任英華，謝佳匯，周金龍，張潔瑩

(湖南大學(xué) 金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410079)

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有破壞性、隱蔽性、內(nèi)生性的特點(diǎn)，是宏微觀審慎監(jiān)管的重點(diǎn)之一。2008年次貸危機(jī)表明，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是引發(fā)全球系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的導(dǎo)火索，由一家銀行或大量金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)的流動(dòng)性危機(jī)往往會(huì)導(dǎo)致無(wú)法估量的系統(tǒng)損失。目前，我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的潛在表現(xiàn)之一便是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，集中體現(xiàn)在銀行間市場(chǎng)，表現(xiàn)為“資產(chǎn)荒”和“負(fù)債荒”并存，個(gè)別銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)可能通過(guò)銀行間的交互聯(lián)系而相互傳染，影響金融體系的穩(wěn)定。因此，商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)特征研究對(duì)管理和防控流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線具有重要意義。

一 文獻(xiàn)綜述

已有關(guān)于商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究主要涵蓋風(fēng)險(xiǎn)水平評(píng)估和銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染兩個(gè)方面。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的評(píng)估主要源于銀行業(yè)壓力測(cè)試，即通過(guò)測(cè)算銀行在遇到假定的小概率事件等極端不利情況下可能發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，分析這些風(fēng)險(xiǎn)可能對(duì)銀行帶來(lái)的損失，進(jìn)而對(duì)銀行脆弱性做出評(píng)估和判斷。[1][2][3]我國(guó)銀行體系由于起步較晚，尚未形成完善的壓力測(cè)試系統(tǒng)，基于宏觀審慎管理的金融壓力測(cè)試研究仍需作進(jìn)一步的深入拓展。[4][5]鑒于壓力測(cè)試模型建模和應(yīng)用條件的復(fù)雜性，雖然綜合評(píng)價(jià)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在風(fēng)險(xiǎn)研究中有較廣泛的應(yīng)用，但評(píng)價(jià)體系尚不統(tǒng)一。在評(píng)價(jià)方法上金融數(shù)據(jù)分析逐步高要求化，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法從主觀賦權(quán),如層次分析法[6]等，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)榭陀^賦權(quán),如主成分分析[7]、因子分析[8]等，但此類客觀賦權(quán)相較熵權(quán)法而言并不具有普適性，對(duì)指標(biāo)和樣本不具有高度解釋能力。

在銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染研究方面，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為一種新興的統(tǒng)計(jì)建模方法，近年來(lái)備受國(guó)內(nèi)外關(guān)注。在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與傳染機(jī)理上，大多數(shù)研究認(rèn)為互聯(lián)互通在風(fēng)險(xiǎn)傳播中有著重要的作用。[9][10]Glasserman等基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息最少的情況，運(yùn)用歐洲銀行系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了金融網(wǎng)絡(luò)的傳染效應(yīng)和溢出效應(yīng)。[11]國(guó)內(nèi)學(xué)者李守偉等基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論研究了銀行間市場(chǎng)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)、小世界網(wǎng)絡(luò)和無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)中銀行間傳染風(fēng)險(xiǎn)特征及其差異，指出無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)面對(duì)沖擊具有最高的穩(wěn)定性。[12]林硯等利用金融機(jī)構(gòu)主體屬性和金融機(jī)構(gòu)間復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特性，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)傳染性評(píng)估模型，提出對(duì)具有不同風(fēng)險(xiǎn)傳染性的金融機(jī)構(gòu)實(shí)行差異化監(jiān)管的建議。[13]總的來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)在重視金融一體化發(fā)展的基礎(chǔ)上，將金融市場(chǎng)中個(gè)體間相互影響的復(fù)雜關(guān)系納入了風(fēng)險(xiǎn)傳染研究，主要關(guān)注了金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其功能特征。相較而言，現(xiàn)有研究對(duì)具有復(fù)雜性的某一類風(fēng)險(xiǎn)(如流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn))研究尚顯不足，已有相關(guān)文獻(xiàn)主要有吳念魯?shù)炔捎脝我煌瑯I(yè)債權(quán)指標(biāo)體系和最大熵法估算網(wǎng)絡(luò)雙邊聯(lián)系，研究了不同沖擊下商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染；[14]姚登寶等利用模擬估算數(shù)據(jù)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)；[15]但這些研究的網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系大多基于模擬的同業(yè)間雙邊頭寸數(shù)據(jù)，在指標(biāo)選取上也沒(méi)有充分考慮最新的監(jiān)管指標(biāo)。

