金融去杠杆对商业银行不良贷款率的影响研究1.docx
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金融去杠杆对商业银行不良贷款率的影响研究1
金融去杠杆对商业银行不良贷
款率的影响研究
摘要
银行不良贷款在银行资金的流动方面上,给银行带来了很大的障碍,同样给银行的业务带来了很大的障碍。
只有对银行不良贷款方面和在不良贷款率的问题上有着一定的深入地了解,才能使得银行的资产配置更加的灵活,从而在资金的使用上更加的主动,不至于因为银行不良贷款方面或者在不良贷款率的问题上,使得银行自己运转不灵,从而使得银行陷入困境。
本文通过对中外文文献的阅读,并且通过VAR建模,进行自回归分析,建立最大的目标函数,求得最大的VAR值,得到了通过适当的去杠杆化技术,合理的加强银行对于资产的配置比重,就能减少银行的不良贷款,从而可以使得银行资金的周转更加灵活,并且够使得银行的收益最大化,进而促进经济的发展的结论,然后从天津市的九家企业在某一银行的不良贷款与去杠杆化的关系出发,实证了上面的结论,最后从国家政策方面,也进行了分析论证,得到了去杆杠化可以减少不良贷款的概率。
关键词:
去杠杆化,不良贷款,VAR建模,经济发展
Abstract
Thenon-performingloansofbankshavebroughtgreatobstaclestotheflowofbankfunds,aswellastothebusinessofbanks.Onlywhenwehaveadeepunderstandingofthenon-performingloansandthenon-performingloanrate,canwemaketheassetallocationofbanksmoreflexible,soastobemoreactiveintheuseoffunds,andnotbecauseofthenon-performingloansofbanksorthenon-performingloanrate,makethebanksthemselvesrunbadly,thusmakingthebanksintrouble.ThroughreadingChineseandforeignliteratures,andthroughVARmodelingandautoregressiveanalysis,thispaperestablishesthegreatestobjectivefunctionandobtainsthegreatestVARvalue.Throughappropriatedeleveragingtechnologyandreasonablestrengtheningoftheproportionofbanksinassetallocation,thenon-performingloansofbankscanbereduced,thusmakingtheturnoverofbankfundsmoreflexibleandmakingbanksmoreflexible.Fromtherelationshipbetweennon-performingloansanddeleveraginginabankofnineenterprisesinTianjin,theaboveconclusionsareempiricallyverified.Finally,fromtheaspectofnationalpolicy,itisalsoanalyzedanddemonstratedthatdeleveragingcanreducetheprobabilityofnon-performingloans.
Keywords:
