銀行間市場風險傳染研究及其展望

楊 磊 張 強 向嘉誠

(湖南大學 金融學院，湖南 長沙 410007)

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銀行間市場風險傳染研究及其展望

楊 磊 張 強 向嘉誠

(湖南大學 金融學院，湖南 長沙 410007)

2008年，由美國次貸危機引發(fā)的全球性金融風暴集中暴露了金融系統(tǒng)面對風險傳染的脆弱性。但是，既往的銀行間市場風險傳染研究存在理論模型與實際情況擬合性差、網絡結構類型不全面以及模型過于依賴靜態(tài)和外生性假設等問題。未來的研究展望：建立更擬合于現(xiàn)實情況的復雜網絡模型；銀行間市場的部分風險傳染渠道及其效應有待深入研究；動態(tài)和內生性模型是未來研究的趨勢；進一步厘清外部沖擊的類型與性質，探究不同的外部沖擊對銀行間市場風險的特定影響；針對國內的實際情況，迫切需要結合現(xiàn)實數據以驗證相關理論在國內的適用性。

銀行間市場風險傳染；復雜網絡；直接聯(lián)結；間接聯(lián)結

2008年，由美國次貸危機引發(fā)的全球性金融風暴集中暴露了金融系統(tǒng)面對風險傳染的脆弱性，而這，也進一步激起了學術界對銀行間市場風險傳染效應的研究興趣。目前，研究銀行間市場風險傳染效應的方法主要有矩陣法和復雜網絡法。基于復雜網絡理論，復雜網絡法可以甄別出銀行間資產負債連接的網絡結構特征，從而分析風險傳染效應在銀行間市場的作用機制。相對于矩陣法，復雜網絡法通過差異化的網絡節(jié)點和連接設置，能夠更精確地識別風險在不同連接傳導的效果和對網絡整體的影響，也更貼合現(xiàn)實，具有獨特的優(yōu)越性。本文擬通過歸納總結復雜網絡法的最新研究進展，為我國有效控制銀行間市場風險傳染提供理論借鑒。

一、銀行間市場風險傳染的內涵

理論界與實務界針對銀行間市場風險傳染效應進行過大量有益的探索，關注點主要集中于銀行間市場風險的具體構成與歷史演進，以及風險傳染效應的作用機制。在進一步熟悉這些問題之前，我們有必要再明確一下銀行間市場風險的定義與構成，詳細了解銀行間市場風險傳染的內涵，從而為正確理解其作用機理奠定基礎。

(一)銀行間市場風險的界定

在分析銀行間市場風險之前，我們有必要對銀行間市場的概念和特性進行了解。銀行間市場是包括商業(yè)銀行、證券公司、保險公司等金融機構在內的調劑資金余缺以及金融機構貨幣保值增值的交易場所。廣義的銀行間市場，包括同業(yè)拆借市場、票據市場、債券市場、外匯市場以及黃金市場等一切銀行間的短期融資市場；狹義的銀行間市場則主要是指銀行間的同業(yè)交易市場。

關于銀行間市場風險的定義，Allen等人(2000)認為，同業(yè)拆借市場使銀行在借貸業(yè)務和支付體系上相互聯(lián)結，當系統(tǒng)中某家銀行倒閉時，其可能通過信用網絡使得其他金融機構的財務狀況出現(xiàn)惡化，從而將風險傳染給其他銀行，繼而引發(fā)大規(guī)模銀行倒閉。*Allen F, Gale D. Financial Contagion[J]. Journal of Political Economy, 2000, 108(1):1-33.Kaufman(2000)則認為，系統(tǒng)性風險是指整個系統(tǒng)受到單部門倒閉的影響而面臨沖擊的風險和概率。也就是說，系統(tǒng)性風險是指一個事件在一連串的機構和市場構成的系統(tǒng)中引起一系列損失的可能性。*范小云等：《我國金融機構的系統(tǒng)性風險貢獻測度與監(jiān)管——基于邊際風險貢獻與杠桿率的研究》，《南開經濟研究》2011年第4期。因此，本文討論的銀行間市場風險主要是指銀行間市場中的系統(tǒng)性風險，該定義基于銀行微觀主體，強調機構之間通過互持資產和實質交易形成的連接關系。

