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供给侧改革视角下的商业银行财务坏账研究

2016-12-17黄电

会计之友 2016年22期
关键词:线性回归供给侧结构性改革风险

黄电

【摘 要】 作为金融系统的重要评价指标,“财务坏账率”虽在金融系统改革中得到一定程度的改善,但仍存在许多风险隐患。考虑到全球经济环境持续不明朗,国际资本流通不断加速,加上国内经济进入新常态以及进行中的企业供给侧结构性改革,应对财务坏账率加以重视和控制。文章选取了近五年主要商业银行不良贷款余额的变化情况作为数据来源,通过定性和定量的统计分析方法进行详细研究,提出构建以商业银行不良贷款率为被解释变量,其他影响因素为解释变量的线性回归模型,并进一步给出相关解决财务坏账率问题的可行性建议与方案,以有效促进我国金融业在经济新常态下的长远发展。

【关键词】 特别提款权; 线性回归; 不良贷款率; 供给侧结构性改革; 风险

【中图分类号】 F832 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2016)22-0093-05

一、引言

“十三五”规划提出的我国财税及金融体制改革目标,在金融、财务、贸易和投资创新等方面均作了新的要求。考虑到全球经济在大宗商品价格不断下跌、美元持续加息预期引发国际资本流通加速产生的不明朗环境,同时国内经济已进入新常态,商业银行的供给侧结构性改革给我国整体金融业带来全新的机遇和挑战。

衡量商业银行的综合财务状况,其中一个重要的评价指标就是“财务坏账率”,该指标近年虽有一定程度的改善,但仍存在许多风险隐患,如果不能更有效地对财务坏账比率加以重视和控制,财务坏账将可能持续增加和恶化。为更具针对性和指向性,本研究以我国主要商业银行2011年至2015年间各季度不良贷款余额的变化情况为数据来源,对商业银行为代表的金融业整体财务坏账状况在供给侧结构性改革视角下进行详细分析和探讨,通过定性和定量的统计分析方法进行研究,提出构建以商业银行不良贷款率为被解释变量,其他影响因素为解释变量的线性回归模型,并进一步给出相关解决财务坏账率问题的可行性建议与方案,以有效应对我国金融业在经济新常态下的长远发展。

二、文献综述

(一)国外文献综述

《Global Commercial Bank Business》(2015)报告指出,为了解决银行财务坏账,人们常常寄托于像华融等那样的公司,通过其将财务坏账移出账外,使不良贷款减少。标准普尔(Standard & Poor)的分析师David Hu表示,随着中国经济放缓,市场预见的不良资产将会增加,华融和其他三家银行财务坏账的业务会不断增加[ 1 ],这表明这几家公司出手处理银行财务坏账的力度会有所加大。

(二)国内文献综述

马振国指出,我国商业银行的不良贷款宏观上是由我国经济体制以及监管不健全等方面造成,微观上是由银行业主体风险意识不全及借款人的信用问题造成,并从存量和增量的角度得出未来一段时间商业银行财务坏账将持续上升的结论,通过建立以不良贷款率为被解释变量的回归模型,印证了上述结论[ 2 ]。李美芳通过研究中国农业银行,选取2008年一季度到2012年四季度的20组样本数据进行分析,建立线性回归模型,发现资本充足率对银行财务坏账的影响所占比重最大,并指出要积极从多方面的影响因素入手,进一步控制我国商业银行不良贷款的增长[ 3 ]。

总结现有的文献不难发现,已有较多学者对商业银行综合财务报表状况作出过分析研究。但已有研究几乎都集中于需求侧的角度进行,对坏账比率的分析也仅限于从需求方角度提出关于影响因子变动的财务比率暂时性改良方案,而从供给侧角度对该行业的坏账财务状况深入分析,并从不同方面阐述商业银行财务坏账的决定性影响因素及提出改进建议措施的文献非常少。因此,本研究尝试基于供给侧结构性改革视角建立回归分析模型,探索经济新常态下我国商业银行财务坏账的解决方法。

三、当前商业银行财务坏账的成因及相关因素分析

(一)成因分析

1.商业信用的发展依然不够完善

由于银行经营的特殊性,风险便伴随着这一过程而开始。《新巴塞尔资本协议》指出,当代银行业面临的最大风险——信用风险,又称作违约风险,主要是指商业银行因借款者违约而给银行形成损失的可能性。人民币加入一篮子货币后,资本流通的步伐几乎可以跨越全球,国家不断推出新政促使人民币汇率形成机制更加市场化,利率市场化进一步发展也是对我国商业信用考评前所未有的考验。从2011年开始,截至2015年第四季度,可以看到各银行机构不良贷款的增长情况,由于贷款更加便利了,因此随着银行贷款业务增加而引起的收入也有所增加,但随之增加的还有银行的财务坏账。

