商業(yè)銀行風險管理論文范本

　　1投入產出變量的選取

　　在經濟學界，著名經濟學家R.W.Shephard在研究生產成本時，曾引進被稱為“距離函數(shù)”的公式。隨后，F(xiàn)arrell開創(chuàng)性的從微觀視角對企業(yè)效率問題進行研究，其對于效率的衡量是基于前沿函數(shù)或邊界函數(shù)來表示的。他指出在經濟生產中，所有生產可能最佳解的點的連線組成一條效率前沿，該效率前沿將所有的生產可能的觀測值都包絡于生產前沿曲線之內，所以被稱為包絡線。Farrell指出廠商在產出量固定的情況下，有潛在的投入成本最小所組成的生產前沿，此前沿為具有完全效率的生產前沿，而任何一個生產點與生產前沿之間的差距，就是此生產點的無效率程度。按照Farrell的思想，以非預設生產函數(shù)形態(tài)取代通常的預設生產函數(shù)形態(tài)的方法來評估效率問題，這也是非參數(shù)方法的最大優(yōu)點之一。

　　在此之后，Charnes，Cooper和Rhodes將Farrell的思想進一步的推廣，建立一般化的數(shù)學規(guī)劃模型，即CCR模型，在規(guī)模報酬固定的假設前提下，評估多項投入和多項產出的生產決定單元的相對技術效率水平。后來，Banker，Chanes和Cooper放開規(guī)模報酬固定的假設，建立了BCC模型，進一步的將CCR模型中評估得到的技術效率分解為純技術效率和規(guī)模效率。Fare建立了Malmquist生產力變化指數(shù)，用來考察兩個相鄰時期生產率的變化。

　　DEA方法測度商業(yè)銀行效率的關鍵在十選擇合適的投入產出項目。對商業(yè)銀行投入及產出進行定義的常用方法有：(1)生產法。銀行被認為是存款賬戶和貸款服務的生產者，能產生利潤的即為產出項目，若該項目需要凈支出(費用)時即為投入項目。因此，銀行產出項目為開設的各類存款賬戶的數(shù)量、通過存款賬戶所提供服務的數(shù)量(如開支票的次數(shù))和提供的貸款業(yè)務的項數(shù)；銀行投入項目為資本、勞動力及營運成本；(2)中介法。銀行從資金有剩余的居民和企業(yè)手中獲得資金，然后把它提供給需要資金和企業(yè)的居民，銀行是這一過程的中介者，銀行的產出項目是存款和貸款的金額，運作成本和利息成本構成了銀行投入項目。(3)資產法。銀行產出項目嚴格定義為銀行資產負債表中資產方的項目，主要是貸款和證券投資的金額，銀行投入項目定義為資產負債表中負債方項目。在具體的研究中，國內外學者對于投入產出指標的選擇差別非常顯著，研究思路和研究結果存在兩個方面的問題：一是使用的投入指標和產出指標不一致。DEA模型是通過線性規(guī)劃的方法比較產出和投入的值，而投入產出指標的差異必然造成每個評價單位效率值的差異，為了能準確地對銀行效率進行評價，我們需要全面準確地選取指標對銀行特征進行描述。二是沒有考慮銀行的風險問題。商業(yè)銀行是經營風險的特殊企業(yè)，風險控制能力是銀行競爭能力的體現(xiàn)。根據金融學理論中的風險補償原則，風險與回報之間是對稱的，即高回報必然伴隨著高風險，高回報是對高風險的補償。因此，如果不把風險作為產出，或作為影響產出的因素進行考慮，僅僅考察銀行的投入與其它產出之間的關系來度量銀行的效率，這必然會造成效率的評價結果與我們的目標背道而馳。商業(yè)銀行的效率目標必須服務于商業(yè)銀行的經營目標。作為一個企業(yè)，追求利潤無疑是其目標中最具有本質意義的一個，但商業(yè)銀行同時作為一個經營風險的特殊企業(yè)，以及商業(yè)銀行在整個國家經濟體系中的特殊位置，在追求利潤最大化的同時，保持必要的流動性和安全性也應該納入到其經營的目標體系之中。

　　因此，為了更全面的度量商業(yè)銀行的效率，本文將把反映商業(yè)銀行在經營中各個不同方面特征的指標納入到DEA模型中。具體地，本文選取了職工總人數(shù)、機構總數(shù)、固定資產凈值、總資產、所有者權益、存款、利息支出和營業(yè)費用八個不同方面指標作為投入變量，選取投資、貸款、利息收入、非利息收入、稅前利潤、資本充足性和流動性指標作為產出變量。這里僅對資本充足性和流動性兩個度量商業(yè)銀行風險水平的指標作一個說明，其它指標由于在其他作者的文獻中都有出現(xiàn)，這里不再累贅。

　　(1)資本充足性。資本充足性反映了銀行的規(guī)模、優(yōu)質資產水平、利潤積累水平、資產配置合理星級資本的質量�？疾焐虡I(yè)銀行資本充足性常用的指標有資本充足率、核心資本率、風險資產準備金率、資本杠桿率、核心資本長期債務率及權益與未分配利潤比率等。我們在綜合考慮各項指標的情況下選擇了權益與未分配利潤比率作為衡量資本充足性的指標，這個指標反映了權益與未分配利潤在總資產中所占的比重，從一個側面反映了商業(yè)銀行的風險狀況。

