李芝瑛， 饒海琴

（上海理工大學管理學院，上海 200093）

我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險預(yù)警思考
——基于歐債危機視角

李芝瑛， 饒海琴

（上海理工大學管理學院，上海 200093）

2009年底爆發(fā)了影響全球經(jīng)濟的歐洲主權(quán)債務(wù)危機，隨著危機的不斷發(fā)展與深化，歐洲銀行系統(tǒng)性風險問題逐漸突顯出來，并且其負外部性特征也逐漸開始對全球商業(yè)銀行產(chǎn)生了負面影響.針對商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險的復(fù)雜性、不確定性與外溢性問題，從歐債危機的角度出發(fā)，試圖通過威廉·夏普提出的單指數(shù)模型測量我國上市商業(yè)銀行的β系數(shù)，以此來觀測自歐債危機爆發(fā)并不斷發(fā)展深化后，我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險的變化情況，并給出相應(yīng)的建議.

歐洲主權(quán)債務(wù)危機；系統(tǒng)性風險；商業(yè)銀行

在2008年美國次貸危機引起的全球性金融危機與2010年爆發(fā)的歐洲主權(quán)債務(wù)危機接連爆發(fā)后，系統(tǒng)性風險成為了熱門搜索關(guān)鍵詞.盡管系統(tǒng)性風險并不是此次危機之后產(chǎn)生的新詞匯，但是學術(shù)界至今仍不能對其進行精確定義.大部分學者均認為，系統(tǒng)性風險是指由于某個事件的發(fā)生而在一系列有關(guān)機構(gòu)與市場組成的系統(tǒng)中引起的一系列連環(huán)損失的可能性.“沖擊性”和“傳染性”是其兩大特征，這種特征既存在于經(jīng)濟部門對金融體系的影響，也存在于金融系統(tǒng)的內(nèi)部.

同系統(tǒng)性風險一樣，目前學術(shù)界對銀行系統(tǒng)性風險也沒有統(tǒng)一精確的定義.美國經(jīng)濟學家Kaufman等［1］認為，銀行系統(tǒng)性風險是指由于某家銀行不履約而引起其它銀行的違約，進而引發(fā)的鏈式反應(yīng)，導(dǎo)致廣泛金融困境的可能性.

本文從歐債危機的視角出發(fā)，通過Sharpe［2］提出的單指數(shù)模型測量我國上市商業(yè)銀行的β系數(shù)，分析我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險的變化趨勢，并給出相應(yīng)的建議.

1 背景介紹

1.1 國際背景

歐洲主權(quán)債務(wù)危機起源于希臘債務(wù)危機，至2010年，歐洲其它國家逐漸陷入危機.自歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)以來，歐債危機的深化與發(fā)展就一直是全球關(guān)注的焦點，居于金融體系關(guān)鍵地位的銀行業(yè)在危機來臨時則最先受到?jīng)_擊.

根據(jù)歐洲銀行管理局所公布的歐洲銀行業(yè)壓力測試結(jié)果顯示，危機重災(zāi)國包括葡萄牙、意大利、愛爾蘭、西班牙、希臘.其國內(nèi)銀行由于持有的主權(quán)債務(wù)80%以上均為本國國債，因此受到危機的沖擊最大.

愛爾蘭財政部于2010年12月23日向本國銀行——愛爾蘭聯(lián)合銀行注資37億歐元對其進行了國有化.布魯塞爾歐洲與全球經(jīng)濟研究所經(jīng)濟學家尼古拉·韋龍認為，這一舉措增加了五國解決主權(quán)債務(wù)危機的難度，也大大增加了歐洲銀行業(yè)的風險［3］.

國際三大評級機構(gòu)之一的穆迪于2012年5月17日宣布下調(diào)了16家西班牙銀行及一家西班牙在英國的分行的長期債務(wù)與存款評級.西班牙國內(nèi)經(jīng)濟環(huán)境惡化、主權(quán)信用下降、資產(chǎn)質(zhì)量快速惡化以及市場融資成本日益走高等都是造成本次下調(diào)銀行評級行動的主要原因.全球金融危機后，西班牙由于房地產(chǎn)泡沫破滅，導(dǎo)致其銀行體系出現(xiàn)大量壞賬，規(guī)模高達1 500億美元.特別是西班牙儲蓄銀行系統(tǒng)實際上已經(jīng)破產(chǎn)，西班牙政府不得不采取措施對主要大銀行注資或收歸國有.6月9日，西班牙正式就其銀行重組向歐盟提出金融援助，宣告西班牙成為了歐債危機自爆發(fā)以來最大的受助國.

