摘? ?要：評估系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)對于分類金融監(jiān)管及防范金融風(fēng)險具有重要的理論和實踐價值。采用Pearson、Copula和DCC三種相關(guān)系數(shù)衡量我國91家上市金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)，并利用Kruskal算法構(gòu)建最小生成樹，研究了我國金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性以及整體風(fēng)險狀況，研究結(jié)果表明：證券和銀行在我國金融系統(tǒng)中的重要性更高，尤其是工商銀行、廣發(fā)證券和國海證券等，保險行業(yè)的系統(tǒng)重要性相對較弱;2015年股災(zāi)后金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了較大變化，銀行業(yè)尤其是工商銀行的系統(tǒng)重要性相對于股災(zāi)前得到一定提升，東方財富等新型券商開始起到重要作用;最小生成樹的系統(tǒng)中心度可以部分反映系統(tǒng)性金融風(fēng)險的特征，與傳統(tǒng)系統(tǒng)性金融風(fēng)險度量指標(biāo)MES具有顯著正相關(guān)性。

關(guān)? 鍵? 詞：金融風(fēng)險;系統(tǒng)性金融風(fēng)險;系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu);最小生成樹

中圖分類號：F830.91? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ?文章編號：2096-2517（2021）01-0025-012

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2021.01.003

一、引言

防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險是我國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下的一大重要任務(wù)， 尤其是在當(dāng)前中美關(guān)系緊張、 世界經(jīng)濟(jì)增長前景充滿不確定性的特殊時期，從宏觀、整體全局的視角考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)展與金融安全問題更具有現(xiàn)實的緊迫性。對系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的有效識別是防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險的關(guān)鍵步驟，在此基礎(chǔ)上，加強(qiáng)對系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)的監(jiān)管對于管理系統(tǒng)性金融風(fēng)險可以起到事半功倍的作用。指標(biāo)法以及關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)等方法均可以用來識別系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)，尤其是關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)方法充分考慮了金融機(jī)構(gòu)間的相互關(guān)系，越來越受到學(xué)者以及監(jiān)管層的關(guān)注，典型的如Diebold等（2012）提出的信息溢出指數(shù)法[1]，Kritzman等（2011）基于主成分分析法提出的信息吸收比率[2]以及Billio等（2012）構(gòu)造的格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)[3]，均既可以對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的動態(tài)性進(jìn)行有效分析，同時也可以對系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行識別。

但是實際上這些方法均側(cè)重于分析金融機(jī)構(gòu)間的簡單聯(lián)系， 并沒有深入對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行探討，相對而言，圖理論可以對變量（節(jié)點）之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系進(jìn)行更好的分析。基于此，本文擬采用圖理論中的最小生成樹模型對我國上市金融機(jī)構(gòu)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析， 以識別出我國的系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)，并針對系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管提出政策建議以防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的累積及爆發(fā)。相對于其他學(xué)者對系統(tǒng)性金融風(fēng)險或最小生成樹的研究，本文的主要創(chuàng)新之處在于：一方面，除了采用Pearson相關(guān)系數(shù)來對機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行度量，考慮到機(jī)構(gòu)間相關(guān)性的非對稱性及動態(tài)變動，本文還采用了Copula相關(guān)系數(shù)和DCC-GARCH動態(tài)相關(guān)系數(shù)來對關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行分析及比較，使研究結(jié)論更具綜合性和全面性;另一方面，本文嘗試?yán)孟到y(tǒng)中心度來對網(wǎng)絡(luò)整體的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性進(jìn)行分析，并嘗試建立其與常見系統(tǒng)性金融風(fēng)險度量指標(biāo)間的聯(lián)系，從而為系統(tǒng)性金融風(fēng)險的識別和分析提供新的思路。

二、文獻(xiàn)綜述

國內(nèi)外學(xué)者的研究均發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性金融風(fēng)險往往可以預(yù)示宏觀經(jīng)濟(jì)的下跌， 如Kambhu等（2007）[4]。劉曉星等（2012）研究發(fā)現(xiàn)，金融壓力沖擊會對未來6個季度的實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響[5];徐國祥等（2017）發(fā)現(xiàn)我國的金融壓力指數(shù)對物價水平、經(jīng)濟(jì)增長以及利率水平具有非線性的動態(tài)傳導(dǎo)效應(yīng)[6]。因此對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行準(zhǔn)確的測度和分析至關(guān)重要。

