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      商業(yè)銀行不良貸款率影響因素的實證淺析

      2019-12-25 01:23:29吳啟航陳慧敏
      關(guān)鍵詞:計量分析商業(yè)銀行

      吳啟航 陳慧敏

      摘 要:在當(dāng)下全球經(jīng)濟多變的形勢中,我國主流商業(yè)銀行不良貸款率的超標(biāo)現(xiàn)象威脅我國經(jīng)濟高質(zhì)量平穩(wěn)發(fā)展。分析商業(yè)銀行不良貸款率的主要影響因素,對解決當(dāng)前不良貸款問題和維持經(jīng)濟穩(wěn)定都有重要的現(xiàn)實意義??紤]到近階段全球經(jīng)濟較大波動的影響,本文通過收集2011年3月到2018年3月我國傳統(tǒng)主流商業(yè)銀行的有關(guān)數(shù)據(jù),形成有效資本充足率、有效撥備覆蓋率等指標(biāo)與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、貨幣供應(yīng)量同比增長率等宏觀經(jīng)濟變量的季度數(shù)據(jù),運用多元回歸模型分析影響商業(yè)銀行不良貸款率的多種因素,得出了結(jié)論并提出可行性建議。

      關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行;有效不良貸款率;計量分析;可行性建議

      中圖分類號:F832.4? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A? 文章編號:1673-2596(2019)11-0056-05

      一、引言

      金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的血脈,立足于中國實際,傳統(tǒng)商業(yè)銀行則是現(xiàn)代金融業(yè)發(fā)展的支柱之一。銀行業(yè)是一個風(fēng)險密集型行業(yè),在當(dāng)前深化金融供給側(cè)改革的浪潮中,商業(yè)銀行怎樣降低業(yè)務(wù)運行風(fēng)險,更加優(yōu)質(zhì)高效的服務(wù)于實體經(jīng)濟是需要我們積極思考的。我國傳統(tǒng)“五大行”與其他國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行一起組成中國金融體系主體。在整個國民經(jīng)濟的運行中還有其專有屬性的維護(hù)金融穩(wěn)定的作用。

      我國傳統(tǒng)五大行在我國金融市場具有專有屬性,由于各種經(jīng)濟因素和自身管理體系的限制,五大行的不良貸款率長時間處于高位波動,有一定的信用風(fēng)險。所以,對影響傳統(tǒng)商業(yè)銀行不良貸款率的因素進(jìn)行剖析、提出有針對性防范和降低商業(yè)銀行不良貸款率的有關(guān)措施,在一定程度上完善我國金融體系的供給側(cè)改革工作,希望本文能促進(jìn)相關(guān)問題的解決。

      本文從影響傳統(tǒng)五大國有商業(yè)銀行不良貸款的宏觀經(jīng)濟因素和商業(yè)銀行自身營運水平的有效性指標(biāo)入手,在商業(yè)銀行營運水平指標(biāo)數(shù)據(jù)方面,本文選取傳統(tǒng)五大行相關(guān)屬性的算術(shù)平均值進(jìn)行誤差處理,以求達(dá)到更高的說明效果。在計量分析方面,主要選取了五個有代表性的有效指標(biāo),利用回歸模型,得出下面所選取的經(jīng)濟指標(biāo)與傳統(tǒng)商業(yè)銀行有效不良貸款率之間影響程度的大小。

      二、文獻(xiàn)綜述

      近年來,汪偉舵、王雅文(2018)通過貨幣政策角度研究對不良貸款率的影響,得出貨幣增速與不良貸款率存在負(fù)相關(guān);柴婭萍、王譯、柴智純(2018)對于不良貸款率的研究繞過了這些指表,轉(zhuǎn)而研究短期貸款與長期貸款的關(guān)系,間接驗證了中長期貸款比重過高會提高我國不良貸款率,導(dǎo)致非常嚴(yán)重的后果。經(jīng)上簡述,仁者見仁智者見智。有關(guān)學(xué)者利用前人的理論基礎(chǔ),不斷研究探索,并結(jié)合當(dāng)時的具體情況,對于商業(yè)銀行不良貸款率影響因素的分析都有著自己的一定見解,才衍生出一系列影響不良貸款率水平的因素,比如說國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、貨幣(M2)供應(yīng)量同比增長率、撥備覆蓋率等等。

