李 政,涂曉楓,卜 林
(1. 天津財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院,天津 300222;2. 中央國債登記結(jié)算有限責(zé)任公司,北京 100033)
防控金融風(fēng)險是新時代我國金融工作的三大任務(wù)之一,尤其是系統(tǒng)性金融風(fēng)險目前已受到政府特別的關(guān)注(許友傳,2018)。雖然我國金融體系在2008年國際金融危機時期受到的直接影響相對較小,但是當(dāng)下存在不容忽視的系統(tǒng)性金融風(fēng)險隱患,防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險、維護國家金融安全和穩(wěn)定可謂任重道遠。準確度量系統(tǒng)性風(fēng)險是科學(xué)防控金融風(fēng)險、加強金融監(jiān)管的基礎(chǔ),任何有效的監(jiān)管措施都必須以此為前提條件。由于金融市場數(shù)據(jù)具有可獲得性強、高頻、富有前瞻性等特征,基于市場數(shù)據(jù)的度量方法能夠?qū)ο到y(tǒng)性風(fēng)險進行實時度量監(jiān)測,且不拘泥于金融機構(gòu)間某一特定的關(guān)聯(lián)形式,綜合考慮各種潛在的風(fēng)險傳播渠道,能夠?qū)ο到y(tǒng)性風(fēng)險進行全局性多渠道的測度研究(Benoit等,2017)。國外學(xué)者基于金融市場數(shù)據(jù)提出了許多系統(tǒng)性風(fēng)險的度量方法,受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。國內(nèi)學(xué)者積極引進與應(yīng)用這些前沿的新方法新技術(shù),并結(jié)合我國金融業(yè)實際情況,在系統(tǒng)性風(fēng)險度量領(lǐng)域取得了一系列的研究成果,為我國防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險做出了重要貢獻。
事實上,金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險包括兩個方面:一是風(fēng)險貢獻(risk contribution);二是風(fēng)險敞口(risk exposure)。兩者的風(fēng)險傳導(dǎo)方向恰好相反,前者是機構(gòu)對系統(tǒng)的影響,后者是系統(tǒng)對機構(gòu)的影響。其中,系統(tǒng)性風(fēng)險敞口(systemic risk exposure)評估危機發(fā)生時哪些機構(gòu)將受到嚴重威脅,面臨的風(fēng)險最大,其思想與金融監(jiān)管當(dāng)局所做的壓力測試相同,代表性的度量方法有MES;系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(systemic risk contribution)則評估哪些金融機構(gòu)陷入困境對整個金融系統(tǒng)來說最危險,代表性的度量方法有ΔCoVaR。系統(tǒng)性風(fēng)險敞口反映機構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性,系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻反映機構(gòu)的系統(tǒng)重要性,兩者對應(yīng)不同的監(jiān)管目標和政策工具,對金融機構(gòu)的宏觀審慎監(jiān)管應(yīng)綜合考慮兩個方面的結(jié)果,根據(jù)機構(gòu)的類型來選擇合適的監(jiān)管目標和政策工具。
然而,國內(nèi)現(xiàn)有研究大多從金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的某一方面進行度量評估,且尚未明確區(qū)分兩者在理論和政策意義上的不同,部分學(xué)者甚至采用系統(tǒng)脆弱性的度量指標來測度機構(gòu)的系統(tǒng)重要性。實際上,Adrian和Brunnermeier(2016)在提出ΔCoVaR指標時就特別強調(diào)了CoVaR條件方向的重要性,即如果將ΔCoVaR的條件顛倒,關(guān)注的焦點問題則變成給定整個金融系統(tǒng)陷入困境,一個特定機構(gòu)的風(fēng)險將會增加多少,回答哪些機構(gòu)在金融危機發(fā)生時面臨的風(fēng)險最高、對金融危機的敞口最大。Adrian和Brunnermeier(2016)將其稱為Exposure-ΔCoVaR,它是單個機構(gòu)對系統(tǒng)困境敞口(exposure to system-wide distress)的測度;ΔCoVaR則衡量單個機構(gòu)從中間狀態(tài)到困境狀態(tài),金融系統(tǒng)風(fēng)險的增量變化,檢測哪些金融機構(gòu)陷入困境對整個金融系統(tǒng)來說最危險。可見,條件方向從根本上改變了系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標的含義。ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在統(tǒng)一的CoVaR框架下展開,系統(tǒng)重要性與系統(tǒng)脆弱性的度量結(jié)果更具可比性。鑒于此,本文采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR方法,對我國33家上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險進行全面的測度分析,識別系統(tǒng)重要性與系統(tǒng)脆弱性機構(gòu),并考察影響機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的因素,以期為我國防范系統(tǒng)性風(fēng)險、維護金融安全穩(wěn)定提供依據(jù)和指導(dǎo)。
