農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證分析：8家銀行例證

黃渝博　王超云

[摘要]針對(duì)我國農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量問題進(jìn)行了實(shí)證研究，以我國8家典型農(nóng)村商業(yè)銀行近9年來的經(jīng)營數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，綜合多項(xiàng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，采用主成分分析法建立流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，計(jì)量出各家農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平，計(jì)量結(jié)果與我國近年流動(dòng)性實(shí)際情況較為吻合。最后依據(jù)計(jì)量結(jié)果提出了具體的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理建議。

[關(guān)鍵詞]流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；農(nóng)村商業(yè)銀行；主成分分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201832040

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是指商業(yè)銀行的資金來源無法滿足其正常業(yè)務(wù)需求或在債務(wù)到期時(shí)無法履約的風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中面對(duì)的主要風(fēng)險(xiǎn)之一，也是最具破壞力的風(fēng)險(xiǎn)，該風(fēng)險(xiǎn)管理的效果直接影響到商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況，因此各國金融機(jī)構(gòu)都對(duì)自身的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理高度重視。農(nóng)村商業(yè)銀行作為我國金融系統(tǒng)的重要一員，在復(fù)雜的農(nóng)村金融環(huán)境和激烈的區(qū)域市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，如何在發(fā)展前進(jìn)的同時(shí)降低自身的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，已經(jīng)成為所有農(nóng)村商業(yè)銀行亟待解決的重要問題。

文章將結(jié)合我國8家有典型性代表的農(nóng)村商業(yè)銀行近9年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究，分析流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)，建立流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量模型，計(jì)量出農(nóng)村商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平，給出完善農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警和監(jiān)測(cè)管理的優(yōu)化建議。

1模型構(gòu)建

我國各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平程度不均，而農(nóng)村商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模和經(jīng)營狀況受區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響較大。為此，文章選取了8家典型農(nóng)村商業(yè)銀行近9年的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析，8家銀行為北京農(nóng)村商業(yè)銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、廣州農(nóng)村商業(yè)銀行、順德農(nóng)村商業(yè)銀行、南海農(nóng)村商業(yè)銀行、常熟農(nóng)村商業(yè)銀行、吳江農(nóng)村商業(yè)銀行，它們是我國有代表性的農(nóng)村商業(yè)銀行，各家2015年底的總資產(chǎn)規(guī)模分布于500億～7500億元人民幣，基本上能夠反映我國農(nóng)村商業(yè)銀行體系的基本情況。

針對(duì)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的選擇問題，文章結(jié)合我國農(nóng)村商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，根據(jù)中國銀行監(jiān)督委員會(huì)發(fā)布的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)以及《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》的相關(guān)理論，選出了一些有代表性且能較全面反映農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀的指標(biāo)，具體如表1所示。文章的被解釋變量為流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量（Liquidity Risk Measurement，LRM）指標(biāo)，該指標(biāo)數(shù)值越高，表示其所屬農(nóng)商行面臨的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越高。解釋變量包括流動(dòng)性比率X1、資本充足率X2、不良貸款率X3、存貸比X4、資產(chǎn)負(fù)債率X5、拆入拆出比X6等。流動(dòng)性比率和存貸比是商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的重要指標(biāo)，資本充足率和不良貸款率則是銀行資本和資產(chǎn)質(zhì)量的衡量指標(biāo)，資產(chǎn)負(fù)債率和拆入拆出比是評(píng)價(jià)商業(yè)銀行負(fù)債水平的綜合指標(biāo)。其中，需對(duì)流動(dòng)性比率和資本充足率進(jìn)行正向化處理。將所選取數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS19軟件，計(jì)算出流動(dòng)性比率等6項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣這一統(tǒng)計(jì)特性，再利用該軟件中的因子分析工具，計(jì)算出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差解釋程度和累計(jì)方差解釋程度等數(shù)值，采用主成分分析法，以方差累積貢獻(xiàn)率大于85%作為標(biāo)準(zhǔn)選取主成分。前4個(gè)主成分對(duì)原來的6個(gè)原始指標(biāo)的數(shù)據(jù)的信息解釋程度達(dá)到了92164%，符合主成分分析的要求。有理由相信前4個(gè)主成分所包含的信息可以基本代表所有數(shù)據(jù)的信息，因此，文章選定前4個(gè)主成分表示4個(gè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)因子，是對(duì) 6個(gè)原始流動(dòng)性指標(biāo)的替換，各風(fēng)險(xiǎn)因子的計(jì)算公式為：

Factor1=-0525X1+0907X2+0916X3-0095X4+0764X5+0291X6Factor2=0075X1+0230X2+0178X3+0953X4-0367X5+0134X6Factor3=0501X1+0020X2-0151X3-0072X4+0168X5+0852X6Factor4=0682X1+0209X2+0183X3-0022X4+0154X5-0406X6

