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      上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究

      2021-12-30 14:26:38
      青海金融 2021年7期
      關(guān)鍵詞:上市商業(yè)銀行矩陣

      ■ 楊 軍

      (中國人民銀行荊州市中心支行 湖北荊州 434007)

      一、引言與文獻(xiàn)綜述

      在我國經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)高速發(fā)展過程中,商業(yè)銀行發(fā)揮了重要作用,尤其是上市商業(yè)銀行因其規(guī)模大、復(fù)雜程度高、與其他金融機(jī)構(gòu)關(guān)聯(lián)度強(qiáng)的特征,在我國金融體系中更是影響深遠(yuǎn)。然而,隨著經(jīng)濟(jì)全球化不斷發(fā)展,金融開放化和市場化成為主流趨勢,加之銀行業(yè)務(wù)復(fù)雜化使得上市商業(yè)銀行在發(fā)展過程中面臨著越來越大的外部沖擊。尤其是新冠肺炎疫情暴發(fā)以來,上市商業(yè)銀行業(yè)務(wù)在2020年第一季度至第三季度受到了一定的沖擊,盡管第四季度經(jīng)營狀況有所好轉(zhuǎn),但是風(fēng)險(xiǎn)因素有所增加?;谏鲜秀y行的重要性地位和數(shù)據(jù)可獲得性,本文選取了在滬深A(yù)股上市的33家上市銀行,結(jié)合國內(nèi)外現(xiàn)有學(xué)者的研究,運(yùn)用層次分析法對上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。

      (一)商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)選取綜述

      在國外,美國杜邦公司(1912)將凈資產(chǎn)收益率分解為資產(chǎn)凈利率、銷售凈利率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率以及權(quán)益乘數(shù)等企業(yè)經(jīng)營績效評價(jià)指標(biāo),構(gòu)建了較為完整的企業(yè)財(cái)務(wù)評價(jià)指標(biāo)體系。美國聯(lián)邦金融監(jiān)管局(1997)將“市場敏感性”指標(biāo)應(yīng)用到“駱駝評價(jià)指標(biāo)體系”(CAMEL)中,形成了比較成熟的“CAMELS”財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析指標(biāo)體系,包括資本質(zhì)量和資本充足率、經(jīng)營管理水平、盈利水平、流動性、市場敏感性。

      在國內(nèi),銀監(jiān)會(2004)頒布了《股份制上市商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)評級體系》,利用相關(guān)指標(biāo)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)等級進(jìn)行綜合測評,并將商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)劃為五個(gè)等級。鄭楠楠(2009)對財(cái)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行進(jìn)一步劃分,細(xì)分為成長能力、盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量等十二個(gè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),并構(gòu)建了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分析模型。黃文源(2012)從流動性、資產(chǎn)安全、資本充足率等指標(biāo)對商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。陳一(2014)從管理水平狀況類指標(biāo)、資本風(fēng)險(xiǎn)類指標(biāo)、資產(chǎn)質(zhì)量狀況類指標(biāo)、盈利能力類指標(biāo)及流動性指標(biāo)等方面,構(gòu)建了商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制評價(jià)體系。唐小棚(2018)從資本充足度指標(biāo)、資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)、流動性指標(biāo)、盈利性指標(biāo)和成長性指標(biāo)等方面評價(jià)了上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。劉俊杰(2019)認(rèn)為與貸款業(yè)務(wù)相關(guān)指標(biāo)可以應(yīng)用到財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中。人民銀行會同銀保監(jiān)會(2020)制定了《系統(tǒng)重要性銀行評估辦法》,并正式發(fā)布。《系統(tǒng)重要性銀行評估辦法》從調(diào)整后的表內(nèi)外資產(chǎn)余額、金融機(jī)構(gòu)間資產(chǎn)、金融機(jī)構(gòu)間負(fù)債、發(fā)行證券和其他融資工具等指標(biāo)來識別出我國系統(tǒng)重要性銀行,根據(jù)名單對系統(tǒng)重要性銀行進(jìn)行差異化監(jiān)管,以降低其發(fā)生重大風(fēng)險(xiǎn)的可能性,防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

