资产负债久期错配与利率衍生品使用

据斯文

收稿日期：2013-07-08

基金项目：

作者简介：斯文（1980-），男，浙江湖州人，上海社会科学院世界经济研究所博士研究生，就职于东方证券股份有限公司合规与风险管理总部，研究方向为金融衍生品市场。

摘要：由于商业银行业务的特殊性，其资产与负债之间往往会出现久期错配，从而在利率发生波动时形成利率风险，国外研究表明久期错配对利率衍生品使用存在正向拉动作用。通过对中国16家上市商业银行2006—2012年的半年度数据进行实证分析后却发现，久期错配对利率衍生品的影响为负。进一步的研究显示，这种负效应的规模及显著性水平均与错配的期限结构存在正相关性。基于实证结果并结合中国金融体系的现状，提出了相关政策建议。

关键词：久期错配；利率衍生品；商业银行；利率市场化

文章编号：2095-5960（2013）05-0015-09

；中图分类号：F830

；文献标识码：A

一、引言

由于各类资产和负债存在期限结构的差异，商业银行不可避免地存在资产与负债之间的久期错配，而受业务性质和操作成本等因素制约，往往很难通过调整资产负债自身的结构以减少和消除这种错配，当市场利率出现波动时，商业银行的久期错配便会形成利率风险，导致经营业绩的波动。20世纪80年代以美国废除管制利率Q条例为代表的利率自由化使得发达国家商业银行面临的利率风险日益凸显，而以利率互换、远期利率协议、利率期权和利率期货等为代表的利率衍生品合约能够方便和灵活地改善银行久期错配程度，从而有效降低利率风险水平。

商业银行作为利率衍生品市场的主要参与者，通常拥有多重交易动机。一是作为套期保值者，运用利率衍生品可以降低久期错配，对冲利率风险，减少风险暴露。二是扮演做市商（Market maker）角色，持续向市场报出衍生品合约的买卖价格，在为市场提供流动性的同时，也扩大了中间业务收入。三是依托专业和人才的优势，基于对利率趋势和波动的研判，从事套利、投机为目的的衍生品策略交易，改善银行盈利结构。利率衍生品市场由此得到了空前的发展，根据国际清算银行（BIS，2013）统计，2012年末全球利率衍生品合约名义本金为538.33万亿美元，比2000年底增长了7.1倍，占全部衍生品的比重高达78.6%^[1]。

与发达国家相比，中国利率衍生品市场的起步较晚。2005年6月，银行间债券市场正式推出了债券远期

①①债券远期是指交易双方约定在未来某一日期，以约定价格和数量买卖标的债券的金融合约。，从此拉开了国内建立规范的利率衍生品市场的序幕②②早在上世纪90年代初期，中国就创建利率衍生品（国债期货）市场进行了尝试，然而由于当时内外部条件均不成熟，历时两年半的国债期货试点在1995年5月以失败告终。值得欣慰的是，2013年7月初恢复国债期货交易的方案正式获得国务院的批准。。随后，银行间债券市场于2006年2月推出利率互换③③利率互换是指交易双方约定在未来一定期限内，根据约定的本金和利率计算利息并进行利息交换的金融合约。，又于2007年11月推出远期利率协议④④远期利率协议是指交易双方约定在未来某一日期，在一定名义本金基础上分别以合同利率和参考利率计算利息的金融合约。，合约品种日趋丰富，市场交易增长迅速，2012年全年利率衍生品交易的名义本金规模高达2.92万亿元，是2006年的29倍，其中利率互换逐步成为市场的主导⑤⑤利率互换成为利率衍生品市场的主导有两方面的原因：一是与其他衍生工具相比，利率互换在诸如期限、名义本金等合约要素的选择上具有很大的灵活性^[2]。二是利率互换在对冲利率风险方面具备成本上的比较优势^[3]。。国内银行开展衍生品业务可以更好地发挥金融中介功能，提升金融市场运行效率，优化金融资产定价机制，在一定程度上推进利率市场化的改革。然而，与发达国家衍生品市场的自发产生与演进所不同的是，中国利率衍生品市场在很大程度上由政府主导和推动，同时国内银行的存贷款利率依然受到严格管制。在这样的背景下，中国商业银行的资产负债久期错配会影响利率衍生品使用吗？与国外市场主体相比，久期错配的影响在方向上是否存在差异性？如果存在差异，那么其背后的原因又会是什么？这些问题是本文试图去回答的，同时，以期为国内监管政策制定者和商业银行管理层提供一定的启示。

