【摘要】：2007年下半年開始浮現(xiàn)的全球金融海嘯根源于美國次級(jí)房屋信貸危機(jī)。房地產(chǎn)泡沫導(dǎo)致商業(yè)銀行的不良貸款持續(xù)增長,最終引發(fā)金融海嘯。同樣,早在1997年的東南亞金融危機(jī),也是因?yàn)樯虡I(yè)銀行的不良資產(chǎn)迅速膨脹造成的。因此,對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率的研究具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。 國外學(xué)者對(duì)銀行不良貸款率的研究早已開始,并且他們科學(xué)地運(yùn)用數(shù)學(xué)模型來對(duì)商業(yè)銀行的不良貸款率進(jìn)行分析,此外他們根據(jù)研究成果對(duì)政府和銀行提出了一些建議。他們考慮的因素不僅有宏觀經(jīng)濟(jì)方面的因素,還有微觀因素,包括銀行具體因素。而國內(nèi)學(xué)者對(duì)不良貸款率的研究起步較晚,并且由于各方面的原因,對(duì)不良貸款率的研究主要是集中在定性分析方面,缺少定量分析。本文正是在這樣的背景下,根據(jù)國外的研究成果嘗試運(yùn)用數(shù)學(xué)模型對(duì)我國商業(yè)銀行不良貸款率影響因素進(jìn)行定量分析。 鑒于我國經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長,銀行的貸款持續(xù)增長,那么如何保證不良貸款的“雙降”呢?在本文第三章,我們運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型分析了影響我國商業(yè)銀行不良貸款率的因素。我們考慮了GDP增長率,通貨膨脹率,銀行規(guī)模,凈利差,存貸比,資本充足率,不良貸款撥備覆蓋率這七個(gè)因素。在第四章,我們運(yùn)用主成分分析模型對(duì)不良貸款率影響因素進(jìn)行了分析,并從主成分值坐標(biāo)圖來分析各銀行受各主成分影響程度的區(qū)別。我們發(fā)現(xiàn),這些因素對(duì)我國商業(yè)銀行不良貸款率的影響有別于歐美發(fā)達(dá)國家,這主要是由于我國特殊的國情�；诘谌潞偷谒恼碌难芯拷Y(jié)果,第五章提出了一些建設(shè)性的意見。
【圖文】：

較2010年年初減少732億元，不良貸款率為1.13%，較2010年年初下降了0.45個(gè)百分點(diǎn)（如圖1-1）；商業(yè)銀行整體撥備覆蓋率水平首次超過200%，達(dá)到217.7%，比年初上升64.50個(gè)百分點(diǎn)，風(fēng)險(xiǎn)抵補(bǔ)能力進(jìn)一步提高。圖 1-1 商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率（2007-2010）從以上數(shù)據(jù)可以看出，，我國商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量正在持續(xù)改善。盡管如此，但從目前國內(nèi)學(xué)者對(duì)銀行不良貸款率的研究主要在定性分析上，缺乏科學(xué)的定量分析，因此，本文運(yùn)用數(shù)學(xué)模型對(duì)不良貸款率的研究就顯得尤為重要，并且研究結(jié)果對(duì)商業(yè)銀行和監(jiān)管部門具有理論方面的參考意義。1.2 論文研究內(nèi)容及基本框架本文對(duì)我國商業(yè)銀行不良貸款率的研究創(chuàng)新之處在于運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型和主成分分析模型來對(duì)我國商業(yè)銀行不良貸款率影響因素進(jìn)行分析。本文所考慮的影響不良貸

不良貸款率與GDP增長率趨勢
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：O242.1;F832.4

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 黃萬才;國有商業(yè)銀行不良貸款的控制措施探討[J];商業(yè)研究;2005年12期

2 韓克勇;不良資產(chǎn):現(xiàn)狀、成因及對(duì)策[J];經(jīng)濟(jì)問題;2004年07期

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本文編號(hào)：2628530