《我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的實(shí)證研究》7000字

我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的實(shí)證研究綜述目錄TOC\o"1-2"\h\u1177我國(guó)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的實(shí)證研究綜述 變量均值標(biāo)準(zhǔn)差偏度峰度J-B統(tǒng)計(jì)量P值（J-B）工商銀行0.0867362.8772030.3207457.820025461.06090.0000建設(shè)銀行0.1141353.4183230.4502557.459354403.58680.0000中國(guó)銀行0.0615463.111060.68608510.126091023.9470.0000交通銀行0.0296743.538510.9304549.584493912.96140.0000農(nóng)業(yè)銀行0.0933352.8644120.5642027.018198339.67460.0000招商銀行0.2379953.6855760.4022711.32730546.975980.0000北京銀行-0.06283.834318-1.0767912.080181698.2090.0000南京銀行0.173683.9576470.3153566.136905199.64040.0000中信銀行0.0387581.4245451.04698110.176211089.7120.0000興業(yè)銀行-0.037225.396923-1.9481160.3755266102.770.0000華夏銀行-0.036891.115299-0.8635313.339032142.6260.0000民生銀行0.0968723.8384220.2277149.849999919.03290.0000浦發(fā)銀行0.0657423.948253-0.3817312.480941761.1850.0000光大銀行0.0251763.7753461.11573610.245031120.6640.0000銀行系統(tǒng)0.0667932.8552580.5298186.497242260.39390.0000從表1.2可以看出，我國(guó)14家上市銀行的普遍呈現(xiàn)不對(duì)稱性，并且其峰度均大于3，具有明顯的尖峰特點(diǎn)，符合大多數(shù)金融事件序列＂尖峰厚尾，非對(duì)稱分布＂的特征。除了北京銀行、興業(yè)銀行、華夏銀行三家股份制銀行收益率為負(fù)以外，其他商業(yè)銀行的收益率均為正，可以看出我國(guó)經(jīng)濟(jì)態(tài)勢(shì)良好，選取的14家上市銀行的在2011年至2020年大部分處在正收益上，可以推出本文選出的數(shù)據(jù)中，正收益的可能性要高于負(fù)收益的可能性。本文將銀行系統(tǒng)設(shè)為system,以建設(shè)銀行CCB為例，進(jìn)行單個(gè)銀行對(duì)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出實(shí)證測(cè)算： R0.05SYS=0.05SYS|CCB+0.05SYS|CCBR將1.27中所估計(jì)的參數(shù)帶入下列CoVaR,建設(shè)銀行對(duì)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出為 CoVaR0.05SYS|CCB=0.05SYS|CCB+其中VaR0.05進(jìn)一步算出?CoVaR0.05SYS|CCB?CoVaR0.05SYS|CCB=CoVaR0.05SYS|CCB-CoVaR0.5SYS|CCB=0.05此外，由于不同機(jī)構(gòu)的CoVaR不同，其差異較大，因此對(duì)?CoVaR0.05SYS|CCB并不能很好地反映出風(fēng)險(xiǎn)溢出程度，因此對(duì)? %CoVaR0.05SYS|CCB=（?CoVaR0.05SYS|CCB/VaR0.05按照上述推出，對(duì)14家上市銀行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行系統(tǒng)整體的溢出效應(yīng)計(jì)算各自的?CoVaR和%?CoVaR?？紤]單個(gè)銀行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)整個(gè)銀行系統(tǒng)的溢出效應(yīng)，下表表示在95％置信區(qū)間下，單個(gè)上市銀行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行系統(tǒng)整體的溢出效應(yīng)大小。表1.314家上市商業(yè)銀行VaR、CoVaR變量VaR按VaR排序CoVaR按CoVaR排序工商銀行-1.628022-5.626727建設(shè)銀行-5.8628813-6.3023814中國(guó)銀行-1.681983-5.529044交通銀行-1.860784-5.110651農(nóng)業(yè)銀行-1.240071-5.469053招商銀行-5.4756110-6.0113313北京銀行-5.429367-5.7182710南京銀行-5.041735-5.9312412中信銀行-6.3906314-5.617426興業(yè)銀行-5.8971112-5.540365華夏銀行-5.7543611-5.8228611民生銀行-5.229316-5.657299浦發(fā)銀行-5.470159-5.636688光大銀行-5.466368-5.254102從表1.3可以看出，我國(guó)14家上市銀行對(duì)銀行體系均存在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，并且除了中興銀行、光大銀行外，單個(gè)銀行的所測(cè)度的VaR值普遍小于其測(cè)度CoVaR值。由此可以看出運(yùn)用VaR測(cè)度方法對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度不足以詳細(xì)刻畫(huà)處于系統(tǒng)性金融危機(jī)時(shí)或?qū)ξ膊繕O端事件發(fā)生時(shí)的情形，明顯會(huì)低估各大銀行對(duì)其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出影響。此外，從表1.3可以看出，我國(guó)14家商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度在運(yùn)用VaR模型和CoVaR模型下，結(jié)果存在差異。國(guó)有銀行中，工商銀行的VaR值排在第二位，而其CoVaR值排在第七位，可以看出對(duì)工商銀行的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度值明顯被低估，而對(duì)于建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、交通銀行、農(nóng)業(yè)銀行四大國(guó)有銀行的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度排名影響不大。