CRT市場(chǎng)與中國(guó)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

周天蕓,余潔宜

(中山大學(xué)國(guó)際商學(xué)院 ,廣東 廣州 510275)

一、引 言

2007年美國(guó)次貸危機(jī)引起了全世界的關(guān)注,學(xué)者們紛紛對(duì)金融危機(jī)的成因、影響以及應(yīng)對(duì)措施進(jìn)行深入的探討。大多數(shù)研究認(rèn)為,美國(guó)2007年金融危機(jī)的蔓延與信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移 (Credit Risk Transfer,CRT)市場(chǎng)的發(fā)展有關(guān)。近年來(lái),信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場(chǎng)隨著信用違約掉期、信貸資產(chǎn)證券化等信用衍生品的創(chuàng)新得以迅猛發(fā)展,銀行通過(guò)各種信用工具將信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到金融體系中。大量的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移行為使銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)增大,最終導(dǎo)致 “多米諾骨牌”般的連鎖反應(yīng),引起金融市場(chǎng)動(dòng)蕩。反思這次危機(jī)的成因,探討中國(guó)的CRT市場(chǎng)發(fā)展給銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的影響,對(duì)促進(jìn)銀行系統(tǒng)的健康發(fā)展無(wú)疑具有重要意義。

從金融市場(chǎng)層面,信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移的工具有貸款出售、抵押貸款支持證券 (Mortgage backed securities,MBS)、資產(chǎn)支持證券 (Asset backed securities,ABS)、擔(dān)保債務(wù)憑證 (Collatoralized debt obligations,CD0s)等資產(chǎn)證券化產(chǎn)品,信用違約互換 (Credit default swap,CDS)、總收益互換 (Total return swap)等信用衍生產(chǎn)品。

中國(guó)的CRT市場(chǎng)發(fā)展目前處于起步階段,信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制尚不健全,信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移產(chǎn)品種類不多,交易量也相對(duì)較小。從資產(chǎn)證券化產(chǎn)品來(lái)看,2005年3月,中國(guó)開(kāi)始試行資產(chǎn)證券化,但截止到2008年底總共才發(fā)行了19單,價(jià)值668億元的信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品。①數(shù)據(jù)來(lái)源：路透資訊http：//cn.reuters.com/article/chinaNews/idCNCHINA-4991820110929。而自2009年始,由于金融危機(jī)的原因,資產(chǎn)證券化的實(shí)踐基本停止。至于信用衍生品,中國(guó)銀行間市場(chǎng)交易商協(xié)會(huì)于2010年11月5日推出類似于CDS的信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋合約 (Credit risk mitigation agreement,CRMA),當(dāng)天共有9家不同類型的交易商,達(dá)成了首批20筆交易,名義本金合計(jì)達(dá)18.4億元人民幣①數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)銀行間市場(chǎng)交易商協(xié)會(huì)網(wǎng)站http：//www.nafmii.org.cn/Channel/404445。。11月23日,4只信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋?xiě){證 (Credit risk mitigation warrant,CRMW)全部創(chuàng)設(shè)成功,名義本金合計(jì)4.8億元,中國(guó)首創(chuàng)的CRMW成功上線,中國(guó)的金融衍生品市場(chǎng)步入新的發(fā)展階段。據(jù)報(bào)道,中國(guó)信用風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具的交易并未迅速增長(zhǎng),而是處于停滯狀態(tài)②資料來(lái)源：21世紀(jì)網(wǎng)— 《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》http：//biz.cn.yahoo.com/ypen/20110617/420413.html。。相比較而言,貸款轉(zhuǎn)讓這種基礎(chǔ)性工具在中國(guó)銀行系統(tǒng)交易更為頻繁、規(guī)模也比較大,大多數(shù)銀行都通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓將貸款銷售出去,以此規(guī)避信貸風(fēng)險(xiǎn)。

本文結(jié)合中國(guó)CRT市場(chǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀,選取國(guó)內(nèi)發(fā)展較為成熟的貸款轉(zhuǎn)讓市場(chǎng),通過(guò)面板數(shù)據(jù)實(shí)證研究其對(duì)中國(guó)的銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,并對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源進(jìn)行深入探討。

