金融机构的系统重要性评估基于成分期望损失方法-黄莹莹.pdf

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1、分类号学校代码密级学号 201 4201 00822金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法A Component Expected Shortfall Approach toSyste m ica l ly I m po rta nt Fi n a ncia l I nstitutio ns研究生姓名导师姓名、职称学 科 专 业研 究 方 向黄莹莹李红权教授统计学金融统计湖南师范大学学位评定委员会办公室二。一七年五月万方数据摘 要IUlHI III IlUl IIIII LlU IIIY320251 3席卷全球的金融危机之后，我国监管部门对金融机构的管理措施逐渐显现出各种弊端。随着金融

2、机构间混业经营模式的深入，业务往来也越来越复杂，各个金融机构之间的关联性也就越复杂，因此，发生危机时，金融危机的溢出效应也随之增强。金融机构的危机同时还会引发广泛的社会问题，因此，为了从根源上杜绝这些问题，维护社会稳定，我国必须采用正确的措施对这些金融机构进行评估、识别和监管。本文将讨论系统性风险和系统重要性金融机构的相关理论，此外，本文还具体分析了国内外学者识别系统重要性金融机构的具体方法。在实证部分，本文采用CES模型量化了中国2009年以前上市的16家银行的风险贡献，从历史数据估计，蒙特卡洛模拟预测这两个角度，对它们进行了排名和对比分析，得出以下结论：1)相对于VaR和MES方法，CES

3、方法是一个更全面的风险衡量方法，满足了可加性的特点，同时将规模因素考虑进去；2)工行、建行、农行、中行得到的CES值分别位列前四，且它们的总和大于50，是毫无争议的系统重要性金融机构；3)对于我国的金融机构，影响其系统重要性的一个关键因素是规模，但是实证结果显示规模以外的其他因素也不能被忽视；4)蒙特卡洛模拟方法能够较为有效地预测未来一年的系统重要性金融机构，但其方法依赖历史数据，存在着一定的缺陷，并不能准确预知未来发生的极端情况。关键词：系统重要性金融机构：CES；GARCH；DCC；蒙特卡洛万方数据II万方数据ABSTRACTAfter the global financial crisi

4、s，the management of the fmancialinstitutions gradually appeared a variety of disadvantagesBecause themixed management model is becoming more and more thorough，andthere are complex business transactions in the financial industry,thespillover effects will be stronger after the financial crisisAt the s

5、ametime，the crisis of financial institutions Can also cause a wide range ofsocial problemsTherefore，in order to put an end to these problems fromthe source and maintain financial stability,our country must deal withidentification，assessment and supervision of these fmancial institutionsThe definitio

6、n of systemic risk，identification method ofsystemically important fmancial institutions will be discussed in thisarticleIn addition，this article w ill also deeply analyze the methods ofrecognition system ically important financial institutionsIn the empiricalpart,we adopt the CES model to quantify t

7、he risk contribution of 1 6listed Banks in our country by estimating the historical data andpredicting the future risk which based on the monte carlo methodWe Canget the following conclusions：1)CES method is a more comprehensivemeasure risk method relative to the VaR and MES methodIt satisfies thepr

8、operty of additivityAt the same time，it takes into account the scalefactort2)ICBC，BOC，CCB and ABC are the top four system icallyimportant financial institutions respectivelyThey are the big fourstateowned Banks，and their systematic risk contribution is more than50We Can regard as the systemically im

9、portant financial institutions3)Scale is an key factor to affect the systematic risk contribution in ourcountry,but the results show that the other factors also cannot ignore4)The monte carlo simulation method can predict the future systematic risk万方数据contribution effectively,but the method relies o

10、n the historical data，SOthere are some weaknesses，and the extreme cases cannot be accuratelypredictedKey Wo rds：Systemically important fmancial institutions；CES；GARCH；DCC；pareto万方数据目 录摘 要IABSTRACT31绪论111研究背景与研究意义112国内外研究现状3121系统性风险的概念3122系统重要性金融机构的概念4123测度方法概述513研究内容和创新8131研究内容8132研究创新点82系统重要性金融机构的相

