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摘要：近年來研究商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素，一直是各大商業(yè)銀行進行風(fēng)險控制的方式之一。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。近年來，為了控制國內(nèi)銀行的不良貸款，國內(nèi)各銀行相繼出臺了一些措施，不良貸款率得到了有效的控制，但是國有商業(yè)銀行的不良貸款仍嚴重偏高 。因此，本文運用主成分回歸模型，結(jié)合國內(nèi)生產(chǎn)總值，社會消費品零售總額，商品出口總額，貨幣供應(yīng)量，信貸增長量，財政收入，上證指數(shù)七個宏觀經(jīng)濟指標，以期分析獲得國有商業(yè)銀行不良貸款的主要因素。并用向量自回歸模型探究國有商業(yè)銀行不良貸款率與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。 研究結(jié)果表明，除了商品進出口總額與不良貸款額負相關(guān)以外，其余因素對不良貸款額增加都為正相關(guān)，其中上證指數(shù)對不良貸款額增加的促進作用最大。經(jīng)濟增長不一定能降低國有商業(yè)銀行的不良貸款率，但是不良貸款率的高企卻能限制經(jīng)濟的發(fā)展。
關(guān)鍵詞：國有商業(yè)銀行；不良貸款率；不良貸款額；主成分分析；向量自回歸模型；
目錄 摘要 Abstract 1 引 言-1 1.1 研究背景-1 1.2 研究意義-1 1.3 國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢-1 2 不良貸款背景介紹-2 2.1 不良貸款概念-2 2.2 不良貸款現(xiàn)狀-3 3 數(shù)據(jù)說明-6 3.1 數(shù)據(jù)收集-6 3.2 數(shù)據(jù)指標說明-6 3.3 方法介紹-7 3.3.1 主成分分析簡介-7 3.3.2 主成分分析的基本思想-7 3.3.3 主成分分析的基本理論-7 3.3.4 向量自回歸模型簡介-8 3.3.5 向量自回歸模型基本思想-9 3.3.6 向量自回歸模型特點-9 4 實證分析-9 4.1 數(shù)據(jù)說明-9 4.2 宏觀指標與不良貸款額的初次建模-10 4.3 變量間的相關(guān)性分析-11 4.4 提取主成分-13 4.5 計算主成分得分-13 4.6 做主成分回歸-14 4.7 不良貸款額回歸模型的綜合指標選擇-14 4.7.1 模型擬合優(yōu)度-14 4.7.2 自相關(guān)檢驗-15 4.8 得出回歸方程-15 4.9 經(jīng)濟增長率與國有商業(yè)銀行的不良貸款率之間的分析-15 4.9.1 數(shù)據(jù)說明-15 4.9.2 不良貸款率的HP濾波處理-16 4.9.3 GDP與NPL的（ADF）單位根檢驗-16 4.9.4 CNPL與GDP增長率格蘭杰因果檢驗-17 4.9.5 VAR模型平穩(wěn)性檢驗-17 4.9.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)-18 4.9.7 方差分解-19 5 結(jié)論-20 6 對策建議-21 6.1 政府方面-22 6.2 銀行內(nèi)部風(fēng)險控制-22 參考文獻-24 |
