我国上市银行尾部风险影响因素研究

杨娟

（杭州电子科技大学，杭州 310018）

1 引言

当前世界疫情问题尚未得到彻底解决，形势变革不断，全球局势不稳。就我国而言，疫情防控问题仍然需要继续保持警惕，经济复苏相对不平衡，根基缺乏稳固性。同时，金融机构面临的风险范围依旧较广，金融风险存在区域性差异，一些公司贷款违约概率提高，有些中小规模的银行面临较大风险，基于此，维护金融稳定的任务更加艰巨。当前阶段，深入探讨尾部风险的影响因素等问题具有重要意义，有助于加强我国银行业中的风险防范与控制相对不足的地方，使其风险承担能力得到提高，同时，也有助于我国银行部门的风险预防与处理机制得到巩固加强。

Bakkar 等学者（2020）的调查研究表明，大型金融机构往往更倾向于通过增加对新兴市场工具的风险敞口和广泛依赖短期债务，系统地寻求更高的盈利能力、更多的回报和更大的利润率，从而达到市场份额增加并扩大企业规模的目的，他们深入参与复杂的活动，往往在危机之前积累较少的资本和不太稳定的资金，而这类冒险行为在金融市场危机降临时，可能会引发更大的风险，并加重金融危机影响程度。Hryckiewicz 和Kozlowsk（i2017）认为，资产结构相同但负债结构不同的银行扭曲了真正系统性风险的尺度，在危机爆发期间，杠杆率较高的银行通常会受到银行间市场的流动性匮乏等影响，通过资产负债表对其他部门产生负面影响。与此同时，Bakkar 等学者（2020）的调查结果突出表明，特许权价值不仅没有降低风险，还可能提供了积累风险的激励，而积累风险又可能促成更高的系统性风险。因此，一些特许权价值较高的金融机构通常为了获得更高的利润，而选择承担超额风险，进而导致更大的风险隐患。而López-Andión 等学者（2019）指出，金融机构的成本收入比率越高，其在危机之中面临的风险传染程度也越高，低效率的成本管理水平将进一步加大银行的危机隐患。相类似地，Buch（2019）认为，不良贷款是个积极的信号，不良贷款在银行资产负债表中所占的比例越高，银行对系统性风险的影响效应越大，因为银行间有潜在的溢出效应，不良贷款率越高，将导致金融机构系统性风险持续累积。此外，Dinger 和te Kaa（t2020）的研究表明，金融机构对其贷款的依赖程度越高，其系统重要性程度也越高，为了赚取更多利润，往往有过度发放高风险贷款的倾向。通过银行间的资本流动，很容易引发风险传染现象。然而，在关于金融机构收入结构对风险的影响作用上，现有研究仍未达成一致。De Jonghe（2015）认为，非利息收入对系统性风险敞口的影响因银行规模和一个国家的制度环境而异，非利息收入降低了大银行的系统性风险敞口，但它增加了小银行的系统性风险敞口。

综合观察该领域的文献研究，国内现有的文献主要是研究金融机构之间的风险传递效应，很少结合实际情况准确区分各微观因素对金融机构尾部风险的影响力度。鉴于此，本文借助相对重要性分析方法，探究上市银行的规模、杠杆比率、不良贷款率、成本收入比率、特许权价值、非利息收入比率、手续费及佣金收入比率、个人住房贷款比率和企业贷款垫款比率等微观因素对我国上市银行尾部风险的影响力度，考察尾部风险的主要影响因素。

2 研究方法与数据说明

2.1 研究方法

本文采用相对重要性分析方法，该方法主要确定线性回归中，不同解释变量对被解释变量的贡献程度。

假设线性回归为：

被解释变量y 的方差，即总离差平方和（TSS），可以被分解为两部分，回归平方和（RSS）以及残差平方和（ESS）：

拟合优度R2可以被表示为：

被解释变量y 的方差，即总离差平方和（TSS），可以分解为：

据此可以得到各解释变量的相对贡献程度：

解释变量xk对R2的边际效用可以表示为：

其中，S 是不包含变量k 的其他解释变量。

而变量k 被剔除回归的顺序不同，对拟合优度R2的边际效用也会不同。因此，对变量k 的重要程度的判定是对J！种不同剔除方式得到结果的平均值。

2.2 数据说明

鉴于数据可得性，本文选取了16 家上市银行，分别为：中信银行、中国银行、交通银行、光大银行、兴业银行、农业银行、北京银行、华夏银行、南京银行、宁波银行、工商银行、平安银行、建设银行、招商银行、民生银行、浦发银行。样本区间为2010 年9 月至2021 年6 月。数据来源为Wind 数据库、iFind 数据库和企业财务报表。

本文研究的上市银行尾部风险影响因素包括资产规模、杠杆率、不良贷款率、成本收入比率、特许权价值、非利息收入比率、手续费及佣金收入比率、个人住房按揭贷款比率和企业贷款垫款比率9 个基本面指标，时间区间为2010 年10月1 日至2021 年6 月30 日，共43 个季度数据。

