中国农业银行不良贷款率变化趋势预测研究
王婷婷 邓雅文
摘要：文章通过农业银行2003年～2015年年报不良贷款率数据，对其进行深入分析，建立灰色预测模型，并对未来5年不良贷款率进行预测。预测结果为：2016年至2020年不良贷款率呈下降趋势，2020年降至0.35%。文章最后为中国农业银行控制不良贷款率，提出建设性建议。
关键词：中国农业银行；不良贷款率； 一、引言
在大数据背景下，互联网金融飞速发展，给传统的银行业既带来冲击又提供了发展机遇。中国农业银行作为传统银行业的重要一员，近几年农业银行营利情况良好。但是，农业银行的不良资产并没有减少，较前几年有所上升。国内外学者时刻关注并从不同角度对不良贷款率进行研究。代表性的研究是不良贷款率的影响因素，郭耀中（2012）认为中国经济持续稳定增长，金融体制改革等外在原因；王光伟，童元松（2014）认为与GDP增长率，资本充足率有关。还有一些实证研究。岳蓓蓓，郑循刚（2011）用VAR模型研究不良贷款率，发现不良贷款率波动对经济增长的速度有较大的制约作用；彭建刚，邹克，张倚胜（2015）发现不良贷款率对资本利润率、净利差、资本充足率有单向格兰杰因果关系。本文通过灰色预测模型对不良贷款率进行预测，通过实证分析，最终得出结论，并对农业银行不良贷款的管理给出意见和建议。
二、数据来源
中国农业银行是我国国有五大商业银行之一，截至2015年年末，本行总资产 177，913.93亿元，发放贷款和垫款89，099.18亿元，吸收存款135，383.60亿元，资本充足率 13.40%，全年实现净利润1，807.74亿元。不良资产率为2.39%。农业银行不良贷款率从2003年起，呈现下降趋势，2003～2008年由于宏观经济比较稳定，农业银行内部管理良好，一直稳步下降。但是，相比国际5%，中国农业银行不良贷款率令人堪忧。2009年农业银行不良贷款率降为4.32%，实现历史最低。2008年全球次贷危机背景下，农业银行能够在宏观环境如此恶劣下，完成如此大幅度的变化主要原因是完成不良贷款剥离及注资，信贷资产质量显著改善。本文研究数据来源于《中国农业银行年报》。从中整理出2003～2015 年农业银行不良贷款率。如表1所示。
用上述数据研究和预测未来5年不良贷款率，以期为农业银行不良资产的控制提出相关意见和建议。
三、统计分析
（一）灰色预测模型简介
1. 建立一次累加生成数列。设原始数列为
x（0）={x（0）（1），x（0）（2），x（0）（3），…，x（0）（n）}，i=1，2，…，n
2. 按下述方法做一次累加，得到生成数列（n为样本空间）
x（1）（i）= x（0）（m），i=1，2，…，n
3. 利用最小二乘法求参数a、u。设
B=- [x （1）+x （2）] 1- [x （2）+x （3）] 1 ┆ ┆- [x （n-1）+x （n）] 1，
yn=[x（0）（2），x（0）（3），…，x（0）（n）]T
参数辨识a、u：
a^=au=（BTB）-1BTyn
4. 求出GM（1，1）的模型
x^（1）（i+1）=（x（0）（1）- ）e-at+ ，
x^ （1）=x^ （1）x^ （i）=x^ （i）-x^ （i-1），i=2，3，…，n
5. 对模型精度的检验。
首先计算原始数列x（0）（i）的均方差S0。其定义为
S0= ，S = [x（0）（i）-x（0）]2，x（0）= x（0）（i）
然后计算残差数列ε（0）（i）=x（0）（i）-x^（0）（i）的均方差S1。其定义
S1= ，S = [ε（0）（i）-ε（0）]2，ε（0）= ε（0）（i），
由此计算方差比：c= 和小误差概率：p={|ε（0）（i）-ε（0）|<0.6745·S0}
输出结果见表2所示。
（二）基于GM（1，1）模型的中国农业银行不良贷款率预测
使用r软件编写程序，并对灰色预测模型进行残差检验、关联度检验和后验差检验。通过模型预测未来3年的中国农业银行不良贷款率。
得出的预测值见表3所示。
四、结论与对策
使用R软件，通过灰色预测模型预测出：2016至2020年农业银行发展良好，不良贷款率呈下降趋势，2020年低至0.35。通过统计分析出不良贷款率呈下降趋势。主要可能因素如下：近几年经济发展进入新常态，经济基本面积极向好。其次，大数据技术也被应用于银行系统，可以通过分析，更好的对借款人信用进行测评，有效减少坏账。国家和政府更要加强对银行等金融机构的管理，保障国家的金融安全。中国农业银行的管理人员要随时关注不良贷款，采取有效手段降低不良贷款率。
参考文献：
[1]郭耀中.商业银行不良贷款率下降影响因素研究[J]. 山西财经大学学报，2012（S1）.
[2]岳蓓蓓，鄭循刚.经济增长与商业银行不良贷款率波动的VAR模型分析[J].金融与经济，2011（01）.
[3]彭建刚，邹克，张倚胜.不良贷款率对银行业影响的统计关系检验[J].湖南大学学报（社会科学版），2015（05）.
（作者单位：南京邮电大学）
