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    貸款集中度對城市商業(yè)銀行收益與風(fēng)險(xiǎn)的影響

    2022-06-25 07:28:52付慶華胡素敏張生富
    生產(chǎn)力研究 2022年5期
    關(guān)鍵詞:集中度商業(yè)銀行貸款

    付慶華,胡素敏,張生富,邵 鵑

    (云南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,云南 昆明 650500)

    一、引言

    我國城商行總體上起步晚、規(guī)模小,其信貸資源流向易受到地方政府行政干預(yù)的影響,較高地集中于某些地區(qū)、行業(yè)和客戶,造成貸款集中度較高,降低了城商行的資本運(yùn)用效率、減弱發(fā)展驅(qū)動(dòng)力、創(chuàng)利能力,進(jìn)一步可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

    針對上述問題,本文選用2012—2019 年24 家城市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),實(shí)證分析貸款集中度對城商行收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響,并依據(jù)研究結(jié)果提出相應(yīng)的對策建議,以促進(jìn)城商行以及金融行業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

    二、文獻(xiàn)綜述

    目前國內(nèi)外的相關(guān)研究主要集中在貸款集中度的定義和測度、貸款集中度的影響因素、貸款集中度對商業(yè)銀行收益和風(fēng)險(xiǎn)的影響等方面。

    (一)貸款集中度的定義和測度

    Ariccia 和Marquez(2004)[1]的研究表明貸款集中源于商業(yè)銀行的信貸資源在投向領(lǐng)域的偏好程度。衛(wèi)青等(2009)[2]認(rèn)為銀行貸款發(fā)放會(huì)集中于某些客戶,多個(gè)客戶同時(shí)違約的風(fēng)險(xiǎn)增加了不良貸款的發(fā)生率。對于貸款集中度的衡量,在國際上主要通過赫芬達(dá)爾指標(biāo)反映了商業(yè)銀行的行業(yè)集中度、區(qū)域集中度,以及客戶集中度。魏曉琴和李曉霞(2011)[3]按照同質(zhì)同類的劃分方式把15 家商業(yè)銀行分成了三組,并運(yùn)用赫芬達(dá)爾指數(shù)衡量了其貸款集中度,實(shí)證分析表明,不同類商業(yè)銀行的貸款集中度受到多個(gè)因素的影響。張小琴(2015)[4]在對青海省銀行機(jī)構(gòu)貸款集中現(xiàn)狀的研究中站在期限集中、產(chǎn)業(yè)集中、行業(yè)集中、企業(yè)集中的角度闡釋了銀行的資產(chǎn)、業(yè)務(wù)和收益集中會(huì)增加銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn),甚至在極端情況下有毀滅性的損失。

