银行业的非利息收入，盈利能力和风险：跨国分析外文翻译资料

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银行业的非利息收入，盈利能力和风险：跨国分析

Chien-Chiang Leea, Shih-Jui Yanga,lowast;, Chi-Hung Changb

North American Journal of Economics and Finance 27 (2014) 48– 67

摘要：本文利用1995 - 2009年亚洲22个国家的银行会计数据，应用动态面板广义矩方法技术，研究非利息收入对967家银行的盈利能力和风险的影响。我们发现亚洲银行的非利息活动可以降低风险，但不会在广泛的样本基础上增加盈利能力。具体而言，在考虑银行专业化和一个国家的收入水平时，结果变得复杂。非利息活动会降低盈利能力，并增加储蓄银行的风险。商业，合作和投资银行的影响也不同，或者通过提高盈利能力或降低风险。另一方面，非利息活动增加高收入国家银行的风险，同时提高盈利能力或降低中低收入国家银行的风险。最后，我们的研究结果表明，风险的持续性受到银行专业化和一个国家收入水平的很大影响，因为所有风险变量都呈现出持续一年的情况。我们的研究结果表明，银行专业化的类型对收入来源多样化的影响很重要。

关键词：非利息收入、银行风险、盈利能力、动态面板、亚洲

目 录

1. 介绍
2. 文献评论
3. 数据和方法

3.1数据

3.2经验模型和变量定义

4、 实证结果

4.1整体样本

4.2专业化差异的影响

4.3收入差距的影响

4.4专业化和收入组合

4.5启示

5、 结论

1、介绍

过去的几十年中，银行部门的非利息活动引起了很多关注，其广泛的研究侧重于非利息收入与银行盈利能力或风险之间的关联。然而，大多数现有文献都是基于美国或欧洲的银行，而亚洲银行的相关话题尚未引起太多讨论（Hsieh，Chen，Lee，＆Yang，2013）。由于新兴经济体在全球金融市场扮演更重要的角色，任何讨论小组都不应缺乏亚洲地区的银行业发展。

本文使用1995至2009年间来自22个亚洲国家的967家银行的个人银行数据，分析了非利息收入对亚洲银行盈利能力和风险的影响。我们研究，以评估的无利息活动的权衡银行的盈利能力和风险，这是越来越多的研究流中的作用同时对资产和股权（ROAA和ROAE）及其波动的回报银行系统。我们还探讨了不同银行专业化和一个国家的收入水平对非利息收入的影响是否有所不同。我们发现，非利息活动与降低风险相关，而不是提高利润率。对于不同专业的银行和收入水平不同的国家的银行来说，非利息收入的影响是不同的。

亚洲的银行扮演着重要的角色，因为他们是该大陆私营企业主要的企业融资来源（Deesomsak，Paudyal，＆Pescetto，2004; Hsieh等，2013; Ito，2006; Lee＆Hsieh，2013a，2013b ）。他们也经历过自己的银行危机，银行重组计划目前在亚洲几个国家继续进行（Agusman，Monroe，Gasbarro，＆Zumwalt，2008; Shehzad＆De Haan，2013）。此外，亚当斯（2008）指出，1997/1998年危机之后亚洲银行体系发生了一些重大变化，使其成为值得进一步调查的实体。首先，该地区的许多银行已经将业务大幅度扩展到家庭贷款和房地产业务。尽管在成熟经济体中这种贷款的风险降低收益一般都被假定，但这种扩大到家庭贷款是否已经降低了区域银行体系所面临的风险仍不明确。其次，虽然贷款的核心业务仍占主导地位，但1997年危机之后，越来越多的银行转而投资银行业务和相关活动，特别是在香港，韩国和新加坡。向非利息收入或证券化承销和交易，证券化和衍生品等基于收费的活动转移，已经模糊了不同金融机构之间的界限，并受到相对宽松的银行和证券业务法律或法规变化的推动。这些变化需要对亚洲银行的非利息活动相关问题进行调查。

考虑到缺乏对亚洲银行非利息活动的研究，本文打算深入讨论这个话题。我们调查以下问题。非利息活动是否对资产和股票的收益以及亚洲银行盈利的波动性都有影响？非利息收入对盈利能力和风险的影响是否因银行专业化和国家收入水平的差异而有所不同？这些问题与亚洲的银行经理有关，他们担心银行的盈利能力和风险，因为如果环境或商业条件在非利息收入对盈利能力和风险的影响中发挥重要作用，那么可以预计银行各种核心业务或来自不同收入水平的国家的业务应该受到不以利益为基础的活动的不同影响。我们通过将银行分为银行控股公司（BHC）和基于银行专业化的商业，合作，投资和储蓄银行来处理这个问题，然后将国家划分为高收入，中等收入和低收入群体。

