本文選題：三期疊加 + 不良貸款�。� 參考：《武漢金融》2017年08期

【摘要】：本文采用銀行的季度數(shù)據(jù),依據(jù)向量自回歸模型(VAR)及脈沖響應(yīng)分析,選取三期具有代表性的量化指標(biāo)對不良貸款的影響因素進(jìn)行實證研究。研究結(jié)果表明,貸款規(guī)模、工業(yè)增加值增長率和經(jīng)濟增長速度對不良貸款的推動作用顯著;制造業(yè)采購經(jīng)濟指數(shù)對不良貸款的影響較為顯著;工業(yè)景氣指數(shù)和廣義貨幣供給量對于銀行業(yè)不良貸款增加的作用并不十分顯著。為了防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險,有必要保持經(jīng)濟平穩(wěn)增長,加快處置"僵尸企業(yè)",大力發(fā)展新興工業(yè),同時銀行要控制貸款規(guī)模,優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)。
[Abstract]:Based on the quarterly data of the bank, the vector autoregressive model (VARM) and the impulse response analysis, this paper selects three representative quantitative indicators to study the influencing factors of non-performing loans (NPLs). The results show that the scale of loans, the growth rate of industrial value added and the speed of economic growth play a significant role in promoting non-performing loans, while the purchasing economic index of manufacturing industry has a significant impact on non-performing loans. The effects of industrial boom index and broad money supply on the increase of non-performing loans in banking are not very significant. In order to prevent systemic financial risks, it is necessary to maintain steady economic growth, speed up the disposal of "zombie enterprises", vigorously develop new industries, and at the same time, banks should control the loan scale and optimize the loan structure.
【作者單位】： 湖南大學(xué);
【分類號】：F832.4

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本文編號：1931542