我国商业银行危机预警研究

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3.0 周伟光 2024-09-20 4 4 624.06KB 73 页 150积分

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硕士学位论文

摘要

在一国经济中，金融业是现代经济的核心，而银行业又是金融业最重要的组

成部分，银行系统是否安全直接关系到整个金融系统的安全。由于银行危机具有

传染性，单个银行危机如果处理不当，在一定条件下很可能引发整个银行系统危

机，而银行危机在国内外传染的过程中在特定的条件下又会引发货币危机，甚至

酿成全球性的金融危机，给国家或地区的经济发展和社会稳定造成极其不利的影

响。银行危机会给一国的社会经济带来巨大的成本，不仅会影响到和出现危机的

银行直接相关的利益方，增加财政支出，还会使一国经济增长速度放慢甚至出现

负增长，这已经为许多国家的实践所证实。因此，防范银行危机的发生就成为一

个重要的课题，对于完善银行监管机制具有重大的理论意义和现实意义。

本文的目的在于通过分析我国银行的危机特征，找出单个商业银行危机产生的

根本原因，从而构建一个适合我国实际的银行危机预警模型。本文的基本内容可

概括如下：首先分析了银行危机发生的一般原理，界定了银行危机的概念，划分

其类型，解释了银行危机产生的根源，并介绍了银行危机的传染机制。然后评析

了各种不同的银行危机预警模型。现有的危机预警模型可分为两大类：定性分析

法和数理统计分析法。其中定性分析法包括了美国的CAMELS评级体系、日本、

英国和其他国家的银行评级体系；数理统计分析法包含了信号法、参数法和非参

数法等方法。参数法里面应用最多的就是二元logit方法；而非参数法又包括了类神

经网络法、聚类分析法等等。这些方法各有各的优点和缺点。本文第四章分析了

我国银行业的经营状况、危机特点和目前我国的银行危机预警状况。尤其是针对

目前国有商业银行不良贷款率不断降低的情况，透过现象看本质，发现了不良贷

款率的降低很大程度上是依靠扩大贷款规模来实现的。第五章构建了我国银行危

机的预警模型。首先采用因子分析法对样本银行2006-2008年的风险状况进行了综

合评价，并以此为依据将样本银行划分为4个不同的风险等级。本文在前面学者研

究的基础上选取了18个典型的指标，综合考察了商业银行在信用风险、流动性风

险、资本风险、盈利能力、管理能力、成长性等各个方面的风险状况。在此基础

上通过均值检验对指标进行筛选，最终得到10个有显著意义的指标，最后采用累

积logit方法构建我国商业银行危机预警模型并检验该模型的预测能力。

本文采用定量分析与定性分析相结合的方法，综合运用经济学、财务分析、多

元统计分析等方面的知识和理论，研究我国商业银行的危机预警。本文的创新之

处主要体现在以下几个方面：一是在构建我国商业银行危机预警模型时，运用因

子分析法对样本银行的风险状况进行综合评价，算出各个银行的综合得分。综合

得分越高的银行其风险越低，从而将银行的风险等级划分为不同的等级，作为模

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型回归的因变量，克服了我国商业银行缺乏倒闭样本、也没有商业银行风险状况

历史数据的困难。二是运用累积logit分析方法构建我国商业银行危机预警模型，这

种方法目前应用在危机预警方面很少，但具有很强的实用性，它克服了二元logit

分析中因变量只能取0和1两种结果的不足，但又具有和二元logit类似的预警效果。

三是在分析引起我国商业银行危机的原因之一不良贷款率的时候，采用因素分析

法，将不良贷款和贷款总额各自的贡献拆分开来，发现了在不良贷款率下降背后

蕴藏着的实质问题。

关键词：银行危机；预警；因子分析；累积logit

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III

ABSTRACT

In a country's economy, the financial system is the core of modern economy, while

the banking sector is the most important component. The safety of the banking system is

directly related to the safety of the entire financial system. As the banking crisis is

contagious, a single banking failure under certain conditions, if not handled properly, is

likely to lead to the entire banking system crisis, which will also trigger a currency

crisis, or even lead to global financial crisis, making extremely negative impact to the

country or region's economic development and social stability. Banking crisis will give

a huge social and economic cost, which will not only affect the direct interest related

parties and increase fiscal expenditures, but also slow down a country's economic

growth. Therefore, to prevent the occurrence of banking crises has become an important

issue, and has important significance both theoretical and practical for improving

banking supervision mechanism.

