宏觀審慎監(jiān)管框架下金融業(yè)系統(tǒng)性風險研究※

田海山　胡錫亮　吳恒煜

宏觀審慎監(jiān)管框架下金融業(yè)系統(tǒng)性風險研究※

田海山胡錫亮吳恒煜

內(nèi)容提要：金融體系內(nèi)在的順周期性以及微觀審慎管理的局限性，使宏觀審慎管理成為當前金融監(jiān)管體系改革的關鍵，而系統(tǒng)性風險及其測度則是完善宏觀審慎管理的核心問題。在詮釋系統(tǒng)性風險與宏觀審慎管理內(nèi)涵的基礎上，本文按概率分布研究方法、未定權益分析法、流動性不足、金融網(wǎng)絡、宏觀金融與壓力測試六種方法，評述了國內(nèi)外系統(tǒng)性風險研究進展。研究發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風險研究的三個核心問題是，系統(tǒng)性風險的驅動因子及演變模式，系統(tǒng)重要性金融機構的識別與管理，系統(tǒng)性風險的傳染以及對宏觀經(jīng)濟的影響；宏觀審慎管理的關鍵是，運用合適的政策組合工具及時有效地發(fā)現(xiàn)、測度與管理系統(tǒng)性風險。

系統(tǒng)性風險宏觀審慎管理風險測度經(jīng)濟穩(wěn)定

每次金融危機都是系統(tǒng)性風險形成、集聚以及爆發(fā)的過程。2007年金融危機深刻揭示出了應通過對金融機構更為有效地監(jiān)管來維護金融體系穩(wěn)定的迫切性和重要性。為了防范金融危機的再次爆發(fā)，金融穩(wěn)定監(jiān)督委員會（Financial Stability Oversight Council）和金融研究局（Office of Financial Research），以及歐洲系統(tǒng)性風險委員會（European Systemic Risk Board）等監(jiān)管機構應運而生，我國也正在加快構建宏觀審慎管理框架。不過，雖然已制定了巴塞爾協(xié)議III和《多德—弗蘭克（Dodd-Frank）金融改革法案》等監(jiān)管框架，歐洲銀行業(yè)聯(lián)盟及銀行業(yè)救助框架也已建立，但現(xiàn)階段宏觀審慎管理仍面臨重大挑戰(zhàn)。在此背景下，本文將系統(tǒng)歸納國內(nèi)外系統(tǒng)性風險研究，旨在為我國完善宏觀審慎管理框架提供有益參考。

一、系統(tǒng)性風險與宏觀審慎管理的內(nèi)涵

1.系統(tǒng)性風險

如Lucas所言，經(jīng)濟學家對“系統(tǒng)性風險”在理論層面上的理解，始于凱恩斯在《就業(yè)、利息和貨幣通論》中對1929年大蕭條所作的詮釋（Kambhu et al.，2007；宮曉琳和卞江，2010）。然而，系統(tǒng)性風險至今都沒有統(tǒng)一的定義。Billio et al.（2012）將系統(tǒng)性風險定義為威脅金融體系穩(wěn)定或大眾信心的風險，ECB（2010）認為是金融體系不穩(wěn)定的風險對經(jīng)濟增長和福利的顯著影響，Blancher et al.（2013）認為是源于金融部門內(nèi)部或通過金融部門擴散的風險（如由于金融機構清償能力或流動性緩沖不足等），并且對金融機構以及實際產(chǎn)出有巨大的潛在負向沖擊。其他學者側重于更為具體的機制，如風險敞口的相關性（Acharya et al，2010），對實體經(jīng)濟的負面影響（Bernanke，2009），信息失靈（Mishkin，2007），傳染（Moussa，2011），負外部性（Financial Stability Board，2009）等。

歷次金融危機揭示出，風險的不同源頭以及沖擊的傳遞機制可能在同一時刻或者以一種復雜的相繼形式而共同起作用。Blancher et al.（2013）將系統(tǒng)性風險的演變劃分為三個階段：第一，風險累積階段，主要是集中于評估系統(tǒng)性危機爆發(fā)的可能性，以及權衡可能的損失與旨在吸收損失的資本緩沖的關系；第二，沖擊顯現(xiàn)階段，將主要聚焦于評估金融體系和實體經(jīng)濟部門的潛在損失；第三，放大與傳染階段，主要分析沖擊的放大機制（如金融機構的關聯(lián)性），金融資產(chǎn)可能發(fā)生的拋售，跨國風險敞口以及相應的負向反饋回路（adverse feedback loops）等。

