基于主成分分析的商业银行不良贷款影响因素研究

基于主成分分析的商业银行不良贷款影响因素研究

摘要2018年国际金融危机的爆发，使银行的不良贷款问题暴露在人们视野当中，引发人们对于金融安全的普遍担忧。近些年来，随着国家对于商业银行的政策和监管趋于严格，商业银行的不良贷款余额和不良贷款率呈现出下降的趋势。但从全球范围来看，我国商业银行不良贷款情况依旧不容乐观。商业银行的经营状况，关系着国家的金融稳定，对于国家的经济发展和社会稳定具有巨大的影响。因此分析并找出商业银行不良贷款关键影响因素，并以此制定相关策略解决商业银行不良贷款困境有着重要的意义。本文基于不良贷款的形成理论，从宏观经济情况，商业银行自身及借款企业的角度，来分析商业银行不良贷款的产生原因及影响因素。选取宏观经济指标以及商业银行相关会计指标进行主成分分析降维，剔除不显著的影响因素，建立多元线性回归模型，找出商业银行不良贷款的关键影响因素。实证分析结果表明，在宏观层面GDP增长率、汇率水平、贷款利率、失业率、贷款总量对商业银行不良贷款率均有显著性影响，其中GDP增长率和贷款总量与不良贷款率呈负相关关系；汇率水平、贷款利率、失业率与不良贷款率呈正相关关系；银行层面，资本充足率、拨备覆盖率与不良贷款率均呈负相关关系，但是对不良贷款率并没有显著性影响。最后根据实证分析的结果，为银行不良贷款率的控制和贷款总量的减少提出政策建议。这对于加强对商业银行不良贷款的监督和控制、降低银行信用风险、提高资金安全性和资产质量有着重要意义。关键词：主成分分析，商业银行，不良贷款

AbstractTheoutbreakoftheinternationalfinancialcrisisin2018hasexposedtheproblemofnon-performingloansofbankstopeople'svisionandarousedpeople'sgeneralconcernaboutfinancialsecurity.Inrecentyears,withthestate'sstrictpolicyandsupervisiononcommercialbanks,thebalanceofnon-performingloansandtherateofnon-performingloansofcommercialbankshaveshownadownwardtrend.However,fromaglobalperspective,thesituationofnon-performingloansofcommercialbanksinChinaisstillnotoptimistic.Theoperationofcommercialbanksiscloselyrelatedtothefinancialstabilityofthecountryandhasagreatimpactontheeconomicdevelopmentandsocialstabilityofthecountry.Therefore,itisofgreatsignificancetoanalyzeandfindoutthekeyinfluencingfactorsofnon-performingloansofcommercialbanksandformulaterelevantstrategiestosolvetheplightofnon-performingloansofcommercialbanks.Basedontheformationtheoryofnon-performingloans,thispaperanalysesthecausesandinfluencingfactorsofnon-performingloansincommercialbanksfromtheperspectiveofmacroeconomicsituation,commercialbanksthemselvesandborrowingenterprises.Selectmacroeconomicindicatorsandrelevantaccountingindicatorsofcommercialbankstocarryoutprincipalcomponentanalysistoreducedimensions,eliminatethenon-significantfactors,establishamultiplelinearregressionmodel,andfindoutthekeyfactorsaffectingnon-performingloansofcommercialbanks.EmpiricalanalysisshowsthatGDPgrowthrate,exchangeratelevel,loaninterestrate,unemploymentrateandtotalloanamounthavesignificanteffectsonthenon-performingloanrateofcommercialbanksatmacrolevel,inwhichGDPgrowthrateandtotalloanamountarenegativelycorrelatedwiththenon-performingloanrate;exchangeratelevel,loaninterestrate,unemploymentratearepositivelycorrelatedwiththenon-performingloanrate;andatbanklevel,capitaladequacyrateandtotalloanamountarenegativelycorrelatedwiththenon-performingloanrate.ProvisioncoverageandNPLratesarenegativelycorrelated,butthereisnosignificantimpactonNPLrates.Finally,accordingtotheresultsofempiricalanalysis,policyrecommendationsareputforwardforthecontrolofnon-performingloanrateandthereductionoftotalloanvolume.Thisisofgreatsignificanceforstrengtheningthesupervisionandcontrolofnon-performingloansofcommercialbanks,reducingbankcreditrisk,improvingcapitalsecurityandassetquality.Keywords:PrincipalComponentAnalysis,CommercialBanks,Non-performingLoans

目录1引言 第一季度第二季度第三季度第四季度不良贷款余额177421.75%195711.86%203221.87%202541.83%次级类贷款71950.71%83520.80%83950.77%80700.72%可疑类贷款78830.78%85140.81%90320.83%91010.82%损失类贷款26640.26%27060.26%28950.27%31430.28%表3.SEQ表\*ARABIC2商业银行2018年贷款结构表图3.SEQ图\*ARABIC2商业银行不良贷款组成结构图1、2018年次级类贷款的余额先升后降，第四季度较第一季度增加875亿元，增长幅度为12.16%。2018年年末，次级贷款在不良贷款中占比为39.84%，较年初有小幅下降。总体上次级类贷款在不良贷款中所占比重保持相对稳定，波动较小。2、可疑类贷款全年呈上升趋势，全年余额增长1218亿元，上升幅度为15.45%。可疑类贷款的信用评级程度介于次级类贷款和损失类贷款之间，当次级类贷款信用发生恶化时，会首先变成可疑类贷款，如果信用情况继续恶化，最终就会变成损失类贷款，会对商业银行造成直接损失。可疑类贷款在不良贷款中的比重一直是最大的，并且上升幅度较大，值得关注。