商业银行贷款定价问题研究综述

一、国外研究动态　　国外发达国家的利率市场化起步早、程度深，很多国家早已实现了完全的利率市场化，故国外的贷款定价研究时间较长，理论上也较为成熟。针对商业银行贷款定价问题主要是从对商业银行净利差的影响因素、定价模型等方面进行理论及实证研究。（一）关于贷款定价影响因素的研究自20世纪70年代末金融自由化尤其是利率市场化以来，利率在金融市场中的资源配置作用日益明显，净利差决定因素也成为理论界研究的焦点。基于此，国外学者大多从净利差的角度研究商业银行贷款定价的影响因素。　　国外对于商业银行净利差影响因素的研究始于Ho　＆　Saunders于1981年提出的交易者模型（Dealer Modell），为商业银行净利差决定因素的研究奠定了理论基础，该模型假定商业银行是风险厌恶的交易商，而净利差是商业银行交易面临的风险补偿，净利差由纯利差和纯利差的风险调整两部分组成。通过理论和实证研究发现，净利差除受到市场结构、管理者的风险厌恶度、交易规模以及利率波动等主要因素影响外，还受到违约风险、准备金机会成本和隐含利息支付等其他因素的影响[1]。　　在Ho & Saunders交易者模型的基础上，Allen（1988）摒弃了贷款同质性假设，考虑了贷款异质性以及业务多样性对净利差的影响，认为多种贷款产品之间存在竞争性[2]。Angbazo（1997）则进一步引入了信用风险和利率风险两个影响因素，发现净利差还受到利率风险和违约风险及两者的交叉项、流动风险、杠杆比率以及管理效率的影响[3]。　　Maudos　＆　Guevara（2004）首次将营业成本纳入分析框架，对欧洲5国（德、法、英、意和西班牙）1993－2003年商业银行数据进行分析，研究发现市场垄断力、集中度以及营业成本与商业银行净利差正相关，且比利率风险和信用风险影响更显著，其中营业成本是这段时间内影响商业银行最重要的因素之一[4]。　　Poghosyan（2009）则考虑了产权因素，通过对俄罗斯银行进行研究，提出了与传统影响银行利差的因素所不同的观点，认为银行规模、营业成本及风险规避对国内和外资银行都有显著影响，而市场集中度、信用风险并不是对所有银行利差都有影响[5]。　　Dietrich et al.（2010）利用96个国家1994－2008年的样本数据，根据经济发展水平的不同，分为发达国家和发展中国家两个组别，研究发现治理因素对银行净利差的影响因国家的经济发展水平不同存在显著差异[6]。在国家宏观治理层面，债权指数、执行效率、合约执行时间天数、法律规则、信息分享机制等因素对发展中国家银行净利差的影响更为显著；而在银行自身层面，运营成本、贷款损失率、存款准备金要求、行业集中度等因素对发达国家银行净利差的影响更为显著。　　由以上研究成果可以发现，国外对于净利差决定因素的研究成果可以分为三个层面：一是微观层面受到如银行规模、资产质量、运营成本、信贷产品、管理水平及其面临的利率风险、信用风险等影响；二是在行业层面上与市场结构、市场垄断势力及产权特征等因素相关；三是受经济增长、通货膨胀、法律制度等宏观经济层面影响。（二）关于贷款定价模型的研究西方商业银行经历了上百年的经营发展，经过大量的实践探索，已经初步构建起科学系统且具有可操作性的贷款定价模型，除价格领导定价模型、成本加成定价模型、客户盈利分析定价模型之外，以结构化模型及简约化模型的研究较为显著。　　1.传统贷款定价模型　　（1）价格领导定价模型及成本加成定价模型。价格领导定价模型起源于上世纪30年代的西方国家商业银行，随着世界各主要金融市场的发育成熟，价格领导定价模型逐步成为国际上商业银行普遍采用的贷款定价方法。成本加成定价模型的基本思想是基于经济学中的"成本-收益"分析，从本质上讲，成本加成定价与价格领导定价遵循相同的定价思路。　　彼得·S·罗斯提出成本加成贷款定价法及价格领导模型。成本加成贷款定价法的基本公式是“贷款利率=筹措贷款资金的成本+银行非资金经营成本+补偿银行预期违约风险的资金+银行期望的利润"，是最基本的定价方法。