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    商業(yè)銀行貸款集中度對(duì)不良貸款率的影響

    2014-10-17 02:38:22魏曉琴張祥娟
    金融理論探索 2014年6期
    關(guān)鍵詞:單位根集中度不良貸款

    魏曉琴,張祥娟

    (中國(guó)海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島 266100)

    在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力背景下,中國(guó)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也在加大。根據(jù)銀監(jiān)會(huì)統(tǒng)計(jì),截至2014年上半年,中國(guó)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款余額6943億元,較2013年年底上升1022億元,已超過(guò)2013年全年不良貸款增加規(guī)模的992億元。其中,16家上市商業(yè)銀行不良貸款余額達(dá)5580億元,不良貸款余額和不良貸款率雙升。為有效遏制不良貸款問(wèn)題,各家銀行紛紛查找問(wèn)題根源,采取相應(yīng)措施。其中遏制貸款集中問(wèn)題被各家銀行高度關(guān)注。本文采用行業(yè)集中度、地區(qū)集中度和客戶集中度三個(gè)變量來(lái)測(cè)算國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三類(lèi)銀行的貸款集中度,并通過(guò)建立回歸模型對(duì)比分析這三類(lèi)銀行的貸款集中對(duì)不良貸款率的影響。

    一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

    對(duì)于貸款集中度與不良貸款率的關(guān)系問(wèn)題,已有不少學(xué)者已經(jīng)進(jìn)行了大量研究。主要可以分為以下五個(gè)方面:

    一是貸款集中度的內(nèi)涵。Fiseher(1993)認(rèn)為貸款集中主要指貸款的投放及貸款金額的集中度。而L.Douglas Smith 和 Edward C.Lawronce(1995)認(rèn)為貸款集中是指貸款的長(zhǎng)期性趨勢(shì),并通過(guò)關(guān)注貸款的長(zhǎng)期性趨向所帶來(lái)的貸款集中度風(fēng)險(xiǎn),得出貸款的長(zhǎng)期性趨向容易導(dǎo)致銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。徐進(jìn)前(2002)認(rèn)為貸款集中是非均衡條件下信貸資源配置的一種方式。

    二是貸款集中的成因。G.Hwan Shin,James W.Kolari(2004)通過(guò)對(duì)日本信貸市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn),日本商業(yè)銀行在投放貸款時(shí),對(duì)貸款進(jìn)行了等級(jí)劃分,等級(jí)越高,貸款集中現(xiàn)象越明顯,這種現(xiàn)象是由信息的不完全所導(dǎo)致,銀行對(duì)于等級(jí)較高的企業(yè)投放更多的貸款。孫琴月(2008)在研究中分析了信貸集中產(chǎn)生的原因,主要包括國(guó)家政策的干預(yù)、銀行經(jīng)營(yíng)觀念的轉(zhuǎn)變、信貸管理體制高度集中、銀行間惡性競(jìng)爭(zhēng)等,著重揭示了商業(yè)銀行貸款集中現(xiàn)象所帶來(lái)的負(fù)面影響。

    三是貸款集中帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)及監(jiān)管。Schwaiger and Gerhard Winkler(2009)利用奧地利大型商業(yè)銀行1997~2003年間的數(shù)據(jù)分析了銀行貸款投向行業(yè)及規(guī)模的多元化對(duì)風(fēng)險(xiǎn)、成本收益的影響,發(fā)現(xiàn)雖然貸款多元化提高了銀行成本,但降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)并提高了收益,并且貸款多元化對(duì)銀行的資本化也是有利的。毛永斌等(2007)對(duì)房地產(chǎn)貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款集中度越高,其風(fēng)險(xiǎn)引發(fā)的危害越大。顏新秀、王睿(2010)分析了新資本協(xié)議中對(duì)貸款集中度的監(jiān)管要求,總結(jié)了集中度風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的方法及國(guó)際經(jīng)驗(yàn),并提出了對(duì)我國(guó)銀行業(yè)貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量與監(jiān)管的啟示。

