我國(guó)中小商業(yè)銀行存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率厘定問(wèn)題研究
——基于面板有序Logistic回歸模型

(1.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院 天津 300222；2.中國(guó)人民銀行天津分行 營(yíng)業(yè)部 天津 300457)

我國(guó)中小商業(yè)銀行存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率厘定問(wèn)題研究
——基于面板有序Logistic回歸模型

夏江山1，2

(1.天津財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院天津300222；2.中國(guó)人民銀行天津分行營(yíng)業(yè)部天津300457)

風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定是存款保險(xiǎn)有效實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但對(duì)費(fèi)率厘定方法始終存在爭(zhēng)議。本文基于我國(guó)2003-2016年15家中小投保機(jī)構(gòu)銀行年度數(shù)據(jù)，采用PSTR模型合理區(qū)分投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)狀態(tài)區(qū)間，構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并依風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定相應(yīng)的保費(fèi)等級(jí)，厘定適合投保機(jī)構(gòu)的費(fèi)率水平。研究表明，宏觀經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境、投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理狀況對(duì)該投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有顯著影響，利用面板有序Logistic回歸模型測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)擬合優(yōu)度較高，該模型既能預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)未來(lái)所處風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，又能有效區(qū)分出投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)差異，對(duì)厘定我國(guó)投保機(jī)構(gòu)費(fèi)率水平及完善我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率機(jī)制具有一定的借鑒意義。

存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率； 無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)； PSTR 模型； Logistic回歸

一、引言

如何厘定存款保險(xiǎn)費(fèi)率一直是專(zhuān)家學(xué)者和政策制定者思考的重要問(wèn)題。這一問(wèn)題解決不好不僅有失公正公平,出現(xiàn)低風(fēng)險(xiǎn)投保機(jī)構(gòu)補(bǔ)貼高風(fēng)險(xiǎn)投保機(jī)構(gòu)的現(xiàn)象，也容易誘發(fā)道德風(fēng)險(xiǎn)，激勵(lì)高風(fēng)險(xiǎn)投保機(jī)構(gòu)冒險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)，加大投保機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。為避免出現(xiàn)這種后果，上世紀(jì)70年代，有學(xué)者提出投保機(jī)構(gòu)保費(fèi)應(yīng)與其風(fēng)險(xiǎn)相掛鉤，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)狀況來(lái)確定費(fèi)率的新理念，受到了高度關(guān)注，一大批學(xué)者開(kāi)展了許多風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率理論與實(shí)證的研究。

從理論上來(lái)說(shuō)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定方法可以分為兩類(lèi)，一類(lèi)是以期權(quán)理論為基礎(chǔ)的期權(quán)定價(jià)模型[1]，一類(lèi)是以風(fēng)險(xiǎn)管理理論為基礎(chǔ)的預(yù)期損失定價(jià)法[2]和綜合指標(biāo)法。但在風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定實(shí)踐中，上述方法卻始終存在較大爭(zhēng)議。期權(quán)定價(jià)模型依賴有效的市場(chǎng)數(shù)據(jù)，更適合證券市場(chǎng)比較發(fā)達(dá)的國(guó)家；預(yù)期損失定價(jià)法雖基于投保機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)信息、監(jiān)管指標(biāo)等，但其違約概率和違約損失率估算需要大量歷史數(shù)據(jù)；而綜合指數(shù)法更是由于其在指標(biāo)選取和權(quán)重分配等方面依靠主觀判斷而被人詬病。由于我國(guó)資本市場(chǎng)不太發(fā)達(dá)，上市投保機(jī)構(gòu)較少且數(shù)據(jù)積累有限，因此上述方法對(duì)我國(guó)投保機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)不太適用。那么針對(duì)我國(guó)的現(xiàn)實(shí)狀況，如何借鑒國(guó)際經(jīng)驗(yàn)，選取合適的風(fēng)險(xiǎn)因子構(gòu)建指標(biāo)本系，通過(guò)模型合理、有效地度量我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，如何根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定保費(fèi)等級(jí)等這些問(wèn)題的解答對(duì)于厘定存款保險(xiǎn)費(fèi)率水平有十分重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧與述評(píng)

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定方法開(kāi)展了廣泛的理論與實(shí)證研究，從理論上來(lái)說(shuō)可歸并為以下兩類(lèi)。

