摘 要：本文編制了我國(guó)影子銀行部門(mén)的資產(chǎn)負(fù)債表，準(zhǔn)確識(shí)別我國(guó)影子銀行規(guī)模，分析影子銀行基于資產(chǎn)負(fù)債表渠道的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制?；诿商乜迥M構(gòu)建了以影子銀行為中心節(jié)點(diǎn)的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)模型，得出三種不同集中度金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)損失的VaR和ES值，對(duì)我國(guó)影子銀行違約引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。基于此，劃分了“綠色可控區(qū)”、“橙色預(yù)警區(qū)”和“紅色風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”三類級(jí)別的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間，構(gòu)建了以影子銀行資產(chǎn)規(guī)模/GDP為核心，同時(shí)考慮經(jīng)濟(jì)增速和貨幣環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，并以美國(guó)次貸危機(jī)前后影子銀行資產(chǎn)規(guī)模占GDP比重作為參照系，得出我國(guó)金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)區(qū)間值，并據(jù)此提出加強(qiáng)對(duì)影子銀行管理與隔離、做好影子銀行風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與監(jiān)測(cè)、將影子銀行納入廣義宏觀審慎管理體系、建立影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和處置機(jī)制的政策建議。

關(guān)鍵詞：影子銀行；資產(chǎn)負(fù)債表；網(wǎng)絡(luò)模型；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)

中圖分類號(hào)：F832.35 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2018）11-0013-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.11.002

一、引言及文獻(xiàn)綜述

金融安全是國(guó)家安全的重要組成部分，是經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康發(fā)展的重要保證。習(xí)近平總書(shū)記在第五次全國(guó)金融工作會(huì)議上強(qiáng)調(diào)，防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是金融工作的永恒主題，要把主動(dòng)防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)放在更加重要的位置。2008年國(guó)際金融危機(jī)以來(lái)，由影子銀行領(lǐng)域引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)和金融安全問(wèn)題受到高度關(guān)注。我國(guó)的影子銀行具有較強(qiáng)的內(nèi)生特質(zhì)，銀行、信托、證券等金融機(jī)構(gòu)通過(guò)銀信合作、銀證合作、理財(cái)、回購(gòu)等業(yè)務(wù)，使金融機(jī)構(gòu)間資產(chǎn)負(fù)債產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，同時(shí)通過(guò)金融產(chǎn)品與互聯(lián)網(wǎng)金融、民間融資等業(yè)態(tài)相互交織。同時(shí)，影子銀行創(chuàng)新速度快、信用關(guān)系復(fù)雜、信息透明度低，與金融部門(mén)關(guān)聯(lián)度高，且大部分影子銀行業(yè)務(wù)游離于金融監(jiān)管體系之外，由此決定了影子銀行的高風(fēng)險(xiǎn)傳染特征。一旦某一機(jī)構(gòu)資產(chǎn)狀況發(fā)生異常，就會(huì)影響到其他機(jī)構(gòu)負(fù)債的違約概率，進(jìn)而影響交易對(duì)手方資產(chǎn)質(zhì)量，會(huì)計(jì)賬戶之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制由此產(chǎn)生，并成為影子銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在金融體系最主要的風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道（Castren和Kavonius，2009；Pozsar，2010）。因此，如何剝離紛繁復(fù)雜、千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，探索構(gòu)建我國(guó)影子銀行部門(mén)的資產(chǎn)負(fù)債表，準(zhǔn)確識(shí)別影子銀行部門(mén)規(guī)模，測(cè)度影子銀行引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)并進(jìn)行預(yù)警，具有十分重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

本輪國(guó)際金融危機(jī)以來(lái)，關(guān)于影子銀行風(fēng)險(xiǎn)形成了一系列的研究成果：一是影子銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。IMF（2008）認(rèn)為，影子銀行體系引發(fā)次貸危機(jī)并使危機(jī)進(jìn)一步惡化的關(guān)鍵原因在于高杠桿率，以及由此帶來(lái)的高經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。孫國(guó)峰（2015）研究認(rèn)為，非銀行金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行的“通道”業(yè)務(wù)并沒(méi)有分散信用風(fēng)險(xiǎn)，剛性兌付普遍存在，影子銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)轉(zhuǎn)嫁到銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)。王永欽（2016）認(rèn)為影子銀行對(duì)金融體系帶來(lái)了深刻變化，增加了金融體系的脆弱性，金融體系變得“太關(guān)聯(lián)而不倒”（too connected to fail）。二是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的度量。國(guó)際上比較成熟的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法主要有四大類：（1）網(wǎng)絡(luò)分析法，主要由機(jī)構(gòu)間資產(chǎn)負(fù)債表相互敞口、支付結(jié)算體系結(jié)構(gòu)或者某種信息層面的關(guān)系構(gòu)成。Zawadowski（2013）、Acharya和 Bisin（2014）以及 Duf?e和Zhu（2011）都探討了結(jié)算對(duì)手方風(fēng)險(xiǎn)的傳染，并認(rèn)為當(dāng)支付結(jié)算體系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中只存在一個(gè)中央對(duì)手方時(shí)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最小。Cespa和Foucault（2014）指出，某一資產(chǎn)流動(dòng)性匱乏的信息將傳染給相關(guān)資產(chǎn)，并造成其市場(chǎng)價(jià)格的下跌，從而惡化機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債表。（2）尾部度量法，該方法通過(guò)金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)收益在統(tǒng)計(jì)上的尾部特征來(lái)測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。目前國(guó)際上最流行的四種尾部度量法分別是邊際期望損失法（Marginal Expected Shortfall， MES）、系統(tǒng)損失預(yù)期法（Systemic Expected Shortfall，SES）、系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)法（Systemic Risk Measure，SRISK）以及條件在險(xiǎn)價(jià)值法（CoVaR）。（3）或有權(quán)益分析法，Gray和Jobst（2011）利用的是經(jīng)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后的資產(chǎn)負(fù)債表。（4）宏觀壓力測(cè)試法。Hirtle、Schuermann和Stiroh（2009）在監(jiān)管資本評(píng)估項(xiàng)目的壓力情景中使用了諸如GDP 增長(zhǎng)率、失業(yè)率、房地產(chǎn)價(jià)格等宏觀經(jīng)濟(jì)變量。三是系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警方法。IMF和FSB共同建立了一個(gè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警測(cè)試系統(tǒng)（Early Warning Exercise，EWE），采用定性和定量分析相結(jié)合的方式，加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素和傳導(dǎo)路徑的研究。各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局開(kāi)發(fā)和運(yùn)用多種預(yù)警系統(tǒng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行整體評(píng)估和預(yù)警，如奧地利中央銀行的SRM系統(tǒng)、英格蘭銀行開(kāi)發(fā)的系統(tǒng)性機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型（RAMSI）、墨西哥銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)以及荷蘭中央銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)。我國(guó)金融管理部門(mén)也在積極建立金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警體系。人民銀行定期發(fā)布《中國(guó)金融穩(wěn)定報(bào)告》，對(duì)金融體系穩(wěn)定狀況進(jìn)行全面評(píng)估，探索建立我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。（原）銀監(jiān)會(huì)建立了銀行風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警系統(tǒng)（REASS），證監(jiān)會(huì)建立了證券市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，（原）保監(jiān)會(huì)建立了保險(xiǎn)業(yè)宏觀風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系（陶玲，2016）。

