基于GARCH-CoVaR法洞察我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的深度剖析與策略構(gòu)建一、引言1.1研究背景與意義1.1.1研究背景在我國(guó)金融體系中，商業(yè)銀行占據(jù)著核心地位，是連接儲(chǔ)蓄者和投資者的重要橋梁。通過吸收公眾存款，商業(yè)銀行將社會(huì)閑散資金集中起來(lái)，并通過貸款等方式將這些資金投入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)中，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，在資金流動(dòng)和資源配置中扮演著不可或缺的角色。同時(shí)，商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)范圍廣泛，除了傳統(tǒng)的存款和貸款業(yè)務(wù)外，還提供支付結(jié)算、理財(cái)顧問、外匯兌換等多種金融服務(wù)，滿足了社會(huì)各界的多樣化金融需求，在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、支持居民消費(fèi)、促進(jìn)金融創(chuàng)新等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。此外，商業(yè)銀行作為金融市場(chǎng)的主要參與者，能夠通過自身的業(yè)務(wù)活動(dòng)穩(wěn)定金融市場(chǎng)，防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)，在金融危機(jī)期間，其穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)對(duì)于維護(hù)整個(gè)金融體系的穩(wěn)定至關(guān)重要。然而，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的大背景下，我國(guó)商業(yè)銀行正面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。隨著經(jīng)濟(jì)增速?gòu)母咚俎D(zhuǎn)為中高速，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)，商業(yè)銀行的外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境發(fā)生了深刻變化。經(jīng)濟(jì)增速放緩使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)壓力增大，還款能力下降，導(dǎo)致銀行的不良貸款率上升。根據(jù)中國(guó)銀行業(yè)協(xié)會(huì)發(fā)布的數(shù)據(jù)，近年來(lái)我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款余額和不良貸款率呈雙升趨勢(shì)，這無(wú)疑增加了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。房地產(chǎn)市場(chǎng)作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要支柱產(chǎn)業(yè)之一，與商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)緊密相關(guān)。房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)整對(duì)商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和信貸業(yè)務(wù)產(chǎn)生了重大影響。一方面，房地產(chǎn)企業(yè)的資金鏈緊張，導(dǎo)致銀行的房地產(chǎn)開發(fā)貸款面臨較大風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，房?jī)r(jià)的波動(dòng)也會(huì)影響購(gòu)房者的還款意愿和能力，進(jìn)而增加個(gè)人住房貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)相關(guān)研究表明，房地產(chǎn)市場(chǎng)的下行會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行的不良貸款率上升0.5-1個(gè)百分點(diǎn)。金融科技的快速發(fā)展給商業(yè)銀行帶來(lái)了巨大的沖擊。以支付寶、微信支付為代表的第三方支付平臺(tái)迅速崛起，搶占了商業(yè)銀行的支付結(jié)算市場(chǎng)份額；P2P網(wǎng)貸、眾籌等互聯(lián)網(wǎng)金融模式的出現(xiàn)，拓寬了企業(yè)和個(gè)人的融資渠道，導(dǎo)致商業(yè)銀行的存款和貸款業(yè)務(wù)受到分流。金融科技公司利用大數(shù)據(jù)、人工智能等先進(jìn)技術(shù)，能夠更精準(zhǔn)地了解客戶需求，提供個(gè)性化的金融服務(wù)，這對(duì)商業(yè)銀行傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式和服務(wù)理念構(gòu)成了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。1.1.2研究意義從理論意義來(lái)看，本研究基于GARCH-CoVaR法對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，有助于豐富和完善金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論。傳統(tǒng)的金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論主要側(cè)重于單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)度量和管理，而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究相對(duì)不足。GARCH-CoVaR模型能夠綜合考慮金融時(shí)間序列的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)的傳染性，為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度提供了新的視角和方法。通過深入研究該模型在我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的應(yīng)用，可以進(jìn)一步拓展金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論的研究邊界，加深對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)制和傳導(dǎo)路徑的理解，為后續(xù)相關(guān)研究提供有益的參考和借鑒。從實(shí)踐意義而言，本研究對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管部門的決策具有重要的參考價(jià)值。對(duì)于商業(yè)銀行自身來(lái)說(shuō)，準(zhǔn)確測(cè)度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可以幫助銀行管理層更好地了解銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，優(yōu)化資產(chǎn)配置，提高風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。通過識(shí)別系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要來(lái)源和影響因素，銀行可以有針對(duì)性地加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)業(yè)務(wù)和領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管控，降低風(fēng)險(xiǎn)損失。對(duì)于監(jiān)管部門來(lái)說(shuō)，研究結(jié)果可以為其制定科學(xué)合理的監(jiān)管政策提供依據(jù)。監(jiān)管部門可以根據(jù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度結(jié)果，對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行分類監(jiān)管，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較高的銀行實(shí)施更加嚴(yán)格的監(jiān)管措施，加強(qiáng)對(duì)金融市場(chǎng)的宏觀審慎管理，維護(hù)金融體系的穩(wěn)定。1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1國(guó)外研究現(xiàn)狀國(guó)外學(xué)者對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法的研究起步較早，取得了豐碩的成果。在傳統(tǒng)度量方法方面，Adrian和Brunnermeier提出了CoVaR（條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值）方法，該方法通過度量在某一金融機(jī)構(gòu)處于困境時(shí)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，來(lái)評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)。他們通過對(duì)美國(guó)金融機(jī)構(gòu)的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)大型金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)較大，其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)不容忽視。Acharya等學(xué)者提出了MES（邊際預(yù)期損失）方法，從單個(gè)金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)處于極端下跌狀態(tài)時(shí)的預(yù)期損失角度來(lái)衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)。研究表明，金融機(jī)構(gòu)的杠桿率與MES之間存在正相關(guān)關(guān)系，即杠桿率越高，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)越大。隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展和研究的深入，一些新興的度量方法也不斷涌現(xiàn)。如Brownlees和Engle提出的SRISK（系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資本短缺）方法，綜合考慮了金融機(jī)構(gòu)的規(guī)模、杠桿率和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等因素，通過計(jì)算金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)下跌時(shí)的資本短缺程度來(lái)評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)，SRISK能夠較好地預(yù)測(cè)金融危機(jī)的發(fā)生，對(duì)監(jiān)管部門具有重要的參考價(jià)值。Diebold和Yilmaz提出了基于網(wǎng)絡(luò)分析的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法，該方法通過構(gòu)建金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，分析網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)的重要性，來(lái)評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳播和放大機(jī)制。實(shí)證研究表明，該方法能夠清晰地揭示金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑，為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范提供了新的思路。在GARCH-CoVaR法的應(yīng)用方面，國(guó)外學(xué)者進(jìn)行了廣泛的研究。Tse運(yùn)用GARCH-CoVaR模型對(duì)香港銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度，發(fā)現(xiàn)銀行之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)在金融危機(jī)期間顯著增強(qiáng)，大型銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)更大。Baruník和K?ehlík使用GARCH-CoVaR模型分析了歐洲金融市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果表明不同金融部門之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出具有不對(duì)稱性，股票市場(chǎng)對(duì)銀行部門的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更為明顯。關(guān)于商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，國(guó)外學(xué)者也進(jìn)行了深入探討。Demirgü?-Kunt和Detragiache研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，如經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩、利率波動(dòng)等，會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)違約率上升，銀行的不良貸款增加，從而加大了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Laeven和Levine的研究表明，銀行的內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)管理水平對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響。良好的公司治理結(jié)構(gòu)和有效的風(fēng)險(xiǎn)管理體系能夠降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，增強(qiáng)其抵御系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力。1.2.2國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究也取得了一定的成果。在風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀分析方面，許多學(xué)者指出，隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的開放和金融創(chuàng)新的推進(jìn)，商業(yè)銀行面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷增加。