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        信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量關(guān)系分析

        2015-08-13 09:37:34○唐
        當(dāng)代經(jīng)濟(jì) 2015年32期
        關(guān)鍵詞:經(jīng)濟(jì)波動(dòng)不良貸款增長(zhǎng)率

        ○唐 珂 邵 靜

        (中國(guó)工商銀行 陜西 寶雞 721000)

        一、引言

        近年來受國(guó)際經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的影響,國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩。為刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展,我國(guó)信貸供給急劇增長(zhǎng)。然而,信貸規(guī)模擴(kuò)大的同時(shí),影響商業(yè)銀行穩(wěn)定的信貸資產(chǎn)質(zhì)量近年來卻持續(xù)下滑。依靠擴(kuò)大信貸供給刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初衷似乎影響到銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量,而銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量的惡化又會(huì)制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前貸款利息收入仍是我國(guó)商業(yè)銀行主要利潤(rùn)構(gòu)成部分。如何使政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展與銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間權(quán)衡,如何使商業(yè)銀行在信貸投放與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間權(quán)衡,成為政府部門和商業(yè)銀行亟待解決問題之一。本文通過研究信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系,以期為政府部門和商業(yè)銀行管理者提供有益參考。

        二、文獻(xiàn)綜述

        有關(guān)三者關(guān)系的理論研究,主要以經(jīng)濟(jì)循環(huán)活動(dòng)為切入點(diǎn)。經(jīng)濟(jì)上行期,企業(yè)通常經(jīng)營(yíng)狀況良好,貸款違約概率較低,銀行傾向降低貸款標(biāo)準(zhǔn),信貸快速增長(zhǎng);經(jīng)濟(jì)下行期,企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)效益下降,借款人財(cái)務(wù)狀況惡化,為降低貸款違約率,銀行傾向提高貸款標(biāo)準(zhǔn),形成信貸緊縮,并加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(巴曙光,2009)。經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期的信貸風(fēng)險(xiǎn)通常在下滑期暴露出來(Ruckes,2004),巨額不良貸款將嚴(yán)重侵蝕銀行資本,進(jìn)而導(dǎo)致銀行信用供給不足、企業(yè)大量破產(chǎn),銀行繼續(xù)緊縮信貸,部分企業(yè)因難以獲得貸款而無法維持正常經(jīng)營(yíng),可能出現(xiàn)虧損而產(chǎn)生新的不良貸款(錢小安,2000)。

        實(shí)證研究?jī)A向于研究?jī)蓛芍g關(guān)系,對(duì)三者間關(guān)系的研究卻比較少。在信貸供給與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)方面,Cesare Caderon(1999)使用VAR模型和Geweke分解技術(shù),發(fā)現(xiàn)二者存在雙向Granger因果關(guān)系;陳磊(2004)的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果卻表明信貸增長(zhǎng)率可引起GDP增長(zhǎng)率正向變動(dòng),反之則不成立。在信貸供給與信貸資產(chǎn)質(zhì)量方面,Agunget.al.(2001)使用面板回歸法得出結(jié)論為信貸供給下降往往伴隨不良貸款余額上升,而張漢飛和李宏瑾(2014)研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的不良貸款效應(yīng)及異常分野,發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與不良貸款率正相關(guān);經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平相同的國(guó)家不良貸款率不同。在經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量方面,Salasand Saurina(2002)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)周期與不良貸款滯后3—4期顯著正相關(guān);CavalloandMajnoni(2002)的研究結(jié)果則顯示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與銀行貸款損失準(zhǔn)備金負(fù)相關(guān);李麟、索彥峰(2009)使用VAR模型分析結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間存在較強(qiáng)的反向關(guān)系。

        綜上看出,學(xué)者們就信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量?jī)蓛砷g關(guān)系已做出大量有益研究,但探討三者關(guān)系的研究比較匱乏,且研究方法主要使用VAR模型。然而,VAR模型對(duì)各經(jīng)濟(jì)變量沒有給出明確的結(jié)構(gòu)關(guān)系,也沒有考慮變量間同期影響。本文使用可捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各個(gè)變量之間的及時(shí)性結(jié)構(gòu)性關(guān)系的SVAR模型實(shí)證檢驗(yàn)三者間關(guān)系,以期彌補(bǔ)已有文獻(xiàn)的不足。

