貸款集中度對商業(yè)銀行系統(tǒng)性風險影響——基于16家上市商業(yè)銀行的實證分析.pdf

1、習近平總書記在2015年1月26日的中央領導小組第十二次會議上提出“供給側改革”，目的是減少無效產能，提高有效產能，清除“僵尸企業(yè)”所占用的各種資源，特別是制造業(yè)、煤炭、鋼鐵、水泥這些行業(yè)。我國銀行業(yè)在這些領域的中長期貸款的集中度非常高，隨著這些行業(yè)的利潤率大幅下降，銀行業(yè)又無法在短時期內調整貸款結構，有可能給銀行本身帶來巨大的風險，通過連鎖反應又會給金融市場帶來巨大的系統(tǒng)性風險。筆者認為，貸款集中度對銀行業(yè)系統(tǒng)性風險具有不可忽視的影響

2、。
　　一旦集中的貸款發(fā)生違約現(xiàn)象，那么銀行將面臨巨大的流動性風險。一家銀行出現(xiàn)風險之后，會傳染到其他銀行，最后直到傳染到整個金融系統(tǒng)，整個系統(tǒng)都面臨風險，最后導致金融危機。因此，研究貸款集中度對銀行業(yè)系統(tǒng)性風險的影響和貢獻度，對于商業(yè)銀行積極調整貸款結構，嚴守系統(tǒng)性風險底線，以及防范金融系統(tǒng)性風險有著重要的現(xiàn)實意義。
　　全文在回憶相關文獻的基礎上，詳細闡釋了商業(yè)銀行貸款集中度的現(xiàn)狀、內涵及成因；進一步闡述了商業(yè)銀行系統(tǒng)性

3、風險的內涵和測量方法。緊接著，進一步分析了貸款集中度是如何影響銀行系統(tǒng)性風險，并試探性的就其傳遞路徑進行了剖析。
　　筆者借鑒前人的做法，選取2010-2014年上海、深圳兩家交易所共16家上市商業(yè)銀行作為分析樣本，并將其分為三類。然后根據(jù)赫芬達爾指數(shù)方法，在修正的HHI指數(shù)的基礎上制定貸款集中度三大指標，并進行計算；借鑒劉春杰（2013）方法，利用 MES模型進行估計上市商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風險貢獻度。最后，在設置相關輔助控制變量的

4、基礎上，利用非平衡面板數(shù)據(jù)進行實證分析。主要從上市商業(yè)銀行整體和不同類型商業(yè)銀行兩個方面得出相同結論：上市商業(yè)銀行無論哪種類型，貸款行業(yè)集中度與系統(tǒng)性風險均成正相關關系，意味著無論何種類型商業(yè)銀行，若信貸資金過度集中的某些行業(yè)，容易引發(fā)系統(tǒng)性風險。與此截然相反的則是，針對商業(yè)銀行的貸款客戶集中度與區(qū)域集中度，則與系統(tǒng)性風險均成負相關關系。
　　從文中實證分析的結果可以看出：商業(yè)銀行不同類型的貸款集中度對系統(tǒng)性風險的影響是不同的，因