基于GARCH-CoVaR的我國影子銀行對商業銀行風險溢出效應研究

(武漢大學經濟與管理學院 湖北 武漢 430072)

市場競爭的加劇催生了層出不窮的金融創新，對商業銀行的諸多限制也帶來了監管套利的可能，影子銀行應運而生并不斷發展，其內涵和外延亦持續擴大。2008年美國次貸危機給全球經濟造成了巨大損失，暴露了業界對影子銀行監管的嚴重不足。兩年后巴塞爾協議III出臺，在影子銀行同商業銀行一道納入監管體系的道路上邁出重大一步。學界亦在商業銀行、影子銀行及風險傳染領域做了許多有益嘗試。

大致說來，影子銀行指的是游離于監管體系之外，能行使“類銀行”功能，易引起系統性風險的信用中介機構(FSB，2011)。西方影子銀行是商業銀行資產證券化的產物，而我國影子銀行目前主要體現為商業銀行的信貸替代功能。由于影子銀行本源上就與商業銀行有著千絲萬縷的聯系，商業銀行之間的業務、渠道關系也十分復雜，故影子銀行和商業銀行形成了十分錯綜復雜的網絡結構，單個影子銀行的風險可以通過這種網絡結構擴散、傳染到商業銀行體系，進而對金融業和實體經濟產生全球性的重大影響，房利美和房地美引發的系統性危機和日前我國債市“黑天鵝”事件就是很好的例子。

我國影子銀行雖然發展歷史較西方短，但已成為金融體系不可或缺的組成部分，其迅猛的發展勢頭和復雜的業務結構使得潛在風險越來越高，也對金融監管提出了更高的要求。商業銀行是影子銀行風險的直接受害者(李叢文，2015)和主要承擔者(李建軍，2014)，而商業銀行聯系眾多，一旦無法自我消化風險將直接導致金融市場、實體經濟和社會秩序的動蕩，因此文章致力于研究我國影子銀行及其對商業銀行風險溢出效應，希望通過模型明確不同類別影子銀行風險溢出的影響大小，解釋風險傳染的現實渠道，并對當局監管提出切實可行、有的放矢的建議，從而助力金融穩定和經濟發展，將影子銀行納入到宏觀審慎監管的大框架中，引導金融行業健康成長，匹配我國日益旺盛的融資需求和生產力發展狀況。

一、現有文獻評述

國內外現有實證文獻主要著眼于影子銀行對貨幣政策和宏觀經濟的影響，如陳劍(2012)用SVAR模型得到影子銀行會拉動貨幣供應量和CPI的結論，駱振心(2012)發現影子銀行的信用擴張削弱了貨幣政策效果，李向前(2013)指出影子銀行發展在短期內對經濟具有促進作用，這點與Schwarz(2012)、Fein(2013)是一致的。

研究影子銀行風險問題的文章并不算多，究其原因可能是數據來源的缺乏。毛澤盛等(2012)實證發現了影子銀行規模和金融系統穩定的U形關系，Paraschiv和Qin(2013)使用EVT法證實了影子銀行對商業銀行部門的影響，張亦春(2014)借助面板VAR模型提出影子銀行對商業銀行穩健有比較小的正面作用。李建軍和薛瑩(2014)用投入產出法觀測到影子銀行體系中信托的風險溢出效應最大，李叢文和閆世軍(2015)通過GARCH模型也得到了相似結論。宋巍(2015)構建CoVaR模型發現考慮影子銀行沖擊后，商業銀行面臨更大風險。

學者們在影子銀行的風險來源和溢出上做出了大量努力，形成了較為完整的理論體系，但關于影子銀行對商業銀行的風險溢出效應研究相比之下顯得比較匱乏?；诖?，本文致力于通過實證明確這一效應，考慮到分位數回歸難以捕捉非線性特征、我國股市有效性逐漸增強和我國影子銀行相比西方規模小杠桿率低的事實，文章將采用上市公司股價數據和GARCH模型測度商業銀行條件在險價值，以此揭示影子銀行對傳統銀行體系的影響。

