新冠肺炎危机期间沃尔克规则对美国最大贸易公司贸易收入的影响（英）

财经系列讨论 联邦储备委员会，华盛顿特区ISSN1936-2854(打印) ISSN2767-3898(在线) 沃尔克规则对最大交易收入的影响COVID-19危机时期的美国贸易公司 ZachModig、HulusiInanoglu和DavidLynch 2025-005 请引用本文为： Modig、Zach、HulusiInanoglu和DavidLynch(2025)。“沃尔克规则对COVID-19危机期间美国最大贸易公司的交易收入“， 金融与经济讨论系列2025-005。华盛顿：理事会 联邦储备系统，https://doi.org/10.17016/FEDS.2025.005。 注：金融和经济学讨论系列（FEDS）的工作论文是初步材料，旨在激发讨论和批判性评论。文中分析和结论仅代表作者观点，并不表示研究部门其他成员或联邦储备委员会理事的同意。出版物中引用金融和经济学讨论系列（除致谢外）应征得作者同意，以保护这些论文的临时性质。 沃尔克规则对COVID-19危机期间美国最大贸易公司交易收入的影响 ZachModig∗、葫芦丝·伊纳诺格鲁†，大卫·林奇‡§ 2024年12月13日 Abstract 使用一种新颖的数据收集方法，我们研究了沃克尔规则对COVID-19金融危机中心的100天压力期内美国最大的21家交易公司交易收入的影响。尽管市场波动性较大，但交易利润与基于交易量的费用、佣金以及报价差的扩大保持一致。本研究增加了关于沃克尔规则对交易相关公司收入影响的研究证据，表明其后果之一是提高了金融稳定性和降低了对市场冲击的风险暴露。 *政策研究与分析，联邦储备委员会，华盛顿特区。zach.modig@frb.gov †政策研究与分析，联邦储备委员会，华盛顿特区。hu-lusi.inanoglu@frb.gov ‡政策研究与分析，联邦储备委员会，华盛顿特区david.k.lynch@frb.gov §本论文的观点仅代表作者个人观点，并不一定反映联邦储备委员会或联邦储备系统的意见。 1Introduction 在2007-2009年全球金融危机（GFC）之后，美国国会通过了《多德-弗兰克华尔街改革和消费者保护法案》。该立法明确了并修正了1956年银行控股公司法第13节实施过程中的相关规定。1特别是在《多德-弗兰克法案》第619条中，俗称“沃克尔规则”的条款禁止金融机构进行证券、衍生品、商品期货以及这些工具的期权的自营交易。该规定旨在通过减轻银行等存款机构可能持有的大型自营头寸所带来的潜在风险，从而增强金融系统的稳定性。 2020年由于COVID-19新型冠状病毒在全球范围内的爆发导致的金融危机提供了首次机会，在实际压力情景下调查后GFC改革对金融系统的影响。多项近期的研究工作已经进行了这样的调查。Duncan等人（2022）利用COVID-19危机作为真实世界的压力测试评估了银行监管框架的作用，强调了资本和流动性要求的重要性。Abboud等人（2021）描述了监管机构在危机期间采取的措施，以豁免回测例外情况并增加市场风险资本要求，从而可能避免顺周期监管影响。 Falato,Iercosan,和Zikes(2021)提供证据表明，在实施沃尔克规则后，美国具有较大市场风险交易暴露的银行采取措施减少了这种风险。Abboud等（2021）和Duncan等（2022）的研究显示，在COVID危机期间交易量（以美元计）增加，导致交易利润上升。这两项研究均提供了证据，表明这些交易利润主要由做市活动驱动，而非 （或尽管受到）因方向性变动对冲交易头寸而产生的收益或损失的推动。 在本简短的说明中，我们旨在提供额外的证据，证明沃克尔规则已经起到了减轻银行业系统性风险的作用，通过确保 1124Stat.1376-多德-弗兰克华尔街改革和消费者保护法 交易公司通过市场做市活动实现盈利，而不是进行自营交易。