deleveraging,non-performingloans,VARmodeling,economicdevelopment
第1章绪论
1.1研究背景
随着互联网的高速发展,全球各国国家之间的经济往来越来越密切,越来越频繁。
但是随着这些国家之间的经济往来越来越密切,其所产生的一些不好的影响也是越来越多。
对于金融安全方面的关注,我们不容忽视,要时时刻刻警惕金融的一些负面作用,增加金融的管理,特别是金融风险方面。
相应的在金融风险方面,特别需要银行注意的就是商业银行不良贷款方面的问题。
就近几年银行方面的数据来看,在银行不良贷款方面的问题上,情况都有着一定的好转,虽然在2017年的时候,余额依然还存在着大约有17057万,并且不良贷款率所占的百分比仅仅是1.7个百分点,并且在2018年还略微有一点上升,余额达到了大约有19600万,然而不良贷款率所占的百分比也仅仅是1.8个百分点,但是整体情况依然在允许的控制范围之内,但是情况也不容乐观,毕竟从2010年以来,截止到2018年,不管是在银行不良贷款方面还是在不良贷款率上,数据都是一直在增长的,虽然增长都是很缓慢的,但确确实实在增长。
然而问题是,对于银行不良贷款这个问题,就银行资金的流动方面上,给银行带来了很大的障碍,同样给银行的业务带来了很大的障碍,因此对于这方面问题的研究是很有必要的。
下面一个图描述了我国从2012年一直到2018年商业银行历年贷款数据。
商业银行历年贷款数据
从上图可以知道,虽然整体情况依然在允许的控制范围之内,但是情况也不容乐观,截止到2018年,不管是在银行不良贷款方面还是在不良贷款率上,数据都是一直在增长的。
1.2研究意义
只有对银行不良贷款方面和在不良贷款率的问题上有着一定的深入地了解,才能使得银行的资产配置更加的灵活,从而在资金的使用上更加的主动,不至于因为银行不良贷款方面或者在不良贷款率的问题上,使得银行自己运转不灵,从而使得银行陷入困境。
本文通过建立VAR模型,对银行不良贷款进行分析,利用一系列的去杠杆技术,为银行不良贷款方面的问题,提供了理论依据。
1.3文献综述
1.3.1国外研究现状
MinskyandKindelberger就曾经提出过一些这方面的理论,比如:
不稳定性假说理论,在这个理论之中,认为银行可能由于自身信息掌握不全等外部的因素,导致银行可能会遭遇风险,也就是一些风险较高的人在银行贷款了,可能会产生一些风险,然而这些情况银行把控在严格也会产生的,因为每个人的素质素养是银行无法控制的。
并且在20世纪90年代的时候,由于一系列的原因,导致银行经济倒退,造成了社会不稳定因素,从而加剧了银行不良贷款方面的问题。
1.3.2国内研究现状
经济学家胡玉林对我国经贸方面的研究就特别深入,特别是银行不良贷款方面,经过研究发现,整体情况而言,我国银行发展较为良好,没有很大的问题。
但是对于银行不良贷款这个问题,就银行资金的流动方面上,给银行带来了很大的障碍,同样给银行的业务带来了很大的障碍。
经济学家谢梦晨发现,对于银行不良贷款这个问题,只有在信贷资金做一定处理,问题才能得到缓解,比如将其激活,就可以比较好的解决银行不良贷款的问题。
经济学家宋涛认为,不仅仅是每个人的素质素养或者是信息掌握不全导致了银行不良贷款的问题,政府救助也是银行不良贷款的问题形成的原因之一。
第2章理论知识
2.1不良贷款基础知识
2.1.1不良贷款的定义
贷款简单的来说就是一种协议,这种协议就是在借款人和银行之间签订的,而这种协议的达成方式就是通过借款人抵押相关的有价值的物品,或者有经济能力的人进行担保。
这种协议一旦达成,银行会先支付一笔协议之中所协议的相关的金额给借款人,同时借款人会按照一定的利率,也就是协议中约定的金额还款给银行。
所以如果,这一切都是按照正常的进行,也就是在协议约定的时间之内,借款人将所贷款的金额和利息一起还给了银行,那么这一笔贷款就属于正常的。