上述指标均采用1%分位数的双边缩尾处理以消除异常值的影响。

与此同时，本文采用MES（边际预期损失）作为上市银行尾部风险度量指标。先确定给定时间区间内市场收益率低于1%或5%分位点以下的天数，然后计算这些天内任意给定的金融机构股票收益率的平均值。

其计算公式如下：

式中，Rmt+h|t表示t～t+h 时期的日度市场收益率，本文采用沪深300 指数，C 表示市场收益率的门限值，本文选择1%分位数与5%分位数分别计算上市银行的MES 值。研究表明，测算MES 时要求的时间跨度一般不能太短，至少1 年，否则会导致计算MES 时区间内市场收益率最糟糕的1%或5%天数过少，从而会严重影响MES 的稳健性。鉴于数据时间序列跨度范围，本文采用1 年作为固定样本窗口，即h=252，逐日滚动此固定样本窗口，随即得到上市银行日度MES 值。先取2010 年10 月1 日至2022 年6 月30 日内的上市银行股票涨跌幅和沪深300 指数收益率，分别计算各上市银行1%分位数下的日度MES 和5%分位数下的日度MES，而根据定义，最后一个窗口期（即最后一年）无法计算MES，故得出的日度MES 时间区间为2010 年10 月1 日至2021 年6 月30 日。又因为杠杆率、不良贷款率等基本面因素为季度指标，为了在时间序列上相互匹配，将上市银行1%分位数下的日度MES和5%分位数下的日度MES 分别按季度取均值作为最终的尾部风险度量标准。

3 实证研究与分析

本文采用Isarel（i2007）提出的相对重要性分析技术，将16 家银行的各个分析指标在时间序列上取均值，从而在截面维度上考察各变量对拟合优度的贡献程度，即对被解释变量（尾部风险）的相对影响程度，标准化后的分解结果如表1 所示。

由表1 可知，在1%分位数与5%分位数的MES 测度指标下，各基本面指标对尾部风险的相对重要性分析结论几乎一致，都表明上市银行的资产规模是我国银行业尾部风险的主要因素。在1%分位数与5%分位数MES 指标下，规模对尾部风险的解释力度分别达到了24%与22%，杠杆的解释力度紧随其后，远高于其他微观解释变量。与此同时，个人住房贷款比率和不良贷款率等微观指标也对我国上市银行的尾部风险起着重要影响，这与Hryckiewicz 等人（2017）的研究结论类似，说明我国上市银行的杠杆比率越高，存贷模式越激进，可能会导致更大的风险隐患。在全球疫情事件频发与世界经济水平下滑的形势下，我国的信用贷款大幅增加，金融市场运行状况相对不稳定，且公司和个人债务偿还能力下降，银行的贷款风险敞口也有所提高。

表1 基本面因素对MES 指标的相对重要性分析

根据中国人民银行与银保监会数据显示，2020 年1 月，即新冠肺炎疫情爆发初期，我国银行间货币市场成交共计69.2 万亿元，同比下降22.85%，环比下降19.53%，及至2 月份也依旧呈下降趋势，货币市场流动性大幅降低，较容易通过资产负债表途径对其他机构产生负面影响。并且，2020 年1 月至6 月，我国金融机构人民币贷款上涨幅度为5.04%，与此同时，我国银行业2020 年第二季度末的不良贷款余额较之年初增加3 229 亿元，不良贷款率上涨0.08 个百分点。

因此，在当下，疫情防控问题仍然需要继续保持警惕，经济复苏相对不平衡，根基缺乏稳固性的大环境下，我国银行等金融机构应当合理控制杠杆比率，积极制定不良贷款率上升的防控措施，加强风险管控与贷后管理工作，防范风险敞口的扩大。

4 结论

本文通过相对重要性分析方法，研究资产规模、杠杆率、不良贷款率、成本收入比率、特许权价值、非利息收入比率、手续费及佣金收入比率、个人住房按揭贷款比率和企业贷款垫款比率9 个基本面指标对上市银行尾部风险的影响程度。

实证研究结果表明，银行资产规模是我国银行业尾部风险的重要驱动因素，同时，杠杆比率、个人住房贷款比率、不良贷款率等测度指标也显著影响着我国银行系统的风险水平，这意味着我国上市银行过高的杠杆率以及利用更激进的存贷款模式追求高额回报时，可能会引起更大的风险敞口。鉴于此，在当下疫情防控问题仍然需要继续保持警惕，经济复苏相对不平衡，根基缺乏稳固性的大环境下，我国银行等金融机构应当合理控制杠杆比率，积极制定不良贷款率上升的防控措施，加强风险管控与贷后管理工作，防范风险敞口的扩大。同时，我国监管部门应当加强对中小银行的监管力度，对不同规模的银行实施差异化监管，有效改善中小银行的风险控制能力和治理水平。