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我国商业银行资产负债管理的实证研究

冯鹏熙  
【摘要】: 资产负债管理(ALM)是商业银行重要的风险管理和战略规划工具。国外银行界和学术界一直致力于相关领域的深入研究和探讨。 目前,我国商业银行资产负债管理的实证研究主要是通过计量缺口来分析银行利率风险,但其未计及利率变化和其它相关因素,难以考察长时间窗口下利率波动对商业银行收益率的影响及资产负债管理的绩效。本文从Flannery利率波动与收益相关理论出发,考察长时间窗口下样本银行资产负债管理的绩效,实证结果揭示样本银行始终呈现“借短贷长”的期限结构,但降息周期下样本银行的净利息收益率并未能显著提升,这说明我国商业银行资产负债管理和利率预测、银行间市场交易策略存在严重缺陷;论文提出了适应我国情境、基于缺口状态和缺口迁徙角度的联立方程,对样本银行缺口状态和资产负债管理进行实证研究。结果揭示我国商业银行虽基本达到资产负债比例监管要求,但却形成了严重错配的资产负债期限结构;资产负债比例管理模式未能提升商业银行盈利能力,对资产负债期限配置具有负面作用。 本文剖析了外部融资市场的信息不对称对于商业银行资产负债管理的影响机理,探究了我国商业银行存在资产负债管理逆向选择效应的环境征兆和资产配置期限特征;论文提出适于我国商业银行经营环境的资产负债管理逆向选择效应的实证模型,实证结果证实了样本银行资产负债管理存在一定程度的逆向选择效应。文章从资产负债管理逆向选择效应的视角出发,诠释了我国银行资产负债管理中诸多缺陷(如严重错配的资产负债期限结构)的形成机理;为我国商业银行整合多种资源,实施资产负债管理科学决策提供了新的思路。 文章还建立了融入缺口管理、行业贷款比例、债券比例等指标,基于多目标规划的商业银行资产负债管理决策模型,并通过情景分析进行优化决策,获得多目标均衡下的资产负债表决策头寸。同时,文中引入条件风险值CVaR,利用Vasicek模型确定持有期末债券的内在价值和随机波动情景,并采用风险耦合下的Monte Carlo数值模拟技术生成情景,提出了条件风险值CVaR下国债资产配置优化决策模型。实证研究结果表明:该决策模型在科学定价和情景模拟技术下,能降低市场风险,获得优于国债市场整体收益率的持有期收益率,其优化思想和决策路径对于商业银行从事金融债、企业债及其它固定收益类证券产品市场决策具有借鉴意义。


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