銀行不良貸款問題的數(shù)學模型-展示頁
2024-08-20 17:32本頁面
【正文】 平，其余三家均進一步上升。在資產質量方面，從一季報可以看出，隨著經濟結構轉型推進，去產能化和去杠桿化等各種因素對包括四大行在內的商業(yè)銀行的資產質量構成影響。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，不良貸款率幾乎都在攀升。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。對于第三問，基于上面兩個模型，用控制變量的方法、以及微分的思想方法，以“直”代“曲”，化繁為簡，對不良貸款的變化進行預測，并對其進行定量分析。先用通過SPSS軟件分析其相關程度，并通過MATLAB軟件繪制散點圖。先用通過SPSS軟件分析其相關程度并排除無關變量，再用MATLAB軟件，計算出的相關系數(shù)，并進行多元線性回歸求得不良貸款額的回歸方程，結合“貸款總額”從而對銀行未來對不良貸款進行預測。同時采用多元線性規(guī)劃和多項式回歸相結合的方法建立數(shù)學模型，就不良貸款余額與各種因素的關系展開分析?；诨貧w分析模型的對銀行不良貸款的預測摘要本文基于商業(yè)銀行不良貸款余額進一步增加，不良貸款率攀升的背景而提出的；要解決的問題是為商業(yè)銀行預測不良貸款額變化趨勢，并找出控制不良貸款的方法?；诮ㄔO銀行現(xiàn)狀，對問題展開分析并通過網絡等渠道查找相關的數(shù)據(jù)，對影響銀行不良貸款余額的顯著因素進行歸納。對于第一問，對“總資產”、“資本充足率”、“貨代比”、“存款總額”、“貸款總額”、“利息收入”等六個影響因素及不良貸款率，用回歸分析的方法建立模型。：不良貸款率總資產資本充足率存貸比存款總額貸款總額利息收入圖1 不良貸款率與各因素的關系對于第二問，對“業(yè)績增速”、“凈息差”與“不良貸款”，采用多元線性回歸和多元多項式回歸的方法建立數(shù)學模型。計算出的相關系數(shù)，并進行多元多項式回歸，并把多元多項式回歸轉化為多元線性回歸，求得不良貸款額率的增長的回歸方程，得到了“業(yè)績增速”、“凈息差”與“不良貸款”之間的關系。關鍵字：商業(yè)銀行 預測 不良貸款 回歸分析 相關系數(shù) 殘差分析 定量分析 一 問題重述 背景知識商業(yè)銀行主要業(yè)務之一就是對項目建設、固定資產投資等進行貸款。 現(xiàn)狀分析截至2014年4月29日晚間，工農中建四大行的一季報出齊。這也是幾乎所有上市銀行面臨的窘境。雖然信貸質量總體保持穩(wěn)定，但四家銀行的不良貸款余額都在進一步增加。 需解決的問題，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。，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。三 符號說明符號表示意義不良貸款額不良貸款額率回歸系數(shù)總資產資本充足率存貸比存款總額貸款總額利息收入凈利息差業(yè)績增速殘差平方和不良貸款額率的增長四 問題分析不良貸款，不良貸款亦指非正常貸款或有問題貸款，是指借款人未能按原定的貸款協(xié)議按時償還商業(yè)銀行的貸款本息，或者已有跡象表明借款人不可能按原定的貸款協(xié)議按時償還商業(yè)銀行的貸款本息而形成的貸款。其中銀行的“總資產”、“資本充足率”、“存貸比”、“存款總額”、“貸款總額”、“利息收入”等六個方面影響甚重。通過對上述6個變量的數(shù)據(jù)整合，采取多元線性回歸分析預測的方法建立合適的模型。然后嘗試通過建立多元的線性回歸模型及多項
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