经济增长与商业银行不良贷款率波动的VAR模型分析

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基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理

基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理作者：罗熙茗付湘山来源：《对外经贸》2020年第03期[摘要]随着我国利率市场化的逐渐深入，利率风险增加了商业银行经营的不确定性，严重时甚至会导致系统性风险。

为了度量商业银行的利率风险，伦敦银行间同业拆借利率（LIBOR）为研究对象，选取了2009年1月2日至2019年7月10日的隔夜拆借利率，使用VaR模型对其存在的利率风险进行了分析和研究。

结果表明，对于商业银行的隔夜拆借利率敏感型业务而言，在90%、95%、99%置信度下的最大损失（风险）分别为资产市场价值的43.92%、50.36和58.43%，可见商业银行面临的利率风险很大。

建议建立存款保险制度用以对冲利率风险，增强商业银行运营的稳定性。

[关键词]利率风险;VaR模型;风险管理;伦敦银行间同业拆借利率[中图分类号] F83; ; ; ; ; ;[文献标识码] A; ; ; ; [文章编号] 2095-3283（2020）03-0064-05Measurement and Management of Interest Rate Risk of Commercial Banks—Based on Var Model of a Case Study of LiborLuo Ximing; ;Fu Xiangshang（School of Economics and Management China University of Geosciences， Beijing 100083）Abstract： With the gradual deepening of interest rate liberalization in China， interest rate risk increases the uncertainty of commercial Banks' operation， and even leads to systematic risk in serious cases. In order to measure the interest rate risk of commercial Banks， this paper takes LIBOR as the research object， selects the overnight lending rate on January 2， 2009 solstice and July 10， 2019， and USES the VaR model to analyze and study its interest rate risk. The results show that the maximum loss （risk） in the case of the overnight lending rate sensitive business of commercial Banks under the confidence of 90%， 95% and 99% is 43.92%， 50.36 and 58.43% of the market value of assets respectively， indicating that commercial Banks are faced with great interest rate risk. Therefore， this paper proposes to establish a deposit insurance system to hedge interest rate risks and enhance the stability of commercial Banks.Key Words： Interest Rate Risk; Commercial Banks; Var Model; Libor一、引言利率风险是指利率波动使得商业银行的实际收益与预期收益发生一定程度的偏差，进而使得商业银行遭受损失的一种不确定性。

我国商业银行不良贷款的影响因素分析

我国商业银行不良贷款的影响因素分析不良贷款是指商业银行借贷给客户的贷款因客户违约、不能按时偿还本金及利息，或贷款使用方向被改变，导致贷款无法按照原定方案进行回收的情况。

不良贷款的增加将直接影响商业银行的资产质量和经营风险，因此分析我国商业银行不良贷款的影响因素是十分重要的。

一、宏观经济因素宏观经济因素是影响商业银行不良贷款的重要因素之一。

经济周期的波动将对不良贷款产生直接的影响。

在经济增长和繁荣的时期，企业的经营状况良好，还款能力较强，不良贷款率相对较低；而在经济下行和衰退时期，企业面临更大经营风险，不良贷款率会上升。

宏观经济因素中的通货膨胀、利率水平、政府财政政策等也会对不良贷款产生一定的影响。

二、行业因素不同行业的经营风险不同，也会对不良贷款率产生影响。

行业的前景、市场竞争程度、技术进步等因素都会直接影响企业的经营状况和还款能力。

一些高风险行业，如房地产、煤炭、钢铁等，在行业周期波动时更容易出现不良贷款问题。

商业银行需要根据行业特点对不同行业的贷款进行风险评估和管理。

四、信贷政策因素信贷政策是指国家和银行对贷款业务进行管理的政策措施。

信贷政策的宽松与收紧会直接影响商业银行的放贷及严管程度。

在宽松的信贷政策下，商业银行会倾向于扩大贷款规模，可能存在贷款审查不严、资金流向不透明等问题，增加了不良贷款的风险；而在收紧的信贷政策下，商业银行会更加关注贷款风险，加强贷款的审查和管理，减少不良贷款的发生。

五、商业银行自身因素商业银行自身因素包括风险管理水平、内部控制体系、贷款审查流程等。

一个良好的风险管理体系和合理的内部控制能够有效降低不良贷款发生的风险。

商业银行应加强贷款审查流程，严格把控贷款的准入门槛，避免贷款给予不具备还款能力的企业。

商业银行还应加强对不良贷款的追踪和催收，及时进行风险暴露的处理，防止不良贷款的进一步扩大。

我国商业银行不良贷款的影响因素涉及宏观经济因素、行业因素、地区因素、信贷政策因素和商业银行自身因素等方面。

基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文

基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究论文进入90年代，随着国际金融市场的日趋规范、壮大，各金融机构之间的竞争也发生了根本性变化，特别是金融产品的创新，使金融机构从过去的资源探索转变为内部管理与创新方式的竞争，从而导致了各金融机构的经营管理发生了深刻的变化，目前，基于VaR度量金融风险已成为国外大多数金融机构广泛采用的衡量金融风险大小的方法。

VaR模型提供了衡量市场风险和信用风险的大小，不仅有利于金融机构进行风险管理，而且有助于监管部门有效监管。

以下是店铺为大家精心准备的：基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究相关论文。

内容仅供参考，欢迎阅读!基于VaR模型对我国商业银行市场风险管理的研究全文如下：摘要：1980年后，商业银行进行混业经营变革的同时对经营相对放松监管，在这段时间内，金融领域竞争不断加剧，市场风险逐渐成为研究者们所关注的问题。

在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，如何同时提升商业银行自身的市场竞争力与抗风险能力，成为众多商业银行经营管理的核心内容。

关键词：VaR模型市场风险风险管理一、研究背景金融市场中各变量的变化或波动将导致未来资产组合收益存在不确定性，因而产生金融市场风险。

在此定义中，金融市场中各变量指的是包含股票的价格、利率、衍生品价格等变量，这些变量同时也被称作市场风险因子。

以上定义可以得出结论，金融市场风险基本上可以定义为金融资产价格风险。

而在金融市场中，银行业作为金融体系中十分重要的组成部分，同时也成为货币传导机制的重要一环，自然对商业银行的监管将成为金融风险管理研究的课题之一。

首先，金融产品的多样化扩大了银行的收入来源，随着我国逐步推行利率市场化、各商业银行的中间业务尤其以表外业务为主的规模不断发展扩大，商业银行所面临的风险也随之扩大。

其次，我国国内市场化进程不断深化、利率市场化程度不断加深，越来越开放的市场环境使得国内大多传统分业经营的界限日益模糊，商业银行走上混业经营成为银行业未来发展的必由之路。

我国商业银行不良贷款率影响因素的实证分析——基于2008—2022年的面板数据

DOI:10.19995/10-1617/F7.2023.23.089我国商业银行不良贷款率影响因素的实证分析——基于2008—2022年的面板数据温秀玲(华夏银行股份有限公司长春分行吉林长春 130000 )摘要：本文选取了2008—2022年13家上市商业银行数据，通过建立面板数据模型，研究分析商业银行不良贷款率的影响因素，并选取了拨备覆盖率、存贷比、资本充足率、最大十家客户贷款占比、净利差5个指标作为反映商业银行经营情况的个性指标，GDP增长率、M2增长率2个指标作为反映宏观经济水平的共性指标。

