銀行管理論文-美國商業(yè)銀行的績效分析及其啟示.doc

銀行管理論文-美國商業(yè)銀行的績效分析及其啟示一、數據、模型和變量（一）數據集說明本文主要是基于美國標準普爾公司的數據庫。具體而言就是針對美國商業(yè)銀行業(yè)(一般行業(yè)代碼GICS：401010）的Panel(平行)數據。該數據集時間跨度是從1993到2003年，截面包括548家商業(yè)銀行，而具體的變量則包括銀行總資產、總負債、股東權益以及銷售收入、利息成本、其他運營收入(支出)(NonopIncome/expense)、利息稅前利潤(EBIT)、所有稅收(TotalTax)和凈利潤(Netincome)等。此外本文還用到了貨幣供應量指標M1，這一數據的時間跨度對應于銀行數據也是從1993年到2003年具體來源于。(二)模型說明對于行業(yè)績效的實證分析而言，最為廣泛使用的框架就是和JoeBain和EdwardMason相關的、也就是通常所說的“結構行為績效”(SCPstructure，conductandperformance)范式。其大致模型如下：成本和變動成本變量；Ki分別表示銀行的資本規(guī)模；eai表示銀行業(yè)中除了銀行i之外其他所有銀行的資產規(guī)?？偤?；而m表示外生的經濟環(huán)境變量；貨幣供應量M1。通過比較，很容易發(fā)現(xiàn)本文所用的模型(2)與模型(1)主要存在兩點差異：Aeai取代了市場集中度指標CR；B(2)新增了變量m。前者eai指標和市場集中度指標都是用來度量行業(yè)狀況或者說行業(yè)中其他銀行對單個銀行i的影響，由于樣本數據中商業(yè)銀行的個數為548家，因此作者認為一般的集中度指標并不能很好的描述美國該行業(yè)的實際情況，從而選擇了除了銀行i之外的所有銀行的資產規(guī)模作為行業(yè)影響的度量指標。至于m，主要是我們認為銀行業(yè)是一個受貨幣市場和宏觀經濟影響很大的部門，有必要在績效研究中把此類重要的外生變量包含進來，因而這里選擇了貨幣供應量指標M1。(三)變量說明由于解釋變量利息成本和非利息成本數據以及其他銀行的資產數據之間的存在一定程度的相關性，因此在具體處理時，我們采取只選其中一個成本指標的方法來盡量避免解釋變量之間的相關性。此外，在對資產收益率(ROA)進行解釋時，我們把成本變量、資本變量以及其他銀行的資產變量都進行了標準化處理，即把他們都除以銀行i的資產規(guī)模，同時所有這些解釋變量也都進行了對數化處理。以上就是本文主要選用的變量，這些變量之間的相關性在表1和表2列出。其中表1的變量主要用來解釋LN(ROE)。而表2的變量則是用來解釋LN(ROA)。從表1中的相關系數矩陣可以看出，LN(利息成本)和LN(非利息成本)均不能被采用，因此只能選擇沒有經過對數化的利息成本或者非利息成本，而且兩者之中也只能取其一；鑒于銀行經營的特殊性，我們這里取利息成本。而表2則說明，在經過標準化和對數化處理后，從相關性程度上而言這些變量都可以用來解釋LN(ROA)。二、模型回歸結果及分析本部分具體介紹和分析模型回歸的結果，為了便于比較和說明，我們把上述模型按照被解釋變量的多少進行了分層嵌套。具體而言，我們把只包含與單個銀行i直接相關的成本變量ci以及資本變量Ki的模型稱之為基準回歸模型，而把包含了行業(yè)影響eai以及宏觀因素m的完整模型稱之為拓展模型。(一)基準模型回歸基準模型回歸主要是對銀行自身特征變量的回歸分析，目的是試圖來回答在外部環(huán)境既定的情況下，銀行的各大類投入是如何影響其產出效率。具體針對這兩個被解釋變量的回歸結果參見下表3。在進行逐一分析之前，有必要對Panel數據基礎上模型檢驗的方法進行扼要說明。由于在進行Panel數據分析的時候，可以使用固定影響模型，也可以使用隨機影響模型(Hsiao,2003)；而利用BreuscllandPaganLM檢驗可以識別出模型是否應該設定為隨機影響。