系统性风险在银行间的传染路径研究——基于持有共同资产网络模型

本文将系统重要性银行、系统脆弱性银行及传染风险等指标有机结合,提出并度量了系统重要性传染路径指标。系统重要性传染路径以风险生成银行为起点,以风险承受银行为终点,从微观机构角度刻画了系统性风险在风险生成银行与风险承受银行之间的传染,兼具深入理解系统性风险的生成机制及直接面向金融监管实践的优点。本文通过实证发现,银行体系的系统性风险总体呈上升趋势,系统性风险和各家银行的系统重要性程度均与规模因素具有较强的正相关关系。风险生成银行往往是那些遭受外生冲击较大、具有高度传染性的系统重要性银行,风险承受银行则通常是遭受外生冲击较小、且与风险生成银行持有资产结构类似(高度关联性)的系统重要性银行。本文对系统重要性传染路径指标的影响因素分析进一步论证了上述结论,并通过敏感性分析论证了多轮传染和资产价格相关性等改进的必要性。

双渠道下的银行系统性风险研究

金融市场是一个复杂的网络,银行之间不仅通过同业拆借的直接渠道进行风险传染,还通过持有共同资产的间接传染渠道进行风险传染。本文使用2018~2021年193家中国的银行数据,构建了银行间同业拆借网络和银行持有共同资产网络,使用DebtRank算法来度量银行体系的系统性风险。本文结果表明:1) 双渠道下的系统性风险显著都大于各个单一渠道的风险,且行业冲击下的系统性风险更高;2) 我国银行体系的系统性风险总体上逐年下降,但在2020年略有上升;3) 大型银行引发的系统性风险高于小型银行,国有银行抵御风险的能力更强;4) 制造业引发的系统性风险最大;商业租赁行业的流动性状况受新冠肺炎的影响最大,引发的系统性风险在2020年最高;房地产业引发的系统性风险在2021年下降得最为明显,中国对房地产的调控政策在2021年起到了明显的作用。

债券市场波动如何影响银行业系统性风险——基于间接业务关联网络视角

近年来,银行持有债券投资持续增加,债券市场的波动将对银行业系统性风险产生重要影响。基于此,本文将债券价格波动引入持有共同资产的抛售传染网络模型,从业务层面构建度量债券市场波动对银行业系统性风险影响的AV指标,并从银行杠杆、持有债券投资规模、间接关联性和债券市场波动等方面对该指标进行因素分解,同时将该指标与尾部依赖模型的△CoVaR、MES等指标进行对比,分析在不同阶段银行业系统性风险的主要驱动因子。研究结果表明:(1)从全样本来看,债券市场波动驱动的银行业系统性风险水平基本呈现出“前期下降,中期平缓上升,后期高位震荡”的阶段性特征;(2)从影响因素来看,持有债券投资规模是债券市场波动对银行业系统性风险的主要影响因素,而债券市场波动则对风险指标的局部波动产生作用;(3)从尾部依赖模型指标对比来看,从2017年起,随着银行业风险防控重点的明确,债券市场波动对银行业整体系统性风险不再发挥主要驱动作用。本文认为,银行应加强债券投资业务管理,监管机构也应加强风险源头防控,将债券投资等非传统领域风险纳入银行风险防控重点领域。

基于DebtRank算法的银行系统性风险仿真研究

银行系统性风险是指一个或几个重要银行机构的违约通过银行网络引起的大范围的银行机构违约风险。目前,大部分的学者通过单一渠道来仿真研究银行系统性风险,而且以银行倒闭的数量来判定银行系统性风险,但是,现实世界中,发生银行倒闭的事件很少,很难用银行倒闭的数量来判定银行系统性风险。而债务等级法的判定,不需要有银行倒闭,就可以用来衡量整个银行系统的系统性风险,但是目前,采用债务等级法(DebtRank)来判定银行系统性风险的研究还缺乏。另外针对双渠道传染的银行系统性风险的研究也少见。为解决上述问题,首先构建双渠道传染模型,然后基于DebtRank算法构建银行系统的债务等级,利用银行系统的债务等级评判银行系统的系统性风险,进一步研究杠杆、平均连接度对银行系统性风险的影响。研究结果表明:杠杆和平均连接度对银行系统的系统性风险有较大影响;杠杆对银行系统性风险具有单调增加的作用,且直接传染渠道占优下作用更大;平均连接度对间接传染渠道占优下的银行系统性风险具有单调增加的作用,而直接传染渠道占优下只有当其较小时才具有单调增加的作用,当平均连接度较大时,反而是单调减少的作用。进一步研究发现,不同传染渠道之间存在一个(杠杆和连接度的)阈值,随着平均连接度的增大,阈值会在更大的杠杆下产生;同样的,随着杠杆的增大,阈值需要在更大的平均连接度下产生。上述研究可以为中央银行的政策制定提供一定的决策依据。

基于银行同业网络与资产重叠的金融风险传染研究

本文分析当银行遭受不同类型初始冲击时,传染概率、传染范围、损失程度随资产多样化程度、初始冲击程度变化的分布情况。研究表明,在两类传染途径共同作用下,资产多样化程度和初始冲击程度很低时风险传染概率与范围仍呈现较高水平,资产多样化程度较高时风险传染概率与范围呈现较低水平;不同网络结构中资产多样化对于初始冲击具有不同的吸收能力,且传染范围呈现出明显的由稳定转向非稳定的相变过程;在传染范围稳定的区域,损失程度仍随资产多样化程度的增加而增大。

双渠道风险传染下银行系统稳定性分析

随着金融危机的频率和范围的不断扩大,银行系统性风险的研究越来越受到重视。针对银行业系统性风险,构建银行同业拆借(直接传染渠道)、银行共同持有资产(间接传染渠道)的双渠道风险传染网络模型。该模型引入了宏观经济波动带来的投资风险,并允许银行通过贬值出售资产来弥补流动性,这更真实地反映了银行系统的操作规则。研究结果表明,在各种经济因素波动情况下,平均储蓄量、储蓄的波动幅度、投资的收益率、存款准备金率以及储蓄利率等对银行系统稳定性的有较大影响,并进行了定量分析。该研究为定量研究宏观经济波动下银行系统性风险问题提供了方案,并为决策者和监管部门防范银行系统性风险提供了参考。

基于多层DebtRank模型的银企系统重要性仿真研究

金融是现代经济的核心,经济的持续健康发展离不开金融系统的稳定。本文从银企间不同贷款期限的借贷关系和不同投资周期的共同资产持有关系出发,构建多层DebtRank模型,基于计算实验方法考察银企系统重要性识别效果与银企内部特征。模型仿真结果表明:在模型构建的整个银企系统中,仅有极少部分的银企表现出系统重要性特征。该部分“重要性”银企表现出显著同质性特征,即“重要性”银企的所有者权益及收益处于较高水平,明显异质于所有者权益为负且亏损严重的“脆弱性”银企;相较银企间共同资产持有关系,银企间借贷关系对于多层DebtRank的系统重要性识别更能发挥有效作用;银企多层DebtRank模型较为稳健,可较为真实地从理论层面反映系统“重要性”银企内部特征,有利于监管机构提取并有效识别系统重要性银企进而保证金融系统稳定。