李欣桐

摘 要：本文主要運用了相關(guān)分析方法，考察了金融機構(gòu)之間股票收益相關(guān)性作為系統(tǒng)性風(fēng)險的一個指標(biāo)的相關(guān)性和有效性。研究發(fā)現(xiàn)，金融機構(gòu)與非金融機構(gòu)在相關(guān)模式上的差異，銀行間的股票收益相關(guān)性呈下降趨勢，而非銀行間的相關(guān)性不明顯。另外，將股票收益分解為系統(tǒng)的和特殊的兩個組成部分，發(fā)現(xiàn)相關(guān)性的增加主要是由于銀行的特質(zhì)風(fēng)險之間的相關(guān)性增加，從而導(dǎo)致系統(tǒng)風(fēng)險的增加;同時考察了相關(guān)波動、市場或觸發(fā)事件與金融危機之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)相關(guān)峰值與重大經(jīng)濟事件或市場事件的發(fā)生相吻合。

關(guān)鍵詞：系統(tǒng)性風(fēng)險，股票收益，相關(guān)性

一、引言

全球經(jīng)濟一體化，各個國家的金融市場、金融機構(gòu)關(guān)系緊密，相互牽扯、相互影響，形成了“牽一發(fā)而動全身”的態(tài)勢。由于金融市場存在高度的相關(guān)性，一個國家或地區(qū)金融體系的崩潰，可能導(dǎo)致全球金融市場發(fā)生嚴(yán)重動蕩。有必要尋找到一個對系統(tǒng)性風(fēng)險進行衡量測度的合適的量化方法，以確保我國經(jīng)濟持續(xù)健康穩(wěn)定地發(fā)展。

迄今為止我國金融體制還算比較安全，我國金融市場發(fā)展時間還不夠長，但是個別市場或者地區(qū)的系統(tǒng)性風(fēng)險正在慢慢累積，因此更要注意防范系統(tǒng)性風(fēng)險的爆發(fā)。之前，對系統(tǒng)性風(fēng)險的度量主要是用綜合指數(shù)法和早期預(yù)警方法，但這一方法不適用于沒有真正意義上發(fā)生金融危機的發(fā)展中國家。金融危機爆發(fā)后，宏觀審慎的監(jiān)管理念被提出，人們更多地考慮了金融體系內(nèi)部關(guān)聯(lián)和傳染。

陸婷（2017）等人將國內(nèi)外對系統(tǒng)性風(fēng)險度量的研究做了一個梳理，認(rèn)為大量針對度量方法的研究雖然使得系統(tǒng)性風(fēng)險度量在技術(shù)方面不斷得到完善，卻也帶來了度量方法理論基礎(chǔ)較為薄弱、無法判定優(yōu)劣性等缺陷。

相關(guān)性是由LO（2008）和Acharya（2009）提出的系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標(biāo)之一。股票相關(guān)性是研究股價或者收益率間的關(guān)系和行業(yè)分類的技術(shù)工具，它對股票市場系統(tǒng)性風(fēng)險與資產(chǎn)組合的有效性的衡量具有重要價值。所以個人與機構(gòu)投資者均把股票間的相關(guān)性作為一個重要標(biāo)準(zhǔn)。通常情況，對于股票相關(guān)性的衡量，國內(nèi)外學(xué)者用相關(guān)系數(shù)大小加以表示，股票相關(guān)系數(shù)越大，相關(guān)性就越強。常見的一種股票間相關(guān)性的表現(xiàn)方式為同一股市中不同行業(yè)股票之間出現(xiàn)的規(guī)律極其相似的同漲同跌現(xiàn)象。

Dilip K等人（2013）研究了股票收益相關(guān)性在美國市場中系統(tǒng)性風(fēng)險的有效性，發(fā)現(xiàn)股票收益相關(guān)性是一個簡單穩(wěn)健且具有前瞻性和及時性的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)。Dilip K等人提出股票收益相關(guān)性作為指標(biāo)的四點優(yōu)勢，第一是與大多數(shù)資產(chǎn)負(fù)債表或公司財務(wù)變量不同，反映在股價中的信息通常被視為前瞻性信息。第二，Ammer and Mei（1996）認(rèn)為股票風(fēng)險溢價的相關(guān)性是用來解釋資產(chǎn)收益率的變化，它優(yōu)于基本變量。第三，現(xiàn)有的文獻(xiàn)表明，股票收益率可以作為違約風(fēng)險的有效指標(biāo)。第四，與其他潛在系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)相比，股票收益率相關(guān)性簡單、穩(wěn)健，并且不受模型錯誤或數(shù)據(jù)限制的影響。

