商业银行资本结构对流动性风险的影响探究

2023-11-16 10:36李昕婧
中国集体经济 2023年32期
关键词:流动性风险资本结构商业银行

李昕婧

摘要:商业银行运行的过程中,会因为市场经济变化、自身管理等因素出现流动性风险。为了解決流动性风险问题,需要发挥商业银行资本结构的职能,做好流动性风险管理,及时发现问题,解决问题,提升银行内部各项工作实施效果。

关键词:商业银行;资本结构;流动性风险

一、商业银行流动性风险监管

商业银行普遍存在资产负债率高的现象,行业排名前十的十家商业银行资产负债率的平均值为75.17%,财务风险偏高。成熟的商业银行进入比较稳健的发展阶段后拥有如此之高的资产负债率是不合适的。股权融资比债券融资成本更加低廉,商业银行的还款压力要比债务融资小得多。但是目前商业银行对外部融资的依赖性较强,这使得商业银行的债务比例超过权益比例,融资成本偏高,这样的资本结构不具稳定性,不利于商业银行的稳步发展。

最优资本结构是指商业银行通过融资活动(包括债务融资和股权融资)达到资本结构的一种平衡状态,在此状态下可以最大限度地降低商业银行融资成本并最大化股东权益价值,从而实现商业银行的长期健康发展。确定最优资本结构的方法有很多种,但主要可以从两个方面入手:一个是利用财务杠杆对资本结构进行分析,另一个是通过市场反应对资本结构进行分析。

首先,通过利用财务杠杆对资本结构进行分析。财务杠杆是指商业银行在融资过程中所采用的债务和股权的比例关系。商业银行借入的债务资本在税收政策下有利可图,这就是所谓的财务杠杆作用。当商业银行借入债务资本时,利息支出可以在所得税前扣除,因此,债务资本的成本相对于股权资本的成本更低。然而,当债务杠杆过高时,商业银行的财务风险也会增加。

其次,通过市场反应对资本结构进行分析。这是指商业银行通过股票价格和债券价格反映出的市场对商业银行的看法。如果股票价格高于内在价值,商业银行可以通过发行新股融资,这将降低财务杠杆,从而降低成本并提高股东权益价值。然而,如果市场对商业银行的信心不足,股票价格可能会低于内在价值。在这种情况下,商业银行可以通过债务融资来提高财务杠杆,这将降低股东的风险,并提高商业银行的信用度。

商业银行资本结构管理工作的实施,需要审计人员从多个方面入手,了解商业银行资本结构对流动性风险管理工作的实施方式、风险发生的因素等等,为流动性风险管理工作开展提供依据。从风险监管指标方面看,修改版未做调整,仍然只包括流动性比例和流动性覆盖率两项监管指标,但提出了明确的最低监管要求,即要求商业银行应当持续达到25%和100%的最低监管要求。

二、商业银行资本结构对流动性风险的案例分析

(一)样本选取与数据来源

下面的研究选取了表1中所示的样本。所使用的财务数据是从国泰安数据库、各家商业银行的年度财务报表以及财务数据摘要等资料中获得的。

(二)研究假设

假设:第一大股东持有更高比例的股份,商业银行的净资产收益率会更低。如果前五大股东掌握了较大的持股比例,那么他们将有能力以集中的力量来决定商业银行的经营管理。前五大股东将会相互制约,共同做出有利于商业银行经营发展的决策,并有利于商业银行实现经营收益的最大化。基于此,本文做出以下假设:商业银行的前五大股东持股比例增加,则可进一步促进净资产收益率的提升。

如果商业银行的第一大股东为国家,国家将能够对商业银行进行直接的控制,国家有可能会使商业银行做出一些经营决策来适应国家政策的实行。这些经营决策在执行时都会降低商业银行的收益,减少银行的盈利。因此,第一大股东为国家的商业银行的盈利能力可能会降低,净资产收益率也可能会变小。

如果商业银行的资产规模越大,按照西方经济学的理论来说,越有可能在经营过程中产生规模效应,从而提高商业银行的盈利能力。因此,本文假设商业银行的资产规模越大,净资产收益率就越高。

(三)变量选取及构建模型

本文采用净资产收益率(ROE)作为衡量流动性风险的指标。一般来说,面板数据模型可以用以下方式表述:

在这个研究中,我们首先进行了变量的协方差检验和Hausman检验,然后建立了解释变量与被解释变量之间的固定效应变截距模型。

(四)描述性统计分析

表2显示了对变量进行的描述性统计结果。由表2可知,ROE的最小值为0.1156,最大值为0.2322,平均值为0.1711。标准差为0.0275,标准差较小。ROE整体的离散程度较小,说明商业银行的净资产收益率普遍处在同一个水平,相差不大。CR1的最小值为0.1273,最大值为0.6772,均值为0.3227。标准差为0.1801,标准差较大。从收集的数据中可以看出,国有五大行的CR1明显大于其他11家商业银行,均值为44.48%,而其他11家商业银行的均值为26.39%。CR5的最小值为0.3379,最大值为0.9275,均值为0.6621。标准差为0.2233,标准差较大。从收集的数据中可以看出,国有五大行的CR5明显大于其他11家商业银行,均值为90.59%,而其他11家商业银行的均值为59.94%。CP的最小值为0.0883,最大值为0.4033,均值为0.2364。标准差为0.0651,标准差较小。CP整体的离散程度较小,说明各家商业银行附属资本与核心资本的比率相差不大。CAR的最小值为0.0998,最大值为0.1539,均值为0.1230。标准差为0.0136,标准差较小。CAR整体的离散程度较小,说明各家商业银行的资本充足率相差不大。SIZE的最小值为26.7964,最大值为30.8148,均值为29.0981。标准差为1.0687,标准差较大。SIZE整体的离散程度较大,说明各家商业银行的资产规模相差较大。与其他11家商业银行相比,国有五大行的资产规模明显更大。

(五)回归分析

实证结果表明:

模型整体拟合度较好。回归结果显示,R-squared为0.927895,Adjusted R-squared为0.891842。说明所选的关于资本结构的解释变量与商业银行的净资产收益率相关性较强。

CR1在10%的显著性水平下显著,其系数为0.143742。说明CR1与商业银行的流动性风险呈正相关关系,且相关性较强。与前文假设有所不同。可能的原因为CR1越大,说明第一大股东能够对商业银行实施绝对控制,当股东做出决策时,就会减少与其他股东的信息交流成本。

CR5即前五大股东持股比例、H即第一大股东性质在10%的显著性水平下不显著,说明CR5、H对商业银行的流动性风险没有显著影响。

CP在5%的显著性水平下显著,系数为0.133729。说明附属资本与核心资本的比值越高,银行的净资产收益率就越大,与前文假设相符。如果商业银行的附属资本越多,那么大量的附属资本能够为商业银行的经营活动提供充足的资金,同时能够丰富商业银行的债务结构。

在显著性水平为5%的条件下,资本充足率与商业银行的流动性风险呈现明显的负相关关系。具体来说,资本充足率的系数为-0.864644,并且具有统计显著性。CAR提高1%,净资产收益率将会减少0.86个百分点。与前文假设不同。原因可能为资本充足率过高,可能意味着商业银行为了符合国家对其资本充足率监管的要求,而占用了大量的资本,减少了这部分资产所能带来的收益,因而降低了商业银行的盈利能力。

建立健全商业银行的外部制度环境。商业银行优化其资本结构,仅仅靠自身的努力是远远不够的,外部的发展环境同样起着很大的作用。监管当局应建立健全一个良好的外部环境,为商业银行资本结构的改革提供基础。

三、政策建议

1. 加强流动性风险防范意识

商业银行应主动加强自身流动性风险的防范意识,不能有只要有出现危机就可以依赖政府或央行的想法,只有商业银行自身加强风险防范意识,才能从根本上杜绝发生流动性风险。

2. 成立专门流动性风险管理部门

为了避免中小型商业银行出现流动性风险,可以设立一个专门的部门来管理流动性风险。该部门可以根据银行的流动性情况和自身发展情况,设计相应的流动性管理方案或流程,以评估和监控流动性情况。这样做可以有效地防范银行体系出现流动性风险。

3. 加强金融科技在风险管理中的应用

在大数据背景下,商业银行需要拓展金融科技应用场景,结合自身业务链条加强金融科技应用,不断开发新的风险管理工具和模式,体现商业银行流动风险管理优势。商业银行应积极应用大数据技术搭建风控平台,量化各类风险,为相关人员风险管理工作提供可靠的数据信息,提升商业银行的市场竞争力。首先,城市商业银行应利用金融技术收集和整合信息数据。城市商业银行应利用相应的金融技术,高效收集和整合信息数据,建立数字资源库,为风险管理提供强有力的数据支持。城市商业银行还需要认识到底层数据的价值,提高底层数据的数字化程度,加强数据库维护。商业银行还需要利用金融技术获取稳定的第三方数据,如产业链信息、税务信息等,并将行业数据、公共数据、自营数据整合到一个数据库中,使这个综合数据库能够更好地为风险管理提供服务。其次,商业银行需要利用金融科技来增强风险的识别和评估能力。城市商业银行需要构建大数据风险评估模型,把握潜在模式,加强风险控制。风险管理人员需要对获得的信息进行深度挖掘,综合考虑各种因素,对风险进行预测。最后,金融科技还可以帮助商业银行从数据的多个维度进行风险分析,在掌握大量可靠数据的基础上全面反映风险因素,描绘风险全景管理视图,提高风险管理的有效性。

