第1章引言1.1研究背景與研究意義1.1.1研究背景農(nóng)業(yè)是一國(guó)之根本，也是立國(guó)之本。多年來，我國(guó)的農(nóng)業(yè)發(fā)展總體上仍處于起步階段，規(guī)模小、科技含量低的狀況。在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)的背景下，國(guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展給予了更多的關(guān)注，出臺(tái)了一系列的惠農(nóng)促農(nóng)政策，推動(dòng)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化，促進(jìn)鄉(xiāng)村振興。農(nóng)村商業(yè)銀行是一家以“三農(nóng)”為主業(yè)，服務(wù)于農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融機(jī)構(gòu)，是國(guó)家惠農(nóng)政策和經(jīng)濟(jì)扶持政策的落實(shí)主體。近年來，為了促進(jìn)國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，解決實(shí)體企業(yè)的融資問題，各級(jí)政府和銀行主管部門已經(jīng)多次發(fā)聲。2019年2月22日王德蓉.以憂患意識(shí)筑牢金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的安全屏障[N].新湘評(píng)論，2019.，中共中央總書記習(xí)近平在主持中共中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時(shí)強(qiáng)調(diào)，要正確把握金融本質(zhì)，深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，平衡好穩(wěn)增長(zhǎng)和防范風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。2023年10月中央金融工作會(huì)議會(huì)議強(qiáng)調(diào)王德蓉.以憂患意識(shí)筑牢金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的安全屏障[N].新湘評(píng)論，2019.周楚卿.中央金融工作會(huì)議在北京舉行[N].新華社，2023-10-31(3).然而，隨著后疫情時(shí)代的到來，農(nóng)商銀行面臨著前所未有的信貸風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)，全球經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)生了巨大變化，產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)、消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整等因素給農(nóng)商銀行的信貸業(yè)務(wù)帶來了新的挑戰(zhàn)。許多農(nóng)村商業(yè)銀行存在風(fēng)險(xiǎn)防治能力低、內(nèi)部控制體系不完善、信用風(fēng)險(xiǎn)高、不良貸款不斷增加、高質(zhì)量客戶和個(gè)人客戶持續(xù)流失等問題。同樣A銀行也在信貸風(fēng)險(xiǎn)上面臨著一些問題，它的背后折射出千千萬萬農(nóng)村商業(yè)銀行面臨的挑戰(zhàn)。因此，如何在下行的宏觀大環(huán)境下持續(xù)發(fā)展，走出當(dāng)前的風(fēng)險(xiǎn)困境，有效提高風(fēng)險(xiǎn)管控能力，成為了農(nóng)村商業(yè)銀行亟待解決的問題。1.1.2研究意義理論意義農(nóng)村商業(yè)銀行在發(fā)展歷史和服務(wù)群體上具有一定的相似之處，在信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)防和控制方面具有一定的共性。通過對(duì)A銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理體系的分析，并與相應(yīng)年份的調(diào)查和分析相結(jié)合，發(fā)現(xiàn)影響其信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，通過推出相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防控對(duì)策，為該農(nóng)商行管理層提出防范信貸風(fēng)險(xiǎn)針對(duì)性政策打好基礎(chǔ)，切實(shí)有效的提高A銀行行的風(fēng)險(xiǎn)防控水平，幫助其形成規(guī)范化的風(fēng)險(xiǎn)防控體系，以此其提升A銀行信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防范能力，提供現(xiàn)實(shí)參考，同時(shí)對(duì)于其他農(nóng)村商業(yè)銀行解決自身的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控問題也具有一定的借鑒意義。實(shí)踐意義A銀行作為當(dāng)?shù)亟鹑谑袌?chǎng)重要成員，信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防控不僅關(guān)系到銀行的經(jīng)營(yíng)安全，也影響到整個(gè)地區(qū)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。本文在分析了A銀行信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對(duì)A銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的主要問題進(jìn)行了深入研究，并對(duì)如何化解該銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)提出了一些對(duì)策。這樣，A銀行就可以對(duì)信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行有效的處理，減少其信用變成不良貸款的比例，改善其信用業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)管理，提高其資產(chǎn)質(zhì)量，提高其盈利能力，推動(dòng)其信貸業(yè)務(wù)的良性、可持續(xù)發(fā)展。同時(shí)，要保證信貸資金的正常流動(dòng)，更好的服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。1.2研究?jī)?nèi)容與研究目的1.2.1研究?jī)?nèi)容本文主要從商業(yè)銀行的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和銀行風(fēng)險(xiǎn)防范和控制的現(xiàn)狀出發(fā)，對(duì)A銀行信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，結(jié)合近幾年經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，找出其中存在的問題，分析研究問題因素，建立指標(biāo)體系，運(yùn)用主成分分析法對(duì)企業(yè)做出綜合評(píng)估，據(jù)此提出針對(duì)性優(yōu)化方案。有助于A銀行解決其信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理中存在的問題，提高信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理水平，更好的服務(wù)與當(dāng)?shù)氐膶?shí)體經(jīng)濟(jì)。1.2.2研究目的2023年中央金融工作會(huì)議的重點(diǎn)是通過全方位監(jiān)管更好的防范金融風(fēng)險(xiǎn)。農(nóng)村商業(yè)銀行是我國(guó)金融體系的重要組成部分，而提升農(nóng)村商業(yè)銀行防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力，有利于發(fā)揮對(duì)普惠金融的積極作用，扶持農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文基于A銀行的部分?jǐn)?shù)據(jù)，分析其信貸風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀及影響因素，通過建立模型實(shí)證分析這些因素對(duì)該行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，并根據(jù)實(shí)證結(jié)果得出結(jié)論，從而提出對(duì)應(yīng)的防控建議。1.3研究思路與研究方法1.3.1研究思路本文通過對(duì)A銀行近幾年的業(yè)務(wù)資料的統(tǒng)計(jì)與分析，找出了A銀行在信貸風(fēng)險(xiǎn)方面存在的問題及成因，并據(jù)此提出改進(jìn)措施，以減少銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。