金融错配和商业银行贷款违约率波动基于ARIMA-GARCH模型的实证检验,本文是银行贷款方面自考开题报告范文跟商业银行贷款和违约和ARIMA相关自考开题报告范文.
银行贷款论文参考文献：
董晓红
摘 要：商业银行的不良贷款率决定了商业银行的经营风险,同时不良贷款率也是衡量商业银行盈利能力与竞争力的重要指标之一,不良贷款率提高到一定程度会引发一个地区甚至一个国家乃至全球的金融危机.对商业银行不良贷款率的波动情况研究表明,商业银行贷款违约率上升表现出明显的波动集簇性趋势,而贷款违约率下降的波动集簇性趋势并不明显.同时,商业银行贷款违约率波动受外界因素正向和反向冲击时的反应具有差异性,但不明显.商业银行应建立更为严格的贷款审批制度,同时加快国有企业改革,政府要对经济进行宏观调控,降低商业银行不良贷款率.
关键词：商业银行；资本市场；资源错配；贷款违约率
中图分类号：F830 文献标识码：Ａ文章编号：１００３－８５４Ｘ（２０16）05－0023－０5
*本文系国家社会科学基金项目“金融错配与技术进步研究”（项目编号：14BJL032）、国家自然科学基金项目“农村金融信息化服务区域的图划分方法研究”（项目编号：71340022）和黑龙江省哲学社会科学研究项目“民营金融机构信用风险积聚与扩散机理及控制机制研究”（项目编号：13B024）的阶段性研究成果.
一、引言
随着金融业的变革,人们对商业银行不良贷款率的认识已经提高到一定的高度.目前,由于国内经济增速放缓、房地产回调、中小企业和一些小微企业的经营情况未出现明显改善等方面原因,导致商业银行不良贷款率持续上升.2014年我国银行业金融机构不良贷款率达1.64%,而2013年银行业金融机构不良贷款率为1.49%,比2013年整体提高了0.15个百分点；商业银行2014年末不良贷款率1.13%,2013年商业银行不良贷款率为0.97%,提高了0.16个百分点.同时,从2009年以来商业银行不良贷款率在2014年创下新高.截至到2015年6月,商业银行不良贷款余额9825亿元,较上季末增加1399亿元,商业银行不良贷款率1.50%,较1月到3月上升0.11个百分点.2014年以来,在国内商业银行的不良贷款余额及不良贷款率纷纷升势的情况下,市场关注的焦点重新回到了商业银行信贷资产的质量问题上,见下表1所示.
由表1可见,从2006年到2014年,商业银行的贷款规模平均为1500549亿元,贷款规模逐年增长,平均增长为18.27%,不良贷款平均为30056亿元,不良贷款从2006年到2009年逐年下降,但是从2011年到2014年逐年上升平均增速为20.61%,2014年增速达到32.78%.同时可看出不良贷款率从2006年到2012年逐年下降,其实真正原因在于商业银行的贷款规模在逐年增加,导致贷款率下降,但是在这种情况下2013年到2014年的不良贷款率又有所上升,预示着潜在的信用风险.
二、相关文献研究述评
随着资本市场的迅速发展,商业银行不良贷款问题受到更多学者们的关注.国外学者对这一领域的研究也越来越具体、深入,并形成了一套完整的理论体系.美国学者Stee Cheol认为,银行机构要利用金融工具降低信贷风险,利用发达的资本市场,将银行机构自身不良贷款能够进行定价或者将其证券化,运用多种形式降低不良贷款,从而能够降低自身的不良贷款率①.Levine认为大多数国家的银行机构是政府高度管制的机构,银行贷款的质量并不能透明地监测到,由于银行的信息不可监测,世界各国政府对银行制定了一系列的管制政策,但是鉴于银行的特殊功能,导致银行只保留存款的部分作为储备,因此资产负债率非常高.一旦所有存款人如果遇到突发的政策变动,都要求银行还款,银行面临的将是挤兑风险,会引发不可想象的金融危机②.Salas重点研究了银行机构不良贷款增加会影响到经济的长期增长,他指出银行机构如果在未来几年里不能有效地抑制不良贷款增加,那么要想保证其自身的经济效益能够提高,就需要一直维持较低的存款利率,通过税收或者是发行债券等方式使得政府部门必须通过这些措施来对其进行注资,这一系列的措施将会直接影响未来经济的发展,所以银行的不良贷款率的上升,会严重阻碍一国经济的增长③.