2.现有金融体系不能完全适应以市场为主导的汇率水平

金融体制改革一直备受外界关注。如何更好地推进金融领域的开放,加大金融改革的力度,已经成为一个非常重要的课题。从近几年金融改革开放的实际情况看,我国也采取了大量的实质性措施:利率市场化取得重大突破,沪市和香港股市联通,人民币加入特别提款权,主张建立亚投行,金融业对民营资本开放等等,使中国的金融业和市场开放向更高水平发展。伴随着国外资本流动性增强,我国金融经济体制还不能经受急剧的非秩序化调整,面对类似于全球性的金融危机,其抵御能力是亟需提高的。在这样的背景下,以存贷利差为主要盈利模式的商业银行,由于制度上还处于不断完善的阶段,防范风险力度不足,加之商业信用本身也在完善过程中,更容易导致银行不良贷款的产生。

3.银行内控制度存在监管不严的漏洞

这里着重分析外资银行不良贷款率低的原因。经过观察和研讨,可以发现外资银行的内控制度十分严格,并且能够执行到位,主要表现在审批程序多,内控制度严格,放贷过程层层把关。以东亚银行为例。东亚银行总部在香港,正常的放贷一般首先经珠海审批,有时候经过上海审批;所要提交的资料不是一次性签发,而是根据实际的资料需要,一步一步审批。比如万达集团为解决车位贷的事情向东亚银行贷款,他们内部相关负责人需要催东亚银行的贷款到位,而东亚银行湛江分行也只能催上海分行,因为只有所有程序、手续到位,贷款才能发放。其他商业银行则比较宽松,为了盈利,有时候也允许放贷后再补足资料。

(二)主要相关因素分析

1.GDP增长率对银行不良贷款的影响

GDP是权衡国家经济发展程度的一个重要指标。在通常情况下,GDP的增长率越高,表明经济社会发展水平越好,人民币币值越稳定,股市需求的资金增加,企业营业状态总体良好,违约风险减低。这个时候整个社会对于信贷资金的需求就会有所上涨,银行也因此而加大了放贷的力度,无形中增加了货币的流通量,盈利增加,不良贷款减少。相反,GDP的增长率放缓甚至下滑,则表明经济良好形势放缓,股市低迷,企业经营状态不理想,社会信心不足,信贷资金需求不足,曾经放出的贷款很可能面临到期无法收回的风险,银行财务坏账增加。

2011年到2015年间,伴随着改革不断步入深水区,我国GDP总量呈现出不断增长的势头。然而GDP环比增长率却有所放缓(具体见表1),由2011年一季度的2.5%增速,到2015年四季度的1.5%,中间波动幅度较大,已有明显的放缓。与此相适应的商业银行不良贷款率有这样一个特点,当年的不良贷款率几乎在一个水平上:2011年保持在1.00%,2012年0.94%~0.95%,2013年在0.97%左右浮动,2014年为1.15%,到2015年,分别为1.39%、1.5%、1.59%、1.67%,不良贷款率总体趋势是不断上涨的。也就是说随着近几年我国GDP增长率增速的放缓,经济增长缺乏后劲,GDP增速的下滑导致了我国商业银行不良贷款率的增长,这是国民信心不足的表现之一。

鉴于此前的理解,假设GDP增长率与银行业中的不良贷款率呈负相关关系。

2.货币供应量对银行不良贷款的影响

在经济发展态势良好的时候,我国一般采取宽松的货币政策,即增加货币供应量来刺激市场经济的发展,此时市场上流通的货币量增加,银行的贷款利率下降,人们贷款的成本下降,流向股市的资金增加,企业的经营信心增强,为扩大生产,也纷纷增加银行贷款来实行扩大生产,整个社会经济呈现出一片朝气蓬勃的景象。然而,在经济低迷的时候,央行一般采取紧缩的货币政策,此时的现象则相反,由于信息的不对称和滞后性,许多企业在经济前景好的时候借入大量的债务资金,在经济低迷期该还而无法偿还贷款本金和利息,其结果是显而易见的:债务人无法偿还,违约风险增加;银行的盈利下降,不良贷款增加,不良资产增加,最终影响金融业的发展。

值得注意的是,商业银行不要为了增加利差而盲目放贷,否则最后也容易造成不良贷款的产生。尽管我国这几年来货币供应量在数量上不断增加,然而供应量的增长率却有较为明显的下滑痕迹,与此同时,我国商业银行的不良贷款率正在上升[ 4 ]。从这里,可以估计货币供应的增长速度与不良贷款率呈负相关。

