关于企业期限错配的机理和财务危机的研究
2017-05-13陆岷峰季子钊
陆岷峰++季子钊
摘 要:在中国现有的商业银行贷款期限结构错配及不完善的债券市场约束条件下,众多企业无法解决债务期限错配的困境。中国企业发生流动性危机而最终破产,究其原因是其采取的“期限错配”经营模式所引致的流动性风险未被正确地定价并进行补偿。我们基于商业银行利差决定模型和“中国企业宏观数据及央行1000户破产企业问卷调查数据”,对企业期限错配的内在机理进行分析,并在模型推导结论的基础上,构建用于度量企业期限错配的相关代理指标进行实证研究。从理论和实证的方法探讨了企业期限错配的机理和破产企业遭遇财务危机的内在原因——期限错配,并对如何解决银企贷款期限错配的危害性提出了相应的合理化纠错策略。
关键词:期限错配;利差决定模型;期限结构
一、引言
在传统货币银行学理论中,期限错配(Maturity Mismatch)是金融中介或企业资金运作的重要手段之一,即对资金流动性进行期限的错配,完善资产配置形成合理的“收益率曲线”。然而,2008年爆发的由于金融机构过度期限错配导致的系统性流动性危机之后,许多经济学家转而关注探究期限错配的负面影响。2013年中,中国银行界遭遇了一场严重的流动性危机,上海市银行间同业拆借利率一周期限品种最高约11%,而隔夜期限品种最高飙升到13.44%。此次银行业“钱荒”的成因,经济学家有着不同的解释,其中主要原因是:资金配置、气候因素、企业贷款展期和期限错配,其中期限错配问题成为关注热点。另一方面,自2004年初以来,中国许多企业依靠并购迅速成长而最终却都因流动性风险陷入困境,其中既有民营企业如德隆集团、格林科尔系等也有国有企业如华源集团、三九集团等,这些企业陷入财务危机的重要原因之一就是债务的期限错配问题。可见银行和企业之间关系是相互制约与发展的,无论是银行还是企业都面临着期限错配风险积累所引致的流动性风险,其中更应加强关注的是风控水平相对更弱、金融专业水平更低的中小企业“期限错配”问题。据宏观数据显示1,自2008年初至2014年末,中国非金融企业资产负债率由平均52%逐年增长至约60%,与之相应的商业银行不良率自2011年的1.10%提高至2015年的1.75%,增长了近59%,其中全国工业亏损或陷入流动性危机企业的长期债务占总债务比例自2009年平均30%降到2014年的25%。这些数据表明,企业趋向于降低长期借款而提高短期借款,一些企业集团债务期限结构越来越以短期债务为主,同时进行中长期甚至是长期的投资项目,这更加深了期限错配的程度。在中国现有的商业银行贷款期限结构错配及不完善的债券市场约束条件下,众多企业无法解决债务期限错配的困境。本文利用利差决定理论模型和实证分析对企业负债的期限错配问题进行系统性理论解析,进而对银行及企业的改进措施提出政策性建议。
二、文献综述
(一)期限匹配理论。已有的文献研究认为,影响企业债务融资期限结构的因素有很多:企业权益资本、净资产增长、现金流量、行业类型、企业规模、发债成本等。在对企业负债期限结构决策的理论研究中最主要的是期限匹配理论,该理论认为严重的期限错配导致流动性危机,坚持企业只有保持债务期限与资产期限相匹配才能有效控制企业的流动性风险。Morris(1976)认为,企业的债务期限与资产期限相一致可以有效减少由于资产端现金流无法满足到期偿债金额和投资需求而导致的风险。若债务期限与资产期限严重不匹配,在無法获得贷款展期(Roll- Premium)2或后续贷款、以及生产周期资金流的情况下,就很可能发生流动性财务危机,尤其是当投资不足或生产经营周期较长时,企业应将资产与负债期限进行合理匹配(Myers,1977)。对于具备一定规模以上固定资产的工业企业,其生产周期较长且资产折旧缓慢意味着更长的债务期限,这也证实了期限匹配原则(Hart & Moore,1995)。对于财务杠杆与债务期限的匹配,具有较高财务杠杆而发行短期债务的企业大多面临着“期限错配风险”或流动性危机,具有较高财务杠杆率的企业一般倾向于发行长期债务(Leland & Toft,1996)。肖作平(2005)对中国上市公司数据进行的实证分析表明,资产期限与债务期限显著正相关,拥有长生产周期或长寿命资产的企业选择长期债务以降低债务代理成本及流动性风险,这亦符合债务期限与资产期限匹配原则。以上文献研究从理论论证和实证分析的角度认为,企业债务期限与资产期限显著正相关且应当进行合理的期限匹配,大量期限错配聚集的风险将对企业自身甚至商业银行都具有相当的危害性。
