趙楠
【摘 要】 基于我國23家上市金融機構(gòu)2008年-2017年的周股票價格數(shù)據(jù),對我國上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)實證分析。研究結(jié)果表明:(1)商業(yè)銀行、保險公司和證券公司的均值依次遞減,商業(yè)銀行對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出高于保險公司和證券公司
【關(guān)鍵詞】 系統(tǒng)性風(fēng)險 溢出效應(yīng) 條件風(fēng)險價值
一、引言
在金融市場運行中,一個市場的波動不僅會受到別的市場波動帶來的沖擊,而且還要遭受其自身過去波動的制約,這種市場之間或市場內(nèi)部機構(gòu)之間的波動傳導(dǎo)機制被稱為風(fēng)險溢出效應(yīng)。風(fēng)險溢出效應(yīng)是外部性的一個典型表現(xiàn),它很容易引起市場或機構(gòu)之間的危機相互傳染,即某一個市場遭遇困境或某一家金融機構(gòu)的重大損失會快速擴散至整個金融市場,系統(tǒng)性風(fēng)險隨之產(chǎn)生。
然而,傳統(tǒng)的度量風(fēng)險的主流方法VAR只能衡量機構(gòu)自身的風(fēng)險,卻無法捕捉到風(fēng)險溢出效應(yīng)的影響。因此2008年金融危機之后,VAR方法受到了人們的責(zé)備和質(zhì)疑,學(xué)者們以及監(jiān)管組織紛紛尋求新的衡量系統(tǒng)性風(fēng)險的方法,以彌補現(xiàn)有監(jiān)管體系的缺陷和不足。Adian和Brunnermeier于2009年提出的CoVaR方法,為風(fēng)險管理實踐提供了新的思路,本文試圖借鑒這一方法,嘗試性地對中國上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)進行分析,以期為改善我國金融業(yè)的風(fēng)險監(jiān)管做出有益的啟發(fā)。
二、研究設(shè)計
(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
本文研究金融行業(yè)間的風(fēng)險溢出強度及單個銀行陷入困境時對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻度,考慮到代表性和數(shù)據(jù)可獲得性,本文選擇中國上市金融機構(gòu)作為研究對象,涵蓋商業(yè)銀行、證券及保險三個行業(yè),利用上市公司周股票收益率進行實證分析。并根據(jù)金融機構(gòu)規(guī)模及上市時間進行篩選,最終選取14家商業(yè)銀行、6家證券公司及3家保險公司,共23家上市金融機構(gòu)作為研究樣本,樣本區(qū)間為2008年1月1日-2017年3月31日,數(shù)據(jù)均來自銳思數(shù)據(jù)庫。
(二)模型設(shè)計
研究單個金融機構(gòu)陷入困境時對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出強度,定義如下:
表示當機構(gòu)i的收益率處于水平時,整個金融系統(tǒng)(s表示系統(tǒng))所面臨的風(fēng)險,也可以用以下條件概率分布的q分位數(shù)表示:
(1)
表示當機構(gòu)i處于“正常”狀態(tài)時,即機構(gòu)i的收益率處于中位數(shù)水平時,整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險價值:
(2)
機構(gòu)i對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻度可以由機構(gòu)i處于危機時和機構(gòu)i處于正常水平下,整個金融系統(tǒng)的條件風(fēng)險價值的差額表示為:
(3)
衡量了機構(gòu)i對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出大小,定義如下:
=(4)
衡量銀行i陷入困境時對整個銀行體系的風(fēng)險貢獻率。
為了測度我國上市金融機構(gòu)風(fēng)險溢出效應(yīng)及單個銀行陷入困境時對整個銀行系統(tǒng)的風(fēng)險貢獻度,本文采用分位數(shù)回歸的計算方法計算。首先,對式(5)進行分位數(shù)回歸,得到相應(yīng)的估計系數(shù):
(5)
其中,分別表示機構(gòu)i和整個金融系統(tǒng)的收益率。然后將單個機構(gòu)的風(fēng)險價值和資產(chǎn)收益率的中位數(shù)代入估計式中,即可得到機構(gòu)i處于危機時和機構(gòu)i處于正常水平下,整個金融系統(tǒng)的條件風(fēng)險價值分別為:
(6)
(7)
其中,和是對(5)式進行q分位數(shù)回歸的估計系數(shù)值,將其代入式(8)求得機構(gòu)i對系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻度:
(8)
最后,根據(jù)和計算出。
四、實證結(jié)果與分析
(一)單個機構(gòu)陷入困境時對整個金融體系的風(fēng)險貢獻度
由表2可知,商業(yè)銀行、保險公司和證券公司的均值依次遞減,因此,從單個金融機構(gòu)對總的系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻度來看,商業(yè)銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻最高,保險公司次之,證券公司貢獻相對最低。從單個金融機構(gòu)看,首先,在商業(yè)銀行中,工商銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和交通銀行等大型國有商業(yè)銀行的風(fēng)險溢出較高,而浦發(fā)、興業(yè)、中信等股份制商業(yè)銀行對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出較低。其次,在保險公司中,中國太保值最高,中國平安值最低。最后,證券公司中,長江證券、太平洋等相對較高,但由于我國證券公司規(guī)模較小,因此平均值較小,系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻度較低。
五、結(jié)論
本文運用條件風(fēng)險價值()方法對單個金融機構(gòu)的風(fēng)險溢出效應(yīng)進行實證分析,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行、保險公司和證券公司的均值依次遞減。因此,商業(yè)銀行最應(yīng)受到監(jiān)管部門的關(guān)注。從單個金融機構(gòu)對總的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻度來看,商業(yè)銀行中規(guī)模較大的國有商業(yè)銀行風(fēng)險溢出效應(yīng)較高,而小型股份制銀行風(fēng)險溢出效應(yīng)相對較低,因此宏觀審慎監(jiān)管更應(yīng)重視大型國有銀行的風(fēng)險管理。其次,由于單個金融機構(gòu)的風(fēng)險高并不一定代表對整個銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻率就大,監(jiān)管當局應(yīng)重視機構(gòu)之間的風(fēng)險溢出和協(xié)同作用,需要將整個金融系統(tǒng)作為一個整體考察其風(fēng)險變動狀況,并有必要加強對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)高的金融機構(gòu)的監(jiān)管。
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