11、关理论分析1121系统重要性金融机构面临的风险11211信用风险11212流动性风险11213市场风险12214操作风险1222系统重要性金融机构的测度方法12221指标法13222模型法1523系统重要性金融机构的金融监管17231监管概况18232我国金融监管现状及问题18万方数据233金融监管的必要性193测度系统重要性金融机构的CES模型。2 131模型构建2132成分期望损失计算方法22321 GJR-GARCH模型23322 DCC动态相关模型2332蒙特卡洛预测264我国系统重要性金融机构的实证分析。2941数据样本2942样本的基本统计量分析30421描述性统计量30422序列

12、平稳性和正态性检验30423 ARCH效应检验3243基于样本内的实证分析32431阈值选取和函数分段32432图形拟合效果34433 CES计算结果3444样本外蒙特卡洛预测分析355结论及建议3751本文实证结论3752政策建议38参考文献39附 录。43致 谢。45万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法11研究背景与研究意义1绪论巴林银行有着200多年的经营历史，但是因为理森在未经授权下的失误投资，最终导致其倒闭。巴林银行的倒闭给人们敲响了警钟，引发了如何加强金融机构的风险管理，如何保证金融市场的相对稳定性的思考。从那时起，国际监管组织就高度重视国际性金融机构潜藏的风险。

13、现如今，从整个金融体系来看，其是一个拥有高杠杆率的公共性行业，金融机构在不断壮大自身规模，提升业绩的同时，也不断加强着机构之间的业务往来，因此金融机构之间的联动性、传染性和负外部性也随之增强。如果一旦某个“太大而不能倒”(Too Big to Fail，TBTF)、“太关联而不能倒”(Too Interconnected toFail，TITF)的金融机构出现问题，那么机构之间的联动性就会凸显出来，全球金融体系的系统性风险(Systemic Risk)概率也会相应骤增，直至爆发全球性的金融危机。例如，美国第四大投资银行雷曼兄弟在2008年破产从而引发了金融海啸，充分验证了单个金融机构的风险在正

14、常时期具有隐蔽性，然而系统性风险还是不断积累，甚至在一些极端情况下会冲击整个实体经济。此次危机破坏力极大，波及面极广，引发了对系统性风险的思考。金融机构存在着利益目标最大化的一致性和资产负债表的业务相关性，风险会在金融机构之间相互传染，且在传染过程中会暴露出极大的相似性。那么当危机刚爆发时，可能只有一个机构或一些机构在危机中出现坏账时，会显现出负外部性，即对它们有关联的机构产生负面的影响，那么通过一传十，十传百的影响下，危机迅速蔓延，直至恶化整个金融市场。2008年金融危机后，国际监管机构开始密切关注这些国际性金融机构，国际货币基金组织(International Monetary Fund，

15、IMF)、金融稳定理事会(FinancialStability Board，FSB)和巴塞尔委员会(Basel Committee on Fund，BISBasel)等国际金融监管机构积极审慎监管这些金融机构的负外部性和道德风险等。2011年在法国举行了二十国集团(G20)戛纳峰会，其协议声明一旦被定义为系统重要性金融机构，那么其将被要求增加额外的资本金(李明，2011)【1】。因为每个国家和地区的发展状况、经济条件、历史、文化、民族偏好等国情有所差异，所1万方数据硕士学位论文以每个国家和地区应该使用因地制宜的方式来测度系统重要性金融机构。欧盟、美国、英国、中国等国家和地区也在积极制定和完善各

16、自相关法律法规，试图衡量金融机构对系统性风险的贡献，从而能更好的规范制度。我国自2010年加入世界贸易组织(WTO)，国内和国际之间的金融交易往来越发密切，而随着2016年的到来，WTO承诺对我国金融业的5年保护期结束，我国金融业面临的机遇和风险成倍增加。当前，随着2015年各大上市银行相继披露年报，通过年报发现，大多银行净利润增速都在下降，并且出现了净利润增速都接近个位数的情况，传统五大银行的增速甚至出现了零增长的情况，由此表现出我国经济已经开始出现了增速放缓的情况。在这种情况下，上市银行的不良贷款率不减反增，是一个值得引起监管部门注意的信号。央行副行长张涛曾经说过，维持稳定的金融秩序并不是

