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    基于機構的系統(tǒng)性風險度量

    2021-10-25 17:51:07蔚璐
    科學與財富 2021年25期

    蔚璐

    摘 要:近年來對系統(tǒng)性風險的防范越來月成為機構、監(jiān)管部門等關注重點,本文回顧了過去基于機構的系統(tǒng)性風險度量方法,尤其是金融危機發(fā)生后,風險度量技術由基于宏觀經(jīng)濟變量和銀行資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù)進一步發(fā)展為更加先進、準確依托微觀數(shù)據(jù)的度量方法。

    關鍵詞:風險度量;網(wǎng)絡分析法;尾部度量發(fā)

    1.危機前的系統(tǒng)性風險度量

    在2008年全球金融危機以前,衡量系統(tǒng)性風險主要基于宏觀經(jīng)濟變量和銀行資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù),比如CAEL和CAMEL體系主要從單個銀行風險測度出發(fā),通過系統(tǒng)性重要銀行和多個銀行的風險狀況反映系統(tǒng)性風險;綜合指數(shù)法是通過一定的加權統(tǒng)計方法對影響系統(tǒng)性風險的指標進行加總得到一個綜合指數(shù),綜合指數(shù)超過根據(jù)歷史數(shù)據(jù)設定的閾值表明經(jīng)濟處于風險與危機之中,Illing 和Liu(2003),Hakkio和Keeton(2009),Cardarelli et al.(2009)都基于此方法構建了不同國家和地區(qū)的風險預警指標;早期預警系統(tǒng)是通過找出歷次危機的共同點構建預警指標體系來實現(xiàn)對金融危機的早期預警,如Frankel 和 Rose(1996)提出的FR概率預警模型、Sachs等(1996)提出的 STV 模型、由Kaminsky等(1998)提出的KLR信號法、IMF(1999)針對發(fā)展中國家的危機所提出 DCSD模型、Nag和Mitra(1999)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及Abiad(2003)構建的時變轉移概率的馬爾科夫轉換模型等。這些方法簡單易行但是信息獲取頻率低、滯后嚴重,因此對風險衡量缺乏前瞻性和準確性,也沒有考慮到風險的外部性、傳染性和溢出性。此外危機爆發(fā)前,在險價值(VaR)也是一種對債券和股票市場進行風險測度的重要工具,但是VaR模型不滿足次可加性、對尾部風險估計不足、所依賴的正態(tài)分布假定與金融收益率分布特征不相符并且對歷史數(shù)據(jù)依賴嚴重導致對未來風險預測能力不足。

    2.危機后的系統(tǒng)性風險度量

    次貸危機以后,對于金融風險的測度更加注重時效性以及風險的外部性和溢出性,一系列新的風險測度方法和技術出現(xiàn)。目前國際上用于度量系統(tǒng)性風險的主流方法主要有一下四類。

    (一)網(wǎng)絡分析法

    這種方法著眼于由機構之間的資產(chǎn)負債表敞口、支付結算體系內的對手方或者信息層面關聯(lián)性結成的網(wǎng)絡。當網(wǎng)絡中一個或者多個銀行遭受風險沖擊時,風險將通過關聯(lián)性傳染給他們的對手方進而蔓延至整個銀行。Chan-Lau 等(2009)和 IMF(2009)提出了基于資產(chǎn)負債表敞口渠道下的網(wǎng)絡模型;Acharya 和 Thakor(2016)還考察了基于信息渠道的傳染下的網(wǎng)絡模型;Zawadowski (2013)、 Acharya 和 Bisin (2014)以及 Duf?e 和 Zhu(2011)等研究了基于支付結算體系內對手方風險的傳染。用網(wǎng)絡分析法測度系統(tǒng)性風險非常直觀,但是基于各個機構現(xiàn)實中的雙邊關系構建的網(wǎng)絡模型在分析上比較靜態(tài),對于沖擊事件發(fā)生以后銀行之間的動態(tài)性變化刻畫不準確,進而對沖擊過后的系統(tǒng)性風險的追蹤也缺乏準確性。

    (二)Systemic CCA

    由Gray和Jobst(2011)提出的Systemic CCA方法基于CCA方法計算出單個銀行或者機構的違約率、違約距離和預期損失,將金融系統(tǒng)視為單個機構或有權益的組合,通過多元極值理論、Couple函數(shù)等對機構間違約風險進行建模分析來度量系統(tǒng)性風險。這種方法加入了市場風險這個因素對風險刻畫更加及時準確,并且可以量化銀行資產(chǎn)負債表對于外部沖擊敏感度,用于政策分析,但是基于資產(chǎn)收益分布的假設與現(xiàn)實并不相符,且當市場劇烈波動時存在過度放大風險的問題。

    (三)宏觀壓力測試法

    這種方法是考察整體經(jīng)濟面對專業(yè)性假定或者歷史情景數(shù)據(jù)下的壓力情景沖擊下的穩(wěn)健性,常見的宏觀壓力情景測試是通過對一個或者一組基本經(jīng)濟變量取不同的值,比如Alfaro等(2009)所提出的GDP 壓力測試,Hirtle等(2009)提出的用于在監(jiān)管資本評估項目壓力測試,Duf?e(2011)提出的衡量金融體系風險的“10×10×10”方法等。這種方法可以有效測出機構在不同壓力下的風險敞口,對于監(jiān)管意義重大但是存在數(shù)據(jù)可得性限制,這種衡量系統(tǒng)性風險的方法只能由政府部門主導。

    (四)尾部度量法

    尾部度量法基于金融市場的高頻數(shù)據(jù)并且強調對尾部風險的關注,而且能夠有識別單個機構對系統(tǒng)性風險的貢獻。如Acharya等(2010)提出的邊際期望損失法(MES)以及基于MES基礎上拓展的系統(tǒng)損失預期法(SES),后來 Brownlees 和 Engle(2011)以及Acharya 等(2012)又對MES做了進一步的完善提出了系統(tǒng)風險指數(shù)法(SRISK),此外Adrian 和 Brunnermeier(2011)在VaR基礎上提出了CoVaR條件在險價值法(CoVaR)。

    對風險度量方法的研究不僅有助于提前預警風險,科學測度,從而降低風險造成的對相關機構和市場的損失,也有助于監(jiān)管機構更好的對市場主體進行監(jiān)管,根據(jù)其風險狀況對不同的機構實施差異化管理,促進金融市場的良性發(fā)展。

    參考文獻:

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