2.宏觀審慎管理

由于單個金融機構無法完全將其各種交易附有的風險內(nèi)生化，從而表現(xiàn)出顯著的外部性，會放大負向沖擊。Borio（2003，2011）指出基于單個金融機構風險的自下而上的微觀審慎監(jiān)管在這些問題前顯得無能為力，而宏觀審慎管理才是解決之道。Borio（2011）指出宏觀審慎管理必須從系統(tǒng)性風險的角度展開研究，以解決金融體系中存在的“合成謬誤”問題，即微觀層面上對單個金融機構的審慎管理，從整個金融體系的宏觀視角來看并不是一個審慎管理機制。

Blancher et al.（2013）指出有效的監(jiān)管政策必須對以下特征有清晰地了解：（1）政策制定者不應期望找到一種“一勞永逸”的政策；（2）政策制定者應及時運用多種分析工具，以考慮到各種可能的風險因子。

二、系統(tǒng)性風險研究進展

系統(tǒng)性風險研究有三個關鍵問題：第一，系統(tǒng)性風險的驅動因子及演變模式；第二，系統(tǒng)重要性金融機構的識別與管理；第三，系統(tǒng)性風險的傳染以及對宏觀經(jīng)濟的影響。系統(tǒng)性風險定義視角的不同就需要不同的風險測度方法來研究這些關鍵問題，而穩(wěn)健的金融管理框架需要綜合考慮風險視角的多樣性和金融體系結構演變的連續(xù)性。本部分將順延Bisias et al.（2012）的思路，以研究方法作為線索，評述國內(nèi)外系統(tǒng)性風險的研究進展。

1.概率分布研究方法

（1）前瞻性（forward-looking）風險研究方法。該方法主要包括Kritzman&Li（2010）的金融動蕩（financial turbulence）模型、Segoviano&Goodhart（2009）的銀行體系多元密度（banking system's multivariate density，BSMD）模型和Allen et al.（2012）的金融部門系統(tǒng)性風險測度等。前瞻性方法具有顯著的優(yōu)勢：能更好地理解投資組合、金融機構以及金融系統(tǒng)的演化過程；能捕獲投資組合的非線性關系；用尾部相關性統(tǒng)計量以及波動率集聚參數(shù)來描述收益率分布的高階矩特征。

運用馬氏距離（Mahalanobis distance），金融動蕩模型測度了給定資產(chǎn)價格變化的歷史模式下資產(chǎn)收益率表現(xiàn)出的統(tǒng)計異常，發(fā)現(xiàn)經(jīng)動蕩修正后的VaR能更有效地估計系統(tǒng)性事件的損失。將銀行體系定義為銀行的組合，Segoviano&Goodhart（2009）用最小交叉熵估計了BSMD，并構建了多種系統(tǒng)性風險測度。

（2）橫截面（Cross-sectional）研究方法。與前瞻性研究方法不同，該方法主要研究機構之間“健康”狀況的相互依賴性，包括CoVaR（Conditional Value at Risk）、Co-Risk測度、系統(tǒng)性期望損失SES（Systemic ES）等。

由Adrian&Brunnermeier（2010）構建的CoVaR可以測度單個機構對系統(tǒng)性風險的貢獻度。與此類似，2009年IMF全球金融穩(wěn)定報告提出了Co-Risk測度。對于單個機構對系統(tǒng)性風險的貢獻度，Acharya et al.（2010）指出還可以由SES來測度。對于危機時單個機構所需資本，Acharya et al.（2012）提出了資本不足的估計方法，認為資本不足是規(guī)模、杠桿率以及危機時預期資本損失的函數(shù)。進一步，Brownlees&Engle（2012）用非對稱的GARCH模型估計波動率，用非對稱的DCC模型刻畫相關性，來預測危機時預期的資本損失。

