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sidenav header background简报2013年第012期（总第1044期）：欧洲银行业在金融危机和债务危机中的系统风险
发布日期：2013-06-28 02:13 来源：北京大学国家发展研究院
2013年5月15日下午，清华大学五道口金融学院的周皓教授做客开放宏观研讨会。周皓教授毕业于美国杜克大学，先前在美国联邦储备委员会风险管理部担任高级经济学家，主要负责监管和调控系统性重要的金融机构的风险管理模型以及信用风险对资本的影响，。在这一次的研讨会上，周皓教授向大家汇报了自己的一篇学术论文，题目是“欧洲银行在金融危机和债务危机中的系统风险(The Systemic Risk of European Banks during the Financial and Sovereign Debt Crises)”。
在最近一次的全球金融危机以及随后的欧洲债务危机中，银行体系的崩溃带来的灾难性影响使得人们不得不重新思考系统风险在危机中的重要作用，而这一风险在很长时间内是被人们所忽略的。那么什么是系统风险？根据欧洲中央银行2009年的报告，系统风险是指大型金融机构的倒闭所带来的整个金融体系不稳定，并对宏观经济造成严重不利影响的风险。周皓教授指出，对于系统风险的重新认识事实上也带来了整个宏观监管方式根本性的改变。一般来说，银行金融领域监管的主要体制是巴塞尔协议，之前的巴塞尔协议I和II都更侧重于单个银行的监管，是一种自下而上(bottom-up)的监管方式。例如，巴塞尔协议I和II要求银行资本充足率达到8%，并且协议对银行的资本进行分类，根据资产类别、性质以及债务主体的不同，允许银行使用自己的内部数据确定风险权重的计算标准，计算得到自身所必需的抵御风险资本。然而，20世纪90年代以来，金融市场自由化速度的加快和国际银行业的迅速扩张，加上新技术的广泛运用，使得国际金融市场间的联系空前紧密，衍生品的品种及其交易规模的迅猛增长，也使得银行业越来越深地介入了衍生品种的交易，使得银行可以通过资产证券化和控股公司的形式来逃避资本金管制，并将信用风险转化为市场风险或操作风险。这些衍生品交易的增加使得原先的资本充足率标准已不足以充分防范金融风险。将要施行的巴塞尔协议III则更注重于自上而下(top-down)的监管方式，提出宏观审慎(macro-prudential)的监管方式，即监管部门根据行业标准得出统一的资本计提率，用于银行的风险资本计算，从整体上监管系统风险。这种自上而下、控制系统风险的监管方式虽然在理论上具有很多的优点，但由于学术上对于系统风险仍然没有一个很全面的定义，系统风险在可操作性和量化上仍然存在很大的困难。
目前学术上关于度量系统风险指标的方法主要有以下几种：国际货币基金组织提出的基于银行账本信息的金融部门评估规划方法(Financial Sector Assessment Programme, FSAP)，Espinosa-Vega等人提出的网络分析方法(Network analysis)，以及监管者所采用的压力测试(stress testing)方法等等。然而这些风险指标度量方法都存在一定的问题，例如，FSAP的主要问题在于银行账本信息时间周期比较长，通常都是季度数据或者年度数据，这些数据提供的信息通常远远滞后于经济发展的周期；网络分析方法则仍然主要应用于特定的金融市场中的风险分析，不利于机构投资者之间复杂的网络相关性分析，因此对于系统风险的度量能力较低；压力测试方法的问题在于结果非常依赖于央行提供压力测试的宏观环境。
