利率市場化條件下上市商業銀行財務風險評價

[摘 要] 選取上市商業銀行2011～2013年的14個財務指標，首先運用因子分析法提取主因子，其次將提取的主因子進行聚類分析，改變傳統的二分類，將財務風險劃分為四類，最后通過尋找各類銀行財務風險之間具有顯著性差異的指標，并對這些指標提取主因子，采用多分類Logistic 回歸法構建一個上市商業銀行財務風險評測模型，以期能有效地識別風險，實證結果表明，模型預測能力較好。

[關鍵詞] 利率市場化；上市商業銀行；財務風險；多元Logistic

[中圖分類號] F832.33 [文獻標識碼] A [文章編號] 1008—1763（2014）06—0070—06

The Financial Risk Assessment of Listed Commercial Banks under the Condition of Marketization of Interest Rate

CAI Yanping，WANG Yujiao

（School of Business Administration，Hunan University， Changsha 410082，China）

Abstract： This article selects 14 financial indicators of the listed commercial banks from 2011 to 2013. First of all，We use factor analysis method to extract the main factors ， and then classify the extracted main factors by clustering analysis， the financial risk is devided into four categories instead of the traditional binary classification， finally look for indicators that have significant differences among all kinds of financial risks and extract the main factors of these indicators. Multiple classification Logistic regression method is used to construct a listed commercial bank financial risk evaluation model in order to identify risks effectively. The empirical results show that the model prediction ability is good.

Key words： interest rate marketization；listed commercial banks；financial risk；multivariate logistic

一 引 言

金融業在優化資源配置、促進產業結構調整方面起著越來越重要的作用，然而我國金融業在對國民經濟影響力不斷增強的同時，仍然存在眾多問題。

“穩健推進改革”是十八大確定金融發展的基調。其中利率市場化是我國金融體系變革的核心步驟，如今我國的利率市場化改革已步入深水區。隨著金融體制的不斷改革，上市商業銀行作為我國銀行業的重要組成部分，也在不斷加快經營體制改革與創新的步伐，但是相對較高程度的利率市場化可能會導致大批商業銀行倒閉，造成銀行危機，這將對整個社會產生巨大影響。因此，建立合理的上市商業銀行財務風險評價體系對于銀行自身的生存和發展，乃至整個國家的金融危機防范都有著重要意義。

財務風險包括財務成果風險和財務狀況風險[1]，上市商業銀行的財務風險是指在其經營過程中由于資本結構不合理、受一些不可預料因素的影響，導致實際收益與預期收益之間出現偏差，蒙受經濟損失的風險，主要包括：資本結構風險，資產質量風險，流動性風險，市場風險等方面。

如今，我國利率市場化已經到了最關鍵的時期——人民幣存款與貸款利率市場化開始走向全面放開階段。2013年7月，中國人民銀行決定全面放開金融機構貸款利率管制。利率市場化將導致我國商業銀行競爭加劇、利潤下降，傳統業務結構和客戶結構不能適應利率市場化的發展，商業銀行面臨的主要風險將是利率風險。利率市場化的不斷推進，對銀行的資產負債管理、風險管理、內部控制制度提出了更高的要求。如果不能較好地適應利率市場化環境，利率的變動將會導致商業銀行發生嚴重的財務風險。

二 利率市場化條件下的財務

風險評價體系

在現階段，我國有關商業銀行財務風險的研究，大多借鑒國外先進的評價體系，再結合自身的實際情況進行完善，其中，關于商業銀行財務風險評價體系的研究有：1）國際上通行的“駱駝評價指標體系（CAMEL Rating System）”是銀行風險分析的典型代表；2）財務比率綜合分析法中的“杜邦財務分析體系”是一種具有重要意義的方法；3）平衡計分卡和 EVA 分析法也是目前比較有效的分析方法之一；目前，對于上市商業銀行財務風險評價體系的研究還處于不斷完善的過程中。[2]

