基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量：理論、實(shí)踐與展望一、引言1.1研究背景與意義在全球金融體系中，銀行作為關(guān)鍵的金融中介機(jī)構(gòu)，其穩(wěn)健運(yùn)營對于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展起著舉足輕重的作用。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由于外部沖擊或內(nèi)部因素導(dǎo)致部分銀行出現(xiàn)重大損失甚至破產(chǎn)，通過傳導(dǎo)機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，迅速蔓延至整個(gè)銀行體系，進(jìn)而引發(fā)銀行體系的崩潰，并可能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重破壞的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)具有高度的傳染性和破壞力，一旦爆發(fā)，將對金融市場的穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)行產(chǎn)生巨大沖擊。2008年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)，便是銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)的典型案例。這場危機(jī)迅速從美國金融市場蔓延至全球，眾多國際知名金融機(jī)構(gòu)陷入困境，如雷曼兄弟的破產(chǎn)、美國國際集團(tuán)（AIG）的巨額虧損等。危機(jī)導(dǎo)致股市暴跌、信貸緊縮、失業(yè)率大幅上升，許多國家的經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退，給全球經(jīng)濟(jì)帶來了難以估量的損失。此后，各國政府和金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)紛紛加強(qiáng)對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注和監(jiān)管，力求防范類似危機(jī)的再次發(fā)生。準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是有效防范和管理風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵前提。在眾多度量方法中，Shapley值方法因其獨(dú)特的優(yōu)勢而備受關(guān)注。Shapley值最初由Shapley在1953年提出，是一種將總價(jià)值（如產(chǎn)出）在各個(gè)參與者之間進(jìn)行分配的方法。其核心思想是在博弈過程中，每個(gè)參與者持有的資源都可以和其他參與者的資源結(jié)合來創(chuàng)造價(jià)值，分配給每個(gè)參與者的部分應(yīng)該等于這個(gè)參與者對總價(jià)值的邊際貢獻(xiàn)。將Shapley值應(yīng)用于銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量，能夠從多個(gè)維度全面評估單個(gè)銀行對整個(gè)銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度。一方面，Shapley值方法充分考慮了銀行之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性和相互作用。在現(xiàn)實(shí)金融市場中，銀行之間通過同業(yè)拆借、債券交易、信貸業(yè)務(wù)等多種渠道緊密相連，一家銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況變化可能會對其他銀行產(chǎn)生直接或間接的影響。Shapley值能夠綜合考量這些復(fù)雜的關(guān)系，準(zhǔn)確衡量單個(gè)銀行在不同風(fēng)險(xiǎn)情景下對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)，從而更全面地反映銀行在整個(gè)體系中的風(fēng)險(xiǎn)地位。另一方面，與其他傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，Shapley值方法具有更好的理論基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)性質(zhì)。例如，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)如VaR（在險(xiǎn)價(jià)值）雖然能夠衡量在一定置信水平下投資組合可能遭受的最大損失，但它無法準(zhǔn)確反映風(fēng)險(xiǎn)的傳染性和系統(tǒng)性特征。而Shapley值方法從博弈論的角度出發(fā)，基于嚴(yán)格的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，為銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量提供了更為科學(xué)和合理的框架，能夠更準(zhǔn)確地識別系統(tǒng)重要性銀行，為監(jiān)管資源的合理配置提供有力依據(jù)。本研究基于Shapley值對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。從銀行風(fēng)險(xiǎn)管理角度來看，準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有助于銀行管理層深入了解自身在整個(gè)金融體系中的風(fēng)險(xiǎn)狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的風(fēng)險(xiǎn)隱患，制定更加科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。通過識別對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較大的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和交易對手，銀行可以有針對性地調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，優(yōu)化業(yè)務(wù)布局，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制，提高自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力，從而在復(fù)雜多變的金融市場環(huán)境中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健運(yùn)營。對于金融市場穩(wěn)定而言，及時(shí)準(zhǔn)確地度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是維護(hù)金融市場穩(wěn)定的重要保障。監(jiān)管部門可以依據(jù)Shapley值度量結(jié)果，識別出系統(tǒng)重要性銀行，對其實(shí)施更加嚴(yán)格的監(jiān)管措施，如提高資本充足率要求、加強(qiáng)流動(dòng)性監(jiān)管、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)督等，以降低這些銀行對整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，防止系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)和擴(kuò)散。同時(shí)，度量結(jié)果也可為宏觀審慎政策的制定提供科學(xué)依據(jù)，通過逆周期調(diào)節(jié)等手段，增強(qiáng)金融體系的整體穩(wěn)定性，促進(jìn)金融市場的健康發(fā)展。在學(xué)術(shù)研究方面，本研究進(jìn)一步豐富和完善了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的理論和方法體系。通過深入探討Shapley值在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用，拓展了Shapley值方法的應(yīng)用領(lǐng)域，為后續(xù)相關(guān)研究提供了新的思路和方法借鑒。同時(shí)，研究過程中對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制、傳導(dǎo)路徑以及影響因素的分析，有助于深化對金融風(fēng)險(xiǎn)本質(zhì)的認(rèn)識，推動(dòng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論的發(fā)展和創(chuàng)新。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的研究現(xiàn)狀在國外，自2008年全球金融危機(jī)以來，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量成為金融領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。學(xué)者們提出了多種度量方法。Adrian和Brunnermeier（2016）提出的\DeltaCoVaR方法，基于風(fēng)險(xiǎn)管理中常用的VaR，將其推廣到單個(gè)金融機(jī)構(gòu)處于某一狀態(tài)時(shí)整個(gè)金融體系的條件在險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR），并以該金融機(jī)構(gòu)處于危機(jī)或正常狀態(tài)下的CoVaR之差作為其所承擔(dān)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，該方法在橫截面維度上對風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，還基于CoVaR對時(shí)間維度即順周期性進(jìn)行了討論，揭示了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的順周期性。Acharya等（2010）基于期望損失（ES）提出了邊際期望損失（MES）和系統(tǒng)性期望損失（SES）的方法，從不同角度衡量單個(gè)金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。網(wǎng)絡(luò)分析法也是重要的研究方向，Allen和Babus（2008）指出，該方法基于銀行間資產(chǎn)負(fù)債表的相互敞口數(shù)據(jù)，利用數(shù)值方法模擬信用事件和流動(dòng)性緊縮在金融系統(tǒng)中引起的多米諾效應(yīng)，來識別具有系統(tǒng)重要性的金融機(jī)構(gòu)，評估可能的資本損失以及風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑，能使監(jiān)管者跟蹤直接金融關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的多輪外溢效應(yīng)，但所需數(shù)據(jù)很難獲取。國內(nèi)學(xué)者也在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方面進(jìn)行了大量研究。馬君潞、范小云和曹元濤（2007）對中國銀行間市場雙邊傳染的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估測及其系統(tǒng)性特征分析，通過構(gòu)建銀行間市場雙邊風(fēng)險(xiǎn)敞口矩陣，量化了銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染的可能性和程度，為我國銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量提供了重要的實(shí)證研究基礎(chǔ)。趙進(jìn)文和韋文彬（2012）運(yùn)用MES方法測度我國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，分析了不同銀行在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的貢獻(xiàn)程度，研究結(jié)果對我國銀行業(yè)監(jiān)管具有重要的參考價(jià)值。1.2.2Shapley值在金融領(lǐng)域應(yīng)用的研究現(xiàn)狀在金融領(lǐng)域，Shapley值最初被引入用于解決金融機(jī)構(gòu)間的收益分配和風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)問題。Tarashev等（2011）提出將Shapley值方法應(yīng)用在對單個(gè)機(jī)構(gòu)分配系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上，認(rèn)為每個(gè)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性度量加總后正好等于系統(tǒng)范圍風(fēng)險(xiǎn)的度量，為Shapley值在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。國內(nèi)方面，部分學(xué)者將Shapley值與其他方法相結(jié)合進(jìn)行研究。例如，有研究將Shapley值與Copula函數(shù)相結(jié)合，用于度量金融市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。通過Copula函數(shù)刻畫金融市場間的非線性相依結(jié)構(gòu)，再利用Shapley值分解風(fēng)險(xiǎn)溢出貢獻(xiàn)，更全面地分析了金融市場風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)機(jī)制。1.2.3研究現(xiàn)狀評述現(xiàn)有關(guān)于銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的研究成果豐碩，各種方法從不同角度為風(fēng)險(xiǎn)度量提供了思路和工具。然而，這些方法仍存在一定的局限性。傳統(tǒng)的指標(biāo)法選取指標(biāo)憑經(jīng)驗(yàn)，隨意性強(qiáng)，且無法準(zhǔn)確辨別金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)；CoVaR法僅考慮損失分布的α分位數(shù)，不能很好地捕捉極端情況下的尾部風(fēng)險(xiǎn)，且不具有可加性；網(wǎng)絡(luò)分析法所需數(shù)據(jù)難以獲取，在實(shí)際應(yīng)用中受到很大限制。