二、我國(guó)影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表的構(gòu)建及風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制

本文借鑒已有研究經(jīng)驗(yàn)，結(jié)合我國(guó)影子銀行發(fā)展實(shí)際，將我國(guó)影子銀行界定為銀行信貸業(yè)務(wù)以外，具有“類銀行信貸”特點(diǎn)、發(fā)揮債務(wù)融資功能的業(yè)務(wù)活動(dòng)和信用中介機(jī)構(gòu)，主要包括三類：一是存在銀行系統(tǒng)內(nèi)的“銀行影子”業(yè)務(wù)，常見(jiàn)于銀行理財(cái)、未貼現(xiàn)的銀行承兌匯票、委托貸款等表外業(yè)務(wù)；二是具備“類銀行”特點(diǎn)的非銀行金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)，主要包括證券、保險(xiǎn)、信托、金融租賃、消費(fèi)金融、汽車(chē)金融、小貸、典當(dāng)?shù)?；三是非正?guī)金融活動(dòng)，包括私募基金和民間借貸等。

（一）我國(guó)影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表的構(gòu)建

本文綜合運(yùn)用直接法和間接法兩種方法，構(gòu)建了2010—2015年我國(guó)影子銀行的資產(chǎn)負(fù)債表（見(jiàn)表1）①。本文測(cè)算結(jié)果與其他各機(jī)構(gòu)測(cè)算結(jié)果基本相當(dāng)。以2012年中國(guó)影子銀行的資產(chǎn)規(guī)模數(shù)據(jù)為例，2012年瑞銀測(cè)算的中國(guó)影子銀行規(guī)模為24.4萬(wàn)億元，穆迪測(cè)算的中國(guó)影子銀行規(guī)模為29萬(wàn)億元，中金公司測(cè)算的影子銀行（廣義）規(guī)模為27萬(wàn)億，本文測(cè)算結(jié)果為26.44萬(wàn)億。

（二）影子銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制

1. 資產(chǎn)負(fù)債表的直接渠道。影子銀行與銀行等金融機(jī)構(gòu)之間相互持有資金和產(chǎn)品，資產(chǎn)負(fù)債直接關(guān)聯(lián)，形成資產(chǎn)負(fù)債表之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制。當(dāng)影子銀行體系某一機(jī)構(gòu)資產(chǎn)狀況惡化，發(fā)生違約，則持有該機(jī)構(gòu)產(chǎn)品的金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表中的資產(chǎn)就會(huì)減少，當(dāng)影響到當(dāng)期負(fù)債償還時(shí)，銀行等金融機(jī)構(gòu)將發(fā)生信用違約或流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)這種違約通過(guò)影子銀行體系波及多家銀行等金融機(jī)構(gòu)時(shí)，就會(huì)引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，甚至?xí)?duì)央行資產(chǎn)負(fù)債表產(chǎn)生影響。

2. 共同的存貸款人通過(guò)規(guī)模擠占和羊群效應(yīng)形成間接風(fēng)險(xiǎn)傳染渠道。首先，影子銀行擠占了存款人本打算存入銀行或投向資本市場(chǎng)的資金，影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表的擴(kuò)表一定程度上擠占了銀行體系的資產(chǎn)負(fù)債資源，導(dǎo)致銀行出現(xiàn)流動(dòng)性短缺，擴(kuò)大銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，甚至出現(xiàn)擠兌危機(jī)。其次，影子銀行拓寬了借款人的融資渠道，借款人可利用資金可能流入高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域。一旦借款人陷入經(jīng)營(yíng)困境，無(wú)力償還銀行借款，銀行信用損失增加。最后，影子銀行體系涉及的主體也包含銀行機(jī)構(gòu)、證券機(jī)構(gòu)和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)，一旦這些機(jī)構(gòu)的影子銀行產(chǎn)品出現(xiàn)問(wèn)題，使借款人對(duì)機(jī)構(gòu)的其他產(chǎn)品也失去信心，引發(fā)羊群效應(yīng)，形成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

三、影子銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染模型——金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)模型

影子銀行和金融機(jī)構(gòu)之間業(yè)務(wù)頻繁往來(lái)，相互交叉持有資產(chǎn)負(fù)債，由此構(gòu)成了復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)——金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)。一旦影子銀行受到外部沖擊，風(fēng)險(xiǎn)（危機(jī)）將以影子銀行為中心節(jié)點(diǎn)迅速向各類金融機(jī)構(gòu)蔓延傳播，進(jìn)而形成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（一）影子銀行違約