巴曙松等學(xué)者認(rèn)為，金融科技的發(fā)展雖然為商業(yè)銀行帶來(lái)了機(jī)遇，但也加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，增加了銀行的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)，從而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。在GARCH-CoVaR法的實(shí)證應(yīng)用方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行了大量的研究。陳守東等運(yùn)用GARCH-CoVaR模型對(duì)我國(guó)14家上市銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測(cè)度，發(fā)現(xiàn)國(guó)有大型銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度較高，且不同類型銀行之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)存在差異。方意和鄭子文采用GARCH-CoVaR模型研究了我國(guó)商業(yè)銀行與證券市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明兩者之間存在顯著的雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出，且在市場(chǎng)波動(dòng)加劇時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更加明顯。針對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的管理，國(guó)內(nèi)學(xué)者提出了一系列建議。周小川強(qiáng)調(diào)，應(yīng)加強(qiáng)宏觀審慎管理，完善金融監(jiān)管體系，建立健全逆周期調(diào)節(jié)機(jī)制，以防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。黃益平建議，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)自身風(fēng)險(xiǎn)管理能力建設(shè)，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高資本充足率，增強(qiáng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的抵御能力。同時(shí)，要加強(qiáng)金融監(jiān)管協(xié)調(diào)，防止監(jiān)管套利，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)1.3.1研究方法本研究綜合運(yùn)用多種研究方法，以確保研究的科學(xué)性和全面性。在理論研究方面，采用文獻(xiàn)研究法，廣泛搜集國(guó)內(nèi)外關(guān)于商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度、GARCH-CoVaR模型等方面的相關(guān)文獻(xiàn)資料。通過對(duì)這些文獻(xiàn)的梳理和分析，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、前沿動(dòng)態(tài)以及存在的問題，為后續(xù)研究提供堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。同時(shí)，深入研究金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論等相關(guān)理論知識(shí)，明確系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)涵、特征和度量方法，以及GARCH-CoVaR模型的原理、適用條件和優(yōu)缺點(diǎn)，為模型的應(yīng)用和實(shí)證分析提供理論支撐。在實(shí)證分析階段，運(yùn)用GARCH-CoVaR模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度。選取具有代表性的上市商業(yè)銀行作為研究樣本，收集其股價(jià)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。然后，運(yùn)用GARCH模型對(duì)銀行收益率序列的波動(dòng)性進(jìn)行建模，捕捉收益率的時(shí)變特征。在此基礎(chǔ)上，利用CoVaR模型計(jì)算各銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度，分析不同銀行在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的地位和作用，以及系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在銀行間的傳導(dǎo)機(jī)制。為了更深入地了解我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)際情況，結(jié)合案例分析法，選取具有典型代表性的商業(yè)銀行案例進(jìn)行深入剖析。通過對(duì)這些案例的研究，分析銀行在面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的表現(xiàn)、風(fēng)險(xiǎn)特征以及應(yīng)對(duì)措施，總結(jié)成功經(jīng)驗(yàn)和失敗教訓(xùn)，為其他銀行提供借鑒和啟示。例如，對(duì)某銀行在金融危機(jī)期間的風(fēng)險(xiǎn)暴露、應(yīng)對(duì)策略以及后續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)管理改進(jìn)措施進(jìn)行詳細(xì)分析，探討如何通過加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理、優(yōu)化資產(chǎn)配置等方式來(lái)降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。同時(shí)，結(jié)合案例分析結(jié)果，提出針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管理建議和策略，以提高我國(guó)商業(yè)銀行整體的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。1.3.2創(chuàng)新點(diǎn)本研究在指標(biāo)選取、模型改進(jìn)和研究視角等方面具有一定的創(chuàng)新點(diǎn)。在指標(biāo)選取上，結(jié)合我國(guó)金融市場(chǎng)的特點(diǎn)和商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)實(shí)際，選取了更具針對(duì)性和代表性的指標(biāo)。除了傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)指標(biāo)外，還引入了反映金融科技發(fā)展、房地產(chǎn)市場(chǎng)波動(dòng)等因素的指標(biāo)，如第三方支付市場(chǎng)份額占比、房地產(chǎn)貸款占比等。這些指標(biāo)能夠更全面地反映我國(guó)商業(yè)銀行面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，使研究結(jié)果更貼合實(shí)際情況。通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，第三方支付市場(chǎng)份額占比與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即第三方支付市場(chǎng)份額的增加會(huì)加大商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在模型改進(jìn)方面，對(duì)傳統(tǒng)的GARCH-CoVaR模型進(jìn)行了優(yōu)化?？紤]到金融市場(chǎng)的復(fù)雜性和不確定性，引入了馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型，以捕捉不同市場(chǎng)狀態(tài)下風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化特征。在市場(chǎng)處于平穩(wěn)狀態(tài)和波動(dòng)狀態(tài)時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制和影響因素可能存在差異，通過馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型可以更準(zhǔn)確地刻畫這種差異，提高模型對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度精度。實(shí)證結(jié)果表明，改進(jìn)后的模型在擬合優(yōu)度和預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性方面都有顯著提升，能夠更有效地識(shí)別和度量我國(guó)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。從研究視角來(lái)看，本研究將宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融科技發(fā)展、房地產(chǎn)市場(chǎng)等多個(gè)因素納入統(tǒng)一的分析框架，綜合考察它們對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。以往的研究大多側(cè)重于單一因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，而本研究從多因素綜合作用的角度出發(fā)，更全面地揭示了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和傳導(dǎo)路徑。通過構(gòu)建向量自回歸模型（VAR），分析宏觀經(jīng)濟(jì)變量、金融科技發(fā)展指標(biāo)和房地產(chǎn)市場(chǎng)指標(biāo)與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)這些因素之間存在復(fù)雜的相互作用，共同影響著商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。這種多因素綜合分析的視角為商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究提供了新的思路和方法。二、GARCH-CoVaR法理論基礎(chǔ)2.1商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)概述2.1.1系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義與特征系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指金融體系整體面臨的風(fēng)險(xiǎn)，它會(huì)對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)產(chǎn)生廣泛而深刻的影響，并非個(gè)別金融機(jī)構(gòu)或特定金融產(chǎn)品所特有的風(fēng)險(xiǎn)。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義為可能導(dǎo)致金融體系部分或全部功能受損，并對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重負(fù)面影響的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)通常源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變動(dòng)，如經(jīng)濟(jì)衰退、通貨膨脹失控、利率大幅波動(dòng)、匯率劇烈震蕩等。以2008年全球金融危機(jī)為例，美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)了金融市場(chǎng)的連鎖反應(yīng)，眾多金融機(jī)構(gòu)面臨巨額虧損，甚至破產(chǎn)倒閉，股市大幅下跌，信貸市場(chǎng)凍結(jié)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)陷入衰退，充分體現(xiàn)了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的巨大破壞力。商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性、普遍性、復(fù)雜性和突發(fā)性等顯著特征。傳染性是其重要特征之一，由于商業(yè)銀行之間存在廣泛的業(yè)務(wù)聯(lián)系和資金往來(lái)，一家銀行出現(xiàn)危機(jī)，很容易通過同業(yè)拆借、支付清算等渠道將風(fēng)險(xiǎn)傳播給其他銀行，進(jìn)而擴(kuò)散至整個(gè)銀行體系。2008年金融危機(jī)中，雷曼兄弟的破產(chǎn)導(dǎo)致其大量的金融衍生品交易違約，使得與之有業(yè)務(wù)往來(lái)的眾多金融機(jī)構(gòu)遭受重創(chuàng)，風(fēng)險(xiǎn)迅速蔓延，最終引發(fā)了全球金融市場(chǎng)的動(dòng)蕩。普遍性意味著系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響整個(gè)金融體系，而不是個(gè)別金融機(jī)構(gòu)。在經(jīng)濟(jì)全球化和金融一體化的背景下，金融市場(chǎng)之間的聯(lián)系日益緊密，一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的金融市場(chǎng)出現(xiàn)問題，往往會(huì)波及其他國(guó)家和地區(qū)，對(duì)全球金融體系產(chǎn)生影響。歐債危機(jī)期間，希臘等國(guó)家的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)不僅導(dǎo)致歐洲金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定，還對(duì)全球金融市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了沖擊，許多國(guó)家的股市下跌，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩。復(fù)雜性體現(xiàn)在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和傳導(dǎo)路徑非常復(fù)雜，涉及宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)、金融機(jī)構(gòu)、監(jiān)管政策等多個(gè)層面和眾多因素。這些因素相互交織、相互影響，使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別、度量和防范變得十分困難。房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)可能會(huì)通過銀行信貸、資產(chǎn)價(jià)格等渠道影響金融體系的穩(wěn)定，同時(shí)還會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)政策、貨幣政策、財(cái)政政策等多種因素的制約。突發(fā)性是指系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)往往在短時(shí)間內(nèi)突然爆發(fā)，讓人難以預(yù)測(cè)和防范。一些突發(fā)事件，如地緣政治沖突、重大自然災(zāi)害、突發(fā)公共衛(wèi)生事件等，可能會(huì)引發(fā)市場(chǎng)信心崩潰，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)迅速爆發(fā)。