李赟,楊家瑋,李恒瑞

基金項目： 山西省高等學(xué)校哲學(xué)社會科學(xué)研究項目（PSSR-2014335）、國家社會科學(xué)基金項目（16BGL207）、國家統(tǒng)計局項目（2017LY92）、山西省哲學(xué)社會科學(xué)規(guī)劃項目（2019B144）

作者簡介： 李 赟（1977—），女，山西交城人，山西財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院教師，統(tǒng)計學(xué)博士研究生，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計分析。

摘 要：選取2008年前上市的16家銀行2008-2018年的財務(wù)數(shù)據(jù)，對商業(yè)銀行脆弱性進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)：商業(yè)銀行脆弱性雖然是多方面因素共同作用的結(jié)果，但其對杠桿率變動尤其敏感;國有商業(yè)銀行對商業(yè)銀行總體脆弱性貢獻(xiàn)占比較大;股份制商業(yè)銀行更易受到資產(chǎn)減值風(fēng)險的沖擊。政策模擬結(jié)果顯示，增加四家系統(tǒng)重要性銀行的權(quán)益資本并對其進(jìn)行嚴(yán)格的杠桿率監(jiān)管是降低商業(yè)銀行總體脆弱性較為有效的途徑。

關(guān)鍵詞： 商業(yè)銀行脆弱性;杠桿率;減價出售

中圖分類號：F832.33 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號：1003-7217（2020）03-0009-08

一、引 言

近年來，金融領(lǐng)域?qū)W者多聚焦于銀行脆弱性的影響因素研究，諸多文獻(xiàn)也證實：銀行規(guī)模、銀行集中度、資產(chǎn)波動和杠桿率是影響商業(yè)銀行脆弱性的重要因素。Francesco Vallascas和Kevin Keasey（2012）以歐洲銀行業(yè)為研究對象，通過實證研究發(fā)現(xiàn)，銀行規(guī)模是影響銀行脆弱性的重要因素之一，銀行規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險成正比[1];Kiemo和Olweny等（2019）對肯尼亞所有 39 家商業(yè)銀行進(jìn)行研究，結(jié)果表明銀行規(guī)模、資本監(jiān)管、銀行融資和公司治理等因素對肯尼亞商業(yè)銀行的金融穩(wěn)定有積極作用，但信貸風(fēng)險對肯尼亞商業(yè)銀行的金融穩(wěn)定負(fù)面影響很大[2]。Haldane和Robert （2011）研究認(rèn)為，資產(chǎn)多樣化和同業(yè)業(yè)務(wù)使銀行體系趨于同質(zhì)化，加大了商業(yè)銀行的脆弱性風(fēng)險[3];錢雪松和袁夢婷（2012）認(rèn)為銀行業(yè)集中度是銀行業(yè)脆弱性的影響因素，銀行業(yè)集中度的降低有利于降低銀行體系脆弱性[4]。張玉（2014）依據(jù)債務(wù)緊縮理論和金融脆弱性理論，揭示了資產(chǎn)價格波動與銀行脆弱性之間存在相互強(qiáng)化的作用機(jī)制[5];Greenwood、Landier和Thesmar（2015）討論了擁有共同資產(chǎn)銀行在由于廉價出售引起資產(chǎn)減值時銀行業(yè)脆弱性的形成和積聚過程[6];舒長江等（2017）等實證研究發(fā)現(xiàn)，資產(chǎn)價格波動是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動源[7]。更多的學(xué)者都關(guān)注到杠桿率變動與商業(yè)銀行脆弱性之間的關(guān)系，如Laeven和Valencia（2012）認(rèn)為杠桿率升高將拉動資產(chǎn)價格高于均衡水平，杠桿率降低時容易造成大范圍違約，增加銀行脆弱性[8];Tepper和Borowiecki（2014）通過構(gòu)建金融市場不穩(wěn)定指標(biāo)，分析了杠桿率與金融市場波動的關(guān)系[9];方意和鄭子文（2016）在Greenwood（2012）等人的研究基礎(chǔ)上，基于資產(chǎn)負(fù)債表傳染方法分析了中國銀行體系，認(rèn)為外生沖擊會伴隨銀行體系高度關(guān)聯(lián)性和高杠桿特征而進(jìn)一步放大[10];陳偉平和張娜（2018）通過分析中國商業(yè)銀行2005-2016年杠桿率監(jiān)管效果發(fā)現(xiàn)，限制杠桿率可以有效降低銀行的風(fēng)險偏好，抑制商業(yè)銀行的風(fēng)險水平，此外，杠桿率監(jiān)管對資產(chǎn)規(guī)模較大、流動性較強(qiáng)的銀行效果更明顯[11]。