3.资本充足率和拨备覆盖率对不良贷款率的影响

资本充足率是资产与风险的比值,从公式来看,可以得出,资本充足率越高,银行资产对于风险的保障程度就越高,也就是说,其抵御风险的能力就越强,能满足风险偿付的要求,否则相反。对于拨备覆盖率,正常情况下,该值越大,商业银行承担不良贷款所造成的损失能力就越强。对于资本充足率与商业银行不良贷款的关系,由于数值之间差距太大,放在同一个图表中不易看出二者的关系,因此不作图表分析,但是理论上是可行的。由此可见,资本充足率、拨备覆盖率二者与不良贷款率存在负相关关系。

四、研究设计和分析统计

(一)研究假设

鉴于商业银行在我国银行业乃至金融业中扮演着重要的角色,是我国直接经济活动的主体市场,因此研究假设限定于商业银行不良贷款的发展情况,选取2011年到2015年各个年份中四个季度商业银行的不良贷款余额作为数据样本,通过分析数据走势得出一些基本规律,并借此找出背后的原因,从而使问题得到解决。

(二)样本选取与数据来源

金融业包括了我国国内银行业、保险业以及证券业三大行业,范围过大,为避免分析缺乏重点,本文主要选取金融业当中银行业的商业银行作为研究对象。本文选取2011—2015年我国商业银行的不良贷款余额、不良贷款率、GDP增长率、广义货币供应量增长率、资本充足率以及拨备覆盖率的数据进行分析,数据样本如表1所示。

(三)模型变量和定义选择

在本文中,将要考察的对象——商业银行不良贷款率作为被解释变量,自变量选取GDP增长率、M2供应量增长率、资本充足率以及拨备覆盖率,通过多元线性回归来分析其中的拟合程度,从而为解决商业银行的不良贷款提出可行性的措施。

(四)研究模型设计

为更好地分析各个因素对商业银行财务坏账的影响,本文采用多元线性回归的方法检验各个因素对不良贷款的影响程度,研究模型为:

其中a为常数,x1、x2、x3、x4分别为GDP增长率、M2供应量增长率、资本充足率以及拨备覆盖率,b1、b2、b3、b4分别为x1、x2、x3、x4的系数。

(五)变量间的相关性分析

表2列示了2011—2015年以来4个自变量的相关性结果。结果表明,商业银行的不良贷款余额与GDP增长率、M2供应量增长率、资本充足率以及拨备覆盖率显著相关,采取多元线性回归模型是合理的。

(六)回归结果分析

表3列示了2011—2015年影响我国商业银行不良贷款率的因素,主要包括GDP增长率、M2供应量增长率、资本充足率以及拨备覆盖率的描述性统计。

通过表3可以看出,就单个因素而言,GDP增长率以及资本充足率与不良贷款率拟合程度较好;而M2供应量增长率以及拨备覆盖率则表现出明显的偏离,这种变化是不稳定的。回归结果见表4。

经过SPSS17.0数据软件的拟合分析,从表4的非标准化数据中,可以得出多元线性回归方程为:

Y=2.382-2.778x1-0.025x2-0.048x3-0.014x4+u

从回归方程中可以看到,x1、x2、x3、x4对于商业银行不良贷款率Y而言,相关影响系数分别为-2.778、-0.025、-0.048、-0.014,模型得出的结论与假设保持一致:GDP增长率、拨备覆盖率与不良贷款率呈负相关关系;M2供应量增长率以及资本充足率在模型中亦呈现出负相关关系,因此上述多元线性回归方程是有一定参考意义的。

(七)可靠性分析

为了考察研究结果的可靠性,对该多元线性方程以Anova分析进行可靠性检验(如表5)。多元线性回归方程显著性检验结果表明:此方程回归平方和为0.048,残差平方和为0.004,总平方和为0.052,其对应的F统计量为20.423,显著性水平sig为0.032,小于0.05,因此可以认为本文所建立的回归方程是有效的。

(八)研究结论

整个研究过程就影响商业银行财务坏账的因素进行假设,通过收集数据并拟合模型分析,拟合结果为Y=2.382-2.778x1-0.025x2-0.048x3-0.014x4+u,该结果表明:基于人民币加入一篮子货币,影响商业银行财务坏账的因素中,自变量GDP增长率对不良贷款率的影响最大,GDP增长2.778%,能使不良贷款率下降1%,反之,如果降低不良贷款率1%,就能带来GDP2.778%的增长;其他同理可得类似的结论。因此,要化解商业银行的不良贷款,首先,国家应该把重心放在经济增长上,通过供给侧结构性改革,为经济增速释放新的动力;其次,商业银行也要注意自身盈利能力的提升,增强风险防范能力;此外,不能单纯通过提高拨备覆盖率来降低不良贷款率,应注意与商业银行本身的信贷风险匹配。只有增强投资者和消费者的信心,不良贷款率才有望被控制在一个合理的范畴。

