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    貨幣政策不確定性會(huì)影響銀行貸款撥備的計(jì)提嗎?
    ——基于中國147 家商業(yè)銀行的證據(jù)

    2023-10-28 08:02:12黃飛鳴晏文真
    改革 2023年10期
    關(guān)鍵詞:不確定性貨幣政策商業(yè)銀行

    黃飛鳴 晏文真

    為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增速放慢、企業(yè)破產(chǎn)率上升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí),中國出臺(tái)了一系列宏觀調(diào)控政策措施,旨在實(shí)現(xiàn)國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。然而,政策調(diào)整是一把雙刃劍,雖然這些政策措施在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長方面起到了積極作用,但也帶來了政策不確定性問題;且隨著國際貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)、新冠疫情的暴發(fā),政策不確定性對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和微觀主體都產(chǎn)生了顯著的影響。Baker 等認(rèn)為,2008 年全球金融危機(jī)發(fā)生后,政策不確定性在驅(qū)動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)的因素中占據(jù)越來越重要的地位[1]。劉金全和艾昕指出,不確定性的存在會(huì)影響宏觀經(jīng)濟(jì)政策的作用效果,政策不確定性的上升會(huì)導(dǎo)致貨幣政策調(diào)控效果減弱,財(cái)政政策和金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的調(diào)控效果相對(duì)穩(wěn)定,但也存在一定程度的波動(dòng),因而研究政策不確定性具有重要意義[2]。貨幣政策作為經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段之一,近年來政策操作越來越頻繁。2008 年金融危機(jī)后各經(jīng)濟(jì)體推出了“量化寬松”“非常規(guī)”“零利率甚至是負(fù)利率”等貨幣政策措施來“拯救危機(jī)”?,F(xiàn)實(shí)中,追求政策調(diào)控的多元目標(biāo)動(dòng)態(tài)平衡,客觀上造成了貨幣政策在工具選擇、作用力度、節(jié)奏,以及政策取向等方面的調(diào)整和變動(dòng),從而引致貨幣政策的不確定性。正如KurovStan指出的,不確定性始終與貨幣政策相伴而行,即便中央銀行致力于透明穩(wěn)定的政策環(huán)境的營造[3]。對(duì)貨幣政策不確定性經(jīng)濟(jì)影響的討論包括宏觀和微觀兩個(gè)層面。從宏觀視角來看,貨幣政策不確定性的增加會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)出水平的下降以及通貨膨脹率和失業(yè)率的大幅波動(dòng)[4-6]。就微觀層面來說,貨幣政策的不確定性會(huì)抑制實(shí)體企業(yè)創(chuàng)新水平[7-8],并造成企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的下降[9-10]。

    商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中扮演著重要角色,在以商業(yè)銀行為主導(dǎo)的中國金融體系中,貨幣政策工具作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展往往繞不開商業(yè)銀行這一金融媒介。中國現(xiàn)階段實(shí)體企業(yè)融資依然是以商業(yè)銀行發(fā)放信貸為主導(dǎo),與非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)相比,商業(yè)銀行作為貨幣政策影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主要傳導(dǎo)渠道,更易感知并受到政策變動(dòng)和不確定性的影響。因此,探討貨幣政策不確定性對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營管理決策的影響是一項(xiàng)研究重點(diǎn)。貨幣政策不確定性對(duì)商業(yè)銀行的影響多是負(fù)面的。FuLuo 發(fā)現(xiàn),貨幣政策不確定性的增加會(huì)造成銀行資本占總資產(chǎn)比例的下降,導(dǎo)致銀行資產(chǎn)負(fù)債率的上升[11]。周曄和王亞梅指出,當(dāng)面臨貨幣政策不確定性時(shí),商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)降低[12]。顧海峰和朱紫荊則發(fā)現(xiàn),貨幣政策不確定性會(huì)抑制銀行資本配置效率,并且這種抑制作用在股份制銀行中更顯著[13]。就銀行信貸業(yè)務(wù)來說,貨幣政策不確定性會(huì)對(duì)銀行信貸投放行為產(chǎn)生影響,造成信貸資產(chǎn)數(shù)量和質(zhì)量的變化,以及銀行信用風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的變化[14]。為防范貸款違約損失、降低信用風(fēng)險(xiǎn),商業(yè)銀行會(huì)依照監(jiān)管要求按比例從存續(xù)貸款中計(jì)提損失準(zhǔn)備金。研究貸款撥備的計(jì)提是否受到貨幣政策頻繁調(diào)整引發(fā)的不確定性影響,具有非常重要的研究意義。

    基于2008—2021 年中國147 家商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù),實(shí)證分析貨幣政策不確定性對(duì)商業(yè)銀行貸款撥備計(jì)提行為的影響及作用機(jī)制,并進(jìn)一步研究銀行特征的異質(zhì)性對(duì)貸款撥備計(jì)提的影響。