二、文献回顾

20世纪80年代开始，运用利率衍生品等金融衍生工具进行风险管理逐步成为欧美企业日常的财务活动和普遍的金融现象，理论界也开始关注影响企业（包括银行等金融机构）参与衍生品活动的各种驱动因素，通过放松经典的MM理论①①Modigliani & Miller（1958）^[4]认为，在金融市场处于完美的状态下（即不存在代理成本、信息不对称、税收以及交易成本），风险对冲的行为无法增加企业价值。中严格的前提假设，运用理论分析和实证检验来探究运用衍生品的必要性及其背后的动因，包括财务困境和税收凸性（Smith and Stulz，1985）^[5]、投资机会（Froot et al.，1993）^[6]、风险暴露（Géczy et al.，1997）^[7]、市场不完全性（Froot et al.，1989）^[8]以及信息不对称性（DeMarzo and Duffie，1995）^[9]等因素，从而形成了现代风险管理理论。

国外研究表明利率风险是造成商业银行业绩波动的主要因素，从而对银行的市值和股票收益率带来负面冲击 [10][11][12]

伴随着中国利率衍生品市场的发展，国内学术界也开始关注利率衍生品，主要围绕以下四个方面展开研究：一是从全球金融市场的视野出发，研究发达国家利率衍生品市场及监管改革，并对国内市场的发展提出政策建议（王吉和刘湘成，2011）^[23]。二是从合约风险管理的功能出发，探讨利率衍生品如何有效地管理利率风险（康志勇和张莉，2009）^[24]。三是从合约定价机制的视角出发，讨论中国利率衍生品现有定价机制的缺陷和优化方向（陈可和任兆璋，2011）^[25]。四是从市场影响因素入手，探究各种影响利率衍生品市场发展的驱动因素（斯文，2013）^[26]。

与国外相比，国内对利率衍生品使用动机的研究才刚起步。王敬（2010）^[27]对中国15家参与利率互换业务的商业银行2007年度数据运用横截面模型分析，发现国内银行对利率衍生产品的需求与国外的理论分析和实证结果存在明显的差异，其中期限为3个月以内资产负债的久期错配与利率衍生品使用存在负相关性，但是未能对产生负相关的原因进行解释，此外受限于观测值数量，相关的实证结论有待进一步检验和证实。

本文的贡献主要体现在以下两个方面：一是利用了2006年至2012年中国上市银行的半年度数据进行分析，与国内已有文献相比大幅增加了实证的观测值数量，从而有助于增强研究结论的可靠性。二是分别构建测度整体和不同期限资产负债的久期错配指标，首次检验了久期错配对利率衍生品使用是否存在期限结构差异的命题。

三、实证研究设计

（一）变量选取与计算

1.被解释变量

在已有文献中，表示衍生品使用这一变量通常采用两种形式：一是虚拟变量，即当观测期内样本公司使用衍生品时，赋值为1，否则为0。二是对冲比率（Hedge ratio），即衍生品合约名义本金占总资产的比例。然而，使用虚拟变量的局限性在于它无法对样本的对冲程度进行衡量，对冲1%风险暴露的样本与对冲100%风险暴露的样本在实证检验中的影响完全相同，这显然不符合实际，因而得出的结论很有可能产生偏差甚至错误。近年来，国外的相关实证研究文献主要运用对冲比率来衡量衍生品使用这一变量。

