閆東玲,申文旭(天津大學管理與經(jīng)濟學部,天津　300072)

信用違約互換在商業(yè)銀行中的應用
——基于中小企業(yè)融資難問題

閆東玲,申文旭
(天津大學管理與經(jīng)濟學部,天津300072)

根據(jù)均衡信貸配給理論,銀行在標明利率下只能滿足一部分申請人的貸款,而我國中小企業(yè)風險過大,使信貸資源流向了大中型企業(yè),中小企業(yè)的貸款需求無法滿足.信用衍生金融產(chǎn)品——信用違約互換,不僅可以分散商業(yè)銀行過度集中的信用風險,而且通過基于Benedikt Goderis模型的實證分析,驗證信用違約互換可以釋放商業(yè)銀行的資本金,增加中小企業(yè)的貸款額,改善中小企業(yè)的融資環(huán)境.

信用違約互換;商業(yè)銀行;中小企業(yè);融資

引用格式:Yan Dongling,Shen Wenxu．Application of Credit Default Swap in Commercial Banks——Based on the Difficulties of SEM Financing[J]．Journal of Gansu Sciences,2016,28(2):136G139．[閆東玲,申文旭．信用違約互換在商業(yè)銀行中的應用——基于中小企業(yè)融資難問題[J]．甘肅科學學報,2016,28(2):136G139．]

在我國當前經(jīng)濟新常態(tài)的環(huán)境中,中小企業(yè)在促進經(jīng)濟增長、技術創(chuàng)新、增加稅收、吸納就業(yè)、改善民生等方面具有不可替代的重要作用.國家也在簡政放權、減免稅費等多個方面加大對中小企業(yè)的支持.然而,由于我國當前處于經(jīng)濟下行的困難時期,銀行的收貸、壓貸、惜貸行為讓融資難成為阻礙中小企業(yè)發(fā)展的難題.而融資難問題主要的原因在于商業(yè)銀行對中小企業(yè)的貸款投放以控制風險作為第一要素,中小企業(yè)的信用風險相對較大,銀行更傾向將有限的貸款資源流向大中型企業(yè)[1].如果能夠分散中小企業(yè)的信用風險或增加銀行的貸款額,那么將能改善中小企業(yè)的融資困境,信用違約互換(CDS, credit default swap)在理論上為此提供了可能性.以下從商業(yè)銀行自身的角度,提出運用信用違約互換來分散中小企業(yè)的信用風險,增加銀行的貸款額,緩解我國中小企業(yè)的融資困境.

1　CDS的交易機制

CDS是一種可供信用提供者(放款人、公司債券持有人等)規(guī)避信用風險的契約,是信用衍生金融產(chǎn)品的一種,信用違約互換的保護買方(以下簡稱買方)希望將持有的金融資產(chǎn)信用違約風險轉嫁給信用違約互換的保護賣方(以下簡稱賣方),買方定期向賣方支付一定的費用,賣方承諾在合同期限內(nèi),參考資產(chǎn)一旦發(fā)生違約,向買方賠償損失,契約結束.信用違約互換的結構如圖1所示.

圖1　信用違約互換結構Fig．1　Credit default swap structure

2　CDS分散商業(yè)銀行信貸風險

CDS的雙邊模式及多邊模式是信用違約互換的衍生模式,其交易機制與信用違約互換的交易機制相似,通過對信用違約互換合約的設計及分析來驗證信用違約互換的衍生模式如何分散商業(yè)銀行的貸款風險.

2．1CDS的雙邊模式

CDS雙邊模式具體結構如圖2所示.

兩家商業(yè)銀行A與B分別貸款給中小企業(yè)C與D,A銀行與B銀行之間通過購買信用違約互換CDS1和CDS2來分散風險.企業(yè)的信用風險δ2表示企業(yè)的預期違約概率,并假設(1)貸款數(shù)額:A企業(yè)的貸款數(shù)額為L1,B企業(yè)的貸款數(shù)額為L2,且L1＝L2;(2)信用風險:A企業(yè)的信用風險為δ21,B企業(yè)的信用風險為δ22,且δ21＝δ22;(3)貸款期限均為一年.具體的信用違約互換合約設計如下:

CDS1:銀行A為保護買方,銀行B為保護賣方,在合約規(guī)定的期間,買方A無需向賣方B支付保險費用,但是若企業(yè)C無法償清銀行A的貸款,使銀行A出現(xiàn)壞賬時,銀行B需向銀行A支付壞賬損失的一半.

CDS2:銀行B為保護買方,銀行A為保護賣方,在合約規(guī)定的期間,買方B無需向賣方A支付保險費用,但是若企業(yè)D無法償清銀行B的貸款,使銀行B出現(xiàn)壞賬時,銀行A需向銀行B支付壞賬損失的一半.

