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我国商业银行条款集中的风险与收益效益研究

时间:2016-04-28 来源:www.51mbalunwen.com作者:lgg
1   绪   论
 
1.1  研究背景和意义
为了应对 2008 年国际金融危机的冲击,我国政府通过四万亿的天量信贷资金投放和适度宽松的货币政策来刺激经济增长,这种政府主导的大量资金快速投放使得我国商业银行系统的贷款集中风险不断累积。近年来,随着我国整体经济的下行压力不断加大,政府为维持经济的增长持续施行经济刺激性政策,同时对某些基建铁路等行业的贷款集中度考核也在放松,这导致 2008 年之后地方政府融资平台及房地产等行业的贷款投放过多,商业银行的贷款出现了贷款集中于大中型企业,房地产及制造业等少数行业,地方政府融资平台的趋势,信贷市场的贷款集中已经成为一种普遍现象。我国银行业信贷投放结构的不合理,表现在商业银行的贷款投放上就有了在行业上的相对集中,商业银行无理性地一窝蜂竞相向制造业和房地产等行业进行贷款,而中小企业在两相比较之下自然地被银行放弃。银行贷款在行业上投放的集中投放趋势使得银行更加容易受宏观经济波动和行业经济周期的影响,银行体系的系统性风险由此放大。近年来,这一现象逐渐引起了各方关注,随着国家对银行贷款投向结构的调整,商业银行的贷款投放受到了一定的约束,对产能过剩行业的贷款投放受到了更加严格的监管,对新兴产业的贷款受到了鼓励。商业银行是我国金融体系的重要组成部分,其贷款集中的对银行的影响将会向实体经济放大传递,因此商业银行的贷款集中需要受到的足够重视。 
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1.2  文献综述
近年来,国内外学者对贷款集中这一问题进行了广泛深入的研究。本文将前人的研究成果进行梳理,主要从贷款集中的成因和贷款集中的效应两方面来对国外文献进行综述。而Tobias F. Rotheli (2001)在调查1987-1996年三大瑞士主要银行的信贷供给的相互独立性时发现,各大银行的行为可以用行为金融学来进行解释。各个银行之间的相互竞争关系使得每个银行对其它银行的贷款行为比较敏感,他通过引入了领导者和追随者模型对其进行观察,发现各银行的贷款行为之间确实存在着一定的模仿行为,在行为金融学中称之为“羊群行为”  。这种相互之间的模仿行为突出了银行业内各竞争行为对总信贷周期持续性的作用,使得逐渐形成贷款集中的趋势。 随后,Shin 和 Kolari (2004)通过对日本信贷市场的研究发现,日本的信贷市场存在着等级划分,等级高的国有银行认为与其相对应的企业客户要具有同样较高的市场等级,因而在信贷投放上更多的集中于这些等级较高的企业,从而导致了信贷集中。 
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2   贷款集中的计量与影响因素
 
