吳永鋼 趙 航 卜 林

一、引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化的不斷加深、我國金融改革全面深化和金融開放的逐步實現(xiàn)，不同金融板塊間的資本流動水平與信息傳遞效率均得到了極大的提升，金融風(fēng)險跨市場、跨機(jī)構(gòu)的溢出效應(yīng)成為影響金融穩(wěn)定的重要因素。近年來，系統(tǒng)性風(fēng)險和金融穩(wěn)定等研究領(lǐng)域引起了學(xué)術(shù)界、業(yè)界和監(jiān)管當(dāng)局的廣泛關(guān)注，其中最具代表性的是2008年爆發(fā)的全球金融危機(jī)，風(fēng)險在短時間內(nèi)大面積蔓延，導(dǎo)致各國金融市場間風(fēng)險溢出和聯(lián)動水平明顯提升，我國同期以上證綜合指數(shù)計算的股票市場累計跌幅逾24%①2008年10月6日，我國上證綜合指數(shù)前收盤價2293.78點，開盤價2267.38點，當(dāng)日報收于2173.74點，跌幅5.23%，隨后迅速跌破2000點大關(guān)，股指迭創(chuàng)新低，最終在31日報收于1728.78點，10月份同期跌幅為24.63%，累計跌幅565.00點。。這場危機(jī)告訴我們：針對單個機(jī)構(gòu)穩(wěn)健性的微觀審慎監(jiān)管不足以維持宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運行，單個金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險轉(zhuǎn)移和擴(kuò)散反而使得金融體系更加容易受到實體經(jīng)濟(jì)的沖擊。因此，后危機(jī)時代全球金融改革的重要成果——巴塞爾Ⅲ，在強(qiáng)調(diào)“自下而上”微觀審慎監(jiān)管的同時，引入“自上而下”的宏觀審慎監(jiān)管框架，有效地保證了金融體系在外部風(fēng)險沖擊下維持良好的穩(wěn)定性，從而促進(jìn)微觀與宏觀層面監(jiān)管的有機(jī)融合。

在金融體系改革創(chuàng)新的進(jìn)程中，我國A股市場先后納入MSCI指數(shù)和富時羅素國際指數(shù)，并且伴隨人民幣匯率形成機(jī)制透明化和利率市場化的不斷推進(jìn)，我國外匯市場和貨幣市場也得以不斷完善，這都印證著我國資本市場與國際資本市場進(jìn)一步接軌，并處于多元化和深化發(fā)展進(jìn)程中。風(fēng)險的傳染與聯(lián)動是系統(tǒng)性風(fēng)險爆發(fā)最典型的特征，從國內(nèi)來看，股票、貨幣、外匯和債券市場等一系列相互關(guān)聯(lián)的金融市場形成高低互現(xiàn)的市場風(fēng)險，而銀行、證券、保險、多元金融等各金融機(jī)構(gòu)也在不斷推出交互性金融產(chǎn)品與業(yè)務(wù)，強(qiáng)化了金融體系組成要素直接或間接的關(guān)聯(lián)性。不同金融機(jī)構(gòu)與市場間的關(guān)聯(lián)性構(gòu)成了風(fēng)險傳遞渠道，而過度關(guān)聯(lián)往往會帶來“多米諾骨牌”效應(yīng)，從而增大風(fēng)險沖擊的破壞力和影響范圍，強(qiáng)化金融風(fēng)險的交叉?zhèn)魅竞童B加共振。因此，準(zhǔn)確地把握不同金融板塊之間的動態(tài)關(guān)聯(lián)性和風(fēng)險溢出效應(yīng)，對我國系統(tǒng)性風(fēng)險的識別與度量、金融政策的制定與實施以及金融穩(wěn)定體系的構(gòu)建和完善具有重要意義。

本文其余部分結(jié)構(gòu)如下：第二部分為相關(guān)研究文獻(xiàn)綜述；第三部分為研究方法與樣本說明；第四部分為實證結(jié)果及其分析；最后為結(jié)論及政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

在系統(tǒng)性風(fēng)險的現(xiàn)代計量與管理中，準(zhǔn)確識別其爆發(fā)源頭與傳導(dǎo)路徑是一個重要的前提。不同于收益率溢出和波動率溢出，極端風(fēng)險溢出具有極強(qiáng)的破壞性，會引發(fā)金融體系震蕩并造成系統(tǒng)性風(fēng)險爆發(fā)等后果(Atik，2010)。因此，在評估某一板塊的風(fēng)險水平時，不僅要考慮到規(guī)模等因素，還要考慮不同金融板塊間的相互關(guān)聯(lián)性，即單個金融板塊陷入困境時，跨機(jī)構(gòu)、跨市場的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。本次全球金融危機(jī)爆發(fā)之后，已涌現(xiàn)出大量在風(fēng)險溢出與聯(lián)動方面具有價值的研究，這些研究中不乏開拓性的板塊間風(fēng)險聯(lián)動研究方法與創(chuàng)新性的系統(tǒng)性風(fēng)險測度技術(shù)，其中絕大多數(shù)學(xué)者與機(jī)構(gòu)主要著眼于不同金融機(jī)構(gòu)間、金融市場間的相互關(guān)聯(lián)性。

針對金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險的度量，目前研究方法主要分為以下兩類。一是基于金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險溢出和尾部依賴來度量系統(tǒng)性風(fēng)險，典型的代表有條件在險價值法(CoVaR，Adrian和Brunnermeier，2016)、邊際期望損失法(MES，Acharya等，2016)和系統(tǒng)性風(fēng)險指數(shù)法(SRISK，Brownlees和Engle，2017)，這些指標(biāo)刻畫了單個金融機(jī)構(gòu)對金融系統(tǒng)的風(fēng)險貢獻(xiàn)水平。此外，國內(nèi)學(xué)者主要借鑒國際前沿的系統(tǒng)性風(fēng)險測度技術(shù)，并對國內(nèi)系統(tǒng)性風(fēng)險水平進(jìn)行考察，代表性的研究有梁琪等(2013)、卜林和李政(2015)、陳建青等(2015)、李政等(2018b)、楊子暉等(2018)和李政等(2019a和2019d)。二是網(wǎng)絡(luò)分析法，基于股票價格和CDS價格等市場數(shù)據(jù)，研究金融機(jī)構(gòu)相互關(guān)聯(lián)的緊密程度，并將金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)定義為復(fù)雜動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建思路包括基于二元Granger因果檢驗和廣義方差分解(Billio等，2012；Diebold和Yilmaz，2014)、有向無環(huán)圖(Yang和Zhou，2013)以及TENET方法(H?rdle等，2016)等，與第一種方法相比，網(wǎng)絡(luò)分析法融入了金融體系的動態(tài)演變過程等網(wǎng)絡(luò)特性，同時，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)的思想有助于識別金融體系的組成要素是否具備系統(tǒng)性重要地位。由于關(guān)聯(lián)性是現(xiàn)代金融風(fēng)險分析與風(fēng)險控制的關(guān)鍵要素，網(wǎng)絡(luò)分析框架近期也得到了學(xué)者的廣泛重視。其中，國內(nèi)外代表性的研究包括梁琪等(2015)、李政等(2016)、Lundgren等(2018)、Nishimura和Sun(2018)和李政等(2019b和2019c)。值得提出的一點是，這些研究將視角局限于金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險關(guān)聯(lián)性上，忽視了金融市場與金融機(jī)構(gòu)可能形成的風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)。由于金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險具有內(nèi)生性(Danielsson等，2013)，因此，只有立足于更加廣闊的視角，將金融機(jī)構(gòu)置于包含金融機(jī)構(gòu)與金融市場的金融體系中，縱覽動態(tài)關(guān)聯(lián)的風(fēng)險溢出效應(yīng)，才能更準(zhǔn)確、有效地識別系統(tǒng)性風(fēng)險的內(nèi)生問題，為有關(guān)監(jiān)管部門的風(fēng)險管理提供合理依據(jù)。

