PAGEIVPAGE摘要銀行是我國金融系統(tǒng)的重要組成部分，銀行體系的穩(wěn)定關(guān)系到整個國民經(jīng)濟的正常穩(wěn)健運營。隨著我國金融創(chuàng)新的推進及銀行業(yè)務(wù)市場化、國際化的不斷深入，銀行所面臨的經(jīng)營環(huán)境發(fā)生了很大的變化，各類資產(chǎn)的波動性明顯加大，銀行所面臨的風險更加地多元化，亟需在風險政策上做出科學的、前瞻性的安排。歷史上屢屢爆發(fā)的金融危機使人們充分意識到，僅僅針對正常市場條件下的風險管理是遠遠無法滿足銀行對風險管理的內(nèi)部控制要求，商業(yè)銀行在遭遇不利的壓力沖擊時可能會蒙受巨大的損失。為此，本文將宏觀壓力測試的方法引入到商業(yè)銀行信用風險管理中。本文采用描述性統(tǒng)計方法對變量進行統(tǒng)計分析；其次，采用ADF檢驗方法對樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行檢驗，并在此基礎(chǔ)上進行協(xié)整檢驗；再次，利用逐步回歸法導入并篩選宏觀經(jīng)濟指標；最后，運用Logistic模型與Wilson模型進行回歸分析。關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；信用風險；宏觀壓力測試

AbstractBankisanimportantpartofChina'sfinancialsystem,thestabilityofthebankingsystemisrelatedtothenormaloperationofthenationaleconomy.WiththeadvanceandbankingmarketizationandinternationalizationofChina'sfinancialinnovationunceasingly,hasundergonegreatchangesinbankingbusinessenvironment,thevolatilityofvariousassetincreaseobviously,therisksfacedbythebanktomakeamorediversified,forward-lookingandscientificarrangementinriskpolicy.Thehistoryoffrequentoutbreakofthefinancialcrisismakepeopleaware,onlyfortheriskmanagementundernormalmarketconditionsisfarunabletomeetthebankriskmanagementandinternalcontrolrequirements,commercialbanksmaysufferhugelossesintheencounterunfavorableimpactpressure.Therefore,thispaperintroducesthemethodofmacrostresstestingintothecreditriskmanagementofcommercialbanks.Inthispaper,usingthedescriptivestatisticalmethodtoanalyzethevariables;secondly,byusingtheADFtestmethodtoteststationarityofthesampledata,andbasedoncointegrationtest;thirdly,usingthemethodofstepwiseregressionandscreeningintomacroeconomicindicators;finally,usingtheLogisticmodelandWilsonmodelregressionanalysis.Keywords:CommercialBank;creditrisk;macrostresstest

目錄摘要 IAbstract II第一章前言 1第二章商業(yè)銀行信用風險宏觀壓力測試理論基礎(chǔ) 12.1經(jīng)濟周期理論 12.2金融脆弱性理論 1第三章基于宏觀壓力測試的商業(yè)銀行信用風險度量模型 23.1Logistic模型 23.2Wilson模型 2第四章商業(yè)銀行信用風險宏觀壓力測試實證分析 34.1宏觀壓力測試模型構(gòu)建 34.2變量選擇 44.2.1因變量選擇 44.2.2自變量初步選擇 54.3數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)來源 64.3.1樣本區(qū)間的選擇 64.3.2數(shù)據(jù)處理 64.3.3數(shù)據(jù)來源 74.4實證分析 74.4.1描述性統(tǒng)計 74.4.2平穩(wěn)性檢驗 84.4.3指標篩選 94.4.4回歸結(jié)果分析 124.4.5宏觀壓力測試結(jié)果分析 14第五章結(jié)論與政策建議 175.1結(jié)論 175.1.1商業(yè)銀行信用風險與宏觀經(jīng)濟因素關(guān)系緊密 175.1.2我國商業(yè)銀行體系抵御重大宏觀經(jīng)濟沖擊的能力不足 185.1.3商業(yè)銀行信用風險抵御能力呈現(xiàn)差異化特點 185.2政策建議 185.2.1對商業(yè)銀行的建議 185.2.2對金融監(jiān)管機構(gòu)的建議 20參考文獻 21致謝 23PAGE23第一章前言隨著金融業(yè)務(wù)的創(chuàng)新，銀行間的業(yè)務(wù)往來日趨頻繁，形成了復雜的債務(wù)關(guān)系。一旦其中一家銀行失去了流動性風險，不僅會影響到儲戶和借款人，還會影響到與業(yè)務(wù)相關(guān)的其他銀行，從而導致在經(jīng)濟運行中出現(xiàn)的債務(wù)鏈條斷裂，引發(fā)“多米諾骨牌效應(yīng)”，而且負面影響具有乘數(shù)放大效應(yīng)，使得部分銀行發(fā)生危機后引發(fā)與它們關(guān)聯(lián)較多的機構(gòu)陷入困境，最終釀成銀行體系的危機。