系统性金融风险常识
系统性金融风险是单个或少数几个金融机构的破产或巨额损失导致的整个金融系统崩溃的风险，以及对实体经济产生严重的负面效应的可能性。具有如下特点：一是系统性风险对整个系统的功能构成影响,而不是对某一个单纯的局部；二是它使不相干的第三方也被动地介入其中,并承担一定的成本;三是它具有较为明显的蔓延特性和传染性；四是负的外部性以及对整个实体经济的巨大溢出效应是系统性风险的本质特征。
系统性金融风险可以分为横向维度和纵向维度。横截面维度的风险衡量的是某一时点金融系统内累计的风险；时间维度的风险衡量的是隐藏在系统内部、在某一时间爆发的风险。
一、系统性金融风险的横向维度
在横向维度上，金融系统中的风险暴露和相互联系使得一个特定的冲击在金融网络中传播并演变成系统性风险。金融系统在运行中存在“合成谬误”问题，即当一个机构遭受冲击而抛售资产时，能够有效抵御冲击，但当所有机构都抛售持有的资产时，该措施将无法取到抵御冲击的作用，所以当金融体系遇到外部冲击时，在“羊群效应”作用下，容易引发系统性风险。而金融机构之间频繁的日常交易使金融网络越来越复杂，所有机构通过这个网络将冲击迅速传播给与其有业务联系的机构，从而加剧了系统性风险发生的概率。
由于大型金融机构的个体风险有可能会带来很大的影响，其风险更易引起系统性金融风险，因此在防范横向维度系统性风险方面，注重于加强对大型金融机构，特别是“大而不能倒”的金融机构监管。
二、系统性金融风险的纵向维度
在纵向维度中，系统性风险的纵向维度与经济周期相关，其主要关注的是金融体系的顺周期性，即金融体系的脆弱性和风险随着时间的推移而建立并演进。由于金融体系和经济周期波动存在相互反馈机制，金融体系可以放大经济周期，而经济周期的波动反过来也会恶化金融体系的稳定，形成系统性风险。
由于纵向系统性风险更多源于金融机构的“亲经济周期性”，所以其监管注重于逆周期监管，即在经济繁荣时期提高对金融机构净资本、拨备等方面的要求，而在经济萧条时期则适当降低净资本、拨备等要求，通过逆周期监管，熨平经济周期。无所不能 健康点 运动家
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系统性金融风险监测预警方法 国际比较和评析
　　三、2008年国际金融危机之后的系统性金融风险预警监测方法
　　2008年国际金融危机之后，随着宏观审慎监管理念的提出，对系统性金融风险的识别和评估研究发生了较大的变化。一是开始更多地考虑金融体系内部关联性和传染性度量；二是从识别系统重要性金融机构出发，测度单个金融机构对系统性风险的边际贡献；三是除资产负债表的数据以外，还针对债券股票市场上高频和时效数据开发了一系列评估模型。
　　1.研究风险传染性和金融机构关联程度的方法
　　在2009年4月版的《全球金融稳定报告》中，IMF提出要对金融机构的系统关联性进行分析，并列举了4种定量分析模型，为解决“关联太广不能倒”（too-connected-to-fail）问题提供相应的政策理论基础。
　　(1)网络分析法(①网络传导分析法实际上并非2008年之后才有，只不过在2008年金融危机之后得到广泛运用。较早文献有Allen and Gale（2000），Freixas、Parigir and Rochet（2000）。)（network analysis approach）
　　网络分析法主要依赖金融机构之间的风险敞口数据来评估一个流动性紧缩事件或者信用事件在金融系统引发的多米诺效应。同时，网络传导分析法可以用于识别系统重要性金融机构、金融系统网络结构和风险传染路径(②IMF,《全球金融稳定报告》，2009年4月。)。首先是构建金融机构间的双边风险敞口矩阵，之后基于模拟的风险在网络中的传导便可以得到倒闭的金融机构数量，从而能够度量系统性风险大小。模拟情景分为两种：一种假设风险只通过信用风险渠道传染，不存在流动性风险；另一种假设是在信用风险冲击下，流动性不足的银行可能通过降价实现部分资产的变现以补充流动性。在网络分析法当中，系统性风险的标准可以根据模型的需要进行灵活调整，既可以用银行破产比例也可以用资产损失率等指标。