風(fēng)險(xiǎn)因子Factor1主要是由資本充足率、不良貸款率和資產(chǎn)負(fù)債率共同決定；風(fēng)險(xiǎn)因子Factor2中，存貸比占比重明顯高于其他指標(biāo)；風(fēng)險(xiǎn)因子Factor3則主要是由拆出拆入比構(gòu)成；風(fēng)險(xiǎn)因子Factor4主要是由流動(dòng)性比率決定。從表中可以看出，相比主成分分析之前的6項(xiàng)指標(biāo)，這些風(fēng)險(xiǎn)因子之間的獨(dú)立性更高，其相關(guān)性也更低。

以各主成分風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率在4個(gè)主成分中的占比為權(quán)重，將這4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子整合為一個(gè)指標(biāo)——流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量（LRM）指數(shù)。權(quán)重表示各風(fēng)險(xiǎn)因子在LRM指數(shù)中的重要占比，LRM指數(shù)能夠較為全面地反映農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，可用公式表示為：

LRM=04487Factor1 +02104Factor2 +01810Factor3+01599Factor4

根據(jù)各風(fēng)險(xiǎn)因子的含義可知，某家農(nóng)村商業(yè)銀行的LRM數(shù)值越大，表示該銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)越高。

2實(shí)證結(jié)果及分析

21綜合排名

首先根據(jù)表1給出的各主成分系數(shù)計(jì)算各主成分風(fēng)險(xiǎn)因子的權(quán)重，根據(jù)上節(jié)公式可以計(jì)算出8家銀行近9年的Factor1至Factor4影響因子數(shù)值和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量（LRM）數(shù)值，再計(jì)算2011年至2015年這五年數(shù)值的平均值，即表2中各列取值，并將8家銀行的LRM數(shù)值進(jìn)行排名，得到各商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)表，如表2中最后一列所示。

由表2可以看出流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較大，綜合排名前三位的分別是北京農(nóng)商行、常熟農(nóng)商行和上海農(nóng)商行。同時(shí)結(jié)合各個(gè)因子得分情況，北京農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)因子Factor1明顯高于其他農(nóng)商行，說明其近五年來資本充足率較低、不良貸款率較高。常熟農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)因子Factor1和Factor2均較高，說明資產(chǎn)質(zhì)量和存貸比較差，但優(yōu)于北京農(nóng)商行。上海農(nóng)商行的Factor2和Factor3較高，說明其存貸比較大，同時(shí)拆出資金量較大。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較小的兩家分別是順德農(nóng)商行和重慶農(nóng)商行。從表中可以看出，順德的風(fēng)險(xiǎn)因子Factor1最低，說明其資產(chǎn)質(zhì)量最優(yōu)。重慶的風(fēng)險(xiǎn)因子Factor1和Factor2均較低，降低了綜合風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

22整體分析

文章以資產(chǎn)規(guī)模大于5000億元的農(nóng)村商業(yè)銀行定義為大型農(nóng)村商業(yè)銀行，包括北京農(nóng)村商業(yè)銀行、上海農(nóng)村商業(yè)銀行、重慶農(nóng)村商業(yè)銀行、廣州農(nóng)村商業(yè)銀行；其余四家資產(chǎn)定義為中小型農(nóng)村商業(yè)銀行，其資產(chǎn)規(guī)模在500億元到2500億元之間。根據(jù)前一節(jié)計(jì)算出的8家農(nóng)村商業(yè)銀行2007年至2015年的LRM指數(shù)，結(jié)果如圖1和圖2所示，下面結(jié)合兩圖對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

首先綜合圖1和圖2來分析農(nóng)村商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)度量（LRM）指數(shù)的總體趨勢(shì)。2007年到2008年，農(nóng)村商業(yè)銀行的LRM指數(shù)較大，即流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較高。其原因在于 2007 年金融危機(jī)爆發(fā)，農(nóng)村商業(yè)銀行由于規(guī)模較小，應(yīng)對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的能力較差，其給農(nóng)村商業(yè)銀行的流動(dòng)性狀況帶來了不利的影響。

2008—2012年，LRM指數(shù)逐漸降低，隨著金融危機(jī)的漸漸緩解，企業(yè)的經(jīng)營狀況逐漸好轉(zhuǎn)，經(jīng)濟(jì)也逐步繁榮起來，客戶回流，資金來源增加，所以，流動(dòng)性水平也顯著地提高。

2013年，我國的宏觀流動(dòng)性突然收緊，農(nóng)村商業(yè)銀行的LRM指數(shù)也隨之陡增，即流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)也顯著上升，導(dǎo)致出現(xiàn)了2013年6月底的“錢荒”事件。此時(shí)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)上升主要原因是銀行等金融機(jī)構(gòu)的負(fù)債業(yè)務(wù)增多，加之資產(chǎn)與負(fù)債的期限錯(cuò)配，導(dǎo)致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不斷增大。

