發(fā)布時間：2020-11-20 14:48

　　 本文基于微觀業(yè)務數(shù)據(jù),構(gòu)建資產(chǎn)價格傳染模型,提出了影子銀行系統(tǒng)性風險度量的兩步法:第一步,以微觀業(yè)務數(shù)據(jù)為基礎,構(gòu)建虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表;第二步,將虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表與資產(chǎn)價格傳染模型相結(jié)合,度量系統(tǒng)性風險。結(jié)果顯示,樣本期間影子銀行系統(tǒng)性風險較高且波動劇烈。原因在于,樣本區(qū)間的外部政策沖擊變動導致微觀業(yè)務規(guī)模及杠桿發(fā)生變動,進而驅(qū)動系統(tǒng)性風險的波動。為防范影子銀行系統(tǒng)性風險,需要做好:第一,注重監(jiān)測影子金融機構(gòu)的業(yè)務層面風險;第二,打破影子機構(gòu)的剛性兌付體制;第三,監(jiān)管政策應有長期規(guī)劃以及連續(xù)性。此外,與傳統(tǒng)研究得出剛性兌付是隱藏風險、導致未來風險爆發(fā)不同的是,本文發(fā)現(xiàn)剛性兌付是引發(fā)風險的導火索。
【部分圖文】：

信托公司（代表性機構(gòu)）在經(jīng)營中發(fā)生信托業(yè)務的資產(chǎn)負債關(guān)系和交易行為可以代表影子銀行的相應特征。接著，以該家公司的信托業(yè)務數(shù)據(jù)作為整個行業(yè)的代表性數(shù)據(jù)，構(gòu)建虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表及影子銀行系統(tǒng)性風險指標。對于以一家代表性信托公司的信托業(yè)務數(shù)據(jù)代表整個行業(yè)數(shù)據(jù)的合理性，后文將詳細論述。（一）模型設定背景借鑒Duarte&Eisenach（2015）思路，利用逐筆業(yè)務數(shù)據(jù)構(gòu)建代表性機構(gòu)的虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負圖2刪除統(tǒng)計表各期缺少信托報酬數(shù)據(jù)的信托計劃（單位：萬元）圖3計算各筆信托計劃季度累計信托報酬（單位：萬元）60

度負債dt=at-et（6）2.虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表構(gòu)建本文結(jié)合圖3中具體信托業(yè)務數(shù)據(jù)，以2014年第一季度為例，構(gòu)建季度信托業(yè)務虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表（見圖4）。其他時期虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表的構(gòu)建方式與本例相同。（三）系統(tǒng)性風險指標的構(gòu)建首先，本部分介紹系統(tǒng)性風險指標的構(gòu)建過程。然后，分析利用代表性機構(gòu)信托業(yè)務數(shù)據(jù)構(gòu)建系統(tǒng)性風險指標的合理性。1.系統(tǒng)性風險指標（AV）構(gòu)建在t=1時期，虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表中資產(chǎn)遭受初始沖擊，F(xiàn)t為圖42014年第一季度虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表（單位：萬元）61

?相對較高。從波動率角度，AV指標在第一階段（2013年第一季度至2014年第三季度），從高點40%下降到低點22%，下降幅度為45%；在第二階段（2014年第三季度至2016年第一季度），AV指標劇烈波動，波動幅度超①在行業(yè)杠桿率計算中，分母權(quán)益為所有信托公司未分配利潤與實收資本之和，分子負債為所有主動管理信托業(yè)務資產(chǎn)規(guī)模與分母權(quán)益之差。所有數(shù)據(jù)來源于信托業(yè)協(xié)會。②受到數(shù)據(jù)可得性的限制，這里僅用信托行業(yè)的杠桿率代表影子銀行整體杠桿率。圖5為代表性機構(gòu)杠桿b及行業(yè)杠桿b*的變動趨勢代表性機構(gòu)杠桿率b行業(yè)杠桿率b*圖6虛擬機構(gòu)資產(chǎn)負債表系統(tǒng)性風險AV指標第一階段第二階段第三階段經(jīng)濟形勢趨穩(wěn)寬松經(jīng)濟政策配資業(yè)務清理大資管時代63
【參考文獻】

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本文編號：2891576