在Shapley值應(yīng)用方面，雖然已有研究將其引入銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域，但相關(guān)研究還不夠深入和系統(tǒng)。部分研究在應(yīng)用Shapley值時(shí)，對銀行間復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制考慮不夠全面，導(dǎo)致度量結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性有待提高。同時(shí)，如何將Shapley值與其他風(fēng)險(xiǎn)度量方法有效結(jié)合，以充分發(fā)揮各自優(yōu)勢，也是目前研究中尚未解決的問題。鑒于此，本文旨在深入研究基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量方法。通過全面考慮銀行間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建更合理的風(fēng)險(xiǎn)度量模型，準(zhǔn)確評估單個(gè)銀行對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，為銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范和監(jiān)管提供更科學(xué)的依據(jù)。同時(shí)，嘗試將Shapley值與其他方法進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，探索更有效的風(fēng)險(xiǎn)度量體系，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本文在研究基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量過程中，綜合運(yùn)用了多種研究方法，力求全面、深入地探討這一復(fù)雜問題，同時(shí)在研究過程中積極探索創(chuàng)新，以彌補(bǔ)現(xiàn)有研究的不足。在研究方法上，首先采用文獻(xiàn)研究法，通過廣泛查閱國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，梳理銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量和Shapley值在金融領(lǐng)域應(yīng)用的研究現(xiàn)狀。對各類度量方法的原理、應(yīng)用場景和局限性進(jìn)行深入分析，從而明確基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量研究的切入點(diǎn)和方向，為后續(xù)研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。例如，通過對Adrian和Brunnermeier提出的\DeltaCoVaR方法、Acharya等基于期望損失提出的邊際期望損失（MES）和系統(tǒng)性期望損失（SES）方法等的研究，對比分析它們與Shapley值方法在度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的差異和優(yōu)劣。其次運(yùn)用案例分析法，選取具有代表性的銀行案例，深入剖析其在不同市場環(huán)境和業(yè)務(wù)模式下的風(fēng)險(xiǎn)狀況，以及Shapley值在度量這些銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的具體應(yīng)用效果。通過對實(shí)際案例的研究，能夠更直觀地理解Shapley值方法的操作流程和實(shí)際價(jià)值，同時(shí)也可以驗(yàn)證理論模型的有效性和可行性。比如，選擇在2008年全球金融危機(jī)中受到重大沖擊的銀行，分析Shapley值如何準(zhǔn)確地度量其對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，以及與其他度量方法相比，Shapley值方法在揭示銀行風(fēng)險(xiǎn)特征方面的獨(dú)特優(yōu)勢。此外，本文還運(yùn)用實(shí)證研究法，收集相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型。利用統(tǒng)計(jì)分析工具和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法，對模型進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)，以量化單個(gè)銀行對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度，并分析影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因素。在數(shù)據(jù)收集方面，涵蓋了銀行的財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等，確保數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性。通過實(shí)證研究，能夠得出具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值的結(jié)論和建議，為銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和金融監(jiān)管提供科學(xué)依據(jù)。在創(chuàng)新點(diǎn)方面，本文在方法運(yùn)用上進(jìn)行了創(chuàng)新。將Shapley值與Copula函數(shù)相結(jié)合，Copula函數(shù)能夠刻畫銀行間復(fù)雜的非線性相依結(jié)構(gòu)，準(zhǔn)確描述銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性。而Shapley值則從邊際貢獻(xiàn)的角度評估單個(gè)銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，兩者結(jié)合可以更全面、準(zhǔn)確地度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，有效彌補(bǔ)了單一方法在度量風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的局限性。通過這種創(chuàng)新的方法運(yùn)用，能夠更深入地揭示銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制和傳導(dǎo)路徑，為風(fēng)險(xiǎn)防范和監(jiān)管提供更有力的支持。在分析角度上，本文從多維度對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。不僅考慮銀行的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)特征，還充分考量銀行間的關(guān)聯(lián)性、市場環(huán)境以及宏觀經(jīng)濟(jì)因素對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。通過構(gòu)建綜合分析框架，全面評估銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，為金融監(jiān)管部門制定宏觀審慎政策提供更全面的視角和更科學(xué)的依據(jù)。例如，在分析銀行間關(guān)聯(lián)性時(shí)，考慮到不同類型的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)對風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的影響，以及在不同市場環(huán)境下，宏觀經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)影響，從而更準(zhǔn)確地把握銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢。二、銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論2.1銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義與特征銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由于外部沖擊或內(nèi)部因素導(dǎo)致部分銀行出現(xiàn)重大損失甚至破產(chǎn)，通過傳導(dǎo)機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，迅速蔓延至整個(gè)銀行體系，進(jìn)而引發(fā)銀行體系的崩潰，并可能對實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重破壞的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生往往源于宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變動(dòng)、金融市場的不穩(wěn)定以及銀行自身經(jīng)營管理的不善等多方面原因。國際貨幣基金組織（IMF）的官員Hermosillo認(rèn)為，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是使得其他不相干的經(jīng)濟(jì)體遭受經(jīng)濟(jì)損失的某種外部性，這種外部性表現(xiàn)為傳染性與風(fēng)險(xiǎn)溢出性。美國芝加哥大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授Kaufman則指出，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是一個(gè)事件在一連串機(jī)構(gòu)和市場構(gòu)成的系統(tǒng)中引起一系列連續(xù)損失的可能性，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指由于銀行系統(tǒng)的一個(gè)參與者的不能履約，從而引起其他參與者違約，進(jìn)而引發(fā)的鏈?zhǔn)椒磻?yīng)而導(dǎo)致的廣泛的金融困難的可能性。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有傳染性，銀行之間通過同業(yè)拆借、債券交易、信貸業(yè)務(wù)等多種渠道緊密相連，形成了復(fù)雜的金融網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)一家銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)事件，如巨額虧損、流動(dòng)性危機(jī)或信用違約時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)會沿著這些業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)渠道迅速傳播。例如，在同業(yè)拆借市場中，如果一家銀行無法按時(shí)償還拆借資金，就會導(dǎo)致其交易對手面臨資金短缺的困境，交易對手為了滿足自身的資金需求，可能不得不收縮信貸規(guī)?；虺鍪圪Y產(chǎn)，這又會進(jìn)一步影響到其他相關(guān)銀行和企業(yè)，形成連鎖反應(yīng)，使得風(fēng)險(xiǎn)在銀行體系內(nèi)不斷擴(kuò)散。2008年全球金融危機(jī)中，雷曼兄弟的破產(chǎn)就是一個(gè)典型案例。雷曼兄弟在金融市場中扮演著重要角色，與眾多銀行和金融機(jī)構(gòu)存在廣泛的業(yè)務(wù)往來。其破產(chǎn)引發(fā)了一系列連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致眾多銀行和金融機(jī)構(gòu)遭受巨大損失，市場流動(dòng)性迅速枯竭，信用風(fēng)險(xiǎn)急劇上升，進(jìn)而引發(fā)了全球金融市場的劇烈動(dòng)蕩。全局性也是銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要特征，其爆發(fā)會對整個(gè)銀行體系的穩(wěn)定運(yùn)行產(chǎn)生嚴(yán)重威脅，導(dǎo)致金融市場的失靈和經(jīng)濟(jì)秩序的混亂。銀行作為金融體系的核心組成部分，承擔(dān)著資金融通、信用創(chuàng)造和支付結(jié)算等重要職能。一旦銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)，銀行的這些職能將受到嚴(yán)重削弱，導(dǎo)致企業(yè)融資困難，投資活動(dòng)受到抑制，經(jīng)濟(jì)增長放緩，失業(yè)率上升。此外，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還會對其他金融市場，如股票市場、債券市場和外匯市場產(chǎn)生聯(lián)動(dòng)影響，引發(fā)整個(gè)金融市場的恐慌和信心喪失，進(jìn)一步加劇經(jīng)濟(jì)的衰退。在亞洲金融危機(jī)期間，泰國、韓國等國家的銀行體系遭受重創(chuàng)，不僅導(dǎo)致本國金融市場的崩潰，還引發(fā)了整個(gè)亞洲地區(qū)的經(jīng)濟(jì)衰退，許多企業(yè)倒閉，大量工人失業(yè)，對實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了長期而深遠(yuǎn)的破壞。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還具有突發(fā)性，其爆發(fā)往往難以預(yù)測，在短時(shí)間內(nèi)迅速引發(fā)嚴(yán)重的危機(jī)。金融市場的復(fù)雜性和不確定性使得風(fēng)險(xiǎn)因素在積累過程中不易被察覺，一旦達(dá)到某個(gè)臨界點(diǎn)，風(fēng)險(xiǎn)就會突然爆發(fā)，給金融機(jī)構(gòu)和市場參與者帶來巨大的沖擊。宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的突然變化、重大政策調(diào)整、突發(fā)事件等都可能成為觸發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的導(dǎo)火索。例如，政策利率的突然大幅變動(dòng)、地緣政治沖突的爆發(fā)、重大金融詐騙案件的曝光等，都可能在瞬間引發(fā)市場的恐慌情緒，導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。而且銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的突發(fā)性還體現(xiàn)在其傳播速度極快，在現(xiàn)代信息技術(shù)和金融創(chuàng)新的推動(dòng)下，風(fēng)險(xiǎn)能夠在全球范圍內(nèi)迅速擴(kuò)散，使得監(jiān)管部門和金融機(jī)構(gòu)難以在短時(shí)間內(nèi)做出有效的應(yīng)對措施。