商业银行系统风险—β系数的测算

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　　摘要：商业银行发生系统性风险的影响是广泛且巨大的，因此防范系统风险的发生对我国商业银行的健康发展和整体经济的稳步具有重要意义。本文选取了我国15家上市银行，以资产作为权重，用2013-2017近五年的股票周收益率与沪深300指数周收益率进行回归，测算出整个行业的β系数，然后将银行分为国有银行、股份制银行、城市商业银行三个类别，分别测算每个类别的β系数，分析其对整个行业贝塔系数的影响程度，最后提出建议。
　　关键词：商业银行 系统风险 β系数
　　一、引言
　　完善金融系统的监管制度和监管办法，防范重大系统性金融风险，是金融领域稳健发展的基本条件，是做好新时代金融工作的前提，也是必须遵循的行动指南。商业银行是国家金融机构的基础层，同时也是国家进行宏观调控的重要抓手，对社会整个经济活动产生着巨大影响。其一旦发生系统性风险，守不住底线，经济枢纽崩溃，可能会使国家经济停滞不前，甚至带来毁灭性打击，因此测算商业银行的系统风险对经济发展具有重要意义。近几年我国处于经济转型时期，“三去一降一补”工作不断推进，银行业在严格监管下也在不断降低风险，借此可以来检验一下我国银行业的工作成果。
　　二、文献综述
　　金颖通过对β系数进行测算研究商业银行的系统风险，得出银行业系统风险与所有制有关，且差异明显，系统风险虽小于市场风险，但是风险依旧很高，其中股份制商业银行与城市商业银行系统风险大都高于市场风险。马麟通过构建风险溢出效应分位模型计算VaR的值得到我国商业银行一旦受到冲击，会出现系统性风险溢出效应并且国有控股银行控制风险能力强于股份制银行的结论。李鹤基于CoVaR度量系统性风险，研究出在经济上行时期，同业业务会减少风险。近来我国一直提倡去杠杆，金融机构服务实体经济，守住不发生系统性风险的底线。
　　三、β系数及单因素模型介绍
　　（一）β系数来自于资本资产定价模型，它能够反映特定资产或资产组合所包含的系统性风险，系统性风险是无法通过多样化组合进行分散的
　　在证券市场上，β系数能够解释特定资产或资产组合的价格对市场经济波动的敏感性，即资产或资产组合的价值随市场组合价值的变化程度。若β=1，表明单项资产的风险与市场组合风险一致;β>1，单项资产风险大于市场组合风险;β<1，单项资产风险小于市场组合风险。β等于单项资产收益率和市场收益率的协方差与市场收益率方差之比，。
　　（二）单因素模型由威廉·夏普提出，揭示了证券收益与指数（一个因素）之间的相互关系
　　单因素模型没有限制市场状态，无论市场处于均衡状态还是非均衡状态都可以用单因素模型描述。
　　四、我国商业银行系统风险实证分析
　　（一）数据选取
　　以15家在深圳或上海证券交易所上市的銀行股票作为样本，剔除了在场外交易的、上市时间不够5年的股票，并且由于工商银行的回归结果拟合度过差，将工商银行去除。对于市场指数，选取的是具有代表性的沪深300指数。对于β系数的测算，时间间距过短结果不具有说服力，时间间距过长不能排除数据的陈旧性对结果的影响，国际上一般的验证时间为5-8年，因此选取了五年的时间跨度。间隔的时间越短，β系数的测算结果越准确，于是选取了前复权周收益率作为单位。选取一年期的国债利率作为无风险收益率，既满足流动性同时风险极小。
　　（二）特征方程-单因素模型
　　其中，Yi，t为第i种证券的收益率;αi为模型中的截距项，代表非市场相关收益;βi为证券收益率对市场收益率的敏感程度;Ym，t为证券市场的收益率，用沪深300 指数收益率代表;εi，t为随机误差项。此方程表现出股票的收益率和市场收益率之间的关系。
　　（三）β系数的测算
　　1.商业银行股票周收益率的计算。
　　其中，Yi，t表示i商业银行第t周收益率，pt表示商业银行第t周的股票周收盘价，pt-1表示商业银行第t-1周的股票周收盘价。
　　2.沪深300指数周收益率的计算。
　　其中，Ym，t表示第t周的沪深300指数收益率，mt表示第t周的沪深300收盘指数，mt-1表示第t-1周的沪深300收盘指数。
　　3.股票收益率ADF检验。由于选取了五年的时间序列，所以利用eviews对收益率进行了ADF检验，检验结果为P<0.05，说明序列不存在自相关性。
　　4.数据回归。利用上述公式计算出15家上市商业银行近5年的周收益率，然后以每家银行的2013年资产当做其的资产值，以15家商业银行的资产总和作为基数，计算每家上市银行的权重，每家银行的周收益率与自身所占权重相乘，最后将相同日期的15家银行的周收益率加总得出最终的期望收益率。以5年的沪深300指数周收益率作为自变量，最终期望周收益率作为因变量（详细数据请见EXCEL银行收益率表一）用Stata进行回归，最终得出回归结果。回归结果如下：
　　β值 R2 P值 F值
　　0.8837 0.5749 0.0000 344.81
　　5.回归结果分析。由实证研究结果可知商业银行整体的β=0.8837，R2=0.5749，表明数据拟合度较好，P=0.0000，F=292.24表明回归结果显著，β系数小于1，说明其系统性风险小于市场风险。
　　五、分类别银行β系数测算