3、损失类贷款2018全年整体呈现出上升趋势，第四季度余额较第一季度增加15.24%，在不良贷款中占比从15.02%上升到15.52%，说明商业银行的贷款损失增加，贷款收益下降。损失类贷款是在贷款类型中信用等级是最差的，它会给商业银行带来直接的经营损失，因此也是中商业银行最为关注的，监管机构监管审查最为严格的贷款类型。商业银行积极地制定各种风险管控政策来控制损失类贷款的增加，防止发生无法挽回的贷款损失。3.2不良贷款形成因素分析3.2.1宏观经济因素1、经济增长率如果一国的宏观经济处于扩张阶段，企业盈利逐年上升，还款能力较强，还款意愿较为强烈，贷款违约概率较低，商业银行不良贷款和不良贷款率就会下降，信用风险水平也会随之下降；同时，受宏观经济繁荣的影响，借款人贷款用来做担保的抵、质押物价格会随之上升，商业银行的贷款风险较小，受自身盈利效应等因素的影响，商业银行贷款意愿强烈，不良贷款率会随之下降。反之，若一国的宏观经济处于衰退或萧条的阶段，企业盈利较弱，同时抵、质押物品的价格大幅下跌，导致商业银行盈利能力和流动性出现困难，那么商业银行的不良贷款率就会随之上升，出现风险的可能性就会增大。2、汇率汇率的变动会从两个方向影响企业的收益。一方面，对贸易项目而言，若汇率下降，即本币贬值，同样金额的本币兑换的外币金额就会减少。对于出口企业而言，汇率下降后，生产同一产品出口后，其单位净利率会减少，但是其出口量可能会增加，若满足马歇尔勒纳条件，则有利于出口企业，出口企业的利润上升，其偿还商业银行贷款的可能性增大；对于进口企业而言，汇率下降后，购买同一产品所使用的本币远高于汇率下降前部分，从而不利于进口企业。相反，若出现汇率的上升，则有利于进口企业，不利于出口企业。另一方面，对资本项目而言，从借外债角度来看，若汇率上升，即本币升值，通过借外债的企业以本币计值的外债减少，减轻了本国企业负担，企业盈利的可能性增大，银行业不良贷款率下降；若汇率下降，本币贬值，通过借外债的本国企业以本币计值的外债增加，加重了企业的负担，亏损的可能性也随之增大。所以本文基于我属于制造业大国，本币贬值有利于出口企业的假设，认为汇率下降，有利于不良贷款率的下降，即呈正向相关关系。3、通货膨胀率通货膨胀率通常用来反映一国物品价格的上升程度，在现实生活中一般用消费者价格指数的增长率来表示。由于消费者价格指数能显示商品的最终价格，所以该指标比较全面地反映了全社会对于货币的需求量。通货膨胀率一般通过以下两方面影响不良贷款率，一方面，当一国市场上的物价上涨时，对于固定收入的群体，其实际购买力是下降的，然而对于像企业这样的变动收入的群体而言，企业可以相对灵活地调整其产出品的价格，由于短期内，企业的原材料成本和工人的劳务成本不变，所以企业的利润率得到上升，企业自然会有更多的利润归还商业银行的贷款，从而降低商业银行的不良贷款率。另一方面，在通货膨胀的环境中，大量货币债权债务的资产价值下降，因为债务人可以支付更少的购买力就可以偿清债务，从而有利于债务人还款，同时实物资产价格往往上涨，作为商业银行贷款的抵押物风险较小，从而降低了商业银行的不良贷款率。所以，就一般情况而言，一国通货膨胀率的上涨会降低商业银行的不良贷款率。4、贷款利率贷款利率决定了贷款的成本，贷款利率越低，借款人到期所需要支付的贷款利息越低，还款压力越小，借款人偿还贷款的能力也就越强。并且更低的贷款利率也意味着更低的社会融资成本，企业可以以更低的代价来获取拓展业务所需的资金，从而拉动了企业投资，促进经济增长。良好的经济环境反过来又促进了社会消费，增强了企业的创收能力，降低了商业银行不良贷款率。但是同时，贷款利率太低会使得企业倾向于大量借款来进行投资，盲目地扩张导致市场上供过于求，同行的竞争迫使企业必须低价出售产品来回收资金，利润率下降，企业可能会由于资金的不足而无法按期偿还银行贷款，导致信用违约，产生大量的不良贷款。5、政府经济政策政府执行财政货币政策导致宏观经济的不稳定，当政府执行宽松财政货币政策时，货币供给量上升，消费需求增加，商品市场供不应求，企业倾向于向银行贷款扩大生产规模或投资上新项目；而当经济开始收缩，消费需求减少，产品过剩，商品市场供过于求，一部分企业的产品无法销售出去，也因此无力偿还银行贷款无力，导致贷款违约，最终导致银行不良贷款激增。