不良貸款與宏觀經濟的灰色關聯分析

摘要:本文通過研究影響不良貸款變化的主要宏觀經濟因素及各因素的影響機理，建立了基于灰色理論的不良貸款影響因素分析模型，對影響淮南市不良貸款的各宏觀因素進行實證分析。從而得出影響淮南市不良貸款變化的各因素的相對重要性，并提出相應的降低商業銀行不良貸款余額的建議。

關鍵詞:不良貸款;宏觀經濟;灰色理論

中圖分類號:F830.91 文獻標識碼:A 文章編號:1003-9031(2010)03-0061-03

一、引言

2008年第4季度以來，我國商業銀行貸款余額快速增長，有力地支持了國家“擴內需、保增長”的宏觀經濟戰略。但同時，由于受多種因素的綜合影響，我國商業銀行不良貸款總體規模依然偏大、不良率偏高，在國內外經濟金融環境仍然存在較多不確定因素的情況下，商業銀行面臨著不良貸款反彈、非系統風險增大的壓力，這將直接影響到我國金融穩定。[1]對不良貸款的研究一直是國內金融界、學術界的熱點課題，眾多學者運用信用理論、金融脆弱性理論、委托代理理論、貸款客戶關系理論、貸款競爭理論、資產證券化理論等對不良貸款進行了研究論證，提出了許多分析、控制、化解不良貸款的方法，形成了眾多的經典研究成果。[2-3]但這些方法大多側重于從微觀和中觀層面探究不良貸款產生的直接與間接原因。本文運用灰色理論，將不良貸款與宏觀經濟環境看作一個灰色系統，對宏觀經濟指標和不良貸款的相關性進行分析論證。

二、不良貸款影響因素分析

在選擇宏觀經濟指標變量上，借鑒德米古克#8226;孔特和德特拉賈切模型對解釋變量的選擇，并考慮淮南市的實際情況，選擇如下變量。[4]

1.工業增加值。工業經濟發展水平的提高必然促進金融業的發展和各個行業對信貸的需求，同時會增強社會對未來的預期，從而改善信貸環境。筆者在本文中用工業增加值代表工業經濟發展水平。

2.通貨膨脹率。通貨膨脹率上升往往意味著經濟有過熱現象，甚至有泡沫出現，進而使得銀行資產質量受到影響，本文以居民消費價格指數代表物價水平。

3.人均可支配收入。此項指標直接反映了一個地區居民的實際購買力，人均可支配收入的逐漸提高理論上會降低居民違約的概率。本文以城鎮居民人均可支配收入來代表人均收入水平。

4.固定資產投資總額。投資與宏觀經濟環境密切相關，投資的變化對經濟增長影響很大，考察投資波動對商業銀行體系不良貸款的影響，能有力驗證銀行體系穩定性與實體經濟之間的關系。本文以固定資產投資額作為模型變量。

5.貸款利率。貸款利率的高低直接影響貸款者成本的高低，利率的降低將相應降低貸款者違約概率。文中以一年期貸款利率來代表利率水平。

6.煤炭的銷售價格。煤炭業是淮南市的支柱產業，煤炭行業貸款余額占全市貸款余額的29.59%，煤炭價格的高低直接影響煤炭企業的經濟效益，進而影響銀行對煤炭企業貸款的質量。

以上只分析了影響商業銀行不良貸款的主要因素，但是還存在一些不確定性因素。對于系統中的不確定性影響因素，哪個最重要，哪個次之，如何進行量化，本文采用灰色關聯分析方法進行分析。

三、淮南市不良貸款影響因素灰色關聯分析

灰色關聯分析法的基本思想是根據序列曲線幾何形狀的相似程度判斷其聯系是否緊密。[5]作為一個發展變化的系統，關聯度分析事實上是動態過程發展態勢的量化分析。說得確切一點，是發展態勢的量化比較分析。發展態勢的比較，也就是歷年來有關統計數據列幾何關系的比較，實質上是幾種曲線間幾何形狀的分析比較，即認為幾何形狀越接近，則發展變化態勢越接近，關聯程度越大。[6]灰色關聯分析方法是一種比較客觀的分析方法，對樣本量的多少和樣本有無規律同樣適用，而且計算簡單，易于理解。因此，這種方法越來越多的被應用于社會學、經濟學、管理學等研究領域。

