李 婷，廖 昕

（上海理工大學(xué)管理學(xué)院，上海 200093）

一、引言

據(jù)證券業(yè)協(xié)會統(tǒng)計(jì)，截至2019 年底，我國已經(jīng)注冊的證券機(jī)構(gòu)有133 家，資產(chǎn)規(guī)模達(dá)6.14 萬億元，凈資產(chǎn)規(guī)模為2.02 萬億元。但目前資本市場仍是我國金融體系的短板，習(xí)近平總書記在十九屆四中全會中指出，“加強(qiáng)資本市場基礎(chǔ)制度建設(shè)，健全具有高度適應(yīng)性、競爭力、普惠性的現(xiàn)代金融體系，有效防范化解金融風(fēng)險”。隨著資本市場在我國現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的地位和作用的不斷提高，對證券業(yè)的發(fā)展也提出了更高的要求。與此同時，證券業(yè)在我國金融市場中的地位也越來越重要，與其他金融行業(yè)的關(guān)聯(lián)性逐步加強(qiáng)。因此為了更好地控制我國金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險，有必要對證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行研究。

在我國金融體系系統(tǒng)性風(fēng)險的相關(guān)研究中，大量文獻(xiàn)關(guān)注的是銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險，以及不同金融行業(yè)間的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)，對于證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的研究相對較少。曹源芳和蔡則祥（2015）[1]通過時變CoVaR 模型分別得到了證券業(yè)和銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險，對比發(fā)現(xiàn)證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險小于銀行業(yè)。佘笑荷等（2019）[2]基于尾部相依視角，建立了多種類型的Vine Copula 模型對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險進(jìn)行度量。而在證券業(yè)與其他相關(guān)行業(yè)的風(fēng)險溢出方面，沈悅等（2014）[3]建立了GARCH-Copula-CoVaR拓展模型測度了銀行、保險、證券和信托對金融業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻(xiàn)程度，以及它們之間的風(fēng)險溢出程度。楊揚(yáng)和徐匯（2018）[4]則基于靜態(tài)、動態(tài)CoVaR模型研究了銀行、證券、保險三個子系統(tǒng)間的風(fēng)險傳導(dǎo)和溢出效應(yīng)。楊子暉等（2018）[5]基于VaR、MES、CoVaR 以及△CoVaR 四種測度，對我國金融風(fēng)險跨部門傳染進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)和證券部門在“熔斷機(jī)制”事件中會成為風(fēng)險傳染的網(wǎng)絡(luò)中心。李政等（2019）[6]通過采用上行和下行△CoES 指標(biāo)研究了我國證券、銀行、保險三個行業(yè)間的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)，并指出證券業(yè)是系統(tǒng)性風(fēng)險的主要接收者。

已有文獻(xiàn)研究了證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險，以及其與相關(guān)行業(yè)之間的風(fēng)險溢出關(guān)系，但并未考慮金融市場對證券業(yè)的溢出效應(yīng)。而從我國金融體系的運(yùn)行實(shí)踐來看，證券業(yè)作為金融體系運(yùn)行中不可或缺的一環(huán)，其風(fēng)險狀況不僅會受到證券業(yè)內(nèi)部機(jī)構(gòu)風(fēng)險的影響，也會被其他金融子市場的風(fēng)險所傳染。尤其隨著我國利率市場化、匯率市場化等金融自由化程度的加速推進(jìn)，金融機(jī)構(gòu)之間通過股票市場、貨幣市場、債券市場等相互持有資產(chǎn)和負(fù)債，這使得中國的股票市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場與證券業(yè)之間的聯(lián)系更加緊密。因此，有必要將證券業(yè)納入包含金融市場在內(nèi)的金融體系下，不僅研究證券業(yè)內(nèi)部的關(guān)聯(lián)性，還考慮金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。

另外，國際經(jīng)驗(yàn)和大量研究表明，房地產(chǎn)價格和房地產(chǎn)信貸是影響金融體系穩(wěn)定的重要因素。白鶴祥等（2020）[7]指出房地產(chǎn)市場通過房價上漲與信貸擴(kuò)張相互作用的風(fēng)險累積、房價下跌后的跨部門風(fēng)險溢出和基于雙邊債權(quán)結(jié)構(gòu)的金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險傳染這三個階段將風(fēng)險傳導(dǎo)至金融市場。而自從1998 年中國啟動住房制度改革以來，中國房地產(chǎn)市場在獲得長足發(fā)展的同時，房地產(chǎn)信貸規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張，與金融市場的聯(lián)系愈發(fā)密切，從而也為證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險帶來隱患。這表明，在研究金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)時，房地產(chǎn)市場作為重要的風(fēng)險源不可忽略。因此，本文參考方意等（2018）[8]的研究，在引入股票、貨幣、債券、外匯四個金融子市場以及房地產(chǎn)市場作為風(fēng)險源因素的基礎(chǔ)上，考察證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險情況，并進(jìn)一步對比研究不同金融子市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)，為更好地防范和監(jiān)管證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險，提高我國證券業(yè)抗風(fēng)險能力提供量化參考。

