互联网金融对行业影响的统计

期刊目录网金融论文发表2019-05-25 09:57关注(1)

　　这篇论文主要介绍的是互联网金融对行业影响的统计的内容，本文作者就是通过对互联网金融的相关内容做出详细的阐述与介绍，特推荐这篇优秀的文章供相关人士参考。

　　关键词:互联网金融;统计;VaR;风险排序;位次变动

　　目前互联网金融已经成为金融系统不可缺少的一部分，从2014年到2017年，互联网金融连续四年被写入政府工作报告。在信息化时代下互联网金融是传统金融与互联网结合的产物，它通过借助互联网技术和平台，一方面弥补了传统金融长期忽视长尾客户的不足，另一方面降低了融资门槛、增加了金融的包容度、融资成本较低、交易支付便捷，可以最大限度地满足客户的金融需求。然而，针对互联网金融对经济发展及传统金融行业的影响国内外学者众说纷纭。国内学者何师元(2015)指出互联网金融是一种创新的资金配置模式，改变了经济主体之间的资金配置方式，优化资本在经济各部门间的配置效率，最终促进经济增长。张李义等(2017)从内生增长理论视角研究，认为互联网金融的发展能够有效促进中国宏观经济的增长。周斌等(2017)认为虽然互联网金融整体发展对经济增长还有一定的负效应，但是互联网投资发展、互联网保险发展、互联网支付发展均对经济增长产生了正效应。魏丽萍等(2018)互联网金融是一个创新型事物，加之对其监管的法律法规不健全，易出现信用风险、交易风险等金融风险。针对互联网金融对传统金融行业的影响，国内学者贾林青(2014)认为互联网保险已经成为互联网金融的组成部分，尤其对传统保险的营销模式产生重大影响。牛华勇等(2015)、陈嘉欣等(2016)、梁燕子(2017)皆认为现阶段互联网金融对不同的商业银行影响不同，互联网金融支付及平台对商业银行有一定的冲击，但是长期看它不会对商业银行产生颠覆性影响，反而促进商业银行改革创新。张庆君等(2017)、靳永辉(2017)认为互联网金融对传统商业银行存在替代作用，一定程度上减少了商业银行的利润，但其影响程度有限同时对银行资本配置效率存在一定的负面影响。韩麟琪(2018)认为互联网金融对传统金融行业的业务办理、经营模式、收入来源等均产生巨大影响。综上所述，一方面，有的学者认为互联网金融弥补了传统金融机构的不足，对商业银行等传统金融机构产生一定的正效应，促进经济增长;另一方面，有的学者认为互联网金融的出现增加了金融的风险，同时瓜分了传统金融机构如银行、保险等的蛋糕有一定的负效应，不利于经济增长。但国内学者集中于从宏观层面研究互联网金融与经济增长的关系或其对传统商业银行的影响，很少有学者研究互联网金融的出现对各个具体行业及传统金融行业整体风险收益的影响。根据有效市场假说，行业指数价格中必然包含互联网金融对其影响的有效信息。鉴于此，本文利用VaR风险管理模型及排序位次变动的思想，研究互联网金融对中信证券82个行业风险收益的影响，同时重点关注互联网金融对传统金融行业的影响。

