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商业银行贷款政策范文1
关键词：城区特征 住房抵押贷款决策 住房价格波动率 中低收入城区
中图分类号：F830.49文献标识码：A文章编号：1006-1770(2007)03-048-03
一、引言
城区特征是商业银行住房抵押贷款决策的一个重要因素，它分为三类：（1）人口特征，包括中位家庭收入、离婚率、失业率、年龄结构和受教育水平等；（2）住房存量特征，包括住房交易规模、土地供给弹性、住房所有权比率、住房空置率、中位住房租金价格比、中位住房建筑周期和中位住房年龄等；（3）公共服务特征，包括接受公共住房支持的家庭比例、学校质量、治安状况和拆迁改造等；（4）其它特征，包括经济增长率和产业分散化程度等1。
城区特征或多或少以相同方式影响一个城区所有住房抵押贷款的风险。在单个贷款申请者特征和单个住房特征难以准确获得的情况下，商业银行可以根据城区特征判断一个城区的住房抵押贷款违约风险，以确定该城区的最低首付款比例，甚至对整个城区拒贷，这一方面使商业银行面临的违约风险降低，另一方面可能使中低收入城区居民的住房融资难度加大。本文通过分析国外城区特征对商业银行住房抵押贷款决策的影响机制，联系我国实际情况， 指出我国商业银行根据城区特征进行住房抵押贷款决策具有合理性，建议商业银行密切关注城区住房价格波动率，并且政府限制中低收入城区商业银行的数量。
二、国外城区特征对商业银行住房抵押贷款决策的影响机制
(一) 城区特征对商业银行住房抵押贷款决策影响机制的相关理论
国外关于城区特征对商业银行住房抵押贷款决策影响机制的相关研究主要有违约理论、理性歧视理论、信息外部性理论和内部信息效应理论。其中,违约理论解释哪些城区特征影响贷款风险；理性歧视理论解释商业银行根据城区特征进行贷款决策的合理性；信息外部性理论和内部信息效应理论解释城区特征对商业银行贷款决策的影响会导致中低收入城区贷款供给不足。信息外部性理论和内部信息效应理论的主要区别在于研究角度不同：前者认为，当前住房交易提供的城区信息使该城区的所有贷款者受益；后者认为，单个贷款者在从事住房抵押贷款业务过程中搜集到的某些城区信息只使该贷款者受益。
1.违约理论
住房抵押贷款违约理论有两种：支付能力理论和权益理论，分别解释被迫违约和理性违约。
支付能力理论的主要内容是：（1）当借款者无力支付月还款额时，违约就会发生。（2）影响借款者支付能力的因素有：触发事件(trigger events，包括失业、离婚和疾病等)、融资来源（Financial resources,包括收入和储蓄等）、融资条款(Financial commitments,包括住房抵押贷款的利率、期限和贷款价值率以及其它负债)和其它（包括户主年龄和家庭里孩子的年龄与数量等）。
权益理论的主要内容是：（1）违约可视为住房抵押贷款所内含的看跌期权，即以不偿还住房抵押贷款余额为条件而卖出住房的期权；即使借款者有能力支付月还款额也可能在一定条件下执行看跌期权（即违约）。（2）违约的必要条件是负权益（即住房价值小于贷款价值），并且违约受交易成本和触发事件的影响。（3）负权益的影响因素包括初始贷款价值率、住房价格波动率、已抵押年数、贷款期限和资金机会成本2；交易成本因素包括违约信用损失、寻找新住所的搜寻费用和搬迁费用等，它增加违约成本从而降低违约概率；触发事件因素包括失业、离婚和迁移等，它将多期最优违约决策提前到现在3。
Von Furstenberg(1969)考虑了初始贷款期限、初始贷款价值率和被抵押的是新房还是旧房等因素，发现初始贷款价值率是影响违约率的重要因素，初始贷款价值率越高违约率越高。Wilson等(1995)采用1992-1995年加利福尼亚的数据估计了违约损失函数，发现城区住房价格波动是导致违约损失的最重要因素。Capozza等(1997)研究了交易成本和触发事件对违约率的影响，他们用城区收入水平和年龄结构作为交易成本的变量，用城区失业率、离婚率和迁移率描述触发事件，发现城区中位家庭收入水平与违约率高度负相关，城区失业率和离婚率与违约率高度正相关，其它变量不显著。Boheim和Taylor(2000)研究发现，孩子年龄小于六岁的家庭违约率较高；户主年龄对违约率有显著影响，在38岁以下，违约率随户主年龄递增，在38岁以上，违约率随户主年龄递减。由此可见，住房价格波动率、失业率或离婚率高以及中位家庭收入低的城区违约风险大。
2. 理性歧视理论
19世纪70年代初，Phelps（1972）和Arrow（1973）提出劳动力市场的理性歧视理论，后来被应用到住房抵押贷款市场。该理论的主要内容是：(1)在单个贷款申请者和单个住房特征难以准确获得的情况下，权衡收益和成本，贷款者根据贷款申请所属城区的特征判断违约风险更有利可图。(2)某些城区的违约风险比其它城区高，如果高于贷款者的最大可承受风险，来自这些城区的贷款申请会被拒绝；如果低于贷款者的最大可承受风险则会被批准，但同时被要求较高的首付款比例。（3）因为理性歧视是有利可图的，市场竞争不能使其消失。
Schill 和Wachter（1993）发现，金融机构对低收入或少数民族城区比对其它城区的拒贷率高，但在控制了城区风险之后，拒贷率的城区差别消失，这表明理性歧视是存在的。Marschoun(2000)发现，对住房价格波动率较大的城区，贷款者要求较高首付款比例的概率较大。
3. 信息外部性理论
Lang和Nakamura(1993)提出信息外部性理论(information externalities theory)。该理论的主要内容是：（1）一方面，住房估价的精确性与近期的城区住房交易规模正相关，与城区预期住房价格波动率负相关；另一方面，如果住房估价不精确，贷款者为降低违约风险会要求较高的首付款比例或者拒贷，导致住房销售难度增大；两个方面相互影响，产生了一个动态的信息外部性。（2）在一个外部冲击（例如住房交易税提高）下，如果住房交易规模下降得较小，则信息外部性作用较小，住房抵押贷款市场能恢复到初始的稳态均衡点；如果住房交易规模下降得足够大，则信息外部性作用会大到使该市场持续萎缩，甚至消失。（3）低收入城区的住房交易规模一般较小，而且首付款是对低收入家庭拥有住房所有权的一个重要门槛，所以信息外部性对低收入城区的影响较大。
Claem（1996）和Vermilyea（2005）等学者都发现，住房交易规模4与拒贷率显著负相关，表明信息外部性是存在的。Harrison（2001）发现，信息外部性不仅存在于房地产市场衰退期也存在于房地产市场非衰退期；考虑了银行差异性的信息外部性更显著；在其它条件（例如城区预期住房价格波动率）不变情况下，一个标准差的近期住房交易规模增加使拒贷率降低2%。
4. 内部信息效应理论
1999年，Avery等提出内部信息效应理论(internal information effect theory)。该理论的主要内容是：（1）单个贷款者在从事住房抵押贷款业务过程中搜集到的某些城区信息只使该贷款者受益，这些信息与该贷款者的抵押贷款业务规模正相关。（2）在低收入城区，购买住房的抵押贷款申请总量通常比较小，如果一个城区存在多个贷款者，可能没有任何一个有足够的业务规模以获得足够的城区信息，贷款风险或单位贷款成本会更高，从而首付款比例或拒贷率也更高。
Avery（1999）和Vermilyea（2005）都发现，单个贷款者的住房抵押贷款业务规模5与其拒贷率显著负相关，表明内部信息效应是存在的。Avery（1999）还发现，内部信息效应在低收入城区比在中高收入城区大，可以解释中低收入城区之间1/4的拒贷率差别。
(二) 城区特征对商业银行住房抵押贷款决策的影响机制
我们对上述国外的相关理论进行概括总结,发现城区特征对商业银行住房抵押贷款决策的影响机制有以下三种：
1. 违约理论和理性歧视理论：城区预期住房价格波动率、城区失业率、城区离婚率或城区中位家庭收入水平违约风险首付款比例或拒贷率
2. 信息外部性理论：城区住房交易规模或城区预期住房价格波动率住房估价精确性违约风险首付款比例或拒贷率
3. 内部信息效应理论：贷款者收到的住房抵押贷款申请数量该贷款者获得的城区信息违约风险首付款比例或拒贷率
三. 城区特征对我国商业银行住房抵押贷款决策的影响现状
城区特征对我国商业银行住房抵押贷款决策的影响已经开始显现，并导致中低收入城区居民的住房融资困难加大。
2004年下半年，上海多家银行在二手房抵押贷款方面出台了新的限制条件――城区和环线概念，停止了向奉贤、金山、南汇、川沙、崇明五个城区发放二手房抵押贷款；内环线以内的二手房抵押贷款首付款比例普遍增至3成，内外环之间的增至4成，外环线以外的增至5成6。另外，为防范金融风险，中国人民银行规定，从2006年6月1日起，个人住房抵押贷款首付款比例不得低于30%，但考虑到中低收入者的住房需求，对购买自住住房且套型建筑面积在90平方米以下的仍执行最低首付款比例20%的规定。然而，在实践中，商业银行对住房抵押贷款申请者普遍执行的最低首付款比例是30%或30%以上，中低收入者没有得到最低首收付款比例20%的好处。
四、启示
