商业银行效益风险协调区间研究，本文主要内容关键词为：商业银行论文,区间论文,效益论文,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。
2007年以后，对商业银行风险计量和效益考核的要求发生了很大的变化，因为美国次贷危机引发了全球金融危机的事实证明原商业银行的风险控制和效益要求的准则在危机中并未起到缓冲风险和稳定局面的作用。中国银行开放程度低，金融衍生品较少，相对所受损失较小，但是随着国际化进程步伐的加快，中国商业银行会越来越开放。因此中国监管层大力推进巴塞尔新资本协议，在此背景下，国内商业银行的经营理念和考核机制正在发生深刻的变化。以国际先进银行的经营理念为中心，以国际先进的风险管理理论为指导，国内商业银行正在逐步形成以风险约束的收益最大化为核心的经营理念。如何寻找并协调商业银行在效益与风险二者之间的平衡关系，也就成为众多学者关注的问题。 商业银行经营的成功或失败通过协调效益和风险的关系来体现，既要实现效益的最大化、风险的最小化，又要考虑到银行的实际情况。对商业银行经营者而言，不论是风险偏好者，还是风险厌恶者或风险中立者，都必须在效益和风险两者之间做出取舍，寻求二者之间的平衡点，也就是根据银行实际经营水平协调效益和风险的关系，制定出各种具体情况下的效益和风险协调的经营体系。从商业银行利润与风险平衡的作用机理而言，商业银行效益方面的平衡是在促进效益最大化的过程中要考虑效益最大化的影响因素；商业银行风险方面的平衡是在控制风险最小化过程中要考虑效益风险最小化的影响因素。如在效益最大化、风险最小化没有最优解时寻找次优解作为一种对风险和效益的协调，或者在银行实际现有的效益、风险水平上，考虑实际效益、实际风险水平优化相关因素，以利于后面银行的持续性发展和最终实现效益最大化、风险最小化的均衡状态，使得其经营一直在均衡轨迹上运行。因此，商业银行经营者力图平衡效益和风险两个方面，使其状况达到帕累托最优。商业银行的最佳经营模式应该是设法在效益与风险这两个维度之间寻求平衡，将风险水平控制在一定程度下实现最高的效益。文章将通过对商业银行效益、风险的全面衡量，建立风险模型、效益模型，分别控制效益、风险及外部宏观经济、金融环境等因素，求解得到效益约束下的风险与风险约束下的效益，找出我国商业银行效益与风险二者相对应的最优协调区间。 二、文献综述 国外理论方面，主要有基于RAROC、EVA、VaR、RORWA等的银行效益与风险关系模型。国外最常见的实证方法是采用传统财务指标对效益进行衡量，采用单一财务指标法衡量商业银行的经营效益与风险的关系(Uyemura，1996)。后来前沿分析方法被引入金融机构效益与风险关系分析中，但这些方法主要用于度量技术效率(Fukuyama，2010)，自身存在很多争议，如存款究竟是投入还是产出，函数形式的选择武断(如Joseph P.Hughes，2008)。在二十世纪初，对银行之间的兼并等因素与效益风险关系的研究也较多(R.Brian Langrin and Kirsten Roach，2008)。金融危机、欧债危机发生后，对于效益与风险关系研究中主要强调风险的因素(Mircea Epure，2013)，特别是系统性风险(Jean-Sébastien Fontaine，2012)。这些研究将更多符合实际要求的因素引入到实证中，主要使用的是结构化研究方法。 国内方面，由于缺少详尽完整的信息资料数据库，数据积累历史年度短及国际先进计量模型是以市场化程度高的发达国家商业银行为背景实施的，关于效益与风险关系研究进展缓慢。但也有不少学者做了一些工作。如李德怀(2004)的研究在计算银行的EVA时引入与风险相匹配的RAROC的概念；李志辉(2012)在其研究中选取RORWA和ROA作为商业银行长期和短期盈利能力的代理变量，进一步分析风险与商业银行的盈利能力的关系。 总之，国内外文献在考察效益与风险关系时没有界定清楚银行效益、收益、利润、效率的概念，其中只有效益才是一个综合性的概念；另外基于对商业银行的综合效益、风险上的二者协调关系全面分析的文章并不多见。文章拟通过风险、效益做出综合评价，研究效益与风险的协调区间。研究思路是先利用综合评价法得到效益、风险指数，再对效益、风险模型分别控制其内在因素得到商业银行所能承受的风险的上限值和效益的下限值，后将外部因素加进去，重新得到效益、风险模型，以这两个模型为基础，测度在各个因素约束下的效益与风险的协调区间。 三、效益、风险协调理论模型构建 1.效益、风险界点理论模型 商业银行内部经营的效益目标包括资产负债、现金流量、股票收益及成长能力、盈利能力、盈利质量等方面，在现有效益内部条件约束下，能够得到商业银行在经营现状下的最小效益。若将内部效益记作xy(Y)，其中Y是由内部效益变量组成的效益向量，则由效益界点模型：