本文重點關(guān)注系統(tǒng)性風(fēng)險度量的尾部依賴方法。①限于篇幅,這里僅對尾部依賴方法進行評述,系統(tǒng)未定權(quán)益分析SCCA等聯(lián)合違約方法(李志輝等,2016)、Granger因果網(wǎng)絡(luò)等關(guān)聯(lián)性度量方法(李政等,2016)、基于金融機構(gòu)財務(wù)數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)模型(范小云等,2012;廉永輝,2016)以及“去一法”(楊子暉和李東承,2018)等結(jié)構(gòu)化方法也得到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Adrian和Brunnermeier(2016)提出了條件風(fēng)險價值CoVaR的概念,ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR分別測度單個機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻與敞口。CoVaR方法具有很強的包容性,它考慮了風(fēng)險傳導(dǎo)的方向,能夠捕捉金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的兩個方面。Acharya 等(2017)提出了系統(tǒng)期望損失(Systemic Expected Shortfall,SES)和邊際期望損失(Marginal Expected Shortfall,MES)。SES是整個金融系統(tǒng)資本短缺時單個機構(gòu)的資本短缺水平,單個機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險可通過SES來度量;MES則是整個金融部門的收益率處于尾部時單個機構(gòu)收益率的期望損失。SES基于危機發(fā)生的事后數(shù)據(jù)進行測度,MES則基于危機發(fā)生前的數(shù)據(jù)進行測度。SES與機構(gòu)的杠桿率和MES存在線性關(guān)系,可以通過機構(gòu)在危機前的杠桿率和MES來預(yù)測危機中SES的實現(xiàn)值(Realized SES)。同時,鑒于Acharya等(2017)提出的SES無法進行事前測度,Brownlees和Engle(2017)提出測度金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的實證方法SRISK。SRISK是市場長時間下跌這一系統(tǒng)性事件下金融機構(gòu)的預(yù)期資本短缺(Expected Capital Shortfall),它是機構(gòu)規(guī)模、杠桿水平和長期邊際期望損失(Long Run Marginal Expected Shortfall,LRMES)的函數(shù)。SRISK可以對單個機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險進行排序,且單個機構(gòu)SRISK的加總(aggregate SRISK)能夠測度整個金融部門總體的系統(tǒng)性風(fēng)險水平。
與SES、MES和SRISK的思路一致,Huang等(2009)以及Huang等(2012)也關(guān)注了金融系統(tǒng)處于困境時單個機構(gòu)的潛在損失,提出了困境保費(Distress Insurance Premium,DIP)。他們基于CDS數(shù)據(jù),利用DIP測度整體部門和單個機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險。正如Huang等(2012)所言,MES和DIP的主要區(qū)別是前者基于股票收益數(shù)據(jù),后者主要基于CDS數(shù)據(jù)。
總的來看,ΔCoVaR以單個機構(gòu)的狀態(tài)為條件來研究金融系統(tǒng)的表現(xiàn),度量機構(gòu)的系統(tǒng)重要性;Exposure-ΔCoVaR、MES和DIP等方法研究金融系統(tǒng)處于困境時單個機構(gòu)的表現(xiàn),度量機構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性。國內(nèi)學(xué)者主要借鑒上述方法來測度中國金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險。例如,李志輝和樊莉(2011)、周天蕓等(2012)以及田嬌和王擎(2015)基于ΔCoVaR方法測算我國商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險;方意等(2012)以及梁琪等(2013)則利用SRISK方法測度了我國上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險。由于系統(tǒng)性風(fēng)險不同的測度方法各有側(cè)重,也有部分學(xué)者將視野轉(zhuǎn)向不同方法間的比較。卜林和李政(2015)以及趙進文等(2013)基于ΔCoVaR和MES測度了上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險,并比較了兩種方法及結(jié)果的不同。而遺憾的是,國內(nèi)現(xiàn)有文獻大多關(guān)注金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的某一方面,且尚未明確區(qū)分風(fēng)險貢獻與風(fēng)險敞口在理論和政策意義上的不同,甚至存在度量方法的誤用。
