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银行管理论文-我国商业银行净利差决定因素的实证研究.doc

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银行管理论文-我国商业银行净利差决定因素的实证研究.doc

银行管理论文我国商业银行净利差决定因素的实证研究摘要本文探讨了决定中国商业银行净利差的主要因素,并对中国国有商业银行和股份制商业银行的净利差模式进行了比较分析。结果说明从全国来看,年前净利差、违约风险、风险厌恶程度、银行规模和GDP增长率是影响银行净利差的主要因素。国有商业银行和股份制商业银行的净利差模式有所不同,突出表现在违约风险和GDP增长率对国有商业银行不显著,但对股份制商业银行显著。银行规模、机会成本和管理质量对股份制商业银行不显著,但对国有商业银行显著。关键词商业银行净利差影响因素面板数据模型一、商业银行净利差决定因素的文献回顾作为金融市场中介的银行扮演着资金供需的桥梁,吸收存款转为放贷,存贷款利差的变动对银行利润有最直接的影响。探讨银行边际利差的相关文献很多,其中以S.Olson和FSollenberger的最早。他们采用会计学上的差异分析法,提出边际利息差异分析模式,认为影响银行边际利差的因素是由生利资产与负债的利率敏感性、数量及其组合方式所组成,并将边际利差的变动拆解为数量差异、利率差异与组合差异。之后,Ho和Saunders1981dealermodel,以美国53家商业银行作为实证对象,发现净利差水平依赖于银行的交易规模、市场结构以及利率波动。HoandSaunders1981运用Stoll1978的观念,融入了银行经营行为避险假说和期望效用理论,发展避险与期望效用的综合模型来讨论利差。此外,McShaneandSharpe1985据澳大利亚的实际情况对HoandSaunders的模型假设加以修正,改用存款及放款利率来推导模式。他们认为银行在存款及放款市场中的市场力量愈高,银行的利差也就愈大银行的利差与绝对风险规避程度、市场利率变动的不确定性以及平均交易量有正相关存在。Allen1988heterogeneity,如此更可显示出银行多种存款、放款形态的组合效果。Allen1988利差模型主要的结论为产品的异质化会导致利差缩小,不同放款项目兼有需求交叉弹性时,会导致利差的降低。Angbazo1997依据HoandSaunders1981、McShaneandSharpe1985及Allen1988的模型结果,对美国286家银行进行实证研究,发现商业银行的净利差取决于违约风险和利率风险因素。FW.Wong1997在不确定性的多重来源及风险规避的条件下,改以厂商理论为研究基础,认为市场占有率、运营成本、信用风险及利率风险的程度会影响银行边际利等Angbazo1997则延伸Ho和Saunders1981Alen1988的模型,并以实证发现美国M0nevcenterbanks的边际利差主要受违约风险的影响DemirgucKunt1999分析80个国家近7900家银行19881995年的数据发现,一国人均国内生产总值、经济增长率对该国银行净利差水平的影响并不显著,这表明发展中国家与发达国家之间的存贷利差不同并不是由经济发展水平引起的。Saunders和Schumacher2000把交易者模型应用于欧洲和美国614家银行,发现监管要求和利率波动对净利差有决定性的影响。DemirgucKunt,Laeven和kvitie2004发现,一国银行中间业务收入比例与该国净利差成反比。目前,国内有关银行业研究的文献虽然为数不少,但广泛地集中于两类。一类是运用包络分析测算和评估银行效率,或者在此基础上以效率指标为被解释变量作进一步的因素分析。比如,2003运用DEA、存/HHI的相关性,2004运用DEA方法对2000和2001年我国最大14家商业银行进行效率评估以及因素分析。2003采用统计数据对比的方法,绩效进行比较,2004将银行总成本视为银行效率,运用多元线性回归法对影响银行总成本的因素进行研究,认为这些因素即为银行效率的影响因素。尽管第二类研究分析中也涉及到一些其它因素分析,的影响。而且,这些研究在数据样本选择和技术处理上都存在明显的偏差。鉴于此,本文将对影响我国商业银行净利差的因素做一个系统地分析,尽可能地充分利用我国商业银行的数据资料,对我国商业银行业竞争力和绩效进行综合判断和分析。