同一个公司股票和债券收益的相关性是学术研究的热点问题（Demirovic等，2017）。一方面，股东和债权人对同一个企业的资产有不同等级的收益求偿权。正如Campbell和Taksler（2003）指出，股东往往会侵害债权人的利益导致债券风险变大，进而股票价格和债券价格之间表现出负相关性。另一方面，不论是股票，还是债券，其收益来源都是同一家企业的资产，其风险暴露敞口应该是一致的，因此如果公司资产质量高，股票价格和债券价格均应上涨，股东和债权人存在利益趋同的基础。

债券价格与收益率的变化具有负相关性。收益率越高，债券价格越低，债券风险越大。Merton（1974）提出的结构化模型给出了刻画企业股票和债券关系的一个清晰的框架。在该模型中，股票被看作是以公司资产为标的资产的看涨期权，而债券则等价于无风险债券减去以公司资产为标的资产的看跌期权。Merton（1974）认为，影响股票和债券收益相关性的一个驱动因素是企业的盈利能力，这也是决定公司资产价格的主要因素。盈利能力的下降降低股票的价格，增加了公司破产倒闭的概率，继而影响公司支付债券利息和本金的能力，对债权人也会产生负面影响。从这个角度来看，股票价格和债权价格之间会存在正相关性，而从收益率角度来看，呈现的是负相关性。然而，同样Merton（1974）研究显示，标的资产（公司资产）波动率（风险）的增加，对股票和债券的影响却不一致。当标的资产风险上升时，股票会受益，但债权人遭受损失的可能性会上升，即股票价格上升，而债券价格下降，这说明公司风险的上升也可能会导致股票收益率和债券收益率呈现正相关性^①（Campbell和Taksler，2003）。

然而，从企业层面对股票收益率和债券收益率相关性的研究相对较少，大多数研究均是从整体加总的角度，即研究整体股票收益率和债券收益率之间的相关性。虽然Demirovic等（2017）使用面板数据回归，从企业层面研究了股票收益率和债券收益率之间的相关性，但他们并没有单独将金融机构分离进行研究。由于金融机构具有高杠杆的经营特征，因此在研究中应将其与实体企业区分开来进行实证分析。2008年金融危机显示，金融机构经营的高杠杆性会导致股东和债权人存在潜在的巨大冲突。金融市场的风险首先会直接溢出到金融机构。当金融机构风险上升时，股东可能会做出伤害债权人利益的决策，从而导致债券风险上升；同时，金融机构倒闭会伤害二者的利益，债权人也会与股东配合保证金融机构持续经营。金融机构不同的风险状态会影响股东和债权人的行为方式，进而影响他们之间利益的相关性。为了控制不同风险状态下股东和债权人的冲突状态，本文使用Merton（1974）的结构化模型求解的倒闭概率作为控制金融机构风险高低的变量，并使用马尔科夫区制转换模型研究不同风险状态下股东和债权人之间的利益关系。

如前文所述，研究债券收益率和股票收益率相关性的文献更多地关注于宏观层面。Connolly等（2005）实证分析表明，政府债券收益率与股票收益率在危机期间会从正相关走向负相关。Baele等（2010）则指出，从日度数据来看，股票收益率和债券指数收益率之间的变化具有时变特征。虽然在金融市场整体处在剧烈动荡时期，投资者会偏好于安全的金融资产，但Baker和Wurgler（2012）研究政府债券收益率和股票截面收益率之间的相关性表明，政府债券收益率与股票收益率之间的相关性与个体企业的风险有巨大的关联。

在整体宏观层面的研究中，国外学者的实证分析结论不尽相同。Connolly等（2007）发现，市场不确定性增加会降低股票收益率与债券收益率的相关性，这种情况在经济处在衰退期会更为明显。而Andersen等（2007）的研究表明，经济扩张时期，二者的相关性会显著增加。但D’Addona和Kind（2006）研究G7国家的数据发现，通货膨胀不确定性会降低二者相关性，而实际利率不确定性会增加二者相关性。Bhamra等（2010）研究表明，二者相关性与消费增长和公司盈利水平呈现正相关。

