宏觀審慎框架下中國上市銀行系統性風險監測研究

摘要：采用2003年9月～2014年1月的市場數據，基于時間序列分析方法，在宏觀審慎框架下，對中國上市銀行系統性風險的累積性、截面維度的橫向共振性、時間維度的縱向共振性特征進行動態研究。得到的主要結論有：中國上市銀行系統性風險配置機制已逐漸形成，大型商業銀行對系統性風險的表現具有代表性，中國上市銀行體系的關聯性在逐漸增強，中國上市銀行系統性風險具有一定的外生性和順周期性。

關鍵詞： 宏觀審慎；系統性風險；時間序列分析；累積性；共振性

中圖分類號：F832.2文獻標識碼：A文章編號：1003-7217（2015）03-0029-05

一、引言與文獻回顧

2008年金融危機暴露了微觀審慎（microprudential）監管對系統性金融風險的監測和防范無能為力，從而凸顯了加強宏觀審慎（macroprudential）監管、防范系統性金融風險的必要性和重要性。國內外學術界和全球金融監管機構圍繞系統性風險的定義、特征、成因、測度以及監管等問題開展了大量研究。而系統性風險的監管主要是宏觀審慎監管。

圍繞系統性風險的監測和防范，宏觀審慎監管框架主要有三個要素：一是宏觀審慎分析框架，用來識別和監測系統性風險，主要手段有壓力測試[1，2]、宏觀審慎指標和早期預警指標[3]等；二是宏觀審慎政策工具箱，用來處置和化解系統性風險，研究主要集中于資本監管和逆周期資本計提等方面；三是相關組織機構安排和有關政策協調，研究主要集中于功能監管組織架構的設計以及宏觀審慎監管與微觀審慎監管、貨幣政策以及其他宏觀經濟政策的協調[4]。

就實踐層面而言，宏觀審慎監管的一個難點是其可操作性，前提是對系統性風險的特征要有準確的認知和把握，因而，對系統性風險的特征進行量化監測是實施宏觀審慎監管的重要且必要前提，也是宏觀審慎監管的一項具體操作。

系統性風險監測的研究實際上是對系統性風險特征的定量研究。現有研究關于系統性風險監測典型的方法主要基于銀行間的業務聯系、邊際分析和宏觀指數。基于銀行間實際業務聯系的系統性風險傳染主要有兩個渠道，銀行間市場和支付系統渠道[5，6]）。有代表性的基于邊際分析測算系統性風險的方法主要有Adrian和Brunnermeier（2009）[7]提出的CoVaR方法和Huang， Zhou和Zhu（2009）[8]提出的基于困境保費（DIP： distress insurance premium）的系統性金融風險評估框架。基于宏觀指數測算系統性風險的方法為很少或沒有發生過銀行危機的國家構建金融系統性風險預警指標體系提供了新思路[9，10]。

國內外文獻的研究不足主要體現在過于專注極端尾部事件以及銀行系統性風險的大小，從研究方法上則屬于靜態分析或者比較靜態分析。而只有對系統性風險進行持續性動態監測，才能進行有效的預防和管理，尤其對于像中國這樣很少或者沒有爆發過系統性風險危機的國家來說，才具有實際意義。

二、宏觀審慎框架下系統性風險的特征

系統性風險既具有一定的內生性，也具有一定的外生性，系統性風險無法根本消除，系統性風險的存在是一種常態。因此，只能在宏觀審慎框架下，對系統性風險進行有效管理，防止其爆發。

系統性風險是一個既有大小又有方向的“矢量”，現有的研究對系統性風險的大小研究較多，卻忽視了系統性風險的方向。

在宏觀審慎框架（時間維度與截面維度）下，系統性風險的顯著特征在于其累積性（時間維度與截面維度）和共振性（橫向與縱向，截面維度與時間維度）。

累積性。系統性風險在其時間維度可以長時間內積累，并不是因為爆發才存在，累積和爆發都是系統性風險的存在狀態。本文強調系統性風險的存在性，但并不強調其爆發性。因此，只有對系統性風險進行持續性動態監測，才能進行有效的預防和管理。就其截面維度而言，系統性風險的累積會使上市銀行的行為或業績表現出一定的一致性，因而可以從行為或業績的一致性出發，對上市銀行進行系統重要性監測。

共振性。“共振”是一個物理學概念，是指一個物理系統在特定的頻率下，比其他的頻率以更大的振幅做振動，這些特定的頻率稱為共振頻率。“共振”這一概念刻畫的是一個“物理系統”，從結構上與“金融體系”或者“銀行體系”具有可類比性；而“共振頻率”可以類比為系統性風險的觸發點，當然“共振頻率”可能不止一個，而系統性風險的觸發點也可能不是唯一的。

