【正文】 產(chǎn)品期限 本文收集的理財(cái)產(chǎn)品的樣本數(shù)據(jù)的期限為 9 種（ 3 天、 1 周、 2 周、 1 月、 2月、 3 月、 6 月、 9 月、 12 月） SHIBOR（銀行間拆借利率） 本文收集的 SHIBOR 樣本數(shù)據(jù)的期限為 9 種（ 1 天、 1 周、 2 周、 1 月、 2 月、3 月、 6 月、 9 月、 12 月），由于 SHIBOR 本身沒有 2 個(gè)月期限的數(shù)據(jù) ，本文為了研究 SHIBOR 和理財(cái)收益率的相關(guān)性，人為的利用插值構(gòu)建了 SHIBOR 2 個(gè)月期限的數(shù)據(jù)。通過對(duì)載荷矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，可得到，相應(yīng)的特征向量，見下表： 表 2 Factor Loadings pattern matrix and unique variances Variable Factor1 Factor2 Factor3 Uniqueness d3 wk1 wk2 m1 m2 m3 m6 m9 y1 從表 2 中可以發(fā)現(xiàn)第一主成分 Factor1 與 m m m y1 有較大正相關(guān)，可以看作是較長(zhǎng)期限收益率的代表。 2020 年第三季度存貸比（含貼現(xiàn)）為 %，較中期上升 個(gè)百分點(diǎn)。 總結(jié)下來， Shibor 具有的特點(diǎn)如下： 由中央銀行委托其指定機(jī)構(gòu)進(jìn)行計(jì)算并按時(shí)對(duì)市場(chǎng)公布 通過做市商報(bào)價(jià)的方式 期限上由隔夜到 1 年期的各個(gè)時(shí)間段的構(gòu)成，非交易量最大的某一期限的利率 成交量不是主要依據(jù) 市場(chǎng)拆借利率報(bào)價(jià)應(yīng)用相對(duì)廣泛 做市商由在銀行間定價(jià)能力強(qiáng)、信用等級(jí)高、交易規(guī)模大的銀行組成 在做市商報(bào)價(jià)的基礎(chǔ)上，去除最高、最低的報(bào)價(jià)，對(duì)剩余報(bào)價(jià)進(jìn)行算是平均 從報(bào)價(jià)機(jī)制的形成來看， Shibor 利率的產(chǎn)生具備一定的隨機(jī)性，沒有數(shù)學(xué)模型作為背景支撐，從報(bào)價(jià)的真實(shí)性來看， 3 個(gè)月以內(nèi)的 Shibor 因?yàn)槊總€(gè)交易日都有大規(guī)模以其作為計(jì)價(jià)基礎(chǔ)的交易存在，所以與銀行間同業(yè)拆借、回購(gòu)利率的價(jià)格基本保持一致，逐漸成為市場(chǎng)認(rèn)可的資金成交和人民幣利率衍生產(chǎn)品定價(jià)的基準(zhǔn)，但是由于每個(gè)工作日銀行間 3 個(gè)月以上貨幣市場(chǎng)交易的真實(shí)成交很少，報(bào)價(jià)銀行在 3 個(gè)月以上的 Shibor 報(bào)價(jià)體現(xiàn)出其對(duì)貨幣市場(chǎng)資金面供求關(guān)系的較多主觀判斷，無法真實(shí)反映市場(chǎng)資金面的真實(shí)供求關(guān)系和對(duì)未來利率走勢(shì)的預(yù)期，未得到市場(chǎng)的充分認(rèn)可。 如果在該重要期限點(diǎn)附近不存在可供選擇替代的數(shù)據(jù)，或者關(guān)鍵期限短于31 天（包括 31 天），則可以用上一周相同期限產(chǎn)品的收益率進(jìn)行替代。 2020 年 8 月銀行間理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)收益率統(tǒng)計(jì) 02% 含 23% 含 35% 含 58% 含 8%以上 未公布 合計(jì) 數(shù)量 1, 2, 占比 % 2020 年 9 月銀行間理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)收益率統(tǒng)計(jì) 02% 含 23% 含 35% 含 58% 含 8%以上 未公布 合計(jì) 數(shù) 量 1, 2, 占比 % 數(shù)據(jù)來源： Wind 資訊 圖 4 2020 年第三季度銀行間理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)預(yù)期年化收益率統(tǒng)計(jì) 此次創(chuàng)建的銀行理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線由一系列類型豐富的期限收益率結(jié)構(gòu)所構(gòu)成。從產(chǎn)品結(jié)構(gòu)來看，固定收益類產(chǎn)品一直都是銀行理財(cái)產(chǎn)品系列的主流，并在一定程度上構(gòu)成了對(duì)法定存貸款利率的間接替代。 西方經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)利率的研究理論有古典利率理論、凱恩斯利率理論、新古典可貸資金理論等。 研究方法和思路 本文共分為四個(gè)部分：第一章節(jié)為引言部分，主要介紹國(guó)內(nèi)理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)在這些年飛速發(fā)展的原因、市場(chǎng)對(duì)理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)透明化的需求以及創(chuàng)建銀行間理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線的動(dòng)機(jī)。 