商業銀行結構性投資產品收益與風險測度研究

梁靜溪　李躍

摘 要：伴隨我國改革開放的經濟高速發展，我國的商業銀行發行的結構性投資產品正逐步與國際金融市場接軌。然而，國際金融市場的價格變幻莫測，導致國內商業銀行發行的的結構性投資產品的價格波動頻繁，結構性投資產品面臨的市場風險程度也在逐漸提高。因此，投資者對結構性投資產品的充分認知與了解以及商業銀行自身的風險控制和市場監管方監管力度的增強，有利于投資者和商業銀行規避風險，提高商業銀行所發行的結構性投資產品的核心競爭力，有利于新型金融產品的可持續發展。

關鍵詞：商業銀行；結構性投資產品；收益；風險

中圖分類號：F832.48 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2015）05-0199-02

引言

央行發布的《2013年中國金融穩定報告》稱，建立存款保險制度的各方面條件已經具備，內部已達成共識，可擇機出臺并組織實施。也就是說，國家將允許銀行破產倒閉，一旦銀行倒閉，儲戶存款將由存款保險機構賠償，但賠償有一定限額，最多可能賠付50萬，理財產品將不予賠償[1]。因此，在當前我國商業銀行普遍存在流動性缺口的背景下，由其發售的結構性理財產品隱藏了巨大的風險。

一、GARCH模型

1982年，恩格爾提出ARCH——自回歸條件異方差模型，后期由博勒斯萊文深化發展為GARCH——廣義自回歸條件異方差模型[2]。此類模型被廣泛應用于金融時間序列的分析案例中。GARCH模型的一般形式記作：GARCH（m，n），方程式為：

Yo=Xoλ+Uo

σ2 o= δ + ∑αmU2o-1+∑βnσ2 o-n

其中，Xo為外生變量向量，Uo為系數向量，σ2 o-n 是前期預測方差，m、n為項的階數。GARCH模型的標準形式記作：GARCH（1，1），方程式為：

Yo=Xoλ+Uo

σ2 o= δ +αU2o-1+βσ2 o-1

大量研究表明，與結構性理財產品掛鉤的衍生品部分的市場波動不服從正態分布。因此，選用GARCH模型，該模型可以模擬衍生品尖峰厚尾的特性，估計風險價值的主要參數，同時結合蒙特卡羅模擬法計算出風險指標。

二、量化實證分析

據普益財富金融數據平臺顯示，2013年，23家銀行共發行結構性投資產品658款，到期且公布到期收益率的商業銀行結構性投資產品共517款，其中，與股票掛鉤的結構性投資產品為395款，占比76.4%，與股指期貨掛鉤的結構性投資產品為84款，占比16.2%，其余掛鉤類產品占總比例7.4%[3]。因此，從占比例最大的股票掛鉤的結構性投資產品中選取“匯享天下”來進行收益與風險分析，由于“匯享天下”與3個標的物同時掛鉤，所以比較具有代表性。

（一）數據的選取

本文選取的案例產品為匯豐銀行（中國）有限公司2013年發行的“匯享天下”系列結構性理財產品第178期。該產品到期本金百分百保障，掛鉤3只環球電信類股票作為標的，產品持續期為2年，使用人民幣作為認購與支付貨幣。

具體條款設計如表1。

表1 “匯享天下”產品條款

條款中的投資收益部分是結構性理財產品最煩瑣、最關鍵的部分，它規定了投資產品收益的計算規則。結構性投資產品“匯享天下”的投資收益取決于每日最差股票的表現值（見圖1）。

圖1 產品運作示意圖

（二）產品運作情景分析

“匯享天下” 結構性理財產品的投資收益取決于掛鉤標的3只環球電信類股票，分別為中國電信股份有限公司，中國移動有限公司以及美國電話電報集團公司的股價表現。如果掛鉤3只股票的走勢符合預期，投資者將可獲得合同約定的潛在收益，但掛鉤股票的股價未來走勢是不確定的。通過產品運作模式的情景分析可以讓投資者了解本結構性投資產品的運作、收益與風險。

以下例子用作分析說明在不同市況下如何計算潛在回報金額。假設：

（三）收益分析

本文分別選取（2012年1月1日—2013年12月31日）中國電信股份有限公司，中國移動有限公司以及美國電話電報集團公司的歷史股價，經分析，各掛鉤股票最初價格取數據平均值最為理想，中國電信（728 HK）的最初價格為4.08，中國移動（941 HK）的最終價格為83.72，美國電話（T UN ）的最終價格為34.64。假設中國電信的最終價格為X1，中國移動的最終價格為X2，美國電話的最終價格為X3。則