　　一、理论模型

　　对于行业投资风险的研究，早期的方法过度依赖财务报表分析，缺乏时效性，无法准确定义和度量金融风险。1993年G30集团发表了题为《衍生产品的实践和规则》的报告用于研究衍生品种，提出了度量市场风险的VaR(ValueatRisk)。1994年，J.P摩根公司推出的用于计算VaR的RiskMetrics风险控制模型，并将该公司计算VaR的风险及计量模型公之于众，随后VaR方法开始为各个金融机构广泛使用，迄今为止，已经成为金融风险测度特别是市场风险测度的最主要的一种风险管理工具。国内学者史美景等(2012)利用Spline-GARCH模型对我国股票市场的长期波动趋势进行了分析，并得出股票长期波动的主要影响因素。巢文等(2017)利用VaR模型预测巨灾风险，得出藤Copula方法对巨灾风险条件VaR的预测能力要优于常用多元Copula方法。综上可知，VaR模型已经被作为当今衡量股价波动风险的重要要方法之一，而且受到越来越多的学者广泛关注。VaR风险管理模型，即在正常的市场条件和给定的置信水平的情况下，资产或资产组合在未来特定一段时间内可能遭受的最大损失。VaR是一种用规范的统计方法来全面综合衡量风险，较其主观性、技术性较强的传统风险管理方法能够更加准确地反映金融资产面临的风险情况，大大增强了风险管理系统的科学性。VaR适用于衡量包括汇率风险、股票价格风险及衍生金融产品的风险等各种市场风险，使得金融机构可以使用一个具体的指标数据(VaR值)就可以概括地反映整个金融机构的风险状况。由此可知，通过VaR的计算我们可以更好的判断投资存在的风险，进而为投资者做出正确的投资策略提供依据。VaR是指在一定的置信水平α下，资产或组合在未来特定一段时间内可能遭受的最大损失，而VaB与之相反，是指在一定的置信水平1-α下，资产或组合在未来特定一段时间内可能获得的最大收益。通过VaR、VaB的计算我们可以比较在相同的置信水平下，不同的投资或组合的最大风险及收益。其中VaR和VaB的计算公式如下:VaR(α)=-F-1r(α)VaB(1-α)=F-1r(1-α)从上式我们可以看出VaR和VaB的实质就是投资组合收益率在某个置信水平上的分位数。根据计算VaR是否估计参数可分为:参数法，半参数法，非参数法。目前参数法主要是通过RiskMetric和ARCH模型对参数进行估计计算而得，参数法虽然简单，但是估计出来的参数通常与实际差距较大，进而导致计算出来的VaR值与真实值差别很大。半参数法主要有:QMLGARCH、极值理论法、分位数回归法、神经网络法及CAVaR等。非参数法不对收益率分布做出假设，通过历史数据或模拟数据计算构建未来收益率的分布，如历史模拟法、蒙特卡洛模拟法等。虽然非参数法遇到极端的情况时也不能很好的估算真实的VaR值，但是相对的比其他方法更可靠、更接近现实。鉴于上述原因，本文采用非参数法计算互联网金融出现前后各行业指数的VaR和VaB值，并计算出VaB/VaR比值，通过分析互联网金融出现前后VaR、VaB/VaR排序位次变化，进而对比研究互联网金融对行业风险收益的影响。

　　二、实证研究

　　(一)数据来源及描述性统计

　　考虑到数据时效性及可得性，本文选取2011年05月01日-2018年08月31日中信证券二级行业指数的收盘价，数据来源于东方财富choice金融终端，数据处理及实证分析均采用MATLAB软件。本文依据同花顺编制互联网金融指数的时间(2013年06月)为分界点，将数据分为2011年05月-2013年06月和2013年07月-2018年08月两个时间段。为了对比互联网金融出现前后传统金融行业的股价波动情况，分别对国有银行、保险等行业进行统计性描述。结果如下表所示:由表1可知，从中位数来看，互联网金融出现后，除了保险行业的中位数下降20点左右，其余四个行业的中位数均比互联网出现高出300-500点;从均值看，所选的五个行业的均值均不同幅度的增加，尤其证券行业由5156增加到9938，几乎增加了互联网金融出现前的1倍;从极大值、极小值看，互联网金融出现后他们的极大值、极小值均比互联网金融出现前大，且五个行业的增幅变化中保险行业变动幅度相对较小;从标准差看，股价波动幅度最大的是信托及其他行业，其互联网金融出现股价波动是互联网金融出现前的7倍左右，而股价波动幅度最小的是保险行业。同时本文利用ranksum对互联网金融出现前后两个总体的中位数、均值进行一致性检验，结果显示:中位数、均值h=0两者总体差别显著，表明互联网金融前后82个行业收盘价的中位数和均值都发生了变动，与我们统计描述中互联网金融出现后大部分行业的均值和中位数均不同程度的上升相吻合。

