■唐齊鳴,曹 甜
2008年,全球金融危機(jī)導(dǎo)致多個(gè)國家的銀行及其他金融機(jī)構(gòu)破產(chǎn)和倒閉,給世界經(jīng)濟(jì)帶來了深遠(yuǎn)影響,此次金融危機(jī)中,不少資本充足的銀行都難逃厄運(yùn),表明良好的資本基礎(chǔ)雖是銀行應(yīng)對(duì)重大沖擊的必要條件,但并非充分條件,流動(dòng)性管理不善是此次銀行倒閉的重要原因。在流動(dòng)性過剩時(shí),銀行總是過度依賴負(fù)債流動(dòng)性管理,并傾向于持有過多流動(dòng)性差的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)以尋求高風(fēng)險(xiǎn)收益,導(dǎo)致銀行的資產(chǎn)負(fù)債期限結(jié)構(gòu)嚴(yán)重錯(cuò)配。一旦市場流動(dòng)性收緊,銀行融資渠道發(fā)生問題,或者無法以合理價(jià)格快速獲取資金?,F(xiàn)有流動(dòng)性儲(chǔ)備無法滿足流動(dòng)性需求,銀行便會(huì)面臨公眾信用度下降而引發(fā)擠兌風(fēng)險(xiǎn),最終陷入破產(chǎn)或倒閉困境??只派踔量赡苓M(jìn)一步蔓延至整個(gè)銀行業(yè),造成大規(guī)模銀行流動(dòng)性危機(jī),對(duì)整個(gè)社會(huì)的金融體系造成嚴(yán)重打擊。
此次金融危機(jī)引發(fā)了全球金融監(jiān)管改革,巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)(BCBS)2010年12月正式頒布《巴塞爾協(xié)議Ⅲ:流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量、標(biāo)準(zhǔn)和監(jiān)測的國際框架》,全面構(gòu)建銀行流動(dòng)性管理的系統(tǒng)性框架,并提出兩個(gè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)定量指標(biāo)來加強(qiáng)其流動(dòng)性框架:流動(dòng)性覆蓋率和凈穩(wěn)定資金比率。其中,凈穩(wěn)定資金比率(以下簡稱NSFR)用于度量較長時(shí)間內(nèi)銀行可使用的穩(wěn)定資金來源對(duì)其表內(nèi)外業(yè)務(wù)的支持能力,其被定義為可用穩(wěn)定資金(ASF)與所需穩(wěn)定資金(RSF)之比。該指標(biāo)綜合考慮了銀行的融資流動(dòng)性和資產(chǎn)流動(dòng)性,旨在促進(jìn)銀行以更穩(wěn)定的資金來源為其活動(dòng)提供資金,以降低資產(chǎn)和負(fù)債之間的期限錯(cuò)配程度。
我國銀行業(yè)也面臨嚴(yán)重的期限錯(cuò)配,其資金來源主要是存款和同業(yè)拆借等,而資金運(yùn)用主要是政府投資項(xiàng)目和房地產(chǎn)等長期項(xiàng)目。在此背景下,作為巴塞爾委員會(huì)成員國之一,我國積極推進(jìn)BaselⅢ框架下的流動(dòng)性監(jiān)管進(jìn)程。2011年4月,銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《關(guān)于中國銀行業(yè)實(shí)施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)意見》,并于同年10月發(fā)布了《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法試行》,給出NSFR計(jì)算中各項(xiàng)目對(duì)應(yīng)權(quán)重,并將NSFR與流動(dòng)性覆蓋率、存貸比和流動(dòng)性比例共同作為我國流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管指標(biāo)。2015年頒布的《流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》暫未將NSFR納入流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo),只是要求各銀行機(jī)構(gòu)向其報(bào)備,但隨著我國銀行業(yè)經(jīng)營環(huán)境和業(yè)務(wù)模式的變化,NSFR指標(biāo)更能全面覆蓋銀行業(yè)務(wù),銀監(jiān)會(huì)結(jié)合中國實(shí)際情況,于2017年12月就《流動(dòng)性管理辦法修訂意見》公開征集意見,擬將NSFR納入銀行流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo);我國央行也將NSFR納入宏觀審慎指標(biāo)體系。
近年來,隨著利率市場化、互聯(lián)網(wǎng)金融興起、同業(yè)競爭加劇,我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn),其融資來源、業(yè)務(wù)模式也發(fā)生較大變化,逐漸從吸收儲(chǔ)戶的單一融資渠道向上市融資、同業(yè)負(fù)債轉(zhuǎn)變,同時(shí)其在資本市場參與度越來越高,表外業(yè)務(wù)迅速擴(kuò)張,理財(cái)、企業(yè)債券承銷與投資等業(yè)務(wù)活躍,銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)特征正發(fā)生深刻變化,風(fēng)險(xiǎn)的隱蔽性、復(fù)雜性、傳染性和破壞性加大,流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)更進(jìn)一步突出,傳統(tǒng)的流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)只涉及銀行存貸款項(xiàng)目,不能全面衡量銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),而巴塞爾Ⅲ提出的NSFR監(jiān)管包括銀行所有資產(chǎn)負(fù)債項(xiàng)目,包括表外項(xiàng)目,對(duì)銀行的流動(dòng)性監(jiān)管更全面而廣泛,且NSFR可激勵(lì)銀行改善資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu),提升流動(dòng)性管理水平。因此,在我國金融市場不斷深化改革,銀行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中,NSFR將是流動(dòng)性監(jiān)管的一個(gè)重要補(bǔ)充。
