影子銀行發(fā)展規(guī)模及風險研究

[摘 要] 現(xiàn)階段金融市場中流動性分布不平衡，在金融市場中實行分業(yè)監(jiān)管與混業(yè)經營，商業(yè)銀行不再是傳統(tǒng)的以零售存款為主的融資模式，以銀行反脫媒為主的影子銀行快速發(fā)展。影子銀行出現(xiàn)的根本原因是銀行向經濟發(fā)放貸款的額度快速增長與銀行面臨的監(jiān)管收緊之間的矛盾導致。這些監(jiān)管包括銀行資本充足率、貸款額度和貸款違約率（LDR）。而小銀行不斷增長的風險偏好同樣導致影子銀行規(guī)模激增。研究影子銀行所帶來的流動性風險和影響。

[關 鍵 詞] 影子銀行；規(guī)模；流動性；風險

[中圖分類號] F830 [文獻標志碼] A [文章編號] 2096-0603（2016）27-0156-02

關于影子銀行的界定，世界范圍內沒有統(tǒng)一的界定。太平洋投資管理公司創(chuàng)始人MuCulley（2007）在其文章《小心“影子銀行”系統(tǒng)》中首次提出“影子銀行”的概念，并給出的定義為：“游離于傳統(tǒng)銀行體系之外的、非銀行的投資渠道、投資工具、結構化產品，與接受正規(guī)監(jiān)管的傳統(tǒng)商業(yè)銀行系統(tǒng)相對應”。美國時任財政部長Geithner（2008）稱影子銀行體系為“與商業(yè)銀行體系相對的平行銀行體系”。中國易憲容（2009）提到影子銀行的實質是銀行貸款的證券化，影子銀行基本與信用融資體系等價，主要通過信貸資金與信擴張來替代傳統(tǒng)銀行的部分職能。

我國的影子銀行是正規(guī)銀行體系之外具有流動性和信用轉換等功能、存在著可能引起并導致系統(tǒng)性風險或監(jiān)管套利的機構和業(yè)務構成的信用中介體系。我國影子銀行主要包括：不持有金融牌照、完全無監(jiān)管的信用中介機構；不持有金融牌照、存在監(jiān)管不足的信用中介機構；機構持有金融牌照、但存在監(jiān)管不足或規(guī)避監(jiān)管的業(yè)務。由于疏于監(jiān)管，對影子銀行的規(guī)模，以及影子銀行所帶來的流動性風險就沒有辦法得到確切的衡量及測算。就影子銀行的風險特征而言，影子銀行存款人、借款人與專業(yè)化的非銀行金融中介三位一體的運行機制，使影子銀行具有流動性風險大、風險不可控制與傳染迅速等特點。廣發(fā)證據研報給出的中國影子銀行及傳統(tǒng)銀行的對比顯示，影子銀行存在結構復雜、融資方式多樣、持有資產方式不同等特征。

因此，研究影子銀行規(guī)模與測算其風險，規(guī)范其市場和降低流動性風險十分重要。鑒于國內外學者的模型，本文將運用shadbank模型，對影子銀行的規(guī)模進行測算。本文通過對比影子銀行發(fā)展規(guī)模的變化趨勢，采用VaR（Value at Risk）模型測算其風險溢出效應，分析其流動性風險。

一、對影子銀行規(guī)模測算

文中使用的借款人角度對影子銀行規(guī)模影響的shadbank模型，公式如下：

Shadbank=（RYL-RFL）*GDPF+（RYL-REL）*GDPE，RYL=全社會未償還貸款/GDP

借款人主要包括農戶、私營企業(yè)、個體工商戶等中小型經濟主體。他們信用風險較大，正規(guī)金融機構給他們貸款的積極性較低，不能得到完全需求滿足。首先對變量進行定義：RFL是指農戶從正規(guī)金融渠道借款/農戶實現(xiàn)的GDP。REL是私營企業(yè)及個體工商戶從正規(guī)金融渠道借款/他們所實現(xiàn)的GDP。GDPF表示農戶在一定時期內實現(xiàn)的GDP。GDPE表示私營企業(yè)和個體工商戶等在一定時期內實現(xiàn)的GDP。

在數據處理方面：本文選取2005年至2014年16家上市銀行的相關年度數據共144個樣本的數據進行測算，數據來源為Wind數據庫，而解釋變量以及宏觀經濟方面的數據則來源于中國人民銀行網站。

1.關于GDP

文中GDP分類中主要包括農戶GDP；私營企業(yè)與個體工商戶GDP和私營企業(yè)與個體工商戶的就業(yè)人數。

2.關于貸款

中國人民銀行公布的《中國金融年鑒》獲取每年的全社會未償還貸款、農業(yè)貸款和私營企業(yè)與個體工商戶的貸款數據。公布了2005年到2014年國內生產總值、社會本外幣信貸余額、農業(yè)GDP、第二三產業(yè)等方面對影子銀行的影響。從2005年影子銀行規(guī)模37409.91億元，到2014年78953.92億元，這十年期間上漲幅度明確地體現(xiàn)了影子銀行規(guī)模在不斷地擴大。

