靳炎哲 顧海峰

摘要:首先對商業銀行整體以及不同類別的商業銀行的脆弱性進行測度,得出商業銀行脆弱性水平,運用實證分析資產價格波動對我國商業銀行脆弱性的影響,在分析中,研究對象分為整體、大型、股份制和城市商業銀行,本文的數據截取2005年第I季度至2018年第4季度。通過實證可以得出:三類資產價格波動中,人民幣價格波動對我國商業銀行整體脆弱性的沖擊最大,其次是房價波動,股價波動沖擊最小;股價波動和人民幣價格波動對三類商業銀行脆弱性的沖擊和對我國商業銀行整體脆弱性的沖擊相近,而在房價波動對其脆弱性的沖擊上,股份制商業和大型商業銀行表現一致,城市商業銀行面對房價的沖擊,在脆弱性的影響方面幾乎沒有影響。
關鍵詞:商業銀行脆弱性;資產價格波動;銀行脆弱性測度
一、引言
現有研究對于資產價格波動的選擇上主要集中在單個資產價格波動,很少將不同資產價格的波動聯合一起,研究對商業銀行脆弱性的影響。通過對相關文獻的梳理,發現國內外學者對于研究資產價格波動對我國商業銀行脆弱性的影響時,都是針對大型商業銀行,將大型商業銀行作為我國商業銀行的變量,沒有將商業銀行進行分類,研究資產價格波動分別對它們脆弱性的影響。基于此,本文選擇股票價格波動、人民幣價格波動和房地產價格波動作為自變量,一起研究對商業銀行脆弱性的影響;將商業銀行體系分為:商業銀行整體、大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行,分別測度四個的脆弱性,然后分別討論當資產價格波動時對四者的影響。
二、我國商業銀行以及不同類別商業銀行脆弱性水平的測度
(一)數據選取
資產價格波動變量有關數據選擇,房價的代理變量用全國房地產開發景氣指數代表,價格波動本文用X1表示。股票價格代理變量用上證指數作為股票價格的代理變量,價格波動本文用X2表示。人民幣價格代理變量用短期貸款利率(6個月(含))為人民幣的價格代理變量,價格波動本文用X3表示。
商業銀行脆弱性構建有關數據。商業銀行自身:不良貸款率、不良貸款與全部資產的比、資產負債率(是資本充足率的近似替代)。宏觀經濟中相關指標,GDP增速、M2、企業景氣指數、CPI、和資產投資價格指數。
(二)運用因子分析法對商業銀行以及不同類別商業銀行的脆弱性水平測度
運用因子分析法,借助SPSS24軟件,對我國城市商業銀行脆弱性狀況進行測度,得出以下結論:由商業銀行脆弱性整體趨勢可知,在2005年至2018年,2005年的脆弱性數值上最大,2007年年底又達到最大,隨后開始幾乎直線下降,直到2009年年末到底點,隨之緩慢上升,進入2010年后又開始在震蕩中下降;脆弱性的大小方面,大型商業銀行脆弱性大于商業銀行整體脆弱性;趨勢方面,商業銀行、大型商業銀行和股份制商業銀行脆弱性水平的趨勢走向具有相似性,而城市商業銀行脆弱性水平的趨勢走向自2015年以來一直處于下行狀態,直到2009年第三季度開始反彈,而其余三者的脆弱性是自2005年短暫下降后,開始震蕩,在2008年年初開始下降,到2009年第
三、第四季度見底后,開始反彈;從脆弱性的數值上看,大型商業銀行和城市商業銀行的脆弱性在數值上具有相近性,而商業銀行整體和股份制商業銀行的脆弱性在數值上具有相近性,大型商業銀行和城市商業銀行在對我國商業銀行整體脆弱性的貢獻大于股份制商業銀行。
三、資產價格波動對商業銀行脆弱性影響的實證分析
(一)平穩性檢驗
對數據進行平穩性檢驗之前,先采用Census12季節性調整,然后用Eviews8.0平穩性檢驗,可知X1、X2、X3以及商業銀行、大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行的脆弱性水平在10%的顯著性水平下,均平穩。
(二)協整檢驗
(1)運用Eviews8.0,確定資產價格波動變量與商業銀行以及不同類別商業銀行脆弱性水平的滯后階數。