目前,銀行監(jiān)管改革主要目的是使銀行具有充分的流動(dòng)性,能夠更好地應(yīng)對(duì)市場沖擊,但更強(qiáng)的流動(dòng)性通常也激勵(lì)銀行持有更多風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),增加不穩(wěn)定性(Khan et al.,2017),而BaselⅢ提出的強(qiáng)調(diào)資金流動(dòng)性的新要求及中國監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出的新的監(jiān)管指標(biāo)是否會(huì)使銀行風(fēng)險(xiǎn)減小及使金融體系未來更加穩(wěn)定,還有待研究。由此可見,更好地理解銀行資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)與其冒險(xiǎn)行為之間的潛在關(guān)系以及新的流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響至關(guān)重要,對(duì)我國金融業(yè)穩(wěn)步發(fā)展具有重要意義。
流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)早已被認(rèn)為是金融機(jī)構(gòu)管理和金融體系穩(wěn)定的重大威脅。Wagner(2007)關(guān)于短期流動(dòng)性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的理論研究表明,高水平的流動(dòng)性可能潛在地增加銀行風(fēng)險(xiǎn),并需要進(jìn)一步關(guān)注銀行危機(jī)中風(fēng)險(xiǎn)銀行可能造成的重大福利成本。Sawada(2010)發(fā)現(xiàn),銀行存款與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置之間存在緊密關(guān)系,存款所衡量的資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較低可能會(huì)促使銀行經(jīng)理進(jìn)行更激進(jìn)的貸款業(yè)務(wù)。王曉晗和楊朝軍(2014)從融資流動(dòng)性視角構(gòu)建理論模型,發(fā)現(xiàn)金融市場在改善銀行流動(dòng)性的同時(shí),也改變了其資產(chǎn)配置行為,融資流動(dòng)性越好,銀行持有的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)越多,從而增加銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Khan et al.(2017)利用美國銀行控股公司1986年至2014年數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)了存款比例增加一直伴隨銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)和流動(dòng)性創(chuàng)造的增加,銀行規(guī)模和資本緩沖在一定程度上抑制了銀行承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)。
關(guān)于流動(dòng)性監(jiān)管NSFR對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響,Ashraf et al.(2016)對(duì)伊斯蘭銀行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn),NSFR對(duì)銀行的穩(wěn)定性有積極影響,但其邊際影響隨著銀行規(guī)模的增加而降低。Wei et al.(2017)構(gòu)建由銀行經(jīng)理選擇銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和債務(wù)期限結(jié)構(gòu)的理論模型,最優(yōu)選擇下會(huì)導(dǎo)致短期債務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)較高,社會(huì)效率低下,而NSFR監(jiān)管減少了銀行對(duì)短期融資的使用,可以提高社會(huì)福利并達(dá)到有效率的結(jié)果。近年來我國也加強(qiáng)了對(duì)NSFR的研究,羅雪飛等(2015)分析了實(shí)施新規(guī)定對(duì)我國經(jīng)濟(jì)金融的影響。發(fā)現(xiàn)提高流動(dòng)性標(biāo)準(zhǔn)有助于降低銀行危機(jī)發(fā)生的概率,雖然短期實(shí)施成本相對(duì)較高,但長期而言會(huì)產(chǎn)生正向凈收益。李明輝等(2016)通過實(shí)證研究表明凈穩(wěn)定資金比率顯著降低了銀行的貸款信用風(fēng)險(xiǎn),對(duì)銀行穩(wěn)定性有顯著影響。
本文分別從理論和實(shí)證角度研究銀行融資流動(dòng)性對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響以及NSFR能否有效抑制銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),促進(jìn)銀行穩(wěn)健運(yùn)營。理論部分在Wagner(2007)及王曉晗和楊朝軍(2014)的模型基礎(chǔ)上引入融資流動(dòng)性,探討銀行融資流動(dòng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系,并簡要分析NSFR對(duì)銀行穩(wěn)定性的影響。與理論相對(duì)應(yīng),利用中國商業(yè)銀行2007年至2016年的數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗(yàn)銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響以及與NSFR的交互影響,并探討了NSFR監(jiān)管針對(duì)不同類型銀行作用程度是否相同。
