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        商業(yè)銀行如何應(yīng)對強監(jiān)管指標(biāo)

        2019-12-24 08:56:23王媛
        商業(yè)經(jīng)濟 2019年12期

        王媛

        [摘 要] 互聯(lián)網(wǎng)金融的沖擊使得銀行流動性風(fēng)險頻頻發(fā)生,銀監(jiān)會提出流動性匹配率等新的監(jiān)管指標(biāo)以防范流動性風(fēng)險。然而現(xiàn)有研究僅通過優(yōu)化期限錯配以及控制傳統(tǒng)流動性缺口對流動性風(fēng)險進行防范,無法滿足銀監(jiān)會的監(jiān)管要求。基于最新的流動性監(jiān)管指標(biāo)流動性匹配率對流動風(fēng)險的影響,通過建立“剩余長期資金匹配短期資產(chǎn)”的凈流動性缺口以控制流動性風(fēng)險,建立貸款組合優(yōu)化模型,以應(yīng)用實例驗證所建立的貸款組合優(yōu)化模型可以滿足新監(jiān)管指標(biāo)的要求。

        [關(guān)鍵詞] 流動性匹配率;剩余資金長期短配;修正流動性缺口率;貸款組合

        [中圖分類號] F830.3[文獻標(biāo)識碼] A[文章編號] 1009-6043(2019)12-0170-04

        一、引言

        近年來,互聯(lián)網(wǎng)金融的興起改變了傳統(tǒng)金融形態(tài)的貨幣流通形式,也給商業(yè)銀行帶來了巨大的挑戰(zhàn)。面對巨大的競爭壓力,商業(yè)銀行過度使用杠桿,通過信用證、租賃或者影子銀行等方式發(fā)放貸款的規(guī)模超過正常渠道貸款規(guī)模,普遍存在拆短貸長所造成的期限錯配,從而引發(fā)流動性風(fēng)險。由于各大銀行曾屢屢出現(xiàn)流動性危機,為了進一步完善了流動性風(fēng)險監(jiān)測體系,銀監(jiān)會發(fā)布了《商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理辦法(修訂征求意見稿)》,引入凈穩(wěn)定資金比例、優(yōu)質(zhì)流動性資產(chǎn)充足率、流動性匹配率等三個量化指標(biāo),把控制流動性風(fēng)險作為銀行風(fēng)險管理的重要手段之一[1]。傳統(tǒng)的流動性風(fēng)險控制往往是控制流動性缺口,為了獲取超額收益仍存在短期負債配置長期資產(chǎn)的現(xiàn)象,事實上仍存在流動性風(fēng)險暴露,一旦發(fā)生流動性危機,將會給銀行造成致命的打擊。

        目前基于銀行流動性風(fēng)險控制的優(yōu)化模型大致可以分為基于期限錯配的流動性風(fēng)險控制的優(yōu)化模型和基于流動性風(fēng)險度量控制的優(yōu)化模型兩類。Escudero等(2009)通過運用隨機規(guī)劃模型研究資產(chǎn)負債的期限匹配問題,構(gòu)建了基于流動性風(fēng)險控制的優(yōu)化模型[2]。郭琳(2017)通過分析期限錯配的原因以及商業(yè)銀行面臨的流動性風(fēng)險,提出相關(guān)的政策建議[3]。林俊山(2016)運用一個三銀行兩階段的不完全信息博弈模型,分析了銀行通過吸收流動性高的短期存款來投資流動性低的長期資產(chǎn),所導(dǎo)致的期限錯配問題[4]。Gatev等(2009)通過存款、貸款結(jié)構(gòu)對銀行流動性風(fēng)險的影響分析,研究銀行存款、貸款結(jié)構(gòu)與流動性之間相互影響關(guān)系[5]。吳衛(wèi)星等(2016)采用CoVaR方法分析商業(yè)銀行流動負債中的同業(yè)存放這一科目的相對指標(biāo),以中國商業(yè)銀行的時間序列數(shù)據(jù)為實證,發(fā)現(xiàn)不同的銀行具有不同的流動性風(fēng)險傳染特征[6]。

        現(xiàn)有研究仍存在兩個問題:一是通過期限錯配配置貸款,無法滿足銀行監(jiān)管要求中流動性匹配率指標(biāo);二是在控制流動性缺口時,忽略了中長期貸款提前支取率對流動性缺口的影響。因此,本文考慮了一是新監(jiān)管指標(biāo)即流動性匹配率對貸款配置的影響;二是對傳統(tǒng)的流動性缺口進行修正,考慮了中長期存款的提前支取率對流動性缺口的影響;從而使得銀行在有效控制流動性風(fēng)險下獲得最大的收益。

        二、原理

        (一)剩余長期資金匹配短期資產(chǎn)

        流動性匹配率是銀監(jiān)會發(fā)布了《商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理辦法(修訂征求意見稿)》中引入的一個新的監(jiān)管指標(biāo),通過加權(quán)資金來源與加權(quán)資金運用相比,衡量商業(yè)銀行主要資產(chǎn)與負債的期限配置結(jié)構(gòu)。為了避免商業(yè)銀行依賴短期資金發(fā)展長期業(yè)務(wù)從而帶來的流動性風(fēng)險。

