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【摘 要】 本文给出我国贷款信用风险评价的数学模型，并对我国的贷款总体风险进行定量研究。本文选取了收入结构、银行绩效与风险测度、资产结构三个方面的变量。其次，我们建立了控制变量与其余两个变量之间的面板回归模型，发现收入多元化指标 DIV、存款规模与贷款风险呈正相关关系，财务杠杆、资产增长率、贷款规模与银行贷款的风险呈负相关关系。最后，我们对面板回归模型进行平稳性检验，发现面板数据存在协整关系，即通过检验。
【关键词】 贷款信用风险 面板回归模型 平稳性检验
一、引言
银行贷款是现代主要融资主要模式之一，其规模远大于股票投资，商业银行贷款风险监控日益为各国政府和世界经济组织所重视，而它风险所彰显出来的严重后果成为企业银行债务的主因，为世人所公认和给人们前所未有恐惧。银行贷款数据丰富，经济信息丰富。对数据进行处理，获取经济信息，是经济学理论的共同之处，也是正确评估风险的基础。这也是预测和预防各种债务风险危机的前提。 本文试图对于各种抵押贷款的数据进行分析对其风险进行定量研究。对风险进行量化，对各种抵押贷款风险量化值进行计算，并根据国家的宏观数据，获取商业银行贷款风险的主要因素，给出了贷款评估风险评估的数学模型。我国贷款总体风险的定量研究。通过查找文献发现，银行的贷款风险主要来自于借款人不可能按原定的贷款协议按时偿还的贷款本息而形成的不良贷款。
二、变量的选择
目前国内外对企业有很多多元化度量的方式，常用的有赫芬达尔-赫希曼置数、熵指数以及鲁梅尔特分类法等等。由于商业银行是一种特殊金融机构提供主要是金融产品和服务，不是直接生产其他产业的产品。银行的多元化经营最终体现在银行的收入变化上。因此本文借鉴鲁梅尔特多元化分类法，来做相对比重的衡量。
（一）收入结构变量的选择
本文选取衡量收入结构多元化[1]的指标主要有两项：
1、净利息收入和非利息收入。定义为：
2、收入多元化指标DIV。参照Morgan and Samolyk（2003），Stiroh and Rumble（2003），Thomas（2002）[2]依据营业收入分解为净利息收入和非利息收入两部分提出的HHI指数公式，我们定义收入多元化指标DIV如下：
（二）绩效指标与风险测度变量的选择
本文选取银行绩效指標主要有两项：权益回报率和资产回报率；风险测度指标也有两项：风险调整资产回报率和风险调整权益回报率。
其中定义：
三、建立面板回归模型
由于借鉴Stiroh（2004）、Stiroh and Rumble（2006）等人的相关研宄，构建面板回归模型分析非利息收入占营业收入的比重、多元化指数和其他诸如规模、杠杆、业务导向等控制变量对银行贷款风险的影响。基准模型如下：
四、求解面板回归模型
对变量X与做相关性分析，得到下图相关性图：
从表格中可以现在发现自变量GROWTH、DEPOSIT、LOANS、EQUITY对于银行贷款不良率的影响都比较大，所以依据基准模型，得到一个基本的方程：
从输出的模型摘要看，调整后的R平方值为0.879，可以看出该拟合程度较好，输出的模型是可信的。
五、面板回归模型的平稳性检验
对面板数据进行平稳性检验。根据单根检验的结果，除了LOANS、EQUITY和EPOSIT三个变量外，其他数据都是平稳的，而这三个数据是非平稳的，但一阶差分序列都是平稳的，满足协整检验的前提。检验结果表明存在协整关系。
【参考文献】
[1] 王济川， 郭志刚. Logistic 回归模型――方法与应用[M]. 高等教育出版社， 2001
[2] 姚宏刚.个人住房抵押贷款风险评估实证研究[D].成都：电子科技大学， 2006.6.2
[3] 张玲， 张桂林. 信用风险评估方法发展趋势[J]. 预测， 2000， （4）： 72-75
[4] 谢冰.商业银行不良贷款的宏观经济影响因素分析[J].财经理论与实践（双月刊）， 2009.11.30，（162）：23-25.
