浅析英国银行业盈利能力的决定因素

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一、主要内容和研究方法

本文通过对以往研究文献中提及有可能对英国银行业盈利性指标有着稳定解释能力的指标进行理论分析，结合在2012年～2014年期间的50家英国银行的数据，主要采用定量分析方法，根据多元逻辑回归分析变量之间的相关关系研究，探求分析各个参数自变量对因变量的预测情况。通过此方法，确定哪些内部以及外部因素对英国银行业的盈利性指标起着较强的解释能力。主要分为两个部分：一为描述性统计。主要说明指标的选取原则、说明数据的来源，然后进行数据分析，主要指标包括总资产收益率指标、人均收入指标、总资产规模指标、存款的市场占有率指标，对这些指标进行对比，分析差异的原因。二为实证分析。通过对英国银行的数据分析，最终结果显示融合后的数据更加符合固定效应回归模型，保证了研究方法的科学性和模型选择的正确性。确定模型之后，分别对英国银行的ROA、PER进行回归分析得出结论。

二、参数选择和数据统计

（一）假设

如果内部和外部参数与ROAA存在显著相关性。零假设可以设计如下，以测试这些参数对ROAA的解释能力。

H1：COST对决定ROAA没有负相关性

H2：LIQUID对决定ROAA没有正相关性

H3：LOSRES对决定ROAA没有负相关性

H4：EQAS对决定ROAA没有正相关性

H5：SIZE对决定ROAA没有负相关性

H6：GDPGR对决定ROAA没有正相关性

H7：INF对决定ROAA没有正相关性

H8：IR对决定ROAA没有正相关性

H9：CONC对决定ROAA没有正相关性

基于以上零假设，可以用这些内部和外部参数来做多变量回归测试，来看他们是否对ROAA的值产生影响。如果在多元回归测试中系数值有显著的P值以及T值，那么可以说这些参数对决定ROAA有着显著的相关性。加上正相关还是负相关得出我们的结论是拒绝以上假设还是接受以上假设。

（二）参数的选择

本文所选择的决定银行盈利能力的参数参考了大量的文献，并总结了5个内部因素参数以及4个外部因素参数。

对决定银行盈利能力的内部因素参数的选择上来说，学者们主要采用盈利性，流动性以及信贷风险指标来进行测算。例如，Samad和Hassan（2000）在不同程度上使用了上述比率进行测算银行盈利性水平。因变量通常采用ROE，ROAA。而内部因素参数的自变量通常采用COST，LIQUID，LOSRES，EQAS and Log（size）。这些数据可以从FAME数据库中获得。

对决定银行盈利能力的外部因素参数的选择上来说，宏观经济条件因素应予以考虑。例如，GDPGR，INF，IR and CONC通常被学者们用作外部因素参数进行分析。GDPGR代表了经济增长的变化情况。它间接的反映了需求和供给的变化从而对银行的盈利性水平波动产生影响。INF的影响反映在公司的成本上。当通胀率增加，意味着每家公司的成本相应增加。因变量ROAA的定义是税后净利润除以平均总资产。因为总资产可能在一年当中会受到各种情况的影响而在年底发生较大变化，所以这里使用的是平均总资产。另外，必须注意的是只有这一个比率作为衡量银行盈利性的指标，存在一定的局限性。

（1）流动性比率。流动性指标LIQUID就是看企业的流动性资产能否在快速变现的情况下支付短期负债，从而在遭受挤兑的情况下避免破产。对银行来说，Golin（2001）解释到企业必须保持良好的流动性以避免破产的风险。但是，我们又必须认识到，过高的流动性常常伴随着较低的资产回报率。所以只有在优化流动性指标的情况下，才能保持一个最优的盈利性。

（2）信贷风险比率。LOSRES（贷款损失准备金比上净利息收入）作为衡量信贷风险的指标。贷款损失准备金越低表示应收账款质量较好。那么就能达到更高的盈利水平。

（3）资本结构。Golin（2001）认为EQAS（净资产比率）就是作为描述资本结构最好的指标。资本结构反映了企业对外借款的比率是多少。如果银行的净资产比率处于合理水平，那么公众会认为银行的偿付水平较高，那么公众就愿意把存款放到银行。相反，如果银行的净资产比率较低，银行面临的支付压力较大，则公众就不愿意把资金投资到银行，从而提高了银行的资金成本，继而影响到银行的盈利水平。

