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商業(yè)銀行貸款政策范文1
關(guān)鍵詞：城區(qū)特征 住房抵押貸款決策 住房價格波動率 中低收入城區(qū)
中圖分類號：F830.49文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-1770(2007)03-048-03
一、引言
城區(qū)特征是商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的一個重要因素，它分為三類：（1）人口特征，包括中位家庭收入、離婚率、失業(yè)率、年齡結(jié)構(gòu)和受教育水平等；（2）住房存量特征，包括住房交易規(guī)模、土地供給彈性、住房所有權(quán)比率、住房空置率、中位住房租金價格比、中位住房建筑周期和中位住房年齡等；（3）公共服務(wù)特征，包括接受公共住房支持的家庭比例、學(xué)校質(zhì)量、治安狀況和拆遷改造等；（4）其它特征，包括經(jīng)濟(jì)增長率和產(chǎn)業(yè)分散化程度等1。
城區(qū)特征或多或少以相同方式影響一個城區(qū)所有住房抵押貸款的風(fēng)險。在單個貸款申請者特征和單個住房特征難以準(zhǔn)確獲得的情況下，商業(yè)銀行可以根據(jù)城區(qū)特征判斷一個城區(qū)的住房抵押貸款違約風(fēng)險，以確定該城區(qū)的最低首付款比例，甚至對整個城區(qū)拒貸，這一方面使商業(yè)銀行面臨的違約風(fēng)險降低，另一方面可能使中低收入城區(qū)居民的住房融資難度加大。本文通過分析國外城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機(jī)制，聯(lián)系我國實際情況， 指出我國商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進(jìn)行住房抵押貸款決策具有合理性，建議商業(yè)銀行密切關(guān)注城區(qū)住房價格波動率，并且政府限制中低收入城區(qū)商業(yè)銀行的數(shù)量。
二、國外城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機(jī)制
(一) 城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策影響機(jī)制的相關(guān)理論
國外關(guān)于城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策影響機(jī)制的相關(guān)研究主要有違約理論、理性歧視理論、信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論。其中,違約理論解釋哪些城區(qū)特征影響貸款風(fēng)險；理性歧視理論解釋商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進(jìn)行貸款決策的合理性；信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論解釋城區(qū)特征對商業(yè)銀行貸款決策的影響會導(dǎo)致中低收入城區(qū)貸款供給不足。信息外部性理論和內(nèi)部信息效應(yīng)理論的主要區(qū)別在于研究角度不同：前者認(rèn)為，當(dāng)前住房交易提供的城區(qū)信息使該城區(qū)的所有貸款者受益；后者認(rèn)為，單個貸款者在從事住房抵押貸款業(yè)務(wù)過程中搜集到的某些城區(qū)信息只使該貸款者受益。
1.違約理論
住房抵押貸款違約理論有兩種：支付能力理論和權(quán)益理論，分別解釋被迫違約和理性違約。
支付能力理論的主要內(nèi)容是：（1）當(dāng)借款者無力支付月還款額時，違約就會發(fā)生。（2）影響借款者支付能力的因素有：觸發(fā)事件(trigger events，包括失業(yè)、離婚和疾病等)、融資來源（Financial resources,包括收入和儲蓄等）、融資條款(Financial commitments,包括住房抵押貸款的利率、期限和貸款價值率以及其它負(fù)債)和其它（包括戶主年齡和家庭里孩子的年齡與數(shù)量等）。
權(quán)益理論的主要內(nèi)容是：（1）違約可視為住房抵押貸款所內(nèi)含的看跌期權(quán)，即以不償還住房抵押貸款余額為條件而賣出住房的期權(quán)；即使借款者有能力支付月還款額也可能在一定條件下執(zhí)行看跌期權(quán)（即違約）。（2）違約的必要條件是負(fù)權(quán)益（即住房價值小于貸款價值），并且違約受交易成本和觸發(fā)事件的影響。（3）負(fù)權(quán)益的影響因素包括初始貸款價值率、住房價格波動率、已抵押年數(shù)、貸款期限和資金機(jī)會成本2；交易成本因素包括違約信用損失、尋找新住所的搜尋費用和搬遷費用等，它增加違約成本從而降低違約概率；觸發(fā)事件因素包括失業(yè)、離婚和遷移等，它將多期最優(yōu)違約決策提前到現(xiàn)在3。
Von Furstenberg(1969)考慮了初始貸款期限、初始貸款價值率和被抵押的是新房還是舊房等因素，發(fā)現(xiàn)初始貸款價值率是影響違約率的重要因素，初始貸款價值率越高違約率越高。Wilson等(1995)采用1992-1995年加利福尼亞的數(shù)據(jù)估計了違約損失函數(shù)，發(fā)現(xiàn)城區(qū)住房價格波動是導(dǎo)致違約損失的最重要因素。Capozza等(1997)研究了交易成本和觸發(fā)事件對違約率的影響，他們用城區(qū)收入水平和年齡結(jié)構(gòu)作為交易成本的變量，用城區(qū)失業(yè)率、離婚率和遷移率描述觸發(fā)事件，發(fā)現(xiàn)城區(qū)中位家庭收入水平與違約率高度負(fù)相關(guān)，城區(qū)失業(yè)率和離婚率與違約率高度正相關(guān)，其它變量不顯著。Boheim和Taylor(2000)研究發(fā)現(xiàn)，孩子年齡小于六歲的家庭違約率較高；戶主年齡對違約率有顯著影響，在38歲以下，違約率隨戶主年齡遞增，在38歲以上，違約率隨戶主年齡遞減。由此可見，住房價格波動率、失業(yè)率或離婚率高以及中位家庭收入低的城區(qū)違約風(fēng)險大。
2. 理性歧視理論
19世紀(jì)70年代初，Phelps（1972）和Arrow（1973）提出勞動力市場的理性歧視理論，后來被應(yīng)用到住房抵押貸款市場。該理論的主要內(nèi)容是：(1)在單個貸款申請者和單個住房特征難以準(zhǔn)確獲得的情況下，權(quán)衡收益和成本，貸款者根據(jù)貸款申請所屬城區(qū)的特征判斷違約風(fēng)險更有利可圖。(2)某些城區(qū)的違約風(fēng)險比其它城區(qū)高，如果高于貸款者的最大可承受風(fēng)險，來自這些城區(qū)的貸款申請會被拒絕；如果低于貸款者的最大可承受風(fēng)險則會被批準(zhǔn)，但同時被要求較高的首付款比例。（3）因為理性歧視是有利可圖的，市場競爭不能使其消失。
Schill 和Wachter（1993）發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)對低收入或少數(shù)民族城區(qū)比對其它城區(qū)的拒貸率高，但在控制了城區(qū)風(fēng)險之后，拒貸率的城區(qū)差別消失，這表明理性歧視是存在的。Marschoun(2000)發(fā)現(xiàn)，對住房價格波動率較大的城區(qū)，貸款者要求較高首付款比例的概率較大。
3. 信息外部性理論
Lang和Nakamura(1993)提出信息外部性理論(information externalities theory)。該理論的主要內(nèi)容是：（1）一方面，住房估價的精確性與近期的城區(qū)住房交易規(guī)模正相關(guān)，與城區(qū)預(yù)期住房價格波動率負(fù)相關(guān)；另一方面，如果住房估價不精確，貸款者為降低違約風(fēng)險會要求較高的首付款比例或者拒貸，導(dǎo)致住房銷售難度增大；兩個方面相互影響，產(chǎn)生了一個動態(tài)的信息外部性。（2）在一個外部沖擊（例如住房交易稅提高）下，如果住房交易規(guī)模下降得較小，則信息外部性作用較小，住房抵押貸款市場能恢復(fù)到初始的穩(wěn)態(tài)均衡點；如果住房交易規(guī)模下降得足夠大，則信息外部性作用會大到使該市場持續(xù)萎縮，甚至消失。（3）低收入城區(qū)的住房交易規(guī)模一般較小，而且首付款是對低收入家庭擁有住房所有權(quán)的一個重要門檻，所以信息外部性對低收入城區(qū)的影響較大。
Claem（1996）和Vermilyea（2005）等學(xué)者都發(fā)現(xiàn)，住房交易規(guī)模4與拒貸率顯著負(fù)相關(guān)，表明信息外部性是存在的。Harrison（2001）發(fā)現(xiàn)，信息外部性不僅存在于房地產(chǎn)市場衰退期也存在于房地產(chǎn)市場非衰退期；考慮了銀行差異性的信息外部性更顯著；在其它條件（例如城區(qū)預(yù)期住房價格波動率）不變情況下，一個標(biāo)準(zhǔn)差的近期住房交易規(guī)模增加使拒貸率降低2%。
4. 內(nèi)部信息效應(yīng)理論
1999年，Avery等提出內(nèi)部信息效應(yīng)理論(internal information effect theory)。該理論的主要內(nèi)容是：（1）單個貸款者在從事住房抵押貸款業(yè)務(wù)過程中搜集到的某些城區(qū)信息只使該貸款者受益，這些信息與該貸款者的抵押貸款業(yè)務(wù)規(guī)模正相關(guān)。（2）在低收入城區(qū)，購買住房的抵押貸款申請總量通常比較小，如果一個城區(qū)存在多個貸款者，可能沒有任何一個有足夠的業(yè)務(wù)規(guī)模以獲得足夠的城區(qū)信息，貸款風(fēng)險或單位貸款成本會更高，從而首付款比例或拒貸率也更高。
Avery（1999）和Vermilyea（2005）都發(fā)現(xiàn)，單個貸款者的住房抵押貸款業(yè)務(wù)規(guī)模5與其拒貸率顯著負(fù)相關(guān)，表明內(nèi)部信息效應(yīng)是存在的。Avery（1999）還發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部信息效應(yīng)在低收入城區(qū)比在中高收入城區(qū)大，可以解釋中低收入城區(qū)之間1/4的拒貸率差別。
(二) 城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機(jī)制
我們對上述國外的相關(guān)理論進(jìn)行概括總結(jié),發(fā)現(xiàn)城區(qū)特征對商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響機(jī)制有以下三種：
1. 違約理論和理性歧視理論：城區(qū)預(yù)期住房價格波動率、城區(qū)失業(yè)率、城區(qū)離婚率或城區(qū)中位家庭收入水平違約風(fēng)險首付款比例或拒貸率
2. 信息外部性理論：城區(qū)住房交易規(guī)模或城區(qū)預(yù)期住房價格波動率住房估價精確性違約風(fēng)險首付款比例或拒貸率
3. 內(nèi)部信息效應(yīng)理論：貸款者收到的住房抵押貸款申請數(shù)量該貸款者獲得的城區(qū)信息違約風(fēng)險首付款比例或拒貸率
三. 城區(qū)特征對我國商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響現(xiàn)狀
城區(qū)特征對我國商業(yè)銀行住房抵押貸款決策的影響已經(jīng)開始顯現(xiàn)，并導(dǎo)致中低收入城區(qū)居民的住房融資困難加大。