隨著利率市場化不斷推進，我國上市商業銀行的經營面臨著巨大挑戰。有關利率風險的測度主要有以下幾種方法：1）利率敏感性分析，利率敏感性資產和利率敏感性負債在一定時期內的差額，即利率敏感性缺口；與此相關的另一個概念是利率敏感性比率，即利率敏感性資產與利率敏感性負債的比值；前者是絕對值，后者是相對值；2）持續期分析，資產持續期與負債持續期缺口越小，利率風險越?。?）風險價值（VaR），從統計意義上講，VaR本身是個數字，是指在給定置信水平和一定持有期內，預期資產組合的最大損失量。[3]本文在借鑒國內外學者研究的基礎上，結合上市商業銀行實際經營環境，構建了基于利率市場化條件的我國上市商業銀行財務風險評價體系。

（一）指標體系構建思路

由于我國上市商業銀行經營商品的特殊性和經營環境的復雜性，在利率市場化過程中，眾多因素的變化都可能會給商業銀行的經營帶來財務風險。

首先，由于商業銀行資本結構的特殊性，銀行資本充足水平成為監管部門關注的重點，也是商業銀行進行融資和選擇經營方式需要考慮的重要因素。銀行資本數量充足可吸收意外損失，使銀行在遭遇風險損失時不致破產。上市商業銀行在利率市場化過程中的激烈競爭，會導致經營風險越來越大，故而擁有充足的資本具有極為重要的意義。

其次，《中華人民共和國商業銀行法》中已經明確規定商業銀行以效益性、安全性、流動性為經營原則，實行自主經營，自擔風險，自負盈虧，自我約束。效益性是指獲取最大限度的利潤，安全性是指保證收益的安全與穩定，使其健康安全的發展，流動性是指銀行在不遭受損失的條件下滿足存款客戶提存或貸款、投資、內部管理等對現金的要求。商業銀行的三性要求有統一性又有矛盾[4]，安全性和流動性是盈利的保證，反之，盈利性又可以促進安全性和流動性水平的提升。但一般而言，流動性強，安全性高的資產其盈利性則較低，而盈利性較強的資產，則流動性較弱，風險較大，安全性較差。由于三性要求的內在矛盾，商業銀行在經營中必須統籌考慮三者關系，綜合權衡利弊。

再次，利率市場化將引起銀行存貸利差的減小，利率風險的擴大，不管利率上升還是下降，利率敏感性缺口必然伴隨著利率風險，與利率管制下相比，市場利率的波動對于銀行經營的影響更大。

此外，商業銀行的發展還應注重未來的增長潛力，實現商業銀行當前與未來經濟利益的統一，達到持續、有效、穩定、協調的發展。

（二）評價指標體系

鑒于上述分析，本文選取六類指標：資本充足性指標、資產安全指標、流動性指標、盈利能力指標、利率風險指標和發展能力指標。

三 實證分析

截止到2013年底，我國商業銀行數量已達到一定規模，但受資料來源的限制且鑒于樣本的代表性，本文收集了2011～2013年我國所有上市商業銀行的年度財務報告，并利用報告中的數據整理計算出上市商業銀行的財務風險測度指標。

在分析方法的選取上，首先，本文選取了較客觀的因子分析法，運用特征方程和正交變換的數學處理方法對選取的上市商業銀行財務風險評價指標提取主因子。其次，為明確各上市商業銀行在不同時期的財務風險狀況，利用所提取的主因子進行聚類分析，將商業銀行的財務風險客觀地劃分為四類。最后，通過比較四類研究樣本的財務特征的顯著性差異，找出影響上市商業銀行財務風險的主要因素，建立一個多分類的Logistic回歸模型。

（一）因子分析

因子分析法是一種用少數幾個因子去描述多個指標或變量間聯系的多元統計分析方法，從而達到以較少的因子反映原始變量的大部分信息的目的，同時也起到消除變量間共線性的作用。[5]

