金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)及渠道識別研究

方 意 陳 敏 楊嬿平

一、引 言

2008年國際金融危機爆發(fā)已有十年之久，但危機爆發(fā)的原因仍然引起學(xué)界和政策界的持續(xù)關(guān)注。此次國際金融危機起源于美國的房地產(chǎn)次級貸款市場。美國前期房價的持續(xù)攀升以及以房地產(chǎn)次級貸款市場為基礎(chǔ)的資產(chǎn)支持證券(MBS)的快速膨脹，使得房地產(chǎn)市場積累了大量風(fēng)險。當(dāng)房地產(chǎn)市場由上轉(zhuǎn)下，前期累積的風(fēng)險必然會通過金融機構(gòu)直接持有房地產(chǎn)市場貸款的風(fēng)險敞口渠道以及通過影響資產(chǎn)支持證券市場進(jìn)而影響金融機構(gòu)的關(guān)聯(lián)性，對金融體機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生極大的溢出效應(yīng)。因此，房地產(chǎn)市場自身風(fēng)險對金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)對于理解金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險至關(guān)重要。

事實上，房地產(chǎn)市場只是金融市場的子市場。股票市場、貨幣市場、債券市場以及外匯市場等市場自身也存在一定的風(fēng)險，這些市場都與金融機構(gòu)尤其是銀行業(yè)有各種直接或間接關(guān)聯(lián)性。從中國金融體系運行實踐看，中國的房地產(chǎn)市場尤其是一線城市，房價長期持續(xù)上漲，已經(jīng)累積了一定程度的風(fēng)險。中國房地產(chǎn)市場資金很大一部分來源于銀行業(yè)，而銀行業(yè)投放的信貸有較高的比例通過各種渠道流向了房地產(chǎn)市場(方意，2015)。中國的股票市場在 2008年、2015年都經(jīng)歷了巨幅震蕩，尤其是 2015年的股市異常波動與銀行業(yè)有著千絲萬縷的關(guān)系。此外，自2006年以來，中國利率市場化、匯率市場化等金融自由化進(jìn)程在加速推進(jìn)，中國貨幣市場、債券市場以及外匯市場在不斷發(fā)展和完善的同時，其波動性也在加劇，其對金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)問題也在日益凸顯。那么，如何在一個系統(tǒng)框架下考慮這些溢出效應(yīng)？如何根據(jù)這些溢出效應(yīng)提出一個有益的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)？又如何對這些溢出效應(yīng)進(jìn)行渠道識別？這是本文關(guān)注的核心問題。

與本文研究緊密相關(guān)的文獻(xiàn)有兩類：關(guān)于金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險度量的文獻(xiàn)和關(guān)于金融市場風(fēng)險溢出效應(yīng)的文獻(xiàn)。對于金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險度量的研究，目前主流的方法有尾部依賴模型和網(wǎng)絡(luò)模型兩類。其中，尾部依賴模型是以金融機構(gòu)收益率(或損失率)分布的尾部依存關(guān)系為研究對象，最為經(jīng)典的度量指標(biāo)包括 Adrian和Brunnermeier(2016)提出的條件在險價值指標(biāo)(CoVaR)、Acharya等(2017)提出的系統(tǒng)期望損失指標(biāo)(SES)及邊際期望損失(MES)以及Brownlees和Engel(2017)提出的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)(SRISK)等?；诖耍虹鞯?2013)運用SRISK指標(biāo)、卜林和李政(2015)采用CoVaR和MES指標(biāo)分別探討了中國上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險問題。網(wǎng)絡(luò)模型則是根據(jù)金融機構(gòu)之間形成的網(wǎng)絡(luò)形狀，模擬系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染累積過程(IMF，2009)，如李政等(2016)基于網(wǎng)絡(luò)分析法探析了中國金融機構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的總體關(guān)聯(lián)性，方意(2016)、方意和鄭子文(2016)分別構(gòu)建直接關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型和持有共同資產(chǎn)間接網(wǎng)絡(luò)模型對系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染渠道與度量進(jìn)行了研究?？傮w來看，這些研究更強調(diào)金融機構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響，這雖然是金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險放大效應(yīng)的核心機制，卻忽略了在更大范圍的金融體系環(huán)境下金融機構(gòu)之外的金融市場因素可能會對金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生溢出效應(yīng)。與此同時，已有研究表明，金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險是內(nèi)生的(Danielsson等，2013)。因此，只有將金融機構(gòu)放在包含金融機構(gòu)和金融市場在內(nèi)的金融體系框架下考察金融市場對金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的影響，才能更好地認(rèn)識金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的內(nèi)生性問題，也才能提高系統(tǒng)性風(fēng)險管理的有效性。

對于金融市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)，已有研究更多地側(cè)重金融市場之間的相互關(guān)聯(lián)性和傳染性。其中，李成等(2010)運用四元 VAR(6)-GARCH(1，1)-BEKK 模型分析了中國股票市場、債券市場、外匯市場以及貨幣市場等主要金融市場之間的溢出關(guān)系。王茵田和文志瑛(2010)、史永東等(2013)分別采用VAR模型、Copula函數(shù)相關(guān)性的分位數(shù)測度方法對中國股票市場與債券市場之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究。方意(2015)則基于股票市場內(nèi)部多維度對多個國家(或地區(qū))主板市場和中小板、創(chuàng)業(yè)板市場之間的傳染性進(jìn)行了考察。顯然，這些研究主要立足于金融市場本身來探討金融市場內(nèi)部結(jié)構(gòu)之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)，并未考慮金融市場與金融機構(gòu)之間的溢出效應(yīng)。事實上，金融體系的系統(tǒng)性金融風(fēng)險不僅包括金融市場之間的傳染性，還包括金融機構(gòu)與金融市場之間、金融機構(gòu)之間的傳染性等(方意，2015)。因此，將金融市場與金融機構(gòu)相關(guān)聯(lián)，探討金融市場對金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)顯得尤為必要，這也是本文選題的立足點。