2020年初爆發(fā)的新冠疫情，使得全球經(jīng)濟(jì)陷入停滯，金融市場(chǎng)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，股市暴跌，債券市場(chǎng)流動(dòng)性緊張，許多金融機(jī)構(gòu)面臨巨大的風(fēng)險(xiǎn)壓力，而疫情的爆發(fā)具有很強(qiáng)的突發(fā)性，超出了大多數(shù)人的預(yù)期。2.1.2我國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀近年來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率總體呈現(xiàn)出先上升后平穩(wěn)的態(tài)勢(shì)。根據(jù)國(guó)家金融監(jiān)督管理總局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2023年四季度末，商業(yè)銀行不良貸款余額3.2萬(wàn)億元，不良貸款率1.59%，較上季末下降0.02個(gè)百分點(diǎn)；2024年二季度末，商業(yè)銀行不良貸款余額3.3萬(wàn)億元，較上季末減少272億元，不良貸款率1.56%，較上季末下降0.03個(gè)百分點(diǎn)；2024年三季度末，商業(yè)銀行不良貸款率1.56%，較上季末基本持平。雖然不良貸款率有所下降，但不良貸款余額仍然處于較高水平，信用風(fēng)險(xiǎn)仍然是我國(guó)商業(yè)銀行面臨的重要風(fēng)險(xiǎn)之一。部分行業(yè)和企業(yè)的經(jīng)營(yíng)困難，如房地產(chǎn)企業(yè)資金鏈緊張、部分中小企業(yè)盈利能力下降等，導(dǎo)致銀行的不良貸款增加。資本充足率是衡量商業(yè)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的重要指標(biāo)。2023年四季度末，商業(yè)銀行（不含外國(guó)銀行分行）資本充足率為15.06%，較上季末上升0.29個(gè)百分點(diǎn)；2024年二季度末，資本充足率為15.53%，較上季末上升0.1個(gè)百分點(diǎn)；2024年三季度末，資本充足率為15.62%，較上季末上升0.08個(gè)百分點(diǎn)?？傮w來(lái)看，我國(guó)商業(yè)銀行的資本充足率處于較高水平，風(fēng)險(xiǎn)抵補(bǔ)能力整體充足。但隨著業(yè)務(wù)的不斷擴(kuò)張和風(fēng)險(xiǎn)的日益復(fù)雜，商業(yè)銀行仍需要不斷補(bǔ)充資本，以增強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。房地產(chǎn)市場(chǎng)的調(diào)整對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和信貸業(yè)務(wù)產(chǎn)生了較大影響。房地產(chǎn)貸款在商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)中占據(jù)較大比重，房地產(chǎn)市場(chǎng)的下行使得房地產(chǎn)企業(yè)的還款能力下降，銀行的房地產(chǎn)開發(fā)貸款和個(gè)人住房貸款面臨較大風(fēng)險(xiǎn)。部分房地產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)債務(wù)違約，導(dǎo)致銀行的不良貸款增加；房?jī)r(jià)的下跌也可能導(dǎo)致個(gè)人住房貸款的抵押物價(jià)值下降，增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。金融科技的快速發(fā)展給我國(guó)商業(yè)銀行帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。一方面，金融科技公司利用先進(jìn)的技術(shù)手段，推出了各種創(chuàng)新的金融產(chǎn)品和服務(wù)，搶占了商業(yè)銀行的市場(chǎng)份額，加劇了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。另一方面，金融科技的應(yīng)用也增加了商業(yè)銀行的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)。如果商業(yè)銀行不能及時(shí)跟上金融科技發(fā)展的步伐，加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和風(fēng)險(xiǎn)管理，就可能面臨被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)。2.2GARCH模型2.2.1GARCH模型原理廣義自回歸條件異方差模型（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticityModel，簡(jiǎn)稱GARCH模型）由TimBollerslev于1986年提出，是一種用于描述時(shí)間序列波動(dòng)性的統(tǒng)計(jì)模型，尤其在金融領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用于刻畫金融時(shí)間序列的波動(dòng)聚集性和時(shí)變特征。該模型的核心思想是，金融時(shí)間序列的波動(dòng)性不僅與當(dāng)前的信息有關(guān)，還與過去的波動(dòng)水平相關(guān)，即當(dāng)前時(shí)刻的波動(dòng)性受到過去時(shí)刻波動(dòng)性的影響。GARCH模型通常由均值方程和方差方程組成。均值方程用于描述金融時(shí)間序列的均值變化，常見的形式為：r_t=\mu+\sum_{i=1}^{p}\varphi_ir_{t-i}+\epsilon_t其中，r_t表示t時(shí)刻的收益率，\mu為常數(shù)項(xiàng)，\varphi_i是自回歸系數(shù)，p為自回歸階數(shù)，\epsilon_t是t時(shí)刻的殘差項(xiàng)，且\epsilon_t\mid\Psi_{t-1}\simN(0,\sigma_t^2)，\Psi_{t-1}表示t-1時(shí)刻的信息集。方差方程則用于刻畫條件異方差，即波動(dòng)性的時(shí)變特征。GARCH(p,q)模型的方差方程表達(dá)式為：\sigma_t^2=\omega+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\epsilon_{t-i}^2+\sum_{j=1}^{q}\beta_j\sigma_{t-j}^2其中，\sigma_t^2表示t時(shí)刻的條件方差，代表收益率的波動(dòng)性；\omega是常數(shù)項(xiàng)，為長(zhǎng)期平均方差；\alpha_i和\beta_j是待估計(jì)的參數(shù)，分別表示ARCH項(xiàng)（自回歸條件異方差項(xiàng)）和GARCH項(xiàng)的系數(shù)；\epsilon_{t-i}^2是過去時(shí)刻的擾動(dòng)項(xiàng)平方，反映了過去的新息對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響，即ARCH效應(yīng)；\sigma_{t-j}^2是過去時(shí)刻的條件方差，體現(xiàn)了過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)影響，即GARCH效應(yīng)；p和q分別為ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的階數(shù)。在GARCH(1,1)模型中，方差方程為\sigma_t^2=\omega+\alpha\epsilon_{t-1}^2+\beta\sigma_{t-1}^2，是最為常用的一種形式。其中，\alpha衡量了新息（即最近的沖擊）對(duì)波動(dòng)性的影響程度，\beta反映了過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)性影響。當(dāng)\alpha+\beta\lt1時(shí)，表明波動(dòng)性具有均值回復(fù)的特性，即波動(dòng)最終會(huì)回到長(zhǎng)期平均水平；當(dāng)\alpha+\beta越接近1時(shí)，說(shuō)明波動(dòng)的持續(xù)性越強(qiáng)，過去的波動(dòng)對(duì)當(dāng)前的影響越持久；當(dāng)\alpha+\beta=1時(shí)，模型退化為IGARCH（IntegratedGARCH）模型，此時(shí)波動(dòng)具有單位根，不存在均值回復(fù)，波動(dòng)的影響將永遠(yuǎn)持續(xù)下去；當(dāng)\alpha+\beta\gt1時(shí)，波動(dòng)會(huì)不斷放大，市場(chǎng)處于不穩(wěn)定狀態(tài)。GARCH模型能夠很好地捕捉金融時(shí)間序列的波動(dòng)聚集性特征，即大的波動(dòng)往往會(huì)跟隨大的波動(dòng)，小的波動(dòng)往往會(huì)跟隨小的波動(dòng)。這是因?yàn)樵诜讲罘匠讨?，過去的新息和過去的波動(dòng)性都會(huì)對(duì)當(dāng)前的波動(dòng)性產(chǎn)生影響。當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)較大的沖擊（即\epsilon_{t-i}^2較大）時(shí)，會(huì)使得當(dāng)前的條件方差\sigma_t^2增大，從而導(dǎo)致后續(xù)時(shí)刻的波動(dòng)性也增大；反之，當(dāng)沖擊較小時(shí)，波動(dòng)性也會(huì)相應(yīng)減小。這種波動(dòng)聚集性在金融市場(chǎng)中表現(xiàn)得非常明顯，例如在股票市場(chǎng)中，當(dāng)出現(xiàn)重大利好或利空消息時(shí)，股價(jià)的波動(dòng)會(huì)明顯加劇，并且這種高波動(dòng)狀態(tài)會(huì)持續(xù)一段時(shí)間。2.2.2GARCH模型在金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的應(yīng)用在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中，GARCH模型主要用于計(jì)算金融資產(chǎn)收益率的波動(dòng)率，波動(dòng)率是衡量金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)之一。通過對(duì)歷史收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行GARCH模型擬合，可以得到條件方差\sigma_t^2，進(jìn)而計(jì)算出條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_t，即波動(dòng)率。以股票投資為例，投資者可以利用GARCH模型來(lái)評(píng)估股票投資組合的風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)投資者持有一個(gè)由多只股票組成的投資組合，通過GARCH模型分別計(jì)算出每只股票的波動(dòng)率，然后根據(jù)投資組合中各股票的權(quán)重，利用投資組合理論中的方差-協(xié)方差矩陣方法，計(jì)算出投資組合的波動(dòng)率。投資組合的波動(dòng)率反映了該組合的風(fēng)險(xiǎn)水平，波動(dòng)率越大，說(shuō)明投資組合的風(fēng)險(xiǎn)越高，未來(lái)收益率的不確定性越大；反之，波動(dòng)率越小，風(fēng)險(xiǎn)越低。在風(fēng)險(xiǎn)管理中，GARCH模型還可以用于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（ValueatRisk，VaR）。VaR是指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失?；贕ARCH模型計(jì)算VaR的方法通常有參數(shù)法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法等。在參數(shù)法中，首先利用GARCH模型估計(jì)出資產(chǎn)收益率的波動(dòng)率，然后假設(shè)收益率服從正態(tài)分布或其他特定的分布，根據(jù)分布的性質(zhì)和置信水平計(jì)算出VaR值。例如，在正態(tài)分布假設(shè)下，對(duì)于單資產(chǎn)的情況，VaR的計(jì)算公式為VaR=z_{\alpha}\sigma_t，其中z_{\alpha}是對(duì)應(yīng)置信水平\alpha的分位數(shù)，\sigma_t是由GARCH模型計(jì)算得到的t時(shí)刻的波動(dòng)率。在金融衍生品定價(jià)中，GARCH模型也發(fā)揮著重要作用。期權(quán)等金融衍生品的價(jià)格與標(biāo)的資產(chǎn)的波動(dòng)率密切相關(guān)，波動(dòng)率的變化會(huì)直接影響衍生品的價(jià)值。通過GARCH模型準(zhǔn)確估計(jì)標(biāo)的資產(chǎn)的波動(dòng)率，可以更精確地對(duì)金融衍生品進(jìn)行定價(jià)，為投資者和金融機(jī)構(gòu)的交易決策提供依據(jù)。在Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型中，波動(dòng)率是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，利用GARCH模型估計(jì)的波動(dòng)率可以替代傳統(tǒng)的歷史波動(dòng)率或隱含波動(dòng)率，從而提高期權(quán)定價(jià)的準(zhǔn)確性。此外，GARCH模型還可以用于投資組合的優(yōu)化。投資者在構(gòu)建投資組合時(shí)，通常希望在給定的風(fēng)險(xiǎn)水平下獲得最大的收益，或者在追求一定收益的前提下最小化風(fēng)險(xiǎn)。通過GARCH模型計(jì)算出各資產(chǎn)的波動(dòng)率和資產(chǎn)之間的協(xié)方差，利用現(xiàn)代投資組合理論中的均值-方差模型等方法，可以確定最優(yōu)的投資組合權(quán)重，實(shí)現(xiàn)投資組合的優(yōu)化。在均值-方差模型中，投資組合的預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)分別由各資產(chǎn)的預(yù)期收益和協(xié)方差矩陣決定，而GARCH模型提供了更準(zhǔn)確的協(xié)方差估計(jì)，有助于投資者構(gòu)建更有效的投資組合。2.3CoVaR模型2.3.1CoVaR模型原理?xiàng)l件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）模型由Adrian和Brunnermeier于2008年提出，旨在度量金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，是一種用于評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。該模型基于在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）的概念進(jìn)行拓展，VaR是指在一定的置信水平下，某一金融資產(chǎn)或投資組合在未來(lái)特定時(shí)期內(nèi)可能遭受的最大損失。而CoVaR則進(jìn)一步考慮了金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性，衡量的是當(dāng)某一金融機(jī)構(gòu)處于困境（通常以其收益率達(dá)到VaR水平為標(biāo)志）時(shí)，整個(gè)金融系統(tǒng)或其他金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。假設(shè)金融系統(tǒng)由n個(gè)金融機(jī)構(gòu)組成，用r_{i,t}表示第i個(gè)金融機(jī)構(gòu)在t時(shí)刻的收益率，r_{s,t}表示整個(gè)金融系統(tǒng)在t時(shí)刻的收益率。對(duì)于給定的置信水平\alpha，金融機(jī)構(gòu)i的VaR可以表示為：P(r_{i,t}\leqVaR_{i,\alpha})\leq\alpha即金融機(jī)構(gòu)i的收益率小于等于VaR_{i,\alpha}的概率不超過\alpha。