管理层信心对商业银行风险承担的影响
2023-11-27刘淼田沅鑫于震
刘淼 田沅鑫 于震
摘要:商业银行风险承担是银行风险形成机制中的重要决定因素,以往研究往往忽视管理层心理特征对商业银行风险承担的影响。基于2008Q1—2022Q4我国28家A股上市商业银行的数据,采用中国人民银行发布的《银行家问卷调查报告》中的指标构建商业银行管理层信心指数,检验管理层信心对商业银行风险承担的影响,结果显示:管理层信心越强,商业银行风险承担水平越高;盈利能力越强的银行,管理层信心对风险承担水平提升的作用越明显;拨备覆盖率越高的银行,管理层信心对提高银行风险承担水平的作用越明显;管理层信心对商业银行风险承担的影响存在产权和资产规模的异质性。因此,需要重视银行管理层心理预期特征在重大决策中的作用,优化商业银行内部高级管理人员的薪酬激励机制,在商业银行监管过程中应重视对高级管理人员的预期管理和引导。
关键词:商业银行;管理层信心;风险承担;高管薪酬
基金项目:国家社会科学基金一般项目“中国信贷周期形成机理的动态转换与宏观调控研究”(20BJY022)
中图分类号:F830.33文献标识码:A文章编号:1003-854X(2023)11-0029-08
一、引言与文献综述
党的十八大以来,我国大力推动金融业供给侧结构性改革,不仅保障了国民经济发展的需要,而且在银行业服务水平、风控机制、竞争能力与营商环境等方面得到了大幅提升。然而,在较为宽松的货币政策推动下,较低的实际利率水平提高了银行业的风险承担,导致了商业银行在信贷风险管理过程中重形式轻实质、重担保轻可回收性、重产品创新轻事后监控等一系列问题,累积了大量风险隐患。面对当前错综复杂的经济形势和经营环境,银行业“防风险、促改革”的需求与日俱增,如何有效应对银行业风险问题成为理论和实践界共同关注的焦点。
经济事实和理论研究都表明,银行业的风险暴露与其风险承担水平密切相关。以美国“次贷危机”为例,在危机发生前,美国维持了长期的低利率环境,商业银行产品创新不断,为商业银行带来了可观的投资资金。在房地产价格持续上涨的推动下,商业银行纷纷涌入次级抵押贷款市场,导致美国大型商业银行的杠杆率在2000—2007年期间远超历史平均水平,而银行管理层却对风险敞口视而不见,为危机爆发埋下了祸根。对照中国银行业的发展形势可以看到,近年来商业银行整体风险加权资产和不良贷款余额均呈上升趋势,信贷风险持续暴露,且房地产行业快速回落,企业违约事件频发。与此同时,随着利率市场化进程的加快,商业银行的利润增速呈现疲态,民营银行牌照的发放和互联网金融体系的发展也给传统银行业带来冲击,利润下滑和市场竞争加剧导致商业银行不得不采取更为冒险的经营策略;理论研究同样认为银行过度承担风险会引发金融危机。外生冲击导致的信息不对称可能引发银行竞争加剧和信贷扩张,并激励银行在风险更高的项目中寻求高收益。而银行风险承担水平的提高往往伴随着银行贷款标准的放宽,造成银行风险资产占总资产的比重随之大幅增加,最终增加危机发生的可能性(1)。综上可见,深入审视商业银行的风险承担行为有助于理解银行风险的形成机理,进而提高对商业银行风险监管的政策效率。
在已有文献中,沿着传统金融研究的逻辑,可以将影响银行风险承担水平的因素划分为内部、外部两个方面。其中,银行内部因素主要来自资产规模、所有权和公司治理等层面。在资产规模层面,一種观点从“大而不倒”理论出发,认为资产规模大的银行其风险承担水平相对于小银行来说会更高(2)。另一种观点则认为随着银行规模的扩大,监管压力的提高可以有效促使银行降低自身风险承担水平(3)。还有一种观点认为,资产规模与银行的风险承担水平之间存在非线性的U型关系(4)。所有权结构层面的研究结论同样莫衷一是,有研究发现由于股东在经营活动中的冒险动机远强于经理人,因此导致所有权集中度与银行风险承担呈正相关关系(5)。但也有研究发现两者呈负相关关系(6)。从公司治理层面讨论银行特征与风险承担关系的研究发现,银行的董事会规模与其风险承担之间表现出显著的正向相关关系(7),而高管长期薪酬及总薪酬越高的银行,风险承担水平越低(8)。