針對商業(yè)銀行脆弱性的度量，國外文獻(xiàn)多采用事件分析法和市場數(shù)據(jù)。Ludwig等 （2014）通過市場數(shù)據(jù)計算了銀行業(yè)的平均違約距離，使用 VAR模型進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，研究了2007-2010年間歐洲國家銀行體系脆弱性[12]。Nguyet和Hanh等（2019）采用宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、銀行業(yè)指標(biāo)和貨幣政策相關(guān)指標(biāo)建立了向量誤差修正模型（VECM） ，度量了越南銀行脆弱性程度[13]。國內(nèi)研究更多采用定性度量或指數(shù)分析法進(jìn)行商業(yè)銀行脆弱性研究。還有學(xué)者基于不良貸款率、資產(chǎn)利用率、通貨膨脹率和資產(chǎn)利潤率、撥備覆蓋率、資本充足率、成本收入比、凈息差等指標(biāo)構(gòu)建了銀行體系脆弱性指數(shù)[14-18]。黃巖渠（2018）以信息傳播為基礎(chǔ)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，度量了中國商業(yè)銀行脆弱性[19]。

針對商業(yè)銀行脆弱性的研究，相關(guān)學(xué)者已經(jīng)取得了較為豐富的研究成果，但目前的研究中仍然存在著一些不足：（1）現(xiàn)有研究更多關(guān)注脆弱性的度量，對商業(yè)銀行脆弱性的形成機(jī)制、形成過程關(guān)注較少，針對銀行脆弱性成因的研究也僅從單個或多個因素出發(fā)，缺乏相關(guān)理論研究。（2）現(xiàn)有文獻(xiàn)對影響銀行脆弱性的因素多是從資產(chǎn)價格波動和高杠桿率單一因素出發(fā)，綜合銀行規(guī)模、銀行集中度、資產(chǎn)波動和杠桿率等，多影響因素構(gòu)建模型進(jìn)行商業(yè)銀行脆弱性分析的研究較為少見。（3）針對商業(yè)銀行脆弱性研究少有政策模擬，因此相關(guān)研究略顯實踐性、應(yīng)用性不足。因此，本文擬通過相關(guān)政策模擬為監(jiān)管當(dāng)局提供更具效率的監(jiān)管措施。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）理論分析

銀行業(yè)杠桿具有明顯順周期性，經(jīng)濟(jì)上升時期，資產(chǎn)價格升值，資產(chǎn)負(fù)債表杠桿化;經(jīng)濟(jì)衰退期間去杠桿化往往引發(fā)風(fēng)險。銀行杠桿順周期特征的直接后果是資產(chǎn)價格周期性放大，從而加劇了金融不穩(wěn)定。本文基于艾爾文·費雪（1933）的“債務(wù)—通貨緊縮理論”、Minsky（1982）的“金融不穩(wěn)定假說”、Douglas W.Diamond和Philip H.Dybvig（1983）的“銀行擠兌模型”（DD模型）以及Allen F和Gale D（2012）的銀行業(yè)恐慌模型[20-23]，從杠桿率變動引發(fā)資產(chǎn)價格波動從而造成銀行權(quán)益受損的角度出發(fā)，分析商業(yè)銀行脆弱性形成機(jī)制（見圖1）。

