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商業(yè)銀行的貨幣資產(chǎn)盈利能力較小，而貸款業(yè)務(wù)流動性較差，但金融投資可以將流動性和盈利能力同時考慮進來，同時在進行投資的時候所帶來的信用風險是金融經(jīng)濟發(fā)展穩(wěn)定的關(guān)鍵。因此，本文采用國內(nèi)上市16家銀行2002—2019年的樣本數(shù)據(jù)，用HP濾波法計算過度的金融投資，同時使用KMV模型測算其違約概率，實證分析過度金融投資增長和銀行信用風險的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：商業(yè)銀行金融投資的確存在著過度化現(xiàn)象，同時商業(yè)銀行違約概率會受到過度金融投資增長的正向影響，基于此本文提出相應(yīng)建議來規(guī)避金融投資中的信用風險。商業(yè)銀行金融投資的主要目的是獲取收益，但收益與風險并存。商業(yè)銀行不僅要考慮資產(chǎn)的盈利能力，還要注意規(guī)避風險，以避免重大損失，商業(yè)銀行作為從事貨幣信用業(yè)務(wù)的企業(yè)，既有一般企業(yè)的特點，又有其特殊性。同時，商業(yè)銀行的發(fā)展與信用風險的管控密不可分，其業(yè)務(wù)發(fā)展多樣化，信用風險對商業(yè)銀行的生存和發(fā)展有著重大的負面影響，對商業(yè)銀行經(jīng)營活動的影響也越來越大。由于信用風險的許多不確定性特征，研究和分析信用風險對商業(yè)銀行的影響已成為許多學者和金融領(lǐng)域的重要課題。[1]因此，本文主要研究商業(yè)銀行金融投資的信用風險。

1實證設(shè)計

1.1過度金融投資指標的測度

傳統(tǒng)方法基于金融投資數(shù)據(jù)的對數(shù)差分來計算投資增速，Drehmann等人（2010）指出，使用HP濾波法計算宏觀經(jīng)濟的過度金融投資指數(shù)是合理的。[2]所以本文也采用HP濾波來度量過度的金融投資。事實上，銀行過度增長的金融投資是對長期趨勢增長的一個正偏離。在此我們進行以下處理：取各家商業(yè)銀行的金融投資時序數(shù)據(jù)FIi,t，應(yīng)用HP濾波方法提取趨勢性成分trendi,t，并計算實際值FIi,t與趨勢值trendi,t兩者的差額，最后算出這個差額占趨勢值的百分比，計算如下：當FIi,t>trendi,t，gapi,t>0時，則存在過度金融投資增長；當FIi,t<trendi,t，gapi,t<0時則不存在過度金融投資增長，對于gapi,t<0的數(shù)值，我們統(tǒng)一將gapi,t定為0。然后我們計算了各銀行各年的過度金融投資，結(jié)果顯示在橫截面（不同銀行）和時間序列（同一銀行的不同年份）中g(shù)ap變量均存在差異性。

1.2模型設(shè)定

為了分析金融投資的過度增長對個體銀行信用風險的影響，并參考已有文獻，建立了以下計量模型[3]：其中，i=1,2,3,...,N表示銀行個體，t=1,2,3,...,N表示時間。ai、year和εi,t分別表示個體效應(yīng)、時間效應(yīng)和隨機誤差項。因變量edfi,t為違約概率，用于反映商業(yè)銀行的信用風險。本文重點關(guān)注系數(shù)β1的符號和顯著性，并預期這個系數(shù)符號為正，其結(jié)果顯著，也就是說，銀行過于樂觀導致的金融投資過快增長，事后會引起信用風險的增加[4]，這體現(xiàn)在違約概率的提高上。本文在加入金融投資過度化變量gap的基礎(chǔ)上，進一步對影響違約概率的相關(guān)變量進行了控制，其中Control表示控制變量的向量集。包含微觀銀行控制變量商業(yè)銀行的總資產(chǎn)規(guī)模（ln_ta）、貸款占比（ln_load）、不良貸款率（npl），宏觀控制變量GDP增長率（gdp）、貨幣政策環(huán)境（m2）和金融市場化水平（finmarket）。