    一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

    (一)文獻(xiàn)回顧

    發(fā)放貸款是商業(yè)銀行的核心業(yè)務(wù),也是銀行收入的主要來源。信貸投放及信貸質(zhì)量是商業(yè)銀行研究的重要方向之一,能夠直接反映銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量的指標(biāo)主要有不良貸款率、貸款撥備率與撥備覆蓋率。后兩個(gè)指標(biāo)都與貸款撥備(loan loss provisions,又稱貸款損失準(zhǔn)備)的計(jì)提金額有關(guān)。貸款撥備計(jì)提是指基于監(jiān)管部門的相關(guān)規(guī)定,商業(yè)銀行需在每季度對(duì)其存續(xù)貸款按質(zhì)量狀況進(jìn)行不同比例的準(zhǔn)備金提取。通過貸款撥備的計(jì)提情況可以核算出貸款撥備率與撥備覆蓋率,進(jìn)而評(píng)估銀行的貸款質(zhì)量?,F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)商業(yè)銀行貸款撥備的研究主要包括兩類:第一類是基于貸款撥備的特征,研究其信號(hào)傳遞功能,如貸款撥備計(jì)提對(duì)銀行股票收益率的影響[15]。由于監(jiān)管層對(duì)貸款撥備計(jì)提下限有明確要求,但不設(shè)上限,因而準(zhǔn)備金的計(jì)提會(huì)出現(xiàn)高于監(jiān)管要求的情況,這就體現(xiàn)為貸款撥備的盈余管理功能,有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)銀行管理層存在通過貸款撥備計(jì)提進(jìn)行盈余管理的行為[16-18]。此外,還有文獻(xiàn)從資本管理角度研究貸款撥備的計(jì)提[19]。第二類則從宏觀層面討論經(jīng)濟(jì)周期對(duì)貸款撥備計(jì)提產(chǎn)生的影響。貸款撥備計(jì)提往往存在順周期性,表現(xiàn)為在經(jīng)濟(jì)景氣時(shí)期銀行少計(jì)提損失準(zhǔn)備,而在經(jīng)濟(jì)衰退階段增加其計(jì)提[20-21]。

    也有學(xué)者研究了宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)貸款撥備計(jì)提的影響。Danisman 等通過研究2009—2019 年美國銀行貸款撥備計(jì)提情況,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)期,銀行會(huì)出于收入平滑的目的而增加計(jì)提準(zhǔn)備金,并且此種現(xiàn)象在非上市銀行中更為顯著[22]。申宇、任美旭、趙靜梅基于中國商業(yè)銀行數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高時(shí),銀行會(huì)計(jì)提更多的貸款撥備,并且該結(jié)論在上市商業(yè)銀行和中小商業(yè)銀行中更為明顯[23]。

    通過梳理過往研究可以發(fā)現(xiàn),大部分文獻(xiàn)在研究銀行貸款撥備計(jì)提時(shí),主要基于撥備計(jì)提的功能、經(jīng)濟(jì)周期以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性的視角,鮮有文獻(xiàn)研究貨幣政策不確定性對(duì)銀行貸款撥備計(jì)提的影響。貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行具有經(jīng)營風(fēng)向標(biāo)的作用,相較于其他宏觀經(jīng)濟(jì)政策,貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行具有直接作用效果。然而,政策變動(dòng)產(chǎn)生的不確定性會(huì)影響政策傳導(dǎo)的有效性,基于貨幣政策不確定性的視角來研究銀行經(jīng)營行為,有助于檢驗(yàn)在不確定性存在時(shí)政策傳導(dǎo)的有效性。

    (二)理論分析與研究假設(shè)

    近年來,貨幣當(dāng)局在傳統(tǒng)貨幣政策的基礎(chǔ)上,推出多種創(chuàng)新型貨幣政策工具,通過發(fā)揮傳統(tǒng)和創(chuàng)新型貨幣政策的共同作用支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。政策工具的豐富有效緩解了宏觀經(jīng)濟(jì)下行的壓力,但貨幣政策多樣性的增加、操作靈活性的提高同時(shí)也導(dǎo)致了其不確定性的上升。市場參與方尤其是銀行的信心必然受到貨幣政策頻繁變動(dòng)的影響,對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理起到負(fù)面作用。一般來說,在政策不確定性上升時(shí),銀行會(huì)采取股票增發(fā)、債券募集等方法達(dá)到增加資本的目的,以此提高資本充足率;或者采取多計(jì)提貸款撥備達(dá)到提高撥備覆蓋率的目的。然而,提高資本充足率所需的監(jiān)管層審批流程復(fù)雜、審批時(shí)間更長,且銀行管理層對(duì)貸款撥備的計(jì)提擁有更多的自行決策權(quán),因而計(jì)提貸款撥備就成為銀行預(yù)防風(fēng)險(xiǎn)更為高效的方式。

    貨幣政策不確定性對(duì)金融行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有沖擊效應(yīng),會(huì)加劇金融機(jī)構(gòu)違約風(fēng)險(xiǎn)[24-25]。為了應(yīng)對(duì)信貸質(zhì)量下降、經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增加的問題,銀行會(huì)通過“預(yù)期信用損失模型”的計(jì)提方式緩釋風(fēng)險(xiǎn),并且多計(jì)提貸款撥備還能夠降低未來個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)和溢出風(fēng)險(xiǎn)[26-27]。因此,銀行能夠通過提取更多的損失準(zhǔn)備金來有效降低自身經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。此外,在面臨貨幣政策不確定性時(shí),銀行出于盈余管理的目的,也會(huì)計(jì)提更多的貸款撥備,通過此種方式來應(yīng)對(duì)可能出現(xiàn)的銀行貸款壞賬核銷增加而帶來的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),使銀行的收益波動(dòng)性更小,向投資者傳達(dá)銀行經(jīng)營平穩(wěn)的信息。基于上述分析,提出如下假設(shè):

