確認(rèn)數(shù)據(jù)的可靠性確立壓力測試的對象和范圍定義風(fēng)險因子設(shè)置壓力情景確認(rèn)數(shù)據(jù)的可靠性確立壓力測試的對象和范圍定義風(fēng)險因子設(shè)置壓力情景選擇壓力測試方法進(jìn)行壓力測試計算壓力損失壓力測試評估結(jié)果報告圖5.1壓力測試流程圖5.3壓力測試模型的構(gòu)建與分析5.3.1模型的構(gòu)建在研究城市商業(yè)銀行信用風(fēng)險時比較適合應(yīng)用Wilson模型，本章對Wilson模型進(jìn)行認(rèn)真分析，基于該模型，對其依次開展相應(yīng)的檢驗，并進(jìn)行回歸分析，構(gòu)建了能夠有效研究城市商業(yè)銀行信用風(fēng)險的壓力測試模型。Wilson模型的公式5-（1）、5-（2）、5-（3）：5-（1）5-（2）5-（3）不是一個單一指標(biāo)，是由公式5-（1）即Logit轉(zhuǎn)換獲得的一個綜合性指標(biāo)；代表年度是t時的貸款違約率；代表宏觀經(jīng)濟(jì)因子，這些因子對貸款違約率產(chǎn)生一定程度的影響；和代表壓力測試模型的參數(shù)估計，也就是常數(shù)項。,代表模型回歸方程中變量的系數(shù)，這些系數(shù)可以解釋變量對解釋變量的影響程度；代表模型回歸方程的系數(shù)，這套系數(shù)可以對變量間自相關(guān)關(guān)系進(jìn)行解釋；t代表時點。從公式5-（1）中能發(fā)現(xiàn)，與之間的關(guān)系屬于負(fù)相關(guān)關(guān)系；對公式5-（1）、5-（2）和5-（3）進(jìn)行綜合分析能夠發(fā)現(xiàn)，能夠說明各個變量與商業(yè)銀行貸款違約率間的關(guān)系；但是，在公式5-（2）與5-（3）中加入滯后變量后，能夠達(dá)到讓模型與現(xiàn)實情況更加契合的效果，各個變量間相互影響的效用，以及的回饋作用是一直存在的，要重視這種情況。開展壓力測試的基礎(chǔ)是上段的三個方程，主要包括四個步驟：首先，把被解釋變量、解釋變量確定好，收集對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)；其次，計對綜合指標(biāo)進(jìn)行估計，具體方法是把貸款違約率代入公式5-（1）中，就能得到想要的結(jié)果；再次，把相應(yīng)的解釋變量數(shù)據(jù)、被解釋變量數(shù)據(jù)分別代入到公式5-（2）中，把存在相關(guān)關(guān)系的變量去掉，能夠構(gòu)建一個多元回歸方程，這個方程能夠很好地表示貸款違約率與所有宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系；最后，基于已經(jīng)構(gòu)建好的多元回歸方程，確定好宏觀變量后，在不同的壓力情景下，開展壓力測試，把需要測試的經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)代入到公式5-（2）中，通過計算能夠得到Y(jié)的數(shù)值，把計算得到的Y的數(shù)值代入公式5-（1）中，能夠計算出在設(shè)定的壓力情景下的貸款違約率的對應(yīng)數(shù)值?；谝呀?jīng)建立的Wilson模型，對Wilson模型進(jìn)行進(jìn)一步的修訂優(yōu)化，把變量的滯后項分別代入公式5-（2）與5-（3）中去，這種方式能夠同時兼顧到城市商業(yè)銀行對變量的回饋效應(yīng)和變量間的相互影響，致使模型能夠更好的貼近現(xiàn)實。5.3.2變量的確定和數(shù)據(jù)來源（1）被解釋變量普惠金融不良貸款率表示商業(yè)銀行普惠金融不良貸款額除以普惠金融總貸款額得到的比值。能夠說明商業(yè)銀行運行狀況的一個重要因素是商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量，普惠金融不良貸款率又是能夠很好說明商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)安全性的重要指標(biāo)。因為這個原因，在金融系統(tǒng)，普惠金融不良貸款率是非常重要的一個指標(biāo)。商業(yè)銀行普惠金融不良貸款率在具有很好的可獲得性和很高的權(quán)威性，很多學(xué)者在把該指標(biāo)廣泛應(yīng)用在了對商業(yè)銀行信用風(fēng)險問題的研究上。所以，本文把普惠金融不良貸款率這個指標(biāo)當(dāng)作被解釋變量，來闡明商業(yè)銀行信用風(fēng)險變動問題。商業(yè)銀行信用風(fēng)險與普惠金融不良貸款率之間是正相關(guān)關(guān)系，普惠金融不良貸款率的增大，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險增大，普惠金融不良貸款率的減小，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險變小。