雖然在這次次貸危機中中國金融業(yè)損失較少，但其最主要的原因是由于中國資本的嚴格管制，隨著中國加入WTO后，金融業(yè)逐步對外開放，加劇了銀行風險防范的難度。銀行不僅要防控國內(nèi)風險，也要警惕國際金融風險的傳染。探討銀行在與其有債務(wù)關(guān)聯(lián)的銀行喪失清償能力時，自身能否抵御風險，對風險進行預(yù)警，及如何采取有效措施提高風險防控能力具有重要意義。第二章商業(yè)銀行信用風險宏觀壓力測試理論基礎(chǔ)宏觀壓力測試的基本思路是在經(jīng)濟繁榮或復蘇階段的基礎(chǔ)上研究經(jīng)濟衰退或蕭條階段的風險暴露情況。所以本文通過經(jīng)濟周期理論與金融脆弱性理論將商業(yè)銀行信用風險與宏觀壓力測試有機結(jié)合，對商業(yè)銀行信用風險開展宏觀壓力測試。2.1經(jīng)濟周期理論經(jīng)濟周期是周期性經(jīng)濟擴張的一種現(xiàn)象，是經(jīng)濟運行中經(jīng)濟收縮和循環(huán)交替的一種現(xiàn)象?，F(xiàn)代宏觀經(jīng)濟學運用四階段的方法將經(jīng)濟周期分為四個階段:繁榮、衰退、蕭條和復蘇。經(jīng)濟周期的特點主要是國民生產(chǎn)總值、總收入和總就業(yè)的波動，具體表現(xiàn)為相應(yīng)指標的變化。此外，經(jīng)濟周期的波動性也反映在其他經(jīng)濟指標的變化上，比如股票價格指數(shù)、消費者價格指數(shù)、利率等等。2.2金融脆弱性理論金融脆弱性是指金融行業(yè)杠桿經(jīng)營的行業(yè)特點決定更易失敗的本質(zhì)，該理論闡述了商業(yè)銀行、不同類型企業(yè)、經(jīng)濟周期三者之間的關(guān)系。該理論認為經(jīng)濟周期開始階段商業(yè)銀行更傾向于放貸給風險較低的企業(yè)。隨著經(jīng)濟復蘇，企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績普遍上升，一些高風險的投機性企業(yè)也能獲得商業(yè)銀行的貸款許可。當經(jīng)濟步入繁榮期，低風險企業(yè)的收益不敵高風險企業(yè)，商業(yè)銀行的借款對象包含越來越多的高風險企業(yè)，而低風險企業(yè)的比重越來越低。當經(jīng)濟周期到達頂峰后勢必會出現(xiàn)下滑，高風險行業(yè)受到宏觀經(jīng)濟波動的影響率先出現(xiàn)違約，商業(yè)銀行為了降低宏觀經(jīng)濟下滑帶來的損失，會采取銀根收緊和提高利率的做法，以減少流向企業(yè)的貸款，這樣一來企業(yè)的處境雪上加霜，企業(yè)盈利能力大受影響，企業(yè)出現(xiàn)違約的概率變大，長此以往，商業(yè)銀行的不良貸款會大幅增加，如果情況嚴重有引發(fā)信貸危機的可能。第三章基于宏觀壓力測試的商業(yè)銀行信用風險度量模型對商業(yè)銀行信用風險開展宏觀壓力測試的基礎(chǔ)是量化商業(yè)銀行信用風險的指標與各宏觀經(jīng)濟因素的關(guān)系。本文根據(jù)反映商業(yè)銀行信用風險水平指標及各宏觀經(jīng)濟指標的特點，介紹兩種典型的信用風險度量模型。3.1Logistic模型Logistic模型于上世紀開發(fā)并廣泛應(yīng)用于商業(yè)銀行信貸風險評估領(lǐng)域，核心公式如下：整理可得：其中，y代表商業(yè)銀行信用風險指標，具體有貸款違約率、違約風險暴露、銀行不良貸款率及資本充足率等指標，而x1，x2，…，xm代表影響商業(yè)銀行信用風險的宏觀經(jīng)濟因子。Logistic模型最大的優(yōu)點在于嚴格保證了信用風險承壓指標始終位于0和1之間，經(jīng)轉(zhuǎn)換后的中間指標在其定義域內(nèi)嚴格單調(diào)遞增，與y具有相同的數(shù)據(jù)特征。而Logistic模型的不足之處也很明顯，只考慮變量當期值的影響，所以Logistic模型在后期研究中多作為輔助方法。3.2Wilson模型Wilson模型在研究宏觀經(jīng)濟指標與商業(yè)銀行信用風險時考慮時間維的影響，具體做法是在模型中引入滯后變量。模型形式如下：其中，yt代表信用風險指標，Xj，t代表影響商業(yè)銀行信用風險的各解釋變量。Wilson模型經(jīng)過不斷發(fā)展，加入了承壓指標的滯后項作為解釋變量之一，體現(xiàn)了商業(yè)銀行信用風險在時間維上的傳導性。隨著理論與實證研究的發(fā)展與成熟，考慮滯后變量是商業(yè)銀行信用風險宏觀壓力測試建模的趨勢，而Wilson模型是該領(lǐng)域最成熟且影響最廣泛的包含滯后變量的模型。第四章商業(yè)銀行信用風險宏觀壓力測試實證分析4.1宏觀壓力測試模型構(gòu)建本文將Wilson模型與Logistic模型結(jié)合構(gòu)建宏觀壓力測試模型，下面簡要說明原因：本文的研究方向是商業(yè)銀行信用風險與宏觀經(jīng)濟因素之間的關(guān)系并在此基礎(chǔ)上估計商業(yè)銀行處于極端經(jīng)濟沖擊時可能發(fā)生的損失，而Wilson模型建立的初衷就是用于衡量商業(yè)銀行信用風險與宏觀經(jīng)濟因素的關(guān)系，并已被廣泛應(yīng)用于各領(lǐng)域的宏觀壓力測試研究，尤其是商業(yè)銀行風險評估方面，所以說與該模型相關(guān)的理論及技術(shù)發(fā)展都很成熟。此外，Wilson模型不同于其他很多對變量要求較為嚴格的模型，Wilson模型對變量分布沒有特殊要求，模型發(fā)展成熟且可操作性強，因此深受研究學者的青睞，有大量的研究文獻可供參考學習。將Wilson模型與Logistic模型結(jié)合，主要是出于對商業(yè)銀行信用風險的主要衡量指標的考慮，自2008年以后各類商業(yè)銀行的不良貸款率都較低，與其他變量指標數(shù)值口徑相差較大，若直接引用可能會影響模型的解釋能力及回歸效果。所以用Logistic模型先將銀行不良貸款率轉(zhuǎn)換得到新因變量，確保新因變量的數(shù)值都在0到1之間，并且保證新因變量與銀行不良貸款率呈一一對應(yīng)的關(guān)系。