商业银行不良贷款影响因素分析以银行和中国农业银行为例
商业银行的流动性、营利性和偿付能力以及一国货币经济的稳定发展都深受不良贷款的影响。商业银行的不良贷款率受银行内外部因素的影响，为控制不良贷款问题，对其影响因素的分析显得非常重要。本文对不良贷款影响因素的研究选取中国农业银行和南京银行作为两个典型样本从宏观和微观角度出发，通过比较分析，重点探讨了宏观外部因素GDP增长率、制造业采购经理指数和银行内部影响因素银行资本充足率、贷款结构、不良贷款拨备覆盖率五个影响因素。同时结合对两家上市银行贷款结构的分析，本文进行了不良贷款形成原因的比较，进一步验证了部分影响因素的作用效果，探讨两家上市银行不良贷款表现不同的原因，并在最后提出改善不良贷款问题的对策。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
一、引言2
二、文献综述2
三、我国商业银行不良贷款现状分析3
商业银行不良贷款的界定3
我国商业银行不良贷款总体现状分析3
以南京银行和中国农业银行为例的商业银行不良贷款现状分析4
代表性分析4
南京银行不良贷款现状5
中国农业银行不良贷款现状6
四、我国商业银行不良贷款影响因素理论分析6
（一）贷款结构对不良贷款率的影响6
（二）不良贷款拨备覆盖率对不良贷款的影响7
（三）银行资本充足率对不良贷款的影响7
（四）GDP增长率对不良贷款的影响7
（五）制造业采购经理指数对不良贷款的影响7
五、我国商业银行不良贷款形成原因比较——以南京银行和中国农业银行为例
（一）数据来源8
（二）银行贷款结构分析8
贷款结构介绍8
贷款结构分析8
按业务类型分类 8
按担保方式分类 9
按地域分类 10
按行业结构分类 11
六、结论和建议11
结论 11
建议 11
致谢 12
参考文献 13 我国商业银行不良贷款影响因素分析
——以南京银行和中 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
国农业银行为例
引言
引言
商业银行信贷质量很大程度左右着全球经济，银行不良贷款问题是影响着全球金融市场稳健发展的核心问题。在房地产“去库存”的主旋律下，国内房市仍经历了几轮狂热，房地产泡沫问题严峻，总所周知，房地产泡沫随时会触发商业银行不良贷款问题危及整个市场。截止到2016年末，商业银行不良贷款率上升至1.74%。尽管中国银行业不断地改革与创新，国内商业银行的良贷款率一度出现下降趋势，但商业银行不良贷款在数额和占比等方面仍不够理想。如今，银行系统内的贷款规模迅速扩大，银行积累了很大数额的不良资产，所以商业银行不良贷款很可能不断增加。在我国特殊经济体制下，商业银行承担着经济金融体系里原本应该由资本市场承担的工作，大量用于基础设施的贷款都离不开银行的支持，从而导致银行中长期贷款比重逐年增加，这也降低了银行抵抗风险的能力、严重制约银行的健康发展。所以，精准地辨别国内银行不良贷款的影响因素，有效把控不良贷款数额和不良贷款率对今后国内商业银行和国家经济的发展都起着十分重要的作用。
二、文献综述
20102014这五年间我国商业银行不良贷款率和余额多次出现反弹，尽管期间数次出现“双降”，但实际上不良贷款率和余额远超其账面价值，不良贷款问题十分严峻。后又受欧债危机、国内经济发展放缓、外部需求萎缩、企业经营困难等多重因素影响，2015年银行业发展受到了更大挑战，资产质量下行压力继续加大。根据2015年统计的银行业金融机构贷款数据显示，截止到2015年底，以银行为代表金融机构的不良贷款数额高达1.96万亿元，在总贷款数额中占据了1.94%的份额。在这些不良贷款中，绝大多数出自商业银行，据统计，商业银行的不良贷款数额高达1.27万亿，占总不良贷款数额的64.80%，对于不良贷款影响因素的研究很广泛，也颇具现实意义。
国外关于商业银行不良贷款率等方面的研究起步相对较早，而且通过对国外各个专家学者的文献进行分析后发现，大多数学者都是通过实证分析法来对商业银行不良贷款率进行研究，且研究重点在宏观经济方面，通过研究，国外学者们找到了宏观经济与商业银行不良贷款率之间的密切联系。
