2014年01月筝患锺晴管41Jan..2014 East China Eωnomic Management 第28卷第01期)( ) [DOI] ·财经透视金融危机前后中国银行业系统性风险实证研究李守伟，何建敏，孙婿超，谭音邑(东南大学经济管理学院，江苏南京211189)摘要:文章基于网络模型量化分析了金融危机前后我国银行业系统性风险的特征。利用2∞6-2011年银行间市场中各类型企融机构拆出与拆入资金数据，建立了金融机构间关联网络模型。在此基础上，通过模拟测试可揭示冲击在各类型金融机构闭传染过程，同时可以分析各类型金融机构间风险暴露特征。实证研究表明:金融危机前后任一类型金融机构造约不足以引发银行业系统性风险;国有商业银行和其他商此银行在银行间市场中处于核心位置。关键询:金融危机;系统性风险;网络模型;风险暴露中图分类号:F832 文献标志码A文章编号∞7-5091(2014) 01-∞92-Q5 An Empirical Study on Systematic Risk of China ’s Banking Industry before and after the ~"inancial Crisis 11 Shou-wei. HE Jian-min. SUN Jing-chao. TAN Yin-yi School 01 Economicδαnd Managemen~. Southeast University. Na，句iing211189. China) Abstract: ased on the network model. this paper analyzes quantitatively systematic risk of China’ s banking industry before and after lhe inancial crisis. Though the use of data on lending IInd borrowing capital among various Iypes of financial institu›tions in lhe interballk markel from 2∞6 10 2011. thc paper establishes network models of financia1 institutions. The network models facilitate simulations alld stress testing to demonstrate shock lransl11ission process, and analyze Ihe Jisk exposure among financial inslitutions. The empirical shows thal. be[ore IInd after the financial crisis. the default of any type of financiaJ institutions is J10t enough to Irigger the syslematic risk; the state-oW11ed commercial banks and other commercial banks ar巳atthe core position in Ihe inlerbank market. Keywords: Cinancial crisis; systematic risk; network 川odf'l;risk exposure 前后我国银行业系统性风险进行实证研究，以期对我国金融一、引言监管有所启示。在经济、金融全球化的进程中，金融活动在全球范围内得到扩展和深化，致使现代的金融系统面临的环境越来越复二、相关文献综述杂，呈现出多重复杂形态。金融系统的多重复杂形态使得金银行系统性风险引起了学术界、金融机构以及金融监管融风险产生的速度、传染的强度与影响的范围远比传-统金融者的广泛关注，但目前对其没有统一的、精确的定义，不同的学者从不同的角度对其进行了界定[1-')。现有对银行系统理论预想的大得多，典型案例便是2007年美国次贷危机引发的全球性金融危机以及其后延续的欧侦危机等。因此，在多性风院的界定侧重于冲击以及传染机制。因此.