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        宏觀經(jīng)濟(jì)與貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的影響

        2016-05-14 22:34:37張咪
        財(cái)會(huì)學(xué)習(xí) 2016年5期
        關(guān)鍵詞:誤差修正模型協(xié)整檢驗(yàn)貨幣政策

        張咪

        摘要:我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)而發(fā)生變化,但在經(jīng)濟(jì)形勢(shì)發(fā)生變化的同時(shí),國(guó)家會(huì)采用貨幣政策進(jìn)行宏觀調(diào)控。因此,不良貸款率同時(shí)受宏觀經(jīng)濟(jì)與貨幣政策的雙重影響。本文利用結(jié)合Johanse協(xié)整檢驗(yàn)和VECM模型,得出了商業(yè)銀行不良貸款率與GDP增長(zhǎng)率、M2增長(zhǎng)率之間存在短期影響關(guān)系以及長(zhǎng)期均衡穩(wěn)定關(guān)系。即在短期內(nèi),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的越快,不良貸款率越低,但是在長(zhǎng)期內(nèi)不良貸款率與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈正向相關(guān)關(guān)系;在短期內(nèi),寬松的貨幣政策也會(huì)使的不良貸款率增加,但是隨著滯后時(shí)期的延長(zhǎng)作用效果越來越弱。

        關(guān)鍵詞:宏觀經(jīng)濟(jì)周期;貨幣政策;不良貸款率;協(xié)整檢驗(yàn);誤差修正模型

        經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)是各國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中普遍存在的一種經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,而商業(yè)銀行作為強(qiáng)周期性行業(yè),受經(jīng)濟(jì)周期的影響比較大,在經(jīng)濟(jì)收縮和擴(kuò)張階段,對(duì)未來經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的不同判斷,導(dǎo)致其愿意承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)和信貸標(biāo)準(zhǔn)不一致,信貸規(guī)模也隨之變化,進(jìn)而信貸風(fēng)險(xiǎn)水平呈現(xiàn)周期性變化。美國(guó)的次債危機(jī),顯示了不良貸款率與宏觀經(jīng)濟(jì)和貨幣政策之間的關(guān)系,信貸快速擴(kuò)張會(huì)引起未來不良貸款大量積聚的風(fēng)險(xiǎn),當(dāng)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化時(shí),收緊銀根,大量不良貸款暴露。因此,研究經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)以及貨幣政策的實(shí)施與不良貸款率的關(guān)系顯得尤為重要。

        一、指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源

        (一)指標(biāo)的選取

        商業(yè)銀行的不良貸款率是反映商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo),根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的實(shí)證研究[1-2]表明,GDP增長(zhǎng)率、M2增長(zhǎng)率是其重要的影響因素。因此,考慮對(duì)三變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)并建立誤差修正模型。不良貸款率,不良貸款率高,說明金融機(jī)構(gòu)收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)大;不良貸款率低,說明金融機(jī)構(gòu)收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)小。GDP,由于中國(guó)的經(jīng)濟(jì)周期,更多表現(xiàn)為GDP增速的加快和放緩,增速加快則經(jīng)濟(jì)處于上行,增速放緩則經(jīng)濟(jì)處于下行。M2,反映貨幣供應(yīng)量的總要指標(biāo),流動(dòng)性偏弱,但反映的是社會(huì)總需求的變化和未來通貨膨脹的壓力狀況,能夠體現(xiàn)現(xiàn)實(shí)的購(gòu)買力和潛在的購(gòu)買力。在貨幣政策工具中,M2對(duì)不良貸款率的影響最大,而利率與存款準(zhǔn)備金率的影響較小。由于我國(guó)的利率尚未完全市場(chǎng)化,而存款準(zhǔn)備金率這一數(shù)量型工具較為猛烈,所以我國(guó)常采用貨幣供應(yīng)量作為中介目標(biāo)[3]。

        (二)數(shù)據(jù)來源

        根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒和東方財(cái)富網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù),搜集到2006~2015年的季度數(shù)據(jù),并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理。NLPt代表不良貸款率,采用原始數(shù)據(jù);GDPt代表國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率,以2006年第1季度作為基期;M2t代表貨幣供應(yīng)量的增長(zhǎng)率,以2006年第1季度作為基期。

