摘 要

不良贷款是影响银行金融稳定性的一个重要因素，一直以来备受关注。2008年国际金融危机之后，各个国家都暴露出了原来的结构性问题，在处理这些问题的时候，都发现了有银行不良贷款率的上升，且保持着持续上升的趋势。

我们发现各银行不良贷款的上升趋势存在着明显的空间相关性，故本文旨在通过对我国国有银行的不良贷款进行空间统计研究，分析其差异性和空间相关性，并有针对性地提出相关建议。本文运用方差分析模型中的一般线性模型和混合线性模型、空间相关性模型和空间计量模型，对中国工商银行、中国建设银行和中国农业银行2010-2015年长江三角洲、珠江三角洲、环渤海地区、中部地区、西部地区、东北地区和境外及其他七个区域的不良贷款数据进行研究分析。其中，一般线性模型和混合线性模型的检验过程用SPSS软件实现，用R语言软件进行了空间相关性检验中的全局检验和局域检验，用MATLAB软件实现了OLS残差空间相关性检验并对数据进行了空间滞后回归和空间误差回归。

结果表明，中国工商银行、中国建设银行和中国农业银行的不良贷款均有显著的空间相关性，其中中国工商银行和建设银行的不良贷款呈空间正相关，中国农业银行的不良贷款呈空间负相关。并且三大银行总贷款对不良贷款均有显著的空间正相关性，仅中国建设银行的客户存款与不良贷款存在显著的空间负相关性。

关键词：不良贷款；方差分析；空间相关性；Moran’s I；空间滞后模型

Abstract

Non-Performing loan is an important factor affecting the financial stability of the bank, which has been paid much attention. After the 2008 international financial crisis, various countries are exposed out of the original structural problems.During dealing with these problems, we find the bank non-performing loan ratio increased and maintained a rising trend.

We also find that the rising trend of the non-performing loan of the banks has obvious spatial correlation.Therefore,this paper aims to analyse the non-performing loan of state-owned banks in China based on spatial statistic analysis,the diversity and spatial correlation,and put forward relevant suggestions and measures. By means of variance analysis model of the general linear model and linear mixed model, spatial correlation and spatial econometrics model,we research and analyze the non-performing loan data of Industrial and Commercial Bank of China, China Construction Bank and Agricultural Bank of China in the Yangtze River Delta,Pearl River Delta and ring Bohai Sea region,central region,western region,Northeast China and overseas and other seven regional.Among them,we use SPSS software to achieve the inspection process of general linear model and linear mixed model,use R language software to proceed the spatial correlation test,the global inspection and the local inspection,use MATLAB software to realize the OLS residuals spatial correlation test,the spatial lag regression and spatial error regression.

The result shows that the bank and area factors both have significant correlation with non-performing loans.The non-performing loan of the Industrial and Commercial Bank of China and China Construction Bank has positive spatial autocorrelation,while it has negative correlation in Agricultural Bank of China.And the total loans of the three major banks have a significant positive correlation with the non-performing loans,only the customer deposits of China Construction Bank has significant negative correlation with the non-performing loans.

Key Words:non-Performing Loan; analysis of variance; spatial correlation; Moran’s I; spatial

lag model

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究的目的及意义 1

1.2 背景分析 1

1.3 国内外研究现状综述及评价 2

第2章 基于方差分析模型的不良贷款差异性分析 4

2.1原始数据的描述性统计分析 4

2.2 一般线性模型 7

2.2.2 结果与分析 8

2.2.3 模型的缺点及改进 8

2.3 混合线性模型 9

2.3.1模型的理论及方法 9

2.3.2 混合效应模型的结果分析 9

第3章 空间建模过程及模型改进 12

3.1空间相关性检验的思想及方法 12

3.1.1 空间权重矩阵 12

3.1.2 全局空间相关性检验 12

3.1.2 局域空间相关性检验 12

3.2 空间自相关检验的结果与分析 14

3.3 不良贷款的空间计量模型分析 16

3.3.1 空间计量模型的理论及方法 16

3.3.2 检验结果及分析 17

第4章 总结 20

4.1 结论与建议 20

4.2 创新点及展望 20

参 考 文 献 22

致 谢 23

第1章 绪论

1.1 研究的目的及意义

不良贷款(Non-Performing Loan) ，亦指非正常贷款或有问题贷款，是指借款人未能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息，或者已有迹象表明借款人不可能按原定的贷款协议按时偿还商业银行的贷款本息而形成的贷款。

不良贷款是影响银行金融稳定性的一个重要因素，一直以来备受关注。不良贷款对银行的运营有着严重的负面影响，不仅有可能影响银行体系的稳定，还可能削弱银行业对经济发展的支持作用。所以化解不良贷款便成为了各个国家预防金融风险、促进经济发展的重要举措和途径。由于体制和政策上的种种原因，巨大规模的不良贷款额在我国的整个金融系统中存在着，使得我国银行业潜在着很大的风险和隐患。数据显示，2015年第一季度的商业银行不良贷款余额高达9825亿之多，与2014年第四季度相比增加了1399亿，连续14个季度均处于上升状态；该季度的不良贷款率为1.39%，与年初比上升了0.15%。如何做到有效遏制不良贷款的快速增长对于银行体系稳健发展至关重要。

研究银行不良贷款的差异将有利于对这些因素进一步分析，找出影响银行不良贷款存在的原因，根据现实问题找出具有针对性的解决方案，使商业银行金融体系稳健发展，促进区域间经济发展。

1.2 背景分析

改革开放之后，我国经济飞速发展，人们的物质文化生活水平也大大地提高。商业银行成为了人们生活中必不可少的行业。贷款为商业银行的主要经营内容之一，而随着时代的发展与进步，不良贷款也渐渐出现。