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1、银行信贷周期商业贷款量随经济周期的波动关于信贷周期的经典理论信贷供给渠道联邦准备金率对宏观经济变量的影响: Bernanke and Blinder (92, AER)银行规模及资产流动性对其借贷行为的影响: Kashyap and Stein (2000, AER)信贷需求渠道(企业资产负债表效应)企业负债比率对道德风险及其投资行为的影响: Bernanke and Gertler (89, AER; 90, QJE), Bernanke, Gertler and Gilchrist (96, RESTAT)企业固定资产价值影响其从银行贷款的能力: Kiyotaki and Moore (9
2、7, JPE)信贷周期研究的新发现银行信贷标准是经常变化的Lown and Morgan (02, EPR-NYFED; 05, JMCB)(i) 银行信贷标准的变化对商业贷款及国民产出有很大的影响(ii) 银行信贷标准的变化是独立于宏观经济波动的结论:银行并不是被动地根据国民经济的冷热为企业提供贷款，更重要的是，银行可能自主地改变其信贷标准，进而影响国民经济的波动银行的信贷标准-贷款主管的问卷调查本文的主要目标我们为银行自主改变信贷标准提供了一个理论基础，并进行实证检验这个理论是基于银行业的一些特性:银行业不是一个完全竞争市场:Diamond (84, RES), Ausubel (91,
3、AER)银行间的竞争不是通过利率来进行的，银行贷款利率有很大的粘滞性: Berger and Udell (92, JPE)银行在贷款时需要了解借款人的信用度: Broecker (90, Econometrica)中心思想在银行贷款时需要了解借款人(或企业)的信用状况。当一家银行决定给某个借款人提供贷款时，接受贷款的借款人很可能是因为他被其它银行拒绝了，这是由于信息不对称及信息不完善造成的银行不可能了解借款人的方方面面，但会选择一个最优的信息了解程度一旦某家银行发现自己的贷款还贷率相对于其竞争者较低时(表现不好)，它会怀疑其它银行了解了一些自己不知道的信息，并会在未来借贷决策时更加小心，从而
4、提高了其信贷标准建模两家银行间进行长期的价格(利率)竞争，并通过了解借款人信用状况进行竞争共有N家企业申请贷款，每一家企业可能是优质企业，也可能是劣质企业，但银行不知道，银行只知道优质企业的可能性优质企业的贷款项目成功率很高，预期可以使得银行在一年后盈利(即还贷的可能性很高)，但劣质的企业则不行银行可以花一些人力物力去了解贷款申请人以区分优质企业和劣质企业，但由于成本的因素并非最优。如果给每个申请企业发贷，银行可以有更高的盈利每一期的银行竞争示意图竞争结果银行在“正常期”，向所有的贷款申请者发贷，并不区分优质企业和劣质企业一旦某家银行发现其主要竞争者的贷款还贷率明显高于自己(尽管两家银行的还贷
5、率上的差异很可能是随机的)，就会进入“恶性竞争期”。银行开始花更多人力物力去区分优质企业及劣质企业，只对优质企业发贷，而其竞争者也会效仿。更重要的是，如果出于某种原因某银行不能判断某家企业是优质企业或劣质企业，该银行会拒绝该企业的贷款申请(即使这家企业可能是优质企业)。小结银行通过了解企业信息来进行间接的竞争与合作，银行改变信贷标准并不是由于宏观经济条件变化(或是央行货币政策的变化)，而是由于银行之间的相对表现上的差异银行的“恶性竞争期”在持续一段时间之后会恢复到“正常期”，这样就产生了周期性的行为。“恶性竞争期”是作为可能发生的“过度信息生产”的一种惩罚。这种惩罚使得银行在更多的时候保持合作
6、(高贷款利率，并节约信息了解成本)银行根据自己及其竞争者过去的信贷记录来制定自己的信贷标准，这决定了是“正常期”还是“恶性竞争期”。实证研究-理论检测我们的理论是基于银行间长期的合作与竞争，而理论并未给予我们直接的实证研究方向，如何找到相关的变量用以预测银行的未来信贷标准是检测我们的理论的关键。同时，简单地用银行过去的还贷率来预测银行未来的行为很容易被理解为“学习效应”而我们必须把它和我们的理论区别开来用银行之间还贷率差异的绝对值很好地解决了这个问题还贷率差异可以来源于某家银行不走运，也可以来源于某家银行超常发挥理论上讲，这也是银行间寻求利润最大化的需要，因为进入“恶性竞争期”的可能性相对要小
