基于前景理論的銀行業(yè)風(fēng)險承擔(dān)行為實證研究

胡 娟

（中南財經(jīng)政法大學(xué)金融學(xué)院，武漢430073）

1 問題的提出

現(xiàn)有的關(guān)于銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的文獻(xiàn)多數(shù)都是建立在傳統(tǒng)的完全信息和完全理性的假設(shè)前提下，由此發(fā)現(xiàn)決定商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)行為的影響因素包括：銀行資本監(jiān)管、不完善的公司治理機(jī)制、市場競爭的加劇和社會法律環(huán)境等。這些因素都未能考慮到風(fēng)險承擔(dān)決策是建立在人的主觀判斷的基礎(chǔ)之上，銀行經(jīng)理的風(fēng)險感知能力、對待風(fēng)險的態(tài)度和風(fēng)險偏好都會影響風(fēng)險決策。所以行為金融也成為影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的主要因素之一。

如果說傳統(tǒng)決策理論更多思考“人們應(yīng)該如何決策”，卡尼曼為代表的行為經(jīng)濟(jì)學(xué)家則更多的考察“人們實際上是怎樣決策的”。從人的角度研究經(jīng)濟(jì)學(xué)，認(rèn)為人為了追求自身利益最大化，對信息進(jìn)行全面判斷和抉擇，形成最優(yōu)決策。行為經(jīng)濟(jì)學(xué)比以往的一些理論更準(zhǔn)確描述了人們在不確定情況下的決策行為。傳統(tǒng)理論通常認(rèn)為風(fēng)險承擔(dān)和后果值與均值之間的離差相關(guān)，但是Fishburn(1977)卻發(fā)現(xiàn)風(fēng)險承擔(dān)與后果值距離目標(biāo)值的大小相關(guān)性更大。隨后，Kahneman and Tversky(1979)宣稱前景理論是影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的主要因素。根據(jù)這一理論，當(dāng)?shù)陀谀繕?biāo)值時決策者偏向于追求高風(fēng)險，而當(dāng)高于目標(biāo)值時則傾向于規(guī)避風(fēng)險。Payne等(1980 and1981)的研究證實了Kahneman and Tversky的結(jié)論。因此，基于前景理論，距參照標(biāo)值的差距會影響個人對風(fēng)險承擔(dān)的態(tài)度。

Fiegenbaum and Thomas(1988)分析了1960～1979年包括商業(yè)銀行在內(nèi)的多個行業(yè)的風(fēng)險回報特征。他們分別用了資本利潤率（ROE）和ROE的方差來衡量收益和風(fēng)險，以此來研究預(yù)期理論是否能夠很好地解釋以前的高收益低方差和低收益高方差之間的關(guān)系。他們計算各行業(yè)中一段時間內(nèi)每個企業(yè)的年均ROE，并據(jù)此區(qū)分這些企業(yè)，給哪些高于ROE中位數(shù)的企業(yè)賦予較高的數(shù)值（H），對那些低于中位數(shù)的企業(yè)賦予較低的數(shù)值(L)。再用相同的方法，計算出ROE的方差并對企業(yè)排序，也用H和L進(jìn)行賦值，如果某個企業(yè)被標(biāo)記為HL則意味著它有較高的ROE和低的方差。然后計算每個行業(yè)的負(fù)相關(guān)比率（HL+LH）/(HH+LL)。他們的結(jié)論表明風(fēng)險和收益之間存在負(fù)的相關(guān)性，從而驗證了前景理論。

Fiegenbaum and Thomas(1988)之后,Jegers(1991)適用比利時1977～1982年間幾個行業(yè)的的財務(wù)數(shù)據(jù)分析了風(fēng)險和收益之間的關(guān)系。其方法是計算出每個企業(yè)的年均收益并據(jù)此排序，將這些企業(yè)分為兩組，低于目標(biāo)值組高于目標(biāo)值組。然后計算了收益與風(fēng)險之間的Spearman’s秩相關(guān)系數(shù)。結(jié)論表明風(fēng)險與收益正相關(guān)。