(二)銀行間市場風險傳染的內涵

對于風險傳染的定義，Gropp等人(2003)認為，風險傳染是某家銀行遭遇特殊的外部沖擊，并傳遞到其他銀行的現(xiàn)象。*Gropp R, Moerman G. Measurement of contagion in banks’ equity prices[J]. Journal of International Money & Finance, 2003, 23(3):405-459.Duggar等人(2007)則指出，風險傳染是一家或幾家銀行面臨的風險向其他銀行或金融機構傳遞的過程。*Duggar E, Mitra S. External Linkages and Contagion Risk in Irish Banks[J]. Imf Staff Papers, 2007, 56(4):758-786.宮曉琳(2012)基于宏觀角度指出，宏觀金融層面的風險聯(lián)動在遭遇外部沖擊后急劇增加；*宮曉琳：《宏觀金融風險聯(lián)動綜合傳染機制》，《金融研究》2012年第5期。而何建敏(2013)則認為，風險傳染是銀行因受到沖擊而對其他銀行產生的溢出效應。*李守偉、何建敏：《基于傳染渠道的銀行系統(tǒng)性風險研究述評》，《現(xiàn)代管理科學》2013年第6期。

綜上所述，我們認為銀行間市場風險傳染可以界定為在銀行間市場中，銀行之間通過債權和債務關系聯(lián)系在一起，當有一個銀行因受沖擊而產生銀行失敗(即倒閉)時，這一沖擊可能傳導給與該行有信用資產連接的其他銀行，并給其他銀行帶來失敗的風險。

二、基于復雜網絡法的銀行間市場風險傳染研究

已有復雜網絡研究的相關文獻主要是從直接聯(lián)結、間接聯(lián)結和兩種機制的相互作用進行研究。*周飛、陳欽蘭等：《網絡信任建立過程的客戶關系學習對供應鏈合作關系價值實證研究》，《華僑大學學報》(哲社版)2015年第2期。本文也將從這三個角度來歸納總結基于復雜網絡法的銀行間市場風險傳染機制的相關研究進展。

(一)直接聯(lián)結

對于銀行間市場風險傳染的直接聯(lián)結機制，已有研究表明該機制的作用并不顯著，而是更多地表現(xiàn)為由直接聯(lián)結而引發(fā)的間接風險傳染。具體而言，在現(xiàn)實世界中，沒有一家銀行因為自身在銀行間市場遭受的直接損失而失敗。*Upper, C. (2011). Simulation methods to assess the danger of contagion in interbank markets. Journal of Financial Stability, 7(3):111 -125.多項研究通過估計發(fā)達經濟體中銀行間的雙邊風險暴露矩陣，并模擬了單個銀行倒閉而引發(fā)的風險傳染效應，結果表明，由直接的銀行間聯(lián)系而導致銀行失敗的可能性較小。然而，這些研究都是假設銀行間債權結構是固定的，并使用了基于不切實際的密集化網絡的估計方法，因此無法考慮所有動態(tài)性因素。此外，對于我們?yōu)楹螣o法觀察到因銀行間市場損失而導致銀行失敗的情況，也存在著其他解釋，即政府干預可能阻止風險通過這一渠道傳染。*Laeven, L. and Valencia, F. (2013). Systemic banking crises database. IMF Econ Rev, 61(2):225{270.但是，由于存在道德風險，政府干預往往并不是阻止風險傳染的最佳選擇。因此，研究如何在風險傳染發(fā)生之前便限制其產生就變得尤為必要。另一個關于直接風險暴露的觀點是，由于銀行間市場直接風險傳染而引發(fā)間接傳染，對在銀行間市場出現(xiàn)損失的恐慌可能引發(fā)銀行擠兌，由可感知的信用質量惡化而導致市場資產價值的損失和信心危機等。*Glasserman, P. and Young, H. P. (2014). How likely is contagion in financial networks? Journal of Banking & Finance. DOI: 10.1016/j.jbankn.2014.02.006.