與以往研究不同，本文認(rèn)為從宏微觀審慎視角來(lái)看，單個(gè)指標(biāo)難以有效監(jiān)控流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文依據(jù)國(guó)際準(zhǔn)則《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》和國(guó)內(nèi)流動(dòng)性相關(guān)管理辦法，同時(shí)吸收“逆周期監(jiān)管理念”，從流動(dòng)性資產(chǎn)、流動(dòng)性負(fù)債、資產(chǎn)負(fù)債匹配程度、資產(chǎn)安全性四個(gè)維度構(gòu)建商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，更利于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。在風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)矩陣的構(gòu)建上，大多數(shù)國(guó)家由于不公布銀行雙邊頭寸直接關(guān)系，故無(wú)法獲取能夠直接衡量銀行間關(guān)系的同業(yè)拆借數(shù)據(jù)。與現(xiàn)有多數(shù)文獻(xiàn)采用模擬的同業(yè)間雙邊頭寸數(shù)據(jù)不同，本文首次將萬(wàn)有引力模型應(yīng)用到銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染研究中，通過(guò)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)得分和銀行間距離，計(jì)算得到反映銀行間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系的聯(lián)系強(qiáng)度矩陣，該方法得到的銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)與現(xiàn)實(shí)更為貼近。從政策意義看，本文通過(guò)最大連通子圖法和風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣的元素分布確定高低閾值，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)繁榮和經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)，深入研究不同經(jīng)濟(jì)狀況下流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)，可為有針對(duì)性地防范商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染提供政策參考。

二 商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建

理論模型的構(gòu)建主要涉及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣和不同經(jīng)濟(jì)狀況的風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)部分。

(一)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣

在商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，首先利用熵權(quán)法計(jì)算反映商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的綜合指標(biāo)，再由股票收益率相關(guān)系數(shù)表示銀行間的距離，然后運(yùn)用萬(wàn)有引力模型，通過(guò)銀行的綜合指標(biāo)得分和銀行間的距離計(jì)算，得到反映銀行間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染關(guān)系的聯(lián)系強(qiáng)度矩陣。

1.商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

為有效進(jìn)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的管控，本文根據(jù)國(guó)際監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》(2010)和國(guó)內(nèi)《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》試行版(2014)及修訂版(2018)(以下統(tǒng)一簡(jiǎn)稱《流動(dòng)性辦法》)，從流動(dòng)性資產(chǎn)、流動(dòng)性負(fù)債、資產(chǎn)負(fù)債匹配程度、資產(chǎn)安全性四個(gè)維度選取指標(biāo)來(lái)全面反映商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

為保證充足的樣本進(jìn)行實(shí)證研究，同時(shí)確保數(shù)據(jù)口徑的一致性及可比性，本文最終選取在滬深上市且上市時(shí)間不晚于2018年1月31日的22家商業(yè)銀行作為樣本，數(shù)據(jù)來(lái)自銀行2018年年報(bào)。其中包括中農(nóng)工建交5家大型國(guó)有銀行，浦發(fā)、光大、民生、興業(yè)、招商、中信、平安、華夏8家股份制銀行，北京、成都、貴陽(yáng)、杭州、江蘇、南京、寧波、上海8家城商銀行，以及常熟農(nóng)村1家農(nóng)商銀行。

需要指出的是，評(píng)價(jià)體系的資產(chǎn)維度中原應(yīng)包含《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的“凈穩(wěn)定資產(chǎn)比例”這個(gè)流動(dòng)性重要監(jiān)管指標(biāo)，但根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)《商業(yè)銀行凈穩(wěn)定資金比例信息披露辦法》(2019)的指示，商業(yè)銀行在2019年第二季度首次披露時(shí)僅要求披露最早為2018年第四季度凈穩(wěn)定資金比例的相關(guān)信息，銀行皆未披露2018年前三季度的數(shù)據(jù)，因而未納入該指標(biāo)。

