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【摘 要 】在目前对银行间系统风险的研究文献中,从银行间同业市场借贷入手进行研究的主要有两种类型：一种是理论性的研究,侧重于从银行同业间市场的形成,以及银行和消费者之间的关系,对银行间系统性风险进行研究,另一种是实证性研究,侧重于对一个国家的银行间同业市场的研究.本文分别从两种方法入手,对银行系统性风险传染机制的研究文献进行了整理和综述.
【关 键 词 】银行业 同业市场 系统性风险 传染
一、引言
美国次贷危机导致了多家银行的倒闭,由此我们可以看到由次级抵押贷款所引发的银行系统性风险的危害之大,让我们重新思考在危机面前银行的系统性风险管理的问题和缺陷.只有深入对银行系统性风险传导机制的认识,才能加强对系统性风险的防范,提高对银行系统性风险的管理能力.
二、银行系统性风险定义
目前国外学者对银行系统性风险概念表述主要有以下观点：Schoenmaker认为银行业的传染风险就是银行系统性风险,可以被定义为一家或几家银行出现财务困难会产生溢出效应,使得其他大量的银行或整个金融体系也产生财务困难.Crockett认为银行系统性风险是由于银行金融资产价格的异常、剧烈波动,或由于许多经济主体和金融机构负担巨额债务及其资产负债结构趋于恶化,使得它们在经济冲击下极为脆弱,并严重影响国民经济健康运行的可能性.Nenovsky等认为银行系统性风险是银行系统性危机发生的可能性,其对金融市场的严重破坏会损坏市场的基本功能,使经济遭受巨大破坏,且这种破坏还会扩展至他国.Kaufman等认为银行系统性风险表现为某一个国家、某些国家或全世界所有国家由于银行失败导致的高度相关性或聚合作用.
国内学者对银行系统性风险的表述主要有：翟金林认为,银行系统性风险是指在银行系统性事件发生后,银行体系发生系统性危机的可能性.这种可能性是对整个金融体系稳定的潜在威胁.包永全认为银行系统性风险应分为广义系统性风险和狭义系统性风险.广义系统性风险指整个金融系统丧失基本功能的可能性；狭义系统性风险指系统中个别单位或几个单位受到其他不利冲击,其损失给系统中的其他单位带来的负外部性,当这种负外部性累积到一定程度时,整个系统的基本功能就会受到影响甚至完全丧失.朱元倩等认为银行系统性风险是由某个触发因素引起的导致不稳定性在整个金融体系内蔓延,甚至对实体经济造成严重危害的不确定性,其在时间上具有连续性,在空间上具有广泛性.与单个金融机构面临的风险不同,系统性风险具有宏观性和系统性,更大的负外部性风险,收益不对称性和广泛的传染性等特征.
三、银行系统性风险传染的理论性研究
关于银行间系统性风险的传染机制的研究有很多,在目前对银行间系统风险的研究文献中,主要有两种类型.一种是理论性的研究,从银行同业间市场的形成,以及银行和消费者之间的关系,对银行间系统性风险进行研究.另一种是实证性的研究,侧重于对某一国家内部的银行间同业市场的系统性风险进行实际的数据分析,并对系统性风险进行计量.
理论性的研究以Allen and Gale为代表.Allen and Gale（2000）通过建立居民的不同时期的消费模型,结合三种不同的银行间拆借市场结构,分析了不同的市场结构的银行间危机传递,指出如果每家银行都与其他银行都有同业拆借往来,那么风险传递的可能性会很小；而如果每家银行都只与自己相邻的银行有同业拆借往来,那么风险在一家银行产生后极易传递给其他银行；如果每一个领域的银行内部有同业拆借往来而不同领域间没有往来,那么危机的传递可能也很小,一个领域的危机完全不会传递给另外一个领域.
