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文檔簡介
1、屢次爆發(fā)的金融危機(jī)表明,商業(yè)銀行如不能有效管理所承擔(dān)的風(fēng)險,則可能會陷入破產(chǎn)困境,甚至還會危及金融市場穩(wěn)定或造成經(jīng)濟(jì)衰退。近年來,國內(nèi)商業(yè)銀行雖然發(fā)展迅速,但經(jīng)濟(jì)金融形勢復(fù)雜多變,行業(yè)市場化程度日益提升,商業(yè)銀行業(yè)的運行也存在較大的風(fēng)險隱患。在此背景下,對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及其關(guān)聯(lián)效應(yīng)展開相關(guān)研究具有較重要的價值。本文結(jié)合金融企業(yè)管理、公司治理和計量經(jīng)濟(jì)等理論,從理論和實證的角度考察商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及其關(guān)聯(lián)效應(yīng),以及管理對策等相關(guān)問題。<
2、br> 首先,對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及其關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行了理論分析。在界定商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及關(guān)聯(lián)效應(yīng)概念以及商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)外在表現(xiàn)的基礎(chǔ)上,探討了商業(yè)銀行經(jīng)營狀況、公司治理、市場狀況以及宏觀經(jīng)濟(jì)狀況對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響,并從金融脆弱性、貨幣主義學(xué)派以及信息傳染等角度分析了商業(yè)銀行關(guān)聯(lián)效應(yīng)產(chǎn)生的原因。
接著,基于財務(wù)信息度量了商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。以不良貸款率、資本充足率以及Z指數(shù)為基礎(chǔ),運用灰色關(guān)聯(lián)方法,構(gòu)建了基于綜合財務(wù)信息
3、的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)度量模型,該模型綜合反映各類財務(wù)信息,能夠較為全面地反映商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)狀況。從評價結(jié)果來看,商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)較大,大中型國有控股商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的波動較小,而其他股份制商業(yè)銀行則波動較大。同時,基于綜合財務(wù)信息的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)度量結(jié)果與Z值指數(shù)和資本充足率的變化趨勢較相似,這反映了當(dāng)前商業(yè)銀行的主要風(fēng)險承擔(dān)主要體現(xiàn)在風(fēng)險覆蓋能力上,即其經(jīng)營利潤和風(fēng)險準(zhǔn)備能否有效地覆蓋其業(yè)務(wù)運營的風(fēng)險。
然后,構(gòu)建了基于市
4、場信息的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)度量模型??朔攧?wù)信息滯后性的缺陷,本文在KMV模型的框架下,運用資產(chǎn)價值等市場信息來度量商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)。實證結(jié)果表明,商業(yè)銀行資產(chǎn)價值的均值和方差呈現(xiàn)出多變點的變化規(guī)律,所構(gòu)建的變結(jié)構(gòu)KMV模型能較準(zhǔn)確地反映商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的變化,且風(fēng)險度量結(jié)果反映了市場預(yù)期,具有較強的前瞻性。
其后,在構(gòu)建商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的因素模型基礎(chǔ)上,分解了商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的合理成分和非合理成分?;赑anel data因
5、素模型的實證研究表明,商業(yè)銀行滯后一期的風(fēng)險承擔(dān)水平、總資產(chǎn)的自然對數(shù)、監(jiān)事會持股數(shù)量、管理層持股數(shù)量、存款總額/銀行總資產(chǎn)、GDP季度同比和地產(chǎn)景氣指數(shù)是影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)最為顯著的變量。放棄因素變量服從正態(tài)分布的假設(shè),運用K-S檢驗對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響因素進(jìn)行了分布特征檢驗。在分布特征檢驗和蒙特卡羅模擬的基礎(chǔ)上,將滯后一期對當(dāng)期的預(yù)期值作為商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的合理成分,定義實際風(fēng)險承擔(dān)與合理成分之差為非合理成分。實證結(jié)果表明:農(nóng)
6、業(yè)銀行、中國銀行、建設(shè)銀行和建設(shè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)合理成分排名靠前,且大型國有控股商業(yè)銀行的標(biāo)準(zhǔn)差也較大,大型國有商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中更多地體現(xiàn)了宏觀調(diào)控政策變化。從商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)非合理成分的度量結(jié)果來看,大型國有控股商業(yè)銀行排名居中,而其他股份制商業(yè)銀行的排名差異較大。此外,在樣本期間,大多數(shù)銀行存在過度風(fēng)險承擔(dān)的傾向,這與較為激烈的市場狀況和以貸款為主的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)存在較強的關(guān)系。
再后,考慮動態(tài)性和非線性特征,分析了商業(yè)銀行風(fēng)
7、險承擔(dān)關(guān)聯(lián)效應(yīng)。為了更好地商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)關(guān)聯(lián)效應(yīng)展開分析,對商業(yè)銀行整體的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行了描述,基于亞超度量空間的研究結(jié)果表明,中型股份制銀行更有可能處于銀行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的中心。接著根據(jù)商業(yè)銀行在網(wǎng)絡(luò)上的距離,對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)聯(lián)效應(yīng)進(jìn)行分組研究,并運用動態(tài)Copula模型來描述關(guān)聯(lián)效應(yīng)的非線性變化規(guī)律和下尾相關(guān)特征。動態(tài)Copula模型的實證結(jié)果表明,商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)之間存在較為顯著的下尾相關(guān)特征,特別是對于非合理成分,風(fēng)險承擔(dān)的
8、下尾相關(guān)特征更為明顯,其下尾相關(guān)系數(shù)并不顯著受商業(yè)銀行距離影響,而合理成分和總體風(fēng)險的上尾相關(guān)系數(shù)隨著商業(yè)銀行距離的增加而減小。此外,以總體風(fēng)險作為監(jiān)控指標(biāo)可能會低估商業(yè)銀行在危機(jī)期的關(guān)聯(lián)效應(yīng)。
最后,基于理論和實證分析結(jié)果,在微觀和宏觀視角下提出了商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)和關(guān)聯(lián)效應(yīng)的管理對策。一方面,在微觀層面應(yīng)制定平衡經(jīng)營戰(zhàn)略、落實全面風(fēng)險管理、完善風(fēng)險預(yù)警機(jī)制和優(yōu)化公司治理;另一方面,在宏觀層面應(yīng)完善宏觀審慎監(jiān)管框架、改進(jìn)市場狀
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