早期从企业层面研究债券收益率和股票收益率相关性的文献包括Kwan（1996）、Campbell和Taksler（2003）、Cremers等（2008），这些研究关注市场债券的信用利差与公司股票收益率之间的无条件（Unconditional）相关性；而Scheicher（2009）以及Belke和Gokus（2011）研究了股票收益率与CDS价差的条件相关性。正如Merton（1974）的结构化模型显示，公司股票收益率和债券收益率既可能存在正相关性，也可能存在负相关性，正负相关性主要取决于公司资产的盈利能力和公司资产价值的波动性。Kwan（1996）使用1986至1990年327家公司的股票和债券收益率数据，发现在企业层面，二者呈现负相关性特征。这说明当股票收益率降低时，债券收益率升高，而债券收益率升高意味着债券风险变大，因此二者呈现正相关性，公司风险变大。Hotchkiss和Ronen（2002）以55个高收益（风险）债券为研究样本，研究债券收益率与其股票收益率的相关性，结果表明股票收益率仅仅可以解释信用等级最低的债券的收益率变化。Norden和Weber（2009）分析2000年至2002年58家企业的CDS价差、股票和债券收益率之间的跨期相关性，发现股票收益率和债券收益率之间呈现负相关性。

公司资产整体风险对二者相关性的影响至关重要，学者们经常使用信用等级来控制公司整体风险。Kwan（1996）发现，非投资级债券收益率与公司股票价格收益率相关性非常高，即股票收益率上升会增加债券风险。Hotchkiss和Ronen（2002）也发现，只有控制了公司整体资产风险，二者的相关性才显著。Cheyette和Tomaich（2003）发现，高质量等级的债券表现与无风险利率密切相关，而低信用等级债券的表现与公司股票表现密切相关。然而，也有一些学者发现公司整体风险并不会显著影响二者的相关性。比如Scheicher（2009）使用公司杠杆率控制公司整体风险，发现杠杆率并没有显著影响股票收益率与CDS价差的相关性。

国内学者普遍认为，股票收益率和债券收益率之间的相关性可以刻画二者之间的利益冲突。吴庆念和钱一鹤（2014）发现同一公司发行的债券收益率和股票收益率之间具有相关性，且公司资产能够影响两者之间的相关性。周梅和樊毅斌（2017）通过Copula-GARCH模型研究公司发行的债券收益率和股票收益率之间的相关关系，发现两者之间存在负相关关系，存在“安全资产转移”现象。在债务期限结构视角上，池睿和陈震（2016）发现债权人能够利用债务期限结构约束股东对其利益的掠夺行为。张新民等（2019）探究上市公司财务状况质量分析工具时，也是基于公司利益相关者利益冲突的事实。刘红霞等（2019）对我国A股上市公司研究发现，对于历史亏损企业，历史亏损程度越大，债权人的利益更易受到损失，而股本对债权人利益的影响与之相反。邱杨茜和叶展（2019）发现上市公司高管股权激励水平能够影响公司发行债券的信用利差，且两者有明显的正相关关系。

总之，从微观企业层面研究股票和债券收益率之间的相关性与从整体宏观层面的研究存在显著不同。从宏观层面来看，当金融市场出现动荡时，由于投资者风险偏好的变化使得资金在股票市场和债券市场之间游走。但宏观层面的研究无法显示在企业层面是否也存在类似现象。这一方面的研究，Baker和Wurgler（2012）具有开创性。他们研究了个体股票收益率变化与政府债券收益率变化的相关性。虽然Baker和Wurgler（2012）的研究将样本降至微观的公司层面，但在债券收益率选择上仍旧使用整体政府债券收益率。从某种意义来讲，政府债券收益率更适合作为无风险利率的代表纳入股票定价模型中，因此它们之间会存在天然的关联性。依照这个思路，Demirovic等（2017）将该研究进一步拓展，他们使用实体企业的债券数据进行了实证分析，从而能够刻画股东和债权人之间的利益冲突。

股东和债权人之间可以通过合作来应对企业面临的高风险状态的挑战。股东和债权人之间的冲突，只会降低公司的投资效率（Tran，2020）。关于股东和债权人在高风险状态下的合作协商，谭英贤和杨招军（2019）基于债务协商谈判的思想对高风险状态下的金融机构进行研究，发现当股东协商谈判能力处在一定范围内时，债转股的方法能够提高债券风险溢价，降低公司破产风险。肖万等（2020）也指出转股稀释率与股东−债权人之间的代理成本正相关。除了债转股的方法，Li等（2020）提出债权人参与公司管理能够应对高风险状态下剧烈的代理冲突。