本文認(rèn)為股票收益率相關(guān)性是市場整體風(fēng)險的一個有用指標(biāo)。當(dāng)保持穩(wěn)定的違約概率水平時，較高的相關(guān)性意味著系統(tǒng)的聯(lián)合違約概率值較高，因此相關(guān)性可以作為系統(tǒng)性風(fēng)險的有用指標(biāo)。

二、數(shù)據(jù)和方法

文章選取了我國14家具有較大影響力的銀行作為研究對象，這14家銀行占我國銀行資產(chǎn)的很大一部分，僅五大行就占所有銀行資產(chǎn)的二分之一左右。更加重要的是，由于這五家銀行規(guī)模巨大，彼此間相互關(guān)系最為密切，所以它們很可能是系統(tǒng)性風(fēng)險的源頭和承擔(dān)者。本文采用了它們的日股票收益率，考察了其每日的股票收益相關(guān)性，這是系統(tǒng)風(fēng)險的及時度量的一個重要屬性。選取大銀行在內(nèi)是因為它們的杠桿率非常的高，它們之間的相關(guān)性應(yīng)當(dāng)是經(jīng)濟上有意義的一個指標(biāo)。所有數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫。

我國銀行上市較晚，為方便數(shù)據(jù)收集，本文的樣本始于2007年，結(jié)束于2018年，最終僅有14家銀行符合要求。這段時間涵蓋的經(jīng)濟周期較少，可能對研究結(jié)果有一定的影響。本文還設(shè)置了14家非銀行的公司樣本來進行比較。本文主要運用了相關(guān)分析以及Fama-French三因素模型方法考察了金融機構(gòu)之間股票收益相關(guān)性作為系統(tǒng)性風(fēng)險的一個指標(biāo)的相關(guān)性和有效性。在相關(guān)分析中使用了參數(shù)Pearson相關(guān)、非參數(shù)Spearman和Kendall相關(guān)以確定本文的研究結(jié)果的穩(wěn)健性，并確保本文的衡量方法不偏倚于股票收益之間潛在的非線性依賴關(guān)系。Pearson相關(guān)性是最常用的相關(guān)性度量，本文的研究結(jié)果基于Spearman和Kendall相關(guān)性是穩(wěn)健的。相關(guān)性按照2007年至2018年的季度、年度以及其他次周期范圍進行估計。對于每種相關(guān)類型，本文首先估計上述14家銀行的成對相關(guān)性，即在銀行和銀行之間進行關(guān)聯(lián)，然后取這些成對關(guān)聯(lián)的平均值和中位數(shù)。從而得到本文的推論。

潘莉和徐建國（2011）認(rèn)為我國的經(jīng)濟制度、宏觀環(huán)境、公司經(jīng)營模式、股市發(fā)展階段等與美國市場相比有很大差異，美國市場的規(guī)律不一定能照搬到我國市場，因此潘莉和徐建國認(rèn)為用市盈率替代市凈率更適合我國。本文還使用新構(gòu)造的三因素模型，以及為了檢驗穩(wěn)健性而在此基礎(chǔ)上添加一個“銀行”行業(yè)因素的四因素模型，來檢驗相關(guān)性的增加是由系統(tǒng)風(fēng)險還是特質(zhì)風(fēng)險驅(qū)動的。本文同時研究了相關(guān)峰值與我國重大經(jīng)濟事件之間的聯(lián)系。本文主要關(guān)注的是每日收益，因為它們允許在短期內(nèi)有意義地計算股票收益相關(guān)性，這是系統(tǒng)風(fēng)險的及時度量的一個重要屬性。

三、相關(guān)檢驗結(jié)果

本文計算了銀行與非銀行四個三年期間（2007―2009，2010―2012，2013―2015，2016―2018）的年化日股票收益率的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。與較短的期限相比，三年期包含大量的每日股票收益樣本，并且不太可能受到獨特的市場或經(jīng)濟事件的影響，因此，允許本文檢查無條件的相關(guān)性是否真的隨著時間的推移而改變。

