某银行不良贷款的成因分析

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1、某银行不良贷款的成因分析某家大型银行有多家分行,近年来,该银行的贷款额平稳增长,但不良贷款额也有较大比例的提高。为弄清楚不良贷款形成的原因,我希望利用银行业务的有关数据建立模型做些定量分析,找出控制不良贷款的办法,有关数据见附表。首先,我们对什么是不良贷款做一界定:不良贷款是指出现违约的贷款。一般而言,借款人若拖延还本付息达三个月之久,贷款即会被视为不良贷。其次,贷款余额是指截止到某一日以前商业银行已发放的贷款总和。然后,从银行业务和某些相关资料得知,不良贷款的数额大致和各项贷款余额、本年累计应收贷款、贷款项目个数和本年固定资产投资额有关。该银行共有25

2、家分行。首先,我先对这几个变量和因变量做一个散点图,以便初步确定回归模型的形式。通过做y、x1、x2、x3、x4的散点图知道,几个变量基本都是呈线性趋势增长,所以可以建立线性模型。注:y表示不良贷款,x1表示各项贷款余额(亿元),x2表示本年累计应收贷款(亿元),x3表示贷款项目个数,x4表示本年固定资产投资额(亿元)。首先做y关于所有变量的回归,所得结果如下:VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  C-1.0216400.782372-1.3058230.20647X10.0400390.010434

3、3.8374950.0010X20.1480340.0787941.8787380.0749X30.0145290.0830330.1749830.8629X4-0.0291930.015073-1.9367690.0670R-squared0.797604    Meandependentvar3.728000AdjustedR-squared0.757125    S.D.dependentvar3.609307S.E.ofregression1.778752    Akaikeinfocriterion4.166558Sumsquaredresid

4、63.27919    Schwarzcriterion4.410333Loglikelihood-47.08197    F-statistic19.70404Durbin-Watsonstat2.625709    Prob(F-statistic)0.000001可见,x3、x2、x4的系数都不是显著的,回归模型的可决系数R-squared达到0.797604,可认为回归模型整体是显著的。由于个别的系数不显著,没有通过检验,且变量x3的p值最大,可以首先将解释变量x3从模型中剔除,然后做y对其余三个变量的回归。回归结果如下:VariableCoef

5、ficientStd.Errort-StatisticProb.  C-0.9716050.711240-1.3660710.1864X10.0410390.0085254.8140000.0001X20.1488580.0768171.9378380.0662X4-0.0285020.014206-2.0062640.0579R-squared0.797294    Meandependentvar3.728000AdjustedR-squared0.768336    S.D.dependentvar3.609307S.E.ofregression1

6、.737213    Akaikeinfocriterion4.088088Sumsquaredresid63.37607    Schwarzcriterion4.283108Loglikelihood-47.10109    F-statistic27.53279Durbin-Watsonstat2.596015    Prob(F-statistic)0.000000从上表可看出,x2、x4的系数依旧不显著,R-squared为0.797294,模型整体是显著的。再将x2从模型中剔除。再做一次回归。7VariableCoefficientStd.E

7、rrort-StatisticProb.  C-0.4434240.696865-0.6363120.5311X10.0503320.0074776.7316070.0000X4-0.0319030.014954-2.1333680.0443R-squared0.761046    Meandependentvar3.728000AdjustedR-squared0.739323    S.D.dependentvar3.609307S.E.ofregression1.842787    Akaikeinfocriterion4.172601Sumsqu

8、aredresid74.70897    Schwarzcriterion4.3

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