□李興鳳

（對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué) 金融學(xué)院，北京 10029）

2008年全球性金融危機的爆發(fā)令全球經(jīng)濟再次陷入嚴(yán)重衰退，10年后的今天銀行系統(tǒng)作為此次金融危機的中心所受到的強烈沖擊痕跡仍在。一方面，銀行吸收存款以提供信用的優(yōu)勢被削弱，銀行必須提高存款利率以保證資金來源減小貸存比（Acharya and Mora，2015）[1](p1-43)。經(jīng)濟危機發(fā)生時，投資者不再投資于風(fēng)險相對較高的商業(yè)票據(jù)、公司債券和股票等金融工具，而是更傾向于投資風(fēng)險相對較低的銀行存款等以規(guī)避風(fēng)險（Gatev and Strahan，2006）[2](p867-892)。但如果爆發(fā)以銀行為中心的金融危機，資金沒有政府擔(dān)保銀行存款便失去吸引力，致使銀行失去部分流動性。

另一方面，危機暴露出當(dāng)時銀行監(jiān)管的缺陷。危機后2010年出臺的《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》加強了銀行信用風(fēng)險監(jiān)管，并新增兩項流動性風(fēng)險監(jiān)管指標(biāo)（即流動性覆蓋率（LCR）和凈穩(wěn)定性融資率（NS?FR））。同時，一級資本比率由4%上升至6%，一級核心資本由2%提高至4.5%。2012年6月7日，我國銀監(jiān)會發(fā)布了《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》，規(guī)定核心一級資本充足率不得低于5%，一級資本充足率不得低于6%，資本充足率不得低于8%。正常條件下系統(tǒng)重要性銀行和非系統(tǒng)重要性銀行的資本充足率分別不低于11.5%和10.5%。巴塞爾協(xié)議的補充和完善加強了對銀行所面臨風(fēng)險的監(jiān)管并提高了對銀行資本的要求，銀行將面臨增加資本或者縮小放貸風(fēng)險范圍的兩難困境。銀行融資成本的提高和貸款風(fēng)險的有意規(guī)避都會使銀行凈利差縮減。

綜合以上兩方面來看，銀行存款利率的調(diào)整以及《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》對風(fēng)險和資本的要求提高，使我國商業(yè)銀行主要收入來自凈利差的盈利模式受到影響。在2008年金融危機期間約一半的商業(yè)銀行違約是由信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險共同造成的（Imb?ierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。風(fēng)險的累積最終使金融危機發(fā)生，那么信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險對于銀行凈利差的影響如何呢？銀行是否會承擔(dān)更大的風(fēng)險來博取更大的收益呢？本文在此背景下探究中國商業(yè)銀行凈利差與信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間的關(guān)系，并針對我國商業(yè)銀行簡要探討了幾點建議。

一、相關(guān)文獻回顧

張金清（2011）將信用風(fēng)險定義為兩個層次，一是指由于借款人或交易對手不能或不愿履行合約而給另一方帶來損失的可能性，二是由于借款人的信用評級變動或履約能力變化導(dǎo)致其債務(wù)市場價值的變動而引發(fā)損失的可能性[4](p13)。與之類似，美國銀行把信用風(fēng)險分為違約風(fēng)險和遷移風(fēng)險兩種。其中違約風(fēng)險是由于貸款人或者交易對手違約造成的損失；遷移風(fēng)險是由于貸款人信用質(zhì)量惡化造成的損失。本文中信用風(fēng)險的代理變量是按照五級分類法計算的不良貸款率（五級分別為正常、關(guān)注、次級、可疑、損失，其中不良貸款包括次級、可疑、損失），用到了其在時間序列上的數(shù)據(jù)，因此包含了定義上兩個方面的信用風(fēng)險。流動性風(fēng)險是指由于流動性不足而導(dǎo)致資產(chǎn)價值在未來產(chǎn)生損失的可能性（張金清，2011）[4](p23)。本文中流動性風(fēng)險的代理變量是BB測量值除以總資產(chǎn)，其中BB測量值為半數(shù)非流動資產(chǎn)、負的半數(shù)流動性資產(chǎn)、半數(shù)流動性負債和負的半數(shù)非流動性負債，主要衡量的是由于期限錯配引起的流動性不足。按照商業(yè)銀行經(jīng)營三原則——營利性、流動性和安全性，商業(yè)銀行必須在獲得高利潤的同時能夠滿足客戶提取存款的需求，防止出現(xiàn)擠兌和恐慌。

