银行信贷业务风险研究

第1章引言1.1研究背景与研究意义1.1.1研究背景农业是一国之根本，也是立国之本。多年来，我国的农业发展总体上仍处于起步阶段，规模小、科技含量低的状况。在经济结构转型升级的背景下，国家对农业和农村经济的发展给予了更多的关注，出台了一系列的惠农促农政策，推动农业现代化，促进乡村振兴。农村商业银行是一家以“三农”为主业，服务于农村经济发展的金融机构，是国家惠农政策和经济扶持政策的落实主体。近年来，为了促进国家经济的发展，解决实体企业的融资问题，各级政府和银行主管部门已经多次发声。2019年2月22日王德蓉.以忧患意识筑牢金融服务实体经济的安全屏障[N].新湘评论，2019.，中共中央总书记习近平在主持中共中央政治局第十三次集体学习时强调，要正确把握金融本质，深化金融供给侧结构性改革，平衡好稳增长和防范风险的关系。2023年10月中央金融工作会议会议强调王德蓉.以忧患意识筑牢金融服务实体经济的安全屏障[N].新湘评论，2019.周楚卿.中央金融工作会议在北京举行[N].新华社，2023-10-31(3).然而，随着后疫情时代的到来，农商银行面临着前所未有的信贷风险和危机，全球经济环境发生了巨大变化，产业链重构、消费结构调整等因素给农商银行的信贷业务带来了新的挑战。许多农村商业银行存在风险防治能力低、内部控制体系不完善、信用风险高、不良贷款不断增加、高质量客户和个人客户持续流失等问题。同样A银行也在信贷风险上面临着一些问题，它的背后折射出千千万万农村商业银行面临的挑战。因此，如何在下行的宏观大环境下持续发展，走出当前的风险困境，有效提高风险管控能力，成为了农村商业银行亟待解决的问题。1.1.2研究意义理论意义农村商业银行在发展历史和服务群体上具有一定的相似之处，在信用风险预防和控制方面具有一定的共性。通过对A银行信贷业务风险管理体系的分析，并与相应年份的调查和分析相结合，发现影响其信贷风险的重要因素，通过推出相应的风险防控对策，为该农商行管理层提出防范信贷风险针对性政策打好基础，切实有效的提高A银行行的风险防控水平，帮助其形成规范化的风险防控体系，以此其提升A银行信贷业务的风险防范能力，提供现实参考，同时对于其他农村商业银行解决自身的信贷风险管控问题也具有一定的借鉴意义。实践意义A银行作为当地金融市场重要成员，信贷业务的风险防控不仅关系到银行的经营安全，也影响到整个地区金融系统的稳定。本文在分析了A银行信用风险现状的基础上，针对A银行信用风险管理中存在的主要问题进行了深入研究，并对如何化解该银行的信用风险提出了一些对策。这样，A银行就可以对信贷业务进行有效的处理，减少其信用变成不良贷款的比例，改善其信用业务的风险管理，提高其资产质量，提高其盈利能力，推动其信贷业务的良性、可持续发展。同时，要保证信贷资金的正常流动，更好的服务于实体经济。1.2研究内容与研究目的1.2.1研究内容本文主要从商业银行的宏观经济环境和银行风险防范和控制的现状出发，对A银行信贷业务的风险进行研究，结合近几年经营数据进行统计分析，找出其中存在的问题，分析研究问题因素，建立指标体系，运用主成分分析法对企业做出综合评估，据此提出针对性优化方案。有助于A银行解决其信贷业务风险管理中存在的问题，提高信贷业务风险管理水平，更好的服务与当地的实体经济。1.2.2研究目的2023年中央金融工作会议的重点是通过全方位监管更好的防范金融风险。农村商业银行是我国金融体系的重要组成部分，而提升农村商业银行防范系统性风险的能力，有利于发挥对普惠金融的积极作用，扶持农村经济发展。本文基于A银行的部分数据，分析其信贷风险的现状及影响因素，通过建立模型实证分析这些因素对该行信贷风险的影响，并根据实证结果得出结论，从而提出对应的防控建议。1.3研究思路与研究方法1.3.1研究思路本文通过对A银行近几年的业务资料的统计与分析，找出了A银行在信贷风险方面存在的问题及成因，并据此提出改进措施，以减少银行信贷风险。首先对国内外有关银行信用风险管理的文献进行了研究，并对当前商业银行所面对的宏观经济环境和银行信贷风险管理系统有了较为全面的了解，运用最近几年的数据，统计了A银行的信用风险现状，找出了A银行在信用风险防控中的不足之处，分析问题产生的原因，并建立了主成分得分模型，对各影响因素进行了实证检验，并根据实证研究结果，提出了相关的优化方案。1.3.2研究方法实证分析为构建信贷风险评分体系，运用SPSS26.0软件，其中采用主成分分析法，在宏观和银行层面等不同指标中找出A银行信贷风险的关键影响因素进行实证分析，以期得到更准确结论，从而提出更具现实意义的措施。文献研究法为了深入了解农业相关信贷理论，建立评价指标体系，收集整理有关农村商业银行信用风险管理的文献，为研究A银行信贷业务风险相关的问题奠定坚实的理论基础。统计分析法在A银行的信贷风险分析中，运用统计分析的方法，从不良贷款总量、不良贷款率以及贷款迁徙率等方面进行描述，并绘制图表，便于分析该银行的不良贷款现状。1.4文献综述1.4.1信贷风险因素研究现代学者在进行多因素对变量影响的研究时，使用主成分分析法构建指标评价体系，能获得较好的效果，所以对于风险因素指标的选择尤为重要。