中国商业银行非利息收入对系统性风险的影响研究

发布时间：2017-10-01 21:10

  本文关键词：中国商业银行非利息收入对系统性风险的影响研究

  更多相关文章： 系统性风险 宏观审慎监管 非利息收入 门槛面板模型 主成分分析

【摘要】：2007～2009年的国际金融危机表明,风险不再仅仅局限于微观个体,而是呈现出了系统性的集聚特征。金融机构的大面积倒闭除了市场风险冲击、流动性风险冲击外,还与金融机构业务过度创新、相互之间传染有着密切的联系。商业银行作为金融行业的重要组成部分,在金融监管政策制定以及监管实践中受到极大重视,“太大而不能倒”以及“太关联而不能倒”成为理论界及实务界讨论的热点话题。商业银行的主营业务为净利息业务与非利息业务。我国商业银行非利息业务虽然起步较晚,但发展十分迅猛。2013年7月发布的《关于进一步推进利率市场化改革的通知》,打破了“贷款利率管下限,存款利率管上限”的限制,利率进一步市场化,商业银行存贷利差空间缩小,传统商业银行业务面临重大挑战。同时,“十三五”规划明确指出,我国要构建多层次、广覆盖、有差异的银行机构体系,提高直接融资比重。在此背景下,我国商业银行必将抓住机遇,积极调整业务模式,扩大非利息收入比重,以期在市场竞争中占得有利地位。那么商业银行拓展非利息收入是否会对金融体系系统性风险造成影响?会造成怎样的影响?国际及国内的学者对此进行了广泛的讨论,但尚未达成一致。部分学者认为非利息收入有助于降低银行体系系统性风险,如Baele etal.(2007)使用极值理论方法测度系统性风险,并将其用于研究非利息收入与系统性风险的研究。张晓玫和毛亚琪(2014)使用长期边际损失LRMES及我国上市商业银行数据得出相似结论。另一些学者则认为非利息收入会增强系统性风险,如Ivashina和Lerner(2010)认为大部分非利息收入具有顺周期性(如投资银行业务),因而会增强系统性风险。Brunnermerier和Oehmke(2012)使用△CoVaR方法对系统性风险进行测度,同样得出非利息收入会增强系统性风险的结论,王海友(2011)使用我国上市商业银行数据得出的结论与Brunnermerier和Oehmke(2012)相似。现阶段商业银行大力调整收入结构,探讨商业银行非利息收入与系统性风险之间的关系具有理论意义与监管实践层面的紧迫性,但国内相应的实证研究较为匮乏。Jonghe(2010)对银行体系的稳定性进行微观分析,发现商业银行非利息收入与系统性风险关系存在非线性效应,非线性效应产生原因可能是银行规模或制度因素。规模较小的银行公司治理结构不完善,信息披露质量较差,风险管理技术及经验丰富的风险管理人员缺乏,更可能从事高风险活动,导致系统性风险的增强(Flannery et al.,2004；Milbourn et al.,1999).同时,规模较小的银行在从事经营业务时受到的外部监督更少,更可能开展冒险性的业务(Freixas et al.,2007).从这一思路出发,本文尝试从规模异质的角度出发,对我国商业银行非利息收入对系统性风险的影响进行深入探讨。本文首先构建系统性风险的分析框架,使用TARCH、DCC-GRACH计算四种常用单一测度指标△CoVaR、MES、SRISK、CES,通过主成分分析方法从四种单一测度指标中提取信息构建综合指标,避免单一指标测度带来的片面性。在此基础上,基于规模异质的视角,建立门槛面板模型对非利息收入与系统性风险的非线性关系建模,通过自助法抽样构建统计值的方法对门槛效应检验,使用格点搜索法求得相应门槛值,并进行固定效应面板回归。之后通过对非利息收入结构分解,探讨非线性关系的产生的原因及非利息收入不同组成部分对系统性风险的区别影响。本文利用我国上市商业银行2008年至2015年三季度的资本市场、资产负债表数据、专项数据对非利息收入对系统性风险的影响进行实证分析,有如下发现：(1)通过主成分提取法对现有常用指标进行提取,能够构造一个对系统性风险进行较好测度的指标。从测度结果来看,规模效应仍是我国系统性风险需要关注的重点方面,但同时大规模银行与小规模银行在系统性风险贡献的差值正在逐渐缩小。(2)非利息收入与系统性风险存在规模异质下的非线性特征。大规模银行由于具有较强的盈利能力、风险管理水平和较高的信息披露质量,开展非利息业务能够降低系统性风险。小规模银行更容易从事冒险活动,开展非利息收入业务反而会提升系统性风险。(3)无论银行规模大小,其他经营净收益均与系统性风险正相关。非利息收入与系统性风险的非线性效应主要来源于手续费及佣金收入,而其他经营净收益则不存在门槛效应,且其他经营净收益业务的开展会导致系统性风险上升。本文分为五个部分对我国商业银行非利息收入对系统性风险的影响进行实证研究。第一章是导论。导论部分主要介绍本文的选题背景、研究意义,说明在后金融危机时期,我国加强宏观审慎的金融监管及商业银行面临转型,非利息收入占比逐渐上升的背景下,研究商业银行非利息收入对系统性风险影响的重要意义,为后文做铺垫,同时阐述了本文的研究内容、研究方法及本文创新点。第二章是文献综述。