银行间借贷市场系统性风险识别与防范

谢春梅

【摘要】为了有效识别和防范银行间借贷市场的系统性风险，文章通过选取银行业借贷市场的总量数据，并利用矩阵法进一步获取详细的银行间借贷交易数据，从而构建相应的银行网络。以该网络为基础，从借贷关联、风险传染两个角度识别系统重要性、风险传染性银行，并开展银行間借贷网络结构动态分析。

【关键词】复杂网络；系统性风险；银行间借贷市场

【中图分类号】F830.4

一、引言

金融体系由一个个子系统构成，而各个子系统之间又存在相互关联的关系，具有与复杂网络（网络节点、关联性）相似的特征，因此，本文将基于复杂网络理论来识别系统性风险，利用复杂网络理论，理清金融网络内部结构之间的关系，识别出系统重要性、风险传染性银行。

二、基于复杂网络的银行间借贷市场系统性风险识别模型构建

（一）银行间借贷市场网络结构模型的构建

借助矩阵法，并应用熵的原理，通过各银行的资产负债数据得到矩阵中每个元素的值，模拟出银行间的借贷网络结构。

1.模型假设

①不考虑政策因素的影响；②银行网络中有n家银行；③单一银行的倒闭会影响其他与之有业务往来的银行，并且如果这一影响危害过大，引发这些银行相继走向破产，系统内的其他银行也会受到影响；④银行体系处于封闭状态；⑤银行间交易以信用贷款为主。

2.模型描述

假设银行网络中n家银行之间的借贷关系矩阵为一个N×N的矩阵A，如表达式1所示。其中，式中的Aij表示银行i对银行j的贷款额；n为银行数量；xi和yj分别表示银行i和银行j对于其他所有银行的总资产与总负债。

最后，将应用比例拟合迭代算法（RAS）对矩阵A*进行求解，得到银行网络中相对集中的银行间借贷数据，从而为构建的网络模型提供详细的数据支持。

（二）评估指标的确定

一是节点度，节点的入度和出度分别是指进入该节点和从该节点处出发的边的条数。由于节点银行一旦陷入财务危机，可能会影响到与之具有债权债务关系的银行，导致出现资金流动性趋紧、产生坏账等情况，最终使得整个银行业产生系统性金融风险。所以，节点银行的关联度越大，对系统性风险的影响程度越高。

二是节点的平均加权度，该指标在节点度基础上，除了计算关联节点的数量外，还增加了关联边的权重计算，将计算结果综合在一起以识别银行间借贷网络中对系统性风险影响比较大的节点。

三是节点的中介中心性，该指标计算的是一个节点的最短路径的数量，数量越多说明该机构在网络中的中介中心度越高，风险通过其在网络中传染的影响越大。

四是平均路径长度、平均聚类系数和图密度。其中，平均路径长度是指网络中任意两节点（除自身到自身外）之间距离的平均值，该值越小节点间的关联性越强，网络结构越密集；而平均聚类系数和图密度的值越小，节点间的关联性越弱，网络结构越稀疏。

三、基于复杂网络的银行间借贷市场系统性风险识别与分析

（一）系统重要性银行的识别与分析

1.基于度均值的系统重要性银行识别

银行节点度越大，与之发生借贷关系的银行数量越多，影响系统性金融风险的程度也就越高。因此，在构建的2010—2019年银行间借贷网络中，对该期间各银行的节点度值进行加总平均，并按照度均值的大小排序，从而识别出系统重要性较高的银行，其结果如表1所示。

2.基于平均加权度均值的系统重要性银行识别

首先，需要计算出各银行在2010—2019年的交易对手数量和交易金额权重，得到各银行在该期间的平均加权度，然后求解各银行在2010—2019年的平均加权度均值，以该值为衡量标准进行排名（见表2）。

