《世界经济》2024年第10期|金融稳定沟通与银行系统性风险

学术   2024-11-04 10:31   北京  


作者:姜富伟,厦门大学经济学院金融系、王亚南经济研究院;李梦如,中央财经大学金融学院;孟令超,对外经济贸易大学中国金融学院

刊期:《世界经济》2024年第10期

原标题:金融稳定沟通与银行系统性风险

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银行系统性风险关乎国家金融和经济安全,是监管部门和学术界关注的重点,更是金融稳定工作的重中之重。2022年 10月党的二十大报告明确提出“建设现代中央银行制度,加强和完善现代金融监管,强化金融稳定保障体系”。预期管理已成为现代央行的核心任务之一,央行沟通作为预期管理的主要政策工具在过去几十年间得到广泛使用。金融稳定沟通是指央行对有关自身金融稳定使命和政策与市场进行的沟通,内容包括央行是否具有金融稳定使命或目标,央行对金融市场的评价和看法,以及央行实现金融稳定的政策。我国央行越来越重视使用沟通来维护金融稳定。2021年12月央行发布的《宏观审慎政策指引(试行)》便强调“建立健全宏观审慎政策沟通机制,做好预期引导,定期或不定期以公告、报告、新闻发布会等方式与市场进行沟通”。鉴于此,如何评估金融稳定沟通防范银行系统性风险的效果,并为完善我国央行沟通体系提出具有可操作性的政策建议是深化现代中央银行和金融稳定制度改革背景下的一项重要议题。

本刊于2024年第10期推出姜富伟、李梦如、孟令超撰写的《金融稳定沟通与银行系统性风险》。该文从中国人民银行网站收集了2010到2020年所有的沟通文本,基于文本分析等人工智能技术研究金融稳定沟通对银行系统性风险的影响,并重点从预期管理视角分析其作用机制。

金融稳定沟通通常以高维的文本数据形式出现,如何准确地量化测度金融稳定沟通是需要解决的第一个问题。为此,该文构建了一款中文金融稳定词典,并基于该词典构建了金融稳定沟通指标,该指标反映了为保障金融稳定运行,央行与市场进行沟通时文本中所表达情绪的乐观程度。

从已有文献来看,金融稳定沟通对银行系统性风险既可能存在负向的抑制作用,又可能存在正向的促进作用。正面的沟通既能引导投资者形成乐观预期,提升存款人关于银行基本面的信心,又能协调投资者预期,缓解存款人之间的信息不对称,因而有利于减少挤兑行为,降低银行流动性风险。在近年来中国经济“脱实向虚”的背景下,实体部门与金融市场之间的风险联动性增强,加剧企业违约风险,而正面的沟通能够提高市场回报率并降低波动性,促使借款企业的偿债能力上升,有利于降低银行的信用风险。但是,正面的沟通也可能使得银行代理人低估未来金融风险,从而激励银行承担更多风险,反而不利于金融稳定。因此,在实证分析中,该文同时考虑了央行沟通对银行风险存在的正向和负向影响,从而辩证地看待央行沟通的系统性风险防范效果。

研究发现:金融稳定沟通文本的语义越正面,银行系统性风险越低,意味着央行沟通能够防范系统性风险。在利用工具变量法缓解内生性问题,以及经过其他一系列稳健性检验后,结论依然成立。在传导机制方面,正面沟通一方面可以引导和协调存款人预期,降低银行的流动性风险;另一方面可以提高借款企业偿债能力,降低银行的信用风险。此外,在银行间的尾部风险网络中,正面沟通还可以减弱银行对外的风险传染。但是,正面沟通超出一定临界值后可能会提高系统性风险,并且该影响主要存在于公众信心较高的时期,这说明央行沟通与银行系统性风险之间存在非线性关系。

该文的政策启示主要体现在以下三个方面:

第一,预期管理政策可以作为货币政策与宏观审慎政策“双支柱”调控框架的有益补充,从而增强央行的金融稳定职能。金融稳定沟通由于其预期管理功能从而能够在传统货币政策和宏观审慎政策以外有效防范系统性风险,这对于应对预期转弱、拓展央行政策空间具有积极意义。

第二,央行可以借助沟通传递正面情绪信号,从而实现系统性风险防范效果。正面沟通在降低银行流动性风险和信用风险,以及遏制银行间风险传染方面都取得了显著效果,而金融机构的个体风险以及风险的传染性都是系统性风险的重要影响因素。

第三,央行需要注重对沟通时机和情绪倾向的把控,达到最优的防风险效果。在公众信心较弱的时期,央行可以通过正面的沟通增强公众信心,防范系统性风险;而在公众信心较强的时期,央行仍然可以借助沟通防范系统性风险,但此时应注意沟通中避免较多地使用积极词汇,防止正面沟通的风险激励作用。

作者简介

姜富伟,厦门大学经济学院金融系与王亚南经济研究院教授、博导,教育部青年长江学者,国家社科基金重大项目首席专家,中央统战部建言献策专家组财经组专家,民进北京市委特邀专家,北京市海淀区政协委员,北京市党外高级知识分子联谊会常务理事,黄大年教学团队核心成员。在 Journal of Financial Economics、Review of Financial Studies、Management Science、 Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、《经济研究》《管理世界》《金融研究》《管理科学学报》《经济学季刊》《世界经济》等发表论文50余篇,主编《金融与财务机器学习》、《基于大数据的金融政策沟通和预期管理研究》等教材专著多本。担任多本中英文学术期刊的编委和副主编。多篇政策建议获党中央国务院领导或部委的采纳批示。获ESI全球最高被引用论文、RFS 最高被引用论文、JFE最高被引用论文、《金融研究》优秀论文奖、国家自然科学基金考核评价“特优”、张培刚发展经济学青年奖、第九届教育部高校科学研究优秀成果(人文社会科学)一等奖等重要学术荣誉。

李梦如,中央财经大学金融学院博士研究生,研究领域为金融风险管理与资产定价。论文发表于《世界经济》、Pacific-Basin Finance Journal等期刊,政策建议被国务院发展研究中心内参《经济要参》采纳,曾获《中国工业经济》应用经济学高端前沿论坛优秀论文奖。

孟令超,对外经济贸易大学中国金融学院助理教授,主要研究领域为机器学习、文本分析、金融科技与资产定价,文章发表于Journal of Business & Economic Statistics、Journal of Empirical Finance、《管理世界》、《经济学(季刊)》、《世界经济》等国内外一流期刊,曾获得中国金融学年会、CFRI&CIRF等会议的最佳论文奖励。


数据公开

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