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        我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險順周期性的實證研究

        2010-07-06 12:08:28涂銳
        當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2010年4期
        關(guān)鍵詞:周期性準(zhǔn)備金信用風(fēng)險

        ○涂銳

        (吉林大學(xué)商學(xué)院 吉林 長春 130012)

        近年來,關(guān)于銀行行為可能發(fā)生的順周期風(fēng)險問題引起了學(xué)術(shù)界和政策制定者的廣泛關(guān)注。一方面,如果經(jīng)濟(jì)周期對銀行確實存在影響,當(dāng)處于經(jīng)濟(jì)衰退期時,對于系統(tǒng)本身更顯薄弱的銀行來說,財政監(jiān)管就需要進(jìn)一步加強。另一方面,如果銀行對宏觀經(jīng)濟(jì)波動的反應(yīng)加劇了經(jīng)濟(jì)低迷期的影響,就適合于建立旨在減小銀行行為的順周期風(fēng)險的規(guī)則和制度。事實表明,我國商業(yè)銀行的信貸活動也具有明顯的順周期性,很多經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象及研究都證明了這一點。例如,在1992和1993年的經(jīng)濟(jì)上行期時,我國商業(yè)銀行大多存在過度信貸現(xiàn)象,而在1998年經(jīng)濟(jì)運行處于下行區(qū)間時,商業(yè)銀行又普遍收緊信貸。商業(yè)銀行信貸活動的這種順周期性不僅影響著宏觀經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運行,而且導(dǎo)致其信用風(fēng)險也呈現(xiàn)出一定的順周期性特征。本文延用了Mario Quagliariello(2006)的研究思路,采用面板分析的方法,探討了我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險可能存在的這種順周期性。

        一、數(shù)據(jù)與樣本

        為了延續(xù)已有的研究成果,本文將分析的重點集中在了商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金的演變過程上,試圖檢驗其是否表現(xiàn)出預(yù)期的周期性特征。本文選取了我國的14家上市商業(yè)銀行作為研究對象,得到了其自2002至2008年間至少連續(xù)4年以上的財務(wù)數(shù)據(jù),由此而產(chǎn)生的樣本,覆蓋了我國整個銀行體系總資產(chǎn)50%以上的比例。在變量的選取方面,本文將研究所選變量主要分為兩大類:銀行特定變量(BVS)和宏觀經(jīng)濟(jì)變量(MV)。由于本文的研究重點主要是信用風(fēng)險在經(jīng)濟(jì)周期中的演變問題,較長的時間跨度更適合于觀察的頻率,因此所有的數(shù)據(jù)均為年度數(shù)據(jù)。表1給出了模型中所選變量類型。

        表1

        有關(guān)變量的具體描述如下。

        1、模型中包括的銀行特定變量(BSV)

        (1)CIR(成本收入比率)。該比率通常被用作銀行效率的反映指標(biāo);指標(biāo)值較高的銀行有可能是在借款人的選擇方面缺乏效率的,從而保有數(shù)額較高的準(zhǔn)備金;同時,效率低的銀行可能傾向于從事風(fēng)險更高的貸款業(yè)務(wù)。此外,有些學(xué)者一直在討論一個問題,即那些決定在改進(jìn)其借款人的選擇方法上進(jìn)行高額投資的銀行,幾乎沒有風(fēng)險投資組合。如果這是事實,該變量則可能取負(fù)值。

        (2)ROA(資產(chǎn)回報率)。該比率是對貸款損失準(zhǔn)備記錄在資產(chǎn)負(fù)債表中贏利能力的度量;因而主要可用于檢驗銀行是否運用準(zhǔn)備金穩(wěn)定其收入。如果該假設(shè)成立,則其取值將會是正的。

        (3)NPLR(不良貸款率)。該比率是銀行投資組合整體質(zhì)量的度量指標(biāo)??蛻舻男庞脙r值越低,不良貸款就越多。該比率的一階滯后也包含在模型中。

        (4)PCR(撥備覆蓋率)。(也稱為“撥備充足率”),實際上是銀行貸款可能發(fā)生的呆、壞帳準(zhǔn)備金的使用比率,它是衡量商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金計提是否充足的一個重要指標(biāo)。該項指標(biāo)從宏觀上反應(yīng)銀行貸款的風(fēng)險程度及社會經(jīng)濟(jì)環(huán)境、誠信等方面的情況。

        2、模型中包括的宏觀經(jīng)濟(jì)變量(MV)

        (1)LTBR(長期國債利率)。一方面由于較高的利率水平使得借款者的債務(wù)負(fù)擔(dān)加重,因而家庭戶與企業(yè)在償還貸款上面臨更大的困難,尤其對巨額負(fù)債者更是如此;另一方面,在經(jīng)濟(jì)繁榮期利率顯著偏高,而準(zhǔn)備金更有可能會降低;因此該變量的符號不確定。

        (2)GDPR(實際GDP年增長率)。是對經(jīng)濟(jì)活動總量最主要和最直接的度量。依據(jù)通行的觀點,即在經(jīng)濟(jì)繁榮期銀行不提取準(zhǔn)備金,則它與貸款損失準(zhǔn)備之間存在著反向聯(lián)系。該變量的兩期滯后值和現(xiàn)值都包含在模型中,以便理解實體經(jīng)濟(jì)狀況的惡化對信用變化的延遲沖擊。

