我國(guó)銀行業(yè)股票收益影響因素實(shí)證研究

【摘要】本文選取銀行業(yè)股票指數(shù)以及相關(guān)的影響因素指標(biāo)，對(duì)其2006年1月至2016年9月的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國(guó)銀行業(yè)股票收益水平與宏觀經(jīng)濟(jì)變量及行業(yè)特性指標(biāo)之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，其中廣義貨幣供應(yīng)量M2會(huì)對(duì)銀行業(yè)股票收益會(huì)造成負(fù)向的顯著影響，而財(cái)政支出、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額及房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)均對(duì)銀行業(yè)股票收益具有正向的影響效應(yīng)，且房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)對(duì)銀行業(yè)股票收益變化的解釋力度最強(qiáng)。金融業(yè)GDP、CPI、銀行間同業(yè)拆借30天加權(quán)平均利率、金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額及不良貸款余額對(duì)銀行業(yè)股票收益的影響并不顯著。

【關(guān)鍵詞】銀行業(yè) 收益率 影響因素 多元線性回歸

一、引言

銀行是經(jīng)營(yíng)貨幣和信用業(yè)務(wù)的金融機(jī)構(gòu)，而銀行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部門，關(guān)系著國(guó)家金融體系的安全與穩(wěn)定。自從我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)，市場(chǎng)體系逐漸健全，實(shí)力雄厚的銀行爭(zhēng)相上市融資，我國(guó)銀行業(yè)得以快速發(fā)展。目前，在我國(guó)股票市場(chǎng)上，銀行業(yè)上市公司的總市值已達(dá)到滬深兩市總市值的30%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他行業(yè)，成為了滬深兩市權(quán)重最大的股票板塊。銀行業(yè)股票的表現(xiàn)無(wú)疑成為影響我國(guó)股票指數(shù)最關(guān)鍵的部分。同時(shí)，銀行業(yè)作為金融體系最為重要的組成部分，其效率和穩(wěn)定性也對(duì)整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響起著顯著的指示作用。

本文從宏觀與行業(yè)角度，對(duì)我國(guó)銀行業(yè)股票收益的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，可以細(xì)化過(guò)去對(duì)股票價(jià)格影響因素的研究，選取具體行業(yè)拓展對(duì)銀行業(yè)的股價(jià)收益因素分析。從投資者角度來(lái)看，研究銀行業(yè)的股票收益影響因素，可以為投資者分析銀行業(yè)板塊行情提供可參考的思路，有助于投資者進(jìn)行理性投資；從監(jiān)管當(dāng)局的角度看，這一研究為政府制定宏觀經(jīng)濟(jì)政策提供科學(xué)依據(jù)，促進(jìn)政府的合理調(diào)控。因此，我國(guó)銀行業(yè)股票收益影響因素的實(shí)證研究具有重要的理論價(jià)值與現(xiàn)實(shí)意義。

二、影響我國(guó)銀行業(yè)股票收益的因素分析

本文將銀行業(yè)股票的收益影響因素分為宏觀經(jīng)濟(jì)基本面與中觀行業(yè)狀況，分別進(jìn)行影響因素的選擇。

（一）宏觀經(jīng)濟(jì)基本面因素

1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展是影響股票收益的重要因素。當(dāng)一國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)營(yíng)勢(shì)態(tài)良好時(shí)，作為金融體系重要部門的銀行業(yè)無(wú)疑會(huì)得到投資者更多的關(guān)注，投資者對(duì)銀行業(yè)的股票需求上升，其價(jià)格也會(huì)穩(wěn)定上漲，對(duì)應(yīng)的銀行業(yè)股票的收益水平也會(huì)提高。本文選用金融業(yè)的GDP作為衡量指標(biāo)，在考慮宏觀因素的同時(shí)融入了一定的行業(yè)特性。

