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貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)門限效應(yīng)的實(shí)證研究

2018-01-05 13:54:24李慧平范紫晴
財(cái)會(huì)學(xué)習(xí) 2018年1期
關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行

李慧平?范紫晴

摘要:本文根據(jù)2007-2015年39家銀行的年度數(shù)據(jù),分別使用行業(yè)貸款集中度、客戶貸款集中度與銀行規(guī)模大小作門限變量,建立門限回歸模型,結(jié)果表明貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系是非線性的。最后根據(jù)我國(guó)貸款集中情況,給出政策建議。

關(guān)鍵詞:貸款集中度;商業(yè)銀行;銀行風(fēng)險(xiǎn);門限模型

金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)一直是監(jiān)管當(dāng)局很重視的問(wèn)題,如今的金融自由化導(dǎo)致若某一金融機(jī)構(gòu)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),那么“多米諾骨牌”效應(yīng)很容易發(fā)生。歷史上多次銀行危機(jī)都是由于商業(yè)銀行貸款過(guò)度集中所引發(fā)的。

我國(guó)大多數(shù)銀行都選擇向大企業(yè)貸款,導(dǎo)致中小企業(yè)融資困難;制造業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)投放了大量的貸款,然而新興行業(yè)能審批通過(guò)的貸款卻很少,這樣我國(guó)的地區(qū)的均衡發(fā)展與科技發(fā)展都會(huì)受到影響。

關(guān)于貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系研究,Stefania P.S.Rossi、Gerhard Winkler和Markus S.Schwaiger(2009)研究澳大利亞大型商業(yè)銀行1997-2003年間的數(shù)據(jù)得出,貸款成本會(huì)因銀行多樣化與銀行規(guī)模增加而增大,銀行風(fēng)險(xiǎn)卻因此降低。黃秀秀、曹前進(jìn)等(2012)研究表明客戶貸款集中能降低銀行風(fēng)險(xiǎn),但行業(yè)貸款集中與地區(qū)貸款集中卻不能影響銀行風(fēng)險(xiǎn)。

G.jimenze(2010)對(duì)西班牙銀行業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系并不顯著。

本文借鑒前人研究,引入門限模型,選取39家商業(yè)銀行的312個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù),來(lái)研究商業(yè)銀行與貸款集中度的非線性關(guān)系。

一、實(shí)證研究

(一)樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取了39家商業(yè)銀行(16家上市銀行和23家城商行)2007-2015年的數(shù)據(jù)。23家城商行分別為徽商銀行、重慶銀行、江蘇銀行、上海銀行、東莞銀行、東營(yíng)銀行、杭州銀行、泉州銀行、富滇銀行、德陽(yáng)銀行、柳州銀行、天津銀行、錦州銀行、齊魯銀行、青島銀行、日照銀行、浙江稠州商業(yè)銀行、浙江泰隆商業(yè)銀行、重慶三陜銀行、長(zhǎng)沙銀行、湖州銀行、洛陽(yáng)銀行、溫州銀行。

(二)模型的構(gòu)建

假設(shè)貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響可能存在一個(gè)或多個(gè)門限值,利用 Hansen的門限回歸法來(lái)建立面板門限模型:

Zit=α+β01xit(qi ≤ γ)+β02xit(qi > γ)+β1sizeit+

β2crit+β3ldit+β4mgit+εit

其中,Zit表示i銀行在t時(shí)期面臨的風(fēng)險(xiǎn),xit為核心解釋變量,即貸款集中度變量,CCIit為客戶貸款集中度,ICIit為行業(yè)貸款集中度。門限變量分別為兩個(gè)核心解釋變量以及銀行規(guī)模size。qi為門限變量,γ為門限值。

(三)實(shí)證分析

使用stata12.0分析軟件,利用Boot-strap抽樣法,自舉3000次,來(lái)求解面板門限模型。

1.以CCI作門限變量的門限回歸模型。

通過(guò)表1可知客戶貸款集中度CCI對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響存在單一門檻值。并計(jì)算出CCI的單一門限值為0.268

