图源：摄图网
摘要：随着我国银行业资金规模和成员数量的不断增加, 愈发复杂的机构间关联网络逐渐成为潜在的风险传染渠道. 本文采用GARCH-Copula-CoVaR模型测算了16家上市商业银行在系统性金融风险中的贡献规模, 结合网络拓扑理论和滑动窗口法研究了银行网络结构特征的演化趋势, 并进一步分析了银行网络结构对系统性金融风险传染的影响机制. 研究结果表明: 虽然银行部门“去中心化”效应愈发显著, 网络稳定性和抗风险能力整体上得到改善, 但仍应重视网络结构特征在系统性金融风险产生及辐射过程中起到的多重作用; 处于网络中不同风险传染地位的银行同时满足宏微观审慎监管要求的难度存在较大差异, 对极端风险敏感且在银行网络中扮演核心角色的银行更倾向于向整个系统输出更多风险, 通常在风险传染过程中起主导作用; 在危机时期, 网络密度通常会出现剧烈变化, 关联网络的稳定性失衡进一步加速了系统性金融风险的传染. 本研究可为监管部门实时更新系统重要性银行名单和全面监管风险传染渠道提供思路, 对提升金融市场抵御风险的能力以及防范和化解系统性风险等方面都具有重要的现实意义.
关键词：银行网络结构；系统性金融风险；影响机制
一、研究背景与意义
2008年全球性金融危机的爆发致使众多银行的自有资本严重受损, 机构间的复杂关联加速了资本损失风险的蔓延, 并导致银行止损的个体理性行为转变为集体非理性行为, 这一 “合成谬误”进一步扩大了金融危机在银行间的传染范围并造成了更大规模的流动性危机。自此, 有关银行业系统性金融风险的问题引起了各国当局和学术界的广泛关注和讨论。近年来, 伴随着银行业金融创新的不断升级和各机构业务规模的持续扩大, 商业银行的资产同质性和业务关联性日趋增强, 系统性金融风险交叉传染的概率显著提升。而在系统性金融风险的形成过程中, 传染性特征最为明显且时间跨度最大, 故只考虑外部冲击造成的直接损失而忽视风险传染渠道的影响势必会低估系统性金融风险。
由于金融机构之间的风险溢出过程具有非线性激增机制, 传统的风险监测手段往往难以提供有效的预警信息。部分学者开始运用复杂网络模型研究银行系统性金融风险问题, 认为风险在网络中传染导致的损失深度和广度很大程度上取决于机构之间相互联系而形成的网络拓扑结构。因此, 识别和防范银行系统性金融风险的核心是, 在合理测度系统性金融风险水平的基础上, 以整体视角分析传染效应对风险积聚和扩散的影响机制, 从而形成积极的风险应对措施, 这可为宏观审慎监管提供政策参考和决策依据, 同时对于维护银行业稳定发展有着较深远的意义。
二、主要内容
本文的主要内容包含以下三个方面：
第一，本文采用GARCH-Copula-CoVaR模型刻画个体风险与系统性风险的动态相依结构, 借助多种风险溢出指标评估系统性金融风险的冲击效果，进而对比不同时期三类银行的风险溢出程度走势规律；
第二，基于复杂网络理论, 运用结构向量自回归模型(structural vector autoregression, SVAR)和滑动窗口等研究方法, 以银行股价收益率的残差序列为基础构建银行间的有向关联矩阵，借助度中心性、出度中心性、入度中心性、核心度、网络密度、最短路径长度，分别从节点特征和全局结构的双重视角分析2010年至2021年期间中国银行体系内机构间的风险传染演化规律。
第三，文章在包含银行网络结构特征、个体变量、宏观变量的面板计量回归模型的基础上, 引入银行网络结构指标的二次项以及个体风险与网络结构特征的交互项，刻画不同网络结构下风险生成与传输过程的多种区制转移效应，进一步厘清了银行网络结构特征对系统性金融风险传染的影响机理。
三、主要结论及政策建议
本文的研究结果表明：
第一，根据不同时期各银行的核心度指标, 网络中的核心银行数量显著上升, 大型银行与原本处于边缘位置的银行建立了更多的业务联系, 从而呈现出“去中心化”的趋势。在2018年11月2日至2021年10月22日期间, 银行网络的平均路径长度显著增加, 表明银行网络的稳定性和抗风险能力得到改善。
第二，入度中心性与系统性风险的非线性关系表明, 具有极端风险忍耐度的银行通常对系统性金融风险的贡献程度较大。因此, 银行应审慎控制同业交易中包含的增量风险。
第三，出度中心性、入度中心性对系统性金融风险的影响存在阈值。低于该阈值时, 银行影响力的增加将促使其充分利用不断增加的同业交易分散自身风险, 从而导致系统性金融风险增加；高于该阈值时, 银行在网络系统性地位的提升将导致针对该银行的监管标准随之提高, 而更严格的监管要求促使该银行制定更为谨慎的经营战略, 从而降低其对系统性金融风险传染的贡献程度。临界值附近的系统性风险极大值证明, 处于半核心地位的银行间同业交易对象既包含系统重要性银行, 也包括处于网络外围的中小型银行, 因此这类银行在破产的时候, 牵连的机构更多, 整体损失更大, 应给予更多关注。
