商業(yè)銀行金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

羅萍

摘 ? 要：本文利用2007—2018年間我國(guó)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和基于尾部依賴(lài)度量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，分析了商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。結(jié)果顯示：第一，我國(guó)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期會(huì)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期會(huì)增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);第二，按照不同類(lèi)型商業(yè)銀行金融創(chuàng)新來(lái)看，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，商業(yè)銀行衍生金融負(fù)債業(yè)務(wù)、理財(cái)及代理業(yè)務(wù)創(chuàng)新會(huì)增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而衍生金融資產(chǎn)業(yè)務(wù)和信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新會(huì)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文對(duì)實(shí)證結(jié)果提供了可能的經(jīng)濟(jì)學(xué)解釋?zhuān)⒒趯?shí)證結(jié)果及原因，進(jìn)一步提出了相應(yīng)的監(jiān)管措施和政策建議。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行;金融創(chuàng)新;系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.91 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B ?文章編號(hào)：1674-2265（2020）02-0085-05

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.02.011

一、引言

金融創(chuàng)新有利于轉(zhuǎn)移和分散金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)（Merton，1992;Tufano，2002），降低金融交易成本（Niehans和Jurg，1983），有效優(yōu)化資源配置，提高生產(chǎn)效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但是，從歷次的金融危機(jī)不難看出，金融創(chuàng)新也會(huì)給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，給整個(gè)金融體系帶來(lái)沖擊。1995年英國(guó)巴林銀行因期貨經(jīng)理投資日經(jīng)225股指期貨失利而倒閉;1998年美國(guó)對(duì)沖基金長(zhǎng)期資本管理公司因國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)而倒閉，而當(dāng)時(shí)該公司重要業(yè)務(wù)就是通過(guò)買(mǎi)賣(mài)各類(lèi)型金融衍生品獲利;2008年美國(guó)次貸危機(jī)也被認(rèn)為是由次級(jí)按揭貸款、次級(jí)債券（包括美國(guó)住房抵押貸款支持債券、債務(wù)抵押債券和信用違約互換等）引發(fā)的。

對(duì)于金融創(chuàng)新對(duì)金融業(yè)乃至宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定有何影響，金融創(chuàng)新是否會(huì)影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，目前國(guó)內(nèi)外已有較多學(xué)者進(jìn)行了研究。Bliss和Kaufman（2006）指出衍生品市場(chǎng)是金融市場(chǎng)中系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源。BIS（2008）則認(rèn)為金融創(chuàng)新掩蓋信用衍生品的風(fēng)險(xiǎn)，一旦基礎(chǔ)資產(chǎn)出現(xiàn)問(wèn)題（比如次級(jí)貸款），金融創(chuàng)新就會(huì)產(chǎn)生金融沖擊的系統(tǒng)性放大作用，不利于金融體系的穩(wěn)定。Instefjord（2005）認(rèn)為信用衍生產(chǎn)品通過(guò)對(duì)沖參數(shù)引起了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，由此給金融機(jī)構(gòu)帶來(lái)了更大的風(fēng)險(xiǎn)。Battaglia和Gallo（2013）通過(guò)研究意大利2000—2009年的商業(yè)銀行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，與沒(méi)有證券化的商業(yè)銀行相比，證券化的銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露更大，與此同時(shí)，證券化也增加了銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露。Markose（2012）認(rèn)為為證券化資產(chǎn)提供保險(xiǎn)和再保險(xiǎn)的機(jī)構(gòu)數(shù)量減少是出現(xiàn)太關(guān)聯(lián)而不能倒的重要原因，而太關(guān)聯(lián)而不能倒也是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式。Gennaioli等（2012）從金融創(chuàng)新的需求方出發(fā)，認(rèn)為當(dāng)投資者意識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)存在時(shí)，他們將撤離資金轉(zhuǎn)向穩(wěn)定性較高的傳統(tǒng)證券，市場(chǎng)就出現(xiàn)不穩(wěn)定現(xiàn)象。陸曉明（2008）提出金融產(chǎn)品創(chuàng)新往往夸大其利忽視其弊，證券化過(guò)程會(huì)增加資本市場(chǎng)與信貸市場(chǎng)的一體化，具有系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)傾向。一些學(xué)者研究了在不同經(jīng)濟(jì)周期階段金融創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響：Cerasi和Rochet（2012）指出證券化在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)態(tài)時(shí)期為較好的融資工具，但是在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期應(yīng)該被限制。