在宏观经济对信贷的影响方面，索彦峰和李麟（2009）运用格兰杰因果关系分析方法，发现宏观经济波动是导致银行不良资产增加的主要原因；赵洪丹、丁志国（2010）指出，由于国家政策的改变，导致了商业银行在经营管理方面出现了问题，从而导致了不良资产的大量增加。在银行自身因素对信贷的影响方面，曹水清（2019）通过构建多元线性回归方程，证明了资本充足率、银行规模是常熟农商银行信贷风险的主要影响因素。1.4.2涉农信贷产品业务研究关于涉农信贷产品方面，国内学者有许多研究，如朱安顺（2016）提出，要根据不同的经营主体，如企业、个体工商户和合作社等，制定相应的信贷产品，以适应不同的市场主体的不同需要。要加速服务模式的创新，改革贷款程序，还款期限，抵押担保方式等，以解决手续繁琐，担保难的问题；宫斌（2020）指出随着农业现代化的不断进步，农业产业化所带来的农户资金需求规模不断增大，这为商业银行的发展提供了较大的客户群体，并且可以优化商业银行的资金结构，增加新的收益，进而推进商业银行的可持续发展；慕慧娟，崔巍平（2021）对国内银行信贷服务助力乡村振兴的案例进行了研究，分析了我国金融服务助力乡村振兴的挑战，构建了优化乡村振兴制度建设，完善乡村振兴金融供给体系，优化农业全产业链格局的应对策略。1.4.3涉农信贷产品风险防控研究关于涉农风险防控方面，杨白鹿和铁卫国（2019）对小额扶贫信贷的防控策略进行了深入的分析，认为在小额扶贫信贷中，农户将其资本用于自己的生活需要，缺乏一个合理的投资方向，对国家的相关政策和法规不甚了解等；林雅娜和谢志忠（2017）认为，如果不提高农村金融市场的健全度，我国农村金融市场长期存在着“融资难”的问题，很难从根本上解决“三农”问题；周拓（2021）认为，改善银行的内部监管制度、标准化信贷风险管理程序、改进信贷评级制度等措施是可行的；崔钧等（2016）还提出以通过互联网平台处置不良贷款。

A银行信贷业务现状2.1银行基本情况A银行总部位于浙江省绍兴市，是浙江省首批改制成立的农商行。前身为绍兴县信用联社，1987年列入全国农村金融体制改革试点，与农业银行脱钩后成立绍兴县信用联社。2005年改制为浙江绍兴县农村合作银行，2011年再度改制成为农商银行。A银行注册资本15.09亿元，拥有107家网点，分布于绍兴市柯桥区、越城区和义乌市，并在嵊州作为主发起行设立嵊州A村镇银行。2021年6月25日，A银行成功登陆上交所主板，成为浙江省首家上市农商银行李玉雯.瑞丰银行时隔两年再冲A股今上会，有望成为浙江首家上市农商行[N].每经，2021.李玉雯.瑞丰银行时隔两年再冲A股今上会，有望成为浙江首家上市农商行[N].每经，2021.在长期经营实践中，A银行始终致力于建设全方位成体系以人为核心的普惠金融，连续三届获得全国农商银行“标杆银行”称号，并在全国农村中小金融机构监管工作会议上作典型介绍。2023年6月，A银行营业部荣获“2022年银行业营业网点文明规范服务百佳示范单位”称号，成为绍兴全市金融系统首家、浙江农商银行系统目前唯一拥有百佳示范网点的银行机构。2.2信贷业务现状2022年，该行坚持零售转型和数字化改革战略方向不动摇，夯实大零售、大资管、大数字板块协同发展，持续加大对“三农”、小微企业等普惠领域的金融支持力度，整体经营发展有序、盈利稳健。资负规模快速发展。2022期末，全行总资产达到1,596.23亿元，较年初增加227.55亿元，增幅16.6%；总负债1,444.47亿元，较年初增加213.96亿元，增幅17.4%；净资产151.7亿元，较年初增加13.60亿元，增幅9.84%。图1资产负债及贷款情况存贷规模齐创新高。2022年底，全部存款余额为1,236.7亿元，较年初增加233.45亿元，增长23.27%；各项贷款余额为1,028.96亿元，首次超过1000亿元，较年初增加178.61亿元，增长21.00%。盈利能力持续增长。2022年，该行完成营业收入35.25亿元，同比增长6.5%；归属于公司股东的利润15.28亿元，同比增加20%。在2023年上半年，大零售的转型不断深入，中间业务收入有所好转，应收账款有所下降，共获得220万元的中间收益，其中各种营销产品比去年同期增加了79.72%，而企业贷款、普惠小微贷款余额也分别增加了20%以上。资产质量稳中向好。2022年末，该行的不良贷款比率为1.08%，比年初降低0.17个百分点。贷款拨备余额计提31.14亿元，同比增长15.42%，较年初增加4.16亿元，信贷资产质量有所提升。2.3不良贷款情况根据2023年上半年年报的披露，A股10家上市农商银行包括：重庆、上海、青岛、常熟、紫金、无锡、张家港、苏州、A、江阴农商行，整体资产质量明显向好。其中，仅上海农商银行的不良贷款率上升了1个百分点，为0.95%，其余9家银行的不良贷款率都有所改善，其中有7家A股上市农商行的不良贷款率低于1%。如图2，青岛农商行不良贷款率为1.93%，尽管仍高出同上市银行水平，但较年初已降低了26个基点；重庆农商行不良贷款率达到1.21%，较年初微降1个基点，拨备覆盖率也继续保持较高水平维持在十家上市银行前列；紫金农商行不良贷款率1.19%，较年初下降0.01个百分点，保持历史，进一步夯实资产质量。