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利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制影響因素的實(shí)證分析

2016-12-20 12:31:49涂詠梅
統(tǒng)計(jì)與決策 2016年23期
關(guān)鍵詞:利率商業(yè)銀行效應(yīng)

涂詠梅

(武漢紡織大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,武漢 430200)

利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制影響因素的實(shí)證分析

涂詠梅

(武漢紡織大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,武漢 430200)

由于利率市場化對宏觀經(jīng)濟(jì)增長及金融市場的健康發(fā)展均具有正向影響,但在推進(jìn)過程中給商業(yè)銀行帶來的風(fēng)險(xiǎn)也不容忽視。因此,為了考察利率市場化對商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制帶來的影響、以及各影響因素的具體作用,文章以14家上市商業(yè)銀行1996—2014年的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從銀行內(nèi)、外部環(huán)境兩個角度實(shí)證分析并檢驗(yàn)了利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制水平的影響。

利率市場化;商業(yè)銀行;風(fēng)險(xiǎn)控制

0 引言

利率市場化是金融自由化改革的重要內(nèi)容。20世紀(jì)80年代以來,中國在調(diào)整利率水平和優(yōu)化利率結(jié)構(gòu)的同時,也逐步將傳統(tǒng)的利率管理體制向市場化過度,從放松對存貸利率的管制到國債利率和同業(yè)拆借利率的市場化,并于1999年實(shí)施《人民幣利率管理規(guī)定》以進(jìn)一步放寬利率市場化的范圍。實(shí)踐表明,利率市場化對我國宏觀經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用,也有助于金融市場的規(guī)范有序發(fā)展。但是,利率市場化(尤其在放開管制的初期)也會增加商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn):從內(nèi)部環(huán)境來看,利率市場化會削弱商業(yè)銀行的利率定價(jià)權(quán),在某種程度上會導(dǎo)致銀行存貸比收窄,影響盈利水平,而且利率波動還會增加商業(yè)銀行的機(jī)會成本風(fēng)險(xiǎn)和流動性風(fēng)險(xiǎn);從銀行外部環(huán)境來看,銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也往往隨著利率市場化改革的深化而增加,包括信息不對稱導(dǎo)致信貸配給中的逆向選擇問題、爭奪資金來源引發(fā)的惡性競爭問題等。如果缺乏對上述風(fēng)險(xiǎn)的防控與有效應(yīng)對,利率市場化給商業(yè)銀行帶來的紅利可能會被削弱,甚至抵消。基于此,本文試圖利用1996—2014年中國14家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù),描述1996年以來我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制與利率市場化改革的相互關(guān)系,并對2008年以來我國利率市場化改革背景下商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 變量選擇

為了考察利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)控制的影響,本文將商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評估情況作為被解釋變量,具體地,通過測算不良貸款率(NPLR)指標(biāo)作為被解釋變量的描述統(tǒng)計(jì)量。解釋變量涵蓋了銀行內(nèi)部環(huán)境和外部環(huán)境兩方面因素,其中內(nèi)部環(huán)境因素包括:

(1)銀行規(guī)模(SIZE),用銀行總資產(chǎn)表示,為了提高樣本的平穩(wěn)性并避免隨機(jī)因素的干擾,本文對總資產(chǎn)取對數(shù)值。

(2)資本充足性(CAR),用銀行資本充足率表示,即銀行資本總額對其風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的比率,這是保證銀行等金融機(jī)構(gòu)正常運(yùn)營和發(fā)展所必需的資本比率。

(3)權(quán)益乘數(shù)(CS),即資產(chǎn)總額與股東權(quán)益總額的比值,該指標(biāo)反映了企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的大小,權(quán)益乘數(shù)越大,財(cái)務(wù)杠桿往往就越大。

(4)存貸比(LDR),用銀行貸款與存款余額的比值表示。銀行存貸比越高,其發(fā)放單位貸款所耗費(fèi)的資本成本越低,盈利能力就越強(qiáng)。

(5)員工人數(shù)(SN),員工是商業(yè)銀行的重要資源,存貸款業(yè)務(wù)及中間業(yè)務(wù)都與員工的人數(shù)、結(jié)構(gòu)及素質(zhì)密切相關(guān)。模型取員工人數(shù)的對數(shù)值。

(6)收入結(jié)構(gòu)(II),商業(yè)銀行的收入包括傳統(tǒng)的信貸業(yè)收入以及證券、保險(xiǎn)等其他業(yè)務(wù)收入,銀行收入主要包括利息收入和中間業(yè)務(wù)收入。模型取中間業(yè)務(wù)收入的對數(shù)值來衡量收入結(jié)構(gòu)。

