范淑琴（云南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院）

■引言

（一）研究背景

縱觀整個(gè)經(jīng)濟(jì)大環(huán)境背景可知，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中最重要的一個(gè)環(huán)節(jié)是金融行業(yè)，金融業(yè)的穩(wěn)定性會(huì)直接或者間接的影響整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行，而金融業(yè)的發(fā)展近年來包括銀行業(yè)的發(fā)展、證券業(yè)的發(fā)展、保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展等。這些金融子系統(tǒng)之間相互影響，相互促進(jìn)與制約，近年來，我國(guó)金融行業(yè)不斷發(fā)展，加深了金融自由化的程度，由此加深了金融子系統(tǒng)之間的業(yè)務(wù)量。但在目前階段，受到國(guó)際市場(chǎng)匯率波動(dòng)不穩(wěn)定、投資與消費(fèi)失衡，內(nèi)、外需不平衡、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理等因素的共同影響和作用，各個(gè)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)因子在不斷累積，子系統(tǒng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)和感染的可能性在不斷提高。一旦金融系統(tǒng)中的某個(gè)子系統(tǒng)出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，所影響的不僅只有一個(gè)行業(yè)，還會(huì)波及到其他行業(yè)和子系統(tǒng)，風(fēng)險(xiǎn)即會(huì)迅速向子系統(tǒng)或相關(guān)聯(lián)系統(tǒng)蔓延，形成系統(tǒng)的感染。

■系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成及溢出效應(yīng)的機(jī)理分析

（一）銀行業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

1.銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)

（1）內(nèi)在脆弱性。銀行系統(tǒng)由于它自身的特點(diǎn)比如具有較少的自由資金來源，存在著高比重的負(fù)債，也就是說存在著高杠桿導(dǎo)致形成了銀行子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)聚集，而它的存在來源于也體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一個(gè)方面是資產(chǎn)和負(fù)債的不同期性，通俗的說就是資產(chǎn)和負(fù)債存在時(shí)期的錯(cuò)配率，這種錯(cuò)配率比例過高。具體解釋為：銀行貸款大多數(shù)都是長(zhǎng)期的，而銀行機(jī)構(gòu)存在的負(fù)債都是高風(fēng)險(xiǎn)的短期負(fù)債，這種時(shí)期差異會(huì)導(dǎo)致當(dāng)貸款大量增加，存貨大量流出時(shí)，銀行機(jī)構(gòu)會(huì)存在一定的危機(jī)，比如：兌付危機(jī)，資產(chǎn)周轉(zhuǎn)不靈。第二個(gè)方面是銀行業(yè)的各個(gè)小分支的往來越來越緊密，存在一定的相互合作和交叉的業(yè)務(wù)量，這種業(yè)務(wù)量的增加，會(huì)導(dǎo)致各個(gè)小體系中的風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)傳導(dǎo)效應(yīng)。

（2）信息不對(duì)稱性。信息不對(duì)稱性是大多數(shù)金融子系統(tǒng)中存在的問題，不管是銀行還是保險(xiǎn)業(yè)，證券業(yè)等，都存在著信息不對(duì)稱，比如在銀行開展各個(gè)業(yè)務(wù)的過程中，銀行子機(jī)構(gòu)、包括客戶和經(jīng)理也就是監(jiān)管者之間存在著信息不對(duì)稱，而眾所周知，信息不對(duì)稱容易產(chǎn)生的問題就是逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。比如當(dāng)客戶聽到一些不實(shí)謠言時(shí)，對(duì)市場(chǎng)失去了信心，大部分客戶選擇不投資等，造成流動(dòng)性危機(jī)。

■基于分位數(shù)回歸法的實(shí)證分析

（一）風(fēng)險(xiǎn)溢出值的計(jì)算

1.VaR值的計(jì)算

其中，Rit（i=1，2，3）表示銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在t時(shí)刻的指數(shù)收益率序列，Rmt表示狀態(tài)變量，μit表示誤差項(xiàng)、進(jìn)行分位數(shù)q=0.05的分位數(shù)回歸，得出結(jié)果參數(shù)如表1所示：