本文選用KMO檢驗和Bartlett檢驗，驗證因子分析法適用與否。

對樣本數據進行因子分析，同時為得到每個公因子的意義，以便于對實際情況進行分析，故采用最大方差法對主因子矩陣進行正交旋轉，得到主因子的解釋方差見表3，旋轉成分矩陣見表4。由表3和表4可知，提取出的五個因子有較高的解釋力度，累計達到79.775%。旋轉后的因子載荷較清晰，其中因子1主要解釋了X1、X2和X3這三個變量，反映了銀行資本充足性，可以命名為資本充足性因子。因子2在X13和X14上有較大的載荷，反映了銀行發展能力情況，可命名為成長因子。因子3在X11和X12上有較大載荷，反映了利率風險情況，可命名為利率因子。因子4主要解釋了X8和X9兩個變量，可命名為盈利因子。因子5在X4和X5上有較大載荷，主要反映了銀行的資產安全情況。

（二）聚類分析

將因子分析法計算得出的5個公因子得分作為新變量進行保存，并且將這5個公因子作為劃分企業財務狀況類別的自變量，通過SPSS中的K-均值聚類命令來完成聚類分析。

聚類分析后得到的因子均值如表5所示。結合之前的因子分析，上述五個指標的因子貢獻率分別為23.002%、15.76%、15.6%、12.875.%、12.538%，對因子均值進行加權匯總，四個組別的得分分別為0.2468，0.2403，0.0343，-0.3834，可知：第四組別的財務狀況為四組里最為嚴重，第三組別的財務狀況優于第四組別，第二組優于第三組，第一組是四個組中財務狀況最好的。

綜上所述，依此將16家上市商業銀行近3年的財務狀況分為四類：財務充盈（第一組別），財務穩?。ǖ诙M別），財務危機（第三組別）和財務困境（第四組別）。總分類數量占比和具體聚類結果分別見表6和表7。

（三）多分類Logistic回歸分析

一般在上市商業銀行財務風險出現之前，與財務風險相關的財務指標都會不同程度地出現異常變化，上市商業銀行的財務風險可以通過這些出現差異的指標值的變化來加以預警。

在構建模型前，需要對商業銀行財務風險評價指標體系進行描述性統計分析，針對上市商業銀行出現的不同程度財務風險，檢驗具有顯著性差異的指標，從而找出建立模型所需要的自變量。本文首先采用 K-S 檢驗來檢驗變量是否服從正態分布，其次對滿足正態分布的變量進行方差齊性檢驗，最后根據正態分布和方差齊性檢驗的結果，分別采用單因素方差分析和K獨立樣本非參數檢驗進行均值差異性檢驗。具體檢驗結果如表8所示。

結果顯示，X3、X4、X9、X10、X13五個指標在5%的顯著水平下，既符合正態性分布，又滿足滿足方差齊性，用單變量方差分析來檢驗這五個變量，用K獨立樣本非參數檢驗來檢驗剩余變量。從檢驗結果可以看出，在5%顯著性水平上，有4個變量接受原假設，其余10個變量（X2、X4、X5、X7、X8、X10、X11、X12、X13、X14）均拒絕原假設，即在各組變量間存在顯著性差異。

Logistic回歸模型對共線性較敏感，若不同財務指標之間存在一定程度的相關性，將會影響財務風險預測模型的準確度[6，7]。因此，必須消除自變量之間的多重共線性，確保模型穩健性。本文采用因子分析法，在不遺漏原始指標所蘊含的內在信息條件下，提取所選擇自變量的主因子。結果表明，在顯著水平為5%的情況下，KMO測試值為0.626，Bartlett檢驗卡方值139.268，即10個財務指標變量之間存在較強相關性，適合進行因子分析。按照方差累計貢獻率，對所選的10個具有顯著性差異的變量，提取信息涵蓋率達到76.795%的4個主因子。

一般Logistic回歸的因變量Y只有兩種取值（0和1），但本文因變量Y的取值有四種，所以需要采用多項Logistic模型（Multinomial-Logistic Regression），根據因變量取值是否有序可以將多項Logistic回歸分為有序多分類和無序多分類。但是當存在下列兩種情況時，即便因變量是有序分類的，也需要采用無序多分類的Logistic回歸進行分析[8]：

1）平行線檢驗的P值小于0.05；

2）從專業角度評定自變量在各回歸方程中具有不同的效應。

按上述理論，進行平行線檢驗（結果如表9），結果顯示P值小于0.05，所以，應選擇無序多分類的Logistic回歸。

利用2011～2013年數據構建的的四分類logistic模型的預測準確率為91.7%，該模型的預測準確率較為令人滿意，但對財務穩健類（第二組）的誤判率稍高，說明對這類財務狀況的分類有待完善。