　　（2）共同风险模型法（Co-Risk）
　　共同风险模型法是基于市场数据来评估具有共同风险暴露的金融机构之间的风险传染，该方法认为金融机构的系统性关联来源于共同的风险因素，例如相似的经营模式、资产组合或者会计方法等，这导致这些金融机构在面临同一风险时将有同样的后果。因此，共同风险模型法比网络分析法关注的风险因素更多，在一个有效金融市场中，这些风险通常反映在股票、期权、CDS等市场价格当中，可以通过计算VaR值、违约距离、违约概率、CDS信用价差等指标，来分析当出现风险时金融机构之间的系统性关联。
　　金融机构风险之间的共同运动并不遵循线性模式，而是随着风险水平的提高呈现非线性增长的模式。艾德里安等人（Adrian & Brunnermerier，2008）引入了分位数回归分析法衡量非线性关系，计算出条件共同风险从而得到由于和其他机构存在关联性而造成风险溢出的市场估值。共同风险模型法通过对尾部事件的条件共同风险进行分析，可以揭示哪些机构存在密切的关联性，通过加强对它们间的关联性监管，可以防范系统性风险。
　　（3）困境依赖矩阵法（Distress Dependence Matrix）
　　困境依赖矩阵法采用市场数据构建一个随时间改变的多变量分布模型，来揭示金融机构间的线性和非线性依赖关系，以此估计每对机构陷入困境的条件概率。塞戈维亚诺等人（Segoviano & Goodhart,2009)使用多家金融机构的CDS价差数据，先估计这些机构违约的联合概率分布，再计算当一家机构违约时另一家机构的违约概率。通过困境依赖矩阵法可以分析特定机构陷入困境时如何影响其他金融机构，并最终影响整个金融体系。
　　（4）违约强度模型法（Default Intensity Model）
　　吉塞克等人（Giesecke & Kim， 2009)提出用衡量金融机构单位时间内违约概率的违约强度模型来统计银行违约的次数，进而捕捉金融机构之间的系统性联系。这种方法采用金融机构的历史违约数据，拟合事先设定的违约强度模型，衡量由于直接或间接系统性关联而导致的大部分金融机构违约的概率。假设金融机构违约率服从某个类似利率方程的扩散方程，通过估计系数来确定违约率，以违约率来度量系统性风险。违约事件发生时，违约率会显著增加，说明溢出效应导致其他违约事件发生的可能性会明显增加。
　　2.评估系统性风险损失及损失概率的方法
　　（1）条件在险价值法（CoVaR）
　　CoVaR 方法是在广泛应用于风险管理的VaR方法基础上发展而来的。传统的VaR 法只能静态地测度风险，难以解释机构之间的风险传染效应。艾德里安等人（2008）对VaR 模型做出了重大变革，提出 CoVaR 方法，衡量当金融资产或金融机构A处于危机状况下，金融资产或金融机构B所面临的风险。CoVaR可以灵活使用，若将A视为单个金融市场或单个金融机构，将B视为整个金融体系，则CoVaR 度量的便是单个金融市场或机构发生极端风险时系统风险的变化情况。因此，采用CoVaR有助于识别系统重要性机构，也有助于研究整个金融体系的风险溢出效应。
　　（2）边际期望损失法 (Marginal Expected Shortfall, MES) 和系统性期望损失法 (Systemic Expected Shortfall, SES)
　　CoVaR具有和VaR一样的缺陷，只考虑损失分布的分位数，不能很好地考察阀值以下极端情况下的尾部风险。阿查亚等人（Acharya et al，2010）提出MES和SES方法测算金融系统性风险，度量了阀值以下极端情况的所有损失。MES和SES方法考虑了金融机构杠杆率对系统性风险和金融机构的边际风险贡献的影响，并且证明了可以通过没有发生危机时各金融机构的边际期望损失和杠杆率，预测发生金融危机时金融机构对整个系统的边际风险贡献。本次国际金融危机后，这两种方法得到了广泛应用。阿查亚等人（2011）的研究表明，MES法可以直接测度一家金融机构对整个系统性风险的贡献度，具有越高MES值的银行对整个系统的系统性风险贡献度越大，监管当局可以通过加强对那些边际风险贡献和杠杆率大的金融机构监管,来降低系统性风险,防范金融危机爆发。