繼Fishburn(1977)and Fiegenbaum and Thomas(1988)之后,Johnson(1994)使用行為金融學(xué)的框架將研究聚焦于銀行的風(fēng)險決策。他試圖解釋產(chǎn)出變量及其與目標(biāo)值差距之間的關(guān)系并找到一個適合商業(yè)銀行的參照值。他的分析樣本涵蓋了1970～1989年間美國的商業(yè)銀行。將風(fēng)險定義為產(chǎn)出的標(biāo)準(zhǔn)差，使用ROA,ROE和主要資本比率這些常用的收益指標(biāo)。他進(jìn)一步將目標(biāo)值定義為收益變量的中位數(shù)值，并根據(jù)中位數(shù)值將銀行分為2組。又計算出標(biāo)準(zhǔn)差和距目標(biāo)值差距間的相關(guān)系數(shù)。他計算的肯塔爾相關(guān)系數(shù)表明，低于目標(biāo)值組的結(jié)論與Fishburn對風(fēng)險的衡量和預(yù)期理論是一致的。他進(jìn)一步建議，在實際操作中可以將收益率作為參照值。低值組的結(jié)論還表明所在地區(qū)和銀行規(guī)模也是影響結(jié)論的主要因素。在高值組中，距參照目標(biāo)值距離和距均值的離差之間沒有相關(guān)性。

Godlewski(2004)使用累計預(yù)期理論實證研究了銀行業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)行為。他分析了1996～2001年間兩個新興市場經(jīng)濟(jì)體（東南亞和拉丁美洲）的商業(yè)銀行。他的結(jié)論初步揭示了累計預(yù)期理論作為影響銀行風(fēng)險承擔(dān)行為重要因素之一的有效性和相關(guān)性?？傮w上看，他的結(jié)論表明高值組的銀行呈現(xiàn)出風(fēng)險厭惡特征。

2 研究方法與數(shù)據(jù)

2.1 研究思路

本文的目的在于將行為金融的分析方法納入我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)決策的研究中。從而發(fā)現(xiàn)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為決定因素中除傳統(tǒng)變量以外的決策因素。在前景理論的框架下對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為研究的現(xiàn)有成果非常鮮見，本文依循Johnson(1994)和Godlewski(2004）等的主要方法和思路研究了我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為與收益變動、未來潛在損失和成本變動之間的關(guān)系。本文選取了我國2000～2013年間共249家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。從收益層面和潛在損失層面分別選擇了三個維度，共6個維度，并在每個維度上按照與參照值的離差將所有銀行分為兩組：高值組與低值組，然后對不同組別的銀行風(fēng)險承擔(dān)與距參照值離差之間的關(guān)系進(jìn)行實證研究，分別計算距參照值變量和變量標(biāo)準(zhǔn)差之間的肯塔爾系數(shù)并據(jù)此分析盈虧變動對我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響。為了進(jìn)一步驗證框定效應(yīng),本文分別對盈利和損失兩個層面的變量進(jìn)行了交差檢驗。結(jié)果與已有結(jié)論基本一致，即當(dāng)商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險承擔(dān)決策時，如果用盈利范圍來框定，銀行是風(fēng)險規(guī)避的，當(dāng)用損失來框定時，是風(fēng)險喜好的。

2.2 變量解釋

本文依循Fishburn(1977),Fiegenbaum and Thomas(1988),Johnson(1994)and Godlewski(2004)的方法和思路,選取了我國2000～2013年間共249家商業(yè)銀行作為研究樣本剔除了政策性銀行、外資銀行和沒有數(shù)據(jù)的銀行，數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫和各銀行的年度報告。在收益衡量指標(biāo)上，選擇了傳統(tǒng)的資本利潤率（ROE）來代表股東視角，資產(chǎn)利潤率（ROA）反映管理者的視角，以及資本充足率（CAP）反映股東、管理人員和監(jiān)管當(dāng)局的視角。同時，本文還使用了用于衡量可能損失的指標(biāo)，不良貸款率（NPL）反映銀行的潛在損失、撥備覆蓋率（PVC）和貸款撥備率（LPV）用來反映銀行經(jīng)理對風(fēng)險的預(yù)計和準(zhǔn)備金對風(fēng)險的覆蓋程度。同時，按照前景理論，我們以價值函數(shù)反映商業(yè)銀行決策者主觀感受的價值，它與參照值有關(guān)，最終后果值相對于這個參照值的離差即為不同的盈虧變化，這種變化將改變?nèi)藗儗r值的直觀感受，從而改變決策者的風(fēng)向偏好。所以在本研究中我們借鑒Johnson(1994)的結(jié)論，以樣本銀行中位數(shù)值作為參照值，后果值與中位數(shù)值之間的離差表示盈虧的變化，同時使用各變量的標(biāo)準(zhǔn)差衡量風(fēng)險水平。因此，各變量后果值的標(biāo)準(zhǔn)差將與距參照值的離差相關(guān)。數(shù)據(jù)實證分析中使用的各變量含義如表1所示。

表1 變量解釋

其中，MEROAiMEROEiMECAPiNPLitPVCitLPVit是以各銀行ROA、ROE、CAP、NPL、PVC 、LPV時間序列值計算出的中位值。MEDMROA MEDMROE MEDMCAP MEDMNPL、MEDMPVC、MEDMLPV是對上述各變量再取中位值作為參照值。這樣就得到六個維度：維度1-ROA、維度2-ROE、維度 3-CAP、維度 4-NPL、維度 5-PVC、維度6-PLV。然后根據(jù)參照值可以將所有的銀行分別在這六個維度上分為兩組：高值組和低值組，分別包括高于參照值的銀行和低于參照值的銀行。

