隋 聰, 王憲峰, 王宗堯
(1. 大連海事大學(xué)航運經(jīng)濟與管理學(xué)院, 綜合交通運輸協(xié)同創(chuàng)新中心, 大連 116026; 2. 東北財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院, 大連 116025;)
在傳統(tǒng)的資金借貸業(yè)務(wù)期限轉(zhuǎn)換過程中,銀行極易出現(xiàn)流動性短缺.而銀行間市場復(fù)雜的債權(quán)債務(wù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是銀行獲得流動性的主要途徑.正常時期,銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)有助于系統(tǒng)的穩(wěn)定.然而,在金融危機中,銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)提供了傳染的途徑,擴大了初始沖擊破壞力[1].因此,網(wǎng)絡(luò)模型有助于研究銀行系統(tǒng)性風(fēng)險[2].
越來越多的文獻致力于研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對風(fēng)險傳染與系統(tǒng)性風(fēng)險的作用.早期的研究主要集中在規(guī)則網(wǎng)絡(luò)和隨機網(wǎng)絡(luò)中的風(fēng)險傳染問題[3-5].然而,真實的銀行間網(wǎng)絡(luò)并不是規(guī)則網(wǎng)絡(luò)或隨機網(wǎng)絡(luò)[6,8].Lublóy[9]研究發(fā)現(xiàn),匈牙利銀行同業(yè)借款有60%發(fā)生在15家大銀行之間,而90%的同業(yè)借款中至少有一家大銀行參與.Barabasi和Albert[10]發(fā)現(xiàn)大多數(shù)社會網(wǎng)絡(luò)均具有無標度特征.銀行間網(wǎng)絡(luò)也具有無標度特征,比如奧地利、美國、英國、巴西和中國[11-15].銀行的差異性導(dǎo)致了銀行間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的差異[16].無標度網(wǎng)絡(luò)的重要特征是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點度服從冪律分布.冪律分布反映了個體間的連接集中程度.債權(quán)、債務(wù)銀行數(shù)量非常多的銀行被認為是“聯(lián)系太多而不能倒”(too interconnected to fail),也被稱為貨幣中心.
現(xiàn)有研究對連接集中程度與風(fēng)險傳染做了大量的研究[17-19].Veld和van Lelyveld[20]、楊海軍和胡敏文[21]發(fā)現(xiàn)銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)接近于中心邊緣網(wǎng)絡(luò).銀行間網(wǎng)絡(luò)的中心邊緣特征和無標度特征一樣,都體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)中個體連接集中程度的差異.Lenzu和Tedeschi[22]認為,受到?jīng)_擊后,更集中的網(wǎng)絡(luò),銀行違約破產(chǎn)的概率更大.但是,Degryse和Nguyen[23]認為多重貨幣中心結(jié)構(gòu)具有更低的傳染風(fēng)險.
最近研究發(fā)現(xiàn),流動性差異也是銀行間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的重要特征.流動性差異是指銀行間市場中不同銀行的流動性需求存在差異.而且,這種差異在各個國家中體現(xiàn)的并不一致.Bech和Atalay[24]發(fā)現(xiàn)美國小銀行是流動性供給方(貸出資金),大銀行是流動性需求方(借入資金).在葡萄牙銀行間市場中,小銀行也是流動性的供給方[25].然而,在德國銀行間市場,小銀行是凈借入方,大銀行是凈貸出方[8].Raddant[26]發(fā)現(xiàn)意大利銀行間市場中存在的幾家大的凈借款銀行,導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)的高度不平衡.目前,這種差異對風(fēng)險傳染、系統(tǒng)性風(fēng)險的影響還沒有得到深入研究.
本文主要有兩個工作.第一,從網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角,提出了檢驗銀行間的流動性差異的方法.通過對比銀行間貸款(出度強度)和銀行間借款(入度強度)的冪律參數(shù),區(qū)分大銀行和小銀行的流動性差異.第二,以真實銀行間網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)造大型銀行在銀行間市場上流動性地位相反的兩種網(wǎng)絡(luò).并在兩種網(wǎng)絡(luò)中采用模擬實驗的方法,揭示流動性差異對風(fēng)險傳染與系統(tǒng)性風(fēng)險的影響規(guī)律.
本文遵循了May和Arinaminpathy[5]的研究設(shè)計.作為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點,商業(yè)銀行的資產(chǎn)包括銀行間貸款I(lǐng)L和外部資產(chǎn)EA,負債包括存款D和銀行間借款I(lǐng)B,銀行資產(chǎn)減去負債是凈資產(chǎn)NA.