3.2.2银行经营管理部分商业银行在经营的过程中存在信贷管理重贷轻管，重放轻收，重物不重人等等落后观念，过于注重贷款的收益和数量规模，甚至存在管理人员为故意放低企业贷款门槛，以达到增加贷款总量，增加业绩的效果，对企业本身的财务状况和未来现金流反而缺乏考量，也忽视了企业领导人素质对于企业发展的影响，导致贷款质量偏低。同时，商业银行对于贷款风险的监测往往仅限于风险贷款的统计，贷款违约概率的测算，而没有将贷款完整流程的风险评估纳入工作内容。因而不能做到实时掌握贷款企业的经营情况和财务状况，无法有效监测信贷风险，准确评估企业的贷款违约概率，导致不良贷款上升。3.2.3借款人信用企业由于业务扩张、项目投资等等原因往往需要大量资金，为满足资金需求会向商业银行进行贷款。但由于市场波动或者经营不佳的原因，导致部分企业无法回收投入的成本，从而导致贷款违约。商业银行在面对企业违约时，往往会出现应对不足的状况，这一方面是由于贷款违约的代价较低，企业有恃无恐，另一方面也是由于商业银行经营观念存在不足，只注重贷款的发放，对于贷款的及时收回不够重视，导致企业常常采取拖欠贷款，甚至借新还旧来逃避银行贷款。此外，部分地方政府为了拉动当地经济增长，拉动企业投资，充当了企业与国有商业银行信贷资金的调解人，政府的背书和干涉使得银行放松贷款审核，导致部分信用不达标，经营风险较大的企业大量贷款，扭曲了部分贷款的合理投向。3.2.4其他因素金融自由化、全球化的趋势，在给银行开辟多元化收入来源的同时，也加大了银行的风险。全球化资本流动尤其是大量投机性短期资本的流动过于频繁、无序，也对一些国家和地区造成了冲击，引发金融动荡或危机，并迅速扩散到周边地区，造成世界经济发展的不稳定、资产价格的波动、银行不良贷款的增多。此外，在金融自由化浪潮下各国纷纷放松了对金融业的严格监管，取消了对资本流动、利率及银行业务经营范围的限制。随着金融创新日新月异的发展，监管真空也越来越多，而衍生工具庞大的杠杆作用，使得银行的一个失误被成倍地放大，导致的后果是严重的。

4商业银行不良贷款的实证分析4.1因素选取本文以不良贷款率（npl）为被解释变量，从宏观经济和商业银行两方面来选择解释变量。宏观经济层面选取7个指标作为解释变量。其中，选取GDP增长率（gdp）来考察国家经济的影响，汇率（fxr）来考察进出口的影响，贷款总量（tl）来考察信贷规模的影响，选取居民消费价格指数（cpi）来考察通货膨胀的影响，贷款利率水平（tr）来考察贷款成本的影响，狭义货币供应量（m1）来考察市场货币数量的影响，选取失业率（ur）来考察国民就业情况的影响。银行层面方面选取资本充足率（crar）、拨备覆盖率（cpr）２个指标作为解释变量，来考察商业银行资产结构和抵御信用风险的水平对不良贷款的影响。4.2数据获取及处理选取2000年到2018年的所有指标的年度数据为样本数据。其中GDP以及CPI数据来自国家统计局网站中季度统计数据；狭义货币供应量、总贷款量、汇率水平、一至三年期贷款利率来自中国人民银行网站中的统计数据；资本充足率、拨备覆盖率数据来自银保监会官方网站的年度数据报告。表4.1样本数据描述性统计情况N最小值最大值平均数标准偏差gdp196.614.29.1372.0884汇率19611.60827.72719.352683.60930贷款总量（百万元）19993712007500549160.57488745.240居民消费价格指数1999.2000105.9000102.1979841.8378990狭义货币供应量（百万元）195314715551685912451848016559806贷款利率194.757.565.7416.72629失业率193.104.304.0116.27617资本充足率199.5014.3011.67001.59575拨备覆盖率1994.70295.50163.818969.18048有效的N(listwise)194.3实证分析4.