【原文信息】
原文标题：系统性风险的传染渠道与度量研究
作者：方意
单位：中央财经大学金融学院
原文刊发：《管理世界》2016年第8期
【摘要】
本文创新性构建了包含银行破产机制和去杠杆机制的资产负债表直接关联网络模型。本文发现：（1）四类银行特征和4个外生参数影响四类传染渠道，且影响存在显著差异，四类传染渠道中去杠杆渠道（LossDEL）和银行间负债违约渠道（LossIA_DF）最为重要；（2）在传染过程中，银行破产会导致系统性风险急剧上升，且破产越集中，系统性风险越大；（3）系统性风险存在“区制转换”效应：当低于某一参数阈值，金融体系呈现出随时间递减的“常态”系统性风险，该风险由银行体系杠杆率驱动；当高于某一参数阈值，金融体系呈现出随时间递增的“危机”系统性风险，该风险由银行关联性和资产规模驱动，并主要来源于传染指标较高的大型商业银行；（4）4个外生参数对应了四类针对金融体系整体的宏观审慎政策，脆弱性指标（VBI）和传染性指标（CBI）对应了针对单家金融机构的宏观审慎政策，这些宏观审慎政策应根据金融周期（上行或下行）和系统性风险类型（常态或危机）来实施。
【文章主要内容】
一、背景
2007至2009年的全球金融危机充分凸现了金融体系与房地产行业之间存在着过多的风险暴露，并且由于金融机构之间关联性过高而引发了系统性风险。在危机蔓延过程中，金融机构之间的关联性起着催化剂作用，在满足监管机构的监管要求下，进行“去杠杆化”，从而放大了次级贷款违约的外生冲击。在我国，房地产市场与银行体系已经形成了利益共同体。银行体系存在大量直接或间接投资于房地产市场的信贷资金。同时，房地产行业本身积聚了大量风险，房价与房地产库存同时处于高位。一线城市房价出现大量泡沫，三四线城市房地产销售困难重重，去库存压力巨大。双重压力之下，我国房地产市场十分脆弱。并且，我国当前面临经济“新常态”，经济转型带来宏观经济增长的下行压力巨大，也对房地产行业带来了巨大冲击。
二、问题提出
我国银行体系内部存在各种关联，其中一种为通过银行间市场的同业拆借和同业存放等业务创建的直接关联。据统计，我国银行体系内部的关联性正逐渐上升。但如今中国人民银行以及IMF等国内外机构在对中国金融部门进行评估规划时，只考虑了房地产市场冲击造成的直接损失，忽视了由于银行间关联性带来的传染损失。本文创建了一个同时考虑破产机制和去杠杆化机制两种传染机制的银行家资产负债表关联网络模型。由于在此之前的文献未将一个完整的银行资产负债表纳入到传染渠道研究中，仅考虑了银行间资产与银行间负债波动导致的权益损失变化，可能会忽略某些重要的传染渠道，将本该内生的变量外生化，并且很有可能错误地给出银行破产条件与破产损失。并且，许多文献中仅仅考虑了银行负债端的相互传染，并未综合考虑银行资产端与负债端的相互传染。因此，本文综合考虑各个渠道所导致的传染损失，创建了一个完整的资产负债表直接关联网络模型，以求模拟损失传染过程，解决上述问题。
三、模型
本文的理论模型建立在以轮数衡量的时间轴上，第一轮为外生冲击，后续则为由于传染损失导致的冲击。在此过程中，将本文中的破产机制的渠道分为4个渠道，包括银行间负债违约渠道、破产银行导致的银行间负债流动性挤兑渠道、银行间主动去杠杆渠道和银行间负债流动性挤兑渠道。