本文嘗試基于CoVaR的統(tǒng)一框架,采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR度量我國金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性,并從時空兩個維度考察它們的特征和影響因素,以期對現(xiàn)有研究做出有益的補充和完善。
(一)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的定義。金融系統(tǒng)的CoVaR定義為整個金融部門在機構(gòu)i處于特定狀態(tài)下的VaR,ΔCoVaR為一個機構(gòu)處于困境狀態(tài)下系統(tǒng)的CoVaR與該機構(gòu)處于中間狀態(tài)下系統(tǒng)的CoVaR之差。ΔCoVaR測度了金融系統(tǒng)面臨的風(fēng)險如何隨特定機構(gòu)陷入困境而發(fā)生變化,衡量了特定金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性。
ΔCoVaR具有方向性,將條件顛倒,研究視角則轉(zhuǎn)向整個金融系統(tǒng)陷入困境時,特定金融機構(gòu)的風(fēng)險將會增加多少,從而可以發(fā)現(xiàn)哪些機構(gòu)在金融危機發(fā)生時面臨的風(fēng)險最大,這與所表示的哪些機構(gòu)陷入困境對整個金融系統(tǒng)來說最危險恰好相反。本文用來刻畫金融系統(tǒng)從中間狀態(tài))到困境狀態(tài))時,機構(gòu)i在險價值VaR的增量:
條件的方向至關(guān)重要,它從根本上改變了系統(tǒng)性風(fēng)險度量指標的含義。以機構(gòu)i的狀態(tài)為條件,考察金融系統(tǒng)的VaR變化,反映機構(gòu)i 的系統(tǒng)重要性;以金融系統(tǒng)的狀態(tài)為條件,考察機構(gòu)i 的VaR變化,反映機構(gòu)i 的系統(tǒng)脆弱性。本文將簡記為ΔCoVaR,簡記為 Exposure-ΔCoVaR。
(二)ΔCoVaR 和 Exposure-ΔCoVaR 的估計。本文延續(xù) Adrian和 Brunnermeier(2016)的分位數(shù)回歸方法,對ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR進行估計。本文基于周頻數(shù)據(jù)構(gòu)建如下分位數(shù)回歸模型:
鑒于金融機構(gòu)的股票收益率僅反映權(quán)益市值的變動情況,本文采用總資產(chǎn)市值(marketvalued total assets)的變動率作為單個金融機構(gòu)的收益率??傎Y產(chǎn)市值等于資產(chǎn)的賬面價值除以權(quán)益的賬面價值再乘以權(quán)益市值,即基于賬面價值的杠桿率乘以權(quán)益市值。本文借鑒Adrian和Brunnermeier(2016)構(gòu)建金融系統(tǒng)收益率的方法,將單個金融機構(gòu)收益率以滯后一期的資產(chǎn)市值加權(quán)平均得到金融系統(tǒng)收益率。本文在計算特定金融機構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR時,構(gòu)建的金融系統(tǒng)收益率都會剔除該機構(gòu)。同時,本文延續(xù)Adrian和Brunnermeier(2016)的研究,選取了7個狀態(tài)變量。表1給出了選擇的狀態(tài)變量及其計算方法。
表1 狀態(tài)變量的選擇與計算方法
考慮到我國金融機構(gòu)的上市時間不同,為了盡可能納入更多的機構(gòu)、涵蓋更長的時間,本文將樣本區(qū)間設(shè)定為2011年1月1日至2017年12月31日,研究樣本包含2011年之前上市的33家金融機構(gòu),其中商業(yè)銀行16家,證券公司14家,保險公司3家。本文的金融機構(gòu)股票價格采用后復(fù)權(quán)收盤價,所有數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。
