摘要：近年来研究商业银行不良贷款率的影响因素，一直是各大商业银行进行风险控制的方式之一。过高的不良贷款加大了金融市场的系统性风险，是引发金融危机的主要原因之一。近年来，为了控制国内银行的不良贷款，国内各银行相继出台了一些措施，不良贷款率得到了有效的控制，但是国有商业银行的不良贷款仍严重偏高 。因此，本文运用主成分回归模型，结合国内生产总值，社会消费品零售总额，商品出口总额，货币供应量，信贷增长量，财政收入，上证指数七个宏观经济指标，以期分析获得国有商业银行不良贷款的主要因素。并用向量自回归模型探究国有商业银行不良贷款率与经济增长之间的关系。

研究结果表明，除了商品进出口总额与不良贷款额负相关以外，其余因素对不良贷款额增加都为正相关，其中上证指数对不良贷款额增加的促进作用最大。经济增长不一定能降低国有商业银行的不良贷款率，但是不良贷款率的高企却能限制经济的发展。

关键词：国有商业银行；不良贷款率；不良贷款额；主成分分析；向量自回归模型；

目录

摘要

Abstract

1  引  言-1

1.1  研究背景-1

1.2  研究意义-1

1.3  国内外的研究现状和发展趋势-1

2  不良贷款背景介绍-2

2.1  不良贷款概念-2

2.2  不良贷款现状-3

3  数据说明-6

3.1  数据收集-6

3.2  数据指标说明-6

3.3  方法介绍-7

3.3.1  主成分分析简介-7

3.3.2  主成分分析的基本思想-7

3.3.3  主成分分析的基本理论-7

3.3.4  向量自回归模型简介-8

3.3.5  向量自回归模型基本思想-9

3.3.6  向量自回归模型特点-9

4  实证分析-9

4.1  数据说明-9

4.2  宏观指标与不良贷款额的初次建模-10

4.3  变量间的相关性分析-11

4.4  提取主成分-13

4.5  计算主成分得分-13

4.6  做主成分回归-14

4.7  不良贷款额回归模型的综合指标选择-14

4.7.1  模型拟合优度-14

4.7.2  自相关检验-15

4.8  得出回归方程-15

4.9  经济增长率与国有商业银行的不良贷款率之间的分析-15

4.9.1  数据说明-15

4.9.2  不良贷款率的HP滤波处理-16

4.9.3  GDP与NPL的（ADF）单位根检验-16

4.9.4  CNPL与GDP增长率格兰杰因果检验-17

4.9.5  VAR模型平稳性检验-17

4.9.6  脉冲响应函数-18

4.9.7  方差分解-19

5  结论-20

6  对策建议-21

6.1  政府方面-22

6.2  银行内部风险控制-22

参考文献-24