次贷危机下我国资本市场与银行体系跨市场风险传染实证研究

1、收稿日期:2009-01-06基金项目:教育部人文社科重点研究基地南昌大学中国中部经济发展研究中心重点基金资助项目(08zbzx0003;江西省教育厅高校人文社会科学研究基金资助项目(G L0934作者简介:何宜庆(1961-,男,教授,博士,博士生导师.文章编号:1006-0464(200906-0551-06次贷危机下我国资本市场与银行体系跨市场风险传染实证研究何宜庆a,b,万媛媛b ,何典芝b(南昌大学a .中国中部经济发展研究中心,江西南昌330047;b .系统工程研究所,江西南昌330031摘要:跨市场风险传染是在金融工具创新和金融业务融合的过程中,金融风险跨越原有金融分业经营界限

2、由某一金融机构、金融市场向其他金融机构和市场传导的机制。本文通过构造资本市场三大价格指数,利用格兰杰(Granger 因果关系检验、向量自回归模型(VAR 模型、方差分解和脉冲响应函数对次贷危机给我国资本市场带来的金融风险向银行体系传导进行实证分析,并得出股票市场风险的跨市场传染是资本市场金融风险向银行体系传导的主要形式,股票市场对信贷市场的影响时间更长,而股票市场对票据市场的冲击强度更大。关键词:资本市场;银行体系;跨市场风险传染;实证研究中图分类号:F830.9文献标识码:A随着金融市场一体化进程的加剧,金融市场中各子市场间的联系愈加密切,单个子市场的风险也会通过相互间的作用机制传染给其他

3、子市场,甚至影响整个金融体系的稳定。鉴于商业银行是连接货币市场和资本市场的重要中介,处于金融市场的核心地位,故研究对商业银行的风险传染对维护我国金融体系的稳定具有重要的意义。国内外许多学者对金融风险传染都进行了颇具价值的研究,有致力于不同国家金融系统之间的金融风险传导研究,Calvo 和Reinhart (19961用资产价格相关性分析方法检验了1994年墨西哥比索危机的传染现象,得出亚洲和拉美的新型市场之间的股票和债券的联动性增加的结论;有基于金融危机在不同国家之间的传染分析,Ed wards (19982聚焦金融市场波动性溢出研究,通过一个扩展的G ARCH 模型分析了墨西哥波动的传染性,

4、结果表明墨西哥波动明显传染到了阿根廷,但没有传染到智利;还有对一国金融体系各子市场间的日常风险传染研究,王宝,肖庆宪(20083利用DCC -MV 2G ARCH 方法,从动态的角度对我国金融市场间的风险传染问题进行了研究,考察了股票市场、债券市场和银行市场间的风险传递特征。蒋序怀,吴富佳,金桩(20064通过理论模型构建和实证研究,分析了当前我国股票市场、债券市场等狭义资本市场与银行系统的传染效应,得出其风险相互传递的效应关系结论。但是对在一次金融危机冲击下一国金融体系各子市场间的金融风险传导缺乏严谨细致的研究,基于此本文拟使用Granger 因果检验,VAR 模型,方差分解模型和脉冲响应函

5、数等方法对美国次贷危机下中国资本市场(包括:债券市场、股票市场、期货市场金融风险向银行体系(包括:信贷市场、拆借市场、票据市场、回购市场传染进行实证分析,并得出结论:股票市场风险的跨市场风险传染是资本市场金融风险向银行体系传导的最主要形式,股票市场对信贷市场的影响时间较长,股票市场对票据市场的冲击强度较大。1指标选择与数据处理根据新帕尔格雷夫经济学大词典对金融危机的界定是“全部或大部分金融指标:短期利率、资产(证券、房地产、土地价格、商业破产数和金融机构倒闭数的急剧、短暂和超周期的恶化”,可知价格指数反应了金融商品的价格波动情况,是度量金融风险的良好指标。因此本文构造了“股票市场指数、债券市场

