我國商業(yè)銀行凈利差決定因素的實證研究銀行管理論文經(jīng)濟學論文(編輯修改稿)
2025-01-22 12:03 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 銀行所提供的服務越多 ,對存 ?放款業(yè)務推動也越積極 ,因此 ,銀行會要求較高的利差以彌補其支出。所以 ,經(jīng)營成本與銀行利差間應存在正向的關系。 經(jīng)營成本 OPC=總經(jīng)營費用 /總資產(chǎn) LLP。 研究表明 ,銀行市場勢力 ?信貸風險和利率風險控制能力都會對銀行利差產(chǎn)生正的影響。 Barajas,Steiner 和 顯示 ,當銀行加強貸款監(jiān)督時 ,它反映了銀行增加了營運費用和其他因貸款而花的費用。 對 1989—1993年美國的數(shù)據(jù)進行了實證分析 ,得出結(jié)論 :凈利差率既反映了商業(yè)銀行利率風險溢價 ,也反映了信用風險溢價。這個變量預期與銀行利差正相關。 違約風險 LLP=貸款損失準備金 /總貸款 質(zhì)量 MG。 顯示 ,好的管理包含選擇高利潤資產(chǎn)和低成本負債。本研究預期管理質(zhì)量與銀行利差正相關。 管理質(zhì)量 MG=生息資產(chǎn) /總資產(chǎn) SIZE。 反映銀行規(guī)模的經(jīng)濟或不經(jīng)濟。大多數(shù)金融文獻以銀行的資產(chǎn)量近似反映銀行規(guī)模。 認為銀行規(guī)模提高可以節(jié)約成本。然而 ,近期許多經(jīng)驗研究表明銀行業(yè)普遍存在規(guī)模不經(jīng)濟現(xiàn)象 ,比如歐洲72 個國家跨國研究 。由于模型中變量均用總資產(chǎn)變量平減 ,所以采用資產(chǎn)的對數(shù)值更合適 如 2021。本研究預期銀行規(guī)模與銀行利差負相關。 上述各指標均選取滯后一期量作為解釋變量 ,因為銀行各變量特征對利差的影響存在著較強的滯后效應。 7. 金融深化 FD。 在 的方法中 ,運用金融深化計量了銀行業(yè)在經(jīng)濟中的重要性。如果銀行業(yè)資產(chǎn)增長快于經(jīng)濟增長速度 ,預計這個變量與銀行利差成負相關。 金融深化 FD=存款銀行的總資產(chǎn) /GDP 8. 生產(chǎn)總值增長率 GDP。 宏觀經(jīng)濟環(huán)境可能影響銀行利差的行為。在一個不利的宏觀經(jīng)濟環(huán)境條件下 ,由于非營運貸款的增加 ,可以惡化銀行經(jīng)營狀況。在? ? 中 ,用真實 GDP,GDP 增長率和 GDP 差距表示宏觀經(jīng)濟環(huán)境。我們預期 GDP增長率與銀行利差正相關。 (三 )模型及分析結(jié)果 根據(jù)本次研究所使用數(shù)據(jù)的特點 ,我們選擇了固定效應的面板數(shù)據(jù)回歸模型。為了減少由于截面數(shù)據(jù)造成的異方差影響 ,我們采用了廣義最小二乘法 (GLS)對該模型進行估計 ,所有計算采用 。根據(jù)前面的分析 ,得到如下基本模型 : NIMit=c0i+c1RISKAVERit1+c2RESERit1+c3OPCit1+c4LLPit1+c5MGit1+c6SIZEit1+c7NIMit1+c8FDit+c9GDPit+∈ it 式中 NIMit表示時間 t銀行 i的凈利差1為時間 t1 銀行 i的銀行風險厭惡程度 。RESERit1 為時間 t1銀行 i 的機會成本 。OPCit1為時間 t1 銀行 i的經(jīng)營成本 。LLPit1 為時間 t1銀行 i 的違約風險 。MGit1為時間 t1 銀 行 i的管理質(zhì)量 。SIZEit1 為時間 t1銀行 i 的規(guī)模 。NIMit1 為時間 t1銀行 i的凈利差 。FDit為時間 t 銀行 i的金融深化 。GDPit 為時間 t 銀行 i的 GDP增長率 ?！?it 為時間 t銀行 i的誤差項。 考慮到基本模型中的某些變量可能存在多重共線性問題 ,這會導致回歸結(jié)果出現(xiàn)較大的偏差。因此 ,在基本模型回歸結(jié)果的基礎上 ,我們對t值較小且檢驗結(jié)果不顯著 (p 值大于 )的變量進行逐步剔除 ,直到剩余變量的 t檢驗全部顯著為止 ,并將剩余變量構(gòu)成的模型稱為 “適用模型 ”。 首先應用基本模型對全國層面的 NIM模 式作回歸分析 ,結(jié)果 (見表 1)說明 :銀行風險厭惡程度 RISKAVERt1?銀行規(guī)模 SIZEt1?違約風險LLPt1?凈利差 NIMt1和
高考資料相關推薦
鄂ICP備17016276號-1