基于壓力測(cè)試的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理

張學(xué)峰，葉曉青

(1．嘉興學(xué)院 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，浙江嘉興314001;2．松陽(yáng)農(nóng)商銀行，浙江麗水323400)

黨的十九屆五中全會(huì)提出，“十四五”時(shí)期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展要以推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展為主題，更加重視經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的質(zhì)量。在新冠疫情延續(xù)、實(shí)體經(jīng)濟(jì)增速放緩和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整轉(zhuǎn)型的交互作用下,外部環(huán)境的不確定性依然很大,經(jīng)濟(jì)存在下行壓力,房地產(chǎn)等行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)上升并向銀行業(yè)傳導(dǎo)。銀保監(jiān)會(huì)公布的《2021年商業(yè)銀行主要監(jiān)管指標(biāo)情況表》顯示，截至2021年末，我國(guó)商業(yè)銀行尚有28 470億元不良貸款和38 079億元關(guān)注類(lèi)貸款，不良貸款率達(dá)1.73 %，其中大型商業(yè)銀行不良貸款率為1.37 %，股份制商業(yè)銀行不良貸款率為1.37 %，城市商業(yè)銀行不良貸款率為1.90 %，民營(yíng)銀行不良貸款率為1.26 %，農(nóng)村商業(yè)銀行不良貸款率為3.63 %，而外資銀行不良貸款率僅為0.56 %，我國(guó)商業(yè)銀行與外資銀行存在明顯差距。在此背景下，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理進(jìn)行研究并降低不良貸款率顯得尤為重要。

按照國(guó)際清算銀行(BIS)和國(guó)際貨幣基金組織(IMF)的定義，壓力測(cè)試指的是用于評(píng)定金融系統(tǒng)在罕見(jiàn)但可能發(fā)生的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)沖擊下針對(duì)其薄弱和脆弱點(diǎn)采取的一系列方法和技術(shù)；2014年，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)印發(fā)的《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》指出，壓力測(cè)試是一種銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和監(jiān)管分析工具，用于分析假定的、極端但有可能發(fā)生的不利情景對(duì)銀行整體或資產(chǎn)組合的沖擊程度，進(jìn)而評(píng)估其對(duì)銀行資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力、資本水平和流動(dòng)性產(chǎn)生的負(fù)面影響，該指引認(rèn)為壓力測(cè)試有助于監(jiān)管部門(mén)或銀行對(duì)單家銀行、銀行集團(tuán)和銀行體系的脆弱性做出評(píng)估判斷以采取必要措施。[1-2]我國(guó)融資結(jié)構(gòu)長(zhǎng)期以間接融資為主，信貸資產(chǎn)在金融總資產(chǎn)中的占比超過(guò)70 %，研究商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)有效防控金融風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)金融穩(wěn)定顯得尤為重要。

金融的不穩(wěn)定性凸顯了評(píng)估整體金融穩(wěn)定以及采取有效預(yù)防措施的重要性。劉志洋梳理和分析了在金融危機(jī)后各國(guó)使用的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試模型后發(fā)現(xiàn)，模型融合了償付能力風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)表現(xiàn)出一個(gè)從微觀(guān)到宏觀(guān)逐漸上升的監(jiān)管思路和過(guò)程，為我國(guó)相關(guān)實(shí)踐和研究提出了經(jīng)驗(yàn)借鑒和政策參考。[3]而鄔玉婷[4]介紹和參考了日本的宏觀(guān)壓力測(cè)試的方法、案例，提出要選擇對(duì)金融體系穩(wěn)定性構(gòu)成威脅較大的評(píng)估指標(biāo)，加強(qiáng)部門(mén)間監(jiān)管合作等政策建議。文獻(xiàn) [5-6]則通過(guò)詳細(xì)描述壓力測(cè)試的類(lèi)型，分別為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)作壓力測(cè)試，作出了模型創(chuàng)新。李偉[7]則根據(jù)我國(guó)目前面臨的金融風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，系統(tǒng)闡述了發(fā)達(dá)國(guó)家金融壓力測(cè)試實(shí)踐和我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試現(xiàn)狀，從而提出了改善壓力測(cè)試的技術(shù)策略及提高壓力測(cè)試的政策措施。

