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我國(guó)金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究

發(fā)布時(shí)間:2019-08-20 來(lái)源: 感恩親情 點(diǎn)擊:


  摘 要:本文基于中證800行業(yè)指數(shù)2013年-2018年日度數(shù)據(jù),構(gòu)建靜態(tài)及動(dòng)態(tài)CoVaR模型,研究該時(shí)期我國(guó)銀行、證券、保險(xiǎn)三大金融子行業(yè)與金融業(yè)整體間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。研究表明:①各行業(yè)間均存在顯著的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng),但影響程度有差異。②各行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)總溢出效應(yīng)隨風(fēng)險(xiǎn)水平改變。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)加劇,證券業(yè)成為風(fēng)險(xiǎn)溢出水平最大的行業(yè)。
  關(guān)鍵詞:風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng);靜態(tài)CoVaR模型;動(dòng)態(tài)CoVaR模型
  一、前言
  隨著金融業(yè)改革開(kāi)放進(jìn)程的加快,我國(guó)銀行業(yè)、證券業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)混業(yè)經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)也越發(fā)明顯。在此背景下,某一金融行業(yè)的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)很容易通過(guò)關(guān)聯(lián)業(yè)務(wù)等渠道將風(fēng)險(xiǎn)溢出給其他相關(guān)金融行業(yè),進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生重大影響。因此,科學(xué)測(cè)度不同金融行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),對(duì)監(jiān)管和防范金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。
  二、文獻(xiàn)綜述
  系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)溢出是指某金融機(jī)構(gòu)或行業(yè)遭受損失時(shí),與其業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的其他金融機(jī)構(gòu)或行業(yè)無(wú)法獨(dú)善其身,也會(huì)遭遇不同程度的損失。
  Adrian和Brunnermeier(2008)在VaR模型以及分位數(shù)回歸的基礎(chǔ)上,首次提出構(gòu)建CoVaR模型來(lái)捕捉和度量金融機(jī)構(gòu)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),并得到了學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可。殷克東等(2017)運(yùn)用該模型對(duì)我國(guó)2008年-2014年金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出情況進(jìn)行了研究,結(jié)論顯示我國(guó)信托業(yè)目前受其他金融行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)溢出影響最大。嚴(yán)偉祥等(2017)使用DCC-GARCH模型檢驗(yàn)金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),并將該模型參數(shù)和結(jié)果植入CoVaR度量其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)程度。
  國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于CoVaR方法在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)測(cè)度方面的運(yùn)用已經(jīng)有了較為豐富的實(shí)踐,但現(xiàn)有研究仍有尚未覆蓋的方向:①研究視角上,探究風(fēng)險(xiǎn)水平發(fā)生變化時(shí)溢出效應(yīng)的變化情況。②數(shù)據(jù)選擇上,眾多研究在確定行業(yè)指標(biāo)時(shí)口徑上缺乏一致性。因此,本文將選用分位數(shù)回歸技術(shù),對(duì)2013年5月-2018年5月間中證800行業(yè)系列指數(shù)建立靜態(tài)和動(dòng)態(tài)CoVaR模型,測(cè)度不同風(fēng)險(xiǎn)水平下金融業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。
  三、模型、方法和數(shù)據(jù)
  1.模型設(shè)定與研究方法
  本文建立CoVaR模型捕捉在特定風(fēng)險(xiǎn)損失水平下,不同金融行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)外溢程度。研究在某一金融機(jī)構(gòu)遭遇風(fēng)險(xiǎn)損失時(shí),其對(duì)相關(guān)金融機(jī)構(gòu)所造成的損失。
  (1)靜態(tài)CoVaR模型
  CoVaR模型利用市場(chǎng)數(shù)據(jù)捕捉在極端風(fēng)險(xiǎn)下不同金融行業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)外溢程度。定義為在1-q的置信水平下,當(dāng)行業(yè)j處于極端風(fēng)險(xiǎn)下行業(yè)i的VaR值。本文以q作為分位數(shù)水平,選取q=0.05和q=0.01代表不同風(fēng)險(xiǎn)程度。
  (2)動(dòng)態(tài)CoVaR模型
  動(dòng)態(tài)CoVaR模型是在靜態(tài)CoVaR的基礎(chǔ)上引入一個(gè)“滾動(dòng)窗口”,將一定期間時(shí)間段作為固定窗口進(jìn)行回歸檢驗(yàn),動(dòng)態(tài)考察不同金融市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)外溢的變化情況。本文研究期內(nèi)的數(shù)據(jù)樣本共有1235有效交易日數(shù)據(jù),選擇時(shí)間窗口的大小n=500,滾動(dòng)步長(zhǎng)l=1。
  2.變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明