基于已有文獻(xiàn)，本文發(fā)現(xiàn)對于銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險問題的研究不應(yīng)將視角僅僅局限于銀行體系內(nèi)部銀行之間的關(guān)聯(lián)性，而應(yīng)放在更大的金融體系背景下加入金融市場的風(fēng)險源因素來考察金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。為此，本文嘗試對已有研究從以下幾個方面進(jìn)行改進(jìn)。

第一，從金融體系視角，提出金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)的解析框架，并以此構(gòu)建改進(jìn)的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)。金融體系是包含金融機構(gòu)和金融市場在內(nèi)的一個完整體系。在這個統(tǒng)一框架下，金融市場與金融機構(gòu)之間是相互關(guān)聯(lián)和相互影響的。探討金融市場對金融機構(gòu)尤其是銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險，有利于擴大研究視野，更全面地理解銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的內(nèi)生性及其生成機理，并借此對傳統(tǒng)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行合理的改進(jìn)。

第二，根據(jù)溢出效應(yīng)解析式對金融市場溢出效應(yīng)進(jìn)行因素分解，并通過經(jīng)驗數(shù)據(jù)予以量化。具體來說，金融市場的溢出效應(yīng)可分解為金融市場自身的風(fēng)險大小、銀行在各金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道、金融市場的信息溢出渠道以及單家銀行的關(guān)聯(lián)性渠道等四個環(huán)節(jié)。

第三，證實不同金融市場的溢出效應(yīng)存在差異性，并通過溢出效應(yīng)的渠道識別進(jìn)行了解釋。金融市場溢出效應(yīng)的差異性主要取決于金融市場自身的風(fēng)險大小、銀行在各金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道以及金融市場的信息溢出渠道三個環(huán)節(jié)。

二、溢出效應(yīng)模型構(gòu)建

金融市場的狀態(tài)改變會影響單家銀行和銀行業(yè)整體風(fēng)險，進(jìn)而引起銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的變化。這就是金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)。

（一）銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量模型的改進(jìn)

根據(jù)Adrian和Brunnermeier(2016)提出的CoVaR模型，本文首先以銀行業(yè)系統(tǒng)損失率( S ystemt，為收益率的負(fù)值)為被解釋變量，以單家銀行損失率(Xi,t，為收益率的負(fù)值)為解釋變量，同時加入各類金融市場收益率(或損失率)、波動率(Mk,t)作為狀態(tài)變量，在q%分位數(shù)水平下構(gòu)建分位數(shù)回歸模型。具體形式如下：

式(1)中，Mk,t為第 k類金融市場的基本狀態(tài)變量。k∈{1,2,3,4,5}，分別指代房地產(chǎn)市場、股票市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場 5個金融市場。i指代第 i銀行。在式(1)基礎(chǔ)之上代入單家銀行i在q%分位數(shù)下的風(fēng)險值()，即可計算銀行業(yè)整體的風(fēng)險值：

式(2)中，符號“∧”表示估計之后的參數(shù)值。式(3)中的 Δ CoVaRi,t為單家銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)指標(biāo)，之所以對單家銀行處于中間狀態(tài)時的銀行業(yè)風(fēng)險值進(jìn)行扣除，原因在于只考慮銀行 i出現(xiàn)壓力引致的銀行業(yè)脆弱性。對于單家銀行的風(fēng)險值，本文是以單家銀行損失率為被解釋變量，以各類金融市場基本狀態(tài)作為解釋變量進(jìn)行分位數(shù)回歸估計得到，具體見公式(4)。

當(dāng) 5個金融市場整體由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)為壓力狀態(tài)(或風(fēng)險狀態(tài))時，單家銀行受金融市場風(fēng)險狀態(tài)變化的影響也由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)化為壓力狀態(tài)時，金融市場風(fēng)險狀態(tài)改變對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度可表示為：

式(5)展示了在納入金融市場風(fēng)險因素后，金融市場整體風(fēng)險變動對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度，這是本文構(gòu)建的核心指標(biāo)。顯然，與傳統(tǒng)的對比可以發(fā)現(xiàn)，本文構(gòu)建的這一核心指標(biāo)不僅反映了金融市場風(fēng)險變動因素，而且也包含了金融市場對單家銀行風(fēng)險的影響成份，考慮了更加內(nèi)生化的系統(tǒng)性風(fēng)險。在式(5)中，表示當(dāng)任意一個金融市場均處于正常狀態(tài)且單家銀行i在金融市場影響下也處于正常狀態(tài)時的銀行業(yè)風(fēng)險值則表示當(dāng)5個金融市場均處于壓力狀態(tài)且單家銀行i處于壓力狀態(tài)時的銀行業(yè)風(fēng)險值，具體計算公式如式(6)、式(7)：

式(6)和式(7)中，?VaRMk,t表示 5個金融市場全處于壓力狀態(tài)，其中 k市場的壓力狀態(tài)(風(fēng)險狀態(tài))值為 V aRMk,t。

借鑒 Adrian和 Brunnermeier(2016)，將金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度以單家銀行的資產(chǎn)市值(A)占比為權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均，進(jìn)一步得到考慮了i,t銀行相對規(guī)模效應(yīng)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險。見公式(8)：

