【商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素實證分析11000字（論文）】

商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素實證分析目錄TOC\o"1-2"\h\u14033摘要 1290131緒論 252171.1研究背景及意義 2130251.1.1研究背景 25491.1.2研究意義 338441.2銀行貸款風(fēng)險影響因素的研究現(xiàn)狀 3183281.2.1國內(nèi)研究現(xiàn)狀 3211731.2.2國外研究現(xiàn)狀 4234252貸款風(fēng)險管理理論 5104102.1信息不對稱理論 563242.2信貸配給理論 5223873商業(yè)銀行貸款風(fēng)險現(xiàn)狀 6282423.1我國商業(yè)銀行不良貸款的表現(xiàn) 6290103.2我國商業(yè)銀行不良貸款的特點 937541、不良貸款規(guī)?？焖贁U大 930822、不良貸款機構(gòu)分布不均 9313243．不良貸款行業(yè)集聚度高 92048(1)房產(chǎn)行業(yè)貸款內(nèi)藏風(fēng)險 929049(2)產(chǎn)能過剩行業(yè)風(fēng)險暴露 10269624商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素分析 10252614.1源于新經(jīng)濟形勢的貸款風(fēng)險影響因素 1068764.1.1利率市場化的推進對銀行貸款風(fēng)險的影響 10288584.1.2互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行貸款風(fēng)險的影響 11292584.2源于商業(yè)銀行的貸款風(fēng)險影響因素 13104474.2.1信貸管理體制不健全 13178114.2.2借貸雙方信息不對稱 1462654.3源于借款人的貸款風(fēng)險影響因素 1596364.3.1銀行借款的融資偏好 15103064.3.2借款人的道德風(fēng)險 15120275結(jié)論 162115參考文獻 16摘要【摘要】本文在理清信息不對稱理論、委托代理理論、信貸配給理論等貸款風(fēng)險管理基礎(chǔ)概念之上，立足我國商業(yè)銀行貸款風(fēng)險現(xiàn)狀，以黑龍江省商業(yè)銀行為例，通過剖析黑龍江省商業(yè)銀行不良貸款現(xiàn)狀的表現(xiàn)與特點，對商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素進行分析，以期對商業(yè)銀行風(fēng)險防控以及當(dāng)前疫情形勢下風(fēng)險化解起到積極作用?！娟P(guān)鍵詞】貸款風(fēng)險；影響因素；不良貸款率。緒論研究背景及意義研究背景在商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量、盈利能力歷來受到市場廣泛關(guān)注，在疫情影響之下更是如此。目前，根據(jù)Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計顯示，2020年三季度19家銀行不良率相比二季度下降，占比超過半數(shù)。這一定程度上反映上市銀行資產(chǎn)質(zhì)量出現(xiàn)企穩(wěn)的態(tài)勢。但不良是否出現(xiàn)拐點，市場仍存爭議。凈利潤方面，由于撥備計提力度下降，三季度25家上市銀行凈利潤增速相比二季度有所回升，占比達到七成。交通銀行金融研究中心高級研究員武雯表示，隨著疫情對宏觀經(jīng)濟及銀行業(yè)的沖擊逐步減弱，銀行業(yè)整體經(jīng)營環(huán)境相對寬松，大幅計提撥備的可能性減弱，但不良確認(rèn)趨嚴(yán)的態(tài)勢延續(xù)，未來凈利潤增速有望迎來拐點，逐步由負增長轉(zhuǎn)正，但利潤增長仍將低位徘徊。按照風(fēng)險程度分類，商業(yè)銀行貸款分為正常類、關(guān)注類、次級類、可疑類、損失類，后三類合稱不良貸款。銀保監(jiān)會公布的數(shù)據(jù)顯示，截至2020年上半年商業(yè)銀行（法人口徑）不良貸款余額2.74萬億元，不良貸款率1.94%。橫向?qū)Ρ瓤?，如?.94%的絕對水平衡量，目前36家A股上市銀行僅有兩家銀行不良率超過平均水平。其余35家不良率低于平均水平，其中常熟銀行、南京銀行、郵儲銀行、寧波銀行四家銀行不良率低于1%?？v向?qū)Ρ瓤?，上半年諸多上市銀行不良率出現(xiàn)反彈，顯示疫情對銀行業(yè)的資產(chǎn)質(zhì)量造成了較為明顯的沖擊。上半年共有18家上市銀行不良率出現(xiàn)上升，占比達50%。而三季度不良率上升的銀行為11家，其中，中信銀行、民生銀行不良率反彈較大，二者反彈幅度均超過10BP。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，三季度末中信銀行不良貸款率為1.98%，較二季度末反彈15BP，增幅為各家銀行之最。