我国上市商业银行系统性风险测度

我国上市商业银行系统性风险测度

　　系统性风险是指金融机构从事金融活动或交易所在的整个系统(机构系统或市场系统)因外部因素的冲击或内部因素的牵连而发生剧烈波动、危机或瘫痪，使单个金融机构不能幸免，从而遭受经济损失的可能性。系统性风险包括政策风险、经济周期性波动风险、利率风险、购买力风险、汇率风险等。这种风险不能通过分散投资加以消除，因此又被称为不可分散风险。 系统性风险可以用贝塔系数来衡量。

　　摘要：系统性风险的衡量一直是近几年监管改革领域的研究热点，在宏观审慎监管中，不仅需要识别出系统重要性金融机构，还需要对系统重要性金融机构的系统性风险大小进行测度。本文选取中国上市银行作为样本，采用边际资本预期不足法，运用金融市场数据和年报数据对2006-2013年间我国上市银行的系统性风险开展实证测量，并对测量结果进行稳健性检验。研究表明五大国银的边际风险水平处于低位，而中小型银行的边际系统性风险普遍较高，稳定性更差，在金融危机中增加单位资产带来的系统性风险增加程度更大。

　　关键词：系统性风险;边际资本预期不足;宏观监管;商业银行

　　一、边际预期不足法概述

　　金融机构是一类特殊的企业，它们的破产带来的负外部性将严重影响到其他经济部门。Viral V.Acharya， LasseH.Pedersen， Thomas Philippon和Matthew Richardson(2010)[3]四位经济学家为了量化银行破产的外部性在2010年提出边际资本预期不足法(MES)，这种方法衡量了银行i所承担的风险对金融系统总风险的贡献增加值。依据MES为每个银行制定相应的资本要求或税收要求，能有效的防止单个银行发生过度风险承担和过度杠杆效应的问题，满足宏观审慎监管的要求。

　　边际预期损失法能够衡量当金融系统发生风险时，单个金融机构的边际预期损失。模型假定银行i的股东权益资本为wi，总资产为ai，当金融系统的总资产低于一定比例z时将发生系统性风险，即当时w1i

　　系统性预期不足定义为，它衡量了当系统发生危机时银行i的资本低于目标水平的平均程度，即在金融危机期间单个银行实际的系统性风险贡献值。它是监管者对每个银行加收系统性预期不足(SES)税收的依据，以激励金融机构将损失外部性转化为内部成本。但在现实中，SES是实际系统性风险值，在危机爆发前是未知数。进一步的，A.P.P.R.的研究证明SES和MES存在如下理论关系：

　　由上可知SES的估计方程中主要包含三项：1)过度杠杆水平;2)事前的MES乘以危机实现时的放大倍数k;3)以信用风险增加为代价带来的超额债券收益率(fi

　　边际资本预期不足法能够有效地度量单个金融机构的系统性风险的边际贡献程度，为宏观审慎监管提供参考。但到目前为止，关于边际资本预期不足法在的研究还较少，尤其是实证方面的研究。本文在前人理论研究的基础上，选取更加广泛全面的样本和数据，通过边际资本预期不足法，针对我国宏观情形和商业银行风险特征进行相应调整估计模型，对我国16家上市商业银行的系统性风险进行测量，为更好的对单个金融机构开展宏观审慎监管提供参考方法。

　　二、实证结果

　　(1)样本选取及说明

　　估计单个银行的MES值的关键有两点：估计SES时需要对系统性危机爆发时期进行选择，和估计MES时的样本区间选择。由于此次全球性金融危机集中爆发于2007-2008年，传导到我国经济并产生实际影响略有时间滞后，参考A.P.P.R.的研究本文以金融危机爆发期间各银行部门的实际股票收益率作为各个银行实际系统性预期不足SES的估计，样本区间取为2007年10月8日至2008年12月31日。本文主要研究上市商业银行的系统重要性对银行体系的影响，因此本文选取中证内地银行指数代表市场收益率，内地银行主题指数(399947)以2004年12月31日为基期，由16家上市银行构成样本股。

　　MES是市场未发生危机时单个银行对系统性的边际贡献程度，因此估计MES应该选取未发生危机的时期。考虑到所选取的时间跨度不能太短，而危机前的时间段内(2007年之前)我国仅有7家上市商业银行，如果选取这段时间作为测算MES的样本区间将导致一定时间内市场发生尾部事件的天数过少，样本不足影响结果的可靠性。有鉴于此，本文选取相隔较近的危机后年份2009年1月1日-2009年12月31日作为估计MES的样本区间，相较而言危机后的时间区间与危机前存在一定的相关性并且数据充足，得出的结果稳健性强。本文假定将2009.01-2009.12年中金融市场的日收益率最差的5%视为普通尾部事件，最差的1%视为极端尾部事件。本文对银行i在2009年的MES值估计为，在2009.01-2009.12内当金融市场发生普通尾部事件时，银行i的股票收益率Ri平均值，即：

