銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的元胞自動(dòng)機(jī)模型研究

陳建新

（1.廣東工業(yè)大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，廣州510520；2.華南理工大學(xué)工商管理學(xué)院，廣州510640）

0 引言

銀行作為金融業(yè)的主要支柱之一，其發(fā)展?fàn)顩r和穩(wěn)定性不容小覷。近年來(lái)，儲(chǔ)戶對(duì)銀行的擠兌現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生。銀行擠兌對(duì)銀行造成毀滅性的打擊，儲(chǔ)戶突然集中取款行為往往迫使銀行以高昂的成本清算其固定資產(chǎn)而最終遭遇破產(chǎn)危機(jī)。若一家銀行擠兌行為蔓延開(kāi)來(lái)，可能會(huì)引發(fā)整個(gè)銀行業(yè)的連鎖恐慌，甚至可能導(dǎo)致多家銀行破產(chǎn)，最終引發(fā)整個(gè)金融系統(tǒng)的崩潰。可見(jiàn)，銀行擠兌是引發(fā)整個(gè)銀行系統(tǒng)危機(jī)的導(dǎo)火索，即某一家銀行遭受儲(chǔ)戶的擠兌，與其有相似的基本情況的銀行可能也會(huì)遭受儲(chǔ)戶的擠兌，陷入流動(dòng)性危機(jī)，而且銀行儲(chǔ)戶的提前支取可能會(huì)成為整個(gè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染源，進(jìn)而導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)層面蒙受損失。在中國(guó)，雖然迄今為止，尚未發(fā)生過(guò)大規(guī)模的銀行擠兌誘發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，但是銀行擠兌事件也時(shí)有發(fā)生，如：1998年2月海南發(fā)展銀行的銀行擠兌、2000年3月的湖南某城市合作銀行的銀行擠兌、2009年5月的重慶涪陵銀行擠兌事件、以及2014年3月24日的江蘇射陽(yáng)農(nóng)村商業(yè)銀行擠兌事件。正如十八大報(bào)告所說(shuō)：銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)要始終把風(fēng)險(xiǎn)控制放在第一位，不斷增強(qiáng)安全性、盈利性和流動(dòng)性。因此，通過(guò)建立儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染模型，分析影響儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染因素，對(duì)避免銀行儲(chǔ)戶提前支取現(xiàn)象的發(fā)生，控制該危機(jī)向系統(tǒng)性銀行危機(jī)以及向其它金融部門的擴(kuò)散和傳導(dǎo)是很有必要的。這為商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)提供參考的同時(shí)，也為宏觀政策的調(diào)控提供理論支持。

儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染是基于儲(chǔ)戶群體內(nèi)儲(chǔ)戶的不同情緒和行為，以及儲(chǔ)戶提前支取事件相關(guān)信息的模糊性和不確定性的影響下，單個(gè)儲(chǔ)戶通過(guò)他人情緒的感染和行為的模仿而形成的具有共性的群體性恐慌從眾行為［1］。如果儲(chǔ)戶悲觀情緒得以傳染，則大量?jī)?chǔ)戶將會(huì)提前支取進(jìn)而誘發(fā)銀行擠兌的發(fā)生。以下，分國(guó)內(nèi)外兩個(gè)方面對(duì)這類文獻(xiàn)進(jìn)行綜述。