對于金融市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)，已有文獻(xiàn)主要側(cè)重于考察金融市場之間相互的關(guān)聯(lián)性和傳染性。其中，鄧燊和楊朝軍(2007)借助Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)與方差分解發(fā)現(xiàn)匯改后我國股票市場與外匯市場間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，史永東等(2013)通過Copula理論研究了股票市場與債券市場的聯(lián)動效應(yīng)及風(fēng)險轉(zhuǎn)換特征，周愛民和韓菲(2017)基于GARCH-時變Copula-CoVaR模型討論了內(nèi)地、香港的股票市場和外匯市場四個市場的兩兩風(fēng)險溢出效應(yīng)，劉超等(2017)運用溢出指數(shù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的方法，從貨幣、資本、外匯、黃金、房地產(chǎn)、大宗商品交易市場等主要一級市場和二級子市場識別出風(fēng)險溢出的不對稱性，并得出了貨幣市場尤其是回購市場為風(fēng)險溢出中心的結(jié)論。然而，這些針對金融市場自身探討市場內(nèi)部風(fēng)險關(guān)聯(lián)性的研究是不夠充分的，還要將各金融機(jī)構(gòu)納入其中，建立更加完整的金融體系。為了全面地理解市場風(fēng)險的生成機(jī)理和傳導(dǎo)機(jī)制，研究金融機(jī)構(gòu)與金融市場間動態(tài)化和網(wǎng)絡(luò)化的風(fēng)險關(guān)聯(lián)也是必要的。

目前，已有少數(shù)學(xué)者開始關(guān)注部分金融機(jī)構(gòu)與市場之間的風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)，或?qū)⒉煌鹑诓块T與市場納入統(tǒng)一的金融體系中來考察風(fēng)險溢出效應(yīng)。方意等(2018)運用△CoVaR方法，構(gòu)建了金融市場對銀行機(jī)構(gòu)的極端風(fēng)險溢出的解析框架，在對市場溢出效應(yīng)進(jìn)行因素分解的基礎(chǔ)上，得出了房地產(chǎn)市場、股票市場對銀行業(yè)系統(tǒng)具有較大正向溢出效應(yīng)的結(jié)論；楊子暉等(2019)采用ES測度指標(biāo)，對銀行、證券、保險、多元金融、房地產(chǎn)等五個部門和股票市場的極端風(fēng)險溢出進(jìn)行量化，并對有效性和可靠性進(jìn)行了后驗分析。但是，以金融體系內(nèi)相互關(guān)聯(lián)為視角考察不同金融機(jī)構(gòu)與市場間極端風(fēng)險溢出與動態(tài)關(guān)聯(lián)效應(yīng)的研究尚寥若晨星，而在當(dāng)今我國混業(yè)經(jīng)營趨勢不斷加強(qiáng)、金融變革與創(chuàng)新層出不窮的宏觀背景下，探討金融機(jī)構(gòu)與市場間極端風(fēng)險溢出水平與傳導(dǎo)路徑顯得迫切而重要。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，將研究視角拓展至更大的金融背景下，在充分考慮到風(fēng)險溢出的動態(tài)特征后，全面考察金融體系中四類金融機(jī)構(gòu)和四個金融市場間的極端風(fēng)險溢出關(guān)系。本文結(jié)合關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析和歷史事件分析等方法細(xì)致闡述了金融體系內(nèi)極端風(fēng)險溢出的動態(tài)演變過程，并討論了單個板塊極端風(fēng)險跨市場、跨機(jī)構(gòu)的傳染和聯(lián)動效應(yīng)。這有助于我們正確評價各個板塊在金融體系中的地位，為科學(xué)地防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險提供參考依據(jù)，對資本市場的健康運行也具有重要的現(xiàn)實意義。第二，基于White等(2015)構(gòu)建的多變量、多分位數(shù)CAViaR模型(Multivariate and Multi-quantiles CAViaR Model，簡稱MVMQ-CAViaR模型)，探討了金融體系內(nèi)八個板塊兩兩之間的風(fēng)險溢出關(guān)系，該模型打破了一般分布的自由度限制，更好地響應(yīng)分位數(shù)回歸中的結(jié)構(gòu)性沖擊，有效克服了現(xiàn)有方法的局限性。

三、研究方法與樣本說明

（一）研究方法

在險價值(Value at Risk，簡稱VaR)用于衡量在一定持有期內(nèi)和給定的置信水平下金融資產(chǎn)的最大可能損失，是目前測度金融體系極端風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)方法(Engle和Manganelli，2004)。但研究表明，VaR不能充分地刻畫整個金融體系的風(fēng)險，并且金融資產(chǎn)收益率分布存在“尖峰厚尾”、自相關(guān)性等問題，這會導(dǎo)致錯誤地估計市場整體風(fēng)險水平(Adams等，2014)。Hong等(2009)在VaR的基礎(chǔ)上提出了具有自相關(guān)特性的條件自回歸VaR模型(Conditional Autoregressive Value at Risk Model，CAViaR)，用以測度單個金融資產(chǎn)的動態(tài)風(fēng)險水平。CAViaR模型的一般形式為：

其中，1-θ代表VaR的置信水平，βθ為待估參數(shù)的列向量，l(·)為滯后算子，Ωt-1為時點t所有可得信息的信息集。將式(1)簡化為一階模型：

其中，Yt為第t期市場或機(jī)構(gòu)收益率觀測值，qt代表第(t-1)期收益率Yt-1在θ概率下的條件分位數(shù)，qt-1代表滯后一期的條件分位數(shù)，它在確保VaR指數(shù)平滑的同時，較好地測度了金融市場或機(jī)構(gòu)收益率分布尾部的自相關(guān)性，β1度量了金融資產(chǎn)的波動聚集性(Volatility Clusters)，α1反映了前一期的收益率和信息沖擊對本期風(fēng)險價值波動造成的影響。然而，一元CAViaR模型只能評估單個資產(chǎn)的動態(tài)風(fēng)險特征，無法捕捉金融板塊之間的風(fēng)險聯(lián)動特性。White等(2015)將傳統(tǒng)的CAViaR模型中分位數(shù)回歸思想擴(kuò)展至更高維的向量自回歸結(jié)構(gòu)化方程中，構(gòu)建出多元多分位數(shù)CAViaR模型。該模型有效地量化了互聯(lián)板塊之間極端風(fēng)險的溢出效應(yīng)，其跨四類金融機(jī)構(gòu)、四個金融市場兩兩之間的表達(dá)式為：

其中，i=1,2,…,7,j=i+1,…,8，由于前一期過高或過低的極端收益率觀測值均會增加本期的VaR，所以式(3)中收益率變化取絕對值以體現(xiàn)風(fēng)險沖擊的對稱性。其簡化形式為：

在分位數(shù)回歸模型中，不需要對Yit-qit(θ,β)的分布做出假設(shè)(郝毅等，2017；李政等，2018a)，因此本文采用擬極大似然估計(Quasi-Maximum Likelihood，QML)的方法，通過求解最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，估計MVMQ-CAViaR模型中的10×1維參數(shù)向量γ。最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)的形式如下：

在MVMQ-CAViaR模型中，系數(shù)矩陣A和B分別代表前一期市場或機(jī)構(gòu)的收益率變動Yt-1和極端風(fēng)險qt-1對本期市場或機(jī)構(gòu)極端風(fēng)險的溢出水平。其中，矩陣A和B的主對角線元素系數(shù)反映了金融板塊受自身滯后一期極端風(fēng)險的影響，非對角線元素系數(shù)反映了不同金融板塊之間的極端風(fēng)險關(guān)聯(lián)水平，如果aij或bij系數(shù)顯著不為0，說明兩個金融板塊之間存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。通過對系數(shù)矩陣A和B的非對角線元素進(jìn)行聯(lián)合顯著性檢驗，我們考察四類金融機(jī)構(gòu)、四個金融市場之間是否存在顯著的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。

式(3)中的估計系數(shù)a(θ)、b(θ)、β(θ)服從漸進(jìn)正態(tài)分布。在漸進(jìn)正態(tài)分布假設(shè)下，Weiss(1991)構(gòu)建了非線性動態(tài)模型中最小絕對離差(Least Absolute Deviation，LAD)估計算子的Wald統(tǒng)計量，Engle和Manganelli(2004)在此基礎(chǔ)上運用Wald檢驗討論了CAViaR模型包含多滯后階數(shù)的被解釋變量的合理性。鑒于上述思想，本文采用Wald統(tǒng)計量檢驗不同金融板塊間在MVMQ-CAViaR模型中是否存在顯著的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。Wald統(tǒng)計量在原假設(shè)H0：Rγ-r=0下的極限分布為：

如下定義參數(shù)：

其中，n為約束方程的個數(shù)，VC表示待估參數(shù)的方差-協(xié)方差矩陣，R為n×10維約束矩陣為模型梯度，fit(0)為密度函數(shù)在0時的值。當(dāng)n＝4，r＝0時，Wald統(tǒng)計量可以用于檢驗兩個金融板塊間是否存在顯著的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)；當(dāng)n＝2，r＝0時，Wald統(tǒng)計量可以檢驗金融板塊間風(fēng)險溢出的方向。W大于卡方分布顯著性水平的臨界值時，拒絕原假設(shè)H0；反之，則接受原假設(shè)。

