僵尸企业的长期存在将产生一系列严重的后果,例如降低资源配置效率、导致经济增速下滑以及加剧产能过剩等。其中最为关键的是僵尸企业的债务问题,其居高不下的债务不仅加重了中国不断加剧的企业债务问题,而且银行出于自身的目的不断挤压正常企业资金资源,为僵尸企业提供资金支持,累积下来形成了巨大的资产泡沫和金融危机因素。因而在开展僵尸企业处置工作时,应警惕与防范由僵尸企业债务处置所带来的风险,防止进一步向金融体系扩散。据此,本文从僵尸企业债务导致的资金连接出发,对僵尸企业风险向银行的溢出效应进行了研究,以期在把控风险的前提下为僵尸企业债务处置提供可供参考的建议。由于现代经济体系的一个重要特征是主体之间的高度关联,一个主体的风险会迅速扩散至与之发生直接或间接关联的其他主体。因此僵尸企业的风险一方面会直接溢出至银行,另一方面会通过与僵尸企业互保联保形成紧密财务联系的企业间接溢出至银行。同时,僵尸企业与互保联保企业间的担保关系形成了一个网络,风险在这个网络的传导过程中呈发散的特点并被不断放大,一家僵尸企业的清理可能引发企业违约集聚、连锁破产,作为网络连接的另一端,银行也将承受原本数倍的风险,情况严重时甚至可能导致系统性危机,因而对僵尸企业与银行两个主体间的风险传染研究十分必要。基于此,本文在已有的研究基础上,构建了包含僵尸企业与银行、僵尸企业与互保联保企业的网络模型,并对僵尸企业向银行的风险溢出进行研究。本文遵循“信贷关系网络——风险相关性——风险溢出”的逻辑分析框架,主要解决以下三方面的问题。一是僵尸企业风险的溢出机理。对僵尸企业风险的溢出源、僵尸企业风险溢出载体和风险溢出路径进行分析;二是针对僵尸企业风险溢出的路径进行检验;三是在此基础上构建僵尸企业风险溢出仿真模型,得到僵尸企业风险溢出的相关阈值,据此提出在把控风险的前提下合理处置僵尸企业的相关建议。基于上述研究思路,本文结构与主要研究内容如下:第1章为引言。主要介绍本文的研究背景和研究意义;提出文章的研究思路、研究内容,最后说明本文的主要创新点。第2章为文献综述。主要梳理国内外有关僵尸企业和风险溢出的已有文献,首先对有关僵尸企业研究的文献进行了综述,其次围绕宏观金融体系内的风险溢出、微观企业间风险溢出、实体企业与金融行业间风险溢出和风险溢出量化方法几个方面展开,并进行综述与评价。第3章为僵尸企业的产生背景与识别。首先对僵尸企业产生的宏观经济背景和制度背景进行介绍,其次基于已有的僵尸企业识别方法,采用五种方法分别对2009-2018年间我国上市公司中的僵尸企业进行识别,最后结合我国实际情况给出本文所定义的僵尸企业识别方法。第4章为僵尸企业风险溢出机理。该部分首先就企业的风险溢出机理进行分析,包括风险溢出的构成要素:风险源、溢出载体、溢出路径等。首先对风险溢出的源头,即僵尸企业的流动性风险和信用风险进行分析;其次对僵尸企业风险溢出载体进行了分析,发现资金和信息是其风险传导的重要载体;最后对僵尸企业对银行风险的两条溢出路径进行分析。作为本文的实证部分,第5章和第6章为僵尸企业风险溢出第一条路径的检验,第5章通过手工整理企业向银行贷款数据,构建了以各僵尸企业为矩阵行变量,所有与僵尸企业发生过信贷关系的银行为矩阵列变量的僵尸企业银企信贷关系网络。第6章首先通过构建CoVaR模型,证明并计算出了僵尸企业对银行的风险溢出大小。其次,通过进一步分析实证分析检验了僵尸企业对银行的风险溢出水平CoVaR与其所处的银企信贷网络位置之间的关系。第7章为僵尸企业风险溢出第二条路径的检验,基于社会网络的嵌入视角研究了僵尸企业风险在担保网络中的溢出,并探讨了风险溢出机制和制度诱因。通过实证方法证明了加入僵尸企业担保网络会对企业价值造成负面影响,当担保网络内的僵尸企业遭受巨大冲击时,为其提供担保的企业将随之承担担保损失,从而增加担保企业的财务风险,同时也会对企业盈利能力产生影响,降低企业价值。同时在市场资源量既定的情况下,由于僵尸企业以较低的利率占据了过多的信贷资源,造成信贷扭曲,挤占了正常企业的应有融资,进而加重正常企业的融资成本,进一步加剧信贷扭曲。第8章为僵尸企业信贷风险溢出的动态仿真。首先根据KMV模型,结合僵尸企业的特征对KMV模型进行改进,利用动态违约距离估计僵尸企业的最优违约距离和违约概率;其次采用一个网络动态演进模型来模拟在由僵尸企业资金往来形成的网络中,风险是如何由个体风险向网络内蔓延,最终向系统性风险演进的。在动态求解僵尸企业违约风险并模拟其对担保网络内其他企业的风险溢出后,得到了整个网络的违约仿真测算结果,于是在对银行不良贷款容忍度进行估算的基础上,得到了僵尸企业信贷网络风险爆发引致系统风险的阈值。第9章为主要结论、建议和展望。主要对本文就僵尸企业风险溢出效应的实证分析得出的结论进行总结,进而给出相关政策建议。最后,说明由于样本数据可获得性等的限制,指出进一步研究的方向。总之,本文基于银企两个主体间的信贷连接,构建了僵尸企业的信贷关系网络模型,从两条路径研究僵尸企业对银行的风险溢出:一是僵尸企业对银行的直接风险溢出,二是僵尸企业风险通过担保网络间接溢出至银行。通过对僵尸企业两条风险溢出路径的分析,发现僵尸企业的风险溢出有较强的路径依赖性,并得出以下结论:首先,僵尸企业的风险溢出大小与在银企信贷网络中的位置密切相关。僵尸企业在网络中的位置越核心,表明该企业在网络中有更多的联结关系,其产生的风险则有更多的可能溢出对象。其次,僵尸企业的担保网络加剧了信贷扭曲程度,处于僵尸企业担保网络中企业的企业价值、还款能力都可能受到影响,产生较大的负面效应并进一步溢出到银行,放大了其风险溢出效应,政府干预在这个过程中扮演着催化剂的角色。最后本文对僵尸企业向银行的风险溢出进行了动态模拟。根据KMV模型,利用动态违约距离估计出僵尸企业的最优违约距离和违约概率。同时以违约概率为基础构建了一个网络动态演进模型来模拟僵尸企业风险在担保网络中溢出的机理,最后得到了整个僵尸企业网络的违约仿真测算结果。本文的研究结论有助于制定僵尸企业分类处置计划,动态仿真可以帮助银行及时跟踪和反馈僵尸企业的风险信号,实现动态监测,从而有效地控制和防范由僵尸企业风险溢出造成的银行系统性风险。