2016年-IMF国际货币组织全球_Supervisory_Incentives_in_a_Banking_Union_50页_1mb

报告摘要

总结：Supervisory Incentives in a Banking Union

核心内容

本文探讨了在银行业联盟（Banking Union）背景下，中央监管机构与地方监管机构之间存在的代理问题如何影响银行风险行为。作者构建了一个理论模型，分析了在不同监管结构下，监管机构的信息收集激励与银行风险决策之间的互动关系。

主要观点

监管结构与激励问题：在银行业联盟中，中央监管机构拥有决策权，但依赖地方监管机构收集信息。由于地方监管机构与中央监管机构的目标函数可能存在差异，这种结构会导致代理问题，影响信息收集的效率。
无监管时的银行行为：在没有监管的情况下，银行由于受到有限责任保护，不会考虑其失败对存款人、债务人或纳税人造成的损失，倾向于选择高风险投资组合。这种行为导致社会福利受损。
独立地方监管的影响：
- 地方监管机构会投入资源进行信息收集，并根据其观察结果决定是否干预银行。
- 监管干预可能带来成本，如声誉损失、财政负担或效率损失。
- 监管机构的干预阈值 $\widetilde{q}_L(k)$ 与银行资本 $k$ 相关，资本越高，监管机构越可能容忍更高的风险。
中央监管的影响：
- 中央监管机构可以设定更高的监管标准，从而降低银行风险。
- 但地方监管机构可能因自身成本（如声誉或财政成本）而不愿提供准确信息，导致信息收集不足，进而影响监管效果。
- 如果地方监管机构的干预成本较低或对银行失败的成本评估不同，中央监管可能无法有效提高信息收集质量，反而导致监管失效。
监管成本与风险之间的权衡：
- 中央监管可能带来更严格的监管标准，但若地方监管机构的代理问题严重，可能反而促使银行增加风险。
- 监管集中化对银行风险的影响是不确定的，取决于地方与中央监管机构之间的激励差异和信息传递效率。

关键信息

模型设定：模型中银行选择投资组合质量 $q$，监管机构根据其观察结果决定是否干预。监管成本包括 $A_L$（干预成本）和 $\psi_L$（银行失败的社会成本）。
银行的利润函数：
- 当 $q \geq \widetilde{q}_L$ 时，银行的利润为：
  $$
  \Pi = q \left(R - \frac{1}{2} c q - (1 - k)\right) - k
  $$
- 当 $q < \widetilde{q}_L$ 时，银行的利润为：
  $$
  \Pi = (1 - e\eta) q \left(R - \frac{1}{2} c q - (1 - k)\right) - k
  $$
监管干预的阈值：
- $\widetilde{q}_L(k) = \frac{1}{c} \left(R + (1 - k)(\psi_L - 1) - \sqrt{2cA_L} \right)$
- 阈值 $\widetilde{q}_L(k)$ 随银行资本 $k$ 增加而降低，表明监管机构对高资本银行的容忍度更高。
监管效果的不确定性：
- 如果中央监管机构比地方监管机构更严格（如 $A_C < A_L$），可能提高监管效率。
- 但如果地方监管机构因自身利益不愿提供准确信息，中央监管可能无法有效降低银行风险，甚至导致风险上升。
政策建议：
- 银行监管机构的激励结构需要优化，以确保信息的准确传递。
- 中央监管机构应设计机制，如威胁直接接管银行、建立多国团队进行现场检查，以增强地方监管机构的合规性。

模型结构

无监管情况：银行在没有监管时选择最优风险投资组合，其质量由公式 (1) 确定：
$$
\widehat{q}(k) = \frac{R - (1 - k)}{c}
$$
独立地方监管：
- 地方监管机构决定信息收集力度 $e$，并根据观察结果决定是否干预。
- 监管干预的收益和成本由公式 (2) 和 (3) 表示。
- 监管机构的干预决策基于其目标函数，考虑银行失败的社会成本 $\psi_L$ 和干预成本 $A_L$。
中央监管：
- 地方监管机构仍负责信息收集，但需向中央监管机构报告。
- 中央监管机构决定是否干预，并选择最优投资组合 $q_L^*$，以最大化社会福利。
- 由于地方监管机构可能有不同目标，中央监管机构面临信息扭曲的风险。

重要结论

命题1：地方监管机构会干预银行当其投资组合质量低于 $\widetilde{q}_L(k)$，该阈值与资本 $k$、失败成本 $\psi_L$ 和干预成本 $A_L$ 相关。
监管集中化的双重效应：中央监管可能提高标准，但也可能因代理问题导致信息收集不足，从而增加银行风险。
风险与资本的关系：高资本银行倾向于选择较低风险投资组合，而低资本银行则更倾向于高风险投资，这种现象被称为“skin-in-the-game”效应。