1. 商业银行根据城区特征进行住房抵押贷款决策具有合理性。目前，我国个人信用查询系统处于起步阶段，尚不完善；住房估价技术的科学性、客观性较差，并且委托问题使房价高估的现象比较突出。这导致商业银行搜集单个贷款申请者特征和单个住房特征的成本高、准确性低。相对而言，城区特征的获取成本较低、较准确。所以，商业银行会根据城区特征判断一个城区的住房抵押贷款违约风险，对违约风险较大的城区规定较高的最低首付款比例或者拒贷率较高。
2. 商业银行应该密切关注城区住房价格波动率。城区住房价格波动是导致违约损失的最重要因素。一个城区的住房价格波动性越大，则住房估价的精确性越低，进而住房抵押贷款的风险越大，因此商业银行对该城区的贷款申请应该规定较高的最低首付款比例或者拒贷率较高。
3.政府应该限制中低收入城区的商业银行数量。中低收入城区的住房交易规模通常较小，所以住房抵押贷款申请总量较小。如果一个中低收入城区的商业银行多，则可能没有任何一家能收到足够的住房抵押贷款申请数量以获得足够的城区信息，贷款风险或单位贷款成本会比较高，从而首付款比例或拒贷率也比较高。因此，政府应该限制中低收入城区的商业银行数量，或者帮助中低收入城区的商业银行分支机构组成住房抵押贷款银团，以使商业银行获得更多的城区信息，进而减小中低收入城区居民的住房融资难度。
注：
1 Marschoun.M，Availability of Mortgage Loans in Volatile Real，Journal of Urban Economics,47,443-469(2000)
2初始贷款价值率决定贷款初期借款者权益的大小；住房价格波动率决定借款者权益变化的方向、速度和大小；随着已抵押年份的增加，贷款被不断偿还，借款者权益增加；贷款期限越短，偿还速度越快，权益增加越快；资金机会成本越大，贷款价值越小，权益越大。见虞晓芬，住房抵押贷款理性违约的决策分析[J]，《数量经济技术经济研究》，2000年第9期。
3例如，一位借款者在获得期限为30年的贷款之后过了5年面临迁移，典型的纯期权模型会预测：除非当前贷款价值率达到120%，违约才会发生，因为借款者理性预期未来可能有更好的违约机会（比如住房价格大幅下跌的情况）。然而，对面临迁移的借款者而言，不会去等待未来可能的更好的违约机会，违约的最优贷款价值率将是100%，甚至更小。见Capozza.D.R,Kazarian.D and Thomson.T.A, Mortgage default in local markets,Real estate economics,25, 631-654(1997)，p634。
4 用一个城区某一年住房交易量/前三年平均住房存量表示。
5 用住房抵押贷款余额/总资产表示。
6数据来源：“不同区域不同成数 申城二手房贷款又遭收紧”[EB]，省略，2004年9月9日。
作者简介：
商业银行贷款政策范文2
Abstract： By reviewing the development of the banking industry in the past， it is not difficult to find that China's commercial banks have undergone a process of transition from the traditional professional system to the market-oriented system. This paper mainly uses the data of China's inter-provincial panel from 2002 to 2007， and discusses the market competition， property right reform and the change of commercial bank loan behavior from the point of view of loan.
关键词：市场竞争；产权改革；商业银行；贷款行为；转变
Key words： market competition；property rights reform；commercial banks；credit behavior；transformation
中图分类号：F830.4 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）32-0049-02
0 引言
自从我们国家从1979年恢复中国农业银行以来，中国的银行业就进入了快速发展的阶段，虽然发展很快但是国家的银行业仍然存在着诸多问题，比如行业垄断、官本位思想、盈利差、经营风险高等，因此必须要对银行业进行改革。
1 根据商业银行贷款行为的现状提出两种假设
商业银行进行变革的两大主攻方向是市场竞争和产权变革。首先是市场竞争，目前在所有经济学家的认知里面提高市场配置效率的有效机制就是市场竞争，对于商业银行来说也是这样，要想在激烈的竞争市场中获得优势，商业银行的贷款行为决策就必须要符合既定的商业规律，否则一旦不符合这个规律就会被市场所淘汰，但是目前我们国家的商业银行是处在高度垄断体制下的，银行的借贷走向都是以国家意志为转移的，而并不是根据商务规律进行的，随着我们国家市场经济结构的变革以及市场竞争的日益加剧，商业银行借贷以政府意志为转移的现状必然发生改变，因此我们可以假设市场竞争会提高商业银行贷款行为的商业化导向；其次是产权改革，对于我们国家的商业银行来说，产权的改革可以改善银行的产权结果，同时能够增加不同股东之间的制衡，因此我们也可以假设产权变革会提高商业银行贷款行为的商业化导向。至于这两个假设是否成立，我们进行下面的详细分析。
2 运用数据、模型对商业银行的贷款行为进行分析
选择样本的起始时间定位了从2002年到2007年的五年时间，之所以定位在这一时间区间是因为此时正处于经济的上行周期，而且商业银行的出发点是为商业利益考虑的，但是由于经济危机，2007年以后政府采取了一系列的措施可能会对商贷有影响。
2.1 运用数据对商业银行的贷款行为进行分析
2.1.1 被解释变量
我们在本篇文章中将贷款增长率作为了被解释变量，以方便的考察商业银行的贷款行为，贷款增长率定义为了第t年贷款增量与第t-1年贷款余额的比值。在实际的研究过程中我们需要对样本数据进行采集，本篇文章的样本数据分别来自于四大国有商业银行和全部的商业银行。
2.1.2 解释和控制变量
①市场竞争。
衡量市场竞争的指标有很多，最常用的指标是CR4，这个指标通过数据计算可以清晰直观的反应市场竞争程度，为了更好的反应商业银行贷款行为的市场竞争我们最终对CR4指标进行了转变，将非国有商业银行的市场份额来反映市场竞争程度，这个CR4指标的取值设定在了0和1之间，如果数值越接近于0，说明垄断程度越高；反之，如果数值越接近于1，说明垄断程度越低，为了保证结果的相对稳定性，我们分别使用了贷款、存款市场竞争程度来进行分析论证。
②产权改革。
本文主要是用商业银行非国有产权比重来刻画产权改革变量，其计算公式是：NonSo-equityi，t=工行市场行市i，t×工行非国有产行非国t+农行市场份额i，t×农行非国有产权比例t+中行市场行市i，t×中行非国有产行非国t+建行市场行市i，t×建行非国有产行非国t。
③盈利能力控制变量。
盈余能力的衡量方式是多种多样的，在本篇文章中我们主要是用营业盈余占地区生产总值的比重来衡量，目前我们国家将生产总值进行了详细划分，其中主要包括生产税净额、固定资产的折旧以及劳动者报酬和营业盈余四个项目。
④GDP、国有经济比重等其它变量。
为了更好地对商业银行贷款行为进行分析，还需要对GDP增长率、存款增长率及国有经济比重进行研究，为了更好地研究我们也查阅了很多文献资料。
2.2 运用模型对商业银行的贷款行为进行分析
我们根据贷款行为回归框架来设定相应的计算模型，可以得出以下公式：
上述中所展示的计量模型其中β1衡量了上年贷款增长率的影响；β2表明了盈利能力与贷款增长率之间的关系，而且可以用它来衡量商贷行为是否符合商业导向，如果商业银行的贷款行为符合商业导向那么β2为正，反之，如果商业银行的贷款行为不符合商业导向那么β2为负；另外Competition和NonSoequity是这个计算模型的核心变量，而且用Competition、NonSoequity和Surplus来表示市场竞争、产权改革对于商贷行为的影响，上文中我们已经对市场竞争和产权改革对于商贷行为的影响进行了假设，所以我们可以预估β4和β6的系数都是正数。而且Xi，t是影响商贷增长率的控制变量，μt是不随省份变化的时间虚拟变量，ηi是地区固定效应，另外εi，t是干扰项。
3 预估市场竞争与产权改革对商业银行贷款行为转变的影响
上文中我们提到了计量模型，根据这个计量模型可以预估出市场竞争与产权改革对商业银行贷款行为转变的影响，具体的预估结果如表1所示。
3.1 商业银行贷款增长率与盈利能力之间成负相关
从上表的内容整体来看，盈利能力与商业银行贷款行为之间是呈负相关的，这说明了商业银行贷款行为没有做到足够的商业导向，对于商业利益的考量不够充分。