为此，我们分析了由全球最大的21家交易公司提供的新型交易数据集。2020年第一季度的数据涵盖了大约100个交易日，涉及危机时期前后。利用多种统计方法，我们直接对比了这些实体报告的实际和假设的盈亏情况（P&L）。 我们发现，尽管市场波动性显著增加，企业的交易账簿在危机期间不仅继续定期盈利 ，反而变得更加有利可图。我们的分析提供了额外的证据，表明公司的交易盈利能力与做市活动相关的费用、佣金以及报价差的扩大是一致的。 2背景 我们考察了2020年上半年的日市场和公司交易活动，特别关注2020年3月，即危机时期的高峰时期。图1显示了该时间段内标准化的SPX和VIX的日变化情况，根据φ(x) =x−µ. σ 5.0 2.5 x 0.0 −2.5 JanFebMarAprMay Figure1:NormalizedΔS&PandΔVIXIndices 波动率指数 SPX索引 Jun 这两种市场状况指标都凸显了危机期间波动性的显著提升。 除了波动性上升之外，交易量在期间和立即增加- 在危机时期过后，观察到了这一现象。我们考察了标普500单只股票成分股的总归一化交易量和平均归一化spread。 PP vol(要求-出价)/price 由vol=i,tand传播=t,it,it,ifornfi均方根。图2 tot,ttn max(vol) 显示生成的时间序列。 tot 平均价差 0.12 0.08 0.04 1.0 总体积 0.8 0.6 0.4 JanAprJul 图2：标准化标准普尔500指数价差和成交量 Themeannormalizedbid-askspreadinstockpriceacrosstheS&P500constituentspeaksdramaticallyduringthecrisisperiodbeforequicklyreturningtolevelsslightlyelevatedrelativetothepre-crisisperiod.这与∆相一致。VIXand∆SPX 指数如图1所示。总交易量在最高标准化spread出现前急剧峰值，并在整个危机期间保持高位。总交易量在最高标准化spread出现前达到峰值，随后在整个危机期间保持高位。总交易量在危机期后维持在较高水平并表现出更大的波动性。 作为与Volcker数据收集相关的监管fi项目的一部分2，每个fiRM主题 2受《Volcker规则》报告要求影响的公司是受《市场风险规则》影响的公司的子集。虽然这个数据集因此与本文一般关注的重点略有不同，但我们认为它大致能反映交易公司行为。 按照报告要求，提供了30天、60天和90天滚动客户和非客户交易的总计数。图3展示了客户面向交易的30天滚动总计数的标准化平均值。3Across受该规则约束的公司。这些数据反映了如图2所示的标普500股票的总交易量（公开可用数据）。 1.0 0.8 交易数量 0.6 0.4 JanAprJul 图3：沃尔克公司之间的平均客户交易，落后30天总和 3Data 我们从2020年1月到2020年6月对全球21家最大交易公司的每日盈亏（P&L）和价值-at-风险（VaR）数据进行了分析。交易账簿的盈亏数据由每家公司提供，并在银行控股公司（BHC）层面进行汇总，以包括巴塞尔III标准下涵盖的所有交易头寸。4.假设损益表和实际损益表的定义如下。出于保密原因，本文中呈现的所有图表和数据根据全球系统重要性银行（GSIBs）和非GSIBs进行汇总。5。一般来说，这些聚合准确地捕获了 3市场做市相关活动定义在12CFR§248.4(b)(2)中。客户、顾客和对手方的定义见12CFR§248.4(b)(3) 。这些定义表明，由于近期内合理预期的需求增加而导致面向客户的交易量增加，这被视为市场做市活动的增加，并且符合沃尔克规则的相关规定。 4第205节，C部分 5我们认为，在研究的时间范围内，全球系统重要性银行（GSIBs）是按交易资产和负债规模排名的前10大交易公司。