国内学者对商业银行不良贷款问题的研究也从未间断过.施华强研究了国有商业银行不良贷款分类方法,同时,分析了国有商业银行账面不良贷款率的影响因素,并对剔除这些影响后的不良贷款率重新进行了估算,强调国有商业银行应该通过各种积极有效的方法和措施来增强国有商业银行自身消化不良贷款的能力④.谭劲松等从政府干预的角度,研究政府与银行不良贷款形成之间的关系,验证了企业所在地区市场化程度越高,不良贷款越少,而地区法制环境越好也会导致不良贷款更少,同时国有企业会削弱地区法制管制对不良贷款产生的抑制效果⑤.卢盼盼（2012）对利率与商业银行不良贷款率的波动进行了脉冲响应与方差分解实证分析,以金融机构人民币一年期存款基准利率、一年期贷款基准利率作为影响商业银行不良贷款率的两个变量,指出一年期贷款基准利率对商业银行不良贷款率有正向冲击,一年期存款基准利率对商业银行不良贷款率有负向冲击,但综合影响是正向冲击⑥.
通过以上分析可知,目前还没有学者利用ARIMA-GARCH模型对商业银行不良贷款率的波动情况进行研究,通过ARIMA-GARCH模型对商业银行不良贷款率的波动情况进行研究,可以把握贷款违约率对未来的贷款违约率波动的引导情况,以及商业银行贷款违约率受到外界正向和反向冲击时的表现情况,有利于银监局和商业银行制定相应的管理策略,更有针对性地降低不良贷款率.
三、商业银行不良贷款波动率实证分析
1. 数据选择
从1998年以来,中国银行开始将银行贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五级分类来划分风险程度,对于次级、可疑和损失三项构成了不良贷款,本文的不良贷款率表示各月份不良贷款占本月总贷款的百分比（以下简称为“违约率”,用Bldkl表示）,数据来自中国银监会数据库和各商业银行网站.本文以2006年1月到 2015年6月的数据作为研究对象,来研究近几年来中国商业银行各月度不良贷款率波动情况,使用的软件为EVIEWS7.0.
从表2可以看出,Bldkl的Skewness分别为0.712为正,意味着Bldkl的序列分布有长的右拖尾即为右偏.Bldkl的Kurtosis值为4.412,大于3,在正态分布的假设下,此序列的分布相对于正态分布是凸起的.JB统计量服从自由度为2的卡方分布.查表得自由度为2的卡方分布值为7.225,Bldkl的JB值为7.914,即JB>x2（2）,因此不能认为Bldkl服从正态分布,则该分布不服从正态分布.
2. 模型拟合
ARIMA（p,d,q）模型是自回归求和移动平均模型的简写形式,主要用于非平稳序列通过适当差分实现差分后平稳的时序序列分析.ARIMA（p,d,q）模型其一般形式为：
yt（1-B）d等于φ1yt-1+φ2yt-2+Lφpyt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-2-L-θqεt-q
Box-Jenkins的ARIMA（p,d,q）建模理论,在建模的最开始需对原序列进行平稳性检验.如果序列是非平稳序列,经过差分后可使用 ARIMA（p,d,q）模型.在经验研究中,为了验证Bldkl平稳性使用DF检验,DF检验DF统计量是应用最广泛的单位根检验,根据Bldkl数据无截距有趋势,基于Hannan－Quinn Criterion 准则选择最大滞后阶数为10对其进行单位根检验,如表3所示,结果显示Bldkl为二阶单整I（2）.
Blda的相关图与偏自相关图在1阶与4阶均显著不为0,这说明在序列当中除趋势性外还存在着一些特殊的相关性,对Bldkl进行二阶逐次差分后,序列中趋势性完全消除,但是,序列当中的季节性体现得更加清楚,表现在第4阶函数值均显著不为零并且季节周期节点上的自相关函数值呈现出缓慢衰减的特征,说明存在明显的季节性趋势.
