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银行规模，资本以及系统性风险：一些来自国际的证据
摘要：本文研究了近期金融危机期间大型银行独立和系统性风险的横截面显著变化，以确定影响商业银行风险的特定因素。我们发现系统性风险随着银行规模和独立银行资本的增加而增长。我们的研究结果为现在对于银行加强系统性风险资本要求的好处的争论提供了证据。
关键字：银行危机；银行业绩；银行脆弱性；系统性风险；金融监管
- 导论
最近的金融危机引发了一场关于银行规模作为系统性风险决定因素的争论。这次争论现在有多种原因。首先，大型银行处于最近危机的核心；其次，在过去二十年内大型银行规模大幅增加(见图1)；第三，大型银行资本率趋于下降，更少的稳定资金，以及更有可能面临机遇市场活动的潜在风险（见图2-4，同样适用于Laeven等人，2014）。
图1 自上世纪90年代以来，全球最大的银行规模增长
数据来源：银行范围和作者统计
图2 银行规模和资本率
数据来源：银行范围和作者统计
资产代数处理，以数十亿美元作为单位（Log 资产等于2时相当于74亿美元，Log资产等于5时相当于1480亿美元。数据来源2011年）
图3 银行规模和稳定资金
图4 银行规模和活动
这种程序化的证据引发了许多经济问题，而这些对于制定有效监管大型银行的政策至关重要。首先，大型银行风险来源究竟是什么？是他的资本低，资金不稳定，市场导向的活动，规模本身，还是上述因素的组合？其次，这些潜在因素是否通过其对独立银行风险的影响来驱动系统性风险（并且可以通过传统的微观审慎调节来解决），还是超出独立银行风险对系统性风险产生影响，并暗示需要额外的宏观审慎措施？最后，各国哪些风险要素是共同的，因此可以将它们作为国际政策安排的一部分，比如基本法规框架。
回答这些问题对于政策建立至关重要，否则，政策可能不准确，且缺乏共识。事实上，正在进行的这场关于大型银行政策辩论中各方观点差异较大。其中一些包括巴塞尔委员会在内的一些组织提出以资本为基础的措施，比如说对大型银行征收高达2.5%的资本额外附加费（国际货币资金，2010，French等人）。其他的，例如美国Doss-Frank法案中的沃尔克规则，或者Vickers(2011)和Liikanen（2012）在欧洲提案，主张限制风险银行活动。另外一些人主张对银行规模进行彻底的限制。还有人认为这种限制性的规定会扭曲银行资源的分配，损害资本配置的效率并给实体经济带来巨大的破坏。（Kashyap等人，2010；Aiyar等人2014），他们建议重点放在通过更好的解决方案和可能的资本要求上而不是减少大到不能补贴的问题上（Farhi和Tirole,2012； Kashyap等人,2010；Stein,2013）。
本文研究了大量样本国家在近期金融危机期间系统性风险或大型银行横截面的显著变化，据此确定银行系统性风险的影响要素。 我们将这场危机作为对银行体系的冲击来揭示个体银行系统性风险的性质和规模。为了测绘系统性风险，我们使用两个最近开发的系统性风险度量模型,Adrain amp; Brunnermeier(2012)的CoVaR模型和Brownlees amp; Engle(2012)的SRISK方法。通过同时分析银行规模，资本，资金和活动，我们能够分离这三个关键影响银行风险因素分别对系统性风险的影响，并阐明了限制银行规模，对大型银行征收资本附加费，和限制其不稳定的资金和风险活动的优点在这次辩论中。
存在以下几种理论支持这样的观点：大型复杂的银行会对系统性风险做出贡献。根据我们称为不稳定银行业务假说的观点，大型银行倾向于从事更高风险的活动（比如贸易），并且通过短期债务进行融资，这使得他们普遍更容易受到流动性冲击和市场失灵的影响，如流动性短缺和降价出售（Kashyap等人，2002；Shleifer amp; Vishny,2010; Gennaioli等人，2013；Boot amp; Ratnovski, 2012）。
另一种理论被称为大到不能倒的假设认为，监管机构不愿意关闭或放弃大型银行，这会产生道德风险行为，即银行预期政府救助而承担过度风险。（比如说Farhi amp; Tirole,2012这么认为）
还有一种代理成本学说认为，从事多种活动的大型复杂的银行（比如结合贷款和交易）面临代理问题和公司治理不佳，这些问题可能会导致系统性风险。（Bolton等人，2007；Laeven amp; Levine，2007）。根据这种观点，银行有一种承担过度风险和规模增长的自然倾向，当监管机构专注微观审慎监管时，对防止由此产生的系统性风险的作用很小。因此，大型银行倾向于分享许多风险要素，常被其他理论认为是系统性风险的重要驱动元素，比如高杠杆率，活动多样性和相互关联性。
