基于复杂网络的银行同业拆借市场特征研究&以2007-2009年金融危机数据为例_同业拆借市场论文

基于复杂网络的同业拆借市场特性研究——以金融危机时期（2007—2009年）数据为例，本文主要内容关键词为：为例论文,同业论文,金融危机论文,特性论文,时期论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      修回日期：2014-01-05

      一、引言及文献综述

      伴随我国市场经济的不断发展和完善，我国正逐步加快金融自由化改革，其中利率市场化是我国金融改革的必然趋势和核心目标[1]。利率市场化使得利率能够灵敏反应金融市场中资金的供求状况，进而发挥利率优化资源配置的作用，促进经济发展[2]。其关键是在利率体系中选取一个合适的基准利率[3]。基准利率是金融市场上具有普遍参照作用的利率，其他利率水平或金融资产价格均可根据这一基准利率水平来确定。在某种意义上讲，基准利率是利率市场化机制形成的核心。

      根据已实现利率市场化国家基准利率的选取经验，同业拆借利率、国债回购利率、再贴现利率往往作为一国的基准利率。我国一般选取银行间同业拆借利率作为我国货币政策的基准利率[4，5]。但也有学者认为，银行间质押式债券回购利率优于同业拆借利率，同业拆借利率作为基准利率仍缺乏足够的证据支持[6]。

      要探究同业拆借利率是否可以作为基准利率在市场经济中发挥重要作用，就必须对同业拆借利率及同业拆借市场的资金流动、运行机制和现状进行深入研究。同业拆借市场是银行及其他金融机构之间进行短期资金融通的市场，是货币市场的重要组成部分，是金融机构之间进行短期资金融通的市场，具有期限短、交易量大、交易频繁的特点，能够及时准确地反映整个金融市场的利率变动趋势和资金供求变化状况，具有显著的市场导向作用。因此，基于同业拆借市场运行状况对整个金融市场的重大影响和基础性地位，如何维持和促进同业拆借市场的平稳较快发展，减少同业拆借市场的系统风险，也成为市场参与者和货币当局急需解决的问题。

      近年来，学者们对我国同业拆借利率的研究主要集中在两个方面：一是对银行间同业拆借市场基本特点及影响因素的研究；二是银行间同业拆借利率与其他市场利率及其他经济变量之间关系的研究。

      针对银行间同业拆借利率及同业拆借市场自身特性的研究，大多采用建立计量模型进行实证分析的方法。任兆璋(2005)通过计量经济学中的OLS法和ARMA模型，针对1996年1月～2003年12月每月加权的银行间同业拆借利率研究了同业拆借利率的决定性因素以及与其他主要经济变量之间的关系[7]；张娜(2006)运用GARCH模型揭示了同业拆借市场的波动性，发现波动规律符合GARCH模型的滞后项平滑递减规律[8]；蒋竟(2007)通过建立计量经济学EGARCH模型，针对1997-2005年金融市场利率数据进行实证研究，发现同业拆借市场利率是基准利率的最佳候选者[9]；冯科(2009)针对2002年6月～2009年3月我国同业拆借利率数据，建立了隔夜拆借和7天拆借品种的预测模型，对同业拆借利率的利率风险进行了度量[10]。

      针对同业拆借市场利率与其他市场利率及其他经济变量之间的关系研究，王丽英(2005)运用大量数据对同业拆借利率进行了实证研究，表明同业拆借市场资金流动与股票发行市场之间具有相关性，与股票交易市场的变动无关[11]；战明华(2006)利用ADL模型对不同期限同业拆借利率与货币供应进行研究，表明我国同业拆借利率对货币供给变化的反应是敏感的，且满足“泰勒规则”[12]的局部有效性[13]。

      2007年1月4日，备受瞩目的上海银行间同业拆借利率正式运行，作为中国式的“联邦基金利率”成为新的研究重点。方先明(2009)运用脉冲响应函数法以及因果关系检验法，根据Shibor正式运行后15个月的经验数据对Shibor作为我国货币市场基准利率的可行性进行了实证分析，结果表明Shibor可以作为我国的基准利率[14]；高丽(2012)运用脉冲响应函数就Shibor是否满足基准利率基础性、非对称性等特征进行了实证研究，结果表明Shibor的推出是我国利率市场化的一个跨越式迈进，其在货币市场的基础性地位无可替代[15]；时光(2012)运用了Shibor运行以来的大量数据进行了有效性分析，表明Shibor已基本具备了基准利率的特性[16]。

