银行体系脆弱机理范文

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1银行体系脆弱性影响因素的实证研究概述

伍志文(2002)采用广泛的指标体系运用Logistic模型对国有商业银行1991-2000年的脆弱性进行了测度和实证分析,指出金融变量是导致银行体系脆弱性的主要因素。曾诗鸿在《金融脆弱性理论》(2004)中,指出不良贷款是产生金融体系脆弱性和银行危机的主要原因,并引用了BrendaGonzalesHermosillo(1999)研究得出银行体系的脆弱度=(不良贷款-资本-贷款准备金)/总资产这一公式,通过建立不良贷款率动态模型来解释与预测银行体系的脆弱性。刘雯在《银行体系脆弱性实证研究》(2007)中,基于1986-2005年的因子分析选取了国有商业银行1986-2005年的15项指标运用spss软件中的因子分析法对国有商业银行的脆弱性进行测算,除了国有商业银行自身的脆弱因素外,宏观经济环境的变化、金融监控力度的大小、金融政策的实施等外部因素对我国国有银行体系脆弱性的变化也有着重要影响。严太华、李宁在《我国国有商业银行体系脆弱性影响因素分析》(2009)中采用Logist、Probit模型和Granger因果检验分析,认为在金融变量中,存贷比、M2与GDP的比例、国有商业银行总资产收益率、外汇储备相对于进出口贸易总额的比例均对银行体系脆弱性产生较大影响。并且M2与GDP的比例(金融深化率)与国有商业银行体系脆弱性呈正相关关系,这说明,经济货币化程度对银行体系有重要影响,关于这一因素的作用机理将是下文论述的重点。

2机理分析

2.1M2/GDP比率的意义与中国的M2/GDP比率

麦金农于1972年提出M2/GDP指标。麦金农以M2/GDP为衡量金融增长的指标考察了日本、韩国等国货币政策改革后的金融增长与金融结构状况,并比较分析了发达国家与发展中国家金融增长及金融深化的差异,结果显示降低通胀及提升利率的政策提高了一国的M2/GDP,M2/GDP的提高显著促进了该国的经济增长。此后M2/GDP作为金融增长的衡量指标,广泛用于分析一国的金融深化程度与金融发展状况。

从表1中可以看出,中国的M2/GDP在大部分年份呈现不断攀高的趋势,并且相比较其他国家而言,中国的M2/GDP明显偏高,但这并不能说明中国的金融结构与体系是世界上最发达的。我国长期较高的M2/GDP,实际上暴露出商业银行的支付风险及可能的通货膨胀风险,商业银行集中的大量存款没有创造相应数量的GDP,货币资金的边际生产力处于一个不断下降的水平,同时M2/GDP的提高意味着M2的增长速度大大快于GDP的增长速度,存在着超额货币供应量,隐藏潜在通货膨胀的可能。当然,我们要联系实际国情,才能合理界定这个指标的适用范围,比如说,超高的M2/GDP比率在特定情况下并不是就意味着通货膨胀风险,例如,在1998-2002年间的高M2/GDP比率下,中国非但没有出现通货膨胀,还出现了通货紧缩。不过,这个范围的界定并不是本文要探讨的问题,我们在理解这个指标的意义后,将重点研究M2/GDP影响银行体系脆弱性的作用机理。

2.2M2/GDP影响银行体系脆弱性的机理分析

通过借鉴国内外专家学者的研究成果,我们知道M2/GDP是显著影响银行体系脆弱性的金融变量,那么这个变量是如何作用于银行体系的脆弱性的呢?关于这个问题的研究并不多,笔者认为,如果对这个指标的作用机理做一个合理分析,对识别与探索改善银行体系脆弱性的渠道将会有良好的参考价值。

首先,我们知道股票市场是发挥M2到GDP的传导机制的一个主要载体,关于中国股市的有效性的论述也是很多,下面主要就这个传导机制的有效性进行一个实证分析。我们选取了1991-2008年间的M2与GDP的数据,考虑到时间序列的特点以及消除自相关性的需要,拟建立双对数模型如下:ln(M2)=C+A*ln(GDP)+AR(1),利用Eviews软件对M2、GDP之间关系进行回归分析,得到的计算结果的标准格式如下:

ln(M2)=8.890+0.413ln(GDP)

t=(7.998117)(5.7505113)

R^2=0.999269S.E=0.019440F=7519.702DW=2.044856

ln(GDP)的系数为0<0.413<1,从经济意义上来看,表明ln(GDP)每增加或减少一个百分点,ln(M2)增加或减少0.413个百分点;模型的估计标准误差为S.E=0019440,表明回归方程的精度较高,较好地表述了GDP与M2之间的函数关系。模型的拟合优度较高(R^2=0999269),表明样本回归直线的解释能力为9992%,也就是说ln(M2)的总变差中,由解释变量解释的部分占9992%。并且t检验与F检验均通过了,另外,通过广义查分法,已经消除了自相关性,DW检验通过,故我们可以论证M2与GDP之间存在密切的函数关系,那么这个M2/GDP是如何影响银行体系的脆弱性的呢,我们可以基于M2到GDP以股票市场为中介产生的财富效应为例。