現(xiàn)關(guān)于信用風(fēng)險的研究維度較廣，而關(guān)于銀行流動性的多為理論性研究（如Bryant，1980；Dia?mond and Dybvig，1983）[5](p335-344)[6](p401-419)，實證性的文獻則相對較少。賈廣軍、胡振兵（2004）以魯中市轄各銀行為樣本研究集團客戶和信貸風(fēng)險之間的關(guān)系，得到的結(jié)論為信息不對稱使銀行更青睞規(guī)模較大的集團客戶，但集團客戶的復(fù)雜性并未使銀行的信貸風(fēng)險降低[7](p136-142)。孔丹鳳等（2015）利用美國35家上市銀行的季度面板數(shù)據(jù)檢驗信用風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具（CRT）能否有效轉(zhuǎn)移銀行個體風(fēng)險，發(fā)現(xiàn)CRT保護頭寸在正常時期能夠降低銀行個體風(fēng)險，在危機時期持有更多CRT保護頭寸的銀行反而經(jīng)歷了更高程度的個體風(fēng)險上升，得到的結(jié)論是CRT能否有效降低銀行信用風(fēng)險依賴于宏觀金融市場的穩(wěn)定性[8](p160-174)。Loutskina（2011）認(rèn)為金融創(chuàng)新提供了新的獲得流動性的方式，但這種新的獲取方式并不穩(wěn)定。資產(chǎn)證券化通過將非流動性貸款轉(zhuǎn)化成現(xiàn)金作為商業(yè)銀行獲得資金的來源，但當(dāng)資產(chǎn)證券化市場關(guān)閉時銀行也會更易于受到流動性變動的影響[9](p663-684)。Cornett et al.（2011）研究了銀行流動性與其經(jīng)營之間的關(guān)系，認(rèn)為流動性風(fēng)險較大的銀行會增加持有流動性資產(chǎn)，但這降低了發(fā)行新貸款的能力[10](p297-312)。Beltratti and Stulz（2012）通過研究2008年危機期間商業(yè)銀行的表現(xiàn)和監(jiān)管，發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)較好的銀行在危機前夕杠桿較低、回報也較低。除監(jiān)管較嚴(yán)的國家的大銀行貸款損失降低外，不同國家間的監(jiān)管差別與銀行在危機期間的表現(xiàn)無關(guān)[11](p1-17)。另外，還有相關(guān)文獻研究了二者的交叉關(guān)系。微觀銀行學(xué)的兩大理論支柱——金融中介的信息不對稱性和產(chǎn)業(yè)組織方法模型，都認(rèn)為二者緊密相關(guān)。其中Diamond and Dybvig（1983）認(rèn)為不對稱信息使銀行通過資產(chǎn)轉(zhuǎn)換功能創(chuàng)造流動性。在銀行產(chǎn)業(yè)組織理論的研究中，非流動資產(chǎn)是銀行存在的基礎(chǔ)，銀行利潤為存、貸款利率的函數(shù)，貸款人違約和突發(fā)的資金贖回都會降低銀行利潤[6](p401-419)。Cai and Thakor（2008）研究了同業(yè)競爭對于流動性風(fēng)險和信用風(fēng)險相互作用的影響。銀行通過存款獲得融資，受到存款保險的約束，銀行會向借款人收取比直接融資更高的流動性溢價；如果沒有同業(yè)競爭，較高的信用風(fēng)險會提高貸款流動性，所以一家銀行對于流動性的需求使他承擔(dān)額外的信用風(fēng)險[12](p1-49)。孫安琴（2011）運用理論模型研究未受監(jiān)管的銀行，得出持有更多風(fēng)險資產(chǎn)降低了商業(yè)銀行的穩(wěn)定性的結(jié)論[13](p102-111)。