這樣設(shè)計的原因有三:第一,嚴格的監(jiān)管要求導(dǎo)致銀行的資產(chǎn)負債表具有趨同的特點[4];第二,銀行主要從事以存款為主的負債業(yè)務(wù)和以貸款為主的資產(chǎn)業(yè)務(wù),而資產(chǎn)主要分為銀行間貸款(流動性資產(chǎn))和外部資產(chǎn)(非流動性資產(chǎn))[3];第三,這樣的設(shè)計方便于研究銀行間網(wǎng)絡(luò)的傳染特征[6,7].
如果銀行資產(chǎn)遭受損失導(dǎo)致資不抵債,銀行就會破產(chǎn).銀行破產(chǎn)條件可以表示為
NA=IL+EA-IB-D<0
(1)
銀行資不抵債的原因有兩個:一是銀行外部資產(chǎn)EA遭受損失,二是銀行間貸款I(lǐng)L遭受損失.銀行外部資產(chǎn)損失導(dǎo)致的違約,被稱為基礎(chǔ)違約.基礎(chǔ)違約的判定條件為
(2)
銀行間貸款損失導(dǎo)致的違約,被稱為傳染違約.傳染違約的判定條件為
(3)
根據(jù)銀行的有限責(zé)任和債務(wù)的優(yōu)先償付順序,銀行間網(wǎng)絡(luò)中的違約清算機制被證明可以通過不動點迭代算法實現(xiàn)[27].本文采用這種不動點算法模擬銀行間網(wǎng)絡(luò)的清算支付過程.盡管銀行間的違約可能會受到政策干預(yù)因素的影響,但是不動點算法仍然不失一般性.
(4)
式(4)被用來確定銀行間清算支付向量.式(2)和式(3)被用于判斷銀行違約的類型.
假設(shè)銀行系統(tǒng)中有n家銀行(節(jié)點),那么銀行間借貸關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以用n×n的鄰接矩陣A來表示
(5)
令L表示銀行間債務(wù)矩陣
(6)
對于銀行而言,IL>IB表明該銀行是流動性凈供給方;IL 不同國家、不同時間段內(nèi)銀行的流動性地位都是不同的.在美國的銀行間市場中,小銀行通常是流動性的供給方,大銀行通常是流動性的需求方[24];在葡萄牙銀行間市場中,小銀行通常是流動性的供給方[25];在德國銀行間市場中,大銀行是流動性的供給方[8]. 本文檢驗了2012年~2014年中國銀行間市場的流動性差異.樣本包括2012年~2014年中國122家商業(yè)銀行.銀行間貸款、銀行間借款、總資產(chǎn)等數(shù)據(jù)均來自BankScope數(shù)據(jù)庫. 為了展示數(shù)據(jù),將122家銀行劃分為大型銀行、中型銀行和小型銀行三類.其中,總資產(chǎn)超過1萬億人民幣的為大型銀行,總資產(chǎn)超過3千億人民幣、小于1萬億人民幣的為中型銀行,總資產(chǎn)小于3千億人民幣的銀行為小型銀行.銀行間貸款大于銀行間借款被視為流動性供給銀行,反之視為流動性需求銀行.表1列出了三類銀行中流動性供給銀行的占比,分子代表流動性供給銀行數(shù)量,分母代表所有銀行數(shù)量. 表1 流動性供給銀行的分布情況Table 1 Distribution of liquidity supply banks 從表1中可以看出,2012年大型銀行中流動性供給銀行多于流動性需求銀行,2014年大型銀行中流動性供給銀行少于流動性需求銀行.而中型銀行多是流動性需求,小型銀行多是流動性供給. 研究表明,銀行間貸款與銀行間借款(作為網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點強度)服從冪律分布[11,12].令s表示節(jié)點強度(銀行間貸款或銀行間借款),γ表示冪律分布的估計參數(shù).本文根據(jù)銀行間貸款和銀行間借款的估計參數(shù)γIL、γIB反映銀行間網(wǎng)絡(luò)的流動性差異.不難看出,γIL=γIB表明所有銀行的流動性地位沒有差異;γIL>γIB表明大型銀行是流動性需求方,小型銀行是流動性供給方;γIL<γIB表明大型銀行是流動性供給方,小型銀行是流動性需求方. 本文采用冪律分布的極大似然估計方法[28],對中國銀行間債務(wù)數(shù)據(jù)進行檢驗,檢驗結(jié)果見表2.其中,p值接近1表示符合冪律分布特征,接近0表示不符合冪律分布特征.p值的閥值為0.1. 