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摘要:本文通过研究影响不良贷款变化的主要宏观经济因素及各因素的影响机理,建立了基于灰色理论的不良贷款影响因素分析模型,对影响淮南市不良贷款的各宏观因素进行实证分析。从而得出影响淮南市不良贷款变化的各因素的相对重要性,并提出相应的降低商业银行不良贷款余额的建议。
关键词:不良贷款;宏观经济;灰色理论
中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1003-9031(2010)03-0061-03
一、引言
2008年第4季度以来,我国商业银行贷款余额快速增长,有力地支持了国家“扩内需、保增长”的宏观经济战略。但同时,由于受多种因素的综合影响,我国商业银行不良贷款总体规模依然偏大、不良率偏高,在国内外经济金融环境仍然存在较多不确定因素的情况下,商业银行面临着不良贷款反弹、非系统风险增大的压力,这将直接影响到我国金融稳定。[1]对不良贷款的研究一直是国内金融界、学术界的热点课题,众多学者运用信用理论、金融脆弱性理论、委托代理理论、贷款客户关系理论、贷款竞争理论、资产证券化理论等对不良贷款进行了研究论证,提出了许多分析、控制、化解不良贷款的方法,形成了众多的经典研究成果。[2-3]但这些方法大多侧重于从微观和中观层面探究不良贷款产生的直接与间接原因。本文运用灰色理论,将不良贷款与宏观经济环境看作一个灰色系统,对宏观经济指标和不良贷款的相关性进行分析论证。
二、不良贷款影响因素分析
在选择宏观经济指标变量上,借鉴德米古克•孔特和德特拉贾切模型对解释变量的选择,并考虑淮南市的实际情况,选择如下变量。[4]
1.工业增加值。工业经济发展水平的提高必然促进金融业的发展和各个行业对信贷的需求,同时会增强社会对未来的预期,从而改善信贷环境。笔者在本文中用工业增加值代表工业经济发展水平。
2.通货膨胀率。通货膨胀率上升往往意味着经济有过热现象,甚至有泡沫出现,进而使得银行资产质量受到影响,本文以居民消费价格指数代表物价水平。
3.人均可支配收入。此项指标直接反映了一个地区居民的实际购买力,人均可支配收入的逐渐提高理论上会降低居民违约的概率。本文以城镇居民人均可支配收入来代表人均收入水平。
4.固定资产投资总额。投资与宏观经济环境密切相关,投资的变化对经济增长影响很大,考察投资波动对商业银行体系不良贷款的影响,能有力验证银行体系稳定性与实体经济之间的关系。本文以固定资产投资额作为模型变量。
5.贷款利率。贷款利率的高低直接影响贷款者成本的高低,利率的降低将相应降低贷款者违约概率。文中以一年期贷款利率来代表利率水平。
6.煤炭的销售价格。煤炭业是淮南市的支柱产业,煤炭行业贷款余额占全市贷款余额的29.59%,煤炭价格的高低直接影响煤炭企业的经济效益,进而影响银行对煤炭企业贷款的质量。
以上只分析了影响商业银行不良贷款的主要因素,但是还存在一些不确定性因素。对于系统中的不确定性影响因素,哪个最重要,哪个次之,如何进行量化,本文采用灰色关联分析方法进行分析。
三、淮南市不良贷款影响因素灰色关联分析
灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系是否紧密。[5]作为一个发展变化的系统,关联度分析事实上是动态过程发展态势的量化分析。说得确切一点,是发展态势的量化比较分析。发展态势的比较,也就是历年来有关统计数据列几何关系的比较,实质上是几种曲线间几何形状的分析比较,即认为几何形状越接近,则发展变化态势越接近,关联程度越大。[6]灰色关联分析方法是一种比较客观的分析方法,对样本量的多少和样本有无规律同样适用,而且计算简单,易于理解。因此,这种方法越来越多的被应用于社会学、经济学、管理学等研究领域。
以淮南市不良贷款余额影响因素2006-2009年的数据为基础进行灰色关联分析。系统的影响因素Xi(i=1,2,…,7)(如表1),以淮南市不良贷款余额 X0(亿元)的逐季原始数据列为参考序列;工业增加值X1(亿元)、居民消费价格指数(X2)、城镇居民人均可支配收入X3(元)、固定资产投资总额X4(亿元)、贷款利率 X5、煤炭价格 X6(元)的逐季原始数据序列Xi作为比较序列。
四、结论与建议