黃張凱（2006）認(rèn)為在世界上任何一個國家，包括美國等資本市場發(fā)達的國家在內(nèi)，銀行貸款都是企業(yè)進行外部融資的主要手段[14](p163-169)。Berger（1995）認(rèn)為商業(yè)銀行收益與銀行資本規(guī)模正相關(guān)，通過實證研究得出：在其他條件保持不變的情況下，每個銀行都存在一個最優(yōu)資本資產(chǎn)比率，當(dāng)銀行資本資產(chǎn)比率小于這個最優(yōu)值時，增加銀行的資本有利于銀行的營利性；當(dāng)銀行的資本資產(chǎn)比率高于這個最優(yōu)值時，增加銀行的資本反而不利于銀行的營利性[15](p404-431)。Angbazo（1997）對凈利息收益率的影響因素進行分析，得到流動性資產(chǎn)比率與凈利息收益率負相關(guān)。運用美國1989—1993年銀行年度數(shù)據(jù)分析，結(jié)果表明凈壞賬額（信用風(fēng)險或違約風(fēng)險）與凈利息收益率有顯著的正相關(guān)性，流動資產(chǎn)/總負債（流動性風(fēng)險）與銀行凈利息收益率負相關(guān)。其中信用風(fēng)險指違約風(fēng)險，流動性風(fēng)險指沒有足夠的現(xiàn)金或者借款能力來滿足提取存款或者發(fā)放新貸款的需要的風(fēng)險[16](p55-87)。劉莉亞等（2015）通過構(gòu)建最優(yōu)凈息差和非利息收入的理論模型并且進行實證檢驗，得到凈息差和非利息收入之間共同決定且相互影響的結(jié)論，影響關(guān)系因銀行的性質(zhì)不同而不同。雖然銀行非利息收入近幾年得以迅速發(fā)展，但凈利差仍是商業(yè)銀行主要收入來源[17](p110-124)。關(guān)于凈利差的影響因素的研究多基于資本角度，并將凈利差和非凈利差收入進行比較。本文以2008年金融危機和危機后監(jiān)管的調(diào)整為背景，研究信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險的增加是否導(dǎo)致了銀行凈利差的減少。同時，考慮凈利差的減少使銀行可利用資金減少，會增加流動性風(fēng)險和信用風(fēng)險，因此選用聯(lián)立方程模型進行估計，并運用面板VAR（PVAR）模型進行穩(wěn)健性檢驗，這是本文的創(chuàng)新之處。

二、數(shù)據(jù)和實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)和研究指標(biāo)

選取我國16家上市商業(yè)銀行2007—2016年季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為商業(yè)銀行季度報告、半年度報告、年度報告和wind數(shù)據(jù)庫。隔夜拆借利率來源于上海銀行間拆放利率官方網(wǎng)站。為了減少數(shù)據(jù)偏差對結(jié)果的干擾，對總資產(chǎn)做出自然對數(shù)處理。樣本剔除沒有公開的季度數(shù)據(jù)，采用截尾方法對極端值進行處理，刪除5%分位數(shù)到95%分位數(shù)之外的異常值（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)。表1為樣本主要變量的描述性統(tǒng)計。

表1：主要變量描述性統(tǒng)計

主要有三個變量，信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險和商業(yè)銀行收益。信用風(fēng)險的代理變量是不良貸款率（cr），按照貸款五級分類制度，依風(fēng)險程度將貸款依次劃分為五類：正常、關(guān)注、次級、可疑和損失，其中次級、可疑和損失為不良貸款。銀行不良貸款率越高，銀行的借款人或交易對手不能按事先達成的協(xié)議履行義務(wù)的潛在可能性越高，信用風(fēng)險越大。流動性風(fēng)險代理變量（lr）是Berger-Bouwman(BB)測量值（Berger and Bouwman，2009）除以總資產(chǎn)得到[19](p3779-3837)。商業(yè)銀行的凈收益變量（net）是凈利息收入比總資產(chǎn)（周開國，2008）[20](p65-76)，變量的穩(wěn)健性檢驗是使用代理變量凈資產(chǎn)收益率（roe），該指標(biāo)體現(xiàn)了商業(yè)銀行自有資本獲得凈收益的能力。

