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摘 要：根据国际经验能够看出，如若某一金融机构出现了倒闭、危机等情况，将会对整个金融系统产生极大的影响，导致体系难以正常运行，对金融系统的服务能力产生严重的不良影响，该机构便可被称为是系统重要性金融机构。本文将从金融网络模型的角度，对系统的风险性进行衡量，并且从直接影响和间接影响两个方面对全系统造成的损失进行计算。
关键词：金融机构；系统重要性；风险衡量；成本分担
系统重要性金融机构能够对整个金融系统产生严重的不良影响，削减系统提供金融服务的能力和水平，无论导致上述问题的原因是直接影响还是传染效应，该机构都将作为重要性机构而存在。由于金融机构之间存在着紧密的关联，容易促进系统风险的形成、扩大和爆发，加之其涉及的范围较为广阔，风险一旦形成将通过各种渠道进行传播，进而对其他机构产生不利影响。对此，加强对系统重要性金融机构的监管，防范风险的形成成为大势所趋。
一、金融网络中的系统风险衡量
要想对金融体系中单一的“系统重要性”进行识别和监管，首先需要对系统的整体风险进行衡量。在目前大部分研究当中对系统风险的衡量方式，主要采用VaR、CoVaR、ES等，但是其在风险外溢以及机构关联性的反应方面存在一些问题，本文将从金融网络模型的角度，在宏观审慎政策的视域下，对系统风险进行衡量。
（一）审慎政策下的系统风险
审慎政策主要将金融体系看做成一个整体，以维护整个金融系统的安全稳定运行为最终目标。通常情况下，系统风险是指在整个金融体系中的部分或者全体丧失功能的可能性，主要表现在金融系统在外部冲击或者内部传染的作用下，产生的大范围倒闭现象。根据相关调查研究可知，随着时间的推移，金融系统的稳定性也是起伏不定，运行路径也多种多样。从系统损失程度的角度来看，其与功能受损之间存在正比例关系，功能受损的程度越大，意味着系统风险也随之提升。如若系统的损失率达到100%，则代表着该系统中的原有功能难以得到充分的发挥，陷入了“完全危机状态”。由此可见，在任何一个时间点上，系统都存在完全丧失功能的可能性，只是在程度上存在差异而已[1]。
例如，在t时间段=点中，整个金融系统的稳定度为St，系统损失率为0%，该系统整体处于稳定状态，Ct代表与其相对的全危机状态，系统损失率为100%。由上可知，此种情况下该系统由稳定状态向全危机状态发生转变的几率虽然十分渺小，但是依然存在转变的概率。此种转变的概率被称作为t时间点的系统风险，可以用Pt来表示。另外，系统风险变化越大，则全系统的损失率越高，用losst表示系统存在的损失率，用Xt代表其他存在的因素，可以用以下公式对上述内容进行表示：。
式中，θt代表的是t时间点及其之前的信息，在特定的范围内，f（·）对于losst的偏导数将始终大于0，同时losst也将成为对Pt产生影响的主要因素之一。为了便于研究，可将losst产生的变化看作成系统风险。在下文中，将依旧使用losst对系统风险进行衡量。在任意范围内，利用上述公式便能够将損失或者概率向金融离散变量进行转换，即金融状态为“稳定”或者“危机”进而对系统风险进行衡量[2]。
（二）金融网络条件下系统风险
系统风险的诱发因素多种多样，机制也十分复杂，根据现有的研究能够看出，系统风险爆发的主要原因为两种，一种是受到外界的冲击，导致整个金融系统的功能丧失，例如经济周期波动等；另一种为单一机构产生风险后出现的传染效应，使风险扩散进而对整个金融系统产生不利影响。第一种原因能够体现出系统对外部风险抵抗中的“韧性”，而第二种原因能够体现出整体网络结构的稳定性，由此可见，在系统风险形成的过程中，具有相互诱发、扩散、作用等特征。将其与上述对系统风险的分析能够得出，将其与诱发原因相结合，系统风险用公式可以表示为：。
式中，代表的式外部共同冲击；代表的是内部传染效应；Xt代表的是其他相关因素。
所谓的外部共同冲击主要是指系统所面临的外部风险，例如资产价格波动、经济周期变化等，都容易引发系统外部风险。在国际金融危机中，房价大面积下跌成为共同冲击的主要原因。而内部传染效应是指系统所面临的内部风险，在金融网络当中，单一的机构与其他机构之间存在一定的关联，进而对其他机构产生扩散影响，使系统损失也被逐渐扩大，浙江导致个体稳定的汇总与总体稳定之间不相一致，并且由此而产生矛盾，是系统重要性机构分析中需要解决的重点问题，在去除外部因素的条件下，在金融网络中系统风险可以表示为：。