首先假設(shè)來(lái)自外部的一個(gè)沖擊，使影子銀行遭受較大損失，導(dǎo)致影子銀行資不抵債。影子銀行違約表示為：

[E?SB=A?SB-L?SB<0] （1）

其中[E?SB]表示受到外部沖擊后的影子銀行股東權(quán)益，[A?SB]表示受到外部沖擊后的影子銀行總資產(chǎn)，[L?SB]表示受到外部沖擊后的影子銀行總負(fù)債，式（1）稱為影子銀行違約條件。

（二）正規(guī)金融機(jī)構(gòu)違約

影子銀行違約會(huì)導(dǎo)致其他金融部門(mén)資產(chǎn)遭受損失。由于我國(guó)影子銀行的產(chǎn)品通常受到正規(guī)銀行類金融機(jī)構(gòu)的隱性擔(dān)保，那么影子銀行的損失最終將導(dǎo)致正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的損失。因此，當(dāng)該部分損失大于其債權(quán)和金融機(jī)構(gòu)股東權(quán)益（[Ei]，[i=1，2，…，N]）時(shí)，該金融機(jī)構(gòu)將出現(xiàn)資不抵債而被迫發(fā)生違約。

假設(shè)一共存在N家金融機(jī)構(gòu)。每家金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)包括金融體系內(nèi)部各金融機(jī)構(gòu)之間相互持有的資產(chǎn)，稱作相互間資產(chǎn)（Internal Assets，IA）；金融機(jī)構(gòu)持有的金融體系之外經(jīng)濟(jì)主體的資產(chǎn)，稱作外部資產(chǎn)（External Assets，EA）；負(fù)債包括金融體系內(nèi)部各金融機(jī)構(gòu)之間相互借欠的債務(wù)，稱作相互間負(fù)債（Internal Liability，IL）和金融機(jī)構(gòu)借欠金融體系之外經(jīng)濟(jì)主體的債務(wù)，稱作外部負(fù)債（External Liability，EL）以及股東權(quán)益（Equity，E）。金融機(jī)構(gòu)間的債權(quán)債務(wù)聯(lián)系將整個(gè)金融系統(tǒng)構(gòu)成一個(gè)相互交織的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)。這種債務(wù)雙邊結(jié)構(gòu)可以用矩陣表示。債務(wù)矩陣L可表示為：

[L=0l12...l1Nl210...l2N............lN1lN2...0] （2）

其中，[lij]表示金融機(jī)構(gòu)[j]向金融機(jī)構(gòu)[i]借的債務(wù)數(shù)額。另外，有[IAi=j=1Nlij]，表示金融機(jī)構(gòu)[i]貸給其他金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)；有[ILj=i=1Nlij]，表示金融機(jī)構(gòu)[j]欠其他金融機(jī)構(gòu)的總負(fù)債。

當(dāng)金融機(jī)構(gòu)[i]由于影子銀行違約而出現(xiàn)的損失大于其股東權(quán)益（[Ei]）時(shí)，金融機(jī)構(gòu)[i]也將被迫違約，本文將其稱為初次違約。初次違約可表示為：

[E?i=IA?i+EAi-ILi-ELi<0] （3）

由于金融機(jī)構(gòu)間業(yè)務(wù)往來(lái)和交叉持有產(chǎn)品，影子銀行和金融機(jī)構(gòu)[i]出現(xiàn)違約，會(huì)進(jìn)一步造成其債權(quán)金融機(jī)構(gòu)[j]貸給其他金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)[IAj]遭受損失。當(dāng)金融機(jī)構(gòu)[j]的損失大于其[Ej]時(shí)，金融機(jī)構(gòu)[j]將違約，本文稱為傳染違約。傳染違約表示為：

[E?j=IA?j+EAj-ILj-ELj<0] （4）

（三）金融機(jī)構(gòu)間的違約清算

當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中同時(shí)存在初次違約和傳染違約時(shí)，確定金融機(jī)構(gòu)間的清算支付額度就變得非常困難。參照Eisenberg和Noe（2001）、隋聰（2016）的做法，設(shè)定金融機(jī)構(gòu)違約時(shí)按債務(wù)比例進(jìn)行償還，因此債務(wù)矩陣中的每筆[lij]除以其總的[ILj]，可以得到一個(gè)償還比例矩陣[M]，其元素為：

[mij=lijILjILj>00ILj=0] （5）

影子銀行和其他金融機(jī)構(gòu)違約后，金融機(jī)構(gòu)能夠從其他金融機(jī)構(gòu)收回的總資產(chǎn)[IA?i]，取決于其他金融機(jī)構(gòu)能夠償還的[IL?]，即：

[IA?i=i=1NmijIL?j] （6）

因此計(jì)算能夠收回的[IA?]就轉(zhuǎn)換為計(jì)算能夠償還多少[IL?]。金融機(jī)構(gòu)[i]的償還支付可表示為：

[IL?j=minILj，max（IA?j+E?j，0）] （7）

式（7）表明金融機(jī)構(gòu)[j]對(duì)債務(wù)的清償取決于其支付能力。如果[IL?j

（四）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度

通常，發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是小概率事件，因此分析金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失分布的尾部特征尤為重要。在廣泛了解現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，本文將選擇風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk，VaR）和期望損失（Expected Shortfall，ES）兩類指標(biāo)來(lái)測(cè)度我國(guó)金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，以更好地體現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)往往只有在極端情形下發(fā)生的小概率特征。同時(shí)，利用違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量衡量金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的損失狀況。其中，風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的含義為：在某一概率水平下，金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的最大可能損失，即最壞條件下金融機(jī)構(gòu)間的損失。具體可表示為：

