我國三大類別商業(yè)銀行間風險傳染效應(yīng)分析*

鄭蘭祥，王雅朦

(安徽大學 經(jīng)濟學院，合肥 230000)

一、引言及文獻綜述

(一)引言

隨著金融自由化、市場化的不斷推進，金融系統(tǒng)的各個環(huán)節(jié)聯(lián)系更加緊密。金融風險的傳染也更加快速，局部的風險可以迅速傳導成全國乃至全球性的危機。銀行體系作為金融系統(tǒng)的核心，與金融風險的聯(lián)系也更為緊密。2008年，隨著雷曼兄弟破產(chǎn)，商業(yè)銀行體系出現(xiàn)了多米諾骨牌效應(yīng)，例如，道格拉斯國民銀行、華盛頓互惠銀行和銀州銀行等多個大型銀行紛紛宣布破產(chǎn)；2011年，歐債危機導致希臘銀行出現(xiàn)的擠兌現(xiàn)象，最終引發(fā)了整個希臘銀行業(yè)癱瘓。由于我國金融業(yè)實行分業(yè)經(jīng)營、分業(yè)監(jiān)管，并且銀行業(yè)長期處于政府的資本保護下，尚未出現(xiàn)嚴重危機情況。但即便如此，依然出現(xiàn)了包商銀行剛兌破產(chǎn)的現(xiàn)象。因此，研究我國商業(yè)銀行間的系統(tǒng)性風險及其風險傳染問題具有重要的現(xiàn)實意義。

(二)文獻綜述

銀行風險傳染是指某家銀行遭遇特殊的外部沖擊，并且傳染到其他銀行的現(xiàn)象。在國外學術(shù)界，Georg研究了銀行體系遭遇外部沖擊的應(yīng)對策略。[1]Philippas，Koutelidakis和Leontitis對歐洲銀行間市場進行了實證分析，研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模較小的商業(yè)銀行受到外部沖擊時，其面臨的損失相對較小。[2]Silva研究發(fā)現(xiàn)銀行間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會放大外界沖擊。[3]Aki-hiro研究發(fā)現(xiàn)在所有銀行的資本充足率同時下降的情況下，任何銀行都無法通過銀行間市場向其他銀行提供資金。[4]Borges，Ulica和Gubareva基于網(wǎng)絡(luò)法研究了安哥拉銀行同業(yè)支付系統(tǒng)中的風險問題。[5]

在國內(nèi)學術(shù)界，針對銀行風險傳染的研究起步比較晚。有關(guān)文獻的研究思路基本上沿著國外研究框架展開，并且結(jié)合我國國情深入探索。翟金林研究發(fā)現(xiàn)銀行風險成因可以分為內(nèi)生性和外生性，內(nèi)生性原因是指銀行所處的體制環(huán)境，外生性原因則是共同沖擊。[6]李宗怡和李玉海通過對我國銀行間同業(yè)拆借的交易數(shù)據(jù)研究，實證分析了我國銀行間的風險傳染效應(yīng)，并且發(fā)現(xiàn)我國銀行市場間的風險有向其他金融機構(gòu)傳染的趨勢。[7]包全永研究發(fā)現(xiàn)銀行風險具有極強的擴散性，并且在傳染過程中具有風險擴大的特點。[8]馬君璐、范曉云、曹元濤利用矩陣法研究了我國銀行市場間的風險傳染效應(yīng)，并且發(fā)現(xiàn)不同銀行之間的關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)、損失率的大小都是影響我國商業(yè)銀行間風險傳染的因素。[9]郭晨研究發(fā)現(xiàn)銀行間市場債權(quán)債務(wù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、銀行持有的流動資產(chǎn)和銀行的所有者權(quán)益是影響商業(yè)銀行風險傳染的因素。[10]楊磊從同業(yè)拆借的角度分析了我國商業(yè)銀行間的風險傳染效應(yīng)，并發(fā)現(xiàn)同業(yè)拆借規(guī)模越大的商業(yè)銀行，風險傳染的能力也越強。[11]王進通過構(gòu)建銀行網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn)銀行的風險傳染程度與銀行股票價格對拆借比率的影響權(quán)重、借款銀行風險的溢價需求等呈正相關(guān)。[12]劉志洋基于流動性創(chuàng)造這一視角，實證分析了規(guī)模越大的商業(yè)銀行，流動性風險越大。[13]肖崎、隆欣運用動態(tài)面板廣義矩陣法對14家上市商業(yè)銀行的財務(wù)數(shù)據(jù)進行分析，研究發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)變化對國有商業(yè)銀行的風險承擔有顯著的降低作用。[14]