第一類(lèi)是以期權(quán)理論為基礎(chǔ)的期權(quán)定價(jià)模型法。該方法最初由Morton(1977)[1]提出，他將存款保險(xiǎn)提供的保障視為賣(mài)給投保機(jī)構(gòu)的一個(gè)看跌期權(quán)，用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式構(gòu)建模型來(lái)厘定存款保險(xiǎn)費(fèi)率。此后，眾多學(xué)者對(duì)該方法進(jìn)行了修正和拓展。如Marcus和Shaked(1984)[3]用可觀察的投保機(jī)構(gòu)股權(quán)價(jià)值和波動(dòng)率替代不可直接觀察的投保機(jī)構(gòu)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值和波動(dòng)率，解決了投保機(jī)構(gòu)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)率難以估計(jì)問(wèn)題；Ronn和Vermade(1986)[4]從實(shí)際情況出發(fā)，將投保機(jī)構(gòu)負(fù)債分為承保負(fù)債和不承保負(fù)債，將連續(xù)股息率變成離散股息率，且引入監(jiān)管寬容指標(biāo)，構(gòu)建期權(quán)定價(jià)模型厘定存款保險(xiǎn)費(fèi)率；Acharya等人(2010)[5]認(rèn)為基于個(gè)體投保機(jī)構(gòu)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)精算出的保費(fèi)不足以覆蓋被保存款的預(yù)期損失。Shih-Cheng Lee等人(2015)[6]構(gòu)造了在一定置信水平下發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的存款保險(xiǎn)期權(quán)定價(jià)模型。在國(guó)內(nèi)，秦學(xué)志等人(2012)[7]構(gòu)建了不同損失承擔(dān)層上投保機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)違約條件下的存款保險(xiǎn)費(fèi)率定價(jià)模型；邢恩泉等人(2014)[8]用期權(quán)定價(jià)模型測(cè)算了美國(guó)存款保險(xiǎn)費(fèi)率，并通過(guò)回歸分析建立存款保險(xiǎn)費(fèi)率與投保機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)之間的回歸模型；李敏波(2015)[9]利用期權(quán)定價(jià)模型對(duì)16家中資上市銀行費(fèi)率進(jìn)行了測(cè)算；呂筱寧等人(2016)[10]建立了考慮系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的跨期存款保險(xiǎn)費(fèi)率厘定模型。上述文獻(xiàn)主要用期權(quán)定價(jià)模型來(lái)厘定存款保險(xiǎn)費(fèi)率，而該方法所涉及變量主要依賴于市場(chǎng)數(shù)據(jù)，比較適合證券市場(chǎng)比較發(fā)達(dá)國(guó)家，對(duì)于證券市場(chǎng)不發(fā)達(dá)的國(guó)家，投保機(jī)構(gòu)市場(chǎng)數(shù)據(jù)缺乏，這種方法難以運(yùn)用。

第二類(lèi)是以風(fēng)險(xiǎn)管理理論為基礎(chǔ)的預(yù)期損失定價(jià)法和綜合指標(biāo)法。預(yù)期損失定價(jià)法是通過(guò)基本分析、市場(chǎng)分析以及評(píng)級(jí)分析來(lái)估計(jì)投保機(jī)構(gòu)違約概率及違約損失率計(jì)算投保機(jī)構(gòu)的預(yù)期損失率，并將預(yù)期損失率看作存款保險(xiǎn)的費(fèi)率。該方法最早由Bovenz(1983)[2]等人提出，他們?cè)谑袌?chǎng)有效的情況下利用市場(chǎng)信號(hào)估算破產(chǎn)概率；此后，Osterbergv和Thompson(1995)[11]利用可公開(kāi)獲得的投保機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債數(shù)據(jù)等預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)的損失率；Kathleen(2004)[12]用FDIC的數(shù)據(jù)構(gòu)建了一個(gè)包括投保機(jī)構(gòu)自身數(shù)據(jù)和有關(guān)經(jīng)濟(jì)周期變量在內(nèi)的線性回歸模型來(lái)預(yù)測(cè)破產(chǎn)投保機(jī)構(gòu)的損失率。在國(guó)內(nèi)，沈沛龍、崔婕(2005)[13]對(duì)內(nèi)部評(píng)級(jí)法中違約損失率度量問(wèn)題進(jìn)行了研究；張金寶等人(2007)[14]運(yùn)用投保機(jī)構(gòu)損失分布參數(shù)估計(jì)方法，構(gòu)建考慮資本配置的存款保險(xiǎn)定價(jià)模型。運(yùn)用預(yù)期損失定價(jià)法的前提是投保機(jī)構(gòu)的損失準(zhǔn)備要能夠完全覆蓋預(yù)期損失，且估算的違約概率應(yīng)充分接近投保機(jī)構(gòu)的真實(shí)破產(chǎn)概率。但由于估算投保機(jī)構(gòu)的違約概率和損失分布需要大量歷史數(shù)據(jù)，新興市場(chǎng)國(guó)家投保機(jī)構(gòu)歷史數(shù)據(jù)有限，其適用的范圍受到很大限制，到目前為止還沒(méi)有存款保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)運(yùn)用該方法厘定風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率。

