中國(guó)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的差異性

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摘要：信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行存在的主要風(fēng)險(xiǎn)，如何將信用風(fēng)險(xiǎn)控制在一個(gè)較低的水平已成為我國(guó)商業(yè)銀行發(fā)展壯大的迫切要求，因此商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究對(duì)于整個(gè)銀行業(yè)有效評(píng)估及管理具有非常重要的意義。本文基于2008-2015年我國(guó)12家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，采用變系數(shù)估計(jì)模型，通過面板數(shù)據(jù)計(jì)算出12家上市商業(yè)銀行的違約距離，并對(duì)影響違約距離的主要因素進(jìn)行了回歸分析。結(jié)果表明，資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的承受能力越高，因此銀行風(fēng)險(xiǎn)越低，違約距離也就越大。存貸比例增加時(shí)，貸款減少而存款增加導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)下降，違約距離增加。資產(chǎn)負(fù)債率越高，其償還債務(wù)的比例也就越大，因此其風(fēng)險(xiǎn)也就越高，違約距離就會(huì)減小。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；信用風(fēng)險(xiǎn)；違約距離；變系數(shù)模型

引言

商業(yè)銀行在金融行業(yè)內(nèi)一直扮演者重要的角色，銀行業(yè)作為靈敏度最高的行業(yè)，其所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一便是信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)是指銀行經(jīng)營(yíng)中借貸風(fēng)險(xiǎn)管理的失誤導(dǎo)致銀行周轉(zhuǎn)困難、停業(yè)和倒閉，并且在現(xiàn)代金融體系中，這種結(jié)果很可能引起連鎖反應(yīng)，這將涉及整個(gè)商業(yè)銀行的生存及影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定。因此本文從違約距離角度探討商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估、測(cè)度、分析與比較，通過有效手段對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范和控制，使風(fēng)險(xiǎn)貸款安全化，對(duì)于整個(gè)銀行業(yè)有效評(píng)估及管理具有非常重要的意義?？v觀國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)的爆發(fā)很可能引起連鎖反應(yīng)，這將涉及整個(gè)商業(yè)銀行的生存及影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定，這已是中外學(xué)者普遍認(rèn)同的觀點(diǎn)。已有文獻(xiàn)大多研究時(shí)間段久遠(yuǎn)，對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)結(jié)果缺乏準(zhǔn)確性；使用OLS或者普通面板展開，得到的是全局均值回歸結(jié)果。由此出發(fā)，本文采用2008-2015年我國(guó)12家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，并利用變系數(shù)估計(jì)方法對(duì)我國(guó)12家上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)分別進(jìn)行檢驗(yàn)和識(shí)別，該研究結(jié)果有重要的意義，將有助于我們對(duì)不同商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)定、防范及控制具有重要意義。

一、模型設(shè)定與計(jì)量方法

本文借鑒李晟，張宇航（2016）的研究，計(jì)算出12家銀行近8年的違約距離，原始數(shù)據(jù)屬于面板數(shù)據(jù)，面板模型主要結(jié)構(gòu)如式（1）所示：（1）上式的Y代表違約距離DD，i是各家銀行，t是不同年份，α為截距項(xiàng)，δi為橫截面效應(yīng)，γt為時(shí)間序列效應(yīng)，εit是誤差項(xiàng)。在選擇因變量X時(shí)，參考分析企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)及銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的各項(xiàng)研究，最終選取了6個(gè)自變量：（1）總不良貸款率（TNPLR），單位%。（2）總資產(chǎn)（TA）數(shù)值較大，對(duì)數(shù)化處理，單位為百萬(wàn)元。（3）存貸比（LDR），單位%。（4）凈資產(chǎn)收益率（ROE），單位%。（5）資產(chǎn)負(fù)債率（D/A），單位%。

