李淑錦，毛小婷

(杭州電子科技大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，浙江 杭州310018)

在金融改革的浪潮中，互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起，迅速發(fā)展，對傳統(tǒng)金融業(yè)造成了極大的經(jīng)營壓力與恐慌。其中，電子貨幣以參與度更高、協(xié)作性更好、中間成本更低、操作上更便捷等特點，逐步影響著傳統(tǒng)銀行。互聯(lián)網(wǎng)金融模式的出現(xiàn)，給商業(yè)銀行業(yè)帶來了巨大的挑戰(zhàn)和風(fēng)險。商業(yè)銀行要想在這場變革中屹立不倒的關(guān)鍵是正確把握風(fēng)險和規(guī)避風(fēng)險，因此有必要對商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險影響因素進行新的研究。

β 系數(shù)作為度量系統(tǒng)風(fēng)險的重要指標，一直是學(xué)術(shù)界和實務(wù)界關(guān)注的焦點。國內(nèi)外學(xué)者對影響系統(tǒng)風(fēng)險的因素研究中，較為系統(tǒng)的是Rosenberg 和Mckibben(1973)［1］，文中檢驗發(fā)現(xiàn)32 個會計變量與β 系數(shù)存在強相關(guān)關(guān)系，并構(gòu)造了著名的“羅森伯格系統(tǒng)”，包括市場變動性、盈利變動性、公司經(jīng)營成功性、成熟性、成長性、財務(wù)風(fēng)險、公司特征和行業(yè)特征的指標。該系統(tǒng)將個股的市場特征、公司基本因素和行業(yè)性質(zhì)綜合于一個模型中，較好地顯示了β 系數(shù)的各種影響因素。Chiou 和Robert(2007)［2］研究結(jié)果表明，系統(tǒng)風(fēng)險的決定因素包括收益、銷售增長、賬面價值、股利、經(jīng)營杠桿系數(shù)、財務(wù)杠桿系數(shù)、市場回報率和無風(fēng)險回報率。張強和馮超(2010)［3］采用市場模型測算我國上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險，結(jié)果表明我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險主要來自行業(yè)內(nèi)部。于蓓(2013)［4］基于時間序列分析表明，我國上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險具有共振性，并深化了系統(tǒng)性風(fēng)險深度研究的微觀基礎(chǔ)，但未對上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險與實體經(jīng)濟間的作用機制進行深入探討。孫嘉琦和呂善利(2011)［5］檢驗了14 家上市銀行2008年的截面數(shù)據(jù)，研究結(jié)果表明:β 系數(shù)與核心資本充足率、流通規(guī)模呈顯著負相關(guān)，與不良貸款率、每股經(jīng)營活動現(xiàn)金流量、每股凈資產(chǎn)呈顯著正相關(guān)，但并未進一步研究宏觀因素對銀行股β 值的影響，且研究樣本數(shù)據(jù)較少。高國華和潘英麗(2010)［6］采用我國110 家商業(yè)銀行2000年至2008年的面板數(shù)據(jù)，實證研究了我國商業(yè)銀行資本充足率與宏觀經(jīng)濟周期的動態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明，我國商業(yè)銀行資本充足率的變動具有順周期效應(yīng)。國內(nèi)外關(guān)于電子貨幣對商業(yè)銀行的影響主要集中在對貨幣政策有效性的研究。周光友(2007)［7］、王亮和張磊(2013)［8］通過實證檢驗認為電子貨幣的廣泛使用大大弱化了貨幣供給量的可測性、可控性和相關(guān)性，降低了我國貨幣政策中介目標的有效性。