2004年下半年，上海多家銀行在二手房抵押貸款方面出臺了新的限制條件――城區(qū)和環(huán)線概念，停止了向奉賢、金山、南匯、川沙、崇明五個城區(qū)發(fā)放二手房抵押貸款；內(nèi)環(huán)線以內(nèi)的二手房抵押貸款首付款比例普遍增至3成，內(nèi)外環(huán)之間的增至4成，外環(huán)線以外的增至5成6。另外，為防范金融風(fēng)險，中國人民銀行規(guī)定，從2006年6月1日起，個人住房抵押貸款首付款比例不得低于30%，但考慮到中低收入者的住房需求，對購買自住住房且套型建筑面積在90平方米以下的仍執(zhí)行最低首付款比例20%的規(guī)定。然而，在實踐中，商業(yè)銀行對住房抵押貸款申請者普遍執(zhí)行的最低首付款比例是30%或30%以上，中低收入者沒有得到最低首收付款比例20%的好處。
四、啟示
1. 商業(yè)銀行根據(jù)城區(qū)特征進(jìn)行住房抵押貸款決策具有合理性。目前，我國個人信用查詢系統(tǒng)處于起步階段，尚不完善；住房估價技術(shù)的科學(xué)性、客觀性較差，并且委托問題使房價高估的現(xiàn)象比較突出。這導(dǎo)致商業(yè)銀行搜集單個貸款申請者特征和單個住房特征的成本高、準(zhǔn)確性低。相對而言，城區(qū)特征的獲取成本較低、較準(zhǔn)確。所以，商業(yè)銀行會根據(jù)城區(qū)特征判斷一個城區(qū)的住房抵押貸款違約風(fēng)險，對違約風(fēng)險較大的城區(qū)規(guī)定較高的最低首付款比例或者拒貸率較高。
2. 商業(yè)銀行應(yīng)該密切關(guān)注城區(qū)住房價格波動率。城區(qū)住房價格波動是導(dǎo)致違約損失的最重要因素。一個城區(qū)的住房價格波動性越大，則住房估價的精確性越低，進(jìn)而住房抵押貸款的風(fēng)險越大，因此商業(yè)銀行對該城區(qū)的貸款申請應(yīng)該規(guī)定較高的最低首付款比例或者拒貸率較高。
3.政府應(yīng)該限制中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行數(shù)量。中低收入城區(qū)的住房交易規(guī)模通常較小，所以住房抵押貸款申請總量較小。如果一個中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行多，則可能沒有任何一家能收到足夠的住房抵押貸款申請數(shù)量以獲得足夠的城區(qū)信息，貸款風(fēng)險或單位貸款成本會比較高，從而首付款比例或拒貸率也比較高。因此，政府應(yīng)該限制中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行數(shù)量，或者幫助中低收入城區(qū)的商業(yè)銀行分支機(jī)構(gòu)組成住房抵押貸款銀團(tuán)，以使商業(yè)銀行獲得更多的城區(qū)信息，進(jìn)而減小中低收入城區(qū)居民的住房融資難度。
注：
1 Marschoun.M，Availability of Mortgage Loans in Volatile Real，Journal of Urban Economics,47,443-469(2000)
2初始貸款價值率決定貸款初期借款者權(quán)益的大小；住房價格波動率決定借款者權(quán)益變化的方向、速度和大小；隨著已抵押年份的增加，貸款被不斷償還，借款者權(quán)益增加；貸款期限越短，償還速度越快，權(quán)益增加越快；資金機(jī)會成本越大，貸款價值越小，權(quán)益越大。見虞曉芬，住房抵押貸款理性違約的決策分析[J]，《數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究》，2000年第9期。
3例如，一位借款者在獲得期限為30年的貸款之后過了5年面臨遷移，典型的純期權(quán)模型會預(yù)測：除非當(dāng)前貸款價值率達(dá)到120%，違約才會發(fā)生，因為借款者理性預(yù)期未來可能有更好的違約機(jī)會（比如住房價格大幅下跌的情況）。然而，對面臨遷移的借款者而言，不會去等待未來可能的更好的違約機(jī)會，違約的最優(yōu)貸款價值率將是100%，甚至更小。見Capozza.D.R,Kazarian.D and Thomson.T.A, Mortgage default in local markets,Real estate economics,25, 631-654(1997)，p634。
4 用一個城區(qū)某一年住房交易量/前三年平均住房存量表示。
5 用住房抵押貸款余額/總資產(chǎn)表示。
6數(shù)據(jù)來源：“不同區(qū)域不同成數(shù) 申城二手房貸款又遭收緊”[EB]，省略，2004年9月9日。
作者簡介：
商業(yè)銀行貸款政策范文2
Abstract： By reviewing the development of the banking industry in the past， it is not difficult to find that China's commercial banks have undergone a process of transition from the traditional professional system to the market-oriented system. This paper mainly uses the data of China's inter-provincial panel from 2002 to 2007， and discusses the market competition， property right reform and the change of commercial bank loan behavior from the point of view of loan.
關(guān)鍵詞：市場競爭；產(chǎn)權(quán)改革；商業(yè)銀行；貸款行為；轉(zhuǎn)變
Key words： market competition；property rights reform；commercial banks；credit behavior；transformation
中圖分類號：F830.4 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1006-4311（2016）32-0049-02
0 引言
自從我們國家從1979年恢復(fù)中國農(nóng)業(yè)銀行以來，中國的銀行業(yè)就進(jìn)入了快速發(fā)展的階段，雖然發(fā)展很快但是國家的銀行業(yè)仍然存在著諸多問題，比如行業(yè)壟斷、官本位思想、盈利差、經(jīng)營風(fēng)險高等，因此必須要對銀行業(yè)進(jìn)行改革。
1 根據(jù)商業(yè)銀行貸款行為的現(xiàn)狀提出兩種假設(shè)
商業(yè)銀行進(jìn)行變革的兩大主攻方向是市場競爭和產(chǎn)權(quán)變革。首先是市場競爭，目前在所有經(jīng)濟(jì)學(xué)家的認(rèn)知里面提高市場配置效率的有效機(jī)制就是市場競爭，對于商業(yè)銀行來說也是這樣，要想在激烈的競爭市場中獲得優(yōu)勢，商業(yè)銀行的貸款行為決策就必須要符合既定的商業(yè)規(guī)律，否則一旦不符合這個規(guī)律就會被市場所淘汰，但是目前我們國家的商業(yè)銀行是處在高度壟斷體制下的，銀行的借貸走向都是以國家意志為轉(zhuǎn)移的，而并不是根據(jù)商務(wù)規(guī)律進(jìn)行的，隨著我們國家市場經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的變革以及市場競爭的日益加劇，商業(yè)銀行借貸以政府意志為轉(zhuǎn)移的現(xiàn)狀必然發(fā)生改變，因此我們可以假設(shè)市場競爭會提高商業(yè)銀行貸款行為的商業(yè)化導(dǎo)向；其次是產(chǎn)權(quán)改革，對于我們國家的商業(yè)銀行來說，產(chǎn)權(quán)的改革可以改善銀行的產(chǎn)權(quán)結(jié)果，同時能夠增加不同股東之間的制衡，因此我們也可以假設(shè)產(chǎn)權(quán)變革會提高商業(yè)銀行貸款行為的商業(yè)化導(dǎo)向。至于這兩個假設(shè)是否成立，我們進(jìn)行下面的詳細(xì)分析。
2 運用數(shù)據(jù)、模型對商業(yè)銀行的貸款行為進(jìn)行分析
選擇樣本的起始時間定位了從2002年到2007年的五年時間，之所以定位在這一時間區(qū)間是因為此時正處于經(jīng)濟(jì)的上行周期，而且商業(yè)銀行的出發(fā)點是為商業(yè)利益考慮的，但是由于經(jīng)濟(jì)危機(jī)，2007年以后政府采取了一系列的措施可能會對商貸有影響。
2.1 運用數(shù)據(jù)對商業(yè)銀行的貸款行為進(jìn)行分析
2.1.1 被解釋變量
我們在本篇文章中將貸款增長率作為了被解釋變量，以方便的考察商業(yè)銀行的貸款行為，貸款增長率定義為了第t年貸款增量與第t-1年貸款余額的比值。在實際的研究過程中我們需要對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，本篇文章的樣本數(shù)據(jù)分別來自于四大國有商業(yè)銀行和全部的商業(yè)銀行。
2.1.2 解釋和控制變量
①市場競爭。
衡量市場競爭的指標(biāo)有很多，最常用的指標(biāo)是CR4，這個指標(biāo)通過數(shù)據(jù)計算可以清晰直觀的反應(yīng)市場競爭程度，為了更好的反應(yīng)商業(yè)銀行貸款行為的市場競爭我們最終對CR4指標(biāo)進(jìn)行了轉(zhuǎn)變，將非國有商業(yè)銀行的市場份額來反映市場競爭程度，這個CR4指標(biāo)的取值設(shè)定在了0和1之間，如果數(shù)值越接近于0，說明壟斷程度越高；反之，如果數(shù)值越接近于1，說明壟斷程度越低，為了保證結(jié)果的相對穩(wěn)定性，我們分別使用了貸款、存款市場競爭程度來進(jìn)行分析論證。
②產(chǎn)權(quán)改革。
本文主要是用商業(yè)銀行非國有產(chǎn)權(quán)比重來刻畫產(chǎn)權(quán)改革變量，其計算公式是：NonSo-equityi，t=工行市場行市i，t×工行非國有產(chǎn)行非國t+農(nóng)行市場份額i，t×農(nóng)行非國有產(chǎn)權(quán)比例t+中行市場行市i，t×中行非國有產(chǎn)行非國t+建行市場行市i，t×建行非國有產(chǎn)行非國t。
③盈利能力控制變量。
盈余能力的衡量方式是多種多樣的，在本篇文章中我們主要是用營業(yè)盈余占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來衡量，目前我們國家將生產(chǎn)總值進(jìn)行了詳細(xì)劃分，其中主要包括生產(chǎn)稅凈額、固定資產(chǎn)的折舊以及勞動者報酬和營業(yè)盈余四個項目。
④GDP、國有經(jīng)濟(jì)比重等其它變量。
為了更好地對商業(yè)銀行貸款行為進(jìn)行分析，還需要對GDP增長率、存款增長率及國有經(jīng)濟(jì)比重進(jìn)行研究，為了更好地研究我們也查閱了很多文獻(xiàn)資料。
2.2 運用模型對商業(yè)銀行的貸款行為進(jìn)行分析
我們根據(jù)貸款行為回歸框架來設(shè)定相應(yīng)的計算模型，可以得出以下公式：
上述中所展示的計量模型其中β1衡量了上年貸款增長率的影響；β2表明了盈利能力與貸款增長率之間的關(guān)系，而且可以用它來衡量商貸行為是否符合商業(yè)導(dǎo)向，如果商業(yè)銀行的貸款行為符合商業(yè)導(dǎo)向那么β2為正，反之，如果商業(yè)銀行的貸款行為不符合商業(yè)導(dǎo)向那么β2為負(fù)；另外Competition和NonSoequity是這個計算模型的核心變量，而且用Competition、NonSoequity和Surplus來表示市場競爭、產(chǎn)權(quán)改革對于商貸行為的影響，上文中我們已經(jīng)對市場競爭和產(chǎn)權(quán)改革對于商貸行為的影響進(jìn)行了假設(shè)，所以我們可以預(yù)估β4和β6的系數(shù)都是正數(shù)。而且Xi，t是影響商貸增長率的控制變量，μt是不隨省份變化的時間虛擬變量，ηi是地區(qū)固定效應(yīng)，另外εi，t是干擾項。
