我国上市银行系统性风险测度：方法、案例与策略洞察

我国上市银行系统性风险测度：方法、案例与策略洞察一、引言1.1研究背景与意义在经济全球化和金融一体化的进程中，金融市场作为经济运行的核心枢纽，其稳定与否对整个经济体系有着深远影响。银行，特别是上市银行，在金融市场中占据着举足轻重的地位。它们不仅是资金融通的关键中介，连接着储蓄者与投资者，促进资本的有效配置，还在支付清算、信用创造等方面发挥着基础性作用。然而，随着金融创新的不断涌现、金融市场的日益开放以及金融机构间关联的愈发紧密，上市银行面临的风险环境也愈发复杂，系统性风险的隐患逐渐增大。回顾历史上的重大金融危机，如1929-1933年的大萧条、2008年的全球金融危机，无不对全球经济造成了重创。这些危机的爆发往往源于金融体系内的系统性风险，而银行在其中扮演了关键角色。在2008年金融危机中，美国多家大型银行如雷曼兄弟、贝尔斯登等相继倒闭或被收购，其引发的连锁反应迅速蔓延至全球金融市场，导致股市暴跌、信贷紧缩、实体经济陷入衰退。这一系列事件凸显了银行系统性风险的巨大破坏力，也让各国政府和监管机构深刻认识到防范系统性风险的重要性。我国金融市场在过去几十年间取得了长足发展，上市银行的数量和规模不断扩大。截至[具体年份]，我国上市银行已达[X]家，总资产规模占银行业总资产的比重达到[X]%。它们在支持国家经济建设、服务实体经济、推动金融改革等方面发挥了重要作用。然而，随着我国金融市场的不断深化改革，利率市场化进程的加速推进、金融创新产品的层出不穷以及金融市场对外开放程度的逐步提高，上市银行面临的风险也日益多样化和复杂化。在利率市场化背景下，银行存贷利差收窄，盈利空间受到挤压，为追求更高收益，银行可能会涉足高风险业务，从而增加了风险暴露。金融创新产品如资产证券化、理财产品等的快速发展，虽然丰富了金融市场的投资选择，但也带来了新的风险，如信用风险、流动性风险和市场风险的交叉传染。此外，随着我国金融市场与国际市场的联系日益紧密，国际金融市场的波动更容易传导至国内，进一步加剧了上市银行面临的系统性风险。准确测度上市银行的系统性风险具有极其重要的现实意义。从金融稳定的角度来看，系统性风险的爆发可能引发金融体系的动荡，导致金融机构倒闭、金融市场失灵，进而对实体经济造成严重冲击。通过对上市银行系统性风险的准确测度，监管部门能够及时了解金融体系的风险状况，提前采取有效的监管措施，防范风险的积聚和扩散，维护金融市场的稳定。从经济发展的角度来看，银行作为实体经济的重要资金来源，其稳定运行对于经济的持续增长至关重要。如果银行系统性风险得不到有效控制，将会导致信贷紧缩，企业融资困难，投资和消费受到抑制，从而阻碍经济的发展。准确测度系统性风险还可以为投资者提供重要的决策依据，帮助他们更好地评估投资风险，做出合理的投资决策，保护投资者的利益。综上所述，在我国金融市场快速发展的背景下，对上市银行系统性风险进行准确测度已成为学术界和实务界共同关注的焦点问题。这不仅关系到金融体系的稳定和经济的可持续发展，也对投资者的利益保护具有重要意义。因此，深入研究我国上市银行的系统性风险测度方法，具有重要的理论价值和现实意义。1.2研究目标与创新点本研究旨在全面、深入地剖析我国上市银行的系统性风险，通过科学、严谨的研究方法，实现以下三个主要目标：一是精准测度我国上市银行的系统性风险。系统性风险的准确测度是进行有效风险管理和监管的基础。本研究将综合运用多种先进的测度方法，如条件在险价值（CoVaR）模型、边际预期损失（MES）模型等，从不同维度对上市银行的系统性风险进行量化分析。同时，充分考虑我国金融市场的独特特点，如市场结构、政策环境、监管制度等，对测度方法进行适当的调整和优化，以确保测度结果的准确性和可靠性。通过对多家上市银行的系统性风险进行测度，深入了解不同银行的风险水平及其在金融体系中的风险贡献程度，为后续的风险分析和管理提供坚实的数据支持。二是深入分析影响我国上市银行系统性风险的关键因素。系统性风险的形成是多种因素共同作用的结果，深入剖析这些因素对于制定有效的风险防范策略至关重要。本研究将从宏观经济环境、金融市场波动、银行自身特征等多个层面展开分析。在宏观经济环境方面，关注经济增长速度、通货膨胀率、利率水平、汇率波动等因素对上市银行系统性风险的影响。例如，经济增长放缓可能导致企业盈利能力下降，从而增加银行的信用风险；利率波动可能影响银行的资产负债结构和盈利能力，进而加大系统性风险。在金融市场波动方面，研究股票市场、债券市场、外汇市场等的波动对上市银行的风险溢出效应。银行自身特征方面，考察资本充足率、资产质量、流动性水平、盈利能力等指标与系统性风险之间的关系。例如，资本充足率较高的银行通常具有更强的风险抵御能力，而资产质量较差的银行则更容易受到系统性风险的冲击。通过建立多元回归模型、向量自回归（VAR）模型等计量经济模型，定量分析各因素对系统性风险的影响方向和程度，找出影响我国上市银行系统性风险的关键因素。三是提出切实可行的防控我国上市银行系统性风险的策略建议。基于对系统性风险的准确测度和影响因素的深入分析，本研究将从宏观审慎监管、银行自身风险管理、市场机制建设等多个角度提出针对性的防控策略。在宏观审慎监管方面，建议监管部门加强对上市银行的资本监管、流动性监管和风险集中度监管，建立健全系统性风险监测和预警体系，及时发现和处置潜在的风险隐患。例如，根据银行的系统性风险贡献程度，实施差异化的资本充足率要求，对系统重要性银行提出更高的资本要求，以增强其风险抵御能力。银行自身风险管理方面，鼓励上市银行加强内部控制和风险管理体系建设，提高风险识别、评估和控制能力。例如，建立完善的风险管理制度和流程，加强对信用风险、市场风险、操作风险等各类风险的管理，优化资产负债结构，提高资本质量。在市场机制建设方面，建议完善金融市场基础设施，加强市场信息披露，提高市场透明度，促进金融市场的健康发展。例如，建立健全信用评级制度，加强对金融产品的信息披露，减少信息不对称，降低市场风险。通过提出这些防控策略，为监管部门和上市银行提供有益的参考，促进我国金融体系的稳定和健康发展。本研究的创新点主要体现在以下三个方面：在研究方法上，本研究将尝试将机器学习算法引入上市银行系统性风险的测度和分析中。机器学习算法具有强大的数据处理和模式识别能力，能够从海量的数据中挖掘出潜在的规律和关系。例如，运用支持向量机（SVM）算法、神经网络算法等对上市银行的风险数据进行建模和预测，提高风险测度的准确性和时效性。与传统的计量经济模型相比，机器学习算法能够更好地处理非线性关系和高维数据，为系统性风险的研究提供新的视角和方法。同时，将机器学习算法与传统的风险测度方法相结合，形成优势互补，进一步提升研究的科学性和可靠性。在研究视角上，本研究将从系统性风险的溢出效应和网络关联的角度，深入分析我国上市银行之间的风险传导机制。以往的研究大多侧重于单个银行的风险测度和分析，对银行之间的风险关联和传导机制关注较少。然而，在金融市场日益一体化的背景下，银行之间的业务往来和资金流动日益频繁，一家银行的风险事件很容易通过各种渠道传导至其他银行，引发系统性风险。因此，本研究将运用复杂网络分析方法，构建上市银行的风险关联网络，分析网络的拓扑结构和特征，如节点度、聚类系数、中介中心性等，揭示银行在风险传导网络中的地位和作用。同时，通过计算风险溢出指数，定量分析银行之间的风险溢出效应，找出风险的主要传播路径和关键节点，为系统性风险的防范和控制提供更有针对性的建议。在研究内容上，本研究将紧密结合我国金融市场的最新发展动态和政策变化，对上市银行系统性风险进行实时跟踪和分析。随着我国金融市场的不断改革和开放，新的金融产品和业务模式不断涌现，金融监管政策也在不断调整和完善，这些都对上市银行的系统性风险产生了深远的影响。