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美国银行并购杠杆率研究

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《美国问题研究》2017年第2期

摘要:适当的银行杠杆率对银行具有非常重要的意义,因为银行杠杆率过大则风险过高,而杠杆率过小则银行获利能力低.本文通过分析美国银行最近十五年的报表数据,研究了美国银行并购过程中的杠杆变化.数据分析表明,银行间的并购促使杠杆率整体下降,银行的资本杠杆因此得到了优化.一方面,高风险高杠杆率的银行被并购,另一方面,低杠杆率的银行通过并购获得更高的资本.本文通过建立模型,验证了这一并购引起的杠杆率分布集中化的推论.

关键词:银行并购;杠杆率;数据分析;演化模拟

银行业并购一直伴随着银行业的发展,所以关于银行并购的研究对我们研究银行业的结构变化是非常重要的.银行并购已成为现代商业银行成长的基本方式.大多数银行都是通过不断并购来增强发展能力和免疫危机能力的[1].世界上几乎所有的大银行都通过并购来扩大自己的经营范围和领域、提升效益,增强竞争力[2].经济全球化对金融业的发展带来了新的挑战和新的机遇,引发了全球的银行并购浪潮.近二十年以来,以美国银行业并购为首的国际银行业涌起了一场规模宏大的并购浪潮.积极的国际银行并购是为了争夺市场以获得未来发展的有利地位[3].市场优势理论认为,银行通过并购减少竞争对手,增强对市场经营环境的控制能力[4].故在一个国家内银行往往通过并购组成更大的银行以对抗外来银行[5].一般公司并购创造的价值主要体现在税收、市场力量和效率改进的协同效应上[6],而成功的银行并购可以实现经营协同效率[7]、综合化经营、低成本资本扩张.且银行并购创造价值的大小和并购银行与目标银行的市场重叠度,所属监管的机构类别有关[8].但也有研究显示银行并购并没有带来业绩的改善[9].银行并购的动机和股票错误定价与银行管理层薪酬有关[10],同时嫉妒心理[11]、赌博心理[12]等情绪也会影响银行并购.银行的并购使得银行杠杆发生变化.银行的杠杆对银行的监管有重要的意义.银行杠杆率过大则风险过高,而杠杆率过小则银行获利能力低.过度的银行杠杆率是造成美国2008年经济危机的重要因素之一.在经济危机过后,各国都加强了对金融业的监管[13],《巴塞尔协议Ⅲ》将杠杆率作为监管商业银行的新工具,对资本充足率提出了新的要求[14].近十年来学术界出现了大量对银行并购现状的研究[15],研究对象主要集中在银行并购成功的主导因素上,关于银行并购对银行杠杆率分布的定量影响的研究很少.本文通过研究2001年至2015年美国银行杠杆率分布的时间演化,发现每年美国银行杠杆率分布都呈现出单峰分布.随时间发展,美国银行杠杆率整体呈现出下降趋势.本文分析了美国2001年至2014年被兼并的银行杠杆分布区域和区域内银行实际数量的变化,发现美国银行杠杆率分布演化与银行并购之间存在密切关系,美国银行并购会促进美国银行的杠杆分布集中化,优化银行的资本杠杆.

1数据说明

本文采用的美国银行数据来自美国联邦存款保险机构FDIC,该机构是美国处理银行破产的主要保险机构,在2008年的次贷危机中,它对稳定美国金融市场和重建危机后的市场秩序发挥了重要的作用.银行数据主要包含2001年至2015年美国所有参保银行的季度报表和2001年至2014年的年度并购统计报表,前者包含了从2001年到2015年参保FDIC的银行每季度的财务情况,后者包含了每年度美国银行并购的具体情况.杠杆率是公司资产和公司资本净值的比值,常用来描述公司财务杠杆水平,可以通过每家银行报表中资产和负债来计算每家银行每季度的银行杠杆率.本文通过分析处理美国银行的并购年度报表来获取银行并购数据.每个银行都有唯一的银行标识符(cert),可以通过银行标识符跟踪每个银行的资产负债数据,分析每个银行每个季度的杠杆率.