通過對現(xiàn)有文獻的梳理可以看出，目前，有關(guān)銀行間風險傳染的研究已經(jīng)形成了一定的理論框架。主要從兩方面展開：其一，在銀行間拆借結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，從銀行的業(yè)務(wù)模式入手，研究銀行風險傳染的渠道；其二，通過分析不同的銀行市場結(jié)構(gòu)，各銀行主體的連接方式對銀行風險傳染的影響。綜上所述，現(xiàn)有的研究大多集中于銀行已經(jīng)暴露的風險頭寸、支付清算網(wǎng)絡(luò)來進行風險傳染效應(yīng)的分析，卻忽略了銀行主體內(nèi)部的聯(lián)系。因此，本文擬從體制的角度研究銀行間的風險傳染，將銀行劃分為國有商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行，通過構(gòu)建向量自回歸模型VAR，有效分析三大類商業(yè)銀行系統(tǒng)內(nèi)部的風險傳染機制。

二、研究對象和分析方法

(一)研究對象

我國銀行類金融機構(gòu)眾多，同業(yè)業(yè)務(wù)是銀行間風險傳染的主要渠道。因此，根據(jù)全國銀行同業(yè)拆借中心交易主體的成交金額、規(guī)模以及活躍程度，我們擬選取國有商業(yè)銀行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行三類銀行作為分析銀行間風險傳染及其抗風險能力的研究對象。它們在同業(yè)拆借市場上成交金額與規(guī)模處于行業(yè)領(lǐng)先水平，一旦此三類銀行發(fā)生危機或者破產(chǎn)倒閉，風險必將會波及整個金融行業(yè)。

(二)分析方法

向量自回歸模型(VAR)是分析聯(lián)合內(nèi)生變量間動態(tài)關(guān)系的模型，由于不帶有任何約束條件，因此又稱為無約束VAR模型。VAR模型一般表示為：

Yt=AtYt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt

之所以選用VAR模型，是因為VAR模型相較于其他傳統(tǒng)模型具有兩個特點：一是VAR模型不以嚴格的經(jīng)濟理論為依據(jù)。在建模過程中只需要確定兩件事，其一要求變量間存在相關(guān)關(guān)系，其二保證殘差不存在自相關(guān)；二是VAR模型對參數(shù)不施加零約束。模型分析主要采用格蘭杰因果檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。格蘭杰因果檢驗主要用于確定經(jīng)濟變量間是否存在因果關(guān)系；脈沖響應(yīng)函數(shù)分析主要考察變量對外界沖擊的反饋。

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)選取與分析

1.描述性統(tǒng)計

研究樣本選取了工商銀行、交通銀行、中國銀行、華夏銀行、招商銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、南京銀行、北京銀行、寧波銀行共計10家上市商業(yè)銀行。并且根據(jù)所屬性質(zhì)將其劃分為國有商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行三大類別。數(shù)據(jù)選取從2015年8月1日至2020年12月31日上述銀行的股票收盤價格，共計1320個數(shù)值，用來反映各家銀行的風險狀況。數(shù)據(jù)來源為同花順數(shù)據(jù)庫。本文通過對收盤價取對數(shù)差變成收益率序列的方法進行數(shù)據(jù)分析與模型構(gòu)建，計算公式為：

Rt=100*Ln(pt÷pt-1)

其中，pt代表t日收盤價，Rt代表t交易日的收益率。接下來，將以日收益率作為銀行風險的研究對象進行實驗分析。表1為三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的描述性統(tǒng)計匯總：

表1 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的描述性統(tǒng)計

表1中，P值為0，說明樣本拒絕服從正態(tài)分布的原假設(shè)。標準正態(tài)分布的峰度系數(shù)K值為3。此外，由于樣本偏度系數(shù)均大于3，說明各銀行股票日收益率序列呈尖峰后尾特征，表明市場信息對于銀行收益率的沖擊程度大致相同，各銀行收益率的波動存在一定程度上的聯(lián)系。