此外，由于樣本數據集是跨度為11年的數據，因此我們的模型設定中也包含了對時間序列一階相關性的檢驗，在Panel數據分析中，常用的就是ModifiedBhargavaetalDubin-Watson檢驗。本文這里把這兩個模型識別檢驗統(tǒng)計量的結果均列在表中，從結果上看本文得到的模型都應該設定為一階序列相關的隨機影響模型。于是，下文就不再對模型設定和檢驗做詳細說明。首先我們來看對銀行資本利潤率，即LN(ROE)的解釋。從表3的第2列可以發(fā)現(xiàn)，此時不僅成本因素，而且資本因素對資本收益率也有顯著的影響；但是這兩種顯著影響的方向卻是相反的。也就是說，如果銀行的利息成本提高，反而會降低銀行的資本收益率；同時，對于資本規(guī)模更大的銀行而言，其所有人獲得的收益越高。后者很容易理解，因為資本規(guī)模越大的銀行一般對應的資產規(guī)模也越大，規(guī)模經濟可能就是其效率更好的重要原因之一。這一結論與Mester(1993)，的實證結果也保持一致，同時其也同樣可以被KennethDJones和TimCritchfield(2004)發(fā)現(xiàn)的美國從1984年到2003年銀行數目的減少主要源于規(guī)模在1億美元以下的中小銀行的事實所佐證。接著，我們來看對銀行資產利潤率，即LN(ROA)的解釋。從表3的最后一列可以發(fā)現(xiàn)單位資產所對應的成本和資本均對資產收益率產生顯著的影響。從成本因素看，單位資產利息成本的系數顯著為負，而單位資產非利息成本的系數顯著為正，因此成本因素的綜合影響方向并不明晰；但是權益的影響確是顯著為正。單位資產利息成本的符號為負可以直接理解為負債比例越高，資產的凈收益率也就越低；而單位資產非利息成本符號為正說明包括人力資源在內的投入可以提高資產的運作效率從而提高資產收益率。綜合上述對這兩個被解釋變量的回歸結果，我們可以得到如下兩個結論：(1)不管是利息成本還是非利息成本都對銀行的績效有著顯著的影響，但是這種因素的綜合影響方向并不明晰；(2)銀行的資本規(guī)模影響著銀行自身的效率，從整體上看，資本規(guī)模越大的銀行效益越好。(二)拓展模型和檢測在這一部分的內容中，我們將對模型進行拓展分析，同時也希望能夠對基準模型回歸中的兩點關鍵結論進行穩(wěn)健性的檢測。這里的模型拓展與檢測主要是通過引入行業(yè)影響變量eai以及宏觀經濟變量m的方法來實現(xiàn)?；竟烙嫹椒ㄒ约澳Ｐ妥R別檢測和基準回歸一致，這里就直接介紹回歸結果，具體參見表4。類似的，我們先來看對銀行資本利潤率的分析結果。表4的第2列和第3列就是對資本利潤率的拓展分析。從中可以看到基準回歸中的結果都沒有發(fā)生定性的變化，即利息成本和資本變量依舊顯著，同時變量系數也保持著各自原來的符號。不僅如此，對于資本利潤率而言，行業(yè)變量所帶來的影響是顯著的，而且還是負面影響；但是M1所代表的貨幣市場因素或者說宏觀經濟因素對銀行的年資本利潤率并不存在顯著的影響。對于行業(yè)變量的結果很容易理解，當其他銀行的市場規(guī)模或者市場份額增大時，競爭壓力所引發(fā)的市場規(guī)?？s小自然會導致銀行自身的收益率水平降低。至于變量M1，一個可能的解釋就是對貨幣市場而言，貨幣供應量M1主要影響短期利率，而資本主要著眼于長期收益；因而前者對資本收益率影響很難判斷。另外，通過和基準模型回歸結果的比較可以發(fā)現(xiàn)，其他銀行規(guī)模所代表的行業(yè)因素對資本收益率的解釋雖然是顯著的，但是其能解釋的份額卻很小，因為R2僅僅提高了0001。接著，我們再來看看對銀行資產收益率的拓展分析。和資本收益率一樣，上面基準回歸中對資本收益率的定性結論都沒有發(fā)生變化。也就是說基準回歸的主要結論在這里得到了穩(wěn)健性檢驗。