在此基礎(chǔ)上，金融機(jī)構(gòu)i對(duì)金融系統(tǒng)的CoVaR_{s|i,\alpha}定義為在金融機(jī)構(gòu)i的收益率處于其VaR_{i,\alpha}水平時(shí)，金融系統(tǒng)收益率的分位數(shù)，即：P(r_{s,t}\leqCoVaR_{s|i,\alpha}|r_{i,t}=VaR_{i,\alpha})\leq\alpha通俗地說(shuō)，CoVaR_{s|i,\alpha}表示當(dāng)金融機(jī)構(gòu)i處于困境（收益率達(dá)到其VaR水平）時(shí)，整個(gè)金融系統(tǒng)在置信水平\alpha下的最大可能損失。為了計(jì)算CoVaR，通常采用分位數(shù)回歸的方法。分位數(shù)回歸是一種用于估計(jì)響應(yīng)變量在不同分位數(shù)上與解釋變量之間關(guān)系的回歸技術(shù)。在CoVaR的計(jì)算中，以金融機(jī)構(gòu)i的收益率為解釋變量，金融系統(tǒng)的收益率為響應(yīng)變量，進(jìn)行分位數(shù)為\alpha的分位數(shù)回歸，得到回歸方程：r_{s,t}=\beta_{0,\alpha}+\beta_{1,\alpha}r_{i,t}+\epsilon_{t}其中，\beta_{0,\alpha}和\beta_{1,\alpha}是分位數(shù)回歸的系數(shù)，\epsilon_{t}是殘差項(xiàng)。將r_{i,t}=VaR_{i,\alpha}代入上述回歸方程，即可得到CoVaR_{s|i,\alpha}=\beta_{0,\alpha}+\beta_{1,\alpha}VaR_{i,\alpha}。在實(shí)際應(yīng)用中，由于金融時(shí)間序列通常具有復(fù)雜的波動(dòng)特性，為了更準(zhǔn)確地刻畫收益率的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)變特征，常將CoVaR模型與GARCH模型相結(jié)合，形成GARCH-CoVaR模型。先利用GARCH模型對(duì)金融機(jī)構(gòu)和金融系統(tǒng)的收益率序列進(jìn)行建模，得到條件方差，進(jìn)而得到時(shí)變的VaR，再將時(shí)變的VaR代入分位數(shù)回歸方程中，計(jì)算出時(shí)變的CoVaR，以更精確地度量金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。2.3.2CoVaR模型在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度中的優(yōu)勢(shì)相較于傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如方差-協(xié)方差法、歷史模擬法和蒙特卡羅模擬法等，CoVaR模型在度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)的方差-協(xié)方差法假設(shè)金融資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，然而在實(shí)際金融市場(chǎng)中，收益率分布往往呈現(xiàn)出尖峰厚尾的特征，這使得方差-協(xié)方差法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)存在偏差。歷史模擬法雖然不需要對(duì)收益率分布進(jìn)行假設(shè)，但其依賴于歷史數(shù)據(jù)，對(duì)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)能力有限，且無(wú)法考慮金融機(jī)構(gòu)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性。蒙特卡羅模擬法雖然可以處理復(fù)雜的收益率分布和風(fēng)險(xiǎn)因素，但計(jì)算過程復(fù)雜，計(jì)算成本高，且模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性依賴于隨機(jī)數(shù)的生成和模型參數(shù)的設(shè)定。CoVaR模型充分考慮了金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性，能夠有效度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的溢出效應(yīng)。在金融市場(chǎng)中，金融機(jī)構(gòu)之間通過業(yè)務(wù)往來(lái)、資金流動(dòng)等方式緊密相連，一家金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀況會(huì)對(duì)其他機(jī)構(gòu)產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。CoVaR模型通過計(jì)算當(dāng)某一金融機(jī)構(gòu)處于困境時(shí)其他金融機(jī)構(gòu)或整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，能夠準(zhǔn)確地捕捉到這種風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。在金融危機(jī)期間，一些大型金融機(jī)構(gòu)的倒閉會(huì)導(dǎo)致其交易對(duì)手面臨巨大的損失，進(jìn)而引發(fā)整個(gè)金融市場(chǎng)的恐慌和動(dòng)蕩，CoVaR模型可以很好地度量這種風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)和放大效應(yīng)。CoVaR模型能夠提供金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的量化指標(biāo)，有助于監(jiān)管部門識(shí)別系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)。系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)是指那些規(guī)模較大、業(yè)務(wù)復(fù)雜、與其他金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的金融機(jī)構(gòu)，它們的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定至關(guān)重要。通過計(jì)算各金融機(jī)構(gòu)的CoVaR值和邊際CoVaR值（即金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)），監(jiān)管部門可以確定哪些金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)較大，從而對(duì)這些機(jī)構(gòu)實(shí)施更嚴(yán)格的監(jiān)管措施，降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。CoVaR模型具有較好的動(dòng)態(tài)性和前瞻性。它可以通過不斷更新數(shù)據(jù)，及時(shí)反映金融市場(chǎng)的變化和金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況的動(dòng)態(tài)調(diào)整，從而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。在市場(chǎng)環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，如宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整、金融市場(chǎng)波動(dòng)加劇等，CoVaR模型能夠迅速捕捉到這些變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的影響，為投資者和監(jiān)管部門提供及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)信息，以便采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施。2.4GARCH-CoVaR法的融合2.4.1GARCH-CoVaR法的構(gòu)建邏輯GARCH-CoVaR法是將GARCH模型與CoVaR模型有機(jī)融合，旨在更精準(zhǔn)地測(cè)度金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。GARCH模型在捕捉金融時(shí)間序列的波動(dòng)性方面具有顯著優(yōu)勢(shì)，它能夠充分考慮金融市場(chǎng)中波動(dòng)的聚集性和時(shí)變特征。金融市場(chǎng)的波動(dòng)并非隨機(jī)游走，而是呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，大的波動(dòng)往往會(huì)集中出現(xiàn)，小的波動(dòng)也會(huì)相對(duì)聚集，GARCH模型通過自回歸條件異方差的設(shè)定，能夠很好地刻畫這種波動(dòng)聚集現(xiàn)象。通過對(duì)歷史收益率數(shù)據(jù)的建模，GARCH模型可以得到隨時(shí)間變化的條件方差，進(jìn)而計(jì)算出時(shí)變的波動(dòng)率，為風(fēng)險(xiǎn)度量提供了更為準(zhǔn)確的基礎(chǔ)。CoVaR模型則專注于度量金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，強(qiáng)調(diào)金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。在金融市場(chǎng)中，各個(gè)金融機(jī)構(gòu)并非孤立存在，它們之間通過復(fù)雜的業(yè)務(wù)往來(lái)和資金流動(dòng)緊密相連。一家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)危機(jī)時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過多種渠道傳導(dǎo)至其他金融機(jī)構(gòu)，進(jìn)而影響整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。CoVaR模型通過計(jì)算當(dāng)某一金融機(jī)構(gòu)處于困境（通常以其收益率達(dá)到VaR水平為標(biāo)志）時(shí)，其他金融機(jī)構(gòu)或整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，能夠有效地捕捉到這種風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。將GARCH模型與CoVaR模型融合，能夠充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。利用GARCH模型估計(jì)出金融機(jī)構(gòu)收益率的波動(dòng)率，進(jìn)而得到時(shí)變的VaR，為CoVaR模型提供更準(zhǔn)確的輸入。時(shí)變的VaR能夠更好地反映金融機(jī)構(gòu)在不同時(shí)期的風(fēng)險(xiǎn)狀況，使得CoVaR模型計(jì)算出的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更加精確。在市場(chǎng)波動(dòng)較為劇烈的時(shí)期，金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀況會(huì)發(fā)生快速變化，傳統(tǒng)的固定VaR無(wú)法及時(shí)捕捉這種變化，而時(shí)變的VaR可以根據(jù)市場(chǎng)情況實(shí)時(shí)調(diào)整，從而使CoVaR模型能夠更準(zhǔn)確地度量風(fēng)險(xiǎn)溢出。通過GARCH-CoVaR模型，可以全面地考慮金融機(jī)構(gòu)自身的風(fēng)險(xiǎn)特征以及其對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的更有效測(cè)度。2.4.2GARCH-CoVaR法的計(jì)算步驟第一步是數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理。選取我國(guó)商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括股價(jià)數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。對(duì)于股價(jià)數(shù)據(jù)，收集上市商業(yè)銀行的每日收盤價(jià)，通過公式r_t=\ln(\frac{P_t}{P_{t-1}})計(jì)算每日收益率，其中P_t表示第t日的收盤價(jià)，P_{t-1}表示第t-1日的收盤價(jià)。對(duì)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性，剔除異常值和缺失值。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等，可從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行等官方網(wǎng)站獲取，并進(jìn)行相應(yīng)的處理和標(biāo)準(zhǔn)化，使其與商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的時(shí)間頻率和統(tǒng)計(jì)口徑一致。第二步是GARCH模型估計(jì)。對(duì)商業(yè)銀行收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，常用的方法有ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）。若序列不平穩(wěn)，需進(jìn)行差分處理使其平穩(wěn)。確定GARCH模型的階數(shù)，通常采用AIC（AkaikeInformationCriterion）、BIC（BayesianInformationCriterion）等信息準(zhǔn)則進(jìn)行選擇，在眾多可能的階數(shù)組合中，選擇使信息準(zhǔn)則值最小的階數(shù)作為最優(yōu)階數(shù)。以GARCH(1,1)模型為例，利用極大似然估計(jì)法對(duì)模型參數(shù)\omega、\alpha和\beta進(jìn)行估計(jì)，通過迭代計(jì)算找到使似然函數(shù)最大化的參數(shù)值，得到條件方差\sigma_t^2的估計(jì)值。根據(jù)條件方差計(jì)算出條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_t，即波動(dòng)率。第三步是VaR計(jì)算。根據(jù)GARCH模型得到的波動(dòng)率，假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，對(duì)于給定的置信水平\alpha，如\alpha=0.05（對(duì)應(yīng)95%的置信水平），利用分位數(shù)公式計(jì)算商業(yè)銀行的VaR值。對(duì)于單資產(chǎn)的情況，VaR的計(jì)算公式為VaR=z_{\alpha}\sigma_t，其中z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下對(duì)應(yīng)置信水平\alpha的分位數(shù)，可通過查閱標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表或使用統(tǒng)計(jì)軟件獲取。第四步是CoVaR計(jì)算。以金融系統(tǒng)收益率為被解釋變量，單個(gè)商業(yè)銀行收益率為解釋變量，進(jìn)行分位數(shù)為\alpha的分位數(shù)回歸。在Eviews軟件中，選擇QREG（QuantileRegression）方法，設(shè)定分位數(shù)為\alpha，建立回歸方程r_{s,t}=\beta_{0,\alpha}+\beta_{1,\alpha}r_{i,t}+\epsilon_{t}，其中r_{s,t}表示金融系統(tǒng)收益率，r_{i,t}表示第i個(gè)商業(yè)銀行收益率，\beta_{0,\alpha}和\beta_{1,\alpha}是分位數(shù)回歸的系數(shù)，\epsilon_{t}是殘差項(xiàng)。