投资者恐慌情绪对银行间风险传染影响研究

沈沛龙 李志楠

(山西财经大学 金融学院，山西 太原 030006)

一、引言及相关文献回顾

从16世纪中期的荷兰郁金香狂热，到1929年和1987年的美国股市两次大崩盘，再到2008年的美国次贷危机引发的全球经济危机，投资者情绪都经历了由高涨到恐慌的转变过程，投资者情绪的高涨会带来资产价格泡沫的产生，投资者情绪的恐慌又会造成资产的大规模抛售从而刺破泡沫。不难发现，在投资者情绪的推波助澜下，金融资产会经历更加频繁深刻的价格波动，而在危机期间，投资者恐慌情绪对金融资产价格的影响，必然会对风险的传染以及系统性风险的形成产生影响。在银行间风险传染研究中加入投资者情绪因素，更真实地刻画现实中投资者情绪的变化及其对银行间风险传染的影响，具有重要意义。

已有的银行间风险传染研究，从传染路径来看，大体可划分为对手违约、共同资产持有、流动性展期三种。关于银行间风险传染的研究最初起源于对手违约路径下同业借贷关系网络的风险传染，到目前为止，该领域的研究仍然是数量最多、涉及最广泛、内容最深入的。Rochet et al.(1996)最早从同业借贷关系角度出发，研究分散化同业业务所带来的弹性是否能够弥补中央银行的救助措施。Allen et al.(2000)作为银行间风险传染问题研究的开创者，为这一领域的研究奠定了微观基础。Eisenberg et al.(2001)针对同业借贷网络中的支付关系，开创性地对清算支付向量的存在性和唯一性进行了证明。此后，绝大多数该领域研究将清算支付向量及相关演化模型作为对手违约路径中的清算模型。相关研究大体上可分为三个方面：银行业同业网络特征如何影响风险的传染(Haldane，2009；Haldane et al.，2011；Blume et al.，2011；李守伟 等，2012；Acemoglu et al.，2010、2011、2013、2015；隋聪 等，2014；Cheng et al.，2017；Leventides et al.，2019)，同业网络的演化与风险的扩散(Anand et al.，2012；Benazzoli et al.，2016；Babus，2013；Zhang et al.，2018)，以及将网络方法拓展到各国各地区银行间风险传染的实证分析与测度(Wells，2002；Inaoka et al.，2004；Degryse et al.，2007；马君潞 等，2007；Bech et al.，2010；李守伟 等，2014；Glasserman et al.，2015；Francisco et al.，2018)。

共同资产持有路径的研究起步稍晚于对手违约路径，已形成许多关键的研究成果，该路径对于风险传染的放大作用已被许多研究所证实。Dasgupta(2004)最早研究了不完全相关区域流动性冲击激励下，存款交叉持有可能会导致传染性故障。随后，英格兰央行的研究人员将共同资产持有路径与对手违约路径相结合，发现“流动性效应”与“资产市场流动性”(两者的实质为共同资产持有路径下资产价格变化)的存在显著扩大了风险的传染范围与传染窗口(Nier et al.，2008；Gai et al.，2010)。Caccioli et al.(2013，2014)的研究发现同业银行金融网络暴露可以显著地放大资产组合重叠风险传染，通过对奥地利银行业网络在2006—2008年间的数据进行压力测试，结果显示单独考虑对手风险传染和展期风险传染造成的银行破产数量较少，但加入资产组合重叠传染路径会显著性地增加系统风险。Greenwood et al.(2011)专注于共同资产持有路径下危机银行的折价出售(fire sales)过程对于其余持有关联性资产的银行所造成的风险传染，并利用欧洲银行数据验证这一过程带来的风险传染效应。除此之外，方意等(2016)、吴宜勇等(2017)、隋聪等(2017)的研究也都证实共同资产持有对银行间风险传染具有显著影响。

