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        基于隨機(jī)前沿分析的貸款定價(jià)效率研究

        2013-04-29 00:00:00隋聰
        金融發(fā)展研究 2013年2期

        摘 要:在同等條件下,高效率的貸款定價(jià)能夠給銀行帶來(lái)更多的收益。本文將影響貸款定價(jià)的因素分成兩部分:將成本因素設(shè)定為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的投入指標(biāo),將風(fēng)險(xiǎn)和其他因素設(shè)定為影響商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率的指標(biāo)。通過(guò)建立商業(yè)銀行貸款定價(jià)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù),研究商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率。對(duì)中國(guó)33家商業(yè)銀行2003—2012年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn):大型商業(yè)銀行因規(guī)模優(yōu)勢(shì)表現(xiàn)出了較高的效率;股份制銀行和城市商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率差異最大;在利率管制下,外資銀行的技術(shù)優(yōu)勢(shì)沒(méi)有體現(xiàn)出來(lái)。

        關(guān)鍵詞:貸款定價(jià);效率;隨機(jī)前沿分析;凈利差

        中圖分類號(hào):F830 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1674-2265(2013)02-0056-07

        一、引言

        貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行最基本、最重要的業(yè)務(wù)。貸款定價(jià)體現(xiàn)著商業(yè)銀行控制風(fēng)險(xiǎn)、提高收益的能力。貸款定價(jià)偏低雖會(huì)增加業(yè)務(wù)量,但也會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)加大;貸款定價(jià)偏高會(huì)減少業(yè)務(wù)量且不利于銀行發(fā)展。因此,在同等條件下,能夠給銀行帶來(lái)更多收益的貸款定價(jià)才是更有效率的。

        中國(guó)多年來(lái)一度實(shí)行利率管制,存款利率不能高于基準(zhǔn)利率,貸款利率在基準(zhǔn)利率的基礎(chǔ)上有浮動(dòng)限制。這種管制直到2012年6月8日才有所放松。在此之前,中國(guó)商業(yè)銀行僅掌握部分自主貸款定價(jià)權(quán),直至目前中國(guó)商業(yè)銀行的貸款定價(jià)能力依然比較弱。隨著利率市場(chǎng)化的發(fā)展,商業(yè)銀行必然要掌握更多的自主定價(jià)權(quán)。如果中國(guó)的商業(yè)銀行還以現(xiàn)在的貸款定價(jià)能力應(yīng)對(duì)未來(lái)的挑戰(zhàn),肯定會(huì)導(dǎo)致其在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中處于劣勢(shì)。

        現(xiàn)有貸款定價(jià)的研究多集中于分析商業(yè)銀行凈利差的影響,而凈利差實(shí)際上反映的是商業(yè)銀行的存貸款定價(jià)行為,而不是定價(jià)效率。胡、桑德斯(Ho、Saunders,1981)認(rèn)為商業(yè)銀行是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的金融中介,他們建立了商業(yè)銀行的財(cái)富期望效用函數(shù),并推導(dǎo)了最優(yōu)存貸款定價(jià)。此后該模型被稱為代理商模型,并得到不斷的完善和補(bǔ)充。毛德斯、索利斯(Maudos、Solís,2009)對(duì)代理商模型及其之后的拓展文獻(xiàn)進(jìn)行了綜合,建立了考慮營(yíng)業(yè)成本和非傳統(tǒng)業(yè)務(wù)對(duì)貸款定價(jià)以及凈利差影響的理論模型。利用代理商模型對(duì)貸款定價(jià)行為的研究屬于理論研究,理論研究認(rèn)為影響貸款定價(jià)以及凈利差的因素主要包括市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、營(yíng)業(yè)成本、違約風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)厭惡等因素。

