论文部分内容阅读
【摘要】在衡量系统风险时，纳入金融网络结构因素，文章简要探讨了以金融网络模型为基础的风险扩散机制，综合评测了我国主要银行系统重要性，同时进一步分析了对机构系统重要性的影响原因。
【关键词】网络模型 系统风险 政策
一、金融网络中的系统风险度量：系统风险曲线
（一）宏观审慎政策下的系统风险
整个金融体系有可能完全或部分失去功能会引发系统风险，一般情况下，系统风险表现为金融系统受到内部传染效应或者外部共同冲击的影响，产生的大面积金融机构倒闭状态。金融系统的稳定状态随着时间的推移不断发生着改变，整个金融系统在任意时间点上，存在着程度不同的、部分或全部功能丧失的可能。若整个金融系统在t时刻的状态为st，系统状态稳定，损失率是0%，与其相反的cl为全危机状态，该状态下系统的损失率则是100%。T时刻内，虽存在金融体系st变化为cl的概率，但概率较低。整个金融体系可能无法发挥功能的状态又称之为转变的概率，将其定义成系统在t时刻的风险，用Pt表示，公式如下：Pt=P（st→c2|θ2），θt包括t时刻之前、及t时刻的信息。全系统的损失水平与系统风险变化正向相关，在此，我们将代表其他因素的Xt及代表系统损失率的losst带入公式中：Pt=P（st→c2|θ2）=f（losst，Xt），可以看出，影响Pt的主要因素是losst在一定的范围内，f（·）对losst的偏导数>0。在任意给定临界条件下，金融危机或金融稳定的离散变量可作为相应的概率或损失。
（二）网络环境下的系统风险
很多因素都会引发系统风险，而该风险主要源于：第一，源于某一类机构风险诱发传染效应，进而丧失了整个系统功能；第二，如经济周期波动等金融体系外冲击造成的系统功能丧失与全系统波动。从本质上来看，2种系统风险诱因体现了整个系统网络结构稳定性以及金融体系对抗外在风险的性质。在引发系统风险过程中，体现出两者共同作用、互相放大、互相诱发的特点。系统外部风险包括如资产价格波动、经济周期变化等共同冲击。单一金融机构在金融网络中的行为会因关联的机构之间关系而影响到其他机构，这时，会不断放大系统损失。
（三）系统风险曲线
在任意时点上，针对传染诱因冲击的不同，可获得与之相对应的系统损失率水平。如果在某一时点上获取传染效应的冲击，就形成系统损失率与冲击强度的关系曲线，如图1所示。图中曲线中，系统损失率为纵坐标，而冲击的强度变化由曲线横坐标描述，系统风险曲线方程如下：lossn，t=g（contagion-shockn，t），系统总损失率伴随增加的违约机构数量不断升高，网络内所有机构均处于违约条件，那么系统会彻底损失。不同的曲线与不同的金融网络结构相对应。系统风险曲线上的没一点都对应不同的银行倒闭数量。实际金融系统的运行过程中，发生极端事件的概率十分有限，如危机等。通过系统风险曲线，可分析每个时间点风险。
二、系统风险的成本分担
基于系统风险曲线，分析金融机构系统重要性。系统风险在无共同冲击环境下，由网络传染效应程度决定。针对任意机构，有两种情况的外部性影响，第一，由其他机构引发风险事件，但相互联系的机构对传递与扩散风险的效果产生了影响，与此同时造成系统损失。
（一）对“直接贡献”的衡量
按照金融网络模型思路，以金融网络结构来看整个金融系统，在金融网络中，资金联系存在于机构之间，包括资金的流出与流入。在一定时间内，整个金融体系也具备资金融通作用，既有机构作为资金融入方，也有机构作为资金的融出方。
（二）对“间接参与贡献的”的度量
扩散、传递系统风险的过程中所发挥的减缓或推动作用体现出机构行为的外部效应。如果某机构加入，在系统内风险事件可能扩散的范围更为广泛，且损失也相应加大。在金融系统内可以直接应用夏普利值方法，因为在系统风险的生成过程中，系统内所有个体正处在合作状态，机构为系统风险都有着各自的贡献。应用夏普利值方法的关键在于设定特征函数，在整个金融网络任意子集中，该特征函数得到普遍适用。系统可按照直接贡献衡量进行设定，如果金融网络中包括的银行有n家，那么在n家银行的所有2n个子集中，特征函数均为有效的。
