“一带一路”共建国家银行业系统性风险的测度研究

有效识别“一带一路”共建国家的系统性风险及其关键驱动因素对平稳实现各国经济金融的深度融合具有重大的现实意义。基于150多万条银行微观股票数据和财务数据,通过构建压力时期回归模型的客观方法获得系统性风险三因素权重,在同一框架下利用规模、杠杆、关联性3个因子测算了银行、国家、“一带一路”共建国家系统3个层次的银行业系统性风险指数。研究结果表明,从系统性风险表现来看,“一带一路”共建国家整体的银行业系统性风险受全球宏观金融环境波动影响显著。此外,“一带一路”共建国家也会因为自身问题而出现银行业系统性风险上升的情形。印度、越南、印度尼西亚等国家是系统重要性国家,其银行业系统性风险水平较高;匈牙利、克罗地亚、罗马尼亚等国家的银行业系统性风险水平较低。银行业系统性风险较高的国家主要在于其有较高系统性风险贡献水平的银行,且各行业经济发展状况以及经济增长对国家层面系统性风险有显著的影响。从风险驱动因素看,关联性因子是驱动银行业系统性风险水平变化的主要因素,其次为规模因子和杠杆因子。

银企信贷复杂网络下的银行业系统性风险研究——基于高碳行业视角

碳减排压力下,高碳企业向低碳转型内生的“转型风险”可能成为引发下一场系统性金融风险的“绿天鹅”事件。基于2013-2022年14个高碳行业的银企贷款数据,首先采用“银企”二分网络法,以高碳企业预期违约率作为风险传染强度指标,纵向度量“银企”的风险传导路径。研究发现银企间网络规模逐年扩大,尾部风险突出集中于化工行业,且主要由股份制商业银行承受。其次运用“银银”映射网络法,以银行间共同风险敞口作为风险传染强度指标,横向度量“银银”的风险传导路径。研究发现城市商业银行与农村商业银行日渐成为系统重要性银行,风险承担愈加凸显;国有控股大型商业银行自身输出较大银行间尾部风险,其对风险的扩散或防御至关重要。最后基于复杂网络筛选出系统重要性银行与风险传染性银行,运用动态CoVaR法度量尾部溢出的系统性风险贡献强度,全面捕捉风险从高碳企业到金融机构间“自下而上的风险测度逻辑”,从而为监管部门构建“自上而下的风险监管逻辑”提供现实依据。在“双碳”战略下,应出台专门的信贷支持政策推动重点行业实施节能减排,立足“银企”信贷网络的全局开展差异化管理和全面风险评估,在逆周期缓冲资本监管框架的挂钩变量中引入高碳行业尾部风险的新视角。

动态视角下房地产贷款对银行业系统性风险溢出研究

基于Credit Metrics模型动态度量房地产贷款信用风险,运用双重ΔCoVaR模型分析框架量化其对单家银行风险的影响,以及对银行业系统性风险的溢出,将总体溢出分解为直接溢出和间接溢出,考量房地产贷款信用风险对银行业系统性风险的传导途径。结果显示:一方面,房地产贷款信用风险近年来整体呈上升趋势,且对银行业风险溢出显著,尤其是大规模债务违约和新冠疫情的爆发加剧了溢出效应。另一方面,房地产贷款信用风险的间接溢出大于直接溢出,且高(低)系统重要性银行产生了更大的间接(直接)溢出,表明高系统重要性银行由于与其他银行的业务联系密切,其贷款信用风险更易引发银行业内的连锁反应从而间接刺激风险爆发;低系统重要性银行因为依赖少数大型客户贷款,面临信用丢失时缺乏强劲的风险缓冲能力,更可能直接对银行业的稳定造成显著破坏。

