導語：如何才能寫好一篇宏觀經濟的風險，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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1．1樣本選取

為了排除上市企業IPO盈余管理和利潤操縱因素的影響，筆者從上市時間距離研究點超過4年的上市企業中選取樣本。將因財務狀況異常而被特別處理的ST企業作為財務狀況危機企業，非ST企業作為財務狀況正常企業，從滬深兩市中選取2007—2011年因財務狀況異常而首次被ST的A股制造業上市企業，共89家;按1∶1比例從滬深兩市中隨機選取同時期同行業的89家正常制造業上市企業作為配對企業。這178個樣本中，把2007—2009這3年共116個樣本作為建模樣本，用來構建預測模型，2010和2011年共62個樣本則作為預測樣本，用來檢驗預測模型的有效性和準確性。

1．2變量選取

由于宏觀經濟涉及面廣且復雜，全面綜合考慮所有因素既不經濟也不可行，因此筆者根據國內外相關學者的變量選取情況采用文獻回顧法初步選取了以下11個相對數據的宏觀經濟變量:GDP增長率g1、CPI變化率g2、PPI變化率g3、工業增加值同比g4、M2同比增長率g5、M1同比增長率g6、利率的變化率g7、利率g8、社會消費品零售總額同比g9、同業拆借加權平均利率g10和失業率g11。為便于選取，筆者以2004—2011的32個季度11個宏觀經濟變量數據為基礎進行宏觀變量的篩選。財務變量的選取需要全面反映企業的財務狀況，結合國內外研究情況，初步選取了能夠全面反映企業償債能力、盈利能力、風險水平、現金流量能力和營運能力的24個財務變量，具體如下:①盈利能力:賬面市值比x1、資產報酬率x2、銷售凈利率x3、營業利潤率x4、凈資產收益率x5、總資產凈利率x6、留存收益資產比率x7和每股收益x8;②現金流量能力:固定資產比率x9、債務保障率x10、現金流量利息保障倍數x11和每股經營活動現金凈流量x14;③風險水平:財務杠桿系數x12和經營杠桿系數x13;④償債能力:流動比率x15、速動比率x16、營運資金對資產總額比x17和資產負債率x18;⑤營運能力:應收賬款周轉率x19、流動資產周轉率x20、存貨周轉率x21和總資產周轉率x22;⑥發展能力:營業收入增長率x23和總資產增產率x24。筆者采用第t－2年的財務數據來預測企業第t年的財務狀況。首先對變量進行單變量組間均值相等檢驗和F值檢驗，剔除對ST企業和非ST企業分類不明顯的變量。對于ST企業和非ST企業來說，所處宏觀經濟環境都一樣，因此只需對財務變量進行均值檢驗和F值檢驗。其次，對選取的11個宏觀經濟變量和通過均值檢驗的13個變量分別進行因子分析，以克服量間的多重共線性并選取影響較大的代表性因子，具體如下:(1)進行球形度的KMO與Bartlett檢驗，檢驗結果如表2所示。由表2可以看出，宏觀經濟變量和財務變量的KMO值分別為0．582和0．785，均大于0．5，且球形Bartlett檢驗顯著性水平均為0，小于0．05，說明宏觀經濟變量之間及財務變量之間適合進行因子分析。(2)從方差貢獻率角度考慮這些因子的影響，因子旋轉后的特征值和方差貢獻率如表3所示。由表3可以看出，宏觀經濟變量因子分析的前3個因子特征值均大于1且累計方差貢獻率達到82．104%，大于80%，可以選取這3個因子代替原始宏觀經濟變量，且不會造成大量的信息損失;財務變量因子分析的前4個因子特征值均大于1且累計方差貢獻率達到82．280%，大于80%，可以選取這4個因子代替原始財務變量，且不會造成大量的信息損失。(3)因子載荷矩陣如表4所示。其中，Gi為宏觀因子i，Fj為財務因子j。表4中的數值為具體因子載荷值(這里只保留了大于0．5的載荷)，分析這些數值可知，宏觀因子G1主要反映了通貨膨脹情況，宏觀因子G2主要反映了國家貨幣供應情況，宏觀因子G3主要反映了國家工業發展情況，這3個因子涵蓋了所有11個宏觀變量，因此用這3個因子代表宏觀經濟變量是合理的;財務因子F1和財務因子F3主要反映企業的盈利能力，財務因子F2主要反映企業的償債能力，財務因子F4主要反映企業的風險水平，這4個因子涵蓋了所有13個原始財務變量，因此用這4個因子代表企業財務變量是合理的。數據均來源于國泰君安數據庫。以上數據處理均通過SPSS18．0完成。

2實證分析

2．1建立模型

分別用判別分析、Logistic回歸和BP神經網絡3種方法建立財務風險預警模型，并用各個模型對樣本進行預測，對結果進行比較分析。判別分析法是對研究對象所屬類別進行判別的一種統計分析方法。判別分析的過程是根據已知測量的分類(0，1)和表明觀測量特征的指標變量，推導出判別函數，根據判別函數對觀測量所屬類別進行判別，對比原始樣本的分類和按判別函數所判的分類，計算出預測準確度和錯分率。Logistic回歸模型是對二分類因變量進行回歸分析時使用最普遍的多元統計方法。它使用最大似然估計法，求得相應變量取某個值的概率。如果得出的概率大于設定的分割點，則判定該企業將陷入財務危機。Logistic回歸對于變量的分布沒有具體要求，適用范圍更廣。BP神經網絡是目前最常見、應用最廣泛的一種神經網絡。BP網絡能學習和存儲大量的輸入－輸出模式映射關系，而無需事前揭示描述這種映射關系的數學方程。BP神經網絡模型拓撲結構包括輸入層、中間層(也稱隱層)和輸出層。輸入信號先向前傳播到隱節點，經過變換函數之后，把隱節點的輸出信息傳播到輸出節點，經過處理后再給出輸出結果。節點的變換函數通常選取Sigmoid型函數。

由于宏觀經濟環境是所有企業共同所處的環境，企業對宏觀經濟環境可能存在一定的超前或滯后的反應，因此在研究宏觀經濟變量對企業財務風險的影響時，應考慮使用宏觀經濟變量的期限，以確保預測模型最優。該項研究采用限制相對自由的Logistic回歸方法，研究計算通過SPSS18．0統計軟件中的Logistic工具完成。經過Logistic回歸，可分別得到基于t－3年、t－2年和t－1年的宏觀經濟Logistic回歸模型4～模型6，模型中的變量如表5所示。從上述3個模型中各變量顯著性水平來看，模型4中各變量的顯著性水平均優于另外兩個模型，即加入t－3年的宏觀經濟數據對預警模型的優化效果最明顯，這說明我國企業對宏觀經濟勢的反應存在一定的滯后性，因此在預警模型中加入t－3年即超前于財務數據一期的宏觀經濟數據是最合適的。以下分別用判別、Logistic回歸和神經網絡3種方法建立財務風險預警模型，每種方法都建立只含財務變量模型和加入超前財務數據一期的宏觀經濟變量兩種模型。建立前者模型時，把第二部分得到的F1、F2、F3、F4這4個財務變量因子作為輸入變量;建立后者模型時，把第二部分得到的F1、F2、F3、F4這4個財務變量因子和超前財務變量一期的G1、G2、G3這3個宏觀經濟變量因子共同作為輸入變量。通過SPSS18．0可分別得到基于財務變量判別模型式(1)和基于宏觀經濟變量判別模型式(2)，以及基于財務變量Logistic回歸模型式(3)和基于宏觀經濟變量Logistic回歸模型式(4)。運用BP神經網絡進行財務風險預警時，輸入層節點數為變量的個數，隱含層經過反復測試，最終確定為30個節點，輸出層節點數為1，即企業的財務狀況，輸出0表示財務狀況正常，輸出1表示陷入財務困境。BP神經網絡研究計算通過Matlab7．1軟件完成。訓練函數選用trainlm，設置最大學習次數為1000次，目標誤差為0．05，學習速率為0．08。

2．2預測結果及分析

用以上3種方法建立的模型對預測樣本進行預測，預測結果如表6所示，其中1代表ST企業，0代表非ST企業。通過表6可以得出以下結論:(1)基于宏觀經濟預警模型的預測準確度高于基于財務變量預警模型的預測準確度。但基于宏觀經濟預警模型對預測樣本的預測準確度與基于財務變量預警模型對預測樣本的預測準確度一樣，均低于對建模樣本的預測準確度，這說明在預警模型中加入宏觀經濟變量對企業財務風險預警模型能起到一定的優化作用，但預測本身的滯后性仍無法避免。(2)基于宏觀經濟預警模型的預測穩定性高于基于財務變量預警模型的預測穩定性。從表6可以看出，基于財務變量預警模型對預測樣本和對建模樣本的預測準確度變化率均有所降低。這說明在預警中加入宏觀經濟變量，預測準確度下降幅度有所減小，模型較穩定。(3)基于宏觀經濟預警模型更全面地反映了影響企業財務風險的各種因素。從模型自身來看，在不考慮宏觀經濟因素的情況下，對企業財務狀況影響最大的首先是盈利能力，其次是企業自身風險水平和償債能力;而在考慮宏觀經濟因素后，對企業財務狀況影響最大的除盈利能力和償債能力外，不容忽視的外部影響因素是代表整個國家工業發展情況的G3因子，且與企業發生財務風險概率的大小呈負相關。(4)從分類預測結果來看，在判別和Logistic回歸預警方法下對建模樣本預測準確度與預測樣本預測準確度進行比較，加入宏觀經濟變量前后模型的第一類錯誤率都是增大的，第二類錯誤率都是減小的。但神經網絡方法下兩類錯誤率都是減小的，這與神經網絡自身方法的特點有關。神經網絡對實際系統的擬合精度只取決于網絡自身結構特性及網絡學習參數的確定，而與實際系統的維數無關。(5)在這3種預警方法中，神經網絡預測結果最優，判別預測結果最差。從表6可以看出，無論在預警模型中是否加入宏觀經濟變量，無論是建模樣本還是預測樣本，模型預測準確度依次為BP神經網絡優于Logistic回歸，Logistic回歸優于判別模型。這說明在對企業財務風險進行預警時，應該優先考慮BP神經網絡方法，為以后企業財務風險預警方法選擇提供了參考依據。