然而，Demirovic等（2017）的研究样本主要为实体企业，没有考虑金融机构。金融机构经营高杠杆性意味着其本身就是高风险经营，如果将其与其他企业进行比较，则所有金融机构均应归为高风险状态，但其实许多在实体企业看来是高风险状态，对于金融机构来讲却是一个正常状态。金融机构的经营本质在于以风险换取收益，风险无时无刻不在影响金融机构的利益相关者。虽然在正常的经营状态下，债权人的收益基本能够得到保障，但是正如期权定价理论所表明，股东在任何风险状态下都有增加公司经营风险的动机进而增加其股权价值。当金融机构经营风险上升但没有超出某一水平时，公司经营风险上升导致的折现率的增加也会导致债券价格下跌，因此在低风险状态下，股东和债权人虽有共同利益基础，但不乏利益冲突的可能。当公司经营风险逐渐增加达到并超过某一临界值时，在风险逐渐上升阶段，债权人为了保证自身利益，可能会要求股东降低经营风险，然而股东却存在为了挽回损失、加大金融机构经营风险的倾向，二者的利益冲突会逐渐明显；由于股东在企业经营决策中占据相对主导地位，风险可能还是会增加，此时如果债权人因过度索取导致金融机构正常经营受到负面影响，甚至倒闭，双方利益均会受损，因此股东和债权人只能相互谈判，共同努力，共克时艰，避免金融机构倒闭命运的发生，实现二者利益的最优化。况且对于金融机构来讲，收益的来源就是承担风险，股东做出增加风险承担的决策未必是不符合公司整体利益，而债权人仅仅对未来不确定性担忧，因此在高风险状态下，只有二者共同合作，增加金融机构的风险管理能力，相互协商，才能使二者利益最大化。

本文贡献在于，以中国上市金融机构为研究样本，构建了金融机构债券收益率的整体时间序列数据，研究金融机构整体经营风险处在不同的状态下股东和债权人之间是否存在利益冲突，并对中国金融机构公司治理建设提出政策建议。

本文以中国上市的商业银行和证券公司为研究样本（见表1），样本期间是2005年1月4日至2019年9月30日，数据来源全部为Wind数据库。如果在2005年1月4日不存在股票或者债券交易数据，则以股票和债券数据同时存在的初始时间为样本起始日期。由于债券存在发行期和结束期，因此本文使用Wind数据库已退市和正在交易的债券为研究样本构建各个金融机构的债券收益率数据，其中证券公司债券收益率数据来源是上海证券交易所和深圳证券交易所曾经和当前交易的债券，而商业银行债券收益率数据来源则是曾经和当前在银行间市场交易的债券。对于债券来讲，在一段时期内存在对于同一个金融机构同时交易多只债券的可能性。考虑这种情况，本文以债券发行额度进行收益率的加权平均，进而通过衔接的方式得到该金融机构在此段样本时间范围内债券收益率的时间序列数据。

需要说明的是，对于商业银行来讲，在我国现行特殊的体制下，政府隐性担保会保证存款人即使在银行破产的情况下仍然能够得到保证，且2015年我国已经施行了存款保险制度，因此本文的债权人不考虑存款者。

本文使用日度股票收盘价格并取自然对数的方法计算股票日度收益率，定义 $P_{i,t - 1}^E$ 为金融机构 $i$ 在 $t - 1$ 时刻的股价，则股票在 $t$ 时刻的收益率可以计算为：

在Wind数据库中，债券交易数据直接以收益率的形式得到。本文对各个金融机构在样本期间内发行的不同债券收益率按照发行额度进行加权平均，得到整体债券收益率时间序列数据后进行了ADF平稳性检验，发现债券收益率数据不平稳。本文定义 $r_{i,t}^B$ 为金融机构 $i$ 的债券在 $t$ 时刻的整体收益率，由于ADF检验结果不平稳，对数据进行一阶差分处理，得到债券收益率的变化率 $R_{i,t}^B$ 为：

