商業銀行系統性風險的理論分析和度量方法綜述

劉 暢

（1.中南財經政法大學金融學院，湖北 武漢 430060；2.湖北經濟學院金融學院，湖北 武漢430205）

一、商業銀行系統性風險生成原理的理論分析

關于商業銀行系統性風險的生成原理的理論分析，不同的學派從不同的角度對其進行了闡述。以下分別從三個學派的角度進行闡述。

（一）金融脆弱性理論

這一理論的代表主要有Minsky的“脆弱性”理論。Minsky認為，商業銀行作為信用創造機構的代表和分期付款人的相對特征使得金融體系具有一種天然的內在不穩定性。他認為，金融體系穩定的關鍵就在于商業銀行和貸款人如何形成與運作現金流，倘若現金流不能有效運作，金融體系就會產生不穩定性，因而就有產生危機的可能性。Minsky認為這種不穩定與資本主義經濟周期有關，是建立在繁榮與蕭條的長波理論之上的。在資本主義經濟繁榮的時期，借款人的借款需求旺盛，與此同時，貸款人則基于對經濟形勢的看好，貸款條件相對寬松。于是在這個時候，給金融不穩定埋下了種子。在這一時期，資產和負債的運作便產生了現金流入和流出序列。Minsky于1982年根據投資者的財務狀況按現金流的未來表現將貸款企業分為三類。

這三類分別是套期保值企業、投機理財企業、龐茲理財并認為，隨著經濟的不斷發展，第一類投資者的比重在經濟社會中不斷縮小，第二類投資者的負債經營將不可避免，其比重越來越大，第三類投資者在現實社會中也是確實存在的。由于負債經營的存在，尤其是第二類投資者所采取的理財方式，一旦現金流不能正常流轉，勢必對維持現金流運轉的金融體系造成不可避免的沖擊。

Kregel則對Minsky的金融不穩定性假設進一步作了發展，他從銀行角度來研究信貸市場的脆弱性，對金融脆弱性作了重新解釋。他于1997年引用了 “安全邊界”（Margins of Safety）的概念，它的作用是在因不可預測的原因使得借款人在未來不能繼續保持過去的良好信用記錄的情況下給銀行提供一種保護。在經濟繁榮時期，借款人的信用狀況相對變好，借款對象不斷增加。由于銀行家的信貸決定受信用狀況的變化而發生了變化，從而使得此時的安全邊界降低，從而產生了金融系統的脆弱性，為銀行系統性風險埋下了伏筆。

（二）信息經濟學理論

信息經濟學派對銀行系統性風險產生的解釋主要集中于信息不對稱上。信息不對稱普遍存在于信貸市場中，由此給銀行帶來系統性風險。關于信息不對稱給銀行所帶來的風險主要是因兩個原因而導致的。

一是信息不對稱所引起的逆向選擇的問題。在傳統的借貸市場中，主要存在兩個方面的信息不對稱：存款市場和貸款市場。在存款市場上，由于存款人對銀行的資產狀況及經營管理缺乏深入的了解，從而造成存款人處于劣勢的信息不對稱。在這種情況下，資產狀況及經營較差的銀行往往出于競爭的目的以更吸引人的存款條件（如較高的存款利息等）來吸引存款，從而造成存款人的逆向選擇。在貸款市場上，由于貸款人對借款人的信息不能進行充分有效的了解，而將資金貸給愿意支付更高貸款利息的借款人。而這一類借款人往往是還款人具有較高風險的人員，這又造成了借貸市場上的逆向選擇。這兩方面的信息不對稱使得銀行系統具有潛在的風險。

二是信息不對稱所引發的道德風險。道德風險廣泛地存在于經濟生活中的諸多方面中，在銀行機構中同樣也存在著道德風險。它主要表現在兩個方面：存款保險和 “最后貸款人”。在存款保險方面，由于保險機構給予銀行的保險，促使銀行將資金投資于更高風險和收益的貸款項目上，使得銀行的貸款項目更具有風險性。在“最后貸款人”方面，由于政府部門或國際組織扮演的“最后貸款人”的角色而對銀行部門“施以援手”，促使銀行機構，尤其是系統重要的大銀行可能采取冒進的投資策略。無論是存款保險還是“最后貸款人”，都沒能從根本上消除銀行系統的風險，而只是轉移了其風險，并且從某種程度上來說，它又進一步加劇了風險。