流动性展期路径下的风险传染与对手违约路径密切相关，区别在于对手违约路径表现为债权方资产损失导致的风险传染，而流动性展期路径表现为债权方的流动性贮存导致的风险传染，因此已有文献大多是将同业借贷网络中的资产负债关系从对手违约与流动性展期两个路径进行研究。其中最具代表性的是Fourel et al.(2013)的研究，其通过建立包含对手风险和流动性风险的风险传染模型，运用法国数据分析银行流动性囤积行为对于金融系统稳定性的影响，结果表明，在潜在的违约风险传染基础上，市场冲击导致的流动性囤积将对其余银行的短期融资造成严重影响，进而造成违约数量的增加。Capponi et al.(2016)通过优化序在负债矩阵中的应用来刻画金融网络的关联程度，对金融网络中的流动性集中度进行研究，并采用欧洲银行网络进行实证分析。降刚等(2018)从资产抛售价格视角对中国银行业系统流动性风险进行研究，结果表明同业借贷、金融资产和交易性负债业务使得银行系统流动性风险总体增大。

近年来，一些文献开始同时分析以上三种传统金融风险传染路径，例如Peralta et al.(2016)、Montagna et al.(2016)等对三类路径下的银行间风险传染进行了综合研究。方意(2016)将系统风险的传染渠道——银行间负债违约渠道、银行间主动去杠杆渠道、银行间负债流动性挤兑渠道和破产银行导致的负债流动性挤兑渠道——作为研究对象，对中国银行业在四种渠道下的系统风险进行了模拟，从宏观审慎角度提出了对策。

然而，现有的银行间风险传染研究大多局限于理性主体假设，极少考虑市场中投资者的情绪因素，更未涉及危机期间投资者恐慌情绪的传染对金融机构间风险传染的影响，低估了传染程度，偏离了现实中银行间风险传染过程。

从神经系统科学角度来讲，情绪因素(恐惧与贪婪)与风险承担行为密切相关，市场参与者并非一直理性或感性，而是随市场环境因素变化而变化的，市场在环境条件稳定时有效而在波动时无效，巨大冲击下的经济环境使得参与者更易做出非理性行为(Lo，2013)。Barone-Adesi et al.(2013)阐述了如何联合监测情绪与系统风险的共同演化，基于2002—2009年标普500股票和期权数据，一方面利用边际预期不足(MES)测度系统风险，另一方面对传统核心定价理论进行行为学拓展以测度情绪，进而描述全球金融危机的前、中、后阶段的系统风险与情绪的动态演化过程，并发现了两者的统计相关性。刘志峰(2015)基于金融危机的“纯传染”渠道角度，分别从投资者情绪与社会交互两方面出发，验证了两者间的相关性，并发现投资者情绪传染存在非对称性。截至目前，关于投资者情绪在风险传染领域的研究还局限于股票市场，相关研究已证实情绪因素存在明显的传染效应，例如Wen et al.(2015)、祝宝江等(2019)对中国与美国股市投资者情绪的研究，Soebhag(2018)对新兴经济体股市的研究等，均发现存在显著的情绪传染效应且在金融危机期间更加明显。这也充分说明了将情绪传染引入银行间风险传染研究的必要性。

因此，本文在现有三类风险传染路径的基础上建立银行间复杂网络，并加入投资者恐慌情绪传染机制，以此为切入点，分析恐慌情绪传染对银行间风险传染的影响，随后建立银行间风险传染与投资者情绪传染模型，并通过仿真模拟检验投资者恐慌情绪传染及其对银行间风险传染的影响。本文的研究在一定程度上可以弥补现有的银行间风险传染研究忽略市场主体非理性行为的缺陷，为相关研究提供了新的思路与参考。