银行外部因素则主要来自市场结构、资本监管、宏观经济和货币政策等层面。首先,从市场环境来看,大部分文献认为银行间市场竞争的加剧会提高银行的风险承担水平,进而加深整个银行体系的脆弱性(9)。其次,从资本监管看,现有文献普遍认为监管部门对银行实施的资本充足性要求越严格,银行自身的风险承担水平越低(10)。同时,存款保险制度有利于降低银行风险承担水平(11)。再次,从宏观经济运行态势看,以国内为背景的研究发现银行风险承担具有顺周期性,即宏观经济形势越好银行风险承担水平越高(12)。最后,从货币政策看,有研究认为银行风险承担可以视为货币政策的传导渠道,货币政策通过影响银行的风险感知及资产定价和信贷决策最终影响到商业银行的风险承担(13)。
随着行为金融学的发展,更多研究将心理学、社会学和金融学结合起来,逐步深入到管理层的主观心理特征,焦点之一就是“信心(Confidence)”对企业行为决策的影响。研究发现管理层信心越强,越容易高估公司未来的现金流,因而更愿意投资风险性强的项目(14)。那么,商业银行作为特殊的金融类企业,银行管理层信心是否也会提高银行的风险承担水平呢?实证研究发现,在包括1998年俄罗斯危机和2007—2009年金融危机在内的一段时期内,与其他银行相比,首席执行官过度自信的银行更有可能在危机发生前降低贷款标准并提高杠杆率,从而更容易受到危机的冲击,管理层过度自信可以解释银行间风险承担行为的异质性(15)。银行管理层信心和银行风险承担水平的关系研究结合了理论的前沿方向和现实需求,是一个鲜明且与同领域研究联系紧密的方向,尽管已有证据表明银行管理层信心对银行风险承担水平存在影响,但该问题在中国仍未展开深入讨论,为本文的研究提供了空间。受此类文献启发,本文从行为金融学视角出发,利用中国人民银行发布的《银行家问卷调查报告》数据量化银行管理层信心,验证了银行管理层信心对商业银行风险承担水平的影响,不仅为两者关系增添了新的证据,也为我国商业银行风险管理中关注高级决策层的心理因素提供了理论支持。
二、模型设计与变量选取
本文对实证研究的设计思路如下:首先,通过基准模型检验银行管理层信心对商业银行风险承担是否存在影响,并进行内生性和稳健性分析;其次,在基准模型中引入银行管理层信心与银行特征变量以及银行间竞争变量的交乘项,以此进一步探究管理层信心通过何种途径影响商业银行的风险承担;最后,按照产权性质和资产规模对样本银行进行分类,分别检验管理层信心对不同类型银行风险承担的差异性影响。
(一)模型设定
本文在Delis和Kouretas(16)的实证模型的基础上将管理层信心变量引入以下回归模型,以此考察银行管理层信心对商业银行风险承担的影响。
(1)
在模型(1)中,i代表银行,t为时间。被解释变量RT为商业银行的风险承担水平,核心解释变量为银行管理层信心MCI。由控制变量组成的向量Controls中包括资产收益率Roa、拨备覆盖率Llp和资产规模Size三个银行特征变量,以及衡量银行间竞争程度的HHI指数。考虑到金融危机可以降低银行风险承担水平,控制变量中还加入了金融危机虚拟变量Dummy,该变量在2007—2009年金融危机期间取1,其余时间取0。此外,控制变量中还加入了货币政策变量MP和经济增长变量ΔGDP。为了体现银行风险暴露相对于某些变量的变化具有明显的滞后性,本文将MCI、MP和ΔGDP变量分别滞后一期。
(二)变量选取
1.被解释变量:银行风险承担(RT)