The purpose of this paper is to find the root causes of the failure of a single

commercial bank by analyzing the characteristics of the banking crisis in China, and

thus to build a banking crisis warning model in China. The content of this paper can be

summarized as follows: Firstly, it analyzed the general principles of banking crises,

defined the concept of banking crisis, divided its types and explained the root causes the

transmission mechanism of banking crises. Then the paper assessed a variety of early

warning models of banking crisis. It could be divided into two broad categories:

qualitative analysis and statistics analysis. Qualitative analysis included the CAMELS

rating system in the United States, banking rating systems in Japan, the United

Kingdom and other countries. Mathematical statistical analysis included the signal

method, parametric method and non-parameter method, in which the binary logit

method was most widely used. The parameter method included the neural network

method, cluster analysis and so on. These methods had their own advantages and

disadvantages.

Chapter IV analyzed the operations of China's banks and characterized the crisis in

China. Particularly, this paper found that the reduction of the rate of non-performing

loans to a large extent depended on the extending of the size of loans, rather than the

decline of non-performing loans. Chapter V constructed an early-warning model of

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banking crisis for China. Firstly, the paper used the factor analysis method to have a

comprehensive evaluation of the risk conditions of the sample banks during the years

2006-2008, and then divided the sample banks into four different risk levels. In this

chapter, the writer had selected 18 typical indicators to have a comprehensive study of

commercial banks’ risks in credit, liquidity, capital, profitability, management ability,

growth and other aspects. On this basis, thought the T’s tests, we extracted 10

significant indicators, and used the cumulative logit method to build the early-warning

model for China's banking crisis and test the model's predictive power.

In this paper, it combined quantitative analysis and qualitative analysis,

comprehensively used the knowledge and theories in economics, financial analysis and

multivariate statistical analysis, to study the early warning of China's commercial banks’

crisis. The Innovations of this paper is mainly reflected as follows: Firstly, when

constructing early-warning model of China's commercial banking crisis, it used the

factor analysis method to conduct a comprehensive assessment of risk status of the

sample banks, and to calculate the composite score for each bank. This approach

overcome the deficiency that it lacked samples of bank failures and there was little

historical data on commercial banks’ risk status in our country. Secondly, it used

cumulative logit analysis method to construct early-warning model of China's

commercial banking crisis. This approach is not widely used currently in the crisis early

warning field, but it has a strong practicality. It overcomes the deficiency of the binary

logit that the dependent variable can only take 0 and 1, but has a similar warning effect

of binary logit. Thirdly, when analyzing the reduction of the non-performing loan ratio

of China's commercial banks, the writer used the factor analysis method to split the

respective contributions of non-performing loans and the size of total loans, and

discovered the substance problems behind the Phenomenon of the decline in the

non-performing loans ratio.

Keywords: banking crisis; early warning; factor analysis; cumulative logit

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第一章绪论..................................................................................................................... 1

第一节研究的背景与研究意义.............................................................................. 1

第二节国内外研究文献综述.................................................................................. 3

第三节研究方法与内容框架................................................................................ 10

第四节本文创新之处............................................................................................ 11

第二章关于银行危机的理论分析............................................................................... 12

第一节银行危机的概念及分类............................................................................ 12

第二节银行危机的成因分析................................................................................ 13

第三节银行危机的传染机制................................................................................ 17

第三章商业银行危机的预警体系............................................................................... 19

第一节定性分析法与银行危机预警.................................................................... 19

第二节数理统计分析模型与银行危机预警........................................................ 22

第四章我国商业银行危机预警的现状分析............................................................... 26

第一节我国商业银行的经营状况及潜在危机.................................................... 26

第二节我国商业银行危机预警状况分析............................................................ 32

第五章我国商业银行危机预警模型的构建............................................................... 34

第一节研究方法与构造原则................................................................................ 34

第二节因变量的确定............................................................................................ 38

第三节解释变量的筛选........................................................................................ 46

第四节累积 logit 分析........................................................................................ 47

第六章全文总结及未来展望....................................................................................... 52

第一节全文总结.................................................................................................... 52

第二节不足之处与未来展望................................................................................ 52

参考文献......................................................................................................................... 54

附录

............................................................................................................................... 57

致谢

............................................................................................................................... 70