繼西班牙之后，市場將目光投向意大利，葡萄牙也已開始使用紓困金為國內(nèi)銀行注資.與此同時，于2012年6月17日即將進行重新選舉的希臘也不得不面對銀行業(yè)加速“失血”的窘境.

除此5個重災(zāi)國之外，歐盟大國之一的法國，其國內(nèi)銀行持有重災(zāi)國的債務(wù)最多，其國內(nèi)四大銀行就擁有4 190億歐元的風險敞口.如此大的風險敞口使法國銀行業(yè)不得不面臨巨大挑戰(zhàn).一旦有一家法國銀行出現(xiàn)問題，法國的A A A主權(quán)債務(wù)評級就岌岌可危，從而導(dǎo)致銀行面臨更大的融資困境.

國際評級機構(gòu)穆迪于2012年6月13日將塞浦路斯政府國債評級調(diào)降了兩個等級，使該國國債垃圾評級越陷越深.穆迪表示，希臘若退出歐元區(qū)將給塞浦路斯銀行帶來毀滅性打擊.塞浦路斯政府的財務(wù)已經(jīng)出現(xiàn)問題，在資本市場融資的能力也十分有限.這個人口只有100萬人的小國成為了在希臘、冰島、葡萄牙與西班牙之后的第五個尋求歐盟援助的國家.

由于歐洲主要商業(yè)銀行持有大量本國及歐洲他國國債，商業(yè)銀行彼此之間也互相持有對方所發(fā)行的債券，這使得債務(wù)危機更加容易傳導(dǎo).再加上人們對歐債危機長期的悲觀情緒，歐洲銀行體系的信譽已經(jīng)遭到了質(zhì)疑.雖然歐洲央行通過大額的長期融資再操作等措施以試圖走出歐債危機的困境，但是人為地制造資金市場的流動性，市場卻最終將資金移出了危機嚴重的國家.希臘、葡萄牙、西班牙等重災(zāi)國銀行均遭遇擠提，出現(xiàn)了資金外逃.歐洲銀行間的不信任使資金流通功能大大弱化，極易引發(fā)歐洲整體銀行業(yè)系統(tǒng)性風險.

美國第五大期貨交易商——全球曼氏金融公司于2011年10月31日向法院申請了破產(chǎn)保護，成為歐債危機沖垮的第一家美國金融機構(gòu)，也標志著歐洲主權(quán)債務(wù)危機的負外部影響已蔓延至全球.我國作為新興經(jīng)濟體的領(lǐng)頭羊，在世界經(jīng)濟中扮演著重要角色，必然避免不了歐債危機負面沖擊.

1.2 我國商業(yè)銀行現(xiàn)狀

我國商業(yè)銀行現(xiàn)階段信貸結(jié)構(gòu)差異化較小，業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)較為單一，投放對象較為固定，利差收入仍是銀行利潤的主要來源，因此商業(yè)銀行的競爭主要集中在優(yōu)質(zhì)客戶的競爭.現(xiàn)階段，我國銀行業(yè)的市場化、創(chuàng)新能力、核心競爭力與發(fā)達國家相比仍有差距，在我國經(jīng)濟面臨轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，銀行業(yè)面臨嚴峻考驗.

1997年的亞洲金融危機，為避免我國商業(yè)銀行受到危機的沖擊，引發(fā)我國銀行的系統(tǒng)性風險，我國政府通過不良資產(chǎn)剝離、國家注資、股份制改造、引進戰(zhàn)略投資者、公開上市等措施對我國銀行體系進行了整改.因此，面對突如其來的歐債危機，其顯著的負外部效應(yīng)使我國銀行業(yè)不得不提高警惕，積極面對.

