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        基于資本資產(chǎn)定價(jià)模型的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究

        2018-11-20 11:33:28任勝男章善云
        經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2018年29期
        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)測算系統(tǒng)性

        任勝男,章善云

        (1.上海工程技術(shù)大學(xué),上海 201620;2.倫敦大學(xué) 瑪麗皇后學(xué)院,倫敦 E1 4NS)

        引言

        從2010年以來,我國逐步使用了信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具(簡稱CRM)。目前,學(xué)術(shù)界一部分人認(rèn)為CRM是有益的,有助于整個金融環(huán)境的穩(wěn)定和發(fā)展,但也有相當(dāng)一部分人提及了其可能對銀行系統(tǒng)帶來負(fù)面影響。在此背景下,研究信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場的成長和未來發(fā)展以及CRM對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的影響意義非凡。鑒于目前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下,本文在分析相關(guān)文獻(xiàn)的理論基礎(chǔ)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)上,從CRM中的貸款轉(zhuǎn)讓角度出發(fā),利用CAPM模型,探討其影響銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的水平和程度,并測量貸款與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系問題。這將幫助監(jiān)管機(jī)構(gòu)更好地確定CRM的未來發(fā)展和走向,以有效的政策保持宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定,以防范信用風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融穩(wěn)定,使風(fēng)險(xiǎn)緩釋發(fā)揮其最大作用。

        一、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

        我國學(xué)者丁東洋(2011)[1]認(rèn)為,基于信息不對稱視角下CRT不會對金融界構(gòu)成威脅,而是促進(jìn)了金融環(huán)境的和諧,有利于金融環(huán)境的穩(wěn)定發(fā)展。李琪(2015)[2]分析CRT與金融穩(wěn)定性關(guān)系的相關(guān)文獻(xiàn),總結(jié)得出了二者之間的3個重要維度,認(rèn)為二者之間有著密切的聯(lián)系。

        Wagner和 Marsh(2004)[3]認(rèn)為,CRT 市場一定程度上增加了金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。Dirk U.Baur,Elisabeth Joossens(2006)[4]分析認(rèn)為通過將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到金融交易市場中的其他參與者,是會增加銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。陳秀花(2006)[5]認(rèn)為,CRT會對金融的穩(wěn)定性帶來威脅,并對其提出了解決的政策建議。RobNijskens和Wolf Wagner(2011)[6]通過對β系數(shù)測算發(fā)現(xiàn),銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加一定程度上是源于銀行與銀行之間業(yè)務(wù)往來和交易轉(zhuǎn)讓的相關(guān)性增加。

        綜合國內(nèi)外文獻(xiàn)研究,信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移行為會增加也可能會降低銀行之間的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。目前,對于信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋對銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的研究缺乏統(tǒng)一性的結(jié)論,說明了繼續(xù)研究此課題的重要意義所在。

        二、研究設(shè)計(jì)

        (一)模型設(shè)定

        模型設(shè)定方面,建立CAPM模型,通過銀行個股的β值來分析銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)問題,測算信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋角度下的貸款轉(zhuǎn)讓對銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響,并對模型進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn),以判斷模型的擬合程度和變量之間的解釋關(guān)系和顯著效果。

        具體模型為:Rit=αi+βiRmt+εit。在該式中,Rit為第 i支股票在第t時刻的收益率,αi為截距項(xiàng),Rmt為市場指數(shù)在t時刻的收益率,Βi表示的是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),為第i支股票收益率(經(jīng)過復(fù)權(quán))的變化對市場組合收益率變化的靈敏度指標(biāo),εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

        (二)樣本選擇

        本文選擇了在已經(jīng)簽署了《主協(xié)議》的21家中國銀行中的6家上市商業(yè)銀行作為樣本,這6家上市銀行包括浦發(fā)、農(nóng)行、光大、工行、招商、建行[7]。

        (三)數(shù)據(jù)獲取

        為測算近年來我國銀行業(yè)β系數(shù)的變化,并研究其對于銀行自身和對銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)定性影響程度,本文中的Rit表示第t時刻股票i的收益率,數(shù)據(jù)選擇了2014年到2016年最近3年時間的6家中國上市商業(yè)銀行收盤價(jià)經(jīng)過計(jì)算后得到的收益率,頻率為日。本文數(shù)據(jù)全部選用Wind資訊數(shù)據(jù)庫中已經(jīng)測算好的經(jīng)過復(fù)權(quán)后的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)。