二、影子銀行對商業銀行的風險溢出效應實證分析

(一)模型介紹

GARCH(1,1)是金融時間序列問題的一般適用模型(Borlerslevetal，1992)，而金融時間序列一般具有尖峰厚尾特征，所以本文擬用t分布的GARCH(1,1)模型來度量風險溢出效應。模型公式如下：

(1)

其中et服從學生t分布。

推導可得VaR的值:

(2)

(3)

Q(α)為t分布的α分位數。

CoVaR的求法如下：

(4)

然后可以計算ΔCoVaR和%CoVaR，度量風險溢出效應。

(二)數據選取說明

考慮到數據的可得性，本文選擇了Wind銀行指數代表商業銀行體系，上市影子銀行機構代表影子銀行體系進行風險溢出研究。影子銀行的具體選擇如下：資產管理業務比較強勢的招商證券、華泰證券、海通證券、中信證券代表證券類，陜國投A、愛建集團、安信信托代表信托類，西水股份、中國平安、新華保險、中國太保、中國人壽代表保險類(天茂集團2016年才從制造業轉型保險業，不予考慮)，魯信創投代表投資公司(私募股權)類，渤海金控代表租賃類，香溢融通代表民間借貸。

我們參考李叢文(2015)的做法，把各行業的收益率考慮為行業內機構收益率序列的算術平均值。為方便計算，文章用每日收盤價做一階對數差分乘以100計算收益率；晚于2007年3月上市的機構從上市當天起算。

(三)實證結果與分析

文章研究的時間段為2007至2017年，囊括進了我國影子銀行的重點發展轉折點。為了研究不同時間段影子銀行對商業銀行風險溢出的不同表現，我們將這10年大致分為3段：第一段是2007年到2009年，全球次貸危機的前中后時期，國內外開始關注影子銀行問題；第二段是2010年到2011年，我國銀行貸款收緊而經濟主體融資需求旺盛，影子銀行快速發展；第三段是2012年至今，2012年證監會和保監會下發一系列文件對資產管理業務“松綁”，銀證合作和銀保合作渠道迅速拓展。影子銀行范圍得到擴大，并在之后的5年中不斷隨市場形式和監管政策發展。

分別計算分時段、機構數據的均值和方差之后，結合之前的GARCH模型，我們得到了95%置信水平下VaR、CoVaR、ΔCoVaR、%CoVaR數據，用來度量不同時間不同影子銀行機構對商業銀行的風險溢出效應大小。表1到3分別給出了三時間段對應的測算數值。

表1 2007到2009年影子銀行對商業銀行風險溢出效應

表2 2010到2011年影子銀行對商業銀行風險溢出效應

表3 2012到2017年影子銀行對商業銀行風險溢出效應

觀察表1到3，不難發現銀行的VaR是所有機構類別中最低的，這也符合我們的直觀認識，商業銀行受到嚴格監管，風險較低。

在2007至2011年段，投資類影子銀行在所有影子銀行中VaR最低，%CoVaR最高，這表明其自身風險和風險溢出都比較大；而在2012年之后，民間借貸成為最需要關注的機構，這可能是因為民間借貸和貨幣政策緊密相連，2009年前后較為寬松的貨幣政策背景下民間借貸的總體風險并不很大，而2013年后穩健的貨幣政策激化了銀行有限的信貸計劃和旺盛的融資需求之間的矛盾，民間借貸快速發展，體量迅速增大，導致風險激增，從第一階段溢出效應的34.10%到79.49%再到160.04%，10年間擴大了四倍有余，需要進行一定限制。

在時間順序層面看，證券類影子銀行2012年后出現了風險溢出降低的趨勢，可能是因為券商與銀行開展合作比較早，業務模式和風險分擔漸漸趨于穩定成熟，且我們分段的時候沒有特別針對股市波動事件，風險溢出比較大的時點被其他時點拉平。

保險類影子銀行的風險溢出2012年后明顯增大，這與險資流向是匹配的。2012年下半年保監會下發《關于保險資金投資有關金融產品的通知》，為保險資產管理業務松綁。此后保險行業漸漸成長為影子銀行的重要組成部分，截止2016年底另類投資已成為險資配置的第一大去向，這無疑解釋了保險行業的風險價值和風險傳染的變化。

