巴塞爾資本協(xié)議III研究教學(xué)課件第十一章系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量及監(jiān)管

十一章系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量及監(jiān)管一、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的概述1964年威廉·夏普提出一般意義上的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)（非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)）20世紀(jì)80年代早期，出現(xiàn)對(duì)應(yīng)于如今宏觀審慎監(jiān)管概念下的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)20世紀(jì)90年代出現(xiàn)與現(xiàn)在所討論的概念一致的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，主要包括以下三類：宏觀傳導(dǎo)：一次大的沖擊導(dǎo)致金融體系大部分發(fā)生癱瘓（最普通形式）微觀直接傳導(dǎo)：一次沖擊導(dǎo)致金融體系的小部分癱瘓，但由于金融體系間的相互聯(lián)系，風(fēng)險(xiǎn)傳染到整個(gè)金融鏈條（多米諾骨牌效應(yīng)）微觀間接傳導(dǎo)：一次沖擊導(dǎo)致金融體系的一小部分癱瘓，但由于投資者信息傳遞等原因?qū)е率袌?chǎng)信心喪失，風(fēng)險(xiǎn)迅速擴(kuò)散（羊群效應(yīng)）（一）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的定義與特征有代表性的定義：

1、從危害的范圍，認(rèn)為是一種能夠幾乎對(duì)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生負(fù)面影響巨大的宏觀沖擊

2、從資源配置的角度，指擾亂一國(guó)金融市場(chǎng)的信息傳輸，使其不能有效地為金融機(jī)構(gòu)融資的突發(fā)事件發(fā)生的可能性

3、從風(fēng)險(xiǎn)傳染性的角度，指一個(gè)事件在由一連串機(jī)構(gòu)和市場(chǎng)構(gòu)成的系統(tǒng)中引出一系列連續(xù)損失的可能性系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的特征：（1）、宏觀性（2）、負(fù)外部性（3）、風(fēng)險(xiǎn)和收益的不對(duì)稱性（4）、廣泛傳導(dǎo)性（二）系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)成因的理論分析1、金融體系的內(nèi)在脆弱性

（1）金融市場(chǎng)的脆弱性。一方面，資本市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)等金融市場(chǎng)的資產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)引發(fā)金融體系風(fēng)險(xiǎn)形成、積累和惡化。另一方面，近年來金融市場(chǎng)同質(zhì)化也加劇了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。（2）金融機(jī)構(gòu)的借貸特征和結(jié)構(gòu)具有內(nèi)在脆弱性。一方面，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)債務(wù)規(guī)模過大、資產(chǎn)負(fù)債表杠桿率過高時(shí)資產(chǎn)價(jià)格的小幅下跌容易導(dǎo)致機(jī)構(gòu)的成倍損失。另一方面，金融機(jī)構(gòu)的收益與其所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)和責(zé)任并不對(duì)稱。（3）金融市場(chǎng)主體的非理性行為。2、信息的不對(duì)稱性如銀行擠兌，具有很強(qiáng)傳染性。此外，信息不對(duì)稱還會(huì)導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)。3、實(shí)體經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)和貨幣政策的調(diào)控失誤經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期，借貸活動(dòng)活躍，金融體系逐步進(jìn)入過度負(fù)債狀態(tài)，為后期的風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)埋下伏筆。實(shí)體經(jīng)濟(jì)收縮期，借款人的財(cái)務(wù)狀況惡化甚至出現(xiàn)破產(chǎn)，從而導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)質(zhì)量下降，隨之出現(xiàn)存款擠兌貨資產(chǎn)甩賣，最終金融體系崩潰。（系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)間維度和橫截面維度上相互影響的表現(xiàn)）貨幣政策調(diào)控不當(dāng)也會(huì)直接影響金融體系的穩(wěn)定。弗里德曼指出金融動(dòng)蕩的根源在于貨幣政策失誤，貨幣政策失誤導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生和積累使得小范圍的金融問題演變?yōu)閯×业慕鹑跒?zāi)難。4、共同謬誤在共同謬誤的觀點(diǎn)中，市場(chǎng)主體都是理性的。然后，當(dāng)市場(chǎng)主體理性地作出類似選擇時(shí)，往往造成整個(gè)系統(tǒng)的大幅波動(dòng)形成整體非理性。（三）次貸危機(jī)中的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)

次貸危機(jī)是典型的資產(chǎn)價(jià)格泡沫和信用泡沫破滅引發(fā)的金融危機(jī)，危機(jī)背后蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)是綜合性、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。主要表現(xiàn)在：第一，金融體系中市場(chǎng)流動(dòng)性的瞬間消失；第二金融危機(jī)對(duì)心理預(yù)期產(chǎn)生重大沖擊；第三國(guó)際金融危機(jī)對(duì)全球經(jīng)濟(jì)實(shí)體造成嚴(yán)重影響，引發(fā)了全球范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)蕭條。

