銀行信貸違約風險影響因素研究

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摘要：全球性的經濟危機再一次說明信貸違約對全球社會造成的影響是巨大的，因此，我國銀行業需要充分加強自身的風險管理控制意識和水平，構建有效的預防機制和采取相關措施來將風險局限在可控范圍內。本研究以我國上市商業銀行為研究樣本，總結國內外學者對銀行信貸違約風險的影響因素的實證研究。在此基礎上，分析我國銀行信貸違約風險的影響因素。本文的創新之處在于比較我國內地14家上市銀行數據，通過面板數據進行了實證分析，探討了我國銀行信貸違約風險的影響因素的組成，并對銀行業規避信貸風險提出合理化建議。

關鍵詞：銀行信貸；信貸違約；信貸風險；上市商業銀行

1研究概況

1.1研究背景

信貸業務在我國經濟發展中具有非常高的拉動作用，在拉動我國國內需求、促進國人消費方面更是功不可沒。不過隨之市場化改革的加深，信貸業務的規模也逐步擴大，違約風險等問題也漸漸凸顯出來。銀行出現違約之后，就會在很大程度上制約我國信貸市場的健康發展。

1.2研究目的

評估分析中國上市銀行的信貸經營水平。實證分析信貸違約風險對于整個銀行業乃至民生產業的影響。

2研究內容

2.1研究方法

本文通過研究發現違約風險的影響因素非常廣泛，其中包括了企業特征、財務比率等微觀因素、宏觀因素和非經濟因素等。本文的變量（違約風險影響因素變量）主要包括以下兩個方面：①企業特征的變量——企業總資產；②財務特征變量——杠桿比率、流動性比率、效率比率、生產率、周轉率、盈利率等變量。另外，之前相關的研究表明，目前并沒有一種模型明顯優于其他模型。因此本文選用通用的Logistic違約模型，對商業銀行違約風險影響因素進行實證分析。

2.2建模與研究方法

本文選用Logistic違約模型對商業銀行違約風險影響因素進行實證分析?；谥暗募僭O，本文以企業規模SIZE、資產負債率DA、流動比率LR、應收賬款銷售收入比率ARSR、主營成本比例MCR、總資產周轉率TAT、總資產收益率ROA這七個因素為自變量，以違約頻率作為因變量，得到初步的模型：式中：1-Y1：沒有違約的頻率；α0-α7：待估計的系數；μ：隨機誤差項。

2.3數據源

本文以某商業銀行2019年的500個貸款企業為樣本。在樣本特征分析的基礎上，進行描述性統計、相關性分析和Logistic回歸分析，對商業銀行違約風險研究模型提出的相關假設進行驗證。

3研究分析

3.1描述性分析

為了更好地了解樣本的整體情況，本文采用SPSS統計軟件對所選變量相關數據進行處理。從樣本描述性統計結果來看，貸款企業規模對數的均值為6.78，最小值為5.53，最大值為8.12，說明所選企業的規模整體上差異不大。資產負債率均值為0.94，最小值為0.91，最大值為0.96，說明貸款企業資產負債率總體上差異性很小。

3.2相關性分析

在做logistic回歸分析之前首先研究下自變量與因變量之間的關系，看是否都與因變量有關，以及自變量之間是否存在多重共線性。從研究結果來看，所有數據的VIF值都明顯小于5，各自變量之間不存在多重共線性。因此，可以對自變量與因變量進行logistic回歸分析。

3.3Logistic回歸分析

把之前的七個自變量帶入Logistic的全變量模型回歸分析，模型的分析結果如表1所示。Wald統計量顯著水平Sig值小于0.1的自變量為SIZE、DA、LR、MCR、TAT、ROA和Cons.,認為自變量為SIZE、DA、LR、MCR、TAT、ROA和Cons.在90%置信水平上與零有顯著差異，這些因子變量與之LogitP之間線性關系顯著。從結果可以看出，應收賬款銷售收入比率未能通過統計顯著性檢驗，應收賬款銷售收入比率對銀行信貸違約風險的影響不顯著，不支持假設四。可能的原因：應收賬款銷售收入比率雖然是衡量一個企業的經營能力，但它的比率或高或低只是賬面上的，另外企業采用賒銷、代銷等運作方式會強烈的影響該企業的應收賬款銷售收入比率，但是未必意味著該企業的違約概率會增加或者降低。主營成本比例與企業違約率呈現正相關的關系，這與假設五不符?？赡艿脑颍褐鳡I成本比例越高，意味著主營業務成本對主營業務收入的比重越大，因此，企業的運營成本也就隨之增加，會增加企業資金鏈的壓力，進而導致企業違約的概率提高。所以，主營成本比例與企業違約率呈現正相關。除應收賬款銷售收入比率、主營成本比例和企業違約率的關系與原文的假設不符，其他的變量實證結果都與預期相符合。HosmerandLemeshow檢驗卡方分布統計量的顯著水平為0.886>0.05,不顯著，表示因變量的實際值與預測值的分布沒有顯著差異,說明模型擬合較好。