中信銀行在財報中稱，2020年以來，由于疫情爆發(fā)、經(jīng)濟增速放緩，房地產(chǎn)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、住宿和餐飲業(yè)等行業(yè)的部分企業(yè)受影響較大，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)以及制造業(yè)企業(yè)受到?jīng)_擊較為明顯，本行資產(chǎn)質(zhì)量有所下降。六大行2020年末的不良貸款余額及不良率公司名稱總資產(chǎn)（萬億元）不良貸款率不良貸款余額（億元）工商銀行33.351.58%2939.78建設(shè)銀行28.131.56%2607.29農(nóng)業(yè)銀行27.211.57%2371.13中國銀行24.41.46%2072.73總體來看，商業(yè)銀行不良貸款余額和不良貸款率較高。因而可知，我國商業(yè)銀行貸款貸款風(fēng)險問題較為嚴(yán)重，商業(yè)銀行的發(fā)展尚且面臨著巨大的挑戰(zhàn)。（正文：宋體五號，段前、段后各0行，1.5倍行距，首行縮進2字符）研究意義目前，商業(yè)銀行貸款風(fēng)險的類型從總體上可以劃分為市場性風(fēng)險和非市場性風(fēng)險兩類，主要有信用風(fēng)險、市場風(fēng)險、操作風(fēng)險、流動性風(fēng)險、國家風(fēng)險、合規(guī)風(fēng)險、聲譽風(fēng)險、戰(zhàn)略風(fēng)險。貸款業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行獲取利潤收益的最主要途徑。貸款風(fēng)險所帶來的巨額不良貸款使商業(yè)銀行不能從貸款業(yè)務(wù)中獲取收益，甚至還有不能收回發(fā)放貸款本金的風(fēng)險，削弱了資金的流動性、安全性與盈利性，降低了其原本的經(jīng)濟實力。商業(yè)銀行可以承受的不良貸款具有一定限度，當(dāng)所累積的程度已經(jīng)超越了這一限度時，其自有的資產(chǎn)比率就會低于安全水平，使得商業(yè)銀行的資金效益迅速下跌，導(dǎo)致經(jīng)濟虧損，甚至?xí)拐麄€社會的資信水平降低，導(dǎo)致社會范圍的信用危機發(fā)生。理性的存款人為了保障自身資產(chǎn)的安全會到商業(yè)銀行提取存款，存款人的兌現(xiàn)行為會使商業(yè)銀行的資金大規(guī)模流失，加速商業(yè)銀行的破產(chǎn)，最終造成財政危機，對我國的金融體系產(chǎn)生沖擊與深遠的影響。在經(jīng)濟全球化的今天，由于金融市場中的經(jīng)濟主體相互關(guān)聯(lián)，不良資產(chǎn)的不良影響會不斷傳遞，并惡性循環(huán)下去。另外，大量的不良資產(chǎn)會阻礙我國社會信用體系的建設(shè)，一定程度上放縱企業(yè)不守信的行為，某些企業(yè)在其日常的業(yè)務(wù)經(jīng)營中習(xí)慣性地對商業(yè)銀行進行貨款拖欠，導(dǎo)致商業(yè)銀行不能正常獲得業(yè)務(wù)收入所得，無法回籠資金，資金鏈的斷裂會使商業(yè)銀行陷入缺少資金的困難境地，并且，無力歸還本可以按期歸還的貸款，導(dǎo)致商業(yè)銀行新的不良貸款。商業(yè)銀行不得不被動承擔(dān)被拖欠貨款企業(yè)所轉(zhuǎn)移來的虧損，這會縱容貸款企業(yè)之間彼此拖欠的行為，最終也不利于企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)營發(fā)展。因此，有必要對商業(yè)銀行貸款風(fēng)險進行相應(yīng)研究，以讓商業(yè)銀行以及整個金融市場實現(xiàn)穩(wěn)步發(fā)展。銀行貸款風(fēng)險影響因素的研究現(xiàn)狀國內(nèi)研究現(xiàn)狀關(guān)于銀行不良貸款影響因素，有許多學(xué)者進行了分析，梁秋霞（2012）采用多元回歸模型來分析,商業(yè)銀行不良貸款率受GDP增長率的影響并與之呈負相關(guān),受貨幣供應(yīng)量增長率的影響并與之呈負相關(guān),受銀行的資產(chǎn)負債率的影響并與之呈正相關(guān),受貸款占總負債比例的影響并與之呈正相關(guān),受銀行相對規(guī)模的影響并與之呈正相關(guān).梁秋霞.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素的實證分析[J].吉林工商學(xué)院學(xué)報,2012,000(001):69-74.陳璐（2009）認(rèn)為宏觀經(jīng)濟因素與不良貸款余額負相關(guān).其中,財政收入及進出口總額的增加對降低商業(yè)銀行不良貸款的貢獻度最大,每增加1%的上面兩項將會導(dǎo)致不良貸款平均降低0.034%和0.027%.并且,宏觀經(jīng)濟因素的七個指標(biāo)對不良貸款的降低有正向的促進作用。陳璐.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素及管理策略研究[D].南京理工大學(xué).