再用該新因變量與相關(guān)宏觀經(jīng)濟變量進行回歸分析，間接反映不良貸款率與宏觀經(jīng)濟因素的關(guān)系，在這些關(guān)系的基礎(chǔ)上模擬情景沖擊對銀行不良貸款率的影響程度。具體轉(zhuǎn)換形式主要有y=ln（pd/1-pd）和y=ln（(1-pd）/pd)兩種，本質(zhì)來說沒有差別，前者與不良貸款率呈正相關(guān)，后者與不良貸款率呈負相關(guān)，本文將不良貸款率代入兩者比較發(fā)現(xiàn)，前者轉(zhuǎn)換后的中間變量為負數(shù)，而后者為正數(shù)，而正數(shù)更有利于后續(xù)研究的轉(zhuǎn)換分析，所以本文選擇第二種轉(zhuǎn)換形式。Wilson模型與Logistic模型結(jié)合后新模型的核心公式為：公式參數(shù)相關(guān)解釋：代表t年度的貸款違約率，本文以t時期的商業(yè)銀行不良貸款率代替貸款違約率，是由不良貸款率經(jīng)過Logistic函數(shù)轉(zhuǎn)換而來的新因變量。由公式（4.1）可知，該新因變量雖然不能直接反映商業(yè)銀行的信用風險水平，但與商業(yè)銀行不良貸款率呈對應(yīng)關(guān)系，并且由公式可知與之呈負相關(guān)關(guān)系；代表影響因變量的宏觀經(jīng)濟指標，t代表選取宏觀經(jīng)濟指標的時點；是回歸方程的系數(shù)，代表宏觀經(jīng)濟指標對因變量指標的影響程度；是模型中獨立同分布的隨機誤差項，屬于常數(shù)項估計參數(shù)。此外，公式（4.2）中包含了滯后變量，這樣的操作主要是綜合考慮到經(jīng)濟運行過程存在廣泛的時間滯后效應(yīng)，即各經(jīng)濟因素受到其他經(jīng)濟因素及自身前期數(shù)值的影響。4.2變量選擇4.2.1因變量選擇衡量商業(yè)銀行信用風險常用的指標主要有商業(yè)銀行貸款違約率和商業(yè)銀行不良貸款率。前者最為準確，但屬于商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)據(jù)，不對外公開，數(shù)據(jù)可獲得性低。而商業(yè)銀行不良貸款率由銀監(jiān)會公布，而且有較為詳盡的分類數(shù)據(jù)，雖然在反映商業(yè)銀行信用風險準確度方面不及貸款違約率，但是也能在較大程度上反映商業(yè)銀行信用風險的水平，再綜合本文的研究是基于我國商業(yè)銀行體系的信用風險，所以本文選擇商業(yè)銀行體系綜合不良貸款率為因變量。4.2.2自變量初步選擇關(guān)于宏觀壓力測試中宏觀經(jīng)濟變量也就是解釋變量的選取，本文主要借鑒國內(nèi)外理論分析及實證研究，并綜合考慮我國商業(yè)銀行業(yè)及我國宏觀經(jīng)濟的實際情況初步選出對商業(yè)銀行信用風險有影響的宏觀經(jīng)濟指標作為自變量的篩選對象。境外學者關(guān)于宏觀經(jīng)濟指標的選取，有大量文獻介紹。表4-1列舉幾組最常選用的指標。表4-1境外宏觀經(jīng)濟指標對比表同樣，我國學者對商業(yè)銀行信用風險壓力測試也做了大量嘗試和研究。表4-2簡要說明了我國學者關(guān)于宏觀壓力測試變量選擇的偏好。表4-2我國宏觀壓力測試自變量選擇情況通過表4-1與表4-2的比較，發(fā)現(xiàn)由于國內(nèi)外經(jīng)濟大環(huán)境存在客觀差異，所以在自變量選擇上存在一定差異，但是無一例外都將GDP作為重要變量，可見GDP是用于衡量一國經(jīng)濟狀況的重要指標，并且GDP作為商業(yè)銀行信用風險壓力測試的解釋變量，得到國內(nèi)外大量研究的支持。所以本文初步選擇國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、貸款基準利率R、居民消費價格指數(shù)CPI、上證指數(shù)SZZS、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)FP及銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS作為備選解釋變量。下面對這些備選解釋變量做簡要說明。國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP是衡量一國宏觀經(jīng)濟最重要也是最直接的經(jīng)濟指標，宏觀經(jīng)濟形勢的好與壞直接影響各經(jīng)濟部門的經(jīng)濟效益與盈利能力，而各部門的效益與盈利能力則會影響其還貸能力。居民消費價格指數(shù)CPI反映家庭購買的消費商品和服務(wù)的價格水平變動情況，常用于衡量一國的通貨膨脹情況，是重要的宏觀經(jīng)濟指標，直接影響個人貸款的償還能力。貸款利率水平直接影響貸款成本，理論上說與商業(yè)銀行不良貸款有緊密聯(lián)系，貸款利率因貸款期限分為多種，絕大多數(shù)研究都選擇一年期貸款基準利率為自變量，本文考慮到商業(yè)銀行貸款構(gòu)成中長期貸款一般數(shù)額大并且風險相對高的特點，綜合考慮短期及長期貸款利率水平。股市向來被認為是宏觀經(jīng)濟的晴雨表，股市行情直接影響上市公司的融資情況及投資者的收益情況。與證券市場相關(guān)的指標有很多，本文選擇綜合性指標之一的上證綜指作為備選自變量。考慮到本文的研究對象是商業(yè)銀行，銀行業(yè)景氣指數(shù)能較為準確地反映商業(yè)銀行業(yè)的景氣度。固定資產(chǎn)投資與經(jīng)濟增長的相關(guān)性研究一直是經(jīng)濟領(lǐng)域的核心問題之一，可見固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)是重要的宏觀經(jīng)濟指標之一。企業(yè)商品交易價格指數(shù)CGPI是反映國內(nèi)企業(yè)之間物質(zhì)商品集中交易價格變動的統(tǒng)計指標，能夠比較全面地反映通貨膨脹水平及經(jīng)濟波動水平的綜合性指標。