价格领导模型的基本公式是"贷款利率=基准或优惠利率非优惠利率+借款人支付的违约风险金费率+长期贷款借款人支付的长期风险金费率"，其实质是在"基准或优惠利率"的基础上加成。　　（2）客户盈利分析定价模型。彼得·S·罗斯认为客户盈利分析法可以看作价格领导定价法的改进，该方法将贷款定价视作客户银行整体业务定价的一个部分，综合考虑了客户和银行之间的关系，弥补了价格领导定价模型在这一方面的不足。该方法还将贷款客户给银行带来的所有收支项目都纳入到贷款定价中，扩大了贷款定价的概念，也有文献称该模型为"综合收益分析模式"，并把它作为与前两种方法并列的定价模型。　　2.创新贷款定价模型　　（1）基于期权的结构化模型。结构化方法（Structural approach）利用企业的资产价值以及资本结构建立模型，将企业的资产总价值看作定价公式的一个参数，认为其服从某一扩散过程，简言之，当企业价值低于其债务价值时，违约则会发生。　　第一代结构化模型：定价违约风险债务模型。Merton（1974）将企业的贷款这类负债的损益比作股票期权的损益，把Black-Scholes的期权定价技术灵活应用于银行的贷款定价，建立了定价违约风险债务模型[7]。该模型认为，贷款是一种看涨期权，违约率、挽回率都与企业价值存在内在关系。但随着越来越多的学者研究的深入，发现模型实用性欠缺，第二代结构模型应运而生。　　第二代结构模型。Black & Cox（1976）在Merton模型的基础上对企业违约的临界值进行了研究，提出了First Passage Model，当企业价值达到与某一时间相关的某一临界值时，就会发生违约[8]；而Leland（1994）考虑了企业的最优资本结构问题，将企业的税收与破产成本等因素加入到结构化模型中[9]；Longstaff & Schwarlz（1995）则对固定利率和浮动利率所引起的利率变动风险的评估方法进行了研究，将利率风险引入结构化模型，认为比较高的瞬时利率能够引起某些风险中性以下的企业价值的高漂移，而高漂移会产生比较低的违约率[10]。　　以Longstaff & Schwarlz等人为代表的学者，忽略Merton模型的挽回率假设，保留了违约风险，引入了利率风险，提出了第二代结构模型。随着第二代模型的提出以及深入研究，实证分析证明，利率风险和违约风险是银行贷款定价模型的必备要素，然而其不足也逐渐暴露，第二代结构模型没有考虑信用评价的漂移等因素对贷款定价的影响。　　（2）基于强度的简约化模型。随着结构模型的发展，基于强度的简约化模型（Reduced-form approach）迅速发展起来。简约化模型没有考虑企业的财务因素，不再根据企业的资本结构来模型化违约风险，而是直接使用债务价格来测量违约风险。该模型用一个外生的随机变量描述违约过程，且假定任何时间范围内违约概率都不为零。　　Jarrow & Turnbull（1995）等人通过对金融证券衍生品定价信用风险的研究，首次提出信用风险度量的强度模型，开创了简约化模型[11]。Cathcart & El-Jahel（1998）通过对违约债券估值的研究，结合信号过程理论，提出了一个类似于结构化模型的简约化模型，认为无风险利率是随机CIR的过程，与信号关系没有相关性，用信号过程取代企业的资产价值，一旦这个信号过程与较低的障碍相遇，违约就会发生[12]。　　总的来说，简约化模型不同于内生性的结构化模型，而是直接使用债券的价格和利差市场数据对违约风险进行估计，更有利于各种突发性违约风险的计量，但是存在人为分割完整的市场信息的问题。　　（3）基于强度的简约化模型和基于期权方法的结构化模型相整合的相关研究　　单因子模型。结构模型仅涉及公司股票价格信息，简约化模型仅涉及债务价格信息，而单因子模型在简约化模型的基础上融入了公司的股价信息。