毕业论文网
本论文是一篇免费优秀的关于影子银行论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
内外部影子银行和银行体系稳定性的动态关系
摘 要：文章将影子银行分为内部影子银行和外部影子银行,分别测算各自的规模和增长率,并量化中国银行体系稳定性指数.在对内部影子银行、外部影子银行、银行体系稳定性三者关系理论分析的基础上,构建VEC模型进行实证研究.研究结果表明,短期内部影子银行对银行体系稳定性有负向影响,外部影子银行对银行体系稳定性有正向影响；长期外部影子银行和内部影子银行对银行体系稳定性的影响均为负向,但是内部影子银行的影响更显著.最后分别针对内部影子银行和外部影子银行的监管提出了政策建议.
关键词：内部影子银行 外部影子银行 银行体系 稳定性 VEC模型
中图分类号：F830
文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2018）02-159-05
一、引言
影子银行在2007年次贷危机发生后迅速成为学术界关注的焦点.从世界范围看,影子银行业务普遍存在期限错配严重、杠杆率高、信用扩张过度的问题,从而使系统性风险逐渐积聚,成为引爆次贷危机的重要推手.从中国范围看,从2013年的“钱荒”,再到2016年年末因去杠杆导致资金面收紧所造成的的债市巨震,影子银行在其中扮演的角色不容小觑.2013钱荒爆发的一个重要原因是商业银行借助影子银行的高杠杆率将资金运用到极致,导致流动性没有进入实体经济,而是大量出现在信托、券商的通道业务中；2016年四季度的钱荒主要是由于银行委外业务的兴起,大量资金转到表外后再对接委外,委外再加杠杆,这使得金融脆弱性不断累积.总的来说,影子银行规模的扩张对银行体系产生了复杂多变的影响,一方面缓解了低利率环境给商业银行传统盈利模式造成的巨大压力,扩展了中小企业融资渠道；另一方面增加了金融市场流动的脆弱性,放大了系统性风险,对银行体系稳定造成威胁.因此深入研究影子银行规模与银行体系稳定性的动态关系具有深远的现实意义.
二、文献回顾 “影子银行”(Shadow Banking)这一概念,最初由太平洋投资管理公司董事保罗麦考利（Paul McCulley）于2007年提出,主要指游离在监管之外、缺乏存款保险和央行流动性支持的非银行机构的投融资活动.2011年,金融稳定理事会（Financial Stability Board,FSB）给出“影子银行”的定义为,受到较少监管或者不受监管的信用中介活动和机构.中国对影子银行的界定与发达国家有所不同.2014年初国务院发布了关于影子银行监管的通知（简称“107号文”）,以是否具有金融牌照和受监管程度将影子银行分为三个类别.本文以“107号文”中影子银行的定义为依据,参考国内学者的方法,将影子银行分为两个部分：内部影子银行和外部影子银行.内部影子银行,即与商业银行经营活动相关的影子银行机构和业务,主要包括商业银行自身具有影子银行性质的未贴现银行承兑汇票以及商业银行与非银行金融机构合作的委托贷款、银信合作等.外部影子银行,即商业银行以外的影子银行机构和业务,包括担保公司、小额贷款公司、起步阶段的货币市场基金、私募基金以及迅速发展的民间借贷等.
目前国内外有较多学者对影子银行对商业银行稳定性进行了研究.国外学者在影子银行对银行体系影响方面的研究主要是以2008年引发全球金融危机的次贷危机为背景.Baily(2008)等认为在不透明的条件下,影子银行高杠杆操作会使金融体系的脆弱性显著增加,影子银行规避金融监管的特点加大了银行的系统性风险.Gorton(2010)等认为影子银行的期限错配以及高杠杆操作增加了流动性风险、信用违约风险并对货币政策的实施形成挑战.Bengtsson(2013)从欧洲货币市场在全球金融危机中的表现入手,分析了影子银行影响银行稳定性的渠道,并根据研究结论为IMF提出相应的策略.构建了一个包含产出、传统银行和影子银行的宏观经济模型,发现影子银行会将流动性冲击传递到传统银行体系,因此只对资产证券化市场采取稳定政策是无效的.美国金融危机调查委员会(FCIC)认为影子银行自身的高杠杆性、信息敏感性等都表明了影子银行体系内在的风险性,影子银行难以抵抗经济环境的恶化,会将影响传导到商业银行体系,从而影响银行稳定性.