3.2 市场竞争对于商业银行贷款行为有着显著影响
从上表中的内容可以看出，市场竞争与盈利能力交互项这两项的估计系数是正，市场竞争可以改善商业银行贷款行为，而且可以推动商业银行的贷款行为向商业导向进行转变。另外，从某种高层次的意义来讲，我们可以认为中国银行市场机构方面的改革带来了积极的影响，股份制银行、城市商业银行等不同银行之间的良性竞争有利于中国商业银行行为方式向现代化商业银行转变。
3.3 产权改革对于商业银行贷款行为并没有显著影响
从表1中的内容可以看出，非国有股权比例的这一变量对于商业银行贷款增长率本身并没有显著影响，对盈利能力的交互项系数的估计没有显著性，而且呈现负向效应。导致这一现状的原因可能有两方面，一是在银行业的变革过程中，市场竞争的作用要更大，相比较而言产权改革的作用较小；二是我们采取的是2002年到2007年的数据，在这五年的区间内产权改革的影响是比较小的，所以也有可能并没有真正反映出产权改革的情况。
3.4 在其它变量方面符合预期
通过上述表中的内容可以看出，国内生产总值GDP的增长率、上年贷款的增长率以及存款增长率都是比较符合预期的，而且都有显著的正向关系，但是还有一点值得注意，就是对国有经济比重有显著的负向影响，这是因为随着国家政策的调整以及市场经济结构的转变，商业银行的贷款行为从偏好国有企业慢慢开始进行了转变，这一发现具有非常重要的意义。
4 商业银行贷款行为转变的可行性政策建议
通过上面的研究表明，市场竞争是推动我国商业银行进行贷款行为改善的有利措施，但是纵观市场结构，我们可以发现银行业还存在很多漏洞，要对市场结构进行变革，可行性的政策和方法可以有以下几种：一是多银行主体进行竞争，比如说鼓励国有商业银行、各类城市商业银行、外资银行、股份制的商业银行等进行合理的银行竞争，通过竞争来推动商业银行向现代化转变；二是在同类银行竞争手段方面，应当适当的放宽银行的经营范围，可以进行金融的创新；三是要尽可能的完善相关机制，从法律法规层面对商业银行贷款行为进行规范。
上文中已经提到了，虽然产权改革对商业银行贷款行为没有显著的影响，但是产权改革也是具有本身的积极意义的，产权改革会受到市场竞争的制约，如果在不打断市场垄断的前提下进行产权改革是非常难完成的，另外，我们所做的目的并不是只是单纯为了完成产权的变革，而是要在产权改革的过程中建立起有效的商业银行管理和运行机制，促进传统的商业银行向现代化商业银行转变。
5 结语
由于受到数据的限制，本文的研究还存在着一定的局限性，没有考虑银行监管因素。总之，本文的某些论断希望能够给商业银行的行为模式转变提供些许建议。
参考文献：
[1]蔡卫星，曾诚.市场竞争、产权改革与商业银行贷款行为转变[J].金融研究，2012（02）：73-87.
商业银行贷款政策范文3
关键词：影子银行；金融中介；信贷渠道；DSGE模型
中图分类号：F830.5文献标识码：A文章编号：10035192（2017）0204407
doi：10.11847/fj.36.2.44
The Role of Shadow Banking in the Credit Transmission Mechanism in a DSGE Model
WANG Susheng， ZHAO Fang， CHEN Gang
（Shenzhen Graduate School， Harbin Institute of Technology， Shenzhen 518055， China）
Abstract：This paper develops two types of financial intermediaries， the commercial banking sector and the shadow banking sector in China by constructing a dynamic stochastic general equilibrium model（DSGE） based on the New Keynesian Theory. By means of mathematical modeling and impulse response analysis， we analyze how the shadow banking system affects the effectiveness of monetary policy transmission under the assumption of markets clearing. The findings show that through the balance sheets channel， a contractionary monetary policy shock has a significant impact on the net worth and capital intermediated， thereby affecting the quality of bank loans.
Key words：shadow banking； financial intermediary； credit channel； DSGE model
1引言
信贷发行被认为是传统银行部门的核心功能之一。然而，数据显示在过去几十年里，非银行金融机构的中介数量（如影子银行）一直在上升，甚至在一些国家超过传统银行部门[1]。影子银行金融中介对金融生态系统的改变和影响也是多方面的，其中影子银行体系的信用创造机制对货币政策是一个前所未有的挑战。由于传统商业银行在我国金融体系中占主导地位，货币政策通过银行信贷传导渠道影响银行信贷数量进而对企业的经济活动形成约束[2]。商业银行信贷传导渠道发挥作用与银行的垄断地位、企业对银行的外部融资依赖以及金融市场的不完善密切相关[3]。影子银行的发展极大地拓宽了企业的融资渠道，打破了商业银行的垄断地位，降低了企业对银行融资渠道的依赖性，进而影响货币政策信贷传导的有效性[4]。在我国，金融市场化改革与金融创新的发展为影子银行信用规模扩张提供了必要的宏观环境，特别是2010年以来银行信贷大幅紧缩刺激了影子银行体系规模的膨胀，以理财产品、银信合作等为代表的影子银行迅速发展。数据显示，2002年至今，人民币贷款占社会融资总额的比重由原来的92%下降到现在的52%，而以影子银行为主体的其他融资渠道所占比重则由原来的8%上升至48%，这表明影子银行信贷中介在融资结构中的比重显著上升。影子银行信贷中介是影响货币政策对总信贷和经济产生有效性的重要因素，因此构建反映中国影子银行特征影响下的货币政策信贷传导模型，深入研究影子银行信贷中介对于货币政策传导有效性的影响显得尤为重要。
对于货币政策信贷渠道进行分析进而解释宏观经济波动的研究已经取得了大量成果。他们认为信贷融资和经济波动密切关联，信贷市场影响实体经济，企业融资渠道多样化有助于熨平宏观经济波动[5～8]。2008年国际金融危机之后，经济学家根据在本次危机中银行业所扮演的重要作用，开始考虑将银行部门引入到动态随机一般均衡模型（DSGE）中，考察货币政策如何通过银行信贷中介这一传导渠道影响银行贷款数量进而对经济波动产生的影响。Gertler和Karadi[9]将信贷市场摩擦和银行金融中介引入到新凯恩斯模型框架下，碇匦驴疾旖鹑谥薪槿绾斡盏加跋焓堤寰济的危机。除此之外，近期的Brunnermeier和Sannikov[10]，He和Krishnamurthy[11]，Dedola等[12]文献都从不同的角度将金融中介部门引入到DSGE模型中。国内学者如刘鹏和鄢莉莉[13]，康立和龚六堂[14]，戴金平和陈汉鹏[15]也建立了包含银行部门的DSGE模型。这些研究表明金融中介和金融摩擦在将货币政策传导至实体经济时具有重要作用。然而我们注意到，虽然金融危机以后影子银行得到了充分的讨论，但这些研究关注的仍然是传统的银行中介部门。国内外相关学者对影子银行体系的定义和产生原因解释不尽相同，但其本质上仍是一种信用中介活动[16]。根据金融稳定理事会FSB的定义，影子银行是指游离于银行监管体系之外、可能引发系统性风险和监管套利等问题的信用中介体系（包括各类相关机构和业务活动）[17]。影子银行作为一种具备传统商业银行诸多核心功能的金融中介，通过资产证券化和担保，对银行贷款期限、流动性和信用进行转化并分销。影子银行将传统信贷资产转移至表外，实现传统信贷机构的业务模式转变，消弱了银行信贷机构的资金约束资产扩张的能力，促使银行信贷扩张[18]。由于影子银行的模式本质上和商业银行经营模式类似，是能够提供信用转换、期限转换和流动性转换的金融中介，因此金融中介理论和金融加速器理论可以运用到影子银行与货币政策的关系上[14]。
王苏生，等：基于DSGE模型的影子银行与信贷传导研究
Vol.36， No.2预测2017年第2期