式(8)即為本文改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標(biāo)。與之相對應(yīng)的則是未考慮金融市場風(fēng)險變動因素的傳統(tǒng)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)ΔC oVaRt。顯然，改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)剔除了式(5)中銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險在空間維度上的差異性，僅僅從時間維度上刻畫銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)變化，是本文后續(xù)實證關(guān)注的核心指標(biāo)。

（二）單個金融市場溢出效應(yīng)的度量模型

在某個金融市場和單家銀行均處于風(fēng)險狀態(tài)下，銀行業(yè)風(fēng)險值可表示為：

進(jìn)一步地，本文將式(11)中金融市場溢出效應(yīng)在空間維度上的差異性剔除掉，從而得到僅反映時間維度上動態(tài)變化的金融市場溢出效應(yīng)，即：

式(12)即為金融市場溢出效應(yīng)的解析表達(dá)式。該式表明，金融市場溢出效應(yīng)取決于四個基本要素：(1)金融市場自身的風(fēng)險大小。表示單個金融市場風(fēng)險由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)為壓力狀態(tài)的變化程度，由此揭示了該金融市場風(fēng)險對銀行業(yè)造成的沖擊大小。(2)金融市場與單家銀行之間的關(guān)聯(lián)性。表示當(dāng)單個金融市場的風(fēng)險狀態(tài)發(fā)生改變時單家銀行風(fēng)險狀態(tài)的改變程度，反映了單家銀行風(fēng)險狀態(tài)對金融市場風(fēng)險狀態(tài)改變的敏感性。本文利用該變量度量金融市場與單家銀行之間的關(guān)聯(lián)性。(3)單個金融市場與銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)性。則刻畫了給定其他條件下銀行業(yè)風(fēng)險值對金融市場基本狀態(tài)改變的敏感度，揭示了單個金融市場與銀行業(yè)風(fēng)險值之間的直接關(guān)聯(lián)性。(4)單家銀行與銀行業(yè)風(fēng)險值之間的關(guān)聯(lián)性。代表銀行業(yè)風(fēng)險值對單家銀行基本狀態(tài)改變的敏感度，揭示了單家銀行與銀行業(yè)風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)性。

基于此，本文認(rèn)為，金融市場溢出效應(yīng)的生成機制主要是通過以下環(huán)節(jié)實現(xiàn)(見圖1)。(1)風(fēng)險源：金融市場本身的風(fēng)險大小。不同金融市場具有不同的風(fēng)險特征，對于波動性較大的金融市場，極端情形與正常狀態(tài)偏差極大，這種市場一旦處于壓力情形，會發(fā)生巨大的損失，進(jìn)而可能會對銀行業(yè)風(fēng)險造成極大的沖擊。(2)傳導(dǎo)渠道 1：金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道。不同金融市場與銀行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)路徑和方式存在差異，從而形成不同的關(guān)聯(lián)度和影響力。對于與銀行業(yè)關(guān)聯(lián)度高的金融市場，該市場的風(fēng)險會迅速傳遞到單家銀行，引起單家銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的改變，最終傳遞到整個銀行業(yè)。(3)傳導(dǎo)渠道 2：金融市場的信息溢出渠道。金融市場會借助市場自身的信息傳遞功能對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生直接影響。(4)傳導(dǎo)渠道 3：單家銀行的關(guān)聯(lián)性渠道。在銀行體系內(nèi)部，銀行之間存在復(fù)雜的直接和間接關(guān)聯(lián)性(方意，2016)。當(dāng)單家銀行的風(fēng)險發(fā)生改變，相互間的關(guān)聯(lián)性會通過傳染和放大機制加劇銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險。

圖1 金融體系框架下金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)的生成機理

三、變量選取與描述性統(tǒng)計

（一）變量選取及說明

本文主要考察房地產(chǎn)市場、股票市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場5個金融市場。

對于股票市場，本文以滬深 300股票指數(shù)的波動率來衡量股票市場運行狀態(tài)。根據(jù) Danielsson等(2018)的研究可知，股票市場是通過波動率而不是收益率驅(qū)動銀行業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。因此，利用股票市場波動率比通常采用的收益率更能反映該市場對銀行業(yè)風(fēng)險的影響。該研究發(fā)現(xiàn)，股票市場處于高波動率時往往與銀行業(yè)風(fēng)險的爆發(fā)同步。因此，股票市場波動率越大，越可能對銀行業(yè)產(chǎn)生溢出效應(yīng)。與此同時，股票市場波動率與股票市場周期緊密相關(guān)。當(dāng)股票市場處于下行周期時，股票市場波動率越大，股票市場越處于壓力狀態(tài)。在計算波動率時，以20個交易日(約一個月)的窗口期作為基礎(chǔ)。

對于房地產(chǎn)市場，本文采用中國證監(jiān)會(CSRC)房地產(chǎn)行業(yè)總股本加權(quán)平均收盤價的收益率負(fù)值(即損失率)來反映房地產(chǎn)市場運行狀態(tài)。本文選取房地產(chǎn)行業(yè)股票指數(shù)來反映房地產(chǎn)行業(yè)運行狀況主要基于以下原因：(1)滿足指標(biāo)測算的數(shù)據(jù)高頻性要求。本文要計算的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)是周頻數(shù)據(jù)，而且其他金融市場狀態(tài)變量都是選取日頻數(shù)據(jù)進(jìn)行計算。盡管房地產(chǎn)市場有房價、房地產(chǎn)貸款、房地產(chǎn)銷售收入等房地產(chǎn)市場基本面數(shù)據(jù)，但是這些數(shù)據(jù)最高只有月頻，難以匹配其他狀態(tài)變量。(2)房地產(chǎn)行業(yè)股票指數(shù)基本可以反映房地產(chǎn)行業(yè)運行狀況。范小云等(2013)已經(jīng)論證了中國股票市場的有效性，并以中國銀行業(yè)股票數(shù)據(jù)測度中國銀行業(yè)風(fēng)險。此外，房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)損失率越高，房地產(chǎn)市場壓力越大。