通过比较现有研究中银行风险承担的测度方法,本文发现风险加权资产比率和银行破产风险Z值能够较好体现银行主动风险承担的内涵,所以选择风险加权资产比率代表银行风险承担水平,然后在稳健性检验部分使用了银行破产风险Z值作为替代。目前国内有关商业银行风险加权资产的具体数据从2013年《巴塞尔协议Ⅲ》正式实施之后开始发布,而本文的研究期间为2008—2022年,所以现有基础数据不能满足研究需要,因此,在已获数据基础上本文借鉴方意等的研究(17),采用间接法得到商业银行风险加权资产的数据。计算方法为:风险加权资产=总权益/资本充足率,即风险加权资产比率=(总权益/资本充足率)/总资产。
2.核心解释变量:管理层信心(MCI)
本文的核心解釋变量是银行管理层信心,管理层信心主要受到主观判断、个人情绪、心理预期和周围环境等因素的影响,很难通过定量数据刻画。在日常研究中,学者们大多采用调查问卷形式,通过向一些特定的目标群体(如银行高管)发放有关经济形势分析的调查问卷来考察银行管理层的信心与预期(18)。例如,美国联邦储备委员会率先在1964年开展了对银行高级信贷负责人的意见调查(SLOOS)。目前,世界各国中央银行均陆续建立了银行家调查问卷数据库,为包括银行管理层信心在内的各种银行预期研究提供了数据支持。中国的《银行家问卷调查报告》由中国人民银行在2004年首次发布,以全国各类银行机构(含外资商业银行机构)的总部负责人以及一二级分支机构的行长或主管信贷业务副行长为调查对象,并采取全面调查与抽样调查结合的调查模式。该报告的总样本量包含3000余家银行,实现了各种银行类型全面覆盖,囊括了不同经济层面的12项调查数据。本文采用主成分分析法将“宏观经济信心指数”“货币政策感受指数”“贷款需求指数”和“银行业景气指数”四个能够反映银行管理层信心的指数合成为一个综合指数来测度银行管理层信心。其中,“宏观经济信心指数”代表银行家对宏观经济形势的信心,是银行家问卷调查中判断本季度经济形势“正常”的银行家占比与预期“正常”占比的算术平均数。“货币政策感受指数”代表银行家对货币政策松紧程度的感受,是判断货币政策“适度”的银行家占比数。“贷款需求指数”代表银行家对贷款量需求的判断,采用扩散指数法进行计算。“银行业景气指数”代表银行家对银行业整体景气度的判断,同样采用扩散指数法进行计算。以上数据均来自Wind数据库。在主成分分析前,本文采用KMO检验对四个指数的相关性进行了检验,结果为0.873,相关性较强,说明适合作进一步因子分析。加入模型的MCI变量为该指数的对数差分,衡量了银行管理层信心的变化率,其值越大表明银行管理层信心越足。
3.控制变量中的银行特征变量
资产收益率(Roa)是衡量银行盈利能力的关键指标。银行的资产收益率越高表明其融资能力越强,资产错配行为也更加激进,进而导致其风险承担可能越大。拨备覆盖率(Llp)是商业银行监管的一个重要指标,反映了银行对其自身风险承担的预期,具有前瞻性。银行的拨备覆盖率越高,表示银行对未来承担风险的预期就越谨慎,进而风险承担水平越低。资产规模(Size)越大的商业银行其风险承担水平可能越高,该指标为银行总资产的对数值。
4.控制变量中的银行业竞争变量(HHI)
现有研究主要通过CRn指数和赫氏指数(HHI)两种方式测度银行业竞争程度。传统的市场竞争指标CRn虽然算法简单,但无法具体反映小银行的信息,而且重要参数的取值标准比较模糊。与CRn相比,HHI指数包含了本文所有样本银行的信息,能够更准确地测度银行业的竞争情况。因此,本文采用HHI指数来衡量银行市场的竞争程度,公式如下:
其中,Xi是银行i的资产规模,X表示银行业资产总规模,n是资产排名前n大银行的家数,在HHI中,n的取值为10。HHI指数越大表明市场垄断程度越高,竞争程度越小。
5.控制变量中的宏观经济变量
货币政策变量(MP)通常为法定存款准备金率、再贴现率、银行间同业拆借利率、广义货币供给等指标。考虑到目前我国央行在进行宏观调控时更多依赖数量型货币政策工具而非价格型货币政策工具,因此本文选用M2的同比增长率作为货币政策代理变量。由于M2的数据类型为月度数据,本文将其转变为季度数据后对所得数据进行季节调整,并进行对数差分得到最终变量;经济增长变量(ΔGDP)为实际GDP的一阶对数差分值。