相比于这些方法，周皓教授更倾向于利用市场的数据进行监测系统风险的方法。周皓教授提出的监测系统风险的方法的中心思想是灾难性风险溢价（Distress insurance premium），这一想法非常得新颖且独特。灾难性风险溢价的方法是假设市场上存在一个为整个银行体系提供担保的保险机构，那么一个具有可操作性的系统风险的定义就是指投保于整个金融体系中银行债务的保险金额的大小。事实上在真实的世界里，这个假想的保险机构往往就是各个国家的央行或者财政部，在发生单个企业的破产时，央行或者财政部往往并不对市场进行干涉，而只有在整个市场发生系统风险时，才会向市场注资担保。从这个角度来看，这个假想的灾难性保险是一种类似于期权的金融衍生品，保险是否执行依赖于市场的实际状况。因此其价格并不能够直接从市场中得到，而是需要通过其他相关的金融产品复制(Replicate)这一衍生品，并根据复制的过程得到这一衍生品的价格。这一想法与之前学术上系统风险的定价方法完全不同，以往都是通过统计的角度出发，虽然可能会得到一个较为精确的估计，但一般缺乏经济学意义。然而周皓教授提出的这一从假想的保险市场出发的监测和度量方法，则更有利于系统风险本质的研究。
灾难性风险溢价的估计方法分为三步，这三步分别代表了系统风险的三个主要特征。估计的第一步是通过市场上的信用违约信息（例如CDS 价差的大小）反推出单个银行的风险中性的违约概率(risk-neutral probability of default)。一般情况下，银行的杠杆率和违约率密切相关，市场所提供的信用违约信息也就反映了该银行的实际杠杆信息，从而进一步反映出单个银行的风险大小；第二步则是用市场上的股票数据去估计银行与银行之间的关联性大小。这一步骤主要依据于Hull和white 2004年文章的想法，利用股票收益率的相关性作为银行之间相关性的代理变量，在较短的时间尺度上，这一代理是有效的。虽然股票价格等市场数据所提供的关联性估计结果未必和银行与银行间实际的关联性大小完全相同，但是市场数据提供的关联性大小往往更有用，因为它反映了市场的传染风险，这一风险在系统风险的度量上至关重要；第三步则是把市场上所有银行的债务当作是一个投资组合，利用前两步得到的单个银行的违约概率以及银行与银行之间关联性大小的结果，计算出这一投资组合潜在的损失分布（loss distribution）。得知损失分布后计算得到的银行债务损失的期望值，也就是所谓的灾难性风险溢价的实际大小。
在详细介绍了度量系统风险的方法之后，周皓教授给出了利用这种方法在欧洲银行体系下计算得到的结果。首先粗略地来看，在2007年之前，欧洲银行的系统风险非常小，整体加起来只有几十亿欧元，说明从市场的角度来看，整个金融体系在2007年之前运行较为良好，并没有太大的风险。在美国金融危机的期间，即2007年至2009年之间，欧洲银行的系统风险大小有所增加，大约在2000亿欧元左右，也就是说，在美国金融危机期间，欧洲央行要给市场提振信心，大约需要2000亿欧元的注资。然而，到欧债危机接近崩溃的2011年底，系统风险已经达到了6000亿欧元的数额。与此同时，对比欧洲银行体系中的系统风险大小与美国金融危机的相关性时发现，欧洲银行体系风险大小的增加和美国金融危机中重要银行的倒闭的时间非常吻合的。例如，贝尔斯登的被收购、雷曼兄弟的倒闭都带来了系统风险大小的增加。当然，欧债危机一些重要事件的发生也带来了欧洲银行系统风险的增加，例如希腊的债务违约，EBA压力测试结果报告等等。
此外，周皓教授还分析了不同性质的银行债务对于系统风险的贡献程度。在这一部分中，周皓教授将银行债务分为高级债务(Senior Debt)和次级债务(Subordinated Debt)两种：所谓高级债务，是指具有强有力信用保证的债务，而次级债务是指偿还次序优于公司股本权益、但低于公司一般债务的一种债务形式，往往信用程度较低，具有较大的违约风险。从实际的结果来看，在欧债危机达到最高点的时候，高级债务的系统风险大小在6000亿左右，而次级债务的系统风险则达到了12000亿，远远超过了高级债务所带来的系统风险。与此同时，在金融危机发生后，高级债务往往会得到政府的回购救助，而次级债务并不能够得到政府的救助，因此，通过对不同性质的债务进行估算系统风险，还可以得出市场对于政府救助金额大小的期望估计值。
