PDF《本期提示》

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18 中国社会科学院金融法律与金融监管研究基地主办

2017 年3月国际研究镜鉴 No.

201706 本期提示 ? Aydemir 等(2017)认为根据经济周期的阶段,银行利差对信货风险和流动性风 险变化的反应是不同的. 央行及监管机构在经济下行期间更多地关注流动性风险而不是 信用风险,进而抵消高利差可能产生对金融系统产生的负面影响. ? Qin 等(2016)利用 DEA-PCA 组合模型对中国

16 家上市银行的业绩增长模型进 行探讨,文章发现互联网对其业绩具有重大影响.另外,在全组合 DEA 模型结果的基础 上, 文章利用 PCA 模型将商业银行的经营模式分为以互联网业务为导向和以传统业务为 导向两种,前者通过互联网金融创新提高业绩,后者通过传统的银行业务维持经营.根据PCA 分析图中的业绩表现,文章进一步将

16 家上市银行分为四种类型,它们分别是: 以互联网业务为主、以传统业务为主、传统业务占比较多的基础上重视互联网业务以及 两种业务占比相当,四种模式各有其优势与不足.文章最后根据不同类型银行的经营特 点提出相应的提高业绩的建议举措.

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18 No.201706 目录

1、经济周期变动下信用风险与流动性风险对银行利差的影响.3

2、互联网金融时代下中国上市银行的效率增长模式研究.7

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1、经济周期变动下信用风险与流动性风险对银行利差的影响 作者:Resul Aydemir, Bulent Guloglu,吴笙 编译 导读:该文认为根据经济周期的阶段,银行利差对信货风险和流动性风险变化的反应是 不同的.央行及监管机构在经济下行期间更多地关注流动性风险而不是信用风险,进而抵消 高利差可能产生对金融系统产生的负面影响.

一、简述 文章主要目的是证明采用非常规货币政策会使一国出口增加,尤其是与未采用这一政策 的国家相比,也即证明货币战争的存在.结果显示所有的货币战争均以失败告终,事实上采 用量化宽松或负名义利率政策的国家出口比非常规货币政策国家的出口表现相对较好. 文章首先做出三种假设.第一,货币战争等同于非常规货币政策;

第二,货币战争介于 非常规与常规货币政策经济之间;

第三,非常规货币政策对出口的影响与政策一致. 银行利差(bank spreads 存贷款利率差)作为银行业效率的代理变量.例如,高银行利 差可能是由于银行业缺乏竞争.贷款利率高使得宏观投资减少,存款利率低不鼓励储蓄.高 利差扭曲了银行的中介作用,并成为宏观经济尤其是在商业周期的不同阶段的一个关键问 题.如果银行息差在经济衰退期间保持高位(即反周期 countercyclical) ,企业减少其投资 和生产将倾向于加深衰退.这是众所周知的金融加速器机制,由于 Bernanke 等人 (1996) 提出,这解释了周期性波动的规模和持续性.因此,为了理解银行业的稳定性如何影响实体 经济,彻底检查银行利差的周期性行为是至关重要的.

一、文章的贡献

1、文章用银行利差,而不是净利息收益率(net interest margin) NIM1 = (Interest income on loans/total loans) -(Interest expense on deposits/total deposits);

NIM2 = (Interest income -interest expenses)/total assets NIM3 = (Interest income-interest expenses)/total loans. 我们使用利差 interest margins,也叫做 bank spreads.原因是这是 posted rates,

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18 No.201706 比利息收入和支出更容易受到经济环境的影响((Afanasieff et al., 2002;

Nikitin and Smith, 2009)) . Afanasieff, T.S., Lhacer, P.M., Nakane, M.I., 2002. The determinants of bank interest spread in Brazil. Money Affairs

15 (2), 183C207. Nikitin, M., Smith, R.T., 2009. Bank Spreads and Business Cycles.

2、研究经济周期下,信用风险与流动风险同时影响利差,顺周期的影响.

二、研究背景

1、经济周期性波动下,信用风险对利差有正向而显著的影响.信用风险增加,银行都 会提高利差,但是经济好的时候提高的更多.其实,经济不好的时候,信用风险增加的更多 (银行逆周期的行为) .

2、利率风险的影响也是正向的,但是统计上不显著. 流动性风险增加,银行增加利差, 但是经济不好的时候提高的更多,

3、总体而言,信用风险比流动性风险更好的解释银行价差.影响在经济周期的不同阶 段是不一样的.信用风险在经济繁荣时影响更大;

流动性风险在经济萧条时候影响更大. 政策含义:央行可以根据经济周期的不同阶段选择不同的关注重点.

