我国金融业系统性风险溢出效应研究

　　摘 要：本文基于中证800行业指数2013年-2018年日度数据，构建静态及动态CoVaR模型，研究该时期我国银行、证券、保险三大金融子行业与金融业整体间的风险溢出效应。研究表明：①各行业间均存在显著的风险边际溢出效应，但影响程度有差异。②各行业间风险总溢出效应随风险水平改变。当风险加剧，证券业成为风险溢出水平最大的行业。
　　关键词：风险溢出效应；静态CoVaR模型；动态CoVaR模型
　　一、前言
　　随着金融业改革开放进程的加快，我国银行业、证券业和保险业混业经营趋势也越发明显。在此背景下，某一金融行业的个体风险很容易通过关联业务等渠道将风险溢出给其他相关金融行业，进而对实体经济产生重大影响。因此，科学测度不同金融行业的风险溢出效应，对监管和防范金融系统性风险具有重要的理论意义和现实意义。
　　二、文献综述
　　系统性金融风险溢出是指某金融机构或行业遭受损失时，与其业务关联的其他金融机构或行业无法独善其身，也会遭遇不同程度的损失。
　　Adrian和Brunnermeier（2008）在VaR模型以及分位数回归的基础上，首次提出构建CoVaR模型来捕捉和度量金融机构间的风险溢出效应，并得到了学术界的广泛认可。殷克东等（2017）运用该模型对我国2008年-2014年金融行业间的风险溢出情况进行了研究，结论显示我国信托业目前受其他金融行业风险溢出影响最大。严伟祥等（2017）使用DCC-GARCH模型检验金融市场间的风险溢出效应，并将该模型参数和结果植入CoVaR度量其风险溢出效应程度。
　　国内外学者对于CoVaR方法在风险溢出效应测度方面的运用已经有了较为丰富的实践，但现有研究仍有尚未覆盖的方向：①研究视角上，探究风险水平发生变化时溢出效应的变化情况。②数据选择上，众多研究在确定行业指标时口径上缺乏一致性。因此，本文将选用分位数回归技术，对2013年5月-2018年5月间中证800行业系列指数建立静态和动态CoVaR模型，测度不同风险水平下金融业间的风险溢出效应。
　　三、模型、方法和数据
　　1.模型设定与研究方法
　　本文建立CoVaR模型捕捉在特定风險损失水平下，不同金融行业之间的风险外溢程度。研究在某一金融机构遭遇风险损失时，其对相关金融机构所造成的损失。
　　（1）静态CoVaR模型
　　CoVaR模型利用市场数据捕捉在极端风险下不同金融行业之间的风险外溢程度。定义为在1-q的置信水平下，当行业j处于极端风险下行业i的VaR值。本文以q作为分位数水平，选取q=0.05和q=0.01代表不同风险程度。
　　（2）动态CoVaR模型
　　动态CoVaR模型是在静态CoVaR的基础上引入一个“滚动窗口”，将一定期间时间段作为固定窗口进行回归检验，动态考察不同金融市场系统性风险外溢的变化情况。本文研究期内的数据样本共有1235有效交易日数据，选择时间窗口的大小n=500，滚动步长l=1。
　　2.变量选取与数据说明
　　本文选用中证800金融、银行、保险、资本市场指数分别代表对应行业市场情况。数据的时间跨度自2013年5月9日至2018年5月30日，去除休息日、节假日及各市场时间不一致的情况后，共得到1235个有效交易数据。本文所有数据均来自wind资讯库。
　　四、实证结果与分析
　　1.行业指数平稳性处理
　　对所选指标的收盘指数取对数一阶差分并乘以100来计算每日百分比对数收益率。然后对四个序列进行ADF检验，其P值均低于0.01，可以认为四个时间序列均平稳。
　　2.静态CoVaR模型结果与分析
　　（1）行业间风险边际溢出效应测度结果与分析
　　从模型参数估计来看，参数β表示不考虑各金融行业的规模影响，仅反映在两个行业间当某一行业风险发生变化时对另一行业的风险外溢效应强弱，即某一行业对另一行业发生风险后的敏感性。
　　可以发现，在同一风险水平下，子行业间及其对金融业的风险边际溢出效应具有差异性。风险加剧时，银行业对其他行业的风险边际溢出效应有一定的减弱，证券业对其他行业的风险边际溢出效应则都有一定的加强。而通过对不同行业间风险总溢出效应测度结果与分析可知，我国银行业、保险业和证券业由于混业经营和业务合作的不断深化和拓展，其系统性金融风险传染情况非常严重。当风险加剧时，证券业的危机将对金融业整体产生最大的额外风险。
　　3.动态CoVaR模型结果与分析
　　将样本数据随时间窗口逐步向前滚动，对每次滚动后的时间序列进行分位数回归，考察各子行业对金融业整体的动态总风险溢出效应的变化情况。
　　上图显示，各子行业对金融业整体的总风险溢出效应变化趋势并不一致，呈现出典型的时变特征。具体可以分为以下两个阶段：
　　第一阶段，序列区间[1，500]，起始点的变化区间为[2013/5，2015/5]，该段时间内，我国股票市场渐渐复苏，大量资金自各个渠道涌入，杠杆水平不断加大，证券业对金融业整体的总风险溢出高企。
　　第二阶段，序列区间[500，675]，起始点的变化区间为[2015/5，2016/2]，该时期内我国政府加强了对股市的监管与调控，强去杠杆引发资金抽离。在股灾发生前期，证券业对金融业的总风险溢出达到了峰值，随着监管政策力度的不断加大，证券业的总风险溢出显著下降。
　　五、结论与建议
　　金融行业间的风险边际溢出效应具有正向性和非对称性。任一子行业风险的增加都会使得金融业整体和其他子行业的风险加剧，但其受影响程度大有区别。金融行业间的风险总溢出效应与边际溢出效应规律差异显著。另外，系统性金融风险监控是一个全局性、长期性的工作，除了要借鉴金融行业间风险溢出效应的敏感性来构建风险预警体系外，在加大金融创新的过程中，尤其要关注混业经营等方式对风险溢出的影响，做好事前风险防范。
　　参考文献：
　　[1]Group of Ten.Report on Consolidation in the Financial Sector[R].Bankfor International Settlements，2001.
　　[2]Adrian T，Brunnermeier M.K. CoVaR[R].Federal Reserve Bank of New York Staff Report，No.348，2008.
　　[3]殷克东，任文菡，肖游.我国金融业内系统性风险溢出效应研究[J].统计与决策，2017（01）：156-161.
　　[4]严伟祥，张维，牛华伟.金融风险动态相关与风险溢出异质性研究[J].财贸经济，2017，38（10）：67-81.
　　作者简介：周阳（1994- ），男，汉族，江苏宿迁人，南京邮电大学经济学院，2016级研究生，应用统计专业

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