為此，國(guó)際存款保險(xiǎn)協(xié)會(huì)(IADI)[15]建議使用綜合指標(biāo)法來(lái)厘定投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率。該方法首先通過(guò)選取合適的風(fēng)險(xiǎn)因子構(gòu)建投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，按照相對(duì)重要程度對(duì)各層次指標(biāo)體系分配相應(yīng)權(quán)重，綜合指標(biāo)得分情況將投保機(jī)構(gòu)分成不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的若干小組，將每個(gè)小組分別對(duì)應(yīng)到若干個(gè)費(fèi)率檔次。目前，在實(shí)行風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率的國(guó)家中基本都采用這種方法厘定費(fèi)率。如美國(guó)最初就是根據(jù)投保機(jī)構(gòu)資本水平高低和監(jiān)管評(píng)級(jí)等級(jí)將投保機(jī)構(gòu)分為不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，并用一個(gè)3×3矩陣將風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)與費(fèi)率等級(jí)對(duì)應(yīng)起來(lái)，厘定投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率水平。近期，美國(guó)對(duì)費(fèi)率厘定方法進(jìn)行了一些有借鑒意義的探索[16]，對(duì)本文后期研究的展開(kāi)具有很大的參考價(jià)值。而加拿大等國(guó)家一般通過(guò)選取反映投保機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)信息、市場(chǎng)信息和監(jiān)管信息的資本充足性、盈利性、資產(chǎn)質(zhì)量、資產(chǎn)集中度以及監(jiān)管評(píng)級(jí)等定性定量指標(biāo)來(lái)考察投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況。其方法是根據(jù)評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)大小時(shí)各指標(biāo)的相對(duì)重要程度對(duì)其賦予相應(yīng)權(quán)重，按指標(biāo)數(shù)值和權(quán)重計(jì)算出一個(gè)綜合評(píng)分，再根據(jù)所得分?jǐn)?shù)確定相應(yīng)的費(fèi)率水平。

綜觀現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)，在風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定方法中，期權(quán)定價(jià)模型和預(yù)期損失定價(jià)法雖然比較客觀，但在運(yùn)用中受數(shù)據(jù)來(lái)源制約較大，在實(shí)踐中難于運(yùn)用，綜合指標(biāo)法雖受到各國(guó)的推崇被廣泛應(yīng)用，也形成了許多非常有益的研究與實(shí)踐成果，但仍存在一些可以改進(jìn)的空間，主要表現(xiàn)為：(1)現(xiàn)有文獻(xiàn)中綜合指標(biāo)法主要集中于運(yùn)用投保機(jī)構(gòu)財(cái)務(wù)信息、監(jiān)管指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，而結(jié)合經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境來(lái)評(píng)價(jià)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)探討非常少；并且現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中于研究國(guó)外投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率的厘定，然而由于各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、銀行經(jīng)營(yíng)管理、監(jiān)管水平等各異，國(guó)外研究得到的結(jié)論可靠性和借鑒意義相對(duì)有限。(2)更為重要的是，各國(guó)運(yùn)用綜合指標(biāo)法評(píng)價(jià)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)時(shí)，其等級(jí)的確定不僅與投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理密切相關(guān)，還與各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重大小有關(guān)，而相關(guān)指標(biāo)權(quán)重的分配主要由專(zhuān)家憑經(jīng)驗(yàn)來(lái)判斷，可見(jiàn)綜合指標(biāo)法受專(zhuān)家水平等主觀人為因素影響較大，評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏客觀性。(3)此外，現(xiàn)有綜合指標(biāo)法使用的數(shù)據(jù)主要基于投保機(jī)構(gòu)過(guò)去財(cái)務(wù)和監(jiān)管信息，測(cè)度投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，難以預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。而絕大部分存款保險(xiǎn)都是通過(guò)事前征收保費(fèi)來(lái)防范未來(lái)可能出現(xiàn)的損失，而僅依賴當(dāng)前靜態(tài)風(fēng)險(xiǎn)厘定費(fèi)率，難以覆蓋未來(lái)存款保險(xiǎn)可能遭受的損失。

基于此，本文擬在分析影響投保機(jī)構(gòu)清償能力主要因素的基礎(chǔ)上，構(gòu)建面板有序邏輯Logistic回歸模型測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，設(shè)定與風(fēng)險(xiǎn)相掛鉤的保費(fèi)等級(jí)，為厘定風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率提供一種量化方法和實(shí)證參考。本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：(1)當(dāng)前對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的研究主要停留在選用一個(gè)或一系列的定性定量指標(biāo)來(lái)區(qū)分投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，而本文以無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)(IRI)[17]來(lái)表示投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，并運(yùn)用面板平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型(PSTR)[18]對(duì)其狀態(tài)轉(zhuǎn)變點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，根據(jù)轉(zhuǎn)換閾值將投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)分為低度風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)、高度風(fēng)險(xiǎn)三個(gè)等級(jí)，增加了風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分類(lèi)的科學(xué)性。(2)考慮到經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)有較大影響，本文對(duì)傳統(tǒng)的綜合指數(shù)法指標(biāo)框架進(jìn)行了拓展，增加了經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境因素，構(gòu)建考慮宏觀和微觀因素的面板有序Logistic回歸模型，分析和測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。相比以往文獻(xiàn)只考慮微觀投保機(jī)構(gòu)因素，本文考慮的影響因素更全面，能夠獲得更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證結(jié)果。(3)本文選取了2003-2016年我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境和投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了上述理論模型在投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)中的表現(xiàn)，設(shè)定了與投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相適應(yīng)的費(fèi)率等級(jí)，構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定公式，為我國(guó)存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定提供現(xiàn)實(shí)依據(jù)。

三、模型設(shè)計(jì)

(一)構(gòu)建背景與設(shè)計(jì)思路

基于上述思路，本文認(rèn)為，理想的風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率應(yīng)該滿足兩個(gè)特點(diǎn)：一是能夠有效區(qū)分投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；二是與風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)相對(duì)應(yīng)的保費(fèi)等級(jí)要有明顯的差距。只有這樣，才能起到市場(chǎng)約束和正向激勵(lì)作用，減少道德風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。

