《商业银行风险对系统性金融风险的贡献》

《商业银行风险对系统性金融风险的贡献》摘要：基于covar法和多元回归模型，通过实证计量商业银行各类风险对系统性金融风险贡献度。选取不良贷款率、流动性比例、累计外汇敞口头寸比例等指标，研究表明：信用风险、流动性风险、市场风险的相关风险指标对系统性金融风险有显著性影响，其中信用风险贡献度最高。管控商业银行的不良贷款等信用风险问题是今后守住不发生系统性金融风险的底线任务的重点。同时，流动性风险和市场风险问题也不能忽视，要建立风险交叉管理机制。

关键词：商业银行风险；系统性金融风险；covar法；风险管理

一、引言

金融自由化、经济全球化进程加快以及金融系统内部存在着结构性、周期性等问题，在多重因素的影响下，我国的系统性金融风险问题日益凸显。根据《巴塞尔协议Ⅲ》的观点和理念，针对防范系统性金融风险问题，要特别加大对系统重要性金融机构的监管。长期以来，我国一直实行的是以银行主导的金融体系，商业银行的融资规模占金融体系融资总量的比重最大，因此，银行风险是我国系统性金融风险最主要的组成部分。在新的金融开放环境下，正确分析和把控商业银行风险对系统性金融风险的影响效应，科学研究商业银行各类风险对系统性金融风险的贡献度尤为重要。这一研究有利于防范化解系统性金融风险工作的开展落实，对促进我国商业银行及整个金融行业稳定健康发展有实际意义。

二、文献综述

关于系统性金融风险相关研究是当今经济的热门关注问题，得到了我国相关部门前所未有的重视。大部分学者主要从以下两个方面对系统性金融风险进行研究：

（一）系统性金融风险的生成机理与传染机制。付可颖（xx）认为，系统性金融风险生成机理有金融市场高杠杆率、过度的自由化、错误的行政干预与政策。[1]杨子晖等（xx）通过四类风险度量方式调查我国的系统性金融风险，研究结果表明，系统性风险存在突出的跨部门风险传染效应，其中银行部门是风险溢出效应的重要来源。[2]陶玲等（xx）指出，系统性金融风险的成因主要有内外部两个方面，风险传染机制分别有内部传导、跨境传导，影响因素包括信贷与流动性紧缩和市场价格波动等方面。[3]目前，国内的相关研究主要关注的是金融系统的整体风险，从整个金融体系视角出发，着重阐释个体风商业银行风险险之间的传染性与溢出效应，通过金融体系各个主体风险的关联反应导致系统性金融风险。

（二）系统性金融风险的度量方法。huang等（xx）对美国多家不同规模的商业银行为代表的系统性金融风险度量，再使用边际贡献率指标确认银行的风险来源。[4]tarashev等（xx）分别用参与法和总贡献法对银行系统性风险进一步研究表明，商业银行的系统重要性在风险事件参与度可以显现，在系统性金融风险的贡献度上也可以产生作用。[5]adrian等（xx）提出，用条件在险价值法（co-var）度量金融机构与市场的溢出效应，如某家银行股票价格与其他金融机构的股票价格指数关联越强，则这家银行有越大的溢出风险。并认为，一家

金融机构对金融体系的溢出效应可以反映出系统性金融风险的大小。

[6]以上文献对系统性金融风险的度量方法及国内各类商业银行对系统性金融风险的贡献度分析有一定的研究与探索，但缺乏对各类银行风险对系统性金融风险的贡献度的具体实证研究。科学挖掘银行风险对系统性金融风险的溢出效应与逻辑联系，有助于政府与金融机构建立防范与化解系统性金融风险的政策框架，因此理清两者的逻辑联系有实际意义。

三、模型设计

（一）数据来源。本研究选取了xx年第一季度—xx年第一季度我国商业银行主要监管指标、国内生产总值同比增速、居民消费价格水平同比增速的季度数据、国内上市商业银行、上证银行指数、沪深300指数的周收益率数据。为了满足研究需要对原始数据作出了相应的处理：剔除相关数据的缺失样本、异常数据，数据平稳性处理后共取得330个样本量。其中，商业银行主要监管指标、国内生产总值同比增速、居民消费价格水平同比增速的季度数据来源于国泰安csmar 数据库，其他数据来自于resset金融研究数据库。

（二）变量选取。

1.被解释变量：银行业系统性风险基于在险价值法（var）发展得到条件在险价值法（covar），运用covar法测量金融机构在某一概率水平条件下，对另一金融机构的var值。即结合本研究方向可以表示某一金融机构发生危机时对整个金融体系的溢出效应影响程度。因此，根据covar法假设当某一金融机构i的风险处于var水平下时，

对整体银行业系统j的风险水平的溢出效应，用条件概率分布q分位数，公式为：pr（xi≤covarqj/i|xi=variq）=q0＜q＜1（1）从公式（1）可以看出，covar本质上是从var演变而来。为了进一步确切地表示出商业银行i对银行系统性风险的贡献度，将其定义为Δcovarsystem/iq，即系统性的条件风险与无条件风险的差值，公式为：Δcovarsystem/iq=covarsystem/iq-varsystemq（2）covar法是在风险溢出效应问题上，在var法的基础之上进行进一步拓展，能够更加具体地测量出金融机构的风险水平对整体系统风险的影响，通过量化的方式，有利于金融监管机构科学有效地识别系统性风险，从而使监管更有针对性，使金融市场更加稳定。通过计量各个商业银行对整体系统性金融风险的溢出Δcovarsystem/iq，在此基础上筛选出我国具有代表性的多家商业银行进行加权平均法，得出整体银行业系统性风险Δcovarsystem，作为被解释变量，公式表示为：Δcovarsystem=ni=1Σwi•Δcovarsystem/iq（3）2.解释变量结合《巴塞尔协议Ⅲ》和我国银保监会的监管要求，商业银行的最具代表性的风险来源有信用风险、流动性风险、市场风险。本研究选取不良贷款率作为商业银行信用风险指标、流动性比例作为商业银行流动性风险指标、累计外汇敞口头寸比例作为商业银行市场风险指标。不良贷款率与流动性比例在衡量商业银行的信用风险和流动性风险都是十分具有权威性和代表性的指标。商业银行市场风险包含利率风险、外汇风险等，选取累计外汇敞口头寸比例作为商业银行市场风险指标主要原因，一是数据易得，该指标是银保监会主要的监测银行市场风险核心指标；二是随着新时