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银行管理论文-美国商业银行的绩效分析及其启示.doc

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银行管理论文-美国商业银行的绩效分析及其启示.doc

银行管理论文美国商业银行的绩效分析及其启示一、数据、模型和变量(一)数据集说明本文主要是基于美国标准普尔公司的数据库。具体而言就是针对美国商业银行业一般行业代码GICS401010)的PANEL平行数据。该数据集时间跨度是从1993到2003年,截面包括548家商业银行,而具体的变量则包括银行总资产、总负债、股东权益以及销售收入、利息成本、其他运营收入支出NONOPINCOME/EXPENSE、利息税前利润EBIT、所有税收TOTALTAX和净利润NETINCOME等。此外本文还用到了货币供应量指标M1,这一数据的时间跨度对应于银行数据也是从1993年到2003年具体来源于WWWECONSTATSCOM。。二模型说明对于行业绩效的实证分析而言,最为广泛使用的框架就是和JOEBAIN和EDWARDMASON相关的、也就是通常所说的“结构行为绩效”SCPSTRUCTURE,CONDUCTANDPERFORMANCE范式。其大致模型如下成本和变动成本变量;KI分别表示银行的资本规模;EAI表示银行业中除了银行I之外其他所有银行的资产规模总和;而M表示外生的经济环境变量;货币供应量M1。通过比较,很容易发现本文所用的模型2与模型1主要存在两点差异AEAI取代了市场集中度指标CR;B2新增了变量M。前者EAI指标和市场集中度指标都是用来度量行业状况或者说行业中其他银行对单个银行I的影响,由于样本数据中商业银行的个数为548家,因此作者认为一般的集中度指标并不能很好的描述美国该行业的实际情况,从而选择了除了银行I之外的所有银行的资产规模作为行业影响的度量指标。至于M,主要是我们认为银行业是一个受货币市场和宏观经济影响很大的部门,有必要在绩效研究中把此类重要的外生变量包含进来,因而这里选择了货币供应量指标M1。三变量说明由于解释变量利息成本和非利息成本数据以及其他银行的资产数据之间的存在一定程度的相关性,因此在具体处理时,我们采取只选其中一个成本指标的方法来尽量避免解释变量之间的相关性。此外,在对资产收益率ROA进行解释时,我们把成本变量、资本变量以及其他银行的资产变量都进行了标准化处理,即把他们都除以银行I的资产规模,同时所有这些解释变量也都进行了对数化处理。以上就是本文主要选用的变量,这些变量之间的相关性在表1和表2列出。其中表1的变量主要用来解释LNROE。而表2的变量则是

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