首先對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的文獻(xiàn)進(jìn)行了研究，并對(duì)當(dāng)前商業(yè)銀行所面對(duì)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)有了較為全面的了解，運(yùn)用最近幾年的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)了A銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)狀，找出了A銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)防控中的不足之處，分析問題產(chǎn)生的原因，并建立了主成分得分模型，對(duì)各影響因素進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果，提出了相關(guān)的優(yōu)化方案。1.3.2研究方法實(shí)證分析為構(gòu)建信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分體系，運(yùn)用SPSS26.0軟件，其中采用主成分分析法，在宏觀和銀行層面等不同指標(biāo)中找出A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，以期得到更準(zhǔn)確結(jié)論，從而提出更具現(xiàn)實(shí)意義的措施。文獻(xiàn)研究法為了深入了解農(nóng)業(yè)相關(guān)信貸理論，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，收集整理有關(guān)農(nóng)村商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的文獻(xiàn)，為研究A銀行信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的問題奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)分析法在A銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)分析中，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析的方法，從不良貸款總量、不良貸款率以及貸款遷徙率等方面進(jìn)行描述，并繪制圖表，便于分析該銀行的不良貸款現(xiàn)狀。1.4文獻(xiàn)綜述1.4.1信貸風(fēng)險(xiǎn)因素研究現(xiàn)代學(xué)者在進(jìn)行多因素對(duì)變量影響的研究時(shí)，使用主成分分析法構(gòu)建指標(biāo)評(píng)價(jià)體系，能獲得較好的效果，所以對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)的選擇尤為重要。在宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)信貸的影響方面，索彥峰和李麟（2009）運(yùn)用格蘭杰因果關(guān)系分析方法，發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)是導(dǎo)致銀行不良資產(chǎn)增加的主要原因；趙洪丹、丁志國(guó)（2010）指出，由于國(guó)家政策的改變，導(dǎo)致了商業(yè)銀行在經(jīng)營(yíng)管理方面出現(xiàn)了問題，從而導(dǎo)致了不良資產(chǎn)的大量增加。在銀行自身因素對(duì)信貸的影響方面，曹水清（2019）通過構(gòu)建多元線性回歸方程，證明了資本充足率、銀行規(guī)模是常熟農(nóng)商銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的主要影響因素。1.4.2涉農(nóng)信貸產(chǎn)品業(yè)務(wù)研究關(guān)于涉農(nóng)信貸產(chǎn)品方面，國(guó)內(nèi)學(xué)者有許多研究，如朱安順（2016）提出，要根據(jù)不同的經(jīng)營(yíng)主體，如企業(yè)、個(gè)體工商戶和合作社等，制定相應(yīng)的信貸產(chǎn)品，以適應(yīng)不同的市場(chǎng)主體的不同需要。要加速服務(wù)模式的創(chuàng)新，改革貸款程序，還款期限，抵押擔(dān)保方式等，以解決手續(xù)繁瑣，擔(dān)保難的問題；宮斌（2020）指出隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的不斷進(jìn)步，農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化所帶來的農(nóng)戶資金需求規(guī)模不斷增大，這為商業(yè)銀行的發(fā)展提供了較大的客戶群體，并且可以優(yōu)化商業(yè)銀行的資金結(jié)構(gòu)，增加新的收益，進(jìn)而推進(jìn)商業(yè)銀行的可持續(xù)發(fā)展；慕慧娟，崔巍平（2021）對(duì)國(guó)內(nèi)銀行信貸服務(wù)助力鄉(xiāng)村振興的案例進(jìn)行了研究，分析了我國(guó)金融服務(wù)助力鄉(xiāng)村振興的挑戰(zhàn)，構(gòu)建了優(yōu)化鄉(xiāng)村振興制度建設(shè)，完善鄉(xiāng)村振興金融供給體系，優(yōu)化農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈格局的應(yīng)對(duì)策略。1.4.3涉農(nóng)信貸產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)防控研究關(guān)于涉農(nóng)風(fēng)險(xiǎn)防控方面，楊白鹿和鐵衛(wèi)國(guó)（2019）對(duì)小額扶貧信貸的防控策略進(jìn)行了深入的分析，認(rèn)為在小額扶貧信貸中，農(nóng)戶將其資本用于自己的生活需要，缺乏一個(gè)合理的投資方向，對(duì)國(guó)家的相關(guān)政策和法規(guī)不甚了解等；林雅娜和謝志忠（2017）認(rèn)為，如果不提高農(nóng)村金融市場(chǎng)的健全度，我國(guó)農(nóng)村金融市場(chǎng)長(zhǎng)期存在著“融資難”的問題，很難從根本上解決“三農(nóng)”問題；周拓（2021）認(rèn)為，改善銀行的內(nèi)部監(jiān)管制度、標(biāo)準(zhǔn)化信貸風(fēng)險(xiǎn)管理程序、改進(jìn)信貸評(píng)級(jí)制度等措施是可行的；崔鈞等（2016）還提出以通過互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)處置不良貸款。

A銀行信貸業(yè)務(wù)現(xiàn)狀2.1銀行基本情況A銀行總部位于浙江省紹興市，是浙江省首批改制成立的農(nóng)商行。前身為紹興縣信用聯(lián)社，1987年列入全國(guó)農(nóng)村金融體制改革試點(diǎn)，與農(nóng)業(yè)銀行脫鉤后成立紹興縣信用聯(lián)社。2005年改制為浙江紹興縣農(nóng)村合作銀行，2011年再度改制成為農(nóng)商銀行。A銀行注冊(cè)資本15.09億元，擁有107家網(wǎng)點(diǎn)，分布于紹興市柯橋區(qū)、越城區(qū)和義烏市，并在嵊州作為主發(fā)起行設(shè)立嵊州A村鎮(zhèn)銀行。2021年6月25日，A銀行成功登陸上交所主板，成為浙江省首家上市農(nóng)商銀行李玉雯.瑞豐銀行時(shí)隔兩年再?zèng)_A股今上會(huì)，有望成為浙江首家上市農(nóng)商行[N].每經(jīng)，2021.李玉雯.瑞豐銀行時(shí)隔兩年再?zèng)_A股今上會(huì)，有望成為浙江首家上市農(nóng)商行[N].每經(jīng)，2021.在長(zhǎng)期經(jīng)營(yíng)實(shí)踐中，A銀行始終致力于建設(shè)全方位成體系以人為核心的普惠金融，連續(xù)三屆獲得全國(guó)農(nóng)商銀行“標(biāo)桿銀行”稱號(hào)，并在全國(guó)農(nóng)村中小金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管工作會(huì)議上作典型介紹。2023年6月，A銀行營(yíng)業(yè)部榮獲“2022年銀行業(yè)營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)文明規(guī)范服務(wù)百佳示范單位”稱號(hào)，成為紹興全市金融系統(tǒng)首家、浙江農(nóng)商銀行系統(tǒng)目前唯一擁有百佳示范網(wǎng)點(diǎn)的銀行機(jī)構(gòu)。2.2信貸業(yè)務(wù)現(xiàn)狀2022年，該行堅(jiān)持零售轉(zhuǎn)型和數(shù)字化改革戰(zhàn)略方向不動(dòng)搖，夯實(shí)大零售、大資管、大數(shù)字板塊協(xié)同發(fā)展，持續(xù)加大對(duì)“三農(nóng)”、小微企業(yè)等普惠領(lǐng)域的金融支持力度，整體經(jīng)營(yíng)發(fā)展有序、盈利穩(wěn)健。資負(fù)規(guī)?？焖侔l(fā)展。2022期末，全行總資產(chǎn)達(dá)到1,596.23億元，較年初增加227.55億元，增幅16.6%；總負(fù)債1,444.47億元，較年初增加213.96億元，增幅17.4%；凈資產(chǎn)151.7億元，較年初增加13.60億元，增幅9.84%。