義為：

Pr （Xj≤VaRj）=q（1）

其中，Pr 表示概率，式（1）表示銀行的損失Xj超過(guò)某一數(shù)值VaRj的概率為q。關(guān)于CoVaR，根據(jù)Adrian和Brunnermeier（2008）的定義，設(shè)有i，j兩個(gè)金融機(jī)構(gòu)，將此時(shí)的條件VaR值記為CoVaRj/iq，表示當(dāng)i金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，j金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)水平。用公式簡(jiǎn)單表示為：

Pr （Xj≤CoVaRj/C（i）q|C（i））=q（2）

其中，C（i）表示i金融機(jī)構(gòu)的某些風(fēng)險(xiǎn)事件，q是分位點(diǎn)。CoVaRj/iq不僅包含了j金融機(jī)構(gòu)自身的無(wú)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值VaRj，也包含了i金融機(jī)構(gòu)對(duì)它的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。關(guān)于i金融機(jī)構(gòu)對(duì)j的溢出效應(yīng)ΔCoVaRj/iq可以定義為：

ΔCoVaRj/iq=CoVaRj/Xi=VaRiq-VaRj（3）

商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)法中關(guān)于資本要求的計(jì)算，是根據(jù)銀行在一定置信水平下無(wú)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值與預(yù)期損失的差額來(lái)確定。CoVaR模型能較好地將風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)與無(wú)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值放在同一計(jì)算框架內(nèi)，使較為準(zhǔn)確地計(jì)提系統(tǒng)重要性銀行附加資本成為可能。

（二）Copula連接函數(shù)

Copula函數(shù)簇是一類將各研究對(duì)象的聯(lián)合分布與各對(duì)象的邊緣分布連接在一起的函數(shù)。它可以反映較為復(fù)雜的多元分布，并將多元分布分解為多個(gè)邊緣分布與一個(gè)Copula函數(shù)的形式。Copula理論最早是Sklar1959年提出，他認(rèn)為可以將一個(gè)聯(lián)合分布分解成k個(gè)邊緣分布和一個(gè)Copula函數(shù)，Copula函數(shù)描述了變量之間的相關(guān)性。

根據(jù)多元Sklar定理，如果F（·，…，·）為具有邊緣分布F1（·），F(xiàn)2（·），…，F(xiàn)N（·）的聯(lián)合分布函數(shù)，那么存在一個(gè)Copula函數(shù)C（·，…，·），滿足：F（x1，x2，…，xN）=C（F1（x1），F(xiàn)2（x2），…，F(xiàn)N（xN））。

如果F1（·），F(xiàn)2（·），…，F(xiàn)N（·）是連續(xù)的，則C（·，…，·）唯一確定；反之，如果F1（·），F(xiàn)2（·），…，F(xiàn)N（·）為一元分布，C（·，…，·）為相應(yīng)的Copula函數(shù)，那么由上式定義的F（·，…，·）為具有邊緣分布F1（·），F(xiàn)2（·），…，F(xiàn)N（·）的聯(lián)合分布函數(shù)。

同時(shí)，也可以得到多元分布的概率密度函數(shù)：

f（x1，x2，…，xN）=c（F1（x1），F(xiàn)2（x2），…，F(xiàn)N（xN））∏Nn=1fn（xn），其中，c（u1，u2，…，uN）=C（u1，u2，…，uN）u1u2…uN，fn（xn）是邊緣分布Fn（xn）的密度函數(shù)，n=1，…，N。

財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐（雙月刊）2015年第3期2015年第3期（總第195期）潘凌遙，蔣曉泉等：中國(guó)系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提機(jī)制研究基于CopulaCoVaR模型

（三） CoVaR的計(jì)算

根據(jù)CoVaR模型中關(guān)于CoVaR值的計(jì)算，是當(dāng)i金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，j金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)水平。

若收益率序列Xi，Xj，概率密度函數(shù)分別為fi（xi），fj（xj），它們的聯(lián)合概率密度函數(shù)為f（xi，xj），此時(shí)Xi的條件密度函數(shù)為：

fi|j（xi|xj）=f（xi，xj）fj（xj）（4）

將Copula函數(shù)與式（4）相結(jié)合，進(jìn)一步可以得到：fi|j（xi|xj）=c（Fi（xi），F(xiàn)j（xj））fi（xi）fj（xj）fj（xj）=c（Fi（xi），F(xiàn)j（xj））fi（xi），此時(shí)i金融機(jī)構(gòu)的CoVaR值可以通過(guò)反解式（5）得到。