綜上所述，商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素主要有宏觀經(jīng)濟因素(如經(jīng)濟周期、匯率、通貨膨脹等)和銀行的基本特征(如銀行的經(jīng)營規(guī)模、財務(wù)結(jié)構(gòu)等)。大部分國內(nèi)外的學(xué)者們只針對單方面因素進行研究，也沒有學(xué)者在目前互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的新金融環(huán)境下研究商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素。因此，本文以我國上市商業(yè)銀行為研究對象，實證檢驗了電子貨幣使用率對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響，并提出商業(yè)銀行規(guī)避系統(tǒng)性風(fēng)險的新舉措。

一、商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素

系統(tǒng)性風(fēng)險是指在一系列相關(guān)的機構(gòu)和市場構(gòu)成的系統(tǒng)中因某個事件的發(fā)生而引起的一系列連環(huán)損失的可能性。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險是銀行系統(tǒng)性危機發(fā)生的可能性，而銀行系統(tǒng)性危機是對金融市場的嚴重破壞，損壞了市場的基本功能，進而使經(jīng)濟遭受破壞。系統(tǒng)性風(fēng)險無法通過投資組合進行分散，風(fēng)險的溢出和傳染是系統(tǒng)性風(fēng)險發(fā)生時最為典型的特征。影響商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的因素主要有宏觀因素和微觀因素兩大類;在互聯(lián)網(wǎng)金融迅速發(fā)展的今天，還應(yīng)該考慮電子貨幣的使用產(chǎn)生的影響。

(一)宏觀因素

1．經(jīng)濟環(huán)境因素。經(jīng)濟環(huán)境因素是影響商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的重要指標。在經(jīng)濟復(fù)蘇和繁榮時期，社會對資金的需求量加劇，投資需求旺盛，企業(yè)的盈利能力增強，銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險減小;反過來，在經(jīng)濟蕭條、特別是經(jīng)濟危機時，社會對資金的需求嚴重不足，整個社會活動處于停滯不前甚至于萎縮和倒退狀態(tài)，企業(yè)的盈利能力下降，商業(yè)銀行的壞賬率增加，銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險在加劇。本文以GDP 的增長率作為經(jīng)濟環(huán)境因素。

2．匯率因素。非本幣投資業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的重要的資產(chǎn)業(yè)務(wù)之一。匯率風(fēng)險是非本幣投資業(yè)務(wù)在兌換成本幣時所面臨的風(fēng)險。2005年以來我國實施浮動匯率制度，匯率的波動直接影響商業(yè)銀行的盈利能力，外幣的幣值波動很容易給上市銀行帶來系統(tǒng)性風(fēng)險。本文選擇直接標價法下的人民幣實際有效匯率指數(shù)作為匯率因素。

(二)微觀因素

微觀因素是指商業(yè)銀行自身的因素。依據(jù)國內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險影響因素分析，本文選擇以下微觀因素來分析我國上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險:

1．銀行經(jīng)營規(guī)模。根據(jù)資本結(jié)構(gòu)理論，規(guī)模較大的銀行，經(jīng)營也會更加多元化，其抗風(fēng)險的能力也會越強;而規(guī)模小的銀行，其經(jīng)營的不確定性也比較大，抗風(fēng)險的能力比較弱。因此，規(guī)模越大、歷史越悠久的商業(yè)銀行，其系統(tǒng)風(fēng)險越小。

2．盈利性。銀行的盈利能力越強，則其抗風(fēng)險的能力也越高，因此商業(yè)銀行面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險將減弱。本文選取利息收入增長率和每股經(jīng)營現(xiàn)金流量來衡量銀行盈利性。

3．資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。商業(yè)銀行的資產(chǎn)業(yè)務(wù)主要是貸款。不良貸款率反映貸款的質(zhì)量，不良貸款率越高，銀行風(fēng)險越大;貸款增長率是反映貸款余額的指標，貸款增長率過高，也會加大銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險。本文選取不良貸款率和貸款增長率兩個指標來衡量銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