表1 q=0.05的分位數(shù)回歸結(jié)果

進(jìn)行VaR值的計(jì)算。講表3中估計(jì)出的參數(shù)代入上式進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算分位數(shù)q在0.05和0.01時(shí)各行業(yè)的VaR值序列。

表2 分位數(shù)回歸的參數(shù)估計(jì)結(jié)果(q=0.05)

2.CoVaR值的計(jì)算

根據(jù)式：

其中，Rit（i=1，2，3）表示銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在t時(shí)刻的指數(shù)收益率序列，Rmt表示狀態(tài)變量，Rjt（i=1，2，3）也表示銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)、證券業(yè)在t時(shí)刻的指數(shù)收益率序列，μit表示誤差項(xiàng)。

再次進(jìn)行分位數(shù)回歸，分位數(shù)q取0.05時(shí)，得出各項(xiàng)參數(shù)如表2所示。

進(jìn)行CoVaR值的計(jì)算。將表2計(jì)算出的參數(shù)值代入上式進(jìn)行計(jì)算，分別計(jì)算出q=0.05時(shí)銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)的CoVaR值序列。

表3 風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)—參數(shù)β2值（保留兩位小數(shù)）

3.分析

從模型參數(shù)估計(jì)值來看，參數(shù)β表示兩個(gè)金融子系統(tǒng)單一風(fēng)險(xiǎn)變化時(shí)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的強(qiáng)弱。由上表可知參數(shù)估計(jì)結(jié)果均為正數(shù)，由此說明銀行、保險(xiǎn)和證券子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)變化方向一致，某一金融子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)增加，都會(huì)增大其他關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度。并且銀行子系統(tǒng)對(duì)保險(xiǎn)子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)最強(qiáng)，證券子系統(tǒng)對(duì)銀行子系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)最弱。

（二）風(fēng)險(xiǎn)溢出值的計(jì)算結(jié)果

分別得出各個(gè)金融子系統(tǒng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出值，本文在具體計(jì)算過程中，將計(jì)算出的VaR序列與CoVaR序列取中位數(shù)，再將中位數(shù)代入上式計(jì)算，得出三個(gè)行業(yè)之間互相的風(fēng)險(xiǎn)溢出值。

■研究結(jié)論及建議

（一）研究結(jié)論

本文基于分位數(shù)回歸法結(jié)合CoVaR方法測(cè)度金融子系統(tǒng)中銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，主要得出以下結(jié)論：

（1）由模型得出的結(jié)果可知，金融子系統(tǒng)之間的邊際風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是正方向的，從變化方向來看金融系統(tǒng)的各個(gè)子系統(tǒng)之間同向變化，一個(gè)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)會(huì)相應(yīng)導(dǎo)致其余兩個(gè)子系統(tǒng)的溢出效應(yīng)增加。在一般風(fēng)險(xiǎn)下，風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)最強(qiáng)的是保險(xiǎn)系統(tǒng)對(duì)銀行系統(tǒng)，風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)最弱的是銀行系統(tǒng)對(duì)證券系統(tǒng)。

（2）由于各個(gè)子系統(tǒng)自身發(fā)展階段和程度不一樣，具有其特殊性，導(dǎo)致在風(fēng)險(xiǎn)水平從0.05變化到0.01時(shí)，系統(tǒng)間風(fēng)險(xiǎn)外溢效應(yīng)的變化規(guī)律也不一樣。在風(fēng)險(xiǎn)加劇的情況下，保險(xiǎn)至銀行、銀行至保險(xiǎn)、證券至保險(xiǎn)、證券至銀行、銀行至證券總風(fēng)險(xiǎn)外溢效應(yīng)均呈現(xiàn)顯著增強(qiáng)態(tài)勢(shì)，保險(xiǎn)至銀行、保險(xiǎn)至證券、證券至銀行、銀行至證券的邊際溢出效應(yīng)逐漸增強(qiáng)。