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      基于MVMQ-CAViaR模型的影子銀行與商業(yè)銀行的金融風(fēng)險傳染研究

      2020-12-23 04:44:48楊舒怡程業(yè)斌東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院
      環(huán)球市場 2020年30期
      關(guān)鍵詞:置信水平位數(shù)傳染

      楊舒怡 程業(yè)斌 東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院

      一、引言

      截至2018年底,中國影子銀行規(guī)??偭窟_(dá)到62.1萬億元,占我國GDP值的68%。影子銀行,既是金融創(chuàng)新,又是對傳統(tǒng)商業(yè)銀行和金融監(jiān)管的挑戰(zhàn)。研究影子銀行帶來的金融風(fēng)險傳染效應(yīng),一直備受關(guān)注。

      二、文獻(xiàn)回顧

      魏濤等(2013)[1]指出,我國的影子銀行的機(jī)構(gòu)和業(yè)務(wù),游離于傳統(tǒng)銀行之外,“無銀行之名、行銀行之實(shí)”,大概包括銀行的影子業(yè)務(wù)、影子銀行的業(yè)務(wù)兩個類別。

      關(guān)于影子銀行與商業(yè)銀行的風(fēng)險傳染,學(xué)者們進(jìn)行了相關(guān)研究。李叢文和閆世軍(2015)[2]使用時變的Copula函數(shù)計算CoVaR值,計算了兩者的風(fēng)險傳染程度,認(rèn)為需要加強(qiáng)防范風(fēng)險傳染。馬亞明和宋羚娜(2017)[3]將影子銀行主要劃分為證券、信托和民間借貸,通過拓展的GARCHCoVaR模型實(shí)證分析其風(fēng)險傳染程度,認(rèn)為兩者間初步形成風(fēng)險傳染,應(yīng)做好業(yè)務(wù)監(jiān)管的強(qiáng)化。

      三、研究設(shè)計

      (一)實(shí)證模型

      在Engle和Manganelli(2004)的CAViaR模型基礎(chǔ)上,White等人(2015)提出了多變量多分位點(diǎn)條件自回歸風(fēng)險值(MVMQCAViaR)模型,將分位數(shù)回歸從單方程轉(zhuǎn)換到向量自回歸的結(jié)構(gòu)化方程,觀測分析相關(guān)市場的尾部風(fēng)險傳染。具體公式如下:

      qit(θ)為在θ水平下該市場的尾部風(fēng)險,是市場收益率對應(yīng)的條件分位數(shù)。|Yit-1|為該市場i滯后一期的收益率絕對值。qit-1為滯后一期的尾部風(fēng)險,其能描述沖擊對自身的影響。

      (二)樣本數(shù)據(jù)統(tǒng)計

      本文以影子銀行、商業(yè)銀行為兩個研究市場,通過收集兩市場代表機(jī)構(gòu)的收益率數(shù)據(jù),構(gòu)建MVMQ-CAViaR模型,考察兩個市場之間是否存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。

      選取時間區(qū)間為2011年5月到2019年12月,影子銀行的數(shù)據(jù)選擇中國8家影子銀行的收益率,包括安信信托、陜國投A、中信證券、廣發(fā)證券、大眾公用、東方財富、張江高科、生意寶。商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)選取中國16家代表商業(yè)銀行,包括中國銀行、中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行、浦發(fā)銀行、平安銀行、華夏銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、招商銀行、光大銀行、寧波銀行、中信銀行、南京銀行、北京銀行。

      收益率=100*LN(Pt/Pt-1),然后取收益率的平均值作為收益率樣本數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計,影子銀行和商業(yè)銀行均顯示出尖峰厚尾的特征,可采用MVMQCAViaR模型。

      (三)實(shí)證分析

      將分位數(shù)水平選擇為θ=0.05,將上述樣本數(shù)據(jù)通過matlab進(jìn)行MVMQ-CAViaR模型處理,具體估計結(jié)果如表1所示。

      表1 MVMQ-CAViaR模型的樣本估計結(jié)果

      b12在1%的置信水平下顯著,說明商業(yè)銀行的極端風(fēng)險會對影子銀行的風(fēng)險價值產(chǎn)生了明顯的影響。b21在1%的置信水平下顯著為負(fù),說明的影子銀行極端風(fēng)險會加劇對商業(yè)銀行的風(fēng)險價值影響。b12和b21均在1%的置信水平下顯著,表明商業(yè)銀行和影子銀行之間存在著明顯的風(fēng)險傳染效應(yīng)。

      b11與b22在1%的置信水平下顯著,說明兩個市場的風(fēng)險價值存在度的自相關(guān)特征。a12與a21分別在5%置信水平下顯著不為0,反映了商業(yè)銀行與影子銀行之間存在顯著的溢出效應(yīng)。a11與a22分別在10%、5%的置信水平下顯著,表明影子銀行和商業(yè)銀行均具備較高的市場化水平。

      (四)分位數(shù)脈沖響應(yīng)分析

      主要分析我國影子銀行和商業(yè)銀行,受到兩單位影子銀行收益率的沖擊時,影子銀行和商業(yè)銀行未來200期的風(fēng)險脈沖響應(yīng)過程。分析可知,受到?jīng)_擊后兩者的收斂速度不一樣,影子銀行收斂更快。商業(yè)銀行受到影子銀行的沖擊后,記憶性更強(qiáng),風(fēng)險傳染具有滯后,但最終會趨于穩(wěn)定。

      四、結(jié)論與啟示

      根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果表明:分位數(shù)水平為5%的情況下,利用MVMQ-CAViaR模型對影子銀行、商業(yè)銀行的風(fēng)險度量結(jié)果顯著,可作為衡量兩者的極端風(fēng)險水平指標(biāo)。影子銀行與商業(yè)銀行存在顯著的風(fēng)險傳染效應(yīng),說明兩者存在著雙向的風(fēng)險傳染效應(yīng),需要做好商業(yè)銀行和影子銀行的監(jiān)管力度。

      為更好的控制影子銀行的風(fēng)險,應(yīng)該做好銀行與各大金融體系的協(xié)調(diào)和監(jiān)管,促進(jìn)我國金融市場的和諧發(fā)展。監(jiān)管部門要嚴(yán)防影子銀行通過商業(yè)銀行進(jìn)行資金套現(xiàn),要保證商業(yè)銀行的表外業(yè)務(wù)、影子銀行業(yè)務(wù)等都處于監(jiān)管體系下,嚴(yán)格防控風(fēng)險。

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