2020年，由于國(guó)內(nèi)債券市場(chǎng)的利率高于儲(chǔ)蓄存款利率，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行紛紛推出了各自的以債券作為投資標(biāo)的的人民幣理財(cái)產(chǎn)品。從這點(diǎn)來看引發(fā)了人們的投資理財(cái)需求人們逐漸意識(shí)到不僅要積累財(cái)富 ,而且要確保財(cái)富的保值與增值 ,從而引發(fā)出居民投資理財(cái)?shù)男枨蟆Ｔ谕顿Y前景不明朗的時(shí)期，風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低、收益相對(duì)較穩(wěn)的銀行理財(cái)產(chǎn)品成為了首選。過于激進(jìn)的定價(jià)會(huì)壓縮銀行的中間業(yè)務(wù)收入，而過于保守的定價(jià)又會(huì)使銀行 在同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中處于不理地位。人民幣理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)影響因素分析 —— 基于對(duì)理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線開發(fā)必要性的實(shí)證研究 人民幣理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)影響因素分析 ――基于對(duì)理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線開發(fā)必要性的實(shí)證研究 摘 要 近年來我國(guó)理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展迅猛，理財(cái)產(chǎn)品業(yè)務(wù)以其收益穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)可控等特點(diǎn)，逐漸成為廣大老百姓最喜愛的投資工具以及商業(yè)銀行用來爭(zhēng)奪優(yōu)質(zhì)客戶的重要利器。 文獻(xiàn)綜述 自從 2020 年 9 月，光大銀行率先推出人民幣理財(cái)產(chǎn)品至今，幾乎所有的境內(nèi)商業(yè)銀行都推出各種各樣且品種繁多的人民幣理財(cái)產(chǎn)品。 對(duì)于銀行來說，基準(zhǔn)利率和存款準(zhǔn)備金率的雙雙提高，使流動(dòng)性越來越緊張，加上貸款額度的控制，銀行為應(yīng)對(duì)存貸比考核等，大量發(fā)行銀行理財(cái)產(chǎn)品是最佳選擇。（商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品品牌與顧客投資選擇分析 。目前，國(guó)內(nèi)人民幣理財(cái)產(chǎn)品發(fā)行規(guī)模和發(fā)行數(shù)量迅速擴(kuò)張，成為國(guó)內(nèi)廣大理財(cái)投資者的主導(dǎo)產(chǎn)品。同時(shí)也介紹了本文筆者與其他學(xué)者關(guān)于理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)研究的不同點(diǎn)；第二章節(jié)主要介紹了創(chuàng)建銀行間理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線與利率市場(chǎng)化之間的聯(lián)系以及創(chuàng)建銀行間理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線的具體方法 和理論依據(jù)；第三章節(jié)主要介紹了影響理財(cái)產(chǎn)品定價(jià)的各類因素，并用案例法及 SPSS 軟件的主成分分析法和回歸法對(duì) 1922 支固定收益型產(chǎn)品進(jìn)行分析并得出結(jié)果。利率理論從一開始解釋利息存在的原因，逐步深入到影響利率水平因素、利率對(duì)于宏 觀調(diào)控的作用等方面的研究。創(chuàng)建一條銀行間理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線，能夠更加直觀的反映零售終端客戶市場(chǎng)乃至銀行間市場(chǎng)的資金供求狀況。除了采集所有固定收益非保本浮動(dòng)收益類的理財(cái)產(chǎn)品匯總所得到的收益率結(jié)構(gòu)外，以后還會(huì)根據(jù)市場(chǎng)的需要調(diào)整增加權(quán)益類、信貸類以及結(jié)構(gòu)性 衍生產(chǎn)品類的理財(cái)產(chǎn)品。如果上一周產(chǎn)品數(shù)據(jù)依舊缺失， 則在本周舍棄該重要期限點(diǎn)。這種現(xiàn)象產(chǎn)生的原因主要是由于 Shibor 推出的時(shí)間不長(zhǎng)，定價(jià)機(jī)制還不夠成熟，收益率曲線的短端和中長(zhǎng)端 暫時(shí)還沒有比較完善的價(jià)格銜接機(jī)制，短端市場(chǎng)有真實(shí)成交，價(jià)格取決于資金面的松緊情況，而中長(zhǎng)端的報(bào)價(jià)很少有真實(shí)的成交，主要取決于市場(chǎng)對(duì)未來利率走勢(shì)的預(yù)期，兩者之間在現(xiàn)行的金融制度下沒有很好的銜接起來。 