從標準差的統(tǒng)計量可以看出，不同類型商業(yè)銀行的股票日收益率波動程度不一樣。國有商業(yè)銀行股票日收益率波動標準差均小于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行股票日收益率波動標準差，說明國有商業(yè)銀行的股票日收益率具有一定的穩(wěn)定性，股份制銀行和城市商業(yè)銀行的股票日收益率波動更大，更容易受到市場信息的影響。

2.平穩(wěn)性檢驗

本文選取常用的ADF檢驗方法，檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的ADF檢驗結(jié)果

檢驗結(jié)果顯示，各商業(yè)銀行股票日收益率統(tǒng)計量的t值均小于1%置信水平下的臨界值，拒絕存在單位根假設(shè)，所以各商業(yè)銀行股票日收益率序列是平穩(wěn)性序列，故在構(gòu)建向量自回歸模型VAR時不需要進行協(xié)整檢驗和誤差修正模型。

(二)實證分析

1.模型估計

在上述檢驗的基礎(chǔ)上，首先對模型的最大滯后階數(shù)進行確定。根據(jù)表3可得，滯后2期，AIC=-15.436 50，SC=-15.436 50最小，且根據(jù)“*”標示出的不同準則，確定最大滯后階數(shù)為2階。

表3 VAR模型最大滯后階數(shù)確定準則

確定最大滯后階數(shù)后，接下來進行模型參數(shù)估計，表4即為三大類商業(yè)銀行股票日收益率VAR模型的參數(shù)估計結(jié)果。

表4 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的VAR模型參數(shù)估計結(jié)果

根據(jù)表4給出的VAR模型估計結(jié)果，R2、F等檢驗?zāi)Ｐ惋@著性的檢驗結(jié)果顯示該模型擬合效果好，具有解釋意義。

國有商業(yè)銀行股票日收益率的VAR模型：

Statet=0.095 704+1.031 468Statet-1t-1-0.048 625Statet-2+0.013 166Stockt-1-0.015 271Stockt-2-0.003 849Urbant-1-0.007 685Urbant-2+ε1,t.其中，R2=0.980 4，修正的R2=0.980 3，AIC=-6.034 0.

股份制商業(yè)銀行股票日收益率的VAR模型：

Stockt=0.026 1-0.t-1t-112 45Statet-1+0.122 8Statet-2+1.000 0Stockt-1-0.004 1Stock+

0.020 6Urbant-1-0.022 2Urbant-2+ε2,t.其中，R2=0.992 7，修正的R2=0.992 6，AIC=-5.088 7.

城市商業(yè)銀行股票日收益率的VAR模型：

Urbant=0.229 8+0.101 9Statet-1-0.131 9Statet-2+0.036 7Stockt-1-0.045 4Stock+0.827 4Urbant-1+0.140 7Urbant-2+ε3,t.其中，R2=0.950 5，修正的R2=0.950 3，AIC=-4.137 4.

三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的VAR模型的擬合效果比較好，但是由于向量自回歸模型是一種非理論性模型，所以無法合理地解釋參數(shù)的現(xiàn)實經(jīng)濟意義，故本文著重分析的是銀行間風險傳染的方向和程度，接下來將運用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解進行實證分析，首先對模型進行穩(wěn)定性檢驗。根據(jù)圖1的單位根檢驗圖，已知所有模型的特征多項式的AR根膜的倒數(shù)都小于1，所以上述VAR模型通過了單位根檢驗即所有序列均為平穩(wěn)性序列。

圖1 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的單位根檢驗圖

2.格蘭杰因果檢驗

由于格蘭杰因果檢驗反映的是時間先后關(guān)系，并非真實的因果關(guān)系。因此，在該檢驗滯后階數(shù)的選擇中，本文選擇不同的滯后階數(shù)，意在反映不同類型的銀行倒閉對其他銀行的作用時間。

