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【关键词】系统性风险 商业银行 LRMES CoVaR
测度论2008年次贷危机的出现及2010年欧债危机的发生，促使各个国家的金融监管机构开始将监管重心由微观审慎监管原则转向以系统性金融风险为主的宏观审慎监管方式。在此现实基础上，学术界也越来越关注金融机构系统性风险，对金融机构系统性风险测度及影响因素的研究也逐渐增多。
系统性风险是指金融体系部分或全部受到损害导致大范围金融服务中断并给实体经济造成严重影响的风险i。学术界对系统性风险测度研究的方法主要有压力测试法、网络模型法、条件在险价值法（CoVaR）、边际期望损失法（MES）、矩阵法等。许涤龙，陈双莲（2015）通过构建金融压力指数体系对系统性金融风险进行研究，研究结果表明2008年、2012年我国面临的系统性金融风险较为严重，整体来看系统性金融风险的变化与市场环境的变化相吻合；赖娟，吕江林（2010）也通过金融压力测试，发 融系统风险状态与中国金融现实情况拟合，即金融压力指数可以为我国金融系统性风险监测提供一种有效地方法；曹植（2015）同样运用CoVaR模型，根据2012年～2014年我国内地上市保险公司的相关数据，从保险业与银行业、保险业与证券业、保险业与金融体系三个角度对我国保险业系统性金融风险进行测度研究，实证结果为：金融混业经营的大环境下，保险业的系统性风险会导致整个金融体系的风险上升，即使是风险控制能力较好的大型企业也不能做到毫发无损。
银行作为各个国家金融机构的重要组成部分，其系统性风险一直以来是金融机构监管者和学术界关注的对象。王擎，白雪，牛锋（2016）通过对条件在险价值法（CoVaR）的改良，运用CCA和POT-Copula方法对我国商业银行的系统性风险贡献度及其影响因素进行分析，分析结果表明商业银行资产规模与系统性风险贡献度负相关；杠杆率和盈利能力指标与银行系统性风险贡献度正相关；银行经营业务的复杂程度与其系统性风险贡献度正相关；张晓枚，毛亚琪（2014）运用LRMES方法对我国上市商业银行系统性风险与非利息收入之间的关系进行了研究；赵进文，韦文彬（2012）运用MES方法对我国银行业的系统性风险贡献度进行测量，但由于文章选取的样本为14家上市商业银行，所以所得结论具有一定范围的限制性；杜勇强（2014）认为银行业的稳定运转，对经济平稳较快发展具有较强的影响。文章以14家上市银行的股票价格为主要观察对象，结论为：大型商业银行为系统重要性银行，股份制商业银行为第二类系统重要性银行。
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王擎（2016）等利用CCA和POT-Copula方法对我国商业银行的系统性风险贡献度及其影响因素进行分析。作者认为边际期望损失法（MES）由于我国股票市场的有效性不足降低了此类方法的可信度。所以作者首先采用CCA对不同商业银行的风险进行量化，再运用EVT和Copula函数，最后采用滚动固定窗口的方法度量商业银行系统性风险贡献值及其变化趋势。
通过对商业银行潜在损失趋势的分析、测算系统性风险溢出贡献度、银行系统性风险贡献度影响因素的实证检验，得出以下结论：
一是大型商业银行潜在损失最高，其次为股份制商业银行，城市商业银行的潜在损失最小。
二是在我国金融深化改革时期，股份制商业银行和大型商业银行首先作出反应，而城市商业银行由于其业务范围的局限性，对市场改革的反应相对滞后。
三是商业银行资产规模与系统性风险贡献度呈负相关关系，银行资产规模越大，商业银行系统性风险发生的贡献越小，经营情况越稳定；杠杆率和盈利能力指标与银行系统性风险贡献度呈正相关关系，杠杆率越高、盈利能力越强，系统风险也就越大；银行经营业务的复杂程度与其系统性风险贡献度也呈正关关系，即商业银行经营业务的种类越多，对风险的控制能力越弱。
张晓枚，毛亚琪（2014）运用LRMES方法对我国上市商业银行系统性风险与非利息收入之间的关系进行了研究。作者首先计算出银行各个季度的系统风险测度，即LRMES,再将LRMES（长期边际期望损失）作为解释变量来度量体统性风险，以非利息收入占比为解释变量；以GDP增长率为控制变量，在银行层面，以银行规模、股权市帐比、杠杆率、不良贷款率、贷款与总资产之比、资产净利率、系统性重要银行哑变量为控制变量。基于对16家上市商业银行收益率数据的分析，以16家上市商业银行从2008年3月31日到2013年12月31日的季度LRMES与非利息收入等变量为指标建立面板数据模型。
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具体来说，我国商业银行系统性风险与非利息收入中的手续费及佣金收入呈显著负相关关系，其他非利息收入与系统性风险呈正相关关系，即提升手续费及佣金收入的占比能起到分散系统性风险的作用，而其他非利息收入的提高则会使银行面临更大的系统性风险。故而，商业银行的监管者应该注意对其他非利息收入加强系统性风险方面的监管。
通过对大量文献和数据的研究，发现我国金融机构系统性风险发生的时段与国际、国内金融形势具有高度的拟合关系。
本文在对王擎、张晓枚的文章基础上，对商业银行系统风险在横向和纵向进行全面分析。王擎等发现资产规模、非利息收入、杠杆率等指标对系统性风险的不同影响程度，对商业银行在宏观指标管理方面提出了建议。张晓枚研究发现提升手续费及佣金收入的占比能起到分散系统性风险的作用，而其他非利息收入的提高则会使银行面临更大的系统性风险，并提出商业银行的监管者应该注意对其他非利息收入加强系统性风险方面的监管。这一观点也与王擎所得出的结论相符，银行经营业务的复杂性与商业银行系统性风险呈负相关关系，即经营的业务种类越多，业务间的交叉性越强，银行的风控能力越弱。
参考范文：
[1]基于CoVaR方法的商业银行系统性风险度量
[2]商业银行系统性风险管控金融监管有效性
[3]商业银行系统性风险管控金融监管有效性
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