目前系統(tǒng)性金融風(fēng)險的測度方法，既有著重于重要性個體機(jī)構(gòu)對于整體風(fēng)險貢獻(xiàn)的研究，也有聚焦于系統(tǒng)整體層面風(fēng)險狀況的測度。 如Adrian等（2016）[7]提出的CoVaR指標(biāo)，Acharya等（2017）[8]提出的SES與MES，以及Brownlees等（2017）[9]基于流動性不足理論提出的SRISK指標(biāo)， 均側(cè)重于測量重要性個體機(jī)構(gòu)對于整體風(fēng)險的貢獻(xiàn)。國內(nèi)很多研究也是從這些指標(biāo)入手對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行研究，如梁琪等（2013）[10]、陳國進(jìn)等（2017）[11]、張曉明等（2017）[12]、楊子暉等（2019）[13]。

也有學(xué)者從系統(tǒng)整體層面對金融風(fēng)險進(jìn)行測度，如Allen等（2012）基于截面VaR提出CatFin指標(biāo)以及關(guān)聯(lián)性測度方法等[14]。關(guān)聯(lián)性方法中最常見的是利用多元GARCH模型測算各市場或機(jī)構(gòu)間收益率或波動率的相關(guān)性以對金融系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行衡量[15-16]。但是多元GARCH模型并不能很好地捕捉系統(tǒng)性風(fēng)險的動態(tài)變化特征[17]，Diebold等（2012）[1]提出的信息溢出指數(shù)法，Kritzman等（2011）[2]基于主成分分析法提出的信息吸收比率以及Billio等（2012）[3]利用格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)得到的動態(tài)因果指數(shù)（DCI）可以對系統(tǒng)性風(fēng)險溢出的動態(tài)性進(jìn)行更有效的分析。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)法不僅可以用來對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行判斷，而且由于其聚焦于各機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，因此也經(jīng)常被用來對系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行判斷。 對整體網(wǎng)絡(luò)影響更大的機(jī)構(gòu)，其系統(tǒng)重要性更強(qiáng)，即為系統(tǒng)性重要機(jī)構(gòu)。識別出系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)后，就可以設(shè)計更具針對性的監(jiān)管措施， 以保證這些機(jī)構(gòu)能夠平穩(wěn)健康地運行，從而達(dá)到防范和化解金融風(fēng)險的目的。

圖理論也常被用來對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，其中最常見的模型為最小生成樹，因為它可以用最簡單的方式將多個節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系呈現(xiàn)出來，相對于Diebold信息溢出網(wǎng)絡(luò)及格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)等方法只能通過計算節(jié)點的連接數(shù)來判斷各節(jié)點的重要程度，最小生成樹可以利用如節(jié)點中心度等指標(biāo)對各節(jié)點的重要性進(jìn)行判斷，可以更為準(zhǔn)確地對節(jié)點的重要性進(jìn)行分析，因此能夠?qū)鹑跈C(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要程度進(jìn)行更為有效的評估。很多學(xué)者用最小生成樹模型對金融市場及金融機(jī)構(gòu)的相互關(guān)系進(jìn)行了分析，如Samitas等（2020）[18]利用最小生成樹對多個國家間股票及債券市場的相互關(guān)系進(jìn)行分析，以對金融風(fēng)險進(jìn)行判斷，并借鑒機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建了金融風(fēng)險的早期預(yù)警體系。 國內(nèi)學(xué)者張驥等（2017）[19]通過求解最小生成樹， 從宏微觀層面對2015年股災(zāi)背景下證券市場網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)演化規(guī)律進(jìn)行了研究。謝赤等（2018）采用最小生成樹算法考察了銀行間信用風(fēng)險的傳染機(jī)制[20]。陳夢根等（2019）采用最小生成樹測度和分析了中國銀行業(yè)的跨境聯(lián)系，以及國際銀行業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)特征[21]。王耀東等（2020）采用最小生成樹構(gòu)造了中國保險機(jī)構(gòu)間的尾部風(fēng)險傳染網(wǎng)絡(luò)并分析了其傳染路徑[22]。張金林等（2020）采用最小生成樹法構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖，研究了金融危機(jī)背景下全球股票市場復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣骷翱缡袌鼋鹑陲L(fēng)險的傳染機(jī)制和路徑[23]。

但是目前采用最小生成樹分析金融機(jī)構(gòu)間關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)， 絕大部分是采用Pearson相關(guān)系數(shù)來衡量機(jī)構(gòu)間的相互關(guān)系，且絕大部分研究停留在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動態(tài)比較以及各節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度分析， 本文擬采用包括Copula尾部相關(guān)系數(shù)和DCC-GARCH動態(tài)相關(guān)系數(shù)對節(jié)點的重要性進(jìn)行分析，同時采用系統(tǒng)中心度指標(biāo)對網(wǎng)絡(luò)整體層面的穩(wěn)定性進(jìn)行分析，以部分實現(xiàn)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的反映， 既拓展了最小生成樹理論的應(yīng)用深度，又能為系統(tǒng)性金融風(fēng)險的防范和化解提供經(jīng)驗借鑒。