為厘定投保機(jī)構(gòu)費(fèi)率水平，IADI建議采用綜合指標(biāo)法來(lái)評(píng)價(jià)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)，并根據(jù)各投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)確定費(fèi)率等級(jí)，厘定費(fèi)率水平。在評(píng)價(jià)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，主要考慮投保機(jī)構(gòu)資本充足率是否符合監(jiān)管要求，或其他衡量投保機(jī)構(gòu)資本數(shù)量、質(zhì)量和充足水平標(biāo)準(zhǔn)是否達(dá)標(biāo)；投保機(jī)構(gòu)資產(chǎn)質(zhì)量和分散化水平，不良貸款率和五級(jí)分類(lèi)情況；投保機(jī)構(gòu)盈利能力以及收益的充足和穩(wěn)定性；投保機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性狀況和資金來(lái)源的穩(wěn)定性和多樣性，以及以合理成本及時(shí)產(chǎn)生和獲得足夠資金的能力；投保機(jī)構(gòu)對(duì)于利率風(fēng)險(xiǎn)、外匯風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的暴露程度等。而這些信息通常基于行業(yè)公認(rèn)的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，可以直接從投保機(jī)構(gòu)獲得，按一定的標(biāo)準(zhǔn)或者通過(guò)與同類(lèi)機(jī)構(gòu)之間的比較就可以判斷投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況。

基于此，提出本文存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定方法的基本設(shè)計(jì)思路：選取反映經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境和投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理的一系列指標(biāo)作為解釋變量，以投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為被解釋變量，構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況，確定保費(fèi)等級(jí)，厘定我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)的費(fèi)率水平。

(二)研究步驟與方法

為厘定適合我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)所應(yīng)承擔(dān)的存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率水平，本文擬選用了2003-2016年我國(guó)15家中小投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理和經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境等相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，確定相應(yīng)的保費(fèi)等級(jí)，厘定適用費(fèi)率水平?？紤]到大型投保機(jī)構(gòu)所具有的系統(tǒng)重要性特征，本文未考慮這類(lèi)機(jī)構(gòu)的費(fèi)率厘定問(wèn)題。相關(guān)變量和模型構(gòu)建說(shuō)明如下。

1.被解釋變量

衡量投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)的指數(shù)很多，本文采用無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)來(lái)衡量投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)大小。ThmothyH Hannan和GeraldaA Hanweck(1988)認(rèn)為無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)(insolvency risk)主要指投保機(jī)構(gòu)無(wú)力償還到期債務(wù)、面臨失去清償能力和持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力而不得不破產(chǎn)倒閉的不確定性，可以用IRI=SD(ROA)/CE(ROA)+(AR)指數(shù)來(lái)測(cè)度投保機(jī)構(gòu)的無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)。其中，IRI表示投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)[17]，E(ROA)和SD(ROA)分別表示投保機(jī)構(gòu)的預(yù)期資產(chǎn)收益率及其標(biāo)準(zhǔn)差，表示投保機(jī)構(gòu)的資本充足率，該方法得到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛認(rèn)可。為了區(qū)分投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，有些學(xué)者提出用百分位數(shù)法對(duì)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)變化進(jìn)行區(qū)分，將無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)根據(jù)其所處百分位數(shù)位置區(qū)別為風(fēng)險(xiǎn)高或低。然而，用這種方法識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)高低有一定局限性。首先IRI的數(shù)值不具有穩(wěn)健性，容易受樣本區(qū)間長(zhǎng)度等因素的影響；其次，各投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理及發(fā)展模式差距較大，各行的值也會(huì)有很大差別。因此百分位數(shù)法顯然并不合適。

基于此，本文采用PSTR模型對(duì)指數(shù)轉(zhuǎn)換點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別，減少人為設(shè)置閾值帶來(lái)的偏差。PSTR模型基本形式如下

ε～iid(0,σε2)

(1)

其中，i=1,…,N，t=1,…，T。N表示截面數(shù)據(jù)個(gè)體的個(gè)數(shù)，T表示面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度。IRI是被解釋變量。ui代表固定效應(yīng)。Zi,t表示需要考慮的解釋變量，φ′和θ′為回歸系數(shù)，ε是殘差項(xiàng)。G為取值范圍介于0到1之間的轉(zhuǎn)換函數(shù)，具體形式取決于轉(zhuǎn)換變量Si,t、平滑參數(shù)γ和位置參數(shù)c。常用的轉(zhuǎn)換函數(shù)有邏輯函數(shù)型(LSTAR)和指數(shù)函數(shù)型(ESTAR)。LSTAR形式為：G(si,t,γ,c)=(1+exp(-γ(si,t-c)))-1,γ>0；ESTAR形式為：G(si,t,γ,c)=1-exp{-γ(si,t-c)2}，γ>0。

本文借鑒IRI指數(shù)構(gòu)建方法，先分別計(jì)算各投保機(jī)構(gòu)的無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，并運(yùn)用PSTR模型對(duì)其狀態(tài)轉(zhuǎn)換進(jìn)行識(shí)別，將IRI指數(shù)分為三個(gè)機(jī)制，即低度風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)和高度風(fēng)險(xiǎn)，并分別用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ表示，作為模型被解釋變量。