      大量研究表明，利率市场化大环境下，同业拆借利率已初步具有了基准利率的特征，其在货币市场上具有无可替代的基础作用。但研究大多集中在对同业拆借利率及一些相关经济变量数据进行相关性、平稳性检验的计量模型方法，未能对同业拆借市场内部资金流动情况及其如何通过利率——这一资金的价格表现出来展开深入研究。因此，运用复杂网络方法，通过系统研究同业拆借市场主体间资金流动情况，并外延到利率的变动趋势，更为准确地验证同业拆借利率的基准性特征，对充分发挥基准利率的传导作用，更好服务于市场经济具有非常重要的现实意义。

      二、研究方法和模型设定

      将复杂网络研究方法应用于同业拆借市场中，可构建同业拆借网络，该网络中节点表示同业拆借市场主体(银行等其他金融机构)，边代表市场主体之间存在的资金拆借关系。这样，图论和统计物理的一些方法就可以运用于同业拆借市场研究之中，借用它们可以对同业拆借市场的演化规律、机制和整体行为进行研究[17]。而研究复杂网络的重中之重是借助于统计物理学来研究实际网络表现出来的相同或相似之处的特性。

      (一)复杂网络具有的重要属性

      1.小世界的效应。小世界效应是指可以通过一条较短的路径将许多网络大多数的节点相连，复杂网络具有小世界的效应。在真实网络中，信息的传播过程是十分迅速的，这也是小世界效应所要表明的。实证表明，同业拆借市场整体具有小世界特性[18]，即市场拆借主体之间的拆借关系密切，信息、资金等资源能够在整个市场中迅速传递。

      2.无标度的特性。小世界的效应是真实网络所具有的，服从幂律分布则是真实网络的节点度所具有的。可以用一个幂函数近似地表示具有某个特定度的节点数目与这个特定的度之间的关系，即节点度服从幂律分布[19]。由于幂函数的曲线是一条下降相对比较缓慢的曲线，使得网络中存在绝大多数的连接度比较小的节点，极少数连接度比较大的节点。同样，作为真实的同业拆借复杂网络具有无标度特征[18]，具体来讲，拆借市场中一些较大的银行或其他金融机构(如国家控股的商业银行)与市场中大多数实体同时发生资金拆解关系，而一些中小银行由于信用限制等原因，只能被动作为资金拆入方，且拆借关系很少。无标度网络具有许多非常重要的性质，例如，在无标度网络中只存在少量的节点度很大的节点，但是包含着大量的度很小的节点，这就使无标度网络在面对蓄意攻击时具有高度的脆弱性，但在面对意外故障时具有非常强的鲁棒性。

      (二)复杂网络基本参数设定

      1.集聚系数(密度)。一个复杂网络的集团化程度可以用集聚系数来衡量，它也是表征网络性质的一个重要的特征参数。网络中与该节点直接相连的节点之间的连接关系可以用节点i的聚散系数

来描述，将其定义为：假设节点i与其他

个节点相连接是通过

条边，而且如果这

个节点之间都相互连接，那么，它们之间就应该存在着

(

-1)/2条边，而在这

个节点之间如果实际存在的边数只有

条的话，那么，它与

(

-1)/2之比就是节点i的集聚系数，即：

      

      因此，所有节点集聚系数的算数平均值便是整个网络的集聚系数，即：

      

      在公式(2)中，网络的规模大小用N表示，其中C∈[0，1]，所有的节点均为孤立点时有C=0，网络中任意两个节点直接相连时有C=1。因此，复杂网络中的一个非常重要的全局几何量就是平均集聚系数。在同业拆借网络中，可以使用网络密度这一参数来描述拆借市场中银行主体拆借关系发生的紧密程度。具体分析见实证部分。

