商业银行风险对系统性金融风险的贡献.docx

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1、第 1 1页共 1111页商业银行风险对系统性金融风险的贡献商业银行风险对系统性金融风险的贡献摘要：基于 CoVaR 法和多元回归模型，通过实证计量商业银行各类风险对系统性金融风险贡献度。选取不良贷款率、流动性比例、累计外汇敞口头寸比例等指标，研究表明：信用风险、流动性风险、市场风险的相关风险指标对系统性金融风险有显著性影响，其中信用风险贡献度最高。管控商业银行的不良贷款等信用风险问题是今后守住不发生系统性金融风险的底线任务的重点。同时，流动性风险和市场风险问题也不能忽视，要建立风险交叉管理机制。关键词：商业银行风险；系统性金融风险；CoVaR 法；风险管理一、引言金融自由化、经济全球化进程加

2、快以及金融系统内部存在着结构性、周期性等问题，在多重因素的影响下，我国的系统性金融风险问题日益凸显。根据巴塞尔协议的观点和理念，针对防范系统性金融风险问题，要特别加大对系统重要性金融机构的监管。长期以来，我国一直实行的是以银行主导的金融体系，第 2 2页共 1111页商业银行的融资规模占金融体系融资总量的比重最大，因此，银行风险是我国系统性金融风险最主要的组成部分。在新的金融开放环境下，正确分析和把控商业银行风险对系统性金融风险的影响效应，科学研究商业银行各类风险对系统性金融风险的贡献度尤为重要。这一研究有利于防范化解系统性金融风险工作的开展落实，对促进我国商业银行及整个金融行业稳定健康发展有

3、实际意义。二、文献综述关于系统性金融风险相关研究是当今经济的热门关注问题，得到了我国相关部门前所未有的重视。大部分学者主要从以下两个方面对系统性金融风险进行研究： （一）系统性金融风险的生成机理与传染机制。付可颖（2022）认为，系统性金融风险生成机理有金融市场高杠杆率、过度的自由化、错误的行政干预与政策。1杨子晖等（2022）通过四类风险度量方式调查我国的系统性金融风险，研究结果表明，系统性风险存在突出的跨部门风险传染效应， 其中银行部门是风险溢出效应的重要来源。 2陶玲等 （2022）指出，系统性金融风险的成因主要有内外部两个方面，风险传染第 3 3页共 1111页机制分别有内部传导、跨境

4、传导，影响因素包括信贷与流动性紧缩和市场价格波动等方面。3目前，国内的相关研究主要关注的是金融系统的整体风险，从整个金融体系视角出发，着重阐释个体风商业银行风险险之间的传染性与溢出效应，通过金融体系各个主体风险的关联反应导致系统性金融风险。 （二）系统性金融风险的度量方法。Huang 等（2022）对美国多家不同规模的商业银行为代表的系统性金融风险度量，再使用边际贡献率指标确认银行的风险来源。4Tarashev 等（2022）分别用参与法和总贡献法对银行系统性风险进一步研究表明，商业银行的系统重要性在风险事件参与度可以显现，在系统性金融风险的贡献度上也可以产生作用。 5Adrian 等 （20

5、22） 提出， 用条件在险价值法 （Co-VaR）度量金融机构与市场的溢出效应，如某家银行股票价格与其他金融机构的股票价格指数关联越强， 则这家银行有越大的溢出风险。并认为，一家金融机构对金融体系的溢出效应可以反映出系统性金融风险的大小。 6以上文献对系统性金融风险的度量方法及国内各类商业银行对系统性金融风险的贡献度分析有一定的研究与探索，但缺乏对各类银行风险对系统性金融风险的贡献度的具体第 4 4页共 1111页实证研究。科学挖掘银行风险对系统性金融风险的溢出效应与逻辑联系，有助于政府与金融机构建立防范与化解系统性金融风险的政策框架，因此理清两者的逻辑联系有实际意义。三、模型设计（一）数据来

6、源。本研究选取了 2022 年第一季度2022 年第一季度我国商业银行主要监管指标、国内生产总值同比增速、居民消费价格水平同比增速的季度数据、国内上市商业银行、上证银行指数、沪深 300 指数的周收益率数据。为了满足研究需要对原始数据作出了相应的处理：剔除相关数据的缺失样本、异常数据，数据平稳性处理后共取得 330 个样本量。其中，商业银行主要监管指标、国内生产总值同比增速、居民消费价格水平同比增速的季度数据来源于国泰安 CSMAR 数据库，其他数据来自于RESSET 金融研究数据库。 （二）变量选取。1.被解释变量：银行业系统性风险基于在险价值法（VaR）发展得到条件在险价值法（CoVaR）