17、保护金融行业中每一个机构都不失败，也不是不出现任何风险，相反，对于那些经常出现经营风险、或者是频频出现经营失败的金融机构，要允许它们破产，遵循市场的优胜劣汰规则【2】。那么这就表示政府为所有银行提供隐形担保的时代将一去不复返，银行也会存在忧患意识，形成一个良好的竞争环境。银行可以破产，可以解释为：(1)中国允许银行破产。在此之前，只要是中国境内的银行，国家会为其存款做隐形担保，而现在没有了政府的保护伞，银行业务是好是坏，风险大小，由市场决定，且在遭受到风险时，也可能会破产倒闭；(2)有利于金融市场的稳定发展。银行业同企业一样，是以赚钱为经营目的，那么也要承担相应的风险。当经营不善时，国家来提供

18、求助，那么每个银行都会比较激进，会累加系统性风险，造成金融市场的扭曲发展；(3)让银行也存在危机意识，良性竞争。中华人民共和国成立以来第一家由于经营不善而倒闭的银行是海南发展银行。受到1997年亚洲金融危机的影响，海南发展银行在资本金不足的情况下，不良资产比例不断扩大，发生了挤兑情况，在对其进行了34亿元救助无果的情况下，与1998年6月21日被中国人民银行宣布关闭。近几年，中国的银行利用利率之差，躺着赚钱，如果不经历银行破产，使银行存在危机感，那么银行也就不会过度考虑为银行的存款负责，它们也会选择高风险、高回报的业务，这样会增加银行的风险，形成恶性竞争，恶性循环；(4)加强社会融资渠道的有效

19、性，提高储户收益。近几年，民营老板贷款难，银行由政府担保有恃无恐，把钱注入到产能过剩的国企央企，给银行带来危2万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法机，银行允许破产之后，它们会为了利益而考虑最有回报率的企业，也会为了吸引储户而提高利率。政府允许银行破产，那么更要加强对金融机构的监管。监管不能单单是发生危机时的补救措施，而是应该分不同措施制定不同的监管方案，在没有发生危机的正常时期，监管措施主要是以提前发现和防范为主，例如加强金融行业自律，提高金融机构资本充足率等，目的是提高金融机构自身的风险防范能力以及应对外部风险的抵御能力。若是金融危机已经发生，此时的监管措施就应该以补救为主

20、，在危机时刻，应该准确预计可能带来的损失，及早准备好救助计划，将损失控制并降低到最小。本文旨在探究系统重要性金融机构对整个金融体系的相对贡献程度，以及其发生危机时带来的破坏性，从而避免对金融机构识别不足或识别过度的问题，最后通过模拟来实现对未来的预测，对金融监管提供有效指引。事实上，是通过识别和预测系统重要性金融机构来降低其道德风险，鼓励金融创新，以实现对其日常的严格监管而不是每一次事后救助，从而鼓励其尽可能减少其自身的脆弱性，减少纳税人对其救助的成本，使其最终退出系统重要性金融机构的行列。12国内外研究现状121系统性风险的概念在提出系统重要性金融机构这个术语之前，我们已经对系统风险有了一定

21、的了解。我们对教课书中的系统风险(systematic risk)概念有所了解，但是它和本文提到的系统性风险有着很大的差别，前者强调风险的整体特征，train宏观经济风险、购买力风险、利率风险等因素都会对整个金融市场或实体经济产生影响，且它不会通过分散投资而减小，我们可以将它称为不可分散风险(undiversifiablerisk)。然而，本文研究的系统性风险(systemic risk)着重强调金融风险的“传染”(contagion)效应以及风险来源的非总体性，和系统风险不同的是，这种风险能够通过一定的方法加以约束，但是学术界和金融监管机构还没有对这种系统性风险给出一个合适的统一定义。Kau

22、frmnt31(1996)、Kaufman和Scott41(2003)认为，系统性风险是指金融系统中的一个事件或系统的组成部分的异常状态引起连锁反应，最终造成金融体系的崩溃从而带来巨大损失的风险概率；De Bandt和Hartmann【5】(2000)将3万方数据硕士学位论文系统性风险定义为当系统性事件发生时面临的风险，则其可以分为狭义和广义。Schwarczt6】(2008)把系统性风险的定义表述为整个金融行业都会出现的严重的支付困难；Hart和Zingalest7】(2009)把金融体系中一家机构的危机引发其他金融机构的危机，并对其产生影响的程度定义为系统性风险；IMF，FSB和BIS【8

