關于商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險測度研究的文獻綜述

常瓅元+趙叢澤

【摘要】本文主要從金融市場的系統(tǒng)性風險入手，在查閱大量文獻后發(fā)現(xiàn)我國金融市場監(jiān)管者在金融危機爆發(fā)后將監(jiān)管重心由微觀審慎監(jiān)管轉向以系統(tǒng)性金融風險為主的宏觀審慎監(jiān)管。文章的主要思路為：在參閱大量系統(tǒng)性風險的基礎上，主要研究銀行業(yè)的系統(tǒng)性風險測度和影響因素。研究發(fā)現(xiàn)：從橫向來看，股份制商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險最高，大型商業(yè)銀行其次，城市商業(yè)銀行最低；從縱向來看，資產(chǎn)規(guī)模越大的商業(yè)銀行經(jīng)營情況越穩(wěn)定，經(jīng)營業(yè)務的復雜程度越高，其風險越難控制。

【關鍵詞】系統(tǒng)性風險 商業(yè)銀行 LRMES CoVaR

一、系統(tǒng)性風險測度文獻綜述

2008年次貸危機的出現(xiàn)及2010年歐債危機的發(fā)生，促使各個國家的金融監(jiān)管機構開始將監(jiān)管重心由微觀審慎監(jiān)管原則轉向以系統(tǒng)性金融風險為主的宏觀審慎監(jiān)管方式。在此現(xiàn)實基礎上，學術界也越來越關注金融機構系統(tǒng)性風險，對金融機構系統(tǒng)性風險測度及影響因素的研究也逐漸增多。

系統(tǒng)性風險是指金融體系部分或全部受到損害導致大范圍金融服務中斷并給實體經(jīng)濟造成嚴重影響的風險i。學術界對系統(tǒng)性風險測度研究的方法主要有壓力測試法、網(wǎng)絡模型法、條件在險價值法（CoVaR）、邊際期望損失法（MES）、矩陣法等。許滌龍，陳雙蓮（2015）通過構建金融壓力指數(shù)體系對系統(tǒng)性金融風險進行研究，研究結果表明2008年、2012年我國面臨的系統(tǒng)性金融風險較為嚴重，整體來看系統(tǒng)性金融風險的變化與市場環(huán)境的變化相吻合；賴娟，呂江林（2010）也通過金融壓力測試，發(fā)現(xiàn)金融系統(tǒng)風險狀態(tài)與中國金融現(xiàn)實情況擬合，即金融壓力指數(shù)可以為我國金融系統(tǒng)性風險監(jiān)測提供一種有效地方法；曹植（2015）同樣運用CoVaR模型，根據(jù)2012年～2014年我國內地上市保險公司的相關數(shù)據(jù)，從保險業(yè)與銀行業(yè)、保險業(yè)與證券業(yè)、保險業(yè)與金融體系三個角度對我國保險業(yè)系統(tǒng)性金融風險進行測度研究，實證結果為：金融混業(yè)經(jīng)營的大環(huán)境下，保險業(yè)的系統(tǒng)性風險會導致整個金融體系的風險上升，即使是風險控制能力較好的大型企業(yè)也不能做到毫發(fā)無損。

二、銀行業(yè)系統(tǒng)風險測度文獻綜述

銀行作為各個國家金融機構的重要組成部分，其系統(tǒng)性風險一直以來是金融機構監(jiān)管者和學術界關注的對象。王擎，白雪，牛鋒（2016）通過對條件在險價值法（CoVaR）的改良，運用CCA和POT-Copula方法對我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險貢獻度及其影響因素進行分析，分析結果表明商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模與系統(tǒng)性風險貢獻度負相關；杠桿率和盈利能力指標與銀行系統(tǒng)性風險貢獻度正相關；銀行經(jīng)營業(yè)務的復雜程度與其系統(tǒng)性風險貢獻度正相關；張曉枚，毛亞琪（2014）運用LRMES方法對我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險與非利息收入之間的關系進行了研究；趙進文，韋文彬（2012）運用MES方法對我國銀行業(yè)的系統(tǒng)性風險貢獻度進行測量，但由于文章選取的樣本為14家上市商業(yè)銀行，所以所得結論具有一定范圍的限制性；杜勇強（2014）認為銀行業(yè)的穩(wěn)定運轉，對經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展具有較強的影響。文章以14家上市銀行的股票價格為主要觀察對象，結論為：大型商業(yè)銀行為系統(tǒng)重要性銀行，股份制商業(yè)銀行為第二類系統(tǒng)重要性銀行。