按照中国《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量》等相关要求，商业银行计量和披露衍生工具的信息包括名义本金和公允价值，笔者通过手工整理中国上市银行对外披露的财务报告时发现，上市银行均能够严格按照会计准则的要求在半年度和年度财务报告附件中详细披露衍生品的种类、名义本金和公允价值，这为本文实证研究提供了数据保障。Pantzalis et al.（2001）^[28]、Zhao and Moser（2009）^[29]指出名义本金是衡量衍生品交易的一个理想指标。此外，Triki（2006）^[30]认为由于衍生品的公允价值易受被对冲资产价值波动以及合约存续期的影响，因而公允价值不适合作为实证研究的变量。

据此，本文借鉴了Carter and Sinkey（1998）、Pumanandam（2007）等的研究思路，运用对冲比率来代表中国商业银行利率衍生品的使用程度，因此将期末利率衍生品名义本金占资产总额的比重作为实证模型的被解释变量。

2.解释变量

本文重点关注商业银行的资产负债久期错配对利率衍生品使用的影响，因而久期错配程度便成为实证模型的解释变量。然而，在已有国内外实证研究中，针对商业银行久期错配的测算方法存在着差异，如Kim and Koppenhaver（1993）用期限在1—5年的计息资产减去对应期限计息负债的差额绝对值占总资产的比重来表示久期错配程度；Carter and Sinkey（1998）用期限在1年以内的计息流动资产减去计息流动负债的差额绝对值占总资产的比重作为衡量指标；王敬（2010）则用期限在3个月以内的计息资产减去同期限计息负债的差额绝对值占总资产的比重作为代理指标。

为了更全面地检验中国商业银行的久期错配对利率衍生品使用的影响，同时也考察这种影响是否存在期限结构上的差异，在已有文献的基础上，本文分别构建以下四个指标来衡量商业银行资产负债久期错配程度。

在此基础上，并依据现有多数研究的结论，做出中国商业银行无论是整体资产负债久期错配还是不同期限结构的久期错配均对利率衍生品运用产生正效应的实证假设。

3.控制变量

为了提高实证检验的准确性，根据风险管理理论和已有的相关实证文献，在实证模型中包含以下控制变量。

（1）其他衍生品。Kim and Koopenhaver （1993） 指出商业银行参与不同衍生品交易存在着同步性，即银行使用一种衍生工具往往会增加运用其他衍生产品合约的可能性。这一观点得到了Heineche and Shen （1995） [31]

（3）资本充足。Merton and Bodie（1992）^[36]指出金融机构的监管资本是一种保障性资本（Assurance capital），其发挥着抵御风险损失的缓冲器功能。Sinkey and Carter（2000）认为较高资本充足率的金融机构拥有更强的业务扩张能力，扩大业务必然伴随风险增加，因而更倾向于使用衍生工具规避风险。衡量中国商业银行资本充足水平的指标分别为核心资本充足率和资本充足率①①根据中国银监会2012年6月颁布的《商业银行资本管理办法（试行）》，2013年开始将原有的“核心资本充足率” 、“资本充足率”两个指标调整为“核心一级资本充足率”、“一级资本充足率”和“资本充足率”三个指标。，在实证模型中用资本充足率代表资本充足水平，此外将核心资本充足率作为检验模型稳健性的替代变量。根据已有的理论分析和实证研究，本文预期资本充足水平对利率衍生品使用的影响为正。

（4）成长能力。Froot et al（1993）通过企业最优投资模型证明，当企业现金流不稳定和外部筹资成本较高时，风险对冲的行为可以更好地匹配现金流出与流入，降低企业借助外部融资的可能性，从而保证企业有更多的内部资金投资于净现值（NPV）为正的项目，有助于解决投资不足问题（Underinvestment Problem），满足潜在投资机会。在已有的实证研究中，通常运用营业收入增长率、利润增长率等指标来表示商业银行的商业机会和成长能力①①针对非金融企业，普遍采用资本性支出占营业收入、研发支出（R&D）占营业收入来衡量投资机会^[37]，而这些指标对于商业银行而言不适用。，这些指标越高表明银行的成长能力越强。因此，本文将营业收入增长率作为衡量成长能力的控制变量，而将利润增长率作为检验模型稳健性的替代变量。依据已有的研究结论，预期成长能力因素与利率衍生品使用之间存在正相关。