(7)國有股比重(SO),商業(yè)銀行的股權(quán)結(jié)構(gòu)和股權(quán)性質(zhì)無疑會影響其各項(xiàng)政策、管理制度和管理水平,進(jìn)而對其盈利能力、經(jīng)營效率、風(fēng)險(xiǎn)評估等造成影響。模型選取國有股比重(國有股占商業(yè)銀行權(quán)益總數(shù)的比重)作為解釋變量。

(8)境外股比重(OVERSEA),指境外股占商業(yè)銀行權(quán)益總數(shù)的比重。

銀行外部環(huán)境因素則包括:

(1)城鄉(xiāng)居民人均可支配收入(AI),模型取人均收入的對數(shù)值來反映居民收入水平對中間業(yè)務(wù)的影響。

(2)股票市場(SM),股票市場籌資額是一個重要的宏觀影響因素,一方面,銀行信貸和股票市場均是企業(yè)的重要資金來源;另一方面,銀行存款和股票市場又是個人和企業(yè)的重要投資方向。因此,商業(yè)銀行的盈利與股票市場息息相關(guān)。模型取股票市場籌資額的對數(shù)值。

(3)GDP增長率(GDP),銀行業(yè)具有明顯的周期性,其經(jīng)營狀況受國家經(jīng)濟(jì)影響較大。因此在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段,銀行業(yè)所處的經(jīng)營環(huán)境具有顯著差異,這對其盈利能力和經(jīng)營效率等均會造成影響。

(4)貨幣供應(yīng)量(MS),指國家在特定時刻能夠保證社會經(jīng)濟(jì)正常運(yùn)營所需要的貨幣存量,它由包括央行在內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)提供的存款與現(xiàn)金兩方面構(gòu)成。模型取廣義貨幣供應(yīng)量的平均增長率來衡量貨幣供應(yīng)量。

(5)通貨膨脹(CPI),通貨膨脹率與銀行利潤緊密相關(guān),能夠?qū)︺y行營業(yè)結(jié)構(gòu)和盈利模式的轉(zhuǎn)變產(chǎn)生變革性力量,常見的通貨膨脹率指標(biāo)有CPI、GDP平減指數(shù)和PPI,模型取CPI。

(6)制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)(PMI),PMI指數(shù)50為榮枯分水線,PMI>50說明經(jīng)濟(jì)處于發(fā)展階段,PMI<50則處于衰退階段,而銀行業(yè)的績效跟經(jīng)濟(jì)的繁榮與衰退顯然密不可分。

1.2 數(shù)據(jù)處理

結(jié)合模型所需樣本的可獲得性,本文選取14家上市商業(yè)銀行1996—2014年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析,包括浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、交通銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、中國銀行、中信銀行、平安銀行、寧波銀行。所有銀行的內(nèi)部數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫,宏觀數(shù)據(jù)來自1997—2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》,缺漏數(shù)據(jù)通過上市銀行1996—2014年公司年報(bào)手工搜集匯總得到。

面板數(shù)據(jù)同時擁有時間序列和截面兩個維度,截面?zhèn)€體影響形式的差別將面板數(shù)據(jù)模型劃分為隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型兩種形式。固定效應(yīng)模型是有多個對應(yīng)著不同的截面?zhèn)€體的不同截距,它建立在模型中不隨時間序列變化的非觀測效應(yīng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)相關(guān)的假設(shè)之上,其實(shí)驗(yàn)結(jié)果只比較每一個自變項(xiàng)的特定類目或類別間的差異及與其他自變項(xiàng)的特定類目或類別間的交互作用,固定效益模型的表達(dá)式為:

其中,i=1,2,3,…,表示不同個體;t=1,2,3,…,表示時間序列的跨度;αi表示不隨時間序列變化的非觀測效應(yīng);μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

固定效應(yīng)模型通常采用準(zhǔn)差分方法進(jìn)行處理,然后再用最小二乘虛擬變量法或者普通最小二乘法(OLS)估計(jì),但如果模型誤差項(xiàng)不滿足相互獨(dú)立及方差齊次性假定時,就需要使用廣義最小二乘法(GLS)進(jìn)行估計(jì)。隨機(jī)效應(yīng)模型是在經(jīng)典線性模型基礎(chǔ)上的推廣,它將固定效應(yīng)推廣到隨機(jī)效應(yīng),假設(shè)模型中的誤差項(xiàng)和不隨時間序列變化的非觀測效應(yīng)不存在相關(guān)性,但對同一個個體而言,它在不同時間的擾動項(xiàng)則存在著相關(guān)性問題,因此一般需要使用GLS方法進(jìn)行估計(jì),表達(dá)式為:

當(dāng)時間序列的長度很短,而截面的數(shù)量卻很大時,固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的結(jié)果可能會存在很大差異,需要通過Hausman檢驗(yàn)來確定使用哪一個模型的分析效果更好。Hausman檢驗(yàn)的是將驗(yàn)證原假設(shè)的正確性轉(zhuǎn)變?yōu)闄z驗(yàn)兩個不同的估計(jì)值是否具有一致性,只有當(dāng)兩個估計(jì)值具有一致性,即相減的結(jié)果為零時,原假設(shè)才可能成立。該方法在本文中的應(yīng)用是將GLS和最小二乘虛擬變量法設(shè)定為這兩個不同的估計(jì)值,并通過Eviews8.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

1.3 特征性事實(shí)

商業(yè)銀行1996—2014年數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。可以看到,ROA的平均值為0.0104,最大值也僅為0.0155,說明商業(yè)銀行的整體盈利水平并不高;中間業(yè)務(wù)收入對數(shù)值的最大、最小值分別為24.9543和17.1520,平均值為21.6175,標(biāo)準(zhǔn)差是1.7818,說明我國商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)一直處于較為緩慢的發(fā)展?fàn)顟B(tài);不良貸款率的最大值也僅為0.0562,說明選取的樣本銀行對自身風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)有所控制;成本收入比的平均值為0.3356,說明銀行的經(jīng)營效率仍有較大提高空間。銀行內(nèi)部變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果揭示了各銀行發(fā)展水平參差不齊,比如資本充足率的最大值達(dá)到30.67%,而最小值僅為5.77%,兩者相差近6倍。

表1 解釋變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從宏觀變量來看,GDP增長率的最大值為14.16%,最小值也達(dá)到7.4%,平均值10.28%,標(biāo)準(zhǔn)差0.0898,說明我國的國內(nèi)生產(chǎn)總值在觀測期間始終保持較為穩(wěn)定的增長速度;貨幣供應(yīng)量M2的平均增速為16.99%,標(biāo)準(zhǔn)差0.9805,這與我國長期實(shí)行較為穩(wěn)健的貨幣政策的宏觀背景是相契合的;城鄉(xiāng)居民人均可支配收入的平均值為9.9222,標(biāo)準(zhǔn)差是0.2486,說明我國城鄉(xiāng)居民人均收入保持著較為平穩(wěn)的速度。總之,上述宏觀指標(biāo)可以反映出我國經(jīng)濟(jì)宏觀面在2007—2014年表現(xiàn)出平穩(wěn)向上的增長態(tài)勢。

表2報(bào)告了1996—2007年及2008—2014年商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評估變量的相關(guān)描述性統(tǒng)計(jì)。可以看出,1996—2007年銀行不良貸款率的最大值為0.2298,2008—2014年不良貸款率的最大值為0.0265,說明選取的樣本銀行對自身風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)采取了有效控制。

表2 商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評估描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

通過Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),1996—2007年風(fēng)險(xiǎn)評估結(jié)果的卡方統(tǒng)計(jì)量為0,伴隨概率為0.0014。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果得出的結(jié)論是應(yīng)該建立隨機(jī)效應(yīng)模型,為此,使用Eviews8.0對隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見表3。

表3 風(fēng)險(xiǎn)評估的回歸模型各內(nèi)部因素系數(shù)和統(tǒng)計(jì)參數(shù)(1996—2007年)

從模型回歸結(jié)果來看,隨機(jī)效應(yīng)模型的判決系數(shù)R2是0.9111,而利率市場化進(jìn)程系數(shù)為0.3990842,據(jù)此可以得出截距項(xiàng)、資本結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模、GDP增長率、PMI指數(shù)、城鄉(xiāng)居民人均可支配收入、貨幣供應(yīng)量是統(tǒng)計(jì)正顯著的,這也驗(yàn)證了上文關(guān)于利率市場化背景下,商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)受到影響的觀點(diǎn)。

2008—2014年風(fēng)險(xiǎn)評估的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果是卡方統(tǒng)計(jì)量為0,伴隨概率為1.0000。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果得出的結(jié)論是應(yīng)該建立隨機(jī)效應(yīng)模型,為此,使用Eviews8.0對隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì),結(jié)果見表4。