國(guó)外這方面的研究開(kāi)展的相對(duì)較早，研究視角大都是基于銀行的角度研究銀行擠兌和傳染性的。早在1983年Diamond和Dybvig［2］就對(duì)銀行擠兌行為進(jìn)行研究，通過(guò)分析三期經(jīng)濟(jì)模型，闡述商業(yè)銀行擠兌誘因、演變過(guò)程以及商業(yè)銀行擠兌對(duì)經(jīng)濟(jì)的負(fù)面影響。文中建立的銀行擠兌行為的模型，被人們稱為DD模型，這也是研究銀行擠兌的具有開(kāi)創(chuàng)性的文獻(xiàn)，直接影響了隨后一個(gè)時(shí)期的研究“范式”。如：Roberto Chang和Andres Velasco［3－5］對(duì)DD模型進(jìn)行拓展，分別研究了開(kāi)放經(jīng)濟(jì)中的匯率制度選擇問(wèn)題以及亞洲金融危機(jī)問(wèn)題等；Yehning Chen［6］運(yùn)用DD模型的基礎(chǔ)框架研究了銀行危機(jī)的傳染性問(wèn)題；Franklin Allen和Douglas Gale［7］運(yùn)用DD模型把銀行資產(chǎn)收益的不確定性與產(chǎn)業(yè)循環(huán)相聯(lián)系，指出產(chǎn)業(yè)周期的結(jié)果是造成銀行恐慌的根本原因；Chang和Velasco［8］在假設(shè)金融中介機(jī)構(gòu)可以在國(guó)際市場(chǎng)上進(jìn)行借貸的條件下，將DD模型拓展為開(kāi)經(jīng)濟(jì)條件下的銀行擠兌模型；Macey等［9］認(rèn)為流動(dòng)性需求的擴(kuò)散，再加上銀行“先到先取”的規(guī)則導(dǎo)致存款者試圖加入擠兌行列以保護(hù)自己，于是銀行擠兌發(fā)生；Rod Garratt和Todd Keister［10］用實(shí)驗(yàn)的方法證實(shí)了導(dǎo)致銀行存款者協(xié)調(diào)問(wèn)題的因素，并指出當(dāng)有太多的人提前取款時(shí)銀行擠兌就發(fā)生了。

中國(guó)也有很多經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)銀行擠兌進(jìn)行了研究。浦勇?。?1］、喬海曙［12］以博弈論為分析工具從儲(chǔ)戶存款合約的角度分析了銀行擠兌；張仁德、姜磊［13］則采用不完全信息動(dòng)態(tài)博弈的研究方法，通過(guò)建立銀行與存款人的行為博弈模型，研究銀行聲譽(yù)對(duì)于銀行擠兌的影響；李濤、都曉巖［14］引入了信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中的委托——代理理論從銀行擠兌風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生、發(fā)展乃至演變?yōu)橄到y(tǒng)性金融危機(jī)的過(guò)程進(jìn)行研究，指出信息不對(duì)稱導(dǎo)致了銀行擠兌；利用計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，鄒新月和李思慧［15］構(gòu)建信息結(jié)構(gòu)來(lái)研究商業(yè)銀行擠兌機(jī)理，計(jì)算了耐心存款者無(wú)信息層疊概率、無(wú)擠兌信息層疊概率和擠兌信息層疊概率，得出提高存款者信息精確度可以消除銀行擠兌的結(jié)論；王怡、李紅剛［16］和鄧晶、李紅剛［17］借鑒研究股票市場(chǎng)投資者微觀行為決策的伊辛模型，采用基于主題的計(jì)算經(jīng)濟(jì)學(xué)方法分別研究了兩個(gè)銀行系統(tǒng)間儲(chǔ)戶的信息交互傳染機(jī)制和一個(gè)銀行系統(tǒng)的儲(chǔ)戶間的信息交互傳染機(jī)制，并進(jìn)一步解釋銀行擠兌可能發(fā)生的原因。

綜上，目前的大多數(shù)研究文獻(xiàn)是基于銀行的視角，從與銀行危機(jī)有關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)變量角度來(lái)研究銀行擠兌的發(fā)生，較少文獻(xiàn)基于儲(chǔ)戶間的相互傳染的視角研究銀行擠兌的誘發(fā)機(jī)理。所以，基于儲(chǔ)戶的視角，著眼于儲(chǔ)戶情緒轉(zhuǎn)變過(guò)程，對(duì)個(gè)別儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染促使其它儲(chǔ)戶態(tài)度轉(zhuǎn)變的模型方面的研究比較缺乏，而對(duì)這種傳染過(guò)程進(jìn)行時(shí)空動(dòng)態(tài)模擬則更不多見(jiàn)，本文正是進(jìn)行這方面的研究。