具体来看，关于上述两者之间联系的研究，国外的学者们又有各自的侧重点，其中，Bernanke(1983)将其研究重点放在外部环境上，他也是最早从外部环境出发来研究二者之间的关系的学者。通过研究，Bernanke发现经济运行的波动性会影响信贷的成本，从而影响企业的还贷能力，而企业的还贷能力恰好是商业银行不良贷款的重要影响因素。Bernanke的研究为国外许多学者提供了理论依据。
在宏观经济对不良贷款的影响的研究中：Pesaran（2006）创新地提出了GVAR模型，并以期权理论为基本框架，得出银行的坏账损失与国内国外宏观经济因素有着密切的联系。Managis.(2012)以日本银行为对象，研究不良贷款对商业银行效率的影响，并得出经济增速越缓，不良贷款指标就越高，信贷资产质量就越低的结论。Prasanna（2014）在研究中运用面板模型对2000年至2012年间印度31家商业银行的年度数据进行分析，他发现更高的储蓄增长率以及GDP增长速率伴随着更低的不良贷款量。同时，高利率和高通货膨胀率与不断上升的不良贷款之间呈现正相关关系。
国内学者方面，谢冰(2009)在其研究中，以成分回归分析的方式对某商业银行20042009年的相关数据进行了分析，发现宏观经济指标与不良贷余额之间的负相关关系。贾海涛、邱长溶(2009)研究了银行不良贷款率与宏观经济因素密切相关，他们分析了银行不良贷款率所产生的地区、行业及所有制特性，并且研究中，他们选取了例如GDP增长率之类的宏观经济指标进行实证分析验证了其中的相关关系。张雪兰、陈百助(2012)选择了八家国内上市银行作为研究对象，以广义矩估计为研究方法，重点分析了其20062011年近6年的数据，发现由于不良贷款类别的不同使得其受宏观经济波动的影响也有所不同。
在银行自身及政府干预对不良贷款的影响的研究中：Suzuk (2008) 通过建立财务制约模型的框架分析银行体系认为造成巨前银行表现不佳的原因是没有创造出足够的经济租金。Louzis和Voukis(2011)以希腊9家大型银行为研究对象，以整体贷款、公司贷款以及零售贷款为研究的贷款类别，以9家银行20032009年的动态面板数据为研究数据，分别分析了这三种类别的不良贷款的影响因素。通过上述研究他们认为：贷款质量会受到宏观经济因素以及银行内在因素的共同的影响，而且随着贷款类别的改变，该影响的作用方向以及程度会发生相应的变化。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
一、引言2
二、文献综述2
三、我国商业银行不良贷款现状分析3
商业银行不良贷款的界定3
我国商业银行不良贷款总体现状分析3
以南京银行和中国农业银行为例的商业银行不良贷款现状分析4
代表性分析4
南京银行不良贷款现状5
中国农业银行不良贷款现状6
四、我国商业银行不良贷款影响因素理论分析6
（一）贷款结构对不良贷款率的影响6
（二）不良贷款拨备覆盖率对不良贷款的影响7
（三）银行资本充足率对不良贷款的影响7
（四）GDP增长率对不良贷款的影响7
（五）制造业采购经理指数对不良贷款的影响7
五、我国商业银行不良贷款形成原因比较——以南京银行和中国农业银行为例
（一）数据来源8
（二）银行贷款结构分析8
贷款结构介绍8
贷款结构分析8
按业务类型分类 8
按担保方式分类 9
按地域分类 10
按行业结构分类 11
六、结论和建议11
结论 11
建议 11
致谢 12
参考文献 13 我国商业银行不良贷款影响因素分析
——以南京银行和中 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ￥351916072$
国农业银行为例
引言
引言
