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    對上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險的研究

    2021-03-01 12:23:46屈書賢江一帆
    科學與財富 2021年27期
    關(guān)鍵詞:分位數(shù)回歸系統(tǒng)性風險商業(yè)銀行

    屈書賢 江一帆

    摘 要:近年來,世界各國金融危機的頻發(fā)使得系統(tǒng)性風險成為目前風險管理的重點領(lǐng)域,而銀行作為金融系統(tǒng)的重要組成部分,是聯(lián)系各金融機構(gòu)以及金融體系與實體經(jīng)濟之間的重要紐帶。因此,本文以A股16家上市商業(yè)銀行為研究對象,通過運用分位數(shù)回歸模型分別計算其CoVaR值,并分析上市商業(yè)銀行對系統(tǒng)性風險的貢獻程度,為銀行體系的宏觀審慎監(jiān)管提供理論指導,以更好地防控系統(tǒng)性風險,維護金融市場的平穩(wěn)運行。

    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性風險;CoVaR;商業(yè)銀行;分位數(shù)回歸

    系統(tǒng)性風險不僅要求要關(guān)注單個金融機構(gòu)的風險狀況,還對不同金融機構(gòu)之間的風險溢出效應(yīng)的監(jiān)管提出了要求。在金融危機頻發(fā)的背景下,各國金融市場聯(lián)系密切,對系統(tǒng)性風險的分析和測度顯得尤為重要。特別地,銀行體系作為重要的金融機構(gòu),也是防控系統(tǒng)性風險的重點對象。

    一、文獻綜述

    自2008年全球金融危機爆發(fā)以來,Adrian和Brunnermeier(2016)提出的CoVaR可以計算某一機構(gòu)陷入風險時整個系統(tǒng)的條件在險價值,測算機構(gòu)對系統(tǒng)的溢出風險大小。Acharya et al.(2017)將整個金融體系資本不足時某金融機構(gòu)的預(yù)期資本短缺(SES)定義為該金融機構(gòu)對系統(tǒng)性風險的貢獻程度。

    高國華和潘英麗(2011)利用GARCH模型對14家上市商業(yè)銀行的CoVaR進行測度;王永巧及胡浩(2012)通過建立動態(tài)參數(shù)Copula模型和GARCH模型構(gòu)造聯(lián)合分布,測算A股、美股與港股市場之間的溢出風險價值;王蓉(2016)分析銀行體系間風險的雙向溢出效應(yīng),認為銀行體系對單個銀行的風險溢出效應(yīng)要大于單個銀行對銀行體系的風險溢出效應(yīng)。

    二、實證分析

    目前,我國A股市場共有30家上市商業(yè)銀行,剔除上市時間較短的14家,最后選取了16家上市商業(yè)銀行作為研究對象,分別為平安銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、招商銀行、華夏銀行、中國銀行、工商銀行、興業(yè)銀行、中信銀行、交通銀行、南京銀行、寧波銀行、北京銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、光大銀行。在時間維度上,選取了2011年1月4日至2019年12月26日的16家商業(yè)銀行的股票日收盤價。本文數(shù)據(jù)均從Wind數(shù)據(jù)庫獲得。

    首先,根據(jù)獲取的日收盤價計算對數(shù)日收益率。描述性統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn),各銀行收益率的均值均略大于0,呈左偏分布;峰度均大于3,具有“尖峰厚尾”的特點;JB統(tǒng)計量均不為0,說明收益率分布不具有正態(tài)性。同時各上市銀行收益率序列均通過單位根檢驗,具有平穩(wěn)性。

    下面利用分位數(shù)回歸方法,計算各上市商業(yè)銀行的CoVaR值,以及銀行在95%置信水平下的風險溢出水平,結(jié)果見表1。

    實證結(jié)果表明,工商銀行、中國銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行四大大型商業(yè)銀行,以及交通銀行的 系數(shù)都較大,基本都在0.9以上,這是因為大型國有銀行與銀行體系間的相關(guān)性較強。具體來看,農(nóng)行、中行、工行、建行四大國有商業(yè)銀行,以及交通銀行的 系數(shù)均大于0.9。 的絕對值也較大,一旦發(fā)生風險,對整個銀行體系的影響最大;招商、浦發(fā)、民生、光大、華夏、平安、中信和興業(yè)這八家股份制銀行的 系數(shù)基本在0.7左右,其對應(yīng)的系統(tǒng)性風險大小也低于大型商業(yè)銀行;北京、南京、寧波三家城市商業(yè)銀行由于規(guī)模小、地域性強等原因,其對應(yīng)的 系數(shù)都較低,發(fā)生風險傳染的可能性較小。

    三、政策建議

    本文基于分位數(shù)回歸模型,測算16家上市商業(yè)銀行的CoVaR值及其對系統(tǒng)性風險的貢獻程度,提出如下政策建議:

    (1)大型商業(yè)銀行相較于其他股份制商業(yè)銀行和小型城市商業(yè)銀行,表現(xiàn)出更強的風險溢出效應(yīng),對系統(tǒng)性風險的貢獻程度更大,因此要更加注重大型商業(yè)銀行的風險管理。

    (2)本文僅針對上市商業(yè)銀行進行了系統(tǒng)性風險測度,沒有將非上市商業(yè)銀行的風險溢出效應(yīng)考慮在內(nèi)。因此,對于整個銀行體系系統(tǒng)性風險的測算同時也要考慮非上市銀行發(fā)生風險傳染的可能性,加強非上市銀行的信息披露和風險監(jiān)管。

    參考文獻:

    [1]楊子暉,陳雨恬,謝銳楷.我國金融機構(gòu)系統(tǒng)性金融風險度量與跨部門風險溢出效應(yīng)研究[J].金融研究,2018(10):19-37.

    [2]李明輝,黃葉苨.商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險溢出及系統(tǒng)重要性研究——來自中國16家上市銀行CoVaR的證據(jù)[J].華東師范大學學報(哲學社會科學版),2017,49(05):106-116+176.

    [4]張路,張溪婷.基于CoVaR模型的我國上市銀行系統(tǒng)性風險度量[J].統(tǒng)計與管理,2017(11):66-70.

    [5]歐陽資生,莫廷程.基于廣義CoVaR模型的系統(tǒng)重要性銀行的風險溢出效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計研究,2017,34(09):36-43.

    [6]嚴一鋒.基于CoVaR方法的我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風險測度[J].統(tǒng)計與決策,2018,34(23):156-159.

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