        三、銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析

        (一)2016年β系數(shù)

        在對數(shù)據(jù)進(jìn)行選擇并修正后,將2016年滬深300指數(shù)市場的日收益率作為自變量,因變量是6家上市銀行的個股收益率,利用本科所學(xué)的統(tǒng)計(jì)軟件SPSS運(yùn)用OLS進(jìn)行回歸,α定為0.05,將回歸結(jié)果整理如表1。

        表中的R方為調(diào)整后的R方,其值區(qū)間為[0.321,0.603],由此可以得知總體上兩個變量之間的線性方程與兩個變量之間真實(shí)關(guān)系的擬合程度良好。前文已經(jīng)給定顯著性水平0.05,回歸結(jié)果中p值全部小于0.001,說明市場收益對個股收益的影響程度結(jié)果顯著。時間序列的回歸一般都會存在自相關(guān),本文的回歸結(jié)果DW值落于區(qū)間[1.899,2.257]內(nèi),表明總體上時間序列相關(guān)不嚴(yán)重。在一元線性回歸中,指標(biāo)T和F的檢驗(yàn)是效果是相等的,本文從回歸方程的結(jié)果上來看,T值通通大于2,F(xiàn)值的區(qū)間全部落于[55.524,299.987],由此可以看出F值足夠大,因此,回歸的T檢驗(yàn)通過,F(xiàn)檢驗(yàn)也通過。

        表1回歸分析

        (二)不同年份β系數(shù)

        為了研究不同年份β系數(shù)的變化,分別針對2014年、2015年、2016年三個年份,以滬深300指數(shù)市場收益率作為自變量進(jìn)行回歸。同時,為了增加實(shí)證模型的準(zhǔn)確度,選取上證180指數(shù)市場收益率作為自變量進(jìn)行相同操作,并對回歸的結(jié)果求平均值,結(jié)果整理如表2。從上述的回歸結(jié)果可以得出,不同銀行的β系數(shù)差異較大,在選擇滬深300指數(shù)市場組合收益率和各股票收益率回歸時,β值在近三年的變化是先增大后減小且小于前年的β值,選用上證180指數(shù)市場收益率和各證券收益率回歸的β值變化與之相同。由此可以得出在近三年的貸款轉(zhuǎn)讓讓銀行的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)先增大又減小,在一定程度上影響了銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定,并且形成此起彼伏的波動,且結(jié)果顯著。相同年份的滬深300和上證180指數(shù)市場的回歸結(jié)果β系數(shù)基本接近,相差無幾,可以說明選用不同的指數(shù)市場組合收益的效果是基本相同的,且結(jié)果顯著。

        表2不同年份β系數(shù)

        四、結(jié)論

        在本文中,對CAPM模型運(yùn)用股票市場具體的交易數(shù)據(jù)來測算和研究銀行的貸款轉(zhuǎn)讓對系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響,并得出以下幾點(diǎn)結(jié)論。

        1.經(jīng)過實(shí)證分析,可以得知近年來在信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋的推動下,銀行的貸款轉(zhuǎn)讓影響了銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn),使得銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平變得很不穩(wěn)定。說明貸款轉(zhuǎn)讓在我國發(fā)展處于初級階段,各方面發(fā)展不完善,整體效果不穩(wěn)定,因而會出現(xiàn)一些風(fēng)險(xiǎn)振蕩,但總體上不是非常嚴(yán)重,還需要進(jìn)一步測算和控制,穩(wěn)定系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

        2.通過beta的測算,銀行通過貸款轉(zhuǎn)讓影響了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)定性,從而得出在目前數(shù)據(jù)獲取相對不足、變量設(shè)定相對模糊的情況下,CRM的使用能夠影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的穩(wěn)定;近期內(nèi)銀行的β系數(shù)不穩(wěn)定,但總體上相差不大,一定程度上說明了近期其風(fēng)險(xiǎn)在行業(yè)間進(jìn)行了轉(zhuǎn)換,增大了銀行間的相關(guān)性;銀行的β系數(shù)可能高于、等于或低于市場風(fēng)險(xiǎn),其投資風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)較高、相等或較低,投資收益相對于投資風(fēng)險(xiǎn)也較高、相等或較低,三者成正相關(guān)。

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