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风险约束下的中国上市商业银行效率分析

作 者: 宁辰
导 师: 黎实
学 校: 西南财经大学
专 业: 应用统计
关键词: 效率 风险 风险惯性
分类号: F832.33
类 型: 硕士论文
年 份: 2013年
下 载: 22次
引 用: 0次
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内容摘要


商业银行风险效率的关系一直以来得到经济学家的关注。改革开放以来,我国商业银行效率得到了飞速提升;随着金融危机的爆发,商业银行风险问题也逐渐引起人们的关注。商业银行经营管理中面临着盈利性和安全性两项互相制约的目标。那么,不同类型的银行之间技术效率、成本效率和利润效率之间有什么差别,哪些效率对风险是敏感的,风险和效率之间是否存在替代关系,这是本文研究的问题。文章提出了三点假设:1)商业银行面临着风险和效率的权衡取舍(Trade-off);2)动态来看,银行会在效率和风险之间做出调整。3)银行的风险态度受本身风险偏好和经验理念影响,在短期内不易改变。本文通过14家上市商业银行(包括三家大型国有控股商业银行、八家股份制商业银行和三家城市商业银行)的5年(11个会计期间)的数据,实证测算了商业银行的技术效率、利润效率和成本效率,并深入考察了三种效率与风险的动态调整关系。本文衡量商业银行效率主要使用了Battese Coelli(1995)模型,通过将风险和虚拟变量引入无效率项的方法解决了不同类型银行的异质性问题,并通过外生变量设定了异方差的形式,修正了异方差情况下估计的有偏性和无效性。衡量银行风险用到了包括资产收益率、资本充足率和波动率的Z值。在动态面板估计中,主要用到了Arellano和Bond (1991)的两步GMM估计方法。文章得出以下结论:第一、衡量技术效率通常使用单一产出的方法,这种方法将银行的所有贷款看作同样质量的产出,相较于多产出方法普遍高估商业银行的技术效率,高估的部分高达33.6%。风险对于技术无效率有很强的解释力,在当期风险反应了其无效率对技术无效率的贡献大小第二、风险约束可以看作对效率评价加入了判罚(Penalty),更符合中国商业银行的现实情况。无风险模型未考虑到商业银行在减少闲置资本增加成本效率的同时,是以增大经营风险为代价的。文中将风险纳入成本效率边界对五年来商业银行成本效率的估算更为准确。第三、在利润效率模型的估计中发现,在2007年至2012年五年时间内,国有控股大型银行的成本效率最高,而利润效率却并没有显著优势。以往的分析认为,这一现象是由于对成本效率的不合理度量(把商业银行五级贷款作为同类产出)而引起的,本文克服了这一方法上的偏差,却仍然得出了相同的结论。因此,笔者认为,国有控股大型银行依靠其垄断地位和与政府企业的关系,获得了很高的成本优势,但是由于内部治理结构的无效率,利润效率并没有成本效率那么明显。第四、风险对成本效率和技术效率有显著双向影响,对利润效率影响不显著。风险和技术效率受商业银行本身的风险态度和技术水平的影响,在短期内变化并不明显。商业银行对成本效率和风险进行动态调整,当上一期的风险较高时,商业银行会在下一期通过降低成本效率来降低风险;如果上一起的成本效率较高,银行也会通过降低风险的手段来达到平衡。“商业银行在风险和效率之间权衡取舍(trade-off)"。第五、“风险惯性”是指商业银行的风险态度与技术效率一样,受到银行经营理念、市场势力和自身性质等关系的影响,是一类在短期内很难调整的变量。风险变量与滞后一期显著相关的关系被定义为“风险惯性”。本文实证验证了开头所提出的三个假设,本文的创新点在于:第一、本文将五级贷款作为不同种类的产出进行考察,更加准确得衡量了商业银行的效率。通过将风险引入模型的效率模型的方式,衡量了风险约束下商业银行效率水平;第二、在经济学理论方面,考虑到风险与效率是一对权衡(trade-off),商业银行在经营过程中增加效率是以增大风险作为代价的。文章提出一个新观点,风险是对效率边界的判罚(Penalty)。第三、文章首次定义了“风险惯性”这一概念。认为商业银行的风险态度与技术效率一样,受到银行经营理念、市场势力和自身性质等关系的影响,是一类在短期内很难调整的变量。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-10
1. 导言  10-16
  1.1 问题的提出  10
  1.2 研究背景  10-12
  1.3 研究意义  12-13
  1.4 研究思路  13-14
  1.5 文章的观点假设  14-15
  1.6 文章结构  15
  1.7 特色  15-16
2. 文献综述  16-23
  2.1 基本概念——效率风险  16-19
  2.2 银行效率度量的两种方法  19-20
  2.3 中国银行业的效率研究  20-22
  2.4 现有文献的不足  22-23
3. 理论分析  23-30
  3.1 随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis)  23-25
  3.2 面板数据随机前沿分析  25-30
4. 数据选取与模型设定  30-35
  4.1 投入产出指标选取与多产出(Multi-Outputs)问题  30-32
  4.2 数据来源及样本选取  32
  4.3 模型设定  32-35
5. 实证研究  35-62
  5.1 技术效率的测算和风险影响  35-48
  5.2 商业银行的成本效率和利润效率  48-56
  5.3 商业银行效率与风险动态关系  56-62
6. 结论和展望  62-66
  6.1 总结  62-64
  6.2 本文的创新点与启示  64-65
  6.3 文中的不足和展望  65-66
参考文献  66-69
附录  69-84
后记  84-86
致谢  86-87
在读期间科研成果目录  87

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