      (二)上市銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法綜述

      在國外,Secrist(1938) 整理了856家銀行1929年后五年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),通過將這856家銀行劃分為健康銀行與非健康銀行,并運(yùn)用單變量統(tǒng)計(jì)法對比分析了大蕭條時(shí)期銀行倒閉的原因。Sinkcy(1975)采用多變量分析法對商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。Martin(1977)采用Logit多元判別法對商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。

      在國內(nèi),王春峰、張海暉、李維(1999)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法對上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。孫文、劉崗(2007)利用傳統(tǒng)“駱駝”評定法,創(chuàng)建了我國上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)體系,對我國上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià)。劉健(2011)應(yīng)用主成分分析和網(wǎng)絡(luò)模型分析了我國銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中的流動性風(fēng)險(xiǎn)。高國華、潘麗英(2011)應(yīng)用古馳模型中的動態(tài)CoVaR法分析了單個(gè)商業(yè)銀行對整體銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)影響程度。吳世農(nóng)、盧賢義(2013)采用 Fishers 線性回歸法、多元線性回歸判定法、Logistic 回歸分析法對商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。孫劍光、孫哲峰(2015)應(yīng)用對比和分析法對商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。徐金鵬(2016)應(yīng)用熵值法對上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。趙夢鴿(2017) 采用層次分析法分析了建設(shè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。趙瑛杰(2017)應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度法對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。魏瑞鳳(2020)參考CAMEL評級體系及因子分析法,采用定性與定量分析相結(jié)合的的方法對S農(nóng)村商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究。

      二、層次分析法在上市銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)過程中的應(yīng)用

      層次分析法(AHP)是美國著名學(xué)者托馬斯?塞蒂提出的多目標(biāo)評價(jià)決策方法。在操作過程中,第一步將問題與相關(guān)指標(biāo)劃分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層以及指標(biāo)層;第二步是分析不同層級之間的聯(lián)系,通過問卷調(diào)查結(jié)果,確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重即重要程度,進(jìn)而計(jì)算出各個(gè)指標(biāo)的綜合權(quán)重。第三步是對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行計(jì)分,最終作出真實(shí)準(zhǔn)確的評價(jià)。層次分析法的優(yōu)點(diǎn)是該方法既包括定性分析,又包括定量分析,將抽象事物具體化,體現(xiàn)了人類的判斷與思考過程,能提高決策能力,廣泛運(yùn)用于各行各業(yè)。層次分析法的不足之處是在賦予權(quán)重的過程中,一是問卷調(diào)查指標(biāo)選取具有主觀性,二是對問卷調(diào)查人的專業(yè)素養(yǎng)要求較高。為克服層次分析法的缺點(diǎn),本文在指標(biāo)選取上,盡量避免主觀隨意性;在問卷調(diào)查上,本文設(shè)計(jì)了60份問卷調(diào)查,將接受問卷調(diào)查者分為3類,第一類是發(fā)放20份給從事商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究人員;第二類是發(fā)放20份給商業(yè)銀行的高級管理人員;第三類是將20份發(fā)放給在商業(yè)銀行從事風(fēng)險(xiǎn)控制崗位、信貸管理崗位和調(diào)查統(tǒng)計(jì)崗位的一線人員。

      (一)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系的構(gòu)建

      參考《巴塞爾協(xié)議》、中國人民銀行和銀監(jiān)會關(guān)于商業(yè)銀行的監(jiān)管辦法,wind數(shù)據(jù)庫和上市商業(yè)銀行年報(bào)披露信息,以及國內(nèi)現(xiàn)有的研究文獻(xiàn),本文從流動性、資產(chǎn)質(zhì)量、資產(chǎn)安全性、盈利能力、成長能力五個(gè)方面來選取上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),并對以上五個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了具體細(xì)化,同時(shí)參考銀監(jiān)會監(jiān)管要求得出了各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值,如下表1所示。考慮到上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)的可獲得性,本文以上市銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)為核心的5個(gè)維度,從wind數(shù)據(jù)庫、經(jīng)審計(jì)的上市商業(yè)銀行年度報(bào)告中獲取了2013年至2020年我國33家上市商業(yè)銀行的19個(gè)指標(biāo)數(shù)值,各指標(biāo)值的計(jì)算口徑為監(jiān)管機(jī)構(gòu)規(guī)定的口徑,所選取的33家上市商業(yè)銀行如表2所示。

