系统性金融风险研究进展 务是典型的高尾部风险金融产品,也是造成次贷危机的主要原因之一。类似地, Lopez- Espinosa等(2015)强调金融机构尾部风险的高度相关性是造成全球金融危机的 关键因素。 Gennaro等(2013)更进一步指出资产证券化产品(如CDO等)在分散化 单体金融机构异质性风险的同时,大幅增加了金融机构的尾部风险暴露,提高了金融 系统的尾部风险相关性,继而强化了金融体系的脆弱性。另外,由于尾部事件的罕见 性,投资者在正常时期易于忽略尾部风险,这进一步扩大了金融系统的尾部风险头寸 规模 4.系统风险敞口相关指标 金融机构普遍大规模且互联性强的风险敞口是形成系统性金融风险的关键原因之 ,而基于风险敞口的系统性风险指标也是从这个角度出发构造的。Blei等(2014)认 为,商业银行资产头寸的重叠程度越高,则金融系统的不稳定性越高,据此他们构造了 ACRISK指标来度量各银行的资产配置重叠程度,并用以衡量金融稳定程度。Cai等 (2014)同样认为金融机构风险敞口的重叠程度越高,则金融系统稳定性越低,他们通过 计算银行在不同行业的资产配置比重来构造各银行的资产配置向量w,然后以此为基 础构造机构m与机构n之间的欧几里得距离dn,以此描述不同机构之间风险敞口的重 叠程度,继而计算得到金融系统整体的风险头寸重叠指数 (二)传染和放大机制 由于存在紧密的关联性,各金融机构的风险敞口损失会相互传染,且单一资产价格 的下跌有可能造成其他资产价格的螺旋式下跌,引发系统性风险事件。本节将从金融网 络、信息传染、流动性危机等角度梳理相关文献。 1.金融网络 Alen等(2000)以 Diamond和 Dybvig(1983)的模型为框架研究银行业的传染机 制,其结果显示,完全网络模型较之非完全网络模型更稳定。原因在于,尽管不存在直 接联系,银行i与银行k仍可能通过某银行j产生间接联系,一旦银行i出现较大程度的 资本损失甚至破产倒闭,负向冲击仍可以传染到银行k,但由于不存在直接联系,二者 之间不存在风险(损失)共担,这等于少了一条缓释风险的渠道,因此非完全网络模型 并不会更加稳定。Freiⅸxas等(2010)则认为完全银行网络比环状银行网络更稳定 Alln等(2004,2006)和Gai等(2010)等在上述基础上进一步研究发现网络互联 程度( degre ctedness)是决定银行业网络稳定性的关键因素。这些研究指出, 互联程度不同的网络结构会对风险冲击有不同的反应。随着互联程度的上升,金融网络 的风险分散、损失共担的能力上升,风险冲击的破坏性下降,继而系统性事件出现的概 率下降。但对于互联程度较高的网络,一旦出现系统性事件,负向冲击的破坏程度也将 2018年第1辑(总第3辑
系统性金融风险研究进展 79 2018 年第 1 辑（总第 3 辑） 务是典型的高尾部风险金融产品，也是造成次贷危机的主要原因之一。类似地， López−Espinosa 等（2015）强调金融机构尾部风险的高度相关性是造成全球金融危机的 关键因素。Gennaioli 等（2013）更进一步指出资产证券化产品（如 CDO 等）在分散化 单体金融机构异质性风险的同时，大幅增加了金融机构的尾部风险暴露，提高了金融 系统的尾部风险相关性，继而强化了金融体系的脆弱性。另外，由于尾部事件的罕见 性，投资者在正常时期易于忽略尾部风险，这进一步扩大了金融系统的尾部风险头寸 规模。 4. 系统风险敞口相关指标 金融机构普遍大规模且互联性强的风险敞口是形成系统性金融风险的关键原因之 一，而基于风险敞口的系统性风险指标也是从这个角度出发构造的。Blei 等（2014）认 为，商业银行资产头寸的重叠程度越高，则金融系统的不稳定性越高，据此他们构造了 ACRISK 指标来度量各银行的资产配置重叠程度，并用以衡量金融稳定程度。