3結論

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關鍵詞:不良貸款率 宏觀經濟變量 主成分分析

中圖分類號:F830文獻標識碼:A

文章編號:1004-4914(2010)03-202-03

一、引言

對于銀行來說,風險是與生俱來的,它不僅承擔風險、管理風險,還將風險進行轉化。在銀行面臨的各種風險中,信用風險是最重要的風險,而不良貸款率是衡量商業銀行信用風險最直接的指標。普遍觀點認為銀行較高的不良貸款主要是由于金融機構自身經營方式存在的弊端和金融監管體制的不到位造成的。然而,2007年爆發的美國次貸危機,使美國經濟發生了大幅波動,各大商業銀行貸款的違約率直線上升,實體經濟的惡化對商業銀行體系產生了不利影響。回顧歷史,1929年10月的美國,20世紀80年代的日本,以及1997年亞洲金融危機之后的韓國等都在經歷了一個經濟快速增長、資產價格快速上揚和信用快速擴張的階段之后,金融體系卻遭遇了一場全面危機。由此可以看出,宏觀經濟的波動會通過許多相關因素傳遞給金融體系,對商業銀行信用風險具有極其巨大的影響。

本文主要研究宏觀經濟波動對我國商業銀行的不良貸款存在哪些影響,對于經濟可能發生的轉變,我國商業銀行需要吸取各國之經驗教訓,提前做好準備,控制信用風險,防患于未然。

二、關于不良貸款率的文獻回顧及研究中存在的問題

(一)相關文獻回顧

對于不良貸款,國內的許多學者對其成因都做了較為深入的研究。吳曉靈(1995)認為不良貸款產生的主要因素歸于企業的過度負債,其因果關系實質上是一個問題的兩個方面;林毅夫(1998)認為其重要成因之一是可貸資金投向了效益低的行業和企業,解決關鍵是調整優化產業結構;王瑞(2001)以法律的視角探尋癥結之所在與產生的體制原因,指出應彌補債權保護的法律缺陷;施華強(2004)在雙重軟預算約束框架下分析不良貸款的內生性,指出應硬化銀行軟預算約束預期;劉青等(2007)用統計的手段實證銀行高層的更替與其對不良貸款的處理方式具有顯著的相關關系。

另外,也有部分學者研究了各種因素對不良貸款的影響。比如,李江等(2007)應用主因子分析對國有商業銀行企業不良貸款的相關要素進行分析;蔣鑫(2008)研究了影響商業銀行信用風險的宏觀經濟因素分析;譚燕芝、張運東(2009)基于中國、美國、日本部分銀行的基礎數據對這三個國家的信用風險水平與宏觀經濟變量進行了實證研究。本文的研究也是受到這些學者研究成果的啟發,但在深入研究過程中發現由于我國原有的四大國有商業銀行不良貸款曾進行過政策性剝離,如果僅僅基于官方公布的不良貸款數據進行分析,忽略國有商業銀行不良貸款的政策性剝離,勢必導致實證的結果出現偏差,為提高研究結果的精確度,本文將國有商業銀行不良貸款的政策性剝離這一重要因素考慮進去,對國有商業銀行的不良貸款率單獨進行計算,以期得到更加準確的結果。

(二)我國商業銀行不良貸款率研究中存在的問題

迄今為止,對我國商業銀行不良貸款率的研究中存在幾個比較突出的問題。一是多種口徑混用。商業銀行的不良貸款有不良貸款、呆壞賬、不良債務等多種提法,由于概念的不同導致計算口徑的不同,因而不良貸款率的估算差異較大。二是不良貸款認定標準的變化影響了數據的可比性。2000年之前,我國商業銀行一直采用期限分類法(即通常所說的四級分類法),2000年之后陸續采用風險分類法(即通常所說的五級分類法),貸款分類標準的變化導致數據即使口徑一致也不完全可比。三是對于國有商業銀行的政策性剝離,影響了各行之間和剝離前后不良貸款數據的可比性。中央政府于2004年、2005年和2008年分別對四大國有商業銀行的不良貸款進行了集中剝離。對同一家銀行而言,政策性剝離影響了剝離前后數據的可比性;對不同的商業銀行而言,政策性剝離的時間差異和剝離數額的差異也影響了各行之間數據的可比性。

其中,time表示2003-2009年季度;y代表官方網站公布的我國國有商業銀行不良貸款率;y1表示剔除政策性剝離后我國國有商業銀行實際不良貸款率;y2表示官方網站公布的我國股份制銀行不良貸款率。

三、對我國商業銀行不良貸款率的實證分析

(一)變量選擇

不良貸款率的高低與生產、消費以及政策導向等因素有密切聯系,因此本文選取y1(國有商業銀行剔除政策性剝離后不良貸款率)、y2(股份制商業銀行不良貸款率)為被解釋變量,解釋變量則分別選取GDP(國民生產總值)、invest(投資)、consum(消費)、CPI(居民消費物價指數)四個與生產、消費有關的變量,i(7天同業拆借利率)、rm2(M2增長率)兩個與政策導向有關的變量,以及ru(失業率)。

本文收集的不良貸款余額數據來自中國銀監會官方網站,因為國有商業銀行在2003―2009年進行過不良貸款的政策性剝離,所以本文應用施華強《國有商業銀行賬面不良貸款、調整因素和嚴重程度》(2005)的統計方法,對國有商業銀行不良貸款季度數據進行政策性不良貸款剝離的剔除,得到了剔除政策因素后的國有商業銀行實際的不良貸款率。宏觀經濟指標基礎數據來自于2003年―2009年中國經濟統計年鑒和國家統計局官方網站,金融季度基礎數據則來自于中國人民銀行官方網站。所有應用于計量模型的數據均是在以上基礎數據經過數學計算所得到的。

(二)描述性統計

圖1為投資、消費以及GDP的曲線圖,由該圖可以看出這三個變量都是隨著季節周期性變化的,這種變動要素往往掩蓋了經濟發展中的客觀變化,因此,在做計量分析之前應先剔除其中的周期性變動要素。

通過進行季節分解(X11),可以得到如圖二所示的剔除季節變化因素的投資、消費以及GDP平滑曲線圖,該圖客觀反映了投資、消費以及GDP真實變動情況。

本文使用的計量軟件是SPSS 17.0 for Windows,首先將所有數據進行描述性統計,如表2。其中,失業率標準差最小,其波動強度也最弱;投資標準差最大,說明在宏觀環境穩定的情況下,投資的增長速度很快。國有商業銀行與股份制銀行比較來說,兩者不良貸款率的波動程度近似,但國有商業銀行的不良貸款率一直較高。

(三)相關性分析

為了證明不良貸款率是否與上面所選擇的經濟變量有直接關系,運用Pearson模型進行變量間的相關分析,分析結果見表3。

結果表明,兩類商業銀行的不良貸款率均與消費物價指數、GDP、投資及消費強負相關;貸款利率及失業率對不良貸款率沒有顯著性影響;M2增長率與國有商業銀行不良貸款率負相關性較強,而對股份制商業銀行影響不顯著。

(四)主成分分析

從表3可以看出不僅不良貸款率與某些經濟指標間有較強的相關關系,而且,一些經濟指標間也存在較強的正相關關系,即模型存在多重共線性問題。為消除模型的多重共線性,即要求解釋變量與被解釋變量間相關系數的絕對值較大,同時各個解釋變量間相關系數的絕對值較小,因此,采用主成分分析的方法,將七個解釋變量通過提取主成分,達到數據縮減的目的,以剔除造成多重共線性的經濟指標。

表4顯示了主成分的統計信息,得到了各主成分的貢獻率及累計貢獻率。第一主成分的特征值為4.204,它解釋了7個原變量的總方差的60.051%;第二主成分的特征值為2.032>1,它解釋了7個原變量的總方差的29.028%。前兩個特征值的累計貢獻率為89.079%,即前兩個主成分包含了原有7個變量的89.079%的信息,所以取前兩個主成分來代替原有的7個指標變量。圖3為所有主成分的碎石圖,從中也可看出前兩個主成分的特征值均高于1,進一步說明應取前兩個主成分。

(五)主成分回歸分析

將提取出來的主成分與各解釋變量運用主成分回歸分析方法,得到以下成分得分系數矩陣,如表5。

由此可以構建一個各解釋變量與主成分之間的線性方程組,假設提取出來的兩個主成分分別為z1、z2,則構造的線性方程組如下:

z1=0.054i+0.068rm2-0.124ru+0.234GDP+0.228invest+0.233consum+0.232CPI

z2=-0.43i+0.385rm2+0.368ru+0.036GDP+0.115invest+0.081consum-0.047CPI(1)