3.4累積Logistic回歸分析

本文在定義銀行信貸違約的風險等級時，按照銀行對每筆貸款記錄的風險狀態進行劃分。如果完全正常按時還本息的貸款風險等級為完全正常,記為1；如果有逾期一次或作連續兩次以上且累積罰息和累計拖欠總額欄金額為零的貸款風險等級為值得注意，記為2；如果拖欠本息且貸款記采的累積罰息和累計拖欠總額欄金額為不為零的貸款風險等級為違約，記為3。在之前的數據源部分,在500個有效樣中,完全正常的樣本為136個,逾期的樣本為194個,實質性違約的樣本為170個。因變量為貸款風險等級，自變最為文章前面部分對商業銀行信貸違約的7個影響因素。研究結果顯示，因變量中有序次關系。根據累積Logistic模型，可以得到兩個累積Logit函數，并對其同時進行平行度檢驗。本文研究發現χ2統計量的值為13.784，自由度為8，SigP值為0.125>0.05，說明其不顯著。這說明成比例假設對所有Logit都成立，成比例假設不能被拒絕。因而累積Logistic模型適用于上市商業銀行樣本的分析。

4結論

4.1研究結論

綜合本研究Logistic模型的分析結果，獲致研究結論如下：（1）企業規模與銀行信貸違約風險呈顯著負相關關系；（2）資產負債率與銀行信貸違約風險呈不顯著正相關關系；（3）流動比率與銀行信貸違約風險呈顯著負相關關系；（4）應收賬款銷售收入比率與銀行信貸違約風險呈不顯著負相關關系；（5）主營成本比率與銀行信貸違約風險呈顯著正相關關系；（6）資產周轉率與銀行信貸違約風險呈顯著負相關關系；（7）總資產收益率與銀行信貸違約風險呈不顯著正相關關系。

4.2研究建議

通過實證分析，本研究對中國上市商業銀行提出以下建議供參考。研究建議是：（1）不同的貸款者的償還能力和信用有所差別，銀行所承擔的風險也有所差異。因此，商業銀行對于信用條件相對差的貸款者相應地提高質押品的比率。比如貸款人購房需要按信用條件不同提高初次的購房首付比例（目前均為1~3成），可以因應信用水平提高或者不予借貸，以減輕可能信貸違約造成的損失。（2）商業銀行按揭成數提高，以降低銀行在放貸市場的信貸違約風險。但是這個數值具體是多少，依然需要國家宏觀調控和市場調節兩只手一起作用。（3）在日常管理上，銀行管理層要研究自身可以承受信貸違約風險的程度，不能盲目追求銀行效益。前不久福建興業銀行的一個支行就出現了破產的鬧劇，這主要也是由于當地支行盲目放貸，導致資金虧空的結果。（4）信貸專業部門要因地制宜，認真審核貸款客戶（特別是有政府擔保或者要求放貸的地方企業）的經營情況與信譽、資金實力與負債程度、經濟效益與發展前景等。

參考文獻

[1]艾迪.凱德.銀行風險管理[M].北京:中國金融出版社,2004(2):2-10

[2]楊軍.銀行信用風險－理論、模型和實證分析[M].北京:中國財政經濟出版社,2004(3):55.

[3]王春峰.金融市場風險管理[M].天津:天津大學出社,2001(5):71-83.

[4]于立勇,詹捷輝.基于Logistic回歸分析的違約概率預測研究[J].財政研究,2004(9):85.

[5]石曉軍,任遠文和肖遠文.邊界Logistic違約率模型及實證研究[J].管理科學學報,2007(6):15-16.

[6]汪加興.中國銀行貸款違約損失率影響因素實證分析[J].經濟評論,2007(3):90-93.

作者：錢子潮 魏喆 毛鴻霖 單位：澳門城市大學商學院