多层网络视阈下银行业系统性风险跨网络传染研究

研究银行系统性风险的跨网络传染对识别系统性风险传染路径及传染机制具有重要意义。利用中国16家上市商业银行2010年第三季度至2020年第四季度数据,构建动态决策层网络(基于共同股东形成的共同股东网络)与动态经营层网络(基于共同贷款形成的债权网络与基于共同持股房地产公司形成的股权网络),在多层网络特征及系统性风险的基础上,实证检验了银行系统性风险传染的多层复杂网络特征及作用机制。结果表明:银行多层网络中心性与系统性风险显著正相关,相较于单层网络,多层网络结构能够捕捉更多的系统性风险信息,对系统性风险有更强的解释力;银行系统性风险传染具有显著的网络间与网络内立体式特征,为系统性风险防范提出新思路;在银行业多层网络间,存在决策层网络至经营层网络的风险传染渠道,系统性风险呈现跨网络立体式传染特征。

我国银行业系统性风险防范研究——基于SRISK指标的修正与测度

准确测度我国银行业系统性风险大小,是风险防范的重要基础。文章通过引入信贷过度扩张情景的定量描述,对代表性风险度量指标SRISK的顺周期问题进行了修正,并依据修正SRISK指标对我国银行业的系统性风险大小进行测度。结果表明:我国银行业系统性风险水平自2012年以来持续上升,反映风险大小的银行业总体资本缺口从2012年的0.5万亿元上升至2019年的3.8万亿元,增长了约7倍;我国银行业系统性风险变化趋势与行业不良贷款率走势高度相似,表明风险上升的主要原因是银行资产质量的下降;从2012年到2019年,国有商业银行始终是银行业系统性风险的主要贡献者,股份制银行次之,城商行最小。上述风险测度结果为我国未来的银行业风险防范提供了实证依据。监管部门应加强对我国银行业系统性风险的主动防范与化解工作,对商业银行从事更多高风险型业务的动向进行严格监管,密切关注银行业务的风险状况,避免银行业资产质量在未来进一步下降。同时,还应当引导银行加大不良贷款的处置力度,避免不良资产积压对银行信贷投放能力的影响,进而保证银行业整体稳定。

研究型审计防范化解系统性金融风险的逻辑理路与实现机制

将研究型审计应用到防范化解系统性金融风险之中,是探索防范化解系统性金融风险的新思路、新方法,具有重要的现实意义。本文结合中国特色社会主义新时代的新发展理念进一步探究研究型审计的内涵及时代价值,并从审计思维角度审视研究型审计的思维体系构成,为其深化应用奠定基础。根据经济发展新形势下系统性金融风险防范面临的新变化和现实挑战,探究研究型审计助力系统性金融风险防范的逻辑理路。将防范系统性金融风险的微观、中观和宏观逻辑与研究型审计的理念方法相结合,寻求研究型审计防范化解金融风险的实现机制,推动研究型审计在系统性金融风险防范领域的创新应用。

银行业系统性风险的宏观防范对策

银行业本身具有系统性、跨行业性等特征,行业本身也属于系统性风险高发行业,所以银行业必须从宏观审慎的角度来防范这一系统性风险。本文将深入银行业,了解它所面临的系统性风险,做出科学测试分析,并结合政策给出宏观层面的风险防范对策。

银行系统性风险的成因及防范对策探析

在当前金融体系中,需要重点面对的问题就是系统性金融风险。我国金融体系中,商业银行是核心,是主体。银行业能否有效防范系统性风险,直接关乎到金融体系安全性。从当前银行防范系统性风险的情况来看,存在系统性风险预警体系不完善、影子银行业务监管不力等不足,本文着重于分析银行运营过程中可能产生系统性风险的原因以及提出相关防范措施。

扩大对外开放背景下中国银行业系统性风险的预警与防范

2017年以来,中央释放出继续扩大金融开放的政策信号,其中银行业已取消外资持股比例限制。但是,在重视改革开放"红利"的同时,有必要对开放条件下的潜在风险做出预警和防范。回顾国内外银行业对外开放的经验与教训,本文认为对外开放尚不构成威胁金融安全的实质性风险,但为了与开放政策相适应,应构建安全审查机制等"第二道防线";审视内部,银行业表外风险叠加或可引发明斯基时刻,为此,应切实严格管控影子银行,要求银行业提高自身竞争力与稳健运营水平,防止爆发系统性风险。