例如，金融科技的快速发展推动了银行业务的数字化转型，同时也带来了新的风险挑战，如网络安全风险、数据泄露风险等；监管部门加强对影子银行、金融创新业务的监管，对上市银行的业务结构和风险状况产生了重要影响。因此，本研究将及时关注这些最新变化，将其纳入研究范围，使研究内容更具时效性和现实指导意义。通过对最新数据的分析和研究，及时发现上市银行系统性风险的新特征和新趋势，为监管部门和银行提供及时、准确的决策依据。1.3研究方法与数据来源为确保研究的科学性、全面性与准确性，本研究综合运用多种研究方法，多维度、深层次地对我国上市银行的系统性风险进行剖析。同时，精心选取具有代表性和可靠性的数据来源，为研究提供坚实的数据支撑。在研究方法上，首先采用文献研究法，全面梳理国内外关于银行系统性风险测度的相关文献。通过对大量经典文献和最新研究成果的研读，深入了解系统性风险的理论基础、测度方法的发展脉络以及前人在该领域的研究成果与不足。例如，仔细分析国内外学者对条件在险价值（CoVaR）模型、边际预期损失（MES）模型等经典测度模型的应用与改进，借鉴其成功经验，避免重复研究，为后续研究提供理论依据和研究思路。其次，案例分析法也是重要的研究手段。选取具有典型代表性的上市银行风险事件作为案例，如包商银行被接管事件。深入剖析该事件中银行的风险积累过程、风险爆发的触发因素以及对金融市场产生的连锁反应。通过对具体案例的详细分析，从实际事件中获取宝贵的经验教训，更加直观地理解系统性风险的形成机制和传播路径，为研究提供现实依据，增强研究的实践指导意义。实证研究法则是本研究的核心方法。运用计量经济学软件，如Eviews、Stata等，对收集到的数据进行定量分析。在测度系统性风险时，基于资产负债表数据和市场交易数据，运用CoVaR模型测度上市银行对金融系统的风险溢出效应，通过构建多元线性回归模型，分析资本充足率、不良贷款率、流动性比例等银行自身特征指标以及GDP增长率、通货膨胀率、利率等宏观经济指标对系统性风险的影响程度和方向。通过严谨的实证分析，得出具有说服力的研究结论，使研究成果更具科学性和可靠性。在数据来源方面，上市银行年报是重要的数据基础。通过各大上市银行官方网站、上海证券交易所和深圳证券交易所的官方披露平台，收集了近[X]年我国多家上市银行的年报数据。这些年报包含了丰富的财务信息，如资产负债表、利润表、现金流量表等，从中提取资本充足率、核心一级资本充足率、不良贷款率、拨备覆盖率、净息差、资产回报率（ROA）、权益回报率（ROE）等关键指标，用于分析银行的经营状况和风险特征。金融数据库也是不可或缺的数据来源。利用Wind金融数据库、同花顺iFind金融数据终端，获取上市银行的股票价格、市值、成交量等市场交易数据，以及宏观经济数据，如国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率（CPI）、货币供应量（M2）、一年期存款基准利率等。这些数据库的数据具有全面性、及时性和准确性的特点，能够为实证研究提供丰富的数据支持，确保研究结果的可靠性和时效性。此外，中国人民银行、中国银保监会等金融监管部门的官方网站也是重要的数据补充渠道。从这些网站获取监管政策文件、行业统计数据和金融稳定报告等信息，了解我国金融监管政策的动态变化以及银行业整体的风险状况，为研究提供宏观背景和政策依据，使研究能够紧密结合我国金融市场的实际情况，提出更具针对性的政策建议。二、上市银行系统性风险理论基础2.1系统性风险的定义与特征系统性风险是指由于全局性的共同因素引起的，对整个金融体系或市场产生广泛影响，导致金融资产价格大幅波动、金融机构倒闭甚至金融市场崩溃的风险。这种风险并非单个金融机构或金融产品所特有，而是与整个金融系统的结构和运行密切相关，具有很强的外部性和溢出效应。系统性风险的产生往往源于宏观经济环境的变化、金融市场的波动、金融机构之间的关联性以及监管政策的调整等多种因素的相互作用。在2008年全球金融危机中，美国房地产市场泡沫破裂引发了次级抵押贷款危机，进而导致多家大型金融机构陷入困境，如雷曼兄弟的破产。这一事件迅速在全球金融市场中蔓延，引发了股市暴跌、信贷紧缩、汇率波动等一系列连锁反应，使全球金融体系遭受重创，许多国家的经济陷入衰退，充分体现了系统性风险的巨大影响力。系统性风险具有以下显著特征：普遍性：系统性风险能够影响整个金融体系，涉及金融市场中的众多参与者，包括银行、证券、保险等各类金融机构，以及企业和个人投资者。其影响范围广泛，几乎涵盖了金融市场的各个领域和层面，不像非系统性风险那样仅局限于个别金融机构或特定金融产品。在经济衰退时期，宏观经济环境恶化，企业盈利能力下降，偿债能力减弱，导致银行的不良贷款增加，信用风险上升。同时，股票市场和债券市场也会受到冲击，股价下跌，债券违约风险增加，投资者的资产价值大幅缩水。这种风险的普遍性使得金融体系中的各个环节都难以独善其身，整个金融市场的稳定性受到严重威胁。传染性：系统性风险具有很强的传染性，一家金融机构出现问题，可能会通过各种渠道迅速传导至其他金融机构，引发连锁反应，形成“多米诺骨牌效应”。金融机构之间存在着广泛的业务往来和资金关联，如银行间的同业拆借、证券市场的交易、金融衍生品的交易等。当一家银行出现流动性危机或信用危机时，可能会导致与其有业务往来的其他银行面临资金紧张或信用风险上升的问题，进而引发整个银行体系的不稳定。信息的传播和市场信心的变化也会加剧风险的传染。一旦市场上出现负面消息，投资者的信心会受到打击，可能会引发恐慌性抛售，导致金融资产价格大幅下跌，进一步加剧金融市场的动荡。突发性：系统性风险的爆发往往具有突发性，难以准确预测。虽然系统性风险的形成通常是一个逐渐积累的过程，但风险的爆发点却可能由于某个偶然事件或突发事件而触发，如政策的突然调整、重大经济数据的公布、地缘政治冲突等。这些事件可能在短时间内打破金融市场的平衡，引发系统性风险的爆发。2016年英国脱欧公投结果公布后，金融市场出现了剧烈波动，英镑汇率大幅下跌，全球股市、债市也受到不同程度的冲击。这一事件的发生较为突然，许多投资者和金融机构未能及时做出有效的应对措施，导致金融市场陷入混乱。隐蔽性：系统性风险在形成初期往往具有隐蔽性，不易被察觉。它可能隐藏在金融市场的日常交易活动中，或者在金融机构的资产负债表中逐渐积累，直到风险积累到一定程度，才会以某种形式爆发出来。金融创新产品的复杂性和金融市场的信息不对称性，使得风险的隐蔽性进一步增强。一些金融衍生品的设计和交易机制较为复杂，投资者和监管机构难以准确评估其风险水平。同时，金融机构为了追求利润，可能会隐瞒或低估自身面临的风险，导致风险在不知不觉中积累。当市场环境发生变化时，这些隐藏的风险可能会突然暴露，引发系统性风险。危害性：系统性风险一旦爆发，会对金融体系和实体经济造成巨大的破坏。在金融体系方面，它可能导致金融机构大量倒闭，金融市场失灵，金融功能丧失，严重影响金融市场的正常运行。在实体经济方面，系统性风险会引发信贷紧缩，企业融资困难，投资和消费受到抑制，进而导致经济衰退、失业率上升、社会不稳定等一系列问题。1929-1933年的大萧条，就是由于系统性风险的爆发，导致全球金融体系崩溃，实体经济陷入长期的衰退，给世界各国带来了巨大的灾难。2.2上市银行系统性风险的形成机制上市银行系统性风险的形成是一个复杂的过程，受到多种因素的综合影响，这些因素相互交织、相互作用，共同推动了系统性风险的产生和积累。以下将从金融市场波动、宏观经济环境变化、银行自身经营管理问题、监管因素等多个角度深入剖析其形成机制。金融市场波动是引发上市银行系统性风险的重要因素之一。股票市场的大幅波动对上市银行影响显著。当股票市场出现暴跌时，上市银行的市值往往会随之缩水，这不仅会影响银行的资本实力，还可能导致投资者对银行的信心下降。银行持有大量上市公司的股票作为投资资产，股票价格下跌会使银行的资产价值减少，进而影响其资产质量和盈利能力。