檢驗結(jié)果顯示，國有商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行之間的因果檢驗在滯后1階時就已顯著；國有商業(yè)銀行對股份制商業(yè)銀行的影響與股份制商業(yè)銀行對國有商業(yè)銀行的影響分別在滯后3階和5階時表現(xiàn)顯著；城市商業(yè)銀行對股份制商業(yè)銀行的影響和股份制商業(yè)銀行對城市商業(yè)銀行的影響分別在滯后5階和1階時表現(xiàn)顯著。滯后階數(shù)的不同，體現(xiàn)了不同類型商業(yè)銀行抵御風險能力的強弱不同。其中，城市商業(yè)銀行的抗風險能力最差，其檢驗結(jié)果在1階時已顯示顯著，表明其他商業(yè)銀行對城市商業(yè)銀行的沖擊在一個季度內(nèi)可檢測出來。

由于格蘭杰因果檢驗屬于外生性檢驗，僅體現(xiàn)事件發(fā)生的先后關(guān)系，并不能說明事件之間存在因果關(guān)系。因此，接下來文章將通過脈沖響應(yīng)函數(shù)以及方差分解進一步分析我國三大類別商業(yè)銀行之間風險傳染的關(guān)系。

表5 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率格蘭杰檢驗因果關(guān)系

3.脈沖響應(yīng)分析

本文中選用10期的響應(yīng)期數(shù)，圖2是脈沖響應(yīng)函數(shù)分析圖。(GF代表股份制商業(yè)銀行；GY代表國有商業(yè)銀行；CS代表城市商業(yè)銀行)

圖2 三大類別商業(yè)銀行股票日收益率的脈沖響應(yīng)圖

從圖2可以看出，國有商業(yè)銀行對自身的沖擊反應(yīng)最大，當期一個標準差的沖擊，國有商業(yè)銀行的股票日收益率呈下行但是最大不超過0.16，反應(yīng)不顯著；當期一個標準差的國有商業(yè)銀行收益率的沖擊對股份制商業(yè)銀行的影響趨近于0，而對城市商業(yè)銀行產(chǎn)生明顯的負向沖擊。

同理，股份制商業(yè)銀行對自身脈沖響應(yīng)最大；當國有商業(yè)銀行受到一個標準差的股份制商業(yè)銀行收益率的沖擊時，其脈沖響應(yīng)顯示為正的沖擊，基本處于平穩(wěn)狀態(tài)，且趨近于0。

城市商業(yè)銀行對自身的反應(yīng)沖擊明顯呈下行；當城市商業(yè)銀行受到一個標準差的國有商業(yè)銀行收益率的沖擊時，其脈沖響應(yīng)顯示為負的沖擊。城市商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行間的傳染，最大不到0.1，并且在6、7期后沖擊消失。

綜上所述，脈沖響應(yīng)分析得出的結(jié)論基本與格蘭杰因果檢驗的結(jié)果一致。國有商業(yè)銀行具有較強的穩(wěn)定性，而城市商業(yè)銀行的穩(wěn)定性最差，易受到其他銀行股價收益率波動的影響。

4.方差分解分析

方差分解的目的是在脈沖響應(yīng)分析的基礎(chǔ)上進一步觀測模型中每一個內(nèi)生變量對預(yù)測方差的貢獻比例。本文主要是將國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行每一個內(nèi)生變量股價收益率的波動按成因分解為與方程相關(guān)的3個組成部分，從而研究每一變量的相對重要性。具體的方差分解表見表6至表8。

表6 國有商業(yè)銀行股票日收益率的方差分解表

表7 股份制商業(yè)銀行股票日收益率的方差分解表

表8 城市商業(yè)銀行股票日收益率的方差分解表

方差分解表中的標準誤差主要來自信息的當期值和未來值。根據(jù)表6可知，在第一時期，國有商業(yè)銀行股票日收益率的所有變化均來源于自身信息的沖擊，貢獻率為100%。在第2期，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行對國有商業(yè)銀行股票日收益率變化的貢獻分別為0.019%和0.004%。經(jīng)過10期后，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的貢獻率分別達到了0.016%和1.272%，二者的信息沖擊整體呈上升趨勢。同理表7，引起股份制商業(yè)銀行股票日收益率變化的原因除了自身96.419%的解釋外，國有商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的方差貢獻率在第二期分別為4.748%和0.046%。隨著期數(shù)的增加，國有商業(yè)銀行的信息沖擊逐漸下降，取而代之的是城市商業(yè)銀行的信息沖擊。第10期時，二者分別達到了3.500%和0.045%。根據(jù)表8可以看出，國有商業(yè)銀行對城市商業(yè)銀行股票日收益率變化有一定的解釋能力，第10期達到17.196%，股份制商業(yè)銀行的貢獻度為0.287%，城市商業(yè)銀行對自身的信息解釋為82.516%。根據(jù)方差分解結(jié)果可以看出，三類商業(yè)銀行抵抗風險的能力按照國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的順序遞減，并且國有商業(yè)銀行對其他兩類商業(yè)銀行股票日收益率的變動有很好的解釋力度。

