系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義和測量

系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義和測量界定盡管隨著2007年以來次貸危機(jī)的蔓延，金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)得到了足夠的重視，但對(duì)于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)并沒有一個(gè)廣泛認(rèn)可的定義。Kaufman和Scott（2003）將文獻(xiàn)中對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義分為三類第一類是對(duì)整個(gè)金融甚至經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的同時(shí)的巨大負(fù)面沖擊，主要強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的“同時(shí)性“，代表性的有Mishikin（1995），Kupiec和Nickerson（2004）第二類是機(jī)構(gòu)間同樣的風(fēng)險(xiǎn)暴露，強(qiáng)調(diào)的是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的”同因性“。代表性的有Chan等（2005）。第三類是金融機(jī)構(gòu)和市場之間對(duì)于危機(jī)事件的“鏈?zhǔn)椒磻?yīng)”，強(qiáng)調(diào)的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)之間的”傳染性“，代表性的有DeBandt和Hartmann（2000）。苗永旺等（2010），空間維度即空間維度即在某一給定的時(shí)點(diǎn)上，單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)是如何在金融體系內(nèi)分布的。從實(shí)踐來看，空間維度主要考察的是哪些大型金融機(jī)構(gòu)具有系統(tǒng)重要性以及其對(duì)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。時(shí)間維度即重視風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化，即金融體系的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)如何隨著時(shí)間的變化而變化。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)間維度與經(jīng)濟(jì)周期相關(guān)，其主要關(guān)注的是金融體系的順周期性。金融穩(wěn)定論壇（FSF)將順周期性定義為金融體系和商業(yè)周期波動(dòng)相互強(qiáng)化的機(jī)制并可能引發(fā)或惡化金融的不穩(wěn)定性。GianniDeNicolò等（IMF，2010）GianniDeNicolò等（2010）區(qū)分了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)（Systemicfinancialrisk）和系統(tǒng)性實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)（Systemicfinancialrisk）。Systemicfinancialriskistheriskthatashockwilltriggeralossofeconomicvalueorconfidencein,andattendantincreasesinuncertaintyabout,asubstantialportionofthefinancialsystem.測量傳統(tǒng)方法：多元GARCH模型、極值理論度量金融機(jī)構(gòu)間的聯(lián)系和市場間的波動(dòng)性溢出最主流的模型是多元GARCH模型。理論依據(jù)是危機(jī)即將發(fā)生的時(shí)候，潛在的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)累積表現(xiàn)在影響金融市場各個(gè)參與主體的經(jīng)濟(jì)因素趨向一致，而股票價(jià)格作為反映市場對(duì)于未來收益預(yù)期的工具，彼此相關(guān)關(guān)系會(huì)增強(qiáng)（DeNicolo和Kwast，2002；Schroder和Schuler；2003）Engle和Sheppard（2001）提出用動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)多元GARCH模型（DCC-MGARCH模型）來研究變量之間的時(shí)變非線性相關(guān)關(guān)系張兵等（2010）采用DCC-MGARCH模型估計(jì)了不同市場間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。學(xué)界較為流行，并有希望被納入新的監(jiān)管體系中的三種金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的模型化度量方法。條件在險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）Adrian和Brunnermeier（2010）創(chuàng)新地提出使用條件在險(xiǎn)價(jià)值即CoVaR的方法來度量系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在VaR測度單個(gè)金融機(jī)構(gòu)非條件性尾部風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，通過測度某個(gè)金融機(jī)構(gòu)陷入困境對(duì)其他金融機(jī)構(gòu)尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響，將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和在險(xiǎn)價(jià)值聯(lián)系起來困境保險(xiǎn)溢價(jià)（DistressedInsurancePremium，DIP）Huang、Zhou和Zhu（2011）提出的困境保險(xiǎn)溢價(jià)（DistressedInsurancePremium，DIP）方法同樣是一種“從上到下”的度量方法定義為彌補(bǔ)銀行體系發(fā)生困境時(shí)的損失所需的保費(fèi)溢價(jià)，盡管這種保險(xiǎn)市場在現(xiàn)實(shí)中并不存在。測量單個(gè)金融機(jī)構(gòu)：VaR金融系統(tǒng)：financialsystem-at-risk(FSaR)definedastheworstpredictedrealizationofthemarket-adjustedreturnofalarge

portfoliosoffinancialfirmsat5percentprobability.實(shí)體經(jīng)濟(jì)：GDPatrisk(GDPaR)definedhereasthe

worstpredictedrealizationof

growthinrealGDPat5percentprobability.參數(shù)估計(jì)、預(yù)測、沖擊識(shí)別補(bǔ)充：信用風(fēng)險(xiǎn)粗略地講，當(dāng)衡量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)我們正在嘗試做的是測量未來可能出現(xiàn)的結(jié)果的各種分散性。對(duì)于單個(gè)銀行，它是所關(guān)注的投資組合未來的回報(bào)上的分散性。而對(duì)于致力于金融穩(wěn)定的政策