關于銀行間的直接聯(lián)結如何具體影響銀行間市場風險傳染效應，則主要與銀行間網絡的密度與特征緊密相關。

1.網絡密度與傳染性。根據既有的研究，銀行間市場風險傳染效應的大小與銀行間網絡密度緊密相關，但其具體關系仍存有爭議。有學者認為網絡密度越大，風險傳染效應越小，而部分學者則指出網絡密度越大，越容易發(fā)生風險傳染。也有研究表明，網絡密度與傳染性存在一定的臨界值，當外部沖擊的大小分布在臨界值兩側時，將產生截然不同的結論。

一種觀點認為，網絡密度越大越有利于防止風險傳染。Allen等人(2000)的研究表明，高度聯(lián)結的銀行間網絡增強了整個銀行系統(tǒng)對單個銀行失敗沖擊的彈性。他們建立了一個涉及四家銀行的基本網絡結構，指出風險傳染主要取決于銀行間的聯(lián)結模式。當網絡是完全聯(lián)結的(即完全網絡)，不同銀行間所持有的同業(yè)存款在所有銀行間均等分布。在該設定下，沖擊的影響被抑制了，因為每一家銀行都承擔了一小部分損失，從而不存在風險傳染的問題。相反地，當銀行網絡是環(huán)狀的(每一個節(jié)點都有向內和向外的聯(lián)結處，即不完全網絡)，則整個系統(tǒng)將更加脆弱。沖擊的初始影響集中于幾家臨近的銀行，一旦這些銀行失敗，長期資產的過早清算以及相應的價值損失將導致風險傳染給先前未受影響的銀行。這一結果表明，風險傳染效應的出現(xiàn)主要依賴網絡聯(lián)結的結構，而且完全網絡結構比非完全網絡結構更加穩(wěn)健。但是，該模型僅包含四家銀行，其建立的網絡結構與銀行體系過于簡單，從而難以反映真實的情況。

在Allen等人(2000)的研究基礎上，Leitner (2005)發(fā)展了一個更加具有普適性的理論框架。其假定代理人自身所擁有的資源是隨機變量，因此其可能沒有足夠的資金用于投資。當代理人與其他代理人之間沒有關聯(lián)時，資金充裕的代理人事后并沒有動機來幫助資金匱乏的代理人，導致有些凈現(xiàn)值為正的項目因其代理人缺乏資金而無法實施(即某些有償付能力但流動性不足的銀行將走向破產)。相反地，當代理人之間彼此關聯(lián)，資金充裕的代理人將會幫助資金匱乏的代理人，從而避免風險傳染導致所有項目都失敗。就事前而言，代理人之間的相互關聯(lián)也是最優(yōu)的，因為即使不存在正式的承諾，銀行之間也可以獲得互助的保障。因此，他認為較密集的網絡能夠提高投資水平并提供相應的保障，從而更為理想。*Leitner, Y. (2005). Financial networks: Contagion, commitment, and private sector bailouts. The Journal of Finance, 60(6):2925-2953.

另一種觀點認為，網絡密度越大將加劇風險傳染的可能性。Brusco等人(2007)研究了金融風險在不同地區(qū)銀行間的傳播，他們發(fā)現(xiàn)銀行間同業(yè)存款規(guī)模越大，其風險傳染的程度越大。*Brusco, S. and Castiglionesi, F. (2007). Liquidity coinsurance, moral hazard, and financial contagion.The Journal of Finance, 62(5):2275-2302.相較于完全市場結構，環(huán)形網絡不利于風險的傳染，這一結論與Allen等人(2000)的研究相悖。Allen等人 (2000)所提到的重要的風險傳播渠道是由于流動性沖擊而引發(fā)的意料之外的長期資產的提前清算。而Brusco等人(2007)則認為，提前清算不屬于相關的作用機制，因為銀行間的債權債務協(xié)議可以基于流動性沖擊來調整。唯一的不可削弱的風險傳染來源則是高風險資產。通過持有相同的高風險投資而建立起聯(lián)系的銀行，其風險傳染的可能性將顯著增加。Vivier-Lirimont (2006)也發(fā)現(xiàn)網絡密度越大，風險傳染過程中所涉及的銀行越多，傳染也將會越快。相似地，Battiston等人(2012)指出，由于金融加速機制而引發(fā)的正反饋循環(huán)，更多的聯(lián)系導致金融系統(tǒng)更加脆弱。這一研究表明，對于中等程度的風險分散，金融機構將是最具有彈性的。*Battiston, S., Gatti, D. D., Gallegati, M., Greenwald, B., and Stiglitz, J. E. (2012b). Liaisons dangereuses:Increasing connectivity, risk sharing, and systemic risk. Journal of Economic Dynamics and Control, 36(8):1121 -1141.