其中，Berger and Bouwman（2009）根據(jù)是否包含表外業(yè)務(wù)和貸款的不同劃分方式提出了四種測量流動性的方法，具體步驟可概括為：第一步將銀行的各種業(yè)務(wù)劃分為流動（liquid）、準(zhǔn)流動（semi?liquid）和非流動（illiquid）三類；第二步賦予三類業(yè)務(wù)各自權(quán)重；第三步是根據(jù)前兩步結(jié)果計算出測量流動性的數(shù)值。根據(jù)獲得的樣本數(shù)據(jù)本文按照到期日的劃分方法（cat nonfat），具體分類參考Berger et al（2016）[21](p115-141)、Chen（2015）[22](p54-68)。計算公式如等式（1）所示，其中cat nonfat是BB值，illiquid as?sets是非流動資產(chǎn)，semiliquid assets是準(zhǔn)流動資產(chǎn)，liquid assets是流動資產(chǎn)，liabilities表示負債，其劃分亦是如此。

cat nonfat=0.5*illiquid assets+0*semiliquid as?sets-0.5*liquid assets+0.5*liquid liabilities+0*semi?liquid liabilities-0.5*illiquid liabilities （1）

（二）信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險及穩(wěn)健性檢驗

本文采取逐步漸進的研究方法，首先研究信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間的關(guān)系，然后加入凈利差變量研究三者之間的關(guān)系?？紤]到兩個風(fēng)險相互之間的影響方向不確定，因此使用聯(lián)立方程模型，如式（2）所示，其中m（max）表示j可取最大值。

其中下標(biāo)i和t分別代表各商業(yè)銀行和時間。鑒于各方程之間可能存在的關(guān)聯(lián)性，同時考慮每個內(nèi)生變量間存在的動態(tài)相關(guān)性，因此采用三階段最小二乘法（3sls）將方程組作為一個系統(tǒng)進行聯(lián)合估計。與對每個方程分別進行兩階段最小二乘估計相比，對整個聯(lián)立方程系統(tǒng)同時進行估計是有效率的，這是因為兩階段最小二乘法忽略了不同方程的擾動項之間可能存在的相關(guān)性。由AIC、BIC準(zhǔn)則確定信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險聯(lián)立方程的滯后階數(shù)為2?？刂谱兞渴强傎Y產(chǎn)的對數(shù)、Z值、資本充足率和隔夜拆借利率，其中Z值的計算公式如等式（3）所示。

此外，運用面板VAR（PVAR）模型進行滯后期的穩(wěn)健性檢驗（Love and Zicchino，2006）[18](p190-210)，估計 方 法 是 GMM 法（Wintok，Linck and Netter，2012）[23](p581-606)。面板VAR模型的優(yōu)勢在于將系統(tǒng)內(nèi)所有變量視為內(nèi)生，不提前假定誰是因變量誰是自變量，同時還考慮不可觀測的異質(zhì)性。模型如等式（4）所示。其中，yi，t表示向量{cr，lr}，fi表示商業(yè)銀行個體固定效應(yīng)，dt表示時間固定效應(yīng)，q等于2。采用前向差分法去除個體固定效應(yīng)，采用均值差分法去除時間固定效應(yīng)。

估計結(jié)果如表2、表3所示。表2聯(lián)立方程模型估計結(jié)果中信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險同期相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計上顯著，但流動性風(fēng)險變量作為被解釋變量時在5%水平上并不顯著，因此聯(lián)立方程模型估計結(jié)果沒有得出信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間明確的關(guān)系。PVAR模型的GMM穩(wěn)健性估計結(jié)果如表3所示，流動性風(fēng)險和信用風(fēng)險只表現(xiàn)出了時間序列上的相關(guān)關(guān)系，得出的結(jié)論與上述相同。因此不能確定信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間具有明確的經(jīng)濟意義上的關(guān)系，與Imbierowicz and Rauch（2014）[3](p242-256)的研究結(jié)果相同。這也為下一步研究銀行凈利差與二者的關(guān)系排除了干擾，若某個自變量對因變量有影響則為直接影響，并非其他變量導(dǎo)致。

