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中国银行流动性风险压力测试实证研究

2019-11-16胡松华

时代金融 2019年26期
关键词:流动性风险协整检验中国银行

胡松华

摘要:目前,国内商业银行流动性风险管理体系尚不够完善,因而存在一定流动性风险隐患。本文根据我国商业银行的实际情况,选取影响流动性风险因素,建立流动性风险压力测试模型,并在此基础上,以中国银行为例,设计不同压力测试情景,模拟其流动性风险状况。实证分析结果表明,在轻中度压力下,中国银行流动性风险较低,处于可控状态;而在重度压力下,其流动性风险急剧上升,甚至引发严重流动性风险问题。

关键词:中国银行 流动性风险 压力测试 协整检验

一、引言

2009年银监会印发的《商业银行流动性风险管理指引》中将流动性风险定义为:流动性风险是指商业银行虽然有清偿能力,但无法及时获得充足资金或无法以合理成本及时获得充足资金以应对资产增长或支付到期债务的风险。近年来,随着金融市场的不断发展,商业银行的流动性风险管理挑战不断增加。国际银行业采取了多种应对措施,不少银行都采用压力测试来加强对流动性风险的管理。

压力测试是银行进行风险管理的重要工具,從我国学者对流动性风险压力测试研究来看,大体可分为两个方面:一是在压力测试理论及中国的适用性研究层面上,如巴曙松、朱元倩[1]对压力测试方法做了系统性研究,讨论了压力测试中的实际操作细节及对于数据缺失的发展中国家如何有效实施压力测试;周宏、潘沁[2]讨论了国际商业银行流动性风险压力测试主流方法及我国现状,给出了适用我国大多数商业银行压力测试模型。二是在实证研究模型及应用层面上,如张晓丹、林彪华[3]选取影响商业银行流动性风险的四个宏观因素,建立计量模型,并进行压力测试分析;上海课题组[4]系统介绍了流动性风险管理与压力测试及两者间的关系,并以某商业银行为例,进行了压力测试的实证分析;许青、沈娜[5]考察经济“新常态”下商业银行流动性的变动趋势,选取我国16家上市银行的相关数据建立面板模型,并根据压力测试结果为商业银行加强流动性管理提出政策建议;周凯、袁媛[6]以南京银行为例,运用现金流缺口分析模型模拟各种压力情景下该银行的流行性风险状况,并根据压力测试结果,对该银行资产负债结构的合理性进行分析。

借鉴发达国家银行流动性风险管理的先进经验,结合我国银行业的经营状况,本文旨在考虑影响商业银行流动性风险的重要指标,建立计量模型,并以中国银行为例,实证模拟压力测试过程,进而为国内商业银行流动性风险管理提供依据。

二、流动性风险影响因素及数据来源

(一)因素选取

由于涉及商业银行流动性风险的因素较多,本文综合考虑我国商业银行的实际运营情况,选取如下三个宏观因素:

1.法定存款准备金率。调节法定存款准备金率,是国家调节货币政策的有效手段。自2006年以来,央行就不断上调存款准备金率,至2008年9月大型金融机构的存款准备金率高达17.5%,随后开始有所下调。为了防止货币信贷过快增长,2010年央行开始上调该比率,2011年6月,该比率达到历史峰值,达到21.5%,随后又开始回落,截止2018年6月,大型金融机构的法定存款准备金率为15.5%。我国较高的法定存款准备金率,冻结了商业银行体系大量存款资金,影响其流动性管理。

2.存款利率。存款利率是银行吸收存款的一个经济杠杆,也是影响银行成本的一个重要因素。自1990年以来,中国人民银行对存款基准利率共做了38次调整,特别是近几年,为了刺激消费,增加投资,调整频率尤为明显,仅2015年就进行了5次调整,一年期存款利率连续下滑,低至1.5%。这将在一定程度上影响商业银行的储蓄存款,进而影响商业银行的收益。

3.国民收入的增加。国民收入作为一个国家国民经济发展水平的综合指标,是商业银行持续稳定经营的经济基础。国民收入的持续增加,既有利于企业扩大再生产,提高盈利水平,又有利于商业银行吸收更多的储蓄存款,减少银行贷款回收风险。

