本文讲述了关于上市银行系统性风险的内容，供大家参考，接下来我们一起仔细阅读下吧。
内容摘要：商业银行在经营过程中面临着诸多风险，其中的系统性风险有涉及面广、传染性大、危害性严重等特点。本文用单指数模型对沪市四家上市银行的β系数进行实证分析，进而给出防范银行系统性风险的对策。
关键词：系统性风险 实证分析 β系数
所谓的系统性风险至今还没有一个明确的定义，一般而言，系统性风险是指某个事件的发生在一系列相关的机构和市场构成的系统中会引起一系列连环损失的可能性。“系统性风险”无法通过投资组合进行分散，风险的溢出和传染性是系统性风险发生时最为典型的特征。而“银行系统性风险”至今也没有明确的界定，美国芝加哥大学经济学教授Kaufman认为，银行系统性风险是指由于银行系统的某个参与者不履约，从而引起其他参与者的违约，进而引发的链式反应而导致的广泛的金融困难的可能性。Nikotay则认为，银行系统性风险是银行系统性危机发生的可能性，而银行系统性危机是指对金融市场的严重破坏损坏了市场的基本功能，从而使经济遭受破坏，而且这种破坏还会扩展至其他国家。
我国的金融体系是银行主导的，银行具有金融资产的垄断权。但是，中国银行业的低效率和弊端也是显而易见的。一旦银行业发生系统性风险，对我国金融体系和国民经济的破坏将是灾难性的。本文无意于界定银行系统性风险，旨在利用上市银行的公开信息，借助单指数模型，对上市银行的系统性风险进行实证分析，揭示上市银行系统性风险的状况，并提出相应的建议。
上市银行β系数的实证分析
对上市银行β系数进行实证分析，可先作如下的假设：资本资产定价模型是衡量风险的正确模型，用它估计的β值能够反映上市公司面临的实际市场风险;β系数是有效的，即β系数具有对收益的完全解释能力;上证A股指数和金融板块指数能够比较准确地反映整体市场及金融行业市场行情的变动和发展趋势;股票的β系数在一年内保持不变。
系统性风险的度量指标：β系数。在CAPM模型中，β系数是衡量证券系统性风险的重要指标。β系数=1，说明其系统性风险与市场组合的系统性风险相同;β系数>1，说明系统性风险高于市场组合的系统性风险;β系数<1，说明系统性风险低于市场组合的系统性风险。
样本银行：本文以沪市上市的四家银行为样本银行。四家银行分别是：浦发银行、民生银行、招商银行、华夏银行。
样本期间：β系数实证研究的时间跨度一般以3-5年为宜。由于我国银行上市的时间较短，2005年底又面临股权分置改革，样本期间的选择较为困难。故本文选定的样本期间为2003年1月1日至2005年12月31日。计算证券收益率时，数据的时间周期可以为年、月、周、天。时间周期较短，收益率容易受到非交易因素的影响，时间周期长，特定时间跨度内的数据量将减少。综合考虑这两方面因素，本文选择“周”作为计算收益率的时间周期。
市场指数的选择。国内外大多数预测服务机构的做法是：将某种股票的收益率与该股票交易的市场指数收益率进行回归，进而预测β值。本文选取上证A股指数和金融板块指数为相应的市场指数。
股票收益率的计算。以经过复权处理后的股票周收盘价为原始数据，在复权处理过程中，对派发现金股息、股票股息及股份的分割、送配等情况做了调整。采用下列公式计算股票的周收益率：
其中，Rit是第i种股票在第t周的收益率;Pit、Pi(t-1)是第i种股票第t周和第t-1周周末经复权处理后的收盘价。
市场指数收益率的计算。以上证A股指数和金融板块指数计算市场组合的周收益率，计算时，对股票的分割、送配以及新股上市等情况做出相应的调整。因此，可以按以下公式计算指数周收益RMt：
RMt表示市场指数M第t周的收益率;PMt、PM(t-1)分别表示第t周和第t-1周周末市场指数的收盘数。
β系数的估计模型。利用单指数模型估计单个股票的β系数。
其中，Rit、RMt表示第t周第i只股票的收益率和相应市场指数的收益率，αi、βi为估计的系数，eit为随机误差项。
(一)实证分析
1.β系数的计算。通过大智慧软件获取四家上市银行2003年1月1日至2005年12月31日的交易数据，原始数据经过两方面的处理。一是补齐了暂停交易造成的数据缺失，诸如股东大会等原因而暂停交易，则用前一天交易数据代替。二是选取每周五的收盘价作为分析的重点，去掉了没有分析价值的数据。
将处理好的数据导入SPSS，计算出上市银行2003年、2004年、2005年的周β系数，其中β03-04、β04-05、β03-05、分别为2003-2004年、2004-2005年、2003-2005年的跨年度周β系数。以上证A股指数和金融板块指数为相应的市场指数计算得出各银行股票的β系数，如表1和表2所示。 β系数的意义。CAPM模型中，单个股票的总风险分为两个部分，一是系统性风险，二是非系统性风险。系统性风险来自于市场，是市场组合收益变动而使单个股票收益发生变动。β值可以对此作出反映。β值大于1的股票，被称为进取型股票。其收益率的变化大于市场组合收益率的变化，股市上升时获利较大，下跌时损失也较大;β值小于1的股票，被称为防守型股票。其收益率的变化小于市场组合收益率的变化，股市上升时收益有限，下跌时，抗跌性却较强。 β系数的直观分析。分段计算的β值建立在当期数据之上，仅考虑该时间段的特征，排除了其他时间段的影响，对新情况反映比较敏感。移动取样计算的β值建立在2到3年的时间基础上，反映较长时间段内上市公司的平均特征。总的来说，移动取样的β值能反映β值的变化趋势，但对最新情况反应不敏感，而分段计算的β值更能反映最近的实际情况。
