美國投資銀行業(yè)研究前沿及熱點解讀

□文/吳亦澤

（南開大學金融學院 天津）

［提要］ 2008 年金融危機以來，美國投資銀行的發(fā)展和監(jiān)管受到廣泛關注。為厘清目前的研究熱點和趨勢，基于Web of Science 數(shù)據(jù)庫檢索主題“Investment Bank”和“U.S.”以及“Investment Bank”和“America”，并利用 CiteSpace 軟件對 351 份有效文獻進行計量分析。目前的研究熱點為：投資銀行本身的業(yè)務特征、投資銀行與其他金融機構的業(yè)務交叉、投資銀行在國際資本流動中的作用。通過對2008～2022 年美國投資銀行領域的文獻進行可視化分析，為我國投資銀行發(fā)展提供經驗。

自2008 年金融危機以來，投資銀行咨詢費已從2008 年的660 億美元低位回升至2014 年的960 億美元高位，但隨著過去幾年IPO 數(shù)量急劇下降，2016 年又回落至740 億美元。在金融危機之后，該行業(yè)的未來是一個備受爭議的話題。毫無疑問，目前美國的金融服務行業(yè)仍面臨嚴峻的挑戰(zhàn)。自2008 年以來，投資銀行一直在監(jiān)管更加嚴格的環(huán)境中運營，而歷史上的低利率使投行更難產生利潤。為了解金融危機后美國投資銀行業(yè)的研究現(xiàn)狀，本文以Web of Science 數(shù)據(jù)庫檢索到的有關美國投資銀行業(yè)的351 篇有效文獻為基礎，采用文獻計量學及可視化分析方法，分析美國投資銀行業(yè)研究的熱點和趨勢，以期為此行業(yè)的科研人員提供數(shù)據(jù)支持。

一、數(shù)據(jù)來源與方法

（一）文獻檢索策略。以“Investment Bank”和“U.S.”，“Investment Bank”和“America”為主題詞，檢索 Web of Science 中有關的文獻，檢索時間為2008 年1 月至2022 年4 月，共獲得文獻423 篇。檢索到全部文獻后，閱讀文獻標題及摘要，并且借助CiteSpace 6.1 軟件中的去重功能，去掉重復文獻以及新聞資訊、文藝評論等不相關文獻，最終保留有效文獻351 篇。

（二）研究工具和研究方法。運用CiteSpace 6.0.R1 軟件對納入研究的關鍵詞共現(xiàn)、關鍵詞聚類進行可視化分析。軟件參數(shù)設置：共現(xiàn)圖譜的制作中節(jié)點類型分別選取關鍵詞、節(jié)點閾值選擇 Thresholding（ccc，ccv）算法，應用修剪切片網(wǎng)絡（Pruning sliced networks）修剪節(jié)點共現(xiàn)圖譜，時區(qū)選擇2008～2022 年，時間間隔為1 年。

二、文獻計量學分析及可視化

（一）研究熱點。以“關鍵詞”為結點生成共現(xiàn)網(wǎng)絡圖譜，結果顯示其包含382 個結點，1，668 條連線，網(wǎng)絡密度為0.0229。在382 個關鍵詞結點中，出現(xiàn)頻次前20 位的關鍵詞見表1，其中，出現(xiàn)頻次大于 30 的共有 5 個，分別為 Investment、Impact、Latin America、Market 以及 Performance。同時，它們的中介中心性也在0.1 以上。（圖1、表1）

表1 關鍵詞共現(xiàn)分析結果一覽表

圖1 關鍵詞共現(xiàn)圖

（二）關鍵詞聚類。在共現(xiàn)圖譜的基礎上，將CiteSpace 的分析節(jié)點設置為keyword，時間段選為2008 年1 月～2022 年4月，時間切片定為1，可以得到圖2 中針對美國投資銀行研究的熱點詞聚類圖。CiteSpace 提供的模塊值（簡稱Q 值）和平均輪廓值（簡稱S 值）可以作為評價圖譜繪制效果的指標。大多數(shù)學者認為，Q 值大于0.3 意味著劃分出的社團結構合理，S 值大于0.7 意味著聚類是令人信服的。本次分析的Q 值為0.440，S值為0.783，表明繪制的聚類圖譜效果較好。（圖2）

圖2 關鍵詞聚類結果圖

三、討論

通過對聚類結果的分析，目前對美國投資銀行的研究主要包含以下方面：

（一）投資銀行本身的業(yè)務特點。2008 年，次貸危機引發(fā)了全球性的金融危機，世界經濟因此承受了極大的沖擊。對此，美國投資銀行對金融風險的爆發(fā)負有重大責任。因此，自金融危機以來，其熱點分析能力、風險管理水平受到學者們的廣泛關注。

