基于动态CoVaR方法的

银行系统性风险测度与金融监管问题研究

 摘  要

银行系统性风险具有很强的传染性和负外部性，一旦发生会影响到一国乃至世界金融系统的稳定，因此对银行系统性风险的测度研究非常重要。本文在吸收和借鉴前人研究方法和成果的基础上：首先，从宏微观视角对我国银行系统性风险进行了剖析。其次，引入动态方法对我国部分上市银行的系统性风险溢出效应进行了测度，得到在险价值与银行资产规模密切相关；但条件在险价值与银行资产规模并没有必然的关系，一些抗风险能力或者资产规模不强的股份制银行对整个银行系统的影响反而较大，应纳入系统性重要银行监管。同时，对银行系统性风险贡献度的影响因素进一步分析发现，银行自身风险、不良贷款率以及宏观经济波动与具有负相关性。最后，提出了强化中央银行的宏观审慎监管职能、增强系统性重要银行抗风险能力、加大对影子银行有效性监管等政策建议。

一、引  言

本文将从宏微观角度剖析我国银行业系统性风险入手，引入理论模型对银行系统性风险进行测度，最后提出防范银行系统性风险的对策与建议，以期为银行系统性风险研究和金融宏观审慎监管提供参考和借鉴。

二、文献综述

综合国内外研究文献，目前对银行系统性风险研究可分三个方向。一是研究银行业系统风险的成因，包括信息不对称造成的挤兑和金融恐慌、资产价格波动、银行体系的脆弱性和风险的快速传染机制、金融创新与金融自由化等。二是研究银行系统性风险的测度方法，主要分为综合模拟法、银行间的业务度量法、条件涉险价值和边际贡献法、困境保险溢价法等四类。三是研究银行系统性风险的处置策略。

三、我国银行系统性风险的现实考察

从微观视角来说，不良贷款率和资本充足率是衡量银行风险的两大指标；从宏观视角来说，当前我国银行业面临来自房地产信贷、政府债务融资、外汇市场以及影子银行等多方面的冲击。

（一）微观视角：商业银行内部风险状况

1、我国商业银行基本经营情况，近十年来，我国商业银行的资产负债规模不断扩张，不良贷款率逐步降低并趋于稳定，监管机构更加重视商业银行的风险控制，对资本充足率、流动性比例、拨备覆盖率等风险监管指标更加关注。

2、我国商业银行的资产负债情况，商业银行一直是一个高资产高负债的行业，这也是商业银行风险的主要原因之一。

3、商业银行的资产质量，在商业银行资产规模不断扩张的同时其资产质量也在不断提升。

4、我国商业银行的资本充足率，自2008年美国金融危机席卷全球后，全世界银行都在加强对系统性风险的防范力度。

（二）宏观视角：银行业面临的宏观经济外部冲击

1、房地产信贷风险。2、地方政府债务风险不断积聚。3、外汇风险不容忽视。4、利率市场化和“影子银行”体系的风险。

四、基于GARCH-CoVaR模型的银行系统性风险测度

2008年国际金融危机的教训表明，如果银行体系的某些机构出现风险,危机会迅速蔓延至整个系统，从而给中国的金融系统乃至实体经济造成严重打击。同时，也暴露出监管当局并未充分重视银行之间的风险溢出效应的弊端。因此，判断中国商业银行的是否存在风险溢出效应以及测度每个银行对整个银行系统的风险贡献度是需要关注的问题。

（一）CoVaR模型，基于此，Adrian等以VaR模型为基础，构建出CoVaR模型，该模型考量了各个金融机构彼此间风险溢出关系。

（二）GARCH-CoVaR模型的基本原理与计算方法

1、ARCH效应检验。2、GARCH类模型。3、计算单个银行及银行指数的VaR。4、CoVaR的测算。5、计算风险溢出值。

（三）银行系统性风险贡献度影响因素分析，商业银行系统性风险贡献度的影响因素可分为金融市场变量（商业银行的非系统性风险）、金融个体变量（商业银行盈利能力；商业银行贷款违约风险、商业银行规模大小和杠杆比率）、宏观经济变量（宏观经济增长情况）等三大类等。