近年來(lái)，學(xué)者們對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究也在不斷演變。文獻(xiàn)[8]使用動(dòng)態(tài)面板GMM(廣義矩量法)觀(guān)察宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)情景對(duì)土耳其銀行業(yè)的影響。文獻(xiàn) [9]通過(guò)觀(guān)察不同國(guó)家應(yīng)用的不同信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試方法，將信貸風(fēng)險(xiǎn)與一些宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)和微觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量聯(lián)系起來(lái)建立模型，并以蒙特卡羅模擬法來(lái)估計(jì)在不利的宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)條件下的情況。文獻(xiàn)[10]則使用GVAR模型產(chǎn)生不利宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)情景的方法來(lái)評(píng)估宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)沖擊下銀行業(yè)信貸組合的脆弱性，以此得出其對(duì)銀行體系的影響。文獻(xiàn)[11]通過(guò)選取6個(gè)行業(yè)的銀行不良貸款率為研究重點(diǎn)，運(yùn)用SUR模型進(jìn)行了相關(guān)模型分析和壓力測(cè)試。文獻(xiàn)[12]則基于CPV模型，通過(guò)蒙特卡羅模擬法對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行宏觀(guān)壓力測(cè)試發(fā)現(xiàn)，當(dāng)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)受到?jīng)_擊時(shí)，銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定性將受到較大影響。文獻(xiàn)[13]利用Logit模型將貸款損失率作為被解釋變量，選取指標(biāo)CPI、GDP和利率等宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為解釋變量進(jìn)行回歸分析，預(yù)測(cè)當(dāng)各自變量處于極端沖擊下時(shí)，發(fā)現(xiàn)三種宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)因素均對(duì)貸款損失率有顯著影響。

上述研究大都基于國(guó)外成熟的模型而進(jìn)行的分析，其指標(biāo)選取和壓力測(cè)試系統(tǒng)還有待完善。鑒于此，本文結(jié)合我國(guó)目前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新態(tài)勢(shì)，建立符合我國(guó)商業(yè)銀行實(shí)際情況的模型進(jìn)行壓力測(cè)試分析，并就我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)及商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控與管理提出建議。

一、信貸風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試的理論分析

(一)信貸風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)理論

商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行在運(yùn)營(yíng)貨幣信用業(yè)務(wù)過(guò)程中，借款方因?yàn)楦鞣N不確定要素的影響而不能按時(shí)償還貸款本息，導(dǎo)致銀行實(shí)際收益與預(yù)期收益產(chǎn)生偏離，從而遭受資產(chǎn)損失的后果，信貸五級(jí)分類(lèi)法中的次級(jí)、可疑和損失類(lèi)信貸即為不良信貸。一般來(lái)說(shuō)，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生來(lái)源的不同，信貸風(fēng)險(xiǎn)可劃分為市場(chǎng)性風(fēng)險(xiǎn)和非市場(chǎng)性風(fēng)險(xiǎn)兩類(lèi)。其中，市場(chǎng)性風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自借款人由于市場(chǎng)條件和生產(chǎn)技術(shù)等因素的變動(dòng)而引起的風(fēng)險(xiǎn)。而非市場(chǎng)性風(fēng)險(xiǎn)又可分為自然風(fēng)險(xiǎn)和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)：由于自然因素使借款人蒙受經(jīng)濟(jì)損失而無(wú)法歸還貸款本息的風(fēng)險(xiǎn)為自然風(fēng)險(xiǎn)；由借款人在社會(huì)上的行為而引起的信貸風(fēng)險(xiǎn)為社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)。

1.信貸風(fēng)險(xiǎn)的管理結(jié)構(gòu)

對(duì)于信貸風(fēng)險(xiǎn)，銀行已基本有一套較為明晰的管理方法，如圖1所示。該管理結(jié)構(gòu)不僅能夠提升商業(yè)銀行的辦事效率，還有助于提高商業(yè)銀行對(duì)客戶(hù)的信用判斷能力，以便更有針對(duì)性地根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)警戒的區(qū)別而采取不同的應(yīng)對(duì)方法。

圖1 信貸風(fēng)險(xiǎn)管理結(jié)構(gòu)圖

2.信貸風(fēng)險(xiǎn)的成因

(1)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化帶來(lái)的影響。近年來(lái)，國(guó)際經(jīng)貿(mào)摩擦不斷，我國(guó)相關(guān)涉外企業(yè)的經(jīng)營(yíng)難度也在不斷上升，其直接影響就是經(jīng)濟(jì)下行、外貿(mào)出口受阻，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)業(yè)績(jī)下滑。此外，新冠疫情也讓眾多企業(yè)蒙受巨大損失，一些企業(yè)經(jīng)營(yíng)困難甚至破產(chǎn)。在外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境惡化的背景下，作為支撐眾多企業(yè)的金融力量，商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)也有所上升。