根據(jù)顯著性檢驗結(jié)果，本文構(gòu)建加權(quán)有向風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)G(V,E)，其中代表節(jié)點集，E為連接邊集合。一個有向連接矩陣的表達(dá)形式為：

構(gòu)建加權(quán)有向風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)分為兩步：首先，根據(jù)Wald統(tǒng)計量檢驗結(jié)果，在每個滾動子樣本中判斷i對j是否存在顯著的溢出效應(yīng)，如果存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)，記為1，否則記為0；其次，將子樣本中i對j存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)的有向邊進(jìn)行加總，將溢出(接受)效應(yīng)顯著的邊數(shù)與子樣本總數(shù)的比值作為構(gòu)建加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)的指標(biāo)，進(jìn)而構(gòu)建出金融體系內(nèi)加權(quán)有向風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)。關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點代表金融板塊，而有方向的連接表示某板塊與另一板塊間的極端風(fēng)險溢出關(guān)系。本文在金融板塊間極端風(fēng)險溢出的滾動樣本均值分析的基礎(chǔ)上，從度中心性、接近向量中心性以及特征向量中心性三個指標(biāo)的入度與出度入手，量化加權(quán)有向風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)中金融機(jī)構(gòu)與市場的中心性指標(biāo)，并以此甄別加權(quán)有向網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點。

（二）樣本說明

為探究我國金融體系風(fēng)險聯(lián)動水平的動態(tài)變化過程并分析金融板塊間的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)，本文選取銀行、證券、保險和多元金融四類經(jīng)營業(yè)務(wù)具有代表性的金融機(jī)構(gòu)，以及股票市場、貨幣市場、外匯市場和債券市場四個交易活躍的金融市場，具體說明如下。

第一，時間窗口選擇方面。本文選取2007年1月18日至2019年3月29日作為總樣本區(qū)間，共2964組日度觀測值，并將滾動樣本窗口設(shè)定為240天，采用滾動估計分析(Rolling Estimation)的方法，衡量2008年1月11日至2019年3月29日期間，我國金融機(jī)構(gòu)與市場間的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。

第二，指數(shù)選取方面。對于四類金融機(jī)構(gòu)，本文原始數(shù)據(jù)來自證監(jiān)會行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)編制的申銀萬國二級行業(yè)指數(shù)，該指數(shù)通過股票價格反映金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營情況，銀行、證券、保險和多元金融四個機(jī)構(gòu)分別采用r_b、r_s、r_i、r_d表示。對于四個金融市場，股票市場采用滬深300指數(shù)，以股指日對數(shù)收益率衡量股票市場的運行狀態(tài)；貨幣市場選用銀行間7天同業(yè)拆借利率，其負(fù)向利率變動較好地擬合了資金真實價格走勢；外匯市場采用直接標(biāo)價法下美元對人民幣匯率變動的負(fù)值來衡量；債券市場選擇中債綜合凈價指數(shù)，該指數(shù)囊括了市場中最具代表性且信用等級較高的主流債券品種，債券存量約占全市場的74%①資料來源：中國債券信息網(wǎng)(中央結(jié)算公司)。，分別定義rs、rc、re、rb為四個金融市場變量標(biāo)識。變量選取及指標(biāo)構(gòu)建如表1所示，數(shù)據(jù)來源于Wind資訊。

表1 變量選取及指標(biāo)構(gòu)建

四、實證分析

（一）金融板塊間風(fēng)險溢出的滾動樣本均值特征

首先，本文通過各個金融機(jī)構(gòu)與市場之間極端風(fēng)險溢出的滾動樣本平均結(jié)果，考察金融體系中不同組成元素間風(fēng)險溢出的總體特征，結(jié)果如表2所示②為避免繁瑣，10%分位數(shù)下的結(jié)果在分析中僅列示表格與圖形，不作說明的部分說明其與 5%分位數(shù)下的結(jié)論類似或一致。。

整體來看，金融機(jī)構(gòu)與金融市場的極端風(fēng)險溢出表由8×8的矩陣構(gòu)成，包含了4個金融機(jī)構(gòu)與4個金融市場間的極端風(fēng)險溢出信息。將表2從中間細(xì)分成四個4×4矩陣③忽略溢出均值和接受均值的行與列，左上角 4×4 分矩陣代表金融機(jī)構(gòu)間的極端風(fēng)險溢出；左下角 4×4 分矩陣代表金融機(jī)構(gòu)對金融市場的極端風(fēng)險溢出；右上角 4×4 分矩陣代表金融市場對金融機(jī)構(gòu)的極端風(fēng)險溢出；右下角4×4分矩陣代表金融市場間的極端風(fēng)險溢出。并經(jīng)過分析，本文得出以下發(fā)現(xiàn)。

表2 金融板塊間極端風(fēng)險溢出表

第一，我國金融機(jī)構(gòu)與金融市場之間存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)，且金融機(jī)構(gòu)對市場的極端風(fēng)險溢出水平遠(yuǎn)高于后者對前者的溢出影響，即金融機(jī)構(gòu)與市場間風(fēng)險溢出存在非對稱相依性。通過計算四個分矩陣的均值水平可知，金融機(jī)構(gòu)對金融市場的極端風(fēng)險溢出水平最高(0.1889)，金融市場間的極端風(fēng)險溢出水平次之(0.1834)，金融市場對機(jī)構(gòu)的極端風(fēng)險溢出水平(0.1328)和機(jī)構(gòu)間的極端風(fēng)險溢出水平(0.1053)較低，這表明在金融機(jī)構(gòu)與市場的溢出關(guān)系中，金融機(jī)構(gòu)處于風(fēng)險溢出的主導(dǎo)地位，而金融市場多表現(xiàn)為風(fēng)險接受的一方。

金融機(jī)構(gòu)本身會因信用擴(kuò)張或宏觀政策變動等因素積聚風(fēng)險，這些風(fēng)險源各自具備不同的風(fēng)險特征，對于系統(tǒng)性重要或波動性較大的金融板塊，風(fēng)險溢出的影響能力更強(qiáng)，一旦積累了過多的風(fēng)險，就會以極端風(fēng)險溢出的形式對其他金融板塊造成沖擊。在我國金融體系中機(jī)構(gòu)與市場之間存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)的原因在于二者具有錯綜復(fù)雜的實際關(guān)聯(lián)性。一方面，金融機(jī)構(gòu)與金融市場在多個維度相互關(guān)聯(lián)，從而直接或間接地在不同金融板塊建立風(fēng)險敞口，開辟機(jī)構(gòu)與市場間潛在的風(fēng)險傳染渠道。極端風(fēng)險在關(guān)聯(lián)水平高的金融板塊間迅速傳遞，率先引起單個機(jī)構(gòu)風(fēng)險承擔(dān)行為的改變，并最終傳遞至整個金融機(jī)構(gòu)乃至金融體系(方意等，2018)；另一方面，不同的風(fēng)險源之間還可以通過信息溢出渠道等無形機(jī)制對金融體系內(nèi)其他板塊產(chǎn)生直接影響(梁琪等，2015)，隨著Fintech技術(shù)的不斷發(fā)展，金融市場上資金流通水平和價格波動頻度大幅增加，個別信息沖擊首先引發(fā)單一金融產(chǎn)品價格變動，進(jìn)而通過金融機(jī)構(gòu)與市場的信息溢出渠道迅速波及類似金融產(chǎn)品交易者的分析決策，在更大程度上影響交易者信心并實現(xiàn)風(fēng)險聯(lián)動。

我國金融機(jī)構(gòu)與金融市場間風(fēng)險溢出的非對稱性與目前的融資結(jié)構(gòu)十分相符，原因有以下三點：首先，從長期來看，以銀行體系為核心的金融機(jī)構(gòu)充當(dāng)了向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)融資的主要媒介，這使得金融體系風(fēng)險向銀行等金融機(jī)構(gòu)高度集中。2019年中國人民銀行發(fā)布的第一季度貨幣政策執(zhí)行報告顯示，金融機(jī)構(gòu)向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)貸款占比最高，占同期社會融資規(guī)模增量的76.9%，其中企業(yè)債券融資增長較快，股票融資增速有所回落。其次，雖然金融機(jī)構(gòu)與市場均具有風(fēng)險轉(zhuǎn)移和分散的特點，但是金融市場主要發(fā)揮資產(chǎn)定價、資金配置等作用，而金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)了創(chuàng)造貨幣乘數(shù)、改善信息不對稱等更具風(fēng)險的使命，因此金融機(jī)構(gòu)在金融體系內(nèi)更易積聚風(fēng)險。再者，金融機(jī)構(gòu)是各金融市場的重要參與者，當(dāng)金融體系遭受顯著的外部沖擊時，機(jī)構(gòu)投資者會紛紛折價拋售市場上持有的風(fēng)險資產(chǎn)而配置安全性較高的產(chǎn)品，這種供需失衡的現(xiàn)象會進(jìn)一步導(dǎo)致市場產(chǎn)品價格大幅波動，形成金融體系內(nèi)風(fēng)險向金融市場傳染的效應(yīng)，而資本異常流動和產(chǎn)品定價失衡往往是系統(tǒng)性風(fēng)險的重要成因(Greenwood等，2015)。