    四是對(duì)貸款集中的測(cè)算。呂姝儀(2009)采用絕對(duì)集中度、赫芬達(dá)爾指數(shù)兩個(gè)指標(biāo),通過(guò)對(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)類(lèi)型進(jìn)行劃分,對(duì)我國(guó)投資銀行業(yè)主要業(yè)務(wù)以及整體規(guī)模的市場(chǎng)集中度進(jìn)行了測(cè)算和分析。張鐵鑄(2004)采用Herfindahl指數(shù)衡量商業(yè)銀行貸款投放的多元化程度,建立回歸模型考察了貸款多元化對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)和收益水平的影響。王海霞(2009)用單一客戶貸款比例、最大十家客戶貸款比例來(lái)衡量城市商業(yè)銀行的貸款集中度,實(shí)證分析上市商業(yè)銀行的客戶貸款集中度對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和收益的影響。

    五是貸款集中的影響。王富華、姜姍姍(2012)采用市場(chǎng)集中度指標(biāo)(HHI),通過(guò)建立回歸模型分析貸款集中對(duì)上市銀行風(fēng)險(xiǎn)與收益的影響來(lái)衡量上市銀行的貸款集中度,發(fā)現(xiàn)近年來(lái)上市銀行貸款的行業(yè)集中度呈下降趨勢(shì),地區(qū)集中度呈略上升趨勢(shì),行業(yè)集中和地區(qū)集中與上市銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)均沒(méi)有顯著關(guān)系。王旭(2013)選取18家商業(yè)銀行2005~2011年間的面板數(shù)據(jù),通過(guò)設(shè)計(jì)變量和面板數(shù)據(jù)模型,實(shí)證檢驗(yàn)銀行貸款集中度對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率、不良貸款率、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性和資本充足率的影響,結(jié)果顯示,貸款集中度對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性和資本充足率具有反向影響,對(duì)不良貸款率具有正向影響;貸款集中度的影響在不同類(lèi)型商業(yè)銀行之間存在結(jié)構(gòu)性差異。

    綜合目前商業(yè)銀行貸款集中度的研究現(xiàn)狀,主要表現(xiàn)出了以下四個(gè)特點(diǎn):一是定性研究多于定量研究,大部分學(xué)者主要對(duì)貸款集中的內(nèi)涵、成因,帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)等進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析,缺乏基于貸款集中表現(xiàn)形式的完整系統(tǒng)的測(cè)算;二是多為對(duì)集中度中某一指標(biāo)的分析,缺乏對(duì)貸款集中的行業(yè)集中、地區(qū)集中和客戶集中的全面分析;三是多為對(duì)某一類(lèi)銀行的貸款集中分析,缺乏對(duì)不同性質(zhì)銀行的對(duì)比分析;四是由于我國(guó)商業(yè)銀行貸款集中度的監(jiān)管剛剛起步,對(duì)如何完善監(jiān)管的論述較少。因此,本文將采用行業(yè)集中度、地區(qū)集中度、客戶集中度三個(gè)指標(biāo)對(duì)國(guó)有銀行、股份制銀行、城商行三類(lèi)銀行進(jìn)行對(duì)比分析。