        除了理論研究,針對(duì)歐美發(fā)達(dá)國(guó)家以及完成利率市場(chǎng)化的拉丁美洲和東歐等發(fā)展中國(guó)家的實(shí)證研究也比較多??滋?、許(Demirguc-Kunt、Huizunga,1999)利用1988—1995年間80多個(gè)國(guó)家的銀行樣本,分析了各種因素對(duì)凈利差國(guó)際性差異的影響。桑德斯、舒馬赫(Saunders、Schumacher,2000)引入國(guó)家虛擬變量,利用兩步法對(duì)歐洲6國(guó)和美國(guó)的商業(yè)銀行進(jìn)行了實(shí)證研究,對(duì)比了不同國(guó)家商業(yè)銀行凈利差影響因素的區(qū)別。研究發(fā)現(xiàn)存款利率限制、準(zhǔn)備金要求、資本充足率、市場(chǎng)壟斷程度以及宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)都是影響凈利差以及貸款定價(jià)的重要因素?;籼乩?、梁(Hawtrey、Liang,2008)利用經(jīng)濟(jì)合作組織OECD中14個(gè)國(guó)家1987—2001年間的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)壟斷、營(yíng)業(yè)成本、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、利率波動(dòng)、違約風(fēng)險(xiǎn)、貸款數(shù)量、隱含利息支付以及管理效率對(duì)于商業(yè)銀行的凈利差和貸款定價(jià)都有顯著影響??ㄋ孤⑼?、瓦爾達(dá)爾、奧坎(Kasman、Tunc、Vardar、Okan,2010)將歐盟國(guó)家1995—2006年的數(shù)據(jù)分成兩個(gè)時(shí)間段,研究了新加入歐盟的國(guó)家和原有成員國(guó)的差異。研究發(fā)現(xiàn)在兩個(gè)研究期間內(nèi)銀行規(guī)模和管理效率與凈利差負(fù)相關(guān)。隨著歐盟擴(kuò)張進(jìn)程的加快,歐盟各國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境差異減小,在第二個(gè)研究期間所有宏觀變量都不再顯著。

        周鴻衛(wèi)、韓忠偉和張蓉(2008)采用1996—2006年的數(shù)據(jù),對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的凈利差進(jìn)行了研究。研究發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)、營(yíng)業(yè)成本、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、貸款比率、交易規(guī)模、隱含利息支付、準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本、管理效率、資產(chǎn)規(guī)模等因素影響著商業(yè)銀行的凈利差。周開(kāi)國(guó)、李濤和何興強(qiáng)(2008)采用中國(guó)1996—2003年商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),研究了凈利差的影響。趙旭(2009)采用中國(guó)1998—2006年商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),從多維角度衡量?jī)衾?,考慮了中間業(yè)務(wù)影響的會(huì)計(jì)利差和Lener指數(shù)邊際利差以及宏觀因素。研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)凈利差影響不顯著,準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本與凈利差顯著正相關(guān),宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)凈利差也有一定的影響,而中間業(yè)務(wù)和凈利差之間沒(méi)有因果關(guān)系。張育紅、張宗益(2010)采用2000—2008年中國(guó)23家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,研究發(fā)現(xiàn)四個(gè)大型商業(yè)銀行凈利差波動(dòng)較大,中小股份制商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)逐漸穩(wěn)定。風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、營(yíng)業(yè)成本、違約風(fēng)險(xiǎn)、資產(chǎn)規(guī)模、上年凈利差、非利差收入、非傳統(tǒng)資產(chǎn)及基準(zhǔn)利差都是影響凈利差的重要因素。

        綜合文獻(xiàn)分析,可以發(fā)現(xiàn)研究?jī)衾钜约百J款定價(jià)文獻(xiàn)較多,但是針對(duì)貸款定價(jià)效率的研究幾乎沒(méi)有。當(dāng)前中國(guó)正處于利率市場(chǎng)化發(fā)展過(guò)程中,商業(yè)銀行迫切需要提高貸款定價(jià)能力,對(duì)現(xiàn)階段貸款定價(jià)效率的研究至關(guān)重要。因此,本文提出將影響商業(yè)銀行凈利差的因素(也是影響貸款定價(jià)的因素)分成兩部分,利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法研究中國(guó)銀行業(yè)的貸款定價(jià)效率。影響貸款定價(jià)的成本因素被設(shè)定為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的投入指標(biāo),影響貸款定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因素和其他因素被設(shè)定為影響商業(yè)銀行效率的指標(biāo),從而建立了商業(yè)銀行貸款定價(jià)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)。利用該生產(chǎn)函數(shù),采用中國(guó)銀行業(yè)中具有代表性的33家商業(yè)銀行2003—2010年的平衡面板數(shù)據(jù),對(duì)中國(guó)銀行業(yè)的貸款定價(jià)效率進(jìn)行實(shí)證研究。

        二、隨機(jī)前沿分析模型

        最初的隨機(jī)前沿分析模型(洛弗爾、施密特, 1977;梅森、布羅克, 1977)是一個(gè)針對(duì)截面數(shù)據(jù)的生產(chǎn)函數(shù),其中包括兩個(gè)誤差項(xiàng):一個(gè)是隨機(jī)影響誤差,另一個(gè)是技術(shù)非效率項(xiàng)。模型可以表示成下面形式:

        [Yi=βxi+Vi-Ui,i=1,…,N] (1)

        其中,[Yi]表示第i個(gè)決策單元(這里表示銀行)的產(chǎn)出量;[xi]是[k×1]的向量,它表示第i個(gè)決策單元的投入量;[β]是一個(gè)待估計(jì)參數(shù)向量;[Vi、Ui]表示兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量;[Vi]服從正態(tài)分布,它表示隨機(jī)誤差;[Ui]是一個(gè)非負(fù)的隨機(jī)變量,它表示技術(shù)非效率項(xiàng)。

        這個(gè)最初的模型在過(guò)去的30年里已經(jīng)得到了不斷的完善和擴(kuò)展。這些擴(kuò)展包括對(duì)誤差項(xiàng)[Ui]分布形式的擴(kuò)展,比如截?cái)嗾龖B(tài)分布、兩參數(shù)gamma分布,以及對(duì)面板數(shù)據(jù)和時(shí)變技術(shù)效率的擴(kuò)展。

        大量的實(shí)證研究通過(guò)估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)來(lái)測(cè)算技術(shù)效率。研究某一特定決策單元的技術(shù)效率變化時(shí),早期研究通常采用兩步估計(jì)法。然而,兩步法違背了兩個(gè)估計(jì)階段非效率相互獨(dú)立的假設(shè)。為了解決這一問(wèn)題,巴蒂斯和科埃利(Battese和Coelli,1995)給非效率項(xiàng)[Ui]提出了一個(gè)明確的表達(dá)式,這個(gè)表達(dá)式是關(guān)于特定決策單元的一組變量和誤差項(xiàng)的函數(shù)。這個(gè)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的形式為:

        [Yit=βxit+Vit-Uit,i=1,…,N,t=1,…,T] (2)

        其中,[Yit]表示第i個(gè)決策單元第t期的產(chǎn)出量;[xit]是[k×1]的向量,它表示第i個(gè)決策單元第t期的投入量;[β]是一個(gè)待估計(jì)參數(shù)向量;[Vit、Uit]表示兩個(gè)相互獨(dú)立的隨機(jī)變量;[Vit]服從正態(tài)分布[N0,σ2V],它表示隨機(jī)誤差;[Uit]是技術(shù)非效率項(xiàng),它被假設(shè)為服從0點(diǎn)截?cái)嗟莫?dú)立分布[Nmit,σ2U]。

        [mit=zitδ,i=1,…,N,t=1,…,T] (3)

        其中,[zit]是[p×1]維向量,它表示影響某一決策單元效率的變量組;[δ]是[1×p]維待估計(jì)參數(shù)。

        可以通過(guò)估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)來(lái)測(cè)算每個(gè)決策單元的技術(shù)效率。技術(shù)效率測(cè)度被定義為:

        [EFFi=EyiUi,xiEyiUi=0,xi=βxi-Uiβxi] (4)

        其中,[EFFi]表示第i個(gè)決策單元的技術(shù)效率;[EyiUi,xi]是在存在技術(shù)非效率項(xiàng)[Ui]和已知投入[xi]條件下產(chǎn)出的期望,表示實(shí)際產(chǎn)出的均值;[EyiUi=0,xi]是在不存在技術(shù)非效率項(xiàng)[Ui]和已知投入[xi]條件下產(chǎn)出[yi]的期望,表示理論最大產(chǎn)出的均值。

        隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)區(qū)別于其他方法主要在于,它引入的非效率項(xiàng)[Ui]。非效率項(xiàng)是否存在呢?如果不存在我們就沒(méi)有必要采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)了。檢驗(yàn)決策單元是否存在非效率項(xiàng),可以參用變差率[γ]來(lái)判斷。

        [γ=σ2Uσ2U+σ2V] (5)

        其中,[γ]表示變差率;[σ2U]表示技術(shù)非效率項(xiàng)U的方差;[σ2V]表示隨機(jī)誤差V的方差。變差率[γ]代表技術(shù)非效率項(xiàng)U的方差[σ2U]占技術(shù)非效率項(xiàng)U的方差與隨機(jī)誤差V的方差之和[σ2U+σ2V]的比重。