2020 年第三季度末上市銀行存貸比情況 2020 年第 3 季度上市銀行存貸比對(duì)比情況 2020Q2 2020Q3 環(huán)比 農(nóng)業(yè)銀行 南京銀行 工商銀行 建設(shè)銀行 寧波銀行 浦發(fā)銀行 交通銀行 深發(fā)展 A 光大銀行 中信銀行 民生銀行 興業(yè)銀行 招商銀行 中國(guó)銀行 華夏銀行 北京銀行 據(jù) 16 家上市銀行 2020 年第三季度季報(bào)顯示，受企業(yè)存款減少、外匯占款增長(zhǎng)放緩等多重因素的疊加影響，僅四大國(guó)有銀行在過去一個(gè)季度流失的存款就近1900 億元。 第二主成分 Factor2 與 wk wk2 有較大正相關(guān)，可以看作是較短期限收益率的代表。 綜上所述，本文的回歸模型為： Yield A1 x saving/loan ratio+A2 x b_scale+A3 x tenor+A4 x shibor。在回歸模型中的賦值區(qū)間為（ 5， 1）。 主成分分析法的分析過程如下文所示： Factor analysis/correlation Number of obs 5 Method:principalponent factors Retained factors 3 Rotation: unrotated Number of params 24 Beware: solution is a Heywood case ., invalid or boundary values of uniqueness 表 1 Factor Eigenvalue Difference Proportion Cumulative Factor1 Factor2 Factor3 Factor4 Factor5 Factor6 Factor7 Factor8 Factor9 LR test: independent vs saturated: chi2 36 Prob chi2 從表 1 看到，前 3 個(gè)特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率已達(dá) %，說明前 3 個(gè)主成分基本包含了全部指標(biāo)具有的信息，我們?nèi)∏?3 個(gè)特征值。存款余額為 97038 億元，環(huán)比下降 %，存款市場(chǎng)份額為 %，較中期下降 11 個(gè)基點(diǎn)；貸款余額為 54875 億元，環(huán)比增長(zhǎng) %，貸款市場(chǎng)份額為 %，較中期下降 9 個(gè)基點(diǎn)。 Shibor 報(bào)價(jià)行成員現(xiàn)由 16家商業(yè)銀行組成，分別是央行公開市場(chǎng)一級(jí)交易商，或債券市場(chǎng)做市商，即在本幣市場(chǎng)交易比較活躍、資產(chǎn)規(guī)模 比較雄厚、定價(jià)能力比較強(qiáng)的銀行。以 1 個(gè)月期限為例， 30天的理財(cái)產(chǎn)品和 31 天的理財(cái)產(chǎn)品實(shí)質(zhì)上都可以算是 1 個(gè)月的理財(cái)產(chǎn)品，本質(zhì)上是相同的。具體按收益率分布如圖 4 所示，我們可以看到 2020 年 9 月，有 31 家銀行共發(fā)行了 2331 款理財(cái)產(chǎn)品，其中 3%8%收益區(qū)間的產(chǎn)品占比達(dá)到 89%，現(xiàn)有產(chǎn)品的收益率結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)出中間大，兩頭小的態(tài)勢(shì)。 自從 2020 年銀行理財(cái)產(chǎn)品問世以來，它就一直作為央行在利率市場(chǎng)化的試驗(yàn)田，到目前為止監(jiān)管都在不斷開拓它在投資領(lǐng)域 的活躍范圍，讓更加多不同類型的金融機(jī)構(gòu)參與其中。因此，發(fā)展中國(guó)家要促進(jìn)本國(guó)經(jīng)濟(jì)均衡并且合理的增長(zhǎng)，必須消除金融壓制，實(shí)現(xiàn)金融自由化，向金融深化方向邁進(jìn)。（ Measuring and Controlling Interest Rate and Credit Risk， Wiley,2020） 綜上所述，如果能設(shè)計(jì)出一條銀行理財(cái)產(chǎn)品收益率曲線，就能通過其自身的“價(jià)格參照”和“市場(chǎng)引導(dǎo)” 作用的實(shí)際發(fā)揮，不僅使整個(gè)銀行間理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)的定價(jià)更規(guī)范化，而且可以給廣大普通投資者在選購(gòu)理財(cái)產(chǎn)品時(shí)根據(jù)自身需求選擇到符合自身現(xiàn)金流安排和投資收益率要求的產(chǎn)品。（商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品發(fā)展思路及對(duì)策，金融縱橫 2020 年第 4 期） 李東衛(wèi)（ 2020）指出隨著人民幣匯率制度改革和利率市場(chǎng)化進(jìn)程 的深入推進(jìn)，間接地導(dǎo)致人民幣理財(cái)產(chǎn)品的快速發(fā)展，人民幣市場(chǎng)的理財(cái)需求開始顯現(xiàn)。人民幣理財(cái)產(chǎn)品的資金的來源為銀行向市場(chǎng)募集，其自然也受到市場(chǎng)利率變化的影響（利率變化對(duì)商業(yè)銀行人民幣理財(cái)產(chǎn)品的影響，《今日科苑》 2020 年第 16 期）