根據(jù)以上假設及合約的內(nèi)容,對銀行風險降低的效果進行分析,在簽訂合約CDS1和CDS2前,銀行A與銀行B的信用風險分別是δ21與δ22,在簽訂合約后,由于δ21＝δ22,銀行A的信用風險為D,銀行B的信用風險為.由此可見,銀行A與銀行B通過信用違約互換的雙邊模式,降低并完全平分風險,而預期的收益并沒有發(fā)生改變,實現(xiàn)了收益不變而風險共擔[2G5].

2．2CDS的多邊模式

CDS的多邊模式是雙邊模式的擴展,即指整個信用違約互換的合約安排有n(兩個以上)個參與方.n個參與方為n家商業(yè)銀行,它們當中的每一家為其他商業(yè)銀行的貸款提供信用保護,每家商業(yè)銀行簽訂的CDS合約數(shù)為(n－1)份,在有n家商業(yè)銀行參與的系統(tǒng)中,共有n×(n－1)份CDS合約.假設與雙邊模式相同,在合約標的資產(chǎn)的選擇方面,商業(yè)銀行進行信用保護的貸款應該是各自評級中級別一致的中小企業(yè)貸款,滿足企業(yè)的貸款金額,貸款期限及信用風險相同.在此模式中,所有銀行形成一個風險共擔體,使得各家共同承擔了可能的違約損失,假設每家商業(yè)銀行承擔的信用風險為δ2,通過該模式,簽訂n×(n－1)份CDS合約后,每家商業(yè)銀行承擔的信用風險變?yōu)榭芍?n越大,越多商業(yè)銀行參與壞賬損失分擔,就越能夠降低壞賬損失對商業(yè)銀行的沖擊.

因此,在商業(yè)銀行獨自承擔向中小企業(yè)貸款風險的情況下,銀行面臨的風險大,會大大降低中小企業(yè)貸款在銀行資產(chǎn)配置中的比例,而在信用違約互換的創(chuàng)新模式下,商業(yè)銀行共同承擔對中小企業(yè)的貸款風險,銀行面臨中小企業(yè)的貸款風險降低了,銀行也因此能夠在資產(chǎn)配置中,提高中小企業(yè)貸款所占的份額[6,7].

3　CDS釋放商業(yè)銀行資本金

CDS的衍生模式主要從商業(yè)銀行系統(tǒng)之間進行信用違約互換交易的角度,研究了利用信用違約互換來分散中小企業(yè)的信貸風險,從商業(yè)銀行自身的角度,利用信用違約互換工具釋放更多的資本,增加中小企業(yè)的貸款額.

3．1CDS釋放資本金的理論分析

我國對銀行資本充足率要求較高,較高的資本充足率折射出銀行配置信用風險的能力薄弱,資金運用效率低.若信用違約互換對信用風險的抵消作用能夠被精確的計量出來,銀行可以通過持有CDS,實現(xiàn)信用風險與金融資產(chǎn)所有權的分離.由資本充足率＝資本/風險加權資產(chǎn)可得,如果資本充足率不變,風險加權資產(chǎn)降低,那么要求的相應的資本就降低,這樣可以釋放更多的可貸資本,銀行可以通過轉移信用風險并且在擴大信貸規(guī)模的條件下不擴大信用風險,改變商業(yè)銀行惜貸的困境.根據(jù)均衡信貸配給理論,中小企業(yè)融資難問題大部分是因為銀行在標明利率下只能滿足一部分申請人的貸款,使中小企業(yè)的貸款需求無法滿足,利用信用違約互換可以釋放出更多的資本,增加銀行的貸款額.

圖3　信用違約互換釋放資本金Fig．3　Credit default swap releasing capital fund

3．2CDS釋放資本金的實證分析Benedikt Goderis模型是衡量信用衍生品對銀行貸款影響的模型,用該模型來衡量增加的貸款額與是否使用CDS之間的關系,衡量信用違約互換釋放資本金的效果[8].已知決定目標貸款的變量主要有權益資本、流動資產(chǎn)、凈資產(chǎn)收益率、信用風險市場的參與程度等因素,選取所有者權益、貸款額及存貸比作為模型的變量.首先假設銀行根據(jù)目標貸款和實際貸款之間的系數(shù)調(diào)整他們的貸款,以便獲得目標貸款L?i,t,公式為

或取自然對數(shù):

如果λ＝0,則不做調(diào)整,如果λ＝1,則L?i,t＝Li,t,完全進行調(diào)整.貸款的目標水平被假設為一組N個解釋變量的函數(shù):

取自然對數(shù):

引入解釋變量,銀行參與信用風險轉換市場的指標由如下變量表示:

Benedikt Goderis模型用存貸比衡量銀行的流動性,用所有者權益衡量商業(yè)銀行的資本數(shù)量,用虛擬變量代表銀行是否買入CDS合約,結合式(2)和式(4),最后得出計量模型為其中:

Li,t為i銀行在t時刻的實際貸款額;LODi,t為i銀行在t時刻的存貸比;OEi,t為i銀行在t時刻的所有者權益;CDSi,t為i銀行在t時刻以前是否買入CDS合約;εi,t為隨機干擾項.由于我國信用違約互換數(shù)據(jù)缺乏,以美國的銀行為研究背景,數(shù)據(jù)來源于銀行的年度報表以及紐約證券交易所.選取2004—2013年三家有CDS業(yè)務的美國商業(yè)銀行:摩根大通、美國銀行和花旗集團,三家沒有CDS業(yè)務的商業(yè)銀行:道富銀行、五三銀行和M&T銀行,選取的指標是每家銀行的所有者權益、存款額以及存貸比.首先對收集的面板數(shù)據(jù)進行hausman檢驗,檢驗的P值為1＞0．05,接受原假設,個體影響與解釋變量不相關,因此應該將該6個銀行貸款模型中個體影響確定為隨機影響形式.根據(jù)模型及已收集的面板數(shù)據(jù),用Eviews進行回歸分析,分析結果見表1.

表1　回歸分析結果Table 1　Regression analysis result

由回歸分析結果可得如下回歸方程:

由表1的R2可得模型的擬合程度非常好,說明模型是有意義的,ln Li,t－1與CDSi,t－1對ln Li,t的影響也是有統(tǒng)計學意義的,且對ln Li,t的影響都是正向的.隨著ln Li,t－1和CDSi,t－1的增大,ln Li,t也在增大.CDSi,t－1的系數(shù)為0．262,說明在其他變量不變時,買入CDS可以使目標貸款額增加26．2%.可見CDS的使用在一定程度上增加可貸款的額度.

由以上數(shù)據(jù)的實證分析可得信用違約互換的買入增加了26．2%的目標貸款額,增加了銀行的可貸資本,起到了釋放資本金的作用.那么銀行在滿足老客戶貸款需求的情況下,會增加中小企業(yè)的貸款額.

4　結論

針對中小企業(yè)融資難問題,從兩方面對信用違約互換在商業(yè)銀行中的應用進行了分析.一方面通過在商業(yè)銀行之間實施信用違約互換,可以分散單個銀行對中小企業(yè)貸款的風險,但從本質(zhì)上講,這種模式仍屬于零和博弈,雖然刺激了信貸業(yè)務,但在整個過程中并沒有消除違約風險,只是在金融市場內(nèi)實現(xiàn)了轉移和分散[9].另一方面,提出了利用信用違約互換可以釋放商業(yè)銀行的資本金,并通過實證檢驗,驗證了買入CDS合約確實可以增加銀行的貸款額.但是由于我國數(shù)據(jù)的缺乏,選取了美國的相關數(shù)據(jù)進行研究,如果在未來的研究中加入我國的數(shù)據(jù),實證研究將更有說服力.

[1]陳新勝,李廣鵬,徐凌,等．基于KMV模型的商業(yè)銀行信貸風險度量研究[J]．甘肅科學學報,2014,26(5):111G114．

[2]夏亞峰,羅永麗．帶投資組合的風險模型[J]．甘肅科學學報, 2011,23(1):53G56．

[3]Frank U Irike．The Stability of the Banking Sector and Credit Default Swaps[J]．Journal of Economics Perspactives,2007, (2):2G14．

[4]鄭軍,巴曙松,徐小樂．信用違約互換與中小企業(yè)信貸風險的分散[J]．中南財經(jīng)政法大學學報,2009,52(2):19G24．

[5]Christian Weistroffer．Credit Default SwapsGHeading Towards a More Stable System[R]．Deutsche Bank Working Paper,2009．

[6]任達,趙倩倩．中國信用風險緩釋工具設計與定價實證研究[J]．系統(tǒng)工程學報,2013,28(4):480G487．

[7]梁進,李文毅．含多交易對手信用違約互換的信用風險模型[J]．同濟大學學報:自然科學版,2014,42(1):144G150．

[8]Benedikt Goderis,Lan W March,Judit Vall Castello,et al．BeG havior with Access to Credit Risk Transfer Markets[J]．WorkG ing Paper,2006,(10):11G24．

[9]Stulz．Credit Default Swap and the Credit Crisis[J]．Journal of Economic Perspectives,2010,(1):73G92．

Application of Credit Default Swap in Commercial Banks——Based on the Difficulties of SEM Financing

Yan Dongling,Shen Wenxu
(School of Management,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

According to the equilibrium theory of credit rationing,banks can only meet part of the applicants?loan under the indicated rate．The loan demand of SEMs cannot be met for oversize risks of ChiG nese SEMs which leads credit resources to large and mediumGsized enterprises．Credit derivatives like credit default swap can not only disperse the excessive concentration of credit risks of commercial banks but also can release the capital of commercial banks by verifying credit default swap,increase the loan amount of SEMs and improve financing environment of SEMs based on empirical analysis of Benedikt Goderis model．

Credit default swap;Commercial banks;SEMs;Financing

F832．51

A

1004G0366(2016)02G136G04

10．16468/j．cnkii．ssn1004G0366．2016．02．028．

2015G06G30;

2015G07G27．

閆東玲(1965G),女,山東招遠人,副教授,研究方向為金融學．EGmail:donglingyan_3369＠163．com．