股市暴跌还可能引发市场恐慌情绪，导致投资者大量赎回银行理财产品，给银行的流动性带来压力。债券市场的不稳定同样会对上市银行造成冲击。债券违约事件的增加会使银行持有的债券资产价值下降，信用风险上升。如果银行大量投资于企业债券，当企业出现财务困境无法按时偿还债券本息时，银行将面临直接的损失。债券市场的利率波动也会影响银行的资产负债结构和盈利能力。利率上升会导致债券价格下跌，银行持有的债券资产市值下降；同时，银行的融资成本也会上升，而贷款利率的调整可能存在滞后性，这会导致银行的净息差收窄，盈利空间受到挤压。外汇市场的波动对上市银行的影响也不容忽视，尤其是随着我国金融市场对外开放程度的不断提高。汇率的大幅波动会影响银行的外汇资产和负债价值，导致汇兑损失。如果银行的外汇资产规模较大，当本国货币升值时，以外币计价的资产换算成本币后价值会下降，从而给银行带来损失。汇率波动还会影响企业的进出口业务，进而影响企业的还款能力，增加银行的信用风险。宏观经济环境变化对上市银行系统性风险有着深远的影响。经济增长放缓时，企业的经营状况通常会受到冲击，盈利能力下降，偿债能力减弱。这会导致银行的不良贷款率上升，信用风险增加。企业可能会因为市场需求不足、产品滞销等原因无法按时偿还银行贷款，甚至出现破产倒闭的情况，使银行的贷款无法收回，形成坏账。通货膨胀率的波动也会对上市银行产生重要影响。高通货膨胀会导致实际利率下降，银行的存款实际收益减少，可能引发存款流失。为了吸引存款，银行可能会提高存款利率，从而增加融资成本。通货膨胀还会导致企业的生产成本上升，产品价格上涨，市场需求受到抑制，企业的经营风险增加，进而影响银行的资产质量。利率水平的变动是宏观经济环境变化的重要因素之一，对上市银行的资产负债管理和盈利能力有着直接影响。当利率上升时，企业的融资成本增加，投资意愿下降，经济增长可能会受到抑制。这会导致银行的贷款业务量减少，同时贷款违约风险上升。利率上升还会使银行持有的固定利率债券等资产的市场价值下降，资产负债结构失衡。相反，当利率下降时，银行的存贷利差可能会收窄，盈利空间受到挤压。货币政策和财政政策的调整也会对上市银行系统性风险产生影响。宽松的货币政策可能会导致市场流动性过剩，银行信贷规模扩张，资产价格泡沫化，增加系统性风险。而紧缩的货币政策则可能导致企业融资困难，经济增长放缓，银行的信用风险上升。财政政策方面，政府的财政支出减少或税收增加可能会抑制经济增长，影响企业的经营状况，进而增加银行的风险。银行自身经营管理问题也是系统性风险形成的关键因素。资本充足率是衡量银行抵御风险能力的重要指标。如果银行的资本充足率不足，在面临风险冲击时，就缺乏足够的资本来吸收损失，容易陷入财务困境。一些银行在业务扩张过程中，为了追求更高的利润，过度依赖债务融资，而忽视了资本的补充，导致资本充足率下降。当市场出现不利变化时，银行可能无法应对风险，从而引发系统性风险。资产质量是银行经营管理的核心问题之一。不良贷款率的上升意味着银行的资产质量恶化，信贷资产面临损失的可能性增加。银行在信贷审批过程中，如果风险评估不严格，对借款人的信用状况、还款能力等审核不充分，就可能会发放大量高风险贷款。一些银行可能为了追求业务规模，忽视了贷款的风险控制，向一些不符合贷款条件的企业或个人发放贷款，从而埋下了风险隐患。流动性管理对于银行的稳健运营至关重要。如果银行的流动性不足，无法满足客户的提款需求和正常的资金周转，就可能引发挤兑风险。银行过度依赖短期资金来支持长期资产，或者在资产配置上过于集中，缺乏足够的流动性储备，当市场流动性紧张时，银行就可能面临流动性危机。银行的盈利能力也是影响系统性风险的重要因素。盈利能力较弱的银行在面对风险时，缺乏足够的利润来缓冲损失，容易陷入困境。银行的盈利主要来自于存贷利差、中间业务收入等。如果银行的业务结构单一，过度依赖存贷业务，当市场利率波动或竞争加剧导致存贷利差收窄时，银行的盈利能力就会受到影响。银行在金融创新过程中，如果风险管理不善，也可能导致盈利能力下降，增加系统性风险。监管因素在上市银行系统性风险的形成中也起着重要作用。监管政策的不完善可能会导致银行在经营过程中存在风险漏洞。监管规则存在空白或模糊地带，银行可能会利用这些漏洞进行高风险业务操作，从而增加系统性风险。对金融创新产品的监管不足，一些银行可能会过度开发和销售高风险的金融创新产品，如复杂的结构性理财产品、资产证券化产品等，而这些产品的风险往往难以准确评估和控制。监管政策的频繁变动也会对银行的经营产生不利影响。银行需要不断调整经营策略以适应监管政策的变化，这可能会导致银行的经营成本增加，业务稳定性受到影响。如果监管政策在短时间内发生较大幅度的调整，银行可能无法及时适应，从而增加经营风险。监管执行不力也是导致系统性风险的重要原因之一。如果监管部门对银行的违规行为监管不严，处罚力度不够，银行就可能会忽视风险，违规开展业务。一些银行可能会通过各种手段规避监管，如违规放贷、隐瞒不良资产等，这些行为会导致风险在银行内部积累，最终可能引发系统性风险。2.3系统性风险对金融市场及经济的影响系统性风险犹如高悬于金融市场与经济体系之上的达摩克利斯之剑，一旦爆发，便会以迅猛之势冲击金融市场的各个角落，对经济增长造成严重阻碍，给企业和居民带来诸多不利影响，其破坏力不容小觑。在金融市场稳定性方面，系统性风险的冲击是全方位且极具破坏性的。它会导致金融市场的波动性急剧增加，资产价格如股票、债券、外汇等的波动幅度大幅提升，市场不确定性显著增强。股票市场可能会出现连续的暴跌，指数大幅下挫，许多股票价格腰斩甚至跌幅更大。债券市场则可能面临债券违约潮，债券价格下跌，收益率上升，投资者对债券市场的信心受挫。外汇市场的汇率波动也会加剧，给国际贸易和跨境投资带来巨大的风险。以2008年全球金融危机为例，美国次贷危机引发的系统性风险迅速蔓延至全球金融市场。股市方面，道琼斯工业平均指数在2007年10月至2009年3月期间暴跌了约54%，众多股票市值大幅缩水，许多投资者的财富瞬间蒸发。债券市场也遭受重创，大量次级债券违约，债券价格暴跌，投资者纷纷抛售债券，导致债券市场流动性枯竭。外汇市场同样动荡不安，美元、欧元、英镑等主要货币的汇率大幅波动，许多国家的货币面临巨大的贬值压力。系统性风险还会严重削弱金融机构的稳定性。银行作为金融体系的核心，首当其冲受到冲击。银行的资产质量恶化，不良贷款率大幅上升，导致银行的资本充足率下降，盈利能力减弱。为了应对风险，银行可能会收紧信贷政策，提高贷款标准，减少贷款发放，这将进一步加剧市场的流动性紧张，形成恶性循环。部分银行甚至可能面临破产倒闭的风险，如雷曼兄弟的破产，引发了全球金融市场的恐慌，导致金融机构之间的信任危机加剧，银行间同业拆借市场几近瘫痪，金融市场的正常运行秩序被完全打乱。从经济增长的角度来看，系统性风险对实体经济的负面影响是深远而持久的。它会导致信贷紧缩，企业和个人获得资金的难度大幅增加。银行出于风险控制的考虑，会减少对企业的贷款发放，提高贷款利率，使得企业的融资成本大幅上升。许多中小企业由于缺乏足够的抵押物和信用记录，在信贷紧缩的环境下更难获得银行贷款，资金链断裂，不得不减产甚至停产。这不仅会影响企业的正常经营和发展，还会导致大量企业倒闭，失业率上升。根据国际货币基金组织（IMF）的研究，在系统性风险爆发后的几年内，受影响国家的GDP增长率通常会大幅下降，经济陷入衰退。例如，在亚洲金融危机期间，韩国、泰国等国家的经济遭受重创，GDP增长率大幅下滑，许多企业破产，失业率急剧上升。经济衰退还会引发消费和投资的双重下降。消费者由于对未来经济前景的担忧，会减少消费支出，导致市场需求不足。企业由于面临融资困难和市场需求下降的双重压力，会减少投资，延缓新的项目建设和设备更新。这将进一步抑制经济的增长，形成经济衰退的恶性循环。对于企业而言，系统性风险带来的挑战是多方面的。企业融资难度加大，资金成本上升，使得企业的运营面临巨大压力。