銀行系統性風險從信息經濟學派的理論來看主要是由以上兩種原因交互作用而形成的。此外，由于信息不對稱所導致的擠兌一旦發生則有可能對銀行系統產生致命的風險。

（三）風險溢出與傳染理論

該理論認為，銀行之間以及不同地區間的銀行并不是孤立存在互不影響的。不同的銀行間，以及不同地區之間的銀行之間均存在著直接或間接的債務關系或資金流動。當一家銀行的資金運轉出現困難，如果不能得到解決的話往往會使得整個債務鏈發生斷裂。一家銀行的債務不能償付的直接后果便是債權人遭受損失。如果是債權人是存款人，則會使得該銀行的存款人紛紛提取存款，以避免造成更大的損失。由于存款人無法對整個銀行系統作出準確的判斷，當一家銀行出現問題時，尤其是較有影響力的大銀行出現問題時，存款人的擔憂會在整個社會中蔓延開時，擠兌不可避免地會發生，銀行系統性風險不可避免地暴發出來。如果債權人是銀行部門，則會使得債權銀行的現金流出現問題，而銀行系統內部又存在著錯綜的債務與資金關系，從而導致整個銀行系統的債務鏈會發生斷裂，銀行系統性風險便暴發出來。

無論是存款人與銀行之間，還是銀行與銀行之間的債務債權關系出現問題，都有可能對銀行系統產生風險。在當今的銀行系統中，銀行之間的聯系更為緊密，使得風險更容易從個別銀行溢出從而傳染至其它銀行，銀行系統性風險的產生更具現實基礎。

關于銀行系統性風險的生成原理，還有諸如資產價格波動理論、金融市場內在波動理論、投機理論等。基中資產價格波動理論認為，金融創新和金融全球化使得銀行機構之間的債務債權關系更加緊密與復雜，在資產價格的波動積聚到一定的程度時，便會對一國或地區的銀行系統的安全帶來風險，一旦暴發，甚至會影響到其它國家或地區。

以上關于銀行系統性風險生成原理的理論解釋，均是從不同的角度來闡述銀行系統性風險的生成。各種理論之間不是相互對立的，而是相互聯系的。雖然不同的學派的解釋不同，但只是側重點不同，各自從不同的視角來說明銀行系統性風險的成因。

二、商業銀行系統性風險的度量方法

（一）未定權益分析法

Gray&Jobst(2010)提出系統性未定權益分析框架(Contingent Claims Analysis,CCA)，用來估計系統性困境條件下來自金融部門的政府或有債務。這種方法不僅能夠度量由金融部門轉移至政府部門的潛在風險，而且還能識別單個金融機構對政府或有債務的貢獻度。

CCA方法基于Merton（1973）的工作。Merton模型認為：公司權益可被視為一份標的物為公司資產的看漲期權，執行價格為公司未償債務;公司負債可被模型化為買進無風險債務，同時賣出一份基于公司資產的看跌期權。CCA決定了經風險調整后的公司資產負債表，基于資產負債恒等式：A（t）=D（t）+E（t），即在任意時刻，公司的資產 A（t）都等于公司未償債務D（t）的市場價值加上公司權益E（t）的市場價值。注意，這里的未償債務D（t）的市場價值不等于T時刻到期的未償債務的賬面價值。

為了估計嵌入在公司負債里的看跌期權的價值，先要估計資產價值及其波動率。注意，這里資產價值不是資產的賬面價值，而是資產的市場價值，不能直接觀測。但是，公司權益E（t）的市場價值和它的波動率σE都可以直接觀測。現在設定一個資產價格模型，并在此基礎上導出資產價值及其波動率。根據 Black&Scholes（1973），假設：

其中，r是A（t）的漂移量(在風險中性測度下，r等于無風險利率)，σA是波動率，Zt表示標準的幾何布朗運動。根據BS期權定價公式，可得公司權益價值：

以下關系成立：

風險債務價值等于無違約風險債務減去可能的違約造成的期望損失的折現值，即：

其中PE（t）可視為一份隱含的看跌期權的價值，執行價格為 B，標的物為資產價值 A（t），即：

用CCA方法計算的隱含的看跌期權的價格，與CDS市場的信息結合起來，可估計出政府或有債務。假如政府擔保不影響公司權益價值，CDS利差只能捕捉金融機構留存的期望損失。因此，市場隱含的政府擔保定義為總的期望損失與由CDS利差導出的隱含的看跌期權價值之差。“CDS看跌期權”的價格為：