二、研究文獻(xiàn)回顧

國(guó)外的CRT市場(chǎng)發(fā)展比較成熟具有一定規(guī)模,且CRT工具種類繁多、交易頻繁。由于CRT市場(chǎng)的發(fā)展使銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理上能夠采取更加積極主動(dòng)的方式,因此,眾多學(xué)者對(duì)CRT市場(chǎng)交易及其對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的影響進(jìn)行研究。

國(guó)外學(xué)者的研究大多證明信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移行為會(huì)增加商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Cebenoyan和Strahan(2004)[1]對(duì)美國(guó)貸款出售市場(chǎng)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),貸款出售使銀行傾向于增大財(cái)務(wù)杠桿,并發(fā)放更多的風(fēng)險(xiǎn)貸款,風(fēng)險(xiǎn)管理活動(dòng)最終不會(huì)減少銀行的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn);Hansel和Krahnen(2007)[2]研究發(fā)現(xiàn),CDOs的發(fā)行會(huì)提高發(fā)行銀行的beta值,而且銀行盈利能力越低、杠桿系數(shù)越高、所處的金融體系越傾向于銀行主導(dǎo)型;Jiangli和prisker(2008)[3]發(fā)現(xiàn)銀行通過(guò)資產(chǎn)證券化降低無(wú)力償付的風(fēng)險(xiǎn)并提高盈利的同時(shí),提高了自身的財(cái)務(wù)杠桿比率,從而增大了風(fēng)險(xiǎn);Calmes,C和Theoret,R(2010)[4]利用加拿大1988-2007年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),整體上表外業(yè)務(wù)比例較高的銀行,銀行資產(chǎn)回報(bào)率較低,銀行的風(fēng)險(xiǎn)較高;AndréUhde和Tobias C.Michalak(2010)[5]指出資產(chǎn)證券化會(huì)顯著增加歐洲銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),且系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加來(lái)自大型金融機(jī)構(gòu)大量重復(fù)地參與資產(chǎn)證券化活動(dòng);Rob Nijskens和Wolf Wagner(2011)[6]利用交易信用違約掉期 (CDS)和抵押貸款證券 (CLO)的銀行樣本,測(cè)量了個(gè)體銀行的風(fēng)險(xiǎn)和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),發(fā)現(xiàn)交易信用工具的商業(yè)銀行股價(jià)貝塔呈長(zhǎng)期增加趨勢(shì),通過(guò)分解貝塔進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加源于銀行間的相關(guān)性增加。

中國(guó)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移 (CRT)市場(chǎng)的研究尚屬于起步階段,大多數(shù)文章都是從宏觀層面、制度層面上去評(píng)述信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場(chǎng)的發(fā)展、作用、影響等,尚沒(méi)有學(xué)者運(yùn)用數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究,本文從實(shí)證角度研究貸款轉(zhuǎn)讓這種信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移工具對(duì)中國(guó)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,無(wú)疑具有重要意義。

中國(guó)的貸款轉(zhuǎn)讓始于1998年7月,第一筆貸款轉(zhuǎn)讓交易是中國(guó)銀行上海分行和廣東發(fā)展銀行上海分行簽訂的銀行債權(quán)轉(zhuǎn)讓協(xié)議。2002年8月,中國(guó)人民銀行批準(zhǔn)民生銀行開(kāi)展貸款轉(zhuǎn)讓業(yè)務(wù),不久,民生銀行上海分行與錦江財(cái)務(wù)公司開(kāi)展了2億元的貸款轉(zhuǎn)讓業(yè)務(wù),中國(guó)的貸款轉(zhuǎn)讓業(yè)務(wù)逐漸在銀行間開(kāi)展起來(lái)。中國(guó)貸款轉(zhuǎn)讓交易額2008年達(dá)到8000億元左右 (王宇,2010)[7],2009年則達(dá)到2萬(wàn)億元左右。從交易主體范圍上看,從最初的四大金融資產(chǎn)管理公司和商業(yè)銀行擴(kuò)展到商業(yè)銀行、政策性銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、城市銀行、外資銀行、財(cái)務(wù)公司等多類金融機(jī)構(gòu),貸款轉(zhuǎn)讓成為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)移信用風(fēng)險(xiǎn)的工具,在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中具有重要地位。