货币政策的财富传导渠道。具体到股票市场,就涉及到两个方面:一是与不对称信息效应有关,在货币政策的传导过程中,逆向选择、道德风险等问题会降低银行的贷款意愿,影响企业投资支出,使得货币政策信贷传导受阻。解决信贷渠道中非对称信息问题的一种有效方法是提高企业净值或贷款担保品价值。而股票价格上涨是导致企业净值增加的重要途径之一,以企业在银行的股票质押贷款行为为例,若股票价格上涨(P↑),企业在银行的质押贷款价值增加(Z↑),企业违约的概率降低,因此鼓励了银行对企业的贷款(D↑),进而带动企业投资(I↑),投资的增加有利于促进GDP的增长(G↑);其传导机制为:M2↑→P↑→Z↑→逆向选择↓道德风险↓→D↑→I↑→G↑;二是通过影响投资者的股市收入,改变其消费支出。若股票价格上涨(P↑),股市流通市值增加(S↑),投资者获得资本利得,进而账面收入和实际收入增加(W↑),刺激其消费支出增长(C↑),消费的增加有利于引导生产的加快,从而促进增长(G↑)。其传导机制为:M2↑→P↑→S↑→W↑→C↑→G↑。

从表1中可以看出,中国的M2/GDP在大部分年份呈现不断攀高的趋势。结合以上的传导过程,我们可以认为,如果M2/GDP较高,从股市的角度说,表明存在较多的货币供应量并没有通过股票市场转化为GDP,货币资金的边际生产力处于一个不断下降的水平。也就是说央行发行的货币没有达到增加固定资产投资,提高投资收益率与居民消费水平的目的,那么这样很显然会容易造成经济的不景气。具体会表现在某些行业或者某些区域经济的下滑,在经济一体化的今天,甚至会影响较广区域的经济,也就是说借款人将无力还贷,形成大量不良贷款,这些都将直接给银行的效益带来很大的压力,增强了银行的支付风险及可能的通货膨胀风险。而前文提到,固定资产投资增长率,投资收益率,消费增长率,不良贷款都是影响银行体系脆弱性的重要变量,也就是说M2/GDP这一指标由于传导机制的不畅造成比率过高,是造成影响银行体系脆弱性的其他变量发生变化的一个内因,那就是说,在一个不成熟的金融体系中,比如说股票市场存在缺陷,没有充分发挥传导中介的作用,将会给银行体系的脆弱性带来很大的冲击。那么针对这个分析结论,笔者对如何改善银行体系脆弱性提出一些建议。

3对策与建议

笔者认为,当前可以从以下三方面着手,改善银行体系的脆弱性。

第一,强化M2到GDP的传导机制的有效性。以股票市场为例,要大力发展股票市场,推动直接融资,促使国有产权的多元化,增强经济的支配力。股市要为所有的企业融资,尤其是对发展潜力大、市场占有率高的高新技术产业,要用股票融资来支撑和培育产业资本的发展,构建良性融资循环机制。另外,加强货币市场和资本市场的互动。首先要加快利率市场化的进程,因为这是是加强货币市场与资本市场互动程度的前提条件,其次,在控制风险的前提下,合理进行金融创新,我们知道金融创新所形成的金融工具在市场归属上具有模糊性。这些创新工具既可以作为货币市场工具,又可以作为资本市场工具,这就加速了资金在两个市场之间的流动,从而促进了两者的互动。

第二,要增强银行自身的抵御风险的能力。目前一些银行从国外引进一些建立在复杂计量模型上的风险防控体系,但是,这些引进的体系的适用性是有待商榷的,欧美主要金融机构在金融危机中出现的大批倒闭现象就给我们敲响了警钟。在这里,我们可以借鉴富国银行的发展经验,该银行的经营长期保持稳定上升趋势,并未受到此次金融危机的明显冲击。据了解,富国银行之所以抵御了经济波动带来的冲击,一个主要因素就是源于自身的风险管理体系,该银行围绕不同客户需求,开发出一系列金融服务产品,形成了全方位、多元化的产品体系,分散了其经营风险,从而最大限度的规避了外界因素对银行经营内生脆弱性的冲击。我们可以借鉴这种基于分散风险的管理理念来构建符合我国银行现实需要的风险管理体系的。其次,银行自身要有一个正确的品牌发展理念。培育一个良好的,备受消费者信赖与市场认可的品牌将会是弱化脆弱性的一个很好渠道。

第三,培育一个良好的金融生态环境。银行体系绝非是一个独立创造金融产品和金融服务的系统,它的运行更广泛地涉及其赖以生存区域的政治、经济、文化、法治等基本环境要素。换句话说,银行业的任何微观机制都是依托一定的宏观环境和制度条件而运行的。银行等金融机构要想更深入地挖掘自身的发展潜力与提高抵御风险的能力,就必须彻底改善其赖以生存和发展的金融生态环境。概括地说,包括继续深化金融体制改革、转换政府职能、加强信用制度和信用文化建设,建立以保护债权为中心的规范有序的社会法律和信用环境等等。概括地说,包括继续深化金融体制改革、转换政府职能、加强信用制度和信用文化建设,建立以保护债权为中心的规范有序的社会法律和信用环境等等。