苑小靜

【摘要】近年來，我國(guó)影子銀行規(guī)模不斷擴(kuò)大，隨之產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出難題也越來越吸引專家學(xué)者的重視。本文以代表影子銀行的金融機(jī)構(gòu)為研究對(duì)象，采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR，研究了我國(guó)影子銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明：各類型影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)不盡相同，同類型影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也不盡相同，但整體上系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)仍處于可控狀態(tài)。

【關(guān)鍵詞】影子銀行 CoVaR模型 風(fēng)險(xiǎn)溢出

一、引言

2017年3月5日，李克強(qiáng)總理在十二屆全國(guó)人民代表大會(huì)第五次會(huì)議指出，我國(guó)當(dāng)前金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)總體可控，但仍要關(guān)注影子銀行、不良貸款等領(lǐng)域。根據(jù)廣義影子銀行業(yè)務(wù)資產(chǎn)端規(guī)模測(cè)算結(jié)果，廣義影子銀行規(guī)模由2010年以前的8萬億元以下擴(kuò)張到2016年底的將近96萬億元，大約增長(zhǎng)了11倍。但與此同時(shí)，逐步顯現(xiàn)出期限錯(cuò)配、流動(dòng)性緊張、信用不對(duì)稱和高杠桿等一系列風(fēng)險(xiǎn)問題。由此，影子銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也逐步凸顯。

二、文獻(xiàn)綜述

在我國(guó)影子銀行的實(shí)證研究方面，大多數(shù)學(xué)者集中于影子銀行對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（陳劍和張曉龍，2012；李向前，2013）以及貨幣政策傳導(dǎo)（襲翔和周強(qiáng)龍，2014；胡利琴和陳銳，2016）的影響這兩方面。而只有少數(shù)文獻(xiàn)對(duì)影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)行了實(shí)證研究，例如李建軍和薛瑩（2014）根據(jù)馬爾科夫原理，采用會(huì)計(jì)學(xué)中的投入與產(chǎn)出方法得出信托機(jī)構(gòu)與銀行機(jī)構(gòu)分別為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要制造者與承擔(dān)者。在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的實(shí)證研究方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)采用的方法有多元極值法、或有權(quán)益法、邊際期望損失法MES以及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法CoVaR?；谖覈?guó)影子銀行的現(xiàn)狀考慮，EVT、CCA、MES均不適用于我國(guó)，只有條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值法CoVaR能夠擺脫衍生定價(jià)公式及違約破產(chǎn)可能性的束縛，更準(zhǔn)確測(cè)量影子銀行存在的風(fēng)險(xiǎn)（李叢文和閏世軍，2015）。因此，本文擬構(gòu)建條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值CoVaR模型來分析我國(guó)影子銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，力圖提出控制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)策建議。

三、模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

當(dāng)前我國(guó)影子銀行業(yè)務(wù)主要包括商業(yè)銀行與信托、證券、民間借貸等機(jī)構(gòu)單獨(dú)或合作理財(cái)（閻慶民和李建軍，2014）。因此，基于市場(chǎng)有效性及數(shù)據(jù)可獲得性，本文選取6家上市證券公司作為證券類影子銀行代表，選取愛建股份、陜國(guó)投A以及安信信托作為信托類影子銀行代表，選取香溢融通、魯信創(chuàng)投及渤海金控作為民間借貸類影子銀行代表。樣本數(shù)據(jù)選取的是同花順軟件中2007年6月1日到2017年6月16日12家上市金融機(jī)的每周收盤價(jià)。為了體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的可比性和連貫性，對(duì)數(shù)據(jù)處理如下：如果上市時(shí)間晚于2007年6月1日，則從上市時(shí)間算起；為了排除股票除權(quán)、除息之后實(shí)際成本不變但股價(jià)變動(dòng)的影響，采用金融機(jī)構(gòu)（前復(fù)權(quán)）收盤價(jià)計(jì)算其周收益率；整個(gè)金融市場(chǎng)收益率與大多數(shù)學(xué)者觀點(diǎn)一致——選取滬深300指數(shù)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

通過對(duì)12家金融機(jī)構(gòu)周收益率進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)：12家金融機(jī)構(gòu)周收益率的峰度值均超過3，最大的為招商證券為10.8859，最小的為陜國(guó)投A為5.4262，數(shù)值越大，尖峰特點(diǎn)越明顯；同時(shí)，這12家金融機(jī)構(gòu)的周收益率均通過了-JB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，取值介于126.31與1112.61，說明它們均不服從正態(tài)分布；此外，從各個(gè)金融機(jī)構(gòu)的周期收益率均值來看，最大的為魯信創(chuàng)投的0.2365，最小的為東北證券的0.17，均值均接近于0，因此，均符合VaR的假設(shè)。

運(yùn)用stata軟件對(duì)我國(guó)12家上市影子銀行做系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測(cè)量，發(fā)現(xiàn)：不同類型影子銀行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)不同，信托類影子銀行的溢出效應(yīng)最明顯，ACoVaR的取值為-3.8092，其次依次是證券類影子銀行（-3.7931）、民間借貸類影子銀行（-3.6069），這與李叢文、閆世軍（2015）的研究結(jié)果一致。此外，同種類型的影子銀行內(nèi)部機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)不同，證券類影子銀行中中信證券的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最明顯，△CoVaR的取值為-5.1351，其次為海通證券（-4.3264），最不顯著的為招商證券（-2.9052）；信托類影子銀行機(jī)構(gòu)中，陜國(guó)投A的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最大，△CoVaR的取值為-4.0202，愛建集團(tuán)僅隨其后為-3.9991；民間借貸類影子銀行機(jī)構(gòu)中，香溢融通的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)最明顯，ACoVaR的取值為-3.8918，魯信創(chuàng)投則相對(duì)較低為-3.1651。但各種類型影子銀行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出程度不深且差別小，因此整體上看我國(guó)影子銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)尚處于可控狀態(tài)。

五、對(duì)策建議

針對(duì)實(shí)證研究得出的結(jié)論，提出以下幾點(diǎn)建議：首先，應(yīng)建立起影子銀行與其他金融機(jī)構(gòu)機(jī)構(gòu)間的“風(fēng)險(xiǎn)隔離墻”，防范影子銀行對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出；其次，根據(jù)各影子銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的強(qiáng)弱對(duì)其進(jìn)行排序，制定出一系列應(yīng)急方案。例如，當(dāng)信托類、證券類、民間借貸類影子銀行同時(shí)同等強(qiáng)度的發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出時(shí)，要優(yōu)先解決信托類影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)問題。最后，在保證數(shù)據(jù)真實(shí)、可靠、準(zhǔn)確的基礎(chǔ)上，加快對(duì)市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)工作，并進(jìn)一步規(guī)范影子銀行的信息披露規(guī)則，從而使影子銀行業(yè)務(wù)更加公開透明。endprint