文献综述部分在对系统性风险及非利息收入进行界定的基础上,分别总结系统性风险研究、系统重要性分析、非利息收入与经营风险关系、非利息收入与系统性风险关系相关文献,并指出相关文献的不足。第三章是研究设计。本章首先介绍本文对系统性风险的分析框架。本文所指的系统性风险考虑了包括自身风险以及相互关联关系带来的传染风险,包含了后者是本文区别于大量使用测度银行个体风险的Z值法的相关文献的重要特征。本章逐一介绍了用来对系统性风险进行测度的四个单一指标,包括从VaR出发的△CoVaR,从ES出发的MES,加上对资产负债以及监管规则的SRISK,以及借鉴资产组合的风险分析方法的CES,并描述了上述指标的特征、演进关系以及本文的计算方法。鉴于上述四个指标都能够从不同侧面对系统性风险进行刻画,提供有益信息,在上述四个指标的基础上,本章描述了用于构建综合指数的主成分分析方法,并对本文在应用主成分分析方法时的一些细节问题进行了说明,包括主成分因子的提取标准,面板数据中主成分分析方法的处理等。在阐述系统性风险分析框架后,本章说明研究非利息收入与系统性风险的实证模型及变量选择。为了检验非利息收入与系统性风险之间可能存在非线性门槛效应,并避免人为划分门槛具有的主观性,本文采用Hansen(1999)提出的面板门槛模型考察非利息收入与系统性风险之间的关系,并为考察非利息收入的不同部分对系统性风险的差异影响,对手续费和佣金收入、其他经营净收益分别建模。本章还对门槛效应的检验方法、门槛值的求解方法及其置信区间构造详细进行了说明,并说明被解释变量、核心变量、门槛变量、控制变量的定义和计算方法。在此基础上,对本文所选择的样本和数据来源进行说明。第四章是实证分析。首先,通过实际数据计算了系统性风险测度框架下的四个单一指标的测度值,并通过主成分分析方法对四个单一指标信息进行提取,实证结果表明主成分分析方法构建的综合指标能够对“太大而不能倒”与“太关联而不能倒”进行较好折中,本文基于该指标分析了我国银行体系系统性风险的时变特性。其次对各变量描述性统计特征进行说明,并对我国商业银行非利息收入的演变趋势及现状进行了详细分析,从总规模上看,非利息业务规模不断扩大,与此同时也可能会集聚大量风险；从各类商业银行规模来看,国有大型商业银行与其他股份制商业银行具有增长速度、业务结构上的异质性；从非利息收入构成层面来看,手续费及佣金业务为非利息业务主要组成部分。第三,对实证模型的门槛效应进行了检验,根据门槛效应检验结果设定门槛模型,求得门槛值及其置信区间,结果表明非利息收入与系统性风险存在非线性的门槛效应,门槛值为1.90万亿人民币、10.10万亿人民币,将我国商业银行划分为小规模、中等规模、大规模商业银行,其中大规模商业银行与我国系统性重要银行的实际情况相符。第四,根据上述门槛值设定固定效应面板回归模型,回归结果表明大规模银行由于具有较强的盈利能力、风险管理水平和较高的信息披露质量,开展非利息业务能够降低系统性风险。小规模银行更容易从事冒险活动,开展非利息收入业务反而会提升系统性风险。最后,通过对非利息收入结构分解,探讨非线性关系的产生的原因及不同组成部分对系统性风险的区别影响。结果表明非利息收入与系统性风险的非线性效应主要来源于手续费及佣金收入,而其他经营净收益与系统性风险则不存在门槛效应,且其他经营净收益业务的开展会导致系统性风险上升。第五章是结论。第五章总结本文研究结果,并由此提出相关的政策建议,并指出论文不足及可以深化的研究方向。本文研究的创新点主要体现在以下方面：(1)使用多种方法对系统性风险进行了度量,并对多种方法使用主成分分析提取有效信息,能够更好的描述单个金融机构对于系统性风险的贡献。(2)基于规模异质的视角,使用门槛面板回归模型对非利息收入与系统性风险的非线性关系进行了研究,研究表明非利息收入对于系统性风险的影响对于不同规模的商业银行具有异质性,为相关研究提供了新的思路。(3)对非利息收入构成部分对系统性风险的影响进行了细致讨论,发现手续费和佣金收入是非线性关系的产生的原因,而其他经营净收益业务的开展会导致系统性风险上升,弥补了现有文献的不足。本文虽在相关文献的基础上有所创新,并得出有益结论,但仍存在诸多不足,具体归纳如下：(1)系统性风险的测度不一定完全准确。尽管在系统性风险的测度方法上,本文选择了四种较为常用的测度方法,同时采用综合指数的构建方法对其进行了提取,但是测度方法也没有包含其他比较典型的测度方法(如CCA、极值理论模型等),且系统性风险测度目前尚无为学界广泛接受的方法,对系统性风险的测度值不一定完全准确。(2)本文的样本选择存在一定的局限。由于本文使用资本市场数据,因此只能选择我国上市商业银行作为样本,从而忽略了大量的可能对系统性风险具有较大影响的城市商业银行、信用合作社等其他存款类金融机构,可能不能完全刻画我国非利息收入与系统性风险之间的关系。
【关键词】：系统性风险 宏观审慎监管 非利息收入 门槛面板模型 主成分分析
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.33
【目录】：