研究结果表明，通过优化宏观经济环境及提升商业银行自身风险防范水平等措施，有利于促进商业银行不良贷款率的降低，对商业银行的可持续发展及防范金融危机均具有重要意义。

关键词：商业银行；不良贷款率；影响因素；面板模型；实证分析本文索引：温秀玲.我国商业银行不良贷款率影响因素的实证分析[J].商展经济,2023(23):089-092.中图分类号：F832.33 文献标识码：A现代经济社会，商业银行作为重要的金融中介，不良贷款问题一直被有关部门高度重视。

整体来看，2008年末，我国境内商业银行不良贷款率为2.45%，2008—2012年，受银行上市的政策红利、金融危机后人民币信贷资产的快速扩张，以及中国经济高速增长的影响，商业银行不良贷款率呈整体下降趋势，从2013年开始，商业银行不良贷款率开始上升，并在2020年达到最高，开始逐步下降，2022年我国商业银行不良贷款率为1.63%。

将商业银行不良贷款率保持在一个合理水平，对维持稳健经营、防范金融风险、支持实体经济发展均具有重要意义。

因此，从宏观和微观角度探究商业银行不良贷款率影响因素，对商业银行可持续发展及防范金融危机具有重要意义。

1 文献综述商业银行不良贷款率一直是理论界研究的热点，国内学者从制度、宏观因素及微观因素多个维度对商业银行不良贷款率影响因素进行分析。

商业银行不良贷款率的影响因素分析

商业银行不良贷款率的影响因素分析商业银行不良贷款率的影响因素分析一、引言商业银行不良贷款率是衡量银行资产质量的重要指标之一。

不良贷款率的高低直接影响银行的盈利能力和稳定性，因此对其影响因素进行分析对于银行管理和风险控制具有重要意义。

二、宏观经济环境因素的影响1、GDP增长率：经济增长水平影响借贷需求和还款能力，高增长可提升不良贷款率。

2、失业率：失业率上升会导致贷款偿付能力下降，增加不良贷款风险。

3、通货膨胀率：通货膨胀率的上升会增加企业经营成本，延迟借款方的还款能力。

三、银行内部因素的影响1、信贷政策：过于宽松的信贷政策容易导致风险借贷，增加不良贷款风险。

2、贷款利率：贷款利率的高低直接影响贷款人的还款能力，高利率下容易出现不良贷款。

3、风险管理水平：风险管理措施的不完善会增加不良贷款风险。

四、借款人特征的影响1、个人借款人：个人信用状况、收入水平、借贷用途等因素会影响不良贷款率。

2、企业借款人：企业的行业类型、盈利能力、财务状况等因素会影响不良贷款率。

五、担保物特征的影响1、抵押物价值：抵押物价值的高低与不良贷款风险直接相关。

2、抵押物流动性：抵押物是否易于变现会影响不良贷款率。

六、法律法规因素的影响1、司法机构效率：司法机构的效率直接影响不良贷款的处置速度和置换率。

2、破产法等相关法律：相关法律的完善程度和执行力度影响银行的追偿能力。

七、结论商业银行不良贷款率的高低受到多种因素的影响，包括宏观经济环境、银行内部因素、借款人特征、担保物特征和法律法规因素等。

银行需要综合考虑这些因素，加强风险管理和控制，以确保不良贷款率的稳定和降低。

附件：1、不良贷款率统计表2、宏观经济数据表3、银行内部管理指标表4、借款人特征数据表5、担保物特征数据表6、相关法律法规文本法律名词及注释：1、资产质量：衡量资产风险的指标，包括不良贷款率、拨备覆盖率等。

2、不良贷款：指借款人逾期90天以上、未能全额偿还利息或本金的贷款。

金融风险管理中的VaR模型及应用研究

金融风险管理中的VaR模型及应用研究在金融投资中，风险管理是一项关键性工作。

为了规避风险，投资者需要采用不同的方法对风险进行测算、监控和控制。

而其中，以“价值-at-风险”（Value-at-Risk，VaR）模型为代表的方法，成为许多金融机构和投资者对风险管理进行实践的重要途径。

本文将从VaR模型的概念、计算方法、应用研究等方面进行分析探讨。

一、VaR模型的概念和计算方法VaR是指某一风险投资组合在未来一段时间内，尝试以一定置信度（通常为95%、99%）估计其最大可能损失金额。

VaR分析的目的是定量化风险，并作为投资者制定投资决策的重要参考依据。

VaR模型的计算方法包括历史模拟法、蒙特卡洛模拟法和正态分布法。

历史模拟法利用历史价格数据，模拟投资组合的未来价值变化；蒙特卡洛模拟法则采用随机方式，给出多种可能的结果；正态分布法基于正态分布假设，可以采用数学公式得出VaR数值。

在实际应用中，不同的计算方法适用于不同的投资组合和风险管理要求。

二、VaR模型应用研究的进展VaR模型在金融投资中的应用已经逐步成为一项主流的风险管理方法。

然而，在实践应用中，VaR模型存在一些局限性和问题，如对极端事件的处理能力不足、对交易流动性和市场风险变化的关注不足等。

针对这些问题，学者们开展了一系列研究，并不断改进VaR模型。

例如，将VaR模型与条件风险价值（CVaR）模型相结合，可更好地处理极端风险；利用高频数据和机器学习等方法，可提高计算结果的准确性和实时性；同时，还可以通过分层支持向量回归（Layered Support Vector Regression）等方法，对VaR值进行修正和预测。

随着技术和数据处理手段的不断改进，VaR模型在未来的风险管理中的应用将更加广泛和完善。

三、VaR模型的局限性虽然VaR模型在风险管理中有着广泛的应用，但也有一些局限性。

首先，VaR 模型往往基于假设性条件，对于一些极端风险和非线性风险等难以做出准确预测。

我国商业银行不良贷款率的影响因素研究基于宏观季度数据的实证分析

我国商业银行不良贷款率的影响因素研究基于宏观季度数据的实证分析一、概述本文以我国商业银行的不良贷款率为研究对象，通过收集2010年至2020年的宏观季度数据，运用统计分析方法和计量经济学模型，深入探讨了影响不良贷款率的主要因素以及各因素之间的关系。

宏观经济环境、政策调整、金融市场稳定性和银行自身经营管理水平是影响不良贷款率的关键因素。

在宏观经济环境方面，本研究分析了国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、固定资产投资增速等经济指标对不良贷款率的影响。

