数字金融能降低商业银行风险承担水平吗——来自102家商业银行的经验证据

近年来,以大数据、人工智能等技术为代表的数字金融呈现出长足发展态势,作为防范化解系统性金融风险的重要部门,商业银行在数字金融时代背景下将会面临怎样的风险值得深入探讨。本文基于我国102家商业银行的样本数据,构建固定效应模型和GMM动态面板模型,探讨数字金融发展对我国商业银行风险承担水平的影响。研究发现,数字金融会对商业银行风险承担水平具有收敛作用,货币政策会削弱其收敛作用,资本充足率会增强其收敛作用,数字金融会通过提高非利息收入和科技投入的传导机制,降低商业银行风险承担水平。最后,根据研究结论,从监管策略、货币政策等方面提出对策建议。     

金融科技对商业银行风险承担的影响——基于商业银行信贷结构的视角

通过构建金融科技发展指数,并基于2013~2019年上市银行面板数据进行实证分析,探讨金融科技与商业银行融合发展之间的关系。研究结果表明：（1）金融科技与商业银行融合发展有利于降低商业银行风险承担。（2）不同商业银行应用金融科技效果存在显著差异,与国有商业银行相比,其他股份制商业银行应用金融科技缓释风险承担的效果更明显。（3）金融科技应用于不同信贷结构,对商业银行风险承担的影响和偏好具有显著差异性,国有商业银行偏好借助金融科技调整贷款担保结构缓释风险承担,而其他商业银行偏好借助金融科技调整贷款期限结构缓释风险承担。研究结论对金融科技与商业银行深度融合、优化信贷结构、缓释风险承担提供了重要启示。     

金融科技与银行信用风险：加剧还是降低

利用文本挖掘法构建各银行金融科技发展指数,并基于2011—2020年492家商业银行数据,运用渐进双重差分理论和固定效应模型研究了银行金融科技与银行信用风险的关系。结果表明：金融科技与银行信用风险之间存在倒U型关系;金融科技通过自信效应加剧银行风险承担,增加信用风险;金融科技通过信息改善效应缓解银企信息不对称,降低信用风险;中小银行信用风险水平受金融科技影响更明显。     

互联网金融对商业银行系统性风险的影响 ——基于沪深股市上市商业银行的证据

立足资产价格波动理论和长尾理论,文章阐述了互联网金融对商业银行系统性风险的影响机理,然后运用条件风险价值法测算商业银行系统性风险,并结合2007～2016年中国沪深股市14家上市商业银行的面板数据进行实证检验。研究发现,互联网金融通过冲击商业银行资产业务和负债业务,进而影响商业银行信贷风险和流动性风险,显著提高商业银行系统性风险。因此,商业银行可通过加强金融创新、增加互联网消费信贷的投放比例、积极调整利率政策等手段应对互联网金融的冲击。     

金融科技对银行风险承担的“双刃剑”影响——基于宏观审慎监管的调节作用

稳妥发展金融科技,加速实现商业银行数字化转型,已成为现阶段及未来一段时间金融供给侧结构性改革的核心内容。基于金融科技的“赋能”效应和“挤出”效应,考察了宏观审慎监管下金融科技对银行风险承担的影响机制。研究发现：商业银行发展金融科技整体上能降低银行风险承担,但贷款结构调整、银行竞争程度分别在金融科技影响银行风险承担的过程中发挥着竞争性的间接作用,此外,宏观审慎监管对金融科技“赋能”效应有正向调节作用,而对金融科技“挤出”效应有反向调节作用。研究从银行成立金融科技子公司的视角出发,为商业银行发展金融科技和监管部门制定宏观审慎监管政策提供了理论探讨和经验证据。     

金融科技与银行信贷风险——基于我国商业银行的经验证据

以2011—2020年我国31家上市银行为样本,基于银行业金融科技发展水平评价指标体系的构建,对银行业金融科技发展如何影响银行信贷风险问题进行研究。研究结果表明:在样本区间内我国银行业金融科技整体发展水平呈逐年上升的趋势,就其后端技术而言,互联网技术发展迅猛,人工智能技术发展相对缓慢;银行业金融科技后端技术均可对商业银行不良贷款率产生显著的负向影响,发展银行业金融科技能够有效降低银行信贷风险。各后端技术对于银行信贷风险的影响存在较大差异性,其中,人工智能技术对银行信贷风险的平抑效果最佳;考虑银行规模及所有权结构异质性,银行业金融科技发展对于大型银行、国有银行信贷风险的抑制效果相对较弱。     