迄今为止关注亚洲银行的相关研究大多采用静态面板数据模型，很少考虑动态面板数据模型。动态面板模型技术 - 广义矩量法（GMM）模型 - 特别适合于处理短面板（Bond，2002），并且有助于修正由横截面估计中遗漏变量引起的偏差和不一致性由内生性引起（Chen，Lee，＆Lee，2012; Hsieh等，2013; Lee，2013）。 Arellano和Bover（1995）指出，动态GMM方法在估计模型系数和解决内生性，异方差性和自相关问题方面更加一致和高效。 Chortareas，Garza-Garciacute;a和Girardone（2011）使用面板GMM方法发现了从金融深化到银行生产率以及其他方面因果关系的有力证据。 Liu和Wilson（2013）也探讨了不同类型的日本银行之间竞争与风险之间的关系是不同的。 Brimmer（1998）发现银行间竞争对利率的影响。因此，动态GMM技术允许我们控制由利润（或风险）向银行非利息收入和其他解释变量运行的反向因果关系导致的内生性偏差。另外，持久性是盈利（风险）的另一个关键特征。动态GMM估计量可以控制未观测到的异质性和因变量的持​​续性。我们因此调查利润（风险）的持续性。

在广泛的样本基础上，我们发现非利息收入在降低风险方面起着关键作用，但在亚洲金融危机后并未提高亚洲银行的盈利能力。但是，考虑到银行专业化和一个国家的收入水平，其影响很复杂。非利息收入对储蓄银行有不利影响，因为它降低了盈利能力并增加了风险。这种优势对商业银行，合作银行和投资银行来说有部分益处，可以通过提高利润率或降低风险来实现。另一方面，非利息收入增加了高收入国家银行的风险，但通过提高盈利能力或降低风险，部分有利于中低收入国家的银行。我们的研究结果表明，商业或环境条件区分非利息收入对银行盈利能力和风险的影响，这意味着多元化的盈利能力或风险关系可能以非单调关系为特征。

本文以以下方式对现有文献作出贡献。 首先，我们通过调查1995 - 2009年来自22个国家的967家亚洲银行的广泛样本来研究这个话题。 就我们所知，这是第一个在这个主题中使用如此广泛的亚洲银行样本的研究。 其次，大多数研究主要集中在非利息收入与风险之间的关系上，但很少涉及非利息收入与盈利能力之间的关系。 这项研究同时考察了非利息收入对盈利能力和风险的影响，因此对大量亚洲银行样本进行了更全面的分析。 第三，以前的研究通常集中在商业银行，很少考虑其他专业。 我们表明，银行专业化对非利息活动的影响很重要，这表明银行在评估扩大收入来源的策略时应考虑到他们的专业化。

文章的结构安排如下。 第2节描述了关于银行盈利能力，风险和非利息活动的文献。 第3节解释了本文中使用的数据，变量和方法。 第四部分显示了实证结果，第五部分总结。

2、文献评论

现有的文献主要基于美国和欧洲的银行，或者关注非利息活动对业绩的影响（DeYoung＆Roland，2001; Stiroh＆Rumble，2006）或银行风险（Deng，Elyasiani＆Mao， 2007; Lepetit，Nys，Rous和Tarazi，2008; Stiroh，2004）。 很少有研究能够发现贷款和非利息收入活动的结合可以实现多样化收益并降低风险。 相对而言，一些研究发现非利息收入对利润波动性有重要的正面影响（Laeven＆Levine，2007; Stiroh＆Rumble，2006; Stiroh，2004）。

从直观的角度来看，多收入来源应该稳定营业收入并产生更稳定的利润流，因为非利息收入活动被假定为与利息收入活动不相关或不完全相关（Chiorazzo，Milani，＆Salvini，2008）。然而，这个观点受到一些不同论点的挑战。 DeYoung和Roland（2001）提出了三个理由来解释多元化所导致的风险增加。首先，随着时间的推移，贷款活动的收入可能会相对稳定，因为高转换和信息成本会阻止借款人或贷方终止贷款关系。但是，非利息收入活动的收入可能会有较大波动，因为银行在这些活动中的转换比在贷款活动中更容易。其次，由于技术和人力资源的新成本投入，扩大非利息收入活动可能导致固定成本上升，银行的业务杠杆可能会增加。相反，一旦建立贷款关系，额外贷款的边际成本就会受到限制。最后，监管机构对非利息收入活动没有或只有很小的资本要求，由于财务杠杆率较高，可能会增加收益波动。此外，Stiroh（2004）提到，非利息收入和利息收入高度相关，可能是因为将不同产品交叉销售给同一客户，实际上并没有产生多样化收益。