    (二)商業(yè)銀行貸款集中度的影響因素

    (三)貸款集中度對商業(yè)銀行利潤和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響

    王海霞(2009)[8]通過分析57 家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),得出了大客戶以較強(qiáng)的盈利能力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力獲得了城商行大量信貸資源投入的結(jié)論,實(shí)證結(jié)果表明當(dāng)一家或少數(shù)幾家客戶將城市商業(yè)銀行的高利潤和風(fēng)險(xiǎn)資源“套牢”,將會(huì)增加城市商業(yè)銀行信貸的風(fēng)險(xiǎn)性。王富華和姜姍姍(2012)[6]研究了上市銀行的信貸資源投向不同行業(yè)和地區(qū)之間的變化情況,實(shí)證結(jié)果指出上市商業(yè)銀行的地區(qū)集中度受商業(yè)銀行資產(chǎn)凈收益率的影響,而行業(yè)集中度并不會(huì)明顯影響到商業(yè)銀行的整體獲利能力,且二者都與上市商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)缺乏明確的關(guān)聯(lián)。黃秀秀和曹前進(jìn)(2014)[9]從商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)情況的視角,利用中國13 家上市商業(yè)銀行2005—2012 年的相關(guān)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)得到了比較一致的結(jié)論,同時(shí)提出了商業(yè)銀行的資本規(guī)模和資本充足率在較大程度上決定了銀行貸款地區(qū)集中度對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響。萇曉利和饒海琴(2016)[10]研究供給側(cè)改革背景下商業(yè)銀行貸款集中度對銀行經(jīng)營績效的影響,實(shí)證分析表明,各種性質(zhì)的商業(yè)銀行的經(jīng)營績效均受業(yè)務(wù)集中度的直接影響,經(jīng)營績效與貸款集中呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。王博格(2018)[11]按照商業(yè)銀行性質(zhì)對所選擇的15 家商業(yè)銀行建立模型,研究表明貸款集中度對商業(yè)銀行的總收益的影響與其資本規(guī)模大小成負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者認(rèn)為商業(yè)銀行的信貸資源投向不合理造成了貸款集中現(xiàn)象,赫芬達(dá)爾指數(shù)貸款衡量客戶集中度、行業(yè)集中度和地區(qū)集中度等指標(biāo)是測算貸款集中度的常用方法。城商行的業(yè)務(wù)具有盈利性,受市場機(jī)制的影響,城市商業(yè)銀行的信貸資源集中流向了一些收益水平高的公司、產(chǎn)業(yè)和區(qū)域,過高的貸款集中度會(huì)給城市商業(yè)銀行帶來較高的貸款風(fēng)險(xiǎn),增加不良貸款率,甚至出現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

    三、理論分析

    (一)貸款集中度對商業(yè)銀行創(chuàng)利的影響

    1.貸款集中降低了城商行資金使用效率,使貸款收益減少。城商行是地方金融事業(yè)的重要建設(shè)者,基于其市場定位,信貸投放趨于集中部分行業(yè)、地區(qū)及單一客戶,容易造成貸款集中度上行,資金充足率下降。由于大企業(yè)信譽(yù)度較高,中小企業(yè)數(shù)量眾多,貸款評(píng)級(jí)復(fù)雜城商行需要花費(fèi)更多的經(jīng)營成本來管理貸款,為了獲得更高的利潤貸款資金集中流向于少數(shù)幾家大企業(yè)。但城商行大量的信貸資源集中于大企業(yè)會(huì)增加銀行信貸的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),大企業(yè)易受到外部環(huán)境的影響,一定時(shí)間內(nèi)不良貸款的發(fā)生率可能會(huì)集中增加,造成城商行的貸款資金配置效率差,流動(dòng)性差,使城商行的資金充足率下降,嚴(yán)重影響城商行的貸款收益率。

    2.大客戶議價(jià)能力強(qiáng),不利于城商行創(chuàng)利增收。息差水平是驅(qū)動(dòng)銀行增收增利的重要因素,在激烈的市場競爭中,優(yōu)質(zhì)的大客戶憑借其較強(qiáng)的經(jīng)營能力,較高信譽(yù)度,具有大規(guī)模貸款的能力,吸引著城商行的信貸資源,使得數(shù)量少、能力強(qiáng)的大客戶具有更強(qiáng)的議價(jià)能力。而在爭奪優(yōu)質(zhì)的客戶資源的過程中,城商行之間的競爭會(huì)使少數(shù)大客戶處于議價(jià)的主動(dòng)地位,從而降低貸款利率,貸款盈利率降低。據(jù)此,本文提出第一個(gè)研究假設(shè):

    H1:較高的貸款集中度會(huì)對城商行的收益水平產(chǎn)生不利影響。

    (二)貸款集中度對城商行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

    1.增加了城商行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。城商行的經(jīng)營與其信貸投放受到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策導(dǎo)向等的影響,經(jīng)濟(jì)下行的壓力會(huì)增加城商行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),增加控制不良貸款發(fā)生的壓力。在追求利益最大化的過程中,貸款過于集中會(huì)嚴(yán)重威脅到城商行的持續(xù)經(jīng)營,城商行對貸款集中度具有較高的敏感性,過高的貸款集中度會(huì)降低城商行對風(fēng)險(xiǎn)事件的抵抗力,造成不良貸款率激增,降低銀行收入,增大銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。