(一)金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的截面特征。表2給出了我國33家上市金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征。其中,系統(tǒng)重要性排名(按部門分類)依據(jù)每家金融機構(gòu)2011?2017年ΔCoVaR的中值,①本文的金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性是基于金融市場數(shù)據(jù)度量評估的,受到市場噪音等多種因素的干擾。與均值相比,中值受極端值的影響相對較小。因此,本文系統(tǒng)重要性與脆弱性的排名采用指標的中值。資產(chǎn)和杠桿率排名(按部門分類)則分別依據(jù)每家機構(gòu)2011?2017年的資產(chǎn)均值和杠桿率均值。從三個金融部門來看,保險公司、商業(yè)銀行和證券公司ΔCoVaR的中值分別為1.927%、1.872%和1.575%,表現(xiàn)出依次遞減的特征,保險公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性高于證券公司。保險公司、商業(yè)銀行和證券公司ΔCoVaR的均值分別為2.080%、2.057%和1.641%,同樣依次遞減。因此,相對于證券公司,保險公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻更應(yīng)受到金融監(jiān)管當(dāng)局的關(guān)注。
表2 33家上市金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征
續(xù)表2 33家上市金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的截面特征
從同一金融部門內(nèi)部來看,首先,在商業(yè)銀行中,四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR較高,表明其具有較高的系統(tǒng)重要性,而且這些大型商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模排名也最靠前,這與梁琪和李政(2014)以及方意(2017)的研究結(jié)論一致,即資產(chǎn)規(guī)模是銀行系統(tǒng)重要性排序的重要影響因素。需要特別注意的是,興業(yè)和華夏兩家股份制商業(yè)銀行的ΔCoVaR在部門排序中非??壳埃踔粮哂诮煌ㄣy行這家大型商業(yè)銀行,對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險貢獻較高,而且這兩家銀行的杠桿率排在部門前兩位。這表明系統(tǒng)重要性不僅與金融機構(gòu)的資產(chǎn)規(guī)模相關(guān),也應(yīng)考慮其杠桿率水平。杠桿率越高意味著金融機構(gòu)的經(jīng)營越激進,在盈利狀態(tài)下,可以用少量的資本獲得較多的收益,但在極端條件下,過高的杠桿率將擴大損失,資不抵債的可能性較大。此外,這些股份制銀行在金融創(chuàng)新方面十分活躍,從事創(chuàng)新型同業(yè)業(yè)務(wù)較多,與系統(tǒng)中其他金融機構(gòu)的關(guān)聯(lián)性較高,一旦面臨破產(chǎn),其業(yè)務(wù)伙伴也將面臨巨大的風(fēng)險,從而給整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定安全帶來嚴重威脅。其次,在保險公司中,中國平安的ΔCoVaR中值最高,資產(chǎn)規(guī)模和杠桿率也最高。這反映了中國平安的經(jīng)營風(fēng)險及其對整個金融系統(tǒng)的影響力,這與其較高的綜合經(jīng)營水平,橫跨保險、銀行和證券等多項業(yè)務(wù)的經(jīng)營模式密切相關(guān)。最后,證券公司的ΔCoVaR遠低于保險公司和商業(yè)銀行,而系統(tǒng)性重要性排名前三的華泰、廣發(fā)和海通證券的ΔCoVaR中值在商業(yè)銀行和保險公司中處于中等水平。因此,證券公司潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻也不容忽視。
本文還計算了33家上市金融機構(gòu)ΔCoVaR排名、資產(chǎn)排名和杠桿率排名的Spearman相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明,ΔCoVaR排名與資產(chǎn)排名的相關(guān)系數(shù)為0.7057,在1%的水平上顯著;ΔCoVaR排名與杠桿率排名的相關(guān)系數(shù)為0.1349,但不顯著。這進一步表明資產(chǎn)規(guī)模是影響金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要因素。
表3給出了我國33家上市金融機構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的截面特征。與表2類似,系統(tǒng)脆弱性排名(按部門分類)依據(jù)每家機構(gòu)2011?2017年Exposure-ΔCoVaR的中值,資產(chǎn)和杠桿率排名與表2相同。從中可以發(fā)現(xiàn),證券公司、商業(yè)銀行和保險公司的Exposure-ΔCoVaR中值依次遞減,從均值來看也能得到相同的結(jié)論,而這一發(fā)現(xiàn)與上文中ΔCoVaR的結(jié)果恰好相反。實際上出現(xiàn)這一結(jié)果并不意外,ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR測度了單個機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的不同方面,前者反映其系統(tǒng)重要性,后者反映其系統(tǒng)脆弱性。此外,MES方法與Exposure-ΔCoVaR的思路本質(zhì)上是一致的。國內(nèi)一些學(xué)者采用MES方法得出我國金融機構(gòu)具有“小機構(gòu)、大風(fēng)險貢獻”的特征,實際上是一種錯誤的解讀,證券公司的Exposure-ΔCoVaR和MES中值較高,表明其具有較強的系統(tǒng)脆弱性,僅采用MES來度量金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性并不合適。