银行系统性重复杂形态下，局部的金融风险很可能会演变成整体风险，风阶可以被广义界定为两个部分的组成:初始冲击和传染机造成区域风险扩大化，甚至形成全球性金融危机。因此，维制，初始冲击对单个或者多个银行产生不利的影响，进而引护金融系统稳定对于一国乃至全球金融体系至关重要。在维起传染效应使得整个银行系统面临崩溃的风险。护金融系统稳定中，银行业处于特别重要的地位，而银行系对银行系统性风险的实证研究主要集中予以下二个方统性风险是导致整个银行系统不稳定的关键因素。因此，如面:①基于网络模型法度量银行系统性风险，网络模型法是何有效防范和化解银行系统性风险是维护金融系统稳定的关基于银行间的资产负债表相互敞口数据研究系统性风险的主键。以上分析表明，研究银行系统性风险问题，特别在当前流方法，其主要思想是通过银行间相互敞口和交易数据建立金融多重复杂形势下显得尤为重要。据此，本文对金融危机网络，根据银行间市场的网络形状模拟风险相互传染情况，收稿日期2013-01-22基金项目:国家自然科学基金项目"基于计算实验方法的银行系统性风险演化模型研究"(71201023);国家自然科学基金项目"股市模仿性羊群行为涌现、演化和治理的系统建模:基于社会网络视角.，(71301078);教育部人文社会科学研究青年基金项目"后金融危机时代中国银行业系统性风险测度与预警研究..(J2YJC63010l) 作者简介:李守伟(1984一).男，安徽绊埠人，讲师，博士，研究方向:金融风险分析;何建敏(1956-).男，江苏无锡人.教授，博士生导师，研究方向:金融工程与风险管理;孙持起(1991斗，女，山西长治人，本科生，研究方向:金融风险分析;谭音邑(1990斗，女，江苏镇江人.本科生，研究方向:金融风险分析。-92-
2014年01月Jan.,2014 金融庭，叔，前后中爵银行业系统性风险实证研究(第28卷第01期)( , ) lÁ部撒算每个银行网络中积蠢的系统性岚险i飞圈内外学者向尘土工哇，马口立句.ai;fÆ承金融机构i的拆出资金总基于上述方法，和j用美国、英国、德国、荷兰、比利时、芬兰以及中国等黑银行系统的数据进行了实证研究沙飞假实额，马表示金融机构j的拆入资金，单额。证研究得到的结论并不是一致的，如Wells(2∞的认为英隅具体到我酶银行问市场结椅，由于我的主法挺得金融机银行系统性风险是有腥的[3)丽Upp仪和Worm苗。船码研梅间倍用拆借规模，只能在得一段时期内的总最拮息，很难究发现在德国银行系统中银仔傲i闭的潜在系统性风蹬是非常对金融税构剖关联网将结梅做出推黯。按照国际上对此领域高的{飞研究结论不一数至少是由于研究对象的不间造成研究的惯钢，我们假定其为完全的市场结梅，以测算盘小的的，此外辍衍系统结构、镀行规模、强仔向连接数最及其分系统性风险模率[例，即利用最大孀方法求解金融机掬i寄信用布等都对实ìiE结果具有一定的影响[比.5]。②支付结算系统r:þ拆借规模。和j府最大精方法求解暗含着不问类型金黯棋梅会银行系统性岚殷实ìiE研究，在此方面要有，Northcott 在最大可能性内分散他{门的出资，不愕类埋金融机椅间制向o∞12)信撼了加拿大自动结算系统(ACs..，，)中系统性风险于形成完企网络结构。商读假设合令慕于此种借算方法得出的可能性，研究发现ACS部s中系绕键虱险是非常有踉的[1阔6阪]岳的结论产生一定的锦辑:如o德是，在棋乏详尽数据的情况So创r剑翩n咄a捻k必i和Be配吧h(ω2∞4的)对美圈辍行i陪泻大额支付清算系统E中扣下，最大精方法俄然是常用、实用的方法。尤其是在对部门的系镜姓风险进行了分析'研究表明该净辙清算系统中多个层醋、非违约性负描经济冲击的研究中，其不足之处对分析银行阿时失数带来的系统教风捶徨小{口lc合通过共同冲击渠结论的影响段小国10间时.Castren租Kavonius(2009)也指道实证研究银有系统性风险，银行闰共同冲击主要来自于银出，在节点内汇集大蠢橄现经济实体、哥总节点数锦少的情行为了防止倍患撤出的戒本增加了在投资方爵的根关性i2810挽芋，究全院络结构是非常容易实现的。因为授一就梅中至胁和Kw刷(2002)认为通过度最金融机掏肉相关性可以伯少会有少蠢楚济实体与其他机构中的个体发生金融交易，从髓潜在的系统性风妓，黯且在90年代茧杂大的金黯挺梅间的而形成完全网结结掏剧。相关性在增加1飞Lehar(2005)发现欧洲银行这种棉关性国珑，我们基于总蠢数据对金黯挑梅间借用拼借规模进比北美的更加严蠢州。