所有沪市上市银行的β值都小于1，说明上市银行类股票都是防守型的。以上证指数为市场指数的β系数表中，金融板块β值大于所有单个股票的β值，这是由于资产的组合效应，使得系统内的某些个别风险相互抵消，从而提高了系统性风险在总风险中的比重。 对比表1和表2，可以发现，以金融板块为市场指数的β值普遍大于以上证指数为市场指数的β值。银行股票的系统性风险来自行业内外两部分，排除行业外部的系统性风险后，个股与行业的系统性风险表现更趋紧密。
样本期间内，上市银行的β系数呈逐年递减的趋势，表明上市银行的系统性风险趋于缓和，朝着好的方向转化。 影响β系数的主要因素分析。第一，行业因素。行业因素是最基本的。β系数衡量的是某种股票相对于市场指数的风险，公司所从事的行业对市场状况的变化越敏感，其股票的β系数值就越高。在其它条件相同的情况下，具有周期性的行业公司，β系数值会比非周期性的要高。相对于一般的生产性企业，银行业的周期性不明显，故β系数值比较低。第二，财务杠杆。在以上证指数为市场指数的β值中，招商银行的β值比较低。笔者认为这是由于招商银行的资本充足率较其它银行都高(见表3)。其它银行的资本充足率始终在8%的监管标准线上挣扎，即使个别年份比较高，波动率也很大，由此可见财务杠杆对β值的影响。
(二)β系数的显着性检验
对β系数进行显着性检验，就是对总体模型中解释变量RMt的系数βi是否显着异于零进行检验。即：
Rit=αi+βiRMt+eit
若βi=0显着成立，则模型就失去了线性意义。否则，即Rit与总体RMt线性显着。
T检验的步骤为：第一，提出原假设 H0：βit=0，则H1：βit>0 。第二，计算统计量T，见表4。第三，给定显着性水平a，查自由度为(n-2)的T分布表，得临界值Ta，(n-2)。令a=0.05，n越大，临界值Ta，(n-2)越小，当n>120时，临界值为1.6576。第四，做出判断。如果︱T︱Ta,(n-2)，拒绝原假设H0：βit=0，接受备择假设H1：βit>0，即认为β是显着的。
经比较，所有数据的β估计值均是显着的，这说明线性关系显着成立。
通过对沪市上市银行的β系数进行实证分析，可以得到如下启示：
第一，以β系数来看，四家银行股票都具有防守型股票的特点。在股市组合收益率上升时，金融板块的收益相对有限，但在股市下跌时，金融板块的抗跌性却较强。金融板块具有稳定大盘的作用。
第二，仅从股价波动的角度看，沪市上市银行的系统性风险相对于其它行业的总体水平是较小的。
第三，分段计算的β值较移动取样计算的β值更能反映公司的真实风险状况。
第四，随着社会经济的发展，我国商业银行的系统性风险呈逐步降低的趋势。
防范商业银行系统性风险的建议
依据前面的实证分析，笔者建议从以下几个方面防范商业银行系统性风险。
(一)强化信息披露
信息披露机制的不健全，客观上为政府监管和社会监督设置了门槛，监管方式的单一，使银行缺乏刚性的市场约束，为银行内部产生道德风险和逆向选择提供了滋生的温床。建立高效的信息披露机制，加强市场约束，有助于防范系统性风险。
(二)逐步建立完善的银行安全网体系
逐步建立包括存款保险制度，风险预警机制，紧急救助制度，银行退出机制等在内的金融安全网，事前预防、事中处置、事后完善。多方面、多层次地降低系统性风险的威胁。
(三)加强内控和自律
在金融工具不断创新，金融业务日趋国际化的背景下，来自外部的监管难免滞后，强化并落实金融机构的内部监控机制，就显得尤为重要。从世界各国金融同业自律制度建设的实践看，同业公会或协会是适应金融业行业保护、行业协调与行业监管的需要自发形成和发展起来的。我国显然存在金融业发展较快与金融监管相对不足的矛盾，迫切需要建立对监管当局起拾遗补缺作用的同业自律机制。
(四)加强与国际、区域监管机构的联系与合作
在当前金融全球一体化的时代，金融风险的国际间传递越来越快，连带影响越来越大。20世纪90年代以来的各种金融危机表明，危机的传染性使得任何国家的金融业都有可能受到他国的影响，国际银行体系的危机绝不是一国独立的金融政策和监管制度可以应付的。所以需要建立银行监管的国际合作机制，积极吸收国外的先进方法手段和制度性安排，共同抵御系统性风险。
参考文献：
1.The central bank of the Russian federation. Banking Supervision Report， 2003
2.邓君.对我国金融系统性风险的分析与思考.市场与发展，2002(2)
3.陈华发.西方国家银行脆弱性预警系统的经验做法及其在中国的应用.国际金融研究，2004(8)
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