第三方支付长期沉淀资金收益波动性风险分析

第三方支付长期沉淀资金收益波动性风险分析

作者：梁红梅 李思

来源：《商业时代》2014年第35期

内容摘要：本文以余额宝为代表，运用EGARCH模型对2013年6月4日到2014年7月15日余额宝日收益率的波动情况进行实证研究。研究结果表明，余额宝日收益率具有平稳性特征，存在波动集聚性，具有显著尖峰后尾特征。残差序列存在ARCH效应，收益率的波动具有明显的杠杆效应。通过比较，得出EGARCH（1，1）模型最能模拟余额宝日收益率的波动实际。并从支付机构自身风险防范和政府宏观监管两方面提出相关风险防范建议。 关键词：第三方支付 ; 长期沉淀资金 ; 风险 ; 余额宝 引言

所谓第三方支付长期沉淀资金，是指买卖双方未发生交易行为时，买方为了方便随时购物，提前存入第三方支付平台的资金，由此形成长期沉淀资金。相比于短期沉淀资金，这部分资金滞留时间长，且金额巨大。

不同第三方支付机构对长期沉淀资金的管理方式各异，有的将其滞留在第三方支付平台，有的对其加以再投资利用。不管以何种方式管理这部分资金，都存在风险问题。以支付宝为例，其推出余额宝理财产品，将用户预存款集中起来，用于购买货币基金。具体资金流向是：消费者将资金存入余额宝，相当于购买天弘基金提供的货币基金;余额宝通过天弘基金将存款按协定利率存入银行;银行按双方的协定利率将利息返还给天弘基金（余额宝）;余额宝再将投资获利的收益以较高比例返还给用户。这样一来，相当于降低了长期沉淀资金的流动性风险。但是，由于余额宝本身具备货币基金的特征，自然也潜伏着货币基金所面临的风险。通常收益率是货币基金表现好坏的标准，收益率越高，进行赎回的比率就越低，流动性就越好，风险就越低，而收益率往往受到市场利率变化、往期收益率波动特征、货币市场是否有效等的影响。本文用EGARCH（1，1）模型对余额宝收益率的波动性进行实证分析，以论述第三方支付长期沉淀资金的风险问题。 日收益率描述统计分析

本文的研究对象为余额宝的日收益率，计算方法如下：日收益率用相邻两天收盘万份日收益率的对数一阶差分来表示。公式为：rt=ln（Yt）-ln（Yt-1）。其中，rt表示t日的日收益率（牛方磊等，2005），Yt和Yt-1分别表示t日和t-1日的余额宝每万份日收益率的收盘价。本文数据来源于天弘增利宝货币基金收益网站，时间区间为2013年6月4日至2014年7月15日，样本数据容量为402个，所使用的统计软件为eviews6.0。

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首先对样本数据进行描述性统计特征分析。如图1所示，通过对收益率的计算得出余额宝的日收益率时序图。

从图1可以看出，余额宝收益率时间序列的波动呈现出聚集现象。这种价格波动随时间变化而变化，具有异方差性。

利用JB统计量对样本期内日收益率的基本统计特征进行刻画。表1是余额宝日收益率的数据统计表（陈刚等，2004）。

如表1所示，JB统计量为10783.75，相应的P值为0，说明收益率不服从正态分布;偏度SK=2.354400，大于零，表明日收益率分布呈现非对称右偏态，出现正收益率的概率比较大;峰度系数Ku=27.80504，大于3，具有显著的尖峰厚尾特征，较多收益率取值聚集在均值周围，同时部分日收益率又远离均值。 模型构建与实证分析

（一）对数据进行平稳性检验和相关性检验

为避免伪回归现象，要对序列进行平稳性检验，即ADF单位根检验。表2为样本数据的ADF检验表。

ADF检验统计量为-7.959476，都小于显著性水平1%-10%的ADF临界值，说明余额宝日收益率序列rt不存在单位根，是平稳序列，模型具有可测性。

通过对余额宝日收益率序列滞后20阶自相关检验，得出结论：不存在显著相关性。 （二）建立回归模型

由于序列不存在显著相关性，因此将均值方程设定为白噪声。建立均值方程模型：rt=πt+εt。先将序列去均值化处理，得到NEWY。

1.检验ARCH效应。本文采取对残差的平方相关图检验方法检验ARCH效应。首先建立NEWY的平方方程Z=NEWY2，得出滞后20阶的平方序列的相关图。检验结果显示，自相关系数和偏相关系数显著不为0，Q统计量非常显著，得出结论：残差序列存在ARCH效应。 2.建立GARCH模型。分别对GARCH（1，1），GARCH（1，2），GARCH（2，1），GARCH（2，1）进行回归分析，根据AIC值和SC值越小、Log likelihood值越大，模型的拟合度就越优的原则。对四种模型的对比结果如表3所示。 由表3结果可知，GARCH（2，1）拟合优度最优。