（2）解釋變量通過分析總結(jié)國內(nèi)外學(xué)者研究成果，本文最終選定普惠金融利率（用短期貸款基準(zhǔn)利率代表普惠金融利率）、廣義貨幣供應(yīng)量、股票價格指數(shù)、生產(chǎn)總值增長率、企業(yè)景氣指數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額增長、公共財政收入增長率、居民消費價格指數(shù)、社會消費品零售總額增長率9個指標(biāo)作為宏觀經(jīng)濟(jì)解釋變量。由于A城市商業(yè)銀行主要的經(jīng)營范圍為山東省，其經(jīng)營機(jī)構(gòu)遍布山東省17地市，因此其中有6個指標(biāo)本文選取了山東省的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)總值增長率（GDP）、企業(yè)景氣指數(shù)（BCI）、固定資產(chǎn)投資總額增長（FINVEST）、公共財政收入增長率（PFI）、居民消費價格指數(shù)（CPI）、社會消費品零售總額增長率（SALES）6個指標(biāo)，另外普惠金融利率（用短期貸款基準(zhǔn)利率代表普惠金融利率）、廣義貨幣供應(yīng)量、股票價格指數(shù)這3個指標(biāo)采用的全國數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行研究。（3）數(shù)據(jù)的來源選取的數(shù)據(jù)為2011年1季度到2020年4季度之間的數(shù)據(jù)，大部分?jǐn)?shù)據(jù)是通過國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、統(tǒng)計局官網(wǎng)與WIND數(shù)據(jù)庫獲取，通過銀保監(jiān)會官網(wǎng)獲取普惠金融利率數(shù)據(jù)。由于企業(yè)景氣指數(shù)（BCI）、居民消費物價指數(shù)（CPI）、公共財政收入增長率（PFI）、普惠金融貸款利率（DR）指標(biāo)數(shù)據(jù)屬于月度數(shù)據(jù)，所以用這幾個指標(biāo)三個月數(shù)據(jù)的加和得出的數(shù)值代表季度指標(biāo)值，應(yīng)用到下面的研究分析中。在省統(tǒng)計局官網(wǎng)中，社會消費品零售總額增長率（SALES）生產(chǎn)總值（GDP）、固定資產(chǎn)投資總額增長率（FINVEST）三個指標(biāo)的季度數(shù)值是季度累加值，以此計算出每個指標(biāo)的季度增長率。最后，將普惠金融不良貸款率通過Logit方程轉(zhuǎn)換成宏觀綜合指標(biāo)Y。5.3.3模型估計與結(jié)果分析（1）模型估計基于前文給出的壓力測試模型，將Logit轉(zhuǎn)換后獲得的綜合指標(biāo)Y及其滯后一階變量Y（-1）與其他宏觀經(jīng)濟(jì)變量，應(yīng)用計量軟件進(jìn)行回歸分析。因為綜合指標(biāo)Y是時間序列，首先要對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，然后對其開展回歸分析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SALES、Y、M2、CPI、PFI這5個指標(biāo)是平穩(wěn)的，F(xiàn)INVEST、GDP、DR、BCI、SIDEX經(jīng)過一階差分后才變得平穩(wěn)。結(jié)果如下表所示：表5.1對各變量進(jìn)行ADF單位根檢驗結(jié)果變量t檢驗值p檢驗值Y-3.85610.0057CPI-3.87290.0069M2-4.75020.0005SALES-3.26370.0256PFI-3.15620.0317DGDP-3.18820.0307DR-3.46150.0155DFINVEST-146.71280.0001DSIEDX-4.29150.0020DBCI-4.14150.0027通過上表可以發(fā)現(xiàn)，被解釋變量Y和解釋變量M2、CPI、SALES、DGDP、PFI、DR、DSIDEX、DFINVEST、DBCI都通過了ADF檢驗，這些變量被處理后都呈現(xiàn)平穩(wěn)性。