      2.度分布。网络的一个重要的统计特性就是节点的度分布，一个节点连接的其他节点的数目即为该节点的度。度为k的节点的概率用度分布p(k)表示，它是对网络性质的整体描述，用来表示复杂网络中边与节点的连接关系。在同业拆借网络中，某一节点的度具体表现为与该节点所代表的银行主体发生短期资金拆借关系的其他拆借主体的个数。

      3.平均路径的长度(距离)。平均路径长度指的是复杂网络中所有节点之间的平均最短的距离。从一个节点到另一个节点所有经历的边的最小数目即为节点间的最短距离，而网络的直径是指所有节点之间的最大距离。直径和平均路径长度衡量的是网络的传输效率与性能。若L为平均路径长度，那么，平均路径长度L的计算公式为：

      

      一般将连接这两个节点的最短路径的边的数目定义为两节点间的距离，任意两点间的最大距离为网络的直径，所有节点对之间距离的平均值则为网络的平均路径长度，它描述了网络有多小，即网络中节点间的分离程度。绝大多数大规模的真实网络中的平均路径的长度比想象的要小得多，这是复杂网络研究中的一个重要的发现，我们称之为小世界的效应[20]。该参数同样适用于具有小世界特性的同业拆借市场网络。

      三、同业拆借复杂网络实证设计与检验

      (一)数据选取

      选取2007—2009年金融危机前后共计三年上海银行间同业拆借利率(Shibor)报价中15家商业银行①，用于同业拆借的资金流量数据作为模型构建基础。

      (二)2007-2009年同业拆借市场交易情况

      2007年《同业拆借管理办法》实施以来，同业拆借市场主体更多元化，数量也不断增加。截至2009年来，拆借市场成员达854家，比2006年末增加151家。同业拆借市场规模在2007年达到10万亿元，此后两年各增长5万亿元，增速稳定。2009年同业拆借市场累计成交19.35万亿元，日均成交774亿元，比2008年增长28.6%。除新增市场成员带来的交易增长以外，同业拆借交易增量主要来自金融机构流动性管理的实际需求增长。2009年拆入量增加最多的是股份制银行，在其他几类机构拆入量下降的情况下，股份制银行拆入资金绝对增量超过全市场增量。拆出量增加最多的是国家控股的商业银行，占全市场增量的38%。比较2005-2012年同业拆借市场成交量，虽逐年呈增长趋势，但增长比例在2008年受金融危机影响出现暂时性下滑趋势(见图1)。

      

      图1 2005-2012年同业拆借市场交易量比较(以O/N为例)

      注：某年交易量增长比例=(该年交易量-上一年交易量)/上一年交易量。

      数据来源：中国人民银行网。

      2009年同业拆借加权平均利率(以7天期拆借利率为代表)为1.32%，比2008年降低166个基点。2009年内拆借利率最高点为8月3日的2.14%，比2008年的最高点低397个基点；最低点为1月24日的0.89%，比2009年最低点低23个基点。2009年拆借利率最高最低之差为125个基点，比2008年收窄375个基点，利率波动明显减小。

      2009年上半年拆借利率稳定于低水平，波动极小。2009年前6个月，拆借加权平均利率仅为1.01%，处于近十年的最低位，其中有66个交易日拆借利率低于1%。2009年前6个月最高利率和最低利率相差35个基点，也为近十年利率波动最小的时期。适度宽松货币政策下，市场资金充裕，是拆借利率超低超稳的主要原因。2009年下半年，随着央行票据发行规模扩大，市场流动性相对收紧，拆借利率稍有抬升。2009年6月，新股发行制度改革实施，新股发行重启，拆借利率在新股申购期间仍有明显波动。但是与2007年、2008年相比，拆借利率波动幅度明显减小。

      (三)同业拆借网络构建

      (1)节点：网络中的每一个节点代表15家具体银行。

      (2)边：网络中的边代表连线两端的银行存在着短期资金融通关系，即如果两家银行间存在短期资金融通情况，就在两点之间连一条边。

      (3)连边规则：对于同业拆借网络，如果两个上市公司之间发生短期资金融通，且超过一定的权重，则二者连边；否则，不连。同时，资金融通具有方向性，即如果银行A资金流入银行B，则A与B之间的连线为由A指向B。因此，同业拆借网络属于有向网络。