• 摘要4-9
• ABSTRACT9-17
• 1. 导论17-26
• 1.1 研究背景17-20
• 1.2 研究意义20-22
• 1.3 研究内容22-24
• 1.4 研究方法24-25
• 1.5 创新之处25-26
• 2. 文献综述26-41
• 2.1 系统性风险研究26-28
• 2.2 系统重要性分析28-32
• 2.3 非利息收入与经营风险关系32-37
• 2.4 非利息收入与系统性风险关系37-38
• 2.5 简要评述38-41
• 3. 研究设计41-57
• 3.1 单一系统性风险测度指标41-47
• 3.1.1 △CoVaR测度41-44
• 3.1.2 MES测度44-46
• 3.1.3 SRISK测度46
• 3.1.4 CES测度46-47
• 3.2 综合系统性风险测度指标47-49
• 3.3 实证模型49-51
• 3.4 变量选择51-54
• 3.4.1 被解释变量51
• 3.4.2 核心解释变量51-52
• 3.4.3 门槛变量52
• 3.4.4 控制变量52-54
• 3.5 样本选择和数据来源54-55
• 3.6 本章小结55-57
• 4. 实证分析57-84
• 4.1 单一系统性风险指标实证结果57-61
• 4.1.1 △CoVaR测度结果58-59
• 4.1.2 MES测度结果59-60
• 4.1.3 SRISK测度结果60-61
• 4.1.4 CES测度结果61
• 4.2 综合系统性风险指标实证结果61-66
• 4.2.1 测度结果61-64
• 4.2.2 结果分析64-66
• 4.3 变量描述66-74
• 4.3.1 变量描述性统计分析66-68
• 4.3.2 我国商业银行非利息收入现状68-74
• 4.4 模型估计及结果分析74-81
• 4.4.1 门槛效应检验及门槛值估计74-77
• 4.4.2 门槛面板回归估计结果及分析77-81
• 4.5 稳健性检验81-82
• 4.6 本章小结82-84
• 5. 结论84-90
• 5.1 研究总结84-86
• 5.2 相关建议86-88
• 5.3 研究展望88-90
• 5.3.1 论文不足88
• 5.3.2 研究展望88-90
• 参考文献90-97
• 后记97-98
• 致谢98-99

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1 李茜;扩大非利息收入[N];上海金融报;2007年

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本文编号：955666