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        我國(guó)不同類(lèi)型上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

        2018-08-08 13:53:12衛(wèi)靜
        商情 2018年35期

        衛(wèi)靜

        【摘要】商業(yè)銀行所面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有很強(qiáng)的傳染性,當(dāng)各單個(gè)銀行面臨危機(jī)時(shí),其對(duì)銀行業(yè)整體的影響是不可避免的。本文采用了分位數(shù)方法計(jì)算出了我國(guó)16家上市銀行的CovaR,并分組處理后分析了不同類(lèi)型的銀行自身接受風(fēng)險(xiǎn)的程度以及對(duì)外溢出風(fēng)險(xiǎn)的程度,最后根據(jù)實(shí)證模型所得的研究結(jié)果,對(duì)我國(guó)銀行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管方面提出了合理的建議。

        【關(guān)鍵詞】風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng) CoVaR模型 分位數(shù)回歸法

        一、樣本選取和數(shù)據(jù)處理

        本文選取的研究對(duì)象為國(guó)內(nèi)上市時(shí)間較早的16家銀行(具體名稱(chēng)見(jiàn)表1),以其作為我們的樣本銀行。將研究的時(shí)間段定為2013.1.4-2018.1.5,期間長(zhǎng),數(shù)據(jù)全面,選取各個(gè)銀行每個(gè)星期五的收盤(pán)價(jià)作為周數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。用內(nèi)地銀行指數(shù)(000947)來(lái)代替銀行業(yè)整體。經(jīng)過(guò)處理后,我們共獲得258個(gè)數(shù)據(jù)。

        為了減少計(jì)算誤差,我們?cè)诶酶鱾€(gè)銀行和內(nèi)地銀行指數(shù)的周收盤(pán)價(jià)計(jì)算所需的收益率時(shí)采用一階差分的形式,并將結(jié)果擴(kuò)大100倍。計(jì)算公式為:

        Rt=100×Ln(Pt/Pt-1)

        二、研究模型

        VaR——風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值,是指在給定概率水平下,在特定的持有期內(nèi)所面臨的最大期望損失。VaRq1可看作收益率q的分位數(shù),表達(dá)式為:pr(Ri≤VaRqi)=q。

        CoVaRqj/i表示在機(jī)構(gòu)i的損失為VaRqi的條件下,機(jī)構(gòu)j(或者整個(gè)金融系統(tǒng))的VaR,用公式表達(dá)為pr(Rj≤CoVaRqj/i|VaRqi)=q。機(jī)構(gòu)i對(duì)機(jī)構(gòu)j的外部效應(yīng),即風(fēng)險(xiǎn)溢出的表達(dá)式為:ΔCoVaRqj/i=CoVaRqj/rj=VaRqj-VaRqj

        三、實(shí)證分析

        (一)分類(lèi)型研究的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)及排序

        本文采用的方法為分位數(shù)回歸法。取分位數(shù)q=0.05。以工商銀行為例,q=0.05,運(yùn)用Stata15軟件來(lái)計(jì)算得出:

        VaR0.05icbc=-0.0529468,aR0.5icbc=0.0O2O101,

        VaR0.5sys/icbc=-0.08191554,ΔCoVaR0.05sys/icbc=-0.04714132。

        按照上述同樣的方法,可以得到置信度為95%時(shí)所有樣本銀行的相關(guān)數(shù)值。

        為了研究出我國(guó)不同類(lèi)型商業(yè)銀行對(duì)銀行業(yè)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度,我們把16家樣本銀行按照性質(zhì)分為了三組,處理后得表1。

        (二)實(shí)證結(jié)果分析

        (1)從單個(gè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平來(lái)看,作為中國(guó)最大的商業(yè)銀行的工商銀行VaR值在16家樣本銀行中最小,排第16位,說(shuō)明其自身具有良好的風(fēng)險(xiǎn)控制能力。分組處理結(jié)果顯示,A組銀行VaR的平均值最小,自身風(fēng)險(xiǎn)較小,反映了其在銀行業(yè)中的地位;而B(niǎo)組銀行和C組銀行的VaR平均值較高且差別不大,表明其自身風(fēng)險(xiǎn)控制能力較弱,容易面臨更大的損失。

        (2)從對(duì)銀行業(yè)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度來(lái)看,排序前五里包括四家大型商業(yè)銀行,且A組的ΔCOVaR的平均值高于其他兩組,說(shuō)明大型商業(yè)銀行在陷入危機(jī)時(shí)對(duì)銀行業(yè)產(chǎn)生的外部效應(yīng)最大,更易引起整個(gè)銀行業(yè)的不穩(wěn)定;而C組的平均值要高于B組,一方面,說(shuō)明我國(guó)城市商業(yè)銀行在近幾年發(fā)展比較迅速,規(guī)模不斷擴(kuò)大,在銀行業(yè)體系中的地位逐步升高,占據(jù)著越來(lái)越重要的地位;另一方面,城市商業(yè)銀行相對(duì)于股份制商業(yè)銀行的不良貸款率一直較高,風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制亟待完善,因此,一旦城商行發(fā)生危機(jī),由于其自身風(fēng)控能力較弱,導(dǎo)致其外部效應(yīng)較大。

        (三)政策建議

        (1)金融監(jiān)管部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)上市銀行的管理,要求定期披露相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)和數(shù)據(jù),制定可行的風(fēng)險(xiǎn)處理應(yīng)急機(jī)制,及時(shí)化解自身風(fēng)險(xiǎn),防止風(fēng)險(xiǎn)外溢。

        (2)經(jīng)實(shí)證分析我們得出,不同類(lèi)型的銀行因地域和規(guī)模等因素,導(dǎo)致其自身接受風(fēng)險(xiǎn)的程度以及對(duì)外溢出程度是不同的,存在差異的,因此,金融監(jiān)管部門(mén)應(yīng)該采取有區(qū)別的監(jiān)管措施,將監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)詳細(xì)化、針對(duì)化。

        參考文獻(xiàn):

        [1]張路,張溪婷.基于CoVaR模型的我國(guó)上市銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量[J].統(tǒng)計(jì)與管理,2017,(11).

        [2]沈虹,邢熒.基于CoVaR方法的國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量[J].揚(yáng)州大學(xué)學(xué)報(bào)(人文社會(huì)科學(xué)版),2016,(05).

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