对金融传染的担忧，是欧洲近期主权债务危机期间实施救助和其他干预措施的主要动因。鉴于欧洲各国之间金融关系网络相互交织，传染的可能性似乎不言而喻。但欧洲主权传染风险的规模过去究竟有多大，如今又有多大？
主权违约给债权人造成的直接损失通常可以观察到，但量化此类违约可能造成的溢出损失则不那么直接。了解这些溢出效应的潜在规模，对于评估旨在防止或减轻违约影响的救助及其他干预措施的净收益（或成本）至关重要。
传染建模
衡量主权违约可能造成的溢出效应，需要一种建模框架，能够将违约（或违约风险）对其他主权国家信用风险的影响，与各国特有因素的共同变动区分开来。此外，还必须考虑到这样一个事实：在金融上相互关联的主权国家之间，信用风险是共同决定的——任何金融实体网络都是如此。
近期，多位经济学家提出了金融网络中传染的理论模型（见 Acemoglu 等，2014；Elliott 等，2014；Glasserman 和 Young，2014）。这些模型根据某一实体违约或更一般地说价值受损时发生的直接金融损失来界定传染。如果违约实体的任何债权人遭受的损失足够大，以至于自身也变得资不抵债，传染便会发生。这些模型表明，在相互关联的网络中，一个实体违约可能导致借款成本上升，甚至引发其他实体接连违约。
在近期一项研究中，我们将此类网络模型用于评估信贷市场对欧洲主权违约可能产生的溢出效应的看法（Glover 和 Richards-Shubik，2014）。国际清算银行（BIS）和国际货币基金组织（IMF）的数据可用于构建欧洲各国之间的主权债务持有网络。1 主权债务信用违约互换（CDS）利差可衡量信贷市场对违约风险的预期。2 随后，传染模型根据主权债务的交叉持有情况，确定各国之间这种风险应有多大程度的相关性。
违约模拟——以希腊为例
估计得到的模型可用于模拟一个主权国家违约对网络中其他主权国家信用风险的影响。图 1 展示了希腊违约模拟的结果。对于每个季度，图中显示假设希腊在该季度违约时，其他选定主权国家的风险中性违约概率会增加多少。（这些是短期影响，因为每个季度均单独考察。）可以看到，预测的溢出效应对其他主权国家违约风险的影响相当有限，不到 10 个基点，爱尔兰和葡萄牙除外。
对葡萄牙而言，预测的希腊违约影响到 2011-Q1 升至 60 个基点。这是模拟得出的每季度风险中性违约概率增幅。然而，当时根据葡萄牙债务 CDS 利差推算的基准季度违约概率为 7.5%（750 个基点）。因此，相对于葡萄牙违约的总体风险，希腊可能造成的溢出效应并不大。类似地，爱尔兰的基准季度违约概率在 2010-Q3 为 5.3%，因此希腊可能造成的溢出效应不到爱尔兰违约总风险的 8%。3
图 1. 希腊违约引发的信用风险模拟变化
可能的溢出效应仅占总体风险的一小部分
可以将各主权国家违约模拟的结果按其基准违约概率加权后汇总，从而衡量经由这一传染渠道产生的预期损失。4 作为比较，我们还可以考察主权债务 CDS 利差所隐含的预期损失总额。5
图 2 展示了这些计算结果。在我们数据涵盖的前三年，预期损失总额和预期溢出损失微乎其微；随后，随着 2009 年经济衰退以及主权债务危机的出现和加剧，这些损失开始上升。到 2011-Q3，因可能发生违约传染而产生的预期溢出损失超过 40 亿美元。然而与此同时，主权违约的预期损失总额达到 4000 亿美元。因此，当时传染造成的预测损失仅占主权 CDS 利差所隐含损失总额的 1%。这表明，在近期危机期间，经由这一传染渠道产生的溢出效应在主权信用风险总额中所占比例相对微不足道。
图 2. 传染导致的预期损失与预期损失总额
类似的计算表明，至少经由这一传染渠道，对欧洲主权国家借款成本的影响很小。根据我们的估计，受影响最大的国家是葡萄牙。来自希腊和其他主权国家的传染可能性，至多只能解释葡萄牙主权债券总利率利差的 2%（而不是两个百分点）。
衡量各主权国家的传染风险
除了量化潜在损失总额之外，这项分析还揭示了主权债务持有网络如何在欧洲各地分配风险。具体而言，该模型可用于量化与各主权国家债务相关的传染风险。该指标表示某一主权国家违约后产生的预期溢出损失，按其债务每美元计算。可以将其理解为该主权国家债务每美元的“传染性”，即该国违约时的传染程度。