[Q=（x≤VaRα）=1-α] （8）

其中，x為金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失的統(tǒng)計(jì)量，[α]為顯著性水平，[1-α]則為置信水平。式（8）的含義為金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失小于[VaRα]的可能性為[1-α]。

由于VaR不滿足次可加性，且表現(xiàn)并不穩(wěn)定，本文同時(shí)還構(gòu)建另一個(gè)度量指標(biāo)——期望損失（ES）。其含義為，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失超過(guò)VaR閾值時(shí)所遭受的平均損失承擔(dān)。ES在VaR的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考察出現(xiàn)極端情況時(shí)的平均損失承擔(dān)。其公式可表示為：

[ESα=1α0αVaRudu] （9）

金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)VaR和ES衡量了金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的極端損失風(fēng)險(xiǎn)，符合我國(guó)金融發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是小概率事件的特點(diǎn)。

四、影子銀行違約引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度：基于蒙特卡洛模擬

研究小概率事件往往需要大量的樣本，而在現(xiàn)實(shí)中很難獲取這么多的樣本量。本文將利用蒙特卡洛模擬方法來(lái)研究影子銀行違約所引發(fā)的我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)遭受沖擊的多種情景，以此探討出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的極端事件。

（一）蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)?zāi)M

進(jìn)行蒙特卡洛模擬實(shí)驗(yàn)，首先需要確定外部資產(chǎn)損失變動(dòng)的隨機(jī)過(guò)程和分布。借鑒Iori等（2006）和隋聰?shù)龋?016）研究的基礎(chǔ)上，設(shè)定我國(guó)金融機(jī)構(gòu)外部資產(chǎn)損失變動(dòng)服從半正態(tài)分布（不能是負(fù)值），即：

[EA*i=EAi-λiEAi，其中λi～（0，θ2i）] （10）

其中，[λi]為金融機(jī)構(gòu)[i]的外部資產(chǎn)的損失比例，[λi]服從標(biāo)準(zhǔn)差為[θi]的正態(tài)分布。那么，[θi]可看作金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)波動(dòng)率，它反映金融系統(tǒng)遭受的外部沖擊的大小。

為簡(jiǎn)化分析，在不影響最終結(jié)論的情況下，假設(shè)每家金融機(jī)構(gòu)的[θi]是獨(dú)立且同分布的，那么式（10）等價(jià)于：

[EA*i=EAi-λiEAi，其中λi～（0，θ2）] （11）

接下來(lái)，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)傳染的蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)?zāi)M步驟如下：

1. 確定外部沖擊大?。礃?biāo)準(zhǔn)差[θ]值），然后根據(jù)式（10）對(duì)每家金融機(jī)構(gòu)的外部資產(chǎn)[EAi]進(jìn)行隨機(jī)抽樣。

2. 根據(jù)式（7）計(jì)算每家金融機(jī)構(gòu)的償還支付，然后分步根據(jù)式（3）和（4）判斷是初次違約還是傳染違約，進(jìn)而統(tǒng)計(jì)總違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、初次違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，用以衡量金融系統(tǒng)的損失。

3. 重復(fù)上述步驟10000次，獲得10000個(gè)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失的樣本。

（二）參數(shù)校準(zhǔn)

金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險(xiǎn)傳染是通過(guò)彼此間的債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的，因此進(jìn)行實(shí)驗(yàn)?zāi)M之前需要對(duì)金融機(jī)構(gòu)間債權(quán)債務(wù)網(wǎng)絡(luò)的有關(guān)參數(shù)進(jìn)行設(shè)置和校準(zhǔn)。首先，構(gòu)造符合我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)特征的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即確定鄰接矩陣；其次，確定各家金融機(jī)構(gòu)與其他金融機(jī)構(gòu)的[IA]和[EA]總量；再則，根據(jù)各家金融機(jī)構(gòu)的[IA]和[EA]及其與總資產(chǎn)、股東權(quán)益的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，確定各家金融機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)、股東權(quán)益、外部資產(chǎn)、外部負(fù)債等資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)；最后，根據(jù)鄰接矩陣、[IA]和[EA]，利用交叉熵估計(jì)金融機(jī)構(gòu)間債務(wù)矩陣。

1. 金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。設(shè)置三種規(guī)模為200家金融機(jī)構(gòu)的無(wú)標(biāo)度的不規(guī)則隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)，并利用鄰接矩陣分別表示三種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)集中度從小到大排列，三種網(wǎng)絡(luò)的基本特征參數(shù)如表2所示。本文以網(wǎng)絡(luò)集中度來(lái)區(qū)別三種網(wǎng)絡(luò)的差異，從表2可以發(fā)現(xiàn)，三種網(wǎng)絡(luò)的差異主要體現(xiàn)在聚集系數(shù)和集中度方面。

表2：三種網(wǎng)絡(luò)的特征參數(shù)

[特征參數(shù) 網(wǎng)絡(luò)1 網(wǎng)絡(luò)2 網(wǎng)絡(luò)3 平均度 12.1 12.21 12.52 平均半徑 2.85 2.66 2.42 聚集系數(shù) 0.0934 0.1194 0.1379 集中度 0.2653 0.3411 0.4397 ]

2. 相互間資產(chǎn)[IA]和外部資產(chǎn)[EA]估算。Barrat等（2004）把與一個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有連線的權(quán)重之和定義為節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度，借鑒隋聰?shù)龋?016）的做法，用金融機(jī)構(gòu)[i]的債務(wù)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和債權(quán)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量表示金融機(jī)構(gòu)[i]的出度和入度，節(jié)點(diǎn)度為出度和入度之和。另外，Soramaki等（2007）的研究表明銀行間網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)度和節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度符合下面冪函數(shù)關(guān)系：

[y=βkb]，[k∈[1，+∞）] （12）

其中，[y]為節(jié)點(diǎn)強(qiáng)度，[k]為節(jié)點(diǎn)度，并將[b]的估計(jì)值設(shè)為[b=1.9]、標(biāo)準(zhǔn)差為[σb=0.001]。

