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財務管理期末報告

財務管理期末報告. 選擇論文： 表外衍生性金融商品對銀行風險之影響 授課教授：楊雪蘭教授 學生： N9870008 郭明芳. 大 綱. 一、簡介 二、研究方法 三、實證結果分析 四、相關研究之統計方法比較 五、參考文獻. 一、簡介. 本文在探討 資產負債表外業務中的衍生性金融商品 對 銀行風險 的影響。 而主要衡量風險的指標有 貝它風險（ β ）、權益風險（ σ ）及隱含性資產風險（ σ rv ）。 故以下將使用此三種指標設計模型，以驗證銀行表外業務的衍生性金融商品對銀行風險的影響。. 二、研究方法. ( 一 ) 研究對象、研究期間、資料來源

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Presentation Transcript

  1. 財務管理期末報告 選擇論文： 表外衍生性金融商品對銀行風險之影響 授課教授：楊雪蘭教授 學生：N9870008 郭明芳

  2. 大 綱 一、簡介 二、研究方法 三、實證結果分析 四、相關研究之統計方法比較 五、參考文獻

  3. 一、簡介 • 本文在探討資產負債表外業務中的衍生性金融商品對銀行風險的影響。 • 而主要衡量風險的指標有貝它風險（β）、權益風險（σ）及隱含性資產風險（σrv ）。故以下將使用此三種指標設計模型，以驗證銀行表外業務的衍生性金融商品對銀行風險的影響。

  4. 二、研究方法 (一)研究對象、研究期間、資料來源 • 研究樣本共計有31 家銀行，分別為： 彰化商業銀行、第一商業銀行、華南商業銀行、 中國國際商業銀行、新竹商業銀行、台北國際商業銀行、 臺南中小企業銀行、台中商業銀行、中國信託商業銀行、 中國農民銀行、交通銀行、世華商業銀行、萬通商業銀行、 大安商業銀行、台北商業銀行、臺灣中小企業銀行、 高雄中小企業銀行、萬泰商業銀行、聯邦商業銀行、 復華商業銀行、台新國際商業銀行、中華商業銀行、 遠東商業銀行、日盛國際商業銀行、華僑商業銀行、 大眾商業銀行、安泰國際商業銀行、泛亞商業銀行、 國泰商業銀行、建華商業銀行、玉山商業銀行及富邦商業銀行。

  5. 二、研究方法 (一)研究對象、研究期間、資料來源 • 研究期間自民國87 年至民國92 年9 月。 • 資料來源： 1 財政部金融局出版之「金融業務統計輯要」。 2 中央銀行金融檢查處發行之「金融機構重要業務統計表」。 3 中央銀行金融檢查處發行之「本國銀行營運績效季報」。 4 台灣經濟新報資料庫（TEJ）。 5 各上市、上櫃銀行所編制之財務報表及公開說明書。

  6. 二、研究方法 (二)研究假說 • 總風險（系統性風險＋非系統性風險） H0 ：衍生性金融商品交易不會影響銀行總風險。 H1 ：衍生性金融商品交易會影響銀行總風險。 以權益風險(σ變數)作為衡量。 • 系統性風險 H0 ：衍生性金融商品交易不會影響銀行系統性風險。 H1：衍生性金融商品交易會影響銀行系統性風險 以貝它風險(β變數)作為衡量。

  7. 二、研究方法 (三)實證模型 RC=「與利率有關契約」的衍生性金融商品交易值對資產總額的比率 EXC=「與匯率有關契約」的衍生性金融商品交易值對資產總額的比率 LIQ=流動比率 ALOSS=備抵放款損失率 LEV=總負債除以總資產之比值 ASIZE=銀行資產總額 ε=殘差項

  8. 二、研究方法 (四)統計方法 • 步驟一：檢定模型是否具共線性，以變異擴張因子（VIF）來測度。 當VIF ＞10，表示自變數間具有高度的共線性，此時將刪除與應變數的相關係數較低者，直到VIF ＜10 止。

