我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險順周期性的實證研究

○涂銳

（吉林大學(xué)商學(xué)院 吉林 長春 130012）

近年來，關(guān)于銀行行為可能發(fā)生的順周期風(fēng)險問題引起了學(xué)術(shù)界和政策制定者的廣泛關(guān)注。一方面，如果經(jīng)濟周期對銀行確實存在影響，當(dāng)處于經(jīng)濟衰退期時，對于系統(tǒng)本身更顯薄弱的銀行來說，財政監(jiān)管就需要進(jìn)一步加強。另一方面，如果銀行對宏觀經(jīng)濟波動的反應(yīng)加劇了經(jīng)濟低迷期的影響，就適合于建立旨在減小銀行行為的順周期風(fēng)險的規(guī)則和制度。事實表明，我國商業(yè)銀行的信貸活動也具有明顯的順周期性，很多經(jīng)濟現(xiàn)象及研究都證明了這一點。例如，在1992和1993年的經(jīng)濟上行期時，我國商業(yè)銀行大多存在過度信貸現(xiàn)象，而在1998年經(jīng)濟運行處于下行區(qū)間時，商業(yè)銀行又普遍收緊信貸。商業(yè)銀行信貸活動的這種順周期性不僅影響著宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定運行，而且導(dǎo)致其信用風(fēng)險也呈現(xiàn)出一定的順周期性特征。本文延用了Mario Quagliariello（2006）的研究思路，采用面板分析的方法，探討了我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險可能存在的這種順周期性。

一、數(shù)據(jù)與樣本

為了延續(xù)已有的研究成果，本文將分析的重點集中在了商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金的演變過程上，試圖檢驗其是否表現(xiàn)出預(yù)期的周期性特征。本文選取了我國的14家上市商業(yè)銀行作為研究對象，得到了其自2002至2008年間至少連續(xù)4年以上的財務(wù)數(shù)據(jù)，由此而產(chǎn)生的樣本，覆蓋了我國整個銀行體系總資產(chǎn)50%以上的比例。在變量的選取方面，本文將研究所選變量主要分為兩大類：銀行特定變量（BVS）和宏觀經(jīng)濟變量（MV）。由于本文的研究重點主要是信用風(fēng)險在經(jīng)濟周期中的演變問題，較長的時間跨度更適合于觀察的頻率，因此所有的數(shù)據(jù)均為年度數(shù)據(jù)。表1給出了模型中所選變量類型。

表1

有關(guān)變量的具體描述如下。

1、模型中包括的銀行特定變量（BSV）

（1）CIR（成本收入比率）。該比率通常被用作銀行效率的反映指標(biāo)；指標(biāo)值較高的銀行有可能是在借款人的選擇方面缺乏效率的，從而保有數(shù)額較高的準(zhǔn)備金；同時，效率低的銀行可能傾向于從事風(fēng)險更高的貸款業(yè)務(wù)。此外，有些學(xué)者一直在討論一個問題，即那些決定在改進(jìn)其借款人的選擇方法上進(jìn)行高額投資的銀行，幾乎沒有風(fēng)險投資組合。如果這是事實，該變量則可能取負(fù)值。

（2）ROA（資產(chǎn)回報率）。該比率是對貸款損失準(zhǔn)備記錄在資產(chǎn)負(fù)債表中贏利能力的度量；因而主要可用于檢驗銀行是否運用準(zhǔn)備金穩(wěn)定其收入。如果該假設(shè)成立，則其取值將會是正的。

（3）NPLR（不良貸款率）。該比率是銀行投資組合整體質(zhì)量的度量指標(biāo)。客戶的信用價值越低，不良貸款就越多。該比率的一階滯后也包含在模型中。

（4）PCR（撥備覆蓋率）。（也稱為“撥備充足率”），實際上是銀行貸款可能發(fā)生的呆、壞帳準(zhǔn)備金的使用比率，它是衡量商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金計提是否充足的一個重要指標(biāo)。該項指標(biāo)從宏觀上反應(yīng)銀行貸款的風(fēng)險程度及社會經(jīng)濟環(huán)境、誠信等方面的情況。

2、模型中包括的宏觀經(jīng)濟變量（MV）

（1）LTBR（長期國債利率）。一方面由于較高的利率水平使得借款者的債務(wù)負(fù)擔(dān)加重，因而家庭戶與企業(yè)在償還貸款上面臨更大的困難，尤其對巨額負(fù)債者更是如此；另一方面，在經(jīng)濟繁榮期利率顯著偏高，而準(zhǔn)備金更有可能會降低；因此該變量的符號不確定。

（2）GDPR（實際GDP年增長率）。是對經(jīng)濟活動總量最主要和最直接的度量。依據(jù)通行的觀點，即在經(jīng)濟繁榮期銀行不提取準(zhǔn)備金，則它與貸款損失準(zhǔn)備之間存在著反向聯(lián)系。該變量的兩期滯后值和現(xiàn)值都包含在模型中，以便理解實體經(jīng)濟狀況的惡化對信用變化的延遲沖擊。