4.3數(shù)據(jù)處理及數(shù)據(jù)來源4.3.1樣本區(qū)間的選擇銀監(jiān)會從2003年開始公布商業(yè)銀行不良資產(chǎn)相關(guān)資料，作為解釋變量之一的銀行業(yè)景氣指數(shù)從2007年開始公布。如果采用年度不良貸款率作為因變量，首先樣本量太小不符合回歸模型對樣本數(shù)的要求，其次商業(yè)銀行信用風險瞬息萬變，研究結(jié)果對商業(yè)銀行信用風險管理的指導意義不大，所以本文所有變量的樣本數(shù)據(jù)選取2007年至2014年的季度值，其中2014年包含前兩期季度值。4.3.2數(shù)據(jù)處理作為因變量的商業(yè)銀行不良貸款率與其他變量數(shù)值相差較大且前后期數(shù)據(jù)起伏很大，與模型中其他變量的匹配度較低，經(jīng)過Logistic轉(zhuǎn)換后的新因變量Y與回歸模型的匹配程度更高，轉(zhuǎn)換后Y與商業(yè)銀行不良貸款率呈負相關(guān)關(guān)系。作為自變量的GDP總量、上證指數(shù)由于原始數(shù)據(jù)數(shù)值很大與其他變量口徑相差很大不便直接研究，所以取對數(shù)處理，此外，GDP總量有明顯的季節(jié)性趨勢，在取對數(shù)之前先通過Eviews6.0軟件采用H-P濾波法進行過濾，消除季節(jié)性影響因素，處理結(jié)果詳見圖4-1。圖4-1GDP總量H-P濾波法處理結(jié)果貸款基準利率有不同形式，本文將短期貸款基準利率與長期貸款基準利率加權(quán)平均后得出綜合值作為變量值，由于我國利率水平受國家調(diào)控影響，利率變化隨機性大，有時一年內(nèi)不變，有時一個月調(diào)整多次，本文統(tǒng)一采取加權(quán)平均的處理方法，即對于當季未做調(diào)整的就取當前值，對于調(diào)整多次的，以天數(shù)為權(quán)重加權(quán)求得。其余四個自變量均無需處理可直接引用原始數(shù)據(jù)。4.3.3數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)來源包括國家統(tǒng)計局官方網(wǎng)站、銀監(jiān)會官方網(wǎng)站、中國經(jīng)濟網(wǎng)及中國人民銀行官方網(wǎng)站。其中，宏觀經(jīng)濟指標通過國家統(tǒng)計局網(wǎng)站及中國經(jīng)濟網(wǎng)手工收集整理而來；商業(yè)銀行不良貸款率及用于檢驗商業(yè)銀行信用風險抵御能力的其他輔助指標通過銀監(jiān)會官網(wǎng)及中國人民銀行官方網(wǎng)站手工收集整理而來。4.4實證分析4.4.1描述性統(tǒng)計首先對初步選擇的變量的歷史數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，結(jié)果見表4-3。表4-3宏觀經(jīng)濟變量描述性統(tǒng)計4.4.2平穩(wěn)性檢驗本文涉及的變量均為時間序列，需對其平穩(wěn)性進行檢驗。本文采用ADF檢驗法檢驗其平穩(wěn)性，具體結(jié)果見表4-4。表4-4時間序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果ADF檢驗結(jié)果表明，因變量與自變量均非平穩(wěn)序列，但都是一階單整序列，即Level水平下變量的ADF值均大于10%顯著水平下的臨界值且小于1stdifferent水平下，顯著性水平為1%、5%、10%的臨界值。所以不良貸款率與自變量可能存在協(xié)整關(guān)系，即可能存在長期均衡關(guān)系，可先直接以原始序列進行回歸分析，最后根據(jù)回歸結(jié)果分析殘差穩(wěn)定性來最終判斷是否真正存在長期均衡關(guān)系。4.4.3指標篩選考慮到本文的自變量較多且自變量多為宏觀經(jīng)濟指標，宏觀經(jīng)濟指標之間往往相互影響，很有可能存在多重共線性的問題，此外，各宏觀經(jīng)濟指標對銀行信用風險的影響及影響程度很難通過個人的主觀判斷而知。所以，本文以逐步回歸法逐個導入變量，篩選指標的同時消除了多重共線性問題。為了方便操作，分別以x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7代表國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、居民消費價格指數(shù)CPI、貸款利率R、上證指數(shù)SZZS、銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS、固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)FP及企業(yè)商品交易價格指數(shù)CGPI；以y代表銀行不良貸款率經(jīng)Logistic轉(zhuǎn)換的中間變量，具體為。商業(yè)銀行信用風險函數(shù)為：根據(jù)OLS回歸模型，得出回歸方程各系數(shù)及其他檢驗值，如表4-5所示。表4-5回歸結(jié)果從回歸結(jié)果來看，較大，，所以我們可以認為商業(yè)銀行不良貸款率與上述解釋變量間總體線性關(guān)系顯著。但解釋變量、的系數(shù)的估計參數(shù)值未能通過t檢驗，而且一些解釋變量的符號也與經(jīng)濟意義不符，值得進一步探究，并且大部分解釋變量的系數(shù)并不十分顯著，故通過這些特征我們可以認為上述解釋變量之間很可能存在多重共線性。接下來就是解決多重共線性問題，本文采用逐步回歸法解決多重共線性問題的同時也篩選出了合適的解釋變量。首先檢驗簡單相關(guān)系數(shù)，分別對、x2、x3、、x5、x6、x7兩兩做相關(guān)系數(shù)檢驗。結(jié)果如表4-6所示。表4-6相關(guān)系數(shù)檢驗結(jié)果如表4-6所示，x2與x6、x6與x7、x2與x7、x2與x3及l(fā)nx1與x6之間很可能存在高度相關(guān)性，尤其是x2與x6很可能分別與多個自變量存在高度相關(guān)性，但是相關(guān)系數(shù)檢驗并不能準確確定變量間的相關(guān)性，只作為一種檢驗手段。