7、实证研究的几个方向微观经济层面信用卡贷款市场宏观经济层面商业银行贷款市场来自股票市场的证据风险因子分析信用卡贷款市场市场份额集中在少数几个大银行手中我们可以明确地知道是哪几家大银行在市场上竞争信用卡贷款的利率很高而且很少变动，这也间接地证明了信用卡贷款市场不是一个完全竞争市场:Ausubel (91, AER)数据来源银行收入及资产负债情况报表(来源于芝加哥联邦储备银行):CallReport银行每一季度的信用卡贷款占总贷款的比率(LR)银行每一季度的信用卡贷款坏帐率(LL)其它的宏观经济控制变量(来源于圣路易斯联邦储备银行):FRED失业率(UMP)居民可支配收入(DPI)线性回归模型两两银
8、行间假设检验线性回归结果(LL)yit = LLitPanelACHASCITIBONEBOAMMBNAWACHCHAS-0.5830.0640.044-0.061-0.446*CITI-0.175-0.0660.063-0.010-0.209*BONE-0.036-0.246-0.228-0.387-0.302*BOAM0.307-0.127-0.081-0.1730.022#MBNA0.117-0.0230.043-0.054-0.161*WACH-0.051-0.115-0.1850.096-0.241*SignificanceIndex:39BootstrapP-Value:0.000
9、79线性回归结果(LR)yit = LRitPanelCCHASCITIBONEBOAMMBNAWACHCHAS-0.574-0.077-0.2590.419-0.010*CITI0.646-0.590-0.572-0.224-0.327*BONE-0.375-0.652-1.187-0.875-1.316*BOAM-0.228-0.497-0.184-0.959-0.115*MBNA-0.1310.4400.9560.9900.900#WACH0.475-0.217-0.4390.047-0.499#*SignificanceIndex:44BootstrapP-Value:0.00011银
10、行差异指数(PDI=)yit = LLitPanelACHASCITIBONEBOAMMBNAWACHCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statPDIt-1-0.942-2.10-0.279-0.50-1.392-1.42-1.380-2.48-0.089-0.47-0.679-3.13PDIt-20.0390.090.1400.27-0.786-0.81-0.040-0.070.0800.41-0.393-1.65PDIt-30.1610.350.1610.310.1350.140.0990
11、.17-0.005-0.03-0.048-0.20PDIt-4-0.098-0.22-0.117-0.24-1.100-1.19-0.453-0.750.0950.53-0.546-2.31R20.770.750.830.710.880.83yit = LRitPanelCCHASCITIBONEBOAMMBNAWACHCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statPDIt-10.1440.30-1.746-2.48-1.880-0.78-0.710-2.450.6160.520.9330.12P
12、DIt-2-0.068-0.14-1.407-2.16-3.784-1.58-0.386-1.33-0.353-0.29-0.498-0.58PDIt-3-0.214-0.44-1.557-2.40-3.826-1.61-0.315-1.04-0.697-0.57-0.727-0.83PDIt-40.1870.39-1.579-2.60-5.909-2.61-0.862-2.741.0300.92-0.578-0.67R20.740.890.750.920.880.83用银行差异指数预测银行股票回报WithoutDividendYieldPanelACHASCITIBONEBOAMMBNAWA
13、CHCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statPDIt-1-3.66-0.753.530.661.460.391.350.36-8.28-1.60-1.66-0.48PDIt-2-2.56-0.53-1.73-0.32-2.53-0.67-3.09-0.821.560.30-6.76-1.95PDIt-3-9.78-2.02-4.80-0.90-8.91-2.37-9.97-2.63-6.87-1.332.000.57PDIt-4-1.60-0.32-4.97-0.91-7.13-1.86-5
