我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險測度

萬思杝++江婕

摘要：系統(tǒng)性風險的衡量一直是近幾年監(jiān)管改革領域的研究熱點，在宏觀審慎監(jiān)管中，不僅需要識別出系統(tǒng)重要性金融機構，還需要對系統(tǒng)重要性金融機構的系統(tǒng)性風險大小進行測度。本文選取中國上市銀行作為樣本，采用邊際資本預期不足法，運用金融市場數據和年報數據對2006-2013年間我國上市銀行的系統(tǒng)性風險開展實證測量，并對測量結果進行穩(wěn)健性檢驗。研究表明五大國銀的邊際風險水平處于低位，而中小型銀行的邊際系統(tǒng)性風險普遍較高，穩(wěn)定性更差，在金融危機中增加單位資產帶來的系統(tǒng)性風險增加程度更大。

關鍵詞：系統(tǒng)性風險；商業(yè)銀行；邊際資本預期不足；宏觀監(jiān)管

一、邊際預期不足法概述

金融機構是一類特殊的企業(yè)，它們的破產帶來的負外部性將嚴重影響到其他經濟部門。Viral V.Acharya， LasseH.Pedersen， Thomas Philippon和Matthew Richardson（2010）[3]四位經濟學家為了量化銀行破產的外部性在2010年提出邊際資本預期不足法（MES），這種方法衡量了銀行i所承擔的風險對金融系統(tǒng)總風險的貢獻增加值。依據MES為每個銀行制定相應的資本要求或稅收要求，能有效的防止單個銀行發(fā)生過度風險承擔和過度杠桿效應的問題，滿足宏觀審慎監(jiān)管的要求。

邊際預期損失法能夠衡量當金融系統(tǒng)發(fā)生風險時，單個金融機構的邊際預期損失。模型假定銀行i的股東權益資本為wi，總資產為ai，當金融系統(tǒng)的總資產低于一定比例z時將發(fā)生系統(tǒng)性風險，即當時w1i

系統(tǒng)性預期不足定義為，它衡量了當系統(tǒng)發(fā)生危機時銀行i的資本低于目標水平的平均程度，即在金融危機期間單個銀行實際的系統(tǒng)性風險貢獻值。它是監(jiān)管者對每個銀行加收系統(tǒng)性預期不足（SES）稅收的依據，以激勵金融機構將損失外部性轉化為內部成本。但在現(xiàn)實中，SES是實際系統(tǒng)性風險值，在危機爆發(fā)前是未知數。進一步的，A.P.P.R.的研究證明SES和MES存在如下理論關系：

由上可知SES的估計方程中主要包含三項：1）過度杠桿水平；2）事前的MES乘以危機實現(xiàn)時的放大倍數k；3）以信用風險增加為代價帶來的超額債券收益率（fi

邊際資本預期不足法能夠有效地度量單個金融機構的系統(tǒng)性風險的邊際貢獻程度，為宏觀審慎監(jiān)管提供參考。但到目前為止，關于邊際資本預期不足法在的研究還較少，尤其是實證方面的研究。本文在前人理論研究的基礎上，選取更加廣泛全面的樣本和數據，通過邊際資本預期不足法，針對我國宏觀情形和商業(yè)銀行風險特征進行相應調整估計模型，對我國16家上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險進行測量，為更好的對單個金融機構開展宏觀審慎監(jiān)管提供參考方法。

二、實證結果

（一）樣本選取及說明

估計單個銀行的MES值的關鍵有兩點：估計SES時需要對系統(tǒng)性危機爆發(fā)時期進行選擇，和估計MES時的樣本區(qū)間選擇。由于此次全球性金融危機集中爆發(fā)于2007-2008年，傳導到我國經濟并產生實際影響略有時間滯后，參考A.P.P.R.的研究本文以金融危機爆發(fā)期間各銀行部門的實際股票收益率作為各個銀行實際系統(tǒng)性預期不足SES的估計，樣本區(qū)間取為2007年10月8日至2008年12月31日。本文主要研究上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性對銀行體系的影響，因此本文選取中證內地銀行指數代表市場收益率，內地銀行主題指數（399947）以2004年12月31日為基期，由16家上市銀行構成樣本股。

MES是市場未發(fā)生危機時單個銀行對系統(tǒng)性的邊際貢獻程度，因此估計MES應該選取未發(fā)生危機的時期。考慮到所選取的時間跨度不能太短，而危機前的時間段內（2007年之前）我國僅有7家上市商業(yè)銀行，如果選取這段時間作為測算MES的樣本區(qū)間將導致一定時間內市場發(fā)生尾部事件的天數過少，樣本不足影響結果的可靠性。有鑒于此，本文選取相隔較近的危機后年份2009年1月1日-2009年12月31日作為估計MES的樣本區(qū)間，相較而言危機后的時間區(qū)間與危機前存在一定的相關性并且數據充足，得出的結果穩(wěn)健性強。本文假定將2009.01-2009.12年中金融市場的日收益率最差的5%視為普通尾部事件，最差的1%視為極端尾部事件。本文對銀行i在2009年的MES值估計為，在2009.01-2009.12內當金融市場發(fā)生普通尾部事件時，銀行i的股票收益率Ri平均值，即：

此外，本部分還將在同樣的樣本區(qū)間內估計傳統(tǒng)風險測量工具的效果，包括波動率、VaR、ES和β值。其中，在2009.01-2009.12時期內銀行i的5%分位點數值作為該銀行VaR估計值；在這個值以下的銀行i的股票收益率作為該銀行的ES估計值。本文所有股票價格數據均采取前復權方式處理。銀行股價數據和宏觀變量數據來源均為同花順數據庫，財務數據來源于各家銀行報表。

