国内商业银行风险因素分析

【前言】国内商业银行风险因素分析由文秘帮小编整理而成，但愿对你的学习工作带来帮助。二、计量模型与数据选取 变量的选择 本文借鉴Salas等人（2002）的理论模型，结合中国商业银行实际情况建立模型。选取不良贷款率（NPL）为被解释变量，解释变量有贷款增长率（LOANG）、成本收入比（CRS）、资本充足率（CAPR），控制变量选取国民生产总值增长率（GDP）...

【摘要】本文通过应用面板数据建模，对国内商业银行风险因素进行了分析。结果表明资本充足率、成本收入比以及贷款增长率对银行的信贷风险影响显著，而宏观控制变量在短期内对银行的信贷风险影响不显著。

【关键词】银行风险；财务指标；信贷风险；宏观因素

一、前言

商业银行是以信用为基础、以经营货币借贷和结算业务为主的高负债高风险行业。商业银行的经营特点和其在一国国民经济中所处的关键地位和作用，导致了银行经营风险具有隐蔽性和扩散性的特点，一旦银行经营风险转化成现实损失，不仅可能导致银行破产，而且将对整个国民经济产生多米诺骨牌效应。因此，建立有效的风险防范和控制机制，对商业银行而言有着更为重要的意义。刘晓勇　在研究中也指出，银行的风险控制水平决定了银行的竞争优势。

本文通过面板数据建模分析了影响国内商业银行风险的各种因素及其影响方式和大小。

二、计量模型与数据选取

变量的选择

本文借鉴Salas等人（2002）的理论模型，结合中国商业银行实际情况建立模型。选取不良贷款率（NPL）为被解释变量，解释变量有贷款增长率（LOANG）、成本收入比（CRS）、资本充足率（CAPR），控制变量选取国民生产总值增长率（GDP）、通货膨胀率（INFL）和广义货币供应量增长率（M2G）。

模型设定

通过上文具体变量的讨论，本文具体的计量模型设定如下：

样本选取以及数据了来源

为了保持统计口径的一致性，本文选取了2005-2011年间中国国有控股商业银行、全国性股份制商业银行以及三个地方上市股份制商业银行昨晚研究样本，包括工商银行（GS）、建设银行（JS）、中国银行（ZG）、交通银行（JT）、中信银行（ZX）、光大银行（GD）、招商银行（ZS）、浦发银行（PF）、深发银行（SF）、兴业银行（XY）、华夏银行（HX）、民生银行（MS）、北京银行（BJ）、南京银行（NJ）、宁波银行（NB）。因为农业银行07年到08年不良贷款率变化过大，以及05年到07年的资本充足率不适用（年报中标注的），所以本文未将农业银行纳入研究样本内。本文宏观经济数据来源于国家统计局网站，银行财务数据来自各银行的年报。

三、实证检验与结果分析

本文对面板数据建立了混合回归模型（Pool）、固定效应模型（Fixed　Effect，　FE）和随机效应模型（Random　Effects，　R　E），结果见下表。

表1回归估计结果

由表1中可以看出，　F值3.391242大于临界值，说明相对于混合回归模型，个体固定效应模型更适合。而Huasman检验的结果显示，个体固定效应模型比个体随机效应模型更适合。

从本文实证结果来看，资本充足率与信贷风险在1%的水平下呈显著负相关，资本充足率越高的银行，由于财务指标表现较好，银行偿债能力强，于是信用风险将大大降低，此时银行的不良贷款率较低。并且资本充足率每提高1个百分点，不良贷款率将降低0.23个百分点。成本收入比与信贷风险在10%的水平下呈显著正相关，成本费用越高或者收入越低的银行，也就是银行经营状况越差，其不良贷款率越高，具体地，成本收入比每提高1个百分比，不良贷款率将增加0.09百分比。而贷款增长率也与信贷风险在10%的水平下呈显著负相关，且贷款增长率每提高1个百分比，不良贷款率将减少0.033个百分比。

四、结论

本文通过建立面板数据模型对15家国上市商业银行进行了风险影响因素的分析，结果表明，资本充足率、成本收入比以及贷款增长率都显著的影响银行的信贷风险，并且宏观因素短期内对银行信贷风险的影响无太大的内作用。说明短期内控制银行信贷风险应该从微观层面出发，只有管理好了银行本体，才会真正的避免信贷风险。

参考文献：

[1]刘晓勇.商业银行风险控制机制研究[J].金融研究，2006（7）：78—85．

[2]Salas，　V.　and　J.　Saurina.　Credit　Risk　in　Two　Institutional　Regimes：　Spanish　Commercial　and　Savings　Banks[J].Journal　of　Financial　Services　Research，　2002，22（3）：203-224.