所以，接下來我們要通過逐步回歸法來確定合適的變量。分別做y與lnx1，x2，x3，lnx4，x5，x6，x7間的一元簡單回歸。以R2值作為評判標準，由于變量較多不一一列舉方程，僅對R2值做比較分析。具體如表4-7所示。表4-7判決系數(shù)R2統(tǒng)計結(jié)果通過比較R2值可知國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP對商業(yè)銀行不良貸款率影響最大，這與一般經(jīng)濟經(jīng)驗相符，并且這一結(jié)論也已被大量學者驗證。因此，以自變量為lnx1的一元方程為基礎(chǔ)，將其他解釋變量分別導入該方程，最終確定合適的自變量，判斷導入自變量是否為合適解釋變量的依據(jù)主要看三個方面，一是看加入新變量后回歸方程的R2值有無顯著變大；二是看加入新變量后的方程的估計參數(shù)t值是否顯著；最后還要看已確定變量估計參數(shù)的t值是否依舊顯著。如果同時滿足以上三點，該變量可以確定納入模型，否則不能；依次類推，直到確定所有的自變量為止，由于自變量較多在具體導入時可以先導入預(yù)計相關(guān)性較低的自變量?；A(chǔ)方程為：將X3導入方程（1），得導入X3后所得方程（2）的所有參數(shù)的估計系數(shù)都通過t檢驗，且R2值也顯著上升，DW值也通過檢驗。所以，判定X3為納入模型的自變量。再將自變量X2導入方程（2），得導入X2以后得到的方程R2沒有顯著變大，且X2的系數(shù)也沒有通過t檢驗，所以可以基本判斷X2不宜納入模型。再將自變量X4導入方程（2），得導入X4后得到方程（4），方程（4）的2R值沒有顯著提高，同時還降低了變量X3系數(shù)的t檢驗值，而且lnX4前面的系數(shù)值也不顯著，綜合這些因素判斷l(xiāng)nX4不應(yīng)納入模型。繼續(xù)導入X5，得導入X5得到方程（5），方程（5）的R2顯著提高，且各自變量的系數(shù)均通過t檢驗，DW值也通過檢驗，且對因變量的影響也較為顯著，所以判定X5為納入模型的自變量。導入X6，得方程（5）導入自變量X6得到的方程雖然其他檢驗指標基本通過，但是R2值沒有顯著提高，故X6不能納入模型。最后導入X7，得方程（5）導入自變量X7后R2反而略有下降，故X7也不應(yīng)納入模型。通過逐步回歸法最終篩選出lnX1、X3與X5三個解釋變量，即國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、貸款利率R及銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS，同時也驗證了多個自變量之間存在高度相關(guān)性，因為模型中包含了GDP，GDP作為最重要的宏觀經(jīng)濟指標與眾多經(jīng)濟指標存在高度相關(guān)，那些相關(guān)度較高的經(jīng)濟指標雖然也在一定程度上能夠解釋因變量，但是往往被GDP的解釋能力所覆蓋，所以存在重復解釋的狀況，所以一般以宏觀經(jīng)濟為研究背景的實證研究模型往往不會包含太多的因變量，本文的篩選結(jié)果也符合這一經(jīng)驗。4.4.4回歸結(jié)果分析將篩選出的三個自變量及因變量的滯后一期導入Wilson模型進行回歸，得到以下方程及各檢驗值，詳細結(jié)果見表4-8。表4-8回歸結(jié)果及相關(guān)檢驗下面對回歸分析結(jié)果簡要說明，首先看R2值，對于時間序列來說R2值超過0.8都是正常的，本文得出的回歸方程的R2=0.94，擬合情況良好。F值很大，說明國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP、貸款利率R及銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS及不良貸款一期滯后值Y（-1）聯(lián)合對因變量不良貸款率有顯著影響。其次，上文對變量序列進行ADF檢驗得出變量均為一階單整序列，很有可能存在長期均衡關(guān)系，需要對所得回歸方程的殘差單獨進行平穩(wěn)性檢驗，經(jīng)檢驗殘差序列的Level條件下的ADF值為-4.4836小于臨界值-3.6892（1%level），之前對各變量存在長期均衡關(guān)系的判斷是正確的，綜上所述回歸是有效的。再次，由于本文采用逐步回歸法逐個導入變量，該方法在篩選變量的同時已經(jīng)消除了變量之間的多重共線性問題，故無需檢驗。最后，因為模型中涉及因變量的一階滯后變量，常用的DW檢驗只適用于檢驗一階自相關(guān)的情況，對于包含滯后變量的模型檢驗失效，所以本文采用可以檢驗多期自相關(guān)的LM檢驗法檢驗?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)情況，具體檢驗結(jié)果如表4-9所示。表4-9LM檢驗結(jié)果由表4-9可知，LM檢驗法檢驗了變量的三階自相關(guān)情況，結(jié)果均顯示接受原假設(shè)，即變量之間不存在自相關(guān)情況，所以可認為回歸結(jié)果有效。下面對估計模型進行經(jīng)濟學分析，首先從變動趨勢的方向來看，由于因變量Y與不良貸款率呈反向變動關(guān)系，所以GDP、JQZS與不良貸款率呈反向變動關(guān)系，也就是說GDP值越高，不良貸款率越低，JQZS越大，不良貸款率越低；R和前期不良貸款與不良貸款率呈正向變動關(guān)系，即貸款利率水平越高，不良貸款率也越高，此外不良貸款的前期值也會弱化本期值的降低程度，這些都與經(jīng)濟意義相符。4.4.5宏觀壓力測試結(jié)果分析（1）壓力測試情景設(shè)置以情景設(shè)置相關(guān)理論為基礎(chǔ)，根據(jù)既得的回歸方程與本文通過逐步回歸篩選的自變量低相關(guān)性的特點來設(shè)置壓力情景，在具體量化壓力指標時結(jié)合歷史數(shù)據(jù)分析、經(jīng)濟周期理論、金融脆弱性理論及我國具體國情來來確定。最終在極端且合理的預(yù)期經(jīng)濟環(huán)境下設(shè)定輕度、中度、重度三種不同的壓力沖擊情景模式。