　　为了进一步探究商业银行的β系数，将15家商业银行分为国有商业银行，包括农业银行、建设银行、交通银行、中国银行;股份制商业银行，包括平安银行、招商银行、中信银行、华夏银行、兴业银行、光大银行、民生银行、浦发银行;城市商业银行，包括宁波银行、南京银行、北京银行。
　　（一）计算方式及结果
　　分别将三个类别商业银行的2013年资产总数额作为基数，分别计算每个类别中各个商业银行的权重。按照上面提到的公式，计算每个银行5年的周收益率和沪深300指数日收益率，首先用eviews对数据均进行ADF检验，结果P<0.05，数据不存在自相关，最后用Stata进行回归，计算每家银行的β系数。最后用权重与β系数相乘得出每个类别的总β系数。 　　（二）结果分析
　　1.单个银行系统风险分析。由以上结果可知，在国有银行中各银行贝塔系数均小于1，表明其系统性风险低于市场风险，值得一提的是交通银行的贝塔系数接近于1，要引起注意，防范风险的发生。在股份制银行中，平安银行、华夏银行、中信银行、光大银行的β系数均大于1，表明其系统性风险高于市场风险，应该注意降低资产风险，其中系统风险最低的是招商银行。在城市商业银行中，宁波银行的系统性风险高于市场风险，南京银行贝塔系数接近于1，均应加强系统风险的监控。总体来说，15家上市银行的贝塔系数处于[0.6，1.2]之间，差距较大。
　　2.总体系统风险分析。由加权后的贝塔系数结果可知，国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行的受到系统性风险影响的程度依次增大，但都没有超过市场风险本身的影响程度。国有大型商业银行主要特点在于国有和大型，有国家信用作为支撑，其信用程度较高，而且其资金实力雄厚远超其他银行，所以其天然的优势决定其市场占有程度较高、认可度高，政策支持，经营的业务不断增加，这些原因可能使其受到系统性风险的影响程度相对较低，城市商业银行其资本实力较弱，开展业务方面可能会受到某些限制，受公众认可度相对较小，所受到的系统性风险影响程度较高。
　　六、总结
　　根据近几年的数据的回归结果，商业银行的β系数等于0.8837，系统风险敏感度小于市场风险，其中城市商业银行的系统风险敏感度要高于行业风险，国有大型商业银行和股份制商业银行所受系统风险影响低于行业系统风险，所以应加强对城市商业银行的监管，防范其受系统性风险影响而可能遭到的冲击，同时其他银行也不能松懈，虽然整体商业银行β系数未超过1，但风险仍是较高的，要坚持适度风险经营，树立强烈的风险意识。
　　七、降低系统风险的建议
　　近几年金融监管越来越严，日前召开的中央经济工作会议，防范化解重大风险位于全面建成小康社会必须跨越的三大关口的首要位置。作为中国金融体系中十分重要的一部分，银行业也要紧跟深化改革的步伐，保住不发生系统风险的底线。有如下建议：
　　（一）提高资产质量，增加资本充足率
　　不管是不良贷款率还是不良贷款余额的增长在一定程度上会影响银行的流动性，降低资产质量，增大系统风险敏感度，因此银行应该降低不良贷款率，减少不良贷款余额。资本是银行应对风险事件非常有效的手段，同时也是银行管理风险的最后一道防線，银行缺乏资本或者资本充足率不高都会限制银行的业务发展和扩张，所以要增加资本充足率，增加资本来源渠道，积极进行资本工具的创新，同时适当减少银行同业业务，因为在经济新常态下，经济增长放缓，流动性整体降低，同业业务的增加可能会会引起市场恐慌，增加系统性风险。
　　（二）坚持去杠杆，服务实体经济，减少风险性投资
　　近几年我国向市场上投放了较多的货币，产能过剩，信用不断扩张，导致金融逐步脱离实体经济，银行投资资金增多，贷款金额减少，杠杆率不断攀升，杠杆率越高意味着风险越大，泡沫越大，一旦泡沫破裂、风险暴露，后果不堪设想，银行作为传统金融服务提供商，其作用是实现资金这种特殊资源的有效配置，提高资金的有效流动比率，应该用更多的资金支持实体经济发展，例如可以将资金投向制造业、绿色产业等，回归银行业本源工作，减少房地产贷款资金和同业投资资金，减少期货、期权等高风险产品的投资，注意控制对证券市场的资金注入，进而减少资金风险。另一方面，由于近几年“脱媒现象”趋势逐渐明显，银行开始进行多元化的业务发展，除了贷款以外的其他金融服务类型收入在逐年增加，这可能会增加城市商业银行受到系统性风险影响的敏感度，相反，中小型股份制商业银行和国有大型商业银行业务的多元化会使系统风险减小，所以在业务规模扩张上不应该盲目，应该执行稳健的经营政策。
　　参考文献：
　　[1]金颖.我国银行业系统性风险研究—基于贝塔系数的测算[J].金融营销，2014：115-117.
　　[2]马麟.我国商业银行系统性风险及溢出效应研究[J].宏观经济研究，2017（11）：30-37.
　　[3]李鹤，张启文.商业银行同业业务会放大系统性风险吗[J].财会月刊，2017（20）：98-104.
　　[4]刘傲琼，刘新宇.我国上市商业银行多元化经营与系统风险研究[J].商业研究，2017（4）：63-72.
　　（作者单位：河北金融学院研究生部）
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