        二、實(shí)證結(jié)果與分析

        (一)單位根檢驗(yàn)

        通過軟件,分別對(duì)3個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),以判斷其平穩(wěn)性,檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

        由表1可以看出NLPt、GDPt、M2t一階差分后平穩(wěn),均為I(1)過程。

        (二)協(xié)整檢驗(yàn)

        1.協(xié)整階數(shù)確定

        在無約束水平的VAR模型基礎(chǔ)上,從較大的滯后階數(shù)開始,通過比較LR值、AIC值、SC值等,選擇滯后階數(shù)為8。

        2.協(xié)整方程的建立

        通過Johanse特征根跡檢驗(yàn),假設(shè)含有截距項(xiàng),確定協(xié)整關(guān)系的個(gè)數(shù)。由表2可以看出,檢驗(yàn)結(jié)果是3個(gè)變量在5%的顯著性水平上存在3個(gè)協(xié)整關(guān)系。本文選擇的是第1個(gè)協(xié)整關(guān)系,其對(duì)應(yīng)的協(xié)整方程為:

        NLPt=-152.6368GDPt+321.7016M2t

        其中,協(xié)整方程的估計(jì)參數(shù)都通過了統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),商業(yè)銀行不良貸款率、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和貨幣供應(yīng)量之間存在長(zhǎng)期的協(xié)整關(guān)系。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與商業(yè)銀行不良貸款率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,貨幣供應(yīng)量與商業(yè)銀行不良貸款率呈正相關(guān)關(guān)系。(見表2)

        (三)VECM模型

        基于單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)3個(gè)變量間的長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系。為了研究短期的均衡關(guān)系,建立VECM模型。由于選擇的原時(shí)間序列的最大滯后期為8,因此一階差分序列的最大滯后期就應(yīng)該選擇為7,得到計(jì)量檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果。這里只給出通過顯著性檢驗(yàn)的變量系數(shù)估計(jì)結(jié)果,如表3所示:

        模型的R2=0.9224,對(duì)模型進(jìn)行LM檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果顯示,LM1=3.071937,p=0.9614,故不存在自相關(guān)性??傊?,模型不存在設(shè)定偏差,且有較高的穩(wěn)定性。

        從協(xié)整模型可看出在長(zhǎng)期內(nèi),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)使得商業(yè)銀行不良貸款率下降,而貨幣供應(yīng)量的增加會(huì)使得商業(yè)銀行不良貸款率增加。由誤差修正模型的結(jié)果顯示,ΔNLPt的誤差修正項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù),說明變量間短期偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),將其調(diào)整到均衡狀態(tài)的力度大,調(diào)整方向符合調(diào)整機(jī)制,可以保證并自動(dòng)調(diào)節(jié)3個(gè)變量間的協(xié)整關(guān)系。在短期內(nèi),GDP的增加會(huì)使得不良貸款率先減少再增加,但是隨著滯后期的延長(zhǎng),GDP的增加帶來的效應(yīng)是負(fù)的,這與長(zhǎng)期的負(fù)向關(guān)系相吻合。同時(shí),在短期內(nèi),M2的增加會(huì)使得不良貸款率增加,而且隨著滯后期的延長(zhǎng)ΔM2的系數(shù)在減小,即正向影響逐漸消弱。