    2.不利于全方位、多層次戰(zhàn)略布局的形成。在市場機(jī)制和政策的正確導(dǎo)向下,城商行的信貸資源主要聚焦于大客戶、優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)、發(fā)達(dá)區(qū)域,很容易忽視了創(chuàng)新型產(chǎn)業(yè)、經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)和中小企業(yè)的發(fā)展,傾斜的貸款政策不利于城商行可持續(xù)發(fā)展。欠發(fā)達(dá)地區(qū)在國家政策的支持下,自身優(yōu)勢會(huì)逐漸凸顯,將成為我國未來新的增長極,城商行對發(fā)達(dá)地區(qū)貸款過于集中不利于其長遠(yuǎn)的戰(zhàn)略布局。在萬眾創(chuàng)業(yè)的背景下,中小企業(yè)將會(huì)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Γ巧绦袑χ行∑髽I(yè)的忽視將會(huì)使其失去一個(gè)重要的收益來源。因此,城商行貸款投放過于集中,不利于其全方位、多層次戰(zhàn)略布局的形成,使其面臨較大的戰(zhàn)略風(fēng)險(xiǎn)。

    據(jù)此,本文提出第二個(gè)研究假設(shè):

    H2:較高的貸款集中度會(huì)增加城商行的風(fēng)險(xiǎn)。

    四、實(shí)證設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來源與樣本說明

    本文研究著眼于城市商業(yè)銀行,統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示2020 年底我國城市商業(yè)銀行數(shù)量總計(jì)達(dá)133 家,但大部分城商行成立時(shí)間較晚、信息披露不完全。鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性,本文收集了24 家城商行2012—2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,其中城商行的貸款集中度數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)指標(biāo)通過銀行年報(bào)手工整理得到,銀行年報(bào)來自各家城商行官網(wǎng)和中國貨幣網(wǎng)。

    (二)變量定義

    1.解釋變量。本文的主要解釋變量是貸款集中度,分別從貸款的行業(yè)流向和客戶借款金額兩個(gè)維度來衡量城商行的貸款集中度,由于各城商行對地區(qū)貸款數(shù)據(jù)披露不足,此處不討論地區(qū)貸款集中度??蛻糍J款集中度以最大單一客戶占比(TOP1)來表示,即第一大借款客戶的信貸金額在銀行貸款余額中所占比重。行業(yè)貸款集中度(HHI)以赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)計(jì)算貸款排名前十行業(yè)的貸款余額占比來度量。赫芬達(dá)爾-赫希曼指數(shù)的具體計(jì)算方法如式(1)所示:

    loani,t,x表示i 銀行在t 年向x 行業(yè)發(fā)放的貸款數(shù)量,loani,t表示i 銀行在t 年的企業(yè)貸款余額,n 取10,首先篩選出城商行貸款排名前十的行業(yè),然后計(jì)算每一行業(yè)的貸款余額在企業(yè)貸款中的比重,將這些百分比求平方后再加總,即得到城商行的行業(yè)貸款集中度指標(biāo)。

    2.被解釋變量。收益和風(fēng)險(xiǎn)是本文的被解釋變量。對于城商行盈利能力的衡量,本文利用資產(chǎn)收益率(ROA)衡量,該指標(biāo)反映了城商行平均一單位資產(chǎn)所產(chǎn)生的凈利潤。就風(fēng)險(xiǎn)而言,因經(jīng)營業(yè)務(wù)的特殊性,城商行面臨的風(fēng)險(xiǎn)更具多樣性和復(fù)雜性,貸款業(yè)務(wù)的主導(dǎo)地位使信用風(fēng)險(xiǎn)成為城商行穩(wěn)健經(jīng)營不可忽略的因素。本文使用收益波動(dòng)性(SROA)作為城商行風(fēng)險(xiǎn)的代理變量,通過滾動(dòng)計(jì)算三年資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差得到該指標(biāo),借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過本金和利息損失最終反應(yīng)在銀行的收益率上,因此,較高的收益波動(dòng)性意味著城商行較大的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