周潯倩（2005）認(rèn)為將不良貸款率作為考評指標(biāo)可以促使銀行經(jīng)理選擇較高的努力程度,減少由于銀行和銀行經(jīng)理效用函數(shù)差異性所形成的不良貸款,但是卻不能防止銀行經(jīng)理和貸款企業(yè)的勾結(jié)行為,不能替代銀行內(nèi)部監(jiān)管的作用的結(jié)論。周潯倩梁秋霞.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素的實證分析[J].吉林工商學(xué)院學(xué)報,2012,000(001):69-74.陳璐.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素及管理策略研究[D].南京理工大學(xué).周潯倩.商業(yè)銀行不良貸款影響因素分析及防范措施[D].重慶大學(xué),2005.李紀(jì)星.商業(yè)銀行不良貸款率的影響因素分析——以中國農(nóng)業(yè)銀行為例[J].現(xiàn)代商業(yè),2016.國外研究現(xiàn)狀Polodoo（2015）利用10家現(xiàn)有銀行的年度報告數(shù)據(jù)和2000年至2012年期間的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，揭示毛里求斯不良貸款的內(nèi)部（具體銀行）和外部（宏觀經(jīng)濟）決定因素。認(rèn)為盡管影響不良貸款的因素很多，但最關(guān)鍵的因素仍然是建筑業(yè)的下降和跨境貸款的上升。Polodoo,Seetanah,Sannassee,etal.ANECONOMETRICANALYSISREGARDINGTHEPATHOFNONPERFORMINGLOANS-APANELDATAANALYSISFROMMAURITIANBANKSANDIMPLICATIONSFORTHEBANKINGINDUSTRY.[J].JournalofDevelopingAreas,2015.Fei（2019）認(rèn)為PMI、銀行備付金覆蓋率和凈息差對我國銀行業(yè)經(jīng)營績效有顯著的負向影響不良貸款總量對不良貸款有顯著的正向影響。Fei,Zhou,Xuanfeng,etal.ResearchontheFactorsAffectingNon-PerformingLoanofChineseCommercialBank[C]//0.JKjosevski與MPetkovski（2020）認(rèn)為影響不良貸款率的主要宏觀經(jīng)濟因素是GDP增長、公共債務(wù)、通貨膨脹和失業(yè)率。對于銀行特定的決定因素，其發(fā)現(xiàn)股權(quán)與總資產(chǎn)比率、資產(chǎn)收益率、股權(quán)收益率和貸款總額的增長對不良貸款率有影響。KjosevskiJ,PetkovskiM.Macroeconomicandbank-specificdeterminantsofnon-performingloans:thecaseofbalticstates[J].2020.Polodoo,Seetanah,Sannassee,etal.ANECONOMETRICANALYSISREGARDINGTHEPATHOFNONPERFORMINGLOANS-APANELDATAANALYSISFROMMAURITIANBANKSANDIMPLICATIONSFORTHEBANKINGINDUSTRY.[J].JournalofDevelopingAreas,2015.Fei,Zhou,Xuanfeng,etal.ResearchontheFactorsAffectingNon-PerformingLoanofChineseCommercialBank[C]//0.KjosevskiJ,PetkovskiM.Macroeconomicandbank-specificdeterminantsofnon-performingloans:thecaseofbalticstates[J].2020.綜上，國內(nèi)國外學(xué)者都對不良貸款影響因素進行了研究，雖然也有許多文獻從個案出發(fā)，但是筆者發(fā)現(xiàn)針對黑龍江商業(yè)銀行的研究甚少，因此，本文將對黑龍江商業(yè)銀行不良貸款的影響因素進行相應(yīng)。

貸款風(fēng)險管理理論信息不對稱理論信息不對稱是在市場交易中，交易的一方對另一方缺乏信息，進而影響其做出正確決策，導(dǎo)致交易效率降低的現(xiàn)象。信貸銀行是經(jīng)營資金融通業(yè)務(wù)的中介，信貸業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行資金運用的核心業(yè)務(wù)。而在商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)中普遍存在著信息不對稱的問題。根據(jù)信息經(jīng)濟學(xué)理論，信息不對稱(InformationAsymmetry)分為事前的逆向選擇（AdverseSelection）和事后的道德風(fēng)險（MoralHazard）兩種情況。逆向選擇是交易事前的信息不對稱。阿克爾洛夫在分析二手車市場認(rèn)為，在二手車市場上有好車也有壞車，買主很難分辨出來。所以買主愿意支付的價格是二手車的平均價格。