對其進(jìn)行回歸分析后得到的結(jié)果如下表所示：表5.2各變量的回歸結(jié)果變量系數(shù)誤差值t檢驗值P值C-0.5977540.540571-1.1057810.2798Y(-1)0.9826370.01127987.119980.0000CPI-0.0052520.006621-0.7933230.4354PFI0.0123530.0040633.0405390.0056M20.0044160.0064930.6801420.5029SALES0.0038390.0011273.4059740.0023DBCI0.0048550.0050060.9698640.3418DFINVEST0.0001890.0001421.3376660.1935DGDP-4.75E-050.000519-0.0915880.9278DR-0.0481930.043644-1.1042160.2804DSIDEX3.57E-051.73E-052.0619790.0502R-squared0.998104Meandependentvar3.911714AdjustedR-squared0.994927S.D.dependentvar0.893543S.E.ofregression0.046176Akaikeinfocriterion-3.058724Sumsquaredresid0.051386Schwarzcriterion-2.571347Loglikelihood64.49285Hannan-Quinncriter.-2.887624F-statistic1259.716Durbin-Watsonstat2.213579通過上表發(fā)現(xiàn)，R2=0.9981，經(jīng)過處理修正，R2的值變?yōu)?.9949，壓力測試模型呈現(xiàn)出較好的擬合效果。經(jīng)過對p和t統(tǒng)計量的值進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，在95%置信區(qū)間上，某些變量無法通過T檢驗，表明這些變量的參數(shù)沒有現(xiàn)實意義，沒法對Y進(jìn)行很好的解釋。出現(xiàn)這種情況，原因可能是這些解釋變量之間存在多重共線性和自相關(guān)關(guān)系的情況，該情況能夠?qū)е陆忉屪兞恐g相互影響，進(jìn)而使得解釋變量無法對被解釋變量進(jìn)行充分解釋，應(yīng)該對變量進(jìn)行多重共線性處理及自相關(guān)問題處理。如果在對解釋變量進(jìn)行處理時，還會一直出現(xiàn)系數(shù)與實際狀況不相符以及解釋能力弱的情況，應(yīng)該將相應(yīng)的變量進(jìn)行剔除處理。通過分析發(fā)現(xiàn)，需要將DBCI、M2、DSIDEX、DGDP四個變量剔除掉，對剩余的解釋變量與被解釋變量重新進(jìn)行回歸分析，得到的結(jié)果如下圖所示：表5.3剔除變量后的回歸結(jié)果變量系數(shù)誤差值t檢驗值p值C0.1289880.3642740.3540950.7258Y(-1)0.9817860.01111988.300170.0000DR-0.0133590.004863-2.7471640.0102PFI0.0136420.0035133.8828740.0005SALES0.0039710.0008434.7081100.0001DFINVEST0.0001707.41E-052.2878950.0296R-squared0.996932Meandependentvar3.903579AdjustedR-squared0.995478S.D.dependentvar0.891943S.E.ofregression0.047289Akaikeinfocriterion-3.106947Sumsquaredresid0.064937Schwarzcriterion-2.841305Loglikelihood60.38428Hannan-Quinncriter-3.000681F-statistic2407.498Durbin-Watsonstat2.051368Prob(F-statistic)0.000000通過上圖發(fā)現(xiàn)：R2=0.9969，經(jīng)過修正后得到R2=0.9955，擬合效果很高，在95%的置信區(qū)間內(nèi)，解釋變量均通過t檢驗，它們解釋變量t統(tǒng)計量的伴隨概率均不高于0.05，說明解釋變量的系數(shù)與現(xiàn)實情況是契合的，也就是說Y(-1)、變量普惠金融利率（DR）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、公共財政收入增長率（PFI）和一階差分后的固定資產(chǎn)投資額增長率（DFINVEST）對城市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險水平的影響是非常顯著的。