銀行體系在我國金融體系中占具了主導(dǎo)地位，具有金融資產(chǎn)的壟斷權(quán).因此，一旦我國商業(yè)銀行爆發(fā)系統(tǒng)性風險，金融市場的基本功能將遭到嚴重的破壞，從而破壞我國實體經(jīng)濟［4］.

2 實證模型

β系數(shù)是測量單一股票系統(tǒng)性風險的主要指標之一［5］.面對外部歐債危機的負面影響與國內(nèi)銀行體系現(xiàn)狀，本文采用威廉·夏普于1963年發(fā)表《對于“資產(chǎn)組合”分析的簡化模型》中提出的單指數(shù)模型估計β值，以測量我國上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險在歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)前后的動態(tài)變化趨勢情況.

在夏普模型中，β值越高，單一股票的系統(tǒng)性風險越大，應(yīng)得到的風險補償也越大，反之亦然.當β=1，表明單一股票的系統(tǒng)性風險與市場組合的系統(tǒng)性風險相同；當β＞1，表明單一股票的系統(tǒng)性風險高于市場組合的系統(tǒng)性風險；當β＜1，表明單一股票的系統(tǒng)性風險低于市場組合的系統(tǒng)性風險.

2.1 模型介紹

在威廉·夏普的單指數(shù)模型中，可以用一種股票收益率和市場指數(shù)收益率的相關(guān)關(guān)系得出以下模型［2］

式中，Rit表示第t周第i只股票收益率；RMt表示第t周市場指數(shù)收益率；估計參數(shù)αi是截距，表示在市場收益率為0時，資產(chǎn)i的收益率大??；eit是隨機誤差項，代表t時期內(nèi)實際收益率與估算值之間的殘差.

2.2 假設(shè)前提

a.證券的風險分為系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)風險，因素對非系統(tǒng)風險不產(chǎn)生影響；

b.一個證券的非系統(tǒng)風險對其它證券的非系統(tǒng)風險不產(chǎn)生影響，兩種證券的回報率僅僅通過因素的共同反應(yīng)而相關(guān)聯(lián)；

c.我國整體金融市場的變動和發(fā)展趨勢可以以上證A股指數(shù)與金融板塊指數(shù)準確地反映；

d.證券的β系數(shù)是有效的，即β系數(shù)對證券收益具有完全解釋能力，并在一定時間內(nèi)保持不變.

2.3 數(shù)據(jù)的選取與處理

在使用單指數(shù)模型對β系數(shù)進行估計時，一般采用市場指數(shù)作為市場組合替代物［6］.研究表明，β系數(shù)的估計偏誤程度隨市場指數(shù)所包括的證券種類的增加而減小，故本文采取了滬市具有代表性的上證A股指數(shù)及金融板塊指數(shù)作為市場組合的替代［7］.

根據(jù)Scholes等［8］的研究，采用單指數(shù)模型估計β值時，若采用日交易數(shù)據(jù)會潛在地引致嚴重的變量內(nèi)生誤差問題；而以周或月為間隔，則影響相對較小.由于本文討論的是歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)前后，樣本銀行的β系數(shù)變化趨勢，因此本文選取了自2009年6月1日至2012年5月31日期間樣本銀行周收益率，共154個有效數(shù)據(jù).

截至目前，我國共有16家上市商業(yè)銀行，分別為中國建設(shè)銀行、中國銀行、中國工商銀行、交通銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中信銀行、民生銀行、北京銀行、南京銀行、上海浦東發(fā)展銀行、寧波銀行、光大銀行、招商銀行、興業(yè)銀行、深圳發(fā)展銀行（深圳發(fā)展銀行已于2012年6月完成吸收合并平安銀行，并正式更名為“平安銀行股份有限公司”，股票代碼為000001，不影響本文取樣時間）、華夏銀行.由于中國農(nóng)業(yè)銀行上市時間為2010年7月15日，光大銀行上市時間為2010年8月18日，故不作為樣本銀行.本文選取剩余14家上市商業(yè)銀行作為樣本銀行.

股票經(jīng)除權(quán)、除息之后，股價會隨之產(chǎn)生變化，在股價走勢圖上往往表現(xiàn)為向下的跳空缺口，但股東的實際資產(chǎn)并沒有變化.復(fù)權(quán)就是對股價和成交量進行權(quán)息修復(fù)，按照股票的實際漲跌繪制股價走勢圖，并把成交量調(diào)整為相同的股本口徑.本文對樣本銀行在樣本期間的周收盤價通過Excel 2010進行了前復(fù)權(quán)處理［9］.