        顯然,[γ]的取值范圍是[0,1]。當(dāng)[γ]趨近于1時(shí),說(shuō)明生產(chǎn)函數(shù)偏差主要來(lái)自技術(shù)非效率項(xiàng)U,而隨機(jī)誤差V的影響可以忽略不計(jì);當(dāng)[γ]趨近于0時(shí),說(shuō)明生產(chǎn)函數(shù)偏差主要來(lái)自隨機(jī)誤差V,而技術(shù)非效率項(xiàng)U的影響可以忽略不計(jì);當(dāng)[γ]位于0和1之間,說(shuō)明生產(chǎn)函數(shù)偏差由技術(shù)非效率項(xiàng)U和隨機(jī)誤差V共同決定。

        可以通過(guò)對(duì)變差率[γ]的檢驗(yàn)來(lái)判斷隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)是否有效。如果零假設(shè)[γ=0]被接受,表明[σ2U]等于0,因此不存在技術(shù)非效率,隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)無(wú)效。否則隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)就是有效的。對(duì)于變差率[γ]的零假設(shè)檢驗(yàn),通過(guò)單邊似然比統(tǒng)計(jì)量LR的顯著性檢驗(yàn)來(lái)實(shí)現(xiàn)。單邊似然比統(tǒng)計(jì)量LR表示為:

        [LR=-2lnL(θ0)L(θ1)] (6)

        其中,[θ]是隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的待估參數(shù)向量;[θ0]是在[γ=0]約束下的極大似然估計(jì);[θ1]是無(wú)約束條件下的極大似然估計(jì);[L(θ0)、L(θ1)]分別表示這兩個(gè)估計(jì)的似然函數(shù)值。

        單邊似然比統(tǒng)計(jì)量LR服從自由度為n的混合[χ2]分布。自由度n等于[θ0]和[θ1]下的待估參數(shù)之差。如果LR大于給定顯著性水平[α]相對(duì)應(yīng)的混合[χ2]分布的臨界值,即[LR>χ2αn],則拒絕零假設(shè),說(shuō)明技術(shù)非效率項(xiàng)Ui是存在的。

        三、變量及數(shù)據(jù)

        本研究以凈利差作為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的產(chǎn)出指標(biāo),研究商業(yè)銀行的貸款定價(jià)以及盈利效率。大量的理論和實(shí)證研究表明影響凈利差的因素包括,營(yíng)業(yè)成本、隱含利息支付、準(zhǔn)備金機(jī)會(huì)成本、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、違約風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等。

        與其他研究不同,本文利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)來(lái)研究貸款定價(jià)效率。生產(chǎn)函數(shù)是指生產(chǎn)中所使用的各種投入要素與所能生產(chǎn)的最大產(chǎn)出之間的關(guān)系。商業(yè)銀行作為一種特殊的企業(yè),它的投入和產(chǎn)出和一般企業(yè)有很大區(qū)別。衡量商業(yè)銀行產(chǎn)出的最佳方法就是計(jì)算其收益,而凈利差就是其收益的最重要部分。商業(yè)銀行最直接的投入就是各種成本,包括營(yíng)業(yè)成本、隱含利息支付、準(zhǔn)備金機(jī)會(huì)成本等。風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、違約風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等也是影響凈利差的因素,在利用生產(chǎn)函數(shù)的研究方法中它們是影響商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率的因素。綜上,本文將影響凈利差的7個(gè)因素分成兩部分:第一部分是商業(yè)銀行這一特殊企業(yè)的各種成本——營(yíng)業(yè)成本、隱含利息支付、準(zhǔn)備金機(jī)會(huì)成本,作為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的投入指標(biāo);第二部分是風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、違約風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)等因素,它們是影響商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率的因素。

        隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的產(chǎn)出為凈利差,它用凈利息收入比總資產(chǎn)來(lái)度量,即:

        NIM=凈利息收入/總資產(chǎn)

        營(yíng)業(yè)成本(Operating Cost,OC)是在商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)中產(chǎn)生的非利息支出,比如人工費(fèi)、設(shè)備費(fèi)、固定資產(chǎn)折舊等營(yíng)業(yè)支出。用營(yíng)業(yè)支出與總資產(chǎn)的比率衡量營(yíng)業(yè)成本,即:

        營(yíng)業(yè)成本OC=營(yíng)業(yè)支出/總資產(chǎn)