二、银行间风险传染

金融学理论一般将风险划分为信用风险、流动性风险、市场风险、操作风险、行业风险、法律风险、政治风险等。根据操作风险的定义(1)巴塞尔委员会对操作风险的定义：操作风险是指由于不完善或有问题的内部操作过程、人员、系统或外部事件而导致的直接或间接损失的风险。这一定义包含了法律风险，但是不包含策略性风险和声誉风险。，其本身不存在明显的传染特性；行业风险、法律风险、政治风险的传染更侧重宏观层面，与本文所重点研究的微观层面银行间风险传染具有较大差异；信用风险、流动性风险与市场风险由于其本身存在典型的传染特性，目前在银行间风险传染的微观领域被广泛承认并研究。因此，本文主要对信用风险、流动性风险、市场风险的传染进行研究。信用风险、流动性风险(可分为融资流动性风险与市场流动性风险)、市场风险，在银行间风险传染过程中可对应为三类风险传染路径：对手违约路径(对应信用风险)、流动性展期路径(对应融资流动性风险)和共同资产持有路径(对应市场流动性风险与市场风险)。接下来结合银行资产负债表分析三类路径下的风险传染机制。

一般来说，银行通过吸收存款与发放贷款间的利差获得盈利，同时持有一定数量的金融资产；另外，还会通过银行间同业市场进行资金融通，调整自身流动性水平。因此，这里将银行的资产分为现金、长期同业资产、短期同业资产、客户贷款、金融资产，负债分为长期同业负债、短期同业负债、客户存款(如表1所示)。具体到银行间三类风险传染路径来看，长期同业资产与负债对应对手违约路径，短期同业资产与负债对应流动性展期路径，金融资产对应共同资产持有路径。

表1 银行资产负债表

对手违约路径下，当一家银行由于资不抵债而面临破产时，在清算阶段将被迫从债务方银行收回所有的资产，将非现金资产转换为现金，分配给全体债权方。当银行所持有的资产无法全额偿还全部同业债权方银行时，将导致债权方银行产生损失，损失金额即债务总额与实际偿还金额的差额。当这一损失超过债权方银行的所有者权益时，意味着损失超过其吸收能力，则该银行也将面临破产，即发生对手违约路径下的风险传染，破产风险由一家银行传染至其他同业债权方银行。

共同资产持有路径下，由于银行破产时会将非现金资产转换为现金，金融资产将不得不被出售，但由于市场流动性限制，短时间内银行可能难以以资产的实际价值进行出售，因此这种资产出售行为被称为“折价出售”(fire sale)。在这一过程中，该资产价格将会进一步下降，从而导致其他持有相同资产的银行遭受资产减值损失，若损失值超过其所有者权益则会导致破产，即发生共同资产持有路径下的风险传染，破产风险由一家银行传染至其他持有相同金融资产的银行。

流动性展期路径下，当银行现金储备无法满足当前的流动性需求时将面临流动性风险，会设法增加自身流动性。重要手段之一即收回存放在债务方银行的短期同业资产并停止展期来满足自身的流动性需求(虽然银行拥有众多方法可以增加流动性，例如吸收存款、资产变现、减少贷款等，但银行间风险传染研究主要侧重于短期同业资产收回所带来的影响，同时这一方法也是众多方法中成本较低、效率更高的)。此时，债务方银行会优先使用储备现金进行还款，若现金不足则会对自身的债务方银行收回短期同业资产并停止展期。由此对更多的银行造成流动性压力，甚至不得不将其他资产变现来满足流动性需求，即发生流动性展期路径下的风险传染，流动性风险由一家银行传染至其他同业债务方银行。

为了区分对手违约路径与流动性展期路径，参考Fourel et al.(2013)、Montagna et al.(2016)的研究，本文认为，对手违约路径下的风险传染仅限于长期同业资产，而流动性展期路径下的风险传染仅限于短期同业资产。

基于以上三类传染路径，接下来建立银行间风险传染模型。一个初始状态良好的银行网络(即全部银行都不存在违约风险与流动性风险，每个银行都具备充足的偿付能力与流动性水平)包含N个银行。该经济经历不确定但有有限个时期：t=0，1，…，T。

在金融资产方面，不妨假设市场中的金融资产种类为M，银行n持有金融资产m的数量为Snm。该银行网络的金融资产矩阵可表示为：

(1)