在2023年上半年，常熟农商行不良贷款率下降了6个基点至0.75%，在农村商业银行行列中，继续维持了信贷资产的质量优势；无锡农商行的不良贷款率为0.77%，比年初下降0.04个百分点，在整个行业中也处于领先地位。张家港农商银行不良贷款率仅为0.88%，拨备覆盖率超过500%，资产质量良好；截至2023年上半年末，A银行和江阴农商行的不良贷款率均为0.98%，但前者拨备覆盖率为299%，后者拨备覆盖率为500%，远高于监管规定的150%，说明其贷款损失准备金较为充足，风险控制能力有所提高。图22023年上半年上市农商行的不良贷款率A银行这几年的不良贷款比率逐年降低，但是都未低于1%，在2023年上半年，不仅不良贷款总量有所降低，不良贷款率首次降至1%以下，这主要是由于其所在地区的客户素质较好，以及其近年来对资产质量管控的加强。而2015—2022年的不良贷款总量，整体呈上升趋势。2019到2020年是一个重要转折点，这一年不良贷款总量突破10亿，增长速度也是近八年最快，比上年末多了近1.5亿人民币，增长17.35%。结合其发展历程发现，在2019年A银行深入促转型，推出了首款互联网秒贷产品“浙里贷”，线上和线下双制度运行，全年新增存贷客户8.2万户，全年贷款新增70亿元，成为近几年不良贷款的增长量第二高，实现了农民信贷的一场革命性变化。在2020年，A银行单列一亿元信贷规模专项用于疫情防控相关企业的信贷支持，并开疫情防控专项绿色通道，不良贷款总量环比增长速度达到最高。图3不良贷款总量与不良贷款率组合图从拨备覆盖率上，可以看出2020年对A银行信贷业务的影响，当年的贷款质量有所下降。拨备覆盖率是银行坏账准备金比率，等于贷款损失准备比不良贷款，是衡量贷款损失准备金是否充足的重要指标。由于不良贷款余额持续上升，而拨备覆盖率不足，使其在2020年底出现了一定程度的下滑。之后的2021和2022年，分别为252.9%和280.5%，大大超过了监管要求的150%，显示出良好的经营状态，且拨备覆盖率呈现直线上升的趋势，其原因是银行的不良贷款总量的增长速率小于贷款损失准备的增长速率，同时提取了更多的贷款损失准备，使银行在风险控制方面的能力有所提高。图4拨备覆盖率折线图贷款迁移率可以直接地反映出一家银行的信贷质量。正常类的贷款迁徙率是指正常类别贷款向下迁移到关注类和不良贷款之间的比例，而关注类贷款迁徙率则是指关注类贷款向下迁移为不良贷款的比例。在过去三年中，A银行的正常类贷款迁徙率和关注类贷款迁徙率趋势如图5所示，在2020年，这两项数字均在同期处于高位，特别是关注类贷款迁徙率高达36.22%，大量的关注类贷款向下迁移成为不良贷款，导致了贷款质量的严重下降，从上文的分析中可以看出，在2020年，不良贷款的数量迅速增加，高达10.1亿元，经过研究发现这与当时的社会情况及银行转型政策有密切关系。图5贷款迁徙率

第3章A农商信贷风险实证研究3.1理论分析A银行近几年的信贷业务发展已经趋于平稳，但是仍然存在着一些不足，阻碍了其发展，同时由于经济下行的压力，内外环境的改变，使得农商银行的业务发展面临着新的挑战，并且为了防范可能出现的风险，一些机构在进行着存量风险的清理工作，这些都会对收益产生一定的影响。所以本文将从宏观和微观两个方面分析，结合本该银行的实际情况，从其中提取可能影响信贷风险的七个指标，以进行下一步实证研究。3.1.1GDP增长率本文选取了国内生产总值增速作为衡量我国商业银行信用风险的指标。在经济下滑的情况下，企业经营收益降低、偿债能力降低、贷款违约率升高、信用风险增大；反之，信用风险则呈下降趋势。当前，我国的宏观经济形势总体上还存在着下行的压力，增速已经从高增速转向了中高增速。从2013年开始，我国GDP增速持续下降，到2015年甚至跌破7.0，之后在6.8上下浮动，2020年触底后，在2021年反弹达到近些年的最高值8.1，但2022年增长势头依然不够强劲，总体来看，形势不容乐观。经济的负增长导致一些企业的经营成本增加，特别是相对较弱的小微企业的盈利水平降低。中国工业企业的利润总额有所下降，亏损总额也有所增加。特别是在2015年，工业企业利润总额大幅下降，总亏损达到峰值。此外，几年来中美贸易战的摩擦，加上产能过剩的减少、去杠杆化和金融部门的严格监管，增加了实体经济的下行压力。员工人数众多的企业，尤其是传统行业，面临着资本链破裂的风险，企业的偿付能力下降，信用违约率急剧上升。A银行贷款以制造业、批发和零售业为主导，传统产业占比高。然而，在经济低迷时期，中小企业的影响更大，由于缺乏资本和技术，贷款违约，经营困难。结合对其信用风险的现状分析，可以看出，在2016年当GDP增长率低至7.0以下时，银行的不良贷款比率显著上升，达到峰值，贷款质量有所下降。图6GDP增长率3.1.2利率扭曲程度利率扭曲程度等于市场利率和存款基准利率的差值，其中的市场利率使用一年期的同业拆借市场利率的均值。在长期的利率水平下，存贷价差与平衡价差的偏离将导致利率扭曲。