国内学者对影子银行的研究结合了中国影子银行自身的特色.巴曙松(2013)认为,影子银行的期限错配、高杠杆操作、过度金融创新、信息不透明以及规避监管等特性,将给银行体系带来风险.毛泽盛和万亚兰(2012)发现中国影子银行规模与银行体系稳定性之间存在“U”形关系和阈值.陆敏(2015)认为影子银行促进了商业银行的业务创新,对商业银行盈利能力存在积极的影响.但如果影子银行的规模过大,更多的闲散资金流入影子银行体系,金融市场的不稳定也将影响商业银行的盈利能力.张亦春和彭江(2014)认为影子银行的发展会增强商业银行的稳健性,但不具有长期效应且影响程度较小.丁宁和任亦侬(2017)通过实证研究发现影子银行对银行稳健性的贡献较为显著,影子银行规模的增长短期内对银行稳健性和经济增长的不良影响,会在长期逐渐转变为积极的促进作用.
总体来看,国内外学者的研究主要集中于影子银行总体规模对银行体系稳定性的影响,很少或者几乎没有对内部影子银行、外部影子银行与银行体系稳定性的动态关系进行研究.事实上,由于内部影子银行较外部影子银行与银行体系联系更为紧密,因此内部影子银行对银行体系稳定性的影响路径与外部影子银行的影响路径存在差异,影响程度也不甚相同.本文正是基于这样的考虑,创新性地分别研究了内部影子银行、外部影子银行对银行体系稳定性的影响,以及内部影子银行与外部影子银行之间的动态相关关系.
三、理论分析
这一部分将对内部影子银行、外部影子银行与银行体系稳定性之间可能存在的经济关系进行双向分析.
（一）内部影子银行与银行体系稳定性的关系
内部影子银行主要是与商业银行经营活动相关的影子银行业务.一方面银行受到存贷比、资本金和合意贷款规模的限制,表内信贷业务难以满足超额的贷款需求；另一方面,随着我国利率市场化进程加快,银行存贷利差缩小,银行净利润增速放缓,大批民营银行的设立更是加大了银行间的竞争压力,这些因素倒逼银行开展创新业务,催生并促进了内部影子银行的发展.所以内部影子银行业务的开展短期内有利于商业银行提高利润率,进而促进银行体系稳定性提升.然而内部影子银行实际上扩大了商业银行的贷款规模,同时抬高了企业的融资成本和还款付息压力,再加上商业银行需对理财产品提供刚性兑付的隐性担保,因此商业银行需承担高贷款规模和高贷款利率带来的坏账风险和期限错配的流动性风险,这在长期内会对银行体系稳定性造成不利影响.反过来,银行体系稳定性的变动也会对内部影子银行造成一定的影响.银行体系稳定性上升,反映了银行体系运行状态趋于良好,因此这段时期内监管当局可能不会对银行体系实施非常严厉的监管,这会给内部影子银行的迅速发展创造契机.
（二）内部影子银行与外部影子银行的关系
外部影子银行是商业银行以外的影子银行机构和业务,包括担保公司、小额贷款公司、货币市场基金以及互联网金融等等.短期内,外部影子银行与内部影子银行存在较强的竞争关系,通常来说,当一方受到的监管更为严厉时,开展业务会受到更多阻碍,另一方则会借机迅速发展,两者是一种此消彼长的关系.长期内,两者的发展均会受到经济周期的影响,当经济较热时,中小企业等融资需求强烈,但是很多难以从商业银行获得大量贷款,只能转向影子银行,即旺盛的信贷需求促进内外部影子银行的发展；当经济不景气时,信贷需求不足,内外部影子银行的发展都受到限制.因此,短期内外部影子银行呈现负相关关系,而长期内呈现正相关关系.