2.以ICI作門限變量的門限回歸模型

由表2可判定存在雙門限值。經(jīng)測(cè)算ICI的門限值分別為0.090和0.124。

3.以SIZE作為門限變量的門限回歸模型。

用SIZE作門限變量,分用CCI、ICI作核心解釋變量來(lái)建立門限模型,經(jīng)檢驗(yàn)以后門限模型都存在雙重門限,門限值如表3。

4.面板門限回歸模型估計(jì)結(jié)果。(見表4)

模型一的結(jié)果表示,CCI1與CCI2不僅系數(shù)正負(fù)不同而且顯著性也不一致,使CCI與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間非線性的關(guān)系得到證實(shí),當(dāng)CCI小于自身門限值時(shí),銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因客戶貸款越集中而下降,但效果卻并不顯著,當(dāng)CCI大于門限值后,客戶貸款集中度的增加會(huì)使銀行風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。再來(lái)看模型三,CCI1絕對(duì)系數(shù)下降,CCI2絕對(duì)系數(shù)增大,得出資產(chǎn)規(guī)模對(duì)CCI與銀行風(fēng)險(xiǎn)間的關(guān)系有一定的影響。當(dāng)SIZE比第一門限值小時(shí),CCI對(duì)Z值影響顯著程度很小,當(dāng) CCI超過(guò)第一門限值時(shí),CCI對(duì)Z值有顯著為負(fù)的影響,表明銀行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因CCI增加而顯著增大,然而當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模超過(guò)了第二門限值后,客戶貸款集中度越大銀行風(fēng)險(xiǎn)越大,影響很顯著性。

模型二的結(jié)果表明,由于ICI1與ICI2的系數(shù)顯著性不一致,那么ICI與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間非線性關(guān)系也得到證實(shí)。當(dāng)ICI比門限值小時(shí),ICI對(duì)Z值影響顯著為負(fù),表示行業(yè)貸款集中會(huì)增大銀行風(fēng)險(xiǎn);當(dāng)ICI增大,大于第一個(gè)門限值后,ICI的系數(shù)由負(fù)數(shù)轉(zhuǎn)為正數(shù),表示行業(yè)貸款集使銀行風(fēng)險(xiǎn)下降了,當(dāng)ICI再次增大時(shí),商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增大。從模型四結(jié)果來(lái)看,對(duì)于小型商業(yè)銀行,行業(yè)貸款越集中銀行風(fēng)險(xiǎn)越大,對(duì)于中型規(guī)模銀行,行業(yè)集中度的增大能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)但效果不顯著。而對(duì)于大型商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨著行業(yè)貸款集中的增大而顯著增大。

SIZE的系數(shù)是不顯著為正,表明商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模并不能顯著影響銀行風(fēng)險(xiǎn)。資本充足率的系數(shù)為正且顯著,資本充足率越高,銀行持有資本越多,就越有能力抵御擠兌危機(jī)。貸存比與Z值顯著負(fù)相關(guān),因?yàn)楦哔J存比會(huì)引發(fā)商業(yè)銀行支付危機(jī)。MG系數(shù)不顯著,表示貨幣流動(dòng)性不能對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。

二、主要結(jié)論和政策建議

(一)研究結(jié)論

1.客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)存在單一門檻效應(yīng),門限值為0.268,小于該值時(shí),能降低銀行風(fēng)險(xiǎn),超過(guò)該值時(shí),會(huì)加大銀行風(fēng)險(xiǎn),0.268是客戶貸款集中度的最優(yōu)水平。

2.行業(yè)貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間存在雙重門檻效應(yīng),門限值分別為0.075和0.092,由兩個(gè)門檻值劃分三個(gè)區(qū)間,發(fā)現(xiàn)行業(yè)貸款集中在第二區(qū)間可以提高監(jiān)管效率,降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

