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    投資銀行穩(wěn)健性的實證分析研究

    2020-09-10 07:52王旭霞
    中國證券期貨 2020年1期
    關(guān)鍵詞:投資銀行穩(wěn)健性金融市場

    王旭霞

    摘要:本文基于非線性MS(K)-AR(P)模型、DY模型等和運用2009-2018年中國金融市場投資銀行的年度數(shù)據(jù)對投資銀行穩(wěn)健性進(jìn)行了研究,研究結(jié)果表明凈資產(chǎn)收益率等財務(wù)指標(biāo)對投資銀行的穩(wěn)健性有顯著的正向影響,并且本文還運用了分位數(shù)回歸方法以及不同估計方法2sls、1iml、gmm進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗,均再次驗證了研究結(jié)論,表明回歸結(jié)果具有有效性以及穩(wěn)健性。

    關(guān)鍵詞:投資銀行 金融市場 非線性MS(K)-AR(P)模型 穩(wěn)健性檢驗

    一、引言

    在中國金融市場的運行中,投資銀行在金融市場風(fēng)險防控方面扮演著重要的作用,投資銀行的穩(wěn)健性會給金融市場緩解一定的外界金融沖擊壓力。其中,中國金融市場風(fēng)險的發(fā)展過程一般如圖1.在圖1中可以清晰地了解到金融市場風(fēng)險的出現(xiàn)一般是由投資銀行等外界壓力沖擊因素造成的,在高強度的外界沖擊壓力作用下,脆弱的金融環(huán)境必將會影響金融市場的發(fā)展,投資銀行的穩(wěn)健性也必將會給金融市場的發(fā)展帶來一定的正面影響,從而減少外界因素對金融市場的發(fā)展造成一定的壓力沖突,減少影響金融市場發(fā)展的信息傳導(dǎo),進(jìn)而促進(jìn)金融市場的發(fā)展以及金融環(huán)境未來的發(fā)展趨勢。

    目前金融市場的發(fā)展主要是集中在金融市場發(fā)展?fàn)顩r的研究,而對金融市場中金融風(fēng)險穩(wěn)健性的發(fā)展研究較少,這也就要求需要不斷探究金融市場穩(wěn)健性的形成過程,以及影響金融市場發(fā)展的情況,以此來促進(jìn)金融市場的良好健康發(fā)展。故在本文研究中主要是運用金融市場上投資銀行的財務(wù)數(shù)據(jù)作為主要的研究變量,以此來反映中國金融市場的發(fā)展情況。在中國金融市場的發(fā)展過程中,投資銀行的發(fā)展對其具有很重要的影響作用,不僅從金融市場角度影響中國金融市場的發(fā)展,而且在信息傳播方面也占據(jù)著一定的影響作用。故本文以中國金融市場上投資銀行的年度數(shù)據(jù)為研究對象,重點研討中國金融市場的發(fā)展?fàn)顩r,進(jìn)而反映中國金融市場未來的發(fā)展趨勢,以此促進(jìn)其高質(zhì)量健康發(fā)展。

    二、理論分析與假設(shè)

    在金融市場上銀行的流動性風(fēng)險主要是受銀行非利息收入的影響,故Gallo等(1996)從銀行中非利息收入對銀行的流動性進(jìn)行了研究,研究結(jié)果表明銀行的非利息收入不僅能提高銀行收入,也能降低銀行在發(fā)展過程中的穩(wěn)健性。Levine(2007)基于研究銀行非利息收入的影響外,從銀行的中間業(yè)務(wù)角度出發(fā),探討了中間業(yè)務(wù)與銀行代理成本之間的關(guān)系,研究結(jié)果表明銀行間的中間業(yè)務(wù)會增加其代理成本,進(jìn)而影響銀行的收入,從而影響流動性,抑制銀行發(fā)展。Brunnermeier等(2013)從流動性錯配的指數(shù)分析方法來重點研究了銀行間的流動性需求與來源比匹配的情況?;趯Ψ€(wěn)健性的度量方法,Bai等(2017)采用門限回歸的方法實證驗證了銀行非利息收入對銀行穩(wěn)健性的影響。