2.解釋變量

已有文獻(xiàn)多從微觀方面考察影響投保機(jī)構(gòu)清償能力的相關(guān)因素，認(rèn)為其清償能力不僅與資本大小和資產(chǎn)質(zhì)量等密切相關(guān)，也與流動(dòng)性狀況、盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)管理水平等因素密切相關(guān)。但Huizinga和Demirguc-Kunt(1999)[19]實(shí)證分析表明，投保機(jī)構(gòu)的收益和風(fēng)險(xiǎn)不僅與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有關(guān)，還與通貨膨脹等因素有關(guān)。從經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的角度看，一國(guó)經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)，投資需求旺盛，國(guó)民收入提高，存款供給也增加，同時(shí)，企業(yè)發(fā)展良好，貸款質(zhì)量也提高，而經(jīng)濟(jì)下行往往會(huì)導(dǎo)致抵押品價(jià)值下降借款人違約率上升，貸款人放貸意愿減弱，信貸資產(chǎn)質(zhì)量下滑，投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加大[20]；就通貨膨脹率來(lái)說(shuō)，其變化會(huì)直接影響整體金融環(huán)境是寬松還是緊縮，可見(jiàn)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境對(duì)投保機(jī)構(gòu)清償能力有重要影響。因此，在解釋變量的選取上，本文在參考巴塞爾資本協(xié)議Ⅲ、國(guó)際貨幣基金組織金融穩(wěn)健指標(biāo)、商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管核心指標(biāo)、銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)以及CAMELS評(píng)級(jí)指標(biāo)的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)者實(shí)證研究的成果以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境、投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理等特點(diǎn)，按照科學(xué)性、全面性、系統(tǒng)性、可操作性和可預(yù)測(cè)性的原則，選取對(duì)投保機(jī)構(gòu)清償能力有重要影響的資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、流動(dòng)性、管理水平和經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境等六個(gè)方面的12個(gè)代表性指標(biāo)作為解釋變量。具體指標(biāo)選取如表1所示。

表1 投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)變量說(shuō)明及來(lái)源

3.模型構(gòu)建

投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)是根據(jù)影響投保機(jī)構(gòu)償付能力因素來(lái)評(píng)判的，清償能力和評(píng)判因素之間存在著某種關(guān)系。由于本研究的被解釋變量風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)是一種離散的有序變量，以此作為被解釋變量來(lái)建立和解釋變量的線性關(guān)系，顯然不合適。而面板有序Logistic回歸模型能巧妙地將離散被解釋變量和解釋變量聯(lián)系起來(lái)，因此本文選擇面板有序Logistic回歸模型預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)生概率?；灸Ｐ腿缦?/p>

假設(shè)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有k個(gè)值，則對(duì)應(yīng)的有k-1個(gè)公式

(2)

式中，i=1,…,N,t=1,…,T。N表示截面數(shù)據(jù)個(gè)體的個(gè)數(shù)，T表示面板數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度；Lm為第m個(gè)累積Logit模型；m為投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)；Yi,t為被解釋變量；Zi,t為解釋變量；βm為第i個(gè)模型的截距參數(shù)；β′為斜率向量；P(Yi,t=j|Zi,t)為投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)變量屬于等級(jí)j時(shí)的概率，求出投保機(jī)構(gòu)在各風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)下累積的Logit模型Lm，通過(guò)換算就能得到投保機(jī)構(gòu)處于各等級(jí)的概率Pj=P(Yi,t=j|Zi,t)，根據(jù)所處的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)概率和保費(fèi)等級(jí)就可確定其適用的費(fèi)率水平。

4.與投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)掛鉤的差別費(fèi)率水平設(shè)定

從國(guó)際實(shí)踐看，風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率的確定方法有分組法和連續(xù)法兩種。分組法就是通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)度量把投保機(jī)構(gòu)分到若干個(gè)小組，并對(duì)應(yīng)到相應(yīng)的費(fèi)率檔次。連續(xù)法就是在評(píng)價(jià)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，并不分組，而是賦予分值，然后通過(guò)函數(shù)，將風(fēng)險(xiǎn)度量結(jié)果轉(zhuǎn)換為具體費(fèi)率。本文遵循IADI提出的投保機(jī)構(gòu)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)之間的保費(fèi)要有明顯差距，以形成市場(chǎng)約束和正向激勵(lì)的原則，借鑒美國(guó)、加拿大等國(guó)家存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定經(jīng)驗(yàn)，參照我國(guó)目前存款保險(xiǎn)費(fèi)率實(shí)施情況，將不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)投保機(jī)構(gòu)的費(fèi)率等級(jí)設(shè)定如下(見(jiàn)表2)。

表2 我國(guó)投保機(jī)構(gòu)保費(fèi)等級(jí)

則投保機(jī)構(gòu)適用的費(fèi)率水平為

(3)