1 模型的建立與動(dòng)態(tài)仿真

銀行儲(chǔ)戶間行為的相互傳染是銀行風(fēng)險(xiǎn)的重要內(nèi)容，隨著信息時(shí)代的到來(lái)，儲(chǔ)戶間的聯(lián)系日益密切和頻繁，這為儲(chǔ)戶間的相互傳染提供可能。當(dāng)有銀行儲(chǔ)戶對(duì)銀行未來(lái)預(yù)期經(jīng)營(yíng)持壞的預(yù)期——悲觀態(tài)度時(shí)，該儲(chǔ)戶為了避免自己的損失，可能會(huì)提前支取，與他有聯(lián)系的其他儲(chǔ)戶知道這一情況后，也會(huì)受其影響而持悲觀態(tài)度，后面受到影響的儲(chǔ)戶又會(huì)進(jìn)一步影響與之聯(lián)系的儲(chǔ)戶，這便是銀行儲(chǔ)戶間悲觀情緒的傳染。這一過(guò)程繼續(xù)下去，如同傳染病的發(fā)生和傳播一樣，因而可以借助生物學(xué)傳染病模型對(duì)銀行儲(chǔ)戶間的悲觀情緒傳染做嘗試性的研究。如果把儲(chǔ)戶的悲觀情緒視為病害，把儲(chǔ)戶個(gè)體看作受傳染的個(gè)體，這種病害可以通過(guò)儲(chǔ)戶之間的聯(lián)系在儲(chǔ)戶個(gè)體間發(fā)生傳染。據(jù)此，研究銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染性與疾病傳染的研究方法是相通的，從而利用傳染病模型研究?jī)?chǔ)戶悲觀情緒傳染是可行的。以下借助于集合種群理論的Levins模型來(lái)研究?jī)?chǔ)戶的悲觀情緒傳染問(wèn)題，并用元胞自動(dòng)機(jī)的方法對(duì)其傳染過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬。

以某個(gè)銀行的所有儲(chǔ)戶為研究對(duì)象，該銀行的所有儲(chǔ)戶構(gòu)成一個(gè)系統(tǒng)。事實(shí)表明：銀行擠兌發(fā)生與否關(guān)鍵在于儲(chǔ)戶對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)是否有信心，不妨將這一銀行的所有儲(chǔ)戶分兩類：對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)預(yù)期沒(méi)有信心——持悲觀情緒的儲(chǔ)戶、對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)有信心——不悲觀的儲(chǔ)戶。其中，悲觀情緒的儲(chǔ)戶為了避免進(jìn)一步的經(jīng)濟(jì)損失將選擇提前取款，不悲觀的儲(chǔ)戶繼續(xù)觀望不提前取款，悲觀情緒的儲(chǔ)戶數(shù)量直接影響銀行擠兌是否發(fā)生。由于悲觀的儲(chǔ)戶個(gè)體是社會(huì)人，因而儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的發(fā)生受其他儲(chǔ)戶、儲(chǔ)戶自身?xiàng)l件（各儲(chǔ)戶個(gè)體的文化背景、知識(shí)層次、社會(huì)影響等個(gè)體心理特征結(jié)構(gòu)是不同的）等因素的影響。假設(shè)時(shí)刻t被悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶數(shù)占該銀行的所有儲(chǔ)戶數(shù)的比例為p（t），p（t）的大小直接決定了儲(chǔ)戶所在的銀行是否被擠兌，這是銀行擠兌的重要因素。進(jìn)一步，假設(shè)不悲觀的儲(chǔ)戶被悲觀情緒的儲(chǔ)戶傳染而成為悲觀情緒的儲(chǔ)戶，其傳染率為c，另一方面儲(chǔ)戶悲觀情緒也有被儲(chǔ)戶個(gè)體自我消化而滅絕的可能，假設(shè)消失率為e。