從系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的角度看，次貸危機(jī)的誘因主要包括：第一，過度的金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的缺失。第二，機(jī)構(gòu)的同質(zhì)化風(fēng)險(xiǎn)加劇了金融市場(chǎng)動(dòng)蕩。第三，順周期效應(yīng)的推波助瀾。針對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管缺失巴塞爾委員會(huì)提出了宏觀審慎，首要任務(wù)在于實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量。二、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量方法及應(yīng)用

在分析相關(guān)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)和信息的基礎(chǔ)之上對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和造成的損失進(jìn)行定量分析，以便合理預(yù)測(cè)，從而起到預(yù)警的作用。傳統(tǒng)的度量方法存在局限性與度量誤差（一）指標(biāo)度量法

指標(biāo)度量分析法是利用經(jīng)驗(yàn)篩選指標(biāo)，以指標(biāo)實(shí)際值與正常值之間的經(jīng)驗(yàn)型差別衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單明了數(shù)據(jù)容易獲得，易操作能迅速找到潛在風(fēng)險(xiǎn)的來源。缺點(diǎn)在于測(cè)量方法粗糙靜態(tài)。傳統(tǒng)的指標(biāo)體系不可能完全覆蓋整個(gè)金融體系，對(duì)體系間關(guān)聯(lián)度的缺乏導(dǎo)致不能完全測(cè)量風(fēng)險(xiǎn)。

1、CAEL,CAMEL2、金融部門穩(wěn)定評(píng)估計(jì)劃FSAP3、Huang的研究成果：一是設(shè)計(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)以度量金融系統(tǒng)組合的風(fēng)險(xiǎn)程度。構(gòu)建壓力保險(xiǎn)費(fèi)指標(biāo)，參數(shù)為風(fēng)險(xiǎn)中性下的違約概率、違約損失率、資產(chǎn)回報(bào)相關(guān)系數(shù)和權(quán)重等。二是度量單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)（由規(guī)模、違約概率和相關(guān)性等因素決定），根據(jù)研究，單個(gè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)等于在危機(jī)發(fā)生情景下銀行違約導(dǎo)致的期望損失。（二）基于雙邊風(fēng)險(xiǎn)敞口的測(cè)量方法1、矩陣模型法該方法根據(jù)一家銀行倒閉所帶來的其他銀行倒閉的數(shù)量來估計(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染程度。模型思想是信息熵思想，即系統(tǒng)越是有序信息熵越低；系統(tǒng)越亂，信息熵越高。具體步驟：（1）模型建立（ai表示銀行i資產(chǎn)總和占銀行業(yè)總資產(chǎn)的比例，lj表示銀行j的負(fù)債總和占銀行也總負(fù)債的比例。）

(2)求解最優(yōu)信息熵矩陣概率矩陣(X,Y)的聯(lián)合熵定義：H（x,y）=-pij表示（X,Y）發(fā)生的聯(lián)合概率，求解最優(yōu)信息熵矩陣min,約束條件：由拉格朗日函數(shù)法解得得以上矩陣X，再同理構(gòu)造過度矩陣?yán)媒徊骒厍竽繕?biāo)函數(shù)最小化問題最后解得銀行間風(fēng)險(xiǎn)敞口矩陣

X*=（3）定義傳導(dǎo)過程假設(shè)Ci表示第i家銀行的一級(jí)資本量，所有銀行的損失率均為則當(dāng)時(shí)由一家銀行倒閉引起另一家銀行倒閉，確定受傳導(dǎo)銀行數(shù)量。優(yōu)點(diǎn)：數(shù)據(jù)易獲得操作簡(jiǎn)單缺點(diǎn)：對(duì)衍生資產(chǎn)及權(quán)益類資產(chǎn)導(dǎo)致的資產(chǎn)減值形成的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量該模型無力。且未對(duì)第一個(gè)銀行倒閉的誘因進(jìn)行定量分析。2、網(wǎng)絡(luò)模型法首要任務(wù)是判斷銀行間網(wǎng)絡(luò)形狀，Muller(2003)選取了5個(gè)指標(biāo)來確定銀行所在網(wǎng)絡(luò)的中心銀行。然后利用模擬法測(cè)量銀行間系統(tǒng)相關(guān)性及銀行網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)大小。模擬情景分為：不存在流動(dòng)性與與存在流動(dòng)性。模型假定一個(gè)銀行網(wǎng)絡(luò)中有N家銀行，則銀行間資產(chǎn)負(fù)債表有如下關(guān)系：

