银行 间同业拆借风险传染测量及仿 真研究

 　摘要： 本文研究了银行间风险传染机制，并构建了符合我国银行系统的同业拆借市场网络结构，该网络结构满足应用矩阵法的条件；通过采用矩阵法对银行间风险传染进行测算及仿真，运用最优熵值法构建了上市商业银行的双边敞口矩阵，沿用弗阿菲尼方法估计传染损失率，在此基础上利用C++软件，对具有代表性的五家商业银行进行了银行间同业拆借风险传染测度及仿真研究，根据仿真结果提出各商业银行、损失率、风险爆发、风险传染间的相互关系。 
　　关键词：同业拆借；银行；风险传染；仿真；矩阵法 
　　中图分类号：F83259文献标识码：A 
　　收稿日期：2014-05-12 
　　作者简介：王亮（1979-），男，哈尔滨人，哈尔滨工程大学经济管理学院博士研究生，研究方向：金融风险管理、商业银行管理；褚嘉瑞（1989-），女，哈尔滨人，哈尔滨工程大学经济管理学院研究生，研究方向：金融风险管理、商业银行流动性管理；张亮（1988-），男，哈尔滨人，哈尔滨工程大学经济管理学院研究生，研究方向：商业银行风险管理。 
　　基金项目：教育部人文社会科学基金项目，项目编号：11YJC630131，13YJC630015；黑龙江省社科基金项目，项目编号：11B067，QC2009C26；黑龙江省自然科学基金项目，项目编号：F201003；中央高校基础科研基金项目，项目编号：HEUCFR1225，HEUCF120910。 
　　同业拆借市场是为金融机构调节头寸和流动性资金余缺的市场，现已成为我国货币市场的重要子市场。若一家银行出现信用违约，其风险通过同业拆借市场的渠道相互传染的可能性就会增加，从而对整个金融体系造成冲击。虽然通过构建银行间市场的信用网络框架，中外学者用多种不同模型研究了风险传染过程，但是直接套用这些框架并不能准确地评估中国银行间同业拆借市场风险的传染。另外，现有文献多通过建立模型来论证传染过程，风险传染仿真研究不够深入。因此，在研究同业拆借市场上银行间风险传染机制的基础上，本文试图构建符合我国银行系统的同业拆借市场网络结构，并利用矩阵法对其风险传染进行测度及仿真，旨在寻求适合于我国银行间同业拆借风险传染的整体测度及仿真方法。 
　　一、银行间风险传染模型的构建 
　　（一）矩阵法的基本原理 
　　（二）信息熵最优解的求解 
　　（三）银行间风险传染机制及被传染银行数量 
　　二、银行间同业拆借风险传染测度 
　　（一）我国银行间市场的网络结构分析 
　　分析拆借市场的网络结构主要是分析我国银行间的网络结构，拆借主体网络结构的分析结果是判定测度我国银行间风险传染能否应用矩阵法的基本条件。我国2013年8月同业拆借市场交易统计情况如表1所示，从表1可以看出国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、外资或合作银行的交易笔数、成交金额及交易余额所占的权重占拆借市场中大多数的份额，因而这些机构在拆借市场中起主导作用。 
　　由于我国同业拆借市场的网络结构为大银行作为拆借市场的主体，构成核心的内层银行，拆借能力相对较小的银行构成了外围区域。在借鉴文献[1]和[2]的"货币中心银行"理论，以及网络结构的群体结构以及层次性的基础上，本文认为我国同业拆借市场的网络结构是由中心区域向四周辐射的网状结构，其中A、B、C分别代表国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行， 
　　（二）我国银行间同业拆借网络结构适用于矩阵法的依据 