在2017年和2020年，利率扭曲程度偏大，说明我国的利率市场化水平较低。由于利率市场化的深化，银行的信用业务结构发生了变化，对信用风险的控制也变得更加困难，从而增加了信用风险，导致信贷资产的质量较差，所以选择将利率扭曲程度作为影响信贷业务的一项风险因素。图7利率扭曲程度3.1.3资本充足率资本充足率反映的是商业银行在债权人资产遭到损失之前，可用自有资本承担损失的程度，是检测银行抵御风险能力的一项重要指标。在长期的利率水平下，存贷价差与平衡价差的偏离将导致利率扭曲。在2017年和2020年，利率扭曲程度偏大，说明我国的利率市场化水平较低。由于利率市场化的深化，银行的信用业务结构发生了变化，对信用风险的控制也变得更加困难，从而导致信贷资产的质量较差，同时也增加了信用风险。一般来说，信贷供应规模越大，提取准备金越多，资本金越多，资本充足率越高，银行所能覆盖的风险敞口就越高，抵御风险的能力越强。如下图所示，2019-2021年资本充足率突破了18%，表明其财务稳定性越高，对损失和风险的承担能力也相对越强。2018年，全球经济形势不确定性增加，增长势头放缓，国际金融市场波动较大；金融监管严格，新资产管理规则逐步实施，不良资产压力增加。所有这些因素都对银行业的资本充足率产生了相当大的影响，所以在2018、2019年出现小高峰。在2020年的特殊情况下，该行在防控疫情大战、复工复产大考、服务区域大局中，合力战胜重重险关，资本充足率仍能维持在18%以上，良好的资产质量为本行深化转型奠定了坚实的基础，为广大农商行做出了表率。图8资本充足率3.1.4资产收益率资产收益率是税前利润和资产总额的比率，同时也是衡量企业盈利能力的重要指标。在考察公司的业绩时，投资者会把重点放在与投入资产有关的利润实现效应上，通常会参考每股收益和权益收益率等指标来判定，但是，资产收益率也是一项需要参考的重要指标。它的高低直接反映了银行的竞争实力和发展潜力，也是决定其是否要举债经营的重要依据。和其他指标共同分析时，可以说明公司经营的风险程度，因此将它纳入来进行分析是有必要的。3.1.5银行规模用分支机构和从业人员数量已不能完全度量银行的规模，而是选择资产总额来代表银行规模。因为银行规模的概念较为抽象、形式较为模糊，这些特点使其很难有一个统一的概念对其进行界定。以往，一个银行的从业人员和分支机构的数量代表着一家银行的规模大小，然而，随着我们进入信息领域，银行业已经有了相应的改善，通过建立网上银行等方式，可以轻松、方便地取代劳动力，减少了分行的建立。一般大规模的银行通常具有更高的风险，有大而不倒的政府隐形信用担保，在经营活动中，会更加倾向于用高风险博取高收益；而规模过于小的银行，即使有良好的经营状态也无法吸收到足够的存款，只能通过提高利率来增加竞争力，这种不公平的竞争环境会让小银行的经营状态恶化，风险也骤然提高。久而久之，资本的天平不断向大银行倾斜，从而使大小银行规模差异更大，进入恶性循环。所以，一味的规模过大会提高商业银行的风险承担，银行经营状况恶化，导致金融市场信息不对称问题加剧。3.1.6行业集中度A银行的产业结构仍以制造业为主导，同时受地理位置的影响，银行贷款更加集中于制造业。银行贷款过于集中当地、某行业或某些客户时，一旦出现经济动荡，就会产生连带反应，引发大规模贷款违约，风险不能分散从而使信贷风险大幅增加。当前，我国已进入新常态，经济结构调整已步入新的阶段。在去产能、进行结构改革的过程中，像制造业这样的传统产业，已经受到了严重的冲击，很多企业打破了资金链，倒闭甚至破产，无法偿还银行贷款，导致银行积累了大量坏账，造成极大风险。可以看出，该行在制造业的行业集中度呈下降趋势，2015-2019年，银行信贷主要集中于制造业领域，特别是2015年，投放于制造业的贷款比例已超过40%，导致2016年不良贷款率再创新高。自此A银行加强了风险防范，紧缩制造业的信贷政策，把贷款投向了批发零售和建筑行业等，以实现多元化同时降低信贷风险。图9制造业行业集中度3.1.7拨贷比拨贷比等于拨备余额比贷款总额，同时也等于拨备覆盖率乘不良贷款率。拨贷比越高，说明银行的防御风险坏账能力越强。而且，贷款过度集中在某个借款人、某个行业、某个国家或区域以及某种抵押品上，都会增加银行的放贷风险，让银行无力应对某个特殊领域的不良变动带来的消极影响。银行客户贷款过度集中，相当于鸡蛋过度集中于一个篮子，增大了银行不良大幅上升风险；可能增加银行流动性管理难度；客户过度集中降低银行议价能力，息差缩窄拖累银行盈利能力等，主要体现在容易因为大客户出现信用风险而导致银行流动性出问题，进而影响银行的经营稳定性。为减少风险，监管机构鼓励银行多样化经营，并对某些类型的贷款或个别借贷者发放的信贷额度进行限制。3.2研究设计3.2.1数据来源本文选取2015-2022年A银行以及宏观经济的数据，利用SPSS26.0软件，对影响A银行信贷风险因素进行实证分析。数据来源上，关于A银行的数据大部分来自企业年报以及社会责任报告，其中不良贷款率来自国泰安数据库；宏观层面上，GDP增长率来自国家统计局，利率扭曲程度计算中的市场利率来自中国金融年鉴。