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摘要:影子銀行與各傳統金融市場的內在關聯性和風險傳染性始終存在，且急劇增長，極易影響金融穩定。本文基于影子銀行規模和金融穩定指數的測度結果，通過構建動態GARCH－CoVaR模型測度影子銀行對金融穩定的影響及其風險溢出效應，結果顯示影子銀行對金融穩定的影響存在閾值效應，影子銀行與傳統金融市場明顯具有雙向風險溢出效應?；诖私Y論，本文從影子銀行體系和傳統金融體系風險、影子銀行與傳統金融市場之間的雙向風險傳染三個維度提出風險治理的建議。
關鍵詞:影子銀行；金融穩定；動態GARCH－CoVaR；閾值效應；風險溢出效應
一、引言
什么是影子銀行?在McCulley(2007)首先提出影子銀行是杠桿式非銀行投資渠道、工具和結構的“大雜燴”后，研究者們展開了對影子銀行內涵和外延的探討。但在此過程中學者們普遍認為影子銀行是影響金融穩定的重要因素。具體來看，一方面，企業債務率超過正常范圍后，很難從正規的商業銀行獲得貸款，從而不得不轉向一些影子銀行，不惜以高利率為代價換取貸款，尤其是那些具有高杠桿的影子銀行業務合約違約風險必然對金融穩定造成嚴重影響，所產生的風險將溢出至傳統金融市場;另一方面，在無法保證市場參與者都是理性人的條件下，其通過影子銀行進行投資的需求過度，容易引發通貨膨脹，必然影響金融穩定運行。值得注意的是，常規的金融穩定政策無法化解因影子銀行高利率所引發的企業債務問題所導致的金融風險。國內外關于影子銀行對金融市場穩定影響的研究取得了一定成果。方先明、謝雨菲(2017)構建TVP－VAR模型，得出影子銀行規模的變化對金融市場存在負面溢出效應。黃曉雯(2017)認為影子銀行和傳統銀行之間的關聯性較高，且會對其他金融主體產生風險溢出效應。但在關于雙向風險溢出效應的產生及原因、閾值效應以及風險溢出效應非線性時變特征等方面的研究較少。因此，本文通過影子銀行規模及金融穩定指數分析閾值效應，并構建動態GARCH－CoVaR模型比較分析影子銀行與傳統金融行業的風險溢出效應。
二、影子銀行對金融穩定影響的閾值效應分析
影子銀行是政府和企業債務產生的重要因素，而債務結構在企業財務和政府財政方面具有舉足輕重的地位，特別是具有高杠桿債務合約的影子銀行業務，當債務違約達到一定規模時，必然會對金融穩定產生負面效應。
(一)影子銀行規模測算。本文主要參考李文喆(2019)等測算方法，選取樣本區間為2003－2018年的相關數據，對影子銀行絕對規模進行測算。其中影子銀行的相對規模是使用影子銀行絕對規模除以GDP。
(二)金融穩定指標體系構建及金融穩定指數測算。1.指標體系構建從金融環境、金融政策、金融市場三個角度對金融市場穩定程度進行測算。金融穩定指標體系如表1所示。2.金融穩定指數測算運用2003－2018年的各指標年度數據對金融穩定指數運用熵值法求權重進行測算。指數越接近于1，說明金融市場越穩定;指數越接近于0，說明金融市場越趨于不穩定狀態。如圖1所示，金融穩定指數從2007年開始下降，因影子銀行的高利率所造成的企業債務危機會破壞金融體系，引起金融穩定指數的波動。
(三)影子銀行對金融市場穩定影響的實證分析。選取影子銀行相對規模(SB)、實際GDP增速(RGDP)、CPI作為解釋變量，金融穩定指數(FS)作為被解釋變量，運用2003－2018年度數據來分析影子銀行與金融市場穩定之間的關系。FS=2.014991SB－11.92823SB2+4.265163RGDP－0.001057CPI+0.077242(1)所得結論為:影子銀行與金融穩定之間存在閾值效應，閾值為0.55。當影子銀行的相對規模小于閾值時，金融穩定指數與其相對規模呈正相關關系。當影子銀行的相對規模超出閾值時，如果未采取有效監管措施，金融穩定指數與其相對規模呈負相關關系。三、影子銀行對金融市場穩定的風險溢出效應分析影子銀行債務歸屬于經濟社會的非穩定機制，所產生的風險會傳染至傳統金融市場。影子銀行與傳統金融市場之間存在非對稱的雙向風險溢出效應，通過構建動態GARCH－CoVaR模型進行深入分析。