2结果

根据美国FDIC数据统计,美国从2001年至2015年间参保银行破产数量有560家,但被并购的银行数量高达3500多家,每年平均在300家以上.美国银行大量的并购是美国银行数量逐年下降的主因.图1记录了2001至2015年美国银行杠杆率均值.银行杠杆率均值是先对每个银行的四个季度杠杆率取均值后再对所有的银行取均值.从2001年至2007年,美国银行的杠杆率均值变化趋势是逐年下降.2008年由于经济危机的影响,美国部分银行的杠杆率急剧上升导致银行的杠杆率均值有明显的抬升.在经济危机过后,美国银行的杠杆率均值又恢复了下降趋势.美国银行在2001-2015年期间杠杆率的变化趋势总体是下行的.2001年和2015年美国银行的杠杆率具体分布情况.因为银行杠杆率大多分布在0到20之间,所以将杠杆率区域分为0到20区域和大于20区域,然后将0到20区域划为200个等分区域,对落到相应杠杆率区域内的银行数量进行统计并计算其比例,例如,杠杆率为0的值代表处在杠杆率区间为[0,0.1)的银行数量占比,其中对杠杆率为20的值做了特殊处理,代表银行杠杆率大于20的银行数量占比.我们发现从2001年到2015年,银行的杠杆率分布发生了较大变化,银行的杠杆率集中区域范围变小且整个银行分布更加集中.分析数据发现2015年的银行杠杆分布峰值高于2001年银行杠杆峰值,且对应的银行杠杆率分别为10.9和9.5.

为了具体研究从2001年至2015年不同杠杆区域对应的银行数量变化,我们需要获得每个杠杆对应的银行数量在此期间的的变化值,该值的计算方式:杠杆率为T的银行数量变化值等于2001年杠杆率为T的银行数加上新增的杠杆率为T的银行数再减去2015年杠杆率为T的银行数.图3中的空心圆点就是美国杠杆分布银行数量变化值情况,实心方点是被并购银行前一年的杠杆率分布.这里的对数据处理是将杠杆率区域分为200个等分区域后对每个区域的银行数量变化值进行计算.历年被并购银行是指2001年至2014年所有的被并购的银行.对并购前一年的杠杆率进行计算后同样划为到这200个杠杆率区间中.图3中银行数量变化值和被并购银行的杠杆分布近似于两条曲线,同时这两条曲线有两个交叉点.按曲线的交叉点将杠杆区域划分为ABC三个区间.在A段杠杆区间中,数量变化值曲线高于被兼并曲线同时被兼并曲线值较小,这说明在A段杠杆率范围银行并购活动并不活跃.银行数量变化曲线大于0,但实际2001年和2015年在此区域内银行数量没有明显差别,这说明在A区有大量新增银行进入,后因银行规模自然增长或并购获得资本,银行杠杆率增大而离开A区.在B段杠杆区间中,被兼并曲线远远高于差值曲线且变化值曲线出现小于零的现象.从被兼并曲线来看这个区域被兼并的银行数量较多,兼并活跃度较高,而变化值数量曲线小于零意味着在该杠杆率范围中2015银行数量多于2001年银行数量和新增银行之和.总体来讲在B段杠杆率范围中虽然有大量银行被并购,但银行数量总数不减反增.在C段杠杆区间中,差值曲线高于被并购曲线且被并购曲线值较大,说明在这个杠杆区间内大量银行被并购,并购活跃度较高.变化值曲线说明在C段杠杆值范围从2001年至2015年银行数量发生了巨大的变化,在该范围内银行数量随时间减少明显.对比两条曲线可以看出,该段杠杆区域银行数的减少主要是由该区间银行被并购和银行杠杆率发生变化引起的.在2001年到2015年,BC两个区域内大量银行被并购,银行在这两个各个区域内并购活动频繁.通过FDIC的数据可以发现,银行数量总体上是呈现下降趋势的,但B区银行数量不降反升.这个现象的主要原因是,虽然B区银行数量减少但有大量的银行从A、C两区域往B区迁移,而A区的银行并购并不活跃且有一定数量的新增新银行进入,随时间这些新银行的杠杆会因为银行得到越来越多的核心存款和可控负债等债务而使得银行的杠杆变大,从而离开A区.

