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Panel數(shù)據(jù)模型的參數(shù)Bootstrap推斷

發(fā)布時間:2020-03-18 04:48
【摘要】:隨著利率市場化改革程度不斷加深,地區(qū)性城市商業(yè)銀行、中小股份制銀行以及外資銀行不斷涌現(xiàn),銀行業(yè)所面臨的金融環(huán)境產生了巨大變化,以存貸利差為主的傳統(tǒng)銀行盈利模式受到重大挑戰(zhàn)。因此,面對利率市場化的各種挑戰(zhàn),為提高商業(yè)銀行與金融中介運營效率,利用我國上市商業(yè)銀行凈利差數(shù)據(jù),研究銀行凈利差影響因素已引起眾多學者的廣泛關注。同時,分析我國上市商業(yè)銀行凈利差時常使用Panel數(shù)據(jù),使用Panel數(shù)據(jù)模型可有效刻畫凈利差與其影響因素之間的關系,合理擬合模型。鑒于此,探討Panel數(shù)據(jù)模型統(tǒng)計推斷,并將其應用于我國上市商業(yè)銀行凈利差影響因素研究顯得尤為重要。首先,基于最小二乘估計與兩步估計方法,分析Panel數(shù)據(jù)模型回歸系數(shù)估計。其次,利用參數(shù)Bootstrap和廣義P值檢驗方法,研究Panel數(shù)據(jù)模型中未知參數(shù)的假設檢驗問題。進而,采用Monte Carlo方法對不同的檢驗統(tǒng)計量進行模擬研究,以驗證本文所給檢驗方法的統(tǒng)計優(yōu)良性。最后,基于上述研究成果,選取2010年第3季度到2017年第2季度的16家上市商業(yè)銀行凈利差數(shù)據(jù),從多個角度對凈利差影響因素進行實證分析。研究結果表明,對于Panel數(shù)據(jù)模型中未知參數(shù)的假設檢驗問題,參數(shù)Bootstrap檢驗方法既能較好控制犯第一類錯誤的概率,又都具有較高的功效,且一致優(yōu)于廣義P值檢驗方法。此外,信貸風險、風險偏好、經營效率和創(chuàng)新能力等因素的變化,均對我國上市商業(yè)銀行凈利差產生顯著影響。其中,健全風險管理體系、提高經營水平以及增加金融創(chuàng)新投入,有助于上市商業(yè)銀行有效控制其凈利差水平。同時,我國仍處于利率市場化改革推進階段,需進一步深化改革,完善各商業(yè)銀行自主定價機制。
【圖文】:

利差,基準利率,存貸款


商業(yè)銀行凈利差影響因素時采用的是 2010 年至 2017 年季度數(shù)據(jù)。鑒于此,為便于商業(yè)銀行實際凈利差與基準利差進行對比分析,采用相對較短的基準利率(6個月)為代表,來計算基準利差,具體情況如表 4.1 和圖 4.1 所示。表 4.1 6 個月存貸款基準利率與基準利差走勢時間 存款利率 貸款利率 存貸差2010 年 12 月 2.5% 5.35% 2.85%2011 年 12 月 3.3% 6.56% 3.26%2012 年 12 月 2.8% 6% 3.2%2013 年 12 月 2.8% 6% 3.2%2014 年 12 月 2.55% 5.6% 3.05%2015 年 12 月 1.3% 4.35% 3.05%2016 年 12 月 1.3% 4.35% 3.05%圖 4.1 6 個月存貸款基準利率與基準利差走勢(%)表 4.1 和圖 4.1 均給出了 2010 年至 2016 年年末的 6 個月存貸款基準利率與基準利差的走勢,其數(shù)據(jù)均來自中國人民銀行網站。由表 4.1 圖 4.1 和可見,我

凈利,情況,年度


25圖 4.3 不同上市商業(yè)銀行季度凈利差情況由圖 4.2 可見,全部上市商業(yè)銀行年度凈利差數(shù)據(jù)呈現(xiàn)先升后降的趨勢,與人民銀行發(fā)布基準利差變化趨勢相同。說明在中國利率市場化改革的特殊金融背景下,銀行業(yè)凈利差與央行基準利差呈現(xiàn)正相關性。其中,小型商業(yè)銀行年度凈利差普遍高于全部上市商業(yè)銀行均值,且其從 2012 年的 2.62%到 2016 年的1.91%,波動幅度最大。這一定程度上,與小型城商行存儲壓力大、抗風險能力差有關。此外,大型國有商業(yè)銀行年度凈利差普遍低于全部上市商業(yè)銀行均值,而中型股份制銀行年度凈利差與全部上市商業(yè)銀行均值接近且變化趨勢相同。這充分表明三類商業(yè)銀行之間的凈利差水平的確存在較大差異,該現(xiàn)象可能是由各
【學位授予單位】:杭州電子科技大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2018
【分類號】:F832.33;F224

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