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        經(jīng)濟新常態(tài)下商業(yè)銀行不良貸款的實證分析

        2018-07-11 11:26:08金欣雪
        關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行經(jīng)濟分析

        金欣雪

        (阜陽師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計學(xué)院,安徽 阜陽 236037)

        0 引言

        不良貸款[1]主要指次級、可疑和損失類貸款[2]。來自中國銀監(jiān)會的數(shù)據(jù)表明,商業(yè)銀行不良貸款[3]從2011年的3 379億元上漲至2016年末的15 123億元,不良貸款率為1.74%,實現(xiàn)22個季度持續(xù)上升,我國金融機構(gòu)邁入前所未有的“嚴(yán)監(jiān)管”時代。在此背景下,隨著我國經(jīng)濟步入新常態(tài),經(jīng)濟增速放緩,商業(yè)銀行的不良貸款問題也面臨新的挑戰(zhàn)。

        林毅夫(1998)認(rèn)為通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),控制可貸資金流向低效益的行業(yè),可有效降低不良貸款[4];于為群(2000)運用制度經(jīng)濟學(xué)的理論分析轉(zhuǎn)型過程中銀企關(guān)系,指出其原因是金融制度因素[5];曾詩鴻等(2008)指出不良貸款是“金融污染”,通過建立效應(yīng)函數(shù)來說明其對國家福利產(chǎn)生的影響[6];宋濤等(2009)指出國家救助會提升不良貸款形成的概率[7];于一、何維達(2011)實證分析了貨幣政策與銀行信貸質(zhì)量之間的關(guān)系[8];黃立新、鄭建明(2012)指出不同省份的銀行不良貸款率總體呈現(xiàn)同步性的變化[9];馬振國(2015)則指出不良貸款的主要誘因在于不健全的監(jiān)管體制及不良的宏觀經(jīng)濟環(huán)境[10]。上述學(xué)者的論證為進一步的研究奠定了良好的基礎(chǔ),但現(xiàn)有研究未結(jié)合經(jīng)濟新常態(tài)下新的發(fā)展態(tài)勢,本文在此大背景下開展針對性的分析論證。

        1 商業(yè)銀行不良貸款的定量分析

        1.1 變量選擇

        影響不良貸款的因素眾多復(fù)雜,但是通過研究經(jīng)濟理論對不良貸款的解釋以及對實踐的觀察,對不良貸款Y的影響因素主要有國內(nèi)生產(chǎn)總值X1,社會消費品零售總額X2,城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資總額X3,進出口總額X4。其中不良貸款余額數(shù)據(jù)來自中國銀監(jiān)會的官方網(wǎng)站,而宏觀經(jīng)濟指標(biāo)則來自《中國經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》。

        1.2 分析方法的選取

        由表1可知原始變量之間有較強的相關(guān)性,5個變量之間呈高度自相關(guān),回歸分析結(jié)果為模型不可用,為避免多重共線性的影響,本文采用能將具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的自變量綜合成較少且不相關(guān)因子的因子分析法。

        表1 相關(guān)性分析

        首先對主成分因子進行提取,KMO=0.578>0.5,Bartlett=45.647 比較大,P=0.000<0.000 1,符合主成分分析的有關(guān)條件(表2)。

        表2 KMO-Bartlett檢驗

        由表3可知,實證分析應(yīng)選取一個主成分,即提取第一個因子(特征值=3.235)作為公共因子,其方差貢獻率為80.873%>80%,可解釋樣本數(shù)據(jù)包含的信息,將此公共因子用G來表示。

        表3 主成分列表

        由表4可知,由于只提取了一個公因子,可以直接得出公共因子G的線性組合為:

        表4 因子載荷矩陣

        2 不良貸款的回歸分析

        對公共因子和因變量不良貸款作一元線性回歸,利用這些數(shù)據(jù)可得回歸方程為:

        回歸方程的顯著性檢驗,在給定顯著性水平0.05的情況下,F(xiàn)=10.063 81,P=0.008 881,足夠小,所以拒絕原假設(shè),回歸方程顯著?;貧w參數(shù)的顯著性檢驗,從上表可以看出,t的絕對值分別為9.936 944和3.172 362,其中C的P值極小,G的P值為0.008 9,也很小,由此可說明各解釋變量對Y的影響均顯著。常數(shù)項C和公共因子G因子都應(yīng)該作為解釋變量出現(xiàn)在回歸方程中,將(1)式代入(2)式,得不良貸款和公共因子G的回歸方程:

        回歸結(jié)果表明:不良貸款Y和X1、X2、X3、X4均為負(fù)相關(guān),說明伴隨不斷增長的經(jīng)濟總量、上升的經(jīng)濟效益、加速發(fā)展的進出口貿(mào)易、不斷攀升的投資及消費,銀行不良貸款在不斷減少,這可能歸因于同步增長的銀行的貸款收益以及不斷增長的經(jīng)濟實力為銀行業(yè)的發(fā)展提供了雄厚的基礎(chǔ)。

        3 降低商業(yè)銀行不良貸款的政策建議

        在經(jīng)濟新常態(tài)大背景下,進一步將經(jīng)濟增長目標(biāo)進行強化,使經(jīng)濟總量得到持續(xù)穩(wěn)定增長,同時刺激消費,增大固定資產(chǎn)投資力度,完善進出口貿(mào)易制度,為有效降低不良貸款奠定良好經(jīng)濟基礎(chǔ)。

        進一步對金融監(jiān)管體系進行有效完善,特別是對功能監(jiān)管及綜合監(jiān)管進行強化,指引銀行業(yè)更加注重主業(yè)發(fā)展,增加銀行貸款收益。

        積極推動直接融資發(fā)展進程,有效解決企業(yè)高杠桿率難題,幫助企業(yè)有效推進去杠桿,降低企業(yè)債務(wù)水平。同時通過完善經(jīng)營管理制度,規(guī)范資產(chǎn)質(zhì)量,加強貸款管理,降低不良資產(chǎn)形成。

        切實提高資本充足率,如通過上市籌資增加資本實力,發(fā)行長期次級金融債券等增加風(fēng)險抵御能力。同時結(jié)合自身發(fā)展現(xiàn)狀,有針對性地選取化解存量不良資產(chǎn)的有效途徑。

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