蔣 濤1，李政宵2

(1.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院，北京 100029；2.中國人民大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院，北京 100872)

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我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)度量
——基于尾部依賴視角

蔣 濤1，李政宵2

(1.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院，北京 100029；2.中國人民大學(xué) 統(tǒng)計學(xué)院，北京 100872)

根據(jù)系統(tǒng)性風(fēng)險的定義，系統(tǒng)性風(fēng)險可以拆分為金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染以及風(fēng)險傳染之間的相依關(guān)系。Copula函數(shù)可以作為度量系統(tǒng)性風(fēng)險的一種新方法，并具備很多優(yōu)良性質(zhì)。在此基礎(chǔ)上引入C藤copula，該方法不僅可以度量出系統(tǒng)性風(fēng)險的大小，而且可以度量出系統(tǒng)性風(fēng)險中的傳染結(jié)構(gòu)，使得風(fēng)險度量結(jié)果更加合理。運用C藤copula對我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明，可以從控制商業(yè)銀行之間風(fēng)險傳染的微觀審慎監(jiān)管以及控制銀行之間風(fēng)險傳染之間的相依性的宏觀審慎監(jiān)管兩個層面來對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行管理。

系統(tǒng)性風(fēng)險；風(fēng)險傳染；傳染結(jié)構(gòu)；C藤copula

0 引 言

自2008年金融危機(jī)以來，系統(tǒng)性風(fēng)險受到業(yè)界和學(xué)界的廣泛關(guān)注。根據(jù)FSB(Financial Stability Board)[1]對系統(tǒng)性風(fēng)險的定義，系統(tǒng)性風(fēng)險主要包括兩個層面內(nèi)容：一個是金融系統(tǒng)中部分機(jī)構(gòu)受到損失而給整個金融服務(wù)帶來損失，另一個是對實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響。該定義主要強(qiáng)調(diào)了金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染而引起了系統(tǒng)性的危害。BIS(Bank for International Settlements)[2]和IMF對系統(tǒng)性風(fēng)險的定義與之類似，是指某家金融機(jī)構(gòu)違約(或者經(jīng)營失敗)通過影響其他金融機(jī)構(gòu)，最終影響金融穩(wěn)定。除此以外，系統(tǒng)性風(fēng)險還包括了大部分金融機(jī)構(gòu)因面臨宏觀經(jīng)濟(jì)因素的沖擊而共同面臨的風(fēng)險。例如，大蕭條時期，美國9 000多家商業(yè)銀行的倒閉也是系統(tǒng)性風(fēng)險。[3]因此，系統(tǒng)性風(fēng)險不僅包括金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染，而且包括金融機(jī)構(gòu)共同面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊的風(fēng)險。從系統(tǒng)性風(fēng)險的特征上看，可以利用金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險相依性來刻畫風(fēng)險傳染和宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊兩個方面系統(tǒng)性風(fēng)險。

系統(tǒng)性風(fēng)險管理的核心在于對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量。目前，系統(tǒng)性風(fēng)險度量方法層出不窮，但是還沒有一個公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn)度量方法。就現(xiàn)有系統(tǒng)性風(fēng)險度量來看，主要包括宏觀層面的度量方法和微觀層面的度量方法。其中，宏觀層面的系統(tǒng)性風(fēng)險度量主要從系統(tǒng)性風(fēng)險帶來的危害出發(fā)，通過對金融系統(tǒng)或宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)體系來描述。例如，CATFIN[4]、信號法修正模型[5]等。但是，宏觀層面系統(tǒng)性度量方法忽視了不同金融機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)性風(fēng)險(或系統(tǒng)性危機(jī))中的差異化表現(xiàn)(不同規(guī)模、不同經(jīng)營風(fēng)格的金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)是不相同的)以及金融機(jī)構(gòu)之間的交互作用(或者風(fēng)險傳染)。這使得基于宏觀層面的系統(tǒng)性風(fēng)險的管理存在一些漏洞。