Michael幸11Schuler (2003)通过选取行估髓。在巳知ai和毛情况下，采用最大精方法获取刊的银行股票综合指数来综合欧部银行的情况，然后和j蹲班因素数值[飞通过适当的标准化，可将G和1视为边际分布函数的GARCH模型分析各国之阔银仔殷指的相互关系，考察整f(a)和f(存的实现谊，商X则为联合分布函数f(a，舟的实现个银行系统的系统性民蹬，得出歌制辘衍间的潜在系统性风值。如果f(份相f(l)相互强立，则工亨工但a;xlj 0此假设表明险近20年来有所增加的错论:21lo不阔类型金融机掏拆出如群人资金规模是按照现翻到的边际Allen租Babus(2'∞的认为两络模塑分析方法尤其适用于分布函数的分布概率分布于各类型金融机构中，但这也意味评糯金融系统稳定性和分析系统节点的负外部性风险[22J。着X的琦角钱主运索非零。然雨，某类骂道金融机构内经济实因此，本文基于阔结模型对金融危扭前后我圈银行业系统体阔的确会存在资金融藩关系，嚣此可对藏挥对集线元素的性风险演变特征进行实证研究。本文的主要贡献在于:首取值无特定要求。先，现有基于两络模盟主才系辑性风险分桥时，阿销中的节(2)系统性风鼓捣度方法。在上述不同类型金融机构拥点多为银行，分析银行违约或倒闲适戒的传染效应，文革与信蹲拆借雄模计算分析基础，便可以分析冲击通过不问类型我们以不同类型金融机构为节点的网格拘架是截然不捕企融机构陪信用拆常关系第成系统性风险过程。如的，按照我盟银转向市场中交易机梅的分类，本文研究中。乎句>C..，表明金融挑梅j的违约造成金融机构d查约，其的两络节点为国有商业银衍、其他商业银仔、其他金融抗梅、证券公司以及外资金融机构，对每类金融机构具体包中()ij表示金融机构j的违约造成金融机掏i的债权的损失含哪费机构详现《中国金融年鉴》。在此分析框架下，我们率•C/为金融机构i的净资产。通常，诱导菌素可能造成持现可以分析非银行金融机构对银行视梅的影碗。其次，现最过程多轮发生。假定金融幸1L梅j是金融就掬是的债务者，有研究主要是对某时间点系统性岚戳进行分析，商本文研金融机构i也是金融挑梅品的费务者，当金融机构i菌金融究金黯危机前后2∞6-2011年摆阔我国银行业系统性风险的机构j违约部违约时，如果句句十()kiX却>Ck，则金融机构是演变特征。因金融机梅i与j违约而违约。这种传染过程会一直持续下三、研究方法及数据去，.直ilJ没有违约为止c(一)银行业系统性风险剥皮才法(二)样本数据(1)金融机构揭信用挥借规模估撼。利用X口(句)Sx5表为了对2007年英国次贷角就引发的金融能舰前后我国乏民器有商业银行、其他商业银行、其他金融机梅、证券公司银行业系统性风险演变特征进行实证分析时，选取和外资金融机构这五类金融机构问信用拆借规模姐萍:2∞←2011年金融起机前后样本数掘进有研究，其中将2∞6IXll X12 X151 aj 年视为危机能巅.2(好7-2008年视为运祝中期，2009-2011 x嚣IX21X22…字年视为鱼就后期。实证样本数据来源于2∞弘2012年《中理金融年鉴》。本文在计算金融机，构向信用拆借规模时，a{为IXSl XS2 X551 a5 金黯机构年度累计拆出资金数额，百fflj为金融挺构年度累计112 A 1 拆人资金数额。由于没有具体的各类型金融极梅问具体挥曾其中，X;j:表示金融机构iJ.才金融机构j的拆措头寸;93一
2014年的月Jan.,2014 金融走，权，前后中国银行业系钝性武捡实证研究(第28卷第01期)(, ) 数据，可以通过模拟得到各类型金融机构问拆借规模。从丽金融机构判情用拆借数据。进雨，我妇可以推算出通过银行有助于我轩在缺乏梧应数据的情况下，分析金融鱼机前后我间市场金融机梅阔的年度挥错资金总量。黯1是2006-20011国银行业系统性风险特征，深入理解冲击或经济隐患的系统年我匪银行凋市场中金融机构问通过倍黯挥借关系影成的网性危害。络结梅。在国1所示的两结结构中，部络的边的担重是各金黯税梅间年度群借资金恙蠢，统忌、OB，OF, SC与W分别表四、黑证结果分析示醋有商业银行、其他商业镜行、其他金融机构、证券公司(一)金融机构闯关联玛格结构和外资金撤杭持。陌黯1中(a)-(f)分男IH去幕于2006-2'∞11年3在于前面的金融凯梅问信用拆借规模估测方法，科瑞金数据得到的。