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      信貸資產(chǎn)證券化對商業(yè)銀行盈利能力影響的實(shí)證分析

      2018-02-25 05:01:20宋清華肖心蕙
      統(tǒng)計與決策 2018年24期
      關(guān)鍵詞:全國性證券化面板

      宋清華,肖心蕙

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

      0 引言

      資產(chǎn)證券化作為最重要的金融創(chuàng)新工具之一,被普遍認(rèn)為具有提高銀行盈利能力的功能。銀行開展信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù),可以盤活存量資本、提高資金效率,有利于提高盈利水平。我國資產(chǎn)證券化起步較晚,于2005年開始業(yè)務(wù)試點(diǎn),受2008年國際金融危機(jī)的影響,暫停試點(diǎn)長達(dá)四年。自2012年重啟以來,在監(jiān)管層的積極引導(dǎo)下,資產(chǎn)證券化已逐步進(jìn)入常規(guī)化發(fā)展階段,由初期監(jiān)管主導(dǎo)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)殂y行內(nèi)生需求驅(qū)動,發(fā)行規(guī)模逐年擴(kuò)大。特別是在2017年以來金融監(jiān)管明顯趨嚴(yán)的背景下,2018年4月監(jiān)管層聯(lián)合出臺的《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》(即“資管新規(guī)”)明確指出“依據(jù)金融管理部門頒布規(guī)則開展的資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)”不適用,豁免標(biāo)準(zhǔn)化資產(chǎn)證券化產(chǎn)品,對商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)生利好影響,予以其更大增長空間。

      隨著實(shí)踐層面的迅速發(fā)展,理論層面的經(jīng)驗驗證更具理論和現(xiàn)實(shí)意義。鑒于此,本文結(jié)合我國資產(chǎn)證券化發(fā)展的現(xiàn)狀,應(yīng)用商業(yè)銀行及其發(fā)行證券化產(chǎn)品的經(jīng)驗數(shù)據(jù),實(shí)證檢驗信貸資產(chǎn)證券化是否提高了我國商業(yè)銀行的盈利能力,分析資產(chǎn)證券化與銀行盈利水平的關(guān)系。

      1 研究設(shè)計

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      我國資產(chǎn)證券化實(shí)踐始于2005年,受2008年全球金融危機(jī)影響暫停長達(dá)四年,至2012年才重啟業(yè)務(wù)試點(diǎn)。鑒于首次試點(diǎn)期間僅8家銀行發(fā)行共計13只證券化產(chǎn)品,樣本量過少,且業(yè)務(wù)暫停造成觀測數(shù)據(jù)不具連續(xù)性,故本文樣本數(shù)據(jù)時間跨度設(shè)定為重啟后的2012—2017年。本文采用的信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來自萬得資訊數(shù)據(jù)庫(WIND),銀行財務(wù)數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)和銀行年報。數(shù)據(jù)篩選的原則為:(1)剔除政策性銀行和外資銀行;(2)剔除2012年后新成立的銀行;(3)剔除重要變量存在嚴(yán)重缺失的樣本。篩選出75家商業(yè)銀行在觀測期進(jìn)行了至少一單信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù),包括:5家大型商業(yè)銀行、13家全國股份制商業(yè)銀行(含郵政儲蓄銀行)、40家城市商業(yè)銀行和17家農(nóng)村商業(yè)銀行。

      1.2 變量選取

      (1)被解釋變量

      資本利潤率(ROE):稅后凈利潤與平均凈資產(chǎn)之比,不應(yīng)低于11%。該指標(biāo)是衡量銀行盈利水平的重要指標(biāo),反映銀行經(jīng)營能力的強(qiáng)弱,比率越高,說明單位自有資本帶來的回報越高。資產(chǎn)證券化作為改善經(jīng)營績效的有效工具,預(yù)期為銀行帶來更高的資本利潤率。

      (2)解釋變量

      是否證券化虛擬變量(Sec):銀行當(dāng)年發(fā)行至少一單資產(chǎn)支持證券取值1,否則取值0。

      證券化頻次(Freq):銀行當(dāng)年資產(chǎn)證券化發(fā)行次數(shù)。

      證券化比率(Secr):銀行當(dāng)年資產(chǎn)證券化發(fā)行總額與同期貸款總額之比。

      (3)控制變量

      資產(chǎn)規(guī)模(lnTA):總資產(chǎn)的自然對數(shù)。更大資產(chǎn)規(guī)模的銀行擁有更多的信貸資產(chǎn)可供證券化,以及更強(qiáng)的業(yè)務(wù)能力開展證券化業(yè)務(wù)。

