靳炎哲　顧海峰

摘要：首先對(duì)商業(yè)銀行整體以及不同類別的商業(yè)銀行的脆弱性進(jìn)行測(cè)度，得出商業(yè)銀行脆弱性水平，運(yùn)用實(shí)證分析資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行脆弱性的影響，在分析中，研究對(duì)象分為整體、大型、股份制和城市商業(yè)銀行，本文的數(shù)據(jù)截取2005年第I季度至2018年第4季度。通過(guò)實(shí)證可以得出：三類資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)中，人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的沖擊最大，其次是房?jī)r(jià)波動(dòng)，股價(jià)波動(dòng)沖擊最小;股價(jià)波動(dòng)和人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)三類商業(yè)銀行脆弱性的沖擊和對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的沖擊相近，而在房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)其脆弱性的沖擊上，股份制商業(yè)和大型商業(yè)銀行表現(xiàn)一致，城市商業(yè)銀行面對(duì)房?jī)r(jià)的沖擊，在脆弱性的影響方面幾乎沒(méi)有影響。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行脆弱性;資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng);銀行脆弱性測(cè)度

一、引言

現(xiàn)有研究對(duì)于資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的選擇上主要集中在單個(gè)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)，很少將不同資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)聯(lián)合一起，研究對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于研究資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行脆弱性的影響時(shí)，都是針對(duì)大型商業(yè)銀行，將大型商業(yè)銀行作為我國(guó)商業(yè)銀行的變量，沒(méi)有將商業(yè)銀行進(jìn)行分類，研究資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)分別對(duì)它們脆弱性的影響?；诖耍疚倪x擇股票價(jià)格波動(dòng)、人民幣價(jià)格波動(dòng)和房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)作為自變量，一起研究對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的影響;將商業(yè)銀行體系分為：商業(yè)銀行整體、大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，分別測(cè)度四個(gè)的脆弱性，然后分別討論當(dāng)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)時(shí)對(duì)四者的影響。

二、我國(guó)商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行脆弱性水平的測(cè)度

（一）數(shù)據(jù)選取

資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變量有關(guān)數(shù)據(jù)選擇，房?jī)r(jià)的代理變量用全國(guó)房地產(chǎn)開發(fā)景氣指數(shù)代表，價(jià)格波動(dòng)本文用X1表示。股票價(jià)格代理變量用上證指數(shù)作為股票價(jià)格的代理變量，價(jià)格波動(dòng)本文用X2表示。人民幣價(jià)格代理變量用短期貸款利率（6個(gè)月（含））為人民幣的價(jià)格代理變量，價(jià)格波動(dòng)本文用X3表示。

商業(yè)銀行脆弱性構(gòu)建有關(guān)數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行自身：不良貸款率、不良貸款與全部資產(chǎn)的比、資產(chǎn)負(fù)債率（是資本充足率的近似替代）。宏觀經(jīng)濟(jì)中相關(guān)指標(biāo)，GDP增速、M2、企業(yè)景氣指數(shù)、CPI、和資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

（二）運(yùn)用因子分析法對(duì)商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行的脆弱性水平測(cè)度

運(yùn)用因子分析法，借助SPSS24軟件，對(duì)我國(guó)城市商業(yè)銀行脆弱性狀況進(jìn)行測(cè)度，得出以下結(jié)論：由商業(yè)銀行脆弱性整體趨勢(shì)可知，在2005年至2018年，2005年的脆弱性數(shù)值上最大，2007年年底又達(dá)到最大，隨后開始幾乎直線下降，直到2009年年末到底點(diǎn)，隨之緩慢上升，進(jìn)入2010年后又開始在震蕩中下降;脆弱性的大小方面，大型商業(yè)銀行脆弱性大于商業(yè)銀行整體脆弱性;趨勢(shì)方面，商業(yè)銀行、大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行脆弱性水平的趨勢(shì)走向具有相似性，而城市商業(yè)銀行脆弱性水平的趨勢(shì)走向自2015年以來(lái)一直處于下行狀態(tài)，直到2009年第三季度開始反彈，而其余三者的脆弱性是自2005年短暫下降后，開始震蕩，在2008年年初開始下降，到2009年第

三、第四季度見底后，開始反彈;從脆弱性的數(shù)值上看，大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的脆弱性在數(shù)值上具有相近性，而商業(yè)銀行整體和股份制商業(yè)銀行的脆弱性在數(shù)值上具有相近性，大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行在對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的貢獻(xiàn)大于股份制商業(yè)銀行。

三、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行脆弱性影響的實(shí)證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)之前，先采用Census12季節(jié)性調(diào)整，然后用Eviews8.0平穩(wěn)性檢驗(yàn)，可知X1、X2、X3以及商業(yè)銀行、大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的脆弱性水平在10%的顯著性水平下，均平穩(wěn)。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)

（1）運(yùn)用Eviews8.0，確定資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變量與商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行脆弱性水平的滯后階數(shù)。

（2）運(yùn)用Eviews8.0，建立資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變量與商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行脆弱性水平的VAR模型。通過(guò)表1分析司以得出：

（3）模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)