3 實證結(jié)果分析

對經(jīng)過前復(fù)權(quán)的股價進行了收益率計算后，將收益率數(shù)據(jù)導(dǎo)入Eviews 6.0，用加權(quán)最小二乘法計算出樣本銀行在樣本期間的β值，顯著性水平取5%，權(quán)數(shù)取殘差絕對值的倒數(shù).β09-10表示2009年6月1日至2010年5月31日的β值；β10-11表示2010年6月1日至2011年5月31日的β值；β11-12表示2011年6月1日至2012年5月31日的β值.

3.1 實證結(jié)果

2009年底，由希臘國債引發(fā)的歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)，β09-10作為反映危機爆發(fā)初始樣本銀行系統(tǒng)性風險初始值.隨著危機的不斷發(fā)展，β10-11，β11-12作為樣本銀行受歐洲銀行業(yè)負外部性影響的變化值.

表1數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，樣本銀行系統(tǒng)性風險在歐債危機爆發(fā)之初普遍偏大.10家樣本銀行的β值大于1，其余4家銀行即中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行、北京銀行β值低于1，但是其數(shù)值仍屬較大，達到0.7以上.這表明在樣本銀行的系統(tǒng)性風險跟整個市場風險相比，仍然偏大，存在隱患.

模型結(jié)果表明，雖然歐債危機負外部性不斷蔓延，但是由于樣本銀行對危機的積極應(yīng)對，其系統(tǒng)性風險呈現(xiàn)了緩慢下降的特點.在第三階段，所有樣本銀行的β值相比兩年前都有顯著減小，表明系統(tǒng)性風險明顯降低.

表1 以上證A股指數(shù)為市場指數(shù)的β值Tab.1 Value ofβon the Shanghai A share index as the market index

表2是以金融板塊指數(shù)為市場指數(shù)而計算的樣本銀行在樣本期間的β值.表2數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，我國上市商業(yè)銀行無論從歐債危機爆發(fā)之初還是歐債危機不斷發(fā)展與深化階段，其β值均小于1，這表明我國上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險均明顯小于我國金融市場的系統(tǒng)性風險.至2012年，除南京銀行與深圳發(fā)展銀行外，所有樣本銀行的β值均降到了0.5以下，表現(xiàn)良好.與表1相比，以金融板塊指數(shù)為市場指數(shù)所計算出的樣本銀行β值的不同之處在于，南京銀行的β值在樣本期間呈現(xiàn)出了連年上升，但是上升幅度較小.南京銀行的β值之所以在樣本期間連年小幅上升，這主要是由于南京銀行在2010年曾發(fā)生配股與送、轉(zhuǎn)股事件，勢必對以股價為基礎(chǔ)計算出的計算結(jié)果造成一定影響.

由于本文計算上市商業(yè)銀行的β值分別采用了上證A股指數(shù)與金融板塊指數(shù)，因此有必要將上證A股與金融板塊的系統(tǒng)性風險作一個比較分析.仍以上證A股指數(shù)作為市場指數(shù)，將上證A股與金融板塊在樣本期間每周五的收盤價做復(fù)權(quán)處理計算出的周收益率導(dǎo)入Eviews 6.0，用加權(quán)最小二乘法計算金融板塊在樣本期間的β值，顯著性水平為5%，權(quán)數(shù)選取的是殘差絕對值的倒數(shù).

表2 以金融板塊指數(shù)為市場指數(shù)的β值Tab.2 Value ofβon the financial sector index as the market index

由表3可以看出，在樣本期間，金融板塊的β值均大于1，說明金融板塊的系統(tǒng)性風險大于整體市場的系統(tǒng)性風險.2010年至2011年，其β值顯著增大，主要是該期間歐債危機經(jīng)歷了最初爆發(fā)后，其外溢效應(yīng)開始蔓延至全球的金融市場，我國金融市場不可避免地受到了沖擊，其系統(tǒng)性風險顯著增大. 2011年至2012年，金融板塊的β值降到了3年來的最小值.由此可以看出，歐債危機的不斷惡化使得市場對其持長期悲觀態(tài)度，我國市場開始積極應(yīng)對，采取多種措施降低歐債危機對我國的影響.因此，金融市場的系統(tǒng)性風險逐漸降低.

