银行流动性、管理者乐观与银行风险承担，本文主要内容关键词为：银行论文,流动性论文,管理者论文,乐观论文,风险论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
次贷危机后，银行流动性与银行风险承担的关系引起学者们的广泛关注。从金融危机成因相关理论看，银行流动性、管理者乐观①与银行风险承担都与金融危机成因密切相关。其中，流动性一直是金融危机理论的核心命题，Diamond(1983)指出，流动性波动是金融不稳定的内在基础。次贷危机后，银行流动性问题更受关注，如2010年巴塞尔委员会正式提出的《巴塞尔协议Ⅲ》就将银行流动性标准修正作为其两大核心命题之一。对管理者乐观与银行风险承担而言，在相关理论中，它们都因与信用过度扩张密切相关而与银行流动性一样成为导致金融危机的重要因素。其一，从金融体系不稳定角度看，随着经济持续繁荣，银行管理者的乐观情绪日益增长，对风险的容忍度逐渐增强，进而引起信用过度扩张，当意外冲击出现引发银行流动性危机时，金融危机随之出现(P.Minsky，1954)。其二，从信息不对称角度看，薪酬与绩效相挂钩的激励模式引发的代理问题，让管理者有过度扩张信用的冲动，进而使银行风险承担水平提高，这已是当前引起银行破产的主要原因(Acharya和Richardson，2009；Ellul和Yerramilli，2013等)。
从以上理论逻辑看，银行流动性、管理者乐观与银行风险承担之间也应该存在着某种联系。但长期以来，由于管理者乐观相关研究的匮乏，前期学者的研究大多止步于探讨银行流动性对银行风险承担的影响。随着心理学及行为金融学相关研究的逐渐深入，人们对情绪与认知间的关系、情绪对决策行为的影响以及管理者乐观对公司行为的影响有了更全面的认识，这为我们进一步了解银行流动性与管理者乐观间的作用机制及其如何共同影响银行风险承担，从而深入探讨金融危机形成机制创造了条件。遗憾的是，根据对已掌握文献的研读，发现尚未有人直接探讨银行流动性、管理者乐观及银行风险承担间的关系。不过，前期学者的相关研究亦为本研究的开展提供了坚实的基础。
从银行流动性角度看，很多研究的逻辑及结论都为本文的研究创造了条件，如Myers和Rajan(1998)对银行流动性对银行风险承担影响的分析，陆磊(2007)、陈锋(2008)对我国流动性过剩问题的成因及危害的研究，易宪容和王国刚(2010)在Fisher(1933)债务—紧缩理论及P.Minsky(1954)“金融不稳定假说”基础上对美国次贷危机中的银行流动性问题的探讨以及Viral和Hassan(2012)就银行流动性与金融危机关系进行理论分析等。从管理者乐观角度看，自Kahneman和Tversky(1979)提出前景理论后，情绪与决策的关系一度成为心理学研究的热点并形成以后悔理论(Loomes等，1982)、失望理论(Loomes等，1986)、主观预期愉悦理论(Mellers等，1999)、风险即情绪模型(Loewenstein等，2001)为代表的一系列相关理论；再加上Zajonc(1980)等学者对情绪的认知中介论的批驳与完善，这些成果为本文探讨管理者乐观与银行流动性及银行风险承担的关系奠定了坚实的心理学理论基础。此外，近几年国内外权威期刊大量文献从公司投融资、企业兼并等角度就管理者乐观对公司行为的影响进行了探讨，如Malmendier和Tate(2005,2008)、Gervais等(2011)、Sanjay等(2013)、余明桂等(2013)。根据我们已经掌握的文献，直接分析管理者乐观与银行行为关系的研究凤毛麟角，但以上研究亦为本文探讨管理者乐观对银行风险承担的影响创造了条件。从银行风险承担角度看，当前相关研究主要是探讨银行风险承担的影响因素，包括公司治理结构(Jensen，1993；孔德兰等，2008等)、特许权价值(Niu，2012)、货币政策(Dell和Marquez，2006；张雪兰等，2012)、行业竞争(Tabak等，2012)。而从管理者乐观或银行流动性角度展开的讨论只是零星见于相关文献中的只言片语，但亦对本文的研究有很强的借鉴意义。