      采用SPSS 22.0對日平均氣壓、日氣壓差、日平均氣溫、日氣溫差、日平均水汽壓、日平均相對濕度、日降水量、日平均風(fēng)速、日極大風(fēng)速、舒適度指數(shù)等氣象因素與面神經(jīng)炎發(fā)病情況進(jìn)行分析,計數(shù)資料采用χ2檢驗,計量資料采用t檢驗,不適用χ2檢驗和t檢驗資料,采用非參數(shù)檢驗。以P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

      資本充足率(CAR):資本總額與風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)的比率,不應(yīng)低于8%。該指標(biāo)是巴塞爾協(xié)議中的關(guān)鍵監(jiān)管指標(biāo),衡量商業(yè)銀行自有資本承擔(dān)損失程度,反映銀行抵御風(fēng)險的能力。本文選取其作為資本結(jié)構(gòu)的代理變量。

      不良貸款率(NPLR):不良貸款與貸款總額之比,不應(yīng)高于5%。該指標(biāo)是評價銀行貸款安全狀況的重要指標(biāo),反映銀行的經(jīng)營安全水平。本文選取其作為安全性的代理變量。

      存貸比(LDR):貸款余額與存款余額的比例。該指標(biāo)衡量銀行在某一時點(diǎn)上吸納存款對應(yīng)的發(fā)放貸款情況,比值越低意味著流動性越強(qiáng),但資金使用效率越低。本文選取其作為流動性的代理變量。

      成本收入比(CIR):營業(yè)費(fèi)用加折舊與營業(yè)收入之比,不應(yīng)高于45%。該指標(biāo)測量的是銀行獲得每單位的收入支出的成本,是衡量銀行經(jīng)營效率的重要指標(biāo),比值越低表示經(jīng)營效率越高。本文選取其作為經(jīng)營效率的代理變量。

      存款與資產(chǎn)比率(DAR):存款總額與資產(chǎn)總額之比。存款是商業(yè)銀行資金的主要來源,該比率越高,說明銀行攬儲融資能力越強(qiáng)。本文選取其作為融資來源的代理變量。

      1.3 模型設(shè)定

      本文主要研究信貸資產(chǎn)證券化與商業(yè)銀行盈利能力的關(guān)系,由于銀行經(jīng)營活動存在連慣性或延續(xù)性,經(jīng)濟(jì)行為形成動態(tài)變化的過程,前一期盈利水平可能影響當(dāng)期績效。引入被解釋變量的滯后項作為解釋變量構(gòu)造動態(tài)面板模型,可以在一定程度上反映銀行盈利能力的動態(tài)慣性及調(diào)整過程。另外,對于動態(tài)面板模型中,因解釋變量包含被解釋變量滯后項而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,運(yùn)用廣義矩估計方法(GMM),借助工具變量可以有效克服這一問題。常見的動態(tài)面板模型包括差分GMM與系統(tǒng)GMM方法,適用于短動態(tài)面板數(shù)據(jù)。國內(nèi)商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)發(fā)展時間不長,現(xiàn)有面板數(shù)據(jù)為“長N短T”的短面板結(jié)構(gòu)。因此,本文構(gòu)造動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型,采用差分GMM和系統(tǒng)GMM方法,實(shí)證檢驗信貸資產(chǎn)證券化對商業(yè)銀行盈利能力的影響,基本回歸模型為:

      其中y為被解釋變量,c為常數(shù)截距項,變量橫截面下標(biāo)i=1,…,N代表不同銀行,時間下標(biāo)t=1,…,T代表不同年度,k=1,…,K代表滯后階數(shù),x為解釋變量,ctrl為控制變量向量,β為各變量的相關(guān)系數(shù)向量,μ為未觀測到的個體效應(yīng),ε為隨機(jī)擾動項。