3 預(yù)估市場競爭與產(chǎn)權(quán)改革對商業(yè)銀行貸款行為轉(zhuǎn)變的影響
上文中我們提到了計量模型，根據(jù)這個計量模型可以預(yù)估出市場競爭與產(chǎn)權(quán)改革對商業(yè)銀行貸款行為轉(zhuǎn)變的影響，具體的預(yù)估結(jié)果如表1所示。
3.1 商業(yè)銀行貸款增長率與盈利能力之間成負(fù)相關(guān)
從上表的內(nèi)容整體來看，盈利能力與商業(yè)銀行貸款行為之間是呈負(fù)相關(guān)的，這說明了商業(yè)銀行貸款行為沒有做到足夠的商業(yè)導(dǎo)向，對于商業(yè)利益的考量不夠充分。
3.2 市場競爭對于商業(yè)銀行貸款行為有著顯著影響
從上表中的內(nèi)容可以看出，市場競爭與盈利能力交互項這兩項的估計系數(shù)是正，市場競爭可以改善商業(yè)銀行貸款行為，而且可以推動商業(yè)銀行的貸款行為向商業(yè)導(dǎo)向進(jìn)行轉(zhuǎn)變。另外，從某種高層次的意義來講，我們可以認(rèn)為中國銀行市場機(jī)構(gòu)方面的改革帶來了積極的影響，股份制銀行、城市商業(yè)銀行等不同銀行之間的良性競爭有利于中國商業(yè)銀行行為方式向現(xiàn)代化商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變。
3.3 產(chǎn)權(quán)改革對于商業(yè)銀行貸款行為并沒有顯著影響
從表1中的內(nèi)容可以看出，非國有股權(quán)比例的這一變量對于商業(yè)銀行貸款增長率本身并沒有顯著影響，對盈利能力的交互項系數(shù)的估計沒有顯著性，而且呈現(xiàn)負(fù)向效應(yīng)。導(dǎo)致這一現(xiàn)狀的原因可能有兩方面，一是在銀行業(yè)的變革過程中，市場競爭的作用要更大，相比較而言產(chǎn)權(quán)改革的作用較小；二是我們采取的是2002年到2007年的數(shù)據(jù)，在這五年的區(qū)間內(nèi)產(chǎn)權(quán)改革的影響是比較小的，所以也有可能并沒有真正反映出產(chǎn)權(quán)改革的情況。
3.4 在其它變量方面符合預(yù)期
通過上述表中的內(nèi)容可以看出，國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的增長率、上年貸款的增長率以及存款增長率都是比較符合預(yù)期的，而且都有顯著的正向關(guān)系，但是還有一點值得注意，就是對國有經(jīng)濟(jì)比重有顯著的負(fù)向影響，這是因為隨著國家政策的調(diào)整以及市場經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，商業(yè)銀行的貸款行為從偏好國有企業(yè)慢慢開始進(jìn)行了轉(zhuǎn)變，這一發(fā)現(xiàn)具有非常重要的意義。
4 商業(yè)銀行貸款行為轉(zhuǎn)變的可行性政策建議
通過上面的研究表明，市場競爭是推動我國商業(yè)銀行進(jìn)行貸款行為改善的有利措施，但是縱觀市場結(jié)構(gòu)，我們可以發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)還存在很多漏洞，要對市場結(jié)構(gòu)進(jìn)行變革，可行性的政策和方法可以有以下幾種：一是多銀行主體進(jìn)行競爭，比如說鼓勵國有商業(yè)銀行、各類城市商業(yè)銀行、外資銀行、股份制的商業(yè)銀行等進(jìn)行合理的銀行競爭，通過競爭來推動商業(yè)銀行向現(xiàn)代化轉(zhuǎn)變；二是在同類銀行競爭手段方面，應(yīng)當(dāng)適當(dāng)?shù)姆艑掋y行的經(jīng)營范圍，可以進(jìn)行金融的創(chuàng)新；三是要盡可能的完善相關(guān)機(jī)制，從法律法規(guī)層面對商業(yè)銀行貸款行為進(jìn)行規(guī)范。
上文中已經(jīng)提到了，雖然產(chǎn)權(quán)改革對商業(yè)銀行貸款行為沒有顯著的影響，但是產(chǎn)權(quán)改革也是具有本身的積極意義的，產(chǎn)權(quán)改革會受到市場競爭的制約，如果在不打斷市場壟斷的前提下進(jìn)行產(chǎn)權(quán)改革是非常難完成的，另外，我們所做的目的并不是只是單純?yōu)榱送瓿僧a(chǎn)權(quán)的變革，而是要在產(chǎn)權(quán)改革的過程中建立起有效的商業(yè)銀行管理和運行機(jī)制，促進(jìn)傳統(tǒng)的商業(yè)銀行向現(xiàn)代化商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變。
5 結(jié)語
由于受到數(shù)據(jù)的限制，本文的研究還存在著一定的局限性，沒有考慮銀行監(jiān)管因素。總之，本文的某些論斷希望能夠給商業(yè)銀行的行為模式轉(zhuǎn)變提供些許建議。
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商業(yè)銀行貸款政策范文3
關(guān)鍵詞：影子銀行；金融中介；信貸渠道；DSGE模型
中圖分類號：F830.5文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：10035192（2017）0204407
doi：10.11847/fj.36.2.44
The Role of Shadow Banking in the Credit Transmission Mechanism in a DSGE Model
WANG Susheng， ZHAO Fang， CHEN Gang
（Shenzhen Graduate School， Harbin Institute of Technology， Shenzhen 518055， China）
Abstract：This paper develops two types of financial intermediaries， the commercial banking sector and the shadow banking sector in China by constructing a dynamic stochastic general equilibrium model（DSGE） based on the New Keynesian Theory. By means of mathematical modeling and impulse response analysis， we analyze how the shadow banking system affects the effectiveness of monetary policy transmission under the assumption of markets clearing. The findings show that through the balance sheets channel， a contractionary monetary policy shock has a significant impact on the net worth and capital intermediated， thereby affecting the quality of bank loans.
Key words：shadow banking； financial intermediary； credit channel； DSGE model
1引言
信貸發(fā)行被認(rèn)為是傳統(tǒng)銀行部門的核心功能之一。然而，數(shù)據(jù)顯示在過去幾十年里，非銀行金融機(jī)構(gòu)的中介數(shù)量（如影子銀行）一直在上升，甚至在一些國家超過傳統(tǒng)銀行部門[1]。影子銀行金融中介對金融生態(tài)系統(tǒng)的改變和影響也是多方面的，其中影子銀行體系的信用創(chuàng)造機(jī)制對貨幣政策是一個前所未有的挑戰(zhàn)。由于傳統(tǒng)商業(yè)銀行在我國金融體系中占主導(dǎo)地位，貨幣政策通過銀行信貸傳導(dǎo)渠道影響銀行信貸數(shù)量進(jìn)而對企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動形成約束[2]。商業(yè)銀行信貸傳導(dǎo)渠道發(fā)揮作用與銀行的壟斷地位、企業(yè)對銀行的外部融資依賴以及金融市場的不完善密切相關(guān)[3]。影子銀行的發(fā)展極大地拓寬了企業(yè)的融資渠道，打破了商業(yè)銀行的壟斷地位，降低了企業(yè)對銀行融資渠道的依賴性，進(jìn)而影響貨幣政策信貸傳導(dǎo)的有效性[4]。在我國，金融市場化改革與金融創(chuàng)新的發(fā)展為影子銀行信用規(guī)模擴(kuò)張?zhí)峁┝吮匾暮暧^環(huán)境，特別是2010年以來銀行信貸大幅緊縮刺激了影子銀行體系規(guī)模的膨脹，以理財產(chǎn)品、銀信合作等為代表的影子銀行迅速發(fā)展。數(shù)據(jù)顯示，2002年至今，人民幣貸款占社會融資總額的比重由原來的92%下降到現(xiàn)在的52%，而以影子銀行為主體的其他融資渠道所占比重則由原來的8%上升至48%，這表明影子銀行信貸中介在融資結(jié)構(gòu)中的比重顯著上升。影子銀行信貸中介是影響貨幣政策對總信貸和經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生有效性的重要因素，因此構(gòu)建反映中國影子銀行特征影響下的貨幣政策信貸傳導(dǎo)模型，深入研究影子銀行信貸中介對于貨幣政策傳導(dǎo)有效性的影響顯得尤為重要。
對于貨幣政策信貸渠道進(jìn)行分析進(jìn)而解釋宏觀經(jīng)濟(jì)波動的研究已經(jīng)取得了大量成果。他們認(rèn)為信貸融資和經(jīng)濟(jì)波動密切關(guān)聯(lián)，信貸市場影響實體經(jīng)濟(jì)，企業(yè)融資渠道多樣化有助于熨平宏觀經(jīng)濟(jì)波動[5～8]。2008年國際金融危機(jī)之后，經(jīng)濟(jì)學(xué)家根據(jù)在本次危機(jī)中銀行業(yè)所扮演的重要作用，開始考慮將銀行部門引入到動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型（DSGE）中，考察貨幣政策如何通過銀行信貸中介這一傳導(dǎo)渠道影響銀行貸款數(shù)量進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)波動產(chǎn)生的影響。Gertler和Karadi[9]將信貸市場摩擦和銀行金融中介引入到新凱恩斯模型框架下，碇匭驢疾旖鶉謚薪槿綰斡盞加跋焓堤寰濟(jì)的危機(jī)。除此之外，近期的Brunnermeier和Sannikov[10]，He和Krishnamurthy[11]，Dedola等[12]文獻(xiàn)都從不同的角度將金融中介部門引入到DSGE模型中。國內(nèi)學(xué)者如劉鵬和鄢莉莉[13]，康立和龔六堂[14]，戴金平和陳漢鵬[15]也建立了包含銀行部門的DSGE模型。這些研究表明金融中介和金融摩擦在將貨幣政策傳導(dǎo)至實體經(jīng)濟(jì)時具有重要作用。然而我們注意到，雖然金融危機(jī)以后影子銀行得到了充分的討論，但這些研究關(guān)注的仍然是傳統(tǒng)的銀行中介部門。國內(nèi)外相關(guān)學(xué)者對影子銀行體系的定義和產(chǎn)生原因解釋不盡相同，但其本質(zhì)上仍是一種信用中介活動[16]。根據(jù)金融穩(wěn)定理事會FSB的定義，影子銀行是指游離于銀行監(jiān)管體系之外、可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險和監(jiān)管套利等問題的信用中介體系（包括各類相關(guān)機(jī)構(gòu)和業(yè)務(wù)活動）[17]。影子銀行作為一種具備傳統(tǒng)商業(yè)銀行諸多核心功能的金融中介，通過資產(chǎn)證券化和擔(dān)保，對銀行貸款期限、流動性和信用進(jìn)行轉(zhuǎn)化并分銷。影子銀行將傳統(tǒng)信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)移至表外，實現(xiàn)傳統(tǒng)信貸機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)變，消弱了銀行信貸機(jī)構(gòu)的資金約束資產(chǎn)擴(kuò)張的能力，促使銀行信貸擴(kuò)張[18]。由于影子銀行的模式本質(zhì)上和商業(yè)銀行經(jīng)營模式類似，是能夠提供信用轉(zhuǎn)換、期限轉(zhuǎn)換和流動性轉(zhuǎn)換的金融中介，因此金融中介理論和金融加速器理論可以運用到影子銀行與貨幣政策的關(guān)系上[14]。
