基于传染渠道的银行系统性风险研究述评

李守伟　何建敏

摘要：2007年～2009年的金融危机更加强调了银行系统性风险在金融危机形成中的作用，从而引起了学术界和金融监管部门对银行系统性风险更为广泛的关注。文章在对银行系统性风险内涵梳理的基础上，从银行系统性风险的有形传染渠道和无形传染渠道，对银行系统性风险相关理论与实证研究进行了系统的评述，最后对银行系统性风险未来研究方向做出了展望。

关键词：银行系统性风险；传染渠道；网络理论

在维护金融系统稳定中，银行业处于特别重要的地位。而银行系统性风险是导致整个银行系统不稳定的关键因素，已经得到学术界和金融机构实践部门的高度重视，成为金融风险研究领域中的热点问题。此外，由2007年美国次贷危机引起的金融危机表明了，现代银行业经营发展的外部环境已经发生了显著的改变，我国银行业金融机构现行的监管模式已经难以应对现代金融发展的全新的挑战，银行系统性风险暴露隐患不容忽视（刘明康，2010）。以上分析表明，研究银行系统性风险问题，特别在当前金融复杂多变的动态形势下显得尤为重要。因此，本文对国际上现有关于银行系统性风险的文献进行梳理，并指出现有研究的不足和存在的问题，以期为未来进一步的研究提供参考与借鉴。

一、 银行系统性风险内涵

银行系统性风险引起了学术界、金融机构以及金融监管者的广泛关注，但目前对其没有统一的、精确的定义，不同的学者从不同的角度对其进行了界定（Bandt & Hartmann，2000；Kaufman & Scott，2003；包全永，2005；Acharya，2009；Martinez-Jaramillo et al.，2010）。如Bandt和Hartmann（2000）给出了一个适用于银行系统性风险的广泛的定义，认为系统性风险是指由系统性事件引起的单个或者多个金融机构失败的风险。可以是冲击影响金融系统中某个机构，进而传染给其他的机构；或者是冲击同时影响金融系统中多个机构，进而传染给更多的机构。现有对银行系统性风险的界定侧重于冲击以及传染机制。因此，银行系统性风险可以被广义界定为两个部分的组成：初始冲击和传染机制，初始冲击对单个或者多个银行产生不利的影响，进而引起传染效应使得整个银行系统面临崩溃的风险。其中，银行系统性风险的传染机制可以分为有形传染渠道和无形传染渠道两类：有形传染渠道主要有银行间市场、支付结算系统等渠道；无形渠道主要有共同冲击、流动性以及信息溢出等渠道。

二、 银行系统性风险有形传染渠道

1. 银行间市场渠道。银行间市场具有“双刃剑”效应：一方面，银行间信用拆借关系在有效的资金分配中发挥了重要的作用，使得流动性短缺的银行避免流动性风险（Cocco et al.，2009）；另一方面，银行间信用拆借关系为银行风险提供了传染渠道（Gai & Kapadia， 2010）。银行间市场中传染风险便是狭义上的银行系统性风险（Bandt et al.，2009）。对于银行间市场中传染风险比较著名的研究是Allen 和 Gale（2000），他们指出若整个银行系统不存在总流动性短缺，当银行间市场结构是完全市场时，该银行系统可以实现最优风险分担。当银行间市场结构是不完全市场时，该系统也可以实现最优风险分担，但在面临流动性冲击时表现得更脆弱，更容易发生传染风险。

随着网络理论的发展，许多学者基于网络理论对传染风险进行研究，而对银行间市场网络结构的实证研究发现其确实具有复杂网络的特征（Inaoka et al.，2004；Boss et al.，2004；Iori et al.，2008）。基于网络理论，Iori等（2006）研究了银行间市场随机网络中银行分别为同质和异质情况下银行系统性风险的特征；Nier等（2007）同样基于随机网络研究了银行间市场中违约引起的系统性风险；Gai 和Kapadia（2010）在银行主体建模时考虑了资产流动性因素，在具有任意结构的金融网络中研究了系统的和特殊的冲击、网络结构的变化以及资产市场流动性对传染风险的影响；Li（2011）研究了银行分层网络演化中网络结构与银行主体行为对传染风险的影响。另外，Canedo和Jaramillo（2009）、Georg和Poschmann（2010） 、Haldane和May（2011） 以及Lenzu和Tedeschi（2012） 等在此方面也进行了深入的研究。

在传染风险实证研究中，国内外学者主要是基于矩阵法利用美国（Furfine，2003）、英国（Wells，2004）、德国（Upper & Worms，2004）、荷兰（Lelyveld & Liedorp，2006）、比利时（Degryse et al.，2010）以及中国（马君潞等，2007）等国银行系统的数据进行研究。但研究得到的结论并不是一致的， 和Wells（2004）认为英国银行间传染风险是有限的，而Upper和Worms （2004）研究发现在德国银行系统中银行倒闭的潜在传染风险是非常高的。研究结论不一致至少是由于研究对象的不同造成的，此外银行系统结构、银行规模、银行间连接数量及其分布等都对实证结果具有一定的影响（Leitner，2005；Müller，2006）。