        隱含利息支付(Implicit Interest Payments,IIP)是指銀行向客戶提供的各種免費(fèi)服務(wù)所產(chǎn)生的費(fèi)用。用非利息收入減非利息支出與總資產(chǎn)之比來(lái)度量隱含利息支出,即:

        隱含利息支付IIP=(非利息支出-非利息收入)/總資產(chǎn)

        準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本(Opportunity Costs of Bank Reserves,OR)是商業(yè)銀行無(wú)法從存入中央銀行的準(zhǔn)備金和其他準(zhǔn)備金中獲得收入所產(chǎn)生的機(jī)會(huì)成本。用現(xiàn)金和其他銀行到期款與總資產(chǎn)的比來(lái)度量準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本,即:

        準(zhǔn)備金機(jī)會(huì)成本OR=(現(xiàn)金+其他銀行到期款)/總資產(chǎn)

        風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度、違約風(fēng)險(xiǎn)、利率風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)影響隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)中某一評(píng)價(jià)銀行的效率,也就是影響商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率。對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)厭惡(Risk Aversion,RA),大多采用股東權(quán)益的比例指標(biāo)來(lái)度量(毛德斯、格瓦拉,2004;毛德斯、索林斯,2009),即:

        風(fēng)險(xiǎn)厭惡RA=股東權(quán)益/總資產(chǎn)

        違約風(fēng)險(xiǎn)(Default Risk,DR)是銀行面臨的最常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn),可采用凈核銷額與總貸款之比來(lái)衡量違約風(fēng)險(xiǎn),即:

        違約風(fēng)險(xiǎn)DR=凈核銷額/總貸款

        利率風(fēng)險(xiǎn)(Interest Risk,IR)是指市場(chǎng)利率變化的不確定性導(dǎo)致的銀行資產(chǎn)價(jià)值的不確定性。利用市場(chǎng)利率的標(biāo)準(zhǔn)差衡量利率風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于市場(chǎng)利率,本文采集的是2003—2010年銀行間回購(gòu)利率。

        市場(chǎng)結(jié)構(gòu)(Market Structure,MS)反映市場(chǎng)集中度或競(jìng)爭(zhēng)程度。利用勒納指數(shù)Lerner度量市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。在商業(yè)銀行的研究中,一般采用總收入和總支出的差與總收入的比率來(lái)衡量勒納指數(shù),即:

        Lerner=(總收入-總支出)/總收入

        本文選取了在中國(guó)內(nèi)地經(jīng)營(yíng)的33家商業(yè)銀行2003—2010年的平衡數(shù)據(jù)。樣本涵蓋了中國(guó)大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、政策性銀行及境內(nèi)的外資和合資銀行,囊括了中國(guó)各類商業(yè)銀行。

        商業(yè)銀行數(shù)據(jù)來(lái)源于Bankscopes數(shù)據(jù)庫(kù)2003—2010年各個(gè)商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表、利潤(rùn)表和比率表,銀行間回購(gòu)利率來(lái)自中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。

        四、實(shí)證研究

        (一)實(shí)證模型

        根據(jù)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型式(2)(3),以及產(chǎn)出、投入、影響效率的指標(biāo)建立商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率分析模型如下:

        [NIMit=β0+βOCOCit+βIIPIIPit+βORORit+Vit-Uit] (7)

        其中,[NIMit]表示第i個(gè)銀行第t期的凈利差;[β=β0,βOC,βIIP,βOR]表示待估計(jì)參數(shù)向量;[OCit]、[IIPit]、[ORit]分別表示第i個(gè)銀行第t期的營(yíng)業(yè)成本、隱含利息支付、準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本;[Vit]服從正態(tài)分布[N0,σ2V],它表示隨機(jī)誤差;[Uit]是技術(shù)非效率項(xiàng),它被假設(shè)為服從0點(diǎn)截?cái)嗟莫?dú)立分布[Nmit,σ2U]。影響[mit]的變量包括風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度RA、違約風(fēng)險(xiǎn)DR、利率風(fēng)險(xiǎn)IR、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)MS。此外,時(shí)間變量t也是影響[mit]的因素,因此[mit]被表示為:

        [mit=δRARAit+δDRDRit+δIRIRit+δMSMSit+δtt+εit] (8)

        其中,[δ=δRA,δDR,δIR,δMS,δt]表示待估計(jì)參數(shù)。

        通過(guò)模型(7)和(8),采用中國(guó)33家商業(yè)銀行2003—2010年的平衡數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì),得到各變量的回歸結(jié)果(見(jiàn)表1)。