14、.91-1.53-4.71-0.90-5.80-1.65R20.130.070.140.250.130.16WithDividendYieldPanelCCHASCITIBONEBOAMMBNAWACHCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statCoeff.t-statPDIt-1-2.72-0.544.620.804.381.281.130.29-8.20-1.56-2.71-0.74PDIt-2-1.65-0.33-1.97-0.36-0.66-0.20-3.20-0.841.650.31-6.96-2.00PDI
15、t-3-8.72-1.72-4.33-0.79-7.47-2.24-9.72-2.53-6.81-1.300.590.15PDIt-4-0.41-0.08-4.55-0.82-3.38-0.95-5.63-1.44-4.64-0.87-5.54-1.56R20.140.080.430.260.130.18小结银行之间的信用卡坏帐率差异可以用于预测未来银行信用卡贷款的数量和质量，这间接地证明了银行的信贷标准是可以用银行间业绩差异来预测的同时，银行间的坏帐率差异可以用于预测银行的股票市场表现我们的数据实证结论是已经考虑了“学习效应”后得到的结果商业贷款市场多变量自回归模型内生变量银行信贷标准(联储
16、关于信贷标准的银行高级主管的问卷调查):STAND前100名银行商业贷款坏帐率差异指数:PDI=联储准备金基准利率:FFR商业贷款总额:LOGLOAN=log(LOAN)外生变量常数项:C时间:T主要结果STANDPDIFFRLOGLOANSTAND1.15E-012.19E-054.59E-04-6.51E-05(0.002)(0.004)(0.878)(0.118)PDI8.10E+022.41E-01-2.51E+01-1.37E+00(0.037)(0.000)(0.064)(0.000)FFR1.70E-016.70E-052.01E-011.83E-03(0.315)(0.417)
17、(0.000)(0.000)LOGLOAN2.52E+01-6.27E-047.31E-022.39E-01(0.044)(0.416)(0.545)(0.000)银行坏帐率差异指数(PDI)比信贷标准(STAND)更能解释贷款利率及数量的变化，而联储准备金基准利率和商业贷款总额对银行坏帐率差异指数(PDI)没有显著的解释作用股票市场风险因子分析我们已经证实了银行商业贷款坏帐率差异指数(PDI)对银行商业信贷有很大的影响，从而对企业获得贷款的能力及国民经济的发展都有很大的影响。它不仅影响银行本身的盈利，也会银行非银行企业的盈利，因而我们预见可以它是企业股票回报的一个重要宏观风险因子风险因子模型
18、资本市场定价模型:CAPM套利定价模型:APT变量定义rm-rf:市场超额回报率SMB:小企业相对大企业的超额回报率(破产风险)HML:高相对账面价值企业对低相对账面价值企业的超额回报率(成长企业相对于成熟企业的风险)RPDI:我们用所有股票复制的风险因子，尽可能的接近PDI(银行竞争风险)资本市场定价模型结果(银行)Coefficientrm-rfRPDIR2 (R2 w/o RPDI)(t-stat)CommercialBanksSmall1.9880.4560.1190.33(2.34)(4.45)(4.06)(0.20)Medium2.1310.5890.1180.40(2.50)(5
19、.75)(4.02)(0.28)Large1.9701.0030.0410.65(2.89)(12.22)(1.75)(0.64)资本市场定价模型结果(非银行)Coefficientrm-rfRPDIR2 (R2 w/o RPDI)(t-stat)Non-FinancialFirmsDecile14.6691.0960.2560.47(Small)(3.22)(6.29)(5.14)(0.31)Decile2-0.5231.1430.1930.58(-0.48)(8.73)(5.17)(0.45)Decile3-0.6621.2300.1410.64(-0.71)(10.90)(4.39)(0