信托類影子銀行的風險溢出也是逐年增大的，這是因為銀行和信托的合作不斷發展，最典型的銀信合作業務就是信托受益權。信托資本金擴張的速度不能跟上資產增加、業務擴大的速度，杠桿率高，對商業銀行比較依賴，因此風險溢出也大。同時，信托資金可用于投資實體經濟，近年實體經濟增速減緩也加劇了信托類影子銀行的風險。

投資公司(私募股權)類影子銀行2010至2011年段的風險溢出程度最大，整體呈現先上升后下降的趨勢。這是因為選取代表投資公司類的魯信創投，受經濟增長帶來的投資機會影響，2010年后業務擴展較快，但2012年后由于投資公司風險逐漸積累，跑路事件頻發，引發了社會關注，監管逐漸嚴厲。2016年證監會和基金業協會發布了一系列自律管理辦法和指引，并組織了對投資公司的專項檢查。

租賃類影子銀行風險溢出持續增大，但增速減緩，體現了其發展和監管的動態關系。由于前10年是我國經濟發展轉型的重要時期，社會對設備購置和更新的需求很大，金融租賃得以快速發展。

民間借貸類影子銀行風險溢出效應不僅持續增大，增速也在提高，在第三階段成為風險溢出最大的影子銀行，正如前文所言是貨幣政策的影響。緊縮的貨幣政策下民間借貸規模增大，風險溢出效應重。

綜合來看，我國影子銀行對商業銀行體系風險溢出效應呈現出逐年增大的趨勢，應特別關注投資公司類影子銀行和民間借貸類影子銀行對商業銀行的不良影響。

三、結論和政策建議

文章通過構建基于t分布的GARCH-CoVaR模型對銀行體系和證券類、保險類、信托類、投資類、租賃類和民間借貸類影子銀行2007至2017年股市收益率進行實證研究，并且分2007至2009、2010至2011、2012至2017三個時段分別考察各類機構的風險價值和風險溢出，得出了以下結論：第一，我國影子銀行自身風險高于商業銀行，大致位于商業銀行的1.5至4倍區間，且對商業銀行存在風險溢出現象。第二，我國商業銀行和影子銀行的自身風險隨時間有所降低，但影子銀行對商業銀行的風險溢出效應整體呈現上升趨勢。第三，不同影子銀行機構對商業銀行的風險溢出效應在不斷變化。2007至2011年投資公司類影子銀行對商業銀行的風險溢出最大，2012年后民間借貸成為最需要關注的對象。同時，保險類影子銀行風險溢出效應增速較快，也應引起人們重視。

基于此，我們提出了一些政策建議,以期降低風險溢出效應，助力金融穩定和經濟發展。

首先，要針對影子銀行體系的動態發展特征，適時出臺對應的監管機制。風險傳染最嚴重的兩類影子銀行，投資公司類和民間借貸類都是在近些年才快速發展起來的。未來隨著我國經濟形勢和金融市場的發展變化，必會出現新型影子銀行，政府應該盡力跟上這種變化，合理界定、妥善處理，對信息披露、資金運用和杠桿率加以必要的要求，降低金融體系脆弱性。

其次，要協調好監管機構的責任分區，建立起對影子銀行監管的宏觀審慎框架。隨著影子銀行的不斷發展壯大，證監會、銀保監會、中國人民銀行、商務部、發改委和各地方監管機構應當通力協作，明確職責范圍，杜絕監管缺失和監管重復，避免影子銀行危機溢出影響整個金融體系。

最后，要建立起影子銀行體系和商業銀行體系的風險隔離機制。文章實證證明了影子銀行對商業銀行的風險溢出效應，該效應整體隨時間呈增長趨勢，因此建立兩者的風險隔離機制很有必要。針對影子銀行對商業銀行的業務往來、流動性、價格和信息不對稱四種風險傳染渠道，可以相應采取措施減弱風險傳染。