將商業(yè)銀行進一步細分,從表3中可以看出,華夏、民生、興業(yè)等全國性股份制商業(yè)銀行的Exposure-ΔCoVaR中值和均值都排在前面,北京、南京、寧波等城市商業(yè)銀行排在中間,而工、農(nóng)、中、建等大型商業(yè)銀則排在最后。這在一定程度上說明大型商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力明顯好于全國性股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。事實上,《中國金融穩(wěn)定報告(2016)》中關(guān)于銀行業(yè)壓力測試(測試對象包括31家大中型商業(yè)銀行)的結(jié)果表明,在不同程度的信用風(fēng)險、利率風(fēng)險等沖擊下,大型商業(yè)銀行的資本充足率和凈息差等指標表現(xiàn)都明顯優(yōu)于中型商業(yè)銀行。這表明大型商業(yè)銀行在壓力情景下穩(wěn)健經(jīng)營的能力要優(yōu)于中型商業(yè)銀行,即大型商業(yè)銀行的抗風(fēng)險能力較強,系統(tǒng)脆弱性較低。同時,《中國金融穩(wěn)定報告(2012)》指出五家大型商業(yè)銀行的邊際利潤率要高于12家股份制商業(yè)銀行,在2008年金融危機時,前者的邊際利潤率為25.86%,后者只有17.96%。這說明在金融危機中大型商業(yè)銀行獲取利潤的能力要好于其他股份制商業(yè)銀行,從側(cè)面反映了大型商業(yè)銀行較低的系統(tǒng)脆弱性。
表3 33家上市金融機構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的截面特征
本文進一步計算了33家上市金融機構(gòu)Exposure-ΔCoVaR排名、資產(chǎn)排名和杠桿率排名的Spearman相關(guān)系數(shù),計算結(jié)果與上文中ΔCoVaR的結(jié)果存在顯著差異。Exposure-ΔCoVaR排名與資產(chǎn)排名的相關(guān)系數(shù)僅為0.0669,且p值高達0.7114;Exposure-ΔCoVaR排名與杠桿率排名的相關(guān)系數(shù)為0.5593,在1%的水平上顯著,表明杠桿率是影響金融機構(gòu)系統(tǒng)脆弱性排序的重要因素。
另外,金融監(jiān)管當(dāng)局需要特別關(guān)注ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR排名都比較靠前的金融機構(gòu),其系統(tǒng)重要性和脆弱性都較高,即金融系統(tǒng)處于壓力情景將給這些機構(gòu)帶來巨大損失,這些機構(gòu)處于壓力情景也將給整個金融系統(tǒng)帶來巨大損失。如果金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性和脆弱性存在錯配,則對金融穩(wěn)定大有好處。具體而言,系統(tǒng)重要性機構(gòu)對整個金融系統(tǒng)的影響較大,如果其系統(tǒng)脆弱性也較高,一旦出現(xiàn)破產(chǎn)等極端情況,將嚴重威脅金融系統(tǒng)的安全穩(wěn)定;而如果系統(tǒng)脆弱性較高的金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性較低,由于風(fēng)險傳染能力較低,當(dāng)陷入困境時,其對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出也會較小。
為了進一步研究金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性和脆弱性的相關(guān)關(guān)系,本文計算了33家金融機構(gòu)ΔCoVaR排名和Exposure-ΔCoVaR排名的Spearman相關(guān)系數(shù)。結(jié)果顯示相關(guān)系數(shù)都不顯著,即從整體上看,33家上市金融機構(gòu)并未出現(xiàn)系統(tǒng)重要性與脆弱性錯配的情況。因此,我們要密切關(guān)注ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都非常高的金融機構(gòu),一旦其出現(xiàn)極端情形,風(fēng)險將會迅速呈螺旋式傳染,給金融系統(tǒng)的安全穩(wěn)定帶來嚴重威脅。