表2 銀行間貸款、銀行間借款的分布檢驗結(jié)果Table 2 The distribution test results of interbank loan and interbank borrowing 從表2中可以看出,中國銀行業(yè)的銀行間貸款、銀行間借款服從冪律分布,只有2014年的銀行間借款不顯著.2012年,γIL<γIB,表明大型銀行是流動性供給方.2013年,γIL>γIB,表明大型銀行是流動性需求方.而2014年,大型銀行的流動性需求最為明顯. 中國銀行間市場上存在流動性差異.大型銀行在銀行間市場上的流動性地位,正在發(fā)生改變.2012年~2014年,大型銀行從流動性供給方轉(zhuǎn)變成需求方.下文將研究這種流動性差異對風(fēng)險傳染的影響. 為了保證研究的準確性、可靠性,本文利用銀行業(yè)的實際數(shù)據(jù)對相關(guān)參數(shù)進行校準.利用銀行間債務(wù)的平均數(shù)量[12,13]、標度參數(shù)[13],并根據(jù)銀行間網(wǎng)絡(luò)的無標度特征[19]構(gòu)建銀行間網(wǎng)絡(luò).利用銀行間網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點度和節(jié)點強度關(guān)系[12],根據(jù)2014年中國122家銀行的數(shù)據(jù)校準銀行資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù). 1)網(wǎng)絡(luò)參數(shù) 本文構(gòu)建了兩種銀行間網(wǎng)絡(luò)來體現(xiàn)流動性差異.第一種網(wǎng)絡(luò),大型銀行是流動性需求方;第二種網(wǎng)絡(luò),大型銀行是流動性供給方. 第一種網(wǎng)絡(luò)的出度和入度的標度參數(shù)分別為2.5和2;第二種網(wǎng)絡(luò)的出度和入度的標度參數(shù)分別為2和2.5.首先,2和2.5的取值與銀行業(yè)實際數(shù)據(jù)的估計結(jié)果[15]基本一致.其次,節(jié)點強度(銀行間貸款和銀行間借款)與節(jié)點度(出度和入度)存在單調(diào)遞增的關(guān)系[12].所以,這兩種網(wǎng)絡(luò)的差別是出度、入度強度的標度參數(shù)的差別.如上文分析,它體現(xiàn)了流動性差異. 兩種網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點數(shù)量設(shè)為100(100家銀行),節(jié)點平均度設(shè)為15(平均每家銀行與15家銀行有債務(wù)聯(lián)系[12,13]).網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣式(5)由無標度網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建方法[19]獲得. 2)資產(chǎn)負債表 首先,根據(jù)節(jié)點出度和入度,校準網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的出度和入度強度(銀行間貸款和銀行間借款).現(xiàn)實銀行間網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點度和節(jié)點強度滿足下面關(guān)系[12] s=α1kβ1,k∈[1,+∞) (7) 其中s表示節(jié)點強度,k表示節(jié)點度,α1、β1為參數(shù).本文根據(jù)銀行間網(wǎng)絡(luò)的估計結(jié)果[12],取α1=100、β1=1.9.根據(jù)式(7)確定每家銀行的銀行間貸款和銀行間借款. 其次,根據(jù)銀行間貸款、銀行間借款,確定銀行的總資產(chǎn),以及其他資產(chǎn)負債表數(shù)據(jù).我們利用2014年中國122家銀行的數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)總資產(chǎn)和銀行間貸款、銀行間借款存在下面關(guān)系 ln(TA)=α2+β2ln(IL+IB) (8) 其中α2和β2的估計值分別為2.07和0.93,并且兩個參數(shù)的p值均為0,方程的擬合度R2=0.91.進而根據(jù)式(8)確定每家銀行的總資產(chǎn).2014年,中國商業(yè)銀行的凈資產(chǎn)比總資產(chǎn)平均為7.7%.