（三）外部影子银行与银行体系稳定性的关系
本文认为,银行体系稳定性与外部影子银行主要通过内部影子银行间接发生相互作用.当银行体系稳定性上升时,根据1相关分析可知,内部影子银行业务会迅速发展,短期内与外部影子银行互相竞争,挤占外部影子银行业务在可贷资金市场上的份额,对外部影子银行规模产生负向影响.反过来,外部影子银行通过发展交易活动和提升金融市场的流动性向经济社会提供信用供给,影响货币存量,从根本上削弱了货币当局的调控基础.而且与内部影子银行相比,外部影子银行的发展并不会使得商业银行净利润增加,因此主要给银行体系稳定性带来负面效应.
四、实证检验
（一）变量选取与数据来源 1.内外部影子银行规模的测算.由于银信合作、银行承兑未贴现票据和委托贷款三项业务在内部影子银行中占比较大,因而采用三者之和作为内部影子银行规模的代理变量.对于外部影子银行,由于主体形式多样,具有一定的隐蔽性,其规模测算存在较大难度,本文主要借鉴李建军测度民间金融运用的宏观资金流量分析法.测算原理是,外部影子银行规模与未观测经济活动关系密切,不管以何种隐蔽方式获取未观测收入,始终会在国际收支平衡表中的投资项、消费项和净出口等项目中被追踪到.以支出法核算国民经济时,国民生产总值（GDP）由消费（Cum）、资本形成（Caf）、净出口（Nex）三部分组成.在同一时期内,如果货币运行不等于货币性储蓄,那么可以说明未观测经济规模（NOE）的存在.略去中间推导过程,未观测经济规模（NOE）公式可表示为：
NOE等于△C+△D-KNI+Cum+Caf-NCT-NFS
其中,△C表示增加额,△D表示存款增加额,KNI表示国民收入,Cum表示消费,Caf表示资本形成,NCT表示资本转移净额,NFS表示外部储蓄净额,即流入的外部储蓄与流出的国民储蓄净差额.在一定时期内,未观测的贷款发生额和经济规模联系非常密切.本文提出如下假设：
假设1：未观测经济活动与已核算经济活动所需要的贷款比重相同
假设2：投入未观测经济活动的正规银行贷款数量与可核算经济活动的外部影子银行规模相同
由此,可以将外部影子银行规模（Exsbank）的测算公式表示为：
Exsbank等于NOE/GDP×L
其中,L表示社会融资规模存量.
由于外部影子银行与内部影子银行规模较大,且存在不断上升的时间趋势,因此最终选取内部影子银行规模增长率、外部影子银行规模增长率作为构建模型所需变量.
2.银行体系稳定性的度量.参照国际通用标准及相关学者已有研究成果,兼顾中国国情以及数据的可得性,本文选取3大类共9个指标来具体衡量银行体系的稳定性.各指标名称、临界值及相关权重如表1所示.根据表1,选取2006-2016年的季度数据作为样本,对中国银行业体系的稳定性进行具体测度,步骤如下：
第一步,对各个指标进行赋值.指标赋值的具体方法：先判断指标值所属区间,然后用指标值减去该区间下限值并除以组距,将所得结果乘以映射区间长度再加上映射区间下限值即得到该指标的赋值.
第二步,按简单算数平均数计算宏观指数、金融环境指数和银行经营指数,然后按权重计算银行体系稳定性的综合指标值,权重依次分别为20%、30%和50%.综合指数数值越大,表示银行体系的稳定性越低,反之则相反.
第三步,为了使误差修正模型结果更加易于解释,对综合指数值取倒数,得到最终的银行体系稳定性衡量指标CBSI.CBSI越高,说明银行体系稳定性越高.
3.数据时间范围及来源.2008年金融危机后,4万亿财政刺激计划带来了大量新增贷款需求,2010年宏观调控收紧更是加大了信贷出表的压力,使内部影子银行的银信合作爆发式增长.因此,综合考虑我国影子银行发展状况及数据的可获得性,本文选取2006年第一季度至2017年第二季度的数据进行研究.内部影子银行、外部影子银行及银行体系稳定性指标的数据来源于wind资讯、中国统计摘 要、中国金融年鉴、中经网统计数据库、中国人民银行、银监会.