23、】(2011)把金融体系的部分或全部受到损害进而导致的大范围金融服务中断，并给实体经济造成严重影响的风险定义为系统性风险。包全永【9】(2005)认为银行系统性风险的主要问题可以归因于发生危机时的传染效应。白雪梅、石大龙【10】(2014)认为不同的定义有以下3个共同点：系统性风险考虑的是整个金融体系或者是组成部分的风险，而不是一个机构的风险；系统性风险具有负外部性，并且会导致其所在金融系统中的其他金融机构发生连锁反应，且风险由金融体系中的所有机构一同承担；系统性风险还具有溢出效应和传染效应，风险不单单会在金融机构间传染还会影响到实体经济，对金融体系和实体经济都造成巨大冲击。通过对上述系统性风

24、险的定义，我们可以总结出其特征：系统性风险发生时，将有一个系统性事件或者是冲击，或随机，或特定，可能是内部机制造成的，也可能是外部冲击引发的；这种系统性风险不是单个机构层面上的风险，其具有传染性，风险传播的途径各种各样，包括资产负债、信息渠道、业务等等；如果不能较好地控制这种风险，一旦发生危机会影响到部分地区或是全球金融体系，最终影响到所到地区或全球的实体经济。122系统重要性金融机构的概念在金融危机爆发后，各个监管部f-Jj0H强了对金融机构的监管，并且制定相关的法律法规和规章制度都以判定一家金融机构是否属于系统重要性金融机构为前提。然而，学术界对于系统重要性金融机构的概念还没有达成一致，但

25、是对于其特征有了共同的认识。自2008年金融危机以来，国际金融监管组织才给出了系统重要性金融机构的相关概念，但是没有给出明确、统一的定义，说明这是一个复杂的问题，也反映了监管部门和学术界对其的研究还不充分。2011年6月，金融稳定理事会(FSB)制定了判断G-SIFIs的标准和规则，并在2011年11月首次公布了全球29家G-SIFIs，其中欧美国家的金融机构有25家，日本3家，中国1家。此后每3年金融稳定局都将会根据G-SIFIs的标准进行重新审视和调4万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法整，并于每年的11月重新计算评分。系统重要性金融机构(Systemically imp

26、ortant financial institutions，SIFIs)一般而言是指拥有“系统重要性”的金融机构，如果此类机构经营不善而发生危机，那么会对整体经济的发展带来意外的溢出效应(Spillover Effect)，由此对整个金融体系产生重大冲击，甚至诱发系统性风险。虽然对系统重要性金融机构的定义没有达成一致，但是本文认为还是有必要对其进行深入了解。本文将从不同的角度入手，分析系统重要性金融机构的共同特点：(1)具有区域性。某个金融机构在A国或者A地区可能是极其重要，但是在其他国家或者地区影响很小甚至微乎其微。因此某个金融机构的系统重要性是针对某一特定地域范围而言的；(2)具有时间性。

27、不同的时间范围内，金融机构所处的经济环境不同，其运营理念和模式也会随时间发生变化。因此，在未来一年中，金融机构的系统重要性可能会发生改变；(3)指标选取要因地制宜。在选取识别系统重要性金融机构的指标时，因考虑共同影响因素和特质性影响因素；(4)具有负外部性。金融机构之间的密切关系，很容易引起连锁反应，尤其是金融风险，金融机构的这种负面效应极易溢出，并且会影响到其他金融实体，进而引发整个金融体系乃至实体经济的崩溃；(5)具有竞争不公平性。相比于中小型金融机构，具有系统重要性的金融机构一般规模较大，地位较特殊，它们在经营时拥有很大的竞争优势，在某些程度上破坏了金融市场的公平竞争规则。123测度方法

28、概述结合国际金融监管组织和学者的研究，了解到识别系统重要性金融机构的方法有很多种，且主要分为指标法和模型法，具体如下：(1)指标法。它由国际监管机构BISBasel提出，选取了5个一级指标：1)规模。金融机构的规模是一个重要特征，“太大而不能倒”表达的就是金融机构的规模太大而不能倒，它破产时规模越大引发的危机就越大，产生的负外部性就相对越大；2)关联性。其是指单个金融机构与其他机构之间的关联程度。关联性越大，在风险传染能力就越强；3)可替代性。其是指金融机构经营业务的专有5万方数据硕士学位论文性较高，占有率较高，其他机构不能胜任此业务的能力，它与系统重要性呈负相关关系；4)复杂性。其是指金融机