        (3)SICR(上證指數(shù)年變動率)。該比率是證券交易指數(shù)的年增值(貶值)率,是金融市場健康狀況的一個粗略反映指標(biāo)。一方面,牛市中家庭和企業(yè)的凈資產(chǎn)會增加,這使得金融債務(wù)價值很容易下降(反向聯(lián)系);另一方面,當(dāng)間接價值顯著增加時,銀行可能試圖去降低其篩選標(biāo)準(zhǔn),以獲得其投資組合的客戶(正向聯(lián)系)。此外,在金融市場中資產(chǎn)價格出現(xiàn)大幅下降之前,通常是牛市階段;依據(jù)這種觀點,可以認(rèn)為該變量的當(dāng)期系數(shù)是正的,而其滯后系數(shù)是負(fù)的。

        (4)SPR(存貸利差)。是銀行風(fēng)險偏好行為的反映指標(biāo),同時該變量也受信貸市場競爭水平的影響。

        二、經(jīng)濟(jì)計量方法

        本文首先從靜態(tài)回歸開始,在回歸變量和誤差項之間的相互關(guān)系上沒有嚴(yán)格的限制條件。依照已有研究分析得出的結(jié)論,本文選取了開始部分的回歸變量。一般認(rèn)為有幾個變量,如GDP、投資、消費等,應(yīng)該被選取用以反映經(jīng)濟(jì)周期的不同階段;但初步研究卻發(fā)現(xiàn),使用實際GDP的年增長率作為總體經(jīng)濟(jì)活動的反映指標(biāo)更為恰當(dāng)。在選定該指標(biāo)的同時,本文還選取了其它宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo):長期國債利率、存貸利差和上證指數(shù)年變動率。這些指標(biāo)本身不能直接反映經(jīng)濟(jì)周期的變化,但卻可以反映出信用市場的競爭狀況、家庭的債務(wù)負(fù)擔(dān)、以及企業(yè)的財務(wù)健康狀況等。因此,它們可以提供有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對銀行信貸沖擊的額外信息??紤]到宏觀經(jīng)濟(jì)波動對銀行沖擊可能產(chǎn)生的延遲問題,解釋變量的當(dāng)期值及其滯后一期值都出現(xiàn)在回歸模型中。由于已有研究表明,實際GDP的增長對銀行的沖擊往往表現(xiàn)出較長的持續(xù)期,所以該指標(biāo)的滯后二期值也被引入了模型中。依據(jù)廣義簡化方法,在每一步中剔除次要變量,最終在5%的顯著性水平下確定了一系列回歸變量。當(dāng)滯后因變量被用作解釋變量時,由于回歸變量與誤差項之間不再保持獨立性,最小二乘估計法不再是一致估計。為了解決這個問題,本文引入一階差分模型,然后運用相應(yīng)的工具變量,來對模型進(jìn)行估計。為了進(jìn)一步揭示變量所具有的系統(tǒng)性聯(lián)系,本文通過引入動態(tài)規(guī)則,對貸款損失準(zhǔn)備金模型重新進(jìn)行了估計。

        以下(1)、(2)、(3)分別給出了貸款損失準(zhǔn)備金的靜態(tài)模型、動態(tài)模型和一階差分模型。

        (i=1,...,14(ui取值到 13);t=2002,...,2008;j=0,1,2,3(取決于不同變量)

        其中,LLP表示貸款損失準(zhǔn)備金率;BSV表示銀行特定變量;MV表示宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo);u表示獨立且不可觀測的影響;ε為誤差項。

        由于在整個研究期間內(nèi)存在變量的數(shù)據(jù)缺失,本文還采用了涵蓋4家主要上市商業(yè)銀行的小型面板進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,而這些銀行的數(shù)據(jù)在整個實驗期間(7年)都是完整的。通過檢驗,試圖揭示以下兩方面問題:一是模型的估計結(jié)果是否普遍適用于所有的銀行個體;二是GDP增長所帶來的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊,對銀行業(yè)績的影響是否具有非對稱性,即其在經(jīng)濟(jì)上行和下行區(qū)間的表現(xiàn)是否是一致的。

        三、結(jié)論

        已有研究表明,銀行信用表現(xiàn)出的明顯的順周期性,主要產(chǎn)生于貸款損失準(zhǔn)備金的周期性波動。本文延續(xù)了這種研究框架,并將其用于我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險順周期性的實證研究。計量分析結(jié)果證實,我國商業(yè)銀行的貸款損失準(zhǔn)備金的確隨著經(jīng)濟(jì)的周期性波動而變化,由此顯示我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險也呈現(xiàn)出明顯的順周期性特點;并且這種特點在經(jīng)濟(jì)蕭條期更為明顯也更持久。因此,為了更好地避免經(jīng)濟(jì)下行區(qū)間商業(yè)銀行信用風(fēng)險的順周期性對宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的反作用,應(yīng)該加強對銀行風(fēng)險的逆周期性監(jiān)管。

        [1]李悅:經(jīng)濟(jì)周期對信用風(fēng)險的影響[J].浙江金融,2006(8).

        [2]謝清河:金融經(jīng)濟(jì)周期與商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理研究[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2009(4).

        [3]溫信祥:銀行資本監(jiān)管順周期性及其對經(jīng)濟(jì)波動的影響[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2006(6).

        [4]孫連友、胡海鷗:宏觀經(jīng)濟(jì)波動與信用風(fēng)險:結(jié)構(gòu)模型[J].財經(jīng)理論與實踐,2005(1).

        [5]羅平:資本監(jiān)管制度的順周期性及其補救方法[J].國際金融研究,2009(6).

        [6]Mario Quagliariello:Bank’s riskiness over the business cycle:A panel analysis on Italian intermediaries”[J].the Temi di discussione series,2006(9).

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