Z银行不良贷款的影响因素分析及处置建议.docx

? ? Z银行不良贷款的影响因素分析及处置建议 ? ? (青海大学 青海 西宁 810000) 一、Z银行不良贷款率影响因素的实证分析 (一)建立模型及变量选取 本文的研究对象是Z银行不良贷款率，选取样本区间为2012年至2016年每个季度的样本数据(相关数据来源于Z银行财务报告)，根据数据将不良贷款率(Y)作为被解释变量，以GDP增长率(X1)、货币供应量M2增长率(X2)、银行相对规模(X3)、资本充足率(X4)、净利差(X5)为解释变量，建立多元线性回归方程的模型为Y=B0+B1×X1+B2×X2+B3×X3+B4×X4+B5×X5+U，其中B0为常数项，B1、B2、B3、B4、B5为回归方程系数，U为随机误差项。 (二)模型变量平稳性检验 为了保证数据的有效性，对模型变量Y、X1、X2、X3、X4、X5进行ADF检验，确定其稳定性。根据检验分析结果，在5%显著水平下的临界值，变量存在单位根，即序列是非平稳的，对其进行一阶差分序列检验后，数据通过单位根检验，表明序列平稳，即上述变量均为一阶单整序列。 (三)模型参数估计分析 根据数据建立多元线性回归方程：利用Eviews8.0软件运用最小二乘法对模型参数进行估计，得出样本回归方程。输出结果见表1、表2。 表1 回归分析结果 表2 回归分析的相关统计量与参数值 根据以上结果，得出模型 Y=-0.235 104-0.714 250X1+0.031 201X2+9.405 530X3+ 0.089 885X4+0.375 323X5 1.拟合优度检验 从估计的结果可以看出，可决系数R2=0.984 470，调整后的可决系数为0.978 923，两者的值都接近1，表明模型的拟合度较好。 2.方程的显著性检验(F检验) 从检验得到的结果看，F统计量值为177.491 9，P值=0.000 000，即解释变量X对被解释变量Y产生显著线性影响的判断所犯错误的概率为零，回归模型通过了F检验。 3.变量的显著性检验(T检验) 从检验得到的结果可以看到，在5%的显著性水平下，X1、X2、X3、X4、X5基本上都通过变量显著性检验。即Z银行的GDP增长率(X1)、货币供应量M2增长率(X2)、相对规模(X3)、资本充足率(X4)、净利差(X5)对不良贷款率(Y)有显著影响。 4.自相关检验 根据回归结果可知，模型的拟合优度较好，DW值为2.021 732，再由残差图可知，模型不存在自相关，回归结论有效。 (四)实证分析结论 1.Z银行不良贷款率微观影响因素分析 (1)在Z银行不良贷款率微观影响因素中，由得出的回归模型可知，Z银行的相对规模(X3)与Z银行不良贷款率(Y)之间呈现正相关的关系，即Z银行在扩大其经营规模同时，银行的不良贷款率也随之增加，说明Z银行的风险控制和抵御风险能力欠佳，可能存在银行运营体系管理问题。 (2)在Z银行不良贷款率微观影响因素中，由得出的回归模型可知，Z银行的资本充足率(X4)、净利差(X5)与Z银行不良贷款率(Y)之间呈现正相关的关系，即随着Z银行净利差率的增加，其不良贷款率会有所上升，反之亦然。 2.Z银行不良贷款率宏观影响因素分析 (1)Z银行不良贷款率宏观影响因素中，GDP增长率(X1)对Z银行不良贷款率(Y)有负影响。 Z银行不良贷款的增加受经济情况的影响，即企业自身对银行的资金需求存在依赖性，若企业存在经营效益不佳，其偿债能力也会受到影响，银行贷款回收风险增加，不良贷款产生可能性增大。 (2)Z银行不良贷款率宏观影响因素中，货币供应量M2增长率(X2)对Z银行不良贷款率(Y)有正影响。 根据回归结果和实际数据结合分析，Z银行的不良贷款率并未随货币供应量增长率的上升而下滑，反而近些年有所增加，就此推断，Z银行的不良贷款率连年上升，可能与银行内部管理存在问题有关，在贷款发放和回收方面存在问题，在贷款结构方面存在不合理之处，以及贷款决策方面存在漏洞，多重自身因素的影响下，致使Z银行的不良贷款有所增加。 二、Z银行不良贷款的处置建议 (一)推进银行信贷结构的优化 Z银行在信贷经营方面的主要策略是关注和追求信贷规模，这增加了其在信贷方面的风险，针对贷款结构方面的问题，Z银行应在之后的贷款经营中更重视信贷结构的合理优化，以及提高信贷规模和产品的发展质量；坚持推进建设行业信贷体系，不断完善行业信贷政策，增强银行自身的可持续发展能力。 (二)加强贷款授信评估能力 针对Z银行公司类贷款中流动资产不良贷款情况，银行应加强把握公司生产经营资金周转对还款能力的影响，清楚企业流动资金的流通状况，正确评估Z银行贷款人的财务规模和资金实力；科学预测贷款公司在应收账款、存货方面的财务情况，对贷款企业的生产经营保持关注，对企业负债信用状况及时跟踪，对与企业形成应收账款的公司债务人