2.通貨膨脹水平。在5%以下的通貨膨脹率為輕微的通貨膨脹，會(huì)刺激生產(chǎn)，增加公司的利潤(rùn)從而提高了股利水平，股票收益率也會(huì)隨之增大。如果通貨膨脹的速度增長(zhǎng)過(guò)快，對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)就會(huì)產(chǎn)生負(fù)面的影響，股市也會(huì)隨之下跌。本文分別選用居民價(jià)格消費(fèi)指數(shù)CPI與企業(yè)商品價(jià)格指數(shù)CGPI來(lái)反映我國(guó)通貨膨脹水平，同時(shí)比較這兩個(gè)因素指標(biāo)哪個(gè)對(duì)銀行業(yè)股票收益的影響更為顯著。

3.貨幣政策。中央銀行的貨幣政策對(duì)股票價(jià)格有著直接的影響。在銀根放松時(shí)，大量游資涌入證券市場(chǎng)，銀行業(yè)股票價(jià)格上升從而收益增加；在銀根緊縮時(shí)，證券市場(chǎng)貨幣流入減少，銀行業(yè)股票價(jià)格下跌從而收益減少。因此，本文選取了廣義貨幣供應(yīng)量M2與央行貨幣投放量。同時(shí)，貨幣政策制定者一般將短期利率作為其主要操作工具，因此本文還選用銀行間同業(yè)拆借30天加權(quán)平均利率作為反映貨幣政策的主要指標(biāo)。

4.財(cái)政政策。財(cái)政政策往往通過(guò)財(cái)政支出與稅收政策來(lái)調(diào)節(jié)總需求。財(cái)政支出是指在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，政府為提供公共產(chǎn)品和服務(wù)，滿足社會(huì)共同需要而進(jìn)行的財(cái)政資金的支付。受限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文以財(cái)政支出為研究對(duì)象。

5.股票市場(chǎng)因素。股價(jià)指數(shù)是衡量股票市場(chǎng)總體價(jià)格水平及其變動(dòng)趨勢(shì)的尺度。在我國(guó)股價(jià)指數(shù)中，以上證綜合指數(shù)為典型代表，作為反映我國(guó)整個(gè)股票市場(chǎng)價(jià)格水平的指標(biāo)，其上升代表我國(guó)股票市場(chǎng)大多數(shù)行業(yè)板塊收益的增加，下跌代表主要行業(yè)股票價(jià)格下降。

（二）中觀行業(yè)狀況因素

1.金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額。金融業(yè)固定資產(chǎn)投資水平的增加說(shuō)明金融業(yè)本身處于穩(wěn)定的發(fā)展態(tài)勢(shì)，而銀行業(yè)是金融體系中最為重要的組成部分，金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額的增加勢(shì)必會(huì)對(duì)銀行業(yè)股票收益產(chǎn)生良好的促進(jìn)作用；另一方面，固定資產(chǎn)投資也會(huì)對(duì)促進(jìn)金融業(yè)中各家銀行本身的規(guī)模，作為收入增加的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，對(duì)銀行業(yè)股票造成影響。

2.銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額。銀行負(fù)債業(yè)務(wù)主要指各類人民幣存款業(yè)務(wù)。人民幣存款余額會(huì)影響銀行負(fù)債業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r，從而影響銀行的整體效益，并對(duì)銀行業(yè)股票收益造成影響。因此，本文選取銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額作為影響因素指標(biāo)。

3.銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額。貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行最主要的業(yè)務(wù)。人民幣貸款余額會(huì)影響銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)的發(fā)展?fàn)顩r，從而影響銀行的整體效益，并對(duì)銀行業(yè)股票收益造成影響。因此，本文選取銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額作為影響因素指標(biāo)。

4.不良貸款余額。一般地，不良貸款越多，不良貸款率越高，銀行業(yè)存在風(fēng)險(xiǎn)越大，會(huì)導(dǎo)致投資者對(duì)銀行業(yè)投資信心不足，從而銀行業(yè)股票價(jià)格下跌，相關(guān)收益減少。基于數(shù)據(jù)的可得性，本文選用不良貸款余額進(jìn)行研究。