也有研究表明，網絡密度與風險傳染之間的關系存在不確定性，即存在一定的臨界值，當外部沖擊的大小分布在臨界值兩側時，將產生截然不同的結論。Acemoglu等人(2015)嘗試通過基于聯(lián)結性和沖擊規(guī)模將上述不同的結論結合在一起，聚焦于常規(guī)的金融網絡。*Acemoglu, D., Ozdaglar, A., and Tahbaz-Salehi, A. (2015). Systemic risk and stability in financial networks. American Economic Review, 105(2):564-608.他們發(fā)現(xiàn)，當負面沖擊的程度與數量低于某一閾值時，銀行間網絡聯(lián)結的分布越均衡，金融系統(tǒng)將更加穩(wěn)健。這一較小的沖擊結構要求負面沖擊的規(guī)模要小于可提供給金融網絡的流動性盈余。特別地，由于風險分散的作用，完全網絡是一種最不具有傳染性的形態(tài)。然而，當負面沖擊的強度與大小超過了金融系統(tǒng)中的流動性盈余時，更多的金融網絡聯(lián)結將不再是穩(wěn)定性的保證。此時，銀行間聯(lián)結為金融風險傳染提供了便利，并導致整個系統(tǒng)變得更加脆弱。當出現(xiàn)大規(guī)模的沖擊時，聯(lián)系較弱的金融網絡比完全網路要穩(wěn)定。這樣一個相變的作用機理是當遭遇大規(guī)模的負面沖擊時，銀行系統(tǒng)的超額盈余不足以覆蓋損失。在這樣的情形下，較少的銀行間聯(lián)結確保了損失只由受損銀行的優(yōu)先級債權人承擔，從而保護了系統(tǒng)內的其他銀行。Nier等人(2007)研究了在隨機網絡中，某銀行遭遇異質沖擊后所造成的風險傳染效應。*Nier, E., Yang, J., Yorulmazer, T., and Alentorn, A. (2007). Network models and financial stability.Journal of Economic Dynamics and Control, 31(6):2033-2060.他們發(fā)現(xiàn)，其影響是非線性的。對于低水平的聯(lián)結性，其小幅增加將強化傳染效應。這一結論也被Blume等人 (2013)所證實，即稍微過度的聯(lián)結將對風險傳染產生巨大的影響。*Blume, L., Easley, D., Kleinberg, J., Kleinberg, R., and Tardos, E. (2011). Which networks are leastsusceptible to cascading failures? In Foundations of Computer Science (FOCS), 2011 IEEE 52nd Annual Symposium on, pages 393-402.更進一步地，Nier等人(2007)發(fā)現(xiàn)對于更密集的網絡，更多的聯(lián)結將強化系統(tǒng)吸收沖擊的能力。