考慮一個(gè)三時(shí)期模型t=0,1,2,不考慮時(shí)間價(jià)值,假設(shè)在t=0時(shí)刻,銀行短期借款所占比例為β,資本比例為1-β。存款利率為i,反映存款人承受銀行違約風(fēng)險(xiǎn)的溢價(jià)。同時(shí),銀行決定資產(chǎn)配置,可投資于兩種資產(chǎn):風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。假設(shè)無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)利率為0,可視為現(xiàn)金。風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)在t=1時(shí)刻沒有現(xiàn)金流入,在t=2時(shí)刻獲得回報(bào)。收益V有兩個(gè)取值:r和0,其中r>0,在t=1時(shí)期被所有人觀察到,在t=2時(shí)刻獲得r的概率為p(假設(shè)p較大),假設(shè)r=μ+ε,μ>1,ε服從[-1,1]的均勻分布,概率密度函數(shù)為f(ε)=1/2,假設(shè)兩種資產(chǎn)具有不變的規(guī)模報(bào)酬,將總資產(chǎn)價(jià)值標(biāo)準(zhǔn)化為1,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例為α,現(xiàn)金比例為1-α,α∈[0,1]。
在t=1時(shí)刻,r可觀測,存款人可選擇是否取款,如果銀行不能滿足存款人的取款要求,銀行不得不清算風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),假設(shè)單位風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的清算價(jià)值為λ,λ∈[0,1)。
在t=2時(shí)刻,銀行所有不確定性問題都解決了,銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)得到收益r或0,所有債務(wù)都得到償還或違約。若銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益r足夠高,在支付所有負(fù)債所需償還金額后,銀行獲得利潤π。
借鑒王曉晗和楊朝軍(2014)存款人模型分析,存款人在t=1時(shí)期不提取存款的條件是銀行的清算價(jià)值大于存款人要求回報(bào),即L=λp(μ+ε)α+1-α≥(1+i)β,從而得到銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益沖擊ε最小值:
通常假設(shè)(1+i)β>(1-α),即銀行負(fù)債比例大于現(xiàn)金持有比例
1.銀行最優(yōu)選擇
當(dāng)ε< ε~時(shí),銀行進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)清算,π=0;當(dāng)ε>ε~時(shí),存款人不提取存款,銀行繼續(xù)運(yùn)營,在t=2時(shí)刻,銀行以p的概率得到收益r,π=(μ+ε)α+1-α-(1+i)β;以概率1-p得到收益為0,此時(shí)銀行π=0。則銀行在t=1時(shí)刻的期望收益為:
在式(2),將銀行期望收益對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例α求一階和二階導(dǎo)數(shù):
即當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)α滿足上式(5),銀行期望收益最大。
2.銀行融資流動(dòng)性的影響
在以上模型基礎(chǔ)上引入融資流動(dòng)性變化。假設(shè)銀行預(yù)期在t=1時(shí)刻可以利率if(if<1)借款,每單位資產(chǎn)獲得借款為f,在t=2時(shí)刻到期,其他假設(shè)與第一節(jié)相同。銀行向外部融入資金f改善了銀行融資流動(dòng)性,因?yàn)榇藭r(shí)銀行的清算價(jià)值L=λ(μ+ε)α+1-α+f。銀行不發(fā)生擠兌的條件是L≥(1+i)β,即:(λp(μ+ε)-1)α+1+f-(1+i)β≥0
由式(6)可知,在存在較強(qiáng)融資流動(dòng)性時(shí),銀行能夠承受的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的最小收益較低,即銀行抵抗壓力的能力更強(qiáng),銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越低。
考慮銀行利潤最大化問題,銀行在t=1時(shí)刻每單位資產(chǎn)的期望收益為:
其中:δ=1+f-(1+i)β。比較式(5)和式(8)可知,銀行預(yù)期能夠獲得短期資金使其持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)數(shù)量增加,即銀行融資流動(dòng)性增加導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為增加。
從靜態(tài)來看,由式(6)可知,在銀行改善短期融資流動(dòng)性時(shí),銀行能夠承受的最低收益更低,抗壓能力更強(qiáng)。但從動(dòng)態(tài)來看,由式(8)可知,融資流動(dòng)性增強(qiáng)會(huì)刺激銀行持有更多風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),使銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益沖擊能力下降。因此需綜合考慮融資流動(dòng)性對(duì)銀行穩(wěn)定性的影響。
由式(6)有:
而均衡條件下,α由式(8)決定,將式(8)對(duì)f求導(dǎo),再帶入式(9)得即綜合考慮兩方面影響,銀行能夠承受的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)最小收益隨其融資流動(dòng)性增加而增加,銀行抵抗能力減弱,穩(wěn)定性降低。
由此提出假設(shè)1:銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)減少會(huì)導(dǎo)致銀行持有更多風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),從而增加風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。