我们的分析并不是试图去验证这些互不排斥的理论，而是简单去验证系统性风险的主要驱动因素。然而，在研究过程中，我们也了解了这些理论在解释系统性风险变化方面的各自优点。
我们发现有利证据表明系统性风险随着银行规模的增长而增长。我们的研究结果表明，通过SRISK模型得出总资产增加一个标准差会使得银行对系统性风险的贡献增加约三分之一,这种影响是显著地。我们还发现，证据表明资本充足的银行系统性风险较低，这对大型银行的影响尤为明显。这些结果的重要性对于样本银行，对于所采用的系统性风险系数和对一系列所控制的银行都有影响。
我们的分析还强调了使用系统性风险度量而不是传统的银行业绩度量来评估系统性风险的驱动因素的重要性。 例如，使用独立银行风险衡量标准，如股票收益率和股票波动率等，将显着降低银行规模对系统性风险的影响。
该论文的贡献有三个方面。首先，我们分析了众多样本国家的系统性风险决定因素，而现有文献中大多以美国作为研究对象。这激发了我们利用不同国家样本建立研究结果，并控制可能影响银行规模和系统性风险之间关系的国家因素，比如宏观经济条件和存款保险。其次， 我们考虑系统性风险的替代度量当现有文献主要关注系统性风险的单一度量方式。由于这些测量涵盖了系统性风险的不同方面，他们之间的相关性并不总是很高。实际上，Billio（2012）等人和Giglio（2013）等人表明结合不同系统性风险度量方式相较于单一度量系统性风险更能解释在危机事件期间银行表现。因此为了指导政策，考虑系统性风险的替代性措施至关重要。 最后，我们分析了决定系统性风险的要素为了控制独立银行风险，从而将我们的分析与宏观审慎政策辩论紧密联系起来。
我们的论文与近期关于衡量和解释银行系统性风险的研究密切相关。 例如，Brunnermeier等人（2013）将CoVaR与衡量银行对非利息收入的依赖程度联系起来。然而，与我们的论文不同，他们的样本仅限于美国的银行控股公司，他们不考虑系统性风险的替代措施。Beck和de Jonghe(2013) 研究系统性风险如何受到贷款集中的影响。Drehmann和Tarashev（2013）关注银行间风险暴露作为系统性风险传导渠道的重要性,而Alessandri等人（2014）将系统性风险与金融稳定委员会系统重要性的指标联系起来。 我们关注银行资本，资金，活动，以及与银行规模之间的相互作用，作为四个最基本的推动银行风险的指标。
在相关研究中，Puzanova和Dullmann（2013）还研究了银行对国际银行样本的系统性风险贡献。 然而，这两种方法在几个方面有所不同。 我们使用不同的系统风险度量模型。 他们使用了一种新颖的信用风险建模方法，而我们在研究中选取了两种完善的方法，CoVaR方法和SRISK方法。他们从系统性风险的时间序列和横截面维度进行研究，而我们主要研究在最近金融危机期间系统性风险的变化（虽然我们也计算了年度价值）。 最后，我们的样本更大，覆盖了56个国家的412家银行，而在他们的研究中仅选用了54-86家银行。他们发现系统性性风险在横截面和时间序列维度上影响语速。 我们发现在横截面上，银行规模是危机期间系统性风险变化的重要决定因素，因此我们的结果是相辅相成的。
其他研究通过系统性风险度量以外的因素来研究银行的稳定性。 Berger和Bouwman（2013）发现，资本充足的银行更有可能在银行危机中幸存下来。 Hovakimian和Kane（2000）指出，银行从存款保险提取大量的实质性安全净补贴，从而提高其市场价值，Beltratti和Stulz（2012）使用危机数据发现，资本充足的银行在危机期间表现较好，而 Demirguc-Kunt和Huizinga（2010）发现，银行在很大程度上依赖于非存款资金和非利息收入更有利可图，但风险更大。
在转到本文分析之前，需要注意一些事项。 系统性风险的测量仍处于初始阶段（Hansen，2014）。 我们考虑CoVaR和SRISK是鉴于它们是系统性风险中使用最广泛和最常用的两个度量标准。 尽管如此，这些度量方法可能会进一步完善和改进，而其他度量方法也正在探索中。例如，Tarashev等人（2010）提出了基于Shapley值的系统性风险度量，Huang等人（2009,2012）将基于假设的抗财务危机保险价格引入了系统性风险度量（参见Guntay和Kupiec ，2014，讨论不同系统性风险度量方法的缺陷）。此外，我们的系统性风险度量基于股票价格。 在预期有政府支持（政府救助）的情况下，市场价格可能不能准确地反映系统性风险。 此外，这些数据不会涵盖与金融机构倒闭有关的全部社会成本，包括产出损失和失业。