二、影子銀行的風險溢出效應測算

影子銀行是一把雙刃劍，一方面，它具有很靈活的再融資功能，能夠滿足各單位的各種資金需求，促進經濟發(fā)展；另一方面，影子銀行的流動性風險極高，不僅包括影子銀行內部體系的傳染，還包括各類機構之間通過證券化衍生品所產生的聯(lián)系。在一定存貸比的束縛下，商業(yè)銀行的信貸沖動無法得到滿足，于是將表內信貸移出表外的委托貸款便得到迅速發(fā)展，然而這也使委托貸款資金極端地流向房地產、股市等領域，資金的風險也被不斷放大，這對經濟的負面沖擊不能忽略。在影子銀行規(guī)模日益擴大的背景下，需要加大對影子銀行風險的監(jiān)控與管理，并提出政策建議來規(guī)避影子銀行的發(fā)展帶來的風險。

影子銀行方面，本文選取具有代表性的證券公司、租賃公司、投資公司、期貨公司、信托公司和民間金融等影子銀行機構。為保證所選數據能滿足金融市場有效性這一要求以及受數據可獲得性制約，文中選取部分上市影子銀行機構作為實證分析對象進行研究。

1.收集的數據

為保證數據的完整性和可信性，數據選取自萬德軟件的每日收盤價。此處采集了1994～2016年中國中期、廣發(fā)證券、海通證券、魯信創(chuàng)投、招商證券、安信信托、光大證券、香溢融通、券商指數的開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交額、成交量、收益率、收盤價取ln、收益率（取ln后差分）。

2.數據檢驗

（1）正態(tài)性檢驗

VaR（Value at Risk）模型要求數據具有尖峰厚尾的特性，因此需要對各金融機構收益率序列基本特征進行檢驗和分析。我們對各股票指數收益率的均值、最大值、標準差、偏度和峰度進行了計算，并對各股票收益率序列進行了J-B檢驗，對得到中國中期、廣發(fā)證券、海通證券、魯信創(chuàng)投、招商證券、安信信托、光大、證券、香溢融通券商指數的對比得出：各金融機構收益率序列偏度系數不等于態(tài)分布對應的，且峰度系數大于態(tài)分布對應的數值，說明各收益率序列比態(tài)分布更為集中，即呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特性。另外，所有收益率序列的統(tǒng)計量的值都接近，因此拒絕服從正態(tài)分布的假設。所有樣本均值接近于符合方差協(xié)方差模型的假設。

（2）鑒于所用數據都是時間序列數據，且具有典型尖峰厚尾分布的金融數據統(tǒng)計特征，在建立模型之前，必須檢驗序列的平穩(wěn)性。本文對各金融機構的收益率序列進行ADF檢驗。檢測出中國中期、廣發(fā)證券、海通證券、魯信創(chuàng)投、招商證券、安信信托、光大證券、香溢融通、券商指數的adf值和p值，顯示出結果都是小于在置信水平1%下的臨界值，因此拒絕單位根假設，收益率序列是平穩(wěn)序列。

（3）GARCH模型采用的公式

Rt’=γ’+αp’Ap（L）Rt-1’+α’St-1+εt

σt2=θ’+b0’εt-12+b1’σt-12

其中，Rt’和σt’是各金融機構i在t時期去均值化后得到的股票收益率及方差，？著t-12為隨機擾動項？著t的滯后平方項，表示前一期所獲得的波動性信息。并對文中采取研究對象進行回歸方程的研究。

在GARCH模型設定的基礎上，將各回歸方程進行向前一步估計，進一步計算各金融機構的預測方差和預測均值，可求得VaR值，具體方程式如下：

VaRiq，t=Rt’+it+Q（q）t

其中，Q（q）表示在q顯著性水平下態(tài)分布的分位數。

然后分別在99%以及95%的置信水平下計算VaR值，計算出的方差出現(xiàn)正態(tài)反哺的現(xiàn)象，影子銀行水平均比較高，當顯著性水平為1%，影子銀行水平在5以上，表明影子銀行體系較為脆弱，其內在高杠桿及不穩(wěn)定性使影子銀行極易受到市場沖擊，形成系統(tǒng)性風險。

近年來，我國商業(yè)銀行資產負債結構特征中出現(xiàn)了較為嚴重的期限錯配現(xiàn)象。流動性是商業(yè)銀行經營的重要一環(huán)，觀測期限錯配水平所帶來的流動性風險是當前最為重要的工作。隨著我國金融市場的不斷完善和發(fā)展，居民原本在銀行進行的儲蓄逐漸開始轉向股票、基金信托等理財產品中，加大了影子銀行的風險傳染性。因此，監(jiān)管當局應充分重視影子銀行的風險防范，加強對影子銀行機構及業(yè)務的有效監(jiān)管，促進整個金融體系健康有序地發(fā)展。

參考文獻：

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[2]Joseph J.Norton.etc. Financial Regulation in the Greater China Area：Mainland China，Taiwan and Hong Kong SAR. International Banking Finance and Economic Law Series[M].Kluwer Law International，2000：70-78.