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中美央行利率对银行业利息净收入影响比较

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2016-02-19 09:58:39 来源:当代金融家 

  中美央行利率对银行业利息净收入影响比较——基于面板数据的分位数回归方法

  图:利率是各国中央银行调节经济的主要货币政策手段

  在我国利率市场化尚未完全形成的大背景下,央行设定的基准利率对银行业的利息净收入有很大程度的影响,而在利率市场化已成熟的美国,该影响已变得微乎其微。

  文/宋首文 代芊 冯牧

  对于影响银行业利息净收入的因素分析,虽然许多文献研究多有涉及,但大都是从银行自身经营的微观角度以及经济增长、市场结构等外部宏观因素来进行研究的,本文重点关注中央银行的利率(选用一年期存贷款基准利率)变动,以面板数据的分位数回归方法建立理论模型来考察其对于银行利息净收入的影响,并同时分析了美国央行利率变动对其银行业利息净收入的影响。

  我国央行利率变动对银行业利息净收入的影响

  本文选用16家上市银行自2007年至今的利息净收入面板数据进行研究,样本银行为:中国工商银行、中国农业银行中国银行、中国建设银行交通银行招商银行(600036,股吧)、平安银行(000001,股吧)、中信银行(601998,股吧)、中国光大银行兴业银行(601166,股吧)、华夏银行(600015,股吧)、北京银行(601169,股吧)、南京银行(601009,股吧)、浦发银行(600000,股吧)、宁波银行(002142,股吧)、中国民生银行。首先将这16家银行作为一个整体进行面板数据模型分位数回归,之后我们对国有控股银行、股份制商业银行及城商行分别进行回归对比分析,使用的数据来源于各行披露的半年度财务报表。

  自2007年以来,央行对一年期存贷款利率的调整情况如表1所示。在本节的模型构建中,我们以一年期存贷款利率的变动时点为基准,以每次调整后样本银行在一年内的利息净收入总额为因变量,并假设其余对银行利息净收入有影响的因素均归为误差项,以此来运用面板数据回归模型考察利率调整对商业银行利息净收入变化的作用。其中,基于考察的时间区间较长,为消除通货膨胀对银行业名义利息净收入增长的影响,我们以2007年为基期,将其后的利息净收入数据都按通货膨胀率折算,并以折算后利息净收入的自然对数值作为因变量放入模型。利率变动及16家样本银行折算后的利息净收入总额变化趋势如图1所示。2007年至2014年的CPI指数(以上年为基期)、通货膨胀率(以上年为基期)及通货膨胀率(以2007年为基期)数据均列于表2。

  在用R软件对银行样本总体面板数据模型进行分位数回归分析后,从表3中可得出如下结论:

  首先,从显著性表现来看,一年期存贷款基准利率的调整对银行样本总体利息净收入的变化起显著作用,且随着利息净收入不断增长,贷款利率对利息净收入呈现出显著的先上升后下降的倒“U”形正向影响,存款利率对利息净收入则呈现出显著的先下降后上升的“U”形负向影响。

  其次,在具体的回归系数上,当分位点处于0.1时,一年期贷款基准利率每下调0.1个百分点,上市银行利息净收入的自然对数值约下降0.0289,即利息净收入值约减少2.85%;同时当一年期存款基准利率每下调0.1个百分点时,上市银行利息净收入的自然对数值约增加0.0289,即利息净收入值约提升2.93%。而当分位点从0.1增至0.9时,一年期贷款基准利率每下调0.1个百分点,上市银行利息净收入的自然对数值约降低0.0631,利息净收入值约减少6.12%;同时当一年期存款基准利率每下调0.1个百分点时,上市银行利息净收入的自然对数值约增加0.0674,即利息净收入值约上升6.97%。

  在用R软件分别对国有控股银行(5家)、股份制商业银行(8家)及城商行(3家)样本面板数据进行分位数回归分析后,得到结果如表4所示:

  在我们收集的16家银行利息净收入样本数据中,国有控股银行的总体利息净收入水平最高,股份制银行次之,城商行利息净收入水平最低。而从表4的回归结果可知,存贷款利率对这三种银行样本的影响效果与对16家银行总体的影响效果类似。其中,对城商行而言,贷款利率、存款利率对利息净收入水平的影响系数随分位点的增大而持续正向增加、负向增加,对股份制银行样本而言,每一分位点对应的系数为三类银行样本里最大。

  美国央行利率变动对银行业利息净收入的影响

  为了对比中美两国利率水平对银行业利息净收入的影响,本节同样使用面板数据分位数回归方法,以2007年来美国的联邦基金利率(federal funds effective rate)及银行贷款利率(bank prime loan rate)为自变量,以FDIC统计的全美银行业按通货膨胀率折算后的利息净收入作为因变量放入模型。美国的通货膨胀率数据列于表5,利率及利息净收入的变动情况如图2所示。在用R软件对美国银行业面板数据模型进行分位数回归分析后,得到结果如表6所示。