    假設(shè)1:貨幣政策不確定性越大,銀行越傾向于計(jì)提更多的貸款撥備。

    商業(yè)銀行經(jīng)營的原則之一是安全性,體現(xiàn)為銀行控制風(fēng)險(xiǎn)的能力。其中,計(jì)提貸款撥備是銀行進(jìn)行貸款質(zhì)量管理并抵御風(fēng)險(xiǎn)的主要手段。然而,貨幣政策的頻繁變化以及日益增加的不確定性往往導(dǎo)致銀行被動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的增加和主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿下降。從被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)來看,貨幣政策不確定性會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生不利影響,使得部分企業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展受阻,并造成企業(yè)出現(xiàn)流動(dòng)性不足、抵押物價(jià)值下降甚至無法按時(shí)支付貸款本息的情況。這些負(fù)面效應(yīng)又可能通過信貸渠道傳導(dǎo)至商業(yè)銀行,造成銀行資產(chǎn)質(zhì)量的下降,面臨更高的違約風(fēng)險(xiǎn),風(fēng)險(xiǎn)水平的提高則會(huì)使得銀行經(jīng)營穩(wěn)定性下降,增加銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。為了保證經(jīng)營穩(wěn)定并防止風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)散,預(yù)期銀行將通過增加計(jì)提貸款撥備的方式來降低破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。換言之,貨幣政策不確定性造成的銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)增加是促進(jìn)貸款撥備計(jì)提增加的渠道之一。除破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)外,貨幣政策不確定性還會(huì)造成銀行不良貸款的增加,從而使銀行面臨更高的信貸風(fēng)險(xiǎn)[28]。根據(jù)監(jiān)管部門對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控制的要求,貸款撥備的專項(xiàng)準(zhǔn)備部分按照貸款質(zhì)量分類及其對(duì)應(yīng)比例計(jì)提,如果信貸風(fēng)險(xiǎn)增加,就意味著貸款質(zhì)量惡化,銀行必須相應(yīng)增加貸款撥備的計(jì)提金額,以確保風(fēng)險(xiǎn)可控?;谝陨戏治?,提出如下假設(shè):

    假設(shè)2:貨幣政策不確定性會(huì)增加銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn),從而促使商業(yè)銀行增加貸款撥備金額。

    上述銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)主要體現(xiàn)為銀行被動(dòng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)銀行也可能為了獲取更高收益而選擇主動(dòng)承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn),或者為了穩(wěn)定經(jīng)營而降低主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí),銀行往往會(huì)降低其主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿,表現(xiàn)為銀行信貸投放規(guī)模的變化。同時(shí),降低主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿會(huì)導(dǎo)致銀行在發(fā)放貸款時(shí)更加謹(jǐn)慎,除了出現(xiàn)“惜貸”現(xiàn)象外,還可能采取提高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的方式來應(yīng)對(duì)未來可能出現(xiàn)的信用風(fēng)險(xiǎn),這將導(dǎo)致信貸成本尤其是貸款利率上調(diào)。因此,貸款利率的增加能夠反映銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的降低。在此基礎(chǔ)上,提出如下假設(shè):

    假設(shè)3:貨幣政策不確定性會(huì)降低銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿,從而導(dǎo)致商業(yè)銀行增加貸款撥備的計(jì)提。

    二、研究設(shè)計(jì)

    選取2008—2021 年中國商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù),依據(jù)以下三項(xiàng)要求對(duì)銀行進(jìn)行篩選:(1)考慮到各家銀行數(shù)據(jù)披露的完整性,剔除樣本期內(nèi)連續(xù)三年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的銀行;(2)剔除被監(jiān)管部門接管或近三年被合并的銀行;(3)剔除政策性銀行和外資銀行。 經(jīng)篩選后,保留147 家商業(yè)銀行作為研究樣本,包括了6 家大型商業(yè)銀行、12 家股份制商業(yè)銀行、89 家城市商業(yè)銀行、40家農(nóng)村商業(yè)銀行;樣本銀行2021 年末的總資產(chǎn)規(guī)模為265.3 萬億元,占整個(gè)銀行業(yè)總資產(chǎn)規(guī)模的80%左右,能夠較為全面地反映中國銀行業(yè)狀況。由于樣本銀行中某些年份的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)(包括當(dāng)期貸款撥備計(jì)提數(shù)據(jù)等)存在缺失,最終得到1 692 個(gè)觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。銀行微觀數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫和國泰安數(shù)據(jù)庫,宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于中經(jīng)網(wǎng)。為降低異常值對(duì)回歸結(jié)果的影響,對(duì)除宏觀經(jīng)濟(jì)變量外的所有連續(xù)變量在前后1%的水平上進(jìn)行縮尾處理。

    (一)基準(zhǔn)回歸模型

    為檢驗(yàn)貨幣政策不確定性對(duì)商業(yè)銀行貸款撥備計(jì)提的影響,構(gòu)建以下基準(zhǔn)回歸模型:

    其中,i表示商業(yè)銀行,t表示年份;被解釋變量LLPi,t為銀行i在t年計(jì)提的貸款撥備額;解釋變量UNCERTAINTYt為貨幣政策不確定性。BANKk,i,t為銀行層面當(dāng)期控制變量的集合,包括了n個(gè)銀行層面控制變量。MACROl,t為宏觀層面控制變量集,包括了m個(gè)宏觀控制變量。μi表示個(gè)體固定效應(yīng),εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    (二)變量選取

