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銀行不良貸款額影響因素分析

2020-03-10 00:57李昌
科學(xué)與財(cái)富 2020年33期
關(guān)鍵詞:共線性迭代法不良貸款

李昌

摘 要:本文通過分析銀行不良貸款影響因素:國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(億元)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額(億元)、社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額(億元)、進(jìn)出口總額(億美元)、財(cái)政收入(億元)、貨幣供應(yīng)量(億元)、股票價(jià)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(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)降低不良貸款余額貢獻(xiàn)度最大,影響效果最好;股票價(jià)格指數(shù)對(duì)降低不良貸款額有反向抵制作用,且股票價(jià)格指數(shù)對(duì)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(jìng)爭(zhēng)力,同時(shí)也影響銀行業(yè)安全和宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展。研究我國(guó)不良貸款的形成途徑和影響因素對(duì)于防范不良貸款有重要意義。金融危機(jī)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(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),是引發(fā)金融危機(jī)的主要原因之一。我國(guó)雖然沒有發(fā)生金融危機(jī),但考慮到國(guó)內(nèi)銀行體系改制起步較晚,且不良貸款絕對(duì)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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 X1(億元)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額X2 (億元)、社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額 X3(億元)、進(jìn)出口總額X4 (億美元)、財(cái)政收入X4 (億元)、貨幣供應(yīng)量 (億元)、股票價(jià)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(biāo)反映商業(yè)銀行的不良貸款狀況。

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

社會(huì)消費(fèi)品零售總額X2和進(jìn)出口總額增長(zhǎng)X4時(shí),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(huì)相應(yīng)提高,進(jìn)而不良貸款額會(huì)有所下降。

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

財(cái)政收入 增多可以使得國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)更好的成長(zhǎng),從而企業(yè)的還款能力增加,最終不良貸款會(huì)得以減少。

國(guó)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(huì)相應(yīng)下降。

股票價(jià)格指數(shù)X7的變動(dòng)可以反映各個(gè)行業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況,也是金融體系是否健康運(yùn)行的重要表現(xiàn)。行業(yè)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況良好時(shí),其還款能力也會(huì)較好,不良貸款額也會(huì)相應(yīng)降低。

三、數(shù)據(jù)來源及研究過程

考慮到中國(guó)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(gè)樣本來研究不良貸款與七個(gè)變量間的長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系。數(shù)據(jù)來源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站、中國(guó)銀監(jiān)會(huì)網(wǎng)站、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)經(jīng)濟(jì)研究中心數(shù)據(jù)庫。

(1)首先采用普通最小二乘法,對(duì)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(xiàng)目較為合適。

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

通過對(duì)各個(gè)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(dá)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(jìn)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(jì)算得到X7的最優(yōu)冪指數(shù)m=-4,經(jīng)過改進(jìn)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(rèn)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(gè)變量之間是否存在自相關(guān)性進(jìn)行討論。得到的DW值如下:

經(jīng)過查詢DW檢驗(yàn)上下值表得到當(dāng)解釋系數(shù)k=8,觀測(cè)值n=21時(shí),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(cè)值n=30時(shí),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(jìn),所以我們認(rèn)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(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額、貨幣供應(yīng)量對(duì)降低不良貸款額都有正向促進(jìn)作用。并且社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)降低不良貸款余額貢獻(xiàn)度最大,影響效果最好。這與我們的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相符合,當(dāng)社會(huì)消費(fèi)品零售總額提升時(shí),各個(gè)企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況運(yùn)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(jìn)出口總額、財(cái)政收入、股票價(jià)格指數(shù)對(duì)降低不良貸款額都有反向抵制作用,且股票價(jià)格指數(shù)對(duì)其抵制作用最大,可能由于股票市場(chǎng)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(xiǎn)也更大,所以股票價(jià)格指數(shù)對(duì)其影響水平最高。

參考文獻(xiàn):

[1]林毅夫.東南亞金融危機(jī)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)與我國(guó)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué) 1998? 2? 5-8.

[2]毛瑞寧.存量與增量 商業(yè)銀行不良貸款的動(dòng)態(tài)學(xué)分析[J].金融研究 2002? 6? 131-135.

[3]蔡中華 白學(xué)清.商業(yè)銀行的不良貸款警戒比率[J].生產(chǎn)力研究 2008? 15? 31-32.

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

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