      表1 上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)各層次指標(biāo)體系

      表2 層次分析法分析選取的上市商業(yè)銀行

      續(xù)表1 上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)各層次指標(biāo)體系

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      (二)利用層次分析法進(jìn)行分析

      1.各層次的比較判斷矩陣

      根據(jù)指標(biāo)重要性常用比例標(biāo)度設(shè)計(jì)問卷,其中指標(biāo)重要性常用比例標(biāo)度如表3所示。由于評價(jià)指標(biāo)體系中不同的指標(biāo)對某一項(xiàng)指標(biāo)的影響不同,基于此,我們在確定某一指標(biāo)的重要程度時(shí)采用專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)主觀判斷的方法,并且根據(jù)問卷調(diào)查統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)對此進(jìn)行修正,從而得出各層次各指標(biāo)之間的比較判斷矩陣。如表4、表5、表6、表7、表8、表9所示。表 7 指標(biāo)層(C3)對準(zhǔn)則層(B3)的判斷矩陣

      表3 指標(biāo)重要性常用比例標(biāo)度表

      表4 準(zhǔn)則層(B)對目標(biāo)層(A)的判段矩陣

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      表5 指標(biāo)層(C1)對準(zhǔn)則層(B1)的判斷矩陣

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      表6 指標(biāo)層(C2)對準(zhǔn)則層(B2)的判斷矩陣

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      表8 指標(biāo)層(C4)對準(zhǔn)則層(B4)的判斷矩陣

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      表9 指標(biāo)層(C5)對準(zhǔn)則層(B5)的判斷矩陣

      2.權(quán)重的設(shè)定及一致性檢驗(yàn)

      采用MATLAB軟件計(jì)算上述矩陣的特征向量及特征值,歸一化后的特征向量WA(W1,W2,W3,W4,W5)t=(0.2595、0.1480、0.4602、0.0470、0.0853)t,A矩陣特征值為λmax=5.2743。由于一階判斷矩陣和二階判斷矩陣之間具有一致性,大于二階的矩陣的一致性指標(biāo),CI與同階平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI之比稱之為隨機(jī)一致性比率,記為CR。當(dāng)CR=CI/RI<0.1時(shí),就認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性。通過計(jì)算可知,CI=0.0018,RI=0.58,CR=0.0032<0.1,說明設(shè)定的判斷矩陣通過了一致性檢驗(yàn)。由此可得出B對A的權(quán)重如表10所示。

      表10 B對A的權(quán)重

      采用同樣的方法可以驗(yàn)證剩余的矩陣都具有一致性,由此可得出C對B的權(quán)重為:

      C1對B1的相對權(quán)重W1=(0.6479,0.1222,0.2299)t,最大特征值為λmax=3.0037,CI=0.0018,RI=0.58,CR=0.0032<0.1。

      C2對B2的 相 對 權(quán) 重W2=(0.5125,0.2755,0.0743,0.1377)t,最 大 特 征 值 為λmax=4.0104,CI=0.0034,RI=0.9,CR=0.0038<0.1。

      C3對B3的相對權(quán)重W3=(0.5390,0.2972,0.1638)t,最大特征值為λmax=3.0092,CI=0.0046,RI=0.58,CR=0.0079<0.1。

      C4對B4的 相 對 權(quán) 重W4=(0.2472,0.1871,0.4194,0.0441,0.1022)t,最大特征值為λmax=5.3038,CI=0.0760,RI=1.1200,CR=0.0678<0.1。

      C5對B5的 相 對 權(quán) 重W5=(0.5681,0.2410,0.0576,0.1333)t,最 大 特 征 值 為λmax=4.0781,CI=0.0260,RI=0.9,CR=0.0289<0.1。

