商业银行行业风险敞口与商业银行绩效

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1、商业银行行业风险敞口与商业银行绩效　　中图分类号：F830.33文献标识码：A：1003-7217（2016）02-0009-06　　一、引言　　商业银行对不同行业的风险敞口暴露会影响银行的风险以及银行体系的稳定。银行信贷集中度对银行风险承担行为和银行体系的稳定会产生两种效应。一方面，传统的资产组合理论认为，分散贷款可以最大限度地降低非系统风险；另一方面，将贷款集中投向某几个领域，有助于银行对借款人进行监督，更有利于降低银行信用风险，增加银行收益。如果银行专注于某些领域发放信贷，则银行就能够获得专业技能，使得银行能够提前感知风险的增加，从而有助于银行迅速采取相关措施。正如Stiglitzan

2、dasschelein（2007）研究表明，如果银行将贷款投放至一个行业，则经济资本会增加11.7%[4]。Acharyaetal（2006）对意大利[5]、Haydenetal（2007）[6]对德国的实证研究表明，银行专注于对特定行业发放贷款会降低贷款损失程度。Boeveetal（2010）研究表明，与分散化贷款相比，德国银行在专注几个行业发放信贷方面，更能有效行使监督职能[7]。Tabaketal（2011）研究认为，巴西银行集中贷款比分散化贷款更能够提高银行绩效[8]。　　2008年金融危机爆发后，实施宏观审慎监管，保证金融体系稳定成为各国监管当局的共识。银行对各个行业风险敞口暴露常

3、常被监管当局和学术界认为是影响银行风险和金融体系稳定的重要因素之一。为此，本文以中国16家上市商业银行为研究样本，运用基于股票收益率数据的方法和基于年报数据的方法，测算中国上市商业银行对27个行业的风险敞口暴露及其对银行绩效和银行体系稳定的影响，以期为中国实施宏观审慎监管提供参考。　　二、商业银行绩效变量选择　　本文的研究样本为中国16家上市商业银行，样本时间为2006～2013年。选取四个变量表征银行绩效（即后文的Performance变量），分别是银行股票年度收益率、银行股票年度波动率、年度市值与账面价值之比以及银行系统性风险贡献度（△CoVaR）。前三个数据于国泰安数据库，而△CoVa

4、R需要计算得到。　　在风险管理实践中，VaR方法是度量组合收益下行风险最为常用的方法。对于给定置信区间，x%水平下的VaR表示在一段时期内，组合的损失有x%的可能高于VaR值，即VaR值是组合损失分布x分位点的数值。CoVaR方法在VaR方法基础上发展起来。CoVaR是指当一家金融机构出现危机时，整个系统的VaR值，即它是一个基于“条件”的概念。　　（二）行业风险敞口与商业银行绩效回归分析　　本文运用2006～2013年股票日度收益率的数据求解中国16家上市商业银行对27个行业在99个分位点的风险敞口暴露状况②。选取的27个行业指数来自大智慧行业指数，具体包括：房地产、电力、外贸、商业连锁、

5、有色金属、电器、运输物流、造纸印刷、工程建筑、计算机、机械、煤炭石油、化工化纤、仪电仪表、供水供气、建材、电子信息、酿酒食品、旅游酒店、钢铁、医药、纺织服装、通信、交通设施、交通工具、教育传媒和农林牧渔。从表1可以看出，银行财务报表中占比最大的制造业，其平均行业风险敞口和行业冲击风险敞口并非最大，商业银行对工程建筑行业的风险敞口高于制造业。股份制商业银行和城市商业银行对房地产行业的风险敞口比国有大型商业银行大。总体来讲，财务报表中贷款占比额度大的行业未必是市场认为银行风险敞口最大的行业③。表2为各行业风险敞口暴露测算处在前三位的商业银行。整体来讲，股份制商业银行行业风险敞口暴露较大，其中华夏

6、银行、浦发银行、兴业银行和平安银行出现频率较高。　　平均值，0.01分位点数值与0.05分位点数值比较结果类似。　　分位数回归所得到的风险敞口暴露的结果并非时间序列形式，因此，无法运用面板数据回归模型。本文使用截面回归形式，研究银行风险敞口与银行绩效之间的关系，回归方程如下：　　Performance为银行绩效变量；controls为控制变量，包括取对数的规模（size）、不良贷款率（npl）、贷款总额与资产比率（loan）、杠杆率（lev）、资本充足率（cap）等[14，15]。Performance和控制变量取值为银行2006～2013各年度的平均值⑦。Exposure为衡量银行风险敞口

7、变量，具体说明如表3。　　结合BackandJonghe（2014）[13]，首先对各控制变量解释银行绩效变量的显著性水平进行回归分析。表4显示，规模越大的银行其股票平均收益率、股票平均波动率以及市值与账面价值之比均值越小，而规模对银行△CoVaR均值影响则不显著。贷款比值越高，股票平均收益率和股票平均波动率越高。银行杠杆率越高，△CoVaR越大；而银行资本充足率越高，△CoVaR越小。不良贷款率越高，股票平