巴塞尔资本协议III研究教学课件第十一章系统性风险的度量及监管

十一章系统性风险的度量及监管一、系统性风险的概述1964年威廉·夏普提出一般意义上的系统风险（非系统风险）20世纪80年代早期，出现对应于如今宏观审慎监管概念下的系统性风险20世纪90年代出现与现在所讨论的概念一致的系统风险，主要包括以下三类：宏观传导：一次大的冲击导致金融体系大部分发生瘫痪（最普通形式）微观直接传导：一次冲击导致金融体系的小部分瘫痪，但由于金融体系间的相互联系，风险传染到整个金融链条（多米诺骨牌效应）微观间接传导：一次冲击导致金融体系的一小部分瘫痪，但由于投资者信息传递等原因导致市场信心丧失，风险迅速扩散（羊群效应）（一）系统性金融风险的定义与特征有代表性的定义：

1、从危害的范围，认为是一种能够几乎对整个国民经济产生负面影响巨大的宏观冲击

2、从资源配置的角度，指扰乱一国金融市场的信息传输，使其不能有效地为金融机构融资的突发事件发生的可能性

3、从风险传染性的角度，指一个事件在由一连串机构和市场构成的系统中引出一系列连续损失的可能性系统性风险的特征：（1）、宏观性（2）、负外部性（3）、风险和收益的不对称性（4）、广泛传导性（二）系统性金融风险成因的理论分析1、金融体系的内在脆弱性

（1）金融市场的脆弱性。一方面，资本市场、货币市场和外汇市场等金融市场的资产价格剧烈波动引发金融体系风险形成、积累和恶化。另一方面，近年来金融市场同质化也加剧了系统性风险。（2）金融机构的借贷特征和结构具有内在脆弱性。一方面，当金融机构债务规模过大、资产负债表杠杆率过高时资产价格的小幅下跌容易导致机构的成倍损失。另一方面，金融机构的收益与其所承担的风险和责任并不对称。（3）金融市场主体的非理性行为。2、信息的不对称性如银行挤兑，具有很强传染性。此外，信息不对称还会导致逆向选择和道德风险。3、实体经济的周期性波动和货币政策的调控失误经济扩张期，借贷活动活跃，金融体系逐步进入过度负债状态，为后期的风险爆发埋下伏笔。实体经济收缩期，借款人的财务状况恶化甚至出现破产，从而导致金融机构资产质量下降，随之出现存款挤兑货资产甩卖，最终金融体系崩溃。（系统风险在时间维度和横截面维度上相互影响的表现）货币政策调控不当也会直接影响金融体系的稳定。弗里德曼指出金融动荡的根源在于货币政策失误，货币政策失误导致金融风险的产生和积累使得小范围的金融问题演变为剧烈的金融灾难。4、共同谬误在共同谬误的观点中，市场主体都是理性的。然后，当市场主体理性地作出类似选择时，往往造成整个系统的大幅波动形成整体非理性。（三）次贷危机中的系统性金融风险

次贷危机是典型的资产价格泡沫和信用泡沫破灭引发的金融危机，危机背后蕴含的风险是综合性、系统性风险。主要表现在：第一，金融体系中市场流动性的瞬间消失；第二金融危机对心理预期产生重大冲击；第三国际金融危机对全球经济实体造成严重影响，引发了全球范围内的经济萧条。

从系统性风险的角度看，次贷危机的诱因主要包括：第一，过度的金融创新与系统性风险监管的缺失。第二，机构的同质化风险加剧了金融市场动荡。第三，顺周期效应的推波助澜。针对系统性风险监管缺失巴塞尔委员会提出了宏观审慎，首要任务在于实现系统性风险度量。二、系统性风险的度量方法及应用

在分析相关系统性风险数据和信息的基础之上对系统性风险发生的概率和造成的损失进行定量分析，以便合理预测，从而起到预警的作用。传统的度量方法存在局限性与度量误差（一）指标度量法

指标度量分析法是利用经验筛选指标，以指标实际值与正常值之间的经验型差别衡量系统性风险。优点在于简单明了数据容易获得，易操作能迅速找到潜在风险的来源。缺点在于测量方法粗糙静态。传统的指标体系不可能完全覆盖整个金融体系，对体系间关联度的缺乏导致不能完全测量风险。