2008年“次贷危机”后影子银行受到了国内外学者的广泛讨论，却鲜有学者探讨将影子银行金融中介引入到新凯恩斯宏观模型（DSGE）中，分析影子银行对货币政策信贷传导有效性的影响。影子银行信贷受到可获得的资金供给约束，可以通过信贷渠道精确地解释它们的波动反应[19]。Verona等[20]考虑一个带有金融加速器的DSGE模型，假定存在一个完全竞争的影子银行并且扮演投资银行角色，对低风险的项目进行投资而传统商业银行向高风险企业提供资金，发现货币当局实施极度宽松的货币政策会放大经济繁荣和萧条所产生的影响，以及影子银行金融中介专注于风险较小的贷款。Goodhart等[21]研究不同的监管制度以阻止影子银行资产的减价出售，得出与Verona等不同的观点，他们认为影子银行比传统商业银行存在较低风险厌恶程度，并且面临更低的违约成本。Meeks等[22]关注商业银行通过资产证券化将风险贷款转移至资产负债表外的影子银行，进而影响金融不稳定。Mazelis[23]研究带有影子银行和商业银行的DSGE模型框架下的货币政策冲击对总贷款供应的影响，发现影子银行导致总信贷供给减少。基于上述分析，本文将影子银行金融中介部门引入到DSGE模型中，借鉴了Ferrante[24]对于贷款项目类型的划分，分析了银行部门如何对不同项目类型的贷款进行融资，从理论上阐述了央行货币政策对影子银行信贷渠道产生的影响。
3参数校准
在进行数值模拟之前，我们首先需要对模型中的一些基本参数进行校准。对于常见的参数按照以往的文献进行赋值，而稳态参数则结合国内的实际情况进行校准。表1给出了DSGE模型的基本参数校准值。（1）家庭效应参数的校准。我们将家庭随机贴现因子β设定为0.99，如Gertler和Karadi[9]将β值校准为0.99。参照郭新强等[27]利用GMM方法的估计结果，我们将消费习惯因子b设定为0.58。根据Ferrante[24]，将相对劳动效应权重χ校准为0.25；参考Galí和Gertler[28]对劳动供给弹性的估计，设定η为1.2。（2）银行部门相关参数的校准。对于商业银行和影子银行每期继续留在市场的概率σ取值为0.93，意味着银行家平均年限约为3年半；剩下的参数pG、pB、θH、θL、κ和τ校准值均来自于Ferrante[24]。（3）企业相关参数的校准。根据我国全部从业人员劳动报酬占GDP比重，将资本份额α校准为0.33；参考Christiano等[29]将资本折旧率δ校准为0.025，意味着年折旧率为10%。对于中间品厂商的替代弹性ε，Zhang[30]基于中国宏观季度数据的GMM实证估计值为4.61，本文中将其设定ε=4.61。文献中对于资本调整因子的校准值范围在1～30之间较多，在综合考虑之后我们将f″设定为5。（4）其他参数校准。最终品生产商的价格粘性参数取0.75，表示一次价格调整所需时间约为一年。由于我国货币政策中使用利率调整的频率较低且幅度不大，我们将泰勒规则中的利率自相关系数设定为0.9，而货币政策对产出和膨胀缺口的系数απ和αy分别设定为1.06和0.15。对于技术冲击的估计，先估计出中国的宏观生产函数，再利用估算出的残差作为技术冲击的替代指标，计算技术冲击的自相关系数和标准差。
表1模型参数的校准值
符号参数值参数描述符号参数值
参数描述
β0.99家庭贴现因子δ0.025资本折旧率
b0.58消费习惯因子ε4.61中间商品替代弹性
χ0.25相对劳动效应权重f″5资本调整因子
η1.2劳动供给逆Frisch弹性ξc0.75价格粘性参数
σ0.93银行每期留存的概率απ1.06货币政策对通胀缺口系数
pB0.66不良贷款成功率ρr0.9利率平滑系数
θL0.66项目低成功率ρε，IR0.5货币政策冲击平滑系数
κ0.15监控成本参数Rk1.0106贷款收益率稳态值
τ0.68监控成本参数R1.0101名义利率稳态值
α0.33资本投入份额pG1良好贷款成功率
θH1.026项目高成功率ρa0.85技术冲击平滑系数
αy0.15货币政策对产出缺口系数
4模型动态分析
在前面模型设定和参数估计的基础上，首先对模型在技术冲击下的脉冲反应进行模拟，并结合脉冲反应结果对其进行解释；其次我们使用构造的模型模M正向的利率冲击对银行金融中介所产生的影响。
4.1技术冲击的脉冲分析
图1显示了银行部门主要变量对1%的正向技术冲击的动态响应过程。由于实际产出、资本价格和银行之间存在相互影响，正向的技术冲击带来产出增加，资本价格也相应提高，企业的贷款利率下降，使得企业贷款和资本需求增加。由于银行贷款质量与贷款收益率成正比，随着贷款收益率的下降和资本价格上升，银行选择筛选贷款好的项目动机减少，因而银行贷款质量下降。图1显示在正向的技术冲击后商业银行对贷款项目的筛选水平（即贷款质量）下降，而影子银行贷款质量上升。实际上看，商业银行对大型企业的贷款比例增加对贷款质量的升高具有较大的负面影响，从而降低银行贷款质量。影子银行贷款质量不仅受到贷款收益率的影响，也与名义利率下降有关。此外，影子银行融资资本增加而商业银行在短期内融资资本下降。实际上，随着影子银行等金融创新的发展，企业融资方式正在发生明显变化，对商业银行贷款的依赖度逐渐降低，也提高了商业银行间接融资成本，因而商业银行融资资本下降。由于商业银行净值分别受到杠杆率和融资资本的影响，在正向的技术冲击下杠杆率上升而融资资本下降，因而商业银行净值下降；影子银行杠杆率上升的幅度大于银行融资资本的增长，从图1看出影子银行净值在短期内上升。
图1正向技术冲击对银行部门主要变量的影响
注：图1中的银行分别表示影子银行和商业银行，其中线条代表商业银行，圆圈实线代表影子银行。
4.2利率冲击的脉冲分析
首先假设经济处于稳态，然后对其施加一个单位正向的货币政策利率冲击。图2显示了银行部门主要变量对于1%的正向货币政策冲击的动态脉冲响应过程。传统的利率传导渠道理论表明央行加息会抑制企业的投资行为，也就同时降低了企业对银行中介的信贷需求。从图2可以看出，在紧缩性的货币政策作用下，由于资产负债表的紧缩，银行会缩减对企业的融资规模，抑制资本价格的下降并进一步影响银行净值，具体表现为正向的利率冲击导致影子银行净值初始下降而商业银行净值初始增加。然而，正向的利率冲击分别对影子银行融资资本和商业银行融资资本的影响不同，商业银行融资资本增加而影子银行融资资本下降。事实上，由于影子银行具有较高的初始杠杆率，净值的下降使得影子银行资产负债表更具有约束力，以至将资产出售给其他金融部门，但商业银行具有较低的杠杆容量，不能吸收影子银行持有的所有资本，因而加剧了影子银行体系的资产下降程度。此外，在紧缩性的货币政策下，货币政策冲击导致商业银行贷款质量上升，而影子银行贷款质量下降。给定资本价格下降和贷款收益率的上升，影子银行比商业银行有更大的动机增加对贷款的风险型项目的筛选水平。
图2正向利率冲击对银行部门主要变量的影响注：图2中的银行分别表示影子银行和商业银行，其中线条代表商业银行，圆圈实线代表影子银行。
5结论与启示
本文通过在新凯恩斯分析框架中引入影子银行和商业银行两种金融中介来分析当前货币政策的传导机制和调控效果，得出主要结论如下：（1）当经济面临正向的技术冲击时，影子银行融资资本增加而商业银行融资资本下降，受杠杆率上升的约束，商业银行净值下降而影子银行净值上升。正向的技术冲击带来贷款收益率的下降和资本价格上升，银行选择筛选好的贷款项目动机减少，因而，银行贷款质量下降。（2）在紧缩性的货币政策下，商业银行净值和融资资本增加，而影子银行净值和融资资本下降。该结论与国外一些文献不同，他们认为货币政策紧缩时，影子银行增加借贷而商业银行减少借贷，主要原因是本文中设定影子银行比商业银行具有更高的初始杠杆率。同时，商业银行贷款质量增加而影子银行贷款质量下降。
本研究对于货币当局和企业均具有管理实践意义。随着金融创新的不断发展，企业融资方式正在发生明显变化，大企业向市鋈谧省⑿∑笠迪蛎窦淙谧剩通过股权、债权、资产证券化等多种方式进行融资，对传统商业银行贷款的依赖程度逐渐降低，直接影响商业银行利息收入，同时也相应提高银行贷款的融资成本，而以委托贷款、民间借贷、贷款信托、担保公司等为代表的影子银行越来越多地充当融资中介，使得传统的银行信贷受到挤压。随着未来国家宏观经济环境和金融生态环境都将发生显著变化，企业融资渠道多元化加大了央行通过商业银行信贷中介进行宏观调控的难度，因此应该稳步推进利率市场化改革，完善货币政策的利率传导机制。
此外，从国内影子银行产生的原因来看，以风险型为主的民营中小企业对资金的需求更高，而商业银行受制于监管和自身风险控制等约束，难以对这些高风险实体提供充足的信贷支持，而影子银行体系正好弥补这些资金缺口。正如此，影子银行的发展降低了银行部门贷款筛选水平，也增加了风险冲击的程度，促使金融系统呈现不稳定状态。在经济快速发展时，影子银行所面临的问题或风险可能会容易解决。当经济增长速度出现回调时，影子银行筛选贷款的项目会明显下降，从而导致银行经营风险成倍数的放大。虽然我国影子银行还未形成与商业银行分属两条融资链条的平行结构，但需要给予重视。在全球经济出现危机时，为了阻止其资本收益率下降低于特定值，影子银行必须从根本上减少信贷风险以及收紧贷款质量标准，从而降低它们资产的风险。未来需要重点加强影子银行体系的监管和金融稳定性防范。
参考文献：
[1]Board F S. Global shadow banking monitoring report[R]. Basel： Bank for International Settlement， 2012.