(2)

若银行j在t时刻持有金融资产{Sj1,Sj2,Sj3，…，SjM}且具有偿付能力，则此时银行j的金融资产价值为：

(3)

假定同业借贷在t=0时生效，为了区分对手违约路径与流动性展期路径下的风险传染，这里分别由长期同业借贷与短期同业借贷进行代表。用两个N×N阶矩阵LS与LL分别表示银行间长期与短期同业借贷网络：

(4)

(5)

(6)

在t时，若整个银行系统中没有银行破产或违约，则银行j的总负债与总资产分别为：

(7)

(8)

(9)

(10)

综上，在t时银行j对银行i能够偿付的长期同业债务的金额为：

(11)

其中，[·]+=max{

·,0

}。

在流动性展期路径的风险传染方面，这里参照Montagna et al.(2016)的研究，引入流动性要求：

(12)

在共同资产持有路径的风险传染方面，其内在关联主要是通过金融资产价格变动来实现，因此这里将金融资产价格内生化，且仅取决于在上一时刻的价格基础上被出售资产的数量占比：

(13)

三、投资者恐慌情绪传染

投资者恐慌情绪对银行的风险传染影响机制体现在：一方面，银行资产中的金融资产与投资者所持有的金融资产由于存在资产重叠，投资者陷入恐慌情绪时抛售金融资产将导致价格下跌，从而使持有相同金融资产的银行产生损失；另一方面，银行负债中的客户存款即来自于投资者在储蓄市场中持有的银行存款，危机期间，投资者在产生恐慌情绪时，由于担心所持有的银行存款无法兑现，会主动提取银行存款，而当恐慌情绪蔓延时就会导致挤兑行为的发生，原本健康的银行也将面临巨大的流动性风险甚至破产风险。

在理清投资者情绪的影响机制基础上，为了将投资者情绪传染网络与银行间风险传染网络相结合，假设：每家银行在储蓄市场上都拥有一个投资者群体(简称为投资者)，投资者持有对应银行的存款，且持有与该银行相同的金融资产；投资者间存在情绪交互网络，且该网络产生于银行间同业借贷网络。另外，投资者的情绪受存款所在银行状态、情绪交互网络中相连投资者情绪状态以及金融资产市场的整体价格趋势三方面影响。

上述假设的合理性：一是不同银行由于自身业务特点、所处地理位置以及主要客户群体的不同，其在储蓄市场的投资者群体具有一定的区分性，因此同一银行的储户之间存在比外部银行储户更加紧密的联系，信息的分享更加便利且频繁，由此带来行为以及情绪具有较强的一致性，因此这里由储蓄市场的不同银行的投资者来作为投资者情绪交互网络的节点；二是由于同业借贷形成的网络关系在加强了银行间联系的同时，也加强了银行间的信息交互，也为银行的投资者群体间提供了更多的交流机会，由此带来其各自投资者群体间也会存在交互关联，因此以产生于银行间网络的投资者情绪交互网络来反映投资者情绪关联程度是合理的；三是投资者的存款所在银行若破产，必然对其情绪产生强烈影响而使其陷入恐慌；四是投资者网络中存在情绪交互关联，任一投资者的情绪波动一定程度上取决于与其产生交互的投资者情绪状态；五是投资者在同一投资市场上买卖金融资产，因此任一投资者必然会受到市场中情绪氛围的影响。

