我國銀行業直接傳染風險研究

陸 軍 林 澍

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我國銀行業直接傳染風險研究

陸 軍 林 澍

通過構建一個同時涵蓋銀行間同業拆借市場與回購市場的直接傳染風險模型，對2006～2014年我國銀行業直接傳染風險進行研究。結論指出：總體上我國銀行業直接傳染風險在近年來處于低位且趨于穩定，繼續推進金融自由化改革有利于金融市場的健康發展；從個體來看，對工商銀行、中國銀行等直接傳染風險較大的銀行個體應當采取差異化的宏觀審慎監管措施，以控制其風險溢出。

直接傳染 風險 回購市場矩陣法 宏觀審慎監管

一、引言

近年來我國經濟增速放緩，下行壓力增大，對未來我國經濟未來走勢的判斷，使得銀行體系內所蘊含的系統性風險得到越來越多的關注。目前我國正處于推動“供給側改革”等多項改革任務的關鍵階段，需要金融部門、特別是銀行部門為相關改革工作提供有力的金融支持，維護金融市場的穩定，防范可能爆發的系統性金融風險在當下顯得尤為迫切。

在2008年金融危機爆發之后，從傳統的注重微觀個體穩健性的金融監管向注重系統穩健性的宏觀審慎監管轉變，已成為各國金融監管機構的共識。而銀行間同業業務的快速發展，在給銀行帶來新的盈利模式的同時，也帶來了潛在的直接傳染風險。銀行業直接傳染風險來源于銀行個體之間的直接信貸關系，通過這一關系網絡，銀行個體的風險將在整個銀行體系之內傳播，對整個銀行體系造成沖擊。我國銀行間同業拆借市場與回購市場在過去十幾年已經取得了快速發展，市場中的交易額(特別是回購市場的交易額)快速攀升(見圖1)，不得不引起我們對其所蘊含的直接傳染風險的關注與重視。正是基于這點考慮，本文對我國銀行業中的直接傳染風險進行準確測度，并研究其演化趨勢，希望能夠有助于監管機構對相關系統重要性銀行進行宏觀審慎監管，確保我國各項改革措施的順利推進，這也有利于促進我國經濟的長期、健康、穩定發展。

數據來源：Wind數據庫

圖1 我國銀行間同業拆借市場與回購市場交易額

二、文獻綜述

直接傳染風險主要關注金融機構相互間的頭寸，關注因機構間直接的業務往來而使得個體機構的風險在整個系統之內傳播、放大。Stiglitz(1994)認為銀行個體之間復雜緊密的直接業務往來催生了金融資產風險的傳染性，銀行個體的資產遭受貶值將最終損害系統的整體穩定①。完全的網絡結構，是指銀行個體兩兩之間均存在業務聯系，對整個系統而言交易結構較為分散，而不完全的網絡結構則指市場中的交易主要集中于某個或某幾個銀行個體，交易結構較為集中。Allen&Gale(2000)和Freixas et al(2000)研究了在個體銀行由不同類型的網絡結構相聯結時，銀行系統如何對風險傳染作出反應，發現風險在不完全的網絡結構中更容易進行傳播②；后續的研究發現更強的聯系降低了聯合違約的可能性，但是當危機爆發時機構間的直接相關將造成更嚴重的損失。

對于直接傳染風險的測度方法，主要是基于矩陣法。矩陣法的基本思想是一家機構倒閉對其他機構造成損失致使其他機構倒閉，使用最終倒閉機構的數量和損失來衡量系統性風險的傳染程度(Wells，2002)③。該方法重視風險的傳染效應，認為銀行業系統性風險通過銀行同業交易市場中的信貸關系進行傳染，使用數值模擬測算銀行間市場的交易頭寸來量化銀行兩兩之間的聯系。Sheldon & Maurer(1998)從銀行的財務信息中篩選出每家銀行持有其他銀行的同業總頭寸數據，通過假定特殊的同業頭寸分布，測算了瑞士銀行同業市場中銀行間的兩兩交易信息，最后用數值模擬來計算傳染風險④；Furfine(2003)考察了美國的同業拆借市場，發現系統性風險的傳染效應不會持續多輪，并且傳染效應造成的資產損失小于銀行系統總資產的1%⑤；Upper & Worms(2004)對德國的銀行同業市場進行傳染性分析，研究表明德國銀行業的風險傳染效應很強，一家機構的倒閉有可能會威脅到銀行系統中的多家銀行⑥；Wells(2004)研究了英國的銀行同業拆借市場，發現小銀行倒閉的傳染效應不強，只有少數大銀行破產才有可能引發傳染效應⑦。