第二，債券市場與貨幣市場既是重要的極端風(fēng)險溢出者又是極端風(fēng)險的接受者。由表2可知，債券市場對外極端風(fēng)險溢出和接受均值均位列八個金融板塊的榜首，分別為0.1787和0.2360，而貨幣市場的風(fēng)險溢出和接受均值分別為0.1689和0.1785，亦在風(fēng)險源中位列第三位和第二位。

金融交易本質(zhì)上是在某個時段內(nèi)對貨幣資金使用權(quán)的讓渡，而債券市場與貨幣市場產(chǎn)品價格直接體現(xiàn)為貨幣資金的使用價格，也即利率。目前，我國SHIBOR利率的基準(zhǔn)利率屬性日益增強(qiáng)，其不僅受宏觀經(jīng)濟(jì)政策的調(diào)控，更能反映整個資本市場的價格基本面變動和資金的供求狀況。

債券市場與貨幣市場的風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制主要由利率引導(dǎo)的資產(chǎn)價格變動所決定，在金融體系中充當(dāng)了“風(fēng)險放大器”的角色。當(dāng)經(jīng)濟(jì)下行或危機(jī)爆發(fā)時，一方面，以公允價值計量的債券市場與貨幣市場產(chǎn)品價格受挫，這將使得持有貨幣市場頭寸的金融機(jī)構(gòu)遭受在險價值的損失，尤其對于利率敏感性缺口為負(fù)、持續(xù)期缺口為正的商業(yè)銀行，資產(chǎn)違約與損失的雙重沖擊使其在金融體系中極端風(fēng)險傳染力度更為顯著；另一方面，金融體系的順周期性使得市場上交易對手傾向于收緊風(fēng)險偏好(壓縮交易敞口、收緊信貸標(biāo)準(zhǔn)、提高保證金比例等)，進(jìn)而帶來金融市場資金流動性的阻滯，造成市場產(chǎn)品價格的進(jìn)一步下跌，最終陷入負(fù)面的“流動性螺旋”(Liquidity Spirals)。循環(huán)反饋機(jī)制極大地加劇了債券與貨幣市場對金融體系的風(fēng)險溢出效應(yīng)，加之一部分金融產(chǎn)品(如質(zhì)押式隔夜回購等)的交易機(jī)制本身就具有杠桿效應(yīng)，進(jìn)而形成“風(fēng)險放大器”的市場機(jī)制，這對傳統(tǒng)的系統(tǒng)性風(fēng)險識別與計量框架形成了一定的挑戰(zhàn)。

第三，銀行是重要的極端風(fēng)險溢出者，股票市場是重要的極端風(fēng)險接受者。銀行的極端風(fēng)險溢出水平(0.1662)明顯高于其接受水平(0.1400)，并且銀行風(fēng)險溢出均值僅次于債券市場和貨幣市場，位居第三位。對于股票市場，其風(fēng)險接受均值(0.1841)位居第二位，明顯高于除債券、貨幣市場外的其他金融板塊。本文還發(fā)現(xiàn)，股票市場對其他金融板塊的極端風(fēng)險溢出值每一項均小于其對應(yīng)接受該板塊極端風(fēng)險的數(shù)值，其中最為突出的是債券市場(0.2481)與外匯市場(0.1893)對股票市場的極端風(fēng)險溢出水平。

隨著我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷推進(jìn)，房地產(chǎn)、互聯(lián)網(wǎng)金融、信息技術(shù)等行業(yè)風(fēng)險進(jìn)一步銳化，實體經(jīng)濟(jì)中各行業(yè)盈利水平和償債能力直接關(guān)系到信用衍生主體資產(chǎn)負(fù)債表的質(zhì)量，因此在以間接融資為主導(dǎo)的金融體系背景下，企業(yè)經(jīng)營的不確定性使得金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險無法避免。尤其在宏觀經(jīng)濟(jì)下行時，銀行機(jī)構(gòu)出于審慎的原則，信用收縮更為明顯，進(jìn)一步加劇了部分企業(yè)的財務(wù)惡化問題，而整個行業(yè)周轉(zhuǎn)率的下降和流動性緊缺最終會回溯打擊信用創(chuàng)造主體，實體經(jīng)濟(jì)積聚的風(fēng)險通過信貸違約的形式向銀行轉(zhuǎn)移，促使金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部集聚的風(fēng)險水平升高，而資金的再配置使得金融機(jī)構(gòu)對市場的風(fēng)險溢出也會增加。因此，本文認(rèn)為銀行是連接實體經(jīng)濟(jì)和金融市場的重要樞紐，實體經(jīng)濟(jì)將行業(yè)風(fēng)險向銀行傳遞，銀行進(jìn)而對金融市場形成顯著的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。

股票市場是經(jīng)濟(jì)活動的晴雨表，而股票價格是宏觀經(jīng)濟(jì)運行狀況的平面鏡，映射出國民經(jīng)濟(jì)總體運行的態(tài)勢。中國股票市場是在計劃經(jīng)濟(jì)向市場經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下建立起來的，在發(fā)展過程中難免存在制度設(shè)計和監(jiān)管約束等問題，其中諸多因素的疊加導(dǎo)致股票市場不可避免地被賦予了極端風(fēng)險接受者的屬性——諸如行政命令干預(yù)、國際游資(International Speculative Fund)投機(jī)、投資者“羊群效應(yīng)”等。

從股票市場國內(nèi)的資本流動情況來看，我國自然人投資者達(dá)99.77%，而投資市值份額也占據(jù)了市場投資總額的半壁江山，由于個人投資者往往對市場發(fā)布的新信息較為敏感，對于給定的負(fù)面信息沖擊，投資者的風(fēng)險厭惡情緒和信息不對稱效應(yīng)會使得“羊群效應(yīng)”帶來的危害進(jìn)一步放大，加劇市場內(nèi)部共同的風(fēng)險暴露。尤其是在危機(jī)情況下，市場參與者普遍喪失信心且心理恐慌，單只股票價格的偶然下跌可能會引發(fā)投資者大幅拋售相關(guān)行業(yè)的股票，使得股票價格紛紛脫離基本面“跳水”，從而使得金融市場形成十分顯著的極端風(fēng)險接受效應(yīng)。從國際資本流動情況來看，國外投資者進(jìn)入我國股票市場主要有兩種方式，一是經(jīng)由QFII與RQFII向股票市場投資，二是通過滬港通、滬倫通購買股票。2019年6月17日，滬倫通于倫敦交易所正式啟動，市場資金的雙向開放意味著國內(nèi)與國際股票市場跨境資本流動的風(fēng)險聯(lián)動水平將進(jìn)一步提升，當(dāng)外匯市場出現(xiàn)重要的風(fēng)險事件時，會造成國際游資短期的快速流動(熱錢涌入或資本外逃)，對市場價格走勢形成沖擊，進(jìn)而產(chǎn)生外匯市場對股票市場單方向的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。

受我國政策調(diào)控、經(jīng)濟(jì)形勢變動和板塊間風(fēng)險敞口差異等因素影響，中國金融部門極端風(fēng)險溢出具有持續(xù)、顯著的非線性趨勢(楊子暉等，2019)。因此，有必要對金融體系內(nèi)風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行加權(quán)有向風(fēng)險溢出關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析。

表3中三個網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)描述了各類金融機(jī)構(gòu)與市場的重要性，指標(biāo)數(shù)值越大意味著該機(jī)構(gòu)或市場在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中越具有節(jié)點影響力。首先，對于能直接體現(xiàn)節(jié)點網(wǎng)絡(luò)中心水平的度中心性DC，從出度指標(biāo)看，債券市場、貨幣市場與銀行指標(biāo)居于前三位，分別為0.1787、0.1689與0.1662；從入度指標(biāo)看，債券市場的度中心性最高為0.2360，股票市場次之為0.1841，貨幣市場居于第三位為0.1785。其次，從接近中心性CC以及特征向量中心性EC考察，出度和入度指標(biāo)中的接近中心性排名雖略有差異，但處于前三位的金融板塊均沒有發(fā)生變動。由此我們得出，網(wǎng)絡(luò)中心性指標(biāo)分析的結(jié)果與滾動樣本均值分析中的結(jié)論相一致，這表明極端風(fēng)險溢出與接受水平高的金融板塊在關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中往往處于中心樞紐地位，也即金融板塊的影響深度與影響廣度具有一致性。具體而言，債券市場、銀行、貨幣市場以及股票市場在金融機(jī)構(gòu)與市場構(gòu)成的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中是具有“信息引爆能力”的重要節(jié)點(任曉龍和呂琳媛，2014)，其中銀行是重要的風(fēng)險溢出節(jié)點，股票市場是重要的風(fēng)險接受節(jié)點，而債券市場與貨幣市場既是重要的風(fēng)險溢出節(jié)點，又是重要的風(fēng)險接受節(jié)點。