许多企业为了维持生存，不得不削减成本，如裁员、减少研发投入、降低生产规模等，这将严重影响企业的长期发展潜力。企业的市场环境恶化，需求下降，产品滞销，导致企业的销售收入减少，利润下滑。一些企业可能会因为无法承受系统性风险的冲击而破产倒闭，尤其是那些抗风险能力较弱的中小企业。根据相关统计数据，在经济衰退期间，中小企业的破产率往往会大幅上升，大量中小企业的倒闭不仅会导致就业岗位的减少，还会影响产业链的稳定，对整个经济体系造成连锁反应。居民在系统性风险中也难以幸免，面临着诸多困境。就业方面，系统性风险引发的经济衰退会导致企业裁员，失业率上升，居民面临失业的风险增加。许多居民失去工作后，收入减少，生活水平下降，家庭经济负担加重。居民的资产价值也会受到严重影响。居民持有的股票、基金、房产等资产价格下跌，导致居民的财富缩水。许多居民的养老、教育、医疗等储备资金大幅减少，对居民的未来生活规划造成巨大冲击。居民的消费信心也会受到打击，在对未来经济前景担忧的情况下，居民会减少消费支出，更加注重储蓄，这将进一步抑制经济的复苏和发展。三、上市银行系统性风险测度方法3.1传统测度方法概述在对上市银行系统性风险的研究历程中，传统测度方法凭借其独特的视角和应用价值，在早期的风险评估领域占据着重要地位。这些方法主要包括资产负债表分析和比率分析，它们基于银行的财务数据展开，为风险测度提供了基础性的思路和手段。资产负债表分析是一种直观且基础的风险测度方法，它以银行的资产负债表为核心分析对象。资产负债表全面记录了银行在特定时期的资产、负债和所有者权益状况，通过对这些项目的细致分析，能够初步洞察银行面临的风险。银行资产方的贷款项目是重点关注对象，贷款的质量直接关系到银行的资产质量和风险水平。若贷款中不良贷款占比较高，如某银行的不良贷款率达到[X]%，远超行业平均水平，这意味着银行可能面临较大的信用风险，贷款违约的可能性增加，资产价值可能受损。银行持有的证券资产也不容忽视，证券市场的波动会影响证券资产的市值，进而影响银行的资产规模和风险状况。若银行持有大量的股票资产，当股票市场出现大幅下跌时，如2020年初受新冠疫情影响，股票市场暴跌，银行持有的股票资产市值缩水，资产负债表中的资产价值下降，可能导致银行的资本充足率降低，风险抵御能力减弱。负债方同样蕴含着风险信息，存款是银行的主要负债来源之一，存款的稳定性对银行的流动性至关重要。若银行的活期存款占比较高，而定期存款占比较低，可能意味着银行的资金来源稳定性较差，在面临存款大量提取时，可能出现流动性危机。银行的同业负债规模和结构也会影响其风险状况，过度依赖同业负债可能使银行面临同业市场波动的风险。比率分析则是通过计算一系列财务比率，从不同维度对银行的风险状况进行量化评估。常见的比率指标包括资本充足率、不良贷款率、流动性比率等。资本充足率是衡量银行资本与风险加权资产的比率，反映了银行抵御风险的能力。根据《巴塞尔协议III》的要求，商业银行的核心一级资本充足率不得低于[X]%，一级资本充足率不得低于[X]%，资本充足率不得低于[X]%。若某银行的资本充足率仅为[X]%，低于监管要求，说明该银行的资本实力相对薄弱，在面临风险冲击时，可能无法有效吸收损失，容易陷入财务困境。不良贷款率是不良贷款与贷款总额的比值，它直观地反映了银行信贷资产的质量。当不良贷款率上升时，如从[X]%上升至[X]%，表明银行的贷款资产中违约风险增加，资产质量恶化，可能导致银行的盈利能力下降，甚至面临亏损的风险。流动性比率是衡量银行流动性的重要指标，如流动比率（流动资产/流动负债）、速动比率（（流动资产-存货）/流动负债）等。较高的流动性比率意味着银行在短期内能够迅速变现资产以满足资金需求，具有较强的流动性保障。若银行的流动性比率较低，如流动比率仅为[X]，可能在面临突发的资金需求时，无法及时筹集足够的资金，引发流动性风险。传统测度方法具有一定的优势。它们基于银行的财务报表数据，这些数据相对容易获取，且具有较高的可靠性和稳定性。对于监管机构和投资者来说，通过对资产负债表和财务比率的分析，可以快速了解银行的基本财务状况和风险水平，为监管决策和投资决策提供重要参考。这些方法简单易懂，不需要复杂的数学模型和高深的金融知识，便于广泛应用。然而，传统测度方法也存在明显的局限性。它们主要依赖于历史财务数据，具有一定的滞后性，无法及时反映银行当前面临的风险状况和未来的风险趋势。在金融市场快速变化的今天，市场环境、宏观经济形势等因素不断变化，历史数据可能无法准确预测未来的风险。传统测度方法难以全面捕捉金融市场的动态变化和银行之间的复杂关联性。在金融市场日益一体化的背景下，银行之间的业务往来和资金流动频繁，系统性风险的传染性增强，传统方法无法有效度量这种风险的溢出效应和传导机制。传统测度方法侧重于单个银行的风险评估，缺乏对整个金融体系系统性风险的综合考量，难以从宏观层面把握金融体系的稳定性。综上所述，传统测度方法在上市银行系统性风险测度中具有一定的应用价值，能够为风险评估提供基础信息。然而，随着金融市场的发展和风险环境的变化，其局限性也日益凸显。因此，需要结合其他更先进的测度方法，以更全面、准确地度量上市银行的系统性风险。3.2现代测度方法详解3.2.1CoVaR方法条件在险价值（CoVaR）方法由Adrian和Brunnermeier于2011年提出，是一种用于度量金融机构系统性风险的重要方法。该方法基于在险价值（VaR）的概念，从金融机构之间的风险溢出角度出发，旨在衡量当某一金融机构处于极端风险状态时，对整个金融体系或其他金融机构风险水平的影响。其核心原理在于，以单个金融机构的困境为条件，估计整个金融体系或其他金融机构所面临的最大可能损失。具体而言，CoVaR方法假设金融机构之间存在复杂的关联性和风险传导机制，一家金融机构的风险事件可能会通过资产负债表渠道、市场信心渠道等多种途径，对其他金融机构产生风险溢出效应，进而引发系统性风险。在2008年全球金融危机中，雷曼兄弟的破产就通过资产负债表渠道，导致众多持有雷曼兄弟相关资产的金融机构遭受重大损失，引发了整个金融体系的动荡。CoVaR方法的计算步骤较为复杂，通常需要运用计量经济学模型和大量的市场数据。首先，需要选取合适的计量模型来刻画金融机构之间的风险相关性，常用的模型包括多元GARCH模型、Copula模型等。以多元GARCH模型为例，它可以捕捉金融机构收益率之间的动态相关性和波动聚集性。通过对金融机构的股票收益率、资产价格等市场数据进行建模，估计出模型的参数，从而得到金融机构之间的条件协方差矩阵，以此反映它们之间的风险关联程度。在估计出条件协方差矩阵后，根据金融机构的资产组合和风险敞口，结合历史数据或模拟方法，计算出在不同置信水平下，当目标金融机构处于极端风险状态时，其他金融机构或整个金融体系的CoVaR值。通常将目标金融机构的损失超过一定阈值（如95%分位数的损失）定义为极端风险状态，然后计算在这种情况下其他金融机构或金融体系的风险价值。尽管CoVaR方法在度量上市银行系统性风险方面具有重要的应用价值，但在我国上市银行的应用中也存在一些局限性。该方法对数据的质量和数量要求较高，需要大量的历史市场数据来估计模型参数和计算CoVaR值。然而，我国金融市场发展时间相对较短，数据的完整性和准确性可能存在一定问题，这可能会影响CoVaR方法的计算精度和可靠性。在实际应用中，我国上市银行的业务模式、资产结构和风险管理策略存在较大差异，这使得不同银行之间的风险相关性较为复杂，难以用统一的模型进行准确刻画。部分小型上市银行的业务创新和金融产品相对较少，其风险特征与大型上市银行存在明显差异，传统的计量模型可能无法充分捕捉这些差异，导致CoVaR方法在应用中存在一定的偏差。CoVaR方法在计算过程中假设金融市场是有效的，资产价格能够充分反映所有信息，但在我国金融市场中，存在信息不对称、市场操纵等问题，这可能会导致CoVaR方法的计算结果与实际风险状况存在偏差。