Frye & Jhon（2000）等人提出了违约回收率这一外生变量，认为影响违约率的参数之间都具有相关性，违约率以及挽回率就是有相同的系统性风险因素（经济形势）决定的，这样的单因子模型就避免了许多细节问题的出现，但是也有其局限性，该模型只适合宏观经济单边的上升或者下降[13]。　　违约风险定价模型。Madan & Unal（2000）对定价风险因素和信用利差期限结构进行研究，Zhou（2001）将突发事业也引入到影响信用利差的因素中，建立了基于跳跃过程的违约风险定价模型，它们都是将基于强度的简约化模型和基于期权方法的结构化模型进行整合研究[14]。　　综上，不论是传统的贷款定价模型还是结构及简约贷款定价模型，每种模型原理不一，适用情况不同，商业银行在运用时应该结合本行的实际情况，综合考虑上述几种贷款定价模型的定价理念。　　二、国内研究动态　　我国利率市场化改革推行之初，商业银行贷款定价问题就引起了学术界的广泛关注，2013年7月以来，我国贷款利率管制完全放开，利率市场化改革进入存款利率改革这一最具实质性阶段，这也将对以"存贷"利差为主要盈利来源的商业银行贷款定价产生重要影响，现阶段商业银行贷款定价问题的研究显得尤为紧迫。目前，国内相关研究已形成了具有一定理论价值和应用价值的研究成果。（一）关于贷款定价影响因素的研究根据一般的价格理论，影响贷款定价的主要因素是信贷资金的供求状况。然而，由于信贷资金是一种特殊商品，其价格的决定因素就更加复杂。　　我国商业银行贷款定价研究最早开始于牛锡明（1997），他认为由于贷款的风险程度、贷款费用、借款人的信用及与银行的关系、目标收益率、市场供求状况、贷款期限等因素的影响，需要一个确定贷款利率的基本尺度，而贷款平均收益率就是足额的每一笔贷款利率的标准尺度[15]。　　借鉴国外金融市场比较发达国家的经验，商业银行的资金成本，尤其是资金边际成本与贷款利率存在内在的相关性。然而，吴许均（2007）以中国沪市2002－2004年的贷款数据为样本，对中国商业银行贷款利率以及货币市场利率之间的关系进行研究，发现两者不存在相关性[16]。　　周开国、李涛、何兴强（2008）以及周鸿卫、韩忠伟、张蓉（2008）等都是通过实证分析，发现隐含利息支付、市场结构、运营成本等因素对净利差影响显著，这在一定程度上对商业银行贷款定价问题的研究提供了启示[17]。而赵旭（2009）通过对中国商业银行1998－2006年的样本数据进行实证分析，研究发现机会成本对净利差的影响显著，风险因素对净利差的影响不显著，而中间业务与净利差不存在因果关系[18]。宋磊（2012）通过实证分析，发现资金成本、违约风险水平与我国商业银行的贷款定价水平具有显著正相关关系，而其他自变量对贷款定价的影响都不显著[19]。刘春志、范尧熔（2015）对我国14家上市商业银行2007－2013年期间的面板数据进行实证分析，得出结论：贷款行业集中度与其对系统性风险的贡献度存在正相关关系；贷款地区集中度和贷款客户集中度与其对系统性风险的贡献度存在负相关关系[20]。　　利率市场化以来，利率在金融市场资源配置中的作用日益重要，其对商业银行的贷款定价也产生了不可忽视的实质影响。郭梅亮、徐璋勇（2012）认为净利差的决定因素大致可以分为微观层面、行业层面、宏观经济层面三方面，通过研究净利差的决定因素以及各因素的相对重要性，来揭示在我国利率市场化改革不断深化的背景下影响商业银行贷款定价的因素[21]。隋聪、邢天才（2013）则基于中国非完全利率市场化的背景下，建立商业银行单周期的财富期望效用函数以及固定效用模型，得出结论：我国商业银行贷款定价主要受营业成本和隐含利息支付这两个成本因素影响，且营业成本要高于完全利率市场化条件下，而利率风险可能低于完全利率市场化下[22]。而杨艳纯、周鸿卫（2015）根据49家商业银行2005－2012年的样本数据，实证检验利率市场化进程对商业银行贷款定价行为的影响，发现不同利率市场化阶段商业银行纯利差影响因素的差别主要体现在成本、风险、政策、非传统业务等方面[23]。　　