通過回歸分析能夠建立一個多元回歸方程，該方程表示出四個宏觀經(jīng)濟(jì)變量城市商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平Y(jié)之間的關(guān)系，如下式所示：5-（4）（2）結(jié)果分析從得到的方程能夠發(fā)現(xiàn)，普惠金融利率（DR）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、公共財政收入增長率（PFI）、固定資產(chǎn)增長率（DFINVEST）、綜合指標(biāo)Y的一階滯后變量（Y(-1)）這五個變量對綜合指標(biāo)Y都有顯著影響。通過公式5-（4）能夠發(fā)現(xiàn)，Y與普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是呈負(fù)相關(guān)的，也就是說普惠金融不良貸款率越低，Y越大，普惠金融不良貸款率越大，Y越小。以下內(nèi)容進(jìn)行具體分析：普惠金融貸款利率（DR）的系數(shù)為負(fù)，說明這個變量和Y之間的關(guān)系是負(fù)相關(guān)的，故而普惠金融股貸款利率和普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是則呈正相關(guān)的。也就是說，普惠金融貸款利率越高，普惠金融不良貸款率越高，普惠金融貸款利率越小，則普惠金融不良貸款率越小。普惠金融貸款利率越高，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險越大，普惠金融貸款利率越低，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險越小。城市商業(yè)銀行一般具有地域性強(qiáng)的特點，如果某個地區(qū)普惠金融貸款利率高，那么會導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本變高，在短期內(nèi)其利潤減少，企業(yè)的還款能力變?nèi)?，最終導(dǎo)致普惠金融不良貸款率會因此上升。普惠金融貸款利率的系數(shù)為-0.0139，這說明普惠金融貸款利率每變動1個單位能夠?qū)е耏從反方向變動單位數(shù)為0.0134。公共財政收入增長率（PFI）的系數(shù)為正，說明該變量與Y之間的關(guān)系是正相關(guān)的，與普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是負(fù)相關(guān)的，也就是說，公共財政收入增長率上升，普惠金融不良貸款率變小，反之，普惠金融不良貸款率變大。近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)增長步伐的變慢，國家出臺了進(jìn)一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟(jì)政策，很多重污染且產(chǎn)能過剩企業(yè)相繼被政府強(qiáng)制關(guān)閉，有些企業(yè)已經(jīng)破產(chǎn)。此類企業(yè)主要涉及基建、鋼鐵煤炭、房地產(chǎn)行業(yè)，同時此類行業(yè)也是財政支出的主要領(lǐng)域。前期，銀行因為貫徹落實政府相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，在這類企業(yè)投放的貸款數(shù)額較大，造成現(xiàn)在不良貸款率攀升的情況。社會消費品零售總額增長率（SALES）和固定資產(chǎn)投資額增長（DFINVEST）系數(shù)都是正數(shù)，這說明Y與這兩個變量之間的關(guān)系是正相關(guān)的，普惠金融不良貸款率與這倆變量之間的關(guān)系是則負(fù)相關(guān)的。固定資產(chǎn)投資額增長率每變1個單位能夠?qū)е耏在同方向變動的單位數(shù)為0.0002。社會消費品零售總額增長率每變動1個單位，能夠?qū)е耏在同方向變動的單位數(shù)為0.013。社會消費品零售總額能夠很好的說明零售市場發(fā)展情況以及居民的物質(zhì)生活情況，如果社會消費品零售總額增長率越高，那么說明經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平越高意味著社會經(jīng)濟(jì)越景氣，城市商業(yè)銀行的普惠金融不良貸款率則會變小。如果固定資產(chǎn)投資不斷增大，那么就能夠有效拉動國內(nèi)經(jīng)濟(jì)快速增長。按照一般規(guī)律，固定資產(chǎn)投資數(shù)額越多，居民的物質(zhì)生活條件水平就會進(jìn)一步提高，在一定程度上能夠使得固定資產(chǎn)的投資力度上升，能夠有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)又快又好發(fā)展。通過分析發(fā)現(xiàn)，這兩個變量是有現(xiàn)實意義的，由于在模型中系數(shù)值較小，說明他們對銀行普惠金融不良貸款率的影響也是很小的。