    3.控制變量。參考已有研究,本文選取的控制變量包括銀行規(guī)模、成本收入比、資本充足率、權(quán)益比例。

    銀行規(guī)模(Lnsize):用城商行總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量??傎Y產(chǎn)越多,銀行規(guī)模越大,一般認(rèn)為較大的資產(chǎn)規(guī)模有助于銀行提高盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)抵御能力,但資產(chǎn)規(guī)模增加到一定程度時(shí),商業(yè)銀行可能由于管理不善出現(xiàn)資產(chǎn)質(zhì)量下降,反而削弱銀行利潤和提高風(fēng)險(xiǎn)水平。

    成本收入比(CIA):城商行的業(yè)務(wù)及管理費(fèi)用與營業(yè)收入之比,該指標(biāo)反映了銀行的經(jīng)營效率,若銀行在獲取營業(yè)收入時(shí)發(fā)生的業(yè)務(wù)及管理費(fèi)用較低,則認(rèn)為銀行具有較強(qiáng)的成本控制能力和盈利能力。在營業(yè)收入穩(wěn)定小幅增長的情況下,通常認(rèn)為銀行的管理及業(yè)務(wù)開支在一定時(shí)期內(nèi)變化不大,當(dāng)這類成本在銀行的營業(yè)收入中占比較高時(shí),銀行利潤的波動(dòng)性相應(yīng)減小。

    資本充足率(CAR):城商行資本與風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的比重,該比例越高,表示城商行以自有資本吸收損失的能力越強(qiáng),銀行資不抵債的可能性越低。

    權(quán)益比例(EA):城商行的所有者權(quán)益與總資產(chǎn)之比,城商行增加負(fù)債會(huì)引起總資產(chǎn)的上升,導(dǎo)致所有者權(quán)益比例下降,過高的財(cái)務(wù)杠桿比率增加銀行風(fēng)險(xiǎn),不利于銀行維持經(jīng)營的穩(wěn)定性。但財(cái)務(wù)杠桿對利潤水平的影響較為復(fù)雜,利潤為正時(shí),增加負(fù)債有利于提高盈利能力,未實(shí)現(xiàn)利潤時(shí),虧損會(huì)因財(cái)務(wù)杠桿的存在被放大。

    表1 變量定義

    (三)模型設(shè)定

    1.貸款集中度與城商行收益。為驗(yàn)證客戶貸款集中度和行業(yè)貸款集中度對城商行收益的影響,本文建立了以下模型:

    其中,ROAi,t表示城商行i 在t 年的資產(chǎn)收益率,該值越大意味著城商行的盈利水平越高,TOP1i,t是第i 家城商行在第t 年的最大單一客戶貸款金額在貸款總額中的占比,HHIi,t是第i 家城商行在第t年的赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù),Controli,t為包含一系列城商行微觀特征的控制變量,ui表示個(gè)體固定效應(yīng),即隨個(gè)體變化但不隨時(shí)間變化的變量,Tt表示時(shí)間固定效應(yīng),εi,t是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    2.貸款集中度與城商行風(fēng)險(xiǎn)。為驗(yàn)證客戶貸款集中度和行業(yè)貸款集中度對城商行風(fēng)險(xiǎn)的影響,本文建立了以下模型:

    其中,SROAi,t為第i 家銀行在第t 年資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差,資產(chǎn)收益率的波動(dòng)性越大表示城商行的盈利穩(wěn)定性越差,Controli,t為包含一系列城商行微觀特征的控制變量,ui表示個(gè)體固定效應(yīng),Tt表示時(shí)間固定效應(yīng),εi,t是隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    五、實(shí)證分析

    (一)描述性統(tǒng)計(jì)