從已有研究可以發現：首先，對于我國銀行業直接傳染風險是否顯著存在一定爭議；其次，現有運用矩陣法的研究大多基于某一個時點的數據對我國銀行業的直接傳染風險進行數值模擬分析，缺乏在時間維度上對直接傳染風險進行趨勢分析；再次，所涵蓋的銀行個體數量有限，研究結論代表性有所欠缺；最后，現有研究主要關注銀行間同業拆借市場，鮮有研究涉及回購市場。

三、模型構建

矩陣法首先假設銀行體系內的任何一家銀行均有可能發生倒閉，而政府不對任何一家銀行實施救助，倒閉的銀行只能部分償還、甚至完全無法償還其與銀行同業間的債務，即相應頭寸的違約損失率(LGD)大于0。同時，需要假定在風險傳染期間，銀行間的信貸關系不發生改變，或者可以認為這一風險傳染速度非常快，沒有銀行個體來得及調整其同業頭寸狀況。具體的直接傳染步驟可以總結如下：

第一輪傳染：銀行i最初出現破產。初始假設銀行i破產，則該銀行對同業機構的負債頭寸將無法完全償還，其他銀行同業由于銀行i的違約遭受了損失；

第二輪傳染：銀行i的破產導致另一家銀行j破產。假設銀行i對銀行j的負債頭寸為xij，那么銀行i倒閉將導致無法償還或者無法完全償還這部分債務，則銀行j在其中的損失為xij*LGD，假設銀行j具有資本額為cj，如果cj

第三輪傳染：在前兩輪傳染中破產的銀行i和銀行j引起銀行k破產。假設銀行i對銀行k的負債頭寸為xik，銀行j對銀行k的負債頭寸為xjk，銀行k在前兩輪傳染中一共遭受損失(xik+xjk)*LGD，如果銀行k的資本額ck小于這一損失，即ck<(xik+xjk)*LGD，則銀行k也發生破產。

第四輪傳染：重復上述傳染步驟，破產銀行數量與損失總額不斷增加……

上述直接風險傳染終結于不再有銀行出現破產。經過t輪傳染之后，直接傳染風險損失即為整個銀行體系發生的資產損失總額，具體數學表達如下：

(1)

其中，Ai表示銀行i的總資產。

以上直接風險傳染步驟需要獲得銀行兩兩之間的信貸頭寸，也即是xij，由于銀行報表中僅能獲得銀行對其所有銀行同業的總體債權與債務，需要運用熵優化的方法求解出所需的雙邊信貸頭寸矩陣，最終所求得的雙邊信貸頭寸矩陣表示如下：

(2)

在以往涉及矩陣法估計銀行直接傳染風險的研究中，往往只考慮同業拆借市場，即僅僅考慮銀行之間“同業存放與拆入”與“存放同業與拆出”項，在此我們將回購市場也納入分析框架中，即同時考慮“賣出回購”與“買入返售”項。注意一點，由于本文將回購市場加入模型中，故需要求解出兩個不同的雙邊頭寸矩陣，在數值模擬過程中也需要設定兩個不同的違約損失率，LGD1代表同業拆借市場的違約損失率，LGD2代表回購市場的違約損失率，直接傳染風險通過兩個市場同時進行傳播，風險傳染步驟與傳統矩陣法相似。