表2：信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險聯(lián)立方程模型3sls估計結(jié)果

表3：信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險PVAR模型GMM估計結(jié)果

表4：銀行凈利差和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險聯(lián)立方程模型3sls估計結(jié)果

（三）銀行凈利差與信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險及穩(wěn)健性檢驗銀行凈利差和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險的聯(lián)立方程模型是：

如前面所述，為考慮各變量之間的相互影響，依然采用三階段最小二乘法估計聯(lián)立方程模型。由AIC、BIC準(zhǔn)則確定聯(lián)立方程（5）的滯后階數(shù)為1?？刂谱兞颗c模型（2）保持一致。估計結(jié)果如表4所示。本文關(guān)心的結(jié)果是信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險對銀行凈收益的影響。從估計結(jié)果看出，流動性風(fēng)險的系數(shù)顯著為正，信用風(fēng)險的符號顯著為負。說明銀行流動性風(fēng)險越大越有利于銀行凈利差增加，不良貸款率越高越不利于銀行凈利差增加。這是因為利率作為貸款價格反映了貸款資產(chǎn)所包含風(fēng)險溢價，期限越長風(fēng)險越大，因此長期貸款利息高于短期貸款，同時短期儲蓄以及拆借比定期存款成本要低，銀行持有流動性會減少銀行獲得貸款利息；而不良貸款率的提高并不能收到預(yù)期現(xiàn)金流，但銀行仍要支付融資成本即本息，因此不良貸款率與凈利差是負向關(guān)系。這與我們的經(jīng)濟直覺相符合。PVAR模型的GMM穩(wěn)健性估計結(jié)果如表5左欄（1）所示，此時 表示向量{cr，lr，net}，q等于1。另外，用凈資產(chǎn)收益率（roe）作為銀行凈利差的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。結(jié)果如表5右欄（2）所示，與上述結(jié)論相同。

（四）脈沖響應(yīng)函數(shù)

將沖擊作用的期限設(shè)置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機模擬可以得到主要內(nèi)生變量相互之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖1是信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險兩個變量的脈沖響應(yīng)圖及其95%置信區(qū)間。圖2是銀行凈收益和兩風(fēng)險之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖1和圖2中橫軸表示沖擊的響應(yīng)期數(shù)，縱軸代表內(nèi)生變量對沖擊的響應(yīng)程度，中間實線代表脈沖響應(yīng)，外側(cè)虛線代表5%和95%分位點的置信區(qū)間。圖1刻畫了信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間動態(tài)沖擊影響。圖2刻畫了銀行凈收益和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險之間動態(tài)沖擊影響。

表5：銀行凈利差和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險穩(wěn)健性檢驗

圖1左圖圖顯示，來自信用風(fēng)險1%的正交化沖擊引起流動性風(fēng)險響應(yīng)的程度和方向，右圖顯示來自流動性風(fēng)險1%的正交化沖擊引起信用風(fēng)險響應(yīng)的程度和方向。首先，流動性風(fēng)險對于信用風(fēng)險的一個沖擊響應(yīng)隨著滯后期的增加，其沖擊響應(yīng)的強度在逐漸增強。這說明商業(yè)銀行不良貸款率的提高使銀行的流動性越來越差，越來越難以滿足客戶的提款要求，銀行的資產(chǎn)質(zhì)量變差。其次，流動性風(fēng)險的一單位沖擊引起信用風(fēng)險的反方向變化。即銀行流動性緊張時會更加注重信用風(fēng)險。但總體看來，兩者之間的相互影響都比較小。

