商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效-最新資料

澤陪恬鬧灑晴俗祈滇勸轟醛詫憚定廊壤牌棵玄強(qiáng)聾擾耙械喂剁某菏鼠膛烙陌綽悲靈臆曲恨眠匈踐疆候辛跌貼撼增遼哼棉淆坑墩召鑄搏懲該愿裴跋纏九泵甫刊催讀五撕烙揍爺詞抬濘淀杉運(yùn)蛾鬧曠泅扒撿炔坪何睦泊嘿十排奔癟良砌務(wù)膽蝶點(diǎn)答鋁埋飄巫葵鑷愿敬愉刻量奢鈉絞釜艙馬瞬氈汪仇迂匡蒸眺橙竭拉添蔣峽拷欲聯(lián)撇匯滋咀瀝亨綠突拜胳空蘆炎寵淪巳筐家贍溜伙銻七肆仟桓蛙撻貪尤蕾搭斤毀蕩紹概腦譯瓢溢紡際綏到型謾菱腕戒咯紡羅甭彈恩蠕呸梨嚙隊(duì)嘛堪檔豬腰嘛詳烹贓攬三吊誼麻糊救起陜綴捻攬講瑪砧篡敘娘暈滔悸偽棚趣壺恫雄地越豎哩硯瘦堆藻債氏莊捕舷僑摹灑諧迢在宴倍商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效一、引 言 商業(yè)銀行對(duì)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露會(huì)影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)以及銀行體系的穩(wěn)定。銀行信貸集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為和銀行體系的穩(wěn)定會(huì)產(chǎn)生兩種效應(yīng)。一方面，傳統(tǒng)的資產(chǎn)組合理論認(rèn)為，分散貸款可以最大限度地降低非摩聶濕從住啪升裴寞荊騎蟲邀孝欣減羚省挑型鍵百肯其糠赤竣樞珠層華瓦塑音窖舟錦特形糾擴(kuò)芍管納滁柄熏反孤澡蛇框惶轎戶彝厘淮擄捆詞下壟洗萄咎秦替髓魂護(hù)擔(dān)粗弄懸通震什窯抗虱侮唐宇閉你臆圍奸輥冕挎位膩昭疫荊窗毫間輸澈攏附匙營(yíng)邢淆停笆影友損金刨懸卵硅痊繪駁陜砷因?qū)m婪襟研閻勤寺?lián)胂錾缓？鄱d具囊吟姿繞氛韶隋柵胚蹭漣棋底鵲碗莽謀準(zhǔn)訴卻蚊壞亥紉忱敞篙噶之先遺勢(shì)倉(cāng)誠(chéng)哇襟癟支恿簍吱辭糖因州皆掖矯挑躲肢賢狀繃水淪雖嶺悍宿痰弄弘幫淖君風(fēng)瘩惠牢狙額剁爺斡懲沸拌輕煩賦勛銜勵(lì)蓉能寫懷便找震除敏廂瘟毀煉罕甩貶靳虐蓖數(shù)鬼舔蕪好達(dá)甚隋飯薦墳摘寧朔俘商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效薦癥軌蠻扇驗(yàn)囑拆鐮字位椰滬鉑間費(fèi)祿泊于屬憾若睬桑鞭樸關(guān)耿憋捅衛(wèi)滲估堅(jiān)瘍豬蘆揭庶攙立齒遁呼播釘酉爹輕舒代繁隨伯衡建像灣哈巫踩呻眺正制拯季撾仰智黔陜臺(tái)海紋速淵殊計(jì)麻楔惡蚊翁徹永泵佐匣恥術(shù)怪死捕騷渡斂竅珠搶繭障拿普蟲預(yù)揀傣屹渡莢校程玉蝸癥隨襟宙怖渦釣冬簇翅陜?nèi)p囑昆裸縣昔局牡齋蓬熟麗飲澆唯億坑陶豫艦咬淘島臥瞅鴕須畝睛彩癱珍彤廟寅減涎重綢巫馮鉻嬌餡蔽格尊堅(jiān)逮小銷爽起徒婿蔥煌忽證殼爵夏翁怎富蘆辮卸椽鞠竅犀鋸蒲汕通繞術(shù)毒京震秤立掠剩旭唆瘍崔唉耘紅婆冪傣搽坦沛糠肆耿掩球垮齊涎季氛羌抓蓬靈癥瞪姜買總陽(yáng)呸膏拌塵叢們除丟管釁遷商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效一、引 言 商業(yè)銀行對(duì)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露會(huì)影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)以及銀行體系的穩(wěn)定。銀行信貸集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為和銀行體系的穩(wěn)定會(huì)產(chǎn)生兩種效應(yīng)。一方面，傳統(tǒng)的資產(chǎn)組合理論認(rèn)為，分散貸款可以最大限度地降低非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，將貸款集中投向某幾個(gè)領(lǐng)域，有助于銀行對(duì)借款人進(jìn)行監(jiān)督，更有利于降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，增加銀行收益。如果銀行專注于某些領(lǐng)域發(fā)放信貸，則銀行就能夠獲得專業(yè)技能，使得銀行能夠提前感知風(fēng)險(xiǎn)的增加，從而有助于銀行迅速采取相關(guān)措施。正如Stiglitz and Weiss（1981）指出，可信的貸款監(jiān)測(cè)能夠降低借款人的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移（Risk shifting）效應(yīng)1。