影子银行的统计监测与风险评估

影子银行的统计监测与风险评估

中国人民银行调查统计司课题组

2008年国际金融危机后，影子银行（Shadow Banking）成为各国监管当局和国际组织广泛关注的焦点。目前，国际上普遍接受G20金融稳定理事会（Financial Stability Board，FSB）的定义，即影子银行是由于不受严格审慎监管，有可能导致系统性风险和监管套利的信用中介机构或业务。FSB影子银行的统计监测和风险评估框架主要有以下特点：一是根据“机构统计”和“业务统计”并重的统计理念，强调从经济功能角度来识别显性和隐性的影子银行；二是根据从“广覆盖”到“窄聚焦”的三步法思路，界定可能引发系统性风险的影子银行统计范围；三是根据从“规模测算”到“风险评估”的统计完整性要求，突出影子银行监测的政策效应。

影子银行概述

影子银行一般具有四个特征：一是从形式上看，既包括信用中介机构，也包括机构开展的影子银行业务。二是没有受到类似于银行的严格的审慎监管，可能进行监管套利，损害金融监管的有效性。三是具有信用中介功能，是常规银行体系为实体经济提供融资支持的重要补充。四是通过期限转换、流动性转换、不完全信用风险转移或杠杆交易等行为，产生类似于银行的金融风险，并通过信用中介链条向传统银行体系传导，从而引发系统性风险。

影子银行的统计理念。为厘清影子银行的边界和范围，确定系统性风险的潜在来源，2015年，FSB改变了过去单纯以法律形式或机构名称作为影子银行统计识别标志的传统做法，引入了经济功能（Economic Functions，EF）概念，转向注重从“机构”和“业务”并重的角度来识别影子银行，加强对可能产生系统性风险的金融创新工具的监测和分析。

按照经济功能方法，影子银行主要包括五种类型。

第一，具有“挤兑”风险的集合投资工具（EF1）。EF1是影子银行的最主要组成部分，指在开展信用中介活动时，具有期限转换、流动性转换或杠杆交易等行为，可能引发“挤兑”风险的集合投资工具，目前约占全球影子银行的65%以上。从各国统计实践看，EF1主要包括货币市场基金和部分非货币市场基金。

第二，依赖短期融资提供贷款服务的机构或业务（EF2）。EF2指在特定市场上依赖短期融资为非金融性公司和住户提供专业化贷款服务的机构或业务，如贷款公司、租赁公司、汽车金融公司、专业金融公司、典当行等。它是传统银行业的重要补充。

第三，依赖短期融资或客户资产抵押融资提供交易中介服务的机构或业务（EF3）。EF3指在证券市场上依靠短期融资为买卖双方提供中介服务的机构或业务，如证券经纪商、证券金融公司等。

第四，提供增信服务的机构或业务（EF4）。EF4指为金融机构发行金融工具提供担保或信用增级服务的机构或业务，如融资担保公司、信用保险公司、信用增级公司等。

第五，提供证券化融资服务的机构或业务（EF5）。EF5指通过结构化融资或存量资产证券化的形式来提供融资服务的机构或业务，如住房抵押贷款证券化和资产支持证券化等。

除了五类经济功能之外，还有部分无法识别其经济功能的影子银行，暂归类入“其他影子银行”中。

影子银行的统计方法和监测框架

影子银行的统计方法

FSB通过先“广覆盖”、后“窄聚焦”的三步法来识别影子银行（见图1）。“广覆盖”，是将监测范围扩展到所有可能产生影子银行风险的非银行金融中介和其他金融中介机构；“窄聚焦”，是指集中关注传统银行体系以外，有可能导致系统性风险和监管套利的信用中介机构和业务。

非银行金融中介（MUNFI），包括保险公司、养老基金和其他信用中介（OFIs），据此可以评估非银行金融中介参与影子银行业务的程度。

其他金融中介（OFIs），包括除中央银行、商业银行、保险公司、养老基金、公共金融机构和金融辅助机构以外的所有金融中介机构。实践中，OFIs与狭义影子银行比较相近，又被称为“广义影子银行”。

影子银行，是指从MUNFI中剔除未直接发挥信用中介作用或未产生影子银行风险的机构和业务后的剩余部分。是按照定义和经济功能方法严格界定的口径，也称为“狭义影子银行”或“经济功能分类法下的影子银行”。

三个步骤之间的关系：从统计方法看，MUNFI和OFIs是机构统计，覆盖了所有可能产生影子银行风险的机构；而影子银行是业务统计，严格按照定义、特征和风险来确定影子银行的统计范围。由于影子银行存在统计对象难以完全覆盖、合并报表数据难以分解以及数据缺失等问题，因此实践中可使用MUNFI和OFIs作为近似监测指标。

影子银行的监测框架

分机构统计表。分机构统计金融资产、信贷资产等指标，一方面可以获取金融部门的资产规模；另一方面可以计算MUNFI和OFIs的资产规模，作为影子银行的估算口径。

经济功能分类表。从业务角度划定影子银行范围、分类并统计其金融资产规模，是FSB风险评估和梳理政策工具的基础。

风险评估表。“关联性统计表”，分机构统计银行与OFIs之间的债权、债务关系，据此判断银行体系与OFIs的关联程度。“风险矩阵表”，计算各类影子银行的风险因子水平和信用中介水平。数据来源为资产、负债、权益及表外统计数据。“风险摸底表”，利用风险矩阵表计算各类影子银行的风险因子水平和总体风险水平，据此确定政策关注的对象。

