王琳++++沈沛龍

內(nèi)容摘要：本文以我國(guó)15家上市銀行為研究對(duì)象，就銀行間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系進(jìn)行研究。對(duì)銀行間相關(guān)性的研究主要包括三個(gè)方面：上市銀行收益率兩兩間的時(shí)變相關(guān)系數(shù)測(cè)算；4家大型國(guó)有商業(yè)銀行與11家股份制商業(yè)銀行間的整體相關(guān)程度的測(cè)算；以及根據(jù)我國(guó)上市銀行間的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系構(gòu)建銀行體系風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)的預(yù)警指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)上市銀行間普遍存在顯著的非對(duì)稱(chēng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系，4家大型國(guó)有銀行間的平均動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)比他們和其余11家銀行間的相關(guān)系數(shù)高；我國(guó)的4家大型國(guó)有商業(yè)銀行與11家股份制商業(yè)銀行的整體相關(guān)程度也很高； 15家上市銀行兩兩的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)序列構(gòu)建的銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)能夠及時(shí)檢測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：上市銀行 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn) 動(dòng)態(tài)相關(guān) 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

Abstract： The article targets at 15 listed banks in China and analyses the risks correlation among banks. The research on the interbank pertinence involves the following three parts： the measurement of time-varying correlation coefficients of yield rate of public banks； the measurement of the overall correlation between 4 large state-owned commercial banks and 11 joint-stock commercial banks； and the establishment of early-warning index of banking system risks correlation according to dynamic correlation among the listed banks in China. The study indicates that： a kind of unsymmetrical dynamic correlation prevails among the listed banks， in which the average dynamic correlation coefficient of four large state-owned commercial banks is higher than that of eleven banks； the overall correlation between four large state-owned commercial banks and eleven joint-stock commercial banks is also found high； the early-warning index of banking system risks correlation built on the basis of dynamic correlation index among fifteen listed banks can detect the market risks in time.

Key words： Listed Bank； Systematic Risk； Dynamic Correlation； Risk Warning

一、引言

銀行機(jī)構(gòu)是大多數(shù)國(guó)家金融體系的主導(dǎo)者，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也是金融危機(jī)研究的核心內(nèi)容。無(wú)論是1929年美國(guó)經(jīng)濟(jì)大危機(jī)，還是2008年以雷曼兄弟破產(chǎn)為導(dǎo)火索的美國(guó)次貸危機(jī)，以及這期間數(shù)百次的金融危機(jī)或是困境，都伴隨著銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的不斷積累、快速傳染、集中爆發(fā)。而銀行間相互密切的業(yè)務(wù)往來(lái)關(guān)系使得銀行間收益率的波動(dòng)存在一定的相關(guān)性。相關(guān)性能夠反映序列間波動(dòng)的關(guān)聯(lián)程度，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳染最早就是通過(guò)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行衡量，相關(guān)系數(shù)的增加反映了聯(lián)動(dòng)關(guān)系的增強(qiáng)，即風(fēng)險(xiǎn)傳染的增強(qiáng)。由此可見(jiàn)，測(cè)度銀行體系的相關(guān)程度有助于把握銀行間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，對(duì)于監(jiān)控經(jīng)濟(jì)金融體系的平穩(wěn)運(yùn)行具有理論和實(shí)踐意義。

金融危機(jī)往往是彼此相關(guān)的金融機(jī)構(gòu)間互相傳染的風(fēng)險(xiǎn)和長(zhǎng)時(shí)間失衡所積累引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)共同作用的結(jié)果。那么我國(guó)的銀行間是否存在傳染，銀行間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)程度如何？基于對(duì)我國(guó)銀行間風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)程度的研究目的，本文選擇截止到2010年7月上市的15家銀行進(jìn)行研究，時(shí)間軸涵蓋了2008年的金融危機(jī)和危機(jī)后的調(diào)整階段。研究過(guò)程使用動(dòng)態(tài)模型對(duì)銀行間兩兩的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了測(cè)算，并從整體把握我國(guó)大型國(guó)有商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行的相關(guān)程度?；阢y行間動(dòng)態(tài)的相關(guān)關(guān)系構(gòu)建銀行體系的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)因子可以綜合描繪我國(guó)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系。