3.客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的促進(jìn)作用受到資產(chǎn)規(guī)模因素的影響,規(guī)模越大,客戶貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的加劇作用越明顯。表示監(jiān)管當(dāng)局控制客戶貸款集中度能夠抑制銀行風(fēng)險(xiǎn),特別是對(duì)大型商業(yè)銀行最有效。

4.行業(yè)貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響也會(huì)受到資產(chǎn)規(guī)模的影響而發(fā)生改變,用資產(chǎn)規(guī)模作門限變量時(shí),有雙重門檻效應(yīng)。在第一區(qū)間,行業(yè)貸款集中會(huì)加大銀行風(fēng)險(xiǎn),但在第二區(qū)間,行業(yè)貸款集中能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。在第三區(qū)間,行業(yè)貸款集中會(huì)顯著加大銀行風(fēng)險(xiǎn),且程度大于在第一區(qū)間的小型銀行。表明商業(yè)銀行規(guī)模并非越大越好。

(二)政策建議

1.增強(qiáng)貸款集中風(fēng)險(xiǎn)意識(shí),合理管控貸款集中

所有商業(yè)銀行應(yīng)重視貸款集中度風(fēng)險(xiǎn),關(guān)注貸款過(guò)于集中而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。按照本文所得,客戶貸款度在0.27,行業(yè)貸款在0.075至0.092內(nèi),是商業(yè)銀行的最佳選擇。

2.制定差別信貸政策

大型國(guó)有商業(yè)銀行可以適當(dāng)降低客戶貸款和行業(yè)貸款集中度,對(duì)那些資金有真正需求、回報(bào)期較長(zhǎng)的行業(yè)和企業(yè)投入更多的貸款。中型銀行可以適當(dāng)集中行業(yè)貸款,但客戶貸款集中度必須要降低,銀行要加大對(duì)優(yōu)質(zhì)中小企業(yè)貸款的投放量,不能一味地只集中在大企業(yè)。小型商業(yè)銀行要注重客戶和貸款行業(yè)的多樣化。

3.改革銀行風(fēng)險(xiǎn)管理體制

要想防范集中度風(fēng)險(xiǎn)首先要健全銀行內(nèi)部的管理體制,實(shí)行更加合理的信貸人員問(wèn)責(zé)制度。然后要改革風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)制度,加強(qiáng)業(yè)務(wù)人員甄別貸款項(xiàng)目好壞的能力,加強(qiáng)銀行貸前風(fēng)險(xiǎn)的控制。最后,應(yīng)建立健全風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和評(píng)估系統(tǒng),促進(jìn)貸后風(fēng)險(xiǎn)的有效控制。

參考文獻(xiàn):

[1]G.Jimenez,J.A.Lopez,and J.S.Salas,How Does Competition Impact Bank Risk-Taking[R].Banco de Espana Working Paper,2010,No.1005.

[2]Stefania P.S.Rossi,Markus S.Schwaiger,Gerhard Winkler.How loan portfolio diversification affects risk,efficiency and capitalization:A managerial behavior model for Austrian banks[J].Journal of Banking & Finance,2009(33).

[3]范紫晴.貸款集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)的門限效應(yīng)實(shí)證研究[C].南京財(cái)經(jīng)大學(xué),2016.

[4]黃秀秀,曹前進(jìn).貸款集中度對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響——來(lái)自中國(guó)上市銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融論壇,2014(11).

[5]林毅夫,李永軍.中小金融機(jī)構(gòu)發(fā)展與中小企業(yè)融資[J].經(jīng)濟(jì)研究,2001(1).

[6]魏曉琴,李曉霞.我國(guó)商業(yè)銀行貨款集中度的測(cè)算以及效應(yīng)分析[J].金融理論與實(shí)踐,2011(4).

(作者單位:南京財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院)

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