三、银行间支付结算数据的实证
在运行的金融体系中，最具敏感和直接的反映就是支付结算数据，支付系统银行间支付数据包括银行间支票影像系统交易数据、银行间小额支付结算数据、银行间大额支付结算数据。在任意时点上，为了将外部冲击强度变化有效反映出来，所以增加违约银行的数量，并对每一对应冲击条件下的系统损失率进行分别计算。经过N次随机抽样，对系统损失平均值展开计算，可获得系统风险曲线，该曲线与t时刻相对应。要衡量直接贡献，以金融网络模型为基础，对网络交易总规模中每一银行违约所带来的全系统损失比进行计算。在此，文章采用2010年3月至2013年11月的支付网络数据，冲击测试几家银行的违约风险，如表1所示。
表1 银行系统风险贡献
银行参与后，风险曲线之间差别使得系统风险变化，可以说，因银行的参与，减少或增加了系统风险。从对各银行系统重要性水平因素的影响来看，机构自身参与金融活动程度及流动性情况都是决定银行系统重要行水平的因素。如果金融机构可替代性越强、关联性越小、且流动性杠杆越低，那么系统风险贡献也就相应地越低，每家银行在不同的时点上，贡献系统风险总和并非与总体系统风险水平相等。
四、结语
系统风险曲线将原有衡量系统风险方法的缺陷有效弥补，间接参与和直接影响两个方面体现了机构对整个系统的影响，而间接参与和直接贡献也是系统重要性水平的两个部分，在对金融机构系统重要性水平的影响上体现出网络关联的作用机制。本文对以金融网络模型为基础的风险扩散机制进行简要探讨，综合评测了我国主要银行系统重要性。
参考文献
[1]吴卫星，张琳琬，颜建晔.金融系统风险的成因、传导机制和度量：一个综述[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2014（15）.
[2]陈守东，王妍.我国金融机构的系统性金融风险评估——基于极端分位数回归技术的风险度量[J].中国管理科学，2014（8）.
[3]李成，张炜，匡桦.监管机构间博弈的金融监管非均衡与系统风险研究[J].财经研究，2011（4）.
【关键词】网络模型 系统风险 政策
一、金融网络中的系统风险度量：系统风险曲线
（一）宏观审慎政策下的系统风险
整个金融体系有可能完全或部分失去功能会引发系统风险，一般情况下，系统风险表现为金融系统受到内部传染效应或者外部共同冲击的影响，产生的大面积金融机构倒闭状态。金融系统的稳定状态随着时间的推移不断发生着改变，整个金融系统在任意时间点上，存在着程度不同的、部分或全部功能丧失的可能。若整个金融系统在t时刻的状态为st，系统状态稳定，损失率是0%，与其相反的cl为全危机状态，该状态下系统的损失率则是100%。T时刻内，虽存在金融体系st变化为cl的概率，但概率较低。整个金融体系可能无法发挥功能的状态又称之为转变的概率，将其定义成系统在t时刻的风险，用Pt表示，公式如下：Pt=P（st→c2|θ2），θt包括t时刻之前、及t时刻的信息。全系统的损失水平与系统风险变化正向相关，在此，我们将代表其他因素的Xt及代表系统损失率的losst带入公式中：Pt=P（st→c2|θ2）=f（losst，Xt），可以看出，影响Pt的主要因素是losst在一定的范围内，f（·）对losst的偏导数>0。在任意给定临界条件下，金融危机或金融稳定的离散变量可作为相应的概率或损失。
（二）网络环境下的系统风险
很多因素都会引发系统风险，而该风险主要源于：第一，源于某一类机构风险诱发传染效应，进而丧失了整个系统功能；第二，如经济周期波动等金融体系外冲击造成的系统功能丧失与全系统波动。从本质上来看，2种系统风险诱因体现了整个系统网络结构稳定性以及金融体系对抗外在风险的性质。在引发系统风险过程中，体现出两者共同作用、互相放大、互相诱发的特点。系统外部风险包括如资产价格波动、经济周期变化等共同冲击。单一金融机构在金融网络中的行为会因关联的机构之间关系而影响到其他机构，这时，会不断放大系统损失。
