上市銀行系統性風險的實證研究
內容摘要：商業銀行在經營過程中面臨著諸多風險，其中的系統性風險有涉及面廣、傳染性大、危害性嚴重等特點。本文用單指數模型對滬市四家上市銀行的β系數進行實證分析，進而給出防范銀行系統性風險的對策。 關鍵詞：系統性風險 實證分析 β系數所謂的系統性風險至今還沒有一個明確的定義，一般而言，系統性風險是指某個事件的發生在一系列相關的機構和市場構成的系統中會引起一系列連環損失的可能性。“系統性風險”無法通過投資組合進行分散，風險的溢出和傳染性是系統性風險發生時最為典型的特征。而“銀行系統性風險”至今也沒有明確的界定，美國芝加哥大學經濟學教授Kaufman認為，銀行系統性風險是指由于銀行系統的某個參與者不履約，從而引起其他參與者的違約，進而引發的鏈式反應而導致的廣泛的金融困難的可能性。Nikotay則認為，銀行系統性風險是銀行系統性危機發生的可能性，而銀行系統性危機是指對金融市場的嚴重破壞損壞了市場的基本功能，從而使經濟遭受破壞，而且這種破壞還會擴展至其他國家。
我國的金融體系是銀行主導的，銀行具有金融資產的壟斷權。但是，中國銀行業的低效率和弊端也是顯而易見的。一旦銀行業發生系統性風險，對我國金融體系和國民經濟的破壞將是災難性的。本文無意于界定銀行系統性風險，旨在利用上市銀行的公開信息，借助單指數模型，對上市銀行的系統性風險進行實證分析，揭示上市銀行系統性風險的狀況，并提出相應的建議。
上市銀行β系數的實證分析
對上市銀行β系數進行實證分析，可先作如下的假設：資本資產定價模型是衡量風險的正確模型，用它估計的β值能夠反映上市公司面臨的實際市場風險；β系數是有效的，即β系數具有對收益的完全解釋能力；上證A股指數和金融板塊指數能夠比較準確地反映整體市場及金融行業市場行情的變動和發展趨勢；股票的β系數在一年內保持不變。
系統性風險的度量指標：β系數。在CAPM模型中，β系數是衡量證券系統性風險的重要指標。β系數=1，說明其系統性風險與市場組合的系統性風險相同；β系數＞1，說明系統性風險高于市場組合的系統性風險；β系數＜1，說明系統性風險低于市場組合的系統性風險。
樣本銀行：本文以滬市上市的四家銀行為樣本銀行。四家銀行分別是：浦發銀行、民生銀行、招商銀行、華夏銀行。
樣本期間：β系數實證研究的時間跨度一般以3-5年為宜。由于我國銀行上市的時間較短，2005年底又面臨股權分置改革，樣本期間的選擇較為困難。故本文選定的樣本期間為2003年1月1日至2005年12月31日。計算證券收益率時，數據的時間周期可以為年、月、周、天。時間周期較短，收益率容易受到非交易因素的影響，時間周期長，特定時間跨度內的數據量將減少。綜合考慮這兩方面因素，本文選擇“周”作為計算收益率的時間周期。
市場指數的選擇。國內外大多數預測服務機構的做法是：將某種股票的收益率與該股票交易的市場指數收益率進行回歸，進而預測β值。本文選取上證A股指數和金融板塊指數為相應的市場指數。
股票收益率的計算。以經過復權處理后的股票周收盤價為原始數據，在復權處理過程中，對派發現金股息、股票股息及股份的分割、送配等情況做了調整。采用下列公式計算股票的周收益率：
其中，Rit是第i種股票在第t周的收益率；Pit、Pi(t-1)是第i種股票第t周和第t-1周周末經復權處理后的收盤價。
市場指數收益率的計算。以上證A股指數和金融板塊指數計算市場組合的周收益率，計算時，對股票的分割、送配以及新股上市等情況做出相應的調整。因此，可以按以下公式計算指數周收益RMt：
RMt表示市場指數M第t周的收益率；PMt、PM(t-1)分別表示第t周和第t-1周周末市場指數的收盤數。
β系數的估計模型。利用單指數模型估計單個股票的β系數。
其中，Rit、RMt表示第t周第i只股票的收益率和相應市場指數的收益率，αi、βi為估計的系數，eit為隨機誤差項。
（一）實證分析
1.β系數的計算。通過大智慧軟件獲取四家上市銀行2003年1月1日至2005年12月31日的交易數據，原始數據經過兩方面的處理。一是補齊了暫停交易造成的數據缺失，諸如股東大會等原因而暫停交易，則用前一天交易數據代替。二是選取每周五的收盤價作為分析的重點，去掉了沒有分析價值的數據。
將處理好的數據導入SPSS，計算出上市銀行2003年、2004年、2005年的周β系數，其中β03-04、β04-05、β03-05、分別為2003-2004年、2004-2005年、2003-2005年的跨年度周β系數。以上證A股指數和金融板塊指數為相應的市場指數計算得出各銀行股票的β系數，如表1和表2所示。
2.β系數的意義。CAPM模型中，單個股票的總風險分為兩個部分，一是系統性風險，二是非系統性風險。系統性風險來自于市場，是市場組合收益變動而使單個股票收益發生變動。β值可以對此作出反映。β值大于1的股票，被稱為進取型股票。其收益率的變化大于市場組合收益率的變化，股市上升時獲利較大，下跌時損失也較大；β值小于1的股票，被稱為防守型股票。其收益率的變化小于市場組合收益率的變化，股市上升時收益有限，下跌時，抗跌性卻較強。