3.2.2MES方法边际预期损失（MES）方法由Acharya等学者于2012年提出，它为度量上市银行系统性风险提供了一种独特的“自上而下”的分析视角。该方法将系统性风险定义为当金融体系处于系统性事件（通常是指危机状态）时，单个金融机构所面临的最大可能风险或损失。其核心原理在于，通过考察金融体系处于极端市场条件下，单个上市银行股票收益率的预期损失，来衡量该银行对整个金融体系系统性风险的边际贡献。这种方法的优势在于能够直接反映单个银行在金融体系危机时的风险暴露情况，有助于识别对系统性风险贡献较大的银行。在2008年金融危机期间，一些大型上市银行在市场暴跌时的股票收益率大幅下降，其MES值显著升高，表明这些银行在危机中对系统性风险的贡献较大。MES方法的计算过程相对较为直观，但也需要运用一定的计量技术和市场数据。首先，需要确定市场处于极端状态的标准，通常将市场收益率低于某个特定分位数（如5%分位数）的情况定义为极端市场条件。通过收集上市银行的股票收益率数据和市场收益率数据，运用统计方法计算在市场处于极端状态下，各上市银行股票收益率的平均值，这个平均值即为该银行的MES值。具体计算时，可以使用历史数据法，直接从历史数据中筛选出市场处于极端状态的时间段，然后计算对应时间段内上市银行的股票收益率平均值；也可以采用GARCH模型等计量方法，对股票收益率的波动进行建模，预测在极端市场条件下的收益率，进而计算MES值。在计算我国上市银行的MES值时，利用2007-2012年的数据，通过DCC-GARCH模型和非参数估计方法，计算出了14家上市银行的MES值，结果表明不同类型银行的MES值存在明显差异，大型国有商业银行的MES值相对较低，而部分股份制商业银行的MES值较高。在我国上市银行的应用中，MES方法具有诸多优势。它能够很好地捕捉金融机构的尾部风险，考虑到了市场极端情况下银行的风险状况，而传统的风险度量方法往往忽视了极端事件的影响。MES方法具有次可加性，这意味着整个金融体系的系统性风险小于或等于单个金融机构系统性风险之和，符合风险分散的原理，便于对整个金融体系的风险进行加总和评估。该方法计算相对简单，对数据的要求相对较低，在我国金融市场数据有限的情况下，具有较强的可操作性。通过MES方法计算出的结果能够直观地反映单个银行对系统性风险的边际贡献，为监管部门实施差别化的监管政策提供了有力的依据，有助于提高监管的针对性和有效性。3.2.3SRISK方法系统性风险指数（SRISK）方法是在边际预期损失（MES）方法的基础上发展而来，由Brownlees和Engle于2012年提出。该方法将金融机构的规模、杠杆率和边际预期损失等因素综合考虑，旨在更全面、准确地度量金融机构对整个金融体系的系统性风险贡献。其核心原理是，当金融市场遭遇困境时，金融机构的风险会通过复杂的金融网络在机构间相互传染，进而对整个金融体系产生冲击。SRISK方法通过构建一个综合指标，来量化这种风险传导和贡献程度。它假设金融机构在市场下跌时的资本短缺程度是衡量其系统性风险的关键指标，而资本短缺程度又与金融机构的资产价值、杠杆率以及市场下跌时的预期损失密切相关。在市场大幅下跌时，高杠杆率的金融机构资产价值缩水，可能面临更大的资本短缺，从而对系统性风险的贡献也更大。SRISK方法的计算过程较为复杂，需要运用多个步骤和多种数据。首先，要计算金融机构的边际预期损失（MES），这一步骤与MES方法中的计算类似，通过考察市场处于极端状态时金融机构股票收益率的预期损失来确定。利用金融机构的资产负债表数据，获取其总资产、总负债、权益资本等信息，计算出杠杆率。在此基础上，结合金融机构的规模（通常用总资产衡量）和预先设定的目标资本充足率，计算出在市场下跌一定幅度时，金融机构的资本短缺程度，即SRISK值。其计算公式为：SRISK=E+D-(1+k)A(1-MES)，其中E为权益资本，D为总负债，A为总资产，k为目标资本充足率。在对我国首批19家系统重要性银行的风险测定中，运用SRISK方法，结合各银行的财务数据和市场数据，计算出了它们的SRISK值，结果显示，除少数银行外，其他14家银行的系统性风险均呈现显著增强态势，农、中、工、建等四大国有银行的系统性风险最大，占了银行整体风险的58%。在我国上市银行应用中，SRISK方法取得了较好的效果。它综合考虑了多个关键因素，能够更全面地反映上市银行的系统性风险状况，避免了单一因素度量的局限性。通过SRISK值的计算，可以清晰地识别出系统重要性银行以及它们对系统性风险的贡献程度，为监管部门实施重点监管提供了有力的依据。在监管资源有限的情况下，监管部门可以根据SRISK值的大小，对系统性风险贡献较大的银行实施更严格的监管措施，如提高资本充足率要求、加强流动性监管等，从而有效防范系统性风险的发生。SRISK方法还可以用于评估金融体系的整体稳定性，通过对多家上市银行SRISK值的加总，可以得到整个银行业的系统性风险水平，为宏观审慎监管提供重要参考。然而，SRISK方法也存在一定的局限性，如对数据的准确性和完整性要求较高，计算过程较为复杂，在实际应用中可能会受到数据质量和计算能力的限制。3.3不同测度方法的比较与选择不同的系统性风险测度方法各具特点，在实际应用中需要根据具体情况进行权衡和选择。传统测度方法如资产负债表分析和比率分析，基于银行的财务数据，具有数据易获取、理解门槛低的优势，能直观展现银行的基本财务状况和风险水平，为风险评估提供基础信息。但它们依赖历史数据，存在滞后性，难以捕捉金融市场的动态变化和银行间的复杂关联性，也缺乏对整个金融体系系统性风险的综合考量。现代测度方法中的CoVaR方法，从金融机构之间的风险溢出角度出发，能有效度量单个金融机构对整个金融体系的边际风险贡献，反映金融网络间的风险溢出效应。然而，它对数据质量和数量要求高，在我国金融市场数据有限且存在质量问题的情况下，计算精度和可靠性可能受影响。同时，我国上市银行的业务模式和风险特征差异大，传统计量模型难以准确刻画，且该方法假设市场有效，与我国金融市场实际情况存在偏差。MES方法采用“自上而下”的分析视角，能直接反映单个银行在金融体系危机时的风险暴露情况，很好地捕捉金融机构的尾部风险，具有次可加性，计算相对简单，对数据要求较低，在我国应用具有较强的可操作性，其计算结果能为差别化监管提供依据。但它没有考虑金融机构的杠杆率、规模及其法定资本充足率等因素，对系统性风险的度量不够全面。SRISK方法在MES方法基础上，综合考虑了金融机构的规模、杠杆率和边际预期损失等因素，能更全面地反映上市银行的系统性风险状况，有效识别系统重要性银行及其对系统性风险的贡献程度，为监管提供有力依据。不过，该方法计算复杂，对数据准确性和完整性要求高，实际应用中可能受数据质量和计算能力限制。在我国上市银行系统性风险测度中，选择方法需综合多方面因素。考虑到我国金融市场的发展阶段、数据可得性和质量，以及上市银行的特点，单一方法往往难以全面准确地测度系统性风险。因此，本研究拟采用多种方法相结合的方式，充分发挥不同方法的优势，弥补各自的不足。利用MES方法初步筛选出对系统性风险贡献较大的银行，再运用SRISK方法对这些银行进行更深入的分析，综合考虑规模、杠杆率等因素，准确评估其系统性风险水平。同时，结合CoVaR方法，分析银行之间的风险溢出效应，全面把握金融体系内的风险传导机制。还可以参考传统测度方法提供的财务信息，对现代测度方法的结果进行验证和补充，从而实现对我国上市银行系统性风险的全面、准确测度。四、我国上市银行系统性风险现状分析4.1我国上市银行发展历程与现状我国上市银行的发展历程是一部与中国经济改革和金融发展紧密相连的奋斗史，见证了中国金融体系的逐步完善与壮大。其发展历程可追溯至20世纪80年代改革开放初期，当时中国金融体系开始进行市场化改革，银行业作为金融体系的核心组成部分，也踏上了改革创新的征程。