《我国城市商业银行净利差影响因素分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《我国城市商业银行净利差影响因素分析（7页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、龙源期刊网 http:/我国城市商业银行净利差影响因素分析作者：许婷来源：智富时代2014年第12期【摘 要】本文主要针对我国城市商业银行探讨其净利差的影响因素。通过对29家不同地区不同资产规模的城市商业银行2009-2013年5年的面板数据进行回归分析。回归的结果显示：市场竞争结构、交易规模、银行的资产规模、运营成本、隐含利息支付、信贷风险、流动性风险、一年期基准存贷利差、通货膨胀增长率，这些变量与本文的被解释变量净利差呈正相关关系。成本收入比、跨区域经营程度、城商行的创新能力则与本文的被解释变量净利差呈负相关关系。【关键词】城市商业银行；净利差；面板数据；影响因素一、研究背景净利差是商业银
2、行的净利息收入与银行生息资产之比，反映了商业银行的利息收入与利息支出状况，是其重要的盈利来源1。近年来，城市商业银行发展迅猛，截止2013年底己达到145家，成为我国商业银行的第三梯队，但由于各种原因，目前我国城市商业银行的利润来源模式仍比较单一，其利润90%来自利差收入，因此，城商行面临的利率市场化冲击更为严峻，在此背景下研究城市商业银行净利差影响因素对城市商业银行有着更为重要的意义。二、文献综述（一）国外文献综述国外关于商业银行利差及其影响因素的理论研究源于Ho &Saunders（1981）的著名文章；这篇文章介绍了做市商模型，并推演出影响商业银行利差的四个因素，即厌恶风险程度、市场竞争
3、结构、商业银行的交易规模及存贷款利息率差额，并使用两步法将结论运用到美国商业银行。随后多名学者在这篇文章的基础上进行不断改进，对利差决定因素的理论模型研究也在不断深入。Allen（1988）2进一步放宽了Ho & Saunders模型中的同质性假设，认为银行贷款产品或服务是多样化的。模型将贷款产品之间的需求交叉弹性引入其中，并得出贷款产品之间的需求交叉弹性会降低银行利差。Angbazo （1997）3在Ho & Saunders的交易商理论模型基础上将信用风险和利息率风险因子纳入理论模型。Maudos & Fernandez de Guevara （2004）4又在前人研究的基础上进行大胆改进
4、，将运营成本纳入该模型。Maudos & Solis （2009）5建立了一个综合模型，在 Ho & Saunders 模型的基础上，将运营成本和中间业务两个因素同时纳入了分析框架，以对银行净利差的影响进行分析。除了交易商模型和以交易商模型为基础发展起来的一系列拓展模型外，有关商业银行净利差的理论模型还有Klein等（1971）提出的银行公司微观模型。（二）国内文献综述我国国内对商业银行净利差影响因素的分析主要在于实证分析。杨杰（2007）6是国内第一个从银行自身角度和宏观调控角度分析银行净利差的，并且从金融生态角度研究了银行净利差之间的不同，发现影响净利差的因素有银行自身角度方面的因素，包括
5、经营成本、管理水平、交易规模、准备金的机会成本、隐性利息支付、风险厌恶水平、信贷风险，还有宏观经济方面因素包括通货膨胀率和GDP增长率。白当伟（2007）7重点分析了利率市场化过程中银行业市场结构（用赫芬达尔指数表示）对银行业净利差的影响。肖本华（2008）8基于是风险调整资产收益率（RAROC）模型提出了一个存贷净利差定价模型，认为存贷款净利差与损失率、违约率、费用率、存放款比例、非利息收入比重和银行实际资金成本有关。本文将在前人研究的基础上，着重对城市商业银行的净利差影响因素进行系统客观分析，以找出对城商行净利差影响显著的因素，帮助城商行在面对利率市场化的竞争时能够有效的调整其盈利策略。三
6、、城市商业银行净利差影响因素分析本文将主要通过四种方式来分析净利差的主要影响因素，首先是通过理论推导得出理论意义上对净利差会产生影响的因素；而后结合国内外已有的成熟文献和研究，加入已往研究中重要的变量；接下来根据我国的现有的国情和金融市场的现状加入其他可能会对净利差产生影响的变量；最后，针对城市商业银行本身的特点加入可能产生影响的变量。（一）银行净利差影响因素的公式推导根据前文的文献综述，HO&Saunders（1981）运用证券市场做市商的最优差价模型来研究商业银行净利差最优决定。Maudos和Guevara（2004）在此基础上提出了改进的净利差决定模型，将信用风险和运营成本纳入模型。经过
7、一系列的公式推导，最后得出最优利差的公式：根据公式推导的结果，影响商业银行净利差的因素包括：市场竞争结构、平均经营成本、风险厌恶水平、信贷风险、利率风险、银行交易规模。（二）以往研究中出现的其他重要变量在研究文献的过程中，大部分研究在理论研究所得出的变量基础上还添加了其他的一些变量。通过比较分析，本文提取了绝大多数文献中均提到的几个变量加以讨论，这几个变量包括：资产规模、隐性利息支付、准备金的机会成本、银行管理水平及流动性风险等。（三）根据我国国情纳入研究的影响因素在我国实际的经济运行中，中央银行经常会制定各种货币政策来调节经济运行。其中对银行净利差影响最大的利率政策和存款准备金率.宏观经济形
