趙楠
【摘 要】 基于我國(guó)23家上市金融機(jī)構(gòu)2008年-2017年的周股票價(jià)格數(shù)據(jù),對(duì)我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)實(shí)證分析。研究結(jié)果表明:(1)商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司和證券公司的均值依次遞減,商業(yè)銀行對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出高于保險(xiǎn)公司和證券公司
【關(guān)鍵詞】 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 溢出效應(yīng) 條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值
一、引言
在金融市場(chǎng)運(yùn)行中,一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)不僅會(huì)受到別的市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的沖擊,而且還要遭受其自身過(guò)去波動(dòng)的制約,這種市場(chǎng)之間或市場(chǎng)內(nèi)部機(jī)構(gòu)之間的波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制被稱為風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是外部性的一個(gè)典型表現(xiàn),它很容易引起市場(chǎng)或機(jī)構(gòu)之間的危機(jī)相互傳染,即某一個(gè)市場(chǎng)遭遇困境或某一家金融機(jī)構(gòu)的重大損失會(huì)快速擴(kuò)散至整個(gè)金融市場(chǎng),系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隨之產(chǎn)生。
然而,傳統(tǒng)的度量風(fēng)險(xiǎn)的主流方法VAR只能衡量機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險(xiǎn),卻無(wú)法捕捉到風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的影響。因此2008年金融危機(jī)之后,VAR方法受到了人們的責(zé)備和質(zhì)疑,學(xué)者們以及監(jiān)管組織紛紛尋求新的衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的方法,以彌補(bǔ)現(xiàn)有監(jiān)管體系的缺陷和不足。Adian和Brunnermeier于2009年提出的CoVaR方法,為風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐提供了新的思路,本文試圖借鑒這一方法,嘗試性地對(duì)中國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行分析,以期為改善我國(guó)金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管做出有益的啟發(fā)。
二、研究設(shè)計(jì)
(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源
本文研究金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度及單個(gè)銀行陷入困境時(shí)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度,考慮到代表性和數(shù)據(jù)可獲得性,本文選擇中國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)作為研究對(duì)象,涵蓋商業(yè)銀行、證券及保險(xiǎn)三個(gè)行業(yè),利用上市公司周股票收益率進(jìn)行實(shí)證分析。并根據(jù)金融機(jī)構(gòu)規(guī)模及上市時(shí)間進(jìn)行篩選,最終選取14家商業(yè)銀行、6家證券公司及3家保險(xiǎn)公司,共23家上市金融機(jī)構(gòu)作為研究樣本,樣本區(qū)間為2008年1月1日-2017年3月31日,數(shù)據(jù)均來(lái)自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。
(二)模型設(shè)計(jì)
研究單個(gè)金融機(jī)構(gòu)陷入困境時(shí)對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度,定義如下:
表示當(dāng)機(jī)構(gòu)i的收益率處于水平時(shí),整個(gè)金融系統(tǒng)(s表示系統(tǒng))所面臨的風(fēng)險(xiǎn),也可以用以下條件概率分布的q分位數(shù)表示:
(1)
表示當(dāng)機(jī)構(gòu)i處于“正?!睜顟B(tài)時(shí),即機(jī)構(gòu)i的收益率處于中位數(shù)水平時(shí),整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值:
(2)
機(jī)構(gòu)i對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度可以由機(jī)構(gòu)i處于危機(jī)時(shí)和機(jī)構(gòu)i處于正常水平下,整個(gè)金融系統(tǒng)的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的差額表示為:
(3)
衡量了機(jī)構(gòu)i對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出大小,定義如下:
=(4)
衡量銀行i陷入困境時(shí)對(duì)整個(gè)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率。
為了測(cè)度我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)及單個(gè)銀行陷入困境時(shí)對(duì)整個(gè)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度,本文采用分位數(shù)回歸的計(jì)算方法計(jì)算。首先,對(duì)式(5)進(jìn)行分位數(shù)回歸,得到相應(yīng)的估計(jì)系數(shù):
(5)
其中,分別表示機(jī)構(gòu)i和整個(gè)金融系統(tǒng)的收益率。然后將單個(gè)機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和資產(chǎn)收益率的中位數(shù)代入估計(jì)式中,即可得到機(jī)構(gòu)i處于危機(jī)時(shí)和機(jī)構(gòu)i處于正常水平下,整個(gè)金融系統(tǒng)的條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值分別為:
(6)
(7)
其中,和是對(duì)(5)式進(jìn)行q分位數(shù)回歸的估計(jì)系數(shù)值,將其代入式(8)求得機(jī)構(gòu)i對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度:
(8)
最后,根據(jù)和計(jì)算出。
四、實(shí)證結(jié)果與分析
(一)單個(gè)機(jī)構(gòu)陷入困境時(shí)對(duì)整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度
由表2可知,商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司和證券公司的均值依次遞減,因此,從單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)總的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度來(lái)看,商業(yè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)最高,保險(xiǎn)公司次之,證券公司貢獻(xiàn)相對(duì)最低。從單個(gè)金融機(jī)構(gòu)看,首先,在商業(yè)銀行中,工商銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行和交通銀行等大型國(guó)有商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出較高,而浦發(fā)、興業(yè)、中信等股份制商業(yè)銀行對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出較低。其次,在保險(xiǎn)公司中,中國(guó)太保值最高,中國(guó)平安值最低。最后,證券公司中,長(zhǎng)江證券、太平洋等相對(duì)較高,但由于我國(guó)證券公司規(guī)模較小,因此平均值較小,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度較低。
五、結(jié)論
本文運(yùn)用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值()方法對(duì)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行、保險(xiǎn)公司和證券公司的均值依次遞減。因此,商業(yè)銀行最應(yīng)受到監(jiān)管部門的關(guān)注。從單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)總的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度來(lái)看,商業(yè)銀行中規(guī)模較大的國(guó)有商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較高,而小型股份制銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較低,因此宏觀審慎監(jiān)管更應(yīng)重視大型國(guó)有銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理。其次,由于單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)高并不一定代表對(duì)整個(gè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率就大,監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)重視機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出和協(xié)同作用,需要將整個(gè)金融系統(tǒng)作為一個(gè)整體考察其風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)狀況,并有必要加強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)高的金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管。
【參考文獻(xiàn)】
[1] 黃聰,賈彥東.金融網(wǎng)絡(luò)視角下的宏觀審慎管理——基于銀行間支付結(jié)算數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].金融研究,2010(4):1-14.
[2] 李政,梁琪,涂曉楓.我國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性研究——基于網(wǎng)絡(luò)分析法[J]. 金融研究,2016(8):95-110.
[3] Adrian, Tobias and Markus Brunnermeier[R] CoVaR, Working Paper, Federal Reserve Bank of New York,2009.
[4] 范小云,王道平,方意.我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)測(cè)度與監(jiān)管——基于邊際風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)與杠桿率的研究[J].南開經(jīng)濟(jì)研究,2011(4):3-20.