(三)数据来源与处理
本文选取A股上市的28家商业银行作为研究样本,采用了2008年第一季度到2022年第四季度的非平衡面板季度数据。选择理由有:(1)非上市银行的数据可得性较差,容易出现数据缺失;(2)A股上市银行的总资产与净利润占整个银行业的比重超过90%,具有代表性;(3)用于测度管理层信心的《银行家问卷调查报告》按照季度发布,故本文选取的变量均为季度数据;(4)由于A股各家上市银行上市时间各异,部分时间点存在数据缺失,故本文采用的数据类型为非平衡面板数据,最终共得到751个数据。本文合成MCI的《银行家问卷调查报告》来自中国人民银行,其他数据均来自Wind数据库。在进行回归分析之前对加入模型的变量进行了平稳性检验,ADF检验结果表明均为平稳数据。本文还分析了变量之间的Pearson相关系数矩阵,发现各变量间的相关性均小于0.5。
三、实证检验结果
(一)基准回归结果
本文首先采用最小二乘法作为模型(1)的基本估计方法来检验管理层信心与商业银行风险承担之间的关系。考虑到可能存在的异方差、自相关和内生性问题,在最小二乘的基础上,对模型辅以最小二乘合并HAC标准误以及GMM两种估计方式,力求得到最稳健的结果,模型(1)的回归结果如表2所示。实证结果分析如下:
第一,管理层信心与商业银行风险承担。作为本文最为关注的部分,核心解释变量管理层信心MCI的符号在三种估计方法下均显著为正,说明银行管理层信心越强,商业银行风险承担越高,这与Ho等的研究结论基本一致。
第二,银行特征变量。表2中银行盈利能力Roa的系数为正,且三个回归结果均在1%水平上显著,表明商业银行盈利能力越强,越倾向于主动提高风险承担水平,这也与前文的预期一致。其次,银行的拨备覆盖率Llp系数显著为负,意味着拨备覆盖率越高的银行对风险的厌恶程度越大,风险承担意愿也相应较弱,这也与上文的预期吻合。最后,资产规模Size在三组回归结果中均为负,虽然采用OLS的估计结果在统计上并不显著,但经过HAC调整和GMM估计的结果非常显著。这可能是由于异方差和自相关问题导致该变量在OLS估计中结果不显著,而另外两种检验对此进行了修正。Size系数为负说明资产规模越大的银行承担风险的意愿反而越低,这是因为大银行面临股东或相关部门的监管更强,尤其是银行上市后需要面对更多的信息和财务披露要求,降低了其风险承担水平。
第三,银行业竞争。反映银行业竞争的HHI在1%的水平上显著为负,说明随着银行业竞争程度的增加,商业银行的风险承担水平也随之增加。银行为保证自身盈利性不受行业竞争加剧的影响会倾向于投资风险更高的项目。
第四,金融危机。表2中代表金融危机的虚拟变量Dummy显著为负,表明在金融危机期间,商业银行风险承担水平也会降低。这是由于整体宏观经济形势不好时,银行对增加其自身风险的经营行为十分谨慎。
第五,宏观变量。其中,货币政策变量MP显著为正,表明宽松的货币政策会导致商业银行风险承担加大。一方面,货币政策的扩张往往会使银行对其贷款违约风险和损失准备的估计趋于乐观,进而导致风险承担的意愿和能力上升;另一方面,宽松的货币政策所导致的低利率现象使得商业银行有充足的流动性投资高风险业务,最终会加大风险承担水平。与之不同,经济增长ΔGDP在OLS回归和HAC调整中的显著性都不高,但在GMM检验中结果显著为负。由于GMM估计能够更有效地克服异方差和内生性等问题,所以GMM结果具有更强的稳健性,根据这一结果可以判断,经济增长态势越好,银行风险承担水平越低。这与已有研究所发现的“经济增长越快,逆周期调控下的贷款审批标准越严格,进而导致商业银行风险承担被动降低”的结论一致(19)。
(二)内生性分析