表1 商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.指標(biāo)權(quán)重確定

逆向指標(biāo)正向化處理后，本文對(duì)由22家樣本銀行和8個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的樣本矩陣，運(yùn)用熵權(quán)法得到各指標(biāo)權(quán)重如表2所示。

表2 指標(biāo)權(quán)重

其中，最大十家客戶貸款比例的指標(biāo)權(quán)重最大，說(shuō)明各銀行間這一指標(biāo)差異較大。流動(dòng)性覆蓋率、流動(dòng)性比例的指標(biāo)權(quán)重則較小，說(shuō)明這兩個(gè)指標(biāo)受各銀行重視，指標(biāo)均在標(biāo)準(zhǔn)線之上，因此差異較小。

3.銀行間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣的構(gòu)建

萬(wàn)有引力定律表明，空間上任何兩個(gè)物體間的聯(lián)系是由其自身的質(zhì)量屬性和物體間距離決定的。本文借鑒萬(wàn)有引力定律的思想，運(yùn)用銀行自身流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平綜合指標(biāo)和銀行間的距離來(lái)計(jì)算兩個(gè)銀行間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度，公式如下：

(1)

其中，F(xiàn)ij為銀行i對(duì)銀行j的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度；Mi,Mj分別為由熵權(quán)法計(jì)算得到的銀行i和銀行j的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平綜合指標(biāo)；dij表示銀行i和銀行j之間的距離；k為衰減指數(shù)，表示銀行間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度會(huì)隨著銀行間的相關(guān)性減弱而變小，本文根據(jù)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)將衰減指數(shù)定為2。對(duì)于銀行間距離dij，利用銀行的股票收盤(pán)價(jià)計(jì)算銀行間相關(guān)系數(shù)，并對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行調(diào)整最終得到兩個(gè)銀行間的空間距離，即：

Ri(t)=lnPi(t)-lnPi(t-1)

(2)

(3)

(4)

(二)不同經(jīng)濟(jì)狀況下商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)的確定

依據(jù)“逆周期監(jiān)管理念”，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，商業(yè)銀行應(yīng)累積較多的資本以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退的需要；在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，可以適當(dāng)降低對(duì)商業(yè)銀行資本的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，促使商業(yè)銀行增加信貸投放，推進(jìn)經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇。因此，經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，銀行的資本金水平較高，抵御流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力較強(qiáng)，只有其他銀行對(duì)某主體傳染可能性高時(shí)，該主體才可能被傳染，此時(shí)傳染網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)高閾值網(wǎng)絡(luò)；經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，銀行的資本金水平較低，抵御流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力較弱，即便其他銀行對(duì)某主體傳染可能性低，該主體也可能會(huì)被傳染，此時(shí)傳染網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)低閾值網(wǎng)絡(luò)。

考慮到不同閾值下網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同，本部分在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣的基礎(chǔ)上，分別使用高閾值和低閾值進(jìn)行二值化處理，建立高閾值網(wǎng)絡(luò)和低閾值網(wǎng)絡(luò)研究不同經(jīng)濟(jì)狀況下流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)性質(zhì)。

1.高閾值網(wǎng)絡(luò)

本文借鑒宋寧寧等采用最大連通子圖法確定高閾值點(diǎn)[16]。在不同閾值情況下，網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖大小變化情況如圖1所示。

圖1 不同閾值情況下網(wǎng)絡(luò)的最大連通子圖大小變化圖

當(dāng)閾值在(0.002,0.003)取值時(shí)，最大連通子圖的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)發(fā)生了最大幅度的陡降，陡降之后又趨于平穩(wěn)，因此選擇使最大連通子圖的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)發(fā)生最大陡降的閾值，結(jié)果為θh=0.002397。由于該值大于閾值中位數(shù)，因此將其視為高閾值，并基于此值構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，以研究經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)銀行間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染關(guān)系。高閾值網(wǎng)絡(luò)如圖2所示。