通過方程組(1)可以看到,z1對于GDP、投資、消費及CPI指標顯示出較強的關系,因此z1可以作為描述宏觀經濟發展趨勢的變量,而z2對于M2、失業率顯示出較強的相關關系,因此z2代表與國家政策導向相關的變量。

接下來再將這兩個主成分z1、z2與被解釋變量y1、y2進行線性回歸,得到如下回歸方程,其中Y^1、Y^2、分別是y1、y2的估計量。

Y^1=18.881-2.702z2Y^2=4.094-2.109z2(2)

最后,再將方程組(1)代入到(2)中去,就可得到如下線性方程組(3),該方程組說明7個解釋變量與兩個別解釋變量之間的線性關系。

Y^=18.881+0.02265i-0.33466rm2+0.19079ru-0.64638GDP-0.66114invest-066132consum-0.60844CPI

Y^=4.094+0.02359i-0.22426rm2+0.18424ru-0.50107GDP-0.505invest-0.50841consum-047942CPI(3)

四、結論及建議

(一)實證分析結論

基于2003―2009年中國商業銀行不良貸款季度數據,本文對影響銀行不良貸款率的宏觀經濟因素進行了實證研究和兩類所有制銀行的比較,結果表明:1.我國商業銀行的不良貸款率與GDP、投資、消費及CPI這些反映經濟大環境的因素都存在較強的負相關關系,但相對來說,股份制商業銀行的回歸系數絕對值低于國有商業銀行的回歸系數絕對值,在經濟快速增長,總體經濟形勢良好的情況下,銀行的不良貸款率呈下降趨勢;當經濟處于衰退期時,不良貸款便會增加,不良貸款率也隨之上升;2.與譚燕芝等人研究結果不同,本文在近幾年季度數據的實證基礎上得到不良貸款率與失業率呈正向關系,即失業率增加,不良貸款率也會隨之增加,這一點國有商業銀行與股份制商業銀行的結果是一致的;3.對于M2增長率,國有商業銀行與之有著更強的負相關關系。我國的貨幣投放在很大程度上受到政策的影響,當經濟增速放緩,政府鑒于維持經濟穩定的考慮,采用更加積極的貨幣政策,加大貨幣投放,來刺激經濟,這也說明了國有商業銀行是受到國家政策影響更為顯著的。

(二)對策及建議

近年來,隨著全球經濟波動劇烈,我國商業銀行所面臨的信用風險也不斷加劇,商業銀行的不良貸款問題也成為國內一些學者關注的焦點。本文出于提高我國銀行業不良貸款管理水平的目的,通過實證分析,提出以下政策建議:

第一,應對不良貸款的分類方法進行改進,精確地評價銀行的信用風險狀況。從表1可以看到,我國商業銀行的不良貸款率基本上一直呈下降趨勢,但隨著銀行不良貸款率的降低,特別是當不良貸款率低于5%時,現行的五級分類法區分不良貸款與正常貸款的能力也將隨之降低,過粗的分類不能充分滿足銀行有效信貸管理的需要。目前,中國銀行、工商銀行等一些大、中型銀行正在嘗試在原有五級分類的基礎上,將貸款細化為12級分類,更加細化和更加科學的不良貸款分類方法值得我們去探索。

第二,加大對宏觀經濟形勢以及國家政策的研究。從我國商業銀行不良貸款率與各經濟變量之間關系方程可以看出,我國商業銀行的不良貸款受宏觀經濟波動的影響較大,因此商業銀行應密切關注反映宏觀經濟波動的指標,特別是那些能夠提前反映宏觀經濟走勢的指標,將會對商業銀行下一步的信貸政策提供指引。

第三,進一步完善風險量化管理。商業銀行在構建信用風險度量模型時,不僅要從受信企業各相關指標入手,更要將宏觀經濟波動因素考慮進去,最終要做到對信用風險的可量化與可控化。

第四,加快金融創新。我國商業銀行業務的單調,受經濟波動的影響極大,要不斷進行金融創新探索出適應我國情況的新產品、新工具,以更好的適應經濟的波動。

參考文獻:

1.謝平.融資結構、不良資產與中國M2/GDP[J].經濟研究,2007(2)

2.施華強.國有商業銀行賬面不良貸款,調整因素和嚴重程度1994-

2004[J].金融研究,2005(12)

3.蔣鑫.影響商業銀行信用風險的宏觀經濟因素分析[J].財經研究,2008

4.李江,馮宗憲,萬映紅.國有商業銀行企業不良貸款的主因子分析[J].數理統計與管理,2007(1)

5.譚燕芝,張運東.信用風險水平與宏觀經濟變量的實證研究――基于中國、美國、日本部分銀行的比較分析[J].國際金融研究,2009(4)

6.Basel Committee on Banking Supervision.Sound Credit Risk Assess

ment and Valuation for Loans[M].Bank for International Settlements Press &Communications,2006

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【關鍵詞】銀行信貸 風險管理 經濟因素

一、引言

銀行是聚集和經營風險的企業，控制好風險是商業銀行存在和發展的基本前提，因此建立健全風險管理體系是商業銀行重要的職責之一。盡管各國的銀行監管部門都相當重視銀行業的風險管理，但是美國投資銀行――雷曼兄弟公司的破產，還是引起了全球各國對商業銀行的防范和抵抗金融風險能力的擔憂。2010年9月，由27個國家銀行業監管部門和中央銀行高級代表組成的巴塞爾銀行監管委員會，制定并通過了《巴塞爾協議Ⅲ》，對銀行風險進行更為嚴格的管理。由此可見，防范和抵抗商業銀行信貸風險是全球金融行業關注的核心課題。本文正基于此建立起其微宏觀經濟因素與商業銀行信貸風險的實證模型，以確定各經濟因素對商業銀行信貸風險的相關關系，以助于我國商業銀行建立科學、有效的風險控制體系，以增強商業銀行在經營中抵御風險的能力。

二、影響銀行信貸風險的因素

（一）微觀變量對銀行信貸的影響因素

1.貸款比例（LOAN）。在微觀方面，貸款比例對銀行不良貸款率的變化有著重要的代表意義。一般認為，過快的信貸擴張是比較容易產生信貸風險，但信貸量的增加相當于加大了不良貸款率的分母。因而，對于貸款比例，本文假設H1：貸款比例與銀行信貸風險呈負相關關系。

2.資產規模（SIZE）。一般而言，資產規模越大的銀行擁有更多的分支機構和網點數量，這樣在發揮各網點的地理優勢時，可以起到因地制宜、取長補短的作用，以實現風險的分散化，有效降低信貸風險。因而，本文假設H2：資產規模與銀行信貸風險呈負相關關系。

3.管理費用支出比例（OR）。銀行管理費用的大小直接體現出銀行運行效率水平的高低。如果管理費用的支出水平較高，說明企業未能有效利用企業資源，低下的管理效率水平將會增加銀行的風險。因而，本文假設H3：管理費用支出比例與銀行信貸風險呈正相關關系。

4.資本充足率（CAR）。資本充足率是指資本總額與加權風險資產總額的比例。如果資本充足率越高，說明商業銀行抵抗風險水平越強，商業銀行風險就越低。因此，本文假設H4：資本充足率與銀行信貸風險呈負相關關系。

5.凈利息收入占總資產的比例（NIC）。銀行的存貸差歷來是我國商業銀行生存和發展的基礎。一般認為，凈利息收入比重越大，風險越高。因此，本文假設H5：凈利息收入占總資產的比例與銀行信貸風險呈正相關關系。

6.不良貸款率（NPL）。當前較為常見的衡量商業銀行信貸資產安全的有兩個指標：一是違約率，二是不良貸款率。本文將采用不良貸款率作為衡量商業銀行資產狀況的指標。

（二）宏觀變量對銀行信貸的影響因素

1.GDP增長率（GDPG）。一般而言，宏觀經濟越好，社會的消費水平就越高，企業就更渴望擴大投資，以提高產出水平。同時，銀行也會在預期良好的宏觀經濟條件下，擴大企業的信貸規模，增加信貸供應量。因而，本文假設H6：GDP增長率與銀行信貸風險呈負相關關系。

2.貸款利率（INR）。貸款利率是衡量資本市場信貸資金的供需狀況。一般而言，貸款利率越高，資金的供應量就會越多，而資金的需求量就會越少。本文是選取六個月至一年貸款利率水平作為衡量貸款利率的高低水平，并假設H7：貸款利率與銀行信貸風險呈負相關關系。

3.廣義貨幣供應量增長率（M2G）。廣義貨幣供應量是反應貨幣當局投放到貨幣市場的貨幣數量。如果廣義貨幣供應量增長率越大，說明市場資金投放量就越多，相對的信貸基數就越大，不良貸款率就越低。由于貨幣供應量對市場作用有一個時滯過程，因此本文作了滯后一期的處理，用M2G（-1）表示，并假設H8：廣義貨幣供應量增長率與銀行信貸風險呈負相關關系。

三、計量模型與數據選取

（一）計量模型設定

結合微宏觀經濟因素對商業銀行信貸資產風險的影響，建立如下模型：

NPLit=α+β1LOANit+β2SIZEit+β3ORit+β4CARit+β5NICit+ γ1GDPGt+γ2M2G（-1）t+γ3INRt+εit；（i=1，2，…，N；t=2005，2006， …，2011）

