我國(guó)上市銀行尾部風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究

楊娟

（杭州電子科技大學(xué)，杭州 310018）

1 引言

當(dāng)前世界疫情問題尚未得到徹底解決，形勢(shì)變革不斷，全球局勢(shì)不穩(wěn)。就我國(guó)而言，疫情防控問題仍然需要繼續(xù)保持警惕，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇相對(duì)不平衡，根基缺乏穩(wěn)固性。同時(shí)，金融機(jī)構(gòu)面臨的風(fēng)險(xiǎn)范圍依舊較廣，金融風(fēng)險(xiǎn)存在區(qū)域性差異，一些公司貸款違約概率提高，有些中小規(guī)模的銀行面臨較大風(fēng)險(xiǎn)，基于此，維護(hù)金融穩(wěn)定的任務(wù)更加艱巨。當(dāng)前階段，深入探討尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響因素等問題具有重要意義，有助于加強(qiáng)我國(guó)銀行業(yè)中的風(fēng)險(xiǎn)防范與控制相對(duì)不足的地方，使其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力得到提高，同時(shí)，也有助于我國(guó)銀行部門的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防與處理機(jī)制得到鞏固加強(qiáng)。

Bakkar 等學(xué)者（2020）的調(diào)查研究表明，大型金融機(jī)構(gòu)往往更傾向于通過增加對(duì)新興市場(chǎng)工具的風(fēng)險(xiǎn)敞口和廣泛依賴短期債務(wù)，系統(tǒng)地尋求更高的盈利能力、更多的回報(bào)和更大的利潤(rùn)率，從而達(dá)到市場(chǎng)份額增加并擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模的目的，他們深入?yún)⑴c復(fù)雜的活動(dòng)，往往在危機(jī)之前積累較少的資本和不太穩(wěn)定的資金，而這類冒險(xiǎn)行為在金融市場(chǎng)危機(jī)降臨時(shí)，可能會(huì)引發(fā)更大的風(fēng)險(xiǎn)，并加重金融危機(jī)影響程度。Hryckiewicz 和Kozlowsk（i2017）認(rèn)為，資產(chǎn)結(jié)構(gòu)相同但負(fù)債結(jié)構(gòu)不同的銀行扭曲了真正系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的尺度，在危機(jī)爆發(fā)期間，杠桿率較高的銀行通常會(huì)受到銀行間市場(chǎng)的流動(dòng)性匱乏等影響，通過資產(chǎn)負(fù)債表對(duì)其他部門產(chǎn)生負(fù)面影響。與此同時(shí)，Bakkar 等學(xué)者（2020）的調(diào)查結(jié)果突出表明，特許權(quán)價(jià)值不僅沒有降低風(fēng)險(xiǎn)，還可能提供了積累風(fēng)險(xiǎn)的激勵(lì)，而積累風(fēng)險(xiǎn)又可能促成更高的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，一些特許權(quán)價(jià)值較高的金融機(jī)構(gòu)通常為了獲得更高的利潤(rùn)，而選擇承擔(dān)超額風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致更大的風(fēng)險(xiǎn)隱患。而López-Andión 等學(xué)者（2019）指出，金融機(jī)構(gòu)的成本收入比率越高，其在危機(jī)之中面臨的風(fēng)險(xiǎn)傳染程度也越高，低效率的成本管理水平將進(jìn)一步加大銀行的危機(jī)隱患。相類似地，Buch（2019）認(rèn)為，不良貸款是個(gè)積極的信號(hào)，不良貸款在銀行資產(chǎn)負(fù)債表中所占的比例越高，銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)越大，因?yàn)殂y行間有潛在的溢出效應(yīng)，不良貸款率越高，將導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)持續(xù)累積。此外，Dinger 和te Kaa（t2020）的研究表明，金融機(jī)構(gòu)對(duì)其貸款的依賴程度越高，其系統(tǒng)重要性程度也越高，為了賺取更多利潤(rùn)，往往有過度發(fā)放高風(fēng)險(xiǎn)貸款的傾向。通過銀行間的資本流動(dòng)，很容易引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)傳染現(xiàn)象。然而，在關(guān)于金融機(jī)構(gòu)收入結(jié)構(gòu)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響作用上，現(xiàn)有研究仍未達(dá)成一致。De Jonghe（2015）認(rèn)為，非利息收入對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口的影響因銀行規(guī)模和一個(gè)國(guó)家的制度環(huán)境而異，非利息收入降低了大銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口，但它增加了小銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口。

