商業(yè)銀行收益的利率缺口分析

摘要：在西方商業(yè)銀行主要使用的四種利率風(fēng)險度量模型，即利率敏感性缺口模型、持續(xù)期缺口模型、VaR模型和動態(tài)模擬模型中，由于利率敏感性缺口模型簡單易用，其測量對象、計算手段和數(shù)據(jù)等外部條件要求，都對我國商業(yè)銀行目前的利率風(fēng)險管理有較好的適用性。我國商業(yè)銀行對凈利息收入存在著強烈的依賴性，其利率風(fēng)險大多來自于存貸款利差的變動，這一特點更適合使用利率敏感型缺口來度量利率風(fēng)險。

關(guān)鍵詞：利率風(fēng)險；度量；利率缺口模型

中圖分類號：F830 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1006－3544(2010)04－0026－03

近年來，在全球性金融動蕩頻繁發(fā)生的環(huán)境下，國際金融市場的利率風(fēng)險在不斷加劇，同時隨著國內(nèi)利率市場化改革的不斷深化，國際金融市場的利率風(fēng)險也在增大。對于我國商業(yè)銀行來說，如何應(yīng)對現(xiàn)實環(huán)境、加強利率風(fēng)險管理是一個重要課題。

一、利率風(fēng)險計量模型及數(shù)據(jù)選取

(一)我國銀行對于利率風(fēng)險計量方法的選擇

西方商業(yè)銀行主要有四種利率風(fēng)險度量模型，即利率敏感性缺口模型、持續(xù)期缺口模型、VaR模型和動態(tài)模擬模型。

作為銀行利率風(fēng)險管理最經(jīng)常使用的工具之一，利率敏感性缺口模型的優(yōu)點是：假設(shè)條件少，計算方便，所需數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度低，操作簡單，清晰易懂。通過增量缺口和累積缺口，銀行管理人員可以很快地確定利率風(fēng)險的頭寸，使用成本小，因此得到廣泛的應(yīng)用。同時，它的缺點也是有目共睹的：敏感性缺口模型作為一種靜態(tài)分析法，采用的是賬面分析法，它忽視了基金的市場價值，沒有考慮到利率變化對資產(chǎn)負(fù)債和表外業(yè)務(wù)頭寸現(xiàn)值的影響。因此，敏感性缺口模型無法表示出利率變動對商業(yè)銀行市場價值的影響。事實上，由于利率敏感性缺口模型僅僅考慮了重新定價風(fēng)險，所以它只能對利率風(fēng)險進行簡單、粗略的計算。

持續(xù)期缺口模型對商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)要求沒有VaR模型和動態(tài)模型那么高，但是模型在實證檢驗時的折現(xiàn)率水平的確定目前對我國商業(yè)銀行來說還比較困難。

VaR模型和動態(tài)模擬模型在測度范圍、測度精度和分析角度等方面都具有明顯優(yōu)勢，但它們對測度手段、所需數(shù)據(jù)和資本市場的成熟程度都要求很高，目前我國商業(yè)銀行及金融市場很難滿足上述要求。因此，VaR模型和動態(tài)模型目前都還不太適合我國商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理。

由于利率敏感性缺口模型簡單易用，其測量對象、計算手段和數(shù)據(jù)等外部條件要求，都對我國商業(yè)銀行利率風(fēng)險管理具有較好的適用性。而且我國商業(yè)銀行對存貸款利差即凈利息收入存在著強烈的依賴性，商業(yè)銀行的利率風(fēng)險大多來自于存貸款利差的變動，更適合使用利率敏感型缺口來進行度量。因此，本文選擇利率敏感性缺口模型對我國商業(yè)銀行的利率風(fēng)險管理進行實證分析。

