謝春梅

【摘要】為了有效識別和防范銀行間借貸市場的系統(tǒng)性風險，文章通過選取銀行業(yè)借貸市場的總量數(shù)據(jù)，并利用矩陣法進一步獲取詳細的銀行間借貸交易數(shù)據(jù)，從而構建相應的銀行網(wǎng)絡。以該網(wǎng)絡為基礎，從借貸關聯(lián)、風險傳染兩個角度識別系統(tǒng)重要性、風險傳染性銀行，并開展銀行間借貸網(wǎng)絡結構動態(tài)分析。

【關鍵詞】復雜網(wǎng)絡；系統(tǒng)性風險；銀行間借貸市場

【中圖分類號】F830.4

一、引言

金融體系由一個個子系統(tǒng)構成，而各個子系統(tǒng)之間又存在相互關聯(lián)的關系，具有與復雜網(wǎng)絡（網(wǎng)絡節(jié)點、關聯(lián)性）相似的特征，因此，本文將基于復雜網(wǎng)絡理論來識別系統(tǒng)性風險，利用復雜網(wǎng)絡理論，理清金融網(wǎng)絡內(nèi)部結構之間的關系，識別出系統(tǒng)重要性、風險傳染性銀行。

二、基于復雜網(wǎng)絡的銀行間借貸市場系統(tǒng)性風險識別模型構建

（一）銀行間借貸市場網(wǎng)絡結構模型的構建

借助矩陣法，并應用熵的原理，通過各銀行的資產(chǎn)負債數(shù)據(jù)得到矩陣中每個元素的值，模擬出銀行間的借貸網(wǎng)絡結構。

1.模型假設

①不考慮政策因素的影響；②銀行網(wǎng)絡中有n家銀行；③單一銀行的倒閉會影響其他與之有業(yè)務往來的銀行，并且如果這一影響危害過大，引發(fā)這些銀行相繼走向破產(chǎn)，系統(tǒng)內(nèi)的其他銀行也會受到影響；④銀行體系處于封閉狀態(tài)；⑤銀行間交易以信用貸款為主。

2.模型描述

假設銀行網(wǎng)絡中n家銀行之間的借貸關系矩陣為一個N×N的矩陣A，如表達式1所示。其中，式中的Aij表示銀行i對銀行j的貸款額；n為銀行數(shù)量；xi和yj分別表示銀行i和銀行j對于其他所有銀行的總資產(chǎn)與總負債。

最后，將應用比例擬合迭代算法（RAS）對矩陣A*進行求解，得到銀行網(wǎng)絡中相對集中的銀行間借貸數(shù)據(jù)，從而為構建的網(wǎng)絡模型提供詳細的數(shù)據(jù)支持。

（二）評估指標的確定

一是節(jié)點度，節(jié)點的入度和出度分別是指進入該節(jié)點和從該節(jié)點處出發(fā)的邊的條數(shù)。由于節(jié)點銀行一旦陷入財務危機，可能會影響到與之具有債權債務關系的銀行，導致出現(xiàn)資金流動性趨緊、產(chǎn)生壞賬等情況，最終使得整個銀行業(yè)產(chǎn)生系統(tǒng)性金融風險。所以，節(jié)點銀行的關聯(lián)度越大，對系統(tǒng)性風險的影響程度越高。

二是節(jié)點的平均加權度，該指標在節(jié)點度基礎上，除了計算關聯(lián)節(jié)點的數(shù)量外，還增加了關聯(lián)邊的權重計算，將計算結果綜合在一起以識別銀行間借貸網(wǎng)絡中對系統(tǒng)性風險影響比較大的節(jié)點。

三是節(jié)點的中介中心性，該指標計算的是一個節(jié)點的最短路徑的數(shù)量，數(shù)量越多說明該機構在網(wǎng)絡中的中介中心度越高，風險通過其在網(wǎng)絡中傳染的影響越大。

四是平均路徑長度、平均聚類系數(shù)和圖密度。其中，平均路徑長度是指網(wǎng)絡中任意兩節(jié)點（除自身到自身外）之間距離的平均值，該值越小節(jié)點間的關聯(lián)性越強，網(wǎng)絡結構越密集；而平均聚類系數(shù)和圖密度的值越小，節(jié)點間的關聯(lián)性越弱，網(wǎng)絡結構越稀疏。

三、基于復雜網(wǎng)絡的銀行間借貸市場系統(tǒng)性風險識別與分析

（一）系統(tǒng)重要性銀行的識別與分析

1.基于度均值的系統(tǒng)重要性銀行識別

銀行節(jié)點度越大，與之發(fā)生借貸關系的銀行數(shù)量越多，影響系統(tǒng)性金融風險的程度也就越高。因此，在構建的2010—2019年銀行間借貸網(wǎng)絡中，對該期間各銀行的節(jié)點度值進行加總平均，并按照度均值的大小排序，從而識別出系統(tǒng)重要性較高的銀行，其結果如表1所示。

2.基于平均加權度均值的系統(tǒng)重要性銀行識別

首先，需要計算出各銀行在2010—2019年的交易對手數(shù)量和交易金額權重，得到各銀行在該期間的平均加權度，然后求解各銀行在2010—2019年的平均加權度均值，以該值為衡量標準進行排名（見表2）。