由此可求得效益下限。其中I是相应的约束区间。 商业银行风险控制包括流动性风险、信用风险、市场风险、操作风险四个方面，在现存风险约束下，能够得到商业银行所能够承担的最大风险。若将内部风险记作fx(X)，其中X是由内部风险变量组成的风险向量，则由风险界点模型：
由此可求得商业银行所能够承担的风险上限。其中I是相应的约束区间。 2.效益、风险互相约束优化理论模型 外部经济条件同样会对商业银行效益风险具有较大的影响和约束，将这些外部经济变量分类，分别记为：外部效益向量A、外部风险向量B，允许向量中有相同元素，但是两个向量并不相等。同时以内部风险上限和效益下限为约束及互为约束，求解风险、效益优化区间。求解效益约束下的风险优化模型：
能够得到风险优化区间
，其中max(min)是指需要分别求解最大值和最小值。求解风险约束下的效益优化模型：
3.效益与风险的协调优化理论模型 求解并实现风险最小化、效益最大化目标下效益、风险的协调优化区间，需要同时考虑效益、风险两方面的目标模型。数学中多目标优化方法，一般将多目标转化为单目标模型，按照对目标的不同重视程度，对目标赋予一定的权重，进行线性组合后转换为单目标优化模型。但是经济学中，每一个单目标都具有明确的经济含义，而多个单目标线性组合后的经济意义大多无法解释。因此，文章将使用乘除法进行转换，即将效益/风险的优化作为目标，经济意义明了：追求单位风险的效益优化。效益与风险的协调优化理论模型如下：
求解此优化模型，从而得到效益与风险的协调优化区间。其中“∩”表示需要同时满足内外部约束。 四、效益、风险协调优化实证 1.数据及指标预处理 基于数据的可得性，文章选取了十六家上市银行数据，时间跨度是12年：2002-2013年。对于效益水平的反映，文章选取了总股本净回报率、总资产收益率、营业收入利润率、每股净资产、利润总额增长率、总资产增长率、人均利税率、存款增长率八个指标；对于风险水平的反映，文章选取了三个层面：信用风险、流动性风险、管理风险的指标，这些指标分别是不良贷款率、准备金覆盖率、正常贷款迁徙率、抵押和质押贷款率、资本充足率、流动性比率(人民币)、加权风险资产占总资产比7个指标。 文章选用主成分得分法对有关指标进行处理，从而得到全局变量效益指数和风险指数，来反映商业银行的效益与风险水平。先对数据进行正向化、标准化处理并保留标准化后的指标数据，进行时序全局主成分分析。KMO检验和Bartlett球形检验结果是，KMO检验系数均大于0.5，Bartlett球形检验结果均值1%的显著性水平上显著，表明可以采用时序全局主成分方法。首先用回归方法估计出各主成分得分，并将各主成分对应的方差贡献率进行归一化处理作为各主成分的权重计算出综合得分，最后将综合得分标准化到区间[0.5，1]。设风险指数是fx，七个原始指标不良贷款率、准备金覆盖率、正常贷款迁徙率、抵押和质押贷款率、资本充足率、流动性比率(人民币)、加权风险资产占总资产比分别记作
。效益指数是xy，八个原始指标分别记作
。风险指数、效益指数具体表达式如下：
2.描述统计 (1)指数构成变量描述 不良贷款率与拨备覆盖率是评价商业银行资产质量的稳健性的两个重要指标，不良贷款率均值是2.65个百分点，大于临界值1.67%，说明我国商业银行不良贷款率普遍处于较高水平；拨备覆盖率均值是191.79个百分点，大于150%的最低风险监管要求，随着监管水平的提高，特别是2008年以后各商业银行的拨备覆盖率基本满足150%的要求。资本充足率均值是11.29%，大于最低资本充足率监管要求，但是需要说明的是我国自2013年1月1日起施行《商业银行资本管理办法(试行)》(以下称《新办法》)，《新办法》下资本充足率的计算方法更趋严格，因此对于资本充足率历史数据超过8%，并不意味着真正的符合监管要求。流动性比率最小值是25.39%，高于《新办法》下流动性比率的最低要求25%，我国商业银行的流动性比例均符合监管要求。 效益指数是由八个变量构成的函数。前四个指标的国有银行均值分别是：38.19、1.06、72.67、2.10，私有银行均值分别：89.9、2.17、65.72、5.15，除了营业收入利润二者差距不大外，其他指标值都有较大的差异。私有银行经营水平在总股本净回报率、总资产收益率、每股净资产上表现较好。加之这些指标在不同行业之间不具有可比性，因此在银行业内部不妨用私立银行的表现作为优化的基本目标。利润总额增长率、总资产增长率、人均利税均值都超过了全国规模以上工业企业对应的同时期历史数据的均值，说明我国商业银行在盈利方面表现较佳。商业银行存款增长率水平较全国各项存款增长率同时期水平均值(18.9%)较低。
