无恐慌的银行业危机

3.银行股价下跌与未来宏观经济的动态变化

　　本节将研究银行股价暴跌对随后的经济结果（如实际GDP和银行信贷占GDP比例）的预测能力。在本节中，我们不关注银行业恐慌是否会伴随着银行股价下跌而出现。我们的研究表明，银行股价暴跌往往先于严重的经济后果；这一结果表明，银行股价下跌绝不仅仅是股票市场上的噪声，相反，这种现象携带了重要的信息。我们的结果突显了银行资本紧缩在一个长期、广泛的宏观经济样本中的重要性，并证明了使用银行股价暴跌来分析银行业危机是合理的。

　　3.1 银行股价暴跌前后实际 GDP 和信贷的动态变化

　　作为对数据的初步探索，我们首先考察了实际GDP和银行信贷占GDP比例在银行股价暴跌的时候是如何演变的（与没有出现银行股价暴跌的时期相比）。我们对“银行股价暴跌”的定义是银行股价的年度跌幅超过30%。在我们的完整样本中，有262个国家和年份组合中出现了30%以上的银行股价暴跌，而当我们将样本限制在不缺失GDP增长、信贷占GDP比例和非金融部门股票回报率数据的观测值时，这一数字就变成了212。(* 在这里，我们基于年度数据，将“银行股价暴跌”定义为银行股价在一年内跌幅达到了30%。第3节和第4节的所有模型设定中都使用了这一指标。不过，在第6节构建 BVX 危机列表时，以及在在线附录中的表A2中，为了识别恐慌和大范围银行倒闭，我们扩大了样本集，将所有银行股价累计下跌30%以上的事件都包括了进来（根据定义，这当然包含了所有年度跌幅达到30%的情形）。)

　　图1展示了对银行股价暴跌前后的事件研究。我们计算出了银行股价暴跌后实际GDP（取对数）和银行信贷占GDP比例（取对数）相对于暴跌前五年的平均累计变化。我们把第t=0年定义为银行股价暴跌的年份。为了便于参照和对比，我们还在图1中绘制出了正常时期（定义为没有发生银行股价暴跌的年份）的平均动态。图1A表明，在导致后来出现银行股价暴跌的那几年里，GDP的增长与正常时期的增长相似。然而，在银行股价暴跌后的一年，经济增长大幅放缓，导致了高达4%的产出缺口，而且即便在银行股价暴跌五年之后，产出缺口依然存在。

　　与实际GDP形成鲜明对比的是，信贷占GDP比例在银行股价暴跌之前就迅速上升。平均而言，在危机发生前的五年里，信贷占GDP比例会上升8.4个百分点，而在其他时期则只会上升5.1个百分点。这一模式与巴伦和熊伟（2017）给出的关于信贷扩张能够预测银行股价暴跌的证据是一致的，而且表明这一结果适用于更广泛和更长期的样本。在银行股价暴跌后，信贷占GDP比例不仅停止上升，而且转而开始下降。因此，这一事件研究提供了初步证据，证明银行股价暴跌之前是信贷繁荣，随后是产出和银行信贷占GDP比例的收缩。

　　3.2 银行股价下跌与未来的GDP增长

　　我们更正式地考察了银行股价暴跌对随后的GDP增长的预测能力。为了灵活地估计这种可预测性并探索潜在的非线性关系，我们估计了时间期界为6年（即h=1，…，6）的约尔达（Jordà，2005）局部投影模型，其形式如下：

　　其中，Δ_hy_i，t+h为从第t年到第t+h年的实际GDP增长率，α^h_i为国家固定效应，1［r^B_i，t∈B_j］是虚拟变量，表明第t年银行股票回报率是否落在由组距（bin）B_j定义的范围之内。虚拟变量1［r^N_i，t∈B_j］的定义与此类似，只不过它针对的是非金融部门的股票回报率。为了检验股票回报率的整体分布的可预测性，我们对银行和非金融部门股票回报率都划分了8个等间距的组距：低于-45%、-45%至-30%、-30%至-15%、-15%至0%、0%至15%、15%至30%、30%至45%和大于45%。不过，我们略去了0%至15%这个区间，因为我们认为这是“正常时期”的回报率。与传统的向量自回归框架相比，这种局部投影法的优势在于，正如约尔达（2005年）指出的那样，它对错误的模型设定具有稳健性，并可以估计非线性和状态依赖型响应。