关于情绪在投资者交互网络中的传染，这里参考目前情绪传染研究领域普遍采用的病毒传染模型，并根据本文研究框架进行修订。在最简单的传染病模型中，Anderson et al.(1992)将个体分为两种——易感者(代表未被病毒感染)与感染者(代表已被病毒感染)。病毒感染者能够通过与易感者的交互将病毒传染给易感者，该传染概率定义为θ；感染者无论是与感染者还是与易感者交互，都有一个恒定的概率γ主动地恢复为易感者。在经典的SIR病毒传染模型中，当感染者恢复为易感者时，将获得对病毒的免疫能力，因此成为免疫者。然而根据情绪的特征，投资者会多次出现恐慌情绪，因此在情绪传染研究中更多地采用SIS模型，当感染者恢复后再次与感染者交互时仍有θ概率转变为感染者。Hill(2010)提出情绪的产生并不完全依赖于与外界的交互，而可能来自自身情绪的波动，因此在传统的SIS模型中加入易感者能够以α的概率主动转变为感染者，从而将新的模型命名为SISa模型。

SISa模型的情绪转换机制如图1所示，其中S表示易感者，I表示感染者。(a)中的情绪转换情形表示了三种情形下的情绪转换：第一种为易感者在与感染者交互后由于情绪的传染而转换为感染者；第二种为易感者自身主动转换为感染者；第三种为感染者自身主动转换为易感者。从(b)中的情绪转换概率来看，易感者转换为感染者的概率为α+θnI，其中nI表示该易感者交互的感染者数量，γ为感染者转换为易感者的概率。

(a)情绪转换情形

(b)情绪转换概率

SISa模型为本文研究情绪的传染提供了一个标准化模型。这里直接沿用上述主体模型，将投资者的恐慌情绪作为病毒，将易感者作为未陷入恐慌的投资者，将感染者作为陷入恐慌的投资者。针对三种投资者情绪转换情形来讲：第一种情形意味着正常投资者由于与恐慌投资者交互而陷入恐慌；第二种情形意味着正常投资者虽然未与恐慌投资者交互，但由于市场整体的恐慌情绪氛围而陷入恐慌；第三种情形意味着恐慌情绪投资者的情绪恢复正常。然而，上述模型运用在这里仍存在明显的不足，结合本文的理论模型框架，在此进行一些修订与完善。

首先，该模型将易感者主动转换为感染者的概率设定为固定值α=0.04。然而，当投资者不与任何其他投资者交互时，情绪的自身波动首先会受到市场情绪的影响，投资者自身情绪变化的关键源头必然是投资市场中金融资产价格的波动情况，当金融资产遭受大面积抛售而降价时，将对投资者情绪产生巨大影响，且影响程度与资产价格下跌的广度、幅度正相关。因此这里将概率值α设定为随金融市场中整体资产价格变化而变化，资产价格的迅速下跌将导致投资者更容易由易感者转变为感染者：

(14)

其次，本文假定投资者一旦陷入恐慌情绪将立即抛售持有的金融资产并收回银行存款，因此感染者恢复为易感者的转变与本文投资者情绪路径下的风险传染无关，故这里不考虑情绪转换的第二种情形，即投资者从恐慌情绪中恢复的概率以及相应的行为变化。

最后，该模型认为初始状态下处于各类状态的人群是相等的，且经过情绪传染过程后各类状态人群达到均衡，这与本文研究的初始状态与均衡状态存在明显的违背，因此这里设定的初始状态为全部投资者处于易感状态，而一旦陷入感染状态则保持到最后，最终的均衡结果则取决于整个系统风险传染情况。由于本文主要关注风险传染对银行系统产生的影响，因此一旦银行网络进入均衡状态，即没有新的银行破产或陷入流动性危机，那么将不再考虑投资者情绪的进一步传染。

除此之外，参考Hill et al.(2010)的估算，设定参数θ=0.04；当存款银行破产时，对持有存款的投资者产生巨大影响，导致投资者陷入恐慌情绪；采用投资者交互网络中单个投资者与其他投资者的连接数量定义每个处于易感状态的投资者的nI。