雖然從整體上33家金融機構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在截面維度上不存在顯著的相關(guān)關(guān)系,但是不同的機構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面卻表現(xiàn)出差異性的特征。比如,四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR較高,而Exposure-ΔCoVaR較低,表明它們具有較高的系統(tǒng)重要性和較低的系統(tǒng)脆弱性。作為進入全球系統(tǒng)重要性銀行名單的機構(gòu),四大行具有較高的系統(tǒng)重要性毋庸置疑。四大行的國有股權(quán)比例較高,國有股權(quán)會使其偏好謹慎保守的商業(yè)模式和風(fēng)險文化(梁琪和余峰燕,2014),銀行經(jīng)營總體上比較穩(wěn)健。因此,四大行的Exposure-ΔCoVaR較低、抗風(fēng)險能力較強,具有較低的系統(tǒng)脆弱性。而少數(shù)金融機構(gòu)卻同時具有較高的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR,這些機構(gòu)偏好高風(fēng)險的商業(yè)模式,杠桿率水平高,資產(chǎn)擴張速度快,風(fēng)險資產(chǎn)比重高,銀行經(jīng)營總體上比較激進,且資產(chǎn)規(guī)模和關(guān)聯(lián)度也較大,因而系統(tǒng)脆弱性和重要性都較高。
(二)金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時序特征。系統(tǒng)性風(fēng)險的度量與監(jiān)管具有兩個維度,一是截面維度,二是時間維度。接下來,本文考察了金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時序特征。圖1給出了2011?2017年33家金融機構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR中值的時序變化。上文研究表明,金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性在截面維度上并無顯著的相關(guān)關(guān)系。圖1表明兩者在時間維度上存在同增同減的趨勢,樣本機構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR中值序列的相關(guān)系數(shù)為0.9408,在1%的水平上顯著。
ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時序特征還可以通過周期性和協(xié)同性來理解。在2011年央行6次提高存款準備金率、3次加息等政策頻繁調(diào)整以及2013年6月和12月銀行間利率飆升、流動性趨緊期間,ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都出現(xiàn)小波峰,表現(xiàn)出明顯的順周期性與協(xié)同性。田嬌和王擎(2015)對風(fēng)險溢出較大的銀行經(jīng)濟周期敏感性的研究也得到類似的結(jié)果。需要特別注意的是,在2015年股災(zāi)危機以及2016年金融機構(gòu)流動性危機期間,ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR出現(xiàn)大幅攀升,即機構(gòu)對系統(tǒng)以及系統(tǒng)對機構(gòu)的風(fēng)險溢出都在增加。這恰好描述了金融風(fēng)險相互傳染的螺旋式特征,在危機期間,單個金融機構(gòu)的風(fēng)險會通過機構(gòu)間的合同關(guān)系和交易伙伴的信用風(fēng)險傳染給其他金融機構(gòu)乃至整個金融系統(tǒng),而整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險處于高位時也會通過價格效應(yīng)和流動性螺旋等傳染給各個機構(gòu)。
圖1 2011?2017年33家金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的時序特征
ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR都表現(xiàn)出順周期性,而且兩者具有協(xié)同變化的特征,風(fēng)險在單個機構(gòu)與金融系統(tǒng)之間呈螺旋式傳導(dǎo)。因此,防范金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險,既要重視單個機構(gòu)對金融系統(tǒng)的風(fēng)險貢獻,也要關(guān)注機構(gòu)對金融系統(tǒng)的風(fēng)險敞口,不可偏廢其一,系統(tǒng)重要性與脆弱性機構(gòu)都應(yīng)得到金融監(jiān)管當(dāng)局的重視。
圖1描繪了樣本機構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時序特征。在上文的截面特征分析中,本文發(fā)現(xiàn)銀行和保險部門的ΔCoVaR中值高于證券部門,而證券部門的Exposure-ΔCoVaR中值高于銀行和保險部門。那么,這一差異是否持續(xù)存在?圖2進一步給出了三種類型金融機構(gòu)ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時序變化情況。圖2直觀地表明,在整個樣本區(qū)間內(nèi),銀行和保險部門的ΔCoVaR中值確實要高于證券部門,Exposure-ΔCoVaR在部門間的特征則恰好相反。特別是在2015年股災(zāi)危機以及2016年金融機構(gòu)流動性危機期間,銀行和保險部門對整個金融系統(tǒng)的風(fēng)險溢出明顯高于證券部門,而金融系統(tǒng)對證券部門的風(fēng)險溢出明顯高于銀行和保險部門。這表明系統(tǒng)重要性與脆弱性在不同金融部門之間表現(xiàn)出的差異性特征在整個樣本區(qū)間內(nèi)基本保持穩(wěn)定,不同部門的系統(tǒng)重要性與脆弱性在很大程度上由資產(chǎn)規(guī)模、杠桿率、經(jīng)營模式等行業(yè)自身特征所決定,并不隨宏觀經(jīng)濟環(huán)境等外在因素的變化而變化。