三、研究設(shè)計

（一）最小生成樹模型

本文采用圖理論中的最小生成樹來進(jìn)行分析。最小生成樹是原連接圖的極小連通子圖，包含原圖中的所有節(jié)點， 并且有保持圖連通的最少的邊，因此可以較好地分析網(wǎng)絡(luò)的緊密程度以及各節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。

首先需要計算變量之間的相關(guān)性，并利用Mantegna（1999）[24]公式將相關(guān)性轉(zhuǎn)換為變量之間的距離，如（1）式所示。

對于N個變量， 可以使用N×N距離矩陣確定最小生成樹（MST）。具體來說，本文利用Kruskal算法構(gòu)建最小生成樹（MST），以檢查變量之間相互依存的程度和變動趨勢[25]。Kruskal算法可以稱為“加邊法”，初始最小生成樹邊數(shù)為0，每迭代一次就選擇一條滿足條件的最小代價邊，加入到最小生成樹的邊集合里，具體步驟包括：第一，將每個變量視為一個節(jié)點，并將變量間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)（用距離來衡量）視為網(wǎng)絡(luò)邊緣。 將每個節(jié)點視為一個孤立的分支，并按其權(quán)重對邊進(jìn)行排序，這些權(quán)重表示變量間關(guān)聯(lián)效應(yīng)的程度。第二，在確保最小生成樹不閉環(huán)的前提下，以最小權(quán)重搜索邊，并將此邊添加到最小生成樹中。否則，繼續(xù)遍歷網(wǎng)絡(luò)以尋找具有最小權(quán)重的下一條邊。第三，遞歸地重復(fù)前面的步驟，直到識別出n-1條邊（如果網(wǎng)絡(luò)具有n個節(jié)點， 則最小生成樹應(yīng)具有n-1條邊， 因為MST中沒有閉環(huán)）。至此，搜索過程終止，最小生成樹完成。

本文利用最小生成樹來衡量我國金融機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，在計算變量間關(guān)聯(lián)效應(yīng)（相關(guān)性），采用了簡單的Pearson相關(guān)系數(shù)、Copula相關(guān)系數(shù)及DCC-GARCH動態(tài)相關(guān)系數(shù)三種來衡量， 其中Copula相關(guān)系數(shù)能更好地擬合變量間非對稱的相關(guān)關(guān)系、DCC相關(guān)系數(shù)則可以對變量間相關(guān)性的動態(tài)變化進(jìn)行更有效地分析。然后，可以通過最小生成樹的節(jié)點中心度來衡量系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)，用系統(tǒng)中心度來衡量網(wǎng)絡(luò)的緊密程度，從而間接對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行衡量。

（二）節(jié)點中心度與系統(tǒng)中心度

節(jié)點中心度有多重衡量方法，本文采用特征向量中心度來進(jìn)行測度。特征向量中心度算法是一個用來度量節(jié)點之間的傳遞影響和連通性的算法，在特征向量中心度算法中，其認(rèn)為與具有高得分的節(jié)點相連接比與具有低得分的節(jié)點相連接所得的貢獻(xiàn)更大。其主要原理是，來自重要節(jié)點的鏈接比不重要節(jié)點的鏈接更有價值。 所有節(jié)點的起點都相等，但是隨著計算的進(jìn)行，邊緣更多的節(jié)點開始變得越來越重要。它們的重要性傳播到它們所連接的節(jié)點。經(jīng)過多次重新計算后，這些值穩(wěn)定下來，從而得出了特征向量中心性的最終值。

具體計算方法為：令？住=（ai，j）為圖的鄰接矩陣，則有：？姿x=xA。因此，中心向量x是與特征值？姿相關(guān)聯(lián)的鄰接矩陣A的左側(cè)特征向量。選擇？姿作為矩陣A的絕對值中最大的特征值，將其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，則可以得到所有節(jié)點的中心度。

系統(tǒng)中心度是根據(jù)節(jié)點中心度來計算網(wǎng)絡(luò)集中程度的指標(biāo)，根據(jù)Wasserman等（1994）[26]的方法，計算公式如（2）式所示。

