이자율은 돈의 가격이고 시중은행은 돈을 운용하는 금융기관이라는 점에서 금리의 변화는 시중은행의 위험감수에 필연적으로 중요한 영향을 미칠 것이라고 판단한다. 전통적인 이론에서는 금융시장의 정보 비대칭이 역선택과 도덕적 해이 문제를 야기하여 시중은행이 고금리로 높은 위험을 감수하게 된다고 믿었습니다. 역선택 문제는 금리가 높을 때 우량 차입자는 차입비용이 높아 차입을 포기하고, 대출금을 갚을 가능성이 없음을 아는 사람은 적극적으로 대출을 찾아 대출을 모색함으로써 가능성을 높이는 것을 의미한다. 대출위험. 도덕적 해이 문제는 이자율이 높을 때 차입자가 본래의 영업활동으로 인해 대출금을 상환하지 못하거나 더 높은 이윤을 추구하려는 동기가 부여되어 채권자의 뜻에 반하는 행위를 하게 되어 차용인의 의사에 반하는 행위를 하게 되는 것을 의미합니다. 대출 불이행. 그러나 최근 학계에서는 장기적인 저금리 환경이 시중은행의 위험 감수도 증가할 것이라는 또 다른 견해가 등장했다. 2007년 미국에서 서브프라임 모기지 사태가 발생해 글로벌 금융위기를 촉발하고 세계 각국의 금융시스템과 실물경제에 큰 피해를 입혔다. 이번 금융위기의 원인을 살펴보면 금융자유화, 금융혁신의 부적절한 관리, 자산가격 버블의 축적과 붕괴, 주체-대리인 문제 등 다양한 의견이 있다. 그러나 가장 근본적인 이유는 시중은행들이 과도한 위험을 감수했다는 점이다. 연준은 2002년부터 느슨한 통화정책을 시행해 왔으며, 그 결과 단기금융시장 금리가 장기간 낮은 수준에 머물게 되었고, 이로 인해 시중은행의 위험에 대한 내성이 증가하고 위험에 대한 인식이 감소하여 가격조건이 완화되었습니다. 궁극적으로 은행 대출의 전반적인 품질에 영향을 미칩니다(Borioamp; Zhu, 2008). 위의 두 가지 관점을 바탕으로 우리나라 단기금융시장 금리와 시중은행의 위험부담과의 관계에 대해 생각해 볼 필요가 있다. 우리나라의 금리 시장화 개혁은 지속적으로 심화되고 있으며, 금리의 불규칙적인 변동성이 증가하여 은행의 취약성이 더욱 악화되고 있습니다. 이 기사에서 연구할 또 다른 문제는 금리 변화의 불확실성이 위험 감수에 미치는 영향입니다. 상업 은행의.
1. 변수 선택 및 모델 구성
(1) 변수 선택 1. 변수를 설명합니다. 시중은행의 위험감수 측정에 있어서 국내외 학자들이 사용하는 주요 측정지표로는 부실채권비율(NPL), 가중위험자산비율(RA), 부도확률 Z값(Z-score) 등이 있다. ). Delisamp, Kouretas(2011)는 은행 위험 감수를 측정하기 위해 부실 자산 비율과 가중 위험 자산 비율이라는 두 가지 지표를 사용하여 Z 가치와 자산 대출 비율을 은행 위험으로 선택했습니다. 측정 지표. 또한 일부 학자들은 상업은행의 위험 감수 수준을 측정하기 위해 대출 손실률, 예상 부도율 등을 사용합니다. 본고에서는 우리나라 상업은행업에서 예금 및 대출업이 높은 비중을 차지하고 있다는 점과 데이터의 정확성을 고려하여 은행 위험 감수의 척도로 주요 은행이 발표하는 부실채권비율을 선정하였다. 2. 설명변수. 단기금융시장 금리변수 선정 시 우리나라 단기금융시장은 아직 인정되는 기준금리가 형성되지 않았기 때문에 다양한 지표를 채택해야 한다. 기준금리에 대한 국내 학자들의 논쟁은 주로 국가은행간 금리(CRATE), 은행간 채권시장 금리(BRATE), 상하이 은행간 금리(SHIBOR)에 초점을 맞추고 있다. Haitao와 Fang Zhaoben(2010)은 SHIBOR, CRATE, BRATE의 변동을 분석한 결과 이들 세 가지 금리 중 어느 것도 우리나라 화폐시장의 기준금리로서 완전히 독립적일 수 없다는 사실을 발견했습니다. 이 글에서는 은행간 채권시장 금리(BRATE)와 상하이 은행간 금리(SHIBOR)를 단기금융시장 금리 측정 지표로 선택했습니다. 금리 변동성 변수는 상하이 은행간 금리(DSH)의 표준편차로 측정됩니다. 3. 통제변수.