Bldkl为二阶单整I（2）对其进行4步差分后序列图的季节性因素得到了较好的消除,但是序列当中存在着很强的方差波动,波动幅度具有明显的阶段性差别.为消除异方差性,对Bldkl序列取自然对数.
尝试对Bldkl的变动趋势建立ARIMA（p,d,q）（P·D·Q）s模型,由于对Bldkl进行了二阶逐次差分与2步季节差分,于是模型中的d等于2,D等于2.在1阶之后ρk明显趋于0,呈截尾性,因此q等于1,而1阶的ρk显著不为0,因此Q等于1.前3阶的Φkk≠0,之后趋于截尾,因此p等于3,可得Bldkl拟合模型初步为ARIMA（3,2,1）（1·2·1）s.
对Bldkl经过二阶差分与一步季节性差分后,根据AIC准则和SBC准则,得出以下结果,如表4所示.
拟合模型的口径为：
对Bldkl的ARIMA（p,d,q）（P·D·Q）s拟合效果如表5所示.
从拟合效果上看,R2等于0.725模型显著性较高,经过反复估计得出相对AIC和SBC的值最小,可以说明模型整体上是比较显著的,拟合效果较好.同时残差通过了白噪声检验,如表6所示.
延迟6阶的统计量QLB对应的P值0.678大于5%,接受残差为白噪声的原假设,同理延迟12阶的统计量QLB对应的P值0.613大于5%,接受残差为白噪声的原假设,残差通过白噪声检验,ARIMA（p,d,q）（P·D·Q）s模型是显著成立的.
3. 商业银行Bldkl波动性检验
检验原理是首先将 Bldkl进行ARIMA（p,d,q）拟合,然后运用GARCH模型残差序列的异方差性检验,即LM检验来判断拟合后的ARIMA（p,d,q）模型是否存在条件异方差.如果存在条件异方差,通过ARIMA-GARCH模型所论证的条件异方差的特性来判断Bldkl序列.本文对Bldkl的检验主要基于贷款违约率受前期扰动的影响,同时基于违约风险对外界冲击反应的影响.GARCH（p,q）模型如下：
式中f（t,xt-1,xt-2,L）为时间序列的回归函数,et ∶i,i,dN（0,σ2）,式中用均值方程的扰动项平方的滞后项ARCH（e2t-i）来度量从前期得到的方差信息,用上一期的预期波动GARCH（σ2t-i）来估算上一期的预测波动.
通过对Bldkl的ARIMA拟合结果进行GARCHR的LM检验得到表7,结果如下：
由此可得,P值在5%的置信区间下接受原假设,说明对Bldkl的ARIMA拟合后的残差序列不是白噪声序列,而是存在ARCH效应.
为了研究Bldkl波动集束性受前期扰动的影响情况,构建GARCH模型.对Bldkl进行ARIMA-GARCH检验,得出如下系数估计及估计效果如表8所示.拟合模型的口径为：
观察Bldkl的ARIMA-GARCH检验结果可知:Bldkl的ARCH项系数为0.2625,GARCH项系数为0.7264,二者Z值分别对应的概率为0.0001和0.0002,拒绝原假设,则ARCH与GARCH项系数很显著,并且为正,这意味着Bldkl波动集束性很明显,即Bldkl具有肥尾特征,过去的违约对未来贷款违约率的波动具有积极的推动作用.同时ARCH与GARCH项系数和接近1,说明商业银行的贷款违约率在某一时段的违约风险在一定程度上会加剧未来贷款违约率的积聚,这说明了过去贷款违约率的变化对未来的冲击具有一定的记忆性.Bldkl的GARCH系数大于ARCH系数,这说明过去信用违约对Bldkl的影响持续时间相对较短,表现为短期记忆过程.
本文用TGARCH模型来研究Bldkl对外界冲击反应的对称性.Tgarch（P,Q）模型为:
阀值dt-m是用来描述信息的影响,当μt-m<0时,dt-m等于1,说明存在好消息,否则,dt-m等于0,γm<0说明市场对坏消息反应更强,γm≠0说明信息作用是非对称的,γm>0时说明存在杠杆作用.
