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1、銀行不良貸款問題摘要商業(yè)銀行是對項目建設、固定資產(chǎn)投資等進行貸款。雖然我國銀行貸款額平穩(wěn)增長，但是商業(yè)銀行普遍存在的比例較高的呆、壞帳和逾期貸款等不良貸款問題，使不良貸款率過高，給銀行貸款業(yè)務的發(fā)展帶來較大壓力。問題一，收集四大行相關數(shù)據(jù)資料，建立時間與銀行不良貸款的預測模型。通過散點圖的分布形狀，預測該模型為一元二次回歸模型。通過Matlab擬合出建行，農(nóng)行，工行，中行時間與貸款余額的估計參數(shù)的預測模型為y1=.72-50078.38t+12.46t2，y2=.85-.07t+159.78t2y3=.24-.72t+24.9t2，y4=.66+42006.36t
2、+10.44t2經(jīng)檢驗相關系等驗證模型在一定范圍內(nèi)成立。該模型可以預測未來近幾年的不良貸款的數(shù)額。問題二：解決業(yè)績增速、凈息差變化與不良貸款的增長之間是否存在聯(lián)系，用Matlab對業(yè)績增速、凈息差變化與不良貸款的增長進行逐步回歸，通過StepwisePlot圖發(fā)現(xiàn)建設銀行，工商銀行，農(nóng)業(yè)銀行的不良貸款增長與凈息差變化存在線性關聯(lián)。問題三：不良貸款是多方面因素造成的，通過數(shù)據(jù)查找，收集了相關資料，預測凈息差，貸存比，資本充足率，不良貸撥備覆蓋率，GDP增長率，CPI計通脹年增可能對不良貸款有一定作用，采用建立逐步回歸進行篩選，發(fā)現(xiàn)不良貸撥備覆蓋率，GDP增長率對不良
3、貸款存在線性關系，通過Matlab擬合出關系式為：y=1240.81-3.64*x4+25.09*x5見檢驗符合條件，該模型成立。因為實際情況GDP呈現(xiàn)增長率前進發(fā)展趨勢，所以可以有效控制不良貸撥備覆蓋率，來調(diào)節(jié)不良貸款余額。關鍵字：Matlab逐步回歸擬合函數(shù)StepwisePlot圖15目錄一、問題重述2二、問題分析3三、模型假設與符號說明63.1模型的假設63.2符號說明6四、模型的建立與求解74.1.1問題一模型的分析74.1.2問題一模型的建立74.1.3問題一模型的求解84.2.1問題二模型的分析94.2.2問題二模型的建立94.2.3問題二模型的求解
4、94.3.1問題三模型的分析104.3.2問題三模型的建立104.3.3問題三模型的求解10五、模型的檢驗與分析11六、模型的評價與改進12七、參考文獻12八、附錄1315一、問題重述商業(yè)銀行主要業(yè)務之一就是對項目建設、固定資產(chǎn)投資等進行貸款。目前較為突出的的問題是雖然我國銀行貸款額平穩(wěn)增長，但是商業(yè)銀行普遍存在的比例較高的呆、壞帳和逾期貸款等不良貸款問題，使不良貸款率過高，給銀行貸款業(yè)務的發(fā)展帶來較大壓力。截至2014年4月29日晚間，工農(nóng)中建四大行的一季報出齊。雖然四家銀行的業(yè)績增速、凈息差變化不盡相同，但是卻暴露出了同一個問題——不良貸款余額進一步增加，不良
5、貸款率幾乎都在攀升。這也是幾乎所有上市銀行面臨的窘境。在資產(chǎn)質(zhì)量方面，從一季報可以看出，隨著經(jīng)濟結(jié)構轉(zhuǎn)型推進，去產(chǎn)能化和去杠桿化等各種因素對包括四大行在內(nèi)的商業(yè)銀行的資產(chǎn)質(zhì)量構成影響。雖然信貸質(zhì)量總體保持穩(wěn)定，但四家銀行的不良貸款余額都在進一步增加。而不良貸款率僅農(nóng)行與去年年末持平，其余三家均進一步上升。按照貸款質(zhì)量五級分類，工行不良貸款余額為1005.50億元，比上年末增加68.61億元；農(nóng)行不良貸款余額919.91億元，比上年末增加42.10億元；中行不良貸款余額803.2億元，較2013年底增加70.49億元；建行不良貸款余額908.08億元，較上年末增加5
6、5.44億元。其中，工行不良貸款率為0.97%，較去年年末上升0.03個百分點；農(nóng)行不良貸款率最高，為1.22%，與上年末持平；中行0.98%，略升0.02個百分點；建行不良貸款率1.02%，較上年末上升0.03個百分點。建模問題：1.利用網(wǎng)絡等渠道收集有關數(shù)據(jù)資料，建立銀行不良貸款的預測模型，并分析模型的誤差和可信度。2.銀行的業(yè)績增速、凈息差變化與不良貸款的增長之間是否存在聯(lián)系，試進行實證分析。3.不良貸款是多方面因素造成的，試通過相關的數(shù)據(jù)作定量分析，幫銀行找出控制不良貸款的途徑和辦法。二、問題分析15本題是一個關于影響銀行不良貸款因素預測類的問題，從所收集
7、的數(shù)據(jù)觀察，可進行數(shù)據(jù)分析。本文最終目標在于如何進行影響因素的選擇，才能使得某影響因素對銀行不良貸款進行控制，從而使銀行貸款穩(wěn)定增長并產(chǎn)生最大的經(jīng)濟效益。銀行貸款預測是銀行每年進行的重要預策，直接關系到銀行的當年經(jīng)濟效益和長遠發(fā)展戰(zhàn)略。我們在收集數(shù)據(jù)的基礎上，對問題進行了以下分析：針對問題一，要求收集四大行相關數(shù)據(jù)資料，建立時間與銀行不良貸款的預測模型，通過散點圖的分布形狀，預測該模型為一元二次回歸模型，通過分析模型的誤差和可信度，此模型在誤差范圍內(nèi)可行，通過Matlab列出四大行時間與貸款余額的具體函數(shù)關系式，建立預測模型。相關數(shù)據(jù)：銀行年份工行中行建行農(nóng)行20
8、14100
