央行微观调查数据适合作为不良贷款率的预测指标吗
时间：2021-02-24 08:02:18 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
摘要：相比于传统宏观经济指标，央行的微观调查数据是否更加适合作为我国商业银行不良贷款率的预测指标？本文首先提出了利用微观调查数据进行预测的相关理论，接着基于适合解决混频数据预测问题的MIDAS模型进行了实证研究。研究发现：央行微观指标在平均样本外预测误差等多个方面均优于传统的宏观指标，同时人民币名义有效汇率指数、基金及理财投资意愿比例、房价过高难以接受比例等指标尤其适合作为预测指标。本文的结论是：央行的微观调查数据更加适合作为不良贷款率的预测指标。
关键词：央行微观调查数据；不良贷款率；MIDAS模型；预测；预测指标
文献标识码：A 文章编号：1002-2848-2017（03）-0001-11
一、引言
近年来，我国商业银行的不良贷款率持续攀升，信用风险在商业银行体系内不断积累。研究并建立适合于我国发展现状的不良贷款率预测指标体系，有助于及早提供信用风险预警并制定相应对策，对保证我国银行业健康发展、维持金融业稳定具有重要作用，对提升企业与居民对中国经济的信心、助力中国经济走出“L”形周期也具有重要意义。
国外有不少学者对不良贷款率的预测指标进行了一定的研究。Messai等人根据意大利、希腊与西班牙三国在2004-2008年间的经济发展面板数据，研究了不良贷款率的解释因素，发现三国的不良贷款率与GDP增长率、失业率、实际利率有较大关系。Beck等人基于全球75个国家过去10年的宏观经济数据，研究了不良贷款率与宏观经济因素的关系，发现实际GDP增长、股票价格、汇率等宏观经济指标能够显著影响贷款的质量。Farhan等人研究了巴基斯坦银行业不良贷款率问题，结果表明巴基斯坦银行业的不良贷款率可以被GDP、失业率、利率、能源危机、通胀、汇率等指标所解释。Makfi等则研究了欧洲银行业在2000-2008年间的银行业不良贷款率决定因素，发现GDP、失业率、公共债务等宏观指标的解释力明显。
国内学者相比之下对这一问题的研究较少，谭劲松等研究了国内某国有商业银行在1988-2005年间的全部剥离不良资产数据后发现：政府干预是银行不良贷款产生的主要原因。刘妍选取房地产行业作为研究对象，构建不良贷款率模型以分析不良贷款率的影响因素。结果显示不良贷款率同GDP、房屋销售面积等指标呈负相关，与地产投资额、CPI等指标呈正相关。谢冰基于2004-2009年的经济数据，运用相关分析、共线性诊断、主成分回归分析等方法建立模型，实证发现社会消费品零售总额、进出口总额对降低商业银行不良贷款的贡献度最大，宏观经济因素对降低不良贷款有正向促进作用。韩笑等则基于VAR模型，就我国宏观经济对商业银行不良贷款影响进行了实证分析，发现不良贷款率与货币供应量、社会消费品零售总额存在负相关关系，与总贷款额存在正相关关系，而国内生产总值与财政支出的影响结果长短期不一致。
然而，现有国内外研究的共同不足之处在于：①研究时期大多在2008年金融危机之前。由于危机后我国的经济结构、金融监管及银行业经营模式都发生了很大变化，基于危机前样本的研究结论对当前的指导意义有待商榷。②研究指标大多直接选取宏观经济发展数据，如GDP、M2、CPI、失业率等，缺乏对微观层面数据的适用性探究。③大多采用面板回归、VAR等传统同频计量工具展开研究，缺乏对混频样本指标信息的深度挖掘。
近年来，中国人民银行通过大范围问卷调查，每季度公布一系列微观经济金融指数，涵盖了居民收入与消费、企业经营与贷款、银行放贷审批与信心等多个领域，其相比于传统宏观经济指标，是否更加适合于不良贷款率的预测？又有哪些指标的适应性最高？本文对这一系列问题展开了深入的研究。
本文的创新主要在于：①首次对中国人民银行微观调查数据预测不良贷款率的可行性及适用性进行研究，这在国内外文献中尚无先例；②使用2008年金融危机后至今的样本进行研究，研究结论对当前时期也具有指导意义；③就微观指标在预测不良贷款率问题中的优势进行了理论猜测；④使用较为新颖的MIDAS模型展开研究。MIDAS模型能够处理混频指标数据，适用于我国不同频度的各项宏微观指标并存的特征，同时现有研究亦表明其更加适合研究经济金融领域的预测问题；⑤在验证央行微观指标是否优于传统宏观指标之外，也对实证结果进行了详细的经济含义分析。
研究发现：央行微观指标在样本外预测误差等多个方面均优于传统的宏观指标，同时人民币名义有效汇率指数、基金及理财投资意愿比例、房价过高难以接受比例等指标尤其适合作为预测指标。本文的结论是：相比于现有宏观经济指标，央行的微观调查数据更加适合作为不良贷款率的预测指标。
二、理论分析与研究数据来源
（一）理论分析
预测指标从规模及性质角度出发，大体可以分为宏观指标与微观指标两类。宏观指标主要描述一国的宏观经济运行情况，如GDP、M2、进出口额等，而微观指标则着重描述某一类经济主体的当前行为与未来预期，一般通过抽样调查的方式获取相应数据。国内外现有关于不良贷款率预测的相关研究，大多仅使用宏观指标。然而本文认为微观指标至少在以下两个方面优于宏观指标：
（1）指标关联性。在过去我国金融体系发展初期，居民与企业一般以储蓄的形式将多余资金存入商业银行，生产及消费融资基本也只能依靠银行贷款。然而近年来，随着我国金融体系的不断深化，互联网金融、普惠金融、消费金融以及股票、债券、资产证券化市场持续发展，居民消费与企业生产的融资渠道不断开拓，GDP中包含了更多其它融资渠道的贡献，因而GDP是否依然能在较大程度上与商业银行的贷款融资相关联值得商榷。同时，“货币迷失”的現象不断出现也使得M2的调控力度渐渐削弱，有时甚至与央行的调控目的背道而驰，因此，M2与经济发展、不良贷款的直接关系是否依然密切，亦值得研究。
理论上来说，选择的预测指标应当是能够影响被预测指标的重要因素，或是这些重要影响因素的代理变量，从而提高预测的精度。我国商业银行的不良贷款率虽然是一个宏观指标，但其在微观层面却是由借款者行为及银行家决策共同决定。相比于使用最直接的微观指标，宏观指标往往因涵盖了大量与不良贷款率关联性较弱的冗余信息，难免会导致预测效果不佳。