模型的主要思想如下：一开始，由于遭受外生冲击，银行的资产与资本均因冲击而遭受损失，部分银行因损失过大而破产。对于破产银行，存在两种方式对交易对手方银行造成传染损失:（1）银行间负债违约损失渠道，即银行破产使得债权方银行的银行间资产只能回收一部分或者无法回收；（2）破产银行导致的银行间负债流动性挤兑渠道，是指破产银行为了偿还其债务，收回了所有的银行间资产，使得债务方银行的银行负债遭受流动性风险，且银行间负债是无法进行重置的。在经济下行时期，银行出售资产会导致资产折价，所遭受的损失就是主动去杠杆降价抛售损失。银行卖出的资产中部分为银行间资产，使得债务方银行面临融资流动性风险，其负债被动下降，因此只能通过出售资产以达监管要求，从而面临着流动挤兑型降价抛售损失。以上则组成了银行破产机制的4个传染渠道。在对传染渠道影响因素分析中，从模型中可以看出相关重要影响因素，因此主要选取了法定杠杆率、重置率、资产价格折扣率、外生冲击四个最为主要的影响因素进行分析，并且，本文创新性对以上4个因素进行了进一步的区分。
在本文中，作者利用最大信息熵法对银行间的双边敞口矩阵进行估计。随后，创建了如下指标：
1、系统性风险相关指标构建：本文利用传染损失之和与银行体系初始总股权之比来度量整个银行体系的系统性风险（SR）。
2、定义单价银行与系统性风险相关的测度指标：脆弱性指标（VBI）与传染性指标（CBI），脆弱性指标（VBI）度量了银行体系风险向单家银行的传染：
传染性指标(CBI)度量商业银行对银行体系系统性风险的贡献程度：
其中：
所有银行的传染性指标（CBI）加总等于整个银行体系的系统性风险（SR），本文的传染性指标具有加总性。
3、模型参数校准
本文参考相关规定以及部分学者文献，结合本国实际情况，并进行合理分析后，对模型中重要参数做出以下假设：
假定法定杠杆率为4%。
假定重置率为82%。
假定资产价格折扣率取0.02。
初始外生冲击：房地产行业贷款违约比例为15%，个人住房抵押贷款的违约比例为7.5%。
4、传染性渠道的影响因素及对比
本文相比其他文献创新之处在于将外生冲击、杠杆率和关联性都做了进一步的区分。
四、实证研究与结果
1、样本时间跨度：2006年至2013年
2、样本选取：5家大型商业银行、12家股份制商业银行以及三家城商行（北京银行、南京银行及宁波银行）
3、数据来源：各商业银行年报
4、本文银行间资产口径：存放境内同业银行业款项、拆放境内银行同业款项及买入返售款项（银行业同业）
5、银行间负债口径：境内同业存放款项、境内银行同业拆入款项及卖出回购款项（银行业同业）
6、我国银行体系的系统性风险：
7、银行遭遇外生冲击导致的直接损失和传染损失：
我国银行体系系统性呈现出下降趋势，但兼具两阶段特征：2006~2009年为第一阶段，系统性风险水平整体较高；2010~2013年为第二阶段，系统性风险水平整体较低。系统性风险下降的主要原因在于银行体系整体杠杆率的上升。
由于我国银行体系资产规模不断增长，其所持有的房地产市场贷款规模也在不断扩张，因此直接损失呈现上升趋势。相对于直接损失而言，传染损失可能较高，因此微观压力测试将严重低估银行体系整体风险。
8、传染损失与传染轮数的演进趋势—递减趋势，但银行的破产会使得传染损失出现跳跃现象
9、各传染渠道在传染损失之和中的占比：
10、各银行的脆弱性指标与传染性指标：
有些银行CBI为0的原因：在“常态”系统性风险之下，如果商业银行的杠杆率较高，遭遇冲击后，可能不破产也不需要出售资产，因此对系统性风险无边际贡献。尽管表中结果，在监管机构确立的五大系统重要性银行中，只有农行系统性风险贡献高，但是并不冲突。原因是：官方规定的系统重要性银行的（除农业银行外）杠杆率较高，从而在“常态”系统性风险下其并不表现出“显性”的传染性；但是由于其资产规模相对于其他银行要大得多，其绝对的银行间资产、银行间负债数值要远高于其他银行，从 而其“隐性”的传染性要高得多，当外生冲击超过一定阈值或金融体系运行形势非常严峻时，“隐性”传 染性很可能转化为“显性”传染性。因此，系统重要性银行很可能是“危机”系统性风险状态下（对应系 统性金融危机）CBI 指标贡献最高的商业银行。关于这一点，后文敏感性分析部分将进一步阐述。