[2]叶康涛，祝继高.银根紧缩与信贷资源配置[J].管理世界，2009，（1）：2228.
[3]陈继勇，甄臻.后危机时代中美影子银行形成机制、风险特征比较及对策研究[J].武汉大学学报，2013，66（6）：9096.
[4]王铭利.影子银行、信贷传导与货币政策有效性――一个基于微观视角的研究[J].中国软科学，2015，（4）：173182.
[5]Bernanke B S， Blinder A S. The federal funds rate and the channels of monetary transmission[J]. The American Economic Review， 1992， 82（4）： 901921.
[6]Koivu T. Has the Chinese economy become more sensitive to interest rates？ Studying credit demand in China[J]. China Economic Review， 2009， 20（3）： 455470.
[7]Chen Q， Funke M， Paetz M. Market and nonmarket monetary policy tools in a calibrated DSGE model for mainland China[R]. BOFIT Discussion Papers， Bank of Finland， Institute for Economies in Transition， 2012.
[8]陈昆亭，周炎，龚六堂.短期经济波动如何影响长期增长趋势[J].经济研究，2012，（1）：4253.
[9]Gertler M， Karadi P. A model of unconventional monetary policy[J]. Journal of Monetary Economics， 2011， 58（1）： 1734.
[10]Brunnermeier M K， Sannikov Y. The I theory of money[R]. Working Paper， Princeton University， 2011.
[11]He Z， Krishnamurthy A. A model of capital and crises[J]. The Review of Economic Studies， 2012， 79（2）： 735777.
[12]Dedola L， Karadi P， Lombardo G. Global implications of national unconventional policies[J]. Journal of Monetary Economics， 2013， 60（1）： 6685.
[13]⑴簦鄢莉莉.银行体系、技术冲击与中国宏观经济波动[J].国际金融研究，2012，（3）：6976.
[14]康立，龚六堂.金融摩擦、银行净资产与国际经济危机传导[J].经济研究，2014，（5）：147159.
[15]戴金平，陈汉鹏.中国的利率条件、信贷指导与经济波动[J].金融研究，2013，（11）：114.
[16]裘翔，龙.影子银行与货币政策传导[J].经济研究，2014，（5）：91105.
[17]Financial Stability Board. Progress report to the G20 on strengthening the oversight and regulation of shadow banking [R]. Los Cabos： Financial Stability Board， 2012.
[18]王博，刘永余.影子银行信用创造机制及其启示[J].金融论坛，2013，（3）：38.
[19]Bernanke B S， Gertler M. Inside the black box： the credit channel of monetary policy transmission[J]. Journal of Economic Perspectives， 1995， 9（4）： 2748.
[20]Verona F， Martins M M F， Drumond I. （Un）anticipated monetary policy in a DSGE model with a shadow banking system[R]. Bank of Finland Research Discussion Papers， 2013. 143.
[21]Goodhart C A E， Kashyap A K， Tsomocos D P， et al.. Financial regulation in general equilibrium[R]. Federal Reserve Bank of New York Staff Reports， 2012. 135.
[22]Meeks R， Nelson B， Alessandri P. Shadow banks and macroeconomic instability[R]. Bank of Italy Temi di Discussione， 2013. 939.
[23]Mazelis F. Monetary policy effects on financial intermediation via the regulated and the shadow banking systems[R]. BOFIT Discussion Paper， Bank of Finland， 2015.
[24]Ferrante F. A model of endogenous loan quality and the collapse of the shadow banking system[R]. Finance and Economics Discussion Series， Federal Reserve Board， 2013.
[25]Bernanke B S， Gertler M， Gilchrist S. The financial accelerator in a quantitative business cycle framework[J]. Handbook of Macroeconomics， 1998， 99（1）： 13411393.
[26]Calvo G A. Staggered prices in a utility maximizing framework[J]. Journal of Monetary Economics， 1983， （12）： 383398.
[27]郭新强，汪伟，杨坤.刚性储蓄、货币政策与中国居民消费动态[J].金融研究，2013，（2）：4659.
商业银行贷款政策范文4
关键词：商业银行；市场结构；货币政策效果；银行业竞争
中图分类号：17830.9 文献标识码：A 文章编号：1005-2674（2013）06-068-07
一、引言
货币政策传导是从货币政策的执行到结果产生的整个过程，它既是宏观经济学研究的主要对象，也是货币理论与政策的核心内容。商业银行作为货币政策信贷渠道传导中的关键一环，与厂商和个人等微观主体的关系最为密切，并直接影响着货币政策传导的最终效果。因此，银行在货币政策传导过程中发挥着独特的作用，银行业市场结构和银行体系的健康发展是货币政策传导机制发挥作用的重要因素之一。
在现有的文献中，研究银行业结构与货币政策效果关系的研究成果较少。在实证研究方面，Stiglitz和Greenwald（2003）假定银行都是风险厌恶型的，他们通过研究银行系统的竞争和限制后发现，竞争性更强的商业银行市场会弱化贷款利率的上调效果，利率提高会减少存款，使得财富效应与银行业竞争程度负相关，进而降低了货币政策效果。Freixas和Tochet（1997）使用Monti-Klein模型（古诺模型在银行业市场上的应用）研究了在垄断的商业银行市场中银行间利率对存贷款利率的影响。他们研究发现，较高的银行业竞争性会降低银行间利率对贷款利率的影响。这也就说明，如果货币政策制定者将银行间利率作为调控目标，则竞争性较强的商业银行市场结构会弱化货币政策的传导效果。Alecar和Nakane（2004）认为，早期的研究只注重局部均衡，忽略了在完全竞争市场和垄断市场下的货币政策传导效果。他们利用跨国数据，使用动态的一般均衡模型研究后发现，银行业竞争性的增强使得实体经济对利率的变动更加敏感。
在理论研究方面，Van Hoose（1985）研究发现，如果中央银行将货币流通额作为调控目标，将债券利率作为调控工具，那么商业银行竞争性的改变对货币政策的传导没有影响。Aalion和White（1978）研究了欧洲国家的货币制度后发现，垄断的商业银行市场结构和完全竞争的商业银行市场结构对货币政策的影响不同。与垄断的银行业市场结构相比，在竞争性的银行业市场结构下贷款利率更高。但这一结构并不能说明垄断性的银行业结构优于竞争性的银行业结构。他们进一步研究后发现，垄断性市场结构下的存款利率总是低于竞争性市场结构，其存贷差也总大于竞争性市场结构下的存贷差。因此，垄断性银行业市场结构损害了公众福利。Dell和Ariccia（2001）扩展了这一研究模型，他们研究发现信息不对称可以影响商业银行的市场结构，由于信息不对称，在高度集中的市场结构下银行业竞争性也可以很高。
