RFS：银行地域多元化与系统性风险 | 唧唧堂论文解析

本文是一篇针对《Bank geographic diversification and systemic risk》的文章解析，该文章于2019年发表在《The Review of Economic Studies》上。文章作者为来自肯特州立大学的Saiying Deng教授、北卡莱罗纳大学夏洛特分校的Yongqiang Chu教授、以及来自中央财经大学的夏聪助理教授。

引言

大量关于地理位置的研究主要集中在个体层面，研究地理位置的远近如何影响个体决策。比如研究上市公司与市政府、证监会、审计所、税务局等的距离如何影响企业的投融资决策以及企业绩效，也有研究独立董事与上市公司的地理距离如何影响独董的参会决策，关于银行地理位置的研究则主要聚焦于银行的投资或者地理位置的多样化如何影响银行个体风险（stand-alone risk），例如地域扩张使银行能够实现资产多元化，减少非系统性风险（Hughes et al. 1999; Akhigbe, and Whyte 2003; Deng and Elyasiani 2008; Goetz, Laeven, and Levine 2016）。然而各个银行都并非存在于“真空”中，银行在地域上进行地理多样化的扩张决策，是否会影响整个银行系统的系统性风险，鲜有文章对此进行研究，作者试图通过研究银行地理多元化对系统风险的因果影响来填补文献中的这一空白。

内生性问题是研究地理位置多样化如何影响系统性风险的实证阻碍。首先，银行是否进行地域扩张的决策是强内生的，银行会权衡地理扩张的利弊，当利益大于成本时，银行可能会战略性地选择多元化；其次，存在遗漏变量既影响银行的地理多元化决策，又影响整个银行系统的系统性风险。为解决这一内生性问题，作者采用交错州际银行业放松管制作为外生冲击的准自然实验，以及使用基于 gravity-deregulation模型构建了一个地理分散的工具变量来解决银行地理位置多元化对系统性风险影响的内生性问题。

那为何银行在地理上的多元化会影响银行系统性风险呢？理论逻辑是：各个银行在地理位置上的分散化使得银行之间的持有相似资产组合的可能性增加，从而使得银行被暴露于相同的风险之下，银行系统的系统性风险增加。即随着银行在地理上的扩张和在多个市场上运营，它们的资产组合变得彼此相似，导致银行之间的资产更相似。类似的资产持有可能使银行面临共同的冲击，这反过来增加了联合清算和连锁破产的可能性。具体而言，负面冲击可能会迫使一家银行清算资产，以满足资本监管或宏观审慎的要求。由于其他银行持有类似的资产组合，这可能引发联合清算，从而压低资产价格，迫使银行以大幅折价出售资产，从而给持有共同资产的其他银行造成财务困境。受影响的银行可能转而出售其他资产以支撑资产负债表，从而进一步压低资产价格。这种螺旋式清算产生了相互依赖和传染，导致了系统性风险。

本文采用各州分批次通过州级银行放松管制这一政策背景，研究由于州级银行放松管制后银行在地理位置上的扩张如何影响银行系统性风险。本文结果发现银行地域多元化确实导致更高的系统风险，其中的原因在于地域多元化通过影响所持有的资产相似性（资产类别，贷款类型，和按揭贷款的地理分布）进而影响银行系统风险，即银行在地理上分散之后，资产贷款结构的相似性，贷款结构的相似性增加了，不同银行会面临类似的风险，更容易受到系统性风险的冲击。进一步的，作者发现银行总部设立在那些受美国整体的经济情况影响较少的州时，这种地理上的分散使得银行系统性风险增加的更多。

背景

美国的银行早期是不能自由地在别的州开设分行的，从1978年开始，缅因州率先向其他州开放，如果其他州允许缅因州的银行去设立分行，那么缅因州也允许其他州的银行来设立分行。直到1994年，这期间的十几年间，美国部分州互相签了双边或多边的互惠协议，允许各州的银行，在其他州开设分行。1994年的里格尔-尼尔州际银行与分行效率法案（Riegle-NealRiegle Neal Interstate Banking and Branching Efficiency Act）通过后，美国的各个州可以任意去其他州开设分行。这个法案直到1997年才在美国所有的州彻底施行。而在1978年到1997年间，各个州互相错落的开放银行业的过程，为研究银行地理上的分散提供了一个很好的机会。

数据及变量

本文样本构建始于所有银行控股公司(BHCs)提交芝加哥联邦储备银行提供的FR Y-9C数据。并将该数据与美国联邦存款保险公司的存款汇总(SOD)数据库合并，以计算跨大都市统计区域(MSAs)的存款离散度。最后的样本包括392个银行控股公司数据和9638个银行控股公司-季度观测值，时间跨度从1986年到1997年。