　　(二)实证结果分析

　　为了研究互联网金融出现前后行业的风险变化，本文利用VaR模型对82个行业风险的VaR值进行了对比分析。从图1中我们可以很直观的看到，在互联网金融出现后，82个行业中91%行业的风险明显比互联网金融出现前高，表明互联网金融确实给大部分行业带来了不同程度的风险。互联网金融出现后风险最大的10个行业分别是:仪器仪表、酒店和餐饮、房地产服务、航运港口、计算机硬件、传媒、通信设备制造、计算机软件、IT服务、品牌服饰。从风险最大的行业可以看出，互联网界金融出现后风险较大的行业主要是计算机行业、通信设备制造业等，这与计算机行业和通信设备行业高技术、高创新、高收益高风险的行业属性息息相关。其中传统金融行业中，国有银行、证券和保险行业的风险增大，而商业银行及股份制银行和信托及其他风险反而降低，这与国内学者牛华勇等(2015)、陈嘉欣等(2016)、梁燕子(2017)的研究结果“互联网金融不会对商业银行造成较大冲击”相一致。同时，本文利用VaB/VaR比值分析互联网金融出现给这些行业带来风险收益的整体变化情况。从图2中可以看出，所有行业中有77%的行业比值比互联网金融出现后高，表明互联网金融出现后整体上风险收益呈上升趋势。其中互联网金融出现后比值上升较大的10个行业分别是:贵金属、稀有金属、普钢、其他钢铁、新能源设备、林业、信托及其他、航空机场、电信运营、增值服务。而从风险收益综合看传统金融机构发现，互联网金融出现后，无论是国有银行、保险、证券、还是商业银行及股份制银行、信托及其他，收益与风险的比值均比互联网金融出现前高，说明互联网金融出现后并未对传统金融行业产生冲击。为了进一步验证结果的正确性，本文对互联网金融前后两段时间的VaR和VaB/VaR进行kstest2和ranksum检验，结果如下表所示:由上表可知，在5%的置信水平下:一、kstest2检验结果表明互联网金融出现前后的VaR不属于同一分布，且互联网金融前的VaR总体分布函数小于互联网金融出现后的VaR总体分布函数，与统计数据得出的大部分行业互联网金融前VaR小于互联网金融后相一致;同时互联网金融前的VaB/VaR总体分布函数小于互联网金融后的VaB/VaR总体分布函数，与实证结果中绝大多数行业互联网金融前的VaB/VaR小于互联网金融出现后的VaB/VaR相符合。二、ranksum检验表明互联网金融出现后各个行业的VaR均值大于互联网金融出现前，佐证了互联网金融出现后各行业风险显著增大;同时各行业风险比值显示互联网金融出现后明显增大。由此表明，由统计数据得出的实证结果与检验结果相一致，进一步说明本文实证结果的正确性。上述从VaR的大小、VaB/VaR比值分析行业的风险，仅能分析单个行业风险、单个行业收益与风险比值的相对变化，并不能分析在互联网金融出现前后单个行业在所有行业中VaR及VaB/VaR的变化程度。因此，本文利用互联网金融出现前后所有行业VaR及VaB/VaR排序的位次变化，对单个行业在所有行业中的风险变动情况和收益风险综合变动情况进行对比分析。首先，本文对互联网金融前后所有行业的VaR及VaB/VaR值进行升序排序。其次，分别选出互联网金融出现后排序位次上升最大的10个位次和排序位次下降最大的10个位次，并选择了传统金融行业的代表行业，观测它们在互联网金融出现后位次变动情况。所选位次对应的行业如表2、表3所示:表2中，VaR按照升序排序，即第一位风险最小，互联网金融出现后风险排序位次变化最大的前10个位次均包含10个行业，并选取国有银行等五个行业为传统金融行业的代表。