表4 風(fēng)險(xiǎn)評估的回歸模型各內(nèi)部因素系數(shù)和統(tǒng)計(jì)參數(shù)(2008—2014年)

從模型的回歸結(jié)果來看,隨機(jī)效應(yīng)模型的判決系數(shù)R2和調(diào)整的R2系數(shù)分別為0.371422和0.322533,而利率市場化進(jìn)程系數(shù)則為-0.02794,可以得出截距項(xiàng)、資本充足率、資本結(jié)構(gòu)、存貸比、員工人數(shù)對數(shù)值、股票市場籌資總額、GDP的增長率是統(tǒng)計(jì)負(fù)顯著的,這也驗(yàn)證了上述利率市場化對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響的論述。

根據(jù)上述兩階段的回歸擬合結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),隨著利率市場化程度的不斷加深,商業(yè)銀行受到的影響從第一階段(1996—2007年)的正向效應(yīng)逐漸轉(zhuǎn)為第二階段的(2008—2014年)的負(fù)向效應(yīng),這表明隨著利率市場化改革的不斷推進(jìn),商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力逐漸得到加強(qiáng)。

2 實(shí)證分析

為進(jìn)一步檢驗(yàn)各個變量與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評估之間的關(guān)系,本文設(shè)定計(jì)量模型:

其中,μit是模型的隨機(jī)誤差項(xiàng),βi分別是第i個變量的系數(shù),其余各項(xiàng)指標(biāo)前文已經(jīng)詮釋,在此不再贅述。考慮到2008年之前部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失,本文實(shí)證部分采用的是14家樣本銀行2008—2014年的面板數(shù)據(jù)。通過Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),卡方統(tǒng)計(jì)量為0,伴隨概率為1,因此不能拒絕原假設(shè),應(yīng)考慮采用隨機(jī)效應(yīng)模型。本文使用Eviews8.0對模型進(jìn)行估計(jì),回歸結(jié)果見表5。

表5 風(fēng)險(xiǎn)評估的回歸模型各內(nèi)部因素系數(shù)和統(tǒng)計(jì)參數(shù)

從模型的回歸結(jié)果來看,隨機(jī)效應(yīng)模型的判決系數(shù)R2和調(diào)整的R2分別為0.593479和0.557609,可以得出截距項(xiàng)、銀行規(guī)模、資本充足率、員工人數(shù)、境外股占比、人均可支配收入、廣義貨幣供應(yīng)量和CPI均存在統(tǒng)計(jì)顯著性。具體地,除銀行規(guī)模在5%的顯著性水平上顯著以外,其余指標(biāo)均在1%的顯著性水平上顯著。

3 結(jié)論

本文的實(shí)證分析結(jié)果顯示,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制情況與不良貸款率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此,當(dāng)解釋變量的系數(shù)為負(fù)時,表示該解釋變量與銀行不良貸款率之間為負(fù)相關(guān),而與風(fēng)險(xiǎn)控制能力為正相關(guān);反之,當(dāng)解釋變量系數(shù)為正時,表示該解釋變量與不良貸款率正相關(guān),與風(fēng)險(xiǎn)控制水平負(fù)相關(guān)。根據(jù)回歸模型得到的結(jié)果,本文的主要發(fā)現(xiàn)可總結(jié)如下:

從銀行內(nèi)部環(huán)境來看,(1)隨著商業(yè)銀行規(guī)模的擴(kuò)大,其風(fēng)險(xiǎn)評估能力也能夠得到一定提升,說明隨著商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的輻射范圍擴(kuò)展,銀行的不良貸款率會有所下降,風(fēng)險(xiǎn)評估能力有所增強(qiáng)。原因可能在于當(dāng)銀行規(guī)模保持相對較大水平時,其業(yè)務(wù)能夠輻射到盡可能多的行業(yè)與地區(qū),有利于其在更大范圍內(nèi)進(jìn)行資源配置以平衡并降低投資風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)銀行的風(fēng)險(xiǎn)分散和控制能力,降低不良貸款率。上述結(jié)論也與國外文獻(xiàn)的一般結(jié)果相一致,比如國外學(xué)者的研究中,常常用銀行的相對規(guī)模來表示銀行的風(fēng)險(xiǎn)分散能力。(2)商業(yè)銀行的資本充足率與其風(fēng)險(xiǎn)評估能力存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,即銀行的資本充足率越高,其不良貸款率越低,風(fēng)險(xiǎn)評估能力越強(qiáng)。該結(jié)論與Berger (1995)和Kwan(1997)的研究結(jié)論相符,Berger基于MM理論對銀行資本和不良貸款進(jìn)行了分析,指出缺少自由資金的約束是促使商業(yè)銀行采取風(fēng)險(xiǎn)型信貸政策,并導(dǎo)致不良貸款的一個重要原因;而Kwan等人通過一系列經(jīng)驗(yàn)分析證實(shí)了自由資本少的銀行更傾向于從事風(fēng)險(xiǎn)性投資的理論。(3)本文的回歸結(jié)果顯示存貸比與商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評估能力不存在顯著的相關(guān)性。(4)商業(yè)銀行的不良貸款率與員工人數(shù)存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即當(dāng)員工人數(shù)增加時,銀行的不良貸款率下降,風(fēng)險(xiǎn)評估能力上升。(5)商業(yè)銀行的境外股占比與不良貸款率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,說明提高境外資本投資的比例能夠有效提高商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評估能力。