5.房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)。房地產(chǎn)行業(yè)的健康發(fā)展和金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性是密切相關(guān)的。房地產(chǎn)行業(yè)的融資渠道往往來(lái)自于銀行，貸款業(yè)務(wù)是銀行最為主要的收入來(lái)源，其中房貸又占據(jù)著很重要的地位。因此房地產(chǎn)行業(yè)與銀行業(yè)息息相關(guān)，房地產(chǎn)行業(yè)的繁榮會(huì)帶來(lái)銀行房貸收入的大幅增長(zhǎng)，從而促進(jìn)銀行效益，增加投資者信心，有利于提高銀行股收益。本文選取申萬(wàn)房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)來(lái)衡量房地產(chǎn)行業(yè)的整體表現(xiàn)。

三、研究設(shè)計(jì)與實(shí)證分析

（一）變量選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選取申萬(wàn)銀行二級(jí)行業(yè)指數(shù)（882115）代表銀行業(yè)股票價(jià)格水平，選用金融業(yè)GDP代表金融業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；CPI與CGPI代表通貨膨脹水平；廣義貨幣供應(yīng)量M2、央行貨幣投放量與銀行間同業(yè)拆借30天加權(quán)平均利率作為反映貨幣政策的主要指標(biāo)；財(cái)政支出代表財(cái)政政策；上證綜指（000001）反映整個(gè)股價(jià)市場(chǎng)行情的變化；金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額、不良貸款余額代表銀行業(yè)自身發(fā)展?fàn)顩r；房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)代表相關(guān)行業(yè)的市場(chǎng)表現(xiàn)。具體指標(biāo)如表1：

表1 各變量與對(duì)應(yīng)的指標(biāo)名稱

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本文使用2006年1月到2016年9月的月度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，共129組數(shù)據(jù)。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)，由于金融業(yè)GDP具有明顯的季節(jié)趨勢(shì)，采用TRAMO/SEATS方法對(duì)其進(jìn)行季度調(diào)整。同時(shí)，為了縮小變量的取值范圍，減弱模型變量的異方差性，將除了銀行間同業(yè)拆借30天加權(quán)平均利率以外的其他數(shù)據(jù)均使用對(duì)數(shù)值。

（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

大部分的金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)都是非平穩(wěn)的，故而在對(duì)銀行業(yè)指數(shù)與所選取的因素指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合前，先要對(duì)各時(shí)間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文進(jìn)行ADF檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在95%的置信水平下，對(duì)數(shù)序列一階差分后平穩(wěn)的變量是：Y、X1、X3、X4、X9、X10、X11、X12；對(duì)數(shù)序列自身平穩(wěn)的變量是：X2、X6、X7、X8、X13；而原序列即平穩(wěn)的變量是：X5。因此，可以將序列dlnY、dlnX1、lnX2、dlnX3、dlnX4、X5、lnX6、lnX7、lnX7、lnX8、dlnX9、dlnX10、dlnX11、dlnX12、lnX13加入模型，使得各數(shù)據(jù)序列都是平穩(wěn)序列，不存在“偽回歸”現(xiàn)象。

（三）多重共線性檢驗(yàn)

在進(jìn)行OLS回歸之前，要對(duì)各變量之間進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。由相關(guān)系數(shù)矩陣可知，lnX2與dlnX3之間的相關(guān)系數(shù)為0.83，存在高度線性相關(guān)，其中l(wèi)nX2與dlnY的相關(guān)性較大，故而剔除dlnX3，保留lnX2。CPI較CGPI更能有效地反映我國(guó)的通貨膨脹水平，且CPI的應(yīng)用更為廣泛，因此選擇CPI更為合理。

lnX6與lnX13之間的相關(guān)系數(shù)為0.87，也存在多重共線性，其中l(wèi)nX13與dlnY的相關(guān)性較大，故而剔除lnX6，保留lnX13。房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)與上證綜指相比，與銀行業(yè)的聯(lián)系更為密切，因此選擇房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)。

lnX8與dlnX9之間的相關(guān)系數(shù)為0.99，存在嚴(yán)重的多重共線性，其中dlnX9與dlnY的相關(guān)性較大，故而剔除lnX8，保留dlnX9。較之央行貨幣投放量，金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額屬于行業(yè)因素，對(duì)銀行業(yè)股票的影響路徑更直接，更具研究意義。