　　两种方法的区别在于：SES度量的是金融机构对整个金融系统的系统性风险贡献，而MES不考虑金融机构的杠杆率、规模及其法定资本充足率，只是衡量当市场收益率出现极端下跌情形时，金融机构股权收益率的期望损失。此外，金融机构的SES由金融机构的负债、股权市场价值及MES决定，MES只是SES的一个因子。
　　（3）或有权益分析法（Contingent Claims Analysis，CCA）
　　或有权益分析法由莱哈尔（Lehar，2003）提出，格雷等人（Gray & Jobst，2009）将其发展完善，用来估计系统性困境条件下来自金融系统的政府或有债务，这种方法不仅能够度量由金融系统转移至政府部门的潜在风险，而且还能识别单个金融机构对政府或有债务的贡献度。该方法以默顿期权模型为基础，将公司权益视为公司资产、执行价格视为公司未偿债务的看涨期权，将公司负债模型化为买进无风险债务，同时卖出一份基于公司资产的看跌期权。通过用CCA模型计算出隐含的看跌期权的价格，与CDS市场的信息结合起来，可估计出政府对金融系统的或有债务，也就是金融风险可能转移给政府承担的部分。假如政府担保不影响公司权益价值，CDS利差能捕捉金融机构留存的期望损失。因此，市场隐含的政府担保定义为金融系统总的期望损失与由CDS利差导出的隐含的看跌期权价值之差。
　　（4）困境保费法 (Distressed Insurance Premium, DIP)
　　美联储的黄等人（Huang、Zhou & Zhu，2009)提出用“困境保费”指标测量系统性风险。该方法定义系统性风险为银行系统总的损失超过给定的临界值，系统性风险的来源为实际违约风险和流动性风险，困境保费相当于覆盖系统性风险损失的一个假想风险溢价。每家金融机构对系统性风险的边际贡献是规模、违约概率和资产收益相关系数的函数，其中违约概率和资产收益相关系数可以由CDS价差和股票价格估计出来。困境保费随着违约概率(PD)和资产收益相关系数的增加而增加，即单个银行的破产概率越大，或者银行对相同的风险因子暴露程度越高，都会导致系统性风险增强。这种分析方法有较高的实时性，可用于任何具有CDS合约的上市公司。计算困境保费指标可分三个步骤:一是估计风险中性违约概率(PD)，PD不仅反映了实际的违约概率，也反映了风险溢价成分；二是计银行资产收益的相关系数；三是构建系统性风险指标，构造一个假设的组合，组合中包含成员银行发行的债务工具，权重为每家银行的债务规模，系统性风险的指标定义为应对未来12周该组合的潜在困境损失所需要的保险费，即“困境保费”。困境保费类似于期望损失ES，都是极端条件下，组合信用损失的条件期望。区别在于，对极端条件的定义不同，ES中用百分数分布，而DIP中用一个给定的临界值。
　　3.改进的综合指标法
　　本次金融危机之后，综合指标法得到了进一步发展，其特点是把衡量金融体系组成部分的风险指标集合成一个综合指标，以体现金融体系的风险。以欧洲央行奥洛（D?Hollo、 M?Kremer and M?Lo Duca，2010）设计的系统性风险综合指标法（Composite Indicator of Systemic Stress,CISS）为例：首先，把金融体系分为货币市场、股票市场、债券市场、外汇市场、金融机构五个组成部分；其次，从每个组成部分当中分别挑选出三个互不相关的最能反映其风险程度的压力指标；第三，用累积分布函数方式将压力指标变成取值为（0,1\]的变量，再通过各压力指标的算术平均值分别计算出五个组成部分的压力指数；第四，以各个组成部分对金融体系的冲击大小（用标准线性VAR模型计算）为权重，合成最终的CISS指标。欧洲央行的CISS当中，分配给货币市场、债券市场、外汇市场、股票市场、金融机构的压力指数的权重分别为15%、15%、15%、25%、30%。奥洛等人认为，以实际冲击为权重还是取各压力指数的算术平均值，最后得到的CISS效果实际上差别不大。该方法不仅能实时监测、评估整个金融体系的风险水平，反映金融危机的历史变动情况，还能评估监管机构政策对缓解系统性风险的作用。
　　4.压力测试法