[5] 黄国妍.商业银行收入结构与银行风险研究[D].华东师范大学， 2014.
作者简介：应思源（1996.11.03），女，汉，福建南平，福建师范大学经济学院金融学研究生，金融风险管理，福建师范大学。
【关键词】 贷款信用风险 面板回归模型 平稳性检验
一、引言
银行贷款是现代主要融资主要模式之一，其规模远大于股票投资，商业银行贷款风险监控日益为各国政府和世界经济组织所重视，而它风险所彰显出来的严重后果成为企业银行债务的主因，为世人所公认和给人们前所未有恐惧。银行贷款数据丰富，经济信息丰富。对数据进行处理，获取经济信息，是经济学理论的共同之处，也是正确评估风险的基础。这也是预测和预防各种债务风险危机的前提。 本文试图对于各种抵押贷款的数据进行分析对其风险进行定量研究。对风险进行量化，对各种抵押贷款风险量化值进行计算，并根据国家的宏观数据，获取商业银行贷款风险的主要因素，给出了贷款评估风险评估的数学模型。我国贷款总体风险的定量研究。通过查找文献发现，银行的贷款风险主要来自于借款人不可能按原定的贷款协议按时偿还的贷款本息而形成的不良贷款。
二、变量的选择
目前国内外对企业有很多多元化度量的方式，常用的有赫芬达尔-赫希曼置数、熵指数以及鲁梅尔特分类法等等。由于商业银行是一种特殊金融机构提供主要是金融产品和服务，不是直接生产其他产业的产品。银行的多元化经营最终体现在银行的收入变化上。因此本文借鉴鲁梅尔特多元化分类法，来做相对比重的衡量。
（一）收入结构变量的选择
本文选取衡量收入结构多元化[1]的指标主要有两项：
1、净利息收入和非利息收入。定义为：
2、收入多元化指标DIV。参照Morgan and Samolyk（2003），Stiroh and Rumble（2003），Thomas（2002）[2]依据营业收入分解为净利息收入和非利息收入两部分提出的HHI指数公式，我们定义收入多元化指标DIV如下：
（二）绩效指标与风险测度变量的选择
本文选取银行绩效指標主要有两项：权益回报率和资产回报率；风险测度指标也有两项：风险调整资产回报率和风险调整权益回报率。
其中定义：
三、建立面板回归模型
由于借鉴Stiroh（2004）、Stiroh and Rumble（2006）等人的相关研宄，构建面板回归模型分析非利息收入占营业收入的比重、多元化指数和其他诸如规模、杠杆、业务导向等控制变量对银行贷款风险的影响。基准模型如下：
四、求解面板回归模型
对变量X与做相关性分析，得到下图相关性图：
从表格中可以现在发现自变量GROWTH、DEPOSIT、LOANS、EQUITY对于银行贷款不良率的影响都比较大，所以依据基准模型，得到一个基本的方程：
从输出的模型摘要看，调整后的R平方值为0.879，可以看出该拟合程度较好，输出的模型是可信的。
五、面板回归模型的平稳性检验
对面板数据进行平稳性检验。根据单根检验的结果，除了LOANS、EQUITY和EPOSIT三个变量外，其他数据都是平稳的，而这三个数据是非平稳的，但一阶差分序列都是平稳的，满足协整检验的前提。检验结果表明存在协整关系。
【参考文献】
[1] 王济川， 郭志刚. Logistic 回归模型――方法与应用[M]. 高等教育出版社， 2001
[2] 姚宏刚.个人住房抵押贷款风险评估实证研究[D].成都：电子科技大学， 2006.6.2
[3] 张玲， 张桂林. 信用风险评估方法发展趋势[J]. 预测， 2000， （4）： 72-75
[4] 谢冰.商业银行不良贷款的宏观经济影响因素分析[J].财经理论与实践（双月刊）， 2009.11.30，（162）：23-25.
[5] 黄国妍.商业银行收入结构与银行风险研究[D].华东师范大学， 2014.
作者简介：应思源（1996.11.03），女，汉，福建南平，福建师范大学经济学院金融学研究生，金融风险管理，福建师范大学。