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摘要：

近兩年銀行理財業務積極參與資本市場投資，通過理論分析和實證分析相結合的方法研究這一業務行為對于銀行理財業務績效影響。在理論分析方面，通過美林投資鐘模型結合銀行理財業務的自身發展規律進行研究，在實證分析方面，采用2014年末到2015年末的周度業務經營數據，建立向量自回歸模型進行分析研究。最后指出參與資本市場業務將成為銀行理財業務經營的重要選擇和必然發展方向，并提出政策建議。

關鍵詞：

銀行理財業務；向量自回歸模型；美林投資鐘模型；資本市場

一、導論與文獻回顧

2014年以來，銀行理財業務的發展呈現兩個特征：一是以凈值型產品轉型和事業部制改革為代表的業務轉型持續推進，二是銀行理財資金的大類資產配置中資本市場類資產的比重顯著提高。前一個特征主要來自于監管政策的約束和引導，而后一個特征更主要來自于銀行理財業務自身經營運作的壓力和動力。銀行理財業務是一個目前學術界和實務界都十分關注的金融業務。隨著2012年以來大資管業態的形成和關于銀行理財業務是否屬于影子銀行的爭論，國內學者對于銀行理財業務的研究逐漸豐富。目前關于銀行理財業務的研究主要集中在理財業務的監管政策和業務模式、理財客戶行為分析、理財產品市場定價、理財業務和宏觀經濟環境的相互關系等領域，對于銀行理財業務大類資產配置和銀行理財業務參與資本市場投資的研究相對零散。蘇新茗（2015）[1]在《銀行理財業務機制研究》中對于銀行理財業務“資金池-資產池”的投資管理模式進行了實證研究，分析了銀行理財業務投資收益和短期利率、期限利差、信用利差的關系。張旭陽（2015）[2]按照“資管投行”的理念提出了銀行理財業務大類資產配置的發展方向。付巍偉（2015）[3]提出在商業銀行融合資本市場的路徑上，修改商業銀行法、證券法和允許商業銀行成立資管子公司都是政策可選項。馬續田（2015）[4]認為利率市場化催生的金融脫媒正對商業銀行傳統經營模式帶來前所未有的沖擊和挑戰，資本市場的繁榮發展為商業銀行通過資產管理業務實現轉型提供了基礎。何德旭、李錦成（2015）[5]認為從中短期來看中國影子銀行還不會對整個金融市場包括股票市場造成沖擊。劉知博、賈甫等（2014）[6]分析了資本市場抑制的情況下銀行承擔的信用風險，并指出多層次金融市場有利于降低這一風險。本文研究的目的在于針對銀行理財業務后一個發展特征，通過理論和實證相結合的方式，站在銀行理財業務大類資產配置的視角研究銀行理財參與資本市場的績效。銀行理財業務廣泛開展資本市場業務始于2014年，銀行理財業務中大類資產配置的關鍵性作用也是近一兩年才逐步為業內和研究者所認識，現有少量的研究也僅限于理論定性分析，所以本文的研究目標和研究方法就具有很強的創新性。本文第二部分和第三部分分別分析我國資本市場發展的重要機遇和銀行理財業務參與資本市場的情況，第四部分和第五部分針對本文主題進行了理論分析和實證分析，第六部分進行了總結并提出政策建議。