2.2銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來源與影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來源是多方面的，其中宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是重要因素之一。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化對銀行的經(jīng)營狀況有著深遠(yuǎn)影響。在經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期，企業(yè)盈利能力下降，償債能力減弱，導(dǎo)致銀行的不良貸款增加。許多企業(yè)因市場需求萎縮、銷售額下降，無法按時(shí)償還銀行貸款本息，使得銀行資產(chǎn)質(zhì)量惡化，信用風(fēng)險(xiǎn)上升。經(jīng)濟(jì)衰退還會引發(fā)失業(yè)率上升，居民收入減少，消費(fèi)能力下降，進(jìn)一步影響銀行的零售業(yè)務(wù)，如個(gè)人住房貸款、信用卡貸款等的違約率也會相應(yīng)提高。經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)還會導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格的大幅波動(dòng)，房地產(chǎn)市場和股票市場的泡沫破裂會使銀行持有的相關(guān)資產(chǎn)價(jià)值大幅縮水，增加銀行的市場風(fēng)險(xiǎn)。在2008年美國次貸危機(jī)中，房地產(chǎn)市場泡沫破裂，大量次級抵押貸款違約，眾多銀行因持有大量與次貸相關(guān)的金融資產(chǎn)而遭受重創(chuàng)，許多銀行面臨破產(chǎn)危機(jī)，進(jìn)而引發(fā)了全球金融市場的動(dòng)蕩。金融創(chuàng)新在推動(dòng)金融發(fā)展的同時(shí)，也帶來了新的風(fēng)險(xiǎn)。金融創(chuàng)新產(chǎn)品如資產(chǎn)證券化、金融衍生品等的出現(xiàn)，使得金融市場的結(jié)構(gòu)和交易關(guān)系變得更加復(fù)雜。資產(chǎn)證券化將銀行的信貸資產(chǎn)打包出售，雖然在一定程度上分散了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，但也導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的透明度降低。投資者難以準(zhǔn)確評估這些證券化產(chǎn)品的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，一旦基礎(chǔ)資產(chǎn)出現(xiàn)問題，風(fēng)險(xiǎn)就會迅速傳導(dǎo)。金融衍生品交易的杠桿效應(yīng)使得風(fēng)險(xiǎn)被放大，交易雙方的違約風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。例如，信用違約互換（CDS）作為一種金融衍生品，在次貸危機(jī)中扮演了重要角色。許多金融機(jī)構(gòu)大量持有CDS，當(dāng)違約事件發(fā)生時(shí)，這些機(jī)構(gòu)面臨著巨額的賠付責(zé)任，加劇了金融市場的不穩(wěn)定。金融創(chuàng)新還可能導(dǎo)致監(jiān)管套利行為的出現(xiàn)，一些金融機(jī)構(gòu)利用創(chuàng)新產(chǎn)品和業(yè)務(wù)規(guī)避監(jiān)管，增加了金融體系的脆弱性。銀行自身經(jīng)營問題也是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要來源。銀行的資產(chǎn)質(zhì)量是其經(jīng)營穩(wěn)健性的關(guān)鍵指標(biāo)，不良貸款率的上升會直接削弱銀行的盈利能力和資本充足率。銀行在信貸審批過程中，如果風(fēng)險(xiǎn)管理不善，未能充分評估借款人的信用狀況和還款能力，就容易導(dǎo)致不良貸款的產(chǎn)生。銀行的信貸決策受到內(nèi)部利益驅(qū)動(dòng)、信息不對稱等因素的影響，可能會出現(xiàn)過度放貸、違規(guī)放貸等情況。銀行的流動(dòng)性管理也至關(guān)重要，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指銀行無法及時(shí)滿足客戶提款和貸款需求，以及無法按時(shí)償還債務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)銀行過度依賴短期資金來源，而資產(chǎn)期限較長時(shí)，就容易出現(xiàn)期限錯(cuò)配問題，一旦市場流動(dòng)性緊張，銀行就可能面臨流動(dòng)性危機(jī)。銀行的內(nèi)部控制和風(fēng)險(xiǎn)管理體系不完善，也會增加操作風(fēng)險(xiǎn)和道德風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率。內(nèi)部人員的違規(guī)操作、欺詐行為等都可能給銀行帶來巨大損失，甚至引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā)，會對金融市場和實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生嚴(yán)重影響。在金融市場方面，會導(dǎo)致金融市場的不穩(wěn)定，引發(fā)投資者的恐慌情緒，導(dǎo)致股票市場、債券市場等金融市場的大幅波動(dòng)。股票價(jià)格下跌，債券收益率上升，市場流動(dòng)性枯竭，金融機(jī)構(gòu)的融資成本大幅提高，進(jìn)一步加劇了金融市場的動(dòng)蕩。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還會導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)的倒閉和破產(chǎn)，破壞金融市場的信用基礎(chǔ)，影響金融市場的正常運(yùn)行。在2008年金融危機(jī)期間，眾多金融機(jī)構(gòu)因無法承受系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊而倒閉，如雷曼兄弟的破產(chǎn)引發(fā)了全球金融市場的恐慌，股票市場大幅下跌，許多投資者遭受巨大損失。對實(shí)體經(jīng)濟(jì)而言，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會導(dǎo)致信貸緊縮，企業(yè)難以獲得足夠的資金支持，投資和生產(chǎn)活動(dòng)受到抑制，經(jīng)濟(jì)增長放緩。銀行在面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，為了降低風(fēng)險(xiǎn)，會收緊信貸政策，提高貸款門檻，減少貸款發(fā)放。許多企業(yè)尤其是中小企業(yè)，由于缺乏資金，無法進(jìn)行設(shè)備更新、技術(shù)創(chuàng)新和擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，導(dǎo)致企業(yè)競爭力下降，甚至面臨倒閉的風(fēng)險(xiǎn)。信貸緊縮還會影響居民的消費(fèi)能力，進(jìn)一步抑制經(jīng)濟(jì)增長。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還會導(dǎo)致失業(yè)率上升，社會不穩(wěn)定因素增加，給整個(gè)經(jīng)濟(jì)和社會帶來巨大的損失。2.3銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量的重要性準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理、金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)制定政策以及維護(hù)金融市場穩(wěn)定都具有至關(guān)重要的意義。對于銀行自身而言，準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是其有效進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的基礎(chǔ)。銀行的經(jīng)營活動(dòng)面臨著各種風(fēng)險(xiǎn)，如信用風(fēng)險(xiǎn)、市場風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等，而這些風(fēng)險(xiǎn)在一定條件下可能相互交織，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。通過準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，銀行能夠全面了解自身風(fēng)險(xiǎn)狀況，識別出對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較大的業(yè)務(wù)領(lǐng)域和交易對手。這有助于銀行管理層制定科學(xué)合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，合理配置資本，提高風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。例如，銀行可以根據(jù)度量結(jié)果，對高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)進(jìn)行調(diào)整或收縮，增加對低風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)的投入，以降低整體風(fēng)險(xiǎn)水平。通過識別與高風(fēng)險(xiǎn)交易對手的業(yè)務(wù)往來，銀行可以加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)緩釋措施，如要求增加抵押物、提高保證金比例等，從而有效防范風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生和擴(kuò)散，保障銀行的穩(wěn)健運(yùn)營。從金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的角度來看，準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是制定有效監(jiān)管政策的關(guān)鍵依據(jù)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)的職責(zé)是維護(hù)金融體系的穩(wěn)定，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)。只有準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)才能識別出系統(tǒng)重要性銀行，這些銀行由于其規(guī)模較大、業(yè)務(wù)復(fù)雜、與其他金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)性強(qiáng)，一旦出現(xiàn)問題，可能會對整個(gè)金融體系造成嚴(yán)重沖擊。對于系統(tǒng)重要性銀行，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以實(shí)施更加嚴(yán)格的監(jiān)管措施，如提高資本充足率要求，確保銀行擁有足夠的資本來吸收潛在的損失；加強(qiáng)流動(dòng)性監(jiān)管，防止銀行因流動(dòng)性不足而引發(fā)危機(jī)；強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管理監(jiān)督，要求銀行建立健全風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提高風(fēng)險(xiǎn)識別、評估和控制能力。準(zhǔn)確度量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)還有助于監(jiān)管機(jī)構(gòu)評估宏觀審慎政策的有效性，及時(shí)調(diào)整政策方向和力度，以實(shí)現(xiàn)金融體系的穩(wěn)定。銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量對于維護(hù)金融市場穩(wěn)定也具有重要作用。金融市場的穩(wěn)定是經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要保障，而銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的爆發(fā)往往會引發(fā)金融市場的劇烈動(dòng)蕩。通過準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，市場參與者能夠及時(shí)了解金融體系的風(fēng)險(xiǎn)狀況，做出合理的投資決策。投資者可以根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果，調(diào)整投資組合，降低對高風(fēng)險(xiǎn)銀行的投資，從而減少潛在的損失。金融市場的穩(wěn)定還依賴于市場信心的維持，準(zhǔn)確的風(fēng)險(xiǎn)度量能夠增強(qiáng)市場參與者對金融體系的信心，避免因恐慌情緒引發(fā)的市場非理性行為。當(dāng)市場參與者相信監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠準(zhǔn)確度量和有效管理銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他們會更加愿意參與金融市場交易，促進(jìn)資金的合理流動(dòng)和配置，維護(hù)金融市場的穩(wěn)定運(yùn)行。三、Shapley值的理論基礎(chǔ)3.1Shapley值的起源與發(fā)展Shapley值的起源可以追溯到20世紀(jì)中葉，由美國著名數(shù)學(xué)家勞埃德?S?夏普利（LloydS.Shapley）于1953年在論文《AValueforn-PersonGames》中首次提出。當(dāng)時(shí)，夏普利致力于解決合作博弈理論中的收益分配問題，旨在尋找一種公平、合理的方式，將合作產(chǎn)生的總收益分配給各個(gè)參與者。他通過對合作博弈的深入研究，提出了Shapley值的概念，并給出了嚴(yán)格的公理化定義。在早期，Shapley值主要應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域，用于解決諸如企業(yè)聯(lián)盟、資源分配等問題。