    周亮等(2019)運用2007-2018年我國銀行、外匯等行業(yè)數(shù)據(jù)研究了我國金融市場的發(fā)展?fàn)顟B(tài),研究表明金融市場面臨著一定的金融市場風(fēng)險壓力,并且信息呈現(xiàn)一定的非對稱性。王維國等(2016)采用MSIH-VAR模型探究金融市場上貨幣、銀行對金融市場資本發(fā)展的影響,研究表明貨幣危機以及銀行危機對中國金融市場的風(fēng)險發(fā)展劃分基本上與中國的實際情況相吻合,這也就表明了中國金融市場經(jīng)濟的發(fā)展是為實體經(jīng)濟發(fā)展服務(wù)的,金融市場的發(fā)展離不開實體經(jīng)濟的支持。從廣義預(yù)測方差分解角度出發(fā),王有鑫等(2019)研究發(fā)現(xiàn)1997-2015年人民幣與其他貨幣之間呈現(xiàn)雙向的溢出變化關(guān)系,這也就表明了中國金融市場在這近20年間的人民幣發(fā)展得到了提高,中國的國際地位得到了顯著增強。特別是在滬港通方面的發(fā)展有了很大的提高,徐曉光等(2017)研究發(fā)現(xiàn)滬港通開放前,中國金融市場的信息溢出效應(yīng)較高,而在滬港通開放以后,材料等金融市場的第二產(chǎn)業(yè)信息發(fā)展溢出效應(yīng)得到了增強。劉曉星等(2011)在結(jié)合EVT-Copula模型與CoVaR模型特點的基礎(chǔ)上,重點探究了美國市場金融發(fā)展風(fēng)險的溢出效應(yīng),通過研究模型實證結(jié)果表明美國股票金融市場的發(fā)展風(fēng)險情況對中國、日本等國家的金融市場均呈現(xiàn)強烈的風(fēng)險溢出效應(yīng),這也就表明了金融市場的發(fā)展與國際金融市場的發(fā)展是相一致的。周愛民等(2017)基于GARCH時變模型與Copula-CoVaR模型的基礎(chǔ),探究了中國金融市場與中國香港股票市場之間的關(guān)系,研究指出同一類型的金融產(chǎn)品在不同市場所表現(xiàn)出來的風(fēng)險溢出是不一樣的,這也表明了中國金融市場應(yīng)當(dāng)根據(jù)自身的發(fā)展情況,因地制宜地發(fā)展創(chuàng)新,只有這樣才能實現(xiàn)中國金融市場的發(fā)展。熊正德等(2015)運用多元BEKK-GARCH(1.1)模型與小波多分辨分析模型相結(jié)合的方法來探究了中國金融市場上國內(nèi)外匯市場與金融股票市場之間的波動性關(guān)系,研究結(jié)果不僅表現(xiàn)出外匯市場和金融市場存在顯著的波動性溢出效應(yīng),并且當(dāng)外匯與股票處于不同的交易時間段所表現(xiàn)出來的波動性也具有差異性。李成等(2010)從四元VAR(6)-BEKK-GARCH(1.1)模型的角度探討了我國金融市場的發(fā)展情況,其中主要是以股票、債券、外匯、貨幣市場為出發(fā)點進(jìn)行金融研究,研究結(jié)果表明了中國的金融市場具有很強的聚類效應(yīng)以及溢出效應(yīng)的持續(xù)性,為了平衡好中國主要金融市場的發(fā)展就需要不斷創(chuàng)新優(yōu)化市場結(jié)構(gòu)。

    李紹芳等(2018)基于金融市場發(fā)展的溢出效應(yīng)以及尾部風(fēng)險的發(fā)展角度,采用2007-2017年上市金融機構(gòu)的數(shù)據(jù),探究了中國金融體系的發(fā)展具有周期性變化趨勢,同時也研究表明在中國金融市場的發(fā)展過程中中小金融機構(gòu)的發(fā)展也會在一定程度上影響整體金融市場的發(fā)展壯大。謝平等(2010)研究發(fā)現(xiàn)金融市場具有系統(tǒng)性風(fēng)險等特點,并且還重點梳理了中國金融市場在金融危機以后的發(fā)展,這對中國金融市場未來的發(fā)展奠定了一定的理論基礎(chǔ)。周開國等(2011)從資產(chǎn)組合理論的角度出發(fā),探究我國商業(yè)銀行在收入結(jié)構(gòu)多元化方面對銀行風(fēng)險變化的影響,采用14家商業(yè)銀行的12年面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,研究結(jié)果再次驗證了銀行收入結(jié)構(gòu)多元化會對銀行風(fēng)險的發(fā)展造成影響。隋建立等(2018)從銀行、股票等各大市場的發(fā)展角度研究中國金融市場風(fēng)險的變化趨勢以及在不同的時間段處于不同的區(qū)制狀態(tài)。劉志洋等(2015)以中國上市的商業(yè)銀行為出發(fā)點,研究實證結(jié)果表明商業(yè)銀行的貸款承諾越多對中國金融市場的風(fēng)險貢獻(xiàn)率也就越低,這也就表明了商業(yè)銀行的發(fā)展可以用流動性資產(chǎn)來降低對金融系統(tǒng)發(fā)展的風(fēng)險,并且商業(yè)銀行的發(fā)展也可以從后期存款角度來降低金融市場風(fēng)險。黃哲等(2018)從2007-2016年上市商業(yè)銀行的季度數(shù)據(jù)為出發(fā)點,采用門限面板回歸的方法探究流動性對商業(yè)銀行風(fēng)險的情況,研究結(jié)果表明這16家上市商業(yè)銀行的非利息收入可以在一定程度上降低穩(wěn)健性,同時研究結(jié)果也表明了不同規(guī)模的商業(yè)銀行對金融市場的影響程度具有一定的差異性,故在管制上市商業(yè)銀行的發(fā)展過程中也應(yīng)當(dāng)采取合適的方式來解決具體的問題,進(jìn)而拉動金融市場的持續(xù)健康發(fā)展。梁琪等(2015)基于多維信息溢出視角,利用1994-2013年全球17個國家的風(fēng)險傳導(dǎo)機制進(jìn)行了探究。李政等(2016)基于網(wǎng)絡(luò)分析法并運用金融機構(gòu)微觀數(shù)據(jù)探究了影子業(yè)務(wù)是影響金融機構(gòu)發(fā)展的主要因素。

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