　　2008年金融危机以来，压力测试法被国际组织以及各国中央银行、金融监管机构和金融机构广泛采用，比较有代表性的有美国的银行业监管资本压力测试（SCAP）和欧洲央行的银行偿付能力宏观压力测试框架。压力测试一般分为情景测试和敏感性测试两类。情景压力测试具体划分为历史情景和假定情景，是在假设多种风险因素（如股价、利率、汇率、信用等）变化时，测试金融机构或系统出现的脆弱性情况。敏感性压力测试是观察当风险参数瞬间变化一定单位量时（如5个百分点的下跌或上涨情况下），金融机构或资产组合的市场价值出现多大幅度的变化。敏感性测试仅需指定风险参数变化，而无需确定冲击的来源，因此运行相对简单快速，而且经常是即时的测试。压力测试主要包括四个步骤：一是识别风险因子；二是设计压力测试情景；三是通过敏感性分析或情景分析建立压力测试模型，并测算压力情景下测试对象的承压结果；四是用模型测算出的定量和定性分析结果，判断资产组合或金融机构的稳健性。
　　5.当前国际组织和监管机构使用的系统性风险评估方法
　　自2008年国际金融危机以来，国际组织和主要国家的金融监管改革建议及实践都强调从金融体系整体角度看待系统性风险，强化监测预警。一是将低频和高频指标结合使用，以反映系统性风险缓慢积累但瞬间爆发的特征；二是构建涵盖各个金融部门的指标体系，并加入宏观经济变量和国际因素，以全面识别金融体系风险；三是广泛使用以压力测试为代表的数理工具。
　　（1）金融部门评估规划（FSAP）
　　在总结亚洲金融危机教训的基础上，IMF和世界银行于1999年联合推出了金融部门评估规划（Financial Sector Assessment Program，FSAP），旨在加强对成员经济体金融脆弱性的评估与监测，减少金融危机发生的可能性，推动成员经济体的金融改革和发展。经过逐步发展和完善，FSAP已成为国际社会广泛接受的评估体系。评估规划的评估方法包括金融稳健指标分析、压力测试以及国际标准与准则评估。
　　（2）IMF系统性风险早期预警系统
　　2008年金融危机爆发后，IMF和FSB受G20的委托，共同建立了一个系统性风险早期预警测试系统（Early Warning Exercise，EWE），用于识别引发系统性风险的脆弱性因素并提出应对措施。该系统加强了对风险因素和传导路径的研究，特别关注小概率尾部风险因素。EWE采用定性和定量分析相结合的方式，定性分析充分吸收来自于市场机构、专家、智库、各国监管当局的观点和意见，定量分析则运用大量模型研究危机风险和脆弱性，模型主要包括三类：部门和市场脆弱性分析模型、国家风险模型、溢出传染模型。
　　（3）奥地利的系统性风险监测评估（SRM）
　　SRM通过计量模型预测发生宏观经济冲击之后银行体系发生系统性风险的概率，同时也被用于开展日常的压力测试。SRM由四部分模型构成：一是多风险因素变动分布模型，这个模型得到包括宏观经济变量、利率、汇率、股价等市场变量各个风险因素变动的联合分布；二是市场风险损失模型；三是公司及个人信用风险损失模型；四是银行间网络模型。银行体系的最终损失就是基础性风险与传染性风险的加总，即市场风险损失、信用风险损失、同业清偿性损失之和。
　　（4）英国系统性机构风险评估系统（RAMSI）
　　英国2011年开发的系统性风险评估系统（Risk Assessment Model for Systemic Institutions，RAMSI）的设计思路与奥地利的SRM比较相似，不同之处是增加了“流动性中断”带来的系统性风险。国际金融危机表明：在压力情况下，即使是资本充足的银行，也会发生严重的流动性问题。RAMSI引入了考察整体流动性风险的反馈环，关注当危机发生时由于交易对手信用损失和资产市场价值的减少等因素加剧对系统流动性风险的影响，包括市场流动性风险与融资流动性风险的相互强化，以及信用风险、市场风险和流动性风险的相互影响造成的流动性蒸发。RAMSI采用的方法包括压力测试和网络传导分析法等，利用模拟方法对每个分析环节进行冲击测试，评估内容包括金融业整体风险、主要银行脆弱性、银行业对特定冲击的抵抗能力、政策措施产生的系统性效应等。
　　（5）荷兰央行的系统性风险体系
