《银行业监管效能实证分析》由会员分享，可在线阅读，更多相关《银行业监管效能实证分析（10页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、1中国银行业监管效能实证分析【摘 要】国际金融海啸对世界银行业造成的巨大损失导致了世界范围内对银行业监管体系的各种质疑，但同时对中国特色的监管模式在防范银行业风险、保持银行业的稳定、促进经济增长的贡献刮目相看。本文基于 2001-2010 年中国银行业发展和监管的相关数据，采用因子分析及回归分析来探讨监管效能与风险水平之间的变动态势，分析两者之间的内在关系，同时对中国银行业监管效能进行系统的实证检验。【关键词】银行业 监管效能 实证分析一 导言2007 年 2 月 7 日，美国第二大次级抵押贷款经营机构新世纪金融宣布 2006 年四季度业绩出现亏损，拉开了次贷危机的序幕，接踵而来的华尔街五大投
2、资银行中两家倒闭、一家被收购、两家改组为银行控股公司，美国联邦存款保险公司（FDIC）一次性关闭了四家美国银行等等，使得由虚拟经济演发的金融危机迅速蔓延于实体经济，美国 2008 年四季度GDP 大幅下降 3.8%，经济衰退程度持续加深。此后不断有银行业金融机构遭受冲击，危机迅速蔓延到各国银行业市场，给各国经济增长带来不可估量的影响。中国银行业的全面对外开放、全球化和自由化经营显然摆脱不了国际金融海啸的影响。国际金融海啸对世界银行业2造成的巨大损失导致了世界范围对银行业监管体系的各种质疑，但同时对中国特色的监管模式在防范银行业风险、保持银行业的稳定、促进经济增长的贡献刮目相看。2010 年中国
3、银行业金融机构税后利润高达 8990.9 亿元，较上年增长34.51%，名列世界前茅。在后金融危机时代，在坚守中国特色银行业监管体系的基础上，总结借鉴国际金融危机经验教训，探索更加有效、更加适合时代经济发展的监管方式，提升监管的有效性，促进中国实体经济的稳定发展，将是我们面临的又一个重大课题。本文基于 2001-2010 年中国银行业发展和监管的相关数据，采用因子分析及回归分析来探讨监管效能与风险水平之间的变动态势，分析两者之间的内在关系，同时对中国银行业监管效能进行系统的实证检验。二 中国银行业风险水平的动态分析中国银行业风险水平的动态分析关于银行业金融机构稳定的研究主要是由“金融脆弱性假说
4、”延伸而来。1982 年海曼明斯基（Hyman.P.Mi nShy）在金融体系内在脆弱性假说一书中最先对金融脆弱性问题做了比较系统的解释，形成了“金融脆弱性假说”。他认为金融系统内在脆弱性是金融业的本性，是由金融业高负债经营的行业特点所决定的，就是通常所说的狭义上的金融脆弱性。随着对金融脆弱性研究的深入，其概念逐渐微观到银行业风险水平的范畴1。对于风险水平的分析也基于此理论，以银行监管统计主要指标、 银监会年报及非现场监管信息系统为原始数据1张春超.区域金融稳定脆弱性问题研究及金融稳定工作着力点探析J.金融发展研究,2008(4).3的来源，本着综合性、层次性、针对性及可操作性的原则，选取 2
5、001-2010 年具有代表性的反映银行业风险水平的九个评价指标的时间序列数据，运用时序全局成分分析法对中国银行业风险水平进行动态描绘，九个银行业系统风险的评价指标分别从资本风险、流动性风险、信用风险、经营风险2四大方面设立，具体指标为：（1）资本充足率(%)；（2）资本资产比率(%)；（3）流动性比例（%）；（4）存贷款比例（%）；（5）不良贷款率(%)；（6）次级类贷款率（%）；（6）可疑类贷款率（%）；（8）损失类贷款率（%）；（9）现场检查违规金额/各项贷款(%)。在研究风险水平时，由于所选取反映银行业风险水平的指标较多，而这些指标之间又具有一定的相关性，因此在进行风险水平综合评价时较