2014年后的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)得到一定的控制，這是由于，隨著近兩年國家金融政策的側(cè)重，各銀行也更加重視流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)升高帶來的潛在危險(xiǎn)，農(nóng)村商業(yè)銀行也在經(jīng)營管理上注意防范，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平較2013年有所降低。

23分類分析

分開來看，從2007年到2013年，大型農(nóng)村商業(yè)銀行和中小型農(nóng)村商業(yè)銀行一直有著較為接近的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，然而近兩年卻開始逐漸分化。大型農(nóng)村商業(yè)銀行是農(nóng)村商業(yè)銀行中的佼佼者，但從2014年開始，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)逐漸高于中小型農(nóng)村商業(yè)銀行。

究其原因，隨著我國一二線主要城市的高速發(fā)展，銀行間的競(jìng)爭(zhēng)也逐漸白熱化，而大型農(nóng)村商業(yè)銀行與所在城市的大型國有商業(yè)銀行相比資產(chǎn)規(guī)模較低，經(jīng)營業(yè)務(wù)較窄，區(qū)域客戶有限，為了爭(zhēng)取更多客戶，保證盈利水平，不惜提高一定程度的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)來與其他商業(yè)銀行競(jìng)爭(zhēng)。而中小型農(nóng)村商業(yè)銀行受所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平較低，所在城市國有商業(yè)銀行進(jìn)駐較少，對(duì)其經(jīng)營沖擊較小。

但是，由于資產(chǎn)規(guī)模較低、業(yè)務(wù)范圍較窄等原因，農(nóng)村商業(yè)銀行整體的抗流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)能力還是相對(duì)較弱，需要繼續(xù)改善。同時(shí)，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融興起，無論是大型還是中小型農(nóng)村商業(yè)銀行，都將面臨更多的競(jìng)爭(zhēng)和挑戰(zhàn)，在關(guān)注經(jīng)營狀況提高盈利水平的同時(shí)，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)也應(yīng)得到更多關(guān)注。

3結(jié)論及政策建議

農(nóng)村商業(yè)銀行仍屬于區(qū)域內(nèi)小規(guī)模的金融機(jī)構(gòu)，受當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)狀況的影響較大，抵抗流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力也較為薄弱，應(yīng)當(dāng)注重流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)測(cè)和管理。本節(jié)將結(jié)合模型分析結(jié)果，具體提出以下建議。

第一，提高流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理意識(shí)。要建立包括流動(dòng)性覆蓋率、拆入拆出比、流動(dòng)性缺口率等涵蓋各項(xiàng)指標(biāo)的預(yù)警體系。同時(shí)設(shè)置流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警目標(biāo)、制度流程，并設(shè)置預(yù)警臨界值，多部門聯(lián)動(dòng)，預(yù)防這些指標(biāo)值達(dá)到預(yù)警臨界點(diǎn)。同時(shí)，按照應(yīng)急處理機(jī)制進(jìn)行流程演練。

第二，完善流動(dòng)性管理監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。盡快完善流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并對(duì)已有的數(shù)據(jù)進(jìn)行更新，運(yùn)用數(shù)理分析和統(tǒng)計(jì)工具，建立與計(jì)量指標(biāo)相一致的數(shù)據(jù)倉庫，以彌補(bǔ)農(nóng)村商業(yè)銀行在流動(dòng)性管理方面起步較晚和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)落后的缺陷。

第三，加強(qiáng)外部監(jiān)管與政策支持。監(jiān)管部門應(yīng)側(cè)重幫助農(nóng)村商業(yè)銀行完善自身的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等各類風(fēng)險(xiǎn)的管理政策、程序和應(yīng)急措施，加強(qiáng)對(duì)其諸如理財(cái)?shù)雀黝惐硗鈽I(yè)務(wù)的監(jiān)管行為和措施，要求農(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)范發(fā)展理財(cái)業(yè)務(wù)，加強(qiáng)操作風(fēng)險(xiǎn)防控。

同時(shí)，農(nóng)村商業(yè)銀行是農(nóng)村金融的重要組成，國家應(yīng)充分發(fā)揮農(nóng)村商業(yè)銀行支持“三農(nóng)”的一貫性信貸支持政策，并給予相應(yīng)的配套優(yōu)惠措施，助力農(nóng)村商業(yè)銀行不斷提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平，促進(jìn)農(nóng)村金融健康發(fā)展。

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[作者簡(jiǎn)介]黃渝博（1988—），男，河南周口人，供職于鄭州市市郊農(nóng)村信用合作聯(lián)社，會(huì)計(jì)碩士，中級(jí)經(jīng)濟(jì)師，研究方向：銀行風(fēng)險(xiǎn)管理、財(cái)務(wù)管理；王超云（1985—），女，河南周口人，供職于中國農(nóng)業(yè)銀行河南省分行，國際金融理財(cái)師，中級(jí)經(jīng)濟(jì)師，研究方向：銀行理財(cái)、風(fēng)險(xiǎn)管理。