其中，Pi表示投保機(jī)構(gòu)所處風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)i(低度風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)、高度風(fēng)險(xiǎn))的概率，RR表示保費(fèi)等級(jí)，LF表示投保機(jī)構(gòu)適用的費(fèi)率水平。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境方面，選取了2003-2016年我國(guó)GDP增長(zhǎng)率、CPI。投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理方面，本文選取2003-2016年15家中小投保機(jī)構(gòu)(招商銀行、中信銀行、華夏銀行、廣發(fā)銀行、廈門(mén)國(guó)際、廈門(mén)銀行、溫州銀行、福建海峽銀行、寧夏銀行、大連銀行、齊商銀行、富邦銀行、攀枝花市商業(yè)銀行、煙臺(tái)銀行、東營(yíng)銀行。其中東營(yíng)銀行2005年成立，數(shù)據(jù)從(2005-2016年)資本充足性、資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、流動(dòng)性、管理水平等的年度指標(biāo)數(shù)據(jù)。經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，投保機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)來(lái)源于全球銀行與金融機(jī)構(gòu)分析庫(kù)(BankScope)、各投保機(jī)構(gòu)年報(bào)。數(shù)據(jù)指標(biāo)的增長(zhǎng)率均為同比增長(zhǎng)率。

(二)投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建與位置參數(shù)估計(jì)

1.無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)構(gòu)建

本文選取2003-2016年15家中小投保機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本充足率兩個(gè)指標(biāo)，利用IRIi,t=SD(ROAi,t)/(E(ROAi,t)+CARi,t)公式構(gòu)建無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，其中i=1，…,15，t=1,…,14。15家投保機(jī)構(gòu)IRI指數(shù)如圖1所示。

由圖1可以看出，除廈門(mén)國(guó)際、富邦銀行外，其余13家投保機(jī)構(gòu)的無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在2004年、2005年間達(dá)到最大值，當(dāng)時(shí)我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)積累了大量不良債務(wù)，呆壞賬和不良貸款率偏高，投保機(jī)構(gòu)蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)較大。自2006年以后，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和金融改革的逐步深化，我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境持續(xù)改善，經(jīng)營(yíng)效益逐步好轉(zhuǎn)，期間雖然經(jīng)歷了國(guó)際金融危機(jī)，但由于我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)海外業(yè)務(wù)少，基本未受到?jīng)_擊，在此期間，中小投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)也隨之下降。2012年后，受我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩的影響，中小投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加大，其無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)也有所升高，在2014年、2015年達(dá)到近年新高。圖1較好地反映了我國(guó)中小投保機(jī)構(gòu)在此期間無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)變化情況。

2.無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)狀態(tài)轉(zhuǎn)移位置參數(shù)估計(jì)

圖1 2003-2016年我國(guó)15家中小投保機(jī)構(gòu)IRI指數(shù)時(shí)序變化

轉(zhuǎn)換變量線性檢驗(yàn)LSTR1或LSTR2檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量P值F統(tǒng)計(jì)量P值yi,t-15.503.16E-058.503.03E-04yi,t-25.961.12E-059.251.54E-04

注：原假設(shè)：線性模型；備擇假設(shè)：至少含兩個(gè)位置參數(shù)的PSTR模型。

最后，利用網(wǎng)格搜索法估計(jì)平滑參數(shù)和位置參數(shù)的初始估計(jì)值后，使用“L-BFGS-B”最優(yōu)化方法[22]進(jìn)行迭代估計(jì)，可得位置參數(shù)c1、c2和平滑參數(shù)y分別為0.026、0.044和0.849，則無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)PSTR模型方程為

yi,t=0.006+0.603×yi,t-1-0.045×yi,t-2+(0.004+0.338×yi,t-1-0.030×yi,t-2)×G(yi,t-2;0.849,0.026,0.044)

(4)

(三)面板有序Logistic回歸模型及結(jié)果分析

1.多重共線性檢驗(yàn)

Logistic模型要求各變量間獨(dú)立，同時(shí)不存在多重共線性。以IRI指數(shù)作為因變量，其余12個(gè)指標(biāo)作為自變量(取滯后一期)進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)多個(gè)變量的容忍度小于1，方差膨脹因子(variance inflation factor)大于10(如表4)，說(shuō)明12個(gè)指標(biāo)存在多重共線性問(wèn)題。為此，對(duì)這12個(gè)指標(biāo)采取向前逐步回歸的方式，最終確定資本充足率、不良貸款率、資產(chǎn)利潤(rùn)率、杠桿率、GDP增長(zhǎng)率這5個(gè)變量間相互獨(dú)立且不存在多重共線性，解釋變量選取上述5個(gè)指標(biāo)。

2. 建立面板有序Logistic回歸模型

為測(cè)度投保機(jī)構(gòu)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，在回歸時(shí)解釋變量選取T-1期數(shù)據(jù)，被解釋變量選取T期數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型。在分析各解釋變量對(duì)被解釋變量影響之前，先對(duì)模型合理性進(jìn)行檢驗(yàn)，包括方程整體顯著性檢驗(yàn)和擬合優(yōu)度檢驗(yàn)。方程整體顯著性檢驗(yàn)原假設(shè)是各解釋變量前系數(shù)均為0。在原假設(shè)成立的條件下，計(jì)算得到卡方統(tǒng)計(jì)量為299.574，檢驗(yàn)p值遠(yuǎn)小于0.01，因此在0.01顯著性水平下拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型整體顯著。模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)原假設(shè)是模型擬合優(yōu)度較高。在原假設(shè)成立的條件下，計(jì)算得到皮爾遜卡方統(tǒng)計(jì)量為198.529，P 值為1，因此在0.1的顯著性水平下不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為模型擬合較好。以上檢驗(yàn)表明模型設(shè)定是合理的，檢驗(yàn)結(jié)果和模型回歸參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表4 多重共線性檢驗(yàn)表