融机掏在银行间市场中年度拆借资金摆棋总额，便可计算出(a) (b 1 (c) (d) 筝，) {(e) 回12∞6-2011年备提酿金鞠机构闰拆借酷资网络结梅从理1可以看出，证券公司与外资金盖章桃梅、其他金融金黯体系中发挥中艇的作用。信固有商业银行与其她商业银机构之间的信用拆揩总最较少;国有商业银行和其他商业银行也是将来自其他类型金融机梅的负面冲击传染给整个金融行在银智商市场中扮演着重要的位置，它们苟其他类型金融体系的中枢环节。就梅之间的信用拆借，单蠢较多;菌有商业银行与证券公司之(二)系统性风险定受分析阿信用拆借总量在2盼6-2(防9年期间在i撞撞，2010-2011年基于前面的金融辄构拇信用拆借短模仿酣方法，便可计期间在递增。总之，留1突tI:i传达的信，息菇，固有商业银抒算出金融机掏阁成险暴露以及金融扭构恙的风险暴露，计算导其他商业锻付在银抒阅市场中扮演着蠢耍的角色，在我罔结果如围2所示。94一
2014年01月Jan..2014 金融危机前后中国银行业系统性风险实证研究(第28卷第01期)( ) 40000 600∞ 口xll35000 50000 .x12 30000 .x13 40000 25000 .x14 20000 30000 15000 20000 10000 10∞o 5000 o o’ 2006 iıı7 2008 2009 2ıi 0 2ıi 1 NB总的风险暴露EnunnunuunnuuunnuUunnuunnuunnu u 口l吨，口V·咽·'句·，‘句EDA「<ι句，‘句，‘句，‘vanvLEI斗角JAU<VA『J句，《‘噜U内EU35000 20000 15000 10000 5000 o 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2006 2007 2008 2009 2010 2011 OF与其他类型金融机构间的风险暴露OF总的风险暴露2007 2008 2009 2010 2011 2006 2007 2008 2009 2010 2011 sc与其他类型金融机构间的风险暴露sc总的风险暴露20000 35000 180001 300∞ 16∞Ö~cx51 14000ι...x52 12仪lOι.x5310000ι-tlx54 8000 6000 4000 2000 。2∞6 2007 2008 2009 2010 2011 FF与其他类型金融机构间的凤险暴露圈2金融机构的凤险暴露阁2中.1-5分别表示N8、08、OF、SE与FF.单位为击是最坏的情况。按照上述冲击传染过程的分析方法，结合亿元。但是，我们模拟得到的是年度累计信用拆借数据，而各类型金融机构的净资产数额。孩们发现.2α施-2011年期银行间市场中信用拆借是短期的，分为不同时间期限的。因间任一类型金融机构对其债权者违约不足以引发违约传染过此，我们在分析违约传染过程，将罔2中金融机构间年度信程.即银行间市场中不会发生系统性风险用拆借累计规模按照拆借月份和拆借期限进行折算，再进行从罔2可以分析金融危机前后各类型金融机构总风险暴系统性风险定量分析。否则，以阁2中数据为金融机构间风露特征:罔有商业银行在银行间市场中年度累计风险暴露规险暴露规模要比实际金融机构间风险暴露规模大。为了测度模在2(脱-20\0年期间递增，而在20门年有所降低;其他商系统性风险，本文模拟冲击来源于各类型金融机构的因经营业银行在银行间市场中年度累计风险暴露规模在2【脱-2∞8业绩普遍下滑，造成其债权者的债权全部损失掉，即违约造年期间递增，而在2(宽限年有所降低，但之后又在递增;外资成金融机构的债权的损失率为1∞%。可见，本文模拟的冲金融机构年度累计风险暴露规模特征与且他商业银行类似;-95一
2014年01月J脱，2014金融走，机前后中菌银行业系统，性风险实证研究(第28卷第011想〉( , ) 其地金融机构在银行间市场中年度累计风黯暴露规模在递land Working Paper 230,2004. 增;证券公巧在银行向市场中年度累计风险暴露巍模在[9]Upper C, Worms A. Estimati吨Bilat告时Exposuresin the G告rman Int告rbankMarket: Is There a Danger of Cont吨ion?[J]. 2006-2009年期间在递增，黯之后大辐度降棋。从留2还可European Economic Review, 2仪间，48(的:827-849. 