        三、數(shù)據(jù)說明及模型構(gòu)建

        1、變量選取與數(shù)據(jù)來源

        (1)信貸供給。大部分學(xué)者采用商業(yè)銀行貸款總額衡量信貸供給狀況,由于貸款損失準(zhǔn)備與不良貸款相關(guān),故本文選用剔除貸款損失準(zhǔn)備后的銀行貸款(LOAN)度量信貸供給。

        (2)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。本文使用GDP增長(zhǎng)率衡量經(jīng)濟(jì)波動(dòng)狀況。

        (3)信貸資產(chǎn)質(zhì)量。目前學(xué)術(shù)界用來衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量的兩個(gè)主要指標(biāo)是不良貸款率和不良貸款余額。不良貸款率由不良貸款余額與貸款總額共同決定,金融機(jī)構(gòu)可依靠規(guī)模的盲目擴(kuò)張來維持“不良貸款率”的不超限,所以該指標(biāo)不能準(zhǔn)確衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量;不良貸款余額則較直觀,可較好地反映不良貸款的絕對(duì)規(guī)模,故本文選取不良貸款余額(NPL)衡量信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

        本文從大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行兩個(gè)個(gè)層面共選取10個(gè)樣本。大型商業(yè)銀行和股份制銀行在我國(guó)銀行業(yè)金融市場(chǎng)占有絕對(duì)份額,可較好地反映我國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)情況,選擇樣本代表性強(qiáng)。

        2、模型構(gòu)建

        (1)VAR模型構(gòu)建

        VAR模型從某種程度上說是SVAR模型的縮減式,因此,構(gòu)建SVAR模型之前首先需要構(gòu)建穩(wěn)定的VAR模型。單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示(見表1)ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)GDP均平穩(wěn),LNLOAN、LNNPL不平穩(wěn),對(duì)LNLOAN、LNNPL做一階差分得到貸款增長(zhǎng)率DFLNLOAN和不良貸款增長(zhǎng)率DFLNNPL,單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示各變量ADF檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、LLC檢驗(yàn)均平穩(wěn)。

        表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

        根據(jù)LR、FPE、AIC、SC和HQ準(zhǔn)則,可以確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3(見表2)。

        表2 滯后階數(shù)檢驗(yàn)

        通過觀察AR根圖可確定VAR模型是否穩(wěn)定。如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都小于1,即都在單位圓內(nèi),則該模型穩(wěn)定;如果VAR模型所有根模的倒數(shù)都大于1,即都在單位圓外,則該模型不穩(wěn)定。圖2表明滯后階數(shù)為3時(shí),VAR模型所有根模的倒數(shù)都位于單位圓之內(nèi),表明模型穩(wěn)定,選擇滯后階數(shù)為3是合適的。

        (2)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

        Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)解決了X是否引起Y的問題,如果X在Y的預(yù)測(cè)中有幫助,或者X與Y的相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上顯著時(shí),就可以說“Y是由X Granger引起的”。但這種因果關(guān)系不一定是真正意義上的因果關(guān)系,只是統(tǒng)計(jì)意義上的因果性,對(duì)經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)具有重大作用。因此,根據(jù)Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果可解決SVAR模型變量排序問題。

        對(duì)變量?jī)蓛勺鯣ranger因果檢驗(yàn),結(jié)果表明:DFLNLOAN是引起GDP和DFLNNPL變動(dòng)的Granger原因,反之則不成立;GDP是引起DFLNNPL的Granger原因,反之則不成立?;诖?,本文對(duì)SVAR模型的變量排序?yàn)椋篋FLNLOAN→GDP→DFLNNPL。

        圖1 單位根圖形表示

        (3)SVAR模型識(shí)別與估計(jì)