關(guān)于不同沖擊程度下GDP值的確定本文通過GDP增長率推算，所以具體壓力情景模式中以GDP增長率體現(xiàn)GDP值。我國經(jīng)歷了經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的三十多年，已逐步步入經(jīng)濟轉(zhuǎn)型時期，經(jīng)濟發(fā)展速度也適當放緩，國家采取一系列調(diào)控手段，近兩年嚴控GDP增長量，并且近期控制力度沒有減弱的跡象。GDP作為壓力測試中最為重要的宏觀經(jīng)濟指標，從經(jīng)歷過經(jīng)濟危機的國家的GDP歷史數(shù)據(jù)來看，經(jīng)濟危機時期的GDP波動明顯，美國、日本、歐盟的GDP增長率多次破零為負增長，所以我們認為GDP對宏觀經(jīng)濟波動較其他指標更為敏感，所以我們不能直接以我國目前的情況來預(yù)計中度及重度壓力情景下的GDP。我們以GDP歷史數(shù)據(jù)分析得到1%分位數(shù)為宏觀經(jīng)濟輕度沖擊時的GDP值；以發(fā)達國家步入經(jīng)濟穩(wěn)定期后的GDP平均值為參考確定宏觀壓力測試中度沖擊時GDP值；以歷史上經(jīng)歷經(jīng)濟危機或經(jīng)濟蕭條期的發(fā)達國家的歷史低值為參考確定宏觀經(jīng)濟重度沖擊時的GDP值。之所以以發(fā)達國家與地區(qū)為參照條件是考慮到我國的經(jīng)濟發(fā)展水平不斷與世界發(fā)達國家靠攏，并且我國經(jīng)濟發(fā)展一直堅持國際化路線。近一兩年我國積極推行利率市場化，雖然目前仍有管制，但是隨著金融改革的推進，利率波動將以市場決定為主，央行調(diào)控為輔，此外根據(jù)金融脆弱性理論商業(yè)銀行在面臨重大信用危機時往往通過提高貸款利率水平以防發(fā)生更多的經(jīng)濟損失，所以貸款利率水平與宏觀經(jīng)濟形勢呈反向變動關(guān)系。本文分別以5%、3%、1%三個分位數(shù)代表宏觀經(jīng)濟輕度沖擊、宏觀經(jīng)濟中度沖擊、宏觀經(jīng)濟重度沖擊下的貸款利率值。對于銀行業(yè)景氣指數(shù)，中國人民銀行有五級劃分，100為很好，75為較好，50為一般，25為較差，0為很差，本文取后三級代表宏觀經(jīng)濟輕度沖擊、中度沖擊及重度沖擊時的銀行景氣指數(shù)。通過逐步回歸法篩選而來的三個指標的相關(guān)性較低，可以認為各指標對銀行不良貸款率有獨立的解釋能力，不受其他指標影響。具體壓力指標的組合情況詳見表4-10。表4-10宏觀壓力情景設(shè)置（2）宏觀壓力測試執(zhí)行結(jié)果1）執(zhí)行結(jié)果本文以經(jīng)過H-P濾波法處理后的2014年第二季度GDP值為基數(shù)，分別以三類沖擊強度下GDP增長率計算得出三類沖擊下的GDP總量，取對數(shù)后與其他兩個自變量代入模型，計算得出三類沖擊下的中間變量Y值，再根據(jù)Logistic轉(zhuǎn)換把中間變量轉(zhuǎn)換成商業(yè)銀行不良貸款率。具體結(jié)果見表4-11。表4-11壓力測試執(zhí)行結(jié)果通過宏觀壓力測試得出三種沖擊之下的商業(yè)銀行不良貸款率，為了更好地說明問題，本文以2014年第二季度的不良貸款總額為基數(shù)分別計算三種沖擊下的不良貸款總額，并與不良貸款準備金額作對比。宏觀經(jīng)濟輕度沖擊之下，我國銀行體系的不良貸款準備金能完全覆蓋不良貸款額；在中度沖擊之下，不良貸款準備金能夠基本覆蓋不良貸款額，但仍有254億元的缺口；重度沖擊之下，不良貸款準備金只能覆蓋79.4%的不良貸款額，有4339億元的缺口，也就是說我國商業(yè)銀行體系在面臨重大的經(jīng)濟沖擊時抵御信用風險的能力明顯不足。2）結(jié)果分解中國的商業(yè)銀行體系由大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資銀行組成。通過宏觀壓力測試，我們可以在不同的經(jīng)濟沖擊下，獲得商業(yè)銀行系統(tǒng)的不良貸款。本文分析了從2009年到2014年商業(yè)銀行的不良貸款，并以商業(yè)銀行的發(fā)展模式對商業(yè)銀行系統(tǒng)的不良貸款進行了分解。它得出的結(jié)論是，不同類型的商業(yè)銀行在商業(yè)銀行系統(tǒng)中所占的總不良貸款比例。有關(guān)詳細信息，請參見表4-12。表4-12商業(yè)銀行不良貸款具體分布情況表4-12的數(shù)據(jù)是商業(yè)銀行的不良貸款總額的比例根據(jù)商業(yè)銀行的不良貸款總額和不同類型的商業(yè)銀行貸款,銀監(jiān)會發(fā)布的網(wǎng)站,和商業(yè)銀行的不良貸款總額的比例由各種類型的商業(yè)商業(yè)銀行。根據(jù)商業(yè)銀行不良貸款的分布,宏觀壓力測試結(jié)果分解,商業(yè)銀行的不良貸款總額三個宏觀經(jīng)濟沖擊下被分配到具體的商業(yè)銀行,然后結(jié)合不同類型的商業(yè)銀行的不良貸款儲備以確定其具體的信用風險彈性,具體分解結(jié)果表4-13所示。表4-13宏觀壓力測試結(jié)果分解從表4-13的宏觀壓力測試結(jié)果來看，大多數(shù)商業(yè)銀行對輕微的宏觀經(jīng)濟沖擊都有一定的抵抗能力，而外國銀行只能抵御輕微的經(jīng)濟沖擊，因為低的貸款儲備。在溫和的經(jīng)濟沖擊的情況下,只有大型商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行不良貸款,主要是因為這兩種類型的商業(yè)銀行不良貸款相對較低和相對較高的不良貸款儲備,和其他三種類型的商業(yè)銀行將面臨巨大的資金缺口,在嚴重的經(jīng)濟影響,這五個主要類型的商業(yè)銀行無法抵御信用風險的影響。第五章結(jié)論與政策建議5.1結(jié)論從理論分析和實證結(jié)果分析，我國商業(yè)銀行的信用風險水平高于目前的不良貸款率，反映了信用風險的水平。