Freixas等人也对银行间系统性风险进行了理论性的研究.Freixas等认为,当存在流动性冲击的时候,银行间资金流动的网络结构会影响银行系统的稳定性.两者的不同之处在于,Freixas的研究中,银行间同业拆借市场结构是由于存款人不确定他们在哪里消费而产生,并着眼于单个银行出现的流动性不足引发的系统不稳定.而Allen and Gale的研究中银行间同业拆借市场的形成是作为一种保险而产生的,当流动性偏好在地区间不完全联系在一起时,相互持有流动性可对流动性进行再分配,并着眼于随机数量的消费者提前消费引发的不确定性造成的系统不稳定.
四、银行系统性风险传染的实证性研究
国外对银行系统性风险的典型的实证性研究有：upper and worms最早运用最大熵法对德国银行间借贷市场的风险传染机制的研究；Muller就瑞士银行的双边银行风险敞口和信用额度对瑞士银行间系统性风险进行了估计；Elsinger and Lehar用奥地利银行关于银行间债务的详细数据和市场风险敞口数据,运用标准风险管理技术,结合银行间拆借市场结构分析对银行同业拆借市场的冲击.Nguyen针对比利时银行间市场的结构特征及其对银行风险传染的影响进行了较全面的分析.
Upper and worms（2003）最早将最大熵法运用到对银行间借贷市场的传染机制进行研究.通过最大熵法对德国银行间借贷矩阵进行估计,得到一个系统借贷矩阵,分析得出危机的传递与违约损失率有很大的关系,如果违约损失率小,那么危机的传递的影响就越小.
Muller2006）就瑞士银行的双边银行风险敞口和信用额度对瑞士银行间系统性风险进行了估计.和upper 和worms运用的方法不同,该篇文章运用了一种递归算法（Eisenberg and Noe）,将银行的损失率设为内生变量,并考虑了循环性互相依赖的情况,对两种风险传递途径：银行间风险敞口和信用额度进行了建模分析.Muller的研究与其他研究不同之处还在于其违约损失率是内生的,而在其他研究中是外生的.
Elsinger and Lehar也使用了最大熵法,用奥地利银行关于银行间债务的详细数据和市场风险敞口数据,运用标准风险管理技术,结合银行间拆借市场结构分析对银行同业拆借市场的冲击.Elsinger and Lehar建立的模型中的违约损失率为内生变量,而非事先给定 国内对银行间系统性风险传染机制的研究,以马君潞等为代表.马君潞将我国同业拆借市场假设为完全的市场结构,利用最大熵法得到银行间的借贷矩阵,对单家银行和多家银行的倒闭对整个银行系统个的影响进行了分析.认为所有城市商业银行、股份制银行和部分国有银行单个倒闭不具有传染性,宏观经济因素导致的多家银行的倒闭的危机传染效应收敛,更多的银行倒闭不会过多的增加银行系统的不稳定性.
李宗怡等人对我国银行同业间系统性风险做了与马君潞等人相似的研究,通过矩阵法,得出的结论也与马君潞等人一致,认为我国银行间风险传染的概率非常低.不同之处在于李宗怡等人对1996至2003年我国银行间风险传染效应进行了动态的分析,得出我国银行同业间风险传染的概率和导致的损失在逐年下降的结论.
五、结论
鉴于银行间同业借贷数据获取难度非常大,目前大多数学者都是使用模拟仿真的方法,对银行间同业借贷矩阵进行估计,并对风险的传染机制进行分析的.首先得到银行同业间借贷数据,并对缺失数据进行估计,其中最大熵法运用最为广泛；再假定其中某家银行破产倒闭的违约损失率,以此估计与破产银行相联系的债权银行的风险损失.最后,在模拟传染过程后,考察总的倒闭银行数量和损失资产总额,进而估计银行系统性风险的大小.
银行同业拆借市场将银行紧紧联系在一起,如果同业市场结构不合理,或者对同业市场可能造成的系统性风险估计不足,那么不可能在系统发生之前采取监管措施将风险发生的可能性降到最低,也不可能在风险发生后采取相应补救措施将风险传递的可能性降到最低.