3.2.2变量设定被解释变量选取A银行的不良贷款率，参考大部分学者的分类做法，从宏观和银行层面选择变量，Ketton和Morris（1990）Ketton,W.R.,Morris,C.S.WhyDoBanks’LoanLossesDiffer[J].EconomicReview1987,26(72):3-21.认为不良贷款率与当地经济状况具有相关性，用GDP增长率（X1）变量来衡量；根据Abid等（2014）的研究Ketton,W.R.,Morris,C.S.WhyDoBanks’LoanLossesDiffer[J].EconomicReview1987,26(72):3-21.Abid,L.,Ouertani,M.N.,Zouari-Ghorbel,S.,etal.MacroeconomicandBank-specificDeterminantsofHousehold’sNon-performingLoansinTunisia:ADynamicPanelData[J].ProcediaEconomics&Finance2014,13(13):58-68.根据马振国（2015）马振国，新经济形势下我国商业银行不良贷款的影响因素研究[D].吉林大学2015的实证研究，发现资本充足率（X3）越高，不良贷款率越低；Abid等（2014）经过实证分析发现，实际贷款率和绩效是影响银行不良贷款的部分因素；李梦雅(2016)李梦雅，我国商业银行不良贷款率的影响因素分析——以重庆农村商业银行为例[D].重庆大学2016根据对2010-2015年商业银行的数据进行实证分析发现，拨备覆盖率（X7）与不良贷款呈负相关马振国，新经济形势下我国商业银行不良贷款的影响因素研究[D].吉林大学2015李梦雅，我国商业银行不良贷款率的影响因素分析——以重庆农村商业银行为例[D].重庆大学20163.2.3模型构建为研究A银行信贷风险的影响因素，将多元线性方程设定如下：Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+C5X5+C6X6+C7X7利率扭曲程度（X2）=市场利率-存款基准利率、资本充足率（X3）=资本总额/风险资产、资产收益率（X4）=税前利润/资产总额×100%、银行规模（X5）=资产的对数、行业集中度（X6）=制造业贷款总额/总贷款、拨贷比（X7）=拨备余额/贷款总额。C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7分别为解释变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7的估值系数，C为残差值。表1变量体系及说明研究层面研究变量变量说明符号宏观层面GDP增长率来自中国金融统计年鉴X1宏观层面利率扭曲程度市场利率—存款基准利率X2银行层面资本充足率总资本/风险资产X3银行层面资产收益率税前利润/资产总额X4银行层面银行规模资产总额取对数X5银行层面行业集中度制造业贷款总额/总贷款X6银行层面拨贷比拨备余额/贷款总额X73.2.4数据处理假设进行主成分分析总共有m个指标，有n个对象需要评估，在第j个指标中，将第i个对象的数据标准化后得到Zij。Z相关系数矩阵为R=（rij)r其中，rii=1，rij=rji，rij是第i个指标对第j个指标的相关系数。y2=uu1…uy式中，y1到y3.2.5描述性统计由表2可以看出，行业集中度、GDP增长率、资本充足率的标准差较大，尤其是行业集中度的标准差达到了7.7，表明A银行贷款投向高度集中在制造业，且集中程度出现不稳定的情况。根据银保监会披露，2021年末我国商业银行资本充足率为15.13%，A银行资本充足率均值为16.155%，高于行业平均线，处于健康水平。A银行不良贷款率为0.244，数值小于1，说明变化情况比较稳定，均值为1.44%，满足国家监管要求。表2描述性统计N最小值最大值均值标准偏差GDP增长率502.0654利率扭曲程度8.171.741.0525.59189资本充足率811.6518.9416.15502.72467资产收益率8.942.781.2763.62391银行规模86.947.207.0648.08240行业集中度819.8541.2526.64887.73216单一最大客户存贷比81.163.082.0875.77015不良贷款率81.081.811.4438.24442有效个案数（成列）83.3实证结果分析3.3.1适用性检验KMO—Barlett球形检验主要是用来比较变量之间的相关系数，KMO值越接近1，则说明指标之间相关性越大，表明该指标体系比较适合进行主成分分析。一般情况下，当KMO值>0.5时，则认为比较适合运用主成分分析。本文分别对2015-2022年的数据进行KMO检验，以2020年为例，KMO值为0.6314>0.5，同时巴特利特球形检验得到的显著性概率为0.04<0.05,所以相关性显著，达到了检验标准，说明构建的信贷风险评价指标适合进行主成分分析。