表3 以上證A股指數(shù)為市場指數(shù)的金融板塊β值Tab.3 Value ofβof the financial sector on the Shanghai A share index as the market index

3.2 結(jié) 論

模型數(shù)據(jù)結(jié)果顯示出了我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險在歐債危機爆發(fā)后的變化趨勢.但是，由于我國股市不是完備市場，仍存在許多問題，并不能準確反映宏觀經(jīng)濟.因此，采用單指數(shù)模型所得出的數(shù)據(jù)并不精確，但通過樣本銀行β值的變化情況可以得出以下結(jié)論：

a.我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險在歐洲主權(quán)債務(wù)危機爆發(fā)之初普遍較大，這主要是由于受2008年美國次貸危機所引發(fā)的全球性金融危機的影響.隨著歐債危機的不斷蔓延，多家樣本銀行的系統(tǒng)性風險都有了增大的現(xiàn)象.其中，寧波銀行、南京銀行增大幅度最大，達到了20%以上，招商銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、興業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險出現(xiàn)了增大的趨勢.這些都表明我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險的控制情況并不是盡如人意.

b.各樣本銀行的β11-12與β09-10，β10-11相比都有顯著減小，但波動性較大，最大值與最小值相差接近0.8.

c.中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國銀行3家國有大型商業(yè)銀行2008年系統(tǒng)性風險控制情況與其它股份制商業(yè)銀行相比，表現(xiàn)較好，其β值均小于1.在歐債危機爆發(fā)之后，通過采取積極的應(yīng)對策略，該3家大型銀行的β值呈下降趨勢，最終降到了0.5以下，明顯小于整體市場的系統(tǒng)性風險.

d.數(shù)據(jù)結(jié)果顯示，表1中樣本銀行各時期的β值都大于表2中樣本銀行各時期的β值，表3顯示，金融板塊各時期的β值大于1，說明金融業(yè)的系統(tǒng)性風險明顯大于整體市場系統(tǒng)性風險.這說明，歐債危機的負外部性影響對我國市場造成了一定程度的沖擊，進而影響到了我國金融領(lǐng)域.

4 建議與展望

a.加強地方債務(wù)管理，防范債務(wù)風險集中爆發(fā)

我國地方政府性債務(wù)具有舉債期限較集中，近幾年債務(wù)規(guī)模不斷擴大的特點.據(jù)統(tǒng)計，2010年底，地方政府性債務(wù)余額為10.7萬億元.社科院金融研究所研究員劉煜輝［10］在社科院2013年10月舉辦的地方政府信用評級研討會上發(fā)言稱，目前地方債務(wù)黑洞已經(jīng)突破20萬億元.國際評級機構(gòu)惠譽認為，在最糟糕的情況下，我國地方政府融資平臺和房地產(chǎn)開發(fā)商的貸款可能占到中國銀行業(yè)壞賬的30%.歐洲主權(quán)債務(wù)危機的前車之鑒，提醒我國不得不加大監(jiān)管力度管理我國地方債務(wù)，防范債務(wù)風險集中爆發(fā)引發(fā)的系統(tǒng)性風險.

b.加強我國系統(tǒng)性風險的監(jiān)測與管理

對系統(tǒng)性風險的預(yù)測是防范系統(tǒng)性風險的第一步［11］.面對危機不斷深化的國外金融環(huán)境與復(fù)雜多變的國內(nèi)金融環(huán)境，我國必須加強對商業(yè)銀行、影子銀行等金融機構(gòu)的管理，加緊建設(shè)系統(tǒng)性風險預(yù)警機制，有效落實針對系統(tǒng)性風險的各項處理措施.針對系統(tǒng)性風險，我國必須借鑒國際先進的管理經(jīng)驗，加強系統(tǒng)性風險的預(yù)測、評估和應(yīng)對，維護金融體系的整體穩(wěn)定［12］.