考虑到管理层信心与商业银行风险承担之间可能存在反向因果关系,即银行风险承担水平也会对管理层信心产生一定影响,本文在这部分中将验证潜在的内生性问题。理论上,由于本文选取的管理层信心变量综合了银行体系内管理层对宏观经济、货币政策、贷款需求和银行业景气指数的信心,处于宏观层面,因此与商业银行个体风险承担水平之间的内生关系并不明显。尽管如此,本文还是采用Durbin-Wu-Hausman检验验证了变量的内生性问题。首先本文选取管理层信心MCI作为被解释变量,由于在面板回归模型中找到一个合适的工具变量十分困难,因此采取了面板数据模型中常用做法,将解释变量滞后期作为工具变量,即选取管理层信心变量MCI滞后2期作为工具变量,并对模型中残差项Resid進行回归检验。残差Resid的t值为0.17,p值为0.867,统计上并不显著,说明银行管理层信心变量MCI不是内生变量,由双边因果关系引起的内生性并不明显。
(三)稳健性检验
1.替换银行风险承担代理变量的稳健性检验
本文使用Z值替代风险加权资产比率作为商业银行风险承担的代理变量进行了稳健性检验。计算公式如下:。其中,Roa为商业银行的总资产收益率,CAR表示权益资产比率,分母为Roa的标准差,Z值越大则代表了该银行的风险承担水平越高。从Z值计算过程可知,其测算需要使用Roa数据。因此,为避免双边因果问题,本文将基准模型(1)中的解释变量Roa剔除。回归结果如表3所示。
显然,表3的结果与表2基本相同,核心解释变量管理层信心MCI符号为正且非常显著,采用Z值替换了风险加权资产比率之后的回归结果证明了前文结果的稳健性。
2.替换管理层信心代理变量的稳健性检验
本文采用信贷息差替代银行管理层信心进行稳健性检验。所谓信贷息差是指企业债券与国债的收益率之差。信贷息差在一定程度上代表了对信用风险的补偿,当市场主体对经济失去信心时,对债券违约风险增大的预期会同时对低风险和高风险债券造成影响,但企业债受到影响更快更大,与国债相比这些风险债券只有提高收益率才能获得预期融资,因此风险溢价加大进而导致信贷息差也会扩大(20)。在我国金融市场中,商业银行是债券市场的主要参与者。因此,以信贷息差的大小反向代表商业银行管理层的信心在逻辑上具有合理性。
在信贷息差指标的构建方面,大量文献研究表明无担保且评级高的长期公司债与长期国债的利差对未来经济活动具有较大预测能力(21)。因此,本文选取我国评级为AAA级的8年期企业债收益率与8年期国债收益率的差值作为信贷息差的代理变量,用CS表示,以此从市场角度侧面反映银行管理层信心。稳健性检验的结果见表3。
表3结果表明,信贷息差变量CS符号显著为负,这说明信贷息差越小,商业银行风险承担越高。根据信贷息差的含义,其值越小说明信贷市场的信心越强,所以该结果的意义与表2的回归结果一致,证明前文結论具有稳健性。
四、影响机制与异质性分析
(一)影响机制分析
为了进一步探究银行管理层信心通过何种途径影响商业银行的风险承担,本文对模型(1)进行了改造,加入了管理层信心MCI与银行特征变量以及银行业竞争变量的交乘项,估计结果见表4。
首先,从检验结果可见银行管理层信心MCI与盈利能力Roa的交乘项MCI×Roa符号为正且显著,说明盈利能力越强的银行,其管理层信心对风险承担水平提升的作用越明显;其次,拨备覆盖率Llp单独项的符号显著为负,但交乘项MCI×Llp符号为正且显著,这表明在考虑管理层信心作用后,拨备覆盖率对银行风险承担水平的降低作用会被减缓。而在其他条件相同的情况下,拨备覆盖率越高的银行,管理层信心对提高银行风险承担水平的作用越明显;再次,银行规模在管理层信心与银行风险承担的关系中发挥的作用并不明显;最后,管理层信心与银行业竞争程度的交乘项MCI×HHI显著为负,说明银行业竞争越激烈,管理层信心提高银行风险承担的作用越低。
(二)异质性分析
本文从产权和资产规模两个角度分析了管理层信心对商业银行风险承担影响的异质性。一方面,从产权异质性看,在表4国有银行与非国有银行两个样本回归中,银行管理层信心对银行风险承担的影响均呈现显著正相关。但对比两个回归中核心解释变量MCI的系数可见,国有银行系数的绝对值小于非国有银行,原因可能在于强监管背景下国有银行风险承担水平反映的是监管意志(22),受到银行管理层信心影响的程度较小,表明银行管理层信心对商业银行风险承担的影响存在产权差异。
