2012年-世界发展银行全球_How_Does_Deposit_Insurance_Affect_Bank_Risk__Evidence_from_the_Recent_Crisis_29页_583kb
报告摘要
总结:存款保险如何影响银行风险?来自最近危机的证据
核心内容
本研究探讨了存款保险对银行风险和系统性稳定性的影响,特别是在全球金融危机期间和之前。研究发现,存款保险在正常时期会增加银行风险和系统性脆弱性,而在危机时期则有助于降低银行风险并提高系统性稳定性。总体来看,存款保险对银行风险的影响为负,因为其在正常时期的负面效应更大。
主要观点
- 道德风险效应:存款保险降低了储户监督银行的动机,导致银行承担更多风险,从而在非危机时期增加系统性脆弱性。
- 稳定化效应:在金融危机期间,存款保险有助于增强储户信心,减少银行挤兑的可能性,从而提高系统性稳定性。
- 净效应:尽管存款保险在危机时期具有稳定化作用,但其在正常时期的负面效应更大,因此总体影响仍为负。
- 监管与监督的重要性:良好的银行监管可以缓解存款保险带来的道德风险,增强其在危机时期的稳定化作用。
关键信息
1. 研究样本与数据来源
- 研究样本包括 96个国家的4,109家上市银行,时间跨度为 2004-2009年。
- 数据来源包括 Bankscope数据库(银行财务数据)、Compustat数据库(国际银行的股票市场信息)、CRSP数据库(美国银行的股票市场信息)。
2. 风险衡量方法
- 银行独立风险:通过 z-score(基于银行资产回报率和权益资产比的综合指标)和 股票回报波动率(年度日收益率的标准差)进行衡量。
- 系统性风险:使用 CoVar(条件在险价值) 测量,基于Adrian和Brunnermeier(2010)的量化回归方法,计算银行在不同经济状况下的风险贡献。
3. 存款保险的定义与变量
- 存款保险分为两种变量:
- 显性存款保险:若国家有显性存款保险且储户在银行倒闭时得到全额补偿,则设为1,否则为0。
- 全面覆盖:若国家提供全面存款保险,则设为1,否则为0。
- 存款保险变量取自2003年的数据,以避免因果关系的混淆。
4. 国家层面变量
- 经济开发:通过人均GDP的自然对数进行衡量。
- 经济稳定性:通过GDP增长率方差衡量。
- 国家规模:通过人口的自然对数衡量。
- 全球整合度:通过进出口总额与GDP的比值衡量。
- 金融市场发展:通过股票市场资本化率与GDP的比值以及私人信贷与GDP的比值衡量。
5. 危机定义
- 危机哑变量:设为1表示2007-2009年危机时期,设为0表示2004-2006年非危机时期。
实证结果
- 在非危机时期,存款保险与银行风险呈正相关,与系统性稳定性呈负相关。
- 在危机时期,存款保险与银行风险呈负相关,与系统性稳定性呈正相关。
- 存款保险在危机时期的稳定化效应虽然显著,但其在正常时期的负面效应更大,因此总体影响仍为负。
- 控制变量显示:
- 杠杆率越高,银行风险越大。
- 依赖存款融资的银行风险较低。
- 更高的贷款损失准备金似乎增加了银行风险。
- 更高的盈利能力与较低的银行风险相关。
- GDP增长率方差与银行风险正相关,私人信贷与银行风险负相关。
政策启示
- 存款保险的设计和实施需要与有效的银行监管相结合,以减少其对系统性风险的负面影响。
- 在危机时期,存款保险可以起到积极作用,但在非危机时期可能加剧银行风险。
- 监管框架对于确保存款保险的正面效应至关重要,应优先考虑建立适当的激励机制以减少道德风险。
结论
- 存款保险对银行风险的影响是时变的,在正常时期增加风险,在危机时期降低风险。
- 存款保险的净效应为负,因为其在正常时期的负面影响更大。
- 监管和监督在降低存款保险带来的道德风险和增强其稳定化效应方面发挥关键作用。
方法论
- 使用**普通最小二乘回归(OLS)**进行实证分析。
- 分别检验存款保险在危机与非危机时期的交互效应。
- 通过量化回归(Quantile Regression)和CoVar模型衡量系统性风险。
参考文献
- Merton (1977, 1974) 提出的 期权定价模型 用于计算银行的 距离到违约(Distance-to-Default)。
- Adrian和Brunnermeier(2010)提出的 CoVar(条件在险价值) 模型用于衡量系统性风险。
- Demirguc-Kunt和Detragiache(2002)研究了存款保险与银行危机的关系。
- Barth, Caprio和Levine(2008)提供了存款保险变量的定义。
未来研究方向
- 需要进一步研究存款保险在不同国家和经济环境下的异质性影响。
- 考虑其他政策工具与存款保险的协同作用。
- 探索存款保险制度设计对系统性风险的影响机制。
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