中国国有商业银行股票收益率的利率敏感性研究
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2016）05-0081-05
一、引言
自20世纪70年代以来，世界各国相继掀起了以利率自由化、资本流动自由化为主的“金融革命”，这场革命的指导思想是破除利率管制对资源配置的负面作用，从而为经济发展提供一个高效的金融体系。利率作为现代经济和金融的核心，是联系货币部门和经济部门的纽带，其走势会影响到一国的货币市场和资本市场，进而影响该国经济。因此，利率市场化是金融发展到一定阶段的客观要求和必然结果，也是各国经济金融改革发展的必然趋势。
当前，中国的利率市场化改革取得了重大进展。然而，随着利率市场化进程的加快，利率波动也进一步加剧，对于商业银行这类金融机构而言，利率的波动会引起银行资产和负债价值的变化，也会影响其净利息收入，因此，商业银行面临的利率风险也更为突显。
近年来，中国商业银行对于利率风险管理有了进一步认识，但是由于其经营管理长期处于管制利率的环境中，所以对利率波动的敏感性并不高。因此，结合市场的变化对当下中国商业银行的利率敏感性进行分析和探讨，同时借鉴国外关于利率敏感性研究的思路和经验，对于中国制定货币政策、财政政策、银行政策以及金融证券估值等都有着重要意义。
二、数据与方法
（一）数据描述
本文所选取的历史数据样本区间是从2010年8月18日―2015年8月21日，分别选取了中国沪深300指数和国有商业银行，包括中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行和交通银行的日收盘价数据，以及中债国债到期收益率的日利率数据，包括短期日利率数据（6个月）、中期日利率数据（5年）、长期日利率数据（10年）。本文所使用的历史数据都来源于万得资讯。
在本文中，[PMt]表示沪深300指数的日收盘价格；[Pt]表示国有商业银行的日收盘价格；[RMt]表示沪深300指数的日收益率；[Rt]表示大型股份制商业银行的日收益率；[INTt]表示中债国债到期收益率的日利率数据；[SINTt]、[MINTt]和[LINTt]分别表示短期日利率数据（6个月）、中期日利率数据（5年）和长期日利率数据（10年）；[ΔINTt]表示利率波动，相应地，[ΔSINTt]、[ΔMINTt]和[ΔLINTt]分别表示短期利率波动、中期利率波动和长期利率波动。
三、实证分析
（一）样本数据的描述性统计
中国沪深300指数，中国银行、中国农业银行、中国工商银行、中国建设银行和交通银行的日收益率序列，以及短期（6个月）、中期（5年）、长期（10年）日利率波动序列的描述性统计如表1所示，且各时间序列的观测值总数均为1216，其中括号内的数字为Jarque-Bera统计量所对应的P值。
由表1可知，中国沪深300指数和大型股份制商业银行的日收益率平均水平较低，而相对于平均收益率水平来说，它们的波动性（标准差）水平则比较高，说明具有较强的不稳定性。其中，中国农业银行的平均收益率水平最高；交通银行的平均收益率水平最低，为负值，且其波动性（标准差）水平最高；中国工商银行的波动性水平则最低。此外，沪深300指数、中国工商银行和中国建设银行的偏度小于0，为左偏；中国银行、中国农业银行和交通银行的偏度大于0，为右偏；它们的峰度均大于3，存在尖峰现象。
对于日利率波动序列，其利率波动的均值都大于0；中期利率波动的均值最大，长期利率波动的均值最小，且长期利率波动的标准差最小，短期利率波动的标准差最大；短期利率波动和中期利率波动的峰度均大于0，为右偏，长期利率波动的峰度小于0，为左偏；它们的峰度均大于3，存在尖峰现象。
最终，无论是对于日收益率序列还是日利率波动序列，Jarque-Bera统计量的值都很大且其相对应的P值均为0，故应拒绝正态分布的原假设。
（二）ADF单位根检验
为了防止出现伪回归现象，需要对序列的平稳性进行检验。本文选用ADF单位根检验法检验各序列的平稳性，检验结果显示，所有的时间序列均通过了ADF单位根检验，均为平稳时间序列。