二、我國資本市場發展的重要機遇

從資產負債的角度來看，目前我國經濟所經歷的陣痛，主要來自于經濟去杠桿的自我修復。隨著金融市場的發展，去杠桿的方式開始從簡單的債務重組、債務貨幣化發展為金融市場化與市場體量擴充，后者成為將債務轉移出表、大范圍分擔的最有效方式。資本市場的發展在重整資產負債表中發揮核心作用，可以有效緩釋去杠桿中伴隨的經濟蕭條、通貨緊縮等問題和違約、企業倒閉對金融機構資產負債表的沖擊。從經濟結構調整的角度來看，我國現階段經濟結構調整的重點是大力發展新興產業。通過新興產業的發展替代傳統產業對于經濟增長和促進就業的保障作用，以配合傳統產業淘汰落后產能。新興產業往往具有輕資本、成長性的特征，融資需求也相應多樣化和個性化。以國有銀行為核心、商業銀行間接融資為主導的金融體系，與經濟主體特別是創新主體多樣化和個性化的融資需求之間存在結構性不協調的問題。相比之下，資本市場的直接融資功能在促進經濟轉型升級和分散技術進步風險上的效率更高，能更好地促進金融與實體經濟的結合。從財富管理需求來看，目前我國居民財富投資的比例中房地產、現金和存款、資本市場金融資產三者占比分別約為65%、30%和5%，和美國35%、35%和30%的比例相比，我國居民財富投資中資本市場金融資產占比太低。隨著居民財富的增長、金融需求的多樣化，以及人口結構變化，我國居民的大類資產配置已經從實物資產向固定收益類金融資產遷移，并將進一步向資本市場金融資產遷移。這一配置比例變化的過程和我國資本市場的發展成熟相輔相成。

三、銀行理財業務參與資本市場的情況

經過十余年發展的銀行理財業務仍然缺少“資本市場基因”，主要原因有三方面：一是由于銀行理財業務經營運作中實質存在的隱性擔保和剛性兌付，銀行理財資金的投資側重關注投資本金的安全，主要投資于固定收益類資產。二是銀行理財業務在資產構建上仍然依托銀行傳統業務和投資銀行業務，大類資產配置主要集中于類信貸的非標準化債權資產、本行承銷的債券資產和基于同業授信的貨幣市場資產。三是銀行理財業務的風險管理體系和投資運作體系上類似于銀行表內業務，基于信用管理的風險管理能力很難有效識別資本市場的市場風險，也缺乏開展資本市場業務必要的交易能力和投研能力。銀行理財業務和資本市場的第一次接觸是2007年左右出現的掛鉤各類市場指數的結構性產品和掛鉤海外市場的QDII產品，但隨后的國際金融危機和A股市場的大幅下跌使這類產品出現零收益，甚至本金損失，經過市場教育，背負剛性兌付期望的銀行理財業務的投資重點集中于固定收益類的信貸資產。銀行理財業務真正成規模參與資本市場源于2014年。隨著A股市場迅速回暖并強勢上漲，銀行理財資金通過證券結構化、股票質押式回購、券商兩融資產包等融資配資的業務模式廣泛參與資本市場，也逐步開展新股申購、定向增發、量化對沖等直接投資的中低風險資本市場業務。作為銀行理財業務轉型的方向，部分業務創新領先的銀行發行風險真實轉移的凈值型理財產品，理財資金通過FOF、MOM等方式利用基金公司、私募基金公司、證券公司的主動管理能力直接對接不同領域和不同策略的資本市場投資。從股份制商業銀行的統計數據上看，2014年以來從銀行理財資金的大類資產配置上看，資本市場業務所占比重提高，非標準化債權資產和貨幣市場所占比重降低，銀行理財業務的大類資產配置更加多元化。

四、參與資本市場對銀行理財業務績效影響的理論分析

（一）基于銀行理財業務自身發展規律和運作模式的分析銀行理財業務連接了客戶的理財資金募集和各類基礎資產的投資配置，所以資產的可得性和資金的可得性往往決定了銀行理財業務發展的空間和廣度。由于銀行理財業務具有銷售渠道完善的先天優勢和隱性擔保、剛性兌付的監管套利優勢，所以募集理財資金的能力往往較強。所以，在實際業務中，資產的可得性往往成為業務發展的最主要制約因素。在資產的可得性方面，近兩年，在宏觀經濟增速下滑趨勢和市場利率下行趨勢的雙重疊加下，一方面非標債權資產、債權資產等銀行理財業務傳統資產的可得性大幅下降，資產收益率覆蓋理財資金成本的難度不斷增加。另一方面伴隨著銀行表內不良貸款余額和不良貸款率的攀升，理財業務項下類信貸資產也出現信用風險頻發的局面。上述兩點形成所謂的“資產荒”，嚴重制約了銀行理財業務的發展空間和盈利空間。即使在銀行理財業務具有優勢資金的可得性上，受制于大類資產配置，銀行理財產品基本上均為固定收益的資產管理產品，產品間的差異主要體現在期限結構和開放安排。在我國已經基本實現利率市場化的情況下，單一化的產品結構已經很難滿足客戶多樣化的投資需求，其他機構資產管理產品和互聯網金融產品對銀行理財業務的替代性增強。為了有效應對經營發展中的困局，參與資本市場是銀行理財業務的重要選擇方向，可以提高銀行理財業務的績效。一是有利于拓展理財業務跨界跨市場的資產來源和投資空間，二是有效對沖市場利率下降帶來的其他資產收益率下降的風險，三是可以通過多元化投資配置降低總資產風險。