(2)效益与风险关系 为了能更清晰地分析二者之间的关系，将效益与风险全部数据分别按风险、效益的降序排列，并从前面、中间、后面各取出5组数据，详见表1。从表1可知，较大的风险并不会产生较高的效益，适度或较小的风险会产生较大的效益。风险指数排在第一、二位的是2009年建设银行、交通银行，效益值均低于效益均值0.64，效益与风险的比值远远小于1。风险值位于前五名、甚至前十五名的银行，其效益与风险比值，即单位风险的效益值都小于1。另外，风险值排序位于中间与末尾的银行，其效益却较大。从表1数据还发现，当商业银行取得较大效益时，其风险是适度或较小的，在0.72左右。 (3)时序差异 若将个体差异与时间差异也考虑进去，则可以更准确地分析效益与风险二者的关系，从北京银行和工商银行两家银行的2004-2013年效益与风险关系可看出，北京银行、工商银行的风险水平相当，前者效益却是很大程度地高于后者效益；若考虑十六家银行2005、2009和2013年三年的效益与风险的关系，可知这三年效益水平差异不大，风险方面这三年的表现却相反，2005年风险水平最小，2013年次之，2009年风险水平最大。 3.协调区间测算与优化 本节首先测算风险的上限值和效益的下限值，其次在效益中加入风险上限约束、在风险中加入效益下限约束测算效益、风险区间，再次考虑外部变量对风险、效益的影响建立风险模型、效益模型，构建决策函数，测算协调区间。 (1)风险上限、效益下限 首先测算受到内部基本条件约束时，商业银行能承受的风险的最大值，即风险上限。求解模型：
目标函数来自式(1)风险指数表达式，各个约束条件来自于各指标监管要求。类似地测算受到内部基本条件约束时，商业银行能承受的效益的最小值。模型如下：
求解模型，得到在基本内部约束下的效益最小值为0.62。 通过上述分析，在基本内部条件约束下，商业银行所能承受的风险上限：0.80，效益下限：0.62。 (2)相互约束下的风险、效益模型 因为效益与风险互相影响、互相制约，因此需要首先得到包含有风险因素的效益模型和包含有效益因素的风险模型。在下文中首先建立符合条件的效益与风险的计量模型，再根据残差项是白噪音的原理，忽略掉样本模型中的残差项，将这种近似准确的关系作为优化模型中的目标决策函数。 第一，包含有风险因素的效益模型。 商业银行的效益除了受到内部因素制约外，也受到外部因素的影响。其中存款准备金率和存贷利差对效益的影响最大。存款准备金率是中央银行要求的存款准备金占其存款总额的比例，目的是为了保证客户提取存款和资金清算需要。存款准备金是风险准备金，是不能够用于发放贷款的。存款准备金率在作为货币政策工具发挥作用时，会影响金融机构的信贷扩张能力，进而影响银行效益。若中央银行上调存款准备金率，商业银行可提供放款及创造信用的能力下降，效益也下降。当中央银行降低存款准备金率时，金融机构可用于贷款的资金增加，效益上升。 银行存贷利差是影响银行效益又一主要因素，现在我国银行存贷利差是由中央银行管制，其利率的调整、存贷利差的改变都会直接影响银行效益。文章对存贷利差采取一般意义上的定义，即全国一年期平均贷款利率与一年期平均存款利率之差。 文章数据是非平衡面板数据，同时为了将银行个体影响考虑进去，使用Panel Data模型。效益模型如下：
估计结果表明，Wald检验的P值是0.0000，说明模型整体上非常显著，所有解释变量均在10%的显著性水平上显著。风险、准备金率与效益之间存在显著的负相关关系，存贷利差系数估计值为正，均符合实践及理论意义。
第二，包含有效益因素的风险模型。 同样在风险模型中也考虑到外部因素对风险的影响。首先考虑的因素是利率，利率变化会使商业银行的实际收益与预期收益或实际成本与预期成本发生背离，使其实际收益低于预期收益，或实际成本高于预期成本，从而使商业银行遭受损失。如正的重新定价缺口使银行面临利率下降的风险，负的重新定价缺口使银行面临利率上升的风险，除缺口为零外，正的或负的重新定价缺口下，利率变动都会影响银行的净利差收入，中国商业银行在利率市场化进程中必将面临日益严重的利率变动带来的风险。还需要考虑的因素是房价，如2007-2008的金融危机的爆发就是始于自次级房屋信贷危机。长期以来中国房地产开发资金过多依赖于银行贷款，商业银行基本参与了房地产开发的全过程。在文章考察的样本期内，平均有20%的房地产开发资金来源于国内银行贷款的支持，约0.76万亿元。2004年以前全国的房价变化基本是小幅温和的上升，2004年以后至今房价是大幅度上涨，这种上涨肯定不会一直维持下去。如果中国房价急跌，银行首当其冲会受到冲击，坏账增多，房地产行业与银行是一损俱损的关系。因此将房价也纳入模型中。风险模型如下：