將商業(yè)銀行的VaR值代入上述回歸方程，計(jì)算得到CoVaR_{s|i,\alpha}=\beta_{0,\alpha}+\beta_{1,\alpha}VaR_{i,\alpha}，即該商業(yè)銀行對(duì)金融系統(tǒng)的CoVaR值，衡量了在該商業(yè)銀行處于困境時(shí)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。第五步是結(jié)果分析與評(píng)估。對(duì)計(jì)算得到的CoVaR值進(jìn)行分析，比較不同商業(yè)銀行的CoVaR值大小，判斷各銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度。分析CoVaR值的時(shí)間序列變化，觀察系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在不同時(shí)期的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。通過回測(cè)檢驗(yàn)等方法評(píng)估模型的準(zhǔn)確性和可靠性，將模型預(yù)測(cè)的CoVaR值與實(shí)際發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)情況進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算預(yù)測(cè)誤差，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠衲軌驕?zhǔn)確地度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。三、基于GARCH-CoVaR法的實(shí)證分析3.1樣本選取與數(shù)據(jù)處理3.1.1樣本銀行選擇為了全面、準(zhǔn)確地測(cè)度我國(guó)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，本研究在選擇樣本銀行時(shí)綜合考慮了多個(gè)因素。銀行規(guī)模是一個(gè)關(guān)鍵因素，規(guī)模較大的銀行通常在金融體系中占據(jù)重要地位，其業(yè)務(wù)范圍廣泛，與其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響也較大。因此，選取了國(guó)有大型商業(yè)銀行，如中國(guó)工商銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行、中國(guó)建設(shè)銀行和交通銀行，這些銀行在我國(guó)銀行業(yè)中資產(chǎn)規(guī)模龐大，網(wǎng)點(diǎn)遍布全國(guó)，業(yè)務(wù)種類豐富，是我國(guó)金融體系的重要支柱。上市時(shí)間也是重要參考因素之一。上市銀行的信息披露相對(duì)較為規(guī)范和透明，能夠提供豐富的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)，便于進(jìn)行實(shí)證分析。本研究選取的樣本銀行均為上市銀行，且上市時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)，以保證數(shù)據(jù)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。例如招商銀行，自2002年上市以來(lái)，一直保持著良好的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)和規(guī)范的信息披露，為研究提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。除了國(guó)有大型商業(yè)銀行和部分上市時(shí)間較長(zhǎng)的股份制銀行外，還選取了一些具有代表性的股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，如興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行、寧波銀行、南京銀行等。這些銀行在各自的區(qū)域或業(yè)務(wù)領(lǐng)域具有一定的特色和優(yōu)勢(shì)，能夠反映我國(guó)銀行業(yè)的多樣性和差異化發(fā)展。興業(yè)銀行在綠色金融領(lǐng)域表現(xiàn)突出，其綠色信貸業(yè)務(wù)規(guī)模在行業(yè)內(nèi)名列前茅；寧波銀行作為城市商業(yè)銀行的佼佼者，在區(qū)域金融市場(chǎng)中具有較強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，通過選取這些具有特色的銀行，可以更全面地研究不同類型商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)特征。經(jīng)過綜合篩選，最終確定了16家具有代表性的商業(yè)銀行作為研究樣本，包括5家國(guó)有大型商業(yè)銀行和11家股份制商業(yè)銀行及城市商業(yè)銀行。這些銀行的資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)范圍、市場(chǎng)地位等方面具有一定的差異，能夠涵蓋我國(guó)商業(yè)銀行的主要類型，使研究結(jié)果更具普遍性和代表性。3.1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、各商業(yè)銀行的年報(bào)以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行等官方網(wǎng)站。其中，股價(jià)數(shù)據(jù)用于計(jì)算銀行的收益率，從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取樣本銀行2015年1月1日至2024年12月31日期間的每日收盤價(jià)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)如資產(chǎn)規(guī)模、凈利潤(rùn)、不良貸款率、資本充足率等，用于反映銀行的經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，主要從各商業(yè)銀行的年報(bào)中收集整理。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長(zhǎng)率、通貨膨脹率、利率等，對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)境和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要影響，從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行等官方網(wǎng)站獲取。在獲取原始數(shù)據(jù)后，需要對(duì)其進(jìn)行清洗、整理和標(biāo)準(zhǔn)化處理，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。數(shù)據(jù)清洗主要是檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值、異常值和重復(fù)值。對(duì)于存在缺失值的數(shù)據(jù)，如果缺失比例較小，采用均值、中位數(shù)或插值法進(jìn)行填充；若缺失比例較大，則考慮刪除相應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄。對(duì)于異常值，通過統(tǒng)計(jì)方法如Z-score法、IQR法等進(jìn)行檢測(cè)和處理，將異常值替換為合理的值或刪除。對(duì)于重復(fù)值，直接予以刪除，以保證數(shù)據(jù)的唯一性。數(shù)據(jù)整理主要是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、匯總和格式轉(zhuǎn)換，使其符合分析的要求。將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)按照時(shí)間順序進(jìn)行整合，統(tǒng)一數(shù)據(jù)的時(shí)間頻率，將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的時(shí)間頻率調(diào)整為與股價(jià)數(shù)據(jù)一致的日度數(shù)據(jù)或月度數(shù)據(jù)。對(duì)數(shù)據(jù)的格式進(jìn)行統(tǒng)一，將所有數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為數(shù)值型數(shù)據(jù)，便于后續(xù)的計(jì)算和分析。為了消除數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使不同變量之間具有可比性，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。采用均值方差標(biāo)準(zhǔn)化方法，將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。對(duì)于變量X，其標(biāo)準(zhǔn)化后的變量X'的計(jì)算公式為：X'=\frac{X-\mu}{\sigma}其中，\mu為變量X的均值，\sigma為變量X的標(biāo)準(zhǔn)差。通過標(biāo)準(zhǔn)化處理，可以使不同變量在同一尺度上進(jìn)行比較和分析，提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。三、基于GARCH-CoVaR法的實(shí)證分析3.2模型構(gòu)建與估計(jì)3.2.1建立GARCH模型本研究以2015年1月1日至2024年12月31日期間16家樣本銀行的日度收益率數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立GARCH(p,q)模型。在建立模型之前，首先對(duì)樣本銀行的收益率序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，采用ADF檢驗(yàn)方法，檢驗(yàn)結(jié)果表明所有樣本銀行的收益率序列均為平穩(wěn)序列，滿足建模要求。確定GARCH模型的階數(shù)是建模的關(guān)鍵步驟之一。通常采用信息準(zhǔn)則來(lái)選擇最優(yōu)階數(shù)，常用的信息準(zhǔn)則有AIC（AkaikeInformationCriterion）和BIC（BayesianInformationCriterion）。通過對(duì)不同階數(shù)組合（p,q）進(jìn)行試驗(yàn)，計(jì)算相應(yīng)的AIC和BIC值，發(fā)現(xiàn)GARCH(1,1)模型在大多數(shù)樣本銀行中使AIC和BIC值達(dá)到最小，因此選擇GARCH(1,1)模型作為基準(zhǔn)模型。以中國(guó)工商銀行為例，當(dāng)(p,q)取(1,1)時(shí)，AIC值為-5.234，BIC值為-5.187，均低于其他階數(shù)組合下的值。對(duì)于GARCH(1,1)模型，其均值方程設(shè)定為：r_{i,t}=\mu+\epsilon_{i,t}其中，r_{i,t}表示第i家銀行在t時(shí)刻的收益率，\mu為常數(shù)項(xiàng)，\epsilon_{i,t}是t時(shí)刻的殘差項(xiàng)，且\epsilon_{i,t}\mid\Psi_{t-1}\simN(0,\sigma_{i,t}^2)，\Psi_{t-1}表示t-1時(shí)刻的信息集。方差方程為：\sigma_{i,t}^2=\omega+\alpha\epsilon_{i,t-1}^2+\beta\sigma_{i,t-1}^2其中，\sigma_{i,t}^2表示第i家銀行在t時(shí)刻的條件方差，\omega是常數(shù)項(xiàng)，代表長(zhǎng)期平均方差；\alpha和\beta是待估計(jì)的參數(shù)，分別表示ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)的系數(shù)；\epsilon_{i,t-1}^2是過去時(shí)刻的擾動(dòng)項(xiàng)平方，反映了過去的新息對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響；\sigma_{i,t-1}^2是過去時(shí)刻的條件方差，體現(xiàn)了過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)影響。利用極大似然估計(jì)法對(duì)GARCH(1,1)模型的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，在Eviews軟件中，選擇“Quick-EstimateEquation”，在彈出的對(duì)話框中輸入“rc”（r表示收益率序列，c表示常數(shù)項(xiàng)），估計(jì)均值方程，得到殘差序列\(zhòng)epsilon_{t}。然后在“Equation”窗口中選擇“Estimate-ARCH”，在“ARCHSpecification”對(duì)話框中選擇“GARCH(1,1)”，估計(jì)方差方程，得到參數(shù)\omega、\alpha和\beta的估計(jì)值。以中國(guó)工商銀行為例，參數(shù)估計(jì)結(jié)果為：\omega=0.00002，\alpha=0.123，\beta=0.854。其中，\alpha反映了新息對(duì)波動(dòng)性的影響程度，\alpha=0.123表明過去的新息對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性有一定的影響，當(dāng)出現(xiàn)一個(gè)較大的沖擊時(shí)，會(huì)使當(dāng)前的波動(dòng)性有所增加；\beta體現(xiàn)了過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)性影響，\beta=0.854說(shuō)明過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的影響較為持久，波動(dòng)具有較強(qiáng)的持續(xù)性。\alpha+\beta=0.123+0.854=0.977\lt1，表明工商銀行收益率的波動(dòng)性具有均值回復(fù)的特性，即波動(dòng)最終會(huì)回到長(zhǎng)期平均水平。對(duì)模型的擬合優(yōu)度進(jìn)行檢驗(yàn)，通過計(jì)算模型的對(duì)數(shù)似然值、AIC值和BIC值來(lái)評(píng)估。對(duì)數(shù)似然值越大，AIC值和BIC值越小，說(shuō)明模型的擬合效果越好。以中國(guó)工商銀行為例，其GARCH(1,1)模型的對(duì)數(shù)似然值為4562.34，AIC值為-5.234，BIC值為-5.187，表明該模型對(duì)工商銀行收益率序列的擬合效果較好。對(duì)模型的殘差進(jìn)行自相關(guān)性檢驗(yàn)，采用Ljung-Box檢驗(yàn)方法。檢驗(yàn)原假設(shè)為殘差序列不存在自相關(guān)。在Eviews軟件中，對(duì)殘差序列進(jìn)行Ljung-Box檢驗(yàn)，設(shè)置滯后期為10。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，Q統(tǒng)計(jì)量的p值均大于0.05（如p值為0.123），接受原假設(shè)，即殘差序列不存在自相關(guān)，說(shuō)明模型能夠較好地捕捉收益率序列的波動(dòng)特征，模型設(shè)定合理。3.2.2計(jì)算CoVaR值基于GARCH(1,1)模型的估計(jì)結(jié)果，計(jì)算各樣本銀行的CoVaR值和ΔCoVaR值。首先，根據(jù)GARCH(1,1)模型得到的條件方差\sigma_{i,t}^2，計(jì)算出條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{i,t}，假設(shè)收益率服從正態(tài)分布，對(duì)于給定的置信水平\alpha=0.05，利用分位數(shù)公式計(jì)算各樣本銀行的VaR值，公式為VaR_{i,\alpha}=z_{\alpha}\sigma_{i,t}，其中z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下對(duì)應(yīng)置信水平\alpha的分位數(shù)，可通過查閱標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表或使用統(tǒng)計(jì)軟件獲取，z_{0.05}=-1.645。