1987年，深圳发展银行成立并于1991年在深圳证券交易所上市，成为我国首家上市银行，拉开了我国上市银行发展的序幕。此后，随着经济体制改革的深入和金融市场的发展，越来越多的银行选择上市，以充实资本、提升竞争力和完善公司治理结构。1999年，浦发银行成功上市，进一步推动了上市银行队伍的壮大。进入21世纪，我国加入世界贸易组织（WTO），金融市场对外开放程度不断提高，银行业面临着更加激烈的国际竞争。为了提升自身实力，国有商业银行纷纷进行股份制改革并上市。2005年，交通银行在香港联合交易所挂牌上市，成为首家在境外上市的国有商业银行。随后，工商银行、中国银行、建设银行等国有大型商业银行也相继在境内外资本市场上市，标志着我国上市银行的发展进入了一个新的阶段。在这一发展历程中，我国上市银行数量不断增加，截至2024年，已达[X]家，涵盖了国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行等不同类型，形成了多元化的市场格局。从市场格局来看，国有大型商业银行凭借其雄厚的资本实力、广泛的网点布局和庞大的客户基础，在市场中占据主导地位。工商银行、建设银行、农业银行、中国银行等国有四大行，其资产规模、存款规模和贷款规模均在行业中名列前茅。根据相关数据，2023年四大行的总资产规模占我国上市银行总资产规模的比重超过[X]%，在支持国家重大战略项目、服务实体经济等方面发挥着关键作用。股份制商业银行则以其灵活的经营机制和创新能力，在市场中迅速崛起，成为我国银行业的重要力量。招商银行、浦发银行、中信银行等股份制银行，在零售金融、金融创新等领域表现出色，与国有大型商业银行形成了有力的竞争态势。城市商业银行和农村商业银行主要服务于地方经济，满足当地中小企业和居民的金融需求，在区域经济发展中发挥着不可或缺的作用。它们依托地域优势，深耕地方市场，与当地经济紧密融合，为地方经济的发展提供了有力的金融支持。在资产规模方面，我国上市银行呈现出持续增长的态势。截至2023年末，我国上市银行总资产规模已突破[X]万亿元，较上一年增长[X]%。其中，工商银行以[X]万亿元的总资产规模位居榜首，建设银行、农业银行、中国银行等紧随其后。大型国有商业银行的资产规模普遍较大，在行业中占据着重要地位。股份制商业银行和城市商业银行的资产规模也在不断扩大，增长速度较为可观。一些发展较快的股份制商业银行，如招商银行，其资产规模已超过[X]万亿元，在行业中具有较强的竞争力。城市商业银行和农村商业银行的资产规模相对较小，但部分优秀的城商行和农商行也在不断发展壮大，如宁波银行、江苏银行等，资产规模已突破万亿元大关，在区域市场中具有较高的市场份额。业务结构方面，我国上市银行不断优化调整，呈现出多元化发展的趋势。传统的存贷业务仍然是上市银行的主要业务，但随着金融市场的发展和金融创新的推进，中间业务和表外业务的占比逐渐提高。在存款业务方面，上市银行积极拓展存款渠道，优化存款结构，加强对活期存款和定期存款的管理，提高存款的稳定性。在贷款业务方面，上市银行加大对实体经济的支持力度，优化贷款投向，增加对制造业、小微企业、绿色金融等领域的贷款投放。在中间业务方面，上市银行大力发展支付结算、代收代付、银行卡业务、理财业务、投资银行等业务，中间业务收入占比逐年提高。2023年，部分上市银行的中间业务收入占比已超过[X]%，成为银行盈利的重要增长点。理财业务作为中间业务的重要组成部分，近年来发展迅速。上市银行不断丰富理财产品种类，提高理财产品的收益率和安全性，满足不同客户的投资需求。投资银行业务也得到了快速发展，上市银行在企业并购、资产重组、债券承销等领域发挥着重要作用。表外业务方面，上市银行在信用证、银行承兑汇票、保函等业务上不断创新，提高业务的效率和风险管理水平。同时，上市银行也在积极拓展金融科技业务，利用大数据、人工智能、区块链等技术，提升金融服务的质量和效率，创新金融产品和服务模式。4.2基于测度方法的风险评估结果运用选定的CoVaR、MES和SRISK等测度方法，对我国上市银行的系统性风险进行实证评估，结果呈现出丰富的信息，清晰地揭示了不同类型上市银行的风险水平差异。通过CoVaR方法测度，以[具体时间段]为样本区间，对[X]家上市银行进行分析，发现国有大型商业银行的平均ΔCoVaR值为[X]，股份制商业银行的平均ΔCoVaR值为[X]，城市商业银行的平均ΔCoVaR值为[X]。这表明国有大型商业银行在极端风险状态下对整个金融体系的风险溢出效应相对较大，对系统性风险的贡献较为突出。工商银行的ΔCoVaR值高达[X]，在样本银行中位居前列，反映出其在金融体系中一旦出现风险事件，可能引发的连锁反应较为强烈。而部分城市商业银行，如宁波银行的ΔCoVaR值相对较低，为[X]，说明其风险溢出效应相对较小，对系统性风险的影响相对有限。这可能与国有大型商业银行的规模庞大、业务复杂以及在金融体系中的核心地位有关，它们与其他金融机构之间的业务往来和资金关联更为广泛和深入，因此风险溢出的可能性和程度也更大。采用MES方法计算各上市银行在市场处于极端状态下的边际预期损失，结果显示，国有大型商业银行的平均MES值为[X]，股份制商业银行的平均MES值为[X]，城市商业银行的平均MES值为[X]。股份制商业银行的MES值相对较高，表明在金融体系遭遇危机时，它们面临的预期损失较大，对系统性风险的边际贡献更为显著。民生银行在[具体年份]的MES值达到[X]，在样本银行中较为突出，意味着在市场极端下跌时，民生银行的股票收益率预期损失较大，对系统性风险的影响不容忽视。相比之下，国有大型商业银行由于其雄厚的资本实力和广泛的客户基础，在危机时的抗风险能力相对较强，MES值相对较低。但这并不意味着国有大型商业银行可以忽视风险，其庞大的资产规模和广泛的业务范围使其一旦出现问题，对金融体系的冲击仍然不可小觑。利用SRISK方法综合考虑银行的规模、杠杆率和边际预期损失等因素，计算得到我国上市银行的系统性风险指数。结果表明，国有大型商业银行的平均SRISK值为[X]，在各类银行中最高，这充分体现了其在金融体系中的系统重要性以及对系统性风险的较大贡献。工商银行、建设银行等国有四大行的SRISK值均处于较高水平，其中工商银行的SRISK值达到[X]，反映出其在金融体系中的关键地位和潜在风险。股份制商业银行的平均SRISK值为[X]，虽然低于国有大型商业银行，但在金融体系中也具有重要影响。城市商业银行和农村商业银行的SRISK值相对较低，但其数量众多，分布广泛，在区域金融市场中发挥着重要作用，其风险状况同样不容忽视。一些城市商业银行在服务地方经济过程中，可能由于区域经济发展不平衡、产业结构不合理等因素，面临一定的风险挑战，如果这些风险得不到有效控制，也可能对区域金融稳定产生影响。4.3系统性风险的时间序列分析对我国上市银行系统性风险进行时间序列分析，能够清晰地展现其在不同时间段的动态变化趋势，深入挖掘风险变化背后的复杂原因和多元影响因素，为风险防控提供关键依据。从时间序列数据来看，在2008-2009年全球金融危机期间，我国上市银行的系统性风险显著上升。以SRISK指标为例，多家上市银行的SRISK值在这一时期急剧攀升。工商银行的SRISK值从2007年末的[X]亿元增长至2008年末的[X]亿元，增长率高达[X]%；建设银行的SRISK值也从[X]亿元增长至[X]亿元，增长幅度为[X]%。这主要是由于金融危机的国际传导效应，全球金融市场的剧烈动荡使得我国上市银行的外部经营环境急剧恶化。我国上市银行持有的部分海外资产价值大幅缩水，如一些银行投资的美国次级债券等金融产品遭受重大损失。国际金融市场的信心受挫，资金外流压力增大，导致我国上市银行的流动性风险上升。为应对危机，我国政府出台了一系列经济刺激政策，如“四万亿”投资计划，这在一定程度上缓解了上市银行的风险压力。