其中，cv是v節(jié)點的中心度，cw代表所有節(jié)點中心度的最大值。從（2）式可以看到，最小生成樹越集中在某幾個節(jié)點上時，系統(tǒng)中心度越高，如果用樹來代替金融機(jī)構(gòu)間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，則此時系統(tǒng)性金融風(fēng)險往往越高;相反，當(dāng)系統(tǒng)中心度較低時，此時最小生成樹中各節(jié)點的中心度更為平均，沒有大而不能倒的機(jī)構(gòu)，此時往往反映出系統(tǒng)性金融風(fēng)險較低。

（三）相關(guān)系數(shù)

在計算最小生成樹時，需要用相關(guān)系數(shù)估計節(jié)點權(quán)重，本文采用三種相關(guān)系數(shù)，分別是Pearson相關(guān)系數(shù)、Copula下尾相關(guān)系數(shù)以及DCC-GARCH動態(tài)相關(guān)系數(shù)。 其中Pearson相關(guān)系數(shù)描述了收益率在特定時間區(qū)間的相關(guān)性，是最簡單也是最常用的相關(guān)系數(shù);Copula相關(guān)系數(shù)刻畫了變量間的下尾相關(guān)關(guān)系，可以更好地對變量間的非對稱相關(guān)關(guān)系進(jìn)行衡量;DCC相關(guān)系數(shù)則可以更準(zhǔn)確地捕捉變量間相關(guān)性的變動。

1.Copula相關(guān)系數(shù)

Copula函數(shù)將邊緣分布和聯(lián)合分布聯(lián)系在一起， 可以提供無量綱的依賴度統(tǒng)計量。n元的聯(lián)合分布可以分解成n個邊緣分布和一個Copula函數(shù)。

F（x1，x2，…，xn）=C[F1（x1），F(xiàn)2（x2），…，F(xiàn)n（xn）]

（3）

其中，F(xiàn)（x）是普通函數(shù)，C（·）表示Copula函數(shù)。根據(jù)Patton（2012）[27]和王耀東等（2020）[22]的方法，Gumbel Copula函數(shù)能夠更準(zhǔn)確地刻畫出上尾和下尾的特征，因此本文選取Gumbel Copula 函數(shù)來計算尾部相依度，函數(shù)形式如（4）式所示。

C？琢（u，v）=exp{-[（1-ln u）？琢+（1-ln v）1/？琢]} （4）

則上下尾相關(guān)系數(shù)可以表示為（5）式和（6）式。由于本文更關(guān)心下跌風(fēng)險的相互傳導(dǎo)，因此僅采用下尾相關(guān)系數(shù)進(jìn)行下一步分析。

2.DCC相關(guān)系數(shù)

DCC-GARCH模型是對CCC-GARCH模型的常數(shù)相關(guān)假設(shè)進(jìn)行改進(jìn)后，提出的動態(tài)相關(guān)GARCH模型，可以較好地刻畫出金融資產(chǎn)間的波動溢出效應(yīng)及信息傳遞過程，在分析金融市場時間序列間的動態(tài)相關(guān)系數(shù)中得到了極其廣泛的應(yīng)用。DCC-GARCH模型的一般形式可以表示為：

其中，vi是t分布的自由度;ai和bi分別是前一期殘差平方和條件異方差的系數(shù)， 滿足ai，bi>0和ai+bi<1;？琢和？茁是DCC模型的系數(shù)，滿足？琢，？茁>0和？琢+？茁<1;qij，t為標(biāo)準(zhǔn)化殘差ei，t和ej，t的無條件協(xié)方差矩陣，Qt是對稱正定矩陣，Rt即為動態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。

四、實證結(jié)果與分析

（一）相關(guān)系數(shù)描述性分析

按照申萬二級行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，我國金融行業(yè)包括銀行、證券、保險以及多元金融四類，其中多元金融為除銀行、證券和保險外，包括互聯(lián)網(wǎng)金融在內(nèi)的其他金融業(yè)態(tài)?？紤]到多元金融行業(yè)主營業(yè)務(wù)的特殊性，相對于銀行、證券和保險，對整體金融行業(yè)的影響較小， 且目前國家監(jiān)管層面也主要關(guān)注于銀行、證券和保險業(yè)，因此本文所選金融機(jī)構(gòu)為申萬二級行業(yè)指數(shù)中銀行、 證券和保險中的所有機(jī)構(gòu)，共91家。 我國第一家上市銀行是平安銀行，于1991年上市，鑒于2000年底才有19家上市金融機(jī)構(gòu)（包括銀行、證券和保險），包括平安銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、東北證券、國元證券、國海證券、廣發(fā)證券、長江證券等，為了避免樣本量過少，本文選擇2001年1月至2020年9月上市金融機(jī)構(gòu)的所有日度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫。由于計算Pearson和Copula相關(guān)系數(shù)均需用到一段時間的滾動數(shù)據(jù)， 本文設(shè)定滾動時間窗口為250天（1年的交易周期）， 因此最終得到的相關(guān)系數(shù)及最小生成樹數(shù)據(jù)日期是從2002年1月至2020年9月。