3.1回归分析通过上述指标构建多元线性模型：Y=a1GDP+a在SPSS中进行多元线性回归分析，结果如下模型非标准化系数标准化系数T显著性B标准误差Beta1（常數）6.293.43214.583.000gdp-3.6581.242-.565-2.946.016fxr6.1181.258.9454.864.001tl.5891.522-.091-2.387.038cpi-.081.567-.012-.142.890m1.4822.447.0742.197.048lr2.0421.243.3162.643.035ur.774.704.1203.100.030crar-1.7081.922-.264-.889.397cpr-.1751.433-.027-.122.906表SEQ表\*ARABIC3.2模型系数表同时由上表估计参数可以得到线性回归模型：Y=−3.658表4.3模型摘要信息表模型RR平方调整后R平方标准误差1.979a.958.9161.88102从表5模型摘要信息表中可以看出，模型的决定系数R2为0.958，经过调整后R2为0.916说明模型对样本的拟合效果较好，解释程度较高，解释变量能很大程度的解释被解释变量。从系数表中可以看出gdp增长率（gdp）、通货膨胀率（cpi）、资本充足（crar）、拨备覆盖率（cpr）等影响因素均为负数，说明上述指标与银行不良贷款存在负相关关系；汇率、狭义货币供应量、一年到三年期基准贷款利率与不良贷款率呈现正相关关系，也就是说汇率水平与不良贷款率呈现正相关关系。4.3.2主成分分析由于解释变量的数量太多，并且解释变量之间可能存在一定的相关关系，可能导致降低模型整体的拟合度。因此可以利用主成分分析对模型进行降维，剔除对被解释变量无明显影响的解释变量。主成分分析也称主分量分析，通过把多指标合成为少数几个相互无关的综合指标（即主成分），达到降低维度的效果。主成分分析法中每个主成分都能够反映原始变量的绝大部分信息，而且各主成分互相独立，所含信息互不重复。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分，使问题简单化，同时得到更加科学有效的数据信息。利用spss进行主成分分析，结果如下：图4.1主成分分析陡坡图表4.4成分累积贡献表由陡坡图可以得知，第一成分和第二成分的特征值是大于1的，第三成分特征值略小于1，其他成分均明显小于1。从成分累积贡献表也可以看出前三个主成分的总体累积贡献率已经达到了86.506%，说明选择三个成分就已经可以涵盖的大部分整体信息。综合考虑，选择两个主成分。表4.5主成分得分系数矩阵表选择主成分个数为2，得到主成分得分系数矩阵。根据主成分得分矩阵可以得知，第一主成分中cpi得分和第二主成分中m1得分较其他值得分均显著偏小，并且在之前回归分析中，这两个指标对不良贷款率的影响显著性都偏低。因此将两个指标剔除，重新进行回归分析。结果如下：表4.6主成分降维后回归模型信息表通过R平方数据表可知，相较于之前回归模型R和R平方的下降幅度几乎可以忽略不计，因此说明剔除两个变量之后，模型的解释度并无下降。系数模型非标准化系数标准化系数T显著性B标准误差Beta（常數）6.293.39216.066.000gdp-3.6291.080-.561-3.360.006fxr6.0421.002.9346.029.000tl-.361.838-.056-2.431.037lr1.9771.102.3062.795.010ur.731.615.1132.788.026crar-1.5041.393-.232-1.080.303cpr-.1971.283-.030-.154.881表4.7主成分降维后的回归系数信息表根据系数表中的估计系数，建立起新的多元线性回归方程Y=4.4实证结果分析根据主成分降维后回归模型可知，除了资本充足率和拨备覆盖率之外，其他指标均对不良贷款有显著性影响。GDP对不良贷款率有负面影响，说明当经济增长加速，国家经济处于扩张情况下，企业效益较好，还款能力强，违约概率较低，银行不良贷款率会下降。