表4.5报告了理财产品募资金额与商业银行风险的回归结果。回归采用了Cluster的方法，消除了回归的异方差问题（Petersen，2009）。

表4.5　理财产品募资金额与商业银行风险的回归结果

回归模型1是理财产品募资金额（ISSUE）和商业银行风险（Risk）的回归结果。由回归模型1可知，ISSUE的回归系数为-0.078 7，在1%的水平上显著，说明理财产品募集的资金越多，Z值越小，商业银行的风险越高。由回归模型2可知，ISSUE的回归系数为0.000 2，在1%的水平上显著，说明理财产品募集的资金越多，AROA越大，平均总资产收益率越高。由回归模型3可知，ISSUE的回归系数不显著，因而理财产品募资金额对商业银行资本充足率（CAR）没有显著影响。我们认为原因是，理财业务属于商业银行表外业务（Hachem＆Song，2016；Acharya et al.，2016），理财产品募集的资金在商业银行报表当中不体现为资产，所以观察不到商业银行理财产品募集的资金与资本充足率的关系。由回归模型4可知，ISSUE的回归系数为0.000 3，在1%的水平上显著，说明理财产品募集的资金越多，σROA越大，总资产收益率的波动越大。

控制变量的情况如下：商业银行资本充足率（CAR）与商业银行风险（Risk）呈正相关，与平均资产收益回报率（AROA）呈正相关；贷款总额（Loan）与资本充足率（CAR）呈负相关，与总资产收益率的波动（σROA）呈正相关；存款总额（Dep）的回归结果都没有达到显著性水平要求；商业银行总资产规模（Size）与商业银行风险（Risk）呈正相关；这与以前的文献（祝继高等，2016）基本一致。

由表4.5可知，理财产品募集的资金越多，商业银行风险越大。通过模型2和模型4可知，理财产品虽然能提高商业银行的平均总资产收益率，但是同时会增加商业银行总资产收益率的波动。因此，理财产品募集的资金会加剧银行的经营业绩波动，从而影响银行风险。表4.5的结果验证了本章的假设H1。

表4.6报告了理财产品收益率和商业银行风险的回归结果。回归采用了Cluster的方法，消除了回归的异方差问题（Petersen，2009）。

表4.6　理财产品收益率和商业银行风险的回归结果

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续表

回归模型1是理财产品收益率（ER）和商业银行风险（Risk）的回归结果。由回归模型1可知，ER的回归系数为0.036 1，但不显著，说明理财产品收益率对商业银行风险没有显著影响。由回归模型2可知，ER的回归系数为-0.000 1，但不显著，说明理财产品收益率对商业银行平均总资产收益率没有显著影响。由回归模型3可知，ER的回归系数为-0.002 7，在5%的水平上显著，说明理财产品收益率对商业银行资本充足率有显著负向影响。本书认为原因是理财产品收益率和资本充足率，都受到商业银行自身特征的影响（Acharya et al.，2016）。由回归模型4可知，ER的回归系数为-0.000 2，但不显著，说明理财产品收益率对商业银行总资产收益率波动没有显著影响。

控制变量的情况如下：商业银行资本充足率（CAR）与商业银行风险（Risk）呈正相关；贷款总额（Loan）与资本充足率（CAR）呈负相关；存款总额（Dep）与资本充足率（CAR）呈正相关；商业银行总资产规模（Size）与商业银行风险（Risk）呈正相关。这与以前的文献（祝继高等，2016）基本一致。

表4.7报告了理财产品委托期和商业银行风险的回归结果。回归采用了Cluster的方法，消除了回归的异方差问题（Petersen，2009）。

表4.7　Duration的回归结果

回归模型1是理财产品委托期（Duration）和商业银行风险（Risk）的回归结果。由回归模型1可知，Duration的回归系数为0.226 9，在10%的水平上显著，说明理财产品委托期越长，Z值越大，商业银行的风险越小。本书认为理财产品委托期越长，商业银行期限错配的问题越小，因而可以观察到与商业银行风险的负相关关系。

由回归模型2可知，Duration的回归系数为-0.000 1，但不显著。由回归模型3可知，Duration的回归系数为-0.003 3，但不显著。由回归模型4可知，Duration的回归系数为-0.000 1，但不显著。这说明，理财产品委托期的长短与商业银行的平均总资产收益率以及总资产收益率的波动没有显著关系。其他控制变量的结果与以前的文献（祝继高等，2016）基本一致。