本文利用49家農(nóng)村商業(yè)銀行2004²017年非平衡面板數(shù)據(jù),借助似不相關(guān)回歸構(gòu)造Lerner指數(shù),度量農(nóng)村商業(yè)銀行貸款價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)程度,并運(yùn)用固定效應(yīng)模型和Driscoll-Kraay穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的方法,實(shí)證貸款利率市場(chǎng)化、價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與農(nóng)村商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。結(jié)果表明:價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與信貸風(fēng)險(xiǎn)呈U型關(guān)系,即隨著價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的加劇,農(nóng)村商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)先降后增,但價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)對(duì)其整體風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有顯著影響;進(jìn)一步結(jié)合Lerner指數(shù)分位數(shù)和Boone指數(shù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),70%的農(nóng)村商業(yè)銀行面臨"邊際利潤(rùn)效應(yīng)",即價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)加劇了農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn);利率市場(chǎng)化加大了銀行風(fēng)險(xiǎn),且提升了風(fēng)險(xiǎn)對(duì)價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的敏感性。 

【文章來(lái)源】：農(nóng)村經(jīng)濟(jì). 2019,(09)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【文章目錄】：
一、引言
二、理論分析
    1. 競(jìng)爭(zhēng)與風(fēng)險(xiǎn)
    2. 利率市場(chǎng)化與風(fēng)險(xiǎn)
三、模型設(shè)定、變量選取、數(shù)據(jù)來(lái)源
    1. 模型設(shè)定
    2. 變量選取
    3. 數(shù)據(jù)來(lái)源
四、銀行貸款價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)度量
    1. 競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)的選取
    2. 貸款邊際成本的估計(jì)
五、實(shí)證研究
    1. 貸款價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)與信貸風(fēng)險(xiǎn)呈“U”型關(guān)系,但對(duì)整體風(fēng)險(xiǎn)并無(wú)顯著影響
    2. 貸款價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)使大多數(shù)農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)增大
    3. 貸款利率市場(chǎng)化加劇了風(fēng)險(xiǎn),且加強(qiáng)了信貸風(fēng)險(xiǎn)對(duì)價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)的敏感度
    4. 其他因素對(duì)農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)的影響
六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)
    1. 市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)及Boone指數(shù)的測(cè)算
    2. 模型設(shè)定及實(shí)證結(jié)果
七、結(jié)論及建議
    1. 結(jié)論
    2. 建議



本文編號(hào)：3277007