互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应测度分析

【摘 要】互联网金融借助于信息技术快速发展，对商业银行造成巨大冲击，商业银行必须要对风险溢出效应高度警惕。基于此，本文先分析了互联网金融对于商业银行的风险溢出，然后详细分析了系统性风险溢出效应的测度，并提出防范风险的对策。以期能够提高商业银行风险防范能力，加强风险防范。 【关键词】互联网金融;商业银行;系统性风险溢出;风险测度 互联网金融的出现，加速了我国金融脱媒的脚步，但也带来金融风险，让商业银行受到严重冲击。为保证互联网金融和商业银行同时发展，需要了解互联网金融对于商业银行的风险溢出效应，掌握互联网金融对于商业银行的风险影响，进而辅助商业银行采取科学的措施，加强风险防范，保证商业银行的健康发展。 一、互联网金融对商业银行的风险溢出 银行在我国金融体系中占据举足轻重的地位，进入信息时代后，互联网金融快速发展，商业银行受到冲击的同时面临着转型的挑战。由于互联网金融尚未发展成熟，隐藏多种风险，风险会向银行业溢出。商业银行在和互联网金融合作过程中，在资产业务、中间业务以及负债业务上发生合作和竞争，产生风险传递的可能[1]。此外，互联网金融会对宏观经济产生影响，导致经济政策变化，造成商业银行产生系统性风险。金融信息之间的传递也会造成风险，且互联网金融尚未形成完善的监管机制，存在技术性、隐性以及流动性风险，危及商业银行，容易爆发系统性风险。 二、互联网金融对商业银行的系统性风险溢出效应测度 （一）选取数据 本文以商业银行、互联网金融等银行在2017年5月～2019年5月的468个数据为例，互联网金融指数涵盖余额宝、P2P、活期宝等多个概念股。国有银行和商业银行股票价格是各个股票价格加权平均股数，使用Matlab和Eviews8软件进行数据的处理。将商业银行指数以及互联网金融指数收盘价经过对数化处理，可以获得日收益率。对各股指收益率描述，发现股指收益率逐渐减小，趋向于0，在互联网金融中，标准差比商业银行更大，尤其是互联网金融出现较大波动。互联网金融和国有银行两者的偏度系数都逐渐趋近于0，表现出左偏，商业银行表现出右偏，峰度系数远超过3，尖峰特性较为显著，存在尖峰厚尾的特征，使用JB检验，概率值为0，因此拒绝假设，收益率序列不满足正态分布。 （二）数据检验 分析收益率序列偏自相关和自相关，可以发现商业银行和互联网金融的收益率显著相关，统计量结果显示拒绝相关系数，三个收益率序列存在自相关关系。为了深入了