文献中的实证结果参差不齐。 Liang和Rhoades（1988）表明，资产回报率标准差（SDROA）由于地域多样化而降低，并且与每个市场区域的银行办公室数量成反比。 Shiers（2002）表明经济多样性可以降低银行风险。 Esho，Kofman和Sharpe（2005）发现更多元化的信贷联盟具有较低的风险和收益。 Landskroner，Ruthenberg和Zaken（2005）认为多元化有利润，而风险调整后的表现大多与最优投资组合选择一致。

文献中的另一种观点认为，在将传统和非利息收入活动结合起来时，没有多元化收益，甚至没有增加风险。 Rose（1996）研究了地理多样化对银行风险的影响，发现更大的地域多样化增加了整个银行控股公司样本的银行风险。邓等人。 （2007）发现，国内地域多样化的存款和资产多样化伴随着低收益率。只有在对收益分配和多样化进行评估时，非传统银行活动的多样化才会伴随着较低的债务成本。 DeYoung和Roland（2001）研究了大型美国商业银行的收费活动对银行盈利能力和波动性的冲击，并且证明了收费活动（这些活动描绘了银行活动的份额越来越大）增加了银行利润的波动性。 Stiroh（2004）表明，对非利息收入的更大依赖与更不稳定的收益和较低的风险调整后利润相结合。 Stiroh和Rumble（2006）发现FHC之间存在多样化优势，但这些收益被非利息活动的风险增加所抵消，而非利息活动的波动更大，但不一定比利息创造活动更有利可图。 Laeven和Levine（2007）表示，多元化溢价只有在存在范围经济时才会出现。 Mercieca，Schaeck和Wolfe（2007）证明，在业务线内和跨业务线没有直接多样化的好处，在欧洲小型信贷机构中非利息收入和银行绩效之间存在负相关关系。

最近，一些研究开始考察多元化差异的影响是否基于银行特定的特征，如规模。 Goddard，McKillop和Wilson（2008）发现类似的多元化策略并不适用于大型和小型信贷联盟。 小型信贷联盟应该避免多样化并保持自己作为简单的储蓄和贷款机构来经营，同时应该敦促大型信贷联盟探索新的产品机会。 Lepetit等人 （2008）考虑了规模效应，发现收入多样化导致主要针对小型银行的风险增加，并且风险的增加是由佣金和收费活动驱动的，而非贸易活动。

亚洲银行的非利息活动问题尚未受到重视。 Chong，Liu和Altunbas（1996）探讨了取消日本金融机构业务限制的影响，并发现日本的全能银行业对金融机构的风险和收益有重大影响.Berger，Hasan和Zhou（2010） 使用中国银行调查整合与多元化对银行业绩的影响。 他们构建了一种新的多元化测度方式，并将其局限在四个方面：贷款，存款，资产和地理。 他们发现，多元化的所有四个方面与收益减少和成本增加有关。

3、数据和方法

3.1数据

我们从Bankscope数据库收集了1995 - 2009年期间亚洲银行的年度面板数据。 样本银行来自22个亚洲国家，包括阿富汗，孟加拉国，文莱，柬埔寨，中国，香港，印度，印度尼西亚，韩国，老挝，马来西亚，马尔代夫，蒙古，缅甸，尼泊尔，巴基斯坦，菲律宾，新加坡，斯里兰卡 ，台湾，泰国和越南。 我们排除日本是为了避免来自单个国家的主要样本造成的扭曲，因为日本银行在纳入亚洲时占有超过50％的样本。 最终样本涵盖了967家亚洲银行，其中有14,505个银行年的观测数据。

除了广泛的样本分析之外，我们还检查非利息收入与银行业绩之间的关系是否因国家收入水平和银行规格的差异而有所不同。许多研究表明，宏观经济环境波动性对银行风险管理效率产生不利影响（Demirguuml;ccedil;-Kunt＆Detragiache，2005; Hackbarth，Miao，＆Morellec，2006; Vives，2002）。三亚和沃尔夫（2011年）表明，经济发展扩大了多样化机会的范围，提高了银行的盈利能力，这意味着经济发展程度的差异与不同的多样化效应有关。由于国民收入水平在很大程度上反映了经济发展的程度，本文将样本国家划分为不同的收入群体。类似的原因也可以应用于银行规范。根据不同的立法要求规定不同的银行类型，因此业务范围的扩大应与不同规格的银行业绩有不同的关联。

基于银行专业化，我们将银行分为5组：银行控股公司（BHC），商业，合作社，投资银行和储蓄银行。 以前的研究采用了类似的分类。 Trujillo-Ponce（2013）在Bankscope数据库中使用了所有西班牙商业银行，储蓄银行和信用合作社，并发现储蓄银行随着时间的推移在西班牙更具相关性。 BHC经

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