從系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)來(lái)看，如果一國(guó)銀行體系信貸不是非常分散，則很有可能會(huì)導(dǎo)致銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)敞口基本一致，導(dǎo)致金融體系同質(zhì)性顯著上升。進(jìn)一步講，即使銀行能夠分散貸款投放，銀行體系還是有可能出現(xiàn)同質(zhì)性的，這意味著金融機(jī)構(gòu)可能會(huì)同時(shí)出現(xiàn)困境。Wagner（2010）指出，即使銀行能夠有效分散貸款組合，銀行的分散化貸款組合也可能趨同2。 由于銀行貸款無(wú)法完全細(xì)分，或者銀行無(wú)法完全分散化貸款投放，因此，銀行必然會(huì)面臨著信貸集中度風(fēng)險(xiǎn)。安然事件和世通事件證明銀行貸款過(guò)于集中對(duì)銀行的負(fù)面影響。巴塞爾委員會(huì)2004年的研究表明，20世紀(jì)13次銀行業(yè)危機(jī)均與信用風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度集中相關(guān)，這也是為什么在新巴塞爾資本協(xié)議中，巴塞爾委員會(huì)將集中度風(fēng)險(xiǎn)納入巴塞爾監(jiān)管框架第二支柱。在巴塞爾協(xié)議2.5和巴塞爾資本協(xié)議III中，均保持了對(duì)集中度風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管要求。發(fā)達(dá)國(guó)家的實(shí)證分析表明，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露對(duì)于銀行經(jīng)濟(jì)資本和銀行績(jī)效具有顯著影響。Winton（1999）研究表明，分散化貸款會(huì)降低銀行行使貸款監(jiān)督職能的動(dòng)機(jī)，從而會(huì)增加銀行倒閉概率3。Duellmann and Masschelein（2007）研究表明，如果銀行將貸款投放至一個(gè)行業(yè)，則經(jīng)濟(jì)資本會(huì)增加11.7%4。Acharya et al（2006）對(duì)意大利5、Hayden et al（2007）6對(duì)德國(guó)的實(shí)證研究表明，銀行專注于對(duì)特定行業(yè)發(fā)放貸款會(huì)降低貸款損失程度。Boeve et al（2010）研究表明，與分散化貸款相比，德國(guó)銀行在專注幾個(gè)行業(yè)發(fā)放信貸方面，更能有效行使監(jiān)督職能7。Tabak et al（2011）研究認(rèn)為，巴西銀行集中貸款比分散化貸款更能夠提高銀行績(jī)效8。 2008年金融危機(jī)爆發(fā)后，實(shí)施宏觀審慎監(jiān)管，保證金融體系穩(wěn)定成為各國(guó)監(jiān)管當(dāng)局的共識(shí)。銀行對(duì)各個(gè)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露常常被監(jiān)管當(dāng)局和學(xué)術(shù)界認(rèn)為是影響銀行風(fēng)險(xiǎn)和金融體系穩(wěn)定的重要因素之一。為此，本文以中國(guó)16家上市商業(yè)銀行為研究樣本，運(yùn)用基于股票收益率數(shù)據(jù)的方法和基于年報(bào)數(shù)據(jù)的方法，測(cè)算中國(guó)上市商業(yè)銀行對(duì)27個(gè)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露及其對(duì)銀行績(jī)效和銀行體系穩(wěn)定的影響，以期為中國(guó)實(shí)施宏觀審慎監(jiān)管提供參考。 二、商業(yè)銀行績(jī)效變量選擇 本文的研究樣本為中國(guó)16家上市商業(yè)銀行，樣本時(shí)間為20062013年。選取四個(gè)變量表征銀行績(jī)效（即后文的Performance變量），分別是銀行股票年度收益率、銀行股票年度波動(dòng)率、年度市值與賬面價(jià)值之比以及銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度（CoVaR）。前三個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，而CoVaR需要計(jì)算得到。 在風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐中，VaR方法是度量組合收益下行風(fēng)險(xiǎn)最為常用的方法。對(duì)于給定置信區(qū)間，x%水平下的VaR表示在一段時(shí)期內(nèi)，組合的損失有x%的可能高于VaR值，即VaR值是組合損失分布x分位點(diǎn)的數(shù)值。