微觀層面系統(tǒng)性風(fēng)險度量恰好可以彌補(bǔ)宏觀層面度量方法的缺陷。一些學(xué)者通過利用微觀金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來分析金融機(jī)構(gòu)之間的交互效應(yīng)、風(fēng)險傳染來描述系統(tǒng)性風(fēng)險，這些度量方法包括條件在險價值(CoVaR)和邊際期望損失(MES)。自Adrian & Brunnermeier[6]提出利用CoVaR和MES來度量金融機(jī)構(gòu)對其他金融機(jī)構(gòu)或者金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出度量。此后，該方法被廣泛應(yīng)用于系統(tǒng)性風(fēng)險度量上。但利用CoVaR和MES來度量系統(tǒng)性風(fēng)險和該方法提出的初衷是不相符的。CoVaR和MES度量單個金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出，也即是單個金融機(jī)構(gòu)在系統(tǒng)性風(fēng)險中的貢獻(xiàn)，無法體現(xiàn)出系統(tǒng)性。

針對CoVaR和MES方法中無法體現(xiàn)出系統(tǒng)性這一缺點，謝遠(yuǎn)濤、等[7]提出利用尾部依賴的思想來對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量。該方法主要是考慮金融系統(tǒng)中的大部分或者全部金融機(jī)構(gòu)，利用copula函數(shù)對這些金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險的尾部依賴大小來度量系統(tǒng)性風(fēng)險。蔣濤、等[8]進(jìn)一步對該方法進(jìn)行了拓展，利用時變copula對金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行了動態(tài)度量。

截止目前，基于copula對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量充分考慮到了系統(tǒng)性，度量出了一個系統(tǒng)性風(fēng)險的指標(biāo)，卻忽視了個體金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染、風(fēng)險相依的結(jié)構(gòu)。系統(tǒng)性風(fēng)險強(qiáng)調(diào)金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險傳染。一些研究發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險具有順周期性，也就是在經(jīng)濟(jì)上行時期，系統(tǒng)性風(fēng)險較小；而在經(jīng)濟(jì)下行時期，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險會顯著增加。從微觀金融主體商業(yè)銀行的特征來看，商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳染在周期中會表現(xiàn)出同質(zhì)性。因此，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險可以分為兩個層面來考慮：銀行之間風(fēng)險傳染以及這些風(fēng)險傳染之間的系統(tǒng)性。

第一，金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險傳染。金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險傳染的影響因素包括金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模和金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)度等。首先，金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模是一個重要的影響因素。一些研究顯示了金融業(yè)存在“大而不倒(too big to fall)”現(xiàn)象[9]。也即是一些金融機(jī)構(gòu)由于自身規(guī)模因素在整個金融業(yè)中具有重要地位，這類金融機(jī)構(gòu)一旦倒閉或者面臨破產(chǎn)風(fēng)險會對其他金融機(jī)構(gòu)乃至整個金融業(yè)產(chǎn)生強(qiáng)烈沖擊作用，影響金融系統(tǒng)穩(wěn)定。其次，金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)度。一些學(xué)者指出金融機(jī)構(gòu)面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險實際上也就是“太關(guān)聯(lián)而不能倒”(too interconnected to fall)的問題[10]。金融機(jī)構(gòu)由于在日常經(jīng)營活動中難免會與其他金融機(jī)構(gòu)有一定的業(yè)務(wù)往來、資產(chǎn)互持等關(guān)聯(lián)，而正是由于這種關(guān)聯(lián)性增加了金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險相依性。

第二，金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險傳染之間的相依性。不僅兩家金融機(jī)構(gòu)之間傳染強(qiáng)度增加，實際上這種金融機(jī)構(gòu)間傳染相依性隨著市場狀況的變化而發(fā)生變化。例如，公允價值計量和流動性等因素對金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染有著相同的作用機(jī)制，呈現(xiàn)出了風(fēng)險傳染之間的同質(zhì)性。Brunnermeier & Pedersen[11]從市場流動性和融資流動性視角出發(fā)通過理論分析發(fā)現(xiàn)，危機(jī)時刻金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險暴露的相關(guān)性系數(shù)均增加。蔣濤、等[8]基于尾部依賴對銀行業(yè)、證券業(yè)和保險業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險動態(tài)度量，從三個行業(yè)尾部依賴來看，尾部依賴的走勢呈現(xiàn)出了較高的相關(guān)性。吳衛(wèi)星、等[12]通過我國銀行業(yè)研究了融資流動性與系統(tǒng)性風(fēng)險之間存在螺旋式增長結(jié)構(gòu)，而該結(jié)果實際上也就是融資環(huán)境對金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險相依性有著共同的影響。由此，可以看出金融機(jī)構(gòu)之間風(fēng)險傳染也表現(xiàn)出了相依性。