29、构的业务、操作等越复杂，如果发生危机，那么要对其处理的时间和成本就越大，对真个系统的影响就越大；5)跨境业务。这是指具有全球性业务的金融机构而言(苏明政、张庆君和赵进文，2013)【11】。指标法对每个一级指标均赋予20的权重，并在五大一级指标下细分了12个辅助指标，对于各级指标的赋权均为主观设定，因此这是指标法最大的一个缺陷。但它也具有计算简单、快捷、易于实施等优点，是国际监管机构推荐使用的方法。巴曙松和高江健【121(2012)根据中国银行业的实际情况，针对性的修改了对GSIBs评估方法，采用指标分析法对中国系统重要性金融机构进行识别，选取了五个评估指标：规模、关联性、可替代性、复杂性、国

30、民信心，并用储蓄存款来表示国民信心，这一指标可以反映银行倒闭时国内公众信心造成的影响。(2)模型法。除了指标法外，学术界运用比较多的是基于资产负债表和市场数据的模型法。传统模型法利用银行间资产负债表中的关联数据建立模型来分析系统重要性。巴曙松【”1(2011)将其分为三类：矩阵模型、网络分析模型、违约率强度模型。其中网络分析模型(Jeannette Muller，2003；IMF，2009；Chan-Lau，2010)11411151【161的运用的最为广泛，2008年金融危机爆发之后，传统测度系统重要性金融机构方法的缺陷纷纷暴露出来。最明显的缺陷主要包括：数据具有滞后性，且数据频率较低；再者

31、，传统的评估方法一般未考虑风险的间接传染渠道，从而低估了系统性风险的破坏性。由于模型法存在明显的缺陷，国际监管组织和学者们开始尝试利用市场数据建立模型，测度单个机构的系统性风险贡献度。经过对已有文献的分析比较，将系统性风险分为自上而下和自下而上两种类型(Drehmann和Tarashev，2011)【171。当考虑自下而上的测度方法时，单个机构对整个金融系统的作用不是独立的，可能是几个机构对系统的共同作用，而并不一定是其中一家单独的作用，因此，在计算其影响程度时会不适当地放大(彭建刚和马亚芳，2013)1Sl。例如，Adrian和Brunnermeier191(2008)提出了条件风险价值(C

32、oVaR)这一概念，用以测度金融系统中单个金融机构的系统性风险，CoVaR是指当某一特定金融机构发生危机的条件下，整个金融系统的VaR。Acharya等20l(2009)提出了边际期望损失(Marginal Expected ShortfallS)，具体含义是当整个金融体系发生危机时，其中单个金融机构发生危机的6万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法尾部期望损失，其缺点是运用MES来计算系统重要性不能够充分反映单个机构的特征水平，例如，规模、杠杆因素等。而且，MES不满足可加性，也就是说金融系统中每个机构的MES相加不等于整个金融体系的ES(Expected Shortfall

33、)值。Brownlees和Engle(2012)给出了系统性风险指数SRISK的概念，它将规模和杠杆率同时考虑进来，捕捉单个机构对整个金融系统在危机期间期望资本短缺的贡献度，但是计算SRISK有个前提条件：只有在出现资本短缺时，金融机构才能产生风险溢出效应(周强和杨柳勇，2014)1211。Banulescu和Durnitrescu22】(2015)运用了基于MES的测度系统重要性金融机构新方法成分期望损失(Component Expected Shortfall，CES)，它是通过计算系统中的MES和它的权重得到的，权重可以是总资产，市值等。CES解决了MES和SRISK的缺点，能更加精确地

34、计算出金融机构的系统重要性。Popescu和Turcut23】(2014)用MES和CES分别计算了欧洲地区每个国家的系统重要性，他们认为MES是对整个系统的边际贡献，而CES捕捉的是绝对贡献，且这两个方法相互补充。学术界对其他方法的研究也很多。Xin Huang，Hao Zhou，Haibin Zhut241(2012)从一个全新的视角提出一个系统性风险指标：困境保费(Dm)，将单个金融机构为了抵御系统性风险而需要的保险费作为评估此金融机构系统重要性的指标，通过计算单个机构抵抗系统性金融困境的保险费用来评估其系统性风险贡献度。此外，相关研究还包括Tarashev等f251f捌(2009，20