6、指数和商品期货市场指数”三个指数作为反应资本市场的指标,采用“国内信贷、票据融资额、银行间市场同业拆借加权利率、回购加权利率”等数据作为衡量银行体系的指标,选取了次贷第33卷第6期2009年12月南昌大学学报(理科版Journal of Nanchang University (Natural Science Vol .33No .6Dec .2009危机前后两年(即2005年4月至2009年4月的月度数据,数据来源于中国宏观经济数据库、中经统计数据库、中国人民银行、上海期货交易所、大连商品交易所、郑州商品交易所网站。其中资本市场指标构造方式如下:股票市场指数=上证综指3沪市成交量/(沪市成交

7、量+深市成交量+深证综指3深市成交量/(沪市成交量+深市成交量债券市场指数=国债指数3国债成交量/(国债成交量+企业债成交量+企业债指数3企业债成交量/(国债成交量+企业债成交量商品期货市场指数=有色金属期货加权价格3有色期货成交量/(有色期货成交量+农产品期货成交量+农产品期货加权价格3农产品期货成交量/(有色期货成交量+农产品期货成交量,主要取成交量大的小麦、棉花、大豆、玉米等农产品期货品种以及铜、铝等有色金属期货品种。为了保证数据的平稳和实证结果的可靠,避免在Granger 因果检验时出现“伪回归”,在进行实证分析之前,本文对于所取数据采用ADF 方法进行单位根检验,最终对数据进行了相应

8、的对数化和差分的处理,使数据成为平稳的序列,而对数化和差分并不影响数据间的弹性关系。表1ADF 检验结果(一阶差分Aug mented D iekey -Fuller Unit Root Test on the data LnbondLnfutures reporate shibor 1st difference -2.671719-4.234092-3.685822-3.6300725%Critical Value3-1.9483-1.9483-1.9483-1.9483平稳平稳平稳平稳表2ADF 检验结果(二阶差分Aug mented D iekey -Fuller Unit Root T

9、est on the data LnbanknoteLnl oan Lnst ocks 2nd difference -3.432105-5.162040-4.7341575%Critical Value3-1.9486-1.9486-1.9486平稳平稳平稳其中,Ln 为取以e 为底的自然对数,bond 为债券市场指数,futures 为期货市场指数,reporate 为回购加权利率,shibor 为银行间同业拆借利率,banknote 为票据融资额,l oan 为国内信贷, st ocks 为股票市场指数。表1和表2表明变量组(DL nbond,DL nfutures,D reporate

10、,D shibor ,DDL n 2banknote,DDL nloan,DDL nstocks 为平稳序列,这里D 为一阶差分 ,DD 为二阶差分。2思路与方法211建模思路文章要研究的是次贷危机下资本市场向银行体系的跨市场风险转移,拟将数据分为危机前和危机后两个部分,进行Granger 因果检验。若危机前和危机后两个市场的波动性之间都不存在因果关系,则不存在传染效应;若危机前两个市场的波动性之间不存在因果关系,而在危机后出现了因果关系,则存在传染性;若危机前和危机后两个市场的波动性之间均存在因果关系,则须进行方差分解分析,当危机后资本市场对银行体系的方差贡献度增加,则存在传染性,否则不然。

11、212实证方法VAR 模型可将所考虑的经济变量纳入一个系统且均视为内生变量,反映了系统的完全信息。同时VAR 模型的解释变量全部为滞后变量,因而可以描述变量之间的动态联系。此外,VAR 模型还有独特的分析功能,如对变量进行方差分解、脉冲响应分析等。y 1ty k t=A 0+A 1y 1t -1y k t -1+A 2y 1t -2y k t -2+A py 1t -py k t -p+1t k t(y 1t y k t T=(DL nbond,DL nfutures,D reporate,D shibor ,DDL nbanknote,DDL nloan,DDL nstocks 由A I C