其中， $d()$ 表示变量的一阶差分函数。

股票收益率和债券收益率的变化率之间的条件相关性可以通过多元GARCH模型进行计算，具体模型如下：

其中， $R_t^E$ 、 $R_t^B$ 分别表示股票收益率和债券收益率的变化率， ${\varepsilon _{E,t}}$ 、 ${\varepsilon _{B,t}}$ 分别表示股票收益率和债券收益率的变化率的扰动项， ${c_1}$ 和 ${c_2}$ 为常数项。由于当股票市场和债券市场在面临正面冲击和负面冲击时表现是非对称的，因此本文使用Cappiello等（2006）提出的非对称多元GARCH模型进行实证分析。模型设置具体如下：

其中，当 ${\varepsilon _{t - 1}} < 0$ 时， ${I_{t - 1}} = 1$ ，否则 ${I_{t - 1}} = 0$ 。 ${\sigma _{E,{{t}}}}$ 、 ${\sigma _{B,{{t}}}}$ 分别表示金融机构股票收益率和债券收益率的条件方差， ${a_1}、{a_2}$ 是金融机构股票收益率和债券收益率变化率自身的ARCH效应。 ${b_1}、{b_2}$ 是金融机构股票收益率和债券收益率变化率自身的GARCH效应。 ${b_1}{b_2}$ 是金融机构股票收益率和债券收益率变化率交叉的GARCH效应，从而能够计算出金融机构股票收益率和债券收益率变化率的动态相关性 ${\rho _{EB,{{t}}}}$ 。

违约距离（DD）是资产的市场价值与债务的账面价值之间的差，与资产的市场价值的波动性相关（Merton，1974）。DD可以按照Black和Scholes（1973）看涨期权定价公式进行计算：

其中，E和A为金融机构的股票和资产的市场价值， $ {\sigma }_{A} $ 为金融机构资产的市场价值的波动率，D为金融机构债务的账面价值，r为无风险利率（本文使用隔夜Shibor作为代表），T表示以年为单位的期限， $N(.)$ 为标准正态分布的累计密度函数。账面价值计算参见刘志洋（2017）。

假设金融机构资产的市场价值遵循几何布朗运动，则在风险中性概率下的动态变化可以通过以下方式描述：

其中， ${\sigma _A}$ 为金融机构资产市场价值的波动率， $dx$ 表示标准维纳过程。由于股票价值是资产价值和时间的函数， $dE$ 可以表示如下：

根据（5）式和（6）式，并假设金融机构股票也服从类似于（5）式的几何布朗运动，根据期权定价理论，可以得到（7）式：

其中， ${\sigma _E}$ 表示股票收益率波动率。本文使用GARCH模型计算股票收益率的波动率，在此基础上由资产的价值和波动率可以计算金融机构的违约距离如下：

之后，根据Black和Scholes（1973）的期权定价公式，本文对违约距离取正态分布，即可得出股票市场隐含的金融机构违约概率PD，以此变量作为表示金融机构经营风险程度的表示变量。

本文用马尔科夫区制转化（MS）模型研究条件相关系数与违约概率（PD）之间的非线性关系，具体回归方程式如下：

其中，s 表示MS模型的状态，i 表示金融机构， t 表示时间，c为常数项，μ表示残差项， $\;\beta{\text{、}}\alpha{\text{、}}\gamma$ 为待估系数。 $\;\rho_{i,t}$ 表示金融机构 i 在 t 时刻股票收益率和债券收益率之间的条件相关系数，PD表示金融机构的违约概率。为了控制金融市场整体风险，本文在（9）式中引入使用GARCH模型估计的沪深300指数波动率（σ）。在状态个数的确定上，本文设定金融机构存在高风险和低风险两种状态。根据Demirovic等（2017）的研究，本文进一步考虑在不同风险状态下金融机构经营风险对条件相关系数的非线性影响关系，因此在（9）式引入PD变量的平方项。