        從表1可以看出所有變量系數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果都很顯著。另外,根據(jù)式(6)得到的單邊似然比統(tǒng)計(jì)量LR=108.016。通過(guò)查混合卡方分布表可以確定在99%的置信水平下是顯著的。因此拒絕原假設(shè),技術(shù)非效率項(xiàng)Ui是存在的,采用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)是合適的。

        從表1的回歸系數(shù)來(lái)看,隱含利息支付IIP和營(yíng)業(yè)成本OC是商業(yè)銀行貸款定價(jià)時(shí)主要考慮的成本因素,準(zhǔn)備金的機(jī)會(huì)成本OR的作用相對(duì)較弱。在影響商業(yè)銀行貸款定價(jià)效率的因素中,利率風(fēng)險(xiǎn)IR最為重要??梢?jiàn),當(dāng)前中國(guó)商業(yè)銀行在貸款定價(jià)過(guò)程中主要考慮的風(fēng)險(xiǎn)因素是利率風(fēng)險(xiǎn),而作為商業(yè)銀行主要面臨的違約風(fēng)險(xiǎn)DR以及風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度RA和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)MS的作用相對(duì)較弱。當(dāng)前,中國(guó)銀行業(yè)在貸款定價(jià)過(guò)程中忽略違約風(fēng)險(xiǎn),也警示中國(guó)銀行業(yè)控制風(fēng)險(xiǎn)的能力有待加強(qiáng)。

        (二)回歸結(jié)果及分析

        從中國(guó)33家商業(yè)銀行2003—2010年貸款定價(jià)的效率結(jié)果(見(jiàn)表2)來(lái)看,大型商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率普遍較高,股份制銀行和城市商業(yè)銀行的效率參差不齊,政策性銀行和外資、合資銀行效率偏低。大型銀行的高效率體現(xiàn)了規(guī)模效應(yīng),反映出該類銀行聲望較高、客戶群體穩(wěn)定,無(wú)論是在存款客戶還是貸款客戶都有一定的認(rèn)可度。相對(duì)而言,大型銀行的融資成本穩(wěn)定,貸款的利息收入也較高。而股份制銀行和城市商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率則表現(xiàn)出很大差異。這類銀行的規(guī)模相差不大,數(shù)量較多,競(jìng)爭(zhēng)也更激烈。由于政策性銀行的貸款具有政策導(dǎo)向,其貸款定價(jià)普遍偏低,導(dǎo)致了該類銀行的低效率。外資銀行和合資銀行的低效率主要緣于該類銀行網(wǎng)點(diǎn)少、客戶群體有限。為了發(fā)展業(yè)務(wù),外資銀行和合資銀行必須制定較低的貸款利率來(lái)吸引客戶。

        圖1給出了表2最后一行各年度的平均效率的直觀描述。從中可以看出,2005年和2008年中國(guó)銀行業(yè)的整體貸款定價(jià)效率較高,2008年以后平均效率開(kāi)始下降。2008—2010年受國(guó)際金融危機(jī)的影響以及國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,中國(guó)采取適度寬松的貨幣政策,各家銀行的頭寸都比較富裕,銀行普遍采取較低的貸款利率發(fā)放貸款,導(dǎo)致了貸款定價(jià)效率的下降。

        圖1:2003—2010年平均效率

        為了能夠更加直觀地比較各家商業(yè)銀行的技術(shù)效率,本文將2003—2010年各家商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率分成六組——大型商業(yè)銀行、政策性銀行、股份制銀行、外資和合資銀行、城市商業(yè)銀行,其中城市商業(yè)銀行分為兩組,分別見(jiàn)圖2—7。

        從圖2可以看出大型商業(yè)銀行整體效率都在0.93以上。其中,中國(guó)建設(shè)銀行2004年以后都處于最高水平。整體來(lái)看,大型商業(yè)銀行處于下降趨勢(shì),這主要體現(xiàn)了國(guó)家寬松的貨幣政策。

