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摘要：根據(jù)Markowitz的投資組合理論，當(dāng)兩種資產(chǎn)之間的相關(guān)系數(shù)小于1時(shí)，投資人便可以通過(guò)多角化投資降低非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而使總風(fēng)險(xiǎn)下降。文章以在深圳市證券交易所和上海市證券交易所上市的國(guó)內(nèi)銀行機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司及證券公司為研究對(duì)象，以各公司股價(jià)月報(bào)酬率資料作為研究的數(shù)據(jù)來(lái)源。運(yùn)用SPSS軟件對(duì)各公司的總風(fēng)險(xiǎn)予以回歸分析和計(jì)量，將金融控股公司的回歸結(jié)果分別與銀行機(jī)構(gòu)、保險(xiǎn)公司、證券公司的回歸結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)合并后金融控股公司的相對(duì)市場(chǎng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和相對(duì)月利率系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有所下降。

關(guān)鍵詞：金融服務(wù)業(yè)；混業(yè)經(jīng)營(yíng)；風(fēng)險(xiǎn)控制

0引言

從企業(yè)并購(gòu)的發(fā)展脈絡(luò)來(lái)看，以美國(guó)為代表的西方國(guó)家出現(xiàn)過(guò)五次企業(yè)并購(gòu)浪潮，而金融服務(wù)業(yè)在其中的表現(xiàn)也從最初的提供中介服務(wù)，逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槠渲械膮⑴c者，甚至在第五次并購(gòu)浪潮中，更成為其中的主導(dǎo)者。金融服務(wù)業(yè)的并購(gòu)是近代企業(yè)并購(gòu)浪潮中最具特色的一朵浪花，金融服務(wù)業(yè)的并購(gòu)使得其自身不斷地從分業(yè)經(jīng)營(yíng)體制走向混業(yè)經(jīng)營(yíng)體制。我國(guó)也很早便推進(jìn)銀行、證券、保險(xiǎn)等方面的綜合經(jīng)營(yíng)試點(diǎn)，開(kāi)展金融服務(wù)業(yè)的混業(yè)經(jīng)營(yíng)。選擇對(duì)我國(guó)金融服務(wù)業(yè)的混業(yè)經(jīng)營(yíng)及風(fēng)險(xiǎn)控制進(jìn)行研究，對(duì)我國(guó)金融服務(wù)業(yè)未來(lái)混業(yè)經(jīng)營(yíng)的發(fā)展具有十分重大的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。本文對(duì)我國(guó)上市金融服務(wù)機(jī)構(gòu)進(jìn)行了模擬合并，構(gòu)建金融控股公司，計(jì)算比較模擬合并后金融控股公司和合并前金融機(jī)構(gòu)的總風(fēng)險(xiǎn)、相關(guān)系數(shù)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而得出我國(guó)金融服務(wù)業(yè)實(shí)現(xiàn)混業(yè)經(jīng)營(yíng)有利于降低金融機(jī)構(gòu)整體風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論。

1模型構(gòu)建

1.1金融控股公司股價(jià)月報(bào)酬率本文假定金融控股公司股價(jià)月報(bào)酬率等于構(gòu)成該金融控股公司子公司的加權(quán)股價(jià)月報(bào)酬率，其中，權(quán)重為合并前各子公司的市場(chǎng)價(jià)值占合并后金融控股公司市場(chǎng)價(jià)值的比率，在此隱含地假設(shè)了合并后金融控股公司的市場(chǎng)價(jià)值等于合并前子公司的市場(chǎng)價(jià)值之和。