商业银行信贷质量很大程度左右着全球经济，银行不良贷款问题是影响着全球金融市场稳健发展的核心问题。在房地产“去库存”的主旋律下，国内房市仍经历了几轮狂热，房地产泡沫问题严峻，总所周知，房地产泡沫随时会触发商业银行不良贷款问题危及整个市场。截止到2016年末，商业银行不良贷款率上升至1.74%。尽管中国银行业不断地改革与创新，国内商业银行的良贷款率一度出现下降趋势，但商业银行不良贷款在数额和占比等方面仍不够理想。如今，银行系统内的贷款规模迅速扩大，银行积累了很大数额的不良资产，所以商业银行不良贷款很可能不断增加。在我国特殊经济体制下，商业银行承担着经济金融体系里原本应该由资本市场承担的工作，大量用于基础设施的贷款都离不开银行的支持，从而导致银行中长期贷款比重逐年增加，这也降低了银行抵抗风险的能力、严重制约银行的健康发展。所以，精准地辨别国内银行不良贷款的影响因素，有效把控不良贷款数额和不良贷款率对今后国内商业银行和国家经济的发展都起着十分重要的作用。
二、文献综述
20102014这五年间我国商业银行不良贷款率和余额多次出现反弹，尽管期间数次出现“双降”，但实际上不良贷款率和余额远超其账面价值，不良贷款问题十分严峻。后又受欧债危机、国内经济发展放缓、外部需求萎缩、企业经营困难等多重因素影响，2015年银行业发展受到了更大挑战，资产质量下行压力继续加大。根据2015年统计的银行业金融机构贷款数据显示，截止到2015年底，以银行为代表金融机构的不良贷款数额高达1.96万亿元，在总贷款数额中占据了1.94%的份额。在这些不良贷款中，绝大多数出自商业银行，据统计，商业银行的不良贷款数额高达1.27万亿，占总不良贷款数额的64.80%，对于不良贷款影响因素的研究很广泛，也颇具现实意义。
国外关于商业银行不良贷款率等方面的研究起步相对较早，而且通过对国外各个专家学者的文献进行分析后发现，大多数学者都是通过实证分析法来对商业银行不良贷款率进行研究，且研究重点在宏观经济方面，通过研究，国外学者们找到了宏观经济与商业银行不良贷款率之间的密切联系。
具体来看，关于上述两者之间联系的研究，国外的学者们又有各自的侧重点，其中，Bernanke(1983)将其研究重点放在外部环境上，他也是最早从外部环境出发来研究二者之间的关系的学者。通过研究，Bernanke发现经济运行的波动性会影响信贷的成本，从而影响企业的还贷能力，而企业的还贷能力恰好是商业银行不良贷款的重要影响因素。Bernanke的研究为国外许多学者提供了理论依据。
在宏观经济对不良贷款的影响的研究中：Pesaran（2006）创新地提出了GVAR模型，并以期权理论为基本框架，得出银行的坏账损失与国内国外宏观经济因素有着密切的联系。Managis.(2012)以日本银行为对象，研究不良贷款对商业银行效率的影响，并得出经济增速越缓，不良贷款指标就越高，信贷资产质量就越低的结论。Prasanna（2014）在研究中运用面板模型对2000年至2012年间印度31家商业银行的年度数据进行分析，他发现更高的储蓄增长率以及GDP增长速率伴随着更低的不良贷款量。同时，高利率和高通货膨胀率与不断上升的不良贷款之间呈现正相关关系。
国内学者方面，谢冰(2009)在其研究中，以成分回归分析的方式对某商业银行20042009年的相关数据进行了分析，发现宏观经济指标与不良贷余额之间的负相关关系。贾海涛、邱长溶(2009)研究了银行不良贷款率与宏观经济因素密切相关，他们分析了银行不良贷款率所产生的地区、行业及所有制特性，并且研究中，他们选取了例如GDP增长率之类的宏观经济指标进行实证分析验证了其中的相关关系。张雪兰、陈百助(2012)选择了八家国内上市银行作为研究对象，以广义矩估计为研究方法，重点分析了其20062011年近6年的数据，发现由于不良贷款类别的不同使得其受宏观经济波动的影响也有所不同。
在银行自身及政府干预对不良贷款的影响的研究中：Suzuk (2008) 通过建立财务制约模型的框架分析银行体系认为造成巨前银行表现不佳的原因是没有创造出足够的经济租金。Louzis和Voukis(2011)以希腊9家大型银行为研究对象，以整体贷款、公司贷款以及零售贷款为研究的贷款类别，以9家银行20032009年的动态面板数据为研究数据，分别分析了这三种类别的不良贷款的影响因素。通过上述研究他们认为：贷款质量会受到宏观经济因素以及银行内在因素的共同的影响，而且随着贷款类别的改变，该影响的作用方向以及程度会发生相应的变化。
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