銀行在高杠桿率與高違約率的雙重影響下，投資收益下降，流動性風(fēng)險持續(xù)暴露，為防止出現(xiàn)擠兌問題銀行不得不對其流動性較差的抵押資產(chǎn)進(jìn)行減價售賣，減價出售必然造成資產(chǎn)價格下跌、所有者權(quán)益受損，使得其杠桿率變大，銀行在監(jiān)管壓力下為維持目標(biāo)杠桿不得不繼續(xù)出售資產(chǎn)，降低債務(wù)回歸目標(biāo)杠桿率，然而資產(chǎn)拋售必將遭遇資產(chǎn)減值，導(dǎo)致資產(chǎn)凈值縮水，杠桿率再次變大脫離監(jiān)管水平。與此同時，擁有同類資產(chǎn)的其他銀行也將被波及，導(dǎo)致資產(chǎn)凈值縮水，可能引起新的一輪資產(chǎn)出售和債務(wù)通縮，導(dǎo)致整個銀行業(yè)變得更為脆弱。

矩陣A：資產(chǎn)矩陣是直接從各家銀行資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)中獲取的，對角元素ann是銀行n的總資產(chǎn)。整理數(shù)據(jù)結(jié)果顯示2017年平均資產(chǎn)為9.47萬億元。資產(chǎn)最多的是中國工商銀行（27.70萬億），最小的為寧波銀行（1.11萬億）。

矩陣B：杠桿矩陣B是負(fù)債權(quán)益比的對角線矩陣。從各銀行的資產(chǎn)負(fù)債表中獲得其負(fù)債dn和所有者權(quán)益總計en，對角線bn=dn/en構(gòu)成矩陣B。

矩陣M：為了計算矩陣M，將資產(chǎn)部分?jǐn)?shù)據(jù)分解為10個資產(chǎn)類別：現(xiàn)金及存放中央銀行款項、可供出售金融資產(chǎn)、制造業(yè)貸款、商業(yè)貸款、房地產(chǎn)業(yè)貸款、個人貸款、政府債券、金融債券、公司債券、其他資產(chǎn)，因此，M矩陣是16×10的矩陣。從數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，16家銀行的平均現(xiàn)金及存放中央銀行款項占比均為9%以上且在2015年之前該項占比均超12%，個人貸款占比從2008年的8.6%到2017年的17.3%增長率近10%，僅2017年可供出售金融資產(chǎn)占比為8.2%、政府債券占比7.9%。

矩陣L：對于流動性矩陣L數(shù)量級的選擇，遵循Greenwood（2015）[6]研究經(jīng)驗，假設(shè)L=10-13×Id，其中Id是一個10×10的單位對角矩陣。假設(shè)所有資產(chǎn)價格影響系數(shù)相同。

沖擊F：由于減價出售溢出效應(yīng)的度量與沖擊的大小呈線性關(guān)系，因此，按比例縮放F會使所有溢出度量成比例地變化。對每個資產(chǎn)獨立沖擊或?qū)γ總€公司獨立沖擊的溢出效應(yīng)加起來為總計沖擊結(jié)果。實證中按照金融債券資產(chǎn)受到10%的負(fù)面回報率沖擊進(jìn)行模擬。

四、實證檢驗

為了構(gòu)建資產(chǎn)占比的權(quán)重矩陣M，將資產(chǎn)部分?jǐn)?shù)據(jù)細(xì)分為10個資產(chǎn)類別，各資產(chǎn)占比情況具體見表1。

當(dāng)沖擊來自于金融債券資產(chǎn)減值10%時，F(xiàn)=＼[0，0，0，0，0，0，0，0，1，0＼]，矩陣L假設(shè)各資產(chǎn)的價格影響系數(shù)相同。將上述矩陣帶入式（1）和式（2），運(yùn)用Matlab進(jìn)行矩陣計算得到結(jié)果如表2。

從表2可以看出：規(guī)模較小的銀行其脆弱性更大，例如南京銀行、寧波銀行其資產(chǎn)規(guī)模較小、杠桿

率高，不論其直接脆弱性還是間接脆弱性都比其他銀行更大，說明其抗風(fēng)險能力更弱;對比而言，工商銀行、交通銀行、建設(shè)銀行等大型國有商業(yè)銀行的抗風(fēng)險能力更強(qiáng)，從直接脆弱性和間接脆弱性兩方面分析其脆弱性都表明大型銀行的抗風(fēng)險能力更強(qiáng);此外，平安銀行的直接脆弱性排名較靠前，但間接脆弱性排名很靠后，其原因可能是平安銀行擁有的流動性資產(chǎn)更多，更直接的原因則是其杠桿率較低。