(2)商業(yè)銀行自身風(fēng)險(xiǎn)管理存在問(wèn)題。部分商業(yè)銀行自身缺乏健全的信貸管理機(jī)制，往往更關(guān)注貸前調(diào)查，而忽略了貸后管理。同時(shí)，金融行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)愈發(fā)激烈，一些商業(yè)銀行為增加業(yè)績(jī)而盲目放貸，對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的防范有所松懈，為債務(wù)人逃避債務(wù)提供了機(jī)會(huì)，信貸風(fēng)險(xiǎn)上升。

(3)金融監(jiān)管不夠全面。目前，我國(guó)相關(guān)金融立法還存在一定的漏洞，相關(guān)法律法規(guī)的欠缺使借款方缺乏約束，商業(yè)銀行債權(quán)無(wú)法得到應(yīng)有的法律保障，進(jìn)而加大了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

(二)壓力測(cè)試?yán)碚?/h3>

1.壓力測(cè)試的情景設(shè)計(jì)

壓力測(cè)試情景設(shè)計(jì)大致可歸納為兩大類(lèi)——敏感度分析和情景分析。

(1)敏感度分析，又稱(chēng)單因素分析。該情景設(shè)計(jì)通過(guò)測(cè)量單個(gè)特定風(fēng)險(xiǎn)因子在假定變動(dòng)情況下所產(chǎn)生的變化，判斷其對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力的影響。需要注意的是，此分析所假定的變化程度應(yīng)達(dá)到足夠的波動(dòng)幅度，以反映極其惡劣情況對(duì)銀行產(chǎn)生的影響。這一情景設(shè)計(jì)的優(yōu)點(diǎn)在于容易了解該風(fēng)險(xiǎn)因子在可能的極端變動(dòng)中，每一變動(dòng)對(duì)于資產(chǎn)組合的總影響效果及邊際效果，缺點(diǎn)則只能是單因素變動(dòng)，而在現(xiàn)實(shí)中無(wú)法達(dá)到如此理想的狀態(tài)，即當(dāng)某一風(fēng)險(xiǎn)因子變動(dòng)時(shí)，其他相關(guān)因子也會(huì)有所波動(dòng)，而非定量。

(2)情景分析，又稱(chēng)多因素分析。該情景分析是指測(cè)量多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子同時(shí)發(fā)生變化時(shí)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力產(chǎn)生的影響。這種分析方法屬于多因素變動(dòng)分析，即考慮到了不同風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)性，更符合現(xiàn)實(shí)的情境，也較有說(shuō)服力，但其分析難度較大，較難精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。

2.商業(yè)銀行壓力測(cè)試流程

為防范金融風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行應(yīng)建立完整的壓力測(cè)試流程，如圖2所示。在此流程下，商業(yè)銀行能夠有順序、有規(guī)劃地進(jìn)行相關(guān)壓力測(cè)試。

圖2 商業(yè)銀行壓力測(cè)試流程圖

二、實(shí)證分析

(一)模型獲取

作為壓力測(cè)試的載體無(wú)非兩種類(lèi)型：一種是非模型法，另一種是需要估計(jì)的數(shù)學(xué)模型。非模型法中各個(gè)變量、參數(shù)都是已知的，用列舉法或?qū)L(fēng)險(xiǎn)因子和需要測(cè)試的變量分別進(jìn)行離散取值，做成表格的形式以便使用者可以直接查找套用。非模型法存在使用歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)情況和變量較少等因素限制，在實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)管理中不夠精確，也不常用。宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)商業(yè)銀行的影響是通過(guò)多個(gè)指標(biāo)相互聯(lián)系、相互影響產(chǎn)生的綜合效應(yīng)，有必要采取一組相互關(guān)聯(lián)的多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行壓力測(cè)試。因此，在具體的商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理中更為可行的是采用模型法：選取一組宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)方法對(duì)這些變量進(jìn)行分析，建立宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與測(cè)量指標(biāo)的模型，從而進(jìn)一步對(duì)測(cè)量指標(biāo)影響宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因子的效應(yīng)進(jìn)行研究。由于模型的各個(gè)變量、參數(shù)都是未知的，需要自己估計(jì)給定。國(guó)內(nèi)外目前主要采用的計(jì)量模型有Wilson模型、Merton模型、KMV模型以及各商業(yè)銀行和監(jiān)管部門(mén)自行設(shè)計(jì)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型等。