王蘇生，等：基于DSGE模型的影子銀行與信貸傳導(dǎo)研究
Vol.36， No.2預(yù)測2017年第2期
2008年“次貸危機(jī)”后影子銀行受到了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛討論，卻鮮有學(xué)者探討將影子銀行金融中介引入到新凱恩斯宏觀模型（DSGE）中，分析影子銀行對貨幣政策信貸傳導(dǎo)有效性的影響。影子銀行信貸受到可獲得的資金供給約束，可以通過信貸渠道精確地解釋它們的波動反應(yīng)[19]。Verona等[20]考慮一個帶有金融加速器的DSGE模型，假定存在一個完全競爭的影子銀行并且扮演投資銀行角色，對低風(fēng)險的項目進(jìn)行投資而傳統(tǒng)商業(yè)銀行向高風(fēng)險企業(yè)提供資金，發(fā)現(xiàn)貨幣當(dāng)局實施極度寬松的貨幣政策會放大經(jīng)濟(jì)繁榮和蕭條所產(chǎn)生的影響，以及影子銀行金融中介專注于風(fēng)險較小的貸款。Goodhart等[21]研究不同的監(jiān)管制度以阻止影子銀行資產(chǎn)的減價出售，得出與Verona等不同的觀點，他們認(rèn)為影子銀行比傳統(tǒng)商業(yè)銀行存在較低風(fēng)險厭惡程度，并且面臨更低的違約成本。Meeks等[22]關(guān)注商業(yè)銀行通過資產(chǎn)證券化將風(fēng)險貸款轉(zhuǎn)移至資產(chǎn)負(fù)債表外的影子銀行，進(jìn)而影響金融不穩(wěn)定。Mazelis[23]研究帶有影子銀行和商業(yè)銀行的DSGE模型框架下的貨幣政策沖擊對總貸款供應(yīng)的影響，發(fā)現(xiàn)影子銀行導(dǎo)致總信貸供給減少。基于上述分析，本文將影子銀行金融中介部門引入到DSGE模型中，借鑒了Ferrante[24]對于貸款項目類型的劃分，分析了銀行部門如何對不同項目類型的貸款進(jìn)行融資，從理論上闡述了央行貨幣政策對影子銀行信貸渠道產(chǎn)生的影響。
3參數(shù)校準(zhǔn)
在進(jìn)行數(shù)值模擬之前，我們首先需要對模型中的一些基本參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)。對于常見的參數(shù)按照以往的文獻(xiàn)進(jìn)行賦值，而穩(wěn)態(tài)參數(shù)則結(jié)合國內(nèi)的實際情況進(jìn)行校準(zhǔn)。表1給出了DSGE模型的基本參數(shù)校準(zhǔn)值。（1）家庭效應(yīng)參數(shù)的校準(zhǔn)。我們將家庭隨機(jī)貼現(xiàn)因子β設(shè)定為0.99，如Gertler和Karadi[9]將β值校準(zhǔn)為0.99。參照郭新強(qiáng)等[27]利用GMM方法的估計結(jié)果，我們將消費習(xí)慣因子b設(shè)定為0.58。根據(jù)Ferrante[24]，將相對勞動效應(yīng)權(quán)重χ校準(zhǔn)為0.25；參考Galí和Gertler[28]對勞動供給彈性的估計，設(shè)定η為1.2。（2）銀行部門相關(guān)參數(shù)的校準(zhǔn)。對于商業(yè)銀行和影子銀行每期繼續(xù)留在市場的概率σ取值為0.93，意味著銀行家平均年限約為3年半；剩下的參數(shù)pG、pB、θH、θL、κ和τ校準(zhǔn)值均來自于Ferrante[24]。（3）企業(yè)相關(guān)參數(shù)的校準(zhǔn)。根據(jù)我國全部從業(yè)人員勞動報酬占GDP比重，將資本份額α校準(zhǔn)為0.33；參考Christiano等[29]將資本折舊率δ校準(zhǔn)為0.025，意味著年折舊率為10%。對于中間品廠商的替代彈性ε，Zhang[30]基于中國宏觀季度數(shù)據(jù)的GMM實證估計值為4.61，本文中將其設(shè)定ε=4.61。文獻(xiàn)中對于資本調(diào)整因子的校準(zhǔn)值范圍在1～30之間較多，在綜合考慮之后我們將f″設(shè)定為5。（4）其他參數(shù)校準(zhǔn)。最終品生產(chǎn)商的價格粘性參數(shù)取0.75，表示一次價格調(diào)整所需時間約為一年。由于我國貨幣政策中使用利率調(diào)整的頻率較低且幅度不大，我們將泰勒規(guī)則中的利率自相關(guān)系數(shù)設(shè)定為0.9，而貨幣政策對產(chǎn)出和膨脹缺口的系數(shù)απ和αy分別設(shè)定為1.06和0.15。對于技術(shù)沖擊的估計，先估計出中國的宏觀生產(chǎn)函數(shù)，再利用估算出的殘差作為技術(shù)沖擊的替代指標(biāo)，計算技術(shù)沖擊的自相關(guān)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差。
表1模型參數(shù)的校準(zhǔn)值
符號參數(shù)值參數(shù)描述符號參數(shù)值
參數(shù)描述
β0.99家庭貼現(xiàn)因子δ0.025資本折舊率
b0.58消費習(xí)慣因子ε4.61中間商品替代彈性
χ0.25相對勞動效應(yīng)權(quán)重f″5資本調(diào)整因子
η1.2勞動供給逆Frisch彈性ξc0.75價格粘性參數(shù)
σ0.93銀行每期留存的概率απ1.06貨幣政策對通脹缺口系數(shù)
pB0.66不良貸款成功率ρr0.9利率平滑系數(shù)
θL0.66項目低成功率ρε，IR0.5貨幣政策沖擊平滑系數(shù)
κ0.15監(jiān)控成本參數(shù)Rk1.0106貸款收益率穩(wěn)態(tài)值
τ0.68監(jiān)控成本參數(shù)R1.0101名義利率穩(wěn)態(tài)值
α0.33資本投入份額pG1良好貸款成功率
θH1.026項目高成功率ρa(bǔ)0.85技術(shù)沖擊平滑系數(shù)
αy0.15貨幣政策對產(chǎn)出缺口系數(shù)
4模型動態(tài)分析
在前面模型設(shè)定和參數(shù)估計的基礎(chǔ)上，首先對模型在技術(shù)沖擊下的脈沖反應(yīng)進(jìn)行模擬，并結(jié)合脈沖反應(yīng)結(jié)果對其進(jìn)行解釋；其次我們使用構(gòu)造的模型模M正向的利率沖擊對銀行金融中介所產(chǎn)生的影響。
4.1技術(shù)沖擊的脈沖分析
圖1顯示了銀行部門主要變量對1%的正向技術(shù)沖擊的動態(tài)響應(yīng)過程。由于實際產(chǎn)出、資本價格和銀行之間存在相互影響，正向的技術(shù)沖擊帶來產(chǎn)出增加，資本價格也相應(yīng)提高，企業(yè)的貸款利率下降，使得企業(yè)貸款和資本需求增加。由于銀行貸款質(zhì)量與貸款收益率成正比，隨著貸款收益率的下降和資本價格上升，銀行選擇篩選貸款好的項目動機(jī)減少，因而銀行貸款質(zhì)量下降。圖1顯示在正向的技術(shù)沖擊后商業(yè)銀行對貸款項目的篩選水平（即貸款質(zhì)量）下降，而影子銀行貸款質(zhì)量上升。實際上看，商業(yè)銀行對大型企業(yè)的貸款比例增加對貸款質(zhì)量的升高具有較大的負(fù)面影響，從而降低銀行貸款質(zhì)量。影子銀行貸款質(zhì)量不僅受到貸款收益率的影響，也與名義利率下降有關(guān)。此外，影子銀行融資資本增加而商業(yè)銀行在短期內(nèi)融資資本下降。實際上，隨著影子銀行等金融創(chuàng)新的發(fā)展，企業(yè)融資方式正在發(fā)生明顯變化，對商業(yè)銀行貸款的依賴度逐漸降低，也提高了商業(yè)銀行間接融資成本，因而商業(yè)銀行融資資本下降。由于商業(yè)銀行凈值分別受到杠桿率和融資資本的影響，在正向的技術(shù)沖擊下杠桿率上升而融資資本下降，因而商業(yè)銀行凈值下降；影子銀行杠桿率上升的幅度大于銀行融資資本的增長，從圖1看出影子銀行凈值在短期內(nèi)上升。
圖1正向技術(shù)沖擊對銀行部門主要變量的影響
注：圖1中的銀行分別表示影子銀行和商業(yè)銀行，其中線條代表商業(yè)銀行，圓圈實線代表影子銀行。
4.2利率沖擊的脈沖分析
首先假設(shè)經(jīng)濟(jì)處于穩(wěn)態(tài)，然后對其施加一個單位正向的貨幣政策利率沖擊。圖2顯示了銀行部門主要變量對于1%的正向貨幣政策沖擊的動態(tài)脈沖響應(yīng)過程。傳統(tǒng)的利率傳導(dǎo)渠道理論表明央行加息會抑制企業(yè)的投資行為，也就同時降低了企業(yè)對銀行中介的信貸需求。從圖2可以看出，在緊縮性的貨幣政策作用下，由于資產(chǎn)負(fù)債表的緊縮，銀行會縮減對企業(yè)的融資規(guī)模，抑制資本價格的下降并進(jìn)一步影響銀行凈值，具體表現(xiàn)為正向的利率沖擊導(dǎo)致影子銀行凈值初始下降而商業(yè)銀行凈值初始增加。然而，正向的利率沖擊分別對影子銀行融資資本和商業(yè)銀行融資資本的影響不同，商業(yè)銀行融資資本增加而影子銀行融資資本下降。事實上，由于影子銀行具有較高的初始杠桿率，凈值的下降使得影子銀行資產(chǎn)負(fù)債表更具有約束力，以至將資產(chǎn)出售給其他金融部門，但商業(yè)銀行具有較低的杠桿容量，不能吸收影子銀行持有的所有資本，因而加劇了影子銀行體系的資產(chǎn)下降程度。此外，在緊縮性的貨幣政策下，貨幣政策沖擊導(dǎo)致商業(yè)銀行貸款質(zhì)量上升，而影子銀行貸款質(zhì)量下降。給定資本價格下降和貸款收益率的上升，影子銀行比商業(yè)銀行有更大的動機(jī)增加對貸款的風(fēng)險型項目的篩選水平。
圖2正向利率沖擊對銀行部門主要變量的影響注：圖2中的銀行分別表示影子銀行和商業(yè)銀行，其中線條代表商業(yè)銀行，圓圈實線代表影子銀行。
5結(jié)論與啟示
本文通過在新凱恩斯分析框架中引入影子銀行和商業(yè)銀行兩種金融中介來分析當(dāng)前貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制和調(diào)控效果，得出主要結(jié)論如下：（1）當(dāng)經(jīng)濟(jì)面臨正向的技術(shù)沖擊時，影子銀行融資資本增加而商業(yè)銀行融資資本下降，受杠桿率上升的約束，商業(yè)銀行凈值下降而影子銀行凈值上升。正向的技術(shù)沖擊帶來貸款收益率的下降和資本價格上升，銀行選擇篩選好的貸款項目動機(jī)減少，因而，銀行貸款質(zhì)量下降。（2）在緊縮性的貨幣政策下，商業(yè)銀行凈值和融資資本增加，而影子銀行凈值和融資資本下降。該結(jié)論與國外一些文獻(xiàn)不同，他們認(rèn)為貨幣政策緊縮時，影子銀行增加借貸而商業(yè)銀行減少借貸，主要原因是本文中設(shè)定影子銀行比商業(yè)銀行具有更高的初始杠桿率。同時，商業(yè)銀行貸款質(zhì)量增加而影子銀行貸款質(zhì)量下降。