2010年9月25日,21家銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在上海簽訂了 《貸款轉(zhuǎn)讓主協(xié)議》,全國(guó)銀行間貸款轉(zhuǎn)讓交易系統(tǒng)正式啟動(dòng)。該系統(tǒng)采用詢價(jià)交易形式,由中國(guó)外匯交易中心管理,24小時(shí)均可登陸交易。該系統(tǒng)依靠銀行間同業(yè)拆解中心專線網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作,為簽訂了主協(xié)議具有貸款轉(zhuǎn)讓資格并已與交易中心聯(lián)網(wǎng)的銀行間機(jī)構(gòu)投資者提供報(bào)價(jià)、交易確認(rèn)以及信息披露等服務(wù)。該系統(tǒng)得到中國(guó)人民銀行的直接指導(dǎo),并依托銀行間市場(chǎng)的大量資源,成為貸款轉(zhuǎn)讓的主要場(chǎng)所。系統(tǒng)上線當(dāng)日,上海浦東發(fā)展銀行和山西晉城商業(yè)銀行達(dá)成首筆可拆分轉(zhuǎn)讓成交,轉(zhuǎn)讓本金額3000萬(wàn)元,交通銀行和工商銀行達(dá)成首筆整體轉(zhuǎn)讓成交,轉(zhuǎn)讓本金額4000萬(wàn)元。目前共有51家中外資銀行、2家財(cái)務(wù)公司①數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)銀行間市場(chǎng)交易商協(xié)會(huì)網(wǎng)站http：//www.nafmii.org.cn/Info/399404。簽署該協(xié)議并參與貸款轉(zhuǎn)讓。《貸款轉(zhuǎn)讓主協(xié)議》的簽署、貸款轉(zhuǎn)讓交易系統(tǒng)的上線對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)讓具有重要意義。

三、實(shí)證模型與結(jié)果的經(jīng)濟(jì)意義

1.模型設(shè)定與數(shù)據(jù)選擇

本文研究銀行參與貸款轉(zhuǎn)讓后對(duì)于自身和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,由于市場(chǎng)并無(wú)具體披露各個(gè)銀行進(jìn)行貸款轉(zhuǎn)讓交易的確切時(shí)間與交易規(guī)模,因此,基于公開(kāi)信息和新聞報(bào)道的情況,本文設(shè)計(jì)以 《貸款轉(zhuǎn)讓協(xié)議主協(xié)議》簽署日為時(shí)間點(diǎn),代表銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓交易系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)化的規(guī)范化的貸款轉(zhuǎn)讓活動(dòng)。本文將簽署日作為里程碑式的事件點(diǎn),以此研究各銀行正式貸款轉(zhuǎn)讓對(duì)銀行間系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。

實(shí)證模型方面,本文采用前人普遍使用的銀行股價(jià)beta值來(lái)衡量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),借鑒Hansel和Krahnen(2007)、AndréUhde和Michalak(2010)、Nijskens和Wolf Wagner(2011),采用事件研究方法,建立擴(kuò)展的CAPM模型測(cè)算貸款轉(zhuǎn)讓與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。

上式中,αi表示銀行的固定效應(yīng),Ri,t和RM,t分別是銀行和市場(chǎng)組合的超額回報(bào)率;Dabn是虛擬變量,用來(lái)衡量貸款轉(zhuǎn)讓造成的異常波動(dòng),貸款轉(zhuǎn)讓發(fā)生時(shí)點(diǎn)的前后各20天的時(shí)間內(nèi)取值為1,其余取值為0;Dtemp是衡量暫時(shí)平均效應(yīng)的虛擬變量,在貸款轉(zhuǎn)讓發(fā)生后的80天時(shí)間段內(nèi)取1;Dperm用來(lái)衡量持久平均效應(yīng),貸款轉(zhuǎn)讓發(fā)生后取值為1,發(fā)生前取值為0;DtempRM,t和DpermRM,t這兩個(gè)交叉項(xiàng)的系數(shù)分別表示貸款轉(zhuǎn)讓事件窗口后80天內(nèi)和整個(gè)樣本期內(nèi)銀行beta值的改變,即用來(lái)衡量短期和長(zhǎng)期效應(yīng)。