綜合文獻(xiàn)觀(guān)點(diǎn)和理論分析，本文采用多元回歸模型，將相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)要素運(yùn)行值載入模型，得到最終的壓力測(cè)試結(jié)果，進(jìn)而預(yù)判金融機(jī)構(gòu)存在的潛在風(fēng)險(xiǎn)和脆弱環(huán)節(jié)。

(二)模型構(gòu)建

本文借鑒文獻(xiàn)[14]建立的模型并在文獻(xiàn)[15]的啟發(fā)下，引入各指標(biāo)的滯后變量進(jìn)行回歸估計(jì)。選用不良貸款率作為被解釋變量，在選擇相應(yīng)的變量指標(biāo)時(shí)也考慮到滯后效應(yīng)，確定將國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率以及滯后一期的不良貸款率作為解釋變量，建立一個(gè)適合我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行特點(diǎn)的模型,同時(shí)，考慮各個(gè)解釋變量及其滯后項(xiàng)之間建立方程組進(jìn)行后續(xù)壓力測(cè)試的需要，構(gòu)建模型如下：

NPLt=m+A1GGDPt+A2CPIt+A3GM2t+A4NPLt-1+vt

(1)

GGDPt=a1GGDPt-1+b1GGDPt-2+c1CPIt-1+d1CPIt-2+e1GM2t-1+f1GM2t-2+εt1

(2)

CPIt=a2GGDPt-1+b2GGDPt-2+c2CPIt-1+d2CPIt-2+e2GM2t-1+f2GM2t-2+εt2

(3)

GM2t=a3GGDPt-1+b3GGDPt-2+c3CPIt-1+d3CPIt-2+e3GM2t-1+f3GM2t-2+εt3

(4)

其中公式(1)中，NPLt表示t期商業(yè)銀行的不良貸款率，GGDPt表示t期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速，CPIt表示t期的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，GM2t表示t期的廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率，NPLt-1表示t-1期的不良貸款率，m表示截距，vt表示干擾項(xiàng)；公式(2)、公式(3)和公式(4)中，GGDPt-1表示滯后一期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速，GGDPt-2表示滯后兩期的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速，CPIt-1表示滯后一期的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，CPIt-2表示滯后兩期的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，GM2t-1表示滯后一期的廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率，GM2t-2表示滯后兩期的廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率，a、b、c、d、e、f分別為對(duì)應(yīng)變量的系數(shù)，εt表示干擾項(xiàng)。

(三)指標(biāo)選取

本文采用商業(yè)銀行的不良貸款率(NPL)作為商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)度量的指標(biāo)，不良貸款率主要指貸款5級(jí)分類(lèi)中的次級(jí)、可疑、損失類(lèi)所占貸款總額的比重，它是評(píng)估商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力最有效的指標(biāo)。同時(shí)，選取對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率影響較為顯著的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速 (GGDP)、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)量(GM2)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù) (CPI) 3個(gè)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析。

考慮我國(guó)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)的特殊性及數(shù)據(jù)可得性，選取從2005年二季度至2020年四季度的季度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)人民銀行官網(wǎng)、《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。

(四)回歸分析結(jié)果

1.相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果

為了衡量樣本回歸線(xiàn)對(duì)樣本觀(guān)測(cè)值的擬合程度，判斷解釋變量是否對(duì)被解釋變量的影響呈顯著性，進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)，結(jié)果如表1和表2所示。

表1 公式(1)檢驗(yàn)結(jié)果

表2 公式(1)各項(xiàng)系數(shù)及t值

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，調(diào)整后的R2為0.954，表明不良貸款率變化的95.4 %可由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率的變化來(lái)解釋?zhuān)瑪M合優(yōu)度較好。而公式(1)檢驗(yàn)結(jié)果中，F(xiàn)值為325.752，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在顯著性水平為0.05情況下F值2.531，也判定出模型總體上的線(xiàn)性關(guān)系顯著成立。此外，在95 %的置信度下，該模型t檢驗(yàn)的臨界值為2.002，而國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速的t值的絕對(duì)值為2.502，廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率的t值的絕對(duì)值為2.485，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的t值為2.701，滯后一期不良貸款率的t值為31.149，均大于該臨界值，則表明了模型的線(xiàn)性關(guān)系顯著成立。

