金融网络视角下我国银行同业业务交易与风险传染

发布时间：2017-05-24 02:10

  本文关键词：金融网络视角下我国银行同业业务交易与风险传染，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来我国银行同业业务规模迅速扩大,期限错配也成为同业资金的主要运作模式。伴随同业业务的这种快速发展,银行之间的同业交易不仅可提高单个银行的风险,还会形成重要的系统风险传染渠道。这主要表现在两个层面：一是,同业业务交易增强银行间资产负债关联,令银行系统形成复杂的同业交易网络。每家银行是网络的节点,银行之间的同业交易则构成网络的有向边。这一网络是银行之间传导风险的重要介质。二是,同业业务期限错配易加剧银行间市场流动性紧缺,进而导致个别银行因资金周转困难而发生同业负债违约。这一风险会沿着银行同业交易网络迅速传染扩散。2013年6月我国银行间市场发生的“钱荒”事件就是最好的例证。可见,随着我国银行同业业务的快速发展,同业业务诱发风险传染的隐患成为影响我国银行系统稳定的重要因素。由此,本文从金融网络视角讨论同业业务引致的风险传染问题具有重要的现实意义。本文首先阐释同业业务期限错配易造成银行间市场流动性紧缺的理论机制,进而引出风险传染问题。然后,基于社会网络研究的两个重要层面——网络的结构效应与网络的形成,从银行同业交易网络结构与交易行为两方面考察风险传染过程。这一研究思路有助于得到有关我国银行同业业务为何会诱发风险传染,以及如何通过网络结构的变动来降低传染程度方面的重要结论。本文主要章节的核心工作及结论如下：第3章,概述了我国银行同业业务发展特征及风险传染隐患。期限错配是同业资金的主要运作模式,这一模式易造成银行间市场流动性紧缺,诱发风险传染。而银行因同业业务交易所形成的网络关联则是风险传染的重要介质。与此同时,基于上市银行面板数据的回归分析表明,金融脱媒和银行业竞争程度加深、金融创新水平的提高与宏观经济增速放缓是同业业务发展的主要原因,而规避贷存比限制并不是主因。这说明商业银行发展同业业务是适应我国特殊金融经济环境的必然选择。所以,尽管同业业务存在诱发风险传染的隐患,但是对其风险的监管宜疏不宜堵,不应一味限制同业业务规模的扩张。这意味着本文从金融网络视角讨论如何通过网络结构的变动来降低传染风险具有重要意义。第4章,通过构建理论模型阐释同业业务期限错配造成银行间市场流动性短缺的理论机制。研究表明,出于对流动性的预防性需求,在预期融资流动性风险上升时,理性银行会在短期同业负债到期之前,增加流动性资产的持有比例,且一个高杠杆的银行会持有更高比例的流动性资产。这些银行增持流动性资产的行为会减少银行间市场流动性供给,从而导致流动性短缺。这是2013年6月我国银行间市场“钱荒”的重要原因。此外,本文有关借贷关系网络的分析表明,一家银行从平均度较大的网络内更容易借入资金。银行间市场流动性短缺易导致部分银行因资金周转困难而发生同业负债违约,进而诱发风险传染。对此,第5章和第6章分别从网络结构与交易行为两个层面予以阐释。第5章,首先基于我国银行同业资产与同业负债总量数据构建交易网络,模拟风险传染过程。然后,分析如何通过同业交易网络结构的变动来降低风险传染程度。研究表明,同业业务规模与网络结构均可影响风险传染程度。在保持网络平均度不变的前提下,增加部分资产规模较大银行之间的网络边,而减少部分资产规模较小银行的网络边时,网络内的风险传染程度明显下降。这意味着,尽管同业业务规模的扩张会提高风险传染程度,但是可通过鼓励大银行之间开展同业业务,限制小银行同业业务的扩张来改变网络结构,进而缓解这一风险传染程度的上升。第6章,通过构建内生同业交易网络来讨论不同的银行交易行为对风险传染程度的影响。研究发现,在同业业务交易中,如果银行之间的交易行为主要表现为资本金较高的大银行出借资金,则最终所形成的交易网络内的风险传染程度较小。