1 |
系統重要性金融機構及金融脆弱性 : GSV影子銀行模型的應用 / Systemically Important Financial Institutions and Financial Fragility:an Application of GSV’s Model of Shadow Banking蔡岳志, Cai, Yue-Jhih Unknown Date (has links)
2007-2008的金融大海嘯中,影子銀行及系統重要性金融機構(systemically important financial institutions, SIFIs)扮演重要角色。金融機構證券化移轉資產的個別風險,以資產池最低報酬作為擔保品,發行高品質債權證券。隨投資人財富愈多,對安全資產需求愈大,金融機構擴大槓桿及風險資產投資。SIFIs數量少但規模大,相對於其他小型金融機構有較好的投資效率,其投資、證券化及其他業務與經濟體系具有複雜而規模大的關係,具有太大、太複雜以致不能倒的性質。SIFIs透過證券化移轉個別風險,在景氣蕭條及經濟個體普遍忽略尾端風險下,金融體系具有脆弱性。在已經存在SIFIs的金融體系下,金融脆弱性隨SIFIs及其他小型金融機構投資效率差距愈大愈加增強。 / The shadow banking system and systemically important financial institutions (SIFIs) play important roles in recent financial crisis. Financial institutions (FIs) securitize risky assets and use the lowest payoffs of the securitized assets as collateral to issue riskless debts. As the demand for riskless assets increases, FIs initiate more risky assets and increase leverage. SIFIs are large and advantageous to invest in risky assets compared to small FIs. The complex connection between SIFIs and economy make them too big or complex to fail. SIFIs transfer idiosyncratic risk and undertake systemic risk via securitization. Financial system is fragile to recession when entities neglect tail risks. In the financial system in which SIFIs exist,the financial fragility is severer when the gap of the investment ability between SIFIs and other small FIs becomes larger.
|
2 |
銀行業中「大至不能倒」(Too Big to Fail)現象之防範與法制建構-兼論銀行事前預囑黃卲璿, Huang, Shao Hsuan Unknown Date (has links)
本文所要探討的問題在於如何消弭銀行業中具有「大至不能倒」地位的銀行對整體經濟與金融體系所帶來的負面效應。
為了處理此一問題,本文將從比較法經驗進行歸納分析,理出「大至不能倒」理論在美國法上的面貌,並對「大至不能倒」銀行的界定提出比較法上採取的途徑,之後本文將進入檢閱現有的「大至不能倒」的解決方案,並以本文核心目標:『正視「大至不能倒」銀行的存在,並最小化「大至不能倒」政策適用的餘地!』來檢驗這些解決方案,緊接著本文將提出金融穩定委員會對於「大至不能倒」銀行的「資本強化」、「監理強化」與「復原與退場計畫」這三個監理方案供參酌,本文在結論上強力主張應將「復原與退場計畫」納入我國的法制架構中,為我國未來面對「大至不能倒」議題預做準備,並提出立法建議。
所謂「復原與退場計畫」(銀行事前預囑)是國際上處理「大至不能倒」問題所創造出全新的監理工具,簡介其內容,就是藉由事前周全的計畫使大型銀行在遭遇嚴重的壓力事件(尤其是系統性事件)時能藉由實施事前計劃快速地使財務狀況回復正常,或退而求其次藉由實施事前計畫使銀行能在不影響金融穩定或損及納稅人(即紓困政策)的狀況下退出金融市場。簡而言之其精神在於「卸除大型銀行的系統重要性」。
|
Page generated in 0.0283 seconds