论文总字数：24394字

摘 要

2007年，美国的次贷危机席卷了一众世界重要的金融市场，不仅对美国的经济造成了巨大打击，也给世界经济带来了不可磨灭的负面影响。归根结底是由于金融机构的高管人员只重视银行的眼前利益，忽视了对银行系统性风险监管所引起的。而银行业，作为我国政府机构与社会大众间的桥梁，作为我国金融业的支柱，在维护我国经济稳定、持续发展的过程中起着至关重要的作用。因此，研究我国的银行业系统性风险现状无疑成为维持我国经济健康、平稳运行的重中之重。

本文将首先简要介绍研究银行系统性风险的背景，其次归纳并总结在银行业系统性风险的定义、度量方法、影响因素三个领域中已有的研究。再者，本文将利用或有权益法（Contingent Claims Analysis,CCA）计算各银行的违约距离，从而估算我国银行业的系统性风险及其损失分布，因此先介绍其理论框架及计算方式，再通过搜集已上市的14家股份制商业银行的数据来进行实证研究，并基于研究结果给出结论与建议。

关键词：系统性风险，或有权益，损失分布，违约概率，商业银行，违约距离

A Study on the Loss Distribution

of Banking Systemic Risk

Abstract

In 2007, US subprime mortgage crisis swept almost all the important financial markets in the world. It not only caused a huge blow for the US economy, but also brought a great shock to the world’s financial condition. The selfish of banking executives made them only care about the income of their banks and ignore the importance of risk administrations. Therefore, the public attributes the crisis to the lack of efficient administrations of banking systemic risk. And the banking industry, as an important pillar for Chinese financial industry, is a vital guarantee for Chinese economy. So, it is meaningful to analyze the loss distribution of banking systemic risk in China. It do help Chinese banking industry to build a more international and scientific supervision mechanism.

In this article, I will briefly introduce the background of banking systemic risk at first. After that, I will summarize the existing articles about the definition, measurement methods, influencing factors of banking systemic risk. In addition, I will introduce the theoretical knowledge about Contingent Claims Analysis (CCA) to measure the loss distribution of our country. Apart from that ,I will present the equation to calculate the loss distribution and Distance-to-Default. Then, based on the market and 14 stock-listed commercial banks’ balance sheet information, I can conduct an empirical analysis for Chinese banking industry. At last, I will conclude this empirical analysis and provide some suggestions.

Keywords: systemic risk, Contingent Claims Analysis, loss distribution, default possibility, commercial banks, distance to default

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 研究的背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2文献综述 3

1.2.1系统性风险的定义 3

1.2.2 系统性风险的度量方法 4

1.2.3 系统性风险的影响因素 5

1.3 本文的主要研究内容及研究思路 6

1.3.1 主要研究内容 6

1.3.2 研究思路 7

第二章 相关理论分析 7

2.1 CCA模型的理论分析 8

2.2 违约距离的选择 9

2.3 衡量系统性风险：违约距离均值 10

第三章 银行系统性风险损失分布实证研究 11

3.1 模型构建 11

3.1.1 CCA模型的介绍 11

3.1.2 违约距离及违约概率 13

3.1.3 损失分布的计算方法 13

3.2样本选取与数据处理 14

3.2.1 样本选取 14

3.2.2 数据处理 15

3.3 实证分析 16

3.3.1 银行系统性风险 16

3.3.2 系统性风险的损失分布 17

第四章 总结与建议 20

4.1 总结 21

4.2 建议 22

致谢 23

参考文献 24

第一章 绪 论

1.1 研究的背景及意义

1.1.1 研究背景

从二十世纪八十年代开始，人们逐渐从银行日益复杂的经营状况中认识到了系统性风险对于银行的严重性，随着银行业内竞争压力的加大、存款与贷款利率间的差距逐渐减小以及金融衍生工具的不断创新与应用，银行开始转变自己的传统角色，由较原始的期限转换中介向能处理更复杂的风险中介转变。随着金融的全球化、自由化、创新化，银行将面临更多、更复杂的风险，这对银行管理其各类风险造成了极大的挑战。到了二十世纪九十年代末期，包括巴林银行由于管理不善倒闭以及索罗斯袭击泰铢，造成泰铢贬值，最后引发亚洲金融危机在内的一系列事件的发生，表明了此时的损失已经不是由单一的风险引起，而是由多种风险因素交织引起的。而系统性风险的危害之大让社会对银行业的监管更加严格，国际银行业的新变化也促使着风险管理朝着更科学、更完善的方向发展。

直到2007年，美国金融市场的次贷泡沫破灭给社会各界当头一棒，使金融市场又一次陷入了困境。商业银行不断向次级客户发放贷款，再将这些次级贷款多次证券化，将风险分散给金融市场各方，最后转卖给各国的投资者。终于到2008年，随着雷曼兄弟的破产，这次次贷危机演变为金融危机，迅速引起了全球主要金融市场的流动性危机，从此一发不可收拾。其实反观次贷危机形成的过程，不难发现其中的每一步都是合乎常理的。每一个个人希望能有一套属于自己的住所，但是楼市的持续繁荣使这些消费者不得不选择通过依靠银行房贷来购买。而对银行来说，个人房贷一般有抵押，属于较为优质的资产，在相信房价会继续升值的前提下，银行选择大力拓宽这一块业务也很正常。当然，银行也不会愿意独自承担风险，因此选择将这些贷款证券化，通过将这些次级贷款打包，在市场上卖出来降低风险，尽快回笼资金。由于楼价持续升温的支撑，这类资产包满足了对冲基金、保险基金等众多机构的投资需求，当然这些机构为了防止违约就为这些资产加上保险再进行转手，进入市场流通。而评级机构参考了历年此类资产的违约情况，对其作出高等级的评定也是情理之中。从每个个体的角度来说，他们的选择都是顺应市场原则的，但它们的选择都面对着同一个前提条件，那就是楼市持续升温，这就意味着他们都面对着共同的风险因素。因此一旦前提条件不存在，整个经济泡沫就破灭了，而所谓的共同风险，就是本文研究的系统性风险。

剩余内容已隐藏，请支付后下载全文，论文总字数：24394字