(二)數(shù)據(jù)選取

1 數(shù)據(jù)選取。由于股份制商業(yè)銀行受政府干預(yù)少，市場化程度較高，為了更好地研究利率市場化背景下我國商業(yè)銀行利率敏感性缺口管理狀況。本文選擇股份制商業(yè)銀行作為研究樣本。本文的研究樣本為國內(nèi)7家股份制上市銀行(深圳發(fā)展銀行、民生銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、中信銀行、南京銀行、寧波銀行)。以2009年年末為時間窗口，根據(jù)實際情況，假定一年期存貸款利率同時上調(diào)0.25％，以便于研究利率變動對銀行利潤的影響及資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的匹配狀況。

2 前提與假設(shè)。(1)利率敏感性資產(chǎn)(IRSA)和利率敏感性負(fù)債(IRSL)采用可獲得的統(tǒng)一口徑的一定期限內(nèi)到期的資產(chǎn)及負(fù)債計算，具體數(shù)據(jù)參照各銀行財務(wù)報表附注中利率風(fēng)險項目；(2)考慮到我國商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)中，一年內(nèi)未到期而又需要重新調(diào)整利率的資產(chǎn)負(fù)債項目的比例很低，本文假設(shè)所有資產(chǎn)負(fù)債項目均嚴(yán)格遵循到期規(guī)定，沒有未到期而又需要重新調(diào)整利率的項目；(3)各樣本點利息收入、利息支出均為當(dāng)期半年的收入及支出，即為1～6月的累計數(shù)，并采用相同口徑計算；(4)假設(shè)財務(wù)報告及會計制度完備，無重大追溯事項，壞賬準(zhǔn)備計提充分。

3 變量定義。見表1。

二、實證結(jié)果及分析

(一)實證結(jié)果

根據(jù)2009年12月30日各樣本銀行資產(chǎn)負(fù)債表和附注中利率風(fēng)險項目數(shù)據(jù)，本文匯總整理出各銀行不同期限利率缺口數(shù)據(jù)(見表2)，然后對每個銀行的利率敏感性資產(chǎn)和負(fù)債數(shù)據(jù)進行整理，計算得出利率風(fēng)險缺口，進而對各銀行進行凈利差分析，結(jié)果如表3E表9所示。

表3數(shù)據(jù)顯示，民生銀行3個月內(nèi)是資產(chǎn)敏感的，3個月到1年是負(fù)債敏感的，而利率敏感性系數(shù)的絕對值接近1，所以利率波動對凈利潤的影響不大。

從表4興業(yè)銀行的凈利差分析表中可以看出，興業(yè)銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的。其中，1年到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值接近1，是0.98，所以利率波動對凈利潤的影響不大。

從表5深發(fā)展銀行的凈利差分析表中可以看出，深發(fā)展銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的，其中，1年到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值接近1，是1.03，所以利率波動對凈利潤的影響不大。

從表6北京銀行的凈利差分析表中可以看出，北京銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的，其中，1年到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值接近1，是1.01，所以利率波動對凈利潤的影響不大。

從表7中信銀行的凈利差分析表中可以看出，中信銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的，其中，1年到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值偏離1，是0.68，所以在利率有上升預(yù)期時會給銀行帶來損失。

從表8寧波銀行的凈利差分析表中可以看出，寧波銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的，其中，1年到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值稍有偏離1，是0.9，所以在利率有上升預(yù)期時會給銀行帶來損失。

從表9南京銀行的凈利差分析表中可以看出，南京銀行3個月內(nèi)是負(fù)債敏感的，3個月到1年是資產(chǎn)敏感的，其中，1年內(nèi)到期重新定價資金的利率敏感性系數(shù)的絕對值稍有偏離1，是0.71，所以在利率有上升預(yù)期時會給銀行帶來損失。

