不良贷款率对银行业影响的统计关系检验_不良贷款率论文

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      不良贷款率是商业银行不良贷款余额占总贷款余额的比重，根据中国人民银行发布的《贷款风险分类指导原则》，把贷款按风险程度分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，次级、可疑和损失三类贷款称为不良贷款。近期，受宏观经济增长速度下降影响，制造业不景气，房地产业低迷，能源和原材料需求减少，导致商业银行不良贷款率快速上升。根据中国银监会统计数据，截至2014年12月末，商业银行不良贷款率为1.25%，较年初上升0.25个百分点，达到18个季度以来的新高。不良贷款率具有累积性，随着前期信用风险的累积而表现出来，不良贷款率上升要求商业银行计提更多资本；当不良贷款核销时，将可能会影响到银行的利润水平，同时也可能会影响银行的净息差。更进一步，由于存在经营绩效考核压力，商业银行可能通过承担更高的风险选择贷款利率更高的项目，形成恶性循环。当然，实际情况如何，需要通过数据进行验证，本文拟通过格兰杰因果检验方法分析不良贷款率对银行业带来的影响。

      不良贷款率的上升反映了银行业信用风险的积累，而信用风险是系统性风险的主要组成部分(普华永道对全球银行业的调查表明，信用风险占到商业银行风险总量的65%左右)。通过研究不良贷款率对银行业的影响，发现其中的作用机理，引导商业银行在利率市场化条件下采取有效的手段应对不良贷款率对商业银行带来的影响，有利于控制银行业的信用风险和系统性风险。

      本文首先对相关文献进行综述；然后，简要说明格兰杰因果检验的原理及步骤，并说明本文的研究指标与数据来源；接下来检验不良贷款率与商业银行资产负债比例管理相关指标之间的格兰杰因果关系并得出相关结论。

      一、文献综述

      国外学者检验了不良贷款率与银行效率之间的关系，Berger & De Young运用格兰杰因果检验方法，通过美国1985-1994年的银行业数据，对不良贷款率、效率及资本之间的关系进行了检验，发现银行效率与资本对银行风险有显著影响作用。Berger & De Young提出商业银行不良贷款和效率之间的四种假设：坏运气假设，当银行遇到“坏运气”时，会使银行的资源进行无效率的消耗，银行的效率会下降；管理能力差假设，在管理能力差的假设下，效率降低领先于不良贷款的增加；节俭假设，银行用较少的资源维持了较高的贷款规模和其他产出；道德风险假设，资本水平低的银行易受道德风险的激励而倾向于增加贷款风险[1]。Berger & Humphrey对涉及21个国家的130篇关于金融机构效率的研究进行分析后得出，尽管对于不良贷款是外生变量或内生变量有不同观点和分析方法，其结果都是不良贷款和效率之间存在负相关[2]。

      国内有学者研究不良贷款率与相关指标之间的关系。高宏霞、洪华霖、慕一君基于我国14家上市商业银行2008-2011年的面板数据，分析了股权集中度、贷款规模与银行不良贷款率之间的相关关系。通过实证分析，他们认为一股独大与不良贷款率呈正相关，相对集中的股权与不良贷款率呈负相关；贷款规模的扩大在短期内能降低不良贷款率，长期内对不良贷款率的影响不能确定[3]。杨鹏鹏、袁治平、倪海江用Granger因果检验方法检验了商业银行不良贷款和效率之间的关系。检验结果表明，中国主要商业银行不良贷款增加会引起下一年度效率降低，商业银行效率的降低会使银行不良贷款率在两年后上升，资本充足性低的银行更倾向于承担大的信贷风险。检验中还得出，转轨时期GDP增长率对中国商业银行不良贷款率有较为显著的影响[4]。

      有关学者对不良贷款率指标进行扩展，熊利平、蔡幸提出了隐含不良贷款率指标，对利用隐含不良贷款率指标加强商业银行信用风险预判的有效性进行了研究。研究表明，虽然该指标存在局限性，但在揭示企业信贷风险方面仍具有一定的先导性和可参考性，可以用于辅助预判银行信贷风险[5]。在运用Granger因果检验方法分析商业银行的指标关系方面，郑兰祥对中国商业银行机构规模、人员规模与其效率之间关系的检验结果表明，通过扩大规模无法取得商业银行效率的提升。其背后的原因在于随着规模扩大，银行内部竞争将会加剧，从而阻碍了效率的提升[6]。