　　（1）式控制了同期（即从t-1年到第t年）和滞后的实际GDP增长率和银行信贷占GDP比例的变化，以及银行和非金融部门股票回报率组距的滞后（用Xi，t来刻画）。我们对所有变量都考虑了三个年度滞后期（annual lag），但是结果对滞后的时长并不敏感。我们的基线模型设定没有包括年份固定效应，这是为了利用国家内部的时间序列变化。但是，我们在稳健性检验中包括了年份固定效应。标准误差按国家和年份进行了双重聚类，以便修正εhi，t中的序列相关性；这种序列相关性机械地产生于h＞1的各个时间期界上的交叉观测值和由共同冲击导致的各国之间的残差相关性。(* 在我们的样本中，我们发现双重聚类标准误差一般与Driscoll and Kraay（1998）的标准误差相近，或略保守一点。)

　　我们感兴趣的关键参数是每个组距j的局部投影脉冲响应序列{β^h_j}，因为它刻画的恰恰是控制了非金融部门股票回报率以及其他当期和滞后经济状况下的银行股票回报率的预测能力。这里需要注意的是，在控制了同期的非金融部门股票回报率后，银行股价下跌反映了两个来源的冲击。首先，它们可能反映了银行当期的贷款损失。其次，由于股票价格具有前瞻性，所以它们也可能反映了股市对银行未来将蒙受损失的预期。因此，脉冲响应不仅反映了银行对企业和家庭贷款能力下降导致的当前损失对整体经济的影响，还反映了未来经济衰退与银行未来损失之间相互作用的预期。不过，就我们的分析目的而言，将这两种影响分离出来并不是特别重要。(* 这里一个更微妙的问题是，为什么银行股价下跌包含了同期非金融部门股票回报率未能包含的有关整体经济的信息，尽管非金融部门股票回报率似乎本应反映非金融部门的所有可得信息。对此，我们至少可以设想两种可能的机制。首先，银行也可能倾向于向家庭和小企业提供信贷，但是这并不能完全由非金融部门股票回报率来代表。其次，股票市场参与者可能不会立即认识到银行部门损失对整体经济的全部后果。金融学文献提供的大量证据表明，股票价格可能经常不能充分反映公开信息。例如，Baron and Xiong（2017）的研究表明，股票价格并不能充分反映银行信贷扩张带来的风险。)银行股价也许还通过银行渠道以外的原因产生预示作用，例如，银行股价下跌可能反映了家庭资产负债表危机的宏观经济后果，因为家庭就位于银行贷款的另一侧。

　　图2A的左图描绘了实际GDP对银行股票回报率新息(* 新息（Innovation），计量经济学术语，指新的信息增量。)的累积响应。相对于“正常时期”（即回报率为0%至15%），银行股价下跌超过45%意味着三年后产出将会下降3.6%。请注意，（1）式同时估计了GDP对银行和非金融部门股票回报率变化的响应，因此图2A的左图绘制了GDP对银行股票回报率的额外响应，即超出了GDP对非金融部门股票回报率的响应的部分（后者绘制在图2A的右图中）。这种负面影响将会持续存在，在六年后会转化为大约3%的永久性产出损失。如果发生稍微温和一点但仍然相当大的-30%至-45%的冲击，三年后会导致产出下降2.5%，随后会出现一定程度的复苏。相比之下，较小的负面冲击（-15%至0%）和正面冲击对未来GDP的影响则较弱。

　　银行股票回报率大幅为负对实体经济的影响很大，而银行股票回报率为正对实体经济的影响却很小，这就证明了银行股票回报率受到的冲击对实体经济具有非线性的预示作用。银行股票回报率与产出增长之间的这种非线性关系，与何治国和克里希纳穆蒂（He and Krishnamurthy，2013年）等人提出的有约束的中介机构模型是一致的，并强调了银行股票回报率作为衡量银行部门困境的连续指标的优势。有意思的是，虽然罗默等人（Romer and Romer，2017）没有发现金融危机的连续叙事性指标与随后的产出之间存在非线性关系的证据，但是阿德里安等人（Adrian、Boyarchenko and Giannone，2019）却在美国数据中发现了GDP增长会对金融状况做出不对称响应的证据。