3.系统重要性银行识别结果分析

第一，在识别系统重要性银行方面，度均值、平均加权度均值两项评估指标的识别结果存在较大差异。其中，上海、北京、平安银行分别由第1、第2、第4名移动到了第11、第14、第13名，这说明这些银行虽然拥有非常多的关联交易对手，但是每笔交易涉及的金额较小。与之相反，交通、建设、农业、工商银行分别由第6、第8、第5、第7名移动到了第1、第2、第3、第4名，这说明这些银行虽然拥有的关联交易对手相对较少，但是每笔交易涉及的金额较大，因此它们的系统重要性显著提高。

第二，只考虑关联对手数量来识别银行的系统重要性，会高估该银行的重要程度。当一家银行受到冲击时，与该银行存在债权债务关系的交易对象，可能会因为交易金额较小，自身能够利用储备的流动资金对冲掉风险；也可能因为交易金额较大，给自己造成严重的资产损失，从而陷入财务困境，甚至导致该银行走向破产。

第三，在借贷网络中，传统5大行拥有较为稳定的系统重要性地位。通过分析表1和表2的信息我们可以看出，如果在银行借贷网络中前8名均为系统重要性银行，那么传统5大行（工、中、交、农、建）在度均值、平均加权度均值两次评估中均位列其中。

（二）风险传染性银行的识别与分析

1.基于中介中心性均值的风险传染性银行识别

按照中介中心性均值的大小进行排名，结果如表3所示。在银行间借贷网络中前8名为主要的风险传染性银行，其中，除北京、上海银行属于城商行，中国银行属于国有银行外，其余银行均属于股份制银行。

2.风险传染性银行识别结果分析

在银行间借贷网络中，风险传染性比较大的银行主要存在于股份制银行和城商行中。另外，从银行规模上看，平安、北京、兴业、光大、广发等银行的规模要小于工商和农业银行；恒丰银行的规模小于建设银行，然而，这些规模相对较小的银行，其风险溢出效应却更大。因此，在防范系统性风险时，要特别注意那些传染性较大的股份制银行。

四、银行间借贷市场系统性风险防范措施

（一）监管当局要健全银行监管体制

在防控系统性风险的过程中，监管者除了要加强对系统重要性银行（主要指关联性和规模较大的银行）的关注外，还要特别注意那些传染性较大的股份制银行，如平安、华夏等银行，切断风险传染的主要路径，降低出现大范围风险的可能。与此同时，监管者还要不断加强对系统重要性银行、风险传染性银行的管理，严格审查这些银行的市场准入、董事会和管理者资格、新业务申报、经营范围等内容，并指导这些银行根据不同的业务建立相应的风险预防机制。此外，监管者还可以通过公布各银行的债务等级值，阻止其他银行向系统重要性银行提供借款，从而降低该银行的重要程度，以此来防范系统性风险。

（二）完善防范系统性风险发生的制度

为了有效防止系统性风险发生，国家可以借助央行的超然地位，通过实施存款保险和最后贷款人等制度来防范风险。其中，存款保险制度实施的目的是，当银行陷入困境时通过给予其一定的资金支持来保证存款人利益，从而保证金融市场的稳定。在我国，央行有着特殊的地位，因此，可以由其充当存款保险机构（即牵头人）的角色，而其他银行则是参保者。最后贷款人制度是指由央行作为最后贷款人，当银行可能出现严重威胁银行网络稳定性的风险时，央行可以采取促成银行兼并或重组、临时组织集资、直接贷款等行为来救助出现危机的银行，以防发生系统性金融风险。

主要參考文献：

[1]于剑男，赵金楼，王世波.基于网络动态模拟的银行间市场系统性风险研究[J].统计与决策，2019，（10）：157-161.

[2]王新，李静，王爽等.银行间网络系统性风险传染研究述评[J].金融理论与教学，2019，（2）：29-32.

[3]齐明，许文静.复杂网络下金融机构的系统性风险研究[J].技术经济与管理研究，2019，（8）：79-84.