將上述矩陣代入商業(yè)銀行總體脆弱性AV即式（3）中，用Matlab計算得到2008-2018年間商業(yè)銀行總體脆弱性AV的具體數(shù)據(jù)如表3，其變化趨勢如圖2。

從圖2可以清晰地看出2008-2018年商業(yè)銀行總體脆弱性AV變化趨勢，其中2008-2009年、2015-2016年商業(yè)銀行脆弱性變化明顯，2010-2015年商業(yè)銀行脆弱性增長較平穩(wěn)，但是2009-2010年、2017-2018年商業(yè)銀行脆弱性呈現(xiàn)變?nèi)踣E象。

下面，從銀行資產(chǎn)規(guī)模、銀行杠桿率的角度探索降低商業(yè)銀行總體脆弱性AV的途徑。

圖3展示了商業(yè)銀行總體脆弱性AV與銀行資產(chǎn)規(guī)模、銀行杠桿率的變化趨勢，顯然，商業(yè)銀行總體脆弱性AV的增長率變動與資產(chǎn)規(guī)模變化率、杠桿率變化都是有關(guān)的。然而，銀行資產(chǎn)規(guī)模逐年增加，增速較緩，變化率并不大，由此可知商業(yè)銀行總體脆弱性AV的變化受杠桿的影響更明顯。從圖3也可以看出，商業(yè)銀行總體脆弱性AV的變化率與杠桿率變化率基本是同步的，商業(yè)銀行總體脆弱性AV對杠桿率變化很敏感，正是由于2009-2010年經(jīng)歷了金融危機(jī)后各銀行調(diào)整杠桿率到較低的水平，杠桿率的大幅降低成就了較低的銀行脆弱性。由此推測，控制扛桿率可有效的控制商業(yè)銀行總體脆弱性。

系統(tǒng)性S（n）可以解釋為銀行n對商業(yè)銀行總體脆弱性AV的貢獻(xiàn)，將上述矩陣帶入式（4）中，得到銀行n的系統(tǒng)性度量值并進(jìn)行排名，具體如表4。

銀行系統(tǒng)性排名直觀地展現(xiàn)了中國商業(yè)銀行中各銀行的系統(tǒng)重要性。建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行和中國銀行的系統(tǒng)性度量值明顯大于其他商業(yè)銀行，其具有更高的系統(tǒng)性;從排行中也可以看出，北京銀行、寧波銀行、南京銀行系統(tǒng)性較低，雖然其脆弱性更高，但是由于其資產(chǎn)規(guī)模較小、業(yè)務(wù)范圍有限、與其他銀行間關(guān)系較為簡單等原因，其發(fā)生風(fēng)險對整個銀行業(yè)的影響依然較弱，對銀行總體的脆弱性貢獻(xiàn)較小。從系統(tǒng)重要性分析各銀行對總體脆弱性的貢獻(xiàn)程度，發(fā)現(xiàn)建設(shè)銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行的貢獻(xiàn)顯著，具體來說，僅四大國有銀行的脆弱性總和約占商業(yè)銀行總體脆弱性的65%。顯然，降低系統(tǒng)重要性銀行的脆弱性能有效降低商業(yè)銀行總體脆弱性。

五、政策模擬

政策1 增加銀行權(quán)益資本。

在增加銀行權(quán)益資本的政策模擬中，不改變當(dāng)前目標(biāo)杠桿率，不改變當(dāng)前負(fù)債，增加的股權(quán)資本僅增加了所有者權(quán)益E和資本總額A。觀測每個銀行都接受5%的注資、僅四大行接受5%的注資、僅向脆弱性較大銀行注資5%三種情況，觀測商業(yè)銀行總體脆弱性AV值的變化。