2. 支付结算系统渠道。随着支付结算系统在金融业务中的迅速发展，关于支付系统实时交易成为系统性风险传导的潜在渠道问题成为了关注热点之一。Diamond和Douglas（1983）首先提出了支付系统的系统性风险的三阶段模型，Chakravorti（1996）、在上述研究基础上提出了对银行支付系统传染的系统性风险进行度量的四阶段模型。Holthausen和Ronde（2000）研究了国际总额和净额结算系统共存对跨境银行系统性风险的影响。黄佳和曹雪锋（2006）从理论与实践、国际和国内经验等多角度论述了银行间支付结算系统与系统性风险的关系。王爱民等（2008）研究了少数甚至是单个银行发生危机通过净额结算支付清算系统扩散而引起系统危机的过程和条件，分析了系统所能吸收的由银行危机而导致的最大违约资金量。

从网络理论视角，Eisenberg和Noe（2001）利用网络理论将所有相互支付关系的金融系统模型化为相互联结的金融网络，利用不动点定理，证明了某些正则条件下存在惟一的支付向量，提出了一种既能使支付系统出清，又能给出系统中单个金融机构面临的系统性风险测度的算法；Afonso和Shin（2008）利用网络理论由不动点定理得到惟一存在的支付向量，研究大额支付系统的流动性。对完全联结网络结构的仿真研究发现，某个银行流动性的增加会减少系统的支付总量、增加未结清的支付；黄聪和贾彦东（2010）基于我国银行间支付结算数据，从金融网络视角对整个金融体系的系统性风险状况展开了监测、预警研究。

在对支付结算系统中银行系统性风险实证方面，Northcott（2002）采用类似的方法估测加拿大自动结算系统（ACSS）中系统性风险的可能性，研究发现ACSS中系统性风险是非常有限的。Bech和Soramaki（2005）对美国银行间大额支付清算系统中的系统性风险进行了分析表明，该净额清算系统中多个银行同时失败带来的系统性风险很小。

三、 银行系统性风险无形传染渠道

1. 共同冲击渠道。银行系统性风险的传染机制可以通过共同冲击的形式表现，共同冲击的成因在于银行为了防止信息溢出的成本增加了在投资方面的相关性（Acharya & Yorulmazer，2008；Acharya，2009）。De Nicolo 和Kwast（2002）就认为通过度量金融机构间相关性可以估测潜在的系统性风险。Schrüder 和Schüler（2003）利用双因素GARCH模型分析了欧洲各国间银行股指的相关性，得出欧洲银行间的潜在系统性风险近20年来有所增加的结论。Lehar（2005）发现欧洲银行这种相关性比北美的更加严重。Georg和Poschmann（2010）在研究中央银行行为对银行系统性风险影响时，强调共同冲击给金融稳定构成威胁比传染效应更大。

从网络理论视角，Lagunoff和Schreft（2001）基于一个银行持有的投资组合的收益率取决于其他银行投资组合的资产分布情况建立网络模型分析系统性风险，研究发现银行遭受到外部冲击后必须重新构造投资组合，致使已建立的业务联系被迫打破，此时就可能会发生系统性风险。De Vries（2005）也指出在资产损失分布具有肥尾性的情况下，银行的投资组合之间具有相互依赖的特点，这也就包含了系统性风险的可能性。类似地，在一个银行的投资收益取决于与它有联系的金融机构假设下，Leitner（2005）构建了一个模型研究最优的网络结构，研究表明：最优的网络结构要求金融系统在风险承担和危机的潜在可能性之间进行权衡。

2. 流动性渠道。对于银行系统性风险的形成，许多学者从流动性角度进行研究。当银行间拆借出现风险和银行面临挤兑时，单个银行的流动性风险可以传染给整个银行系统（Allen & Gale， 2004）。即使银行间没有拆借和挤兑风险，单个银行的流动性风险可以通过搅乱资产市场进行传染。Cifuentes和Shin（2005）指出更为严重的是，当银行的资产按照市场价格计算时，资产价格下降会导致更多的银行出售资产，从而产生恶性循环，进一步降低资产价格和更多出售资产，这样冲击可能导致银行流动性风险在整个银行系统中传染，会导致银行系统性风险发生。Rajan（2008）研究也认为银行倒闭会减少流动性，产生或加剧总流动资金短缺，进而可能导致银行系统性风险。

基于网络理论在此方面研究的主要有，Allen和Gale（2000）基于D-D模型用银行网络表示银行间交叉存款市场，流动性冲击来自消费者消费时间的不确定性。在银行系统经受的流动性冲击完全相关的情形中，银行网络能够在流动性盈余的银行和流动性不足的银行之间提供相互流动性保险，相互流动性保险不会使外生冲击发生传染，引发银行系统性风险。当总的流动性存在不确定性时，贷出方银行由于借入方银行的破产而发生了资本损失，如果这个溢出效应超过自身的资本缓冲，则会发生由借入方银行向贷出方银行的传染，引发系统性风险直至系统崩溃。Freixas等（2000）从流动性冲击源于消费者消费地点的不确定性角度，进行了类似于Allen和Gale（2000）的研究。Brusco和Castiglionesi（2007）在上述研究基础上加入一项投机性长期资产，通过银行的道德风险将传染引发机制内生化。