圖1資產(chǎn)負(fù)債及貸款情況存貸規(guī)模齊創(chuàng)新高。2022年底，全部存款余額為1,236.7億元，較年初增加233.45億元，增長(zhǎng)23.27%；各項(xiàng)貸款余額為1,028.96億元，首次超過1000億元，較年初增加178.61億元，增長(zhǎng)21.00%。盈利能力持續(xù)增長(zhǎng)。2022年，該行完成營(yíng)業(yè)收入35.25億元，同比增長(zhǎng)6.5%；歸屬于公司股東的利潤(rùn)15.28億元，同比增加20%。在2023年上半年，大零售的轉(zhuǎn)型不斷深入，中間業(yè)務(wù)收入有所好轉(zhuǎn)，應(yīng)收賬款有所下降，共獲得220萬元的中間收益，其中各種營(yíng)銷產(chǎn)品比去年同期增加了79.72%，而企業(yè)貸款、普惠小微貸款余額也分別增加了20%以上。資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)中向好。2022年末，該行的不良貸款比率為1.08%，比年初降低0.17個(gè)百分點(diǎn)。貸款撥備余額計(jì)提31.14億元，同比增長(zhǎng)15.42%，較年初增加4.16億元，信貸資產(chǎn)質(zhì)量有所提升。2.3不良貸款情況根據(jù)2023年上半年年報(bào)的披露，A股10家上市農(nóng)商銀行包括：重慶、上海、青島、常熟、紫金、無錫、張家港、蘇州、A、江陰農(nóng)商行，整體資產(chǎn)質(zhì)量明顯向好。其中，僅上海農(nóng)商銀行的不良貸款率上升了1個(gè)百分點(diǎn)，為0.95%，其余9家銀行的不良貸款率都有所改善，其中有7家A股上市農(nóng)商行的不良貸款率低于1%。如圖2，青島農(nóng)商行不良貸款率為1.93%，盡管仍高出同上市銀行水平，但較年初已降低了26個(gè)基點(diǎn)；重慶農(nóng)商行不良貸款率達(dá)到1.21%，較年初微降1個(gè)基點(diǎn)，撥備覆蓋率也繼續(xù)保持較高水平維持在十家上市銀行前列；紫金農(nóng)商行不良貸款率1.19%，較年初下降0.01個(gè)百分點(diǎn)，保持歷史，進(jìn)一步夯實(shí)資產(chǎn)質(zhì)量。在2023年上半年，常熟農(nóng)商行不良貸款率下降了6個(gè)基點(diǎn)至0.75%，在農(nóng)村商業(yè)銀行行列中，繼續(xù)維持了信貸資產(chǎn)的質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)；無錫農(nóng)商行的不良貸款率為0.77%，比年初下降0.04個(gè)百分點(diǎn)，在整個(gè)行業(yè)中也處于領(lǐng)先地位。張家港農(nóng)商銀行不良貸款率僅為0.88%，撥備覆蓋率超過500%，資產(chǎn)質(zhì)量良好；截至2023年上半年末，A銀行和江陰農(nóng)商行的不良貸款率均為0.98%，但前者撥備覆蓋率為299%，后者撥備覆蓋率為500%，遠(yuǎn)高于監(jiān)管規(guī)定的150%，說明其貸款損失準(zhǔn)備金較為充足，風(fēng)險(xiǎn)控制能力有所提高。圖22023年上半年上市農(nóng)商行的不良貸款率A銀行這幾年的不良貸款比率逐年降低，但是都未低于1%，在2023年上半年，不僅不良貸款總量有所降低，不良貸款率首次降至1%以下，這主要是由于其所在地區(qū)的客戶素質(zhì)較好，以及其近年來對(duì)資產(chǎn)質(zhì)量管控的加強(qiáng)。而2015—2022年的不良貸款總量，整體呈上升趨勢(shì)。2019到2020年是一個(gè)重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這一年不良貸款總量突破10億，增長(zhǎng)速度也是近八年最快，比上年末多了近1.5億人民幣，增長(zhǎng)17.35%。結(jié)合其發(fā)展歷程發(fā)現(xiàn)，在2019年A銀行深入促轉(zhuǎn)型，推出了首款互聯(lián)網(wǎng)秒貸產(chǎn)品“浙里貸”，線上和線下雙制度運(yùn)行，全年新增存貸客戶8.2萬戶，全年貸款新增70億元，成為近幾年不良貸款的增長(zhǎng)量第二高，實(shí)現(xiàn)了農(nóng)民信貸的一場(chǎng)革命性變化。在2020年，A銀行單列一億元信貸規(guī)模專項(xiàng)用于疫情防控相關(guān)企業(yè)的信貸支持，并開疫情防控專項(xiàng)綠色通道，不良貸款總量環(huán)比增長(zhǎng)速度達(dá)到最高。圖3不良貸款總量與不良貸款率組合圖從撥備覆蓋率上，可以看出2020年對(duì)A銀行信貸業(yè)務(wù)的影響，當(dāng)年的貸款質(zhì)量有所下降。撥備覆蓋率是銀行壞賬準(zhǔn)備金比率，等于貸款損失準(zhǔn)備比不良貸款，是衡量貸款損失準(zhǔn)備金是否充足的重要指標(biāo)。由于不良貸款余額持續(xù)上升，而撥備覆蓋率不足，使其在2020年底出現(xiàn)了一定程度的下滑。之后的2021和2022年，分別為252.9%和280.5%，大大超過了監(jiān)管要求的150%，顯示出良好的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)，且撥備覆蓋率呈現(xiàn)直線上升的趨勢(shì)，其原因是銀行的不良貸款總量的增長(zhǎng)速率小于貸款損失準(zhǔn)備的增長(zhǎng)速率，同時(shí)提取了更多的貸款損失準(zhǔn)備，使銀行在風(fēng)險(xiǎn)控制方面的能力有所提高。圖4撥備覆蓋率折線圖貸款遷移率可以直接地反映出一家銀行的信貸質(zhì)量。正常類的貸款遷徙率是指正常類別貸款向下遷移到關(guān)注類和不良貸款之間的比例，而關(guān)注類貸款遷徙率則是指關(guān)注類貸款向下遷移為不良貸款的比例。在過去三年中，A銀行的正常類貸款遷徙率和關(guān)注類貸款遷徙率趨勢(shì)如圖5所示，在2020年，這兩項(xiàng)數(shù)字均在同期處于高位，特別是關(guān)注類貸款遷徙率高達(dá)36.22%，大量的關(guān)注類貸款向下遷移成為不良貸款，導(dǎo)致了貸款質(zhì)量的嚴(yán)重下降，從上文的分析中可以看出，在2020年，不良貸款的數(shù)量迅速增加，高達(dá)10.1億元，經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)這與當(dāng)時(shí)的社會(huì)情況及銀行轉(zhuǎn)型政策有密切關(guān)系。圖5貸款遷徙率

第3章A農(nóng)商信貸風(fēng)險(xiǎn)實(shí)證研究3.1理論分析A銀行近幾年的信貸業(yè)務(wù)發(fā)展已經(jīng)趨于平穩(wěn)，但是仍然存在著一些不足，阻礙了其發(fā)展，同時(shí)由于經(jīng)濟(jì)下行的壓力，內(nèi)外環(huán)境的改變，使得農(nóng)商銀行的業(yè)務(wù)發(fā)展面臨著新的挑戰(zhàn)，并且為了防范可能出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，一些機(jī)構(gòu)在進(jìn)行著存量風(fēng)險(xiǎn)的清理工作，這些都會(huì)對(duì)收益產(chǎn)生一定的影響。所以本文將從宏觀和微觀兩個(gè)方面分析，結(jié)合本該銀行的實(shí)際情況，從其中提取可能影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的七個(gè)指標(biāo)，以進(jìn)行下一步實(shí)證研究。3.1.1GDP增長(zhǎng)率本文選取了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增速作為衡量我國(guó)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。在經(jīng)濟(jì)下滑的情況下，企業(yè)經(jīng)營(yíng)收益降低、償債能力降低、貸款違約率升高、信用風(fēng)險(xiǎn)增大；反之，信用風(fēng)險(xiǎn)則呈下降趨勢(shì)。當(dāng)前，我國(guó)的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)總體上還存在著下行的壓力，增速已經(jīng)從高增速轉(zhuǎn)向了中高增速。從2013年開始，我國(guó)GDP增速持續(xù)下降，到2015年甚至跌破7.0，之后在6.8上下浮動(dòng)，2020年觸底后，在2021年反彈達(dá)到近些年的最高值8.1，但2022年增長(zhǎng)勢(shì)頭依然不夠強(qiáng)勁，總體來看，形勢(shì)不容樂觀。經(jīng)濟(jì)的負(fù)增長(zhǎng)導(dǎo)致一些企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本增加，特別是相對(duì)較弱的小微企業(yè)的盈利水平降低。中國(guó)工業(yè)企業(yè)的利潤(rùn)總額有所下降，虧損總額也有所增加。特別是在2015年，工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)總額大幅下降，總虧損達(dá)到峰值。此外，幾年來中美貿(mào)易戰(zhàn)的摩擦，加上產(chǎn)能過剩的減少、去杠桿化和金融部門的嚴(yán)格監(jiān)管，增加了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的下行壓力。