假設(shè)N家銀行中每一個(gè)分別發(fā)生信用違約，然后考察銀行體系的多米諾骨牌效應(yīng)。假設(shè)違約損失率為參數(shù)λ，考察發(fā)生違約的銀行（設(shè)為h）所引起的連鎖反應(yīng)，如圖。當(dāng)發(fā)生違約時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債表發(fā)生如下變化：

當(dāng)，銀行將資不抵債。在情景二中，為分析h銀行的信用違約對(duì)其他銀行的影響，假設(shè)其他銀行不能將所有與h銀行有關(guān)的資產(chǎn)全部轉(zhuǎn)移，銀行i能夠轉(zhuǎn)移一定比例（設(shè)為1-p）,因此銀行i需將h的資產(chǎn)被迫降價(jià)銷售（即市場(chǎng)價(jià)格低于面值），因?yàn)殂y行i被迫出售的資產(chǎn)額度為

此時(shí)銀行i的資產(chǎn)負(fù)債表可表示為：（三）前瞻性分析方法：?jiǎn)巫兞磕Ｐ鸵赃`約強(qiáng)度模型為例：違約強(qiáng)度模型針對(duì)與違約率密切相關(guān)的衍生產(chǎn)品建立隨機(jī)方程，假設(shè)違約率服從某個(gè)類似利率方程的擴(kuò)散方程，通過系數(shù)估計(jì)來確定違約率，以違約率大小度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。模型設(shè)定：在全體經(jīng)濟(jì)范圍內(nèi)，設(shè)Tn表示有穆迪評(píng)級(jí)的企業(yè)發(fā)生違約的時(shí)間，Nt表示t時(shí)刻已經(jīng)發(fā)生違約的企業(yè)個(gè)數(shù)。違約率即違約強(qiáng)度設(shè)為。假設(shè)違約強(qiáng)度是以下帶跳均值回復(fù)過程：（11-1）J是一個(gè)反應(yīng)跳過程，即

式（11-1）表明只要發(fā)生違約事件，違約率就會(huì)發(fā)生跳躍，說明溢出效應(yīng)對(duì)未來事件的影響，跳躍強(qiáng)度是違約事件發(fā)生前違約率的函數(shù)，表明違約事件的影響隨著違約率的增加而增加。參數(shù)為事件影響力的最小值，當(dāng)違約強(qiáng)度在一個(gè)事件后發(fā)生跳躍時(shí)，強(qiáng)度將以指數(shù)速度K遞減至

c

與其他模型相比，實(shí)證分析中違約率強(qiáng)度模型的擬合值與真實(shí)值的相似度相對(duì)較高，能捕捉到金融機(jī)構(gòu)間的直接與間接聯(lián)系，以及與經(jīng)濟(jì)狀態(tài)相關(guān)的違約率的變化。條件風(fēng)險(xiǎn)模型即以一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的倒閉為條件測(cè)量金融體系的整體風(fēng)險(xiǎn)。它的另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是能將解釋變量擴(kuò)大到影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的很多因素，并測(cè)量變量間的非線性關(guān)系。（四）前瞻性分析方法：多變量模型DianaHancock和WaynePassmore(2008)針對(duì)次貸危機(jī)中表現(xiàn)不佳的大型銀行，利用向量自回歸和VAR的綜合方法將次級(jí)債券價(jià)格變化與多個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)系起來，基于次級(jí)債券價(jià)格變化特點(diǎn)建立了一套測(cè)量銀行機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的完整框架。步驟：（1）利用向量自回歸建立投資者期望收益與債券價(jià)格變化量的關(guān)系；（2）利用Merton的期權(quán)定價(jià)模型建立債券價(jià)格與銀行市場(chǎng)價(jià)值的聯(lián)系；（3）構(gòu)建VAR模型測(cè)量當(dāng)特定系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)銀行機(jī)構(gòu)市場(chǎng)價(jià)值的變化；（4）根據(jù)市場(chǎng)流動(dòng)性條件與預(yù)期政府擔(dān)保對(duì)VAR模型進(jìn)行調(diào)整。三、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量與監(jiān)管實(shí)踐歐洲中央銀行分七步進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量（1）確定金融脆弱性的來源（2）將其設(shè)定為潛在風(fēng)險(xiǎn)情景（3）確定導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)情景發(fā)生的沖擊事件（導(dǎo)火索）（4）計(jì)算情景的發(fā)生概率；（5）測(cè)算金融系統(tǒng)的損失（6）衡量沖擊的強(qiáng)度（7）風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)比利時(shí)，墨西哥，瑞典，德國(guó)，瑞士等國(guó)定期采用網(wǎng)絡(luò)分析法，主要步驟包括：（1）采用網(wǎng)絡(luò)分析法判斷具有系統(tǒng)性