  由表6可知,美国银行贷款利率对利息净收入的变化起显著正向作用,联邦基金收益率对其呈显著负向作用,但系数都相对较小。具体来说,当分位点为0.5时,即对美国银行业利息净收入处于中等水平的银行来说,银行贷款利率每下调0.1个百分点,利息净收入的自然对数值约下降0.0027,即利息净收入值约减少0.27%;同时当联邦基金收益率每下调0.1个百分点时,利息净收入的自然对数值约增加0.0037,即利息净收入值约提升0.37%。对比表3和表6的结论可知,在我国利率市场化尚未完全形成的大背景下,央行设定的基准利率对银行业的利息净收入有很大程度的影响,而在利率市场化已成熟的美国,该影响已变得微乎其微。

  结论

  利率是各国中央银行调节经济的主要货币政策手段。预期GDP增长率、就业率、通货膨胀率以及货币供应量、汇率等构成利率调整的触发值。当通胀严重时,央行往往会提高利率,从而收紧银根以抑制经济过热;而当经济增长乏力和通货紧缩时,央行会降低利率,从而放松银根以刺激经济。2014年底以来的几次降息,顺应了当前经济转型升级的变化趋势,反映了货币政策在满足实体经济需求时的适度灵活,有助于实际利率回归合理水平,缓解企业“融资难”、“融资贵”问题,在促进经济运行继续保持在合理区间的同时,进一步发挥市场在资源配置中的决定性作用。其直接效果是融资成本降低,让企业有能力扩大投资,提高生产经营活动的积极性,从而对消费市场和投资市场都会形成利好。

  通过本文的模型分析,不难得出以下相关结论:

  ──从央行存贷款利率调整对于商业银行净利息收入的影响机制来看,贷款利率对上市银行的利息净收入具有正向影响,存款利率对其具有负向影响。其原因是显而易见的: 一方面,商业银行收益的最主要来源是存贷利差。贷款利率上升增加了银行的利息收入,而存款利率上升导致银行吸储的成本增加。另一方面,存款利率上升会在一定程度上提高存款人的存款意愿,银行吸纳的存款增加,为使得银行资产收益能支撑其负债支出,商业银行不得不转向高风险业务,可能基于对收益的考虑而放松自身对授信的标准,导致商业银行的风险承担意愿上升,而这隐形增加了不良贷款额,于是进一步加大了利息净收入缩减的可能。

  ──从央行存贷款毛利差对商业银行净利息收入的影响幅度来看,中国的影响幅度大于美国的影响幅度,其重要原因之一便是我国的利率市场化程度还不高,央行的名义利率和市场的实际利率差值较小,而我国商业银行的盈利模式对于存贷款毛利差的依存度还比较高,收入结构中净利息收入占比还相对较高,从而造成了国内的商业银行的收入对央行利率的调整更加敏感。但随着后续央行利率政策按照“先外币后本币,先贷款后存款”策略的逐步放开,在国内各商业银行在考虑本行综合风险定价前提下的利率自主空间越来越大,市场真实利率形成机制日臻成熟的情况下,商业银行收入的敏感程度更多依赖于市场真实利率的变动,而央行名义利率的调整效应则要根据由此导致的市场真实利率的变动程度而确定。而现阶段,央行连续宣布下调存贷款基准利率,收窄利差水平,这给以利息收入为主要盈利模式的商业银行带来了极大挑战。并且,随着利率市场化的不断推进,不难推测,银行业将同时面临存款成本上升和贷款收益下降的双重压力,这些都直接影响到商业银行的利润和盈利水平。因此,对现阶段的我国上市银行而言,改变传统的经营模式,加快商业银行业务发展和转型升级,是其持续生存发展的关键所在。

  ──从我国央行存贷款毛利差对于不同规模的商业银行的影响来看,总体上由于银行规模的差异而导致影响的差异不大,但银行规模越小,其盈利模式对于净利息收入的依赖性越高,因此其对于利率变动的敏感性越高,央行利率调整以及存贷款毛利差的变动对其收入影响越大。而较大规模的银行,由于其市场地位和银企谈判地位均略优于小规模银行,因此其可能通过央行政策允许范围内的利率浮动来对冲部分因利率调整导致的收入变动。央行在最近一次降息的同时,再次扩大了存款利率浮动区间上限,这是我国存款利率市场化改革的又一重要举措。这不仅拓宽了金融机构的自主定价空间,有利于推动金融机构自主定价能力的增强,促进其加快经营模式转型并提高金融服务水平,为最终放开存款利率上限奠定基础;也有利于资金价格更真实地反映市场供求关系,推动形成符合均衡水平和客户意愿的储蓄结构,进一步优化资源配置,促进经济金融健康发展。