20、.56)Decile4-0.7621.2650.1290.68(-0.87)(12.04)(4.31)(0.61)Decile5-0.1961.3210.1080.73(-0.25)(13.99)(3.99)(0.68)Decile60.1451.3480.0670.75(0.20)(15.22)(2.67)(0.72)Decile70.4811.3600.0410.82(0.82)(19.39)(2.04)(0.81)Decile80.7211.2930.0330.87(1.55)(23.12)(2.09)(0.86)Decile90.9391.1790.0170.91(2.81)(29.2
21、9)(1.48)(0.91)Decile101.1130.982-0.0130.97(Large)(7.09)(51.95)(-2.40)(0.97)套利定价模型结果(银行)Coefficientrm-rfSMBHMLRPDIR2 (R2 w/o RPDI)(t-stat)CommercialBanksSmall1.5780.4890.5870.6130.0600.55(2.22)(4.80)(5.08)(4.11)(2.35)(0.52)Medium1.6890.6390.6220.5920.0580.61(2.40)(6.35)(5.44)(4.02)(2.29)(0.58)Large1.
22、5641.1880.463-0.0980.0190.72(2.51)(13.28)(4.57)(-0.75)(0.82)(0.72)套利定价模型结果(非银行)Coefficientrm-rfSMBHMLRPDIR2 (R2 w/o RPDI)(t-stat)Non-FinancialFirmsDecile14.9400.6291.657-0.0420.1920.65(Small)(4.08)(3.63)(6.53)(-0.21)(4.37)(0.57)Decile2-0.3980.7661.5170.1080.1260.79(-0.50)(6.76)(9.15)(0.84)(4.41)(0.7
23、4)Decile3-0.5340.8671.4450.0930.0780.86(-0.89)(10.04)(11.44)(0.95)(3.57)(0.84)Decile4-0.7020.9461.3700.1600.0650.88(-1.31)(12.28)(12.15)(1.83)(3.34)(0.87)Decile5-0.1201.0141.2840.1260.0490.91(-0.27)(15.80)(13.68)(1.73)(3.01)(0.91)Decile60.2871.0051.3220.0540.0110.95(0.90)(20.90)(19.68)(1.03)(0.97)(0
24、.95)Decile70.6041.0811.0630.033-0.0040.97(2.57)(32.08)(21.57)(0.86)(-0.43)(0.97)Decile80.8431.0630.840-0.0030.0000.98(4.27)(37.60)(20.32)(-0.08)(-0.03)(0.98)Decile91.0371.0200.555-0.023-0.0040.97(5.54)(37.97)(14.14)(-0.75)(-0.59)(0.97)Decile101.1840.985-0.145-0.108-0.0010.98(Large)(9.64)(55.93)(-5.6
25、3)(-5.40)(-0.22)(0.98)小结银行竞争风险(PDI)对于中小银行和小企业来说是一个重要的风险因子，而且影响力随着银行或非银行企业的市值增加而减小，这主要是因为小银行及小企业抵抗风险的能力相对较弱和其它风险因子相比，银行竞争风险因子的经济显著性也是很大的。比如说，当PDI变化一个标准方差，最小企业的超额回报会变化大约7.4%，和rm-rf的影响力，8.7%，极为接近总结银行业，作为一个特殊的行业，其竞争与合作有着其特殊性，尤其在于其对其顾客的信息获取。这种特殊性使得银行间在进行竞争与合作时，不只局限于数量和价格的竞争银行不只是被动地根据宏观经济波动及央行货币政策变化而制定其借贷策略，更多的时候，它们会根据其竞争对手的借贷策略而采取相应措施，因此银行间的互动对于国民经济的波动会产生很大的主动影响我们为这个假想提供了理论依据及数据支持