∫q-∞CoVaRi|jc（Fi（xi），F(xiàn)j（VaRjq））fi（xi）dxi=q（5）

三、風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)度量

（一） 數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

在計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)之前，首先要確定各上市銀行與商業(yè)銀行指數(shù)之間的相依結(jié)構(gòu)?？紤]到寧波銀行、南京銀行、北京銀行是城市商業(yè)銀行，其余13家為全國(guó)性商業(yè)銀行，就資產(chǎn)規(guī)模而言，2014年一季度規(guī)模最大的城商行北京銀行的資產(chǎn)為規(guī)模最小的股份制商業(yè)銀行平安銀行的60%，此外，13家商業(yè)銀行的總資產(chǎn)占全國(guó)所有銀行資產(chǎn)的78.02%，故選擇這13家銀行作為系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提的分析樣本。為了能使數(shù)據(jù)更好地反映銀行收益率變化情況，選取13家上市銀行2005年1月～2014年5月股票市場(chǎng)日收盤價(jià)數(shù)據(jù)。衡量銀行體系整體的指標(biāo)選用WIND數(shù)據(jù)庫(kù)中的商業(yè)銀行指數(shù)數(shù)據(jù)，其成分為16家上市銀行，通過(guò)對(duì)股票價(jià)格賦予一定的權(quán)重計(jì)算得到。上市銀行的日收益率μt=ln Pt-ln Pt-1，Pt為該日的收盤價(jià)，各收益率序列的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示，商業(yè)銀行指數(shù)的收益率隨后也作相同處理。

（二） 相關(guān)性檢驗(yàn)

采用Pearson相關(guān)性檢驗(yàn)、Spearman秩相關(guān)檢驗(yàn)和Kendall秩相關(guān)檢驗(yàn)對(duì)工商銀行收益率序列以及商業(yè)銀行指數(shù)收益率序列的相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，三種相關(guān)性檢驗(yàn)的P值都為零，表明兩個(gè)收益率序列之間存在十分顯著的相關(guān)關(guān)系，同時(shí)相關(guān)系數(shù)均為正值且較大，說(shuō)明工商銀行的收益率序列與商業(yè)銀行指數(shù)收益率序列正向相關(guān)。

（三）Copula函數(shù)估計(jì)

Copula函數(shù)有很多，需要在這些Copula函數(shù)中選出最合適的來(lái)描述工商銀行收益率序列以及商業(yè)銀行指數(shù)收益率序列的邊緣分布的相依結(jié)構(gòu)。選擇5種常用的Copula函數(shù)，包括橢圓型Copula函數(shù)族中的GussianCopula和tCopula，以及阿基米德Copula函數(shù)族中的GumbelCopula、ClaytonCopula和FrankCopula，來(lái)擬合二個(gè)收益率序列的聯(lián)合分布。另外，擬合函數(shù)與原始序列之間的平方歐式距離越小能表明擬合效果越佳，因此，通過(guò)計(jì)算各類型Copula擬合函數(shù)的平方歐式距離來(lái)篩選最優(yōu)擬合函數(shù)。不同Copula函數(shù)擬合的參數(shù)估計(jì)值如表4所示。

10.6666其中，ρ為線性相關(guān)系數(shù)，k為自由度，α為阿基米德函數(shù)族中的參數(shù)。在得到這些參數(shù)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步考察這些函數(shù)的擬合效果。

如果（xi，yi）是二維聯(lián)合分布（X，Y）的樣本點(diǎn)，記X和Y的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)為Fn（x）和Fn（y），此時(shí)樣本的經(jīng)驗(yàn)Copula函數(shù)如下：

函數(shù)的平方歐式距離如表5所示。

平方歐式距離越小，表明Copula函數(shù)的擬合效果越好。從表5可知，tCopula函數(shù)的平方歐式距離最小，擬合優(yōu)度最高，故將其作為衡量工商銀行收益率與商業(yè)銀行指數(shù)收益率聯(lián)合分布的Copula函數(shù)。