同時，我們還可以發(fā)現(xiàn)其他銀行資產所代表的行業(yè)因素以及貨幣供應量所代表的宏觀貨幣市場因素都對資產收益率有著顯著的影響。前者對資產收益率的影響為負，對此的經濟解釋類似于對資本收益率的說明，這里就不再贅述；但是這里與資本收益率結果的不同之處在于貨幣市場因素的影響也是顯著的。一個合理的解釋就是貨幣市場的波動或者說調節(jié)會直接影響銀行資產方的日常經營，從而影響銀行的資產收益率。但是，由于負債方也同樣會受到貨幣市場的影響，因此在綜合了資產方的影響之后，對資本收益率的影響則不再明朗。最后，通過比較拓展模型和基準回歸的R2可以看到行業(yè)因素和宏觀因素對資產收益率的影響還是相當大的，因為R2提高了006，大約比原來增加了48，遠遠超過了這兩者對資本收益率的解釋力度。通過以上的拓展模型分析，我們不僅驗證了基準回歸的結果，同時又得出2個重要的結論：(1)行業(yè)因素或者說各個銀行之間的互動是影響銀行效率的重要因素，不過它對銀行整體效率的影響程度要大于對銀行持有人的影響；(2)貨幣市場因素顯著影響銀行資產的運作效率，但是由于其對銀行負債同樣具有影響，因此它對銀行所有人的最終影響并不明晰。三、結論本文利用標準普爾公司提供的美國商業(yè)銀行業(yè)Panel數據，在SCP框架下對美國商業(yè)銀行業(yè)績效關系進行了經驗研究。文章主要的結論如下：1.銀行利息成本、非利息成本、資本規(guī)模、行業(yè)因素以及宏觀因素可以說都顯著影響著銀行的經營效率，其中行業(yè)的競爭對效率的影響為負，而資本規(guī)模的影響則為正。2.從銀行所有人的角度而言，綜合了利息成本和非利息成本在內的成本因素以及貨幣市場因素對效率的影響其實并不明晰。需要說明的是，資本利潤率和資產利潤率的確可以在一定程度上反映銀行經營的效率，但是他們并不能完全體現(xiàn)。因為凈利潤本身很難說明商業(yè)銀行自身所潛在的、日常經營的關鍵要素風險。不僅如此，行業(yè)因素或者貨幣市場因素對應變量的選擇還值得進一步的研究。囿于數據的可得性和此類問題的一般研究思路，本文也只好選擇這些指標和變量來進行分析。上述文章的結論對于現(xiàn)階段的中國銀行業(yè)而言，存在兩點借鑒意義：1.提高商業(yè)銀行的運作效率，不僅僅要重視銀行自身的成本，而且還要著力培養(yǎng)良好的行業(yè)環(huán)境以及健全包括貨幣市場在內的金融體系。2.影響銀行效率的因素很多，而且很多因素對銀行的資產和負債會同時產生不同影響；因此在評判銀行自身行為或者外界政策對銀行績效影響的時候，評價者自身的角度和定位同樣非常重要。參考文獻：1Berger，A.N.andL.J.MesterInsidetheblackbox：whatexplainsdifferencesintheefficienciesoffinancialinstitutionsJ.JournalofBanking&Finance，1997，Vol.21：895-9472Berger，A.N.andD.B.Humphrey.ThedominanceofinefficienciesoverscaleandproductmixeconomicsinbankingJ.JournalofMonetaryEconomics，1991，Vol.28(1)：117-1483Bhargava.A.L.FranziniandW.Narendranathan.SerialCorrelationandtheFixedEffectsModelJ.ReviewofEconomicStudies，1982，Vol49：533-5494Hannan.T.H.FoundationoftheStructure-Conduct-PerformanceParadigminBankingJ.JournalofMoney，Credit，andBanking，1991，Vol23：68