五、供给侧结构性改革下商业银行财务坏账防范与解决方案

我国正处于经济新常态下,尽管金融改革一直在进行并且取得了比较理想的效果,然而我国的商业银行坏账问题始终处于高风险状态,可控与否很大程度取决于这一轮供给侧结构性改革的成效,这对于商业银行甚至整个金融业的影响都是巨大的。因此,有效建立预警机制和准备足够的防范措施,才能降低“财务坏账率”这个重要财务指标,进而控制以商业银行为代表的金融业整体财务风险,主要方案措施如下:

(一)从供给侧完善我国银行业的信用评估体系

银行识别借款前的风险和贷款后对借款人道德风险的控制能力是影响不良贷款率的重要因素。银行出借资金给借款人,实质也是一种委托代理关系。因为银行与企业对信息的掌握程度不同,所以导致逆向选择和道德风险问题产生,不良贷款增加。不对称信息的存在使银行无法确定企业的实际风险,错误地贷款给一个高风险的借款人,而低风险的借款人却又因为各种原因得不到贷款。因此,银行对借款人的贷前识别能力和对贷款组合的选择能力直接影响不良贷款的产生。

为了减少信用风险导致的不良贷款,必须从供给侧采用严格的信用评级方法,对进入信用等级黑名单者进行公布,对其形成舆论压力,在整个行业内形成相互监督的管理机制;科学合理地对金融工具进行定价,不要一味追随市场趋势,也不要基于传闻证据的政治经济形势,从而为决策者管理风险提供一个准确的参考,多维度降低商业银行的信用风险。

(二)从供给侧加快我国金融体制的改革

在解决好不良贷款的定价和产权两大技术问题基础上试点从供给侧有序开展资产证券化,通过设立专门的中介机构或允许现有的证券公司、信托投资公司、资产管理公司股权证券化,并在证券交易所上市。这不仅可以增加金融资产管理公司股权的流动性,增加金融资产管理公司现金资产和解决金融资产管理公司的退出难题,还可以通过监管当局加强上市公司的强制性信息披露和社会监督,抑制企业道德风险发生。然而这只是权宜之计而非治本之策。经济学家郎咸平指出不良资产证券化、银行倒闭的方法都是治标不治本的办法,他认为要解决银行危机和财务坏账,目前应把重点放在制造业领域,帮它们解决危机。

(三)供给侧结构性改革下发展创新经济

可以看到,在经济发展迅猛、GDP不断创新高的时候,由于GDP增长而使得银行业不良贷款率不断下降,供给侧结构性改革下发展创新经济,给予社会各种资本以信心,企业经营状况良好,能合理借贷进行生产经营,能按时还贷;股市看好,流入股市的资本增加;银行经营状况良好,形成良好的盈利能力,这样才能形成良性循环。人民币进入SDR短期内不会带来太多资产配置的影响,投资者愿不愿意持有人民币资产,主要参考中国经济的内在增长潜力,包括人民币资产的收益率水平、交易成本以及交易价格。2016年召开的两会上,习近平总书记再次提及供给侧结构性改革,由原来追求经济增速到现在注重提高经济质量、经济潜在增速。因此大力发展经济,要不断推进供给侧结构性改革,主要表现在不断推进二胎开放政策释放劳动力、开展精准扶贫、农地流转更注重确权、确保资本有增无减、促进学研结合等方面。

(四)供给侧构建大数据信息服务平台,促进商业银行风险管理

在2016年的寒潮当中,人们就是利用了过往的天气资料数据,充分利用大数据网络平台,预报寒潮可能影响的范围和地区以及温度变化程度。大数据的价值得到充分发挥,也为人们深度挖掘和充分利用网络大数据的大价值带来了巨大机遇。为了防止不良贷款的产生,商业银行可以在内部建立大数据分析平台,帮助银行加强风险建模,提高风险量化能力,对客户及项目的风险和潜在风险作出有数据支撑的综合评估。商业银行可通过利用各种非传统渠道,如互联网、移动平台等,及时捕捉到以前无法使用的客户数据(包括非结构化、半结构化、流量数据等)并通过与传统数据的快速整合、关联补充,针对大数据的非结构化特征,依靠“云计算”等工具完成客户行为模式的分析,及时发现有不良记录或者出现不良贷款势头的客户,从源头处制止银行财务坏账的发生。

【参考文献】

[1] 中国“坏账银行”再受关注或即将爆发违约潮[R/OL]. http://opinion.hexun.com/2014-09-09/168277689.html.

[2] 马振国.新经济形势下我国商业银行不良贷款的影响因素研究[J].吉林大学学报,2015(3):29-30.

[3] 李美芳.中国农业银行不良贷款率影响因素分析[D].东北农业大学博士论文,2013:176-177.

[4] 毕海涛.论金融风险的防范与法律制度的完善[J].商场现代化,2015(8):34-35.

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