基于covar模型的我国上市银行系统性风险度量

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1、基于CoVaR模型的我国上市银行系统性风险度量张路张溪婷对外经济贸易大学金融学院对外经济贸易大学国际摘要：如今，经济全球化已成为世界经济发展的大趋势，世界各W的金融体系联系愈发紧密。因此，金融危机的爆发也将牵扯到更多的国家。为了防范系统性风险，维护我国银行体系的稳定，研宄银行系统性风险的度量方法就非常有必要。本文首先对系统性风险进行丫界定，然后简要介绍丫基于分位数回归法的CoVaR模型，最后采用该模型对中国十六家上市银行日收益率数据进行了实证分析，度量了各个银行的系统性风险，并根据实证结果为银行体系的监管提出了政策建议。关键词：系统性风险;CoVaR模型;分位

2、数回归法;1前言1.1研究背景和意义随着全球化的加快，世界各国的经济联系越来越紧密，如果一国金融领域所冇的或大部分的金融指标的急剧恶化，将会影响相关国家或地区乃至全世界经济的稳定与发展，始于2007年的次贷危机和始于2009年的欧债危机即是如此。2007年，美国次贷危机爆发，投资者幵始对按揭证券的价值失去信心，引发流动性危机。即使多国中央银行多次将巨额资金注入到金融市场，也不能阻止这场金融危机的爆发。直到2008年9月9日，这场金融危机进入失控阶段，很多规模很大的金融机构倒闭或者被政府所接管，次贷危机已演变成/全面的金融危机，并蔓延到整个世界，最终导致了全球金

3、融危机。它极大程度地冲击和破坏了国际金融秩序，强烈的信贷紧缩效应在金融市场中显现出来，国际金融体系长时间积累下来的系统性风险暴露无遗。2009年，次贷危机余波未尽，希腊主权债务问题凸显，2010年3刀进一步发酵，开始向“欧洲五国”(葡萄牙、意大利、爱尔兰、希腊、丙班牙)蔓延。美国三大评级机构却是火上浇油，接连将西班牙等债务国的信用评级下调。债务危机愈演愈烈，向整个欧元区蔓延，演变成丫欧债危机，并严重影响全球经济。时至今闩，世界经济还处于复苏阶段中。因此，加强对金融体系的监管，维持国内金融稳定，防范系统性风险，是世界各国政府发展经济的同时应该着重关注的问题。这些

4、年来，我国金融业发展迅速，强力推动了我国经济的快速发展。苏中，银行业资产规模突飞猛进，冲破百万亿元大关，在金融业屮的地位举足轻重。因此，保持我国银行业的稳健发展对维持国内金融稳定十分重要，那么能够有效度量银行系统性风险就具有关键性的战略意义。木文以我国上市银行的系统性风险为主要研宄对象，应用CoVaR模型与分位数冋归模型相结合的方法对我国十六家上市银行日收益率数据进行了实证分析，度量r各个银行的系统性风险，并根据实证结果为银行体系的监管提出Y政策建议。2文献综述2.1系统性风险的界定系统性风险的界定在学术界并没有一个统一的观点。0前人体上冇三种常用的定义。Ba

5、rtholomew和Whale(1995)将系统性风险定义为一个“大的”、宏观性的冲击，而对大部分或者全部经济体系产生了儿乎同时、巨大而且不利的影响。在这里，系统性是“指对整个银行、金融甚至经济体系而不仅仅是对一个或几个机构有影响的事件”。FredericMishkin(1995)将系统性风险定义为“一个突然的、通常是没预料到的事件发生的可能性，而且这事件会扰乱金融市场的信息，使市场无法以最有效率的方式配罝资金”。国际清算银行(1994)将系统性风险定义为“任一成员无法达成合同义务，将会引起其他成员违约，并引发一连串反应而扩大金融困境的风险”。类似地，Kauf

6、man(1995)这样描述系统性风险：“一个事件在一连串机构和市场构成的系统中引起的连续损失的可能性……也就是说，系统性风险是倒下的多米诺骨牌的连锁反应的风险”。以上三种观点我们可以看出，Bartholomew和Whale重点在系统性风险是对整个银行或金融体系而非若干个机构的影响，强调的是对象的数量;FredericMishkin是从资金配置角度对系统性风险进行定义的;而国际淸算银行和Kaufman则是从风险溢出效应的角度来定义系统性风险的。虽然各个定义的角度有所不同，但是它们都统一说明了系统性风险破坏金融稳定、扰乱整个金融体系的严重后果。近年来学者们度量系统

7、性风险，大多是从风险传染性的角度来进行研宄的，第三种定义是目前较认可的定义。因此，本文我们以第三种定义为标准对我国上市银行的系统性风险进行度量。2.2银行系统性风险度量的相关研宄(1)国外研宄现状AfredLehar(2005)提出了风险管理法，通过模拟多家银行资产的波动，考察在满足一定的资产条件和数目条件下系统性风险发生的概率，使用银行资产间的相关系统测度系统性风险的传染。XinHuang,HaoZhou和HaibinZhu(2009)提出了测量和压力测试一组大型金融机构的系统性风险的框架。他们的模型中系统性风险是由应对金融网境的保险价格度量的，是基于对个别

8、银行的违约概率事前措施和预测资产收益率