考慮到本文研究國(guó)內(nèi)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),且外資銀行在中國(guó)銀行市場(chǎng)的份額不大,故本文只選取國(guó)內(nèi)A股上市的中資銀行。本文選取參與貸款轉(zhuǎn)讓主協(xié)議的14家上市銀行作為樣本,包括寧波銀行、上海浦東發(fā)展銀行、民生銀行、招商銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、中國(guó)工商銀行、光大銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)銀行和中信銀行。本文數(shù)據(jù)選擇為貸款轉(zhuǎn)讓簽署日前后的各6個(gè)月的日交易數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2010年3月至2011年3月。因?yàn)楣獯筱y行在2010年8月19日開(kāi)始上市交易,故數(shù)據(jù)樣本為2010年8月19日到2011年10月27日的交易數(shù)據(jù)。

Ri,t和RM,t分別通過(guò)銀行個(gè)股、上證綜合指數(shù)和深證綜合指數(shù)的收盤(pán)價(jià)計(jì)算得到。由于本研究涉及的均是銀行以及銀行之間的交易,故將銀行間隔夜拆借利率作為基準(zhǔn)利率,代替無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,用以計(jì)算超額回報(bào),本文的數(shù)據(jù)全部來(lái)自wind資訊。

2.實(shí)證結(jié)果的經(jīng)濟(jì)解釋

用Eviews6.0軟件對(duì)實(shí)證模型進(jìn)行回歸,面板數(shù)據(jù)的混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的回歸結(jié)果在系數(shù)大小和顯著性上基本相近。本文進(jìn)行模型選擇檢驗(yàn)后,最終采用混合效應(yīng)面板最小二乘模型進(jìn)行回歸,結(jié)果如下表1：

表1 總體回歸結(jié)果

第一組回歸結(jié)果顯示,除了異常回報(bào)Dabn的系數(shù)δi外,其它的回歸系數(shù)都是在1%的顯著性水平下顯著的。δi不顯著說(shuō)明 《貸款轉(zhuǎn)讓主協(xié)議》的簽訂并沒(méi)有給銀行帶來(lái)超?；貓?bào),也沒(méi)有對(duì)市場(chǎng)造成擾動(dòng),市場(chǎng)預(yù)期銀行的貸款轉(zhuǎn)讓不會(huì)給銀行帶來(lái)很大影響。

Dperm系數(shù)顯著,表示貸款轉(zhuǎn)讓長(zhǎng)期來(lái)看能使銀行收益平均提高0.0057。由于虛擬變量在衡量短期效應(yīng)區(qū)間存在重復(fù)設(shè)定,故經(jīng)過(guò)處理,短期內(nèi)銀行收益提高0.0034(=-0.0023+0.0057)。所以貸款轉(zhuǎn)讓短期能增加銀行的收益,但增加幅度不大。

衡量長(zhǎng)期效應(yīng)的DpermRM,t,其系數(shù)估計(jì)值為0.208,且非常顯著,說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看,貸款轉(zhuǎn)讓使銀行股價(jià)的beta值增加0.208,表明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)增加。由于短期股權(quán)回報(bào)的beta值為0.118(=-0.090+0.208),因此短期來(lái)看,貸款轉(zhuǎn)讓使銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)提高0.118,相比于長(zhǎng)期來(lái)說(shuō),風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)增長(zhǎng)得較少,這與第二組模型的回歸結(jié)果一致。

作為對(duì)照的第二組回歸模型,在去掉衡量短期平均效應(yīng)和短期效應(yīng)的變量后,與第一組的回歸結(jié)果對(duì)比,發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)組合的bata值幾乎沒(méi)有改變,依然在1%的顯著性水平下顯著,而衡量長(zhǎng)期效應(yīng)的系數(shù)降低到0.176,正好與第一組回歸結(jié)果相對(duì)應(yīng),即短期bata值比長(zhǎng)期bata值增加得少,證明貸款轉(zhuǎn)讓活動(dòng)提高了中國(guó)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),而且長(zhǎng)期的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提高比短期更多。