圖2 高閾值網(wǎng)絡(luò)

2.低閾值網(wǎng)絡(luò)

為選擇一個(gè)合適的低閾值點(diǎn)，本文考察流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度矩陣中元素分布情況，并繪制頻數(shù)分布直方圖，如圖3所示。

圖3 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度值的頻數(shù)分布直方圖

由圖3可知，各銀行間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度呈現(xiàn)出明顯的右偏特征，并不服從正態(tài)分布。為獲得更精確的結(jié)果，本文對(duì)各銀行間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度的分布進(jìn)行擬合，結(jié)果顯示各銀行間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度Y服從尺度參數(shù)為0.000371，形狀參數(shù)為4的Erlang分布，即Y～Erlang(4,0.000371)，其概率密度函數(shù)如圖4。

圖4 概率密度圖

因此，最終確定的低閾值點(diǎn)θl應(yīng)滿足P{Y≤θl}=0.1587，解得θl=0.0007738。低閾值網(wǎng)絡(luò)如圖5所示。

三 實(shí)證分析

本部分基于構(gòu)建的高閾值網(wǎng)絡(luò)和低閾值網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合2018年22家商業(yè)銀行的樣本數(shù)據(jù)，實(shí)證研究商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特性和傳染機(jī)制。

(一)高、低閾值網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征分析

高閾值下銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)的出度近似冪律分布(如圖6)，因此可以認(rèn)為銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特性。根據(jù)無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)的魯棒性和脆弱性，可知在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，傳染網(wǎng)絡(luò)面臨隨機(jī)性的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有一定的抵抗能力，但如果網(wǎng)絡(luò)中處于關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)位置的銀行發(fā)生流動(dòng)性危機(jī)，則流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)容易傳染至整個(gè)銀行網(wǎng)絡(luò)，引發(fā)整個(gè)銀行業(yè)的流動(dòng)性危機(jī)。

圖6 高閾值網(wǎng)絡(luò)的出度分布直方圖

為探究低閾值網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，本文模擬了1000個(gè)與低閾值傳染網(wǎng)絡(luò)同等規(guī)模的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)。低閾值網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長(zhǎng)度(1.136)大小接近等規(guī)模的1000個(gè)隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的平均路徑均值(1.175)，同時(shí)低閾值網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)(0.9078)較高于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)聚集系數(shù)(0.8248)。因此，低閾值的銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)符合小世界特性。這表明經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染較快，且少量改變幾個(gè)銀行間的聯(lián)系，就可以劇烈地改變網(wǎng)絡(luò)的性能，若能對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)加強(qiáng)監(jiān)管，控制銀行之間的聯(lián)系，即可顯著改善流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染狀況。

(二)節(jié)點(diǎn)特性

1.節(jié)點(diǎn)中心性特征

高閾值網(wǎng)絡(luò)和低閾值網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)中心性特征見(jiàn)表3。在高閾值網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)排名里，興業(yè)銀行、華夏銀行和平安銀行的出度、入度、中間中心度均排名靠前，這說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，興業(yè)銀行、華夏銀行和平安銀行處于網(wǎng)絡(luò)中心位置，其面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較大。同理，在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，華夏銀行、光大銀行處于網(wǎng)絡(luò)中心位置，其面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較大。由出度、入度的排名結(jié)果知，在高閾值網(wǎng)絡(luò)中，興業(yè)銀行、華夏銀行和平安銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染性和被傳染性較強(qiáng)；在低閾值網(wǎng)絡(luò)中，光大銀行、華夏銀行和中信銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染性和被傳染性較強(qiáng)。由中間中心度的排名結(jié)果知，在高閾值網(wǎng)絡(luò)中，興業(yè)銀行、華夏銀行、平安銀行和光大銀行的排名靠前，是較為突出的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染中介；在低閾值網(wǎng)絡(luò)中，華夏銀行、光大銀行和興業(yè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染中介能力較顯著。

表3 高閾值網(wǎng)絡(luò)和低閾值網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中心性特征