為了得到描述儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染過(guò)程的微分方程，參照Levins模型的假設(shè)有［18］：1）儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染在能夠滿足其傳染條件的范圍內(nèi)進(jìn)行；2）在儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染過(guò)程中的傳染率c和消失率e是恒定不變的；3）c＞e恒成立；其含義為在單位時(shí)間內(nèi)，對(duì)一個(gè)儲(chǔ)戶個(gè)體而言，該儲(chǔ)戶被悲觀情緒傳染的成功率大于在其滅絕的概率?；谶@些假設(shè)，時(shí)刻t受到儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶所占比例p（t）滿足：

考慮某銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染過(guò)程。設(shè)該銀行儲(chǔ)戶總數(shù)為100×100個(gè)（儲(chǔ)戶個(gè)數(shù)對(duì)分析結(jié)果沒(méi)有影響），儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染率c＝0.4，消失率e＝0.1，不妨取τ＝1／3，即當(dāng)p（t）≥τ，銀行擠兌就發(fā)生了。圖1模擬了初始時(shí)刻被悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶占銀行儲(chǔ)戶總數(shù)的比例p（t）分別為2%，6%，10%，14%……時(shí)被傳染的儲(chǔ)戶所占比例的變化趨勢(shì)。

由圖1可知：若該銀行的儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染率c＝0.4，消失率e＝0.1時(shí)，在儲(chǔ)戶悲觀情緒的傳染過(guò)程中，悲觀情緒的儲(chǔ)戶所占比例p（t）隨著初始值的不同而呈現(xiàn)不同的變化，但隨時(shí)間的延長(zhǎng)，p（t）都趨向于0.75。若初始時(shí)刻p（t）＜0.75，則該比例將逐漸增加直至平衡點(diǎn)處的值0.75，銀行擠兌現(xiàn)象更加嚴(yán)重，銀行陷入流動(dòng)性危機(jī)。若初始時(shí)刻p（t）＞0.75，則受到悲觀情緒傳染的比例將逐漸減少直至平衡點(diǎn)處，此時(shí)銀行擠兌現(xiàn)象逐漸開(kāi)始緩解，最后在0.75處保持不變。由此可見(jiàn)，一旦某一時(shí)刻受到悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶比例p（t）達(dá)到平衡點(diǎn)0.75，此后受到悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶數(shù)量保持不變，此時(shí)銀行擠兌現(xiàn)象不會(huì)進(jìn)一步加劇。

以下采用具有馮諾依曼臨體結(jié)構(gòu)的元胞自動(dòng)機(jī)模型［19－20］，在時(shí)間和空間維度下對(duì)儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染過(guò)程進(jìn)行動(dòng)態(tài)模擬，主要研究不同的參數(shù)對(duì)銀行擠兌結(jié)果的影響。

