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user: 5. 不良贷款率与企业负债率、房价关系的实证研究 本文首先将对10家ST公司的资产负债率、10家非ST企业的资产负债率与商业银行不良贷款率建立分布滞后模型，研究ST及非ST企业的负债率与不良贷款率之间的相关性。其次，选取不良贷款率NPL、房价PRICE、国内生产总值增长率RGDP、居民消费物价指数CPI、一年期贷款利率RATE建立VAR模型，分析房价是否会影响不良贷款率。 5.1. 模型变量选取 变量选取情况如表1，以下指标都是采用对数处理方法，以便于分析变量间的相互影响关系。 变量NPL：商业银行不良贷款率，是商业银行的不良贷款余额比总贷款。数据来源于银监会网站。 变量ALR (ST)：ST企业的资产负债率，本文界定*ST企业即为会发生违约事件的企业。数据来自万德资讯。 变量ALR (非ST)：非ST企业的资产负债率，本文界定非ST企业即为信用风险级别较好的企业。数据来自万德资讯。 变量PRICE：商品房平均价格，是商品房的总销售额比销售的总面积，数据来源于中经网。 变量RGDP：国内生产总值累积同比增长率，代表国家宏观经济环境情况，数据来自中经网。 变量CPI：居民消费物价指数，数据来自中经网。 变量RATE：贷款利率，数据来源于中国银行网站。 5.2. 研究方法 在研究不良贷款率与企业负债率的关系时，由于企业违约对不良贷款率的影响存在滞后效应，这时就需要将这些反映滞后效应的变量引入模型，否则就会导致模型设定的偏误。本部分将对负债如何影响我国商业银行不良贷款率这一问题进行实证研究，将利用商业银行2011-2017年各季度不良贷款率数据，建立的分布滞后模型。 在研究房价与不良贷款率的实证分析中，由于房价和不良贷款率都受宏观经济、居民消费指数、GDP增长率等因素的影响，所以本文还加入一年期贷款利率、国内生产总值增长率、居民消费物价指数的季度数据进行分析，对这些变量建立VAR模型。研究在GDP增长率、CPI等因素的影响下，房价如何引起商业银行不良贷款率的变化。 因此，本文对2011年1季度到2017年3季度的季度数据进行分析，分别对ST企业和非ST企业的资产负债率与商业银行不良贷款率建立OLS模型，探究这两个变量的相关性，由于这两个变量相互影响存在滞后性，所以建立分布滞后模型。再研究房价与不良贷款率的关系，建立VAR模型，使模型的准确度提高，以便于分析变量间的相互影响关系。 5.3. 实证研究过程 5.3.1. 分布滞后模型分析 所谓分布滞后模型，即指将滞后的被解释变量作为解释变量的模型。本文将采用如下方程进行估计： n p l t = α + β 0 a l r t + β 1 a l r t − 1 + β 2 a l r t − 2 + β p a l r t − p 其中npl t 是商业银行第t期的不良贷款率，p表示滞后期，α、β表示常数。主要关注企业负债率系数的正负，再考查企业负债率的滞后期数，检验假设1、2是否成立，即企业负债率上升是否将导致不良贷款的上升，需要在模型中使用企业负债率的多期滞后。 1) 建立OLS模型 由表1、表2可知，P值都比0.05高，拒绝存在异方差的假设，说明该模型不存在异方差，经检验，该模型不存在异方差，不存在自相关性。 Table 1 White test results of the relationship between non-st enterprise debt ratio and non-performing loan rati Heteroskedasticity Test: White F-statistic 2.605701 Prob. F (2，21) 0.0975 Obs*R-squared 4.771726 Prob. Chi-Square (2) 0.0920 Scaled explained SS 7.487644 Prob. Chi-Square (2) 0.0237 表1. 非ST企业负债率与不良贷款率关系的怀特检验结果 Table 2 White test results of the relationship between debt ratio and non-performing loan ratio of ST enterprise Heteroskedasticity Test: White F-statistic 1.733577 Prob. F (2，21) 0.2010 Obs*R-squared 3.400956 Prob. Chi-Square (2) 0.1826 Scaled explained SS 1.861845 Prob. Chi-Square (2) 0.3942 表2. ST企业负债率与不良贷款率关系的怀特检验结果 2) 分布滞后模型 利用阿尔蒙多项式法估计有限分布滞后模型，结果如表3，在建立ST企业负债率的二期滞后与不良贷款的回归方程时，R^2 = 0.820454，AIC = −0.856685，SC = −0.707907。