    第一,被解釋變量:銀行貸款撥備當(dāng)期計(jì)提額(LLP)。商業(yè)銀行通過計(jì)提貸款撥備來抵御到期不能回收貸款的風(fēng)險(xiǎn),銀行貸款撥備分為當(dāng)期計(jì)提數(shù)額和累積計(jì)提余額,當(dāng)期計(jì)提體現(xiàn)的是時(shí)期數(shù)據(jù),而累積計(jì)提則為時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)??紤]到當(dāng)期計(jì)提的損失準(zhǔn)備是時(shí)期數(shù)據(jù),在進(jìn)行規(guī)模化處理時(shí)分母也應(yīng)該為時(shí)期值,參考Ahmed 等[19],采用貸款撥備當(dāng)年計(jì)提額與銀行期初、期末總資產(chǎn)均值的比值作為被解釋變量。銀行貸款撥備計(jì)提額相較于一些文獻(xiàn)選用的“不良貸款率”更科學(xué)合理。這是因?yàn)?,“貸款撥備計(jì)提”覆蓋了銀行貸款中的正常貸款,而不僅僅是不良貸款。另外,貸款撥備計(jì)提反映了銀行對(duì)貸款質(zhì)量的預(yù)判,而不良貸款率反映的是已實(shí)現(xiàn)的貸款質(zhì)量。

    第二,核心解釋變量:中國貨幣政策不確定性指數(shù)(UNCERTAINTY)。已有文獻(xiàn)在測度貨幣政策不確定性方面尚未取得共識(shí),大致可以歸納為以下幾種做法:通過估計(jì)貨幣政策工具、宏觀經(jīng)濟(jì)變量的不可預(yù)測部分來度量其不確定性[25,29];計(jì)算單一貨幣政策變量的標(biāo)準(zhǔn)差或殘差作為度量指標(biāo)[9];利用隨機(jī)波動(dòng)模型等計(jì)量模型估計(jì)貨幣政策不確定性[30];基于文本分析的方法對(duì)貨幣政策不確定性進(jìn)行度量。參考Baker等[1]的方法,Husted 等[6]構(gòu)建了美國貨幣政策不確定性指數(shù)。國內(nèi)也有學(xué)者采用文本分析法度量中國貨幣政策不確定性。朱軍和蔡恬恬[5]、何德旭等[10]、鄺雄等[14]通過篩選國內(nèi)發(fā)行量較大報(bào)紙的關(guān)鍵詞,構(gòu)建了中國貨幣政策不確定性指數(shù)。在一定程度上,文本分析法具備科學(xué)性,但其存在著報(bào)刊和關(guān)鍵詞選取方面的主觀性,而這會(huì)影響到最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí),報(bào)刊的權(quán)威性和覆蓋范圍等因素也會(huì)對(duì)測度結(jié)果的準(zhǔn)確性產(chǎn)生影響。此外,僅僅依賴于某一宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差或波動(dòng)率的方法來衡量不確定性則會(huì)過于片面。因此,借鑒Jurado 等[29]、王博等[25]的研究方法,通過估計(jì)一系列貨幣政策變量和宏觀經(jīng)濟(jì)變量預(yù)測誤差的條件波動(dòng)率,對(duì)其加權(quán)平均獲得總體的不確定性數(shù)值。這樣就克服了通過單一經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行預(yù)測的局限性。

    第三,控制變量。 銀行層面的控制變量主要包括以下幾項(xiàng):(1)當(dāng)期貸款凈核銷,用銀行當(dāng)期貸款凈核銷與銀行期初、期末總資產(chǎn)均值的比值來衡量(CO);(2)貸款撥備余額與總資產(chǎn)的比值(LLR),有研究表明,期初貸款撥備余額越多,當(dāng)期提取的準(zhǔn)備金可能越少,因而采用滯后一期項(xiàng)(L.LLR);(3)利潤總額與期初、期末資產(chǎn)均值的比值(EBT),考慮到在計(jì)提貸款撥備時(shí),銀行管理層往往會(huì)根據(jù)利潤情況進(jìn)行盈余管理,因而貸款撥備的計(jì)提會(huì)受利潤情況的影響;(4)銀行信貸規(guī)模會(huì)影響貸款撥備的計(jì)提數(shù)量,無論是新增貸款還是存續(xù)貸款,均需按比例計(jì)提撥備,用貸款總額與總資產(chǎn)的比值來衡量信貸規(guī)模(TLTA);(5)資本資產(chǎn)比(ETA),用來衡量銀行資本充足情況及抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力;(6)銀行規(guī)模(TA),用總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量。

    貨幣政策不確定性指數(shù)僅隨時(shí)間變化而不隨個(gè)體變化,會(huì)導(dǎo)致其與時(shí)間固定效應(yīng)產(chǎn)生完全共線性?;诠簿€性的情況,模型(1)中并未控制年份固定效應(yīng),這可能會(huì)導(dǎo)致遺漏部分重要的不可觀測因素。因此,參考申宇、任美旭、趙靜梅[23]的做法,在模型中納入宏觀層面的變量以盡可能減少遺漏變量問題,宏觀層面控制變量包括GDP增速、CPI 增速和貨幣政策變量M2 增速。此外,還納入銀行業(yè)景氣指數(shù)(BBI)和貨幣政策感受指數(shù)(MPPI)。銀行業(yè)景氣指數(shù)是對(duì)銀行管理人員定期的問卷調(diào)查,反映了銀行管理層對(duì)銀行總體經(jīng)營狀況的判斷,該指數(shù)會(huì)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定、貨幣政策工具的執(zhí)行產(chǎn)生影響,進(jìn)而影響銀行類機(jī)構(gòu)的決策。貨幣政策感受指數(shù)是中國人民銀行通過全面調(diào)查和抽樣調(diào)查相結(jié)合的方式,對(duì)銀行的總部負(fù)責(zé)人及分支機(jī)構(gòu)的管理層進(jìn)行問卷調(diào)查,以判斷認(rèn)為貨幣政策“偏松”及“適度”的銀行管理人員占比。變量定義如表1(下頁)所示。