二、相關(guān)概念及研究進(jìn)展

對(duì)于相關(guān)性研究的文獻(xiàn)可以分為以下幾個(gè)方向：

一是相關(guān)性與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系的研究。次貸危機(jī)發(fā)生后，對(duì)于多個(gè)市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型逐漸引起了學(xué)者們的興趣，其中基于相關(guān)性的研究尤顯重要。普遍觀點(diǎn)是金融機(jī)構(gòu)間的高度相關(guān)性往往是系統(tǒng)性危機(jī)發(fā)生的條件，如果機(jī)構(gòu)之間處于較低關(guān)聯(lián)的情況時(shí)，單個(gè)機(jī)構(gòu)在短期內(nèi)是不可能對(duì)金融系統(tǒng)或是實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重傷害的。Lucey & Voronkova （2008）運(yùn)用DCC-GARCH模型研究發(fā)現(xiàn)，在危機(jī)期間短期的條件相關(guān)性增加了，但危機(jī)過(guò)后相關(guān)性比起危機(jī)前并沒(méi)有明顯增加。Rustam（2011）認(rèn)為次貸危機(jī)表現(xiàn)出了明顯的外部性，次貸危機(jī)所展現(xiàn)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)正是來(lái)自于金融機(jī)構(gòu)的相互關(guān)聯(lián)性。Gai（2011）的研究結(jié)果同樣表明金融網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性、復(fù)雜性使得系統(tǒng)的脆弱性進(jìn)一步放大。Billo（2012）通過(guò)研究金融機(jī)構(gòu)回報(bào)的相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)金融行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)性呈現(xiàn)上升的勢(shì)頭，總體來(lái)說(shuō)金融機(jī)構(gòu)之間的相關(guān)性和風(fēng)險(xiǎn)傳染性成為了次貸危機(jī)發(fā)生時(shí)的顯著特點(diǎn)。

二是從相關(guān)性的視角來(lái)研究風(fēng)險(xiǎn)溢出問(wèn)題。許多研究表明市場(chǎng)在危機(jī)期間和非危機(jī)期間的相關(guān)性是顯著不同的，也就是說(shuō)危機(jī)的發(fā)生破壞了市場(chǎng)的相關(guān)關(guān)系，使得市場(chǎng)的相關(guān)性顯著增強(qiáng)，這時(shí)就存在了傳染或是風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。有些學(xué)者更是認(rèn)為相關(guān)性的增加就代表著傳染的發(fā)生。Acharya（2009）認(rèn)為由于存在著搜集信息的成本，最初銀行會(huì)傾向投資比較類(lèi)似的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，正是投資組合中風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的高度相關(guān)性增加了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，單個(gè)銀行一旦發(fā)生倒閉就會(huì)直接影響到其他銀行的業(yè)務(wù)，從而發(fā)生群體性的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。Harkmann （2014）研究了愛(ài)沙尼亞、拉脫維亞、立陶宛、捷克、波蘭、匈牙利、羅馬尼亞、保加利亞八國(guó)兩兩間的相關(guān)性，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在雷曼兄弟破產(chǎn)、希臘陷入困境后，東歐國(guó)家和歐洲50指數(shù)之間是顯著相關(guān)的。Kuper（2014）使用DCC-GARCH模型研究了印尼、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡、韓國(guó)及泰國(guó)六個(gè)亞洲國(guó)家自1994年1月3日到2013年9月27日間股票收益率的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)果顯示1997年亞洲金融危機(jī)前后以及2008年金融危機(jī)期間，相關(guān)性是明顯增強(qiáng)的。

國(guó)內(nèi)學(xué)者主要是運(yùn)用相關(guān)性研究方法對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系和風(fēng)險(xiǎn)傳染進(jìn)行了探討。曹廣喜（2008）研究了我國(guó)滬深兩市的動(dòng)態(tài)相關(guān)性及動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明滬深股市收益率之間表現(xiàn)出了一定程度的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，且相關(guān)性呈現(xiàn)逐步提高的態(tài)勢(shì)。方意（2012） 利用DCC-GARCH模型對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度，進(jìn)一步分析了我國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響因素。鄭振龍（2012）也采用DCC-GARCH模型對(duì)我國(guó)股市和債市間的相關(guān)性進(jìn)行了分析，結(jié)果表明我國(guó)股票和債券收益之間的相關(guān)性呈現(xiàn)出了動(dòng)態(tài)時(shí)變的特征，同時(shí)相關(guān)性變動(dòng)的幅度很大。陳忠陽(yáng)（2013）運(yùn)用我國(guó)上市商業(yè)銀行股票收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性分析和CoVaR方法測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)論表明，股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行的平均相關(guān)性高于國(guó)有大型商業(yè)銀行，同時(shí)股份制銀行和城商行陷入困境引發(fā)銀行系統(tǒng)陷入困境的概率也高于國(guó)有大型商業(yè)銀行。