（5）股权结构。依据委托—代理理论，股东能对公司管理层的经营决策产生约束，进而影响管理层的风险偏好，而股东的影响力在很大程度上取决于持股集中度，当持股集中度越高，这种影响力就越大。在本文中，运用商业银行第一大股东持股比例来体现这种约束力，如果持股比例越高，管理层与股东之间的目标就越可能一致，管理层更倾向于利用衍生品去管理自身风险，降低现金流的波动性，同时用前十大股东持股比例合计作为模型稳健性检验的辅助变量。对此，提出中国商业银行股东持股比例对利率衍生品使用产生正效应的假设。

（6）财务困境。Smith and Stulz（1985）通过建立企业价值最大化的风险对冲模型，发现当财务困境概率增加时，企业就更有可能借助衍生品来降低风险。Kuersten and Linde（2011）^[38]通过构建最优风险政策的跨期模型证明，面临财务困境的高杠杆企业更倾向于通过衍生工具转移风险，从而降低公司的破产概率。根据已有的文献，决定商业银行财务困境的变量通常有三个：一是盈利能力，由于净资产收益率能体现银行对股东投入的回报而纳入实证模型作为一个控制变量。二是资产质量，评价银行资产安全性的主要指标是不良贷款率，不良贷款率越高就意味着资产质量越差，因此将该指标作为衡量资产质量的控制变量。三是流动性水平，流动性比率是体现银行短期流动性水平的重要指标，该指标越高表示资产流动性越强，银行发生财务困境的可能就越低，反之则反是。因此，将流动性比率作为控制变量而纳入实证模型，同时用存贷款比率作为检验模型稳健性的替代变量。基于现有研究结论，做出盈利能力、资产质量和流动性水平均产生负效应的实证假设。

（二）实证模型的构建

相关银行年度、半年度财务报告Wind数据库注：由于上文提出了资产质量产生负效应的实证假设，而不良贷款率越高表示资产质量越差，据此上表1中假设不良贷款率将产生正效应。

（三）样本选择

考虑到实证样本的可获性和客观性，本文选择了在中国沪深A股市场上市的16家商业银行作为研究对象，分别为中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中信银行、中国光大银行、华夏银行、平安银行、招商银行、上海浦东发展银行、兴业银行、中国民生银行、北京银行、南京银行和宁波银行。

由于本文实证研究涉及的利率衍生品属于银行间市场的衍生品合约，而银行间市场虽然在2005年6月就推出了首款利率衍生品合约（债券远期），但在最初的一年内由于市场刚起步，交易清淡，多数银行尚处于观望中，从2006年下半年开始市场才逐渐步入正轨。此外，通过对上市银行年报和半年报的数据整理，发现多数样本银行从2006年开始才在半年报和年报中对外披露资产负债久期错配的相关数据。为此，本文选择2006年至2012年作为观测期间。同时，鉴于中国上市银行仅在半年度和年度财务报告附注中对外披露各类衍生品使用的明细情况、名义本金规模等相关信息，因此以半年作为观测频率。本文还剔除了解释变量和控制变量中存在缺损的观测值，最终实证研究的观测值共计179组。由于每个时期的样本数量存在差异，实证研究模型属于非平衡面板。从数据本身来看，基于上市商业银行的面板数据研究能够有效克服中国银行参与利率衍生品业务时间较短的局限，提升估计和检验统计量的自由度，增加分析结论的可靠性和准确性。

四、实证研究

（一）变量的描述性统计

表2变量的描述性统计结果

注：总资产取对数时，总资产的单位是亿元。

从表2可以看出，样本银行在衍生品使用、久期错配、资产规模、资本充足、成长能力、股权结构、盈利能力、资产质量以及流动性水平等方面均存在着一定的差异，这是因为国内上市银行既包括了大型国有银行（四大行），又有全国性股份制商业银行和城市商业银行，这也说明了样本具有广泛性和代表性。此外，针对不同期限的资产负债久期错配而言，1年期以内的久期错配程度最高，这在一定程度上说明中国上市商业银行面临的短期利率风险水平可能会较高。

