孫航
【摘 要】互聯(lián)網(wǎng)金融借助于信息技術(shù)快速發(fā)展,對(duì)商業(yè)銀行造成巨大沖擊,商業(yè)銀行必須要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)高度警惕。基于此,本文先分析了互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出,然后詳細(xì)分析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的測(cè)度,并提出防范風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策。以期能夠提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)防范能力,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范。
【關(guān)鍵詞】互聯(lián)網(wǎng)金融;商業(yè)銀行;系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出;風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度
互聯(lián)網(wǎng)金融的出現(xiàn),加速了我國(guó)金融脫媒的腳步,但也帶來(lái)金融風(fēng)險(xiǎn),讓商業(yè)銀行受到嚴(yán)重沖擊。為保證互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行同時(shí)發(fā)展,需要了解互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),掌握互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)影響,進(jìn)而輔助商業(yè)銀行采取科學(xué)的措施,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防范,保證商業(yè)銀行的健康發(fā)展。
一、互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出
銀行在我國(guó)金融體系中占據(jù)舉足輕重的地位,進(jìn)入信息時(shí)代后,互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展,商業(yè)銀行受到?jīng)_擊的同時(shí)面臨著轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)。由于互聯(lián)網(wǎng)金融尚未發(fā)展成熟,隱藏多種風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)會(huì)向銀行業(yè)溢出。商業(yè)銀行在和互聯(lián)網(wǎng)金融合作過(guò)程中,在資產(chǎn)業(yè)務(wù)、中間業(yè)務(wù)以及負(fù)債業(yè)務(wù)上發(fā)生合作和競(jìng)爭(zhēng),產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)傳遞的可能[1]。此外,互聯(lián)網(wǎng)金融會(huì)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)政策變化,造成商業(yè)銀行產(chǎn)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。金融信息之間的傳遞也會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn),且互聯(lián)網(wǎng)金融尚未形成完善的監(jiān)管機(jī)制,存在技術(shù)性、隱性以及流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),危及商業(yè)銀行,容易爆發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。
二、互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測(cè)度
(一)選取數(shù)據(jù)
本文以商業(yè)銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融等銀行在2017年5月~2019年5月的468個(gè)數(shù)據(jù)為例,互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)涵蓋余額寶、P2P、活期寶等多個(gè)概念股。國(guó)有銀行和商業(yè)銀行股票價(jià)格是各個(gè)股票價(jià)格加權(quán)平均股數(shù),使用Matlab和Eviews8軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。將商業(yè)銀行指數(shù)以及互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)收盤價(jià)經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)化處理,可以獲得日收益率。對(duì)各股指收益率描述,發(fā)現(xiàn)股指收益率逐漸減小,趨向于0,在互聯(lián)網(wǎng)金融中,標(biāo)準(zhǔn)差比商業(yè)銀行更大,尤其是互聯(lián)網(wǎng)金融出現(xiàn)較大波動(dòng)?;ヂ?lián)網(wǎng)金融和國(guó)有銀行兩者的偏度系數(shù)都逐漸趨近于0,表現(xiàn)出左偏,商業(yè)銀行表現(xiàn)出右偏,峰度系數(shù)遠(yuǎn)超過(guò)3,尖峰特性較為顯著,存在尖峰厚尾的特征,使用JB檢驗(yàn),概率值為0,因此拒絕假設(shè),收益率序列不滿足正態(tài)分布。