（二）模型构建
本文拟采用Eviews8.0软件实证研究内部影子银行规模与外部影子银行规模对银行系统稳定性的影响.这一部分主要从四个方面展开.第一,利用传统的ADF单位根检验方法检验各个序列的平稳性.第二,进行Johansen协整检验,对序列之间是否存在长期均衡关系进行了检验.第三,进行向量误差修正（VEC）模型估计,实现对变量之间的长期均衡关系和短期影响的量化分析.第四,运用脉冲响应函数和方差分解分析来反映内部影子银行规模与外部影子银行规模的变化对银行体系稳定性的冲击影响.
1.平稳性检验.平稳性检验采用ADF检验法,检验结果如表2所示.表2表明,Insbank、Exsbank、CBSI在5%的临界值下P值都大于0.05,于是接受原假设,认为Insbank、Exsbank、CBSI是非平稳的.对Insbank、Exsbank、CBSI做一阶差分后,在5%的临界值下P值都小于0.05,拒绝原假设,说明一阶差分后所有变量都是平稳序列,Insbank、Exsbank、CBSI都是一阶单整,满足了进行协整检验的前提条件.
2.协整检验.本文使用Johansen提出的基于向量自回归（VAR）模型的多变量系统极大似然估计法对变量进行协整检验,以确定本文服从一阶单整的变量之间是否存在长期的均衡关系.首先确定最合理的协整滞后阶数,以保证协整关系统计上的可信度.在无约束VAR（P）模型条件下,依据LR、FPE、AIC、SBIC、HQIC等多种检验准则,通过测试不同VAR（P）模型对应的值,确定最佳滞后阶数为1阶滞后.接下来通过Johansen协整检验来确定序列之间是否存在协整关系.检验结果如表3所示,表格第一列表示原序列存在r阶协整关系.检验结果显示在r等于2时,迹统计量为2.4841,小于5%的临界值3.8415,因此不拒绝“原序列存在二阶协整关系”的原假设.所以变量CBSI、Insbank、Exsbank之间存在两个协整关系.
3.向量误差修正模型（VEC）估计.在以上的分析基础上,本文进行了向量误差修正模型（VEC）的估计,以揭示内部影子银行、外部影子银行与银行体系稳定性之间的长期均衡关系和短期关系.
（1）协整方程.揭示内部影子银行、外部影子银行与银行体系稳定性之间长期均衡关系的协整方程为：
CBSIt等于-8.006944Insbankt-0.020191Outsbankt（1）
(1.55903)
(0.93039)
Insbankt等于0.013410Outsbankt（2）
(0.10766)
由协整表达式可知,内部影子银行、外部影子银行与银行体系稳定性之间存在两个长期均衡关系.在长期,内部影子银行与外部影子银行对银行体系稳定性的影响作用都是负向的,而且内部影子银行对银行体系稳定性的影响要大于外部影子银行的影响.内部影子银行规模增长率每上升10个百分点,银行体系的稳定性指数就会下降0.80个单位；外部影子银行规模增长率每上升10个百分点,银行体系稳定性指数就会下降0.002个单位.外部影子银行与内部影子银行的关系是正向的,外部影子银行增长率每上升10个百分点,内部影子银行增长率会上升0.1个百分点.