綜上，系統(tǒng)性風(fēng)險度量可以從金融機(jī)構(gòu)間傳染本身以及風(fēng)險傳染之間的相依性來度量。為了從該視角進(jìn)一步完善系統(tǒng)性風(fēng)險微觀度量，本文引入C 藤 copula函數(shù)對系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行度量?；贑 藤 copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量不僅可以對系統(tǒng)性風(fēng)險強(qiáng)度進(jìn)行度量，而且可以對風(fēng)險傳染或者風(fēng)險相依的結(jié)構(gòu)進(jìn)行度量。

1 基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量模型

傳統(tǒng)copula在度量系統(tǒng)性風(fēng)險時，是將單個金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險累積分布函數(shù)(cdf)作為邊緣分布，利用copula函數(shù)來度量這些金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險相依來刻畫系統(tǒng)性風(fēng)險。在本文中，為了刻畫系統(tǒng)性風(fēng)險中金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)，同時體現(xiàn)系統(tǒng)性，可引入C Vine copula對金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險相依結(jié)構(gòu)和強(qiáng)度進(jìn)行系統(tǒng)度量，以此來對系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行度量。

1.1 基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量

(1)

聯(lián)合密度函數(shù)可以表示為不同邊緣分布的密度函數(shù)f( )和一個copula函數(shù)c( )，如(2)所示：

(2)

這其中可以利用copula函數(shù)c( )來度量銀行風(fēng)險之間的傳染性，特別是危機(jī)時刻(風(fēng)險分布的尾部)風(fēng)險傳染性。

1.2 基于C 藤 copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量

根據(jù)不同銀行之間風(fēng)險傳染的異質(zhì)性，擬通過銀行之間風(fēng)險傳染以及風(fēng)險傳染之間的相依性來刻畫系統(tǒng)性風(fēng)險的結(jié)構(gòu)。這里引入C 藤 copula，C 藤 copula實際上是一個配對的思想，將銀行系統(tǒng)的聯(lián)合密度函數(shù)表示成多個由兩元copula函數(shù)形式，這里也即允許銀行之間的風(fēng)險傳染存在異質(zhì)性。根據(jù)Czado et al.[13]，C 藤 copula可以表示為

(3)

(4)

利用C 藤 copula度量系統(tǒng)性風(fēng)險時，首先利用不同的金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險分布作為邊緣分布，通常利用廣義自回歸條件異方差模型(GARCH)或者隨機(jī)波動模型(SV)。然后利用C 藤 copula來刻畫金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染強(qiáng)度和風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)。例如，當(dāng)度量一個包括三家商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)(這里利用1，2，3來表示)的銀行系統(tǒng)時，我們可以得到如圖1所示的風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)。

圖1 含三家銀行的銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)示意

圖1表示銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)。首先，根據(jù)與其他金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險傳染強(qiáng)度的大小來選擇與其他金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險傳染強(qiáng)度總和最大的銀行(商業(yè)銀行1)。進(jìn)一步可以分別得到銀行1與其他家商業(yè)銀行之間的風(fēng)險相依強(qiáng)度，如圖1中上半部分所示。其中，1和2之間的連線表示商業(yè)銀行1和銀行2之間的風(fēng)險傳染性，通過利用尾部依賴系數(shù)可以得到風(fēng)險傳染強(qiáng)度。1和3之間的連線的解釋類似。但是，比較1和2以及1和3之間的風(fēng)險傳染，允許兩者之間存在傳染性的差異。

由于商業(yè)銀行風(fēng)險傳染之間可能存在相依性，進(jìn)一步對該相依性進(jìn)行刻畫。在以商業(yè)銀行1為條件的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步得到銀行1和2之間傳染與銀行1和3之間風(fēng)險傳染之間的相依性(如圖1下半部分所示)，以及相依的強(qiáng)度。

這里僅僅描述了包含三個銀行的銀行系統(tǒng)中系統(tǒng)性風(fēng)險度量狀況。當(dāng)銀行系統(tǒng)性中包含多個銀行時，仍然可以通過利用多元(由銀行個數(shù)決定)C 藤 copula來度量系統(tǒng)性風(fēng)險。隨著商業(yè)銀行個數(shù)的增加，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的結(jié)構(gòu)將更為復(fù)雜。

2 基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量性質(zhì)