衍生品的定价需要在风险中性的测度下进行，度量系统风险步骤中得到的违约概率是风险中性的概率，这一概率的大小除了包含实际违约概率的大小以外，还包含反映市场传染风险的风险溢价。进一步地，风险溢价根据原因不同还可以细分为信用风险溢价、流动性风险溢价以及主权风险溢价。在结果分析中，通过将实际风险和风险中性风险分离开，可以得到很多有意义的结论。在这一部分中，周皓教授使用EDF实际违约概率、Bbb-Aa信用价差、LIBOR-OIS价差、德国西班牙意大利的国债收益率价差，分别代表实际违约、信用风险溢价、流动性风险溢价、主权风险溢价。从细分后的结果来看，虽然美国金融危机期间和欧债危机期间，欧洲银行的系统风险都比较高，但各个部分的贡献程度大不相同。在2007年至2010年美国金融危机期间，欧洲银行系统风险绝大部分来源于风险溢价的贡献，而不是实际风险的增加。这一较高的风险溢价很可能是来自于美国金融危机的传染性影响，而不是欧洲内部自身金融风险的增加。国际金融市场间的联系空前紧密，使得一个地区发生金融危机时，另一个地区很难完全屏蔽传染带来的影响。与此同时，从结果来看，风险溢价主要是信用违约风险溢价和流动性风险溢价的影响较大，几乎没有主权溢价的影响。然而在2010年到2012年这段时期，欧洲银行内部系统风险的增加则并不仅仅是由于高的风险溢价，而更多的是来自于债务违约的实际风险。此外，这个期间风险溢价的主要贡献来源于主权风险溢价。
最后，周皓教授还给出了系统风险分解到每一个银行的计算结果。结果指出，在美国金融危机发生的期间，欧洲银行主要的系统风险来源于一些核心国家的银行，例如德国、法国等等，这主要是因为这些国家的银行大多是国际性银行，受到美国金融危机的影响较大。然而到欧债危机时期，系统风险则主要来源于西班牙、意大利这些国家的银行。这些国家的银行大多数是非国际性的银行，这些银行在美国金融危机期间并没有受到太大的冲击，但在欧债危机期间，却是欧洲银行系统风险的主要贡献者。最后，周皓教授还将自己的度量方法和学术上一些其他的方法进行对比，发现灾难性风险溢价的估计方法得出来的结果和实际的结果更加吻合，并且和时间上的匹配程度也更高一些。
（苏丹 整理）
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2013年5月15日下午，清华大学五道口金融学院的周皓教授做客开放宏观研讨会。周皓教授毕业于美国杜克大学，先前在美国联邦储备委员会风险管理部担任高级经济学家，主要负责监管和调控系统性重要的金融机构的风险管理模型以及信用风险对资本的影响，。在这一次的研讨会上，周皓教授向大家汇报了自己的一篇学术论文，题目是“欧洲银行在金融危机和债务危机中的系统风险(The Systemic Risk of European Banks during the Financial and Sovereign Debt Crises)”。
在最近一次的全球金融危机以及随后的欧洲债务危机中，银行体系的崩溃带来的灾难性影响使得人们不得不重新思考系统风险在危机中的重要作用，而这一风险在很长时间内是被人们所忽略的。那么什么是系统风险？根据欧洲中央银行2009年的报告，系统风险是指大型金融机构的倒闭所带来的整个金融体系不稳定，并对宏观经济造成严重不利影响的风险。周皓教授指出，对于系统风险的重新认识事实上也带来了整个宏观监管方式根本性的改变。一般来说，银行金融领域监管的主要体制是巴塞尔协议，之前的巴塞尔协议I和II都更侧重于单个银行的监管，是一种自下而上(bottom-up)的监管方式。例如，巴塞尔协议I和II要求银行资本充足率达到8%，并且协议对银行的资本进行分类，根据资产类别、性质以及债务主体的不同，允许银行使用自己的内部数据确定风险权重的计算标准，计算得到自身所必需的抵御风险资本。然而，20世纪90年代以来，金融市场自由化速度的加快和国际银行业的迅速扩张，加上新技术的广泛运用，使得国际金融市场间的联系空前紧密，衍生品的品种及其交易规模的迅猛增长，也使得银行业越来越深地介入了衍生品种的交易，使得银行可以通过资产证券化和控股公司的形式来逃避资本金管制，并将信用风险转化为市场风险或操作风险。这些衍生品交易的增加使得原先的资本充足率标准已不足以充分防范金融风险。将要施行的巴塞尔协议III则更注重于自上而下(top-down)的监管方式，提出宏观审慎(macro-prudential)的监管方式，即监管部门根据行业标准得出统一的资本计提率，用于银行的风险资本计算，从整体上监管系统风险。这种自上而下、控制系统风险的监管方式虽然在理论上具有很多的优点，但由于学术上对于系统风险仍然没有一个很全面的定义，系统风险在可操作性和量化上仍然存在很大的困难。