本文發(fā)現(xiàn)，對于大部分銀行來說，前三期都有較大幅度的上升，第四期略有下降，以標(biāo)準(zhǔn)差衡量的股票收益率波動率在第四期是最低的。通過觀察每個時期的年化日股票收益的成對Pearson相關(guān)，發(fā)現(xiàn)銀行的平均Pearson相關(guān)性從第一期的0.814下降到第二期的0.767，從第三期的0.757下降到第四期的0.670。中位數(shù)Pearson相關(guān)性也有類似趨勢。平均而言第一期的中位數(shù)相關(guān)是第四期的一倍以上。

銀行與非銀行在四個時間段內(nèi)的相關(guān)趨勢模式的說明如圖1所示。無論何種相關(guān)度量，銀行之間的平均相關(guān)性和中位相關(guān)性都會隨著時間的推移而穩(wěn)步下降，而非銀行間的平均相關(guān)和中位相關(guān)性則不明顯。銀行間的相關(guān)性在同一時間普遍高于非銀行間的。

圖2繪制了按年率計算的銀行和非銀行股票收益率的平均和中位成對的Pearson和Spearman相關(guān)性。可以看出，第一，對于同一類型的企業(yè)，基于相同的相關(guān)度量的均值和中值相關(guān)性非常接近。第二，無論銀行或非銀行，Pearson平均相關(guān)總是高于Kendall平均相關(guān)。第三，盡管存在波動，但銀行間的相關(guān)性有下降的趨勢，而非銀行間沒有明顯的趨勢。

本文注意到，在這些股票收益率相關(guān)峰值附近確實發(fā)生了重大的經(jīng)濟和市場事件。如2008年美國次貸危機對中國的重大影響;2015年成立亞投行。此外，金融機構(gòu)間股票收益相關(guān)性的這些跳躍表明，在衡量系統(tǒng)性風(fēng)險時，衡量和調(diào)查尾部相關(guān)性是很重要的。然而不是每一個高的系統(tǒng)性風(fēng)險都會成為危機。例如，在最近的極端相關(guān)運動中，只有2008年發(fā)生了金融危機。這并不一定意味著相關(guān)性并不是系統(tǒng)性風(fēng)險的良好衡量標(biāo)準(zhǔn)，與任何其他類型的風(fēng)險一樣，它衡量系統(tǒng)風(fēng)險發(fā)生的可能性。因此，股票收益率相關(guān)性的增加應(yīng)被解釋為在觸發(fā)事件發(fā)生時產(chǎn)生危機的可能性更高，而不一定是觸發(fā)事件的可能性。如果股票收益率相關(guān)性較低，觸發(fā)事件不太可能導(dǎo)致金融危機。

本文研究了從2007年第四季度到2018年第二季度的相關(guān)變化。盡管有幾次相關(guān)峰值，但抽樣期間的平均相關(guān)變化為2%（中位數(shù)為0），標(biāo)準(zhǔn)差為23%。四個極端的變化中有不止兩個標(biāo)準(zhǔn)差超過平均值。在2011第三季度，相關(guān)率翻了一番多，從35.862%上升到58.778%。第二大變化發(fā)生在2016年的第二季度，相關(guān)性翻了一番多，從52.042%上升到52.144%。最后一個最大變化發(fā)生在2017年第三季度，相關(guān)性從-13.5%上升到72.4%。

為了分析2007和2008年金融危機期間發(fā)生的事情，本文研究了每個季度的Pearson相關(guān)性。得到以下發(fā)現(xiàn)。第一，14家被調(diào)查銀行的平均Pearson相關(guān)性仍然相對較高。第二，不同銀行之間以及隨著時間的推移，存在著明顯的差異。第三，14家銀行的平均Pearson相關(guān)性顯示，從2007第四季度到2008第四季度，平均相關(guān)性不斷增加。為了探討2007年和2008年這兩年的相關(guān)趨勢的原因，加入了市場事件數(shù)量隨時間的變化，發(fā)現(xiàn)股票收益率相關(guān)性與市場事件的數(shù)量存在一些共同變化。2008年的第四季度雖然市場數(shù)量下降，但是由于處在次貸危機剛發(fā)生的情況下，受到的影響巨大，難以短時間內(nèi)消除。