3.β系數的直觀分析。分段計算的β值建立在當期數據之上，僅考慮該時間段的特征，排除了其他時間段的影響，對新情況反映比較敏感。移動取樣計算的β值建立在2到3年的時間基礎上，反映較長時間段內上市公司的平均特征。總的來說，移動取樣的β值能反映β值的變化趨勢，但對最新情況反應不敏感，而分段計算的β值更能反映最近的實際情況。
所有滬市上市銀行的β值都小于1，說明上市銀行類股票都是防守型的。以上證指數為市場指數的β系數表中，金融板塊β值大于所有單個股票的β值，這是由于資產的組合效應，使得系統內的某些個別風險相互抵消，從而提高了系統性風險在總風險中的比重。
對比表1和表2，可以發現，以金融板塊為市場指數的β值普遍大于以上證指數為市場指數的β值。銀行股票的系統性風險來自行業內外兩部分，排除行業外部的系統性風險后，個股與行業的系統性風險表現更趨緊密。
樣本期間內，上市銀行的β系數呈逐年遞減的趨勢，表明上市銀行的系統性風險趨于緩和，朝著好的方向轉化。
4.影響β系數的主要因素分析。第一，行業因素。行業因素是最基本的。β系數衡量的是某種股票相對于市場指數的風險，公司所從事的行業對市場狀況的變化越敏感，其股票的β系數值就越高。在其它條件相同的情況下，具有周期性的行業公司，β系數值會比非周期性的要高。相對于一般的生產性企業，銀行業的周期性不明顯，故β系數值比較低。第二，財務杠桿。在以上證指數為市場指數的β值中，招商銀行的β值比較低。筆者認為這是由于招商銀行的資本充足率較其它銀行都高（見表3）。其它銀行的資本充足率始終在8%的監管標準線上掙扎，即使個別年份比較高，波動率也很大，由此可見財務杠桿對β值的影響。
（二）β系數的顯著性檢驗
對β系數進行顯著性檢驗，就是對總體模型中解釋變量RMt的系數βi是否顯著異于零進行檢驗。即：
Rit=αi βiRMt eit
若βi=0顯著成立，則模型就失去了線性意義。否則，即Rit與總體RMt線性顯著。
T檢驗的步驟為：第一，提出原假設 H0：βit=0，則H1：βit＞0 。第二，計算統計量T，見表4。第三，給定顯著性水平a，查自由度為（n-2）的T分布表，得臨界值Ta，(n-2)。令a=0.05，n越大，臨界值Ta，(n-2)越小，當n＞120時，臨界值為1.6576。第四，做出判斷。如果︱T︱＜Ta,(n-2)，接受原假設H0：βit=0；如果︱T︱＞Ta,(n-2)，拒絕原假設H0：βit=0，接受備擇假設H1：βit＞0，即認為β是顯著的。
經比較，所有數據的β估計值均是顯著的，這說明線性關系顯著成立。
通過對滬市上市銀行的β系數進行實證分析，可以得到如下啟示：
第一，以β系數來看，四家銀行股票都具有防守型股票的特點。在股市組合收益率上升時，金融板塊的收益相對有限，但在股市下跌時，金融板塊的抗跌性卻較強。金融板塊具有穩定大盤的作用。
第二，僅從股價波動的角度看，滬市上市銀行的系統性風險相對于其它行業的總體水平是較小的。
第三，分段計算的β值較移動取樣計算的β值更能反映公司的真實風險狀況。
第四，隨著社會經濟的發展，我國商業銀行的系統性風險呈逐步降低的趨勢。
防范商業銀行系統性風險的建議
依據前面的實證分析，筆者建議從以下幾個方面防范商業銀行系統性風險。
（一）強化信息披露
信息披露機制的不健全，客觀上為政府監管和社會監督設置了門檻，監管方式的單一，使銀行缺乏剛性的市場約束，為銀行內部產生道德風險和逆向選擇提供了滋生的溫床。建立高效的信息披露機制，加強市場約束，有助于防范系統性風險。
（二）逐步建立完善的銀行安全網體系
逐步建立包括存款保險制度，風險預警機制，緊急救助制度，銀行退出機制等在內的金融安全網，事前預防、事中處置、事后完善。多方面、多層次地降低系統性風險的威脅。
（三）加強內控和自律
在金融工具不斷創新，金融業務日趨國際化的背景下，來自外部的監管難免滯后，強化并落實金融機構的內部監控機制，就顯得尤為重要。從世界各國金融同業自律制度建設的實踐看，同業公會或協會是適應金融業行業保護、行業協調與行業監管的需要自發形成和發展起來的。我國顯然存在金融業發展較快與金融監管相對不足的矛盾，迫切需要建立對監管當局起拾遺補缺作用的同業自律機制。
（四）加強與國際、區域監管機構的聯系與合作
在當前金融全球一體化的時代，金融風險的國際間傳遞越來越快，連帶影響越來越大。20世紀90年代以來的各種金融危機表明，危機的傳染性使得任何國家的金融業都有可能受到他國的影響，國際銀行體系的危機絕不是一國獨立的金融政策和監管制度可以應付的。所以需要建立銀行監管的國際合作機制，積極吸收國外的先進方法手段和制度性安排，共同抵御系統性風險。
參考文獻：
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