은행 자체 요인, 거시경제 상황 및 시장 경쟁이 상업은행의 위험 감수에 미칠 수 있는 영향을 통제하기 위해 이 기사에서는 은행 규모(SIZE), 은행 자본 적정성 비율(CAR), 은행 자산 수익률(ROA)을 선택했습니다. , 실질경제성장 6개의 변수인 GDPG, BBI, CON을 통제변수로 사용하였다.
(2) 모델 구성은 연구 목적과 변수 선택을 기반으로 합니다. 이 기사는 Kouretas(2011)의 모델 설정을 참조합니다. 모델 (1)은 상업은행의 위험 감수에 대한 단기 금융 시장 이자율의 영향을 연구하는 데 사용됩니다. 모형(1)에서 i는 은행 i를 나타내고, t는 기간 t를 나타내며, Risk는 상업은행의 위험부담을 나타내는 설명변수이다. 본 논문에서는 고정이하여신비율을 측정지표로 사용한다. MP는 설명변수로 머니마켓 이자율을 나타낸다. 이 글에서는 머니마켓 이자율을 나타내는 지표로 BRATE와 SHIBOR를 사용한다. 제어 변수: SIZE 은행 규모, CAR 은행 자본 적정성 비율, ROA 은행 자산 수익률, GDPG 실질 경제성장률, BBI 은행 산업 기후 지수, CON 시장 집중도. 은행산업 풍토지수는 이전 기간 대비 현 기간 은행산업의 변화를 반영하며, 시장 집중도는 은행산업의 경쟁을 반영합니다.
II. 실증적 분석
(1) 데이터 출처 데이터의 가용성과 신뢰성을 바탕으로 이 기사에서는 2007년부터 2014년까지 우리나라 16개 상장 은행의 패널 데이터를 사용했습니다. 중국 은행, 중국 농업 은행, 중국 공상 은행, 중국 건설 은행, 교통 은행, 민성 은행, 중국 CITIC 은행, 중국 Everbright 은행, 중국 초상 은행, 평안 은행, 닝보 은행, 산업은행, 난징은행, 베이징은행, 화하은행, 상하이푸동개발은행. 데이터는 각 은행의 연간 명세서, 중국인민은행 웹사이트, 중국 국가통계국 웹사이트에서 가져온 것입니다.
(2) 변수별 기술통계(표 2) BRATE로 얻은 데이터는 월별 가중평균 데이터이고, HIBOR로 얻은 데이터는 일별 데이터이므로 여기서는 야간 SHIBOR 곡선을 사용한다. 그림은 그림 1과 같이 우리나라 화폐시장의 금리 변화 추세를 보여줍니다.
(3) 모수 추정 및 분석 1. 추정 방법. 구축된 모델에는 모두 설명된 변수의 1차 시차가 포함되어 있으므로, 본 논문에서는 내생성 문제를 피하기 위해 GMM(Generalized Moment Estimation) 방법을 사용하여 모델을 추정합니다. 일반화 모멘트 추정은 DIFGMM(차이 일반 모멘트 추정)과 SYSGMM(시스템 일반 모멘트 추정)으로 구분됩니다. 그러나 제한된 샘플에서 시스템 GMM의 추정 결과는 차이 GMM의 추정 결과보다 작은 편차를 갖습니다. 시스템 GMM은 다시 1단계 일반 모멘트 추정과 2단계 일반 모멘트 추정으로 나눌 수 있습니다. 상대적으로 말하면 2단계 방법의 추정 결과가 이분산성과 단면 상관에 더 강합니다. 따라서 본 논문에서는 최종적으로 이를 선택합니다. 2단계 시스템 일반화 모멘트 추정 모델은 단계법을 사용하여 추정되었으며 추정 결과는 표 3에 나와 있습니다. 2. 결과를 추정합니다. 먼저, Table 3의 모든 AR(2)와 Sargan 테스트의 P값을 관찰해 보자. 이들의 P값이 0.1보다 유의하게 큰 것으로 나타났는데, 이는 이 두 테스트의 귀무가설이 받아들여질 수 있음을 보여준다. 즉, "계열 자기상관이 없습니다", "모든 도구 변수가 유효합니다"입니다. 반면, 설명된 변수의 시차 1차 계수는 각 모델 추정에서 유의하게 양의 값을 보였으며, 이는 인접한 기간의 상업은행의 위험 감수 사이에 강한 상관관계가 있음을 나타내는 것으로 간주할 수 있습니다. 구성된 모델이 합리적입니다.