国内学者早期对我国银行业市场结构的探讨得出了寡头垄断的结论。随着我国银行业的发展，更多的研究证实了我国银行业处于垄断竞争的市场结构中。学者们关于银行业市场结构与货币政策关系的研究很少，最具代表性的当属钱雪松（2008）的研究，他通过借鉴BoRon和Freixas（2006）的模型，构造了一个欠发达资本市场的一般均衡模型。他研究发现，如果银行业由几家银行垄断，银行信贷对货币政策的反应就不连续，因此，垄断的银行业结构、公司债市场不发达，是我国货币政策效果不明显的主要原因。
现有的很多研究只使用了集中度指标代替竞争性指标研究商业银行市场结构对货币政策效果的影响，即使有学者从理论上证明了银行业的竞争影响了货币政策的传导效果，但是，很少有通过实证检验银行业竞争是如何影响货币政策效果的研究，而且大多数研究中使用的是集合数据，忽略了对银行一级的研究。本文使用银行一级数据，利用VAR方法，用H统计量作为竞争性指标，使用2003—2010年22个国家的跨国数据分析了银行业结构对货币政策传导效果的影响。
二、总体数据分析
1.模型的设计和指标的选取
为了计算银行业结构是如何影响货币政策效果的，本文使用了VAR方法进行分析。有很多种方法可以计算商业银行市场结构，如计算商业银行集中度的CR值和HHI指数等。本文使用Panzar and Rosse（1987）模型中的H统计量来衡量商业银行市场结构。脉冲分析和误差修正模型在货币政策文献中被广泛使用。这些方法的优势之一是可以分析外生变量所造成的影响。本文将货币政策冲击所造成的效果视为其他经济变量冲击产生的影响，并通过脉冲分析来进行估算。使用VAR分析的变量包括短期利率（r）、银行贷款的对数值（b）、货币流通总额的对数值（m）、物价水平的对数值（p）以及生产总额的对数值（y）。由于这些变量可能具有单位根，所以使用协整检验和误差修正模型进行检验。
本文将利率变化定义为货币政策冲击，进而研究其对银行贷款、M2和真实GDP的影响。为了对样本进行鉴定，我们用克列斯基分解对正交化脉冲函数进行了估算。值得注意的是，变量顺序的不同可能会影响VAR的分析结果。考虑到这一点，本文设计了两种模型。模型A：（y，p，r，b，m）表示中央银行根据同期的产出和价格水平对利率进行调整。在这种情况下，货币政策会对以后一个时期的产出和价格产生影响，对当前的产出和价格水平没有影响。然而，由于中央银行获取相关数据十分困难，所以这种货币政策的影响可能会比较强。相反，我们使用模型B：（y，b，m，p，y）来说明货币当局在制定货币政策时只参考前一时期的指标，货币政策影响其他同时期变量。
为了研究商业银行结构对货币政策传导产生什么样的影响，本文计算了两个指标，一是累计的脉冲响应函数，将它作为衡量货币政策冲击影响的指数；二是H统计量，将它作为衡量银行业市场结构的指数。在计算货币政策的影响时，本文将国内生产总值作为总产出额，通货膨胀率作为物价水平指标，将M2作为货币流通额，将银行贷款作为企业的债权。本文使用2003-2010年22个国家的数据进行计算，数据为季度数据。GDP、物价水平、M2、短期利率以及银行贷款的数据是从国际货币基金组织（IMF）发行的国际金融统计（IFS）中获得的。真实GDP的数据难以获得，我们使用通货膨胀率对名义GDP进行调整，得到真实值，使用X12法消除了数据的季节性。
2.结果分析
图1显示了在模型A下，银行业竞争程度和货币政策效果之间的关系。在图1中，横轴是模型A的累计脉冲响应函数，纵轴是H统计量。我们可以看到，第一栏的三个图说明了货币政策对银行贷款的影响（rto b）。这些数据并不能说明两个指数之间存在任何确切的相关性，我们并没有发现银行业结构对货币政策的信贷传导产生了影响。第二栏说明了货币政策对M2的影响（r to m）。从图中我们似乎可以看出二者呈负相关性。但是，如果我们采用单侧法进行检验，就会发现他们之间并不存在相关关系。图1的第三栏和第四栏说明了货币政策对物价水平的影响（r to p）以及对GDP（r to y）的影响。货币政策似乎与这些变量都没有关系。我们分别使用最小二乘法和bootstrap方法计算标准差。使用最小二乘法必须满足误差项服从正态分布。考虑到误差项可能不满足正态分布，所以本文接着使用bootstrap方法计算标准差，由于土耳其的相关数据产生了较大的差异性，所以我们在后来的回归分析中排除了它。通过研究我们并没有发现银行业竞争性对货币政策效果产生了影响。
图2为模型B下银行业竞争程度对货币政策传导产生的影响。由图中可以看出，所得的结果似乎与模型A相同。通过对每个指数的回归计算，本文分析了在不同的H统计量下货币政策对银行贷款产生的影响，可以看到系数都是不显著的。通过分析货币政策冲击对作为因变量的M2和物价水平产生的影响可以发现，H统计量与这些变量负相关。这可能是由于差异性较大的数据产生的结果。采取类似模型A的做法，我们把土耳其的数据排除掉。分析在H统计量下货币政策对真实GDP产生的影响时，系数仍然是不显著的，这说明银行业结构对货币政策效果没有产生影响。
需要注意的是，以上这种研究方法由于样本数量的限制存在一定的局限性，货币政策对银行贷款的影响可能是正的也可能是负的，我们无法确定二者的关系。因此，下面我们用国家数据进一步研究商业银行结构对货币政策传导产生的影响。
三、按国家拆分数据分析
1.模型设计
为了使用样本国家的个体银行数据进行研究来检验不同银行业结构下货币政策的效果，本文借鉴Ash-craft（2006年）的模型。设计了下面的模型： ln（Lit）=αi+β1Sit+β2S（i，t-1）+β（Hi*Sit）+β（H1*S（i，t-1））+cit+εit
（i=1，…，N；t=1，…，T） （1）
其中，Lit表示银行i在时间t时的银行贷款额，Sit表示银行i在时间t时相应国家的货币政策冲击，皿为H统计量，cit是控制变量，εit是扰动项。控制变量包括存款与总资产比率的滞后、总资产周转率的滞后、存款的增长率、实际GDP的增长率、通货膨胀率、H统计量，本文使用GLS方法对公式（1）进行检验。公式（1）右侧的第二项和第三项分别代表在时间t和t-1时的货币政策冲击。
早期关于货币政策的研究通常使用罗默时间。他们通过使用历史记录，定义出了美国联邦储备金检查小组实行紧缩货币政策以降低通货膨胀率时的冲击变量。由于我们的样本包含很多国家的数据，这种方法实质上是不切实际的。另一种方法是将上一部分用VAR计算的利率方程的残差作为货币政策冲击的指标。这种方法是合理的，因为现有文献中的很多研究都将做脉冲反应的利率方程的干扰视作货币政策冲击。本文使用年度数据，这样可以使用每年第一到第四季度的残差总和作为货币政策冲击的指标。有些研究使用货币市场利率作为货币政策冲击的指标，但是如果要研究条件不变的情况下利率对其他变量产生的影响，这其实是不合适的。本文在模型中加入存款与总资产比率的滞后和资产周转率的滞后两个变量，这是因为银行管理者做出决策时会考虑前期银行的财政状况。
公式（1）中的第四项和第五项代表在银行业更具有竞争性的国家中货币政策对银行贷款的影响。β3说明在时间t时，在各个国家的H统计量约束下利率每增长1%银行贷款增长的百分比，同样β4表示在t-1时利率增长1%银行贷款增长的百分比。
样本国家同上一部分一样，数据同样来自Worldscope。因为不能从数据库中获得新西兰的观察值，所以样本只包含21个国家，时间是2003年到2011年，数据频率是按年度计算的，银行数量是1202家。
2.结果分析
表1为检验结果，公式（1）的估算结果见第一栏。货币政策冲击的系数是负的，而且显著，这说明在当期以及接下来的一段时间中，货币政策冲击会减少银行贷款。H统计量对货币政策冲击的影响是正的，而且显著，这意味着在更具竞争力的行业，货币政策冲击对银行贷款产生的影响会相对较小。此外，H统计量的系数是正的而且显著，这说明高度的银行业竞争会导致银行贷款的增加。由于H统计量与货币政策关系的相互作用项可能会给模型带来问题，所以我们在公式（1）排除这一项，并重新检验，结果见第二栏。我们可以看到，几乎所有系数都同第一栏类似，所以这一项并没有产生任何问题。第一栏是剔除存款与总资产比率项的估计结果，结果与标准估计基本相同。与货币政策的互动项的系数都是显著的，且与表1的符号相同，其他变量的系数也仍然保持不变。第二栏是剔除资产周转率项的结果，它也没有发生变化。第三、第五和第六栏显示的是去掉银行规模、真实GDP和通货膨胀率的各自的估计结果，这些结果都与标准估计的结果相似。在第四栏中我们剔除了存款增长率，互动项的系数也是显著的，但是为正值。总的来说，公式（1）的结果并没有因模型设定不同而改变。
