我國不同類型上市商業銀行的風險溢出效應研究

衛靜

【摘要】商業銀行所面臨的系統性風險具有很強的傳染性，當各單個銀行面臨危機時，其對銀行業整體的影響是不可避免的。本文采用了分位數方法計算出了我國16家上市銀行的CovaR，并分組處理后分析了不同類型的銀行自身接受風險的程度以及對外溢出風險的程度，最后根據實證模型所得的研究結果，對我國銀行業在風險監管方面提出了合理的建議。

【關鍵詞】風險溢出效應 CoVaR模型 分位數回歸法

一、樣本選取和數據處理

本文選取的研究對象為國內上市時間較早的16家銀行（具體名稱見表1），以其作為我們的樣本銀行。將研究的時間段定為2013.1.4-2018.1.5，期間長，數據全面，選取各個銀行每個星期五的收盤價作為周數據進行研究。用內地銀行指數（000947）來代替銀行業整體。經過處理后，我們共獲得258個數據。

為了減少計算誤差，我們在利用各個銀行和內地銀行指數的周收盤價計算所需的收益率時采用一階差分的形式，并將結果擴大100倍。計算公式為：

Rt=100×Ln（Pt/Pt-1）

二、研究模型

VaR——風險價值，是指在給定概率水平下，在特定的持有期內所面臨的最大期望損失。VaRq1可看作收益率q的分位數，表達式為：pr（Ri≤VaRqi）=q。

CoVaRqj/i表示在機構i的損失為VaRqi的條件下，機構j（或者整個金融系統）的VaR，用公式表達為pr（Rj≤CoVaRqj/i|VaRqi）=q。機構i對機構j的外部效應，即風險溢出的表達式為：ΔCoVaRqj/i=CoVaRqj/rj=VaRqj-VaRqj

三、實證分析

（一）分類型研究的風險溢出效應及排序

本文采用的方法為分位數回歸法。取分位數q=0.05。以工商銀行為例，q=0.05，運用Stata15軟件來計算得出：

VaR0.05icbc=-0.0529468，aR0.5icbc=0.0O2O101，

VaR0.5sys/icbc=-0.08191554，ΔCoVaR0.05sys/icbc=-0.04714132。

按照上述同樣的方法，可以得到置信度為95%時所有樣本銀行的相關數值。

為了研究出我國不同類型商業銀行對銀行業整體的風險溢出程度，我們把16家樣本銀行按照性質分為了三組，處理后得表1。

（二）實證結果分析

（1）從單個銀行的風險水平來看，作為中國最大的商業銀行的工商銀行VaR值在16家樣本銀行中最小，排第16位，說明其自身具有良好的風險控制能力。分組處理結果顯示，A組銀行VaR的平均值最小，自身風險較小，反映了其在銀行業中的地位；而B組銀行和C組銀行的VaR平均值較高且差別不大，表明其自身風險控制能力較弱，容易面臨更大的損失。

（2）從對銀行業整體的風險溢出程度來看，排序前五里包括四家大型商業銀行，且A組的ΔCOVaR的平均值高于其他兩組，說明大型商業銀行在陷入危機時對銀行業產生的外部效應最大，更易引起整個銀行業的不穩定；而C組的平均值要高于B組，一方面，說明我國城市商業銀行在近幾年發展比較迅速，規模不斷擴大，在銀行業體系中的地位逐步升高，占據著越來越重要的地位；另一方面，城市商業銀行相對于股份制商業銀行的不良貸款率一直較高，風險管理機制亟待完善，因此，一旦城商行發生危機，由于其自身風控能力較弱，導致其外部效應較大。

（三）政策建議

（1）金融監管部門應加強對上市銀行的管理，要求定期披露相關風險指標和數據，制定可行的風險處理應急機制，及時化解自身風險，防止風險外溢。

（2）經實證分析我們得出，不同類型的銀行因地域和規模等因素，導致其自身接受風險的程度以及對外溢出程度是不同的，存在差異的，因此，金融監管部門應該采取有區別的監管措施，將監管標準詳細化、針對化。

參考文獻：

[1]張路，張溪婷.基于CoVaR模型的我國上市銀行系統性風險度量[J].統計與管理，2017，（11）.

[2]沈虹，邢熒.基于CoVaR方法的國內商業銀行系統性風險度量[J].揚州大學學報（人文社會科學版），2016，（05）.