这项分析的一个出人意料的结果是，奥地利的债务具有最高的潜在“传染性”。这反映的是奥地利在网络中的位置，而非其外债总额或违约概率。奥地利的许多债务由意大利持有，而意大利是财政脆弱、债务负担沉重的主权国家。若引发意大利违约，奥地利违约造成的任何直接损失都将大幅倍增。因此，尽管奥地利的违约概率较低，模型仍预测，奥地利违约时的溢出效应将高于平均水平。不过，预期溢出效应的绝对规模仍然很小。预测显示，奥地利主权国家违约造成的每一美元直接损失，最多会额外产生 2.5 美分的溢出损失。
结论
政界人士和政策制定者曾将金融传染的可能性作为提供救助的核心理由。因此，了解这些溢出效应发生的概率及其规模，对经济政策制定至关重要。我们将近期提出的金融网络传染建模框架应用于欧洲主权债务的交叉持有和信用风险数据。我们的分析表明，信贷市场认为主权违约后发生此类溢出传染的风险很低。
需要指出的是，经济学文献还提出了其他可能引发传染的渠道，这些渠道可能造成额外、甚至更重大的损失。风险厌恶的变化，或债权人对主权违约可能性的判断更新，都可能是导致主权国家之间借款成本进一步产生溢出效应的因素。6 评估这些其他渠道十分重要，这样政策制定者才能充分了解主权违约可能带来的外部性。7
参考文献
Acemoglu, D、A Ozdaglar 和 A Tahbaz-Salehi（2014），“金融网络中的系统性风险与稳定性”，《美国经济评论》，即将发表。
Aizenman, J、M Binici 和 M M Hutchison（2013），“欧元危机期间的信用评级与主权债务定价”，美国国家经济研究局工作论文 19125。
Arellano, C 和 Y Bai（2013），“主权债务市场之间的关联”，美国国家经济研究局工作论文 19548。
Benzoni, L、P Collin-Dufresne、R S Goldstein 和 J Helwege（2012），“通过脆弱信念更新对信用传染建模”，芝加哥联邦储备银行工作论文 2012-04。
Elliott, M、B Golub 和 M O Jackson（2014），“金融网络与传染”，《美国经济评论》，104(10)：3115-53。
Gande, A 和 D C Parsley（2005），“主权债务市场中的新闻溢出效应”，《金融经济学杂志》，75(3)：691-734。
Glasserman, P 和 H P Young（2014），“金融网络中发生传染的可能性有多大？”，《银行与金融杂志》，即将发表。
Glover, B 和 S Richards-Shubik（2014），“欧洲主权债务危机中的传染”，美国国家经济研究局工作论文 20567。
Kodres, L E 和 M Pritsker（2002），“金融传染的理性预期模型”，《金融学杂志》57(2)：769-799。
脚注
1 我们的分析涵盖奥地利、比利时、芬兰、法国、德国、希腊、爱尔兰、意大利、荷兰、葡萄牙、西班牙、瑞典和英国。由于国际清算银行（BIS）的国外金融债权数据或研究期 2005-2011 年的 CDS 利差数据不完整，其他国家未纳入分析。
2 季度违约概率与五年期 CDS 利差之间的关系，是在假设无风险贴现因子和违约风险率恒定的情况下构建的。
3 在最后两个季度，爱尔兰受到的潜在溢出效应有所下降，因为我们的数据显示，当时爱尔兰银行对希腊债务的风险敞口大幅减少。
4 更准确地说，公式如下。令 Djt 表示时期 t 主权国家 j 的外债总额。令 p̂jt 表示估计模型得出的主权国家 j 的基准偿付能力概率。令 p̃jt(i) 表示主权国家 i 违约时模拟得出的偿付能力概率。主权国家 i 违约产生的预期溢出效应为 Ʃj≠i (p̂jt – p̃jt(i))。因此，时期 t 所有可能主权违约产生的预期溢出效应总额，按其基准违约概率加权后，为 Ʃi(1 – p̂it) Ʃj≠i (p̂jt – p̃jt(i))Djt。
5 使用相同符号表示，该值即为 Ʃi(1 – p̂it)Dit。
6 例如，见 Kodres 和 Pritsker（2002）、Benzoni 等（2012）以及 Arellano 和 Bai（2013）。
7 一项研究方向考察信用评级变化的信息影响。例如，见 Gande 和 Parsley（2005）以及 Aizenman 等（2013）。
协同发布： VoxEU
作者：Brent Glover 是卡内基梅隆大学 Tepper 商学院金融学助理教授。Seth Richards-Shubik 是卡内基梅隆大学 Heinz 学院经济学与公共政策助理教授。
图片：2012 年 11 月 6 日，法兰克福欧洲中央银行（ECB）总部旁的欧元标志。REUTERS/Lisi Niesner