房地产市场与银行业系统性风险

中国房地产市场通过贷款违约及其与银行业之间的耦合作用等渠道影响银行部门风险.基于持有共同资产网络模型,考虑上述两种渠道引发的银行业系统性风险.时间维度而言,房地产贷款违约造成的直接风险远小于降价抛售带来的间接风险.空间维度而言,5家大型商业银行、招商银行、浦发银行等是系统重要性银行,华夏银行、广发银行和招商银行等是系统脆弱性银行,个人住房抵押贷款等是系统重要性资产.研究发现资产结构、银行结构和加权资产结构等是重要的风险因素,系统性风险错配指数可以刻画中国银行业系统性风险状况.通过耦合作用分析发现,银行业系统性风险同时也会对房地产市场形成冲击作用,两者风险的相互强化加剧了风险爆发程度.

房价波动对银行业系统性风险的影响研究——来自我国14家上市商业银行的经验证据

十九大报告中"房子是用来住的,不是用来炒的"重要论述,奠定了房地产业调控的总基调。而大量信贷资金积聚于房地产市场,让国内银行业面临着较大的系统性风险。基于我国14家上市商业银行2007年第三季度至2018年第四季度数据,运用CCA方法测度银行业系统性风险水平,并通过Sys-GMM模型实证分析了房价波动对银行业系统性风险的影响。研究得出2010年以来我国银行业系统性风险水平较高,初期房价上涨在一定程度上可以缓解银行业系统性风险,但后期房价持续上涨则会加剧银行业系统性风险。据此提出持续调控的房地产价格、拓宽房地产企业融资渠道、实施适度宽松的货币政策、活跃房地产租赁市场等举措,以有效降低房价波动对银行业系统性风险的影响。

证券业的系统性风险真的比银行业高吗?——来自中国上市公司股票收益率的证据

以国内16家上市证券机构和16家上市商业银行为样本,通过构建函数,结合系统性风险检测方法,从宏观审慎的角度对证券机构与银行机构的系统性风险进行实证分析。研究结果表明各金融机构的系统性风险存在较大差异,但证券业与银行业的系统性风险均存在显著的收敛效应。从金融领域看,传统印象中"证券业系统性风险远比银行业大"的观点在中国市场上得不到验证,反而是以安全性作为首要原则的银行业系统性风险要大得多。这些研究结论不仅充分反映出中国金融市场发展的复杂性与特殊性,也给未来金融监管部门在保持金融业健康发展中加强宏观审慎监管和有效防范系统性风险提供一定的思路与帮助。

金融市场对银行业系统性风险的溢出效应及渠道识别研究

将银行业纳入到包含金融市场以及银行业在内的金融体系框架下,从金融市场对银行业系统性风险的溢出效应入手,刻画更加内生性的系统性风险。考虑金融市场风险溢出效应构造的银行业系统性风险指标,其风险敏感性更强,能识别出样本期间的三次系统性风险事件,并可以将中国银行业系统性风险分为三个阶段。不同金融市场的溢出效应存在差异性,其中房地产市场和股票市场溢出效应最高,对中国银行业系统性风险贡献最大。根据金融市场溢出效应的解析式进行溢出效应的渠道识别,发现房地产市场、股票市场自身较大的风险以及银行在这些市场的风险承担对系统性风险的溢出效应发挥着关键性作用。最后,为有效防范银行业系统性风险,提出控制风险源波动、加强银行影子业务监控以及进一步完善逆周期监管政策等建议。

互联网金融对中国银行业系统性风险的影响——基于SCCA模型及逐步回归法的实证研究

互联网金融与传统银行之间竞争与合作关系一方面对商业银行产生强大的冲击,另一方面打开了风险传染渠道,冲击和传染的叠加引发银行业系统性风险。基于2010年1月1日至2017年9月30日的中国银行业、资本市场及宏观经济数据,运用SCCA模型对互联网金融影响下的中国银行业系统性风险进行测度,随后运用逐步回归法验证上述风险引发机制,并对一定期限内的风险水平进行预测。结果表明,互联网金融加剧了中国银行业系统性风险,且影响长期存在,互联网金融规模的不断扩大仍会对宏观经济造成冲击,增加中国银行业系统风险。