　　荷兰央行的模型假设系统性风险是系统性事件发生的概率。系统性事件有三个重要特征：一是产生于重要的冲击，二是传染和增强作用，三是对金融部门的中断作用。模型从宏观经济情景对金融体系的冲击入手，度量宏观经济变量分布变化引起的风险因子变化，再基于计算出的初始损失通过网络分析等度量传染的方法衡量系统损失。模型还分析了产生外部性的传染和扩大机制，确定了两个产生外部性的渠道：一是金融部门之间的传染，二是金融部门和实体经济的亲周期性。每个渠道都有许多增加损失的机制。金融部门之间的传染通过银行间资产负债关系、降低流动性和信息溢出发生作用。金融部门和实体经济的亲周期性产生于监管、金融（信用扩张）、羊群效应和资产价格泡沫。
　　（6）韩国央行宏观审慎政策系统性风险评估模型（SAMP）(①张启阳， “韩国央行宏观审慎政策系统性风险评估模型及对我国的启示”，《金融发展评论》，2013年第10期。)
　　韩国央行于2011年9月推出了宏观审慎政策系统性风险评估模型（SAMP），是由6个模块组成的系统性风险综合模型体系，不仅能够模型化宏观经济冲击对金融系统的首轮直接效应，而且能够模型化因银行间传导、紧急抛售、信贷收缩、去杠杆化等原因导致的第二轮扩散效应。该模型注重衡量危机发生时，由宏观经济及金融部门不均衡导致的尾部风险，在统一框架下衡量多种类型风险，作为实施宏观压力测试的平台，可以评估假定情形下金融系统的脆弱性，能够对多种审慎政策进行效果模拟分析，由于其风险测定基于单个金融机构，该模型还可以用于分析单个金融机构的脆弱性。SAMP模型的6个模块分别为：宏观风险因素概率分布模块、银行损益模块、破产传导模块、融资流动性传染模块（测算银行系统为应对流动性危机而遭受的损失情况）、多阶段模块（测算银行系统的年度损益规模）、系统性风险度量模块（通过评估银行系统总损失分布，进而评估系统性风险概率）。
　　（7）我国金融部门的系统性金融风险监测
　　随着我国金融体系市场化程度的提高，国内金融管理部门已经建立了分工较为清晰、内容较为全面的金融风险监测预警体系：人民银行负责整个金融体系的系统性风险，银监会、证监会、保监会分别负责各自行业的风险监测预警，外汇局负责国际收支和跨境资金流动风险监测，上述部门之间还建立了监管协调机制。自2005年以来，我国中央银行开始定期出版《中国金融稳定报告》，对金融体系稳定状况进行全面评估，同时不断丰富系统性风险监测和调控工具，探索建立我国系统性金融风险预警指标体系，开展金融风险宏观压力测试，针对宏观经济、金融机构、金融市场、金融基础设施等进行稳定评估和脆弱性分析，强化对跨行业、跨市场产品和机构及影子银行的风险监测。银行、证券、保险监管部门也分别建立了现场检查和非现场监测制度，在此基础上，运用风险指标体系、压力测试、预警分析系统等定性或定量工具分析行业风险状况，例如银监会的银行风险早期预警系统（REASS）、证监会的证券市场系统性风险监测指标体系、保监会的保险业宏观风险监测指标体系等。
版面编辑：张柘
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来源：21世纪网-《21世纪经济报道》
《新金融评论》2014年第5期已于近期出刊编者按　　自2014年初以来，房地产市场持续下行，呈现量价齐跌的态势。由于房地产投资在固定资产投资中的比重很大，房市的低迷也给中国的宏观经济带来了较大的下行压力。房地产业不仅能深刻影响其上下游产业，也与中国的金融体系紧
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密相关。房地产企业的流动性风险、信用风险有可能引发金融体系的风险。房地产融资的重要渠道之一是集合信托产品，房市的不景气会使相关信托产品的违约风险上升。　　接下来的两个季度，信托业将迎来兑付高潮，房地产信托会不会迎来兑付危机？自二季度以来，政府强调对经济的“微刺激”，这能否扭转房地产和固定资产投资的回落趋势？日本在上世纪九十年代的境况与当今的中国类似，日本房市泡沫形成和破裂的过程对中国有哪些启示？　　《21世纪经济报道》本期刊发由上海新金融研究院学术委员、中国银监会上海监管局局长廖岷，以及中国金融四十人论坛（CF40）特邀研究员、中银国际控股有限责任公司董事总经理、研究部主管程漫江撰写的两篇文章，以飨读者。　　