　　我国银行间的网络结构已经从货币中心结构逐渐转向完整的半完全市场结构，虽然不能完全符合矩阵法的要求，但是已经十分接近完全市场结构，基本符合矩阵法的应用条件。选择矩阵法还具备以下三点优势：（1）与其他方法相比，矩阵法需要的指标较少，数据易获得；（2）与数据模拟法相比，避免了在分析传染过程中因忽略银行间业务而导致的结果误差；（3）该方法除了可以仿真风险传染的过程、结果等，还可以考察现有的银行系统风险传染的潜在传染程度，有利于监管者在风险发生后选择救助银行、切断风险传染的途径。 
　　（三）指标的选取 
　　银行间风险传染的主要渠道是同业拆借、债券回购和逆回购，通过这些渠道的资金被记入存放同业、同业存放、拆入资金、拆出资金会计科目；同时，核心资本是商业银行资本中最稳定、质量最高的部分，银行可以永久性占用，可以长期吸收在经营管理过程中所受到的损失。因此，本文选择核心资本作为偿债能力的体现，同时选取了上市银行存放同业、同业存放、同业拆入、同业拆出、银行总资产、核心资本指标来仿真风险传染的过程。存放同业及其他金融机构款项与拆出资金之和作为银行间资产总和，同业及其他金融机构存放款项与拆入资金作为负债总和，将银行的清偿能力定义为： 
　　清偿能力=核心资本/（银行间资产+银行间负债） 
　　（四）数据的选取 
　　我国同业拆借市场中上市银行占银行业的总资产、总负债近80%，可以较好的体现银行体系的核心网络构架。加之国有大银行、商业银行、部分城商行是整个银行网络结构的枢纽，三大类的金融机构交易量远远高于市场平均水平，在风险传染过程中起到的作用也最大。所以，本文选择境内包括4家国有商业银行，6家上市商业银行以及4家上市城市商业银行在内的14家银行为代表。这三类机构之间信用拆借模式，相对来说更接近完全市场的网络结构，也满足对求双边风险敞口矩阵的假设。在汇总14家上市银行的总头寸后，为了使整个银行系统内的资产和负债平衡，将其中不重要的银行的数据进行了适当的调整，使得头寸净额为零，具体数据。 
　　（六）风险传染过程的仿真及结果分析 
　　在确定双边敞口矩阵之后，需要确定银行间相互被传染的程度。本文沿用弗阿菲尼利用损失率估计传染的方法，即在不同的损失率下银行间被传染的程度也不相同，银行的被传染程度是与损失率的大小成正比的。在所仿真的2012年14家银行的系统性风险传染情况中选取了具有代表性的五家商业银行，即浦发银行、中国工商银行、中国银行、交通银行以及中国建设银行。由于这5家银行在一定损失率下，若第一轮即倒闭，那么将会引发14家上市银行大规模的倒闭现象。根据马君璐、范小云等学者对损失率的取值，本文选定损失率等于035、045、065、08、095的情况下，仿真银行被传染数量，运行结果如表3所示。从仿真结果中可以分析出如下现象： 　　第一，当损失率小于035时，在2012年，无论哪家银行成为第一家引发传染效应的银行时，都不会有任何一家银行被传染。因此，可以得出结论：当银行的还贷信用较高时，我国各家商业银行产生连锁的传染反应的概率较小。 
　　第二，所有银行在第一轮倒闭后，深发展银行会成为第二轮被传染的银行。从资产负债表中不难看出深发展银行的银行间负债较大，而偿还能力相对于其他银行来说较弱。因此，银行的脆弱性在一定程度上与该银行的银行间负债成反比关系，即银行间负债较大，偿还能力较低，银行就会相对脆弱。 
　　第三，当损失率为035时，若中国银行成为首家引起传染效应的银行，那么在第二到第五轮传染风波中相继会有银行被传染，说明中国银行在这14家银行中处于资金比较核心的地位，也就是说各家商业银行均持有较多的中国银行的资产。因此，若某家银行处于比较核心的地位，往往会成为银行系统性传染的源头。 
　　第四，当损失率处于较高的水平，为095时，无论何家银行先倒闭均会引起大面积的银行相继被传染。所以，还贷信用在一定程度上决定了银行间系统性风险的稳定性。 
　　第五，从上表中不难看出浦发银行与交通银行具有相对独立的银行间资产与负债，这两家银行在损失率较小情况下首轮被传染，并不会引起银行"多米诺"效应的爆发。