關(guān)于相關(guān)性研究的現(xiàn)有文獻(xiàn)基本集中在股票市場(chǎng)間的相關(guān)性研究或是股票市場(chǎng)與其他市場(chǎng)如債券市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)、黃金市場(chǎng)以及能源市場(chǎng)等的相關(guān)性研究等問(wèn)題上。但是現(xiàn)有文獻(xiàn)中對(duì)市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)變化缺乏準(zhǔn)確的度量，對(duì)重大事件的沖擊對(duì)市場(chǎng)間相關(guān)關(guān)系的時(shí)變性影響方面也缺乏比較系統(tǒng)的研究。從研究對(duì)象看，現(xiàn)有的文獻(xiàn)基本集中在對(duì)股票市場(chǎng)和商品市場(chǎng)以及期貨市場(chǎng)間的相關(guān)性進(jìn)行分析，對(duì)于銀行間相關(guān)性分析研究甚少。

三、實(shí)證模型和數(shù)據(jù)

（一）實(shí)證模型

對(duì)相關(guān)性的度量，Karl Pearson在19世紀(jì)80年代提出Pearson相關(guān)系數(shù)，度量?jī)蓚€(gè)定比變量序列之間的靜態(tài)相關(guān)關(guān)系。但是在度量金融市場(chǎng)上變量間的相關(guān)性時(shí)存在諸多缺陷：首先Pearson相關(guān)系數(shù)度量的是變量間的線性相關(guān)關(guān)系，未考慮金融時(shí)間序列的“尖峰厚尾”現(xiàn)象；其次它是一個(gè)靜態(tài)指標(biāo)，對(duì)信息的反應(yīng)和度量具有單調(diào)性和滯后性。Bollerslev（1986）在研究波動(dòng)性的ARCH模型基礎(chǔ)上進(jìn)行了擴(kuò)展，提出了廣義自回歸條件異方差波動(dòng)率結(jié)構(gòu)——GARCH模型，此后經(jīng)不斷改進(jìn)，產(chǎn)生了應(yīng)用于不同情境下的GARCH類(lèi)模型。目前GARCH類(lèi)模型全面考慮了市場(chǎng)上普遍存在的波動(dòng)非對(duì)稱(chēng)性以及序列的多種分布狀態(tài)等方面已廣泛應(yīng)用于描述股市波動(dòng)性。2002年，Engle（2002）針對(duì)Bollerslev提出的常系數(shù)條件相關(guān)模型存在的缺陷，再次提出動(dòng)態(tài)條件相關(guān)（Dynamic Conditional Correlation， DCC）模型。該模型能夠捕捉到收益率序列之間時(shí)變的波動(dòng)相關(guān)程度，解決了隨時(shí)間變動(dòng)的條件方差、協(xié)方差矩陣在計(jì)算時(shí)的復(fù)雜性，也使得多個(gè)變量間的相關(guān)性估計(jì)更加簡(jiǎn)單，同時(shí)還可以得到不同變量間的時(shí)變相關(guān)系數(shù)。

上圖顯示：截止2008年上市至今的14家銀行中，三家大型國(guó)有銀行處于地圖的左上角，且間距離很小，而與其他11家銀行相對(duì)較遠(yuǎn)；地方性銀行之間相關(guān)系數(shù)也比較高。另外，散點(diǎn)的大小表示的各銀行的相對(duì)規(guī)模顯示，3家國(guó)有銀行的規(guī)模實(shí)力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于另外11家銀行。

