某银行不良贷款的成因分析
某家大型银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高。为弄清楚不良贷款形成的原因，我希望利用银行业务的有关数据建立模型做些定量分析，找出控制不良贷款的办法，有关数据见附表。
首先，我们对什么是不良贷款做一界定：不良贷款是指出现违约的贷款。一般而言，借款人若拖延还本付息达三个月之久，贷款即会被视为不良贷。其次，贷款余额是指截止到某一日以前商业银行已发放的贷款总和。
然后，从银行业务和某些相关资料得知，不良贷款的数额大致和各项贷款余额、本年累计应收贷款、贷款项目个数和本年固定资产投资额有关。该银行共有25家分行。
首先，我先对这几个变量和因变量做一个散点图，以便初步确定回归模型的形式。通过做y、x1、x2、x3、x4的散点图知道，几个变量基本都是呈线性趋势增长，所以可以建立线性模型。注：y表示不良贷款，x1表示各项贷款余额（亿元），x2表示本年累计应收贷款（亿元），x3表示贷款项目个数，x4表示本年固定资产投资额（亿元）。
首先做y关于所有变量的回归，所得结果如下：
Variable C
Coefficient -1.0210
Std. Error 0.782372
t-Statistic -1.305823
Prob. 0.20
X1 X2 X3 X4
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
0.040039 0.148034 0.014529 -0.029193
0.010434 0.078794 0.083033 0.015073
3.837495 1.878738 0.174983 -1.936769
0.0010 0.0749 0.8629 0.0670 3.728000 3.609307 4.166558 4.410333 19.70404 0.000001
0.797604 Mean dependent var 0.757125 S.D. dependent var 1.778752 Akaike info criterion 63.27919 Schwarz criterion -47.08197 F-statistic 2.625709 Prob(F-statistic)
可见，x3、x2、x4的系数都不是显著的，回归模型的可决系数R-squared达到0.797604，可认为回归模型整体是显著的。由于个别的系数不显著，没有通过检验，且变量x3的p值最大，可以首先将解释变量x3从模型中剔除，然后做y对其余三个变量的回归。回归结果如下：
Variable C X1 X2 X4
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient -0.971605 0.041039 0.148858 -0.028502
Std. Error 0.711240 0.008525 0.076817 0.014206
t-Statistic -1.366071 4.814000 1.937838 -2.0062
Prob. 0.18 0.0001 0.0662 0.0579 3.728000 3.609307 4.088088 4.283108 27.53279 0.000000
0.797294 Mean dependent var 0.768336 S.D. dependent var 1.737213 Akaike info criterion 63.37607 Schwarz criterion -47.10109 F-statistic 2.596015 Prob(F-statistic)
从上表可看出，x2、x4的系数依旧不显著，R-squared为0.797294，模型整体是显著的。再将x2从模型中剔除。再做一次回归。
Variable C X1 X4
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient -0.443424 0.050332 -0.031903
Std. Error 0.696865 0.007477 0.014954
t-Statistic -0.636312 6.731607 -2.133368
Prob. 0.5311 0.0000 0.0443 3.728000 3.609307 4.172601 4.318866 35.03402 0.000000
0.761046 Mean dependent var 0.739323 S.D. dependent var 1.842787 Akaike info criterion 74.707 Schwarz criterion -49.15752 F-statistic 2.804792 Prob(F-statistic)
上表可看出，在剔除了变量x2、x3后，剩余的两个变量x1和x4的系数的检验的P值都小于给定的显著性水平0.05，所以这时候可认为它们的系数是显著的，即各项贷款余额和本年固定资产投资额对回归方程是有显著影响的。R-squared值为0.761046，F检验的P值为0.00，可认为模型整体是显著的。
到此为止，还应该怀疑模型是否存在多重共线性、异方差和自相关的问题。
Variable C X1 X1^2 X4 X4^2
R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
Coefficient 1.440035 0.063920 -9.46E-05 -0.084088 0.000154
Std. Error 3.184196 0.054921 0.000182 0.126005 0.0008
t-Statistic 0.452245 1.163845 -0.518339 -0.667337 0.171667
Prob. 0.6560 0.2582 0.6099 0.5122 0.8654 2.988359 4.996850 6.249811 6.493586 0.6139 0.484621
0.151987 Mean dependent var -0.017615 S.D. dependent var 5.040668 Akaike info criterion 508.1667 Schwarz criterion -73.122 F-statistic 1.849070 Prob(F-statistic)
上表是怀特检验的结果，可知落入了无自相关区域。
