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关于信用风险论文范文写作 商业银行信用风险和商业地产行业周期关系实证相关论文写作资料

主题:信用风险论文写作 时间:2024-03-10

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摘 要:商业地产市场的繁荣程度与商业银行信贷的发展密切相关.以不良贷款率(Y)作为信用风险指标,选取全国商业地产开发投资额(X1)和全国商品房销售额(X2)来反映商业地产行业周期性,选取GDP增长率(X3)代表国民经济增长指标构建VAR模型,并进行脉冲响应和方差分解探究各经济变量对信用风险水平的传递效应和贡献度.结果显示,不良贷款率受全国商业地产开发投资额的负向冲击,受全国商品房销售额较大的正向冲击,综合来看,不良贷款率受到二者的正向冲击,符合实际.

关键词:信用风险;商业地产行业周期;VAR;脉冲响应;方差分解

一、引言

近些年伴随着银行业的急剧膨胀、信贷行业的快速发展、金融改革和创新的推进,商业银行的信用风险(credit risk)逐渐暴露出来.信用风险是商业银行面临的各种风险中危害最大、处置最为棘手的一类.过高的信用风险不利于商业银行的稳健运营,也阻碍着我国金融体系的健康高效发展.

作为存贷款的媒介,商业银行受所贷款企业的周期性波动影响较大.商业地产行业的高利性、商行的逐利性决定了商业地产开发贷款及个人住房贷款是商业银行贷款的主要类型.2016年全年,主要金融机构的人民币商业地产开发贷款额迅猛增长,使得商业银行的信用风险不断积聚.

2008年金融危机之后,我国商业地产行业受商业银行信贷政策的变化,经历了一个由萎靡不振到欣欣向荣的波动周期.2012年时,被银行信贷催生出来的商业地产、矿产等行业次级贷款激增,楼市崩盘,景气度下跌.随后2014年央行全面放开限贷,商业地产行业开始复苏,到2016年底房贷增量已经达到5万亿,楼市一片繁荣景象.

因此,针对我国商业银行信用风险水平与商业地产行业周期关系进行分析研究,是防范系统性金融风险、促进国民经济又好又快发展的关键举措,也是经济新常态下商业银行加强风险管理调控、降低不良贷款率的必然要求.

本文选取了2010年到2016年的季度数据,利用向量自回归模型(VAR)中的“正交”脉冲响应函数(IRF)分析经济变量对商业银行信用风险影响的传递效应;运用方差分解(VD)得出各经济变量对信用风险水平的贡献度,并为商业银行提供了防控信用风险的政策建议.

二、基本原理

VAR模型常用于分析和预测多个相关的经济指标,从而解释经济冲击对经济变量带来的影响.自1980年西姆斯(C.A.Sims)提出了VAR模型的概念与基本原理后,VAR模型就广泛地运用于经济系统的动态分析中.

滞后阶数为P阶的VAR(p)模型的数学表达式为:

其中,yt是k维内生变量列向量,xt是d维外生变量列向量,k×k维矩阵和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵,εt是k维扰动列向量.由于VAR中的滞后期变量皆在等式右边,故模型不存在同期自相关的问题,用普通最小二乘法就能得出一致有效的估计量.

为了简化VAR模型,我们定义一个n×1的时间序列向量:

本文将用式(1)中不含外生变量的非限制性向量自回归模型来分析房地产行业周期波动对商业银行信用水平的传递效应与贡献度.

三、实证分析

1.样本数据选取

由于商业银行的信用风险水平很大程度上取决于其不良贷款率的高低,且二者呈正相关变动,因此本文将商业银行不良贷款率指标(Y)作为商业银行信用风险的*变量.从中国银监会网站选取了2010年第一季度到2016年第四季度商业银行不良贷款率的样本数据.

在商业地产行业指标的选取时,考虑到应能够充分体现房地产行业经济周期变化的特征,最终确定了GDP、全国商业地产开发投资额、全国商品房销售额作为主要的经济变量,并搜集了自2010年至2016年三个指标的季度数据,样本容量为28.

2.数据分析与处理

(1)H-P滤波

由于原始数据包含长期趋势项和短期隨机波动项,因此采用H-P滤波法,去除长期趋势项,对随机波动项进行量化,得到新的一组数据YN、X1N、X2N、X3N,并进行以下分析.

(2)单位根(ADF)检验

在对原数据建立VAR模型时使用非平稳序列进行OLS回归会造成虚假回归.为了保证回归结果的无偏性、有效性,我们利用ADF(Augmented Dickey-Fuller)单位根检验对样本数据的时间序列特征的平稳性进行检验,结果见表1.

ADF检验结果显示,YN,X1N和X3N序列在水平值检验未拒绝原假设(原假设:序列具有单位根,是不平稳的),而一阶差分后的X1N、X2N、X3N拒绝原假设,序列中含有一个单位根,是一阶单整I(1),这说明变量之间可能存在协整关系.

(3)Johansen协整检验

Johansen协整检验是基于VAR模型的检验回归系数特征的方法,用于分析多个经济指标之间是否存在协整关系.协整检验是基于非平稳序列之上的,对各序列的ADF检验表明各变量都为I(1)序列,符合协整检验的条件.应用Johansen检验方法对YN,X1N,X2N,X3N指标之间的协整关系进行特征根迹检验(Trace检验)得到表2.

表2中的Trace Statistic即为特征根迹统计量,依次将特征根与5%显著性水平下的Johansen分布临界值进行比较.由于是右边假设检验,若η0>临界值,则拒绝原假设H00(不存在协整关系),表明各指标之间存在着协整关系;若η1>临界值,则拒绝原假设H01(至多存在1个协整关系),表明至少有1个协整向量,依次进行下去.

由表2可知,第一行TS等于112.2431>47.8561,即在5%的显著水平下拒绝原假设,表明YN,X1N,X2N,X3N存在协整关系.第二行TS等于55.38498>29.7971,即在5%的显著水平下拒绝原假设,说明该模型中不止存在1个协整向量;第三行14.50021<15.49471,接受了原假设,说明不良贷款率(Y)、全国商业地产开发投资额(X1)、全国商品房销售额(X2)和GDP增长率(X3)之间存在两个协整向量,具有长期均衡关系.接着进行Granger检验,检验变量之间存在的因果关系.

结论:关于信用风险方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关信用风险举例论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。

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