　　图2A的右图显示了GDP对非金融部门股票回报率冲击的响应。不出所料，非金融部门股价跌幅越大，预示着随后的产出越低。与银行股票回报率相比，非金融部门股票回报率的预测能力中非线性的证据较少。非金融部门股票回报率预测未来GDP增长的能力与斯托克和沃森的结果相一致（Stock and Watson，2003），并且证明了对整体经济冲击来说，非金融部门股票回报率是一个合适的控制变量。

　　下面的表1是图2的一个表格化版本，它给出的是股价暴跌前一年和前三年的结果。为了便于说明，我们用一个虚拟变量来代替前述8个回报率组距，用它来表明是否存在银行股价暴跌。这个虚拟变量的形式为1［r^B_i，t≤-30%］，其定义为年度股价下跌超过30%。由此我们有：(* 表A3给出了图2的更完整的表格版本，其中包括了3年预测期内的所有8个回报率组距。)

　　表1给出了包括和不包括动态控制变量，以及包括和不包括年份固定效应的结果，即γ^h_t。如表1A所示，至少30%的银行股价暴跌与实际GDP在一年后下降大约2.6%［第（2）列］和三年后下降3.4%［第（5）列］相关。这些估计的系数在统计上是显著的，并且与没有控制的估计大体上相似［第（1）列和第（4）列］。至少30%的非金融部门股价暴跌也预示着显著且持续的实际产出下降，其影响的大小与银行股价暴跌的影响相似。

　　3.3 银行股价下跌与未来的银行信贷增长

　　为什么即便控制了非金融部门的股票回报率，银行股价下跌也预示着未来更低的GDP增长率？在这一小节中，我们将阐明银行贷款渠道可能发挥的关键作用。图2B显示了以银行信贷占GDP比例的变化为因变量的（1）式的估计结果。图2A表明，在银行股价下跌超过45%的冲击发生6年之后，在控制非金融部门股票回报率的情况下，银行信贷占GDP比例会下降12个百分点。30%至45%的跌幅也预示着大规模的信贷收缩，相当于6年后信贷占GDP的比例下降8个百分点。表1B给出了图2B的表格化版本，同样以银行股价暴跌30%为虚拟变量。它表明，在银行股价暴跌后，信贷占GDP比例的下降在统计上是显著的，并且这种影响对是否包括各种控制变量都是稳健的。

　　图2B还表明，信贷占GDP比例对银行股票回报率冲击的反应是高度非线性的。银行股价大幅下跌后，紧接着的是信贷急剧收缩；但是银行股价较小幅度的下跌（0%至-15%）和银行股价上升，紧随其后的却只是银行信贷的温和变化。信贷增长中的这种非线性反应依然与银行受融资约束的模型是一致的。银行净财富受到的冲击越大，就越有可能迫使银行触及其资本约束，从而收缩资产负债表的资产端。

　　图2B显示了信贷占GDP比例对非金融部门股票回报率冲击的反应。银行股票回报率冲击与非金融部门股票回报率冲击之间形成了鲜明的对比。对于未来的信贷占GDP比例，非金融部门股票回报率冲击基本上不具有预示作用。即便非金融部门股票回报率大幅下跌或上升，也不会对随后的信贷占GDP比例产生什么影响。这种鲜明对比也许可以解释为什么即便我们控制了非金融部门股票回报率冲击，银行股价暴跌的冲击仍然对未来的GDP增长至关重要。银行股价暴跌可能反映了银行净财富受到的冲击，这会转化为信贷供给收缩，而信贷供给收缩可能会抑制家庭消费、企业投资和生产。