與國(guó)外金融業(yè)相比，我國(guó)金融系統(tǒng)有其自身特點(diǎn)，社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中以銀行為主的間接融資渠道占了較大比例。雖然近年來(lái)我國(guó)直接融資比例有所增加，但是仍然低于歐美發(fā)達(dá)國(guó)家水平。那么，我國(guó)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新是怎樣影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？本文就我國(guó)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制展開(kāi)分析。

二、商業(yè)銀行金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量

（一）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量

根據(jù)Bernanke（2009）的研究，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可以理解成一個(gè)金融機(jī)構(gòu)面臨損失時(shí)會(huì)“傳染”給其他金融機(jī)構(gòu)或者整個(gè)金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)際上分為兩個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程：第一，單個(gè)或某些金融機(jī)構(gòu)由于受到金融沖擊面臨極端風(fēng)險(xiǎn)，這實(shí)際上強(qiáng)調(diào)了風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)模之大和程度之深。而從統(tǒng)計(jì)學(xué)的角度來(lái)看，這實(shí)際上可以利用損失分布的尾部（Tail）來(lái)描述。第二，風(fēng)險(xiǎn)在金融機(jī)構(gòu)之間傳染和蔓延，最后危及整個(gè)金融行業(yè)甚至實(shí)體經(jīng)濟(jì)。因此，從微觀視角來(lái)看，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)調(diào)了微觀金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染和蔓延，也就可以利用主體之間的風(fēng)險(xiǎn)相依性來(lái)描述。基于此，本文利用時(shí)變Joe-Clayton Copula函數(shù)度量尾部依賴(lài)來(lái)衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。其中，二元Joe-Clayton Copula分布函數(shù)為：

在選用數(shù)據(jù)方面，朱元倩和苗雨峰（2012）做了具體的分類(lèi)，這里考慮到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)該同時(shí)從空間和時(shí)間兩個(gè)方面來(lái)度量，同時(shí)考慮面對(duì)突發(fā)事件背景下商業(yè)銀行爆發(fā)危機(jī)對(duì)整個(gè)金融體系的影響，從而突出商業(yè)銀行在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的貢獻(xiàn)，因此選用包含信息較多的證券市場(chǎng)日數(shù)據(jù)。

（二）商業(yè)銀行金融創(chuàng)新測(cè)度

關(guān)于商業(yè)銀行金融創(chuàng)新的測(cè)度，不同的學(xué)者選用不同的指標(biāo)。Lerner（2006）指出許多金融機(jī)構(gòu)實(shí)際上是缺少研發(fā)支出數(shù)據(jù);Beck等（2009）利用標(biāo)準(zhǔn)化的銀行業(yè)研發(fā)費(fèi)用作為對(duì)金融機(jī)構(gòu)金融創(chuàng)新水平的測(cè)度;Kim等（2012）在分析國(guó)家層面的金融創(chuàng)新與金融危機(jī)關(guān)系時(shí)，利用利率衍生工具、風(fēng)險(xiǎn)資本（VC）和私募股權(quán)投資（PE）以及證券化構(gòu)建一個(gè)新指標(biāo)。