4．流動性。商業(yè)銀行的流動性越強，則其系統(tǒng)性風(fēng)險越低。存貸比是反映商業(yè)銀行流動性的一個重要指標，是商業(yè)銀行的貸款余額與同期存款余額的比值。存貸比越高，意味著銀行運用資金水平越高，流動性風(fēng)險隨之加大，銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險增高。

(三)電子貨幣使用率

金融行業(yè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅速，使得投資理財?shù)软椖烤稍诰W(wǎng)上實現(xiàn)，大大節(jié)約了交易成本。互聯(lián)網(wǎng)金融的悄然發(fā)展，使得新的支付方式迅速興起，異地支付、手機銀行以及電子商務(wù)的迅速發(fā)展，加速了“無錢包”支付時代的到來。

電子貨幣有廣義和狹義之分，本文所指的電子貨幣是狹義的電子貨幣。1998年8月，歐洲中央銀行發(fā)布《電子貨幣》報告，對狹義的電子貨幣提出了解釋:在技術(shù)設(shè)備中以電子方式存貯的貨幣價值，它作為儲存預(yù)付值的支付工具，不必經(jīng)過銀行賬戶，被廣泛用于向除電子貨幣發(fā)行人以外的其他人的支付。值得注意的是，概念中排除了單一用途的預(yù)付值卡，即所謂的封閉系統(tǒng)的儲存卡，如電話卡、公交卡等。這是因為這種卡對消費者及整個金融體系來說風(fēng)險很小而且影響也很小。電子貨幣的使用在一定程度上對現(xiàn)金有替代效應(yīng)，進而降低了銀行的現(xiàn)金漏損率，銀行的流動性風(fēng)險降低，提高了商業(yè)銀行的預(yù)期盈利能力，從而降低了商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險。因此，本文選擇銀行卡年末消費總額與社會消費品零售總額的比值作為電子貨幣使用率的指標。

表1 列出了本文選擇的各個指標、指標的計算公式以及各個指標對商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的預(yù)期影響。

表1 商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素及其預(yù)期

二、模型構(gòu)建與樣本選取

(一)模型構(gòu)建

通過以上分析，基于羅森伯格系統(tǒng)模型，建立如下模型用于檢驗商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的影響因素:

其中下標i 表示樣本銀行，t 表示時間，β 表示銀行系統(tǒng)性風(fēng)險度量值、X1 到X9 的具體含義見表1。

(二)樣本選取和數(shù)據(jù)來源

目前我國已上市的商業(yè)銀行有16 家，由于農(nóng)業(yè)銀行與光大銀行上市較晚，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，故選取上述14 家上市銀行作為樣本。

表2 樣本的描述性統(tǒng)計值

本文所用數(shù)據(jù)包含樣本銀行股票和其各個指標的數(shù)據(jù)，樣本股票考察時間段為2007年1月1日至2013年12月31日，所用數(shù)據(jù)均來自和訊網(wǎng)和中國金融統(tǒng)計年鑒。為了進一步分析各個變量的變化情況，對樣本數(shù)據(jù)做了描述性統(tǒng)計分析，具體見表2。

從表2 可以看出，電子貨幣使用率最大值為44.4%，最小值為21.9%，均值為34.28%，說明電子貨幣使用率較高，平均接近35%，而且各銀行間波動不是很大;而從其他變量來看，樣本銀行之間的差距較大，這可能由各個銀行自身特征決定的。

(三)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險值β 系數(shù)的計算

估算β 系數(shù)的模型主要有兩種:基于資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)的證券市場線和市場模型(單一指數(shù)模型)?？紤]到我國金融市場的實際狀況很難滿足CAPM 完全市場假設(shè)條件，因此選擇更符合現(xiàn)實情況的單一指數(shù)模型來估算商業(yè)銀行的β 值。

市場模型指某一種證券的收益率和市場指數(shù)的收益率的相關(guān)關(guān)系:

其中，Ri為第i 個樣本銀行股票的收益率;Rm為市場指數(shù)的收益率;αi為股票收益率中獨立于市場的部分;βi為樣本銀行i 的系統(tǒng)風(fēng)險系數(shù);εi為隨機誤差，滿足條件:

E(εi)=0，COV(εi，εj)=0，i ≠j

本文所用測算商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的數(shù)據(jù)包含樣本銀行股票和市場指數(shù)的周收益率。β 系數(shù)實證研究的時間跨度一般需5年左右，所以選取樣本股票考察時間段也為2007年1月1日至2013年12月31日，共7年時間;在估計我國上市商業(yè)銀行的β 值時需要使用具有代表性和穩(wěn)定性的市場收益率，本文選擇上證A 股指數(shù)作為計算市場收益率的指標。所用數(shù)據(jù)均來自和訊網(wǎng)和中國金融統(tǒng)計年鑒。利用公式(2)計算可知，全部樣本的系統(tǒng)性風(fēng)險的均值為0.701，低于市場風(fēng)險，標準差為10.4%，說明樣本銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的差距不大。

三、實證檢驗

(一)平穩(wěn)性與協(xié)整檢驗

在進行面板數(shù)據(jù)分析之前，為了避免偽回歸，確保估計結(jié)果的有效性，必須對面板序列的平穩(wěn)性進行檢驗。單位根檢驗的方法主要有LLC 檢驗、IPS 檢驗和ADF 檢驗、PP 檢驗，如果檢驗中均拒絕存在單位根的原假設(shè)，則此序列是平穩(wěn)的，反之則不平穩(wěn)。

表3 單位根檢驗結(jié)果

由表3 可知，在5%的顯著性水平下，除銀行經(jīng)營規(guī)模X7 外，各個變量均通過了同根單位根檢驗和不同根單位根檢驗，而對X7 進行一階差分后則通過了單位根檢驗。再對面板數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗，判斷模型內(nèi)部變量間是否存在協(xié)整關(guān)系，即是否存在長期均衡關(guān)系。

協(xié)整檢驗的原假設(shè):變量回歸后的殘差是非平穩(wěn)序列。本文采用的是Kao 方法，檢驗結(jié)果見表4。

表4 KAO 協(xié)整檢驗結(jié)果

由表4 知，通過了協(xié)整檢驗，說明變量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，其方程回歸殘差是平穩(wěn)的，因此可以對原方程進行回歸分析。

(二)面板模型的選擇與回歸

首先采用協(xié)方差檢驗決定是選用混合估計模型還是個體固定效應(yīng)模型。經(jīng)過檢驗，知:SSEr=0.504 7;SSEu=0.292 7。

由于F 統(tǒng)計量為:F=［(SSEr－SSEu)/(T+k－2)］/［SSEu/(NT－T－k)］，所以當(dāng)置信水平為1%時，F(xiàn)=5.89＞F0.01(9，73)=2.1 拒絕原假設(shè)，即拒絕混合估計模型。

然后用Hausman 檢驗確定應(yīng)該建立隨機效應(yīng)模型還是固定效應(yīng)模型。運用EVIEWS 軟件操作，結(jié)果如下表5。

表5 Hausman 檢驗

表5 顯示，Hausman Test 的結(jié)論是拒絕原假設(shè)，即模型服從固定效應(yīng)模型。利用固定效應(yīng)模型，具體的回歸結(jié)果見表6。

表6 回歸結(jié)果(一)