（2）向量误差修正模型（VEC）估计.通过向量误差修正模型参数估计,不仅可以发现内部影子银行、外部影子银行以及银行体系稳定性之间的长期均衡关系,还能进一步解释当变量偏离均衡状态后向均衡调节的速度和方向,以及三个变量之间的短期影响.根据向量误差修正模型参数估计的结果,具体的VEC模型的向量形式为：
DCBSI■DInsbank■DExsbank■等于-0.5118130.093105-0.037048ECM■
+-0.431396 -10577289 -1.263429-0.080738 -0.165404 -0.012057-0.013671 -0.259669 -0.018275DCBSI■DInsbank■DExsbank■
+-0.167808 -0.499186 3.174890-0.105582 -0.107341 -0.160105-0.018207 -0.095348 -0.083004DCBSI■DInsbank■DExsbank■
+0.0068540.000537-0.002685
虽然上面的VEC模型中有少量的参数不显著,但是该模型可以反映内部影子银行规模、外部影子银行规模与银行体系稳定性之间的短期波动关系,该波动不仅受偏离均衡的影响,还受内部影子银行规模、外部影子银行规模、银行体系稳定性自身变动的影响.
在CBSI的向量误差修正模型中,误差修正项的系数为-0.511813,负的误差修正系数符合反向修正原则.当短期均衡偏离长期均衡的时候,内部影子银行规模、外部影子银行规模和银行体系稳定性三者之间的动态关系将以-0.511813的调整力度从非均衡状态拉回到均衡状态.滞后1期、2期的银行体系稳定性、内部影子银行规模对银行体系稳定性的短期影响均为负向；滞后1期、2期的外部影子银行规模对银行体系稳定性的短期影响均为正向.
在Insbank的向量误差修正模型中,误差修正系数为0.093105,正的误差修正系数不符合误差修正为负的反馈机制,无法将短期波动拉回到长期均衡状态.滞后1期、2期的银行体系稳定性、内部影子银行规模、外部影子银行规模对内部影子银行规模的短期影响均为负向
在Exsbank的向量误差修正模型中,误差修正项的系数为-0.037048,负的误差修正系数符合反向修正原则.当短期均衡偏离长期均衡的时候,内部影子银行规模、外部影子银行规模和银行体系稳定性三者之间的动态关系将以-0.037048的调整力度从非均衡状态拉回到均衡状态.滞后1期、2期的内部影子银行规模、外部影子银行规模对外部影子银行规模的短期影响均为负向；滞后1期、2期的银行体系稳定性对外部影子银行规模的短期影响均为正向.
（3）脉冲响应函数分析.以上的分析只是根据历史统计数据来反映内部影子银行规模、外部影子银行规模以及银行体系稳定性之间的关系,其分析的基础是外部环境保持稳定.而如果要在外部环境不断变化的情况下分析三者之间的长期作用就需要借助脉冲响应函数.图1、图2和图3分别给出了三个VEC模型的冲击相应路径,影响时期设为10个季度.
从相关图中可以看出,CBSI对自身有一个较大的正向冲击,影响的强度先迅速减弱,后又逐渐加强,从第五期起趋于稳定并保持在一个正向偏离水平；内部影子银行规模的正向冲击将导致银行体系稳定性出现正向偏离,随后强度小幅减弱,最终趋于稳定并保持在一个正向偏离水平；外界环境对外部影子银行规模施加一个冲击在初始阶段对银行体系稳定性的影响是正向的,影响的强度经历了一个先加强再减弱的过程,到第三期末这种影响开始转为负向,强度略微增强后再次减弱,随后围绕0的水平上下小幅波动,最终趋于平稳.内部影子银行规模、外部影子银行规模对于冲击的相应程度分析同上.
（4）方差分解分析
方差分解方法是研究模型的动态特征,将每个变量的单位增量分解为一定比例的自身原因和其他变量的贡献.利用VEC模型对CBSI、Insbank、Exsbank进行分解,结果如表4,表5,表6所示.
CBSI的方差分解结果表明,到第10个季度时内部影子银行规模的贡献达到36.2608%,外部影子银行规模的贡献仅占6.9065%.Insbank的方差分解结果表明,到第10个季度时,银行体系稳定性的贡献和外部影子银行规模的贡献相近,分别是16.45094%和14.11895%.Exsbank的方差分解结果表明,到第10个季度时,银行体系稳定性的贡献为24.19917%,内部影子银行规模的贡献仅占2.042029%.
