经济学论文：夏普模型在测量银行业系统性风险中的应

 　　近年来，随着国内外经济形势的趋紧，我国银行业信贷风险也有所上升，不良率趋于反弹，银行业运行压力不断加大。根据银监会数据，今年6月末，商业银行（法人）不良贷款余额14 373亿元，比年初上升1 629亿元；不良率1.75%，比年初上升0.08个百分点。同时，盈利状况不佳，二季度资产利润率1.11%，比上年同期下降0.12个百分点，抵御风险的能力有所弱化。可以说，在当前这个时期，关注和防范信贷系统性风险具有尤为重要的意义。

　　然而，信贷系统性风险绝不仅是全国性的概念，更是一个区域性的问题。在经济整体下行的同时，部分地区的经济下行速度高于全国，银行不良贷款反弹压力更大。因而，对这些地区来说，防范区域性、系统性信贷风险具有重要的现实意义。然而，目前测量银行业系统性风险的研究尚不足，针对区域性的、信贷领域的系统性风险测量方法更是少之又少，不利于区域信贷风险的防范。对此，本文借鉴夏普市场模型，以绍兴市为例，对区域系统性信贷风险的测量进行研究，以期收"抛砖"之效。

　　一、夏普模型在测量银行业系统性风险中的应用及存在的问题

　　（一）模型介绍及应用中的问题

　　1.夏普市场模型介绍

　　1952 年，马科维茨"资产组织的选择"是现代投资学具有里程碑意义的论文。它论述了寻找有效资产组合边界，提出了投资组合的均值--方差模型，即在给定风险水平下寻找收益最大的资产组合的集合，或在给定收益水平下寻找风险最小的资产组合的集合的思想和方法，从而奠定了投资理论发展的基石。该模型依据以下几个假设：一是投资者在考虑每一次投资选择时，是依据某一持仓时间内资产收益的概率分布；二是投资者根据资产的期望收益率估测资产组合的风险；三是投资者的决定仅仅是依据资产的风险和收益；四是在一定的风险水平上，投资者期望收益最大；相对应的是在一定的收益水平上，投资者希望风险最小。

　　这样，βimσ2m即为系统性风险的大小。而 β 系数被称为系统性风险系数，成为度量一项资产系统性风险的指标而被广泛应用于风险测量。它的正式定义为：βi=Cov（ri,rm）/（σ2m）。 Cov（ri,rm）表示市场收益率和单个资产收益率的协方差；σ2m表示市场收益率的方差。 β 系数越高，系统性风险越大；β 系数越低，系统性风险越小；β=1，则资产的期望收益率等于市场的平均收益率。

　　（二）银行业系统性风险测量的应用及存在的问题

　　夏普模型虽然最早是针对投资领域，但由于风险理论的共通性，因此无论是市场模型还是CAPM模型，都不乏应用于银行业系统性风险测量的先例（如高志勇（2010）用CAPM模型测量美国银行业的系统性风险，［3］刘畅（2014）用市场模型，以工农中建交五大银行为样本，测量系统性风险）。这些系统性风险测量的实践具有以下共同点：一是以上市银行为样本，以股票收益率与股市整体收益率作为变量进行计算。二是市场收益率往往选择上证A股指数或金融板块指数收益率，或同时选择这2个指数的收益率。三是针对无风险利率选择的困难，有些采用市场模型，有些在采用CAPM模型时以短期国债收益率等指标作为无风险利率。就本文"区域系统性信贷风险的测量"这一主题而言，当前夏普模型的应用存在以下问题：

　　1.无法应用于区域和非上市银行

　　由于需以上市银行股票价格的变动作为系统性风险测量的数据前提，因此，当前的做法只能针对全国范围和上市银行，特别是无法测量区域的系统性风险，因此不利于不同地区系统性风险的防范。

　　2.风险匹配性存在差异

　　对股票而言，银行业系统性风险针对的应是股票"基本面"意义上的风险。虽然从理论上说，股票价格能够反映市场对未来收益的预期（即反映基本面），但二者毕竟存在一定的差异。特别是在股票市场有效性不足，价格发现功能有所欠缺的情况下更是如此。因此，以股价变动来测量银行系统性风险，在匹配性上存在问题。

　　3.无法准确反映信贷风险

　　目前，贷款仍然是银行最主要的业务，特别是在当前信贷风险高发、不良反弹压力较大的情况下，针对信贷的系统性风险，被许多人所关注。而股价是针对银行综合情况的反映，因此，股价的变动，无法准确测量信贷的系统性风险，而只能体现银行的综合风险。

　　二、实证分析

　　（一）模型选择与指标设定

　　根据上文的分析，我们借鉴夏普模型，以绍兴市为对象，以贷款利息收入率（当期贷款利息收入/（（期初贷款+期末贷款）/2））作为贷款收益的指标，将夏普模型应用于系统性信贷风险的分析。之所以选择贷款利息收入率这一指标，是基于以下考虑：一是夏普模型是以资产的收益作为变量的，而贷款利息收入率是贷款收益的良好指标，与夏普模型在逻辑概念上具有一致性；二是不良率虽是代表信贷风险最容易想到的指标，但它缺少对风险抵御能力（收益）的信息，因而不能全面反映系统性信贷风险；三是当贷款不良时，无法取得利息收入，因此，贷款利息收入率包含了不良率所具有的信息；四是这一指标无须以上市及存在股票价格为前提，因此不但能应用于非上市银行，甚至能应用于区域性的非法人银行。根据上文，由于CAPM模型要求设定无风险利率 Rf，而在我国当前情况下，针对银行业的 Rf的确定已较为困难，针对信贷风险意义上的 Rf则更是如此。其中，Ri为第 i 家银行的贷款利息收入率，Rm为市场收益，分别用银行业和全市经济情况反映。银行业的收益以绍兴全市银行业贷款利息收入率反映，全市经济的收益用资产利润率反映（资产利润率为当期规上工业企业利润总额与当期规上工业企业平均资产的比率）。

　　由于绍兴乃至全省、全国经济在2008年金融危机后发生了较大的变化，且基本经历了一轮以上的波动。同时，2009年应对危机时非常态化的情形，对经济实践不具有太大的指导意义。因此，我们设定样本区间为2010年-2016年3月，数据频率为月度。为增加样本量，我们以2年为一个期间单位来分析系统性风险的变化情况。同时，针对绍兴市银行业具体情况，我们选择2家国有银行（分别以A银行、B银行表示）、2家股份制银行（分别以C银行、D银行表示）、1家地方法人银行①（以E银行表示）进行研究。

　　（二）实证研究

　　根据设定的模型，运用EViews 5.0进行计量分析，并对风险进行分解，可得下表:

表1

　　三、加强宏观审慎管理，防范系统性信贷风险