由上述结果可知综合关联度 ,即影响不良贷款余额各因素的重要性依次为 , , , , , 。也就是说影响淮南市商业银行不良贷款的6个主要因素中,工业增加值对不良贷款影响最大,其次是物价指数和煤炭价格,而固定资产投资、城镇人均可支配收入以及贷款利率等对不良贷款余额影响较小。
通过以上的计算和分析可知:对于淮南市,要降低商业银行不良贷款余额,维护金融体系的稳定,首先要大力发展工业经济,工业经济增长与不良贷款之间具有较强的关联性。因此,解决不良资产问题既要在存量上做文章,也要在流量上做文章。通过增加有效信贷投入,促进经济快速发展,推动经济运行质量的提高。其次要进行有效的宏观调控,控制物价平稳增长。其次,对不良贷款影响程度居于第二位的是物价水平,物价水平的波动直接影响着借款人的还款能力,因此稳定物价对商业银行不良贷款率下降、信用风险状况的改善有着重要作用。最后要大力发展地区支柱产业。煤炭价格对淮南市不良贷款的影响也较大,主要因为煤炭行业在淮南市经济中占有重要地位,2008年,淮南市全年煤炭开采和洗选业实现工业增加值165.8亿元,占全市规模以上工业增加值的68.60%,拉动全市工业增长16.1个百分点,对全市工业经济增长的贡献率达60.3%。煤炭价格的变化直接影响到煤炭工业的效益,也影响到煤炭工业企业的偿债能力,进而影响到银行的信贷质量。而通过居民收入、投资、利率水平等途径来影响商业银行的信贷质量,目前机制还不成熟。可能的原因是,虽然居民收入逐年增加,但淮南市的银行发放的个人贷款占贷款总额的比重低,如2008年,这一比重只有5.28%,消费者贷款质量的变化不足以引起银行信用风险的变化。固定资产投资的关联度较小,这说明,固定资产投资-宏观经济状况-不良贷款之间的传导机制还不成熟,两者之间的相互促进作用还没有得到很好的发挥。利率影响也较小,主要原因可能是我国利率市场化程度不高,利率作为货币政策的重要工具,对银行信贷质量的影响还不大。
参考文献:
[1]李思慧,颜向农.商业银行不良贷款与宏观经济因素相关性实证研究[J].时代金融,2007(8).
[2]罗建.银行体系不稳定性与实体经济关系的实证分析[J].经济理论与经济管理,2003(1).
[3]毛瑞宁.存量与增量:商业银行不良贷款的动态学分析[J].金融研,2002(6).
[4]Demirgul - Kunt and Det ragiache , 1998 , “The Determi2nant s of Banking Crises in Developing and Developed Count ries",IM F S t af f Papers,Vol. 45, No. 1, March, 1998.
[5]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学出版社,1986.
[6]刘思锋等.灰色系统理论及其应用[M].北京:北京科学出版社,2004.
The grey relational analysis of Non-performing loans and macro economy
——A case study based on Huainan city Anhui proumce
(PBC Huainan Sub-branch,Anhui 232007,China)
Abstract: through the study of the main macro-economic factors that affecting the non-performing loans and the different factors’ influence mechanism. We Establish factor analysis model of non-performing loans based on gray theory. So we carry a case study on the various macroeconomic factors that impact non-performing loans of Huainan City. At last we get the relative importance of various factors. that affect the non-performing loans of Huainan City.
