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宏观审慎监管、货币政策与银行系统性风险

【摘要】:自2007年美国次贷危机引起全球金融危机后,银行业的稳定性引起人们极度关注。银行系统内部的个体具有极高的相关性,当某个银行出现倒闭等问题时,会通过这种关联性快速传播到整个银行体系乃至金融体系,从而造成经济危机。这种系统性的风险传染所造成的危害和损失是不可估量的,因此需要引起决策部门的重视。微观审慎强调对金融机构个体的监管,而忽视了金融机构之间的连通性和关联性,宏观审慎则从宏观系统层面出发,更加注重金融机构之间的这种相关性。人们逐渐认识到微观审慎管理的局限性,宏观审慎管理越来越受到人们的重视,从宏观审慎监管的角度出发来研究金融系统的稳定性意义重大。此外,货币政策对金融危机的影响和形成也不容忽视。经济处于繁荣周期时,国家的货币政策一般比较宽松,利率普遍比较低下甚至个别地区出现了负利率的现象,处于这种情形下的银行业业务增长迅速,为了刺激信贷增长从而争取竞争中的有利地位,部分银行甚至会降低信贷审核标准,从而造成风险的形成和积聚,最终造成系统性的银行风险。由此可见,货币政策对银行系统性风险的影响,以及如何整合宏观审慎监管和货币政策框架以保持金融稳定是亟待解决的问题。目前国内外的研究大部分要么只研究货币政策对银行系统性风险的影响,要么只研究宏观审慎监管对银行系统性风险的影响,将两者协调起来的研究比较少。本文将侧重研究货币政策和宏观审慎政策的协调性,以及如何最大程度的减少两者之间的冲突,探讨最优化政策组合对银行系统性风险的影响。本文首先对系统性风险的测度进行了规范化、多维度的建模。采用CCA方法对单个银行风险进行测度,计算单个银行违约风险距离DD,然后基于DD序列,从系统层面衍生构造出银行系统性风险测度PDD、LRSQ和△CoVaR;采用MES方法,从静态市场极端收益模型和动态DCC-GARCH模型两个角度入手,用MES来测算未发生系统性风险时银行的边际风险贡献,用SES来测算发生系统性风险时银行的边际风险贡献。在度量银行系统风险传染性的时候,本文还基于网络模型,采用最大化熵的方法来构建银行间双边风险敞口矩阵,很好的量化了银行间市场网络的连通性。再通过仿真模拟的方法,在每一个年份,在不同的同业拆借损失率水平LGD下,从单个银行倒闭导致受影响的银行家数、风险传染的轮数、受影响的银行资产比重这三个指标来对风险传染的广度、时间的持续性和冲击导致整个银行业的资产影响程度进行估测,用这些指标来衡量银行系统的传染性风险。对于系统重要性银行的识别,本文认为系统重要性银行的测度和评估是一项系统工程,不能为了求简便而从单一指标/指标组来测度,而应该从多个维度出发将多个指标组合相对化后进行综合测度,因此本文建立了一个综合性的系统重要性银行指标CSII,然后进行系统重要性银行综合排序。在研究系统性风险的影响因素方面,本文在控制银行层面、监管层面和宏观层面等一系列变量的基础上,重点研究了银行竞争、货币政策对银行系统性风险的影响。对宏观审慎政策、货币政策和银行系统性风险三者联动性的研究是论文的关键。在研究政策协调和交互效应时,通过引进包含银行部门的DSGE模型,采用DSGE标准化求解过程,系统性地分析了宏观审慎政策、货币政策与银行系统性风险三者的联动关系。我们还通过模拟宏观审慎损失函数和货币政策调控损失函数,在不同情景的参数设定下,就如何搭配宏观审慎监管政策和货币政策的综合使用使之达到最优进行了福利分析。福利分析的结果表明:如果只独立使用一种政策,货币政策单独实施比宏观审慎政策单独实施带来的相对福利损失要小;考虑到货币政策的逆周期设定和宏观审慎政策的顺周期设定,当两者反周期时,联合使用会产生互冲效果;在经济扰动比较大的情景下,不实施任何政策反而比实施政策(或政策组合)带来最小的相对福利损失。本文的研究成果在监管决策层面具有十分重要的应用价值和实践意义。第一,构建银行系统性风险的测度,从系统层面来研究银行风险,便于政策当局的宏观审慎管理。在微观审慎管理基础上政策当局应该更加关注时间和空间维度风险传染的宏观审慎管理,加强宏观审慎管理与货币政策的协调配合。第二,在银行系统性风险的影响因素方面,货币政策对其具有显著影响,因此中央银行在制定宏观审慎框架时,必须审时度势的考虑货币政策和宏观审慎政策的协调性。随着中国利率的市场化,加剧了银行间的竞争程度,从而影响到银行的系统性风险,因此,政策制定者在实施宏观审慎政策时也需要考虑到这点,对于不同的银行应该根据其特质实施差别化的监管体系,以有效降低系统性风险,提高整个金融系统的稳定性。第三,鉴于宏观审慎政策、货币政策以及银行系统性风险三者的联动性,监管者应当设计出一系列有效的政策工具,注重加强宏观审慎管理和货币政策的协调合作,探索出一条适宜宏观审慎管理与货币政策协调配合的路径。

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