经济的平稳增长有利于降低不良贷款率，而经济增长放缓则可能加大银行风险暴露。

在政策调整方面，本研究特别关注了货币政策、财政政策和监管政策的变化对银行资产质量的影响。

宽松的货币政策有助于稳定经济增长，从而降低不良贷款率；而紧缩的财政政策和严格的监管政策可能会加大银行风险，导致不良贷款率上升。

在金融市场稳定程度方面，本研究考察了金融市场波动对银行信贷资产质量的影响。

实证结果表明，金融市场的稳定性与不良贷款率之间存在显著的负相关关系，金融市场的动荡往往会导致银行不良贷款增加。

在银行自身经营管理水平方面，本研究分析了银行资本充足率、不良贷款拨备覆盖率、盈利能力等内部经营管理指标对不良贷款率的影响。

研究结果显示，银行良好的盈利能力有助于降低不良贷款率，而资本充足率和不良贷款拨备覆盖率等指标与不良贷款率之间存在一定的负相关性。

本文的研究结果对于理解和应对我国商业银行不良贷款问题具有重要的参考价值。

1.1 研究背景与意义随着全球经济的日益融合和我国金融市场的不断深化，商业银行面临的不良贷款风险逐渐成为全社会关注的焦点。

不良贷款不仅直接影响银行的资产质量和盈利能力，还可能对整个金融体系的稳定带来不利影响。

深入研究不良贷款的产生原因及其影响因素，对于提升商业银行风险管理水平、维护金融稳定具有重要意义。

我国政府和金融监管部门高度重视金融风险的防范和化解工作，采取了一系列措施来降低不良贷款率。

评估金融市场风险的VaR模型分析

评估金融市场风险的VaR模型分析金融市场的波动和风险一直是投资者所关注的重要问题。

虽然市场波动本质上是不可预测和不确定的，但是量化金融领域中的VaR模型却提供了一种对市场风险进行测量和评估的方法。

本文将对VaR模型进行分析和评估，探讨其优缺点以及在金融市场中的应用。

VaR模型全称为Value at Risk，即在一定置信水平下，一个投资组合的最大可能损失。

这个置信水平一般由投资者自行选择，通常是95%或99%。

VaR模型基于历史数据和波动率进行计算，是一种概率统计方法，其输出结果是一个损失数值，表示在给定时间段内，投资组合受到损失的最大可能值。

VaR模型一般用于衡量金融市场中股票、债券、期货等不同种类资产组合的风险。

VaR模型的优点在于其简单易懂、直观、方便。

投资者可以通过VaR值了解他们的投资组合在不同风险水平下的最大可能损失，从而准确判断风险与收益的平衡。

此外，VaR模型可以应用于不同类型的资产，包括股票、债券、外汇等，从而使投资者能够对不同的风险因素进行比较和评估。

尽管VaR模型具有许多优点，但也存在一些局限性和缺点。

首先，VaR模型是基于历史数据和波动率进行计算的，因此无法完全反映市场未来的风险水平和不确定性。

其次，VaR模型是一种概率性方法，其输出结果是概率分布，不一定能够准确预测实际损失。

第三，VaR模型忽略了各种非线性关系和偏单边性，因此对于一些极端事件和不确定性因素，其预测能力可能有所不足。

如何有效地利用VaR模型进行风险评估是金融市场参与者需要面临的问题。

在使用VaR模型时，需要根据具体情况选择适当的历史数据和波动率，特别是对于投资组合的新资产和多样性风险，需要进行适当的修正和校正。

此外，VaR模型的使用需要结合其他风险管理工具，如压力测试、蒙特卡洛模拟等，从不同角度，全面评估投资组合的风险。

另外，VaR模型的使用也需要结合投资期限、目标回报率以及资产的流动性等因素，从而建立更合理的风险评估标准。

商业银行不良贷款率的影响因素

要点二
信用评级
客户的信用评级是商业银行评估其信用状况的另一种重要依据。如果客户的信用评级较低，那么其还款的意愿和能力就可能受到影响，从而可能导致不良贷款的形成。
客户行业风险
行业周期性
不同行业有着不同的周期性，如经济周期、政策影响等。如果客户所处的行业处于下行周期，那么其还款的能力就可能受到影响，从而可能导致不良贷款的形成。
地区政策影响
不同地区有着不同的政策影响，如产业政策、财政政策等。如果客户所处的地区政策影响不利，那么其还款的能力就可能受到影响，从而可能导致不良贷款的形成。
04
市场竞争因素
同业竞争
同业竞争激烈
当多家银行在市场上争夺份额时，为了争取更多的客户和业务，一些银行可能会放松贷款审批标准，增加风险承担。
内部控制制度
银行的内部控制制度可以确保贷款的审批、发放和监控的流程得到规范和有效执行。若内部控制制度存在缺陷或执行不力，可能会导致不良贷款率的上升。
例如，贷款审批流程存在漏洞，可能会导致不合适的借款人获得贷款；贷款发放后缺乏有效的监控，可能会导致借款人违约而银行未能及时发现和处理。
信贷人员素质
政策法规的变化往往会对企业的经营和财务状况产生直接影响。例如，政府政策的调整可能会导致某些行业或企业受到鼓励或限制，进而影响其盈利能力和还款能力。这些变化最终会反映在商业银行的不良贷款率上。
02
银行内部管理因素
信贷政策
信贷政策的宽松与严格直接影响贷款的发放，若信贷政策过于宽松，银行可能会发放较多的贷款，增加不良贷款的风险。而过于严格的信贷政策则可能导致部分借款人被拒之门外，从而降低不良贷款率。
经济增长情况通常通过影响企业的经营状况和财务状况，间接影响商业银行的不良贷款率。经济增长强劲时，企业销售收入和利润增加，还款能力增强，商业银行的不良贷款率下降。相反，经济增长疲软时，企业销售收入和利润下降，还款能力减弱，商业银行的不良贷款率上升。

银行不良贷款问题的数学模型

基于回归分析模型的对银行不良贷款的预测摘要本文基于商业银行不良贷款余额进一步增加，不良贷款率攀升的背景而提出的；要解决的问题是为商业银行预测不良贷款额变化趋势，并找出控制不良贷款的方法。

基于建设银行现状，对问题展开分析并通过网络等渠道查找相关的数据，对影响银行不良贷款余额的显著因素进行归纳。

同时采用多元线性规划和多项式回归相结合的方法建立数学模型，就不良贷款余额与各种因素的关系展开分析。

对于第一问，对“总资产”、“资本充足率”、“货代比”、“存款总额”、“贷款总额”、“利息收入”等六个影响因素及不良贷款率，用回归分析的方法建立模型。

先用通过SPSS软件分析其相关程度并排除无关变量，再用MATLAB软件，计算出的相关系数，并进行多元线性回归求得不良贷款额的回归方程，结合“贷款总额”从而对银行未来对不良贷款进行预测。

不良贷款率影响因素如图所示：图1 不良贷款率与各因素的关系对于第二问，对“业绩增速”、“净息差”与“不良贷款”，采用多元线性回归和多元多项式回归的方法建立数学模型。

先用通过SPSS 软件分析其相关程度，并通过MATLAB软件绘制散点图。

计算出的相关系数，并进行多元多项式回归，并把多元多项式回归转化为多元线性回归，求得不良贷款额率的增长的回归方程，得到了“业绩增速”、“净息差”与“不良贷款”之间的关系。

对于第三问，基于上面两个模型，用控制变量的方法、以及微分的思想方法，以“直”代“曲”，化繁为简，对不良贷款的变化进行预测，并对其进行定量分析。

关键字：商业银行预测不良贷款回归分析相关系数残差分析定量分析一问题重述背景知识商业银行主要业务之一就是对项目建设、固定资产投资等进行贷款。

目前较为突出的的问题是虽然我国银行贷款额平稳增长，但是商业银行普遍存在的比例较高的呆、坏帐和逾期贷款等不良贷款问题，使不良贷款率过高，给银行贷款业务的发展带来较大压力。