Key words: non-performing loan;macroeconomics;gray theory
关键词:不良贷款;宏观经济;灰色理论
中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1003-9031(2010)03-0061-03
一、引言
2008年第4季度以来,我国商业银行贷款余额快速增长,有力地支持了国家“扩内需、保增长”的宏观经济战略。但同时,由于受多种因素的综合影响,我国商业银行不良贷款总体规模依然偏大、不良率偏高,在国内外经济金融环境仍然存在较多不确定因素的情况下,商业银行面临着不良贷款反弹、非系统风险增大的压力,这将直接影响到我国金融稳定。[1]对不良贷款的研究一直是国内金融界、学术界的热点课题,众多学者运用信用理论、金融脆弱性理论、委托代理理论、贷款客户关系理论、贷款竞争理论、资产证券化理论等对不良贷款进行了研究论证,提出了许多分析、控制、化解不良贷款的方法,形成了众多的经典研究成果。[2-3]但这些方法大多侧重于从微观和中观层面探究不良贷款产生的直接与间接原因。本文运用灰色理论,将不良贷款与宏观经济环境看作一个灰色系统,对宏观经济指标和不良贷款的相关性进行分析论证。
二、不良贷款影响因素分析
在选择宏观经济指标变量上,借鉴德米古克•孔特和德特拉贾切模型对解释变量的选择,并考虑淮南市的实际情况,选择如下变量。[4]
1.工业增加值。工业经济发展水平的提高必然促进金融业的发展和各个行业对信贷的需求,同时会增强社会对未来的预期,从而改善信贷环境。笔者在本文中用工业增加值代表工业经济发展水平。
2.通货膨胀率。通货膨胀率上升往往意味着经济有过热现象,甚至有泡沫出现,进而使得银行资产质量受到影响,本文以居民消费价格指数代表物价水平。
3.人均可支配收入。此项指标直接反映了一个地区居民的实际购买力,人均可支配收入的逐渐提高理论上会降低居民违约的概率。本文以城镇居民人均可支配收入来代表人均收入水平。
4.固定资产投资总额。投资与宏观经济环境密切相关,投资的变化对经济增长影响很大,考察投资波动对商业银行体系不良贷款的影响,能有力验证银行体系稳定性与实体经济之间的关系。本文以固定资产投资额作为模型变量。
5.贷款利率。贷款利率的高低直接影响贷款者成本的高低,利率的降低将相应降低贷款者违约概率。文中以一年期贷款利率来代表利率水平。
6.煤炭的销售价格。煤炭业是淮南市的支柱产业,煤炭行业贷款余额占全市贷款余额的29.59%,煤炭价格的高低直接影响煤炭企业的经济效益,进而影响银行对煤炭企业贷款的质量。
以上只分析了影响商业银行不良贷款的主要因素,但是还存在一些不确定性因素。对于系统中的不确定性影响因素,哪个最重要,哪个次之,如何进行量化,本文采用灰色关联分析方法进行分析。
三、淮南市不良贷款影响因素灰色关联分析
灰色关联分析法的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度判断其联系是否紧密。[5]作为一个发展变化的系统,关联度分析事实上是动态过程发展态势的量化分析。说得确切一点,是发展态势的量化比较分析。发展态势的比较,也就是历年来有关统计数据列几何关系的比较,实质上是几种曲线间几何形状的分析比较,即认为几何形状越接近,则发展变化态势越接近,关联程度越大。[6]灰色关联分析方法是一种比较客观的分析方法,对样本量的多少和样本有无规律同样适用,而且计算简单,易于理解。因此,这种方法越来越多的被应用于社会学、经济学、管理学等研究领域。
以淮南市不良贷款余额影响因素2006-2009年的数据为基础进行灰色关联分析。系统的影响因素Xi(i=1,2,…,7)(如表1),以淮南市不良贷款余额 X0(亿元)的逐季原始数据列为参考序列;工业增加值X1(亿元)、居民消费价格指数(X2)、城镇居民人均可支配收入X3(元)、固定资产投资总额X4(亿元)、贷款利率 X5、煤炭价格 X6(元)的逐季原始数据序列Xi作为比较序列。
四、结论与建议
由上述结果可知综合关联度 ,即影响不良贷款余额各因素的重要性依次为 , , , , , 。也就是说影响淮南市商业银行不良贷款的6个主要因素中,工业增加值对不良贷款影响最大,其次是物价指数和煤炭价格,而固定资产投资、城镇人均可支配收入以及贷款利率等对不良贷款余额影响较小。
