论文题目：银行业系统性金融风险及银行股定价模型 ——基于中国上市银行的实证检验
摘要：十九大报告强调,要坚决守住不发生系统性金融风险的底线。金融工作的核心任务为防范化解系统性金融风险。而银行业在整个金融体系中至关重要,因其具有庞大的资产规模,在整个金融系统中比例约为80%,是金融体系的中流砥柱。因此,准确识别银行系统性金融风险,是维护我国金融系统的安全与稳定的基础。防范化解系统性金融风险,需要激发微观主体的风险感知和定价能力。然而由于金融行业财务报表不同于普通行业的特殊性,传统资本定价文献的研究对象大多不包括金融类上市公司。因商业银行的主营业务为负债（接受存款）,其融资结构与非金融企业完全不同,具有高杠杆性,因此银行风险管理能力对其收益至关重要,而传统的资产定价模型中只考虑了规模因子、市值因子、盈利因子等,不能直观全面反映银行面临的系统性金融风险。因此,论文通过测度银行业系统性金融风险来构建直接的系统性金融风险因子,并将其加入到传统定价模型中借助实证分析检验其对银行股收益的解释能力。为了保证样本数据充足,论文选取2016年之前上市的16家上市银行为研究样本,首先通过截面维度和时间维度测度了银行业系统性金融风险,然后借鉴Fama-French模型中分组构建因子的方式,使用测度所得的系统性金融风险指标构造出新的因子,即系统性金融风险因子IMU,并将其加入到传统的Fama-French多因子模型中,实证检验系统性金融风险因子是否对银行股票收益率具有显著影响。系统性金融风险的测度结果表明:在截面维度上,大型国有银行的系统性金融风险贡献度排名最高,而股份制商业银行和城商行排名较后;在时间维度上,在2011年和2013年“钱荒”期间、2015年“股灾”期间、2018年中美贸易摩擦以及2020年新冠疫情爆发时期,银行业系统性金融风险指标均有不同幅度的上涨,其他时间相对平稳,论文有效地识别了我国银行业的系统性金融风险。定价模型的回归结果表明:首先,在Fama-French三因子模型基础上加入系统性金融风险因子IMU的四因子模型对银行股价的解释能力最强。其次,根据各风险因子的显著性发现系统性金融风险因子与银行股票收益正相关,且系统性金融风险因子越高的股票组合,具有越高的风险溢价。另外,我国上市银行股存在规模效应和账面市值比效应,小规模、高账面市值比的银行股票组合拥有更高的风险报酬率。然而,盈利效应和投资效应在银行股票组合中较不明显。基于以上结论,论文从投资者、银行部门和监管当局角度提出了如下政策建议:对投资者来说,可以重点关注小规模、高账面市值比和系统重要性银行股。对银行部门来说,应重点关注宏观经济环境,保证流动性充足,关注自身股价,加强自身风险管理建设;对监管当局来说,应加强对大型国有商业银行的风险管控,同时在宏观经济下行、股票市场动荡等特殊时期,也要格外关注银行流动性风险,避免引发系统性危机。另外,可以通过监测股价波动反映银行业系统性金融风险水平,及时防范化解系统性金融风险。
关键词：系统性金融风险;银行股定价模型;Fama-French多因子模型
学科专业：金融学
摘要
ABSTRACT
第一章 导论
第一节 选题背景与研究意义
一、选题背景
二、研究意义
三、概念界定
第二节 研究思路、研究内容和研究方法
一、研究思路
二、研究内容
三、研究方法
第三节 主要观点和结论
第四节 可能的创新与不足
一、可能的创新
二、本文的不足
第二章 相关理论及国内外文献综述
第一节 系统性金融风险测度的研究成果
第二节 资本定价模型的研究成果以及在中国的应用
第三节 系统性金融风险因子与资本定价模型的联系
第四节 文献述评
第三章 银行业系统性金融风险的测度
第一节 研究设计
一、样本选择和数据收集
二、系统性金融风险指标的测度方法
第二节 实证分析
一、银行业系统性金融风险的截面特征
二、银行业系统性金融风险的时间特征
第四章 基于系统性金融风险因子的银行股定价模型
第一节 系统性金融风险因子的构建
第二节 定价模型的构建
一、数据收集
二、变量设置
三、模型设定
第三节 变量的描述性统计
一、双变量排序分组下股票收益率的描述性统计
二、风险因子的描述性统计与相关性分析
第四节 回归分析
一、单因子模型的实证检验
二、多因子回归模型的实证检验
三、小结
第五节 稳健性检验
一、替换系统性金融风险因子构建指标
二、变量设置和模型设定
三、单因子回归的稳健性检验
四、多因子回归的稳健性检验
第五章 结论及政策建议
第一节 研究结论
第二节 政策建议
第三节 研究展望
参考文献
致谢