以2018年數(shù)據(jù)為例，假設(shè)沖擊來自于金融債券資產(chǎn)減值10%時，沖擊矩陣F=＼[0，0，0，0，0，0，0，0，1，0＼]，以當(dāng)前杠桿率情況作為參照，初始AV=10.927。

從表5的結(jié)果可知，增加銀行權(quán)益資本可降低銀行總體脆弱性，向全部銀行注資5%使AV值下降9.29%，但僅向系統(tǒng)重要性銀行注資使AV值下降6.52%，相對而言向脆弱性銀行注資的效果并不明顯。這個結(jié)果與系統(tǒng)性銀行對銀行總體脆弱性影響更大的結(jié)論一致，而且系統(tǒng)重要性銀行一直是監(jiān)管更加關(guān)注的銀行，僅向系統(tǒng)重要性銀行注資可能有失公平，但從行業(yè)監(jiān)管而言，這種政策不會使更多的銀行規(guī)模增大導(dǎo)致“大而不倒”，而且雖然四大行資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大，但可通過控制其杠桿率進(jìn)行更嚴(yán)格監(jiān)管，此方式可提高監(jiān)管當(dāng)局的工作效率。

政策2 設(shè)置目標(biāo)杠桿率。

模擬設(shè)置統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的杠桿率和結(jié)構(gòu)化調(diào)整目標(biāo)杠桿率兩種方法進(jìn)行對比分析，在結(jié)構(gòu)化調(diào)整杠桿率的模擬中，分別僅控制脆弱性較大商業(yè)銀行的杠桿率和僅控制系統(tǒng)重要性銀行的杠桿率，從不同角度探究減小商業(yè)銀行總體脆弱性AV的更高效方法。

（一）設(shè)定統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的目標(biāo)杠桿率

在設(shè)置目標(biāo)杠桿率的政策模擬中，風(fēng)險來源不變，僅改變銀行的目標(biāo)杠桿率，設(shè)目標(biāo)杠桿率為15、12、10三個梯度，即銀行的最大杠桿率不超高目標(biāo)值。觀測商業(yè)銀行總體脆弱性AV變化結(jié)果如表6。

從表6可知，通過控制目標(biāo)杠桿可有效降低商業(yè)銀行總體脆弱性，若將目標(biāo)杠桿設(shè)為10，商業(yè)銀行總體脆弱性AV將下降近13%。但考慮到杠桿是金融行業(yè)的靈魂，為降低銀行脆弱性，一味的將杠桿反而可能造成更多不良后果。適度的杠桿率不僅能夠提高資金的配置效率，而且能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，如果杠桿使用不合理，則會造成信用違約頻發(fā)、金融機(jī)構(gòu)不良貸款陡升、資產(chǎn)價格崩潰，最終導(dǎo)致金融危機(jī)的全面爆發(fā)。因此，為防控金融風(fēng)險，監(jiān)管部門應(yīng)該合理選擇目標(biāo)杠桿率，尋求促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長且不過分加大銀行業(yè)總體脆弱性的適度杠桿率。

（二）設(shè)定差異化的目標(biāo)杠桿率

初始AV=10.927，不改變風(fēng)險來源，僅改變脆弱性較大銀行的目標(biāo)杠桿率，為對比統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)杠桿率的結(jié)果，在此仍設(shè)目標(biāo)杠桿率為15、12、10三個梯度。觀測商業(yè)銀行總體脆弱性變化結(jié)果如

從表7可知，調(diào)整脆弱性較大銀行杠桿率對控制商業(yè)銀行總體脆弱性AV的效果并不明顯。對比統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整目標(biāo)杠桿的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，即使把脆弱性較大銀行杠桿率目標(biāo)調(diào)整到10，AV值僅下降4.7%，僅是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)調(diào)整杠桿率效果的1/3?；诖藬?shù)據(jù)模擬結(jié)果，證明調(diào)整脆弱性較大銀行的杠桿率目標(biāo)確實能降低商業(yè)銀行總體脆弱性AV，但效果并不明顯。

僅改變系統(tǒng)重要性銀行的目標(biāo)杠桿率，對比統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)目標(biāo)杠桿率的結(jié)果，在此仍設(shè)目標(biāo)杠桿率為15、12、10三個梯度。觀測商業(yè)銀行總體脆弱性變化結(jié)果如表8。