35、10)基于博弈理论提出的Shapley value方法。Zhout271(2010)将多元极值理论模型(EVT)应用到系统重要性的测度上，将二元分析法推广至多家银行。马君潞(281(2007)，范小云f291(2011)，毛奉君蚓(2011)采用网络分析法对银行部门的系统性风险和单个机构的系统重要性进行了测度。徐超【31】(2011)对SIFIs识别方法进行梳理，将其分为指标法和市场模型法两类，分别进行了详细说明。由上述国内外研究成果分析可见，关于系统重要性的研究已经成为金融危机后监管部门和学术界的热点。西方学者对其此研究已有不少成果，但是在国内起步较晚，研究不够充分，优秀成果相对较少。对于用

36、CES方法来研究的更是少之甚少，存在一些问题还未解决。本文运用自上而下的方法来展开计算，且运用Banulescu和Dumitrescu(2015)的研究方法来探讨我国的系统重要性金融机构，希望解决系统性风险的量化问题，实现对未来的预测，也希望能对系统性风险与金融监管改革和完善做出贡献。7万方数据硕士学位论文13研究内容和创新131研究内容全文的内容可以简单地概括为对我国系统重要性金融机构进行风险分析、量化和预测。本文通过理论结合实际，对理论研究的背景、意义、系统重要性金融机构、国内外研究现状等相关内容进行探讨；实证研究主要是利用股票市场的公开数据，采用描述性统计、GARCH模型、DCC模型、高

37、斯核估计和广义帕累托结合的分段函数、蒙特卡洛模拟等相关模型来进行计算和论证，最后得出结论，为稳定我国金融市场提供一些参考。全文主要分为以下五章：第一章是绪论，介绍了选题背景和意义，梳理了国内外相关文献。第二章是相关概念和理论，对我国系统重要性金融机构的影响因素、定义、测度方法及各种方法的优缺点进行研究，讨论适合我国金融市场的识别方法。第三章是CES模型理论，介绍了识别系统重要性金融机构的CES方法的理论框架和相关概念。第四章是实证研究，利用股票市场的公开数据，首先对数据进行简单的描述性统计分析、再采用GARCH模型来拟合单个数据序列的残差、用DCC模型来描述序列之间的动态相关性、用高斯核估计和

38、广义帕累托结合的分段函数来拟合标准化残差序列，得到近似的拟合分布函数，从而计算得到CES，最后用蒙特卡洛来模拟未来一年的系统重要性金融机构的CES值。第五章是总结及建议，分析和总结实证研究结果，并提出了一些政策建议，为制定相关法律法规的监管部门提供相应的理论指导。132研究创新点本文紧密结合我国系统重要性金融机构的现状，力求在内容上有所深入，在方法和模型上有所改进，主要创新有以下几点：(1)计算模型优化。本文运用金融机构的股票收益率来计算系统重要性的贡献程度，金融数据显现出尖峰厚尾的特征，正态分布、非参核估计函数等描述尾部特征较弱，且本文重点考虑的是尾部风险，因此本文将Banulescu和Du

39、mitrescu(2015)提出的CES方法进行计算方法上的改进，加入了广义帕累8万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法托分布，更好地刻画尾部风险效应。(2)应用创新。本文将CES方法运用到我国金融机构，类比于MES和SRISK方法，能够在不需要假设，且考虑单个金融机构特征水平的条件下，识别和预测我国系统重要性金融机构。(3)本文的一大特色是理论前沿与多学科交叉，涉及到金融学、统计学、金融监管学等多个学科，研究工作也因此更具挑战性和创新性。9万方数据硕士学位论文10万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法2系统重要性金融机构的相关理论分析21系统重要性金融机构面临

40、的风险2008年的金融危机给中国金融业带来了不小的冲击，同时也暴露出我国金融系统风险的情况大而复杂，对系统重要性金融机构监管的严重不足等一系列问题。风险容易累积，最终造成系统性风险的爆发。所以应该了解系统重要性金融机构所面临的风险，主要有以下几个方面：211信用风险数据统计显示，五大行2015年的净利润总额达到9200亿元，但是不良贷款率却上升了，截至2015年四季度末，我国银行不良贷款余额为12744亿元，相比于上季度末增加了881亿元，且不良贷款率为167，上升了008，信用风险仍然是我国系统重要性银行的主要风险，且信用风险管理已经迫在眉睫。信用风险通常也被称为违约风险，主要是指借款人、证