為了限制銀行在融資流動(dòng)性增強(qiáng)時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,引入流動(dòng)性監(jiān)管,NSFR是BaselⅢ提出的銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的一個(gè)監(jiān)管指標(biāo),要求銀行在持續(xù)的壓力情景下,仍然有穩(wěn)定的資金來源用來維持經(jīng)營和生存一年以上,旨在通過限制短期債務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的聯(lián)合效應(yīng)來降低銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)配置。這里簡要分析NSFR對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響。
NSFR定義為銀行可用穩(wěn)定資金除以所需穩(wěn)定資金,要求大于1,其中可用穩(wěn)定資金及所需穩(wěn)定資金各項(xiàng)目對(duì)應(yīng)權(quán)重由監(jiān)管機(jī)構(gòu)根據(jù)期限長短、流動(dòng)性大小等設(shè)定。在模型中,t=0時(shí)刻,銀行可用穩(wěn)定資金有資本和負(fù)債兩個(gè)來源,其中,資本由于其穩(wěn)定性而賦予權(quán)重1,負(fù)債來自存款,在t=1時(shí)刻存款人可能會(huì)提款從而對(duì)銀行造成擠兌,所以負(fù)債穩(wěn)定性較弱,賦予權(quán)重s<1,s大小取決于負(fù)債期限長短,期限越長,s越大。對(duì)于所需穩(wěn)定資金,無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)由于其完全流動(dòng)性被賦予權(quán)重0,而風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)難以迅速變現(xiàn),被賦予權(quán)重c<1,c與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)市場流動(dòng)性λ及其收益沖擊ε相關(guān),若市場流動(dòng)性越小(即λ越小),收益沖擊越大(即ε越小),則c越大,因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)需要更多穩(wěn)定資金來支持。則根據(jù)定義有,
一方面,隨著預(yù)期融資流動(dòng)性f和短期債務(wù)β增加,銀行期限錯(cuò)配問題惡化,管理者不得不減少風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有量α;另一方面,隨著風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資比例α增加,可用于償還短期債務(wù)的現(xiàn)金減少,管理者必須使用長期資金來支持風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資,銀行并不主動(dòng)選擇高于要求的NSFR,本文考慮NSFR的要求是有約束力的,則銀行要想滿足監(jiān)管要求,有以下兩個(gè)方法:第一,增加可用穩(wěn)定資金,即增加資本份額或者延長債務(wù)期限;第二,減少所需穩(wěn)定資金,具體策略是可以收縮銀行資產(chǎn)負(fù)債表,減少高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有量,或縮短風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有期限。
在NSFR監(jiān)管約束下,銀行對(duì)短期融資流動(dòng)性更謹(jǐn)慎,t=1時(shí)刻,銀行預(yù)期獲得借款f,但為了滿足監(jiān)管要求,銀行會(huì)選擇借款f′<f,存款人也預(yù)見銀行的監(jiān)管壓力,根據(jù)式(8)有,隨著銀行t=1時(shí)期選擇短期借款減少,風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)持有量減少,根據(jù)前文可知,ε~在NSFR監(jiān)管下會(huì)減小,即銀f行能夠承受的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)最小收益下降,銀行抵抗能力增強(qiáng),穩(wěn)定性提高。
此外,很多學(xué)者都對(duì)NSFR監(jiān)管進(jìn)行了研究,所得結(jié)果均支持本文結(jié)論。鄒傳偉(2016)對(duì)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量和監(jiān)管進(jìn)行了分析,定義了流動(dòng)性危機(jī)概率。Wei et al(.2017)構(gòu)建理論模型,由銀行經(jīng)理決定債務(wù)期限結(jié)構(gòu)和資產(chǎn)構(gòu)成,研究NSFR要求對(duì)管理者選擇的影響,發(fā)現(xiàn)當(dāng)短期負(fù)債權(quán)重足夠低時(shí)銀行會(huì)降低短期融資比例;否則銀行會(huì)通過降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)投資比例達(dá)到監(jiān)管要求,從而降低銀行風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)穩(wěn)定性。Hugonnier&Morellec(2017)構(gòu)建一個(gè)動(dòng)態(tài)模型以評(píng)估流動(dòng)性對(duì)隱含該融資決策和破產(chǎn)概率的影響,并得出強(qiáng)制NSFR流動(dòng)性要求會(huì)增加銀行流動(dòng)性儲(chǔ)備,降低銀行違約損失。
由此提出假設(shè)2:NSFR監(jiān)管能有效抑制銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)下降時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。
1.模型設(shè)定
為了檢驗(yàn)銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響,以及NSFR對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是否有改善,我們采用動(dòng)態(tài)面板模型模擬我國商業(yè)銀行的穩(wěn)定性狀況。使用動(dòng)態(tài)模型是考慮到銀行行為具有持久性,銀行管理層會(huì)根據(jù)現(xiàn)行金融市場環(huán)境和監(jiān)管環(huán)境來改變其策略,這些環(huán)境及策略變化可能會(huì)影響到其未來穩(wěn)定性。實(shí)證模型包括一系列可觀察到的銀行個(gè)體因素和宏觀經(jīng)濟(jì)變量,這些變量都可能影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為?;居?jì)量模型為:
其中,Riskit是衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的變量,分別用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)與總資產(chǎn)比例、貸款損失準(zhǔn)備金與資產(chǎn)總額比例以及Z-score來衡量。風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)和貸款損失準(zhǔn)備金在文獻(xiàn)中被廣泛用作銀行風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)(Khan et al.,2016),一般認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)和貸款損失準(zhǔn)備金越高,資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越高。Z-score一般用來衡量銀行的總體風(fēng)險(xiǎn)(Houstonetal.,2010),計(jì)算公式為由于Z-score的高偏度,文中使用其自然對(duì)數(shù)來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)。此外,由于Z-score越高意味著銀行風(fēng)險(xiǎn)越低,而其他替代變量均成正比,本文實(shí)證模型中將Z-score數(shù)值乘以-1以便更好進(jìn)行解釋。
核心解釋變量Liquidityit是銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)測度。參照Khan et al(.2016),用總存款占總資產(chǎn)的比率代表銀行資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),他們認(rèn)為銀行存款過多的銀行不太可能在短期內(nèi)面臨資金危機(jī),會(huì)誘使銀行經(jīng)理承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn),即預(yù)期α<0。
Cit是銀行特征因素。參考Ashraf et al(.2016)、宋琴和鄭振龍(2011)等選取銀行規(guī)模(SIZE)、資本比率(CAR)、商業(yè)模式(NIS)、表外業(yè)務(wù)發(fā)展(OBS)、資產(chǎn)收益率(ROA)等作為銀行風(fēng)險(xiǎn)的潛在決定因素。應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是在使用Z-score模型中,資本比率和資產(chǎn)收益率不被視為控制變量,因?yàn)閆-score是這兩個(gè)變量的函數(shù),會(huì)導(dǎo)致結(jié)果有偏。此外,除了銀行特征因素,還包括一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量,例如GDP增長率(GDP)、市場集中度(CONC)(潘敏等,2016)、互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展(IB)(張金林等,2015)來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。為控制樣本選擇期間金融危機(jī)可能對(duì)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響,本文使用Cris作為虛擬變量,在2008~2010年取值為1,其他年份取值為0。
在此基礎(chǔ)上,引入另一個(gè)核心解釋變量NSFR,以檢驗(yàn)NSFR流動(dòng)性監(jiān)管對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是否具有改善效果,并探討不同類型的銀行監(jiān)管效果是否不同,本文加入虛擬變量D表示銀行類別,國有控股銀行及全國股份制銀行等跨區(qū)域經(jīng)營銀行賦值為1,其他銀行為0:
其中,NSFR表示銀行流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)凈穩(wěn)定資金比率。根據(jù)BCBS(2014)最終修訂稿,借鑒IMF(2014)等的假設(shè)方法,對(duì)我國商業(yè)銀行各類項(xiàng)目的折算率做出具體假設(shè)。從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的角度看,NSFR有助于提高銀行風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度,降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平?;貧w模型還包括銀行層面和宏觀經(jīng)濟(jì)變量的潛在影響。穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤εit表示銀行層面沖擊,并允許存在異方差和自相關(guān)。
2.樣本選取與數(shù)據(jù)來源
本文選擇2007~2016年商業(yè)銀行的年度非平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本,剔除政策性銀行、非銀行金融機(jī)構(gòu)以及數(shù)據(jù)連續(xù)缺失3年以上的銀行后,共有53家銀行10年的觀測值。此外,按類別將銀行樣本劃分成國有銀行及全國股份制銀行(17家)和地方性商業(yè)銀行(36家)。本文銀行數(shù)據(jù)主要來自Bankscope數(shù)據(jù)庫,宏觀經(jīng)濟(jì)變量來自于國泰安數(shù)據(jù)庫及各網(wǎng)站資料整理。
3.估計(jì)方法
