商業銀行存款保險定價探究范文

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《經濟問題雜志》2014年第五期

一、研究方案設計

首先，運用BP神經網絡技術對所選取的地方性商業銀行的相關指標進行處理，以實現神經網絡從輸入到輸出的映射，再將BP神經網絡的多個輸出結果進行歸一化處理后，作為D－S證據理論的基本可信度分配函數。BP神經網絡是目前應用最廣泛的單向傳播的多層前向網絡，三層網絡是BP神經網絡最典型的形式，它包含輸入層、隱層以及輸出層，各層之間實行全連接，每一層節點的輸出都影響下一層節點的輸入。假設BP神經網絡輸入層節點為xi，隱層節點為yj，輸出層節點為zt，輸入層節點與隱層節點之間的網絡權值為wij，隱層節點與輸出層節點之間的網絡權值為ujt，輸出層節點的期望輸出值為st。BP神經網絡每一層節點的基函數為線性函數，并可以用以下函數形式來表示。在式(1)中，v為被解釋變量，θ為參數。在BP網絡中，權值一般會采用梯度下降法來不斷修正，輸出函數必須可微且單調上升，因此可以利用Sigmoi-dal函數作為BP網絡各層節點的激活函數，Sigmoi-dal函數表示如下。從式(8)、(9)可以看出，以E表示的神經網絡誤差是各層權值wij和ujt的函數，調整各層的權值就可以對誤差E不斷進行修正。在調整過程中要保證權值的調整量與誤差的負梯度成正比，這樣才能不斷縮小誤差值，調整量可表示為。根據BP網絡原理，可以得到相應算法，其計算步驟為:第一步，對相應指標進行初始化，包括用隨機數初始化權值矩陣w和u，設定學習率η的大小，設置誤差精度的初始值以及網絡的最大模擬次數;第二步，將樣本依次輸入網絡;第三步，根據輸入的樣本R，從隱層到輸出層，逐層計算各節點的輸出;第四步，計算隱層和輸出層的誤差信號;第五步，調整各層權值，根據誤差精度或者最大訓練次數，判斷學習是否結束。然后，利用D－S證據理論進行數據融合，最終給出地方性商業銀行的風險等級狀況。在D－S證據理論中，通過信度函數的引入不但可以表達隨機性引起的不確定性，而且還能處理區分由未知因素所引起的不確定性。［6］進一步假設，W表示X可能取值的集合，W內的所有元素都互不相容，則W可以視為是X的識別框架，若函數m:2w→［0，1］完全滿足以下條件:m(Φ)=0，并且∑AUm(A)=1。則可以將m(A)看成是A的概率分配。當A為W的子集，且m(A)≠0時，稱A為m的焦元。用BEL代表信度函數，該函數可以定義為:。選取可以反映地方銀行競爭力的相關指標，通過BP神經網絡對所選樣本構造證據理論的基本概率分配函數，這樣地方銀行指標數據經過BP網絡的非線性映射所得到的輸出結果基本相互獨立，這樣就符合了D－S理論的內在要求。

二、地方性商業銀行存款保險定價的實證分析

在我國能夠反映地方性商業銀行競爭力的指標較多。在分析中，可以結合商業銀行的經營管理狀況，以及有關銀行競爭力評價的文獻研究，選取資本充足率(X1)、撥備覆蓋率(X2)、不良貸款率(X3)、存貸比率(X4)、流動性比率(X5)、收入利潤率(X6)、非利息收入比(X7)、資產增長率(X8)、資產總額(X9)等指標作為解釋變量，來反映商業銀行的風險管理和競爭力水平，并將這些指標劃分為正相關指標、負相關指標和區間指標三大類。