41、券发行人或者交易对方因种种原因，不愿或无力履行合同条件而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。债务人违约可能会给银行带来巨大的冲击，造成金融危机【32l。中国银行家调查报告(201 5)报告了对于银行而言，面临的信用风险主要表现为产能过剩行业贷款带来的信用风险。在经济不景气的情况下，水泥、船舶、钢材等产业面临更大的压力和危机。在这一背景下，我国越来越重视信用风险的防范，2016年1月27日，国务院常务会议表明要不断加快银行不良贷款的处置。212流动性风险流动性风险主要是金融机构无法及时获得充足的资产或者因负债下降而导致的流动性不足而造成的困境【3 31。2015年中国人民银行行

42、长周d,)ll讲到，银行间的市场利率相比于之前有些飙升，央行一直在做逆周期微调，到达一定程度时，需要向典型地货币政策工具和数量型工具迈进。金融危机后，流动性风险带来的挑战是我国银行业首要面对和解决的问题。近年来，我国通货膨胀，在加上我国银行长期存款利率较低，金融产品缺乏，直接导致我国系统重要性银行的活期存款比例明显增加，由于存款中相对稳定的万方数据硕士学位论文部分在不断减少，导致流动性风险更加明显。然而，系统重要性银行的流动性风险还表现为贷款长期化，根据国家统计局统计得到，到2014年12月31日，我国中长期贷款4718万亿元，年均复合增长率为1223，这说明银行资金运用的时间周期变长，流动资

43、金的占比下降，导致流动性减弱。213市场风险金融机构的信用风险和流动性风险持续不断上升，市场风险也在随之不断上升。我国系统重要性银行的利率和汇率波动较大，因此加剧了市场风险。到2013年末，银行持有的债券余额已经达到了20万亿元。但同时期，我国监管机构对市场风险管理却并不是很规范。214操作风险随着信息技术的不断发展，金融机构也将计算机网络用语产品开发、业务展开、日常管理等等中去，虽然提高了效率，但是同时这也使得金融机构面临着网络技术带来的信息科技风险。近年来国内外频频发生信息科技风险事件，有些甚至导致行业瘫痪，给行业带来巨大损失。如果我们在发展新技术的同时不对操作风险加以控制，那么危害是不可

44、估量的。2009年6月，国银监会颁布了商业银行信息科技风险管理指引【3 41，指引中给出了操作风险的定义：信息科技风险是指信息科技业务在商业银行的应用过程中，自然因素、人为因素、技术漏洞和权力缺陷产生的操作、法律和声誉等风险。它指出操作风险管理的目标是通过建立监管机制，能够实现对操作风险的识别、计算、防控等，以此来保护金融体系的运行安全。相比于其他三个风险，操作风险更加隐秘，但是如果发生危机，那么会在不知不觉中造成巨大损失。22系统重要性金融机构的测度方法在金融危机爆发之前，监管部门认为只要保证每个金融机构的风险状况就可以长期维持金融稳定，但是他们没有可考虑金融机构之间的联系，也没有想到个别机

45、构发生危机时传染力度和破坏力度如此之大。要对这些机构进行监管，那么必须要识别出哪些机构是系统重要性金融机构，具体分类和测度方法等相关理论已在绪论中进行了概述，具体的计算方法如下：12万方数据金融机构的系统重要性评估：基于成分期望损失方法221指标法指标法是根据金融机构的特征，构建出来的指标评价体系，不同的行业有不同的指标，它的优势很明显，简便、快捷、易懂、透明等等，从这些指标可以对系统重要性金融机构有更直观的了解和认识。但是这个指标的选取和权重的确定是人为设定的，有一定的主观性。巴塞尔委员会2011年以来每年会公布具体的全球系统重要性银行名单，2013年国际保险监督协会(Internation

46、al Association OfInsurance Supervisors，IAIS)也制定了全球系统重要性保险机构(G-SIIs)的评价指标，详见表21和表22。表2-1全球系统重要性银行的指标分析法类别(及权重) 单个指标 权重()跨境债权 10跨境业务(20)跨境债务 10规模(20) BasellII中杠杆率定义中的总风险暴露 20金融系统内资产 667金融系统内负债 667关联性(20)批发性融资比率 667托管资产 667可替代性(20) 支付系统清算额度 667债权和股票市场承购包销额度 667场外衍生品名义价值 667三级资产数额 667复杂性(20)交易及可供出售资产的价值 667资料来源：BCBS,G-SIBs：updated