在動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中,傳統(tǒng)OLS估計(jì)方法會(huì)產(chǎn)生有偏性和非一致性,因?yàn)榻忉屪兞恐邪ū唤忉屪兞繙箜?xiàng),從而導(dǎo)致解釋變量和擾動(dòng)項(xiàng)相關(guān)。Arellano&Bond(1991)提出GMM估計(jì)方法以解決上述問題。GMM估計(jì)包括一步GMM估計(jì)和兩步GMM估計(jì)。由于兩步估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)差存在向下偏誤,導(dǎo)致估計(jì)量的近似漸進(jìn)分布不可靠,所以實(shí)證中一般使用一步GMM估計(jì)量。本文參照通常做法運(yùn)用一步系統(tǒng)GMM估計(jì)方法,但一步GMM也增加了矩約束條件的數(shù)量,從而需要進(jìn)行Sagran檢驗(yàn)以判斷新增的工具變量是否有效。
1.描述性統(tǒng)計(jì)
表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果
表1為變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。本文對(duì)所有連續(xù)變量樣本數(shù)據(jù)在1%和99%百分位上進(jìn)行縮尾處理以消除極端值的影響。從表中可看出,銀行存款占比平均值為67.72%,最高值為98.65%,說明我國大部分商業(yè)銀行還是以存款作為主要融資渠道,以存款占比作為銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)代表指標(biāo)有現(xiàn)實(shí)意義。NSFR的平均值為1.27,最小值為0.82,說明我國商業(yè)銀行平均NSFR達(dá)到監(jiān)管要求,在樣本觀測期間還有銀行沒有滿足其最低標(biāo)準(zhǔn)。
表2 融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響
2.實(shí)證結(jié)果及分析
表2顯示融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的回歸結(jié)果,客戶存款占比的系數(shù)均顯著為正,這證實(shí)了理論假設(shè),說明較低的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,與Acharya&Naqvi(2012)一致,當(dāng)銀行由于大量存款流入而導(dǎo)致其融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較低時(shí),銀行管理者可以通過降低貸款利率來增加貸款數(shù)量及報(bào)酬,因?yàn)殂y行管理者的報(bào)酬可能與貸款數(shù)量掛鉤,從而導(dǎo)致銀行承擔(dān)較高的違約風(fēng)險(xiǎn)。
從其他控制變量系數(shù)來看,銀行規(guī)模對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用顯著為負(fù),一般而言,規(guī)模較大的銀行享有更高的特許經(jīng)營權(quán)價(jià)值,業(yè)務(wù)比較穩(wěn)定,可以利用多元化作為風(fēng)險(xiǎn)管理的工具導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)較低。銀行集中度與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著負(fù)相關(guān),銀行集中度表示銀行業(yè)的競爭程度,集中度越低,競爭程度越強(qiáng),而銀行管理者為應(yīng)對(duì)競爭日益激烈的環(huán)境,可能會(huì)投資于更具有風(fēng)險(xiǎn)的資產(chǎn),導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)增加。而金融危機(jī)期間,管理者受到更大的監(jiān)管和市場約束,導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)最終下降。
為了檢驗(yàn)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)變化對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,表3給出了NSFR指標(biāo)對(duì)融資流動(dòng)性及銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響的回歸結(jié)果。NSFR對(duì)風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)數(shù)量及Z-score在10%顯著性水平下顯著為負(fù),即NSFR能夠改善銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為,并提高銀行穩(wěn)定性。NSFR與融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)交互項(xiàng)也顯著為負(fù),說明NSFR較高的銀行在面臨較低的資金流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)傾向于整體承受較小的風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)镹SFR較高的銀行改善了銀行的期限錯(cuò)配問題,使得銀行使用更加穩(wěn)定的資金來源,投資于質(zhì)量更高、流動(dòng)性更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn),有效降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),由此驗(yàn)證了假設(shè)2。
表3 高NSFR對(duì)融資流動(dòng)性及銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響