  9. 二、研究方法 (四)統計方法 • 步驟二：檢定模型是否有序列相關及變異數是否齊一。是否序列相關用DW檢定來判斷。DW 之值介於0~4 之間，dl 為下限值，du 為上限值，而其判斷準則如下： • 變異數是否齊一用White’s general heteroscedasticity檢定法來判斷。n 為樣本數，R2 是以最小平方法估計出μi，再求其判定係數。

  10. 三、實證結果分析 (一)初步的敘述性統計 由表中數據得知，即σ > β > σrv。

  11. 三、實證結果分析 三個應變數的相關係數明顯不高，因此可推論三個風險指標， 具代表測量不同風險水準的風險變項。 RC與EXC的相關性高達0.751，故本研究擬以RC 及EXC 分別執行迴歸模型，以盡量降低共線性的問題。

  12. 三、實證結果分析 (二)共線性檢定 每一個自變數的VIF 值均未大於10，所以未有顯 著的共線性的問題產生。 當VIF 值大於10 時，所以應剔除此變項。

  13. 三、實證結果分析 (三)序列相關之檢定 自變數相對於貝它風險或是權益風險，在顯著水準α =0.05 下，都具有一階的自我相關，但在隱含性資產風險則較不具顯著性。

  14. 三、實證結果分析 為了大家的眼睛，直接看下一張整理表格。

  15. 1 2 3 4 5 三、實證結果分析 4.在Pearson相關係數矩陣中，LEV相對於權益 風險（σ）與隱含性資產風險（σrv）的相關性較高。但其符號正負恰巧 相反，或許可推論為財務槓桿比率愈高，其負債金額愈大，在銀行業的「負債」為銀行客戶在銀行存款的餘額，故存款餘額愈大，支付客戶的利息支出也愈多，股東權益報酬率的變動率相對也較大，風險就變大，所以是正向的變化；對隱含性資產風險而言，負債金額愈大，股東權益相對變小，從σv = σE E/VN(x) 可知，隱含性資產風險也變小，故呈現負向的關係。 1. RC 及EXC 從實證結果中可知，在不同之風險指標下，係數皆為負數。且在風險變數為貝它風險及權益風險時，達到5﹪的顯著水準。此一結果雖不盡然與Hassan（1992）的實證結果完全一致，但至少在權益風險上與Hassan 的結果一致，都支持銀行的資產負債表外業務可以降低銀行的總風險。 亦間接證明Rusinko and Mattews（1994）、李麗（1995）、陳威光（2001）及高翔桓（2002）等認為衍生性金融商品對銀行具有避險、套利、調整財務結構、增加資產運用收益及手續費收入。 2. LIQ在貝它風險變數上為負的，即在系統風險上可降低風險；但在權益風險變數上，其係數卻轉變成正的，可能的原因為流動性愈高，銀行保留的現金也愈多，相對投資其它潛在獲利的機會愈低，損失獲利愈高，相對增加銀行的總風險。 3. 資料中未解釋為何負相關。 5. 表中顯示正向的關係，即銀行的規模愈大並不能降低銀行的風險，反而可能在資產配置不當下，增加銀行的總風險。

  16. 敘述性 統計 (Pearson分析) 敘述性 統計 (SPSS軟體) 共線性 檢定 (VIF值) 共線性 檢定 (VIF值) 序列相關 檢定 (DW檢定) 風險值 (VaR) Panel Data 估計 迴歸分析 四、相關研究之統計方法比較 • 本篇研究 • 他篇研究

  17. 五、參考文獻 • 周宜燕，國內商業銀行操作衍生性金融商品與加入金融控股集團對銀行風險影響之研究，銘傳大學國際企業學系研究所碩士論文，2005年。

  18. 謝謝大家 祝福大家兔年行大運

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