（三）實(shí)證研究

1. 上市銀行非對(duì)稱(chēng)相關(guān)性研究

接下來(lái)在研究銀行間時(shí)變的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系時(shí)，將市場(chǎng)上普遍存在的非對(duì)稱(chēng)性考慮在內(nèi)，通過(guò)GARCH模型所得的各銀行收益率的標(biāo)準(zhǔn)化殘差計(jì)算上市銀行間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)。對(duì)15家上市銀行分別建立兩兩的非對(duì)稱(chēng)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型。在95%的置信水平下，中、建、工、農(nóng)4家銀行與其余銀行之間的非對(duì)稱(chēng)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型待估參數(shù)大部分通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。中行與建行、中信、北京、興業(yè)以及南京銀行之間的非對(duì)稱(chēng)項(xiàng)不顯著；與其余銀行間的參數(shù)估計(jì)均通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)。建行與農(nóng)行、中信、招商、民生、浦發(fā)、寧波銀行之間存在非對(duì)稱(chēng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)關(guān)系；建行與興業(yè)銀行之間不存在非對(duì)稱(chēng)的相關(guān)關(guān)系；將顯著性水平放松到10%，則建銀與其余銀行間的非對(duì)稱(chēng)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)參數(shù)估計(jì)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。工行與興業(yè)銀行間也不存在相關(guān)的非對(duì)稱(chēng)性，其與北京、南京、華夏、寧波銀行之間的非對(duì)稱(chēng)項(xiàng)在10%的顯著性水平下有效，其余參數(shù)均通過(guò)5%的顯著性水平檢驗(yàn)。非對(duì)稱(chēng)項(xiàng) 有正有負(fù)，但中行與其余銀行的非對(duì)稱(chēng)相關(guān)項(xiàng)大部分為負(fù)，說(shuō)明中行與其余銀行間的相關(guān)系數(shù)在收益率同漲狀態(tài)下比兩家銀行收益率同消狀態(tài)下大。

對(duì)11家股份制銀行同樣建立兩兩非對(duì)稱(chēng)動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型， 11家銀行兩兩間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯示：11家股份制銀行兩兩之間的模型參數(shù)大部分通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。中信銀行與華夏、南京、招商銀行之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)模型，非對(duì)稱(chēng)項(xiàng)參數(shù)為正，南京銀行與浦發(fā)、寧波、民生銀行之間的非對(duì)稱(chēng)參數(shù)也為正，民生銀行與華夏、浦發(fā)銀行間的非對(duì)稱(chēng)項(xiàng)也為正，說(shuō)明這幾家銀行間相關(guān)關(guān)系在他們的收益率序列同消時(shí)比同漲時(shí)更為緊密。而其余銀行組合的非對(duì)稱(chēng)項(xiàng)均為負(fù)值，說(shuō)明銀行間收益率序列同漲時(shí)比同消時(shí)更為緊密。這是因?yàn)殂y行作為金融系統(tǒng)的核心機(jī)構(gòu)，在市場(chǎng)利好時(shí)，業(yè)務(wù)往來(lái)頻繁，相關(guān)性趨于提高。

2. 國(guó)有銀行與股份制銀行的整體相關(guān)性研究

我們將銀行分成中、建、工、農(nóng)四家大型國(guó)有商業(yè)銀行，命名為第一類(lèi)銀行，以及其余11家股份制商業(yè)銀行的第二類(lèi)銀行。將用于研究?jī)山M變量之間相關(guān)關(guān)系的典型相關(guān)分析法引進(jìn)來(lái)，對(duì)兩類(lèi)銀行之間的相關(guān)性以整體數(shù)量化的描述，得到兩類(lèi)銀行總體上的相關(guān)程度。

典型相關(guān)分析是研究?jī)山M變量之間相關(guān)關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。其目的是找出第一組變量的加權(quán)值與第二組變量的加權(quán)值，使這兩組變量的線性組合的相關(guān)性達(dá)到最大。本文引入典型相關(guān)分析的思想，對(duì)國(guó)有銀行進(jìn)行加權(quán)組合之后所獲得的 稱(chēng)為國(guó)有銀行典型相關(guān)指數(shù)；對(duì)11家股份制銀行進(jìn)行加權(quán)組合之后所獲得的 稱(chēng)為股份制銀行典型相關(guān)指數(shù)；對(duì)兩類(lèi)銀行求得的相關(guān)系數(shù) 稱(chēng)為兩類(lèi)銀行間的第一典型相關(guān)系數(shù)。若典型相關(guān)系數(shù)很大，則說(shuō)明兩類(lèi)銀行間存在密切的相關(guān)關(guān)系，當(dāng)市場(chǎng)上風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)，需要及時(shí)采取措施，避免風(fēng)險(xiǎn)的傳染。