可见，我国对贷款定价影响因素的研究主要集中在成本因素、风险因素等主要因素，目前尚缺乏对贷款定价的其他因素（产权保护、信息披露、空间距离）的研究。而且，随着利率市场化进程的不断推进，相对于成本因素，风险因素更受到商业银行贷款定价的重视。（二）关于贷款定价机制及策略的研究在本世纪初期，许多研究者基于传统定价模式、结构化模型以及利率市场化进程对商业银行贷款定价机制及策略进行研究，经过多年的努力取得比较显著的研究成果。　　史泽友，黎丽，张维梁等（2002）对利率市场化进程中人民币贷款定价进行探讨，对商业银行贷款利率浮动及其对贷款收益影响实证分析，提出了整体贷款定价到单笔贷款定价的定价机制[24]。曹清山、邹玉霞、王劲松（200 5）参照西方发达国家商业银行贷款定价模式，结合我国具体实际，提出了以市场为导向，以成本量化为基础，以客户盈利能力为指标的贷款定价机制[25]。陈忠（2007）提出了成本加收益定价法：贷款价格=基本贷款利率+调整值，并提出应建立健全贷款定价的支持体系：内部资金转移定价系统、信用风险评价体系、"四位一体”的财务核算体系、信息系统平台、科学有效的激励机制。雷雨林、欧阳建刚（2009）对我国贷款定价中的基准利率确定问题进行研究，提出了最优惠贷款利率加点定价法，即在基准利率的基础上加上违约风险和期限风险溢价[26]。汪妮（2010）则认为我国商业银行应该建立以银行与客户的整体关系为出发点、以同业拆借利率为基准、以贷款风险溢价为核心，以实现银行的既定利润为目标的区别定价策略。　　刘良灿、张同建（2011）将贷款定价与银行内部管理相结合，认为贷款定价与商业银行运作绩效存在显著相关性，通过建立结构方程模型，揭示了贷款定价的内部运作机制，指出贷款对象的信用评估、贷款成本分析、贷款资金的跟踪监测等是贷款定价机制中的有利因素，而市场细分、贷款方式、信贷政策等因素反而对贷款定价没有实质性的作用[27]。陆晓明、边卫红（2012）对美国所采用的用央行宏观利率和银行微观利率共同作用的二元定价机制进行分析，认为我国利率定价机制可以围绕建立"二元－宏观/微观均衡利率框架结构"的核心思想进行[28]。　　邓莺（2013）认为当前我国商业银行的贷款定价策略只适合于现阶段的利率市场化水平，随着利率市场化推进，商业银行的贷款定价还需定量考虑以资金供求状况为代表的外部市场环境[29]。陆静、王漪壁、王捷（2014）从商业银行盈利模式和信贷过度增长的角度对1997－2012年中国119家商业银行风险水平进行实证分析，发现商业银行风险水平与总信贷规模正相关，且要注重信贷投放量与贷款质量的平衡[30]。李宏瑾（2015）则基于利率市场化背景下对我国商业银行在利差和盈利减少、贷款定价能力和风险管理等方面的理论分析，提出加大对中小微企业和高附加值行业的信贷投放，明确市场定位，制定差异化发展路线，利用贷款基础利率（LPR）集中报价和发布机制，建立不同类型的贷款定价机制[31]。（三）关于贷款定价测度模型的研究对于商业银行贷款定价测度模型的研究是从2007年开始的，稍迟于贷款定价影响因素以及贷款定价机制的研究。但是，多数定价测度模型的建立是套用西方相关模型和理论，这可能与我国实际情况有些许出入。　　1.基于RAROC贷款定价模型的测度研究。谭德俊、彭建刚（2007）提出了基于风险调整后的收益最大化和以RAROC为控制手段的效益性、安全性和流动性"三性"平衡贷款定价模型[32]。周凯（2008）基于RAROC进行了商业银行的贷款定价必要性分析，由此推导了RAROC贷款定价模型及依据，介绍了RAROC贷款定价的基本流程，强调了强化经济资本管理是提升商业银行贷款定价能力的有效途径[33]。刘新军、周鸿卫（2009）增加市场化资金成本项对RAROC模型进行改进，并基于客户的信用风险和回报率对结果进行动态调整，使最终定价既考虑了贷款期间客户的信用等级变化，密切了银企关系，又利于加强风险管理[34]。