邢春娜

摘? ?要：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)為分析系統(tǒng)性金融風(fēng)險和系統(tǒng)重要性機構(gòu)提供了全局性視角，但由于數(shù)據(jù)獲取上的局限，我國銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建存在困難。利用貝葉斯方法和2013—2015年銀行資產(chǎn)負債數(shù)據(jù)構(gòu)建銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，在此基礎(chǔ)上建立系統(tǒng)性損失測度指標(biāo)，并討論規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)中心性在系統(tǒng)重要性銀行評估中的作用。研究發(fā)現(xiàn)：國有大型商業(yè)銀行處于銀行系統(tǒng)的樞紐位置;同業(yè)負債和入度對銀行個體風(fēng)險造成的系統(tǒng)性損失有顯著正向影響，而資本緩沖和出度增大能夠降低局部危機造成的整體損失。因此，規(guī)模仍是影響銀行系統(tǒng)重要性的主要因素，而銀行之間的關(guān)聯(lián)性也發(fā)揮著越來越重要的作用。

關(guān)鍵詞：復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);系統(tǒng)重要性銀行;規(guī)模;網(wǎng)絡(luò)中心性;關(guān)聯(lián)性

中圖分類號：F832? 文獻標(biāo)識碼：A? 文章編號：1674-2265（2019）01-0019-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.01.003

一、引言

2017年12月，巴塞爾協(xié)議III資本框架完成，新框架針對銀行抵押貸款和其他資產(chǎn)賬面風(fēng)險估算設(shè)置了新的限制措施，并為銀行利用統(tǒng)計模型制定的資本標(biāo)準設(shè)定了最低限制。這一框架有助于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險、監(jiān)管系統(tǒng)重要性銀行，但同時也對銀行量化風(fēng)險的能力提出了更高要求。系統(tǒng)性金融風(fēng)險是能夠威脅金融系統(tǒng)整體穩(wěn)定甚至導(dǎo)致系統(tǒng)崩潰的風(fēng)險，系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)（Systemically Important Financial Institutions，SIFIs）是指那些一旦倒閉或陷入危機能造成系統(tǒng)內(nèi)更多機構(gòu)經(jīng)營困難甚至破產(chǎn)的金融機構(gòu)。目前研究較多的SIFIs有兩種類型：一種被稱為“大而不倒的”，“大”主要是指金融機構(gòu)的規(guī)模;另一種被稱為“太關(guān)聯(lián)而不倒的”，由于與系統(tǒng)內(nèi)其他機構(gòu)聯(lián)系緊密，這種類型的SIFIs倒閉將直接或間接導(dǎo)致大量機構(gòu)相繼陷入危機甚至破產(chǎn)?，F(xiàn)代金融系統(tǒng)是金融機構(gòu)之間相互聯(lián)系、相互作用的復(fù)雜系統(tǒng)，與規(guī)模相比，關(guān)聯(lián)性也是評價金融機構(gòu)系統(tǒng)重要性的關(guān)鍵因素，有研究認為金融機構(gòu)倒閉的影響范圍主要取決于與其他機構(gòu)的關(guān)聯(lián)程度。將金融系統(tǒng)視為一個復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)有助于從整體角度刻畫內(nèi)部關(guān)聯(lián)性、發(fā)現(xiàn)局部風(fēng)險傳染的路徑和方向，并更直觀地突出系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)的位置和作用。

金融網(wǎng)絡(luò)的建立需要獲得金融機構(gòu)兩兩之間的交易數(shù)據(jù)，但金融機構(gòu)出于保密性的考慮通常不公開發(fā)布這類數(shù)據(jù)，雖然銀行業(yè)資產(chǎn)負債數(shù)據(jù)比其他金融行業(yè)更易獲取，也只能得到資產(chǎn)和負債的總量數(shù)據(jù)，而不是機構(gòu)兩兩之間的具體交易數(shù)據(jù)，這使得基于金融網(wǎng)絡(luò)的研究受到一定局限。從目前的研究情況看，盡管有一些是在完全利用現(xiàn)實交易數(shù)據(jù)建立起的金融網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上展開的，比如巴西銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究、奧地利銀行間市場網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的實證分析，以及利用上市金融機構(gòu)交叉持股數(shù)據(jù)建立金融網(wǎng)絡(luò)后對于違約傳染問題的討論;但仍有許多研究是通過網(wǎng)絡(luò)模擬方法實現(xiàn)的。童牧和何奕（2012）以大額支付系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)為研究對象，通過模擬方法建立系統(tǒng)性金融風(fēng)險的演化模型;王曉楓等（2015）利用隨機模擬分析了銀行同業(yè)拆借網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對于銀行間風(fēng)險傳染的影響;隋聰?shù)龋?016）基于模擬的銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)考察在險值和預(yù)期損失方法在測度銀行系統(tǒng)性風(fēng)險中的表現(xiàn)。