对Bldkl进行ARIMA-TGARCH检验,得出如下系数估计,见下表9.由检验结果可知,商业银行的贷款违约率对外界正负面冲击的差异性反应不是很明显,Bldkl的γ值为0. 0001,表明利好消息和利空消息对商业银行的贷款违约率的冲击是有限的.
γ等于0.0001>0,说明市场反向的冲击比正向的冲击更容易影响商业银行的贷款违约率的波动,即存在杠杆效应,但是γ变量的系数值为0.0001,值很小,所以市场反向的冲击比正向的冲击影响商业银行的贷款违约率的波动并不是很大.
四、结论与对策建议
通过ARIMA-GARCH模型对Bldkl波动性进行实证得出：商业银行过去的贷款违约率对未来的贷款违约率波动具有正面的推进作用,商业银行贷款违约率受到外界正向和反向冲击时的反应具有差异性,但差异性不明显.一是商业银行过去的贷款违约率对未来贷款违约率的波动具有正面的冲击作用.商业银行贷款违约率上升表现出明显的波动集簇性变化趋势,而商业银行贷款违约率下降的波动集簇性的趋势并不明显.二是商业银行贷款违约率受外界正向和反向冲击时的反应具有差异性,但差异不明显.面对反向冲击时的反应,如当宏观经济增长下降、经济不景气时,人们的生活水平下降,失业率增加,对于商业银行贷款违约率的波动性来说,要大于面对正向冲击时的反应,如宏观经济状况良好、经济稳步增长时,即反向冲击时信用风险的波动性要大于正向冲击时信用风险的波动性,但波动性不大.
具体的对策建议包括：（1）商业银行要建立更为严格的贷款审批制度,降低不良贷款率.商业银行的经营不能只顾眼前利益而忽视了对长远发展的考虑,从2008年以后贷款规模不断扩大,使得不良贷款率中的贷款规模过大,从而导致不良贷款率降低,但这只是指标上的降低,而不良贷款没有真正降低.所以,在贷款发放审核环节,要认真分析审批质量,积极开展审批回查,审慎分析受理审批中遇到一系列问题,统筹分析行业、客户、产品、政策和贷款主体行为的情况,提高申报质量和规范审批流程,使得审批管理水平进一步提升.（2）加快国有企业改革,间接降低商业银行的不良贷款率.我国商业银行不良贷款逐渐增加,主要原因是国有企业从商业银行借入大量的贷款,同时部分国有企业因为体制的原因,导致经营大量亏损,从商业银行借入的大量资金因而成为了不良贷款,所以要加快国企体制改革,以创新促发展,使得商业银行贷款违约率受外界正向冲击,从而间接降低商业银行的不良贷款,进而降低不良贷款率.（3）政府对经济要进行宏观调控,间接降低商业银行不良贷款率.政府对经济进行宏观调控,扩大内需,促进国企、中小企业和一些小微企业经营状况得到进一步改善,同时刺激消费者进行消费,促进经济平稳增长,使商业银行贷款违约率接受外界正向影响,从而间接降低商业银行不良贷款率.
注释：
① Stee Cheol, Theory of Credit Risk and Securitization of Non-Performing loans, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2002, (3), pp.56-61．
② A. N. Berger et al., Corporate Governance and Bank Performance: A Joint Analysis of the Static, Selection, and Dynamic Effects of Domestic, Foreign, and State Ownership, Journal of Banking and Finance, 2005, 29(8), pp.179-221.
③ V. Salas andJ. Saurian, Credit Risk in two Institutional Regimes: Spanish Commercial and Sings Bank, Journal of Financial Services Research, 2002, 22(3), pp.203-224.
④ 施华强：《国有商业银行账面不良贷款、调整因素和严重程度：1994—2004》,《金融研究》2005年第12期.
⑤ 谭劲松、简宇寅、陈颖：《政府干预与不良贷款——以某国有商业银行 1988—2005年的数据为例》,《管理世界》2012年第7期.
⑥ 卢盼盼：《利率与商业银行不良贷款率波动研究》,《西南金融》2012年第6期.
作者简介：董晓红,女,1977年生,山东荏平人,哈尔滨商业大学金融学院副教授,黑龙江哈尔滨,150028.
（责任编辑 陈孝兵）
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