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第一章绪论

第一节研究的背景与研究意义

一、研究背景

银行危机最早出现于13世纪。此后，世界范围内的银行危机也一直不断发生，

但大多数都是小范围的。直到上世纪80年代中期，银行危机开始频繁地、大规模

地爆发。一部银行发展史几乎就是一部银行危机史。上世纪80年代中期至今的将

近二十年间，全世界发生了100多起银行危机。国际货币基金组织的180多个成员

国中，有130多个发生过不同程度的银行问题。

1从最富有的国家——日本、美国等，

到最贫穷的撤哈拉以南非洲地区，从经济增长速度最快的东南亚国家和地区，到

新的转轨经济国家，几乎没有几个国家不曾遭遇过这样那样的银行危机。金融危

机的实践表明，决定金融危机的广度和深度的关键因素就是银行危机。在最近两

年由次贷危机引发的金融风暴中，世界各大银行均面临一定程度的危机，而银行

危机也引发了更深层次的全球性金融危机。银行危机已经成为一种全球现象。

商业银行作为一种金融企业，同普通企业一样不可避免地要面对危机。在一

国经济中，金融业是现代经济的核心，与经济增长密切相关，而银行业又是金融

业最重要的组成部分，银行系统是否安全直接关系到整个金融系统的安全。由于

银行危机具有传染性，单个银行危机如果处理不当，在一定条件下很可能引发整

个银行系统危机，而银行危机在国内传染的过程中在特定的条件下又会引发本国

货币危机，银行危机在跨国传染过程中在特定的条件下会同时传染货币危机，甚

至酿成全球性的、全面的金融危机，给国家或地区的经济发展和社会稳定造成极

其不利的影响。美国经济学家保罗·克鲁格曼曾经说过：“东南亚金融危机的根本

原因不是汇率失调，而是坏的银行制度。”

