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危机期间的银行稳定和再融资操作：哪种因果关系？
摘 要
本文主要探讨的是欧洲央行再融资操作与近期危机期间欧洲银行业稳定性之间的因果关系。我们首先假设这种因果关系是双向的：欧洲央行在维护金融体系稳定方面的作用表明，再融资操作可能有助于提高稳定性，而银行业的不稳定也可能会刺激欧洲央行的流动性。本文利用国家层面的再融资操作数据和银行CDS利率，发现了银行不稳定性和流动性吸收之间存在正相关关系。高银行CDS利率与利用流动性的决定密切相关，然而对流动性的吸收并不能使这些利率迅速下降。
关键词：欧洲央行再融资操作、非常规货币政策、信用违约互换、银行稳定、欧元危机
1.引言
自金融危机爆发以来，各国央行一直采用非常规的货币政策来支持金融稳定和刺激宏观经济表现。人们普遍认为，这些措施避免了金融体系的崩溃，减轻了金融危机对实体经济的负面影响。尽管联邦储备银行和英格兰银行从危机早期就开始实施量化宽松计划，但欧洲央行最初的反应是向银行系统提供流动性。这是通过延长再融资操作的期限、放宽抵押品要求和改变分配程序来实现的。
经验主义文献中的共识是，欧洲央行的措施在帮助欧洲银行在极端困难的市场环境中获得资金方面起到了重要作用（Dunne等，2013；Pattipeilohy等，2013；Rogers等，2013，2014）。特别是长期再融资操作确保了稳定的长期融资，并帮助银行提高了盈利能力，（Pisani-Ferry和Wolff，2012；DarracqParies和DeSantis，2013）。虽然这些非常规措施可能没有给私营部门带来额外的信贷，但它们防止了进一步的信贷紧缩，从而支持了实体经济（Reichlinetal，2011）。Fratzscher（2014）指出，欧洲央行在危机期间的应对措施成功地提高了银行体系的弹性。
本文以欧洲银行为样本，利用信贷违约掉期定期存单利率研究了欧洲央行的再融资操作与银行稳定性之间的关系。CDS是一种转移违约风险的协议，用以交换名义金额上的定期费用。因此，银行CDS利率反映了市场对金融机构稳健性的看法。在实证文献中，银行CDS利率通常被用作衡量银行稳定性的指标（Chiaramonte和Casu，2010；Calice等，2012；Ballester等，2016）。如果欧洲央行在危机期间进行干预，就会成功地减少人们眼中的不稳定性，对欧元区银行来说，再融资操作可能成为银行CDS利率的另一个决定因素。就央行提供流动性能够缓解市场焦虑而言，人们可能会因此假设再融资操作与银行CDS利率之间存在负面关系。这种关系也符合欧洲央行维护金融体系稳定的目标。然而，反向的因果关系不能被排除。出于各种原因，银行决定动用央行的流动性。市场对它们财务健康状况的担忧可能就是其中之一，这种担忧导致融资环境恶化，CDS 利率上升。
这种论点意味着银行CDS利率与再融资操作之间存在正相关关系：那些被认为较弱的银行将需要更多地利用央行。由于这两个论点都不能马上被驳回，因此最终确定因果关系的方向是一个经验问题。本文旨在通过检验以下两种假设来阐明这一问题：1：欧洲央行的再融资操作提高了银行稳定性。2：银行不稳定增加了对欧洲央行流动性的需求。
为此，我们估计了两个面板模型。首先，我们在CDS利率模型中加入再融资操作。接下来，我们将CDS利率加入到流动性吸收模型中。关于前一个模型，我们扩展了Annaert（2013)）等人的工作，他们解释了银行CDS利差的变化，使用了大量的风险驱动因素。他们的研究利用了默顿关于公司债务的著作来解释CDS利率。CDS合约根据相关债券的违约概率定价，因此受到债券市场类似条件的影响（Collin-Dufresneetal，2001；Ericssonetal，2009）。信用违约掉期利率对这些状况的反应往往比基本金融状况更强烈，尤其是在危机期间（Annaert等，2013；HeydeandNeyer，2010；Eichengreen等，2012；WangandMoore，2012；Chiaramonte和Casu，2013；Samaniego-Medina 等，2013 ）。在我们的模型中，我们扩展了银行CDS利率的决定因素。