表3 金融機(jī)構(gòu)與市場關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的中心性指標(biāo)

（二）金融板塊間極端風(fēng)險溢出的時序特征

本文采用滾動分析方法從三個方面考察我國金融體系內(nèi)風(fēng)險溢出效應(yīng)的漸進(jìn)演變，分別為金融體系總體溢出指數(shù)、機(jī)構(gòu)與市場間溢出指數(shù)和板塊間溢出指數(shù)。

1.金融體系總體溢出指數(shù)

圖2反映了2008年—2019年第一季度我國金融體系極端風(fēng)險溢出總體水平的動態(tài)變化特征。在樣本區(qū)間內(nèi)，我國八大金融機(jī)構(gòu)與市場總體溢出指數(shù)呈現(xiàn)波動聚集性的特點，圍繞均值0.1540進(jìn)行周期性的上下波動。一方面，風(fēng)險溢出指數(shù)維持在0.068至0.267之間，該數(shù)值反映了在MVMQ-CAViaR模型中，兩兩金融板塊在某一時點存在極端風(fēng)險溢出效應(yīng)的有向邊數(shù)量占關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中有向邊總數(shù)的6.8%至26.7%，這反映出不同金融板塊間具有一定的風(fēng)險傳染和聯(lián)動能力，但總體風(fēng)險溢出水平不高；另一方面，風(fēng)險溢出指數(shù)波動時頻快、幅度大，風(fēng)險溢出水平的峰值超出了期望水平的73.43%①在樣本區(qū)間內(nèi)，極端風(fēng)險溢出水平的最大值為 0.2670，發(fā)生于 2010年5月，而樣本風(fēng)險溢出均值為0.1540。，且在不同階段呈現(xiàn)出多個明顯的極大值點，反映出金融體系不同組成元素的深度耦合以及對宏觀經(jīng)濟(jì)形勢變動的敏感性，尤其是受危機(jī)等極端事件沖擊的影響顯著。本文依據(jù)波動的周期性將樣本期分為以下五個階段。

第一階段：2008年—2009上半年。

2007年末，我國經(jīng)濟(jì)運行整體處于高位，并且面臨著嚴(yán)峻的通貨膨脹形勢，當(dāng)年GDP增速達(dá)13%，CPI全年上漲4.8%。在實際關(guān)聯(lián)和信息機(jī)制雙重作用下，不同金融行業(yè)間的資金流動愈加頻繁，同時投資者盲目樂觀的情緒使得本無實際關(guān)聯(lián)的資產(chǎn)脫離價格基本面形成資產(chǎn)價格泡沫。2008年上半年，我國金融體系總體風(fēng)險溢出指數(shù)加速攀升至0.2071，高于均值34.57%，9月份雷曼兄弟宣告破產(chǎn)迅速引爆國際金融危機(jī)，全球金融市場嚴(yán)重受挫，國內(nèi)金融市場也受此沖擊而發(fā)生動蕩，但由于我國資產(chǎn)證券化等業(yè)務(wù)尚未成熟，加之我國背后1.5萬億美元作支撐的外匯儲備和國家隨后實施4萬億經(jīng)濟(jì)刺激計劃，對危機(jī)后我國經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇起到了重要作用。與2008年初相比，2009年我國金融體系總體溢出指數(shù)反而有動態(tài)下降的趨勢。

第二階段：2009年下半年—2012年初。

2009年，我國金融體系得到了一定恢復(fù)，股市出現(xiàn)了一輪上漲行情。與此同時，我國金融體系分業(yè)經(jīng)營的整體格局在逐步發(fā)生變化，銀行、保險和信托等機(jī)構(gòu)開始掀起以法人綜合模式和集團(tuán)綜合模式等為代表的混業(yè)經(jīng)營熱潮①法人綜合模式指同一法人同時操作銀行、保險、多元金融中兩種或兩種以上業(yè)務(wù)的模式；集團(tuán)綜合模式以資本為紐帶，主要是商業(yè)銀行、保險公司以投資主體的形式跨行業(yè)注資或控股其他金融機(jī)構(gòu)，其中代表模式有金融控股公司等。，銀銀、銀信、銀證、銀保等日益密切的合作使得各金融機(jī)構(gòu)間業(yè)務(wù)聯(lián)系更加緊密，金融機(jī)構(gòu)與市場間資金的互動往來也愈加頻繁，經(jīng)濟(jì)走向繁榮的背后隱藏著金融體系內(nèi)風(fēng)險的不斷積累，金融機(jī)構(gòu)與市場的風(fēng)險關(guān)聯(lián)水平開始迅速推升。2009年12月歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)導(dǎo)致部分發(fā)達(dá)國家需求驟減，進(jìn)而限制了我國對歐貿(mào)易出口商品總量，外匯、期貨等金融市場因此受到極端風(fēng)險的沖擊，這進(jìn)一步強(qiáng)化了處于高位的風(fēng)險關(guān)聯(lián)水平。2010年5月6日，美國股市閃電崩盤，這對我國金融體系的風(fēng)險溢出指數(shù)造成了巨大的沖擊，板塊間極端風(fēng)險溢出水平顯著的比例在短時間內(nèi)急劇增長。2011年，中國證監(jiān)會借鑒巴塞爾Ⅲ等國際監(jiān)管改革成果，頒布了《關(guān)于中國銀行業(yè)實施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)意見》，進(jìn)一步完善了銀行業(yè)審慎監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，商業(yè)銀行風(fēng)險的防控與管理得到了有效改善。可以看出，2011年機(jī)構(gòu)與市場間極端風(fēng)險溢出水平呈現(xiàn)出波動性回落的態(tài)勢，也在一定程度上反映了國家宏觀政策對金融體系干預(yù)調(diào)控的有效性。

第三階段：2012年初—2014年第三季度。

2012年以來，我國宏觀經(jīng)濟(jì)整體出現(xiàn)下行趨勢，為增加資金流動性，央行在傳統(tǒng)貨幣政策上進(jìn)行反向操作，分別于2月和5月兩次調(diào)低存款準(zhǔn)備金率，并在6月和7月連續(xù)兩次降息。同時，央行積極推進(jìn)利率市場化改革，6月8日，首次雙向擴(kuò)大存貸款利率浮動區(qū)間，流通于機(jī)構(gòu)與市場間的資金迎來了擴(kuò)張的新一輪“黃金時期”，但與之相生的是行業(yè)內(nèi)部的風(fēng)險聯(lián)動水平進(jìn)入了又一輪的快速增長周期，接下來2013年5月的“錢荒”事件則將金融體系的極端風(fēng)險溢出水平推升至階段內(nèi)的峰值。在隨后的2014年，我國宏觀經(jīng)濟(jì)整體仍處于下行軌道，然而經(jīng)濟(jì)效益并未呈現(xiàn)持續(xù)惡化的趨勢；相反，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融時代的到來，我國宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)發(fā)生了積極的變化，信息和資源配置效率低下的企業(yè)逐步被新興企業(yè)代替，過去風(fēng)險溢出水平高的關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)被新興業(yè)務(wù)逐步取代，流轉(zhuǎn)于金融體系內(nèi)部的風(fēng)險得到有效釋放。