好車的賣主索要的價格高于市場的平均價，壞車的賣主很愿意以平均價出售。從而導(dǎo)致好車退出市場，只剩下壞車。金融市場上同樣也存在這種事前的逆向選擇，最終的結(jié)果也是好的借款人退出市場，市場上留下的是質(zhì)量差的借款人。陳志祥.信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].中國商論,2018,000(016):P.66-66.道德風(fēng)險是交易事后的信息不對稱。武春桃.信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].經(jīng)濟經(jīng)緯,2016,33(001):144-149.陳志祥.信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].中國商論,2018,000(016):P.66-66.武春桃.信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].經(jīng)濟經(jīng)緯,2016,33(001):144-149.信貸配給理論信貸配給是指在一般利率條件下,對貸款的需求超過了供給,導(dǎo)致信貸市場不能出清的現(xiàn)象.在現(xiàn)實中表現(xiàn)為:在面臨對貸款的超額需求時,即使借款人愿意接受相當(dāng)高的利率,而銀行等金融機構(gòu)也有繼續(xù)提供信貸的能力,卻不是通過提高利率的途徑,來增加存款供給,同時抑制貸款的需求來實現(xiàn)信貸市場的均衡.而是實行貸款配給,部分地滿足借款人信貸需求的這樣一種現(xiàn)象。信貸配給分為逆向選擇引起的信貸配給和道德風(fēng)險引起的信貸配給。逆向選擇引起的信貸配給是指利率水平變動可以改變貸款者所面對的借款人的風(fēng)險分布的現(xiàn)象.這時信貸市場上出現(xiàn)與“劣幣驅(qū)逐良幣”相似的現(xiàn)象,即償還能力大的低風(fēng)險企業(yè)會因為利率過高而退出,償還能力低的高風(fēng)險企業(yè)才有意申請貸款.由于信貸市場存在逆向選擇效應(yīng),隨著銀行規(guī)定的貸款利率的提高,不同風(fēng)險類型的借款人作山不同的反應(yīng),那些達到了臨界點的低風(fēng)險的借款者將退出信貸市場,而剩下的將是高風(fēng)險的借款者.因此,銀行提高貸款利率的結(jié)果并沒有使得其單位貸款的收益提高.隨著利率地上升,決定是否貸款的風(fēng)險關(guān)鍵值也上升。陳坤,張丹丹.新常態(tài)下我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險影響因素分析[J].市場周刊(理論研究),2015,000(008):68-70.項目的好壞取決于預(yù)期收益水平,而并非取決于項目的位產(chǎn)出.一個預(yù)期收益高的項目即使其單位資產(chǎn)出低也個優(yōu)項目.而一個預(yù)期收益低的項目即使其在低概率成件卜能獲得高產(chǎn)出也只能是個劣項目.由丁銀行是從投資者處獲得固定收益.因此,從銀行的角度考慮,它當(dāng)然選擇優(yōu)項目。陳坤,張丹丹.新常態(tài)下我國商業(yè)銀行信貸風(fēng)險影響因素分析[J].市場周刊(理論研究),2015,000(008):68-70.商業(yè)銀行貸款風(fēng)險現(xiàn)狀我國商業(yè)銀行不良貸款的表現(xiàn)2019年及1Q20上市銀行貸款增速分別為11.7%/12.9%，保持上升。其中，6大行/股份行/城農(nóng)商1Q20貸款增速分別11.7%/15%/19.2%，較19年提升1.4/1.2/1.1pct。城農(nóng)商19年貸款增速同比下滑4pct，1Q20升幅也較小，但增速最快。圖：上市銀行貸款增速提升2019年上市銀行整體信用成本1.26%，較18年上升4BP。其中，六大行/股份行/城商行/農(nóng)商行分別為1.01%/1.58%/1.69%/1.61%。受疫情影響1Q20信用成本出現(xiàn)上升，1Q20上市銀行整體信用成本1.45%，較年初上升19BP，其中，六大行/股份行/城商行/農(nóng)商行分別為1.16%/1.71%/2.07%/2.03%，其中農(nóng)商行相較于其他銀行上升最快。2019年末51家上市銀行不良貸款余額合計人民幣15610億元，比上年末增加人民幣1,078億元，加權(quán)平均不良貸款率從2018年末的1.52%下降至1.46%，降幅為0.06個百分點。大型商業(yè)銀行不良貸款率較上年末下降了0.09個百分點。全國性股份制銀行不良貸款率較上年末下降0.07個百分點。城商行不良貸款率較上年末上升0.06個百分點。農(nóng)商行不良貸款率較上年末上升0.08個百分點。圖：2017-2019年上市銀行不良貸款及不良貸款率019年末51家上市銀行不良貸款余額合計人民幣15610億元，比上年末增加人民幣1,078億元，其中大型商業(yè)銀行的不良貸款余額尤為顯著，多達938992百萬元，相比之下，農(nóng)商行則較少。加權(quán)平均不良貸款率從2018年末的1.52%下降至1.46%，降幅為0.06個百分點。大型商業(yè)銀行不良貸款率較上年末下降了0.09個百分點。