目前学术上关于度量系统风险指标的方法主要有以下几种：国际货币基金组织提出的基于银行账本信息的金融部门评估规划方法(Financial Sector Assessment Programme, FSAP)，Espinosa-Vega等人提出的网络分析方法(Network analysis)，以及监管者所采用的压力测试(stress testing)方法等等。然而这些风险指标度量方法都存在一定的问题，例如，FSAP的主要问题在于银行账本信息时间周期比较长，通常都是季度数据或者年度数据，这些数据提供的信息通常远远滞后于经济发展的周期；网络分析方法则仍然主要应用于特定的金融市场中的风险分析，不利于机构投资者之间复杂的网络相关性分析，因此对于系统风险的度量能力较低；压力测试方法的问题在于结果非常依赖于央行提供压力测试的宏观环境。
相比于这些方法，周皓教授更倾向于利用市场的数据进行监测系统风险的方法。周皓教授提出的监测系统风险的方法的中心思想是灾难性风险溢价（Distress insurance premium），这一想法非常得新颖且独特。灾难性风险溢价的方法是假设市场上存在一个为整个银行体系提供担保的保险机构，那么一个具有可操作性的系统风险的定义就是指投保于整个金融体系中银行债务的保险金额的大小。事实上在真实的世界里，这个假想的保险机构往往就是各个国家的央行或者财政部，在发生单个企业的破产时，央行或者财政部往往并不对市场进行干涉，而只有在整个市场发生系统风险时，才会向市场注资担保。从这个角度来看，这个假想的灾难性保险是一种类似于期权的金融衍生品，保险是否执行依赖于市场的实际状况。因此其价格并不能够直接从市场中得到，而是需要通过其他相关的金融产品复制(Replicate)这一衍生品，并根据复制的过程得到这一衍生品的价格。这一想法与之前学术上系统风险的定价方法完全不同，以往都是通过统计的角度出发，虽然可能会得到一个较为精确的估计，但一般缺乏经济学意义。然而周皓教授提出的这一从假想的保险市场出发的监测和度量方法，则更有利于系统风险本质的研究。
灾难性风险溢价的估计方法分为三步，这三步分别代表了系统风险的三个主要特征。估计的第一步是通过市场上的信用违约信息（例如CDS 价差的大小）反推出单个银行的风险中性的违约概率(risk-neutral probability of default)。一般情况下，银行的杠杆率和违约率密切相关，市场所提供的信用违约信息也就反映了该银行的实际杠杆信息，从而进一步反映出单个银行的风险大小；第二步则是用市场上的股票数据去估计银行与银行之间的关联性大小。这一步骤主要依据于Hull和white 2004年文章的想法，利用股票收益率的相关性作为银行之间相关性的代理变量，在较短的时间尺度上，这一代理是有效的。虽然股票价格等市场数据所提供的关联性估计结果未必和银行与银行间实际的关联性大小完全相同，但是市场数据提供的关联性大小往往更有用，因为它反映了市场的传染风险，这一风险在系统风险的度量上至关重要；第三步则是把市场上所有银行的债务当作是一个投资组合，利用前两步得到的单个银行的违约概率以及银行与银行之间关联性大小的结果，计算出这一投资组合潜在的损失分布（loss distribution）。得知损失分布后计算得到的银行债务损失的期望值，也就是所谓的灾难性风险溢价的实际大小。