      2 實(shí)證結(jié)果分析

      2.1 描述性統(tǒng)計

      下頁表1、表2分別為全樣本描述性統(tǒng)計和分組t檢驗結(jié)果。本文將大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、郵政儲蓄銀行定義為全國性銀行,共18家,記為組1;將城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行定義為地方性銀行,共57家,記為組2。被解釋變量資本利潤率(ROE)的均值為16.25%,高于銀監(jiān)會11%的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn),其中-5.31%的異常值來自于煙臺銀行2012年的數(shù)據(jù)。分組統(tǒng)計可見,全國性銀行ROE均值高于地方性銀行,說明前者盈利能力整體更強(qiáng)。這一結(jié)果符合我國當(dāng)前銀行業(yè)現(xiàn)狀,全國性銀行資金實(shí)力更強(qiáng)、業(yè)務(wù)覆蓋更廣,較地方性銀行擁有更高的盈利水平。解釋變量中,是否證券化虛擬變量(Sec)的均值為0.34,全國性銀行與地方性銀行的組間均值差0.34在1%水平下顯著,表示全國性銀行更傾向于發(fā)起資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù);證券化頻次(Freq)的均值為0.6,全國性銀行的均值1.56遠(yuǎn)高于地方性銀行的均值0.3,且組間均值差在1%水平下顯著,說明全國性銀行每年發(fā)行資產(chǎn)證券化次數(shù)多于地方性銀行;證券化比率(Secr)的均值為0.49%,整體偏低,全國性銀行的均值0.33%低于地方性銀行的均值0.54%,地方性銀行證券化資產(chǎn)占信貸資產(chǎn)的比重相對較高??傮w而言,全國性銀行資產(chǎn)證券化活躍度高于地方性銀行,但由于信貸資產(chǎn)規(guī)?;鶖?shù)大,導(dǎo)致證券化資產(chǎn)占比較低??刂谱兞恳渤尸F(xiàn)出整體達(dá)到監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)以及存在分組差異的特性。

      表1 描述性統(tǒng)計

      表2 分組t檢驗

      變量相關(guān)系數(shù)矩陣如表3所示。各證券化代理變量之間顯著相關(guān)且相關(guān)系數(shù)較大,為防止多重共線性問題,將分別對解釋變量進(jìn)行回歸。解釋變量與控制變量之間的相關(guān)系數(shù)絕對值均小于0.5,說明不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

      表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

      在回歸分析之前,需要檢驗數(shù)據(jù)序列的平穩(wěn)性,確定數(shù)據(jù)序列是否存在單位根,避免出現(xiàn)“偽回歸”問題。本文使用Fisher-ADF檢驗的方法,對解釋變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。如表4檢驗結(jié)果顯示,所有變量拒絕“存在單位根”的原假設(shè),在1%的顯著性水平下是平穩(wěn)的。

      表4 單位根檢驗結(jié)果

      2.2 回歸結(jié)果分析

      動態(tài)面板模型回歸結(jié)果分別在下頁表5中列示,其中模型(1)、模型(3)、模型(5)為差分GMM估計,模型(2)、模型(4)、模型(6)為系統(tǒng)GMM估計。本文采用Arellano-Bond和Sargan檢驗來判定工具變量的有效性:Arellano-Bond檢驗是自相關(guān)檢驗,原假設(shè)為隨機(jī)擾動項不存在自相關(guān)性;Sargan檢驗是過度識別約束檢驗,原假設(shè)為選取的工具變量不存在過度識別約束,工具變量設(shè)定有效。檢驗結(jié)果顯示,Arellano-Bond檢驗存在一階自相關(guān)但不存在二階自相關(guān),證明模型有效;Sargan檢驗接受工具變量不存在過度識別的原假設(shè),說明工具變量有效。

      由回歸結(jié)果可見,商業(yè)銀行資本利潤率與信貸資產(chǎn)證券化活動顯著負(fù)相關(guān)。具體來說,是否證券化虛擬變量、證券化頻次和證券化比率的回歸系數(shù)一致為負(fù),且均具有統(tǒng)計顯著性,說明開展證券化業(yè)務(wù)、發(fā)行證券化產(chǎn)品次數(shù)越多、占信貸資產(chǎn)比率越高,商業(yè)銀行獲得的盈利水平越低。這一結(jié)果與預(yù)期不符,可能的原因有:(1)信貸資產(chǎn)證券化是從資產(chǎn)負(fù)債表中剝離資產(chǎn),轉(zhuǎn)移信貸風(fēng)險,以此達(dá)到優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的目的,因此已證券化的信貸資產(chǎn)不屬于表內(nèi)資產(chǎn),從而不能直接給銀行帶來賬面利潤。(2)我國商業(yè)銀行現(xiàn)階段發(fā)行的資產(chǎn)支持證券,多以信用評級較高的貸款作為基礎(chǔ)資產(chǎn),這類優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)自身可以帶來穩(wěn)定現(xiàn)金流及利息收入,將其證券化利息收入相應(yīng)減少,降低收益水平。(3)銀行在發(fā)行過程中需要支付增信、承銷、保險等費(fèi)用,在交易過程中需要支付回購的費(fèi)用,這些都增加了發(fā)行成本,造成銀行的盈利水平下降,并且由于市場容量小,無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)攤薄成本。(4)銀行為增加證券化產(chǎn)品的投資吸引力,會提供相較于其他同評級同期限債券更高的發(fā)行利率,導(dǎo)致與基礎(chǔ)資產(chǎn)加權(quán)利率的利差空間小,在發(fā)行利率高位,利差甚至難以覆蓋發(fā)行成本及風(fēng)險資本成本。(5)目前我國的信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品在二級市場上流動性和活躍度較差,投資主體單一,多是各商業(yè)銀行之間互持,且基本上為長期持有,交易量小、換手率低,制約資產(chǎn)證券化發(fā)揮盈利作用。