3 實證結(jié)果與分析

我們對六個維度分為盈利和損失兩個層面，對他們的離差值和標(biāo)準(zhǔn)差分別計算肯塔爾相關(guān)系數(shù)。肯塔爾相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間相關(guān)強(qiáng)度的指標(biāo)。它計算數(shù)據(jù)的秩，系數(shù)在+1到-1之間。系數(shù)為+1表示變量間完全相關(guān)，-1則表示完全不相關(guān)。

3.1 盈利層面的維度分析

對盈利層面維度1至維度3的數(shù)據(jù)分析結(jié)果如表2所示。

表2 盈利層面的KENDALL'S系數(shù)

數(shù)據(jù)分析表明，從盈利層面看，對于全體銀行組和高值組，距參照值離差與標(biāo)準(zhǔn)差之間的肯塔爾系數(shù)為正，既收益距參照值越大，其標(biāo)準(zhǔn)差也越大。并且ROE和CAP兩個維度的系數(shù)在1%或5%的水平呈現(xiàn)統(tǒng)計上的顯著性，僅在ROA維度上不具有統(tǒng)計上的顯著性。這一結(jié)果說明高值組銀行在ROE和CAP兩個維度上表現(xiàn)出顯著的風(fēng)險厭惡特征。原因是收益較高，資本充足率較高（距參照值離差大）的銀行面臨的股東以及來自監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管預(yù)警壓力較小，銀行抵御風(fēng)險的能力較強(qiáng)，銀行作為盈利性機(jī)構(gòu)有充分的激勵通過投資高風(fēng)險項目來獲得高收益；收益和資本充足率優(yōu)勢較?。ň鄥⒄罩惦x差?。┑你y行經(jīng)理由于面對較大的監(jiān)管預(yù)警壓力會選擇低風(fēng)險項目。對于低值組銀行三個維度上肯塔爾系數(shù)都不顯著，但在ROE和CAP兩個維度上系數(shù)為負(fù)，表明低值組銀行風(fēng)險厭惡特征較弱，距參照值離差大（離差值?。瑯?biāo)準(zhǔn)差反而大，意味著銀行已實現(xiàn)的虧損大，經(jīng)營情況差，則傾向于更加冒險的風(fēng)險承擔(dān)行為。

3.2 損失層面的維度分析

表3 損失層面的KENDALL'S系數(shù)

在損失層面的三個維度上，各后果值距參照值的離差大小表明了銀行面臨的未來貸款損失的可能性，不良貸款率距參照值的大小代表貸款根據(jù)會計制度規(guī)定在資產(chǎn)負(fù)債表上已經(jīng)確認(rèn)的可能損失，撥備覆蓋率和貸款撥備率距參照值的大小則代表銀行經(jīng)理對未來可能面臨風(fēng)險的態(tài)度。

從損失層面的分析來看，在不良貸款率、撥備覆蓋率和貸款撥備率三個維度上，我們觀察到較復(fù)雜的結(jié)果。對于高值組銀行只有撥備覆蓋率維度上的肯塔爾系數(shù)顯著為正，而在不良貸款率和貸款撥備率兩個維度上不具有統(tǒng)計上的顯著性。而對于低值組銀行，損失層面三個維度的系數(shù)都很顯著，考慮到在貸款撥備率維度上各家銀行的數(shù)據(jù)缺失較多（僅30家銀行數(shù)據(jù)）參考價值不大，因此可以認(rèn)為低值組銀行在損失層面肯塔爾系數(shù)顯著為正，說明低值組銀行有很強(qiáng)的偏好風(fēng)險傾向。即銀行面臨的未來可能性損失越大（離差值大），就越傾向于承擔(dān)較高的風(fēng)險，而當(dāng)銀行決策者認(rèn)為潛在的損失可能性降低時，則傾向于較小的風(fēng)險承擔(dān)行為。

3.3 盈利和損失層面的交差實證分析

下面的表4和表5是對收益和損失兩個層面各維度變量進(jìn)行的交差檢驗。目的是對前景理論中的框架問題進(jìn)行研究。前景理論認(rèn)為，相同的選擇可能會以不同的方式實現(xiàn)，從而會影響企業(yè)的風(fēng)險偏好。為此，在表4中，計算了收益層面各維度的標(biāo)準(zhǔn)差（SDROA SDROE SDCAP，）和損失層面各維度距參照值離差（DTNPL DTPVC DTPLV維度4～6）之間的肯塔爾系數(shù)。在表5中則相反，分別計算損失層面各維度標(biāo)準(zhǔn)差（SDNPL SDPVC SDPLV）與收益層面各維度距參照值離差（DTROA DTROE DTCAP即維度1～3）之間的肯塔爾系數(shù)。