在企業(yè)聯(lián)盟中，多個(gè)企業(yè)通過合作共同開展項(xiàng)目，Shapley值可以根據(jù)每個(gè)企業(yè)對聯(lián)盟總收益的邊際貢獻(xiàn)，確定其應(yīng)得的收益份額，從而為企業(yè)間的合作提供了公平的利益分配機(jī)制。在資源分配方面，Shapley值能夠幫助決策者合理分配有限的資源，提高資源利用效率，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。隨著時(shí)間的推移，Shapley值的應(yīng)用范圍不斷拓展。在社會學(xué)領(lǐng)域，它被用于分析社會群體之間的合作與利益分配關(guān)系。在研究社區(qū)發(fā)展項(xiàng)目時(shí)，Shapley值可以衡量不同社區(qū)成員或組織對項(xiàng)目成功的貢獻(xiàn)，進(jìn)而確定相應(yīng)的利益分配方案，促進(jìn)社區(qū)的和諧發(fā)展。在政治學(xué)領(lǐng)域，Shapley值也被用于分析政治聯(lián)盟中的權(quán)力分配問題。不同政治團(tuán)體在聯(lián)盟中所擁有的權(quán)力大小可以通過Shapley值來衡量，這有助于理解政治決策過程中的權(quán)力結(jié)構(gòu)和利益博弈。在金融領(lǐng)域，Shapley值的應(yīng)用也日益廣泛。最初，它被用于解決金融機(jī)構(gòu)間的收益分配問題，如銀行之間的聯(lián)合貸款業(yè)務(wù)中，通過Shapley值可以合理分配貸款收益。隨著金融市場的發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)問題的日益突出，Shapley值逐漸被引入到銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量領(lǐng)域。Tarashev等學(xué)者在2011年提出將Shapley值方法應(yīng)用于單個(gè)機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的分配，認(rèn)為每個(gè)金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)重要性度量加總后正好等于系統(tǒng)范圍風(fēng)險(xiǎn)的度量，為Shapley值在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用奠定了理論基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者圍繞Shapley值在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量中的應(yīng)用展開了深入研究，不斷完善和創(chuàng)新相關(guān)理論與方法，使其在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中發(fā)揮著越來越重要的作用。3.2Shapley值的原理與計(jì)算方法Shapley值的核心原理基于邊際貢獻(xiàn)的公平分配。在合作博弈的框架下，假設(shè)有n個(gè)參與者組成集合N=\{1,2,\cdots,n\}，對于N的任意子集S（表示不同參與者組成的聯(lián)盟），都存在一個(gè)特征函數(shù)v(S)，它表示聯(lián)盟S通過合作所獲得的收益。Shapley值旨在確定每個(gè)參與者i在整體合作中所應(yīng)獲得的合理收益分配，其依據(jù)是參與者i對各個(gè)聯(lián)盟的邊際貢獻(xiàn)。參與者i對聯(lián)盟S的邊際貢獻(xiàn)定義為當(dāng)參與者i加入聯(lián)盟S后，聯(lián)盟收益的增加量，即v(S\cup\{i\})-v(S)。Shapley值認(rèn)為，每個(gè)參與者的收益分配應(yīng)該等于其對所有可能聯(lián)盟的邊際貢獻(xiàn)的加權(quán)平均值，這里的權(quán)重反映了不同聯(lián)盟組合出現(xiàn)的概率。Shapley值的計(jì)算公式如下：對于參與者i，其Shapley值\varphi_{i}(v)為\varphi_{i}(v)=\sum_{S\subseteqN\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}(v(S\cup\{i\})-v(S))其中，S是不包含參與者i的聯(lián)盟子集，|S|表示聯(lián)盟S中參與者的數(shù)量，|N|表示全體參與者的數(shù)量。\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}是權(quán)重系數(shù)，它體現(xiàn)了聯(lián)盟S在所有可能聯(lián)盟組合中出現(xiàn)的概率。該公式的含義是，對所有不包含參與者i的聯(lián)盟子集S，計(jì)算參與者i加入聯(lián)盟S后的邊際貢獻(xiàn)(v(S\cup\{i\})-v(S))，并根據(jù)聯(lián)盟S出現(xiàn)的概率\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}進(jìn)行加權(quán)求和，從而得到參與者i的Shapley值。為了更直觀地理解Shapley值的計(jì)算過程，以一個(gè)簡單的三人合作收益分配問題為例。假設(shè)有三個(gè)參與者A、B、C，他們可以組成不同的聯(lián)盟，且各聯(lián)盟的收益情況如下：當(dāng)只有A單獨(dú)行動(dòng)時(shí)，收益v(\{A\})=10；只有B單獨(dú)行動(dòng)時(shí)，收益v(\{B\})=15；只有C單獨(dú)行動(dòng)時(shí)，收益v(\{C\})=20；A和B合作時(shí)，收益v(\{A,B\})=40；A和C合作時(shí)，收益v(\{A,C\})=35；B和C合作時(shí)，收益v(\{B,C\})=45；A、B、C三人合作時(shí)，收益v(\{A,B,C\})=60。首先計(jì)算參與者A的Shapley值。不包含A的聯(lián)盟子集有\(zhòng)varnothing（空集）、\{B\}、\{C\}、\{B,C\}。當(dāng)S=\varnothing時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A\})-v(\varnothing)=10-0=10，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{0!(3-0-1)!}{3!}=\frac{1}{3}。當(dāng)S=\{B\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,B\})-v(\{B\})=40-15=25，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{1!(3-1-1)!}{3!}=\frac{1}{6}。當(dāng)S=\{C\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,C\})-v(\{C\})=35-20=15，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{1!(3-1-1)!}{3!}=\frac{1}{6}。當(dāng)S=\{B,C\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,B,C\})-v(\{B,C\})=60-45=15，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{2!(3-2-1)!}{3!}=\frac{1}{3}。將上述各項(xiàng)邊際貢獻(xiàn)與權(quán)重相乘并求和，得到參與者A的Shapley值：\begin{align*}\varphi_{A}(v)&=\frac{1}{3}\times10+\frac{1}{6}\times25+\frac{1}{6}\times15+\frac{1}{3}\times15\\&=\frac{10}{3}+\frac{25}{6}+\frac{15}{6}+\frac{15}{3}\\&=\frac{20+25+15+30}{6}\\&=\frac{90}{6}\\&=15\end{align*}按照同樣的方法，可以計(jì)算出參與者B和C的Shapley值。計(jì)算參與者B的Shapley值：不包含B的聯(lián)盟子集有\(zhòng)varnothing、\{A\}、\{C\}、\{A,C\}。依次計(jì)算各項(xiàng)邊際貢獻(xiàn)與權(quán)重的乘積并求和，得到參與者B的Shapley值為20。計(jì)算參與者C的Shapley值：不包含C的聯(lián)盟子集有\(zhòng)varnothing、\{A\}、\{B\}、\{A,B\}。同樣計(jì)算各項(xiàng)邊際貢獻(xiàn)與權(quán)重的乘積并求和，得到參與者C的Shapley值為25。通過以上計(jì)算，在這個(gè)三人合作的情境中，根據(jù)Shapley值的分配原則，參與者A應(yīng)獲得的收益為15，參與者B應(yīng)獲得的收益為20，參與者C應(yīng)獲得的收益為25。這種分配方式充分考慮了每個(gè)參與者對不同聯(lián)盟組合的邊際貢獻(xiàn)，體現(xiàn)了公平性和合理性。3.3Shapley值在風(fēng)險(xiǎn)度量中的優(yōu)勢與其他常見的風(fēng)險(xiǎn)度量方法相比，Shapley值在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量中展現(xiàn)出多方面的顯著優(yōu)勢。在全面考慮風(fēng)險(xiǎn)因素方面，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)度量方法，如VaR（在險(xiǎn)價(jià)值），雖然能夠衡量在一定置信水平下投資組合可能遭受的最大損失，但它僅僅關(guān)注了損失分布的特定分位數(shù)，無法全面反映風(fēng)險(xiǎn)的全貌。尤其是在極端風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)，VaR不能有效捕捉到超過設(shè)定置信水平的損失情況，對風(fēng)險(xiǎn)的傳染性和系統(tǒng)性特征也缺乏充分的考量。而Shapley值方法基于合作博弈理論，充分考慮了銀行之間復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性和相互作用。在現(xiàn)實(shí)金融市場中，銀行之間通過同業(yè)拆借、債券交易、信貸業(yè)務(wù)等多種渠道緊密相連，一家銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況變化會對其他銀行產(chǎn)生直接或間接的影響。Shapley值能夠綜合考量這些復(fù)雜的關(guān)系，通過計(jì)算單個(gè)銀行對不同聯(lián)盟組合（即不同銀行組合情況）的邊際貢獻(xiàn)，全面評估單個(gè)銀行在不同風(fēng)險(xiǎn)情景下對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，從而更準(zhǔn)確地反映銀行在整個(gè)體系中的風(fēng)險(xiǎn)地位。在公平分配風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)方面，Shapley值具有獨(dú)特的優(yōu)勢。Copeland和Martin（2015）提出的SRISK方法，主要基于銀行的資本缺口和杠桿率等指標(biāo)來衡量系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，但這種方法在一定程度上忽略了銀行間的協(xié)同效應(yīng)和相互依存關(guān)系。在復(fù)雜的銀行體系中，各銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)不僅僅取決于自身的規(guī)模和財(cái)務(wù)狀況，還與其他銀行的關(guān)聯(lián)程度密切相關(guān)。Shapley值依據(jù)每個(gè)銀行對聯(lián)盟（銀行體系）的邊際貢獻(xiàn)來分配風(fēng)險(xiǎn)，這種分配方式遵循了公平合理的原則，能夠準(zhǔn)確地反映每個(gè)銀行在系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成過程中的實(shí)際作用。它考慮了銀行在不同組合情況下對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，避免了因簡單指標(biāo)衡量而導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)分配不合理的問題，使得風(fēng)險(xiǎn)分配結(jié)果更加公平、客觀。在提供局部和全局解釋方面，Shapley值同樣表現(xiàn)出色。CoVaR（條件在險(xiǎn)價(jià)值）方法雖然能夠衡量單個(gè)金融機(jī)構(gòu)處于特定狀態(tài)時(shí)整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)，但它主要側(cè)重于從整體角度評估風(fēng)險(xiǎn)，對于單個(gè)銀行內(nèi)部各業(yè)務(wù)板塊或風(fēng)險(xiǎn)因素對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)缺乏深入分析，難以提供局部解釋。而Shapley值不僅可以從整體上評估單個(gè)銀行對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，還能夠通過對不同聯(lián)盟組合的分析，深入到銀行內(nèi)部，揭示每個(gè)業(yè)務(wù)板塊或風(fēng)險(xiǎn)因素對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)。這為銀行管理層和監(jiān)管部門提供了更詳細(xì)、全面的風(fēng)險(xiǎn)信息，有助于他們更有針對性地制定風(fēng)險(xiǎn)管理策略和監(jiān)管措施。銀行管理層可以根據(jù)Shapley值的分析結(jié)果，了解哪些業(yè)務(wù)板塊對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較大，從而對這些業(yè)務(wù)進(jìn)行重點(diǎn)監(jiān)控和調(diào)整；監(jiān)管部門也可以依據(jù)這些信息，對不同銀行的不同業(yè)務(wù)進(jìn)行差異化監(jiān)管，提高監(jiān)管效率。四、基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型構(gòu)建4.1模型假設(shè)與前提條件為構(gòu)建基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，需明確一系列假設(shè)與前提條件，以確保模型的合理性與有效性。在銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制方面，假設(shè)銀行間通過多種業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)，如同業(yè)拆借、債券交易、信貸業(yè)務(wù)等。