回歸分析顯示，擬合程度指標R2=0.732 5，調(diào)整R2=0.607 3。從回歸結(jié)果一可以看出，除GDP 增長率X2、銀行經(jīng)營規(guī)模X7 和不良貸款率X8 外變量都是顯著的，但是從相關(guān)性分析仍具有一定的參考性:GDP 增長率X2、不良貸款率X8 與銀行系統(tǒng)風(fēng)險具有正相關(guān)關(guān)系，即不良貸款率越高，銀行系統(tǒng)風(fēng)險就越大，這與預(yù)期是一致的;GDP 增長率的增大增加了銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險，與預(yù)期影響不一致，也許與數(shù)據(jù)選擇的時間段有關(guān);銀行經(jīng)營規(guī)模X7 與銀行系統(tǒng)風(fēng)險具有負相關(guān)關(guān)系，即銀行經(jīng)營規(guī)模越大，銀行系統(tǒng)風(fēng)險就越小，這與預(yù)期是一致的。為了更好地研究各變量對銀行系統(tǒng)風(fēng)險的影響，剔除X2、X7 和X8 后，再次回歸得到結(jié)果如表7。

表7 回歸結(jié)果(二)

回歸分析結(jié)果顯示，擬合程度指標R2=0.791 6，調(diào)整R2=0.716 8。F 值和相伴概率分別為10.592和0.000，所有變量在1%的置信水平下均通過了顯著性檢驗，這說明模型的擬合效果比較好。DW 值為2.39，說明模型中基本不存在自相關(guān)性。

四、結(jié)論與建議

(一)實證分析結(jié)論

從實證結(jié)果來看，商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險與電子貨幣使用率、貸款增長率和存貸比存在顯著地負相關(guān)關(guān)系。銀行系統(tǒng)風(fēng)險與利息收益、每股經(jīng)營現(xiàn)金流量和匯率存在顯著地正相關(guān)關(guān)系。影響銀行系統(tǒng)風(fēng)險的因素主要有宏觀因素、微觀因素以及電子貨幣使用率這一新金融環(huán)境下衍生出來的新指標，具體分析如下:

1．宏觀因素

匯率因素在1%的水平下顯著，而且回歸系數(shù)符號為正，與預(yù)期結(jié)果一致。外匯資本金作為我國商業(yè)銀行資本金的重要組成，其來源可分為:一是通過境外股票市場，公開發(fā)行上市募集的外匯資金;二是通過境外的戰(zhàn)略投資者認購股權(quán)形成的外匯資本金;三是通過國家外匯儲備注資方式形成的外匯資本金。人民幣匯率波動直接影響銀行的外匯資本金折算成人民幣資本數(shù)額。因此，人民幣若出現(xiàn)較大幅度的升值，則商業(yè)銀行的總資本金數(shù)額可能會發(fā)生較大縮水，這無疑會對商業(yè)銀行的資本充足率水平和經(jīng)營績效的影響是十分不利的。

2．微觀因素

資產(chǎn)結(jié)構(gòu)變量在1%的水平上顯著，而且回歸系數(shù)符號為正，與預(yù)期結(jié)果一致，貸款增長率越高，不良貸款總額越多，銀行面臨的風(fēng)險也就越大。

流動性變量在1%的水平上顯著，而且回歸系數(shù)符號為負，與預(yù)期結(jié)果不一致，主要是因為影響銀行存貸比增加的原因并不一定是貸款總額的增長，而是吸收存款總額的減少。這也反映了互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)銀行和第三方支付平臺等機構(gòu)對商業(yè)銀行存款分流產(chǎn)生了顯著的影響，進而影響銀行系統(tǒng)風(fēng)險。

盈利性變量在1%的水平上顯著，而且回歸系數(shù)符號為正，與預(yù)期結(jié)果一致。高收益必然帶來高風(fēng)險，這說明風(fēng)險與收益是對立統(tǒng)一的，銀行在經(jīng)營的過程中不可一味的追求高收益而忽略了風(fēng)險的存在。

