基于系统重要性的银行风险传染效应问题研究及实证分析
发布时间：2014-08-20 10:30
第1章绪论
1.1研究背景与研究对象
随着金融自由化程度的不断加深，尤其是20世纪80年代以后，金融工具的发明扩大了银行之间的合作和竞争，银行间的联系日益紧密，一旦受到外部的冲击，单间银行稳定性受到影响，风险会随着银行间的债权债务链传播，从而整个银行体系的稳定性会受到影响。也正是由于金融创新的不断发展，使得风险有了产生和传播的渠道。历次金融危机的实践表明，银行间的风险传染往往是决定危机深度和广度的关键因素。在2008年的金融危机中，华盛顿互惠银行、贝尔斯登、道格拉斯国民银行和银州银行等一系列银行倒闭，同时波及到了其他类型的金融机构以及实体经济I,也验证了这一规律，说明了银行风险的传染效应。
世界银行认为传染广义上是指受到冲击的主体的跨国界溢出效应，或者说，传染是冲击的跨国界的相关性超过了国家之间的任何基本联系。传染有很多种渠道，在这么多渠道中，金融关联传染是非常重要的一种。美国芝加哥大学经济学教授Kaufman(2008)认为，金融风险传染是在一个可能发生危机的金融市场中，事件在一连串机构和市场构成的系统中引起一系列连续损失的现象。
1.2相关文献综述
Hasman和Samartin (2008)[22]首次把信息传染引入模型，主要研究由于存款者信息不对称和不完全的市场结构所导致的银行危机传染。Michael Manz(2010y23l分析了基于信息的传染效应，认为传染效应是投资者的理性反应。他发现如果由于信息不对称，投资者无法确定银行的经营不力行为对自己造成的损失，而且由于信息搜集费用较高，他们更愿意对市场的噪音信息作出反应，所以不论银行实际经营状况如何都会选择撤资。虽然从平均来看投资者的反应都是理性的，但是由于信息不对称，最初的信息被误导，从而扩大了影响。Giesecke研究表明投资者群体内存在羊群效应，银行部门的流动性危机会扩大化，然而传染效应并非不可预测的，提高信息对称性可以减少风险的传染效应。
………
第2章银行体系风险传染的理论分析
2. 1商业银行风险及风险传染成因分析
当某间银行发生问题时，其他银行往往会出售该银行发行的债券和股票，并且在同业市场上拒绝为该银行提供资金融通。这个时候，该银行的融资成本就会增加，而且它发行的债券和股票在市场上的价格也会下跌。这些证券会通过各种方式回到问题银行手中，银行将面临短期债务到期偿还等流动性需求。存款者将会急于提现，当大量存款者同时要求取款的时候就会发生挤兑危机，同时，如果问题银行的债务方也要求偿还债务，银行将雪上加霜，由于资产负债期限的错配，银行不得不变现长期资产。所以银行出现问题之后，很容易释放大量的流动性需求，与非银行企业相比传染速度更快。
2. 2银行间风险的内在传染机制分析
金融机构的内生金融周期是指一种顺周期性，这也是近年来金融失衡、金融脆弱性加强，并最终导致全球金融危机发生的重要原因。银行在资本约束下的信贷行为、宏观经济因素对借款人违约概率的影响、公允价值等会计准则、VaR模型的区间选择等因素都会引起银行的顺周期行为。以信贷为例，在经济繁荣时期，资金面比较宽松，银行的放贷量会上升，而且会渐渐放松贷前的审查以及贷后的监管。银行在这个时候看不到自身的问题，因为各项指标表现良好，于是贷款的违约风险在这段经济周期中不断积聚，放贷越多越有可能积累风险。当经济急转直下的时候，在经济繁荣时期放出去的贷款就可能发生连续违约现象，积聚下来的风险会连续释放，并加速风险的蔓延。也即银行理性的风险管理行为倾向于在经济低迷时加强对风险敞口的管理，而在经济繁荣时放松信贷风险管理。看不到的风险才值得预警，银行的顺周期性为会使得危机爆发后风险的放大以及加速传染，可以看做是一个风险纵向传染的过程，必须在表面稳健的情况下给予足够的关注。
…………
第3章我国商业银行风险传染的现实分析………26
3.1风险传染效应与我国银行市场的特征分析……………….26
3.1.1我国银行业现状分析 ………………26
3.1.2我国商业银行的个体风险状况………… 27
3.1.3我国商业银行的总体风险状况 ………………………29
3.2我国系统重要性银行的评估及风险传染机制…………… 31
第4章我国商业银行风险传染效应测度的实证分析 …………………42
4.1研宄方法选择及概述……………… 42
4.1.1本文的研宄方法选择 …………42
4.1.2本文使用的研宄方法概述 ………42
4.2 GARCH-VaR序列的生成 ……………46
4.2.1数据的选取 ……………46
4.2.2数据的统计特征分析 ………47
第5章结论及政策建议 ………………59
5.1结论……… 59
5.2宏观审慎监管下对防范我国银行风险传染的对策建议 .........60
第4章我国商业银行风险传染效应测度的实证分析
4.1研究方法选择及概述