      通常该有向网络可用矩阵来表示，具体的矩阵设定规则[21-23]为银行间同业拆借，网络用矩阵

表示，其中

表示银行i对银行j的拆入资金权重。

是按照一定的规则计算出来的，具体公式如下：

      

       其中，

表示银行j存、拆放同业短期资金净额，N表示所考察银行的个数，

表示银行j所属银行类别所占权重，其权重值取决于选定研究基期不同银行类别在当天同业拆借成交额占总成交额的比重，银行类别有国家控股的商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、外资或合资机构等。

      通过以上方法建立起来的同业拆借网络即表示所有银行之间都存在着同业拆借关系，而这是与现实不相符的。这里通过阈值法对所构建的同业拆借网络加以限制，即通过设定阈值c∈(0，1)，当两银行间拆入资金权重大于设定阈值时，则这两个银行之间构建一条附带权值的边，否则，不存在边相连。这里采用统一的阈值：c=0.1。

      (四)实证运行结果及参量分析

      1.同业拆借网络的密度。如果整体网络是一个有向网络，且其中主体个数为n，那么，网络中包含的最大关系数为n(n-1)。当网络实际包含的关系数目为m时，该网络的密度：

      d=m/(n(n-1)) (5)其中，d表示网络的密度，通过分析可以看出d∈(0，1)。则2009年同业拆借网络的网络密度运行结果如下所示：

      Density(matrix average)=0.8721

      Standard deviation =0.9338

      同理，可得出2008年和2007年的相关数据，进而对三年密度数据进行比较分析，如表1所示。

      

      从表1结果可以看出同业拆借网络的密度较大，表明该网络对其中的银行主体的决策、行为等能够产生较大的影响。该网络中，银行主体间联系较为紧密，一方面，表明主体间资金融通比较便捷，有利于提高资金利用率，增强市场活力；另一方面，也会成为限制其发展的重要力量。此外，通过2007—2009年的比较可以看出，2008年较前后两年密度数值比较小，说明2008年同业拆借市场中拆借主体之间关系的紧密度发生暂时性下降趋势，这与2008年同业拆借市场受金融危机影响的现实相符。

      2.同业拆借网络的节点度。网络中，与某一节点相连接的节点数为该节点的度，则2007—2009年同业拆借网络的节点度运行结果如表2所示。

      由表2可知：(1)在2007—2009年三个同业拆借网络中，工商银行、交通银行、农业银行、中国银行和建设银行五家国家控股商业银行的度数较高，基本占据了整个网络的前五名。表明这五家国家控股商业银行与其他金融机构之间的资金流动密切，在整个网络中处于核心支配的地位。(2)比较三年各银行主体的度数及网络的度数分布可以看出，2008年较2007年、2009年对应节点度数值差距较大，这表明2008年受金融危机影响，虽拆借总量有增长，但较之前增长缓慢，且具体在拆借主体间的拆借频率变小，其主要拆借活动仅出于特定主体间不可避免的拆借需求，同业拆借市场活跃程度下降。(3)2007—2009年整个同业拆借网络的标准化中心势分别为44.29%、37.42%、85.47%，2009年已经比较接近1，说明该网络具有集中趋势。(4)从同业拆借网络节点度分布(见图2)可以看出，同业拆借网络是一个趋向于无标度的网络，因为度分布符合幂率分布，即少数银行节点拥有众多连接(与多数金融机构之间存在着资金融通)，大多数银行节点只有较少的连接，即同业拆借网络具有典型的无标度网络特性。

      3.2009年同业拆借网络的距离。在同业拆借网络中，两银行节点之间的距离一般指的是最短路径，即网络中为连接两个节点的最短路径上边的个数。网络的平均最短路径长度则是所有节点之间距离的平均值，它用来描述网络中节点之间的分离程度，即网络到底有多小。

      

      

      图2 2007—2009年同业拆借网络度分布曲线

      