3.系統(tǒng)重要性銀行識別結果分析

第一，在識別系統(tǒng)重要性銀行方面，度均值、平均加權度均值兩項評估指標的識別結果存在較大差異。其中，上海、北京、平安銀行分別由第1、第2、第4名移動到了第11、第14、第13名，這說明這些銀行雖然擁有非常多的關聯(lián)交易對手，但是每筆交易涉及的金額較小。與之相反，交通、建設、農(nóng)業(yè)、工商銀行分別由第6、第8、第5、第7名移動到了第1、第2、第3、第4名，這說明這些銀行雖然擁有的關聯(lián)交易對手相對較少，但是每筆交易涉及的金額較大，因此它們的系統(tǒng)重要性顯著提高。

第二，只考慮關聯(lián)對手數(shù)量來識別銀行的系統(tǒng)重要性，會高估該銀行的重要程度。當一家銀行受到?jīng)_擊時，與該銀行存在債權債務關系的交易對象，可能會因為交易金額較小，自身能夠利用儲備的流動資金對沖掉風險；也可能因為交易金額較大，給自己造成嚴重的資產(chǎn)損失，從而陷入財務困境，甚至導致該銀行走向破產(chǎn)。

第三，在借貸網(wǎng)絡中，傳統(tǒng)5大行擁有較為穩(wěn)定的系統(tǒng)重要性地位。通過分析表1和表2的信息我們可以看出，如果在銀行借貸網(wǎng)絡中前8名均為系統(tǒng)重要性銀行，那么傳統(tǒng)5大行（工、中、交、農(nóng)、建）在度均值、平均加權度均值兩次評估中均位列其中。

（二）風險傳染性銀行的識別與分析

1.基于中介中心性均值的風險傳染性銀行識別

按照中介中心性均值的大小進行排名，結果如表3所示。在銀行間借貸網(wǎng)絡中前8名為主要的風險傳染性銀行，其中，除北京、上海銀行屬于城商行，中國銀行屬于國有銀行外，其余銀行均屬于股份制銀行。

2.風險傳染性銀行識別結果分析

在銀行間借貸網(wǎng)絡中，風險傳染性比較大的銀行主要存在于股份制銀行和城商行中。另外，從銀行規(guī)模上看，平安、北京、興業(yè)、光大、廣發(fā)等銀行的規(guī)模要小于工商和農(nóng)業(yè)銀行；恒豐銀行的規(guī)模小于建設銀行，然而，這些規(guī)模相對較小的銀行，其風險溢出效應卻更大。因此，在防范系統(tǒng)性風險時，要特別注意那些傳染性較大的股份制銀行。

四、銀行間借貸市場系統(tǒng)性風險防范措施

（一）監(jiān)管當局要健全銀行監(jiān)管體制

在防控系統(tǒng)性風險的過程中，監(jiān)管者除了要加強對系統(tǒng)重要性銀行（主要指關聯(lián)性和規(guī)模較大的銀行）的關注外，還要特別注意那些傳染性較大的股份制銀行，如平安、華夏等銀行，切斷風險傳染的主要路徑，降低出現(xiàn)大范圍風險的可能。與此同時，監(jiān)管者還要不斷加強對系統(tǒng)重要性銀行、風險傳染性銀行的管理，嚴格審查這些銀行的市場準入、董事會和管理者資格、新業(yè)務申報、經(jīng)營范圍等內(nèi)容，并指導這些銀行根據(jù)不同的業(yè)務建立相應的風險預防機制。此外，監(jiān)管者還可以通過公布各銀行的債務等級值，阻止其他銀行向系統(tǒng)重要性銀行提供借款，從而降低該銀行的重要程度，以此來防范系統(tǒng)性風險。

（二）完善防范系統(tǒng)性風險發(fā)生的制度

為了有效防止系統(tǒng)性風險發(fā)生，國家可以借助央行的超然地位，通過實施存款保險和最后貸款人等制度來防范風險。其中，存款保險制度實施的目的是，當銀行陷入困境時通過給予其一定的資金支持來保證存款人利益，從而保證金融市場的穩(wěn)定。在我國，央行有著特殊的地位，因此，可以由其充當存款保險機構（即牽頭人）的角色，而其他銀行則是參保者。最后貸款人制度是指由央行作為最后貸款人，當銀行可能出現(xiàn)嚴重威脅銀行網(wǎng)絡穩(wěn)定性的風險時，央行可以采取促成銀行兼并或重組、臨時組織集資、直接貸款等行為來救助出現(xiàn)危機的銀行，以防發(fā)生系統(tǒng)性金融風險。

主要參考文獻：

[1]于劍男，趙金樓，王世波.基于網(wǎng)絡動態(tài)模擬的銀行間市場系統(tǒng)性風險研究[J].統(tǒng)計與決策，2019，（10）：157-161.

[2]王新，李靜，王爽等.銀行間網(wǎng)絡系統(tǒng)性風險傳染研究述評[J].金融理論與教學，2019，（2）：29-32.

[3]齊明，許文靜.復雜網(wǎng)絡下金融機構的系統(tǒng)性風險研究[J].技術經(jīng)濟與管理研究，2019，（8）：79-84.