從表4的分析結(jié)果來看，我們觀察到高值組中維度4和維度6肯塔爾系數(shù)顯著為負(fù)，說明在損失層面，高值組銀行在面對可能的貸款損失和損失覆蓋率（成本）兩個維度上表現(xiàn)出明顯的風(fēng)險厭惡，即潛在損失大、成本高，風(fēng)險承擔(dān)選擇上越傾向于謹(jǐn)慎，之所以在各維度上離差值與CAP的標(biāo)準(zhǔn)差的肯塔爾系數(shù)顯著性很弱，原因在于即使銀行面臨的潛在損失和損失彌補(bǔ)成本較低，但是監(jiān)管當(dāng)局對資本充足率的剛性要求限制了其波動，特別是對于資本充足率低于參照值的銀行機(jī)構(gòu)，因考慮到監(jiān)管懲罰壓力的增大，可能會降低風(fēng)險傾向而不是傾向冒險。

表4 損失對盈利的肯塔爾系數(shù)表

在低值組，我們僅觀察到維度4和維度5分別對ROA和ROE標(biāo)準(zhǔn)差有顯著為正的肯塔爾系數(shù)表明低值組銀行從損失層面進(jìn)行風(fēng)險決策時因為未來潛在損失和損失成本在參照值以下，所以有更大的空間尋求高風(fēng)險的項目，但是顯著性不及高值組。

表5 盈利對損失的肯塔爾系數(shù)表

表5的數(shù)據(jù)分析顯示，對于高值組銀行，我們在三個維度上都分別觀察到與相應(yīng)的顯著為負(fù)的肯塔爾系數(shù)。分別是，ROA距參照值的離差與撥備覆蓋率的標(biāo)準(zhǔn)差，ROE距參照值離差、CAP距參照值離差與不良貸款率的標(biāo)準(zhǔn)差都顯著為負(fù)，表明了高值組銀行各利益相關(guān)方的風(fēng)險厭惡行為具有一定的統(tǒng)計上的顯著性，而其他系數(shù)的不顯著也說明這一風(fēng)險厭惡的特征并不是非常明顯。

在低值組銀行中僅觀察到DTROA和SDLPV這一對變量的系數(shù)顯著為正，表明低值組銀行傾向冒險的風(fēng)險偏好，但因為其他變量的系數(shù)均不顯著，所以這一特征也不明顯。

綜合以上數(shù)據(jù)分析結(jié)果，在收益層面高值組銀行有明顯的風(fēng)險厭惡特征，而就損失層面而言，低值組銀行具有顯著的承擔(dān)風(fēng)險偏好。這一結(jié)論與已有文獻(xiàn)的結(jié)論一致，并且通過收益和潛在損失兩個層面更進(jìn)一步揭示了商業(yè)銀行對盈利變動和可能損失的敏感程度。盈利能力較好的銀行（收益高值組）收益的變動對其風(fēng)險承擔(dān)行為的影響更顯著，當(dāng)考慮潛在損失時，成本較低的銀行（損失低值組）風(fēng)險承擔(dān)行為的敏感性更高。

4 結(jié)論

本文著重從實證角度分析了銀行管理層行為對風(fēng)險承擔(dān)影響的內(nèi)在機(jī)制。結(jié)果表明現(xiàn)有文獻(xiàn)中使用變量后果值分析影響銀行風(fēng)險承擔(dān)因素的方法是有其局限性的，財富值的變化也是影響商業(yè)銀行決策者進(jìn)行風(fēng)險承擔(dān)決策的重要因素。本文使用實證研究的方法檢驗了行為金融理論在銀行風(fēng)險承擔(dān)選擇方面的適用性。本文的主要結(jié)論支持了現(xiàn)有文獻(xiàn)的結(jié)論（Fishburn(1977)measure of risk and Kahneman and Tversky(1979)）：銀行收益距參照值的離差與銀行的風(fēng)險承擔(dān)行為相關(guān)，高值組銀行傾向于保守的風(fēng)險承擔(dān)行為，低值組銀行則傾向于冒險的風(fēng)險承擔(dān)行為。還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)我國盈利能力較好的銀行（收益高值組）收益的變動對其風(fēng)險承擔(dān)行為的影響更顯著，當(dāng)考慮潛在損失時，成本較低的銀行（損失低值組）風(fēng)險承擔(dān)行為的敏感性更高。

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