周朝阳、王皓白（2012）通过对样本的实证分析，亦证明了RAROC定价方法的确有以上比较优势。　　2.基于期权的贷款定价模型的测度研究。毛捷（2007）将信贷合同效率引入贷款定价模型的违约风险中，设计了二维违约风险，并利用两资产择差期权模型完善了银行贷款定价的传统期权方法。毛捷、张学勇（2009）根据我国贷款定价决策的经验事实，建立基于亚式期权定价方法的内生违约贷款定价模型，将借款企业在银行的一贯表现纳入定价决策体系[35]。刘彦文、管玲芳（2009）在连续时间金融框架下，尝试把博弈论和期权定价相联系，建立了同时考虑不确定性和竞争性的期权博弈商业银行贷款定价模型。陈敏、彭志云（2012）等基于以期权定价为基础的违约预测KMV模型，以我国农业银行贷款对象为研究对象，对上市公司的预期违约率以及信用风险进行度量，建立起自身的信用评价体系[36]。　　3.基于DEA二分法贷款定价模型的测度研究。隋聪、迟国泰、闫达文（2009）通过二分法求解DEA最优效率时对应的输出参数来确定银行的贷款利率，建立了基于DEA二分法的贷款定价模型[37]。杨继光、刘海龙、许友传（2010）基于DEA二分法模型，在假设资产的到期收益率与资产的信用经济资本相关的基础上，研究了借款者的违约概率、违约损失率，以及风险偏好和资本融资成本对经济资本和贷款定价的影响，为国有商业银行的贷款定价决策提供了理论参考。　　4.基于分离均衡贷款定价模型的研究。李建军、王德（2014）立足于中国分离式信贷市场结构，运用搜寻利率构建了分离均衡信贷利率定价模型，发现由于商业银行长期受到利率管制，导致商业银行信贷市场存在供给方垄断，搜寻匹配机制难以成立，使搜寻变成了供给方的寻租过程[38]。而且确定报价商业银行及其权重和利率的发布机制亟待建立，在贷款的市场基准利率形成后，信贷市场的风险溢价就能相对准确评判和确定，风险因素在贷款利率定价中的作用才能有效发挥。　　5.基于寡头垄断的贷款定价模型。郭凯、张笑梅、陈诚（2014）以四家大型商业银行的财务数据为基础，建立商业银行贷款定价理论模型，研究发现，中国大型商业银行贷款定价市场符合寡头垄断模型，贷款收息率与存款付息率和GDP增长率之间存在显著的线性关系，并受到各商业银行经营管理水平以及市场风险度的影响[39]。　　三、文献述评及研究展望　　（一）文献述评通过以上的文献梳理可以看到，国外发达国家对于商业银行贷款定价问题的研究，从不同影响因素、不同国家、不同银行、不同定价模型等方面对其进行了相对比较成熟的研究，但是由于我国利率市场化的推进与实施是近些年的事情，贷款定价研究相对滞后，经过了从理论分析到模型实证对影响因素、定价机制、测度模型等研究的渐进过程，虽然贷款定价的现有研究成果在一定程度上，为商业银行贷款定价提供了一定的借鉴，但是在研究中没有全面考虑贷款定价的影响因素及其动态性，易忽略国内外研究背景的差异性，直接套用国外定价模型，存在定量研究的局限性以及研究对象及区域的狭隘性。（二）研究展望今后我国商业银行贷款定价的研究可以从以下几个方面着手：　　1.差别化贷款定价是利率市场化发展的必然趋势。在进行信用风险差异、客户贡献度差异、行业差异和地区差异深入分析的基础上，形成差异化贷款定价机制；　　2.完善财务管理系统，提高分客户、分产品核算能力，将成本费用细分到不同的客户、产品、部门或机构，归集不同客户、不同信贷产品的经营成本和收益，加强客户贡献度研究；　　3.实行"一户一定"精细化定价管理，加强风险前控，建立起对违约风险的定量测试和评估系统，充实风险量化技术；　　4.完善信息支持体系，进行数据积累。如仍不能实时提供全行的资产负债结构、金融产品价格等经营信息，缺乏对历史数据的长期收集和分析，没有建立违约数据库，信息加工处理难度较大；5.结合多个或者多地区商业银行展开研究，扩大研究范围，对行业差异与地区差异进行深入研究。　　参考文献：　　[1]Ho，T. 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