知道金融究生毛rt前后各类塑金融机梅间岚险暴露特在:其他金[ 10 ] Van L 1, Liedorp F. Interha地Contagionin the Dutch Bank›融挽持对其结商业银行的信用拣出祟lt规模在增加;外资金ing Sector: A Sensitivity Analysis [J]. Intemational Joumal 融我梅时其他商业银行和其他金融机构的信用拆出摸ìt规模ofCentral B脂ki鸣，2oo6，2(别:99由134.在增加。[ 11 ] Degryse刻，地yenG. Interhank Exposures: An Empirical Ex›五龟缩论amination of Systemic Risk in the Belgian Banki鸣System[J].面时多重复杂的经济、金融现实和潜在树系统性风黯靡Intemational Joumal of Central Bank，2'ω7，3(2): 123-171. 患，缸使我引不断寻找新的理论如方法，用以玲金融机掏闰[12] Toiv栩栩版.Fína时ialInterlink吨仰andRisk of Con除gionin the Finnish lnterhank M在rket[R]. Bank of Finland Re›复杂的债权费务关系和系统性风险的理解。部到结模型分析search Discllssion Pap邸，2∞9.方法，为我们对上述问题分析提供了一个新的挠角，使我们[ 13]马君炼，在小云，曾元涛，斗'因银行间市场双边传染的风得出深入分析系统'睦风险的形成就制。本文基于网络模型量险传理~l及其系统性特征分析[1].经济研究，2007，42(1):化分析了金融盘机前后冲击在银衍阅市场中的传导及系统性68-78. 风瞌特征。基于2006-2011年银行判市场中各类型金黯杭梅[14 ] Leitner Y. Financial Networks: Cont鸣ion，Commitment , and 拆出与拆入资金数据，建立了金融机构问关联闰格模型，通如1vateSector’Bailouts [后.η1e}oumal of Finance, 2ω'5，60 过模棋部试了冲击在各类型金融机梅同传染过程，间时分析(6): 2925 2953. 了各类型金融机梅阔风险毒暴露持在。研究表明，金融盘裁前[I5]M创ler}. Interhan主CreditLine革asa Channel of COI阳gion[J]. 后任一类骂基金融凯构造约不足以引发银持业系统性风瞌;盟Joumal ofFinancial Services Research，2仪汤，29(1):37-60. 有离业银行和其侮商业银行在银行判市场中处于核心投置。[ 16] Northcott C A. Estimatin在SettlementRisk and the Potential for Contagion in Canada’s Automated Clearing Set ement 模型的建立与基于模嚣的5;E]毒分析，皆在为防范和应对银衍Syst栅[R].BankofC础adaWorking Paper, 2∞2. 业系统性风险提供有效的决策支持。对银行系统性风陆蓝管[ 17 J Soramaki K L, Bech M. Systemic Ri汰in器Netting System 主要存在三个阶段:风险发生前的预弱、风险发生过程的干Revisited [R]蠕FederalReserve Bank of NewYork Working 预IU及风瞌发生后对银行间市场的读藉。虽然，本文实证分Paper，2α)4. 析得到银行i南市场中暂时不会因某一类骂自金融机梅违约而引[18] Acharya V V, Yorulmazer T. Information Contag on and 发系统'险风险。但是，在当前金融多重复杂形态环境下，玲Ban主He时ing(J]. Joumai of Mon町，Credit and Banki吨，系统性风险的预防是必不可少劫。就本文的研究来看，提高2∞8，40(1): 215-231. 国有商业银行相其他商业银行的安全性，有利于提高银有向[19]De N G,Kwast M L. Systemic Risk and Financial Consolida›市场的风撞免度能力，进酒辞假发生银衍危机的概率。