（三）系统风险曲线
在任意时点上，针对传染诱因冲击的不同，可获得与之相对应的系统损失率水平。如果在某一时点上获取传染效应的冲击，就形成系统损失率与冲击强度的关系曲线，如图1所示。图中曲线中，系统损失率为纵坐标，而冲击的强度变化由曲线横坐标描述，系统风险曲线方程如下：lossn，t=g（contagion-shockn，t），系统总损失率伴随增加的违约机构数量不断升高，网络内所有机构均处于违约条件，那么系统会彻底损失。不同的曲线与不同的金融网络结构相对应。系统风险曲线上的没一点都对应不同的银行倒闭数量。实际金融系统的运行过程中，发生极端事件的概率十分有限，如危机等。通过系统风险曲线，可分析每个时间点风险。
二、系统风险的成本分担
基于系统风险曲线，分析金融机构系统重要性。系统风险在无共同冲击环境下，由网络传染效应程度决定。针对任意机构，有两种情况的外部性影响，第一，由其他机构引发风险事件，但相互联系的机构对传递与扩散风险的效果产生了影响，与此同时造成系统损失。
（一）对“直接贡献”的衡量
按照金融网络模型思路，以金融网络结构来看整个金融系统，在金融网络中，资金联系存在于机构之间，包括资金的流出与流入。在一定时间内，整个金融体系也具备资金融通作用，既有机构作为资金融入方，也有机构作为资金的融出方。
（二）对“间接参与贡献的”的度量
扩散、传递系统风险的过程中所发挥的减缓或推动作用体现出机构行为的外部效应。如果某机构加入，在系统内风险事件可能扩散的范围更为广泛，且损失也相应加大。在金融系统内可以直接应用夏普利值方法，因为在系统风险的生成过程中，系统内所有个体正处在合作状态，机构为系统风险都有着各自的贡献。应用夏普利值方法的关键在于设定特征函数，在整个金融网络任意子集中，该特征函数得到普遍适用。系统可按照直接贡献衡量进行设定，如果金融网络中包括的银行有n家，那么在n家银行的所有2n个子集中，特征函数均为有效的。
三、银行间支付结算数据的实证
在运行的金融体系中，最具敏感和直接的反映就是支付结算数据，支付系统银行间支付数据包括银行间支票影像系统交易数据、银行间小额支付结算数据、银行间大额支付结算数据。在任意时点上，为了将外部冲击强度变化有效反映出来，所以增加违约银行的数量，并对每一对应冲击条件下的系统损失率进行分别计算。经过N次随机抽样，对系统损失平均值展开计算，可获得系统风险曲线，该曲线与t时刻相对应。要衡量直接贡献，以金融网络模型为基础，对网络交易总规模中每一银行违约所带来的全系统损失比进行计算。在此，文章采用2010年3月至2013年11月的支付网络数据，冲击测试几家银行的违约风险，如表1所示。
表1 银行系统风险贡献
银行参与后，风险曲线之间差别使得系统风险变化，可以说，因银行的参与，减少或增加了系统风险。从对各银行系统重要性水平因素的影响来看，机构自身参与金融活动程度及流动性情况都是决定银行系统重要行水平的因素。如果金融机构可替代性越强、关联性越小、且流动性杠杆越低，那么系统风险贡献也就相应地越低，每家银行在不同的时点上，贡献系统风险总和并非与总体系统风险水平相等。
四、结语
系统风险曲线将原有衡量系统风险方法的缺陷有效弥补，间接参与和直接影响两个方面体现了机构对整个系统的影响，而间接参与和直接贡献也是系统重要性水平的两个部分，在对金融机构系统重要性水平的影响上体现出网络关联的作用机制。本文对以金融网络模型为基础的风险扩散机制进行简要探讨，综合评测了我国主要银行系统重要性。
参考文献
[1]吴卫星，张琳琬，颜建晔.金融系统风险的成因、传导机制和度量：一个综述[J].国际商务（对外经济贸易大学学报），2014（15）.
[2]陈守东，王妍.我国金融机构的系统性金融风险评估——基于极端分位数回归技术的风险度量[J].中国管理科学，2014（8）.
[3]李成，张炜，匡桦.监管机构间博弈的金融监管非均衡与系统风险研究[J].财经研究，2011（4）.