      從控制變量的回歸結(jié)果來看,一些其他因素也會影響我國商業(yè)銀行盈利能力:資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、不良貸款率、成本收入比的系數(shù)顯著為負(fù),即資產(chǎn)規(guī)模越大、監(jiān)管資本越多、信用風(fēng)險越大、營業(yè)費(fèi)用越少的銀行,盈利能力越弱;存貸比和存款與資產(chǎn)比率影響不顯著。

      表5 動態(tài)面板回歸結(jié)果

      3 穩(wěn)健性檢驗

      本文通過變換回歸方法及分組回歸檢驗實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。在回歸方法上,采用面板模型進(jìn)行檢驗,并加入被解釋變量滯后項控制模型內(nèi)生性問題。在分組回歸中,依照文中對于我國商業(yè)銀行分類,分別對全國性銀行和地方性銀行子樣本進(jìn)行回歸檢驗。

      在面板模型回歸前,根據(jù)Hausman檢驗結(jié)果,p值小于0.01,拒絕原假設(shè),確定采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果顯示,所有解釋變量回歸系數(shù)符號與動態(tài)面板模型保持一致,僅證券化比率在統(tǒng)計顯著性上有所降低,說明上述結(jié)論是穩(wěn)健的。就控制變量而言,除存貸比對資本利潤率影響不顯著,其他變量均顯著相關(guān),且系數(shù)符號與動態(tài)面板模型結(jié)果一致,進(jìn)一步驗證了結(jié)論的穩(wěn)健性。

      下頁表7和表8分別為全國性銀行和地方性銀行的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果。由表7可見,對于全國性銀行,證券化頻次和證券化比率均對資本利潤率有顯著負(fù)向影響;由表8可見,對于地方性銀行,所有證券化代理變量都與資本利潤率顯著負(fù)相關(guān)??刂谱兞恐?,全國性銀行和地方性銀行的資產(chǎn)規(guī)模、不良貸款率、存貸比與資本利潤率保持著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系;地方性銀行的成本收入比對資本利潤率的影響呈顯著負(fù)向,而全國性銀行不顯著;存款與資產(chǎn)比率不顯著。綜合來看,對子樣本使用動態(tài)面板模型回歸得到的結(jié)果與全樣本一致,變量的符號方向相同,回歸系數(shù)相近,顯著性大致持平,檢驗結(jié)果進(jìn)一步證明了模型、方法和結(jié)論的穩(wěn)健性。

      表6 固定效應(yīng)面板回歸結(jié)果

      4 結(jié)論

      本文基于中國商業(yè)銀行經(jīng)驗數(shù)據(jù),實(shí)證分析信貸資產(chǎn)證券化對商業(yè)銀行盈利能力的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn),商業(yè)銀行盈利能力反而因為開展信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)下降。結(jié)合我國銀行業(yè)現(xiàn)狀,這一現(xiàn)象主要是由于信貸資產(chǎn)證券化業(yè)務(wù)仍處于發(fā)展初期,商業(yè)銀行大多證券化信用質(zhì)量良好的基礎(chǔ)資產(chǎn)而保留信用質(zhì)量較差的貸款,發(fā)行成本高且受制于市場容量無法實(shí)現(xiàn)規(guī)模效應(yīng)攤薄成本,發(fā)行利率持續(xù)高位加之二級市場流動性弱、交易效率低,這些因素都可能導(dǎo)致證券化活動限制商業(yè)銀行盈利能力。

      表7 全國性銀行穩(wěn)健性檢驗

      表8 地方性銀行穩(wěn)健性檢驗

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