陳茜

摘 要 圍繞宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)商業(yè)銀行不良貸款存在重要影響這一命題，本文利用VAR模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行不良率進(jìn)行分析，從企業(yè)、銀行等方面選取指標(biāo)，分析其對(duì)不良率的貢獻(xiàn)。研究表明宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)不良率存在顯著影響，并據(jù)此對(duì)減少不良貸款提出建議。

關(guān)鍵詞 宏觀經(jīng)濟(jì) 商業(yè)銀行 不良貸款率

一、引言

不良貸款是引發(fā)金融危機(jī)的重要原因，也是影響金融市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的核心問(wèn)題。而宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)不良貸款率存在重要影響，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的考察是不良貸款管理中的重要問(wèn)題，本文的分析有助于銀行提高自身風(fēng)險(xiǎn)管理水平，防范信貸風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述

Gambera（2000）通過(guò)對(duì)美國(guó)銀行業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，一些宏觀經(jīng)濟(jì)變量如失業(yè)率、利率等都較好地解釋了不良的變化。Fofack（2005）考察的是一些非洲國(guó)家的情況，發(fā)現(xiàn)這些國(guó)家的不良和GDP增長(zhǎng)、實(shí)際利率等變量之間有強(qiáng)烈因果關(guān)系。周忠明（2005）以江蘇省379戶企業(yè)為樣本進(jìn)行調(diào)查，得出約70%不良的形成與宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)有關(guān)的結(jié)論。李思慧（2007）選取四個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行分析，研究表明不良與其呈強(qiáng)負(fù)相關(guān)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)推動(dòng)不良減少。

國(guó)內(nèi)在實(shí)證模型的選取方面，大多數(shù)文章的方法只局限于變量間的當(dāng)期關(guān)系，無(wú)法對(duì)動(dòng)態(tài)聯(lián)系提供嚴(yán)密說(shuō)明，而本文采用VAR模型分析模型的動(dòng)態(tài)特征。

三、宏觀經(jīng)濟(jì)影響不良貸款率的實(shí)證分析

解釋變量為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、工業(yè)企業(yè)總產(chǎn)值（IOV）、金融機(jī)構(gòu)貸款（LOAN）、一年期貸款利率（BIR）、存款準(zhǔn)備金率（RE）、財(cái)政支出（FE）和資產(chǎn)價(jià)格（AP），被解釋變量為不良率（NPLR）。采用2004Q1至2012Q4的季度數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析，其中不良率數(shù)據(jù)來(lái)源于銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

由于我國(guó)曾經(jīng)進(jìn)行過(guò)大規(guī)模的不良剝離，為使研究結(jié)果更準(zhǔn)確，本文采用施華強(qiáng)（2005）的方法將不良率數(shù)據(jù)加以變換，計(jì)算剔除剝離后的不良率。對(duì)于GDP、IOV和FE這三個(gè)變量?jī)粼黾又底鳛榛居?jì)量值。除BIR和RE外，其余解釋變量均已對(duì)數(shù)化；BIR和RE使用的是季度加權(quán)數(shù)據(jù)。

所有變量都是I（1）序列，（NPLR，GDP，IOV，LOAN，BIR， RE， FE， AP）之間存在協(xié)整關(guān)系。VAR模型可估計(jì)變量動(dòng)態(tài)關(guān)系。用Eviews得出VAR模型估計(jì)式如下，經(jīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂煽俊?/p>

NPLR=0.2397NPLR（-1）+0.1234NPLR（-2）+1.9976GDP（-1）-2.8687GDP（-2）-1.6177IOV（-1）+0.0372IOV（-2）-9.1366LOAN（-1）+7.7527LOAN（-2）+0.8459BIR（-1）-0.3105BIR（-2）-0.1941RE（-1）+0.1615RE（-2）-1.6167FE（-1）+0.5631FE（-2）-0.7251AP（-1）+0.0483AP（-2）+64.6112

方差分解如表1所示。NPLR受自身影響占到50%左右，受BIR影響占24%左右，受GDP影響占12%左右，而來(lái)自RE、AP影響分別只有0.63%、0.40%。這說(shuō)明NPLR受其自身影響最多，其次為BIR和GDP，而受RE、AP影響較小。

四、結(jié)論及建議

1、結(jié)論

（1）GDP、IOV、LOAN、FE和AP與NPLR呈負(fù)相關(guān)。當(dāng)經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度下降，企業(yè)財(cái)務(wù)狀況惡化，銀行信貸緊縮，資產(chǎn)價(jià)格下降，大量繁榮時(shí)期被掩蓋的不良開(kāi)始暴露。不良率與宏觀經(jīng)濟(jì)密切相關(guān)。

（2）BIR和RE與NPLR之間呈正相關(guān)。央行加息會(huì)增加企業(yè)貸款成本，減弱償債能力，帶來(lái)不良率的提高。上調(diào)存準(zhǔn)率會(huì)抑制信貸投放，導(dǎo)致企業(yè)資金鏈斷裂，不良率上升。此外由方差分解知，調(diào)整BIR會(huì)對(duì)NPLR產(chǎn)生很大影響，這表明對(duì)NPLR而言，BIR是比RE猛烈得多的工具。

2、建議

（1）保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，加強(qiáng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的研究。保持健康穩(wěn)定、平穩(wěn)發(fā)展的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有助于銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定，可以減少不良貸款的產(chǎn)生。政策制定部門應(yīng)關(guān)注資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)情況，防止泡沫的形成與破裂。

（2）加強(qiáng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)控制，建立全面的風(fēng)險(xiǎn)管理體系。銀行需要將宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)納入風(fēng)險(xiǎn)控制體系，加強(qiáng)信貸風(fēng)險(xiǎn)控制水平，風(fēng)險(xiǎn)控制水平的提升能夠顯著提高我國(guó)商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)力。

參考文獻(xiàn)：

[1]Gambera M. Simple Forecasts of Bank Loan Quality in the Business Cycle [J].Federal Reserve Bank of Chicago， 2000.

[2]Fofack， Non-performing loans in sub-Saharan Africa： Causal Analysis and Macroeconomic Implications [J]. World Bank Policy Research Working， 2005.

[3]周忠明.不良貸款與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系分析[J].銀行業(yè)監(jiān)管，2005，6，45-46.

[4]李思慧，顏向農(nóng).商業(yè)銀行不良貸款與宏觀經(jīng)濟(jì)因素相關(guān)性實(shí)證分析[J].時(shí)代金融，2007，5，45-46.

[5]施華強(qiáng).國(guó)有商業(yè)銀行賬面不良貸款、調(diào)整程度和嚴(yán)重程度：1994-2004[J].金融研究，2005.12.25-39.