(二)企业期限错配。在市场经济运行过程中,商业银行与企业的关系是密不可分的,银行的负债主要来自存款,其资产包括银行初始资金、货币市场金融资产和企业贷款。企业的资产包括固定资产、流动资产、股东权益等,而企业用于规模扩张或生产性投资的负债主要来自于银行的贷款。“期限错配”手段被广泛应用于金融中介或企业资金运作的过程中,尤其对于商业银行的存贷期限错配问题,国内外学者已有很多研究成果。然而,目前对于企业期限错配的经济学理论研究并不多,国内多数文献局限于单纯的实证研究,缺乏一定的系统性模型理论基础。期限错配现象之所以广泛存在于企业和商业银行经营过程中,是因为其特有的金融性功能——期限错配可以促进长期投资并满足企业或商业银行的流动性需求(Diamond and Dybvig, 1983),避免了商业银行的短期投机,迫使银行家以存款者和投资者的利益最大化为原则进行专业性经营(Calomiris and Kahn,1991)。自2008年因期限错配导致的流动性金融危机爆发之后,业界学者开始集中探究期限错配的负面影响。Segura and Suarez(2011)基于银行无限期决策模型证明了商业银行在面临流动性风险的外部性和再获得存款或融资约束时,将会使其债务期限尽可能缩短。同样地,Brunnermeier和Oehmke(2013)从外部性的角度论证了商业银行趋向于不断缩短债务期限、加深期限错配,而这又将必然导致商业银行资金信贷配给,或降低对企业贷款期限,金融系统将处于一种低效率的均衡状态。
基于商业银行期限错配的理论研究,我们不难推广至企业贷款期限错配的范畴。从中国已发生流动性危机的企业集团来看,期限错配主要表现为两个方面,使得企业面临较高的流动性风险和财务困境成本:一是短期债务期限与长期资产投资期限的错配;二是短期债务期限与高财务杠杆的错配(曾秋根,2006)。
(三)期限错配的风险测度。如果不能准确地测度企业及商业银行期限错配程度,就无法进行期限错配风险溢价的相关实证分析,也就不能有效实施相应的监管和提出改善策略,因此找到适当的风险测度十分重要。Brunnermeier et al(2011)首次提出并实证检验了流动性错配指数(Liquidity Mismatch Index,LMI),通过度量商业银行资产的货币市场流动性和负债的融资流动性来测度流动性期限错配水平。另外,也有许多学者利用经典的流动性缺口(长期资金缺口减短期存款稳定部分)作为企业的期限错配风险测度。债务期限的度量可采用长期债务占总债务的比例作为代理指标,资产期限度量可采用固定资产占总资产的比例(Gudes & Opler,1996)指标。
(四)商业银行利差决定理论。商业银行和企业的资产与负债期限错配催生了流动性风险:资产到期将形成流动性供給,负债到期将形成流动性需求。若负债期限大于资产期限,则企业可以保证债务的清算和资金流动量;若债务期限小于资产期限,则必须通过贷款展期或新的债务来“填补”流动性缺口,一旦无法展期或获取新债,必然导致资产的折价清算或信用违约。现实中的许多企业及银行承担了期限错配风险就必然需要一个与之对应的风险溢价作为补偿,商业银行是如何实现这个过程的?Ho and Saunders(1981)最早提出了商业银行的利差决定模型(Interest Margins),基于该模型证明了利差将一直存在于商业银行经营并认为银行在应对各种风险时必须综合考虑资产与负债期限结构。