員工人數(shù)眾多的企業(yè)，尤其是傳統(tǒng)行業(yè)，面臨著資本鏈破裂的風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)的償付能力下降，信用違約率急劇上升。A銀行貸款以制造業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)為主導(dǎo)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)占比高。然而，在經(jīng)濟(jì)低迷時(shí)期，中小企業(yè)的影響更大，由于缺乏資本和技術(shù)，貸款違約，經(jīng)營(yíng)困難。結(jié)合對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀分析，可以看出，在2016年當(dāng)GDP增長(zhǎng)率低至7.0以下時(shí)，銀行的不良貸款比率顯著上升，達(dá)到峰值，貸款質(zhì)量有所下降。圖6GDP增長(zhǎng)率3.1.2利率扭曲程度利率扭曲程度等于市場(chǎng)利率和存款基準(zhǔn)利率的差值，其中的市場(chǎng)利率使用一年期的同業(yè)拆借市場(chǎng)利率的均值。在長(zhǎng)期的利率水平下，存貸價(jià)差與平衡價(jià)差的偏離將導(dǎo)致利率扭曲。在2017年和2020年，利率扭曲程度偏大，說明我國(guó)的利率市場(chǎng)化水平較低。由于利率市場(chǎng)化的深化，銀行的信用業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的控制也變得更加困難，從而增加了信用風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致信貸資產(chǎn)的質(zhì)量較差，所以選擇將利率扭曲程度作為影響信貸業(yè)務(wù)的一項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素。圖7利率扭曲程度3.1.3資本充足率資本充足率反映的是商業(yè)銀行在債權(quán)人資產(chǎn)遭到損失之前，可用自有資本承擔(dān)損失的程度，是檢測(cè)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力的一項(xiàng)重要指標(biāo)。在長(zhǎng)期的利率水平下，存貸價(jià)差與平衡價(jià)差的偏離將導(dǎo)致利率扭曲。在2017年和2020年，利率扭曲程度偏大，說明我國(guó)的利率市場(chǎng)化水平較低。由于利率市場(chǎng)化的深化，銀行的信用業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的控制也變得更加困難，從而導(dǎo)致信貸資產(chǎn)的質(zhì)量較差，同時(shí)也增加了信用風(fēng)險(xiǎn)。一般來說，信貸供應(yīng)規(guī)模越大，提取準(zhǔn)備金越多，資本金越多，資本充足率越高，銀行所能覆蓋的風(fēng)險(xiǎn)敞口就越高，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。如下圖所示，2019-2021年資本充足率突破了18%，表明其財(cái)務(wù)穩(wěn)定性越高，對(duì)損失和風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)能力也相對(duì)越強(qiáng)。2018年，全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不確定性增加，增長(zhǎng)勢(shì)頭放緩，國(guó)際金融市場(chǎng)波動(dòng)較大；金融監(jiān)管嚴(yán)格，新資產(chǎn)管理規(guī)則逐步實(shí)施，不良資產(chǎn)壓力增加。所有這些因素都對(duì)銀行業(yè)的資本充足率產(chǎn)生了相當(dāng)大的影響，所以在2018、2019年出現(xiàn)小高峰。在2020年的特殊情況下，該行在防控疫情大戰(zhàn)、復(fù)工復(fù)產(chǎn)大考、服務(wù)區(qū)域大局中，合力戰(zhàn)勝重重險(xiǎn)關(guān)，資本充足率仍能維持在18%以上，良好的資產(chǎn)質(zhì)量為本行深化轉(zhuǎn)型奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，為廣大農(nóng)商行做出了表率。圖8資本充足率3.1.4資產(chǎn)收益率資產(chǎn)收益率是稅前利潤(rùn)和資產(chǎn)總額的比率，同時(shí)也是衡量企業(yè)盈利能力的重要指標(biāo)。在考察公司的業(yè)績(jī)時(shí)，投資者會(huì)把重點(diǎn)放在與投入資產(chǎn)有關(guān)的利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)效應(yīng)上，通常會(huì)參考每股收益和權(quán)益收益率等指標(biāo)來判定，但是，資產(chǎn)收益率也是一項(xiàng)需要參考的重要指標(biāo)。它的高低直接反映了銀行的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力和發(fā)展?jié)摿?，也是決定其是否要舉債經(jīng)營(yíng)的重要依據(jù)。和其他指標(biāo)共同分析時(shí)，可以說明公司經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)程度，因此將它納入來進(jìn)行分析是有必要的。3.1.5銀行規(guī)模用分支機(jī)構(gòu)和從業(yè)人員數(shù)量已不能完全度量銀行的規(guī)模，而是選擇資產(chǎn)總額來代表銀行規(guī)模。因?yàn)殂y行規(guī)模的概念較為抽象、形式較為模糊，這些特點(diǎn)使其很難有一個(gè)統(tǒng)一的概念對(duì)其進(jìn)行界定。以往，一個(gè)銀行的從業(yè)人員和分支機(jī)構(gòu)的數(shù)量代表著一家銀行的規(guī)模大小，然而，隨著我們進(jìn)入信息領(lǐng)域，銀行業(yè)已經(jīng)有了相應(yīng)的改善，通過建立網(wǎng)上銀行等方式，可以輕松、方便地取代勞動(dòng)力，減少了分行的建立。一般大規(guī)模的銀行通常具有更高的風(fēng)險(xiǎn)，有大而不倒的政府隱形信用擔(dān)保，在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，會(huì)更加傾向于用高風(fēng)險(xiǎn)博取高收益；而規(guī)模過于小的銀行，即使有良好的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)也無法吸收到足夠的存款，只能通過提高利率來增加競(jìng)爭(zhēng)力，這種不公平的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境會(huì)讓小銀行的經(jīng)營(yíng)狀態(tài)惡化，風(fēng)險(xiǎn)也驟然提高。久而久之，資本的天平不斷向大銀行傾斜，從而使大小銀行規(guī)模差異更大，進(jìn)入惡性循環(huán)。所以，一味的規(guī)模過大會(huì)提高商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，銀行經(jīng)營(yíng)狀況惡化，導(dǎo)致金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱問題加劇。3.1.6行業(yè)集中度A銀行的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)仍以制造業(yè)為主導(dǎo)，同時(shí)受地理位置的影響，銀行貸款更加集中于制造業(yè)。銀行貸款過于集中當(dāng)?shù)?、某行業(yè)或某些客戶時(shí)，一旦出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩，就會(huì)產(chǎn)生連帶反應(yīng)，引發(fā)大規(guī)模貸款違約，風(fēng)險(xiǎn)不能分散從而使信貸風(fēng)險(xiǎn)大幅增加。當(dāng)前，我國(guó)已進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整已步入新的階段。在去產(chǎn)能、進(jìn)行結(jié)構(gòu)改革的過程中，像制造業(yè)這樣的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，已經(jīng)受到了嚴(yán)重的沖擊，很多企業(yè)打破了資金鏈，倒閉甚至破產(chǎn)，無法償還銀行貸款，導(dǎo)致銀行積累了大量壞賬，造成極大風(fēng)險(xiǎn)?？梢钥闯?，該行在制造業(yè)的行業(yè)集中度呈下降趨勢(shì)，2015-2019年，銀行信貸主要集中于制造業(yè)領(lǐng)域，特別是2015年，投放于制造業(yè)的貸款比例已超過40%，導(dǎo)致2016年不良貸款率再創(chuàng)新高。自此A銀行加強(qiáng)了風(fēng)險(xiǎn)防范，緊縮制造業(yè)的信貸政策，把貸款投向了批發(fā)零售和建筑行業(yè)等，以實(shí)現(xiàn)多元化同時(shí)降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。