（四）多元線性回歸分析

經(jīng)過(guò)平穩(wěn)性檢驗(yàn)與多重共線性檢驗(yàn)后，可以進(jìn)行回歸的因素序列有：dlnX1、lnX2、dlnX4、X5、lnX7、lnX7、dlnX9、dlnX10、dlnX11、dlnX12、 lnX13。則OLS多元線性回歸的結(jié)果如表2所示：

表2 OLS多元線性回歸的結(jié)果

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注：OLS模型的R2為0.914909，修正的R2為0.906881，AIC值為-8.566286，SC值為-8.306594，D.W統(tǒng)計(jì)量為2.032438。

可以發(fā)現(xiàn)，在10%的置信水平下，無(wú)法通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的變量有：常數(shù)項(xiàng)C、dlnX1、lnX2、X5、dlnX9及dlnX12，這說(shuō)明金融業(yè)GDP的變動(dòng)率、CPI、銀行間同業(yè)拆借30天加權(quán)平均利率、金融業(yè)固定資產(chǎn)投資額的增長(zhǎng)率及不良貸款余額的增長(zhǎng)率均無(wú)法對(duì)銀行業(yè)股票收益產(chǎn)生顯著影響，故剔除。而變量dlnX4、lnX7、dlnX10、dlnX11、及l(fā)nX13序列的統(tǒng)計(jì)量均通過(guò)了10%置信水平下的顯著性檢驗(yàn)，從而得回歸方程為：

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可以看出，廣義貨幣供應(yīng)量M2的變動(dòng)率前系數(shù)為，表明會(huì)對(duì)銀行業(yè)股票收益會(huì)造成負(fù)向的顯著影響，而財(cái)政支出、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額的增長(zhǎng)率、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額的增長(zhǎng)率及房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)的系數(shù)分別為0.209391、0.017271、0.041037及0.985013，均對(duì)銀行業(yè)股票收益具有正向的影響效應(yīng)，其中，房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)的系數(shù)為0.985013，對(duì)銀行業(yè)股票收益變化的解釋力度最強(qiáng)。

（五）實(shí)證結(jié)果分析

從回歸結(jié)果來(lái)看，模型的擬合優(yōu)度為0.914909，表明回歸效果較好，具有一定的解釋意義。

從宏觀角度具體來(lái)看，廣義貨幣供應(yīng)量M2的變動(dòng)率與銀行業(yè)股票收益水平呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明我國(guó)的貨幣政策會(huì)對(duì)銀行業(yè)股票收益造成負(fù)向影響，這與本文的預(yù)期并不符合。財(cái)政支出則與銀行業(yè)股票收益水平正相關(guān)，說(shuō)明我國(guó)財(cái)政政策會(huì)對(duì)銀行業(yè)股票收益產(chǎn)生正向影響，積極的財(cái)政政策會(huì)擴(kuò)大財(cái)政支出，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，國(guó)內(nèi)需求上升，投資者對(duì)證券市場(chǎng)預(yù)期良好，會(huì)加大證券投資，這有利于股票價(jià)格上漲，從而銀行業(yè)股票收益增加。

從中觀行業(yè)角度進(jìn)行具體分析，銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣存款余額的增長(zhǎng)率、銀行類金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款余額的增長(zhǎng)率及房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)均對(duì)銀行業(yè)股票收益水平造成正向影響。這是由于人民幣存貸款的增加會(huì)促進(jìn)銀行業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)與負(fù)債業(yè)務(wù)的發(fā)展，尤其是貸款的增加可以拓展的銀行業(yè)的收入來(lái)源，有效提高銀行業(yè)效益，從而增加投資者對(duì)銀行業(yè)板塊的信心，有利于銀行業(yè)股票收益水平。而在銀行貸款業(yè)務(wù)中，房貸占據(jù)著極為重要的地位，因此房地產(chǎn)行業(yè)的狀況與銀行業(yè)的表現(xiàn)密切相關(guān)，一榮俱榮，一損俱損，這便解釋了為何房地產(chǎn)行業(yè)指數(shù)對(duì)銀行業(yè)股票收益水平的影響最大。

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作者簡(jiǎn)介：毛晟（1993-）女，漢族，江蘇江陰人，金融專碩，蘇州大學(xué)東吳商學(xué)院。