12、 准则确定滞后期p =5期,A 0是常数向量,A i (i =1,2,5是系数矩阵,it 是白噪声向量。3实证分析311Granger 因果分析255南昌大学学报(理科版2009年将数据分为次贷危机前(2005年4月2007年4月和次贷危机后(2007年4月2009年4月两个阶段进行Granger因果分析,表中数据为格兰杰因果检验中F统计量的概率值,取显著水平5%,结果如下:表3次贷危机前的格兰杰因果检验Granger Causality Test bef ore financial crisis表4次贷危机后的格兰杰因果检验Granger Causality Test after finan

13、cial crisis注:3表示资本市场和银行体系两大金融市场间存在显著因果关系°表示资本市场或银行体系内部各子市场间存在显著因果关系本文着重讨论资本市场和银行体系两大金融市场间的跨市场风险传导,即表中带3的部分,从表3和表4的结果中知,次贷危机前存在因果关系的组合为:(st ocks l oan,(st ocks banknote,(bond shi2 bor,(futures reporate;次贷危机后存在因果关系的组合为:(l oan st ocks,(shibor futures,(banknote st ocks,(reporate bond,(st ocks l oan

14、,(st ocks ban2 knote。经初步分析,拟得出以下观点:(1信贷市场与股票市场、拆借市场与期货市场、票据市场与股票市场以及回购市场与债券市场在次贷危机后产生了危机前不显著的格兰杰因果联系。究其原因,金融危机的蝴蝶效应带来了全球性的流动性紧缩,国际游资陆续撤回本国,市场需求萎缩迫使投资回报减少,企业(也包括非银行金融机构的融资能力下降,从前在经济高涨时期靠热钱支撑的股票市场、期货市场和债券市场明显受资金紧缩的压力,纷纷通过各种渠道如股票质押贷款、拆借资金、商业票据贴现以及债券回购等向银行体系融资,这表明次贷危机的风险通过货币渠道由资本市场向银行体系积聚,而股票、期货、债券等金融产品

15、的价格波动较大,意味着资本市场风险随时会向银行体系传导;(2股票市场和信贷市场、股票市场和票据市场在危机前后都存在格兰杰因果关系,这表明股票市场一直以来就与信贷市场和票据贴现市场保持着动态的联系。随着2005年证券法的修改,银行资金间接进入证券市场早已合法化,近来政策又鼓励保险公司资金直接进入股票市场,在这些宏观政策宽松的背景下证券公司、基金公司、保险公司等非银行金融机构分别通过股票质押贷款、票据贴现等业务频繁进入银行体系进行资金融通。由统计数据显示金融机构各项贷款月增加额与股票月成交金额对比可发现,两者走势非常一致,贷款增加较多的月份正是股票成交量较大的月份,这表明银行资金变相入市就一直屡禁

16、不止。312方差分解分析(Variance Decompositi on方差分解分析是将任意一个内生变量的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献,然后计算出每一个变量冲击的相对重要性,即变量的贡献占总贡献的比例,并确定各变量对事物的影响度。对股票市场与信贷市场、股票市场与票据市场分次355第6期何宜庆等:次贷危机下我国资本市场与银行体系跨市场风险传染实证研究贷危机前和危机后两阶段进行方差分解分析,结果如下:表5次贷危机前信贷市场对股票市场和信贷市场的方差分解Variance Deco mpositi on of DDLOAN:表6次贷危机后信贷市场对股票市场和信贷市场的方差分解Varia

17、nce Deco mpositi on of DDLOAN:表5、表6对比显示,危机后(表6第一期股票市场对信贷市场方差的贡献度为7.805882%,而危机前(表5第一期股票市场对信贷市场方差的贡献度为1.975463%,并且此后的五期数据均表明次贷危机后股票市场对银行信贷市场方差的贡献度大于危机前,在两表各六期结果显示在中短期内股票市场对信贷市场的贡献度不断增强。故得出结论:在次贷危机的影响下,风险会由股票市场传导至银行信贷市场。表7、表8对比显示,危机前(表7第一期股票市场对票据市场的贡献度为10.36157%,而危机后(表8中股票市场对票据市场的贡献度已高达23.84524%,是危机前的