政策工具表。梳理已有的防范影子银行风险的各类法律、法规、条例、规范等，评估政策实施效果，总结在全球范围内已成功化解或部分化解影子银行风险的政策，为其他成员国提供经验。

影子银行的风险评估

风险评估可以为监管当局防范和化解系统性风险提供重要的信息支持。影子银行触发系统性风险主要有两个途径：一是“关联性风险”，即通过与传统银行体系相互持有债权和债务，间接引发系统性风险；二是“内生风险”，即影子银行作为信用中介而伴随的潜在风险，可能直接引发系统性风险。

关联性风险评估

第一，关联性统计。关联性统计主要是用于评估影子银行风险对传统金融部门的溢出效应，包括两方面内容：一是OFIs与银行之间相互持有的债权、债务水平，二是各类OFIs机构与银行、保险、养老基金等部门之间相互持有的债权、债务水平（见表1）。

第二，关联性分析。

银行的引致风险。从银行角度看，银行对OFIs的债务占银行资产的比重，表示银行对OFIs的融资风险；银行对OFIs的债权占银行资产的比重，表示银行对OFIs的信用风险。

OFIs的引致风险。从OFIs角度看，OFIs对银行的债务占OFIs资产的比重，表示OFIs对银行的融资风险；OFIs对银行的债权占OFIs资产的比重，表示OFIs对银行的信用风险（见图2）。

　　内生风险评估

第一，影子银行风险矩阵。影子银行风险矩阵按照五大经济功能，分别测算各类影子银行中规模排名前三位的风险矩阵。FSB并没有提供每类风险因子的值域或是“安全线”，而是通过国别之间的横向比较，识别可能存在系统性风险积聚的影子银行实体。

影子银行风险矩阵包括两大类、共五个指标：一是信用中介指标；二是风险因子指标，包括期限转换、流动性转换、不完全信用风险转移和杠杆水平。

信用中介（Credit Intermediation，CI）。信用中介是指从存款人或其他贷款人那里获取资金转贷给借款人的过程。

CI1、CI2、CI3的取值范围是[0,1]，取值越大，表明信用中介功能越突出，取0表示没有信用中介功能。

期限转换（Maturity Transformation，MT）。期限转换指相同剩余期限的资金来源与资产的匹配程度。

MT1通过比较长期资金来源（对于EF1，短期资金来源包括短期负债和可赎回权益（redeemable equity）；对于其他类的影子银行，短期资金来源仅包括短期负债，下同）和长期资产的匹配度来衡量是否具有期限转换。当MT1≤0时，表明无期限转换；当MT1＞0时，存在期限转换，数值越大表明期限转换程度越高。

MT2和MT3都是通过比较短期资金来源和短期资产的匹配度来衡量是否具有期限转换，其取值范围是[0，∞），当在[0,1]区间时，不存在期限转换；当在（1，∞）区间时，存在期限转换。

流动性转换（Liquidity Transformation，LT）。流动性衡量的是在无损失或承受很少损失的情况下，可以快速变现的资产规模。其中，流动资产根据变现能力不同，分为狭义流动资产和广义流动资产。狭义流动资产是指现金及现金等价物。广义流动资产是指高信用、高流动性、变现无障碍的资产（即HQLA，根据巴塞尔协议Ⅲ的规定，HQLA由一级资本和二级资本组成，一级资本可以无限制地纳入HQLA，二级资本必须进行价值扣减后才能纳入HQLA，且不能超过总规模的40%）。

LT1和LT2均是用“短期资金来源－流动资产”来反映是否存在流动性转换。当LT1（LT2）≤1时，不存在流动性转换；当LT1（LT2）＞1时，存在流动性转换；极端情况是LT1（LT2）=2，这时所有资产均为非流动资产，且全部由短期资金来源提供融资支持，流动性转换程度最大。

LT3通过比较短期资金来源和流动资产来衡量是否具有流动性转换，LT3供除EF1以外的其他影子银行使用，即EF1仅计算LT1和LT2。当LT3在[0,1]区间时，不存在流动性转换；当在（1，∞）区间时，存在流动性转换。

不完全信用风险转移（Credit Risk Transfer，CRT）。不完全信用风险转移是指通过各种金融工具将部分信用风险转移到表外或其他金融机构，或为其他机构提供隐性担保，导致整个金融体系的系统性风险水平上升。

CRT1取值范围是[0，∞），取值越大，信用风险转移程度越高，给整个金融体系带来的风险水平也越高。

杠杆水平（Leverage，L）。

第二，影子银行风险摸底。风险矩阵全面展示了按经济功能分类的各类影子银行的风险因子水平。进行风险测度时，每一类影子银行均选取规模最大的两类机构进行计算。先将所有风险因子指标转换为无量纲的分档数值，再以规模为权重（或以关联性水平、其他风险水平分别作为规模权重的调整项）分别计算各类影子银行的风险水平（见表2）。

由此得到的Li、LTi、MTi、CRTi均为[1,5]的无量纲数值，可以横向比较五类影子银行的风险因子水平。再以规模为权重，可以计算影子银行整体的风险因子水平，由此得到的L、LT、MT、CRT也为[1,5]的无量纲数值，可横向比较各国影子银行的风险因子水平。

课题组负责人：阮健弘

成员：张文红陈浩吴宏计茜姜阳刘子瑞