7、 ，运用 CoVaR 法测量金融机构在某一概率水平条件下，对另一金融机构的 VaR 值。即结合本研究方向可以表示某一金融机构发生危机时对整个金融体系的溢出效应影响程度。因此，根第 5 5页共 1111页据 CoVaR 法假设当某一金融机构 i 的风险处于 VaR 水平下时，对整体银行业系统 j 的风险水平的溢出效应，用条件概率分布 q 分位数，公式为：Pr(XiCoVaRqj/i|Xi=VaRiq)=q0q1（1）从公式（1）可以看出，CoVaR 本质上是从 VaR 演变而来。为了进一步确切地表示出商业银行 i 对银行系统性风险的贡献度，将其定义为CoVaRsystem/iq，即系统性的条件风

8、险与无条件风险的差值， 公式为： CoVaRsystem/iq=CoVaRsystem/iq-VaRsystemq （2）CoVaR 法是在风险溢出效应问题上，在 VaR 法的基础之上进行进一步拓展，能够更加具体地测量出金融机构的风险水平对整体系统风险的影响，通过量化的方式，有利于金融监管机构科学有效地识别系统性风险，从而使监管更有针对性，使金融市场更加稳定。通过计量各个商业银行对整体系统性金融风险的溢出CoVaRsystem/iq，在此基础上筛选出我国具有代表性的多家商业 银 行 进 行 加 权 平 均 法 ， 得 出 整 体 银 行 业 系 统 性 风 险CoVaRsystem ， 作 为

9、 被 解 释 变 量 ， 公 式 表 示 为 ：CoVaRsystem=ni=1wi•CoVaRsystem/iq（3）2.解释变量结合巴塞尔协议和我国银保监会的监管要求，商业银第 6 6页共 1111页行的最具代表性的风险来源有信用风险、流动性风险、市场风险。本研究选取不良贷款率作为商业银行信用风险指标、流动性比例作为商业银行流动性风险指标、累计外汇敞口头寸比例作为商业银行市场风险指标。不良贷款率与流动性比例在衡量商业银行的信用风险和流动性风险都是十分具有权威性和代表性的指标。商业银行市场风险包含利率风险、外汇风险等，选取累计外汇敞口头寸比例作为商业银行市场风险指标主要原因，一是

10、数据易得，该指标是银保监会主要的监测银行市场风险核心指标；二是随着新时期经济发展，我国商业银行的对外业务日渐起到了关键性作用，基于此，关于银行市场风险，本研究侧重点在外汇风险。3.控制变量为了控制其他因素对系统性风险的影响，宏观经济层面的数据选取国内生产总值同比增速、居民消费价格水平同比增速两个变量，微观层面控制变量在具体的商业银行的经营指标中选取。借鉴银保监会的银行风险监测指标标准，各个变量的名称与定义，如表 1 所示。 （三）描述性统计。相关变量的描述性统计结果，如表 2 所示：从表 2 可知，银行业总体系统性风险水平处于一个较低的状态，但最大值偏高并且部分上市商业银行风险水平第 7 7页

11、共 1111页偏高的现象依然存在，同时其标准差为 0.030，表明现阶段风险程度相对可控。信用风险方面，表内数据表明银行业的信用风险处在一种相对可控平稳的水平； 而拨备覆盖率标准差为 47.785 明显偏大，则侧面表明了在不同时期，银行应对信用风险的预期波动较大，进一步显示隐性信用风险问题仍然存在。流动风险方面，两大指标流动性比例、存贷比的标准差分别为 3.595、2.908，都大于 1，表明流动性风险波动性较大。市场风险方面，表内相关数据说明商业银行的市场风险整体相对平稳，但最大值已是最小值的 1.59 倍且总体呈现上升趋势，所以市场风险也不容忽视。从银行风险监管的角度，认识到传统商业银行风