需要说明的是，债券收益率上升意味着债券价格下降，对债权人不利；而股票收益率上升则有利于股东，因此，二者如果呈现负相关性，则说明股东和债权人的利益趋于一致。

表1是经非对称多元GARCH模型计算二者相关系数时间序列的均值。从表1可以看出，在45家金融机构中，有20家金融机构相关系数为正，25家金融机构相关系数为负。这说明，整体来讲，样本内过半数的金融机构股东和债权人之间的利益是趋向于一致的。从各个类别来看，商业银行中，北京银行、光大银行、建设银行、交通银行、浦发银行、兴业银行、华夏银行、南京银行、中国银行、中信银行、农业银行的相关性系数平均值为正，占据了20家金融机构为正值的11个席位。但样本内一共有16家商业银行，所以从占比来看，在银行业中，可能会存在较多的股东和债权人之间利益相互冲突的情况。其中共有9家证券公司的相关系数平均值为正，而样本的证券公司是29家，因此占比相对于银行业要低一些。但需要说明的是，表1只是一个平均结果，并没有区分金融机构的不同经营风险状态，因此数值的绝对值都不是很大。股东和债权人之间在不同的风险状态下利益诉求应该不同，在高风险状态下，可能会存在股东转移公司财富、伤害债权人利益的现象；而在低风险状态下，二者的收入都来自于公司，因此利益可能会趋同。相反，在高风险状态，股东和债权人都不希望金融机构倒闭，因此二者利益趋同；而在金融机构经营风险较低的时候，二者会“你争我夺”，相互为各自争取利益，二者之间也可能在“和平”时期存在冲突。

表2和表3是实证结果。本文对每一个金融机构均做（9）式的马尔科夫区制转换模型分析，因此对于每一个金融机构来讲，区制1和区制2的含义可能并不是固定的。根据MS模型的常规做法，本文结合每家金融机构计算的PD值的时间序列走势来判断区制1和区制2的风险状态^②。根据PD和PD平方项的系数符号，可以分为八种情况（见表2和表3）。

正如前文所述，相关系数为负值，说明股东和债权人的利益趋同，不存在利益冲突。表2是在高风险状态下上述各种情况的分类。从表2的估计结果可以看出，第一，样本内金融机构二次项系数显著为负、一次项系数显著为正的情况最多，达到了17家，包括5家商业银行和12家证券公司。二次项系数显著为负，一次项系数显著为正意味着随着商业银行经营风险的上升，相关系数呈现先升高再降低的趋势。这说明，当金融机构经营风险出现上升态势时，股东和债权人的利益冲突会非常明显，二者都存在保护自身利益的动机。然而随着风险越来越大，超过一个拐点时，股东和债权人的利益就会走向一致，毕竟二者都不希望金融机构经营风险过高而出现倒闭，这样只会两败俱伤。第二，由于经营风险变量PD为正值，因此仅一次项系数为正和仅二次项系数为正两种情况的整体含义相同，都是相关系数随着金融机构经营风险的上升而上升，只是上升的速率不同。这种情况在样本中包括三家券商，分别是东兴证券、西南证券、申万宏源。第三，仅一次项系数为负值说明相关系数随着金融机构风险的上升呈现下降趋势，这说明当金融机构风险上升时，股东和债权人能够相互帮助，同舟共济度过风险。而一旦金融机构经营风险下降，经营稳定，则二者存在利益冲突的可能。具有此特征的金融机构包括平安银行、中国银行、财通证券、华泰证券。第四，一次项系数为显著负、二次项系数为显著正的情况说明随着金融机构经营风险上升，相关系数呈现先下降后上升的趋势。这说明，当金融机构经营风险出现上升趋势时，在初始阶段，股东和债权人会同舟共济，共同努力来管理金融机构经营风险；但当风险上升超过一个拐点时，相关系数就会随着金融机构风险的上升而上升，股东和债权人利益的冲突将会表现得非常明显。在高风险状态下，具有此特征的金融机构包括北京银行、光大银行、中信银行、建设银行和东北证券。总体而言，在高风险状态下，大多数金融机构股东和债权人之间能够同舟共济，具有此种特征的金融机构达到了21家，而不能够同舟共济的金融机构只有8家，其他金融机构估计结果不显著。

当金融机构从低风险状态向高风险状态转移时，债权人在拐点之前，可能有要求股东降低风险的动机。但如果超过拐点，风险既成事实，这个时候如果债权人强制性不配合股东，造成公司经营受到重要影响。当然，这里面也有一个隐含的情况，就是股东所做出的高风险决策，不一定是不好的，不一定是增加公司风险，可能这种高风险决策也会增加公司价值，尤其对于金融机构。金融机构的收益就是来自于承担风险，其结果可能是两败俱伤，债权人的理性做法应该是与股东进行协商，或者债务条款的重新设计，以反映其所承担的风险的增加，这对二者而言都是最优的选择。且债权人最害怕的是公司经营的不确定性，但这种高风险会有高预期收益，不确定性并不意味着一定出现损失，对于金融机构来讲，主要还是看风险管理能力。这个结果对于金融机构也很有意义。此时，债权人既然已经相对被动，则与股东合作、保障金融机构整体经营稳定应是最优选择。