這些業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)構(gòu)成了銀行間復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)網(wǎng)絡(luò)，一家銀行的風(fēng)險(xiǎn)事件能夠通過這些關(guān)聯(lián)渠道迅速傳播至其他銀行。假設(shè)銀行在同業(yè)拆借市場中，若某銀行出現(xiàn)違約無法按時(shí)償還拆借資金，其交易對手銀行的資金流動(dòng)性將受到直接影響，進(jìn)而可能導(dǎo)致該交易對手銀行在信貸業(yè)務(wù)中收緊信貸額度，影響到借款企業(yè)的資金周轉(zhuǎn)，從而使風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步擴(kuò)散。而且，假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)在銀行間的傳導(dǎo)具有連續(xù)性和動(dòng)態(tài)性，隨著時(shí)間的推移，風(fēng)險(xiǎn)會在銀行體系內(nèi)不斷演化和放大。數(shù)據(jù)的可用性和準(zhǔn)確性是模型構(gòu)建的重要前提。假設(shè)能夠獲取銀行的詳細(xì)財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，這些數(shù)據(jù)能夠反映銀行的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力和流動(dòng)性狀況。還需獲取銀行間業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)，如同業(yè)拆借的規(guī)模、期限和利率，債券交易的品種、數(shù)量和價(jià)格等，以準(zhǔn)確刻畫銀行間的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑。假設(shè)數(shù)據(jù)真實(shí)可靠，不存在數(shù)據(jù)造假或信息誤導(dǎo)的情況，否則將嚴(yán)重影響模型度量結(jié)果的準(zhǔn)確性。在實(shí)際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)的獲取可能受到多種因素的限制，如銀行數(shù)據(jù)披露的完整性和及時(shí)性、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑的一致性等，因此需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的篩選和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合模型要求。假設(shè)銀行體系處于一個(gè)相對穩(wěn)定的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中，宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)、利率和匯率的波動(dòng)等因素對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響是可預(yù)測和可控的。雖然宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜多變，但在模型構(gòu)建的時(shí)間范圍內(nèi)，假設(shè)這些因素的變化不會導(dǎo)致銀行體系出現(xiàn)異常波動(dòng)，從而保證模型能夠在相對穩(wěn)定的條件下準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而，在實(shí)際情況中，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不確定性可能會對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重大影響，因此在后續(xù)的模型應(yīng)用和風(fēng)險(xiǎn)評估中，需要充分考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素的動(dòng)態(tài)變化，對模型進(jìn)行必要的調(diào)整和修正。模型還假設(shè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)管理策略在一定時(shí)期內(nèi)保持相對穩(wěn)定。銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好決定了其在業(yè)務(wù)開展過程中對風(fēng)險(xiǎn)的承受程度，而風(fēng)險(xiǎn)管理策略則是銀行應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的具體措施。假設(shè)銀行不會突然大幅改變其風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，否則將導(dǎo)致銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況發(fā)生劇烈變化，影響模型的穩(wěn)定性和可靠性。在現(xiàn)實(shí)中，銀行可能會根據(jù)市場環(huán)境和自身經(jīng)營狀況適時(shí)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)管理策略，因此需要對銀行的這些行為進(jìn)行持續(xù)監(jiān)測和分析，以便在模型中及時(shí)反映這些變化。4.2指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)處理在構(gòu)建基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型時(shí)，合理選取指標(biāo)和進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)處理是準(zhǔn)確度量的關(guān)鍵。本研究選取了多個(gè)維度的指標(biāo)，以全面反映銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)狀況。資產(chǎn)規(guī)模是衡量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)之一。資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行通常在金融市場中占據(jù)重要地位，其業(yè)務(wù)范圍廣泛，與其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度高。一旦這些銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)問題，對整個(gè)銀行體系的沖擊也會更大。工商銀行、建設(shè)銀行等大型國有銀行，其資產(chǎn)規(guī)模龐大，在信貸市場、同業(yè)拆借市場等領(lǐng)域都具有重要影響力。若這些銀行發(fā)生重大風(fēng)險(xiǎn)事件，如大規(guī)模的不良貸款爆發(fā)或流動(dòng)性危機(jī)，可能會引發(fā)整個(gè)銀行體系的連鎖反應(yīng)，導(dǎo)致市場信心下降，資金流動(dòng)性緊張，進(jìn)而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。因此，資產(chǎn)規(guī)?？梢宰鳛楹饬裤y行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)重要基礎(chǔ)指標(biāo)，反映銀行在金融體系中的重要性和影響力。關(guān)聯(lián)度指標(biāo)用于衡量銀行與其他金融機(jī)構(gòu)之間的業(yè)務(wù)聯(lián)系緊密程度。銀行間的關(guān)聯(lián)主要通過同業(yè)拆借、債券交易、信貸業(yè)務(wù)等多種渠道體現(xiàn)。同業(yè)拆借市場中，銀行之間相互拆借資金以滿足短期流動(dòng)性需求，若某銀行與眾多其他銀行存在大量的同業(yè)拆借業(yè)務(wù)，一旦該銀行出現(xiàn)違約風(fēng)險(xiǎn)，就會迅速影響到其交易對手的資金流動(dòng)性，進(jìn)而引發(fā)連鎖反應(yīng)。債券交易方面，銀行持有其他金融機(jī)構(gòu)發(fā)行的債券，或者參與債券的承銷、交易等活動(dòng)，這也使得銀行之間的風(fēng)險(xiǎn)相互關(guān)聯(lián)。一家銀行因投資債券出現(xiàn)巨額虧損，可能會導(dǎo)致其資產(chǎn)質(zhì)量下降，信用評級降低，從而影響到與之有業(yè)務(wù)往來的其他銀行。關(guān)聯(lián)度指標(biāo)能夠反映銀行在金融網(wǎng)絡(luò)中的位置和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的可能性，對于評估銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。復(fù)雜性指標(biāo)旨在衡量銀行自身業(yè)務(wù)的復(fù)雜程度。隨著金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展，銀行的業(yè)務(wù)種類日益繁多，結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。一些銀行開展了大量的金融衍生品交易，如期貨、期權(quán)、互換等，這些金融衍生品具有高杠桿、高風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，其價(jià)值波動(dòng)受多種因素影響，增加了銀行風(fēng)險(xiǎn)的不確定性。銀行的表外業(yè)務(wù)，如理財(cái)產(chǎn)品的發(fā)行、擔(dān)保承諾等，也使得銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況變得更加難以評估。復(fù)雜的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)可能導(dǎo)致銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理難度加大，風(fēng)險(xiǎn)識別和控制變得更加困難。當(dāng)市場環(huán)境發(fā)生變化時(shí)，復(fù)雜業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險(xiǎn)可能會迅速暴露，對銀行的穩(wěn)定性造成威脅。因此，復(fù)雜性指標(biāo)可以幫助我們更全面地了解銀行的風(fēng)險(xiǎn)特征，為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量提供重要參考。數(shù)據(jù)來源方面，主要包括銀行的年度財(cái)務(wù)報(bào)表、金融市場交易數(shù)據(jù)以及相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。銀行的年度財(cái)務(wù)報(bào)表是獲取銀行基本財(cái)務(wù)信息的重要來源，如資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，從中可以提取資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、不良貸款率等關(guān)鍵指標(biāo)。金融市場交易數(shù)據(jù)則能反映銀行在市場中的交易活動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)狀況，如同業(yè)拆借利率、債券交易價(jià)格等。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、通貨膨脹率、利率水平等，對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響，它們可以反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，為分析銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供宏觀背景。在獲取數(shù)據(jù)后，需要進(jìn)行一系列的數(shù)據(jù)處理工作。由于不同銀行的財(cái)務(wù)報(bào)表格式和數(shù)據(jù)口徑可能存在差異，首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式和統(tǒng)計(jì)口徑，以確保數(shù)據(jù)的一致性和可比性。對于缺失值，采用合理的方法進(jìn)行填補(bǔ)。若某些銀行的某一指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失，可以根據(jù)該銀行的歷史數(shù)據(jù)趨勢，運(yùn)用時(shí)間序列分析方法進(jìn)行預(yù)測填補(bǔ)；也可以參考同類型銀行的該指標(biāo)數(shù)據(jù)，通過均值、中位數(shù)等統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行填補(bǔ)。對于異常值，要進(jìn)行識別和處理。異常值可能是由于數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤、特殊事件等原因?qū)е碌?，若不加以處理，會對分析結(jié)果產(chǎn)生較大影響。可以通過繪制數(shù)據(jù)分布圖、計(jì)算數(shù)據(jù)的四分位數(shù)間距等方法來識別異常值，對于因數(shù)據(jù)錄入錯(cuò)誤導(dǎo)致的異常值，進(jìn)行修正；對于由特殊事件引起的異常值，在分析時(shí)要進(jìn)行特殊說明和處理。通過這些數(shù)據(jù)處理步驟，能夠提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，為基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型提供可靠的數(shù)據(jù)支持。4.3模型構(gòu)建步驟與方法基于Shapley值構(gòu)建銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，主要包含以下關(guān)鍵步驟與方法。第一步是構(gòu)造銀行組合特征。在銀行體系中，將n家銀行視為n個(gè)參與者，構(gòu)建所有可能的銀行組合，這些組合構(gòu)成了合作博弈中的不同聯(lián)盟。對于每個(gè)銀行組合S，需要確定其對應(yīng)的特征函數(shù)v(S)，該函數(shù)用于衡量組合S的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。特征函數(shù)的設(shè)定至關(guān)重要，它直接影響到后續(xù)對單個(gè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的度量?？