（二）变量的相关系数

从表3可以看出，解释变量与控制变量之间以及控制变量之间的相关性普遍较低，说明上文设定的实证模型不存在明显的多元共线性问题，因此可以认为上文4组实证模型设定是恰当的①①考虑到资本充足率与整体资产负债久期错配之间的相关系数相对较高（达到0.85，见表3），笔者也尝试在模型（1）中剔除资本充足率这一控制变量重新进行回归检验，发现整体资产负债久期错配对利率衍生品影响在规模和显著性上未发生明显变化。。

（三）回归模型结果

本文实证研究借助计量软件Eviews7.0完成，对模型（1）至（4）分别进行回归，具体的回归结果见表4。

计。3. 依据最大似然比检验的结果，上述实证模型在固定效应模型和混合回归模型之间选择固定效应模型，又根据豪斯曼检验的结果在固定效应模型与随机效应模型之间选择固定效应模型。

从表4不难看出，无论是整体资产负债的久期错配还是不同期限的久期错配均对样本银行运用利率衍生品产生了显著的负效应，这与王敬（2010）的实证研究结果相似，但是与国外已有的理论研究和实证结果却相反。

首先，就整体资产负债久期错配的效应而言，其效应规模为-0.53，即当整体资产负债久期错配程度提高1%，商业银行运用利率衍生品程度下降0.53%。究其原因，笔者认为可以从中国现有的金融体系进行分析和解释。国内金融体系与发达成熟的经济体存在着巨大差异，国内资本市场（包括股票市场和债券市场）尚处于初级发展阶段，商业银行在整个社会融资体系中占据主导地位，在金融资源配置上扮演核心角色，因而使得国内银行的业务模式长期以传统的存贷款业务为主。一方面，无论是存款利率还是贷款利率，其基准利率水平均是由中国人民银行决定，并且随着期限的拉长而不断走高①①例如在2012年年末，针对不同期限的存款利率和贷款利率，其中一年期基准利率分别为3%和6%、三年期分别为4.25%和6.15%、五年期分别为4.75%和6.4%。，也就是说存贷款的利率曲线始终是向上倾斜的。Faulkender（2005）^[39]指出利率曲线的倾斜程度会影响利率衍生品的使用，Ruprecht et al.（2013）的研究更是发现当利率曲线向上倾斜（即长期利率高于短期利率）的概率越高，则资产负债久期错配与利率衍生品使用之间越可能出现负相关性。另一方面，中国存在着因政府管制而带来“存款利率上限、贷款利率下限”的利差保护，并且存贷款的基准利率在中国人民银行进行利率调整时基本保持同步性，从而使存贷款利差能够长期维持在较高水平②②以一年期的存贷款利差为例，2006年至 2012年，该利差保持在3.2%-3.96%的区间之内。，因此在不考虑其他诸如信用风险等因素的情况下，当银行的资产负债久期错配程度越高，其获取更高利润水平的可能性就越大，银行承担久期错配的意愿随之提高，因而就更不愿意运用利率衍生品去减少久期错配、对冲利率风险了。然而，随着今后利率市场化进程的不断推进和深化，笔者认为商业银行资产负债久期错配与利率衍生品的这种负相关关系将会有所改变。

其次，久期错配对利率衍生品的负向作用在规模上和显著性水平上均与久期错配的期限结构存在正相关。具体而言，短期久期错配的效应规模仅为-0.06（显著性水平为10%），中期久期错配的效应规模上升至-0.11（显著性水平升至1%），长期久期错配的影响则达到-0.26（显著性水平为1%）。其中的原因可以从利差的期限结构进行解释，假设以一年期的存款利率作为银行的平均资金成本，在2006年至 2012年期间，1—3年期的贷款利差达到3.35%—4.14%，3—5年期的贷款利差可以达到3.6%—4.32%，5年期以上的贷款利差更是高达3.75%—4.68%。而中国银行体系中沉淀着大量的短期存款，并且市场流动性总体而言比较充裕和宽松，商业银行容易通过“存短贷长”的运作模式实现稳定的经营利润。因此，当期限越长的资产负债久期错配越高时，银行承担利率风险的意愿就更强，因此对利率衍生品使用的负效应也就进一步扩大。