延续上述文献的分析逻辑，笔者想要回答的问题主要是：银行流动性如何影响银行风险承担以及管理者乐观在其中所发挥的作用。本文研究结果表明：已有文献对银行风险承担的研究是沿着贷款及资产配置两条脉络展开的；其中银行流动性对与贷款相关的银行风险承担有显著正向影响，而对与资产配置相关的银行风险承担有显著负向影响；银行流动性与管理者乐观显著负相关，而管理者乐观又与银行风险承担显著正相关。因此，银行流动性对贷款相关的银行风险承担的正向影响至少有一部分被“管理者乐观渠道”所抵消，而银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响至少有一部分是以“管理者乐观渠道”为中介的。本文采用中国50家银行在2000-2011年期间的面板数据对上述结论进行了实证检验，结果显著且稳健。
本文的主要贡献可以归结为：(1)为Viral和Hassan(2012)等学者所做的银行流动性对银行风险承担影响的研究提供实证依据及新的研究视角；(2)基于心理学及行为金融学相关理论，通过探讨银行流动性、管理者乐观、银行风险承担三者间关系，扩展了管理者乐观的研究视角；(3)提出银行流动性影响银行风险承担中存在的“管理者乐观渠道”，从而丰富了银行流动性影响银行风险承担的作用机理的相关文献，并为进一步探讨金融危机的形成机制创造了条件。
二、理论分析与研究假设
(一)银行风险承担研究中的贷款视角与资产配置视角
由于银行风险承担理论至今尚处于不断完善的过程中，相关文献对沿着哪条脉络研究银行风险承担并未形成统一认识。长期以来，由于贷款业务对商业银行的特殊意义以及人们对银行风险的微观认识不足，大量文献都是通过考察贷款风险来分析银行风险承担的。相关经典文献，如Fisher(1933)、P.Minsky(1954)、Diamond(1983)，建立了从贷款风险角度通过“过度信贷”考察银行风险的分析模式，这一分析模式至今被很多学者采用，如Viral和Hassan(2012)等。根据此思路，大量文献在实证分析中运用与贷款风险相关的指标，如“资产中不良贷款比”或“贷款中贷款损失准备比”等，来考察银行风险(Laeven和Majoni，2003；Jack等，2011；张雪兰等，2012等)。随着银行风险相关研究的不断深入，人们对银行风险的微观认识也不断完善，巴塞尔协议将银行风险细分为信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险，这使得我们有必要从更全面的角度考察银行风险承担问题。实际上，当前“风险加权资产与总资产的比值”指标已成为国外研究文献衡量银行风险的主要指标(吴俊等，2008)，这一指标主要是借鉴巴塞尔协议中风险加权资产的思想而形成的，反映出银行资产配置对银行风险的影响。
根据以上分析，本文认为，从研究脉络上讲可以将银行风险承担分为与贷款相关的银行风险承担及与资产配置相关的银行风险承担，前者反映银行贷款对银行风险承担的影响，而后者则反映银行资产配置决策对银行风险承担的影响。
(二)经济形势与银行流动性显著负相关
陈锋(2008)、陆磊(2007)研究我国银行流动性问题时指出，存贷比是影响银行流动性的关键因素。从贷款角度看，P.Minsky(1954)在“金融不稳定假说”中指出，随着经济持续繁荣(衰退)，经济主体的借贷需求越发增强(减弱)。由于在存款规模一定的情况下，借贷活动越活跃，银行流动性越差，因此经济形势好转(恶化)会导致银行流动性减弱(增强)。从存款角度看，Gatev和Strahan(2006)的研究发现，当作为宏观经济中直接投资风险代理变量的商业票据市场利差增加时，银行存款规模明显增加。Caballero(2010)对此现象作出解释，认为宏观经济风险变高后，投资者对“安全资产”的需求变大，因而会提高银行储蓄在资产配置中的比例。Viral和Hassan(2012)的研究也认为，经济形势恶化使银行储蓄增多，银行流动性也随之增强。由此可见，当贷款规模一定时，随着经济形势好转(恶化)，银行存款规模有(缩小)扩大的趋势。实际上，随着经济形势好转，投资风险的逐渐减小促使投资者的投资规模随之扩大，存款规模因此逐渐减小而贷款需求也随之增强，最后导致银行流动性的减弱；反之经济形势恶化就会导致银行流动性的增强。据此本文提出如下