二、金融网络中的系统成本分担
在系统风险研究的基础上，将对单一机构对整体系统风险的“贡献”进行研究，以此来研究系统重要性问题。由上文可知，每个单一系统对整体体系的风险都将作出“贡献”，因此需要对“贡献”的程度进行衡量。对于任意机构来看，其外部风险的影响主要包括两个方面。一方面，机构的违约风险，即机构发生倒闭或者个体风险，这将会导致机构功能的直接丧失，并且与之相关联的机构也会受到一定的影响，最终使整体金融体系受到损伤，这被称作为“直接贡献”。另一方面，由其他机构引发的“风险事件”，由于机构之间存在着一定的关联，该机构作为其中一部分，对风险扩散和传递产生了影响，致使系统损失发生了改变，这被称作为“间接贡献”[3]。
（一）“直接贡献”的衡量
在金融网络模型的基础上，将整个金融系统看作为一种网络结构，其中的各个机构之间存在着各种各样的联系，包括资金的输入和输出等。在一定的时间内，各机构分别充当着金融输入和输出方的角色。假设体系中包括n家机构，其资金往来便能够构建成一个n×n的矩阵，这里用M来替代，该矩阵也可以被称为是流动性矩阵，在t时间点上矩阵Mt可表示为：
式中，代表的是在t时间点内，由机构i到机构j的资金流动量。在这里，可以采用三元变量对银行网络进行描述，即，其中，的取值范围为1到n，其主要代表的是机构i中所流出的资金数量；代表的是资金存量向量，其中的任意所表示的是都是在整个金融机构模型中，机构i中可用的资金头寸，由此可见，三元变量中所展现出来的是金融网络的静态切面，如若将时间要素加入其中，便能够展示出一个动态的银行网络。当流动性危机发生时，在任意时间点t上都至少有一个机构中的头寸不超过0，并且对任意机构由于违约而带来的全系统直接损失进行计算：。 式中，代表的是在机构i违约的情况下，机构j造成是损失值；CAi，t代表的是在机构i发生违约的情况下，直接产生是全系统损失率，即机构i为系统风险所作出的“直接贡献”。根据冲击机制能够看出，机构产生的系统损失率与头寸规模之间成负相关关系，与机构资金的流入流出之间成正相关关系，与机构违约概率之间成正相关关系[4]。
（二）“间接贡献”的衡量
外部效应还体现在系统风险扩散的过程中产生的推动或者减慢作用当中，如若由于某一机构的参与，导致系统风险扩散的范围变得更加广泛，深度变得更深，造成的损失加大，则这种“外部性”的分配可以采用“夏普利值”的方式来衡量。此种方式主要被应用在合作和博弈过程中，对整体合作之后所产生的收益进行公平分配的方法，分配的标准是按照每个个体对整体所作出的贡献值大小来区分，能够在金融系统中被直接应用，虽然任意机构都为整体贡献了自己的力量，但是在风险的形成方面也处于合作叠加的状态。
夏普利值方式应用的关键在于“特征函数”的设定，该函数特征在整个金融网络中能够做到普遍适用。根据直接贡献衡量中的规定，如若网络中具有n个机构，则特征函数应在全部银行中的2n个子集中生效。根据上述思路，假设对n个机构进行全排列，S为机构i及其之前全部机构及构成的集合，代表的是此时机构i对集合S中系统风险的“贡献”，代表是是集合S的系统水平与不包括机构i形成集合的系统风险。由此可知，机构i与n个机构所构成子集的贡献值。夏普利值方式能够将合作和博弈达到一种均衡状态，从系统风险的角度来看，考虑机构i与不考虑机构i的系统差别主要是其对系统风险作出的“贡献”，在这里可以将机构i当中的“夏普利值”作为衡量“间接贡献”的一个标准，但是还要注意，这里所说的系统风险不但只有内部传染的影响，还包括外部共同冲击导致系统风险产生的变化。
三、结束语
综上所述，本文在金融网络模型条件下，对金融机构的系统重要性进行研究，并且将结构因素作为衡量系统风险的标准，在审慎政策的引导下，对系统风险产生的原因进行重新的计算和衡量。另外，本文指出机构对整个系统产生影響主要分为直接和间接两个部分，因此在系统重要性上也应为直接贡献和间接贡献两种，并且以夏普利值作为标准对系统风险进行进一步的衡量。
参考文献：
[1]温博慧，李向前，袁铭.中国非银行金融机构系统重要性再评估——基于风险倍率扩增综合指标[J].国际金融研究，2014（10）：53-63.
[2]梁琪，李政，郝项超.我国系统重要性金融机构的识别与监管——基于系统性风险指数SRISK方法的分析[J].金融研究，2013（09）：56-70.
[3]钟震.系统重要性金融机构的基本特征与审慎监管——基于金融危机视角的反思[J].江海学刊，2013（02）：92-97+238-239.