五、结论与建议
（一）主要结论
本文基于对内外部影子银行规模与银行体系稳定性关系的理论分析构建VEC模型进行了实证研究,结论如下：1.Johansen协整检验结果表明,银行体系稳定性、内部影子银行规模、外部影子银行规模存在长期均衡关系,内部影子银行规模与外部影子银行规模对银行体系稳定性的长期影响均为负向,其中内部影子银行的影响要远大于外部影子银行的影响,内部影子银行规模与外部影子银行规模之间长期存在着微弱的正向相关关系.2.VEC模型表明,内部影子银行对银行体系稳定性的短期影响为负向,外部影子银行对银行体系稳定性的短期影响为正向,且都存在滞后效应；外部影子银行规模与内部影子银行规模的相互影响均为负向,且存在滞后效应；银行体系稳定性对内部影子银行规模和外部影子银行规模分别具有正向影响.3.从脉冲响应和方差分解来看,三者之间存在着一定的相互作用,其中内部影子银行规模对银行体系稳定性的影响要远大于其他变量之间的影响.
（二）政策建议
结合实证分析结果和我国现实情况,本文提出以下政策建议.
1.构建宏观审慎金融监管框架.我国目前实行“分业经营、分业监管”的金融体制,当影子银行同时涉及到银行、保险、证券三个行业时,对其的监管有可能会发生重叠、推诿的现象.因此,本文认为应在现行“一行三会”的监管架构下,尝试建立常设的金融监管协调部门,一是搭建“一行三会”之间的信息共享平台,解决跨行业监管问题；二是重点监控混业经营机构(如金融控股公司)和金融衍生品交易,加强对影子银行的行业交叉业务的监管,为“一行三会”的微观监管提供业务指导；三是协调“一行三会”之间的争议和分歧,理顺监管协作中各监管机构的关系.
2.明确和细分影子银行的统计机构和统计指标,完善相应法规,填补数据缺口.国际上通行的估算影子银行规模的方法是根据金融流量统计数据进行估算,但是金融流量数据不反映银行和非银行部门之间的相互关系,尤其是银行表外业务及银行与监管外的金融部门间的关系体现不充分,因此不适用于中国内部影子银行占据很大比重的情况.缺乏精确的关键性数据造成监管机构对影子银行的规模、风险和运行趋势估计不足,从而给宏观审慎监管带来极大的障碍.因此,需要有效改进影子银行统计系统,扩大统计范围,推行影子银行统计标准化,建立全面、标准、精确的影子银行综合统计体系.
（下转第185页）（上接第162页）
3.加强对影子银行信息的披露,增加透明度,减少误导性的虚假信息.许多影子银行业务结构复杂,信息披露度低,导致监管机构无法针对影子银行及时采取有效的监管措施控制风险,无力在危机发生前识别系统性风险,市场也对影子银行产品包含的风险认识不足,从而造成风险积累在金融体系的薄弱环节.因此要加快影子银行信息披露机制建设,监管机构应要求发行方向投资者公开影子银行业务的资产比例、投资去向等情况,并要求其履行主动风险提示义务,同时建立信息披露相应的激励和惩罚机制.
4.规范外部影子银行业务,纳入监管范围.针对如地下钱庄、等民间借贷类的外部影子银行活动,对正规金融有补充作用的部分应该引导其登记成为接受监管的民营金融机构,使其由“地下”露出“地上”,通过法律规范其经营活动.针对如互联网金融产品的外部影子银行活动,要能随着金融市场的变化适时更新影子银行的范围,从而实施有针对性的监管,引导影子银行健康发展.
近一年来,我国针对银行体系的监管措施不断推进.针对表外理财业务,2017年第一季度起央行将银行表外理财纳入MPA广义信贷范围；针对同业业务,银监会“6号文”明确要求控制同业业务增量、审慎开展金融交叉业务.在央行、银监会的双重监管下,银行体系去杠杆工作已初有成效,但是影子银行的发展历程正是一个与监管动态博弈的过程,因此未来针对影子银行的监管任重而道远.
影子银行论文范文结:
适合影子银行论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关影子银行开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
1、商业银行论文
2、银行杂志