◎宋 巍
我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建與測(cè)度
◎宋 巍
本文從金融體系風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行各金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)、商業(yè)銀行內(nèi)部影子銀行風(fēng)險(xiǎn)以及其他影子銀行風(fēng)險(xiǎn)四個(gè)方面,利用18個(gè)量化指標(biāo)構(gòu)建了我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。選取2005-2016年期間的相關(guān)數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)組樣本,分析我國(guó)影子銀行體系風(fēng)險(xiǎn)狀況。研究結(jié)果顯示,在2013年之后風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì)增長(zhǎng)較快,說明了在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,我國(guó)面臨的影子銀行風(fēng)險(xiǎn)越來越大,需要加以警惕。
經(jīng)濟(jì)新常態(tài) 影子銀行 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警 指標(biāo)體系
影子銀行風(fēng)險(xiǎn)具有較強(qiáng)的隱蔽性、關(guān)聯(lián)性以及較弱的抗風(fēng)險(xiǎn)能力。各種評(píng)價(jià)影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的非線性和不確定性,因而不能用簡(jiǎn)單的線性回歸函數(shù)對(duì)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。因此,構(gòu)建我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,建立有效的影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警系統(tǒng),提高影子銀行的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)、快速、健康發(fā)展具有重要的意義。
劉衛(wèi)華、何帆、劉文朝(2016)等人建立影子銀行的漸進(jìn)型與突發(fā)型財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,將內(nèi)部控制機(jī)制與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制耦合,以期從構(gòu)架上能夠動(dòng)態(tài)、全過程地防范“影子銀行”的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn);劉任重、劉冬冬、貢曉紅(2016)等人運(yùn)用Logit模型實(shí)證估算影子銀行風(fēng)險(xiǎn)系數(shù),并建立具體變量的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制,使影子銀行實(shí)體組織能充分了解運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)變化,合理做好風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避措施,使影子銀行充分發(fā)揮促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。本文構(gòu)建了一套判斷我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系,并對(duì)風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行了測(cè)度。
影子銀行是一個(gè)多層次的復(fù)雜金融體系,其風(fēng)險(xiǎn)大小需要根據(jù)一系列財(cái)務(wù)指標(biāo)和金融指標(biāo)來度量,通過對(duì)指標(biāo)的量化和綜合評(píng)價(jià)分析后,進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)并設(shè)立預(yù)警機(jī)制。本文針對(duì)我國(guó)影子銀行體系的風(fēng)險(xiǎn),從整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行體系內(nèi)各金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)和商業(yè)銀行內(nèi)部影子銀行風(fēng)險(xiǎn)以及其他影子銀行體系四個(gè)方面構(gòu)建了一套判斷我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。
對(duì)我國(guó)整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)主要以GDP增長(zhǎng)率、通貨膨脹率(CPI)、M2/GDP、M1/GDP、股票總市值/GDP、股票市盈率等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)和分析。傳統(tǒng)商業(yè)銀行內(nèi)部的表外化業(yè)務(wù),其風(fēng)險(xiǎn)來自其他金融機(jī)構(gòu)及實(shí)體經(jīng)濟(jì)的傳遞,可通過其他金融機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)情況來間接反映。因此,可用資本充足率、不良貸款率和非利息收入作為衡量商業(yè)銀行內(nèi)部影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。隨
著金融監(jiān)管的逐步放松和金融創(chuàng)新的發(fā)展,社會(huì)融資規(guī)模這一指標(biāo)直接影響影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)程度,故采用社會(huì)融資規(guī)模/GDP、信托貸款和委托貸款在社會(huì)融資規(guī)模的占比作為影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo);我國(guó)信托公司和財(cái)務(wù)公司的資產(chǎn)規(guī)模較大,而且近幾年的增長(zhǎng)速度非常明顯,故選取全國(guó)信托公司和財(cái)務(wù)公司的資本規(guī)模資/GDP和資本收益率作為社會(huì)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)價(jià)指標(biāo)。
表1 影子銀行體系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)
表2 2005-2016年影子銀行體系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)
本文選取18個(gè)影子銀行體系風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)以及指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(見表1),所有評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度為2005-2016年(見表2),主要來自于各年的金融年鑒和相關(guān)金融機(jī)構(gòu)的年度報(bào)表。
為了分析各指標(biāo)對(duì)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)值的影響程度,需要對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析,使用累積貢獻(xiàn)率確定主成分的數(shù)量和主要影響指標(biāo)。用Eviews軟件進(jìn)行主成分分析的結(jié)果表明,影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)可用四個(gè)主成分表示,其方差貢獻(xiàn)率分別為:45.40%、18.99%、13.80%、10.54%,總貢獻(xiàn)率為88.73%。四個(gè)主成分與經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間的關(guān)系分別表示如下。
從上述表達(dá)式中可以分析得出,在第一主成分上,與其相關(guān)程度較大的指標(biāo)較多,主要包括商業(yè)銀行不良貸款率、撥備覆蓋率、商業(yè)銀行非利息收入/營(yíng)業(yè)收入、信托公司資本/GDP、信托公司資本收益率、財(cái)務(wù)公司資本收益率等指標(biāo);CPI、M2增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率、M1增長(zhǎng)率/GDP增長(zhǎng)率在第二主成分的載荷絕對(duì)值較大,相關(guān)程度較高;社會(huì)融資規(guī)模/GDP、外幣貸款/社會(huì)融資規(guī)模、信托貸款/社會(huì)融資規(guī)模、財(cái)務(wù)公司資本/GDP與第三主成分的相關(guān)程度較高;第四主成分與股票總市值/GDP、股票市盈率的相關(guān)程度較高。
根據(jù)(1)-(4)式和各主成分所占的貢獻(xiàn)比例,可以計(jì)算出反映當(dāng)年我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)狀況的匯總因子Ft得分?jǐn)?shù),并采用極值—均值法進(jìn)行估算,確定影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警判定區(qū)間(見表3),并依據(jù)得分區(qū)間對(duì)各年的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)作出相應(yīng)的評(píng)定結(jié)果(見表4)。
表3 Ft區(qū)間對(duì)應(yīng)的輸出值
表4 2005-2016年Ft對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)
1.從整個(gè)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)、影子銀行體系內(nèi)各金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)和商業(yè)銀行內(nèi)部影子銀行風(fēng)險(xiǎn)以及其他影子銀行體系四個(gè)方面,選擇18個(gè)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)變量構(gòu)建一套判斷我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。
2.對(duì)評(píng)價(jià)我國(guó)影子銀行體系風(fēng)險(xiǎn)的18個(gè)指標(biāo)可歸結(jié)為四個(gè)主成分,與第一主成分相關(guān)程度較大的主要包括商業(yè)銀行內(nèi)部影子銀行、社會(huì)影子銀行等相關(guān)指標(biāo),而與第二主成分相關(guān)性較大的是金融系統(tǒng)指標(biāo)等。
3.在2013年之后我國(guó)的影子銀行都存在較大風(fēng)險(xiǎn)趨勢(shì),充分說明經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下,我國(guó)面臨影子銀行風(fēng)險(xiǎn)越來越大,需要加以警惕。
(作者單位:大連大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院)
責(zé)任編輯:張永輝