為檢驗(yàn)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期的關(guān)系是否能夠成立，對(duì)公式(2)進(jìn)行了相關(guān)檢驗(yàn)，結(jié)果如表3和表4所示。

表3 公式(2)檢驗(yàn)結(jié)果

表4 公式(2)系數(shù)表

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，調(diào)整后的R2為0.769，表明國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速變化的76.9 %可由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期的變化來(lái)解釋?zhuān)覕M合優(yōu)度較好。而公式(2)檢驗(yàn)結(jié)果中F值為86.632，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在顯著性水平為0.05情況下的F值2.531，也判定出模型總體上的線(xiàn)性關(guān)系顯著成立。

同理，對(duì)于公式(3)的相關(guān)檢驗(yàn)如表5和表6所示。

表5 公式(3)檢驗(yàn)結(jié)果

表6 公式(3)系數(shù)表

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，調(diào)整后的R2為0.821，表明居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化的 82.1%可由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期的變化來(lái)解釋?zhuān)f(shuō)明擬合優(yōu)度較好。而公式(3)的檢驗(yàn)結(jié)果中F值為91.127，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在顯著性水平為0.05情況下的F值2.531，也判定出模型總體上的線(xiàn)性關(guān)系顯著成立。

公式(4)的相關(guān)檢驗(yàn)如表7和表8所示。

表7 公式(4)檢驗(yàn)結(jié)果

表8 公式(4)系數(shù)表

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，調(diào)整后的R2為0.718，表明廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率變化的 71.8%可由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期的變化來(lái)解釋?zhuān)f(shuō)明擬合優(yōu)度較好。而公式(4)檢驗(yàn)結(jié)果中F值為52.571，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于在顯著性水平為0.05情況下的F值2.531，也判定出模型總體上的線(xiàn)性關(guān)系顯著成立。

2.確定回歸模型

以上各項(xiàng)檢驗(yàn)表明，該模型的構(gòu)建是合理且有必要性的，最終確立的模型為：

NPLt=-0.031GGDPt+0.051CPIt-4.541GM2t+

0.827NPLt-1-2.331

(5)

GGDPt=-0.768GGDPt-1-0.118GGDPt-2+0.256CPIt-1-0.022CPIt-2-

1.775GM2t-1+2.937GM2t-2-21.253

(6)

CPIt=-0.003GGDPt-1+0.999CPIt-1-0.278CPIt-2-0.009GM2t-1+

0.006GM2t-2+28.644

(7)

GM2t=0.084GGDPt-1+0.092GGDPt-2-0.318CPIt-1+0.441CPIt-2+

0.482GM2t-1+0.091GM2t-2-11.157

(8)

公式(5)的結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速的系數(shù)為-0.031，當(dāng)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速加大時(shí)，不良貸款率隨之降低。國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速加快時(shí)，人們所生產(chǎn)的最終價(jià)值有所增加，也間接反映出個(gè)人及企業(yè)的收入有所提高，擁有更多可自由支配或還貸的資金，從而降低了商業(yè)銀行的不良貸款率。而消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的系數(shù)為0.051，表明當(dāng)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上升時(shí)，不良貸款率也按照其比例增加，當(dāng)消費(fèi)價(jià)格指數(shù)增加時(shí)，商品價(jià)格相對(duì)提高，從而使人們?nèi)粘ＯM(fèi)支出有所增加，其還貸能力也就有所下降，最終使得不良貸款率有所上升。同時(shí)，廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率的系數(shù)為-4.541，表明當(dāng)廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率每增加一個(gè)單位，不良貸款率減少4.541個(gè)單位。廣義貨幣量的增加也就是流通中的貨幣有所增加，一方面帶動(dòng)了企業(yè)的資產(chǎn)流動(dòng)性的提高，給予了企業(yè)增加投資和生產(chǎn)能力的機(jī)會(huì)，從而提高其還貸能力；另一方面，商業(yè)銀行持有的流通中的現(xiàn)金也得到增加，并因此增加融資和貸款規(guī)模，從而使不良貸款率得到一定程度的稀釋。除此之外，滯后一期不良貸款率的系數(shù)為0.827，表明當(dāng)滯后一期的不良貸款率增加時(shí)，當(dāng)期的不良貸款率也是增加的。