本文首先根據(jù)銀行資產(chǎn)負債總量數(shù)據(jù)構(gòu)建我國銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，然后建立測度個體銀行風(fēng)險造成的系統(tǒng)整體性損失的指標(biāo)，最后討論規(guī)模和由網(wǎng)絡(luò)中心性體現(xiàn)的關(guān)聯(lián)性在中國銀行系統(tǒng)重要性機構(gòu)評估中的作用。

二、銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)基本理論與構(gòu)建方法

（二） 銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法

構(gòu)建金融網(wǎng)絡(luò)的標(biāo)準方法之一是Kullback-Leibler（KL）方法 ，目前已被用于建立德國、英國和比利時的銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，Mistrulli（2011）在分析意大利銀行間市場雙邊風(fēng)險暴露時指出KL方法可能低估系統(tǒng)性風(fēng)險，并且它建立的是完全網(wǎng)絡(luò)，即網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點都有聯(lián)系、網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣除主對角線以外的所有元素都大于零，這與大多數(shù)現(xiàn)實情況不相符。另外一種常用方法是最大熵（Maximum Entropy，ME），通過最小化有約束的雙邊風(fēng)險敞口熵函數(shù)得到網(wǎng)絡(luò)鄰接矩陣，從所需估計信息最少的角度來看最大熵方法是最佳的，但它得到的也是完全網(wǎng)絡(luò)。Mastromatteo 等（2012）提出使用消息通過算法（Messagepassing Algorithm）來確定網(wǎng)絡(luò)整體稀疏度并估計銀行間風(fēng)險敞口;Anand等（2015）提出的最小密度方法是將已知的網(wǎng)絡(luò)特征與信息理論相結(jié)合，通過最小化與銀行間資產(chǎn)和負債相一致的總連接數(shù)量來構(gòu)建真實的系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，但在考察銀行系統(tǒng)中風(fēng)險傳染的作用時易高估傳染效應(yīng)。此外，還有一些方法通過模擬鄰接矩陣構(gòu)建金融系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，比如Moussa（2011）從外部給定的隨機圖模型中抽取金融網(wǎng)絡(luò);Ha?aj和Kok（2013）采用模擬方法隨機生成不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來建立金融網(wǎng)絡(luò);Musmeci等（2013）使用自舉法（Bootstrapping）從有限信息中獲取網(wǎng)絡(luò)拓撲屬性，并利用適宜度模型確定網(wǎng)絡(luò)連接。Gandy和Veraart（2016）提出的貝葉斯方法前提假設(shè)條件設(shè)定靈活，有利于反映潛在網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，并且可以根據(jù)資產(chǎn)、負債總量數(shù)據(jù)建立有向網(wǎng)絡(luò)，這剛好適合我國銀行業(yè)可獲取數(shù)據(jù)的特點，因此本文使用這種方法來構(gòu)建銀行系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。

貝葉斯方法的基本步驟包括：

4. 因為[L]的條件分布沒有封閉表達式，根據(jù)已有信息利用MCMC（Markov Chain Monte Carlo）方法逼近后驗分布，最后得到滿足行和與列和約束的鄰接矩陣。

三、系統(tǒng)性損失指標(biāo)設(shè)定

因為有向網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點之間可能出現(xiàn)循環(huán)路徑，DebtRank方法通過設(shè)定兩個控制變量使沖擊只能到達節(jié)點一次來解決這個問題。本文中利用調(diào)整的控制變量使沖擊可以多次到達節(jié)點，在此基礎(chǔ)上建立反映局部風(fēng)險造成的整體性損失的指標(biāo)。