汇率水平对不良贷款有正面影响，其他因素不变时，汇率越低，银行不良贷款率越低，因此可以通过发展经济，维持汇率的稳定，防止人民币过度贬值，来减少不良贷款的产生，从而降低不良贷款率。贷款总量对不良贷款有负面影响，当其他因素不变时，贷款总量增高会使得不良贷款率下降，这可能是由于贷款总量高，说明市场上货币需求旺盛，企业处于扩张状态，并且对收益有较好预期，因此采取贷款的方式获得资金进行业务扩张，同时由于市场需求旺盛，因而企业能获得较好的收益，财务状况较好，还款能力较强，因而不良贷款率较低。贷款利率对不良贷款率有负面影响，贷款利率代表了资金借贷的成本，贷款利率越高说明贷款的成本越高，到期需要归还的利息越高，借款人的还款压力也就越大，违约的概率也就随之增大，银行不良贷款率提高。通货膨胀率水平对不良贷款率的影响不确定导致的。因为通胀在合理水平时，可以促进经济发展，企业扩大生产再投资，可增加企业收入，不易产生不良贷款；而当通货膨胀率水平超过合理的安全阀值，反而会加速不良贷款的产生。失业率与不良贷款率呈现正相关关系，当国家失业率上升时，失业人数上升，失业人口由于失去收入来源，因此会减少日常支出，导致商品市场需求降低，企业效益降低，贷款违约概率上升，银行不良贷款率随之上升。资产拨备率和资本充足率与不良贷款呈现负相关关系，说明银行风险资产比例越低，低于风险的能力越强，其不良贷款率就越低。

5应对建议5.1国家层面第一，促进经济增长。首先，政府应该制定政策促进经济的增长，提高国民收入水平，促进社会消费，为企业提供良好的经营环境，促进实体经济的繁荣发展。从实证结果来看，不良贷款率和GDP增长率呈反比，GDP增长加速能改善企业的经营环境，增强企业的盈利能力，从而降低企业银行贷款的违约概率。因此，积极推动经济稳定增长，支持实体企业的发展能够从借款人层面降低商业银行的不良贷款率。其次，政府应制定政策大力推进供给侧改革，鼓励企业进行创新，促进战略性新兴产业的发展，提高实体企业的创新能力和国际竞争力。同时完善知识产权保护制度，保护企业的创新成果，提高企业创新的积极性和主动性。最后，政府在支持企业发展的同时，应尽量避免对商业银行过多的行政干预，给予银行充分的经营自主权和决策自由。过多的行政干预不仅会破坏市场本身的调节功能，对市场资源的有效配置造成负面影响，阻碍实体企业的健康发展，而且强行插手银行的贷款业务，还容易导致商业银行贷款审核制度失灵，助长银行业的不良贷款率。第二，制定灵活的贷款利率调整政策。贷款利率与贷款直接相关，代表了企业贷款的成本和商业银行贷款的收益。贷款利率的波动会对商业银行不良贷款造成直接的影响。随着央行解除了对贷款利率的限制，标志着利率市场化改革迈出了关键性的一步。由央行制定基准利率，商业银行可以根据自身经营战略进行调整。利率环境更加宽松，商业银行自主性进一步提高，政府政策的影响弱化，市场的作用进一步凸显。贷款利率的放开，使得商业银行拥有了更大的决策权的同时，也对商业银行的利率制定能力提出了更高的要求。商业银行应当综合考虑市场的资金需求和国家信贷政策，制定合理的贷款利率调整政策，保持合理的贷款规模，注重贷款质量。在以盈利为目标的同时，也应承担起社会责任，配合国家的战略方向，对于高新技术产业、绿色产业等国家鼓励发展的产业，应在贷款利率上予以支持。在维持已有贷款客户的同时，也应当发展新的企业客户，拓展新的贷款投向，对于发展速度快，发展潜力强的优质企业客户应该进行适度的贷款倾斜。5.2商业银行层面1、建立完善的市场预测机制贸易保护主义的抬头，国际经济的不确定性风险的不断加大，以及国内经济体制改革和产业结构的转型升级，使得我国经济处于不断波动中。在金融改革进一步深化，金融限制进一步放宽的背景下，政府的行政干预逐渐减弱，市场成为决定金融市场发展与稳定的决定性力量，也成为我国金融产业发展创新的核心力量。商业银行的发展也应当遵循市场的供需规律，理性地考虑产品的创新和业务的拓展，做好信贷规模和风险之间的平衡。利率市场化改革为商业银行带来了更多的经营自主性，同时也提出了更高的要求。市场具有不确定性和周期性的特征，这就要求商业银行具备应对市场变化，预测经济形势的能力。