进一步研究美国银行每年杠杆分布的具体变化.抽取2001–2015其中三年的美国银行杠杆率分布作为代表绘制图4,数据装箱方法和图2的相同.我们发现每年的银行杠杆分布结构相似,但具体分布却有不同.1)从2003年到2009年,再到2015年,银行的杠杆分布的左侧曲线基本不变而右侧曲线在向左迁移,导致美国银行的杠杆变得更加集中;2)美国银行杠杆分布集中且右侧杠杆分布曲线左移,可以推测2003年的杠杆均值大于2009年银行杠杆均值,2009年银行杠杆均值大于2015年杠杆均值.但因为2009年经济危机使得部分银行杠杆率上升导致整个均值上升,所以2009年的银行杠杆率均值高于2003年和2015年.

3推理与模拟

3.1数学推理

银行并购过程是非常复杂的,难以具体分析每次并购的资本变化情况,为此本文采用一种简化银行并购的数学推导.推理过程基于假设银行的并购主要以合并或购买为主,并不考虑实际过程中优化带来的资本变化.本文做出两个假设:假设一是双方合并前后的单个银行的资产和负债没有发生变化;假设二是购买银行时并购方银行支付的现金或股权与目标方银行的净资本相当.

3.2模型模拟

银行的资本变化复杂多样,同时,每个银行规模增长也是难以预测的,对每个银行的资本情况进行时间演化是难以办到的.本文的银行并购模型是基于一个简化后的银行节点模型[16],此并购模型有如下的假定:1)在并购模型中,不考虑银行的增长和新增银行;2)银行并购采用资本合并或股权置换,不考虑并购损失和资本获益;3)规模较大银行并购较小银行;4)银行的杠杆率越高,被并购的概率越高.因为银行的杠杆率很高意味着银行资产和银行净资产比值高,而收购方银行只需支付与该银行净资产相当的金额就可以获得相当高的资产和负债来获取更高的利润.我们将模型分为银行节点模块和银行并购模块,其中银行节点模块是用来描述一个银行的资产负债情况的.银行的单个节点都含有银行的标识符、银行的资产、银行的负债、银行的杠杆和是否存活等信息.银行并购模块主要是处理每对并购银行双方之间的并购过程.设定在银行系统内每经过一个时间单位都会进行一次并购活动,每一次并购活动中被并购的银行数量占所有银行的比例设为p.图5是并购判定模块设计流程图,其中n表示当前银行一轮并购前的银行总数,银行A代表并购方银行,银行B是被并购方银行,并购可能性y和银行杠杆率有关.若目标方银行杠杆率越高,则被并购的可能性就越高.并购运算按照上述数学推理来实现.设定银行系统初始化时间为T=0,时间单位为1,p=0.04,p值是根据美国银行数据统计得到的.故当T=0时,银行系统内有9501家银行节点,这些银行节点的数据都是真实的美国银行的资产和负债数据.然后经过一个时间单位后,银行系统内的银行会进行一次并购.参与并购的银行总数和参数p有关.图6是我们进行银行兼并模拟的实验结果.T=0是初始化的银行杠杆分布,而T=3或T=6是代表经过3或6个时间单位后银行节点杠杆的分布情况.虽然我们的银行并购模型是基于特定假设下的故意简单的模型,但我们发现模拟的结果分布中银行杠杆分布的右侧曲线随时间也有向左移动的现象,虽然幅度较小,但这和图4中真实的美国银行时间演化中杠杆率分布变化一致.

4讨论

银行系统就像一个生态系统,存在优质银行的同时也存在不良银行.不良银行随时间的推移会发生破产或被优质银行并购.银行业的竞争法则是优胜劣汰,适者生存.任何银行都有破产和被并购的可能.对于银行系统来讲,适度银行并购和银行破产会优化银行的杠杆分布,是银行系统的正常表现.同时适当的银行杠杆率对银行具有非常重要的意义,因为银行杠杆率过大则风险过高而杠杆率过小则银行获利能力低.银行杠杆分布率的时间演化是从银行杠杆率的角度研究银行业市场结构的时间演化.本文主要分析了银行并购与银行杠杆率分布时间演化之间的关系.银行并购会促进银行杠杆往集中化方向发展,减少银行业中的高杠杆.优良的银行在对银行进行并购后,良好的运营能力使得其杠杆率稳定在合适的区间.该研究对研究银行系统结构变化和对银行的监管有十分重要的意义.

参考文献

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作者:何奇;沈家全;姜罗罗 单位:温州大学数理与电子信息工程学院

美国问题研究杂志责任编辑:张雨    阅读:人次