(4) 설명변수, 통제변수 및 교차항의 계수 1. 단기금융시장 금리와 상업은행의 위험감수 사이에는 유의미한 음의 상관관계가 있습니다. BRATE를 설명변수로 한 모델 추정 결과에서 BRATE의 β계수는 각각 -0.07, -0.282, -0.474이고, z값은 각각 -8.07, -7.35, -3.03으로 모두 나타나 설명변수에 대한 모형 추정 결과에서 SHIBOR의 β계수는 각각 -0.069, -0.353, -0.397이고, z값은 -7.8, -3.44, -이다. 3.11로 이는 1 수준에서도 매우 중요합니다.
이러한 결론은 기본적으로 Altunbas(2009), Martha(2010), Niu Xiaojian, Qiu Xiang(2013)의 연구 결과와 일치합니다. 낮은 금리는 상업은행의 위험 선호를 촉진할 것입니다. 2007년부터 2014년까지 우리나라의 단기 SHIBOR 곡선(그림 1)을 종합하면, 우리나라의 단기 금융시장 금리는 2007년부터 2010년까지 변동성이 거의 없이 낮은 수준을 유지한 것으로 나타났습니다. 2011년부터 금리 변동성이 크게 증가했습니다. 그러나 전반적인 금리 수준은 그다지 높은 수준으로 오르지 않았습니다. 따라서 현재 우리나라 단기금융시장 금리가 상업은행의 위험감수에 미치는 영향은 주로 가치평가 효과와 이익추구 메커니즘을 통해 달성된다는 결론을 내릴 수 있다. 은행의 위험에 대한 인식은 고수익에 대한 욕구를 자극하고, 이는 궁극적으로 상업은행의 위험 감수 증가로 이어집니다. 2. 금리변동성은 시중은행의 위험감수와 유의한 양의 상관관계를 갖는다. Table 2의 모델 (4)의 추정 결과로부터 DSH의 β계수는 0.188, z값은 11.73으로 1수준에서 유의미함을 알 수 있다. 이 결론은 금리 시장화는 금리의 대폭적인 증가와 불규칙적인 금리 변동성의 증가라는 두 가지 위험을 가져올 것이라는 황진라오(2001)의 이론적 추론을 입증한다. 우리나라 상업은행이 직면한 주요 위험. 우리나라에서는 장기 금리통제로 인해 시중은행들이 금리변화의 불확실성에 대처할 수 있는 건전한 리스크 관리 시스템과 효과적인 금융수단이 부족합니다. 우리나라는 최근 몇 년 동안 금융 시스템 개혁을 적극적으로 추진했지만, 상업은행이 새로운 환경에 적응하는 데는 여전히 시간이 걸리며 점차적으로 관리 시스템을 개선하고 금융 혁신을 달성해야 합니다. 3. 실증연구 결과를 보면 은행규모는 시중은행의 위험감수와 정(+)의 관계가 있고, 은행자본비율과 은행 수익성은 부(-)의 관계가 있는 것으로 나타났다. 은행 규모가 클수록 위험 부담이 높아지며 이는 "대마불사" 패러다임과 일치합니다. 대형 은행은 은행 시스템에서 자신의 중요성을 고려하고 위기가 닥쳤을 때 중앙은행이 안정성을 보장할 것이라고 믿습니다. 금융 환경이 그들에게 분명히 도움의 손길을 줄 것이기 때문에 그들은 높은 수익을 얻기 위해 더 많은 위험을 감수하는 데 앞장서게 될 것입니다. 은행의 자본적정성 비율이 높을수록 큰 손실을 방지하기 위해 신중한 투자 결정을 내릴 가능성이 높으며, 수익성이 높은 은행은 지나치게 높은 수익을 추구하지 않고 경영 목표로 안전에 더 중점을 둘 것입니다. 성별로 보면 은행자본비율이 높고 수익성이 높은 은행일수록 리스크가 낮은 경향이 있습니다. 