非GSIBs是指我们样本中剩余的大规模交易公司。 在个体fiRM水平观察到的动态。假设损益 由于期末持仓头寸若保持不变所引起的价值变动导致的盈亏。 实际损益 由于涵盖交易头寸（包括日内交易）的每日交易活动产生的利润和损失，净利息收入，时间影响，手续费，佣金以及买卖spreads。 图4展示了按公司组别聚合的每日实际P&L减去假设P&L的结果。为了保密原因，并便于直接比较，最终的P&L差异被缩放。σ对于每个fiRM组，i。显示的数据是 i 标准化的日间交易汇总盈亏、净利息收入、时间效应、手续费、佣金以及市场做市活动引起的报价差。 GSIBs 非GSIBS 5.0 σUSD/ 2.5 0.0 −2.5 JanFebMarAprMayJun 图4：实际损益减去假设损益(缩放) Ascanbeseen,profitforbothGSIBsandnon-GSIBsmirrorsincreasesintradingvolumeasshowninFigure2and3. 市场风险规则 4方法 我们的主要关注点在于理解报告的假设利润与损失（HypotheticalP&L）如何与实际报告的利润与损失（ActualP&L）相关联，并且特别强调这些指标如何符合沃尔克规则。总体而言，所有MRR机构必须遵守沃尔克规则的一些要求，如禁止自营交易；然而，只有拥有最大交易活动的机构才需要报告沃尔克指标。 我们预计每家机构交易账簿（TradingBook）的假设盈亏（HypotheticalP&L）大致保持中性风险状态。假设盈亏主要由与交易头寸相关的基础风险因素的变化所驱动。实际盈亏（ActualP&L）则由假设盈亏、净利息收入、时间效应、费用、佣金、买卖差价以及日内交易等因素共同决定，以满足银行客户交易需求。我们利用本部分介绍的各种方法来检验这些预期的一致性。 如前所述，监管数据被汇总以确保每家individualfirm的保密性。在相关情况下，会提供firmgroup的数据。i每个fiRM组中的fiRM根据以下各项进行聚合： qXX X P&L=P&L tot,ti,t 22 (1) (2) Where, σi,t VaR=σ tot,tijiji,tj,t =|VaRi,t|and, +σ+i6的ρσσ=j ρ是P&Lijij的静态皮尔森相关性 4.1假设损益与实际损益的相关性 因为假设的损益表（HypotheticalP&L）预计在扣除费用和佣金后将等于实际的损益表（ActualP&L），因此两者之间的高相关性是预期的。费用和佣金会随着交易量和市场条件的变化而变化，同时还受到一些特定因素的影响。 因素之间并不完全相关。因此，在市场需求波动明显、大幅波动的时期，预期不会存在完美的相关性。 我们以三种方式估计相关性： 皮尔逊相关性： Kendall等级相关性: P √(x−x¯)(y−y¯) rP=ii (x−x¯)2(y−y¯)2 ii τ=P 2sgn(x−x)sgn(y−y) ijij n(n−1) 斯皮尔曼的等级相关性i<j： ρ=1−cov(R(X,) R(Y)) σσ R(X)R(Y) 1000 GSIBs 500 0 −1000−5000500 100 非GSIBS 实际损益 50 0 −50 −100 −80−40040 假设损益 图5：实际损益与假设损益(百万美元) 图5显示了实际P&L与假设P&L之间的散点图。表1展示了两种P&L类型之间的相关性度量。相关性为正，如预期的那样。观察期内波动性的变化和客户需求的增加驱动了收取的费用和佣金的差异。 做市活动。这些日常的影响导致相关性偏离1。 表1：损益相关性 皮尔森肯德尔斯皮尔曼GSIBs0.530.450.57 非GSIBS0.630.380.53 虽然实际收益和假设收益的利润与各组之间的相关性相似，但图5突显了不同公司集团在盈利能力上的差异。在整个危机期间，综合全球系统重要性银行交易簿仅在3个交易