因此，為了創(chuàng)造良好的金融環(huán)境，提高銀行系統(tǒng)的信用風險管理水平，在我國商業(yè)銀行體系的范圍內(nèi)，應(yīng)積極開展信用風險宏觀壓力測試。具體的結(jié)論如下:5.1.1商業(yè)銀行信用風險與宏觀經(jīng)濟因素關(guān)系緊密從初步回歸分析結(jié)果，即表4-5的數(shù)據(jù)來看，有大量宏觀經(jīng)濟因素對我國商業(yè)銀行不良貸款率產(chǎn)生影響，通過逐步回歸篩選出GDP總量、商業(yè)銀行貸款基準利率R、銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS這三個對商業(yè)銀行不良貸款有重大影響且相對獨立的經(jīng)濟指標。其中，GDP總量與銀行不良貸款率即銀行信用風險呈負相關(guān)關(guān)系且對商業(yè)銀行信用風險的影響最大，商業(yè)銀行貸款基準利率R與商業(yè)銀行信用風險呈正相關(guān)關(guān)系，銀行業(yè)景氣指數(shù)JQZS與銀行信用風險呈負相關(guān)關(guān)系，這與一般的經(jīng)濟意義相符。本文的實證研究結(jié)果還顯示商業(yè)銀行信用風險的部分影響因素之間存在高度相關(guān)性，GDP總量與CPI、SZZS及FP的相關(guān)性很高，不宜放在同一模型中，如果放在同一模型進行回歸分析，將很難判斷解釋變量是否具有獨立解釋能力。此外，對于模型中包含的因變量的一期滯后變量，本文的實證研究也證實前一期的不良貸款率對本期的不良貸款有較為顯著的影響。5.1.2我國商業(yè)銀行體系抵御重大宏觀經(jīng)濟沖擊的能力不足目前對我國銀行業(yè)來說，低不良貸款率加上高比率的不良貸款準備金是防御信用風險的雙保險，但這只有在宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定的情況下才成立。本文根據(jù)歷史數(shù)據(jù)并結(jié)合國外經(jīng)濟危機時期各經(jīng)濟指標的變動情況來設(shè)置壓力情景，并根據(jù)變量之間的關(guān)系進行宏觀壓力測試，結(jié)果顯示我國商業(yè)銀行體系面臨輕度宏觀經(jīng)濟沖擊時尚能抵御由此帶來的信用風險，一旦宏觀經(jīng)濟沖擊力度加大至中度或重度，我國商業(yè)銀行體系抵御信用風險的能力明顯不足，資金缺口巨大。5.1.3商業(yè)銀行信用風險抵御能力呈現(xiàn)差異化特點在我國主要的五類商業(yè)銀行中，大型商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行以居安思危的思想來管理信用風險，在不良貸款率不高的情況下仍保持較高的撥備覆蓋率，即更多的不良貸款準備金，信用風險抵御能力強于其他幾類商業(yè)銀行。而股份制商業(yè)銀行和外資銀行的不良貸款率雖較低，但是一直以來撥備覆蓋率都處于行業(yè)較低水平，所以面臨突重大經(jīng)濟沖擊不良貸款急劇增加的情況下，資金周轉(zhuǎn)就會出現(xiàn)問題難以抵御信用風險。農(nóng)村商業(yè)銀行本身的不良貸款率較高，而撥備覆蓋率也只處于行業(yè)中等水平，所以經(jīng)濟沖擊強度稍有增加，農(nóng)村商業(yè)銀行就暴露出大量的信用問題。5.2政策建議隨著經(jīng)濟不斷發(fā)展變革，各經(jīng)濟領(lǐng)域的聯(lián)系愈加緊密，金融行業(yè)一直以來都是國民經(jīng)濟的樞紐，與宏觀經(jīng)濟的聯(lián)動性不言而喻，金融行業(yè)也在不斷發(fā)展變革，銀行業(yè)所面臨的信用風險也愈加復雜多變，如今我國正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)型、金融體制改革的特殊時期，商業(yè)銀行信用風險的管理顯得尤為重要。基于上文的理論分析及壓力測試結(jié)果，本文對我國商業(yè)銀行體系信用風險管理提出以下政策建議。5.2.1對商業(yè)銀行的建議（1）樹立新金融環(huán)境下的信用風險管理理念從宏觀戰(zhàn)略層面來看，商業(yè)銀行面臨多種風險，而信用風險是最主要的風險，也是商業(yè)銀行發(fā)生經(jīng)濟損失的重大原因。商業(yè)銀行應(yīng)該把信用風險管理控制作為重要的戰(zhàn)略目標之一，也就是說首先要從觀念上予以重視。我國商業(yè)銀行體系經(jīng)過整改改制，整個行業(yè)發(fā)展更加規(guī)范，系統(tǒng)整體抵御信用風險的能力明顯增強，近幾年我國商業(yè)銀行不良貸款率保持穩(wěn)定的低水平，但是對于信用風險的評估管理仍不能放松警惕，從公布的商業(yè)銀行不良貸款撥備覆蓋率來看，近一兩年有小幅下降，也就是說商業(yè)銀行用于應(yīng)對信用風險的準備金有所下降，可能是出于近幾年商業(yè)銀行不良貸款得到一定程度控制的考慮，減少準備金額以降低資金持有成本提高銀行的經(jīng)濟效益。出于商業(yè)銀行經(jīng)濟效益的考慮，如果商業(yè)銀行方面對短期宏觀經(jīng)濟預(yù)判十分有把握，那么短期下調(diào)撥備覆蓋率以調(diào)度資金也是合理的，但是長期下調(diào)撥備覆蓋率并不可取，因為宏觀經(jīng)濟復雜多變，目前的各種預(yù)測方法不具有長期有效性，只能做到短期預(yù)測，所以本文的建議是短期可適度下調(diào)不良貸款準備金額度，但長期保持較低水平不可取。此外，下調(diào)要適度，從商業(yè)銀行不良貸款撥備覆蓋率的歷史數(shù)據(jù)來看，本文認為最低不能低于200%，雖然2010年之前商業(yè)銀行的不良貸款撥備覆蓋率都較低，最低只有116%，這主要是由于早期商業(yè)銀行對資產(chǎn)管理不善及對商業(yè)銀行信用風險管理重視度不足所致。（2）宏觀壓力測試與傳統(tǒng)信用風險管理辦法“雙管齊下”從商業(yè)銀行信用風險管理技術(shù)層面來看，無論是商業(yè)銀行內(nèi)部的各類傳統(tǒng)信用評級方法還是國際上應(yīng)用較多的宏觀壓力測試方法，實施過程最大的障礙就是方法與數(shù)據(jù)問題。