        針對上述監(jiān)管指標(biāo),本文提出將剩余長期資金匹配短期資產(chǎn),即在相同期限資產(chǎn)配置相同期限負債的前提下,長期負債配置同期資產(chǎn)后的剩余部分、用來配置短期資產(chǎn),保證銀行在規(guī)避流動性風(fēng)險的情況下,能夠充分利用資金獲取利益。

        設(shè)Ai-第i期限貸款,Li-第i期限存款,則剩余長期資金匹配短期資產(chǎn)的原理如圖1所示。

        本文根據(jù)如圖1所示的剩余資金長期短配原理,構(gòu)建第i期存款Li與長于i期的存款配置完同期貸款后剩余的資金合并后的金額,配置短期貸款為約束條件,從而確定銀行不同期限的貸款額上限,既可以滿足流動性匹配率這個監(jiān)管指標(biāo),規(guī)避了銀行的流動性風(fēng)險,又充分利用長期存款的剩余資金發(fā)放貸款,從而為銀行獲取更多的利益,改變了現(xiàn)有研究忽略了流動性匹配率對配置貸款的影響,保證銀行在規(guī)避流動性風(fēng)險的情況下,能夠充分利用資金獲取利益。

        (二)修正流動性缺口率

        傳統(tǒng)的流動性缺口率是指90天內(nèi)到期的表內(nèi)外資產(chǎn)減去表內(nèi)外負債的差額與流動性資產(chǎn)的比率,在計算流動性缺口時,忽略了未到期存款提前支取對流動性狀況的影響。事實上,流動性資產(chǎn)只有能同時覆蓋流動負債和未到期負債的提前支取這兩部分,銀行才能真正避免流動性風(fēng)險

        因此,本文在計算流動性缺口時考慮了未到期存款提前支取的影響,建立修正流動性缺口率指標(biāo),通過“流動性資產(chǎn)-(流動性負債+中長期貸款的提前支?。弊鳛樾拚鲃有匀笨?,以此計算修正流動性缺口率,構(gòu)建修正流動性缺口率為約束條件,改變了現(xiàn)有研究忽略未到期存款提前支取,保證銀行能夠充分抵御流動性風(fēng)險。

        三、基于流動性匹配率控制的貸款組合優(yōu)化

        (一)每期貸款額度上限的確定

        根據(jù)上述2.1剩余資金長期短配的原理,確定每期的貸款額度的上限。

        六、結(jié)論

        根據(jù)《商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理辦法(修訂征求意見稿)》提出的新規(guī)定,引入流動性匹配率指標(biāo)由于新指標(biāo)的引入對銀行貸款的配置具有一定的影響,本文通過運用長期存款的剩余資金配置短期貸款的優(yōu)化模型,建立以第i期存款Li與長于i期的存款配置完同期資產(chǎn)后剩余的資金合并后的金額,配置第i期貸款額為約束條件,使得銀行在能夠滿足流動性匹配率指標(biāo)下,獲得的更大的凈收益。

        由于傳統(tǒng)流動性缺口忽略了中長期貸款的提前支取率對流動性缺口的影響,因此,本文通過建立“一定期限內(nèi)的流動性資產(chǎn)-(相應(yīng)期限內(nèi)的流動負債+提前支取的中長期貸款)”的流動性缺口,對傳統(tǒng)流動性缺口進行修正,改變了現(xiàn)有研究僅通過傳統(tǒng)流動性缺口控制流動性風(fēng)險,不能真正反映銀行流動性風(fēng)險的弊端,使得銀行能夠更有效的控制流動性風(fēng)險。

        [參考文獻]

        [1]中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會.商業(yè)銀行流動性風(fēng)險管理辦法(修訂征求意見稿)[Z].2017-12-06.

        [2]Escudero L F, Garín A, Merino M, et al. On multistage stochastic integer programming for incorporating logical constraints in asset and liability management under uncertainty[J].Computational Management Science,2009,6(3):307-327.

        [3]郭琳,車士義.商業(yè)銀行資產(chǎn)負債期限錯配問題及對策[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2017(10):45-47.

        [4]林俊山.銀行流動性風(fēng)險分析及系統(tǒng)風(fēng)險的加權(quán)Shapley值測量法[D].山東大學(xué),2016.

        [5]Gatev E, Schuermann T, Strahan P E. Managing bank liquidity risk: How deposit-loan synergies vary with market conditions[J].Review of Financial Studies,2009,22(3):995-1020.

        [6]吳衛(wèi)星,邵旭方,吳錕.中國商業(yè)銀行流動性風(fēng)險傳染特征分析——基于商業(yè)銀行同業(yè)負債的時間序列數(shù)據(jù)[J].國際商務(wù)(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報),2016(4):81-92.

        [7]中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會.商業(yè)銀行風(fēng)險監(jiān)管核心指標(biāo)(試行)[Z].2005-12-31.

        [8]中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會.商業(yè)銀行資本充足率管理辦法[Z].2006-12-28.

        [9]Basel Committee on Banking Supervision (BCBS).Basel III:International framework for liquidity risk measurement,standards and monitoring. 2010

        [10]Basel Committee on Banking Supervision (BCBS).Basel III:A global regulatory framework for more resilient banksand banking systems.2010

        [責(zé)任編輯:潘洪志]

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