綜合觀察該領(lǐng)域的文獻(xiàn)研究，國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的文獻(xiàn)主要是研究金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞效應(yīng)，很少結(jié)合實(shí)際情況準(zhǔn)確區(qū)分各微觀因素對(duì)金融機(jī)構(gòu)尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響力度。鑒于此，本文借助相對(duì)重要性分析方法，探究上市銀行的規(guī)模、杠桿比率、不良貸款率、成本收入比率、特許權(quán)價(jià)值、非利息收入比率、手續(xù)費(fèi)及傭金收入比率、個(gè)人住房貸款比率和企業(yè)貸款墊款比率等微觀因素對(duì)我國(guó)上市銀行尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響力度，考察尾部風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素。

2 研究方法與數(shù)據(jù)說明

2.1 研究方法

本文采用相對(duì)重要性分析方法，該方法主要確定線性回歸中，不同解釋變量對(duì)被解釋變量的貢獻(xiàn)程度。

假設(shè)線性回歸為：

被解釋變量y 的方差，即總離差平方和（TSS），可以被分解為兩部分，回歸平方和（RSS）以及殘差平方和（ESS）：

擬合優(yōu)度R2可以被表示為：

被解釋變量y 的方差，即總離差平方和（TSS），可以分解為：

據(jù)此可以得到各解釋變量的相對(duì)貢獻(xiàn)程度：

解釋變量xk對(duì)R2的邊際效用可以表示為：

其中，S 是不包含變量k 的其他解釋變量。

而變量k 被剔除回歸的順序不同，對(duì)擬合優(yōu)度R2的邊際效用也會(huì)不同。因此，對(duì)變量k 的重要程度的判定是對(duì)J！種不同剔除方式得到結(jié)果的平均值。

2.2 數(shù)據(jù)說明

鑒于數(shù)據(jù)可得性，本文選取了16 家上市銀行，分別為：中信銀行、中國(guó)銀行、交通銀行、光大銀行、興業(yè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、北京銀行、華夏銀行、南京銀行、寧波銀行、工商銀行、平安銀行、建設(shè)銀行、招商銀行、民生銀行、浦發(fā)銀行。樣本區(qū)間為2010 年9 月至2021 年6 月。數(shù)據(jù)來源為Wind 數(shù)據(jù)庫、iFind 數(shù)據(jù)庫和企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表。

本文研究的上市銀行尾部風(fēng)險(xiǎn)影響因素包括資產(chǎn)規(guī)模、杠桿率、不良貸款率、成本收入比率、特許權(quán)價(jià)值、非利息收入比率、手續(xù)費(fèi)及傭金收入比率、個(gè)人住房按揭貸款比率和企業(yè)貸款墊款比率9 個(gè)基本面指標(biāo)，時(shí)間區(qū)間為2010 年10月1 日至2021 年6 月30 日，共43 個(gè)季度數(shù)據(jù)。

上述指標(biāo)均采用1%分位數(shù)的雙邊縮尾處理以消除異常值的影響。

與此同時(shí)，本文采用MES（邊際預(yù)期損失）作為上市銀行尾部風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)。先確定給定時(shí)間區(qū)間內(nèi)市場(chǎng)收益率低于1%或5%分位點(diǎn)以下的天數(shù)，然后計(jì)算這些天內(nèi)任意給定的金融機(jī)構(gòu)股票收益率的平均值。

其計(jì)算公式如下：

式中，Rmt+h|t表示t～t+h 時(shí)期的日度市場(chǎng)收益率，本文采用滬深300 指數(shù)，C 表示市場(chǎng)收益率的門限值，本文選擇1%分位數(shù)與5%分位數(shù)分別計(jì)算上市銀行的MES 值。研究表明，測(cè)算MES 時(shí)要求的時(shí)間跨度一般不能太短，至少1 年，否則會(huì)導(dǎo)致計(jì)算MES 時(shí)區(qū)間內(nèi)市場(chǎng)收益率最糟糕的1%或5%天數(shù)過少，從而會(huì)嚴(yán)重影響MES 的穩(wěn)健性。鑒于數(shù)據(jù)時(shí)間序列跨度范圍，本文采用1 年作為固定樣本窗口，即h=252，逐日滾動(dòng)此固定樣本窗口，隨即得到上市銀行日度MES 值。先取2010 年10 月1 日至2022 年6 月30 日內(nèi)的上市銀行股票漲跌幅和滬深300 指數(shù)收益率，分別計(jì)算各上市銀行1%分位數(shù)下的日度MES 和5%分位數(shù)下的日度MES，而根據(jù)定義，最后一個(gè)窗口期（即最后一年）無法計(jì)算MES，故得出的日度MES 時(shí)間區(qū)間為2010 年10 月1 日至2021 年6 月30 日。又因?yàn)楦軛U率、不良貸款率等基本面因素為季度指標(biāo)，為了在時(shí)間序列上相互匹配，將上市銀行1%分位數(shù)下的日度MES和5%分位數(shù)下的日度MES 分別按季度取均值作為最終的尾部風(fēng)險(xiǎn)度量標(biāo)準(zhǔn)。