二、我国商业银行净利差决定因素的实证分析一样本和数据本文使用的数据来自Bankscope数据库和中国金融年鉴19962005年各卷中各家银行年末的损益表、资产负债表,还有部分数据来源于中国统计年鉴。二变量说明本文将借鉴前人对银行净利差影响因素研究的成果,这里主要是HO和Saunders1981采用交易者模型为代表的边际利息分析法和DemirgucKunt1999对80个国家19881995年银行数据所作的综合影响因素回归分析法,根据我国实际宏观经济环境和银行自身经营特点,对各种因素重新整合,从内部制约因素和外部宏观环境因素来分析目前这些因素对银行净利差的影响。本文采用HOandSaunders1981的定义,以净利息收入除以生利资产总额NIM的估计值。NIM总利息收入一总利息支出/生息资产总额本研究中影响净利差的因素及其影响效果分别说明如下1.银行风险厌恶程度RISKAVER。McShaneandSharpe1985在探讨银行风险厌恶程度时,使用银行的自有资金占总资产的比例来衡量。自有资金比例提高,表示银行管理者使用自有资金从事营运活动的比例上升,而使用负债从事营运的比例下降,这意味着银行管理者具有风险趋避的行为,会扩大其利差。相反的,若是银行选择较低的自有资金比例,则表示相对的有较高的风险偏好,会倾向缩小银行利差。Zarruk1998的研究考虑了银行风险态度和银行资本对净利差的影响后指出,在商业银行风险厌恶的假设前提下,随着银行资本充足率的提高、存款波动性的降低,银行利差逐渐增大。这个变量与银行利差是正相关的。银行风险厌恶程度RISKAVER权益净值/资产总额2.机会成本RESER。机会成本衡量的是银行持有非生利资产的多寡。非生利资产包括现金及法定准备金等。银行吸收存款为了随时能满足顾客提款的需求,依法令规定必需有准备金。准备金包括有库存现金、存放同业之准备金及存放中央银行之存款准备金账户之存款等。由于这些资金无法产生收益,,其机会成本越大,对银行越不利。Angbazo1997指出,对所有银行来说,表外业务的发展都能够影响商业银行的净利差率,随着表外业务的发展,商业银行净利差率呈下降趋势。故本研究预期机会成本与银行利差应成负向关系。机会成本RESER非生息资产/总资产3.经营成本OPC。经营成本衡量的是银行为了推广其存放款业务,所投入的相关资源及服务过程的费用。经营成本越高,表示银行所提供的服务越多,对存、放款业务推动也越积极,因此,银行会要求较高的利差以弥补其支出。所以,经营成本与银行利差间应存在正向的关系。经营成本OPC总经营费用/总资产4.违约风险LLP。Wong1997研究表明,银行市场势力、信贷风险和利率风险控制能力都会对银行利差产生正的影响。Barajas,Steiner和Salazar1999显示,当银行加强贷款监督时,它反映了银行增加了营运费用和其他因贷款而花的费用。Angbazo1997对19891993年美国的数据进行了实证分析,得出结论净利差率既反映了商业银行利率风险溢价,也反映了信用风险溢价。这个变量预期与银行利差正相关。违约风险LLP贷款损失准备金/总贷款5.管理质量MG。Angbanzo1997显示,好的管理包含选择高利润资产和低成本负债。本研究预期管理质量与银行利差正相关。管理质量MG生息资产/总资产6.银行规模SIZE。反映银行规模的经济或不经济。大多数金融文献以银行的资产量近似反映银行规模。Berger1987认为银行规模提高可以节约成本。然而,近期许多经验研究表明银行业普遍存在规模不经济现象,比如欧洲72Demirgue,2004。由于模型中变量均用总资产变量平减,所以采用资产的对数值更Demirgue.Kunt2004。本研究预期银行规模与银行利差负相关。上述各指标均选取滞后一期量作为解释变量,因为银行各变量特征对利差的影响存在着较强的滞后效应。7.金融深化FD。在BenNaceur2003的方法中,运用金融深化计量了银行业在经济中的重要性。如果银行业资产增长快于经济增长速度,预计这个变量与银行利差成负相关。金融深化FD存款银行的总资产/GDP8.生产总值增长率GDP。宏观经济环境可能影响银行利差的行为。在一个不利的宏观经济环境条件下,由于非营运贷款的增加,可以恶化银行经营状况。在BrockFranken2003、CasuBarbara2004、DiazOliero2005中,用真实GDP,GDP增长率和GDP差距表示宏观经济环境。