(2)運用Eviews8.0,建立資產價格波動變量與商業銀行以及不同類別商業銀行脆弱性水平的VAR模型。通過表1分析司以得出:
(3)模型穩健性檢驗
運用Eviews8.0,對商業銀行以及不同類別商業銀行脆弱性水平的VAR模型進行穩健性檢驗。通過AR根的表和圖可以知道,所有的VAR模型均穩健。
(4)商業銀行以及不同類別商業銀行的與各個資產價格的變量的協整檢驗
運用Eviews8.0處理后,可以知道商業銀行以及不同類別商業銀行的與各個資產價格別的變量之間均存在長期協整關系。
(三)誤差修正模型分析
運用Eviews8.0處理后,可以知道:商業銀行以及不同類別商業銀行的脆弱性與各個資產價格波動變量的ECM分別為:0.03、0.03、0.031和-0.073。
(四)Granger因果檢驗
運用Eviews8.0處理后,可以得出:各個資產價格波動變量的聯合均能引起商業銀行以及不同類別商業銀行的脆弱性。
(五)脈沖響應函數分析
運用Eviews8.0處理后,可以得出:價波動對商業銀行整體脆弱性的沖擊起初正向上升,隨后下降在第五期降至最低且為負值,最終對商業銀行脆弱性的沖擊逐漸歸于平穩。股價對我國商業銀行整體脆弱性的沖擊與房價波動對其影響相似,不同的是時間滯后。人民幣價格波動對我國商業銀行整體的脆弱性沖擊起初是一個負向的影響,在第十期達到負向最大,隨后上升,歸于平穩;通過對比三者可以知道,股價波動和人民幣價格波動對這三類商業銀行脆弱性的沖擊和對我國商業銀行整體脆弱性的沖擊相近,而在房價波動對其脆弱性的沖擊上,股份制商業和大型商業銀行表現一致,城市商業銀行面對房價的沖擊,在脆弱性的影響方面幾乎沒有影響。
(六)方差分解
運用Eviews8.0處理后,可以得出:資產價格波動對商業銀行整體脆弱性的方差分解實證分析可知,房價波動我國商業銀行整體脆弱性的貢獻是6%,股價波動對其貢獻為12%,人民幣價格波動對其貢獻為60%;房價波動我國大型商業銀行脆弱性的貢獻是6.5%,股價波動對其貢獻為13%,人民幣價格波動對其貢獻為53%。房價波動我國股份制商業銀行脆弱性的貢獻是80/a,股價波動對其貢獻為12%,人民幣價格波動對其貢獻為60%。房價波動我國城市商業銀行脆弱性的貢獻是2.3%,股價波動對其貢獻為7.4%,人民幣價格波動對其貢獻為52%。通過對比可以知道,房價波動對城市商業脆弱性的影響最小,這也與脈沖影響分析結果相一致。
四、政策建議
(一)實施穩健的宏觀經濟政策
本文通過對房價波動、股價波動和人民幣價格波動的分析,發現其有一個共同點:每次資產價格的劇烈波動,背后都有經濟政策的推動,因此實施穩健的宏觀經濟政策對穩定資產價格的波動顯得十分重要。
(二)商業銀行自身應建立適當的風險隔離機制
由上文分析結果可以看出,每類商業銀行,面對不同類別的資產價格的沖擊對銀行脆弱性影響也不一樣,例如:房價波動我國大型商業銀行脆弱性的貢獻是6.5%,房價波動我國股份制商業銀行脆弱性的貢獻是8%,房價波動我國城市商業銀行脆弱性的貢獻是2.3%,因此不同類別的銀行應該依據自身特點有針對性建立屬于自己的風險管理體系。
(三)監管機構應對商業銀行進行分類監管
由上文結論可知,大型商業銀行、股份制商業銀行和城市商業銀行在相同的經濟環境下,表現出來的脆弱性大小不一致,而且三者對我國商業銀行整體的脆弱性貢獻力度也不同,因此在針對不同類別的商業銀行進行監管時,不應該一刀切,依據其特點有針對性設定監管指標。
參考文獻:
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作者簡介:靳炎哲(1992-),男,漢,河南平頂山人,東華大學旭日工商管理學院,學生,碩士研究生,研究方向:資本市場與投資銀行;
顧海峰(1972-),男,漢,江蘇蘇州人,東華大學旭日工商管理學院,教授,博士,研究方向:銀行信貸管理、證券投資。