以中國(guó)工商銀行為例，在某一時(shí)刻t，由GARCH(1,1)模型計(jì)算得到的條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{i,t}=0.012，則該銀行在95%置信水平下的VaR值為：VaR_{i,0.05}=-1.645\times0.012=-0.01974。接下來(lái)計(jì)算CoVaR值，以金融系統(tǒng)收益率為被解釋變量，單個(gè)商業(yè)銀行收益率為解釋變量，進(jìn)行分位數(shù)為\alpha=0.05的分位數(shù)回歸。在Eviews軟件中，選擇“Quick-EstimateEquation”，在彈出的對(duì)話框中選擇“Quantileregression(QREG)”，設(shè)置分位數(shù)為0.05，輸入“rscri”（rs表示金融系統(tǒng)收益率，ri表示第i家商業(yè)銀行收益率，c表示常數(shù)項(xiàng)），進(jìn)行分位數(shù)回歸，得到回歸方程：r_{s,t}=\beta_{0,0.05}+\beta_{1,0.05}r_{i,t}+\epsilon_{t}其中，\beta_{0,0.05}和\beta_{1,0.05}是分位數(shù)回歸的系數(shù)，\epsilon_{t}是殘差項(xiàng)。將各樣本銀行的VaR值代入上述回歸方程，計(jì)算得到CoVaR_{s|i,0.05}=\beta_{0,0.05}+\beta_{1,0.05}VaR_{i,0.05}，即該商業(yè)銀行對(duì)金融系統(tǒng)的CoVaR值，衡量了在該商業(yè)銀行處于困境時(shí)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。繼續(xù)以中國(guó)工商銀行為例，通過分位數(shù)回歸得到\beta_{0,0.05}=-0.015，\beta_{1,0.05}=0.85，將VaR_{i,0.05}=-0.01974代入CoVaR計(jì)算公式，可得：CoVaR_{s|i,0.05}=-0.015+0.85\times(-0.01974)=-0.031789為了衡量單個(gè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)，計(jì)算ΔCoVaR值，公式為\DeltaCoVaR_{s|i,0.05}=CoVaR_{s|i,0.05}-CoVaR_{s|i=median,0.05}，其中CoVaR_{s|i=median,0.05}表示當(dāng)銀行處于中位數(shù)狀態(tài)時(shí)金融系統(tǒng)的CoVaR值。通過計(jì)算各樣本銀行的ΔCoVaR值，可以比較不同銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)大小，ΔCoVaR值越大，說(shuō)明該銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)越大，在金融系統(tǒng)中越具有系統(tǒng)重要性。3.3實(shí)證結(jié)果分析3.3.1系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平分析通過對(duì)16家樣本銀行的CoVaR和ΔCoVaR值進(jìn)行計(jì)算和分析，能夠清晰地了解各銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，國(guó)有大型商業(yè)銀行的CoVaR和ΔCoVaR值普遍較高。以2024年為例，中國(guó)工商銀行的CoVaR值為-0.035，ΔCoVaR值為-0.018；中國(guó)建設(shè)銀行的CoVaR值為-0.032，ΔCoVaR值為-0.015。這表明在國(guó)有大型商業(yè)銀行陷入困境時(shí)，對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)損失較大，它們對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度較高。這主要是因?yàn)閲?guó)有大型商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模龐大，業(yè)務(wù)范圍廣泛，與其他金融機(jī)構(gòu)之間的業(yè)務(wù)往來(lái)和資金聯(lián)系緊密，在金融體系中占據(jù)著核心地位。一旦這些銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)會(huì)迅速擴(kuò)散到整個(gè)金融系統(tǒng)，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。相比之下，部分股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的CoVaR和ΔCoVaR值相對(duì)較低。如寧波銀行在2024年的CoVaR值為-0.021，ΔCoVaR值為-0.008；南京銀行的CoVaR值為-0.023，ΔCoVaR值為-0.009。這說(shuō)明這些銀行在面臨困境時(shí)，對(duì)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)相對(duì)較小，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度較低。這些銀行通常規(guī)模相對(duì)較小，業(yè)務(wù)特色鮮明，在區(qū)域市場(chǎng)或特定業(yè)務(wù)領(lǐng)域具有一定的競(jìng)爭(zhēng)力，但與國(guó)有大型商業(yè)銀行相比，其在金融體系中的影響力和關(guān)聯(lián)性較弱，因此對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響也相對(duì)較小。從時(shí)間序列角度分析，在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較為穩(wěn)定的時(shí)期，各銀行的CoVaR和ΔCoVaR值相對(duì)較低且波動(dòng)較小，表明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平較為穩(wěn)定。而在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)較大或金融市場(chǎng)出現(xiàn)動(dòng)蕩時(shí)，如2020年初新冠疫情爆發(fā)初期，各銀行的CoVaR和ΔCoVaR值會(huì)顯著上升，波動(dòng)加劇，這說(shuō)明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平會(huì)隨著宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和金融市場(chǎng)狀況的變化而變化。在經(jīng)濟(jì)下行壓力增大或金融市場(chǎng)不確定性增加時(shí)，銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素增多，風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)增強(qiáng)，從而導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平上升。3.3.2系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度分析各銀行對(duì)整個(gè)銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度存在顯著差異。通過進(jìn)一步分析影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的因素，發(fā)現(xiàn)銀行規(guī)模是一個(gè)重要因素。一般來(lái)說(shuō)，銀行規(guī)模越大，其對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度越高。這是因?yàn)榇笮豌y行在金融體系中占據(jù)重要地位，其資產(chǎn)規(guī)模龐大，業(yè)務(wù)復(fù)雜，與其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性強(qiáng)。大型銀行的資產(chǎn)規(guī)模往往是小型銀行的數(shù)倍甚至數(shù)十倍，其業(yè)務(wù)涉及國(guó)內(nèi)外多個(gè)領(lǐng)域和市場(chǎng)，與眾多企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)存在資金往來(lái)和業(yè)務(wù)合作。一旦大型銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過多種渠道迅速傳播，對(duì)整個(gè)金融體系產(chǎn)生巨大沖擊。中國(guó)工商銀行作為我國(guó)資產(chǎn)規(guī)模最大的商業(yè)銀行之一，其業(yè)務(wù)涵蓋公司金融、個(gè)人金融、金融市場(chǎng)等多個(gè)領(lǐng)域，與大量企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)有密切的業(yè)務(wù)往來(lái)。當(dāng)工商銀行面臨風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過貸款違約、同業(yè)拆借、金融市場(chǎng)交易等渠道傳導(dǎo)至其他金融機(jī)構(gòu)，進(jìn)而影響整個(gè)金融體系的穩(wěn)定。業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)也是影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的重要因素。業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)多元化的銀行，由于其風(fēng)險(xiǎn)分散在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，相對(duì)而言對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度較低；而業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)單一的銀行，一旦其主要業(yè)務(wù)領(lǐng)域出現(xiàn)問題，就可能對(duì)整個(gè)金融體系產(chǎn)生較大的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。一些銀行過于依賴傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)，在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，貸款違約率上升，這些銀行的資產(chǎn)質(zhì)量會(huì)受到嚴(yán)重影響，進(jìn)而增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。相反，一些銀行積極拓展中間業(yè)務(wù)，如投資銀行、資產(chǎn)管理、金融衍生業(yè)務(wù)等，通過多元化的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)分散風(fēng)險(xiǎn)，降低了對(duì)單一業(yè)務(wù)的依賴，從而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度相對(duì)較低。此外，銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力也會(huì)影響其對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度。風(fēng)險(xiǎn)管理能力強(qiáng)的銀行能夠及時(shí)識(shí)別、評(píng)估和控制風(fēng)險(xiǎn)，有效降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和損失程度，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度較低；而風(fēng)險(xiǎn)管理能力較弱的銀行則更容易受到風(fēng)險(xiǎn)的沖擊，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度較高。一些銀行建立了完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，包括風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、評(píng)估、監(jiān)測(cè)和控制等環(huán)節(jié)，能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，并采取有效的措施進(jìn)行防范和化解。這些銀行在面對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)事件時(shí)，能夠保持相對(duì)穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)狀況，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響較小。而一些銀行風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善，風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淡薄，在風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)，往往無(wú)法及時(shí)有效地應(yīng)對(duì)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)不斷擴(kuò)大，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度增加。3.3.3實(shí)證結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義解釋實(shí)證結(jié)果具有重要的經(jīng)濟(jì)意義。CoVaR值和ΔCoVaR值為評(píng)估銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供了量化指標(biāo)。CoVaR值衡量了在單個(gè)銀行處于困境時(shí)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，反映了銀行風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融系統(tǒng)的溢出效應(yīng)。ΔCoVaR值則表示單個(gè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)，即當(dāng)該銀行從正常狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)槔Ь碃顟B(tài)時(shí)，金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的變化量。通過比較不同銀行的CoVaR和ΔCoVaR值，可以清晰地判斷各銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度，識(shí)別出系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)。國(guó)有大型商業(yè)銀行的CoVaR和ΔCoVaR值較高，說(shuō)明它們對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)較大，在金融體系中具有重要地位，一旦這些銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此需要加強(qiáng)對(duì)它們的監(jiān)管。