2.1  贷款集中的内涵
贷款集中是一种经济现象,是银行对信贷资源的一种配置方式。通常,贷款集中是指由于商业银行信贷资源在行业或对象等某些方面配置不均衡而导致银行信贷资金在这些方面现出现了相对集中的现象。广义上的贷款集中一般是说贷款在投向、形式和权限上的集中,而狭义上的贷款集中则经常单指银行贷款在投向上的集中。 本文研究的贷款集中指狭义的贷款投向的集中,是银行贷款资金在投向上出现了相对较为密集的一种现象。一般来说,贷款投向集中体现为以下几种形式: 客户集中,即银行信贷资金集中投放于某个单一客户或集团客户,或者某几个大客户,如果某个银行的贷款客户集中,也就是说该银行在某个客户或者某几个客户的贷款余额占贷款总额的比例较高,或者多家银行都向某一个或者某几个客户投放了贷款,虽然每个银行投放在该企业的贷款不多但多家银行投放的贷款总和却已经高出了一般水平。 行业集中,即银行信贷资金集中投放于某一个行业或者某几个行业,如果某个银行的贷款行业集中,就表示银行在某一行业或者某几个行业的贷款余额占贷款总额的比例较高,或者多家银行均为某一行业或者某个行业提供贷款。 地域集中,即银行信贷资金集中投放于某几个地区或城市,如因为经济发达,银行贷款相对集中于长三角等东部沿海区域或北京、上海等大城市。 期限集中,即银行信贷资金集中于某一期限,如集中于短期贷款或者集中于中长期贷款等。
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2.2  贷款集中度测算方法
目前学术界衡量商业银行贷款集中程度的方法还没有统一,现有的文献主要从客户集中度和部门(行业或区域)集中度两个方面来计量对贷款集中度进行计量。在客户集中度计量方面,学术理论界的常用方法主要有敞口比率法、基尼系数法、赫芬达尔指数法、基于 ASRF 模型的分散度调整法、基于 Credit  Risk+模型的分散度调整法等。后两种模型调整方法因对数据质量要求高且运算过程非常复杂,在实践中较少应用。在部门(行业或区域)集中度计量方面,学术理论界提出的常用方法主要有敞口比率法、HHI 指数法、多因素模型法、解析式方法。多因素模型因为因素太多、数据难以获取、计算繁琐、难以得到封闭解等难以推广,运用起来难度较高。解析式方法对数据要求也很高,计算量也相当大,因此也不常用。现对敞口比率法、基尼系数法和赫芬达尔指数法作简要介绍。敞口比率法是一种衡量绝对集中度的指标,在衡量商业银行贷款集中度的过程中常用于计量贷款投向的客户集中程度。在《商业银行风险监管核心指标》以及其他一些监管规定中,衡量银行客户集中的指标主要是单一客户贷款比例和最大十家客户贷款比例。这两个指标的计算方法比较简单,就是直接用单一客户或最大十家客户的贷款额除以银行资本净额得到的数值。在目前的规定中,各银行单一客户贷款比例应低于 10%,最大十家客户贷款比例应低于 50%。
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3   贷款集中的风险和收益影响 ..... 20
3.1 贷款集中的收益效应 ........... 20 
3.1.1 贷款集中对银行收益的影响 ......... 20 
3.2 贷款集中的风险效应 ........... 21 
4   我国商业银行贷款集中的风险与收益效应实证分析 ......... 25
4.1 数据选择与模型构建 ........... 25 
4.1.1 样本选择与数据来源 ....... 25
4.1.2 指标设计 ......... 25 
4.1.3 模型构建 ......... 27 
4.1.4 模型检验 ......... 29 
4.2 实证结果与分析 ....... 30 
4.2.1 描述性统计 ....... 30 
4.2.2 国有商业银行回归结果分析 ......... 34 
4.2.3 股份制商业银行回归结果分析 ....... 36 
5   结论与展望 ........... 38
5.1 结论与政策建议 ....... 38 
5.1.1 结论 ..... 38 
5.1.2 政策建议 ......... 38 
5.2 不足与展望 ........... 40 
 
4   我国商业银行贷款集中的风险与收益效应实证分析
 
4.1  数据选择与模型构建
基于数据的可得性和质量性原则,选择我国 A 股上市商业银行有 16  家为原始数据样本。由于中国农业银行为进行股改在 2008 年进行了不良资产的剥离,不良资产率波动较大,因此剔除中国农业银行样本。同时,由于中国光大银行2007 年数据异常,可能对研究结果的准确性产生不利影响,因而剔除中国光大银行样本。因此,本文的实证研究以我国 A 股上市的 14 家上市银行为研究样本,样本数据来源于各银行公布的年度财务报告、WIND 数据库等。鉴于我国在 2006年颁布了新修订的《企业会计准则——基本准则》,并于 2007 年 1 月 1 日起实施,为了统一数据口径,本文样本选择从 2007 年开始,样本区间为 2007 年至 2014年,共 8 年。 本文从股权结构出发将 14 家上市商业银行划分为两组:第一组是国有商业银行,包括中国建设银行(601939)、中国工商银行(601398)、中国银行(601988)、交通银行(601328),共计四家;第二组为股份制商业银行,包括华夏银行(600015)、民生银行(600016)、浦发银行(600000)、平安银行(000001)、兴业银行(601166)、招商银行(600036)、中信银行(601998)、北京银行(601169)、南京银行(601009)、宁波银行(002142),共计十家。 
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结论
 
本文以 14 家我国 A 股上市银行数据为基础,重点研究了行业贷款集中和客户贷款集中对国有制银行和股份制银行的风险和收益的不同影响。通过面板数据回归分析,本文得到如下结论:   
(1)我国股份制商业银行的客户集中度和行业集中度相比国有商业银行要高,但是在 2008 年金融危机过后,商业银行的客户集中度有明显下降的趋势,而行业集中度并不明显,股份制商业银行的行业集中度甚至有小幅上升。 
(2)对于国有商业银行来说,贷款行业集中度和客户集中度与总资产收益率都呈反向关系,且从系数上看,行业集中的影响更为重大。同时国有银行贷款的资产收益率受规模的正向影响。而对股份制商业银行来说,贷款行业集中度与总资产收益率呈正向关系,即行业集中提高了股份制商业银行的收益率,但客户集中度与收益关系并不显著,同时股份制商业银行的规模反而对盈利有负面影响。 
(3)在不良贷款率方面,股份制商业银行的贷款集中与不良贷款率并未表现出显著联系,其主要受宏观经济的影响。而对国有制商业银行来说,贷款行业集中度对其不良贷款率有显著性正向影响,贷款行业集中将显著提高其不良贷款率,而客户集中反而会略微降低其不良贷款率。 
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参考文献(略)

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