商業銀行信貸資產證券化的效應研究

周祎歌

摘要：在商業銀行加快流動性創造，減少資產風險，拓展利潤來源的經營需求下，信貸資產證券化成為商業銀行現實選擇。本文采用定量分析與定性分析相結合的方法，研究了商業銀行的信貸資產證券化業務。本文從微觀的層面對資產證券化業務的效應進行了實證分析。最后，根據實證分析的結果從政府和發起人的角度分別提出了我國信貸資產證券化業務未來的發展策略。

在研究資產證券化的的微觀效應中，本文對樣本銀行的有關數據和指標進行了因子分析。實證分析的結果表明：信貸資產證券化業務的微觀效應對于樣本銀行來說主要體現在安全性、流動性和盈利性三個方面。但從銀行業整體來看，盡管信貸資產證券化能夠優化樣本銀行的資產結構，信用風險卻并沒有因此減少，因此安全性效應有待提高。

關鍵詞：信貸資產證券化 商業銀行 動因 效應

一、引言

銀行業面臨的發展環境正處在劇烈而又深刻的變化過程中，過去的“發展紅利”已經轉變為“發展負債”，粗放激進的傳統模式已經難以為繼。商業銀行傳統的經營手段在競爭加劇，產能過剩，利率放開的經濟金融環境面前顯得有些落伍了，為了適應改革、轉變模式，商業銀行開始更多的選擇發展占用資本較少的表外業務。處于這樣的大背景下，商業銀行選擇信貸資產證券化來達到減少資產負債表中風險資產的占比，盤活存量現金，提高流動性，開拓利潤來源的目的。本文通過定性與定量相結合的方式研究資產證券化工具的積極效應和作用，具有重要的理論和實際意義。

二、文獻綜述

賀曉波、佘姍（2011）運用因子分析方法對國內15家上市商業銀行2009年的21項指標數據進行實證分析，實證結果表明資本充足水平、安全性、成長能力、盈利能力、業務能力、市場價值和經營效率等因素構成了上市銀行的核心競爭力。潘艷娟（2015）通過對存貸比指標和資本充足率的分析，得出了商業銀行通過信貸資產證券化提高了資金流動性，改善了銀行的資產質量。同時，他還指出信貸資產證券化給商業銀行擴大中間業務收入提供了一種新方法。

Lejard（2015）認為，銀行利用資產證券化業務進行風險資產轉移，可以改善銀行的盈利能力，并且通過證券化融入的擔保借款會分配到其他金融投資中，從而促進金融行業的發展。

Bonsall（2015）認為，從表面上來看，資產證券化可以促進流動性較低資產的流通，降低融資成本，提高銀行的盈利水平，增加銀行的杠桿率，降低銀行風險，但是在實踐階段，由于外部諸多因素的干擾，可能會產生相反的效果。還有一部分學者這樣認為：ChenTK（2016）通過研究國外銀行2001年到2011年的資產證券化的政策，揭示出銀行的管理經驗對于銀行資產證券化產生的效果起著調解的作用，經驗豐富的管理者可以使之有利于商業銀行穩定性。

三、實證分析

（一）數據選取及說明

在對于分析信貸資產證券化對我國商業銀行整體的微觀效應的研究中，本文選取了四個方面的指標，構成對于微觀效應的評判標準。如表3-1所示。

指標名稱 計算公式

不良貸款率 不良貸款余額÷各項貸款余額×100%

流動性比例 流動性資產÷流動性負債×100%

非利息收入占比 （手續費及傭金凈收入+其他業務收入+投資的非利息收益）÷營業收入×100%

資本充足率 資本凈額÷（加權風險資產+12.5*市場風險資本要求）×100%

在對商業銀行實施信貸資產證券化前后的相關數據進行因子分析中，我們需要從我國現有的上市的商業銀行中選取樣本。本文中選取興業銀行、浦發銀行、交通銀行和招商銀行作為樣本銀行，對其2007年和2017年年度報告中的一些指標進行因子分析，考察商業銀行經營的目標的完成度，從而綜合評價信貸資產證券化的開展對銀行產生的微觀效應。

（二）實證分析

雖然到目前為止已經成功發行多期資產支持證券的銀行不在少數，但是由于我們希望分析的是長期的效應而許多銀行在2009年以前的一些指標如核心資本充足率，撥備覆蓋率等的統計口徑與現在并不一致，因此我們最終選擇了興業銀行，浦發銀行，交通銀行和招商銀行這四家銀行作為樣本銀行。

本文使用spss21.0對2007年銀行數據進行因子分析，從圖3-1的相關矩陣中，我們可以看出矩陣中大部分的變量間的相關系數值都大于0.3，這表明所選變量具有相關性，可以進行因子分析。

然后再來看公因子的方差，變量之間共同度較高，變量中大部分信息能被因子所提取，說明因子分析的結果有效。

從圖3-3中我們可以看出，經過最大方差正交旋轉后前兩個成分的解釋方差之和達到了96.574%，這說明這兩個成分包含了大部分原始的數據，可以進行主成分分析。由于原始數據是2007年即證券化業務重啟之前，因此我們可以通過對這兩個主成分進行分析得到商業銀行開展證券化業務之前的經營表現。