（二）基于美林投資鐘模型的分析根據投資學原理，大類資產配置是決定投資收益和風險特征的重要環節。美林證券2004年在名為Theinvestmentclock的報告中提出了著名的美林投資鐘模型。該模型將實體經濟增長的周期性與大類資產配置的周期性聯系起來。根據美林投資鐘模型，宏觀經濟周期按照經濟產出缺口和預期通貨通脹可以劃分為四個階段,分別是過熱、滯脹、衰退、復蘇，在經濟的不同周期階段，大類資產收益率和行業發展均存在有規律的輪動。在確定大類資產配置策略時，應首先對宏觀經濟周期進行研判，在經濟周期不同階段提高該階段內收益率較高的大類資產的占比，從長期來看可以有效提高資產組合的總體收益率。美林投資鐘模型原理如圖1所示：關于美林投資鐘模型原理對于銀行理財業務的適用性，首先考慮的是基于美國經濟數據和市場數據分析所得的模型是否適用于中國的宏觀經濟和金融市場，郜哲（2015）[7]通過蒙特卡洛模擬優化后均值方差模型證明了美林投資鐘模型也適用于我國金融市場。其次考慮的是美林投資鐘模型原理是否適用于銀行理財業務。銀行理財業務目前仍然多采用資產池的運作模式，投資運作周期較長并跨越不同的經濟周期，可以適用美林投資鐘模型。基于美林投資鐘模型，目前銀行理財業務大類資產配置范圍相對狹窄，投資比例相對集中，很難在不同的經濟周期中通過資產配置調整獲得較好的長期績效。作為改進銀行理財業務，應積極參與資本市場，擴大資本市場資產特別是直接投資的資本市場資產比重。

五、參與資本市場對銀行理財業務績效影響的實證分析

（一）變量和模型的選取為了通過實證研究參與資本市場對銀行理財業務績效影響，應該研究銀行理財業務大類資產配置、大類資產收益率間的關系以及大類資產配置與理財業務績效的關系。本文研究所使用的模型包括五個變量，分別是理財資產中貨幣市場資產收益率（MONEY）、非標準化債權資產收益率(CREDIT)、債券資產收益率(BOND)和資本市場資產收益率(STOCK),以及理財業務利差（MARGIN）。其中理財業務利差（MARGIN）為理財業務績效的衡量，四大類資產基本可以涵蓋現階段銀行理財投資的主要資產品種，收益率為時點上該類基礎資產的加權平均收益率，理財業務利差為時點上所有理財基礎資產的加權平均收益率減去所以理財產品的加權平均價格。本文數據來源為某業務規模行業前五的商業銀行理財業務的經營數據，采用2014年末到2015年末的周度數據。本模型也假設各商業銀行理財業務的投資配置和經營管理具有較強的一致性，所以本模型適用于整體銀行理財業務，這一假設也基本符合市場真實業態。由克里斯托弗∙西姆斯提出的向量自回歸模型（簡稱VAR模型）是一種常用的計量經濟模型。VAR模型常用于分析存在相互關系的時間序列，模型將所有變量對其他所有變量的滯后變量進行回歸，從而更全面地解釋變量間的影響。本文需要研究理財業務大類資產收益率的相互影響關系以及和理財業務利差的影響關系，所以本文適合選用VAR模型。