第四階段：2014年第四季度—2017年第一季度。

2014年底，受益于政策改革紅利，我國市場配資(如融資融券和民間配資等)規(guī)模開始快速增大，流轉(zhuǎn)于金融體系的杠桿率水平也居高不下，股票市場表面如日中天的繁榮景象無法掩蓋金融體系背后潛在的巨大威脅，越來越多的行業(yè)開始持有共同的風(fēng)險敞口，跨行業(yè)交叉?zhèn)魅撅L(fēng)險的渠道迅速拓寬，資本市場過剩的流動性和結(jié)構(gòu)的脆弱性暴露無遺。2015年6月，證監(jiān)會開始清查場外配資，違規(guī)杠桿資金的快速撤離導(dǎo)致股票市場價格斷崖式下跌，資產(chǎn)泡沫破裂的同時出清了部分累積在金融體系的風(fēng)險，板塊間金融風(fēng)險溢出水平出現(xiàn)一定程度的下降。隨著資本市場的逐步開放，跨境資本流動日益頻繁，外匯市場交易量幾近可與商品和服務(wù)的交易量平分秋色，人民幣匯率彈性增強(qiáng)的要求已為大勢所趨。同年8月，“8·11匯改”中央行主動放松對中間價的管理，使得人民幣接連兩日大幅貶值，匯率的跳躍性波動將風(fēng)險溢出指數(shù)再次拉升至階段性的高位。階段性的風(fēng)波過后，行業(yè)監(jiān)管層先后采取兩融調(diào)整、IPO發(fā)行暫緩、救市資金入市、自營不減持等救市措施，從而使得極端風(fēng)險溢出水平明顯下降。2016年6月英國宣布脫歐，外匯和大宗商品貿(mào)易市場面臨極端風(fēng)險沖擊，金融機(jī)構(gòu)與市場間的風(fēng)險溢出水平再度出現(xiàn)明顯的上升。2017年第一季度，央行在不到三個月內(nèi)縮表1.1萬億元，金融機(jī)構(gòu)和非金融企業(yè)的債務(wù)融資增速全面下滑，極端風(fēng)險溢出水平明顯有所回落。

第五階段：2017年第二季度—2019年第一季度。

2017年第二季度開始，我國宏觀經(jīng)濟(jì)整體呈現(xiàn)復(fù)蘇態(tài)勢，但金融體系仍處于內(nèi)憂外患之中。一方面，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)與市場面臨著流動性回暖和去杠桿機(jī)制并行的矛盾狀態(tài)，另一方面，美聯(lián)儲加息步伐加快，這使得我國各金融板塊受到了不同程度的風(fēng)險沖擊，板塊間風(fēng)險關(guān)聯(lián)水平明顯上升。2018年7月20日，證監(jiān)會出臺《資管新規(guī)》，銀保監(jiān)會于同日發(fā)布了理財新規(guī)征求意見稿《商業(yè)銀行理財業(yè)務(wù)監(jiān)督管理辦法》，這一系列“嚴(yán)監(jiān)管”金融政策進(jìn)一步規(guī)范了證券、期貨和銀行等行業(yè)的風(fēng)險資產(chǎn)管理模式，多層嵌套、剛性兌付和期限錯配等問題得到有效控制，風(fēng)險的時序溢出水平明顯回落，表明現(xiàn)階段我國中央政府強(qiáng)調(diào)化解重大金融風(fēng)險的宏觀背景下，去杠桿、穩(wěn)杠桿和結(jié)構(gòu)性去杠桿等措施的逐步推進(jìn)取得了明顯成效，很好地抑制了金融體系內(nèi)整體風(fēng)險水平。

通過上述分析可以發(fā)現(xiàn)：首先，縱覽近十年來我國經(jīng)歷的若干危機(jī)，其中既包括國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢和政策變動帶來的影響，也包括國際資本市場變遷與國際金融危機(jī)造成的沖擊，這些危機(jī)事件對金融體系總體溢出指數(shù)增長的貢獻(xiàn)往往短暫而激烈，表現(xiàn)在風(fēng)險溢出水平上升過程中斜率更加陡峭，而風(fēng)險釋放往往經(jīng)歷一個動態(tài)下降的過程。這表明繁榮時期行業(yè)間交易的動態(tài)關(guān)聯(lián)和表外業(yè)務(wù)的相互滲透進(jìn)程十分活躍，從而風(fēng)險得以迅速積累，而蕭條期間由于現(xiàn)金流短缺、投資者信心不足等因素，滯存于金融板塊間的極端風(fēng)險往往需要國家政策調(diào)控等方式逐步化解。其次，結(jié)合MVMQ-CAViaR模型矩陣系數(shù)反映的經(jīng)濟(jì)含義，比較國內(nèi)事件和國際事件帶來的極端風(fēng)險溢出可知，“股災(zāi)”(0.2032)、“8·11”匯改(0.1548)與國際金融危機(jī)(0.1402)、歐債危機(jī)(0.2144)、美股閃電崩盤(0.2670)等事件帶來的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)沒有明顯的差異，這表明隨著經(jīng)濟(jì)全球一體化進(jìn)程的不斷發(fā)展，國際事件也可以通過信息溢出或共同風(fēng)險敞口等渠道和國內(nèi)金融體系形成聯(lián)動效應(yīng)，與國內(nèi)重要的極端風(fēng)險事件帶來同等效力的影響甚至更強(qiáng)烈的沖擊。再次，極端風(fēng)險的時序傳導(dǎo)具有一定的可累加性，這既表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇或繁榮時期，新一輪危機(jī)在先前處于高位指數(shù)的基礎(chǔ)上疊加到更高水平，又可能是兩危機(jī)事件先后爆發(fā)的情況，風(fēng)險溢出水平在多維沖擊下得到進(jìn)一步推升，這將可能導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險爆發(fā)時破壞范圍更廣、影響程度更深。典型例證有混業(yè)經(jīng)營熱潮下爆發(fā)的歐債危機(jī)(0.2144→0.2509)、信用擴(kuò)張階段爆發(fā)的“錢荒”(0.1563→0.2086)、“股災(zāi)”后接連發(fā)生的“8·11”匯改(0.1548→0.2115)。

2.金融機(jī)構(gòu)與市場間溢出指數(shù)

在滾動樣本均值的實證分析中，我們得出了金融機(jī)構(gòu)對市場的風(fēng)險溢出水平高于金融市場對機(jī)構(gòu)的溢出的結(jié)論。那么在滾動估計分析中是否能得出同樣的結(jié)論？在整個樣本區(qū)間內(nèi)不同時期得出的結(jié)論是否一致？現(xiàn)在，我們將進(jìn)一步研究國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)與市場間的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。圖3和圖4反映了金融機(jī)構(gòu)與市場相互風(fēng)險溢出和內(nèi)部風(fēng)險溢出的時序特征。

觀察圖3可知，金融機(jī)構(gòu)與市場間存在顯著的風(fēng)險聯(lián)動特征。整體來看，金融機(jī)構(gòu)對市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)大多數(shù)情況下確實高于反向的溢出效應(yīng)，這進(jìn)一步印證了滾動樣本均值分析中的結(jié)論。即金融機(jī)構(gòu)與市場間的風(fēng)險溢出關(guān)系存在非對稱性。但在特定時期，金融市場對金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出效應(yīng)反而比金融機(jī)構(gòu)對市場的溢出效應(yīng)更加強(qiáng)烈，形成金融體系內(nèi)風(fēng)險溢出效應(yīng)的結(jié)構(gòu)性反轉(zhuǎn)。這可能由于金融市場在脆弱狀態(tài)下會快速積累大量風(fēng)險，導(dǎo)致金融市場對機(jī)構(gòu)的極端風(fēng)險溢出指數(shù)瞬時上升，最終使得其風(fēng)險溢出指數(shù)超過反方向風(fēng)險溢出指數(shù)。其中，持續(xù)最久、代表性最強(qiáng)的事件是2013年6月爆發(fā)的“錢荒”。事實上，這是以商業(yè)銀行為主的金融機(jī)構(gòu)與貨幣當(dāng)局針對宏觀政策未來走向博弈失敗后的結(jié)果，銀行不斷借助同業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)大融資和債務(wù)規(guī)模，杠桿倍數(shù)飆升，而央行堅守穩(wěn)健貨幣政策的行為警示“去杠桿”已為風(fēng)向。6月 20日，美聯(lián)儲明確釋放退出QE信號，成為同業(yè)拆借市場流動性急劇收緊的導(dǎo)火索，銀行間質(zhì)押式隔夜回購利率高達(dá)史無前例的30%，7天回購利率峰值逾28%，金融市場對機(jī)構(gòu)的極端風(fēng)險溢出指數(shù)達(dá)到0.2997的巔峰。隨后，2014年“11超日債”、2015年“股災(zāi)”和2016年股票市場熔斷機(jī)制出臺等事件也使得極端風(fēng)險溢出指數(shù)出現(xiàn)了類似的反轉(zhuǎn)。