2計量結(jié)果

2.1基準回歸

在表1的第（1）—（6）列中，為固定效應(yīng)計量模型的回歸結(jié)果。為了避免潛在相關(guān)性和異方差，每一次回歸都使用了個體聚類穩(wěn)健標準差，并通過不同的方式調(diào)整自變量，來驗證測量結(jié)果的穩(wěn)定性，同時在處理核心解釋變量時，也取到了滯后一期，結(jié)果顯示在第（4）—（6）列；在選擇控制變量時，第（2）列和第（5）列為沒有控制微觀銀行因素，第（3）列和第（6）是沒有取銀行總資產(chǎn)規(guī)模自變量，結(jié)果核心自變量gapi,t均在1%的統(tǒng)計水平，對違約概率edfi,t產(chǎn)生顯著的正向影響，[5]并且當過度金融投資取滯后一期時，結(jié)果仍顯著。計量結(jié)果說明：一方面，商業(yè)銀行違約概率會受到過度金融投資增長的影響，另一方面，過度金融投資對違約概率的影響，隨著時間的推移逐漸減弱，具體體現(xiàn)在gapi,t和gapi,t-1之間的系數(shù)值差異?？刂谱兞繉用?，由于銀行總資產(chǎn)規(guī)模對于其它變量的影響較大，所以第（3）列和第（6）列未控制總資產(chǎn)規(guī)模，結(jié)果會更顯著。不良貸款率npl的系數(shù)符號顯著為正，表面不良貸款率的提高會更加使得銀行的違約概率上升，進而信用風險加大。貸款占比ln_loda系數(shù)符號顯著為負，表明銀行如果貸出更多的錢，就會使得金融投資減少，違約風險就會下降。[6]宏觀經(jīng)濟環(huán)境gdp和金融市場化水平finmaket的系數(shù)符號顯著為負，表明在整體銀行業(yè)市場環(huán)境向好的背景下，各銀行違約概率趨于下降。系數(shù)的估計結(jié)果分別在10%、5%和1%的水平顯著。3.模型中對于個體固定效應(yīng)和時間效應(yīng)都進行了控制。4.表2與此注一樣

2.2穩(wěn)定性檢驗

為確保結(jié)論的可靠性，進行如下穩(wěn)定性檢驗試驗：考慮到組間的差異性、相關(guān)性和序列相關(guān)性，同時參考Driscoll和Krai（1998）提出的標準誤差結(jié)論[7]，我們對標準誤差項進行了修正，表2第（1）—（2）列展示了回歸結(jié)果，如表所示，強顯著性，而且結(jié)果為正。其次，采用動態(tài)面板模型來評估和控制內(nèi)生性問題。GMM方法不適用于小N（個體）和大T（時間）數(shù)據(jù)。Bruno（2005）的一項研究表明，在此基礎(chǔ)上利用LSDAV糾偏估計方法來評估動態(tài)面板會更合適，考慮到信用風險的跨期平滑性，將滯后一期因變量納入動態(tài)模型，可以在一定程度上消除偏差。結(jié)果在表2列（3）—（4）的系數(shù)符號顯著為正，核心結(jié)論保持穩(wěn)健。

3結(jié)論

金融投資的過度增長通常發(fā)生在銀行危機之前，這會威脅到整個金融體系。從微觀審慎的角度看，即使國內(nèi)金融投資增速總體相對平緩，但少數(shù)銀行可能存在過度金融投資的問題。進行過度金融投資投放的銀行，可能過于樂觀或低估了市場的風險，從而使得銀行信用風險增加。[8]本文利用我國上市銀行半年度數(shù)據(jù)對理論假設(shè)進行了檢驗,實證結(jié)果表明，過度金融投資的增長對商業(yè)銀行違約概率有正向影響，本文的核心結(jié)論對個體銀行規(guī)避金融投資信用風險有一定的啟示作用。首先銀行應(yīng)優(yōu)化金融資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，合理使用不同期限的金融資產(chǎn)，實行長期貸款轉(zhuǎn)為流動資產(chǎn)，積極增加流動準備金，防范突發(fā)性信用風險的發(fā)生，其次，商業(yè)銀行必須完善自身的風險管理策略，這就要求銀行應(yīng)建立風險管理體系，為商業(yè)銀行進行金融投資時，可以采用數(shù)學模型進行定量分析，適時降低資產(chǎn)風險。同時還要注意對事前、事中、事后的各個環(huán)節(jié)進行監(jiān)控，及時調(diào)整投資策略，控制潛在風險，將金融投資相關(guān)風險降至最低。

作者:王艷雪 單位:河北經(jīng)貿(mào)大學金融學院