（4）成本比率。成本支出包括办公费用、场地租赁费用、员工工资等等。COST（成本支出比上收入）代表了企业管理成本的能力。较高的COST比率意味着较低的留存收益，从而对银行的盈利水平产生副作用。

（5）银行的大小。SIZE（log）用来对比银行间的大小。一般情况下，大银行对公众来说意味着更有信誉。但也同样注意到，小银行在应对外部环境的变化的时候更加的灵活。

（6）外部参数。本文采用了4个外部因素参数作为解释银行盈利性的外部指标。他们分别为IGDPGR，INF，IR以及CONC。Kosmidou and Pasiouras （2005）的实证性研究表明GDP的增长对银行的盈利水平有着正相关的左右。Short （1979）的实证性研究表明，名义利率对于资本回报率有正相关作用。

参数描述：

ROAA：银行的资产回报率（总资产取当年平均值）；COST：成本支出与收入的比值；LIQUID：短期流动性资产与短期流动性负债的比值；LOSRES：贷款损失准备金与贷款余额的比值；EQAS：净资产与总资产的比值；SIZE：总资产，取Log（size）的值；GDPGR：GDP年变化率；INF：年通货膨胀率；IR：LIBOR指数；CONC：前五大银行的资产在市场上的占比。

把以上因素考虑进去之后，形成以下公式：

第一，统计分析描述。本文将对每个个体参数的数据信息进行统计。包括的内容有中间值、最小值、最大值、方差。

第二，相关性分析。本文将对参数间的相关性情况做出分析。

第三，回归分析。为了验证以上9个零假设，设计回归模型如下：

其中，：因变量代表着银行的盈利能力，取值年份t=2012，2013，2014，：自变量代表着流动性比率，信贷质量比率，资产结构以及宏观外部变量，：截距，：参数的分值，：观测的随机误差量。

当解释变量显著相关时，可能其中多个变量会有共线性的问题。本文用方差膨胀因子（VIF）来衡量每个变量的共线性。方差膨胀因子变量j的定义如下：

方差膨胀因子==

分析多重共线性的普遍规则是当>5大于5时，则该参数具有高度相关性。通过对以上模型以及参数的分析我们可以将具有显著性的参数挖掘出来并证明它们对银行盈利水平相关性。

（三）数据搜集

在将数据应用到两个测试模型之前，一组包括模型的所有变量的相关数据都是通过参考文献，设计方法研究收集。50家银行均选自www.fsa.gov.uk网站，选择了其中50家银行。FAME是一个收集的英国和爱尔兰公司信息的数据库系统。内部因素和平均总资产收益率很容易通过搜索银行名称来收集。平均资产收益率按平均总资产作为分母计算。LOSRES按贷款损失准备金除以总贷款计算。具体公司的年度报告将通过互联网搜索。由于贷款损失准备金是评估银行业绩的重要指标，因此在年报中寻找是很容易的。发行的总贷款也很容易在年报中找到。对于资本实力来说，外部质量评定按总资产股权计算。该比率在名声数据库系统中很容易找到。规模是银行总资产的价值。规模地记录被用于多元回归模型。

至于外部因素，原油指数是通过把五大银行（汇丰银行、劳埃德银行、巴克莱银行、苏格兰集团忠诚银行、渣打银行）的资产划分为市场上所有的银行资产来计算。对于生产总值发展速度，干扰素和伦敦银行同业拆进利率可以在www.statistics.gov.uk网站上找到。上述信息均为2012年～2014年的数据。

三、实证分析结果与讨论

（一）参数变量统计描述

从各参数ROAA，内部以及外部因素参数对应的数据量、中位数、标准差、最小值以及最大值的统计描述中可以看出，所有的参数都有150个样本量即50家银行三年的记录，样本完整。另外，可以发现LIQUID以及LOSRES的标准差比较大分别为31.17和36.04。这意味着这两个参数的对各家银行比较来看，波动比较大。