圖9制造業(yè)行業(yè)集中度3.1.7撥貸比撥貸比等于撥備余額比貸款總額，同時(shí)也等于撥備覆蓋率乘不良貸款率。撥貸比越高，說明銀行的防御風(fēng)險(xiǎn)壞賬能力越強(qiáng)。而且，貸款過度集中在某個(gè)借款人、某個(gè)行業(yè)、某個(gè)國(guó)家或區(qū)域以及某種抵押品上，都會(huì)增加銀行的放貸風(fēng)險(xiǎn)，讓銀行無力應(yīng)對(duì)某個(gè)特殊領(lǐng)域的不良變動(dòng)帶來的消極影響。銀行客戶貸款過度集中，相當(dāng)于雞蛋過度集中于一個(gè)籃子，增大了銀行不良大幅上升風(fēng)險(xiǎn)；可能增加銀行流動(dòng)性管理難度；客戶過度集中降低銀行議價(jià)能力，息差縮窄拖累銀行盈利能力等，主要體現(xiàn)在容易因?yàn)榇罂蛻舫霈F(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致銀行流動(dòng)性出問題，進(jìn)而影響銀行的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性。為減少風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)鼓勵(lì)銀行多樣化經(jīng)營(yíng)，并對(duì)某些類型的貸款或個(gè)別借貸者發(fā)放的信貸額度進(jìn)行限制。3.2研究設(shè)計(jì)3.2.1數(shù)據(jù)來源本文選取2015-2022年A銀行以及宏觀經(jīng)濟(jì)的數(shù)據(jù)，利用SPSS26.0軟件，對(duì)影響A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行實(shí)證分析。數(shù)據(jù)來源上，關(guān)于A銀行的數(shù)據(jù)大部分來自企業(yè)年報(bào)以及社會(huì)責(zé)任報(bào)告，其中不良貸款率來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫；宏觀層面上，GDP增長(zhǎng)率來自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，利率扭曲程度計(jì)算中的市場(chǎng)利率來自中國(guó)金融年鑒。3.2.2變量設(shè)定被解釋變量選取A銀行的不良貸款率，參考大部分學(xué)者的分類做法，從宏觀和銀行層面選擇變量，Ketton和Morris（1990）Ketton,W.R.,Morris,C.S.WhyDoBanks’LoanLossesDiffer[J].EconomicReview1987,26(72):3-21.認(rèn)為不良貸款率與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)狀況具有相關(guān)性，用GDP增長(zhǎng)率（X1）變量來衡量；根據(jù)Abid等（2014）的研究Ketton,W.R.,Morris,C.S.WhyDoBanks’LoanLossesDiffer[J].EconomicReview1987,26(72):3-21.Abid,L.,Ouertani,M.N.,Zouari-Ghorbel,S.,etal.MacroeconomicandBank-specificDeterminantsofHousehold’sNon-performingLoansinTunisia:ADynamicPanelData[J].ProcediaEconomics&Finance2014,13(13):58-68.根據(jù)馬振國(guó)（2015）馬振國(guó)，新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款的影響因素研究[D].吉林大學(xué)2015的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)資本充足率（X3）越高，不良貸款率越低；Abid等（2014）經(jīng)過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，實(shí)際貸款率和績(jī)效是影響銀行不良貸款的部分因素；李夢(mèng)雅(2016)李夢(mèng)雅，我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素分析——以重慶農(nóng)村商業(yè)銀行為例[D].重慶大學(xué)2016根據(jù)對(duì)2010-2015年商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，撥備覆蓋率（X7）與不良貸款呈負(fù)相關(guān)馬振國(guó)，新經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款的影響因素研究[D].吉林大學(xué)2015李夢(mèng)雅，我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素分析——以重慶農(nóng)村商業(yè)銀行為例[D].重慶大學(xué)20163.2.3模型構(gòu)建為研究A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，將多元線性方程設(shè)定如下：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5+C6X6+C7X7利率扭曲程度（X2）=市場(chǎng)利率-存款基準(zhǔn)利率、資本充足率（X3）=資本總額/風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、資產(chǎn)收益率（X4）=稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額×100%、銀行規(guī)模（X5）=資產(chǎn)的對(duì)數(shù)、行業(yè)集中度（X6）=制造業(yè)貸款總額/總貸款、撥貸比（X7）=撥備余額/貸款總額。C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7分別為解釋變量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的估值系數(shù)，C為殘差值。表1變量體系及說明研究層面研究變量變量說明符號(hào)宏觀層面GDP增長(zhǎng)率來自中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒X1宏觀層面利率扭曲程度市場(chǎng)利率—存款基準(zhǔn)利率X2銀行層面資本充足率總資本/風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)X3銀行層面資產(chǎn)收益率稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額X4銀行層面銀行規(guī)模資產(chǎn)總額取對(duì)數(shù)X5銀行層面行業(yè)集中度制造業(yè)貸款總額/總貸款X6銀行層面撥貸比撥備余額/貸款總額X73.2.4數(shù)據(jù)處理假設(shè)進(jìn)行主成分分析總共有m個(gè)指標(biāo)，有n個(gè)對(duì)象需要評(píng)估，在第j個(gè)指標(biāo)中，將第i個(gè)對(duì)象的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到Zij。Z相關(guān)系數(shù)矩陣為R=（rij)r其中，rii=1，rij=rji，rij是第i個(gè)指標(biāo)對(duì)第j個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)。y2=uu1…uy式中，y1到y(tǒng)3.2.5描述性統(tǒng)計(jì)由表2可以看出，行業(yè)集中度、GDP增長(zhǎng)率、資本充足率的標(biāo)準(zhǔn)差較大，尤其是行業(yè)集中度的標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了7.7，表明A銀行貸款投向高度集中在制造業(yè)，且集中程度出現(xiàn)不穩(wěn)定的情況。根據(jù)銀保監(jiān)會(huì)披露，2021年末我國(guó)商業(yè)銀行資本充足率為15.13%，A銀行資本充足率均值為16.155%，高于行業(yè)平均線，處于健康水平。A銀行不良貸款率為0.244，數(shù)值小于1，說明變化情況比較穩(wěn)定，均值為1.44%，滿足國(guó)家監(jiān)管要求。表2描述性統(tǒng)計(jì)N最小值最大值均值標(biāo)準(zhǔn)偏差GDP增長(zhǎng)率502.0654利率扭曲程度8.171.741.0525.59189資本充足率811.6518.9416.15502.72467資產(chǎn)收益率8.942.781.2763.62391銀行規(guī)模86.947.207.0648.08240行業(yè)集中度819.8541.2526.64887.73216單一最大客戶存貸比81.163.082.0875.77015不良貸款率81.081.811.4438.24442有效個(gè)案數(shù)（成列）83.3實(shí)證結(jié)果分析3.3.1適用性檢驗(yàn)KMO—Barlett球形檢驗(yàn)主要是用來比較變量之間的相關(guān)系數(shù)，KMO值越接近1，則說明指標(biāo)之間相關(guān)性越大，表明該指標(biāo)體系比較適合進(jìn)行主成分分析。