(二)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)
分析收益率序列偏自相關(guān)和自相關(guān),可以發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融的收益率顯著相關(guān),統(tǒng)計(jì)量結(jié)果顯示拒絕相關(guān)系數(shù),三個(gè)收益率序列存在自相關(guān)關(guān)系。為了深入了解各股指日收益率特征,將股票收益率序列時(shí)間上的變化進(jìn)行描繪,可以發(fā)現(xiàn)波動(dòng)集聚時(shí)間一致,三者存在相互關(guān)系。各個(gè)市場(chǎng)在2018年間發(fā)生較大波動(dòng),可能受到融資融券機(jī)制的影響,互聯(lián)網(wǎng)金融收益率的變化幅度顯著高于商業(yè)銀行,和互聯(lián)網(wǎng)金融初始發(fā)展階段不穩(wěn)定相符合。先對(duì)數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行分析,利用ADF進(jìn)行檢驗(yàn),檢驗(yàn)P值不超過(guò)0.05,因此拒絕原假設(shè),認(rèn)為收益率平穩(wěn)。序列不符合正態(tài)分布,存在波動(dòng)集聚的情況,代表存在ARCH效應(yīng)。所有序列均表現(xiàn)出ARCH效應(yīng),由于數(shù)據(jù)具備尖峰厚尾的特征,要結(jié)合GED分布估計(jì)序列邊緣。
(三)邊緣分布預(yù)估和檢驗(yàn)
通過(guò)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融和國(guó)有銀行的觀察,得出在GED基礎(chǔ)上使用GARCH模型進(jìn)行模擬可以獲得最佳效果。按照5%概率水平,參數(shù)t統(tǒng)計(jì)量和p值較為顯著。在國(guó)有銀行、商業(yè)銀行以及互聯(lián)網(wǎng)金融的方差公式中,GARCH項(xiàng)、ARCH項(xiàng)系數(shù)和均小于1,滿足對(duì)參數(shù)的約束條件?;ヂ?lián)網(wǎng)金融a值比較小,代表互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于市場(chǎng)信息反應(yīng)較慢,傳遞信息的效率較低,商業(yè)銀行更能快速反應(yīng)市場(chǎng)短期信息?;ヂ?lián)內(nèi)網(wǎng)金融b值也大于商業(yè)銀行,互聯(lián)網(wǎng)金融的服務(wù)對(duì)象多為小微型企業(yè)和個(gè)體投資者,缺少對(duì)市場(chǎng)信息的判斷能力,造成大部分信息得不到保障,消化信息需要吸收更長(zhǎng)的時(shí)間[2]。商業(yè)銀行發(fā)展時(shí)間較久,具備完善的市場(chǎng)披露制度,投資者可以根據(jù)市場(chǎng)信息快速反應(yīng)。
使用GARCH模型,ARCH效應(yīng)和自相關(guān)沒(méi)有關(guān)聯(lián),受到篇幅的限制,未提供對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)。若邊緣分布模型得到準(zhǔn)確估計(jì),標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列可以使用概率積分變換獲得,屬于獨(dú)立分布的一種隨機(jī)變量序列,滿足均勻分布。檢驗(yàn)分布設(shè)定,將標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列進(jìn)行概率積分的變換,使用KS和AD軟件檢驗(yàn),原假設(shè)服從均勻分布。在5%顯著性水平下檢驗(yàn)各階矩,不能拒絕原假設(shè)。KS檢驗(yàn)以及AD檢驗(yàn)p值超過(guò)0.05,選擇GED分布較為合理。
(四)選取Copula函數(shù)
使用Copula函數(shù)參數(shù)擬合邊緣分布的標(biāo)準(zhǔn)化殘差,獲得Copula函數(shù)參數(shù)值,根據(jù)對(duì)數(shù)似然值選取Copula函數(shù)。T-Copula函數(shù)具有最大的對(duì)數(shù)似然值,使用t-Copula函數(shù)進(jìn)行CoVaR值進(jìn)行計(jì)算。
(五)結(jié)果分析
在1%顯著性水平中,互聯(lián)網(wǎng)金融具有更高的風(fēng)險(xiǎn)值,和市場(chǎng)初期不成熟的規(guī)律相符合。股份制銀行比國(guó)有銀行具有更高的風(fēng)險(xiǎn),由于國(guó)有銀行具有國(guó)家信譽(yù)的擔(dān)保,進(jìn)入到成熟發(fā)展階段,風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小。預(yù)估t-Copula參數(shù)后,計(jì)算CoVaR值??梢缘贸觯海?)互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)于其他兩種銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出表現(xiàn)為正,且較為顯著。由于我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融正處于發(fā)展階段,主要圍繞P2P、第三方支付作為主要業(yè)務(wù),造成金融業(yè)內(nèi),銀行成為風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)對(duì)象,我國(guó)金融體系是銀行主導(dǎo)型。(2)而1%顯著性水平中,互聯(lián)網(wǎng)對(duì)于股份制銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯大于對(duì)于國(guó)有銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出,主要是由于兩種銀行采取不同的經(jīng)營(yíng)模式,且受到自身機(jī)構(gòu)性質(zhì)的影響,產(chǎn)生較大差異。