        三、結(jié)論與政策建議

        (一)結(jié)論

        經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)不良貸款產(chǎn)生兩個(gè)方面的影響:一方面,不良貸款率[4]會(huì)隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)而波動(dòng),隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),企業(yè)盈利能力提高,有足夠多資金償還貸款,信貸風(fēng)險(xiǎn)降低,因此在短期內(nèi),宏觀經(jīng)濟(jì)狀況與不良貸款率成負(fù)相關(guān)。另一方面,隨著經(jīng)濟(jì)過熱,國(guó)家會(huì)進(jìn)行宏觀調(diào)控來熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng),央行會(huì)收緊流動(dòng)性,不良率在短期又會(huì)上升。但是,從長(zhǎng)期來看,宏觀經(jīng)濟(jì)狀況與不良貸款率成負(fù)相關(guān),隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),不良貸款率是下降的,這就意味著當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于上行階段,我國(guó)商業(yè)銀行的貸款質(zhì)量整體會(huì)變好,商業(yè)銀行貸出的錢會(huì)很好地用于基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè),用于企業(yè)投資,從而提高國(guó)民收入,形成良性的循環(huán)。貨幣政策對(duì)不良貸款率的影響具體可分析如下:當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于下行階段,采用寬松的貨幣政策,貨幣供應(yīng)增加,使得商業(yè)銀行會(huì)擴(kuò)大貸款規(guī)模。但是企業(yè)在經(jīng)營(yíng)環(huán)境趨緊和盈利能力下降的同時(shí),融資需求會(huì)下降,還貸能力和還貸意愿會(huì)受到一定的沖擊,這就造成部分銀行的信貸質(zhì)量下降,不良貸款率相應(yīng)上升。但是,這種正向效應(yīng)是會(huì)隨著滯后期的延長(zhǎng)而不斷消弱的[5]。因?yàn)?,從長(zhǎng)期來看,貨幣政策會(huì)通過利率機(jī)制影響經(jīng)濟(jì),貨幣供應(yīng)量增加引起利率下降,從而刺激投資的增加,最終使得國(guó)民收入增加。因此,貨幣政策的利率傳導(dǎo)機(jī)制會(huì)消弱其對(duì)不良貸款率的正向效應(yīng)。

        (二)政策建議

        根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果與相關(guān)結(jié)論,為了加強(qiáng)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理,以及針對(duì)我國(guó)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì),應(yīng)當(dāng)提高對(duì)商業(yè)銀行的管理,促進(jìn)其信貸風(fēng)險(xiǎn)管理能力。銀行對(duì)貸款投放行業(yè)的發(fā)展前景、盈利空間、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境等要有足夠的認(rèn)識(shí),能夠戰(zhàn)略化選定業(yè)務(wù)發(fā)展的方向,以防止由宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)帶來的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[6]。此外,加強(qiáng)貨幣政策的實(shí)施的合理性與有效性。當(dāng)經(jīng)濟(jì)過熱時(shí),采用適當(dāng)緊縮的貨幣政策以熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng),減小企業(yè)的還款壓力,降低不良貸款率。當(dāng)經(jīng)濟(jì)低迷時(shí),采用適當(dāng)寬松的貨幣政策,刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇,提高信貸質(zhì)量,但是這需要經(jīng)歷一段滯后期。就當(dāng)前的國(guó)家形勢(shì)來說,雖然采用了寬松的貨幣政策,但是短期內(nèi)其產(chǎn)生的效應(yīng)是提高了不良貸款率。因此,在短期內(nèi)應(yīng)該通過利率傳導(dǎo)機(jī)制,鼓勵(lì)投資,提高實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

        參考文獻(xiàn):

        [1]巴曙松,劉海博.信貸周期理論研究綜述[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院,2009(03):45-54.

        [2]Bernanke.B,Blinder A. Credit, Money,and Aggregate Demand [J]. The American Economic Review. 1988, 78.

        [3]滑靜,肖慶憲.我國(guó)商業(yè)銀行親周期性的實(shí)證研究[D].上海理工大學(xué),2007.

        [4]王威,趙安平.信貸波動(dòng)、經(jīng)濟(jì)周期與商業(yè)銀行不良貸款[J].投資研究,2013(07):3-14.

        [5]Bangia,A.,F(xiàn).Diebold,A.Kornimus,C.Schagen,T.Schuermann.Ratings migration and the business cycle, with the application to credit portfolio stress tension [J]. Banking and Finance,2002,26:2-3.

        [6]祁樹鵬,馮艷,李京曉.經(jīng)濟(jì)周期對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理的影響分析[J].金融監(jiān)管研究,2015(04):1-14.

        (作者單位:安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院)

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