假设1 经济形势与银行流动性显著负相关。
(三)银行流动性对银行风险承担的显著影响
从贷款角度看，Myers和Rajan(1998)、Gatev和Strahan(2006)的研究发现，银行流动性增强后，贷款相关的银行风险承担随之提高，但这些研究并未给出相应解释。Viral和Hassan(2012)从“代理问题”角度对银行流动性与贷款相关的银行风险承担的关系作了深入分析，他们认为由于银行管理者的收入与贷款规模相关，在信息不对称情况下，银行流动性越充足，银行管理者扩大贷款规模的动机越强，因而导致了更高的银行风险承担。此外，由于经济形势与银行流动性负相关(假设1)，银行流动性持续增强往往伴随着经济形势的持续恶化，而经济形势又与违约率负相关(Curry等，2008)，因此银行流动性增强伴随着银行风险承担提高。从资产配置角度看，由于银行流动性增强伴随着原有资产组合所对应的风险水平的提高，因此银行会将资金投向更为安全优质的资产(Matsuyama，2007)，其表现就是配置在风险加权系数较小的资产规模有增大趋势，因此银行流动性增强会导致与资产配置相关的银行风险承担水平下降。据此，本文提出如下
假设2 银行流动性对贷款相关的银行风险承担有显著的正向影响，而对资产配置相关的银行风险承担有显著的负向影响。
(四)银行流动性与管理者乐观显著负相关
归纳已有文献的逻辑，管理者乐观水平受管理者对自身能力的乐观程度(Goel和Thakor，2008)、管理者对银行竞争力的乐观程度(Gervais等，2011)及管理者对银行所处环境的乐观程度(P.Minsky，1954)三个方面的影响，而银行流动性可以通过影响以上三个方面进而影响管理者乐观。第一，根据研究假设1，随着经济形势好转，银行贷款规模不断扩张使得银行流动性减弱，同时银行贷款规模不断扩张会导致银行所有者对银行管理者的审计活动减少(Ruckes，2004)，审计的减少会变相加大管理者权力而提高管理者乐观程度(Adams等，2009)，即流动性减弱会伴随着管理者乐观水平的提高；第二，银行流动性越好，盈利能力越差，由于在银行业这个非垄断产业中，盈利能力是企业竞争力最重要的标志之一(金碚等，2007)，因而银行流动性增强在降低银行竞争力的同时也会降低管理者乐观水平；第三，由于经济形势与银行流动性负相关，充足的银行流动性往往意味着经济形势恶化，因而可能会降低管理者乐观水平。据此提出如下
假设3 银行流动性与管理者乐观显著负相关。
(五)管理者乐观与银行风险承担显著正相关
从心理学角度看，自Kahneman和Tversky(1979)提出前景理论以来，Loomes等(1982，1986)、Mellers等(1999)、Loewenstein等(2001)对情绪与决策的关系进行了研究，认为情绪对决策中扮演了重要角色。近几年，心理学对这一结论的研究越发深入，如Kahneman(2003)进一步指出大脑中存在与高级决策加工相关的认知系统及与自动加工相关的情感系统，而人的很多决策都是通过情感系统产生的(Camerer等，2005)，而决策神经科学的最新成果也再次证明了预期情绪在决策行为中的重要地位(Knutson等，2008)。银行管理者作为银行风险承担的直接决策主体，从心理学角度上看，其对银行风险承担的决策行为必然受到包括情绪在内的各种个人特征的显著影响。
从经济学角度看，虽然鲜有文献直接论述管理者乐观与银行风险承担的关系，但很多文献(如P.Minsky，1954；Matsuyama,2007; Jeungbo，2013)所论述的银行风险承担的影响机制中，都包括有银行管理者会“低估(高估)风险”、“提高(降低)风险容忍度”或其他类似的核心概念，用来反映银行管理者心理因素对银行风险承担的影响，而这些核心概念的本质其实就是管理者乐观程度的改变。综上可见，管理者乐观是能影响到银行风险承担的。
管理者乐观与银行风险承担之间到底存在何种关系呢？Gervais等(2011)的分析表明，管理者越自信，企业风险承担水平越高，而余明桂等(2013)的实证研究发现在非金融类上市公司中管理者过度自信与企业风险承担水平显著正相关。据此，本文提出如下