對于貨幣市場，本文采用上海銀行間同業(yè)隔夜拆借利率(Shibor)表示貨幣市場運行狀態(tài)。上海銀行間同業(yè)隔夜拆借利率是中國應(yīng)用范圍最廣的貨幣市場基準(zhǔn)利率之一，能夠比較有效地反映貨幣市場的流動性松緊。當(dāng) Shibor升高時，說明銀行間市場資金相對短缺，貨幣市場面臨較大的流動性壓力。

對于債券市場，本文采用中債綜合指數(shù)收益率負(fù)值(即損失率)來表示債券市場運行狀態(tài)。中債綜合指數(shù)能夠全面地反映中國債券市場的價格變動趨勢，當(dāng)中債綜合指數(shù)損失率較高時，意味著債券市場價格較低，該市場處于壓力狀態(tài)。

對于外匯市場，本文采用直接標(biāo)價法下人民幣兌美元中間價的收益率負(fù)值(即損失率)表示外匯市場運行狀態(tài)。美元是主導(dǎo)性的國際結(jié)算和計價貨幣，美元儲備在全球和中國外匯儲備占比始終在 60%以上。因此，人民幣兌美元的匯率水平代表著中國外匯市場人民幣匯率的基本走勢。長期以來，中國國際收支基本處于順差地位，國內(nèi)大多數(shù)銀行持有的外匯資產(chǎn)通常大于外匯負(fù)債。因此，當(dāng)人民幣兌美元匯率損失率上升時，意味著人民幣呈升值態(tài)勢，銀行資產(chǎn)負(fù)債表遭受較大匯率損失，此時外匯市場處于壓力狀態(tài)。

此外，本文以各金融市場指標(biāo)的右側(cè)尾部分位數(shù)指代金融市場的壓力狀態(tài)。對于單家銀行損失率變量，本文采用單家銀行股票收盤價的收益率負(fù)值表示；對于銀行業(yè)系統(tǒng)損失率變量，本文采用樣本銀行總市值加總的收益率負(fù)值表示。

（二）描述性統(tǒng)計

基于數(shù)據(jù)可得性，本文以中國上市商業(yè)銀行為研究樣本。同時，由于中國銀行、中國工商銀行等大型商業(yè)銀行主要是在 2007年 9月底之前完成上市，本文最終選取的樣本時間跨度為2007年10月12日(周五)—2018年3月30日(周五)，樣本為剔除數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重的中國農(nóng)業(yè)銀行和光大銀行后的 14家上市商業(yè)銀行，數(shù)據(jù)全部來源于Wind數(shù)據(jù)庫。表1為三類基本變量的描述性統(tǒng)計。

關(guān)于樣本頻率的選取，本文的單家銀行收益率負(fù)值和銀行業(yè)收益率負(fù)值數(shù)據(jù)均采用周頻。對于金融市場數(shù)據(jù)，本文首先采用金融市場的日頻數(shù)據(jù)進(jìn)行分位數(shù)回歸(滾動窗口選擇 120個交易日，約半年)，然后采用日期匹配法將每一周的周五數(shù)據(jù)提出來，從而將日頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為周頻數(shù)據(jù)。此外，本文所涉及的正常狀態(tài)是 50%的分位數(shù)水平，壓力狀態(tài)使用95%的分位數(shù)水平。

表1 三類基礎(chǔ)變量的描述性統(tǒng)計

四、銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險改進(jìn)指標(biāo)的度量結(jié)果

基于構(gòu)建的溢出效應(yīng)模型，本文首先測度在金融市場、單家銀行特定風(fēng)險狀態(tài)下的銀行業(yè)風(fēng)險。然后，測算出金融市場風(fēng)險狀態(tài)改變對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度。該貢獻(xiàn)度指標(biāo)是從系統(tǒng)性風(fēng)險空間維度出發(fā)看待單家銀行對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)。最后，得到改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)。該指標(biāo)則是從系統(tǒng)性風(fēng)險時間維度出發(fā)考察銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險隨時間的演進(jìn)趨勢。

（一）改進(jìn)指標(biāo)的基本特點

表2為改進(jìn)指標(biāo)及相關(guān)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可以看出，在中國5個金融市場風(fēng)險均處于壓力狀態(tài)下，單家銀行風(fēng)險和銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的平均值為正值，且在金融市場風(fēng)險狀態(tài)改變下單家銀行對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度總體呈現(xiàn)正向(均值為 8.460)。由此可初步論證，當(dāng)金融市場風(fēng)險增加，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險也會隨之增加。

表2 改進(jìn)指標(biāo)及溢出效應(yīng)指標(biāo)的描述性統(tǒng)計

（二）改進(jìn)指標(biāo)的合理性分析

圖 2展示了金融市場壓力狀態(tài)下的單家銀行風(fēng)險和金融市場狀態(tài)改變下單家銀行對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度。由圖 2可以看出，這兩個指標(biāo)在時間維度上基本一致。這表明，隨著時間的推移，伴隨著金融市場壓力狀態(tài)下單家銀行風(fēng)險的上升，金融市場狀態(tài)改變對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的平均貢獻(xiàn)度也呈遞增趨勢。