股份制銀行中，光大銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度波動(dòng)明顯，排序變動(dòng)6位，存在明顯的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度偏差，并且可以看出中興銀行、光大銀行CoVaR值要小于VaR值，在面對(duì)極端事件發(fā)生的情形下可以較好的進(jìn)行應(yīng)對(duì)，在銀行系統(tǒng)爆發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)具有一定的抵御能力。城市銀行排位變動(dòng)不大，但仍然低估了風(fēng)險(xiǎn)溢出?？傮w而言，在加入銀行體系風(fēng)險(xiǎn)溢出后，不僅僅引起了14家商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值在絕對(duì)數(shù)量上的變化，普遍存在風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值增大，而且也改變了其在行業(yè)中對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)抵御能力相對(duì)位置的變化。對(duì)表1.4我們側(cè)重從風(fēng)險(xiǎn)溢出的角度來(lái)進(jìn)行分析，即對(duì)?CoVaR和%?CoVaR進(jìn)行分析，考察單個(gè)銀行陷入危機(jī)或遭受極端尾部事件沖擊時(shí)，對(duì)整個(gè)銀行體系產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的影響。從?CoVaR進(jìn)行分析，建設(shè)銀行?CoVaR期望的絕對(duì)值最大，為1.371，說(shuō)明建設(shè)銀行對(duì)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的平均貢獻(xiàn)度最高，而興業(yè)銀行的?CoVaR期望的絕對(duì)值最小，為2.703對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的平均貢獻(xiàn)度最低。除了建設(shè)銀行外，其他四家國(guó)有大型銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)排名也比較靠前，其中農(nóng)業(yè)銀行排第二位、工商銀行排第三位、中國(guó)銀行排第四位、交通銀行排第八位。對(duì)于股份制銀行，對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度最高的是華夏銀行，3.348排行第五位，對(duì)于城市銀行，對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度最高的是南京銀行，3.045排行第八位，可以看出城市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度普遍不高。從%?CoVaR進(jìn)行分析，在單個(gè)銀行遭受風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，國(guó)有股份制商業(yè)銀行對(duì)整體系統(tǒng)整體的普遍影響較大，高居前五位，其中農(nóng)業(yè)銀行對(duì)銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出最大，這也部分解釋了農(nóng)業(yè)銀行與2014年11月被增選為全球系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的原因。而股份制銀行和城市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)率均不高，整體可以看出國(guó)有商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)>股份制商業(yè)銀行>城市商業(yè)銀行。這是因?yàn)閲?guó)有商業(yè)銀行規(guī)模巨大，與國(guó)內(nèi)外金融機(jī)構(gòu)擁有緊密的關(guān)聯(lián)，并為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供大量的資金支持，在中國(guó)金融市場(chǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位。這類金融機(jī)構(gòu)的破產(chǎn)和倒閉會(huì)給其他機(jī)構(gòu)帶來(lái)劇烈的負(fù)面溢出效應(yīng)，嚴(yán)重威脅金融系統(tǒng)的穩(wěn)定，甚至對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成沖擊，引發(fā)系統(tǒng)性危機(jī)。金融穩(wěn)定理事會(huì)（FSB）定義這類機(jī)構(gòu)為“系統(tǒng)重要性銀行（SIBs）”。對(duì)于一般的股份制商業(yè)銀行或城市商業(yè)銀行，其規(guī)模和影響力均不如國(guó)有商業(yè)銀行，因而發(fā)生極端損失的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出也小于后者。因此國(guó)有商業(yè)銀行這類系統(tǒng)重要銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控就顯得尤為重要，由于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度高，一旦這類銀行存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，將導(dǎo)致“多米諾效應(yīng)”，蔓延至金融系統(tǒng)中的其他機(jī)構(gòu)，使金融危機(jī)發(fā)生的可能性增強(qiáng)。表1.414家商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出匯總變量VaRCoVaRDELTACoVaR%DELTACoVaR工商銀行-1.62802-5.62672-3.6103978.01162建設(shè)銀行-5.86288-6.30239-1.3717571.56664中國(guó)銀行-1.68198-5.52904-3.5970976.82844交通銀行-1.86078-5.11066-2.9618460.93360農(nóng)業(yè)銀行-1.24007-5.46905-3.6463685.99780招商銀行-5.47561-6.01134-2.9981651.75487北京銀行-5.42936-5.71827-2.8840753.12003南京銀行-5.04173-5.93124-3.0454160.40402中信銀行-6.39063-5.61743-2.71344