　　此外，本部分还将在同样的样本区间内估计传统风险测量工具的效果，包括波动率、VaR、ES和β值。其中，在2009.01-2009.12时期内银行i的5%分位点数值作为该银行VaR估计值;在这个值以下的银行i的股票收益率作为该银行的ES估计值。本文所有股票价格数据均采取前复权方式处理。银行股价数据和宏观变量数据来源均为同花顺数据库，财务数据来源于各家银行报表。

　　(2)实证结果

　　本节首先检验MES对国内金融机构系统性损失的解释能力，然后测算上市商业银行2009-2013年的MES值。依据上述样本选取和计算方法，本文对我国16家上市商业银行的MES和SES进行了测度，并且比较在相同时间区间内MES和传统风险测量工具的效果。

　　通过2007-2009年间已实现的系统性风险SES和边际预期不足MES的关系图可知，两者之间的相关系数为0.6550，说明存在较强的相关性，散点图也表明MES对SES具有较强的解释能力。因此，可以通过估计MES来预测单个银行对金融系统的边际风险贡献，作为对未来危机发生时的实际系统性损失预警。

　　既然MES能够对我国商业银行的实际系统性风险损失进行有效解释，本文按照上述方法估计2009-2013年的上市商业银行MES值，按照2013年各银行的MES值升序排列结果，可知：

　　首先，从最高和最低排名来看，2013年MES值最高前三位是民生银行、兴业银行和浦发银行，其中民生银行的MES绝对值为0.06，表示在金融市场处于尾部事件的时期内，民生银行的平均股票收益率为-6%，即增加一单位资产带来的系统性风险增加6%。五大国有股份制银行的MES绝对值均低于0.04，其中工商银行最低，仅为-0.0194。结合上文中的指标法评估结果，这说明虽然国银在金融系统中占有较大分量的系统重要性，但它们对系统性风险的边际贡献程度处于低位。

　　然后，从聚类分析来看，低等系统重要性银行在危机中的波动性较强，其对系统风险的边际贡献率偏高，即增加额外一单位资产带来的系统性风险更大。这可能是因为小型银行的资金渠道、业务范围有限，增加资产的困难度和融资成本更高，随之而来的风险更大。而中等系统重要性的MES大部分处于高位，例如民生银行、兴业银行、浦发银行和中信银行，这类银行的资金供给和业务渠道比低等系统重要性银行更为充足，但与国银相比又有所不足。另一方面，它们扩展业务增加资产的需求强烈，开发的金融产品具有较强的关联性和复杂性，但是又不如国银能够有足够的资金缓冲垫和完善的风险控制系统来抵御危机，缺乏健全的安全网络系统。因此中等银行的边际风险贡献率长期处于高水平。

　　最后，从时间动态分析来看，2009-2013年的MES值估计表明2008年金融危机爆发后的四年内各银行的边际风险值均处于下降趋势，中位数、最大值和最小值也显示出同样结论，可以看出金融危机的影响逐渐减小。这样的下行走势直到2012为止，2013年各银行的MES值开始全面大幅反弹，平均上升幅度超过90%，其中中国银行由2012年的-0.0074跳跃到2013年的-0.0228，涨幅高达207.73%。但这也不绝对，工商银行的MES值下降趋势到2011年就停止了，2012至2013年开始小幅回升波动。这说明2008年金融危机的影响到2012年基本结束，2013年开始新一轮的经济周期。从波动幅度来看，在危机后的五年内，光大银行MES值波动幅度最大，从最高值-0.0688到最低值-0.0143，标准差为0.023。MES值变化最平稳的是南京银行，一直稳定在-0.031到-0.042之间，标准差为0.0054。

　　边际预期不足值MES衡量了单个银行承担的风险对金融系统总风险的贡献增加值。中低等系统重要性银行的MES较高，说明扩张规模带来的风险较大，针对此类银行监管机构可以要求较高的资本要求，以防止为增加资产扩张规模而发生过度风险承担和过度杠杆效应的问题。

　　三、结论

　　研究结果表明从边际风险贡献来看，大型国有银行对金融系统的边际风险贡献程度明显低于中小型银行，即新增额外的资产带来的风险更低;而中小型银行的边际风险长期处于较高水平，在这兴业银行和民生银行中体现得尤为明显。值得注意的是，边际风险较低并不意味着总系统性风险较低。从时间维度来看，单家银行各银行的边际风险贡献程度都有随时间下降的趋势。本文的结果为监管部门制定宏观审慎监管措施、防范系统性风险提供了参考，比如可以根据不同银行对系统性风险的边际贡献大小区别附加不同的校准资本或流动性要求等。

　　参考文献：

　　[1]鄢俊华. 我国上市商业银行系统性风险的评价与测度研究[D]. 北京： 北京师范大学，2015.

　　[2] Hellwig M. Systemic aspects of risk management in banking and finance [J]. Swiss Journal of Economics and Statistic， 131， 1995：723-737.

　　[3] Viral V.Acharya， LasseH.Pedersen， Thomas Philippon and Matthew Richardson. Measuring Systemic Risk. 2010.03. Working Paper 10-02.

　　[4]范小云，王道平，方意. 我国金融机构的系统性风险贡献测度监管――基于边际风险贡献与杠杆率的研究[J]. 南开经济研究，2011(4).

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