2.節(jié)點(diǎn)易受攻擊性

節(jié)點(diǎn)易受攻擊性是指某銀行節(jié)點(diǎn)在傳染網(wǎng)絡(luò)中容易積累風(fēng)險(xiǎn)，從而易受到流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的沖擊。本文采用PageRank算法，通過(guò)對(duì)指向某銀行節(jié)點(diǎn)的其他銀行節(jié)點(diǎn)的數(shù)量和風(fēng)險(xiǎn)傳染累積程度，衡量各銀行的易受攻擊性，結(jié)果如表4所示。

表4 節(jié)點(diǎn)易受攻擊性排名

在高閾值網(wǎng)絡(luò)中，工商銀行、中國(guó)銀行、建設(shè)銀行和華夏銀行排名靠前，這表明在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，多數(shù)國(guó)有銀行在銀行網(wǎng)絡(luò)中處于易受攻擊的地位。這可能是因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)繁榮背景下，銀行流動(dòng)性充裕，尤其是國(guó)有銀行規(guī)模大，交易復(fù)雜，存在較多高風(fēng)險(xiǎn)行為，同時(shí)與許多中小銀行存在業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，具有易受攻擊的特征。因此，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，監(jiān)管部門需要著重穩(wěn)定國(guó)有銀行的流動(dòng)性水平，為其他中小銀行提供良好發(fā)展的條件，讓整個(gè)金融市場(chǎng)充滿活力。

在低閾值網(wǎng)絡(luò)中，華夏銀行、興業(yè)銀行、交通銀行和中信銀行等股份制銀行排名靠前，這表明在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，這些銀行處于易受攻擊地位。這可能是因?yàn)樵谕獠凯h(huán)境不穩(wěn)定時(shí)，大型國(guó)有銀行由于規(guī)模大，有國(guó)家信用支持，具有“大而不倒”的特點(diǎn)，而股份制銀行相較國(guó)有銀行抗風(fēng)險(xiǎn)的能力稍顯遜色，享有的政府擔(dān)保較弱，易受總體經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的影響。此時(shí)，需加強(qiáng)監(jiān)測(cè)和管理股份制銀行的流動(dòng)性狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常并加以處理，避免流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在整個(gè)銀行體系內(nèi)傳染。

此外，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行的易受攻擊性在高低閾值網(wǎng)絡(luò)中排名均靠后，這與中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行在樣本銀行中流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平綜合指標(biāo)較低(0.0287)有關(guān)，其值僅高于寧波銀行(0.0222)，且遠(yuǎn)小于樣本銀行風(fēng)險(xiǎn)水平最高的上海銀行(0.0702)。實(shí)際上，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行鄉(xiāng)鎮(zhèn)網(wǎng)點(diǎn)遠(yuǎn)超其他銀行，縣域金融優(yōu)勢(shì)明顯。隨著中國(guó)城市化進(jìn)程的加速，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，農(nóng)民收入不斷提升。而中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行不斷強(qiáng)化三農(nóng)服務(wù)，注重農(nóng)戶的儲(chǔ)蓄和消費(fèi)需要，吸引了廣大農(nóng)戶群體存款，這使得即使在大多數(shù)銀行存款壓力較大的情況下，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行仍具有很大的存款成本優(yōu)勢(shì)，更能保證自身流動(dòng)性的充足，提高自身抵御流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的能力。

(三)子群研究

1.塊模型分析

對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系強(qiáng)度原矩陣運(yùn)用塊模型分析(CONCOR)，輸出R2為0.627(>0.5)，說(shuō)明分群效果良好，分塊結(jié)果見(jiàn)表5。根據(jù)大型國(guó)有銀行、股份制銀行、城商銀行、農(nóng)商銀行4種銀行屬性，本文將8個(gè)子群劃分為4類：1號(hào)為國(guó)有銀行、5號(hào)為股份制銀行、2和8號(hào)為城商銀行、其他為包含不同屬性銀行子群。分塊結(jié)果說(shuō)明，2018年部分大型國(guó)有銀行以及部分城商銀行偏向內(nèi)部聯(lián)系，但也存在部分大型國(guó)有銀行、股份制銀行、城商銀行、農(nóng)商銀行的結(jié)合群體，具有結(jié)構(gòu)對(duì)等性，即在網(wǎng)絡(luò)中具有相似的流動(dòng)性傳染機(jī)會(huì)，由此說(shuō)明不同性質(zhì)之間的部分銀行保持著傳染聯(lián)系。

