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摘 要：近年来对系统性风险的防范越来月成为机构、监管部门等关注重点，本文回顾了过去基于机构的系统性风险度量方法，尤其是金融危机发生后，风险度量技术由基于宏观经济变量和银行资产负债表数据进一步发展为更加先进、准确依托微观数据的度量方法。
关键词：风险度量;网络分析法;尾部度量发
1.危机前的系统性风险度量
在2008年全球金融危机以前，衡量系统性风险主要基于宏观经济变量和银行资产负债表数据，比如CAEL和CAMEL体系主要从单个银行风险测度出发，通过系统性重要银行和多个银行的风险状况反映系统性风险;综合指数法是通过一定的加权统计方法对影响系统性风险的指标进行加总得到一个综合指数，综合指数超过根据历史数据设定的阈值表明经济处于风险与危机之中，Illing 和Liu（2003），Hakkio和Keeton（2009），Cardarelli et al.（2009）都基于此方法构建了不同国家和地区的风险预警指标;早期预警系统是通过找出历次危机的共同点构建预警指标体系来实现对金融危机的早期预警，如Frankel 和 Rose（1996）提出的FR概率预警模型、Sachs等（1996）提出的 STV 模型、由Kaminsky等（1998）提出的KLR信号法、IMF（1999）针对发展中国家的危机所提出 DCSD模型、Nag和Mitra（1999）的人工神经网络模型以及Abiad（2003）构建的时变转移概率的马尔科夫转换模型等。这些方法简单易行但是信息获取频率低、滞后严重，因此对风险衡量缺乏前瞻性和准确性，也没有考虑到风险的外部性、传染性和溢出性。此外危机爆发前，在险价值（VaR）也是一种对债券和股票市场进行风险测度的重要工具，但是VaR模型不满足次可加性、对尾部风险估计不足、所依赖的正态分布假定与金融收益率分布特征不相符并且对历史数据依赖严重导致对未来风险预测能力不足。
2.危机后的系统性风险度量
次贷危机以后，对于金融风险的测度更加注重时效性以及风险的外部性和溢出性，一系列新的风险测度方法和技术出现。目前国际上用于度量系统性风险的主流方法主要有一下四类。
（一）网络分析法
这种方法着眼于由机构之间的资产负债表敞口、支付结算体系内的对手方或者信息层面关联性结成的网络。当网络中一个或者多个银行遭受风险冲击时，风险将通过关联性传染给他们的对手方进而蔓延至整个银行。Chan-Lau 等（2009）和 IMF（2009）提出了基于资产负债表敞口渠道下的网络模型;Acharya 和 Thakor（2016）还考察了基于信息渠道的传染下的网络模型;Zawadowski （2013）、 Acharya 和 Bisin （2014）以及 Duf？e 和 Zhu（2011）等研究了基于支付结算体系内对手方风险的传染。用网络分析法测度系统性风险非常直观，但是基于各个机构现实中的双边关系构建的網络模型在分析上比较静态，对于冲击事件发生以后银行之间的动态性变化刻画不准确，进而对冲击过后的系统性风险的追踪也缺乏准确性。
（二）Systemic CCA
由Gray和Jobst（2011）提出的Systemic CCA方法基于CCA方法计算出单个银行或者机构的违约率、违约距离和预期损失，将金融系统视为单个机构或有权益的组合，通过多元极值理论、Couple函数等对机构间违约风险进行建模分析来度量系统性风险。这种方法加入了市场风险这个因素对风险刻画更加及时准确，并且可以量化银行资产负债表对于外部冲击敏感度，用于政策分析，但是基于资产收益分布的假设与现实并不相符，且当市场剧烈波动时存在过度放大风险的问题。
（三）宏观压力测试法
这种方法是考察整体经济面对专业性假定或者历史情景数据下的压力情景冲击下的稳健性，常见的宏观压力情景测试是通过对一个或者一组基本经济变量取不同的值，比如Alfaro等（2009）所提出的GDP 压力测试，Hirtle等（2009）提出的用于在监管资本评估项目压力测试，Duf？e（2011）提出的衡量金融体系风险的“10×10×10”方法等。这种方法可以有效测出机构在不同压力下的风险敞口，对于监管意义重大但是存在数据可得性限制，这种衡量系统性风险的方法只能由政府部门主导。
（四）尾部度量法
尾部度量法基于金融市场的高频数据并且强调对尾部风险的关注，而且能够有识别单个机构对系统性风险的贡献。如Acharya等（2010）提出的边际期望损失法（MES）以及基于MES基础上拓展的系统损失预期法（SES），后来 Brownlees 和 Engle（2011）以及Acharya 等（2012）又对MES做了进一步的完善提出了系统风险指数法（SRISK），此外Adrian 和 Brunnermeier（2011）在VaR基础上提出了CoVaR条件在险价值法（CoVaR）。
对风险度量方法的研究不仅有助于提前预警风险，科学测度，从而降低风险造成的对相关机构和市场的损失，也有助于监管机构更好的对市场主体进行监管，根据其风险状况对不同的机构实施差异化管理，促进金融市场的良性发展。
参考文献：
[1]翟永会.系统性风险管理视角下实体行业与银行业间风险溢出效应研究[J].国际金融研究，2019（12）：74-84.
[2]陈湘鹏，周皓，金涛，王正位.微观层面系统性金融风险指标的比较与适用性分析——基于中国金融系统的研究[J].金融研究，2019（05）：17-36.
[3]李政，梁琪，方意.中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化[J].金融研究，2019（02）：40-58.