通过以上的计算和分析可知:对于淮南市,要降低商业银行不良贷款余额,维护金融体系的稳定,首先要大力发展工业经济,工业经济增长与不良贷款之间具有较强的关联性。因此,解决不良资产问题既要在存量上做文章,也要在流量上做文章。通过增加有效信贷投入,促进经济快速发展,推动经济运行质量的提高。其次要进行有效的宏观调控,控制物价平稳增长。其次,对不良贷款影响程度居于第二位的是物价水平,物价水平的波动直接影响着借款人的还款能力,因此稳定物价对商业银行不良贷款率下降、信用风险状况的改善有着重要作用。最后要大力发展地区支柱产业。煤炭价格对淮南市不良贷款的影响也较大,主要因为煤炭行业在淮南市经济中占有重要地位,2008年,淮南市全年煤炭开采和洗选业实现工业增加值165.8亿元,占全市规模以上工业增加值的68.60%,拉动全市工业增长16.1个百分点,对全市工业经济增长的贡献率达60.3%。煤炭价格的变化直接影响到煤炭工业的效益,也影响到煤炭工业企业的偿债能力,进而影响到银行的信贷质量。而通过居民收入、投资、利率水平等途径来影响商业银行的信贷质量,目前机制还不成熟。可能的原因是,虽然居民收入逐年增加,但淮南市的银行发放的个人贷款占贷款总额的比重低,如2008年,这一比重只有5.28%,消费者贷款质量的变化不足以引起银行信用风险的变化。固定资产投资的关联度较小,这说明,固定资产投资-宏观经济状况-不良贷款之间的传导机制还不成熟,两者之间的相互促进作用还没有得到很好的发挥。利率影响也较小,主要原因可能是我国利率市场化程度不高,利率作为货币政策的重要工具,对银行信贷质量的影响还不大。
参考文献:
[1]李思慧,颜向农.商业银行不良贷款与宏观经济因素相关性实证研究[J].时代金融,2007(8).
[2]罗建.银行体系不稳定性与实体经济关系的实证分析[J].经济理论与经济管理,2003(1).
[3]毛瑞宁.存量与增量:商业银行不良贷款的动态学分析[J].金融研,2002(6).
[4]Demirgul - Kunt and Det ragiache , 1998 , “The Determi2nant s of Banking Crises in Developing and Developed Count ries",IM F S t af f Papers,Vol. 45, No. 1, March, 1998.
[5]邓聚龙.灰色预测与决策[M].武汉:华中理工大学出版社,1986.
[6]刘思锋等.灰色系统理论及其应用[M].北京:北京科学出版社,2004.
The grey relational analysis of Non-performing loans and macro economy
——A case study based on Huainan city Anhui proumce
(PBC Huainan Sub-branch,Anhui 232007,China)
Abstract: through the study of the main macro-economic factors that affecting the non-performing loans and the different factors’ influence mechanism. We Establish factor analysis model of non-performing loans based on gray theory. So we carry a case study on the various macroeconomic factors that impact non-performing loans of Huainan City. At last we get the relative importance of various factors. that affect the non-performing loans of Huainan City.
Key words: non-performing loan;macroeconomics;gray theory