资本充足率/杠杆率与银行价值灰关联分析

    提要本文采用灰色理论中的灰关联分析法，对我国银行资本充足率、杠杆率与银行价值关联度进行实证分析，并对其进行比较。这对于改善银行监管，提高银行监管水平具有一定的现实意义。
　　关键词：资本充足率；银行价值；灰关联分析

　　一、引言
　　商业银行的资本是商业银行自身拥有的或者能够永久性使用的资金。拥有充足的资本不仅是商业银行安全经营、稳定发展的前提，而且是银行股东、金融监管当局、社会公众对银行的基本要求。鉴于商业银行在国民经济中的特殊地位，对商业银行的资本充足性监管就具有重要的意义。
　　经过金融危机之后，资本监管也在不断改进。尤其是2008年的美国次贷危机之后，《巴塞尔协议Ⅲ》充分显示了对银行的资本充足、资本风险管理以及抗周期风险能力的重视，这对于我国的银行监管也有一定的启示。我国的银行充足性监管是否有效，是否应该增加监管指标，作为资本充足率的补充指标？本文对资本充足率、杠杆率与银行价值的关联性进行的分析有助于完善我国的银行监管政策，提高监管水平。
　　在资本充足性监管的有效性方面，国外的理论和实证研究一直没有得出一致的结论，并且大多集中在资本充足性如何影响银行的风险取向问题方面。Koehn和Santomero（1980）通过分析资本充足性监管与资产组合的关系，发现资本充足率的提高会增加银行破产的概率，即资本充足性监管是无效的。但是，Milne和Whalley（2001）认为，资本充足性监管可以约束银行行为，降低银行倒闭的概率，从而资本充足性监管是有效的。国内的研究大多集中在资本充足率的现状及存在的问题，如邵晓蕾（2006），顾晓敏、于夏（2010），并且对于资本充足性监管的有效性研究多是基于回归分析法，如贺潇颍（2006），罗瑶（2010），顾晓敏、于夏（2010），以及格兰杰因果检验，如胡颖荻、章宁宁（2006）。
　　本文分别研究资本充足率、杠杆率与银行价值之间的关联性，进而为我国的资本监管提出建议。与已有的研究相比，本文避免了回归分析法需要大量统计数据、数据具有良好的分布规律的缺点，利用灰色理论中的用于多因素时间序列动态分析的灰关联分析法。
　　二、资本充足性、杠杆率与银行价值的指标选取及数据来源
　　1、银行资本充足性的指标选取和数据来源。银行资本充足性包括两方面的内容：一是资本数量的充足性，即银行资本数量必须超过金融管理当局所规定的能够保障正常营业并足以维持充分信誉的最低限度；二是资本结构的合理性，即银行现有资本或新增资本的构成，应该符合银行总体经营目标或需增资本的具体目的。
　　鉴于《商业银行资本充足率管理办法》对资本充足率的计算给出了明确的公式，并且资本充足率既能反映资本数量的充足性，也能反映资本结构的合理性，反映银行面临的风险，本文选取资本充足率作为衡量资本充足性的指标。
　　考虑到研究对象的代表性及数据的可获得性，本文选取2006～2009年中国银行、工商银行、建设银行及交通银行的资本充足率用于分析，数据来源于银行年报。
　　2、杠杆率的指标及数据来源。杠杆率为核心资本与表内表外总资产的比率。巴塞尔银行管理委员会吸取2008年金融危机的经验教训，在完善新资本协议时，提出以杠杆率作为监管指标，并设置3%为下限。本文选取2006～2009年中国银行、工商银行、建设银行及交通银行的杠杆率用于分析，数据来源于银行年报。
　　3、商业银行价值的指标及数据来源。商业银行价值是指银行的综合价值，包括盈利性、流动性、风险程度及清偿能力等方面。商业银行价值的衡量指标主要有基于经济增加值的评价、财务会计指标（总资产收益率、净资产收益率等）和托宾Q值。本文采用托宾Q值，即Q=银行市场价值/银行资产重置资本，选取2006～2009年中国银行、工商银行、建设银行及交通银行的数据用于分析，数据来源于银行年报。
　　三、资本充足率、杠杆率与银行价值灰关联分析
　　灰色关联分析法是现代经济学中极为重要的经济分析方法，其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列之间的关联度就越大，反之就越小。灰关联分析是依据发展趋势做分析，因此对样本的多少没有过分要求，也不需要数据具有典型的分布规律。
　　1、确定参考数列和比较数列。运用灰关联分析时，首先要确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。一般情况下，因变量构成参考数列，自变量构成比较数列。参考数列可以表示为：Y＝｛y（1），y（2），y（3），…，y（k）｝；比较数列可以表示为：Xi＝｛xi（1），xi（2），xi（3），…，xi（k）｝，i=1，2，3，…m。其中，k为序列长度，m为比较序列的个数。本文中，比较数列X1代表杠杆率；X2代表资本充足率，商业银行价值用参考数列Y表示。
　　2、对数据进行无量纲化处理。因为原始数据中各变量具有不同的量纲，如果不消除量纲对各序列的影响，就可能得出相反的结论，所以必须消除量纲对各序列的影响。常用方法有均值化法、初值化法等。本文采用初值化法，即初值化后Xi＝，Yi=。