c.健全我國相關(guān)金融法規(guī)建設(shè)

由于我國目前確實存在爆發(fā)系統(tǒng)性風險的可能性，銀監(jiān)會主席尚福林［13］在銀監(jiān)會2012年監(jiān)管工作會上強調(diào)，要堅持“守底線、強服務(wù)、嚴內(nèi)控、促轉(zhuǎn)型”，全面推動銀行業(yè)改革、開放和發(fā)展，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險底線，促進經(jīng)濟平穩(wěn)較快發(fā)展.因此，我國應(yīng)當通過修改有關(guān)法規(guī)，規(guī)范地方政府融資平臺，對影子銀行實施有效監(jiān)管，規(guī)范商業(yè)銀行的表外業(yè)務(wù)，從而從根本上減小系統(tǒng)性風險爆發(fā)的可能性.

［1］ Kaufman G G，Scott K E.What is systemic risk，and do bank regulators retard or contribute to it［J］. Independent Review，2003，7（3）：371-391.

［2］ Sharpe W F.A simplified model for portfolio analysis［J］.Management Science，1963，9（2）：277-293.

［3］ 張正富，崇大海.債務(wù)危機下歐洲銀行業(yè)深陷困境［EB／OL］.［2011-11-24］.http：／／news.xinhuanet. com／fortune／2011-11／24／c_111191461.htm.

［4］ 詹古鵬，艾克鳳.金融危機對中美股票市場影響的比較研究［J］.上海理工大學學報，2010，32（6）：589-592.

［5］ 周柏.我國上市銀行系統(tǒng)性風險研究［D］.天津：河北工業(yè)大學，2008.

［6］ 夏松.如何使用β系數(shù)投資［J］.經(jīng)濟論壇，2007（14）：129-130.

［7］ 趙久偉，肖慶憲.A股市場系統(tǒng)跳躍風險研究［J］.上海理工大學學報，2012，34（4）：381-388.

［8］ Scholes M，Williams J.Estimating Betas from nonsynchronous data［J］.Journal of Financial Economics，1977，5（3）：309-327.

［9］ 張強，馮超.金融危機后我國上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險測算［J］.上海金融，2010（12）：32-34.

［10］ 劉煜輝.關(guān)于地方政府債務(wù)規(guī)模的表述［EB／OL］.［2013-09-18］.http：／／liuyvhui.blog.sohu.com／277275085.html.

［11］ 周天蕓，周開國，黃亮.機構(gòu)集聚、風險傳染與香港銀行的系統(tǒng)性風險［J］.國際金融研究，2012（4）：77-87.

［12］ 董滿章.美國防范銀行系統(tǒng)性風險的做法及啟示［J］.經(jīng)濟問題，2005（5）：64-66.

［13］ 尚福林.銀監(jiān)會今年將“嚴守風險底線”［EB／OL］.［2012-01-08］.http：／／www.chinanews.com／fortune／2012／01-08／3588644.shtml.

（編輯：丁紅藝）

Reflection of Chinese Commercial Bank’s Systemic Risk f rom the View Angle of the European Debt Crisis

LIZhi-ying， RAOHai-qin
（Business School，University of Shanghai for Science and Technology，Shanghai 200093，China）

As Franco-Belgian Dexia bank going bankrupt in the European debt crisis in October 2010，systemic risk went into the public field of vision once again.Commercial bank’s systemic risk possesses the characteristics of complexity，uncertainty and negative externality.Theβcoefficient of Chinese commercial banks was measured by using the Sharp market model in order to observe changing trends of Chinese commercial bank’s systemic risk since the European debt crisis，especially at the beginning stage of European banks coming to crisis.Some corresponding suggestions were presented.

the European debt crisis；systemic risk；commercial bank

F 832.33

A

2013-06-13

上海市教委重點學科建設(shè)資助項目（J50504）；上海市一流學科建設(shè)資助項目（S1201YLXK）

李芝瑛（1986-），女，碩士研究生.研究方向：金融學.E-mail：lizhiying86919＠163.com

饒海琴（1957-），女，副教授.研究方向：金融學.E-mail：raohqin＠163.com

1007-6735（2014）04-0404-05

10.13255／j.cnki.jusst.2014.04.019