      2007—2009年同业拆借网络距离的运行结果如表3所示。

      表3中，2009年同业拆借网络的平均距离为1.127，建立在距离基础上的凝聚力指数为0.933。该指数越大(最大为1)，表明同业拆借网络越具有凝聚力，市场效率越高，基础地位越强。数据表明，2009年同业拆借网络具有明显的小世界网络特性，2008年同业拆借网络的平均最短路径接近2，2009年1.127，就复杂网络中该数值含义来说，相差较大。虽然如此，但其在距离基础上的凝聚力指数为0.739，仍具有小世界的特性。

      四、实证结果分析

      通过以上对银行间同业拆借网络各项指标参数的分析，可就该网络表现出的各项特性结合同业拆借市场的现实状况予以经济学解释：

      1.由2007—2009年同业拆借网络参数数值差异得出：这期间同业拆借网络各自得出的参数指标表明2008年同业拆借市场中银行主体之间的拆借关系紧密程度急剧下降，银行主体间拆借规模减小。受美国次贷危机影响，一方面，中资机构对外资银行的资金拆出采取了更加谨慎的策略，外资银行在华机构同业拆借交易规模在2008年9月后出现下降，对我国同业拆借市场造成了严重影响；另一方面，世界金融危机严重打击了投资者和消费者的信心，引发市场投资者对银行业的信心低落，使得更多投资者成为“风险规避者”，减少了对资本市场的资金需求，从而减弱了银行间进行资金融通的动机与动力。同时，银行主体对持有资金更加谨慎，也减少了自有资金的流动，从而导致我国同业拆借市场在金融危机时期暂时出现不景气现象，同业拆借规模减小。2009年下半年，各种迹象表明全球主要经济体的经济运行逐渐平稳，金融危机的影响减弱，同业拆借市场的境况也逐渐好转，银行间的资金流动也变得更加频繁。同业拆借利率作为同业拆借资金的价格，对同业拆借市场的资金流动情况具有绝对的话语权，足以反映以上情形，如图3(以7天拆借加权平均利率为研究对象)。可以看出，在2008年受金融危机影响，利率处于频繁变动中，10月份利率出现急剧下滑现象。随着危机过后的缓慢复苏，利率在2009年上半年趋于稳定，下半年缓慢增长。

      

      图3 2007—2009年同业拆借利率变动

      2.银行间同业拆借市场呈现出小世界和无标度特性的经济学含义。小世界特性主要表现为网络的平均距离较短和网络密度(聚散系数)较大。这表明同业拆借市场中主体间发生同业拆借关系比较普遍、密切，资金和信息等重要资源能够在拆借网络局部和整体层面进行迅速传播，大大提高了市场的运转效率，也方便了市场主体之间风险的分散，避免个体或局部风险的聚集演化。无标度特征主要反映在同业拆借网络呈现出无标度特征，即绝大多数主体节点只拥有较少连接，只有少数节点存在大量连接，具体体现在网络的度分布上。同时，通过数据表明度数较大的节点一般代表着国有商业银行，这是与现实相符的。现实中，我国国有商业银行占据着同业拆借市场上60%以上的资金来源，为资金的净拆出方，其它银行和非银行金融机构资金占有量少，多为资金的净拆入方[6]。中小金融机构市场参与度低，有一些主客观原因：如它们取得大型金融机构的授信，无担保的信用拆借业务无法开展；同业拆借市场采用询价交易方式，它们对市场不熟悉，寻找交易对手有困难；中小金融机构人力资源有限，市场操作经验不足，也限制了它们参与同业拆借业务。这种现状使得大多数金融机构需要依靠国有银行的拆入资金来弥补自身资金的不足，维持正常运转。表现在利率方面，往往以国有商业银行的报价作为交易的基准。

      同业拆借市场无标度特征的存在，有利于通过国有商业银行的核心地位，将货币政策调控迅速传导到整个同业拆借市场，进而影响整个金融市场运行；可以充分利用无标度网络的鲁棒性，提高同业拆借市场的抗干扰能力和生存能力。另一方面，同业拆借网络的无标度特征也给拆借市场带来了新的挑战。具体来讲，如果处于核心地位的主体(如国有商业银行)出现严重问题，受到波及的主体数就会很多，甚至会引起整个系统网络的崩溃，这就是无标度网络的脆弱性。外界市场环境的突发变化或宏观政策的变化，会通过网络主体迅速传播到整个网络，可能因其突发性对整个同业拆借市场带来冲击。