五、参数敏感性分析与宏观审慎政策
1、法定杠杆率参数的敏感性分析
参数区间为[0.04,1]，步长为 0.01。
法定杠杆率变动对系统性风险排序影响不大。系统性风险绝对数值随法定杠杆率增加呈现出边际递减的上升趋势，最终趋于某一数值。边际递减说明了随着法定杠杆率增加，系统性风险在银行体系的传染过程中将逐步收敛，从而最终造成的权益损失并不会太高，并且在数值较小的区间范围内调整法定杠杆率比较有效。在法定杠杆率中，4种渠道都起作用，但重要性不同，并且传染过程中出现银行破产也会导致跳跃现象。
2、重置率的敏感性分析
参数区间为[0，1]，步长为 0.01。
重置率变动并不影响系统性风险排序，其对系统性风险的影响十分微弱。
3、资产价格折扣率的敏感性分析
参数区间为[0.001，0.04]，步长为 0.001。
各年系统性风险排序会随折扣率变动而变动，整体而言，系统性风险随折扣率增加而增加，但各年系统性风险的变动趋势存在显著差异。2008~2010年的系统性风险趋势则呈现3阶段模式增长，即存在阈值作为节点。系统性风险增长速度发生变化时的折扣率几乎一致，从而进一步论证了破产机制是导致SR指标爆炸性增长的主要原因。
4、外生冲击参数的敏感性分析
假设房地产行业贷款和个人住房抵押贷款的违约比例区间为[0.05，0.65]，步长为 0.01。
SR指标与外生冲击参数正相关。较大外生冲击下的系统性风险排序与基准情形下排序完全相反。基准情形下的银行体系系统性风险随时间呈现下降趋势，而在较高的外生冲击下，银行体系系统性风险则随时间呈现上升趋势。
5、各商业银行脆弱性指标和传染性指标的敏感性分析
基准参数情形下，大型商业银行的VBI指标和CBI指标排序均不突出，而当法定杠杆率、资产价格折扣率和外生冲击参数超过一定阈值之后，银行体系的系统性风险急剧增加并达到较高水平，且这些银行的VBI指标和CBI指标排序结果突出。
6、区制转换效应
7、宏观审慎政策
其中最为有效的政策为房地产市场调控政策。
六、结论
本文创新性构建了包含银行破产机制和去杠杆机制的资产负债表直接关联网络模型，并量化了四类传染渠道：银行间负债违约渠道、破产银行导致的银行间负债流动性挤兑渠道、银行间主动去杠杆渠道和银行间负债流动性挤兑渠道。在模型基础之上，本文定义并量化了3个系统性风险相关指标：系统性风险（SR）、脆弱性指标（VBI）和传染性指标（CBI）。本文发现，在传染过程中，如果没有银行破产，传染损失则以去杠杆的形式进行并呈现出相对光滑的衰减特征；银行的破产会导致传染损失向上大幅跳跃，在没有新的银行破产之前又以去杠杆的形式进行并继续呈现出光滑衰减特征。银行破产集中度很高时，也会导致系统性风险急剧上升。
我国银行体系系统性风险在时间维度和空间维度上都表现出一定的“区制转换”效应。“常态”系统性风险是一种“显性基因”，金融体系大部分时期呈现出“常态”系统性风险状态；“危机”系统性风险是一种“隐性基因”，在外生冲击不够大或金融市场运行形势不太严峻时，其并不表现出来，一旦突破一定的阈值，“隐性基因”被激发，金融体系呈现出“危机”系统性风险状态。政府监管者在进行宏观审慎政策制定时，应当充分考虑金融周期和系统性风险类型。