(一)樣本的選取及等級的劃分為了能更好地評價地方性商業銀行的競爭力等級，確定這些銀行的預期損失率大小，從商業銀行競爭力等級評價的實際需要出發，本文選取成都銀行、重慶銀行、寧夏銀行、北京銀行、長安銀行、部分地區的農村合作銀行、部分地區村鎮銀行等10家地方法人金融機構作為評價對象。同時，選擇中國工商銀行、中國建設銀行、招商銀行、民生銀行4家國有或股份銀行作為參照，數據來源于各商業銀行年報及《金融年鑒》，截取2012年、2013年的披露數據，利用BP網絡進行模擬和評價，進而得出各銀行的競爭力等級。在正常情況下，評價指標的個數就是BP神經網絡輸入層節點數。本文在研究中共選取了9個指標，因此輸入層網絡節點數就為9。地方性商業銀行競爭力評價等級就是網絡輸出層節點的個數。為分析方便，在研究中，可將樣本銀行的競爭力等級分為4個級別，分別為:優、良、中、差，輸出結果(0.9，0.1，0.1，0.1)表示為Ⅰ，代表等級為優;輸出結果(0.1，0.9，0.1，0.1)表示為Ⅱ，代表等級為良;輸出結果(0.1，0.1，0.9，0.1)表示為Ⅲ，代表等級為中;輸出結果(0.1，0.1，0.1，0.9)表示為Ⅳ，代表等級為差。輸出結果和預期結果之間的誤差精度、網絡模擬次數、迭代次數，都需要在試驗中通過不斷調節隱層的節點數來調整，通過實驗調整可以確定最佳的隱層節點數為18。此外，在分析過程中，允許存在誤差，并利用隨機過程確定初始權值。分析過程中允許的誤差為1E－3，當兩次迭代結果值小于誤差允許值時，結束迭代運算。網絡的初始權值利用Matlab7.8中隨機發生器產生的一組隨機數來表示，迭代次數取2000，模擬分析結果如表1所示，表中數字1～14分別代表14個樣本銀行的序號。

(二)BP網絡模擬及D－S證據融合利用Matlab7.8不斷調整BP網絡參數，對樣本進行BP網絡模擬，選擇模擬好的神經網絡BP－1、BP－2、BP－3，所對應的模擬誤差曲線如圖1所示。圖1中的橫坐標表示模擬的次數，縱坐標表示誤差精度，由于Matlab隨機選取的初始值不同，訓練完成的網絡訓練次數以及曲線的拐點都不一樣。利用模擬好的3個BP神經網絡對2013年樣本銀行的數據進行預測，每一個神經網絡的預測值都有一定的差異，這是因為神經網絡輸出的不穩定性所導致。根據3個不同的模擬網絡列出預測值，如表2～表4所示。對于BP神經網絡自身存在的不穩定性，以及每一個訓練網絡預測輸出結果表現出的差異性，可利用D－S證據理論進行相應調整，最終可以將不穩定性顯著降低。利用D－S對樣本銀行進行數據融合，則樣本銀行競爭力等級分布如表5所示。依據BP神經網絡預測輸出的D－S規則融合結果，并結合14家樣本銀行的排序情況可以發現:國有及股份制商業銀行的排名普遍靠前，級別相對更高，而地方性商業銀行的級別排名普遍比國有及股份制商業銀行低。根本原因在于地方性商業銀行的經營風險普遍要高于國有商業銀行和股份制商業銀行。因此，實證分析結果與實際情況較為吻合。