[4]贾彦东.金融机构的系统重要性分析——金融网络中的系统风险衡量与成本分担[J].金融研究，2013（10）：17-33.
作者简介：
王卓文，南京万科置业有限公司。
关键词：金融机构；系统重要性；风险衡量；成本分担
系统重要性金融机构能够对整个金融系统产生严重的不良影响，削减系统提供金融服务的能力和水平，无论导致上述问题的原因是直接影响还是传染效应，该机构都将作为重要性机构而存在。由于金融机构之间存在着紧密的关联，容易促进系统风险的形成、扩大和爆发，加之其涉及的范围较为广阔，风险一旦形成将通过各种渠道进行传播，进而对其他机构产生不利影响。对此，加强对系统重要性金融机构的监管，防范风险的形成成为大势所趋。
一、金融网络中的系统风险衡量
要想对金融体系中单一的“系统重要性”进行识别和监管，首先需要对系统的整体风险进行衡量。在目前大部分研究当中对系统风险的衡量方式，主要采用VaR、CoVaR、ES等，但是其在风险外溢以及机构关联性的反应方面存在一些问题，本文将从金融网络模型的角度，在宏观审慎政策的视域下，对系统风险进行衡量。
（一）审慎政策下的系统风险
审慎政策主要将金融体系看做成一个整体，以维护整个金融系统的安全稳定运行为最终目标。通常情况下，系统风险是指在整个金融体系中的部分或者全体丧失功能的可能性，主要表现在金融系统在外部冲击或者内部传染的作用下，产生的大范围倒闭现象。根据相关调查研究可知，随着时间的推移，金融系统的稳定性也是起伏不定，运行路径也多种多样。从系统损失程度的角度来看，其与功能受损之间存在正比例关系，功能受损的程度越大，意味着系统风险也随之提升。如若系统的损失率达到100%，则代表着该系统中的原有功能难以得到充分的发挥，陷入了“完全危机状态”。由此可见，在任何一个时间点上，系统都存在完全丧失功能的可能性，只是在程度上存在差异而已[1]。
例如，在t时间段=点中，整个金融系统的稳定度为St，系统损失率为0%，该系统整体处于稳定状态，Ct代表与其相对的全危机状态，系统损失率为100%。由上可知，此种情况下该系统由稳定状态向全危机状态发生转变的几率虽然十分渺小，但是依然存在转变的概率。此种转变的概率被称作为t时间点的系统风险，可以用Pt来表示。另外，系统风险变化越大，则全系统的损失率越高，用losst表示系统存在的损失率，用Xt代表其他存在的因素，可以用以下公式对上述内容进行表示：。
式中，θt代表的是t时间点及其之前的信息，在特定的范围内，f（·）对于losst的偏导数将始终大于0，同时losst也将成为对Pt产生影响的主要因素之一。为了便于研究，可将losst产生的变化看作成系统风险。在下文中，将依旧使用losst对系统风险进行衡量。在任意范围内，利用上述公式便能够将損失或者概率向金融离散变量进行转换，即金融状态为“稳定”或者“危机”进而对系统风险进行衡量[2]。
（二）金融网络条件下系统风险
系统风险的诱发因素多种多样，机制也十分复杂，根据现有的研究能够看出，系统风险爆发的主要原因为两种，一种是受到外界的冲击，导致整个金融系统的功能丧失，例如经济周期波动等；另一种为单一机构产生风险后出现的传染效应，使风险扩散进而对整个金融系统产生不利影响。第一种原因能够体现出系统对外部风险抵抗中的“韧性”，而第二种原因能够体现出整体网络结构的稳定性，由此可见，在系统风险形成的过程中，具有相互诱发、扩散、作用等特征。将其与上述对系统风险的分析能够得出，将其与诱发原因相结合，系统风险用公式可以表示为：。
式中，代表的式外部共同冲击；代表的是内部传染效应；Xt代表的是其他相关因素。
所谓的外部共同冲击主要是指系统所面临的外部风险，例如资产价格波动、经济周期变化等，都容易引发系统外部风险。在国际金融危机中，房价大面积下跌成为共同冲击的主要原因。而内部传染效应是指系统所面临的内部风险，在金融网络当中，单一的机构与其他机构之间存在一定的关联，进而对其他机构产生扩散影响，使系统损失也被逐渐扩大，浙江导致个体稳定的汇总与总体稳定之间不相一致，并且由此而产生矛盾，是系统重要性机构分析中需要解决的重点问题，在去除外部因素的条件下，在金融网络中系统风险可以表示为：。
二、金融网络中的系统成本分担