此外，表2显示，样本中还有16家金融机构的估计结果没有显著地表现出表2列示的各类情况。这说明在这16家金融机构中，股票和债券的表现更像是两类资产。而在高风险状态下，此刻正是需要金融机构股东和债权人之间进行有效沟通与交流的时候，二者的沟通反而很少。虽然二者并没有产生显著的利益冲突，但从侧面反映出这些金融机构的公司治理存在欠缺，在需要同舟共济的高风险状态却没有达成共识，因此可以认为在高风险状态下，股东与债权人之间没有“共苦”。

实证结果表明，在高风险状态下，样本内21家金融机构股东和债权人之间表现出了“共苦”的特征，但也有24家金融机构表现出一定的异质性。

在低风险状态，债权人的收益相对有保障，但由于股东存在增加经营风险的冲动，且在低风险状态下，风险有一个上升的缓冲地区，即有一个上升的空间，股东会利用这个空间增加自身价值，这会导致债权人对未来风险的担忧，且如果市场有效，会增加债券折现率，进而降低债券价值。

表3是低风险状态下的实证结果。正如前文所述，相关系数为负值，说明股东和债权人的利益趋同，不存在利益冲突。从表3的统计结果可以看出，样本内金融机构二次项系数显著为负、一次项系数显著为正和二次项系数显著为正、一次项系数显著为负的情况几乎平分秋色，分别达到了13家和15家。

第一，二次项系数显著为负，一次项系数显著为正意味着随着金融机构经营风险的上升，相关系数呈现先升高再降低的趋势。这说明当金融机构经营风险出现上升态势时，股东和债权人的利益冲突会非常明显，二者都存在保护自身利益的动机。然而随着风险越来越大，超过一个拐点时，股东和债权人的利益就会走向一致，毕竟二者都不希望金融机构经营风险过高而出现倒闭，这样只会两败俱伤。

第二，一次项系数为显著负、二次项系数为显著正的情况说明随着金融机构经营风险上升，相关系数呈现先下降后上升的趋势。这说明当金融机构经营风险出现上升趋势时，在初始阶段，股东和债权人会同舟共济，共同努力来管理金融机构经营风险；但当风险上升超过一个拐点时，相关系数就会随着金融机构风险的上升而上升，股东和债权人利益的冲突将会表现得非常明显。

第三，由于经营风险变量PD为正值，因此一次项系数为显著正、二次项系数为显著正，仅一次项系数为正以及仅二次项系数为正三种情况的整体含义相同，都是相关系数随着金融机构经营风险的上升而上升，只是上升的速率不同。这种情况在样本中包括三家券商和三家商业银行，分别是西部证券、东兴证券、西南证券以及招商银行、光大银行和南京银行。这些金融机构的特点是随着经营风险的上升，股东和债权人之间的利益冲突会变大。

第四，仅一次项系数为负值说明相关系数随着金融机构风险的上升呈现下降趋势，这说明当金融机构风险上升时，股东和债权人能够相互帮助，共同度过风险。而一旦金融机构经营风险下降，经营稳定，则二者存在利益冲突的可能。具有这些特征的金融机构包括兴业银行、兴业证券、山西证券、华泰证券。

总之，在低风险状态下，金融机构不存在倒闭风险之忧，除财通证券、兴业银行、兴业证券、山西证券、华泰证券外，样本内45家金融机构中有34家金融机构（占比约四分之三）都出现了利益冲突现象。一次项系数为显著负、二次项系数为显著正以及仅一次项系数显著正的金融机构达到了20家。在低风险状态下，由于不存在金融机构倒闭之忧，因此股票和债券更像是两类资产，股东和债权人都会为自己的利益争取更多的权利，二者之间的利益冲突表现得也更为明显。