（二）變量平穩性的單位根檢驗為了避免偽回歸基于VAR模型的分析要求變量本身是平穩的或者變量之間存在協整關系，本文采用ADF單位根檢驗的方法來檢驗相關變量數據的平穩性，檢驗結果如表2所示。檢驗形式中C表示帶有常數項，T表示帶有趨勢項，K表示滯后階數，滯后期K的選擇標準是SIC。D表示變量取一階差分，*、**、***分別表示顯著水平為10%、5%、1%的臨界值。從檢驗結果看，在1%的顯著性水平下，MAR-GIN、BOND、CREDIT、MONEY、STOCK都是一階單整的序列，所以后續進行協整檢驗。建立VAR模型需要確定滯后階數，使用不同準則確定最優滯后階數：從表4中可以看出，所有準則的判斷均顯示1階滯后最優，所以選擇VAR滯后階數為1。在確定最優滯后期以后，為了分析各變量之間是否存在長期穩定的關系，有必要進行Johansen協整檢驗，結果如表4所示：

（三）協整檢驗與協整方程分析根據模型的比較，本文選擇協整方程都不含趨勢項包含截距項的線性模型進行檢驗。從表中可以看出，最大特征根統計量顯示：在存在0個協整關系的零假設下,以5%顯著性水平下拒絕原假設，其余都不能拒絕原假設。這證實了變量間存在協整關系，且本文所涉及的5個變量之間有且僅有唯一的協整關系。協整方程如表5所示，從各變量的t檢驗來看，除了CREDIT以外，其他系數均顯著，說明模型存在長期的協整關系。從協整方程可知：（1）銀行理財業務利差與貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率和資本市場資產收益率均存在正相關的長期均衡關系。（2）從影響系數大小來看，資本市場資產收益率對銀行理財業務利差的影響最大，非標準化債權資產收益率和債券資產收益率對銀行理財業務利差的影響次之，貨幣市場資產收益率對銀行理財業務利差的影響最小。

（四）VAR模型的穩定性檢驗和估計分析先對VAR（1）模型進行穩定性檢驗，從圖2中可以看出，VAR模型的AR特征根倒數的模全部落在單位圓內，最大特征根倒數的模為0.9161<1,說明模型通過穩定性檢驗，所以認為該模型是穩定的。模型估計結果的矩陣形式如表6所示：從模型估計結果來看：（1）銀行理財業務利差與貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率和資本市場資產收益率的一階滯后項均存在正相關關系，且資本市場資產收益率的一階滯后項的影響最大且相關系數顯著。（2）資本市場資產收益率與貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率和債券資產收益率的一階滯后項的相關關系不顯著，相關系數也很小。

（五）格蘭杰因果關系檢驗為了進一步檢驗各變量之間的相互因果關系，有必要對變量進行格蘭杰因果關系檢驗。本文的格蘭杰因果關系檢驗主要是基于VAR（1），考慮到本文的主要研究目的，主要對于MARGIN和STOCK進行格蘭杰因果關系檢驗。從格蘭杰因果關系檢驗，（1）貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率不是銀行理財業務利差的格蘭杰原因。（2）資本市場資產收益率是銀行理財業務利差的格蘭杰原因。（3）貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率不是資本市場資產收益率的格蘭杰原因。

（六）脈沖響應分析VAR模型的脈沖響應函數分析可以考察某一變量出現外部沖擊對其他變量產生的影響，也即來自隨機擾動項的一個沖擊對模型系統變量的當前和未來變量值的影響路徑。本文利用脈沖響應函數研究銀行理財業務利差在其他變量受到外部沖擊后的響應路徑和資本市場資產收益率在其他資產收益率受到外部沖擊后的響應路徑。從圖3可以看出：（1）針對貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率、資本市場資產收益率的正向沖擊，銀行理財業務利差第1期均未有反應，此后出現正向反應，并逐步增強，一般在第4期左右達到峰值并逐步減退。（2）銀行理財業務對于資本市場資產收益率沖擊響應的95%置信區間不包含0軸（第7期之前），這一正向反應具有更顯著的統計學意義。（3）銀行理財業務對于資本市場資產收益率沖擊響應的峰值強度最高，為2.5391。從圖4可以看出：（1）針對貨幣市場資產收益率、非標準化債權資產收益率、債券資產收益率的正向沖擊，資本市場資產收益率第1期均出現負向反應。（2）針對債券資產收益率的正向沖擊，資本市場資產收益率的負向反應持續10期。（3）銀行理財大類資產配置中的資本市場資產具有風險對沖作用。

