我国银行同业之间流动性风险传染研究

来源 :中央财经大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:edisonlin123
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众所周知,金融机构具有流动性的期限转换功能,这是流动性风险产生的内在动力。同业业务的发展壮大,尤其是买入返售金融资产和卖出回购金融资产等创新业务的高速发展,形成了一张错综复杂的债权债务关系网,无疑为流动性风险在银行同业间传染提供了渠道。一家金融机构出现问题,会通过各种渠道传染关联机构,如双边敞口渠道、资产价格渠道、信息渠道和挤兑渠道等等。2007年以来,在信贷规模管制以及利率市场化进程提速等背景下,金融机构日益重视同业业务。近年来,同业业务发展呈现以下特点:1.同业业务增速明显,同业资产占银行业总资产的比重逐年上升;2.买入返售金融资产是同业资产的主要组成部分,位于36%-50%之间,存放同业和拆出资金次之;3.同业存放款项是同业负债的主要组成部分,卖出回购金融资产和拆入资金次之;4.不同类型的金融机构同业业务呈现差异化发展:大型商业银行的同业资产之和以及同业负债之和占整个市场的交易量比重最高,股份制商业银行和城商行次之;5.同业拆借和卖出回购多为隔夜交易,流动性风险传播速度快;6.很多同业业务通过模式创新将短期同业负债投资于期限较长的票据类资产以及买入返售资产。蓬勃发展的同业业务隐藏了巨大的风险:一方面同业业务资产端与负债端期限错配严重,放大了流动性风险;另一方面同业业务的交易模式错综复杂,拉长了流动性风险的传染链条,甚至引发系统性流动性风险。这些无疑加剧了银行同业间流动性风险传染,2013年6月的“钱荒”事件就是最好的例证,其传染速度之快、影响之大令人震惊。此后,又出现了多次轻微的“钱荒”现象。在此背景下,加强对银行同业间流动性风险传染的研究尤为重要。在梳理国内外相关文献的基础上,对已有文献进行了评述,指出现有文献的不足之处和前进方向。国内相关的研究主要集中在流动性风险的内涵、成因与影响因素,同业业务发展动因、业务模式、风险与存在的问题,以及同业业务对流动性风险的影响,关于流动性风险在同业间传染的研究相对较少,部分学者从网络的角度研究银行间风险传染问题,但是关于流动性风险的传染渠道、传染机制的实证研究更少。国外关于银行同业间风险传染的研究起步较早,越来越多的文献从复杂网络的视角研究该问题,主要围绕银行同业网络拓扑结构与传染的关系以及传染的渠道,但研究对象多为破产传染,且观点不一。国外的结论不能照搬硬套于我国的实践,其研究成果不能满足改善我国银行同业间流动性风险传染的需要。正是基于这一点,本文深入分析我国银行同业间流动性风险传染的渠道和机制,在此基础上研究流动性风险传染的后果及其影响因素,提出相应的建议。世界上很多系统都呈现网络形式,研究表明银行系统属于复杂网络,具有小世界和无标度特征。复杂网络是从统计角度考察网络中大规模节点及其连接之间的性质。由于流动性风险通过同业业务可以传染至其他机构,仅考虑单个机构的稳健对于保证整个金融系统的稳定是不够的,而复杂网络方法恰恰能够进行系统整体的分析。近年来,复杂网络方法被各国用于解决银行系统的一系列问题:1.寻找银行系统的核心机构,如荷兰;2.评价银行系统的风险,如奥地利;3.研究银行系统的传染风险,从而为政策制定提供重要依据,如德国、美国和英国。本文基于复杂网络理论,在不考虑国家安全网的情况下,研究不同冲击下,流动性风险通过业务关联以及金融机构的行为进行传染的过程。根据实际中同业机构面临流动性风险采取的策略,将同业机构的行为分为三个层次,层层递进:当同业机构出现流动性需求时,首先使用可用现金,然后从银行间市场融入资金,最后是变卖流动性强的证券。本文的逻辑思路如下:首先,对风险传染的相关文献进行梳理和评价,总结冲击形式、影响传染结果的重要拓扑结构指标以及传染渠道。其次,对基于复杂网络的银行同业间流动性风险传染及监管问题进行理论分析,并且通过对2013年6月“钱荒”事件的分析,重点研究我国银行同业间流动性风险的成因以及传染机制,主要有资产价格传染机制、双边头寸传染机制和信息传染机制,为后文模型的构建提供重要信息。然后,利用最大熵方法估算2013年94家同业机构的双边头寸数据,构建我国银行同业网络,并对已有文献中总结的影响风险传染的重要网络拓扑结构指标--节点度与度分布、节点权及其在同业间的分布、聚集系数进行实证分析,对我国银行同业间流动性风险的传染做一个静态的初步分析,同时为第六章流动性风险的动态传染过程中违约节点的选择奠定基础。再次,我们选择反事实模拟方法中的基于机构的网络模拟模型(简称为abns)研究我国银行同业间流动性风险的动态传染,可以根据现实中同业机构的行为建立模型,更加贴近实际情况。分别对异质性冲击、共同冲击、价格冲击、组合冲击以及外资银行违约的模拟结果进行分析,并对实证结果进行原因解释。abns的构建包括同业系统的设置、冲击的设置以及模型的动力学分析。在借鉴eisenberg和noe假想的违约算法以及Furfine有序违约算法的基础上,结合我国的实际情况,提出我国银行同业间流动性风险传染的动力学分析。最后,得出在我国银行同业市场上核心机构的违约通过传染会演变为系统性流动性风险的结论,实证分析的结果具体表现为:核心机构违约的后果尤为严重,但是脆弱性机构和外资银行违约的影响较小,当市场流动性收紧到阈值时违约机构大规模爆发,同业负债、同业资产以及卖出回购金融资产的规模及其分布等因素影响传染的结果。结合实证分析的结果以及影响传染结果的因素,提出加强核心机构流动性风险传染监管的对策建议:1.关注同业业务规模及其分布,加强流动性供求缺口管理;2.加强同业业务额度管理,预防交易对手风险;3.加强同业业务期限错配管理,降低流动性风险;4.央行应适时向核心机构注入流动性;5.监管部门应加强对同业间双边敞口数据的统计工作。本文的创新点:一是基于2013年94家同业机构的数据构建了我国银行同业网络,并实证分析了其拓扑结构。通过出度和入度的累积分布图,判断我国银行同业网络属于无标度网络,并根据节点度指标找到我国银行同业网络的核心机构,即中国银行、工商银行、兴业银行和农业银行。二是在传统反事实模拟方法的基础上,加入同业机构的微观行为,构建了我国银行同业间流动性风险传染的ABNS模型,研究流动性风险在同业之间的传染机制、后果及影响因素,更加贴近实际情况。
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