宏观经济因素对商业银行贷款业务具有显著的影响，经济环境的变化会对不良贷款率会造成相应的影响。因此商业银行需要在经济形势做出预判，并预测市场的变化，以此进行经营策略的调整，确定合理的信贷规模，控制好信贷敞口。建立完善的市场预测机制，做好金融市场预测理论人才的培养，构建经济和市场形势预测系统，以此做出科学的经营决策。2、应对货币政策变化当经济增长放缓时，央行会倾向于实行宽松的货币政策，增加市场上的货币供应量，刺激社会消费，带动经济增长。企业为获取更大利润，会选择性地拓展业务，增加投资。由于现金流的压力，企业会选择向银行贷款以满足其增加的资金需求，此时，商业银行也应该相应地增加企业贷款额度，扩大信贷规模，拓展业务范围，满足企业的业务扩张的资金需求。经济的增长，会提高居民收入水平，从而刺激社会消费，为贷款企业创造了良好的经营和创收环境，提高贷款企业的盈利能力，企业就有能力在贷款协议规定的期限内偿还贷款本息，贷款违约风险下降，银行自身的盈利也得到了保障。因此商业银行应积极采取措施应对央行政策的变化，根据货币政策的不同，进行合理的贷款规划，调整贷款利率和贷款发放额度，维持合理的贷款规模。在满足市场资金需求，获取足够的利润的同时，也要注重能提高贷款质量，降低贷款违约风险。3、积极调整拨备制度拨备覆盖率是银保监会根据《巴塞尔协议》中的监管要求所制定的商业银行资产监管指标，它反映了银行财务的稳健性和资产风险的可控性。拨备覆盖率是实际计提贷款损失准备对不良贷款的比率，该比率越高，说明商业银行对于不良贷款的补救能力越强，应对贷款违约风险的能力越强。但是拨备覆盖率过高，会占用银行大量的可用资金，降低银行的资金使用效率。反之，如果该比率过低，商业银行的经营风险将会增大，抵御不良贷款冲击的能力变弱。该比率最佳状态为100%，而在现实中，商业银行会根据自身风险资产状况和具体的经营状况，结合往期不良贷款的水平对拨备覆盖率进行实时调整。经济形势难以预测，市场需求也是瞬息万变的，商业银行应当提高自身的市场敏感性，敏锐地捕捉市场的细微变化，根据市场供需和风险状况、监管部门设定的指标要求以及内部的经营状况，灵活调整自身的拨备覆盖率的水平。兼顾资金收益和贷款风险。4、加强贷款审核商业银行的贷款投向主要分为个人与企业两个部分，个人贷款中，个人购房贷款和消费贷款占主要部分，其中又以个人购房贷款信用风险最高，对商业银行影响最大。因此商业银行应当制定严格的审核机制，控制个人购房贷款的门槛，限制贷款条件，审慎评估购房者的经济水平和未来的收入状况，以及在遭遇严重经济损失的情况下的还款能力，综合分析其信用风险和违约概率。并利用信用征信系统核查贷款人的过往信用记录，观察是否发生过信用违约，以此来排除信用风险较高的贷款客户，降低贷款欺诈的可能性。对于企业贷款，则应该加强对企业财务状况和盈利能力的审查。同时控制同类型企业的贷款额度，限制贷款规模，降低贷款集中度，以分散违约风险，避免发生大规模违约事件。关注国家政策鼓励和扶持的战略性产业，如新能源产业、人工智能产业等具有较大的发展潜力和投资价值的产业，在贷款发放额度和发放条件上给予支持。另外对于现时虽然财务状况不佳、创收能力不强的企业，如中小型企业和绿色生态企业等，也应当在贷款政策上给予相应的额度倾斜，虽然贷款给这种企业类型可能在短时间内收益不佳，但是长期来看却能提供稳定的收益水平。因此，无论是作为一种战略性质的投资，还是作为响应国家政策，履行社会责任的行为，商业银行都应与该种企业客户维持良好的信贷往来。而对于那些在国家要求减产减量的产业名单之中的企业，即使短时间内具有良好的收益水平，商业银行也应当要严格审核贷款条件，严格控制贷款额度，控制贷款风险。

参考文献聂苗苗.基于主成分分析的新三板市场中企业股价影响因素研究[D].首都经济贸易大学,2018.魏泽菱.商业银行不良贷款影响因素分析[D].山东大学,2018.金凡.我国商业银行不良贷款现状及其影响因素的实证研究[D].山东大学,2018.张玉婷.经济新常态下我国商业银行不良贷款影响因素研究[D].首都经济贸易大学,2018.苗新利,郎英,杨俊.主成分分析在农村居民消费性支出研