      在已經(jīng)得出的二級和三級指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上,可以對總權(quán)重進(jìn)行計(jì)算。三級指標(biāo)綜合權(quán)重值=三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重*二級指標(biāo)對應(yīng)一級指標(biāo)的權(quán)重。

      3.變量的標(biāo)準(zhǔn)化

      由于各指標(biāo)間的性質(zhì)不同,直接進(jìn)行計(jì)算使得計(jì)算結(jié)果不具有真實(shí)性。因此,在進(jìn)行計(jì)算時(shí),要先將這些指標(biāo)按照各自不同的特性歸為不同性質(zhì)的指標(biāo)種類,可將所選取的指標(biāo)分為效益類指標(biāo)與成本類指標(biāo):效益類指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化的方法為指標(biāo)值除以根據(jù)銀行監(jiān)管要求得出的標(biāo)準(zhǔn)值來進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值越大,則財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小;成本類指標(biāo)反之。

      對于監(jiān)管部分沒有列出相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)值的指標(biāo),即表中“-”的指標(biāo),結(jié)合所獲的33家上市銀行的相關(guān)指標(biāo),除非常項(xiàng)目前凈資產(chǎn)有少數(shù)幾個(gè)大于100%的現(xiàn)象外,其他標(biāo)識“-”的指標(biāo)均小于100%。從指標(biāo)的類型可知,從總資產(chǎn)負(fù)債率等成本類指標(biāo),在標(biāo)準(zhǔn)化過程中取其倒數(shù)即可,其他標(biāo)識“-”的指標(biāo)均為收益類指標(biāo),標(biāo)準(zhǔn)化過程即取指標(biāo)值。根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值與相應(yīng)指標(biāo)權(quán)重的乘積相加得出上市銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的最終綜合評價(jià)模型“FR”函數(shù):

      FR=0.1681X11-0.0317X12-0.0597X13-0.076X21+0.0407X22-0.0109X23+0.0204X24+0.248X31+0.1368X32-0.0754X33+0.0116X41+0.0088X42+0.0197X43+0.0021X44-0.0048X45+0.0484X51+0.02 06X52+0.0049X53+0.0114X54

      其中 Xij=各項(xiàng)指標(biāo)實(shí)際數(shù)據(jù)/標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)數(shù)據(jù)

      (三)計(jì)算結(jié)果

      設(shè)置的權(quán)重經(jīng)過歸一化處理和對19個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,將相關(guān)權(quán)重和標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)值代入到最終綜合評價(jià)模型“FR”中,按年份和商業(yè)銀行名稱的排列結(jié)果如表11所示。

      表11 2013年-2020年我國33家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)終值

      續(xù)表11 2013年-2020年我國33家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)終值

      三、研究結(jié)果

      (一)上市商業(yè)銀行整體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不斷降低

      按照算數(shù)平均法計(jì)算可知,總體上看,盡管在2014年至2017年之間財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值徘徊不前,但上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)近8年總體財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)呈下降趨勢,如圖1所示,上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值從2013年的0.7717上升到2020年的0.8697。從各上市商業(yè)銀行內(nèi)部來看,除浙商銀行、成都銀行、蘇州銀行、鄭州銀行、常熟銀行這5家上市商業(yè)銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值呈下降趨勢外,其他28家上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)值在近8年呈上升趨勢,即超過8成上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)呈下降趨勢。參照wind數(shù)據(jù)庫,發(fā)現(xiàn)采用層次分析法計(jì)算的上市銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)與wind數(shù)據(jù)庫中的行業(yè)市場趨勢一致,總體都是呈上升趨勢,且從2018年開始,上升趨勢加快。

      圖1 2013年—2020年我國上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與行業(yè)市場表現(xiàn)

