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      存款人風險意識管理

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      存款人風險意識管理

      內容摘要:本文以上市銀行為例,對企業和個人這兩類主要存款人風險意識進行了實證檢驗。首先,利用股票的市場價格信號計算商業銀行的資產價值的波動率,以此作為商業銀行的風險指標。然后,通過企業存款余額和儲蓄存款余額對該指標進行回歸分析。檢驗結果表明:在信息公開的條件下,我國的存款人對商業銀行的經營風險能夠起到一定的監督作用。

      關鍵詞:銀行風險市場紀律存款保險

      當商業銀行面臨著較大的風險時,存款人為了自身的存款安全,會從商業銀行的存款賬戶上取走存款。反之,如果商業銀行的經營風險較小,則存款人愿意把錢存入該銀行。因此,存款人的風險意識可以從商業銀行的存款余額與商業銀行風險的相關關系來判斷。當然,這種判斷的前提條件是與商業銀行經營風險有關的信息能夠被存款人觀察到,即相關的信息是公開的。目前,國內上市銀行的信息披露制度較為規范,與上市銀行風險有關的信息容易被存款人觀察到,可以作為檢驗存款人是否具有風險意識的一個試驗窗口。

      本文以滬深兩市的五家上市銀行為例,對企業和個人這兩類典型的存款人是否具有風險意識進行實證檢驗,試圖回答以下問題:在信息公開的情況下,個人和企業是否已經具備了風險意識?個人和企業對商業銀行風險的敏感程度有何差異?如何才能最大限度地區分低風險敏感度和高風險敏感度的存款人,從而使存款保險制度和市場紀律的功能發揮各得其所?

      模型的設計

      (一)風險指標的選擇

      本研究的目的是檢驗上市銀行的風險與存款余額的相關關系,以此來判斷存款人的風險意識。有兩類風險指標可供選擇,一類是不良貸款比率、資本充足率等會計指標。但是,鑒于研究的樣本較少,時間跨度較短,選用較多的會計指標會使模型的估計變得困難。另一類是市場指標,如商業銀行資產價值的波動率。市場指標一般是根據商業銀行股價等市場信息按照一定的理論模型間接測算得到。利用市場指標的前提是市場價格信號是有效的,上市銀行的股票價格能夠反映與銀行風險有關的信息,體現銀行的真實價值。于渤、高印朝(2005)對自1999年以來上市銀行的股價與會計信息的相關性進行了研究后認為,上市銀行的會計信息對股價具有顯著的解釋能力,這表明我國上市銀行的股價具有一定的有效性。

      基于上述考慮,本文選用商業銀行的資產價值波動率作為反映商業銀行風險的指標。

      (二)線性模型

      考察商業銀行存款余額與商業銀行風險的相關關系時,還需要同時考慮其他的相關因素,如:居民的收入水平、物價水平、存款利率等。按照一般的經濟學理論,居民的收入水平越高,居民儲蓄存款會越多。通常,國際上用GDP(或人均GDP)來表示一個國家的居民收入水平(胡學鋒,2001)。同時,物價價格水平上漲會使貨幣的購買力下降,從而使儲蓄存款的增幅下降。此外,就是存款利率。存款利率的提高會使商業銀行吸收更多的存款。綜合以上因素,本文建立如下的線性模型:

      Dt=β0+β1SIGMAt+β2GDPNt+β3GDPNt-1+β4INTEt+β5DEFLATORt+εt

      t=1,2,Ln(1)

      在上式中,SIGMAt為t時段商業銀行的資產價值的波動率,代表商業銀行的風險水平;Dt為第t時段末商業銀行不同類型客戶的存款余額,GDPNt為t時段的名義GDP(當年價格),GDPNt-1為滯后一期的名義GDP,INTEt代表t時段內名義存款利率。DEFLATORt為第t時段名義GDP和實際GDP的比值,用它來代表商品價格水平的變化。εt~N(0,σ2)代表模型的誤差項。

      在公式(1)等式右側的解釋變量中,GDPN、DEFLATOR和INTE等變量的數據能夠從統計年鑒和上市銀行定期的財務報告中獲得,關鍵的工作是如何根據市場股價的信息來計算商業銀行的資產波動率,在實證檢驗存款人風險意識之前,下文對此進行簡要介紹。

      (三)商業銀行資產波動率的測算

      本文采用股票市場的價格信號來間接測算商業銀行資產價值的波動率SIGMA,這也是目前學術研究中比較普遍的方法。具體步驟是,首先,將銀行的股權看成是以銀行的資產價值V為標的物、以銀行的負債B為執行價格的看漲期權建立方程:

      VE=VN(d1)-Be-rTN(d2)(2)

      公式(2)為經典的歐式看漲期權的定價公式,其中:d1=[In(V/B)+(r+0.5σ2)T]/σ,d2=d1-σ,T為所選定期財務報告的時間間隔;σ為商業銀行資產價值的波動率,即SIGMA;VE為期初商業銀行股票的總市值,可以直接從市場上觀察到。根據伊藤引理,股票價格的波動率和資產價值的波動率又可以建立關系式:

      σE=N(d1)Vσ/VE(3)