（二）樣本選取與數據來源

本文選取2005～2011年7年期間在滬深兩市上市的國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行以及農村商業銀行作為研究樣本。樣本數據來源于RESSET金融研究數據庫、中經網統計數據庫。其中中國農業銀行在05～07年的資本充足率數據缺失，因此該數據為非平衡面板數據。

（三）實證檢驗

本文是利用EViews6.0軟件對模型進行實證檢驗。首先，檢查多重共線性問題，通過方差擴大因子計算公式：VIF=1/（1-R2），計算出方差擴大因子（VIF）值，如表1所示。由于各個變量的VIF值均低于10，可見，多重共線性對模型的影響很小，基本不存在多重共線性的問題。

篇4

關鍵詞：宏觀經濟因素 企業 財務困境風險 影響

企業的經營管理過程中，不可避免地會遇到財務困境風險，要想將風險系數降到最低，確保企業的安全、可持續發展，就需要就風險影響因素作深入而具體的研究。傳統研究主要關注的是企業的財務信息，隨著研究的不斷深入，宏觀經濟因素這一非財務變量成為企業和相關學者重點研究的對象。在充分的理論分析基礎上，結合實證分析，才能進一步明確宏觀經濟因素的影響作用，為企業的風險防范工作和安全經營提供重要保障。

一、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的理論分析

企業的生產經營和財務運作均是在大的經濟背景當中，必然受到宏觀經濟因素的影響。而其財務健康程度和財務困境風險是否受到宏觀經濟因素的影響，就需要首先通過理論層面的假設論證和分析。

對于整體經濟環境而言，如宏觀經濟環境惡化，則居民收入下降，購買力降低，企業的業績也就相應下滑，且銀行放貸難度加大，企業出現財務困境風險的概率也就越大。由此可假設整體經濟環境與企業財務困境風險為負相關的關系。具體來看，以宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率兩個主要因素進行針對性分析。

首先，就貸款利率來看，如貸款利率越高，企業在相當的市場基礎和條件下，其借貸成本也就同步上升，債務負擔也就更加厚重。在出現經營不善情況時，無法進行及時的資金償還，財務困境也就同步來臨。基于此推斷，可假設出貸款利率和企業財務困境風險之間存在關聯性，且應為正相關；其次，如GDP增長越快，則市場經濟繁榮，人們的購買力上升，企業的生產和銷售均保持較高水平，收益較大，資金的流動性也就更強，財務困境風險發生率越低。由此可假設，GDP增長率與企業財務困境風險呈負相關。基于此理論分析和研究可得出，實際GDP增長率和貸款利率兩個主要的宏觀經濟因素均對企業財務困境風險產生巨大影響。

二、宏觀經濟因素對企業財務困境風險影響的實證分析

為確保相關研究的科學性和準確性，應在完成理論研究的基礎上，通過實證分析，綜合判斷宏觀經濟因素對企業財務困境風險的影響。

選取我國非ST制造業上市公司作為實證研究樣本，將該公司前一年的年報數據作為數據分析對象，并選取該公司的財務變量和非財務變量作為預警指標。財務變量包括盈利能力、營運能力和現金流量、成長能力等方面的財務比率，非財務變量則為消費者物價指數、GDP增長率和M1年度增長率、加權平均一年其貸款利率。綜合面板數據，以面板Logit模型作為分析和計算模型。經過模型估計結算，最終得出了非財務變量中的實際GDP增長率和一年期貸款利率。

就非財務變量中實際GDP增長率和一年期貸款利率而言，二者是宏觀經濟因素中的兩個重要因素。一年期貸款利率在研究中的參數估計值為正，置信水平為5%時十分明顯，由此得出一年期貸款利率和企業財務困境風險存在相關性，且相互關系為正相關。在研究當中，實際GDP增長率參數估計值結果顯示為負，同時其置信水平在1%時十分明顯，則其與企業財務困境風險為負相關的關系。綜合可知，宏觀經濟因素中貸款利率和實際GDP增長率對于企業的財務困境風險有著顯著的影響。

綜合理論分析和實證分析的結果，可總結出，宏觀經濟因素對于企業財務困境風險的影響顯著，且貸款利率和實際GDP增長率與企業財務困境風險分別呈正相關和負相關。

三、企業在經營過程中應對宏觀經濟環境的有效策略

（一）時刻關注宏觀經濟環境

關注貸款利率變化情況，當利率提高，則相關貸款業務應進行適當延緩，從其它途徑實現資金的籌措。關注GDP增長率，如增長率較高，則在應在分析市場狀況的基礎上，適當擴大生產和銷售。同時，將宏觀經濟環境作為財務管理的重要參考指標。

（二）建立財務危機預警機制

基于以上研究，為確保經營的安全性，防范財務困境帶來的巨大風險，就需要在注重自身財務狀況的有效管理的同時，時刻關注宏觀經濟環境。最為關鍵的一點，即建立起企業的財務危機預警機制。基于市場調研和企業財務管理分析結果，及時發現財務狀況，并針對危機因素制定及時的處理措施，盡可能避免財務困境。

（三）重點關注關鍵性指標

重點關注企業經營管理中的關鍵性指標，使得企業在進行財務風險預防工作上能夠把握重點，最大限度地避免關鍵指標造成的財務困境風險。如企業的總資產周轉率、資產負債率和成本費用利潤率等。在此基礎上，做好企業信用管理和資金回收利用，實現經營效率的提高。

四、結束語

在綜合理論分析和實證分析之后，可知宏觀經濟環境對企業財務困境風險有著巨大影響，且主要體現在貸款利率和GDP增長率上。為了避免企業陷入嚴重的財務困境，除做好自身的財務管理工作外，還應當時刻關注宏觀經濟環境的變化情況，建立財務危機預警機制，抓住關鍵性指標，才能將宏觀經濟環境的負面影響降到最低，使企業走上安全、健康、可持續的發展道路。

參考文獻：

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[2]過新偉，胡曉.公司治理、宏觀經濟環境與財務失敗預警研究――離散時間風險模型的應用[J].上海經濟研究，2012，05：85-97

篇5

1.1通貨膨脹風險：

現如今中國持續處于通貨膨脹的狀態，市場流通的貨幣量持續增加，國家不斷采取穩健型的貨幣政策，抑制通貨膨脹的狀況。通貨膨脹具有莫大的風險，通貨膨脹直接造成了人們實際購買力和收入預期的下降，給已經選擇個人住房貸款的需要還貸的人們而言無疑提出了難題，給他們的還款加大了壓力。

1.2法律風險：

雖然我國目前頒布了一些有關房地產方面的法律法規，但圍繞房地產金融和住房貸款方面的專門法律法規還有諸多的不完善甚至是空白，各地方法規之間相互不協調，缺乏可操作性。如目前我國有關房地產抵押貸款方面的法律----《中華人民共和國擔保法》，在有關住宅抵押貸款方面的規定很不詳細，在抵押住房的使用、出租、管理、監督、違約后對房屋的強制處理方面都沒有作出明確的規定。

1.3房價風險

房地產業作為國民經濟重要的產業組成部分，其價格必然受到宏觀經濟周期性波動的決定和影響。而房價又是影響個人住房貸款發放的重要因素，尤其對個人住房抵押貸款有一定的影響，它也是決定商業銀行借款規模和借款折扣的關鍵因素，房價的波動會極大的影響抵押貸款的價值，穩定房價是個人住房信貸市場健康發展的重要保證。

2008年金融危機造成房價下跌，房地產市場低迷，隨后經過國家和市場的調控，房價又持續走高。因此，銀行面臨房價變化時，應作出理性的選擇，而政府也應該引導房地產平穩發展，房價達理性價格。

2.銀行內部風險：

2.1行業風險

個人住房貸款業務是商業銀行信貸業務的重點，已成為各銀行競爭的焦點。為了爭奪房地產信貸市場份額， 各家銀行在簡化手續，提高服務質量， 增加信貸投入等方面均加大了力度， 并不惜采取各種優惠措施。這一系列舉措使得同業間競爭日趨激烈，，貸款成本自然會加大，盈利空間也將減小，從而增大了風險。

2.2流動性風險

目前個人住房貸款業務的資金來源基本上依賴于一般儲蓄。而個人住房貸款一般都屬于中長期貸款，還款期限較長。一般儲蓄的資金很難滿足住房信貸數量大、期限長的要求。這就給個人住房貸款業務的進一步發展背上巨大的包袱，孕育著較大的風險。外加上其他風險的影響，如果銀行持有大量住房貸款的債權，必將對造成資金周轉不靈，流動性減弱，加大住房貸款的風險也影響銀行的盈利。

2.3個人資信系統風險

由于個人資信體系尚未完善， 銀行在短期內對借款人的資信調查難以準確獲知。目前， 銀行辦理個人住房貸款過程中， 對貸款人的貸前調查僅以身份證、職業、個人收入證明為依據， 對個人信用做出客觀的判斷有一定的片面性， 加之個人住房貸款期限長， 借款人未來經濟狀況的不確定性， 銀行難以對借款人的財務狀況持續監控， 使銀行信貸資金充滿了風險。