  ──从央行存贷款毛利差存在的合理性来看,合理的存贷款毛利差是中美央行各自审视宏观经济综合考量的政策共识,合理存贷款毛利差存在的必要性,是由于央行在充分运用利率货币政策来刺激或抑制经济的同时,也需要尽力来维系金融体系特别是银行业运行的相对稳定,这一政策意图从数据来看是明确的,这样将减少或部分熨平银行乃至整个金融体系随着整个经济周期的波动而波动所导致的周期波幅的加剧效应,因此存贷款毛利差在中长期的变动幅度总体是小的,且远远小于存款利率和贷款利率各自变动幅度。当前状态下,当实体经济下行经济增长低迷的时候,央行的利率政策意图是一方面通过降息来降低实体经济的资金成本,但另一方面又要维持银行赖以生存的基本条件即毛利差的存在以维护金融体系的基本稳定,因此合理的存贷款毛利差的存在不仅是必要的,而且在中长期应该是相对稳定的。

  ──从两国央行存贷款毛利差的水平高低比较来看,利差水平与一国的经济发展阶段、金融市场发达状态密切相关。上述考察历史期内,2007年到2008年之间,中国的存贷款毛利差比美国央行存贷款毛利差要高。但从2008年以来,中美之间的存贷款毛利差是基本接近的,甚至在2014年底以来,中国央行的存贷款毛利差已经比美国央行存贷款毛利差要低很多,因此2008年以来国内商业银行高利润增长的事实是不能用所谓的垄断条件下的高利差来解释的,其原因是多方面的,需要另外专题研究。

  本次研究的模型方法简介

  分位数回归(Quantile Regression)方法是对以古典条件均值模型为基础的最小二乘法的扩展,自从Koenker和Bassett (1978)提出了分位数回归的思想后,它在最近10年中便得到了较快的发展。分位数回归依据因变量Y的条件分位数对自变量X进行回归,以便对因变量进行更为细致的分析,相比之下,在最小二乘回归中自变量X只能解释因变量Y均值的变化。并且,考虑到分位数回归强调的是对因变量的某一个区间进行重点分析,所以它可以在保留变量本身大部分信息的同时,在一定程度上消除异方差对建模的影响。

  分位数回归的形式表述如下:

  其中, 为给定解释变量X时因变量Y的条件τ分位数,βτ是对应因变量的第τ分位数p×1的回归系数列,X是自变量向量。分位数回归通过解下述最优化问题来得到参数估计 :

  其中,τ是因变量的分位点。

  在此基础上,Doksum(1974)将面板数据模型(Panel Data Model)与分位数方法进行融合,Koenker(2004)将分位数回归方法运用于面板数据模型估计中,并提出了面板数据模型分位数回归的估计技术及相关理论证明。类似的,面板数据模型分位数回归可以表述为如下形式:

  其中, 是给定解释变量Xit时因变量Y的条件τ分位数,βτ是对应因变量的第τ分位数p×1的回归系数列,Xit是自变量向量,ai为其模型的截距项。这里i代表不同的样本个体,t代表不同的样本观察时点。

  与普通面板数据模型类似,面板数据分位数回归同样会考虑到研究样本的固定效应与随机效应。考虑到本文所收集到的数据包含较长时序数据与截面数据,另外我们的主要目的是分析上市银行利息净收入的影响因素,所以这里我们使用混合面板数据模型(Pooled Data Model)来对分位数模型进行计算。

  (宋首文,经济学博士、中国银行风险管理部主管,代芊为交通银行北京分行贸易融资部经理,冯牧为中科院数学与系统科学研究院博士生。)

  表1 2007 年以来我国央行一年期存贷款毛利差变动情况

  时间贷款利率% 存款利率% 存贷款毛利差%

  3/18/2007 6.39 2.79 3.6

  5/19/2007 6.57 3.06 3.51

  7/21/2007 6.84 3.33 3.51

  8/22/2007 7.02 3.6 3.42

  9/15/2007 7.29 3.87 3.42

  12/21/2007 7.47 4.14 3.33

  9/16/2008 7.2 4.14 3.06

  10/9/2008 6.93 3.87 3.06

  10/30/2008 6.66 3.6 3.06

  11/27/2008 5.58 2.52 3.06

  12/23/2008 5.31 2.25 3.06

  10/20/2010 5.56 2.5 3.06

  12/26/2010 5.81 2.75 3.06

  2/9/2011 6.06 3 3.06

  4/6/2011 6.31 3.25 3.06

  7/7/2011 6.56 3.5 3.06

  6/8/2012 6.31 3.25 3.06

  7/6/2012 6 3 3

  11/22/2014 5.6 2.75 2.85

  3/1/2015 5.35 2.5 2.85

  5/11/2015 5.1 2.25 2.85

  6/28/2015 4.85 2 2.85

  (本文来源于《当代金融家》杂志2015年第12期)

(责任编辑:李治华 HN026)

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