四 結 論

本文主要圍繞上市商業銀行財務風險進行了評價，從資本充足性、資產安全、流動性、盈利性和發展能力五個方面選取了14個財務指標，通過對財務指標進行因子分析提取主因子，進而引入聚類分析的方法將樣本銀行2011～2013年的財務狀況分成四類，既克服了我國缺乏破產銀行樣本的困難，又避免了以往人為評估銀行財務風險狀況的主觀隨意性。鑒于二分類logistic模型僅將銀行的財務風險狀況分為有風險和無風險兩類，而在現實中，商業銀行的財務風險遠不止這兩種情況。本文根據分析，建立了無序多分類logistic回歸模型，以期對上市商業銀行的財務風險評測更加客觀，更貼近實際。研究的主要結論如下：

（1）通過將樣本上市商業銀行2011～2013年的財務數據進行因子分析提取主因子，然后利用提取的主因子進行聚類分析，將樣本銀行近三年的財務狀況分成四類。實證結果表明：我國上市商業銀行近三年中財務充盈和財務穩健銀行的樣本比例遠遠小于財務危機銀行和財務困境銀行的樣本比例，尤其在2013年，除南京銀行外的15家上市商業銀行都處于財務危機及困境的水平，說明近年來我國上市商業銀行的總體經營存在較大風險。造成這一現象的原因可能有利率市場化，銀行間競爭加劇，多融資渠道的異軍突起，銀行存貸利差縮小等。

（2）通過對出現不同財務風險狀況商業銀行的財務指標進行單樣本方差分析和K獨立樣本非參數檢驗比較均值差異，得出核心資本充足率、不良貸款率、貸存比、總資產回報率、利率敏感比率偏離率、缺口風險價值凈利潤比等10個指標存在顯著性差異，因此，應將這10個指標作為我國上市商業銀行財務風險的重點監測指標。其中利率風險的兩個指標都包括在其中，說明利率風險對上市商業銀行財務狀況的影響不容忽視。

（3） 基于Logistic回歸法構建了商業銀行財務風險評測模型，由于Logistic模型對自變量共線性較敏感，故利用提取的核心資本充足率等10個指標的主因子作為自變量構建Logistic模型，通過對模型預測精度的檢驗，說明該模型具有較好的預測效果，監管部門和商業銀行經營者可以利用該模型對上市商業銀行的財務風險進行分析判斷。

對于上市商業銀行財務風險評價體系的建立，本文也存在著不足，由于數據來源的局限性，僅選取了上市商業銀行作為研究樣本，未能構建一個適用所有商業銀行的評測系統；此外，本文選取的預警指標幾乎都是財務指標，后續研究可添加一些定性指標進行完善。

[參 考 文 獻]

[1] 牟成.商業銀行的財務風險探討[J].現代商貿工業，2009，（4）：159-160.

[2] 王曉芹.我國上市商業銀行的財務風險評價及實證分析[J].金融視線，2013，（25）：138-139.

[3] 高蓉蓉.我國商業銀行利率風險度量方法選擇[J].改革與開放，2009，（10）：10-12.

[4] 付同青.商業銀行財務風險控制研究[J].國際商務財會，2013（12）：44-48.

[5] 馬計斌，高春雷.基于PCA商業銀行經濟效益評價研究[J].河北工程大學學報，2011，（4）：34-36.

[6] 羅曉光，劉飛虎.基于Logistic回歸法的商業銀行財務風險預警模型研究[J].金融發展研究，2011，（11）：55-59.

[7] 何玉，王開田.政府財務信息網絡披露評估模型與影響因素[J].財經理論與實踐，2012，（1）：38-43.

[8] 孫萬菊.基于Logistic模型的財務狀況分類研究[J].杭州電子科技大學學報，2012，（6）：195-197.

[9] 盧永艷，王維國.基于財務狀況多分類的財務危機預警[J].數學實踐與認識，2011，（4）：29-33.