图源网络

一、主要内容

在现代社会的关联网络中，金融机构处于重要的核心地位，通过包括存贷款、结算、支付系统、跨境经营和同业拆借等方式，与其他金融机构及个人构成不同层面和维度的关联关系，一旦风险发生，可能会引发更大范围的风险传染进而使得众多其他机构和实体经济受到损害。

在银行业面对的种种风险中，信用风险冲击和传染乃是金融危机的重要导火索之一，其主要原因诸如：

其一是由于交易对手违约，加之金融机构间形成的关联网络造成的交易对手接连违约的“多米诺骨牌”效应，这是银行业体系最常见的信用风险冲击；

其二是由于资金期限匹配，或者银行间市场利率、存款准备金等进行调整的政策原因而造成的流动性风险冲击，例如2013年中国银行业的“钱荒”。在金融危机中，这两种风险往往会叠加出现造成较大的负面影响,市场不仅表现为各交易对手频繁违约，各类金融工具信用降级，而且表现为市场成交量大幅下降，流动性也枯竭的情况。

次贷危机后，全球通过宽松的货币政策、信贷投放等措施逐渐走出金融危机，但同时也积累了较高的信贷杠杆。中国自次贷危机以来整体信贷投放增速相对较快，信贷杠杆率不断攀升，且非金融企业部门更为严峻，银行业风险不断提升，但快速去杠杆的监管政策极容易造成流动性风险，而货币量、资本供给在短时间急剧减少，容易引发企业乃至部分中小金融机构违约，进而造成信用风险。

自2020年1月新冠疫情冲击全球后，全球经济、金融市场不断受到冲击，全球制造业供应产业链受到了不同程度的冲击，各国失业率大幅攀升，前期信贷杠杆的风险积累，加上公共卫生冲击，导致金融机构交易对手违约、资金流动性紧张的可能性大大提升。
本文通过最大熵方法构建了银行业双边同业资产-负债关联网络，进一步在完全网络和“核心-边缘”网络下分别模拟了信用风险单冲击以及信用和流动风险双冲击叠加下的银行业风险传染路径、波及范围和程度。

相比传统的计量方法，复杂网络方法则可以更全面的分析金融机构的间接关联、关联密切程度和范围。

本文的研究结果发现，第一，从风险易感染程度来看，农村商业银行最高，而大型商业银行最低；从风险破坏程度来看，处于网络边缘、资产规模小的银行更脆弱； 第二，当信用、流动风险二维冲击时，风险传染效应将增强，传染阈值也会相应降低； 第三，长周期银行业拆借网络分析发现过滤后的中国银行业网络有明显的核心-边缘结构，当拆借网络更集中的时候银行体系抵御风险的能力会有所下降。

因此，研究结果不仅可以为商业银行自身的风险管理提供建议，而且可以为监管机构风险监控提供借鉴。

二、模型构建与分析

本文首先按照年份对银行业拆借构建了网络，网络表现为完全连接的过密网络，但是边缘节点关系非常弱，阈值过滤后边缘银行间的关系就大幅减少，如图1所示。

图 1 阈值过滤前后银行网络结构对比图

进一步通过网络拓扑性质的分析，探讨中国银行业债权债务网络的关联途径、密切程度和银行地位，如图2。

1）网络连通性：通过网络密度、平均最短路径和聚类系数分析银行业网络的密切程度。网络密度从2007年起在震荡中不断攀升，并在2011-2012年出现了峰值，2013年之后网络密度有所下降；平均最短路径从2007年至2015年都小于2，聚类系数从2007-2015基本都保持在0.84以上，银行业网络长期的动态聚集程度较高。

节点度：五大行入度普遍小于出度，表明其在银行网络中更突出的地位是债务方而非债权方；从平均出度和入度看，2013年之前，除受2008年金融危机影响有小幅下降，其他年份在不断攀升，表明银行同业业务处于飞速扩张的状态，但在2013年“钱荒”后引起的一轮流动性风险释放后，平均度数略有下降，近年来处于相对平稳的状态。