由于我國(guó)金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)主要表現(xiàn)為銀行間同業(yè)業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)，因此本文參照隋聰?shù)龋?016）的做法，利用式（12）估算得到我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)中的相互間資產(chǎn)[IAi]和相互間負(fù)債[EAi]。

3. 總資產(chǎn)和股東權(quán)益。利用隋聰?shù)龋?016）基于Bankscope的2012年我國(guó)110家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)得出的總資產(chǎn)與同業(yè)資產(chǎn)之間函數(shù)關(guān)系及其系數(shù)取值，本文將金融機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)與相互資產(chǎn)之間的具體關(guān)系設(shè)定為：

[lnTAi=2.1814+0.8782×ln（IAi+ILi）] （13）

同時(shí)設(shè)定股東權(quán)益與總資產(chǎn)之間的具體函數(shù)關(guān)系為：

[Ei=0.0641×TAi] （14）

其中，[TAi]為總資產(chǎn)，[IAi]、[ILi]分別為金融機(jī)構(gòu)間相互資產(chǎn)和相互負(fù)債，[Ei]為股東權(quán)益。這樣可以根據(jù)式（13）和式（14）確定我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)中每家機(jī)構(gòu)的總資產(chǎn)和股東權(quán)益。然后進(jìn)一步確定機(jī)構(gòu)的外部資產(chǎn)和外部負(fù)債，從而得出我國(guó)金融體系中各家機(jī)構(gòu)的完整資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)。

4. 債務(wù)矩陣的估計(jì)。根據(jù)前文設(shè)定的三種網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣、金融機(jī)構(gòu)間相互資產(chǎn)和負(fù)債數(shù)據(jù)，利用交叉熵法可以估計(jì)債務(wù)矩陣，即式（2）。交叉熵法可以表示為以下優(yōu)化問(wèn)題：

[minf（L，M）=i，j=1Nlijln（lijmij）] （15）

同時(shí)滿足以下約束條件：

[IAi=j=1NlijILj=i=1Nlij] （16）

其中，[L]為要估計(jì)的債務(wù)矩陣，且[lij∈L]；[M]為金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣，[mij∈M]，且[mij]等0或1，其中[mij=0]表示金融機(jī)構(gòu)[i]與金融機(jī)構(gòu)[j]沒(méi)有債權(quán)債務(wù)關(guān)系，[mij=1]表示金融機(jī)構(gòu)[i]與金融機(jī)構(gòu)[j]存在著債權(quán)債務(wù)關(guān)系。

利用信息熵中的RAS算法求解式（15）和式（16），進(jìn)而得出金融機(jī)構(gòu)間債務(wù)矩陣。另外，交叉熵法引入了鄰接矩陣，可以保證校準(zhǔn)后的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)是無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)，避免了最大熵法只能獲得完全結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的不足。

（三）實(shí)驗(yàn)?zāi)M結(jié)果

1. 金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)違約的傳染概率及其損失?；谇拔脑O(shè)定的三種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)，首先根據(jù)不同的金融機(jī)構(gòu)外部資產(chǎn)損失的標(biāo)準(zhǔn)差[θ]，設(shè)定20種外部沖擊情景，其中[θ∈（0，0.1]]；其次，針對(duì)每一種沖擊情景，根據(jù)式（10）對(duì)每家金融機(jī)構(gòu)的外部資產(chǎn)[EAi]進(jìn)行10000次隨機(jī)抽樣，并利用清算支付向量式（7）、違約類型判別式（3）和（4），統(tǒng)計(jì)每次沖擊的總違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量、初次違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量；最后，統(tǒng)計(jì)三種網(wǎng)絡(luò)在20種外部沖擊情景下的損失分布。

借鑒隋聰?shù)龋?016）作法，將傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量達(dá)到10家（5%）以上，確定為金融系統(tǒng)發(fā)生了違約傳染連鎖反應(yīng)。在10000次模擬中統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)違約傳染連鎖反應(yīng)的頻率，并將其定義為違約傳染概率。圖1展示了三種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在20種外部沖擊情景下的違約傳染概率。

從圖1可知，當(dāng)外部沖擊較小時(shí)（[θ≤0.03]），金融機(jī)構(gòu)間出現(xiàn)違約傳染概率很小，但隨著外部沖擊的加大（[0.04≤θ≤0.07]），金融機(jī)構(gòu)間出現(xiàn)違約傳染概率快速提升，特別是當(dāng)外部沖擊較大時(shí)（[θ≥0.07]），幾乎可以確定金融機(jī)構(gòu)間必然出現(xiàn)違約傳染連鎖反應(yīng)。同時(shí)，本文還發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)集中度越高，出現(xiàn)違約傳染越低。

另外，本文也對(duì)三種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)的平均損失程度（包括初次違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量平均值、傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量平均值和總違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量平均值）進(jìn)行了比較（見(jiàn)表3）。不難發(fā)現(xiàn)，三種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失程度差別非常小，因此金融機(jī)構(gòu)發(fā)生系統(tǒng)性違約風(fēng)險(xiǎn)與網(wǎng)絡(luò)集中度不存在顯著性關(guān)系。

2. 金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的VaR和ES估計(jì)結(jié)果。本文運(yùn)用兩種系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法（VaR和ES）對(duì)我國(guó)金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。根據(jù)每種外部沖擊下10000次隨機(jī)模擬的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失結(jié)構(gòu)，可以估計(jì)出置信水平下系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)VaR值和ES值。表4和表5分別給出部分98%置信水平下的VaR估計(jì)結(jié)果和ES估計(jì)結(jié)果。