      σE為商業銀行股票收益的標準差。于是,通過求解由公式(2)和公式(3)組成的方程組,就可以估計出商業銀行的資產價值波動率。

      實證檢驗

      (一)數據來源

      本文以滬深兩地上市的5家銀行為例,選擇兩類代表性的存款人:企業和個人進行研究,所對應的存款賬戶為企業存款和儲蓄存款。時間跨度為2001年到2005年,為了增加回歸分析的數據,本文以半年為時間段計算商業銀行的資產波動率,以浦東發展銀行2005年1-6月份的資產波動率的計算為例對市場數據來源做如下說明。

      期初負債總額數據B來源于浦東發展銀行2005年半年報;期初的股權總市值VE=股權總數×2004年最后一個交易日的收盤價;股票的波動率σE=2005年1-6月份股價的日波動率*,其中n為2005年上市銀行股票的交易天數,σE代表由2005年前半年股價的日波動率推算的全年股價波動率,股東權益市值和股價波動率的結果見表1。

      另一個需要確定的重要參數是無風險利率。國際上通行的做法是采用短期的國債利率度量無風險收益率。近年來國內銀行間債券質押式回購交易市場日趨成熟,目前交易的有十多個品種。這種回購交易違約風險小、流動性好,比較適合作為無風險利率,其中尤以七天的國債回購交易比較活躍,而到了2005年市場成交金額達到61598.90億元,國債回購交易利率的月度數據可從人民銀行網站上直接獲得。因此,選用國債回購交易品種R007的2005年1-6月份每月的加權平均作為無風險利率,2005年1-6月的加權平均利率為r=1.457%。

      將上述參數VE、σE、B、r、T(T=0.5)的值代入由公式(2)、(3)組成的方程組中,即可解出商業銀行的2005年上半年的資產波動率。重復上述步驟,便可以得到從2001年至2005年的上市銀行的資產價格波動率,見表2。

      (二)模型估計

      顯然,若存款人具有風險意識,能夠通過自身的存款行為規避銀行風險的話,則期末的存款余額應該與商業銀行在報告期內的資產價值波動率密切相關。換句話說,表示銀行風險的指標SIGMA能被選入模型(1)右側的解釋變量。利用這5家上市銀行中兩類客戶的存款數據,本文對模型(1)進行了估計,估計結果見表3。

      (三)模型的結果分析

      從表3的模型檢驗結果來看,商業銀行資產價值的波動率和代表居民收入水平的名義GDP都對存款余額具有顯著的解釋作用,表明無論是個人還是企業都具備了一定的風險意識。

      通常多數企業具備專門人才,能夠對商業銀行的風險做深入細致的分析。在上述回歸模型中,會發現企業對風險的敏感程度遠大于個人對風險的敏感程度,兩者回歸系數之比分別約為3.5。這表明,企業比個人更有能力監督商業銀行的風險。

      需要指出的是,名義存款利率和表示物價水平的控制變量DEFLATORt并沒有被選入模型中。這兩個變量決定著存款的實際利率。目前,我國的存款利率沒有完全市場化,并且受到貨幣政策的影響,存款利率對存款余額的解釋力度并不強。

      結論與啟示

      本文采用回歸分析的方法,以滬深兩市的五家上市銀行為例對兩類主要的存款客戶是否具有風險意識進行了檢驗。檢驗的結果表明:無論企業和個人都具備了一定的風險意識;企業對商業銀行的風險敏感程度要遠大于個人對商業銀行風險的敏感程度。說明在信息公開的條件下,我國商業銀行的存款人對商業銀行的風險具有一定的監督作用。

      毫無疑問,實行存款保險制度的最佳效果是達到限額賠付的存款保險制度和市場紀律的有機結合。存款保險制度旨在商業銀行破產時保護風險敏感程度低的存款客戶的利益,借以維護存款者信心,而市場紀律可以發揮風險敏感度高的存款客戶對商業銀行的監督作用,從而減少商業銀行的道德風險。一個自然的問題是如何來區分風險敏感度高和風險敏感度低的客戶?本文只是比較了個人和企業的風險敏感程度,更精細的研究可以根據存款額度來劃分存款客戶類別,然后分析每類存款客戶對風險的敏感程度。若能找到一個存款額度使之能最大限度地區分低風險敏感度和高風險敏感度的客戶的話,從充分發揮市場紀律的角度看,這個存款額度應是一個較為理想的存款保險賠付限額。限于研究條件的限制,本研究還無法做到這一點。

      本文只對5家上市銀行存款人的風險意識進行了檢驗,樣本數量太少和時間跨度較短都會影響研究結果的普遍性。一個更為基本的問題是:上市銀行具有良好的信息披露制度,這使得存款人能夠分析商業銀行的風險,而對大多數沒有上市的商業銀行而言,如何建立一種有效的信息披露制度,解決銀行和存款人之間的信息不對稱是發揮市場紀律的前提,更是建立和推行限額賠付的存款保險制度的重要基礎。

      參考文獻:

      1.于渤,高印朝.銀行股票市場定價與會計信息的價值相關性研究.金融研究,2005

      2.胡學鋒.ARIMAX模型在居民儲蓄存款預測中的應用.財經問題研究,2001

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