基于covar模型的上市商业银行系统性风险溢出研究

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1、基于CoVaR模型的上市商业银行系统性IIHI麦木蓉彭涛中山大学国际金融学院摘要：近年來，关于系统性金融风险的研宂层出不穷，“风险溢出效应”备受关注。本文以中国金融行业中的银行业为研宂对象，在VaR方法的基础上，运用CoVaR模型和分位数回归方法预测了中国银行业对系统性金融风险的贡献程度及银行间的风险溢出程度。研宄发现：（1）当股票市场波动率增强时，股份制银行更加敏感；（2）国有制银行对于“期限利差”的敏感系数基本为正，而股份制银行基本为负；（3）银行存在系统性风险溢出效应，其屮国有制银行的风险贡献度比股份制银行高；（4）银行间也存在风险溢出效应，其中国有银行发生风险时，对其他的股份制银行有一

2、定的溢出效应。关键词：CoVaR;分位数回归;.卜.市商、Ik银行;风险溢出;一、引言银行作为金融业的核心体系，往往在金融危机发生后受到较为严重的冲击。而随着经济全球化、金融市场一体化的的不断深入发展，这就导致银行业的系统性风险传染力更强，破坏力更大。为了更好地防范系统性金融风险，及吋对银行业系统风险进行监管整治，几十年来学术界建立丫许多不同的模型，选取丫不同的国家样本进行深入探讨和研宄。其中，VaR模型应用较为广泛。但是，VaR模型的局限性在于它只能测度金融机构自身的风险，而无法测度金融机构的风险溢出效应。因此，木文釆用了更为成熟的CoVaR模型，研究中国银行业对系统性金融风险的贡献程度及银

3、行间的风险溢出程度。由于中国未曾发生明显的系统性金融风险，因此本文对屮国银行业的风险预测具有一定的社会意义，能够为政府监管提供理论依据。二、文献综述通过对金融危机出现条件的研宄，可以通过这些条件来对系统性金融风险大小进行预测。在早期阶段，主要是依靠经验对指标进行筛选，期间的主要方法有:KLR模型，FR模型,STV模型和DCSD模型。Frankie和Rose(1996)基于KLR模型，对105个发展国家1971-1992年的季度数据的预测，产生了FR模型;Sachs(1996)等人建立了STV模型，利用了国际储备与M2的比率，贷款增长率以及实际汇率3个预警指标与两个虚拟变量构建预警模型;Berg

4、和Pattillo(1998)基于KLK模型对FR模型进行了修改，提出了DCSD危机预警模型，提高了其精确性。我国的学者也对这些模型作了一系列的改进。基于经验性的方法不能满足社会经济发展的需要，那么新的方法则应运而生:矩阵法，网络分析法，SimpleLogit模型和GARC11模型。李宗怡、李玉海(2005)运用矩阵法模型，模拟我国银行同业风险尖寸分布状况，估计银行体系内的传染风险。1995年，Jordan和Mackay给出了VaR(Valueatrisk)测度的正定义。VaR测度迅速流行起来，但是其缺陷:不能衡量金融系统之间的风险传递阻碍了自身的发展，所以Adrian和Brunnermeri

5、er(2009)基于风险价值(VaR)提出了条件风险价值(CoVaR),可以测量金融机构对整个系统的风险贡献，并能很好的反映整个金融网络间的风险溢出效应。我国学者也在不断完善CoVaR，高国华、潘英丽(2011)运用CoVaR模型和我国14家上市银行的股价数据，得出其系统性风险贡献度及其影响因素;谢福座(2010)运用CoVaR模型和分位数回归，考察我国债券市场和股票市场的风险溢出效疲以及系统风险的变化程度并iL运用GARCII-Copula-CoVaR模型，研究亚洲三大股票市场指数之间的风险溢出效应;周天芸(2012)运用VarCoVaR模型回归，测量不同银行对共同冲击的反应以及金融机构的风

6、险溢出效应。木文贡献在于:综合运用VaR方法、CoVaR方法、分位数回归方法和CoVaR测量我国上市商业银行系统性风险溢出性质，得出国冇银行对系统风险的贡献度比股份制银行大;而发生银行间风险溢出时，国有制银行对系统的风险溢出效应更强，风险贡献度更高，即国有制银行会对其它银行造成更大的冲击。三、模型构建当银行j发生风险时，对于银行i的风险溢出效应，可建立以下分位数回归模型：其中，R和R分别代表银行i和j的收益率序列，氏代表q分位数下超额收益i的预计值，它可以直接被定义为:也就是说，当银行j发生风险时，通过分位数回归(设分位数为q),可获得收益i的预测值，而收益i的预测值又是当条件为R时，银行i的

7、在险价值，再通过计算可得到估计值，即当分位数为q时，银行i的风险价值估计值为:结合CoVaR的定义，它表示当金融机构j的收益率为Varq时，金融机构i的风险价值，所以CoVaR的测度可定义为：同理，可以算出ZCoVarJn%CoVarq。变量的选择与描述统计1、研究对象与数据金融系统有银行、证券、保险、外汇四个子系统，在对其他系统测度有操作性网难的情况下，我们选取了银行系统来做系统性金融风险的狭