影子银行系统性风险度量研究——基于中国信托公司逐笔业务的数据视角

发布时间：2020-11-20 14:48

　　 本文基于微观业务数据,构建资产价格传染模型,提出了影子银行系统性风险度量的两步法:第一步,以微观业务数据为基础,构建虚拟机构资产负债表;第二步,将虚拟机构资产负债表与资产价格传染模型相结合,度量系统性风险。结果显示,样本期间影子银行系统性风险较高且波动剧烈。原因在于,样本区间的外部政策冲击变动导致微观业务规模及杠杆发生变动,进而驱动系统性风险的波动。为防范影子银行系统性风险,需要做好:第一,注重监测影子金融机构的业务层面风险;第二,打破影子机构的刚性兑付体制;第三,监管政策应有长期规划以及连续性。此外,与传统研究得出刚性兑付是隐藏风险、导致未来风险爆发不同的是,本文发现刚性兑付是引发风险的导火索。
【部分图文】：

信托公司（代表性机构）在经营中发生信托业务的资产负债关系和交易行为可以代表影子银行的相应特征。接着，以该家公司的信托业务数据作为整个行业的代表性数据，构建虚拟机构资产负债表及影子银行系统性风险指标。对于以一家代表性信托公司的信托业务数据代表整个行业数据的合理性，后文将详细论述。（一）模型设定背景借鉴Duarte&Eisenach（2015）思路，利用逐笔业务数据构建代表性机构的虚拟机构资产负图2删除统计表各期缺少信托报酬数据的信托计划（单位：万元）图3计算各笔信托计划季度累计信托报酬（单位：万元）60

度负债dt=at-et（6）2.虚拟机构资产负债表构建本文结合图3中具体信托业务数据，以2014年第一季度为例，构建季度信托业务虚拟机构资产负债表（见图4）。其他时期虚拟机构资产负债表的构建方式与本例相同。（三）系统性风险指标的构建首先，本部分介绍系统性风险指标的构建过程。然后，分析利用代表性机构信托业务数据构建系统性风险指标的合理性。1.系统性风险指标（AV）构建在t=1时期，虚拟机构资产负债表中资产遭受初始冲击，Ft为图42014年第一季度虚拟机构资产负债表（单位：万元）61

?相对较高。从波动率角度，AV指标在第一阶段（2013年第一季度至2014年第三季度），从高点40%下降到低点22%，下降幅度为45%；在第二阶段（2014年第三季度至2016年第一季度），AV指标剧烈波动，波动幅度超①在行业杠杆率计算中，分母权益为所有信托公司未分配利润与实收资本之和，分子负债为所有主动管理信托业务资产规模与分母权益之差。所有数据来源于信托业协会。②受到数据可得性的限制，这里仅用信托行业的杠杆率代表影子银行整体杠杆率。图5为代表性机构杠杆b及行业杠杆b*的变动趋势代表性机构杠杆率b行业杠杆率b*图6虚拟机构资产负债表系统性风险AV指标第一阶段第二阶段第三阶段经济形势趋稳宽松经济政策配资业务清理大资管时代63
【参考文献】

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本文编号：2891576