在金融机构正常经营的情况下，大多数都是风险可控的低风险状态，此时债权人的收益是有保障的，二者应该有共同利益基础。为什么会出现利益冲突?本文认为其主要原因在于股东的风险承担动机。本研究一个主要的理论来源是期权定价理论，即基于期权定价理论来看待公司资本结构。从期权定价理论来看，股票可以看作是以公司资产为标的资产的看涨期权，这说明公司资产风险（经营风险）越高，股东的价值就越高。在公司日常经营中，股东有经营决策权，债权人相对被动。因此，不论公司处在低风险状态还是高风险状态，股东都会有增加公司经营风险的动机。

本文将风险状态分为高风险状态和低风险状态，但低风险状态不意味着风险不上升，只不过上升没有那么大，因此此时股东也会存在增加公司经营风险的动机。对于债权人来讲，其持有债券存在两种可能。第一，如果债权人不持有债券至到期，而是在市场转售卖出，此时如果市场是有效的，股东的短期增加风险的行为会造成公司风险上升，债券的折现率上升，进而债券价格下降，这对想出售债券的债权人会产生损失。当然，这种行为不会导致风险上升到高风险状态。第二，假设债权人持有到期，而对于大多数债券来讲，期限比较长。那么当股东出现增加风险的决策时，可能会引起债权人对未来风险上升的担忧，进而增加公司倒闭风险的预期。如果市场一旦形成这个预期，也会通过增加折现率的形式来降低公司债券的价值。如果股东一点一点地增加公司风险，将风险从低风险状态慢慢升到高风险状态，公司会出现一种“温水煮青蛙”的现象，这无疑是与债权人长期利益冲突的。

研究股东和债权人之间在不同风险状态下的利益博弈，对完善中国金融机构的公司治理结构具有重要现实意义。本文以中国上市商业银行和证券公司为研究样本，运用上市金融机构股票收益率和债券收益率数据，区分不同的风险状态，使用多元GARCH模型，对金融机构股东和债权人之间的利益关系进行实证分析。

实证结果显示，在高风险状态下，一方面，一些金融机构为了能够存续，增加盈利可能性，股东会做出增加风险承担的决策，这些金融机构债权人会积极与股东合作，以避免金融机构倒闭对双方造成的利益损失；另一方面，高风险本身容易引发利益冲突和不合作现象，因此股东和债权人存在利益冲突的可能性更大。在低风险状态下，股东为了自身的利益最大化，会在一个风险上升缓冲区内增加公司的风险承担。在有效市场的假设下，经营风险增加会使公司债券折现率变大，因而债券价值降低，进而损害公司债权人的利益。因此，整体而言，金融机构股东和债权人存在利益冲突的可能性更大。

基于上述研究，本文提出如下政策建议： 第一，重视公司治理结构建设，尤其是在低风险状态下。良好的公司治理结构是金融机构稳健经营的根本。如果金融机构股东和债权人之间利益存在冲突，则对金融机构稳健经营会产生不利影响。在低风险状态下，金融机构不存在倒闭之忧，因此股票和债券更像是两类资产，股东和债权人都会为自己的利益争取更多的权利，二者之间的利益冲突也更为明显。在低风险状态下，公司经营风险有一个上升的缓冲地区，股东有动机利用这个空间增加公司经营风险，进而增加股东价值。然而，这种行为会伤害债权人的利益，导致债权人对未来产生担忧，且如果市场有效，会增加债券折现率，进而降低债券价值，股东和债权人产生冲突。因此，金融机构要重点关注在低风险状态下股东决策对债权人的影响。 第二，当金融机构处在高风险状态时，监管可以通过股东和债权人协商的方式降低金融机构经营风险。在高风险状态下，虽然股东有动机承担风险，进而增加公司收益，但高风险决策不一定是错误的决策，只要对高风险业务进行有效的管理，高风险也未必高，此刻债权人与股东协商合作，避免金融机构倒闭才是最佳的选择。高风险状态下，监管当局应该引导股东和债权人共同协商以应对挑战，这样既可以降低救助成本，又可以通过内部方式来解决问题，避免监管的过度干预。 第三，当金融系统整体系统性风险过高时，监管当局应重点关注股东和债权人会出现利益冲突的金融机构，使得监管更加具有专注性和及时性，节约监管资源。当股东和债权人无法通过有效协商来化解危机时，监管当局应迅速介入，尽最大努力协调二者之间的利益关系，避免金融机构风险进一步扩散。