以此,根據(jù)銀行資產(chǎn)負債表的恒等式,確定每家銀行的外部資產(chǎn)EA和存款D. 最后,將銀行間網(wǎng)絡(luò)的鄰接矩陣式(5)作為先驗矩陣,根據(jù)銀行間貸款、銀行間借款數(shù)據(jù),采用交叉熵方法[29]估計銀行間債務(wù)矩陣式(6). 3)沖擊 對于銀行系統(tǒng)外部沖擊,本文采用同類文獻常用方法[16,19],令損失比例δi=σ×ε,ε~N(0,1).沖擊強度σ從0到0.4.每種沖擊強度下分別模擬1 000次,保證結(jié)果的穩(wěn)健性. 本文對比了兩種沖擊范圍:全局沖擊、局部沖擊.全局沖擊是對整個系統(tǒng)中所有銀行的外部資產(chǎn)進行沖擊.全局沖擊模擬的是整個金融市場面臨困境的情景,比如美國次貸危機、歐洲債務(wù)危機.局部沖擊是對銀行系統(tǒng)中部分銀行的外部資產(chǎn)進行沖擊.局部沖擊模擬的是部分金融機構(gòu)面臨困境的情景,比如雷曼倒閉、911事件. 圖1展示了當(dāng)整個銀行系統(tǒng)面臨困境時,銀行違約情況.其中圖1(a)展示了全部違約銀行數(shù)量(包括基礎(chǔ)違約和傳染違約),圖1(b)展示了傳染違約銀行數(shù)量.違約數(shù)量是1 000次模擬的平均值.基礎(chǔ)違約和傳染違約分別通過式(2)和式(3)確定.圖中,圓形實線表示第一種網(wǎng)絡(luò)(大型銀行是流動性需求方)的沖擊結(jié)果,星形虛線表示第二種網(wǎng)絡(luò)(大型銀行是流動性供給方)的沖擊結(jié)果.橫坐標表示沖擊強度,縱坐標表示違約數(shù)量. 圖1 全局沖擊下銀行違約數(shù)量Fig. 1 The number of bank default under global shock 由圖1發(fā)現(xiàn),隨著沖擊程度的增加,大型銀行是流動性需求方的網(wǎng)絡(luò),違約銀行數(shù)量明顯高于大型銀行是流動性供給方的網(wǎng)絡(luò).對比圖1(a)和圖1(b),不難發(fā)現(xiàn)兩種網(wǎng)絡(luò)總違約銀行數(shù)量的差異主要來自于傳染違約. 當(dāng)整個銀行系統(tǒng)面臨風(fēng)險時,破壞力主要來自銀行間的風(fēng)險傳染,比如美國次貸危機期間[26].當(dāng)風(fēng)險增加時,所有銀行都會謹慎關(guān)注交易對手的風(fēng)險[24,26]. 同時本文發(fā)現(xiàn),流動性差異是決定風(fēng)險傳染破壞力的重要因素.如果大型銀行是流動性需求方,那么傳染風(fēng)險將會被加劇.一方面,單純流動性供給的銀行自身破產(chǎn)是不會引發(fā)風(fēng)險傳染的;而流動性需求的銀行自身破產(chǎn)更容易引發(fā)風(fēng)險傳染.另一方面,大銀行由于資金量大,也更容易引發(fā)傳染. 從整個銀行系統(tǒng)來看,當(dāng)大型銀行處于流動性需求方的時候,潛在的傳染違約更多、系統(tǒng)性風(fēng)險更大.在本文研究的樣本中,2014年的銀行系統(tǒng)潛在的傳染風(fēng)險更大.因為,在2014年大型銀行的流動性需求最明顯. 在局部沖擊模擬中,本文只對系統(tǒng)中最大的10家銀行施加沖擊.在現(xiàn)實中,不乏大型銀行倒閉的案例,比如:1995年的巴林銀行、2008年的雷曼.10家銀行面臨困境的模擬結(jié)果見圖2.其中圖2(a)展示了全部違約銀行數(shù)量(包括基礎(chǔ)違約和傳染違約),圖2(b)展示了傳染違約銀行數(shù)量.坐標軸與曲線含義與圖1相同. 圖2 局部沖擊下銀行違約數(shù)量Fig. 2 The number of bank default under local shock 由圖2看出,在大型銀行為流動性需求方的網(wǎng)絡(luò)中,違約銀行數(shù)量遠遠高于大型銀行為流動性供給方的網(wǎng)絡(luò).結(jié)合圖1和圖2,本文發(fā)現(xiàn)無論是全局沖擊還是局部沖擊,當(dāng)大型銀行為流動性需求方時,傳染違約銀行數(shù)量更多.同時,相對于全局沖擊,局部沖擊時這種流動性地位差異對風(fēng)險傳染和系統(tǒng)性風(fēng)險的影響更加明顯. 事實證明,金融危機往往始于大型金融機構(gòu)面臨困境,比如美國次貸危機中的貝爾斯登、雷曼等.