全國性股份制銀行不良貸款率較上年末下降0.07個百分點。城商行不良貸款率較上年末上升0.06個百分點。農(nóng)商行不良貸款率較上年末上升0.08個百分點。圖：2019年各類型上市銀行不良貸款及不良貸款率2019年末，上市銀行的逾期貸款率由2018年末的1.87%下降至2019年末的1.63%。其中，大型商業(yè)銀行由1.61%下降至1.36%，下降至所有類型銀行最低點，全國性股份制銀行由2.35%下降至2.07%，而城商行由2.46%下降至2.20%，農(nóng)商行由1.91%上升至2.08%。圖：2017-2019年上市銀行貸款逾期率變動趨勢2019年末上市銀行加權(quán)平均撥備覆蓋率較上年末上升14.47個百分點至220.25%，其中大型商業(yè)銀行、全國性股份制銀行和城商行撥備覆蓋率呈上升趨勢，分別較上年末上升了20.30個百分點、6.98個百分點和1.06個百分點。圖：2017-2019年上市銀行撥備覆蓋率2019年末上市銀行加權(quán)平均撥貸比較上年末上升0.08個百分點至3.21%。除全國性股份制銀行撥貸比較上年末小幅下降0.03個百分點至3.16%，大型商業(yè)銀行、城商行、農(nóng)商行撥貸比均較上年末有所上升，整體來看，農(nóng)商行的銀行撥貸比相較于其他銀行更高。圖：2017-2019年上市銀行撥貸比我國商業(yè)銀行不良貸款的特點1、不良貸款規(guī)?？焖贁U大不良貸款規(guī)模大、增速快的特點突出。五大行不良貸款凈生成率自2018年起連續(xù)兩年出現(xiàn)上升，2019年達到0.98%，接近歷史高位；股份行不良貸款凈生成率2019年達到1.78%，已超過2016年的最高水平。在疫情影響下，商業(yè)銀行不良生成速度勢必繼續(xù)加速。央行創(chuàng)設(shè)直達實體經(jīng)濟的貨幣政策工具、銀保監(jiān)會要求對企業(yè)延期付息等手段在緩解企業(yè)資金鏈問題的同時也將銀行的不良資產(chǎn)問題進行了延后。2020年5月以來，人民銀行、銀保監(jiān)會均表態(tài)要警惕商業(yè)銀行不良貸款上升壓力。賈振飛.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理[J].科學(xué)與財富,2015,000(006):45-45.在信用風(fēng)險上升、利潤考核壓力等因素影響下，未來商業(yè)銀行不良貸款率將有所反彈，同時核銷能力也將受到影響，后續(xù)資產(chǎn)質(zhì)量管理難度或?qū)⒚黠@上升。賈振飛.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理[J].科學(xué)與財富,2015,000(006):45-45.2、不良貸款機構(gòu)分布不均首先，從橫向的角度分析，由于大型商業(yè)銀行是我國銀行業(yè)的主體．大型商業(yè)銀行占據(jù)較高的份額，其次為股份制商業(yè)銀行占據(jù)相對較低的份額，農(nóng)村商業(yè)銀行所占份額較高于城市商業(yè)銀行。從不良貸款率看，農(nóng)村商業(yè)銀行的不良貸款率也高于大型商業(yè)銀行的不良貸款率。其次，從縱向的角度分析，近年來，大型商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的不良貸款率一直高于我國商業(yè)銀行的平均不良貸款率，且有逐漸上升的趨勢。股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的不良貸款率低于我國商業(yè)銀行的平均不良貸款率，但也呈現(xiàn)緩慢上升的態(tài)勢。3．不良貸款行業(yè)集聚度高(1)房產(chǎn)行業(yè)貸款內(nèi)藏風(fēng)險近年來，房地產(chǎn)行業(yè)貸款規(guī)模逐年上升，由于局部地區(qū)房地產(chǎn)供給過多，各地“鬼城”頻現(xiàn)，部分銀行收緊房地產(chǎn)市場貸款，部分房地產(chǎn)企業(yè)出現(xiàn)資金鏈斷裂。使得商業(yè)銀行過高的房產(chǎn)貸款存在很大的風(fēng)險。此外，房價持續(xù)下跌，影響實體經(jīng)濟，催生不良貸款。房地產(chǎn)市場嚴(yán)重縮水影響企業(yè)抵押物的價值，銀行信貸規(guī)?？s小，加劇中小企業(yè)生存的困難，甚至引發(fā)倒閉破產(chǎn)。(2)產(chǎn)能過剩行業(yè)風(fēng)險暴露在國家加快推進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的背景下，高耗能、高污染和產(chǎn)能過剩行業(yè)的信貸投放會受到嚴(yán)格控制，加劇弱化行業(yè)內(nèi)企業(yè)的生命力，存量貸款更容易轉(zhuǎn)化為不良。發(fā)改委并將鋼鐵、水泥、電解鋁、平板玻璃和船舶列為產(chǎn)能過剩重點行業(yè)，原本大量的資金投入的資金密集型項目在經(jīng)濟低迷不振的情況下，多重質(zhì)押、虛假信息等問題逐漸顯現(xiàn)，沖擊銀行資產(chǎn)質(zhì)量。吳心怡.淺析商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理[J].