表5 CONCOR子群

表6 像矩陣

同時(shí)，計(jì)算得到塊模型密度矩陣的平均值為0.0014，并輸出像矩陣如表6。像矩陣說(shuō)明1、2、3、5、6號(hào)子群均有內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)傳染聯(lián)系，且1號(hào)大型國(guó)有銀行對(duì)3號(hào)國(guó)有和股份制銀行結(jié)合的子群有風(fēng)險(xiǎn)傳染聯(lián)系，3號(hào)依次通過(guò)4、5號(hào)子群傳染風(fēng)險(xiǎn)至6號(hào)，繼而6號(hào)子群對(duì)7、8號(hào)有明顯的風(fēng)險(xiǎn)傳染作用。同時(shí)，1號(hào)國(guó)有銀行子群和包含交通銀行這一國(guó)有銀行的3號(hào)子群均受4、5、6號(hào)子群的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染。綜上可知，我國(guó)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的機(jī)制一環(huán)扣一環(huán)，大致傳染路徑為大型國(guó)有銀行→股份制銀行→城商銀行→農(nóng)商銀行，且其他性質(zhì)銀行會(huì)反作用于國(guó)有銀行。

2.E-I指數(shù)分析

本部分引入E-I分派指數(shù)，對(duì)未來(lái)不同經(jīng)濟(jì)狀況下不同銀行性質(zhì)的單類網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行子群內(nèi)外關(guān)系的分析，構(gòu)造E-I指數(shù)如下：

(5)

其中，EL代表不同性質(zhì)銀行子群體之間的傳染流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度，IL代表同一性質(zhì)銀行群體內(nèi)部的傳染流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度。E-I指數(shù)取值范圍在[-1，1]之間。當(dāng)該值越靠近1，表示傳染關(guān)系越趨向于發(fā)生在子群體之外；當(dāng)該值越靠近-1，表示子群體之間的相對(duì)關(guān)系越少，傳染關(guān)系越趨向于發(fā)生在群體之內(nèi)。考慮到農(nóng)商銀行樣本較少，本文在子群研究中偏重于其他屬性的銀行。E-I指數(shù)的結(jié)果如表7、表8。

表7 單類網(wǎng)絡(luò)整體分析

表8 單類網(wǎng)絡(luò)群體層次關(guān)系

由表7可知，單類網(wǎng)絡(luò)的子群內(nèi)部關(guān)系以及子群間的關(guān)系在高低閾值情況下存在較大差異。高閾值時(shí)不同性質(zhì)銀行群體密度較低，說(shuō)明商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系不緊密；低閾值時(shí)不同性質(zhì)銀行群體密度較高，說(shuō)明在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)銀行間聯(lián)系緊密，且高、低閾值下E-I指數(shù)均為0.429(>0)，說(shuō)明流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)偏向在不同性質(zhì)銀行群體之間傳染。

由表8可知，高閾值下股份制銀行相較國(guó)有制銀行、城商銀行，更偏向在不同性質(zhì)銀行間傳染流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，這說(shuō)明經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，股份制銀行在整體網(wǎng)絡(luò)中較為活躍，與不同性質(zhì)的銀行間聯(lián)系相對(duì)群體自身內(nèi)部聯(lián)系更多；低閾值下大型國(guó)有銀行更多偏向在不同性質(zhì)的銀行間傳染流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，其次為股份制銀行和城商銀行。

3.凝聚力子群分析

建立在互惠性基礎(chǔ)上的凝聚力子群主要是派系。對(duì)于二值有向網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō)，“派系”指在同一團(tuán)體中，成員之間的關(guān)系都是互惠的。由于研究的是互惠性，即兩成員的聯(lián)系是相互的，所以此處需將高低閾值的二值矩陣處理為以最小數(shù)為矩陣值的對(duì)稱方法。在經(jīng)濟(jì)繁榮(高閾值)或不景氣(低閾值)時(shí)，若某一群體風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系緊密，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管主體應(yīng)給予足夠重視。