本文研宄的主要目的是分析银行的风险传染机制，找出风险传染源，进而具体测度出风险传染效应的大小及变化。上文己经具体分析了我国的风险传染源即SIBs，所以接下来用实证的方法来测度银行间的风险传染效应。国内外学者大多运用传统的矩阵法来分析银行间风险的传染效应，但是这种方法只能静态地测度风险，而Copula函数可以捕捉到风险的动态相关，更好地测度在极端风险状况下银行之间的非线性相关性。所以本文主要运用Copula函数，并结合其它方法来建模。
4. 2 GARCH-VaR序列的生成
为了测度我国商业银行间的风险传染效应，本文选取了己经上市的14家上市商业银行，由于农业银行在2010年7月15日上市，光大银行在2010年8月18日上市，晚于本文选择的开始的时间点，所以从我国16家上市银行中剔除了这两家，14家上市商业银行分别为：中国银行、工商银行、建设银行、交通银行、招商银行、兴业银行、中信银行、民生银行、浦发银行、华夏银行、平安银行、北京银行、宁波银行、南京银行。选取的收盘价样本时间段为2007年9月26日至2013年6月20日，数据来源为同花顺历史数据库。
…………
第5章结论及政策建议
5.1结论
在金融自由化程度加深的背景下，银行间的联系更加紧密，尤其是在爆发金融危机的时候更容易互相传染风险，影响整个银行体系的稳定性。本文从风险传染源、风险传染渠道等方面分析了我国商业银行的风险传染机制，并通过指标评估体系找出了我国的系统重要性银行。进而运用GARCH-Copula模型以及Copula函数建模，计算得到在极端风险状况下，SIBs对其他银行的风险传染效应大小。本文结合理论分析和实证分析，得出的几点结论如下：
本文编号：8425
1.1研究背景与研究对象
随着金融自由化程度的不断加深，尤其是20世纪80年代以后，金融工具的发明扩大了银行之间的合作和竞争，银行间的联系日益紧密，一旦受到外部的冲击，单间银行稳定性受到影响，风险会随着银行间的债权债务链传播，从而整个银行体系的稳定性会受到影响。也正是由于金融创新的不断发展，使得风险有了产生和传播的渠道。历次金融危机的实践表明，银行间的风险传染往往是决定危机深度和广度的关键因素。在2008年的金融危机中，华盛顿互惠银行、贝尔斯登、道格拉斯国民银行和银州银行等一系列银行倒闭，同时波及到了其他类型的金融机构以及实体经济I,也验证了这一规律，说明了银行风险的传染效应。
世界银行认为传染广义上是指受到冲击的主体的跨国界溢出效应，或者说，传染是冲击的跨国界的相关性超过了国家之间的任何基本联系。传染有很多种渠道，在这么多渠道中，金融关联传染是非常重要的一种。美国芝加哥大学经济学教授Kaufman(2008)认为，金融风险传染是在一个可能发生危机的金融市场中，事件在一连串机构和市场构成的系统中引起一系列连续损失的现象。
1.2相关文献综述
Hasman和Samartin (2008)[22]首次把信息传染引入模型，主要研究由于存款者信息不对称和不完全的市场结构所导致的银行危机传染。Michael Manz(2010y23l分析了基于信息的传染效应，认为传染效应是投资者的理性反应。他发现如果由于信息不对称，投资者无法确定银行的经营不力行为对自己造成的损失，而且由于信息搜集费用较高，他们更愿意对市场的噪音信息作出反应，所以不论银行实际经营状况如何都会选择撤资。虽然从平均来看投资者的反应都是理性的，但是由于信息不对称，最初的信息被误导，从而扩大了影响。Giesecke研究表明投资者群体内存在羊群效应，银行部门的流动性危机会扩大化，然而传染效应并非不可预测的，提高信息对称性可以减少风险的传染效应。
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第2章银行体系风险传染的理论分析
2. 1商业银行风险及风险传染成因分析
当某间银行发生问题时，其他银行往往会出售该银行发行的债券和股票，并且在同业市场上拒绝为该银行提供资金融通。这个时候，该银行的融资成本就会增加，而且它发行的债券和股票在市场上的价格也会下跌。这些证券会通过各种方式回到问题银行手中，银行将面临短期债务到期偿还等流动性需求。存款者将会急于提现，当大量存款者同时要求取款的时候就会发生挤兑危机，同时，如果问题银行的债务方也要求偿还债务，银行将雪上加霜，由于资产负债期限的错配，银行不得不变现长期资产。所以银行出现问题之后，很容易释放大量的流动性需求，与非银行企业相比传染速度更快。
2. 2银行间风险的内在传染机制分析
金融机构的内生金融周期是指一种顺周期性，这也是近年来金融失衡、金融脆弱性加强，并最终导致全球金融危机发生的重要原因。银行在资本约束下的信贷行为、宏观经济因素对借款人违约概率的影响、公允价值等会计准则、VaR模型的区间选择等因素都会引起银行的顺周期行为。以信贷为例，在经济繁荣时期，资金面比较宽松，银行的放贷量会上升，而且会渐渐放松贷前的审查以及贷后的监管。银行在这个时候看不到自身的问题，因为各项指标表现良好，于是贷款的违约风险在这段经济周期中不断积聚，放贷越多越有可能积累风险。当经济急转直下的时候，在经济繁荣时期放出去的贷款就可能发生连续违约现象，积聚下来的风险会连续释放，并加速风险的蔓延。也即银行理性的风险管理行为倾向于在经济低迷时加强对风险敞口的管理，而在经济繁荣时放松信贷风险管理。看不到的风险才值得预警，银行的顺周期性为会使得危机爆发后风险的放大以及加速传染，可以看做是一个风险纵向传染的过程，必须在表面稳健的情况下给予足够的关注。