另一方面,从表4的资产规模异质性来看,不同资产规模条件下银行管理层信心MCI的符号均为正且显著,但资产排名前十银行的MCI系数绝对值大于非前十银行,这意味着管理层信心对商业银行风险承担的影响存在规模差异,即管理层信心对规模小的商业银行影响更弱。
五、研究结论与政策启示
面对当前错综复杂的金融发展环境,深入考察商业银行风险承担的影响因素对于建立合理的银行内部风险控制和外部监管机制具有重要意义。本文从行为金融学角度出发,使用2008Q1—2022Q4期间我国A股28家上市商业银行的季度数据,利用中国人民银行发布《银行家问卷调查报告》中的四个代表性指标构建银行管理层信心指数,检验了管理层信心对商业银行风险承担的影响,得出结论如下:
第一,管理层信心越强,商业银行风险承担水平越高。该结论经过替换回归模型估计方法、替换被解释变量、替换解释变量的稳健性检验仍然成立。
第二,盈利能力越强的银行,管理层信心对风险承担水平提升的作用越明显;拨备覆盖率越高的银行,管理层信心提高银行风险承担水平的作用越明显;银行业竞争越激烈,管理层信心提高银行风险承担的作用越低。
第三,管理层信心对商业银行风险承担的影响存在产权和资产规模的异质性。管理层信心对国有银行风险承担的影响弱于非国有银行,对小银行风险承担的影响弱于大银行。
结合实证结论,本文得出如下政策启示:
第一,在当前的商业银行经营体制下,银行高级管理人员,尤其是决策层的信心是银行风险形成机制中的重要影响因素。因此,需要重视银行管理层心理预期特征在重大决策中的作用,在公司治理层面通过银行内部监管机制发挥管理层信心对经营决策的积极影响,使之符合银行和股东利益,避免管理层心理偏差导致的非理性决策。例如,可以通过董、监事会及独立董事对银行内部资源和政策实施情况进行积极监督,或任命具有财务专业知识的董事对管理层财务决策进行指导,并确保监督治理机制的独立性和有效性,建立和完善纠偏机制,从而避免管理层过度自信与约束机制缺失共同作用对银行风险承担造成的消极影响。
第二,优化商业银行内部高级管理人员的薪酬激励机制,实现效益与风险的平衡。须打破传统薪酬模式,使管理层薪酬与其领导能力和绩效紧密挂钩,并通过设置任期激励与问责机制等方式对管理层决策进行约束,强化管理层风险意识,建立内生性抑制过度自信的机制。与此同时,商业银行的经营策略中要注重长期利益和短期利益的平衡,以实现自身经营稳健性,从而避免产生管理层心理偏差的环境。
第三,在商业银行监管过程中应重视对高级管理人员的预期管理和引导,保持动态性和前瞻性,避免银行管理层过度自信产生的风险累积,保证风险可控,同时也要在防范过度风险承担和鼓励银行业务创新和产品创新中实现合理平衡,积极营造银行体系适度宽松的经营环境。
注释:
(1) G. Dell'ariccia, R. Marquez, Lending Booms and Lending Standards, The Journal of Finance, 2006, 61(5), pp.2511-2546.
(2) 黄隽、章艳红:《商业银行的风险:规模和非利息收入——以美国为例》,《金融研究》2010年第6期。
(3) 江曙霞、陈玉婵:《货币政策、银行资本与风险承担》,《金融研究》2012年第4期。
(4) 宋清华、曲良波:《高管薪酬、风险承担与银行绩效:中国的经验证据》,《国际金融研究》2011年第12期。
(5) L. Laeven, R. Levine, Bank Governance, Regulation and Risk-Taking, Journal of Financial Economics, 2009, 93(2), pp.259-275.