一般情況下，當(dāng)KMO值>0.5時(shí)，則認(rèn)為比較適合運(yùn)用主成分分析。本文分別對(duì)2015-2022年的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)，以2020年為例，KMO值為0.6314>0.5，同時(shí)巴特利特球形檢驗(yàn)得到的顯著性概率為0.04<0.05,所以相關(guān)性顯著，達(dá)到了檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)，說明構(gòu)建的信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)適合進(jìn)行主成分分析。3.3.2主成分因子初始解分析對(duì)各指數(shù)的共同度進(jìn)行了分析，由下表中的計(jì)算結(jié)果得出。在初始欄中，7項(xiàng)指標(biāo)都做了主成分分析，而7項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)量模型解釋的方差都是1，全部變量的共通度都是1.000，因此，變量共通度的性能適宜于進(jìn)一步的分析。在提取欄中，每一個(gè)數(shù)字的含義可被解讀為，按照選定的準(zhǔn)則，抽取了主要分量之后，每個(gè)變量所占的比重。7個(gè)主成分因子變量最大達(dá)到了0.985，并且大多數(shù)都大于0.6，這表明保存了比較完整的原始信息。表3公因子方差初始提取GDP增長(zhǎng)率1.0000.624資本充足率1.0000.532資產(chǎn)收益率1.0000.814銀行規(guī)模1.0000.814行業(yè)集中度1.0000.985利率扭曲程度1.0000.294撥貸比1.0000.8033.3.3方差貢獻(xiàn)率分析按照碎石圖法的判定標(biāo)準(zhǔn)，在第三個(gè)主成分所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)上，斜率顯著減小。此外，按照總方差解釋表，在指定的特征值大于1時(shí)，選擇前三個(gè)作為主成分。用方差貢獻(xiàn)率進(jìn)行分析，可以得出樣品的關(guān)聯(lián)矩陣、各個(gè)指標(biāo)的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率，表中矩陣前三個(gè)特征值分別為3.405、1.460、0.948，并且這三個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到83.054%，根據(jù)累計(jì)貢獻(xiàn)率≧80%的原則，故提取3個(gè)主成分。因此這三個(gè)主成分較好的反映了所分析樣本的大部分信息，分析的效果比較理想。表4總方差解釋成分初始特征值提取載荷平方和旋轉(zhuǎn)載荷平方和總計(jì)方差百分比累積%總計(jì)方差百分比累積%總計(jì)方差百分比累積%13.40548.64248.6423.40548.64248.6422.89841.40241.40221.46020.86469.5061.46020.86469.5061.82726.09567.4973.94813.54883.054.94813.54883.0541.08915.55783.0544.72910.41093.4645.4496.41299.8756.007.10299.9777.002.023100.000圖10碎石圖通過主成分分析，可以得到三個(gè)主成分因子即F1行業(yè)集中度、F2資產(chǎn)收益率、F3銀行規(guī)模。這三個(gè)指標(biāo)可以作為銀行層面對(duì)A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)的指標(biāo)。3.3.4因子載荷矩陣分析第一個(gè)主成分F1的貢獻(xiàn)率達(dá)到了48.642%，說明在七項(xiàng)指標(biāo)中起主導(dǎo)作用。F1在行業(yè)集中度、資產(chǎn)收益率、撥貸比上有較大載荷，并且行業(yè)集中度是0.987，占比76.09%，因?yàn)樾袠I(yè)集中度指的是制造業(yè)貸款占總貸款的比例，所以該主成分主要反映的是該銀行貸款結(jié)構(gòu)對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響第二個(gè)主成分F2的貢獻(xiàn)率為20.864%，其中在撥貸比、GDP增長(zhǎng)率和銀行規(guī)模中占較大載荷，撥貸比占0.696，GDP增長(zhǎng)率是0.571，由于載荷并不明顯，因此對(duì)載荷陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣如表所示。明顯在經(jīng)過旋轉(zhuǎn)之后，各主成分所對(duì)應(yīng)的指標(biāo)載荷區(qū)分度變大，在第二成分中，對(duì)應(yīng)撥貸比和GDP增長(zhǎng)率的載荷是0.933和0.815，撥貸比越高表示銀行抵御壞賬風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，GDP增長(zhǎng)率越高表明市場(chǎng)發(fā)展速度快，因此第二主成分反映的是銀行和市場(chǎng)的綜合影響。第三個(gè)主成分F3貢獻(xiàn)率達(dá)到13.548%，其中利率扭曲程度占比最大，達(dá)到0.789，其次是資本充足率和撥貸比，而利率扭曲程度可以反映利率市場(chǎng)化的程度，當(dāng)利差長(zhǎng)期低于均衡利差時(shí)產(chǎn)生利率扭曲的程度越大，表明利率市場(chǎng)化程度越低，因此第三主成分可以表示為利差對(duì)于A銀行的影響。表5成分矩陣a成分123行業(yè)集中度.987-.104-.034銀行規(guī)模-.890.145.049資本充足率-.729.003.395資產(chǎn)收益率.688-.584-.074撥貸比.564.696.298GDP增長(zhǎng)率.546.571.267利率扭曲程度.131-.526.789提取方法：主成分分析法。a.提取了3個(gè)成分。表6旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣a成分123行業(yè)集中度.912.381.095銀行規(guī)模-.848-.296-.096資產(chǎn)收益率.848-.152.278資本充足率-.756-.188.286撥貸比.135.933-.048GDP增長(zhǎng)率.177.815-.014利率扭曲程度.083-.024.954提取方法：主成分分析法。旋轉(zhuǎn)方法：凱撒正態(tài)化最大方差法。a.旋轉(zhuǎn)在5次迭代后已收斂。

第4章研究分析4.1研究結(jié)果F1,F2,F3三個(gè)主成分可以解釋七個(gè)指標(biāo)的全部信息量的83.054%，也就是說，用這三個(gè)主成分來表示原始的7個(gè)指標(biāo)對(duì)企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況進(jìn)行評(píng)估，成功率為83.054%。通過主成分模型中若干權(quán)重大的指標(biāo)的綜合含義，可以確定一個(gè)主成分的財(cái)務(wù)狀況。本文分別從微觀層面、宏觀層面、宏微觀綜合影響三個(gè)主要方面來評(píng)估這A銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)狀況。三個(gè)主成分方程為：F1=-0.95*ZGDP增長(zhǎng)率+-0.312*Z資本充足率+0.354*Z資產(chǎn)收益率+-0.282*Z銀行規(guī)模+0.291*Z行業(yè)集中度+-0.075*Z利率扭曲程度+-0.133*Z撥貸比F2=0.495*ZGDP增長(zhǎng)率+0.068*Z資本充足率+-0.245*Z資產(chǎn)收益率+-0.028*Z銀行規(guī)模+0.07*Z行業(yè)集中度+-0.077*Z利率扭曲程度+-0.578*Z撥貸比F3=0.06*ZGDP增長(zhǎng)率+0.343*Z資本充足率+0.147*Z資產(chǎn)收益率+-0.024*Z銀行規(guī)模+0.026*Z行業(yè)集中度+-0.901*Z利率扭曲程度+0.046*Z撥貸比根據(jù)成分矩陣系數(shù)以及載荷值，求出F1、F2、F3的主成分得分，同時(shí)，將每一種主成分特征值占主成分的比例作為權(quán)重，從而構(gòu)造出銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)體系，并計(jì)算綜合得分進(jìn)行排名，結(jié)果如下表所示：F=j=1mb表7成分得分與綜合得分年份第一主成分得分排名年份第二主成分得分排名年份第三主成分得分排名年份綜合得分排名20151.67120171.22120201.03120150.97120220.93220160.98220171220200.33220200.91320180.53320150.69320170.11320160.16420210.31420180.44420160.0842019-0.39520190.3520210.25520220.0652018-0.4862015-0.4862022-0.8262018-0.0862017-0.6172022-1.472019-0.9972019-0.3172021-2.1982020-1.4682016-1.682021-1.1684.2主成分得分分析貸款結(jié)構(gòu)是該行的一個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)因素。