2.4合規化風險

從巴塞爾銀行監管委員會?P于合規風險的界定來看，銀行的合規特指遵守法律、法規、監管規則或標準。根據新巴塞爾協議的定義，“合規風險”指銀行因未能遵循法律法規、監管要求、規則、自律性組織指定的有關準則、已經適用于銀行自身業務活動的行為準則，而可能遭受法律制裁或監管處罰、重大財務損失或聲譽損失的風險。

主要有以下具體表現：

1.貸款操作不注意貸前調查、貸中審查和貸后檢查，對貸款使用或償還不能做到定期或不定期地檢查和跟進，使貸款大量逾期，未能及時催收，導致貸款風險失控。

2.信貸人員的法律保護意識淡薄，在簽署借款、擔保合同時主要條款出現疏漏或合同要素不全、追償已過時效等，導致鍛行合法債權褥不到有效保護。

3.檔案管理不規范，對借款合同和有價證券等重要法律文件和質押品不按規定保管，出現工作失誤或使不法分子有機可乘。

4.有的銀行為了爭奪一些效益較好的房地產公司和收入較為穩定的個人客戶階層， 不惜放寬貸款條件， 有些做法甚至嚴重違反了國家有關房地產信貸的政策和規定。

3、開發商風險：

3.1開發商的信用風險

1.開發商選擇的項目是沒有市場前途的，或者該項目本身就存在問題。

2.開發商將購房款入賬后，開發商經營不善，或挪用資金，造成項目不能完工，形成“爛尾”，不能按時交樓，由此引發購房人停還銀行借款，使銀行被迫陷入糾紛。

3.購房人以開發商違約為由要求解除購房協議不再履行按揭貸款協議。借款人和銀行的利益都將受到了侵害。

3.2開發商的道德風險

1.開發商通過個人虛假購房套取貸款。開發商以其親屬、內部員工、關聯企業員工按揭購房，套取銀行貸款用于自身資金周轉，并負責按月償還貸款，甚至挪作他用。

2.開發商虛構購房行為或偽造相關手續套取貸款。通過偽造借款人身份證或購房合同向銀行申請按揭貸款，或以偽造的產權證明作抵押進行虛假按揭。

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[關鍵詞]宏觀經濟；商業銀行；不確定性；信貸風險

經過改革開放三十多年的飛速發展，我國市場經濟正在面臨著新的機遇與挑戰，增長速度放緩對經濟下行造成了一定的壓力，市場風險、貨幣政策與經濟走勢均處于不確定狀態。而作為現代金融體系的主題，商業銀行在不確定宏觀經濟環境下，將面臨更多的市場風險。一方面，銀行的信貸水平難以保持在較高的水準，貸款質量難以得到較高的評價，尤其是中長期貸款的基礎設施類項目中，信貸資金的安全問題備受考驗；另一方面，政府的監管政策、貨幣政策與經濟全球化的發展動態等等，都對銀行的信貸業務帶來極大的影響。在此背景下，商業銀行亟需加強對信貸風險的防范，要避免在不確定性的宏觀經濟環境下受到諸多的影響。

一、我國商業銀行信貸資產風險管理現狀

根據穩定運營原則與審核會計原則，商業銀行會對風險資產的質量進行全方位的鑒定，并產生貸款的分類，作為衡量資產真實性與壞賬準備金的前提條件。當前，我國銀行信貸體系中，貸款風險的分類由資金監管者進行管理，采取科學化的方式判斷貸款的風險級別，并對貸款的質量給予客觀的評價。在我國商業銀行的發展進程中，針對不良貸款的分類情況，共經歷了三個時期。第一個時期是1994—1997年，在商業化改革時期，商業銀行采取四級分想的內控效果。類似信用造假、員工監守自盜、內外部勾結轉移資金等情況時有發生，不利于預防金融風險，無法滿足銀監會監管的根本要求。通過觀察發現，我國商業銀行的信貸內部控制情況，主要存在以下幾個方面的問題：缺乏良好的內控環境，形式主義盛行，缺乏權力的有效監督與管理，評價與激勵機制有待完善；針對信貸風險的評估，在信貸風險管理的組織結構、內部評級方法、信貸風險評估技術以及信貸業務內部控制等方面都需要有所改善；信息溝通的缺乏，信息化的程度不足，嚴重信息披露失真等問題有待改善；監督機制還有待改善，各級內審部門的監督職能有待提升。

二、不確定宏觀經濟中商業銀行的信貸風險分析

（一）不確定性的風險

所謂不確定性，從經濟學的角度而言，代表著不可度量的風險。而“風險”一詞在信息經濟學中，可以等同于“不確定性”概念。在金融領域，風險就是獲得經濟活動資金的同時，基于不確定性的情況，同時可能需要面對的經濟損失。簡單來說，在金融與經濟領域，“風險”就是不確定性。客觀存在的“風險”，往往也存在著普遍的規律性，根據理性的判斷與決策，人們可以有效地規避風險，降低不確定性。隨著時代的飛速發展與科技的不斷革新，市場經濟社會生活也在發生明顯的變化，尤其是在信息化的發展進程中，信息不對稱的情況對人們的生活與工作存在著明顯的影響。以銀行信貸業務為例，銀行得到企業信息后，需要對照審核信息標準與流程發放貸款，而對于信貸的風險性，銀行可以透過專業的人才采取專業的手段，做出預見性的評估。但基于信息的不對稱性，則很可能引發貸款的道德風險與逆向選擇問題，造成市場秩序的紊亂，引發金融風險。無論是從宏觀經濟角度，還是從微觀經濟角度，銀行信貸風險的根源，就是市場的不確定性以及信息的不對稱性。

（二）銀行危機與信貸風險

對于商業銀行而言，信貸業務的利潤十分豐厚，但信貸風險也隨之而來，成為了我國商業銀行的主要風險類別。時下，我國商業銀行正在面臨著三重發展危機，即國際金融市場的影響、國內經濟體制改革的附加風險以及市場經濟的自身運營風險。面對嚴峻的國際市場挑戰，商業銀行需要及時構建自身的風險防御力，結合自身發展特色，有針對性地借鑒國外成功經驗，根據我國市場經濟發展的特色，構建科學化的信貸風險管理體系。在我國市場經濟體制改革的進程中，我國銀行業的不良貸款率不斷攀升。在市場化的經濟發展路徑中，我國金融業正在不斷與國際接軌，宏觀經濟的不確定性愈加明顯。面對一系列的外部風險及內部風險，商業銀行能否強化信貸風險的管理與防范，將直接關系到社會金融資本的利用率及社會資源的配置效率。

（三）不確定宏觀經濟與金融風險傳導機制

作為兼具企業與銀行特質的中介機構，商業銀行的發展受到多種要素的影響，不管是微觀經濟要素還是宏觀政策要素，都會對商業銀行的信貸業務產生影響與沖擊。在改革開放的市場化發展路徑中，我國宏觀經濟環境一直在不斷改變，包括經濟增速不穩定、通貨膨脹及國際金融影響等不確定性問題，也一直在影響著商業銀行的發展。金融的不穩定性，決定了市場發展的更多種可能。基于不確定宏觀經濟背景，過度負債與通貨緊縮成為了金融風險的傳導要素。市場經濟的一路上升，不僅僅取決于內在要素，同時也需要外部條件的引導。目前，全球范圍內，金本位制度依舊發揮著主要作用，而伴隨著經濟全球化的發展動態，一旦某一個國家出現經濟蕭條，就會造成金融風險的傳導。2008年的美國次貸危機就是典型的案例，這場危機引起了全球性的“金融海嘯”。

（四）我國商業銀行信貸風險形成機理分析

在發展中國家，社會體制對于信貸風險有著十分明顯的影響作用，特別是對于產業升級轉型的我國商業銀行而言，其信貸風險與社會體制有著更緊密的關聯。剖析我國金融市場的信貸風險，主要源自于銀行內外兩個層面。從內部情況而言，銀行自身的體制不健全、產權主體地位缺失等情況，以及執行力不足與人力資源狀況不佳等問題，都是引發信貸風險的潛在影響因素；從外部情況來說，我國宏觀經濟的變量波動，特別是房地產行業的巨大波動，直接影響到商業銀行的信貸資產質量與數量，很可能瞬間引發信貸風險。與此同時，有待完善的金融法律法規，也是導致信貸風險出現的根本原因。

三、不確定宏觀經濟環境下防范信貸風險的策略

（一）注重宏觀經濟不確定下的信貸風險分析

通過對近些年商業銀行的貸款業務的觀察發現，在我國市場經濟處于發展期，人們對于市場前景普遍看好，且商業銀行對于信貸項目也有著足夠信心的情況下，商業銀行通過采取擴大信貸規模與放寬政策等方式，讓企業獲得了更多的貸款。然而，在顯著的順周期性背景下，這種信貸標準的降低，最終會導致通貨膨脹情況的發生，而政府為了避免通貨膨脹，保持經濟穩定增長，便會采取宏觀經濟政策，通過增加利率的方式降低企業的投資需求，無形中加大了銀行的信貸風險。與此同時，在不確定宏觀經濟背景下，國內的金融市場與全球經濟周期也保持在較強的同步區域，這意味著各個國家的經濟波動，均會影響到國內的經濟與金融發展態勢。伴隨著我國近些年對外開放程度的不斷加深，我國市場經濟的對外依存度也越來越高。基于開放經濟環境，商業銀行不僅要注重國內的政策變化所產生的信貸風險，同時更要提前預判國際經濟的不確定動態作用。

