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        中國農業(yè)銀行不良貸款率變化趨勢預測研究

        2017-02-27 00:14:39王婷婷鄧雅文
        中國集體經濟 2017年4期

        王婷婷 鄧雅文

        摘要:文章通過農業(yè)銀行2003年~2015年年報不良貸款率數(shù)據,對其進行深入分析,建立灰色預測模型,并對未來5年不良貸款率進行預測。預測結果為:2016年至2020年不良貸款率呈下降趨勢,2020年降至0.35%。文章最后為中國農業(yè)銀行控制不良貸款率,提出建設性建議。

        關鍵詞:中國農業(yè)銀行;不良貸款率; 一、引言

        在大數(shù)據背景下,互聯(lián)網金融飛速發(fā)展,給傳統(tǒng)的銀行業(yè)既帶來沖擊又提供了發(fā)展機遇。中國農業(yè)銀行作為傳統(tǒng)銀行業(yè)的重要一員,近幾年農業(yè)銀行營利情況良好。但是,農業(yè)銀行的不良資產并沒有減少,較前幾年有所上升。國內外學者時刻關注并從不同角度對不良貸款率進行研究。代表性的研究是不良貸款率的影響因素,郭耀中(2012)認為中國經濟持續(xù)穩(wěn)定增長,金融體制改革等外在原因;王光偉,童元松(2014)認為與GDP增長率,資本充足率有關。還有一些實證研究。岳蓓蓓,鄭循剛(2011)用VAR模型研究不良貸款率,發(fā)現(xiàn)不良貸款率波動對經濟增長的速度有較大的制約作用;彭建剛,鄒克,張倚勝(2015)發(fā)現(xiàn)不良貸款率對資本利潤率、凈利差、資本充足率有單向格蘭杰因果關系。本文通過灰色預測模型對不良貸款率進行預測,通過實證分析,最終得出結論,并對農業(yè)銀行不良貸款的管理給出意見和建議。

        二、數(shù)據來源

        中國農業(yè)銀行是我國國有五大商業(yè)銀行之一,截至2015年年末,本行總資產 177,913.93億元,發(fā)放貸款和墊款89,099.18億元,吸收存款135,383.60億元,資本充足率 13.40%,全年實現(xiàn)凈利潤1,807.74億元。不良資產率為2.39%。農業(yè)銀行不良貸款率從2003年起,呈現(xiàn)下降趨勢,2003~2008年由于宏觀經濟比較穩(wěn)定,農業(yè)銀行內部管理良好,一直穩(wěn)步下降。但是,相比國際5%,中國農業(yè)銀行不良貸款率令人堪憂。2009年農業(yè)銀行不良貸款率降為4.32%,實現(xiàn)歷史最低。2008年全球次貸危機背景下,農業(yè)銀行能夠在宏觀環(huán)境如此惡劣下,完成如此大幅度的變化主要原因是完成不良貸款剝離及注資,信貸資產質量顯著改善。本文研究數(shù)據來源于《中國農業(yè)銀行年報》。從中整理出2003~2015 年農業(yè)銀行不良貸款率。如表1所示。

        用上述數(shù)據研究和預測未來5年不良貸款率,以期為農業(yè)銀行不良資產的控制提出相關意見和建議。

        三、統(tǒng)計分析

        (一)灰色預測模型簡介

        1. 建立一次累加生成數(shù)列。設原始數(shù)列為

        x(0)={x(0)(1),x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)},i=1,2,…,n

        2. 按下述方法做一次累加,得到生成數(shù)列(n為樣本空間)

        x(1)(i)= x(0)(m),i=1,2,…,n

        3. 利用最小二乘法求參數(shù)a、u。設

        B=- [x (1)+x (2)] 1- [x (2)+x (3)] 1 ┆ ┆- [x (n-1)+x (n)] 1,

        yn=[x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n)]T

        參數(shù)辨識a、u:

        a^=au=(BTB)-1BTyn

        4. 求出GM(1,1)的模型

        x^(1)(i+1)=(x(0)(1)- )e-at+ ,

        x^ (1)=x^ (1)x^ (i)=x^ (i)-x^ (i-1),i=2,3,…,n

        5. 對模型精度的檢驗。

        首先計算原始數(shù)列x(0)(i)的均方差S0。其定義為

        S0= ,S = [x(0)(i)-x(0)]2,x(0)= x(0)(i)

        然后計算殘差數(shù)列ε(0)(i)=x(0)(i)-x^(0)(i)的均方差S1。其定義

        S1= ,S = [ε(0)(i)-ε(0)]2,ε(0)= ε(0)(i),

        由此計算方差比:c= 和小誤差概率:p={|ε(0)(i)-ε(0)|<0.6745·S0}

        輸出結果見表2所示。

        (二)基于GM(1,1)模型的中國農業(yè)銀行不良貸款率預測

        使用r軟件編寫程序,并對灰色預測模型進行殘差檢驗、關聯(lián)度檢驗和后驗差檢驗。通過模型預測未來3年的中國農業(yè)銀行不良貸款率。

        得出的預測值見表3所示。

        四、結論與對策

        使用R軟件,通過灰色預測模型預測出:2016至2020年農業(yè)銀行發(fā)展良好,不良貸款率呈下降趨勢,2020年低至0.35。通過統(tǒng)計分析出不良貸款率呈下降趨勢。主要可能因素如下:近幾年經濟發(fā)展進入新常態(tài),經濟基本面積極向好。其次,大數(shù)據技術也被應用于銀行系統(tǒng),可以通過分析,更好的對借款人信用進行測評,有效減少壞賬。國家和政府更要加強對銀行等金融機構的管理,保障國家的金融安全。中國農業(yè)銀行的管理人員要隨時關注不良貸款,采取有效手段降低不良貸款率。

        參考文獻:

        [1]郭耀中.商業(yè)銀行不良貸款率下降影響因素研究[J]. 山西財經大學學報,2012(S1).

        [2]岳蓓蓓,鄭循剛.經濟增長與商業(yè)銀行不良貸款率波動的VAR模型分析[J].金融與經濟,2011(01).

        [3]彭建剛,鄒克,張倚勝.不良貸款率對銀行業(yè)影響的統(tǒng)計關系檢驗[J].湖南大學學報(社會科學版),2015(05).

        (作者單位:南京郵電大學)

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