四、仿真模拟

现实中的银行间网络具备典型的无标度特征(Soramaki et al.，2007；Becher et al.，2008；Edson et al.，2010；Martinez-Jaramillo et al.，2014)，因此，本文银行间同业借贷网络参考王桂英等(2010)的有向有权BBV网络模型，生成包含25家银行的两个无标度网络来代表银行间长期与短期同业借贷网络。由于该方法在新节点银行加入时边权、点权也会发生变化，从而对后续新节点加入时的连接偏好节点产生影响，使得生成的银行间网络更加贴近真实世界中的银行间市场关系。在两个网络生成之后，按照每个银行同业资产与负债之和由大到小对节点进行编号为0～24，以此保证银行同业资产与负债相对规模的一致性(该调整使同业资产规模大的银行同业负债规模也大，防止出现资产负债的失衡)。在此基础上，通过设定资产负债间的数值关系，进一步确定25家银行的初始资产负债：

第一，根据中国目前商业银行业的存贷比70.55%(2)中国金融稳定报告(2018)，http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/3656006/index.html。，设定模型中银行的客户贷款与客户存款数值关系为Oj=0.7×Ij。这一设定使得本文仿真模拟更加贴近现实中的银行业资产情况。

第二，假定银行的客户贷款、金融资产投资的资金只来自于客户存款与同业拆入资金，即

(15)

由此得出：

(16)

即在t=0时，所有者权益一分为二，一部分拆出给其他银行(包括长期与短期)，另一部分留存为现金。这一假设的合理之处在于：商业银行作为存款机构，收入的主要来源为资产中的客户贷款和金融资产，其资金来源主要应当为客户存款，可通过同业拆入资金来进行期限错配的调整；自身的权益资本主要用途并非投资，而是作为现金储备或类似功能的存款准备金等资产，多余资金可以选择拆出至同业来获取收益，且能保持较低的风险水平。

第三，参照Peralta et al.(2016)的研究，设定流动性要求为β=5%，权益资本占总资产的6%。

根据上述数值关系的设定，建立单个银行初始时期各项资产负债关系为：

(17)

现有的银行间风险传染研究对银行资产负债表数据的生成主要采用假定各项资产负债服从某种分布，并通过勾稽关系利用所有者权益进行调平。相比之下，本文首先基于银行间同业借贷网络的性质，利用BBV有权有向网络演化规则生成长期与短期同业借贷矩阵关系，并得到每家银行的长期与短期同业资产负债数值，进而通过流动性要求、杠杠率要求设定，结合现实中银行资产负债数值关系，求解得出每家银行的资产负债表数据，更贴近现实情况。

对手违约与共同资产持有路径下的风险传染会导致银行破产，流动性展期路径下的风险传染则往往导致银行陷入流动性危机，进而使其由于流动性严重不足而破产。因此，接下来分别从破产风险与流动性风险角度验证投资者恐慌情绪的影响。

(一)对破产风险传染的影响

模拟对手违约和共同资产持有路径存在时银行间风险传染情况。选择编号为6的银行节点为初始冲击银行(根据生成的银行资产负债数据，选择规模处于行业中上游的6号银行作为初始冲击银行，改变初始冲击银行会影响风险传染的最终程度，但对投资者恐慌情绪传染存在的结果对比无影响)。为了研究单一银行的破产风险经风险传染造成的系统性金融风险，这里设定初始冲击为该银行破产(为量化初始冲击影响，进一步设定银行的客户贷款降低为0。下同)。通过1000次的仿真模拟，记录风险传染结果的均值，结果如图2所示，其中：(a)为不存在恐慌情绪时的风险传染结果，(b)为存在恐慌情绪时的风险传染结果；图中横轴表示时期，纵轴表示破产银行占比、金融资产价格以及恐慌投资者占比，粗线表示累计量，细线表示新增量(下同)。

从传染结果来看，当不存在投资者恐慌情绪时，对手违约和共同资产持有路径下的银行间风险传染程度较低，仅有12%的银行破产，而当投资者恐慌情绪存在时，80%以上的投资者陷入恐慌，且80%以上的银行破产，说明投资者恐慌情绪的存在使得最终陷入破产危机的银行数量显著增加，风险传染的范围更广；与此同时，在1000次仿真模拟中，不存在恐慌情绪因素时发生风险传染(即不止一家银行陷入危机)的次数为33次，存在恐慌情绪因素时的风险传染次数为803次，表明恐慌情绪的存在使得风险的传染概率由极低转变为极高。