  本文選用中證800金融、銀行、保險(xiǎn)、資本市場(chǎng)指數(shù)分別代表對(duì)應(yīng)行業(yè)市場(chǎng)情況。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度自2013年5月9日至2018年5月30日,去除休息日、節(jié)假日及各市場(chǎng)時(shí)間不一致的情況后,共得到1235個(gè)有效交易數(shù)據(jù)。本文所有數(shù)據(jù)均來(lái)自wind資訊庫(kù)。
  四、實(shí)證結(jié)果與分析
  1.行業(yè)指數(shù)平穩(wěn)性處理
  對(duì)所選指標(biāo)的收盤(pán)指數(shù)取對(duì)數(shù)一階差分并乘以100來(lái)計(jì)算每日百分比對(duì)數(shù)收益率。然后對(duì)四個(gè)序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn),其P值均低于0.01,可以認(rèn)為四個(gè)時(shí)間序列均平穩(wěn)。
  2.靜態(tài)CoVaR模型結(jié)果與分析
 。1)行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)測(cè)度結(jié)果與分析
  從模型參數(shù)估計(jì)來(lái)看,參數(shù)β表示不考慮各金融行業(yè)的規(guī)模影響,僅反映在兩個(gè)行業(yè)間當(dāng)某一行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生變化時(shí)對(duì)另一行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)外溢效應(yīng)強(qiáng)弱,即某一行業(yè)對(duì)另一行業(yè)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)后的敏感性。
  可以發(fā)現(xiàn),在同一風(fēng)險(xiǎn)水平下,子行業(yè)間及其對(duì)金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)具有差異性。風(fēng)險(xiǎn)加劇時(shí),銀行業(yè)對(duì)其他行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)有一定的減弱,證券業(yè)對(duì)其他行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)則都有一定的加強(qiáng)。而通過(guò)對(duì)不同行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)總溢出效應(yīng)測(cè)度結(jié)果與分析可知,我國(guó)銀行業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)和證券業(yè)由于混業(yè)經(jīng)營(yíng)和業(yè)務(wù)合作的不斷深化和拓展,其系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)傳染情況非常嚴(yán)重。當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)加劇時(shí),證券業(yè)的危機(jī)將對(duì)金融業(yè)整體產(chǎn)生最大的額外風(fēng)險(xiǎn)。
  3.動(dòng)態(tài)CoVaR模型結(jié)果與分析
  將樣本數(shù)據(jù)隨時(shí)間窗口逐步向前滾動(dòng),對(duì)每次滾動(dòng)后的時(shí)間序列進(jìn)行分位數(shù)回歸,考察各子行業(yè)對(duì)金融業(yè)整體的動(dòng)態(tài)總風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的變化情況。
  上圖顯示,各子行業(yè)對(duì)金融業(yè)整體的總風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)變化趨勢(shì)并不一致,呈現(xiàn)出典型的時(shí)變特征。具體可以分為以下兩個(gè)階段:
  第一階段,序列區(qū)間[1,500],起始點(diǎn)的變化區(qū)間為[2013/5,2015/5],該段時(shí)間內(nèi),我國(guó)股票市場(chǎng)漸漸復(fù)蘇,大量資金自各個(gè)渠道涌入,杠桿水平不斷加大,證券業(yè)對(duì)金融業(yè)整體的總風(fēng)險(xiǎn)溢出高企。
  第二階段,序列區(qū)間[500,675],起始點(diǎn)的變化區(qū)間為[2015/5,2016/2],該時(shí)期內(nèi)我國(guó)政府加強(qiáng)了對(duì)股市的監(jiān)管與調(diào)控,強(qiáng)去杠桿引發(fā)資金抽離。在股災(zāi)發(fā)生前期,證券業(yè)對(duì)金融業(yè)的總風(fēng)險(xiǎn)溢出達(dá)到了峰值,隨著監(jiān)管政策力度的不斷加大,證券業(yè)的總風(fēng)險(xiǎn)溢出顯著下降。
  五、結(jié)論與建議
  金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)邊際溢出效應(yīng)具有正向性和非對(duì)稱(chēng)性。任一子行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的增加都會(huì)使得金融業(yè)整體和其他子行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)加劇,但其受影響程度大有區(qū)別。金融行業(yè)間的風(fēng)險(xiǎn)總溢出效應(yīng)與邊際溢出效應(yīng)規(guī)律差異顯著。另外,系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控是一個(gè)全局性、長(zhǎng)期性的工作,除了要借鑒金融行業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的敏感性來(lái)構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系外,在加大金融創(chuàng)新的過(guò)程中,尤其要關(guān)注混業(yè)經(jīng)營(yíng)等方式對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響,做好事前風(fēng)險(xiǎn)防范。
  參考文獻(xiàn):
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  [4]嚴(yán)偉祥,張維,牛華偉.金融風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)相關(guān)與風(fēng)險(xiǎn)溢出異質(zhì)性研究[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2017,38(10):67-81.
  作者簡(jiǎn)介:周陽(yáng)(1994- ),男,漢族,江蘇宿遷人,南京郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,2016級(jí)研究生,應(yīng)用統(tǒng)計(jì)專(zhuān)業(yè)

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