圖2 金融市場壓力下單家銀行風(fēng)險及其對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度

此外，Benoit等(2017)已證實，對于給定金融機構(gòu) i，采用分位數(shù)回歸方法估計ΔCoVaR時，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險對單家銀行風(fēng)險的敏感度()在時間維度上為常數(shù)。也即，ΔCoVaR與VaR只在空間維度上存在較大差異，而在時間維度上ΔCoVaR與VaR的走勢基本一致。本文估計的在時間維度上的一致性也恰恰印證了這一點，也間接證實了本文指標(biāo)度量的準(zhǔn)確性和合理性。

圖3進(jìn)一步對比了傳統(tǒng)的與改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)。從實證結(jié)果看，相對而言，改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)具有更明顯的趨勢性特點。在歷史的系統(tǒng)性風(fēng)險事件時點(如：2008年第3季度國際金融危機、2013年第2季度中國銀行間市場“錢荒”、2015年第2季度中國股市異常波動等)，改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)均有明顯的上升反應(yīng)。相較而言，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的傳統(tǒng)指標(biāo)變化則相對平穩(wěn)，波峰不夠顯著，尤其是并未識別出2013年“錢荒”帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險變化，風(fēng)險識別能力較為有限。

圖3 改進(jìn)和傳統(tǒng)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標(biāo)對比

（三）中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)特征

基于改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)，本文進(jìn)一步考察了中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)特征。由圖3可以看出，自2007年第3季度以來，中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的變化大致可分為三個階段。

(1)第一階段(2007年第 3季度—2010年第 3季度)：中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險處于高位。此階段，中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險呈現(xiàn)出的特點與當(dāng)時的國際金融危機緊密相關(guān)。2007年8月美國的次貸危機爆發(fā)，在2008年第3季度雷曼兄弟破產(chǎn)后，美國次貸危機演變成國際金融危機。在國際金融危機的沖擊下，中國國內(nèi)金融市場不可避免地受到?jīng)_擊而發(fā)生動蕩，對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生正向的溢出效應(yīng)(也即增加了系統(tǒng)性風(fēng)險)。

(2)第二階段(2010年第 4季度—2014年第 4季度)：中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。整體而言，該階段國際金融市場相對穩(wěn)定，中國經(jīng)濟進(jìn)入經(jīng)濟轉(zhuǎn)型期，房地產(chǎn)等資產(chǎn)價格泡沫被部分?jǐn)D掉，國內(nèi)金融市場價格相對穩(wěn)定，這在很大程度上降低了國內(nèi)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險，并在2014年第4季度達(dá)到樣本期的最低點。

(3)第三階段(2015年第1季度—樣本期末)：中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險在經(jīng)過劇烈波動后開始緩慢增加。在此階段，中國經(jīng)歷了 2015年 6月的“股市異常波動”和2015年8月的“8.11匯改”，國內(nèi)金融市場發(fā)生劇烈震動，對應(yīng)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險也出現(xiàn)大幅上升，隨后在低位開始逐步上升。

縱觀中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)變化，本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，三次大的危機事件給中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險帶來的影響不盡相同。其中，2008年全球金融危機給中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險帶來的影響明顯弱于2015年中國股市異常波動帶來的破壞力。這說明，雖然 2008年國際金融危機影響深遠(yuǎn)，但這次金融危機主要沖擊的是以美國為首的發(fā)達(dá)國家，對中國的影響更多地體現(xiàn)在外部國際環(huán)境的惡化，而2015年中國股市異常波動則反映為中國國內(nèi)市場環(huán)境的劇烈震蕩，對中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的沖擊更為直接。此外，2013年“錢荒”對中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的影響弱于 2015年的中國股市異常波動。這根本上源于2013年“錢荒”事件主要發(fā)生在銀行間市場，沖擊的是銀行等金融機構(gòu)的融資成本，而 2015年股市異常波動沖擊的是股票市場上所有投資者和企業(yè)的資產(chǎn)凈值，涉及面更廣，對銀行業(yè)影響更大。

五、單個金融市場溢出效應(yīng)量化及渠道識別

本文首先測度了金融市場分別在正常和壓力兩種狀態(tài)下的銀行業(yè)風(fēng)險。然后進(jìn)一步得到當(dāng)金融市場風(fēng)險由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)化為壓力狀態(tài)時單個金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。在剔除空間維度上個體差異性之后，本文得到單個金融市場溢出效應(yīng)在時間維度上的動態(tài)變化。

（一）金融市場溢出效應(yīng)的市場差異性

由表2的統(tǒng)計性描述來看，5個金融市場對中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險總體上均產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)(均值均為正)。但是，不同金融市場的溢出效應(yīng)存在較大的差異性。其中，房地產(chǎn)市場的溢出效應(yīng)最顯著(均值為6.639)，其次是股票市場(均值為4.397)，而貨幣市場、債券市場和外匯市場的正向溢出效應(yīng)水平基本一致，相對較小。這在一定程度上表明，在中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的生成過程中，房地產(chǎn)市場和股票市場兩大金融市場發(fā)揮了較大的作用。由圖 4可以進(jìn)一步看出，房地產(chǎn)市場和股票市場的溢出效應(yīng)在中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險中發(fā)揮主導(dǎo)性作用，而貨幣市場、債券市場和外匯市場的重要性則相對較弱。

