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        國有商業(yè)銀行不良貸款率影響因素分析

        2018-10-30 08:55孫如宏
        好日子(下旬) 2018年6期
        關(guān)鍵詞:商業(yè)銀行影響因素

        孫如宏

        【摘 要】本文選取了我國上市國有銀行作為研究對象,采用2014年第二季度至2018年第一季度的數(shù)據(jù),分別選取了成本收入比、撥備覆蓋率、資產(chǎn)規(guī)模作為銀行經(jīng)營管理的度量指標(biāo),選取GDP増長率、貨幣M2供應(yīng)量作為宏觀經(jīng)濟(jì)的度量指標(biāo)。從宏觀微觀兩方面實(shí)證分析不良貸款率影響因素,結(jié)果如下:(1)GDP増長率對不良貸款率有顯著的負(fù)向影響;(2)銀行資產(chǎn)規(guī)模以及成本收入比對不良貸款率有顯著的正向影響。

        【關(guān)鍵詞】商業(yè)銀行;不良貸款率;影響因素

        一、選題背景

        在全球范圍內(nèi),國民的經(jīng)濟(jì)生活都離不開金融業(yè)。作為金融業(yè)的重要組成部分,商業(yè)銀行持續(xù)穩(wěn)定的運(yùn)營關(guān)系著整個(gè)金融業(yè)的發(fā)展。在1998年以及2008年全球許多國家都爆發(fā)了金融危機(jī),引發(fā)危機(jī)產(chǎn)生的最直接原因之一就是銀行體系內(nèi)信貸資產(chǎn)質(zhì)量的下降,而不良貸款率是衡量在信貸資產(chǎn)的重要指標(biāo)之一。

        大型商業(yè)銀行,包括中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行、交通銀行,在我國的的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著重要的作用,而不良貸款率的不斷提升會威脅到我國經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展。根據(jù)近年來的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)顯示,國有商業(yè)銀行不良貸款及不良貸款率均呈現(xiàn)上升趨勢,在2018年第一季度,大型商業(yè)銀行的不良貸款余額占據(jù)了商業(yè)銀行不良貸款總額的46.2%,接近半數(shù),因而深入分析國有商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素,對于解決不良貸款問題具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

        二、商業(yè)銀行不良貸款率概述

        所謂商業(yè)銀行不良貸款,即銀行的不良資產(chǎn),主要是指償還出現(xiàn)問題,無法按時(shí)支付利息甚至連本金都難以收回的貸款。通常認(rèn)為不良貸款是借款人不能在合同設(shè)定的期限內(nèi)進(jìn)行還本付息而使得銀行承受損失。

        現(xiàn)階段以"美式貸款五級分類方法"來劃分對不良貸款的范圍,即對銀行發(fā)放的貸款,按其還款的可能性,分為正常、關(guān)注、次級、可疑和損失五大類別,表1所示為五級貸款的分類。其中,后三個(gè)類別被歸納為不良貸款,不良貸款率是不良貸款占商業(yè)銀行總貸款的比例。

        三、指標(biāo)選取

        李美芳(2013)以中國農(nóng)業(yè)銀行2008-2012年的數(shù)據(jù)作為研究樣本,分析得出不良貸款率與GDP増長率負(fù)相關(guān),與貨幣增長率正相關(guān)的結(jié)論。葉偉超(2016)選取2005-2014年我國15家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù),研究結(jié)果表明商業(yè)銀行規(guī)模大小、收入結(jié)構(gòu)與總貸款數(shù)目對商業(yè)銀行信貸規(guī)模有影響。陳金媛(2015)從宏觀視角來分析商業(yè)銀行的不良貸款率,得出我國商業(yè)銀行不良貸款率在宏觀層面受GDP增長率、貸款利率水平、貨幣供應(yīng)量和貸款總量影響,且呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

        本文選取商業(yè)銀行不良貸款率作為被解釋變量,選取兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和三個(gè)銀行經(jīng)營管理指標(biāo)作為解釋變量。表2所示為本文各變量與指標(biāo)的選取。