表5 PSTR模型估計(jì)結(jié)果

PSTR模型及風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)發(fā)生概率估計(jì)公式如下

(5)

(6)

(7)

PⅠ=eLⅠ/(1+eLⅠ)

(8)

PⅡ=eLⅡ/(1+eLⅡ)-eLⅠ/(1+eLⅠ)

(9)

PⅢ=1-PⅠ-PⅡ

(10)

對(duì)五個(gè)影響因子進(jìn)行分析，資本充足率的系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明資本充足率越高，投保機(jī)構(gòu)償付能力越強(qiáng)，投保機(jī)構(gòu)發(fā)生無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)的概率減小。不良貸款率系數(shù)為正，說(shuō)明投保機(jī)構(gòu)信貸風(fēng)險(xiǎn)越大，侵蝕資本的可能性越大，投保機(jī)構(gòu)發(fā)生無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)的概率越大。資產(chǎn)利潤(rùn)率系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明其值越大，投保機(jī)構(gòu)的盈利能力越強(qiáng)，依靠其自身盈利彌補(bǔ)損失的能力就越強(qiáng)，能夠大大降低投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)。杠桿率系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明其值越高，對(duì)通過(guò)規(guī)模發(fā)展業(yè)務(wù)的約束就越大，投保機(jī)構(gòu)發(fā)生清償風(fēng)險(xiǎn)的概率就越小。GDP增長(zhǎng)率系數(shù)為負(fù)，GDP增長(zhǎng)率越大，表明經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境向好，金融市場(chǎng)繁榮，投保機(jī)構(gòu)貸款規(guī)模和收益會(huì)迅速增加，其無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)下降。

(四)投保機(jī)構(gòu)適用的費(fèi)率水平

通過(guò)上述模型，根據(jù)式(5)-(10)和表2可計(jì)算出15家中小投保機(jī)構(gòu)適用的費(fèi)率水平如表6。

表6 我國(guó)15家中小投保機(jī)構(gòu)存款保險(xiǎn)費(fèi)率測(cè)算結(jié)果 單位(BP)

由表6可知，15家中小投保機(jī)構(gòu)8年平均費(fèi)率水平相差較大，從基準(zhǔn)費(fèi)率萬(wàn)分之一點(diǎn)六到萬(wàn)分之五點(diǎn)九不等。就四家股份制商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，招商銀行費(fèi)率水平最高，中信銀行最低，究其原因，主要是招商銀行部分指標(biāo)不穩(wěn)定、波動(dòng)較大，說(shuō)明其未來(lái)收益與風(fēng)險(xiǎn)不確定性較大，理應(yīng)使用較高的費(fèi)率水平；就城市商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，其費(fèi)率水平差別較大，從萬(wàn)分之一點(diǎn)六到萬(wàn)分之五點(diǎn)九不等，也反映了我國(guó)城市商業(yè)銀行良莠不齊的現(xiàn)狀。

五、結(jié)論及啟示

風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率的厘定是存款保險(xiǎn)有效實(shí)施的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，專(zhuān)家學(xué)者對(duì)證券市場(chǎng)發(fā)達(dá)國(guó)家投保機(jī)構(gòu)費(fèi)率厘定進(jìn)行了廣泛而深入的研究，然而鮮見(jiàn)針對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)的相關(guān)研究?；诖?，本文通過(guò)借助面板平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型對(duì)投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)進(jìn)行區(qū)分，構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型，測(cè)度投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，厘定投保機(jī)構(gòu)適用的風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率水平，為我國(guó)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)定和存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定提供了一種量化方法和實(shí)證參考。研究結(jié)果如下。

(1)借助面板平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型將投保機(jī)構(gòu)無(wú)清償能力風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)區(qū)分為低度風(fēng)險(xiǎn)、中度風(fēng)險(xiǎn)和高度風(fēng)險(xiǎn)，作為解釋變量構(gòu)建面板有序Logistic回歸模型厘定存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率時(shí)，模型的擬合優(yōu)度較好，對(duì)模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果更客觀、效果更理想，該模型既能預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，又能區(qū)分出各投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)差異。因此，存款保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)可采用面板有序Logistic回歸模型厘定投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率。

(2)GDP增長(zhǎng)率、資本充足率、資產(chǎn)利潤(rùn)率、不良貸款率和杠桿率對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)有顯著影響。其中，不良貸款率有顯著的負(fù)向影響，即不良貸款率越高，投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越高；GDP增長(zhǎng)率、資本充足率、資產(chǎn)利潤(rùn)率和杠桿率均有正向影響，即GDP增長(zhǎng)率越高、資本越充足、資產(chǎn)利潤(rùn)率越大、杠桿率越高，投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)越低。此外，也證實(shí)經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。