现状分析截至2014年4月29日晚间，工农中建四大行的一季报出齐。

商业银行不良贷款相关指标分析

商业银行不良贷款相关指标分析【摘要】商业银行不良贷款是一个影响银行健康发展的重要指标。

本文首先介绍了不良贷款的定义和影响，然后详细介绍了不良贷款率的计算方法以及趋势分析。

接着分析了不良贷款覆盖率和不良贷款准备金覆盖率，这两个指标直接反映了银行的偿付能力和风险管理水平。

结论部分探讨了不良贷款对商业银行的影响，并提出了应对不良贷款的策略，同时展望了未来的发展趋势。

通过本文的研究，可以更好地了解商业银行不良贷款相关指标的作用，为银行风险管理和经营决策提供参考依据。

【关键词】商业银行、不良贷款、指标分析、定义、影响、计算方法、趋势分析、覆盖率、准备金、影响、策略、未来趋势、银行风险管理1. 引言1.1 背景介绍商业银行是金融体系中的重要组成部分，承担着吸收存款、发放贷款、结算支付等功能。

由于各种原因，商业银行的不良贷款问题一直是关注的焦点。

不良贷款是指银行借款人违约或无法按时归还贷款本金和利息的现象。

不良贷款会影响银行的盈利能力、资本实力和信誉，甚至可能引发金融风险，对整个金融体系产生负面影响。

近年来，随着经济形势不断变化和金融市场的波动，商业银行不良贷款率呈现出不同程度的波动和变化。

对商业银行不良贷款相关指标进行深入分析和研究，对于了解银行运营状况、风险承受能力和发展方向具有重要意义。

本文旨在通过对商业银行不良贷款相关指标的具体分析，探讨不良贷款的影响、计算方法、趋势分析以及不良贷款覆盖率和准备金覆盖率等指标，为商业银行提供科学合理的管理策略，有效应对不良贷款风险，保障金融体系的稳定运行。

1.2 研究目的研究目的是对商业银行不良贷款相关指标进行深入分析，了解不良贷款对商业银行的影响以及应对不良贷款的策略。

通过对不良贷款的定义、计算方法、趋势分析、覆盖率和准备金覆盖率的分析，可以帮助商业银行更好地评估自身风险，并制定相应的应对措施。

通过对不良贷款的趋势和未来展望进行分析，可以为商业银行未来的风险管理提供参考和支持。

我国商业银行不良贷款率的变化趋势与对策研究

我国商业银行不良贷款率的变化趋势与对策研究【摘要】随着我国商业银行不良贷款率持续上升，加强管理和控制不良贷款率已成为当前金融领域的紧迫任务。

本文从研究背景、研究意义、研究目的等方面展开讨论，对我国商业银行不良贷款率的变化趋势进行分析，并深入探讨不良贷款率上升的原因和降低的对策。

具体包括加强风险管理措施和严格审查借款人资质等措施。

结合当前形势，提出未来发展方向和对我国商业银行不良贷款率改善的建议，展望未来的研究成果。

通过本研究，可为商业银行制定有效的风险管理策略和措施提供借鉴，促进我国金融行业的健康发展和稳定经济增长。

【关键词】我国商业银行，不良贷款率，变化趋势，对策研究，风险管理，审查借款人资质，发展方向，展望，建议。

1. 引言1.1 研究背景我国商业银行不良贷款率的变化趋势与对策研究引言随着我国经济的不断发展和金融市场的不断完善，商业银行在金融体系中扮演着至关重要的角色。

随之而来的不良贷款问题也是我国商业银行面临的一个重要挑战。

不良贷款率是衡量银行贷款风险的重要指标，它反映了银行的资产质量和风险承受能力。

近年来，我国商业银行不良贷款率呈现出一定的波动变化，这既受宏观经济环境的影响，也受银行自身风险管理水平的影响。

随着金融市场的不断规范和监管制度的不断完善，我国商业银行的不良贷款率已成为监管部门和市场关注的焦点。

深入研究我国商业银行不良贷款率的变化趋势及对策，对于加强我国银行业的风险管理、提升银行业的健康发展具有重要意义。

本研究旨在对我国商业银行不良贷款率的变化趋势进行分析，并提出相应的对策措施，以期为我国商业银行的风险管理和贷款质量提升提供参考。

1.2 研究意义商业银行在金融体系中扮演着至关重要的角色，不良贷款率是衡量一个银行资产质量的重要指标之一。

研究我国商业银行不良贷款率的变化趋势及对策具有重要的意义。

了解不良贷款率的变化趋势可以帮助银行更好地评估风险，及时采取相应措施避免扩大损失。

分析不良贷款率上升的原因可以帮助银行及时发现存在的问题，并加以解决，提升银行的风险管理水平。

商业银行不良贷款相关指标分析

商业银行不良贷款相关指标分析1. 引言1.1 引言商业银行是金融体系中非常重要的一部分，其良好的运作和管理对整个经济系统的稳定和发展都至关重要。

不良贷款问题一直是商业银行经营管理中的一个重要指标，直接关系到银行的资产质量和经营风险。

不良贷款是指借款人无法按时按约还款或者无法还款的贷款，是商业银行面临的重要风险之一。

不良贷款率是衡量银行不良贷款情况的重要指标之一，一个较高的不良贷款率会严重影响银行的资产质量和盈利能力。

拨备覆盖率也是评估银行不良贷款准备金充足程度的重要指标。

通过对不良贷款率、拨备覆盖率、不良贷款逾期情况和资产质量变化的分析，可以帮助商业银行更好地了解自身的经营风险和贷款质量状况，从而采取相应的风险控制措施和信贷政策调整。