利用copula對系統(tǒng)性風(fēng)險度量的優(yōu)勢在蔣濤等[8]的文章也有提到，但是并沒有細(xì)化和明確。本文將對基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量性質(zhì)進(jìn)行具體說明。引入C 藤 copula函數(shù)對系統(tǒng)性風(fēng)險度量可以滿足以下幾點性質(zhì)。

2.1 系統(tǒng)性

系統(tǒng)性風(fēng)險與其他類型風(fēng)險的主要區(qū)別在于系統(tǒng)性。系統(tǒng)性風(fēng)險強(qiáng)調(diào)風(fēng)險主體不是單個金融機(jī)構(gòu)，而是整個金融系統(tǒng)。那么，在系統(tǒng)性風(fēng)險度量中如果僅僅考慮單個金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險，或者單個金融機(jī)構(gòu)對其他金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出會顯得有些單薄?；赾opula函數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險度量的系統(tǒng)性體現(xiàn)在，該方法度量時可以將所有的金融機(jī)構(gòu)或者一些重要的金融機(jī)構(gòu)納入度量范圍，利用每一家金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險作為邊緣風(fēng)險，引入copula函數(shù)，以此來對系統(tǒng)性風(fēng)險度量。可以看出，基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量不再局限考慮單個金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險，而是考慮了多家或者全部金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險因素。因此，該方法可以滿足系統(tǒng)性風(fēng)險度量的系統(tǒng)性。

2.2 傳染性

系統(tǒng)性風(fēng)險的另一個主要特征是金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染，其來源于金融機(jī)構(gòu)之間的業(yè)務(wù)往來、負(fù)面信息溢出、市場擠兌或者宏觀經(jīng)濟(jì)影響等。因此，在系統(tǒng)性風(fēng)險度量時需要考慮金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染特征。基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量主要是度量金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險相依性。因此，系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染性質(zhì)同樣在copula度量方法得到了體現(xiàn)。

2.3 內(nèi)生性

Adrian 和 Brunnermeier[6]指出系統(tǒng)性風(fēng)險度量需要滿足內(nèi)生性要求。那么，從copula度量方法的計算上來看，基于copula系統(tǒng)性風(fēng)險度量同樣可以滿足內(nèi)生性要求。

2.4 時變性

不同時期系統(tǒng)性風(fēng)險是會發(fā)生變化的，這對系統(tǒng)性風(fēng)險度量提出了時變性的要求。由于copula函數(shù)已拓展至?xí)r變copula[14]。利用時變copula既可以完成對系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)度量，體現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險度量的時變性?？蓞⒁娛Y濤、等[8]一文中利用時變copula對金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行了實證分析。

2.5 傳染結(jié)構(gòu)

基于C 藤 copula對系統(tǒng)性風(fēng)險度量對系統(tǒng)性風(fēng)險度量性質(zhì)進(jìn)行了一個拓展，即是對風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)的度量。現(xiàn)有基于copula函數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險度量往往是采用多元copula對系統(tǒng)性風(fēng)險整體度量，但是該度量結(jié)果雖然很好地指示了系統(tǒng)性風(fēng)險走勢，但卻不利于具體分析系統(tǒng)性風(fēng)險傳染結(jié)果。在系統(tǒng)性風(fēng)險度量性質(zhì)拓展至傳染結(jié)構(gòu)層面將更加有利于系統(tǒng)性風(fēng)險的防范和管理。

3 數(shù)據(jù)及描述性統(tǒng)計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文將利用C 藤 copula對我國商業(yè)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行實證分析。在數(shù)據(jù)選取上，仍然沿用謝遠(yuǎn)濤、等[7]和蔣濤、等[8]利用金融機(jī)構(gòu)股票市場數(shù)據(jù)來分析。主要是考慮到股票市場日度數(shù)據(jù)可以較為有效反映金融機(jī)構(gòu)市場風(fēng)險，本文利用2008年1月1日至2014年3月31日我國七家系統(tǒng)性重要銀行股票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來源于WIND咨詢數(shù)據(jù)庫。

