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    新冠疫情背景下央行貨幣政策與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系研究

    2022-09-28 08:14:04袁金霞
    池州學(xué)院學(xué)報(bào) 2022年4期
    關(guān)鍵詞:系統(tǒng)性銀行業(yè)貨幣政策

    袁金霞

    (池州經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)管委會(huì) 投資促進(jìn)局,安徽 池州 247000)

    1 問(wèn)題的提出

    近年來(lái),新冠疫情導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)的大幅衰退,同時(shí)也導(dǎo)致了金融領(lǐng)域出現(xiàn)諸多的風(fēng)險(xiǎn)事件。面對(duì)疫情后,中國(guó)政府采取果斷的措施遏制了疫情蔓延,即使如此,中國(guó)的經(jīng)濟(jì)也遭受了相當(dāng)大的損失,據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,2020年一季度中國(guó)的GDP同比下降6.8%,面臨的經(jīng)濟(jì)環(huán)境更為復(fù)雜,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各個(gè)方面都受到嚴(yán)重的影響。防范和化解國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的重大風(fēng)險(xiǎn)最主要的一條就是要保證不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    從現(xiàn)有的文獻(xiàn)可以看到[1-7],國(guó)內(nèi)外學(xué)者就貨幣政策對(duì)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響具有較為一致的結(jié)論,即貨幣政策能夠抑制銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在疫情背景下,中國(guó)采取多項(xiàng)貨幣政策和宏觀(guān)審慎政策穩(wěn)定經(jīng)濟(jì),研究貨幣政策對(duì)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,這樣既能保證中國(guó)采取的貨幣政策的有效性,為其他國(guó)家的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇提供借鑒,還能從理論上揭示在重大突發(fā)事件的影響下,貨幣政策對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理。

    2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 ARMA-GARCH

    為了能對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行合理的度量,采用ARMA-GARCH模型對(duì)各家銀行的收益率建模,以此得到較為準(zhǔn)確的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。模型分為兩部分建模,一是對(duì)均值方程進(jìn)行建模,即公式(1),二是對(duì)波動(dòng)率方程進(jìn)行建模,即公式(2),均值方程建模采用ARMA模型,波動(dòng)率方差建模采用GARCH模型。同時(shí)假設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化殘差服從student t分布,由ARMA-GARCH模型對(duì)均值和波動(dòng)率進(jìn)行合理的模型構(gòu)建。

    2.2 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)建模

    在對(duì)收益率進(jìn)行建模之后,利用VaR(在險(xiǎn)價(jià)值)度量每個(gè)銀行自身面臨的風(fēng)險(xiǎn),在VaR的基礎(chǔ)上利用CoVaR(條件在險(xiǎn)價(jià)值)來(lái)度量在單個(gè)銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的變化。利用下面的公式(4)和(5)對(duì)單個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。

    2.3 回歸模型

    為了考察貨幣政策與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,選取一定的指標(biāo)作為貨幣政策的替代變量與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)建立回歸模型,考察貨幣政策對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。

    2.3.1 被解釋變量 被解釋變量為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);各個(gè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)由前述模型可以計(jì)算得到,將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)作為被解釋變量,考察貨幣政策對(duì)其產(chǎn)生的影響。

    2.3.2 核心變量 核心變量的選擇主要用來(lái)對(duì)貨幣政策進(jìn)行量化,參考王妍等(2019)和陳國(guó)進(jìn)等(2020)的研究[8-9],央行采取的貨幣政策大致分為以下幾類(lèi):一是通過(guò)釋放貨幣,直接通過(guò)向市場(chǎng)投入更多的貨幣以提高貨幣的流動(dòng)性來(lái)對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行調(diào)節(jié);二是對(duì)準(zhǔn)備金的調(diào)節(jié),央行通過(guò)對(duì)各個(gè)銀行的準(zhǔn)備金進(jìn)行調(diào)節(jié),以對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行控制;三是對(duì)基準(zhǔn)利率進(jìn)行調(diào)節(jié),通過(guò)對(duì)基準(zhǔn)利率對(duì)市場(chǎng)利率進(jìn)行調(diào)節(jié);四是公開(kāi)市場(chǎng)操作,包括正回購(gòu)和逆回購(gòu)。因此在選擇核心變量來(lái)代替貨幣政策時(shí),通過(guò)M2、金融機(jī)構(gòu)存款準(zhǔn)備金率,一年期存款基準(zhǔn)利率、正回購(gòu)和逆回購(gòu)量等方面的指標(biāo)來(lái)對(duì)篩選變量。