從圖4中可以看出，在多數(shù)情況下，金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的風(fēng)險溢出效應(yīng)低于金融市場內(nèi)部的風(fēng)險溢出效應(yīng)?；仡櫇L動樣本均值分析的結(jié)果可知，金融市場間風(fēng)險溢出水平(0.1834)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險溢出水平(0.1053)，這可以從兩個方面來解釋。一方面，隨著資產(chǎn)支持證券(ABS)、信用違約互換(CDS)等結(jié)構(gòu)化產(chǎn)品的不斷創(chuàng)新，低風(fēng)險的基礎(chǔ)頭寸(貨幣、債券市場產(chǎn)品)與高風(fēng)險的標(biāo)的資產(chǎn)(外匯、股票市場產(chǎn)品)形成了多元化的投資組合，在流動性充裕的宏觀背景下，這類夏普比率(Sharp Ratio)具有比較優(yōu)勢的產(chǎn)品會進(jìn)一步激發(fā)投資者的投資熱情，而金融市場間各參與者盤根錯節(jié)的資金往來大大增加了極端風(fēng)險傳染的概率，形成市場體系內(nèi)部“一榮俱榮，一損俱損”的局面。另一方面，由于金融市場的流動性來源于金融機(jī)構(gòu)與其他投資者所持有的底層資產(chǎn)，金融子市場在資金配置方面存在一定的競爭關(guān)系。在經(jīng)濟(jì)形勢不景氣的背景下，大量資金流會從預(yù)期收益率低的行業(yè)流向市場中高回報行業(yè)，這將導(dǎo)致資金運轉(zhuǎn)業(yè)已困難的行業(yè)融資成本進(jìn)一步增加，加強(qiáng)了金融市場間的極端風(fēng)險溢出效應(yīng)。更有甚者，金融市場對資本等稀缺資源的惡性競爭可能會帶來決策中的“零和博弈”，大大強(qiáng)化了極端風(fēng)險在金融體系內(nèi)傳染與聯(lián)動帶來的影響。

圖5和圖6分別展示了金融機(jī)構(gòu)和金融市場接受極端風(fēng)險溢出的時序特征。通過分析不同時段極端風(fēng)險溢出效應(yīng)的動態(tài)演化，我們發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險溢出對于市場向機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出有一定的預(yù)測能力，也即金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部風(fēng)險溢出往往會與一段時間后金融市場對機(jī)構(gòu)風(fēng)險溢出形成同方向變動，但反之沒有類似的效果。本文將金融體系中的極端風(fēng)險溢出歸納為“風(fēng)險源頭→交易對手風(fēng)險→流動性風(fēng)險→系統(tǒng)性風(fēng)險”四個動態(tài)演變過程。具體來講，風(fēng)險起源于金融體系中的某個特定板塊，多表現(xiàn)為單個金融板塊中產(chǎn)品或服務(wù)源頭的風(fēng)險，通過實際資金往來或信息溢出等渠道傳導(dǎo)至多個交易對手，隨后，同一板塊內(nèi)交易對手風(fēng)險逐步擴(kuò)散至其他關(guān)聯(lián)的金融板塊，通過機(jī)構(gòu)持有的共同風(fēng)險敞口傳染或流動性配置等多重機(jī)制進(jìn)而形成不同機(jī)構(gòu)與市場間的流動性風(fēng)險，在經(jīng)歷金融體系內(nèi)的流轉(zhuǎn)與擴(kuò)散后，流動性風(fēng)險最終釀成波及整個金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險，最為嚴(yán)重時可致使國家層面引發(fā)風(fēng)險，如墨西哥金融危機(jī)、1997年亞洲金融危機(jī)等。起源于金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部的風(fēng)險往往會向金融體系內(nèi)不同交易對手?jǐn)U散，這其中既包括金融機(jī)構(gòu)也包括金融市場，而金融市場也會基于流動性溢價、信用風(fēng)險溢價等定價機(jī)制反過來作用于金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出效應(yīng)，但相比于金融機(jī)構(gòu)對自身的風(fēng)險溢出效應(yīng)而言，伴隨著風(fēng)險傳導(dǎo)過程中的震蕩和衰減，金融市場對金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出效應(yīng)經(jīng)歷了更為漫長的傳導(dǎo)路徑。因此，機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險溢出與市場對機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出存在時長不等的滯后效應(yīng)。

3.八大板塊間方向性溢出指數(shù)

接下來，本文在金融機(jī)構(gòu)和市場間風(fēng)險溢出時序特征的基礎(chǔ)上，將金融體系進(jìn)一步細(xì)分為金融子機(jī)構(gòu)與金融子市場，以方便進(jìn)一步識別八個金融板塊自身極端風(fēng)險溢出的時序特征以及不同板塊間風(fēng)險聯(lián)動特性，圖7和圖8分別刻畫了各金融機(jī)構(gòu)與市場在不同時段的極端風(fēng)險溢出時序特征。

從單個金融機(jī)構(gòu)或市場來看，各金融板塊的極端風(fēng)險溢出與接受水平受極端情形沖擊較為明顯，同時其指數(shù)波動具有一定的不確定性。對于金融市場，債券市場與股票市場的風(fēng)險接受水平較高，貨幣市場與債券市場在金融體系中具有較強(qiáng)的風(fēng)險聯(lián)動能力。股票市場受極端情形影響的概率較大，在2010年、2013年和2014年均呈現(xiàn)出幅度較大的波動，相較而言，其風(fēng)險溢出水平比較平穩(wěn)，僅在“錢荒”時期產(chǎn)生明顯的風(fēng)險溢出效應(yīng)；貨幣市場的極端風(fēng)險接受指數(shù)分別于2009年、2013年初和2015年末出現(xiàn)了三次非常顯著的峰值，這表明貨幣市場是在風(fēng)險源大面積爆發(fā)情況下重要的風(fēng)險接受場所；債券市場在樣本期前三年內(nèi)的風(fēng)險接受水平居高不下，風(fēng)險溢出指數(shù)均值高達(dá)0.3944，這說明2008年至2010年期間，與債券市場互聯(lián)的板塊中有近40%的債券市場產(chǎn)生了顯著的風(fēng)險溢出效應(yīng)，反映出該階段債券市場對外風(fēng)險吸收能力極強(qiáng)，幾乎與各個板塊均存在風(fēng)險聯(lián)動關(guān)系，這與胡穎毅和周嘉偉(2018)的部分結(jié)論一致。在隨后階段，債券市場的風(fēng)險接受水平明顯有所回落，以風(fēng)險接受指數(shù)均值為0.1895的水平上下波動；外匯市場的極端風(fēng)險溢出與接受水平均處于第四位，而其極端風(fēng)險溢出指數(shù)的波動幅度較大，從2015年8月至2016年3月，即“8.11匯改”之后，外匯市場的風(fēng)險溢出指數(shù)迅速上升并達(dá)到期間內(nèi)的最高點0.5155。

對于金融機(jī)構(gòu)，不難看出，單個金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險溢出效應(yīng)與自身風(fēng)險接受效應(yīng)的時序特征最為類似。銀行極端風(fēng)險溢出指數(shù)整體上高于其風(fēng)險接受指數(shù)，這與滾動樣本均值分析中的結(jié)論一致，而銀行的極端風(fēng)險溢出和接受水平在近三年均呈現(xiàn)出波動幅度加大的趨勢，其中2018年3月的風(fēng)險溢出水平高達(dá)0.5519；多元金融作為蓬勃發(fā)展的朝陽領(lǐng)域和金融創(chuàng)新的匯聚點，較好地滿足了實體經(jīng)濟(jì)多層次、多元化、多類型的業(yè)態(tài)需求，其業(yè)務(wù)涉及軍工、石油、金控、創(chuàng)投、券商、信托等多行業(yè)和領(lǐng)域，目前其監(jiān)管水平尚不及銀行、保險等機(jī)構(gòu)成熟，在極端事件的沖擊下，可能會造成經(jīng)濟(jì)政策效果的非預(yù)期波動；保險機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出與接受水平同樣在近期呈現(xiàn)明顯上升趨勢，風(fēng)險溢出指數(shù)均值從樣本前期的0.1425上升到近三年的0.2557，而接受指數(shù)均值則從前期的0.1045上升到近三年的0.1365，但在全樣本視角下其風(fēng)險聯(lián)動能力相對較弱；證券的極端風(fēng)險的溢出與接受水平不高且波動幅度平穩(wěn)，但是2015年下半年“股災(zāi)”爆發(fā)后，其風(fēng)險溢出水平出現(xiàn)了顯著上升。

縱覽同一板塊不同時期風(fēng)險溢出水平動向和不同機(jī)構(gòu)與市場間的風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)，可以發(fā)現(xiàn)如下幾個重要結(jié)論。

