我開始使用偏最小二乘結構方程模型（PLS-SEM）通過影子銀行（微觀和宏觀層次的聯系）來衡量日本區域銀行的系統風險。 在日本銀行業中，首次使用非參數PLS-SEM。 我從Orbis Bank Focus收集了基于指標的數據，但是沒有找到理論上建議的所有指標。 結果表明，影子銀行的12.5％解釋了系統性風險。 我使用廣義結構化成分分析（GSCA）進行魯棒性測試，因為它與PLS-SEM屬于同一類方法； GSCA證實了PLS-SEM結果。 監管機構需要收集與日本區域性銀行有關的影子銀行活動的更多數據。 缺少的指標對于通過影子銀行解釋區域銀行的系統風險至關重要。 一旦獲得更多數據，研究人員便可以探索影