      五、结论与政策建议

      以上通过构建以Shibor报价行为主体的同业拆借网络，对主体之间在2007—2009年的资金拆借情况以及同业拆借市场的运行现状和存在问题进行了探讨。实证结果表明：(1)受2008年金融危机以及货币当局为应对危机实行的宽松货币政策等影响，我国同业拆借市场交易规模受到严重冲击，交易主体之间的资金流动骤减，并充分显示在同业拆借利率水平上。而随着危机后经济的复苏，拆借市场也逐渐出现好转，拆借利率水平也在稳定中增长。这也说明同业拆借利率对于市场的变化是敏感的，并能做出相应的市场调整，维持相对稳定[24]。这与基准利率选取的稳定性和市场性不谋而合。(2)同业拆借网络中拆借关系主要发生于由国家控股的商业银行与其他金融机构之间，这些银行仍为国民经济的主体[25]，受资金存有量的限制，一些比较小的商业银行和其他金融机构在资金拆借时处于被动的地位，这种现状不利于提高资金的有效运转和配置，限制了拆借市场的活跃性。(3)同业拆借网络具有小世界和无标度网络特征。这表明，一方面同业拆借市场的运行是高效的，且市场机制本身对外界的随机性攻击具有很强的抵抗能力，也从另一个角度说明了同业拆借利率符合基准利率确定的稳定性原则；另一方面，对同业拆借网络表现出来的无标度特征应得到充分的重视，这说明同业拆借网络在选择性攻击面前是脆弱的。这对同业拆借市场的风险管理，维护同业拆借市场稳定方面具有重要的指导意义。

      为此，提出以下几点针对性的政策建议：

      1.推动拆借市场交易主体的多元化发展。目前，我国同业拆借市场中绝大多数资金被由国家控股的商业银行等一些大型银行占有，其他中小银行只能作为资金拆入方，被动接受国有商业银行的拆借利率，一些银行受信用限制约束，拆入资金受阻。这使得市场的活跃性受到了严重限制，不利于拆借市场的平稳、健康、较快发展。放松拆借市场的准入限制，扩大同业拆借市场参与者范围，有利于促进资金供给和需求主体多元化，增加同业拆借交易的活跃程度，也可以通过市场竞争机制逐步实现市场分层有序发展。此外，为进一步增强市场交易主体的多元化，可以允许外资机构进入我国拆借市场[26]。

      2.完善拆借市场监管机制。加强同业拆借市场的透明度管理、事后监督检查等市场化管理措施。严格信息披露管理，增强市场透明度，加强拆借市场法制建设，对违规机构和违规行为给予相应惩罚，降低信用风险对市场稳定的不利影响，建立一个规范、有效的市场机制，提高市场运营效率。同时，针对同业拆借市场的无标度特征，对少数金融机构进行重点管理，以防止发生局部危机，进而避免由此引发的整个市场危机。

      3.一方面，逐步放松对拆借市场期限管理、限额管理等方面的限制，充分发挥市场的引导作用；另一方面，货币当局应当逐步放松或放弃对同业拆借利率的限制，根据市场的资金供求情况来对拆借利率实行调控，从而促进拆借市场的灵活运转，增强市场活力，加快我国利率市场化的进程，更好地促进我国的经济增长。

      ①这些银行信用等级较高，在我国货币市场上人民币交易相对活跃、信息披露比较充分，具有典型的代表性。它们分别是：(1)工商银行、(2)农业银行、(3)中国银行、(4)建设银行、(5)交通银行、(6)招商银行、(7)中信银行、(8)光大银行、(9)兴业银行、(10)北京银行、(11)华夏发展、(12)广东发展、(13)国家开发、(14)浦东发展、(15)邮政储蓄。

      ②参见中国外汇交易中心关于同业拆借主体划分标准。

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