圖3-4是旋轉成分矩陣。可以看出，在主成分1中，貢獻較為突出的是不良貸款率、撥備覆蓋率、存貸比和流動比例，因此我們把第一個因子解釋為銀行的安全性和流動性;而總資產凈回報率、核心資本充足率和資產負債率的相關系數在第二個主成分中顯然較大，因此我們把第二個因子解釋為銀行的盈利性。

然后，根據因子得分系數矩陣（圖3-5），求出因子表達式：

F1=0.226*總資產凈回報率-0.073*凈利潤-0.244*不良貸款率+0.200*撥備覆蓋率+0.027*核心資本充足率+0.023*資產負債率+0.273*流動比例+0.236*存貸比

F2=0.468*總資產凈回報率+0.175*凈利潤-0.102*不良貸款率+0.015*撥備覆蓋率+0.306*核心資本充足率-0.251*資產負債率+0.150*流動比例+0.075*存貸比

由解釋的總方差矩陣可知，上述2個主成分因子的旋轉后的方差百分比分別為58.655%和37.891%，累積為96.546%。

綜上，我們可以得到商業銀行在2007年的經營得分函數：

Y2007=（0.58655*F1+0.37891*F2）/0.96546

將各個指標帶人函數后，各樣本銀行的得分及排名如表3-3：

我們可以看出，在開展證券化業務之前，興業銀行和浦發銀行在安全性和流動性方面做的較好，而交通銀行和招商銀行這種規模較大的銀行則在盈利性方面具有領先的優勢。而總體排名上，規模較大的交通銀行和招商銀行還是優勢顯著的。

為了考察信貸資產證券化業務對樣本銀行的微觀效應，我們需要進行前后對比。由于首次啟動試點是2005年，考慮到在此之前的各項數據已經是十年之前，期間統計口徑發生了許多變化，不利于結論的準確性，因此，我們以證券化重新開閘的2012年作為分界點來進行前后的對比分析。考慮到數據的時效性與完整性，本文選取了2017年樣本銀行的數據來進行參照的分析。

從解釋的總方差表（圖3-6）中我們可以看出，旋轉后的前兩個成分與原始數據相比并沒有失真，其方差的累積貢獻度達到了89.248%正是這一點的有力證明。因此，與上文中對2007樣本銀行的數據的主成分分析一樣，我們依然選取2個主成分，從而分析證券化開展后樣本銀行的經營表現。

圖（3-7）中是旋轉成分矩陣。在第一個主成分中，相關系數較大的有不良貸款率、撥備覆蓋率、凈利潤和資產負債率，對此，我們作出這樣的解釋：因子1可以反映銀行的安全性和盈利性;第二個主成分中，流動比例的相關系數一家獨大，因此我們認為因子2可以反映銀行的流動性。

綜上，我們可以得到商業銀行在2017年的經營得分函數：

Y2014=（0.71388*F1+0.1786*F2）/0.89248

通過得分函數，我們可以計算出發行證券化產品之后樣本銀行的得分，然后將其進行排名，如下表所示：

四、結論

通過對2007年和2017年兩年樣本銀行數據進行分別分析并對比后，我們可以看出，盡管從綜合排名上來看，樣本銀行在2007年跟2017年的排名一致，說明從總體來看，大型商業銀行的競爭力還是高于普通的股份制銀行。這可能是由于目前我國商業銀行信貸資產證券化的發行規模和時間有限，此外，本文所選取的樣本指標數據也有限，可能會對結果造成影響。但是在F1和F2的排名來看，交通銀行和招商銀行在開展信貸資產證券化業務后安全性和流動性有所提升。

通過因子分析的方法，我們發現信貸資產證券化業務的開展對樣本銀行經營的“三性”方面影響有限，這可能是由于本文所選取的樣本銀行在信貸資產支持證券的發行發行方面存在發行時間不久，發行規模較小的問題導致的。但是在安全性和流動性方面，開展信貸資產證券化業務后的各個樣本銀行的單項得分均有所提高，其中，對于樣本銀行中大型商業銀行的安全性效應和流動性效應要超過股份制商業銀行。

五、發展策略

（一）擴大市場交易

在上海自貿區發行證券化產品可以使得離岸人民幣的投資渠道變得更加廣闊，從而進一步加深人民幣國際化的程度，此外，還能夠通過豐富金融產品類型吸引更多的境外資金流入。目前推出的跨境ABS正是這樣一種產品，它是以自貿區內外的境內資產作為基礎資產，在產品的設計結構上也日益完善。如果能夠在自貿區內發行并交易的話，將以人民幣作為計價單位，自貿區內的境內外投資者均可通過在自由貿易賬戶（FTA）來進行交易。

（二）優化交易結構

“注冊制”落地后，針對基礎資產的不同，又相繼出臺了一系列相關的規定及信息披露指引，CLO產品的占比從2014年的90%下降至了2015年的77%。由此可見，更多種類的資產正在作為基礎資產被證券化。在未來，信貸資產支持證券的基礎資產種類在此基礎上還將繼續拓展。因此，商業銀行可以根據經濟運行環境不斷進行調整。

此外，發起人還可以將創新型交易結構逐步應用于更多產品類型。例如可以通過對短期資產的循環購買，達到支持期限較長的證券的目的，避免基礎資產期限與證券期限的錯配。這種新型的交易結構應當獲得更加廣泛的推廣，幫助商業銀行通過優化交易結構提高盈利性及安全性。

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