(©Envato)
W ciągu ostatniej dekady odporność chińskiego systemu bankowego była przedmiotem dużego zainteresowania ze względu na jego specyficzne cechy, takie jak koncentracja, szybki wzrost wartości aktywów, duże znaczenie sektora bankowości cienia, nieprzejrzyste zależności między firmami finansowymi oraz rosnące znaczenie banków chińskich na arenie międzynarodowej. Gwałtowna ekspansja chińskiego rynku akcji stwarza szanse i zagrożenia dla inwestorów międzynarodowych i wpływa na wyniki rynków wschodzących, mierzone przy pomocy indeksów takich jak MSCI EM.
W naszej pracy przenosimy naszą uwagę z największych banków państwowych o znaczeniu globalnym na stosunkowo mniejsze instytucje finansowe i badamy, czy w znaczący sposób wpływają one na poziom ryzyka systemowego i wzajemne powiązania chińskiego sektora bankowego. Badamy również, czy trzy często omawiane źródła niestabilności – czyli wzrost cen mieszkań, niepewność w zakresie polityki gospodarczej oraz rozwój bankowości cienia (równoległego systemu bankowego) – wpływają na poziom ryzyka systemowego w bankach.
Stwierdzamy, że poziom ryzyka systemowego stale rośnie od czasu globalnego kryzysu finansowego, przy czym mniejsze instytucje, w naszej próbce obejmujące około 50 proc. wszystkich aktywów bankowych, odpowiadają za ponad 40 proc. całkowitego ryzyka systemowego w latach 2017–2018. Nasze wyniki wskazują, że wzrost cen mieszkań, niepewność dotycząca polityki gospodarczej i rozwój bankowości cienia stanowią przyczynę ryzyka systemowego w perspektywie długoterminowej i krótkoterminowej. Rozwój bankowości cienia przyczynia się również do wzrostu cen nieruchomości mieszkalnych. I wreszcie – mniejsze banki wydają się mieć większe wzajemne powiązania niż ich więksi konkurenci i mają większy wpływ na funkcjonowanie rynku niż wcześniej sądzono.
Mierzymy ryzyko systemowe, szacując wartość wskaźnika ryzyka systemowego SRISK (Brownlees i Englee, 2016) dla reprezentatywnej próbki 17 notowanych na giełdzie banków chińskich i wykorzystując indeks MSCI EM jako punkt odniesienia dla wyników rynkowych. Omawiamy ewolucję stopnia wzajemnych powiązań banków, wykorzystując podejście oparte na sieci przyczynowości w rozumieniu Grangera (Billio i in. 2012). Wnioski z naszych badań dotyczą długoterminowych i krótkoterminowych związków przyczynowych między ryzykiem systemowym a czynnikami wyjaśniającymi z serii wektorowych modeli korekty błędem (vector error correction models).
Do pomiaru niepewności w zakresie polityki publicznej wykorzystujemy indeks niepewności polityki gospodarczej (Economic Policy Uncertainty index – EPU) oraz indeks niepewności polityki handlowej (Trade Policy Uncertainty index – TPU; Baker i in. 2016), który obejmuje informacje biznesowe i ekonomiczne publikowane w hongkońskiej gazecie South China Morning Post. Wskaźniki typu EPU, oparte na częstotliwości i zasięgu artykułów biznesowych i ekonomicznych w serwisach informacyjnych, w ostatnim czasie zyskały na popularności jako wskaźniki nastrojów społecznych, ponieważ przedstawiają one zmiany jakościowe, a nie ilościowe.
W przypadku bankowości cienia odchodzimy od wykorzystywania jako wskaźnika zastępczego kredytów typu entrusted loans (Allen i in. 2019) i zamiast tego wybieramy bardziej inkluzywne miary „Bank Shadow” i „Traditional Shadow Banking”, które zaproponował w swojej pracy Sun (2019). Miara „Traditional Shadow Banking” wychwytuje kreację kredytów przez niebankowych pośredników finansowych w drodze przelewów pieniężnych, podczas gdy miara „Bank Shadow” wychwytuje kreację pieniądza przez banki w drodze zabiegów księgowych generujących zobowiązania i wykracza poza obszar tradycyjnych pożyczek.
Wskaźnikiem zastępczym dla cen mieszkań jest opracowywany przez FRED indeks cen nieruchomości mieszkalnych dla Chin (Real Residential Property Prices).
