罗盈盈
同济大学经济与管理学院 上海 201800
摘要：本文采用 “系统性风险指标法”（SRISK），测度我国各金融子行业中42家上市金融机构的系统重要性，识别结果表明，银行业是系统性金融风险的主要来源，尤其是国有五大银行，监管当局应当对其严格管控。SRISK方法综合考虑规模、杠杆率以及关联性等重要因素，确保了评估结果的可靠性；并且是基于高频的市场数据计算得到的指标，时效性好，因此监管部门可使用该方法实时监测金融机构的系统重要性，确保风险防控的有效性、前瞻性。
关键词：系统性金融风险；系统重要性金融机构；长期边际期望损失；预期资本缺口
中图分类号：F832.3 文献标识码：A 文章编号：1673-5889(2021)05-0000-03
一、引言
系统性金融风险是单个或少数几个金融机构的破产或巨额损失导致的整个金融系统崩溃的风险，以及对实体经济产生严重负面效应的可能性，具有明显的蔓延性与负外部性，必须予以重视。在防范与化解系统性金融风险的过程中，仅靠市场机制的自我调节和自我稳定能力尚不足够，政府的有效监管和适度干预不可或缺，尤其是在经济全球化与金融危机深化的大环境下。以2008年全球金融危机为起点，系统性金融风险监管成为国际学界与业界的重要研究领域。系统重要性金融机构作为系统性金融风险监管中的核心对象，指的是因规模较大、业务结构复杂、与其他金融机构关联性强，一旦发生经营危机，将对整个金融体系和实体经济造成重大不利影响的金融机构，通常对系统性风险贡献越大的金融机构，其系统重要性越高。
目前部分发达国家经济体建立了较为完善的国内系统重要性金融机构（D-SIFIs）监管制度，我国在这方面也进行了积极的探索，党的十八大以来反复强调以金融监管为金融发展保驾护航，2018年11月，人民银行会同银保监会、证监会，正式出台了《关于完善系统重要性金融机构监管的指导意见》，推动完善了我国系统重要性金融机构监管框架，但具体的D-SIFIs识别机制与监管实施细则尚需进一步讨论研究。定量地测度金融机构的系统重要性，是有效防范系统性金融风险的第一步，并且在不断变化的金融环境中，监测金融机构的系统性风险应当注重时效性与全局性。公开市场数据具有易获取、高频次、前瞻性强等特征，许多研究人员基于此量化系统性金融风险，并从不同的视角相应调整其建模方法，其中 “系统性风险指标法”（SRISK）受到了广泛关注。
二、文献综述
系统性金融风险具有很强的负外部性和溢出效应，单个或少数金融机构的经营危机会迅速扩散到整个系统中，导致大量市场参与者同时遭受严重损失（Benoit et al，2016）。2008年席卷全球的金融风暴使国际监管部门对监管体制有了新的思考，金融稳定理事会开始重视宏观审慎管理的手段，以抑制风险积累，防范金融体系的动荡；宏观审慎管理从时间维度与横截面维度两方面监管系统性金融风险，前者关注金融系统内在的顺周期问题，横截面维度的重点则是对系统重要性金融机构加以控制（Borio & Drehmann，2009；卜林和李政，2015）。相较于时间维度的风险聚集变化，当前的研究重点更强调横截面维度的风险分布研究，如何识别系统重要性金融机构（SIFIs）受到学界的广泛关注（Bongini et al，2015；徐超，2011）。根据数据来源的不同，将测算金融机构的系统重要性的方法分为三类：基于宏微观数据的指标法、基于市场数据的模型法、基于网络结构的分析法（张天顶和张宇，2018；陈尾虹和唐振鹏，2016）。
市场模型法通常基于股票价格、期权价格、债券价格等公开市场数据构建模型，由于公开市场数据具有易获取、高频次、前瞻性强等特征，此类度量方法能够对系统性金融风险进行实时监测，不受限于金融机构间某一特定的关联形式，且将各种潜在的风险传播渠道考虑在内，能够对系统性金融风险进行全局性多渠道的测度研究（Benoit et al，2016）。近年，国外学者在使用市场数据监测系统性金融风险方面进行了广泛且深入的探索，新一代的风险评估方法被提出，以“增量条件在险价值法”（ΔCoVaR）、“边际期望损失法”（MES）、“系统性风险指标法”（SRISK）为代表（张天顶和张宇，2018；周强和杨柳勇，2014；杨子晖和李东承，2018）。系统性风险指标法（SRISK）按照“自上而下”的思路考察金融机构的系统性风险贡献度，满足了可加性，通过计算在市场长时间下跌这一系统性事件下特定金融机构的预期资本短缺程度，衡量该金融机构的系统重要性，并且作为机构规模、杠杆水平和长期边际期望损失（LRMES）的函数，全面地考虑系统重要性金融机构的特征。
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