从表2我们可以观察到，互联网金融出现后位次上升最大的前10个位次共10个行业，其中计算机软件行业风险位次变动最大高达46个位次的变化，由互联网金融前风险排名第34位上升到第80位，剩余9个行业的排序位次变动均在28个位次及其以上，表明互联网金融出现后，这10个行业在所有行业中投资风险增幅较大。而在互联网金融出现后风险位次下降的10个位次共包含10个行业，其中纺织制造行业由互联网金融前风险第81位下降到风险排序第27位，位次变化幅度最大，其余9个行业风险位次下降程度均在27个位次及其以上，表明互联网金融出现后这10个行业的明显风险下降。而从互联网金融出现后传统金融行业的风险排序位次变动情况看，除了国有银行依然保持风险最小外，其余四个行业风险均不同程度降低。由此可知，互联网金融出现后一些高新技术行业的风险有所上升，而实体经济行业风险下降，投资者应该相应调整投资策略，重点投资实体行业，而传统金融行业风险普遍降低，表明投资者仍可保持对传统金融行业的投资。表3中，VaB/VaR均按照升序排序，即第一位收益与风险的比值最小互联网金融出现后VaB/VaR排序位次变化最大的前10个位次均包含10个行业，并观测传统金融行业整体收益风险的位次变动。从表3我们可以看到VaB/VaR位次上升最大的行业中，普钢行业的位次上升最大为38个位次，由互联网金融出现前的第14位上升到互联网出现后第52位，IT服务、林业和航空机场位居其次，其余行业上升位次均在24个位次以上，说明互联网金融出现后工业金属、普钢、林业等行业收益与风险的比值上升幅度较大，具有较好的投资前景。VaB/VaR位次下降最大的10个行业中，照明设备及其他行业、传媒行业下降位次幅度较大，分别从互联网金融前第72位、第73位下降到互联网金融出现后第22位、第28位，其余行业均下降21个位次极其以上，由此表明互联网金融出现后化学原料、建筑专修、水泥等行业收益与风险的比值下降幅度较大，不具备好的投资前景。从互联网金融出现后传统金融行业的VaB/VaR位次变动看，保险行业的收益风险比值略有降低2个位次，股份制与城商行位次没有变化，而国有银行、证券、信托及其他位次均不同程度的上升，其中信托及其他位次上升最明显，由第68位上升到第80位，综上可知，互联网金融出现后传统金融行业的收益风险比值明显上升了，互联网金融对传统金融行业并未产生不利影响。从上述结果可知，互联网金融出现后化学原料等行业收益与风险的比值下降幅度较大，投资者应谨慎对这些行业进行投资。

　　三、结论和启示

　　通过利用VaR模型及运用数据挖掘的方法，从统计学角度对比分析互联网金融出现后对二级行业市场的影响，本文研究发现:1.互联网金融出现后82个行业中91%的行业风险上升，77%的行业VaB/VaR比值上升;2.互联网金融出现后，其他医药行业、电子设备行业风险上升、VaB/VaR下降;3.传统金融行业中，除国有银行风险仍然保持在最低水平外，股份制与城商行、证券、保险、信托及其他风险均不同程度的下降，同时，除保险行业VaB/VaR下降2个位次外，其余四个行业略有上升。针对以上结论，提出以下建议:第一，政府应加强对互联网金融的引导，让互联网金融充分为我国经济发展服务，带动其他行业发展，使其对经济的发展产生更大的正效应;传统金融行业应与时俱进、取其精华，加强业务创新。第二，其他行业应充分利用互联网金融的融资模式，促进该行业的发展。第三，投资者，尤其个人投资者，应关注行业风险的变化及时调整自己的投资策略，防范投资风险。

　　作者：李晓宁 蒋文江 王恒

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