公式(6)表明，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期呈反比關(guān)系，與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期呈正比關(guān)系。公式(7)表明，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期呈反比關(guān)系，與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期呈正比關(guān)系。公式(8)表明，廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后一期、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速滯后兩期、廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后一期和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率滯后兩期呈正比關(guān)系，與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后一期和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)滯后兩期呈反比關(guān)系。

(五)壓力測(cè)試結(jié)果分析

本文設(shè)定廣義貨幣供應(yīng)量不會(huì)產(chǎn)生極端的情況，主要的壓力測(cè)試是預(yù)測(cè)當(dāng)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速及居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)處于極端情況時(shí)對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響。

1.設(shè)定壓力情景

受新冠疫情沖擊，2020年第一季度我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速為-25.68 %，設(shè)定的極端壓力情形為我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速為-30.00 %。我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)走勢(shì)如圖3所示，2008年第二季度時(shí)，我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)達(dá)到最高點(diǎn)107.77，因此設(shè)定當(dāng)我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)達(dá)110.00時(shí)，分析商業(yè)銀行不良貸款率將處的狀態(tài)。

圖3 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)走勢(shì)

2.結(jié)果分析

根據(jù)回歸分析結(jié)果，將2019年4個(gè)季度的數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，分析當(dāng)我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速及居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)處于極其惡劣狀態(tài)時(shí)，不良貸款率所發(fā)生的變化。首先，假定當(dāng)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速為-30.00 %的情況，其分析結(jié)果如表9所示。

表9 GGDP處于極端情況下的壓力測(cè)試結(jié)果 %

由表9可知，當(dāng)我國(guó)GDP增速突然變?yōu)?30 % 時(shí)，我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率增加至2.91 %，上漲比例達(dá)56.45 %，表明此時(shí)我國(guó)商業(yè)銀行所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)壓力增加明顯。當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上升為110.00時(shí)的情況，結(jié)果如表10所示。

表10 CPI處于極端情況下的壓力測(cè)試結(jié)果 %

由表10可知，當(dāng)我國(guó)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)發(fā)生極端的沖擊時(shí)，商業(yè)銀行不良貸款率增加至3.24 %，共增加1.38個(gè)百分比，大大增加了我國(guó)商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

綜上所述，無(wú)論是我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值還是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)處于極端但有可能發(fā)生的狀態(tài)時(shí)，不良貸款率都有較大變動(dòng)，商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)會(huì)急劇惡化，應(yīng)積極采取措施應(yīng)對(duì)。

三、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

第一，我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的增速、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以及廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率都呈現(xiàn)顯著性關(guān)系，且與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速和廣義貨幣供應(yīng)增長(zhǎng)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。

第二，我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款率可保持在穩(wěn)定且較低的水平線(xiàn)上，但當(dāng)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)變量發(fā)生較大變化時(shí)，不良貸款率會(huì)隨之貼近我國(guó)監(jiān)管紅線(xiàn)，我國(guó)商業(yè)銀行抗信貸風(fēng)險(xiǎn)的能力仍有待提高。

(二)建議

第一，商業(yè)銀行應(yīng)該密切關(guān)注國(guó)內(nèi)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)及其發(fā)展趨勢(shì)，加大對(duì)國(guó)家宏觀(guān)政策的研究。特別是關(guān)注那些能夠反映宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的指標(biāo)，在此基礎(chǔ)上，商業(yè)銀行可以采取一定程度的逆周期措施，確保信貸資產(chǎn)的質(zhì)量。

第二，商業(yè)銀行應(yīng)建立適合自身的壓力測(cè)試組織體系，建立適合自身特色的、較為完備的壓力測(cè)試體系和壓力測(cè)試工作制度，保護(hù)自身業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，建立科學(xué)合理的統(tǒng)計(jì)口徑。

第三，建立嚴(yán)格的貸款審批及貸款保險(xiǎn)制度。商業(yè)銀行應(yīng)盡可能對(duì)借款方進(jìn)行全方位資信評(píng)估，防止出現(xiàn)盲目放貸的現(xiàn)象，將貸款利率、還貸方式等后續(xù)借款方所需承擔(dān)的責(zé)任向借款方詳細(xì)說(shuō)明。

第四，商業(yè)銀行可參考一些發(fā)達(dá)國(guó)家的做法，建立符合本國(guó)國(guó)情的貸款保險(xiǎn)制度，通過(guò)保險(xiǎn)公司對(duì)借款人進(jìn)行全面調(diào)查而增加保障，避免借款人故意隱瞞信用信息的風(fēng)險(xiǎn)，在一定程度上能分散銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。