（四）CoVaR的計(jì)算

在考慮風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的時(shí)候，考察的時(shí)點(diǎn)是當(dāng)銀行出現(xiàn)危機(jī)的時(shí)候，而銀行出現(xiàn)危機(jī)的情況一般用較為極端的分位點(diǎn)表示，一般可以選用1%、2.5%、5%等分位點(diǎn)，考慮到樣本的大小以及從表1中體現(xiàn)出來(lái)的收益率數(shù)據(jù)異常情況可能會(huì)對(duì)結(jié)果造成影響，本文選用2.5%分位點(diǎn)來(lái)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。根據(jù)上述tCopula函數(shù)的參數(shù)估計(jì)結(jié)果，采用Monte Carlo模擬來(lái)計(jì)算工商銀行對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。第一步，根據(jù)隨機(jī)生成滿足上述tCopula函數(shù)的兩列概率序列，每一序列含有1000個(gè)數(shù)據(jù)；第二步，篩選出當(dāng)工商銀行處于2.5%的分位點(diǎn)時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的累積概率值；第三步，重復(fù)上述過(guò)程10000次。由此，就得到了當(dāng)工商銀行處于危機(jī)狀態(tài)下整個(gè)系統(tǒng)的累積概率的分布情況，按從小到大排列后得到圖1。根據(jù)CoVaR的定義，當(dāng)工商銀行處于危機(jī)時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)在分位點(diǎn)2.5%的累積概率為0.0060，根據(jù)商業(yè)銀行指數(shù)的原始收益率序列可以計(jì)算出相應(yīng)的收益率值，進(jìn)一步就可以得到工商銀行對(duì)整個(gè)銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)為43.5%。（五）各商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

與工商銀行的算法相同，可以得到另外12家上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。從表7可以發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)在各銀行之間存在較大的區(qū)別，風(fēng)險(xiǎn)溢出水平最低的是浦發(fā)銀行，僅為38.1%，風(fēng)險(xiǎn)溢出水平最高的是中國(guó)銀行為69.8%，測(cè)算過(guò)程中還出現(xiàn)工商銀行、建設(shè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出較平安銀行低的現(xiàn)象。銀行的資本是用來(lái)覆蓋風(fēng)險(xiǎn)的，資本充足情況的不同就會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)溢出情況存在差別。根據(jù)各商業(yè)銀行2013年半年報(bào)和年報(bào)，平安銀行的資本充足水平僅為8.78%和9.9%，而工商銀行和建設(shè)銀行的資本充足率都超過(guò)了13%。也就是說(shuō)，工商銀行和建設(shè)銀行可以利用超額的資本內(nèi)部消化風(fēng)險(xiǎn)，減少風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，因此才會(huì)出現(xiàn)諸如上表的情形。如果平安銀行的資本充足率達(dá)到與工商銀行一個(gè)水平，那么，它的風(fēng)險(xiǎn)溢出將會(huì)大大降低。

四、商業(yè)銀行系統(tǒng)重要性銀行附加資本的計(jì)提

上面的分析給了我們一個(gè)啟示，在用CoVaR模型測(cè)算商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出的時(shí)候，銀行的資本充足情況對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)存在較大的影響，因此，在考察系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提的時(shí)候要控制各商業(yè)銀行具有相同的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平。

我們將各商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出水平控制在零溢出計(jì)算各商業(yè)銀行的資本充足情況。零溢出也就意味著此時(shí)的CoVaR就是各商業(yè)銀行所對(duì)應(yīng)的銀行系統(tǒng)VaR值，根據(jù)銀行系統(tǒng)VaR值找出相應(yīng)的原始序列的分位點(diǎn)，并讀取該點(diǎn)的收益率值。

具體的求解思路如下：

第一步，與前面的模擬過(guò)程一樣，根據(jù)最優(yōu)的Copula函數(shù)隨機(jī)產(chǎn)生符合條件的累積概率u（x），v（y），每次產(chǎn)生10000組數(shù)據(jù)，這一過(guò)程模擬1000次；