2.未定權益分析方法

未定權益分析方法（Contingent Claims Analysis，CCA）源于Black&Scholes（1973）和Merton（1974）的開創(chuàng)性研究，后經(jīng)Crosbie&Bohn（2003）進一步完善，Gray&Jobst（2010）等成功將CCA方法從微觀領域拓展到了系統(tǒng)性風險研究。Khandani et al.（2013）指出，房地產(chǎn)價格的變化能影響貸款方投資組合的損失，并發(fā)現(xiàn)在房產(chǎn)價格和抵押資產(chǎn)凈值惡化情況下，經(jīng)濟繁榮時房產(chǎn)所有者的杠桿率增加，而經(jīng)濟蕭條時卻不能降低。

近年來學者們主要從兩個方面拓展了CCA模型。第一，考慮到現(xiàn)實金融數(shù)據(jù)具有尖峰、厚尾等非正態(tài)特性，將CCA拓展到了非正態(tài)的Lévy過程（Gideon，2011；Jobst&Gray，2013）。第二，鑒于危機中所表現(xiàn)出的風險時變特征，在GAS（Generalized Autoregressive Score）基礎上，Lucas et al.（2013）開發(fā)了一個能捕捉動態(tài)波動率與違約相依性，且含有動態(tài)關聯(lián)Lévy驅動因子的CCA模型。胡錫亮（2014）結合CCA方法與空間計量方法探究了系統(tǒng)性風險的決定因素與傳染機制。

3.流動性不足分析方法

銀行為資金提供期限轉換的功能，使銀行體系在流動性不足的情況下非常脆弱，容易使銀行遭受擠兌（Diamond&Dybvig，1983；Allen&Gale，2007）。Sapra（2008）權衡了基于模型與市場兩種盯市頭寸評估方法的利弊。Hu et al.（2013）發(fā)現(xiàn)由于套利的存在噪音一般都非常低即流動性非常高，但在危機時由于套利資本撤離市場會導致噪音迅速增加即流動性突然枯竭。

考慮到交易商提供市場流動性的能力依賴于自身融資能力，而反過來交易商融資能力（即資本和保證金需求）又依賴于資產(chǎn)的市場流動性，Brunnermeier&Pedersen（2009）分析了資產(chǎn)市場流動性（變現(xiàn)能力）和交易商融資流動性（獲得融資的能力）的關系。Khandani&Lo（2011）提出了兩個股票市場流動性測度指標：第一種測度分析了高頻均值反轉交易策略對交易成本的影響，第二種指標是源于Kyle（1985）的“Kyle's lambda”，通過回歸來估計價格變動1美元所需要的交易量。

4.金融網(wǎng)絡方法

IMF（2009）指出，金融網(wǎng)絡方法在量化系統(tǒng)性風險方面具有獨特的優(yōu)勢。該方法首先建立金融機構風險暴露矩陣，然后模擬并挖掘單個機構發(fā)生違約的效應，再探究該違約事件所導致的多米諾效應，進而可以甄別哪個銀行能夠引發(fā)最多的違約事件，識別系統(tǒng)重要性金融機構和敏感性機構。

用主成分分析方法測度資產(chǎn)收益率之間同步變化程度是一種典型的網(wǎng)絡分析法。當金融機構的資產(chǎn)收益率同時受少量因子影響時，如果由前n個主成分解釋所能的變動比例急劇上升，則表示系統(tǒng)性風險趨于增加。Kritzman et al.（2010）就構建了吸收率指標，AR越高表明市場聯(lián)系越緊密，沖擊在金融體系內(nèi)傳染越快。Chan-Lau et al（2009）和IMF（2009）基于機構數(shù)據(jù)分別建立了銀行風險暴露網(wǎng)絡模型。Billio et al（2012）發(fā)現(xiàn)格蘭杰因果網(wǎng)絡在系統(tǒng)性沖擊之前表現(xiàn)出緊密的聯(lián)動性。國內(nèi)馬君潞等（2007）、賈彥東（2011）、童牧和何奕（2012）的研究具有代表性。

5.宏觀金融分析

Borio（2009）擴展了Borio&Lowe（2004）的研究，構建了一系列宏觀經(jīng)濟預警指標來預測銀行危機。Del Negro et al.（2011）在DSGE模型中加入非金融機構借款者的信貸約束，分析了金融危機期間貨幣政策和宏觀經(jīng)濟間的相互關系。對于金融中介部門的摩擦性，He&Krishnamurthy（2014）認為金融部門受權益資本的約束，開發(fā)了一個量化系統(tǒng)性風險的宏觀經(jīng)濟框架。Brunnermeier&Sannikov（2014）也構建了一個含有摩擦性金融部門的動態(tài)隨機一般均衡模型，并且內(nèi)含一個巨大的非線性放大機制：宏觀經(jīng)濟在穩(wěn)態(tài)附近以正常的增長率能保持很長時間，但資產(chǎn)價格突然發(fā)生大的波動時很不穩(wěn)定。

