壹、變量選擇和模型構建
(壹)變量選擇1。解釋變量。在商業銀行風險承擔的度量中，國內外學者主要采用不良貸款率(NPL)、加權風險資產率(RA)和破產概率Z-score。德利斯& ampKouretas(2011)用不良資產比率和加權風險資產比例來衡量銀行的風險承擔程度，而徐明冬和陳學彬(2012)選擇Z值和資產貸款率作為銀行風險的衡量指標。此外，也有學者用貸款損失率和預期違約率來衡量商業銀行的風險承擔水平。考慮到存貸款業務在我國商業銀行業務中壹直占有較高的比重以及數據的準確性，本文選擇各大銀行公布的不良貸款率作為銀行承擔風險的衡量標準。2.解釋變量。在貨幣市場選擇利率變量時，由於我國貨幣市場尚未形成公認的基準利率，不得不采用多個指標。國內學者對基準利率的爭論主要集中在全國銀行間同業拆放利率(CRATE)、銀行間債券市場利率(BRATE)和上海銀行間同業拆放利率(SHIBOR)。海濤和方(2010)分析了SHIBOR、CRATE和BRATE的波動，發現這三個利率不可能完全獨立作為我國貨幣市場的基準利率。本文選取銀行間債券市場利率(BRATE)和上海銀行間同業拆借利率(SHIBOR)作為衡量貨幣市場利率的指標。利率波動變量以上海銀行間同業拆放利率(DSH)的標準差衡量。3.控制變量。為了控制銀行自身因素、宏觀經濟條件和市場競爭對商業銀行風險承擔的影響，本文選取了六個變量作為控制變量:銀行規模、銀行資本充足率(CAR)、銀行資產回報率(ROA)、實體經濟增長率(GDPG)、銀行業景氣指數(BBI)和市場集中度(CON)。
(2)模型構建基於研究目標和變量選擇。本文參考了Delis & amp；Kouretas(2011)的模型設置。模型(1)用於研究貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響。在模型(1)中，I代表銀行I，T代表T期，風險是被解釋變量，代表商業銀行的風險承擔。本文以不良貸款率作為衡量指標。MP是解釋變量，代表貨幣市場利率。本文采用BRATE和SHIBOR作為貨幣市場利率的指標。控制變量:大小銀行規模、汽車銀行資本充足率、ROA銀行資產回報率、GDPG實際經濟增長率、BBI銀行業景氣指數、CON市場集中度。銀行業景氣指數反映了本期銀行業與上期相比的變化；市場集中度反映了銀行業的競爭。集中度越高，市場競爭越小。
第二，實證分析
(1)數據來源是基於數據的可用性和可信度。本文以中國銀行、農業銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行、民生銀行、中信銀行、光大銀行、招商銀行、平安銀行、寧波銀行、興業銀行、南京銀行等全國16家上市銀行2007年至2014年的面板數據為例，數據來源於銀行的年度報表、中國人民銀行的網站和中國國家統計局的網站。
(二)變量的描述性統計(表2)由於BRATE得到的數據是月度加權平均數據，HIBOR得到的數據是日數據，這裏我們用隔夜SHIBOR的圖形來說明中國貨幣市場利率的變化趨勢，如圖1所示。
(3)參數估計與分析1。估算方法。由於所有構建的模型都包含被解釋變量的壹階滯後，為了避免內生問題，本文采用廣義矩估計(GMM)方法對模型進行估計。廣義矩估計可分為微分廣義矩估計(DIFGMM)和系統廣義矩估計(SYSGMM)，但在有限樣本下，系統GMM的估計結果偏差小於微分GMM。系統GMM可分為壹步廣義矩估計和兩步廣義矩估計。相對而言，兩步法的估計結果對異方差和截面相關更穩健，因此本文最終選擇系統廣義矩估計的兩步法對模型進行估計，估計結果如表3所示。2.估計結果。首先觀察表3中所有AR(2)和Sargan檢驗的P值，發現它們的P值都顯著大於0.1，說明這兩種檢驗的原始假設，即“不存在序列自相關”和“所有工具變量都有效”是可以接受的。另壹方面，被解釋變量的壹階滯後系數在各模型估計中顯著為正，說明商業銀行在相鄰期間的風險承擔存在較強的相關性，可以認為前面四個模型是合理的。