接下來,本文通過分析每家機構(gòu)的ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR在各年度的中值及其在部門內(nèi)的排名,從機構(gòu)層面考察ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的時變特征。①限于篇幅,正文中未列出33家金融機構(gòu)每一年ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的中值及其排名。首先,2011?2017年,四家大型商業(yè)銀行的ΔCoVaR基本位于部門前列,Exposure-ΔCoVaR則始終排在部門最后。這說明四家大型商業(yè)銀行具有較高的系統(tǒng)重要性和較低的系統(tǒng)脆弱性,在維護我國金融安全穩(wěn)定方面發(fā)揮了重要作用。其次,在樣本期內(nèi),全國性股份制銀行的Exposure-ΔCoVaR排在部門前列,其中部分銀行的ΔCoVaR在部門中也排在前面。由于金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性同時高企將威脅金融系統(tǒng)穩(wěn)定,這些同時具有較高系統(tǒng)重要性與脆弱性的機構(gòu)需要監(jiān)管部門給予特別的關(guān)注。再次,在證券公司中,國金、招商、廣發(fā)三家公司的Exposure-ΔCoVaR在2011?2017年始終位于部門前三位,而國金和招商證券的ΔCoVaR較低,排在部門后面,廣發(fā)與華泰、海通等證券公司的ΔCoVaR則處于部門前列。因此,監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)根據(jù)每家證券公司的系統(tǒng)重要性與脆弱性特征,對其進行科學(xué)有效的分類并實施差異化監(jiān)管。最后,中國平安的Exposure-ΔCoVaR在2011?2017年一直位于部門首位,同時其ΔCoVaR有5年都排在部門第一,顯示出較高的系統(tǒng)重要性與脆弱性。
圖2 2011?2017年不同金融部門系統(tǒng)重要性與脆弱性的時序特征
(三)系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素分析。上文的截面和時序特征分析表明,金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性與脆弱性在不同類型的金融機構(gòu)間呈現(xiàn)完全不同的特征,在同類型的各機構(gòu)之間也存在顯著差異。那么,這種差異是否與金融機構(gòu)的類型及個體特征相關(guān)?已有研究表明,金融機構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險與自身風(fēng)險、資產(chǎn)組成、期限錯配程度、機構(gòu)規(guī)模、杠桿率、業(yè)務(wù)構(gòu)成等存在相關(guān)關(guān)系(López-Espinosa等,2012;Ellis等,2014;Adrian 和 Brunnermeier,2016;Pagano 和 Sedunov,2016)。鑒于此,本文嘗試以ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR為被解釋變量,以機構(gòu)的在險價值、規(guī)模、杠桿率、期限錯配和融資融券為解釋變量,①本文將ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR由周頻轉(zhuǎn)化為季頻,作為被解釋變量。在解釋變量中,規(guī)模以總資產(chǎn)取自然對數(shù)度量,杠桿率以負債除以總資產(chǎn)度量,融資融券以證券公司每個季度末融資融券余額除以資產(chǎn)度量。期限錯配采用Adrian和Brunnermeier(2016)的度量方法,以資產(chǎn)除以(短期負債?現(xiàn)金)測度,該指標值越小,表明期限錯配越嚴重;由于存款準備金制度,銀行的現(xiàn)金以現(xiàn)金及存放于中央銀行的款項度量,保險和證券公司的現(xiàn)金以貨幣資金度量。將上文中的狀態(tài)變量作為控制變量,研究金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素。表4給出了系統(tǒng)重要性與脆弱性的影響因素分析結(jié)果,所有變量均采用季度數(shù)據(jù),且所有解釋變量和控制變量均采用滯后一期值。為了保證結(jié)果的可靠性,本文采用逐步回歸的方法,先對5個主要解釋變量進行回歸,然后給出考慮所有變量的分析結(jié)果。