在本文中，我们将对商业银行不良贷款相关指标进行深入分析，为银行经营管理提供参考依据。

2. 正文2.1 商业银行不良贷款概述商业银行不良贷款是指贷款人无法按照合同约定按时偿还贷款本息或者利息，严重影响银行的资产质量和经营效益。

不良贷款是商业银行面临的重要风险之一，其风险性较高，需要引起银行的高度重视。

不良贷款主要分为两类，一类是逾期贷款，即贷款人已经逾期未还款，但尚未构成呆账；另一类是呆账贷款，即贷款人已经严重逾期，银行认为无法收回的贷款。

商业银行不良贷款的形成原因主要包括借款人信用不良、经营风险较高、宏观经济环境恶化等。

银行应根据贷款人的信用情况、还款能力等因素进行风险评估，合理控制不良贷款率，保护银行的资产安全。

有效的风险管理措施包括建立健全的风险评估模型、加强贷后管理、提高拨备覆盖率等。

只有通过科学的风险管理措施，商业银行才能有效降低不良贷款率，提升资产质量，实现可持续经营和发展。

2.2 不良贷款率分析不良贷款率是衡量商业银行资产质量的重要指标之一。

不良贷款率是指不良贷款余额占总贷款余额的比率，其大小反映了银行不良贷款的风险程度。

不良贷款率的高低直接影响着商业银行的盈利能力和稳定性。

基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理

基于VaR模型的商业银行利率风险度量与管理随着金融市场的不断发展和变化，商业银行在日常经营中面临着各种风险，其中利率风险是其中之一。

利率风险是指利率变动对银行盈利能力和净资产价值产生的影响。

为了度量和管理利率风险，商业银行需要采用科学有效的方法对其进行监测和控制。

VaR （Value at Risk）模型是一种常用的度量风险敞口的方法，本文将基于VaR模型探讨商业银行利率风险度量与管理的相关问题。

一、VaR模型概述VaR模型是一种衡量金融市场风险的方法，它通过一定的统计技术和计量技术来估计在一定时间内发生的可能的最大损失。

VaR模型的核心思想是将金融资产组合的风险敞口通过某种置信水平、某个时间段内可能出现的损失金额表示，这个损失金额就是VaR。

VaR 模型既可以用来衡量单个金融资产的风险，也可以用来衡量整个金融机构的风险。

二、商业银行利率风险的特点利率风险是指由于利率变动而导致的银行盈利能力和净资产价值的变化。

商业银行作为金融机构，其业务活动主要包括吸收存款、发放贷款和进行投资，利率风险主要体现在这些方面。

一方面，商业银行吸收存款和发放贷款的过程中会涉及到存款利率和贷款利率，利率的波动会对银行的利润产生直接的影响；商业银行进行投资时会涉及到债券、期货和利率衍生品等金融工具，这些金融工具的价格也受到利率波动的影响。

三、利率风险的VaR模型计量商业银行度量利率风险的有效方法之一就是利用VaR模型。

VaR模型将利率变动对银行资产和负债的影响量化为潜在的损失金额，通过置信水平和时间段来确定可能的最大损失。

在应用VaR模型度量利率风险时，需要首先确定计算的时间段（例如一天、一周、一个月等）和置信水平（例如95%、99%等），然后通过历史模拟法、蒙特卡洛模拟法或参数模型法来计算VaR值。

历史模拟法主要是根据历史利率数据来估计未来可能的利率变动情况，蒙特卡洛模拟法则是通过随机生成利率变动的路径来模拟未来的利率情况，参数模型法则是基于对利率变动的统计分布进行建模来预测未来的利率变动。

商业银行不良贷款相关指标分析

商业银行不良贷款相关指标分析随着金融市场的不断发展，商业银行作为金融机构的重要组成部分，扮演着资金流动和信用中介的角色。

商业银行的不良贷款率成为评估银行偿还能力和信誉度的重要指标之一。

本文将从不良贷款率、不良贷款占比、拨备覆盖率三个方面对商业银行不良贷款相关指标进行分析。

不良贷款率是一个衡量银行贷款质量的重要指标。

不良贷款率是指不良贷款的余额占总贷款余额的比例。

不良贷款率的高低直接反映了银行的风险承受能力和贷款资产的质量。

一般来说，不良贷款率越低说明银行的风险把控能力越强，资产质量越好。

不良贷款率过高可能导致银行的资金流动性压力增大，信誉受损。

商业银行应该通过严格的风险审查和贷后管理，及时发现和催收不良贷款，保持不良贷款率的稳定。

拨备覆盖率是评估银行风险抵御能力的重要指标之一。

拨备覆盖率是指拨备准备金余额占不良贷款余额的比例。

拨备覆盖率的高低直接反映了银行应对风险的能力。

拨备覆盖率越高，说明银行为应对不良贷款可能产生的风险做了充分准备，风险抵御能力较强。

拨备覆盖率过低可能导致不良贷款减值准备不足，增加了银行资产的风险。

商业银行应该根据不同贷款类别和风险程度合理配置拨备准备金，保持合理的拨备覆盖率。

商业银行的不良贷款相关指标对评估银行的风险承受能力、资产质量和信誉度起着重要作用。

商业银行应加强风险管理和贷后管理，通过严格的审查和催收措施，及时发现和处理不良贷款，保持良好的不良贷款相关指标水平。

只有做好风险控制和资产质量保障，商业银行才能更好地发展和服务实体经济。

商业银行不良贷款率的变化趋势与对策研究

《商业银行不良贷款率的变化趋势与对策研究》2023-10-26•引言•商业银行不良贷款率的变化趋势•商业银行不良贷款率对业务经营的影响•降低商业银行不良贷款率的对策研究目•结论与展望•参考文献录01引言金融市场的稳定对于国家经济的健康发展至关重要，而商业银行作为金融市场的重要组成部分，其运营状况直接影响到金融市场的稳定。

不良贷款率是衡量商业银行运营状况的重要指标，对于防范金融风险、保障经济安全具有重要意义。

随着全球经济的不断变化和国内经济结构的调整，商业银行不良贷款率的变化趋势及应对策略成为当前研究的热点问题。

研究背景与意义通过对商业银行不良贷款率的变化趋势进行分析，为商业银行降低不良贷款率、提高资产质量提供参考。

研究目的采用定性与定量相结合的方法，通过对历史数据的整理和分析，对不良贷款率的变化趋势进行深入探讨，并提出相应的对策建议。

研究方法研究目的与方法研究内容本文将对商业银行不良贷款率的变化趋势进行深入分析，从宏观经济环境、行业发展趋势、银行内部管理等多个角度探讨影响不良贷款率的因素。

结构安排本文将分为五个部分，第一部分为引言，介绍研究背景与意义、目的和方法；第二部分为商业银行不良贷款率的变化趋势分析；第三部分为影响因素分析；第四部分为对策建议；第五部分为结论与展望。