原因在于，城市商業(yè)銀行的經(jīng)營范圍和經(jīng)營領(lǐng)域受到限制，同時城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模不大，加上受到地域性強(qiáng)的特點阻礙，導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資額增長率和社會消費品零售總額增長率對商業(yè)銀行的邊際影響較小。綜上所述，該模型符合宏觀經(jīng)濟(jì)的實際情況，具有現(xiàn)實意義。利用該模型能夠很好的對商業(yè)銀行的普惠金融不良貸款率進(jìn)行預(yù)測，并可以對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險管理提供一定的決策參考。5.4A城市商業(yè)銀行普惠信貸風(fēng)險壓力測試由前述模型可知，在所選取的宏觀經(jīng)濟(jì)變量中，普惠金融貸款利率（DR）對綜合指標(biāo)Y的影響最大，系數(shù)為-0.0139。如果普惠金融貸款利率上升，A城市商業(yè)銀行的普惠金融信貸資產(chǎn)會受到?jīng)_擊，進(jìn)而導(dǎo)致A城市商業(yè)銀行普惠金融信貸風(fēng)險受到?jīng)_擊；A城市商業(yè)銀行普惠金融不良貸款率會隨著公共財政收入增長率上升而上升，契合現(xiàn)實的經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律；零售市場發(fā)展情況和人民物質(zhì)生活條件的情況能夠很好的通過社會消費品零售總額這個指標(biāo)反應(yīng)出來；固定資產(chǎn)投資額增長率能夠拉動經(jīng)濟(jì)增長。因此，本文選取A城市商業(yè)銀行普惠金融貸款利率（DR）、公共財政收入增長率（PFI）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、固定資產(chǎn)投資額增長率（DFINVEST）四個指標(biāo)作為壓力測試的情景變量。5.4.1壓力測試的情景設(shè)定首先，對社會消費品零售總額增長率這個指標(biāo)值進(jìn)行情景設(shè)定，在輕度沖擊下情景下設(shè)定為每季度降低0.1%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.3%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.5%。其次，對A城市商業(yè)銀行普惠金融貸款利率這個指標(biāo)，在輕度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.1%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.3%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.5%。對固定資產(chǎn)增長率這個指標(biāo)，在輕度沖擊情境下設(shè)定為每季度下降0.2%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度下降0.4%，在重度沖擊情景下設(shè)定為0.6%。最后對公共財政收入增長率這個指標(biāo)，在輕度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.5%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度下降1%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低1.5%。表5.4壓力測試各變量情景設(shè)定情景情況DFINVEST（每季度）SALES（每季度）PFI（每季度）DR（每季度）輕度沖擊降低0.2%降低0.1%降低0.5%上升0.1%中度沖擊降低0.4%降低0.3%降低1%上升0.3%重度沖擊降低0.6%降低0.5%降低1.5%上升0.5%5.4.2壓力測試的執(zhí)行情況基于上表中的三種情景設(shè)定情況，能夠預(yù)測出2021年第1季度到2021年第4季度這個時間區(qū)間內(nèi)，四個指標(biāo)在分別在三種情景設(shè)定中的變化情況。