议约定的时间之内,借款人没有将所贷款的金额或者是金额所产生的利息一起还给了银行,而且抵押品也不能够将所贷款的全部金额给偿还结清,那么这就是我们通常所得问题贷款,也就是不良贷款的问题。
2.1.1不良贷款的分类
要想对不良贷款的问题进行深入的了解,那么对于不良贷款的分类问题就是一个不可避免的话题,只有对不良贷款的分类问题处理好了,才能更加方便的帮助指导银行处理不良贷款的问题。
下面就是对银行不良贷款的问分类:
1.需要关注型的贷款:
借款人或者企业初步具备还款的实力,但是由于公司的一些原因,导致借款人或者企业如果是短期的话,可以还清银行的款项,但是就长期而言,也就是对于还款的后续情况,存在着一定的不稳定因素,但是还不清银行的款项得概率比较低,一般低于5个百分点。
2.次级型的贷款:
借款人或者企业还款的实力存在着一定的不稳定因素,还不清银行的款项得概率一般,一般是30到50个百分点。
3.可疑型的贷款:
借款人或者企业还款的实力是不稳定,还不清银行的款项得概率比较高,一般是超过50个百分点。
4.损失型的贷款:
借款人或者企业还款的实力是几乎不可能的,还不清银行的款项得概率非常高,一般接近100百分点。
一般情况下必须走法律途径,问题才能得以解决。
2.2VAR方法简介
2.2.1VAR方法基本概念
VAR方法(ValueatRisk),也被称之为风险价值模型法,当然翻译较多,也被有的人叫做受险价值法,这种方法是为了应对常金融机构的问题而形成的,特别是在风险管理,这一种模型非常实用。
2.2.1VAR方法表达形式
VAR方法的计算公式可以表达为下面的式子:
Pro(ΔPΔt≤VaR)=a
其中:
Pro(Probability),顾名思义也就是概率的意思,表示利率损失的概率;ΔP利率损失的概率的增量;VaR为损失上限;a为置信水平。
VAR严格来说,只是一个数字,通常情况下是指在市场受到一定的影响,而处于不稳定的情况下,依然还有的价值。
也就是给一个固定不变的置信水平,某企业,在一段固定的时间之内,所可能产生的可能预估得到的损失值。
而这个损失值不管是零值还是均值都是被认可的。
2.2.3VAR方法参数选择
从2.2.1的表达式可以看出,要想建立VAR模型,首先必须确立好三个参数。
1.资产的持有期限。
资产的持有期限可以说明风险价值,这对于风险管理者来说还是非常重要的,可以让他们知道在一天内还是一周内的风险价值。
就整体情况而言,资产的持有期限的选择与二个因素有关,其中之一就是资产组合调整的频度,还有就是相应头寸清算的可能速率。
2.置信水平α。
就整体情况而言,置信区间通常的作用就是反映了银行对风险的不同的偏向程度。
如果说α的选择过大,那么就表明银行不愿意承担过大的风险,希望自己的可掌控程度更加高一点。
3.观察期间。
观察期间是一个比较大的量度,也被经济学家叫做数据窗口,是一个整个模型的时间范围,可以用来考察资产的持有期限回报的波动性。
当然观察期间对于资产的持有期限关联性也是有一定的反应。
2.2.3VAR方法的优劣势
1.直白简单明了。
就整体情况而言,对于计算VAR方法的方法还是很多的,但计算出来的值却是唯一不变的,结果直白简单明了。
2.提前预测性能。
在以前的一些方法指针对于风险都是再事情发生之后进行的,而VAR方法具有提前预测性能,可以在事情发生之前,计算出一个具体的风险值。
3.用途广泛。
在以前的一些方法指针对于风险都是一个一个计算的,而VAR方法可以多个一起计算,对于投资组合风险,VAR方法能够利用多个金融工具一起,计算出一个具体的风险值。
4.不能描述特殊情况。
VAR方法计算出来的结果不够全面,不能计算出一些极端情况下的风险。
2.3去杠杆化
2.3.1去杠杆化概述
去杠杆化是指金融机构减少杠杆的过程,而杠杆通常情况下指投资者一般情况下在使用较少的情况下,却能够得到比较高的收益。