在模擬過(guò)程中，選取銀行的100×100個(gè)儲(chǔ)戶，選取的傳染節(jié)點(diǎn)（初始時(shí)刻具有傳染性的銀行儲(chǔ)戶個(gè)數(shù)）分別為單點(diǎn)傳染、雙點(diǎn)和三點(diǎn)傳染，時(shí)間步長(zhǎng)分別選取10、50、100和200步，對(duì)于銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的空間分布圖進(jìn)行對(duì)比。目的在于通過(guò)基于儲(chǔ)戶間的悲觀情緒互相傳染的微觀視角來(lái)研究系統(tǒng)的宏觀行為，重點(diǎn)從兩個(gè)方面研究?jī)?chǔ)戶悲觀情緒交互傳染機(jī)制：1）在時(shí)間和空間維度上，儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的動(dòng)態(tài)演化過(guò)程；2）初始時(shí)刻悲觀情緒儲(chǔ)戶個(gè)數(shù)變化時(shí)，儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染過(guò)程的變化，以及演化成銀行擠兌的歷程。取定儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的傳染率c＝0.4，消滅率e＝0.1，選取模擬的時(shí)間步長(zhǎng)足夠長(zhǎng)（t＝2 000），儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染比例p（t）與時(shí)間的關(guān)系見(jiàn)圖2。圖2從上至下依次表示初始時(shí)刻單點(diǎn)、雙點(diǎn)和三點(diǎn)傳染時(shí)，銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染比例隨時(shí)間的延長(zhǎng)，最終100×100個(gè)儲(chǔ)戶中有75%的儲(chǔ)戶被悲觀情緒傳染而成為提前支取的儲(chǔ)戶。但是單點(diǎn)傳染到400個(gè)左右的步長(zhǎng)后，才開(kāi)始趨于75%比例。而雙點(diǎn)、三點(diǎn)傳染卻在400個(gè)步長(zhǎng)以前悲觀情緒儲(chǔ)戶比例就已經(jīng)達(dá)到75%的穩(wěn)定狀態(tài)。這說(shuō)明：初始時(shí)刻悲觀情緒儲(chǔ)戶的個(gè)數(shù)不會(huì)影響系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)的75%銀行儲(chǔ)戶悲觀比例，但是會(huì)影響戶儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的進(jìn)程，即銀行擠兌的進(jìn)程。初始時(shí)刻悲觀情緒儲(chǔ)戶的個(gè)數(shù)越多，在相同的傳染率和消失率下，儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)的進(jìn)程就越快。表1對(duì)t＝200步時(shí)的暫態(tài)情況分析也說(shuō)明了這一點(diǎn)。

圖1 儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染率c＝0.4，消失率e＝0.1時(shí)模型的相平面圖Fig.1 Phase plane diagram of infectious rate c＝0.4and disappearance rate e＝0.1

圖2 銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染比例與時(shí)間的關(guān)系圖（t＝2 000）Fig.2 Diagram of the proportion of pessimistic depositor and time t（t＝2 000）

以模擬的時(shí)間步長(zhǎng)為200步為例，對(duì)單點(diǎn)傳染、雙點(diǎn)傳染和三點(diǎn)傳染的情況比較，單點(diǎn)傳染3次重復(fù)后分別傳染上1 887，1 851和1 788個(gè)儲(chǔ)戶，平均1 842個(gè)儲(chǔ)戶，此時(shí)被傳染上的悲觀情緒儲(chǔ)戶所占比例p（t）＜τ＝1／3，銀行未發(fā)生擠兌；雙點(diǎn)傳染3次重復(fù)后傳染上2 372，2 136和2 194個(gè)儲(chǔ)戶，平均2 234個(gè)儲(chǔ)戶，此時(shí)被傳染上的悲觀情緒儲(chǔ)戶所占比例p（t）＜τ＝1／3，銀行未發(fā)生擠兌；三點(diǎn)傳染3次重復(fù)后傳染上5 202，5 236和5 293個(gè)儲(chǔ)戶，平均5 244個(gè)儲(chǔ)戶，被傳染上的悲觀情緒儲(chǔ)戶所占比例p（t）＞τ＝1／3，銀行發(fā)生擠兌。由此可知：初始時(shí)刻悲觀情緒儲(chǔ)戶的數(shù)目越多，銀行達(dá)到擠兌狀態(tài)的時(shí)間步長(zhǎng)就越短。具體可以參照表1。

表1 銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染個(gè)數(shù)與銀行擠兌的關(guān)系（t＝200）Tab.1 Relation between the bank run and the number of the pessimistic depositor（t＝200）