        在估計(jì)SVAR模型之前,需要對(duì)SVAR模型識(shí)別,也就是通過限制一定的條件,利用樣本信息估計(jì)出待估計(jì)統(tǒng)計(jì)量。其基本思想是,通過一定的約束條件,使得估計(jì)出的VAR模型對(duì)應(yīng)的系數(shù)矩陣、對(duì)應(yīng)的方差矩陣等統(tǒng)計(jì)量的個(gè)數(shù)不少于SVAR模型中待求的未知量的個(gè)數(shù)。對(duì)于K元P階VAR模型需要估計(jì)的參數(shù)個(gè)數(shù)為k2p+(k+k2)/2,對(duì)于相應(yīng)的SVAR模型需要估計(jì)參數(shù)個(gè)數(shù)為k2p+k2,需要對(duì)結(jié)構(gòu)式施加的限制條件個(gè)數(shù)為k2p+(k+k2)/2-(k2p+k2),即k(k-1)/2。AmisanoandGiannini(1997)根據(jù)SVAR系統(tǒng)中對(duì)當(dāng)期變量之間的結(jié)構(gòu)性關(guān)系假設(shè)不同,提出了三種不同類型的SVAR模型,即C—模型,K—模型和AB—模型。本文建立了一個(gè)3變量SVAR(3)的AB—模型,形式如下:

        其中εt是VAR模型的擾動(dòng)項(xiàng),u1t、u2t和u3t分別表示作用在DFLNLOAN、GDP、DALNNPL上的結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊,εt是結(jié)構(gòu)式擾動(dòng)項(xiàng)ut的線性組合。

        由于模型中包含3個(gè)內(nèi)生變量,因此需要施加限制條件個(gè)數(shù)為3*(3-1)/2=3。根據(jù)經(jīng)濟(jì)原理作出如下假設(shè):銀行信貸供給對(duì)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沒有反應(yīng),即a12=0;信貸供給和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)狀況對(duì)當(dāng)期信貸資產(chǎn)質(zhì)量的變化沒有反應(yīng),即a13=0,a23=0。則矩陣模式可定義為:a21、a23和a32值分別為0.0003、0.0000、0.0000,均在1%顯著水平下顯著,模型P值為0.0000,在1%顯著水平下顯著,表明模型設(shè)定合理。

        四、信貸沖擊、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量關(guān)系分析

        1、信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量Granger因果關(guān)系

        為分析信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系,本文首先利用eviews7.2進(jìn)行多變量Granger因果關(guān)系檢驗(yàn),初步確定三者之間關(guān)系。Granger因果檢驗(yàn)假設(shè)自變量不是因變量的Granger原因,當(dāng)P值小于0.05時(shí),則拒絕原假設(shè),自變量Granger引起因變量;否則接受原假設(shè),自變量不能Granger引起因變量。

        以DFLNLOAN為因變量的多變量Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果顯示,PGDP=0.714ffgt;0.05,PDFLNNPL=0.777ffgt;0.05,均接受原假設(shè),表明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和信貸供給增長(zhǎng)率都不能Granger引起信貸供給增長(zhǎng)率變動(dòng),聯(lián)合檢驗(yàn)P值為0.778ffgt;0.05,表明經(jīng)濟(jì)波動(dòng)和信貸供給增長(zhǎng)率不能同時(shí)Granger引起信貸供給增長(zhǎng)率變動(dòng)。以GDP為因變量的多變量Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果顯示,PDFLNLOAN=0.033fflt;0.05,拒絕原假設(shè),表明信貸供給增長(zhǎng)率能Granger引起經(jīng)濟(jì)波動(dòng),PDFLNNPL=0.306ffgt;0.05,接受原假設(shè),表明不良貸款率不能Granger引起經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。以DFLNNPL為因變量的多變量Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果顯示,PDFLNLOAN=0.003fflt;0.05,PGDP=0.000fflt;0.05,均拒絕原假設(shè),表明信貸供給增長(zhǎng)率和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)Granger引起不良貸款增長(zhǎng)率變動(dòng),聯(lián)合檢驗(yàn)P值為0.000fflt;0.05,拒絕原假設(shè),表明信貸供給增長(zhǎng)率和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)可以同時(shí)Granger引起不良貸款增長(zhǎng)率變動(dòng)。

        綜上,實(shí)證分析結(jié)果表明:信貸供給變動(dòng)和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動(dòng)的重要來源,信貸供給變動(dòng)是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力來源??梢哉J(rèn)為,在我國(guó)信貸供給變動(dòng)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(dòng),經(jīng)濟(jì)波動(dòng)又引起不良貸款增長(zhǎng)率變動(dòng)。