三、銀行的系統(tǒng)性風險測度及影響因素研究

（一）我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險測度既影響因素研究

王擎（2016）等利用CCA和POT-Copula方法對我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險貢獻度及其影響因素進行分析。作者認為邊際期望損失法（MES）由于我國股票市場的有效性不足降低了此類方法的可信度。所以作者首先采用CCA對不同商業(yè)銀行的風險進行量化，再運用EVT和Copula函數(shù)，最后采用滾動固定窗口的方法度量商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險貢獻值及其變化趨勢。

通過對商業(yè)銀行潛在損失趨勢的分析、測算系統(tǒng)性風險溢出貢獻度、銀行系統(tǒng)性風險貢獻度影響因素的實證檢驗，得出以下結論：

一是大型商業(yè)銀行潛在損失最高，其次為股份制商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行的潛在損失最小。

二是在我國金融深化改革時期，股份制商業(yè)銀行和大型商業(yè)銀行首先作出反應，而城市商業(yè)銀行由于其業(yè)務范圍的局限性，對市場改革的反應相對滯后。

三是商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模與系統(tǒng)性風險貢獻度呈負相關關系，銀行資產(chǎn)規(guī)模越大，商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險發(fā)生的貢獻越小，經(jīng)營情況越穩(wěn)定；杠桿率和盈利能力指標與銀行系統(tǒng)性風險貢獻度呈正相關關系，杠桿率越高、盈利能力越強，系統(tǒng)風險也就越大；銀行經(jīng)營業(yè)務的復雜程度與其系統(tǒng)性風險貢獻度也呈正關關系，即商業(yè)銀行經(jīng)營業(yè)務的種類越多，對風險的控制能力越弱。

（二）我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險與非利息收入研究

張曉枚，毛亞琪（2014）運用LRMES方法對我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險與非利息收入之間的關系進行了研究。作者首先計算出銀行各個季度的系統(tǒng)風險測度，即LRMES，再將LRMES（長期邊際期望損失）作為解釋變量來度量體統(tǒng)性風險，以非利息收入占比為解釋變量；以GDP增長率為控制變量，在銀行層面，以銀行規(guī)模、股權市帳比、杠桿率、不良貸款率、貸款與總資產(chǎn)之比、資產(chǎn)凈利率、系統(tǒng)性重要銀行啞變量為控制變量?；趯?6家上市商業(yè)銀行收益率數(shù)據(jù)的分析，以16家上市商業(yè)銀行從2008年3月31日到2013年12月31日的季度LRMES與非利息收入等變量為指標建立面板數(shù)據(jù)模型。

具體來說，我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險與非利息收入中的手續(xù)費及傭金收入呈顯著負相關關系，其他非利息收入與系統(tǒng)性風險呈正相關關系，即提升手續(xù)費及傭金收入的占比能起到分散系統(tǒng)性風險的作用，而其他非利息收入的提高則會使銀行面臨更大的系統(tǒng)性風險。故而，商業(yè)銀行的監(jiān)管者應該注意對其他非利息收入加強系統(tǒng)性風險方面的監(jiān)管。

四、綜述小結

通過對大量文獻和數(shù)據(jù)的研究，發(fā)現(xiàn)我國金融機構系統(tǒng)性風險發(fā)生的時段與國際、國內金融形勢具有高度的擬合關系。

本文在對王擎、張曉枚的文章基礎上，對商業(yè)銀行系統(tǒng)風險在橫向和縱向進行全面分析。王擎等發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模、非利息收入、杠桿率等指標對系統(tǒng)性風險的不同影響程度，對商業(yè)銀行在宏觀指標管理方面提出了建議。張曉枚研究發(fā)現(xiàn)提升手續(xù)費及傭金收入的占比能起到分散系統(tǒng)性風險的作用，而其他非利息收入的提高則會使銀行面臨更大的系統(tǒng)性風險，并提出商業(yè)銀行的監(jiān)管者應該注意對其他非利息收入加強系統(tǒng)性風險方面的監(jiān)管。這一觀點也與王擎所得出的結論相符，銀行經(jīng)營業(yè)務的復雜性與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險呈負相關關系，即經(jīng)營的業(yè)務種類越多，業(yè)務間的交叉性越強，銀行的風控能力越弱。

參考文獻

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作者簡介：常瓅元（1993-），女，漢族，河北邢臺人，就讀于貴州財經(jīng)大學，研究方向：區(qū)域金融；趙叢澤（1993-），女，漢族，河北辛集人，就讀于貴州財經(jīng)大學，研究方向：產(chǎn)業(yè)金融。endprint