表4列示的是三種網(wǎng)絡(luò)下金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的VaR估計(jì)值。其中，1—3列為三種網(wǎng)絡(luò)下總違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，其含義為98%置信水平下三種網(wǎng)絡(luò)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所引發(fā)的最大損失程度；4—6列為三種網(wǎng)絡(luò)下初次違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，其表示的是98%置信水平下三種網(wǎng)絡(luò)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所引發(fā)的初次損失程度；7—9列為三種網(wǎng)絡(luò)下傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，其含義為98%置信水平下三種網(wǎng)絡(luò)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)所引發(fā)的傳染損失程度。例如，第4行的第1、4、7列的數(shù)值分別為21、18、3，其表示在第一種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)中的98%概率水平下，最多會(huì)有21家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)違約，其中初次違約的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量為18家，傳染違約的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量為3家。

表5列示的是三種網(wǎng)絡(luò)下金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的ES估計(jì)值。其含義是在98%置信水平下三種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失超過(guò)VaR閾值時(shí)平均損失程度，其中1—3列為超過(guò)VaR閾值時(shí)的平均總違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，而4—6列、7—9列分別為超過(guò)VaR閾值時(shí)的平均初次違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量和平均傳染違約金融機(jī)構(gòu)數(shù)量。比如，表5第5行第1、4、7列的數(shù)值為79、41、38，其表示在第一種金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)中的98%概率水平下，超過(guò)VaR閾值時(shí)平均有79家金融機(jī)構(gòu)發(fā)生違約，其中初次違約和傳染違約的機(jī)構(gòu)數(shù)量分別為41家和38家。

為了更加直觀，本文同時(shí)通過(guò)圖形來(lái)展示我國(guó)金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)VaR值和ES值的估計(jì)結(jié)果（見(jiàn)圖2和圖3）。在圖2和圖3中，橫坐標(biāo)反映的是外部沖擊變動(dòng)區(qū)間，縱坐標(biāo)對(duì)應(yīng)的是金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)結(jié)果。圖中菱形、矩形和三角形符號(hào)分別代表網(wǎng)絡(luò)1、網(wǎng)絡(luò)2和網(wǎng)絡(luò)3三種網(wǎng)絡(luò)。

從表4、5和圖2、3可以發(fā)現(xiàn)，當(dāng)外部沖擊較小時(shí)（[θ≤0.03]），金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)損失很小，且在不同網(wǎng)絡(luò)中的差異非常小。其中，[θ=0.02]時(shí)，三種網(wǎng)絡(luò)均最多1家機(jī)構(gòu)違約；[θ=0.03]時(shí)，三種網(wǎng)絡(luò)的最多違約機(jī)構(gòu)為6—7家。隨著外部沖擊的加大（[0.04≤θ≤0.08]），金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)總違約損失快速增加，且在不同網(wǎng)絡(luò)中的損失差異明顯，具體表現(xiàn)為金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)越集中，損失越大。這種變化規(guī)律在ES值上表現(xiàn)得更加穩(wěn)定和明顯。但當(dāng)外部沖擊較大時(shí)（[θ≥0.08]），在三種網(wǎng)絡(luò)中的損失差異又逐步趨小，違約損失也趨于平穩(wěn)。同時(shí)從圖2和圖3還可以發(fā)現(xiàn)，不同網(wǎng)絡(luò)下金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的差異主要來(lái)自傳染違約的差異，其在[θ=0.06]時(shí)達(dá)到峰值。

本研究可以得出以下三方面結(jié)論：（1）網(wǎng)絡(luò)越集中，金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越大（VaR值和ES值越大）；（2）金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的差異主要來(lái)自傳染違約的影響差異，同時(shí)由于傳染違約呈現(xiàn)一個(gè)先加速上升后緩慢下降過(guò)程，這也使得我國(guó)金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變化呈“S”形；（3）當(dāng)外部沖擊[θ=0.06]時(shí)，金融系統(tǒng)內(nèi)違約傳染影響力達(dá)到最大，如果外部沖擊再提高就會(huì)直接導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)違約，因此傳染違約機(jī)構(gòu)數(shù)量反而下降，但不代表違約傳染影響力下降。

五、我國(guó)影子銀行違約引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警：風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間和預(yù)警閾值

（一）劃分系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間

為更加準(zhǔn)確地對(duì)我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警，首先需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間進(jìn)行科學(xué)劃分。在借鑒國(guó)內(nèi)外已有研究成果并結(jié)合本文所估測(cè)出的金融機(jī)構(gòu)間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)值的基礎(chǔ)上，將我國(guó)金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間劃分為“綠色可控區(qū)”、“橙色預(yù)警區(qū)”和“紅色風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”三個(gè)級(jí)別。其中，“綠色可控區(qū)”表明金融系統(tǒng)整體狀況良好，風(fēng)險(xiǎn)處于安全區(qū)域之內(nèi)；“橙色預(yù)警區(qū)”表明金融系統(tǒng)已出現(xiàn)一定的風(fēng)險(xiǎn)，存在幾家金融機(jī)構(gòu)違約情況，但整體風(fēng)險(xiǎn)尚未超過(guò)設(shè)定的警戒線；“紅色風(fēng)險(xiǎn)區(qū)”則表明金融系統(tǒng)的債務(wù)狀況已面臨嚴(yán)重問(wèn)題，發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的概率很高，甚至爆發(fā)金融危機(jī)的可能性很大。有關(guān)三個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)間劃分見(jiàn)表6。

（二）選取預(yù)警指標(biāo)

在對(duì)我國(guó)金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警區(qū)間進(jìn)行科學(xué)劃分后，如何選取或構(gòu)建合理有效的前期預(yù)警指標(biāo)，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確及時(shí)預(yù)警的關(guān)鍵。由第三部分的理論模型可知，本文系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)VaR和ES值均是基于金融機(jī)構(gòu)間雙邊債務(wù)矩陣L的推算得出，且金融機(jī)構(gòu)i是否最終發(fā)生違約并向其他金融機(jī)構(gòu)傳染，與金融機(jī)構(gòu)i所欠其他金融機(jī)構(gòu)的債務(wù)密切相關(guān)。因此，我國(guó)影子銀行資產(chǎn)規(guī)模與金融機(jī)構(gòu)間負(fù)債總額高度相關(guān)②。本部分以影子銀行規(guī)模作為系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的觸發(fā)條件，構(gòu)建影子銀行視角下的我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)。