二、研究模型與方法

（一）證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險度量模型

為了研究金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的變化，本文參考方意等（2018）[8]的研究，在Adrian 和Brunnermeier（2016）[9]所提出的CoVaR 模型基礎(chǔ)上，加入各類金融市場收益率作為狀態(tài)變量進(jìn)行改進(jìn)。首先，以證券業(yè)系統(tǒng)損失率（Systemt，為收益率的負(fù)值）為被解釋變量，以單家證券機(jī)構(gòu)損失率（Xi，t，為收益率的負(fù)值）為解釋變量，在q%分位數(shù)水平下構(gòu)建分位數(shù)回歸模型。具體形式為：

其中，Mk，t為第k 類市場的基本狀態(tài)變量，k∈{1，2，3，4，5}，分別指代股票市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場4 個金融子市場和房地產(chǎn)市場。i 指代第i 個證券機(jī)構(gòu)。

其中，符號“∧”表示估計(jì)之后的參數(shù)值。

在測度金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)時，本文借鑒方意等（2018）[8]的研究，以金融子市場及房地產(chǎn)市場k 的基本狀態(tài)變量為被解釋變量，以常數(shù)項(xiàng)為解釋變量進(jìn)行分位數(shù)回歸，并選擇120 個交易日（約半年）為固定窗口實(shí)現(xiàn)動態(tài)化，得到金融市場及房地產(chǎn)市場的風(fēng)險狀態(tài)變量將單家證券機(jī)構(gòu)的風(fēng)險值以及單個市場的風(fēng)險狀態(tài)變量代入式（2），可以得到納入金融市場及房地產(chǎn)市場風(fēng)險狀態(tài)變量后的證券業(yè)條件在險價值：

借鑒方意等（2018）[8]、Adrian 和Brunnermeier（2016）[9]，以單家證券機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)市值（Ai，t）占比為權(quán)重對證券機(jī)構(gòu)對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度進(jìn)行加權(quán)平均，最后得到考慮了證券機(jī)構(gòu)相對規(guī)模效應(yīng)的證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險

（二）單個金融子市場溢出效應(yīng)的度量模型

當(dāng)某個金融子市場或房地產(chǎn)市場和單家證券機(jī)構(gòu)均處于風(fēng)險狀態(tài)時，證券業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險值可表示為：

類似地，當(dāng)單個市場和單家證券機(jī)構(gòu)由正常狀態(tài)轉(zhuǎn)化為風(fēng)險狀態(tài)時，其對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險會產(chǎn)生溢出效應(yīng)，該溢出效應(yīng)可表示為：

進(jìn)一步通過市值加權(quán)，可得單個金融子市場或房地產(chǎn)市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)為：

三、數(shù)據(jù)來源與變量說明

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取了八家在A 股上市的證券公司收盤價作為研究樣本。為了充分研究近年來發(fā)展迅猛的證券公司對證券業(yè)的影響，本文選擇了市值規(guī)模在2019 年度排名前列的八家公司，具體為：01 中信證券，02 國泰君安，03 海通證券，04 華泰證券，05 廣發(fā)證券，06 招商證券，07 申萬宏源證券，08 國信證券。樣本期間為2015 年7 月1 日至2020 年6 月30日，共1 217 個交易日。樣本數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫。

（二）變量說明及描述性統(tǒng)計(jì)分析

為研究樣本證券公司的系統(tǒng)性金融風(fēng)險及其溢出效應(yīng)，本文選取單個證券公司損失率和證券業(yè)系統(tǒng)損失率 為因變量。由于本文研究的是股票市場、貨幣市場、債券市場、外匯市場四個金融子市場以及房地產(chǎn)市場對證券業(yè)的溢出效應(yīng)，因此選取這五個市場的代表性數(shù)據(jù)作為狀態(tài)變量，度量證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險及其溢出效應(yīng)，具體指標(biāo)（見表1）。關(guān)于樣本選取頻率，單個證券公司損失率、證券業(yè)系統(tǒng)損失率以及不同市場的狀態(tài)變量均為日頻。另外，本文中的正常狀態(tài)和風(fēng)險狀態(tài)分別是50%分位數(shù)水平和95%分位數(shù)水平。

