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第一章 研究背景與動機
由過去所發生的數次金融危機來看，金融體系發生問題將會對實質經濟產生嚴 重影響，Hoggarth et al. (2002)研究發現平均而言銀行危機期間 GDP 會有 15%~20%
的下滑。就此來看銀行體系穩定與否對於實質經濟表現實屬重要。因此，如何維持 銀行體系之穩定發展一直是各國政府所關注的重要課題之一。
隨著金融機構規模擴大、業務種類越趨繁瑣，使得各機構間可能因為各項業 務，如同業拆(存)款、放款給予相同借款人、各類衍生性金融商品交易等，而產生 直接或間接的連結，使得機構間的損益環環相扣，因而導致某一個別金融機構發生 危機時也可能同時對其他機構產生衝擊，進而使得整個體系發生危機，這個情況在 2007 年由美國次級房貸問題引起的金融海嘯尤為明顯。這使得危機後各國的金融監 理逐漸將其焦點由原先關注於個別機構本身之穩定性與安全性的個體審慎監理 (micro-prudential regulation)轉向為考量整體金融體系穩定性的總體審慎監理(macro-prudential regulation)。
然而，監理機關的監理政策制定在決策時雖是以整個金融體系作為主要考量，
但這些金融監理政策與規範在執行上仍是以個別機構為單位。因此政策制定者必須 有工具協助其衡量個別銀行對於系統風險(systemic risk)的貢獻程度，即個別銀行的 系統重要性(systemic importance)。這樣的工具除了能夠在危機時協助用於衡量特定 金融機構發生危機對整個體系產生之衝擊外，在承平時也能依各別機構對系統風險 之貢獻進而對各項政策工具之施行進行模擬。
除此之外，在過去幾年國內銀行整併的議題不時興起，政府當局以及學者對於 國內銀行整併與否一直都有著正反兩派的支持者，其中支持者大多係以效率面作為 理由，秉持著擴大規模將有規模經濟，促進銀行經營效率，且有利於台灣銀行業在 國際上的競爭；而反對者則多係以風險面作為理由，表示銀行規模並非越大越好，
由過去國際上發生的多次危機來看，個別銀行規模過大將可能產生「大到不能倒 (too big to fail)」的問題。
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關於金融機構系統重要性衡量相關議題目前在國外已有多位學者進行研究分 析。Adrian and Brunnermeier (2010)提出了條件風險值(conditional Value-at-Risk, CoVaR)的概念，提供金融市場在衡量系統風險時判別各金融機構的風險貢獻程度。
不過在計算 CoVaR 的過程中須先對整體系統狀態建構出一指標，而在現今複雜的金 融體系下，要建構一個一般化的狀態指標並不容易，且本方法也不易用於估計一群 金融機構對系統風險的貢獻。Segoviano and Goodhart (2009)則是將銀行體系視為一 個由多家銀行組成的投資組合，並利用連續訊息多元密度最適化(Consistent
Information Multivariate Density Optimizing)方法建構出四項變數作為銀行穩定性的衡 量指標，其中指標 PAO (the probability that at least one bank become distressed)即是在 計算條件於特定銀行經營面臨壓力時，體系中至少有一家銀行陷入危機的機率，並 以此作為衡量特定銀行系統重要性的指標。雖然該指標可衡量某家機構發生危機 時，體系中至少也有一家機構發生危機的機率，但其卻無法對於該機構之系統重要 性提供更進一步的資訊。此外本指標的估計需要對參數進行假設，若參數設定有 誤，則可能使整體估計產生偏誤。而 Gravelle and Li (2013)則是利用極值理論分析方 法，以金融機構對整體系統風險貢獻度來衡量系統重要性。貢獻度則定義為條件於 特定金融機構發生危機，體系中至少一定比例的機構亦同時發生危機的機率相較於 未條件的情況下所增加的幅度。由於此方法是運用極值理論分析進行機率估計，故 不須事先對於使用資料之分配進行假設，且此法亦可藉由調整條件機構與同時發生 危機機構的比例，如一家、兩家…所有銀行等，來探討特定銀行或特定銀行組合在 不同嚴重程度下的系統重要性。