研究内容与结构02商业银行不良贷款率的变化趋势不良贷款率定义不良贷款率是指商业银行不良贷款余额与各项贷款余额之比。

不良贷款率计算公式不良贷款率 = （次级类贷款 + 可疑类贷款 + 损失类贷款）/各项贷款余额 × 100%。

不良贷款率的定义与计算方法2008年金融危机前，我国商业银行不良贷款率基本控制在较低水平，大约在2%左右。

2008年金融危机后，我国商业银行不良贷款率开始上升，至2012年达到峰值，约为5%。

之后几年，我国商业银行不良贷款率开始逐渐下降，至2018年降至最低点，约为1.8%。

我国商业银行不良贷款率的历史变化趋势当经济处于下行期时，企业还款能力下降，商业银行不良贷款率容易上升。

运用SVAR模型实证分析影响我国经济增长和波动的主因-计量经济学论文-经济学论文

运用SVAR模型实证分析影响我国经济增长和波动的主因-计量经济学论文-经济学论文——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——0 引言改革开放以来,我国经济保持了30多年的持续高速增长.从1978~2010年,中国经济年均增长率接近9.8%,经济总量已超越日本成为世界第二大经济体.我国经济在快速增长的同时,往往也伴随着经济的过度波动.经济的忽冷忽热会对宏观经济的持续平稳运行产生极为不利的影响.因此,研究分析造成我国宏观经济波动的影响因素并找到相应的对策措施对保持我国宏观经济的长期快速健康增长具有非常重要的现实意义.本文运用结构向量自回归(SVAR)模型,对影响我国经济增长和波动的主要因素进行了实证分析.1 数据整理与模型设定1.1 变量选取分析消费、投资、出口和地方政府财政分权对我国经济不稳定性的影响,需要对各变量挑选合适的衡量指标.本文以国内生产总值(GDP)变动状况衡量中国宏观经济波动.考虑到数据的可得性,以固定资产投资额(I)代表投资需求,其中,以中央项目固定资产投资额(I_zy)代表中央政府投资,以地方项目固定资产投资额(I_df)代表地方政府投资;并且结合对财政分权的影响,以地方政府固定资产投资额占总投资额比重大小代表财政分权指标;以全社会消费品零售总额(C)代表消费需求;以出口额(EXP)代表出口,来分析投资、出口和消费对产出增长和波动的影响.考虑到1994年分税制改革以后,我国财政分权程度加大,为了充分说明地方政府投资对经济的影响,本文选取1995Q1至2011Q4的季度数据,共68个样本.所用各变量数据皆来源于中经网统计数据库.1.2 数据整理我们首先将各季度出口额(以美元计价)乘以各季度人民币对美元加权平均汇率得到以人民币计价的各季度出口额(EXP)数据.其次,我们利用居民消费价格指数的同比数据和环比数据构建以1994年12月为基期的定基物价指数(CPI),然后将国内生产总值(GDP)、中央项目固定资产投资额(I_zy)、地方项目固定资产投资额(I_df)、出口额(EXP)和全社会消费品零售总额(C)的季度数据除以定基物价指数(CPI)得到各宏观经济变量的季度实际值,接着采用X-12季度调整方法对以上各经济变量的时间序列做季节调整,以消除季节因素的影响.此外,为了减少各时间序列的波动性,克服数据中的异方差,分别对季节调整后的GDP、I_zy、I_df、EXP和C做对数变换,得到各变量的对数序列LnGDP、LnI_zy、LnI_df、LnEXP、LnC.1.3 模型设定为了纳入经济变量之间的同期相互影响,本文采用结构向量自回归模型(SVAR)进行实证研究:其中,Y 为经济变量向量,C 为常数向量,B0，A 为系数矩阵;下标t 为时间变量,i 为向量滞后阶数,p 为最大滞后阶数,T 为样本个数; 为结构式冲击,且~VWN（0,I）.变量与参数矩阵的具体形式为:其中, 1t，2t，3t，4t，5t分别为作用于LnI_zy，LnI_df，LnEXP，LnC，LnGDP 的结构式冲击.假设B0可逆,则SVAR模型可以转化为如下的简化式VAR方程:简化式模型(2)中,0=C/(B0) ;i=Ai/(B0);t=t/(B0),即t=B0t.可以看出,简化式扰动项t是结构式冲击t的线性组合,代表一种复合冲击.2 实证结果分析.2.1 平稳性检验.SVAR模型要求时间序列数据是平稳的,因此,模型设定好以后,需要对相关经济变量进行单位根检验以确定其平稳性.本文采用ADF检验对各经济变量进行单位根检验,检验结果见表1.从表1的单位根检验结果可以看出,Panel A 中对数序列LnI_zy、LnI_df、LnEXP、LnC和LnGDP的ADF值都大于5%显著性水平下的临界值,它们都不是平稳序列.因此,需要对这些变量进行平稳化处理.在对各序列进行一阶差分后,我们得到Panel B 中各差分序列DLnI_zy、DL-nI_df、DLnEXP、DLnC和DLnGDP的ADF值皆小于5%的临界值,表明它们为平稳序列,从而可以将其带入SVAR方程中进行模型估计和脉冲响应分析.2.2 模型估计.向量自回归模型的估计结果受到滞后阶数选择的影响,因此,首先需要确定恰当的滞后阶数.考虑到我们所选取的宏观经济变量之间相互影响的期限,同时受样本期长度限制,本文取最大滞后阶数为4.根据AIC信息准则我们判断滞后阶数选择4是合理的(表2).同时根据模型特征多项式根的倒数全部小于1(位于单位圆内),证明我们所选择的SVAR(4)模型结构是稳定的.对k元SVAR模型进行估计,需要对结构式施加k(k一l)/2 个约束条件才能识别出结构式冲击(Hanmilton,1999).本文使用的SVAR模型包含5个内生变量,因此需要施加10个约束条件才能有效识别结构式冲击.本文根据一般宏观经济理论来确定内生变量之间的短期约束条件,常规使用的短期约束条件就是0约束.首先,根据新古典增长理论,我们假设当期的固定资产投资只受前一期的经济状况影响,与同期的产出、消费和出口无关,因此可得b13，b14，b15和b23，b24，b25皆为0;其次,根据一般贸易理论,当期的出口额不受同期的固定资产投资额的影响,因此b31=b32=0 ;最后,消费水平的大小也与同期的固定资产投资额大小无关,从而b31=b32=0 .以上设定的10个约束条件满足SVAR模型的识别条件,可以估计得出B0系数矩阵:式(3)~(7)表明,每一个结构式冲击t不仅对相应变量产生影响,还将通过简化式冲击t对其他经济变量形成冲击.SVAR模型与VAR模型最关键的不同之处就是考虑了经济变量之间的同期影响.2.3 脉冲响应分析.通过对图1中的脉冲响应图形进行分析,我们可以得到以下结论:⑴虽然总体上投资需求增加有助于解释经济增长变动,但通过对比我们可以发现,中央政府固定资产投资冲击和地方政府固定资产投资冲击对我国经济有着完全不同的影响.中央政府投资冲击短期内有助于经济增长,对经济影响的长期累积效应也较大;而地方政府的固定资产投资冲击在短期对经济的影响效果不明显,并且出现了程度较小的累积负面效应.造成这种情况的可能原因是:首先,中央政府的财政支出等经济政策和投资决策代表了政府决策层对当前经济状况的态度和看法,会对以后的经济走势起到很大的指示作用,而地方政府投资大多是为了响应中央政府号召,从而中央政府投资冲击对产出的影响能力要大于地方政府投资冲击.其次,中央项目的投资多是对当前经济增长极其重要的基础设施建设和关键行业领域,效率较高,而地方政府的投资却往往忽视投资的质量和效率,造成资源和资金的极大浪费,从而对经济的持续稳定增长产生不利的影响.最明显的例子是2008年金融危机以后,我国中央政府出台了4万亿投资刺激方案,地方政府配套的投资资金更是高达17万亿之多.虽然中央政府的资金支出大多投资于基础设施建设和关系国计民生的关键行业领域(如交通、电力、科技、水利、节能减排等)保护了经济的持续平稳增长,但是大多数地方政府的投资却较多的投向了三高一低(高投入、高污染、高消耗、低效益)行业,造成了资源的极大浪费.