《表4 θ为100%的假设下回归结果》

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《银行体系市场风险传染效应测度——来自61家银行2017年资产负债表的数据》

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注:1、*、**、***分别表示在10%、5%、1%置信区间下统计显著。2、括号内数值分别为负二项式模型和O LS回归模型中相应的Z统计量、t统计量。

结果表明，interratio（资产负债头寸比例）、lnasset（总资产规模）和type（银行类型）是决定银行系统重要性的主要因素，其中Tier1Ratio（资本充足率）和npl（不良贷款率）的影响不是很显著，但Type2（国有商业银行）和Type3（股份制银行）却与风险传染效应呈现出显著的正相关关系，在拆借市场中如果银行的lnasset越大、interratio越高，那么其对系统重要性的影响也就会越大，表明在复杂的网络联系中处于中心支配地位以及承受风险暴露程度相对较高的大型银行机构对风险传染效应的贡献率最为突出，所体现的效果也最为显著。而Type（银行类型）、Tier1Ratio（核心资本充足率）和interratio（银行间资产负债比例）是判定银行是否属于易受传染银行的主要决定因素，其中Type2（国有商业银行）和Type3（股份制银行）属于不易受风险传染影响银行，而Type1（政策性银行）属于易受风险传染影响银行，Tier1Ratio（核心资本充足率）在1%置信区间统计下呈显著作用，表明银行因其具有较高的Tier1Ratio而不容易受到传染风险影响；interratio规模与受风险传染概率呈正相关关系，表明如果银行短期内融资规模过大，那么在降低自身清偿能力的同时还会削弱自身经营稳定性，且引发连锁性金融危机的可能性极大。最后，采用OLS回归法作为稳健性检验，得到的结果与上述的结论一致，说明实证分析采用的回归模型和回归结果都是可信且稳健的。