我国国有商业银行不良贷款影响因素的实证分析.doc

我国国有商业银行不良贷款影响因素的实证分析.doc我国国有商业银行不良贷款影响因素的实证分析【摘要】在目前错综复杂的国内经济形势下,我国银行业的不良资产有重新走高的可能, 应引起足够的重视。因此, 找出影响不良贷款的因素并提出相应的解决措施对我国银行业具有重要的理论和现实意义。【关键词】不良贷款影响因素多元回归模型一、引言当前,受全球及国内经济下行等多种因素影响,企业经营状况下滑, 部分企业由于涉及高息民间融资、盲目投资、关联担保及互保等原因导致资金链断裂或涉及各类经济纠纷、诉讼案件等, 导致风险产生, 不良贷款数量大幅上升。日前, 央行副行长在《国务院关于加强金融监管、防范金融风险工作情况的报告》中指出“坏账压力增大是近几年来商业银行面临的主要挑战。据统计,截至今年一季度末,银行不良贷款余额为 6461 亿元, 已经连续 10 个季度环比增加。”因此, 针对现阶段我国银行业不良贷款连续双升的现状, 研究不良贷款的影响因素进而实时防范和控制不良贷款风险是非常有实际意义的。二、变量选取及数据来源在选取相关指标时, 要考虑指标的全面性、重要性和层次性。基于以上标准根据银监会的年报和国研网,本文选取了 GDP 增长率( X1) 、货币供应量增长率( X2)、资产负债率( X3)、贷款/ 总负债( X4)、银行相对规模( X5 )这五个指标来研究对商业银行不良贷款的影响机制。变量 1: GDP 增长率( X1)。经济周期对于商业银行不良贷款的形成过程有着重要影响, 当经济衰退时, 央行可能采取减息的措施来刺激经济的发展, 利率下降, 货币的吸引力就可能会减少, 不良贷款的数量随之可能上升。变量 2: 货币供应量增长率( X2)。货币供应量的增加和减少也间接地影响着商业银行的不良贷款数量, 货币供应量增加可以推动国民经济的发展, GDP 也会随之增长。这样,企业还款的能力也会增强,不良贷款就会下降。变量 3: 资产负债率( X3)。银行资产负债率= 负债/ 资产, 一般来说资产负债率越高, 说明银行的负债高或者资产少, 那么不良贷款的数量也就越高。变量 4: 贷款/ 总负债( X4)。贷款/ 总负债反映了贷款在银行资金中所占的比率, 若这一比率过高, 意味着银行的贷款规模较大, 这样风险就比较大。反之,这一比率若较低,就意味着贷款的规模较小,风险较小,但同时银行的盈利就可能比较少了。变量 5: 银行相对规模( X5)。银行相对规模在国外文献中常被用来反映银行风险分散能力, 即相对规模大, 就能够允许银行平衡不同地域不同行业的投资风险。 Kwan ( 1997 ) 等通过一系列实证证实银行的不良贷款受到银行相对规模的影响并与之呈正相关, 也即银行相对规模越大, 不良贷款越多,反之越少。本文选取了 2005-2012 年各季度商业银行的数据,共 32 组样本数据, 其中 GDP 增长率来源于国家统计局网站, 货币供应量增长率数据来源于中国人民银行网站, 其他相关数据来自中国银监会网站, 商业银行指我国五大国有商业银行, 即工商银行、建设银行、中国银行、农业银行和交通银行。三、建立模型及检验(一)模型的建立本文建立的计量模型如下: Y=β 0+β1( X1)+β2( X2)+β3( X3)+ β4( X4)+β5( X5)+μ。利用计量经济学软件 ,选用了最常用的普通最小二乘法( OLS )对