3.3.2主成分因子初始解分析对各指数的共同度进行了分析，由下表中的计算结果得出。在初始栏中，7项指标都做了主成分分析，而7项指标的数量模型解释的方差都是1，全部变量的共通度都是1.000，因此，变量共通度的性能适宜于进一步的分析。在提取栏中，每一个数字的含义可被解读为，按照选定的准则，抽取了主要分量之后，每个变量所占的比重。7个主成分因子变量最大达到了0.985，并且大多数都大于0.6，这表明保存了比较完整的原始信息。表3公因子方差初始提取GDP增长率1.0000.624资本充足率1.0000.532资产收益率1.0000.814银行规模1.0000.814行业集中度1.0000.985利率扭曲程度1.0000.294拨贷比1.0000.8033.3.3方差贡献率分析按照碎石图法的判定标准，在第三个主成分所对应的点上，斜率显著减小。此外，按照总方差解释表，在指定的特征值大于1时，选择前三个作为主成分。用方差贡献率进行分析，可以得出样品的关联矩阵、各个指标的特征值、方差贡献率以及累计贡献率，表中矩阵前三个特征值分别为3.405、1.460、0.948，并且这三个主成分的累计贡献率已经达到83.054%，根据累计贡献率≧80%的原则，故提取3个主成分。因此这三个主成分较好的反映了所分析样本的大部分信息，分析的效果比较理想。表4总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%13.40548.64248.6423.40548.64248.6422.89841.40241.40221.46020.86469.5061.46020.86469.5061.82726.09567.4973.94813.54883.054.94813.54883.0541.08915.55783.0544.72910.41093.4645.4496.41299.8756.007.10299.9777.002.023100.000图10碎石图通过主成分分析，可以得到三个主成分因子即F1行业集中度、F2资产收益率、F3银行规模。这三个指标可以作为银行层面对A银行信贷风险进行评价的指标。3.3.4因子载荷矩阵分析第一个主成分F1的贡献率达到了48.642%，说明在七项指标中起主导作用。F1在行业集中度、资产收益率、拨贷比上有较大载荷，并且行业集中度是0.987，占比76.09%，因为行业集中度指的是制造业贷款占总贷款的比例，所以该主成分主要反映的是该银行贷款结构对信贷风险的影响第二个主成分F2的贡献率为20.864%，其中在拨贷比、GDP增长率和银行规模中占较大载荷，拨贷比占0.696，GDP增长率是0.571，由于载荷并不明显，因此对载荷阵进行旋转，旋转后的成分矩阵如表所示。明显在经过旋转之后，各主成分所对应的指标载荷区分度变大，在第二成分中，对应拨贷比和GDP增长率的载荷是0.933和0.815，拨贷比越高表示银行抵御坏账风险的能力越强，GDP增长率越高表明市场发展速度快，因此第二主成分反映的是银行和市场的综合影响。第三个主成分F3贡献率达到13.548%，其中利率扭曲程度占比最大，达到0.789，其次是资本充足率和拨贷比，而利率扭曲程度可以反映利率市场化的程度，当利差长期低于均衡利差时产生利率扭曲的程度越大，表明利率市场化程度越低，因此第三主成分可以表示为利差对于A银行的影响。表5成分矩阵a成分123行业集中度.987-.104-.034银行规模-.890.145.049资本充足率-.729.003.395资产收益率.688-.584-.074拨贷比.564.696.298GDP增长率.546.571.267利率扭曲程度.131-.526.789提取方法：主成分分析法。a.提取了3个成分。表6旋转后的成分矩阵a成分123行业集中度.912.381.095银行规模-.848-.296-.096资产收益率.848-.152.278资本充足率-.756-.188.286拨贷比.135.933-.048GDP增长率.177.815-.014利率扭曲程度.083-.024.954提取方法：主成分分析法。旋转方法：凯撒正态化最大方差法。a.旋转在5次迭代后已收敛。

第4章研究分析4.1研究结果F1,F2,F3三个主成分可以解释七个指标的全部信息量的83.054%，也就是说，用这三个主成分来表示原始的7个指标对企业的财务状况进行评估，成功率为83.054%。通过主成分模型中若干权重大的指标的综合含义，可以确定一个主成分的财务状况。本文分别从微观层面、宏观层面、宏微观综合影响三个主要方面来评估这A银行的信贷风险状况。