高閾值的凝聚力子群共得到3個(gè)派系，分別為{興業(yè)、北京、華夏、平安、浦發(fā)}、{交通、興業(yè)、華夏、光大}和{招商、興業(yè)、平安}，上述3個(gè)派系中包含較多股份制銀行，這說(shuō)明股份制銀行應(yīng)成為經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的重視對(duì)象，且3個(gè)派系都含有興業(yè)銀行，表明在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，管控此類銀行對(duì)防范風(fēng)險(xiǎn)傳染具有重要作用。

低閾值的凝聚力子群共得到7個(gè)派系，規(guī)模為14或13，由群體共享成員方法可產(chǎn)生兩個(gè)群體，包括集合{中行、交通、招商、中信、興業(yè)、民生、北京、常熟、華夏、江蘇、南京、平安、浦發(fā)、光大、貴陽(yáng)、工商、建設(shè)、上海、農(nóng)業(yè)}以及{杭州、寧波、成都}，這說(shuō)明在低閾值時(shí)，除3家城商銀行，大部分銀行風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系緊密，任兩家銀行傳染均可達(dá)。

結(jié)合圖7、8互惠關(guān)系樹(shù)形圖可知，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，興業(yè)銀行處于風(fēng)險(xiǎn)傳染中樞位置，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管應(yīng)予以重視；在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)，因保留了大量聯(lián)系強(qiáng)度矩陣信息，互惠關(guān)系較多，風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管應(yīng)著重控制聯(lián)系緊密的中樞群體{興業(yè)、華夏、招商、中信、平安、浦發(fā)、交通、光大}。綜上可知，無(wú)論未來(lái)經(jīng)濟(jì)繁榮還是衰退，監(jiān)管部門都需要關(guān)注作為中樞銀行的股份制銀行，降低流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染強(qiáng)度，維護(hù)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。

圖7 高閾值互惠關(guān)系樹(shù)形圖

圖8 低閾值互惠關(guān)系樹(shù)形圖

四 結(jié)論及建議

鑒于商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)具有破壞性、隱蔽性、內(nèi)生性的特點(diǎn)，本文基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，構(gòu)建商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染的網(wǎng)絡(luò)模型，以彌補(bǔ)傳統(tǒng)計(jì)量方法無(wú)法刻畫(huà)風(fēng)險(xiǎn)傳染的網(wǎng)絡(luò)特性的缺陷，使研究更貼近現(xiàn)實(shí)。本文以2018年我國(guó)22家商業(yè)銀行的樣本數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分別對(duì)高閾值網(wǎng)絡(luò)(經(jīng)濟(jì)繁榮)和低閾值網(wǎng)絡(luò)(經(jīng)濟(jì)衰退)下的商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染機(jī)制和網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)行了實(shí)證分析，得到如下結(jié)論。

第一，商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制具有層次傳染和反傳染性。塊模型分析顯示，子群之間傳染聯(lián)系顯著，風(fēng)險(xiǎn)傳染一環(huán)扣一環(huán)，具有層次性。以傳染源為大型國(guó)有銀行為例，層次傳染性表現(xiàn)在如下傳染路徑：大型國(guó)有銀行→股份制銀行→城商銀行→農(nóng)商銀行，且風(fēng)險(xiǎn)具有反傳染性，即股份制等銀行也能將流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)反傳染給大型國(guó)有銀行。就此兩類風(fēng)險(xiǎn)傳染性質(zhì)而言，監(jiān)管部門若不加以政策干預(yù)，會(huì)導(dǎo)致惡性循環(huán)。

第二，高閾值網(wǎng)絡(luò)符合無(wú)標(biāo)度特性，低閾值網(wǎng)絡(luò)符合小世界特性。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分析，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)標(biāo)度特性，即面對(duì)隨機(jī)攻擊的穩(wěn)健性及蓄意攻擊的脆弱性時(shí)，監(jiān)管部門需要格外重視易受攻擊對(duì)象；在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)具有小世界特性，其群體聯(lián)系緊密且中介銀行作用大，監(jiān)管部門既要關(guān)注易受攻擊對(duì)象，也要重視中樞作用群體和中介銀行。