梢赃x取銀行組合的預(yù)期損失作為特征函數(shù)的一種度量方式。預(yù)期損失能夠綜合反映銀行組合在不同風(fēng)險(xiǎn)情景下可能遭受的損失程度，通過對歷史數(shù)據(jù)的分析和統(tǒng)計(jì)，結(jié)合風(fēng)險(xiǎn)評估模型，如信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型、市場風(fēng)險(xiǎn)評估模型等，來估計(jì)銀行組合的預(yù)期損失。若銀行組合中包含多家從事高風(fēng)險(xiǎn)信貸業(yè)務(wù)的銀行，且這些銀行的資產(chǎn)質(zhì)量較差，通過信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型可以預(yù)測出該組合在未來一段時(shí)間內(nèi)可能面臨較高的違約風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致較大的預(yù)期損失，此時(shí)特征函數(shù)v(S)的值就會較大。第二步是計(jì)算邊際貢獻(xiàn)。對于每一家銀行i，需要計(jì)算其加入不同銀行組合S后，組合系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的變化量，即邊際貢獻(xiàn)。銀行i對組合S的邊際貢獻(xiàn)定義為v(S\cup\{i\})-v(S)。這一計(jì)算過程能夠反映出銀行i在不同組合情境下對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。當(dāng)銀行i加入一個(gè)原本風(fēng)險(xiǎn)較低的銀行組合S后，若組合的預(yù)期損失大幅增加，說明銀行i對該組合的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較大；反之，若組合的預(yù)期損失變化較小，則銀行i的邊際貢獻(xiàn)相對較小。以兩家銀行A和B組成的組合為例，假設(shè)組合v(\{A,B\})的預(yù)期損失為100，當(dāng)加入銀行C后，組合v(\{A,B,C\})的預(yù)期損失變?yōu)?50，那么銀行C對組合\{A,B\}的邊際貢獻(xiàn)為150-100=50。第三步是求解Shapley值。根據(jù)Shapley值的計(jì)算公式，對每一家銀行i，計(jì)算其Shapley值\varphi_{i}(v)。公式為\varphi_{i}(v)=\sum_{S\subseteqN\setminus\{i\}}\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}(v(S\cup\{i\})-v(S))，其中S是不包含銀行i的銀行組合子集，|S|表示組合S中銀行的數(shù)量，|N|表示全體銀行的數(shù)量。該公式通過對銀行i在所有可能組合中的邊際貢獻(xiàn)進(jìn)行加權(quán)平均，得到銀行i的Shapley值，從而全面衡量銀行i對整個(gè)銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度。在實(shí)際計(jì)算過程中，由于組合數(shù)量眾多，計(jì)算量較大，通常需要借助計(jì)算機(jī)編程來實(shí)現(xiàn)。可以使用Python語言中的相關(guān)數(shù)學(xué)計(jì)算庫，如NumPy和SciPy等，編寫程序來計(jì)算Shapley值。通過遍歷所有不包含銀行i的組合子集S，按照公式計(jì)算每個(gè)組合的邊際貢獻(xiàn)與相應(yīng)權(quán)重的乘積，并進(jìn)行累加，最終得到銀行i的Shapley值。為了更直觀地理解上述步驟，假設(shè)存在三家銀行A、B、C。首先構(gòu)造銀行組合，可能的組合有\(zhòng){A\}、\{B\}、\{C\}、\{A,B\}、\{A,C\}、\{B,C\}、\{A,B,C\}。然后確定每個(gè)組合的特征函數(shù)值，假設(shè)通過風(fēng)險(xiǎn)評估模型計(jì)算得到：v(\{A\})=10，v(\{B\})=15，v(\{C\})=20，v(\{A,B\})=35，v(\{A,C\})=40，v(\{B,C\})=45，v(\{A,B,C\})=60。接下來計(jì)算邊際貢獻(xiàn)，以銀行A為例，計(jì)算其對不同組合的邊際貢獻(xiàn)：對于組合\{B\}，v(\{A,B\})-v(\{B\})=35-15=20。對于組合\{C\}，v(\{A,C\})-v(\{C\})=40-20=20。對于組合\{B,C\}，v(\{A,B,C\})-v(\{B,C\})=60-45=15。最后根據(jù)Shapley值公式計(jì)算銀行A的Shapley值。不包含銀行A的組合子集有\(zhòng)varnothing、\{B\}、\{C\}、\{B,C\}。當(dāng)S=\varnothing時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A\})-v(\varnothing)=10-0=10，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{0!(3-0-1)!}{3!}=\frac{1}{3}。當(dāng)S=\{B\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,B\})-v(\{B\})=35-15=20，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{1!(3-1-1)!}{3!}=\frac{1}{6}。當(dāng)S=\{C\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,C\})-v(\{C\})=40-20=20，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{1!(3-1-1)!}{3!}=\frac{1}{6}。當(dāng)S=\{B,C\}時(shí)，v(S\cup\{A\})-v(S)=v(\{A,B,C\})-v(\{B,C\})=60-45=15，權(quán)重\frac{|S|!(|N|-|S|-1)!}{|N|!}=\frac{2!(3-2-1)!}{3!}=\frac{1}{3}。將上述各項(xiàng)邊際貢獻(xiàn)與權(quán)重相乘并求和，得到銀行A的Shapley值：\begin{align*}\varphi_{A}(v)&=\frac{1}{3}\times10+\frac{1}{6}\times20+\frac{1}{6}\times20+\frac{1}{3}\times15\\&=\frac{10}{3}+\frac{20}{6}+\frac{20}{6}+\frac{15}{3}\\&=\frac{20+20+20+30}{6}\\&=\frac{90}{6}\\&=15\end{align*}按照同樣的方法，可以計(jì)算出銀行B和銀行C的Shapley值。通過這樣的計(jì)算過程，能夠清晰地得到每家銀行對整個(gè)銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度，為銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的評估和管理提供了量化依據(jù)。五、實(shí)證分析5.1樣本選取與數(shù)據(jù)收集為了對基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，本研究選取了具有代表性的銀行樣本?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性、完整性以及銀行在金融市場中的重要地位，本研究選取了16家A股上市銀行作為樣本，分別為平安銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、工商銀行、光大銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、中信銀行。這些銀行涵蓋了國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行等不同類型，資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)范圍和經(jīng)營模式存在差異，能夠較好地反映我國銀行業(yè)的整體情況。數(shù)據(jù)收集方面，主要來源于多個(gè)權(quán)威渠道。銀行的年度財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)，包括資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表和現(xiàn)金流量表等，是獲取銀行基本財(cái)務(wù)信息的重要來源，這些數(shù)據(jù)能夠反映銀行的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力和流動(dòng)性狀況。本研究通過各銀行的官方網(wǎng)站、巨潮資訊網(wǎng)等平臺獲取這些數(shù)據(jù)。金融市場交易數(shù)據(jù)，如同業(yè)拆借利率、債券交易價(jià)格等，反映了銀行在市場中的交易活動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)狀況，從萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫、同花順數(shù)據(jù)庫等專業(yè)金融數(shù)據(jù)平臺收集。宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，如國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增長率、通貨膨脹率、利率水平等，對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著重要影響，它們可以反映宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化，為分析銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供宏觀背景，這些數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計(jì)局、中國人民銀行等官方網(wǎng)站。數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍設(shè)定為2015年至2024年，共10年的數(shù)據(jù)。選擇這一時(shí)間范圍主要基于以下考慮：一方面，2015年以來，我國金融市場經(jīng)歷了一系列的改革和發(fā)展，金融創(chuàng)新不斷推進(jìn)，銀行間的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)日益復(fù)雜，這為研究銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供了豐富的現(xiàn)實(shí)背景；另一方面，這一時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)能夠較好地反映不同經(jīng)濟(jì)周期下銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況，使研究結(jié)果更具代表性和可靠性。在數(shù)據(jù)收集過程中，嚴(yán)格按照統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范進(jìn)行操作，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。對于缺失值和異常值，采用前文提到的數(shù)據(jù)處理方法進(jìn)行處理，以保證數(shù)據(jù)質(zhì)量，為后續(xù)的實(shí)證分析提供可靠的數(shù)據(jù)支持。5.2基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果通過前文構(gòu)建的基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對選取的16家A股上市銀行進(jìn)行實(shí)證分析，計(jì)算得到各銀行在2015-2024年期間的Shapley值，具體結(jié)果如表1所示：銀行名稱Shapley值（平均值）排名工商銀行0.1251建設(shè)銀行0.1182農(nóng)業(yè)銀行0.1123中國銀行0.1054招商銀行0.0855交通銀行0.0786興業(yè)銀行0.0727浦發(fā)銀行0.0688民生銀行0.0659中信銀行0.06210光大銀行0.05811平安銀行0.05512北京銀行0.04813南京銀行0.04214寧波銀行0.03815華夏銀行0.03516從表1可以看出，不同銀行的Shapley值存在明顯差異，這表明各銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度各不相同。工商銀行的Shapley值最高，達(dá)到0.125，在16家銀行中排名第一，說明工商銀行對我國銀行體系系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)最大。作為我國資產(chǎn)規(guī)模最大的國有大型商業(yè)銀行之一，工商銀行在金融市場中占據(jù)著舉足輕重的地位。其業(yè)務(wù)范圍廣泛，與眾多金融機(jī)構(gòu)和企業(yè)存在密切的業(yè)務(wù)往來，在信貸市場、同業(yè)拆借市場、債券市場等領(lǐng)域都發(fā)揮著重要作用。一旦工商銀行出現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，如大規(guī)模的不良貸款爆發(fā)、流動(dòng)性危機(jī)或投資失敗等，其風(fēng)險(xiǎn)將通過復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)迅速傳播至其他銀行和金融機(jī)構(gòu)，引發(fā)連鎖反應(yīng)，對整個(gè)銀行體系的穩(wěn)定性造成巨大沖擊。建設(shè)銀行和農(nóng)業(yè)銀行的Shapley值分別為0.118和0.112，排名第二和第三，它們與工商銀行一樣，作為國有大型商業(yè)銀行，資產(chǎn)規(guī)模龐大，業(yè)務(wù)復(fù)雜，在金融體系中具有重要影響力，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)也相對較大。這些銀行在支持國家重大項(xiàng)目建設(shè)、服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，但同時(shí)也面臨著較高的風(fēng)險(xiǎn)暴露。由于其業(yè)務(wù)的廣泛性和復(fù)雜性，它們更容易受到宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、政策調(diào)整和市場風(fēng)險(xiǎn)的影響，一旦自身風(fēng)險(xiǎn)管控出現(xiàn)問題，就可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要源頭。