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    基于KMV模型分析利率市場(chǎng)化沖擊對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響

    2016-03-03 12:30:29陳曉晨
    2016年1期
    關(guān)鍵詞:利率市場(chǎng)化信用風(fēng)險(xiǎn)

    陳曉晨

    摘 要:受我國特殊的國情決定,我國的銀行業(yè)到目前為止未能建立起完善的存款保險(xiǎn)制度且沒有相關(guān)的保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)提供類似的保險(xiǎn)服務(wù),所以我國商業(yè)銀行一旦遇到危機(jī)無法償還身負(fù)債務(wù)極易引發(fā)新一輪的金融危機(jī)出現(xiàn)類似最近葡萄牙銀行危機(jī)的情況。除此之外我國正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和金融改革的關(guān)鍵階段,所以銀行業(yè)越來越需要獨(dú)立承擔(dān)來自內(nèi)部市場(chǎng)化帶來的成本和風(fēng)險(xiǎn)上升的壓力以及外部競(jìng)爭(zhēng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)管理壓力。本文試圖從利率市場(chǎng)化和信用風(fēng)險(xiǎn)的角度分析利率市場(chǎng)化是否會(huì)對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)帶來巨大的沖擊,但是經(jīng)過相關(guān)實(shí)證發(fā)現(xiàn)利率市場(chǎng)化帶來的利率波動(dòng)加劇對(duì)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響較小,因此可以初步斷定我國已經(jīng)具備利率市場(chǎng)化的基本條件。

    關(guān)鍵詞:KMV模型;利率市場(chǎng)化;信用風(fēng)險(xiǎn)

    一、引言

    自商業(yè)銀行產(chǎn)生以來其在各國經(jīng)濟(jì)活動(dòng)和金融活動(dòng)中就扮演者重要角色,從最早通過吸收存款和發(fā)放貸款獲得利差而獲取經(jīng)濟(jì)利益到目前為個(gè)人和企業(yè)提供理財(cái)及金融服務(wù),在功能上不斷多樣化和完善化而構(gòu)成銀行獨(dú)有的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。但是在銀行規(guī)模和功能不斷擴(kuò)大和完善的同時(shí)其可能遭受的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)沖擊及面臨信用風(fēng)險(xiǎn),流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)的概率也增加了,這就需要銀行自身管理層及銀行監(jiān)管機(jī)構(gòu)能夠有效的對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和控制從而避免銀行出現(xiàn)危機(jī)以及出現(xiàn)危機(jī)時(shí)帶來的影響和沖擊能夠得到有效的控制。關(guān)于提出對(duì)銀行機(jī)構(gòu)進(jìn)行監(jiān)管最早是由巴塞爾協(xié)議提出并且后期確定了一系列計(jì)算銀行所面臨風(fēng)險(xiǎn)的各種準(zhǔn)則它的一個(gè)大致的演進(jìn)過程就是由最早提出從體制外對(duì)銀行進(jìn)行監(jiān)管并為銀行提供一個(gè)良好地競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)銀行體制內(nèi)的監(jiān)管以及強(qiáng)化銀行內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)控制。最近在2010年出臺(tái)的巴塞爾協(xié)議Ⅲ在強(qiáng)調(diào)銀行必須堅(jiān)持保證資本充足率和加強(qiáng)監(jiān)管的同時(shí)提出了銀行應(yīng)該建立內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)機(jī)制以及完善信息披露強(qiáng)化市場(chǎng)對(duì)銀行的約束機(jī)制。這對(duì)我國商業(yè)銀行走向國際化和專業(yè)化提出了更高的要求。

