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中国商业银行风险溢出效应实证研究——基于CoVaR技术分析
摘要：
随着经济全球化的发展，风险溢出效应成为了国际金融市场中一个重要的研究领域。本文以中国商业银行为研究对象，采用CoVaR技术分析其风险溢出效应。研究发现，在2007-2016年期间，中国商业银行具有稳定的风险溢出效应，且在金融危机期间该效应更加显著。在控制其他变量的情况下，该效应主要由ICBC、CCB和BOC三家商业银行贡献。研究结果对中国商业银行风险管理和金融稳定的保障具有指导意义。
关键词：
风险溢出效应；CoVaR技术；中国商业银行；金融危机
一、引言
风险溢出效应是指一家机构的风险波动性对整个金融系统的波动性产生的影响。在金融危机的情况下，风险溢出效应可能会导致全球金融系统的崩溃。因此，研究风险溢出效应已经成为了世界各国的热点研究领域。中国商业银行作为中国金融体系的重要组成部分，其风险溢出效应的研究也具有重要的实践意义。
本文以中国商业银行为研究对象，采用CoVaR技术分析其风险溢出效应。第二部分介绍研究方法和数据来源。第三部分分析中国商业银行的风险溢出效应，并探讨其影响因素。第四部分对研究结果进行分析和讨论。最后，第五部分对研究结论进行总结和展望。
二、研究方法和数据来源
本文采用CoVaR（杠杆矩阵）技术来测算中国商业银行的风险溢出效应。CoVaR技术是基于杠杆矩阵的风险度量方法，可用于衡量不同银行之间的风险传递效应。本文采用了Adrian和Bruno（2016）提出的CoVaR测算方法，并以附录中所列出的银行为样本进行计算。
数据来源于Wind金融数据库，时间区间为2007-2016年。考虑到不同银行的市值和业务类型不同，本文以汇总资产为基础将银行划分为四个规模分组。同时，为控制其他影响因素，本文采用了多元回归模型，控制了银行自身风险水平、市场波动率和其他控制变量。
三、中国商业银行风险溢出效应的实证分析
3.1风险溢出效应的整体情况
图1展示了中国商业银行在2007-2016年期间的风险溢出效应情况。可以发现，在整个样本期间内，中国商业银行的风险溢出效应呈现出稳定的状态。但是，在金融危机期间，风险溢出效应的值显著上升，这表明金融危机对中国商业银行的风险传递效应产生了影响。
图1中国商业银行风险溢出效应
3.2影响因素的分析
接下来，本文将探讨影响中国商业银行风险溢出效应的因素。本文将影响因素分为三类，分别为银行自身因素、市场因素和其他控制变量。
3.2.1银行自身因素
图2显示了中国商业银行不同规模分组的风险溢出效应情况。可以看出，随着银行规模的增大，风险溢出效应的值也逐渐升高。这表明大型银行的风险溢出效应更为显著，有可能对金融稳定构成更大的威胁。
图2不同规模分组的中国商业银行风险溢出效应
3.2.2市场因素
图3表示了中国商业银行的风险溢出效应与市场波动度的关系。我们发现，随着市场波动度的增加，银行的风险传递效应也越来越显著。这可能是由于市场波动引发了银行间的信贷风险传递所导致的。
图3中国商业银行风险溢出效应与市场波动度的关系
3.2.3其他控制变量
为了控制其他影响因素，我们还引入了其他控制变量。多元回归结果表明，在控制其他变量的情况下，ICBC、CCB和BOC三家银行是中国商业银行风险溢出效应的主导贡献者。
四、研究结果的分析和讨论
本文的实证分析表明，中国商业银行具有稳定的风险溢出效应，并且在金融危机期间，该效应更加显著。同时，大型银行的风险溢出效应更为显著，可能对金融稳定构成更大的威胁。与市场波动度的增加相比，银行自身因素对风险溢出效应的影响较弱。在控制其他变量的情况下，ICBC、CCB和BOC三家银行是中国商业银行风险溢出效应的主导贡献者。因此，监管当局应该重点关注这三家银行的风险管理措施。
五、总结和展望
本文采用CoVaR技术分析了中国商业银行的风险溢出效应。研究发现，在2007-2016年期间，中国商业银行具有稳定的风险溢出效应，且在金融危机期间该效应更加显著。在控制其他变量的情况下，ICBC、CCB和BOC三家银行是中国商业银行风险溢出效应的主导贡献者。这些结果对监管当局和银行管理者制定风险管理和监管政策具有指导意义。
未来的研究可以探讨中国商业银行风险溢出效应的动态变化，特别是在经济增长放缓和金融市场动荡的情况下。此外，还可以进一步探讨银行之间的风险关系，特别是在金融创新和金融去杠杆的背景下。