本研究對于貨幣當(dāng)局和企業(yè)均具有管理實踐意義。隨著金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展，企業(yè)融資方式正在發(fā)生明顯變化，大企業(yè)向市鋈謐省⑿∑笠迪蠣竇淙謐剩通過股權(quán)、債權(quán)、資產(chǎn)證券化等多種方式進(jìn)行融資，對傳統(tǒng)商業(yè)銀行貸款的依賴程度逐漸降低，直接影響商業(yè)銀行利息收入，同時也相應(yīng)提高銀行貸款的融資成本，而以委托貸款、民間借貸、貸款信托、擔(dān)保公司等為代表的影子銀行越來越多地充當(dāng)融資中介，使得傳統(tǒng)的銀行信貸受到擠壓。隨著未來國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和金融生態(tài)環(huán)境都將發(fā)生顯著變化，企業(yè)融資渠道多元化加大了央行通過商業(yè)銀行信貸中介進(jìn)行宏觀調(diào)控的難度，因此應(yīng)該穩(wěn)步推進(jìn)利率市場化改革，完善貨幣政策的利率傳導(dǎo)機(jī)制。
此外，從國內(nèi)影子銀行產(chǎn)生的原因來看，以風(fēng)險型為主的民營中小企業(yè)對資金的需求更高，而商業(yè)銀行受制于監(jiān)管和自身風(fēng)險控制等約束，難以對這些高風(fēng)險實體提供充足的信貸支持，而影子銀行體系正好彌補(bǔ)這些資金缺口。正如此，影子銀行的發(fā)展降低了銀行部門貸款篩選水平，也增加了風(fēng)險沖擊的程度，促使金融系統(tǒng)呈現(xiàn)不穩(wěn)定狀態(tài)。在經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展時，影子銀行所面臨的問題或風(fēng)險可能會容易解決。當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長速度出現(xiàn)回調(diào)時，影子銀行篩選貸款的項目會明顯下降，從而導(dǎo)致銀行經(jīng)營風(fēng)險成倍數(shù)的放大。雖然我國影子銀行還未形成與商業(yè)銀行分屬兩條融資鏈條的平行結(jié)構(gòu)，但需要給予重視。在全球經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)危機(jī)時，為了阻止其資本收益率下降低于特定值，影子銀行必須從根本上減少信貸風(fēng)險以及收緊貸款質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，從而降低它們資產(chǎn)的風(fēng)險。未來需要重點加強(qiáng)影子銀行體系的監(jiān)管和金融穩(wěn)定性防范。
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商業(yè)銀行貸款政策范文4
關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；市場結(jié)構(gòu)；貨幣政策效果；銀行業(yè)競爭
中圖分類號：17830.9 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1005-2674（2013）06-068-07
一、引言
貨幣政策傳導(dǎo)是從貨幣政策的執(zhí)行到結(jié)果產(chǎn)生的整個過程，它既是宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的主要對象，也是貨幣理論與政策的核心內(nèi)容。商業(yè)銀行作為貨幣政策信貸渠道傳導(dǎo)中的關(guān)鍵一環(huán)，與廠商和個人等微觀主體的關(guān)系最為密切，并直接影響著貨幣政策傳導(dǎo)的最終效果。因此，銀行在貨幣政策傳導(dǎo)過程中發(fā)揮著獨特的作用，銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)和銀行體系的健康發(fā)展是貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制發(fā)揮作用的重要因素之一。
在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中，研究銀行業(yè)結(jié)構(gòu)與貨幣政策效果關(guān)系的研究成果較少。在實證研究方面，Stiglitz和Greenwald（2003）假定銀行都是風(fēng)險厭惡型的，他們通過研究銀行系統(tǒng)的競爭和限制后發(fā)現(xiàn)，競爭性更強(qiáng)的商業(yè)銀行市場會弱化貸款利率的上調(diào)效果，利率提高會減少存款，使得財富效應(yīng)與銀行業(yè)競爭程度負(fù)相關(guān)，進(jìn)而降低了貨幣政策效果。Freixas和Tochet（1997）使用Monti-Klein模型（古諾模型在銀行業(yè)市場上的應(yīng)用）研究了在壟斷的商業(yè)銀行市場中銀行間利率對存貸款利率的影響。他們研究發(fā)現(xiàn)，較高的銀行業(yè)競爭性會降低銀行間利率對貸款利率的影響。這也就說明，如果貨幣政策制定者將銀行間利率作為調(diào)控目標(biāo)，則競爭性較強(qiáng)的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)會弱化貨幣政策的傳導(dǎo)效果。Alecar和Nakane（2004）認(rèn)為，早期的研究只注重局部均衡，忽略了在完全競爭市場和壟斷市場下的貨幣政策傳導(dǎo)效果。他們利用跨國數(shù)據(jù)，使用動態(tài)的一般均衡模型研究后發(fā)現(xiàn)，銀行業(yè)競爭性的增強(qiáng)使得實體經(jīng)濟(jì)對利率的變動更加敏感。
在理論研究方面，Van Hoose（1985）研究發(fā)現(xiàn)，如果中央銀行將貨幣流通額作為調(diào)控目標(biāo)，將債券利率作為調(diào)控工具，那么商業(yè)銀行競爭性的改變對貨幣政策的傳導(dǎo)沒有影響。Aalion和White（1978）研究了歐洲國家的貨幣制度后發(fā)現(xiàn)，壟斷的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)和完全競爭的商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)對貨幣政策的影響不同。與壟斷的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)相比，在競爭性的銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)下貸款利率更高。但這一結(jié)構(gòu)并不能說明壟斷性的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)于競爭性的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)。他們進(jìn)一步研究后發(fā)現(xiàn)，壟斷性市場結(jié)構(gòu)下的存款利率總是低于競爭性市場結(jié)構(gòu)，其存貸差也總大于競爭性市場結(jié)構(gòu)下的存貸差。因此，壟斷性銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)損害了公眾福利。Dell和Ariccia（2001）擴(kuò)展了這一研究模型，他們研究發(fā)現(xiàn)信息不對稱可以影響商業(yè)銀行的市場結(jié)構(gòu)，由于信息不對稱，在高度集中的市場結(jié)構(gòu)下銀行業(yè)競爭性也可以很高。
國內(nèi)學(xué)者早期對我國銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的探討得出了寡頭壟斷的結(jié)論。隨著我國銀行業(yè)的發(fā)展，更多的研究證實了我國銀行業(yè)處于壟斷競爭的市場結(jié)構(gòu)中。學(xué)者們關(guān)于銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)與貨幣政策關(guān)系的研究很少，最具代表性的當(dāng)屬錢雪松（2008）的研究，他通過借鑒BoRon和Freixas（2006）的模型，構(gòu)造了一個欠發(fā)達(dá)資本市場的一般均衡模型。他研究發(fā)現(xiàn)，如果銀行業(yè)由幾家銀行壟斷，銀行信貸對貨幣政策的反應(yīng)就不連續(xù)，因此，壟斷的銀行業(yè)結(jié)構(gòu)、公司債市場不發(fā)達(dá)，是我國貨幣政策效果不明顯的主要原因。
現(xiàn)有的很多研究只使用了集中度指標(biāo)代替競爭性指標(biāo)研究商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)對貨幣政策效果的影響，即使有學(xué)者從理論上證明了銀行業(yè)的競爭影響了貨幣政策的傳導(dǎo)效果，但是，很少有通過實證檢驗銀行業(yè)競爭是如何影響貨幣政策效果的研究，而且大多數(shù)研究中使用的是集合數(shù)據(jù)，忽略了對銀行一級的研究。本文使用銀行一級數(shù)據(jù)，利用VAR方法，用H統(tǒng)計量作為競爭性指標(biāo)，使用2003—2010年22個國家的跨國數(shù)據(jù)分析了銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)效果的影響。
二、總體數(shù)據(jù)分析
1.模型的設(shè)計和指標(biāo)的選取
為了計算銀行業(yè)結(jié)構(gòu)是如何影響貨幣政策效果的，本文使用了VAR方法進(jìn)行分析。有很多種方法可以計算商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)，如計算商業(yè)銀行集中度的CR值和HHI指數(shù)等。本文使用Panzar and Rosse（1987）模型中的H統(tǒng)計量來衡量商業(yè)銀行市場結(jié)構(gòu)。脈沖分析和誤差修正模型在貨幣政策文獻(xiàn)中被廣泛使用。這些方法的優(yōu)勢之一是可以分析外生變量所造成的影響。本文將貨幣政策沖擊所造成的效果視為其他經(jīng)濟(jì)變量沖擊產(chǎn)生的影響，并通過脈沖分析來進(jìn)行估算。使用VAR分析的變量包括短期利率（r）、銀行貸款的對數(shù)值（b）、貨幣流通總額的對數(shù)值（m）、物價水平的對數(shù)值（p）以及生產(chǎn)總額的對數(shù)值（y）。由于這些變量可能具有單位根，所以使用協(xié)整檢驗和誤差修正模型進(jìn)行檢驗。
本文將利率變化定義為貨幣政策沖擊，進(jìn)而研究其對銀行貸款、M2和真實GDP的影響。為了對樣本進(jìn)行鑒定，我們用克列斯基分解對正交化脈沖函數(shù)進(jìn)行了估算。值得注意的是，變量順序的不同可能會影響VAR的分析結(jié)果。考慮到這一點，本文設(shè)計了兩種模型。模型A：（y，p，r，b，m）表示中央銀行根據(jù)同期的產(chǎn)出和價格水平對利率進(jìn)行調(diào)整。在這種情況下，貨幣政策會對以后一個時期的產(chǎn)出和價格產(chǎn)生影響，對當(dāng)前的產(chǎn)出和價格水平?jīng)]有影響。然而，由于中央銀行獲取相關(guān)數(shù)據(jù)十分困難，所以這種貨幣政策的影響可能會比較強(qiáng)。相反，我們使用模型B：（y，b，m，p，y）來說明貨幣當(dāng)局在制定貨幣政策時只參考前一時期的指標(biāo)，貨幣政策影響其他同時期變量。