三、文献回顾

1、源头文献:Ho and Saunders (1981). Ho, T., Saunders, A., 1981. The determinants of bank interest margins: theory and empirical evidence. J. Financ. Quant. Anal. 16, 581C602. 利差取决于风险规避的程度,市场结构,银行交易的规模,存贷利率变动的方差.

2、发展的两个方向: (1)两阶段估计方法 Saunders and Schumacher (2000) and Brock and Rojas-Suarez (2000), 利差分解成纯利差加上 premia(风险) ,如Ho and Saunders (1981)、Brock and Rojas-Suarez (2000)、 首先控制其他解释变量,如银行层面的一些变量,如隐性利息支付(implicit interest

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18 No.201706 payments) , 准备金的机会成本 ( the opportunity costs of reserves) 和违约概率 (default probabilities.) . 将回归方程的截距项视为纯粹的利差. 然后,再将这个截距项来进行理论估计(利息的波动率和市场结构等) (2)一阶段回归,如Angbazo (1997), Maudos and Guevera (2004) and McShane and Sharpe (1985) Angbazo (1997)在Ho and Saunders (1981)进行了拓展,纳入了贷款违约风险和利率风 险.以及银行层面的流动性风险、资本,发现美国银行业中有更多风险贷款以及更高利率风 险敞口的银行有更高的净利息差.净利息差与银行的风险偏好以及管理水平正相关,与银行 流动性资产持有比率负相关. Maudos and Guevera (2004) 在Angbazo (1997) 基础上进行了研究,将经营成本 (operating costs)纳入到理论模型中.对欧洲银行业进行了研究,使用了 Lerner index (之前的研究使用集中度,勒纳指数更好的衡量银行的市场势力 market power) ,他们发现 净利差取决于竞争情况、利率风险、信用风险、平均运营成本,风险偏好以及机会成本,隐 性的利息支出等等. Williams (2007)研究了澳大利亚;

. Zhou and Wong (2008)研究了中国;

Hanafi and Santi (2013) 研究了印度尼西亚.

3、顺周期行为 Aliaga-Diaz and Olivero (2006)是第一个分析银行层面的利息差的顺周期行为,他们 发现银行利差是反周期的. Turgutlu (2010)利用土耳其银行的数据,发现银行利差是反周期的,并且受到货币政 策、市场结构、经济的金融深化比率的影响.

四、实证方法与结果 银行利差和信用风险随时间呈下降趋势,流动性风险呈上升趋势.这些变量的周期性行 为在图中也明显.实际情况与 Kara and Ozsoy (2014)的理论一致,银行通过降低流动性比 率(提高流动性风险) ,满足巴塞尔协议Ⅲ的资本充足率要求. 本文采用的实证方法为固定效应 GMM 估计.GMM 估计不需要知道随机误差项的准确分布 信息,允许随机误差项存在异方差和序列相关,因而所得到的参数估计量比其他参数估计方

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18 No.201706 法更有效.该实证方法与两步差分 GMM 估计(Arellano and Bond ,1991)和系统 GMM 估计 (Blundell and Bond ,1998)有两个区别

五、结论 土耳其监管与货币当局对信用风险非常谨慎,以避免银行倒闭造引发金融危机.研究结 果符合这一政策立场. 研究结果还发现了新的结论,根据经济周期的阶段,银行利差对信货风险和流动性风险 变化的反应是不同的.我们更加确信了为什么政府在经济下行期间更多地关注流动性风险而 不是信用风险,进而抵消高利差可能产生对金融系统产生的负面影响. 研究结果还表明,2005 年土耳其出台的银行法有助于减少银行利差,成功提高土耳其银 行的金融中介作用的效率. 原文链接:http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1042443116300701 作者:土耳其伊斯坦布尔科技大学(Istanbul Technical University)

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2、互联网金融时代下中国上市银行的效率增长模式研究 作者:Jianwen Qin, Tao Wang, Bangding Huang,卢莉莉 编译 导读:该文利用 DEA-PCA 组合模型对中国

16 家上市银行的业绩增长模型进行探讨,文 章发现互联网对其业绩具有重大影响. 另外, 在全组合 DEA 模型结果的基础上, 文章利用 PCA 模型将商业银行的经营模式分为以互联网业务为导向和以传统业务为导向两种,前者通过互 联网金融创新提高业绩, 后者通过传统的银行业务维持经营. 根据 PCA 分析图中的业绩表现, 文章进一步将

16 家上市银行分为四种类型,它们分别是:以互联网业务为主、以传统业务 为主、传统业务占比较多的基础上重视互联网业务以及两种业务占比相当,四种模式各有其 优势与不足.文章最后根据不同类型银行的经营特点提出相应的提高业绩的建议举........