表1報告了機(jī)構(gòu)間相關(guān)系數(shù)的描述性統(tǒng)計及相關(guān)性分析結(jié)果。從Panel A可以看到，金融機(jī)構(gòu)間收益率的相關(guān)系數(shù)較高，Pearson、Copula及DCC相關(guān)系數(shù)的均值分別高達(dá)0.481、0.4211和0.4231，說明金融機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)動性較強(qiáng)，也從側(cè)面反映了風(fēng)險容易在金融機(jī)構(gòu)間擴(kuò)散。從Panel B可以看到，三種相關(guān)系數(shù)度量方法間差異并不顯著，Pearson系數(shù)和Copula系數(shù)間的相關(guān)性高達(dá)0.9805， 說明雖然機(jī)構(gòu)間的尾部相關(guān)系數(shù)會比Pearson相關(guān)系數(shù)要低， 但是它們所展示出的結(jié)構(gòu)特征卻很相似，DCC與其他兩種系數(shù)的相關(guān)性略低， 但是也均高于0.74。圖1報告了三種相關(guān)系數(shù)在樣本區(qū)間的走勢，可以看到三者之間走勢基本相似， 均在2005年下半年出現(xiàn)了顯著下滑， 但是從2008年下半年開始迅速上升，并一直維持在較高水平，直到2017年出現(xiàn)了一定下降，2018年下半年又一次開始攀升到較高位置。

（二）最小生成樹分析

本文首先采用靜態(tài)樣本來對系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行評估， 由于2010年前上市金融機(jī)構(gòu)數(shù)量較少， 因此本文選擇2010年后的數(shù)據(jù)構(gòu)造靜態(tài)的最小生成樹。 考慮到2015年股災(zāi)對股市帶來了較大影響，將樣本劃分為2015年股災(zāi)前和2015年股災(zāi)后兩部分， 以考察金融機(jī)構(gòu)重要程度的變化。

1.全樣本分析

圖2報告了整個樣本期間（2010年至2020年9月）基于三種相關(guān)系數(shù)的最小生成樹，圖中的數(shù)字分別代表各金融機(jī)構(gòu)，表2詳細(xì)報告了三種最小生成樹前10大機(jī)構(gòu)的節(jié)點中心度， 并列出了前10大節(jié)點中心度所對應(yīng)的機(jī)構(gòu)序號及名稱。可以看到，Pearson最小生成樹和Copula最小生成樹幾乎一致， 工商銀行（節(jié)點11）和國海證券（節(jié)點17）的節(jié)點中心度最高，其他機(jī)構(gòu)則分別與這兩家機(jī)構(gòu)進(jìn)行連接。 但是DCC最小生成樹與前兩者表現(xiàn)出較大的差異，廣發(fā)證券（節(jié)點18）占據(jù)了絕對核心的地位，長江證券（節(jié)點19）的地位也很重要，有7家機(jī)構(gòu)與其直接相連。 總體來看，可以得到以下兩方面的結(jié)論：第一，銀行和證券在金融市場上占據(jù)了絕對主導(dǎo)地位， 保險行業(yè)的影響力很低，尤其是大中型的證券公司，如廣發(fā)證券、國海證券等，對于金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性有重要作用， 這與周亮等（2019）[28]的研究結(jié)論一致;第二，不同關(guān)聯(lián)效應(yīng)衡量方式（本文用相關(guān)系數(shù)來衡量）帶來的研究結(jié)論存在差異，Pearson系數(shù)和Copula系數(shù)的結(jié)果相似，但是DCC系數(shù)的結(jié)果差異較大。說明DCC模型能夠更好地對機(jī)構(gòu)間的動態(tài)相關(guān)性進(jìn)行反映和擬合，其波動更為劇烈（如圖1所示），所展示出來的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對也更為復(fù)雜。由于很難簡單判斷哪種相關(guān)系數(shù)的度量方式更好，本文將多種結(jié)果進(jìn)行綜合比較觀察，對于評估系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)具有重要意義。

