信用衍生产品对商业银行信用风险的影响

於凤雅 华泰证券 南京分公司

一、引言

信用衍生品又称信用衍生工具，它是一种用来分离和转移信用风险的金融合约。随着信用类衍生工具在世界范围内的迅速发展和广泛应用，信用类衍生产品自身的风险性也凸显出来，在当前形势下，具有十分重要的现实意义的问题是，我们该如何认识和处理信用风险背后隐藏的风险，如何看待它带来的收益和改变。

二、研究假设

信用衍生产品作为对传统金融衍生工具的一种创新，在剥离商业银行信用风险、增强资产流动性、对资产有效定价等方面都具有优势，但我们不能忽视信用衍生工具背后潜藏的风险，比如监管主体缺失引发道德风险、过度投资导致系统性风险以及交易的复杂性和专业性为监管增加难度。

因此，在上述理论分析的基础上，本文提出假设：

H：信用类衍生产品交易会导致商业银行信用风险增加。

三、实证分析

（一）数据来源

本文选取我国已上市的四大商业银行中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行2014年第一季度至2018年第四季度的20个季度数据进行研究。数据主要来源于新浪财经网、各个银行官网的年度报告，其中一年期基准贷款利率来源于中国人民银行官网。模型回归分析选用软件Eviews10。

（二）变量和模型

本实证研究的主要目的是分析信用类衍生工具使用后，其对商业银行信用风险方面的影响。为验证前文提出的研究假设，故选取以下指标，作为本次研究的变量。

1.被解释变量

不良贷款率（NPL），计算公式为不良贷款/总贷款，表示银行的风险水平，不良贷款率愈高，风险愈大。

2.解释变量

信用衍生产品规模（CDAR），计算公式为信用衍生资产/总资产。本文为了更直观地衡量银行信用类衍生产品交易量规模，对样本数据进行了量化，选取信用类衍生产品交易占总资产的比例表示信用类衍生产品的交易规模。

3.控制变量

（1）贷款比率（LR），银行信贷规模使用贷款比率来衡量，计算方法为一段时间银行贷款总额/总资产。

（2）资本充足率（CAR），代表银行的风险管理水平，计算公式为银行在季度内的净资本/加权风险资产。

（3）利率（r），衡量银行所受宏观经济的影响，以中国人民银行公布的人民币1年期贷款基准利率表示。

选取并构造以下回归模型：

其中C为常数项。

（三）实证分析结果

用Eviews10进行回归分析，整理模型回归成果得到回归方程为：

从Logitech模型回归结果可以看出：

（1）信用衍生产品规模对商业银行不良贷款率的回归系数为0.0745，其系数的p值为0.0715＜0.1，说明在10%的水平上显著，信用衍生品规模对商业银行不良贷款率有显著正影响。这表明，在其他条件一定时，信用衍生品交易量的增加会导致信用风险有所增加。

（2）贷款规模对商业银行不良贷款率的回归系数为-0.0747，其系数的p值为0＜0.01，说明在1%的水平上显著，贷款规模对商业银行不良贷款率有显著负向影响。这表明，在其他条件一定时，信贷规模的扩张可能会导致商行不良贷款率缓慢下降。

（3）资本充足率对商业银行不良贷款率的回归系数为0.0909，其系数的p值为0.0408＜0.05，说明在5%的水平上显著，资本充足率对商业银行不良贷款率有显著正向影响。这表明，在其他条件一定时，资本充足率越高，商业银行不良贷款率越高，商业银行信用风险越大。

（4）利率对商业银行不良贷款率的回归系数为-0.1497，其系数的p值为0.0912＜0.1，说明在10%的水平上显著，贷款基准利率对商业银行不良贷款率有显著负向影响。这表明，在其他条件一定时，贷款基准利率越高商业银行不良贷款率越低，商业银行信用风险随之降低。

四、主要结论与政策建议

根据前文研究结论并结信用类衍生产品自身特性，为了是商业银行更好的运用信用衍生产品管理信用风险，提出以下三点建议：

首先，可以借鉴国外商业银行运用信用产品的成熟模式和经验，有针对性的改造开发，设计出适合我国商业银行情况的信用类衍生产品。

其次，当下我国宏观经济监管在内容、主体和范围等方面仍然存在一些不足。完善和建立合理的金融衍生产品监管体系，制定有效的法律规范。

最后，为了我国信用类衍生产品交易创造良好的市场环境，有必要完善现有衍生品交易制度、增加交易品种、扩大交易市场和提高从业人员素质，发展成熟高效的金融市场。