为了研究美国数据的敏感性，我们对公式（1）进行了重新估算（银行如果是美国的就用0表示，如果不是就用1表示）。表3的第一栏为检验结果。正如表3所示，结果仍保持不变。尤其是货币政策冲击和银行业竞争之间的相互作用的系数十分显著而且为正值。换句话说，即便我们专门设定一个不包含美国银行的样本，我们也可以拒绝银行竞争和货币政策效果之间不存在关系的零假设。为了检验其他区域的敏感性，我们对部分区域依次进行估计。表3中的第二栏显示了对欧洲国家的估计结果，货币政策冲击的影响同标准估计的相同。在第三栏中，我们对亚洲和大洋洲国家的模型进行估算，发现结果也同标准估计类似。这就说明，区域性样本并不会改变结果，也就是说，银行业竞争的状况会对货币政策的传导产生影响。
为了检验不同发展水平下的结果，我们将样本分为两类，发达国家和发展中国家。我们对发展中国家进行了估算。根据ISI新兴市场（发展中国家）的定义，我们将如下国家纳入该范围：韩国、墨西哥、菲律宾、葡萄牙、南非以及土耳其，表3的第四栏显示的是估计结果。货币政策冲击的估算结果和标准估计类似，互动项系数十分显著。即便我们考虑发展中国家的特征，银行业竞争仍然会影响货币政策的传导。总之，高度的银行业竞争会对货币政策冲击影响起到一定的抑制作用。
商业银行贷款政策范文5
[关键词]信贷投放；VAR模型；脉冲响应函数
[中图分类号]F832[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2013）32-0024-03
1引言
商业银行是我国金融系统的核心，同时也是国民经济的特殊而重要的组成部分。商业银行的信贷投放不只是对其经营业绩有影响，同时也对整个金融系统，乃至经济系统产生深远的影响。2010年12月16日巴塞尔委员会针对2008年国际金融危机所暴露的欧美国家金融体系和金融监管的重大制度性漏洞，了第三版巴塞尔协议（Basel Ⅲ），这次改革要求单一银行的稳健性扩展到整个金融体系以及金融体系与实体经济的稳健性上，更加注重与实体经济的联系。我国银监会和中国人民银行也要求各商业银行严格按照巴塞尔协议的规定在综合考虑实体经济体系、银行自身经营能力以及所要发放贷款客户情况等因素下，制定符合条件的信贷投放政策。在我国，宏观信贷投放政策通常由中央银行制定，商业银行再根据自身发展情况和周围环境制定符合实际的微观信贷投放决策，然而根据新巴塞尔协议的要求，商业银行不能再用传统的仅分析微观市场情况就制定信贷投放决策的方法，而应该拥有宏观视角，通过宏观经济分析与微观市场分析相结合的方法制定信贷投放决策。因此，本文通过分析宏观经济景气程度、消费者对市场的信心、企业综合经营状况和中国对外贸易情况四个因素对商业银行信贷投放的影响程度，从而给出商业银行信贷投放建议。
2文献综述
信贷是指一种不同所有者之间的借贷行为，它是以债权人贷出货币，债务人到期偿还本金并支付一定利息的信用活动。由于商业银行主要的经营业务就是信贷业务，因此国内外研究学者对银行信贷的研究非常广泛，主要有以下几方面的研究成果。
2.1信贷投放与经济周期的关系
Bikker & Hu（2002）通过对OECD中的26个国家的经济和银行信贷数据研究，发现经济发展与银行信贷规模有很强的相关性，当经济扩张时，银行信贷规模也随之增加；反之，经济衰退时，信贷规模也将减少。中国工商银行课题组（2009）分析我国经济发展和商业银行信贷情况，得出在我国经济周期波动与银行信贷是互为反馈的过程，经济周期对银行信贷经营在资产质量和赢利能力两方面都有影响。
2.2信贷投放与企业、消费者等市场因素的关系
Safaei&Cameron（2003）对加拿大1956—1997年的宏观经济季度数据分析得出个人信贷在短期内对真实产出的解释能力强于企业信贷，消费者具有更强的信贷约束特征。Bougheas et al（2006）对英国50万家企业11年的财务数据分析研究，发现企业规模、风险以及债务等特征会影响企业在银行信贷市场上的融资可得性。
2.3不同类型商业银行信贷投放管理研究
聂广礼和成峰（2012）以上市商业银行信贷投放为研究对象，研究发现不同商业银行的信贷投放对象同质性严重，区域分布比较集中。廖林（2012）针对西部地区特点以及西部大开发政策，分析了西部地区商业银行信贷投放面临的问题，并给予了建议。
在众多文献中，部分学者从宏观角度出发将宏观经济情况与银行信贷投放相结合分析问题，而部分学者从微观角度出发考虑企业发展和消费者因素与银行信贷的关系，但是并没有从微观市场与宏观经济两个角度结合来分析一个问题，同时大多数文献仅是定性地给出某一因素对银行信贷有影响，但没有说明这种影响是否存在时滞现象以及其持续时间多长等问题。因此，本文通过脉冲响应分析方法从微观与宏观角度全面分析商业银行信贷投放的影响因素，并就该因素的影响时滞和持续时间给出诠释。
3理论模型
信贷是体现一定经济关系的不同所有者之间的借贷行为，是以偿还为条件的价值运动特殊形式，是债权人贷出货币，债务人按期偿还并支付一定利息的信用活动。商业银行的信贷投放是指商业银行作为债权人对个人或企业等客户贷出货币，并按期收取利息和本金的行为。由于商业银行信贷投放的对象主要是个人和工商企业，因此商业银行的贷款业务可分为个人贷款和公司贷款。商业银行在提供短期贷款时，通常会考虑企业的经营状况、个人的消费行为、企业所在行业的经济景气度等方面。正是由于商业银行的信贷投放会考虑到以上因素，因此本文选取全国大型银行人民币信贷支出作为我国商业银行信贷投放情况的代表；选取宏观经济预警指标和贸易顺差比作为行业经济景气度的代表；选取消费者满意度指数作为个人消费者对消费市场的态度的代表；选取制造业采购经理指数作为对企业经营状况的代表。
本文的研究方法脉冲响应分析是基于VAR模型的，其中VAR（向量自回归）模型最早由Sims在1980年提出。这种模型采用多方程联立的形式，它不以经济理论为基础，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。最一般的含有g个变量滞后k期的VAR模型表示如下：
Yt=α+Φ1Yt-1+Φ2Yt-2+…+ΦkYt-k+Ut
其中：Yt为g×1阶时间序列列向量；α为g×1阶常数项列向量；Φ1～Φk均为g×g阶参数矩阵；Ut是g×1阶随机误差列向量。
4商业银行信贷投放影响因素VAR分析
4.1数据说明
本文引用中宏数据库2010年1月至2012年12月36个样本数据，其中DK=中资全国性大型银行信贷支出（银行总贷款），YJ=宏观经济预警指数（预警指数），XF=消费者满意度指数，MYBL=贸易顺差比去年同期增加或减少额（对外贸易差额），PMI=制造业采购经理人指数。
4.2单位根检验
要进行VAR分析，首先要对各序列的平稳性做单位根检验，以判断是否平稳。只有平稳性序列才可能存在协整关系，进而考虑VAR分析。本文采用ADF检验来验证变量是否平稳。
4.3格兰杰因果检验
4.4VAR模型的构建
向量自回归模型（Vector Autoregressive Model）简称VAR模型，该模型是多方程联立回归的变种，公式中每个变量为时间序列向量。为确定VAR模型的滞后阶数，本文采用LR准则，得出lag=3时LR值为38.728，符合LR准则，因此该模型定的滞后阶数为3阶，所以建立VAR（3）模型。
图1VAR（3）的AR特征多项式逆根图
通过计算模型的AR特征多项式，发现特征多项式的根的倒数全部位于单位圆内，如图1所示。这表明VAR（3）模型是稳定的，也就是说，当模型中的某个变量发生变化时即生成一个冲击，会使其他变量发生变化，但是随着时间的推移，这种影响会逐渐消失。因此可以得出这样的结论：尽管银行贷款规模和信贷投放的影响因素复杂多样，但是宏观经济景气程度、消费者对市场的信心、中国对外贸易情况、企业综合经营状况这四个变量对其的影响是稳定的。
4.5银行信用风险影响因素的脉冲响应分析
脉冲响应函数（Impulse response function）的意思是在扰动项（innovation）上加一个标准差大小的冲击，对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并且通过VAR模型的动态结构传导给其他所有的内生变量。上面通过VAR（3）模型分析了各经济变量对商业银行信用风险的影响趋势，为了更进一步分析各因素对银行贷款冲击的大小以及对信用风险的影响程度，本文进行了脉冲响应分析。
（a）宏观经济预警指标对银行贷款冲击
（b）消费者满意度对银行贷款冲击
（c）对外贸易差额对银行贷款冲击
（d）制造业采购经理人指数对银行贷款冲击
图2各因素对银行贷款的脉冲响应分析
从图2中可以看出：
（1）宏观经济预警指标对银行贷款的冲击最为剧烈，影响时间最长，而且在第4个月宏观经济变动对银行贷款的影响最大，说明宏观经济变动对银行信贷投放的影响最为严重，但是该影响有4个月的时滞。
（2）消费者满意度对银行贷款的冲击在未来第三个月达到最大，说明消费者的消费市场态度的转变对银行信贷投放也有较为明显的影响，且这种转变作用到银行信贷投放的时间较短，从第二个月开始就显现，同时作用时间较长，三月影响达到最大以后逐渐减小。
（3）对外贸易差额对银行贷款的脉冲响应相比较其他变量而言冲击较小，对外贸易变化对银行信贷投放的影响从第二个月开始，且波动幅度不剧烈。