（二）金融市場溢出效應(yīng)的渠道識別

根據(jù)金融市場溢出效應(yīng)公式可知，金融市場溢出效應(yīng)存在差異性的關(guān)鍵之處在于金融市場自身的風(fēng)險大小、銀行對金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道與金融市場的信息溢出渠道三個環(huán)節(jié)。

1.金融市場自身的風(fēng)險大小

金融市場自身的風(fēng)險是金融市場溢出效應(yīng)生成機制的風(fēng)險源。由圖5可以看出，5個金融市場自身的風(fēng)險沖擊存在較大差別。其中，房地產(chǎn)市場風(fēng)險波動最大，其次是股票市場和貨幣市場，而債券市場和外匯市場風(fēng)險波動極小。事實上，各個金融市場風(fēng)險沖擊的這一特點與中國金融市場的基本現(xiàn)狀是相符的。

圖4 不同金融市場溢出效應(yīng)與銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的關(guān)系

(1)房地產(chǎn)業(yè)作為中國的支柱性產(chǎn)業(yè)，對外部經(jīng)濟環(huán)境和調(diào)控政策極為敏感，造成房地產(chǎn)市場波動劇烈。截至 2017年底，中國房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額累積達(dá)到109798億元，其對GDP累計同比貢獻(xiàn)率達(dá)到5%左右。若將與房地產(chǎn)業(yè)緊密相關(guān)的建筑業(yè)和金融業(yè)等產(chǎn)業(yè)考慮進(jìn)去，房地產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)度大約在 20%左右。與此同時，房地產(chǎn)業(yè)受宏觀經(jīng)濟運行和政策調(diào)控影響極大。2008年全球金融危機帶來外部經(jīng)濟環(huán)境的惡化、2015年國內(nèi)面臨經(jīng)濟下行和“去庫存”政策的壓力，這些因素都引起了中國房地產(chǎn)價格的大幅下跌，2009年和 2015年房地產(chǎn)價格同比最大跌幅分別達(dá)到2%和6%。

(2)中國股票市場是在經(jīng)濟轉(zhuǎn)型背景下建立和發(fā)展起來，受宏觀經(jīng)濟運行和政策干預(yù)影響較大，從而帶來較大的市場波動。股票市場是中國經(jīng)濟的晴雨表。宏觀經(jīng)濟運行狀況會迅速反應(yīng)到股票價格上，引起股票價格波動。與此同時，中國股票市場是在由計劃向市場的經(jīng)濟轉(zhuǎn)型背景下建立起來，期間市場的制度設(shè)計和監(jiān)管約束不盡完善，行政命令干預(yù)也時有發(fā)生，股票市場波動勢必會增大。類似于房地產(chǎn)市場，受全球金融危機和國內(nèi)“去庫存”政策等的影響，股票市場分別在2008年和2015年也經(jīng)歷了較大波動。但是，由于中國仍以間接融資為主導(dǎo)，股票市場在金融體系占比有限，加之股票市場存在漲跌停板等避免市場過度波動的機制安排，因而股票市場風(fēng)險波動程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于房地產(chǎn)市場。

(3)受中國金融自由化程度等因素的約束，貨幣市場、債券市場和外匯市場等其他市場波動并不大。對于貨幣市場，其是短期資金價格決定的重要市場。雖然中國利率市場化進(jìn)程不斷推進(jìn)，但利率傳導(dǎo)和調(diào)控機制仍不夠順暢，貨幣市場利率波動有限。由圖5可以看出，除2011年持續(xù)的緊縮貨幣政策、2013年銀行間市場爆發(fā)的“錢荒”使得中國貨幣市場利率出現(xiàn)了劇烈的波動外，貨幣市場利率走勢整體上相對平穩(wěn)。對于債券市場，該市場是經(jīng)濟主體融資的重要場所，但目前該市場債券品種過于集中，以安全性高的國債和金融債券為主，這些債券較高的信用等級和流動性使得該市場運行整體較為平穩(wěn)。對于外匯市場，其是外幣資產(chǎn)交易的場所，由于中國人民幣匯率形成機制尚未完全市場化，加之資本與金融賬戶尚未完全放開，人民幣匯率走勢相對穩(wěn)定。

圖5 不同金融市場的風(fēng)險沖擊對比

2.金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道

金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道本質(zhì)上反映了金融市場與單家銀行之間的關(guān)聯(lián)性。由圖6可以看出，房地產(chǎn)市場與單家銀行的關(guān)聯(lián)性最強，其次是股票市場，而貨幣市場、債券市場和外匯市場的影響基本一致，明顯弱于房地產(chǎn)市場和股票市場。由此說明，房地產(chǎn)市場、股票市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道發(fā)揮的作用更大。

圖6 金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道

(1)銀行在房地產(chǎn)市場的風(fēng)險承擔(dān)。房地產(chǎn)業(yè)與銀行之間存在緊密的關(guān)聯(lián)性，這一渠道主要通過以下兩類關(guān)聯(lián)性實現(xiàn)。

首先，房地產(chǎn)業(yè)是銀行最重要的信貸業(yè)務(wù)領(lǐng)域之一，這種直接的敞口關(guān)聯(lián)性使得房地產(chǎn)市場的運行會對銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生直接的沖擊。根據(jù) Wind數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，2010—2015年間，中國金融機構(gòu)人民幣貸款余額中，用于房地產(chǎn)行業(yè)的貸款占比平均為 6.8%，僅次于個人貸款、制造業(yè)、交通運輸業(yè)和批發(fā)零售業(yè)，而且個人貸款中有60%以上屬于個人購房貸款，加之其他行業(yè)也在產(chǎn)業(yè)鏈條上與房地產(chǎn)行業(yè)存在關(guān)聯(lián)性(方意，2015)，因此金融機構(gòu)用于房地產(chǎn)行業(yè)的實際直接貸款比例估計在 20%以上。此外，銀行為繞過金融監(jiān)管開展的表外理財?shù)扔白訕I(yè)務(wù)也在很大程度上流向房地產(chǎn)市場，形成對房地產(chǎn)的間接信貸支持。當(dāng)房地產(chǎn)市場出現(xiàn)風(fēng)險壓力，與房地產(chǎn)直接關(guān)聯(lián)的銀行信貸必然遭受損失。