    此外,目前隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展和金融市場(chǎng)化和多元化的進(jìn)程不斷加快,中國商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)受到一定程度上的沖擊且對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營模式和管理水平提出了更大的挑戰(zhàn)。目前雖然我國還未實(shí)現(xiàn)利率的市場(chǎng)化以及銀行業(yè)受國家政策保護(hù)仍然處于壟斷行業(yè),但是在金融和銀行服務(wù)業(yè)逐漸對(duì)外開放的同時(shí)銀行業(yè)未來也必然會(huì)對(duì)國內(nèi)開放,所以在金融市場(chǎng)化沖擊的條件下中國商業(yè)銀行必然會(huì)受影響。且中國商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)控制和制度管理方面與大型的國際銀行相比仍然存在一定差距且由于中國目前還未建立存款保險(xiǎn)制度中國商業(yè)銀行一旦受到市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的沖擊而產(chǎn)生信用風(fēng)險(xiǎn)引起投資者和儲(chǔ)蓄者的恐慌造成銀行擠兌和倒閉會(huì)對(duì)整個(gè)國家的金融和經(jīng)濟(jì)體系產(chǎn)生巨大的沖擊。所以金融市場(chǎng)化理論及其對(duì)我國金融及經(jīng)濟(jì)影響的研究成為目前學(xué)者研究的熱點(diǎn),而金融市場(chǎng)化的理論研究最早可以追溯至20世紀(jì)70年代麥金農(nóng)和肖在研究發(fā)展中國家經(jīng)濟(jì)增長問題時(shí)提出的金融深化理論。但是目前關(guān)于金融市場(chǎng)化對(duì)我國商業(yè)銀行的影響的研究主要集中于對(duì)銀行效率、資產(chǎn)負(fù)債管理、金融創(chuàng)新和金融生態(tài)建設(shè)方面。陳邦強(qiáng)等(2007)實(shí)證研究了1978-2005年間中國金融市場(chǎng)化進(jìn)程中金融結(jié)構(gòu)、政府行為、金融開放與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)中國金融市場(chǎng)化在短期內(nèi)未能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長但經(jīng)濟(jì)增長有效的促進(jìn)了金融中介的市場(chǎng)化說明金融市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行效率和質(zhì)量的提高并不顯著同時(shí)也表明我國金融市場(chǎng)化的程度并不高;景文宏(2011)則從地域角度考慮實(shí)證分析了不同地區(qū)的金融市場(chǎng)化指數(shù)和金融效率指數(shù)發(fā)現(xiàn)欠發(fā)達(dá)地區(qū)金融市場(chǎng)化和金融效率之間存在長期均衡關(guān)系也即金融市場(chǎng)化會(huì)對(duì)金融效率產(chǎn)生長期影響;吳曉靈(2013)認(rèn)為在中央銀行逐步放松對(duì)商業(yè)銀行信貸規(guī)模的控制以及加快利率和匯率市場(chǎng)化進(jìn)程的條件下商業(yè)銀行應(yīng)該建立有效的以資本管理為先導(dǎo)的資產(chǎn)負(fù)債管理體系。此外也有學(xué)者研究利率市場(chǎng)化和互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)管理及金融生態(tài)建設(shè)的影響以及商業(yè)銀行應(yīng)該如何應(yīng)對(duì)。但是對(duì)于金融市場(chǎng)化對(duì)我國商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等的實(shí)證分析目前仍然較少。

    由于金融市場(chǎng)化實(shí)現(xiàn)的一個(gè)必要條件是必須實(shí)現(xiàn)利率市場(chǎng)化,所以金融市場(chǎng)化的一個(gè)重要表現(xiàn)就是利率市場(chǎng)化,而商業(yè)銀行主要是依靠吸收存款和發(fā)放貸款而獲利的所以利率市場(chǎng)化可能對(duì)商業(yè)銀行利潤和收益造成影響進(jìn)而有可能導(dǎo)致資產(chǎn)波動(dòng)加大銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。所以本文主要通過建立關(guān)于利率波動(dòng)率和銀行股票收益波動(dòng)率的ECC-MGARCH模型考慮由利率市場(chǎng)化導(dǎo)致的利率波動(dòng)加劇對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)波動(dòng)率的影響進(jìn)而基于KMV模型分析利率市場(chǎng)化可能對(duì)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響。

    二、實(shí)證分析

    (一)模型介紹

    KMV模型是通過將公司股權(quán)價(jià)值看作一個(gè)上市公司資產(chǎn)價(jià)值的看漲期權(quán),其執(zhí)行價(jià)格為公司的負(fù)債價(jià)值即投資者持有一份以公司債務(wù)面值為執(zhí)行價(jià)格,以公司資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值為標(biāo)的歐式看漲期權(quán),如果負(fù)債到期時(shí)公司資產(chǎn)價(jià)值高于其債務(wù)價(jià)值,公司償還其債務(wù)(執(zhí)行期權(quán)),投資者獲得股東權(quán)益,否則公司選擇違約(放棄執(zhí)行期權(quán))。但是在實(shí)際模型計(jì)算過程中由于公司存在短期負(fù)債和長期負(fù)債,兩種負(fù)債給公司的信用風(fēng)險(xiǎn)帶來的壓力不同,所以一般選擇的違約點(diǎn)也即(債務(wù)價(jià)值)并不等于總的債務(wù)而是選擇流動(dòng)性負(fù)債加上一定比例(0.7654①)的長期負(fù)債,用公式表示如下:

    D=STD+0.7654LTD

    股權(quán)價(jià)值等于期權(quán)價(jià)格(基于B-S期權(quán)定價(jià)公式)即:

    違約距離表示標(biāo)準(zhǔn)化后銀行價(jià)值偏離違約點(diǎn)的程度,而違約概率是在服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布下的負(fù)向違約距離的概率。由此可知,要測(cè)算利率市場(chǎng)化對(duì)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響,必須測(cè)算出利率市場(chǎng)化對(duì)上市商業(yè)銀行股票收益波動(dòng)的影響進(jìn)而影響資產(chǎn)價(jià)值及其波動(dòng)率從而對(duì)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響,下面將詳細(xì)闡述實(shí)證方法。

    (二)實(shí)證方法、假設(shè)及數(shù)據(jù)選取

    由于利率市場(chǎng)化突出表現(xiàn)為利率將及時(shí)顯著的表現(xiàn)為貨幣市場(chǎng)上供求的變化因此利率波動(dòng)加劇且由于KMV模型中上市銀行信用風(fēng)險(xiǎn)受股票收益波動(dòng)的影響較大,所以為研究利率市場(chǎng)化對(duì)上市銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響,首先通過建立如下關(guān)于股票收益波動(dòng)率與利率波動(dòng)率之間的ECC-MAGRCH模型。

    其中yt分別表示t時(shí)期的股票收益率和利率,C表示常數(shù)項(xiàng),εt表示t期的殘差,σt表示t期的股票收益波動(dòng)率和利率波動(dòng)率。通過上式求解參數(shù)后可以預(yù)測(cè)未來利率波動(dòng)率與銀行股票收益的波動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)而可知由利率市場(chǎng)沖擊帶來的未來利率波動(dòng)率的加劇對(duì)銀行股票收益波動(dòng)的影響。實(shí)證過程主要包括首先利用2013年度的數(shù)據(jù)計(jì)算2013年上市銀行的違約距離及違約概率并估計(jì)出ECC-MGARCH模型的參數(shù);其次計(jì)算以下三種情況2014年第一季度的上市銀行的違約距離及違約概率:1、利用2014年第一季度實(shí)際數(shù)據(jù)測(cè)算;2、根據(jù)2014年第一季度利率數(shù)據(jù)利用ECC-MGARCH模型預(yù)測(cè)2014年第一季度股票收益波動(dòng)率然后測(cè)算其違約概率;3、考慮當(dāng)利率波動(dòng)率為估計(jì)值兩倍時(shí)利用ECC-MGARCH模型估計(jì)股票收益波動(dòng)率并測(cè)算相關(guān)銀行的違約概率。然后利用KMV模型比較三種情況下上市銀行違約風(fēng)險(xiǎn)的變化得出利率市場(chǎng)化對(duì)我國上市銀行信用風(fēng)險(xiǎn)是否有顯著影響。

    雖然ECC-MGARCH模型能夠較好的估計(jì)和預(yù)測(cè)兩個(gè)時(shí)間序列波動(dòng)率之間的關(guān)系但是由于模型估計(jì)較為復(fù)雜需要參數(shù)過多最終會(huì)影響估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和損失自由度,所以在本文中假定α矩陣為對(duì)角矩陣即波動(dòng)率只與自身的殘差平方的滯后項(xiàng)相關(guān)。本文選取的變量包括16家上市商業(yè)銀行2013年度至2014年第一季度每日股票收盤價(jià)格、股份數(shù)及長短期負(fù)債,選用Shibo銀行間隔夜拆借利率作為影響股票收益波動(dòng)率的利率,無風(fēng)險(xiǎn)利率選用平均化處理后的一年期國債票面利率。

    (三)實(shí)證結(jié)果

    根據(jù)2013年年底16家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)利用KMV模型計(jì)算出這16家銀行的資產(chǎn)價(jià)值及其波動(dòng)率如表所示:

    其中采用的無風(fēng)險(xiǎn)利率為平均化后的2013年一年期國債票面利率為3.23%。

    類似的可以得出2014年度第一季度三種情況下上述變量的計(jì)算結(jié)果(附錄中),通過這些變量值可以計(jì)算出16家上市商業(yè)銀行在2013年及2014年第一季度三種情況下的違約距離(DD)及違約概率(PD),結(jié)果如表所示:

    從上表可以看出五大國有商業(yè)銀行相比其他商業(yè)銀行違約風(fēng)險(xiǎn)較低且受利率波動(dòng)沖擊的影響較小,而且相比2013年度2014年各行的信用風(fēng)險(xiǎn)有所下降。比較2014年第一季度三種情況下的違約距離和違約概率變化看出整體風(fēng)險(xiǎn)呈上升趨勢(shì)即基于ECC-MGARCH模型估計(jì)結(jié)果下的違約概率高于實(shí)際違約概率且在利率波動(dòng)率翻倍的情況下的違約風(fēng)險(xiǎn)更高,其中受影響較大的銀行主要包括寧波銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行和招商銀行,但是總體來說各行的違約概率都保持較低水平,說明各行風(fēng)險(xiǎn)管理制度較為完善,資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)合理,風(fēng)險(xiǎn)分配合理,保持了較好的流動(dòng)性。

    三、結(jié)論

    我國的金融體系正處于市場(chǎng)化的關(guān)鍵階段,貨幣市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)、證券交易市場(chǎng)價(jià)格將逐步實(shí)現(xiàn)由市場(chǎng)供求決定并自由浮動(dòng)而改變目前受行政干預(yù)較強(qiáng)的局面,所以我國商業(yè)銀行處于目前金融改革的關(guān)鍵環(huán)節(jié)并將發(fā)揮重要作用,所以研究市場(chǎng)化沖擊對(duì)我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)和風(fēng)險(xiǎn)管理的影響十分必要。根據(jù)上述實(shí)證分析,可以得出目前我國上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)受利率市場(chǎng)化帶來的利率沖擊的影響較小,這一方面表明我國上市商業(yè)銀行都有嚴(yán)格風(fēng)險(xiǎn)控制意識(shí)保證充足的資本率,確保銀行資金的流動(dòng)性和合理的資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模;另一方面說明我國實(shí)行利率市場(chǎng)化的市場(chǎng)條件基本成熟,銀行自身基本能夠較好的控制利率沖擊對(duì)自身收益和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。當(dāng)然本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性還需要進(jìn)一步驗(yàn)證,本文只考慮了利率波動(dòng)對(duì)銀行股票收益率波動(dòng)的影響而對(duì)銀行信貸、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)的影響沒有考慮,而且文章主要考慮的是對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響并未全面其他風(fēng)險(xiǎn)所以得出的結(jié)論存在一定的局限性,有待相關(guān)學(xué)者作進(jìn)一步完善。(作者單位:武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院)

    注解:

    ① 遲國泰,曹勇,黨均章.基于最優(yōu)負(fù)債系數(shù)的上市銀行違約概率測(cè)算模型與實(shí)證[J].運(yùn)籌與管理,2012,21(3):176-186.

    參考文獻(xiàn):

    [1] 陳邦強(qiáng),傅蘊(yùn)英,張宗益.金融市場(chǎng)化進(jìn)程中的金融結(jié)構(gòu),政府行為,金融開放與經(jīng)濟(jì)增長間的影響研究[J].金融研究,2007,10:1-13.

    [2] 遲國泰,曹勇,黨均章.基于最優(yōu)負(fù)債系數(shù)的上市銀行違約概率測(cè)算模型與實(shí)證[J].運(yùn)籌與管理,2012,21(3):176-186.

    [3] 金春曉.金融危機(jī)中上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)變化——基于 KMV 模型的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊,2011(5):98-99.

    [4] 景文宏.金融市場(chǎng)化對(duì)金融效率影響的實(shí)證研究[J].甘肅金融,2011,3:014.

    [5] 彭大衡,張聰宇.銀行信用風(fēng)險(xiǎn)演變的 KMV 模型分析—以五家中小商業(yè)銀行為例[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2009(3):60-69.

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