    表1 各變量定義

    (三)變量描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

    主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況見表2(下頁)。LLP均值是0.55,最小值接近0,最大值為1.92,說明不同銀行的貸款撥備計(jì)提存在明顯不同。UNCERTAINTY均值為0.60,最小值為0.51,最大值為0.78,具有一定波動(dòng)性。CO最小值為0,最大值為1.94,樣本中貸款凈核銷占比的最大值和最小值與撥備計(jì)提占比類似;但凈核銷占比均值為0.29,說明總體上被核銷的貸款撥備比計(jì)提的要少。貸款撥備余額與總資產(chǎn)比值(LLR)的均值為1.51,標(biāo)準(zhǔn)差為0.60,說明樣本銀行的撥備余額差異較大。貸款總額與總資產(chǎn)比值(TLTA)的均值為51.06,意味著貸款約占據(jù)銀行總資產(chǎn)規(guī)模的一半。銀行業(yè)景氣指數(shù)和貨幣政策感受指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差較大,說明在樣本期內(nèi)不同銀行的管理層對(duì)銀行景氣程度和貨幣政策的感知度存在差異,因而可能影響撥備計(jì)提情況。

    表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

    表3 報(bào)告了各主要變量間的Pearson相關(guān)系數(shù)。變量貨幣政策不確定性(UNCERTAINTY)與銀行貸款撥備計(jì)提(LLP)的相關(guān)系數(shù)為0.120,且具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性,表明貨幣政策不確定性越高,銀行計(jì)提的貸款撥備越多,與預(yù)期一致。各主要變量之間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均在合理范圍內(nèi),說明回歸模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。相關(guān)性分析是單變量分析,未考慮控制其他變量的影響,后續(xù)將通過多元線性回歸作進(jìn)一步檢驗(yàn)。

    表3 變量的相關(guān)性分析

    三、實(shí)證結(jié)果和分析

    (一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    首先對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸。表4 匯報(bào)了基于固定效應(yīng)模型(FE)和隨機(jī)效應(yīng)模型(RE)的實(shí)證結(jié)果??梢钥吹剑琀ausman檢驗(yàn)的p值均為0.00,因而選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行后續(xù)估計(jì)和分析。列(1)僅考慮了銀行層面的控制變量,列(2)納入宏觀經(jīng)濟(jì)變量、貨幣政策變量及銀行業(yè)指數(shù)。結(jié)果顯示,列(2)中貨幣政策不確定性(UNCERTAINTY)的回歸系數(shù)為0.261,且在1%的水平上顯著,說明貨幣政策不確定性會(huì)正向影響銀行貸款撥備計(jì)提,從而驗(yàn)證了假設(shè)1??刂谱兞糠矫妫J款凈核銷占比(CO)的回歸系數(shù)為0.355,且在1%的水平上顯著,說明貸款凈核銷金額的上升會(huì)增加貸款撥備當(dāng)期計(jì)提額。期初貸款撥備余額(L.LLR)的回歸系數(shù)為-0.058,且在5%的水平上顯著,說明期初貸款損失準(zhǔn)備余額越多,當(dāng)期計(jì)提的貸款損失準(zhǔn)備越少。TLTA的回歸系數(shù)為0.009,且在1%的水平上顯著,銀行貸款規(guī)模與貸款撥備計(jì)提呈正向關(guān)系,說明貸款規(guī)模的增加會(huì)造成銀行計(jì)提更多貸款撥備。

    表4 貨幣政策不確定性與貸款撥備計(jì)提

    (二)作用機(jī)制分析

    前文實(shí)證分析表明,貨幣政策不確定性增加對(duì)銀行計(jì)提貸款撥備具有促進(jìn)作用。在此,對(duì)貨幣政策不確定性和銀行貸款撥備的作用機(jī)制進(jìn)行分析。理論分析部分指出,貨幣政策不確定性上升會(huì)促使銀行計(jì)提更多貸款撥備,這主要是由銀行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿所驅(qū)動(dòng)的。因此,這里在主回歸模型的基礎(chǔ)上,參考江艇提出的中介效應(yīng)分析操作建議,通過觀察核心解釋變量對(duì)中介變量的影響進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)[31]。

    1.貨幣政策不確定性對(duì)銀行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制檢驗(yàn)

    對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行衡量的指標(biāo)主要有Z值、預(yù)期信用違約率、不良貸款率等。在學(xué)術(shù)界,通常采用Roy 提出的Z值來度量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn),因而用該指標(biāo)作為銀行風(fēng)險(xiǎn)的代理變量[32]。模型(2)為Z值的計(jì)算公式。其中,ROA表示銀行總資產(chǎn)收益率;ETA為資本資產(chǎn)比,等于所有者權(quán)益與總資產(chǎn)的比值;σ(ROA)是總資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差,因樣本量較少且時(shí)間跨度不長,為減少缺失值,采用2 年連續(xù)平滑的方法計(jì)算σ(ROA)。由于Z值具有尖峰厚尾且高度有偏的特征,因而對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,Z值越大,意味著商業(yè)銀行的經(jīng)營穩(wěn)定性越高。

