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我國股票市場系統(tǒng)性風險度量的實證分析*

2021-07-02 05:49:18王資燕
科技創(chuàng)新與生產力 2021年5期
關鍵詞:系統(tǒng)性價值

張 雨,王資燕

(貴州財經大學,貴州 貴陽 550025)

近年來,在我國金融市場開放程度不斷提高、金融改革持續(xù)深化、金融創(chuàng)新日趨活躍的背景下,我國股票市場日趨復雜,系統(tǒng)性風險不斷積累。股票市場作為宏觀經濟的“晴雨表”,一旦爆發(fā)系統(tǒng)性風險不僅嚴重影響整個金融體系的穩(wěn)定,還會強烈沖擊實體經濟,因此研究股票市場系統(tǒng)性風險具有重要意義。

系統(tǒng)性風險的研究一直以來都是學術界關注和爭論的焦點,2008年金融危機后,廣大學者對傳統(tǒng)的風險價值法產生了質疑,Barnett A和Graves N[1]在風險價值(Value at Risk,VaR)的基礎上首次提出了可以衡量金融機構風險傳染的條件風險價值(Conditional Value at Risk,CoVaR)。江婕等[2]基于上市金融機構股票市場數據分別運用β系數法、VaR法、CoVaR法、預期損失法和邊際預期損失法5種方法度量系統(tǒng)性風險,研究結果表明,條件風險價值可包含更多的極端信息,且解釋和度量效果最好。張驥[3]運用GARCH-Copula-CoVaR模型,度量了滬深300二級行業(yè)指數的條件風險價值。陳亞飛[4]研究發(fā)現運用基于分位數回歸的CoVaR模型能夠更好地度量金融機構的系統(tǒng)性風險貢獻水平,金融機構的自身風險水平與其對系統(tǒng)性風險的貢獻水平并不等價。楊子暉等[5]將CoVaR法、ΔCoVaR法與風險溢出網絡方法相結合,從靜態(tài)與動態(tài)兩個研究角度考察了我國金融風險的跨部門傳染。宮曉莉等[6]通過計算我國金融系統(tǒng)性風險的條件風險價值和邊際期望損失,研究了我國金融系統(tǒng)的風險溢出效應以及時變特征?,F有的文獻中研究對象一般為整個金融體系或銀行體系,對股票市場系統(tǒng)性風險的研究較少,本文參考已有文獻,將對我國股票市場系統(tǒng)性風險進行初步的度量和分析。

1 條件風險價值模型構建

參考已有文獻,基于分位數回歸的CoVaR模型,分析單個行業(yè)發(fā)生極端風險損失時對整個股票市場系統(tǒng)性風險的影響。條件風險價值是在風險價值的基礎上改進而來,其本質也是風險價值。風險價值是指在一定置信水平下,某一金融資產或證券組合價值在未來特定時期內的最大可能損失值,公式為

式中:Ri為金融機構i的收益率;1-q為置信水平。

式中:j代指整個股票市場;i代指單個行業(yè)。求解行業(yè)i的條件風險價值,步驟如下。

第一步:將收益率看作狀態(tài)變量的函數,狀態(tài)變量Mt取滯后一期,行業(yè)i的收益率表達式為

2 實證結果與分析

2.1 樣本選取

選取滬深300指數及其10個一級行業(yè)指數的月對數收益率作為研究對象,其中,滬深300一級行業(yè)指數包括:能源、材料、工業(yè)、可選消費、日常消費、醫(yī)療保健、金融地產、信息技術、電信業(yè)務和公共事業(yè)。滬深300指數是由滬深兩市中市值大、流動性好的300只股票編制而成,其市值占滬深兩市的60%左右,故能夠較好地代表整個股票市場。滬深300指數發(fā)布于2005年4月8日,為充分涵蓋我國股票市場的多個風險時段,本文時間區(qū)間選取2007年7月至2020年6月。將對數收益率結果乘100進行處理。狀態(tài)變量選取與股票收益率密切相關的4個宏觀經濟變量,M1為宏觀經濟景氣指數、M2為廣義貨幣增長率、M3為消費者價格指數、M4為中國制造業(yè)采購經理指數。本文數據均來自國泰安數據庫。

2.2 平穩(wěn)性檢驗

對上述時間序列變量進行單位根(Augmented Dickey-Fuller,ADF)檢驗,p值均小于0.05,說明滬深300指數及其行業(yè)指數月收益率序列和控制變量都是平穩(wěn)的,可以進行回歸分析。

2.3 實證結果分析

在0.01和0.05分位數下滬深300一級行業(yè)指數的VaR,CoVaR和ΔCoVaR值的比較見表1。

由表1可知,首先,分位數越小,行業(yè)自身風險越大,行業(yè)發(fā)生極端風險時對市場系統(tǒng)性風險的影響程度越大。其次,行業(yè)自身風險價值與其對市場系統(tǒng)性風險的貢獻度相關性較小。在極端條件下,自身風險高的行業(yè)不一定對市場系統(tǒng)性風險貢獻度大。在0.01分位數下,能源行業(yè)自身風險最大,但其條件風險價值和對股票市場系統(tǒng)性風險貢獻度排名第四,而條件風險價值和風險貢獻度最大的公共事業(yè),其自身風險卻很??;在0.05分位數下,信息技術的自身風險最大,但其條件風險價值和對整個股票市場系統(tǒng)性風險貢獻度排名第五,而條件風險價值和風險貢獻度最大的醫(yī)藥衛(wèi)生,其自身風險也較小。這說明股票市場發(fā)生系統(tǒng)性風險,不僅受行業(yè)自身風險影響,還受其他諸多因素影響。最后,在不同分位數下,系統(tǒng)性風險貢獻度排名前三的行業(yè)為信息技術、原材料和電信業(yè)務,說明以上3個行業(yè)為股票市場系統(tǒng)重要性行業(yè),其發(fā)生極端風險事件時,會對股票市場的系統(tǒng)性風險產生重要影響。

表1 不同分位數下VaR,CoVaR和ΔCoVaR值的比較

3 結束語

本文通過度量滬深300行業(yè)指數的條件風險價值,刻畫股票市場系統(tǒng)性風險壓力。分析發(fā)現:一是發(fā)生行業(yè)風險損失會增加整個股票市場的系統(tǒng)性風險,僅使用風險價值對股票市場風險進行評估會導致風險被低估,條件風險價值可以更好地估計股票市場在極端風險條件下的風險;二是在0.01分位數下行業(yè)發(fā)生的風險損失和對市場系統(tǒng)性風險的影響程度都大于在0.05分位數下的情況,即條件越極端時,行業(yè)自身風險越大,對整個系統(tǒng)性風險的影響越大;三是不同行業(yè)發(fā)生風險損失事件對市場系統(tǒng)性風險的影響程度不同,信息技術、原材料和電信業(yè)務為股票市場系統(tǒng)重要性行業(yè),其發(fā)生極端風險損失時會較大程度地增加股票市場系統(tǒng)性風險壓力。監(jiān)管者在關注行業(yè)自身風險的同時,應加強監(jiān)管對股票市場系統(tǒng)性風險貢獻度高的行業(yè),實踐中可將引起這些行業(yè)極端風險損失的因素作為指標納入股票市場系統(tǒng)性風險預警體系,對這些指標進行重點監(jiān)測和審查;細化監(jiān)管體制,通過對行業(yè)進行系統(tǒng)重要性排名,從而實現分層次分梯度層層監(jiān)管,針對不同風險層次的行業(yè)制定不同的監(jiān)管方案,嚴防股票市場發(fā)生系統(tǒng)性風險。

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