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第3章我国商业银行风险传染的现实分析………26
3.1风险传染效应与我国银行市场的特征分析……………….26
3.1.1我国银行业现状分析 ………………26
3.1.2我国商业银行的个体风险状况………… 27
3.1.3我国商业银行的总体风险状况 ………………………29
3.2我国系统重要性银行的评估及风险传染机制…………… 31
第4章我国商业银行风险传染效应测度的实证分析 …………………42
4.1研宄方法选择及概述……………… 42
4.1.1本文的研宄方法选择 …………42
4.1.2本文使用的研宄方法概述 ………42
4.2 GARCH-VaR序列的生成 ……………46
4.2.1数据的选取 ……………46
4.2.2数据的统计特征分析 ………47
第5章结论及政策建议 ………………59
5.1结论……… 59
5.2宏观审慎监管下对防范我国银行风险传染的对策建议 .........60
第4章我国商业银行风险传染效应测度的实证分析
4.1研究方法选择及概述
本文研宄的主要目的是分析银行的风险传染机制，找出风险传染源，进而具体测度出风险传染效应的大小及变化。上文己经具体分析了我国的风险传染源即SIBs，所以接下来用实证的方法来测度银行间的风险传染效应。国内外学者大多运用传统的矩阵法来分析银行间风险的传染效应，但是这种方法只能静态地测度风险，而Copula函数可以捕捉到风险的动态相关，更好地测度在极端风险状况下银行之间的非线性相关性。所以本文主要运用Copula函数，并结合其它方法来建模。
4. 2 GARCH-VaR序列的生成
为了测度我国商业银行间的风险传染效应，本文选取了己经上市的14家上市商业银行，由于农业银行在2010年7月15日上市，光大银行在2010年8月18日上市，晚于本文选择的开始的时间点，所以从我国16家上市银行中剔除了这两家，14家上市商业银行分别为：中国银行、工商银行、建设银行、交通银行、招商银行、兴业银行、中信银行、民生银行、浦发银行、华夏银行、平安银行、北京银行、宁波银行、南京银行。选取的收盘价样本时间段为2007年9月26日至2013年6月20日，数据来源为同花顺历史数据库。
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第5章结论及政策建议
5.1结论
在金融自由化程度加深的背景下，银行间的联系更加紧密，尤其是在爆发金融危机的时候更容易互相传染风险，影响整个银行体系的稳定性。本文从风险传染源、风险传染渠道等方面分析了我国商业银行的风险传染机制，并通过指标评估体系找出了我国的系统重要性银行。进而运用GARCH-Copula模型以及Copula函数建模，计算得到在极端风险状况下，SIBs对其他银行的风险传染效应大小。本文结合理论分析和实证分析，得出的几点结论如下：
(1)银行间风险容易传染可以用金融脆弱性理论、金融资产价格理论以及信息不对称理论来解释。具体来讲，银行体系的脆弱性体现在其高负债性以及实行的部分准备金制度上，银行陷入困境后，流动性的不足会加速风险的传染，使得更多的银行陷入困境；外部宏观环境的改变会造成银行资产价格的波动，这种关联性很容易使得银行相继陷入困境的概率增大；银行与借款者、存款者之间以及银行与监管当局间的信息不对称很容易导致逆向选择与道德风险，造成传染效应。
5. 2宏观审慎监管下对防范我国银行风险传染的对策建议
银行体系作为一个复杂系统，具有脆弱性。银行机构正常运营并不必然保证自身的安全性，单家银行的倒闭通过传染可能引致整个银行业的不稳定甚至崩溃。巴塞尔协议III对银行业的监管提出了新的要求，强调宏观审慎和微观审慎监管相结合，从上文的分析可以看到银行的风险传染有多种渠道，每一次的传染不仅仅是通过其中一种渠道，风险往往是在多种渠道的共同作用下发生传染扩散的。而且SIBs作为潜在的风险传染源，在危机发生后，会加大风险的溢出效应，使风险在银行间传播。从实证结果也可以看到银行间的风险传染程度在危机时期会上升。同时，宏观审慎监管重点关注在特定的时间段，金融机构之间面临的共同风险敞口，把SIBs作为重点的监管对象。因此，在风险发生前，考虑如何控制好风险传染源，防止风险的溢出；在风险发生后，考虑如何阻断风险的传染渠道，从风险的传染源和传染渠道这两方面来限制风险传染机制的作用，防止发生危机。
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参考文献（略）
本文编号：8425
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/huobiyinxinglunwen/8425.html