      三、模型設(shè)定

      (一)變量的選取

      被解釋變量Y:有效不良貸款率(%)。本文取傳統(tǒng)五大國有商業(yè)銀行的2011年3月到2018年3月的季度不良貸款率進(jìn)行平均化處理,從而得到模型估計的有效不良貸款率:被解釋變量Y。

      解釋變量:X1:GDP增長率、X2:貨幣供應(yīng)量同比增長率、X3:有效資本充足率、X4:有效撥備覆蓋率、X5:有效凈息差,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)與事實,本文中假設(shè)解釋變量與Y為負(fù)相關(guān)關(guān)系,在下面的數(shù)據(jù)處理中,本文將五大商業(yè)性銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均處理數(shù)據(jù)處理,以求達(dá)到更高的精確度,下文將不一一贅述。

      (二)變量的設(shè)定

      通過對以上分析,以下面六個變量作為構(gòu)建模型的主要變量。

      (三)數(shù)據(jù)收集

      為避免中美貿(mào)易戰(zhàn)給不良貸款率造成的影響,2018年4月至今的數(shù)據(jù)暫不放入表二,僅以2011年3月至2018年3月的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。

      (四)模型設(shè)定

      相關(guān)系數(shù)分析:在分析軟件中進(jìn)行Y、X1、X2、X3、X4、X5的相關(guān)性分析

      由表二可知被解釋變量傳統(tǒng)主流商業(yè)銀行有效不良貸款率Y與解釋變量X1-X5的相關(guān)系數(shù)分別為-0.626703、0.691686、0.794971、-0.987579、-0.793077,絕對值均大于0.6,進(jìn)一步比較相關(guān)系數(shù)可得,不良貸款率Y與有效資本金充足率X3、撥備覆蓋率X4、有效凈息差X5之間可能存在高度線性相關(guān)關(guān)系;而被解釋變量不良貸款率Y與X1、X2的相關(guān)系數(shù)分別為-0.626703、0.691686,其絕對值均小于0.6,表明不良貸款率Y與GDP增長率、貨幣(M2)供應(yīng)量同比增長率可能均存在低度線性相關(guān)關(guān)系。

      根據(jù)上述分析和經(jīng)濟理論,初步建立以有效不良貸款率為被解釋變量,X1-X5作為解釋變量建立回歸模型:

      六、研究結(jié)論與政策建議

      (一)研究結(jié)論

      由以上分析檢驗結(jié)果可以得到,國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率、貨幣供應(yīng)量同比增長率、資本充足率和撥備覆蓋率都對商業(yè)銀行不良貸款率有顯著性影響,在假定其他變量不變的情況下,我們最終總結(jié)出以下結(jié)論:銀行資本充足率對于商業(yè)銀行不良貸款率的影響最大,國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率次之;而貨幣供應(yīng)量同比增長率對于傳統(tǒng)商業(yè)銀行不良貸款率的影響最小。由此可以看出,宏觀經(jīng)濟與金融運行水平對于其有一定的影響,但在控制不良貸款率方面,商業(yè)銀行更應(yīng)該積極地通過調(diào)控自身經(jīng)營行為來達(dá)到目的。

      (二)政策建議

      從對傳統(tǒng)五大商業(yè)銀行有效不良貸款率影響因素的淺析中可以看出,商業(yè)銀行不良貸款率的高低不僅受到我國經(jīng)濟水平影響,還受到銀行運行等因素的影響。本文建議,國家金融監(jiān)管機構(gòu)和商業(yè)銀行可以通過對地區(qū)經(jīng)濟分析,實行嚴(yán)格的信貸管理體制,積極構(gòu)建科學(xué)有效的風(fēng)險預(yù)警體系,采取積極風(fēng)險防范處理措施,從而進(jìn)一步降低商業(yè)銀行的不良貸款水平,為我國經(jīng)濟平穩(wěn)高質(zhì)量發(fā)展注入新的活力。

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