        2、信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量動(dòng)態(tài)作用機(jī)制

        為進(jìn)一步探究系統(tǒng)內(nèi)變量間相互影響、影響程度及方向,本部分使用SVAR模型脈沖響應(yīng)函數(shù)做變量間動(dòng)態(tài)作用機(jī)制分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)是描述在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊(來自系統(tǒng)內(nèi)部或外部)后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響(動(dòng)態(tài)影響)。SVAR模型中的正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)則可以單獨(dú)考慮各個(gè)變量的沖擊對(duì)其他變量的影響,因此,基于SVAR模型分析信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量間動(dòng)態(tài)作用機(jī)制比較合適。

        (1)經(jīng)濟(jì)對(duì)信貸沖擊沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)

        圖3、圖4和圖5分別是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)信貸供給沖擊、信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給沖擊以及信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖,橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)(單位:季度),縱軸表示分別表示GDP增長(zhǎng)率、不良貸款增長(zhǎng)率、不良貸款增長(zhǎng)率,實(shí)物線表示脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。

        根據(jù)信貸供給沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值可以看出,信貸供給沖擊對(duì)GDP增長(zhǎng)率的影響大約持續(xù)7期。當(dāng)信貸供給增長(zhǎng)率突然增加一個(gè)百分點(diǎn)時(shí),導(dǎo)致GDP增長(zhǎng)率增加,增加幅度為0.015個(gè)百分點(diǎn),到第2期增加幅度迅速增加至3.079個(gè)百分點(diǎn),到第4期達(dá)到最大,增長(zhǎng)幅度為6.554個(gè)百分點(diǎn),第7期開始趨于穩(wěn)定(響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值為3.953)。表明信貸供給沖擊是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的重要來源,信貸供給沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)具有顯著的促進(jìn)作用和較長(zhǎng)的持續(xù)效應(yīng),即通過擴(kuò)大信貸供給增長(zhǎng)率一定程度上可刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        圖3 經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)信貸供給沖擊的脈沖響應(yīng)

        (2)信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的動(dòng)態(tài)反應(yīng)

        根據(jù)信貸沖擊和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)信貸資產(chǎn)質(zhì)量的脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值可以看出,信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)系數(shù)值均為負(fù)數(shù)。當(dāng)給信貸供給增長(zhǎng)率突然增加一個(gè)百分點(diǎn)時(shí),不良貸款增長(zhǎng)率迅速下降,至第2期達(dá)到負(fù)向最大,下降幅度為0.452個(gè)百分點(diǎn),隨后又有所上升,至第3期下降幅度為0.273個(gè)百分點(diǎn),經(jīng)過第4期一個(gè)調(diào)整后開始逐期遞增,但始終位于橫軸下部,表明信貸沖擊會(huì)給不良貸款增長(zhǎng)率帶來負(fù)向沖擊,即信貸規(guī)模的擴(kuò)張可降低不良貸款增長(zhǎng)率,有效改善信貸資產(chǎn)質(zhì)量問題,尤其在滯后2期時(shí)對(duì)控制信貸資產(chǎn)質(zhì)量具有顯著效果。同樣,一個(gè)百分點(diǎn)的經(jīng)濟(jì)正沖擊可導(dǎo)致不良貸款增長(zhǎng)率迅速下降,至第2期達(dá)到負(fù)向最大,但作用效果比較微弱,下降幅度僅為0.017個(gè)百分點(diǎn),隨后又有所上升,至第3期下降幅度為0.011個(gè)百分點(diǎn),經(jīng)過第4期一個(gè)調(diào)整后開始逐期遞減。這表明經(jīng)濟(jì)的持續(xù)良好發(fā)展對(duì)抑制信貸資產(chǎn)質(zhì)量下滑具有一定作用。

        圖4 信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給沖擊的脈沖響應(yīng)

        圖5 信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)經(jīng)濟(jì)沖擊的脈沖響應(yīng)

        比較圖4和圖5可以發(fā)現(xiàn),信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給沖擊和經(jīng)濟(jì)沖擊的反應(yīng)具有顯著的同步性。信貸資產(chǎn)質(zhì)量對(duì)信貸供給與經(jīng)濟(jì)沖擊的反應(yīng)持續(xù)期均為7期,且同時(shí)在第2期下降到最低,第3期有所回升,經(jīng)過第4期調(diào)整后呈逐漸上升態(tài)勢(shì)。這與Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果相一致:信貸供給沖擊是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與信貸資產(chǎn)質(zhì)量變動(dòng)的重要影響因素。