随着政策效果的逐步显现，上市银行的系统性风险在2010-2011年有所回落。在2012-2014年期间，我国上市银行系统性风险整体呈现出相对平稳但略有波动的态势。这一时期，我国经济处于结构调整和转型升级的关键阶段，经济增长速度有所放缓，从之前的高速增长逐渐转向中高速增长。宏观经济环境的变化对上市银行的经营产生了一定影响。由于经济增速放缓，企业的经营压力增大，部分企业的还款能力下降，导致上市银行的不良贷款率有所上升。2013年末，我国上市银行的平均不良贷款率从2012年初的[X]%上升至[X]%。利率市场化进程的加速推进，使得银行的存贷利差收窄，盈利空间受到挤压。为了维持盈利水平，一些银行可能会增加高风险业务的投入，从而增加了系统性风险。在金融市场创新方面，互联网金融等新兴金融业态迅速发展，对传统银行业务造成了一定的冲击。部分上市银行积极拓展互联网金融业务，在业务创新过程中，由于风险管理经验不足，也可能引发新的风险。2015-2016年，我国上市银行系统性风险再次出现上升趋势。2015年的股灾对上市银行产生了较大影响，股票市场的暴跌导致上市银行的市值大幅缩水，投资者信心受挫。部分上市银行的股票价格跌幅超过[X]%，市值蒸发数百亿元。股票市场的动荡还引发了市场恐慌情绪，投资者大量赎回银行理财产品，给银行的流动性带来了较大压力。房地产市场的波动也是导致系统性风险上升的重要因素。一些城市的房地产市场出现过热现象，房价快速上涨，房地产泡沫逐渐积累。上市银行在房地产领域的贷款规模较大，房地产市场的不稳定增加了银行的信用风险。为了抑制房地产市场过热，政府出台了一系列调控政策，这些政策在短期内可能会导致房地产企业的资金紧张，还款压力增大，从而增加了银行的不良贷款风险。2017-2019年，随着我国金融监管政策的不断加强和完善，上市银行系统性风险得到了有效控制，呈现出逐渐下降的趋势。监管部门加强了对银行的资本监管、流动性监管和风险管理要求，提高了银行的风险抵御能力。《巴塞尔协议III》在我国的逐步实施，促使上市银行提高资本充足率，优化资本结构。截至2019年末，我国上市银行的平均资本充足率达到[X]%，较2016年末提高了[X]个百分点。监管部门加大了对影子银行、金融创新业务的监管力度，规范了银行的业务行为，减少了风险隐患。上市银行自身也加强了风险管理体系建设，提高了风险识别、评估和控制能力，通过优化资产负债结构、加强内部控制等措施，有效降低了系统性风险。2020年以来，受新冠疫情的影响，我国上市银行系统性风险面临新的挑战。疫情的爆发对我国经济造成了巨大冲击，企业停工停产，居民消费受到抑制，经济增长面临较大压力。这导致上市银行的不良贷款率有所上升，2020年一季度，我国上市银行的不良贷款余额较年初增加了[X]亿元，不良贷款率上升至[X]%。为了支持实体经济复苏，政府出台了一系列宽松的货币政策和财政政策，如降低利率、增加信贷投放等。这些政策在一定程度上缓解了企业的资金压力，但也给上市银行的经营带来了一定的挑战，如利率下降导致银行的存贷利差进一步收窄，盈利空间受到压缩。随着疫情防控取得阶段性胜利，我国经济逐渐复苏，上市银行的系统性风险也逐渐趋于稳定。综上所述，我国上市银行系统性风险在不同时间段呈现出不同的变化趋势，受到宏观经济环境、金融市场波动、监管政策以及重大事件（如金融危机、疫情等）的综合影响。通过对系统性风险的时间序列分析，能够更好地把握风险变化规律，为监管部门和上市银行制定科学合理的风险防控策略提供有力支持。五、我国上市银行系统性风险案例分析5.1民生银行关联交易风险案例5.1.1案例背景与事件经过民生银行作为我国大陆首家由民间资本设立的全国性商业银行，在金融市场中占据重要地位，其主要大股东包括刘永好的新希望集团、张宏伟的东方集团、卢志强的泛海集团等。这种多元化的股东背景，在为民生银行带来丰富资源和业务机遇的同时，也使其关联贷款业务相对较多。东方集团是民生银行的重要股东之一，截至2024年6月底，持股比例达2.92%。东方集团主业经营涉及现代农业、新型城镇化开发、金融服务、大宗商品贸易及能源等多个领域。长期以来，民生银行与东方集团保持着密切的业务往来，在信贷业务方面合作频繁。2022年7月29日，民生银行第八届董事会第二十四次会议审议通过给予东方集团集团最高授信额度人民币117亿元（含低风险分项额度人民币4亿元），支用限额113亿元，额度有效期2年。授信品种涵盖公司授信业务项下的贷款（含贸易融资）、票据承兑和贴现、透支、特定目的载体投资、开立信用证、保理、保函、贷款承诺等表内外业务品种；金融市场业务项下的同业拆借、债券投资等金融市场业务品种；低风险业务品种；以及东方集团及其下属子公司与民生银行附属机构开展的各项授信类业务。然而，近年来东方集团深陷财务危机，逐渐暴露出一系列问题。2020-2023年期间，东方集团财务造假，随后被证监会立案调查，面临着强制退市的风险。其财务状况急剧恶化，流动性极度紧张。截至2024年6月底，东方集团近八成资产受限，净利润已连续四年亏损超50亿元，一年内需偿还的债务总额高达87.54亿元，偿债压力巨大。在这种情况下，东方集团在民生银行的贷款风险逐渐凸显。截至2024年6月底，东方集团及其关联企业在民生银行的贷款余额约为74亿元，而在2023年底这一数字曾高达95.99亿元，贷款规模较大且面临着回收困难的问题。东方集团需在一年内向民生银行偿还至少50亿元贷款，包括短期借款6.5亿元和一年内到期的非流动负债45.02亿元。尽管部分贷款已延期续作，但鉴于东方集团的财务困境，其能否按时还款仍存在极大的不确定性。民生银行也因东方集团的财务危机受到诸多影响。若东方集团无法偿还贷款，民生银行的不良贷款率可能会进一步攀升。截至2024年6月末，民生银行整体不良贷款总额已达648.99亿元，信用卡不良率高达3.24%，关联贷款风险无疑加剧了其资产质量压力，给民生银行的经营带来了严峻挑战。东方集团质押了约3.127亿股民生银行股份作为贷款担保，但由于民生银行股价暴跌，如2025年3月跌至1.93元/股，质押股份面临着处置压力，这也进一步增加了民生银行的风险隐患。5.1.2风险测度与评估为准确评估民生银行在此次关联交易风险事件中的系统性风险水平，运用条件在险价值（CoVaR）方法进行测度。以民生银行的股票收益率为被解释变量，选取金融市场指数（如沪深300指数）以及同行业其他主要上市银行（如招商银行、兴业银行等）的股票收益率作为解释变量，构建多元GARCH模型来估计民生银行与金融市场及其他银行之间的风险相关性。通过对2019-2024年期间的日度数据进行分析，估计出模型的参数，进而得到民生银行的条件协方差矩阵，以此计算在不同置信水平下的CoVaR值。在95%的置信水平下，计算得出民生银行在正常状态下的VaR值为[X]亿元，这意味着在正常市场条件下，有95%的可能性民生银行的潜在损失不会超过[X]亿元。当东方集团财务危机爆发，民生银行处于极端风险状态时，其ΔCoVaR值（即CoVaR值的变化量，表示民生银行处于困境时对金融体系风险水平的影响）为[X]亿元，表明在这种极端情况下，民生银行对整个金融体系的风险溢出效应显著增加，可能导致金融体系的潜在损失额外增加[X]亿元。运用边际预期损失（MES）方法，通过分析市场处于极端状态（如股票市场暴跌，沪深300指数跌幅超过20%）时民生银行股票收益率的预期损失，来评估其对系统性风险的边际贡献。利用历史数据法，筛选出市场处于极端状态的时间段，计算对应时间段内民生银行股票收益率的平均值。结果显示，在市场极端下跌时，民生银行的MES值为[X]%，表明其股票收益率预期损失较大，对系统性风险的边际贡献不容忽视。与同行业其他银行相比，民生银行的MES值相对较高，这意味着在金融体系遭遇危机时，民生银行面临的风险相对更大，对系统性风险的影响也更为显著。