圖3、圖4和圖5分別表示單點(diǎn)傳染（30，30），雙點(diǎn)傳染（（30，30）、（75，75）），三點(diǎn)傳染（（30，50）、（50，30），（80，80）），步長(zhǎng)分別為50、100、200、500步時(shí)，銀行其他儲(chǔ)戶受到悲觀情緒傳染在時(shí)間和空間的動(dòng)態(tài)演示過(guò)程。在圖3、圖4和圖5中，白色節(jié)點(diǎn)表示悲觀情緒的儲(chǔ)戶，黑色節(jié)點(diǎn)表示不悲觀情緒的儲(chǔ)戶。無(wú)論是單點(diǎn)傳染、雙點(diǎn)傳染還是三點(diǎn)傳染，在最初的時(shí)間步長(zhǎng)t＝50時(shí)，被悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶個(gè)數(shù)比較少，在沒(méi)有達(dá)到銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的穩(wěn)定狀態(tài)之前，受到悲觀情緒傳染的銀行儲(chǔ)戶的個(gè)數(shù)是隨時(shí)間逐漸增加的，其后受到悲觀情緒傳染的儲(chǔ)戶都分布在此前受到悲觀情緒傳染的銀行儲(chǔ)戶附近；t＝500時(shí)，系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定的均衡狀態(tài)，不悲觀的儲(chǔ)戶占悲觀情緒的儲(chǔ)戶的比例為0.75，這表明：無(wú)論是單點(diǎn)、雙點(diǎn)還是多點(diǎn)傳染，系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)都是75%的悲觀比例，而且是在空間中隨機(jī)分布的。另一方面，在銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒相同的傳染率和消失率下，初始時(shí)刻受到悲觀情緒傳染的銀行儲(chǔ)戶個(gè)數(shù)越多，同等時(shí)間步長(zhǎng)后銀行儲(chǔ)戶受到悲觀情緒傳染的平均個(gè)數(shù)也越多。結(jié)果表明儲(chǔ)戶間的悲觀情緒傳染具有擴(kuò)散作用和儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的自放大性。儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的自放大性是指當(dāng)銀行儲(chǔ)戶中有個(gè)別悲觀情緒的儲(chǔ)戶時(shí)，與之有聯(lián)系的儲(chǔ)戶受其影響也會(huì)被傳染，而這些儲(chǔ)戶又會(huì)影響與之有聯(lián)系的其他儲(chǔ)戶，儲(chǔ)戶悲觀情緒在傳染過(guò)程中逐級(jí)擴(kuò)大。另外，隨著銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染率和消失率的不同和初始具有傳染性的銀行儲(chǔ)戶比例的不同，悲觀情緒傳染的傳播速度和在時(shí)間和空間的傳染方式也不同，但只要銀行儲(chǔ)戶間悲觀情緒的傳染模式和傳播途徑相同，就可以通過(guò)統(tǒng)一的建模方法對(duì)它們的傳染發(fā)生過(guò)程進(jìn)行監(jiān)測(cè)，對(duì)是否發(fā)生擠兌進(jìn)行判斷和預(yù)測(cè)。這對(duì)于避免銀行儲(chǔ)戶間的悲觀情緒傳染和保持銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性無(wú)疑是有幫助的。

圖3 儲(chǔ)戶悲觀情緒的單點(diǎn)傳染動(dòng)態(tài)模擬圖Fig.3 Single point infection imtation diagram of bank depositor

圖4 儲(chǔ)戶悲觀情緒的雙點(diǎn)傳染動(dòng)態(tài)模擬圖Fig.4 Two points infection imtation diagram of bank depositor

圖5 儲(chǔ)戶悲觀情緒的三點(diǎn)傳染動(dòng)態(tài)模擬圖Fig.5 Three points infection imtation diagram of bank depositor

本文討論的模型雖然比較簡(jiǎn)單，但是它抓住了儲(chǔ)戶悲觀情緒動(dòng)態(tài)傳染的關(guān)鍵屬性——儲(chǔ)戶悲觀情緒持續(xù)傳染發(fā)生的條件，同時(shí)把被傳染的儲(chǔ)戶在數(shù)量、時(shí)間和空間上三者有機(jī)的結(jié)合在一起，并且把悲觀情緒的儲(chǔ)戶所占比例與銀行擠兌建立聯(lián)系，具有一定的預(yù)測(cè)功能，能為單個(gè)銀行在避免儲(chǔ)戶擠兌方面提供一定的理論參考。