　　3.4 稳健性、子样本和银行股票回报率具有预示作用的进一步证据

　　银行股价暴跌与随后的产出和信贷收缩之间的强相关性，对其他模型设定也是很稳健的。如在线附录中的图A4所示，在考虑了年份固定效应以控制全局性冲击（global shock）的情况下，图2的结果在数量上仍然是高度相似的。在线附录中的图A5探讨了银行股票回报率影响同一年实际GDP和信贷占GDP比例的另一种时间顺序。由于银行股票回报率与同期GDP增长相关，这一设定意味着，银行股价暴跌与更大的产出和信贷收缩有关。在线附录中的图A6A显示了更简单设定（即只有一个虚拟变量）下的结果：30%的银行股价暴跌（如表1所示）预示着持续的产出缺口和信贷占GDP比例的收缩。图A6B则给出了另一种替代设定下的结果，它显示的是GDP和信贷占GDP比例对银行和非金融部门股票回报率的连续新息的反应，而没有使用虚拟变量。这个设定假设，新息与回报率和后续结果之间存在着线性关系。图A6B显示，对银行和非金融部门股票回报率的冲击能够预测随后的产出增长情况，而且其右图表明，只有银行股票回报率能够预示未来的信贷占GDP比例。在线附录中的表A4则表明，在使用平方设定（quadratic specifictaion）或将正回报与负回报分开处理时，银行股票回报率与后续的产出和信贷之间也呈现非线性关系。

　　在线附录中的图A7和表A5分别估计了不同子样本对30%的银行和非金融部门股价暴跌的反应。图A7A部分给出的是排除了大萧条和大衰退年份的结果。更具体地说，我们对所有国家都剔除了1927—1937年和2005—2015年，结果发现估计结果与全样本非常相近。图A7B关注的是二战前子样本，并发现那个时期银行股价暴跌与实际GDP和信贷占GDP比例之间的关系相对较弱。相比之下，图A7C则显示，在二战后时期这种影响更大。战后时期的结果适用于布雷顿森林时代（1946—1970年，图A7D）和最近几十年（1971—2016年，图A7E）。在布雷顿森林时代（根据叙事性年表，这是一个没有发生过重大银行业危机的时期），银行股价暴跌同样预示着产出下降和信贷收缩，这一事实表明，银行股价下跌在传统定义的银行业危机之外，甚至在正常的经济衰退期间也发挥了作用。我们将在第4节中进一步探讨这一点。在线附录中的图A8仅给出了对美国的估计结果：即便排除了大萧条和大衰退年份，我们也发现了类似的结果。(* 在美国，年跌幅至少30%的银行股价暴跌事件反映了1907年、1930年、1931年、1937年、1974年、1990年、2007年和2008年这一系列最严重的银行业危机事件。)

　　除了具有强大的预测力之外，在信噪比（signaltonoise）特性方面，银行股价大幅下跌与银行危机的现有叙事性分类密切相关。为了探索银行股票回报率的信噪比特性，在线附录中的图A2显示，相对于包括了非金融部门股票回报率、信用利差和宏观经济条件在内的许多其他变量，银行股票回报率在现有分类确定的叙事性危机列表中提供了银行业危机的最佳实时信号（更完整的讨论，请参见在线附录中的第II.A节）。更具体地说，相对于所有其他指标，银行股价下跌与根据信噪比（也即给定的“假阳性”率对应于较高的“真阳性”率）确定的叙事性危机最为吻合。特别是，在57%的叙事性危机中，危机发生的那一年或前后几年都出现了至少30%的银行股价暴跌。这就进一步证实了银行股价大幅下跌是衡量银行业危机的一个合理指标。

　　作为说明银行股票回报率的信息含量的最后一项检验，我们还分析了银行股价下跌在以叙事性危机事件为条件时的预测内容。在线附录中的表A6表明，在每一场叙事性危机事件中，银行股价从高峰到低谷的下跌幅度，均与实际GDP下跌幅度有关，并且与存款提取、不良贷款、银行倒闭的严重程度，以及以支持银行业为目标的各种政府干预的可能程度等危机特征有关。正如在线附录中的表A7表明的，股票市场的普遍下跌并不是推动这些结果出现的原因，因为在使用高于非金融部门股票回报率的银行股票回报率时，这些结果也同样成立（尽管不是那么强）。更多细节，请参阅在线附录第IV节中的完整讨论。这些事实进一步证明，银行股票回报率反映了银行业危机的显著特征，并推动它们在识别银行业危机事件的广泛样本以及完善银行业危机的年表方面得到更多的应用。