其次，以房地產(chǎn)作為抵押品開展信貸業(yè)務(wù)是目前最常見的信貸擔(dān)保模式，這種間接的掛鉤關(guān)聯(lián)性使得房地產(chǎn)業(yè)對銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生放大傳染效應(yīng)。目前，銀行在信貸審核階段，通常要求提供房地產(chǎn)等資產(chǎn)作為抵押品，且授信額度在很大程度上取決于抵押品的市場價值。在經(jīng)濟上行周期，房地產(chǎn)價格呈順周期上升態(tài)勢，房地產(chǎn)抵押品價值的上升使得與之掛鉤的銀行信貸規(guī)模不斷擴大，這會進(jìn)一步推升房地產(chǎn)價格，由此形成房地產(chǎn)價格與銀行房地產(chǎn)信貸規(guī)模的螺旋上升機制。在這一過程中，銀行在房地產(chǎn)市場承擔(dān)了過多的風(fēng)險。一旦當(dāng)房地產(chǎn)業(yè)受到外部沖擊出現(xiàn)價格下跌時，房地產(chǎn)價格與銀行房地產(chǎn)信貸規(guī)模之間迅速進(jìn)入螺旋下降模式，銀行在資產(chǎn)拋售過程中遭受的損失也在不斷惡化，銀行風(fēng)險加劇。

(2)銀行在股票市場的風(fēng)險承擔(dān)。類似于房地產(chǎn)市場，股票市場與銀行之間的關(guān)聯(lián)性主要表現(xiàn)在以下兩個方面。

一方面，銀行開展的影子業(yè)務(wù)使其與股票市場存在一定的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性。在當(dāng)前的監(jiān)管政策下，中國銀行類金融機構(gòu)不能直接投資于股票市場，但銀行資金可通過將表內(nèi)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移到表外或借助通道途徑間接進(jìn)入股票市場，形成股票市場的風(fēng)險敞口。當(dāng)股票市場出現(xiàn)波動，這些表外業(yè)務(wù)也會受到?jīng)_擊，使銀行遭受損失。

另一方面，股票市場對企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表的影響使其與銀行之間也存在一定的間接放大效應(yīng)。股票作為企業(yè)資產(chǎn)的重要組成部分，其價值的變動會對企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表產(chǎn)生沖擊。在股票市場的上行期，股票價值上升會優(yōu)化企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表和提高企業(yè)的凈值表現(xiàn)，銀行的信貸規(guī)模和風(fēng)險承擔(dān)隨之上升，二者也存在螺旋上升機制；而當(dāng)股票市場波動率較高時，股票價值縮水會惡化企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表，這會使得與企業(yè)存在信貸業(yè)務(wù)關(guān)系的銀行面臨較高的信貸違約風(fēng)險，迫使銀行進(jìn)行降杠桿操作，金融系統(tǒng)進(jìn)入下行周期。

(3)銀行在其他金融市場的風(fēng)險承擔(dān)。不同于房地產(chǎn)市場和股票市場，貨幣市場、債券市場和外匯市場三大金融市場與銀行的關(guān)聯(lián)性相對較弱。

對于貨幣市場，貨幣市場利率對銀行的影響更多是通過資金價格來實現(xiàn)。當(dāng)貨幣市場利率下降，銀行負(fù)債端的資金成本和資產(chǎn)端的投資收益都會受到影響，最終的凈效應(yīng)存在一定的不確定性。與此同時，中國利率市場化進(jìn)程雖然在不斷推進(jìn)，但存貸款利率的隱性約束(即央行的非正式指導(dǎo))仍然存在，市場利率整體的波動相對平穩(wěn)，銀行承擔(dān)的利率風(fēng)險有限。

對于債券市場，銀行通過發(fā)行金融債券并持有債券資產(chǎn)參與到債券市場，形成了與債券市場的直接關(guān)聯(lián)性。據(jù)Wind上市銀行的財務(wù)報表附注數(shù)據(jù)統(tǒng)計，自2006年中期以來，中國銀行持有的債券類金融資產(chǎn)占銀行全部資產(chǎn)的比例整體偏低，且呈大幅下降趨勢，最高僅為 1.4%，目前保持在 0.7%的水平上。這表明銀行在債券市場的直接風(fēng)險敞口較低，債券市場沖擊對銀行造成的風(fēng)險相對較小。與此同時，銀行持有的債券類資產(chǎn)中，國債和金融債券等安全性金融債券占比高，平均占比在 60%以上，而這些債券具有相對較高的流動性。這意味著，當(dāng)債券市場受到?jīng)_擊，銀行持有的這些高流動性債券資產(chǎn)易于變現(xiàn)且變現(xiàn)折扣低，這在很大程度上弱化了銀行在資產(chǎn)拋售行為下造成的螺旋加速機制。