这一研究结论与第5章网络局部结构变动的分析相得益彰。相反,如果银行之间的交易行为主要以资本金较低的小银行出借资金为主,则所形成的网络内的风险传染程度较大。可见,小银行将资金出借给大银行的行为并非一定会降低小银行的风险。现实中,我国银行在具体的同业业务中表现出不同的交易行为。如果将上市银行看成资产规模较大的银行,而将非上市银行看成资产规模较小的银行,那么我国同业拆借业务以大银行为主要资金供给者,而同业存款和买入返售业务却表现出主要由小银行出借资金的行为特征。所以,相对于同业存款和买入返售业务,银行同业拆借交易行为所形成的网络结构更不利于风险传导。综上,同业业务期限错配易导致银行间市场流动性短缺,诱发风险传染,而银行同业交易网络则是风险传染的重要渠道。随着同业业务的快速发展,同业业务的风险传染隐患已严重影响我国银行系统的稳定。然而,不应因之而限制同业业务规模的扩张。本文提出可以通过同业交易网络结构的变动来缓解传染风险,这需要监管当局正确引导银行之间的交易行为。本文的特色与创新体现在以下三点：第一,以金融网络视角分析同业业务交易引致的风险传染问题。该视角通过将银行体系刻画为由银行和银行之间的同业交易构成的复杂网络,十分有利于分析风险传染问题。尽管如此,有关我国银行同业业务风险传染隐患的讨论却鲜有涉及金融网络视角,且以定性分析为主。虽然国内外已有较多研究分析网络结构与风险传染的关系,但是这些研究忽略了银行同业交易行为对网络结构的影响,并未结合各国同业业务发展的具体情况予以分析。第二,从网络结构与交易行为两方面考察风险传染。在社会网络研究中,网络结构变动的实质是行为主体之间交易或互动行为的改变。既然如此,那么金融网络作为一种特殊的社会网络,其网络结构的变动必然取决于银行之间交易行为的改变。然而,已有的金融网络文献在讨论网络结构与风险传染关系时,鲜有考虑网络结构变动背后的行为因素。对此,本研究则是通过构建内生的银行同业交易网络来分析不同的交易行为对风险传染的影响。此外,对于网络结构的变动,本研究分析的是网络内局部节点之间连接形式的改变,而非如已有研究对比不同宏观网络结构之间的风险传染差异,如小世界网络与随机网络之间的比较。第三,阐释了我国银行同业业务期限错配引致银行间市场流动性短缺的理论机制,并构建理论模型予以说明,从而弥补了国内对此的研究以定性分析为主,缺乏系统理论依据的弊端。该部分模型的建立是在Acharya和Skeie (2011)的模型基础上引入商业银行借款难易程度分析。
【关键词】：同业业务 金融网络 风险传染 交易行为
【学位授予单位】：东北财经大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.2
【目录】：

• 摘要2-5
• Abstract5-15
• 1 导论15-26
• 1.1 选题背景与意义15-22
• 1.1.1 我国银行同业业务风险隐患15-18
• 1.1.2 同业业务交易与金融网络的关系18-19
• 1.1.3 社会网络研究的两个重要层面19-21
• 1.1.4 金融网络视角的重要意义21-22
• 1.2 研究框架与方法22-23
• 1.2.1 研究框架22-23
• 1.2.2 研究方法23
• 1.3 创新与不足23-26
• 1.3.1 创新与特色23-24
• 1.3.2 研究的不足24-26
• 2 概念界定与文献基础26-43
• 2.1 金融网络含义与结构效应26-33
• 2.1.1 金融网络含义与构建26-29
• 2.1.2 金融网络结构的刻画与特征29-32
• 2.1.3 金融网络结构与网络结构效应32-33
• 2.2 金融网络与融资流动性风险33-35
• 2.2.1 融资流动性风险的概念33
• 2.2.2 网络结构与融资流动性风险33-35
• 2.3 金融网络与银行间风险传染35-41