假设4 管理者乐观与银行风险承担显著正相关。
(六)银行流动性影响银行风险承担的“管理者乐观渠道”
由于银行流动性持续增强会不断降低银行管理者的乐观水平(假设3)，而持续降低的管理者乐观水平会使银行风险承担水平不断下降(假设4)，即从管理者乐观角度看，无论是与贷款相关的银行风险承担还是与资产配置相关的银行风险承担都应该随着银行流动性增强而下降，我们将银行流动性通过影响管理者乐观进而影响到银行风险承担的过程定义为银行流动性影响银行风险承担的“管理者乐观渠道”。
从贷款角度看，由于银行所有者与银行管理者间“代理问题”的存在，银行流动性对贷款相关的银行风险承担总体上有显著的正向影响(假设2)，因此本文认为，银行流动性增加虽然会降低管理者乐观水平并导致银行风险承担水平下降，但是由于银行管理者的收入与贷款规模挂钩，银行管理者还是会努力扩大银行贷款规模，最终导致银行风险承担水平提高。据此提出如下
假设5 银行流动性对贷款相关的银行风险承担的正向影响至少有一部分被“管理者乐观渠道”所抵消。
从资产配置角度看，由于银行流动性对资产配置相关的银行风险承担有显著的负向影响。鉴于“管理者乐观渠道”的存在，本文提出如下
假设6 银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响至少有一部分是以“管理者乐观渠道”为中介的。
三、研究设计
(一)样本与数据
根据数据可得性，本文选取我国50家银行2000-2011年所有可得数据为样本，样本包括中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行、交通银行、招商银行、中信银行、浦发银行、民生银行、兴业银行、光大银行、华夏银行、广发银行、平安银行、恒丰银行(2005-2010)、浙商银行(2005-2011)、北京银行、南京银行、宁波银行(2001-2011)、西安市商业银行(2001-2011)、杭州银行(2001-2011)、天津银行、上海银行、大连银行(2001-2011)、厦门银行(2000，2003-2011)、东莞银行、重庆银行、青岛银行(2002-2011)、汉口银行(2002-2011)、长沙银行(2003-2011)、南昌银行(2003-2011)、温州银行(2003-2011)、齐商银行(2003-2011)、烟台银行(2003-2010)、南充市商业银行(2003-2004，2007-2011)、成都银行(2003-2011)、福建海峡银行(2004-2011)、齐鲁银行(2002-2009)、富滇银行(2006-2011)、徽商银行(2004-2011)、哈尔滨银行(2004-2011)、日照银行(2005-2011)、洛阳银行(2005-2011)、攀枝花商业银行(2005-2007，2010-2011)、莱商银行(2005-2011)、花旗银行(中国)(2001-2011)、厦门国际银行、华一银行、新联商业银行(2001-2008)、华美银行(2002-2009)。数据主要来源于Bankscope数据库、中国国家统计局网站与巨灵金融数据库。
(二)模型构建
为验证假设1，本文构建如下模型
(三)变量设计与基本统计分析
1.管理者乐观
在管理者乐观的代理指标选取方面，Malmendier和Tate(2005，2008)所选择的管理者股票期权执行情况与股票持有情况、主流媒体对管理者的评价、企业投资情况以及Lin等(2005)选择的企业盈利预测偏差与Hayward和Hambrick(1997)管理者相对薪酬对后面学者的相关研究影响很大。郝颖等(2005)、余明桂等(2006，2013)、姜付秀(2009)、花贵如(2011)等学者所做的研究大多在借鉴以上文献基础上进行代理指标的选择。本文借鉴Malmendier和Tate(2005)、T.Colin等(2011)的研究，在考虑数据的可得性、可靠性、适用性基础上，选择从银行贷款角度考察管理者乐观。具体做法是，在对商业银行每年的贷款增速进行排序的基础上进行归类。如果商业银行某年的贷款增速高于0.8分位数，我们将该商业银行管理者情绪归为乐观，设虚拟变量取值为1；如果商业银行某年的贷款增速低于0.2分位数，则将该商业银行管理者情绪归为悲观，设虚拟变量取值为-1；其他情况的虚拟变量取值为0。