Cai 等 （2014）同样认为金融机构风险敞口的重叠程度越高，则金融系统稳定性越低，他们通过 计算银行在不同行业的资产配置比重来构造各银行的资产配置向量 wi jt , , ，然后以此为基 础构造机构 m 与机构 n 之间的欧几里得距离 mnt , , d ，以此描述不同机构之间风险敞口的重 叠程度，继而计算得到金融系统整体的风险头寸重叠指数。 （二）传染和放大机制 由于存在紧密的关联性，各金融机构的风险敞口损失会相互传染，且单一资产价格 的下跌有可能造成其他资产价格的螺旋式下跌，引发系统性风险事件。本节将从金融网 络、信息传染、流动性危机等角度梳理相关文献。 1. 金融网络 Allen 等（2000）以 Diamond 和 Dybvig（1983）的模型为框架研究银行业的传染机 制，其结果显示，完全网络模型较之非完全网络模型更稳定。原因在于，尽管不存在直 接联系，银行 i 与银行 k 仍可能通过某银行 j 产生间接联系，一旦银行 i 出现较大程度的 资本损失甚至破产倒闭，负向冲击仍可以传染到银行 k，但由于不存在直接联系，二者 之间不存在风险（损失）共担，这等于少了一条缓释风险的渠道，因此非完全网络模型 并不会更加稳定。Freixas 等（2010）则认为完全银行网络比环状银行网络更稳定。 Allen 等（2004，2006）和 Gai 等（2010）等在上述基础上进一步研究发现网络互联 程度（degree of interconnectedness）是决定银行业网络稳定性的关键因素。这些研究指出， 互联程度不同的网络结构会对风险冲击有不同的反应。随着互联程度的上升，金融网络 的风险分散、损失共担的能力上升，风险冲击的破坏性下降，继而系统性事件出现的概 率下降。但对于互联程度较高的网络，一旦出现系统性事件，负向冲击的破坏程度也将
金融科学 大大高于互联程度低的网络。此外,由于网络的协同性,潜在的流动性风险将增大冲击 传染的概率和破坏力度 此后,Elot等(2015), Acemoglu等(2015)进一步剖析了金融网络中的传染效应。 Elliott等(2015)在研究金融网络传染效应的过程中将机构之间的交叉持股 ( cross- holdings)分为两个不同的方向:分散化效应与整合效应,其中分散化程度指的是 持有某单体金融机构股权的其他机构的总数,用以描述交叉持股的广度,整合程度则是 指单体金融机构被其他机构所持有的股权比例,用以描述交叉持股的深度,二者对网络 传染均存在两面性。就分散化效应而言,单体金融机构对其他机构的风险暴露总规模是 固定的,随着分散化程度的上升,负面冲击的波及面将会扩大,但同样也使得负面冲击 对单一机构的破坏程度下降。整合效应使得金融机构之间的资本损失传染成为可能,即 随着整合程度的提升,金融网络中资本损失传染的强度和可能性都将上升,但另一方面 网络的整合效应也增强了金融网络的风险分担能力。同时, Elliott等(2015)指出,由 于上述权衡效应的存在,当分散化程度和整合程度均处于中间水平的时候,金融网络的 脆弱性最强。 Acemoglu等(2015)的核心观点是,金融网络与冲击传染的关系主要由网 络的互联程度以及冲击大小两方面决定。当负向冲击规模较小时,互联程度较高的网络 冲击传染出现的概率较小,金融网络更加稳定。但当负向冲击规模超过某一阈值时,互 联程度越高的网络冲击传染出现的概率越大,金融网络越脆弱 2.信息传染 如果投资者和储户将金融机构i的违约视为机构j将出现类似情况的信号,那么机构 i与机构j之间就存在者信息传染机制。