本文用于调查欧洲央行再融资操作对银行稳定性的额外影响。关于流动性吸收模型，我们建立在早期关于使用欧洲央行流动性窗口的工作之上。批发市场的紧张局势、不断恶化的银行间状况或个别银行的不稳定都会影响银行利用中央银行融资的决定。（VanRixtel和Gaspirini，2013；Fratzscher 等，2014；Reichlin，2014 ）。少量文献研究了银行吸收央行流动性的驱动因素。Linzert 等（2006，2007）和 Eisenschmidt等（2009），解决了银行在德国央行和欧洲央行再融资操作中竞标行为的决定因素。Cassola等（2013）的研究也与我们的工作相关，他们研究了2007年次贷危机期间欧洲央行回购协议中银行的行为。他们发现，个人信用风险是投标短期流动性安排的一个重要驱动因素。
本文通过分析流动性吸收的决定因素与流动性供给在稳定银行方面的有效性之间的动态关系，对现有的文献做出了拓展。更好地理解流动性提供在增强银行稳定性方面的作用，有助于政策制定者制定相关政策。本文的样本包括7个欧元区国家的25家上市银行。本文使用再融资操作和银行CDS利率的月度数据，并用文献中通常使用的一系列解释性变量对这些数据进行补充。在估计面板模型之前，我们进行了格兰杰因果关系测试，以确定再融资操作和银行CDS利率之间的因果关系。研究结果表明，从CDS利率到再融资操作之间存在因果关系。流动性吸收模型显示，滞后的银行CDS利率与央行再融资存在显著正相关。相比之下，我们的银行CDS利率模型中的再融资操作系数不那么显著，而且是错误的信号。论文的其余部分结构如下。第二部分描述了我们的数据和经验方法。第三部分讨论了我们的发现及其稳健性。我们总结在第四部分。
2.数据和经验方法
2.1再融资操作和银行CDS利率
由于银行一级的再融资操作数据不公开，本文主要使用国家一级的数据。欧洲央行通过主要再融资操作（期限为一至两周），积极引导短期利率，发出货币政策立场的信号，并管理短期流动性需求。此外，尤其是对于进入银行同业市场的机会有限的交易对手来说，长期再融资操作可提供较长期的流动资金。一般来说，长期贷款机构的到期日最长为三个月，但自危机爆发以来，它们的到期日已被多次延长。2011年12月，欧洲央行决定将两家ltro的到期期限延长至3年。与较长期限相一致的是，前所未有的大量流动性被分配，两轮总计超过1万亿美元。
我们从作为欧元系统一部分的各国中央银行的网站上检索了每月一系列的货币管理目标和长期贷款目标。在危机期间，爱尔兰和希腊的银行在紧急流动性援助（ELA）计划下从国家中央银行获得了大量额外的流动性。由于无法获得关于ELA的月度数据，而且排除这些数据会导致对爱尔兰和希腊央行融资与银行 CDS利率之间关系的扭曲看法，我们决定将这些国家从样本中剔除。由于各国金融部门规模的巨大差异，流动性操作的绝对数量很难说明其对岸坡稳定性的影响。因此，我们将每个国家的再融资操作总额（再融资操作加长期再融资操作）扩大到欧洲央行报告的货币金融机构（MFIs）的总资产。
银行CDS利率是我们衡量银行不稳定性的方法，是从Datastream收集的。我们选择5年期的银行CDS利率。这是CDS市场中流动性最强的合约。一年期或十年期的 CDS 利率与五年期利率（分别为0.976和0.99）高度相关。2010年，Datastream暂停了与信贷市场分析师（CMA）的合同。从那时起，Datastream已经独立地收集了有关信用违约事务的数据。由于这一变化，并非所有银行在2010年以后Datastream中都有与CDS相匹配的利率。为了解决这个问题，我们使用彭博社的数据进行匹配。对于国家层面的分析，我们按国家计算了银行CDS利率的平均值。我们放弃了那些没有活跃CDS的银行的国家。我们对欧元区银行 CDS 利率的选择对样本数量有很大影响，因为在CDS市场交易的欧元区银行数量有限。我们从2007年12月到2015年8月对7个国家（奥地利、比利时、法国、德国、意大利、西班牙和葡萄牙）的25家银行进行了抽样调查。CDS利率、整体再融资操作以及下文将要讨论的控制变量都是月底的数据。表1（略）为按银行和国家列出了银行存单利率的描述统计学数据。
图1（略）为按国家绘制银行CDS利率图。2008年至2009年，随着全球金融危机蔓延至全球银行业，该指数出现小幅上升。从2011年底开始，世界银行CDS利率反映了欧洲主权债务危机的影响。从那时起，银行对主权债务的风险敞口成为一个主要的风险因素，不断恶化的公共财政阻碍了政府作为最后贷款人介入的能力。众所周知，主权国家和银行之间的这种“厄运循环”在南欧最为严重。