数字金融、风险承担与商业银行经营绩效

本文以2013年-2021年沪深A股上市商业银行为研究样本,实证检验数字金融对商业银行绩效的影响,以及风险承担对数字金融与商业银行经营绩效之间关系的调节作用。研究发现,数字金融的发展提升了商业银行经营绩效,并且银行风险承担水平越高,数字金融对商业银行经营绩效的提高作用越明显。研究表明：数字金融实现了商业银行资源的精准匹配,节约了组织与客户的沟通成本,打破了地理区位的制约,从而对商业银行经营绩效产生积极影响,尤其在风险承担水平高的银行中,这种影响更显著。进一步通过分组回归发现,在大中型银行中,数字金融对银行经营绩效的提升作用更明显。研究结论对推动数字金融发展、提升商业银行经营绩效具有参考价值。     

贷款行业集中度对商业银行系统性风险影响的实证研究——基于MES方法

金融危机爆发后,银行业系统性风险得到了广泛的关注。基于2007-2012年中国10家上市银行的相关数据,文章利用MES方法测算系统性风险贡献度,分析贷款行业集中度对商业银行系统性风险的影响。研究结果表明,贷款行业集中度对商业银行系统性风险存在正向影响。因此,商业银行在投放贷款过程中,应该防范贷款行业投向的过度集中,从而减少系统性风险爆发的可能性。该研究结论为我国商业银行合理配置信贷资源提供了有利的依据。     

金融科技赋能商业银行风险管理转型

风险管理是商业银行的立身之本,科技是推动商业银行不断提升风险管理水平的重要因素。大数据、云计算、物联网、区块链和人工智能等新一代信息技术的发展和应用,开启了金融科技——FinTech时代的来临。商业银行在积极深化互联网金融的基础上,通过收购、投资、战略合作等多种方式布局金融科技,以打造全新的核心竞争力。金融科技不仅对商业银行提出了新的要求,也给传统风险管理带来新的机遇,赋能其转型升级。文章针对传统商业银行风险管理的局限和痛点,提出金融科技的创新解决手段,同时指出金融科技可能给商业银行带来的新风险,最后提出商业银行风险管理转型的策略建议。     

商业银行流动性创造与系统性风险——基于中国32家上市银行的经验证据

立足我国商业银行流动性创造的现实环境以及不同银行的实际状况,运用国外先进理论梳理我国银行流动性创造影响系统性风险的内在机理,探索其政策价值。基于我国32家上市商业银行的季度数据,运用非平衡面板对理论假说进行实证研究。研究结果表明：在我国特殊国情下,银行流动性创造会抑制系统性风险;进一步研究发现,我国流动性创造与系统性风险的负相关性由尾部风险驱动。在异质性分析中发现,银行流动性创造对全国性银行、低股东权益银行、低存款银行的负向影响更为明显。研究结论对于我国审慎监管选择与协调具有一定的参考价值,对于防止银行脆弱性聚集、金融高质量运行和维护金融稳定有一定的启示作用。     

防范和化解金融风险的思考

一、我国金融风险的类别 从金融角度看,当前金融风险可归纳为系统性风险和非系统性风险.系统性风险主要指利率风险、政策风险、国际收支风险等.系统性风险对金融体系和国民经济的影响是相当大的,有时甚至是灾难性的,此种风险爆发的许多因素并非是金融机构本身所能调控的.因此,目前商业银行日常所面临的最大挑战,实际上主要是非系统性风险,如商业银行在经营过程中,因经营管理不善、违规扩张或债务人违约等一些原因,导致金融机构受损失的可能性.     

结构性货币政策、同业业务与系统性金融风险

基于2013-2018年16家中国上市商业银行数据,从同业业务规模角度出发,研究结构性货币政策对系统性金融风险的影响和作用渠道,实证结果表明,以短期流动性调节为主要目标的常备借贷便利工具增加了同业业务规模,但以结构性调整为主要目标的中期借贷便利降低了同业业务规模,并且结构性货币政策对商业银行同业业务规模的影响具有异质性;结构性货币政策的实施可能会因为同业业务规模的增加,提高金融系统风险关联性,从而加剧系统性金融风险.因此,在结构性货币政策实施过程中应加强资金流向的监管,防止金融机构的套利行为导致资金在金融系统的"空转",警惕其对系统性金融风险的影响.     

金融周期视角下中国系统性金融风险的状态转换效应研究

基于金融状况指数和BP滤波提取金融周期,利用动态△CoVaR方法分别测度银行、证券、保险及其他金融业的系统性金融风险水平,并基于1996年1月至2019年3月金融市场数据,运用MS-VAR模型分析不同市场状态下金融周期对各类金融行业系统性金融风险的非线性影响.结果表明,因极端金融事件所引发的金融周期波动会导致系统性金融风险在不同状态之间频繁转换,在不同状态下金融周期冲击对系统性金融风险的影响方向与程度在短期内存在明显的状态层次性和行业差异性;系统性金融风险在中长期上呈现出显著的顺周期性和波动同步性特征,且在风险爆发期的周期波动程度高于风险积累期.监管部门需及时关注金融周期波动引发系统性金融风险的状态转换效应,尤其关注行业差异和政策持续时间.     