分別對(duì)兩類(lèi)銀行進(jìn)行加權(quán)之后得到的兩類(lèi)銀行典型相關(guān)指數(shù)的前三典型相關(guān)系數(shù)及其假設(shè)檢驗(yàn)，結(jié)果如下表：

上表顯示，對(duì)兩類(lèi)銀行分別進(jìn)行加權(quán)之后得到的兩個(gè)典型相關(guān)指數(shù)之間存在很大的相關(guān)關(guān)系。第一、第二、第三典型相關(guān)系數(shù)分別為0.886、0.227和0.114，且檢驗(yàn)結(jié)果顯示，三大典型相關(guān)系數(shù)均通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明三大系數(shù)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。而且第一典型相關(guān)系數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于后兩個(gè)典型相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明兩類(lèi)銀行分別加權(quán)得到的第一組的兩個(gè)典型相關(guān)指數(shù)足以表達(dá)兩類(lèi)銀行的相關(guān)信息。從第一典型相關(guān)指數(shù)看出兩類(lèi)銀行總體的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.886，說(shuō)明我國(guó)這兩類(lèi)銀行之間的相關(guān)性很強(qiáng)，一類(lèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，極易傳染給另一類(lèi)銀行。

上表給出了兩類(lèi)銀行分別被自身典型相關(guān)指數(shù)解釋的比例，說(shuō)明第一典型指數(shù)解釋了兩類(lèi)銀行的絕大多數(shù)信息，模型設(shè)定良好。

總之，通過(guò)對(duì)兩類(lèi)銀行進(jìn)行線性加權(quán)組合，最大化提取兩類(lèi)銀行收益率序列內(nèi)的信息，得到的兩類(lèi)銀行的典型相關(guān)指數(shù)間的相關(guān)性達(dá)到88.6%，說(shuō)明我國(guó)這兩類(lèi)銀行之間的相關(guān)性很強(qiáng)，一類(lèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，極易傳染給另一類(lèi)銀行。

3. 銀行間時(shí)變的相關(guān)關(guān)系

非對(duì)稱(chēng)的DCC-GARCH模型在對(duì)銀行收益率間的非對(duì)稱(chēng)相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)之后，同時(shí)又給出了銀行序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)。先以中行為例，為了方便觀察，給出中國(guó)銀行與建設(shè)銀行、中信銀行、平安銀行、北京銀行之間的時(shí)變條件相關(guān)系數(shù)圖。

從時(shí)間點(diǎn)上看，銀行間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性在2008年、2009年下半年、2013年的年初和年末以及2015年上半年相對(duì)較高，反映出這段時(shí)間銀行間具有較強(qiáng)的共振性特征。而在這些時(shí)間段內(nèi)恰好我國(guó)金融市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈，這充分說(shuō)明我國(guó)上市銀行之間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性在市場(chǎng)波動(dòng)劇烈時(shí)表現(xiàn)趨于一致。因此一家銀行風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大需要得到高度重視，否則其余銀行也將暴露在風(fēng)險(xiǎn)之中。

對(duì)銀行間時(shí)變的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的計(jì)算，首先對(duì)中、建、工三家銀行分別與其余銀行間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示4家大型國(guó)有銀行間的相關(guān)系數(shù)比其余他們和其余11家銀行間的相關(guān)系數(shù)高。從時(shí)變相關(guān)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)看，4家大型國(guó)有銀行間的相關(guān)系數(shù)序列標(biāo)準(zhǔn)差普遍大于11家股份制銀行間的標(biāo)準(zhǔn)差，說(shuō)明4家國(guó)有銀行間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)性受市場(chǎng)影響較大，波動(dòng)劇烈，而與11家股份制銀行間的相關(guān)性波動(dòng)較小，相關(guān)關(guān)系維持在一個(gè)穩(wěn)定的水平上。