第二步，每一次模擬v（y）都按照u（x）的大小進(jìn)行排序；

第三步，對(duì)每一分位點(diǎn)上的u（x），讀取2.5%分位點(diǎn)的v（y），依照模擬過(guò)程，這樣的v（y）共有10000個(gè)，將該序列記為p；第四步，對(duì)p中的序列值編號(hào)為1～10000，將目標(biāo)CoVaR在序列p中找出，對(duì)應(yīng)的編號(hào)與10000比值就是u（x）的目標(biāo)分位點(diǎn)；第五步，在原始收益率序列中讀取目標(biāo)分位點(diǎn)的值。計(jì)算結(jié)果如表8所示。

1.對(duì)2013年商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性銀行附加資本進(jìn)行計(jì)算。重點(diǎn)是如何將收益率的變化與銀行資本結(jié)合起來(lái)，考察在目標(biāo)CoVaR下銀行的資本充足水平。用收盤價(jià)來(lái)表示銀行的股權(quán)價(jià)值，當(dāng)控制銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的比例時(shí)，銀行股票收益率的變化乘以股票收盤價(jià)就能直接計(jì)算出股權(quán)價(jià)值的變化，而股權(quán)價(jià)值的變化量就是商業(yè)銀行需要計(jì)提的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資本。計(jì)算結(jié)果如表9所示?？梢缘玫姐y行零風(fēng)險(xiǎn)溢出時(shí)，上市銀行新的資本充足水平，從而可以對(duì)系統(tǒng)重要性銀行附加資本進(jìn)行綜合有效評(píng)估。根據(jù)表9所示，國(guó)有股份制商業(yè)銀行比其他股份制銀行需要更高的系統(tǒng)重要性銀行附加資本。

采用K均值聚類對(duì)表9的資本充足水平進(jìn)行分類，結(jié)果見表10。聚類的結(jié)果表明，系統(tǒng)重要性第一梯隊(duì)包括建設(shè)銀行、工商銀行、中國(guó)銀行、交通銀行和農(nóng)業(yè)銀行，剩下的銀行都屬于第二梯隊(duì)。對(duì)于我國(guó)而言，不僅僅上市銀行存在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，只能說(shuō)風(fēng)險(xiǎn)較為集中于這些銀行，為了能控制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的累積，進(jìn)而防止危機(jī)的發(fā)生，不管是第一梯隊(duì)還是第二梯隊(duì)的銀行都應(yīng)該為自身溢出的風(fēng)險(xiǎn)負(fù)責(zé)。

2.根據(jù)商業(yè)銀行零風(fēng)險(xiǎn)溢出的情況來(lái)確定系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提機(jī)制。最優(yōu)的系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提自然是能甄別銀行的不同風(fēng)險(xiǎn)狀況，針對(duì)不同銀行進(jìn)行差異化的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資本計(jì)提，有多大的風(fēng)險(xiǎn)溢出就計(jì)提相應(yīng)的資本。但監(jiān)管的一個(gè)原則就是要簡(jiǎn)單明了，操作簡(jiǎn)便，因此，我們根據(jù)上面兩種分類來(lái)確定系統(tǒng)重要性銀行附加資本比例。

以第二梯隊(duì)為例，將第二梯隊(duì)的銀行看成一個(gè)整體，在零風(fēng)險(xiǎn)溢出的情況下，整體的資本等于新的資本充足水平與各銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)乘積之和。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資本的計(jì)提，就是要在8%的最低資本充率要求與2.5%留存超額要求的基礎(chǔ)上，也就是說(shuō)在10.5%的資本充足水平基礎(chǔ)上進(jìn)行計(jì)提。采用的方法是當(dāng)?shù)诙蓐?duì)的銀行同時(shí)提高一定比例的資本，使得它們的資本之和與零風(fēng)險(xiǎn)溢出情況下整體的資本接近?？刂凭仍?.1%，通過(guò)matlab編程可以計(jì)算得到第一梯隊(duì)和第二梯隊(duì)的系統(tǒng)重要性銀行附加計(jì)提比例如表11。

