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        基于干預(yù)ARIMA模型的大型商業(yè)銀行不良貸款預(yù)測

        2017-06-27 11:31:41王瑞臻林婧
        現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)信息 2017年12期
        關(guān)鍵詞:ARIMA模型干預(yù)預(yù)測

        王瑞臻++林婧

        摘要:文章通過分析2008~2017年大型商業(yè)銀行不良貸款季度余額的變化趨勢,運用ARIMA模型進(jìn)行擬合。同時研究外部因素對大型商業(yè)銀行不良貸款增加趨勢的干預(yù)和控制作用,引入干預(yù)分析模型,最后對大型商業(yè)銀行不良貸款進(jìn)行了短期的預(yù)測。

        關(guān)鍵詞:不良貸款余額 干預(yù) ARIMA模型 預(yù)測

        中圖分類號: F832 文獻(xiàn)識別碼:A 文章編號:1001-828X(2017)012-0-01

        引言

        現(xiàn)代金融風(fēng)險管理中,統(tǒng)計預(yù)測能夠分析相關(guān)金融數(shù)據(jù)的趨勢從而進(jìn)行預(yù)測。當(dāng)前我國處于不良貸款快速上升的階段,把控和防范金融風(fēng)險顯得尤為重要,合理利用相應(yīng)的統(tǒng)計預(yù)測方法對金融機(jī)構(gòu)以及相關(guān)監(jiān)管部門有著實際的意義。本文利用《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》2008年12月到2017年3月大型商業(yè)銀行不良貸款余額季度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。ARIMA在處理一般的線性特征數(shù)據(jù)有著完善的研究方法與較高的精確度,認(rèn)為ARIMA對金融數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測是比較合適的方法。但不良貸款余額時間序列數(shù)據(jù)有時會受到外部因素的干擾,本文進(jìn)一步引入干預(yù)變量,處理外部事件的影響,預(yù)測精度進(jìn)一步提高。

        一、ARIMA干預(yù)模型基本原理

        干預(yù)模型就是從定量分析的角度來評估政策干預(yù)或突發(fā)事件對時間序列模型的影響。干預(yù)模型一般分為兩種,一種是持續(xù)性的干預(yù)變量,用階躍函數(shù)表示;另一種是短暫性的干預(yù)變量,用單位脈沖函數(shù)表示,形式分別為:

        干預(yù)事件的形式多種多樣,按照其影響的持續(xù)性分為以下四種類型:

        (1)干預(yù)事件的影響突然開始,并長期持續(xù)下去,型可表示為:

        該模型通過差分化的干預(yù)模型為:

        (2)干預(yù)事件的影響逐漸開始,并長期持續(xù)下去,模型可表示為:

        (3)干預(yù)事件突然開始,產(chǎn)生暫時的影響,模型可表示為:

        (4)干預(yù)事件逐漸開始,產(chǎn)生暫時的影響,模型可表示為:

        上述模型中B為延遲算子,ω表示干預(yù)影響的未知參數(shù),b為延遲期數(shù)。

        二、ARIMA干預(yù)模型的建立與預(yù)測

        本文基于2008年12月至2017年3月季度不良貸款余額數(shù)據(jù)記作序列{yi},由于序列存在明顯的增長趨勢且在2016年第一季度末期序列的增長趨勢出現(xiàn)一個明顯的轉(zhuǎn)折,這可能是近些年來基于中國人民銀行、銀監(jiān)會和地方政府金融辦“三位一體”的監(jiān)管體系下,規(guī)范資本市場運作,推進(jìn)利率市場化進(jìn)程,發(fā)揮資本充足率監(jiān)管,2016年人民銀行重啟不良資產(chǎn)證券化試點等事件有關(guān)聯(lián)。所以選取2008年到2016年第一季度末的數(shù)據(jù)作為新的序列{xi},對新的數(shù)據(jù)進(jìn)行一階差分得到差分?jǐn)?shù)據(jù){?xi},進(jìn)行自相關(guān)ACF與偏相關(guān)PACF分析。

        模型進(jìn)行初步定階,通過多次擬合、檢驗最終選ARIMA (1,1,5)。由于2和3階滯后系數(shù)不顯著,進(jìn)一步去掉這兩階滯后系數(shù)。修改后的模型AIC值從374.38下降到371.21。進(jìn)一步對模型進(jìn)行檢驗,標(biāo)準(zhǔn)化殘差均在合理的范圍,Ljung-Box統(tǒng)計量也說明該模型是充分的。此時的ARIMA(1,1,5)擬合模型為:

        針對2016年第一季度外部干預(yù)因素對模型的影響是逐漸開始,長期持續(xù)下去的,引入干預(yù)模型:

        代入模型

        進(jìn)一步對參數(shù)ω,δ進(jìn)行估計,則干預(yù)分析模型為:

        三、結(jié)語

        本文所采用的干預(yù)ARIMA模型的預(yù)測效果良好。從短期預(yù)測數(shù)據(jù)來看,我國大型商業(yè)銀行的不良貸款余額激增的趨勢已基本得到控制,增速已趨于平穩(wěn),相關(guān)干預(yù)是比較顯著的。針對不良資產(chǎn)增加勢頭仍然存在,本文僅分析大型商業(yè)銀行不良貸款余額,根據(jù)相關(guān)資料顯示,我國地方性商業(yè)銀行等中小型商業(yè)銀行的不良貸款增速仍未得到有效控制。大型商業(yè)銀行的不良貸款的控制手段具有參考意義。在處理渠道上,2016年人民銀行重啟不良資產(chǎn)證券化試點,該試點是以工農(nóng)中建交招商六家大型商業(yè)銀行為試點。資產(chǎn)證券化有利于銀行對于化解和轉(zhuǎn)移信用風(fēng)險、系統(tǒng)性風(fēng)險、操作風(fēng)險、市場風(fēng)險以及道德風(fēng)險等多重風(fēng)險。在不良資產(chǎn)產(chǎn)生源頭上,不良貸款余額與政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)程度、市場經(jīng)濟(jì)體系建設(shè)程度密切相關(guān)。金融機(jī)構(gòu)方面應(yīng)該進(jìn)一步健全銀行內(nèi)部防控機(jī)制,防范信貸風(fēng)險。

        參考文獻(xiàn):

        [1]王鑫,肖枝洪. 基于干預(yù)模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的GDP預(yù)測[J]. 統(tǒng)計與決策,2012.

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        [5]李健旋. 不良貸款的成因與防控[J]. 中國金融,2014(20):26-27.

        [6]呂江林,黃光. “三位一體”監(jiān)管視角下的我國商業(yè)銀行監(jiān)管績效研究[J]. 當(dāng)代財經(jīng),2014(4):42-52.

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