18、两倍多。同时接下来的五期数据表明次贷危机后股票市场对票据市场方差的表7次贷危机前票据市场对股票市场和票据市场的方差分解Variance Decompositi on of DDLNBANK NOTE:表8次贷危机后票据市场对股票市场和票据市场的方差分解Variance Decompositi on of DDLNBANK NOTE:贡献度均高于次贷危机前,说明在金融风险下股票市场对票据贴现市场的作用加强。由此可以得出资本市场对商业银行体系具有跨市场风险传染的结论。313 脉冲响应分析(I m pulse Res ponses脉冲响应函数是描述一个内生变量对误差的反应,即刻画在扰动项上加一个标准

19、差大小的冲击对内生变量的当期值和未来值所带来的影响。为了考察资本市场各子市场对银行体系各子市场的影响大小及影响的持续性,采用VAR脉冲响应分析,其中实线为给扰动变量一个标准差的冲击对内生变量的响应函数曲线,两条虚线为响应函数值加或减两倍标准差的置信带,结果如下:图1股票市场对信贷市场的脉冲响应图从脉冲响应分析结果可以看出,无论是给股票市场还是信贷市场一个标准差的冲击,其对信贷市场和股票市场的影响初期是或正或负的,并分别在20期左右趋于平稳,即这一影响逐渐消失,也就是说股票市场对信贷市场跨市场风险传染时间为20期左右。由于信贷资金对股市的冲击是具有非长期性的,只有源源不断的资金涌入股票市场时才能

20、使其持续高涨,一旦信贷资金撤市,股市也会走向低迷;同理股票市场的波动对信贷市场的影响也是非长期性的,只有股票市场连续的冲击,即场内人气持续走高,才能不断吸引信贷资金入市,而一时的冲击最终并不会造成信贷市场有较大的波动,这与市场现实是相当吻合的。455南昌大学学报(理科版2009年 图3、4显示,给股票市场一个标准差的冲击其对票据市场的风险传染时间为13期左右,之后趋于平稳;而票据市场对股票市场的冲击或风险传染在17期后逐渐稳定。由图3、4脉冲曲线表明股票市场对票据市场的影响更强,票据市场对股票市场的冲击持续时间更长, 但两者之间的相互影响同样是图5拆借市场对期货市场的脉冲响应图非长期性的,在现

21、实中要给予一方源源不断的冲击,才能对另一方带来持续的影响 。图6回购市场对债券市场的脉冲响应图拆借市场的波动,即银行间同业拆借利率的上下浮动对期货市场指数的冲击,初期冲击较无序,但在20期后趋于平稳。回购市场的波动,即回购利率的涨跌给债券市场指数带来的一定冲击,这一影响持续至16期以后消失。4实证结果分析在模型分析的基础上,得到以下结论:(1由格兰杰因果分析知股票市场与信贷市场和票据市场的联系甚为密切。无论是在次贷危机前、后一个市场波动会引起另一个市场的较大反应,这说明了股票市场与信贷、票据市场间的资金联系从来没有断过,并且在金融危机后,股票市场对信贷市场和票据市场的贡献度较金融危机前有所增加

22、,显然股票市场对信贷市场、票据市场存在着金融风险的跨市场传染效应。另外,金融危机后拆借市场与期货市场、回购市场与债券市场均出现了格兰杰因果关系,表明金融风险同样会由银行体系向资本市场传导。分析其原因,主要有在次贷危机的影响下,流动性紧缩使全球陷入货币供应量骤减的局面,国际游资纷纷撤离我国资本市场,然而资金是国民经济运行的血液,资本市场急需资金注入,这就使得从前拥有多元化资金来源渠道的资本市场纷纷向银行体系融资;与此同时国内实体经济欠佳,企业投资和个人消费双双下降,银行资金也便顺理成章的通过各种渠道流入了资本市场,投资于虚拟经济。然而金融产品具有价格波动大起大落的特性,投资资本市场的银行资金极易