預(yù)測結(jié)果如下面三個表格所示：表5.5輕度沖擊情景下宏觀指標(biāo)變動情況宏觀指標(biāo)2021Q12021Q22021Q32021Q4DFINVEST-0.74%-0.94%-1.14%-1.34%PFI-6.41%-6.91%-7.41%-7.91%SALES5.71%6.71%7.71%8.71%DR4.45%4.55%4.65%4.75%表5.6中度沖擊情景下宏觀指標(biāo)變動情況宏觀指標(biāo)2021Q12021Q22021Q32021Q4DFINVEST-0.94%-1.35%-1.75%-2.15%PFI-6.91%-7.91%-8.91%-9.91%SALES6.71%8.71%10.71%12.71%DR4.65%4.95%5.25%5.55%表5.7重度沖擊情景下宏觀指標(biāo)變動情況宏觀指標(biāo)2021Q12021Q22021Q32021Q4DFINVEST-1.15%-1.75%-2.35%-2.95%PFI-7.14%-8.91%-10.41%-11.91%SALES7.71%10.71%13.71%16.71%DR4.85%5.35%5.85%6.35%分別把三個表中的四個宏觀指標(biāo)的三種情景設(shè)定值代入到構(gòu)建的模型中，能夠得出A城市商業(yè)銀行普惠金融信貸風(fēng)險的壓力測試結(jié)果，如表5.8所示：表5.8不同沖擊情況下普惠金融不良貸款率測試結(jié)果情景情況2021Q12021Q22021Q32021Q4輕度沖擊1.7178%1.7826%1.8557%1.9376%中度沖擊1.7294%1.8138%1.9214%2.0554%重度沖擊1.7412%1.8456%1.9901%2.1821%通過表5.8的結(jié)果能夠發(fā)現(xiàn)，當(dāng)A城市商業(yè)銀行在受到輕度沖擊時，2021年4季度末的普惠金融不良貸款率為1.9376％，同比上升0.26個百分點；當(dāng)A城市商業(yè)銀行受到中度沖擊時，2021年4季度末的普惠金融不良貸款率為2.0054％，同比上升0.33個百分點。A城市商業(yè)銀行在重度沖擊情景下，2021年4季度末的普惠金融不良貸款率為2.1821％，同比上升0.5個百分點。由于A城市商業(yè)銀行普惠金融不良貸款率數(shù)據(jù)較小，實際情況基本與上述數(shù)據(jù)得出結(jié)論一致。PAGEPAGE66PAGEPAGE65第6章研究結(jié)論和對策建議6.1研究結(jié)論普惠信貸風(fēng)險是所有金融機(jī)構(gòu)在開展普惠信貸業(yè)務(wù)中遇到的關(guān)鍵問題，制約金融機(jī)構(gòu)發(fā)揮金融資源配置的高效運行。本文的主要結(jié)論如下：通過分析A城市商業(yè)銀行風(fēng)險管理現(xiàn)狀發(fā)現(xiàn)，在A城市商業(yè)銀行全部貸款中，普惠信貸貸款的不良率高于全部貸款不良率，普惠不良貸款主要集中在制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、建筑業(yè)、交通運輸業(yè)、農(nóng)林牧漁業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)，其中企業(yè)經(jīng)營時間越長，企業(yè)貸款違約的概率越高。研究發(fā)現(xiàn)信用體系不完善是造成城市銀行業(yè)信貸風(fēng)險的主要原因，在普惠金融的發(fā)展前提下，完善的信用風(fēng)險管理系統(tǒng)在銀行業(yè)的信貸風(fēng)險管控中具有戰(zhàn)略地位；（2）客戶的信用好壞同樣影響著城市商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險，福利金融是不能和普惠金融畫等號的,發(fā)展普惠金融需要選擇良好信用的客戶。因此，如果申請貸款的客戶具備較高的信用水平,城市商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險越低；（3）通過整理有效問卷可以看出，信用風(fēng)險視為普惠金融授信過程中首要風(fēng)險點，普惠信貸客戶普遍存在體量較小、生產(chǎn)經(jīng)營模式較為單一、經(jīng)營管理水平不高、公私不分等特點，市場競爭力較小，抵御風(fēng)險能力較差，此外，議價能力較低也是普惠客戶存在的普遍現(xiàn)狀；（4）壓力測試結(jié)果顯示，普惠信貸不良貸款率與普惠貸款利率呈正相關(guān)的關(guān)系；SALES、RECI、PFI與普惠金融不良貸款率為反向變動關(guān)系。通過實證分析研究得出，整體的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響著城市商業(yè)銀行普惠信貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險，在普惠金融政策環(huán)境下抓住發(fā)展機(jī)遇同時提高相應(yīng)的內(nèi)部控制流程，對強(qiáng)化商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的控制至關(guān)重要。6.2對策建議基于本文的理論分析及實證研究的結(jié)論，認(rèn)為