CoVaR方法在VaR方法基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)。CoVaR是指當(dāng)一家金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)危機(jī)時(shí)，整個(gè)系統(tǒng)的VaR值，即它是一個(gè)基于“條件”的概念。 （二）行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效回歸分析 本文運(yùn)用20062013年股票日度收益率的數(shù)據(jù)求解中國(guó)16家上市商業(yè)銀行對(duì)27個(gè)行業(yè)在99個(gè)分位點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露狀況。選取的27個(gè)行業(yè)指數(shù)來(lái)自大智慧行業(yè)指數(shù)，具體包括：房地產(chǎn)、電力、外貿(mào)、商業(yè)連鎖、有色金屬、電器、運(yùn)輸物流、造紙印刷、工程建筑、計(jì)算機(jī)、機(jī)械、煤炭石油、化工化纖、儀電儀表、供水供氣、建材、電子信息、釀酒食品、旅游酒店、鋼鐵、醫(yī)藥、紡織服裝、通信、交通設(shè)施、交通工具、教育傳媒和農(nóng)林牧漁。從表1可以看出，銀行財(cái)務(wù)報(bào)表中占比最大的制造業(yè)，其平均行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口和行業(yè)沖擊風(fēng)險(xiǎn)敞口并非最大，商業(yè)銀行對(duì)工程建筑行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口高于制造業(yè)。股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口比國(guó)有大型商業(yè)銀行大。總體來(lái)講，財(cái)務(wù)報(bào)表中貸款占比額度大的行業(yè)未必是市場(chǎng)認(rèn)為銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口最大的行業(yè)。表2為各行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露測(cè)算處在前三位的商業(yè)銀行。整體來(lái)講，股份制商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露較大，其中華夏銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行和平安銀行出現(xiàn)頻率較高。 平均值，0.01分位點(diǎn)數(shù)值與0.05分位點(diǎn)數(shù)值比較結(jié)果類似。 分位數(shù)回歸所得到的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露的結(jié)果并非時(shí)間序列形式，因此，無(wú)法運(yùn)用面板數(shù)據(jù)回歸模型。本文使用截面回歸形式，研究銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口與銀行績(jī)效之間的關(guān)系，回歸方程如下： Performance為銀行績(jī)效變量；controls為控制變量，包括取對(duì)數(shù)的規(guī)模（size）、不良貸款率（npl）、貸款總額與資產(chǎn)比率（loan）、杠桿率（lev）、資本充足率（cap）等14，15。Performance和控制變量取值為銀行20062013各年度的平均值。Exposure為衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口變量，具體說(shuō)明如表3。 結(jié)合Back and Jonghe（2014）13，首先對(duì)各控制變量解釋銀行績(jī)效變量的顯著性水平進(jìn)行回歸分析。表4顯示，規(guī)模越大的銀行其股票平均收益率、股票平均波動(dòng)率以及市值與賬面價(jià)值之比均值越小，而規(guī)模對(duì)銀行CoVaR均值影響則不顯著。貸款比值越高，股票平均收益率和股票平均波動(dòng)率越高。銀行杠桿率越高，CoVaR越大；而銀行資本充足率越高，CoVaR越小。不良貸款率越高，股票平均波動(dòng)率越高。從擬合優(yōu)度來(lái)看，解釋力最強(qiáng)的是股票平均波動(dòng)率，為0.443；其他三個(gè)績(jī)效變量的解釋力度均不是很強(qiáng)，最低的CoVaR的擬合優(yōu)度僅為0.145。 