為了研究商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生什么樣的影響，本文計算了兩個指標(biāo)，一是累計的脈沖響應(yīng)函數(shù)，將它作為衡量貨幣政策沖擊影響的指數(shù)；二是H統(tǒng)計量，將它作為衡量銀行業(yè)市場結(jié)構(gòu)的指數(shù)。在計算貨幣政策的影響時，本文將國內(nèi)生產(chǎn)總值作為總產(chǎn)出額，通貨膨脹率作為物價水平指標(biāo)，將M2作為貨幣流通額，將銀行貸款作為企業(yè)的債權(quán)。本文使用2003-2010年22個國家的數(shù)據(jù)進(jìn)行計算，數(shù)據(jù)為季度數(shù)據(jù)。GDP、物價水平、M2、短期利率以及銀行貸款的數(shù)據(jù)是從國際貨幣基金組織（IMF）發(fā)行的國際金融統(tǒng)計（IFS）中獲得的。真實GDP的數(shù)據(jù)難以獲得，我們使用通貨膨脹率對名義GDP進(jìn)行調(diào)整，得到真實值，使用X12法消除了數(shù)據(jù)的季節(jié)性。
2.結(jié)果分析
圖1顯示了在模型A下，銀行業(yè)競爭程度和貨幣政策效果之間的關(guān)系。在圖1中，橫軸是模型A的累計脈沖響應(yīng)函數(shù)，縱軸是H統(tǒng)計量。我們可以看到，第一欄的三個圖說明了貨幣政策對銀行貸款的影響（rto b）。這些數(shù)據(jù)并不能說明兩個指數(shù)之間存在任何確切的相關(guān)性，我們并沒有發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策的信貸傳導(dǎo)產(chǎn)生了影響。第二欄說明了貨幣政策對M2的影響（r to m）。從圖中我們似乎可以看出二者呈負(fù)相關(guān)性。但是，如果我們采用單側(cè)法進(jìn)行檢驗，就會發(fā)現(xiàn)他們之間并不存在相關(guān)關(guān)系。圖1的第三欄和第四欄說明了貨幣政策對物價水平的影響（r to p）以及對GDP（r to y）的影響。貨幣政策似乎與這些變量都沒有關(guān)系。我們分別使用最小二乘法和bootstrap方法計算標(biāo)準(zhǔn)差。使用最小二乘法必須滿足誤差項服從正態(tài)分布。考慮到誤差項可能不滿足正態(tài)分布，所以本文接著使用bootstrap方法計算標(biāo)準(zhǔn)差，由于土耳其的相關(guān)數(shù)據(jù)產(chǎn)生了較大的差異性，所以我們在后來的回歸分析中排除了它。通過研究我們并沒有發(fā)現(xiàn)銀行業(yè)競爭性對貨幣政策效果產(chǎn)生了影響。
圖2為模型B下銀行業(yè)競爭程度對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生的影響。由圖中可以看出，所得的結(jié)果似乎與模型A相同。通過對每個指數(shù)的回歸計算，本文分析了在不同的H統(tǒng)計量下貨幣政策對銀行貸款產(chǎn)生的影響，可以看到系數(shù)都是不顯著的。通過分析貨幣政策沖擊對作為因變量的M2和物價水平產(chǎn)生的影響可以發(fā)現(xiàn)，H統(tǒng)計量與這些變量負(fù)相關(guān)。這可能是由于差異性較大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生的結(jié)果。采取類似模型A的做法，我們把土耳其的數(shù)據(jù)排除掉。分析在H統(tǒng)計量下貨幣政策對真實GDP產(chǎn)生的影響時，系數(shù)仍然是不顯著的，這說明銀行業(yè)結(jié)構(gòu)對貨幣政策效果沒有產(chǎn)生影響。
需要注意的是，以上這種研究方法由于樣本數(shù)量的限制存在一定的局限性，貨幣政策對銀行貸款的影響可能是正的也可能是負(fù)的，我們無法確定二者的關(guān)系。因此，下面我們用國家數(shù)據(jù)進(jìn)一步研究商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)對貨幣政策傳導(dǎo)產(chǎn)生的影響。
三、按國家拆分?jǐn)?shù)據(jù)分析
1.模型設(shè)計
為了使用樣本國家的個體銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行研究來檢驗不同銀行業(yè)結(jié)構(gòu)下貨幣政策的效果，本文借鑒Ash-craft（2006年）的模型。設(shè)計了下面的模型： ln（Lit）=αi+β1Sit+β2S（i，t-1）+β（Hi*Sit）+β（H1*S（i，t-1））+cit+εit
（i=1，…，N；t=1，…，T） （1）
其中，Lit表示銀行i在時間t時的銀行貸款額，Sit表示銀行i在時間t時相應(yīng)國家的貨幣政策沖擊，皿為H統(tǒng)計量，cit是控制變量，εit是擾動項。控制變量包括存款與總資產(chǎn)比率的滯后、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的滯后、存款的增長率、實際GDP的增長率、通貨膨脹率、H統(tǒng)計量，本文使用GLS方法對公式（1）進(jìn)行檢驗。公式（1）右側(cè)的第二項和第三項分別代表在時間t和t-1時的貨幣政策沖擊。
早期關(guān)于貨幣政策的研究通常使用羅默時間。他們通過使用歷史記錄，定義出了美國聯(lián)邦儲備金檢查小組實行緊縮貨幣政策以降低通貨膨脹率時的沖擊變量。由于我們的樣本包含很多國家的數(shù)據(jù)，這種方法實質(zhì)上是不切實際的。另一種方法是將上一部分用VAR計算的利率方程的殘差作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)。這種方法是合理的，因為現(xiàn)有文獻(xiàn)中的很多研究都將做脈沖反應(yīng)的利率方程的干擾視作貨幣政策沖擊。本文使用年度數(shù)據(jù)，這樣可以使用每年第一到第四季度的殘差總和作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)。有些研究使用貨幣市場利率作為貨幣政策沖擊的指標(biāo)，但是如果要研究條件不變的情況下利率對其他變量產(chǎn)生的影響，這其實是不合適的。本文在模型中加入存款與總資產(chǎn)比率的滯后和資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的滯后兩個變量，這是因為銀行管理者做出決策時會考慮前期銀行的財政狀況。
公式（1）中的第四項和第五項代表在銀行業(yè)更具有競爭性的國家中貨幣政策對銀行貸款的影響。β3說明在時間t時，在各個國家的H統(tǒng)計量約束下利率每增長1%銀行貸款增長的百分比，同樣β4表示在t-1時利率增長1%銀行貸款增長的百分比。
樣本國家同上一部分一樣，數(shù)據(jù)同樣來自Worldscope。因為不能從數(shù)據(jù)庫中獲得新西蘭的觀察值，所以樣本只包含21個國家，時間是2003年到2011年，數(shù)據(jù)頻率是按年度計算的，銀行數(shù)量是1202家。
2.結(jié)果分析
表1為檢驗結(jié)果，公式（1）的估算結(jié)果見第一欄。貨幣政策沖擊的系數(shù)是負(fù)的，而且顯著，這說明在當(dāng)期以及接下來的一段時間中，貨幣政策沖擊會減少銀行貸款。H統(tǒng)計量對貨幣政策沖擊的影響是正的，而且顯著，這意味著在更具競爭力的行業(yè)，貨幣政策沖擊對銀行貸款產(chǎn)生的影響會相對較小。此外，H統(tǒng)計量的系數(shù)是正的而且顯著，這說明高度的銀行業(yè)競爭會導(dǎo)致銀行貸款的增加。由于H統(tǒng)計量與貨幣政策關(guān)系的相互作用項可能會給模型帶來問題，所以我們在公式（1）排除這一項，并重新檢驗，結(jié)果見第二欄。我們可以看到，幾乎所有系數(shù)都同第一欄類似，所以這一項并沒有產(chǎn)生任何問題。第一欄是剔除存款與總資產(chǎn)比率項的估計結(jié)果，結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)估計基本相同。與貨幣政策的互動項的系數(shù)都是顯著的，且與表1的符號相同，其他變量的系數(shù)也仍然保持不變。第二欄是剔除資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率項的結(jié)果，它也沒有發(fā)生變化。第三、第五和第六欄顯示的是去掉銀行規(guī)模、真實GDP和通貨膨脹率的各自的估計結(jié)果，這些結(jié)果都與標(biāo)準(zhǔn)估計的結(jié)果相似。在第四欄中我們剔除了存款增長率，互動項的系數(shù)也是顯著的，但是為正值。總的來說，公式（1）的結(jié)果并沒有因模型設(shè)定不同而改變。
為了研究美國數(shù)據(jù)的敏感性，我們對公式（1）進(jìn)行了重新估算（銀行如果是美國的就用0表示，如果不是就用1表示）。表3的第一欄為檢驗結(jié)果。正如表3所示，結(jié)果仍保持不變。尤其是貨幣政策沖擊和銀行業(yè)競爭之間的相互作用的系數(shù)十分顯著而且為正值。換句話說，即便我們專門設(shè)定一個不包含美國銀行的樣本，我們也可以拒絕銀行競爭和貨幣政策效果之間不存在關(guān)系的零假設(shè)。為了檢驗其他區(qū)域的敏感性，我們對部分區(qū)域依次進(jìn)行估計。表3中的第二欄顯示了對歐洲國家的估計結(jié)果，貨幣政策沖擊的影響同標(biāo)準(zhǔn)估計的相同。在第三欄中，我們對亞洲和大洋洲國家的模型進(jìn)行估算，發(fā)現(xiàn)結(jié)果也同標(biāo)準(zhǔn)估計類似。這就說明，區(qū)域性樣本并不會改變結(jié)果，也就是說，銀行業(yè)競爭的狀況會對貨幣政策的傳導(dǎo)產(chǎn)生影響。
為了檢驗不同發(fā)展水平下的結(jié)果，我們將樣本分為兩類，發(fā)達(dá)國家和發(fā)展中國家。我們對發(fā)展中國家進(jìn)行了估算。根據(jù)ISI新興市場（發(fā)展中國家）的定義，我們將如下國家納入該范圍：韓國、墨西哥、菲律賓、葡萄牙、南非以及土耳其，表3的第四欄顯示的是估計結(jié)果。貨幣政策沖擊的估算結(jié)果和標(biāo)準(zhǔn)估計類似，互動項系數(shù)十分顯著。即便我們考慮發(fā)展中國家的特征，銀行業(yè)競爭仍然會影響貨幣政策的傳導(dǎo)。總之，高度的銀行業(yè)競爭會對貨幣政策沖擊影響起到一定的抑制作用。
商業(yè)銀行貸款政策范文5
[關(guān)鍵詞]信貸投放；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)
[中圖分類號]F832[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A[文章編號]1005-6432（2013）32-0024-03
1引言
商業(yè)銀行是我國金融系統(tǒng)的核心，同時也是國民經(jīng)濟(jì)的特殊而重要的組成部分。商業(yè)銀行的信貸投放不只是對其經(jīng)營業(yè)績有影響，同時也對整個金融系統(tǒng)，乃至經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。2010年12月16日巴塞爾委員會針對2008年國際金融危機(jī)所暴露的歐美國家金融體系和金融監(jiān)管的重大制度性漏洞，了第三版巴塞爾協(xié)議（Basel Ⅲ），這次改革要求單一銀行的穩(wěn)健性擴(kuò)展到整個金融體系以及金融體系與實體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健性上，更加注重與實體經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系。我國銀監(jiān)會和中國人民銀行也要求各商業(yè)銀行嚴(yán)格按照巴塞爾協(xié)議的規(guī)定在綜合考慮實體經(jīng)濟(jì)體系、銀行自身經(jīng)營能力以及所要發(fā)放貸款客戶情況等因素下，制定符合條件的信貸投放政策。在我國，宏觀信貸投放政策通常由中央銀行制定，商業(yè)銀行再根據(jù)自身發(fā)展情況和周圍環(huán)境制定符合實際的微觀信貸投放決策，然而根據(jù)新巴塞爾協(xié)議的要求，商業(yè)銀行不能再用傳統(tǒng)的僅分析微觀市場情況就制定信貸投放決策的方法，而應(yīng)該擁有宏觀視角，通過宏觀經(jīng)濟(jì)分析與微觀市場分析相結(jié)合的方法制定信貸投放決策。因此，本文通過分析宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度、消費者對市場的信心、企業(yè)綜合經(jīng)營狀況和中國對外貿(mào)易情況四個因素對商業(yè)銀行信貸投放的影響程度，從而給出商業(yè)銀行信貸投放建議。