    二、商業(yè)銀行貸款集中度的測(cè)算

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

    由于上市商業(yè)銀行年報(bào)齊全、公司治理結(jié)構(gòu)較好,考慮到數(shù)據(jù)的可得性,因此本文選取2009~2013年我國(guó)16家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象,根據(jù)16家銀行的年報(bào),整理得到各家銀行不良貸款率、貸款集中度的相關(guān)數(shù)據(jù),為以后的描述性統(tǒng)計(jì)分析和實(shí)證分析做好必要的準(zhǔn)備。本文選取的16家上市商業(yè)銀行可以分為三類(lèi):第一類(lèi)是國(guó)有商業(yè)銀行,包括中國(guó)銀行(601988)、中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行(601288)、中國(guó)工商銀行(601398)、中國(guó)建設(shè)銀行(601939)、交通銀行(601328),第二類(lèi)是股份制商業(yè)銀行,包括光大銀行(601818)、浦發(fā)銀行(600000)、民生銀行(600016)、平安銀行(000001)、華夏銀行(600015)、興業(yè)銀行(601166)、招商銀行(600036)、中信銀行(601998),第三類(lèi)是城市商業(yè)銀行,包括南京銀行(601009)、寧波銀行(002142)、北京銀行(601169)。

    (二)變量的選取

    1.不良貸款率(BLR)。不良貸款率指金融機(jī)構(gòu)不良貸款占總貸款余額的比重。不良貸款是指在評(píng)估銀行貸款質(zhì)量時(shí),把貸款按風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)分為正常、關(guān)注、次級(jí)、可疑和損失五類(lèi),其中后三類(lèi)合稱(chēng)為不良貸款。金融機(jī)構(gòu)不良貸款率是評(píng)價(jià)金融機(jī)構(gòu)信貸資產(chǎn)安全狀況的重要指標(biāo)之一。不良貸款率高,說(shuō)明金融機(jī)構(gòu)收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)大;不良貸款率低,說(shuō)明金融機(jī)構(gòu)收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)小。

    2.貸款集中度。商業(yè)銀行貸款投向集中體現(xiàn)為行業(yè)集中、地域集中、客戶集中、期限集中等??紤]到數(shù)據(jù)的可得性、一致性和代表性,本文選取客戶集中、行業(yè)集中以及地域集中三個(gè)指標(biāo)來(lái)分析我國(guó)上市商業(yè)銀行的貸款集中度情況。

    (3)客戶集中度指數(shù)(CHD)。用前10大客戶貸款占比來(lái)表示,即最大10家客戶貸款余額占資本凈額的比重。

    (三)貸款集中度的描述性統(tǒng)計(jì)

    根據(jù)上市商業(yè)銀行年報(bào)資料,分別計(jì)算各銀行貸款的行業(yè)集中度,地區(qū)集中度,客戶集中度,并用EXCEL進(jìn)行計(jì)算,得到以下初步統(tǒng)計(jì)結(jié)果(見(jiàn)表1)。

    表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

    由表1的描述性統(tǒng)計(jì)可以看出,16家上市商業(yè)銀行中,國(guó)有商業(yè)銀行的三個(gè)集中度指標(biāo)都比較小,而城市商業(yè)銀行的三個(gè)集中度指標(biāo)都比較大,股份制商業(yè)銀行的三個(gè)集中度指標(biāo)在三類(lèi)銀行中居中。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是由于國(guó)有商業(yè)銀行的發(fā)展歷史比較長(zhǎng)久,貸款的內(nèi)外部監(jiān)管相對(duì)完善,業(yè)務(wù)模式相對(duì)成熟。對(duì)比而言城市商業(yè)銀行起步相對(duì)較晚,多數(shù)的城市商業(yè)銀行在行業(yè)貸款管理領(lǐng)域還處于起步階段,大多還停留在靜態(tài)控制階段,公司類(lèi)貸款中大額貸款所占比例較大,另外受地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展特點(diǎn)的影響,貸款結(jié)構(gòu)中的客戶集中度相對(duì)較高。

    由圖1各類(lèi)銀行的貸款集中度走勢(shì)圖可以看出:(1)貸款的行業(yè)集中度均呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是由于鋼貿(mào)、房地產(chǎn)等行業(yè)的發(fā)展使得行業(yè)集中度被整體抬高。(2)貸款的地區(qū)集中度、客戶集中度都呈下降趨勢(shì),其中客戶集中度下降幅度相對(duì)較大,這可能是由于隨著信息技術(shù)的發(fā)展,地域?qū)J款投向的影響越來(lái)越小,同時(shí)由于我國(guó)對(duì)貸款集中的監(jiān)管主要在客戶集中方面,即要求對(duì)同一借款人的貸款余額占商業(yè)銀行資本余額的比例不得超過(guò)10%、對(duì)最大10家客戶的貸款余額占商業(yè)銀行資本余額的比例不得超過(guò)50%的標(biāo)準(zhǔn),從而限制了貸款對(duì)客戶的集中投放。

