【摘要】2008年国际金融危机后，进一步增强银行业稳定性成为国际共识。从金融危机的过程来看，单一客户、单笔贷款、局部损失并不会对银行业形成致命打击，真正的威胁来自于系统性风险。近年来，系统性风险日益成为全球银行业关注的焦点。基于此，本文系统回顾和梳理了国内外有关银行系统性风险的相关研究成果，希望能够为学者更加深入研究此问题提供有益的参考。
【关键词】金融危机；银行系统；系统性风险
银行作为经营货币资金、授受信用的行业，与其他行业相比，具有高负债、高风险的特点。2008年国际金融危机以来，银行系统性风险测度和管理问题成为国内外学术界和政府监管机构关注的焦点。IMF、欧盟及美国等在发布的金融监管改革研究文献中均将系统性风险的累积和宏观审慎监管的缺失作为导致国际金融危机的重要因素之一。系统性风险是银行体系中常有的一种表象，然而国内外经济学家对系统性风险的本质和形成原因的认识并不统一。
一、对系统性风险的测度已成为一项尚未攻克的前沿课题
（一）银行系统性风险的定义
从国外的文献来看，Kaufman and Scott（1996）强调系统性风险的发生是由于个人或机构间通过资产负债表建立起来的资金链条关系使得外部冲击得以传染。European Central Bank认为系统性风险是一家机构到期不能履约引起其他机构到期也不能履约，并进一步产生流动性问题和信用问题，从而影响到市场的稳定和信心。
（二）银行系统性风险测度方法
银行作为现代经济金融业的核心，其安全性尤为重要，若要实现对系统性风险的准确度量和预警是控制银行系统性风险的首要任务，需要具有可操作性的测量金融机构风险外溢程度的宏观审慎政策工具。目前学者们运用不同方法对个体金融机构系统性风险进行了测量，本文对相关文献归纳整理，总结出以下几种测量系统性风险的主要方法。
1.从银行系统性风险传染效应的测度上
银行系统性风险的存在时刻威胁着银行系统的安全，其最典型的特征就是具有强烈的传染性，单个银行危机如果处理不当，有可能传染到其他银行，从而产生系统性银行危机。对于银行系统性风险传染效应的测度方法主要有矩阵法和网络分析法。矩阵法的主要思想为：银行间存在信贷关联；单家银行的倒闭势必给其他银行带来流动性冲击，最终导致系统性风险的发生。按照IMF（2009）对网络结构模型的解释，它是基于银行间资产负债表相互敞口和交易数据来建立网络，并根据银行间市场的网络形状，来模拟风险相互传染情况，进而测算每个银行网络中积累的系统性风险。
矩阵法和网络分析法所用数据比较容易获得，并将系统性风险的传染与银行间的实际交易相联系，避免了只分析银行数据而未对银行间业务进行考察所带来的分析上的失误，这是该分析方法最大的优点。但是矩阵法和网络分析法也存在缺陷：首先，模型未对系统性风险诱导因素的发生作定量描述；其次，矩阵法不能考察危机发生后在银行间传染的其他途径。
2.在系统性风险溢出效应的测度上
（1）条件风险价值
Adian和Brunnermeier于2009年首次提出条件风险价值（CoVaR）方法，用于衡量当一家金融机构处于危机中时，其他金融机构面临的风险，CoVaR相对于无条件风险价值 VaR 的变化率即为风险溢出值。CoVaR 方法克服了以方差间接测度风险的缺陷，将波动溢出效应纳入VaR框架，并用具体数值表示风险溢出效应大小，具有很强的操作性，为风险管理实践提供了新的思路和方法。CoVaR 方法的主要缺陷在于其不具有可加性，即个体金融机构的系统性风险之和并不等于整个金融体系的系统性风险。
（2）夏普利值法
Nikola Tarashev，Claudio Borio and Kostas Tsatsaronis（2010）基于博弈理论，提出了为个体金融机构分配系统性风险的夏普利值（Shapley Value）法，认为与CoVaR 相比，该法具有一个显著优点是单个机构的风险加总等于整个系统的风险。缺点是当整个体系的风险不是依据一组固定事件测量时，该方法便失去了有效性。
（3）压力测试法
（4）系统预期损失
二、总结与展望
现代经济金融社会中，银行担当着金融中介的重要职能，成为资本和实体经济联系的重要桥梁，对社会资源的高效配置、金融市场秩序的稳定以及社会经济的快速发展起到了至关重要的作用。因此，银行系统性风险产生的原因和防范措施成为经济金融领域共同关心的话题。针对以上研究不足，后续研究可以着力于以下两个问题：对系统性风险与实体经济的关系进行定量研究；针对我国银行业的系统性风险进行研究。