2文獻(xiàn)綜述
信貸是指一種不同所有者之間的借貸行為，它是以債權(quán)人貸出貨幣，債務(wù)人到期償還本金并支付一定利息的信用活動。由于商業(yè)銀行主要的經(jīng)營業(yè)務(wù)就是信貸業(yè)務(wù)，因此國內(nèi)外研究學(xué)者對銀行信貸的研究非常廣泛，主要有以下幾方面的研究成果。
2.1信貸投放與經(jīng)濟(jì)周期的關(guān)系
Bikker & Hu（2002）通過對OECD中的26個國家的經(jīng)濟(jì)和銀行信貸數(shù)據(jù)研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與銀行信貸規(guī)模有很強(qiáng)的相關(guān)性，當(dāng)經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時，銀行信貸規(guī)模也隨之增加；反之，經(jīng)濟(jì)衰退時，信貸規(guī)模也將減少。中國工商銀行課題組（2009）分析我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和商業(yè)銀行信貸情況，得出在我國經(jīng)濟(jì)周期波動與銀行信貸是互為反饋的過程，經(jīng)濟(jì)周期對銀行信貸經(jīng)營在資產(chǎn)質(zhì)量和贏利能力兩方面都有影響。
2.2信貸投放與企業(yè)、消費者等市場因素的關(guān)系
Safaei&Cameron（2003）對加拿大1956—1997年的宏觀經(jīng)濟(jì)季度數(shù)據(jù)分析得出個人信貸在短期內(nèi)對真實產(chǎn)出的解釋能力強(qiáng)于企業(yè)信貸，消費者具有更強(qiáng)的信貸約束特征。Bougheas et al（2006）對英國50萬家企業(yè)11年的財務(wù)數(shù)據(jù)分析研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模、風(fēng)險以及債務(wù)等特征會影響企業(yè)在銀行信貸市場上的融資可得性。
2.3不同類型商業(yè)銀行信貸投放管理研究
聶廣禮和成峰（2012）以上市商業(yè)銀行信貸投放為研究對象，研究發(fā)現(xiàn)不同商業(yè)銀行的信貸投放對象同質(zhì)性嚴(yán)重，區(qū)域分布比較集中。廖林（2012）針對西部地區(qū)特點以及西部大開發(fā)政策，分析了西部地區(qū)商業(yè)銀行信貸投放面臨的問題，并給予了建議。
在眾多文獻(xiàn)中，部分學(xué)者從宏觀角度出發(fā)將宏觀經(jīng)濟(jì)情況與銀行信貸投放相結(jié)合分析問題，而部分學(xué)者從微觀角度出發(fā)考慮企業(yè)發(fā)展和消費者因素與銀行信貸的關(guān)系，但是并沒有從微觀市場與宏觀經(jīng)濟(jì)兩個角度結(jié)合來分析一個問題，同時大多數(shù)文獻(xiàn)僅是定性地給出某一因素對銀行信貸有影響，但沒有說明這種影響是否存在時滯現(xiàn)象以及其持續(xù)時間多長等問題。因此，本文通過脈沖響應(yīng)分析方法從微觀與宏觀角度全面分析商業(yè)銀行信貸投放的影響因素，并就該因素的影響時滯和持續(xù)時間給出詮釋。
3理論模型
信貸是體現(xiàn)一定經(jīng)濟(jì)關(guān)系的不同所有者之間的借貸行為，是以償還為條件的價值運動特殊形式，是債權(quán)人貸出貨幣，債務(wù)人按期償還并支付一定利息的信用活動。商業(yè)銀行的信貸投放是指商業(yè)銀行作為債權(quán)人對個人或企業(yè)等客戶貸出貨幣，并按期收取利息和本金的行為。由于商業(yè)銀行信貸投放的對象主要是個人和工商企業(yè)，因此商業(yè)銀行的貸款業(yè)務(wù)可分為個人貸款和公司貸款。商業(yè)銀行在提供短期貸款時，通常會考慮企業(yè)的經(jīng)營狀況、個人的消費行為、企業(yè)所在行業(yè)的經(jīng)濟(jì)景氣度等方面。正是由于商業(yè)銀行的信貸投放會考慮到以上因素，因此本文選取全國大型銀行人民幣信貸支出作為我國商業(yè)銀行信貸投放情況的代表；選取宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)和貿(mào)易順差比作為行業(yè)經(jīng)濟(jì)景氣度的代表；選取消費者滿意度指數(shù)作為個人消費者對消費市場的態(tài)度的代表；選取制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)作為對企業(yè)經(jīng)營狀況的代表。
本文的研究方法脈沖響應(yīng)分析是基于VAR模型的，其中VAR（向量自回歸）模型最早由Sims在1980年提出。這種模型采用多方程聯(lián)立的形式，它不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，在模型的每一個方程中，內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后值進(jìn)行回歸，從而估計全部內(nèi)生變量的動態(tài)關(guān)系。最一般的含有g(shù)個變量滯后k期的VAR模型表示如下：
Yt=α+Φ1Yt-1+Φ2Yt-2+…+ΦkYt-k+Ut
其中：Yt為g×1階時間序列列向量；α為g×1階常數(shù)項列向量；Φ1～Φk均為g×g階參數(shù)矩陣；Ut是g×1階隨機(jī)誤差列向量。
4商業(yè)銀行信貸投放影響因素VAR分析
4.1數(shù)據(jù)說明
本文引用中宏數(shù)據(jù)庫2010年1月至2012年12月36個樣本數(shù)據(jù)，其中DK=中資全國性大型銀行信貸支出（銀行總貸款），YJ=宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指數(shù)（預(yù)警指數(shù)），XF=消費者滿意度指數(shù)，MYBL=貿(mào)易順差比去年同期增加或減少額（對外貿(mào)易差額），PMI=制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)。
4.2單位根檢驗
要進(jìn)行VAR分析，首先要對各序列的平穩(wěn)性做單位根檢驗，以判斷是否平穩(wěn)。只有平穩(wěn)性序列才可能存在協(xié)整關(guān)系，進(jìn)而考慮VAR分析。本文采用ADF檢驗來驗證變量是否平穩(wěn)。
4.3格蘭杰因果檢驗
4.4VAR模型的構(gòu)建
向量自回歸模型（Vector Autoregressive Model）簡稱VAR模型，該模型是多方程聯(lián)立回歸的變種，公式中每個變量為時間序列向量。為確定VAR模型的滯后階數(shù)，本文采用LR準(zhǔn)則，得出lag=3時LR值為38.728，符合LR準(zhǔn)則，因此該模型定的滯后階數(shù)為3階，所以建立VAR（3）模型。
圖1VAR（3）的AR特征多項式逆根圖
通過計算模型的AR特征多項式，發(fā)現(xiàn)特征多項式的根的倒數(shù)全部位于單位圓內(nèi)，如圖1所示。這表明VAR（3）模型是穩(wěn)定的，也就是說，當(dāng)模型中的某個變量發(fā)生變化時即生成一個沖擊，會使其他變量發(fā)生變化，但是隨著時間的推移，這種影響會逐漸消失。因此可以得出這樣的結(jié)論：盡管銀行貸款規(guī)模和信貸投放的影響因素復(fù)雜多樣，但是宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度、消費者對市場的信心、中國對外貿(mào)易情況、企業(yè)綜合經(jīng)營狀況這四個變量對其的影響是穩(wěn)定的。
4.5銀行信用風(fēng)險影響因素的脈沖響應(yīng)分析
脈沖響應(yīng)函數(shù)（Impulse response function）的意思是在擾動項（innovation）上加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，對于內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。對一個變量的沖擊直接影響這個變量，并且通過VAR模型的動態(tài)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給其他所有的內(nèi)生變量。上面通過VAR（3）模型分析了各經(jīng)濟(jì)變量對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響趨勢，為了更進(jìn)一步分析各因素對銀行貸款沖擊的大小以及對信用風(fēng)險的影響程度，本文進(jìn)行了脈沖響應(yīng)分析。
（a）宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)對銀行貸款沖擊
（b）消費者滿意度對銀行貸款沖擊
（c）對外貿(mào)易差額對銀行貸款沖擊
（d）制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)對銀行貸款沖擊
圖2各因素對銀行貸款的脈沖響應(yīng)分析
從圖2中可以看出：
（1）宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)對銀行貸款的沖擊最為劇烈，影響時間最長，而且在第4個月宏觀經(jīng)濟(jì)變動對銀行貸款的影響最大，說明宏觀經(jīng)濟(jì)變動對銀行信貸投放的影響最為嚴(yán)重，但是該影響有4個月的時滯。
（2）消費者滿意度對銀行貸款的沖擊在未來第三個月達(dá)到最大，說明消費者的消費市場態(tài)度的轉(zhuǎn)變對銀行信貸投放也有較為明顯的影響，且這種轉(zhuǎn)變作用到銀行信貸投放的時間較短，從第二個月開始就顯現(xiàn)，同時作用時間較長，三月影響達(dá)到最大以后逐漸減小。
（3）對外貿(mào)易差額對銀行貸款的脈沖響應(yīng)相比較其他變量而言沖擊較小，對外貿(mào)易變化對銀行信貸投放的影響從第二個月開始，且波動幅度不劇烈。
（4）而制造業(yè)采購經(jīng)理人指數(shù)對銀行貸款的沖擊在第二個月最為明顯，說明銀行信貸投放對企業(yè)經(jīng)營狀況變化的感受最為迅速，當(dāng)企業(yè)經(jīng)營狀況發(fā)生變化時，銀行會在第二個月就做出反應(yīng)，但是這種影響持續(xù)時間不長。
5結(jié)論
綜合以上分析可知，商業(yè)銀行信貸投放的主要影響因素包括：宏觀經(jīng)濟(jì)景氣情況，市場消費者購買欲望，以及企業(yè)經(jīng)營狀況，進(jìn)出口貿(mào)易情況等。其中，宏觀經(jīng)濟(jì)景氣程度和市場消費者購買欲望是對銀行貸款沖擊持續(xù)時間最長且脈沖響應(yīng)最為劇烈的因素，雖然這兩種因素在期初對銀行信用風(fēng)險作用不明顯，但會隨著時間的推移作用越來越明顯，在3或4個月后達(dá)到峰值。由于銀行信貸主體主要是企業(yè)貸款，因此工業(yè)企業(yè)經(jīng)營狀況對銀行信貸投放的影響在第二個月起沖擊明顯，但是這種沖擊較為平穩(wěn)，不會出現(xiàn)重大波動。進(jìn)出口貿(mào)易變化對銀行信貸投放的沖擊通常在一個季度后才顯現(xiàn)出來，而且，這種沖擊不會對商業(yè)銀行信貸投放產(chǎn)生非常明顯的影響。從上面的分析中可以看出，銀行在進(jìn)行信貸投放時不能只單純看重企業(yè)的運營狀況，更應(yīng)該考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)運行前景、消費者對市場的信心以及我國對外貿(mào)易環(huán)境變化因素，這樣才能更全面地考慮信貸投放政策，從而避免過度或過緊的信貸投放對商業(yè)銀行經(jīng)營造成的不利影響。