(6) C. T. Shehzad, J. Dehaan, B. Scholtens, The Impact of Bank Ownership Concentration on Impaired Loans and Capital Adequacy, Journal of Banking and Finance, 2010, 34(2), pp.399-408.
(7) S. Pathan, Strong Boards, CEO Power and Bank Risk-Taking, Journal of Banking & Finance, 2009, 33(7), pp.1340-1350.
(8) J. Hagendorff, F. Vallascas, CEO Pay Incentives and Risk-Taking: Evidence from Bank Acquisitions, Journal of Corporate Finance, 2011, 17(4), pp.1078-1095.
(9) A. Maddaloni, J. L. Peydro, Bank Risk-Taking, Securitization, Supervision, and Low Interest Rates: Evidence from The Euro-Area and The US Lending Standards, The Review of Financial Studies, 2011, 24(6), pp.2121-2165.
(10) M. Kohler, Which Banks are More Risky? The Impact of Business Models on Bank Stability, Journal of Financial Stability, 2015, 16, pp.195-212.
(11) F. González, Bank Regulation and Risk-Taking Incentives: An International Comparison of Bank Risk, Journal of Banking & Finance, 2005, 29(5), pp.1153-1184.
(12) 方意、陳敏:《经济波动、银行风险承担与中国金融周期》,《世界经济》 2019年第2期;于震:《银行家情绪、影子银行与经济周期波动》,《经济学(季刊)》2021年第6期。
(13) C. Borio, H. Zhu, Capital Regulation, Risk-Taking and Monetary Policy: A Missing Link in the Transmission Mechanism? Journal of Financial Stability, 2012, 8(4), pp.236-251.
(14) N. Aktas, C. Louca, D. Petmezas, CEO Overconfidence and the Value of Corporate Cash Holdings, Journal of Corporate Finance, 2019, 54, pp.85-106.
(15) P. Ho, C. W. Huang, C. Y. Lin, J. F. Yen, CEO Overconfidence and Financial Crisis: Evidence from Bank Lending and Leverage, Journal of Financial Economics, 2016, 120(1), pp.194-209.
(16) M. D. Delis, G. P. Kouretas, Interest Rates and Bank Risk-Taking, Journal of Banking & Finance, 2011, 35(4), pp.840-855.
(17) 方意、赵胜民、谢晓闻:《货币政策的银行风险承担分析——兼论货币政策与宏观审慎政策协调问题》,《管理世界》2012年第11期;李双建、田国强:《银行竞争与货币政策银行风险承担渠道:理论与实证》,《管理世界》2020年第4期。
(18) 于震、丁尚宇、杨锐:《银行家有限理性预期与中国经济波动》,《南京师大学报》(社会科学版)2018年第3期;刘建国、鹿亚新、杨文悦、何阳钧、陈悦、张婷婷、幸泽林、肖维、邱福提、兰芳、周炼军:《银行家问卷调查制度国际比较研究》,《金融发展评论》2014年第4期。
(19) 金鹏辉、张翔、高峰:《货币政策对银行风险承担的影响——基于银行业整体的研究》,《金融研究》2014年第2期;潘攀、邓超、邱煜:《经济政策不确定性、银行风险承担与企业投资》,《财经研究》2020年第2期。
(20) D. López-Salido, J. C. Stein, E. Zakraj?ek, Credit-Market Sentiment and the Business Cycle, The Quarterly Journal of Economics, 2017, 132(3), pp.1373-1426.
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(22) 唐亚晖、宋振宇:《商业银行股权结构对其经营绩效的影响》,《税务与经济》2023年第1期;于震、丁尚宇、杨锐:《银行情绪与信贷周期》,《金融评论》2020年第2期。
作者简介:刘淼,吉林财经大学金融学院副教授,吉林长春,130117;田沅鑫,吉林财经大学金融学院,吉林长春,130117;于震,通讯作者,吉林大学经济学院教授、博士生导师,吉林长春,130012。
(责任编辑 李灯强)