3 實(shí)證研究與分析

本文采用Isarel（i2007）提出的相對(duì)重要性分析技術(shù)，將16 家銀行的各個(gè)分析指標(biāo)在時(shí)間序列上取均值，從而在截面維度上考察各變量對(duì)擬合優(yōu)度的貢獻(xiàn)程度，即對(duì)被解釋變量（尾部風(fēng)險(xiǎn)）的相對(duì)影響程度，標(biāo)準(zhǔn)化后的分解結(jié)果如表1 所示。

由表1 可知，在1%分位數(shù)與5%分位數(shù)的MES 測(cè)度指標(biāo)下，各基本面指標(biāo)對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的相對(duì)重要性分析結(jié)論幾乎一致，都表明上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模是我國(guó)銀行業(yè)尾部風(fēng)險(xiǎn)的主要因素。在1%分位數(shù)與5%分位數(shù)MES 指標(biāo)下，規(guī)模對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)的解釋力度分別達(dá)到了24%與22%，杠桿的解釋力度緊隨其后，遠(yuǎn)高于其他微觀解釋變量。與此同時(shí)，個(gè)人住房貸款比率和不良貸款率等微觀指標(biāo)也對(duì)我國(guó)上市銀行的尾部風(fēng)險(xiǎn)起著重要影響，這與Hryckiewicz 等人（2017）的研究結(jié)論類似，說明我國(guó)上市銀行的杠桿比率越高，存貸模式越激進(jìn)，可能會(huì)導(dǎo)致更大的風(fēng)險(xiǎn)隱患。在全球疫情事件頻發(fā)與世界經(jīng)濟(jì)水平下滑的形勢(shì)下，我國(guó)的信用貸款大幅增加，金融市場(chǎng)運(yùn)行狀況相對(duì)不穩(wěn)定，且公司和個(gè)人債務(wù)償還能力下降，銀行的貸款風(fēng)險(xiǎn)敞口也有所提高。

表1 基本面因素對(duì)MES 指標(biāo)的相對(duì)重要性分析

根據(jù)中國(guó)人民銀行與銀保監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)顯示，2020 年1 月，即新冠肺炎疫情爆發(fā)初期，我國(guó)銀行間貨幣市場(chǎng)成交共計(jì)69.2 萬億元，同比下降22.85%，環(huán)比下降19.53%，及至2 月份也依舊呈下降趨勢(shì)，貨幣市場(chǎng)流動(dòng)性大幅降低，較容易通過資產(chǎn)負(fù)債表途徑對(duì)其他機(jī)構(gòu)產(chǎn)生負(fù)面影響。并且，2020 年1 月至6 月，我國(guó)金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款上漲幅度為5.04%，與此同時(shí)，我國(guó)銀行業(yè)2020 年第二季度末的不良貸款余額較之年初增加3 229 億元，不良貸款率上漲0.08 個(gè)百分點(diǎn)。

因此，在當(dāng)下，疫情防控問題仍然需要繼續(xù)保持警惕，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇相對(duì)不平衡，根基缺乏穩(wěn)固性的大環(huán)境下，我國(guó)銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)合理控制杠桿比率，積極制定不良貸款率上升的防控措施，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控與貸后管理工作，防范風(fēng)險(xiǎn)敞口的擴(kuò)大。

4 結(jié)論

本文通過相對(duì)重要性分析方法，研究資產(chǎn)規(guī)模、杠桿率、不良貸款率、成本收入比率、特許權(quán)價(jià)值、非利息收入比率、手續(xù)費(fèi)及傭金收入比率、個(gè)人住房按揭貸款比率和企業(yè)貸款墊款比率9 個(gè)基本面指標(biāo)對(duì)上市銀行尾部風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。

實(shí)證研究結(jié)果表明，銀行資產(chǎn)規(guī)模是我國(guó)銀行業(yè)尾部風(fēng)險(xiǎn)的重要驅(qū)動(dòng)因素，同時(shí)，杠桿比率、個(gè)人住房貸款比率、不良貸款率等測(cè)度指標(biāo)也顯著影響著我國(guó)銀行系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)水平，這意味著我國(guó)上市銀行過高的杠桿率以及利用更激進(jìn)的存貸款模式追求高額回報(bào)時(shí)，可能會(huì)引起更大的風(fēng)險(xiǎn)敞口。鑒于此，在當(dāng)下疫情防控問題仍然需要繼續(xù)保持警惕，經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇相對(duì)不平衡，根基缺乏穩(wěn)固性的大環(huán)境下，我國(guó)銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)合理控制杠桿比率，積極制定不良貸款率上升的防控措施，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控與貸后管理工作，防范風(fēng)險(xiǎn)敞口的擴(kuò)大。同時(shí)，我國(guó)監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)中小銀行的監(jiān)管力度，對(duì)不同規(guī)模的銀行實(shí)施差異化監(jiān)管，有效改善中小銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力和治理水平。