第三，PageRank算法結(jié)果說(shuō)明，高閾值網(wǎng)絡(luò)下多數(shù)國(guó)有銀行易受攻擊，低閾值網(wǎng)絡(luò)下股份制銀行易受攻擊。通過(guò)節(jié)點(diǎn)易受攻擊性高低排序，經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)多數(shù)大型國(guó)有銀行排名靠前，這說(shuō)明其被傳染流動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的可能性越大；經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)股份制銀行排名靠前，則說(shuō)明其易感染風(fēng)險(xiǎn)。

第四，E-I分派指數(shù)表明不同性質(zhì)銀行更偏向于群體之間聯(lián)系。高閾值網(wǎng)絡(luò)下股份制銀行與其他性質(zhì)銀行的業(yè)務(wù)聯(lián)系頻繁，在整體網(wǎng)中活躍性較大，監(jiān)管重點(diǎn)應(yīng)在股份制銀行與其他性質(zhì)銀行的業(yè)務(wù)聯(lián)系上；低閾值網(wǎng)絡(luò)下國(guó)有銀行與其他性質(zhì)銀行的業(yè)務(wù)聯(lián)系頻繁，傳染關(guān)系偏向在它與其他性質(zhì)群體中發(fā)生，監(jiān)管重點(diǎn)應(yīng)在國(guó)有銀行與其他性質(zhì)銀行的業(yè)務(wù)聯(lián)系上。

第五，股份制銀行具有傳染性和易感性，并在群體間充當(dāng)傳染中介角色。節(jié)點(diǎn)中心性及凝聚力子群分析表明，無(wú)論經(jīng)濟(jì)狀況如何，股份制銀行既易主動(dòng)傳染風(fēng)險(xiǎn)，又易感染風(fēng)險(xiǎn)，且其個(gè)體及群體均具有中樞作用。因此，經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)可重點(diǎn)監(jiān)控興業(yè)銀行，經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)重點(diǎn)監(jiān)控{興業(yè)、華夏、招商、中信、平安、浦發(fā)、交通、光大}群體，以嚴(yán)防流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，即可根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況縮小或擴(kuò)大嚴(yán)格監(jiān)管范圍。

綜合上述結(jié)論，為加強(qiáng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理，本文提出如下三點(diǎn)建議。

第一，尤其加強(qiáng)監(jiān)管股份制銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，將《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的監(jiān)管要求同我國(guó)國(guó)情相結(jié)合，要求銀行完善信息披露制度，加強(qiáng)對(duì)其行為監(jiān)管和信息化監(jiān)管。對(duì)不滿足流動(dòng)性要求的股份制銀行，監(jiān)督部門應(yīng)要求其整改，以有效預(yù)防銀行個(gè)體的流動(dòng)性危機(jī)。第二，根據(jù)經(jīng)濟(jì)狀況不同，相關(guān)部門應(yīng)對(duì)特定性質(zhì)銀行采取相應(yīng)保護(hù)措施以應(yīng)對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)可通過(guò)豐富管理手段，實(shí)施主動(dòng)資產(chǎn)負(fù)債管理等方法重點(diǎn)關(guān)注國(guó)有銀行以防御風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)可通過(guò)擴(kuò)寬資本補(bǔ)足渠道，改變傳統(tǒng)盈利模式等方法著重關(guān)注股份制銀行。同時(shí)，政府應(yīng)要求央行采取相應(yīng)補(bǔ)救措施以分別應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊后的國(guó)有銀行和股份制銀行。第三，相關(guān)部門應(yīng)注重對(duì)銀行外部業(yè)務(wù)聯(lián)系的監(jiān)管，以防群體間的風(fēng)險(xiǎn)傳染，即在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)管控股份制銀行外部業(yè)務(wù)聯(lián)系，在經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)則管控國(guó)有銀行，并實(shí)時(shí)關(guān)注其資金狀況。