这无疑会对经济的持续稳定增长带来不利的影响.⑴对外贸易冲击虽然也会对我国的实体经济造成冲击,但影响程度不大.从DLnGDP对DLnEXP的累积脉冲响应可以看出,短期内的对外贸易冲击对我国的经济波动影响不明显,但长期内有较小程度的正向效应.可见,虽然我国经济对外依存度较大,出口对GDP的贡献度较高,但国外需求冲击并不会对我国经济波动产生较大的影响.一个可能的解释是:加工贸易占我国出口贸易的比重过大.出口贸易一般分为一般贸易、加工贸易和其他贸易,其中加工贸易是指依赖进口的原材料、零部件,经过加工装配后再出口到国外的贸易形式.加工贸易的特点是中间在内,两头在外,原材料和零部件是从国外进口的,在本国生产后又运到国外市场.在我国最常见的加工贸易形式是三来一补,即来料加工、来样加工、来件装配和补偿贸易,其中补偿贸易是指国外厂商提供或利用国外进出口信贷进口生产技术和设备,由我方企业进行生产,以返销其产品的方式分期偿还对方技术、设备价款或信贷本息的贸易方式.因此,虽然我国出口额占GDP的比重很大,但出口增加对我国经济自身增长的贡献并不是很大.⑴消费需求冲击是决定我国经济增长和波动的主要因素.从DLnGDP对DLnEXP的脉冲响应可以看出,1单位标准差的消费需求正向冲击导致GDP 出现了1.2个百分点的增长,随后迅速下降,在8季度后基本消退.同时从DLnGDP对DLnEXP的动态累积脉冲响应图形可以看出,正向的消费需求冲击不仅造成经济短期内的较大增长,而且长期内对经济的持续增长起到了重要作用.这主要是因为一方面消费一般是短期行为,持续时间不长,对经济的短期刺激较大;另一方面,消费需求的提高可以改变人们长期的消费习惯,从而对经济的增长起到较大程度的长期影响.这充分说明了当前我国扩大内需拉动经济增长的极端重要性.2.4 方差分解.为了测度各种内外因素对宏观经济波动的相对影响程度,本文对脉冲响应函数进行方差分解.方差分解通过分析每一个结构式冲击对内生变量变化(以方差度量)的贡献度,进一步评价不同结构式冲击的重要性.表3列示了宏观经济波动方差分解结果.我国产出波动的方差分解表明：⑴在预测期内，由投资波动引起的我国产出的波动并不大,但却有随着滞后期逐渐增加的趋势.一方面,中央政府投资冲击对产出波动的解释能力要大于地方政府投资冲击,这说明了中央政府的经济政策或投资决策代表了我国政府决策层对当前经济状况的态度和看法,会对以后的经济形势起到很大的指示和影响;另一方面,中央政府投资冲击引致产出波动的速度也要快于地方政府投资冲击.这说明中央投资政策的出台大多是针对当时经济形势的短期行为.⑴与投资波动一样,国外需求的波动对我国实际产出的波动影响并不大,其解释能力随滞后期的增加逐渐增大到稳定状态时的8.7%.这说明虽然我国的经济对外依存度较高,但国际经济状况对我国经济的影响并不大.这可以归因于我国国内较强的经济活力和稳健的经济增长.⑴国内消费需求波动在短期内解释了我国实体经济的绝大部分波动,虽随滞后期的延长而有所下降,但得稳态时仍然有66.5%的解释能力.这也再次验证了扩大内需对我国经济持续较快增长的极端重要性,同时也提示我们,通过扩大内需来推动经济增长,应该作为一项长期政策来实施.2.5 稳健性检验.本文的实证分析结果受到我们根据一般经济理论设定的约束条件和Cholesky分解强加给经济变量的次序的影响,为了说明以上实证结果的可靠性,需要对模型的设定和估计进行稳健性检验.具体做法是:我们首先调整SVAR模型中的经济变量顺序,但不改变约束条件,依次进行模型估计、脉冲响应分析和方差分解;其次,我们对原有的约束条件作适当修正,但不调整SVAR模型中的经济变量顺序,再依次进行脉冲响应分析和方差分解;最后,我们既调整SVAR模型中的经济变量顺序又对约束条件作出适当修正,依次进行模型估计、脉冲响应分析和方差分解.经过多次模型调整和实证分析后,我们发现,实证结果并没有大的变化(限于篇幅,具体检验过程省略).这表明,本文所使用SVAR 模型具有稳健性,得出的实证结果是比较稳定可靠的.3 结论与建议.通过以上实证分析并结合我国宏观经济运行实际,可以看出,一直以来造成我国宏观经济波动的原因主要有以下几个方面:⑴投资与消费比例的失调.伴随着经济的高速增长,我国的投资率不断上升.在总需求的构成中,投资需求已经消费需求成为拉动经济增长的主导因素.投资对中国经济的拉动是有目共睹的,但投资增长率波动却相当大,且超前于GDP和消费的波动.过高的投资率让我国的经济增长过分依赖固定资产的投资,加剧了经济大幅度波动的风险.自改革开放以来我国经济出现了五次过热现象(1984~1985、1987~1988、1991~1994、2003~2006、2009~2010),其中四次源于投资增长(1984~1985、1991~1994、2003~2006、2009~2010).在这四次过热中,投资增长率全都超过了25%.当经济增长率下降时,政府通过财政、货币政策及其它相关制度刺激投资,投资快速上升;经济过热,政府开始控制投资,投资增长率下降,GDP和消费增长率随之下降,出现了投资过热-通胀-宏观调控-通缩的怪圈.⑴对外依存度较大.首先,高外贸依存度会降低本国经济对外部冲击的防御能力,一旦外贸出口受到较大冲击,国内经济便会产生反应,造成大的经济波动.其次,出口增长易受国外经济对本国商品需求的限制.由于我国人口众多,目前的增长速度又明显高于世界上大多数国家,想依靠外贸增长来长时期地维持当前的增长率,前提条件是世界其他国家对我国商品需求的增长率不能低于我国的经济增长率水平,这一点从长期看显然是不可行的.像当前国际金融危机造成的国外需求下降对我国出口贸易的不利影响显而易见.⑴政府主导和财政分权.一方面,在政府主导的体制性导下,国有企业成为了政府的一致行动人.2008年的四万亿投资主要针对国有企业,从而导致了在政府出台救市政策、扩大投资来刺激经济增长的同时,国有企业也在政府部门的体制性的导下扩大规模,增加投资,致使经济过热.而当政府意识到经济过热时,政府出台的降温政策又会导国有企业减少投资支出,致使经济进一步过冷.其次,地方政府的分权过度,会对经济产生不利的影响,造成经济内在的不正常波动,特别是近年来地方政府之间单纯的以GDP作为考核政绩、衡量经济增长的唯一目标的竞争越来越激烈,使得各地基础建设力度加大,导致了投资热的出现,并造成经济的一热再热.参考文献:[1] 陈昆亭,龚六堂,邹恒甫.什么造成了经济增长的波动,供给还是需求-中国经济的RBC分析[J].世界经济,2004,(9).[2] 郭庆旺.中国经济波动的解释:投资冲击与全要素生产率冲击[J].管理世界,2004,(7).[3] 黄赜琳.中国经济周期特征与财政政策效应[J].经济研究2005,(6).[4] 张军等.中国为什么拥有了良好的基础设施-分权竞争、政府治理与基础设施的投资决定[J].经济研究,2007,(3).[5] Ahmed,Shaghil,Ickes Barry,Ping Wang,Byung Sam Yoo. InternationalBusiness Cycles[J]. American Economic Review,1993,(83).[6] David. C. W. The Trade-Off between Cash Flow and Net Present Val?ue[J]. Journal of Economics, 1993, 95 ( 1) .[7] Blanchard,Olivier , Danny Quah. The Dynamic Effects of AggregateDemand and Aggregate Supply Disturbances[J]. American EconomicReview,1994,(81).。

