【银行业系统性风险溢出效应的测度分析案例4000字】

银行业系统性风险溢出效应的测度分析案例目录TOC\o"1-2"\h\u15279银行业系统性风险溢出效应的测度分析案例 [37]测度风险溢出效应的方法，通过Eviews6.0分别对上述14家银行的风险溢出效应模型进行q分位数回归，在本文中设置分位数q=0.05。首先，运用Eviews6.0计算得到式3-3、3-4中的估计系数，回归结果如表1.2所示。随后，利用excel确定0.05分位数下各银行及整体银行系统的收益率。最后，利用公式3-5-公式3-12计算出各个银行的CoVaR值、△CoVaR值以及%CoVaR值。通过基于分位数回归法的CoVaR模型与上述计算过程，最终衡量出整个银行业系统与单个银行之间的系统性风险溢出效应程度，如表1.2所示：表1.2各商业银行与整个银行系统收益率模型回归估计结果银行名称p值p值浦发银行-1.1595890.9478660.000-2.4775980.6034560.000华夏银行-2.6598681.2052930.000-2.0969910.6548650.000民生银行-2.7523260.9830880.000-2.459090.5774090.000招商银行-2.7311231.0427820.000-2.4918720.6602020.000南京银行-1.8293010.876080.000-2.7543570.5525710.000兴业银行-2.8974081.0840230.000-2.0878030.6128410.000北京银行-1.7847770.8223780.000-2.6360420.6218860.000农业银行-2.5387280.7784870.000-2.5523510.9079820.000交通银行-2.5920420.9891340.000-2.0504530.6371430.000工商银行-2.788410.6861470.000-2.652990.6618730.000光大银行-2.6201191.0539170.000-2.2447650.6016980.000建设银行-1.2786640.9323750.000-2.3142940.7123970.000中国银行-1.4059410.9744890.000-2.5518710.6770910.000中信银行-1.8940561.1377980.000-2.7281530.4968310.000通过上表可以看出，β的估计值均为正数，证实了银行业整体与单家银行之间的存在一定程度的风险溢出。通过表中的p值可以看出，所有估计参数均在1%的水平下通过了显著性检验。表1.314家上市商业银行的系统性风险溢出效应银行名称单个银行VaR△CoVaR（整体|单个）△CoVaR（单个|整体）%CoVaR（整体|单个）%CoVaR（单个|整体）浦发银行-7.546030287-1.191019041-139%15.23%华夏银行-8.237604703-1.513217954-1.62785685725.31%19.76%民生银行-7.301764203-1.166622428-0.86597276721.18%11.86%招商银行-7.55680724-1.368471124-1.54823744722.39%20.49%南京银行-7.883538078-1.346695469-0.99537945221.36%12.63%兴业银行-7.913943294-1.234258383-1.16622624321.64%14.74%北京银行-7.590497231-1.24801198-1.21773793720.43%16.04%农业银行-6.141333767-1.563200531-1.50845019621.81%24.56%交通银行-7.169459288-1.379192116-0.60488490326.32%8.44%工商银行-5.963693774-0.881439352-0.7486252415.41%12.55%光大银行-7.497332701-1.245766175-0.93000483722.61%12.40%建设银行-7.593417556-1.231989556-1.73806861318.98%22.89%中国银行-7.915585594-2.187961353-1.06782508438.23%11.49%中信银行-9.159445963-1.336232402-1.49610811122.49%16.33%1.1.2我国银行系统性风险溢出效应度量结果分析 由前文可知，VaR表示的是银行自身承担的无条件风险价值。△CoVaR表示的是单个银行对整体银行系统的风险负外部溢出程度。其中，数值的负号仅表示损失，数值的大小代表损失情况的高低。通过表1.3可知，从单个银行的VaR值来看，中信银行、华夏银行、兴业银行和南京银行的无风险条件价值较大，分别为-9.16、-8.24、-7.91、-7.88。而工商银行、农业银行、交通银行等无条件风险价值较小，分别为-5.96、-6.14、-7.16。其他银行的无风险条件价值在-7.50左右浮动。说明股份制银行和城市性商业银行与国有商业银行相比，其本身潜在风险较高，风险控制能力较弱，极易发生风险损失。下面对单家银行与整体银行系统之间的风险溢出强度大小进行分析，由上表的△CoVaR绝对值和%CoVaR值可以看出，首先，从单家银行对整体银行系统的风险溢出角度来看，中国银行的%CoVaR值远高于其他13家银行，为38.23%，说明中国银行对银行业系统性风险的贡献度最大。其次为交通银行与华夏银行，分别为26.32%和25.31%。而工商银行和建设银行对银行业系统性风险的贡献程度相比中国银行来说弱较弱，分别为15.41%和18.98%。其余10家银行的风险贡献度均在20%至25%之间。其次，从整体银行系统对单家银行的风险溢出角度来看，整体银行业系统对交通银行的风险溢出程度最低，为8.44%，而对招商银行、建设银行和农业银行的溢出程度均超过20%，分别为20.49%、22.89%、24.56%，说明这三家银行对银行业系统性风险的敏感程度较高，一旦当银行业整体受到冲击时，容易产生负面影响。整体银行对其他银行的溢出程度均在10%-20%之间。说明国有商业银行在银行体系内的风险溢出效应明显。综上所述，第一，在我国银行体系中虽然国有商业银行自身无条件风险价值相对较低，风险监管体制相对健全，但是由于国有商业银行其资产规模大、业务经营范围大，客户群体数量高、业务关联度高、占据着金融市场的主要成分、与整体银行业系统的风险溢出渠道广泛。因此，相比于其他股份制银行和地方银行，国有商业银行产生系统性风险溢出效应的可能性更高。第二，民生银行、招商银行、光大银行等股份制商业银行的无条件风险价值与系统性风险溢出效应均处于一个中等水平的程度。说明对于中小型股份制银行来说，较小的资产规模和业务范围在一定程度下减弱了其风险溢出效应的程度，能够使银