（二）完善我國銀行業信貸內部控制制度

第一，建立多項銀行內部控制制度，做好信貸風險管理工作。例如，建立以分級審批為核心的信貸授權授信制度，建立權責分明的信貸崗位責任制度，建立獨立運作且相互制衡的內部管理和控制機制，建立信貸風險的電子化控制制度。通過不斷完善內控制度，強化信貸風險的管理，通過明確責權利的各項要素，并迎合時代的發展，采取電子化的技術制衡內部管理的各個部門，有效避免“人為風險”與“道德風險”，均有益于對信貸風險的控制。第二，在完善制度的同時，更要采取有針對性的控制措施。例如，營造良好內部控制環境，健全法人結構，營造信貸控制環境；強化內部控制力度，推動制度建設，建立科學合理的授權制度和崗位責任制；完善信貸風險評估體系，全面強化風險管理部門的定位，強化信貸風險的評估技術實力。第三，良好的執行離不開良好的監督。商業銀行需要通過構建獨立的內部審核監督體系，理順稽核體制，避免監守自盜的風險的發生，做到“防患于未然”。

（三）提高宏觀經濟不確定條件下的行業信貸配置效率

對于商業銀行的信貸資產配置而言，我國不確定宏觀經濟的影響十分明顯，所以通過提高行業信貸配置效率，強化配置決策，將有利于規避信貸風險。首先，要從行業角度出發，對于貸款企業的發展現狀及前景，商業銀行要有全面性的了解，要洞悉行業發展趨勢，通過對行業的全面性考核，辨別行業風險與企業基本風險。要結合實際情況，把握宏觀經濟周期的規律性，通過合理配置信貸資源，降低行業風險。其次，要根據國內外的宏觀經濟態勢，正確做出風險預警，在借助現代大數據、云計算等技術下，深入分析企業的有限信息，深入分析信貸風險，選擇成長型優、發展潛力大的行業或企業，作為優質信貸資源配置首選，通過優化配比降低風險性。需要特別注意的是，風險存在著波動性與聯動性特征，商業銀行在行業觀察與企業觀察過程中，要全面考量上下游企業的具體表現以及關聯度較高的行業所存在的風險情況，避免風險的蔓延與傳導，在宏觀經濟不確定條件下，更有針對性地提升行業信貸配置效率。

作者:李潔 單位:鄭州鐵路職業技術學院

[參考文獻]

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[6]王文峰,施慧洪.我國商業銀行合規風險管理體系構建[J].商業時代,2014,(24):80-81.

篇7

關鍵詞：互聯網金融；宏觀經濟；影響

隨著互聯網技術的不斷進步和金融業的快速發展，這兩個從前并無關系的領域開始走向合作，從而形成了互聯網金融。但是互聯網金融并不是簡單的將這兩個行業聯系起來，而是之前的金融業通過互聯網技術開展新型的互聯網金融業務模式。這些新興的金融模式極大的便利了人們的生活。但是從全世界的范圍來講，我國互聯網金融的發展速度要落后與歐美發達國家。近些年來，隨著我國信息技術行業的發展，互聯網金融的發展也更加全面，其對于傳統的金融業也產生了一定的沖擊。

1互聯網金融對宏觀經濟的積極作用

1.1互聯網金融可以促進民間資金利用率的提高

我國金融行業在實際發展過程中，對于利率的控制是十分嚴格的，資金沉淀的情況始終存在，而且在資金流通方面的速度也比較低。這種情況的存在，就會造成經濟緊縮，從而阻礙整個經濟的增長。而互聯網金融的有效開展，能夠通過互聯網來開展相關的金融業務，從而使資金籌措的渠道進一步擴大，將社會上的一些閑散資金能夠實現充分利用，提高其利用率。在互聯網金融發展的這個大環境下，很多融資機構如雨后春筍般冒出來，使得民間資金在國家項目中的投資越來越多，對于宏觀經濟的發展有著一定的促進作用。

1.2互聯網金融可以一定程度上彌補傳統金融的缺陷

在傳統金融的發展中，其業務的開展受到來自多方面的限制，金融企業的客戶主要是來自一些較大型的企業，而對于中小企業或者個人，難以提供良好的服務，并且辦理業務時過程比較煩瑣，需要耗費大量的時間，在效率上還存在一定的缺陷。而互聯網金融的發展使得金融企業可以更加“親民”，通過互聯網來進行一些金融業務，對于一些中小企業和個人來講，其金融覆蓋面更廣。并且在用戶辦理業務時，流程更加簡單方便，效率也更高，相對于傳統金融的業務模式和服務情況都有了很多的改變，對于其中的一些缺陷也能夠得以解決。而且大數據技術發展迅速，金融機構通過大數據技術的輔助，可以更好的了解客戶需求，從而為客戶提供更為需要的服務。

2互聯網金融為宏觀經濟帶來的消極影響

2.1信用違約風險較高

互聯網金融在發展中一種常見的方式就是借貸，而借助互聯網開展借貸業務存在著一定程度上的風險。互聯網本身就是一個虛擬的平臺，因此在進行借貸交易時，如果對對方不能夠特別清晰的了解則是會有較高風險的存在，甚至是難以收回資金。而借貸人的信用程度和貸款人的風險承受是反比。當下很大一部分信用違約現象都是來自互聯網金融，因為在互聯網的借貸模式中，貸款人難以了解到借款人的資金將用于何處，如果借款人將借來的資金進行風險投資，那么其貸款違約的風險就會進一步加大。在互聯網金融中，互聯網借貸交易平臺越來越多，借貸雙方僅僅是開展與借貸相關的業務，對于其他方面的信息都沒有太多的了解，所以其借貸風險就會較高。

2.2商業銀行高風險項目增多

當我國當前的金融形勢下，互聯網金融已經成為現代金融當中的一個重要的盈利方式，并且互聯網金融在進行資金籌措時能夠很好地降低成本，在理財方面也有著明顯的優勢。這種情況的改變，讓很多的投資人為了得到更好的利益，將自己在銀行中的存款放入到互聯網理財產品中，從而獲得更高的收益。在這種情況下，商業銀行為了保證自己的收益，就必定要改變自身的自己獲取方式，依據貨幣市場特點來實現資金的獲取，從而導致商業銀行的成本增加，而為了使自身的收益更大，銀行也會選擇投資一些收益較高但同時風險也較高的項目，銀行發展中的風險也會增加，從而對宏觀經濟產生一定不利的影響。

3互聯網金融促進宏觀經濟發展的策略

3.1建立健全金融監管體系

我國的互聯網金融起步較晚，因此，其中的規章制度不尚完善，所以必須要建立健全金融監管體系，從而降低互聯網金融的風險。例如，可以成立類似證監會、保監會等專門的監管機構，對于互聯網金融平臺進行監管。同時對于相關的金融法律進行完善，如果出現互聯網金融的違法行為，可以對其進行相應的處罰。

3.2健全征信體系

要想保證互聯網金融能夠健康穩定發展，必須要健全征信體系，進行雙方面的監管。既要對不還款的“老賴”列入征信名單，同時也要將不合法的網上借貸平臺列入黑名單，當下我國有很多的網上借貸平臺，鉆法律空子，打政策的擦邊球，健全征信體系也能夠將這類非法借貸平臺一網打盡。同時征信系統還能夠篩選出信用較好的用戶，當這些用戶辦理貸款業務時，金融機構可以對其進行優先照顧，促進其健康的發展。

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關鍵詞：互聯網金融；宏觀經濟；影響；建議

1 互聯網金融對宏觀經濟增長的促進作用

第一，在互聯網背景下的網絡理財對于我國整體經濟的發展具有大幅度的推動作用。網絡理財主要是充分結合線下和線上兩種新的模式，從根本上使線上資金積累的成本減小，使線下支付的效率提升，通過研發多種類型的理財產品，使不同用戶的實際需求都能夠得到充分的滿足。互聯網金融在極短的時間內，通過積累閑置資金，從而為越來越多的企業提供籌集資金的渠道，為企業的經濟活動開拓了一片廣闊的空間，大幅度的推動經濟又好又快的增長。

第二，在互聯網背景下的網絡借貸推動了經濟的發展，傳統的借貸主要是資金擁有者和借貸者通過中介進行資金間接交易，它們兩者之間不存在直接交易，使兩者的需求都能夠達到完全一致，就實現了借貸的目的。通過網絡借貸的方式，其所需的成本較高，期間要支付多種手續費，而且其持續的時間比較久，而網絡借貸的出現正好解決了這些問題，不僅程序簡單，成本費用小，有效緩解了中小企業融資困難的問題，推動企業的發展，刺激宏觀經濟的增長。

第三，目前，我國金融發展體系進程屬于一種被壓制的狀態，各大銀行金融行業的利率，有關部門對其進行樣嚴格的控制，最終容易引發資金出現大量沉積的情況，這樣就會導致資金流通的速度非常遲緩，最終容易引發經濟緊縮的問題。在互聯網金融的背景下，對閑散資金進行科學合理的配置和運用，提升資金的使用率，有利于對宏觀經濟的調控。通過創建互聯網平臺，企業也可以通過多種渠道來進行資金的籌集，使閑置資金的利用率提升，提升資金的使用率。同時，在互聯網金融發展的背景下，我國銀行等金融機構的發展也隨之被帶動起來，有利于實現利率的市場化，從而推動我國實體經濟的快速發展。