2.網絡特征與傳染性。銀行間網絡的特征也將顯著地影響風險傳染效應，這些特征包括網絡集中度、銀行間風險敞口的大小等。

網絡集中度對風險傳染效應的影響主要取決于網絡的結構特征。Gai等人 (2010)提出兩個重要觀點。*Gai, P. and Kapadia, S. (2010). Contagion in financial networks. Proceedings of the Royal Society A:Mathematical, Physical and Engineering Science, 466(2120):2401-2423.一個是罕見的外部沖擊可能對銀行間網絡產生極端的后果；另一個是當沖擊作用于網絡的不同節(jié)點時，某一特定規(guī)模的沖擊可能會產生截然不同的影響。銀行間增加的聯(lián)結性可能會降低違約傳染的可能性，但這要取決于某家銀行的損失程度，更多的聯(lián)結也可能令傳染擴散得更廣。這體現(xiàn)了金融網絡穩(wěn)健而又脆弱的特性。Gai等人(2011)還構建了一個受到流動性沖擊的包含250家銀行的網絡結構。銀行間在各自的資產負債表上彼此持有無擔保的負債，其中銀行間的聯(lián)結滿足泊松分布。為了分析集中度的影響，他們研究了在肥尾(幾何形)的網絡結構中可能發(fā)生的變化。這一網絡結構中的銀行比一般的銀行聯(lián)系得更為緊密，從而形成了一個層疊式的結構。相較于泊松分布，該結構的傳染性將不會那樣嚴重。這也反映了Albert 等人(2000)曾提出的觀點，肥尾的網絡對于隨機沖擊將表現(xiàn)的更為穩(wěn)健。Gai等人(2011)也研究了在這兩種不同的網絡結構下特定沖擊對聯(lián)結得最為緊密的銀行的不同影響。*Albert, R., Jeong, H., and Barabasi, A.-L. (2000). Error and attack tolerance of complex networks.Nature, 406(6794):378-382.在泊松分布下聯(lián)結得最為緊密的的銀行并不比一般銀行聯(lián)結得更為緊密，但在肥尾分布下聯(lián)結得最為緊密的銀行則與網絡中的其他大部分聯(lián)結在一起。因此，肥尾網絡在遭遇針對關鍵節(jié)點的特定沖擊時將顯得更加脆弱。Nier等人(2007)也研究了特定沖擊對層疊式結構的作用效果，他們設計了一個極端的層疊式結構，由一家大型銀行和24家小型銀行形成的星型網絡，該大型銀行是星型網絡的中心節(jié)點，大銀行與小銀行之間具有不同數量的聯(lián)結關系。當沖擊作用于一家小銀行時，傳染單調減弱，因為更多的小銀行與大銀行聯(lián)結在一起。當沖擊作用于大銀行時，聯(lián)結程度與傳染之間的關系則不是單調的。風險傳染的可能性首先隨著聯(lián)結性的增加而增加，當大銀行與10家或以上的小銀行連接時，風險傳染則開始減弱。Boss等人(2004)研究奧地利銀行間同業(yè)市場的網絡結構時發(fā)現(xiàn)，該網絡具有無標度網絡和群聚特征，即所有節(jié)點的度分布都遵循冪律分布。*Boss, M., Elsinger, H., Summer, M., and Thurner, S. (2004). Network topology of the interbank market. Quantitative Finance, 4(6):677-684.在這種結構下，網絡中只有少數銀行與其他銀行存在密切的同業(yè)交易業(yè)務，單個銀行的失敗難以破壞整個系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但是存在若干與其他銀行聯(lián)系密切的關鍵性銀行，其倒閉會引發(fā)強烈的風險傳染效應，且傳染效應的大小和關鍵銀行的節(jié)點個數相關。GiuliaIori等人(2008)分析了意大利隔夜同業(yè)拆借市場網絡1999-2002年的演化過程，發(fā)現(xiàn)網絡結構的演變必然會改變銀行間市場的風險傳染效應。*Iori G, Masi G D, Precup O V, et al. A network analysis of the Italian overnight money market[J]. Journal of Economic Dynamics & Control, 2005, 32(1):259-278.Lelyveld等人(2012)利用核心外圍模型研究了荷蘭1998-2008年的數據，發(fā)現(xiàn)荷蘭銀行間市場具有顯著的核心外圍特征。*Veld D I ’, Lelyveld I V. Finding the core: Network structure in interbank markets ☆[J]. Journal of Banking & Finance, 2012, 49(C):27-40.由于核心銀行在銀行間市場中占據主導地位，監(jiān)管部門應對核心銀行實施特別監(jiān)管。

銀行間風險暴露越大，將增大銀行間市場風險傳染效應。Gai等人(2011)在模型中將每家銀行資產負債表中同業(yè)負債的比例由15%增加到25%，風險傳染較最初的設定出現(xiàn)的更加頻繁，這是因為隨著同業(yè)負債的增加，無法被流動資產所覆蓋的大額資金贖回也將增加。Nieret等人(2007)同樣發(fā)現(xiàn)同業(yè)負債的規(guī)模也趨于增加連串失敗的風險。Glasserman等人(2014)計算了某一節(jié)點的違約通過網絡的溢出效應而引發(fā)其他節(jié)點違約的可能性，然后將其與對沒有網絡連接的外部資產的直接沖擊而引發(fā)所有節(jié)點發(fā)生違約的可能性進行對比，*Glasserman, P. and Young, H. P. (2014). How likely is contagion in financial networks? Journal of Banking & Finance. DOI: 10.1016/j.jbankn.2014.02.006.他們發(fā)現(xiàn)當沖擊的分布較廣時，由網絡而引起的損失較小。此外，他們還發(fā)現(xiàn)當初始節(jié)點為大型的且杠桿率很高的銀行時，網絡顯得尤為脆弱。