后来的学者大多在该模型基础上作改进,Maudos and Fernandez(2004)基于前人改进的利差决定模型中融入了商业银行的利益最大化天性和存贷经营成本,并重新严格地对模型进行了数理推导。裘翔(2015)考虑了存贷款基准利率和期限错配因素,在净利差(NIM)的决定公式中添加了三个因素:基准利率差、存款期限溢价和期限错配风险溢价。从企业运营的角度来看,企业同样面临资产负债期限结构问题——企业长期或短期债务、流动性资产或库存、营运成本以及生产性投资等元素。因此,以上文献对商业银行资产负债期限错配的模型研究成果通过一定改进可以应用于企业期限错配的研究中。
三、企业利差决定模型
(一)模型建立。参照Ho and Saunders(1981)和Maudos and Fernandez de Guevara(2006)所给出的商业银行利差决定模型都属于单期限决策模型,难以用来解释企业的期限错配。因此,本文假定企业有两种通过资本市场获取负债来融通资产端的贷款:短期借款和长期借款,它们的期限分别为t和T,0
NIM=r-[αr+(1-α)r]=(r-r)-(1-α)η+s
其中,单位利差(the unit margin,或称“纯利差”)由上式右边第一项是基准利率差由外部条件决定,第二项是期限溢价,只有第三项的单位利差才是企业利润最大化研究的唯一控制变量。假设企业在暂时没有投资资金需求的情况下获得了借款,企业家就会把这部分资金作为现金资产的一部分投放在货币市场中,其利率即货币市场利率r,这样企业面临的风险是当借款到期时货币市场利率波动下降所导致的损失。同样地,如果企业急需资金进行生产性投资而得不到借款,企业将会折价清算自身拥有的货币资产,它同样面临着货币市场利率波动上升所造成的折价损失。进一步地,企业进行投资的成功与否具有不确定性,所以企业也面临着投资风险、经营风险。因此,企业将必须控制单位利差中的借款a和投资b来补偿以上风险。
令P、B、M、y分别表示企业初期的生产性投资规模、负债规模、资产规模和净信贷存量(y=P-B)。无论是负债端还是资产端都存在看相应的经营成本C(y)=C(P)-C(B),故设净信贷存量经营成本,则有企业初期净资产:
W=P-B+M=P-αB+(1-α)B+M
当企业面临流动性危机时就很可能遭受资产折价损失,期限错配更严重、或者说短期负债占比高的企业遭受损失将更大,这就是短期借款的潜在成本。考虑以下两种状态:一是企业处于正常状态,可以顺利通过商业银行或债券市场获得借款“借旧还新”,转动短期借款。则此时有B=(1+r)αB,即新的短期借款能够至少恰好与之前的短期借款本息相抵消。二是企业处于流动性危机状态,企业无法再获得新的借款还旧的借款,则必须清算一部分自有资产,否则将宣告破产。若该企业可度过危机,此时的清算比例为θ必须满足θM=(1+φ)αB>>(1+r)αB,折价因素(1+φ)可以表示期限错配的风险溢价,当旧的短期借款到期时企业必须清算更多资产来偿还债务本息,因此φ越大,因期限错配带来的资产折价损失就越大。最后,我们对企业投资项目赢利r和资产市场价值r的不确定性波动引入:投资风险溢价因子Z和资产价值风险因子ZM,且它们是服从正态分布的随机变量,有Z~N(0,σ),ZM~N(0,σ)。
基于以上假设我们可以得出企业期末净资产:
WT=(1+r+Z)P-(1-α)B(1+r)+M(1-θD)
(1+r+ ZM)-(1+r)(1+r)αBD-C(y) (1)
其中S表示t期的信息集,S表示企业正常状态与流动性危机之间临界的信息集,假设它们都取决于外部系统性因素,当S
(二)模型分析。根据式(1)可以将企业期末流动性状态分为三种:危机可度过型、危机不可度过型和正常状态。
1.危机可度过型。当企业发生流动性危机时,若M足够大,则可以通过资产清算折价来偿还短期债务;若M不够大而企業生产周期可以收回投资项目本息,则足以偿还债务。此时,企业的期末净资产表示式如下:
WT=(1+r+Z)P-(1-α)B(1+r)+M(1-θ)(1+r+Z)-C(y) (2)
2.危机不可度过型。当企业发生流动性危机时,若M不足够大且企业生产周期过长不能收回其投资项目的本金,则不足以偿还债务,更进一步无法得到新的债务或贷款展期则很有可能宣告破产。此时,企业的期末净资产可表示为:
WT=(1+r+Z)P-(1-α)B(1+r)-(1+r)(1+r)αB-C(y) (3)
3.正常状态。企业保持正常运营无发生流动性危机,但同样面临期限错配风险,因为此种状态最具代表性,所以为简化公式便于利用经济学理论分析,我们只对该情况下的模型做求解。假设市场无套利条件,此时企业的期末净资产可表达为:
WT=(1+r+Z)P-(1-α)B(1+r)+M(1+r+Z)-(1+r)αB-C(y) (4)
(三)模型求解。在考察企业正常运营的情况中,为简化计算,我们将短期借款与长期借款合并为:B=(1-α)B+αB。因此,企业的期末净资产可简化为:
W=(1+r+Z)P-(1+r)B+M(1+r+Z)-C(y)
=W(1+r)+PZ+MZ-C(y) (5)
其中,r=是企业净信贷存量平均利率。
企业经营者的目标就是净资产的期望效用最大化,企业的效用函数表达将利用Taylor二阶展开式表达(W=E(W)):
EU(W)=U(W)+U'(W)E(W-W)+U"(W)E(W-W)
已假设企业经营者是风险厌恶的,因此其效用函数应符合边际效用递减规律,又有经济学效用的非饱和性基本假设,可知U'>0且U"<0。容易发现W-W=PZ+MZ,故对式(4)作Taylor展开可得:
EU(W)=U(W)+U"(W)(Pσ+Mσ+2PMσ) (6)
获得新增贷款。在经营期,假设企业可以获得一定的新增借款Q,且Q=(1-α)Q+αQ,故最终可以将新增借款后的期末企业净资产表达式化简为:
W=W(1+r)+PZ+aQ+(M+Q)Z-C(y)-C(Q) (7)
与式(6)的计算方式相同,我们可以得到企业获得新增贷款的效用期望值表达式:
EU(W)=U(W)+U'(W)aQ-C(Q)+U"(W)(aQ-C(Q))+Pσ+(M+Q)σ+2P(M+Q)σ (8)
因此,在一定资产基础上新增借款所增加的期望效用可表达为:
△EU(W)=EU(W)-E(W)
=U'(W)aQ-C(Q)+U"(W)(aQ-C(Q))+(Q+2M)Qσ+2PQσ (9)
同理,当企业进行一项新增投资Q,它将获得rQ=(r+b+Z)Q的收益,同时也产生了相应的经营成本C(Q)。可得在一定资产基础上新增投资项目所增加的期望效用表达式:
△EU(W)=EU(W)-E(W)=U'(W)bQ-C(Q)
+U"(W)(bQ-C(Q))+(Q+2P)Pσ+2(Q-2M)Qσ+2(M-P-Q)Qσ (10)
参考Ho and Saunders(1981)的设定,假设新增企业借款Q和Q投资出现的频率服从泊松分布且分别为λ=γ-βa和λ=γ-βb。其中,λ,λ,β,β均为正的参数,可以反映企业的议价能力(包括经营能力、盈利能力以及垄断力)。企业若降低a能够得到更多贷款同时也会提高利息费用,而降低b能够寻找到更多的投资机会但同时会降低投资利润,因此企业在选择a和b时要综合权衡考虑。企业经营者面临的最优化问题是:
EU(△W)=λ(a)△EU(W)+λ(b)△EU(W) (11)
通过一阶导数条件可以得到的值,进而可以推导出企业净利差(NIM)的表达式:
NIM=(+)++
-σ(Q+Q)+σ(Q+2P)-2σQ+(r-r)-(1-α)η+σαM(1+φ) (12)
从方程式右边可以看出的经济学介绍如下:
1.市场竞争结构β。市场竞争的状况取决于企业对可贷资金的需求弹性和对投资资金的供给弹性(β),比如若企业对商业银行的贷款资金需求缺乏弹性,即β的值较小,企业就会提高a的值要求更低的贷款利率,这是企业规模、盈利能力及垄断力的综合体现。