2 互聯網金融對金融穩定的影響

（一）信用違約風險較高

在互聯網借貸中，互聯網作為一個有效的平臺為資金供求雙方提供借貸的空間，如果借款人出現違約的情況，并沒有具體的承擔者，如果借款人的信譽度低，將會造成貸款人將面臨很大的風險。通常情況下，雙方沒有進行直接的接觸對于借款人將會對資金如何使用，貸款人一概不知，這樣一來，很可能造成貸款人的資金被隨意的挪用，從而產生高風險的投資。此外，資金供求雙方在整個借貸交易過程中，平臺并沒有對雙方的重要信息進行了解和審核，甚至對借款人對資金使用的途徑并不了解。在一定程度上，網絡借貸平臺雖然降低了交易的成本，但卻隨時都面臨高風險的可能。一般選擇網絡平臺進行資金的交易，很可能會導致資金長時間沉積，沒有有效的監管，萬一平臺運營虧損，這些資金可能會被互聯網金融企業挪用，這也將面臨更高的風險。

（二）商業銀行從事高風險項目數量增加

互聯網理財作為互聯網金融主要的盈利途徑，其未來的發展也是非常可觀的。互聯網金融企業通過網絡平臺，以較低的成本進行資金的籌集。同時，投資者為了實現更多的經濟利潤，會大量將銀行的存款用于網絡理財產品中來，這就使得商業銀行必須轉變以往的商業模式，通過互聯網金融企業來過去資金，造成資金成本升高，為了提升收益率，就不得投入到一些具有較大風險的項目中來，而且受到互聯網理財贖回性質的影響，銀行最終主要進行一些短期的投資活動，這樣以來就導致商業銀行的資金流向的渠道就是短時間且風險大的行業，隨著信貸資金風險的增大，將不利于保持金融的穩定性。

（三）影子銀行風險

我國資本市場的主要特征就是過于單一化，商業銀行承擔者很多實體經濟的融資功能，在資金市場中，商業銀行充當著資金壟斷的角色，然而很多中小企業都無法達到商業銀行的所設置貸款要求，因此就會選擇影子銀行來獲取資金。現階段，通過互聯網借貸的貸款總量已經達到了60 億元，互聯網金融借貸公司現在扮演著雙重身份，在進行民間借貸的同時還逐漸成為財富管理專家，通過將多種理財產品像投資人推薦的方式，從而逐漸衍生出像代客理財、信托公司產品推薦等。在互聯網金融不斷發展的時代背景下，在中國影子行業系統中，互聯網貸款企業逐漸占據著越來越重要的位置，其中由于包括理財產品，最終使金融脫媒的情況越來越嚴重，直接威脅到金融行業的穩定性。除此之外，互聯網金融行業還存在較多的問題，對于貸款資金的通過哪種途徑和方式來支配，他們缺乏對其深入的了解和審核，只是將關注的焦點放在借款人是否能夠如期還款方面， 對于資金使用情況嚴重缺乏有效監管的力度，最終導致監管沒有發揮任何實質性的效果，為風險的存在埋下了更多的安全隱患，致使在互聯網金融發展中，長期存在信用違約風險和洗錢風險，無疑對金融的穩定造成很大的損害。

3 促進互聯網金融良好發展的建議

首先，落實好互聯網金融企業的嚴格監管工作。國務院針對互聯網金融企業的管理提出了一些有效的參考，全面落實好互聯網金融的科學管理工作，按照對金融機構資質審核的標準和準入資格進行嚴格審核，不斷提高對互聯網金融企業的的管理和治理水平。進一步拓展業務所涵蓋的范圍，明確管理的最終目的，為互聯網金融企業的發展創建健康穩定的發展環境，從而有效推動我國宏觀經濟的發展。

其次，完善立法，細化職責。在對互聯網金融企業進行管理的過程中，應該站在消費者的角度，設身處地的為他們考慮，維護他們的合法權益，正確引導互聯網金融消費者樹立互聯網金融風險的防范意識，全面掌握和了解金融方面的知識、信息，提升自身的風險辨別能力和防御能力。全面落實好信息披露工作，并保證其時效性，將一些可能存在的潛在風險要給予其提示，使其增強防范，提前采取好防范的措施，建立并完善司法保護制度，對于互聯網金融洗錢的相關懲處措施，要進一步完善，堅決并嚴厲打擊洗錢的違法行為，對于一些非正常的交易要設立明確的標準，如果互聯網金融企業存在非法交易活動，必須采取嚴厲的措施，為維護互聯網金融交易的健康環境提供穩定的基礎。此外，在互聯網金融發展的前提下，全面考慮我國經濟發展的實際，規劃發展的方案，推動互聯網金融的持續穩定發展。鼓勵并引導互聯網金融建立自己的企業協會，落實好監管工作，做好風險的提示，從而有效確保信息披露工作的準確無誤。

4 結束語

互聯網金融作為新時期發展起來的新興產業，其對于宏觀經濟的發展具有較強的促進作用，于此同時也帶了一些不良的影響。因此，我們必須在看到其優勢和積極作用的同時，還要通過采取有效的方法力求將不利的影響降到最低，促進宏觀經濟的協調穩定發展。

參考文獻

[1]白駿驕，李芮.互聯網創新對宏觀經濟及金融波動的影響研究[J].科學學研究，2015，09：1414-1423+1380.

篇9

【關鍵詞】宏觀經濟；房地產經濟；影響；策略；分析

改革開放以來，復蘇后的房地產業得到快速的發展，并且成績顯著，主要表現在城市面貌的極大改觀、居民居住條件的顯著改善及開發區的上佳成績。房地產經濟對于我國經濟發展的推動作用的巨大的，但是因我國房地產業尚處于初期的發展階段，相關的發展理論仍不完備，處于探索階段，因此，在房地產業的發展不斷發展當中，亦存在著許多問題急需解決，如住房制度改革、土地投機、社會保障、結構過剩、外商投資管理等問題。在我國，房地產業對于宏觀經濟的發展具有較強的帶動性，把握房地產業的態勢發展和宏觀調控的整體感官，來促進房地產經濟和宏觀經濟的協調發展，已經成為我國當前的重要課題。

1 宏觀經濟因素對房地產經濟的影響

1.1 國民生產總值對房地產經濟的影響

房地產業的發展同宏觀經濟的發展狀況存在著彼此的相互影響，當經濟衰退時，企業和金融機構，就會進行大量的合并和改組，這樣就使得市場上所出售的建筑和土地數量大大增加。而失業造成居民收入水平的降低，進而造成對于住房需求的減少。這種情況下，需求與供給間的不平衡，導致了房地產價格的降低。同理，在快速增長的經濟環境下，人們收入水平穩中有升，對于未來充滿期許，此時，房地產市場也通常會出現價格上升且供銷兩旺的現象。宏觀經濟中，國民生產總值是一個重要的發展指標，同房價呈現出正相關的關系。

1.2 消費水平對房地產經濟的影響

所謂消費水平，指的是扣除儲蓄后，個人可支配收入的剩余部分。一般情況下，人們收入水平較高時，會選擇更好的房屋或增加房地產購買力，從而直接帶動房地產市場的發展。隨著經濟的不斷發展，居民財富不斷積累，消費水平不能提升，這時房價雖然呈不斷上漲，但居民仍有購買的能力，并且這種能力會隨著水平的提升逐漸升高。因此，房價同居民消費水平間亦呈現出正相關的關系。

1.3 利率對房地產經濟的影響

在房地產供給方面，利率下降，貸款的成本隨之降低，房地產抵押和開發投資紛紛涌向房地產業，不論其初衷是投機還是投資，房地產的價格呈現出持續的上漲。利率下降，貸款成本隨之升高，大量資金退出房地產業，從而使得房價不斷下跌。在房地產需求方面，因房地產本身價格較高，消費者普遍缺乏一次性購買的能力，而采用住房抵押貸款的形式實現購買，這時，利率的變化就會直接影響到消費者的還貸成本。因此，房價同利率呈現出負相關的關系。

1.4 貨幣供給量對房地產經濟的影響

央行通過一系列貨幣政策工具來對貨幣供給量進行改變，進而影響到貸款的供給能力。增加貨幣供給量，貸款難度隨之減小，從而引起房價上漲，反之則放下降低。因此，可以說央行貨幣政策的實行同房價呈現出跟隨的相關性。

推動房地產泡沫產生的資金,絕大部分都是從銀行流出的。因此,要加強對銀行的監管,從源頭上控制投機資本。目前,我國還沒有建立起一個包括政策性房地產金融機構和商業性房地產金融機構、貸款的創造和投資機構、擔保或保證機構的完整的房地產金融機構體系,房地產金融監管的缺乏,很容易造成大量信貸資金流入非生產性部門而引發泡沫。 國家金融監管部門應加強對房地產按揭貸款的風險控制,控制投資性購房,尤其是通過按揭貸款進行的投機性購房。 有關部門應該嚴格規定金融部門向房地產貸款的比例和房地產抵押貸款融資的比率,嚴格審查房地產抵押貸款的條件,住房開發貸款對象應為具備房地產開發資質、信用等級較高的房地產開發企業,貸款應主要投向適銷對路的住宅開發項目。同時要加強房地產商通過按揭貸款的回收進行再開發的能力。強化個人住房貸款的管理,嚴禁發放“零首付”個人住房貸款,嚴厲查處“假按揭”。商業銀行發放個人住房抵押貸款,應嚴格評估抵押物的實際價值,落實抵押登記手續,貸款額與抵押物實際價值的比例最高不得超過80%,商業銀行應認真分析開發項目及住房開發企業的有關情況,注意防范與期房相關的特定風險。