6.壓力測試

危機時期，如何量化一個銀行需要多少資本以及流動性來支撐其所承擔的風險，標準的方法（如監(jiān)管資本比率）將不再有效，而壓力測試則是一種可靠的方法。壓力測試主要有敏感性分析和情景分析。壓力情景可以是歷史壓力情景，也可以通過專家意見或者其他技術來設定。一個理想的宏觀審慎壓力測試過程至少包含有兩個部分：第一，目標機構（被測試的機構）所需增加的資本缺口的可信性評估；第二，增加資本的可靠途徑。

Alfaro&Drehmann（2009）分析了Reinhart& Rogoff（2009）鑒定的1974年以來大約43次危機中GDP的波動，發(fā)現(xiàn)危機之前GDP增長率通常會降低，但大部分危機并不是在GDP增長率惡化后才發(fā)生的。Hirtle et al.（2009）評估了SCAP。Duffie（2011）的“10×10×10”模型假定監(jiān)管機構需要分析N個重要金融機構在M種情景下的風險暴露，可以明晰金融體系對每種沖擊的聯(lián)合風險暴露，也能通過與N個金融機構的交易關系來識別其他重要的機構。

三、宏觀審慎管理政策

宏觀審慎管理政策的目標是，使政策制定者在即將發(fā)生或者已經(jīng)爆發(fā)金融危機時，知道在何時采取合適的政策來抑制甚至消除系統(tǒng)性層面的金融風險。具體而言，其短期目標是防范系統(tǒng)性風險，而最終目標是減少對實體經(jīng)濟的負面沖擊，維持金融體系和宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定。

1.逆周期緩沖資本

逆周期管理的首要任務是建立逆周期緩沖資本，減少一個機構發(fā)生危機時對金融體系的系統(tǒng)性沖擊。因此，資本充足率的計算應該綜合金融機構的杠桿率、期限錯配以及融資條件的系統(tǒng)性風險溢出效應。還要具有逆周期性，即經(jīng)濟繁榮時資本充足率比經(jīng)濟蕭條時要高。Kashyap&Stein（2004）指出，這種動態(tài)資本管理要求是最優(yōu)的，且中央銀行能夠同時達到兩個目標：保護存款保險基金的微觀審慎管理目標，在經(jīng)濟衰退時保持信貸投放量的宏觀審慎管理目標。Hanson et al.（2011）認為，在危機期間銀行的監(jiān)管要求可能加大對問題銀行的融資難度，而經(jīng)濟繁榮時較高的最低資本要求能夠滿足危機時期銀行的資本需求。

2.資本的構成和質(zhì)量

監(jiān)管機構可以鼓勵銀行發(fā)行或有融資工具這種或有資本補充機制，即當資本充足率低于一定水平時將自動轉換成股本從而提高銀行資本金。最典型的就是或有可轉換債券（contingent convertibles），當銀行的管理資本或者市值低于某個固定的閥值時自動轉換成股本（Flannery，2005）。另外一種是資本保險（capital insurance），銀行購買保險使其在經(jīng)濟低迷時能得到賠付，而為了防止保險公司違約，該制度需提供100%的抵押（Kashyap et al.，2008）。另一個需要關注的就是資本的質(zhì)量。隨著資本市場不斷的創(chuàng)新，原來簡單地區(qū)分核心資本和補充資本的方法需要進一步細化。最近增加了第三級核心資本和創(chuàng)新的殘余一級資本（innovative residual Tier 1 capital）等類別。金融危機表明有些資本的質(zhì)量（如普通股）明顯高于其他類型（如優(yōu)先股）的資本，資本的數(shù)量應該與其相應的風險相對應，BaselⅢ明確規(guī)定了一個對更具彈性的銀行和銀行體系的全球監(jiān)管框架。

