董曉紅

摘要：商業(yè)銀行的不良貸款率決定了商業(yè)銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，同時不良貸款率也是衡量商業(yè)銀行盈利能力與競爭力的重要指標(biāo)之一。不良貸款率提高到一定程度會引發(fā)一個地區(qū)甚至一個國家乃至全球的金融危機(jī)。對商業(yè)銀行不良貸款率的波動情況研究表明，商業(yè)銀行貸款違約率上升表現(xiàn)出明顯的波動集簇性趨勢，而貸款違約率下降的波動集簇性趨勢并不明顯。同時，商業(yè)銀行貸款違約率波動受外界因素正向和反向沖擊時的反應(yīng)具有差異性，但不明顯。商業(yè)銀行應(yīng)建立更為嚴(yán)格的貸款審批制度，同時加快國有企業(yè)改革，政府要對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行宏觀調(diào)控，降低商業(yè)銀行不良貸款率。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；資本市場；資源錯配；貸款違約率

中圖分類號：F830 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1003-854X（2016）05-0023-05

一、引言

隨著金融業(yè)的變革，人們對商業(yè)銀行不良貸款率的認(rèn)識已經(jīng)提高到一定的高度。目前，由于國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩、房地產(chǎn)價(jià)格回調(diào)、中小企業(yè)和一些小微企業(yè)的經(jīng)營情況未出現(xiàn)明顯改善等方面原因。導(dǎo)致商業(yè)銀行不良貸款率持續(xù)上升。2014年我國銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率達(dá)1.64%，而2013年銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率為1.49%。比2013年整體提高了0.15個百分點(diǎn)：商業(yè)銀行2014年末不良貸款率1.13%，2013年商業(yè)銀行不良貸款率為0.97%，提高了0.16個百分點(diǎn)。同時，從2009年以來商業(yè)銀行不良貸款率在2014年創(chuàng)下新高。截至到2015年6月，商業(yè)銀行不良貸款余額9825億元，較上季末增加1399億元，商業(yè)銀行不良貸款率1.50%，較1月到3月上升0.11個百分點(diǎn)。2014年以來，在國內(nèi)商業(yè)銀行的不良貸款余額及不良貸款率紛紛升勢的情況下，市場關(guān)注的焦點(diǎn)重新回到了商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)的質(zhì)量問題上，見下表1所示。

由表1可見，從2006年到2014年，商業(yè)銀行的貸款規(guī)模平均為1500549億元。貸款規(guī)模逐年增長，平均增長為18.27%.不良貸款平均為30056億元，不良貸款從2006年到2009年逐年下降，但是從2011年到2014年逐年上升平均增速為20.61%，2014年增速達(dá)到32.78%。同時可看出不良貸款率從2006年到2012年逐年下降，其實(shí)真正原因在于商業(yè)銀行的貸款規(guī)模在逐年增加，導(dǎo)致貸款率下降，但是在這種情況下2013年到2014年的不良貸款率又有所上升，預(yù)示著潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。