2 房地產經濟環境下的宏觀調控策略

2.1 建立和健全住房保障體系

發揮政府主導職能，來解決中低收入家庭的住房問題，根據收入階段的不同，來對住房問題進行差異化的解決，保持住房投資規模的合理性，對住房供給結構加以調整，從而正確引導消費模式和住房建設。

2.2 制定土地相關政策

制定土地相關政策，來對土地市場加以規范，對違法行為堅決打擊，并進行嚴厲處理。當前，我國形勢下，必須進一步完善土地供應政策，優化用地結構，加強土地監測，從而抑制近些年來房地產投機增加、價格不斷上漲的局面。

2.3 完善土地增值稅政策

完善土地增值稅政策，使得一些企圖利用囤積土地來實現利潤增加的企業往往事與愿違。因為土地增值稅制度是具有累進性質的，通過進一步完善土地增值稅政策，可以抑制房地產企業的高額利潤。

2.4 增加金融監管強度

房地產監督機關應同市場發展相適應，制定出有效合理的監管方式，應對房地產的貸款結構做出調整，以完善其市場運行的金融機制。就目前我國的情況來講，金融泡沫尚未形成，但從長遠角度出發，實現房價理性上漲，今早構建風險防范意識十分必要。

2.5 輔以租賃房政策

當前，我國在住房保障方面除了廉租房制度、經濟適用房制度和公積金制度外，基本沒有相關的配套支持政策。因此，我國應對困難家庭實施租金補貼政策，實行稅收差異化制度，以房價整體上漲水平來對房價貼息值進行計算。對于城鎮無房居民，可以在住房購買中享受一定的政府貼息額度。

3 總論

上述內容中，論述了宏觀經濟因素對房地產經濟的影響，并就房地產經濟環境下的宏觀調控進行了分析。可以看出，我國宏觀經濟同房地產有著很強的相關性，合理把握其間的關系，從而實現我國宏觀經濟與房地產經濟的兼顧發展。

參考文獻：

[1]黃忠華.房價與宏觀經濟研究綜述[J].中國土地科學.2009（1）

篇10

摘要：存貸比作為我國金融監管當局對銀行業日常流動性和風險控制的指標，有著重要的意義，存貸比指的是國內各商業銀行人民幣貸款的余額與存款的余額之間的比率，目前在國內這一比率被規定為最高不得超過75%，與此同時各家商業銀行也通過該指標檢測自身抗風險能力和收益能力，基于我國商業銀行一般以表內業務即資產業務與負債業務為主，更高的存貸比也直接意味著更高的盈利能力和與此帶來的更高的經營風險。

關鍵詞：存貸比；政策；調整

2013年，一場沒有征兆的“錢荒”席卷整個中國金融業，商業銀行大面積資金緊缺，銀行隔夜拆借利率一度飆升至13%，使得存貸比這一指標重新回到人們視線之中，商業銀行希望提高甚至取消對于存貸比紅線的限制，認為其不能很好的反應企業的風險控制能力，本文對于該問題進行簡要的闡述和分析。

1.存貸比的形成，宏觀與微觀

存貸比，特別是設定75%紅線的存貸比政策，始于1994年，當時我國處在較高的通貨膨脹水平之上，經濟過熱明顯，消費物價指數一度創紀錄的達到20%，普遍意義上我們認為超過5%就屬于嚴重的通貨膨脹，20%已經達到經濟崩潰的邊緣，因此當時各行各業都要配合宏觀經濟的從緊政策，特別是“雙緊”政策，即從緊的財政政策與從緊的貨幣政策，而對于一些當時發達國家普遍使用的資本充足率、整體貸款資產規模等金融手段，或者是因為條件不足或者是因為市場經濟不完善，對于當時面臨失控的經濟局面都無法起到行之有效的作用，而監管當局迫切需要降低貸款規模，所以存貸比就成了行之有效的工具，1995年《商業銀行法》規定貸款余額與存款余額之比不能高于75%，時候證明該政策有效的遏制了當時的惡性通貨膨脹，為宏觀經濟的穩定起到了經濟作用。

隨著金融業務市場化不斷完善，金融業務風險也在不斷增加，而存貸比這一簡單的監管指標，對于保持商業銀行平衡經營風險與盈利能力，起到了重要的作用，我國商業銀行目前依然處在相對傳統的業務模式階段，同業業務占比較低，主要依賴于存貸款業務，即低息攬儲，高息放貸，獲取利差，保持較高的盈利水平，就需要提高貸款規模，增加貸款額度，而商業銀行本身因為流動性的需要，對于客戶日常現金的周轉。存款準備金、庫存現金等都需要一定程度的準備，提高這些流動性較強的資產，就會提升銀行抗風險能力，避免銀行的支付危機。

由此可以看出，存貸比不僅在控制國家宏觀經濟過熱上體現出其重要性和作用價值，也在銀行自身風險控制方面提供了良好的保障，設定75%存貸比紅線，對于宏觀層面和微觀層面都有巨大的意義，主要體現在宏觀上控制貸款增長，微觀上保持流動性。

2.存貸比與流動性之間的關系分析

商業銀行的流動性是指：銀行滿足存款人提取現金、支付到期債務和借款人貸款需求的能力。這一概念基本借用了商業會計關于流動性的概念，流動性的強弱主要依賴于變現的時間和變現的損失，在會計領域，衡量流動性比例的主要有流動資產與負債的比例指標體系，即流動比率、速動比率、現金比率，分別衡量流動資產（現金等價物、應收款項、存貨）、速動資產（現金等價物、應收款項）、現金資產（現金等價物）與流動負債的比值，速動比率可以較好的提供一種流動性參考指標，而商業銀行的存貸款比率近似于會計上的資產負債率，只能衡量負債總額與資產總額之間的比率，實際上，銀行的流動性風險當下主要體現為期限錯配的問題，即較短期的負債，配比較為長期的資產，導致在集中償還期產生了巨大的到期無法償還的風險，這正是因為在存貸比考核制度下，不考慮流動性，大量吸收短期理財產品提高存款額度，而又將貸款投放到償還期較長，流動性差的政府融資平臺或者長期貸款項目上所帶來的惡果。

綜上所述，存貸比雖然可以有效的限制商業銀行的貸款規模，降低經營風險，但是精確度不足，不能很好的體現流動性問題，容易造成短期存款與長期借款期限錯配的問題。

3.存貸比與宏觀經濟

前文所述，從宏觀的角度看，存貸比的設定主要是為了控制經濟過熱，降低整個市場貨幣投放規模，即通過控制資金總量來調控宏觀經濟，它與銀行存款準備金目標相近，手段不同，法定存款準備金控制的是源頭，通過各家銀行的資金來源控制，達到控制各銀行貨幣規模的效果，而存貸比是通過控制各家銀行的貸款規模，即在整個市場存款規模不變的情況下，改變存貸比，收放貸款規模。

存貸比最終是否能有效調控宏觀經濟呢？存貸比控制宏觀經濟的原理是降低提高存貸比來降低貸款總量（存款總量不變的情況下）貸款總量的降低又導致貨幣供給量的降低，從而影響宏觀經濟，在整個傳導鏈中，貸款總量的降低是否會導致貨幣供應量下降，令人存疑。隨著我國金融市場不斷完善，兩者的關聯關系也在進一步減弱和降低，人民幣貸款余額與貨幣總量指標M2在一九九三年時為94.45%到二零一一年時為65%，在計劃經濟時代下，貸款余額基本等于貨幣總量，而在市場經濟下，貸款余額占貨幣供應量的比重不斷降低，雖然依然有較大影響，但已經不是完全正相關的關系，如果完全依賴存貸比作為宏觀調控手段，其正效果將會下降，副作用將會提升。

4.結論和改革建議

由于目前我國商業銀行的基本現狀沒有發生根本改變，以資產、負債業務為主的業務模式沒有發生改變，通過謀取利差盈利模式沒有改變，存貸比的設置，有利于商業銀行控制自身風險，有利于監管部門降低系統風險，同時，在宏觀調控上，雖然貸款規模與M2貨幣總量的關系不斷減弱，但是結合銀行存款準備金等其他政策，依然可以有效控制貨幣總量，因此我們認為，現有的存貸款比率有其存在的必要性和合理性。

但是與此同時，存貸比指標對于商業銀行也產生了期限錯配，無法真實反映流動性的問題，應該通過增加流動資產與流動負債的比率來精細化對于流動性的監管，具體方法如下：

一是擴大一般性存款的統計口徑，增加存貸比中，存款的基數，將非存款雷金融機構的存款按照配比原理納入存款中，這樣做不僅讓分子分母更加配比，也可以減少目前商業銀行利用同業存款來在季末完成業務考核的行為。

二是增加流動性比率的考核，將原有的單一存貸比指標考核改進為不同流動性資產負債比率的指標系，按照流動性的強弱將庫存現金、存款準備金、同業借款等不同貸款分比率計算，可以有效地提高流動性的考核。（作者單位：安徽財貿職業學院）

參考文獻

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