23、随金融资产价格的波动而产生盈亏风险、形成呆账坏账,使资本市场风险向银行体系扩散。(2方差分析结果显示不论是次贷危机前、后股票市场对票据市场各期的贡献度均大于股票市场555第6期何宜庆等:次贷危机下我国资本市场与银行体系跨市场风险传染实证研究556 南昌大学学报 (理科版 2009 年 对信贷市场的贡献度 , 也就是说股票市场与票据市 场的联动性要强于股票市场与信贷市场 。究其原因 笔者认为 ,银监会 、 证监会明令禁止银行信贷资金入 市 ,并且各项监测体系的逐步建立和完善 ,同时银行 各项贷款贷前审查 、 贷后跟踪也越来越规范 、 严格 , 这在一定程度上缓和了信贷资金进入股市 。而商业 票据

24、一般具有大额性和无因性的特性 , 在银行贴现 和企业背书的时候很难监测该笔大额的票据融资额 的资金流向 ,这就使得票据贴现资金极易流入收益 率较高的资本市场 。 ( 3 由脉冲响应曲线知给股票市场加一个标准 差的冲击 ,其对信贷市场的影响期为 20 期左右 , 而 对票据市场的影响期为 13 期 ,说明股票市场的冲击 对信贷市场的影响时间较票据市场更长 。这是由于 信贷资金的中长期性和票据融资的短期性所决定 的 ,信贷资金周期较长甚至可以完成建仓 、 吸筹 、 出 货等整个投资过程 , 因此股票市场对单笔信贷资金 的影响期也较长 ; 而票据融资额的融资期限相对短 一些 ,资金出入较为频繁 ,需

25、要多次的融资才能完成 一整个投资周期 ,即股票市场对单笔票据融资的影 响时间相对短一些 。 综上所述 , 我国资本市场对银行体系的跨市场 金融风险传染效应主要表现为股票市场向银行体系 的风险传导 。重点关注股票市场市场风险 , 加快建 立健全信贷资金统计监测机制 ; 严格执行贷前审查 、 贷后跟踪 ; 推广实行信贷资金按偿债满意度分期分 批拨付的循环贷款机制 ; 提高贷款成本 、 缩短贷款时 间等措施以使信贷资金能最大限度的流入生产经营 领域 。在票据融资过程中增加具有真实交易背景的 票据贴现 ,限制资金用途不明的票据贴现数额 ,以确 保绝大多数票据融资资金能进入实体经济 , 以防范 跨市场金

26、融风险 ,维护整个金融体系稳定 。 参考文献 : 1 Calvo S, Reinhart C. Cap ital Flow s to Latin America: IS There Evidence of Contagion Effeets R . World Bank Po2 liey Researeh Working Paper, 1996 ( 6 : 16 - 19. 2 Edwards S Interest Rate Volatility, Cap ital and Contagion . R . NBER Working Paper, 1998 (2 : 56 - 67. 3 ,肖庆

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29、 97 - 101. Em p ir ica l Study on the Cross - market r isk Con tag ion Bet ween Ch ina s Cap ita l M arket and the Bank in g System Under the Sub - pr im e M ortgage Cr isis ( a. Center for Central China Econom ic Development Research at Nanchang University, Nanchang 330047, China; b. System s Engin

30、eering Research Institute, Nanchang University, Nanchang 330031, China Abstract: The contagion of cross - market risk is the m echanism that financial risk sp reads from one financial insti2 tution or financial market to another financial institution or financial market during the p rocess of financial instru2 ments innovation and