在系统风险研究的基础上，将对单一机构对整体系统风险的“贡献”进行研究，以此来研究系统重要性问题。由上文可知，每个单一系统对整体体系的风险都将作出“贡献”，因此需要对“贡献”的程度进行衡量。对于任意机构来看，其外部风险的影响主要包括两个方面。一方面，机构的违约风险，即机构发生倒闭或者个体风险，这将会导致机构功能的直接丧失，并且与之相关联的机构也会受到一定的影响，最终使整体金融体系受到损伤，这被称作为“直接贡献”。另一方面，由其他机构引发的“风险事件”，由于机构之间存在着一定的关联，该机构作为其中一部分，对风险扩散和传递产生了影响，致使系统损失发生了改变，这被称作为“间接贡献”[3]。
（一）“直接贡献”的衡量
在金融网络模型的基础上，将整个金融系统看作为一种网络结构，其中的各个机构之间存在着各种各样的联系，包括资金的输入和输出等。在一定的时间内，各机构分别充当着金融输入和输出方的角色。假设体系中包括n家机构，其资金往来便能够构建成一个n×n的矩阵，这里用M来替代，该矩阵也可以被称为是流动性矩阵，在t时间点上矩阵Mt可表示为：
式中，代表的是在t时间点内，由机构i到机构j的资金流动量。在这里，可以采用三元变量对银行网络进行描述，即，其中，的取值范围为1到n，其主要代表的是机构i中所流出的资金数量；代表的是资金存量向量，其中的任意所表示的是都是在整个金融机构模型中，机构i中可用的资金头寸，由此可见，三元变量中所展现出来的是金融网络的静态切面，如若将时间要素加入其中，便能够展示出一个动态的银行网络。当流动性危机发生时，在任意时间点t上都至少有一个机构中的头寸不超过0，并且对任意机构由于违约而带来的全系统直接损失进行计算：。 式中，代表的是在机构i违约的情况下，机构j造成是损失值；CAi，t代表的是在机构i发生违约的情况下，直接产生是全系统损失率，即机构i为系统风险所作出的“直接贡献”。根据冲击机制能够看出，机构产生的系统损失率与头寸规模之间成负相关关系，与机构资金的流入流出之间成正相关关系，与机构违约概率之间成正相关关系[4]。
（二）“间接贡献”的衡量
外部效应还体现在系统风险扩散的过程中产生的推动或者减慢作用当中，如若由于某一机构的参与，导致系统风险扩散的范围变得更加广泛，深度变得更深，造成的损失加大，则这种“外部性”的分配可以采用“夏普利值”的方式来衡量。此种方式主要被应用在合作和博弈过程中，对整体合作之后所产生的收益进行公平分配的方法，分配的标准是按照每个个体对整体所作出的贡献值大小来区分，能够在金融系统中被直接应用，虽然任意机构都为整体贡献了自己的力量，但是在风险的形成方面也处于合作叠加的状态。
夏普利值方式应用的关键在于“特征函数”的设定，该函数特征在整个金融网络中能够做到普遍适用。根据直接贡献衡量中的规定，如若网络中具有n个机构，则特征函数应在全部银行中的2n个子集中生效。根据上述思路，假设对n个机构进行全排列，S为机构i及其之前全部机构及构成的集合，代表的是此时机构i对集合S中系统风险的“贡献”，代表是是集合S的系统水平与不包括机构i形成集合的系统风险。由此可知，机构i与n个机构所构成子集的贡献值。夏普利值方式能够将合作和博弈达到一种均衡状态，从系统风险的角度来看，考虑机构i与不考虑机构i的系统差别主要是其对系统风险作出的“贡献”，在这里可以将机构i当中的“夏普利值”作为衡量“间接贡献”的一个标准，但是还要注意，这里所说的系统风险不但只有内部传染的影响，还包括外部共同冲击导致系统风险产生的变化。
三、结束语
综上所述，本文在金融网络模型条件下，对金融机构的系统重要性进行研究，并且将结构因素作为衡量系统风险的标准，在审慎政策的引导下，对系统风险产生的原因进行重新的计算和衡量。另外，本文指出机构对整个系统产生影響主要分为直接和间接两个部分，因此在系统重要性上也应为直接贡献和间接贡献两种，并且以夏普利值作为标准对系统风险进行进一步的衡量。
参考文献：
[1]温博慧，李向前，袁铭.中国非银行金融机构系统重要性再评估——基于风险倍率扩增综合指标[J].国际金融研究，2014（10）：53-63.
[2]梁琪，李政，郝项超.我国系统重要性金融机构的识别与监管——基于系统性风险指数SRISK方法的分析[J].金融研究，2013（09）：56-70.
[3]钟震.系统重要性金融机构的基本特征与审慎监管——基于金融危机视角的反思[J].江海学刊，2013（02）：92-97+238-239.
[4]贾彦东.金融机构的系统重要性分析——金融网络中的系统风险衡量与成本分担[J].金融研究，2013（10）：17-33.
作者简介：
王卓文，南京万科置业有限公司。