參考文獻(xiàn)：
商業(yè)銀行貸款政策范文6
關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；貸款；信用風(fēng)險
銀行貸款信用風(fēng)險管理主要是以投資為目的，根據(jù)客戶詳細(xì)資料，對客戶進(jìn)行評估，并在整個貸款期間對客戶的信用進(jìn)行監(jiān)控、管理，從而盡量防范客戶出現(xiàn)信用風(fēng)險的活動。對商業(yè)銀行而言，其貸款收益是發(fā)生在未來，在貸款過程中本身具備一定風(fēng)險，如利率風(fēng)險、市場風(fēng)險等。在實際中，銀行為了獲取更多貸款利潤，就需要積極進(jìn)行貸款信用風(fēng)險控制。
一、商業(yè)銀行貸款信用風(fēng)險的類型
對于商業(yè)銀行貸款信用風(fēng)險，其主要包括以下幾種情況：①個人貸款信用風(fēng)險，其主要包括投資貸款、汽車貸款、助學(xué)貸款、房屋貸款等類型，個體客戶的實際情況有所不同，加上其經(jīng)濟(jì)收入問題，很有可能由于某些突況而出現(xiàn)變化，甚至有的個體會因為突況而喪失獲取經(jīng)濟(jì)的能力，這就會出現(xiàn)還款風(fēng)險，在實際中個人貸款違約率要高于企業(yè)貸款違約率。②結(jié)算信用風(fēng)險，其主要是銀行在為客戶提供貿(mào)易、轉(zhuǎn)賬等結(jié)算等服務(wù)時，付款人在交易回購債券、金融衍生品時，受到損失。③信用價差風(fēng)險，有的資產(chǎn)對于信用等級十分敏感，當(dāng)信用等級下來以后，這些資產(chǎn)與沒有風(fēng)險的資產(chǎn)相比較，會出現(xiàn)比較大的信用價差，導(dǎo)致資產(chǎn)價格逐步下降，在此過程中銀行很有可能因此遭受損失。④企業(yè)貸款信用風(fēng)險，這種貸款信用風(fēng)險是商業(yè)銀行最為重要的控制類型，當(dāng)企業(yè)向銀行提出貸款申請時，銀行必須對申請貸款的企業(yè)進(jìn)行樣的審核，同時還需要保證銀行內(nèi)部的審貸崗位相互分離，全面掌握申請貸款企業(yè)的真實情況。如果銀行對申請貸款企業(yè)的相關(guān)信息不了解，就急于放款，當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營不當(dāng)，或者是信用不佳等情況時，就會出現(xiàn)還款不及時的情況，甚至?xí)霈F(xiàn)不還款的行為，對銀行利益造成損害。
二、商業(yè)銀行貸款信用產(chǎn)生原因分析
在實際中，引起商業(yè)銀行貸款信用風(fēng)險的勻速有很多，如銀行本身因素、客戶因素、市場因素等，下面對此進(jìn)行詳細(xì)分析。
（一）銀行貸款定價錯誤引起風(fēng)險在我國，商業(yè)銀行實施的是存款利率確定上限、貸款利率決定下限政策，而在實際中，商業(yè)銀行進(jìn)行浮動貸款利率管理時，采取的方法過于簡單，并且很多銀行的商業(yè)貸款利率處于穩(wěn)定狀態(tài)，這種方法對于銀行擴(kuò)大資金、將資金看作是長期使用是很有幫助的，但是對于貸款這種相對短期的行為，貸款使用期限和執(zhí)行利率之間不匹配，與風(fēng)險收益不相互對應(yīng)的貸款定價方式，導(dǎo)致在出現(xiàn)信貸風(fēng)險后，難以獲取更加有效的補(bǔ)償，或者是資金準(zhǔn)備不充足，這就會引起貸款信用風(fēng)險。
（二）信息不對稱從當(dāng)前銀行發(fā)展情況看，還存在信息不對稱的情況，其在銀行信貸市場中，主要體現(xiàn)在銀行和企業(yè)之間的信息不對稱，銀行在為企業(yè)放款之前，會通過各種途徑來獲取企業(yè)的盈利水平、經(jīng)營能力、發(fā)展戰(zhàn)略等信息，但是對企業(yè)而言，其為了成功獲得銀行貸款，就會出現(xiàn)隱藏對自身不利信息的行為，在這種情況下，銀行與企業(yè)之間就會出現(xiàn)信息不對稱的現(xiàn)象。而信息不對稱下，一方要想獲得最大利益，就會對另一方的利益帶來損害，這就會引起貸款信用風(fēng)險。對銀行來說，由于信息不對稱的存在，其難以把握貸款人今后的發(fā)展情況，為了保證自身利益，就會將款項劃撥給市場信用比較好的客戶。
（三）信用體系不完善就目前而言，我國個人財產(chǎn)申報制度還不完善，個人及家庭收入情況不對外公開，同時個體收入中，有很多貨幣收入及額外收入，其在向銀行申請貸款時，提供的收入證明有一部分屬于未驗證內(nèi)容，銀行難以徹底把握貸款人的真實經(jīng)濟(jì)收入情況。加上我國當(dāng)前關(guān)于個人信用體系管理還不完善，使得銀行難以公平、客觀、理性的態(tài)度對個體信用情況進(jìn)行評估，這就會對銀行貸款信用風(fēng)險管理帶來影響。
（四）經(jīng)濟(jì)環(huán)境及宏觀政策的影響近幾年我國資本市場發(fā)展相對比較快，在市場上企業(yè)、個體通過銀行機(jī)構(gòu)獲取貸款融資的方式要遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他融資方式，并且銀行貸款呈現(xiàn)逐年上升的發(fā)展態(tài)勢，而這也造成能力企業(yè)、個體在融資上過于依賴銀行。在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定下，這種模式下風(fēng)險不容易顯現(xiàn)，但是在復(fù)雜的市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)定性的因素卻不斷增加，這就會造成了銀行會大量集中經(jīng)濟(jì)風(fēng)險。另外，隨著信貸規(guī)模的擴(kuò)大，國家難免會實施從緊宏觀政策，這也會進(jìn)一步加大銀行風(fēng)險，對銀行貸款信用風(fēng)險管理帶來影響。
三、提高商業(yè)銀行貸款信用風(fēng)險管理力度的策略
（一）創(chuàng)新銀行風(fēng)險管理觀念風(fēng)險管理觀念屬于現(xiàn)代化的管理思想，應(yīng)該徹底融入商業(yè)銀行的整個發(fā)展環(huán)節(jié)，銀行必須對風(fēng)險管理有全方位的認(rèn)知，充分把握影響風(fēng)險管理的要素。在實際中，企業(yè)提出貸款申請以后，銀行必須通過各種渠道，盡可能獲取企業(yè)的全面信息，減少信息不對稱引起的不良貸款風(fēng)險。銀行必須對申請貸款的個體、企業(yè)還款能力、資產(chǎn)情況進(jìn)行嚴(yán)格審查，在其信譽(yù)程度良好的基礎(chǔ)上，根據(jù)其經(jīng)濟(jì)實力，確定其貸款額度，同時銀行還應(yīng)該對貸款人抵押、質(zhì)押的物品及其價值進(jìn)行審查，如果遇到特殊情況，還需要安排專人進(jìn)行實地考察，以此確定是否可以為申請人放款。為了實現(xiàn)貸款信用風(fēng)險的轉(zhuǎn)移，銀行還可以加強(qiáng)與市場上的第三方擔(dān)保企業(yè)進(jìn)行合作，當(dāng)貸款人出現(xiàn)還款不利的情況后，由擔(dān)保企業(yè)代替其還款，從而降低銀行的損失。此外，商業(yè)銀行在進(jìn)行信貸審批時，必須嚴(yán)格地按照相關(guān)程序進(jìn)行，要明確審批信貸人員的職責(zé)，設(shè)計合理的貸款申請流程，完善定價體系，在信用貸款的每一個環(huán)節(jié)都要融入風(fēng)險管理觀念，從而提高銀行貸款信用風(fēng)險管理效果。
（二）完善風(fēng)險管理流程及技術(shù)在實際中，商業(yè)銀行還應(yīng)該進(jìn)一步完善自身的風(fēng)險管理流程，在銀行內(nèi)部應(yīng)該加強(qiáng)內(nèi)部監(jiān)督審計，并落實崗位職責(zé)、審核放貸分離管控、授信授權(quán)管控等是有段，打造一個系統(tǒng)化風(fēng)險管理模式，實現(xiàn)風(fēng)險識別、風(fēng)險評估、風(fēng)險決策、風(fēng)險監(jiān)控、風(fēng)險處置等規(guī)范化的聯(lián)動體系，并將其涵蓋于整個貸款業(yè)務(wù)中。商業(yè)銀行需要結(jié)合自身的發(fā)展戰(zhàn)略，制定相對應(yīng)的貸款信用風(fēng)險管理戰(zhàn)略，對風(fēng)險進(jìn)行量化分析，并強(qiáng)化風(fēng)險控制反饋，做到從源頭上進(jìn)行風(fēng)險管理。商業(yè)銀行在優(yōu)化風(fēng)險管理技術(shù)時，可以采取以下方法：①實施內(nèi)部評級法，要將內(nèi)部模型、操作風(fēng)險高級計量方法等應(yīng)用帶銀行貸款信用風(fēng)險測量中，對申請貸款方所從事的行業(yè)風(fēng)險情況進(jìn)行分析、估算，并計提科學(xué)的資本，降低銀行貸款信用風(fēng)險。②關(guān)于貸款信用風(fēng)險，銀行可以對其進(jìn)行等級劃分，并綜合判斷貸款對象的各項財務(wù)指標(biāo)，如貸款形態(tài)、貸款期限、貸款方式等，判斷貸款方風(fēng)險發(fā)生概率實施針對性監(jiān)控。
（三）完善貸款人管理制度對商業(yè)銀行而言，需要構(gòu)建完善的信息系統(tǒng)，并加強(qiáng)與其他銀行的合作、信息共享，全面調(diào)查貸款人的信用、經(jīng)濟(jì)水平。銀行要制定系統(tǒng)規(guī)范的信用評級體系，針對不同等級的貸款人，設(shè)置不同的貸款金額上限，并在放款以后，要對貸款人的資金使用情況進(jìn)行監(jiān)督，在還款期限內(nèi)，需要對貸款人信用水平、經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行全面評估，并監(jiān)督、引導(dǎo)貸款人主動還款。銀行需要在實施放款措施之前，對貸款申請企業(yè)的生產(chǎn)能力、財務(wù)情況、經(jīng)營狀態(tài)進(jìn)行全方位的調(diào)查分析，并對每筆貸款信用風(fēng)險進(jìn)行評估，判斷出企業(yè)違約率、違約損失率、經(jīng)濟(jì)資本等，以此制定高價策略，這樣一方面可以將質(zhì)量低、信譽(yù)差的企業(yè)拒絕在貸款門檻以外，另一方面也能借助高利率還彌補(bǔ)銀行存在的貸款信用風(fēng)險。此外，在實際中，為了確保銀行內(nèi)部評級工作的順利開展，銀行還應(yīng)該構(gòu)建更加完善的內(nèi)部評級制度，銀行需要成立專門的客戶信用檔案，做好客戶信用調(diào)查、征信等活動，結(jié)合客戶信用等級進(jìn)行放款。
（四）優(yōu)化不良資產(chǎn)處置在商業(yè)銀行發(fā)展中，做好不良資產(chǎn)處置工作，可以在極大程度上降低貸款信用風(fēng)險，彌補(bǔ)銀行因無法及時收回貸款本息而出現(xiàn)的損失情況。①加強(qiáng)與工商、審計、會計師事務(wù)所等其他部門之間的合作，在市場經(jīng)濟(jì)下，企業(yè)的資本關(guān)系比較復(fù)雜，而市場也千變?nèi)f化，單純依靠銀行來處理不良資產(chǎn)是比較困難的，所以銀行需要加強(qiáng)與這些部門之間的合作，共同處理不良資產(chǎn)，以此更好的處理企業(yè)債權(quán)債務(wù)關(guān)系不清楚的情況。②采取科學(xué)的手段進(jìn)行不良資產(chǎn)處置，商業(yè)銀行要改變以往呆賬核銷、壞賬、資金清收等處理不良貸款的手段，可以利用產(chǎn)品工具轉(zhuǎn)移風(fēng)險、提升產(chǎn)品流動性、創(chuàng)造價值等，提升銀行的財務(wù)水平。銀行還可以借助市場中的中介機(jī)構(gòu)，對自身無法管理的抵押品進(jìn)行保養(yǎng)、維修，提高其抵押價值。而這也需要銀行在放貸時，要減少信用貸款，盡量收取抵押、質(zhì)押品，這樣如果貸款人難以及時還清貸款，銀行可以處置抵押品，以此減少自身損失。
