我国商业银行杆杠率影响因素的实证研究

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  摘 要:2008年金融危机后,我国银监会根据巴塞尔协议三的相关规定加强了商业银行的杠杆率监管。本文主要通过对商业银行杠杆率的影响因素的实证研究,探讨影响商业银行杠杆率的主要因素。关键词:商业银行,杠杆率监管,杠杆率影响因素一、样本的选取本文选取我国已上市的14家商业银行作为分析对象,包括3家国有商业银行(工商银行、中国银行、建设银行)、8家全国性股份制商业银行(交通银行、中信银行、招商银行、平安银行——原深发展、民生银行、浦发银行、兴业银行、华夏银行、)以及3家城市商业银行(北京银行、南京银行、宁波银行)。鉴于我国商业银行在很长时间内,其信息披露上存在问题,而是选择了其余 14 家上市较晚的商业银行作为分析对象,统计其2007-2015年面板数据。本文选取杠杆倍数作为被解释变量,因为影响杠杆倍数的因素有很多,所以只选取了几个比较重要的解释指标。这些指标虽有一定的局限性,但由于其的可获得性和重要性比起其他指标来说还是比较准确的。为了便于统计,银行规模选的是百亿元。 三、模型的构建本章的数据包括了横截面 N(14 家上市商业银行),时期 T(2007年至2015年)以及变量 K 三维信息,因此选择面板数据模型来分析,考虑K 个经济指标在 N 个截面成员以及 T 时期内的变动关系。本文从横截面的角度来考虑,建立以下模型: yi=αi+xiβi+ui,i=1,2…n其中,yi 是T×1的被解释变量向量,xi是T×K的解释变量矩阵,yi和xi的各分量代表i家银行的杠杆率、资本充足率、银行规模等经济指标时间序列,截面成员N为14家上市商业银行。截距项αi和K×1的系数βi向量取值受不同个体的影响。ui是T×1的扰动项向量,并且满足均值为0、方差
  为的假定。四、实证检验 通过Hausman检验来选定模型是国定效应的还是随机效应的。原假设:残差项与解释变量无关(建立随机效应模型),备择假设:残差项与解释变量相关(建立固定效应模型)。从下表可以看出,其P<0.05,所以拒绝原假设,即选择建立固定效应模型。4、模型设定我们根据上面的检验设定固定效应的模型,具体形式为: I=1,2,3.......14 t=1,2,.......7运用GLS估计检验,估计结果如下:LEVit=(31.25-13.63)D1+(35.13-9.14)D2+(35.13-12.51)D3+(35.18-5.57)D4+(35.13-3,63)D5+(35.13-2.13)D6+(31.13-3.73)D7+(31.13-3.36)D8+(31.23+2.92)D9+(31.23-7.74)D10+(35.13-7.34)D11+(35.13-0.47)D12+(35.13+0.59)D13+(35.13+0.91)D14+0.052SIZEit-0.628CARit-7.489ROAit-1.134NLRit R2=0.809932 F=13.03453 DW=2.558851从上述的结果可以看出方程的R2的结果不错,DW的结果也大于2,证明模型的拟合结果不错。并且除了资本收益率,其他的变量均通过了5%的显著性检验。五、结果分析从上式的结果可以看出,银行规模与其杠杆倍数正相关。这是因为信息不对称的关系,银行规模越大,客户在无法完全了解其信息的情況下,对大银行的信任度较高,他们的资金就更容易存入大银行。资本充足率与银行杠杆率成负相关。银行提高资本充足率,加强银行审慎监管,扩大自有资本,从而降低了杠杆率。资本收益率对银行的杠杆率影响并不显著。主要原因可能有:一是本文选取的样本数据不足,并不能完全准确的衡量出其杠杆率,使其回归结果并不具有完全的代表性。二是近几年,银行受金融环境的影响,其投资选择时更多的考虑外部环境,而不考虑内部因素,这不符合优序融资理论的分析。不良贷款率与杠杆率成负相关。银行的不良贷款率越高,银行收回贷款的风险越高,资产质量状况就越差,经营风险越大,越少的采取高杠杆融资经营。参考文献[1] 艾宏玲,邵懿文.银行的高杠杆化经营与金融危机[J].东方企业文化?公司与产业.2010(5):143-144.[2] 巴曙松,金玲玲.《巴塞尔协议Ⅲ》下的资本监管进程及其影响[J].资本与金融.2010(10).[3] 范小云,王道平.巴塞尔Ⅲ在监管理论与框架上的改进:微观与宏观审慎有机结合.国际金融研究[J].2012(1):63-71.作者简介:杨晓婷(1992-),女,山西运城人,山西财经大学2015(金融学)学术硕士研究生,研究方向:商业银行经营管理.李亚黛(1992-),女,山西霍州人,山西财经大学2015(金融学)学术硕士研究生,研究方向:证券投资.
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