（二）变量相关性分析

如皮尔森相关性矩阵所示，结果表明自变量的相关性很低。另外只有内部因素参数P值显示较为显著。LIQUID与LOSRES存在显著的负相关，而与EQAS呈现显著的正相关。这是符合预期的，因为负债越低流动性越强。外部因素参数没有显著的相关性。这有可能是样本问题造成。纯粹内部参数的模型：=1.43；内部参数以及外部参数一起的模型：=1.3；两个模型的VIF都小于5，没有共线性问题。

（三）模型结果分析

一共做了两个线性回归模型。一个是只针对内部因素参数的，另外一个是混合了内部因素参数以及外部因素参数。

此次测试的数据包括50家银行三年的数据。P值重要性设置为小于0.05。这次测试的两个回归模型都具有显著性。调整过的代表了模型的解释能力。在这两个模型中调整过的分别为0.621以及0.633意味着在这个模型中只有1/3的数据不能很好地解释ROAA。

在表1中，COST显示出对ROAA的显著的负相关性。这表示有效地利用资源以及控制成本能很好地提高银行的盈利性。因此，零假设H1：COST对ROAA没有显著的负相关性被否定。另外，我们也可以从结果中看出流动性指标对ROAA有着显著的正相关性。这表明流动性越好，对银行的盈利能力越有帮助。因此，零假设H2：流动性比率对决定ROAA没有正相关性可以被否定。

另外，贷款损失准备金与贷款余额的比值对决定ROAA有着显著的负相关性。这意味着更高的贷款质量对银行的盈利性有着正相关性。因此，零假设H3：LOSRES对决定ROAA没有负相关性可以被否决。

资本结构显示了对ROAA显著的正相关性。这表明负债率越低，银行的盈利能力越高。此参数的分值较高，表明相比其他参数，此参数对决定ROAA有着更高的权重。因此，零假设H4：EQAS对决定ROAA没有正相关性可以被否定。原因是资本比例越高对流动性的需求以及其他外部资金的成本较低，从而使得盈利能力得到提升。

银行的大小对ROAA有着显著的负相关性。这表明越大的银行获得的利差越低。因此，H5：SIZE对决定ROAA没有负相关性可以被否决。对宏观因素来说，GDP的增长率对ROAA有着显著的正相关性。因此，零假设H6：GDPGR对决定ROAA没有正相关性可以被否决。通货膨胀率对ROAA有着显著的正相关性。因此，H7：INF对决定ROAA没有正相关性可以被否决。原因是当通货膨胀率增加的时候，银行放贷的利率也会水涨船高，从而使得利差进一步扩大，继而影响银行的盈利能力。

此次测试发现LIBOR银行间隔夜拆借率对ROAA没有显著性的影响。因此，H8：IR对决定ROAA没有正相关性不能被否决。对于集中性因素来说，它对ROAA有着显著的正相关性。因此，零假设H9：CONC对决定ROAA没有正相关性可以被否决。

四、结论与限制

本文研究目的是为了研究影响银行盈利能力的主要因素，主要源于银行的内部因素以及能通过经济和法律环境影响银行制度的外部因素变量。这篇论文的分析与先前的研究者们的观点相符，即内部和外部因素都对除利率外的银行财务绩效有着显著的影响。

文章采用的数据主要是从FAME和www.statistics.gov.uk收集而来。一种多元回归量化方法被用于测试英国国内银行盈利能力的正负价值相关性。测试结果表明，用平均总资产收益率衡量英国的银行的盈利能力的话，更高的流动资金比率、更高的产权比率、更高的GDP增长率、更高的通货膨胀率和更高的产业集中度与其成正相关；另一方面，成本收入比，贷款损失准备金与贷款总额和银行总资产之和之比则与其成负相关。然而，先前的研究表明利率对银行盈利能力同样有着显著的影响。可是，在这一分析中的数据看起来与先前学者们的并不一致。原因可能是从2012～2014的三年间总共对这一涵盖50余间银行的小样本进行了150次的观察。

（作者单位为广东金融学院）

[作者简介：张娟（1982―），女，硕士研究生，广东金融学院讲师。]