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我国商业银行不良贷款率的影响因素研究基于宏观季度数据的实证分析

一、概述

本文以我国商业银行的不良贷款率为研究对象，通过收集2010年至2020年的宏观季度数据，运用统计分析方法和计量经济学模型，深入探讨了影响不良贷款率的主要因素以及各因素之间的关系。宏观经济环境、政策调整、金融市场稳定性和银行自身经营管理水平是影响不良贷款率的关键因素。

在宏观经济环境方面，本研究分析了国内生产总值（GDP）增长率、通货膨胀率、固定资产投资增速等经济指标对不良贷款率的影响。经济的平稳增长有利于降低不良贷款率，而经济增长放缓则可能加大银行风险暴露。

在政策调整方面，本研究特别关注了货币政策、财政政策和监管政策的变化对银行资产质量的影响。宽松的货币政策有助于稳定经济增长，从而降低不良贷款率；而紧缩的财政政策和严格的监管政策可能会加大银行风险，导致不良贷款率上升。

在金融市场稳定程度方面，本研究考察了金融市场波动对银行信贷资产质量的影响。实证结果表明，金融市场的稳定性与不良贷款率之间存在显著的负相关关系，金融市场的动荡往往会导致银行不良贷款增加。

在银行自身经营管理水平方面，本研究分析了银行资本充足率、不良贷款拨备覆盖率、盈利能力等内部经营管理指标对不良贷款率的影响。研究结果显示，银行良好的盈利能力有助于降低不良贷款率，而资本充足率和不良贷款拨备覆盖率等指标与不良贷款率之间存在一定的负相关性。

本文的研究结果对于理解和应对我国商业银行不良贷款问题具有重要的参考价值。

1.1研究背景与意义

随着全球经济的日益融合和我国金融市场的不断深化，商业银行面临的不良贷款风险逐渐成为全社会关注的焦点。不良贷款不仅直接影响银行的资产质量和盈利能力，还可能对整个金融体系的稳定带来不利影响。深入研究不良贷款的产生原因及其影响因素，对于提升商业银行风险管理水平、维护金融稳定具有重要意义。

我国政府和金融监管部门高度重视金融风险的防范和化解工作，采取了一系列措施来降低不良贷款率。在经济结构调整、产业结构转型等大背景下，商业银行不良贷款问题仍较为突出，且呈现出多发、高发的发展态势。以我国商业银行不良贷款率为研究对象，探讨不良贷款产生的宏观原因及其影响机制，对于防范和化解金融风险、促进经济持续健康发展具有重要的理论和实践价值。

本文将利用宏观季度数据进行实证分析，旨在深入剖析我国商业银行不良贷款率的变化趋势和影响因素，为银行管理层和监管机构提供有针对性的政策建议和决策参考，以期提升商业银行的风险管理水平，保障金融市场的稳定和安全。

1.2文献综述

近年来，随着全球经济增长放缓和内外部不确定性的增加，商业银行面临的不良贷款问题日益凸显。不良贷款率是衡量银行资产质量的重要指标，其影响因素的研究对于提高银行风险管理能力和促进金融市场稳定具有重要意义。本文通过梳理相关文献，对国内外关于商业银行不良贷款率影响因素的研究进行综述。

国外研究表明，不良贷款率受到多种因素的影响，包括宏观经济周期、货币政策、金融监管政策等。Borio和Lucia（2发现全球金融危机前的过度信贷和投资导致了信用风险积累。Krugman（2则认为资产价格的泡沫破裂是导致金融体系不稳定的重要因素。Goodhart和Zhang（2指出，广义货币供应量的增长率与不良贷款率之间存在正向关系，表明宽松的货币政策可能会增加银行的不良贷款风险。

国内学者也对商业银行不良贷款率的影响因素进行了深入探讨。王韧等（2运用多元逻辑斯蒂模型分析了产业结构调整对银行业不良贷款率的影响，并得出产业结构调整导致的不良贷款风险具有长期性和隐蔽性的结论。李靓等（2利用面板分位数回归模型研究了互联网金融发展对中国城市商业银行不良贷款的影响程度，结果表明互联网金融的发展有助于降低不良贷款率。杨子荣等（2在分析商业银行信贷结构与不良贷款的关系时，发现信贷资源配置效率和信贷结构调整对不良贷款率有显著影响。

现有文献从不同视角和层面探讨了商业银行不良贷款率的影响因素，为我们理解和分析不良贷款问题提供了宝贵的参考。现有研究仍存在一定局限性，例如样本选择的局限性和实证方法的单一性。随着金融市场的不断创新和发展，新的影响因素和市场环境不断涌现，这也要求未来的研究更加深入和全面。本文将在前人研究的基础上，运用更加丰富的研究方法和数据来源，以期更准确地揭示我国商业银行不良贷款率的影响因素及其作用机制。

1.3研究方法与数据来源

本文采用定性与定量相结合的研究方法，对商业银行不良贷款率的影响因素进行深入分析。本文首先运用定性分析方法，通过文献综述和理论分析，探讨不良贷款率的可能影响因素。运用定量分析方法，利用我国商业银行宏观季度数据，通过回归模型、VAR模型等统计分析工具，对不良贷款率及其影响因素之间的关系进行实证研究。

中国国家统计局网站：提供我国商业银行宏观