五、实证分析

（一）样本选择与数据处理

本文选取14家在上交所上市的银行以及内地银行股指数日收盘价作为样本数据，时间从2010年9月1日到2017年10月31日，其中内地银行股指数选自深证证券交易所的（000947用来代表银行体系整体情况。

（二）描述性统计与ARCH效应检验

以工商银行为例，对收益率序列做描述性统计并检验ARCH效应。

1、描述性统计分析。 2、ARCH效应检验。

（三）GARCH类模型

1、基础模型选择，比较三种拟合结果发现，根据估计结果系数显著程度、AIC和SC准则及拟合优度选择EGARCH模型最好。

2、计算CoVaR得出结论（1）从VaR结果看，大型银行抗风性能力较强。（2）从风险溢出值%CoVaR看，部分股份制银行溢出效应明显。（3）从VaR和%CoVaR的关系来看，发现二者并无必然联系。

（四）动态CoVaR方法的主要结论

1、从VaR结果看，大型银行抗风性能力较强。 2、从风险溢出值%CoVaR看，部分股份制银行溢出效应明显。3、从VaR和%CoVaR的关系来看，发现二者并无必然联系。

（五）银行系统性风险贡献度影响因素分析

1、银行自身VaR水平与银行风险之间存在显著的负相关关系，说明单个银行自身的风险是决定其系统性风险贡献度的重要因素，即微观层面对单个银行的审慎监管对控制市场整体风险依然起到重要作用。

2、滞后项在5%的置信水平下是显著的，说明通过历史信息可以有效识别银行的系统风险贡献度。

3、银行不良贷款率、杠杆率与直接存在负相关性，表明不良贷款越多、杠杆率越高，一旦发生危机，其风险传染和溢出效应会越高。以GDP增长率表征的实体经济波动越剧烈也对银行系统性风险有负面影响。

六、政策建议

通过分析，我们认为可以从强化中央银行宏观审慎监管职能、增强系统性重要银行抗风险能力、加大对影子银行有效性监管等入手，对可能出现的系统性风险进行防范。    

（一）强化中央银行的宏观审慎监管职能

一是明确中央银行履行宏观审慎监管职能的法律地位。二是加强宏观审慎监管与微观审慎监管的有效协调。三是积极参与国际金融监管合作。

（二）增强系统重要性银行抗风险能力

系统性重要银行的监管重点应从“大而不倒”的规模性选择转向基于蕴含较大系统性风险出发，关注所有具有系统重要性影响的机构、产品工具。对各银行的具体资本附加额度进行规范，设置资本缓冲，强化对非预期损失反应能力。完善银行业的银行的资本约束机制，并在设立此制度的过程中将风险溢价考虑进去，并进一步加强各银行的资本约束和风险约束的经营理念。

（三）加大对影子银行的有效监管

从宏观审慎管理的实践看，仅关注系统性重要银行并不够，影子银行体系对金融系统风险的扩散也起着重要的作用，要加强对其金融风险的有效监管，避免资金链断裂衍生的系统性冲击。一是将所有机构从事的类银行信贷的影子银行业务，实行统一监管标准、统一管理市场、统一金融统计制度、统一会计准则和信息披露规则。二是对所有类银行信贷的影子银行业务吸收的公众资金，按比例上缴准备金，并将存贷比作为备用监管指标。三是建立统一的流动性监管指标，参照《巴塞尔协议Ⅲ》关于流动性的新规，引入流动性覆盖率和净稳定比例，根据贷款的类型、抵押品的质量等指标监管流动性。四是加强信息披露，要求各机构对刚性兑付的所有产品的整个投资路径进行披露，定期公开投资标的的真实信息、产品的资产负债及财务状况。五是探索向影子银行提供流动性支持。