3. 信息溢出渠道。Nier等（2007）研究指出信息溢出是银行系统性风险另一种形成渠道，这是因为冲击可以通过信息溢出在银行间进行传染。信息溢出的主要思想是银行破产会增加幸存银行的再融资成本，尤其是在危机发生时代金融市场存在羊群行为时。对信息溢出的研究主要是基于信息不对称对银行挤兑行为进行分析，如Kodres和Pritsker（2002），Chen和Hasa（2006），Vaugirard（2007），Ma-nz（2010）等。Hasman和Samartin（2008）把信息传染引入模型，主要研究由于经济基本面、存款者信息不对称和不完全的市场结构所导致的危机传染。他们把银行间市场结构分成三种不同的类型：完全市场结构，邻里结构，孤岛结构。研究发现，完全市场结构能够抵御外部的冲击；当市场结构不完全时，银行市场结构越不完全，危机传染越不容易发生，例如孤岛结构，但人们往往更倾向于邻里结构，这点与Allen和Gale（2000）的结论恰恰相反。（下转第26页） 四、 总结与研究展望

银行系统性风险是金融领域中一种复杂的现象，其复杂性主要来自于以下三个方面：① 银行行为的复杂性：在银行系统中银行认知与决策行为本身就是一个通过与其他银行等主体以及环境之间的交互，通过学习、模仿、尝试等手段进而改变自身行为以适应环境变化的适应性过程；② 银行系统内在结构的复杂性：银行间复杂的债权债务关系使得银行间形成复杂网络结构，而且这种网络结构随着系统的演化进程而不断变化（Iori et al.，2008）；③ 多种传染渠道及其相关性：银行系统性风险形成渠道不是单一的，有可能通过多种传染渠道形成，而且各种传染渠道间不是独立的（Georg，2011）。针对银行系统性风险这个复杂现象，目前国内外学者对银行系统性风险相关研究取得了丰硕的成果，但仍有很多需要进一步深入和拓展的方面，下面列举一些有待深入研究的方向性问题：

（1）网络理论为研究银行系统性风险提供了新的工具，目前学者基于网络理论从不同角度对银行系统性风险进行了深入的研究。网络理论方法重在宏观层次上重现银行间交互统计规律，而网络中节点描述银行个体时过于简单，不能很好体现在微观层次上银行个体局部行为变化在统计意义上对宏观层次上银行间交互规律的影响。

（2）随着时间的推进银行系统网络结构是在演变的，不仅如此银行主体行为也是随着时间在变化的，而目前研究主要还是在静态下分析银行系统性风险的特征，从动态角度对其研究不足。因此，研究银行系统性风险需要考虑到时间动态性以及银行状态、行为的变化对银行系统网络结构的驱动。

（3）银行系统性风险形成是个复杂的过程，其不同的传染渠道间不是相关独立的。而现有研究在研究银行系统性风险仅考虑一种或两种传染渠道。因此，对银行系统性风险分析应同时考虑到多种可能的传染渠道，才可能对银行系统性风险进行准确的描述，这样分析出的结果才可能更加准确挖掘其规律。

参考文献：

1. 刘明康.银监会主席刘明康强调银行系统性风险正在积聚.资本市场，2010，（10）：31.

2. Bandt，O.D.and Hartmann， P.Systemic Risk： A Survey.ECB Working Paper No.35，2000.

3. Kaufman， G.G. and Scott， K. E. What Is Systemic Risk， and Do Bank Regulators Retard or Contribute to It？.Independent Review，2003，7（3）： 371-391.

4. Acharya， V. V. A Theory of Systemic Risk and Design of Prudential Bank Regulation.Journal of Financial Stability，2009，5（3）：224-255.

5. Martinez-Jaramillo， S.， Perez，O.P.， Embriz， F.A.，et al.Systemic Risk， Financial Contagion and Financial Fragility.Journal of Economic Dynamics and Control，2010，34（11）：2358-2374.

6. Cocco， J.F.，Gomes， F.J.， Martins， N. C.Lending Relationships in the Interbank Market. Journal of Finance Intermediation，2009，18（1）：24- 48.

7. Gai， P. and Kapadia， S. Contagion in Financial Networks.Proceedings of the Royal Society A： Mathematical， Physical and Engineering Science， 2010，466（2120）：2401-2423.

基金项目：教育部人文社会科学研究青年基金项目（项目号：12YJC630101）、国家自然科学基金项目（项目号：71201023；71071034；71273048）。

作者简介：何建敏，东南大学经济管理学院教授、博士生导师；李守伟，东南大学经济管理学院博士，讲师。

收稿日期：2013-04-08。