    此外,理論分析部分還指出,信貸風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)帶來貸款質(zhì)量的惡化,也會(huì)造成銀行計(jì)提更多的貸款撥備。因此,需要驗(yàn)證貨幣政策不確定性對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響,采用不良貸款的增速(NPLGROWTH)來衡量信貸風(fēng)險(xiǎn)狀況,NPLGROWTH越大,表示銀行不良貸款增速越快,即信貸風(fēng)險(xiǎn)呈上升趨勢,信貸資產(chǎn)質(zhì)量惡化加速。

    表5 列(1)的結(jié)果顯示,貨幣政策不確定性對(duì)Z值的影響系數(shù)為-2.136,且在1%的水平上顯著,Z值的下降意味著銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)加大,為了應(yīng)對(duì)貨幣政策不確定性造成的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)上升,銀行會(huì)傾向于計(jì)提更多貸款撥備。列(2)中貨幣政策不確定性對(duì)不良貸款增速的影響系數(shù)為1.150且顯著,說明銀行不良貸款增速隨著貨幣政策不確定性的增加而上升,銀行面臨更高的信貸風(fēng)險(xiǎn)。上述實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了銀行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的傳導(dǎo)路徑,即貨幣政策不確定性會(huì)導(dǎo)致銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和信貸風(fēng)險(xiǎn)的上升。因此,需要通過多計(jì)提貸款撥備來抵抗上升的風(fēng)險(xiǎn)。

    表5 貸款撥備的機(jī)制檢驗(yàn)

    2.貨幣政策不確定性對(duì)銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的機(jī)制檢驗(yàn)

    Z值以及不良貸款增速指標(biāo)更多代表的是銀行被動(dòng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn),而銀行同樣存在主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿。具體來說,貨幣政策不確定性的增加會(huì)造成政策傳導(dǎo)受阻、政策效果不及預(yù)期,同時(shí)銀行也會(huì)因不確定性的增加而保持謹(jǐn)慎態(tài)度,并出現(xiàn)放款意愿降低、要求更高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的現(xiàn)象,這就導(dǎo)致信貸成本及貸款利率上升。因此,商業(yè)銀行貸款利率能夠反映銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的變化,如果貸款利率上升,銀行主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿就會(huì)逐漸下降。由于銀行不會(huì)公布每筆貸款的利率,因而參考鄧偉、宋敏、劉敏[33]的做法,采用凈息差(NIM)作為反映銀行貸款利率變化的指標(biāo),凈息差反映銀行凈利息收入與全部生息資產(chǎn)的比值,可以在一定程度上反映銀行利率變化情況。表5 列(3)為貨幣政策不確定性對(duì)凈息差的影響情況。結(jié)果顯示,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.784,且在1%的水平上顯著,表明貨幣政策不確定性會(huì)導(dǎo)致銀行提升貸款利率,貸款利率的上升意味著銀行感知到的風(fēng)險(xiǎn)增加并需要借款人支付更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),同時(shí)也意味著銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的下降,那么就有可能通過計(jì)提更多貸款撥備以增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性問題的討論

    第一,替換被解釋變量。為增加研究結(jié)論的可靠性,參考陳旭東等[34]的研究,將被解釋變量LLP替換為貸款撥備與期初、期末貸款總額均值之比LLP_LOAN,控制變量CO替換為利潤總額與期初、期末貸款總額均值之比,控制變量LLR替換為貸款撥備余額與期末貸款總額之比。表6列(1)中UNCERTAINTY的估計(jì)系數(shù)為0.517,且在1%的水平上顯著,說明在替換被解釋變量后,貨幣政策不確定性對(duì)銀行貸款撥備計(jì)提具有促進(jìn)作用這一結(jié)論依然成立。

    表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)和內(nèi)生性處理

    第二,考慮突發(fā)事件的影響。2008 年金融危機(jī)和2020 年新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生了異常影響,將2008、2009、2020 和2021 年的數(shù)據(jù)剔除并重新進(jìn)行回歸,結(jié)果如表6 列(2)所示。在剔除上述四年的樣本后,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.334,且在1%的水平上顯著,說明無論是否考慮突發(fā)事件,結(jié)果都不會(huì)因異常年份影響而變化,基準(zhǔn)回歸的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

    第三,滯后一期銀行控制變量。由于模型可能存在反向因果關(guān)系,將銀行層面的控制變量采用滯后一期項(xiàng)進(jìn)行再估計(jì),回歸結(jié)果如表6 列(3)所示。UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.328,且在1%的水平上顯著,結(jié)果依然穩(wěn)健。

    第四,內(nèi)生性問題處理:工具變量法和動(dòng)態(tài)面板估計(jì)。為緩解模型(1)中可能存在的內(nèi)生性,采用工具變量法和動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行內(nèi)生性問題的討論。首先,考慮美國貨幣政策不確定性。美聯(lián)儲(chǔ)聯(lián)邦公開市場委員會(huì)每年會(huì)召開八次會(huì)議,旨在審查經(jīng)濟(jì)和金融狀況,確定貨幣政策的立場,討論是否加、減息;而美聯(lián)儲(chǔ)的利率決策對(duì)全球金融市場都會(huì)產(chǎn)生一定的影響,但對(duì)中國商業(yè)銀行經(jīng)營并無直接影響,因而以美國貨幣政策不確定性指數(shù)(USMPU)作為工具變量之一。此外,全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性狀況也會(huì)影響一國貨幣政策走向,參考陳勝藍(lán)和劉曉玲[35]的做法,選擇全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(GEPU)同時(shí)作為工具變量。表7 列(1)第一階段回歸結(jié)果顯示,上述工具變量均與UNCERTAINTY具有顯著相關(guān)性,滿足工具變量的相關(guān)性要求。列(2)的第二階段回歸結(jié)果顯示,在使用工具變量后,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.717,且在1%的水平上顯著。工具變量的有效性檢驗(yàn)顯示,LM值和F值符合臨界值要求,說明不存在識(shí)別不足和弱工具變量問題,工具變量較為合理。過度識(shí)別檢驗(yàn)中,Hansen J的p值為0.706,接受原假設(shè),說明工具變量是外生的。