12、险的重要性以及对银行不同风险的影响差异不同，为采取具体的应对政策提供了研究方向。 （四）ADF 单位根检验。对数据进行回归分析前，需要确定各变量的平稳性，通过各变量 ADF 单位根检验，AFEP、CAR 为平稳序列；而 Risksys、NPL、LR、CPI、GDP 的一阶差分为平稳序列；CI、LDR、PC 的二阶差分为平稳序列，但所有变量的二阶差分都在 10的显著性水平下显著，均为平稳序列。检验结果，如表 3 所示：第 8 8页共 1111页四、实证分析（一） 研究设计为了研究传统银行风险对系统性风险贡献度，设计如下多元回归方程：Risksyst=0+1NPLt+2LRt+3AFEPt+iYt

13、+t（二）多元回归分析在对样本数据进行了描述性统计与相关系数矩阵分析、平稳性检验后，对数据进行进一步处理。为了研究传统银行风险对系统性风险贡献度，利用 Eviews 对其进行了多元回归分析，得出回归方程：Risksyst=-0.702+0.413NPLt-0.011LRt+0.031AFEPt+iYt 模型的拟合优度大于 0.5，说明模型的拟合效果具有说服力，F 统计量的值为 2.587，回归方程在整体上是显著的。回归结果，如表 4所示：从表 4 的回归分析结果可以看出，在解释变量中，不良贷款率、流动性比例、累计外汇敞口头寸比例均对系统性风险的作用是显著的。其中，不良贷款率在 1的水平下显著，

14、其参数为0.413，表示不良贷款率与系统性风险呈现正相关关系，同理表明流动性比例与系统性风险呈现负相关关系；累计外汇敞口头寸比例在 5水平下显著，与系统性风险呈现正相关关系。以上结果第 9 9页共 1111页说明了三大传统银行风险：信用风险、流动性风险、市场风险都对系统性金融风险有显著性影响，验证了本研究的假设。同时，三者的相关系数存在不同，则说明商业银行三类风险对系统性金融风险的贡献度是不同的。从中可以看出，信用风险的贡献度最高且占比较大，流动性风险和市场风险都对系统性风险有显著性影响，但不及信用风险的贡献的重要程度。这也符合商业银行经营活动的性质与特点。五、结论与建议（一）结论。本研究通过

15、构建 CoVaR 模型测度系统性金融风险，选取商业银行具有代表性的三大类风险指标数据作为解释变量，分析了传统商业银行风险对系统性金融风险的贡献度。结果表明：一是以不良贷款率、流动性比例、累计外汇敞口头寸比例作为衡量指标，证明信用风险、流动性风险、市场风险对系统性金融风险有显著性影响；二是三类风险对系统性金融风险贡献度不同，其中信用风险显著性影响最大、贡献度最高。重点把握商业银行的不良贷款等信用风险问题是今后防范、化解系统性金融风险任务的关键。同时，流动性风险和市场风险问题也不能忽视，第 1010页共 1111页要建立风险交叉管理机制， 抑制各类银行风险的传导。 （二） 建议。1.针对信用风险。

16、信用风险作为对系统性金融风险贡献度最大的商业银行风险，降低银行不良贷款率是重点。可以从降低不良贷款存量和限制增量两方面进行管控。 （1）降低不良贷款存量方面。一是运用债转股调整杠杆率，进而降低银行的不良贷款；二是防止资本证券化，通过资本市场来拓宽银行分散信用风险的渠道。（2）限制不良贷款增量方面。一是商业银行需要强化风险管理能力、加大内部监管力度，规范信贷业务流程，对潜在信用风险进行专项评估和整治；二是政府有关部门应当定期和非定期对银行开展信用风险的调查和监督。2.针对流动性风险。商业银行流动性风险管理的具体措施有：商业银行要完善流动性风险管理系统建设，应该减少短期资金支持长期业务发展的依赖，避免期限错配，加强融资来源的可靠性管理，科学运用计量工具服务于策略制定。3.针对市场风险。商业银行市场风险的管理，尤其是现阶段中美贸易战、全球肺炎疫情暴发等因素导致汇率风险加剧，我国商业银行应该对汇率的波动提高警惕性，主动加强对外汇敞口头寸的监管，不能片面追求盈利，无视汇率波动所带来的巨大的第 1111页共 1111页市场风险。商业银行需要尽快建立健全汇率风险管理机制，形成汇率风险权责制。在具体业务中，应当贯彻敞口头寸限额管理，从源头管控，同时运用金融工具及时对冲市场风险。作者:徐 杰 董招娣 单位:南京审计大学