(二)間接聯(lián)結

間接聯(lián)結包括交叉持股和多樣化資產。與專門研究直接聯(lián)結的文獻相似，這些研究也聚焦于網絡結構與節(jié)點的特性以及它們如何影響風險傳染效應。

Elliott等人(2014)認為，銀行之間是通過交叉持股聯(lián)系在一起，從而形成了網絡。通過交叉持股，一家銀行的價值取決于其他銀行。如果一家銀行的價值降低至某一閾值以下(意味著銀行失敗)，這些損失將影響其交易對手并且將通過其交易對手進一步傳播其損失，針對特定組織的較小規(guī)模的沖擊將通過這種方式而放大。Elliott等人(2014)指出，風險傳染的強度及可能性與交叉持股的兩個特點有關。其一是集合化程度，指的是銀行彼此之間風險暴露的程度。集合化程度增加將導致風險暴露的增加從而增加傳染的程度與可能性。其二是分散化程度，指的是交叉持股的分布范圍。由于分散化程度的大小不同，一個銀行失敗可能產生不同的影響。在分散化程度較低的情況下，一些銀行可能非常依賴于其他銀行的穩(wěn)定性，但是密度較小的網絡可能限制風險傳染。對于中等程度的分散化，網絡足夠密集使得其出現(xiàn)風險傳染，同時交叉持股分布很廣，可能使得一家銀行的失敗產生非常廣泛的風險傳染。當分散化程度很高時，特定的一家銀行就對其他銀行的失敗不再敏感。總之，當集合化和分散化程度都處于中等時，銀行對于風險傳染將變得極其脆弱。

Caccioli等人(2014)將Cifuentes等人(2005)所提出的減價出售模型推廣至多種資產的情況。在這一銀行與資產的網絡中，銀行持有重疊的資產組合。他們研究了分散化程度對銀行網絡穩(wěn)定性的影響，同時也考慮了銀行杠桿率大小的影響。他們證實了Elliott 等人(2014)所發(fā)現(xiàn)的三個階段，即高、中、低分散化程度對應的不同風險傳染程度，并且隨著杠桿率上升，網絡的穩(wěn)定性將會減弱。

綜上所述，不同銀行之間通過交叉持股或持有重疊的資產而建立起間接的聯(lián)系，銀行間市場風險將通過這兩種間接渠道發(fā)生傳染，而風險傳染效應的大小則與網絡結構的特征密切相關。具體而言，在不同的分散化程度下，無論是通過交叉持股還是持有重疊資產而形成的網絡結構，高、中、低的分散化程度均對應著不同的風險傳染程度。其中，當分散化程度處于中等時，銀行間市場風險傳染效應最為顯著。此外，在基于交叉持股而形成的網絡中，集合化程度，即銀行彼此之間風險暴露越大，銀行間市場風險傳染就越嚴重。而通過持有重疊資產形成的網絡中，隨著杠桿率上升，網絡的穩(wěn)定性將會減弱。

(三)直接與間接聯(lián)結之間的相互作用

大量的有關復雜網絡模擬的實證研究表明，銀行間的直接聯(lián)結引發(fā)銀行失敗的可能性很小，但銀行間存在著許多除直接風險暴露之外的聯(lián)系。譬如，當金融機構的資產組合由于投資相同資產而出現(xiàn)重疊時，銀行間就會發(fā)生間接聯(lián)系。直接聯(lián)結和間接聯(lián)結的相互作用主要是基于資產的減價出售以及由直接風險暴露引起的交易對手風險和由銷售渠道而產生的流動性風險的共同作用。

