我国商业银行货款集中度对其收益与风险的影响

发布时间：2017-09-25 20:22

  本文关键词：我国商业银行货款集中度对其收益与风险的影响

  更多相关文章： 商业银行 贷款集中度 赫芬达尔指数 收益与风险 多元面板数据回归

【摘要】：回溯2002年,中国银行业不良贷款率濒临“红线”,被包括高盛在内的众多外资投行质疑“技术性破产”,到2014年我国9家商业银行登榜美国《财富》杂志世界500强,黄金发展的十余年,中国银行业综合实力实现集体飞跃,资产规模、资本净额、网点数量成倍上升,盈利能力、经营状况、技术指标、抗风险能力大幅改善。在经历历史高速发展的同时,由于银行逐利性质的强化和泛金融类产品竞争的加剧,贷款投放缺乏统筹考虑经济政策与环境变化、监管部门施加的不良贷款指标双降压力以及银行内部评级机制覆盖率过低等复合因素作用,导致我国银行业贷款集中度相对较高,一旦发生风险的密集暴露则有可能引发金融业系统性风险。因此,正确认识我国商业银行的贷款集中度对其收益与风险的影响,对调整银行的贷款结构,包括提高贷款质量与降低风险资产余额,增强银行对于贷款集中风险的控制、防范与处置能力,改进金融监管依据具有重要的现实意义。本文首先从宏观导向和微观操作两个层面详述影响我国贷款集中度的因素,并详述贷款集中度对银行收益与风险的影响机理。其次,用前十大贷款客户的敞口比率衡量贷款的客户集中度,用修正的赫芬达尔指数(HHI)衡量贷款的行业集中度和地区集中度,并结合2007-2013我国16家上市商业银行年报、银行业监督管理委员会年报、中国金融稳定报告以及中国区域经济运行报告等公开数据对我国商业银行贷款集中度进行现状分析与指标测算。其三,在实证分析中选择资本收益率、净利息收益率作为收益的代理变量,用资本充足率、不良贷款率、Z指数作为风险的代理变量,构建五个面板数据多元回归模型,并将样本银行分为三个类型,分组进行贷款集中度的效应分析研究。本文的主要结论是不同类型商业银行的贷款集中度对其收益与风险的影响存在结构性差异,且贷款集中的三个维度中,客户集中度对商业银行收益与风险指标的影响最为显著。对大型商业银行而言,贷款集中度总体上损害其收益性,增加其风险性。对股份制商业银行而言,贷款集中度总体上有益其收益性,增大其风险性。对城市商业银行而言,贷款集中度总体有益其收益性,增大其风险性。在实证分析的基础上,结合我国当前我国金融深化与发展的实际需要,提出有针对性的政策建议,包括推进内部评级体系建设、完善监管指标体系建设、加强担保联动体系建设、落实信用管理体系建设。
【关键词】：商业银行 贷款集中度 赫芬达尔指数 收益与风险 多元面板数据回归
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.4
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 导论8-16
• 1.1 选题背景与研究意义8-9
• 1.2 主要内容9-13
• 1.3 文章框架13-14
• 1.4 创新与不足14-16
• 第二章 文献综述16-20
• 2.1 国外关于贷款集中度的相关研究现状16-18
• 2.1.1 国外关于贷款集中度的影响因素与风险管理16-17
• 2.1.2 国外关于贷款集中度的测算分析与实证研究17-18
• 2.2 国内关于贷款集中度的相关研究现状18-20
• 2.2.1 国内关于贷款集中度的影响因素和风险管理18-19
• 2.2.2 国内关于贷款集中度的测算分析与实证研究19-20
• 第三章 我国商业银行贷款集中度与收益及风险的关系理论20-34
• 3.1 我国商业银行贷款集中度的影响因素20-24
• 3.1.1 宏观导向因素20-22
• 3.1.2 微观操作因素22-24
• 3.2 贷款集中度的测算方法与评述24-28
• 3.2.1 敞口比率法24-25
• 3.2.2 违约敞口(EAD)加权平均相关度25
• 3.2.3 洛伦兹曲线和基尼系数法25-26
• 3.2.4 信息熵指数法26-27
• 3.2.5 赫芬达尔指数法27-28
• 3.3 贷款集中度对银行收益与风险的影响28-34
• 3.3.1 客户集中度对银行收益与风险的影响28-30
• 3.3.2 行业集中度对银行收益与风险的影响30-31
• 3.3.3 地区集中度对银行收益与风险的影响31-34
• 第四章 我国商业银行贷款集中度的现状分析与测算结果34-48
• 4.1 我国商业银行贷款集中度的现状分析34-38
• 4.1.1 客户集中度的现状分析34-35
• 4.1.2 行业集中度的现状分析35-36
• 4.1.3 地区集中度的现状分析36-38
• 4.2 贷款集中度的测算结果38-48
• 4.2.1 数据来源及说明38-39
• 4.2.2 贷款集中度的测算结果39-45
• 4.2.3 描述性统计分析45-48
• 第五章 实证分析48-64
• 5.1 变量、数据、研究方法48-50
• 5.1.1 变量说明48-49
• 5.1.2 数据来源49
• 5.1.3 模型设定49-50
• 5.2 描述性统计分析50-51
• 5.3 面板数据的相关性分Pearson检验51
• 5.4 实证结果及经验分析51-64
• 5.4.1 样本整体收益与风险指标的回归结果51-54
• 5.4.2 不同类型商业银行ROA的回归结果54-56
• 5.4.3 不同类型商业银行NIM的回归结果56-58
• 5.4.4 不同类型商业银行CAR的回归结果58-60
• 5.4.5 不同类型商业银行BLR的回归结果60-62
• 5.4.6 不同类型商业银行Z指数的回归结果62-64
• 第六章 结论及政策建议64-70
• 6.1 本文结论64-65
• 6.2 政策建议65-70
• 6.2.1 推进内部评级体系建设65
• 6.2.2 完善监管指标体系建设65-66
• 6.2.3 加强担保联动体系建设66-67
• 6.2.4 落实信用管理体系建设67-70
• 参考文献70-73
• 致谢7

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本文编号：919405