在傳統(tǒng)的“太大而不能倒”和“聯(lián)系太多而不能倒”的危機監(jiān)管理念中,規(guī)模大、聯(lián)系多的銀行受到政府的隱形擔(dān)保.這也加劇了道德風(fēng)險問題.美國政府雖然救助了美林和貝爾斯登,但是考慮到道德風(fēng)險問題,放棄了救助雷曼.盡管,之后美聯(lián)儲成立700億美元的平準基金,用來阻止風(fēng)險的蔓延,但還是引起的金融系統(tǒng)的連鎖反應(yīng).期間,蘇格蘭皇家銀行就向雷曼索取15億美元至18億美元的債務(wù).據(jù)國際貨幣基金組織估計,為應(yīng)對這次金融危機,各國政府僅僅為支撐金融部門就花費了約4 250億美元.在救助和不救助之間,監(jiān)管機構(gòu)似乎面臨兩難境地. 本文的研究為監(jiān)管和政策干預(yù)提供了一個更加精準的決策標準.盡管“規(guī)模大”和“聯(lián)系多”對于系統(tǒng)性重要銀行是兩個重要的衡量標準,但是這還不夠.本文發(fā)現(xiàn),作為流動性需求方的大型銀行若破產(chǎn),會引發(fā)大規(guī)模違約傳染;而作為流動性供給方的大型銀行破產(chǎn),引發(fā)的違約傳染效應(yīng)有限.所以,在“規(guī)模大”和“聯(lián)系多”的基礎(chǔ)上,流動性地位必須被重點考慮.這能夠提高金融風(fēng)險預(yù)測和監(jiān)控的精準性.本文的研究思路和方法也為金融監(jiān)管機構(gòu),對金融機構(gòu)破產(chǎn)清算的破壞力評估、對危機期間的救助評估,提供了一種更加精準的方法. 從系統(tǒng)性風(fēng)險角度,“太大而不能倒”和“聯(lián)系太多而不能倒”一直是兩個備受關(guān)注的問題.然而,金融機構(gòu)的流動性差異對金融風(fēng)險傳染同樣具有重要影響. 本文從銀行間網(wǎng)絡(luò)角度,提出了一種商業(yè)銀行流動性差異的檢驗方法.實證研究中,對2012年~2014年中國銀行間債務(wù)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了檢驗.分別對銀行間貸款(網(wǎng)絡(luò)的出度強度)和銀行間借款(網(wǎng)絡(luò)的入度強度)進行冪律分布檢驗,并通過對比兩者的分布差異區(qū)分大銀行和小銀行的流動性差異.研究結(jié)果表明,2012年銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)中,小銀行主要是流動性需求方;2014年銀行間債務(wù)網(wǎng)絡(luò)中,大型銀行是流動性需求方.許多國家的銀行間網(wǎng)絡(luò)都有這種流動性差異[8,24-26]. 進一步,本文研究了這種流動性差異對風(fēng)險傳染的影響.以真實銀行間網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)造大型銀行在銀行間市場上流動性地位相反的兩種網(wǎng)絡(luò).并運用模擬對比實驗,揭示流動性差異對風(fēng)險傳染與系統(tǒng)性風(fēng)險的影響規(guī)律.實驗結(jié)果表明:在銀行間網(wǎng)絡(luò)中,處于流動性需求地位的大型銀行違約更容易引發(fā)傳染.除了銀行的規(guī)模和聯(lián)系以外,流動性地位也是一個重要的衡量系統(tǒng)性重要銀行的標準.從銀行系統(tǒng)角度來看,如果發(fā)生風(fēng)險,2014年的銀行系統(tǒng)潛在的傳染風(fēng)險比2012年和2013年更大.因為實證結(jié)果表明2014年大型銀行的流動性需求最明顯. 本文提出了銀行流動性差異下風(fēng)險傳染的模擬方法.研究在考慮規(guī)模和聯(lián)系的基礎(chǔ)上,重點分析了銀行流動性差異的系統(tǒng)性影響.這為監(jiān)管機構(gòu)提供了一種系統(tǒng)性風(fēng)險壓力測試和情景分析的精準方法.此外,無論是在系統(tǒng)性重要金融機構(gòu)評價,還是破壞力評估、救助評估等方面,監(jiān)管機構(gòu)都應(yīng)該重點關(guān)注金融機構(gòu)的流動性需求狀況.2.2 流動性差異
3 流動性差異與風(fēng)險傳染
3.1 參數(shù)設(shè)定
3.2 全局沖擊
3.3 局部沖擊
4 結(jié)束語