中心性：从各类中心度对比发现，五大行仍然是整个银行网络中中心性最高的银行，其次是中小型银行，城商行、农商行等银行。从整个网络的平均中心性指标看来，2008年受金融危机影响有所下降，然后直到2013年都呈现上涨趋势，随着2013年“钱荒”引致的流动性危机，2013年后中心性指标有所下降，银行同业业务进入相对稳定的发展阶段。

  
图 2 网络拓扑性质动态变化分析

在网络的整体结构和拓扑性质分析基础上，以核心资本净额和资本净额两个维度模拟中国银行系统的信用冲击传染效应和信用风险叠加流动风险传染效应，把网络中心度和风险传染重要地位结合分析，研究思路如图3。

综合信用单冲击和信用、流动性风险双冲击的模拟条件，在不同银行业网络结构下，基于核心净额资本、净额资本的不同风险吸收水平下，本文给出了覆盖五大国有银行、股份制商业银行、政策性商业银行、城市商业银行和农村商业银行的多达十余组风险传染和连锁破产的对比分析结果。在不同的分类冲击对比结果的基础上，可以总结出银行在系统风险易感性、破坏性、传染范围和轮次中的异质性，其中易感性是指该类别银行在更早传染轮次中出现频次更高，破坏性是指该银行传染范围和系统损失程度更大，如表1、2所示。（θ为违约损失率）

三、本文贡献与拓展

本文的工作是金融实际问题与系统科学紧密联系的典型应用。选择的数据区间覆盖了次贷危机爆发前到欧债危机的整个过程，是全球范围内较大的金融危机和冲击过程，而且覆盖了不同类型的上市、非上市银行。具体的边际贡献包括：

1）大部分的银行网络风险冲击缺乏对网络长周期拓扑性质的分析，因此在设定网络结构、网络核心节点冲击选择中往往采用假设的方式。而本文通过银行业网络动态演化分析，发现中国银行业网络节点间，基本是形成完全网络的情况，即银行之间几乎完全互相连接，但是一旦关联阈值提升到0.00002，则大量银行之间的连接边就不存在的，这说明了边缘银行的连接较弱，所以有必要基于完全网络和边缘-核心网络进行分别的冲击研究；同时文章融合了网络拓扑结构的中心性和传染分析中的核心节点来综合评估银行地位。

2）传统研究中对信用和流动风险双冲击的叠加分析有一定局限。但在金融危机中，市场不仅表现为各交易对手频繁违约，各类金融工具信用降级，而且表现为市场成交量大幅下降，流动性也枯竭的情况。例如次贷危机中的就出现了信用和流动性风险双冲击，影响广度不仅局限于单一国家，而是扩散到全世界；自2020年1月新冠疫情冲击全球后，全球经济、金融市场不断受到冲击，前期信贷杠杆的风险积累，加上公共卫生冲击，导致金融机构交易对手违约、资金流动性紧张的可能性大大提升，因此对信用风险和流动风险进行叠加分析具有真实的金融背景意义。通过研究发现，相比单纯的信用冲击, 当加入流动性冲击时, 传染阈值会相应降低. 在银行将面临严重的展期风险, 可能会加剧信用风险螺旋上升, 造成更大的传染冲击。

3）在模拟风险冲击的传染过程中，本文从核心资本净额和资本净额两个维度衡量资本水平，分析传染的范围和损失程度，这不仅可以从宏观视角给出对风险传染的预警和监督，也可以从微观视角给个体银行的资本充足管理提供建议。通过两个维度进行分析，第一，可以探讨基于流动性、安全性更好的核心资本净额，中国银行业风险传染的范围和冲击损失的大小；第二，可以看出当提高整体的资本充足率以及资本准备金的时候，即把抗风险的资本从核心资本净额提高到资本净额的时候，对于整个银行体系稳定性的影响。

本文摘编自《系统工程理论与实践》第41卷第6期论文《信用和流动风险冲击下的中国银行业传染分析》，点击链接下载全文：http://www.sysengi.com/CN/abstract/abstract112769.shtml

作者：陈暮紫,副教授,博士,研究方向:风险管理,金融计量；汤婧,研究方向:风险管理；张小溪,硕士,研究方向:风险管理,金融传染；杨晓光,研究员,博士,研究方向:风险管理,运筹与规划,博弈论。