就其截面維度而言，系統性風險的橫向共振性（橫波）主要指金融機構之間的相互關聯，可以表現為系統性風險基于實際業務聯系在金融機構間傳導（“傳染性”），也可以表現為金融體系的金融機構共同的風險暴露（exposure），還可以表現為外部沖擊對金融機構共同風險因素（如共同的宏觀經濟環境、宏觀經濟政策、業務的同質性等）的觸發。現有的研究多用“傳染性”概括這一特征。傳染性（contagion）是一個流行病學概念，大多指的是接觸傳染。現有的國內外文獻對銀行系統性風險“傳染性”的研究大多是基于銀行間實際業務聯系的“接觸傳染”。本文認為，采用“傳染性”概括系統性風險的這一特征是不全面的，也有失準確，甚至進而限制了基于銀行間相互關聯的銀行系統性風險的研究。

就其時間維度而言，系統性風險的縱向共振性（縱波）主要指系統性風險與實體經濟相互作用：一方面，系統性風險的爆發會給實體經濟帶來負面沖擊；另一方面，系統性風險可能由實體經濟因素觸發。系統性風險的縱向共振性刻畫的是系統性風險的存在（“累積”和“爆發”都是“存在”的不同狀態）對金融服務于實體經濟的功能的影響（這種影響可能是正反饋，也可能是負反饋）。現有的研究雖然觸及到系統性風險與實體經濟的關系，但是缺乏微觀基礎的支撐。

財經理論與實踐（雙月刊）2015年第3期2015年第3期（總第195期）于蓓：宏觀審慎框架下中國上市銀行系統性風險監測研究

三、研究數據與設計

（一）研究數據

中國金融體系以銀行業為主，是典型的以間接融資為主、銀行主導型的金融體系，截至2013年銀行業資產占金融業資產90%以上。改革開放30年多年來，以銀行信貸為主的間接融資占中國社會融資總量的80%～90%，銀行穩定是中國金融穩定的基礎。

截至目前，中國共有16家上市銀行。16家上市銀行對中國銀行業具有很強的代表性，并且與中國實體經濟的發展具有非常關鍵的互動作用。本文以上市銀行為載體對宏觀審慎框架下系統性風險的特征進行定量研究，將切實增強宏觀審慎在微觀層面的可操作性，有效彌補現有系統性風險監測體系中對市場層面信息反映的欠缺。

2008年9月，以雷曼兄弟破產為標志性事件，美國次貸危機引發的全球金融危機全面爆發。本文以商業銀行上市以及2008年金融危機的演進作為標志性事件，分為四個數據區間研究中國上市銀行系統性風險的累積性，這四個數據區間分別是：2003年四季度～2006年二季度、2007年四季度～2008年三季度、2008年四季度～2010年二季度、2010年9月～2014年1月30日（2014年春節前最后一個交易日）。

上海證券交易所將上市公司按照所屬行業分成五大類別，經過對五大行業分類指數樣本股的綜合分析、比較，本文選擇工業指數（簡稱：GY）代表實體經濟。

本文分析的原始數據為16家上市銀行的每日收盤價、日收益率以及工業指數的每日收盤價，這些數據來自證券之星。分析采用的軟件為Eviews6.0。

（二）研究設計

1.累積性研究。

銀行系統性風險的累積會使銀行的行為或業績表現出一定的一致性，因而從中國上市銀行收益率的相關性分析出發，通過建立系統性風險指數，實證檢驗中國上市銀行行為和業績的一致性程度。

假設某數據區間有N家上市銀行，上市銀行i的收益率為ri，定義銀行i的系統性風險指數為：

Indexsystemici=∑j=1j≠icov （ri，rj）（N-1）σ2i=

1N-1∑j=1j≠iρijσjσi （1）

其中，相關系數ρij反映上市銀行i與上市銀行j之間系統性風險共振的程度；收益率相對波動σjσi反映共振的方向指向上市銀行i，對共振程度進行調整，從而使系統性風險的方向性得到反映；1N-1剔除了樣本容量的影響，使不同時期的指標具有可比性。

2.截面維度的橫向共振性研究。

截面維度的橫向共振性主要指金融機構之間的相互關聯。現有的研究集中于基于銀行間實際業務聯系構建網絡分析模型、對極端尾部事件沖擊的分析以及對系統性風險大小的測算。本文對中國上市銀行的關聯性的方向進行研究，采用的方法是格蘭杰因果性檢驗，原假設為上市銀行i的收益率ri對上市銀行j的收益率rj存在格蘭杰非因果性。

