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        基于Wilson模型的影子銀行體系宏觀壓力測試

        2021-07-30 02:46:07王鑫
        今日財(cái)富 2021年19期
        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險宏觀影子

        王鑫

        本文對我國影子銀行體系的特征進(jìn)行了分析和概括,并借鑒明斯基的“金融不穩(wěn)定假說”思想,構(gòu)建出衡量影子銀行體系信用風(fēng)險的指標(biāo)。同時,本文從宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和金融環(huán)境兩個方面考慮了影響影子銀行體系信用風(fēng)險的因素。最后,在Wilson模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建本文的宏觀壓力測試模型,并利用此模型對2006-2019年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究,考察了不同沖擊下影子銀行體系信用風(fēng)險的狀況。

        一、引言

        美國影子銀行體系高杠桿化的運(yùn)作和超強(qiáng)的信用創(chuàng)造使得2008年的次貸危機(jī)迅速演變成一場波及甚廣的金融危機(jī),其輻射范圍和后續(xù)影響都是前所未有的。在后危機(jī)時代,影子銀行體系就自然而然地成為了國際金融監(jiān)管的重中之重。美國分別于2009和2010年頒布了《金融體系全面改革方案》和《多德弗蘭克華爾街改革與消費(fèi)者保護(hù)法案》,英國、歐盟也在不斷提出監(jiān)管方案、修正相關(guān)法律指令,同時,國際金融機(jī)構(gòu)也在緊鑼密鼓地討論影子銀行體系的監(jiān)管,試圖整合各種國際監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)資源,影子銀行體系已成為國際金融研究的重點(diǎn)。

        本文借鑒明斯基“金融不穩(wěn)定假說”思想,構(gòu)建適合衡量我國影子銀行體系穩(wěn)定性程度的指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上,立足我國影子銀行體系的特點(diǎn),分析影子銀行體系的主要風(fēng)險來源。最后,以Wilson的信用風(fēng)險宏觀壓力測試模型為基礎(chǔ),對影子銀行體系進(jìn)行壓力測試。

        二、壓力測試

        (一)確定納入測試的機(jī)構(gòu)和資產(chǎn)范圍

        根據(jù)金融穩(wěn)定委員會(FSB)的定義,本文的研究重點(diǎn)為銀行金融機(jī)構(gòu)所從事的未受巴塞爾協(xié)議或同等監(jiān)管程度監(jiān)管的金融中介活動,也就是常說的“表外業(yè)務(wù)”,主要包括通過銀信合作發(fā)放的信托貸款和委托貸款。

        關(guān)于這部分資產(chǎn)穩(wěn)定性的度量,由于沒有明確的監(jiān)管,所以沒有官方的風(fēng)險準(zhǔn)備金的要求,雖然銀行也會對其進(jìn)行風(fēng)險管理,但是這一比例不得而知,也無法獲得違約率等常用的衡量風(fēng)險的數(shù)據(jù)。因此,本文借鑒了明斯基“金融不穩(wěn)定假說”的思想,用融資利息支付占當(dāng)期利潤總額的比重加上一個風(fēng)險系數(shù)來表示影子銀行體系的信用風(fēng)險,風(fēng)險系數(shù)即為信托貸款和委托貸款之和占社會融資總額比重。

        (二)識別主要風(fēng)險因素

        1.我國影子銀行體系的特點(diǎn)

        在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,本文對我國影子銀行體系的特征進(jìn)行了總結(jié)(表1)。

        2.信用風(fēng)險的主要影響因素

        本文充分借鑒IMF和世界銀行聯(lián)合啟動的“金融部門評估計(jì)劃(FSAP)”,同時參考美國宏觀金融穩(wěn)定監(jiān)測指標(biāo)體系,從宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、金融環(huán)境兩個方面考察可能影響影子銀行體系信用風(fēng)險的因素??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文考察了如下影響因素(表2)。

        表2 影子銀行信用風(fēng)險的潛在影響因素

        (三)壓力測試模型構(gòu)建及處理結(jié)果

        在Wilson(1997)中模型的基礎(chǔ)上,本文建立了如下壓力測試模型:

        yt=α+β1gdpt+β2cipit+β3m2m1t+β4m2gdpt+β5sgdpt+εt? ?(1)

        gdpt=γ1+δ11gdpt-1+δ12yt-1+θ1,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (2)

        cipit=γ2+δ21cipit-1+δ22yt-1+θ2,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

        m2m1t=γ3+δ31m2m1t-1+δ32yt-1+θ3,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (4)

        m2gdpt=γ4+δ41m2gdpt-1+δ42yt-1+θ4,t? ? ? ? ? (5)

        sgdpt=γ5+δ51sgdpt-1+δ52yt-1+θ5,t? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (6)

        其中,yt為t期信用風(fēng)險,gdpt為t期的GDP增長率,m2m1t為t期M2/M1比率,m2gdpt為t期的金融深化比率,sgdpt為t期影子銀行貸款占GDP比重;α,γi為截距項(xiàng);εt,θi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文的模型中加入了信用風(fēng)險指標(biāo)的滯后項(xiàng)作為解釋變量,這是考慮到了影子銀行體系的反饋效應(yīng)。

        本文選擇了以上指標(biāo)2006年——2019年的季度數(shù)據(jù)。其中,信托貸款和委托貸款數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站,其他數(shù)據(jù)均來自中國統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

        本文用聯(lián)立方程模型的方法估計(jì)了以上模型,估計(jì)結(jié)果(表3)顯示:1)GDP增長率在5%的顯著水平下對影子銀行體系的信用風(fēng)險具有降低作用,即GDP增長越快,風(fēng)險越小;2)固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)在10%的顯著水平下可以降低影子銀行體系的風(fēng)險,說明在現(xiàn)階段價格水平的上升并沒有影響到企業(yè)生產(chǎn)成本;3)M2/M1在1%的顯著水平下對風(fēng)險有增強(qiáng)效果,說明M2高M(jìn)1低表明投資過熱而需求不足,將會對影子銀行體系的信用風(fēng)險產(chǎn)生很大的不利影響;3)金融深化比率在1%的顯著水平下對信用風(fēng)險有促進(jìn)作用,說明金融深化過程將提高影子銀行體系的信用風(fēng)險。以上分析可以發(fā)現(xiàn),實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果與經(jīng)濟(jì)理論相一致,也說明了本文模型的準(zhǔn)確性。

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