从对金融市场的影响来看，民生银行与东方集团的关联交易风险事件引发了市场的广泛关注和担忧。民生银行股价在事件期间出现了大幅波动，累计跌幅超过[X]%，市值蒸发[X]亿元。投资者对民生银行的信心受挫，导致其股票成交量急剧放大，市场交易活跃度增加，但交易的不确定性也显著上升。这种股价波动和市场信心的变化，通过金融市场的传导机制，对同行业其他银行的股价也产生了一定的影响，引发了金融市场的连锁反应，一定程度上加剧了金融市场的不稳定。民生银行的风险事件还可能影响其在金融市场中的融资能力和成本。由于市场对民生银行的风险担忧增加，其在债券市场发行债券的难度可能加大，融资成本可能上升，这将进一步影响民生银行的资金流动性和经营稳定性，对金融市场的资金融通和资源配置功能产生不利影响。5.1.3案例启示与教训民生银行关联交易风险案例为我国上市银行的关联交易风险管理提供了诸多重要启示。上市银行必须高度重视关联交易风险，将其纳入全面风险管理体系。在开展关联交易时，不能仅仅基于股东关系或业务合作的便利性，而应充分考虑交易对手的财务状况、信用风险以及潜在的风险传导效应。银行应建立健全关联交易风险评估机制，在进行每一项关联交易前，都要对交易的风险和收益进行全面、深入的评估。在对东方集团的授信过程中，民生银行应更加审慎地分析东方集团的财务报表，关注其债务结构、盈利能力、现金流状况等关键指标，及时发现潜在的风险隐患。还应充分考虑东方集团所处行业的市场环境、竞争态势以及宏观经济形势的变化对其经营的影响，从而更准确地评估授信风险。完善的内部控制和监督机制是防范关联交易风险的关键。银行应明确关联交易的审批流程和权限，确保每一笔关联交易都经过严格的审批程序，避免权力集中和内部人控制。在民生银行给予东方集团授信额度的决策过程中，应加强董事会、监事会以及风险管理部门的监督职能，确保决策的科学性和公正性。关联董事应严格遵守回避制度，避免利益冲突对决策的干扰。银行还应加强内部审计部门的独立性和权威性，定期对关联交易进行审计和监督，及时发现和纠正违规行为。内部审计部门应重点关注关联交易的合规性、定价合理性以及风险控制措施的有效性，对发现的问题及时提出整改建议，并跟踪整改落实情况。加强信息披露对于防范关联交易风险至关重要。上市银行应按照相关法律法规和监管要求，及时、准确、完整地披露关联交易信息，提高信息透明度，让投资者和监管部门能够充分了解银行的关联交易情况。民生银行应详细披露与东方集团的关联贷款金额、期限、担保方式、风险状况等信息，以及银行针对这些关联贷款所采取的风险管理措施。通过加强信息披露，不仅可以增强投资者对银行的信任，还能便于监管部门进行有效的监督，及时发现和防范风险。信息披露还可以促进市场约束机制的发挥，让市场参与者能够对银行的关联交易行为进行监督和评价，从而促使银行更加谨慎地开展关联交易。上市银行应建立有效的风险预警和应急处置机制，以便在关联交易风险发生时能够及时采取措施，降低损失。银行应设定风险预警指标，实时监测关联交易的风险状况。当风险指标超过预警阈值时，及时发出预警信号，并启动应急预案。民生银行应密切关注东方集团的财务状况和还款能力，设定合理的风险预警指标，如资产负债率、流动比率、逾期贷款率等。一旦发现东方集团的财务指标出现异常变化，应及时采取措施，如要求东方集团增加担保、提前收回部分贷款、协商债务重组等，以降低风险损失。银行还应制定完善的应急处置预案，明确在风险事件发生时的责任分工、处置流程和措施，确保能够迅速、有效地应对风险，维护银行的稳定运营。5.2温州银行资产质量风险案例5.2.1案例背景与事件经过温州银行作为温州地区的重要城商行，在当地金融市场占据着关键地位。然而，自2011年温州借贷危机爆发后，该行便陷入了资产质量恶化的困境。当时，温州地区民间借贷盛行，企业过度依赖民间借贷融资，资金链脆弱。随着经济形势的变化，民间借贷资金链断裂，企业倒闭和跑路潮频发，温州银行作为当地金融体系的重要组成部分，难以独善其身。许多企业在温州银行的贷款出现逾期，不良贷款率急剧攀升。2015-2017年期间，温州银行处置不良贷款的压力巨大，分别处置不良贷款36.30亿元、33.15亿元和25.15亿元，主要处置方式为向当地资产管理公司打包出售不良资产。同时，这三年的贷款核销规模也分别达到10.43亿元、13.78亿元和8.15亿元。尽管银行采取了这些措施，但不良贷款率依然高企，2015-2017年分别为1.23%、1.45%、1.44%。到了2018年上半年，温州银行严格贷款五级分类的划分标准，不良贷款规模及不良贷款率进一步上升。截至当年6月末，不良贷款余额16.57亿元，逾期贷款规模27.69亿元，不良贷款率1.87%，较2017年末再度上升，拨备覆盖率150.14%，贷款拨备率2.8%。评级报告指出，考虑到逾期贷款规模增幅较明显，温州银行未来面临一定的资产质量下行压力。2019年新年伊始，温州银行上海分行又曝出踩雷主打游戏产业的*ST富控。*ST富控诉讼缠身，在其公示的表内借款中，银行机构借款本金额度最高的为温州银行上海分行，额度为1.95亿元。这一事件使得温州银行的资产质量问题再次受到市场关注。从贷款投向看，2017-2019年，温州银行房地产业贷款占比分别为24.58%、25.92%和17.53%，虽然房地产业占比有所下降，但仍为贷款主要投放领域。2019年末，建筑业和房地产业分列贷款投向第一和第二位，合计占比37.57%。房地产市场的波动也给温州银行的资产质量带来了较大风险。2010-2019年，温州银行的不良贷款率整体呈上升趋势。截至2019年末，温州银行不良贷款率高至1.78%，较2010年提高了0.91个百分点。2020年以来，受疫情影响，温州银行资产质量持续承压。截至3月末，不良贷款率上升至1.87%。与此同时，温州银行的拨备覆盖率不见明显提升。截至2019年末，商业银行整体信贷资产拨备覆盖率为186%，而温州银行2018年、2019年的拨备覆盖率分别为151.14%和153.62%，一度逼近监管“红线”。5.2.2风险测度与评估运用CoVaR方法对温州银行在此次资产质量风险事件中的系统性风险进行测度。以温州银行的股票收益率为被解释变量，选取金融市场指数（如沪深300指数）以及同行业其他主要上市银行（如宁波银行、杭州银行等）的股票收益率作为解释变量，构建多元GARCH模型来估计温州银行与金融市场及其他银行之间的风险相关性。通过对2015-2020年期间的日度数据进行分析，估计出模型的参数，进而得到温州银行的条件协方差矩阵，以此计算在不同置信水平下的CoVaR值。在95%的置信水平下，计算得出温州银行在正常状态下的VaR值为[X]亿元，这意味着在正常市场条件下，有95%的可能性温州银行的潜在损失不会超过[X]亿元。当温州银行资产质量恶化，处于极端风险状态时，其ΔCoVaR值（即CoVaR值的变化量，表示温州银行处于困境时对金融体系风险水平的影响）为[X]亿元，表明在这种极端情况下，温州银行对整个金融体系的风险溢出效应显著增加，可能导致金融体系的潜在损失额外增加[X]亿元。采用MES方法评估温州银行对系统性风险的边际贡献。通过分析市场处于极端状态（如股票市场暴跌，沪深300指数跌幅超过20%）时温州银行股票收益率的预期损失，利用历史数据法，筛选出市场处于极端状态的时间段，计算对应时间段内温州银行股票收益率的平均值。结果显示，在市场极端下跌时，温州银行的MES值为[X]%，表明其股票收益率预期损失较大，对系统性风险的边际贡献不容忽视。与同行业其他银行相比，温州银行的MES值相对较高，这意味着在金融体系遭遇危机时，温州银行面临的风险相对更大，对系统性风险的影响也更为显著。温州银行资产质量风险事件对区域金融市场产生了较大影响。在当地金融市场，温州银行的不良贷款问题引发了市场恐慌情绪，投资者对当地金融机构的信心受挫。一些企业和居民对温州银行的