        從圖3可以看出在政策性銀行中,國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行的效率最高,中國(guó)進(jìn)出口銀行效率一直處于較低水平。國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行主要是為關(guān)系國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展命脈的基礎(chǔ)設(shè)施、基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和支柱產(chǎn)業(yè)重大項(xiàng)目及配套工程建設(shè)提供長(zhǎng)期融資,貸款利率相對(duì)較高。另外,國(guó)家開(kāi)發(fā)銀行也在努力向普通商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型。中國(guó)進(jìn)出口銀行一直為中國(guó)的設(shè)備和高新技術(shù)產(chǎn)品出口、對(duì)外承包工程及各類境外投資提供政策性融資。中國(guó)進(jìn)出口銀行也是外國(guó)政府貸款的主要轉(zhuǎn)貸行和中國(guó)政府援外優(yōu)惠貸款的承貸行。這些貸款的利率都很低,所以其貸款定價(jià)效率也就相對(duì)很低。

        從圖4可以看出招商銀行和光大銀行的技術(shù)效率一致保持較高水平,處于0.9以上。廣發(fā)銀行在2008年以后也達(dá)到了0.9以上。平安銀行在2008年以后有個(gè)迅速的下滑,反映了平安銀行的成本在提高、貸款利潤(rùn)相對(duì)下降,這與平安銀行2008年以后的擴(kuò)張策略直接有關(guān)。2008年以后平安銀行的資產(chǎn)規(guī)模得到了大幅提高,但是收益水平的提高并沒(méi)跟上擴(kuò)張的步伐。

        圖5給出了外資銀行(寧波國(guó)際銀行、法國(guó)巴黎銀行)和合資銀行(華一銀行、廈門國(guó)際銀行)2003—2010年的技術(shù)效率。相對(duì)而言,合資銀行的效率要高于外資銀行。在中國(guó)的存款利率管制下,外資銀行的先進(jìn)管理技術(shù)沒(méi)有體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。相反,外資銀行的網(wǎng)點(diǎn)有限、客戶不多的問(wèn)題限制了其發(fā)展。相比之下,合資銀行的境況要好一些。

        城市商業(yè)銀行按照貸款定價(jià)效率高低分成兩組,圖6和圖7分別為效率高和效率低的城市商業(yè)銀行。由于自身發(fā)展規(guī)模和區(qū)域的限制,城市商業(yè)銀行的整體表現(xiàn)不如大型商業(yè)銀行。

        五、結(jié)論

        貸款定價(jià)偏低會(huì)增加貸款需求,但也會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)加大。貸款定價(jià)偏高會(huì)減少貸款需求,這同樣不利于銀行發(fā)展。高效率的貸款定價(jià)應(yīng)該是在同等條件下能夠給銀行帶來(lái)更多收益的貸款定價(jià)。為了研究商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率,本文將影響貸款定價(jià)的因素分成兩部分,并采用了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)方法。影響貸款定價(jià)的成本因素被設(shè)定為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的投入指標(biāo),銀行貸款定價(jià)的風(fēng)險(xiǎn)因素和其他因素被設(shè)定為影響商業(yè)銀行效率的指標(biāo),在此基礎(chǔ)上建立了商業(yè)銀行貸款定價(jià)的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù),采集了中國(guó)銀行業(yè)33家商業(yè)銀行2003—2012年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。實(shí)證揭示了以下主要問(wèn)題:

        2008年以后一段時(shí)期適度寬松的貨幣政策,各家商業(yè)銀行的頭寸都比較富裕,因此普遍采取低利率放貸策略。這導(dǎo)致了2008—2010年中國(guó)銀行業(yè)整體的貸款定價(jià)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

        大型商業(yè)銀行的貸款定價(jià)效率普遍較高,貸款定價(jià)效率基本在0.93以上,體現(xiàn)了大型銀行在競(jìng)爭(zhēng)中的優(yōu)勢(shì)。由于政策性銀行主要提供政策性融資,因此貸款利率較低,導(dǎo)致了政策性銀行的低效率。

        股份制銀行和城市商業(yè)銀行的表現(xiàn)參差不齊。有些銀行可以達(dá)到甚至超過(guò)大型商業(yè)銀行的效率水平,而另一些銀行的貸款定價(jià)效率卻非常低,這也體現(xiàn)了這兩類商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)比較激烈。

        外資銀行和合資銀行的貸款定價(jià)效率都比較低。相對(duì)而言,合資銀行的效率要高于外資銀行。在中國(guó)的存款利率管制下,外資銀行的先進(jìn)管理技術(shù)沒(méi)有體現(xiàn)出優(yōu)勢(shì)。相反,外資銀行的網(wǎng)點(diǎn)有限、客戶不多的問(wèn)題限制了其在中國(guó)的發(fā)展。

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        (特約編輯 齊稚平;校對(duì) SJ)

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