具體表現(xiàn)的指標(biāo)有行業(yè)集中度、撥貸比，更是分別在兩個(gè)主成分因子中占比很大，說明了其的重要性。本文主要分析了在制造業(yè)的行業(yè)集中度，2015年-2019年，該行貸款高度集中在制造業(yè)，一方面由于行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)暴露影響銀行供給意愿，另一方面工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)惡化，投資意愿低。有效信貸的需求的確不足。尤其是2015年，貸款投向制造業(yè)的占比已經(jīng)突破40%，促使2016年的不良貸款率達(dá)到了一輪高峰，隨著有意識(shí)的放貸傾向，深入貫徹“科技+環(huán)保”的理念后，有條理的逐步向優(yōu)秀紡織、建筑等行業(yè)房貸，增加了貸款多樣性，才使得信貸質(zhì)量逐步提升。影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的第二個(gè)主要因素與宏觀層面有關(guān)。具體表現(xiàn)有GDP增長(zhǎng)率、撥貸比、經(jīng)濟(jì)政策等等。當(dāng)前雖然我國(guó)經(jīng)濟(jì)依然處于復(fù)蘇通道，但企業(yè)，尤其是民營(yíng)企業(yè)，經(jīng)營(yíng)困難明顯增大，違約風(fēng)險(xiǎn)再次上升，家庭收入的兩年平均增速依然遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于2019年的同期水平，2020年的社會(huì)情況使得金融系統(tǒng)，尤其是銀行的經(jīng)營(yíng)壓力再次增大。加上為支持經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇而采取的加大對(duì)中小微民營(yíng)企業(yè)的扶持力度，銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)敞口有所加大，使得我國(guó)各類商業(yè)銀行尤其中小銀行在遭遇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，對(duì)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出率均有再次大幅上升的可能性。尤其是在遭受系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊時(shí)，城市和農(nóng)村商業(yè)銀行的平均風(fēng)險(xiǎn)溢出率首次超過國(guó)有大型商業(yè)銀行，對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響越來越大。在當(dāng)前外部環(huán)境更趨復(fù)雜嚴(yán)峻，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)面臨新的下行壓力的背景下，大量的地方債務(wù)會(huì)給未來帶來較大的償債壓力，需要銀行密切關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)溢出率的變化，警惕對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)造成的恐慌及其不利影響。而中小銀行抗風(fēng)險(xiǎn)能力和盈利能力弱的主要原因是制度性和結(jié)構(gòu)性因素，僅僅依靠中小銀行本身不能解決問題，需要借助外部力量，通過政策的手段，例如，在資本充足率處于低位并不斷降低的情況下，通過中小銀行IPO重啟，注資，加大中小銀行永續(xù)債優(yōu)先股的發(fā)行來實(shí)現(xiàn)。這也從側(cè)面證明了宏觀經(jīng)濟(jì)變化對(duì)于本銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理水平的重要程度，也提示我們?cè)谛刨J管理問題中的市場(chǎng)問題”。4.2.1縱向分析得分排名表中，我們?nèi)菀卓闯龅谝怀煞种?015、2022、2020年的排名靠前，該銀行的貸款結(jié)構(gòu)給這三年的信貸業(yè)務(wù)帶來了較大風(fēng)險(xiǎn)，也就是說制造業(yè)占貸款的比例具有信貸風(fēng)險(xiǎn)隱患。由于第二主成分主要反映的是銀行和宏觀環(huán)境的綜合影響，結(jié)合該銀行不良貸款率逐年降低的現(xiàn)實(shí)因素，在信貸風(fēng)險(xiǎn)上基本是一路向好的，所以2016、17、18年得分高，受影響大是合理的。而在第三主成分中，我們可看到在第二章信貸風(fēng)險(xiǎn)因素中總被提及的2020年排名第一，說明利率市場(chǎng)化的改革會(huì)提高利率風(fēng)險(xiǎn)，尤其是對(duì)于特殊時(shí)期下的農(nóng)商行影響尤為明顯。從綜合得分來看，2021年表現(xiàn)最好。而2015年以及2020年表現(xiàn)欠佳，這和當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境、時(shí)代環(huán)境以及自身對(duì)信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的把控都脫不開干系。4.2.2橫向分析2020年由于銀行實(shí)行的轉(zhuǎn)型政策以及社會(huì)情況，該行不良貸款的相關(guān)數(shù)據(jù)達(dá)到同期高點(diǎn)，不僅不良貸款總量快速上升，同時(shí)大量的關(guān)注類貸款向下遷徙為不良貸款，貸款質(zhì)量惡化嚴(yán)重，所以在本次主成分分析中得分普遍較高。4.3研究總結(jié)本論文深入研究了中國(guó)農(nóng)村商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)研究的相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)A銀行信貸業(yè)務(wù)實(shí)際情況中出現(xiàn)的問題和成因進(jìn)行了剖析，基于原來的核心指標(biāo)體系，完善了核心業(yè)績(jī)指標(biāo)體系，并利用SPSS軟件對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行了主成分分析，對(duì)主要的業(yè)績(jī)指標(biāo)體系進(jìn)行了深入的分析與驗(yàn)證，以期為后續(xù)的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理工作提供更好的借鑒。本文首先對(duì)A銀行近八年不良貸款率及總量進(jìn)行調(diào)查和研究，發(fā)現(xiàn)其在信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制中的優(yōu)勢(shì)和不足，在各項(xiàng)指標(biāo)中篩選最重要的和最能反映風(fēng)險(xiǎn)大小的指標(biāo)，建立了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。然后運(yùn)用主成分分析的方法，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化分析，根據(jù)貢獻(xiàn)率選擇出主成分后并進(jìn)行綜合評(píng)分，對(duì)A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系進(jìn)行了實(shí)證研究。不僅消除了評(píng)價(jià)指標(biāo)間的相關(guān)影響，而且減少了指標(biāo)選擇的工作量，提煉出影響該行信貸風(fēng)險(xiǎn)的三個(gè)主成分因子，從科學(xué)直觀的層面，為該農(nóng)商行管理層提出防范信貸風(fēng)險(xiǎn)針對(duì)性政策打好基礎(chǔ)，切實(shí)有效的提高了A銀行的風(fēng)險(xiǎn)防控水平，這對(duì)于其他農(nóng)村商業(yè)銀行解決自身的信貸風(fēng)險(xiǎn)管控問題也具有一定的借鑒意義。

