中国影子银行风险管理研究

中国影子银行风险管理研究

影子银行,概括的说是指游离在监管的灰色地带或者监管之外,却发挥与商业银行同样职能的非银行金融机构。目前,普遍认为导致金融系统性风险和货币政策失效的元凶是影子银行,而对影子银行的监管不力是加速金融危机的主要推动力。因此,各个国家开始重视金融系统中影子银行,并加强对其监管控制的研究方法。事实上,影子银行是金融创新的产物,给金融发展带来一定的推动,并不一定会产生金融系统性风险,美国30余年的影子银行发展使其金融体系产生高收益,因此严控和阻止影子银行的发展是不合理的。

中国影子银行作为传统商业银行融资渠道的补充,在金融市场全球化和自由化的条件下快速发展,在一定程度上改变了中国的金融体系结构,使中国经济社会发生了根本性的变化。影子银行相关的理论研究在中国刚刚起步,国内学者的研究大多数主要介绍国外的研究成果、教训和启示、影子银行的发展状况和对中国影子银行进行风险分析等,极少有人全面系统性地研究中国影子银行及其风险问题。本文以中国影子银行的风险相关问题为研究对象,在对影子银行的相关理论和研究成果简要阐述的基础上,分析中国影子银行概况、发展历程和趋势,说明中国影子银行的种类及其产生的原因,说明中国影子银行的风险种类、成因、特征和传导途径及其对中国宏观经济和金融体系效应。对中国影子银行对传统商业银行风险溢出效应进行了实证分析,并构建中国影子银行风险预警模型,分析中国影子银行风险状况并对其做出风险等级评价。

在得到研究结果的基础上提出了对策与建议。本文主要包括七部分,其主要内容及章节如下：第一章,绪论。本文从课题的研究背景、意义和方法入手,介绍本课题的研究思路和框架,指出本文研究的创新点和存在的问题。第二章,相关理论与文献综述。

本文以金融创新、金融中介、二元金融结构、金融监管套利、金融自由化和金融与经济增长等理论作为中国影子银行风险问题研究的理论基础,对国内外对影子银行相关研究成果进行了综述,了解国内外在此领域的研究进展情况。第三章,中国影子银行的发展状况。概述中国影子银行的发展历程、趋势及其产生的原因,通过构建VAR模型,对其内生变量进行因果和协整关系检验,并对其进行脉冲响应函数和方差分解分析,进一步实证分析中国影子银行对宏观经济的影响以

及监管现状与存在的问题。第四章,中国影子银行风险分析。

在阐述中国影子银行风险种类的基础上,分析说明影子银行的风险成因、特征和传导途径及其对中国宏观经济和金融体系的风险效应。第五章,中国影子银行风险溢出效应实证分析。以上市的影子银行相关金融机构和传统商业银行作为研究对象,通过构建GARCH-VaR模型、CoVaR和面板数据模型,对各金融机构存在的风险、外部影子银行和内部影子银行对商业银行风险溢出效应进行了实证分析。第六章,中国影子银行风险预警模型构建。

本文通过构建BP神经网络模型,分析中国影子银行风险状况并对其做出风

险等级评价,并对中国影子银行的安全状况进行预警。第七章,结论与政策建议。通过对中国影子银行风险对宏观经济的影响分析和对商业银行溢出效应分析,对中国影子银行风险建立预警模型,并对其做出风险等级评价,得到相关的研究结论。结合上文的分析,从中国影子银行对宏观经济调控和金融稳定的影响、中国影子银行对商业银行的风险溢出效应和中国影子银行风险预警机制的构建三个

角度提出相关的对策与建议。

本文从理论和实证的角度对中国影子银行的风险问题和预测进行了研究,得出以下结论：1.影子银行规模在一定程度上对经济增长率、通货膨胀率和宏观货币政策均有影响,而且对通货膨胀率的影响最为明显,影子银行的发展与经济增

长和货币供给量的扩大相互促进。2.由于影子银行对传统商业银行具有风险溢出效应,商业银行的风险值将明显增大,而且各影子银行对国有大型商业银行风险

溢出强度尤为显著,对股份制银行和地方银行的风险溢出强度较小。内部影子银行对商业银行风险存在正向的贡献性,资本充足率和拨备覆盖率对商业银行风险存在负向的贡献性,不良贷款率却与商业银行破产风险成正相关,而且影响程度

较大。3.2005年到2009年期间影子银行的风险增加比较明显,在2009年到2013年之间影子银行的风险增加比较缓慢,但安全形势仍然日趋严峻。

社会融资规模的急剧增大对中国影子银行的风险有非常明显的促进作用。中国影子银行风险变化规律与股市行情的变化趋势非常相近,股市行情的风险对影子银行的作用非常明显,这也间接证实了风险传导链的存在。BP神经网络模型训练后的期望输出和实际输出基本符合,检验输出结果与期望值非常接近,可以对

中国影子银行的安全状况进行预警。本文的创新之处包括：(1)界定了中国影子

银行的定义。

本文从中国影子银行的运行机制、功能作用和监管程度等方面进行定义的界定,从非银行类金融机构及其相关业务、金融体系内的影子银行系统和为特定目的而设立的准金融机构三个层次阐述中国影子银行的外延内容。(2)从实证角度分析中国影子银行对中国宏观经济的影响。紧密结合中国实际状况,运用SPSS 软件首次模拟出影子银行与GDP、M1和CPI之间的影响关系,并首次分析中国影子银行风险及其溢出效应。(3)中国影子银行风险预警模型建立。

首次构建BP神经网络模型,分析中国影子银行风险状况并对其做出风险等级评价,并对中国影子银行的安全状况进行预警。本文的不足之处在于：(1)由于对民间借贷等中国影子银行的相关数据难以收集和统计分析,许多数据主要依据估计得到,这对实证分析结果造成一定的偏差。因此在实证分析模型中相关变量的贡献因子需要进一步的检验。(2)由于中国影子银行采取是分业监管和监管主体多样化的模式,各监管部门相对独立,监管理念和具体方法往往不一致,不能共享监管信息,相关的统计数据可能存在不一致。

在中国影子风险实证分析过程中,缺乏长期连续的统计数据,使得实证分析结论可能不够全面。