2.平均运营成本C。模型反映出企业获得更多资金和更多投资项目,相应会增加其运营成本,越高的运营成本要求越高的净资产(或净利差)与之相匹配。
3.绝对风险厌恶系数R=。反映了企业经营者风险厌恶程度的参数,即-U"(W)/U'(W)。其中,U"(W)<0,U'(W)>0,因此该系数是绝对风险厌恶系数,越高的风险厌恶系数,企业应该要求更高的净资产。
4.资产的市场价值波动(σ)。企业的资产价值波动越大,其所承担的期限错配所引起的流动性风险越大,相应地企业就应该要求更高的净资产值。
5.企业生产投资项目盈利波动(σ)。企业投资项目的期限越长盈利水平波动越大,其所承担的流动性风险也就越高,所以企业应要求更高的净利差。
6.企业资金运作规模(Q+Q)。模型同时也反映了企业资金运作规模越高,其所承担的潜在损失也就越大,所以企业应要求更大的净利差水平。
7.期限错配风险溢价:被动因素((r-r)-(1-α)η)和主动因素(s=a+b)。企业的长期投资与短期借款期限的错配风险溢价:-(1/2)RσαM(1+φ),能够影响它的因素分为被动因素和主动因素。其中被动因素((r-r)-(1-α)η)都是由外部性决定的,企业无法控制基准利率、银行贷款期限和期限溢价。企业唯一可控制的就是单位利差,通过简单的求导可以得出: s/α =-(1/2)RσM(1+φ),即隨着企业期限错配程度的加深,在其他条件不变的情况下,α值提高,s降低,净利差降低,净资产降低。综上所述,企业采取期限错配策略的危害性极大。
四、实证分析
(一)实证变量选取。根据模型推导结果,本文选取市场竞争结构(MCS)、平均运营成本(AvCost)、净利差(NIM)、资产折价风险(IntRisk)、企业家风险厌恶水平(Riskaver)、运营规模(OpSize)、债务期限结构(TSdebt)及企业流动性错配指数(LMI)作为实证分析的基本控制变量,考察与企业净资产(NeAsset)的关系。具体变量描述如下:
1.市场竞争结构(MCS)。本文选用赫芬达尔指数(Herfindahl index,HHI)的计算方法作为市场竞争程度的代理变量。该指数是一种用来衡量市场份额变化、测算产业集中度的指标,在行业中存在N个市场竞争主体所占行业总收入(X)或总资产(X)百分比的平方和,所以其表达公式为:MCS=HHI=(X/X)。预计该指标与企业净资产呈正相关。
2.平均运营成本(AvCost)。用企业运营费用与总资产的比率作为该控制变量的代理指标,预计与企业净资产呈正相关关系。
3.企业净资产(NeAsset)。我们取样本企业的净资产数据取自然对数作为被解释变量,研究以上解释变量与该变量之间的关系。
4.净利差(NIM)。我们采用“企业项目投资利息收入/平均投资规模”与“企业负债利息支出/平均负债规模”的差额作为净利差的代理指标。其表达公式:NIM=(-)。
5.资产折价风险(IntRisk)。本文采用银行间同业拆借利率变动率作为该控制变量的代理指标,预计与企业净资产呈正相关性。
6.企业家风险厌恶水平(Riskaver)。我们将“所有者权益/总资产”作为衡量该控制变量的代理指数,一般而言该比例越高,企业风险厌恶水平越低,要求得到的风险补偿就越低,因此预计与企业净资产呈负相关性。
7.运营规模(OpSize)。本文采取净投资规模取自然对数作为该变量的代理指标,预计与净资产呈正相关性。
8.债务期限结构(TSdebt)。本文采用长期债务占总债务的比例作为该变量的代理指标,预计与净资产呈负相关性,其表达式为:=1-α。
9.企业流动性错配指数(LMI)。企业的期限错配极易形成流动性缺口进而导致流动性危机,为了更精确度量企业期限错配程度,本文采用了Brunnermeier et al(2011)提出的流动性错配指数作为企业期限错配程度的代理变量。根据Bai et al.(2015)对LMI做出的更详尽的推导,可知该变量表达式如下:
LMI=λP+λB,i=1,2,3...