影子銀行規(guī)模擴(kuò)張往往會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的積聚：一方面是期限錯(cuò)配規(guī)模越來(lái)越大，與之相對(duì)應(yīng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷增加；另一方面是規(guī)模擴(kuò)張意味著影子銀行資金運(yùn)用主體不斷增加，低級(jí)別借款人等繞過(guò)監(jiān)管獲得廉價(jià)的信用資源，信用泡沫不斷加大，信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的概率將大幅增加。但系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的最終爆發(fā)除了受風(fēng)險(xiǎn)積累程度影響外，還與一個(gè)經(jīng)濟(jì)體的風(fēng)險(xiǎn)承受能力緊密相關(guān)。通常該經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)規(guī)模越大，經(jīng)濟(jì)增速越快，其風(fēng)險(xiǎn)承受能力越強(qiáng)。另外，考慮到貨幣發(fā)行量的影響，將出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的閾值（[Γ]）設(shè)定為：

[Γ=ρ（x）SBAGDP-gt-gM2] （17）

其中，[SBA]為影子銀行規(guī)模，[GDP]為國(guó)民生產(chǎn)總值，[gt]為經(jīng)濟(jì)增速，[gM2]為[M2]增速，[ρ（x）]為折算系數(shù)，而將那些未考慮到的因素（如制度、金融結(jié)構(gòu)等）的影響通過(guò)折算系數(shù)進(jìn)行調(diào)整。

那么，在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)閾值[Γ]取值一定情況下，則有：

[SBAGDP=ρ（x）?（Γ+gt+gM2）] （18）

由此，設(shè)定我國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)為：

[ΛCt=SBACtGDPCt=ρ（C）?（ΓCt+gCt+gCM2t）] （19）

（三）風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值

為進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，還需相應(yīng)的預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)。在對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了全面檢索情況下，未能找到一個(gè)國(guó)際通用或者廣泛認(rèn)可的參考標(biāo)準(zhǔn)，因此本文依據(jù)現(xiàn)實(shí)事件來(lái)設(shè)定一個(gè)相應(yīng)的參照標(biāo)準(zhǔn)。2008年，美國(guó)正是因?yàn)橛白鱼y行規(guī)模高速擴(kuò)張而爆發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，最終引發(fā)國(guó)際金融危機(jī)。因此，本文以美國(guó)影子銀行資產(chǎn)規(guī)模作為參照系來(lái)設(shè)定我國(guó)影子銀行引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)然中美之間經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)、風(fēng)險(xiǎn)承受能力以及貨幣流通范圍等實(shí)際情況存在較大差異，如果完全依據(jù)美國(guó)情況來(lái)確定我國(guó)金融部門(mén)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警閾值，其科學(xué)性、客觀性不足，因此本文通過(guò)折算系數(shù)取值來(lái)加以調(diào)整。

由圖4可知，2008年美國(guó)爆發(fā)金融危機(jī)時(shí)，其影子銀行資產(chǎn)占GDP比重為152.27%。于是，本文在將美國(guó)的折算系數(shù)設(shè)定為[ρ（U）=1]的基礎(chǔ)上，可以得出美國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的閾值為：

[ΓU=ρ（U）SBAU2008GDPU2008-gU2008-gUM22008=152.27%+0.29%-8.03%=144.53%] （20）

注：美國(guó)影子銀行資產(chǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于紐聯(lián)儲(chǔ)報(bào)告和萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。

圖4：中美影子銀行資產(chǎn)占GDP比重

考慮到中國(guó)經(jīng)濟(jì)體量約占美國(guó)經(jīng)濟(jì)體量的75%，但美國(guó)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)更加完善、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)區(qū)間更窄以及美元是世界通用貨幣，其風(fēng)險(xiǎn)承受能力要高于中國(guó)，因此設(shè)定中國(guó)的折算系數(shù)[ρ（C）=0.7]，進(jìn)而得出我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的上限值為：

[Λupt=SBAuptGDPupt=ρ（C）?（Γ+gt+gM2t）=101.045%+0.7（gt+gM2t）]

（21）

在確定當(dāng)年經(jīng)濟(jì)增速（[gCt]）和貨幣供應(yīng)量增速（[gCM2t]）情況下，就能得出我國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間的上限值。

同理，本文以危機(jī)爆發(fā)前2006年的美國(guó)影子銀行資產(chǎn)規(guī)模占GDP比重作為參照標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)定我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警指標(biāo)的一個(gè)下限值，得出：

[Λdownt=SBAdowntGDPdownt=ρ（C）?（ΓU2006+gt+gM2t）] （22）

而有

[ΓU2006=ρ（U）SBAU2006GDPU2006-gU2006-gUM22006=132.31%-2.67%-9.03%=120.61%]

這樣可以得出我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警區(qū)間的一個(gè)下限值：

[Λdownt=ρ（C）?（ΓU2006+gt+gM2t）=84.427%+0.7（gt+gM2t）] （23）

這樣，就能夠確定現(xiàn)階段我國(guó)各年度系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警區(qū)間?，F(xiàn)在以2017年為例，年初政府工作報(bào)告預(yù)設(shè)經(jīng)濟(jì)增速為6.50%、貨幣供應(yīng)量[M2]增速為12.0%，那么2017年我國(guó)金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的上、下限值分別為：

[Λup2017=101.045%+0.7×（6.5%+12.0%）=113.995%]

[Λdown2017=84.427%+0.7×（6.5%+12.0%）=97.377%]

