随着我国经济步入新常态,经济增速换挡与经济周期波动性交织叠加,金融领域内的各类风险逐步凸显。我国银行业作为经济运行中的关键一环,面临着资产负债结构失衡、久期错配严重、“通道”业务风险积聚等问题,使得宏观审慎监管政策显得尤为重要。我国宏观审慎监管起步较晚,2012年,银监会从资本缓冲、杠杆率、拨备覆盖率和流动性指标等四大方面,构建了中国版“巴塞尔协议III”;2014年宏观审慎监管步伐加快,相关政策条例频出;2016年,中国人民银行将银行业的监管体系升级为“宏观审慎评估体系”(MPA),初步形成了系统性的宏观审慎监管框架;2017年3月,央行表明正在探索建立“货币政策+宏观审慎政策”双支柱政策框架,11月20日,十九大报告明确要求健全货币政策与宏观审慎政策的双支柱调控框架;2018年3月,国务院提议将原有的“一行三会”转变为“一委一行两会”,即由国务院金融稳定发展委员会、央行、中国银行保险监督管理委员会和证监会进行宏观审慎监管,至此,我国对宏观审慎的“双峰监管”体制有了新的进展和突破。但是,总体看来,我国的宏观审慎监管框架和机制尚处于探索阶段。我国银行业风险有什么行为特征?宏观审慎监管与银行风险行为关系如何?在不同经济周期、房地产市场增速、不同货币政策、不同逆周期资本缓冲水平下,宏观审慎监管的效果有何不同?不同货币政策在宏观审慎监管影响银行风险行为中的作用如何?如何构建宏观审慎监管下银行风险的预警与防范机制,银行业压力指数预测效果如何?预警指标的预测效果如何?应该如何对银行风险进行预警?现行的“一委一行两会”的监管体制改革,将如何配合“货币政策+宏观审慎监管”双支柱框架?本文从研究银行风险行为入手,根据巴塞尔协议III将银行风险细分为市场风险、信用风险和操作风险,测度我国银行业的风险水平,并对所有银行的顺周期性及风险影响因素进行研究。同时,利用GMM模型研究宏观审慎监管和银行风险行为的关系,为完善宏观审慎监管框架提供借鉴。最后,基于动态模型平均法(DMA),构建宏观审慎监管的银行风险预警和防范机制—银行业压力指数,并利用支持向量机(SVM)方法检验风险指标的预警效果。具体而言,主要有以下几点结论:第一,我国银行业风险的测度结果表明:(1)银行总资产规模越高,风险的期望损失(SES)越高;银行不良贷款率和风险期望损失值(SES)表现为显著正相关;宏观经济形势越好,银行的风险期望损失越低;(2)当银行为上市公司时,其抵御风险能力更强;(3)城乡商业银行的系统期望风险最高,其次是股份制商业银行和国有四大行。第二,对银行风险的影响因素的检验结果表明,(1)货币供给量M2同比增长率和市场利率水平均对银行风险产生显著影响,当货币供给量M2增长较快、市场利率较低时,银行会提高对风险的容忍度,增加风险行为;(2)我国银行业风险存在顺周期性,上市银行的顺周期更加显著;(3)房地产市场的景气程度、银行地位、银行ROA等盈利指标、流动性水平等,均和银行风险表现出显著正相关;(4)相比于国有和股份制银行,城乡农商行对传统货币政策的风险敏感性更强,而新型货币政策工具(SLF、MLF、PSL)对小型商业银行风险的传导效果有待提高。第三,宏观审慎监管和银行风险行为的结果表明:(1)银行风险和资本缓冲呈负相关关系,其中,信用风险是银行风险承担的主要路径,其次是操作风险和流动性风险,对信用风险的监管应该在宏观审慎监管体系中占据重要地位;(2)逆周期资本缓冲政策只对城商银行起到作用,而对大型银行作用不明显;(3)在经济下行期,银行会计提更多的资本缓冲来抵御风险;(4)不良贷款准备金率和银行杠杆倍数表现出显著正相关,并且滞后一期的杠杆倍数对当前期存在显著正向影响。第四,运用动态模型平均法(DMA)对银行业压力指数CFSI有效性进行检验,结果表明:(1)提前一期(h1)预测时,选取6-8个压力指标最为合适,可以资本充足率、不良贷款率、存贷比、M2、市场利率水平以及房地产景气程度这6个指标作为预警;(2)如果是提前两期h2预测,8-10个指标效果最佳,可在h1期6个指标的基础上,增加人民币汇率及通货膨胀率的波动,作为银行业压力指数的预警体系。针对以上结论,本文得到以下几点相应的政策启示:(1)构建前瞻性的杠杆率监管标准及浮动范围;(2)完善“宏观审慎监管+货币政策”双支柱体系,在经济繁荣时期,实行资本充足率监管、杠杆率监管、前瞻性动态拨备和不良贷款准备金等监管体系;在经济下行时,更加注重银行的微观审慎监管,以及传统货币政策、新型货币政策工具的搭配使用;(3)加强“一委一行两会”与宏观审慎监管的协调配合;(4)构建银行业风险防范和预警指标体系,推动“金融去杠杆”下银行的转型。