中国商业银行最优资本水平及其调整研究

沈沛龙+王晓婷

摘 要：采用部分调整模型和傅里叶单位根检验对中国14家上市商业银行的最优资本水平进行研究，并估计出存在最优资本水平银行的最优资本比率值和资本调整速度。研究发现，大部分上市银行均存在最优资本水平，但不同类型和资产规模的银行在最优资本比率的目标变量选择方面有所差异。平均而言，大型商业银行最优资本水平较高，股份制银行最优资本水平较低。资本调整速度在银行间差异很大，自有资金比率调整速度最快，核心资本充足率和资本充足率调整速度较慢。

关键词： 最优资本；资本调整速度；傅里叶单位根检验； 部分调整模型

中图分类号：F831 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2016）04-0011-07

一、引言

公司资本结构关系到公司价值、经营行为、获取利润能力等，是公司金融领域中较为成熟和热门的研究内容。半个多世纪以来，理论界对公司的资本结构调整速度和最优资本结构的存在性进行了大量研究。

商业银行资本结构理论是公司资本结构理论在银行业领域的延伸和应用。商业银行作为一种特殊的企业类型，其资本管理理论和方法与一般公司存在许多不同之处。对于银行而言，存在账面资本、监管资本和经济资本等不同的资本类型，企业的最优资本结构理论也扩展成为最优资本水平理论。然而，监管资本要求并不意味着银行的最优资本结构，也不是银行管理者在决策时最终确定的资本比例。最优资本结构应当在银行资本的流动性创造、经营失败的预期成本和降低迫使借款人还款影响方面进行权衡[ 1 ]，且银行资本比率存在理论上的均衡水平[2， ]。实践中，商业银行资本由于需适应监管政策和宏观经济周期的变化和公司及个人的贷款需求的变化，要对资本结构进行主动调整，其资本结构调整动态特征更为明显。

目前，国内有关动态资本结构的研究多采用面板数据，运用面板模型估计得到平均最优资本和平均调整速度，鲜有从具体公司角度进行分析，研究重点大多偏向于资本结构调整速度，而非最优资本水平。此外，一般的标准部分调整模型均假设负债为外生的，但外生负债假设并不十分适用于银行业，银行可根据其经营策略和监管环境对负债水平进行调整，且在标准部分调整模型中，没有考虑到资产价值和负债价值存在的相关关系。在估计最优资本结构时采用影响资本结构的宏微观因素等控制变量进行估计，不是从资本结构数据本身发掘最优资本结构，产生的内生性和多重共线性问题会影响到结果的准确性。当数据中存在结构性突变时，采用虚拟变量作为结构突变的处理方式存在一定缺陷，且关于资本充足率的影响因素及资本监管和风险间关系研究较多，关于商业银行最优资本比率研究较少。由于中国商业银行的资本比率披露年份较短，且不同银行披露的数据长度和频率有所不同，所以，面板模型不适用于对银行资本结构的分析。国内尚没有学者从资本结构的数据特征方面对银行的最优资本比率进行研究。更为重要的是，由于银行资本层次的多样性，银行的最优资本水平所包含的内容更为丰富，在不同的资本层面，银行的经营策略可能是不同的，所以，银行最优资本水平应包含多项资本内容，才能更加全面地反映出不同银行的经营策略。

为此，本文使用包含傅里叶级数的单位根检验方法，对中国14家上市银行的监管资本和非监管资本的动态特征和最优资本结构进行研究。注重资本比率的数据特征，考虑资本结构平滑突变的特性，不考虑资本结构与其他因素的内生性，假设负债非外生；考虑资产和负债二者之间的相关性，并将一般企业的资本结构扩展至银行资本充足率。同时，针对存在最优资本水平的银行和资本比率，运用最小二乘法对其水平和调整速度进行估计。

二、理论分析

本文的最优资本水平研究建立在资本结构部分调整理论和对资本水平的数据特征分析之上，经过研究获得资产和负债价值变化存在相关性的资本比率一阶自相关过程的一般表达式，并将该表达式运用至银行特殊资本结构中。

（一）资本水平一阶自相关过程

对任一公司而言，资产等于负债加权益。假设公司负债不是外生的，而是取决于公司目标负债比率和公司调整负债比率的能力。不失一般性，假设公司的资产和负债价值分别遵从如下维纳过程：

显然，Memmel & Raupach[5]在负债价值与资本价值保持同样增长速度且二者间不存在相关性的假定下所得结论是本文的特殊情况。当κ>0时，资本比率是平稳的一阶自相关过程，存在最优资本水平。当κ=0时，公司资本比率是一个单位根过程，则公司不存在最优资本水平。式（9）、（10）构成了资本比率一阶自相关过程的一般性结论。

在上述分析过程中，无论是负债比率还是资本比率，都是负债价值、资本价值与资产价值的比值，为一般企业与银行在进行资本结构管理时所关注的目标变量，而银行作为特殊的企业类型，在关注资本比率的同时，还重点关注其特有的资本结构类型——资本充足率。资本充足率是银行资本与风险加权资产的比值，除可作为资本结构管理的目标变量外，还可衡量银行吸收非预期损失的能力。如果将上述分析过程中的资产价值At替换为风险加权资产价值，仍可得出与式（9）、（10）相同的表达式。银行的资本比率或资本充足率均可作为对最优资本水平进行研究的目标变量。进而可通过单位根检验对银行是否存在最优资本水平进行判别。在单位根检验中，原假设κ=0，如果拒绝原假设，则资本比率是平稳的，存在目标资本水平即最优资本水平。通过单位根检验可以选择出存在最优资本比率的银行，在此基础上对存在最优资本水平的银行进行最小二乘回归，求出资本调整速度κ和最优资本水平。

（二）傅里叶单位根检验

由外部冲击或内部调整所导致的数据生成过程发生改变，为数据的结构性突变。传统的单位根检验如ADF和PP检验，没有在其模型中纳入结构突变，对均值回归的解释能力不强，导致检验的功效降低，将平稳的时间序列误判为单位根过程[6]。在一般情况下，对结构突变进行考虑的方法是运用虚拟变量，但其前提条件是需知道结构突变点的个数和位置，而且目前运用虚拟变量考虑突变点的个数通常为1～2个，对于有较多突变点的序列拟合能力较差。此外，虚拟变量衡量的是趋势和水平的突然改变，对于频率较低的数据而言，结构改变通常以较大波动的形式出现，运用虚拟变量是无法衡量的。对于包括资本比率在内的很多数据来说，结构的改变往往是平滑和渐进的。基于此，Becker et al.[7，8]和Enders & Lee[9]通过灵活的傅里叶变换，将形式未知的结构突变以平滑过程进行检验。Enders & Lee[10] 又进一步运用LM（Lagrange Multiplier）准则发展了傅里叶变换来捕捉数据中存在的结构性变化，他们认为如果序列中存在平滑结构突变，可近似地使用傅里叶展开式的低频部分表示数据，而无需精确地对结构突变的具体形式在模型中表示出来。在傅里叶单位根检验中，结构突变点通过内生性检测，不需要事先确定突变的形式和个数。同时，傅里叶单位根检验减少了所需要估计的参数个数，提高了估计的准确性。非线性趋势最优频率事前不知道，通常设定为1～5个。