（4）而制造业采购经理人指数对银行贷款的冲击在第二个月最为明显，说明银行信贷投放对企业经营状况变化的感受最为迅速，当企业经营状况发生变化时，银行会在第二个月就做出反应，但是这种影响持续时间不长。
5结论
综合以上分析可知，商业银行信贷投放的主要影响因素包括：宏观经济景气情况，市场消费者购买欲望，以及企业经营状况，进出口贸易情况等。其中，宏观经济景气程度和市场消费者购买欲望是对银行贷款冲击持续时间最长且脉冲响应最为剧烈的因素，虽然这两种因素在期初对银行信用风险作用不明显，但会随着时间的推移作用越来越明显，在3或4个月后达到峰值。由于银行信贷主体主要是企业贷款，因此工业企业经营状况对银行信贷投放的影响在第二个月起冲击明显，但是这种冲击较为平稳，不会出现重大波动。进出口贸易变化对银行信贷投放的冲击通常在一个季度后才显现出来，而且，这种冲击不会对商业银行信贷投放产生非常明显的影响。从上面的分析中可以看出，银行在进行信贷投放时不能只单纯看重企业的运营状况，更应该考虑到宏观经济运行前景、消费者对市场的信心以及我国对外贸易环境变化因素，这样才能更全面地考虑信贷投放政策，从而避免过度或过紧的信贷投放对商业银行经营造成的不利影响。
参考文献：
商业银行贷款政策范文6
关键词：商业银行；贷款；信用风险
银行贷款信用风险管理主要是以投资为目的，根据客户详细资料，对客户进行评估，并在整个贷款期间对客户的信用进行监控、管理，从而尽量防范客户出现信用风险的活动。对商业银行而言，其贷款收益是发生在未来，在贷款过程中本身具备一定风险，如利率风险、市场风险等。在实际中，银行为了获取更多贷款利润，就需要积极进行贷款信用风险控制。
一、商业银行贷款信用风险的类型
对于商业银行贷款信用风险，其主要包括以下几种情况：①个人贷款信用风险，其主要包括投资贷款、汽车贷款、助学贷款、房屋贷款等类型，个体客户的实际情况有所不同，加上其经济收入问题，很有可能由于某些突况而出现变化，甚至有的个体会因为突况而丧失获取经济的能力，这就会出现还款风险，在实际中个人贷款违约率要高于企业贷款违约率。②结算信用风险，其主要是银行在为客户提供贸易、转账等结算等服务时，付款人在交易回购债券、金融衍生品时，受到损失。③信用价差风险，有的资产对于信用等级十分敏感，当信用等级下来以后，这些资产与没有风险的资产相比较，会出现比较大的信用价差，导致资产价格逐步下降，在此过程中银行很有可能因此遭受损失。④企业贷款信用风险，这种贷款信用风险是商业银行最为重要的控制类型，当企业向银行提出贷款申请时，银行必须对申请贷款的企业进行样的审核，同时还需要保证银行内部的审贷岗位相互分离，全面掌握申请贷款企业的真实情况。如果银行对申请贷款企业的相关信息不了解，就急于放款，当企业出现经营不当，或者是信用不佳等情况时，就会出现还款不及时的情况，甚至会出现不还款的行为，对银行利益造成损害。
二、商业银行贷款信用产生原因分析
在实际中，引起商业银行贷款信用风险的匀速有很多，如银行本身因素、客户因素、市场因素等，下面对此进行详细分析。
（一）银行贷款定价错误引起风险在我国，商业银行实施的是存款利率确定上限、贷款利率决定下限政策，而在实际中，商业银行进行浮动贷款利率管理时，采取的方法过于简单，并且很多银行的商业贷款利率处于稳定状态，这种方法对于银行扩大资金、将资金看作是长期使用是很有帮助的，但是对于贷款这种相对短期的行为，贷款使用期限和执行利率之间不匹配，与风险收益不相互对应的贷款定价方式，导致在出现信贷风险后，难以获取更加有效的补偿，或者是资金准备不充足，这就会引起贷款信用风险。
（二）信息不对称从当前银行发展情况看，还存在信息不对称的情况，其在银行信贷市场中，主要体现在银行和企业之间的信息不对称，银行在为企业放款之前，会通过各种途径来获取企业的盈利水平、经营能力、发展战略等信息，但是对企业而言，其为了成功获得银行贷款，就会出现隐藏对自身不利信息的行为，在这种情况下，银行与企业之间就会出现信息不对称的现象。而信息不对称下，一方要想获得最大利益，就会对另一方的利益带来损害，这就会引起贷款信用风险。对银行来说，由于信息不对称的存在，其难以把握贷款人今后的发展情况，为了保证自身利益，就会将款项划拨给市场信用比较好的客户。
（三）信用体系不完善就目前而言，我国个人财产申报制度还不完善，个人及家庭收入情况不对外公开，同时个体收入中，有很多货币收入及额外收入，其在向银行申请贷款时，提供的收入证明有一部分属于未验证内容，银行难以彻底把握贷款人的真实经济收入情况。加上我国当前关于个人信用体系管理还不完善，使得银行难以公平、客观、理性的态度对个体信用情况进行评估，这就会对银行贷款信用风险管理带来影响。
（四）经济环境及宏观政策的影响近几年我国资本市场发展相对比较快，在市场上企业、个体通过银行机构获取贷款融资的方式要远远超过其他融资方式，并且银行贷款呈现逐年上升的发展态势，而这也造成能力企业、个体在融资上过于依赖银行。在经济稳定下，这种模式下风险不容易显现，但是在复杂的市场经济环境下，影响经济发展稳定性的因素却不断增加，这就会造成了银行会大量集中经济风险。另外，随着信贷规模的扩大，国家难免会实施从紧宏观政策，这也会进一步加大银行风险，对银行贷款信用风险管理带来影响。
三、提高商业银行贷款信用风险管理力度的策略
（一）创新银行风险管理观念风险管理观念属于现代化的管理思想，应该彻底融入商业银行的整个发展环节，银行必须对风险管理有全方位的认知，充分把握影响风险管理的要素。在实际中，企业提出贷款申请以后，银行必须通过各种渠道，尽可能获取企业的全面信息，减少信息不对称引起的不良贷款风险。银行必须对申请贷款的个体、企业还款能力、资产情况进行严格审查，在其信誉程度良好的基础上，根据其经济实力，确定其贷款额度，同时银行还应该对贷款人抵押、质押的物品及其价值进行审查，如果遇到特殊情况，还需要安排专人进行实地考察，以此确定是否可以为申请人放款。为了实现贷款信用风险的转移，银行还可以加强与市场上的第三方担保企业进行合作，当贷款人出现还款不利的情况后，由担保企业代替其还款，从而降低银行的损失。此外，商业银行在进行信贷审批时，必须严格地按照相关程序进行，要明确审批信贷人员的职责，设计合理的贷款申请流程，完善定价体系，在信用贷款的每一个环节都要融入风险管理观念，从而提高银行贷款信用风险管理效果。
（二）完善风险管理流程及技术在实际中，商业银行还应该进一步完善自身的风险管理流程，在银行内部应该加强内部监督审计，并落实岗位职责、审核放贷分离管控、授信授权管控等是有段，打造一个系统化风险管理模式，实现风险识别、风险评估、风险决策、风险监控、风险处置等规范化的联动体系，并将其涵盖于整个贷款业务中。商业银行需要结合自身的发展战略，制定相对应的贷款信用风险管理战略，对风险进行量化分析，并强化风险控制反馈，做到从源头上进行风险管理。商业银行在优化风险管理技术时，可以采取以下方法：①实施内部评级法，要将内部模型、操作风险高级计量方法等应用带银行贷款信用风险测量中，对申请贷款方所从事的行业风险情况进行分析、估算，并计提科学的资本，降低银行贷款信用风险。②关于贷款信用风险，银行可以对其进行等级划分，并综合判断贷款对象的各项财务指标，如贷款形态、贷款期限、贷款方式等，判断贷款方风险发生概率实施针对性监控。
（三）完善贷款人管理制度对商业银行而言，需要构建完善的信息系统，并加强与其他银行的合作、信息共享，全面调查贷款人的信用、经济水平。银行要制定系统规范的信用评级体系，针对不同等级的贷款人，设置不同的贷款金额上限，并在放款以后，要对贷款人的资金使用情况进行监督，在还款期限内，需要对贷款人信用水平、经济状况进行全面评估，并监督、引导贷款人主动还款。银行需要在实施放款措施之前，对贷款申请企业的生产能力、财务情况、经营状态进行全方位的调查分析，并对每笔贷款信用风险进行评估，判断出企业违约率、违约损失率、经济资本等，以此制定高价策略，这样一方面可以将质量低、信誉差的企业拒绝在贷款门槛以外，另一方面也能借助高利率还弥补银行存在的贷款信用风险。此外，在实际中，为了确保银行内部评级工作的顺利开展，银行还应该构建更加完善的内部评级制度，银行需要成立专门的客户信用档案，做好客户信用调查、征信等活动，结合客户信用等级进行放款。
（四）优化不良资产处置在商业银行发展中，做好不良资产处置工作，可以在极大程度上降低贷款信用风险，弥补银行因无法及时收回贷款本息而出现的损失情况。①加强与工商、审计、会计师事务所等其他部门之间的合作，在市场经济下，企业的资本关系比较复杂，而市场也千变万化，单纯依靠银行来处理不良资产是比较困难的，所以银行需要加强与这些部门之间的合作，共同处理不良资产，以此更好的处理企业债权债务关系不清楚的情况。②采取科学的手段进行不良资产处置，商业银行要改变以往呆账核销、坏账、资金清收等处理不良贷款的手段，可以利用产品工具转移风险、提升产品流动性、创造价值等，提升银行的财务水平。银行还可以借助市场中的中介机构，对自身无法管理的抵押品进行保养、维修，提高其抵押价值。而这也需要银行在放贷时，要减少信用贷款，尽量收取抵押、质押品，这样如果贷款人难以及时还清贷款，银行可以处置抵押品，以此减少自身损失。