(a)不存在恐慌情绪

(b)存在恐慌情绪

图2恐慌情绪对破产风险传染的影响

从传染过程来看，恐慌情绪存在时，1～2期的恐慌投资者占比增量明显高于破产银行占比增量，而4～5期的破产银行占比增量明显高于恐慌投资者占比增量，由于当期恐慌的投资者将抛售金融资产并提取银行存款，导致银行在下一期陷入流动性危机甚至破产，因此结果表明1～3期的大规模恐慌情绪传染直接导致3～5期金融资产价格的急速下跌以及3～5期的大规模银行破产。

具体来看，由于破产原因可能为对手违约路径长期同业资产损失、共同资产持有路径金融资产损失以及恐慌投资者提取存款，而投资者恐慌情绪可能来源于银行破产、其他投资者情绪传染以及金融资产价格普降导致的市场恐慌情绪氛围，那么可以得到：1～4期内每期银行破产占比增量高于上期的恐慌投资者占比增量，同时该时期内因金融资产价格急剧下跌而恐慌的投资者数量相对较少，表明该期间恐慌情绪主要来源于市场恐慌氛围，进而与对手违约路径、共同资产持有路径下的风险传染产生叠加效应，显著放大了银行间风险的传播；5～8期内每期破产银行占比增量低于上期的恐慌投资者占比增量，同时该时期因金融资产价格下跌幅度开始降低而恐慌的投资者数量相对较多，表明该时期内的恐慌情绪主要来源于上期的破产银行与其他投资者的情绪传染，进而在下期造成的新增破产随之降低。

(二)对流动性风险传染的影响

这里模拟流动性展期路径存在时银行间风险传染情况。选择编号为6的银行节点为初始冲击银行，设定初始冲击为该银行破产，结果如图3所示，其中：(a)为不存在恐慌情绪时的风险传染结果，(b)为存在恐慌情绪时的风险传染结果；图中横轴表示时期，纵轴表示流动性危机占比、因流动性危机而破产的银行占比以及恐慌投资者占比。

从传染结果来看，当不存在投资者恐慌情绪时，流动性展期下的银行间风险传染程度较低，仅有40%的银行陷入流动性危机，几乎无银行因流动性危机而破产，而当投资者恐慌情绪存在时，60%以上的投资者陷入恐慌，70%的银行陷入流动性危机，20%以上的银行因流动性危机而破产，说明投资者恐慌情绪的存在使得最终陷入危机的银行数量显著增加，风险的传染范围更广；与此同时，在1000次仿真模拟中，不存在恐慌情绪因素时发生风险传染的次数为813次，存在恐慌情绪因素时的风险传染次数为952次，表明恐慌情绪的存在使得风险的传染概率更高。

(a)不存在恐慌情绪

(b)存在恐慌情绪

图3投资者恐慌情绪对流动性风险传染的影响

从传染过程来看，恐慌情绪存在时，相较于之前对手违约与共同资产持有路径，恐慌情绪的传染过程相对平缓，1～13期陆续有投资者陷入恐慌，其原因主要为：首先，由于暂不考虑共同资产持有路径，因此不再由于金融资产价格的急速下跌而导致市场恐慌情绪恶化，也不会促使投资者恐慌情绪的传染爆发；其次，由于暂不考虑对手违约与共同资产持有路径导致的银行破产，因此破产导致的投资者恐慌仅限于因流动性危机而导致的破产，数量相对较少，故恐慌情绪爆发程度有限。然而，投资者恐慌情绪的平稳传染依旧造成银行的流动性危机在2～4期加速爆发，同时这一持续性的恐慌蔓延使得流动性危机以及破产的增加一直持续到12期之后才趋于稳定，可见恐慌情绪的存在仅是对流动性展期路径下的风险传染也造成严重而深远的影响。

