中国银行业系统性风险研究及监管建议

薛高

摘   要：本文详细介绍系统性风险的定义、监管现状和测量方法，通过研究我国16家上市银行的条件风险价值（CoVaR）来分析银行业的系统性风险，进而为监管机构提供有价值的参考建议。

关键词：CoVaR;系统性风险;宏观审慎监管

中图分类号：F831.5                       文献标识码：B                         文章编号：1674-0017-2019（3）-0045-05

一、背景

在2008年全球金融危机爆发前的很长一段时间里，发达国家的监管体系过度依赖微观审慎监管，认为只要个别大型金融机构能够有效控制风险，整个金融体系便可以健康运作。然而，2008年次贷危机放大了系统性风险的危害，引起了监管者对系统性风险的重视，许多经济体开始对其金融监管框架进行改革来应对潜在的系统性风险。

为满足系统性风险监测需求，巴塞尔银行监管委员会（BCBS）在2011年设计了一套指标评估方法来确定全球系统重要性银行（G-SIBs），并设置相应的附加资本要求。同年，金融稳定委员会（FSB）开始使用这种方法评估全球范围内G-SIBs，而我国中国银行、工商银行、农业银行和建设银行分别于2011年、2013年、2014年及2015年被确定为G-SIBs。Wang（2017）认为，这种基于指标的方法过分依赖于金融机构的规模，难以全面反映实际的系统性风险。针对这一局限，Adrian和Brunnermeier（2016）设计了一种基于模型的系统性风险评估方法，即条件风险价值（CoVaR）方法，该方法考虑了金融机构之间的风险关联，主要计算当某个金融机构陷入困境时整个金融体系总体风险价值VaR的变化，以此衡量单个机构对系统性风险的影响程度。

本文整理2011年至2017年期间在我国上市的16家商业银行股价的周回报率，在5%极端损失情况下构建CoVaR模型，利用CoVaR方法研究我国银行业的系统性风险，以期为我国金融监管机构提供可参考的信息。

二、系统性风险概述

（一）系统性风险的定义

系统性风险既不是新概念，也不是新问题。系统性风险的概念在20世纪90年代已被提出，但是直到2008年金融危机的爆发才让监管者和市场参与者意识到其重要性。一旦某个与其他机构存在过度关联关系（如充当CDS保护提供商）的金融机构陷入困境，这种危机将迅速蔓延并破坏其他相关联金融机构的稳健性，形成系统性风险，对整个金融体系的正常运作产生不利的影响。系统性风险没有统一共识的定义。就风险传染性而言，Smaga（2014年）认为，系统性风险是指由于某个金融机构的损失而引发的将导致严重不平衡的风险，这种不平衡风险将大规模地迅速扩散，从而影响整个金融体系的功能。就风险损失而言，伯南克（2009）认为，系统性风险可能对金融系统和实体经济构成巨大威胁。就市场信心而言，Eijffinger（2012）认为，系统性风险可能会严重破坏投资者对金融体系正常运作的信心，从而增加市场的不确定性。

（二）我国系统性风险的监管现状

中国正在建立一个逆周期的宏观审慎监管框架，其主要目标之一便是衡量和防范金融机构的系统性风险。2011年，《中国银监会关于中国银行业实施新监管标准的指导意见》指出，将建立国内系统重要性银行的评估方法。中国人民银行于2016年启动了MPA框架，根据资本和杠杆情况、资产负债情况、流动性、定价行为、资产质量、跨境融资风险、信贷政策等指标评估商业银行系统重要性，并根据评估结果将其分为A、B、C三个层级，然后对每个层级的商业银行实行差异化监管。例如，将把A级银行存入央行的准备金利率提高10%，而对C级银行的准备金利率降低10%进行惩罚。2018年11月，中国人民银行等三部委联合发布《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》，确定使用指标法识别我国系统重要性金融机构（SIFIs），明确了SIFIs的评估方法和流程，强化对SIFIs的监管，建立风险应急处置机制，切实完善我国系统重要性金融机构监管框架，防范系统性风险。

（三）系统性风险的测量

自2008年全球金融危机爆发以来，系统重要性金融机构凸显出“大而不能倒”和“联而不能倒”特征，如何识别系统性风险和系統重要性金融机构是金融监管改革的前提和基础。目前，常用的系统性风险测量方法有指标法和模型法。

1.指标法。指标法是指选取部分能够反映金融机构负外部性和系统重要性的一些参数指标（如资产规模），并为这些指标分配不同的权重，然后计算相应的系统性风险，确定系统重要性金融机构。指标法因实施简单、指标覆盖面广等特性被许多监管机构广泛用于评估国内系统重要性金融机构。目前，澳大利亚、新加坡、欧盟、中国和印度等经济体的监管机构纷纷将指标法纳入其现有的银行业监管框架。尽管指标法易于监管机构理解和实施，但许多学者认为这种方法仍存在一些限制因素。Wang（2017）指出，指标法无法捕捉系统性风险的溢出效应和机构间的关联性，指标的选择和权重分配受制于监管者的主观性。而且指标数据通常是从金融机构的年度或季度报告中收集而来的，数据更新迟缓，无法实时监控系统性风险的动态变化和发展趋势。

2.模型法。基于模型通过使用公开的市场数据，例如CDS利差或股票收益，通过构建不同的计量经济模型捕捉金融机构的溢出效应，分析金融机构之间的依赖性，来衡量金融机构系统性风险的影响程度，常用的模型法有以下几种。一是CoVaR法，捕捉当某个金融机构面临损失时整个金融系统的VaR变化（ΔCoVaR），并将ΔCoVaR值作为系统性风险的衡量指标。二是边际预期损失法（MES），MES是指当整个金融系统陷入危机时金融机构所面临的损失，Acharya（2017）提出将MES作为系统性风险度量指标。三是系统性风险指数法（SRISK），该方法量化当整个金融系统遭遇尾部事件时金融机构的预期资本短缺，并用该值来衡量系统性风险。

参考文献

[1]Acharya V， Pedersen L H， Philippon T， Richardson M P. Measuring systemic risk[J]. The Review of Finan-cial Studies，

2017，（30）：2-47.

[2]BCBS. Global systemically important banks： Assessment methodology and the additional loss absorbency re-quirement[R].

Basel Committee on Banking Supervision，2011.

[3]Wang， G. Jiang， Z. Li， M， Xie， C， Stanley， H. Interconnectedness and systemic risk of Chinas ？nancial insti-tutions[J].

Emerging Markets Review， 2017，（35）：1-18.

[4]Zhang， L. The Macro Prudential Assessment Framework of China： Background， Evaluation and Current and Future Policy[R].

CIGI Papers， 2018：164-192.

[5]殷克東，任文菡，肖游.我国金融业内系统性风险溢出效应研究[J].财经纵横.2017，（1）：156-161.

Research and Regulatory Suggestion of Systemic Risk in Chinas Banking Sector

——An Empirical Research Based on CoVaR Analysis for 16 Banks

XUE Gao

（Xi'an Branch PBC，Xi'an Shaanxi 710075）

Abstract：In November 2018， the People's Bank of China issued the 《Guidance on Improving the Supervision of Systemically Important Financial Institutions》 which determined the measurement methods and processes of China's SIFIs， opening a new era of systemic financial risk prevention in China. This paper is to study the systemic risks of Chinas banking sector by examining the conditional value at risk （CoVaR） for 16 publicly-listed Chinese commercial banks， and therefore to provide helpful information for regulatory authorities.

Keywords： CoVaR;systemic risk;macroprudential regulatory

责任编辑、校对：罗慧媛