由于这种模式的低成本高收益的机制,在金融危机爆发之前,绝大部分的企业都选择了采用这种低成本高收益的机制,但是一旦金融危机爆发,那么这种模式的低成本高收益的机制造成的损失也是十分巨大的。
由于高杠杆化的在这种时候的巨大风险,绝大部分企业又开始采用批量出售等一些非正常方式来减轻负债,然而这些非正常方式来减轻负债会造成房地产等之类的资产的急速降价。
总的来说,去杠杆化通过一定的手段,或者借用一定的方式,把开始低成本高收益的资金返还出去的过程。
2.3.2去杠杆化的影响及对策
经济学家BillGross认为,去杆杠化这种非正常方式来减轻负债会造成房地产等之类的资产的急速降价。
并且BillGross对于去杆杠化非常不看好,认为去杆杠化还可能使得黄金、钻石这些奢侈品价格的下降,就连农作物等生活相关的产品也会受到波及。
相应的,加入进入了去杆杠化,那么不管是市场波动水平还是风险利差可能都会有着相应的增长幅度,进而进一步导致资产价格受到影响。
然而对于中国情况来说,金融去杆杠化应该是转移银行信用风险的举措。
信贷资产属于银行资产,而卖资产无论如何不会降低银行的杠杆水平的。
因为它和银行负债端的资金来源根本就是两回事。
不过,如果贷款抵押债券能够常规化、可盈利,债务风险就能有效转移,那长期来看对银行业确实是一个利好。
需要说明的是,贷款抵押债券的开展,给银行带来信贷额度,如果不对这部分信贷流向进行指导控制,很可能资金又会流向政府融资平台。
在筹划去杠杆化的应对策略时,应该充分考虑到去杠杆化集中释放的这一段时间,银行必须做到以现金为主的观点,就算是在投资股票的时候,依然要以现金为主的观点去投资那些现金充裕的公司。
要并且在筹划去杠杆化的应对策略时,还必须注意短期通缩后,在之后较长的一时间部分新兴地区又通胀的情况。
第3章VAR建模
3.1VAR模型的建立
3.1.1变量选择
本文要考虑的是金融去杠杆与银行不良贷款之间的相关性关系,因此,本文就是从金融去杠杆与银行不良贷款这二个方面考虑,进行VAR建模,而在这里金融去杠杆具体用库存现金表示(因为杠杆通常情况下指投资者一般情况下在使用较少的情况下,却能够得到比较高的收益。
而去杠杆化是一项具体的政策我们必须将它具象化为一个量度,而去杠杆化实施的越好库存现金就越多,二者是有内在紧密的联系的,所以金融去杠杆具体用库存现金表示),具体就是通过VAR建模研究库存现金与银行不良贷款之间的关系,从而达到经济增长的目的。
3.1.2变量的设置
库存现金、贷款等决策变量设置
3.1.3VAR模型目标函数确定
VAR模型关于库存现金与银行不良贷款的目标函数可以表达为以下表达式:
(这就是依西姆斯(1981)的向量自回归(VAR)模型):
这一段话我帮你改成下面的模型
向量自回归VAR模型关于库存现金与银行不良贷款的目标函数可以表达为以下表达式:
(这么展开之后就是向量自回归(VAR)模型这么写你应该就懂了,下面我帮你加一点东西让你好理解一点。
)
其中,
为具体的内生变量,
表示第i家公司在银行贷款后,银行可以得到的收益百分比的期望值,
表示的是第i种进行资产投资后得到的收益百分比,
表示为各种库存现金,
表示为各种库存现金收益百分比为一个外生变量,
表示为各个公司在投资之后获得的利率,
各个公司投资的成本,
为向量自回归VAR模型系数矩阵。
表示各个公司在银行的短期贷款为一个外生变量,
表示各个公司在银行的长期贷款为一个外生变量。
(大体思路就是通过各种库存现金收益百分比为一个外生变量也即是金融去杠杆政策以及具体的银行长短期贷款的变量,来分析最后的内生变量
的大小,进而来分析金融去杠杆政策的银行银行不良贷款的关系。
)
变量的平稳性检测
设置的变量
检验形式
(c,t,k)
ADF统计量
临界(1%的显著水平)
