论文基于监管视角经济增长和信贷质量关系实证是关于本文可作为相关专业经济增长论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文经济增长就是财富增长对吗论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：银行信贷行为具有显著的顺周期特征,“新常态”背景下我国经济发展减速,商业银行信用风险高发,经济增长和信贷质量二者关系呈现互抑特征.对宏观、微观和金融环境因素和银行信贷质量的相互影响进行研究,发现经济增长和信贷质量存在着长期稳定的均衡关系以及新常态下二者存在相互抑制关系等结论.
关键词：新常态；经济增长；信贷质量；监管
中图分类号：F830.5 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2017）07-0065-06
一、引言
银行的信贷行为具有显著的顺周期特征,当经济处于上升阶段,银行扩张信用,推动实体经济中的投资和消费,信贷投放进一步向经济中的繁荣行业和企业倾斜,产融呈现良性互利关系；当经济增长减速,上述互利关系反转,银行在信用风险上升的压力下收缩信贷供给,抑制实体经济中投资和消费,退出萧条行业和企业,加剧经济的衰退.近年来,我国经济发展逐步进入速度回归、结构优化、动力转换的“新常态”,原有经济增长模式发展不平衡、不协调、不可持续问题逐步显现,受顺周期效应影响,经济下行压力深刻地反映到银行信贷上,对银行经营模式和风险防控形成挑战和冲击,银行业盈利能力随之出现结构性下滑,信贷质量和经济增长呈现出复杂深刻的制约关系.以山东省银行业为例,2012年,不良贷款率为1.6%,信贷投放增速为14.2%,利润增速为17.4%,而2016年末,不良贷款率上升至2.14%,信贷投放增速下降至10.5%,利润增速下滑至-5.9%.对经济增长和信贷质量这种互相制约的关系开展深入客观的研究,有助于寻找制约关系的突破口,为监管政策的制定实施提供理论依据和实证基础,更好地引导银行业主动适应经济结构变革,实现和经济发展的良性互动.
国外理论界对经济增长和银行信贷质量的关系做了大量的研究和探讨,如Meyer和Yeager（2001）认为收入增长率、利率和失业率等一些重要宏观经济变量可以作为银行不良贷款率的良好预警指标.Max Bruche（2010）则从企业个体的微观角度分析,认为企业违约概率和信用周期相关等.我国学者也进行了许多有益的探索,如巴曙松等（2008）认为经济回落周期是检验中国银行业风险管理能力的最好时机；吴亚男和胡捷（2012）选择GDP、CPI等少数解释变量建立多元线性模型,分析其和不良贷款间的关系；唐丹（2015）从理论研究角度,探讨了新常态下银行面临的挑战和应对等.但总体看,现有的研究选取少数经济指标作为解释变量者多,建立全面指标体系探讨者少；定性研究多,定量研究少；基于时段性研究多,而基于较长时间序列的研究少.本文通过建立经济金融指标体系,构建综合评价模型,利用监管部门较长时段的样本数据,全面测算样本期间指标评价值,并综合运用多种时间序列研究方法,实证分析经济因素和银行信贷质量的相互影响,并从监管角度提出政策建议.
二、综合评价模型和时间序列值测算
(一)指标体系确定
本文在评价指标选择时,主要遵循四个原则：一是全面性,将指标体系分为经济综合指标、金融环境指标和企业经营指标3个模块,并继续细分层次,以期从宏观、中观和微观视角全面反映商业银行和金融生态环境的相互作用.二是规范性,为保证指标的科学性和可得性,从国家统计局颁布的宏观经济评价指标和银监会非现场监管指标等成熟体系中选取.三是重要性,由于同一类型的经济指标往往存在较高的关联度,为确保指标代表性,在同类指标中,重点选取代表性较为突出的关键指标.四是灵敏性,倾向于选择增速指标等变动相对较大,能够充分体现出经济发展趋势细微调整的指标.
综合上述原则,本文建立的经济增长评价指标体系由3个模块组成,包括3个基础指标、10个一级指标和20个二级指标,如图1所示.
同时,本文选择不良贷款率作为衡量银行信贷质量的指标,作为被解释变量纳入时间序列分析,以对比经济减速增长阶段银行和经济间相互制约的程度差异.
(二)综合评价模型构建
本文所用经济数据来源于万得数据库；银行数据来源于银监会监管统计信息系统,均为季度数据；受限于银监会监管统计信息系统数据收集时间,选择2009—2016年末山东省的数据进行研究.运用综合指数法对样本期各时点数据进行综合评价,将基础指标合成为综合度量值,综合反映宏观、微观和金融生态三个层面的经济运行特征.公式为：[M等于i等于1nDiWi],其中D表示标准化的基础指标值,[ω]表示相应指标的权重,M表示各评价指标值.具体计算思路是对照各项基础指标的实际数值和预先设定的评价区间计算出标准值,再加权平均得到综合评价值.本文将分别从划分基础指标评价区间、指标数据标准化和确定各级指标权重三个方面,建立综合评价模型.
1. 根据样本期内各基础指标统计分布,将指标值划分为5个评价区间,分别对应（0,20]、（20,40]、（40,60]、（60,80]、（80,100]5个标准化的取值区间.指标值达到某个评价区间端点意味着该指标已经发生了显著变化,鉴于指标均为定量指标,本文主要基于指标值落在各区间概率相等的原则,分别计算出80%、60%、40%、20%概率的分位數,以此作为临界值对各指标进行划分,具体区间见表1.
2. 依据区间划分对定量指标的实际数值进行标准化处理.指标可分为两类：一是正指标,即数值越大越好的指标,如人均收入指标；二是逆指标,即数值越小越好的指标,如亏损企业亏损额增速指标.本文根据指标值和区间临界值间的相对位置,将原始值映射到分数上限和下限的对应位置.构建如下模型：
用[x]表示指标原始值,则指标标准值[S（x）]即为：
[Sx等于li-+x-ti-ti+-ti-×li+-li-,x是正指标li-+ti+-xti+-ti-×li+-li-,x是逆指标]
其中[x∈[ti-,ti+]],[ti-]和[ti+]分别表示指标原始值第i个风险预警区间的上限和下限,[li-]和[li+]分别表示标准值第i个区间的上限和下限,i等于1,2,3,4,5.
总结:本论文主要论述了经济增长论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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