進一步求得比例：

（二）主成分分析法

Kritzman，Li&Page（2010）提出用“吸收率”（Absorption Ratio，AR）這一指標測量系統性風險。假設在一個特定時間周期內，已知N項資產的收益率的協方差矩陣為∑，我們估計出它的n個正交的特征向量，這n個特征向量解釋了資產收益的總方差的絕大部分。定義吸收率AR為一組資產收益的總方差被確定數目的一組特征向量解釋或“吸收”的比例，即：

吸收率AR刻畫了市場統一的程度，或者稱為機構之間聯系的緊密程度。相對于聯系不太緊密的市場，緊密相連的市場將會更為脆弱,面對負面沖擊時，沖擊的傳播速度更快，傳播范圍更廣。若吸收率高,意味著風險的來源更加統一，所以對應的系統性風險水平高。若吸收率較低，意味著風險的來源更加分散，所以對應的系統性風險水平低。值得注意的是，系統性風險大并不一定導致金融動蕩，它只是市場脆弱性的一個指示，即：當風險來源聯系緊密時，沖擊的影響會傳播地更快更廣。

為了估計AR，需要先估計資產收益的協方差矩陣和特征向量，設定特征向量的個數約為資產數目的1/5。注意，一個特征向量可能與一個可觀測的金融變量相關，也可能不相關，它可能反映幾種影響的組合效應，這些影響以某一特定方式同時出現，這種情況下的影響因子可能沒有定義，只是一個統計結果。而且，隨著時間的變化，風險來源可能改變，所以特征向量的成分也可能改變。但是，AR的目標不是解釋風險的來源，而是尋求測量風險來源之間的聯系是變緊了，還是變松了。

（三）違約強度模型

Giesecke&Kim（IMF,2009a）提出用違約強度模型（The Default Intensity Model）來統計銀行違約的次數，進而捕捉金融機構之間的系統性聯系。違約強度模型是針對與違約率密切相關的衍生產品建立一個隨機方程，假設違約率服從某個擴散方程 （類似于利率方程），估計方程的系數以確定違約率，用違約率衡量系統性風險。

模型設定：設有穆迪評級的企業發生違約的時間為Tn，t時刻已經發生違約的企業個數設為Nt，λt表示條件違約強度(或違約率,即每年的違約次數)。假設違約率λt服從過程：

其中

其表明只要違約事件發生,違約率λt，就會發生跳躍,這說明溢出效應對未來事件的影響,跳躍強度是違約發生之前的違約率的函數，反映違約率越高，違約事件對經濟的影響就越大。

（四）Co-Risk 模型

Co-Risk方法最先出現在 IMF的報告（IMF，2009a）中，研究不同的金融機構的CDS之間的相關性。這種方法基于分位數回歸，捕捉不同金融機構的風險因子之間的非線性關系。具體模型如下：

其中 CDSi,t是金融機構 i在時間 t的 CDS利差，Rm,t是 t時刻風險因子m的值，q表示分位數。系數衡量在不同的分位數水平下公司j對公司i的信用風險的影響，包括直接和間接的影響。數學上，分位數回歸要求解優化問題：

其中

估計分位數回歸的系數，得到條件Co-Risk為：

其中CDSi(95)是95%的分位數水平上機構i的CDS利差，Co-Risk越高,表明機構j對機構i的信用風險的影響越大。

三、總結及對我國的啟示

綜上可以發現，對系統性風險的測量，不同的方法差別很大，傳統方法側重于銀行間傳統存貸業務風險敞口的測量，方法簡單、易操作。風險管理方法和綜合方法側重于將銀行及其他金融機構看做一項資產和一個資產組合，利用有效金融市場交易數據和模擬方法得出金融資產的實際價值及統計特性，進而測量單項資產或資產組合的在險價值。這種方法對市場的有效性與數據的可靠性要求較高，因而測量的準確性較高。但每種方法都有各自的缺陷，不能一概而論。

由于我國大部分商業銀行及保險公司仍未上市，因而無法證實風險管理方法在我國的有效性。由于我國金融市場尚未成熟，衍生品缺乏，國有銀行吸收了大部分存款，銀行體系的系統性風險主要來源于信貸擴張風險，因而矩陣法與網絡法是適合我國現實的，矩陣法已經得以初步應用，但該方法的使用仍需進一步改進，例如模型中假定各銀行存貸相互獨立的假定可以進一步拓寬，同時應考慮到政府的隱含擔保。而對綜合化經營的風險測量目前尚無研究，我國以金融控股公司為主要經營模式的綜合化經營已經初現端倪，次貸危機后各國均加大了對綜合化經營機構的風險管理，因而對我國綜合化經營機構系統性風險的測量與監管均需進一步加強。

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