基于VAR模型的商业银行不良贷款影响因素研究.docx

基于VAR模型的商业银行不良贷款影响因素研究
引言
商业银行是市场经济中不可或缺的金融机构，其的核心业务是吸收存款并发放贷款，从而实现资金流转和利润的增长。然而，在贷款业务中也存在着不良贷款的问题，不良贷款一旦增加，将对银行的经营和偿付能力产生严重的影响。因此，研究商业银行不良贷款影响因素，具有重要的理论和实践意义。
一、研究现状
1.1国内研究现状
从国内的角度来看，目前的研究成果主要集中在以下三个方面：第一，不良贷款影响因素的研究。其主要探讨了银行内部因素、宏观经济环境和市场环境因素对不良贷款率的影响。第二，不良贷款评估模型的研究。其主要是通过构建不良贷款的评估模型来预测不良贷款的发生和规模。第三，不良贷款风险管理的研究。其主要从风险管理的角度出发，对商业银行不良贷款的原因、影响以及管理应对等进行探讨。
1.2国外研究现状
国外的研究在不良贷款的影响因素方面，一般采用中央银行的统计数据和实证研究的方法，探讨经济和金融因素对不良贷款率的影响。同时，国外的研究还关注不良贷款风险的定量评估，通过构建风险评估模型预测不良贷款的发生模式和规模。此外，国外的研究还注重不良贷款的风险管理问题，探讨了风险管理的理论体系、政策规定、监管体系等。
二、VAR模型概述
VAR模型是向量自回归模型，是现代宏观经济学中应用最广的时间序列分析方法之一。VAR模型的基本思想是通过多个经济指标之间的互动关系来捕捉不同经济变量之间的相互依存，在经济研究和宏观经济预测中得到了广泛应用。
三、基于VAR模型的商业银行不良贷款影响因素研究
3.1模型规范
本研究采用的VAR模型为二元自回归模型，以不良贷款率和宏观经济因素为研究对象。其中宏观经济因素包括GDP增长率、通货膨胀率、货币供给量M2、利率等指标，以2015年1季度至2020年2季度季度数据为样本，共计23期。
3.2模型估计
本研究采用Eviews软件进行模型分析，进行行列式单位根检验和差分，以确定模型的平稳性和随机性。在确定模型的合理性后，对变量之间的协整关系进行测试，得到最终的VAR模型。
3.3模型预测
基于VAR模型，本研究对商业银行不良贷款率和宏观经济因素进行了预测分析。以2019年4季度至2020年2季度的数据为样本，对2020年3季度至2021年2季度的不良贷款率和宏观经济变量进行预测。结果表明，2020年新冠疫情对于银行经济运营产生了较大的影响，不良贷款率随之升高，并且预计在2021年底才能够回落至常规水平。
四、结论
本研究采用VAR模型的研究方法，对商业银行不良贷款影响因素进行了研究分析。结果表明，宏观经济因素对于商业银行的经营和贷款业务存在着重要的影响，不良贷款率与通货膨胀率、货币供给量等变量呈正相关关系。在此基础上，本研究对商业银行的贷款风险进行预测分析，提供了理论和实践意义的启示和参考。