商业银行不良贷款率对经济周期的时滞分析

商业银行不良贷款率对经济周期的时滞分析本文对商业银行不良贷款率与经济周期的关系进行了分析,阐明了近年来不良贷款率的下降基于贷款余额的大幅扩张,不良贷款率是滞后于经济周期的变量,并用V AR模型及脉冲响应函数,具体计量不良贷款率滞后经济周期的阶数,提出商业银行应该具备反预期归一化的方针。

标签：不良贷款率脉冲响应函数反预期一、引言及相关研究银行业是一个高风险行业,它以较高的杠杆比率运营着大量的资金。

随着银行业的不断发展,不良贷款成为了困扰银行业发展的难题。

由于商业银行不良贷款率是滞后于经济周期的变量,马克思说:“经济周期是现代工业特有的生活过程” 。

根据西方学者研究表明,经济扩张期,银行的不良贷款率较低;经济衰退期,不良贷款率较高。

张淼(2002)认为,我国银行不良贷款率与国内生产总值发展速度成负相关关系,银行不良贷款率对经济发展速度是很敏感的。

樊宇,孙坚(2004)认为,宏观经济不景气是不良贷款产生的深层次因素,从宏观角度分析不良贷款率应该是个非零的稳定值。

二、我国商业银行不良贷款率与经济周期波动的关系随着社会主义市场经济的不断发展,银行的信用扩张扩大了经济周期各个方面的变化。

由于银行业资产大部分以贷款的形式存在,贷款时盈利资产中最重要的一类,NPL(不良贷款)无论是归咎于内部缺陷还是外部影响,都将给商业银行资产负债表带来一定的压力。

从2004年第二季度至2009年第三季度,NPL在保持平稳降低的过程中,不良贷款率水平急剧下降,而同时期的贷款总量急速扩张。

在这段时期,不良贷款率的急剧下降。

第一,在经济日趋繁荣时期,借款人的经营活动比较好,有足够的能力还贷。

第二,银行在这一时期有足够的动力放大贷款量,因此不良贷款率就成比例下降,在新的贷款成为不良贷款前,会有一个时滞存在,借款人可以用贷的现金偿还一部分贷款。

虽然传统经济理论认为在经济衰退期银行贷款量会降低,但从图中可以看出在2008年全球金融危机前后,银行系统投放市场的贷款总量仍在不断增长,政府的政策工具在其中起了很大的作用。

商业银行不良贷款相关指标分析

商业银行不良贷款相关指标分析摘要：近些年来我国经济下行压力不断增加，商业银行不良贷款率逐渐攀升。

而商业银行不良贷款作为衡量银行资产质量的重要指标，对银行风险管理有重要意义。

本文主要以宣城建行不良贷款问题为研究对象，根据实际的统计数据，借助计量经济模型分析宣城建行不良贷款相关指标;然后，对实证研究得出的观点和结论进行归纳总结。

关键词：不良贷款;宣城建行;多元线性回归方程一、引言受次贷危机影响，世界各经济主体相继出现衰退，企业利润不断下降、经营难以持续，不少企业面临停产甚至倒闭的困境。

为激活市场经济中央政府实施了积极的财政政策和宽松的货币政策，此时银行信贷规模开始不断扩张。

在经历危机之后，我国又提出了经济新常态，要求我国经济增速由高速向中高速转变。

经济增速的放缓加上过剩的产能，中央政府又提出了供给侧结构性改革。

面对经济调整期，经济增速下滑、企业效益降低。

除此之外，互联网金融的迅速崛起、利率市场化进程的加快和资本市场的进一步扩大等给我国银行业带来了巨大冲击。

自2012年以来GDP增速一直处于7.7%以下水平并呈现逐年下降的趋势，此外互联网金融的发展对商业银行产生了巨大冲击。

使得商业银行不良贷款率却呈现出持续上升的态势。

宣城建行是宣城市继工商银行之后第二大商业银行。

近年来，宣城市大力整顿落后企业，积极倡导发展服务业和高新技术产业，这些举措在增加建行信贷规模的同时也使得建行不良贷款的风险相应增加。

为此，新常态下，解决好宣城建行不良贷款问题，防范和化解银行信贷风险对于宣城市银行体系稳定和全市经济健康发展至关重要，研究宣城建行不良贷款问题自然成为宣城市经济发展过程中不可避免的重要议题。

二、实证分析过程（1）模型建立与样本数据来源本文在对宣城建行不良贷款的影响因素进行实证分析的时候主要以宣城建行不良贷款率作为被解释变量Y，选取银行资本充足率X1、拨备覆盖率X2、贷款与负债比例X3、净利差X4和净息差X5共五个指标作为解释变量，建立形如的多元线性回归方程，其中a为常数项，β1、β2 、β3 、β4 、β5 分别对应解释变量的估值系数，ε为随机扰动项。

宏观经济与货币政策对商业银行不良贷款率的影响

金融经济FINANCIAL AND ECONOMIC216经济周期性波动是各国经济运行中普遍存在的一种经济现象，而商业银行作为强周期性行业，受经济周期的影响比较大，在经济收缩和扩张阶段，对未来经济走势的不同判断，导致其愿意承担的风险和信贷标准不一致，信贷规模也随之变化，进而信贷风险水平呈现周期性变化。

美国的次债危机，显示了不良贷款率与宏观经济和货币政策之间的关系，信贷快速扩张会引起未来不良贷款大量积聚的风险，当经济形势变化时，收紧银根，大量不良贷款暴露。

因此，研究经济周期波动以及货币政策的实施与不良贷款率的关系显得尤为重要。

一、指标选取及数据来源(一)指标的选取商业银行的不良贷款率是反映商业银行信贷风险的重要指标，根据国内外学者的实证研究[1-2]表明，GDP 增长率、M 2增长率是其重要的影响因素。

因此，考虑对三变量进行协整检验并建立误差修正模型。

不良贷款率，不良贷款率高，说明金融机构收回贷款的风险大；不良贷款率低，说明金融机构收回贷款的风险小。

GDP ，由于中国的经济周期，更多表现为GDP 增速的加快和放缓，增速加快则经济处于上行，增速放缓则经济处于下行。

M 2，反映货币供应量的总要指标，流动性偏弱，但反映的是社会总需求的变化和未来通货膨胀的压力状况，能够体现现实的购买力和潜在的购买力。

在货币政策工具中，M 2对不良贷款率的影响最大，而利率与存款准备金率的影响较小。

由于我国的利率尚未完全市场化，而存款准备金率这一数量型工具较为猛烈，所以我国常采用货币供应量作为中介目标[3]。

(二)数据来源根据国家统计年鉴和东方财富网站提供的数据，搜集到2006~2015年的季度数据，并对数据进行一定的处理。

NLP t 代表不良贷款率，采用原始数据；GDP t 代表国内生产总值的增长率，以2006年第1季度作为基期；M 2t 代表货币供应量的增长率，以2006年第1季度作为基期。

二、实证结果与分析(一)单位根检验通过软件，分别对3个时间序列进行单位根检验，以判断其平稳性，检验结果如表1所示。