雖然國外對於金融系統風險相關議題已有多位學者進行研究，但國內對此議題 的研究仍不多，較近期的僅鍾經樊(2011)利用 Adrian and Brunnermeier (2010)提出的 CoVaR 概念建構出 CoES (conditional expected shortfall)作為各銀行對系統風險之貢獻 以及劉清標(2014)以 Z-score 衡量系統風險，並探討銀行業務自由化對其之影響。惟 鍾經樊(2011)主要是以模型建構與估計為研究主旨，故未對該估計結果以及各指標
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的精確度進行驗證。考量目前國內對於金融體系系統風險相關研究仍不多，故本文 擬對國內主要銀行之系統重要性進行分析，並對於我國銀行是否具有「大到不能倒 (too big to fail)」的情況進行討論，同時也將歸納分析公營銀行與民營銀行、銀行經 營期間及其他風險衡量比率與系統重要性之間的關係。
本研究將 Gravelle and Li (2013)所提出衡量系統重要性的方法運用於台灣市場，
並以台灣上市金融控股公司(以下簡稱金控公司)之子公司銀行為主要研究對象，分 析目前台灣較大幾家銀行之系統重要性。截至 2014 年第三季，國內股票已上市的 14 家金控公司中，企業主體為銀行業的共計 8 家，轄下共計有 9 家銀行子公司。此 9 家銀行資產總額約 162,702 億新台幣，占全體銀行資產總額之四成，在國內銀行市 場佔有重要地位，若發生危機將對台灣金融市場造成嚴重衝擊，故以此為主要研究 對象，期能藉此對國內金融機構之系統風險有更進一步了解，並提供主管機關作為 未來金融監理之參考依據，同時也讓個別機構了解自身對其他機構的曝險程度。
本文實證發現以本次所得之點估計來看，國內 9 家金控公司之子銀行中系統重 要性最高者為第一銀行；最低者為中國信託銀行。但其中除了中國信託銀行之系統 重要性明顯低於其他銀行外，其餘各銀行對於系統風險之貢獻並無十分顯著差異。
就估計結果分析歸納可得以下三點：一、以經營期間來看，經營期間較長之銀 行其系統重要性較經營期間短的銀行高。可能是因經營較久之銀行其客戶者眾，且 市場對於這些銀行亦較為熟悉，故其發生危機時較有可能造成市場恐慌進而使其他 銀行連帶受到影響；若以股東身分區分，具有公股色彩之銀行平均而言系統重要性 較民營銀行來的高。造成此現象可能是因早期國內銀行設立屬於高度管制狀態，此 時期設立之銀行大多屬公營銀行，並於 1990 年代初期開放新設民營銀行後陸續民營 化，這使得國內具有公股色彩的銀行多為較早期成立的銀行。因而出現國內泛公股 銀行其平均系統重要性較民營銀行高的現象。二、國內各銀行系統重要性與銀行規 模大致上呈現正向關係，顯示國內個別銀行規模越大對於系統風險的貢獻程度越 高。在此種情況下，可能會有銀行大到不能倒的情形發生。不過值得注意的是，中
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國信託與兆豐商銀為本次研究的 9 家銀行中規模最大的兩家，但估計出的系統重要 性卻是最低。雖然可能是本國銀行體系中此二者關係存有一轉折點，惟受限於資料 不足，尚無法對此進行驗證。三、存放比較低之銀行其系統重要性較低，而在銀行 資本適足率方面，國內銀行的系統重要性與銀行資本適足率間無明顯關係。就此來 看，以資本適足率之高低作為系統重要性之衡量並不理想，因此主管機關對於銀行 之管理不宜過度關注於資本適足率，而應同時考量各方因素以強化監理效果。
後續章節安排如下：第二章為文獻回顧，將對國內、外金融系統風險相關研究 進行較深入的介紹。第三章研究方法則係對於本文所使用 Gravelle and Li (2013)提出 的系統重要性衡量方式與估計方法進行詳細說明；接著在第四章的實證結果會先對 於本文所使用之數據及研究期間進行詳細描述，接著呈現本文對於國內各銀行系統 重要性衡量的實證結果。第五章則為本文的結論。
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