三、政策建議
(一)商業(yè)銀行加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管
商業(yè)銀行必須要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理,包括杠桿率控制以及信用風(fēng)險(xiǎn)等,需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)建立正確認(rèn)知,能夠?qū)鹑跇I(yè)風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)確計(jì)算,同時(shí)讓風(fēng)險(xiǎn)控制能力得到提高?;ヂ?lián)網(wǎng)貨幣基金具有負(fù)向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),傳統(tǒng)銀行要和互聯(lián)網(wǎng)金融聯(lián)合建立監(jiān)管機(jī)制,尋找全新的融合模式,利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)金融信息進(jìn)行分析,避免發(fā)生傳統(tǒng)營(yíng)銷模式中存在的漏洞,將先進(jìn)信息技術(shù)融入傳統(tǒng)金融業(yè),充分發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢(shì),加強(qiáng)對(duì)金融業(yè)發(fā)展的保障,加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)的控制[3]。另外對(duì)于網(wǎng)貸業(yè)務(wù)尤其要重視,網(wǎng)貸業(yè)務(wù)在銀行業(yè)中存在正向風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),必須要加強(qiáng)P2P監(jiān)管,控制風(fēng)險(xiǎn)傳染。不僅需要正確識(shí)別風(fēng)險(xiǎn),更要注意風(fēng)險(xiǎn)隔離,提高銀行業(yè)的應(yīng)急反應(yīng)能力,避免風(fēng)險(xiǎn)溢出引發(fā)聯(lián)鎖反應(yīng)。金融業(yè)要聯(lián)合建立信息披露機(jī)制,提高網(wǎng)貸業(yè)務(wù)透明度,規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。
(二)互聯(lián)網(wǎng)金融關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)溢出
互聯(lián)網(wǎng)金融在自身風(fēng)險(xiǎn)管理的同時(shí)要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的控制,規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?;ヂ?lián)網(wǎng)金融要不斷完善法律監(jiān)管體制,根據(jù)行業(yè)發(fā)展特點(diǎn),建立完善風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制,形成透明的信息披露機(jī)制,減少風(fēng)險(xiǎn)行為,形成完善共享金融信息平臺(tái),讓參與者能夠及時(shí)了解金融信息。信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)要完善征信體系,消除客戶和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)之間的信息不對(duì)稱情況,保護(hù)投資者利益。尤其是P2P業(yè)務(wù),風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較強(qiáng),互聯(lián)網(wǎng)金融需要集中提高風(fēng)險(xiǎn)防范能力,提高網(wǎng)貸平臺(tái)軟件設(shè)施以及技術(shù)含量,保證平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)注意循序漸進(jìn)推動(dòng)產(chǎn)品創(chuàng)新,只有做到創(chuàng)新,才能賦予互聯(lián)網(wǎng)金融持續(xù)發(fā)展的動(dòng)力?;ヂ?lián)網(wǎng)金融在產(chǎn)品創(chuàng)新過(guò)程中要充分發(fā)揮信息優(yōu)勢(shì)。但也要注意風(fēng)險(xiǎn)的控制,決不能出現(xiàn)急功近利的情況,需要將金融創(chuàng)新融入金融監(jiān)管體系內(nèi),控制創(chuàng)新帶來(lái)的金融風(fēng)險(xiǎn)。
四、結(jié)論
綜上所述,本文針對(duì)2017~2019年互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)和商業(yè)銀行指數(shù)數(shù)據(jù),結(jié)合GARCH-Copula-CoVaR模型,測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。針對(duì)測(cè)度結(jié)果,提出相關(guān)政策建議,商業(yè)銀行要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管,互聯(lián)網(wǎng)金融需關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)溢出,進(jìn)而加強(qiáng)金融風(fēng)險(xiǎn)控制。
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