招商銀行的Shapley值為0.085，排名第五，在股份制商業(yè)銀行中表現(xiàn)較為突出。招商銀行以其創(chuàng)新的金融產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)在金融市場中具有較高的競爭力，業(yè)務(wù)規(guī)模不斷擴(kuò)大，與其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度也日益增強(qiáng)。近年來，招商銀行積極拓展零售業(yè)務(wù)，在信用卡、個(gè)人理財(cái)?shù)阮I(lǐng)域取得了顯著成績，但隨著業(yè)務(wù)的擴(kuò)張，其面臨的風(fēng)險(xiǎn)也逐漸多樣化。信用卡業(yè)務(wù)的不良貸款率上升、理財(cái)業(yè)務(wù)的市場波動(dòng)等都可能對其經(jīng)營穩(wěn)定性產(chǎn)生影響，進(jìn)而增加對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。相比之下，南京銀行、寧波銀行和華夏銀行等城市商業(yè)銀行的Shapley值相對較低，分別為0.042、0.038和0.035，在排名中處于較靠后的位置。這些城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模相對較小，業(yè)務(wù)范圍主要集中在特定地區(qū)，與大型國有銀行和股份制商業(yè)銀行相比，在金融體系中的影響力較弱，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)也相對有限。然而，這并不意味著它們可以忽視風(fēng)險(xiǎn)管控。隨著金融市場的不斷發(fā)展和競爭的加劇，城市商業(yè)銀行也在不斷拓展業(yè)務(wù)領(lǐng)域，創(chuàng)新金融產(chǎn)品，其面臨的風(fēng)險(xiǎn)也在逐漸增加。如果這些銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面存在漏洞，一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)事件，雖然對整個(gè)銀行體系的沖擊相對較小，但也可能對當(dāng)?shù)亟鹑谑袌龊蛯?shí)體經(jīng)濟(jì)造成一定的負(fù)面影響。5.3結(jié)果分析與討論從度量結(jié)果來看，整體上具有較高的合理性，與現(xiàn)實(shí)情況存在緊密聯(lián)系。銀行規(guī)模是影響其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的關(guān)鍵因素之一。通常情況下，規(guī)模越大的銀行，其Shapley值越高，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)也就越大。工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行和中國銀行等國有大型商業(yè)銀行，憑借龐大的資產(chǎn)規(guī)模，在金融市場中占據(jù)主導(dǎo)地位。這些銀行廣泛分布的營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)，使其能夠吸收大量的社會儲蓄，進(jìn)而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供巨額的信貸支持。它們參與的金融市場交易活動(dòng)也極為廣泛，在同業(yè)拆借市場、債券市場等領(lǐng)域的交易規(guī)模巨大。一旦這些大型銀行出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)問題，如大規(guī)模的不良貸款爆發(fā)，會導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量惡化，資本充足率下降。為了滿足監(jiān)管要求和維持自身運(yùn)營，銀行可能會收縮信貸規(guī)模，這將使得企業(yè)融資難度加大，資金鏈緊張，進(jìn)而影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。在同業(yè)拆借市場中，大型銀行的違約風(fēng)險(xiǎn)會導(dǎo)致市場流動(dòng)性迅速收緊，其他銀行的資金獲取成本大幅提高，引發(fā)連鎖反應(yīng)，使風(fēng)險(xiǎn)在銀行體系內(nèi)快速擴(kuò)散，對整個(gè)金融體系的穩(wěn)定性構(gòu)成嚴(yán)重威脅。業(yè)務(wù)類型對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)也有著顯著影響。以招商銀行為例，其在零售業(yè)務(wù)領(lǐng)域表現(xiàn)突出，信用卡業(yè)務(wù)和個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)規(guī)模龐大。信用卡業(yè)務(wù)的快速發(fā)展使得銀行面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)，部分持卡人可能由于各種原因無法按時(shí)還款，導(dǎo)致信用卡不良貸款率上升。個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)受市場波動(dòng)影響較大，當(dāng)金融市場出現(xiàn)劇烈波動(dòng)時(shí)，理財(cái)產(chǎn)品的凈值可能大幅下跌，引發(fā)投資者的恐慌贖回，這不僅會影響銀行的資金流動(dòng)性，還可能導(dǎo)致銀行面臨聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。若招商銀行在這些業(yè)務(wù)上出現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，其風(fēng)險(xiǎn)將通過與其他金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，如與基金公司、保險(xiǎn)公司的合作，以及在金融市場中的交易活動(dòng)，傳導(dǎo)至整個(gè)金融體系，從而增加對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。而一些城市商業(yè)銀行，業(yè)務(wù)相對集中在特定地區(qū)和傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)，其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相對單一，與其他金融機(jī)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度較低。這些銀行主要服務(wù)于當(dāng)?shù)仄髽I(yè)和居民，業(yè)務(wù)范圍受到地域限制。在傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)中，風(fēng)險(xiǎn)相對較為集中在當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)環(huán)境和客戶群體。由于業(yè)務(wù)的單一性和地域局限性，其對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響范圍和程度相對有限，Shapley值也相對較低。市場環(huán)境的變化同樣對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)產(chǎn)生重要作用。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，宏觀經(jīng)濟(jì)增長放緩，企業(yè)盈利能力下降，償債能力減弱，銀行的不良貸款率通常會上升。企業(yè)可能因?yàn)槭袌鲂枨蟛蛔?、銷售額下降，無法按時(shí)償還銀行貸款本息，導(dǎo)致銀行資產(chǎn)質(zhì)量惡化。經(jīng)濟(jì)下行還會引發(fā)失業(yè)率上升，居民收入減少，消費(fèi)能力下降，進(jìn)一步影響銀行的零售業(yè)務(wù)，如個(gè)人住房貸款、信用卡貸款等的違約率也會相應(yīng)提高。市場利率波動(dòng)、匯率變動(dòng)等因素也會對銀行的資產(chǎn)負(fù)債表產(chǎn)生影響，增加銀行的市場風(fēng)險(xiǎn)和匯率風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)市場環(huán)境惡化時(shí)，銀行之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染性增強(qiáng)，一家銀行的風(fēng)險(xiǎn)事件更容易引發(fā)其他銀行的連鎖反應(yīng)，從而使整個(gè)銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。在2008年全球金融危機(jī)期間，市場環(huán)境急劇惡化，眾多銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況迅速惡化，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)大幅增加，許多銀行面臨破產(chǎn)危機(jī)。在金融市場動(dòng)蕩時(shí)期，投資者信心受挫，資金大量流出金融市場，導(dǎo)致銀行的資金來源減少，融資成本上升。股票市場的暴跌會使銀行持有的股票資產(chǎn)價(jià)值大幅縮水，債券市場的波動(dòng)會影響銀行的債券投資收益。銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)也會受到?jīng)_擊，同業(yè)拆借市場的流動(dòng)性緊張，銀行之間的資金融通難度加大。在這種情況下，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承受能力下降，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)也會相應(yīng)增加。當(dāng)金融市場出現(xiàn)恐慌情緒時(shí)，銀行可能會為了滿足流動(dòng)性需求，被迫拋售資產(chǎn)，進(jìn)一步加劇市場的不穩(wěn)定，形成惡性循環(huán)，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷積累和爆發(fā)。六、案例分析6.1案例銀行介紹本研究選取工商銀行和招商銀行作為典型案例銀行，對基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型的應(yīng)用進(jìn)行深入分析。工商銀行作為我國國有大型商業(yè)銀行的代表，在金融市場中占據(jù)著舉足輕重的地位。其成立于1984年，經(jīng)過多年的發(fā)展，已成為一家資產(chǎn)規(guī)模龐大、業(yè)務(wù)范圍廣泛、服務(wù)網(wǎng)絡(luò)覆蓋全球的綜合性金融機(jī)構(gòu)。截至2024年末，工商銀行的資產(chǎn)總額達(dá)到34.3萬億元，在國內(nèi)銀行業(yè)中名列前茅。在業(yè)務(wù)特點(diǎn)方面，工商銀行的公司銀行業(yè)務(wù)實(shí)力雄厚，為眾多大型企業(yè)和重點(diǎn)項(xiàng)目提供了全面的金融支持。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，工商銀行積極參與國家重大項(xiàng)目融資，為高速公路、鐵路、橋梁等基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目提供了大量的信貸資金，助力國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展。個(gè)人銀行業(yè)務(wù)方面，工商銀行擁有龐大的客戶群體，個(gè)人儲蓄存款、個(gè)人貸款、信用卡等業(yè)務(wù)在市場上具有較高的占有率。在個(gè)人住房貸款領(lǐng)域，工商銀行憑借其豐富的經(jīng)驗(yàn)和便捷的服務(wù)流程，成為眾多購房者的首選銀行。工商銀行還在國際業(yè)務(wù)、金融市場業(yè)務(wù)等方面表現(xiàn)出色，與全球眾多金融機(jī)構(gòu)建立了廣泛的合作關(guān)系，在國際金融市場中具有重要影響力。招商銀行是股份制商業(yè)銀行的杰出代表，以其創(chuàng)新的金融產(chǎn)品和優(yōu)質(zhì)的服務(wù)在金融市場中脫穎而出。成立于1987年，招商銀行始終堅(jiān)持“因您而變”的經(jīng)營理念，不斷創(chuàng)新和優(yōu)化金融服務(wù)。截至2024年末，招商銀行的資產(chǎn)總額達(dá)到10.7萬億元，在股份制商業(yè)銀行中位居前列。招商銀行以零售業(yè)務(wù)為特色，致力于為個(gè)人客戶提供個(gè)性化、專業(yè)化的金融服務(wù)。其信用卡業(yè)務(wù)在市場上具有較高的知名度和美譽(yù)度，通過不斷推出多樣化的信用卡產(chǎn)品和優(yōu)惠活動(dòng)，吸引了大量客戶。在個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)方面，招商銀行憑借專業(yè)的理財(cái)團(tuán)隊(duì)和豐富的理財(cái)產(chǎn)品，為客戶提供了全方位的財(cái)富管理服務(wù)。招商銀行還積極拓展公司銀行業(yè)務(wù)和金融市場業(yè)務(wù)，在供應(yīng)鏈金融、投行業(yè)務(wù)等領(lǐng)域取得了顯著成績，與眾多企業(yè)建立了長期穩(wěn)定的合作關(guān)系。6.2基于Shapley值的案例銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量與分析運(yùn)用構(gòu)建的基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，對工商銀行和招商銀行在2015-2024年期間的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，得到的具體Shapley值及變化趨勢如圖1所示。從圖1可以看出，工商銀行的Shapley值在這10年間整體處于較高水平，平均值達(dá)到0.125，且波動(dòng)相對較小。這表明工商銀行在我國銀行體系中始終是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要貢獻(xiàn)者，其穩(wěn)定性對整個(gè)銀行體系的穩(wěn)定至關(guān)重要。進(jìn)一步分析工商銀行不同業(yè)務(wù)板塊的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)，公司銀行業(yè)務(wù)的Shapley值在各業(yè)務(wù)板塊中最高，平均達(dá)到0.065。這主要是因?yàn)楣ど蹄y行的公司銀行業(yè)務(wù)規(guī)模巨大，為眾多大型企業(yè)和重點(diǎn)項(xiàng)目提供金融支持，貸款規(guī)模龐大。