4. 提高商业银行管理者风险管理意识

提高商业银行管理者流行性风险管理意识,形成对全面流行性风险管理的正确认识是提高商业银行流行性风险管理水平的前提条件。一是商业银行管理者要提高自身认识,时刻具备流行性风险意识和危机意识,将流行性风险意识纳入战略部署中。借助战略部署的防御能力和保护能力,构建起系统化和全面化的风险管控体系;二是商业银行管理者改变传统经营理念,始终将风险管理放在突出、显眼的位置。尤其是在国际市场竞争尤为激烈的情况下,商业银行管理者更需要厘清经营发展与风险防控之间的关系;三是立足商业银行内部加大对流动性风险管理的宣传力度。

在扩大宣传的过程中促使商业银行全体员工加深对流动性风险管理的认识,逐步建立起完善的流行性风险控制体系;四是商业银行管理者要定期加强对内部人员的流行性风险管理专业化培训,制定完善的流行性风险管理监督机制。依靠制度有效防范风险;五是将流行性风险管理纳入商业银行文化,商业银行文化与流行性风险意识结合在一起,有助于塑造出科学合理的流动性风险管理文化。在商业银行管理者的带领下促使底层员工不断加强流动性风险管控意识。

5. 树立流动性风险管理理念

商業银行在流动性风险管理中,可以从以下方面入手:第一,对流动性风险管理制度、体系是否完善进行管控。管理制度体系的建设,明确相关岗位人员的岗位工作情况与职能,是推动商业银行各项工作实施的关键。通过流动性风险管理工作的实施,可以了解工作人员是否按照要求工作,了解各个岗位工作情况。第二,加强对流行性风险管理信息系统建设。该系统的建设,可以及时发现商业银行运行中存在的风险,能够减少外界因素对银行发展的影响。第三,对流动性风险控制的风险限额是否合理进行审核。

6. 构建智能综合风险管理体系

加强大数据时代的风险管理,商业银行需要重视构建智能综合风险管理系统,并在此系统的支持下推动各项风险管理工作的高质量实施。智能风险管理系统的核心特征体现在对银行数据的智能分析和管理上。

首先,与传统风险管理相比,智能风险管理旨在通过大数据技术将数据负担转化为信息财富,提升数据利用价值。在大数据时代,构建商业银行智能风险管理系统需要对这些数据进行分析和整理,挖掘其价值,使其成为有价值的信息资源。加强对数据资源的利用,可以帮助商业银行明确风险管理的不足,在更好地了解客户和市场的基础上,增强风险管理的针对性和有效性。

其次,构建智能风险管理体系需要商业银行加强前瞻性管理,利用相应的智能技术提高管理主动性。在传统的风险管理中,由于沟通不畅,各部门之间存在信息不对称。在这种情况下,决策者无法全面了解银行的经营情况,从而增加了银行流动风险管理的成本,降低了银行流动风险管理决策的科学性。大数据智能分析技术在商业银行的应用,可以深入挖掘各种风险信息,并根据风险来源,将风险信息智能推送给相关人员,促进相关人员与智能技术之间的高效协作,不断完善风险管理体系,增强风险管理的主动性。

再次,在大数据时代,商业银行流动风险管理需要实现智能化操作,为客户提供高效、专业的服务。商业银行需要利用相关技术将风险管理信息转化为风险管理规则并嵌入到各项业务中,提高业务处理的智能化水平,减少增加风险的人工操作。目前,许多银行在信贷业务等方面实施了智能决策,既提高了风险管理效率,又给客户带来了良好的体验感。

总而言之,在商业银行运行的过程中,流动性风险的出现,对银行正常运行产生较多的影响。通过开展流动性风险管理工作,可以发现并解决金融机构在流动性风险管理方面的问题,并就银行的实际运作情况提出相应的管理建议,以减少流动性风险对银行发展的不良影响。实际工作中,树立全过程管理工作理念,完善流动性风险管理依据,为银行更好的发展打下坚实的基础。

参考文献:

[1]王之亮.中国大型商业银行流动性风险治理及其优化路径研究[D].成都:西南财经大学,2021.

[2]柴琳.我国商业银行资本结构对盈利能力的影响研究[J].长江大学学报(社科版),2015,38(05):63-66.

[3]萬昕.我国商业银行资本结构研究[D].南昌:江西财经大学,2021.

[4]李莉.上市商业银行资本结构对流动性风险的影响研究[D].成都:西南大学,2021.

(作者单位:吉林银行)

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