临界(5%的显著水平)
平稳性
VAR
(c,T,1)
-2.8705
-4.1219
-3.1449
平稳
变量的平稳性检测检验结果说明序列Y是一个非平稳序列。
序列Y具体的ADF值为负的2.8705大于5%的临界水平负的3.1449,换句话说也就是在95%的置信水平的时候,序列Y根检验的结果是不拒绝原假设,得到变量Y相关的序列是平稳时间序列。
3.1.4VAR模型各个约束指标的分析
(1)资金流动占比约束:
毫无疑问,可以确定的是资金流动的速率越快,表示银行资金的周转越灵活,但是资金流动的速率并不一定是越快就越好,它也有着相应的约束,约束关系如下所示:
资金流动占比=总共的资金流动/总共欠下的资金流动*100%;总共的资金流动/总共欠下的资金流动>=25%;
;
(2)中长期贷款占比约束:
银行借钱给某个企业或者公司在一年以上的,被称之为中长期贷款。
中长期贷款占比越高,说明银行监控比较松,发放的贷款期限比较宽松,同样的,中长期贷款占比也有着相应的约束,约束关系如下所示:
(3)拆出金额占比约束
拆出金额占比是指在一定的时间之内,银行拆出金额占银行各项存款余额的百分比。
拆出金额占比反应了银行资金的流动周转的情况,并且和前面二个一样,拆出金额占比也有着自己相应的约束,约束关系如下所示:
(4)VAR数值约束
(这里是没有考虑风险价值的)
除了有上面资金流动占比约束、中长期贷款占比约束、拆出金额占比约束,还存在着VAR数值约束。
但是,这里可以将所有现金有关的资产,将他们的风险假设为0,那么,在置信水平为a的情况下,我们可以进行推导:
其中,i,j都属于[1,m],
,并且,
为企业在贷款为i的情况之下与企业在贷款为j的情况之下,二种收益率的相关系数,
为某个企业在信用等级为i级贷款的情况下,企业得到的收益率。
那么VAR数值约束关系如下所示:
;
也就是:
(5)其他约束性关系:
除了上面所说的一些约束关系,这里等式之间还存在着一些基本的约束关系,约束关系如下所示:
通过上面VAR模型的建立,利用matlab软件计算分析库存现金与不良贷款的关系,进而可以得出大体情况上,只有库存现金得到保障,银行的不良贷款可以得到减轻。
也就是金融去杠杆是对银行的不良贷款有利的,只要金融去杠杆的措施做的好,是有利于缓解银行的不良贷款。
第4章实证分析
下面我们就从一个实际的例子出发,进而证明上面建模分析得出的结论:
以天津市调查的九个公司在天津市银行的贷款来进行对于金融去杠杆与银行的不良贷款进行分析。
4.1数据调查与计算
下面是九个公司在天津市银行记录在案的信用等级和贷款期限:
贷款企业记录表
为了进一步证明分析金融去杠杆与银行的不良贷款的关系,对于资产利率的了解是必不可少的,下图展示了天津市某个银行的资产利率。
天津市某银行资产利率记录表
并且查阅这个银行的资料,可以知道所调查的九家公司通过贷款所获得收益系数的具体数值,如下表所示:
公司的收益系数
结合上面的表格,利用天津市某银行资产利率结合matlab工具,可以计算出所调查的九家公司通过贷款,所获得相互收益率的矩阵,如下表所示:
收益率矩阵
4.2结果与具体论证
根据上面所获得数据,如果某个企业发生变化,伴随而来的是信用等级也发生变化,假设贷款时间长度为L,利率为M,那么我们可以计算得到此时贷款的相关的价值,具体的表达式如下所示:
通过上面的式子,可以得出最终所求的关于VAR的值的表达式,如下所示:
由于这里考察的是金融去杠杆与银行的不良贷款的关系,也就是这里建模的库存现金与银行的不良贷款的关系,所以做了一些规定:
;
;
;
根据上面的一些具体数据,以及具体的分析计算,结合matlab工具,我们可以求得天津市刺甲银行最大的VAR数值,也就是上面的性能指标函数最大的数值,大约是为2.16亿人民币,并且从上面的一些具体数据,以及具体的分析计算,可以得到结论:
库存现金与银行的不良贷款是一个负相关的关系,也就是随着库存现金的增大,银行的不良贷款会有一定的减少,进而增强银行资金的周转,促进经济的增长,进而可以得到结论,只要采取适当的去杠杆化措施,那么银行的不良贷款会有一定的减少,进而增强银行资金的周转,促进经济的增长。
下面一个表格列出了天津市银行对于资产的配置比重,以及天津市银行对于资产配置后资产的前后变化,具体的表格如下表所示:
天津市银行资产配置记录表
天津市银行资产前后比较记录表
从上面面表格的具体例子也可以看出来,通过优化库存现金,也就是通过适当的去杠杆化技术,合理的加强银行对于资产的配置比重,就能减少银行的不良贷款,从而可以使得银行资金的周转更加灵活,并且够使得银行的收益最大化,进而促进经济的发展。
具体进行的平稳性检测的变量的平稳性检测如下所示:
第5章政策上的考量
5.1相关政策介绍
下面介绍一些我国在于去杠杆化方面的相关政策:
2018年2月28日,银监会就相关去杠杆化方面的问题印发《关于调整商业银行贷款损失准备监管要求的通知》,这一政策主要是关于银行贷款方面的内容,该政策改变了金融机构贷款损失准备监管要求。
《关于调整商业银行贷款损失准备监管要求的通知》具体调整了的东西有以下内容,1.拨款准备的覆盖率的硬性条件从原来的150个百分点,变为了可以变动的浮动的范围,从120个百分点到150个百分点;2.拨款准备的监管也发生了变化,硬性条件从原来的2.5个百分点,变为了可以变动的浮动的范围,从1.5个百分点到2.5个百分点。
并且在2018年8月8日,国家的一些部门以发改委为首等的五部委联合发布了一些去杠杆化方面的相关政策,印发了《2018年降低企业杠杆率工作要点》的通知。
《2018年降低企业杠杆率工作要点》主要提出了以下去杠杆化方面的问题:
1.类似于改革开放的经验先开启一些优先的试验点,这些试验点是采取优先股方式的方式来进行的,然后再慢慢向其他方面转型。
2.不能忽略国有企业的作用,将其的资产负债约束机制充分的利用到。
3.深入推进市场化法治化债转股。
4.完善降杠杆配套政策。
等一系列的去杠杆化方面的相关政策。
5.2相关政策的分析
真正的去杠杆化方面的相关政策可以有这样一些影响:
1.去杠杆化可以很好进行房地产方面的调控。
2.去杠杆化可以加强资金的流动性收紧。
3.去杠杆化也可以导致资金成本上升,不至于投资者一般情况下在使用较少的情况下,却能够得到比较高的收益。
4.去杠杆化也可以导致广义信贷增长放缓,同时毫无疑问的是货币增长也将渐渐的放缓。
5.去杠杆化也可以减轻经济下行压力等等。
具体到银行,去杠杆不可能是减少存款,现在看来也只能压缩同业业务、表外业务了。
银行是整个社会最大的资金来源,同业不让做,表外业务受限于资本压力短期内不可能全回到表内,这样看来全社会资金成本会上升。
对银行而言利好利空很难判定,因为我不清楚同业、表外业务给银行带来的收益大还是风险大,请大家指教。
但对依赖理财产品、同业业务等筹集资金的企业,短期内则是大利空。
然而对于中国情况来说,金融去杆杠化应该是转移银行信用风险的举措。
信贷资产属于银行资产,而卖资产无论如何不会降低银行的杠杆水平的。
因为它和银行负债端的资金来源根本就是两回事。
不过,如果贷款抵押债券能够常规化、可盈利,债务风险就能有效转移,那长期来看对银行业确实是一个利好。
需要说明的是,贷款抵押债券的开展,给银行带来信贷额度,如果不对这部分信贷流向进行指导控制,很可能资金又会流向政府融资平台。
从我国在于去杠杆化方面的相关政策的介绍以及政策的分析,同样可以得到上面通过VAR建模分析,实证分析得到的结论。
也就是通过适当的去杠杆化技术,合理的加强银行对于资产的配置比重,就
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