3.2 描述性統(tǒng)計

由于僅考慮7家系統(tǒng)性重要銀行，所以C 藤 copula中的n取值為7。首先，我們對7家商業(yè)銀行對數(shù)收益率的統(tǒng)計量進(jìn)行簡單的描述性分析(見表1)。從表1可以看出，7家商業(yè)銀行的對數(shù)收益率分布呈現(xiàn)出了尖峰和厚尾。因此，本文分別將利用ARMA(1,1)-GARCH(1,1)作為7家商業(yè)銀行風(fēng)險的邊緣分布，以此來進(jìn)一步分析商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險。

表1 我國七家商業(yè)銀行股票對數(shù)收益率描述性統(tǒng)計量

4 實證分析

4.1 我國商業(yè)銀行風(fēng)險依賴分析

前文已述基于copula對系統(tǒng)性風(fēng)險度量方法是將所有商業(yè)銀行風(fēng)險分布作為邊緣分布度量風(fēng)險傳染，這實際上忽視了商業(yè)銀行的異質(zhì)性。為了驗證商業(yè)銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)的差異，將對不同商業(yè)銀行之間的風(fēng)險依賴大小進(jìn)行分析。

圖2顯示了我國7家商業(yè)銀行兩兩配對的依賴密度。從圖2中，可以清晰看到7家商業(yè)銀行之間均存在明顯的尾部依賴現(xiàn)象。分別比較這種商業(yè)銀行風(fēng)險的尾部依賴，同樣可以看出不同的商業(yè)銀行之間的風(fēng)險依賴(特別是風(fēng)險的尾部依賴)存在差異。由于商業(yè)銀行之間風(fēng)險傳染存在差異，那么在系統(tǒng)性風(fēng)險度量中不能將這些商業(yè)銀行視為同質(zhì)的，需要對不同商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳染進(jìn)行測度。這為度量出系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)的必要性提供了佐證。

圖2 七家商業(yè)銀行配對依賴密度圖

4.2 我國商業(yè)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量

進(jìn)一步，利用C 藤 copula對我國商業(yè)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行度量。如表2所示，可以得到商業(yè)銀行兩兩之間的依賴強(qiáng)度。比較每家商業(yè)銀行與其他家商業(yè)銀行之間的風(fēng)險依賴強(qiáng)度大小，可以發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行x4與其他商業(yè)銀行的風(fēng)險傳染強(qiáng)度總和最大。該結(jié)果顯示了，一些商業(yè)銀行在整個商業(yè)銀行風(fēng)險傳染中的重要地位。當(dāng)金融機(jī)構(gòu)發(fā)生危機(jī)時刻，危機(jī)最有可能會傳導(dǎo)至商業(yè)銀行x4，并通過x4這家商業(yè)銀行傳導(dǎo)至其他商業(yè)銀行。

表2 商業(yè)銀行之間風(fēng)險相依大小度量

在以商業(yè)銀行x4風(fēng)險為條件的基礎(chǔ)上，可以進(jìn)一步計算剩下的其他家商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳導(dǎo)強(qiáng)度。其結(jié)果類似與表2，通過比較可以找出第二家風(fēng)險傳染強(qiáng)度最大的商業(yè)銀行。以此類推，最終得到了類似于樹狀的結(jié)構(gòu)，這里為了清晰了解商業(yè)銀行之間傳染的結(jié)構(gòu)，筆者將商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)整理在圖3中。

圖3 我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險結(jié)構(gòu)和大小

圖3中，兩家商業(yè)銀行之間的字母表示所選用的copula函數(shù)的類型，數(shù)值表示tau值(也即風(fēng)險傳染的強(qiáng)度)。通過圖3，可以清晰看出商業(yè)銀行業(yè)風(fēng)險傳染結(jié)構(gòu)和風(fēng)險傳染強(qiáng)度。該實證結(jié)果顯示了我國系統(tǒng)性重要商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳染強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)。

具體來看，圖3中Tree 1表示了與其他商業(yè)銀行風(fēng)險傳染總和最大的為商業(yè)銀行x4。Tree 1 中的連線上的copula表示了兩兩商業(yè)銀行之間風(fēng)險傳染，copula的尾部依賴結(jié)果表示這種微觀商業(yè)銀行之間的傳染結(jié)構(gòu)，tau值表示傳染強(qiáng)度的大小?；谠揟ree 1的實證結(jié)果可以有效實施微觀審慎監(jiān)管：無論是監(jiān)管機(jī)構(gòu)還是商業(yè)銀行自身可以根據(jù)該圖有效了解到商業(yè)銀行與其他銀行之間的風(fēng)險傳染狀況，有針對性地通過各種商業(yè)銀行間的傳染渠道來降低風(fēng)險傳染。