中国银行业系统性风险传染研究——基于涵盖银行间传染风险与流动性风险的量化模型

为了量化中国银行业的系统性风险，本文构建了一个涵盖银行间传染风险和流动性风险的系统性风险量化模型，采用我国129家银行的财务数据，通过矩阵法模拟了不同冲击下银行业的系统性风险。研究表明：①单个银行倒闭造成的系统性风险损失取决于该银行的资产规模和同业负债头寸；②中国工商银行和中国银行的系统重要性最高，但单个银行倒闭难以引发银行业系统性危机；③存款利率市场化将给我国银行业带来系统性风险隐患，当银行净利息收入损失超过80％时，会引发银行业系统性危机。基于实证结果，本文认为：为规避系统性风险，银行在存放和拆放同业资产时，应当选择同业资产少的银行作为交易对手，并保证自身的资本充足率足够稳健。

中国银行业系统性风险水平测度与监管——基于综合指数法的实证研究

本文立足于中国银行业系统性风险中时间维度和截面维度的二重性,采用主成分分析法构造银行业系统性风险压力指数(FSI)。研究结果表明,中国银行业大部分时间处于中度偏低风险期,银行业系统性风险整体的变化趋势为"先上升,再下降"的"M"形循环图。利用FSI计算出BSI识别中国银行系统的压力期,发现极端金融风险会使BSI上涨超过0的阈值。因此,"强监管、严防控"依然是未来银行业监管的主旋律。监管当局应该在宏观审慎的框架下,实施全面及时有效的宏观审慎政策,以防范银行业系统性风险。应将FSI纳入监控指标,增强宏观审慎监管,并完善金融监管协调机制,同时加强全球监管合作,从而保障银行系统安全,促进经济平稳发展。

我国银行业、证券业、保险业的系统性金融风险溢出效应研究

金融市场中的银行业、证券业、保险业的混业程度较高,联系越来越紧密、业务逐渐渗透。当一个行业发生危机事件和风险损失,将会通过多种方式和渠道给其他行业带来风险的外部性,从而提高了整个金融市场的风险水平,所以有必要研究金融子行业间的系统性金融风险产生以及传导。通过运用Co Va R方法来测度我国银行业、证券业、保险业之间的系统性金融风险溢出效应,实证表明银行业对证券业、保险业的溢出效应较小,保险业系统性金融风险对银行业、证券业的溢出效应较大,最后提出防范系统性金融风险溢出效应的对策。

基于未定权益分析模型的我国银行业系统性风险测度研究

论文基于我国上市银行资产负债和股价数据,运用未定权益分析模型对我国银行业系统性风险进行测度。研究表明,2002年以来我国银行业经历了三个高风险时期,但当前风险水平较低。进一步分析发现,银行业系统性风险具有突变性、单个机构风险大幅上升可能是总体风险暴露的前兆、当前城市商业银行风险高于国有大型商业银行和中小股份制银行等特征。基于上述结论,论文提出了加强对个体风险处置、完善宏观审慎制度等政策建议。

我国银行业系统性风险的生成与防范研究

金融业是国家经济的核心,而银行业是我国金融行业的核心,由于银行业系统性风险具有显著跨行业传染和溢出效应,因此研究银行业的系统性风险生成和防范是目前监管工作的重点。为此,本文从系统性风险定义、生成及其传导路径等几个方面进行阐述,并提出相应的对策建议。

我国房地产业对银行业系统性风险的溢出效应测度:基于行业和企业层面视角

房地产业和银行业的高度关联性,使得房地产业风险极易通过信贷渠道传染到银行业,进而可能演化成系统性金融风险。构建DCC-GARCH-CoVaR模型测度中国房地产业对银行业系统性风险的溢出效应,并从行业和企业两个层面,实证分析房地产业风险对银行业系统性风险的溢出过程。研究发现:由于银行持有较高比例的房地产信贷敞口,无论是行业层面还是企业层面,房地产业对银行业系统性风险都具有显著的正向溢出效应;减弱房地产业对银行业系统性风险的溢出效应,关键在于化解房地产业自身风险问题,尤其是大型房地产企业的风险问题。基于上述分析,提出了降低房地产业和银行业风险共生性、提高房地产企业风险抵抗能力等政策建议。