與《巴塞爾協(xié)議III》規(guī)定的一樣，系統(tǒng)重要性銀行附加資本必須是商業(yè)銀行的普通股資本。我國(guó)《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》要求商業(yè)銀行滿足5%的普通股最低要求，2.5%的儲(chǔ)備資本要求，這就使得商業(yè)銀行的普通股比例要達(dá)到7.5%，外加系統(tǒng)重要性銀行附加資本，這也就意味著第一梯隊(duì)商業(yè)銀行的普通股最低要求要達(dá)到9.73%，而第二梯隊(duì)商業(yè)銀行要達(dá)到8.03%。

五、結(jié)論

系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量是一復(fù)雜的系統(tǒng)工程，對(duì)其準(zhǔn)確的度量還有很長(zhǎng)的路要走，而以防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)為目的的宏觀審慎管理框架體系的構(gòu)建和完善仍存在頗多阻礙。本文的主要工作是依托CoVaR風(fēng)險(xiǎn)度量框架，將商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)與商業(yè)銀行的資本結(jié)合起來(lái)，體現(xiàn)了資本覆蓋風(fēng)險(xiǎn)的理念，彌補(bǔ)了系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提不與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)大小對(duì)應(yīng)的不足，為系統(tǒng)重要性銀行附加資本的計(jì)提提供依據(jù)。

這一系統(tǒng)重要性銀行附加資本計(jì)提框架是開放的，隨著商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的積累，運(yùn)用Copula-CoVaR模型可以考慮更為極端的情形來(lái)捕捉系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)管當(dāng)局也可以根據(jù)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)如果認(rèn)為零溢出對(duì)于銀行體系而言過(guò)于嚴(yán)格，可以控制風(fēng)險(xiǎn)溢出的比例為某一合理正值，減小銀行資本補(bǔ)充壓力來(lái)刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。隨著監(jiān)管技術(shù)的進(jìn)步和監(jiān)管人員素質(zhì)的提高，監(jiān)管當(dāng)局可以采用更差異化的方法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)提，實(shí)現(xiàn)對(duì)每一家銀行確定系統(tǒng)重要性銀行附加計(jì)提比例。

參考文獻(xiàn)：

[1]FSB. Guidance to assess the systemic importance of financial institutions， markets and instruments： initial considerations[J]. Report to G20 Finance Ministers and Governors， 2009.

[2]Basel Committee on Banking Supervision. Basel Ⅲ：A global regulatory framework for more resilient banks and banking systems [OL]， 2010. www.bis.org/publ/bcbs189_dec2010.pdf.

[3]彭建剛，潘凌遙. 關(guān)于商業(yè)銀行資本協(xié)調(diào)管理的幾個(gè)問(wèn)題[J]. 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2014，（3）：36-40.

[4]Kaminsky G L， Lizondo S and Reinhart C M. Leading indicators of currency crises[R]， IMF staff paper， 1998.

[5]Frankel J A， Rose A K. Currency crashes in emerging markets： An empirical treatment[J]. Journal of international Economics， 1996， 41（3）： 351-366.

[6]Borio C. Implementing the macroprudential approach to financial regulation and supervision[J]. Financial Stability Review， 2009 （13）： 31-41.

[7]International Monetary fund. Global Financial Stability Report： Responding to the Financial Crisis and Measuring Systemic Risks[M]. World Economic and Financial Surveys，2009.

[8]Pascual A G， Li J. A new risk indicator and stress testing tool： A multifactor Nthtodefault CDS basket[M]. International Monetary Fund， 2006.

[9]Inui K， Kijima M， Kitano A. VaR is subject to a significant positive bias[J]. Statistics & probability letters， 2005， 72（4）： 299-311.

[10]Yamai Y， Yoshiba T. Valueatrisk versus expected shortfall： A practical perspective[J]. Journal of Banking & Finance， 2005， 29（4）： 997-1015.

[11]Adrian T， Brunnermeier M K. CoVaR[R]. National Bureau of Economic Research， 2011.

[12]Brownlees C， Engle R. Volatility， correlation and tails for systemic risk measurement[J]. Working paper， New York University Stern School of business， 2010.

[13]Gray D F， Merton R C， Bodie Z. New framework for measuring and managing macrofinancial risk and financial stability[R]. National Bureau of Economic Research， 2007.

（責(zé)任編輯：寧曉青）