2.股災(zāi)前分析（2010年至2015年6月）

本文以2015年6月股災(zāi)為界， 將樣本劃分為股災(zāi)前和股災(zāi)后兩個部分，并分別分析金融機(jī)構(gòu)間最小生成樹在股災(zāi)前和股災(zāi)后的變化情況。圖3和表3分別報告了股災(zāi)前基于三種相關(guān)系數(shù)計算的最小生成樹， 以及排名前10家機(jī)構(gòu)的節(jié)點中心度數(shù)值。 可以看到，Pearson系數(shù)的最小生成樹和Copula最小生成樹仍然較為相似，但是具體節(jié)點上有差異，Pearson最小生成樹中，排名前2的節(jié)點分別是國海證券（節(jié)點17）和廣發(fā)證券（節(jié)點18）;Copula最小生成樹排名前2的節(jié)點分別是國海證券（節(jié)點17）和工商銀行（節(jié)點11），這兩種最小生成樹中其他節(jié)點的中心度均一致。DCC最小生成樹中，廣發(fā)證券（節(jié)點18）占據(jù)了最核心的地位，除此以外，長江證券（節(jié)點19）的節(jié)點中心度也高達(dá)0.9371，接下來依次是東北證券（節(jié)點15）、光大證券（節(jié)點26）以及海通證券（節(jié)點23）?？傮w來看，在股災(zāi)前，證券行業(yè)在系統(tǒng)中的重要性最高，尤其是廣發(fā)證券和國海證券，銀行體系中最重要的是工商銀行，而保險行業(yè)的重要程度相對較低。

3.股災(zāi)后分析（2015年7月至2020年）

2015年6月， 我國發(fā)生了舉世矚目的股災(zāi)，千股跌停和股市熔斷頻現(xiàn)，之后，決策層收緊了機(jī)構(gòu)和個人杠桿，弱化了金融衍生品，加強(qiáng)了金融監(jiān)管。自此之后，市場風(fēng)格也發(fā)生了轉(zhuǎn)變，大藍(lán)籌逐漸得到了機(jī)構(gòu)和個人投資者的衷愛。 本文利用2015年7月至2020年9月的靜態(tài)數(shù)據(jù)再次估計了三種相關(guān)系數(shù)下的最小生成樹， 結(jié)果如圖4和表4所示。 可以看到，2015年7月后上市的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量比2010年有所增加，從29家增加到了44家，因此最小生成樹的結(jié)構(gòu)也更為復(fù)雜。 從圖4來看，Pearson最小生成樹和Copula最小生成樹仍然較為相似，工商銀行（節(jié)點12）和東方財富（節(jié)點26）的節(jié)點中心度最高，相較于圖3可以發(fā)現(xiàn)，市場結(jié)構(gòu)在股災(zāi)后發(fā)生了變化，銀行以及東方財富這種新型券商的重要性得到了提高。 從DCC最小生成樹來看，廣發(fā)證券（節(jié)點21）和長江證券（節(jié)點22）依然是最重要的兩個節(jié)點，但是工商銀行（節(jié)點12）的節(jié)點中心度已經(jīng)上升到了第4位。總體來看，股災(zāi)后的金融市場結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定變化，最顯著的是銀行業(yè)在金融機(jī)構(gòu)中的重要性得到了進(jìn)一步提升，尤其是工商銀行，在三種最小生成樹中均占據(jù)了重要地位。

（三）系統(tǒng)中心度分析

最小生成樹的系統(tǒng)中心度可以用來衡量網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定程度，當(dāng)系統(tǒng)中心度較高時，說明網(wǎng)絡(luò)被幾個關(guān)鍵節(jié)點所主導(dǎo)， 一旦這幾個節(jié)點出問題，那么很容易導(dǎo)致整個網(wǎng)絡(luò)出問題;反之，如果系統(tǒng)中心度較低，說明節(jié)點間的關(guān)系較為平均，特定節(jié)點的風(fēng)險也不容易擴(kuò)散到其他節(jié)點，此時網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性更強(qiáng)，因此可以利用系統(tǒng)中心度來對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行一定觀察。同樣采用250天的滾動周期計算最小生成樹，并計算樹的系統(tǒng)中心度，圖5報告了三種最小生成樹系統(tǒng)中心度的動態(tài)走勢?？梢钥吹?，Pearson樹和Copula樹的系統(tǒng)中心度走勢相似度高， 而DCC樹的系統(tǒng)中心度基本處于其他兩者之下， 說明用DCC相關(guān)系數(shù)計算出的系統(tǒng)中心度數(shù)值更低。從走勢上看，三者具有一定的相似性，如2007年開始發(fā)端的次貸危機(jī)， 導(dǎo)致三種樹的系統(tǒng)中心度均大幅上升，并一直維持高位，直到2013年歐債危機(jī)開始緩解后才有所降低;2015年下半年受股災(zāi)影響， 三種系統(tǒng)中心度均在2015年底出現(xiàn)了一個峰值，Pearson樹和Copula樹表現(xiàn)得更為突出;2019年下半年開始，三種系統(tǒng)中心度又一次開始上升，尤其是Pearson樹和Copula樹，直到2020年新冠疫情得到初步控制后， 其系統(tǒng)中心度才有了一定的下降。