金融科技对商业银行盈利能力的影响研究

随着科学技术的迅速发展,应用新型技术已成为商业银行升级转型、创新发展的关键。商业银行运用科技手段使自身的金融服务产品更为精细化、场景化和智能化,从而提升利润水平。为探讨金融科技对商业银行盈利能力的影响,以2011—2021年11家商业银行的数据为样本进行实证分析。实证结果表明,商业银行的金融科技水平与其盈利能力正相关,金融科技的发展提升了商业银行的盈利能力。鉴于此,商业银行应与金融科技融合发展,转变其原有的经营模式,优化业务流程,以获取更为可观的经济效益。     

金融科技与银行信贷配置效率——我国143家商业银行的经验证据全文替换

金融科技催生的新的金融服务模式能否有效提高商业银行信贷配置效率？通过将地区金融科技与商业银行的微观数据进行匹配后,使用2011—2020年我国143家商业银行的非平衡面板数据,考察金融科技对商业银行信贷配置效率的影响及其机制。实证结果表明：金融科技能显著促进商业银行信贷配置效率,使用工具变量、GMM估计及DID缓解内生性后结果依然稳健。异质性分析表明,金融科技对提高商业银行信贷配置效率的作用在规模、上市、股份制银行、城商行、合资银行以及东部、西部和经济发达地区表现更加明显;机制分析表明,金融科技从提高商业银行风险承担能力、降低贷款集中度等方面能促进商业银行信贷配置效率。因此,在我国数字经济快速发展的重要时期,应持续推进金融科技发展,大力实施商业银行数字化转型战略,助力信贷配置优化和更好服务实体经济。     

商业银行系统性风险的理论分析和度量方法综述

国际上普遍认为,系统性金融风险的累积和宏观审慎监管的缺失,是导致美国次贷危机的重要因素之一,而我国商业银行近年来一直处于高速发展的阶段,同时,我国的银行体系还具有很大的脆弱性,随着金融改革的深化和外资银行的进入。银行业竞争势必更加激烈,面临的风险也会逐步加大。如果不加以监管而任其发展,金融系统性风险会不断积累。最终很可能酿成危机。然而。能够有效识别并科学测度系统性风险,是监管当局进行科学应对的重要前提．本文分别从商业银行系统性风险生成原理和主要的度量方法上对该问题进行了探讨。     

货币政策、风险承担与银行超效率——-基于中国商业银行面板数据的实证研究

基于２００２—２０１２年中国１１家主要上市商业银行的面板数据,利用ＳＢＭ超效率模型和动态面板数据ＧＭＭ模型,研究了货币政策对风险承担下中国商业银行超效率的影响问题。结果表明：样本银行的超效率水平逐年提高且差异不大,超效率水平呈现倒“Ｕ”型变化趋势;货币政策对风险承担下商业银行的超效率均呈现负向关系且影响显著;风险承担因素对银行超效率的测量十分重要,并且货币政策对风险承担下的银行超效率具有重要影响。因此,从促进经济增长和金融发展的角度而言,中央银行进行货币政策调整时,应在宏观层面审慎监管风险承担下中国商业银行的效率。     

我国商业银行面临的金融风险及其控制

我国银行业在快速发展的同时,面临着严重的系统性金融风险和非系统性金融风险。风险管理是商业银行的生命线。我国商业银行应积极采取措施,强化风险管理能力,减少风险损失;同时金融监管部门也应强化以风险为核心的银行监管,构建以防范风险为基础的存款保险制度。     

浅析系统性风险对商业银行存款保险费率的影响

商业银行的预期损失不仅来自于独立银行违约的风险,还有部分来自于银行系统性风险。只测算独立商业银行违约风险的存款保费用并不能完全支付投保存款的预期损失。为了测量银行系统性风险,本文在Merton期权定价模型为基础上引入商业银行系统性风险变量,进行费率测算,分析系统性风险对商业银行存款保险费率的影响。     

基于GARCH-Copula-CoVar方法的我国银行系统性风险的度量研究

借鉴Adrian和Brunnermeier的方法,同时考虑到了金融变量之间的动态相关关系,提出了应用GARCH-Copula-CoVar的方法来测度了我国上市银行的系统性风险以及边际风险贡献,研究发现,规模大的银行其自身的风险控制能力更强,而对于那些中小银行,它们的风险抵抗能力相对较弱;在考虑了单个银行的风险溢出条件下,系统性风险明显增加,存在明显的风险溢出,特别是规模较大的商业银行容易带来更大的风险溢出。