1.2總風(fēng)險(xiǎn)與相關(guān)系數(shù)根據(jù)Markowitz的投資組合理論，一個(gè)公司股票的總風(fēng)險(xiǎn)可以分為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)投資者投資于多種股票時(shí)，只要股票之間的相關(guān)系數(shù)小于1，投資人便可以通過(guò)多角化投資降低非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而使總風(fēng)險(xiǎn)下降，達(dá)到分散風(fēng)險(xiǎn)的效果。因此，如果這種現(xiàn)象存在于合并后的金融控股公司中，則混業(yè)經(jīng)營(yíng)的金融控股公司的總風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)比分業(yè)經(jīng)營(yíng)的銀行、保險(xiǎn)或證券公司的總風(fēng)險(xiǎn)低。本文希望通過(guò)計(jì)算樣本的資料，觀察合并后的金融控股公司是否存在風(fēng)險(xiǎn)分散的效果。具體分析步驟如下：（1）大多數(shù)研究均以資產(chǎn)收益率的變動(dòng)方差作為風(fēng)險(xiǎn)的衡量，本文也不例外，以公司股價(jià)月報(bào)酬率的變動(dòng)方差來(lái)衡量公司的總風(fēng)險(xiǎn)，按照式（2）計(jì)算合并后的金融控股公司、銀行、證券、保險(xiǎn)公司的總風(fēng)險(xiǎn)。（2）利用SPSS軟件測(cè)算銀行、證券、保險(xiǎn)、合成金融控股公司之間的相關(guān)系數(shù)，從而評(píng)估他們之間的相關(guān)程度。（3）考慮到方差是衡量總風(fēng)險(xiǎn)的絕對(duì)指標(biāo)，不能體現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)收益的配比性，因而同時(shí)選擇計(jì)算變異系數(shù)即每單位收益的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)各金融控股公司的總風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行比較，變異系數(shù)較大，表明風(fēng)險(xiǎn)較大；反之亦然。1.3系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)包括系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指投資者在完全進(jìn)行分散化投資之后僅僅由于市場(chǎng)波動(dòng)導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)，一般用β系數(shù)衡量。在本文中，β系數(shù)主要用于衡量個(gè)別金融控股公司、銀行、保險(xiǎn)、證券的股價(jià)月報(bào)酬率相對(duì)于市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率的敏感程度，即系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的大小。同時(shí)，由于利率的變化對(duì)金融機(jī)構(gòu)的報(bào)酬率具有較大的影響，因此，在考慮金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，本文將根據(jù)Allen和Jatiani提出的二因子模型，綜合考慮市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率與市場(chǎng)月利率對(duì)銀行、證券及合成后金融控股公司股價(jià)月報(bào)酬率的影響，利用SPSS軟件將銀行、證券、保險(xiǎn)、金融控股公司的股價(jià)月報(bào)酬率對(duì)市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率及市場(chǎng)月利率進(jìn)行回歸，分別求出各自的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，得出市場(chǎng)變化及利率變化對(duì)銀行、證券、金融控股公司的股價(jià)月報(bào)酬率的具體影響。同時(shí)將回歸結(jié)果進(jìn)行分析來(lái)考察金融機(jī)構(gòu)合并之后系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有無(wú)變化。