    表7 工具變量法和動(dòng)態(tài)面板估計(jì)

    為進(jìn)一步控制內(nèi)生性,參考周曄和王亞梅[12]的做法,在模型(1)中加入被解釋變量的滯后一期項(xiàng)L.LLP,建立動(dòng)態(tài)面板回歸模型。采用差分GMM 和系統(tǒng)GMM 兩種方法進(jìn)行回歸。表7 列(3)和列(4)分別顯示了兩種方法的回歸結(jié)果,LLP滯后一期的回歸系數(shù)分別為0.268 和0.386,且均在1%的水平上顯著,說明銀行貸款撥備計(jì)提行為存在一定的延續(xù)作用,上一期的貸款撥備計(jì)提情況會(huì)對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生正向影響。此外,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)分別為0.158 和0.276 且依舊顯著,說明在采用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行估計(jì)后,也能夠證實(shí)貨幣政策不確定性的上升會(huì)導(dǎo)致貸款撥備計(jì)提的增加,主要的回歸結(jié)果不受限于特定的計(jì)量模型影響,結(jié)果具有穩(wěn)健性。兩種GMM模型均通過了AR(1)和AR(2)檢驗(yàn),Sargan檢驗(yàn)的p值分別為0.143 和0.348,也通過了過度識(shí)別檢驗(yàn),說明模型合理。

    四、進(jìn)一步分析

    (一)異質(zhì)性分析

    不同類型的銀行以及所處地區(qū)銀行業(yè)競爭程度的差異可能會(huì)造成貸款撥備計(jì)提的異質(zhì)性。因此,本文從銀行類型、地區(qū)銀行業(yè)競爭程度兩方面對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行分組討論。

    一是考察銀行類型異質(zhì)性的影響。按照全國性商業(yè)銀行(包括大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行)、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行進(jìn)行分組檢驗(yàn)。從表8 列(1)、(2)和(3)可以看出,在全國性商業(yè)銀行的子樣本中,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.080 但不顯著;而在城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的樣本中,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)分別為0.420 和0.260,且在5%的水平上顯著。 這表明,貨幣政策不確定性的變化對(duì)大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的影響并不大。尤其是大型商業(yè)銀行,具有“大而不倒”的隱性擔(dān)保特征,更不易受到貨幣政策不確定性的影響。此外,近年來一些全國性的銀行也在逐漸轉(zhuǎn)向逆周期的動(dòng)態(tài)撥備計(jì)提方式,可以更好地應(yīng)對(duì)外部不利沖擊。而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行多具有地方屬性,這兩類銀行貸款業(yè)務(wù)主要集中在省域內(nèi),相較于全國性商業(yè)銀行,其貸款集中度更高,面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)也更高,當(dāng)受到貨幣政策不確定性沖擊時(shí),更可能通過多計(jì)提貸款撥備來應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。

    二是考察銀行業(yè)競爭程度差異的影響。銀行競爭能夠影響銀行信貸投放,并影響貸款撥備的計(jì)提。 對(duì)于銀行業(yè)競爭程度的度量,借鑒姜付秀等[36]的方法,得到各省份不同年份的銀行業(yè)赫芬達(dá)爾指數(shù)(HHI),該數(shù)值越接近1,說明銀行業(yè)競爭程度越小;越接近0,說明銀行業(yè)競爭程度越大。通過計(jì)算各年銀行業(yè)HHI指數(shù)的中位數(shù),將樣本分為HHI大于中位數(shù)的組(HHI高)和小于中位數(shù)的組(HHI低)。表8 列(4)和列(5)為按照HHI進(jìn)行分組回歸的結(jié)果??梢钥闯?,在銀行業(yè)競爭程度較低的組(HHI高)中,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為0.383,且在1%的水平上顯著,即在銀行業(yè)競爭程度較低的地區(qū),貨幣政策不確定性對(duì)銀行貸款撥備計(jì)提具有明顯的正向影響;而在銀行業(yè)競爭程度較高的組(HHI低)中,UNCERTAINTY的回歸系數(shù)為正但影響不顯著。 銀行業(yè)競爭程度較高意味著當(dāng)?shù)劂y行機(jī)構(gòu)類型更為完善、數(shù)量更多,總部位于競爭程度較高地區(qū)的銀行,規(guī)模往往更大、業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)更完善且管理更為透明,在面對(duì)貨幣政策不確定性時(shí),更不易受政策不確定性帶來的影響。