　　(2)流動性。流動性反映商業(yè)銀行在面對現(xiàn)在和將來資金需求時，對短期不穩(wěn)定資金的依賴性和應對資金變現(xiàn)需求時資產可能發(fā)生的損失。流動性相關指標主要有對流動負債依存度、短期流動資產比率、存貸款比例、中長期貸款比率、備付金比率和拆入資金比率等。我國國情具有特殊性，雖然沒有像西方國家那樣存在存款保險制度，但我們國家的信用是商業(yè)銀行無形的存款保險，客戶儲蓄存款更多的是出于預防性動機，發(fā)生流動性危機造成銀行恐慌的概率很小，因此，我們無論從資產管理還是負債管理或者是資產負債和理哪一個角度出發(fā)都可以。我們吸收資產負債管理理論的思想選擇存貸款比率來衡量商業(yè)銀行的資產的流動性。

　　最后，由于受到DEA模型中投入產出指標硬約束的限制，我們將采用因子分析法來分別對產出和投入指標進行提練，尋找出最本質的投入和產出變量。

　　2實證結果及其分析

　　利用我國12家商業(yè)銀行200x年的數(shù)據，計算過程借助于SPSS11.5軟件操作完成。根據特征值大于1的.原則，投入變量我們選入了2個公共因子，產出變量選入了3個公共因子。從累計貢獻率來看，投入變量的2個公共因子反映了原有信息的99.69%，產出變量的3個公共因子反映了原有信息的96.99%。

　　接著，本文將根據各因子的方差貢獻率占各因子總方差貢獻率的比重為權重進行加權匯總，可以分別求得各銀行投入和產出變量的綜合得分。計算公式分別為：

　　投入變量總得分F=(58.89*F1+40.26*F2)/99.69

　　產出變量總得分F=(55.40*F1+27.43*F2+14.17*F3)/99.69

　　然后，把投入變量得分F與產出變量得分F作為DEA模型中的投入與產出變量，利用DEAP軟件我們計算出各商業(yè)銀行200x年的效率得分。

　　四大國有商業(yè)銀行的效率得分明顯偏低，從技術效率來看，僅建設銀行和中國銀行的效率得分達到所有商業(yè)銀行得分的平均值，農業(yè)銀行的效率得分在樣本銀行中排名倒數(shù)第二。在股份制商業(yè)銀行中，效率得分最高的是華夏銀行，其次是招商銀行、交通銀行和中信銀行。從規(guī)模報酬情況來看，我國大部分商業(yè)銀行沒有達到理想的規(guī)模狀態(tài)，有一半左右的商業(yè)銀行處于規(guī)模報酬遞減的階段，而一半左右則處于規(guī)模報酬遞增階段。從純技術效率來看，我國各商業(yè)銀行的差距不大，其中工商銀行、建設銀行、招商銀行、深發(fā)展、華夏銀行和交通銀行均達到效率滿分，全部樣本銀行的純技術效率平均分也比較高，達到0.918，但這里值得我們關注的是農業(yè)銀行，其純技術效率分值僅為0.474，處于非常落后的一個水平。

　　最后，為了判斷我國商業(yè)銀行中是否存在為了追求高效率而采取了高風險的行為，本文還計算了未考慮風險因素時各樣本商業(yè)銀行的技術效率得分。另外，表5中還包含了考慮風險因素后各樣本商業(yè)銀行的技術效率得分，考慮風險因素前后技術效率得分之差以及反映各商業(yè)銀行風險狀況的度量指標(資本充足性和流動性)。從技術效率值的變化情況來看，考慮風險因素前后變化最大的是深發(fā)展，其效率差值為0.579，與此同時，我們可以觀察到，深發(fā)展的兩個風險度量指標也表明其風險程度是最高的。在樣本商業(yè)銀行中，深發(fā)展的資本充足性是最低的(2.5%)，其流動性也是最差的(1.092)。為了更準確地判斷我國商業(yè)銀行中存在的效率與風險之間的關系，我們計算了考慮風險因素前后效率差與風險度量指標資本充足性和流動性的相關系數(shù)，它們分別為-0.42和-0.72。這表明，在我國商業(yè)銀行中，存在著為了追求高效率而采取高風險的行為這樣一種現(xiàn)象，即一些商業(yè)銀行的高效率是通過犧牲其風險水平(降低資本充足性和流動性)為代價而獲得的。我們可以清晰地觀察效率與風險之間的關系。很明顯，一些銀行通過降低其流動性而獲得效率水平的提升。

　　3結論

　　本文通過采用因子分析法，從眾多的投入和產出變量中抽取出最重要的投入因子和產出因子，通過提練的投入因子和產出因子來衡量我國商業(yè)銀行的效率水平。同時，將風險問題納入到商業(yè)銀行的效率分析框架，將效率分為未經風險調整的效率和經過風險調整的效率，通過實證研究發(fā)現(xiàn)，一些商業(yè)銀行通過承擔過高的風險，而獲得未經風險調整的效率水平的提高。為此，可以看出，將風險因素納入效率的分析框架中對于效率評估的準確性和客觀性都具有重要的現(xiàn)實意義。

　　另外，本文的不足之處在于對商業(yè)銀行風險的衡量時采取了比較單一的指標，未來的研究方向應是引入綜合的模型指標對于商業(yè)銀行的風險進行更科學的計量，并將其納入效率的評估模型中。當然，本文的目的在于探討在對效率進行評價時納入風險因素的重要性，而實證只是對此觀點所進行的初步驗證，深層次的問題還有待于進一步的研究。

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