    圖1 商業(yè)銀行貸款集中度走勢(shì)圖

    三、商業(yè)銀行貸款集中度對(duì)不良貸款率影響的實(shí)證分析

    (一)單位根檢驗(yàn)

    為避免“偽回歸”現(xiàn)象的出現(xiàn),先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。用Eviews6.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2、表3、表4所示。

    由表2單位根檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出:國(guó)有商業(yè)銀行的行業(yè)集中度(IHD)、地區(qū)集中度(GHD)概率值在LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)和Fisher-ADF檢驗(yàn)中分別為 0.1141、0.4698、0.5581 和 0.8379,均大于0.1的顯著性水平,因此不能拒絕原假設(shè)“面板序列具有單位根”,變量為非平穩(wěn)序列;對(duì)商業(yè)銀行的地區(qū)集中度指標(biāo)的面板序列進(jìn)行一階差分后再進(jìn)行單位根檢驗(yàn)結(jié)果的概率值均小于0.1的顯著性水平,因此拒絕了“面板序列具有單位根”的原假設(shè),即各個(gè)變量的一階差分都是平穩(wěn)序列,因此所有變量一階單整。同理,股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行的各個(gè)變量也在一階差分后平穩(wěn),因變量一階單整,分別見(jiàn)表3、表4。

    表2 國(guó)有商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    表3 股份制商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    表4 城市商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    (二)協(xié)整檢驗(yàn)

    通過(guò)Eviews6.0統(tǒng)計(jì)軟件的檢驗(yàn)可以看出16家上市商業(yè)銀行的時(shí)間系列數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的,它們進(jìn)行一階差分后變平穩(wěn),不過(guò)這樣會(huì)失去總量的長(zhǎng)期信息,而這些信息對(duì)問(wèn)題分析又是必要的,所以用協(xié)整來(lái)解決此問(wèn)題。對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)分為兩個(gè)步驟,首先建立面板數(shù)據(jù)的回歸模型,然后對(duì)所建立回歸方程的殘差用Eviews6.0軟件的LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)和Fisher-ADF檢驗(yàn)兩種檢驗(yàn)方法對(duì)回歸方程所得到的殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn),如果各殘差平穩(wěn),就說(shuō)明序數(shù)據(jù)列之間存在著協(xié)整關(guān)系。通過(guò) LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)和 Fisher-ADF檢驗(yàn)得出結(jié)論如表5所示。

    表5 商業(yè)銀行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

    由表5商業(yè)銀行的協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,LLC(Levin-Lin-Chu)檢驗(yàn)和 Rsher-ADF 檢驗(yàn)中,國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行的方程殘差序列的單位根檢驗(yàn)的P值均小于0.1的顯著性水平,因此拒絕原假設(shè),回歸方程的殘差序列不具有單位根,殘差序列平穩(wěn),各樣本數(shù)據(jù)之間存在協(xié)整關(guān)系,因此可以建立回歸模型。城市商業(yè)銀行殘差序列的單位根檢驗(yàn)結(jié)果大于0.1的顯著性水平,因此接受原假設(shè),殘差序列不平穩(wěn),不能建立回歸模型。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是由于僅選取了三家城市商業(yè)銀行,樣本數(shù)據(jù)太少所造成。

    (三)回歸模型分析

    為研究商業(yè)銀行的貸款集中度對(duì)不良貸款率的影響,借助前面得到的數(shù)據(jù)運(yùn)用面板數(shù)據(jù)來(lái)建立模型如下:

    其中,RBLij代表第i家銀行在第j年的不良貸款率,α0為常數(shù)項(xiàng),α1、α2、α3分別為行業(yè)集中度、地區(qū)集中度、客戶集中度的回歸系數(shù),εij為殘差項(xiàng),IHDij、GHDij、CHDij分別表示第 i家銀行在第 j年的行業(yè)集中度、地區(qū)集中度和客戶集中度。

    表6 貸款集中度對(duì)不良貸款率影響的回歸結(jié)果

    由表6回歸結(jié)果可知,國(guó)有銀行和股份制銀行回歸方程的R2都較高,說(shuō)明方程的擬合效果較好。因此可以分別得到國(guó)有商業(yè)銀行和股份制銀行的回歸方程式(2)和(3)。

    由以上回歸結(jié)果和回歸方程可以看出,國(guó)有商業(yè)銀行和股份制銀行回歸方程的所有解釋變量均顯著,即所有解釋變量具有解釋能力。其中,客戶集中度、行業(yè)集中度以及地區(qū)集中度的系數(shù)都是正數(shù),說(shuō)明三者與不良貸款率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,即貸款集中度越高,不良貸款率越高,地區(qū)集中度和客戶集中度對(duì)不良貸款率的影響比行業(yè)集中度大。例如國(guó)有商業(yè)銀行的行業(yè)集中度(IHD)每增加1單位,不良貸款率增加0.001882個(gè)單位;地區(qū)集中度(GHD)每增加1個(gè)單位,不良貸款率增加0.053790個(gè)單位;客戶集中度(CHD)每增加1個(gè)單位,不良貸款率增加0.048174個(gè)單位。另外,回歸方程(2)與回歸方程(3)相比,回歸方程(2)各個(gè)變量的系數(shù)均大于回歸方程(3),說(shuō)明國(guó)有商業(yè)銀行的行業(yè)集中度、地區(qū)集中度、客戶集中度對(duì)不良貸款率的影響要明顯大于股份制銀行,因此在當(dāng)前不良貸款率激增的背景下,商業(yè)銀行尤其是國(guó)有商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)高度注意貸款的行業(yè)集中度、地區(qū)集中度和客戶集中度,從而有效降低不良貸款率。

    四、結(jié)論

    本文采用商業(yè)銀行貸款行業(yè)集中度、地區(qū)集中度和客戶集中度三個(gè)變量來(lái)測(cè)算國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三類(lèi)銀行的貸款集中度,并通過(guò)建立回歸模型對(duì)比分析了這些銀行的貸款集中度對(duì)不良貸款率的影響。研究結(jié)果表明:商業(yè)銀行的貸款集中都與不良貸款率正相關(guān),各類(lèi)商業(yè)銀行的貸款集中程度與不良貸款的相關(guān)程度不同,其中貸款集中度對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行的影響要大于股份制商業(yè)銀行,這可能是由于國(guó)家的產(chǎn)業(yè)政策、銀行間的競(jìng)爭(zhēng)、自身市場(chǎng)定位等造成。各家銀行對(duì)于較高的貸款集中問(wèn)題,應(yīng)該給予充分關(guān)注,并采取相應(yīng)措施予以降低,從而緩解目前的不良貸款激增問(wèn)題。

    五、政策建議

    由本文的研究結(jié)果可以看出,貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)是近年來(lái)不良貸款率上升的主要原因之一,對(duì)此提出以下建議:

    1.完善信貸管理體制。健全的法律、法規(guī)是緩解貸款集中問(wèn)題的關(guān)鍵。因此,一方面要梳理現(xiàn)有的信貸管理制度,使信貸管理由傳統(tǒng)、經(jīng)驗(yàn)型管理向集約化、科學(xué)化管理轉(zhuǎn)變;另一方面要建立涵蓋行業(yè)、區(qū)域、客戶的多維度監(jiān)管體系,科學(xué)合理地運(yùn)用監(jiān)管手段來(lái)調(diào)節(jié)、引導(dǎo)商業(yè)銀行的信貸行為,建立良好的經(jīng)濟(jì)社會(huì)法律環(huán)境,加強(qiáng)貸款集中風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)銀行貸款集中的全方位監(jiān)管。