    在核心變量的設(shè)置中,為了突顯新冠疫情的背景,采用虛擬變量(Variable)區(qū)分新冠疫情發(fā)生前后,即新冠疫情發(fā)生前記為0,新冠疫情發(fā)生后記為1,以2020年1月作為新冠疫情發(fā)生的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

    2.3.3 控制變量 方意等人(2012)的研究認(rèn)為宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素在銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中起到較為重要的作用,參考他們的研究,在模型中為了考慮宏觀(guān)因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,將消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)(CPI)加入到模型中;消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)反映的是宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)中的通貨膨脹水平,能夠反映經(jīng)濟(jì)的整體狀況[10]。

    同時(shí)加入宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(Index),以考慮宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的狀況對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。此外,為了反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中的就業(yè)水平,采用中國(guó)制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理指數(shù)中的從業(yè)人員指數(shù)(Employ)來(lái)反映就業(yè)狀況。

    2.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

    研究選取2015年1月到2020年5月的數(shù)據(jù),選取16家上市銀行的股票收盤(pán)價(jià)格,對(duì)股票價(jià)格的收益率進(jìn)行對(duì)數(shù)化,選取滬深300的銀行業(yè)指數(shù)作為銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的替代變量,也進(jìn)行對(duì)數(shù)收益化的處理。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安和wind數(shù)據(jù)庫(kù)。在分析的過(guò)程中,將2015年1月到2019年12月的數(shù)據(jù)定義為疫情發(fā)生前,將2020年1月到2020年5月的數(shù)據(jù)定義為疫情發(fā)生后的數(shù)據(jù),以此分別考察疫情發(fā)生前后的貨幣政策與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)表1。

    表1 描述性統(tǒng)計(jì)

    3 實(shí)證分析

    3.1 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果

    利用ARMA-GARCH模型對(duì)股票收益率進(jìn)行建模,并根據(jù)建模結(jié)果得到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小,為了討論的便利,將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)設(shè)為正值,即數(shù)值越大則表示系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大。圖1給出了八家銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隨時(shí)間變化的曲線(xiàn)圖,從圖中可以看到,2015年之后到疫情發(fā)生前,大部分單個(gè)銀行對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)呈現(xiàn)平穩(wěn)波動(dòng)的趨勢(shì),但是自疫情發(fā)生后,大部分銀行對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)出現(xiàn)上升的趨勢(shì),說(shuō)明疫情發(fā)生后,銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在不斷的增加,各個(gè)銀行自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)加劇了整個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),在此背景下需要運(yùn)用貨幣政策來(lái)化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    表2 新冠疫情發(fā)生前后系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比

    3.2 新冠疫情背景下的貨幣政策對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

    在疫情發(fā)生前,為了適應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,央行也不斷對(duì)貨幣政策進(jìn)行調(diào)整,在這一時(shí)期央行實(shí)行的是穩(wěn)健的貨幣政策。疫情發(fā)生滯后,中央銀行根據(jù)疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊,不斷調(diào)整貨幣政策,如2020年5月中央銀行發(fā)布了第一季度貨幣政策執(zhí)行的報(bào)告,報(bào)告透露新冠疫情發(fā)生以來(lái)央行采取了降低基準(zhǔn)利率,擴(kuò)大再貼現(xiàn)規(guī)模等貨幣政策手段。為了考察新冠疫情背景下的貨幣政策與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,具體的模型形式如下:

    由于M2的數(shù)值較大,對(duì)其取對(duì)數(shù)化處理,最終得到的結(jié)果,如表3所示。為了對(duì)比新冠疫情發(fā)生前后的不同,先去除虛擬變量進(jìn)行回歸,回歸模型為模型1,加入虛擬變量的回歸模型為模型2。

    表3 模型回歸結(jié)果

    為了對(duì)模型1和模型2的面板回歸模型進(jìn)行選擇,采用Hausman檢驗(yàn)對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn),從檢驗(yàn)結(jié)果中可以看到,兩個(gè)模型都應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型。

    從表3的回歸結(jié)果中可以看到,在模型1中,在10%的顯著性水平下,除了流動(dòng)性指標(biāo)M2對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著之外,其他的涉及到貨幣政策的變量都能對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著顯著的影響。在回歸結(jié)果中可以看到,金融機(jī)構(gòu)的存款準(zhǔn)備金和基準(zhǔn)利率對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是正向的影響,說(shuō)明降低存款準(zhǔn)備金和基準(zhǔn)利率將會(huì)使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)降低,央行回購(gòu)行為的原理是一致的,降低存款準(zhǔn)備金也會(huì)釋放一部分流動(dòng)性,從而降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),而降低基準(zhǔn)利率,將減少銀行的成本,從而改善銀行的經(jīng)營(yíng)條件,降低風(fēng)險(xiǎn)。

    在模型2中,當(dāng)加入虛擬變量時(shí),可以看到,在貨幣政策中的流動(dòng)性指標(biāo)M2在5%的顯著性水平下對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著顯著的負(fù)向的影響,這相對(duì)于模型1的不顯著來(lái)說(shuō),加入虛擬變量,提高了變量的解釋能力。在兩個(gè)模型的控制變量中除了就業(yè)人數(shù)變量不顯著,其他變量均顯著,說(shuō)明了宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量也會(huì)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響,CPI和宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)都對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)向的影響,說(shuō)明了宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)狀況越好,越能降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)從模型的整體效果中也可以看到,模型2的R2相較于模型1的R2有所提高,說(shuō)明模型的解釋能力有所增強(qiáng),加入虛擬變量后模型的估計(jì)效果更好。

    3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    從表4的結(jié)果中可以看到,剔除國(guó)有四大行后整體模型并沒(méi)有發(fā)生顯著的變化,模型中各個(gè)變量在10%的顯著性水平下依然顯著,同時(shí)整個(gè)模型的解釋力也沒(méi)有下降,反而在一定程度上模型的解釋力有所上升,因此可以說(shuō)明模型整體上是穩(wěn)健的,并不受銀行類(lèi)型不同的影響。穩(wěn)健性結(jié)果與模型2的結(jié)果基本一致,但在具體的變量系數(shù)上可以看到,核心變量中的流動(dòng)性指標(biāo)M2,存款準(zhǔn)備金和基準(zhǔn)利率對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響有所加強(qiáng),說(shuō)明這些指標(biāo)對(duì)于其他銀行的影響更大,更應(yīng)值得關(guān)注。

    4 結(jié)論及政策建議

    基于新冠疫情發(fā)生前后的相關(guān)數(shù)據(jù)分析,得出以下結(jié)論:(1)疫情的發(fā)生增大了銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);(2)貨幣政策對(duì)減低銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著較為顯著的作用。應(yīng)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還可以從下幾個(gè)方面入手:一是繼續(xù)加強(qiáng)市場(chǎng)的流動(dòng)性,貨幣政策的最主要的作用就是釋放市場(chǎng)的流動(dòng)性,保障銀行在應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)沖擊時(shí)有足夠的流動(dòng)性;二是要發(fā)揮各種貨幣政策的作用,運(yùn)用多種手段應(yīng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);三是保障宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行。

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