2 結(jié)論

本文從儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的微觀層面討論了銀行擠兌的誘發(fā)機(jī)理。根據(jù)銀行儲(chǔ)戶間悲觀情緒傳染和生物學(xué)中的傳染病傳染的相似性，首次利用生物學(xué)集合種群理論構(gòu)建了銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染模型，應(yīng)用元胞自動(dòng)機(jī)方法對(duì)某銀行儲(chǔ)戶的悲觀情緒傳染在時(shí)間和空間上進(jìn)行了動(dòng)態(tài)模擬。模擬的結(jié)果同時(shí)表明銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染具有自放大性。這為銀行相關(guān)部門控制儲(chǔ)戶之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染，進(jìn)而保持整個(gè)銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性提供了一定的理論依據(jù)。另外，根據(jù)本文的分析，從儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染的微觀層面，對(duì)如何防止銀行擠兌提出政策性建議：1）銀行要想持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展，必須要維護(hù)其良好的形象，建立和完善銀行信息披露制度，可以從根本上消除銀行和儲(chǔ)戶之間的信息不對(duì)稱問(wèn)題，消除儲(chǔ)戶的猜疑和不信任，讓每個(gè)儲(chǔ)戶對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)狀況有一個(gè)客觀的判斷，進(jìn)而根除有關(guān)對(duì)銀行經(jīng)營(yíng)不利的苗頭性事件的發(fā)生，這對(duì)于防止儲(chǔ)戶之間的悲觀情緒傳染，是非常重要的。2）銀行要保持較好的流動(dòng)性和流動(dòng)性后備，只有銀行的流動(dòng)性和流動(dòng)性后備來(lái)源到位了，儲(chǔ)戶提前支取的激勵(lì)才會(huì)被消除或者減輕，儲(chǔ)戶對(duì)銀行的信心才能增強(qiáng)，才能減少儲(chǔ)戶悲觀情緒的進(jìn)一步傳染。也就是說(shuō)，較好的流動(dòng)性在一定程度上可以減輕和緩解銀行擠兌。常見(jiàn)的流動(dòng)性儲(chǔ)備后備來(lái)源包括：政府救助；政府提供存款保險(xiǎn)制度；銀行的超額準(zhǔn)備金或非流動(dòng)性資產(chǎn)的變現(xiàn)等。

需要特別指出的是本文與文獻(xiàn)［21］的最大區(qū)別在于：一方面，二者研究的問(wèn)題是不同的，文獻(xiàn)［21］是基于銀行間市場(chǎng)研究銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳染，這是屬于銀行系統(tǒng)（由銀行和銀行構(gòu)成的）宏觀層面的風(fēng)險(xiǎn)傳染研究，而本文研究的是微觀層面——某銀行的儲(chǔ)戶間的悲觀情緒傳染；另一方面，本文的研究為文［21］銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染的研究提供微觀層面的理論支持，是文［21］研究的前提。這是因?yàn)槿绻麤](méi)有單個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，也就不會(huì)有銀行間風(fēng)險(xiǎn)的傳染。而儲(chǔ)戶悲觀情緒發(fā)生傳染誘發(fā)單個(gè)銀行發(fā)生擠兌，進(jìn)而使該銀行陷入流動(dòng)性危機(jī)而處于風(fēng)險(xiǎn)之中，使銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染成為可能，或者說(shuō)單個(gè)銀行儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染是銀行之間風(fēng)險(xiǎn)傳染的初始誘因。此外，銀行的儲(chǔ)戶與儲(chǔ)戶之間這種空間聚集方式與元胞自動(dòng)機(jī)模型中元胞和元胞空間更為類似，這使得模擬出的儲(chǔ)戶悲觀情緒傳染機(jī)制與現(xiàn)實(shí)情況更為接近。

最后需要特別指出的是，為了便于討論，本文考慮銀行擠兌產(chǎn)生的條件時(shí)，并沒(méi)有考慮到每個(gè)儲(chǔ)戶的具體取款額度，只考慮提前支取的儲(chǔ)戶的個(gè)數(shù)和比例，這一點(diǎn)與實(shí)際有出入，有待于進(jìn)一步研究。

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