    2.提高銀行的貸款管理能力。隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn),銀行的資產(chǎn)定價(jià)能力降低,如果貸款定價(jià)不能反映風(fēng)險(xiǎn),就會(huì)導(dǎo)致逆向選擇,銀行的大量資產(chǎn)將投放給高風(fēng)險(xiǎn)客戶,貸款質(zhì)量下降,不良貸款率上升。因此,銀行需要加強(qiáng)組織學(xué)習(xí),增強(qiáng)管理人員的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和風(fēng)險(xiǎn)控制能力,同時(shí)應(yīng)充分估計(jì)各類(lèi)貸款的潛在風(fēng)險(xiǎn),足額計(jì)提撥備,加大呆賬核銷(xiāo)力度,做到應(yīng)核盡核。

    3.建立貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制。為了更科學(xué)有效地預(yù)防、化解貸款集中度風(fēng)險(xiǎn),控制不良貸款規(guī)模,需要制訂相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警預(yù)案。該預(yù)警預(yù)案應(yīng)包括三大管理系統(tǒng):一是預(yù)警信號(hào)系統(tǒng),即對(duì)圍繞貸款發(fā)放、管理、收回等各環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)進(jìn)行收集、整理,列出和預(yù)報(bào)主要風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信號(hào);二是處置預(yù)案系統(tǒng),即在對(duì)貸款風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)準(zhǔn)確識(shí)別的基礎(chǔ)上,分別給出具體處置方案,采取預(yù)防、規(guī)避、抑制、補(bǔ)救等多種手段化解貸款風(fēng)險(xiǎn);三是責(zé)任管理系統(tǒng),即按照風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)的不同管理層次和不同風(fēng)險(xiǎn)程度制定責(zé)任認(rèn)定及責(zé)任處理程序。

    4.重新進(jìn)行市場(chǎng)定位。貸款集中在短期內(nèi)可以給商業(yè)銀行帶來(lái)一定的正面效應(yīng),但從長(zhǎng)期來(lái)看,會(huì)造成風(fēng)險(xiǎn)集聚,給銀行帶來(lái)大量損失。因此各商業(yè)銀行應(yīng)重新進(jìn)行市場(chǎng)定位,挖掘中小優(yōu)質(zhì)客戶,并根據(jù)中小客戶貸款需要,有針對(duì)性地開(kāi)發(fā)相應(yīng)的信貸方案和風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)。通過(guò)貸款客戶的分散,行業(yè)的分散和地區(qū)的分散,降低商業(yè)銀行的貸款集中度,實(shí)現(xiàn)收益的上升和風(fēng)險(xiǎn)的分散,從而提升商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性和核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    5.加快信息系統(tǒng)與資源共享平臺(tái)建設(shè)。隨著我國(guó)金融業(yè)的迅速發(fā)展,現(xiàn)有的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備以及共享機(jī)制已經(jīng)難以滿足銀行的信息需求,大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨勢(shì)在必行。因此要重視數(shù)據(jù)儲(chǔ)備,加強(qiáng)信息系統(tǒng)與資源共享平臺(tái)的建設(shè),推動(dòng)計(jì)量方法的革新,更精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)防范金融風(fēng)險(xiǎn),從而有利于客戶貸款信息的透明化,使銀行更加了解客戶,實(shí)現(xiàn)中小微企業(yè)與大企業(yè)擁有同等的貸款地位。

    [1]Fischer,Gerald C.The Meaning,Measurement,and Control of Credit Concentration[J].Journal of Commercial Lending,1993(3).

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