      有的文献则是分析外部环境与指标对银行不良贷款的影响，张汉飞、李宏瑾建立理论模型，利用142个经济体的数据进行了实证检验，发现经济增长与银行体系的不良贷款率具有密切的正向因果关系。同时，同样增长水平的国家，有的国家不良贷款率高而有的低，存在不良贷款效应异常分野的现象，阐释了不同国家的制度差异与不良贷款效应的关系，实证结果也进一步表明制度质量的好坏对不良贷款率的高低有十分重要的影响[7]。岳蓓蓓、郑循刚在对商业银行不良贷款率进行Hodrick—Prescott滤波的基础上，建立了经济增长与不良贷款率波动的VAR模型，运用脉冲响应函数及方差分解方法分析了经济增长与商业银行不良贷款率波动之间的相关性，结果表明不良贷款率波动对经济增长的速度有较大的制约作用，而经济增长只是对不良贷款率向下的变动趋势有明显影响，对不良贷款率本身波动作用并不明显[8]。刘妍选取房地产行业作为研究对象，采用2006-2012年的宏观经济与行业指标，通过季节调整消除季节因素后回归分析，构建不良贷款率模型以分析不良贷款率的影响因素。结果显示，不良贷款率同国内生产总值、房屋销售面积、城镇居民人均收入、社会消费品零售总额呈负相关；与来源于国内贷款的房地产投资额、CPI、PPI、国内出口总额和一年期贷款利率呈正相关[9]。

      从所阅读的大多数文献来看，研究集中于外部经济环境对不良贷款率的影响，如经济增长、货币政策等影响。然而，外部经济环境是不受商业银行控制的外生变量，仅仅研究这些外生变量对不良贷款的控制和商业银行资产负债比例管理是不够的；有的文献从某一角度分析不良贷款率对商业银行的相关影响，如股权集中度、贷款规模与不良贷款率之间的格兰杰因果关系，不良贷款率与银行效率及资本或者风险的关系，对某些具体的指标控制具有一定的指导作用，但研究不够全面，没有从商业银行整体进行把握。当前，我国利率市场化已基本实现，商业银行资产负债管理的重要性日趋凸显，协调处理好宏观性的审慎监管要求与微观性的资产负债比例管理已成为商业银行的常态性课题。[10]

      商业银行资产负债管理指标体系是一有机整体，相互之间存在有机的联系。我们选取了商业银行资产负债比例管理中的6个指标，从整体上研究它们与不良贷款率之间的格兰杰因果关系及相关的作用机理，拟期把握好这些关系和机理能够使得商业银行更有针对性地处理好不良贷款的问题，有利于监管部门采取有效措施控制银行业的系统性风险，协调宏观审慎监管与微观审慎监管之间的矛盾。

      二、统计方法与数据来源

      (一)格兰杰因果检验

      格兰杰因果检验由Granger于1969年提出，用于分析时间序列经济变量之间的因果关系。其主要原理如下[11]：

      假如有两个时间序列A与B，如果序列A是序列B变化的原因，则先有A变化再有B变化，而且A的过去值对预测B有作用，但B的过去值对A的预测无帮助，则称A是B的格兰杰原因。

      具体地数学推导过程如下，建立有约束的回归方程：

      

      在式(1)中加入A的滞后变量，得以下无约束回归方程：

      

      如果A是B变化的原因之一，则式(2)的模型解释能力要优于式(1)，即A是B的格兰杰原因；相反，如果加入A的滞后变量对增加模型(2)的解释作用不明显，则A不是B的格兰杰原因。

      检验过程如下：

      提出零假设：

      

      主要的检验统计量如下：

      

      式(3)中，m为约束条件的个数，s+m是无约束回归方程(2)的回归系数的个数，n为样本容量。在零假设成立的条件下，检验统计量F=F[m，n-(s+m)]，在显著性水平α下，如果F＞F[m，n-(s+m)]，则拒绝零假设，即A是B的格兰杰原因。