(一)樣本選取。選取申銀萬國銀行指數、證券指數、保險指數、基金指數分別代表各傳統金融市場的運作情況。本文影子銀行的運行狀況選取了行業具有代表性的信托類、租賃類和投資類影子銀行組成多元金融指數來表示。時間跨度為2007年1月18日至2019年7月12日，該樣本期發生過次貸危機，經歷了許多重大金融事件，能夠較好地反映整個金融市場的運行情況和影子銀行的風險溢出狀況。數據來自Choice數據庫，對指數日收盤價進行對數一階差分來計算其回報率。
(二)描述性統計。如表2所示，影子銀行和各傳統金融市場指數對數收益率序列的J－B統計量P值均小于0.01，偏度均小于0，峰度均大于正態分布的對應值，各對數收益率序列均不服從正態分布。
(三)ADF檢驗和LM檢驗。如表3所示，影子銀行和各傳統金融市場指數對數收益率序列的ADF統計量P值均小于0.01，均不存在單位根，可以對其進行回歸分析，卡方統計量P值均小于0.01，均不存在ARCH效應，可以通過構建GARCH模型進行擬合。(四)計算VaR在5%的顯著性水平上，計算影子銀行指數和各傳統金融市場指數對數收益率的VaR序列。如表4所示，證券業和影子銀行的VaR普遍高于同等置信水平下保險業、銀行業和基金業的VaR，說明基金業、銀行業和保險業具有較強的抵御風險的能力，證券業和影子銀行抵御風險的能力較弱，應加強對證券業和影子銀行風險的監管。如圖2所示，ΔCoVaRx→y為正時，表明影子銀行對各傳統金融市場存在凈風險溢出效應，對各傳統金融市場的沖擊較大。結合上文的實證研究，得出影子銀行與各傳統金融市場之間風險傳染的特點:一是影子銀行與各傳統金融市場之間存在雙向風險傳染效應。二是影子銀行與各傳統金融市場之間的雙向風險傳染效應具有不對稱性。從風險溢出效應時變圖中可以看出，上半部分極端值大于下半部分極端值;但上半部分極端值出現的頻率較小，下半部分極端值出現的頻率較多。三是影子銀行對各傳統金融市場會產生滯后性沖擊。
四、結論及建議
(一)結論。首先，在測算影子銀行規模與金融穩定指數的基礎上，運用普通最小二乘法進行回歸分析，發現影子銀行對金融市場穩定的影響存在閾值效應。其次，在測算影子銀行與各傳統金融行業VAR的基礎上，對影子銀行與各傳統金融行業的抗風險能力進行比較分析，結果表明基金業的抗風險能力最強，證券業抗風險能力最弱。最后，通過構建動態GARCH－CoVaR模型，結果顯示影子銀行與傳統金融機構明顯具有雙向風險溢出效應，影子銀行對各傳統金融市場會產生滯后性沖擊。
(二)建議。本文從影子銀行體系風險、傳統金融體系風險、影子銀行與金融市場之間的雙向風險傳染三個維度來應對影子銀行所造成的金融風險。1.加強影子銀行體系風險治理。一是加強影子銀行數據信息統計。由于對影子銀行的監測滯后，導致信息失靈，為此，應將影子銀行納入金融統計范圍，并建立健全風險預警機制。二是完善影子銀行配套法規。加大對金融違法違規行為的懲罰力度。三是加強非銀行金融機構的融資渠道和比例管理。2.加強傳統金融體系風險治理。一是實施差異化監管。一方面嚴格監管資本充足率不符合監管要求的商業銀行，監控傳統銀行通過影子銀行業務，將信貸資產轉至表外所引發的資本計提不足等問題;另一方面，對不同類型的影子銀行進行差異化監管，提高監管效率。二是引導影子銀行支持實體經濟。抑制資金空轉套利，降低中小企業融資成本，促進民營企業持續健康發展。三是引導商業銀行以正常利率把資金傳導至企業和居民手中，同時促進相關業務延伸至鄉鎮和小微企業，減少企業和居民對影子銀行的信貸需求。3.抑制影子銀行與金融市場之間雙向風險傳染。一是創新影子銀行風險隔離機制。著力提高金融監管的嚴密性，從事影子銀行業務的金融組織建立健全風險“防火墻”，防止風險的相互傳染。二是建立健全集中度風險監管機制。加強集中度風險監管，監控傳統銀行與影子銀行之間的大額交易。三是加強金融監管部門之間的協調與合作。由于影子銀行橫跨范圍廣，因此需加強金融監管部門之間的協調，實現監管的全面覆蓋，促進影子銀行健康發展。
參考文獻:
1.方先明，謝雨菲，權威.影子銀行規模波動對金融穩定的溢出效應［J］．經濟學家，2017(1):79－87.
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5.吳曉靈，最關注影子銀行風險［EB/OL］．中國證券網，2017－03－09.
作者:呂超 劉文君 單位:貴州大學