3.期限錯配與流動性

金融危機前大量的影子銀行和市場參與者都承擔了期限錯配風險，Brunnermeier et al（2009）提出了“盯融資”（mark-to-funding）會計制度和流動性風險資本要求兩個管理原則。“盯融資”會計制度指出，如果資產(chǎn)的長期融資渠道有保障就可以列入一個單獨的會計賬戶，而不受“盯市”制度的影響。此時，就能激勵金融機構立即減少期限錯配，降低“盯市”制度所具有的順周期性。BaselⅢ提出了一個對流動性進行測度與管理的框架，要求國際性金融機構建立最低的流動性風險資本標準。

4.網(wǎng)絡傳染與金融完全網(wǎng)

Allen&Carletti（2011）認為，應鼓勵金融機構通過資本充足率將其網(wǎng)絡負外部性內(nèi)部化，減少其對金融系統(tǒng)的影響。Friedman&Schwarz（1963）發(fā)現(xiàn)19世紀到大蕭條期間的危機大部分是由恐慌所引起的。由于存款保險制度僅僅是針對小額存款者，并沒有對大額融資者提供保險，在本次金融危機中該制度并不能有效地消除恐慌導致的擠兌。此時，一個有效的方法就是中央銀行充當最后貸款人的角色。

四、結語

系統(tǒng)性風險及其測度是完善宏觀審慎管理的核心，一直以來是學術界和監(jiān)管機構研究的熱點，特別是在2007年金融危機后再次引起了高度關注。鑒于此，本文從宏觀審慎管理的要求出發(fā)，將現(xiàn)有系統(tǒng)性研究文獻分為六類：概率分布測度、未定權益分析方法、流動性不足研究方法、網(wǎng)絡分析方法、宏觀金融模型與壓力測試，梳理了系統(tǒng)性金融風險的研究進展。

1.Adrian T，Brunnermeier M.CoVaR［R］.2010，Staff Report，F(xiàn)ederal Reserve Bank of New York.

2.Alfaro R A，Drehmann M.Macro stress tests and crises：what can we learn？［J］.BIS Quarterly Review December，2009.

3.Allen F，Carletti E.Systemic risk and macroprudential regulation［R］.Working Paper，University of Pennsylvania，2011.

4.Bernanke B S.The crisis and the policy response［J］. Stamp Lecture，London School of Economics，January，2009.

5.Billio M，Getmansky M，Lo A W，Pelizzon L.Econometric measures of connectedness and systemic risk in the finance and insurancesectors［J］.JournalofFinancialEconomics，2012，104，3：535-559.

6.Bisias D，F(xiàn)lood M D，Lo A W，Valavanis S.A survey of systemic risk analytic［R］.Working Paper，Office of Financial Research，2012.

7.BlancherN，MitraS，MorsyH，OtaniA，SeveroT，Valderrama L.Systemic Risk Monitoring（‘SysMo'）Toolkit-A User Guide［R］.IMF Working Paper，2013.

8.Borio C.Implementing a macroprudential framework：Blending boldness and realism［J］.Capitalism and Society，2011，6（1）.

9.Brunnermeier M K，Crockett A，Goodhart C，Persaud A D，Shin H S.The fundamental principles of financial regulation［J］.Geneva London：International Center for Monetary and Banking Studies Centre for Economic Policy Research，2009.

10.Financial Stability Board.Guidance to assess the systemicimportanceoffinancialinstitutions，marketsand instruments：initial considerations［R］.Report to G20 finance ministers and governors，2009.

11.HansonS，KashyapA，SteinJ.Amacroprudential approach to financial regulation［J］.Journal of Economic Perspectives，2011，25（1）：3-28.

12.馬君潞、范小云、曹元濤：《中國銀行間市場雙邊傳染的風險估測及其系統(tǒng)性特征分析》，《經(jīng)濟研究》2007年第1期。

13.童牧、何奕：《復雜金融網(wǎng)絡中的系統(tǒng)性風險與流動性救助——基于中國大額支付系統(tǒng)的研究》，《金融研究》2012年第9期。

［責任編輯：張震］

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1009-2382（2016）04-0035-04

田海山，西南財經(jīng)大學經(jīng)濟信息工程學院副教授（成都611130）；胡錫亮，湖南科技大學商學院講師（湘潭411201）；吳恒煜，西南財經(jīng)大學經(jīng)濟信息工程學院教授（成都611130）。

※本文系教育部社科研究基金規(guī)劃項目“基于尾部非線性相依的中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風險研究”（項目編號：13YJA790104）的階段性成果之一。