过去我国银行系统受到国家隐性担保，公众相信国有银行不会倒闭，所以暂

时不会发生大规模的银行恐慌；同时，公众源源不断地把存款存入银行，使我国

银行业巨额不良资产问题暂时被掩盖起来。但是随着中国加入WTO并向外资全面

开放中国的银行业，外资银行可在全国范围内开展人民币业务，中国银行和外资

银行间的竞争将不可避免。在强大的外资银行面前，我国银行业的稳定无疑将面

临巨大的挑战。

二、研究意义

1世界银行等编，张青松等译，《近期全球银行倒闭风潮的教训》，中国财政经济出版社，1999 年 8 月。

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（一）理论意义

银行危机会给一国的社会经济带来巨大的成本。这成本包括直接成本和间接

成本。直接成本是和银行直接相关的利益方受损，如银行的股东，其所持有的股

权会减少甚至消失；存款者则面临着其部分或是全部银行存款的丢失以及重新进

行投资组合的成本。如果一些银行倒闭了，和这些银行有信贷关系的企业或家庭

就会减少支出，在短期之内导致产出的下降。而纳税者则要支付拯救银行的各项

支出。这些都是银行危机给特定的群体以及行业部门带来的直接损失。银行危机

带来的另外一项直接成本就是解决危机需要大量的财政支出。财政支出包括恢复

金融体系所需要的各项支出，主要有对银行注入大量资本和支付给存款者的各项

费用。国际组织的一些学者的研究及统计结果表明，解决银行危机的财政支出基

本上超过了一国GDP的10%。一般而言，发展中国家解决银行危机的成本要高于发

达国家，而解决“复合型危机”（货币危机、债务危机、银行危机交织在一起的危

机）的成本又要高于单纯的银行危机。

银行危机带来的间接成本主要是使一国经济增长速度放慢甚至出现负增长，

这已经为许多国家所证实。发展中国家银行危机的情况也证明，对经济影响范围

较广的银行危机持续一年，该国的GDP将下降1%，持续两年，GDP将下降3%。而

经济增长速度的放慢往往伴随着失业率的升高。银行危机还会影响到货币政策的

效果。据IMF对部分发生银行危机的国家调查结果显示，银行危机往往导致货币需

求和货币乘数处于不稳定状态。2严重的银行危机还会干扰货币政策的正常执行，

因为当局在这种情况下往往不敢动用紧缩的货币政策，害怕这样做会使本己陷入

困境的银行处境更加艰难，但结果只会令情况变得更加糟糕。银行危机还会加大

经济的波动性，当一国爆发银行危机后，国外投资者会迅速撤走资金，导致资本

大量外逃。

正因为银行危机会给一国的社会福利、经济发展带来非常巨大的损失，因此，

防范银行危机就成为一个重要的课题。防范银行危机的发生主要有两种途径，一

种是健全一国的银行体系，减少危机发生的可能性，另一种就是加强对银行危机

的预警。一般而言，在危机发生之前银行的很多特征都会发生变化，通过关注与

银行健康状况密切相关的各因素的变化，预测危机是否会发生，从而及时发出预

警信号，便于银行和监管当局在危机发生前及时采取有效的纠正措施。

（二）现实意义

在中国，由于我国的商业银行体系情况特殊，加强对银行危机的预警问题研

究尤其重要。虽然到目前为止，我国尚未发生大规模的商业银行危机，但并不意

味着我国的银行体系是健康安全的。随着金融全球化的深入和我国金融体制改革

2World Economic Outlook, IMF, 1998, （5）.

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的逐步深化，我国金融业特别是银行系统存在的问题逐渐显露，我国商业银行面

临的许多潜而未发的问题，已经远远超过了“风险”一词所能反应的严重程度，

中国银行业存在的问题可能比许多发生银行危机的国家还要严重。只是由于我国

特殊的体制问题，尚未出现大规模的银行倒闭现象。相对于国外的显性银行危机

来说，我国的银行危机更多是隐性的。Demirguc-Kunt（2001）对1980-1995年间36

个发达国家及发展中国家的银行危机进行考察后发现，这些国家的银行危机并不

伴随着银行体系存款的减少。所以他认为，对银行危机更为可行的界定是银行资

产质量的下降和银行不良贷款的上升。这种情况在发展中国家和转型经济国家相

对普遍，主要因为这些国家的监管相对薄弱，无法及时发现银行所存在的问题，

并且银行也可以通过发放新的贷款来掩盖旧贷款所存在的问题。我国的情况也是

如此。银行危机己成为不得不正视的一个问题，完全有必要把银行风险提高到银

行危机的高度上来认识。

过去两年多来，全球经历了一场自上世纪30年代以来罕见的金融危机，由美

国次贷危机引发的金融危机愈演愈烈，迅速穿透资本市场、货币市场和信贷市场，

从局部发展到全球，从金融领域扩散到实体经济领域。虽然国内银行业参与国际

市场的程度还不深，加之近年来商业银行与资本市场实行隔离，此次金融危机对

我国银行业的直接冲击并不大，国内银行受到的直接损失有限。但是随着我国金

融业的全面开放，外资金融机构的大举进入，再加上国有银行产权制度的改革，

银行业的竞争将变得非常激烈，银行破产的风险将进一步增加。在这样一个经济

金融全球化的背景下，如果不谨慎防范，金融危机很容易传递到国内，而首当其

冲的就是我国的银行业，因此，建立一个有效的银行危机预警系统对监管机构、

商业银行和社会公众均具有重大的现实意义。

第二节国内外研究文献综述

一、国外研究文献综述

（一）银行危机发生的原因

1．信息不对称导致银行危机的发生

Boyd, Chang and Smith（1998）提出，信息不对称包括道德风险和逆向选择，

它们在通货膨胀率高时尤其明显，因为这时候真实利率会下降，当真实利率下降

时，作为银行负债方的储蓄便会下降，而作为银行资产方的借贷会增加，如果借

款者的增加伴随着借款者质量的下降，那么银行就面临着更大的信用风险。

2．外来冲击增加银行危机发生的可能性

Stocker（1995）的研究表明，如果有外来冲击，比如国外利率的提高，加上

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国内固定汇率，会引起国际储备的流失。如果不加以制止，就会导致信贷匮乏，