6、为复杂。为简化原始数据结构，较易计算出中国银行业风险水平的综合评价值，在研究方法上首先进行因子分析。运用因子分析，可以从反映风险水平的众多指标中提取几个主要的公因子（公因子的选取个数以特征值大于或等于 1 为界），使每个公因子代表一种重要影响力，抓住这些公因子，不但可以计算出综合评价值，而且可以分析影响银行业风险水平不可观测的主要因素及产生差异的原因，其具体步骤:（1）由于所选指标的测量度不一样，所以在进行银行业风险水平综合评价时要对所选取的原始数据进行无量纲的标准化处理。本文在利用原始数据进行因子分析时，采用方差最大法来进行因子旋转，从而使因子载荷矩阵上的每一列元2 指标的选择和设计参考银监
7、会非现场监管指标及人行营业部赵民金融风险预警系统之非系统性风险的指标。4素都能够尽量极化。（2）在计算机上用 SPSS13 统计软件进行数据处理。用方差最大法进行正交旋转，由此得到中国银行业风险水平评价指标相关矩阵的特征值(见表一)。表一：银行业风险水平评价指标相关矩阵特征值表一：银行业风险水平评价指标相关矩阵特征值因 子Y1Y2Y3Y4Y5Y6Y7Y8Y9 特征值5.4732.0300.7580.6070.1060.0150.0080.0020 贡献率(%)60.81222.5618.4236.7491.1800.1650.0860.0240 累计贡献率(%)60.81283.37391.7
8、9698.54499.72499.89099.976100100（3）确定主成分因子。由表一可知，前两个主成分 Y1、Y2的累积方差贡献率已达 83.37%，基本上保留了原来银行业风险水平评价指标的信息，这样可以用这两个主成分 Y1、Y2代替原来的九个银行业风险水平评价指标，其对应的特征向量见表二。 表二：银行业系统风险评价指标特征向量主成分X1X2X3X4X5X6X7X8X9Y1-0.969-0.923-0.1110.7770.7360.4200.7440.810-0.336Y20.0640.100-0.6100.2730.6660.8320.6280.5390.880根据表二的分析数据，可
9、写出各风险评价指标与两个主成分因子之间的线形组合，设 Y 为主成分因变量，则线形关系如下:Y1=-0.969*X1-0.923*X2-0.111*X3+0.777*X4+0.736*X5+0.420*X6+0.744*X7+0.810*X8-0.336*X9Y2=0.064*X1+0.1*X2-0.610*X3+0.273*X4+0.666*X5+0.832*X6+0.628*X7+0.539*X8+0.88*X9 （4）主成分因子得分。按下面的公式以两个主成分因 子的信息贡献率作为加重权数计算出 2001-2010 年中国银行 业风险水平的综合评价值。5F=(0.60812*Y1+0.225
10、61*Y2)/0.83373（5）绘制中国银行业风险水平综合评价时间序列图。根据步骤（4）计算出的 2001-2010 年中国银行业风险水平的综合评价值绘制中国银行业风险水平的态势图。图一：中国银行业风险水平态势图(2001-2010 年)010203040506070802001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年银 行 业 风 险 水 平 动 态 值从上图可以看出，2001-2010 年在银监会及相关监管部门的共同努力下，中国银行业风险水平整体上处于不断下行的发展态势，特别是在 2004-2008 年，中国银监会的成立及先进监管理念、
11、监管模式的运用，使得风险水平下降的速度较快。但由于受国际、国内资本市场及经济金融环境的影响，2009 年中国银行业风险水平处于短暂的上行波动态势，而2010 年国银行业风险水平继续下行。三 中国银行业监管效能的动态分析1997 年和 2001 年，巴塞尔银行监管会先后正式通过“有效银行监管的核心原则”和“新巴塞尔资本协定”，为规范银行监管提出了国际统一的准则。受 2008 年金融海啸的影响，2010 年 7 月，巴塞尔银行监管会又发布巴塞尔协议，这三个准则的相继发布为建立统一的银行监管措施提供了良好6的基础，在这些准则的基础上，国内学者对银行监管及其影响进行了研究。江春、许立成3从理论上划分了