表1 指標(biāo)變量的選取

表2 給出了八大證券公司以及證券業(yè)損失率序列的描述性統(tǒng)計(jì)。從中可知，各家證券公司及證券業(yè)損失率序列的均值均在0 附近波動，且都大于0。標(biāo)準(zhǔn)差在2.5 附近左右波動，損失率序列的峰度均大于3，即正態(tài)分布的峰度值，呈現(xiàn)出典型的“尖峰厚尾”的分布特征。表3 是4 個金融子市場以及房地產(chǎn)市場損失率的描述性統(tǒng)計(jì)，從平均值來看，5個市場中，只有股票市場的損失率為正值，其余3個金融子市場和房地產(chǎn)市場的損失率均為負(fù)值，這說明股票市場自2015 年由牛市轉(zhuǎn)入熊市以來，整體較為疲軟，有微弱的虧損狀況，而其他3 個金融子市場和房地產(chǎn)市場整體來看都略有盈利。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，貨幣市場損失率波動最為顯著，外匯市場波動最小，這一點(diǎn)同樣也可以從最大值、最小值的數(shù)據(jù)看出。另外，金融市場損失率同樣也呈現(xiàn)出了“尖峰厚尾”的特征。

表2 各家證券公司損失率的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 金融市場和房地產(chǎn)市場損失率的描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)分析

表4 分別在4 個金融子市場和房地產(chǎn)市場均處于風(fēng)險狀態(tài)下以及單個市場處于風(fēng)險狀態(tài)下，給出了單家證券公司對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)平均值。通過市值加權(quán)進(jìn)一步對應(yīng)得到了金融市場和房地產(chǎn)市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)平均值。由表4 可知，證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)為0.017 4，說明當(dāng)四個金融子市場和房地產(chǎn)市場風(fēng)險狀態(tài)的同時改變會加劇證券業(yè)整體系統(tǒng)性風(fēng)險。但在金融市場和房地產(chǎn)市場風(fēng)險狀態(tài)同時改變時，中信證券和海通證券對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的貢獻(xiàn)度呈現(xiàn)負(fù)向?？紤]到中信證券在發(fā)展過程中，一直在通過收購合并擴(kuò)大其運(yùn)營規(guī)模，而海通證券是目前我國證券業(yè)國際業(yè)務(wù)的領(lǐng)頭羊，參考我國中國人民銀行、中國銀行保險監(jiān)督管理委員會和中國證券監(jiān)督管理委員會在2018 年末聯(lián)合發(fā)布的《關(guān)于完善系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管的指導(dǎo)意見》，中信證券和海通證券已經(jīng)可以被認(rèn)為是“系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)”。因此本文認(rèn)為這兩家證券公司的風(fēng)險變化有預(yù)警作用，一旦機(jī)構(gòu)風(fēng)險波動變化情況有所增強(qiáng)時，受到其預(yù)警作用的影響，更容易引起整個證券業(yè)的關(guān)注，監(jiān)管機(jī)構(gòu)相應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險監(jiān)管，因此整個證券業(yè)的風(fēng)險波動反而會有所減小。

對于單個金融子市場，股票市場、貨幣市場、債券市場和外匯市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)均為負(fù)值。其中外匯市場的負(fù)向溢出效應(yīng)最為明顯，從表4 可以看出這是由于海通證券的系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)最為明顯所引起。如前文所述，海通證券作為我國證券業(yè)國際業(yè)務(wù)的領(lǐng)頭羊，其國際業(yè)務(wù)目前已經(jīng)成為公司的重要收入來源，風(fēng)險管理經(jīng)驗(yàn)豐富，所以在外匯市場風(fēng)險狀態(tài)發(fā)生變化時，海通證券相比于其他證券公司更能夠降低證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險。而房地產(chǎn)市場的風(fēng)險狀態(tài)改變對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)為正，這可能是因?yàn)楫?dāng)房地產(chǎn)市場風(fēng)險由于房價波動與供需不平衡出現(xiàn)大幅波動時，投資者會由于替代效應(yīng)，選擇其他理財產(chǎn)品進(jìn)行投資，而證券機(jī)構(gòu)作為中間機(jī)構(gòu)，其業(yè)務(wù)規(guī)模以及產(chǎn)品種類會相應(yīng)地增加，從而導(dǎo)致證券機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險水平的加劇。

表4 證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)均值

（二）金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)的渠道分析

根據(jù)式（7）可知，單個金融子市場對證券公司的溢出效應(yīng)可從金融子市場自身風(fēng)險單家證券公司風(fēng)險對金融子市場的敏感性以及金融子市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的信息溢出渠道三個渠道進(jìn)行分析。