      格兰杰因果检验主要的作用之一是分析一个经济变量的历史信息能不能对另一个经济变量的变化进行预测，其不等于实际的因果关系，需要结合经济学确定。

      (二)指标数据及来源

      不良贷款的形成有内外两方面的原因。从外部形成看，包括：宏观经济波动较大，导致沉淀贷款在经济紧缩、调整时期形成不良贷款；借款人由于经营或者欺骗行为的逃废债务；行政干扰导致的商业银行呆坏账的产生等。内部原因包括：决策失误，对借款人的现状及市场形势的判断偏差或失误，引起重大信贷决策上的失败导致不良贷款的形成；贷款结构不合理，贷款组合结构性失衡，如贷款投向不合理引起贷款过度集中等造成不良贷款的形成；其他还包括信贷人员素质等。

      我们选取银行业主要资产负债管理指标分析不良贷款率对银行业的影响，除了不良贷款率NPL外，还选择了资本利润率ROE、资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR、存贷比LDR、流动性比例LR、净息差NIM指标。

      自2010年4季度开始，银监会公布我国银行业的监管数据，监管指标涉及信用风险指标、流动性风险指标、效益性指标、资本充足指标、市场风险指标等。本文的数据来源于银监会网站(http://www.cbrc.gov.cn/)，数据区间为2010年4季度至2014年4季度，共17个样本。

      从指标数据的描述性统计看，不良贷款率的最小值为0.90%，最大值为1.25%。从标准差系数看，不良贷款率为0.091，与拨备覆盖率接近，贷存比最小。具体数据见表1。

      

      三、统计关系检验

      (一)单位根检验

      检验发现，不良贷款率NPL、资本利润率ROE、资本充足率CAR、拨备覆盖率PCR、存贷比LDR、流动性比例LR、净息差NIM均不平稳，进一步对其一阶差分的平稳性进行检验，ADF单位根检验结果如表2所示。

      可见，差分后，7个指标均为平稳序列，说明这些指标均为I(1)，即服从一阶单整，对这些指标整体上进行协整分析，可以得出许多指标之间存在协整关系。由于所选取的指标均是商业银行资产负债比例管理中的指标，这些指标在经济意义上均存在相互关联，可以进一步对它们之间的因果关系或者回归关系进行分析，而不用担心虚假回归的问题。

      (二)格兰杰检验结果及分析

      对不良贷款率等7个指标之间的格兰杰因果检验结果如表3所示。从滞后同阶的结果看，不良贷款率与其他指标之间主要存在单向因果关系。在5%的显著性水平下，不良贷款率对资本利润率、净利差、资本充足率有单向格兰杰因果关系；而存贷比、流动性比率对不良贷款率有单向格兰杰因果关系；拨备覆盖率与不良贷款率在不同滞后期格兰杰因果关系不同。下面，结合商业银行管理，进一步对指标间的关系深入地分析。

      

      1.不良贷款率与资本利润率、净息差的格兰杰因果关系及分析

      不良贷款意味着商业银行很可能遭受损失，这种损失一般需要商业银行的当期利润来冲抵。当不良贷款率快速上升时，为了符合监管部门拨备覆盖率要求，部分不良贷款需要被加速核销，商业银行的资本利润率因此也会下降。另外，当企业的贷款趋向不良时，企业可能会要求银行展期，因此不良贷款的暴露存在一定的时滞，对商业银行利润率的影响也存在一定的时滞，综合来看，不良贷款率对资本利润率存在一个滞后5期格兰杰原因。

      利差是我国商业银行的主要利润来源，大部分上市商业银行的利差收入占其总收入的70%～80%。不良贷款上升对银行的经营绩效造成了不良影响，商业银行为了提高经营绩效，会通过承担更多风险的方式选择高贷款利率的项目，以获得更高的净利差。而随着贷款利率的提高，申请贷款的项目平均质量降低，不良贷款率随之进一步上升。净利差或者净息差的提高会被不良贷款损失所抵消，且由于损失大于收益，会致使净息差下降。根据数据分析，不良贷款率对净息差的这种影响会维持5个季度左右。这与上面的不良贷款率对资本利润率的格兰杰因果影响关系为滞后5期相印证。

      

      2.不良贷款率与资本充足率的格兰杰因果关系及分析

      不良贷款率上升，意味着商业银行的信用风险上升，而资本充足率是与风险相对应的，且主要与信用风险相对应，所以不良贷款率上升意味着商业银行需要计提更多的资本来覆盖信用风险。由于商业银行管理层以一个会计年度的相关指标为标准作出决策后，进行资本的筹集需要一定的时间，资本充足率指标对不良贷款率的反应时间为5个季度左右。