四、結(jié)論及建議

(一)主要結(jié)論

通過上述分析發(fā)現(xiàn)：1.我國商業(yè)銀行之間存在明顯的風險傳染效應(yīng)。一家銀行的破產(chǎn)倒閉會通過同業(yè)業(yè)務(wù)等渠道傳染給其他商業(yè)銀行。同時由于風險的集聚效應(yīng)，銀行間風險將進一步被放大。2.國有商業(yè)銀行股價最具有穩(wěn)健性，其抗風險能力最強；城市商業(yè)銀行的抗風險能力最弱，易受到國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行股價波動的影響。3.大型國有商業(yè)銀行是主要的傳染媒介，它的破產(chǎn)倒閉將會對銀行業(yè)產(chǎn)生巨大的沖擊。一旦某家大型國有商業(yè)銀行出現(xiàn)了流動性危機，與其有同業(yè)業(yè)務(wù)往來的銀行同樣也會出現(xiàn)流動性危機，同時由于國有大型銀行在金融系統(tǒng)中的主導地位，它的破產(chǎn)倒閉很有可能引發(fā)大規(guī)模的經(jīng)濟危機。

(二)政策建議

第一，加強宏觀審慎監(jiān)管，提高商業(yè)銀行抵御風險的能力。鑒于我國商業(yè)銀行間存在的風險傳染現(xiàn)象，監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)要求商業(yè)銀行主動披露同業(yè)市場資金拆借情況，尤其是大型商業(yè)銀行。大型商業(yè)銀行是銀行風險傳染的主要媒介，它的穩(wěn)定性決定了整個銀行體系的穩(wěn)健經(jīng)營，一旦某家大型商業(yè)銀行發(fā)生流動性危機，整個銀行體系都將會陷入支付困難的窘境。因此監(jiān)管部門應(yīng)加強對大型商業(yè)銀行的風險管理，要求它及時披露同業(yè)拆借市場上的頭寸種類、交易對手，并對其進行跟蹤。一旦發(fā)現(xiàn)有關(guān)問題，立即采取合理措施化解風險。

第二，針對不同類型的銀行制定差別化監(jiān)管政策。鑒于國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行在風險傳染過程中表現(xiàn)出的異質(zhì)性，監(jiān)管機構(gòu)可有針對性地制定差別化監(jiān)管政策。如擴大對股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管范圍，將具有創(chuàng)新性以及關(guān)聯(lián)通道作用的影子銀行業(yè)務(wù)納入進來，以防止股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行出于提高利潤的動機導致銀行風險增大；創(chuàng)新國有商業(yè)銀行政府監(jiān)管手段，利用大數(shù)據(jù)，云計算分析國有商業(yè)銀行經(jīng)營數(shù)據(jù)，在出現(xiàn)財務(wù)困境前進行風險預(yù)警。

第三，健全國有商業(yè)銀行監(jiān)管體系，優(yōu)化商業(yè)銀行外部經(jīng)營環(huán)境。鑒于國有商業(yè)銀行在銀行體系的核心地位，進一步優(yōu)化國有銀行的經(jīng)營環(huán)境以及建立成熟的銀行安全網(wǎng)十分必要。優(yōu)質(zhì)的經(jīng)營環(huán)境可以保證高效率的監(jiān)管，主要由健全的法律體系、標準的會計制度以及完善的信息披露制度構(gòu)成。成熟的銀行安全網(wǎng)則主要由三部分構(gòu)成。一是事前的監(jiān)督檢查，包括銀行的資本充足率的要求、撥備覆蓋率以及現(xiàn)場和非現(xiàn)場的監(jiān)督；二是存款保險制度和事中的風險防范，存款保險制度的建立可以有效保障銀行體系的穩(wěn)定；三是事后銀行的安全退出機制，完善的退出機制，可以最大程度避免銀行倒閉后風險的進一步擴散。