我国商业银行不良款率影响因素的研究

发布时间：2020-04-15 12:02

【摘要】：2007年下半年开始浮现的全球金融海啸根源于美国次级房屋信贷危机。房地产泡沫导致商业银行的不良贷款持续增长,最终引发金融海啸。同样,早在1997年的东南亚金融危机,也是因为商业银行的不良资产迅速膨胀造成的。因此,对商业银行不良贷款率的研究具有重要理论和现实意义。 国外学者对银行不良贷款率的研究早已开始,并且他们科学地运用数学模型来对商业银行的不良贷款率进行分析,此外他们根据研究成果对政府和银行提出了一些建议。他们考虑的因素不仅有宏观经济方面的因素,还有微观因素,包括银行具体因素。而国内学者对不良贷款率的研究起步较晚,并且由于各方面的原因,对不良贷款率的研究主要是集中在定性分析方面,缺少定量分析。本文正是在这样的背景下,根据国外的研究成果尝试运用数学模型对我国商业银行不良贷款率影响因素进行定量分析。 鉴于我国经济持续增长,银行的贷款持续增长,那么如何保证不良贷款的“双降”呢?在本文第三章,我们运用面板数据模型分析了影响我国商业银行不良贷款率的因素。我们考虑了GDP增长率,通货膨胀率,银行规模,净利差,存贷比,资本充足率,不良贷款拨备覆盖率这七个因素。在第四章,我们运用主成分分析模型对不良贷款率影响因素进行了分析,并从主成分值坐标图来分析各银行受各主成分影响程度的区别。我们发现,这些因素对我国商业银行不良贷款率的影响有别于欧美发达国家,这主要是由于我国特殊的国情。基于第三章和第四章的研究结果,第五章提出了一些建设性的意见。
【图文】：

较2010年年初减少732亿元，不良贷款率为1.13%，较2010年年初下降了0.45个百分点（如图1-1）；商业银行整体拨备覆盖率水平首次超过200%，达到217.7%，比年初上升64.50个百分点，风险抵补能力进一步提高。图 1-1 商业银行不良贷款余额和不良贷款率（2007-2010）从以上数据可以看出，，我国商业银行的资产质量正在持续改善。尽管如此，但从目前国内学者对银行不良贷款率的研究主要在定性分析上，缺乏科学的定量分析，因此，本文运用数学模型对不良贷款率的研究就显得尤为重要，并且研究结果对商业银行和监管部门具有理论方面的参考意义。1.2 论文研究内容及基本框架本文对我国商业银行不良贷款率的研究创新之处在于运用面板数据模型和主成分分析模型来对我国商业银行不良贷款率影响因素进行分析。本文所考虑的影响不良贷

不良贷款率与GDP增长率趋势
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：O242.1;F832.4

【参考文献】

相关期刊论文 前4条

1 黄万才;国有商业银行不良贷款的控制措施探讨[J];商业研究;2005年12期

2 韩克勇;不良资产:现状、成因及对策[J];经济问题;2004年07期

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本文编号：2628530