格蘭杰非因果性是：如果由yt和xt的滯后值所決定的的條件分布與僅由yt滯后值所決定的條件分布相同，即f（yt|yt-1，…，xt-1， …）= f（yt|yt-1，…），則稱xt-1對yt存在格蘭杰非因果性。為了簡便，通常把xt-1對yt存在格蘭杰非因果關系表述為xt對yt存在格蘭杰非因果關系。

格蘭杰因果性檢驗的是先后次序和信息內容，而不是一般意義上說明的某種原因關系，因此，檢驗了上市銀行i對來自上市銀行j的滯后信息的反應程度，從而區分了上市銀行間關聯性的方向。

3.時間維度的縱向共振性研究。

時間維度的縱向共振性主要指系統性風險與實體經濟之間的相互作用。本文采用協整分析研究中國上市銀行與實體經濟的相互作用，實證檢驗各數據區間各上市銀行收盤價與工業指數間的長期均衡關系，并建立誤差修正模型（ECM： Error Correction Model）。

根據格蘭杰定理，具有協整關系的變量可以建立誤差修正模型，其單方程形式通常為：

Δyt=∑ki=0βiΔxt-i+∑kj=1γjΔyt-j+

θ（yt-1-δ^xt-1） （2）

本文按照赤池信息準則（AIC）同時參考DW值選擇滯后期k。

四、實證研究結果

（一）累積性研究結果

累積性研究采用四個數據區間各家上市銀行收益率序列計算的系統性風險指數如表1所示。

從取值范圍來看，表1列示的系統性風險指數第一階段取值范圍大體上在0.48～0.72之間，第二階段取值范圍大體上在0.63～1.01之間，第三階段取值范圍大體上在0.67～1.23之間，第四階段取值范圍大體上在0.54～1.26之間。商業銀行密集上市后，取值區間上移；金融危機期間，取值區間基本穩定，略有上移；金融危機過后，取值范圍有所變寬。系統性風險指數取值范圍的變化表明，系統性風險配置機制逐漸形成。

此外，大型商業銀行的系統性風險指數高于其他類型的上市銀行①。其中，在金融危機期間，工商銀行的系統性風險最大，而在金融危機以前和以后的期間，中國銀行的系統性風險最大。根據金融穩定理事會（FSB）2011～2013年公布的全球系統重要性銀行名單，中國銀行成為新興經濟體國家中唯一連續三年入選全球系統重要性銀行的金融機構，并且排名逐年上升；而工商銀行2013年也首次進入全球系統重要性銀行名單，使得全球系統重要性金融機構的數量增至29家。

（二）橫向共振性研究結果

橫向共振性研究對四個數據區間各家上市銀行收益率序列進行了ADF平穩性檢驗，表明各收益率序列均為平穩序列；進而對四個數據區間各家上市銀行收益率序列進行了格蘭杰因果關系檢驗，檢驗的顯著性水平取5%，檢驗的滯后期由相應的VAR模型的LR統計量、AIC統計量、SIC統計量按“多數原則”確定為滯后6期。表2匯總了四個數據區間的檢驗結果。

中國商業銀行密集上市初期，大部分上市銀行既不存在格蘭杰引導關系，也不存在格蘭杰被引導關系，這可能是因為9家上市銀行包括4家大型商業銀行、2家股份制商業銀行和3家城市商業銀行，不論是上市銀行的容量，還是上市銀行的結構，都發生了根本性變化，而在變化的初期，上市銀行體系的系統性風險配置機制尚未形成。金融危機期間，所有上市銀行都存在格蘭杰引導關系或被引導關系，這在一定程度上表明了中國上市銀行體系的系統性風險配置機制正在形成但尚不穩定。金融危機以后上市銀行間的格蘭杰引導關系和被引導關系進一步增強，這在一定程度上表明了中國上市銀行體系的系統性風險配置機制已經形成。四個數據區間中國上市銀行收益率的格蘭杰引導關系與被引導關系進一步表明，中國上市銀行體系的系統性風險配置機制基本形成，并且中國上市銀行系統性風險的橫向共振性在逐漸增強。

（三）縱向共振性研究結果

縱向共振性研究分析的原始數據為2008年四季度～2010年二季度和2010年9月～2014年1月30日兩個數據區間各家上市銀行以及工業指數的每日收盤價。兩個數據區間各上市銀行每日收盤價與工業指數每日收盤價序列的協整檢驗表明，各上市銀行每日收盤價與工業指數每日收盤價之間具有協整關系的顯著性水平在95%以上。其中，金融危機以后，上市銀行收盤價與工業指數收盤價之間的協整水平有所下降，說明金融危機期間上市銀行對實體經濟的順周期性較強，而金融危機以后上市銀行對實體經濟的順周期性有所下降。