Po 2011 r. obserwowany był stały wzrost poziomu ogólnego ryzyka systemowego. Chiński system bankowy wykazał się odpornością na bezpośrednie skutki finansowe globalnego kryzysu finansowego w latach 2008–2009 głównie dlatego, że skupiał się na szybko rosnącym rynku krajowym i miał niewielkie ekspozycje na zagraniczne rynki finansowania hurtowego. Duży wzrost wartości wskaźnika SRISK w latach 2011–2012 zbiegł się z wygaśnięciem pakietu stymulacyjnego z 2008 roku, który doprowadził do silnego wzrostu wolumenu kredytów oraz cen aktywów, w tym cen mieszkań. Krachy na chińskim rynku akcji również wiązały się z dużym wzrostem poziomu ryzyka systemowego w okresie od maja 2015 roku do sierpnia 2016 roku. Pokryzysowa ekspansja chińskiego sektora mieszkaniowego i sektora bankowości cienia została dobrze udokumentowana (np. Lai i Van Order 2019, oraz Ding i in. 2017).
W przypadku Chin wydaje się potwierdzać intuicyjne przekonanie, że wzrost cen nieruchomości, rozwój bankowości cienia i niepewność generują ryzyko systemowe dla banków i że te czynniki wzajemnie silnie na siebie wpływają.
Niepewność w zakresie polityki gospodarczej i ceny mieszkań wpływają na ryzyko systemowe w perspektywie długoterminowej i krótkoterminowej, podczas gdy obie miary rozwoju bankowości cienia wpływają na ryzyko systemowe w perspektywie długoterminowej. Co ciekawe, ryzyko systemowe nie wydaje się wpływać na ceny nieruchomości ani na miarę „Bank Shadow”, ale dwukierunkowy wpływ występuje w przypadku miary „Traditional Shadow Banking” oraz niepewności w zakresie polityki gospodarczej. Bankowość cienia wpływa na ceny mieszkań, ale nie obserwujemy wpływu w odwrotnym kierunku. To pokazuje, w jaki sposób finansowanie chińskiego rynku mieszkaniowego opierało się na dostawcach płynności innych niż banki.
W przypadku Chin wydaje się potwierdzać intuicyjne przekonanie, że wzrost cen nieruchomości, rozwój bankowości cienia i niepewność generują ryzyko systemowe dla banków i że te czynniki wzajemnie silnie na siebie wpływają.
W 2011 roku wkład czterech największych banków (Bank of China, Agricultural Bank of China, Industrial and Commercial Bank of China oraz China Construction Bank) czyli Wielkiej Czwórki w ryzyko systemowe wynosił 80 proc., a wkład pozostałych banków 20 proc., natomiast już w 2018 roku wkład Wielkiej Czwórki wyniósł 60 proc., a wkład pozostałych banków 40 proc., co wskazuje na rosnące znaczenie mniejszych banków. Bankiem, który wpływa na największą liczbę innych firm, jest China Merchants Bank. Następne w kolejności są China CITIC Bank, China Everbright Bank i Agricultural Bank of China. Największą łączną liczbę powiązań mają China Everbright Bank (16), Bank of Nanjing (16), Ping An Bank (15) i Chongqing Bank (14).
To pokazuje, że mniejsze firmy nie tylko stały się ważniejsze na poziomie indywidualnym, ale że mogą również wywierać znaczący wpływ sektorowy. Chociaż nie lekceważymy możliwości interwencji chińskich organów regulacyjnych, nasze wyniki wskazują na rosnącą podatność chińskiego systemu bankowego w wyniku tzw. efektów zarażenia (contagion effects).
Zwiększona ekspozycja banków i ich większe wzajemne powiązanie mogą stać się przyczyną zdarzeń systemowych o szerszych reperkusjach, znacznie wykraczających poza ich indywidulane rozmiary. Chociaż własność państwowa może zapobiec upadłości podobnej do bankructwa Lehman Brothers, nasze ustalenia sugerują, że ogólny koszt takich problemów może być wyższy niż się powszechnie zakłada. Nasza główna sugestia w zakresie polityki publicznej jest taka, że dalsze zmiany regulacyjne muszą koncentrować się nie tylko na największych instytucjach istotnych pod względem systemowym, ale także na mniejszych bankach.
Artykuł ukazał się w wersji oryginalnej na platformie World Bank Blogs.
W styczniu 2020 roku Wielka Brytania formalnie opuściła Unię Europejską. Oczekiwane korzyści z brexitu, poza odzyskaniem suwerenności w zakresie kształtowania prawa i zewnętrznych relacji gospodarczych, jednak się nie zmaterializowały. Widoczny jest natomiast spadek wydajności i konkurencyjności brytyjskiej gospodarki, co wpływa także na kondycję rynku pracy.
