銀行不良貸款額影響因素分析

李昌

摘 要：本文通過分析銀行不良貸款影響因素：國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）、社會消費品零售總額（億元）、社會固定資產(chǎn)投資總額（億元）、進出口總額（億美元）、財政收入（億元）、貨幣供應(yīng)量（億元）、股票價格指數(shù)。分析數(shù)據(jù)中存在的異方差，自相關(guān)性，共線性問題，通過加權(quán)最小二乘模型、迭代法消除這些問題。從而得出社會消費品零售總額對降低不良貸款余額貢獻度最大，影響效果最好;股票價格指數(shù)對降低不良貸款額有反向抵制作用，且股票價格指數(shù)對其抵制作用最大。

關(guān)鍵詞：不良貸款;異方差;自相關(guān);共線性;加權(quán)最小二乘;迭代法;嶺回歸

一、引言

銀行的不良貸款影響著銀行的盈利能力和核心競爭力，同時也影響銀行業(yè)安全和宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展。研究我國不良貸款的形成途徑和影響因素對于防范不良貸款有重要意義。金融危機的發(fā)生很大程度上與銀行系統(tǒng)不良貸款過高有很大關(guān)聯(lián)，過高的不良貸款加大了金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險，是引發(fā)金融危機的主要原因之一。我國雖然沒有發(fā)生金融危機，但考慮到國內(nèi)銀行體系改制起步較晚，且不良貸款絕對額較大，也應(yīng)引起足夠的重視。

二、回歸變量的確定

本文所考慮的影響不良貸款余額 的因素有國內(nèi)生產(chǎn)總值 X1（億元）、社會消費品零售總額X2 （億元）、社會固定資產(chǎn)投資總額 X3（億元）、進出口總額X4 （億美元）、財政收入X4 （億元）、貨幣供應(yīng)量 （億元）、股票價格指數(shù) 。

不良貸款額Y：該變量是本文研究的主體，設(shè)為被解釋變量，以該指標反映商業(yè)銀行的不良貸款狀況。

國內(nèi)生產(chǎn)總值X1：該指標采用的是我國GDP季度同比增長率，作為衡量宏觀經(jīng)濟狀況的解釋變量。GDP增速越高，整體經(jīng)濟狀況越好，企業(yè)的盈利能力越強，不良貸款發(fā)生的概率就越低， 因此預(yù)計該解釋變量的系數(shù)為負。

社會消費品零售總額X2和進出口總額增長X4時，表明企業(yè)的生產(chǎn)銷售能力提高，其資金較為充裕，其還款能力也會相應(yīng)提高，進而不良貸款額會有所下降。

固定資產(chǎn)投資總額X5增多可以使得國內(nèi)生產(chǎn)總值提高，增加對于經(jīng)濟的拉動作用，并且可以使得很多行業(yè)更好更快地成長。因此，企業(yè)的還款能力會得以增強，最終不良貸款可能會得以減少。

財政收入 增多可以使得國內(nèi)經(jīng)濟更好的成長，從而企業(yè)的還款能力增加，最終不良貸款會得以減少。

國家可以通過降低利率的方式增加貨幣供應(yīng)量X6，利率降低后，作為借款人的企業(yè)還款能力上升，不良貸款額會相應(yīng)下降。

股票價格指數(shù)X7的變動可以反映各個行業(yè)的經(jīng)濟運行狀況，也是金融體系是否健康運行的重要表現(xiàn)。行業(yè)的經(jīng)濟運行狀況良好時，其還款能力也會較好，不良貸款額也會相應(yīng)降低。

三、數(shù)據(jù)來源及研究過程

考慮到中國銀行業(yè)的不良貸款數(shù)據(jù)，本文的樣本區(qū)間選擇從 2004年第一季度到2009 年第一季度共21個樣本來研究不良貸款與七個變量間的長期動態(tài)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行網(wǎng)站、中國銀監(jiān)會網(wǎng)站、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國統(tǒng)計年鑒、中國經(jīng)濟研究中心數(shù)據(jù)庫。

（1）首先采用普通最小二乘法，對被解釋變量做多元線性回歸。

我們得到的回歸模型分析表分析有：回歸模型的p值較小，為0.001<0.01，從而多元線性回歸模型極顯著，用來擬合此項目較為合適。

（2）對多元線性回歸模型的求出各個回歸系數(shù)的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)。

通過對各個變量的斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)只有X7的p值為0.038<0.05，達到顯著水平。我們采用多元加權(quán)最小二乘法來消除異方差。

（3）進行多元加權(quán)最小二乘法，確定權(quán)函數(shù)，得到加權(quán)最小二乘的回歸方程。

通過SPSS計算得到X7的最優(yōu)冪指數(shù)m=-4，經(jīng)過改進的回歸模型分析表得到：

經(jīng)過消除異方差后的回歸模型的F=9.103，顯著性水平p=0.00038，均好于之前的回歸模型F=8.268，p=0.001。所以我們認為采用多元加權(quán)最小二乘好于普通的最小二乘，得到的加權(quán)最小二乘回歸方程為：

（4）我們下一步判斷各個變量之間是否存在自相關(guān)性進行討論。得到的DW值如下：

經(jīng)過查詢DW檢驗上下值表得到當(dāng)解釋系數(shù)k=8，觀測值n=21時，在0.05水平下，dL=0.400， dU =2.244。我們從而判斷出dL≤DW≤dU ，落在不能判斷是否存在自相關(guān)區(qū)域。我們通過增加樣本量繼續(xù)求解得到的DW值如下：

當(dāng)解釋系數(shù)k=8，觀測值n=30時，在0.05水平下， dL=0.684， dU =1.925，從而判斷得到? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ，落在無自相關(guān)區(qū)域，并且R方得到了改進，所以我們認為消除了自相關(guān)。

結(jié)論

回歸方程各變量之前的系數(shù)表明，國內(nèi)生產(chǎn)總值、社會消費品零售總額、社會固定資產(chǎn)投資總額、貨幣供應(yīng)量對降低不良貸款額都有正向促進作用。并且社會消費品零售總額對降低不良貸款余額貢獻度最大，影響效果最好。這與我們的社會經(jīng)濟發(fā)展狀況相符合，當(dāng)社會消費品零售總額提升時，各個企業(yè)的經(jīng)濟狀況運行良好，收入增加，還款能力得到提升，從而不良貸款余額下降。進出口總額、財政收入、股票價格指數(shù)對降低不良貸款額都有反向抵制作用，且股票價格指數(shù)對其抵制作用最大，可能由于股票市場的不穩(wěn)定因素，有的企業(yè)追求效益，那么相應(yīng)的風(fēng)險也更大，所以股票價格指數(shù)對其影響水平最高。

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（東北農(nóng)業(yè)大學(xué) 文理學(xué)院? 黑龍江? 哈爾濱? 150030）