絕大多數(shù)商業(yè)銀行都有自己的一套信用評級方法，但是大多數(shù)信用評級法的做法都只是對資產(chǎn)簡單定性劃分，不能做到量化細分，因為商業(yè)銀行面向整個社會發(fā)放貸款，各借款單位之間千差萬別，如果用同一套標準直接來評判不同借款單位的信用等級明顯不合理。所以需要建立一套完善的商業(yè)銀行信用評級體系，對不同類型的借款單位采取最能反映其信用情況的標準，對于大量的歷史數(shù)據(jù)要進行有效整理分類，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，在做好定性分析的基礎(chǔ)上嘗試量化信用風險相關(guān)信息。對于宏觀壓力測試而而言，考慮到我國并沒有經(jīng)濟完整的經(jīng)濟周期，也沒有經(jīng)歷經(jīng)濟大波動，再加上很多宏觀經(jīng)濟指標有調(diào)控的成分，在反映經(jīng)濟規(guī)律時可能有偏差。所以用于宏觀壓力測試的數(shù)據(jù)一方面樣本量可能欠缺，另一方面數(shù)據(jù)質(zhì)量不理想，這在一定程度上制約了商業(yè)銀行開展宏觀壓力測試。所以我國各商業(yè)銀行不妨在信用風險評估時將內(nèi)部評級與宏觀壓力測試相結(jié)合。（3）重視宏觀壓力測試人才培養(yǎng)宏觀壓力測試在我國應(yīng)用并不廣泛，金融監(jiān)管機構(gòu)正在積極推廣宏觀壓力測試，同時也對商業(yè)銀行提出硬性規(guī)定要求對貸款進行壓力測試。所以說宏觀壓力測試的推廣并非商業(yè)銀行自發(fā)形成，因此在具體實施過程中難免缺乏積極性。商業(yè)銀行應(yīng)該正視這個問題，不能為了應(yīng)付監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管而開展宏觀壓力測試，而是應(yīng)該出于對信用風險評估管理的需要開展壓力測試。培養(yǎng)相關(guān)技術(shù)人才，學習借鑒國外商業(yè)銀行開展壓力測試的先進技術(shù)并在此基礎(chǔ)上積極探索適合中國國情的壓力測試方法體系并積極推廣，使宏觀壓力測試真正成為信用風險管理的有效手段。5.2.2對金融監(jiān)管機構(gòu)的建議（1）加大宣傳推廣力度，嚴格執(zhí)行監(jiān)督由于商業(yè)銀行在國民經(jīng)濟中地位特殊，金融監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)管力度一直較大，而商業(yè)銀行信用風險控制一直以來也是監(jiān)管部門力抓的重點。近幾年我國金融監(jiān)管部門效仿國外評估銀行信用風險的做法，要求部分銀行定期提交壓力測試結(jié)果報告。在外國無論是壓力測試理論和技術(shù)發(fā)展還是實踐應(yīng)用都較為成熟，這在很大程度上要歸因于國外中央監(jiān)管部門的指導與監(jiān)督。我國的壓力測試雖然是由中央金融監(jiān)管部門引進并推廣的，但是只限于部分銀行的部分貸款，并沒有完全覆蓋整個銀行業(yè)，壓力測試對象也未包含所有貸款項目，這在一定程度上導致我國壓力測試無論是理論研究還是模型方法研究都直接照搬國外的做法，并沒有形成真正適合我國銀行業(yè)的一套完善的壓力測試體系。為了實施信用風險的全面管理，金融監(jiān)管部門應(yīng)加大宣傳及監(jiān)督力度，提高商業(yè)銀行參與壓力測試執(zhí)行與研究的積極性，盡早實現(xiàn)在整個銀行系統(tǒng)內(nèi)實施宏觀壓力測試及發(fā)展一套適合我國金融行業(yè)的宏觀壓力測試體系。（2）統(tǒng)籌規(guī)劃與分類管理并重我國商業(yè)銀行早已不再是國有商業(yè)銀行獨大的格局，目前大型商業(yè)銀行也就是國有商業(yè)銀行與其他幾類商業(yè)銀行分庭抗禮。各類商業(yè)銀行的經(jīng)營模式、利潤增長點、目標客戶及市場定位等都有一定程度的差異。此外，各類商業(yè)銀行在信用風險管理上也有諸多差異，直接表現(xiàn)在各大類商業(yè)銀行的不良貸款率、不良貸款準備金等都各不相同。所以銀監(jiān)會在對各商業(yè)銀行實施監(jiān)督職權(quán)的時候應(yīng)該在統(tǒng)籌規(guī)劃管理的基礎(chǔ)上適當實行分類管理，從宏觀壓力測試的結(jié)果來看，我國商業(yè)銀行體系抵御突發(fā)信用風險的能力仍需提高。從宏觀壓力測試的分解結(jié)果來看大型商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行情況較好，但大型商業(yè)銀行是規(guī)模最大的商業(yè)銀行，而城市商業(yè)銀行的擴張速度遙遙領(lǐng)先行業(yè)平均水平，規(guī)模快速擴張容易忽略資產(chǎn)質(zhì)量，潛在信用風險較大，所以監(jiān)管當局需提高警惕定期對具有潛在風險的貸款進行壓力測試，必要時可以限制其擴張速度。對于股份制商業(yè)銀行與外資銀行，金融監(jiān)管機構(gòu)應(yīng)引起足夠的重視，雖然不良貸款率不高，但是信用風險管理方面漏洞較大，必要時可以采取抽查、突擊檢查。農(nóng)村商業(yè)銀行無論是從不良貸款率歷史數(shù)據(jù)分析還是從宏觀壓力測試的結(jié)果來看，信用風險管理一直落后于其他商業(yè)銀行，是金融監(jiān)管當局需要嚴格把關(guān)的商業(yè)銀行。此外，針對不同類型的商業(yè)銀行，可以嘗試不同的宏觀壓力測試模型，以最能反映該商業(yè)銀行信用風險的模型為最終模型。（3）積極組織銀行間的學習交流雖然銀行與銀行之間主要是競爭關(guān)系，但是銀行業(yè)作為一個整體，所有的銀行都是有機聯(lián)系在一起的，銀行同業(yè)之間有拆借業(yè)務(wù)，不同銀行同時擁有同一個客戶的情況也普遍存在。圍繞行業(yè)內(nèi)有序競爭及實現(xiàn)共贏的這樣一個監(jiān)管目標，金融監(jiān)管當局應(yīng)該積極搭建平臺組織銀行間學習，交流經(jīng)驗，在不涉及商業(yè)機密的前提下可以實現(xiàn)部分信息共享。參考