Cifuentes等人(2005)建立了銀行間復雜網絡的理論模型，并通過銀行間重疊的資產組合將直接與間接聯(lián)結綜合到一起。他們發(fā)現(xiàn)，由于存在資產減價出售而帶來的初始沖擊的影響是極其可觀的。具體傳播的機制如下：一旦初始沖擊(網絡中的某一家銀行失敗)產生，銀行剩余的資產則將在市場上被出售，由于市場對非流動資產的需求不具有完全彈性，陷入困境的銀行出售資產的行為將會壓低這類資產的價格，而由于資本市場的逐日盯市制度，跟風和平倉盤也會隨之出現(xiàn)，即資產價格的降低將引發(fā)新一輪的資產出售，由此陷入惡性循環(huán)。在這樣簡化的設定中，其證明了小型沖擊能夠通過減價出售機制而放大風險傳染。

Gai等人(2010)進一步建立了一個包含直接風險暴露的銀行間復雜網絡模型。他們發(fā)現(xiàn)，在其中加入間接渠道并不會改變原始網絡的穩(wěn)健而又脆弱的性質。Nier等人(2007)也利用Cifuentes等人(2005)的減價出售模型來擴展了其直接風險暴露模型。一般而言，對于任一聯(lián)結程度，流動性風險都將增加風險的傳染可能。更進一步地，他們發(fā)現(xiàn)當市場流動性不足時，更加集中的系統(tǒng)將尤其脆弱。其中的原因在于在一個集中的系統(tǒng)中，某一大型銀行的失敗將使得銀行系統(tǒng)中的一大部分資產面臨清算，這將使得剩下的銀行資產的市場估值迅速降低，從而加速資產價格下跌的傳染。

Glasserman等人(2014)也研究了逐日盯市制度對金融穩(wěn)定性的影響。他們設定的主要差異在于資產并不需要被減價出售從而引發(fā)不穩(wěn)定性。在其設定中，除了直接溢出渠道之外，他們還引入了信心危機，即銀行所感知的償付能力降低，從而導致其債務的市場價值降低。在逐日盯市制度下，這一價值降低將擴散到在其資產組合中持有這些債務的機構。該信心危機可能使得這些聯(lián)結在一起的機構高度脆弱。這一傳染渠道也將可能比直接的溢出效應更為顯著。

以往的實證結果表明，直接的風險暴露網絡并不是系統(tǒng)性風險的重要來源，然而市場參與者仍會盡量避免與其他機構相關聯(lián)。Caccioli等人(2014)指出，這一明顯的矛盾可以通過交易對手風險和流動性風險之間的相互作用來解釋。在雷曼兄弟破產后，銀行間的借貸停止了，這是因為市場參與者意識到重疊的資產組合可能惡化他們的頭寸，使得其過度暴露在交易對手風險之下。為了顯示交易對手風險與流動性風險的重要性，他們還利用奧地利的數據在直接暴露下的銀行網絡中模擬了沖擊。然后，他們基于Cifuentes等人(2005)的研究在模型中加入了銀行間的間接聯(lián)系。在這一網絡中，他們利用一項獨特的共有資產將所有銀行聯(lián)系在一起。他們還發(fā)現(xiàn)，如果交易對手風險是唯一的風險來源，在單個銀行失敗后，系統(tǒng)仍然穩(wěn)定。之后，他們又研究了在共有資產受到沖擊后發(fā)生間接風險傳染的可能性，即將交易對手風險與重疊的資產組合的風險結合在一起，風險傳染大幅擴大，從而導致比觀測到的結果更為嚴重的銀行連續(xù)倒閉現(xiàn)象。

Caballero等人(2013)模擬了一個在對違約風險敏感的金融機構之間存在交叉風險暴露的復雜網絡。*Caballero, R. J. and Simsek, A. (2013). Fire sales in a model of complexity. The Journal of Finance,68(6):2549{2587.一般情況下，銀行只了解自身的交叉風險暴露，對于在網絡中與其關系較遠的銀行的情況則不是很確定。所以，正常情況下銀行僅需要了解其直接交易對手的金融健康程度。相反，當意料之外的流動性沖擊作用于這一網絡的某些部分，并可能導致銀行破產“多米諾”骨牌效應時，銀行才會意識到其有可能被間接沖擊波及到。在這種情況下，銀行就需要了解其交易對手的交易對手(以及其自身的交易對手)的金融穩(wěn)健狀況。由于銀行通常只了解自身的風險暴露，從而無法排除間接沖擊的影響。當其感受到顯著的交易對手風險時，則會縮減開支進入流動性保護模式，而這一作用結構將對銀行資產在二級市場的出售產生強烈的影響。陷入困境的銀行可以出售其剩余資產以滿足意外的流動性沖擊的需要。如果沖擊較小，其他銀行作為資產的購買者可以消除間接沖擊并吸收減價出售的資產，若沖擊較大，其他銀行也將開始儲備流動性以作為預防措施，此時購買者也將轉變?yōu)槌鍪壅撸瑥亩沟脺p價銷售的情況進一步惡化。