四、數據來源與參數設定

本文數據主要來自BvDBankscope數據庫，我們從數據庫中選取了2006年至2014年我國各家銀行(包括上市與非上市銀行)的相關數據，由于我國目前僅有16家A股上市銀行，其他多數非上市銀行的年度報表數據缺漏情況較為嚴重，經過篩選，選取了共77家數據較為齊整的銀行。具體銀行的名稱及其性質詳見附表1，具體使用的變量名稱與各變量均值見表1：

表1 各變量均值(單位：十億元人民幣)

數據來源：BvDBankscope數據庫

根據銀監會的公告，截至2014年年底，我國銀行業金融機構總資產為172.3萬億，本文所選取的樣本銀行總資產為131.4萬億，占所有銀行業金融機構的76%，能較好地代表我國的銀行體系。

五、模擬結果分析

本部分對直接傳染進行數值模擬，按照前文所敘述的直接傳染步驟使用Matlab軟件進行編程。違約損失率參數的設定按照LGD1=75%、LGD2=35%。先利用每一年度各銀行的總頭寸數據，對每一年度的同業拆借市場與回購市場的雙邊信貸頭寸矩陣進行求解，得出銀行兩兩之間在兩個市場中的信貸關系。我們使用三維圖像對兩兩頭寸的分布情況進行更加直觀的觀察。

從圖2(1)中我們可以清楚看到，我國銀行間同業拆借市場的市場結構從2006年到2014年發生了非常明顯的變化，2006、2007年兩年頭寸非常集中，呈現不完全結構的態勢，而從2008年開始市場結構變得越來越分散，演化為完全結構。

圖2(1)銀行間同業拆借市場結構

而銀行間回購市場的市場結構變化趨勢與同業拆借市場類似，較早年份頭寸非常集中，到2010年之后變得分散，但回購市場的交易頭寸在2014年又開始集中起來。

圖2(2)銀行間回購市場結構

在表2中我們將每年中造成最大系統性損失的前10家銀行列出，實際上該表也即是從直接傳染風險角度衡量的系統重要性銀行排序。同時，表3列出了表2中銀行破產所引起的銀行破產家數(不包括初始破產銀行自身)。

表2 倒閉將造成最大系統性損失的銀行(系統重要性銀行)

表3 初始破產銀行引發銀行破產家數(對應表2)

從表2、表3中我們可以得出以下幾個結論：

第一，我國銀行間同業市場以工商銀行、中國銀行為中心。在絕大部分年份(除2008年)，假如工商銀行(B12)破產，整個銀行系統將會出現最嚴重的損失，緊隨其后的是中國銀行(B15)。但是從引起的銀行倒閉個數來看，相比工商銀行，假如中國銀行破產在部分年份中將導致更多銀行破產，產生更大破壞；第二，直接傳染風險與銀行自身的資產規模有關。從表中可以看到，資產規模較大的國有銀行的直接傳染風險相對較大；第三，以上系統重要性排名基本穩定；第四，我國銀行系統中的直接傳染風險趨于下降，近年來維持在低位。2007年銀行個體破產引起的多米諾骨牌效應最強(破產銀行家數最多)，2009年之后通過直接傳染引致的銀行破產數顯著降低(實際上，銀行個體破產所造成的系統總損失占系統總資產的比例的均值，也顯著比2006年、2007年的均值低)。

下面我們再看我國銀行業直接傳染風險在時間維度上的變化趨勢：

圖3 直接傳染風險整體變化趨勢

首先，從銀行個體倒閉所引起的總損失絕對數來看，我國銀行體系中直接傳染風險在近年來呈上升趨勢，且A股上市銀行破產所引致的系統總損失顯著大于樣本銀行整體。但如果考慮銀行體系本身總資產的增長，總損失占系統總資產的比例在近年來卻是保持了穩定，同樣的，在此口徑下A股上市銀行所引致的總損失情況仍舊比樣本銀行整體嚴重。從引起的銀行破產家數來看，直接傳染風險在近年來雖有所波動，但整體而言仍是維持在低位、保持相對穩定，上市銀行的直接傳染風險較大。