三个主成分方程为：F1=-0.95*ZGDP增长率+-0.312*Z资本充足率+0.354*Z资产收益率+-0.282*Z银行规模+0.291*Z行业集中度+-0.075*Z利率扭曲程度+-0.133*Z拨贷比F2=0.495*ZGDP增长率+0.068*Z资本充足率+-0.245*Z资产收益率+-0.028*Z银行规模+0.07*Z行业集中度+-0.077*Z利率扭曲程度+-0.578*Z拨贷比F3=0.06*ZGDP增长率+0.343*Z资本充足率+0.147*Z资产收益率+-0.024*Z银行规模+0.026*Z行业集中度+-0.901*Z利率扭曲程度+0.046*Z拨贷比根据成分矩阵系数以及载荷值，求出F1、F2、F3的主成分得分，同时，将每一种主成分特征值占主成分的比例作为权重，从而构造出银行信贷风险综合评价体系，并计算综合得分进行排名，结果如下表所示：F=j=1mb表7成分得分与综合得分年份第一主成分得分排名年份第二主成分得分排名年份第三主成分得分排名年份综合得分排名20151.67120171.22120201.03120150.97120220.93220160.98220171220200.33220200.91320180.53320150.69320170.11320160.16420210.31420180.44420160.0842019-0.39520190.3520210.25520220.0652018-0.4862015-0.4862022-0.8262018-0.0862017-0.6172022-1.472019-0.9972019-0.3172021-2.1982020-1.4682016-1.682021-1.1684.2主成分得分分析贷款结构是该行的一个重要风险因素。具体表现的指标有行业集中度、拨贷比，更是分别在两个主成分因子中占比很大，说明了其的重要性。本文主要分析了在制造业的行业集中度，2015年-2019年，该行贷款高度集中在制造业，一方面由于行业风险暴露影响银行供给意愿，另一方面工业企业利润恶化，投资意愿低。有效信贷的需求的确不足。尤其是2015年，贷款投向制造业的占比已经突破40%，促使2016年的不良贷款率达到了一轮高峰，随着有意识的放贷倾向，深入贯彻“科技+环保”的理念后，有条理的逐步向优秀纺织、建筑等行业房贷，增加了贷款多样性，才使得信贷质量逐步提升。影响信贷风险的第二个主要因素与宏观层面有关。具体表现有GDP增长率、拨贷比、经济政策等等。当前虽然我国经济依然处于复苏通道，但企业，尤其是民营企业，经营困难明显增大，违约风险再次上升，家庭收入的两年平均增速依然远远低于2019年的同期水平，2020年的社会情况使得金融系统，尤其是银行的经营压力再次增大。加上为支持经济复苏而采取的加大对中小微民营企业的扶持力度，银行资产风险敞口有所加大，使得我国各类商业银行尤其中小银行在遭遇系统性风险时，对金融系统的风险溢出率均有再次大幅上升的可能性。尤其是在遭受系统性风险的冲击时，城市和农村商业银行的平均风险溢出率首次超过国有大型商业银行，对金融系统稳定性的影响越来越大。在当前外部环境更趋复杂严峻，国内经济面临新的下行压力的背景下，大量的地方债务会给未来带来较大的偿债压力，需要银行密切关注风险溢出率的变化，警惕对整个金融系统造成的恐慌及其不利影响。而中小银行抗风险能力和盈利能力弱的主要原因是制度性和结构性因素，仅仅依靠中小银行本身不能解决问题，需要借助外部力量，通过政策的手段，例如，在资本充足率处于低位并不断降低的情况下，通过中小银行IPO重启，注资，加大中小银行永续债优先股的发行来实现。这也从侧面证明了宏观经济变化对于本银行信贷风险管理水平的重要程度，也提示我们在信贷管理问题中的市场问题”。4.2.1纵向分析得分排名表中，我们容易看出第一成分中2015、2022、2020年的排名靠前，该银行的贷款结构给这三年的信贷业务带来了较大风险，也就是说制造业占贷款的比例具有信贷风险隐患。由于第二主成分主要反映的是银行和宏观环境的综合影响，结合该银行不良贷款率逐年降低的现实因素，在信贷风险上基本是一路向好的，所以2016、17、18年得分高，受影响大是合理的。而在第三主成分中，我们可看到在第二章信贷风险因素中总被提及的2020年排名第一，说明利率市场化的改革会提高利率风险，尤其是对于特殊时期下的农商行影响尤为明显。从综合得分来看，2021年表现最好。而2015年以及2020年表现欠佳，这和当时的经济环境、时代环境以及自身对信贷业务风险的把控都脱不开干系。4.2.2横向分析2020年由于银行实行的转型政策以及社会情况，该行不良贷款的相关数据达到同期高点，不仅不良贷款总量快速上升，同时大量的关注类贷款向下迁徙为不良贷款，贷款质量恶化严重，所以在本次主成分分析中得分普遍较高。4.3研究总结本论文深入研究了中国农村商业银行信贷风险指标研究的相关文献，对A银行信贷业务实际情况中出现的问题和成因进行了剖析，基于原来的核心指标体系，完善了核心业绩指标体系，并利用SPSS软件对指标数据进行了主成分分析，对主要的业绩指标体系进行了深入的分析与验证，以期为后续的信贷风险管理工作提供更好的借鉴。本文首先对A银行近八年不良贷款率及总量进行调查和研究，发现其在信贷业务风险控制中的优势和不足，在各项指标中筛选最重要的和最能反映风险大小的指标，建立了评价指标体系。然后运用主成分分析的方法，对原始数据进行标准化分析，根据贡献率选择出主成分后并进行综合评分，对A银行信贷风险指标体系进行了实证研究。不仅消除了评价指标间的相关影响，而且减少了指标选择的工作量，提炼出影响该行信贷风险的三个主成分因子，从科学直观的层面，为该农商行管理层提出防范信贷风险针对性政策打好基础，切实有效的提高了A银行的风险防控水平，这对于其他农村商业银行解决自身的信贷风险管控问题也具有一定的借鉴意义。