首先，債券市場對股票市場具有顯著的單向風(fēng)險溢出效應(yīng)，這是由于投資者行為等因素使得股票與債券的市場價格同向變化(co-movement)。在宏觀基本面惡化的情況下，債券市場產(chǎn)品價格順勢下跌，配置債券的預(yù)期回報率增加，這會吸引更多風(fēng)險偏好程度較低的資金流轉(zhuǎn)向債券市場，增加國債等安全資產(chǎn)的比例以規(guī)避風(fēng)險，股票市場資本大量流出使得股價下跌，進(jìn)而形成債券市場對股票市場的極端風(fēng)險時序溢出效應(yīng)，這一類風(fēng)險溢出效應(yīng)又稱為“flight-to-quality”(Goyenko和Ukhov，2009)。但在股票市場下行的情況下，投資者往往選擇跨多個市場套利以優(yōu)化資源配置和分散組合風(fēng)險，股票市場對債券市場風(fēng)險溢出效應(yīng)并不明顯。此外，外匯市場的游資間接影響了國內(nèi)貨幣的充裕程度和流動性溢價水平，使得股票市場與債券市場的資產(chǎn)價格同方向變動，從而也形成了債券市場對股票市場的單向風(fēng)險溢出效應(yīng)。

其次，保險與銀行間具有一定的雙向風(fēng)險溢出關(guān)系，這主要由于兩個機(jī)構(gòu)間資產(chǎn)的直接關(guān)聯(lián)以及通過資本市場的間接關(guān)聯(lián)形成的風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)。保險公司和銀行機(jī)構(gòu)交叉持股與互設(shè)分支機(jī)構(gòu)等現(xiàn)象在國內(nèi)愈發(fā)普遍，再加上機(jī)構(gòu)不斷進(jìn)行產(chǎn)品和業(yè)務(wù)創(chuàng)新(比如，資產(chǎn)證券化通過資產(chǎn)打包將自身風(fēng)險轉(zhuǎn)嫁至對手交易方)，在很大程度上加強(qiáng)了金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險溢出與聯(lián)動效應(yīng)。另外，基于宏觀經(jīng)濟(jì)或金融市場的共同沖擊也是風(fēng)險傳染機(jī)制形成的重要原因。銀行和保險的高杠桿特性以及行業(yè)的順周期性使得二者必然會同時受經(jīng)濟(jì)波動或“流動性螺旋”等影響，進(jìn)而形成風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)。事實上，保險和銀行間的風(fēng)險傳染效應(yīng)并非是線性的，而很有可能是網(wǎng)絡(luò)化的。

再者，貨幣市場在特定時點對極端風(fēng)險的接受能力極為突出。2016年以前，我國配套監(jiān)管措施約束尚不嚴(yán)格，這導(dǎo)致部分非合規(guī)或未經(jīng)授權(quán)的金融機(jī)構(gòu)以及其他投資者參與到貨幣市場中，市場拆入資金動向難以把控。面對較高的社會融資需求，本用于解決流動性臨時匱乏的資金被用作信貸放款或中長期投資，使得貨幣市場資金大量涌入資本市場；同時，出于收益性動機(jī)，部分自融資資金還流向資產(chǎn)價格波動水平較高的外匯、股票市場，這無形中增加了貨幣市場所需承擔(dān)的極端風(fēng)險沖擊。另外，在資金被長時間占用而不能歸位時，資金的錯配還將帶來貨幣市場流動性邊際調(diào)節(jié)作用失靈等弊端。

五、結(jié)論及政策啟示

本文采用MVMQ-CAViaR模型，基于滾動樣本均值、金融體系總體溢出指數(shù)、機(jī)構(gòu)與市場間溢出指數(shù)和板塊間溢出指數(shù)四個方面，對我國銀行、證券、保險和多元金融四類金融機(jī)構(gòu)以及股票市場、貨幣市場、外匯市場和債券市場四個金融市場極端風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行了研究，通過構(gòu)造Wald統(tǒng)計量，并結(jié)合關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析和歷史事件分析等方法，對不同金融板塊間風(fēng)險溢出與聯(lián)動效應(yīng)做出進(jìn)一步分析和檢驗，有效識別了風(fēng)險傳導(dǎo)的動態(tài)演變過程，明確各金融板塊在極端風(fēng)險溢出關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中扮演的角色，衡量其系統(tǒng)性重要地位。本文研究的主要結(jié)論如下。

第一，在整個樣本區(qū)間內(nèi)，我國金融體系總體風(fēng)險溢出水平不高，溢出指數(shù)圍繞均值的波動呈現(xiàn)出時頻快、幅度大等特點，且在金融危機(jī)或經(jīng)濟(jì)過熱等極端情形下會出現(xiàn)較大幅度的提升，反映出金融體系中的組成元素的深度耦合以及對宏觀經(jīng)濟(jì)形勢變化的敏感性。經(jīng)進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)：首先，風(fēng)險溢出指數(shù)的增長的趨勢往往快于溢出指數(shù)下降的趨勢；其次，國內(nèi)風(fēng)險事件與全球風(fēng)險事件對金融體系風(fēng)險溢出的貢獻(xiàn)沒有顯著差異；再次，極端風(fēng)險溢出效應(yīng)具有一定的可累加性。

第二，我國金融機(jī)構(gòu)與市場間存在顯著的風(fēng)險聯(lián)動特征。首先，金融體系極端風(fēng)險溢出效應(yīng)具有非對稱相依性，金融機(jī)構(gòu)是重要的風(fēng)險溢出者，而金融市場是重要的風(fēng)險接受者。其次，極端風(fēng)險事件會造成金融體系內(nèi)風(fēng)險溢出效應(yīng)的結(jié)構(gòu)性反轉(zhuǎn)。其中，2013年“錢荒”是最為典型的例證。再次，本文經(jīng)歸納得出，金融體系內(nèi)極端風(fēng)險溢出主要經(jīng)歷四個動態(tài)演變過程，即“風(fēng)險源頭→交易對手風(fēng)險→流動性風(fēng)險→系統(tǒng)性風(fēng)險”。最后，相較于金融機(jī)構(gòu)對自身的風(fēng)險溢出效應(yīng)，金融市場對金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出效應(yīng)經(jīng)歷了更為漫長的傳導(dǎo)路徑，這解釋了機(jī)構(gòu)內(nèi)風(fēng)險溢出對于市場向機(jī)構(gòu)的風(fēng)險溢出具有一定的預(yù)測能力的原因。

第三，從單個板塊的風(fēng)險溢出效應(yīng)來看，債券市場、貨幣市場和股票市場以及銀行機(jī)構(gòu)在極端風(fēng)險溢出關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)中具有系統(tǒng)重要性。其中，債券與貨幣市場通過負(fù)面的“流動性螺旋”機(jī)制構(gòu)成金融體系的“風(fēng)險放大器”，是極端風(fēng)險重要的雙向傳導(dǎo)者。銀行作為連接實體經(jīng)濟(jì)和金融市場的重要樞紐，是金融體系中重要的極端風(fēng)險溢出者，而股票市場也受市場有效性、國際資本流動等影響成為重要的風(fēng)險接受方。從板塊間風(fēng)險聯(lián)動效應(yīng)來看，債券市場對股票市場具有顯著的單向風(fēng)險溢出效應(yīng)，而保險與銀行間由于直接資本關(guān)聯(lián)和間接關(guān)聯(lián)等影響存在雙向風(fēng)險溢出效應(yīng)，貨幣市場具有最為突出的極端風(fēng)險接受能力。

為有效防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險，本文提出以下幾點建議。首先，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險不能僅著眼于金融機(jī)構(gòu)或金融市場，而應(yīng)該將視野放寬至整個金融體系。引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)與金融市場納入“雙支柱”監(jiān)管體系，實現(xiàn)有效的逆周期宏觀審慎監(jiān)管，是防范化解我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險、維持金融穩(wěn)定的關(guān)鍵。其次，盡量弱化由極端風(fēng)險的滯后效應(yīng)帶來的沖擊，抑制風(fēng)險在各個金融部門間的傳染擴(kuò)散。再次，政策制定者須準(zhǔn)確定位金融體系中各板塊的系統(tǒng)重要性，充分考慮不同板塊間風(fēng)險溢出水平的變化，實行差異化風(fēng)險準(zhǔn)備金制度，同時嚴(yán)格把控貨幣市場的資金用途，嚴(yán)防期限錯配引發(fā)的信用違約風(fēng)險。最后，相關(guān)監(jiān)管部門需要加強(qiáng)對雙向風(fēng)險溢出水平均上升的銀行和保險機(jī)構(gòu)的監(jiān)管，同時重點關(guān)注債券市場與股票市場，形成逐項識別、分類監(jiān)測以及協(xié)同監(jiān)管的風(fēng)控體系，同時加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)與金融市場的協(xié)同配合，防止資金在金融體系空轉(zhuǎn)，促進(jìn)風(fēng)險在整個金融體系均衡分散。