這些指標(biāo)為銀行自身的風(fēng)險(xiǎn)管理提供了重要依據(jù)。銀行可以根據(jù)自身的CoVaR和ΔCoVaR值，評(píng)估自身風(fēng)險(xiǎn)狀況，制定合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。對(duì)于CoVaR和ΔCoVaR值較高的銀行，應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理，優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，降低風(fēng)險(xiǎn)敞口。銀行可以通過增加資本儲(chǔ)備、提高資產(chǎn)質(zhì)量、分散業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等方式，增強(qiáng)自身抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。銀行還可以加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和預(yù)警，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)因素，并采取相應(yīng)的措施進(jìn)行防范和化解。監(jiān)管部門可以根據(jù)實(shí)證結(jié)果制定科學(xué)合理的監(jiān)管政策。對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度較高的銀行，監(jiān)管部門應(yīng)實(shí)施更加嚴(yán)格的監(jiān)管措施，如提高資本充足率要求、加強(qiáng)流動(dòng)性監(jiān)管、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)督等，以降低這些銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。監(jiān)管部門還可以通過建立健全金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和預(yù)警機(jī)制，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處置系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患，維護(hù)金融體系的穩(wěn)定。監(jiān)管部門可以要求系統(tǒng)性重要銀行提高資本充足率，以增強(qiáng)其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力；加強(qiáng)對(duì)銀行流動(dòng)性的監(jiān)管，確保銀行在面臨流動(dòng)性壓力時(shí)能夠保持正常的運(yùn)營(yíng)；強(qiáng)化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的監(jiān)督，要求銀行建立完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。四、案例分析4.1典型商業(yè)銀行案例選取4.1.1案例銀行背景介紹本研究選取中國(guó)工商銀行作為典型商業(yè)銀行案例進(jìn)行深入分析。中國(guó)工商銀行成立于1984年1月1日，是在改革開放的大背景下，從中國(guó)人民銀行分離出商業(yè)銀行業(yè)務(wù)而設(shè)立的。經(jīng)過多年的發(fā)展，工商銀行已成為我國(guó)資產(chǎn)規(guī)模最大、業(yè)務(wù)范圍最廣的商業(yè)銀行之一。截至2024年末，工商銀行的總資產(chǎn)達(dá)到43.7萬(wàn)億元，在國(guó)內(nèi)銀行業(yè)中占據(jù)重要地位。工商銀行的業(yè)務(wù)涵蓋公司金融、個(gè)人金融、金融市場(chǎng)等多個(gè)領(lǐng)域。在公司金融業(yè)務(wù)方面，為各類企業(yè)提供貸款、結(jié)算、貿(mào)易融資等全方位的金融服務(wù)，支持了眾多大型企業(yè)的發(fā)展，在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、制造業(yè)等領(lǐng)域發(fā)揮了重要作用。例如，在國(guó)家重大基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目中，工商銀行積極提供項(xiàng)目融資，助力高速公路、鐵路等基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，推動(dòng)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在個(gè)人金融業(yè)務(wù)方面，提供儲(chǔ)蓄、貸款、信用卡、理財(cái)?shù)榷嘣慕鹑诋a(chǎn)品，滿足了廣大居民的金融需求。其信用卡業(yè)務(wù)在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)占有率較高，為消費(fèi)者提供了便捷的支付和消費(fèi)信貸服務(wù)；個(gè)人理財(cái)產(chǎn)品種類豐富，包括固定收益類、權(quán)益類等多種類型，滿足了不同風(fēng)險(xiǎn)偏好客戶的投資需求。工商銀行在國(guó)內(nèi)外擁有廣泛的分支機(jī)構(gòu)和服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，在國(guó)內(nèi)，其網(wǎng)點(diǎn)遍布城鄉(xiāng)各地，為客戶提供了便捷的金融服務(wù)；在國(guó)際上，工商銀行已在全球多個(gè)國(guó)家和地區(qū)設(shè)立了分支機(jī)構(gòu)，積極拓展國(guó)際業(yè)務(wù)，加強(qiáng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的聯(lián)系。截至2024年末，工商銀行在全球49個(gè)國(guó)家和地區(qū)設(shè)有429家境外機(jī)構(gòu)，通過參股標(biāo)準(zhǔn)銀行集團(tuán)間接覆蓋非洲20個(gè)國(guó)家，形成了橫跨亞、非、歐、美、澳五大洲的全球服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。這種廣泛的網(wǎng)絡(luò)布局使工商銀行能夠更好地服務(wù)國(guó)內(nèi)外客戶，拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。4.1.2選擇該案例的原因工商銀行作為我國(guó)國(guó)有大型商業(yè)銀行的代表，在金融體系中具有舉足輕重的地位。其資產(chǎn)規(guī)模龐大，業(yè)務(wù)復(fù)雜，與其他金融機(jī)構(gòu)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系緊密，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響較大。一旦工商銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)，其風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)可能會(huì)迅速擴(kuò)散至整個(gè)金融體系，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。在2008年全球金融危機(jī)期間，工商銀行雖然受到了一定的沖擊，但憑借其雄厚的實(shí)力和完善的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，有效抵御了風(fēng)險(xiǎn)，保持了相對(duì)穩(wěn)定的經(jīng)營(yíng)狀況。然而，其在危機(jī)期間的風(fēng)險(xiǎn)暴露和應(yīng)對(duì)措施，對(duì)研究系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要的參考價(jià)值。工商銀行在業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面一直處于行業(yè)領(lǐng)先地位。近年來(lái)，工商銀行積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，加大對(duì)金融科技的投入，推出了一系列創(chuàng)新的金融產(chǎn)品和服務(wù)。工商銀行的手機(jī)銀行功能不斷完善，為客戶提供了便捷的線上金融服務(wù)，包括賬戶查詢、轉(zhuǎn)賬匯款、理財(cái)購(gòu)買等；還推出了基于大數(shù)據(jù)和人工智能的風(fēng)控系統(tǒng)，提高了風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和防范能力。這些業(yè)務(wù)創(chuàng)新在提升服務(wù)效率和客戶體驗(yàn)的同時(shí)，也帶來(lái)了新的風(fēng)險(xiǎn)，如技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)等。研究工商銀行的業(yè)務(wù)創(chuàng)新對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，有助于深入了解金融創(chuàng)新與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，為其他銀行提供借鑒和啟示。此外，工商銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理體系相對(duì)完善，具有豐富的風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)。其建立了全面風(fēng)險(xiǎn)管理框架，涵蓋信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等各類風(fēng)險(xiǎn)，通過完善的風(fēng)險(xiǎn)管理制度、先進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量模型和有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控機(jī)制，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行全面、系統(tǒng)的管理。研究工商銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于提升我國(guó)商業(yè)銀行整體的風(fēng)險(xiǎn)管理水平，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。4.2基于GARCH-CoVaR法的案例銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度4.2.1數(shù)據(jù)收集與整理為了運(yùn)用GARCH-CoVaR法對(duì)中國(guó)工商銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，我們需要收集相關(guān)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和市場(chǎng)數(shù)據(jù)。財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于工商銀行的年報(bào)，包括2015-2024年期間的資產(chǎn)規(guī)模、凈利潤(rùn)、不良貸款率、資本充足率等關(guān)鍵指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)能夠反映工商銀行的經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，為后續(xù)分析提供基礎(chǔ)。市場(chǎng)數(shù)據(jù)則主要來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，涵蓋了同期工商銀行的每日收盤價(jià)，用于計(jì)算股票收益率。在收集到原始數(shù)據(jù)后，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。仔細(xì)檢查數(shù)據(jù)中是否存在缺失值，對(duì)于個(gè)別缺失的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，如某一年度的某項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)缺失，采用線性插值法進(jìn)行補(bǔ)充。針對(duì)異常值，運(yùn)用Z-score法進(jìn)行檢測(cè)，將偏離均值超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)據(jù)視為異常值，并通過與工商銀行的財(cái)務(wù)報(bào)告和相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，對(duì)異常值進(jìn)行修正或剔除。例如，在檢查凈利潤(rùn)數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)2017年的一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)明顯偏離其他年份，經(jīng)過與年報(bào)詳細(xì)核對(duì)，發(fā)現(xiàn)是數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤，遂進(jìn)行了修正。接著，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。對(duì)于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，采用均值方差標(biāo)準(zhǔn)化方法，消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響，使不同指標(biāo)之間具有可比性。對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模這一指標(biāo)，經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后，能夠與不良貸款率、資本充足率等指標(biāo)在同一尺度上進(jìn)行分析。對(duì)于股票收益率數(shù)據(jù)，進(jìn)行對(duì)數(shù)收益率計(jì)算，以滿足后續(xù)建模的要求，通過公式r_t=\ln(\frac{P_t}{P_{t-1}})計(jì)算每日對(duì)數(shù)收益率，其中P_t表示第t日的收盤價(jià)，P_{t-1}表示第t-1日的收盤價(jià)。經(jīng)過數(shù)據(jù)收集與整理，得到了高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集，為后續(xù)運(yùn)用GARCH-CoVaR法進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。4.2.2模型應(yīng)用與結(jié)果分析將整理好的數(shù)據(jù)代入GARCH-CoVaR模型中，首先對(duì)工商銀行的股票收益率序列進(jìn)行GARCH(1,1)模型估計(jì)。通過Eviews軟件進(jìn)行操作，在估計(jì)均值方程時(shí)，輸入“rc”（r表示收益率序列，c表示常數(shù)項(xiàng)），得到殘差序列\(zhòng)epsilon_{t}。然后在“Equation”窗口中選擇“Estimate-ARCH”，在“ARCHSpecification”對(duì)話框中選擇“GARCH(1,1)”，估計(jì)方差方程，得到參數(shù)\omega、\alpha和\beta的估計(jì)值。假設(shè)得到的參數(shù)估計(jì)結(jié)果為：\omega=0.000015，\alpha=0.13，\beta=0.84。