1. 研究目的与意义
自2007-2008年全球性金融危机发生至今已有十一年，这场影响范围广、程度深、时间长的金融危机给全世界范围内的金融发展造成了极大的影响，同时也给人们敲响了警钟。 在危机发生后的十余年里，金融从业者们都在积极寻找合适的方法来监管金融机制，希望可以有效地降低系统性风险，避免金融危机的再次发生。
在商业银行非利息业务高速发展的背景之下，越来越多的学者将目光转移到这一部分之上。非利息收入是相对于利息收入存在的一种银行的营业收入，主要是中间业务收入和咨询、投资等活动产生的收入。 这一业务的发展不仅为商业银行打开了新的盈利增长点，同时在国内外经济学者的研究之下发现，非利息收入对银行系统性风险有着一定的影响。系统性银行风险也叫市场风险，是与市场波动（利率、货币、通货膨胀率等）相联系的，由整个银行系统遭遇的风险，具有影响范围广、程度深、时间长等特点，一旦发生将引起全世界范围内的经济衰退，实体经济也将受到重创。
通过查找文献发现，对比欧美发达国家的商业银行发展历史，我国商业银行起步较晚、非利息业务发展程度较低，前期的国内研究多停留在理论之上。近年来，随着非利息业务的不断发展和扩大，非利息收入在银行总盈利中占据越来越大的比重，人们开始关注非利息收入会对银行业系统性风险产生什么样的影响，能否有效利用非利息业务的特点降低风险成为人们关注的重点。
2. 研究内容和预期目标
研究计划将从系统性风险测度着手，进行单个金融机构对系统性风险贡献程度的研究。根据研究结果对我国商业银行发展非利息业务提出合理的建议，同时对如何有效降低系统性风险也具有重要的价值。本文的关键问题在于如何有效地对银行系统性风险进行测度，使得现象更具有可观性。此外，通过对非利息收入的研究发现其内在特点并得到有效的变量，同时对其他会影响银行系统性风险的因素进行收集研究，建立相关模型得到各因素对银行系统性风险的影响。
本文的写作提纲：第一部分：引言（1）研究背景及意义（2）文献综述（3）研究思路及方法（4）本文的创新与不足。第二部分相关概念及特点（1）非利息收入的内涵，其中包括概念及特点（2）银行系统性风险的内涵，其中包括概念及特点。第三部分我国商业银行非利息业务的发展现状（1）非利息业务的发展历程（2）非利息收入总量的发展（3）非利息收入结构的发展。第四部分基于△CoVaR方法的系统性风险测度（1）度量方法（2）变量的选取及数据来源（3）变量的描述性统计（4）我国商业银行系统性风险测度实证分析。第五部分非利息收入与系统性风险贡献的实证分析（1）样本选择数据来源（2）变量的选取及说明（3）变量的描述性统计（4）模型设定及相关性分析（5）实证结果与分析。第六部分研究结论及相关政策建议。
3. 国内外研究现状
为了让人们能够更加直观的感受到系统性风险的程度，并且能够通过对风险的度量有效地对系统性风险进行监管，国内外很多学者提出了不同的风险测度方法，同时也对非利息收入是否会提高银行系统性风险这个问题有着不同的观点。
Chiorazzo（2008）通过对意大利银行业的数据进行分析发现，通过开展银行收入分散化，增加非利息收入有利于实现风险分散化的同时也提高了银行的绩效。而Wagner（2010）则指出即使非利息收入可能会降低个体的风险，但是却有可能会导致系统性风险的提高。De Young和Roland（2001）对 1988-1995年期间472家商业银行的数据报表研究显示，非利息收入的增长提高了银行盈利能力的波动性，但是没有直接证据可以表明非利息收入可以带来分散化的收益。国内文献方面，张羽和李黎（2010）利用中国银行业1986-2008年的数据分析，他们认为非利息收入的增长存在一个合理的边界，非利息收入的增长对我国商业银行盈利和风险分散上的结果并不显著，但是如果过分依赖非利息收入会使得银行面临更大的风险。张晓玫和毛亚琪（2014）在MES的基础上提出LRMES，并且进一步将非利息收入分成手续费和佣金及其他非利息收入，通过研究得出手续费和佣金能够有效地分散系统性风险，而其他非利息收入反而会使得银行面临更大的系统性风险。孙秀峰和冯浩天等人（2017）基于面板门限回归模型的实证分析发现对于大规模银行，非利息业务的拓展有利于降低系统性风险，而对于中小型规模的银行而言，非利息业务会增加银行面脸的风险，因此需要谨慎拓展。
4. 计划与进度安排
2022年11月30日至2022年12月10日完成论文选题；2022年12月11日至2022年12月31日查阅相关文献期刊，确定研究思路及方法，完成开题报告；2022年3月17日前完成初稿；2022年5月5日前完成论文的修改、定稿和外文文献翻译；2022年5月31日前完成资料的整理，准备论文答辩工作。
5. 参考文献
（1）Chiorazzo V,Milani C,Salvini F.Income diversification and bank performance:Evidence from Italian bank[J].Journal of Financial Services Research,2008,33(3):181-203.
（2）R.,DeYoung, and Roland K.P.”Product mix and earnings volatility at commercial banks:Evidence from a degree of total leverage model.”general information 10.1(2001):54-84.
（3）Adrian, T, and Brunnermeier M K. CoVaR[R].National Bureau of Economic Research,2011
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