分析表8發(fā)現(xiàn)，將系統(tǒng)重要性銀行的杠桿率目標(biāo)設(shè)為15和12時，對AV值的影響微乎其微，而將杠桿率目標(biāo)設(shè)為10時，AV值下降近7%。這是由于基準(zhǔn)的AV值是對2018年16家銀行真實杠桿率的度量結(jié)果，而目前的16家商業(yè)銀行杠桿率大多分布在12～15之間，僅寧波銀行杠桿率高達(dá)17，系統(tǒng)重要性銀行目前杠桿率也較低，其中農(nóng)業(yè)銀行杠桿率為13，工商銀行、建設(shè)銀行和中國銀行的杠桿率均為11，調(diào)整系統(tǒng)重要性銀行杠桿率到15或12都沒有起到降低杠桿率的作用。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，將目標(biāo)杠桿率設(shè)為10只是對系統(tǒng)重要性銀行杠桿率的微調(diào)，但有效降低了商業(yè)銀行總體脆弱性。此外，與統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定目標(biāo)杠桿的政策相比，對四家系統(tǒng)重要性銀行進(jìn)行更嚴(yán)格的杠桿率監(jiān)管操作更簡便、效果更明顯。

六、結(jié) 語

以上研究表明：商業(yè)銀行總體脆弱性雖然是多方面因素共同作用的結(jié)果，但其對杠桿率變動尤其敏感。通過度量2008-2018年的商業(yè)銀行總體脆弱性變化趨勢，結(jié)果表明商業(yè)銀行總體脆弱性情況和杠桿率變動情況基本同步，且變化幅度更大。進(jìn)一步從微觀角度分析16家商業(yè)銀行對商業(yè)銀行總體脆弱性的影響程度發(fā)現(xiàn)：中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和中國建設(shè)銀行四家大型國有銀行對商業(yè)銀行總體脆弱性的貢獻(xiàn)高達(dá)65%;但從對各家銀行的脆弱性度量排名來看，寧波銀行、南京銀行、興業(yè)銀行等股份制商業(yè)銀行更脆弱，而且更容易受到資產(chǎn)減值風(fēng)險的沖擊?？梢姡侠淼哪繕?biāo)杠桿率監(jiān)管政策可以更好地降低商業(yè)銀行脆弱性，防控金融風(fēng)險。為了找到降低商業(yè)銀行體系的總體脆弱性更高效的方法，運(yùn)用軟件Matlab模擬兩種不同方案的政策實施效果：增加不同規(guī)模商業(yè)銀行權(quán)益資本、差異化設(shè)置目標(biāo)杠桿率。模擬結(jié)果表明通過增加四家系統(tǒng)重要性銀行的權(quán)益資本并對其進(jìn)行更嚴(yán)格的杠桿率監(jiān)管是降低商業(yè)銀行總體脆弱性（AV）更高效的措施。

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（責(zé)任編輯：王鐵軍）

The Inducement Factors of The Commercial Banks

Vulnerability and Supervision

——Based on Fire Sales and Leverage Ratio

LI Yun1，YANG Jiawei2，LI Hengrui3

（1. School of statistics， Shanxi University of Finance and economics，Taiyuan， Shanxi 030012，China;

2. School of culture and tourism， Shanxi University of Finance and economics， Taiyuan， Shanxi 030012，China;

3. School of finance， Shanxi University of Finance and economics， Taiyuan， Shanxi 030012，China）

Abstract：Based on the financial data of 16 banks listed before 2008， this paper made a comprehensive and in-depth analysis of commercial banks' vulnerability. The study found that although the vulnerability of commercial banks is affected by many factors， but it is especially sensitive to leverage. The proportion of state-owned commercial banks' vulnerability is higher. Joint-stock commercial banks are more vulnerable to asset impairment risks. The policy simulation results show that increasing the equity capital of four systemically important banks and carrying stricter leverage ratio supervision are more effective measures to reduce the vulnerability of commercial banks.

Key words： vulnerability of commercial banks;leverage ratio;fire sales