由此，我國(guó)2017年系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)區(qū)間為：[97.377%，113.995%]。當(dāng)然，隨著制度和金融結(jié)構(gòu)等有關(guān)因素的發(fā)展完善，折現(xiàn)系數(shù)[ρ（C）]也將調(diào)整變化。

六、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論與創(chuàng)新

本文創(chuàng)新性地建立了2010—2015年影子銀行部門(mén)的資產(chǎn)負(fù)債表，在測(cè)算影子銀行規(guī)模的基礎(chǔ)上，分析影子銀行基于資產(chǎn)負(fù)債表渠道的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。為測(cè)度影子銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，基于蒙特卡洛模擬構(gòu)建了以影子銀行為中心節(jié)點(diǎn)的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)傳染模型，度量由影子銀行違約引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，得出三種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)下我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的VaR和ES值。最后將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)區(qū)間劃分為綠色、橙色和紅色三個(gè)級(jí)別，構(gòu)建了以影子銀行資產(chǎn)規(guī)模/GDP為基礎(chǔ)的調(diào)整的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，并分別以2006年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)前和2008年危機(jī)爆發(fā)時(shí)的影子銀行資產(chǎn)規(guī)模占GDP比重作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警臨界值，得出我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警區(qū)間。

本文的創(chuàng)新有四個(gè)方面：一是創(chuàng)新性地構(gòu)建了我國(guó)影子銀行部門(mén)的資產(chǎn)負(fù)債表，分析了影子銀行基于資產(chǎn)負(fù)債表渠道的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制。二是構(gòu)建了以影子銀行為中心節(jié)點(diǎn)的金融機(jī)構(gòu)間網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)傳染模型。三是選取VaR和ES兩種風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，運(yùn)用蒙特卡洛模擬方法對(duì)我國(guó)影子銀行違約引發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。四是構(gòu)建出以影子銀行資產(chǎn)規(guī)模/GDP為基礎(chǔ)的考慮經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和貨幣發(fā)行量影響的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)，同時(shí)在缺乏相應(yīng)的國(guó)際通用或者廣泛認(rèn)可的參考標(biāo)準(zhǔn)條件下，分別以2006年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)前和2008年危機(jī)爆發(fā)時(shí)的影子銀行資產(chǎn)規(guī)模占GDP比重作為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警臨界值，設(shè)定我國(guó)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警區(qū)間并以此進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。

（二）政策建議

1. 加強(qiáng)對(duì)影子銀行的管理與隔離。一是強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)隔離，成立獨(dú)立子公司或設(shè)立專營(yíng)事業(yè)部，實(shí)施大額風(fēng)險(xiǎn)頭寸限額，在影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)之間建立“防火墻”。二是實(shí)施“穿透式監(jiān)管”，根據(jù)金融產(chǎn)品的功能、性質(zhì)和法律屬性，明確監(jiān)管主體，統(tǒng)一監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)和行為實(shí)施全流程監(jiān)管。三是提高損失吸收能力，科學(xué)測(cè)度影子銀行風(fēng)險(xiǎn)頭寸，提足覆蓋各類影子銀行業(yè)務(wù)的資本撥備，確認(rèn)和抵補(bǔ)金融機(jī)構(gòu)實(shí)際承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。

2. 做好對(duì)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與監(jiān)測(cè)。一是建立影子銀行的統(tǒng)計(jì)體系。制定影子銀行的統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，構(gòu)建全國(guó)性影子銀行信息報(bào)送和統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，確保統(tǒng)計(jì)信息的統(tǒng)一性、完整性和準(zhǔn)確性。二是建立全面覆蓋、無(wú)縫銜接的影子銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)體系。由人民銀行牽頭匯總各金融行業(yè)影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)頭寸，實(shí)施影子銀行風(fēng)險(xiǎn)頭寸的定期監(jiān)測(cè)、報(bào)告和披露制度。

3. 將影子銀行納入廣義宏觀審慎管理體系。建議在宏觀系統(tǒng)性視角下統(tǒng)籌考慮影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的防范和化解，根據(jù)不同類別的影子銀行業(yè)務(wù)，探索運(yùn)用多種宏觀審慎工具，對(duì)各類金融市場(chǎng)加杠桿行為進(jìn)行逆周期調(diào)控。該框架與監(jiān)管部門(mén)微觀審慎監(jiān)管、貨幣政策相互配合，共同形成完整的影子銀行監(jiān)管體系。

4. 建立影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和處置機(jī)制。建議基于資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)指標(biāo)和模型的綜合指標(biāo)法，以金融體系中各指標(biāo)的歷史表現(xiàn)與金融危機(jī)之間的相關(guān)性作為指標(biāo)定量構(gòu)建的主要依據(jù)，通過(guò)對(duì)指標(biāo)的分析，判斷金融體系的安全水平和發(fā)展趨勢(shì)。根據(jù)金融機(jī)構(gòu)間、金融產(chǎn)品間的相互交叉以及金融體系各子系統(tǒng)間關(guān)聯(lián)性不斷加大的趨勢(shì)，將系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性和風(fēng)險(xiǎn)傳染性指標(biāo)納入綜合指標(biāo)法中。加強(qiáng)各金融管理部門(mén)的協(xié)作與配合，及時(shí)制定影子銀行風(fēng)險(xiǎn)處置預(yù)案，堅(jiān)決守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線。

注：

①關(guān)于我國(guó)影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表的構(gòu)建過(guò)程，詳見(jiàn)《我國(guó)影子銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度與防范研究——基于影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表的視角》，中國(guó)人民銀行西安分行課題組，《金融發(fā)展研究》年2017年11月。

②我國(guó)影子銀行的主力仍是商業(yè)銀行及非銀行金融機(jī)構(gòu)，主要表現(xiàn)為銀信合作、銀保合作、銀證合作、銀證信合作，銀行與小額貸款公司、融資擔(dān)保公司合作等形式，這正好構(gòu)成了我國(guó)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部雙邊債權(quán)債務(wù)。

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