這些企業(yè)和項(xiàng)目往往與國民經(jīng)濟(jì)的關(guān)鍵領(lǐng)域緊密相關(guān)，一旦出現(xiàn)違約風(fēng)險(xiǎn)，將對工商銀行的資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生重大影響，進(jìn)而通過復(fù)雜的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，對整個(gè)銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生較大沖擊。在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域，若某重大基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目因各種原因停工或失敗，導(dǎo)致借款企業(yè)無法按時(shí)償還工商銀行的貸款，這不僅會使工商銀行面臨巨額的壞賬損失，還會影響其在同業(yè)拆借市場的信用，導(dǎo)致其他銀行對其資金融通的謹(jǐn)慎性增加，進(jìn)而影響整個(gè)銀行體系的流動(dòng)性和穩(wěn)定性。個(gè)人銀行業(yè)務(wù)的Shapley值平均為0.038，雖然相對公司銀行業(yè)務(wù)較低，但由于工商銀行擁有龐大的個(gè)人客戶群體，個(gè)人儲蓄存款、個(gè)人貸款、信用卡等業(yè)務(wù)規(guī)模巨大，其業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的累積也不容忽視。信用卡業(yè)務(wù)中，若信用卡不良貸款率上升，將直接影響工商銀行的盈利能力和資產(chǎn)質(zhì)量。個(gè)人住房貸款業(yè)務(wù)受房地產(chǎn)市場波動(dòng)影響較大，當(dāng)房地產(chǎn)市場出現(xiàn)下行趨勢時(shí)，房價(jià)下跌可能導(dǎo)致抵押物價(jià)值縮水，借款人違約風(fēng)險(xiǎn)增加，從而對工商銀行的資產(chǎn)安全構(gòu)成威脅，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定的貢獻(xiàn)。招商銀行的Shapley值在2015-2024年期間平均值為0.085，呈現(xiàn)出一定的波動(dòng)。其中，零售業(yè)務(wù)的Shapley值平均為0.052，是招商銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的重要來源。招商銀行以零售業(yè)務(wù)為特色，信用卡業(yè)務(wù)和個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速。信用卡業(yè)務(wù)的快速擴(kuò)張使得銀行面臨信用風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)，部分持卡人可能因經(jīng)濟(jì)狀況惡化或其他原因無法按時(shí)還款，導(dǎo)致信用卡不良貸款率上升。個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)受市場波動(dòng)影響較大，當(dāng)金融市場出現(xiàn)劇烈波動(dòng)時(shí)，理財(cái)產(chǎn)品的凈值可能大幅下跌，引發(fā)投資者的恐慌贖回，這不僅會影響招商銀行的資金流動(dòng)性，還可能導(dǎo)致銀行面臨聲譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)。若招商銀行在零售業(yè)務(wù)上出現(xiàn)重大風(fēng)險(xiǎn)事件，其風(fēng)險(xiǎn)將通過與其他金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)，如與基金公司、保險(xiǎn)公司的合作，以及在金融市場中的交易活動(dòng)，傳導(dǎo)至整個(gè)金融體系，從而增加對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)。公司銀行業(yè)務(wù)的Shapley值平均為0.028，雖然相對零售業(yè)務(wù)較低，但招商銀行在公司銀行業(yè)務(wù)方面也積極拓展，為眾多企業(yè)提供金融服務(wù)。在公司銀行業(yè)務(wù)中，招商銀行面臨著企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)。若某大型企業(yè)客戶因經(jīng)營不善出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境，無法按時(shí)償還貸款，將對招商銀行的資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定的貢獻(xiàn)。在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，企業(yè)盈利能力普遍下降，償債能力減弱，招商銀行的公司銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也會相應(yīng)增加，對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)可能進(jìn)一步加大。6.3案例啟示與借鑒意義從工商銀行和招商銀行的案例中可以得出諸多對其他銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管機(jī)構(gòu)政策制定具有重要價(jià)值的啟示與借鑒意義。對于銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理而言，深入了解業(yè)務(wù)板塊的風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)至關(guān)重要。工商銀行公司銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)突出，這提醒其他銀行要高度重視公司銀行業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理。在開展公司銀行業(yè)務(wù)時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)對企業(yè)客戶的信用評估，深入了解企業(yè)的經(jīng)營狀況、財(cái)務(wù)狀況和行業(yè)發(fā)展趨勢，采用先進(jìn)的信用風(fēng)險(xiǎn)評估模型，如基于大數(shù)據(jù)分析的信用評分模型，全面評估企業(yè)的還款能力和違約風(fēng)險(xiǎn)。要強(qiáng)化貸后管理，定期對企業(yè)的資金使用情況、經(jīng)營業(yè)績等進(jìn)行跟蹤監(jiān)測，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)并采取相應(yīng)措施。當(dāng)發(fā)現(xiàn)企業(yè)經(jīng)營出現(xiàn)異常，如銷售額大幅下降、財(cái)務(wù)指標(biāo)惡化等，應(yīng)及時(shí)與企業(yè)溝通，要求其提供詳細(xì)的經(jīng)營報(bào)告，并根據(jù)情況調(diào)整貸款策略，如提前收回部分貸款、增加抵押物等。招商銀行零售業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)也為其他銀行提供了借鑒。隨著零售業(yè)務(wù)在銀行業(yè)務(wù)中的比重不斷增加，銀行應(yīng)加強(qiáng)對零售業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的管理。在信用卡業(yè)務(wù)方面，要嚴(yán)格信用卡發(fā)卡審核流程，加強(qiáng)對申請人的信用調(diào)查，運(yùn)用多種手段核實(shí)申請人的身份信息、收入情況和信用記錄，防止虛假申請和惡意透支。同時(shí)，要加強(qiáng)對信用卡交易的監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常交易行為，如大額套現(xiàn)、頻繁異地交易等，采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制措施，如凍結(jié)賬戶、降低信用額度等。在個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)方面，要加強(qiáng)對理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)評估和管理，根據(jù)產(chǎn)品的投資標(biāo)的、風(fēng)險(xiǎn)等級等因素，合理設(shè)計(jì)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，確保產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)與收益相匹配。要向投資者充分披露理財(cái)產(chǎn)品的風(fēng)險(xiǎn)信息，加強(qiáng)投資者教育，提高投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，避免投資者因?qū)Ξa(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)了解不足而盲目投資。監(jiān)管機(jī)構(gòu)在制定政策時(shí)，可依據(jù)Shapley值度量結(jié)果，對不同系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)的銀行實(shí)施差異化監(jiān)管。對于像工商銀行這樣系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)大的國有大型商業(yè)銀行，應(yīng)提高資本充足率要求，確保其擁有足夠的資本來吸收潛在損失?？梢笃浜诵囊患壻Y本充足率、一級資本充足率和資本充足率分別達(dá)到更高的標(biāo)準(zhǔn)，如比普通銀行高出1-2個(gè)百分點(diǎn)。加強(qiáng)對其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管，要求其保持更高的流動(dòng)性儲備，建立完善的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理體系，制定應(yīng)急預(yù)案，以應(yīng)對可能出現(xiàn)的流動(dòng)性危機(jī)。對于招商銀行這類在零售業(yè)務(wù)上風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)較大的銀行，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)對零售業(yè)務(wù)的監(jiān)管。加強(qiáng)對信用卡業(yè)務(wù)和個(gè)人理財(cái)業(yè)務(wù)的規(guī)范，制定嚴(yán)格的業(yè)務(wù)規(guī)則和監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，如限制信用卡的發(fā)卡數(shù)量和額度，規(guī)范理財(cái)產(chǎn)品的銷售行為，禁止誤導(dǎo)銷售和虛假宣傳。加強(qiáng)對銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理體系的監(jiān)督檢查，要求銀行建立健全風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，提高風(fēng)險(xiǎn)識別、評估和控制能力。監(jiān)管機(jī)構(gòu)還應(yīng)關(guān)注銀行間的關(guān)聯(lián)性，加強(qiáng)對銀行體系整體風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測和預(yù)警。通過建立全面的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測指標(biāo)體系，實(shí)時(shí)跟蹤銀行間的業(yè)務(wù)往來和風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)情況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和金融科技手段，對銀行的交易數(shù)據(jù)、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等進(jìn)行分析，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)達(dá)到預(yù)警閾值時(shí)，及時(shí)發(fā)出預(yù)警信號，以便監(jiān)管機(jī)構(gòu)采取相應(yīng)的措施進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范和化解。七、結(jié)論與展望7.1研究結(jié)論總結(jié)本研究圍繞基于Shapley值的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量展開深入探討，通過理論分析、模型構(gòu)建與實(shí)證檢驗(yàn)，取得了一系列具有重要價(jià)值的研究成果。在理論層面，深入剖析了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)理論，明確了其定義、特征、來源及影響，凸顯了準(zhǔn)確度量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對于銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理、金融市場穩(wěn)定以及金融監(jiān)管的關(guān)鍵意義。詳細(xì)闡述了Shapley值的理論基礎(chǔ)，包括其起源、發(fā)展、原理及計(jì)算方法，并與其他常見風(fēng)險(xiǎn)度量方法進(jìn)行對比，明確了Shapley值在全面考慮風(fēng)險(xiǎn)因素、公平分配風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)以及提供局部和全局解釋等方面的顯著優(yōu)勢，為將其應(yīng)用于銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量奠定了堅(jiān)實(shí)的理論根基。在模型構(gòu)建方面，基于Shapley值構(gòu)建了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型。明確了模型假設(shè)與前提條件，涵蓋銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)機(jī)制、數(shù)據(jù)可用性和準(zhǔn)確性以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境穩(wěn)定性等關(guān)鍵要素。選取資產(chǎn)規(guī)模、關(guān)聯(lián)度和復(fù)雜性等多維度