1.金融市場自身風(fēng)險的變化狀況分析。圖1 給出了四個金融子市場和房地產(chǎn)市場的風(fēng)險值在2015—2020 年期間，我國債券市場和外匯市場風(fēng)險控制較好，風(fēng)險波動幾乎為0。這主要是因?yàn)槲覈鴤袌鲆园踩愿吆土鲃有詮?qiáng)的債券為主，例如國債和金融債，所以債券市場的運(yùn)行較為平穩(wěn)。又由于我國外匯市場實(shí)行的是有管理的浮動匯率制度，國際投資業(yè)務(wù)尚未成為體系，所以風(fēng)險控制情況良好，風(fēng)險波動微弱。股票市場和房地產(chǎn)市場的風(fēng)險波動則較小，且在2015 年后，風(fēng)險波動日益收縮，由此表明我國在2015 年的股市危機(jī)之后，金融風(fēng)險監(jiān)管工作有所成效。風(fēng)險波動最大的市場為貨幣市場，隨著我國金融市場的不斷開放，利率市場化的不斷完善，貨幣市場的傳導(dǎo)機(jī)制不斷暢通，我國貨幣市場利率受到國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響也越來越大。尤其在2016 年之后，受到英國脫歐、中美貿(mào)易摩擦、新冠疫情等突發(fā)事情的影響，我國貨幣市場風(fēng)險波動愈發(fā)加劇。

圖1 金融子市場及房地產(chǎn)市場自身風(fēng)險變化圖

2.單家證券公司風(fēng)險對金融市場的敏感性分析。單家證券公司風(fēng)險對金融市場的敏感性可由計(jì)算得到，反映了證券公司風(fēng)險狀態(tài)隨單個金融子市場風(fēng)險狀態(tài)變化而變化的程度，k沂{1，2，3，4，5}。表5 給出了當(dāng)單個金融子市場及房地產(chǎn)市場風(fēng)險狀態(tài)改變時對證券公司風(fēng)險狀態(tài)的平均變化程度，可以看到，四個金融子市場及房地產(chǎn)市場對單家證券公司風(fēng)險的影響均為負(fù)。這說明，當(dāng)四個金融子市場和房地產(chǎn)市場風(fēng)險波動狀況加強(qiáng)時，證券公司的風(fēng)險波動狀況反而會有所減弱，其中單家證券公司對股票市場的敏感性最強(qiáng)。本文認(rèn)為，金融市場對證券機(jī)構(gòu)具有一定的信號作用，其風(fēng)險波動預(yù)警著整個資本市場的風(fēng)險變化，此時證券公司會通過調(diào)整業(yè)務(wù)和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)主動控制風(fēng)險，從而降低風(fēng)險波動。

表5 單家證券公司風(fēng)險對金融市場的敏感性—均值

表5 單家證券公司風(fēng)險對金融市場的敏感性—均值

表6 金融市場風(fēng)險波動對溢出效應(yīng)的影響——均值

表6 金融市場風(fēng)險波動對溢出效應(yīng)的影響——均值

五、結(jié)論與政策啟示

討論金融市場對我國證券業(yè)系統(tǒng)性金融風(fēng)險溢出效應(yīng)，可以幫助理解證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的生成，進(jìn)一步穩(wěn)定我國金融市場。本文以中信證券、國泰君安等八家上市證券機(jī)構(gòu)為研究對象，借鑒方意等（2018）[8]的方法，將股票、貨幣、債券、外匯四個金融子市場以及房地產(chǎn)市場納入條件在險價值模型（CoVaR 模型），分析了金融市場對我國證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）股票市場、貨幣市場、債券市場和外匯市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險具有負(fù)向的溢出效應(yīng)，而房地產(chǎn)市場則對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險有正向的溢出效應(yīng)。（2）在金融市場對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)渠道中：貨幣市場風(fēng)險波動最大；單家證券公司風(fēng)險對股票市場風(fēng)險狀態(tài)變化的敏感性最強(qiáng)；相比于房地產(chǎn)市場，股票市場、貨幣市場、債券市場和外匯市場四個金融子市場豐富的信息量對證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險的溢出效應(yīng)能產(chǎn)生更多的影響。

針對所得結(jié)論，并結(jié)合我國發(fā)展現(xiàn)狀，本文提出如下建議：

（1）管理證券業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險可以考慮從金融市場入手。監(jiān)管部門在關(guān)注證券業(yè)內(nèi)部風(fēng)險傳染效應(yīng)的同時，還應(yīng)同時注意金融市場以及房地產(chǎn)市場的風(fēng)險動向，尤其是房地產(chǎn)市場的風(fēng)險變化，以便從源頭降低證券業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險。

（2）要持續(xù)關(guān)注證券公司的風(fēng)險情況。對資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)性等方面的監(jiān)管要做到及時且全面，并且要針對突出業(yè)務(wù)做到重點(diǎn)防控，例如海通證券的國際業(yè)務(wù)。對證券公司違規(guī)操作、逃避監(jiān)管等情況要積極引導(dǎo)，提高我國證券公司的專業(yè)性，改善其公司治理的不健全問題，規(guī)范證券公司在公司治理、內(nèi)部控制、風(fēng)險管理等制度安排，提高證券公司的抗風(fēng)險能力。