        為進(jìn)一步分析信貸供給沖擊和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量影響的貢獻(xiàn)度,本文對(duì)不良貸款增長(zhǎng)率做了方差分解。結(jié)果表明,滯后2期開始信貸供給沖擊對(duì)不良貸款增長(zhǎng)率變動(dòng)的影響比較大,且相對(duì)穩(wěn)定,解釋了約95%的不良貸款波動(dòng);經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)不良貸款增長(zhǎng)的影響在第一期時(shí)效果比較明顯,解釋度約為98.5%,隨后貢獻(xiàn)度逐漸減弱,且維持在4%左右。

        可以認(rèn)為,信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間存在這樣的作用機(jī)制:信貸供給是經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動(dòng)的驅(qū)動(dòng)力來源;信貸供給沖擊導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(dòng),經(jīng)濟(jì)波動(dòng)又引起信貸資產(chǎn)質(zhì)量波動(dòng);滯后2期以后,經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)信貸資產(chǎn)質(zhì)量變化作用逐漸減弱,信貸沖擊對(duì)信貸資產(chǎn)質(zhì)量解釋力逐漸加強(qiáng)。基于此,針對(duì)當(dāng)前國(guó)際經(jīng)濟(jì)低迷、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩、商業(yè)銀行面臨信用風(fēng)險(xiǎn)越來越嚴(yán)峻的現(xiàn)實(shí)環(huán)境,本文認(rèn)為商業(yè)銀行可通過適當(dāng)增加信貸投放,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量。

        五、結(jié)論

        本文利用我國(guó)2006—2014年季度數(shù)據(jù),通過使用多變量Granger因果檢驗(yàn)和SVAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù),實(shí)證檢驗(yàn)了信貸供給、經(jīng)濟(jì)波動(dòng)與我國(guó)商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量之間關(guān)系,結(jié)果表明:擴(kuò)大信貸供給不僅可刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而且在一定程度上可有效抑制我國(guó)商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量下滑現(xiàn)象。

        但過量的信貸投放必然伴隨有通貨膨脹、人民幣國(guó)際化受阻、銀行潛在信貸風(fēng)險(xiǎn)劇增等問題。如何使信貸政策兼顧保增長(zhǎng)、控通脹、穩(wěn)幣值、維持社會(huì)穩(wěn)定等多重目標(biāo),成為商業(yè)銀行乃至貨幣當(dāng)局面臨的兩難問題。這需要貨幣當(dāng)局在不同階段根據(jù)實(shí)際情況,對(duì)多重目標(biāo)進(jìn)行權(quán)衡和取舍。當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)處于下行階段,通貨膨脹整體水平較低,社會(huì)有效需求嚴(yán)重不足,擴(kuò)張性信貸政策具有一定的存在空間。擴(kuò)張性信貸供給政策對(duì)商業(yè)銀行也提出更高的風(fēng)險(xiǎn)管理要求。對(duì)此,筆者認(rèn)為,首先商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)制定合理有效的授信政策。商業(yè)銀行在信貸投放時(shí)應(yīng)根據(jù)行業(yè)特點(diǎn)配以適當(dāng)比例授信比重。對(duì)親周期性行業(yè)發(fā)放短期貸款,周期性不明顯的行業(yè)可發(fā)放中長(zhǎng)期貸款;對(duì)處于生命周期導(dǎo)入期和衰退期的行業(yè)應(yīng)審慎確定準(zhǔn)入資格,對(duì)處于成長(zhǎng)期和成熟期行業(yè)可適當(dāng)放松準(zhǔn)入條件。其次,商業(yè)銀行需加強(qiáng)信貸監(jiān)督管理,做好項(xiàng)目跟進(jìn)工作,落實(shí)已發(fā)放貸款的保全措施。另外,商業(yè)銀行還應(yīng)積極加快金融創(chuàng)新,通過信貸資產(chǎn)證券化和其他衍生工具,提高資產(chǎn)流動(dòng)性,規(guī)避預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)損失,化解中長(zhǎng)期信貸風(fēng)險(xiǎn)。

        [1]陳磊:中國(guó)轉(zhuǎn)型期的信貸波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[J].金融與保險(xiǎn),2004(9).

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