X1/4.08 *100%>94% （1）

X2/83.72 *100%>94% （2）

X3/34.64 *100%>94% （3）

解得X1>3.84，X2> 78.70，X3>32.56

在選取的504個數據中，滿足方程（1）的數據有383個，滿足方程（2）的數據有450個，滿足方程（3）的數據有422個，同時滿足3個方程的數據有301組。則最終衍生品部分平均收益率為301/504*8%=4.78%

假設以投資最低認購額5萬元人民幣為例，該產品兩年到期后獲得總收益的現值為：50 000*（1+4.78%）=52 390元

（四）風險分析

利用EVIEWS5.0軟件對中國移動（CMCC）的股價進行分析統計，分析結果見圖2。

圖2 中國移動股價分析結果

根據圖2所得的中國移動股價收益率的偏度、峰度、J-B值可以看出，中國移動股票收益率不符合正態分布的特征，有相對尖峰厚尾的特點，因此，無法用以往假設收益率服從正態分布的方法來衡量風險。

根據GARCH模型的中國移動（CMCC）股價走勢的VaR值計算方法，可以得出因變量均值（Mean dependent var）為81.561 85，因變量標準差（S.D.dependent var）為13.737 84。

模型形式可表現為：

VAR=A（-1）*m*n

其中，A（-1）為因變量均值的股票價格，m為置信度為99%下的標準正態分布的臨界值，n為對數收益率序列的標準差，由上文VaR值計算公式得到的在99%置信水平下中國移動股價數一日期限的VaR值為：

VaR=81.56185*6.40*0.038301=20

結果表明，在99%的置信水平下中國移動（941 HK）股票下一個交易日（2014年1月2日）本年度最大可能下跌20點。同理可得出，另外掛鉤的兩只股票中國電信（728 HK）股票下一個交易日（2014年1月2日）本年度最大可能下跌0.8點，美國電話（T UN ）股票下一個交易日（2014年1月2日）本年度最大可能下跌4點。因此，風險性較大，投資者需謹慎操作。

基于同樣的方法，對招商銀行發行的“焦點聯動系列”結構性產品進行分析。該產品與滬深300指數相掛鉤，投資期限為93天，為非保本性理財產品，投資者購買門檻為10萬元。投資者的理財收益完全取決于滬深300指數在觀察期內的表現。從收益模式上看，設置兩個收益門檻，收益門檻一為期初價格的1.14倍，收益門檻二為期初價格的0.9倍[4]。若滬深300指數價格在93天內曾經超過期初價格的1.14倍或低于期初價格的0.9倍，投資者僅獲得4.8%的年化收益。要想達到年化預期收益率13.8%，則在觀察期93天內價格波動都不得超過兩個收益門檻，同時滬深300指數價格期初價格要低于期末價格，即產品成立日收盤價格低于結算日收盤價格。根據2013年3月1日至2013年6月1日滬深300指數價格走勢分析得出，在觀察期內價格波動最大可能0.18倍，超過預期28.6%，存在較大投資風險。

由于“滬深300指數”包含了300只股票的價格，相互加權求得，并且“美元外匯指數”為國際國幣，因此在整個行業中具有代表性。同時得出該類產品具有的風險系數較大。通過分析實證研究結論，得出我國商業銀行的結構性投資產品市場有待完善。

二、結論

通過對商業銀行發行的結構性投資產品的研究分析，筆者認為，對投資者、商業銀行與市場監管方三管齊下，更加能規避此類產品的風險。第一，從投資者方面，要選擇合適的投資周期并且判定自己的投資風險偏好。第二，從商業銀行方面，要注意不同的風險類別，做好內部控制與稽核工作。第三，在市場監管方面，要將非現場監督、現場檢查、并表監管與監管評級制度相結合的方法進行對市場的監管與保護。

商業銀行結構性投資產品與多種類衍生品進行掛鉤，由于作者資源和時間的限制，未能將每一種類的收益與風險進行討論。本研究主要集中與股票掛鉤的衍生品的統計分析，有一定局限性，未來作者將對這一課題進行更加深入的研究。

參考文獻：

[1] 張雪瑩.銀行結構化理財產品定價研究[M].北京：中國金融出版社，2010.

[2] 譚瑩，李舒.我國商業銀行結構性理財產品的現狀、特點及發展[J].金融理論與實踐，2009，（12）：34-40.

[3] 關彬.結構性金融產品收益風險分析及設計創新[J].山東社會科學，2010，（2）：3-7.

[4] 陳文喜.明年一月或正式推出存款保險制度[N].中國聯合商報，2014-12-01（11）：56-58.[責任編輯 柯 黎]