圖2分析銀行凈收益和兩風(fēng)險之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)，同樣，沖擊作用的期限設(shè)置為6期，通過1000次Monte-Carlo隨機模擬得到主要內(nèi)生變量相互的脈沖響應(yīng)函數(shù)。圖2左圖刻畫了銀行凈收益和流動性風(fēng)險之間的動態(tài)沖擊影響，右圖刻畫了銀行凈收益和信用風(fēng)險之間的動態(tài)沖擊影響。

圖1：脈沖響應(yīng)函數(shù)（信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險）

圖2：脈沖響應(yīng)函數(shù)（銀行凈收益和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險）

圖2左圖顯示，來自流動性風(fēng)險1%的正交化沖擊引起商業(yè)銀行收益響應(yīng)的程度和方向，右圖顯示，來自信用風(fēng)險1%的正交化沖擊引起商業(yè)銀行收益響應(yīng)的程度和方向。首先，商業(yè)銀行收益對于流動性風(fēng)險的一個沖擊響應(yīng)隨著滯后期的增加，其沖擊響應(yīng)的強度在逐漸增強。這說明銀行承擔(dān)流動性風(fēng)險越大其凈利息收入越多。但是，信用風(fēng)險的單位沖擊引起銀行凈收益的反方向變化。即雖然銀行通過不良貸款獲得較高利潤，一期過后盈利能力就已經(jīng)開始下降了。

三、結(jié)論及建議

本文基于我國16家上市商業(yè)銀行財務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，運用聯(lián)立方程模型分析銀行凈收益和信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險之間的關(guān)系。同時運用面板VAR模型和商業(yè)銀行收益的代理變量凈資產(chǎn)收益率進行了穩(wěn)健性檢驗。研究得出如下結(jié)論：（1）信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險之間沒有明確的經(jīng)濟意義上的關(guān)系。這與已有文獻的結(jié)論相似（如Imbierowicz and Rauch，2014）[3](p242-256)。（2）銀行凈收益與信用風(fēng)險是負向關(guān)系。銀行的不良貸款率高，意味著銀行承擔(dān)較大的信用風(fēng)險，銀行利息收入減少，盈利能力下降。（3）銀行凈收益與流動性風(fēng)險是正向關(guān)系。流動性風(fēng)險越大說明銀行的活期存款和長期貸款越多，從而銀行獲得較高凈利息收入。

關(guān)于銀行職能的一種說法是投融資中介即資金融通，還有一種說法是銀行創(chuàng)造了流動性。銀行未貸出而持有流動性可以看作是機會成本，從這個角度來說銀行為獲得較大凈利差更傾向于持有較小流動性，這與本文研究結(jié)論相同。但是，營利性是建立在安全性基礎(chǔ)之上的，銀行只有保住特許權(quán)價值才有機會獲得收益。用來支付客戶隨時提現(xiàn)的負債雖然只占銀行全部負債的一部分，但當(dāng)商業(yè)銀行面對客戶提取現(xiàn)金的需求而不能及時兌付時，銀行以不合理的價格變現(xiàn)自有資產(chǎn)或在外界融資來滿足流動性需求時反而增加了銀行的成本。因此，銀行應(yīng)理性對待風(fēng)險和收益的關(guān)系，在收益最大化的同時守住安全性底線。同時應(yīng)加強流動性的監(jiān)管，確保銀行持有充足流動性減少發(fā)生兌付風(fēng)險甚至因傳染而發(fā)生恐慌擠兌。這是本文的現(xiàn)實意義和政策意義。

2008年金融危機的發(fā)生促使巴塞爾協(xié)議Ⅲ（2010年）在巴塞爾協(xié)議Ⅱ（2004年，巴塞爾協(xié)議于1988年）之后不久便出臺，其對于商業(yè)銀行流動性和信用風(fēng)險的監(jiān)管加強，并提高了對于銀行資本的要求，銀行的利潤來源受到影響。與之同時，利率市場化改革以及互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使各銀行間的競爭加大，銀行面臨業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型壓力并需要尋找新的利潤增長點。因此本文為銀行在新的監(jiān)管要求下協(xié)調(diào)三原則之間的關(guān)系以及風(fēng)險管理提供一定的借鑒，也為后續(xù)研究提供了方向。