本文試圖從微觀層面來(lái)度量商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)包括多個(gè)方面，具體來(lái)看有投資、信貸、理財(cái)以及代理業(yè)務(wù)創(chuàng)新等。為了全面度量商業(yè)銀行金融創(chuàng)新，選用商業(yè)銀行衍生金融資產(chǎn)占比（asset）、衍生金融負(fù)債占比（liability）、利息凈收入占比（interest）、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比（commission）、其他業(yè)務(wù)凈收益占比（other）分別度量證券化業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、理財(cái)業(yè)務(wù)以及代理業(yè)務(wù)金融創(chuàng)新。同時(shí)考慮到資產(chǎn)負(fù)債表各項(xiàng)金融創(chuàng)新可能有交叉重疊信息，進(jìn)一步利用主成分分析構(gòu)建商業(yè)銀行金融創(chuàng)新水平（innova）評(píng)價(jià)體系。

三、模型、數(shù)據(jù)與變量

（一）模型

由于在牛市和熊市不同時(shí)期商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響可能不同，因此本文區(qū)分經(jīng)濟(jì)上行和經(jīng)濟(jì)下行階段來(lái)研究金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。其中經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段的劃分參照彭志勝和宋福鐵（2013）關(guān)于牛市和熊市的劃分。為了排除宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境以及行業(yè)特征對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文選取行業(yè)因子（indu）和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)（eco）為控制變量。其中，行業(yè)因子（indu）為證監(jiān)會(huì)分類(lèi)下行業(yè)收益率標(biāo)準(zhǔn)差，國(guó)內(nèi)景氣指數(shù)（eco）為中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)。基于此，構(gòu)建商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響模型如下：

其中模型（4）考慮資產(chǎn)負(fù)債表具有重疊信息后，利用主成分分析商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。模型（5）主要是為了研究商業(yè)銀行在證券化業(yè)務(wù)、信貸業(yè)務(wù)、理財(cái)業(yè)務(wù)以及代理業(yè)務(wù)等方面的金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響。同時(shí)，我們考慮經(jīng)濟(jì)上下行不同時(shí)期，模型（4）和模型（5）中商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的差異。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

選取2007年1月到2018年12月的32家A股上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及各家商業(yè)銀行和滬深300的日收盤(pán)指數(shù)作為研究對(duì)象。其中，A股上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)源于各家商業(yè)銀行的季報(bào)以及年報(bào)，商業(yè)銀行日收盤(pán)價(jià)數(shù)據(jù)來(lái)自銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，滬深300指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)自萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。

（三）基于尾部依賴(lài)的金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

32家商業(yè)銀行股票中有24家的對(duì)數(shù)收益率呈現(xiàn)出左偏，8家對(duì)數(shù)收益率呈現(xiàn)出右偏，均不服從正態(tài)分布①。從32家商業(yè)銀行股票對(duì)數(shù)收益率的峰態(tài)來(lái)看，均出現(xiàn)尖峰現(xiàn)象。對(duì)于這種尖峰高頻數(shù)據(jù)處理常用到自回歸條件異方差模型（ARCH）和隨機(jī)波動(dòng)模型（Stochastic Volatility Model）。考慮到ARCH類(lèi)模型不能解釋波動(dòng)集群性以及參數(shù)估計(jì)不穩(wěn)定等其他一系列缺點(diǎn)，本文選用SV模型作為邊緣分布來(lái)描述商業(yè)銀行對(duì)數(shù)收益率以及滬深300指數(shù)。32家商業(yè)銀行和滬深300序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，原始序列ADF檢驗(yàn)中F統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.01，說(shuō)明原始序列平穩(wěn)。因此，可以直接采用原始序列進(jìn)行分析。