(D)解釋變量、控制變量和交叉項的系數為1。貨幣市場利率與商業銀行的風險承擔之間存在顯著的負相關關系。在以BRATE為解釋變量的模型估計結果中，BRATE的β系數分別為-0.07，-0.282和-0.474，Z值分別為-8.07，-7.35和-3.03，均在65，438+0%的水平上顯著。在以SHIBOR為解釋變量的模型估計結果中，SHIBOR的β系數分別為-0.069、-0.353和-0.397，z值分別為-7.8、-3.44和-3.11，也在1%的水平上高度顯著。這壹結論與Altunbas(2009)、Martha(2010)、牛肖劍和邱翔(2013)的研究結果基本壹致，低利率水平會鼓勵商業銀行的風險偏好。結合2007年至2014年我國隔夜SHIBOR曲線(圖1)發現，2007年至2010年我國貨幣市場利率壹直處於較低水平，波動不大。自2011以來，利率波動幅度明顯增大，但整體利率水平並未出現相當程度的提高。因此，可以得出結論，目前我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制實現的。較低的利率水平增強了商業銀行對風險的容忍度，降低了商業銀行對風險的感知，刺激了商業銀行對高收益的渴望，最終導致商業銀行的風險承擔增加。2.利率波動與商業銀行的風險承擔之間存在顯著的正相關關系。從表2中模型(4)的估計結果可以看出，DSH的β系數為0.188，z值為11.73，在1%的水平上顯著。這壹結論驗證了黃金老的理論推斷(2001):利率市場化會帶來兩種風險，即利率顯著上升和利率不規則性增加，但利率不規則性增加將是我國商業銀行面臨的主要風險。在中國，由於利率的長期管制，商業銀行缺乏完善的風險管理體系和有效的金融工具來應對利率變化的不確定性。雖然中國近年來大力推進金融體制改革，但商業銀行適應新環境仍需要時間，必須逐步完善管理制度，實現金融創新。3.從實證研究結果可以看出，銀行規模與商業銀行的風險承擔正相關，銀行資本充足率和銀行盈利能力與商業銀行的風險承擔負相關。銀行越大，其承擔的風險就越高，這符合“大到不能倒”的範式。考慮到其在銀行體系中的重要性，規模較大的銀行認為，當它們出現危機時，央行肯定會伸出援手，以確保金融環境的穩定，因此它們會主動承擔更多風險，以獲取高回報。銀行的資本充足率越高，就越傾向於做出審慎的投資決策，以防止重大損失。盈利能力強的銀行不會過分追求高收益，而會更加註重安全性，因此資本充足率和盈利能力較高的銀行往往會承擔較低的風險。另壹方面，將BRATE和SHIBOR的系數與MP*CAR和MP*ROA的系數相結合，BRATE和SHIBOR的系數顯著為負，而它們與CAR和ROA的交叉項的系數顯著為正。可以得出結論，較高的資本充足率和盈利能力可以降低商業銀行對利率的敏感性。4.宏觀經濟條件和市場集中度與商業銀行的風險承擔正相關，而銀行業景氣指數與商業銀行的風險承擔負相關。表2中的估計結果表明，GDPG和CON的系數顯著為正，而BBI的系數顯著為負。總的來說，宏觀經濟形勢好，無風險收益率會降低。為了保證足夠的回報，商業銀行壹方面會進行高風險投資，另壹方面會放松放貸標準，這將導致銀行冒險行為的增加。市場集中度越低，市場競爭越激烈，銀行的風險承擔就越低。這壹結論與Michalak的研究結果(2011)壹致。銀行業景氣指數反映了銀行業相對於前期的變化。BBI指數越高，銀行業的變化越好，商業銀行的風險承擔水平越低。
三。結論與啟示
本文從高利率、低利率和利率波動三個方面分析了貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響機制，並基於我國16家上市銀行2007年至2014年的年度面板數據進行了實證檢驗。實證結果表明，貨幣市場利率與商業銀行風險承擔之間存在顯著的負相關關系，這說明我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制實現的，低利率水平增加了商業銀行的風險偏好；利率波動與商業銀行的風險承擔正相關，影響系數較大，說明我國商業銀行缺乏應對利率變化不確定性的有效手段；銀行規模與商業銀行的風險承擔正相關；銀行資本充足率和盈利能力與商業銀行的風險承擔負相關，較高的資本充足率和盈利能力可以降低商業銀行風險承擔對利率的敏感性；宏觀經濟形勢和市場集中度與商業銀行的風險承擔正相關，而銀行業景氣指數與商業銀行的風險承擔負相關。研究結果表明，我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制實現的，這對商業銀行風險承擔管理具有重要啟示:壹是商業銀行應加強對借款人資質的審查，保持壹定的貸款標準，降低貸款違約的可能性；第二，商業銀行在追求高收益的同時，要註重資金安全，實現收益多元化，分散風險。利率的波動對商業銀行的風險承擔有很強的正向影響，說明目前我國商業銀行的適應能力較弱，政府應繼續堅持穩步推進利率市場化改革的政策，慎重考慮放開存款利率的時機和方式。