（王乾筝）　　上海新金融研究院学术委员 廖岷　　2008年全球金融危机后，防范和化解系统性风险成为国际金融监管机构和各国面临的重要挑战之一。中国进入“三期叠加”的经济新常态，金融深化加速推进，影子银行和新金融业态迅猛发展，部分单体机构金融风险逐步凸显。如何充分借鉴危机的经验和教训，更加有效地识别和评估我国潜在的系统性金融风险，是现阶段我国金融监管者面临的重要任务。　　识别潜在系统性风险隐患　　我们试图从导致系统性风险的三个条件即集中度、关联性和流动性，分析当前我国面临的潜在系统性金融风险隐患。　　集中度风险主要体现在两个层面。宏观层面，银行业规模相对实体经济规模比重进一步上升，且这个趋势尚没有改变。微观层面，银行信贷资金进一步向房地产行业集中。房地产信贷呈现“四高”特征，即高行业集中度占比、高房价期发放占比、高一线城市占比、高商业地产占比，这些都集中体现了房地产行业信贷在总量和结构方面存在的系统性隐患和脆弱点。　　讨论我国金融系统性风险，一定要将融资对应的基础资产联系起来。2009年以来，我国房地产企业整体资产负债率逐年攀升，2014年一季度创高至76%。房地产企业资产负债率的显著提升，很大程度上是多种渠道资金共同指向了房地产，包括当前议论较多的影子银行和地方政府融资平台两大风险领域。我国影子银行是在信贷持续收紧的背景下，作为银行信贷的“另辟蹊径”而出现，其最终去向不外乎房地产企业、地方政府融资平台等传统信贷热衷、却受监管和调控政策限制的行业，其实质仍是“类信贷”活动。通过大致估算，地方政府融资平台贷款的86%左右都与房地产市场相关；有风险的影子银行业务中的40%以上直接或间接投向了房地产。因此，这两个领域的系统性风险实际最终反映在房地产行业上，大部分风险其实是重叠的，如果独立来看待这三个领域，显然夸大了当前的风险。　　银行体系资产负债期限错配程度加大带来的流动性风险隐患，体现了银行经营的内在脆弱性。从存贷款结构来看，相较于资金投向的长期化趋势，资金来源的稳定性并未同步提升，商业银行内在流动性错配进一步加剧。而从存贷款平均期限差来看，根据测算，已从2006年的1.87年扩大到2013年的2.87年，差距明显拉大，期限错配情况进一步加剧。此外，近年来，商业银行大量开展的同业业务增长迅速，并进行错配以谋求最大化盈利，导致银行的资产负债表期限错配问题更加严重。　　综上，通过集中度、关联性和流动性三个角度分析，可以得出结论：当前我国潜在的系统性金融风险主要与银行业有关，而房地产是当前可能引发系统性风险的最主要的行业隐患，同时金融体系整体流动性风险隐患的上升及其管理需要更加重视。　　系统性风险触发条件并未显现　　虽然我国房地产存在潜在系统性影响，但并不意味着当前已成为系统性风险。风险的演化取决于以下几个外部环境的触发条件，而这几个触发条件目前并没有出现。　　首先，“经济增长率短期内迅速下降”这一触发条件出现的可能性非常小。在国内定向宽松和刺激经济支持下，投资和国内消费都对经济增长有着持续的拉动作用，再加上外部经济体的缓慢复苏，出口有所上升，GDP短期内大幅下跌的可能性不大。此外，新型城镇化、制造业的持续升级等也将给经济的中长期增长带来较大空间。　　其次， 我国目前整体通胀预期较温和，不具备大幅提升官方基准利率的条件，同时从金融市场各种产品的定价来看，一些通胀预期也已经基本提前反映在价格之中。而且研究也表明，即使利率大幅上升，对借款人负债成本的影响有限。　　最后， 只要国民经济不出现硬着陆，全国房地产市场短期内量价大幅超调的可能性就不大。目前部分二三线城市量价出现较大幅度下降，但是个别二三线城市房价即使下跌20%-30%，也并不具有系统性影响。当然，从2014年7月开始一线城市出现的量价同时下跌的苗头值得高度关注，因为一线城市房地产市场变化的系统性影响更为显著。　　持续观察表明，目前，在以上三个触发点上，房地产成交量价的变化是最不稳定的，如何避免其出现短期快速超调，是后续调控政策应当重点考虑的问题。不过，由于房地产相关贷款存在较高的安全边际，即使房价全国普跌，贷款仍具备较强的抗风险能力。