對(duì)商業(yè)銀行和滬深300指數(shù)序列利用SV模型②進(jìn)行擬合。首先進(jìn)行KS檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)SV-T和SV-GED都無(wú)法拒絕原假設(shè)，這其中的原因可能是KS檢驗(yàn)的勢(shì)很低。對(duì)SV-T模型和SV-GED模型的結(jié)果進(jìn)行比較，考慮到信息準(zhǔn)則本質(zhì)上使用了擬合的對(duì)數(shù)似然函數(shù)值，本身可以反映擬合效果，進(jìn)一步利用AIC信息準(zhǔn)則進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)優(yōu)度比較見(jiàn)表1，結(jié)果顯示，SV-GED模型對(duì)32家商業(yè)銀行和滬深300的AIC值更小，更適合作為邊緣分布。因此，本文選用SV-GED模型來(lái)描述32家商業(yè)銀行和滬深300時(shí)間序列，以此作為邊緣分布。

在確定邊緣分布以后，進(jìn)一步估計(jì)出時(shí)變尾部依賴(lài)參數(shù)值（見(jiàn)表2），并度量商業(yè)銀行與滬深300之間的下尾部依賴(lài)系數(shù)。由商業(yè)銀行與滬深300之間的下尾部依賴(lài)系數(shù)可以得到不同商業(yè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)值④。

（四）基于主成分分析的金融創(chuàng)新

考慮到商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表中包含的金融創(chuàng)新信息可能重疊，使用主成分分析進(jìn)行信息壓縮，得到最大的特征根為0.5492，包含了原來(lái)數(shù)據(jù)信息的97.83%;第二個(gè)特征根為0.0140，解釋了1.79%的信息。僅選取前兩個(gè)主成分，已經(jīng)可以保留原來(lái)數(shù)據(jù)99.62%的信息。其中，主成分與變量之間的關(guān)系（載荷）為：

其中，[Scoret]表示[t]時(shí)刻[xt]的評(píng)價(jià)值，[xst]為不容許值，[xht]為滿(mǎn)意值，[a]和[b]是參數(shù)，在本文中分別取100和-0.3567。指數(shù)功效函數(shù)在計(jì)算的時(shí)候不需要使用均值，而且指標(biāo)的評(píng)價(jià)值更加穩(wěn)定，也便于歷史數(shù)據(jù)之間的比較。由此，得出各個(gè)季度的金融創(chuàng)新得分序列⑤。

四、實(shí)證分析

（一）實(shí)證結(jié)果

金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的實(shí)證結(jié)果如表3所示。從實(shí)證結(jié)果可以看出：

第一，無(wú)論是經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期還是經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，商業(yè)銀行金融創(chuàng)新活動(dòng)均對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。從模型（4）的回歸結(jié)果來(lái)看，經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期商業(yè)銀行金融創(chuàng)新降低了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn);而在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期增加了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。該結(jié)論與Cerasi和Rochet（2012）的結(jié)論是一致的。通過(guò)模型（5）的回歸結(jié)果，可以看出不同類(lèi)型的金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響存在差異。在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期，衍生金融資產(chǎn)占比、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比、其他業(yè)務(wù)凈收益占比代表的商業(yè)銀行業(yè)務(wù)均對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的負(fù)向影響，而利息凈收入占比代表的信貸業(yè)務(wù)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正向影響，衍生金融負(fù)債占比對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響則表現(xiàn)出不顯著。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，衍生金融資產(chǎn)占比和利息凈收入占比降低了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而衍生金融負(fù)債占比、手續(xù)費(fèi)及傭金收入占比、其他業(yè)務(wù)凈收益占比增加均會(huì)顯著增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

第二，衍生金融資產(chǎn)與衍生負(fù)債業(yè)務(wù)創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響具有差異。無(wú)論是經(jīng)濟(jì)上下行時(shí)期，商業(yè)銀行衍生金融資產(chǎn)業(yè)務(wù)創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)都有顯著的抑制作用，而衍生金融負(fù)債業(yè)務(wù)創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有促進(jìn)作用，特別是經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期表現(xiàn)非常顯著。