貸款轉(zhuǎn)讓作為信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移工具,為商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理提供了良好的途徑。銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓將部分債權(quán)出售,降低自己的風(fēng)險(xiǎn)集中度,提高自身的流動(dòng)性,增強(qiáng)抵抗外界沖擊的能力,這也是CRT市場(chǎng)發(fā)展的初衷。然而,信用風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移另一方面卻又提高了商業(yè)銀行在信用限額內(nèi)發(fā)放貸款的意愿與能力,銀行向高風(fēng)險(xiǎn)的債務(wù)人發(fā)放貸款,以提高自身的盈利性,事實(shí)上導(dǎo)致銀行承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn),處于更高的風(fēng)險(xiǎn)暴露狀態(tài),這可能是貸款轉(zhuǎn)讓導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加的原因。

長(zhǎng)期來(lái)看,商業(yè)銀行可能通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓進(jìn)一步改變自身的貸款結(jié)構(gòu),提高自身的財(cái)務(wù)杠桿,這將進(jìn)一步導(dǎo)致長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)的增長(zhǎng)。

3.分組實(shí)證結(jié)果

由于 “中、農(nóng)、工、建、交”五大國(guó)有股份制商業(yè)銀行無(wú)論是資產(chǎn)規(guī)模還是存貸款數(shù)量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)其他商業(yè)銀行,因此,本文將五大國(guó)有股份制商業(yè)銀行與其他商業(yè)銀行分組進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),以研究特定組別銀行的特點(diǎn)。

同樣運(yùn)用前述的實(shí)證模型 (1),對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分組后,分別進(jìn)行面板數(shù)據(jù)的回歸,結(jié)果如表2。

表2的結(jié)果顯示,進(jìn)行貸款轉(zhuǎn)讓活動(dòng)之前,五大國(guó)有股份制商業(yè)銀行的平均beta系數(shù)為0.543,明顯低于其他商業(yè)銀行的0.854,反映國(guó)有股份制商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)比較低;國(guó)有股份制商業(yè)銀行組的Dtemp系數(shù)不顯著,而Dperm系數(shù)為0.0057,且在95%的置信水平下顯著;而其他商業(yè)銀行組的結(jié)果顯示,短期內(nèi)商業(yè)銀行的回報(bào)提高0.0032,而長(zhǎng)期則提高0.0062,略高于國(guó)有銀行組。

表2 分組回歸的結(jié)果

貸款轉(zhuǎn)讓對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的影響,國(guó)有股份制商業(yè)銀行組短期內(nèi)beta值增加0.247,長(zhǎng)期來(lái)看則提高0.315;其他商業(yè)銀行組短期內(nèi)beta值提高0.070,長(zhǎng)期則提高0.175。總體上,銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平在進(jìn)行貸款轉(zhuǎn)讓后都有所提高,國(guó)有股份制商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平提高幅度更大。

通過(guò)比較回歸系數(shù),發(fā)現(xiàn)貸款轉(zhuǎn)讓給非國(guó)有商業(yè)銀行帶來(lái)的效用較高。非國(guó)有的商業(yè)銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓,較多地提高了銀行權(quán)益的回報(bào),但其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平并沒(méi)有國(guó)有股份制商業(yè)銀行提高得那么多;同時(shí),貸款轉(zhuǎn)讓縮小了兩組銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平差距,使兩類銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平更加趨同,一定程度反映非國(guó)有的商業(yè)銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓交易活動(dòng)向國(guó)有股份制商業(yè)銀行傳遞了自身的風(fēng)險(xiǎn)。

四、Beta的分解及其經(jīng)濟(jì)意義

雖然貸款轉(zhuǎn)讓增大了銀行股價(jià)的beta值,表明其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有所增加,但尚無(wú)法體現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源及作用機(jī)制,我們采用Nijskens和Wolf Wagner(2011)的方法,將beta分解為個(gè)體銀行方差以及銀行與市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù),以研究銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加的來(lái)源。

由于銀行股價(jià)的beta為單個(gè)股票與市場(chǎng)組合的協(xié)方差與市場(chǎng)組合的方差的比值,即：βi=

該式表明beta可分解為股票與市場(chǎng)的相關(guān)系數(shù)和股票標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)標(biāo)準(zhǔn)差的比值的乘積。Beta的改變或來(lái)自于相關(guān)性的改變,或者來(lái)自于個(gè)體相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差的改變。本文接著對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行的beta值進(jìn)行分解,深入探討中國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源。