表4結(jié)果表明,首先,與上文的相關(guān)性分析結(jié)果一致,資產(chǎn)規(guī)模是金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要決定因素,杠桿率則是機構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的重要影響因素。雖然列(3)中杠桿率對機構(gòu)ΔCoVaR的影響系數(shù)顯著為正,但是在控制機構(gòu)規(guī)模等其他因素后,杠桿率的影響系數(shù)大幅降低且不再顯著。其次,機構(gòu)期限錯配對ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響系數(shù)均顯著為負,表明金融機構(gòu)的期限錯配越嚴重,其系統(tǒng)重要性與脆弱性越大;同時,列(6)和列(12)結(jié)果顯示,機構(gòu)自身風(fēng)險對ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響系數(shù)顯著為正,說明自身風(fēng)險較大的機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性也較大,這與 López-Espinosa 等(2012)以及 Adrian 和 Brunnermeier(2016)的結(jié)論一致。最后,證券公司的融資融券規(guī)模與Exposure-ΔCoVaR顯著正相關(guān),而對ΔCoVaR沒有顯著影響,這與Ellis等(2014)的分析結(jié)論基本一致。即證券公司可能因持有更多受市場波動影響較大的資產(chǎn),更易受到金融市場的沖擊,從而系統(tǒng)脆弱性更大。
表4 ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR的影響因素分析
金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險包括風(fēng)險貢獻與風(fēng)險敞口兩個方面,兩者的風(fēng)險傳導(dǎo)方向恰好相反,其理論和政策意義存在明顯不同。系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻反映機構(gòu)的系統(tǒng)重要性,系統(tǒng)性風(fēng)險敞口反映機構(gòu)的系統(tǒng)脆弱性,對單個金融機構(gòu)的監(jiān)管應(yīng)當(dāng)兼顧機構(gòu)的系統(tǒng)性重要性與脆弱性,不可偏廢其一。本文基于CoVaR的統(tǒng)一框架,采用ΔCoVaR和Exposure-ΔCoVaR方法,從風(fēng)險貢獻與風(fēng)險敞口兩個方面,評估了我國33家上市金融機構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險,考察了金融機構(gòu)系統(tǒng)性重要性與脆弱性的截面與時序特征以及影響因素。研究結(jié)果表明:(1)保險公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)性重要性高于證券公司,證券公司的系統(tǒng)性脆弱性則高于商業(yè)銀行和保險公司,而且這種差異在時間維度上持續(xù)存在。(2)雖然整體上33家金融機構(gòu)的系統(tǒng)性重要性與脆弱性在截面上不存在顯著的相關(guān)關(guān)系,但是不同的機構(gòu)在系統(tǒng)性重要性與脆弱性方面卻表現(xiàn)出差異性的特征。其中,四家大型商業(yè)銀行的系統(tǒng)性重要性較高而系統(tǒng)脆弱性較低,少數(shù)金融機構(gòu)卻同時具有較高的系統(tǒng)重要性與脆弱性。(3)相關(guān)性分析和回歸分析表明,資產(chǎn)規(guī)模是金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的重要影響因素,杠桿率則是機構(gòu)系統(tǒng)脆弱性的重要影響因素。此外,證券公司的融資融券規(guī)模對其系統(tǒng)脆弱性有顯著的正向影響,但對系統(tǒng)重要性并沒有顯著影響。
本文研究結(jié)果的政策含義主要體現(xiàn)在以下三個方面:第一,分機構(gòu)類型進行監(jiān)管。本文的度量結(jié)果表明,保險公司和商業(yè)銀行的系統(tǒng)重要性高于證券公司,而證券公司的系統(tǒng)脆弱性則高于商業(yè)銀行和保險公司。這一結(jié)論與不同類型機構(gòu)的行業(yè)特征密切相關(guān),也是中國特色背景下的結(jié)果。因此,監(jiān)管當(dāng)局需要根據(jù)三類機構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面的差異,選擇有針對性的監(jiān)管目標和政策工具進行差別監(jiān)管。第二,加強對重點金融機構(gòu)的監(jiān)管。不同機構(gòu)在系統(tǒng)重要性與脆弱性方面表現(xiàn)出差異性的特征,對于系統(tǒng)重要性較高而脆弱性較低的機構(gòu),監(jiān)管的關(guān)鍵在于降低這些機構(gòu)的風(fēng)險外溢能力和水平;對于系統(tǒng)脆弱性較高而重要性較低的機構(gòu),監(jiān)管的關(guān)鍵在于增強其自身經(jīng)營的穩(wěn)健性和抗風(fēng)險能力;對于系統(tǒng)重要性與脆弱性都較高的機構(gòu),監(jiān)管部門對這些機構(gòu)應(yīng)給予特別的關(guān)注,它們是防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險、維護我國金融安全穩(wěn)定的關(guān)鍵所在。第三,根據(jù)機構(gòu)系統(tǒng)重要性與脆弱性的主要影響因素,選擇科學(xué)有效的監(jiān)管工具。在對金融機構(gòu)進行分類后,監(jiān)管當(dāng)局可依據(jù)影響其系統(tǒng)重要性與脆弱性的因素,有的放矢地選擇政策工具,從而提高監(jiān)管的科學(xué)性和有效性。