(三)地方性商業銀行存款保險費率的確定根據BP神經網絡預測輸出結果，以及D－S證據理論數據融合評級結果，借鑒國外存款保險定價的經驗，可以構建相應的金融機構預期損失率表。同時，參考穆迪公司的國內金融機構信用評級及其對應的預期損失率，可以得到相應等級的預期損失率。其中，等級為Ⅰ級的地方性商業銀行預期損失率為0.03%，Ⅱ級為0.07%，Ⅲ級為1.32%，Ⅳ級為5.58%。根據評定等級得出相應的預期損失率之后，為求出地方性商業銀行存款保險費率，還要計算金融機構的違約損失率。由于違約損失率必須通過已經破產的金融機構的歷史經驗來計算，以往違約損失率的研究都是對海南發展銀行等金融機構的破產清算來估計，所計算出的違約損失率缺乏普遍適用性。為此，可借鑒魏志宏(2004)提出的研究方法來估算地方性商業銀行的違約損失率，他認為，違約損失率等于［1－(存款/資產)］×2，存款和資產的數據可選取地方性商業銀行2013年的數據。根據所選數據就可分別得到各類不同商業銀行的違約損失率，其中以北京銀行、長安銀行為代表的地方銀行的違約損失率最大值為45.66%，最小值為25.97%，加權平均值為34.3%;包括地方農村信用社與農村合作銀行在內的農村金融機構違約損失率的最大值為41.87%，最小值為26.79%，加權平均值為34.13%;地方村鎮銀行違約損失率的最大值為39.15%，最小值為29.16%，加權平均值為34.16%;國有及股份制銀行違約損失率的最大值為39.13%，最小值為27.51%，加權平均值為33.12%。各類商業銀行的違約損失率計算結果具體如表6所示。根據各類銀行違約損失率的計算結果，可選擇將地方性商業銀行中違約損失率的最大值與最小值作為上下邊界，從而得到Ⅰ級違約損失率為25.97%，Ⅳ級為45.66%。進一步比較地方農村金融機構與村鎮銀行的違約損失率，再考慮到每一個等級數據之間的間隔，就可分別確定Ⅱ級違約損失率為26.79%，Ⅲ級為41.87%。最后，根據各類地方性商業銀行的風險敞口額，利用預期損失定價模型就可以計算得到不同等級的地方性商業銀行加權平均存款保險費率，其中Ⅰ級為0.55%，Ⅱ級為1.45%，Ⅲ級為2.35%，Ⅳ級為3.55%。由于計算出來的存款保險費率同樣屬于加權平均值，為能使存款保險費率的核算具有一定的彈性，可以將各個等級的加權平均值作為中間數，并在此基礎上確定不同等級存款保險費率的合理區間值，具體費率區間如表7所示。

三、研究結論及啟示

本文基于預期損失定價模型，利用BP神經網絡及D－S證據理論對我國地方性商業銀行的存款保險定價問題進行研究并得出結論。第一，鑒于我國地方性商業銀行絕大多數都未能上市融資，綜合利用BP神經網絡和D－S證據理論方法，合理使用預期損失定價模型，能夠克服地方性金融機構缺乏信用評定機構的評級，無法確定期望違約概率，普通實證計量技術無法使用等技術難題，可以有效估算國內地方性商業銀行的風險等級，且結果與實際情況非常吻合。同時，利用該方法還能較為精確地對地方性商業銀行的存款保險進行定價，因而對于成功解決國內商業銀行存款保險費率難以量化這一難題具有重要參考價值。第二，我國在設計存款保險制度時，對于地方性商業銀行的存款保險費率，可以按照不同的風險級別來實行差別定價，并且對于每一個等級可以允許存款保險費率在一定的區間范圍內波動，以突出使用的靈活性。結合預期損失率、違約損失率等指標，可以考慮將我國地方性商業銀行的存款保險費率劃分為四個等級，其中Ⅰ級的合理費率區間為［0，1.1%］，Ⅱ級的合理費率區間為［1.2%，1.7%］，Ⅲ級為［1.8%，2.9%］，Ⅳ級為［3.0%，7.1%］，這種劃分有利于存款保險機構根據商業銀行的風險及信用實行差別及彈性定價。第三，由于地方性商業銀行的經營風險比國有及股份制商業銀行相對更高，因此在采用差別定價時，地方性商業銀行單位存款所應繳納的保險費應相對更高，以體現繳費的公平性。但是，考慮到現階段我國風險識別體系還不完善，在推行差別定價時容易造成商業銀行繳費存在事實上的不公平現象。因此，在推行存款保險制度時，應在初期實行統一費率，之后隨著銀行風險識別體系的不斷完善，再逐步由統一費率向差別費率和彈性費率過渡。第四，在存款保險制度推行初期，政府應對地方性商業銀行提供必要的政策扶持。地方性商業銀行作為金融體系的一部分，不但促進了地方金融發展的完整性，而且對推動地方經濟的發展以及社會的穩定起到了相應的支撐作用。由于地方性商業銀行總體規模小、業務種類及客戶資源比較少、盈利空間有限，在支出存款保險費用的同時勢必會減少利潤，增加經營負擔。為促進地方性商業銀行的發展，在存款保險制度推出的初期，地方政府應該為地方性商業銀行提供相應的政策支持，然后再逐漸過渡到完全自支，這樣才能促進地方性商業銀行的穩定與發展。

作者：魏修建李思霖王聰單位：西安交通大學經濟與金融學院西北大學經濟管理學院