银行声誉、存款人预期与银行挤兑

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1、银行声誉、存款人预期与银行挤兑姜磊①[内容摘要]本文通过对Barro(1986)和Vickers(1986)货币政策模型加以变形,用银行的新增不良资产率代替原模型中的通货膨胀率,应用不完全信息动态博弈的研究方法,在理性预期的假设前提下,通过建立银行与存款人的行为博弈模型,研究银行声誉对于银行挤兑的影响。结论是在一定的制度安排下,良好的银行声誉有助于引导存款人形成有利的预期,减少银行挤兑的发生,因此对银行来说,建立一个强银行的声誉至关重要。[关键词]银行声誉银行挤兑存款人预期不完全信息动态博弈一、文献回顾有关声誉问题的研究,是在20世纪70年

2、代后期理性预期假设得到普遍认同,并且博弈论在经济学中得到广泛应用的基础上开始进行的。Fama(1980)提出了经理市场竞争的声誉激励机制,他认为,即使没有企业内部的激励,经理们也有积极性通过努力工作来提高自己在经理人市场上的声誉,从而增加自己未来人力资本的价值。Kreps和Wilson(1982)、Milgrom和Roberts(1982)则最早运用博弈模型对声誉效应的激励作用进行研究。他们研究的是Selten(1978)连锁店博弈中的声誉问题,即重复博弈中的行为人可能试图为一种特定的博弈方①作者系南开大学经济系博士生。第三部分虚拟经济与经

3、济稳定331式而建立声誉。他们的研究后来成为有关声誉理论方面的经典文献。在上述研究的基础上,Barro和Gorden(1983)建立了关于相机选择和单一规则的货币政策效应模型,通过研究菲利普斯曲线模型中的通货膨胀和货币政策博弈均衡,说明了当政策制定者能够受承诺的制约时,可能实现较低的通货膨胀。Backus和Driffill(1985)、Barro(1986)、Vickers(1986)、Cukierman(1992)使用非对称信息的声誉模型研究了政府的声誉与通货膨胀的关系,证明了在公众有关政府偏好的信息是不完全的情形下,出于声誉方面的考虑,

4、政府可能选择不制造通货膨胀,即使政策制定者的任期是有限的(因而博弈重复的次数是有限的)。相对而言,对银行声誉的研究则比较少见。Boot和Greenbaurn(1993)分析了银行声誉和融资结构之间的关系。他们认为银行外部融资成本与银行声誉密切相关,所以银行有积极性提高其声誉水平。本文所说的银行声誉是存款人对于银行履行承诺的可能性的判断,反映了银行在存款人心目中的可信度。通常将银行分为强(Tough)银行和弱(Weak)银行,前者不惜一切代价,坚定地执行承诺;后者则会通过效用比较选择特定时期的政策,不受以往承诺的约束。但无论强银行还是弱银行,

5、都是追求效用最大的理性主体,只是其目标偏好不同。在信息不完全条件下,存款人根据所观察的银行行为,按照一定的价值标准,对银行属于强银行(或弱银行)的概率形成的判断,就是银行的声誉。银行声誉越好,其对存款人预期形成的引导作用就越强;反之,则越弱。由于银行声誉影响存款人预期的形成以及存款人对于银行策略的反应行为,因而对保持银行的稳定性非常重要。声誉好的银行能够承受较高的外部冲击,从而避免银行挤兑的传染效应,这就使声誉成为银行的一个强有力的约束机制。银行作为以货币资金为经营对象的特殊经营机构,面临着多样化、复杂化的金融风险,其中流动性风险处在最前沿

6、,是银行内部问题导致挤兑以至破产倒闭的直接原因。近十年以来,尤其是自东南亚金融危机以来,金融机构因流动性不足而破产的案例时有发生。关于银行挤兑的文献比较丰富,以下介绍几个著名的观点。Diamond和Dybvig(1983)提出关于银行挤兑的D—D模型。D—D模型指出,在大数定理的作用下,正常情况下银行可以借短贷长,进行期限结构的转化,即吸收储户流动性较强的资金,转而贷款支持缺乏流动性的长期投资项目,这样达到一个理想的均衡状态。然而一旦人们对银行的安全状况产生怀疑(由于对投资项目盈利性的怀疑或者由于某些传闻),就会从中抽回资金。由于银行实行“

7、顺序服务原则”(即先到先服务),储户唯恐取不回资金,纷纷前往银行“挤兑”,这样332开放的中国经济安全和世界经济稳定就形成一个糟糕的均衡状态。该研究指出对银行的高度信心是银行部门稳定性的源泉,认为银行的脆弱性主要源于存款者的流动性要求的不确定性以及银行的资产较之负债缺乏流动性。尽管该多重均衡理论可以解释银行挤兑的一个重要方面,但我们认为银行挤兑并非完全取决于独立的随机因素。事实上,我们所观察到的银行挤兑绝大多数都是同银行的不良业绩相关联的。此外,Diamond—Dybvig模型不能回答为什么存款者会形成这种恐慌,这使得Diamond—Dyb

8、vig模型不能得到可被实证检验的假说。Jacklin和Bhattacharya(1988)建立了基于信息的银行挤兑模型,该模型假定存在一个无风险的短期技术和一个有风险的长期技术。

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