（三）ARCH-LM检验
在进行ARCH效应检验之前，首先需要根据第2部分式（4），以建立国有商业银行日收益率关于沪深300指数日收益率（市场因子）和日利率波动（利率因子）的OLS回归模型，由于收益率总是在零附近波动，故本文在实证分析时将式（4）进行简化，即不考虑截距项，简化模型的具体表达式如下所示：
[Rt=β1RMt+β2ΔINTt+εt] （9）
根据式（9）分别针对短期利率波动、中期利率波动和长期利率波动建立OLS回归模型，并进行ARCH-LM检验，得到的参数估计结果、调整的[R2]、DW值以及ARCH-LM检验的P值分别如表2、表3和表4所示，其中括号内的数字为参数估计t检验的P值。
根据表2、表3和表4，OLS回归模型的结果显示：
1. 国有商业银行股票日收益率对于市场因子很敏感，其系数在统计上均是显著的（5%的置信水平），且均为正数，说明它们之间存在着显著的正相关关系；国有商业银行股票日收益率对于利率因子似乎并不敏感，其系数在统计上均不显著（5%的置信水平）。 2. DW值均大于调整的[R2]值，且DW值均位于2附近，可认为其残差序列不存在自相关性。
3. 在对OLS回归模型进行ARCH-LM检验之后发现残差序列存在明显的异方差性。无论是F检验统计量，还是Engle-LM检验统计量[Obs*R2]，它们的P值均为0.0000，说明需要拒绝原假设，即残差序列存在显著的ARCH效应，这表明OLS回归模型的结果还需进一步改善。
4. 无论是短期利率波动、中期利率波动还是长期利率波动，OLS回归模型的结果都比较相似，并没有显示出很大的差异性。
（四）OLS-GARCH-M模型
1. 从ARCH-LM检验的P值来看，无论是短期利率波动、中期利率波动还是长期利率波动，对各银行所建立的OLS-GARCH-M模型均已不再存在ARCH效应，即ARCH效应的影响已得到消除，从而说明所有的模型均是有效可靠的。
2. 从均值方程中的系数[γ]和方差方程中的系数[θ]来看，无论是短期利率波动、中期利率波动，还是长期利率波动，对各银行所建立的OLS-GARCH-M模型，这两个系数在置信水平[α=5%]的情况下均是显著的，说明利率波动能显著影响国有商业银行股票日收益率的波动性，同时国有商业银行股票日收益率的波动性又能显著影响其自身的日收益率（长期利率波动中的中国农业银行除外）。
3. 均值方程中的系数[γ]均为负值，说明对于国有商业银行，当风险即波动性增加时，收益率反而会降低；当风险即波动性下降时，收益率反而会提高，这与一般情形下的收益与风险成正比，并不一致。
4. 从方差方程中系数[θ]的正负来看，短期利率波动、中期利率波动和长期利率波动中的中国银行股票日收益率的波动性，以及中期利率波动、长期利率波动中的交通银行股票日收益率的波动性，与利率波动成反比，而其他日收益率的波动性均与利率波动成正比；从系数[θ]数值的绝对值大小来看，中国银行、中国农业银行和交通银行的股票日收益率的波动性受长期利率波动的影响最大，而中国工商银行和中国建设银行股票日收益率的波动性受中期利率波动的影响最大，短期利率波动对这五家银行的股票日收益率的波动性影响均是最小的。
四、结论
随着利率市场化进程的步步深入，商业银行对于利率风险的管理也日益重视。本文通过对国有商业银行股票收益率的利率敏感性进行研究与分析，为商业银行的利率风险管理提供了一定的指引与借鉴。研究结果发现：无论是短期利率波动、中期利率波动，还是长期利率波动，这五家银行的日收益率与市场日收益率均存在着显著的正相关关系，而日利率波动对日收益率的直接影响却并不显著；这五家银行日收益率的波动性显著受到日利率波动的影响，即日收益率的波动性对于日利率波动显著敏感，从而间接影响了其日收益率；此外，中长期利率波动的影响比短期利率波动的影响更大。
更进一步，还可以对中国上市银行中的中小型股份制商业银行和城市商业银行收益率的利率敏感性进行研究，还可以研究不同频率收益率的利率敏感性，比如周收益率、月收益率等等，从而更加全面地为中国商业银行的利率风险管理提供参考。