因此總體來看，最小生成樹的系統(tǒng)中心度能夠?qū)鹑陲L(fēng)險進(jìn)行一定的提示， 但是從圖中可以看到，系統(tǒng)中心度波動較為劇烈，尤其是Pearson樹和Copula樹， 其系統(tǒng)中心度峰值出現(xiàn)的頻率較高。這可能是由于我國上市金融機(jī)構(gòu)數(shù)量仍然較少，而且上市時間較為不一致，導(dǎo)致前期（尤其是2010年前）可以利用的數(shù)據(jù)過少，過少的機(jī)構(gòu)數(shù)量會導(dǎo)致最小生成樹結(jié)構(gòu)變動的不平穩(wěn)程度更高，因此用系統(tǒng)中心度是否可以直接來衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險，還需要進(jìn)行進(jìn)一步探索。此外，DCC樹計算的系統(tǒng)中心度要遠(yuǎn)低于Pearson樹和Copula樹，這由圖3和圖4可以看到，DCC樹的復(fù)雜程度更高，有更多的節(jié)點在系統(tǒng)中起到了重要作用，因此穩(wěn)定性也相應(yīng)會更好一些。 從表5的統(tǒng)計結(jié)果可以看到，DCC樹系統(tǒng)中心度的均值僅為0.336，遠(yuǎn)低于Pearson樹的0.65以及Copula樹的0.59。

表6報告了三種系統(tǒng)性中心度與常見的系統(tǒng)性金融風(fēng)險衡量指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)。選擇了CoVaR、MES和CatFin三種常用來衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險的指標(biāo)，三種指標(biāo)的計算方法詳見歐陽資生等（2020）[29]，滾動時間窗口同樣選擇250天。借鑒Giglio等（2016）[30]的方法，對所有金融機(jī)構(gòu)的CoVaR和MES在橫截面上取均值， 得到系統(tǒng)整體的風(fēng)險度量指標(biāo)CoVaR和MES。 從表6的結(jié)果可以看出，三種系統(tǒng)中心度中，Pearson中心度與Copula中心度間相關(guān)系數(shù)較高，達(dá)到了0.67，而DCC中心度與其他兩者間的相關(guān)系數(shù)分別只有0.29和0.35。 三種系統(tǒng)性風(fēng)險衡量指標(biāo)間，CoVaR和MES間相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.82， 但是CatFin由于衡量方法差異，與CoVaR和MES間相關(guān)系數(shù)均顯著為負(fù)， 說明雖然這幾個指標(biāo)均可以用來度量系統(tǒng)性金融風(fēng)險，但是表達(dá)出的信息有顯著差異， 這主要是因為CatFin采用的是所有金融機(jī)構(gòu)的截面VaR，計算方法與CoVaR和MES存在著一定差異，CatFin對宏觀經(jīng)濟(jì)的預(yù)測能力更強(qiáng)， 而CoVaR和MES對市場風(fēng)險的反映更為及時[31]。 三種系統(tǒng)中心度與CoVaR以及CatFin的相關(guān)性較弱，均低于0.1，但是三者與MES的相關(guān)性較強(qiáng)， 分別達(dá)到0.16、0.29和0.18，說明最小生成樹的系統(tǒng)中心度能夠部分反映出系統(tǒng)性金融風(fēng)險的信息， 且Copula中心度的效果相對更好。但是正如前文所述，如何讓系統(tǒng)中心度指標(biāo)能夠更好地傳遞出系統(tǒng)性金融風(fēng)險的相關(guān)信息，還需要進(jìn)一步深入研究。