• 2.3.1 银行间风险传染35-39
• 2.3.2 网络结构与银行间风险传染39-40
• 2.3.3 内生网络与银行间交易行为40-41
• 2.4 本章小结41-43
• 3 我国同业业务的发展及其风险传染隐患概述43-67
• 3.1 同业业务发展特征43-52
• 3.1.1 同业业务规模及结构44-47
• 3.1.2 同业业务的期限错配47-48
• 3.1.3 同业业务的银行间差异48-52
• 3.2 同业业务发展原因52-60
• 3.2.1 理论探讨52-54
• 3.2.2 变量选取54-56
• 3.2.3 实证结果56-60
• 3.3 同业业务与风险传染60-65
• 3.3.1 风险传染诱因：同业业务期限错配与流动性紧缺60-62
• 3.3.2 风险传染过程：同业业务交易与银行关联性62-65
• 3.4 本章小结65-67
• 4 风险传染诱因：同业业务期限错配与市场流动性紧缺67-92
• 4.1 期限错配影响银行间市场流动性的理论机制67-74
• 4.1.1 期限错配与融资流动性风险67-68
• 4.1.2 融资流动性风险与银行间市场流动性68-69
• 4.1.3 利用银行网络分析融资流动性风险69-74
• 4.1.4 利用银行网络分析融资流动性风险的意义74
• 4.2 同业业务期限错配造成流动性短缺的理论模型74-88
• 4.2.1 模型构建75-80
• 4.2.2 模型主要推论80-81
• 4.2.3 模型推论检验81-88
• 4.3 同业业务期限错配与我国银行间市场“钱荒”88-91
• 4.3.1 银行融资流动性风险的变化88-90
• 4.3.2 流动性需求与银行间市场流动性90-91
• 4.4 本章小结91-92
• 5 银行同业交易网络结构与风险传染92-119
• 5.1 我国银行同业交易网络的建立92-96
• 5.1.1 网络结构的设定92-95
• 5.1.2 同业交易额估算95-96
• 5.2 风险传染过程设定96-98
• 5.3 风险传染结果分析98-105
• 5.3.1 数据选取与网络刻画98-99
• 5.3.2 同业业务规模影响风险传染程度99-104
• 5.3.3 同业交易网络结构影响风险传染程度104-105
• 5.4 网络局部结构变动降低风险传染程度105-118
• 5.4.1 初始网络结构下的风险传染106-113
• 5.4.2 局部网络结构变动后的风险传染113-118
• 5.5 本章小结118-119
• 6 银行同业交易行为特征与风险传染119-145
• 6.1 银行交易行为与内生网络119-121
• 6.1.1 宏观网络结构与微观个体行为119-121
• 6.1.2 如何内生银行同业交易网络121
• 6.2 内生网络与风险传染的基础模型121-131
• 6.2.1 内生网络仿真模型的建立122-126
• 6.2.2 内生网络拓扑结构与风险传染结果126-131
• 6.3 不同银行交易行为对风险传染的影响131-139
• 6.3.1 引入不同交易行为的内生网络模型131-134
• 6.3.2 不同银行交易行为下的风险传染134-139
• 6.4 我国银行同业交易行为特征与风险传染139-143
• 6.4.1 我国银行同业交易行为特征139-142
• 6.4.2 交易行为特征与风险传染142-143
• 6.5 本章小结143-145
• 7 全文总结145-148
• 7.1 主要结论145-147
• 7.2 进一步研究方向147-148
• 在学期间发表的科研成果148-149
• 参考文献149-157
• 后记157-158

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本文编号：389599