如表4所示,NSFR和銀行類型虛擬變量D的交互作用項(xiàng)系數(shù)顯著為正,說明跨區(qū)域經(jīng)營的國有控股及股份制銀行中NSFR的邊際影響較弱。本文認(rèn)為,導(dǎo)致上述差異的主要原因在于兩類銀行自身經(jīng)營模式及環(huán)境限制。一方面,跨區(qū)域銀行一般資產(chǎn)規(guī)模大,由于“大規(guī)模偏好”使存款人對(duì)其擁有更高的信賴度和依賴感,更傾向于將資金投向大型銀行。并且此類銀行大部分都在A股上市,除了吸收儲(chǔ)戶存款外,還可以通過股票市場進(jìn)行再融資,或發(fā)行債務(wù)融資,使得銀行可用資金來源增加。另一方面,跨區(qū)域銀行包括系統(tǒng)性重要銀行和網(wǎng)點(diǎn)覆蓋面廣的其他銀行,風(fēng)險(xiǎn)傳染性更強(qiáng),對(duì)國家金融體系穩(wěn)定影響更大,政府出于守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線,對(duì)國有控股和股份制銀行等大型銀行的資本監(jiān)管更為嚴(yán)格,銀行更傾向于風(fēng)險(xiǎn)分散,NSFR的作用相對(duì)較小。而受經(jīng)營區(qū)域限制,城商行及農(nóng)商行等一般在本地發(fā)展,規(guī)模較小、網(wǎng)點(diǎn)較少,且大部分區(qū)域銀行仍未上市或者才上市不久,融資渠道有限,長期穩(wěn)定融資來源較少,一旦發(fā)生流動(dòng)性沖擊,遭受的影響更大,且地方政府救助能力有限,因而區(qū)域性銀行需保持較高水平的長期流動(dòng)性來抵御流動(dòng)性沖擊。
表4 銀行規(guī)模對(duì)NSFR與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響
3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文進(jìn)行了多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn):在被解釋變量方面,以不良貸款率作為銀行風(fēng)險(xiǎn)的代表性指標(biāo)進(jìn)行回歸分析;在核心解釋變量方面,為反映銀行面臨的短期流動(dòng)性狀況,以小于1年的銀行客戶存款為融資流動(dòng)性代表指標(biāo);在控制變量方面,以地區(qū)生產(chǎn)總值的增長率(GPDLG)作為宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量,所得結(jié)論均未發(fā)生改變①本文分別從被解釋變量、核心解釋變量及控制變量選取方面開展了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。限于篇幅,穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未給出,留存?zhèn)渌??!?/p>
本文在理論分析的基礎(chǔ)上,利用2007年至2016年53家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),采用動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)方法,實(shí)證檢驗(yàn)了銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其冒險(xiǎn)行為的影響以及流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)NSFR的作用。
研究表明:面臨較低短期融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的銀行傾向于承擔(dān)更大的投資風(fēng)險(xiǎn),存款和NSFR變量之間的交互項(xiàng)與銀行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)顯著負(fù)相關(guān),證實(shí)了高NSFR可以抑制銀行的風(fēng)險(xiǎn)投資,增強(qiáng)銀行的穩(wěn)定性。原因在于NSFR對(duì)短期融資賦予較低比重,從而改變了銀行的融資結(jié)構(gòu),使銀行更傾向于使用更穩(wěn)定融資來源,同時(shí)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)大的資產(chǎn)銀行所需支持資金較高,也限制了銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的持有。
進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),NSFR對(duì)區(qū)域性銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響較為顯著,而對(duì)于跨區(qū)域大型商業(yè)銀行的影響則不顯著。這是因?yàn)榭鐓^(qū)域銀行長期以來受到更嚴(yán)格的監(jiān)管,更傾向于多元化穩(wěn)健經(jīng)營以規(guī)避監(jiān)管處罰,NSFR監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的滿足壓力較小,而小型銀行受經(jīng)營區(qū)域限制,監(jiān)管較為寬松,銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)較大,自身規(guī)模較小且流動(dòng)性狀況較差,相比之下NSFR的監(jiān)管作用更為顯著。
根據(jù)本文研究所得結(jié)論,提出以下建議:
首先,盡快引入NSFR監(jiān)管指標(biāo),形成以NSFR為核心的長期流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理。自BaselⅢ提出NSFR以來,我國對(duì)該指標(biāo)的研究層出不窮,但銀監(jiān)會(huì)在2015年頒布的《商業(yè)銀行流動(dòng)性管理辦法(試行)》中并未將其納入流動(dòng)性監(jiān)管體系,隨著銀行面臨環(huán)境日益復(fù)雜,2017年12月銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法(修訂征求意見稿)》,擬引入NSFR監(jiān)管,自2018年3月1日起施行,這意味著我國商業(yè)銀行流動(dòng)性監(jiān)管體系將進(jìn)一步完善。