我们预期GDP增长率与银行利差正相关。三模型及分析结果根据本次研究所使用数据的特点,我们选择了固定效应的面板数据回归模型。为了减少由于截面数据造成的异方差影响,我们采用了广义最小二乘法GLS对该模型进行估计,所有计算采用Eviews3.0来完成。根据前面的分析,得到如下基本模型NIMitc0ic1RISKAVERit1c2RESERit1c3OPCit1c4LLPit1c5MGit1c6SIZEit1c7NIMit1c8FDitc9GDPit∈it式中NIMit表示时间t银行ii1...Nt1...TRISKAVERit1为时间t1银行i的银行风险厌恶程度RESERit1为时间t1银行i的机会成本OPCit1为时间t1银行i的经营成本LLPit1为时间t1银行i的违约风险MGit1为时间t1银行i的管理质量SIZEit1为时间t1银行i的规模NIMit1为时间t1银行i的净利差FDit为时间t银行i的金融深化GDPit为时间t银行i的GDP增长率∈it为时间t银行i的误差项。考虑到基本模型中的某些变量可能存在多重共线性问题,这会导致回归结果出现较大的偏差。因此,在基本模型回归结果的基础上,我们对t值较小且检验结果不显著p值大于0.10的变量进行逐步剔除,直到剩余变量的t检验全部显著为止,并将剩余变量构成的模型称为适用模型。首先应用基本模型对全国层面的NIM模式作回归分析,结果见表1说明银行风险厌恶程度RISKAVERt1、银行规模SIZEt1、违约风险LLPt1、净利差NIMt1和GDP增长率对NIM均有显著性的影响,而机会成本RESERt1、经营成本OPCt1、管理质量MGt1、金融深化FD对NIM的影响不显著。除经营成本、管理质量、GDP增长率的回归系数符号与预期符号相反外,其余变量的回归系数的符号均与预期符号相同。按照前面提到的方法对不显著的变量进行逐步剔除,得到了包含5个变量的适用模型,结果表明相对于基本模型,适用模型R2没有提高,D.W值有微弱的改善,而F值有非常显著的提高,说明适用模型与实际数据的拟合效果好于基本模型。因此,我们采用适用模型作为模拟全国NIM的最终模型。随后,我们又分别对国有银行和商业银行的NIM模式进行了基于面板数据的回归分析,同样也区分了基本模型和适用模型。结果说明因篇幅有限,本文所有回归结果数据省略。有兴趣者,可直接与作者联系编者按。1对国有银行来说,风险厌恶程度RISKAVERt1、机会成本RESERt1、管理质量MGt1、银行规模SIZEt1、金融深化FD、净利差NIMt1对NIM的影响显著,除经营成本、机会成本、金融深化的回归系数符号与预期符号相反外,其余变量的回归系数的符号均与预期符号相同。2对商业银行来说,风险厌恶程度RISKAVERt1、违约风险LLPt1、金融深化FD、GDP增长率、净利差NIMt1对NIM的影响最显著。除管理质量、银行规模、GDP增长率的回归系数符号与预期符号相反外,其余变量的回归系数的符号均与预期符号相同。同时,我们也注意到,无论是采用基本模型还是适用模型,两种类型的回归效果都非常好,表现在R2和调整后R2接近1,而且两者之间的差异非常小D.W.值非常接近于2.0F值对应的概率值即p值接近于0。根据上面回归结果,我们可以获得以下初步结论1.我国商业银行经营成本OPC对银行NIM的影响为负。即OPC每上升一个单位,NIM将下降0.1192个单位,并不具有显著性,这与预期结果不相符。这表明我国银行业经营是低效的,粗放式增长现象严重,资产和劳动投入的增加并不能转化为产出收益的增加。2.风险厌恶程度RISKAVER对我国商业银行NIM的影响为正。即风险厌恶程度每上升一个单位,NIM将会提高0.0421个单位,并具有较强的显著性。从理论上也不难理解,随着资本充足率的提高,商业银行防范信用风险的能力加强,NIM自然也会提高,对于我国商业银行也是如此。这与预期结果相一致。从回归结果还可看出,我国国有银行和股份制银行的风险厌恶程度都与银行NIM正相关,但是,股份制银行的风险厌恶程度具有的显著性程度强于国有银行的显著性程度。这说明股份制银行的资本状况、防范信用风险的能力好于国有银行的资本状况和防范信用风险的能力,从而较好地提高了股份制银行的NIM水平。

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