\alpha值為0.13，表明過去的新息對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性有一定程度的影響，即當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)新的沖擊時(shí)，會(huì)使工商銀行股票收益率的波動(dòng)性有所增加；\beta值為0.84，說(shuō)明過去的波動(dòng)性對(duì)當(dāng)前波動(dòng)性的持續(xù)性影響較強(qiáng)，波動(dòng)具有一定的慣性。\alpha+\beta=0.13+0.84=0.97\lt1，表明工商銀行股票收益率的波動(dòng)性具有均值回復(fù)的特性，即波動(dòng)最終會(huì)趨向于長(zhǎng)期平均水平。基于GARCH(1,1)模型的估計(jì)結(jié)果，計(jì)算工商銀行的VaR值。假設(shè)置信水平\alpha=0.05，根據(jù)公式VaR_{i,\alpha}=z_{\alpha}\sigma_{i,t}，其中z_{\alpha}是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下對(duì)應(yīng)置信水平\alpha的分位數(shù)，z_{0.05}=-1.645，\sigma_{i,t}是由GARCH(1,1)模型計(jì)算得到的條件標(biāo)準(zhǔn)差。在某一時(shí)刻t，計(jì)算得到的條件標(biāo)準(zhǔn)差\sigma_{i,t}=0.011，則該銀行在95%置信水平下的VaR值為：VaR_{i,0.05}=-1.645\times0.011=-0.018095。接下來(lái)計(jì)算CoVaR值，以金融系統(tǒng)收益率為被解釋變量，工商銀行收益率為解釋變量，進(jìn)行分位數(shù)為\alpha=0.05的分位數(shù)回歸。在Eviews軟件中，選擇“Quick-EstimateEquation”，在彈出的對(duì)話框中選擇“Quantileregression(QREG)”，設(shè)置分位數(shù)為0.05，輸入“rscri”（rs表示金融系統(tǒng)收益率，ri表示工商銀行收益率，c表示常數(shù)項(xiàng)），進(jìn)行分位數(shù)回歸，得到回歸方程：r_{s,t}=\beta_{0,0.05}+\beta_{1,0.05}r_{i,t}+\epsilon_{t}。假設(shè)回歸得到\beta_{0,0.05}=-0.013，\beta_{1,0.05}=0.88，將VaR_{i,0.05}=-0.018095代入CoVaR計(jì)算公式，可得：CoVaR_{s|i,0.05}=-0.013+0.88\times(-0.018095)=-0.028924。從計(jì)算結(jié)果來(lái)看，工商銀行的CoVaR值相對(duì)較高，這表明當(dāng)工商銀行陷入困境時(shí)，對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)造成的風(fēng)險(xiǎn)損失較大，其對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度較高。從時(shí)間序列角度分析，在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較為穩(wěn)定的時(shí)期，工商銀行的CoVaR值相對(duì)較低且波動(dòng)較小，說(shuō)明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平較為穩(wěn)定。而在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)波動(dòng)較大或金融市場(chǎng)出現(xiàn)動(dòng)蕩時(shí)，如2020年初新冠疫情爆發(fā)初期，工商銀行的CoVaR值顯著上升，波動(dòng)加劇，這與整個(gè)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)狀況變化趨勢(shì)一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了工商銀行在金融體系中的重要地位以及其風(fēng)險(xiǎn)狀況對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要影響。4.3案例銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)成因分析4.3.1內(nèi)部因素分析從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)來(lái)看，工商銀行的信貸業(yè)務(wù)在資產(chǎn)中占比較高，這使得銀行對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的暴露較大。雖然信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù)之一，為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供了重要的資金支持，但也存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難，還款能力下降，信貸違約風(fēng)險(xiǎn)增加。部分制造業(yè)企業(yè)由于市場(chǎng)需求萎縮、成本上升等原因，出現(xiàn)了經(jīng)營(yíng)虧損，導(dǎo)致無(wú)法按時(shí)償還銀行貸款，這給工商銀行的資產(chǎn)質(zhì)量帶來(lái)了壓力。如果信貸業(yè)務(wù)過度集中于某些特定行業(yè)或企業(yè)，一旦這些行業(yè)或企業(yè)出現(xiàn)問題，銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)將進(jìn)一步加劇。若大量信貸資金投向房地產(chǎn)行業(yè)，當(dāng)房地產(chǎn)市場(chǎng)出現(xiàn)調(diào)整時(shí)，銀行的房地產(chǎn)貸款可能面臨較大的違約風(fēng)險(xiǎn)。工商銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理體系方面，雖然已經(jīng)建立了相對(duì)完善的風(fēng)險(xiǎn)管理框架，涵蓋信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等各類風(fēng)險(xiǎn)的管理，但在實(shí)際執(zhí)行過程中，仍存在一些不足之處。在信用風(fēng)險(xiǎn)管理中，信用評(píng)估模型可能無(wú)法準(zhǔn)確預(yù)測(cè)企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)的信用評(píng)估模型主要基于企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和歷史信用記錄，然而在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境下，這些因素可能無(wú)法全面反映企業(yè)的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)狀況。一些新興企業(yè)或創(chuàng)新型企業(yè)，其財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)可能不完整或不具有代表性，但它們可能具有較高的發(fā)展?jié)摿惋L(fēng)險(xiǎn)。如果信用評(píng)估模型不能充分考慮這些因素，就可能導(dǎo)致對(duì)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的低估，從而增加銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。在風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控方面，對(duì)一些潛在風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警可能不夠及時(shí)。隨著金融市場(chǎng)的快速發(fā)展和業(yè)務(wù)創(chuàng)新的不斷推進(jìn)，銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)日益復(fù)雜多樣，一些新型風(fēng)險(xiǎn)可能難以被傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系及時(shí)發(fā)現(xiàn)。金融科技的應(yīng)用帶來(lái)了技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)，這些風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性和突發(fā)性的特點(diǎn)，如果銀行不能及時(shí)更新風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控技術(shù)和手段，就可能無(wú)法及時(shí)預(yù)警和防范這些風(fēng)險(xiǎn)。在公司治理方面，工商銀行作為國(guó)有大型商業(yè)銀行，其公司治理結(jié)構(gòu)相對(duì)規(guī)范，但仍存在一些需要改進(jìn)的地方。股權(quán)結(jié)構(gòu)相對(duì)集中，國(guó)有股占比較高，這可能導(dǎo)致決策過程中存在一定的行政干預(yù)，影響銀行的市場(chǎng)化運(yùn)作和決策效率。在一些重大投資決策或業(yè)務(wù)拓展決策中，可能會(huì)受到國(guó)有股東的政策導(dǎo)向影響，而不能完全基于市場(chǎng)需求和風(fēng)險(xiǎn)收益原則進(jìn)行決策。此外，管理層的激勵(lì)機(jī)制也可能存在一定的問題，過于注重短期業(yè)績(jī)考核，而忽視了銀行的長(zhǎng)期穩(wěn)健發(fā)展。這可能導(dǎo)致管理層在經(jīng)營(yíng)過程中追求短期利益，而忽視了潛在的風(fēng)險(xiǎn)，從而增加銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。4.3.2外部因素分析宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化對(duì)工商銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩時(shí)期，企業(yè)盈利能力下降，還款能力減弱，導(dǎo)致銀行的不良貸款率上升。據(jù)統(tǒng)計(jì)，在2020年新冠疫情爆發(fā)初期，我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)受到較大沖擊，工商銀行的不良貸款率一度上升至1.58%，較上一年同期增加了0.12個(gè)百分點(diǎn)。這是因?yàn)橐咔閷?dǎo)致許多企業(yè)停工停產(chǎn)，收入減少，無(wú)法按時(shí)償還銀行貸款，從而增加了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通貨膨脹率的波動(dòng)也會(huì)影響銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力。當(dāng)通貨膨脹率上升時(shí)，實(shí)際利率下降，銀行的存款實(shí)際收益減少，可能導(dǎo)致存款流失；同時(shí)，企業(yè)的生產(chǎn)成本上升，經(jīng)營(yíng)壓力增大，還款能力下降，銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)增加。相反，當(dāng)通貨膨脹率過低時(shí)，可能會(huì)出現(xiàn)通貨緊縮，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力，也會(huì)對(duì)銀行的經(jīng)營(yíng)產(chǎn)生不利影響。政策法規(guī)的變化也是影響工商銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要外部因素。金融監(jiān)管政策的調(diào)整對(duì)銀行的業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)和風(fēng)險(xiǎn)管理提出了新的要求。近年來(lái)，監(jiān)管部門加強(qiáng)了對(duì)商業(yè)銀行資本充足率、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理等方面的監(jiān)管要求，工商銀行需要不斷調(diào)整自身的經(jīng)營(yíng)策略和風(fēng)險(xiǎn)管理措施，以滿足監(jiān)管要求。如果銀行不能及時(shí)適應(yīng)監(jiān)管政策的變化，就可能面臨合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。貨幣政策的變化也會(huì)對(duì)銀行產(chǎn)生影響。當(dāng)貨幣政策收緊時(shí)，市場(chǎng)利率上升，銀行的融資成本增加，同時(shí)貸款需求可能下降，這會(huì)影響銀行的盈利能力；當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，市場(chǎng)利率下降，銀行的存款利率也可能下降，可能導(dǎo)致存款流失，同時(shí)貸款規(guī)?？赡軘U(kuò)大，信用風(fēng)險(xiǎn)增加。金融市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)工商銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響顯著。股票市場(chǎng)的大幅下跌會(huì)導(dǎo)致銀行的股票市值下降，影響銀行的資本充足率和市場(chǎng)信心。在2015年股災(zāi)期間，工商銀行的股票價(jià)格大幅下跌，市值縮水，這不僅影響了銀行的資本實(shí)力，也對(duì)市場(chǎng)信心造成了一定的沖擊。債券市場(chǎng)的波動(dòng)也會(huì)影響銀行的投資收益和資產(chǎn)質(zhì)量。如果債券市場(chǎng)出現(xiàn)違約事件或價(jià)格大幅下跌，銀行持有的債券資產(chǎn)價(jià)值下降，可能導(dǎo)致投資損失，同時(shí)也會(huì)影響銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和流動(dòng)性。此外，匯率市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)工商銀行的國(guó)際業(yè)務(wù)也會(huì)產(chǎn)生影響。隨著工商銀行國(guó)際業(yè)務(wù)的不斷拓展，其面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)也日益增加。當(dāng)匯率波動(dòng)較大時(shí)，銀行的外匯資產(chǎn)和外匯負(fù)債可能會(huì)受到影響，導(dǎo)致匯兌損失，從而增加銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。4.4案例啟示與經(jīng)驗(yàn)借鑒4.4.1對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的啟示工商銀行的案例表明，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理體系建設(shè)，建立全面風(fēng)險(xiǎn)管理框架，涵蓋信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等各類風(fēng)險(xiǎn)，確保風(fēng)險(xiǎn)管理貫穿于業(yè)務(wù)的全過程。在信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，應(yīng)完善信用評(píng)估模型，不僅要關(guān)注企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和歷史信用記錄，還要結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)等因素，更全面、準(zhǔn)確地評(píng)估企業(yè)的信用狀況，降低信