值得一提的是，房地产相关贷款具备较强抗风险能力的结论，需建立在绝对避免出现“银行风险管控尺度放松”和“房地产估值的系统性偏差”这两个问题的基础之上，否则会加大或埋下潜在系统性风险影响。　　值得肯定的是，这些年通过实施和强化宏观审慎监管，房地产信用风险总体得到了有效监控和管理；流动性风险则随着风险的不断增加，也越来越受到金融机构、货币当局和监管部门的重视，相比去年六月流动性事件，各个金融机构的流动性风险管理都有一定的强化。　　“三管齐下”应对金融系统性风险　　首先，应以金融结构改革提升金融市场弹性和韧性。培育多层次资本市场、发展直接融资是解决业资产刚性扩张和影子银行的根本途径，也是提高金融市场弹性和韧性的重要手段。应继续大力发展债券市场和股票市场，提高新增融资中的直接融资比例，增大债券市场二级市场交易活跃程度，改善间接融资和直接融资的结构。　　其次，要确保房地产软着陆，避免出现量价急跌引发全面系统性风险。在政府方面，应落实分类调控政策。结合房地产供需现状，对一些库存压力大，交易量和房价深度回调的城市，适当放松限购政策，尽量促进成交量和房价的新均衡；坚持双轨制运行，加大保障房供应力度，相比新加坡、香港公共住房覆盖面已分别达到82%和48.4%，将保障房在住房市场中的占比提高至30%。要通过告知保障房申请者获得住房的大致年限，以稳定保障房申请预期，并实施保障房名单制管理，提高保障房申请全流程的透明度，将保障房建设规划、实施进度与申购需求紧密关联起来，给底层家庭明确、稳定的解决住房问题的预期，也使地方政府心中有数，合理把握建设进度。还要引导和鼓励房地产开发商的兼并收购，用市场化手段化解潜在风险。另外，房地产调整不可避免会影响一些中小房地产企业的资金链和销售策略，应引导舆论做好正确宣传，稳定市场预期，争取实现房价的稳定和逐步回落，最终促使房地产行业健康发展和软着陆。　　在金融监管方面，要将房地产领域的系统性风险防范和监测作为宏观审慎监管的重中之重，坚持宏观审慎监管工具的差异化运用和执行。　　在银行管理方面，要加大风险排查力度，避免由于家庭偿债率（DSR）、房地产抵押品估值不准导致出现系统性的偏差；要进一步正对按揭贷款、开发贷款以及商业地产实施差异化风险管理，要逐步推进压力测试工具的规范化和常态化使用，不断提升压力测试在防范区域性和行业性风险中的针对性和有效性。　　最后，要缓解不断加大的流动性风险压力。在金融监管方面，要继续使用存贷比工具，但可适时调整存贷比计算公式；加强监测流动性覆盖率（LCR）和净稳定融资比例（NSFR）两项新指标；可考虑借鉴香港金管局的做法，引入稳定资金要求（SFR）工具，要求信贷增速较快的银行，补充更多的稳定性强的融资来源，从而一石双鸟，将信贷增速的调控和流动性风险管理结合起来，将影响系统稳定的特定风险内化为对单体机构更高的流动性管理要求。　　在银行管理方面，要提高流动性风险管理意识和技术水平，改变依赖同业和央行进行短期资金管理的习惯，加强对资产负债期限的主动管理，尤其要把短期期限的缺口控制在适当水平；要健全流动性风险压力测试机制，增强流动性应急方案的可操作性，提高压力情景下从金融市场而不是从央行获得应急资金来源的充分性和可靠性。　　在外部约束方面，借鉴国外经验，央行应对寻求额外流动性支持的银行实施惩罚性贴现利率，并加大市场信息披露，更好地发挥市场对金融机构不审慎经营行为的约束作用，以逐步改变商业银行对于央行短期流动性支持的过度依赖。　　（作者廖岷系上海银监局局长。本文原标题为“对当前中国金融系统性风险问题的实证研究”，由作者与国际货币基金组织亚太部高级经济学家孙涛合作完成。因版面有限，本文有删节，原文发表于《新金融评论》2014年第5期）　　作者：廖岷点击进入参与讨论
(责任编辑：Newshoo)
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主演：尚格?云顿/乔?弗拉尼甘/Bianca Bree
主演：艾斯?库珀/ 查宁?塔图姆/ 乔纳?希尔
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