[4]李政，涂晓枫，卜林.金融机构系统性风险：重要性与脆弱性[J].财经研究，2019，45（02）：100-112+152.
关键词：风险度量;网络分析法;尾部度量发
1.危机前的系统性风险度量
在2008年全球金融危机以前，衡量系统性风险主要基于宏观经济变量和银行资产负债表数据，比如CAEL和CAMEL体系主要从单个银行风险测度出发，通过系统性重要银行和多个银行的风险状况反映系统性风险;综合指数法是通过一定的加权统计方法对影响系统性风险的指标进行加总得到一个综合指数，综合指数超过根据历史数据设定的阈值表明经济处于风险与危机之中，Illing 和Liu（2003），Hakkio和Keeton（2009），Cardarelli et al.（2009）都基于此方法构建了不同国家和地区的风险预警指标;早期预警系统是通过找出历次危机的共同点构建预警指标体系来实现对金融危机的早期预警，如Frankel 和 Rose（1996）提出的FR概率预警模型、Sachs等（1996）提出的 STV 模型、由Kaminsky等（1998）提出的KLR信号法、IMF（1999）针对发展中国家的危机所提出 DCSD模型、Nag和Mitra（1999）的人工神经网络模型以及Abiad（2003）构建的时变转移概率的马尔科夫转换模型等。这些方法简单易行但是信息获取频率低、滞后严重，因此对风险衡量缺乏前瞻性和准确性，也没有考虑到风险的外部性、传染性和溢出性。此外危机爆发前，在险价值（VaR）也是一种对债券和股票市场进行风险测度的重要工具，但是VaR模型不满足次可加性、对尾部风险估计不足、所依赖的正态分布假定与金融收益率分布特征不相符并且对历史数据依赖严重导致对未来风险预测能力不足。
2.危机后的系统性风险度量
次贷危机以后，对于金融风险的测度更加注重时效性以及风险的外部性和溢出性，一系列新的风险测度方法和技术出现。目前国际上用于度量系统性风险的主流方法主要有一下四类。
（一）网络分析法
这种方法着眼于由机构之间的资产负债表敞口、支付结算体系内的对手方或者信息层面关联性结成的网络。当网络中一个或者多个银行遭受风险冲击时，风险将通过关联性传染给他们的对手方进而蔓延至整个银行。Chan-Lau 等（2009）和 IMF（2009）提出了基于资产负债表敞口渠道下的网络模型;Acharya 和 Thakor（2016）还考察了基于信息渠道的传染下的网络模型;Zawadowski （2013）、 Acharya 和 Bisin （2014）以及 Duf？e 和 Zhu（2011）等研究了基于支付结算体系内对手方风险的传染。用网络分析法测度系统性风险非常直观，但是基于各个机构现实中的双边关系构建的網络模型在分析上比较静态，对于冲击事件发生以后银行之间的动态性变化刻画不准确，进而对冲击过后的系统性风险的追踪也缺乏准确性。
（二）Systemic CCA
由Gray和Jobst（2011）提出的Systemic CCA方法基于CCA方法计算出单个银行或者机构的违约率、违约距离和预期损失，将金融系统视为单个机构或有权益的组合，通过多元极值理论、Couple函数等对机构间违约风险进行建模分析来度量系统性风险。这种方法加入了市场风险这个因素对风险刻画更加及时准确，并且可以量化银行资产负债表对于外部冲击敏感度，用于政策分析，但是基于资产收益分布的假设与现实并不相符，且当市场剧烈波动时存在过度放大风险的问题。
（三）宏观压力测试法
这种方法是考察整体经济面对专业性假定或者历史情景数据下的压力情景冲击下的稳健性，常见的宏观压力情景测试是通过对一个或者一组基本经济变量取不同的值，比如Alfaro等（2009）所提出的GDP 压力测试，Hirtle等（2009）提出的用于在监管资本评估项目压力测试，Duf？e（2011）提出的衡量金融体系风险的“10×10×10”方法等。这种方法可以有效测出机构在不同压力下的风险敞口，对于监管意义重大但是存在数据可得性限制，这种衡量系统性风险的方法只能由政府部门主导。
（四）尾部度量法
尾部度量法基于金融市场的高频数据并且强调对尾部风险的关注，而且能够有识别单个机构对系统性风险的贡献。如Acharya等（2010）提出的边际期望损失法（MES）以及基于MES基础上拓展的系统损失预期法（SES），后来 Brownlees 和 Engle（2011）以及Acharya 等（2012）又对MES做了进一步的完善提出了系统风险指数法（SRISK），此外Adrian 和 Brunnermeier（2011）在VaR基础上提出了CoVaR条件在险价值法（CoVaR）。
对风险度量方法的研究不仅有助于提前预警风险，科学测度，从而降低风险造成的对相关机构和市场的损失，也有助于监管机构更好的对市场主体进行监管，根据其风险状况对不同的机构实施差异化管理，促进金融市场的良性发展。
参考文献：
[1]翟永会.系统性风险管理视角下实体行业与银行业间风险溢出效应研究[J].国际金融研究，2019（12）：74-84.
[2]陈湘鹏，周皓，金涛，王正位.微观层面系统性金融风险指标的比较与适用性分析——基于中国金融系统的研究[J].金融研究，2019（05）：17-36.
[3]李政，梁琪，方意.中国金融部门间系统性风险溢出的监测预警研究——基于下行和上行ΔCoES指标的实现与优化[J].金融研究，2019（02）：40-58.
[4]李政，涂晓枫，卜林.金融机构系统性风险：重要性与脆弱性[J].财经研究，2019，45（02）：100-112+152.