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出于稳健性考虑，对EGARCH（1，1）模型建模，看是否存在杠杆效应。 如表4所示，EGARCH（1，1）参数P值和C值均显著，说明有杠杆效应，故刚才GARCH（1，1）应该是最理想的模型，并非GARCH（2，1）。

对建立的EGARCH（1，1）模型进行残差ARCH效应检验，输出结果如表5所示。 从表5可以看出，F统计量不显著，已不存在arch效应，模型成功。建立的EGARCH（1，1）模型如下：

由方程参数系数可知：负向信息对样本数据的波动冲击很大，且波动的持续性和聚集性较强，表明余额宝日收益率一旦受到冲击出现异常波动，在短期内难以消除。 结论

通过实证分析，得出以下结论：

波动集聚性现象。余额宝日收益率序列表现出明显的非正态性和波动集聚性特征，具有显著的ARCH现象。波动随时间变化而变化，过去的波动将会影响未来的波动，说明其投资尚不成熟，还不是有效市场。

杠杆效应，波动持续性现象。由EGARCH（1，1）模型的条件方差方程参数系数可知负向冲击对余额宝日收益率的影响远远大于正向冲击对余额宝日收益率的影响。余额宝日收益率存在明显的杠杆效应，一旦受到冲击出现异常波动，在短期内很难消除，冲击对条件方差的影响是长久且持续性的。由此可见，余额宝市场不稳定，容易产生较大波动风险。

从本文的实证分析结果可知，余额宝的收益率受货币基金市场的影响很大。一方面，由于我国的货币基金市场并非有效市场，余额宝的高收益伴随着高风险。其实余额宝的高收益得益于银行的活期存款利率没有放开，2013年年中的银行间拆借利率高达10%。由图1可以看出，相应的余额宝的日收益率也是达到最高峰，随着利率市场化加速，将会削弱货币市场基金的高收益优势。从图1还可以发现，余额宝日收益率在经历了最初的高收益波动后，已经在持续走低，说明这种运用长期沉淀资金进行活期理财以获取高收益的方法是难以长期为继的。在货币基金规模较大情况下，如果用户预期收益率会持续走低，不断赎回货币基金，那么会发生集中挤兑风险。支付机构需要准备足够的风险准备金以保障流动性安全，可能会遭受巨额亏损。另一方面，余额宝存在投资策略的风险。余额宝几乎所有的资金都用来购买银行存款，而余额宝所购买的银行存款的银行资质并非是最优秀的，如果银行存在流动性风险，也是无法赎回的。

第三方支付长期沉淀资金风险防范建议

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长期沉淀资金风险一直是支付机构面临的问题，余额宝作为支付宝对长期沉淀资金利用方式的创新，不仅具有高收益的特征，更支持日常生活缴费、灵活转存等一系列支付宝所具有的功能。针对支付机构运用长期沉淀资金进行投资理财的风险，笔者认为应该从支付机构自身风险管理建设和政府的宏观监管两方面进行防范。

第一，支付机构应该加强内部风险控制能力。要选择资质优良的银行进行合作，以降低流动性风险。改善投资策略，进行资产组合，投资多样化，控制投资组合质量。跟随货币政策走向，制定投资策略，稳定产品的日收益率波动。建立信用体系，通过掌握的大量数据资源，结合用户的信用数据，进行综合分析，建立客观、全面的用户信用评级系统。加强网络技术建设，第三方支付拥有客户的大量资金与资料，要保证这些信息的安全，需要先进的网络技术做支撑，避免产生系统漏洞。

第二，政府要明确对支付机构的宏观监管。第三方支付本身的特点决定了其没有地域的限制。目前央行对第三方支付的监管处于模糊状态，办法中规定支付宝余额可以购买协议存款，却没有明确规定可以购买基金。因此让第三方支付机构有了打擦边球的机会。如果是信誉不良、资质不佳的支付机构滥用这部分资金擅自进行投资理财，一旦风险发生却没有控制风险的能力，后果将不堪设想。如何有效控制这部分长期沉淀资金风险，笔者赞同经济学家郎咸平教授的观点：余额宝应该像支付宝和淘宝网一样只做平台，并将平台开放给银行，让银行来做风险控制，增加银行间竞争。这样，有银行的担保，一方面长期沉淀资金风险会得到有效控制，另一方面也有利于银行业的改革和进步。 参考文献：

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