現(xiàn)代金融,2016,No.397(03):18-19.鋼貿(mào)類貸款的情況跟其他行業(yè)有很大不同。其損失率非常高，若短期內(nèi)全部暴露將迫使商業(yè)銀行不良資產(chǎn)會急劇上升。吳心怡.淺析商業(yè)銀行信貸風(fēng)險管理[J].現(xiàn)代金融,2016,No.397(03):18-19.商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素分析源于新經(jīng)濟形勢的貸款風(fēng)險影響因素利率市場化的推進對銀行貸款風(fēng)險的影響利率市場化是指政府放開對存貸款利率的直接行政管制，將利率的決策權(quán)交給金融機構(gòu)，由金融機構(gòu)自己根據(jù)資金狀況和對金融市場動向的判斷來自主調(diào)節(jié)利率水平，最終形成以中央銀行基準(zhǔn)利率為基礎(chǔ)，以貨幣市場利率為中介，由市場供求決定金融機構(gòu)存貸款利率的市場利率體系和利率形成機制。包括利率決定方式、利率傳導(dǎo)、利率結(jié)構(gòu)和利率管理的市場化。我國2012年6月7日，存款利率浮動區(qū)間調(diào)整為基準(zhǔn)利率的1.1倍，貸款利率調(diào)整為基準(zhǔn)的0.8倍，7月5日，將貸款利率浮動下限調(diào)為基準(zhǔn)利率的0.7倍，兩次浮動區(qū)間的調(diào)整，拉開了利率市場化最后攻堅戰(zhàn)的序幕。2013年7月20日起，放開貸款利率下限，至此，對貸款利率的管制全面放開。圖:四大行不良貸款率圖：四大行不良貸款率離差程度利率市場化的推進使商業(yè)銀行競爭加劇。在放開存貸款利率以前，商業(yè)銀行依靠3%左右利差的利息收入可以實現(xiàn)盈利目標(biāo)，銀行業(yè)務(wù)不需要過多考慮業(yè)務(wù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)型。而利率市場化改革帶來了金融業(yè)的過度競爭。一方面，銀行業(yè)間競爭激烈，在利率市場化改革初期，各商業(yè)銀行尤其是中小型規(guī)模的商業(yè)銀行，業(yè)務(wù)產(chǎn)品同質(zhì)化嚴(yán)重，在非價格競爭有限的情況下，價格競爭加劇，容易引發(fā)惡性競爭。另一方面，利率市場化促進了一批非銀行金融機構(gòu)的誕生，信托、證券、保險公司等為企業(yè)提供了更多豐富可選的融資方式，使企業(yè)對銀行貸款依賴程度降低。丁曄虎.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的成因及對策分析[J].財會學(xué)習(xí),2015(15):23-24.丁曄虎.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的成因及對策分析[J].財會學(xué)習(xí),2015(15):23-24.利率市場化的推進使商業(yè)銀行信用風(fēng)險增大。商業(yè)銀行以高存款利率和低貸款利率占據(jù)價格優(yōu)勢吸引資金，企業(yè)與個人會更傾向于向商業(yè)銀行貸款。然而，商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)也隨之增加。在利率市場化改革以后，除了服務(wù)于大型企業(yè)外，針對中小企業(yè)客戶商業(yè)銀行也能以靈活的定價機制提供服務(wù)。一方面由于經(jīng)濟下行實體經(jīng)濟不景氣，許多中小企業(yè)相較大型企業(yè)風(fēng)險敏感度更高，不能按時償還銀行貸款，造成銀行不良資產(chǎn)數(shù)量增加；另一方面由于商業(yè)銀行內(nèi)部風(fēng)險管理機制不到位，沒有平衡收益與風(fēng)險，造成投資損失與不良貸款處理不及時、不到位。錢春麗.利率市場化、信貸行為與城市商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)[D].互聯(lián)網(wǎng)金融對銀行貸款風(fēng)險的影響我國的互聯(lián)網(wǎng)金融從互聯(lián)網(wǎng)支付業(yè)務(wù)開始發(fā)展，到傳統(tǒng)金融機構(gòu)與知名的互聯(lián)網(wǎng)公司在金融服務(wù)范疇開始嘗試合作，都在不斷推動我國金融體系的積極變革，同時，也對貸款風(fēng)險帶來了潛移默化的影響。互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展的突飛猛進，確實對傳統(tǒng)金融行業(yè)的消費信貸產(chǎn)生很大的擠出效應(yīng)。P2P等互聯(lián)網(wǎng)金融信貸流程相對商業(yè)銀行十分簡捷，而商業(yè)銀行信貸其按照銀監(jiān)會的貸款新規(guī)來算，至少包括了貸前、貸中和貸后的調(diào)查、審查、管理和新的貸款申請、受理、風(fēng)險評價等共9個部分，此類環(huán)節(jié)、流程都是商業(yè)銀行控制信貸風(fēng)險的重要保障，然而這些流程在現(xiàn)今互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展、沖擊的情況下，針對多數(shù)個人、微小貸款群體卻不具有優(yōu)勢，小微貸款群體希望能夠更為便捷地獲得融資，而不是層層審核，重重關(guān)卡，資金還不能到位。