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    中國農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率變化趨勢(shì)預(yù)測(cè)研究

    2017-02-27 00:14:39王婷婷鄧雅文
    中國集體經(jīng)濟(jì) 2017年4期
    關(guān)鍵詞:中國農(nóng)業(yè)銀行引言

    王婷婷 鄧雅文

    摘要:文章通過農(nóng)業(yè)銀行2003年~2015年年報(bào)不良貸款率數(shù)據(jù),對(duì)其進(jìn)行深入分析,建立灰色預(yù)測(cè)模型,并對(duì)未來5年不良貸款率進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果為:2016年至2020年不良貸款率呈下降趨勢(shì),2020年降至0.35%。文章最后為中國農(nóng)業(yè)銀行控制不良貸款率,提出建設(shè)性建議。

    關(guān)鍵詞:中國農(nóng)業(yè)銀行;不良貸款率; 一、引言

    在大數(shù)據(jù)背景下,互聯(lián)網(wǎng)金融飛速發(fā)展,給傳統(tǒng)的銀行業(yè)既帶來沖擊又提供了發(fā)展機(jī)遇。中國農(nóng)業(yè)銀行作為傳統(tǒng)銀行業(yè)的重要一員,近幾年農(nóng)業(yè)銀行營利情況良好。但是,農(nóng)業(yè)銀行的不良資產(chǎn)并沒有減少,較前幾年有所上升。國內(nèi)外學(xué)者時(shí)刻關(guān)注并從不同角度對(duì)不良貸款率進(jìn)行研究。代表性的研究是不良貸款率的影響因素,郭耀中(2012)認(rèn)為中國經(jīng)濟(jì)持續(xù)穩(wěn)定增長,金融體制改革等外在原因;王光偉,童元松(2014)認(rèn)為與GDP增長率,資本充足率有關(guān)。還有一些實(shí)證研究。岳蓓蓓,鄭循剛(2011)用VAR模型研究不良貸款率,發(fā)現(xiàn)不良貸款率波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的速度有較大的制約作用;彭建剛,鄒克,張倚勝(2015)發(fā)現(xiàn)不良貸款率對(duì)資本利潤率、凈利差、資本充足率有單向格蘭杰因果關(guān)系。本文通過灰色預(yù)測(cè)模型對(duì)不良貸款率進(jìn)行預(yù)測(cè),通過實(shí)證分析,最終得出結(jié)論,并對(duì)農(nóng)業(yè)銀行不良貸款的管理給出意見和建議。

    二、數(shù)據(jù)來源

    中國農(nóng)業(yè)銀行是我國國有五大商業(yè)銀行之一,截至2015年年末,本行總資產(chǎn) 177,913.93億元,發(fā)放貸款和墊款89,099.18億元,吸收存款135,383.60億元,資本充足率 13.40%,全年實(shí)現(xiàn)凈利潤1,807.74億元。不良資產(chǎn)率為2.39%。農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率從2003年起,呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2003~2008年由于宏觀經(jīng)濟(jì)比較穩(wěn)定,農(nóng)業(yè)銀行內(nèi)部管理良好,一直穩(wěn)步下降。但是,相比國際5%,中國農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率令人堪憂。2009年農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率降為4.32%,實(shí)現(xiàn)歷史最低。2008年全球次貸危機(jī)背景下,農(nóng)業(yè)銀行能夠在宏觀環(huán)境如此惡劣下,完成如此大幅度的變化主要原因是完成不良貸款剝離及注資,信貸資產(chǎn)質(zhì)量顯著改善。本文研究數(shù)據(jù)來源于《中國農(nóng)業(yè)銀行年報(bào)》。從中整理出2003~2015 年農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率。如表1所示。

    用上述數(shù)據(jù)研究和預(yù)測(cè)未來5年不良貸款率,以期為農(nóng)業(yè)銀行不良資產(chǎn)的控制提出相關(guān)意見和建議。

    三、統(tǒng)計(jì)分析

    (一)灰色預(yù)測(cè)模型簡介

    1. 建立一次累加生成數(shù)列。設(shè)原始數(shù)列為

    x(0)={x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)},i=1,2,…,n

    2. 按下述方法做一次累加,得到生成數(shù)列(n為樣本空間)

    x(1)(i)= x(0)(m),i=1,2,…,n

    3. 利用最小二乘法求參數(shù)a、u。設(shè)

    B=- [x (1)+x (2)] 1- [x (2)+x (3)] 1 ┆ ┆- [x (n-1)+x (n)] 1,

    yn=[x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)]T

    參數(shù)辨識(shí)a、u:

    a^=au=(BTB)-1BTyn

    4. 求出GM(1,1)的模型

    x^(1)(i+1)=(x(0)(1)- )e-at+ ,

    x^ (1)=x^ (1)x^ (i)=x^ (i)-x^ (i-1),i=2,3,…,n

    5. 對(duì)模型精度的檢驗(yàn)。

    首先計(jì)算原始數(shù)列x(0)(i)的均方差S0。其定義為

    S0= ,S = [x(0)(i)-x(0)]2,x(0)= x(0)(i)

    然后計(jì)算殘差數(shù)列ε(0)(i)=x(0)(i)-x^(0)(i)的均方差S1。其定義

    S1= ,S = [ε(0)(i)-ε(0)]2,ε(0)= ε(0)(i),

    由此計(jì)算方差比:c= 和小誤差概率:p={|ε(0)(i)-ε(0)|<0.6745·S0}

    輸出結(jié)果見表2所示。

    (二)基于GM(1,1)模型的中國農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率預(yù)測(cè)

    使用r軟件編寫程序,并對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型進(jìn)行殘差檢驗(yàn)、關(guān)聯(lián)度檢驗(yàn)和后驗(yàn)差檢驗(yàn)。通過模型預(yù)測(cè)未來3年的中國農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率。

    得出的預(yù)測(cè)值見表3所示。

    四、結(jié)論與對(duì)策

    使用R軟件,通過灰色預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)出:2016至2020年農(nóng)業(yè)銀行發(fā)展良好,不良貸款率呈下降趨勢(shì),2020年低至0.35。通過統(tǒng)計(jì)分析出不良貸款率呈下降趨勢(shì)。主要可能因素如下:近幾年經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài),經(jīng)濟(jì)基本面積極向好。其次,大數(shù)據(jù)技術(shù)也被應(yīng)用于銀行系統(tǒng),可以通過分析,更好的對(duì)借款人信用進(jìn)行測(cè)評(píng),有效減少壞賬。國家和政府更要加強(qiáng)對(duì)銀行等金融機(jī)構(gòu)的管理,保障國家的金融安全。中國農(nóng)業(yè)銀行的管理人員要隨時(shí)關(guān)注不良貸款,采取有效手段降低不良貸款率。

    參考文獻(xiàn):

    [1]郭耀中.商業(yè)銀行不良貸款率下降影響因素研究[J]. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2012(S1).

    [2]岳蓓蓓,鄭循剛.經(jīng)濟(jì)增長與商業(yè)銀行不良貸款率波動(dòng)的VAR模型分析[J].金融與經(jīng)濟(jì),2011(01).

    [3]彭建剛,鄒克,張倚勝.不良貸款率對(duì)銀行業(yè)影響的統(tǒng)計(jì)關(guān)系檢驗(yàn)[J].湖南大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2015(05).

    (作者單位:南京郵電大學(xué))

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