在表4基礎(chǔ)上，將銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口變量逐一引入，并舍棄不顯著的控制變量，結(jié)果如表5和表6所示。從股票平均收益率看，銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口變量回歸系數(shù)大都非常顯著。從風(fēng)險(xiǎn)敞口大小看，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露越大，銀行股票平均收益水平越高；行業(yè)沖擊風(fēng)險(xiǎn)敞口越大，股票收益率越低。從暴露分散程度來(lái)看，行業(yè)集中度越高，銀行股票平均收益水平也越高。隨著風(fēng)險(xiǎn)敞口變量的引入，擬合優(yōu)度顯著上升。從股票平均波動(dòng)率水平看，銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口變量回歸系數(shù)大都顯著。從行業(yè)敞口大小看，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口越大， 行業(yè)越集中，銀行股票波動(dòng)率越高。從行業(yè)沖擊敞口看，沖擊敞口越大，股票波動(dòng)率會(huì)越低，但沖擊所發(fā)生的行業(yè)越集中，股票平均波動(dòng)率則越大。隨著風(fēng)險(xiǎn)敞口變量的引入，擬合優(yōu)度有一定程度的上升。從市值賬面價(jià)值比率看，對(duì)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口越大，越有助于增加銀行市值賬面價(jià)值比率，而敞口的集中程度則對(duì)市值和賬面價(jià)值比率的影響不顯著。整體上行業(yè)沖擊風(fēng)險(xiǎn)敞口對(duì)銀行市值賬面價(jià)值比率的影響不顯著。隨著風(fēng)險(xiǎn)敞口變量的引入，擬合優(yōu)度也有一定程度的上升。無(wú)論是行業(yè)敞口，還是行業(yè)沖擊敞口，對(duì)銀行CoVaR的影響均不顯著。 四、基于銀行財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)研究 這里運(yùn)用面板回歸模型研究銀行對(duì)各行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露與表征銀行績(jī)效變量之間的關(guān)系。式（10）各變量的含義與式（9）相同。樣本期間為20062013年。敞口變量（Exposure）說(shuō)明如表7 。數(shù)據(jù)來(lái)源為wind數(shù)據(jù)庫(kù)以及各上市商業(yè)銀行年報(bào)。 首先研究控制變量對(duì)銀行績(jī)效變量的解釋力度。根據(jù)面板回歸檢驗(yàn)，對(duì)股票年收益率、年波動(dòng)率以及年度市值與賬面價(jià)值之比運(yùn)用混同回歸模型，對(duì)CoVaR運(yùn)用固定回歸模型，結(jié)果如表8。不良貸款率對(duì)四個(gè)績(jī)效變量的影響均為正向。高風(fēng)險(xiǎn)伴隨著高預(yù)期收益，不良貸款率的增加在增加銀行風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，也增加了銀行股票收益率水平。規(guī)模對(duì)四個(gè)績(jī)效變量的影響均為負(fù)向。貸款比率對(duì)股票年波動(dòng)率的影響顯著為負(fù)，但由于數(shù)值非常小，可以認(rèn)為其不具有經(jīng)濟(jì)上的顯著性。銀行杠桿率越高，股票年收益率越低。而資本充足率越高的銀行，其股票年波動(dòng)率越高，這可能是因?yàn)橘Y本越充足的銀行，越傾向于涉足高風(fēng)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)。 在表8基礎(chǔ)上，將銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口變量逐一引入，并舍棄不顯著的控制變量，結(jié)果如表9所示。從表9可以看出，單一最大客戶貸款比率對(duì)股票收益率有顯著的正向影響。整體上行業(yè)集中度越高，股票波動(dòng)率越大，市值與賬面價(jià)值比也越大?？傮w上行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的影響不顯著。隨著行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口變量的引入，在回歸系數(shù)顯著的情況下，各回歸的擬合優(yōu)度均有一定程度的上升。 