    (二)對(duì)貸款撥備計(jì)提前瞻性的考量

    隨著《商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備管理辦法》的出臺(tái),商業(yè)銀行對(duì)貸款撥備的計(jì)提逐步向更具前瞻性的方向發(fā)展。因此,考慮以下可能性,即銀行出于貸款質(zhì)量的前瞻性考量,在計(jì)提貸款撥備時(shí),是否會(huì)基于預(yù)期的不良貸款率和宏觀經(jīng)濟(jì)變化進(jìn)行撥備計(jì)提。在模型(1)的基礎(chǔ)上,納入提前一期的不良貸款率(F.NPLrate),并把宏觀經(jīng)濟(jì)變量也提前一期再進(jìn)行回歸,結(jié)果如表9 所示。列(1)和(2)中,UNCERTAINTY的估計(jì)系數(shù)分別為0.497 和0.330,依然顯著為正。F.NPLrate的估計(jì)系數(shù)分別為0.086 和0.082,也均顯著為正,說明當(dāng)銀行對(duì)未來信貸風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期上升時(shí),可能依據(jù)預(yù)期的不良貸款情況進(jìn)行前瞻性計(jì)提。如果預(yù)期未來一期的不良貸款率將增加,銀行會(huì)提前多計(jì)提貸款撥備。同樣,在考慮宏觀經(jīng)濟(jì)變化后,如果預(yù)計(jì)未來的GDP 增長率將下降,那么銀行也可能通過計(jì)提更多貸款撥備來抵御經(jīng)濟(jì)下行的風(fēng)險(xiǎn)。

    五、結(jié)論與政策建議

    本文選取2008—2021 年中國147 家商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù),實(shí)證分析了貨幣政策不確定性對(duì)商業(yè)銀行貸款撥備計(jì)提的影響,得到如下結(jié)論:第一,貨幣政策不確定性對(duì)銀行貸款撥備計(jì)提具有促進(jìn)作用,經(jīng)過替換被解釋變量、剔除突發(fā)事件年份影響、滯后銀行控制變量、工具變量法以及運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行再估計(jì)后,結(jié)果依然保持穩(wěn)健。第二,從銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)、信貸資產(chǎn)質(zhì)量以及主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿三個(gè)維度進(jìn)行了作用機(jī)制檢驗(yàn),結(jié)果表明,貨幣政策不確定性會(huì)造成銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的增加、信貸資產(chǎn)質(zhì)量的惡化以及主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的下降,從而增加其貸款撥備計(jì)提。第三,異質(zhì)性檢驗(yàn)表明,貨幣政策不確定性對(duì)貸款撥備計(jì)提的促進(jìn)效應(yīng)在區(qū)域性商業(yè)銀行和處于銀行競爭程度較低地區(qū)的銀行中更加顯著。第四,貸款撥備的計(jì)提具有前瞻性,當(dāng)貨幣政策不確定性上升時(shí),銀行可能基于預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的增加而多計(jì)提當(dāng)期撥備金額。

    基于上述結(jié)論,提出如下政策建議:

    第一,貨幣當(dāng)局在實(shí)施貨幣政策時(shí)應(yīng)考慮頻繁的政策調(diào)控所帶來的政策不確定性,及其對(duì)商業(yè)銀行的負(fù)面效應(yīng),盡可能維持政策的延續(xù)性和穩(wěn)定性。譬如,在選擇不同貨幣政策工具進(jìn)行調(diào)控時(shí),需要兼顧政策短期效應(yīng)和長期效應(yīng),維持政策的連續(xù)性和統(tǒng)一性,讓銀行等金融機(jī)構(gòu)和實(shí)體企業(yè)形成較為一致的預(yù)期,降低貨幣政策不確定性的不利影響。考慮到不同特征的銀行應(yīng)對(duì)貨幣政策不確定性的能力存在差異,貸款撥備計(jì)提的情況也會(huì)因之而異,區(qū)域性銀行、處于較低銀行競爭程度地區(qū)的銀行受貨幣政策不確定性的影響更大。因此,貨幣當(dāng)局在進(jìn)行政策調(diào)整時(shí),需要更多考慮銀行的自身特征,縮小不同類型商業(yè)銀行之間應(yīng)對(duì)不確定性的差異。

    第二,商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)對(duì)貨幣政策不確定性作用路徑的識(shí)別能力,提高自身的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,以應(yīng)對(duì)不確定性沖擊。貨幣政策不確定性主要通過影響銀行的主動(dòng)和被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)來促進(jìn)貸款撥備的計(jì)提,這表明貨幣政策不確定性首先對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響,而計(jì)提貸款撥備則是防范風(fēng)險(xiǎn)的重要手段。當(dāng)受到政策不確定性沖擊時(shí),銀行在采取計(jì)提撥備方式來抵御風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí),還需不斷完善貸款撥備計(jì)提準(zhǔn)則,確保計(jì)提標(biāo)準(zhǔn)的全面性和動(dòng)態(tài)性,促進(jìn)銀行業(yè)績的穩(wěn)定性和可持續(xù)發(fā)展。

    第三,考慮政策預(yù)期效應(yīng),監(jiān)管部門應(yīng)將貨幣政策不確定性納入預(yù)期信用損失模型,因?yàn)殂y行會(huì)根據(jù)不確定性政策預(yù)期的未來信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行前瞻性的貸款撥備計(jì)提。同時(shí),應(yīng)在進(jìn)行政策決策的過程中堅(jiān)持公開透明的原則,加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行貸款撥備計(jì)提的指導(dǎo),強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)防范措施并提高計(jì)提考核的效率,以減少商業(yè)銀行的政策接收時(shí)間和對(duì)未來政策預(yù)期的模糊性,以更高效的方式應(yīng)對(duì)貨幣政策不確定性。Reform

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