    表2 展示了實(shí)證檢驗(yàn)中涉及變量的描述性統(tǒng)計(jì)??傎Y產(chǎn)收益率的最大值為0.021,最小值為0.006,由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和機(jī)構(gòu)擴(kuò)張能力的差異,不同規(guī)模城商行的盈利能力相差較大。收益波動(dòng)性SROA 的均值為0.001,表明城商行總資產(chǎn)收益率的波動(dòng)較小。最大單一客戶貸款占比TOP1 的均值為0.051,遠(yuǎn)低于10%的監(jiān)管要求,說明城商行的客戶貸款集中度較低。行業(yè)貸款集中度HHI 的均值為0.171,說明我國城商行的行業(yè)貸款集中程度較高。資產(chǎn)對數(shù)Lnsize 的均值為12.826,表明城商行的資產(chǎn)規(guī)模整體相對較小。成本收入比CIA 的均值為0.309,資本充足率CAR 的均值為13%,高于監(jiān)管機(jī)構(gòu)對資本充足率的最低要求。權(quán)益比例EA 的均值為0.068,表明城商行杠桿水平總體較高。

    表2 描述性統(tǒng)計(jì)

    (二)異方差及相關(guān)性檢驗(yàn)

    回歸前對四個(gè)模型進(jìn)行相關(guān)檢驗(yàn),結(jié)果表明四個(gè)模型均存在異方差,但不存在組間自相關(guān)。由于不同城商行的具體經(jīng)營情況不同,因此在模型中加入個(gè)體固定效應(yīng)ui以控制隨銀行個(gè)體變化的因素,同時(shí)在估計(jì)固定效應(yīng)模型時(shí)加入聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤,以控制異方差問題。

    (三)回歸結(jié)果

    1.貸款集中度對城商行收益的影響。表3 顯示了貸款集中度對銀行收益影響的回歸結(jié)果。列(1)中僅對最大單一客戶貸款占比TOP1 和資產(chǎn)收益率ROA 進(jìn)行回歸,結(jié)果顯示在5%的顯著性水平下兩者存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。列(2)中加入了城商行微觀特征變量作為控制變量,TOP1 的系數(shù)估計(jì)值仍顯著為負(fù),說明客戶貸款集中度會(huì)降低城商行的總資產(chǎn)收益率。當(dāng)某一企業(yè)貸款在銀行貸款中占比較高時(shí),一旦企業(yè)不能按時(shí)償還或不能償還全部貸款金額,銀行當(dāng)期利息收入下降,繼而影響城商行的總資產(chǎn)收益率。列(3)中僅對行業(yè)貸款集中度HHI 與ROA 進(jìn)行回歸分析,回歸系數(shù)顯示HHI 對ROA 具有負(fù)向影響,但影響不顯著。列(4)中加入控制變量進(jìn)行分析,結(jié)果表明HHI 與ROA 之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,但不顯著。因此,本文提出的研究假設(shè)H1 成立。

    表3 貸款集中度對城商行收益的影響

    2.貸款集中度對城商行風(fēng)險(xiǎn)的影響。表4 顯示了貸款集中度對城商行風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。列(5)顯示了在不加入控制變量的情況下,最大單一客戶貸款占比TOP1 對SROA 具有顯著的正向影響。列(6)中加入了城商行微觀特征變量作為控制變量,估計(jì)了客戶貸款集中度與城商行風(fēng)險(xiǎn)水平之間的關(guān)系,結(jié)果仍顯示最大客戶貸款占比TOP1 與城商行收益波動(dòng)性SROA 在10%的顯著性水平下正相關(guān),即最大單一客戶貸款余額越多,城商行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)越大。列(7)僅對以赫芬達(dá)爾—赫希曼指數(shù)衡量的行業(yè)貸款集中度與SROA 進(jìn)行回歸,回歸系數(shù)顯著為正。列(8)顯示加入了城商行微觀特征變量作為控制變量的回歸結(jié)果,HHI 與城商行收益波動(dòng)性在10%的顯著性水平下存在正向關(guān)系。城商行貸款集中于少數(shù)幾個(gè)行業(yè)將會(huì)導(dǎo)致城商行的收入水平與行業(yè)發(fā)展緊密關(guān)聯(lián),從而增加了城商行收益的波動(dòng)性。因此,本文提出的研究假設(shè)H2 成立。