表2（略）显示了再融资操作在小额金融机构总资产中所占份额的统计摘要。国与国之间的差异很大，表现出南北差异。在西班牙，规模再融资操作的比例最大，2012年8月上升至11.3%。图2显示了规模再融资操作的时间序列，显示2011年12月宣布的长期协议的积极影响。自2012年以来，南欧国家对央行流动性的依赖逐渐减少。
表3（略）报告了银行CDS利率和规模再融资操作的小组单位根测试。除了少数例外，检验统计表明非平稳性的零假设是不能被拒绝的。由于这两个变量都是i（1）阶的积分，我们也使用Pedroni和Johansen Fisher面板协整检验来检验协整性。在表4（略）结果的基础上，我们没有排除无协整性的零假设。由于这个原因，我们在本文的余下部分中继续使用变量的第一差异。作为一个进一步的初步调查，我们使用格兰杰因果关系测试来解决银行CDS利率和再融资操作之间的因果关系问题。我们对7个国家的研究小组和个别研究小组都进行了双变量的格兰杰因果关系测试。因果关系测试使用了多种滞后结构。
表5（略）报告了调查结果。研究结果显示:面板因果关系测试指出，从银行的不稳定性到欧洲央行获取的流动性数量之间存在因果关系。对个别国家的测试表明，因果关系偶尔也会以其他方式运行（从欧洲央行的操作到银行稳定）。例如，格兰杰因果关系货币基金组织的因果关系研究表明，法国的因果关系是双向的。不过，总体而言，支持从CDS利率到再融资操作之间存在因果关系的证据最为充分。双变量因果关系测试可能会受到忽略变量偏差的影响，因为还有其他解释性变量可能决定银行部门的稳定性或银行吸收的中央银行流动性的数量。这些变量将包括在下面解释的面板模型中。
2.2其他解释变量
我们首先遵循 Annaert等人（2013）在选择的其他决定因素的银行CDS利率。他们的研究借鉴了默顿（1974）的决定因素，包括金融利差、收益率以及波动性和杠杆率的衡量标准。此外，我们的模型包括一个变量，通过支付给这些基金的利率来获取银行间风险（Ladley，2013），以及一个变量，它获取了与市场对银行稳定性的感知相关的融资利率的对冲不确定性的影响（Linzert等，2007）。此外，还有一个衡量银行业之间传染性的指标（Schoenmaker和Wa；2011；Ballester等，2016），以及一个捕捉银行和主权国家之间潜在厄运循环的变量（Alterandschler，2012）。
关于我们的模型的流动性吸收，解释性变量是基于文献的银行行为在再融资操作（Linzert等，2006，2007；Eisenschmidt等，2009；Casola等，2013）。这些因素包括各种利率和利差，以及流动性和波动性指标。我们再次添加一个衡量银行同业拆借条件的指标，由这些基金支付的利息代替，以及一个用于捕捉利率不确定性的变量（Linzert等，2007；Ladley，2013）。
在我们的银行CDS利率模型中，我们还包括了欧洲央行非常规货币政策和欧洲银行管理局压力测试的公告效应。压力测试的结果可能让金融市场了解了银行业的弹性，因为它们反映了官方对银行吸收亏损能力的判断。迄今为止，EBA已经进行了4次压力测试，这可能影响了市场对银行稳定性的看法（Petrella和Resti，2013；Candelon和Sy，2015）。
2.3经验方法
我们使用以下固定效应动态面板模型研究了欧洲央行再融资操作对银行 CDS利率的影响，以及反之亦然的影响:
在（1）中，下标i表示横截面（国家），t表示时间周期。根据因果关系的方向，指的是规模再融资操作或平均银行CDS利率；对于k，我们用价值1来解释银行不稳定性和流动性吸收之间的关系可能出现的延迟。为了允许在银行不稳定或流动性吸收的持续性，我们包括一个滞后的因变量（-1）。向量由一组相关的解释变量组成。这些模型是根据国家的固定影响进行估计的，它们可以反映银行稳定性和流动性吸收方面的国家不变的差异。标准误差根据白周期过程按横截面进行聚类。这种方法解释了异方差和序列相关性（Arellano，2003）。在动态面板中出现了估计量的一致性问题，因为因变量的滞后可能与误差项相关。根据经验，t在动态面板中至少应该是40，以避免Nickell偏见（JudsonandOwen，1999；EveraertandPozzi，2007）。这是我们估计的情况。
3.实证结果
下面，我们首先讨论我们的银行CDS利率决定因素的面板模型的估计结果。接下来，我们将介绍小组模型的研究结果，解释银行对欧洲央行流动性的追索权。最后，我们进行了健壮性检查，讨论
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