二、實(shí)證分析

（一）變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源以違約距離大小檢驗(yàn)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，需要特定的銀行數(shù)據(jù)支撐，本文選取《2008-2015華夏銀行、交通銀行、北京銀行、光大銀行、建設(shè)銀行、民生銀行、南京銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、興業(yè)銀行、招商銀行、中信銀行年度報(bào)告》為銀行數(shù)據(jù)來(lái)源。該資料提供了12家銀行近8年的總不良貸款率、總資產(chǎn)、存貸比、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)。（二）結(jié)果及解釋中國(guó)上市商業(yè)銀行發(fā)展具有明顯的差異性，因此不同發(fā)展水平的商業(yè)銀行以違約距離大小檢驗(yàn)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)可能存在差異。為識(shí)別這種差異，本文采用變系數(shù)模型展開估計(jì)，嘗試對(duì)各商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別。銀行均在5%水平上十分顯著，浦發(fā)銀行總不良貸款率則不顯著。其中南京銀行、寧波銀行、北京銀行、華夏銀行總不良貸款率系數(shù)均較高，總不良貸款率上升1%，違約距離會(huì)增加超過1。不良貸款率是不良貸款占總貸款余額的比重，往往意味著借款人無(wú)法足額償還借款。綜合而言，商業(yè)銀行的不良貸款增加主要?dú)w究于以下幾方面：其一，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制意識(shí)薄弱，加上金融危機(jī)以來(lái)銀行業(yè)資產(chǎn)的急劇擴(kuò)張，致使其在目前經(jīng)濟(jì)的下行通道中集中爆發(fā)；其二，許多地方性銀行金融機(jī)構(gòu)，貸款和風(fēng)險(xiǎn)控制受地方政府的干預(yù)較多；其三，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下，鋼鐵、煤炭等過剩行業(yè)去產(chǎn)能導(dǎo)致企業(yè)盈利能力下滑，甚至出現(xiàn)大面積虧損，使得不良資產(chǎn)規(guī)模逐漸增加。不良貸款率增加加重銀行的慎貸、惜貸以及抽貸現(xiàn)象，對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)將產(chǎn)生較大的負(fù)面影響。因此，應(yīng)盡快處置不斷上升的不良貸款。對(duì)于總資產(chǎn)系數(shù)，12家商業(yè)銀行均在1%水平上十分顯著?？傎Y產(chǎn)對(duì)違約距離體現(xiàn)正向影響，華夏銀行、交通銀行、建設(shè)銀行、浦發(fā)銀行、招行銀行總資產(chǎn)系數(shù)較大，而寧波銀行、興業(yè)銀行較小。對(duì)總資產(chǎn)而言，資產(chǎn)規(guī)模的增加本身可能表明銀行的運(yùn)營(yíng)良好，具有一定的增長(zhǎng)前景，規(guī)模越大的銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的承受能力相對(duì)越高，因此資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行風(fēng)險(xiǎn)越低，違約距離也就越大。對(duì)于存貸比系數(shù)，北京銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行均在5%水平上顯著，其他銀行存貸比系數(shù)則不顯著。浦發(fā)銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)增加0.0921。存款比例占貸款比例過高時(shí)，其面對(duì)的違約風(fēng)險(xiǎn)就更小，更少的貸款會(huì)收不回來(lái)，因此其違約風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)減小，違約距離就會(huì)增加。而北京銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少0.0421；中信銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少0.2237。對(duì)于凈資產(chǎn)收益率系數(shù)，華夏銀行、北京銀行、光大銀行、寧波銀行、興業(yè)銀行、中信銀行均在5%水平上十分顯著，其他銀行凈資產(chǎn)收益率系數(shù)則不顯著。凈資產(chǎn)收益率對(duì)違約距離體現(xiàn)負(fù)向影響。對(duì)于資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)，光大銀行、建設(shè)銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、招商銀行、中信銀行均在5%水平上十分顯著，其他銀行資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)則不顯著。光大銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少3.8266；寧波銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少5.7859；浦發(fā)銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少20.7296；中信銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)減少15.7957。資產(chǎn)負(fù)債率與違約距離呈反比關(guān)系。資產(chǎn)負(fù)債率越高，其償還債務(wù)的比例也就越大，因此其風(fēng)險(xiǎn)也就越高，違約距離就會(huì)減小。而建設(shè)銀行，存貸比每增加1%，違約距離會(huì)增加46.9165。銀行業(yè)作為一個(gè)高風(fēng)險(xiǎn)與高收益的行業(yè)，日常經(jīng)營(yíng)過程中會(huì)經(jīng)常面臨著諸如操作風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn)類型。因此，風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)于商業(yè)銀行日常經(jīng)營(yíng)管理意義重大，控制風(fēng)險(xiǎn)與提高效率是銀行永遠(yuǎn)的兩大主題。

三、結(jié)論及建議

信用風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)之一，本文利用變系數(shù)方法識(shí)別中國(guó)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性，利用2008-2015年我國(guó)12家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，得到如下結(jié)果：（1）資產(chǎn)規(guī)模越大的銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的承受能力越高，因此銀行風(fēng)險(xiǎn)越低，違約距離也就越大。（2）存貸比例增加時(shí)，貸款比例和數(shù)量相應(yīng)的減少，貸款減少而存款增加導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)下降，違約距離增加。（3）資產(chǎn)負(fù)債率越高，其償還債務(wù)的比例也就越大，因此其風(fēng)險(xiǎn)也就越高，違約距離就會(huì)減小?；谝陨辖Y(jié)果本文得出如下建議：其一，深化風(fēng)險(xiǎn)管理文化內(nèi)涵。要把風(fēng)險(xiǎn)控制作為一種文化、一種靈魂注入金融工作中。第一，風(fēng)險(xiǎn)舉證文化，各級(jí)風(fēng)險(xiǎn)管理人員要盡量舉出客觀證據(jù)來(lái)證明對(duì)風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)判斷的合理性。第二，風(fēng)險(xiǎn)量化文化，通過量化的分析過程就能判斷出企業(yè)惡化的狀況，在一年里面惡化的幅度是多少。第三，風(fēng)險(xiǎn)底線文化，風(fēng)險(xiǎn)管理必須設(shè)定不能逾越的最后的紅線，這是做風(fēng)險(xiǎn)管理絕不能退后的底線。其二，及早甄別企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)水平。銀行應(yīng)基于相關(guān)的數(shù)據(jù)和方法對(duì)自身的客戶群進(jìn)行細(xì)分，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)及時(shí)做預(yù)判，并證明自己預(yù)判的合理性。數(shù)據(jù)表明，特大型的企業(yè)信用水平是很好的，而企業(yè)規(guī)模比較小的就更容易發(fā)生違約。通過歷史數(shù)據(jù)研究，可以把相關(guān)的預(yù)測(cè)模型校準(zhǔn)到基于現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)條件上，也可以逐步基于預(yù)測(cè)出的水平開展定價(jià)管理。其三，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)保證監(jiān)管規(guī)則透明，規(guī)則執(zhí)行的一致性。統(tǒng)一透明的規(guī)則有利于實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰，劣質(zhì)的銀行將被市場(chǎng)淘汰出去，留下來(lái)的一定會(huì)是風(fēng)險(xiǎn)管理到位的。銀行健全的退出機(jī)制，將使市場(chǎng)上風(fēng)險(xiǎn)管理隨大流的心態(tài)和做法就會(huì)越來(lái)越少。

作者:侯新爍 解璐 單位:湘潭大學(xué)商學(xué)院