五、結(jié)論與討論

本文選擇了我國91家上市銀行、 證券和保險機(jī)構(gòu)2001年1月至2020年9月上市金融機(jī)構(gòu)的所有日度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 利用Pearson相關(guān)系數(shù)、Gumbel Copula下尾相關(guān)系數(shù)以及DCC-GARCH動態(tài)相關(guān)系數(shù)衡量機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)效應(yīng)， 并采用Kruskal算法構(gòu)建最小生成樹， 研究了我國金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性以及整體風(fēng)險狀況。 研究結(jié)果表明：第一，三種相關(guān)系數(shù)計算的最小生成樹傳遞出來的信息具有一定差異，Pearson最小生成樹和Copula最小生成樹間的相似性很強(qiáng)， 而DCC最小生成樹與其他兩者間差異較大;第二，證券和銀行在我國金融系統(tǒng)中的重要性更高， 尤其是工商銀行、廣發(fā)證券和國海證券等，保險行業(yè)的系統(tǒng)重要性相對較弱;第三，以2015年6月為界限將樣本分為股災(zāi)前和股災(zāi)后兩部分，發(fā)現(xiàn)股災(zāi)后金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生了較大變化，銀行尤其是工商銀行的系統(tǒng)重要性相對于股災(zāi)前得到了一定提升，東方財富等新型券商開始起到重要作用;第四，最小生成樹的系統(tǒng)中心度可以部分反映出系統(tǒng)性金融風(fēng)險的特征，與MES均具有顯著正相關(guān)性，但是由于機(jī)構(gòu)數(shù)量差異較大， 不同相關(guān)系數(shù)得到的結(jié)論也相差較大，因此要用系統(tǒng)中心度來衡量系統(tǒng)性金融風(fēng)險，還需對指標(biāo)和樣本進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)。

本文的研究結(jié)論是對金融風(fēng)險管理理論的有力補(bǔ)充，對于系統(tǒng)性金融風(fēng)險防范和化解的金融監(jiān)管實踐也有重要的指導(dǎo)意義：第一，不同的金融機(jī)構(gòu)對于整個金融系統(tǒng)的重要性并不一致，應(yīng)根據(jù)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性采用分層監(jiān)管模式，如對于工商銀行、廣發(fā)證券等系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)，應(yīng)加強(qiáng)監(jiān)管力度，防止其累積風(fēng)險并帶來整個金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定; 對于那些系統(tǒng)重要性相對較弱的機(jī)構(gòu)，則可以適當(dāng)放松監(jiān)管，甚至鼓勵其金融創(chuàng)新，以滿足市場主體越來越豐富及個性化的金融需求。第二，除了識別單個機(jī)構(gòu)的重要性之外，如系統(tǒng)中心度指標(biāo)等還可以用來對整個系統(tǒng)的金融風(fēng)險進(jìn)行識別。但是目前其在應(yīng)用中還存在一定問題，如金融機(jī)構(gòu)的上市時間存在差異，不同時間節(jié)點下的截面數(shù)據(jù)量差異較大， 顯然用10個金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)計算的系統(tǒng)中心度往往會比100個金融機(jī)構(gòu)計算的系統(tǒng)中心度更高， 因此應(yīng)在不同截面挑選相同數(shù)量、同時具有較強(qiáng)代表性的金融機(jī)構(gòu)來計算系統(tǒng)中心，同時對其關(guān)聯(lián)效應(yīng)的識別也應(yīng)采用相同的標(biāo)準(zhǔn)（如都采用DCC相關(guān)系數(shù)），構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一、時序上充分可比較的系統(tǒng)中心度指標(biāo)，從而可以判斷其是否更適合于對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行衡量。 此外，圖理論中其他方法如最大生成樹、平面最大限度濾波圖法等均可以嘗試用來對系統(tǒng)性金融風(fēng)險及系統(tǒng)重要性機(jī)構(gòu)進(jìn)行分析。

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Reassessment of Systemically Important Financial Institutions： Based on the Minimum Spanning Tree Model

ZHOU Liang

（School of Finance， Hunan University of Finance and Economics， Changsha 410205， China）

Abstract： Assessing systemically important financial institutions has important theoretical and practical value for classifying financial supervision and preventing financial risks. Three correlation coefficients including Pearson， Copula， and DCC are used to measure the correlation effect of 91 listed financial institutions in China， and the Kruskal algorithm is used to construct a minimum spanning tree to study the systemic importance and overall risk status of financial institutions in China. The research results show that： Securities and banks have higher importance in Chinas financial system， especially the ICBC， Guangfa Securities and Guohai Securities. The system importance of the insurance industry is relatively weak. After the stock market crash in 2015， the network of financial institutions has undergone major changes. The systemic importance of the banking industry， especially the ICBC， has been improved to a certain extent compared to before the stock market crash. New types of securities firms such as Oriental Fortune have begun to play an important role. The system centrality of the minimum spanning tree can partially reflect the characteristics of systemic financial risk， and has a significant positive correlation with the traditional systemic financial risk measurement indicator MES.

Key words： financial risk; systemic financial risk; systemically important financial institution; minimum spanning tree

（責(zé)任編輯：盧艷茹;校對：李丹）