熱點分析能力可以體現(xiàn)在傳統(tǒng)意義上盡職調研的信息獲取能力或是利用信息技術進行分析的能力。通過傳統(tǒng)的盡職調研，投行可以獲取相關信息以在控制風險的同時最大化其收益，其分析能力會影響他們的業(yè)績，例如盡職調查的質量立法要求、平臺規(guī)模以及眾籌活動的類型或復雜性有關。在信息時代，借助計算機和人工智能也可以提升投行的分析水平，并且更有利于吸引客戶投資，例如結構化和處理數(shù)據(jù)的分析技術為投行的發(fā)展帶來希望，在盡職調查中使用專家系統(tǒng)或模糊邏輯系統(tǒng)可以幫助決定是否購買或出售證券，基于人工智能（AI）管理的投資技術的服務越來越受到客戶歡迎。

風險管理水平，這部分的關鍵詞包括資產、信用危機、風險管理等。該部分的研究主要關注兩個方面：一是影響風險管理間的因素；二是投資銀行的風險管理手段。在影響因素方面，投資銀行某些特征會影響到其風險管理，例如規(guī)模更大、杠桿率更高的大型銀行控股公司（BHC）對操作風險的宏觀經濟敏感性更高；監(jiān)管的強弱業(yè)會影響到其風險管理，例如BHC 更有可能在監(jiān)管和監(jiān)督較弱的國家經營子公司，并且此類選址決策與BHC 風險升高和對系統(tǒng)性風險的更高貢獻有關，為減輕AOCI Filter 移除導致的監(jiān)管資本波動，投資銀行增加了歸類為持有至到期的投資證券的比例，從而限制了其融資和利率風險管理選擇，并降低了證券風險。金融危機發(fā)生后，金融機構意識到風險管理在公司運營的重要地位。投行在開展業(yè)務時，會運用分析模型以控制其所承受的風險，實現(xiàn)風險管理，例如包含奈特不確定性的危機預測模型、數(shù)字ERM 和整體ERM、VaR 模型f等。

（二）與其他金融機構的交叉。1999 年，美國國會通過了由克林頓政府提交的監(jiān)管改革綠皮書，并經國會通過，形成了《金融服務現(xiàn)代化法案》。該法案的簽署結束了1933 年《格拉斯-斯蒂格爾法案》推出以來商業(yè)銀行和投資銀行分業(yè)經營的歷史，商業(yè)銀行和投資銀行間的業(yè)務聯(lián)系也愈加緊密，在證券承銷、企業(yè)兼并收購、資產重組、公司理財?shù)韧顿Y銀行業(yè)務服務共同客戶。在REITs 領域，自1960 年《房地產信托投資法》簽署以來，REITs 已經有數(shù)十年的發(fā)展歷史，該領域的發(fā)展以及相關產品的估值已受到學者的廣泛關注。REITs 在并購重組中與投行有著業(yè)務往來，且其銷售模式、產品獲取上與投行業(yè)務有著高度的相似性。因此，針對投資銀行的研究會涉及到REITs 領域。該部分的研究呈現(xiàn)以下重點：

銀行貸款，主要由公司融資、公司治理、資本結構、銀行信貸業(yè)務、信息等關鍵詞組成。在放貸的過程中，銀行需要考慮貸款者的償還能力，而同時涉及商業(yè)銀行和投資銀行業(yè)務的貸款者大多為機構貸款者，此類客戶即為商業(yè)銀行和投資銀行的“共同客戶”。當貸款人為機構時，需要考慮公司本身經營和資本特征對其償還能力的影響，例如董事會治理能力和質量、貸款公司的經營領域和性質、甚至公司的文化背景都會影響信貸的成功與否。同時，銀行在進行信貸管理時，還需要通過自身的調研去控制信用風險和信貸成本，典型的研究有：擁有可利用之信息的銀行應該能夠在經濟衰退中仍維持借貸利率水平，貸方事前信息優(yōu)勢對借款人債務成本有顯著影響。此外，也有研究關注如何通過數(shù)理模型以實現(xiàn)信用風險及損失的預測和評估，例如銀行利用回歸樹建模和預測違約損失率比參數(shù)模型更加精準，銀行也可以利用基于遺傳算法（GA）的智能模型來在具有信貸緊縮約束（GAMCC）的高度競爭環(huán)境中進行貸款決策；相比之下，僅從損失概率水平方面來評估商業(yè)銀行貸款組合是不充分的。