（七）方差分解分析脈沖響應分析的優勢在于反映變量的相互作用的方向和趨勢，但是沒法客觀分析影響的大小。方差分解分析是VAR模型中不同于脈沖響應函數的另一種研究方法，它是分析每一個隨機沖擊對變量變化的影響程度。本文有五個VAR模型的變量，結合本文的主要研究目的，對于銀行理財業務利差MARGIN進行方差分解，結果如下：從表8的情況可以看出：（1）銀行理財業務利差波動受自身波動的影響最為顯著，第2期時這一影響占比達到98.09%，此后逐步減弱，至第10期占比為58.21%，平均占比為76.30%。（2）其他變量波動對于銀行理財業務利差波動的貢獻度隨著期數的增加均呈現逐漸增強的趨勢。（3）在四個變量中，銀行理財業務利差波動受資本市場資產收益率波動的影響最大，第10期占比達到17.40%，占比均值達到10.12%。（4）非標準化債權資產收益率波動對于銀行理財業務利差波動的影響次之，第10期占比達到17.40%，占比均值達到10.12%。（5）貨幣市場資產收益率波動和債券資產收益率波動對于銀行理財業務利差波動的影響很小，占比均值僅分別為1.31%和3.38%。

六、結論和政策建議

從第四部分理論分析可以看出，銀行理財業務參與資本市場不僅符合銀行理財業務自身發展的需要，按照美林投資鐘模型，也可以有效提高銀行理財業務的長期績效。從第五部分實證分析可以看出，根據協整方程、格蘭杰因果關系分析、脈沖響應分析和方差分解分析的結論基本一致，雖然資本市場資產的占比不足30%，但是資本市場資產已經成為支撐和影響銀行理財業務績效的最重要資產，其貢獻度已經遠超過作為銀行理財業務傳統資產種類的非標準化債權資產和債券資產，所以參與資本市場業務將成為銀行理財業務經營的重要選擇和必然發展方向。目前銀行理財業務投資的資本市場資產的主要業務模式還是配資融資類業務，直接參與資本市場的業務規模占比很小。對于未來銀行理財業務參與資本市場的政策建議主要有：一是現有收益率型理財產品的剛性兌付特征和資本市場投資的波動性特征存在錯位，監管部門應加快引導銀行理財業務轉型，作為業務轉型的方向，依托風險真實轉移的凈值型產品，銀行理財業務參與資本市場的空間和廣度更大。二是銀行理財業務現有的風險管理體系和投資管理體系都不適應銀行理財業務參與資本市場投資，銀行自身應當加快體制機制的改革，培養專業團隊、調整風險管理體系、賦予理財部門獨立的投資運作權限等。三是委托投資是短期銀行理財業務參與資本市場投資的重要模式，委托投資可以有效融合銀行理財的資金來源優勢和專業機構的投資管理能力優勢，同時也促進了銀行理財自身投資能力的提高。本文的研究仍然存在一些不足之處，比如未對資本市場資產進行分類，數據樣本較少，缺少全行業的數據等。使用其他模型對于銀行理財業務參與資本市場進行實證研究，銀行理財業務參與資本市場的收益風險分析等都是未來的研究方向。

參考文獻：

[1]SimsCA.MacroeconomicsandReality[J].Econometrica,1980，(48),1-47.

[2]張旭陽.回歸本源,跨界布局[J].銀行家，2015，（4）：39-41.

[3]付巍偉.我國商業銀行與資本市場融合的必要性探討[J].金融經濟（理論版），2015，（1）：203-204.

[4]馬續田.以資產管理業務為載體重歸資本市場[J].中國銀行業，2015，（5）：56-57.

[5]何德旭，李錦成.中國影子銀行與A股市場的相關性分析[J].上海金融，2015，（4）：77-82.

[6]劉知博，賈甫，等.銀行體制、資本市場與房地產金融風險[J].經濟體制改革，2014，（5）：134-138.

[7]郜哲.基于投資時鐘原理的中國大類資產配置研究與實證[J].河北經貿大學學報，2015，（3）：49-54.

作者：程鵬亮 單位：上海社會科學院 經濟研究所 興業銀行 總行資產管理部