對(duì)11家股份制商業(yè)銀行的收益序列的時(shí)變相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相同處理，所得描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示11家股份制銀行間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)也有一定規(guī)律性，地方性銀行之間的相關(guān)系數(shù)普遍較高；交通銀行與中信銀行間也表現(xiàn)出較高的相關(guān)性。而華夏銀行與招商銀行之間、興業(yè)銀行與浦發(fā)銀行之間同樣均表現(xiàn)出較高的相關(guān)性，這與常相關(guān)系數(shù)的結(jié)果相互驗(yàn)證。從標(biāo)準(zhǔn)差看，11家股份制銀行間的動(dòng)態(tài)相關(guān)性的波動(dòng)有高有低，但總體小于4家國(guó)有銀行間相關(guān)性的波動(dòng)，說(shuō)明11家股份制銀行間的相關(guān)性較為穩(wěn)定。

研究15家銀行兩兩之間的整體動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，并取全部樣本動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在每個(gè)時(shí)點(diǎn)上的平均值，便得到我國(guó)上市銀行整體間的平均動(dòng)態(tài)相關(guān)性水平。同樣將整體相關(guān)系數(shù)平均值與滬深300指數(shù)收盤(pán)價(jià)進(jìn)行對(duì)比研究，表現(xiàn)在圖形中則為下圖：

由上圖可得：整個(gè)樣本期間看，銀行間整體動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)波動(dòng)較大。2008年年中往后，系數(shù)一直處在高位，2008年的金融危機(jī)使得銀行間相關(guān)系數(shù)升至0.75以上，這段時(shí)期的系數(shù)水平也是整個(gè)研究期間的較高水平。危機(jī)過(guò)后到2009年年初的小段時(shí)間里，相關(guān)系數(shù)有所下降，隨后又上升至0.75以上并保持了較長(zhǎng)時(shí)間，說(shuō)明金融危機(jī)的發(fā)生使銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)有所加強(qiáng)。2010年一季度到2012年末，相關(guān)系數(shù)下降到0.75以下，這段時(shí)間正是我國(guó)經(jīng)歷了金融危機(jī)后的平穩(wěn)調(diào)節(jié)期，滬深300也保持平穩(wěn)。到2012年末、2013年年初以及2014年年末、2015年年初，整體相關(guān)系數(shù)值一度到達(dá)0.75以上，說(shuō)明銀行間整體動(dòng)態(tài)條件相關(guān)存在一定的季節(jié)性因素，年末相關(guān)性趨于增大。從2014年11月到2015年7月，相關(guān)系數(shù)處于0.75以上的時(shí)點(diǎn)比較長(zhǎng)?；赝麥?00指數(shù)從去年年末至今，振幅巨大，上市銀行整體動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)也表現(xiàn)為處于高位。

由此可得，我國(guó)上市銀行整體動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)的波動(dòng)與市場(chǎng)上宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)大致趨于一致，當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)劇烈時(shí)，反映在銀行間相關(guān)性上則為系數(shù)值明顯上升。因此銀行間整體的時(shí)變相關(guān)系數(shù)能夠?qū)崟r(shí)識(shí)別并預(yù)測(cè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，可以作為監(jiān)測(cè)市場(chǎng)上因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)傳染和信息不對(duì)稱(chēng)等造成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)因子。

四、結(jié)論與建議

本文對(duì)上市銀行分別建立非對(duì)稱(chēng)的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)模型進(jìn)行聯(lián)動(dòng)性研究，同時(shí)引入典型相關(guān)分析研究類(lèi)別間的整體相關(guān)性，最后使用基于非對(duì)稱(chēng)DCC-GARCH模型得到的銀行間時(shí)變動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，建立了市場(chǎng)預(yù)警因子。研究得出以下結(jié)論：我國(guó)上市銀行收益率的波動(dòng)存在非對(duì)稱(chēng)的動(dòng)態(tài)相關(guān)性。大部分銀行收益率的相關(guān)水平在序列同漲狀態(tài)下大于它們?cè)谕麪顟B(tài)下的相關(guān)程度。同時(shí)，國(guó)有銀行與股份制銀行整體間也具有很強(qiáng)相關(guān)性，說(shuō)明一類(lèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)，極易傳染給另一類(lèi)銀行。最后，我國(guó)上市銀行的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性與市場(chǎng)上宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)大致趨于一致，當(dāng)市場(chǎng)波動(dòng)劇烈時(shí)，反映在銀行間相關(guān)性上，表現(xiàn)為系數(shù)序列均值水平的明顯上升。我國(guó)上市銀行整體動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)可以作為銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)因子。