      (二)不同類別銀行的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不同

      從近8年數(shù)據(jù)來看,上市農(nóng)村商業(yè)銀行(簡稱農(nóng)商行)平均財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)終值每年都大于其他銀行,并且上市農(nóng)商行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評級終值在2018年迅速增加,如下圖2所示。主要原因是,一方面各上市農(nóng)商行流動性比例總體上高于其他類型商業(yè)銀行,說明上市農(nóng)商行在流動性方面管理較好;另一方面各上市銀行的存貸比和拆入比例總體上低于其他類型商業(yè)銀行。按照監(jiān)管規(guī)定,存貸比應(yīng)小于或等于75%,拆入比應(yīng)小于或等于4%,在所選取的上市農(nóng)商行中,除常熟銀行在近4年出現(xiàn)存貸款大于75%和其他個(gè)別農(nóng)商行在某一年份略微大于75%外,其他上市農(nóng)商行存貸比指標(biāo)均達(dá)標(biāo),平均值為70%。而從其他銀行數(shù)據(jù)來看,有51.14%銀行的存貸比超過75%,存貸比平均值為73.59%,很多銀行出現(xiàn)了存貸倒掛的現(xiàn)象。例如,華夏銀行在2019年和2020年的存貸比分別為113.05%、115.99%;浦發(fā)銀行在2019年和2020年的存貸比分別為109.49%、111.22%。從流動性指標(biāo)來看,所有上市銀行的流動性指標(biāo)均達(dá)標(biāo)。從平均流動性指標(biāo)來看,上市農(nóng)商行的平均流動性指標(biāo)為56.58%。例如,無錫銀行2020年的流動性指標(biāo)高達(dá)109.68%;其他類別上市商業(yè)銀行平均流動性指標(biāo)為52.12%。

      圖2 2013年—2020年我國各類型上市商業(yè)銀行財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

      (三)資本安全性評價(jià)和流動性評價(jià)對財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)終值影響最大

      由圖3可知,從各準(zhǔn)則層評價(jià)值對目標(biāo)層評價(jià)值的影響從大到小排序依次為資本安全性評價(jià)值、流動性評價(jià)值、盈利能力評價(jià)值、資產(chǎn)質(zhì)量評價(jià)值和成長能力評價(jià)值。從各準(zhǔn)則層評價(jià)值近8年趨勢來看,除盈利能力評價(jià)值和成長評價(jià)值分別從2013年的0.0573略微下降到2020年的0.0431、從2013年的0.0119略微下降到2020年的0.0067外,其他準(zhǔn)則層評價(jià)值均有一定幅度的增加,按照增幅從大到小依次排序?yàn)榱鲃有栽u價(jià)值增幅38.71%、資本安全性評價(jià)值9.12%、資產(chǎn)質(zhì)量評價(jià)值1.80%,說明上市商業(yè)銀行在這幾年發(fā)展中,更加注重發(fā)現(xiàn)普惠金融,在不斷優(yōu)化內(nèi)部結(jié)構(gòu),更加注重資產(chǎn)的流動性、資本的安全性以及資產(chǎn)質(zhì)量的優(yōu)化在逐步增強(qiáng)。

      圖3 2013年—2020年我國上市商業(yè)銀行目標(biāo)層評價(jià)值

      (四)排名靠前及靠后的銀行相對穩(wěn)定

      近8年排名前五名的銀行主要集中在城市商業(yè)銀行(簡稱城商行)和農(nóng)商行,在城商行中,貴陽銀行穩(wěn)居前五;農(nóng)商行中,江陰銀行除2014年末位居前五名之外,其他年份都穩(wěn)居前三,甚至近3年都穩(wěn)居第一。近8年排名后五的銀行主要集中在股份制銀行,除2014年華夏銀行和2015年民生銀行不在后五名的范圍之內(nèi),其他年份華夏銀行和民生銀行均在后五名的范圍內(nèi),且華夏銀行和民生銀行分別有3年位居倒數(shù)第一。