從銀行外部環(huán)境來看,(1)城鄉(xiāng)居民人均可支配收入與商業(yè)銀行的不良貸款率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與風(fēng)險(xiǎn)評估能力則顯著正相關(guān),說明當(dāng)人均收入水平提高時,銀行的不良貸款率會下降,風(fēng)險(xiǎn)評估能力隨即增強(qiáng)。這可能是由于城鄉(xiāng)居民人均可支配收入的增加可以激發(fā)人們對自身資產(chǎn)保值升值的需求,商業(yè)銀行為滿足客戶日益增長的需求,加大了對理財(cái)、保險(xiǎn)、資產(chǎn)管理等中間業(yè)務(wù)的開發(fā),從而獲得更多的中間業(yè)務(wù)收入,減少對傳統(tǒng)信貸的過度依賴,進(jìn)而使得商業(yè)銀行減少為獲取貸款利息收入而發(fā)放高風(fēng)險(xiǎn)貸款的行為,不良貸款率由此下降。(2)回歸結(jié)果顯示宏觀經(jīng)濟(jì)周期與商業(yè)銀行的盈利水平不存在顯著的相關(guān)性。結(jié)果不顯著可能是由于滯后效應(yīng),也可能是因?yàn)楸疚目紤]的變量有限,部分因素未涉及到。(3)貨幣供應(yīng)量與商業(yè)銀行的不良貸款率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與風(fēng)險(xiǎn)評估能力存在正相關(guān)關(guān)系。當(dāng)貨幣供應(yīng)量上升時,商業(yè)銀行的不良貸款率下降,原因在于廣義貨幣供應(yīng)量作為中央貨幣政策的重要調(diào)控工具之一,能夠反映我國貨幣政策走向:當(dāng)經(jīng)濟(jì)低迷時,央行采用擴(kuò)張性貨幣政策,貨幣供應(yīng)量增加,銀行放寬貸款準(zhǔn)入條件,擴(kuò)大信貸規(guī)模,使得一些盈利能力較差的項(xiàng)目可能也會獲得貸款,使得企業(yè)財(cái)務(wù)狀況變好,擁有足夠多的資金用于還貸,當(dāng)期不良貸款率自然下降。當(dāng)期的貨幣供應(yīng)量與商業(yè)銀行不良貸款率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,這里需要說明的是,當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)生變化,央行采取緊縮性貨幣政策后,會使得大量不良貸款開始暴露,即雖然貨幣供應(yīng)量與不良貸款率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,但可能還存在滯后效應(yīng)。(4)CPI與銀行的不良貸款率呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,與風(fēng)險(xiǎn)評估能力存在正相關(guān)關(guān)系。這可能是由于當(dāng)CPI較大時,說明出現(xiàn)了高通脹現(xiàn)象,而高通脹率會導(dǎo)致實(shí)際利率下滑,居民的銀行存款收益和商業(yè)銀行的利差實(shí)際收益都會受到影響。商業(yè)銀行為了控制利率風(fēng)險(xiǎn)會采取緊縮的政策,收縮傳統(tǒng)信貸,減少高風(fēng)險(xiǎn)型的信貸業(yè)務(wù),從而一定程度上降低不良貸款率。因此商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評估與不良貸款率在數(shù)據(jù)上呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)。

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(責(zé)任編輯/劉柳青)

F832.5

A

1002-6487(2016)23-0158-04

湖北省教育廳人文社會科學(xué)研究一般項(xiàng)目(16Y068)

涂詠梅(1967—),女,湖北十堰人,碩士,教授,研究方向:財(cái)政與金融政策、紡織品國際貿(mào)易。

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