我國(guó)上市銀行存在緊密的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)關(guān)系，而銀行機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)又會(huì)極大地影響我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。縱觀我國(guó)銀行系統(tǒng)，中、建、工、農(nóng)四家國(guó)有銀行規(guī)模大，關(guān)系更加緊密，且對(duì)金融體系的影響也大；11家股份制銀行中的地方性銀行間同質(zhì)性嚴(yán)重導(dǎo)致相關(guān)性水平較高。因此應(yīng)對(duì)銀行分類(lèi)監(jiān)管，差異化監(jiān)管。同時(shí)，應(yīng)時(shí)刻關(guān)注上市銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況，小型銀行雖對(duì)系統(tǒng)影響較小，但自身穩(wěn)定性較低；大型國(guó)有銀行自身具有一定的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，但同時(shí)對(duì)金融系統(tǒng)的影響也大。差異化控制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)才能防范金融危機(jī)的蔓延。

主要參考文獻(xiàn)

[1] King M， Sentana E， Wadhwani S. Volatiltiy and links between national stock markets[R]. National Bureau of Economic Research， 1990.

[2] Bertero E， Mayer C. Structure and performance： Global interdependence of stock markets around the crash of October 1987?[J]. European Economic Review， 1990， 34（6）： 1155-1180.

[3] Lucey B M， Voronkova S. Russian equity market linkages before and after the 1998 crisis： Evidence from stochastic and regime-switching cointegrationtests[J]. Journal of International Money and Finance， 2008， 27（8）： 1303-1324.

[4] Gai P， Haldane A， Kapadia S. Complexity， concentration and contagion[J]. Journal of Monetary Economics， 2011， 58（5）： 453-470.

[5] Billio，Econometricmeasures of connectedness and systemic risk in the finance andinsurance sectors[J].Journal of Financial Economics，2012 （104） ： 535-559.

[6] Acharya V . A theory of systemic risk and design of prudential bank regulation[J]. Journal of financial stability， 2009， 5（3）： 224-255.

[7] Harkmann K. Stock Market Contagion from Western Europe to Central and Eastern Europe During the Crisis Years 2008-2012[J]. Eastern European Economics， 2014， 52（3）： 55-65.

[8] Lestano， Kuper G H. Correlation dynamics in East Asian financial markets[J]. Emerging Markets Finance and Trade， 2015： 1-18.

[9] Bollerslev T. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity[J]. Journal of econometrics， 1986， 31（3）： 307-327.

[10] Engle R. Dynamic conditional correlation： A simple class of multivariate generalized autoregressive conditional heteroskedasticitymodels[J]. Journal of Business & Economic Statistics， 2002， 20（3）： 339-350.

[11] 曹廣喜，姚奕. 滬深股市動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)與動(dòng)態(tài)相關(guān)性的實(shí)證研究——基于長(zhǎng)記憶 VAR—BEKK （DCC）-MVGARCH （1， 1） 模型[J]. 系統(tǒng)工程， 2008， 26（5）： 47-54.

[12] 方意，趙勝民，王道平. 我國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度——基于 DGC-GARCH 模型的研究[J]. 金融監(jiān)管研究， 2012 （11）： 26-42.

[13] 鄭振龍， 楊偉. 金融資產(chǎn)收益動(dòng)態(tài)相關(guān)性： 基于 DCC 多元變量 GARCH 模型的實(shí)證研究[J]. 當(dāng)代財(cái)經(jīng)， 2012， 7： 41-49.

[14] 陳忠陽(yáng)， 劉志洋. 國(guó)有大型商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度真的高嗎——來(lái)自中國(guó)上市商業(yè)銀行股票收益率的證據(jù)[J]. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)， 2013 （9）： 57-66.

[15] 高國(guó)華， 潘英麗. 基于動(dòng)態(tài)相關(guān)性的我國(guó)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J]. 管理評(píng)論， 2013， 25（1）： 9-15.

[16] 宋清華， 姜玉東. 中國(guó)上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量——基于 MES 方法的分析[J]. 財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐， 2014， 35（6）： 2-7.