3．電子貨幣使用率

由實證結(jié)果知，電子貨幣使用率與銀行風(fēng)險的回歸系數(shù)為－0.011，且在1%的水平上顯著，說明電子貨幣使用率與β 值之間具有較高的顯著性，電子貨幣使用率每提高1%，銀行系統(tǒng)風(fēng)險系數(shù)β 值降低1.1%，與預(yù)期結(jié)果一致。電子貨幣使用率越高，銀行系統(tǒng)風(fēng)險就越小?；ヂ?lián)網(wǎng)金融模式下的電子貨幣作為一種創(chuàng)新工具，其出現(xiàn)改變了大眾以往的消費習(xí)慣，隨著電子貨幣使用率的提升，有利于降低銀行系統(tǒng)風(fēng)險。正如前面分析，電子貨幣的使用在一定程度上替代了現(xiàn)金，降低了現(xiàn)金漏損率，這也給商業(yè)銀行如何防范系統(tǒng)風(fēng)險提供了新思路。

(二)建議

互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對商業(yè)銀行來說是把一雙刃劍，一方面為商業(yè)銀行帶來了服務(wù)創(chuàng)新，提供了更廣闊的平臺;另一方面，非金融機構(gòu)加入互聯(lián)網(wǎng)金融陣營的步伐，加劇了市場競爭，對商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)產(chǎn)生一定的沖擊。為了應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊，防范銀行系統(tǒng)風(fēng)險，商業(yè)銀行應(yīng)積極利用互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)，創(chuàng)新服務(wù)模式，以提高電子貨幣使用率來規(guī)避銀行系統(tǒng)風(fēng)險，緩解存款分流的劣勢并獲得新的發(fā)展。根據(jù)以上分析，本文從以下幾個方面提出防范商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險的建議:

第一，商業(yè)銀行應(yīng)充分利用搶占電子貨幣使用率的方式來有效防范銀行系統(tǒng)風(fēng)險。從本文的實證結(jié)果來看，在互聯(lián)網(wǎng)新環(huán)境下的電子貨幣的使用對商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險具有十分重要的影響，因此，商業(yè)銀行應(yīng)加大與電商平臺及第三方支付企業(yè)的合作，擴大自身在支付結(jié)算上的覆蓋領(lǐng)域，拓寬資金運用渠道，提高資金運用效率，擴大經(jīng)營范圍的多元化，提高抗風(fēng)險能力;銀行應(yīng)不斷加強對信息技術(shù)的投入，發(fā)展電子銀行、自建電子商務(wù)平臺，擴展線上服務(wù)范圍等，滿足客戶需求，穩(wěn)住現(xiàn)有客戶，吸引流失客戶。在互聯(lián)網(wǎng)新環(huán)境下，商業(yè)銀行要充分認識到電子貨幣的重要性，利用搶占電子貨幣使用率的方式來有效防范銀行系統(tǒng)風(fēng)險。

第二，商業(yè)銀行應(yīng)創(chuàng)新服務(wù)模式，加大產(chǎn)品創(chuàng)新以滿足用戶不同需求。由于互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)銀行和第三支付平臺等機構(gòu)對商業(yè)銀行存款的分流影響銀行存貸比，進而影響到商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險。因此，商業(yè)銀行應(yīng)積極應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊，創(chuàng)新服務(wù)模式和創(chuàng)新金融產(chǎn)品，滿足用戶不同需求，吸引流失的存款，減少對商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險的負面影響。

第三，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，完善風(fēng)險防范機制。降低商業(yè)銀行不良貸款率、控制貸款增長率的過快增長可以有效地減少對銀行經(jīng)營的影響，增加商業(yè)銀行的安全性，防范商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險?？梢哉_使用金融期權(quán)、金融期貨和金融互換等金融衍生工具，減少銀行經(jīng)營和資金運用的風(fēng)險，這將有利于優(yōu)化商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、完善其風(fēng)險防范機制

最后，商業(yè)銀行系統(tǒng)風(fēng)險還與匯率波動息息相關(guān)，因此，在當(dāng)前金融全球一體化的時代，商業(yè)銀行時刻關(guān)注并積極應(yīng)對匯率變動帶來的風(fēng)險，完善風(fēng)險預(yù)警機制，降低匯率波動給商業(yè)銀行帶來的威脅。

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