對于外匯市場，銀行的跨境資產(chǎn)與負(fù)債業(yè)務(wù)在一定程度上反映了銀行與外匯市場的關(guān)聯(lián)度。根據(jù)國際貨幣基金組織IFS數(shù)據(jù)庫統(tǒng)計，在2006—2017年間，中國存款性銀行的跨境資產(chǎn)占銀行資產(chǎn)總額的平均比例僅為 2.6%，而跨境負(fù)債占其資產(chǎn)總額的比例則不到 1%。由此可見，中國的銀行部門在外匯市場上的風(fēng)險敞口并不大。與此同時，中國資本與金融賬戶尚未完全放開，銀行跨境資金的流動在很大程度上受到約束，因而外匯市場發(fā)生波動對銀行外匯資產(chǎn)拋售行為的影響極為有限。

3.金融市場的信息溢出渠道

不同金融市場擁有不同的信息量和信息頻率，這些信息在一定程度上會改變銀行業(yè)整體的生態(tài)環(huán)境，從而改變銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的大小。

由表3可以看出，金融市場信息溢出渠道對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險均具有正向作用。其中，股票市場的信息溢出渠道發(fā)揮的作用最大，其次是債券市場和貨幣市場，而房地產(chǎn)市場與銀行業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險之間的其它關(guān)聯(lián)性相對較弱。

表3 金融市場信息溢出渠道的描述性統(tǒng)計

股票市場、債券市場和貨幣市場擁有較為發(fā)達(dá)的二級市場，市場交易活躍，市場價格也綜合反映了市場上宏觀經(jīng)濟與微觀個體、短期與長期等各個層面上的信息，市場上任何新的信息釋放都會在一定程度上引起這些金融市場的價格波動。雖然這些市場的日價格波幅受到制度安排的一定約束，但波動極為頻繁和敏感。在房地產(chǎn)市場上，由于交易標(biāo)的存在較大異質(zhì)性，交易的活躍程度相對較低，市場價格更多地是反映經(jīng)濟基本面和長期的因素，波動頻率低，所包含的信息量相對較少。因此，從信息溢出渠道視角看，相對于房地產(chǎn)市場，股票市場、債券市場和貨幣市場豐富的價格信息會對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生更顯著的影響。

六、結(jié)論與政策啟示

對于銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險測度，已有研究直接從銀行體系內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性出發(fā)，沒有站在整個金融體系視角進(jìn)行分析，造成對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的形成機制理解不深。本文從股票市場、房地產(chǎn)市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場等金融市場與銀行業(yè)之間的溢出效應(yīng)視角，探討銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的生成。具體而言，本文得出以下主要結(jié)論。

1.本文改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)加入了金融市場風(fēng)險變動因素，更全面地考察了銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的生成機制。該指標(biāo)相對于傳統(tǒng)的指標(biāo)具有更明顯的趨勢性，而且對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險具有更強的敏感性和風(fēng)險識別效果。

2.基于改進(jìn)的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)，本文將中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險劃分為三個階段。第一階段在2007年第3季度—2010年第3季度，此階段中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險處于高位；第二個階段是2010年第4季度—2014年第4季度，此階段中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險呈顯著下降趨勢；第三個階段則是2015年第1季度至樣本期末，此時中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險經(jīng)過劇烈波動后開始緩慢上升。

3.金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險均具有正向的溢出效應(yīng)，但不同金融市場的溢出效應(yīng)存在明顯的市場差異性。其中，房地產(chǎn)市場和股票市場的溢出效應(yīng)最大，在中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險中發(fā)揮主導(dǎo)性作用；而貨幣市場、債券市場和外匯市場的溢出效應(yīng)相對較弱，且作用效果基本一致。

4.基于解析表達(dá)式，本文識別出金融市場溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)渠道，具體包括金融市場自身的風(fēng)險大小、銀行對金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道以及金融市場的信息溢出渠道。(1)從金融市場自身的風(fēng)險大小看，房地產(chǎn)市場風(fēng)險波動最大。(2)從金融市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道看，房地產(chǎn)市場和股票市場風(fēng)險狀態(tài)的改變對單家銀行風(fēng)險影響最大。(3)從金融市場的信息溢出渠道看，相對于房地產(chǎn)市場，股票市場、債券市場和貨幣市場價格對市場信息反應(yīng)更敏感，對銀行業(yè)系統(tǒng)風(fēng)險的作用更顯著。

綜上所述，房地產(chǎn)市場和股票市場等金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險具有較大的正向溢出效應(yīng)，而且這兩大市場自身的風(fēng)險波動以及銀行對該市場的風(fēng)險承擔(dān)渠道起到關(guān)鍵性作用。因此，從金融市場入手管理中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險顯得尤為必要。為此，本文提出以下建議。

第一，監(jiān)管部門在管理銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險時，不僅要關(guān)注銀行業(yè)系統(tǒng)本身，還應(yīng)在更大金融體系框架下，密切關(guān)注和實時測度金融市場尤其是房地產(chǎn)市場和股票市場自身的風(fēng)險變化，從風(fēng)險源頭有效控制金融市場對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。

第二，監(jiān)管部門應(yīng)有效監(jiān)測金融市場與銀行部門之間的各種關(guān)聯(lián)性。一方面，應(yīng)嚴(yán)格監(jiān)控銀行的表外理財、委托貸款與投資等表外資產(chǎn)業(yè)務(wù)，切斷銀行與房地產(chǎn)、股票市場的隱性關(guān)聯(lián)，防范銀行在金融市場上的過度風(fēng)險承擔(dān)。另一方面，進(jìn)一步完善逆周期監(jiān)管政策和措施，削弱銀行業(yè)信貸活動與房地產(chǎn)市場和股票市場之間的螺旋加速機制，以有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險在上行金融周期的過度累積。