(3)各投保機(jī)構(gòu)的費(fèi)率水平具有明顯的時(shí)變特征。在2012年之前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)發(fā)展為投保機(jī)構(gòu)創(chuàng)造了良好環(huán)境，投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健，適用的存款保險(xiǎn)費(fèi)率水平相對(duì)較低，2012年以來(lái)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速明顯放緩，投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)環(huán)境嚴(yán)峻，適用的存款保險(xiǎn)費(fèi)率相對(duì)較高，且投保機(jī)構(gòu)之間費(fèi)率水平差距明顯，從基準(zhǔn)費(fèi)率到萬(wàn)分之五點(diǎn)九不等，城市商業(yè)銀行的費(fèi)率水平普遍高于股份制商業(yè)銀行的費(fèi)率水平。

本文的研究結(jié)論可以帶來(lái)如下啟示。

(1)盡管期權(quán)定價(jià)模型和預(yù)期損失定價(jià)法理論上比較成熟，但數(shù)據(jù)獲得比較困難；綜合指數(shù)法簡(jiǎn)單明了且易于操作，但其指標(biāo)選取存在一定的爭(zhēng)議和滯后性，并且忽略了各國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展所處的不同階段帶來(lái)的影響，該方法既無(wú)法反映出經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的影響，也無(wú)法預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)所處風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的概率。因此，在實(shí)踐中不宜采用上述方法。

(2)在投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)影響因子的選擇上，不僅要從微觀方面選取反映投保機(jī)構(gòu)經(jīng)營(yíng)管理現(xiàn)狀的銀行財(cái)務(wù)信息的資本充足率、資產(chǎn)利潤(rùn)率、不良貸款率和杠桿率等，還應(yīng)從宏觀方面選取反映經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境的GDP增長(zhǎng)率、CPI以及就業(yè)率等指標(biāo)，綜合考慮各種因素對(duì)投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)狀況的影響得出的結(jié)論更加科學(xué)合理。

(3)存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定方法應(yīng)同時(shí)具有及時(shí)性和預(yù)測(cè)能力，以發(fā)現(xiàn)投保機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)和這種風(fēng)險(xiǎn)未來(lái)變化的可能性，根據(jù)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)厘定適用費(fèi)率水平。而面板有序Logistic回歸模型在測(cè)度投保機(jī)構(gòu)費(fèi)率時(shí)擬合優(yōu)度較好，能夠較好地預(yù)測(cè)投保機(jī)構(gòu)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)概率，可在存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)差別費(fèi)率厘定中發(fā)揮重要的作用。

本文的研究也存在一些不足：存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率的厘定必須考慮風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化性，本文暫時(shí)只考慮了用T期數(shù)據(jù)測(cè)度T+1期的投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)，測(cè)度在一個(gè)周期內(nèi)的投保機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)變化時(shí)的存款保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)費(fèi)率將更具有應(yīng)用價(jià)值，是進(jìn)一步研究的方向。此外，雖然本文對(duì)費(fèi)率水平進(jìn)行了測(cè)度，但在設(shè)定保費(fèi)等級(jí)時(shí)，沒(méi)有將存款保險(xiǎn)制度資金需求和保費(fèi)基數(shù)綜合起來(lái)考慮。因此，后續(xù)研究可以對(duì)保費(fèi)等級(jí)的合理性進(jìn)行檢驗(yàn)。并且由于我國(guó)投保機(jī)構(gòu)也承擔(dān)著保障經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重任，在厘定費(fèi)率水平時(shí)也應(yīng)考慮投保機(jī)構(gòu)的承受能力，可就保費(fèi)對(duì)投保機(jī)構(gòu)影響進(jìn)行細(xì)化研究。

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TheDeterminationofDepositInsuranceRiskPremiumofSmallandMedium-sizedCommercialBanksinChina--BasedonPanelOrderedLogisticRegressionModel

XIA Jiang-shan1，2

(1.School of Economic’s,Tianjin univelsity of Finance and Economics,Tianjin 300222,China；2.The People's Bank of China Tianjin Branch, Tianjin 300457, China)

The risk difference rate is the key to the effective implementation of deposit insurance pricing, but there is always a dispute over the method of determining the risk rate level in academic field. Based on the annual data of some small and medium-sized commercial banks in China from 2003 to 2016, this paper, by using the PRPS model, reasonably distinguishes the risk index interval of insurance companies' isolvency, constructs the panel ordered logistic regression model to assess the risk level of the insured institution, and determines the corresponding premium grades according to the risk level and the premium rate for the insured institutions. The results show that the logistic regression model can make full use of the macroeconomic and banking management information, which have significant influence on the risk of deposit insurers, to effectively distinguish the risk level of the insured institutions, as well as predict the probability of the future risk of the insurance institutions. This paper has a good reference for improving the risk differential mechanism in China.

deposit insurance risk premiun; insolvency risk index; PRPS model;logistic regression

F840.4

A

1005-1007(2018)01-0026-11

2017-07-03

夏江山，男，天津財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士生，中國(guó)人民銀行天津分行營(yíng)業(yè)部高級(jí)經(jīng)濟(jì)師，主要從事金融穩(wěn)定與存款保險(xiǎn)研究。

責(zé)任編輯王麗英