為了研究貸款轉(zhuǎn)讓是否對(duì)銀行間的相關(guān)性產(chǎn)生影響,本文將個(gè)股回報(bào)和市場(chǎng)回報(bào)都除行標(biāo)準(zhǔn)化處理,通過(guò)回歸系數(shù)估計(jì)ρi,M。

ti表示貸款轉(zhuǎn)讓的發(fā)生日。

表3 相關(guān)系數(shù)回歸結(jié)果

回歸結(jié)果顯示,個(gè)股與市場(chǎng)的相關(guān)性較高,系數(shù)達(dá)0.63,而且貸款轉(zhuǎn)讓會(huì)提高相關(guān)性,短期來(lái)看,相關(guān)系數(shù)提高了0.094(=-0.085339+0.179598),長(zhǎng)期來(lái)看,增加值等于0.180。據(jù)此推斷,商業(yè)銀行的貸款轉(zhuǎn)讓會(huì)提高銀行間的相關(guān)性,銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加部分來(lái)自于銀行與市場(chǎng)的相關(guān)性的增加。

進(jìn)一步測(cè)算銀行個(gè)體的方差與市場(chǎng)方差的比值對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度,以0和1分別表示貸款轉(zhuǎn)讓前和貸款轉(zhuǎn)讓后,Δ表示貸款轉(zhuǎn)讓帶來(lái)的變化值,根據(jù)定義,

通過(guò)分析銀行的貸款轉(zhuǎn)讓行為發(fā)現(xiàn),一方面,銀行是將風(fēng)險(xiǎn)貸款通過(guò)貸款市場(chǎng)轉(zhuǎn)讓,以期降低自身的信用風(fēng)險(xiǎn),這是銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的行為,但總體上并沒(méi)有消除風(fēng)險(xiǎn),只是把風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給其它機(jī)構(gòu),這種轉(zhuǎn)移加強(qiáng)了銀行與銀行之間的聯(lián)系,加強(qiáng)了銀行與整個(gè)市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性;另一方面,銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓騰出信用額度,發(fā)放新的貸款,形成多樣化的資產(chǎn)組合,這加強(qiáng)了銀行與市場(chǎng)組合之間的相關(guān)性,這可能是低風(fēng)險(xiǎn)國(guó)有商業(yè)銀行在貸款轉(zhuǎn)讓交易活動(dòng)后風(fēng)險(xiǎn)水平被拉高的原因。這種相關(guān)性增大了銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),使得銀行風(fēng)險(xiǎn)更容易在銀行之間傳染,更容易引起連鎖反應(yīng),金融的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增高。

五、結(jié) 論

本文利用中國(guó)上市銀行的面板數(shù)據(jù),通過(guò)擴(kuò)展的CAPM模型,測(cè)算貸款轉(zhuǎn)讓對(duì)中國(guó)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。結(jié)果表明,商業(yè)銀行進(jìn)行貸款轉(zhuǎn)讓之后,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平有明顯提高,而國(guó)有股份制商業(yè)銀行提高系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的水平比非國(guó)有商業(yè)銀行更明顯。通過(guò)beta的分解,發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的提高來(lái)自于商業(yè)銀行與市場(chǎng)相關(guān)性的提高。因此,單個(gè)銀行通過(guò)貸款轉(zhuǎn)讓將個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到市場(chǎng)中,提高了市場(chǎng)的相關(guān)性,因此提高了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)本文的研究,中國(guó)金融監(jiān)管部門在對(duì)銀行進(jìn)行監(jiān)管時(shí),不應(yīng)僅僅將監(jiān)管重點(diǎn)置于銀行個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)暴露水平,同時(shí)應(yīng)關(guān)注銀行個(gè)體行為對(duì)市場(chǎng)整體風(fēng)險(xiǎn)水平的影響。對(duì)于信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移(CRT)市場(chǎng),在發(fā)展和建設(shè)過(guò)程中,要循序漸進(jìn)地穩(wěn)步發(fā)展,清晰其對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的雙重效應(yīng),相應(yīng)地建立銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防機(jī)制,防止風(fēng)險(xiǎn)隱患通過(guò)銀行間市場(chǎng)引起連鎖反應(yīng)而帶來(lái)金融動(dòng)蕩。

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