二、相關(guān)文獻(xiàn)研究述評

隨著資本市場的迅速發(fā)展，商業(yè)銀行不良貸款問題受到更多學(xué)者們的關(guān)注。國外學(xué)者對這一領(lǐng)域的研究也越來越具體、深入，并形成了一套完整的理論體系。美國學(xué)者Steave Cheol認(rèn)為，銀行機(jī)構(gòu)要利用金融工具降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，利用發(fā)達(dá)的資本市場，將銀行機(jī)構(gòu)自身不良貸款能夠進(jìn)行定價(jià)或者將其證券化，運(yùn)用多種形式降低不良貸款，從而能夠降低自身的不良貸款率。Levine認(rèn)為大多數(shù)國家的銀行機(jī)構(gòu)是政府高度管制的機(jī)構(gòu)，銀行貸款的質(zhì)量并不能透明地監(jiān)測到。由于銀行的信息不可監(jiān)測，世界各國政府對銀行制定了一系列的管制政策，但是鑒于銀行的特殊功能，導(dǎo)致銀行只保留存款的部分作為儲備，因此資產(chǎn)負(fù)債率非常高。一旦所有存款人如果遇到突發(fā)的政策變動，都要求銀行還款，銀行面臨的將是擠兌風(fēng)險(xiǎn)，會引發(fā)不可想象的金融危機(jī)。Salas重點(diǎn)研究了銀行機(jī)構(gòu)不良貸款增加會影響到經(jīng)濟(jì)的長期增長，他指出銀行機(jī)構(gòu)如果在未來幾年里不能有效地抑制不良貸款增加，那么要想保證其自身的經(jīng)濟(jì)效益能夠提高，就需要一直維持較低的存款利率。通過稅收或者是發(fā)行債券等方式使得政府部門必須通過這些措施來對其進(jìn)行注資，這一系列的措施將會直接影響未來經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，所以銀行的不良貸款率的上升，會嚴(yán)重阻礙一國經(jīng)濟(jì)的增長。

國內(nèi)學(xué)者對商業(yè)銀行不良貸款問題的研究也從未間斷過。施華強(qiáng)研究了國有商業(yè)銀行不良貸款分類方法，同時，分析了國有商業(yè)銀行賬面不良貸款率的影響因素，并對剔除這些影響后的不良貸款率重新進(jìn)行了估算，強(qiáng)調(diào)國有商業(yè)銀行應(yīng)該通過各種積極有效的方法和措施來增強(qiáng)國有商業(yè)銀行自身消化不良貸款的能力。譚勁松等從政府干預(yù)的角度，研究政府與銀行不良貸款形成之間的關(guān)系，驗(yàn)證了企業(yè)所在地區(qū)市場化程度越高，不良貸款越少，而地區(qū)法制環(huán)境越好也會導(dǎo)致不良貸款更少。同時國有企業(yè)會削弱地區(qū)法制管制對不良貸款產(chǎn)生的抑制效果。盧盼盼（2012）對利率與商業(yè)銀行不良貸款率的波動進(jìn)行了脈沖響應(yīng)與方差分解實(shí)證分析，以金融機(jī)構(gòu)人民幣一年期存款基準(zhǔn)利率、一年期貸款基準(zhǔn)利率作為影響商業(yè)銀行不良貸款率的兩個變量，指出一年期貸款基準(zhǔn)利率對商業(yè)銀行不良貸款率有正向沖擊，一年期存款基準(zhǔn)利率對商業(yè)銀行不良貸款率有負(fù)向沖擊，但綜合影響是正向沖擊。

通過以上分析可知，目前還沒有學(xué)者利用ARIMA-GARCH模型對商業(yè)銀行不良貸款率的波動情況進(jìn)行研究，通過ARIMA-GARCH模型對商業(yè)銀行不良貸款率的波動情況進(jìn)行研究，可以把握貸款違約率對未來的貸款違約率波動的引導(dǎo)情況，以及商業(yè)銀行貸款違約率受到外界正向和反向沖擊時的表現(xiàn)情況，有利于銀監(jiān)局和商業(yè)銀行制定相應(yīng)的管理策略，更有針對性地降低不良貸款率。

三、商業(yè)銀行不良貸款波動率實(shí)證分析

1.數(shù)據(jù)選擇

從1998年以來，中國銀行開始將銀行貸款分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五級分類來劃分風(fēng)險(xiǎn)程度，對于次級、可疑和損失三項(xiàng)構(gòu)成了不良貸款，本文的不良貸款率表示各月份不良貸款占本月總貸款的百分比（以下簡稱為“違約率”，用Bldkl表示），數(shù)據(jù)來自中國銀監(jiān)會數(shù)據(jù)庫和各商業(yè)銀行網(wǎng)站。本文以2006年1月到2015年6月的數(shù)據(jù)作為研究對象。來研究近幾年來中國商業(yè)銀行各月度不良貸款率波動情況，使用的軟件為EVIEWS7.0。