影子银行发展的盈利能力研究-精品文档.docx
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1、影子银行发展的盈利能力研究一、模型设计一模型变量1.商业银行盈利能力资产收益率ROA和资本收益率ROE是衡量商业银行盈利能力的诸多指标中应用最为广泛的两个指标。本文对这两个指标参加风险因素,用经风险调整的资产收益率RROA和资本收益率RROE来衡量商业银行的盈利能力,RROA和RROE的优点在于将银行的赢利与风险结合在一起,能够测度单位风险所创造的利润,这既体现了银行风险的特点,也使盈利性的比拟愈加客观和公平。2.影子银行规模当前我国影子银行规模缺乏权威统计口径和数据,大多采取间接的方式来进行计算:一是从信贷需求角度对我国影子银行规模进行测算;二是从影子银行体系范围界定的角度对其规模进行测算1
2、0-12。本文拟从信贷需求角度测算我国影子银行规模。这种测算方法的经济理论基础是“一定时期内全社会经济活动主体实现的GDP对应全部金融机构的信贷支持,称为“单位GDP的贷款系数,用RYL表示,该指标体现了正规金融机构对经济活动的信贷支持程度。测算的整体思路是用影子银行的借款主体创造的GDP测算出借款主体所需的信贷总规模,然后剔除借款主体从正规金融机构获得的贷款金额,剩余即为影子银行规模。中小经济单位农户、私营企业、个体工商户等由于可抵押资产少,经营风险高,且融资具有“短、小、频、急的特点,很难得到正规金融机构的融资支持,因此他们是影子银行的主要借款者。本文用第一产业的产值YF代替农户部门创造的
3、GDP,用“私营企业与个体经济单位的就业人数与第二、三产业的单位就业人数创造的产值乘积YE测算私营企业和个体经济单位创造的GDP;以农业贷款当年余额表示农户获得的正规信贷额度,以私营企业与个体贷款当年余额表示私营企业和个体经济单位获得的正规信贷额度。因而,农户单位GDP的贷款系数RFL、私营企业和个体工商户单位GDP的贷款系数REL,则农户、私营和个体经济单位的正规贷款知足率能够分别表示为。表1显示,2014年我国影子银行规模为211139.3亿元,是2000年的10倍之多,新世纪以来我国影子银行实现了突飞猛进的发展。为消除时间序列中可能存在的异方差性,本文对测算出的原始数据进行对数化处理,记
4、为LNSBS。3.控制变量为了消除其它因素对该研究的影响,本文选取了下面控制变量:在商业银行内部层面,选择银行资产规模LNA、资产负债率DA和不良贷款率NPL作为控制变量;在宏观经济层面,选择国内生产总值增长率GDPG和货币流动性M2/GDP作为控制变量见表2。二数据来源本文选取20002014年间我国27家商业银行的平衡面板数据作为样本,其中银行财务数据来源于国泰安数据库、Bankscope数据库和各商业银行年报部分缺失数据利用线性插值法进行补齐,宏观经济数据来源于国家统计局网站、中国人民银行网站,影子银行规模测算得出。三模型选择本文使用如下分析模型研究影子银行对商业银行盈利能力的影响情况。
5、二、实证分析一变量的描绘性统计分析由表3可知:RROA和RROE的均值分别为7.582、8.594,最大值分别为20.622、32.592,而最小值则均为负值-3.114、-0.640,这讲明我国商业银行的盈利能力参差不齐,甚至有的银行出现了亏损情况;我国影子银行规模均值为10.886,已经明显超过了商业银行的平均资产规模8.523,讲明我国影子银行在近些年获得了突飞猛进的发展;我国商业银行的资产规模LNA、资产负债率DA、不良贷款率NPL均值、最值差距都非常显著。二计量模型结果分析本文运用Eviews8.0软件对面板数据进行回归分析,经F检验和Hausman检验,最终确定选用个体固定效应模型
6、,回归结果见表4。由表4可知,模型调整后的判决系数均大于90%,即被解释变量的90%能够被模型选择的解释变量所解释,模型的拟合优度较高。下面我们扼要分析各自变量的回归结果。影子银行方面,影子银行规模LNSBS和RROA、RROE均在1%显著水平上成正向相关关系,且影子银行规模每扩大1%,RROA、RROE将分别提高1.262%、0.803%,讲明我国影子银行的发展显著提高了商业银行的盈利能力。原因主要有下面两点:一是近些年我国互联网金融、小额贷款公司、民间借贷等影子银行的迅速崛起加速了“金融脱媒的步伐,但真正被“脱掉的那一部分多数是信誉级别相比照较低、很可能会造成商业银行违约损失的借款者比方农
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