Chen(199), Aghion(2000), Acharya(2015) 等认为,假定银行i与j的经营状况、负债状况、覆盖区域等特点类似,当银行i出现挤 兑事件时,市场极有可能认为与i类似的银行j同样存在经营困境,未来也可能出现挤兑 现象,那么储户可能在经营困境并未出现的情况下集体提前要求银行j兑付存款,继而 引发银行j遭受挤兑。 Ahnert等(2016)将信息传染机制的产生原因划分为金融机构的 对手方风险( counterparty risk)和共同的风险暴露( common risk exposure),负向冲击出 现后,前者可能通过将存款等资产向其他稳健的金融机构转移而促进金融稳定,后者则 极可能增大系统性金融风险。 3.流动性危机 流动性危机的螺旋式自我实现是放大机制的典型渠道之一。在出现系统风险冲击(如 金融市场资产价格急速下滑等)时,由于存在融资和担保等监管要求,金融机构不得不 折价变现所持有的部分资产以缓解流动性压力,这就进一步加大了资产价格的下滑趋势 Financial Science
金 融 科 学 Financial Science 80 大大高于互联程度低的网络。此外，由于网络的协同性，潜在的流动性风险将增大冲击 传染的概率和破坏力度。 此后，Elliott 等（2015），Acemoglu 等（2015）进一步剖析了金融网络中的传染效应。 Elliott 等 （ 2015 ）在研究金融网络传染效应的过程中将机构之间的交叉持股 （cross-holdings）分为两个不同的方向：分散化效应与整合效应，其中分散化程度指的是 持有某单体金融机构股权的其他机构的总数，用以描述交叉持股的广度，整合程度则是 指单体金融机构被其他机构所持有的股权比例，用以描述交叉持股的深度，二者对网络 传染均存在两面性。就分散化效应而言，单体金融机构对其他机构的风险暴露总规模是 固定的，随着分散化程度的上升，负面冲击的波及面将会扩大，但同样也使得负面冲击 对单一机构的破坏程度下降。整合效应使得金融机构之间的资本损失传染成为可能，即 随着整合程度的提升，金融网络中资本损失传染的强度和可能性都将上升，但另一方面， 网络的整合效应也增强了金融网络的风险分担能力。同时，Elliott 等（2015）指出，由 于上述权衡效应的存在，当分散化程度和整合程度均处于中间水平的时候，金融网络的 脆弱性最强。Acemoglu 等（2015）的核心观点是，金融网络与冲击传染的关系主要由网 络的互联程度以及冲击大小两方面决定。当负向冲击规模较小时，互联程度较高的网络 冲击传染出现的概率较小，金融网络更加稳定。但当负向冲击规模超过某一阈值时，互 联程度越高的网络冲击传染出现的概率越大，金融网络越脆弱。 2. 信息传染 如果投资者和储户将金融机构 i 的违约视为机构 j 将出现类似情况的信号，那么机构 i 与机构 j 之间就存在者信息传染机制。Chen（1999），Aghion（2000），Acharya（2015） 等认为，假定银行 i 与 j 的经营状况、负债状况、覆盖区域等特点类似，当银行 i 出现挤 兑事件时，市场极有可能认为与 i 类似的银行 j 同样存在经营困境，未来也可能出现挤兑 现象，那么储户可能在经营困境并未出现的情况下集体提前要求银行 j 兑付存款，继而 引发银行 j 遭受挤兑。Ahnert 等（2016）将信息传染机制的产生原因划分为金融机构的 对手方风险（counterparty risk）和共同的风险暴露（common risk exposure），负向冲击出 现后，前者可能通过将存款等资产向其他稳健的金融机构转移而促进金融稳定，后者则 极可能增大系统性金融风险。 3. 流动性危机 流动性危机的螺旋式自我实现是放大机制的典型渠道之一。在出现系统风险冲击（如 金融市场资产价格急速下滑等）时，由于存在融资和担保等监管要求，金融机构不得不 折价变现所持有的部分资产以缓解流动性压力，这就进一步加大了资产价格的下滑趋势