商業(yè)銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的目標(biāo)客戶群體還是集中在大型企業(yè)融資，隨著越來越多的小微信貸、互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展，部分銀行在2015年也加入了網(wǎng)貸行業(yè)，進一步實現(xiàn)金融創(chuàng)新。受互聯(lián)網(wǎng)金融更為自動化的億信息數(shù)據(jù)技術(shù)為基礎(chǔ)的管理模式的啟發(fā)，部分銀行開始針對小微信貸進行管理模式的金融創(chuàng)新，嘗試打造新型的微小貸款風(fēng)險控制模式，也許能簡化相應(yīng)流程、節(jié)省監(jiān)管成本，擴張商業(yè)銀行的小微信貸業(yè)務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)以其簡潔高效靈活獲得越來越的融資者的青睞，盡管當(dāng)前傳統(tǒng)模式的消費信貸在社會生活中仍然占據(jù)主體位置，但互聯(lián)網(wǎng)金融的加速發(fā)展已有與之天下分羹之勢。傳統(tǒng)銀行信貸日益看到互聯(lián)網(wǎng)金融的優(yōu)勢和巨大效益，在改善自身服務(wù)水平的基礎(chǔ)上，也積極探索在互聯(lián)網(wǎng)方向進行的延伸服務(wù)。傳統(tǒng)消費信貸機構(gòu)繼續(xù)加大互聯(lián)網(wǎng)金融的投入和創(chuàng)新力度，在小微化、即時化、線上化方面下了很大氣力。圖：互聯(lián)網(wǎng)消費金融放貸規(guī)模及增幅圖：銀行業(yè)不良貸款總額及增幅源于商業(yè)銀行的貸款風(fēng)險影響因素 信貸管理體制不健全信貸體制與經(jīng)營管理目前尚有許多問題與不足。最大的問題就是辦事效率較低。周炯成.商業(yè)銀行對中小企業(yè)貸款的風(fēng)險管理研究[J].財經(jīng)界,2020,000(001):110-111.周炯成.商業(yè)銀行對中小企業(yè)貸款的風(fēng)險管理研究[J].財經(jīng)界,2020,000(001):110-111.其次，直接貴任人責(zé)任淡化。按照新的信貸經(jīng)營管理體制,將信貸管理責(zé)任人分為主責(zé)任人和經(jīng)辦責(zé)任人,但著重強調(diào)的是主責(zé)任人，忽視了直接責(zé)任人。以超支行權(quán)限的貸款的為例一些行實行審批權(quán)上收后,大部分貸款都超支行權(quán)限,按照總行統(tǒng)一規(guī)定,調(diào)查主責(zé)任人是支行客戶部負責(zé)人,審查主責(zé)任人是支行行長或經(jīng)授權(quán)的副行長,審批主責(zé)任人是上級行有權(quán)審批人,經(jīng)營主責(zé)任人為支行行長或經(jīng)授權(quán)的副行長。顧名思義,主責(zé)任人就是對信貸管理承擔(dān)主要責(zé)任的人。但以上主責(zé)任人既不直接進行貸前調(diào)查評估,又不負責(zé)貸款材料的具體審查,也不直接負責(zé)對客戶的信貸管理。也就是說,主責(zé)任人都不是第一責(zé)任人。按照目前的主責(zé)任人制度,一個支行辦理的所有超權(quán)限信貸業(yè)務(wù)都是以這幾個人為主責(zé)任人。這在實際上就成了一種空泛的責(zé)任。因為,貸款的責(zé)任追究一般都是逐筆認(rèn)定和追究的,如果一個人承擔(dān)的責(zé)任份額太多,事實上就很難追究責(zé)任,特別是賠償責(zé)任。但是,因為主責(zé)任人的設(shè)立,就使得事實上應(yīng)承擔(dān)主要責(zé)任的貸款調(diào)查、審查和經(jīng)營管理的直接責(zé)任人的具體經(jīng)辦人的責(zé)任意識和責(zé)任份額淡化,不利于強化貸款責(zé)任管理。因此,主責(zé)任人的提法的操作方式還值得商榷。最后，信貸業(yè)務(wù)隊伍薄弱。銀行信貸隊伍的整體素質(zhì)是偏低的,在縣級支行信貸力量更顯薄弱。在一個支行里,真正能熟練操作信貸業(yè)務(wù),能對客戶進行較為準(zhǔn)確的調(diào)查、分析、評估的信貸人員很少,有的一個支行甚至找不出一、二個來。造成信貸力量薄弱的原因,除了信貸業(yè)務(wù)技術(shù)要求高而基層行行員整體知識水平偏低的歷史客觀原因外,還與銀行近年來對提高信貸隊伍素質(zhì)投人不足,系統(tǒng)性培訓(xùn)少,激勵措施不到位,向基層行補充人才缺乏等決策層面的因素有關(guān)。過去,一個支行的信貸骨干力量主要集中在信貸科,可以集中調(diào)配使用。張雪凈.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素研究[J].2016.張雪凈.我國商業(yè)銀行不良貸款影響因素研究[J].2016.