股票收益相關(guān)性的上升趨勢可能是由于金融行業(yè)持續(xù)鞏固而增加的系統(tǒng)性風(fēng)險（2002 De Nicolo和Kwast）。2008年金融危機發(fā)生前，股票收益相關(guān)性呈上升趨勢，到達(dá)一個頂峰之后開始呈現(xiàn)略微下降趨勢。從2017年開始，股票收益相關(guān)性呈現(xiàn)較大幅度的上升，應(yīng)當(dāng)引起重視。為了確定增加的相關(guān)性是由系統(tǒng)的或特殊的收益的相關(guān)性驅(qū)動的，本文使用三因素模型，將股票收益分解為一個系統(tǒng)成分和一個特殊成分。本文用市盈率代替模型中的市凈率。

為了檢驗穩(wěn)健性，本文還使用了一個四因子模型，將一個銀行指數(shù)添加到三因子模型中。本文使用三因子和四因子模型來對銀行股票的日收益率進行回歸，并分析了系統(tǒng)風(fēng)險、誤差項和R2。然后，本文分別計算各銀行系統(tǒng)收益和特質(zhì)收益的成對相關(guān)性。

圖4給出了三因子和四因子的平均特質(zhì)收益，即（1-R2）。趨勢表明，銀行的個人風(fēng)險隨著時間的推移正在上升。同時從圖4中可以看出，增加銀行業(yè)因素并不會增加解釋力。這表明，“銀行”行業(yè)因素并沒有反映我國金融機構(gòu)樣本中銀行的任何顯著共性。

從圖4還可以看出銀行系統(tǒng)收益的平均成對相關(guān)關(guān)系有小幅下降的趨勢。銀行的特質(zhì)收益的平均相關(guān)關(guān)系，在第三期期間有明顯的增大趨勢，這表明，相關(guān)性的增加是由特質(zhì)收益的相關(guān)性所驅(qū)動的，也意味著銀行間的相關(guān)投資在不斷上升中，會導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險的可能性增加。與股票收益的相關(guān)性不一致的是，系統(tǒng)收益和特質(zhì)收益的相關(guān)性不會隨著時間而單調(diào)變化，這其中可能還有其他未考慮到的因素在起作用。

本文提供了明確的實證證據(jù)，證明利用股票收益率的相關(guān)性可以對銀行的個人風(fēng)險和總體風(fēng)險提供有意義的洞察，因此，對于宏觀審慎的銀行監(jiān)管應(yīng)該是有用的。相關(guān)性的增加是由特質(zhì)成分驅(qū)動的，這為股票收益的使用提供了進一步的支持。

四、結(jié)論與展望

通過分析14家國內(nèi)銀行的日股票收益率相關(guān)性的趨勢和波動，本文發(fā)現(xiàn)，股票日收益率相關(guān)性是一個簡單、穩(wěn)健的系統(tǒng)性風(fēng)險指標(biāo)，它抓住了趨勢以及經(jīng)濟系統(tǒng)風(fēng)險水平的波動。此外，對于非銀行和非金融機構(gòu)，可以很容易地估計出這一指標(biāo)。本文的研究發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)的特質(zhì)風(fēng)險在經(jīng)濟危機時期更加相關(guān)，這進一步支持了銀行系統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險在2008年間有所增加、經(jīng)濟危機過后有所下降的現(xiàn)象。

本文關(guān)于股票收益相關(guān)性的研究結(jié)果應(yīng)該有助于監(jiān)管機構(gòu)和企業(yè)更好地理解和監(jiān)控系統(tǒng)性風(fēng)險。首先，要更好地管理系統(tǒng)性風(fēng)險，就必須不斷監(jiān)測風(fēng)險措施的動態(tài)。其次，系統(tǒng)性風(fēng)險的異常變化，尤其是向上波動，應(yīng)該受到更密切的關(guān)注。因此，本文建議持續(xù)監(jiān)測金融機構(gòu)之間的日股票收益率相關(guān)性。

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（責(zé)任編輯：王文龍）