而从对包含x1、x4两个变量的回归结果中看出，DW值2.804792，查表可得，dL=1.21，dU=1.55，4-dU=2.45，4-dL=2.79，由于4-dL到此，可以建立回归模型为：Y = -0.4434237151 + 0.05033177617*X1 - 0.03190273176*X4 但是其中的x4的系数是负数，与实际经济意义不符，说明存在多重共线性。在此，我选用用岭回归的方法来消除多重共线性，对回归模型进行修正。经过做岭迹图可以知道，K的值取0.4时，各系数都趋于平稳，此时得到岭回归方程为:
z=0.357+0.0258x1+0.0453x4
此时回归系数都能有合理解释，符合实际的经济意义。 再用y对x1,x2,x3做岭回归，选取参数k=0.4,得到结果： X1 X2 X3 B SE(B) Beta B/SE(B) .016739073 .003359156 .372627316 4.983118685 .156806656 .047550034 .275213787 3.297719120 .067110931 .032703990 .159221005 2.052071673 Constant -.819486727 .754456246 .000000000 -1.086195166 表中B/SE(B)是近似的t值，t1=4.983,t2=3.298,说明x1、x2都是显著的，t3=2.052说明x3也是比较显著的。
岭回归方程z=-0.819+0.0167x1+0.157x2+.067x3 回归系数都能有
合理解释，系数都是显著的，说明上述方程时可行的，即认为，影响银行不良贷款的因素主要是各项贷款余额、年累计应收贷款、贷款项目个数。到此模型建立完毕。
在这里，再将银行上述不良贷款成因的影响因素做一详细分析： 1、 金融秩序混乱
我国四大国有商业银行是政企不分的金融机构，不仅银行分支机构按行政区划设置，银行长也按行政级别任命。国家并未授权其经营过于银行的资产，也未要求其对银行资产保值增值负责。银行作为行政的附属物，一直被当作促进国民经济增长的宏观的手段和使用工具。政企不分的银行，是国有银行长期以来形成的“铁饭碗”难以打破，员工缺乏有效的激励机制，银行的经营业绩与费用提取和人员收入没有直接关系；银行在经营中既缺乏有效的风险约束机制，又缺少足够的商业动机，形成的不良资产也不能根据盈利水平自主决定消化等。 2、 银行信贷管理水平低下
虽然银行对贷款管理有“三查”的要求，即贷前调查，贷中审查，贷后检查，但是制度不配套，执行不到位，监督不得力，查处不严格。信贷管理的薄弱，是银行不良贷款大批高速产生的原因，上述的回归模型就反映了这一问题。
3、 银行内部违章操作现象较为严重，不能即使化解不良资产的累积，
银行信贷人员良莠不齐，素质低下。银行的信贷人员素质不高，特别是信贷高级管理人员严重匮乏。在日益扩大的信贷市场上，
现有人员忙于应对市场营销，放松了贷后的管理和检查，也无暇提高业务技能，一段时间内，银行把社会关系和揽储能力作为进人的标准，只是银行员工良莠不齐，甚至混进一些不良分子。有些连财务报表都看不懂的人也在经营或分管信贷工作，有的人利用职权以公谋私，有的内外勾结，挪用、侵吞信贷资金等。 4、 撒谎那个也银行不良贷款风险的控制
我国银行不良资产率较高的问题早已引起党的高度重视，有关部门在价格低银行不良资产方面已经做了大量的工作，也取得了一定成绩。在我国商业银行主要的经营利润仍然是来自贷款利息收入的情况下，贷款风险控制应是重之又重的一项工作。然而形成不良贷款的原因又是多方面的，为此必须对商业银行进行一系列的改革，同时，在全社会营造良好的诚信范围。 （一） 加快商业银行改革，使银行成为一个真正的现代金融
企业。一是对商业银行实行股份制改造，使其产权多元化，让股东选择经营者并对其实施监督。二是建立现代企业制度，构建科学的法人构造，按照产权清晰、权责明确、整齐分开、管理科学的标准，对商业银行进行规范的公司化改造，是商业银行真正为盈利的目标而经营。
（二） 建立控制不良贷款产生的机制，严格控制不良贷款的产生。
一是完善对借款人的信用评价体系，重在对借款人还款能力的调查，二是真正实现审袋分离，前台营销与后台审查分开，实现贷款专业审批。三是实施贷款失误责任追究制，
使银行员工为自己的职务行为承担终身责任。 数据附表：
y
0.9 1.1 4.8 3.2 7.8 2.7 1.6 12.5 1 2.6 0.3 4 0.8 3.5 10.2 3 0.2 0.4 1 6.8 11.6 1.6 1.2 7.2 3.2
x1 67.3 111.3 173 80.8 199.7 16.2 107.4 185.4 96.1 72.8 .2 132.2 58.6 174.6 263.5 79.3 14.8 73.5 24.7 139.4 368.2 95.7 109.6 196.2 102.2
x2
6.8 19.8 7.7 7.2 16.5 2.2 10.7 27.1 1.7 9.1 2.1 11.2 6 12.7 15.6 8.9 0.6 5.9 5 7.2 16.8 3.8 10.3 15.8 12
x3
5 16 17 10 19 1 17 18 10 14 11 23 14 26 34 15 2 11 4 28 32 10 14 16 10
x4 51.9 90.9 73.7 14.5 63.2 2.2 20.2 43.8 55.9 .3 42.7 76.7 22.8 117.1 146.7 29.9 42.1 25.3 13.4 .3 163.9 44.5 67.9 39.7 97.1
出师表
两汉：诸葛亮
先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。
宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。
侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。
将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。
亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也
。
臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。
先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。
愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。
今当远离，临表涕零，不知所言。