REITs 的運營，主要由監(jiān)管、創(chuàng)新、緊縮與全球健康、信息不對稱、估值等關鍵詞組成。目前，該交叉領域的研究涉及到REITs 的治理及估值和投資風險。由于公開市場發(fā)行的REITs其本質是一種契約型或公司型的公募基金，其公司治理可以影響REITs 基金的收益和風險水平，此類研究具體包括：公司治理特征，特別是董事會規(guī)模、獨立性、董事會會議次數(shù)和審計委員會財務專業(yè)知識，對于限制REITs 出于盈余管理目的而參與重大的實際活動的操縱行為有顯著影響；當創(chuàng)始人不兼任董事會主席和首席執(zhí)行官職位時，對控制權的私人利益的限制可能會導致更高的REIT 估值；減少或忽視社會責任的REIT 降低隱性成本的行動會產生更高的顯性成本，從而導致競爭劣勢。REITs 作為一種金融產品，也面臨估值的問題，而且其估值也會影響市場環(huán)境。目前的研究中，影響REITs 估值的因素有利率及REITs 對其敏感度、集中的租戶基礎以及投資理念。類似于股票、共同基金等投資產品，REITs 的投資同樣面臨風險，這方面的研究注意到地產公司資產的地理位置集中程度、房地產行業(yè)的波動性會顯著影響REIT 的風險水平。

（三）國際資本流動。投資銀行在國際資產配置、跨境投資與不同國家的經濟業(yè)務外來中起著重要作用，通過主動而系統(tǒng)的運作，推動國際資本流動。這部分的研究主要關注于國際資本流動，關鍵詞有：國際組織、資本流動、所有權等。這方面對投資銀行作用的評價呈現(xiàn)兩極趨勢：正面和負面評價共存。

對投資銀行的在國際資本流動的正面評價關注，到其提高了國際資本的配置效率。例如，國際資產交易的激增導致人們對具有國際投資組合選擇的模型重新產生興趣，國際資本流動會提高中低收入國家在全球的產出。負面評價則認為投資銀行在國資本市場的業(yè)務推高了風險，加劇了不平等。例如，投資銀行的經濟地理是理解當代世界經濟動態(tài)的關鍵之一，其存在導致了經濟危機，推高了收入差距；經濟增長與短期債務之間的關系在危機前為零，在危機期間為負；投資銀行在歷次金融危機中均起到了推波助瀾的作用。

四、對我國投資銀行業(yè)發(fā)展的啟示

（一）加強Fintech 建設，推動業(yè)務數(shù)字化。21 世紀是信息數(shù)字化時代，傳統(tǒng)意義上投行通過人工進行盡職調研的模式獲取信息、開展業(yè)務的方式在產生高人工成本的同時，在大數(shù)據(jù)處理能力、評判指標有效性以及評判結果的準確性上，已經顯出劣勢。同時，金融科技的發(fā)展已然在促進數(shù)字經濟的發(fā)展。隨著計算機算力的增強和相關算法，如神經網(wǎng)絡模型、隨機森林、強化學習等的高速發(fā)展，該差異會更加顯著。目前，已有將機器學習算法應用于金融領域的研究，例如基于多層卷積神經網(wǎng)絡的金融事件聯(lián)合抽取方法。因此，為建設網(wǎng)絡強國，有必要加快Fintech 的建設，利用計算機為我國金融發(fā)展“賦能”。

（二）加強業(yè)務監(jiān)管，嚴防系統(tǒng)性風險。隨著金融產業(yè)的高速發(fā)展，金融機構間的合作顯著增加，有利于構建多層次的金融服務體系。但是，由于業(yè)務的交叉，各機構間的資產組合相關性顯著提高，在市場波動的情況下，不利于宏觀風險的控制。中國人民銀行提出，維護金融穩(wěn)定的目標是保障金融機構、金融市場和金融基礎設施持續(xù)發(fā)揮關鍵功能，要防止單體局部風險演化為系統(tǒng)性全局性風險。在防范和化解系統(tǒng)性風險背景下，相關監(jiān)管部門應當在評估機構面臨的風險時考慮與其他機構資產的相關度，并且鼓勵機構開展多元化的業(yè)務。這不僅有利于激勵機構的金融創(chuàng)新，還可以降低現(xiàn)有業(yè)務渠道的擁擠度，有利于金融體系的健康發(fā)展。

（三）加強國際合作，服務全球治理。我國金融國際合作已有非常成功的案例。亞洲投資銀行由我國倡議設立，已然在提高亞洲金融穩(wěn)定性、促進國際合作上取得了重大成就，極大增強了我國在國際上的話語權。目前，我國已融入全球化、擴大開放、參與全球治理，促進國內改革和發(fā)展。在此背景下，金融機構為配合、服務我國參與全球治理，應加強在國際領域上的合作、放眼全球，布局多元化資產、擴展業(yè)務范圍，有利于我國金融行業(yè)的發(fā)展。