第5章对A银行发展提出建议5.1改善风险识别方式，扩大风险识别范围目前，A农商行不良资产的风险辨识多以量化为主，缺少定性分析，并且，定量分析过分地依赖于财务指标，虽然财务指标能够直接地体现出公司的财务状况，但是却具有一定的滞后性。如果只将财务指标单独用作风险辨识的手段，识别范围过于狭窄。因此，在进行信用风险辨识时，单纯依靠定性和定量的方法很难对信用风险进行客观、高效的识别。A银行应当将定性与定量相结合，优势互补，才能对信用风险进行有效的识别与预测。例如：财务指标分析，可以以定量分析为主，定性分析为辅助。通过企业的财务报告等财务数据，将相关的财务指标计算出来。然后，由信贷员或者专家团队，按照自己的经验，将贷款公司所处的行业发展水平和风险因素发生临界值相结合，来确定风险。在非财务因素分析方面，主要采取定性分析的方法，借助信贷管理人员、专业小组或专家的经验与技能，通过问卷调查等手段，对事情的本质及发展趋势进行分析和推理，达到对风险识别的目的。5.2优化贷款结构，分散贷款集中度信贷结构均衡是指对不同客户、地区、行业的信贷资金的投入结构科学合理。从A农商行不良贷款现状分析发现，该行贷款集中度风险很高，信贷结构失衡，超出其他同等地方性农村商业银行。经过实证分析研究，拨贷比和行业集中度在提取出的主成分中占比最大，行业集中度是指制造业贷款占总贷款的比例，拨贷比是指计提的贷款和垫款减值准备余额占总贷款的比列，由此推断出，优化贷款结构是减少该行信用风险的必要举措。客户方面，贷款发放主要针对当地的小微企业和个人经营，最大单一客户贷款比例平均值在4%以上；地区方面，该行贷款授信业务主要集中于本地；行业方面，A农商行贷款主要投放于制造业、零售业。因此，为降低A农商行不良贷款风险，必须对信贷结构加以改善，降低其贷款集中度。首先，在贷款方面，要尽可能做到平衡，要根据不同的行业和行业，进行合理、有序地发放贷款，以免因为信贷资源的使用不当而对实体经济造成不利的影响。其次，在进行贷前调研时，要对信贷产业的发展趋势进行分析，避免把贷款发放给夕阳产业和产能过剩产业，要尽可能地把有国家扶持的、有发展潜力的公司作为贷款目标。再次，要严格控制各产业的贷款额度，在达到某一比例后，要适时适当调整，以免出现信贷结构不平衡的情况。最后，在贷款公司的规模上，应该尽可能地挑选那些经营状况较好、资金比较充足的公司，向小微企业发放贷款时，要加强对他们的违约风险的预防与处理。5.3健全风险管控机制，提高授信决策能力5.3.1完善授信授权体系目前，A农商行的授权范围只限于对其分行的信贷业务进行审批，这不利于开展信贷业务和控制风险。与国有银行相比，A农商行在制度上具有较大的灵活性，应将不区分行业的信贷审批纳入审批，以支助小微企业融资；构建完善的委托评价体系，使委托代理的合理权限“全覆盖”；针对“项目储备”、“白名单”用户，提供相应的特别许可；建立信用库，减少由于信息不对称产生的风险，率先做出不卖买存款，不收取任何财务顾问费用的承诺，积极为中小微企业减负，持续推进“信用库”工程，引导企业、银行、社会三方面提升信用。5.3.2建立和完善风险预警机制A农商行以地方金融为主，贷款业务主要集中在当地，2015年至2022年，其地方金融资产占比在60%左右。而对于企业来说，有很多因素会导致信用风险，包括公司的经营环境、财务状况、资金异常等。当这些因素发生变化时，实际上是风险出现的早期征兆。因此，农村商业银行可以把这些因素作为信贷风险预警的重要要素。同时，还要确定好风险警示的指标值。农村商业银行可以根据关键要素的重要程度和损失概率，对其进行相应的评分，当计算出的分值达到一定的数值时，就可以将其确定为某种风险级别，从而根据不同的等级采取相应的管控措施。5.3.3提升授信决策效率当前银行业发展迅速，如何从广大的农村商业银行中脱颖而出，成为让客户放心、安心贷款地对象，是A银行应该努力的方向。所以提高授信决策的效率是有必要的，要继续大力推进“最多跑一次”改革，优化客户服务体验，降低企业的融资成本；在改革中提速度、快服务，延长授信期限，简化企业申贷流程；提前审批授信业务，减少贷款周转时间。

结论本文以A银行为研究对象，运用了实证分析、文献研究和统计分析的方法，对2015-2022年的风险数据进行研究，从而得出以下结论：利用主成分分析法获取了影响A银行信贷风险的主要因素，提取了3个主成分因子分别是：行业集中度、资产收益率、银行规模。通过实证分析，保留并通过微观层面、宏观层面、宏微观结合三个方面来评估A银行的信贷风险情况，初步建立了A银行信贷风险评价体系。通过完善信贷审批流程、强化风险评估机制、提升风险管理水平、加强法律合规建设以及建立风险预警机制等措施，可以有效地降低和防范信贷业务风险，才能助力农商行的可持续、高质量发展，保障银行的经营安全和金融系统的稳定。根据研究结论具体提出如下三个方面的建议：第一，加强银行自身的建设与