图1给出了2006-2014年国内破产企业的流动性错配指数变化情况1。下文回归分析中,流动性错配指数越小,说明企业存在的流动性风险越大,期限错配程度越高,因此流动性错配指数与期限错配程度负相关,从图中可以看出这些破产企业的期限错配程度有加大的趋势,这样可以解释了它们发生财务危机一定程度上是因为期限错配风险导致的流动性风险引起的。
(二)数据描述。本文从Wind资讯“中国国内工业亏损企业”和国家统计局网站中选取1000户破产企业家问卷调查数据作为基础样本,时期选择2006年至2014年,时期间隔为一个季度。在进行多元线性回归时,我们剔除了期间因流动性危机破产清算的或财务信息因各种原因中断的企业数据,实际剩下966家企业数据,按照上述方法运用数据计算得到各代理指标(如表1所示)。
(三)实证检验。根据上一部分企业利差决定模型推导的结果及其生成的代理指标数据,我们建立如下时间序列多元线性模型:
NeAsset=τNIM+ωLMI+Xξ+μ
其中,X是包含所有其他控制变量的控制变量矩阵,τ、ω、ξ分别是净利差回归参数、流动性错配指数回归参数和其他控制变量回归参数矩阵,μ是随机扰动项。
可以看出表2模型回归所得结果与预期结果基本相一致,我们将这些变量按照企业自身能否影响划分为两类:外部性因素和内部性因素。
1.外部性因素。在以上控制变量中,市场竞争结构(MCS)和资产折价风险(IntRisk)分别对企业净资产情况有着正相关性,意味着越高的市场竞争结构和资产折价风险将要求更高的净资产水平,在其他条件不变的情况下,若企业无法在现实中满足,就会引发流动性风险。
2.内部性因素——较短的债务期限与较长投资期限的错配。平均运营成本(AvCost)、净利差(NIM)、企业家风险厌恶水平(Riskaver)、企业流动性错配指数(LMI)、债务期限结构(TSdebt)和运营规模(OpSize)则是企业在生产经营过程中可以控制的变量水平。
(1)平均运营成本或运营规模与企业净资产呈显著正相关性,运营成本越大要求相应的净资产就会越高。它从成本的角度反映了企业期限错配的“深度”,显然,企业负债越多、投资额越多其所承担的风险也就越高,要求的净利差或净资产也就越高,所面临的流动性风险也就越大。一定程度上可以解释它们发生财务危机是因为期限错配风险。
(2)净利差是企业通过市场影响力获取借款投资的利差,它是企业净资产的核心要素,净利差与企业净资产呈正相关性。
(3)流动性期限错配指数越低,相应流动性风险越高,因此要求的净资产作为风险补偿才能有效防范流动性风险。从破产企业的债务期限结构可以看出,该变量与企业净资产显著负相关,说明越高的长期债务占比,对净资产的要求越低,企业发生流动性风险的概率相应越低。相反,如果企业进行期限错配程度越深,其所面临的流动性风险就越大。
五、结论与对策
(一)结论。综上所述,我们从理论和实证的方法探讨了企业期限错配的机理和破产企业遭遇财务危机的内在原因——期限错配,即中国大多数企业破产原因是其期限错配风险未被正确地定价并进行补偿。从上一部分的实证分析结果可以看出,由“期限错配”引致的各项控制变量都与企业净资产或利差呈正相关性,也就是说如果企业无法经营得足够的净资产,就无法弥补其所采用的期限错配策略所带来的风险。另一方面,中国国内企业资产负债率有明显的上升趋势,当借贷资金到期时商业银行会严格地收回资金,这时企业若不具有足够的流动资金或者其资产库存无法实现交易,企业就极易发生流动性危机甚至导致最终的破产。
(二)对策。一是商业银行的流动资金贷款期限应与企业生产经营周期相匹配。在中国现有的商业银行贷款期限结构错配及不完善的债券市场约束条件下,众多企业无法解决债务期限错配的困境。现实中,商业银行对企业流动资金的贷款是严格按照某个阶段性时间收回的,用简单的时间长短来划分长期贷款和短期贷款。从上述理论研究中,企业期限错配风险存在的直接原因就是短期借款用于长期投资的期限错配,我们在模型中默认企业对于一项投资的期限被认为是长期的,其时长等于其生产经营周期,若企业可以收回投資项目的本息收入,就可以化解期限错配所导致的流动性风险;相反地,若在企业的经营周期到期之前就被商业银行收回流动资金,就会使企业陷入流动性财务危机,企业能否度过危机取决于很多因素,我们已在第三部分讨论过。因此,若要从根本上解决这一问题,只有商业银行的流动资金贷款期限应与企业生产经营周期相匹配。