        四、描述性統(tǒng)計(jì)

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文從色諾芬經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(CCER)選取了2014年第二季度到2018年第一季度的國有商業(yè)銀行的不良貸款率、銀行總資產(chǎn)、撥備覆蓋率以及成本收入比的季度數(shù)據(jù);此外,還從國泰安中國經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)選取了相應(yīng)時(shí)間段內(nèi)國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP比上年同期增長率以及M2供應(yīng)量。剔除了部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失的樣本,對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)整理后,得到分析所需的面板數(shù)據(jù)。

        (二)不良貸款率變動情況以及描述性統(tǒng)計(jì)

        依照所獲得的數(shù)據(jù),整理了國有商業(yè)銀行2014年至2018年不良貸款率季度變動的情況,如下圖1所示。

        由圖1可知,在2016年以前,國有商業(yè)銀行不良貸款率一直長期保持上升趨勢, 由此說明當(dāng)前我國商業(yè)銀行運(yùn)行穩(wěn)健,但不良貸款率依舊居高不下。2016年第一季度后開始小幅度下降,2016年第四季度的不良貸款率相較于第一季度下降了接近0.1個(gè)百分點(diǎn)。始于2016年的下降趨勢在2017年第一季度終止,之后不良貸款率就在1.6上下波動。表3為對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)所得結(jié)果。

        五、回歸結(jié)果及分析

        (一)回歸結(jié)果

        運(yùn)用Eviews 10對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單多元回歸分析,得到表4。

        (二)結(jié)論及分析

        多元回歸調(diào)整后擬合優(yōu)度達(dá)到0.5607,模型擬合結(jié)果相對較好。據(jù)模型中各個(gè)變量對不良貸款率的影響程度和方向,可以得出以下結(jié)論。

        第一、在宏觀經(jīng)濟(jì)因素當(dāng)中,國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率(GDP)與國有商業(yè)銀行的不良貸款率之間均存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系,M2供應(yīng)量與不良貸款率關(guān)系不顯著。GDP増長率作為反映國家經(jīng)濟(jì)増長的重要指標(biāo),增長率越高,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高,投資需求越旺盛,投資回報(bào)較好,使企業(yè)可以按時(shí)償還銀行所有貸款,降低了銀行不良貸款率。

        第二,在商業(yè)銀行的微觀經(jīng)營管理因素中,銀行規(guī)模、成本收入比(CI)與不良貸款率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。撥備覆蓋率(PCR)與國有商業(yè)銀行不良貸款率關(guān)系不顯著。隨著銀行資產(chǎn)的增加,國有商業(yè)銀行抗風(fēng)險(xiǎn)能力加強(qiáng),故能夠承受不良貸款率提升的風(fēng)險(xiǎn),并以此擴(kuò)大貸款規(guī)模。成本收入比衡量了商業(yè)銀行的經(jīng)營效率,其數(shù)值越大,經(jīng)營效率越低。成本收入比與不良貸款率的正相關(guān)表明,商業(yè)銀行的經(jīng)營效率越低,不良貸款率越高。

        (三)政策及建議

        首先,商業(yè)銀行在管理其不良貸款時(shí),需結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,做出符合經(jīng)濟(jì)預(yù)期的貸款決策。其次,國有商業(yè)銀行可通過并購、擴(kuò)大投資等方式擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模,以提升其抗擊不良貸款風(fēng)險(xiǎn)的能力。再次,不斷創(chuàng)新,推出多樣的金融產(chǎn)品,提升多元化經(jīng)營的程度。最后,商業(yè)銀行可通過引進(jìn)高水平人才等方式提升自身經(jīng)營管理水平,提升經(jīng)營效率,降低經(jīng)營成本,最終降低不良貸款率。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李美芳.中國農(nóng)業(yè)銀行不良貸款率影響因素分析[D].東北農(nóng)業(yè)大學(xué),2013.

        [2]葉偉超.宏微觀因素對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的實(shí)證分析[J].天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,36(03):23-28.

        [3]陳金媛.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素研究[D].西北大學(xué),2015.

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