      在经济形势好的时候，企业经营良好，从商业银行取得的贷款的违约率较低，商业银行的不良贷款率也较低，因此倾向于降低资本充足率以发放更多的贷款，提高经营绩效；当经济形势恶化，企业经营难以为继，破产率也上升，同时伴随大量的贷款违约，不良贷款率上升，商业银行出于控制风险等因素考虑，贷款意愿会下降，同时积累更多的资本抵御风险。可以看出商业银行的经营具有很强的顺周期性，同时也会加大实体经济的波动性。

      3.不良贷款率与拨备覆盖率的格兰杰因果关系及分析

      拨备覆盖率是实际计提贷款损失准备对不良贷款的比率，是衡量商业银行贷款损失准备金计提是否充足的一个重要指标。其计算公式为：拨备覆盖率二(一般准备+专项准备+特种准备)/(次级类贷款+可疑类贷款+损失类贷款)×100%。从公式可以看出，不良贷款率实际上是拨备覆盖率的分母，不良贷款率的上升会直接导致拨备覆盖率下降，同时，通过核销间接地导致了相关准备金的下降从而使拨备覆盖率下降。格兰杰因果检验显示，上1期季度不良贷款率上升会导致下1期季度的拨备覆盖率快速下降。

      当滞后4个季度时，拨备覆盖率是不良贷款率的格兰杰原因。在不良贷款率一定的前提下，拨备覆盖率的上升意味着银行计提了更多的准备金，而这些不能产生利润的准备金将使得银行面临经营绩效下降的压力。因此，为了保障经营绩效，商业银行会将贷款投放到风险与收益都更高的项目上，从而使得银行的信用风险增大，很可能造成不良贷款率的上升。

      整个银行业的不良贷款率可作为有关部门宏观调控的先行指标之一。当银行业的不良贷款率上升时，在系统性风险可控的前提下，监管部门和中央银行实施逆周期调整，可适当有选择性地提高容忍度，允许部分商业银行或业务条线调整对资本的计提标准，通过定向宽松和结构性的信贷政策加大贷款力度，合理地放松某些行业和领域的信贷限制以刺激实体经济发展，抚平或者降低实体经济的波动性。

      4.不良贷款率与流动性指标的格兰杰因果关系及分析

      根据格兰杰因果检验结果，主要是流动性指标影响不良贷款率。

      从存贷比指标看，上个季度及4个季度的存贷比指标对不良贷款率有格兰杰原因。通过回归可以发现，上个季度的存贷比越高，不良贷款率越高的可能性越大。在存贷比接近监管红线的前提下，面对旺盛的贷款需求，出于经营绩效的考虑，商业银行倾向于选择贷款利率较高的项目，从而面临着更高的风险，而众多贷款利率与风险相对较低的项目则被搁置，整体上增加了商业银行的信用风险。可以推断，在宏观环境不变的条件下，上个年度的存贷比若比较高，本年度商业银行的不良贷款率也可能高于上个年度。

      从流动性比率指标看，上个季度及两个季度的存贷比指标对不良贷款率有格兰杰原因。通过回归可以发现，上个季度的流动性比率越高，不良贷款率越高的可能性越大。这与利率市场化进程加快存在较大相关性，2010年以来，理财产品规模快速扩大，同时，随着余额宝等互联网金融产品的兴起，商业银行活期存款流失严重。活期存款属于商业银行的流动性负债，且在商业银行的流动性负债中占比较大，因此活期存款的大量流失使得商业银行的流动性比率上升。此外，活期存款流失提高了商业银行的筹资成本，一定程度上，商业银行的流动性比率上升意味着其负债端的筹资成本上升，同时也导致了商业银行利差收窄；出于经营绩效的压力，商业银行倾向于提高存贷比、扩大贷款规模，同时选择较高利率的贷款项目。由于大企业的贷款需求存在上限，商业银行可能加大对高风险、高回报的中小企业的信贷投放规模，整体提高了商业银行的信用风险，在风险管理没有改进的条件下，不良贷款率上升。