綜上所述，銀行間市場風險通過銀行間的直接聯(lián)結而傳染的可能性較小，但直接聯(lián)結往往與間接聯(lián)結共同作用，從而放大銀行間市場風險傳染效應。具體而言，銀行間的直接風險暴露所引起的交易對手風險可能通過觸發(fā)市場上資產的減價出售，從而經銀行間的間接聯(lián)結而產生流動性風險，由此極大地放大風險傳染效應。

三、總結與展望

上述研究表明，從銀行間復雜網絡的直接聯(lián)結與間接聯(lián)結角度分析銀行間市場風險傳染的研究已經較為深入，但仍存在理論模型與實際情況擬合性差、網絡結構類型不全面以及模型過于依賴靜態(tài)和外生性假設等問題。因此，在今后的相關研究中應當重點關注以下幾個方面：

其一，建立更擬合于現(xiàn)實情況的復雜網絡模型。實證研究已經提供了銀行間網絡拓撲結構的程式化研究方法，今后的研究不能僅局限于隨機網絡或過度簡化的網絡結構，必須要進一步提升理論模型與現(xiàn)實情況的耦合性，使之能夠更精準地刻畫出真實世界銀行間網絡模型的拓撲結構特性。

其二，銀行間市場的部分風險傳染渠道及其效應有待深入研究。已有的研究主要關注銀行間市場的直接聯(lián)結以及基于持有共有資產的間接聯(lián)結。然而，銀行間市場還存在多種其他形式的間接聯(lián)結，例如基于衍生品的信用風險轉移是潛在風險傳染的重要來源，對此需要更深入的研究。

其三，動態(tài)和內生性模型是未來研究的趨勢。已有文獻中采用的銀行間復雜網絡模型往往是靜態(tài)或外生的，因此存在一些不可避免的缺陷。一方面靜態(tài)模型無法表示網絡聯(lián)結的動態(tài)形成過程，另一方面，外生的網絡結構使得模型連接過程中節(jié)點的行為及其效應被忽略了。未來的研究應著重沿著兩方向展開：一是可以基于網絡增長模型或擇優(yōu)規(guī)則的概率分布聯(lián)結形成過程進行動態(tài)的模型構建；一是可以基于內生的網絡形成過程，構建反映銀行對金融沖擊和監(jiān)管變化的動態(tài)反應的微觀網絡模型。

其四，本文所涉及的銀行間市場風險傳染通常是基于網絡中某個節(jié)點遭受外部沖擊而引發(fā)的，在今后的研究中需要進一步厘清外部沖擊的類型與性質，從而探究不同的外部沖擊對銀行間市場風險的特定影響。

其五，不同于國外銀行業(yè)的實際情況，國內既有研究往往忽略金融安全網因素，也缺乏對監(jiān)管部門可能給予特定的金融機構隱性擔保及相關救助的考慮，而這一變量無疑會對銀行間市場風險傳染產生巨大的影響。

最后，既有的研究多是基于假設條件的理論研究，缺乏實際數據的檢驗，尤其是來自國內銀行業(yè)的實際情況。因此，今后的研究迫切需要結合現(xiàn)實數據以驗證相關理論在國內的適用性。

(責任編輯：欒曉平)

2016-08-11

楊 磊，男，湖南大學金融學院博士研究生。研究方向：金融工程。 張 強，女，湖南大學教授、博士生導師。研究方向：金融理論、金融監(jiān)管。 向嘉誠，男，湖南大學金融學院碩士研究生。

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1003-4145[2016]11-0154-06