本文的核心解释变量为银行地理多元化，本文利用大都市统计区（MSAs）内银行控股公司的存款分散程度作为地域多样化的衡量标准。它的定义是1减去跨大都市统计区域(MSAs)的Herfindahl-Hirschman存款指数(1-HHI)。该指数的取值范围为0-1，值越大，地域多样化程度越高。

核心被解释变量则为系统性风险（风险贡献度contribution to systemic risk），具体而言作者使用条件在险价值(ΔCoVaR)与金融整体相似性(Logistic(R2)) 作为系统性风险的指标。前者被定义为机构处于困境条件下的在险价值（CoVaR）与机构处于正常状态条件下的在险价值（CoVaR）之差，衡量机构对整体系统风险的边际效应。后者则参照Pukthuanthong and Roll (2009)，计算方式为log(R2/(1-R2))，以衡量单个银行与系统中大型银行的金融一体化程度，该值越大则表示一家银行与其他银行的一体化程度更高，系统性风险更大。除此之外，作者还测算了单一银行的风险敞口（exposure to systemic risk），使用边际预期差额法（MES）以及条件资本缺口测度（SRISK）来衡量。前者测量方式是在给定年份，基于1年前瞻性滚动窗口的基础上，当市场回报处于其5%的低尾部时，一家公司的市场股本的平均损失。后者的测量方式为银行在危机时刻需要多少资本来维持给定的资本充足率。

回归结果

描述性统计 的结果可以看出，地理位置多元化的公司其条件在险价值(ΔCoVaR)与金融整体相似性(Logistic(R2))以及边际预期差额法（MES）以及条件资本缺口测度（SRISK）的均值以及中位数都显著高于非地理位置多元化的银行。 也就是说，地理位置多元化的银行不仅系统性风险贡献度大，且其风险敞口也大，该描述性统计结果与预期一致。 基本的OLS结果也是支持该结果的，由于内生的多样化决策，OLS结果有偏倚。如果银行地域多元化增加了系统风险，那么预先暴露于较多系统风险的银行可能会选择减少向其他地区的扩张;而面临较少系统性风险的银行可能会选择扩大规模。因此，OLS回归可能低估了地理多元化对系统风险的影响。

描述性统计结果

接下来，本文采用州际银行放松管制对银行地理扩张的外源性冲击来解决内生性问题。 利用州际银行放松管制的逐步放开，本文确定了总部位于MSA中的银行何时合法的进入到MSA的其他州。其次，作者使用gravity-deregulation模型，使用预先确定的变量如地理距离和相对市场规模来预测不存在银行管制时银行在各地的存款份额规模，基于此本文就为地理多元化指标（1-HHI）构建了一个时变的工具变量。

如果不存在银行的自由选择，那么银行应该是可以分散到所有的地区中的，gravity-deregulation模型中银行将储蓄分散到各地的影响因素为：银行总部与这个地区的距离，银行自己所在的地区与将要分散过去的地区间市场力量的差距。根据该模型可以预测出银行向每个区所分散的百分比，如果在这一年，一个银行不能将储蓄合法地分散到另一个州，那么就会将预测值变为零。而根据这个预测值所计算出来的赫芬达尔指数可以作为真实的赫芬达尔指数的工具变量。

基准模型

作者采用两阶段最小二乘法对银行地理多元化如何影响系统性风险进行分析。 第一阶段，采用实际银行地理多元化对基于gravity-deregulation模型预测的地理多元化工具变量回归。在第二阶段，则采用系统风险测度对从第一阶段回归到地理多元化的预测值进行回归。模型中，作者采用了银行固定效应以及州-年份对固定效应。

回归结果

实证结果 与预期一致，银行地理多元化系数显著为正，无论以条件在险价值(ΔCoVaR)或者金融整体相似性(Logistic(R2)) 作为系统性风险的指标， 该结果都表明银行地理多元化会导致银行系统的系统性风险增加。 此外， 作者还构造了银行间资产相似度的指标进行渠道分析，结果表明银行地理上的分散对系统性风险的影响主要来自于资产相似度的增加，当银行们分散到各个市场中之后，银行间的资产组合会越来越相似，资产会面临共同的风险。

作者还进行了 异质性分析 ，是否银行地理上的分散对系统性的风险的影响程度在不同的州是不一样的。 结果表明，如果某个州的经济受美国整体经济影响很小，那总部位于这些州的银行，去其他地区开设分行，会更大地受整体系统性风险的影响。相反，那些坐落于受美国整体经济影响很大的银行去其他地区开设分行，受系统性影响的程度没有那么大。

参考文献：Chu Y, Deng S, Xia C. Bank geographic diversification and systemic risk[J]. The Review of Financial Studies, 2020, 33(10): 4811-4838.

解析作者: 爱看书的阿衰