导致更多的银行破产，甚至引发金融危机。而且，如果本国货币发生了贬值，银

行以外币形式持有的负债就会增加，这会加重银行的负担。Mishkin（1996）还认

为，在上述的情况下，如果中央银行试图通过本国利率的大幅上调来抵抗投机性

攻击，银行反而会变得更加脆弱。

Evans.O, Leone.A , Gill.M 和Hilbers.P（2000）提出，通货膨胀的突然下降会

导致更低的名义收入和现金流，也会损害银行的健康。

3．传染导致系统性银行危机

Philippe Ahgfon和Patrick Holton（2000）研究结果表明，在只有一个票据结算

中心，且较少管制的自由银行体系下，单个银行的危机更容易传染到其他银行。

他们认为，自由的银行体系并不能消除银行危机的传染性。相反，这种系统在减

少潜在的无偿付能力的银行时效率越高，反而越容易导致银行挤兑在系统中传染。

即这种系统在减少银行危机方面越有效，反而放大了银行危机的传染性。

Aigbe Akhigbe和Jeff Madura

（2001）认为，银行危机的传染性是指单个事件的

负面影响降低了其他银行的价值。为了检验银行危机的传染程度及传染对象，他

们建立了理论模型并进行实证检验。研究结果表明：处于同一地区的其他银行受

银行危机的影响程度比较大；无论是大、小银行的危机都会在不同程度上影响其

他银行。

（二）银行危机预警研究综述

1．预警方法的研究

预测银行危机，从方法上，主要可分为两大类。第一类是定性分析法，第二

类是数理统计分析法。

（1）定性分析法。最为典型的定性分析法是CAEML银行评级法。CAMEL评

级体系始于上世纪八十年代，此种评级法被美国三大监管机构所采用，它建立的

基础是检查者采用一定的标准对银行进行评估。但Rojas-Suarez（1998）提出，

CAMEL的指标在新兴市场经济国家尤其是拉美国家并非十分有效，考察存款利

率、信贷增长率以及银行间债务的增长倒更为有效，因为这些变量是根据银行体

系的平均水平来考察的。CAMEL更能考察单个银行的不足，而非整个银行体系的

风险。

（2）数理统计分析法。使用数理统计模型对银行的健康状况进行预测是近年

来一个显著的发展。统计模型重点在于发现导致银行将来失败的可能性，从而在

银行倒闭前把高风险的银行找出来，所以统计模型能起到更好的预警作用。银行

危机预警模型的研究一般是收集破产银行和稳健银行的财务数据，找出对银行风

险有显著解释作用的指标，然后利用一定的数理统计方法建立预警模型。这种方

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法是银行危机预警模型研究最常使用的方法，主要包括单变量分析、判别分析、

logit

分析、probit分析等。

①单变量统计分析

这类研究可以追溯到20世纪30年代，Altman（1968）使用的单变量模型为以

后的多元分析奠定了基础，它的模型预测期限可以达到5年。Meyer和Pifer（1970）

探讨了银行危机的预测问题。用模型X（i）t=α（i）十β（i），对选用的32个财务

指标进行逐步回归，并进行实证分析，得出结论认为，用发生危机前1-2年的财务

指标预测危机的准确率在80%以上，而用3年及3年前的财务指标则无法区分安全银

行与危机银行。Korobow（1985）建议采用净资产/总资产、权益资本/总资产、贷

款总额/总资产或流动性资产/总资产指标来预测银行危机发生的可能性。

然而这种方法有明显的缺陷。首先，商业银行风险状况是多方面的，单一的财

务比率不可能包含银行风险的所有信息，仅仅根据一个财务比率就对银行的风险

状况进行评判是难以令人信服的。其次，由于各个财务比率反映银行风险的不同

侧面，对不同财务比率逐一进行单变量分析得出的预测结果可能是相互矛盾的。

②判别分析

使用多重判别分析方法（MDA）研究银行危机早期预警比较有代表性的是

Sinkey（1975）。该研究将1972年和1973年初被美国监管部门断定为有问题的110

家银行作为分析对象，并为每家银行选择一个经营地区、存款规模、分支机构数

量相同的无问题银行作为配对样本。使用这两类银行1969——1972年的10个反映

银行流动性、贷款、资产和存款构成、效率、盈利性、资本充足率以及收入来源

和用途等方面状况的财务比率。分析的结果是，贷款收入/总收入、其它费用/总收

入以及营业支出/营业收入这三个财务比率的判别能力最强。

Spahr（1989）以1985年破产的117家银行和117家正常经营银行作为研究样本，

建立1980一1984年每一年的判别函数，使用的研究变量包括管理效率、盈利性、

农业贷款的集中度、工商业贷款的比重、资本充足率、贷款损失等待。他的主要

结论也与Sinkcy（1975）一样，越接近商业银行实际发生资不抵债的时间，判别函

数的预测能力就越强。

这种方法对数据的要求较高，要求反映银行财务特征的变量在各个组内遵循多

元正态分布，而实际采集到的数据往往难以满足这种条件，从而削弱了判别函数

的功能。Rose和Kolari（1985）所做的实证研究也证实，虽然从单变量看，美国联

邦存款保险公司（FDIC）早期预警系统IMS所包含的财务比率指标能够很好地区

别银行风险状况的高低，其中许多指标在银行破产前六年就表现出与正常经营银

行显著不同，但是利用这些指标建立的线性判别函数和二次式的判别函数的判别

准确性却不是很高。

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