2實(shí)證分析

2.1數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示，我國(guó)目前分別在深圳市證券交易所和上海市證券交易所上市的金融機(jī)構(gòu)共有25家，包括14家銀行，8家證券公司及3家保險(xiǎn)公司。本文選擇以2016年一季度前上市的金融機(jī)構(gòu)為研究樣本，其中包括8家銀行、2家證券公司和2家保險(xiǎn)公司。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于清華大學(xué)中國(guó)金融研究中心數(shù)據(jù)庫(kù)（CCFR）及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。（1）上市公司的股價(jià)月報(bào)酬率。上市公司的股價(jià)月報(bào)酬率即為投資者月持有期間的收益率，它由兩部分組成：由于股價(jià)變動(dòng)給投資者帶來(lái)的收益和上市公司分發(fā)的現(xiàn)金股利。該資料可以直接在清華大學(xué)中國(guó)金融研究中心（CCFR）上下載得到，選用的指標(biāo)為“考慮現(xiàn)金紅利的個(gè)股月持有期收益率”。（2）上市公司的季度市場(chǎng)價(jià)值。需要對(duì)所有的上市公司進(jìn)行模擬合并，測(cè)算出合并后的金融控股公司的收益與風(fēng)險(xiǎn)。在合并時(shí)，采用加成的方法計(jì)算金融控股公司的收益與風(fēng)險(xiǎn)，其中的權(quán)重，即為合并的上市金融機(jī)構(gòu)的市場(chǎng)價(jià)值。由于上市公司市場(chǎng)價(jià)值會(huì)不斷地變化，為了更加精確地計(jì)算出模擬合并后的金融控股公司的收益和風(fēng)險(xiǎn)，因而選擇上市金融機(jī)構(gòu)的季度市場(chǎng)價(jià)值，每三個(gè)月對(duì)合并的權(quán)重進(jìn)行修改，以使其更精確地反映合并后的風(fēng)險(xiǎn)收益。該資料也可以直接在CCFR上下載得到，選用的指標(biāo)是“個(gè)股月季總市值”。（3）市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率。在測(cè)算市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率的數(shù)據(jù)時(shí)，由于選擇的上市金融機(jī)構(gòu)一部分在深圳市證券交易所上市，一部分在上海市證券交易所上市，因此，市場(chǎng)股價(jià)月報(bào)酬率應(yīng)取深市和滬市A股的市場(chǎng)收益率兩者的加權(quán)平均，該資料也可以在CCFR上直接下載得到。下載時(shí)選取的樣本為“SSA深滬市A股”，選取的指標(biāo)為“總市值加權(quán)平均法，考慮現(xiàn)金紅利的市場(chǎng)月持有期收益率”。（4）央行發(fā)行的3個(gè)月期商業(yè)本票的月利率。該資料主要是來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。由于公開(kāi)資料中央行每個(gè)月發(fā)行的3個(gè)月期的商業(yè)票據(jù)不止一次，因此需要對(duì)票面利率進(jìn)行簡(jiǎn)單的算術(shù)平均，再將其折算為月利率。

2.2實(shí)證結(jié)果本文選擇8家銀行、2家證券公司、2家保險(xiǎn)公司（見(jiàn)下頁(yè)表2），通過(guò)排列組合共形成了32家金融控股公司（見(jiàn)下頁(yè)表3），取得了350個(gè)混合樣本數(shù)據(jù)（14×12+16×10+2×11）（1）計(jì)算金融控股公司的收益率按照式（1）計(jì)算得出32家金融控股公司股價(jià)月報(bào)酬率，由于該資料的計(jì)算是為了后續(xù)分析。（2）相關(guān)性分析通過(guò)SPSS15.0軟件對(duì)樣本公司的350個(gè)混合數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，得到銀行業(yè)證券業(yè)、合成金融公司的相關(guān)系數(shù)。（3）總風(fēng)險(xiǎn)和變異系數(shù)分析根據(jù)銀行股價(jià)月報(bào)酬率、證券公司股價(jià)月報(bào)酬率及金融控股公司的股價(jià)月報(bào)酬率，按照式（2）計(jì)算銀行、證券公司及金融控股公司的總風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果如表5所示。從表5中可以看出，金融控股公司的總體風(fēng)險(xiǎn)只有2%，與最低水平的銀行業(yè)持平，低于任何其他的單獨(dú)分業(yè)經(jīng)營(yíng)的證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)等。同時(shí)，金融控股公司的報(bào)酬率比銀行業(yè)的也要高，證明銀行業(yè)從事混業(yè)經(jīng)營(yíng)，能夠得到其報(bào)酬率提高，但是總體風(fēng)險(xiǎn)仍不會(huì)提高，這為我國(guó)銀行業(yè)開(kāi)展混業(yè)經(jīng)營(yíng)提供了強(qiáng)有力的理論支持。（4）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)按照式（4），通過(guò)銀行、證券、保險(xiǎn)和金融控股公司的股價(jià)月報(bào)酬率對(duì)市場(chǎng)月報(bào)酬率、市場(chǎng)月利率進(jìn)行多元線性回歸，得到銀行、證券、保險(xiǎn)和金融控股公司相對(duì)于市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和相對(duì)于利率的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

3總結(jié)