圖：銀行業(yè)違約案件數(shù)量借貸雙方信息不對稱信息不對稱導(dǎo)致借款人與銀行之間惜貸現(xiàn)象的產(chǎn)生。銀行缺乏對借款人真實的經(jīng)營和財務(wù)狀況的了解。借款人對自己的信用水平、償債能力、經(jīng)營狀況和財務(wù)狀況非常了解。銀行提供的貸款利率是社會風(fēng)險度的平均值。這樣就會產(chǎn)生逆向選擇問題，風(fēng)險低的借款人覺得利率太高不愿意貸款，風(fēng)險高的借款人卻積極地尋求貸款。何振盟.論述信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版),2016(21).貸款銀行單憑借款人的財務(wù)資料很難判斷誰是風(fēng)險低的借款人，誰是風(fēng)險高的借款人，而且有些風(fēng)險高的借款人為了取得貸款，向貸款銀行隱瞞真實情況，更有甚者提供虛假信息，提供給銀行的是虛假的財務(wù)報表。當(dāng)銀行難以正確判斷時，就會拒絕借款人的請求。商業(yè)銀行和借款人之間重復(fù)博弈的結(jié)果導(dǎo)致產(chǎn)生“惜貸”和“慎貸”何振盟.論述信息不對稱對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版),2016(21).不良貸款問題在做出貸款決策時，銀行最關(guān)心的是借款歸還問題。然而銀行對借款人的情況了解始終是有限的，在貸款發(fā)放之后，一些不良借款者欠貸、賴貸、逃貸，難以歸還貸款，這就會產(chǎn)生不良貸款，銀行同時會遭受經(jīng)濟損失。源于借款人的貸款風(fēng)險影響因素銀行借款的融資偏好風(fēng)險偏好是目前國際銀行界普遍采用的一種風(fēng)險控制手段，一般是由銀行所有者（即股東）確認(rèn)、并對經(jīng)營管理者（即高級管理層）提出的管理要求，主要體現(xiàn)為股東對于銀行經(jīng)營的安全性與盈利性之間的一種平衡。風(fēng)險偏好決定了銀行的經(jīng)營風(fēng)格，是引導(dǎo)銀行發(fā)展方向和路徑的指南，是銀行風(fēng)險管理的核心和關(guān)鍵，是實施全面風(fēng)險管理的重要內(nèi)容。“風(fēng)險偏好”一詞首次出現(xiàn)在２００８年９月銀監(jiān)會印發(fā)的《商業(yè)銀行內(nèi)部評級體系監(jiān)管指引》第二百四十二條中，要求“內(nèi)部評級結(jié)果和風(fēng)險參數(shù)估計值應(yīng)作為商業(yè)銀行確定風(fēng)險偏好和制定風(fēng)險戰(zhàn)略的基礎(chǔ)”，但銀監(jiān)會未對風(fēng)險偏好的概念加以闡述。銀行的風(fēng)險偏好主要是由銀行的所有者來決定，不同的所有者有不同的戰(zhàn)略目標(biāo)和價值取向，一般可分為進取型、穩(wěn)健型和保守型三類。進取型的銀行愿意承擔(dān)相對較高的風(fēng)險，換取高的回報；穩(wěn)健型的銀行希望承擔(dān)適度的風(fēng)險換取適度的回報；保守型的銀行則只愿意承擔(dān)相對較低的風(fēng)險，相應(yīng)獲得自身可接受的回報率。可以從銀行的長短期借款看出銀行的偏好，短期借款顯示銀行風(fēng)險偏好為傾向于保守型，長期借款則顯示銀行風(fēng)險偏好傾向于進取型。銀行的風(fēng)險偏好是一個完整的體系，是銀行風(fēng)險管理乃至經(jīng)營活動的指南，風(fēng)險偏好的設(shè)定必須涵蓋各類風(fēng)險類別，深入各個業(yè)務(wù)層次，并且需要通過政策制度、授權(quán)管理、限額管理、績效考核等手段自上而下的分解并及時有效的傳導(dǎo)到各個部門、業(yè)務(wù)單元和人員中去。銀行的風(fēng)險偏好可劃分為全行層面和具體執(zhí)行層面兩個層次。在全行層面，主要在于風(fēng)險承擔(dān)總量、經(jīng)營風(fēng)險的選擇、資產(chǎn)質(zhì)量控制目標(biāo)、期望的收益率目標(biāo)。借款人的道德風(fēng)險借款人功利性的自私欲望也是導(dǎo)致其道德風(fēng)險行為發(fā)生的內(nèi)在根源道德風(fēng)險作為決策者行為心理長期積累和演化的結(jié)果，其產(chǎn)生的過程往往還與某些人為不可控的客觀因素密切相關(guān)，這其中最為重要的兩個客觀因素是:信息的不對稱性以及借貸雙方所簽訂代理契約的不完備性。銀行貸款中的事前道德風(fēng)險指的是由于借款人借到款前隱藏個人真實還款能力的相關(guān)信息以及虛報貸款用途等行為而對貸款人產(chǎn)生的負面影響。李恪.N城市商業(yè)銀行信貸風(fēng)險識別方法研究[D].2020.李恪.N城市商業(yè)銀行信貸風(fēng)險識別方法研究[D].2020.對于上述道德風(fēng)險，銀行可以構(gòu)建一個完善的個人信用評級、嚴(yán)格客戶準(zhǔn)入原則、調(diào)查借款人的還款能力、重點開發(fā)風(fēng)險低，潛力大的客戶群體、控制貸款用途、建設(shè)高效的懲戒體系、加強對抵押物和保證人的審查等措施予以防范。結(jié)論在本論文分析了商業(yè)銀行貸款風(fēng)險影響因素后，筆者認(rèn)為商業(yè)銀行貸款風(fēng)險所暴露出