經ADF平穩性檢驗，兩個數據區間各家上市銀行以及工業指數的每日收盤價序列均為一階單整序列，因而可以建立誤差修正模型（ECM）。從建立的誤差修正模型②來看，實體經濟對上市銀行短期的調節作用比長期顯著，其中同期實體經濟波動的調節方向為正，并且最為顯著；滯后1期的實體經濟波動的調節方向為負；長期因素（誤差修正項）的調節方向為負，符合反向調節機制。金融危機以后，不論是短期還是長期，實體經濟對上市銀行的調節作用有所下降。

五、結論與政策啟示

以上對累積性的研究表明，中國上市銀行系統性風險配置機制已逐漸形成，大型商業銀行對系統性風險的表現具有代表性，因而，在宏觀審慎監測的微觀操作層面，可以有重點的通過對大型商業銀行的市場表現進行持續性監測，跟蹤系統性風險的動態變化。

對橫向共振性的研究發現提示監管當局，“去關聯性”是宏觀審慎監測的一個著力點。Billio et al.（2010）[11]對美國金融業的研究表明，2007～2009年危機期間，金融機構間的相互關聯程度顯著增大；在危機中損失嚴重的金融機構，是影響其他金融機構較大的金融機構，而不是被其他金融機構影響較大的金融機構。因而，本文的研究發現也提示監管當局需要根據“關聯性”的方向，制定有針對性的“去關聯性”的具體措施。

對縱向共振性的研究發現提示監管當局，中國上市銀行系統性風險具有一定的外生性和順周期性，應當對中國上市銀行與實體經濟間的相互作用進行持續性動態監測。由于長期因素的調節符合反向調節機制，所以，應當充分發揮實體經濟在穩定中國上市銀行體系的積極作用。

注釋：

①其中，截至2003年9月，平安銀行（簡稱：PA）、浦發銀行（PF）、民生銀行（MS）、招商銀行（ZS）、華夏銀行（HX）先后上市；2006年三季度至2007年三季度，中國銀行（ZG）、工商銀行（GS）、興業銀行（XY）、中信銀行（ZX）、交通銀行（JT）、南京銀行（NJ）、寧波銀行（NB）、北京銀行（BJ）、建設銀行（JS）密集上市；2010年7月至8月，農業銀行（NY）和光大銀行（GD）上市。

②事實上，對上市銀行收益率序列的描述性統計分析及相關分析表明，大型商業銀行尖峰厚尾的特征更加顯著，大型商業銀行間的相關系數明顯較大，而大型商業銀行與其他上市銀行間的相關系數較小。限于篇幅，本文不再列示這一結果，感興趣的讀者可與作者聯系。

參考文獻：

[1]ihák M. Stress testing： A review of key concepts[R]. Czech National Bank Internal Research and Policy Report， 2004.

[2]殷俊，劉爽.銀行宏觀審慎監管框架下的壓力測試應用研究[J].財經理論與實踐，2011，（1）： 13-18.

[3]Borio C E V， Shim I. What can（macro-）prudential policy do to support monetary policy？[R]. BIS working paper， 2007.

[4]彭建剛，呂志華.論我國金融業宏觀審慎管理制度研究的基本框架[J].財經理論與實踐，2012，（1）： 2-7.

[5]Chakravorti S. Analysis of systemic risk in the payment system[R]. Federal Reserve Bank of Dallas， 1996.

[6]馬君潞，范小云，曹元濤.中國銀行間市場雙邊傳染的風險估測及其系統性特征分析[J].經濟研究，2007，（1）： 68-78，142.

[7]Adrian T， Brunnermeier M T. CoVaR[R]. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports， 2009.

[8]Huang X， Zhou H， Zhu H B. A Framework for Assessing the Systemic Risk of Major Financial Institutions[R]. BIS working papers， 2009.

[9]Illing M， Liu Y. An index of financial stress for Canada[R]. Bank of Canada working Paper， 2003.

[10]呂江林，賴娟.我國金融系統性風險預警指標體系的構建與應用[J].江西財經大學學報，2011，（2）： 5-11.

[11]Billio M， Getmansky M， Lo A W， Pelizzon L. Econometric measures of systemic risk in the finance and insurance sectors[R]. NBER working paper， 2010.

（責任編輯：王鐵軍）