반면, BRATE와 SHIBOR의 계수가 MP*CAR, MP*ROA의 계수와 결합되면 BRATE와 SHIBOR의 계수는 모두 유의미한 음의 값을 갖는 반면, CAR 및 ROA와의 교차항 계수는 다음과 같습니다. 둘 다 상당히 긍정적인 것으로 결론지을 수 있는데, 높은 자본적정성 비율과 수익성 수준은 상업은행의 이자율 위험 감수 민감도를 감소시킬 수 있습니다. 4. 거시경제 상황과 시장집중도는 시중은행의 위험감수와 양의 상관관계가 있는 반면, 은행산업 풍토지수는 시중은행의 위험감수와 음의 상관관계를 나타냅니다. Table 2의 추정 결과를 보면 GDPG와 CON의 계수는 모두 유의하게 양의 값을 가지며, BBI의 계수는 유의하게 음의 값을 갖는다. 일반적으로 거시경제 여건이 좋으면 시중은행은 충분한 수익을 보장하기 위해 한편으로는 고위험 투자를 하고, 다른 한편으로는 대출기준을 완화하여 무위험수익률이 감소합니다. 은행 위험 감수 증가. 시장집중도가 낮을수록 시장경쟁은 더욱 완전해지고, 은행의 위험감수도 낮아진다는 결론은 Michalak(2011)의 연구결과와 일치한다. 은행산업 풍토지수는 이전 기간 대비 은행산업의 변화를 반영하며, BBI 지수가 높을수록 은행산업의 변화가 좋고, 시중은행의 위험 감수 수준이 낮다는 것을 의미합니다.
3. 결론과 계몽
본 글은 시중은행의 위험감수에 대한 단기금융시장금리의 영향 메커니즘을 고금리, 저금리, 이자율 변동성과 우리나라 기준으로 2007년부터 2014년까지 16개 상장은행의 연간 패널데이터를 실증적으로 검증하였습니다.
실증연구 결과에 따르면 시중금리는 시중은행의 위험감수와 유의한 음의 상관관계가 있는 것으로 나타났는데, 이는 현재 우리나라 시중금리가 시중은행의 위험감수에 미치는 영향이 주로 평가효과와 이익을 통해 실현되고 있음을 보여준다. -추구 메커니즘 및 저금리 상승 시중은행의 위험선호를 반영함. 금리변동성은 시중은행의 위험감수와 정(+)의 관계가 있으며, 영향계수가 커서 우리나라 시중은행이 효과적인 대처수단이 부족함을 나타냄 금리변화의 불확실성으로 인해 은행규모는 시중은행의 위험감수와 정(+)의 관계가 있으며, 수익성과 시중은행의 위험감수는 음의 상관관계가 있으며, 자기자본비율과 수익성 수준이 높을수록 은행의 위험감수성은 감소할 수 있습니다. 금리에 대한 상업은행의 위험감수, 거시경제 상황, 시장집중도 및 상업은행의 위험 은행산업 번영지수와 상업은행의 위험감수 사이에는 양의 상관관계가 있습니다. 본 연구의 결과는 현재 우리나라 단기금융시장 금리가 상업은행의 위험감수에 미치는 영향은 주로 평가효과와 이익추구 메커니즘을 통해 실현되고 있으며 이는 상업은행의 위험감수 관리에 중요한 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 첫째, 상업은행은 차입자 자격 검토, 특정 대출 기준 유지, 대출 불이행 가능성 감소에 대한 관리를 강화해야 합니다. 둘째, 상업은행은 자금의 안전성을 고려해야 합니다. 소득 다각화, 위험 다각화. 금리 변동성은 시중은행의 위험감수에 강한 긍정적 영향을 미친다. 이는 현재 우리나라 시중은행이 급격한 금리변동에 적응하는 데 취약하다는 것을 보여준다. 따라서 정부는 금리 변동성을 꾸준히 추진하는 정책을 지속적으로 고수해야 한다. 시장중심의 금리개혁과 예금자유화는 금리의 시기와 방식을 신중하게 고려해야 한다.