其次，結合圖2、圖3進行分析，在2006、2007年，同業拆借市場與回購市場的市場結構均十分集中，銀行間交易的雙邊頭寸均集中在某幾個點上，而這兩個年份所測算出來的直接傳染風險均較高，由此可以發現：直接傳染風險與銀行間市場結構相關，市場結構越集中，直接傳染風險越大。如果進一步考慮在2007年時，農業銀行的核心資本為負已經出現技術性破產，在政府不對破產銀行進行救助的假設下，無論那一家銀行破產都會導致農業銀行的破產，這一因素可能才是導致2007年直接傳染風險較高的原因，但如果我們在全樣本中剔除農業銀行，再進行模擬，以上的結論依然是穩健的，市場結構的變動對銀行業直接傳染風險水平變化具有顯著的影響。

六、政策建議

從上面的分析結果中我們看到，我國銀行業的直接傳染風險在近年來維持在低位，我國同業市場在交易量快速增長的同時也愈發成熟，得到健康、良好的發展。但在宏觀審慎監管的指引下，特別是在我國經濟運行存在下行壓力的現實環境下，仍需要對我國銀行業直接傳染風險進行有效監控。

首先，應當加強對處于市場中心位置的銀行個體的監管。如前面文中所分析的，假如工商銀行中國銀行的破產倒閉將給整個銀行體系帶來較大沖擊，對于這類系統重要性機構應當采取更加審慎的監管措施、在必要時及時進行干預，以維護市場穩定；其次，引導銀行間同業市場結構向完全結構發展。從前面分析可以看到，交易結構的集中程度與直接傳染風險顯著相關，有關監管部門對銀行個體進行監管時，應當引導其同業交易行為實現分散化，降低市場的集中程度；最后，繼續推動金融自由化改革。從我國銀行間同業拆借市場與回購市場的發展來看，上述市場均得到了健康發展，為我國銀行業擺脫單純依靠傳統存貸業務的盈利模式作出了貢獻。而宏觀實體經濟的持續發展離不開金融部門的支持，應當繼續推動金融體系中各項自由化改革。

① Stiglitz J. E..TheRoleoftheStateinFinancialMarkets. Institute of Economics, Academia Sinica, 1994；

② Allen F., D. Gale. Financial Contagion. Journal of Political Economy, 2000 (10);Freixas X., B. Parigi, J. Rochet. Systemic Risk, Interbank Relations and Liquidity Probision by the Central Bank.JournalofMoney,Credit&Banking, 2000 (32): 611-638.

③ Wells S.. UK Interbank Exposures: Systemic Risk Implications.FinancialStabilityReview, 2002, 13(12): 175-182.

④ Sheldon G., Maurer M.. Interbank Lending and Systemic Risk: An Empirical Analysis for Switzerland.RevueSuissedEconomiePolitiqueetdeStatistique, 1998, 134: 685-704.

⑤Furfine C.H.. Interbank Exposures: Quantifying the Risk of Contagion.JournalofMoney,CreditandBanking, 2003: 111-128.

⑥ Upper C., Worms A.. Estimating Bilateral Exposures in the German Interbank Market: Is There A Danger of Contagion?.EuropeanEconomicReview, 2004, 48(4): 827-849.

⑦ Wells S.. Financial Interlinkages in the United Kingdom's Interbank Market and the Risk of Contagion. Bank of England Working Paper No.230, 2004.

⑧ 包全永：《銀行系統性風險的傳染模型研究》，北京：《金融研究》，2005年第8期，第72～84頁。

⑨ 李宗怡、李玉海：《我國銀行同業拆借市場 “傳染” 風險的實證研究》，安徽蚌埠：《財貿研究》，2006年第6期，第51～58頁。

⑩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》，北京：《經濟研究》，2007年第1期，第68～78頁。

林 澍，中山大學嶺南學院博士研究生。

廣州 510275

[責任編輯 潘 莉]

*本文系國家自然科學基金面上項目“存款利率市場化與中國宏觀金融風險研究”(項目號71273287)的階段性成果。

F82.2

A

1000-114X(2016)06-0030-09

陸 軍，中山大學嶺南學院暨中山大學銀行研究中心教授、博士生導師；

廣東社會科學 2016年第6期