1、CAEL,CAMEL2、金融部门稳定评估计划FSAP3、Huang的研究成果：一是设计系统性风险指标以度量金融系统组合的风险程度。构建压力保险费指标，参数为风险中性下的违约概率、违约损失率、资产回报相关系数和权重等。二是度量单个金融机构对系统性风险的边际贡献（由规模、违约概率和相关性等因素决定），根据研究，单个银行对系统性风险的边际贡献等于在危机发生情景下银行违约导致的期望损失。（二）基于双边风险敞口的测量方法1、矩阵模型法该方法根据一家银行倒闭所带来的其他银行倒闭的数量来估计系统性风险的传染程度。模型思想是信息熵思想，即系统越是有序信息熵越低；系统越乱，信息熵越高。具体步骤：（1）模型建立（ai表示银行i资产总和占银行业总资产的比例，lj表示银行j的负债总和占银行也总负债的比例。）

(2)求解最优信息熵矩阵概率矩阵(X,Y)的联合熵定义：H（x,y）=-pij表示（X,Y）发生的联合概率，求解最优信息熵矩阵min,约束条件：由拉格朗日函数法解得得以上矩阵X，再同理构造过度矩阵利用交叉熵求目标函数最小化问题最后解得银行间风险敞口矩阵

X*=（3）定义传导过程假设Ci表示第i家银行的一级资本量，所有银行的损失率均为则当时由一家银行倒闭引起另一家银行倒闭，确定受传导银行数量。优点：数据易获得操作简单缺点：对衍生资产及权益类资产导致的资产减值形成的系统性风险的测量该模型无力。且未对第一个银行倒闭的诱因进行定量分析。2、网络模型法首要任务是判断银行间网络形状，Muller(2003)选取了5个指标来确定银行所在网络的中心银行。然后利用模拟法测量银行间系统相关性及银行网络的系统性风险大小。模拟情景分为：不存在流动性与与存在流动性。模型假定一个银行网络中有N家银行，则银行间资产负债表有如下关系：

假设N家银行中每一个分别发生信用违约，然后考察银行体系的多米诺骨牌效应。假设违约损失率为参数λ，考察发生违约的银行（设为h）所引起的连锁反应，如图。当发生违约时，资产负债表发生如下变化：

当，银行将资不抵债。在情景二中，为分析h银行的信用违约对其他银行的影响，假设其他银行不能将所有与h银行有关的资产全部转移，银行i能够转移一定比例（设为1-p）,因此银行i需将h的资产被迫降价销售（即市场价格低于面值），因为银行i被迫出售的资产额度为

此时银行i的资产负债表可表示为：（三）前瞻性分析方法：单变量模型以违约强度模型为例：违约强度模型针对与违约率密切相关的衍生产品建立随机方程，假设违约率服从某个类似利率方程的扩散方程，通过系数估计来确定违约率，以违约率大小度量系统性风险。模型设定：在全体经济范围内，设Tn表示有穆迪评级的企业发生违约的时间，Nt表示t时刻已经发生违约的企业个数。违约率即违约强度设为。假设违约强度是以下带跳均值回复过程：（11-1）J是一个反应跳过程，即

式（11-1）表明只要发生违约事件，违约率就会发生跳跃，说明溢出效应对未来事件的影响，跳跃强度是违约事件发生前违约率的函数，表明违约事件的影响随着违约率的增加而增加。参数为事件影响力的最小值，当违约强度在一个事件后发生跳跃时，强度将以指数速度K递减至

c

与其他模型相比，实证分析中违约率强度模型的拟合值与真实值的相似度相对较高，能捕捉到金融机构间的直接与间接联系，以及与经济状态相关的违约率的变化。条件风险模型即以一个金融机构的倒闭为条件测量金融体系的整体风险。它的另一个优点是能将解释变量扩大到影响系统性风险的很多因素，并测量变量间的非线性关系。（四）前瞻性分析方法：多变量模型DianaHancock和WaynePassmore(2008)针对次贷危机中表现不佳的大型银行，利用向量自回归和VAR的综合方法将次级债券价格变化与多个宏观经济风险联系起来，基于次级债券价格变化特点建立了一套测量银行机构系统性风险的完整框架。步骤：（1）利用向量自回归建立投资者期望收益与债券价格变化量的关系；（2）利用Merton的期权定价模型建立债券价格与银行市场价值的联系；（3）构建VAR模型测量当特定系统性金融风险事件发生时银行机构市场价值的变化；（4）根据市场流动性条件与预期政府担保对VAR模型进行调整。三、系统性风险的度量与监管实践欧洲中央银行分七步进行系统性风险的度量（1）确定金融脆弱性的来源（2）将其设定为潜在风险情景（3）确定导致风险情景发生的冲击事件（导火索）（4）计算情景的发生概率；（5）测算金融系统的损失（6）衡量冲击的强度（7）风险评级比利时，墨西哥，瑞典，德国，瑞士等国定期采用网络分析法，主要步骤包括：（1）采用网络分析法判断具有系统性