本文對(duì)我國(guó)金融服務(wù)業(yè)的混業(yè)經(jīng)營(yíng)進(jìn)行了實(shí)證研究，通過(guò)模擬我國(guó)上市金融業(yè)合成金融控股公司進(jìn)行分析。結(jié)果表明：（1）不管是銀行業(yè)和證券業(yè)簡(jiǎn)單合并，還是銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)三者之間的合并，不同行業(yè)之間的相關(guān)系數(shù)在0.5左右。因此按照Markowitz的投資組合理論，合成金融控股公司后可以有效降低非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；（2）在銀行業(yè)和證券業(yè)兩者間的合并時(shí)，合成金融控股公司的總風(fēng)險(xiǎn)介于銀行業(yè)和證券業(yè)之間，但是在銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)三者之間的合并時(shí)，合成金融控股公司的總風(fēng)險(xiǎn)與風(fēng)險(xiǎn)最小的銀行業(yè)相等。這說(shuō)明隨著合成金融控股公司混業(yè)經(jīng)營(yíng)的品種越來(lái)越多，其總風(fēng)險(xiǎn)也越來(lái)越小，能夠有效地降低非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)；（3）通過(guò)對(duì)合成金融控股公司報(bào)酬率、變異系數(shù)的計(jì)算，金融合成控股公司的報(bào)酬率介于銀行業(yè)、證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)之間。對(duì)于提高行業(yè)報(bào)酬率不高的銀行業(yè)來(lái)說(shuō)，合成證券業(yè)、保險(xiǎn)業(yè)有利于其提高公司的報(bào)酬率。（4）依據(jù)變異系數(shù)，對(duì)合成金融控股公司進(jìn)行了排名，得出了目前我國(guó)上市金融服務(wù)業(yè)的最佳合成模擬組合對(duì)象，他們分別是招商銀行&宏源證券合成金融控股公司、興業(yè)銀行&中信證券&中國(guó)平安合成金融控股公司，兩者的總體風(fēng)險(xiǎn)變異系數(shù)都屬于最低值，屬于最佳的組合對(duì)象。

參考文獻(xiàn)：

[1]張彩琴.服務(wù)業(yè)統(tǒng)計(jì)與核算的改革方向[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2016,(6).[2]熊雪煒.淺析券商綜合金融服務(wù)轉(zhuǎn)型[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì),2013,(24).

[3]黃丹霞,田廣杰.中國(guó)金融服務(wù)貿(mào)易與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].中國(guó)商貿(mào),2013,(29).[4]呂振艷,杜國(guó)臣.中國(guó)融資租賃行業(yè)現(xiàn)狀與問(wèn)題分析[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究,2013,(9).[5]陳江云.新巴塞爾協(xié)議對(duì)銀行混業(yè)經(jīng)營(yíng)的影響[J].時(shí)代金融,2012,(14).

[6]笪何硯,鄭又源,劉蘭勇.混業(yè)經(jīng)營(yíng)條件下金融機(jī)構(gòu)多元化經(jīng)營(yíng)的價(jià)值鏈分析[J].當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理,2014,(4).[7]潘林偉,吳婭玲.混業(yè)經(jīng)營(yíng)條件下監(jiān)管協(xié)調(diào)與金融機(jī)構(gòu)的博弈模型建立及求解[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2013,(13).

[8]吳利軍,方慶.混業(yè)經(jīng)營(yíng)下的中國(guó)金融監(jiān)管體制:國(guó)際比較與路徑選擇[J].教學(xué)與研究,2012,(8).[9]哈斯.混業(yè)經(jīng)營(yíng)趨勢(shì)下中國(guó)金融監(jiān)管模式創(chuàng)新研究[J].內(nèi)蒙古社會(huì)科學(xué)：漢文版,2014,(1).

[10]李建華，王振全，李潔.服務(wù)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)城市“虹吸”效應(yīng)的影響[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,(5).

[11]謝泗薪，張志博.基于互聯(lián)網(wǎng)思維的科技金融服務(wù)業(yè)發(fā)展模式與攻略[J].中國(guó)科技論壇,2016,(3).

作者：李振杰 單位：煙臺(tái)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院