(二)数据来源

考虑数据的可得性,本文选取存贷比率,即银行资产负债表中的贷款资产占存款负债的比例,作为商业银行流动性风险度量指标,并将其作为被解释变量,解释变量分别为存款准备金率、1年期定期存款利率、国民总收入指数和上证指数。其中,存款准备金率、1年期定期存款利率取每年年末数据,国民总收入指数以1978年基期进行调整,上证指数选取年末最后一个交易日收盘价指数。数据选取区间为1999~2017年,数据主要来源于历年中国统计年鉴、国家统计局网站、中国人民银行网站及中国银行年报。

三、中国银行流动性风险压力测试实证分析

(一)压力测试模型的构建

1.平稳性检验。为了避免“虚假回归”现象的发生,确保时间序列数据对模型估计结果的真实可靠性,首先需要对各序列进行平稳性检验[7]。本文采用ADF检验方法。分别记中国银行存贷比率、存款准备金率、存款利率、国民总收入指数及上证指数为DLR、RRR、IR、GNI和SSI。并对原数据进行对数化处理,以便消除异方差,且对数化后的变量分别记为LDLR、LRRR、LIR、LGNI和LSSI。利用R软件对各序列进行ADF检验。

2.协整检验。ADF检验表明解释变量和被解释变量都是非平稳的,进一步判断这些变量之间是否存在协整关系[8]。下面给出协整的定义:

四、结论与建议

本文参照国内外流动性风险压力测试理论与实践经验,从国内银行实际出发,构建流动性风险压力测试模型,探讨了宏观经济因素冲击下的商业银行的流动性风险问题,所得主要结论如下:

第一,协整检验表明,中国银行存贷比率与存款准备金率、存款利率、上证指数之间存在协整关系。协整方程结果显示,存款准备金率与存贷比率之间正相关,而存款利率、上证指数与存贷比率之间负相关,即央行上浮存款准备金率、下调基准存款利率或者资本市场出现不利影响,都将提高中国银行的存贷比率,中国银行将面临流动性风险问题。

第二,敏感性分析显示,在其他因素保持不变的情况下,存款準备金率、存款利率以及上证指数分别发生不利影响时,存贷比率将受到不同程度的影响,其中上证指数引起存贷比率的增幅最大,且在重度压力下,存贷比率增幅达0.834%,这将可能引发流动性风险。

第三,情景分析结果说明,在两个因素产生不利影响情况下,中国银行存贷比率的增幅将发生明显变化,甚至超出银监会的监管标准。而当三个因素同时发生不利影响时,存贷比率增幅将十分显著,特别是在中重度压力下,存贷比率增幅较高,此时,中国银行将面临严重的流动性风险问题。

流动性风险压力测试不仅是一个计量模型,更是一个系统性工程。为提高压力测试的科学性与合理性,使之在银行实践与应用领域发挥更好的功效,本文给出如下几点建议:

第一,构建符合我国国情的流动性压力测试体系。借鉴国外流动性压力测试的有益经验,结合国内金融市场的发展特点,形式有特色的我国银行业流动性压力测试体系。

第二,完善存款准备金制度与利率管理体制。目前,我国存款准备金制度还不够完善,不利于银行业进行有效的流行性风险管理。利率管理体制作为国家对利率的宏观调控手段,在利率形成机制、构成体系、管理方法及对象上还存在缺陷,需要进一步改革与完善。

第三,加快金融市场发展。金融市场是银行进行资产负债管理、保持自身合理流动性的主要场所。而我国金融市场还不够成熟,存在金融结构失衡、金融主体竞争力较弱、金融创新乏力等诸多问题。

参考文献:

[1]巴曙松,朱元倩.压力测试在银行风险管理中的应用[J].经济学家,2010(2):70-79.

[2]周宏,潘沁.流动性风压力测试的管理和实施现状比较[J].风险管理,2010(4):74-78.

[3]张丹,林炳华.我国商业银行流动性风险压力测试分析[J].银行管理,2012(3):50-53.

[4]课题组.商业银行流动性压力测试应用与实证分析[J].金融实务研究,2008(11):88-92.

[5]许青,沈娜.经济“新常态”下的商业银行流动性研究及压力测试[J].金融与经济,2016:10-14.

[6]周凯,袁媛.商业银行动态流动性风险压力测试应用研究[J].审计与经济研究,2014(3):104-112.

[7]王燕.时间序列分析——基于R[M].北京:中国人民大学出版社,2015.

基金项目:咸宁市金融学会重点课题(项目编号:2018-19H004);湖北科技学院校级培育项目(项目编号:2016-XC-013)。

(作者单位:湖北科技学院数学与统计学院)

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