      出現(xiàn)以上現(xiàn)象的主要原因?yàn)椋阂皇琴Y本充足率指標(biāo)差異較大。監(jiān)管規(guī)定的資本充足率應(yīng)大于或等于10.5%,貴陽銀行和江陰銀行的平均資本充足率分別為13.28%、14.29%,而華夏銀行和民生銀行平均資本充足率分別為11.96%、11.80%,甚至華夏銀行在2013年資本充足率為9.88%,出現(xiàn)了監(jiān)管未達(dá)標(biāo)的問題;二是核心一級資本充足率指標(biāo)差異大。監(jiān)管規(guī)定的核心一級資本充足率應(yīng)大于或等于7.5%,貴陽銀行和江陰銀行的平均資本充足率分別為10.22%、13.16%,而華夏銀行和民生銀行平均資本充足率分別為8.70%、8.80%;三是不良貸款撥備覆蓋率指標(biāo)差異大。監(jiān)管規(guī)定的不良貸款撥備覆蓋率應(yīng)大于或等于150%,發(fā)現(xiàn)貴陽銀行和江陰銀行的平均資本充足率分別為317.17%、207.21%,而華夏銀行和民生銀行平均資本充足率分別為183.09%、166.94%。甚至華夏銀行和民生銀行分別在2019年與2020年、2018年與2020年出現(xiàn)了監(jiān)管未達(dá)標(biāo)的問題;四是流動比率指標(biāo)差異大。監(jiān)管規(guī)定的不良貸款撥備覆蓋率應(yīng)大于或等于25%,發(fā)現(xiàn)貴陽銀行和江陰銀行的平均資本充足率分別為75.32%、75.76%,而華夏銀行和民生銀行平均資本充足率分別為44.12%、44.62%。除以上原因外,拆入比率超標(biāo)、存貸倒掛等也導(dǎo)致了各上市商業(yè)銀行逐年排名的差異性。

      四、政策建議

      (一)嚴(yán)格按照監(jiān)管要求開展業(yè)務(wù)

      針對部分上市商業(yè)銀行各指標(biāo)未達(dá)到監(jiān)管要求的問題,各上市商業(yè)銀行應(yīng)嚴(yán)格參照監(jiān)管指標(biāo)的監(jiān)管口徑開展業(yè)務(wù)。一是將監(jiān)管要求傳達(dá)到財(cái)務(wù)、風(fēng)控、信貸等相關(guān)人員中,對各環(huán)節(jié)進(jìn)行把關(guān);二是要精準(zhǔn)解讀各指標(biāo)的計(jì)算公式,領(lǐng)悟各指標(biāo)的內(nèi)涵,準(zhǔn)確計(jì)算指標(biāo);三是要及時(shí)學(xué)習(xí)最新的監(jiān)管政策,在審慎監(jiān)管的前提下進(jìn)行金融創(chuàng)新。

      (二)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)控制

      一是在風(fēng)險(xiǎn)防控方法上,從近年上市商業(yè)銀行發(fā)展的業(yè)務(wù)來看,在科技金融、綠色金融、普惠金融等方面都存在一定的信息不對稱問題,以及違約風(fēng)險(xiǎn)等問題,在進(jìn)行金融產(chǎn)品創(chuàng)新的同時(shí),要進(jìn)行金融技術(shù)的創(chuàng)新,利用人工智能、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防控。二是從風(fēng)險(xiǎn)防控內(nèi)容上,一方面要加強(qiáng)資本安全性風(fēng)險(xiǎn)的控制、流動性風(fēng)險(xiǎn)控制、資本質(zhì)量風(fēng)險(xiǎn)控制;另一方面要結(jié)合上市商業(yè)銀行自身的特點(diǎn),注重盈利能力與風(fēng)險(xiǎn)的平衡,注重上市商業(yè)銀行的成長性建設(shè)。

      (三)強(qiáng)化財(cái)務(wù)人員風(fēng)險(xiǎn)管理意識

      由于各上市商業(yè)銀行在全國范圍內(nèi)業(yè)務(wù)廣泛,財(cái)務(wù)人員的風(fēng)險(xiǎn)意識參差不齊,很多銀行在省一級建立了大數(shù)據(jù)中心,但是很多基層財(cái)務(wù)人員的業(yè)務(wù)范圍局限于日常的流程性操作,風(fēng)險(xiǎn)意識較為薄弱,在正常情況下,可以按照相關(guān)的流程進(jìn)行處理,而面對新政策、新現(xiàn)象、新業(yè)務(wù)等情況時(shí),則存在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。因此,加強(qiáng)業(yè)務(wù)培訓(xùn),強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)意識,從根本上提高財(cái)務(wù)人員的風(fēng)險(xiǎn)管理意識,才能更加高效地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)防范。

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