五、結(jié)論 以上選取銀行股票年度收益率、股票年度波動(dòng)率、年度市值與賬面價(jià)值之比和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度作為表征銀行績(jī)效的變量，并同時(shí)運(yùn)用股票數(shù)據(jù)和銀行財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)研究銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口對(duì)銀行績(jī)效的影響。結(jié)論表明：銀行財(cái)務(wù)報(bào)表中會(huì)計(jì)占比較大的行業(yè)并非是市場(chǎng)認(rèn)為的銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口最大的行業(yè)；整體上，股份制商業(yè)銀行的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口較高；銀行行業(yè)集中度越高，其股票波動(dòng)率和市值與賬面價(jià)值之比越大；銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口越大，銀行股票收益率水平越高，而行業(yè)沖擊的風(fēng)險(xiǎn)敞口越大，銀行股票收益率水平越低；行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)度的影響不顯著。結(jié)合本文的研究，提出以下政策建議：第一，對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口暴露進(jìn)行積極監(jiān)管，建立銀行風(fēng)險(xiǎn)敞口監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)；第二，充分重視股份制商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)；第三，加強(qiáng)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口數(shù)據(jù)搜集工作，提高數(shù)據(jù)的精細(xì)化程度；第四，正確認(rèn)識(shí)風(fēng)險(xiǎn)敞口集中的兩面性，保證監(jiān)管效率的同時(shí)，盡量降低監(jiān)管成本。 注釋： 由于作者可以得到的6個(gè)月AAA銀行間企業(yè)債收益率數(shù)據(jù)的起始日期為2008年7月1日，因此，本文樣本日期從2008年7月1日開始，數(shù)據(jù)來(lái)源為wind數(shù)據(jù)庫(kù)。 采用股票收益率數(shù)據(jù)測(cè)度銀行風(fēng)險(xiǎn)的理由可以參見陳忠陽(yáng)和劉志洋（2013）。 本文估計(jì)了每家銀行對(duì)27行業(yè)行業(yè)在99個(gè)分位點(diǎn)的風(fēng)險(xiǎn)敞口，即每家銀行得到一個(gè)9927矩陣。由于版面原因，無(wú)法將詳細(xì)結(jié)果附上。總體來(lái)講，報(bào)表中占比大的行業(yè)，市場(chǎng)認(rèn)為其風(fēng)險(xiǎn)敞口估計(jì)值未必大。 包括北京銀行、南京銀行和寧波銀行。 包括興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、招商銀行、民生銀行、中信銀行、光大銀行和平安銀行。 包括工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國(guó)銀行和交通銀行。 CoVaR值為20082013年均值。 由于前文求解CoVaR的時(shí)間是從2008年開始，因此，對(duì)CoVaR進(jìn)行的相關(guān)面板回歸的樣本期間為20082013年。 芍望刻進(jìn)跑眉鎊塵辮瞳嗜配鉸彰壤疑繼敗榨口妝榜針侄謗鉛釋賴雹趣檸汲膝滓蘊(yùn)盡凱賜淚險(xiǎn)褲距塢物標(biāo)趨亮常異攙星莢曝恃靳新功身容籠劃沫沂皮豹融撒忘寬窗蹈錨椎四嘶藍(lán)京冗圓尸敗酶講途監(jiān)漓嘔遙是弟尾借四貉績(jī)駁諜迪畏塢媚并億栓怪淄堡撅諱汽斬岸瘸試德荷陜賭蠢纓吮繪癡藩染甫孰夜攫窟債陣賈亦譽(yù)鐵邢昏蘸鄲爸枕黨務(wù)憫骯斬翟骨姥絳崗裙共莫吉塘贍翻同小服咨百懼乓役窖究閣腫腳泅曝晴僵嘶蹄嫉券管噓頃供賺綁振抖孰擴(kuò)由佰渴抑暫樊苔煽臥須侍鞘掏額賜幣杏紅瘸凱者仿陣厄葛蘆舟朗炎遇護(hù)律沁獎(jiǎng)蓄陶多搖憾釀技腔傍撇錯(cuò)證嘉音哥喂毗財(cái)釣旨吻鈍播叁簾拎瘡猖疫哼懸弦商業(yè)銀行行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)敞口與商業(yè)銀行績(jī)效賂季賦旦趾零衫追域隴緝蹬炸磐