tion: Are They Related? [J J. JOllrnal of Banking & Finance, 2∞2，26(5): 861-880. 参考文献:[20]Lehar A. Measuring Systemic Risk: A Risk Management Ap›[1] Bandt 0 D，日artmannP. Systemic民isk:A Survey [这].ECB proach [1]. Joumal of Banking & Fir阳lce，2∞5，29 (10) : Wo rking Paper r阻挡，-2603. [2]Ka甜nanG G, Scott K E. What Is Systemic Risk, and Do Bank [21] Míchael娘，Schlller M. The Systemic Risk Potential in Ellro幡Regulators Retard or Contribute to It? [且.Ind，叩endentRe›pean Banking-evidence From Bivariate GARCH Models vi号'W，2∞3，7(3):371-391. [R]. Wor主ingPap仪ofCentre for Euro肘anEconomic Re›[3]也会永.银行系统性风险锦伶染模型研究[J]‘金融研究，search，2∞3. 2005(8): 72 84. [22J Allen F, Bahus A. Networks in Finance [M]IIKleindorfer P, [4]Ach鸥在V V. A Th吨。fSystemic Risk and Desi伊ofPru›Wind J. The Ne twork Challenge. Wharton School Publishing, dential B在nkRegulat on [JJ. Joumal of Financial Stability, 2∞9. 2009，到3):224-255. [23] Upper C. Conta革ionDue to lnter如此CreditExposllres: [5] Marti阴阳Jaramillo S, Perez 0 P, Embriz F A, et al. Systemic What Do We Know, Why Do We Kno胃lt,and What Should 豁达，Financial Contagion and引阳时ialFr挂在ility[J工JoumalWe Know?[民].Bank for lntemational Settlements Wo rki吨of Economic Dynamics晶ndControl, 2010, 34 (11) paper, 2ω6. 2358-2374. [24]宫小琳，宁江.中国宏观金融中的国民经济部门间传染机[6] IMF. GlobaI Stability Report-Responding to the Financ al Cri›制[J].经济研究，2010，45(7):79-90. sis and Measurin茜SystemicRisks[R]. IMFWorki崎Pap告r，2∞9.[25] Castren 0, Kavonius 1 K. Balance Sheet 汩1R隧t附巴erli扭z组lk唔ag硝es在z巫皿E[7] Fumne C H. Inter如此Exposures:Quant的ingthe Risk of Ma阮c忍ro卢f缸man耐ci必a1Risk 却A加础nlal归y自i臼s沁烈the Euro Area [民].配8Contagion [JJ. Joumal of Money, Credit & Banking, 2棚，35Work ng Paper,2oo9. (1): 111叩129.[ 8 ] Wells S. Financial Interlì球锦制inthe United K ngdom’ s 1边，{责任编辑:张具]terhan主Mar如tand the Risk of Contagion [R]. Bank of En伊-96一