第三，商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)上下行時(shí)期對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響具有差異。信貸業(yè)務(wù)金融創(chuàng)新在上行時(shí)期會(huì)增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但是在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期卻會(huì)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。原因可能在于，在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期，商業(yè)銀行流動(dòng)性充裕，信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新將會(huì)降低對(duì)客戶(hù)的信用要求，擴(kuò)大信貸業(yè)務(wù)規(guī)模，增加信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。從系統(tǒng)性視角來(lái)看，商業(yè)銀行無(wú)論從信貸總量上還是從信貸往來(lái)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上都增加了與客戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)相依性。但信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期會(huì)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)創(chuàng)新會(huì)增加對(duì)客戶(hù)信用評(píng)級(jí)的要求，收縮信貸量以保證自身流動(dòng)性供給，從而降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

第四，商業(yè)銀行理財(cái)以及其他代理業(yè)務(wù)在經(jīng)濟(jì)上下行時(shí)期對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響具有差異。理財(cái)以及代理業(yè)務(wù)創(chuàng)新在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期會(huì)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期會(huì)增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期，資金面較為寬松，市場(chǎng)流動(dòng)性充裕，商業(yè)銀行可充分利用該途徑來(lái)融資。但是由于存在期限錯(cuò)配，經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，商業(yè)銀行通過(guò)理財(cái)產(chǎn)品等融資能力縮減，可能潛在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響其他商業(yè)銀行流動(dòng)性，表現(xiàn)出系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文結(jié)論的穩(wěn)健性，進(jìn)行以下嘗試：第一，在數(shù)據(jù)分析時(shí)，嘗試將數(shù)據(jù)時(shí)期擴(kuò)展一年，加上2006年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)論沒(méi)有明顯變化，特別是交叉項(xiàng)部分和主要變量的符號(hào)和顯著性。第二，考慮誤差項(xiàng)本身對(duì)穩(wěn)健性的影響。分別假定被解釋變量滿(mǎn)足Gamma分布和指數(shù)分布來(lái)建立模型，符號(hào)和顯著性沒(méi)有明顯變化。第三，估計(jì)過(guò)程中實(shí)際使用的是極大似然估計(jì)，而且在方差協(xié)方差矩陣上使用了Newly-West加權(quán)調(diào)整，以增強(qiáng)穩(wěn)健性。第四，進(jìn)行變量替換的檢驗(yàn)，把金融創(chuàng)新評(píng)分用因子分析的評(píng)分替換。實(shí)證結(jié)果均支持上述實(shí)證分析結(jié)論。

五、政策建議

本文利用選取2007年1月到2018年12月的32家A股上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了金融創(chuàng)新對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制。基于研究結(jié)論，提出以下建議：一是加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的綜合經(jīng)營(yíng)和跨市場(chǎng)金融創(chuàng)新監(jiān)管，將加強(qiáng)監(jiān)管與優(yōu)化服務(wù)統(tǒng)一起來(lái)。可借鑒英美及歐盟相繼出臺(tái)的“結(jié)構(gòu)性改革方案”，對(duì)商業(yè)銀行的信貸、理財(cái)、代理以及投資等方面的金融創(chuàng)新設(shè)立“柵欄”，防止不同業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)傳染。二是嚴(yán)格落實(shí)商業(yè)銀行資本金要求，加強(qiáng)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)審核，避免商業(yè)銀行金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)導(dǎo)致高杠桿率。三是加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性“逆周期”監(jiān)管，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線。

注：

①實(shí)際上我們同時(shí)進(jìn)行了Shapiro檢驗(yàn)和K-S檢驗(yàn)，也拒絕了正態(tài)性原假設(shè)。如有需要，可向作者索取。

②常用的SV模型主要包括SV-t模型和SV-GED模型，其中SV-t模型和SV-GED模型在表2中給出，本文在兩者中擇優(yōu)進(jìn)行下一步分析。

③這里對(duì)商業(yè)銀行的名稱(chēng)做脫敏處理，利用編碼來(lái)代替，下同。

④限于篇幅此處省略，如有需要可向作者索取。

⑤限于篇幅此處省略，如有需要可向作者索要。

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