第5章對(duì)A銀行發(fā)展提出建議5.1改善風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方式，擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別范圍目前，A農(nóng)商行不良資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)多以量化為主，缺少定性分析，并且，定量分析過分地依賴于財(cái)務(wù)指標(biāo)，雖然財(cái)務(wù)指標(biāo)能夠直接地體現(xiàn)出公司的財(cái)務(wù)狀況，但是卻具有一定的滯后性。如果只將財(cái)務(wù)指標(biāo)單獨(dú)用作風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)的手段，識(shí)別范圍過于狹窄。因此，在進(jìn)行信用風(fēng)險(xiǎn)辨識(shí)時(shí)，單純依靠定性和定量的方法很難對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行客觀、高效的識(shí)別。A銀行應(yīng)當(dāng)將定性與定量相結(jié)合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，才能對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效的識(shí)別與預(yù)測(cè)。例如：財(cái)務(wù)指標(biāo)分析，可以以定量分析為主，定性分析為輔助。通過企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)告等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，將相關(guān)的財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算出來。然后，由信貸員或者專家團(tuán)隊(duì)，按照自己的經(jīng)驗(yàn)，將貸款公司所處的行業(yè)發(fā)展水平和風(fēng)險(xiǎn)因素發(fā)生臨界值相結(jié)合，來確定風(fēng)險(xiǎn)。在非財(cái)務(wù)因素分析方面，主要采取定性分析的方法，借助信貸管理人員、專業(yè)小組或?qū)＜业慕?jīng)驗(yàn)與技能，通過問卷調(diào)查等手段，對(duì)事情的本質(zhì)及發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析和推理，達(dá)到對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的目的。5.2優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)，分散貸款集中度信貸結(jié)構(gòu)均衡是指對(duì)不同客戶、地區(qū)、行業(yè)的信貸資金的投入結(jié)構(gòu)科學(xué)合理。從A農(nóng)商行不良貸款現(xiàn)狀分析發(fā)現(xiàn)，該行貸款集中度風(fēng)險(xiǎn)很高，信貸結(jié)構(gòu)失衡，超出其他同等地方性農(nóng)村商業(yè)銀行。經(jīng)過實(shí)證分析研究，撥貸比和行業(yè)集中度在提取出的主成分中占比最大，行業(yè)集中度是指制造業(yè)貸款占總貸款的比例，撥貸比是指計(jì)提的貸款和墊款減值準(zhǔn)備余額占總貸款的比列，由此推斷出，優(yōu)化貸款結(jié)構(gòu)是減少該行信用風(fēng)險(xiǎn)的必要舉措?？蛻舴矫妫J款發(fā)放主要針對(duì)當(dāng)?shù)氐男∥⑵髽I(yè)和個(gè)人經(jīng)營(yíng)，最大單一客戶貸款比例平均值在4%以上；地區(qū)方面，該行貸款授信業(yè)務(wù)主要集中于本地；行業(yè)方面，A農(nóng)商行貸款主要投放于制造業(yè)、零售業(yè)。因此，為降低A農(nóng)商行不良貸款風(fēng)險(xiǎn)，必須對(duì)信貸結(jié)構(gòu)加以改善，降低其貸款集中度。首先，在貸款方面，要盡可能做到平衡，要根據(jù)不同的行業(yè)和行業(yè)，進(jìn)行合理、有序地發(fā)放貸款，以免因?yàn)樾刨J資源的使用不當(dāng)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成不利的影響。其次，在進(jìn)行貸前調(diào)研時(shí)，要對(duì)信貸產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析，避免把貸款發(fā)放給夕陽產(chǎn)業(yè)和產(chǎn)能過剩產(chǎn)業(yè)，要盡可能地把有國(guó)家扶持的、有發(fā)展?jié)摿Φ墓咀鳛橘J款目標(biāo)。再次，要嚴(yán)格控制各產(chǎn)業(yè)的貸款額度，在達(dá)到某一比例后，要適時(shí)適當(dāng)調(diào)整，以免出現(xiàn)信貸結(jié)構(gòu)不平衡的情況。最后，在貸款公司的規(guī)模上，應(yīng)該盡可能地挑選那些經(jīng)營(yíng)狀況較好、資金比較充足的公司，向小微企業(yè)發(fā)放貸款時(shí)，要加強(qiáng)對(duì)他們的違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防與處理。5.3健全風(fēng)險(xiǎn)管控機(jī)制，提高授信決策能力5.3.1完善授信授權(quán)體系目前，A農(nóng)商行的授權(quán)范圍只限于對(duì)其分行的信貸業(yè)務(wù)進(jìn)行審批，這不利于開展信貸業(yè)務(wù)和控制風(fēng)險(xiǎn)。與國(guó)有銀行相比，A農(nóng)商行在制度上具有較大的靈活性，應(yīng)將不區(qū)分行業(yè)的信貸審批納入審批，以支助小微企業(yè)融資；構(gòu)建完善的委托評(píng)價(jià)體系，使委托代理的合理權(quán)限“全覆蓋”；針對(duì)“項(xiàng)目?jī)?chǔ)備”、“白名單”用戶，提供相應(yīng)的特別許可；建立信用庫，減少由于信息不對(duì)稱產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，率先做出不賣買存款，不收取任何財(cái)務(wù)顧問費(fèi)用的承諾，積極為中小微企業(yè)減負(fù)，持續(xù)推進(jìn)“信用庫”工程，引導(dǎo)企業(yè)、銀行、社會(huì)三方面提升信用。5.3.2建立和完善風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制A農(nóng)商行以地方金融為主，貸款業(yè)務(wù)主要集中在當(dāng)?shù)兀?015年至2022年，其地方金融資產(chǎn)占比在60%左右。而對(duì)于企業(yè)來說，有很多因素會(huì)導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)，包括公司的經(jīng)營(yíng)環(huán)境、財(cái)務(wù)狀況、資金異常等。當(dāng)這些因素發(fā)生變化時(shí)，實(shí)際上是風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的早期征兆。因此，農(nóng)村商業(yè)銀行可以把這些因素作為信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的重要要素。同時(shí)，還要確定好風(fēng)險(xiǎn)警示的指標(biāo)值。農(nóng)村商業(yè)銀行可以根據(jù)關(guān)鍵要素的重要程度和損失概率，對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)的評(píng)分，當(dāng)計(jì)算出的分值達(dá)到一定的數(shù)值時(shí)，就可以將其確定為某種風(fēng)險(xiǎn)級(jí)別，從而根據(jù)不同的等級(jí)采取相應(yīng)的管控措施。5.3.3提升授信決策效率當(dāng)前銀行業(yè)發(fā)展迅速，如何從廣大的農(nóng)村商業(yè)銀行中脫穎而出，成為讓客戶放心、安心貸款地對(duì)象，是A銀行應(yīng)該努力的方向。所以提高授信決策的效率是有必要的，要繼續(xù)大力推進(jìn)“最多跑一次”改革，優(yōu)化客戶服務(wù)體驗(yàn)，降低企業(yè)的融資成本；在改革中提速度、快服務(wù)，延長(zhǎng)授信期限，簡(jiǎn)化企業(yè)申貸流程；提前審批授信業(yè)務(wù)，減少貸款周轉(zhuǎn)時(shí)間。

結(jié)論本文以A銀行為研究對(duì)象，運(yùn)用了實(shí)證分析、文獻(xiàn)研究和統(tǒng)計(jì)分析的方法，對(duì)2015-2022年的風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，從而得出以下結(jié)論：利用主成分分析法獲取了影響A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的主要因素，提取了3個(gè)主成分因子分別是：行業(yè)集中度、資產(chǎn)收益率、銀行規(guī)模。通過實(shí)證分析，保留并通過微觀層面、宏觀層面、宏微觀結(jié)合三個(gè)方面來評(píng)估A銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)情況，初步建立了A銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。通過完善信貸審批流程、強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制、提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平、加強(qiáng)法律合規(guī)建設(shè)以及建立風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制等措施，可以有效地降低和防范信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，才能助力農(nóng)商行的可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展，保障銀行的經(jīng)營(yíng)安全和金融系統(tǒng)的穩(wěn)定。根據(jù)研究結(jié)論具體提出如下三個(gè)方面的建議：第一，加強(qiáng)銀行自身的建設(shè)與