我国银行业系统性违约风险测度——基于系统性或有权益分析模型

2008年全球金融危机以来,世界主要经济体都加强了对系统性风险的防范。在此背景下,对系统性风险的动态监测与评估就显得尤为重要。优化了系统性或有权益分析模型(SCCA),并选取我国具有代表性的5家上市银行作为样本,对我国银行业的系统性风险进行了动态测度与分析。研究发现,2015年以来,我国银行业系统性违约风险显著上升,5家联合违约的概率已逼近20%,从联合预期损失来看,其值也已处于较高水平。

SCCA方法与系统性风险度量

金融危机引起的机构间风险传染、溢出和反馈效应,促使人们开始关注系统性风险。以Gray、Merton和Bodie为代表提出的或有权益分析方法,考察了以资产负债表为基础的微观经济扭曲是如何在经济部门间传导、扩散,并引致宏观危机发生的。在此基础上,结合极值分布理论和机构间违约相依关系的SCCA方法,可用于评估极端风险时期金融机构违约时债权人的预期损失,以及政府部门的偿债能力和维持金融稳定的能力。本文从或有权益分析方法的理论来源出发,介绍了SCCA方法的基本模型及其对金融机构相关风险指标的度量,同时对如何运用该模型度量金融体系的系统性风险和宏观经济风险进行了总结和梳理,并在此基础上归纳、分析了或有权益分析方法的优缺点,指出了该方法在实践中需考虑的问题。

金融网络结构、固有风险与交叉风险

随着金融混业经营趋势日益明显,金融子部门之间的业务界限逐渐模糊,在提升金融系统运行效率的同时,金融子部门之间的风险传染也逐渐显著,关于金融部门交叉风险派生机制的研究成为防范系统性风险和促进金融稳定的重要问题。选取2010年至2017年中国银行、证券和保险部门中36家上市企业作为研究样本,考虑厚尾风险与金融机构风险关联,通过在系统性或有权益分析框架内构建金融风险网络,对金融部门交叉风险进行定义和测量。在此基础上,结合马尔科夫区制转移模型与TVP-VAR模型,从网络结构的角度剖析交叉风险的派生机制。研究结果表明,金融部门系统性风险可以分解为固有风险和交叉风险两部分,前者用于测量金融系统中单个金融机构或子部门自身的风险,后者用于表征各金融机构之间由于业务与资产负债关联导致的信用风险外溢和交叉感染。在考虑金融机构之间风险关联后,金融部门系统性风险指标具有显著的非线性特征,金融机构固有风险在影响交叉风险的派生时存在明显的结构性突变。金融风险网络结构对交叉风险的影响依金融部门固有风险的状态而改变,由于受网络结构稀释效应和扩散效应的影响表现出稳健但脆弱的特征。当固有风险较低时,稀释效应发挥主导作用,金融稳定性显著,对交叉风险的传染具有一定抑制作用;但当固有风险上升到一定水平后,网络的扩散效应使固有风险和网络结构共同对金融部门交叉风险产生不利影响。银行、证券和保险部门对金融系统交叉风险的影响存在异质性,银行和证券部门固有风险的影响程度比保险部门更为强烈。基于此,监管部门在进行宏观审慎监管中,要考虑金融机构固有风险对交叉风险派生的结构性突变,关注金融机构以及子部门之间的产品和业务关联,建立相应的指标体系和预警机制,同时进行监管协作,打破交叉风险的监管盲区。在微观审慎监管中,从资本金、杠杆率和表外资本运作等方面降低金融机构之间的风险关联。