《表1 变量的统计性描述：货币政策、影子银行周期性与系统金融风险》

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《货币政策、影子银行周期性与系统金融风险》

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本文以传统商业银行的影子银行业务作为研究对象，根据银行的运作模式，影子银行数据通过各银行报表手工整理得到。中国的影子银行业务从2008年开始稳步增长，并且各银行的报表中只有半年报和年报中有影子银行的详细数据，中信银行在2009下半年至2012上半年报表没有公布买入返售金融资产明细，因此这六组数据缺失，同时农业银行和光大银行因为上市较晚，数据从2010年下半年开始选取，北京银行、南京银行及民生银行因部分数据缺失，分别从2008年下半年及2009年下半年选取数据。因此本文数据为2008—2016年的半年度非平衡面板数据。银行的财务数据及宏观变量数据来源于Wind数据库。表1为主要变量的描述性统计。从表中可看出，就影子银行而言，Shadow1和Shadow2的标准差分别为0.0965和0.1343，并且最大值与最小值之间相差较大，说明不同银行的影子银行规模存在较大差异。样本银行参与影子银行业务的规模差别较大，反映了银行风险偏好和经营方式的差别。同时，由各银行微观特征变量的描述统计分析可见，银行的资本充足性、债务负担、盈利能力等方面同样具有显著差异。这有可能导致银行参与的影子银行业务规模对货币政策的反应不同，因此有必要检验具有不同微观特征银行的影子银行业务对于货币政策反应的异质性特征。系统性金融风险贡献△CoVaR的均值为0.0721，最小值为0.0217，最大值为0.1374，表明银行间的系统性风险差异较大。通过进一步对样本银行的数据分析发现，国有大型商业银行的系统性金融风险的平均水平要高于股份制商业银行。