第四，银行网络的密度通常高于阈值, 网络密度的大幅下降将导致风险传染渠道迅速减少, 流动性短缺的银行将以更快的速度进入破产清算程序, 进一步加速了风险传染。
根据本文结论, 可得到如下政策启示：
第一，制定防范和化解系统性金融风险相关的政策路线时, 除了需要关注资产规模较大的金融机构之外, 还应重点关注系统内的半核心金融机构。一方面, 要求银行储备足够的缓冲资本用于弥补可能的资产损失；另一方面, 当这些金融机构面临较大的风险事件时, 应当及时救助, 防止风险传染中“首张多米诺骨牌倒下”而引发严重的金融危机。
第二，监管者在关注银行的各项微观财务指标的同时, 应深刻认识银行网络的多维性特点和深入分析银行网络结构的全貌, 重视网络结构特征在系统性风险产生及辐射过程中起到的关键作用, 以网络整体连通度、节点的影响力、核心外围结构等角度为切入点, 多维度、多层次地对银行网络结构变化实施监管。
第三，监管当局在制定银行监管政策时应注重微观审慎监管和宏观审慎监管的兼容性。当银行的影响力较小时, 个体风险与系统性金融风险具有一致性, 此时关注个体风险的微观审慎监管和关注系统性金融风险的宏观审慎监管具有相容性, 而当银行达到了网络中的核心位置时, 个体风险与系统性金融风险传染具有替代性, 难以同时兼顾微观审慎监管和宏观慎监管的目标。因此, 对于资产规模相对较小的城市商业银行, 由于其风险抵御能力较差, 因此监管层可着重针对其微观风险指标进行动态监测, 并辅之以流动性救助措施等；对于股份制和国有大型商业银行, 除了关注其微观个体风险外, 还应重视其金融创新和市场化经营带来的系统性风险, 强化宏观审慎监管。
第四，虽然银行网络的去中心化进程不断推进, 外围结构中的金融机构数量有所减少, 并增强了与其他各类银行的业务联系。但是, 核心边缘结构仍是导致风险传染的关键渠道。与以往不同的是, 这一渠道中出现了越来越多的城市商业银行与股份制银行。因此, 监管部门需规范和适当限制系统重要性银行的同业业务规模, 充分保证各交易对手的资本金足以覆盖同业业务的风险敞口, 避免出现同业债务违约的情况, 切实保障风险可控。
四、边际贡献与未来拓展
文章的边际贡献主要体现为以下几个方面:
第一，区别于以往以支付结算、同业拆借等业务数据为基础的研究, 本文以银行股价的周度回报率为基础构建复杂网络, 利用股价波动反映银行的经营状况和风险溢出倾向, 有效避免采用低频财务数据在表征风险前瞻信息时可能引起的显著误差。
第二，在可视化不同阶段银行网络结构的基础上, 阐释不同节点的风险传染角色及所处社群的转变规律, 选取度中心性、出度中心性、入度中心性、核心度、网络密度和平均路径长度在内的统计指标, 多角度揭示网络结构特征的变化趋势。
第三，考虑到网络结构特征作为一类重要的市场信息关联的表现形态, 会通过影响股价同步性波动进一步对银行系统性金融风险的生成与扩散造成复杂影响, 本文利用网络结构特征的二次项及其与个体风险的交互项, 刻画个体风险对系统性金融风险的生成及传染过程可能存在的多种区制影响状态, 研究在不同的网络结构条件下, 个体风险对系统性金融风险的差异化溢出效应。
有关银行系统性金融风险传染的研究存在两个潜在的方向值得进一步探讨：
第一，在测度系统性金融风险的规模及传染程度方面，应注重将大数据、人工智能和机器学习与复杂网络理论相结合，力求更准确地研究风险的时变溢出效应与复杂传染机制，这对于贯彻“太关联而不能倒”的监管理念显得尤为重要。
第二，本文对银行间网络的研究仅考虑了不同机构在二级市场中的股价关联，未来可针对风险传染渠道和风险种类趋于多样化的情况予以拓展分析，进一步探究不同层次的网络结构对于银行系统稳定性的影响机制。
本文摘编自《系统工程理论与实践》2024年,第44卷,第7期论文《银行网络结构与系统性金融风险传染》（点击题目链接全文）；
作者：杨科1,3, 博士,教授,博士生导师,研究方向:金融经济学和金融风险管理；王健辰1, 硕士研究生,研究方向:金融工程；（通讯作者）田凤平2，副教授,博士生导师,研究方向:金融工程与风险管理
1. 华南理工大学 经济与金融学院, 广州 510006;
2. 中山大学 国际金融学院, 广州 510275;
3. 人工智能与数字经济广东省实验室(广州), 广州 510330