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1、-精选财经经济类资料- 影响商业银行不良贷款率因素的实证分析 本文属国家大学生创新训练项目（项目编号：201610378118）阶段性研究成果 中国论文网 /3/view-12942502.htm摘 要：商业银行不良贷款率近两年来处于较高的水平，对我国宏观经济的运行产生了不利的影响。本文将理论分析与实证分析相结合，通过收集2009年2016年的最新季度数据，建立相关分析、多元线性回归模型探讨宏观影响因素和微观影响因素对商业银行不良贷款率的影响。由实证结论发现：GDP增长率和拨备覆盖率每下降1%，商业银行不良贷款率就分别上升0.084%和0.0059%。因此，可通过改善宏观经济环境和加强商业银行
2、自身风险防范来降低不良贷款率。 关键词：商业银行；不良贷款率；GDP增长率；拨备覆盖率 一、引言 全球利率市场化给各国的经济发展都带来了不小的挑战。于中国而言，从1996年推进利率市场化至今已经二十年，当前我国正处于利率市场化的最后阶段。我国金融机构人民币贷款利率上限于2004年完全放开，商业银行可根据业务的风险状况自行决定利率。商业银行作为金融市场的主体，控制好信用风险是维持国民经济健康运行的必要条件。不良贷款率作为衡量商业银行信用风险的关键指标，对银行的生存和发展有着重要影响，对我国经济的稳定运行也起着举足轻重的作用。 从图中可以看出，近两年来我国商业银行不良贷款率上升到了较高的水平，这不
3、仅阻碍了商业银行的发展，而且对我国宏观经济的平稳运行产生了不利影响。本文将基于2009年2016年季度数据，从宏观和微观角度对我国商业银行不良贷款率的影响因素进行理论和实证分析，并提出相关建议供参考。 图 商业银行不良贷款率 二、不良贷款率影响因素的理论分析 1.宏观经济因素分析 国内生产总值（GDP）对不良贷款率的影响。我们知道宏观经济运行是周期性的：当经济蓬勃发展的时候，出于对市场的良好预期，公司将从银行申请贷款，银行将大量放款以赚取利润。在经济环境好的情况下，企业盈利能力强劲，财务状况更加规范化，企业违约的可能性小，银行不良贷款率下降；但是当经济衰退时，公司不能继续经营甚至破产，不能偿还
4、贷款，所以银行的不良贷款上涨，企业要以低廉的价格抵押和出售资产来弥补债务负担。同时人们有望在市场下滑，出于保值心理选择将大部分资金存入银行，导致通货紧缩，银行面临严重的信用风险。也就是说，国内生产总值（GDP）通常与不良贷款率呈负相关。 货币供应量（M2）对不良贷款率的影响。货币供应量（M2）目前在中国是指M1加上机构、企业和机构在银行的定期存款、城乡居民储蓄存款、信托存款和外币存款。M2可以作为观察和调节中长期金融市场平衡的目标。货币供应量增加，利率下降，企业可以获得很多利润，财务状况较为可观，所以银行的不良贷款率大大降低。但是，当货币供应量减少时，利率上升，企业的融资成本增加，利润下降。企
5、业为生存及赚取利润一定会从银行借款，但商业银行面临的信用风险明显增加，导致不良贷款率上升。即货币供应量M2与不良贷款率呈负相关。 2.微观因素分析 资本充足率（CAR）对不良贷款率的影响。资本充足率是衡量单个银行抗风险能力的关键指标，是银行资本总额与其风险加权资产的比值。通过监视一个银行的CAR可以保证银行具有化解吸收一定风险的能力。适当的资本充足率可以保证银行等金融机构正常运营和发展。资本充足率的提高，尤其是在资本证券化之后，银行的抗风险能力得以增强，并且可以进一步加强对贷款的管理，从而降低不良贷款率。 拨备覆盖率（PCR）对不良贷款率的影响。拨备覆盖率是银行在贷款损失准备与不良贷款总额的比
6、率，可以从宏观上反映商业银行贷款防范风险的能力。拨备覆盖率反映出商业银行的风险意识，若该比率较低则说明银行风险意识不足，则不良贷款率可能较高。拨备覆盖率的高低需要根据风险程度来定，过低会导致拨备金不足，利虚增；而过高导致拨备金过剩，利润虚降。 三、不良贷款率影响因素的实证分析 1.模型的引入 根据以上理论的叙述，本文选择四个因素进行分析，建立不良贷款率（Y）与GDP增长率（X1）、M2增长率（X2）、资本充足率（X3）、拨备覆盖率（X4）的多元线性回归模型，其回归方程表示如下： 其中，0，1，2，3，4分别是常数项与各自变量对应的系数，为随机扰动项。 2.多元回归分析 本文所选模型为2009年
7、第一季度到2016年第四季度的时间序列，数据均来自于国家统计局和中国银监会，样本容量为32。将数据输入Eviews软件，利用最小二乘法建立模型。 得到如下结果： 从模型的估计结果可以看出，该模型拟合优度R2=0.9735，调整后的R2=0.9696，因此该模型对样本的拟合优度很好。F检验值为248.3661也是显著的，说明整体上宏观因素GDP增长率、货币供应量M2增长率和银行业自身的资本充足率、拨备覆盖率对商业银行不良贷款率有较强的解释力。但是由于货币供应量M2增长率（X2）和银行业自身的资本充足率（X3）在t检验中的P值分别高达0.50和0.21，未通过t检验。因此，需要对初步的四元线性回归模型做出适当调整。我们先对四个变量进行了多重共线性检验，得到相关系数矩阵。（见表2） 由相关系数矩阵可以看出，X2和X3之间的相关系数为-0.801，即二者之间是高度相关的，X1和X3之间的相关系数为-0.672，即模型存在多重共线性。 利用逐步回归方法处理多重共线性，根据相关系数和理论分析，X2、X3在逐步回归检测中不符合条件，故对解释变量的处理是剔除变量X2、X3，保留统计上较为显著的X1，X4，建立新的模型： -最新财经经济资料-感谢阅读- 1