其次,對(duì)于不同類型銀行根據(jù)其特點(diǎn)設(shè)置監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。對(duì)于國有銀行及全國股份制商業(yè)銀行等跨區(qū)域銀行這類系統(tǒng)重要性銀行,面臨較大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),且傳染性更強(qiáng),對(duì)其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)給予更高關(guān)注,但跨區(qū)域銀行在業(yè)務(wù)分散的同時(shí)也分散了部分風(fēng)險(xiǎn),并且NSFR對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響較小,應(yīng)當(dāng)輔助以其他監(jiān)管措施加強(qiáng)流動(dòng)性管理。對(duì)于城商行和農(nóng)商行等區(qū)域性銀行,業(yè)務(wù)集中,區(qū)域性流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)較強(qiáng),且NSFR對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有較強(qiáng)的抑制作用,可考慮根據(jù)不同地區(qū)的風(fēng)險(xiǎn)程度,按銀行融資來源及業(yè)務(wù)集中程度來設(shè)定監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。
最后,在實(shí)施NSFR監(jiān)管過程中,加強(qiáng)信息披露工作。我國商業(yè)銀行目前僅向銀監(jiān)會(huì)報(bào)備NSFR指標(biāo),bankscope數(shù)據(jù)庫尚未含有NSFR指標(biāo)具體數(shù)值,信息披露滯后。因此,須盡快加強(qiáng)NSFR的信息披露工作,這不僅有助于彌補(bǔ)監(jiān)管信息缺口,提高監(jiān)管透明度,還使研究者可以更準(zhǔn)確深入研究NSFR監(jiān)管的效果,并向監(jiān)管機(jī)構(gòu)提出針對(duì)性建議,同時(shí)也有助于市場參與者對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的判斷與把握。
[參考文獻(xiàn)]
[1]李明輝,劉莉亞等.巴塞爾協(xié)議Ⅲ凈穩(wěn)定融資比率對(duì)商業(yè)銀行的影響——來自中國銀行業(yè)的證據(jù)[J].國際金融研究,2016,347(3):51~62.
[2]羅雪飛,彭育賢等.我國實(shí)施巴塞爾Ⅲ流動(dòng)性監(jiān)管新規(guī)的影響研究[J].金融監(jiān)管研究,2015,(3):46~63.
[3]潘敏,汪怡等.凈穩(wěn)定資金比率監(jiān)管會(huì)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效嗎——基于中國銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)貿(mào)研究,2016,(6):19~28.
[4]宋琴,鄭振龍.巴塞爾協(xié)議Ⅲ、風(fēng)險(xiǎn)厭惡與銀行績效——基于中國商業(yè)銀行2004~2008年面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].國際金融研究,2011,(7):67~73.
[5]王曉晗,楊朝軍.市場流動(dòng)性、融資流動(dòng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)研究[J].投資研究,2014,(7):13~25.
[6]張金林,周焰.互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)中國商業(yè)銀行穩(wěn)定性影響的實(shí)證研究[J].武漢金融,2015,(12):8~11.
[7]鄒傳偉.銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量和監(jiān)管的理論分析[J].金融監(jiān)管研究,2016,(7):1~17.
[8]Acharya V,Naqvi H.The seeds of a crisis:A theory of bank liquidity and risk taking over the business cycle[J].Journal of Financial Economics,2012,106(2):349~366.
[9]ArellanoM,BondS.SomeTests of Specification for Panel Data:Monte Carlo Evidence and anApplication toEmployment Equations[J].Review of Economic Studies,1991,58(2):277~297.
[10]Ashraf D,Rizwan M S,L’Huillier B.A Net Stable Funding Ratio for Islamic Banks and its Impact on Financial Stability:an International Investigation[J].Journal of Financial Stability,2016,25:47~57.
[11]Houston J F,Lin C et al..Creditor rights,information sharing,and bank risk taking[J].Journal of Financial Economics,2010,96(3):485~512.
[12]Hugonnier J,Morellec E.Bank capital,liquid reserves,and insolvency risk[J].Journal of Financial Economics,2017.
[13]Khan MS,Scheule H,Wu E.Funding Liquidity and Bank Risk Taking[J].Journal of Banking&Finance,2017,82:203~216.
[14]Sawada M.Liquidity risk and bank portfolio management in a financial system without deposit insurance:Empirical evidence from prewar Japan[J].International Review of Economics&Finance,2010,19(3):392~406.
[15]Wagner W.The liquidity of bank assets and banking stability[J].Journal of Banking&Finance,2007,31(1):121~139.
[16]Wei X,Gong Y,Wu H M.The impacts of Net Stable Funding Ratio requirement on Banks’choices of debt maturity[J].Journal of Banking&Finance,2017,82:229~243.