在建立ST企业负债率的三期滞后与不良贷款的回归方程时，R^2 = 0.949774，AIC = −2.124283，SC = −0.707907，根据R^2选大的，AIC、SC选小的原则，ST企业负债率滞后三期最合适，由此得出方程式： n p l s t = − 1.128762 + 0.01810 a l r t + 0.01229 a l r t − 1 + 0.00649 a l r t − 2 + 0.00068 a l r t − 3 (1) 样本回归函数前三个斜率系数估计值都是正数，说明ST企业负债率与商业银行的不良贷款率呈正相关，ST企业负债率越高，不良贷款率越大。同理可得，非ST企业负债率与不良贷款率的关系式为： n p l 非 s t = 52.37665 − 0.24041 a l r t − 0.17401 a l r t − 1 − 0.10761 a l r t − 2 − 0.04122 a l r t − 3 (2) 样本回归函数前三个斜率系数估计值都是负数，即非ST企业负债率与商业银行的不良贷款率呈负相关，不良贷款率与非ST企业负债率反向变动。假设1、2被验证。 Table 3 Almon polynomial method analysis result ST企业 滞后0期 滞后1期 滞后2期 滞后3期 AIC −0.381624 −0.581657 −0.856685 −2.124283 SC −0.283453 −0.43355 −0.707907 −0.707907 R^2 0.660075 0.755662 0.820454 0.949774 非ST企业 滞后0期 滞后1期 滞后2期 滞后3期 AIC −0.103751 −0.103248 −0.170682 −0.308607 SC −0.00558 0.04486 −0.021904 −0.15939 R^2 0.55119 0.60576 0.643464 0.691352 表3. 阿尔蒙多项式法分析结果 5.3.2. VAR模型分析 1) 单位根检验 在建立VAR模型时，首先要通过ADF检验来判断各个变量的时间序列的平稳性。检验结果如表4： Table 4 Almon polynomial method analysis result Series t-Statistic Testcritical Values Prob.* Outcome D (NPL) −3.811673 −2.986225 0.0082 平稳 D (PRICE) −4.714093 −2.986225 0.0010 平稳 D (RGDP) −2.761123 −2.986225 0.0783 平稳 D (CPI) −3.328828 −2.986225 0.0242 平稳 D (RATE) −4.750607 −2.986225 0.0009 平稳 表4. 阿尔蒙多项式法分析结果 由ADF检验结果可以看出，D (NPL)、D (PRICE)、D (RGDP)、D (CPI)、D (RATE)的统计量的P值都比0.05高，因此ADF检验拒绝原始数据平稳时间序列的原假设，所以需要进行一阶差分处理，D (NPL)、D (PRICE)、D (RGDP)、D (CPI)、D (RATE)都为平稳序列。 2) 模型最优滞后期的判定 在检验完各变量的时间序列是否平稳之后，还要确定变量的滞后期数，才能建立VAR模型。由于滞后效应的存在，本文将利用阿尔蒙多项式来选择最优滞后期数。结果如表5所示： Table 5 The model lag order determination result 滞后阶数 AIC SC 0 −1.170561 −1.026403 1 −1.171508 −1.02753 2 −1.170129 −1.02496 表5. 模型滞后阶数判定结果 由上表可知，选择AIC、SC最小的一组，判定VAR模型为一阶滞后。 3) 协整检验 在5%的显著性水平下对上述数据进行协整检验。 Table 6 Co-integration test result Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace) Hypothesized Trace 0.05 No. of CE (s) Eigen Value Statistic Critical Value Prob.