最后，针对控制变量而言，外汇衍生品、资产规模、资本充足、股权结构、不良贷款率均对利率衍生品使用产生了正的影响，而盈利能力和流动性水平带来了负向作用，这与实证假设保持一致。同时，营业收入增长率（反映成长能力）的影响为负，与实证预期相反，但是这种影响在统计上并不显著，可能的原因是由于衍生品是一种创新业务和表外业务，在银行管理层的业务发展战略规划中往往会将其与传统业务分开考虑。

（三）稳健性检验

为了检验研究结果的稳定性和可靠性，本文运用以下三种方法对实证模型进行稳定性检验：一是调整模型的回归方法，运用Koenker and Bassett（1978） [40]

（一）推进存贷款利率的市场化水平

利率市场化改革的目标是建立健全由市场供求决定的利率形成机制，中央银行运用货币政策工具引导市场利率，金融机构在竞争性市场中进行自主定价，从而实现资源的合理配置^[41]。自1996年以来，中国先后放开了银行间拆借利率、债券回购与发行利率，存贷款利率也允许依照基准利率进行一定区间的浮动③③根据中国人民银行的规定，2012年6月8日起金融机构存款利率浮动区间的上限为基准利率的1.1倍，贷款利率浮动区间的下限调整为基准利率的0.8倍。。经过十多年的努力，应当说利率市场化已经取得了阶段性的进展，进一步推进利率市场化的基础条件也已基本具备^[42]。对此，建议进一步放开商业银行存贷利率的浮动区间，同时中国人民银行在存贷款基准利率调整时应当增加不对称性，从而在放松利率管制的同时，降低对存贷利差的保护，使利率衍生品工具能够真正成为商业银行改善资产负债久期错配的工具，进而发挥管理利率风险的功能。

（二）高度重视利率衍生品的风险性

国外的研究表明，久期错配程度越高对利率衍生产品的需求越大，这是一种良性、合理的需求结构。然而本文实证结果却截然相反，这也在一定程度上暗示了国内商业银行目前在利率衍生品业务中更多地扮演了利率衍生品市场的做市商，以及从事套利、投机为目的的衍生品交易。然而，衍生品合约本身隐含着市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险和法律风险等在内的多元风险，并且这些风险间的耦合关系也不是简单的线性相关而是非线性相关^[43]，因而需要金融监管部门和银行管理层高度重视利率衍生品业务的风险性。建议国内商业银行根据自身的市场定位和业务专长，审慎、稳步和有针对性地开展利率衍生品活动，同时积极健全科学、有效的内部控制机制与风险管理体系，防范因该项业务的快速扩张而加大商业银行的风险程度。

（三）加强对利率衍生品市场的监管

目前，中国利率衍生品是银行间市场交易的场外衍生品合约。然而近期发生的“债券黑金”事件暴露出中国银行间市场的交易缺乏公开透明，容易成为利益输送的温床①①《“债市黑金”凸显监管盲区》，《人民日报》2013年4月25日，第6版。。对此，金融监管部门应当以落实十八大报告中提出的“完善金融监管，推进金融创新，维护金融稳定”为契机，加快建立一个具有充分透明度的市场框架，从而防范系统性风险的发生。建议从三个方面着手：一是完善监管法律体系，尽快制定一部全面规范包括利率衍生品在内的场外衍生品交易的法律，将场外市场统一纳入监管框架。二是健全监管协调机制，改进不同监管机构之间的信息交流与共享机制，加强对利率衍生品市场监管的合作协调，发挥监管的协同效应。三是完善上海清算所作为场外市场中央对手方的功能，授权其负责对利率衍生品的交易、结算、风控、信息披露等重点环节进行统一管理^[44]。

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