以淮南市不良貸款余額影響因素2006-2009年的數據為基礎進行灰色關聯分析。系統的影響因素Xi(i=1，2，…，7)(如表1)，以淮南市不良貸款余額 X0(億元)的逐季原始數據列為參考序列;工業增加值X1(億元)、居民消費價格指數(X2)、城鎮居民人均可支配收入X3(元)、固定資產投資總額X4(億元)、貸款利率 X5、煤炭價格 X6(元)的逐季原始數據序列Xi作為比較序列。

四、結論與建議

由上述結果可知綜合關聯度 ，即影響不良貸款余額各因素的重要性依次為 ， ， ， ， ， 。也就是說影響淮南市商業銀行不良貸款的6個主要因素中，工業增加值對不良貸款影響最大，其次是物價指數和煤炭價格，而固定資產投資、城鎮人均可支配收入以及貸款利率等對不良貸款余額影響較小。

通過以上的計算和分析可知:對于淮南市，要降低商業銀行不良貸款余額，維護金融體系的穩定，首先要大力發展工業經濟，工業經濟增長與不良貸款之間具有較強的關聯性。因此，解決不良資產問題既要在存量上做文章，也要在流量上做文章。通過增加有效信貸投入，促進經濟快速發展，推動經濟運行質量的提高。其次要進行有效的宏觀調控，控制物價平穩增長。其次，對不良貸款影響程度居于第二位的是物價水平，物價水平的波動直接影響著借款人的還款能力，因此穩定物價對商業銀行不良貸款率下降、信用風險狀況的改善有著重要作用。最后要大力發展地區支柱產業。煤炭價格對淮南市不良貸款的影響也較大，主要因為煤炭行業在淮南市經濟中占有重要地位，2008年，淮南市全年煤炭開采和洗選業實現工業增加值165.8億元，占全市規模以上工業增加值的68.60%，拉動全市工業增長16.1個百分點，對全市工業經濟增長的貢獻率達60.3%。煤炭價格的變化直接影響到煤炭工業的效益，也影響到煤炭工業企業的償債能力，進而影響到銀行的信貸質量。而通過居民收入、投資、利率水平等途徑來影響商業銀行的信貸質量，目前機制還不成熟?？赡艿脑蚴?，雖然居民收入逐年增加，但淮南市的銀行發放的個人貸款占貸款總額的比重低，如2008年，這一比重只有5.28%，消費者貸款質量的變化不足以引起銀行信用風險的變化。固定資產投資的關聯度較小，這說明，固定資產投資-宏觀經濟狀況-不良貸款之間的傳導機制還不成熟，兩者之間的相互促進作用還沒有得到很好的發揮。利率影響也較小，主要原因可能是我國利率市場化程度不高，利率作為貨幣政策的重要工具，對銀行信貸質量的影響還不大。

參考文獻:

[1]李思慧，顏向農.商業銀行不良貸款與宏觀經濟因素相關性實證研究[J].時代金融，2007(8).

[2]羅建.銀行體系不穩定性與實體經濟關系的實證分析[J].經濟理論與經濟管理，2003(1).

[3]毛瑞寧.存量與增量:商業銀行不良貸款的動態學分析[J].金融研，2002(6).

[4]Demirgul - Kunt and Det ragiache ， 1998 ， “The Determi2nant s of Banking Crises in Developing and Developed Count ries\"，IM F S t af f Papers，Vol. 45， No. 1， March， 1998.

[5]鄧聚龍.灰色預測與決策[M].武漢:華中理工大學出版社，1986.

[6]劉思鋒等.灰色系統理論及其應用[M].北京:北京科學出版社，2004.

The grey relational analysis of Non-performing loans and macro economy

——A case study based on Huainan city Anhui proumce

(PBC Huainan Sub-branch，Anhui 232007，China)

Abstract: through the study of the main macro-economic factors that affecting the non-performing loans and the different factors’ influence mechanism. We Establish factor analysis model of non-performing loans based on gray theory. So we carry a case study on the various macroeconomic factors that impact non-performing loans of Huainan City. At last we get the relative importance of various factors. that affect the non-performing loans of Huainan City.

Key words: non-performing loan;macroeconomics;gray theory