金融网络视角下我国银行间双边风险传染机制

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1、金融网络视角下我国银行间双边风险传染机制摘要：本文在矩阵模型的基础上构建了我国银行网络的风险传递模型，定量刻画了各银行的风险头寸，并结合我国制造业处境日益恶化这一宏观经济背景，首次模拟制造业负面波动对银行网络系统的冲击，分析在这一负面冲击下，风险在银行间的传染路径和扩散机制。结果显示：制造业贷款损失率的提高会大大增加银行倒闭风险，与单银行倒闭作为诱导因素引致的传染效应相比，具有传染速度快，对整个银行体系冲击大等特点。关键词：风险传染；金融网络模型；制造业负面冲击；宏观审慎监管中图分类号：F832.3文献标识码：A文章编号：1001-828X(2013)10-0-02一、引言自金融危机

2、后我国制造业不断陷入举步维艰的地步，人民币升值以及工资上涨正不断地挤压着制造业企业的利润空间，外需不振且内需不足。制造业不景气将会大大增加企业主的违约风险，进而将风险转嫁给银行系统。二、制造业负面波动对银行间市场风险传染估计(-)银行间市场风险传染估测方法模拟银行风险传染，我们首先要构建金融网络模型，获得银行间的同业拆借矩阵，由于我们无法获得各银行同业拆借的内部信息，而可获得的外部信息只提供一段时期内同业拆入、拆出等的总额，因此很难得到银行同业市场的结构，因此采用交叉炳最小化来构建同业拆借矩阵。虽然在银行结构为完全市场结构这一假设下模拟的结果会低估风险，但是这样测量的最小系统性风险的

3、传染概率对现实仍有指导意义，本文也在基于这样的假设下进行模拟。银行同业拆借矩阵可由阶矩阵表示。矩阵仍有个未知数，根据最大炳理论的模拟结果显示当是模型炳最大的情况，即最符合假设条件银行同业市场结构满足完全市场结构。由于银行不会贷款给自己，即当时，。表示为银行i对银行j的同业存放款，是未知的，但是每家银行的存放同业与拆放同业之和跟同业存放与同业拆放之和是已知的，即：(3)这里的和为分别是矩阵和矩阵非对角线上的元素，A为反映包含迭加约束的系数矩阵。我们使用Blien和Graef(1991)提出的RAS算法解决最优化问题，求解同业拆借矩阵，获得银行同业拆借间的关系。当制造业部门发生波动时，假

4、设该波动为突发事件，通过借贷款关系，银行必遭受影响，当时，银行资不抵债破产,是银行可以用于清偿的剩余所有自有资本，本文釆用所有者权益来代替，表示制造业部门负面冲击程度，用银行制造业部门贷款损失比率来衡量，表示银行贷给制造业部门各企业的贷款总额。第一轮传染始于银行因制造业负面冲击倒闭成为传染源后，当时，银行将风险传染给银行，使之破产，其中为银行间贷款损失率，其中银行倒闭的宏观经济环境、银行间的信贷质量、抵押品的可抵押性以及破产成本等其他因素都会间接的影响银行倒闭的损失率。第一轮中所有与银行相关的银行，只要满足，均发生倒闭，接着第二轮传染开始,第一轮中所有倒闭银行会作用于其他剩余所有银行

5、，如果累加的损失额度与制造业贷款损失额的和超过单个银行的剩余资本总额，则该银行倒闭，银行因为银行的倒闭而倒闭，而银行和银行的倒闭会对银行带来风险，若，则银行倒闭，第二轮银行倒闭累积第一轮和第二轮倒闭银行和制造业贷款损失的影响，银行倒闭就按“多米诺”效应依次传递下去，且随着传染的进行，由于传染源银行数量不断增加以及损失额的逐步累加大大加快了银行的倒闭速度，倒闭规模也随之'‘跳跃式”上升，因此最小的银行倒闭成本就是止步于第一轮的传染。（二）制造业负面冲击对我国银行系统的影响1.银行损失率固定下传染效应研究本文进行模拟的样本银行有16个，分别为五大国有银行和11家股份制商业银行，利用的数据

6、均来自2009-2011年各银行公布的年报。假定银行损失率为80%,我们模拟了随着贷款损失率的增大，银行传染的情况。从值与传染源数量来看，传染源数量与贷款损失率呈正相关，随着贷款损失率的不断提高，资不抵债成为传染源的银行平稳上升，从模拟结果来看，三年来首个传染源银行都为华夏银行，09年，当达到0.26时，华夏银行开始倒闭，当达到0.85时，样本银行全部成为传染源倒闭，此时不存在传染效应；10年，当达到0.26时，华夏银行开始倒闭，当达到0.87时，工商银行也成为传染源，样本银行全部成为为传染源倒闭；11年，当达到0.39时，华夏银行成为首家传染源银行，达到0.85时，所有样本银行都倒

7、闭，可以看出，近几年华夏银行不断提高自身的资产质量，增强抵抗风险的能力。从值与倒闭银行家数来看，倒闭银行家数与贷款损失率也呈正相关，详细结果见表lo从值与传染轮数来看，传染对银行系统的冲击往往是多轮进行的，风险的传染需要一定的时间，所以成功预测传染的轮数能为监管机构适时进入干预，控制系统性风险提供了标准。从三年的模拟结果来看，部分区域对值特别敏感，而在部分区域不敏感。因此监管机构可以通过调节破产成本、干预破产程序等，调节银行损失率，根据需求控制风险传染时间