2.银行风险承担与银行流动性
当前文献中对银行风险承担的度量指标，主要有风险加权资产占总资产的比率(如江曙霞和陈玉婵，2012)、贷款损失准备占贷款总额之比(Laeven和Majoni，2003；张雪兰和何德旭，2012)、Z值(如徐明东和陈学彬，2012)三种。结合本文理论分析的内涵，本文选取贷款损失准备占贷款总额之比(
)作为衡量与贷款相关的银行风险承担的度量指标，用风险加权资产占总资产的比率(
)作为衡量与资产配置相关的银行风险承担的度量指标。此外，参照Viral和Hassan(2012)、张雪兰和何德旭(2012)的相关研究，用流动资产与存款和借款总额之比(Liq)来衡量银行流动性。
3.控制变量
式(1)中，本文选取定期存款实际利率(Dr)、法定存款准备金率(Drl)作为控制变量；式(2)和式(4)中，参照江曙霞和陈玉婵(2012)、张雪兰和何德旭(2012)、徐明东和陈学彬(2012)等学者的研究，本文选取的控制变量包括经济周期(Cycle)、银行效率(Cti)、非利息收入(Nni)、银行规模(Size)以及货币政策(M2)；式(3)中，参照余明桂等(2006)、姜付秀等(2009)、T.Colin等(2011)、李培功和肖珉(2012)等学者的研究，选取的控制变量包括银行规模(Size)及银行效率(Cti)。
文中主要变量的计算方法、基本统计量如表1所示。
四、实证结果分析与稳定性检验
(一)平稳性检验
对于动态面板数据模型，面板数据必须平稳，因此需对所估计参数的稳健性进行单位根检验。鉴于本文的面板序列存在不平衡与平衡两种情况，本文视情况分别采取xtfisher test与Levin-Lin-Chu test两种检验方法。
检验结果见表2。每个变量都通过了显著性水平为5%的平稳性检验，因此可以进行直接回归分析。
(二)回归结果及分析
本文首先运用系统广义矩法(SYSGMM)对以上模型进行参数估计，实证结果如表3所示。
根据式(1)，由于
显著为负，说明经济形势与银行流动性显著负相关，假设1得证。
根据式(2)与式(3)，对贷款相关的银行风险承担，
符号显著为正，而对资产配置相关的银行风险承担，符号显著为负，说明银行流动性对贷款相关的银行风险承担有显著的正向影响，而对资产配置相关的银行风险承担有显著的负向影响，假设2得证。
根据式(4)，由于符号显著为正，因此银行流动性与管理者乐观显著负相关，假设3得证。
根据式(5)与(6)，由于管理者乐观(OPM)的系数在这两个方程中都显著性为正，说明无论是对贷款相关的银行风险承担还是对资产配置相关的银行风险承担，管理者乐观与之都显著正相关，即管理者乐观与银行风险承担显著正相关，假设4得证。
参照Baron和Kenny(1986)、温忠麟等(2004)、花贵如等(2011)的相关研究，根据本文提出的检验中介效应的程序，在式(2)与式(4)的基础上，结合式(5)可判别：在银行流动性影响贷款相关的银行风险承担的机制中，管理者乐观是否扮演了中介效应的角色。根据式(2)、式(4)、式(5)可知，银行流动性对管理者乐观有显著的负向影响(假设3)，而管理者乐观对贷款相关的银行风险承担有显著的正向影响(假设4)，这说明银行流动性对管理者乐观的显著负向影响会对银行风险承担产生显著的负向影响，即银行流动性通过“管理者乐观渠道”会对银行风险承担产生显著的负向影响。而方程(5)中，符号显著为正，说明在考虑管理者乐观(OPM)因素的情况下，银行流动性对贷款相关的银行风险承担有显著的正向影响，且此正向影响关系是被“管理者乐观渠道”抵消一部分后的结果。综上所述，银行流动性对贷款相关的银行风险承担的影响至少一部分是通过“管理者乐观渠道”起作用的，且银行流动性对贷款相关的银行风险承担的正向影响至少有一部分被“管理者乐观渠道”所抵消。假设5得证。