虽然我们关注银行规模与风险的相互作用，但也有其他研究分析银行规模与业绩之间的相互作用。 文献的一部分侧重于竞争和规模经济在银行业中的作用。 例如，休斯和梅斯特（Hughes and Mester，2013）发现银行享有大规模的经济规模，另一部分文献则关注银行范围内的经济体系。 在这里，休斯敦等人（1997）发现，由于内部资本市场的存在，多元化银行能够更好地吸收流动性冲击，而Laeven和Levine（2007）以及Goetz等人（2013）发现银行在地理上多样化或产品多样可以降低其股东的价值，而且这种多元化的银行讯存在着代理成本。其他论文集中讨论了公司治理，杠杆作用和监管在影响银行业绩和风险方面的作用。 例如，利用危机前的数据，卡普里奥等人（2007）发现拥有较大所有者的银行更受重视，而Saunders等（1990）和Laeven和Levine（2009）发现这些银行也承担更多风险。
本文的结构如下：第2章介绍本文使用的数据，第3章介绍研究结果，第4章总结结论。
第二章 数据
2.1 样本
为了构建样本，我们从所有公开交易的金融机构着手，Bankscope机构提供有关股票回报和资产总额的数据截止至2006年底。我们排除了没有公开交易的金融机构，因为我们测量的系统性风险是基于股票回报的。 我们也排除在2008年12月样本期结束前消失的金融机构。筛选后剩下1721个金融机构。 大多数情况下，我们排除非银行金融机构并专注于存款机构（即商业银行和银行控股公司），这样后样本减少到1343个机构。 我们的重点分析尽可能的大的金融机构最好是具有系统重要性，将样本限制到2006年底资产超过100亿美元的金融机构。筛选后，最终的样本由来自56个国家的412家接受存款的金融机构构成。
表1显示了在我们样本中至少有一家大型银行的国家，我们拥有宏观经济和银行监管变量的国家级数据（稍后定义）。 在样本中有32个国家符合这些标准。大型银行之间存在的差异很大。 一些国家只有一家大型银行，而7个经济体拥有五家以上的大型银行（即加拿大，德国，意大利，日本，台湾，英国和美国）。 美国是在我们样本拥有总数最多的大型银行，总计有28家的国家。
样本包括资产超过100亿美元的上市银行截止至2006年12月。大型银行表示与资产规模相同的样本银行在2006年底超过500亿美元。 国家特征计算如下截止至2006年年底。 对数人均GDP等于对数人均实际国内生产总值以美元计算。 存款保险是一个虚拟变量等于1来自Demirguuml;ccedil;-Kunt等人的明确的存款保险计划。（2008年）。
2.2 银行层次系统性风险
我们的主要关注是2007年中至2008年底的系统性风险，这段时期我们称之为金融危机时期。这是美国主要金融股票价格崩溃的时期，其中包括几家大型金融公司的失败。诸如Countrywide Financial Corporation，Northern Rock和雷曼兄弟等机构。从2007年7月开始，后来失败的Countrywide Financial Corporation警告说“困难的条件”，贝尔斯登公司清算了两只投资于各种抵押贷款支持证券的对冲基金。 2007年8月，美国住房抵押贷款投资公司申请破产保护，法国最大的银行BNP Paribas停止对三只投资基金的赎回，这证明该危机已蔓延至欧洲大陆。然后，我们的样本期延长至2008年9月雷曼兄弟倒闭及其后续事件，直至2008年底，在此期间，美国和许多欧洲国家政府采取了非常措施来支持其金融体系，包括通过国有化和政府金融机构的资本结构调整。我们的样本期也与Beltratti和Stulz（2012）所考虑的危机时期相一致，这简化了两项研究之间的比较。
我们的系统风险变量是CoVaR和SRISK。 CoVaR的测量遵循Adrian和Brunnermeier（2012）。 它是基于市场回报的风险价值（VaR），条件是对于公司i观察到的一些尾部事件：
=
其中是该国所有金融公司投资组合的价值加权回报，我们称之为“市场”投资组合，C（）是针对公司i观察到的事件，是条件概率分布的概率水平。 公司i的CoVaR被定义为以公司i为条件的金融系统的VaR与处于其中位状态的系统的VaR之间的差异。 可
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