房价、利率与风险之间存在显著的正相关关系，效益系数估计值为负，符合实践及理论意义。比较模型(5)、式(6)估计结果，我们发现，控制了其他变量的影响之后，风险对效益的影响远远大于效益对风险的影响。 (3)效益、风险协调优化模型 前面通过面板模型估计了风险模型、效益模型，根据计量模型的假定，若计量模型优良，残差的均值应该是0，所以就可以省略误差项，将估计的关系式作为确定性关系式应用，将其作为线性规划模型的目标函数。因此风险优化模型中目标函数可由式(6)弃掉残差项得到：
在测算风险区间时，考虑商业银行能承受的效益下限，同时外部变量以历史最值约束。求解模型：
得到效益约束下的风险区间：[0.75，0.79]。 同理可对式(5)舍弃误差项作为效益优化模型中的目标函数，如下：
在测算效益优化区间时，考虑商业银行能承受的风险上限，同时外部变量以历史最值约束。求解模型：
得到风险约束下的效益区间：[0.75，0.79]。 前面已经求得风险约束下的效益区间和效益约束下的风险区间，这二者之间是否存在协调区间，需要进一步探讨。从前面的分析结果我们可以粗略得到单位风险的效益的取值范围：[0.77，1.15]。本节将通过对单位风险的效益与效益、风险建模，以前面求得的风险约束下的效益范围和效益约束下的风险范围为新的约束条件求解效益与风险的协调区间。相对效益用xdxy表示，模型如下：
经过检验，F值是1.94，P值是0.240，拒绝存在个体效应的原假设。因此使用混合回归估计，估计结果见上表2后两列。不考虑误差项，将式(11)可以近似作为决策目标函数。优化模型：
解此模型得到相对效益的优化区间：[0.86，1.15]。 五、商业银行协调优化结论 文章基于十六家上市银行数据、动态面板工具变量模型及多目标优化方法，既全面又系统地衡量了我国商业银行效益、风险水平：立足于商业银行资产负债、现金流量、股票收益及成长能力、盈利能力、盈利质量等情况综合评价效益水平；基于《巴塞尔监管协议Ⅲ》和《商业银行资本管理办法(试行2013年)》的要求，从信用风险、流动性风险、管理风险三个层面选取风险内部衡量指标。从效益、风险二者综合指数层面分析得到二者的总体关系，即较大的风险并不会产生较高的效益，适度或较小的风险会产生较大的效益；从个体与时间差异更进一步准确地分析了二者的这种关系。基于这种关系，文章通过建立综合评价、面板模型和目标规划模型，研究了中国商业银行风险约束下的适度效益，进一步测度了二者的协调优化区间。得出如下结论： 第一，综合评价面板模型结果，使得银行风险与效益二者的关系清晰化。同时利用单目标优化模型求得商业银行所能承受的风险的上限是0.80，效益下限是0.62。 第二，相互约束求解中，效益模型不仅控制了风险的影响，还包括了对效益的影响最大存款准备金率和存贷利差，在风险模型中不仅控制了效益的影响，还考虑到利率和房价的外部因素对风险的影响。在相互约束下，得到的效益范围：[0.75，0.79]，风险范围：[0.75，0.79]；风险上限0.79低于自身约束下的0.80，效益下限0.75高于自身约束下的0.62。说明控制了其他变量的影响之后，风险对效益的影响远远大于效益对风险的影响；面临的外部约束和监管越多，风险会越来越低，效益会越来越高。 第三，通过对单位风险的效益与效益、风险建模，求解效益与风险的协调区间，风险约束下的极大值不一定是适度值，利用多目标优化模型中乘除法、用相对效益法测算的相对效益范围为[0.86，1.15]，超过这个范围，很有可能就需要以加大风险为代价。 第四，我国商业银行不能单纯追求高效益，而必须考虑其他约束条件，这些约束主要包括内部风险、外部金融环境、宏观经济运行状况。例如文章针对宏观经济过冷、过热情形进行优化模拟，发现宏观经济投资率位于区间[67%，75%]内时，宏观投资由冷向热变化银行需要特别控制风险，效益才能够达到较大的优化幅度。 第五，文章建立的模型都是在一定假定条件下成立，如果模型中能考虑更复杂的因素，具体数据的结果可能会有所不同，但后金融危机时期我国商业银行应该追求适度风险下最大效益的结论不会改变。
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