Tree 2至 Tree 6主要表示了銀行間傳染的依賴結(jié)構(gòu)，與Tree 1中類似，tau值表示銀行間傳染的相依性大小。該數(shù)值主要表示了商業(yè)銀行風(fēng)險傳染的同質(zhì)性。當(dāng)該指標(biāo)的數(shù)值較大時，對商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險將不能僅僅局限在微觀審慎監(jiān)管層面，而應(yīng)加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管。

5 結(jié)論與建議

本文主要是對基于copula函數(shù)金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量方法的一個拓展。在系統(tǒng)性風(fēng)險度量中引入C 藤 copula函數(shù)，不僅可以度量出系統(tǒng)性風(fēng)險的大小，而且可以度量出系統(tǒng)性風(fēng)險中的傳染結(jié)構(gòu)。該傳染結(jié)構(gòu)區(qū)別于條件在險價值和邊際風(fēng)險損失等方法度量出的風(fēng)險溢出，主要在于該方法不僅度量出了金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險傳染，而且利用傳染的相依性對傳染結(jié)構(gòu)進(jìn)行了度量。

進(jìn)一步，本文同樣利用C藤 copula函數(shù)對我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行了實證分析。通過實證結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)一些商業(yè)銀行在系統(tǒng)性風(fēng)險傳染中對其他商業(yè)銀行傳染強(qiáng)度較大。該實證結(jié)果度量結(jié)果可以對商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險管理和監(jiān)管提出一些可操作性的建議。首先，根據(jù)商業(yè)銀行風(fēng)險傳染的結(jié)構(gòu)，可以對商業(yè)銀行實施差異化微觀審慎監(jiān)管。監(jiān)管部門依照風(fēng)險傳染總強(qiáng)度的次序來對不同的商業(yè)銀行實施有針對性的監(jiān)管，如果兩家商業(yè)銀行之間傳染強(qiáng)度較大，那么需要對此類商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險提示，通過差異化經(jīng)營、降低業(yè)務(wù)往來、降低資產(chǎn)互持等多途徑來降低商業(yè)銀行之間的風(fēng)險傳染。其次，根據(jù)商業(yè)銀行風(fēng)險傳染的相依性結(jié)構(gòu)，有針對性地對銀行業(yè)實施宏觀審慎監(jiān)管。商業(yè)銀行之間風(fēng)險傳染的相依性增加，那么僅通過微觀監(jiān)管是無法來實現(xiàn)監(jiān)管目的的，需要宏觀審慎監(jiān)管來降低風(fēng)險傳染的相依性來得到對系統(tǒng)性風(fēng)險管理的目的。

總體來說，基于copula對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量仍然處于探索階段。本文基于C 藤 copula對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量主要是從一個靜態(tài)的視角出發(fā)，那么將該方法拓展到動態(tài)分析將是接來下研究的一個方向。

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[責(zé)任編輯：張永軍]

Systemic Risk Structure Measurement in Chinese Banking Sector：Based on The Perspective of Tail Dependence

JIANG Tao1，LI Zheng-xiao2

(1.School of Banking and Finance,University of International Business and Economics, Beijing 100029；2.School of Statistics,Renmin University of China, Beijing 100872,China)

According to the definition of systemic risk, systemic risk can be divided into risk contagions and the dependence of contagions. The Copula function can be used as a new method, which has many excellent properties, to measure the systemic risk. Based on this, the intensity and the structure of risk contagions can be measured by C vine copula. Furthermore, we conduct the empirical study to measure systemic risk in Chinese banking sector based on C vine copula. Based on the empirical results, we proposal using micro prudential supervision to manage risk contagions, as well as macro prudential supervision to manage the dependence of contagions, as the management of banking systemic risk.

systemic risk; risk contagion; contagion structure; C-vine copula

2016-04-24

2016-08-09

對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)國內(nèi)外聯(lián)合培養(yǎng)研究生項目(201501)資助。

蔣 濤(1990—)，男，安徽舒城人，對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院2014級博士研究生，研究方向：風(fēng)險管理與資產(chǎn)定價；李政宵(1991—)，男，四川成都人，中國人民大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院博士研究生，研究風(fēng)向：風(fēng)險模型與精算。

F830

A

2096-2371(2016)04-0017-07