屈书贤 江一帆

摘 要：近年来，世界各国金融危机的频发使得系统性风险成为目前风险管理的重点领域，而银行作为金融系统的重要组成部分，是联系各金融机构以及金融体系与实体经济之间的重要纽带。因此，本文以A股16家上市商业银行为研究对象，通过运用分位数回归模型分别计算其CoVaR值，并分析上市商业银行对系统性风险的贡献程度，为银行体系的宏观审慎监管提供理论指导，以更好地防控系统性风险，维护金融市场的平稳运行。

关键词：系统性风险;CoVaR;商业银行;分位数回归

系统性风险不仅要求要关注单个金融机构的风险状况，还对不同金融机构之间的风险溢出效应的监管提出了要求。在金融危机频发的背景下，各国金融市场联系密切，对系统性风险的分析和测度显得尤为重要。特别地，银行体系作为重要的金融机构，也是防控系统性风险的重点对象。

一、文献综述

自2008年全球金融危机爆发以来，Adrian和Brunnermeier（2016）提出的CoVaR可以计算某一机构陷入风险时整个系统的条件在险价值，测算机构对系统的溢出风险大小。Acharya et al.（2017）將整个金融体系资本不足时某金融机构的预期资本短缺（SES）定义为该金融机构对系统性风险的贡献程度。

高国华和潘英丽（2011）利用GARCH模型对14家上市商业银行的CoVaR进行测度;王永巧及胡浩（2012）通过建立动态参数Copula模型和GARCH模型构造联合分布，测算A股、美股与港股市场之间的溢出风险价值;王蓉（2016）分析银行体系间风险的双向溢出效应，认为银行体系对单个银行的风险溢出效应要大于单个银行对银行体系的风险溢出效应。

二、实证分析

目前，我国A股市场共有30家上市商业银行，剔除上市时间较短的14家，最后选取了16家上市商业银行作为研究对象，分别为平安银行、浦发银行、民生银行、招商银行、华夏银行、中国银行、工商银行、兴业银行、中信银行、交通银行、南京银行、宁波银行、北京银行、建设银行、农业银行、光大银行。在时间维度上，选取了2011年1月4日至2019年12月26日的16家商业银行的股票日收盘价。本文数据均从Wind数据库获得。

首先，根据获取的日收盘价计算对数日收益率。描述性统计分析发现，各银行收益率的均值均略大于0，呈左偏分布;峰度均大于3，具有“尖峰厚尾”的特点;JB统计量均不为0，说明收益率分布不具有正态性。同时各上市银行收益率序列均通过单位根检验，具有平稳性。

下面利用分位数回归方法，计算各上市商业银行的CoVaR值，以及银行在95%置信水平下的风险溢出水平，结果见表1。

实证结果表明，工商银行、中国银行、农业银行、建设银行四大大型商业银行，以及交通银行的 系数都较大，基本都在0.9以上，这是因为大型国有银行与银行体系间的相关性较强。具体来看，农行、中行、工行、建行四大国有商业银行，以及交通银行的 系数均大于0.9。 的绝对值也较大，一旦发生风险，对整个银行体系的影响最大;招商、浦发、民生、光大、华夏、平安、中信和兴业这八家股份制银行的 系数基本在0.7左右，其对应的系统性风险大小也低于大型商业银行;北京、南京、宁波三家城市商业银行由于规模小、地域性强等原因，其对应的 系数都较低，发生风险传染的可能性较小。

三、政策建议

本文基于分位数回归模型，测算16家上市商业银行的CoVaR值及其对系统性风险的贡献程度，提出如下政策建议：

（1）大型商业银行相较于其他股份制商业银行和小型城市商业银行，表现出更强的风险溢出效应，对系统性风险的贡献程度更大，因此要更加注重大型商业银行的风险管理。

（2）本文仅针对上市商业银行进行了系统性风险测度，没有将非上市商业银行的风险溢出效应考虑在内。因此，对于整个银行体系系统性风险的测算同时也要考虑非上市银行发生风险传染的可能性，加强非上市银行的信息披露和风险监管。

参考文献：

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