    表4 貸款集中度對城商行風(fēng)險(xiǎn)水平的影響

    六、結(jié)論與對策建議

    (一)研究結(jié)論

    城市商業(yè)銀行在地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融體系完善方面扮演著不可或缺的角色,本文以2012—2019年中國24 家城商行的年度數(shù)據(jù),分析了城商行的貸款集中度對其收益與風(fēng)險(xiǎn)的影響,研究結(jié)果表明:

    1.客戶貸款集中度顯著降低了城商行的收益水平,當(dāng)城商行的信貸資金過度集中于單一客戶時(shí),客戶自身經(jīng)營狀況惡化、成長前景悲觀會(huì)削弱其利息支付和本金償還能力,導(dǎo)致城商行的盈利能力受到負(fù)面影響,而行業(yè)貸款集中度對城商行收益有負(fù)向影響,但影響不顯著。

    2.隨著客戶貸款集中度與行業(yè)貸款集中度的提高,城商行的風(fēng)險(xiǎn)水平也顯著增加。無論城商行是將貸款集中投放于某一客戶還是某些行業(yè),貸款回收均受到企業(yè)個(gè)體和行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的影響,一旦經(jīng)營成果不及預(yù)期,城商行無法按時(shí)收回資金,銀行陷入流動(dòng)性危機(jī)和違約風(fēng)險(xiǎn)的可能性將大大增加。

    (二)對策建議

    根據(jù)研究結(jié)論,從提高城商行盈利水平和控制風(fēng)險(xiǎn)的角度,本文提出以下對策建議:

    第一,密切關(guān)注貸款重點(diǎn)企業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。定期監(jiān)測借款企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)變化情況,同時(shí)確保資金投放至約定用途,當(dāng)貸款企業(yè)經(jīng)營條件惡化時(shí),要及時(shí)與貸款人取得聯(lián)系以了解其真實(shí)財(cái)務(wù)狀況,必要時(shí)應(yīng)減少或提前收回對這類企業(yè)的貸款。

    第二,貸前應(yīng)詳細(xì)分析貸款行業(yè)的產(chǎn)品類型、增長潛力和政府政策導(dǎo)向等因素,貸中及時(shí)掌握行業(yè)發(fā)展動(dòng)態(tài),減少對“兩高一?!毙袠I(yè)的信貸投放量,尋找新的增長熱點(diǎn)行業(yè),并根據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)金融政策的變化,適時(shí)選擇貸款行業(yè)。貸后應(yīng)建立健全對該行業(yè)企業(yè)貸款表現(xiàn)、行業(yè)現(xiàn)狀的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體制和信用體系,以使日后對同行業(yè)企業(yè)放款時(shí)降低信息收集成本。

    第三,豐富貸款集中度指標(biāo)的計(jì)算方法。針對地區(qū)、行業(yè)和客戶貸款集中度,根據(jù)已有指標(biāo)的真實(shí)性和客觀性不斷研究新的貸款集中度衡量方法,以準(zhǔn)確反映銀行的貸款集中情況,便于銀行及時(shí)進(jìn)行業(yè)務(wù)調(diào)整。

    第四,加強(qiáng)對信貸人員的專業(yè)技能培訓(xùn),完善貸款的發(fā)放程序。信貸人員在借款人資格審查和貸款條件確定上發(fā)揮了關(guān)鍵作用,龐大的業(yè)務(wù)數(shù)量和多層次的組織架構(gòu)增加了各級(jí)管理人員對貸款進(jìn)行細(xì)致審查的難度,因此必須增強(qiáng)信貸人員的職業(yè)操守和專業(yè)能力,嚴(yán)格把守借款人的信用狀況、資產(chǎn)質(zhì)量和收入狀況等,合理確定客戶的授信額度。

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