      资本利润率、净息差、存贷比、流动性比率与不良贷款率的格兰杰因果关系检验表明，不良贷款率上升不完全是由宏观经济下滑所导致的，也与商业银行面临的经营绩效竞争压力、利率市场化、风险管理等因素有关，这些因素相互作用，有可能使部分商业银行的经营陷入“不良贷款率高→承担风险获取高收益→不良贷款率进一步上升”的恶性循环。控制不良贷款水平也需要商业银行提高风险管理水平，制定稳健的经营战略。

      利用格兰杰因果检验方法检验了不良贷款率与商业银行资产负债比例管理中6个指标之间的关系及作用机理。正确识别与处理好不良贷款率对银行业的影响，防止商业银行由于逐利而过度承担风险、借短贷长加大期限错配，有利于控制系统性风险，协调宏观审慎监管与微观审慎监管之间的矛盾。本文的主要结论与启示如下：

      1.不良贷款率对商业银行资本利润率与净息差存在时滞影响，约为5个季度。不良贷款率上升导致商业银行不良贷款的冲抵将使得商业银行资本利润率与净息差的下降。由于不良贷款率主要受外部经济环境影响，商业银行通过承担风险选择高贷款利率的项目并不能改善商业银行的资本利润率与净息差，反而会提高整体的风险水平。

      商业银行管理层在面对不良贷款率上升的问题时，应该从宏观经济角度出发进行处理，应认真分析不良贷款率的上升主要原因，如果是由于宏观经济下滑所导致，其他商业银行也会面临同样的问题，这时，应采取的最佳策略是，按照以往的资产负债管理方法实行放贷，而不应该通过承担更高的风险以实现更高的收益这种方法来实现其经营绩效。不良贷款率的上升有利于公众对商业银行的经营绩效形成预期，商业银行管理层可通过不良贷款率对其资本利润率进行预测，并与公众充分沟通，有利于商业银行管理负面消息带来的声誉风险、流动性风险、市场风险等。

      2.不良贷款率的上升，意味着商业银行需要计提更多的资本应对信用风险，资本的计提存在一个5季度的滞后效应。商业银行在宏观经济向好时降低资本充足水平，在宏观经济恶化时提高资本充足水平，恰恰反映了商业银行经营的顺周期性，不利于经济的平稳发展，可利用不良贷款率释放的信号对商业银行经营的顺周期性进行调节。

      3.由不良贷款率与拨备覆盖率公式之间的关系及格兰杰因果检验结果可以得出，上季度的不良贷款率上升会导致下季度的拨备覆盖率下降。可通过预测不良贷款率，重新分析主要借款人的还款能力、贷款本息的偿还情况、抵押品的市价等因素，计提和调整相应的拨备水平，提高风险管理水平。目前，较为充足的拨备和相对稳定的盈利为消化不良贷款提供了有力保障，商业银行应当把主要的工作精力与落脚点放在提高风险管理水平上。

      4.存贷比与流动性比率是不良贷款率的格兰杰原因，存贷比监管要求使得商业银行倾向于选择贷款利率较高的项目，而搁置众多贷款利率与风险相对较低的项目，整体上增加了商业银行的信用风险。流动性比率上升主要原因是商业银行短期负债(如活期存款)显著下降，一定程度上提高商业银行负债端的成本，增加了盈利压力，使得商业银行倾向于冒险，导致不良贷款率上升。

      由此得到启示，商业银行应当加强存贷比与流动性比例的科学管理，兼顾收益与风险的平衡。商业银行在发放贷款时，应当根据客户资信情况、市场流动性状况、自身的管理水平，采用经济资本管理办法(如RAROC方法)确定合理的贷款利率，理性对待不良贷款率上升。监管部门则应适当对相关指标的监管方式进行调整，如将存贷比的监管方式由监控改为监测，这有利于商业银行灵活地运用信贷资金，在宏观审慎监管的框架内注重盈利性、流动性、安全性之间的平衡，求得资金收益与风险的平衡。[12]

      5.在控制不良贷款率与信用风险上，商业银行可积极调整授信政策与信贷资产结构，建议严格控制那些风险集中和产能过剩行业信贷规模，加强对重点领域(如产能严重过剩行业、大宗生产资料批发贸易等)的信用风险管理，引导信贷资源向城镇化建设、民生消费、转型升级、国家重点建设项目等领域倾斜，加大对绿色环保领域的信贷支持，促进绿色经济、循环经济发展。

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