** None* 0.815946 86.52153 60.06141 0.0001 Atmost1* 0.615426 42.51585 40.17493 0.0285 Atmost2 0.429535 17.66976 24.27596 0.2703 Atmost3 0.108132 3.075851 12.32090 0.8381 Atmost4 0.003857 0.100486 4.129906 0.7943 Trace test indicates 2 cointegratingeqn(s) at the 0.05 level 表6. 协整检验结果 由表6可知，0个协整向量，至多1个协整向量对应的P值都小于0.05，而至多2个协整向量对应的P值大于0.05，说明在5%显著性水平下特征根迹检验包含两个协整方程，说明变量间具有长期稳定的协整关系。 4) VAR模型结果 建立NPL、PRICE、RGDP、CPI、RATE的一阶滞后VAR模型。 Table 7 VAR model result NPL PRICE RGDP CPI RATE NPL (-1) 0.965333 0.152769 −0.097282 0.005569 −1.320582 (0.07524) (0.06836) (0.05057) (0.00856) (0.34249) [12.8293] [2.23477] [−1.92370] [0.65025] [−3.85582] PRICE (-1) −0.287790 0.451297 0.196876 0.035752 4.008670 (0.18405) (0.16721) (0.12370) (0.02095) (0.83773) [−1.56367] [2.69900] [1.59162] [1.70675] [4.78514] RGDP (-1) −0.524462 −0.204314 0.705167 0.103745 3.132000 (0.23263) (0.21135) (0.15635) (0.02648) (1.05888) [−2.25445] [−0.96671] [4.51021] [3.91821] [2.95784] CPI (-1) 0.561995 −0.675432 1.891771 0.218369 −6.969223 (1.66032) (1.50841) (1.11587) (0.18897) (7.55728) [0.33849] [−0.44778] [1.69533] [1.15557] [−0.92219] RATE (-1) 0.018897 0.025023 −0.016574 −0.001379 −0.140298 (0.03295) (0.02994) (0.02215) (0.00375) (0.14999) [0.57346] [0.83581] [−0.74837] [−0.36765] [−0.93536] C 0.996155 8.317043 −9.867460 3.093306 −7.842460 (7.40134) (6.72416) (4.97431) (0.84239) (33.6888) [0.13459] [1.23689] [−1.98369] [3.67204] [−0.23279] 表7. VAR模型参数估计结果 由表7中可得，房价PRICE对不良贷款率NPL呈相反方向变动，这与经济意义是相一致的。VAR结果表明，房价与不良贷款率呈负相关。房价下调，很可能带来商业银行不良贷款的持续上升。 5) 脉冲响应函数分析 为了更直观的看出各个变量间的影响关系，需要急需建立脉冲响应函数分析。因此，将VAR模型中的PRICE视为冲击，构建脉冲响应函数，分析其对NPL的影响程度。结果见图5。 图5. 房价对商业银行不良贷款率的影响 由图5可知，房价负向冲击不良贷款率。在滞后二期的时候，商品房价格的上升，不良贷款率减少，且降幅度越来越大。到第六期以后，房价对不良贷款率的影响变动幅度趋于缓和。假设3被验证。 5.4. 结果讨论 综合以上实证分析过程，不良贷款率与ST企业负债率呈正相关。对于信用等级较差的企业，在企业资金周转困难时，很容易发生违约，不能及时还贷。如果资产负债率较高，说明企业负债金额较多，在面临财务危机时，自身经营能力较差，资金运转不开，不能及时还款，造成不良贷款的增长，给银行带来经营风险。 不良贷款率与非ST企业负债率呈负相关。对于信用等级较好的企业，资金运作、盈利能力较强，企业自身发展较好，近几年没有不良记录，可以通过多种渠道获得流动资金。如果资产负债率越高，说明资金的利用率较高，能够及时拿出资金还贷款，降低了不良贷款的发生。 不良贷款率与房价呈负相关。房地产行业借款金额大，而且工程投入周期长，很难在短时间内拿到盈利资金。一旦房地产行业不景气，房价下调，购房者会持观望态度，房地产的销售额下降，房地产企业无法获得资金。因为房地产开发商及上下游企业因前期投入太多，后期收入减少，资金不能回流，到还款日时，没有充足的资金应对银行的借款，最终导致带来不良贷款的上升。