根据本文提出的检验中介效应的程序，在式(3)、式(4)的基础上，结合式(6)可判别：在银行流动性影响资产配置相关的银行风险承担的机制中，管理者乐观是否扮演了中介效应的角色。由于银行流动性通过“管理者乐观渠道”会对银行风险承担产生显著的负向影响，同时，式(6)中，符号显著为负，说明在考虑管理者乐观(OPM)的影响后，银行流动性对资产配置相关的银行风险承担依旧有显著的负向影响，且银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响有一部分是以管理者乐观为中介的。综上可见，银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的影响至少一部分是通过“管理者乐观渠道”起作用的，且银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响至少有一部分是以“管理者乐观渠道”为中介的。假设6得证。
(三)稳健性分析
为验证上述结论的稳健性，首先对全样本采用差分广义矩法(DIFFGMM)对模型进行了参数估计，结果见表4。然后，参照张雪兰(2012)的研究，采用分位数值法剔除银行规模低于5%分位数值与高于95%分位数值的样本后，用系统广义矩法(SYSGMM)对以上模型进行参数估计，结果见表5。
以上检验结果显示，经济形势与银行流动性间的负相关、银行流动性对贷款相关的银行风险承担的正向影响、银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响、银行流动性与管理者乐观的负相关、管理者乐观与银行风险承担的正相关、银行流动性影响银行风险承担的“管理者乐观渠道”效应都依旧显著。因此，笔者认为前文所得结论是比较稳健的。
五、研究结论
本文分析了银行流动性如何影响银行风险承担以及管理者乐观在这一影响机制中所发挥的作用，同时采用中国50家银行在2000-2011年期间的面板数据对相关结论进行了实证检验。研究发现：已有文献对银行风险承担的研究是沿着贷款及资产配置两条脉络展开的；其中，由于“代理问题”的存在导致银行流动性对与贷款相关的银行风险承担有显著正向影响，而宏观经济风险的变化使得银行流动性对与资产配置相关的银行风险承担有显著负向影响；由于银行流动性与管理者乐观显著负相关，同时，乐观的管理者可能会因为高估自己的能力及所管理银行的竞争力，对宏观环境作出较为乐观的评估，使银行处于更高的风险承担水平。因此，银行流动性对贷款相关的银行风险承担的正向影响至少有一部分被“管理者乐观渠道”所抵消，而银行流动性对资产配置相关的银行风险承担的负向影响至少有一部分是以“管理者乐观渠道”为中介的。
理论上看，相对于前期研究，本文提出从贷款及资产配置两个角度考察银行风险承担，并在此基础上考察了银行流动性与银行风险承担的关系；此外，本文在已有文献的逻辑基础上，探讨了银行管理者乐观与银行流动性及银行风险承担的关系，并据此提出了银行流动性影响银行风险承担的“管理者乐观渠道”，这不仅丰富了银行流动性影响银行风险承担的作用机理的相关文献，同时还扩展了管理者乐观的研究视角。
实践上看，《巴塞尔协议Ⅲ》提出的前瞻性拨备、资本留存、反周期超额资本等措施，其具体实施效果很大程度上取决于管理者的决策。本文对银行流动性、管理者乐观及银行风险承担三者关系的研究，为管理者相关决策提供了微观层面的依据。此外，当前《巴塞尔协议Ⅲ》对风险监管框架的周期性主要是通过建立反周期资本监管框架来加以修正；但从巴塞尔协议的发展及金融风险监管的实践来看，单纯的资本监管框架可能并不足以有效解决周期性问题，反周期金融监管框架有待进一步完善。由于银行流动性与宏观经济波动显著相关，本文从贷款及资产配置两个角度考察银行流动性对银行风险承担的影响，为反周期金融监管框架的完善提供了新思路。最后，本文关于银行流动性银行风险承担影响机制的探讨，为进一步优化金融风险监管机制提供了实证依据。
注释：
①由于银行的特殊性，一般企业的管理者乐观与银行流动性及银行风险承担间也有联系，而本文所分析的管理者乐观特指银行管理者乐观。
②上述文献中，模型(3)是使用的logistic回归，本文这里使用动态面板模型来进行替代，相当于用线性辨别式法进行了替代。
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