12、银行监管的四种理论，并利用 80 个国家数据系统检验了四种银行监管理论的有效性；李涛4利用世界银行网站数据库对 118 个国家银行监管数据进行了计量分析，并比较分析了银行监管的三种模式；沈坤荣、李莉5将银行发展作为衡量监管综合绩效的最终指标，采用世界银行 2004 年调查报告的最新数据，运用主成分分析法构造了 12 项银行监管指标，从而验证监管措施的效应；肖兴志、韩超6采用时间序列数据分析方法，选取合适的非监管变量进行综合分析，以全面实证检验中国银行业监管效果。为了更全面分析中国银行业监管效能，本文拟在上述文献研究的基础上，利用时间序列数据，采用因子主成分分析法，选取合适的变量进行综合分析，以
13、对中国银行业监管效能进行系统的实证检验。 衡量产业的发展往往要从规模和效率两个方面来考虑其绩效，银行业亦不例外。银行在现代经济体系中有着重要的作用，银行的发展规模关系到整个经济体系的健康周转运行。银行业的经营效率对银行业的稳定与发展，进而对应付银行危机、经济稳定都将具有重要的作用。基于此，对于银行业监管效能，本文从银行业业务规模、银行业经营效率两个层面，以总资产/GDP（%）、所有者权益/GDP（%）、各项贷3 江春，许立成.金融监管与金融发展:理论框架与实证检验J.金融研究,2005(4) .4 李涛.商业银行监管的国际比较:模式及影响J.经济研究,2003(12).5 沈坤荣，李莉.银行监
14、管:防范危机还是促进发展?基于跨国数据的实证研究及其对中国的启示J.管理世界,2005(10). 6 肖兴志，韩超.中国银行业监管效果的实证研究J.产业经济研究,2008(4).7款余额GDP（%）、资产增长率（%）、资本增长率（%）、资本利润率（%）、资产利润率（%）、拨备覆盖率（%）八项指标的综合评价值来反映中国银行业监管效能的动态变化趋势。根据中国统计年鉴及银监会统计信息网 2001-2010 年原始经济时间序列数据，运用因子分析法得出中国银行业监管效能的总体评价值，其发展的趋势见图二。图二图二 ：中国银行业监管效能态势图：中国银行业监管效能态势图(2001-2010 年)0501001
15、502002503003504002001年2002年2003年2004年2005年2006年2007年2008年2009年2010年银 行 业 监 管 效 果 综 合 值从图二可以看出，在 2001-2010 年间中国银行业监管效能总体处于上行的态势，但在 2001-2004 年间，银行业监管效能的总体态势较为缓慢。2005-2010 年间，在中国银监会风险监管理念的指引下，以资本风险、流动性风险、信用风险、经营风险为监管重点的监管方式促使银行业监管效能的总体态势较上行较为迅速。四四 中国银行业中国银行业监管效能监管效能与风险水平与风险水平关系关系的回归分析的回归分析基于本文开篇问题的提出，
16、根据所计算出的 2001-2010年中国银行业监管效能的综合评价值和中国银行业风险水平的综合评价值对两者之间的关系进行研究。4.1 相关性分析相关性分析8运用 Eviews 统计软件对中国银行业风险水平综合值与监管效能综合评价值进行相关性分析，得出它们之间的相关系数见表三。表三：表三：银行业监管效能银行业监管效能与风险水平的相关性分析表与风险水平的相关性分析表银行业风险水平综合值相关性系数-0.880 实际显著性水平0.001银行业监管 效能综合值自由度10 注:复相关系数是在默认的显著性水平 0.01 上的检验。从上表可以看出，银行业监管效能(Y)与变量银行业风险水平(X)之间的相关性系数为-0.880，这反映出两者之间呈现出负较强的负相关性，说明银行业监管效能的增强将降低银行业风险水平，而银行业风险水平的降低就是银行业监管效能的最佳体现。4.2 因果关系因果关系检验检验分析分析经过随机变量的平稳序列检验，运用 Eviews 统计分析软件作变量之间的 Granger Causalit（因果关系）检验，检验结果见表四:表四表四