8、势也对银行的净利差会产生非常大的影响，这是因为银行作为融通货币资本的中介，与经济运行密切相关，通货膨胀率和经济运行周期是体现宏观经济状况的重要指标。（四）根据城市商业银行自身特点纳入研究的影响因素我国城市商业银行相比于其他类型的银行有以下几个突出的特点：1）资产规模普遍较小；2）发展模式地域化；3）股权结构单一。除此之外，我国城市商业银行一直都以传统的信贷业务的存贷利差为主要收入来源，中间业务开展较少，创新能力相较大型国有银行和部分股份制银行来说较低。基于城市商业银行的上述特点，本文将选取两个因素来阐述其对城商行净利差水平的影响，这两个因素分别是跨区域经营与创新能力。四、实证分析（一）样本选取
9、及变量说明本文研究的样本选取原则如第二章的样本，在全国4个直辖市、5个自治区、22个省（不包括台湾省）分别各选取了一家城市商业银行共29家作为研究对象，而研究期间为2009-2013年5年。原始数据的主要来源为城市商业银行披露的年报，宏观数据则来源于中国统计年鉴。本文的样本涵盖了不同区域不同资产规模的城市商业银行，因此样本具有一定的代表性。本文样本银行如下：（二）模型说明本文采用面板数据进行实证分析，面板数据是指样本既包含时间序列又包含截面数据的混合数据。因此本文以银行的净利差为因变量，表4.2所列的其他变量为自变量，建立面板数据模型如下：面板数据模型有多种不同的形式，因此在正式处理时首先应该
10、确定是采用混合效应模型、固定效应模型还是随机效应模型。在具体处理时，首先使用F检验来选择是运用混合效应模型还是固定效应模型，而后用LM检验来确定是运用混合效应模型还是随机效应模型，最后用Hausman检验来确定是运用随机效应模型还是固定效应模型。根据检验，本文采取固定效应变截距模型，为避免面板数据存在序列相关和异方差等问题，采用截面加权的固定效应模型以消除截面异方差。（三）回归结果分析（见表4.3）总体上来看，该模型的D-W统计量接近于2，表明模型不存在自相关的问题，模型F统计量的P值接近0，表明模型是联合显著的；调整后的R2为0.9821，说明该模型的拟合优度非常高，模型设定合理。总体上看，
11、大部分变量的符号与预期相一致，但显著性程度不同，市场竞争结构、交易规模、平均运营成本、信贷风险、流动性风险指标均在1%置信水平下与净利差显著正相关，创新能力指标在1%置信水平下与净利差显著负相关。而资产规模、隐含利息支付和央行一年期基准存贷利差指标在5%置信水平下与净利差显著正相关，管理能力（成本收入比）、跨区域经营指标在5%置信水平下与净利差显著负相关。利率风险指标在10%的置信水平下与净利差呈正相关关系，通货膨胀率指标在10%的置信水平下与净利差呈负相关关系，这与预期相反。而准备金机会成本、风险厌恶水平、存款准备金率和各省GDP增长率则对净利差的影响并不显著。五、建议（一）城商行经营管理层
12、面加强成本管理，加大中间业务与其他创新业务发展。提高中国商业银行的金融创新与业务发展能力，有利于降低净利差水平，减少商业银行对净利差的依赖程度。强化风险意识，完善风险管理手段。城商行除了利用自身资本金防范和化解风险损失外，还可借助国际金融市场来寻求风险规避策略；恰当进行金融衍生产品交易，一定程度上可以避免市场波动，实现保值、增值的目的；随时跟进调整信用风险评估系统中的各风险因素的参数，调高信用评估的准确性。结合实际，明确市场定位，走特色差异化发展道路。城市商业银行应该准确定位，尽量避开与中外大型银行的激烈竞争，把具有发展潜力却缺乏金融支持的中小企业作为主要营销对象。（二）金融监管及宏观层面建立
13、现代金融监管制度，培育有效市场利率。适时解除对存款利率的管制，给予银行更大的利率自主定价权限，实现利率由市场供求决定的利率市场化改革目标，并进一步优化金融生态环境，加强并规范银行业竞争，促进银行运营效率的提高。转变货币政策调控重点，优化货币政策调节手段。货币政策调控的重点可以逐渐从直接的维持利差水平的调控向通过公开市场操作等多种途径影响市场资金成本进而影响信贷供求的方式转变，最终建立完备的市场化利率形成机制与货币政策传导体系。【参考文献】1张媛媛，张宗益.我国商业银行净利差的影响因素及分类研究J.技术经济，2010，29（3）：79-85.2Allen Linda. The Determina
14、nts of Bank Interest Margins： A Note .Journal of Financial and Quantitative Analysis， 1988， 23（2）： 231-353 Angbazo，L.Commercial Bank Net Interest Margins， Default Risk， Interest-Rate Risk， and Off-Balance Sheet BankingJ. Journal of Banking and Finance， 1997， 21（1）： 55-87.4Maudos， Cuevara. Factors explaining the interest margin in the banking sectors of the European Union J. Journal of Banking and Finance， 2004， 28（1）： 2259-2281.5Klein M. A. A Theory of the Banking Firm J. Journal of Money Credit and Banking 1971（4）：205-218.6张筱峰，杨杰.中国