（二）實證結果

本節(jié)首先檢驗MES對國內金融機構系統(tǒng)性損失的解釋能力，然后測算上市商業(yè)銀行2009-2013年的MES值。依據上述樣本選取和計算方法，本文對我國16家上市商業(yè)銀行的MES和SES進行了測度，并且比較在相同時間區(qū)間內MES和傳統(tǒng)風險測量工具的效果。

通過2007-2009年間已實現(xiàn)的系統(tǒng)性風險SES和邊際預期不足MES的關系圖可知，兩者之間的相關系數為0.6550，說明存在較強的相關性，散點圖也表明MES對SES具有較強的解釋能力。因此，可以通過估計MES來預測單個銀行對金融系統(tǒng)的邊際風險貢獻，作為對未來危機發(fā)生時的實際系統(tǒng)性損失預警。

既然MES能夠對我國商業(yè)銀行的實際系統(tǒng)性風險損失進行有效解釋，本文按照上述方法估計2009-2013年的上市商業(yè)銀行MES值，按照2013年各銀行的MES值升序排列結果，可知：

首先，從最高和最低排名來看，2013年MES值最高前三位是民生銀行、興業(yè)銀行和浦發(fā)銀行，其中民生銀行的MES絕對值為0.06，表示在金融市場處于尾部事件的時期內，民生銀行的平均股票收益率為-6%，即增加一單位資產帶來的系統(tǒng)性風險增加6%。五大國有股份制銀行的MES絕對值均低于0.04，其中工商銀行最低，僅為-0.0194。結合上文中的指標法評估結果，這說明雖然國銀在金融系統(tǒng)中占有較大分量的系統(tǒng)重要性，但它們對系統(tǒng)性風險的邊際貢獻程度處于低位。

然后，從聚類分析來看，低等系統(tǒng)重要性銀行在危機中的波動性較強，其對系統(tǒng)風險的邊際貢獻率偏高，即增加額外一單位資產帶來的系統(tǒng)性風險更大。這可能是因為小型銀行的資金渠道、業(yè)務范圍有限，增加資產的困難度和融資成本更高，隨之而來的風險更大。而中等系統(tǒng)重要性的MES大部分處于高位，例如民生銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行和中信銀行，這類銀行的資金供給和業(yè)務渠道比低等系統(tǒng)重要性銀行更為充足，但與國銀相比又有所不足。另一方面，它們擴展業(yè)務增加資產的需求強烈，開發(fā)的金融產品具有較強的關聯(lián)性和復雜性，但是又不如國銀能夠有足夠的資金緩沖墊和完善的風險控制系統(tǒng)來抵御危機，缺乏健全的安全網絡系統(tǒng)。因此中等銀行的邊際風險貢獻率長期處于高水平。

最后，從時間動態(tài)分析來看，2009-2013年的MES值估計表明2008年金融危機爆發(fā)后的四年內各銀行的邊際風險值均處于下降趨勢，中位數、最大值和最小值也顯示出同樣結論，可以看出金融危機的影響逐漸減小。這樣的下行走勢直到2012為止，2013年各銀行的MES值開始全面大幅反彈，平均上升幅度超過90%，其中中國銀行由2012年的-0.0074跳躍到2013年的-0.0228，漲幅高達207.73%。但這也不絕對，工商銀行的MES值下降趨勢到2011年就停止了，2012至2013年開始小幅回升波動。這說明2008年金融危機的影響到2012年基本結束，2013年開始新一輪的經濟周期。從波動幅度來看，在危機后的五年內，光大銀行MES值波動幅度最大，從最高值-0.0688到最低值-0.0143，標準差為0.023。MES值變化最平穩(wěn)的是南京銀行，一直穩(wěn)定在-0.031到-0.042之間，標準差為0.0054。

邊際預期不足值MES衡量了單個銀行承擔的風險對金融系統(tǒng)總風險的貢獻增加值。中低等系統(tǒng)重要性銀行的MES較高，說明擴張規(guī)模帶來的風險較大，針對此類銀行監(jiān)管機構可以要求較高的資本要求，以防止為增加資產擴張規(guī)模而發(fā)生過度風險承擔和過度杠桿效應的問題。

三、結論

研究結果表明從邊際風險貢獻來看，大型國有銀行對金融系統(tǒng)的邊際風險貢獻程度明顯低于中小型銀行，即新增額外的資產帶來的風險更低；而中小型銀行的邊際風險長期處于較高水平，在這興業(yè)銀行和民生銀行中體現(xiàn)得尤為明顯。值得注意的是，邊際風險較低并不意味著總系統(tǒng)性風險較低。從時間維度來看，單家銀行各銀行的邊際風險貢獻程度都有隨時間下降的趨勢。本文的結果為監(jiān)管部門制定宏觀審慎監(jiān)管措施、防范系統(tǒng)性風險提供了參考，比如可以根據不同銀行對系統(tǒng)性風險的邊際貢獻大小區(qū)別附加不同的校準資本或流動性要求等。

參考文獻：

[1]萬思杝. 我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險的評價與測度研究[D]. 北京： 北京師范大學，2015.

[2] Hellwig M. Systemic aspects of risk management in banking and finance [J]. Swiss Journal of Economics and Statistic， 131， 1995：723-737.

[3] Viral V.Acharya， LasseH.Pedersen， Thomas Philippon and Matthew Richardson. Measuring Systemic Risk. 2010.03. Working Paper 10-02.

[4]范小云，王道平，方意. 我國金融機構的系統(tǒng)性風險貢獻測度監(jiān)管——基于邊際風險貢獻與杠桿率的研究[J]. 南開經濟研究，2011（4）.