在详细介绍了度量系统风险的方法之后，周皓教授给出了利用这种方法在欧洲银行体系下计算得到的结果。首先粗略地来看，在2007年之前，欧洲银行的系统风险非常小，整体加起来只有几十亿欧元，说明从市场的角度来看，整个金融体系在2007年之前运行较为良好，并没有太大的风险。在美国金融危机的期间，即2007年至2009年之间，欧洲银行的系统风险大小有所增加，大约在2000亿欧元左右，也就是说，在美国金融危机期间，欧洲央行要给市场提振信心，大约需要2000亿欧元的注资。然而，到欧债危机接近崩溃的2011年底，系统风险已经达到了6000亿欧元的数额。与此同时，对比欧洲银行体系中的系统风险大小与美国金融危机的相关性时发现，欧洲银行体系风险大小的增加和美国金融危机中重要银行的倒闭的时间非常吻合的。例如，贝尔斯登的被收购、雷曼兄弟的倒闭都带来了系统风险大小的增加。当然，欧债危机一些重要事件的发生也带来了欧洲银行系统风险的增加，例如希腊的债务违约，EBA压力测试结果报告等等。
此外，周皓教授还分析了不同性质的银行债务对于系统风险的贡献程度。在这一部分中，周皓教授将银行债务分为高级债务(Senior Debt)和次级债务(Subordinated Debt)两种：所谓高级债务，是指具有强有力信用保证的债务，而次级债务是指偿还次序优于公司股本权益、但低于公司一般债务的一种债务形式，往往信用程度较低，具有较大的违约风险。从实际的结果来看，在欧债危机达到最高点的时候，高级债务的系统风险大小在6000亿左右，而次级债务的系统风险则达到了12000亿，远远超过了高级债务所带来的系统风险。与此同时，在金融危机发生后，高级债务往往会得到政府的回购救助，而次级债务并不能够得到政府的救助，因此，通过对不同性质的债务进行估算系统风险，还可以得出市场对于政府救助金额大小的期望估计值。
衍生品的定价需要在风险中性的测度下进行，度量系统风险步骤中得到的违约概率是风险中性的概率，这一概率的大小除了包含实际违约概率的大小以外，还包含反映市场传染风险的风险溢价。进一步地，风险溢价根据原因不同还可以细分为信用风险溢价、流动性风险溢价以及主权风险溢价。在结果分析中，通过将实际风险和风险中性风险分离开，可以得到很多有意义的结论。在这一部分中，周皓教授使用EDF实际违约概率、Bbb-Aa信用价差、LIBOR-OIS价差、德国西班牙意大利的国债收益率价差，分别代表实际违约、信用风险溢价、流动性风险溢价、主权风险溢价。从细分后的结果来看，虽然美国金融危机期间和欧债危机期间，欧洲银行的系统风险都比较高，但各个部分的贡献程度大不相同。在2007年至2010年美国金融危机期间，欧洲银行系统风险绝大部分来源于风险溢价的贡献，而不是实际风险的增加。这一较高的风险溢价很可能是来自于美国金融危机的传染性影响，而不是欧洲内部自身金融风险的增加。国际金融市场间的联系空前紧密，使得一个地区发生金融危机时，另一个地区很难完全屏蔽传染带来的影响。与此同时，从结果来看，风险溢价主要是信用违约风险溢价和流动性风险溢价的影响较大，几乎没有主权溢价的影响。然而在2010年到2012年这段时期，欧洲银行内部系统风险的增加则并不仅仅是由于高的风险溢价，而更多的是来自于债务违约的实际风险。此外，这个期间风险溢价的主要贡献来源于主权风险溢价。
最后，周皓教授还给出了系统风险分解到每一个银行的计算结果。结果指出，在美国金融危机发生的期间，欧洲银行主要的系统风险来源于一些核心国家的银行，例如德国、法国等等，这主要是因为这些国家的银行大多是国际性银行，受到美国金融危机的影响较大。然而到欧债危机时期，系统风险则主要来源于西班牙、意大利这些国家的银行。这些国家的银行大多数是非国际性的银行，这些银行在美国金融危机期间并没有受到太大的冲击，但在欧债危机期间，却是欧洲银行系统风险的主要贡献者。最后，周皓教授还将自己的度量方法和学术上一些其他的方法进行对比，发现灾难性风险溢价的估计方法得出来的结果和实际的结果更加吻合，并且和时间上的匹配程度也更高一些。
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