二是加强银行对企业的贷后监控和考核。加强商业银行经营改革,商业银行贷款期限应完全与企业生产经营周期相匹配,这样既可以保证中国企业的成本,也有利于企业投资和发展。为了做到这一点,商业银行应利用互联网大数据分析等技术对各借款企业的生产经营、流动资金、净资产、库存量、物流等情况进行实时监控。对于正常发展的企业,商业银行可提供较长期限的借款,抑或根据企业生产经营周期为企业提供资金支持。对于快速发展的企业,商业银行可根据其实际经营情况有选择性地为企业提供长期性的或满足其生产周期的贷款,为增长速度快,资产规模小的中小微企业建立信用考核制度以及提供贷款展期的机会。
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The Research on the Mechanism of Enterprise Term
Mismatch and the Financial Crisis
LU Minfeng 1 JI Zizhao 2
(1 Regional Financial Research Center of Nanjing University of Finances & Economics, Nanjing Jiangsu 210001;
2 Financial School of Nanjing University of Finances & Economics, Nanjing Jiangsu 210046)
Abstract: In the constraints of Chinas current commercial bank loan term structure mismatch and imperfect bond market, many companies cannot solve the plight of the debt maturity mismatch. At present, the reason that Chinas enterprises have problems in liquidity crisis and are bankrupt finally is that the liquidity risk caused by their adopting the term mismatch business model has not been properly priced and compensated. Based on commercial banks interest margins determination model and “China enterprise macroeconomic data and central bank 1000 bankrupt enterprises survey data”, the paper analyzes the intrinsic mechanism of enterprise term mismatch, and makes an empirical study on related proxy indexes of measuring enterprise term mismatch on the basis of the model conclusion. The paper theoretically and empirically discusses the mechanism of enterprise term mismatch and the internal cause of the financial crisis of bankrupt enterprises, and proposes the corresponding rational error correction strategy on how to solve the harm problem of the mismatch between enterprises and banks.
Keywords: term mismatch; interest margins determination model; term structure
責任编辑、校对:陈参军