（3）SICR（上證指數(shù)年變動率）。該比率是證券交易指數(shù)的年增值（貶值）率，是金融市場健康狀況的一個粗略反映指標(biāo)。一方面，牛市中家庭和企業(yè)的凈資產(chǎn)會增加，這使得金融債務(wù)價值很容易下降（反向聯(lián)系）；另一方面，當(dāng)間接價值顯著增加時，銀行可能試圖去降低其篩選標(biāo)準(zhǔn)，以獲得其投資組合的客戶（正向聯(lián)系）。此外，在金融市場中資產(chǎn)價格出現(xiàn)大幅下降之前，通常是牛市階段；依據(jù)這種觀點，可以認(rèn)為該變量的當(dāng)期系數(shù)是正的，而其滯后系數(shù)是負(fù)的。

（4）SPR（存貸利差）。是銀行風(fēng)險偏好行為的反映指標(biāo)，同時該變量也受信貸市場競爭水平的影響。

二、經(jīng)濟計量方法

本文首先從靜態(tài)回歸開始，在回歸變量和誤差項之間的相互關(guān)系上沒有嚴(yán)格的限制條件。依照已有研究分析得出的結(jié)論，本文選取了開始部分的回歸變量。一般認(rèn)為有幾個變量，如GDP、投資、消費等，應(yīng)該被選取用以反映經(jīng)濟周期的不同階段；但初步研究卻發(fā)現(xiàn)，使用實際GDP的年增長率作為總體經(jīng)濟活動的反映指標(biāo)更為恰當(dāng)。在選定該指標(biāo)的同時，本文還選取了其它宏觀經(jīng)濟指標(biāo)：長期國債利率、存貸利差和上證指數(shù)年變動率。這些指標(biāo)本身不能直接反映經(jīng)濟周期的變化，但卻可以反映出信用市場的競爭狀況、家庭的債務(wù)負(fù)擔(dān)、以及企業(yè)的財務(wù)健康狀況等。因此，它們可以提供有關(guān)宏觀經(jīng)濟環(huán)境對銀行信貸沖擊的額外信息?？紤]到宏觀經(jīng)濟波動對銀行沖擊可能產(chǎn)生的延遲問題，解釋變量的當(dāng)期值及其滯后一期值都出現(xiàn)在回歸模型中。由于已有研究表明，實際GDP的增長對銀行的沖擊往往表現(xiàn)出較長的持續(xù)期，所以該指標(biāo)的滯后二期值也被引入了模型中。依據(jù)廣義簡化方法，在每一步中剔除次要變量，最終在5%的顯著性水平下確定了一系列回歸變量。當(dāng)滯后因變量被用作解釋變量時，由于回歸變量與誤差項之間不再保持獨立性，最小二乘估計法不再是一致估計。為了解決這個問題，本文引入一階差分模型，然后運用相應(yīng)的工具變量，來對模型進(jìn)行估計。為了進(jìn)一步揭示變量所具有的系統(tǒng)性聯(lián)系，本文通過引入動態(tài)規(guī)則，對貸款損失準(zhǔn)備金模型重新進(jìn)行了估計。

以下（1）、（2）、（3）分別給出了貸款損失準(zhǔn)備金的靜態(tài)模型、動態(tài)模型和一階差分模型。

（i=1，...，14（ui取值到 13）；t=2002，...，2008；j=0，1，2，3（取決于不同變量）

其中，LLP表示貸款損失準(zhǔn)備金率；BSV表示銀行特定變量；MV表示宏觀經(jīng)濟指標(biāo)；u表示獨立且不可觀測的影響；ε為誤差項。

由于在整個研究期間內(nèi)存在變量的數(shù)據(jù)缺失，本文還采用了涵蓋4家主要上市商業(yè)銀行的小型面板進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，而這些銀行的數(shù)據(jù)在整個實驗期間（7年）都是完整的。通過檢驗，試圖揭示以下兩方面問題：一是模型的估計結(jié)果是否普遍適用于所有的銀行個體；二是GDP增長所帶來的宏觀經(jīng)濟沖擊，對銀行業(yè)績的影響是否具有非對稱性，即其在經(jīng)濟上行和下行區(qū)間的表現(xiàn)是否是一致的。

三、結(jié)論

已有研究表明，銀行信用表現(xiàn)出的明顯的順周期性，主要產(chǎn)生于貸款損失準(zhǔn)備金的周期性波動。本文延續(xù)了這種研究框架，并將其用于我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險順周期性的實證研究。計量分析結(jié)果證實，我國商業(yè)銀行的貸款損失準(zhǔn)備金的確隨著經(jīng)濟的周期性波動而變化，由此顯示我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險也呈現(xiàn)出明顯的順周期性特點；并且這種特點在經(jīng)濟蕭條期更為明顯也更持久。因此，為了更好地避免經(jīng)濟下行區(qū)間商業(yè)銀行信用風(fēng)險的順周期性對宏觀經(jīng)濟環(huán)境的反作用，應(yīng)該加強對銀行風(fēng)險的逆周期性監(jiān)管。

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