運(yùn)用Eviews8.0，對(duì)商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行脆弱性水平的VAR模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過(guò)AR根的表和圖可以知道，所有的VAR模型均穩(wěn)健。

（4）商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行的與各個(gè)資產(chǎn)價(jià)格的變量的協(xié)整檢驗(yàn)

運(yùn)用Eviews8.0處理后，可以知道商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行的與各個(gè)資產(chǎn)價(jià)格別的變量之間均存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。

（三）誤差修正模型分析

運(yùn)用Eviews8.0處理后，可以知道：商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行的脆弱性與各個(gè)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變量的ECM分別為：0.03、0.03、0.031和-0.073。

（四）Granger因果檢驗(yàn)

運(yùn)用Eviews8.0處理后，可以得出：各個(gè)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)變量的聯(lián)合均能引起商業(yè)銀行以及不同類別商業(yè)銀行的脆弱性。

（五）脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

運(yùn)用Eviews8.0處理后，可以得出：價(jià)波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行整體脆弱性的沖擊起初正向上升，隨后下降在第五期降至最低且為負(fù)值，最終對(duì)商業(yè)銀行脆弱性的沖擊逐漸歸于平穩(wěn)。股價(jià)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的沖擊與房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)其影響相似，不同的是時(shí)間滯后。人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體的脆弱性沖擊起初是一個(gè)負(fù)向的影響，在第十期達(dá)到負(fù)向最大，隨后上升，歸于平穩(wěn);通過(guò)對(duì)比三者可以知道，股價(jià)波動(dòng)和人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)這三類商業(yè)銀行脆弱性的沖擊和對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的沖擊相近，而在房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)其脆弱性的沖擊上，股份制商業(yè)和大型商業(yè)銀行表現(xiàn)一致，城市商業(yè)銀行面對(duì)房?jī)r(jià)的沖擊，在脆弱性的影響方面幾乎沒(méi)有影響。

（六）方差分解

運(yùn)用Eviews8.0處理后，可以得出：資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行整體脆弱性的方差分解實(shí)證分析可知，房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)商業(yè)銀行整體脆弱性的貢獻(xiàn)是6%，股價(jià)波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為12%，人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為60%;房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)大型商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是6.5%，股價(jià)波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為13%，人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為53%。房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)股份制商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是80/a，股價(jià)波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為12%，人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為60%。房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)城市商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是2.3%，股價(jià)波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為7.4%，人民幣價(jià)格波動(dòng)對(duì)其貢獻(xiàn)為52%。通過(guò)對(duì)比可以知道，房?jī)r(jià)波動(dòng)對(duì)城市商業(yè)脆弱性的影響最小，這也與脈沖影響分析結(jié)果相一致。

四、政策建議

（一）實(shí)施穩(wěn)健的宏觀經(jīng)濟(jì)政策

本文通過(guò)對(duì)房?jī)r(jià)波動(dòng)、股價(jià)波動(dòng)和人民幣價(jià)格波動(dòng)的分析，發(fā)現(xiàn)其有一個(gè)共同點(diǎn)：每次資產(chǎn)價(jià)格的劇烈波動(dòng)，背后都有經(jīng)濟(jì)政策的推動(dòng)，因此實(shí)施穩(wěn)健的宏觀經(jīng)濟(jì)政策對(duì)穩(wěn)定資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)顯得十分重要。

（二）商業(yè)銀行自身應(yīng)建立適當(dāng)?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)隔離機(jī)制

由上文分析結(jié)果可以看出，每類商業(yè)銀行，面對(duì)不同類別的資產(chǎn)價(jià)格的沖擊對(duì)銀行脆弱性影響也不一樣，例如：房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)大型商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是6.5%，房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)股份制商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是8%，房?jī)r(jià)波動(dòng)我國(guó)城市商業(yè)銀行脆弱性的貢獻(xiàn)是2.3%，因此不同類別的銀行應(yīng)該依據(jù)自身特點(diǎn)有針對(duì)性建立屬于自己的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。

（三）監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)商業(yè)銀行進(jìn)行分類監(jiān)管

由上文結(jié)論可知，大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行在相同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，表現(xiàn)出來(lái)的脆弱性大小不一致，而且三者對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行整體的脆弱性貢獻(xiàn)力度也不同，因此在針對(duì)不同類別的商業(yè)銀行進(jìn)行監(jiān)管時(shí)，不應(yīng)該一刀切，依據(jù)其特點(diǎn)有針對(duì)性設(shè)定監(jiān)管指標(biāo)。

參考文獻(xiàn)：

[1]舒長(zhǎng)江，胡援成，樊墻.資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與商業(yè)銀行脆弱性：理論基礎(chǔ)與宏觀實(shí)踐[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐，2017，38（01）：2-9.

[2]伍志文.我國(guó)銀行體系脆弱性的理論分析及實(shí)證考察[J].金融論壇，2003（1）：02-09.

作者簡(jiǎn)介：靳炎哲（1992-），男，漢，河南平頂山人，東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院，學(xué)生，碩士研究生，研究方向：資本市場(chǎng)與投資銀行;

顧海峰（1972-），男，漢，江蘇蘇州人，東華大學(xué)旭日工商管理學(xué)院，教授，博士，研究方向：銀行信貸管理、證券投資。