(三)综合影响

这里模拟对手违约、共同资产持有与流动性展期三类路径同时存在时的银行间风险传染情况。选择编号为6的银行节点为初始冲击银行，设定两类初始冲击：(a)与(b)为破产冲击(银行客户贷款降低为0)，(c)与(d)为流动性冲击(银行现金资产降低为0)。通过1000次的模拟仿真，结果如图4所示(这里省略与前两部分几乎相同的金融资产价格趋势以及数量为0的传染结果)。

在三类路径同时存在时，银行间风险传染过程的内在复杂性与交互性大大提升，但风险的传染机制仍保持不变，因此从传染结果上可以发现，恐慌情绪的存在一方面使得发生破产、流动性危机以及由于流动性危机而破产的银行比例大幅上升，另一方面使得风险传染概率也有所提升(破产冲击下风险传染次数由835提升至962，流动性冲击下风险传染次数由819提升至942)。与前述结果大体一致。

然而从传染过程中看，当三类路径同时存在时，可以发现恐慌情绪具有明显的加速风险爆发的作用：如图4所示，在两类初始冲击下，恐慌情绪的存在使得破产危机爆发高峰由5～7期提前至3～5期且更集中在3期，流动性危机爆发高峰也集中在3期，同时危机爆发的高峰期与恐慌情绪的传染高峰期几乎重叠。因此，投资者恐慌情绪的存在与传染，极大地加速了原有三类风险传染路径下的银行间风险传染，导致破产风险、流动性风险更迅速爆发，并且更集中在单一时期。

(a)破产冲击(不存在恐慌情绪)

(b)破产冲击(存在恐慌情绪)

(c)流动性冲击(不存在恐慌情绪)

(d)流动性冲击(存在恐慌情绪)

图4投资者恐慌情绪的综合影响

五、结论、启示与未来研究方向

在现有的三类银行间风险传染路径基础上，本文加入投资者恐慌情绪因素，在理论上分析恐慌情绪对银行间风险传染的影响机制，随后借鉴病毒传染模型量化恐慌情绪传染，并通过仿真模拟验证其影响效果与程度。结果显示，投资者恐慌情绪的存在及传染，极大地放大了三类传染路径下银行间风险传染的范围与概率，并对风险传染过程起到了较强的推动作用，使风险爆发更迅速更集中。这对中国系统性金融风险防范具有以下政策启示：

现有为防范金融风险所构建的宏观审慎监管体系与微观审慎监管体系，或能够监测、管控传统金融学理论中对手违约、共同资产持有、流动性展期等路径上的风险传染，但忽视了投资者情绪波动及恐慌情绪传染对银行间风险传染的影响。对于金融市场上的庞大投资者的非完全理性行为研究的缺失必然影响政策的制定与实施。因此，监管部门在传统的宏观与微观监管政策的基础上，应进一步加大针对金融市场投资者群体的金融知识普及宣传工作，让投资者真正了解金融产品的投资风险；同时，强化金融市场中投资者情绪监测的广度与深度，在必要时候进行适当舆论引导与政策干预，预防恐慌情绪的传染。总之，一方面通过宣传与引导使得投资者更加理性，另一方面通过建立即时金融市场情绪监测体系对可能发生的市场恐慌进行干预，避免原本小范围的银行风险受非理性投资者恐慌情绪传染的影响而发展成系统性金融风险。

本文研究将投资者情绪因素的加入，打破了现有银行间风险传染研究完全理性框架的局限，进而弥补了风险传染过程与结果被低估的缺陷，为认识、监测银行间风险传染提供了新的思路与参考。然而，除了投资者情绪因素以外，现实中银行以及投资者的有限理性特征还有许多，例如异质信念所造成的金融资产价格波动是否会在危机期间对银行间风险传染产生影响，投资者的心理账户、矛盾效应等因素在危机期间又如何影响银行间的风险传染等，都值得进一步研究。