(二)實證結(jié)果分析

1 利率市場化背景下股份制商業(yè)銀行表現(xiàn)出利率敏感性負(fù)缺口狀態(tài)。從以上數(shù)據(jù)可以看出，7家樣本銀行中有6家(深圳發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、中信銀行、南京銀行、寧波銀行)3個月內(nèi)的缺口數(shù)據(jù)為負(fù)值，并且負(fù)缺口幾乎都出現(xiàn)這個期限內(nèi)。表現(xiàn)出利率敏感性負(fù)缺口狀態(tài)。從表3至表9可以看出，7家銀行有4家的一年內(nèi)重新定價資金表現(xiàn)出負(fù)缺口狀態(tài)。一般來說，銀行的資金缺口絕對值越大(無論是正值或負(fù)值)，銀行所承擔(dān)的利率風(fēng)險也就越大，所以應(yīng)將缺口的絕對值調(diào)小。對于正缺口狀態(tài)下的資金，銀行應(yīng)當(dāng)減少資產(chǎn)，增加負(fù)債，規(guī)避利率下降帶來的風(fēng)險；對于負(fù)缺口狀態(tài)下的資金，銀行應(yīng)當(dāng)增加資產(chǎn)，減少負(fù)債，規(guī)避利率上升帶來的風(fēng)險。

2 商業(yè)銀行短期資產(chǎn)、負(fù)債期限匹配狀況有所改善。以利率敏感性系數(shù)這個相對量來比較分析各銀行資產(chǎn)負(fù)債的利率敏感程度，1年期的利率敏感系數(shù)除中信銀行和南京銀行分別為0.68和0.71外，其他銀行都接近1，在0.90到1.03之間變動。總體而言，銀行1年期的資產(chǎn)、負(fù)債有較好的匹配。但是，除民生銀行和北京銀行外，其他銀行3個月和3個月至1年這兩個期限的資產(chǎn)、負(fù)債不匹配，特別是深發(fā)展銀行，利率敏感性系數(shù)分別為0.73和2.40。要進一步改善資產(chǎn)負(fù)債期限的不匹配，可以通過調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債中某些項目距利率調(diào)整日的時間來調(diào)整資產(chǎn)負(fù)債的結(jié)構(gòu)期限。銀行的負(fù)債主要由存款構(gòu)成，儲戶自主選擇存款期限，在存款利率沒有完全放開的情況下，銀行不能通過改變某一期限的存款利率來主動改變存款的期限結(jié)構(gòu)。所以多數(shù)情況下是通過改變資產(chǎn)的期限結(jié)構(gòu)來改善資產(chǎn)負(fù)債的匹配程度。

3 利率波動對銀行凈利潤影響較小。根據(jù)上述數(shù)據(jù)，整體而言，樣本銀行1年期資金缺口較小，對凈利潤的影響不大。但從不同期限的資金缺口絕對數(shù)量來看，各行3個月以內(nèi)的期限缺口數(shù)量均較大。如果不考慮利率管理水平等其他因素，當(dāng)市場利率上升0.25％時，樣本銀行利潤均會不同幅度下降，最高的有5家銀行凈利潤下降幅度均超過4％以上。其中中信銀行受利率上升的影響較大，為12.88％，而興業(yè)銀行、深發(fā)展銀行、寧波銀行、南京銀行的凈利潤下降較小，分別為4.29％、5.68％、6.44％、7.14％。雖然3個月內(nèi)利率上升對利潤產(chǎn)生的負(fù)影響基本被3個月至1年的正影響中和了，但1年期內(nèi)利率上升0.25％會整體減少樣本銀行的凈利息收入。其中凈利息收入下降幅度最大的中信銀行為9.03％，其次是南京銀行5.97％，寧波銀行2.34％，興業(yè)銀行0.42％。而利率上升對民生銀行、深發(fā)展銀行和北京銀行帶來了利息收益，分別為0.45％、0.67％和0.27％。

需要指出的是，本文數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論是基于1年期借、貸款利率變動完全一致這一前提假設(shè)。但是，在現(xiàn)實社會中，特別是我國正處于利率市場化改革的轉(zhuǎn)軌時期，銀行各期限的借款和貸款利率變化不會完全一致。即使缺口為零，市場利率的變動也會影響到凈利息收入。這也是缺口管理在實際運用中難以解決的問題。

(責(zé)任編輯：郄彥平：校對：盧艷茹)