基于VAR、RAROC模型的银行不良资产及绩效评估研究.docx

摘要：本文以16家上市商业银行为例，对我国银行不良资产的现状、成因进行分析，运用VAR对银行不良贷款率的影响因素进行检验，并运用RAROC模型对商业银行的风险收益进行评估。根据实证分析结果显示，GDP、CPI、M1、总贷款量（LOAN）、财政支出（EX）对商业银行不良贷款率均有较大影响，其中CPI和GDP的影响最大。考虑了VaR的风险调整收益模型（RAROC）能更全面地对商业银行经营绩效进行评估。通过对银行不良贷款和绩效的评估，为我国商业银行改善资产质量提供参考依据。

关键词：不良贷款率；VAR； RAROC；商业银行

目录

摘要

Abstract

1  引言-1

1.1  研究背景和意义-1

1.2  国内外研究现状-1

1.2.1  国外研究现状-1

1.2.2  国内研究现状-2

    1.2.3 研究思路和方法-3

2  我国银行不良贷款率的现状-3

2.1  不良贷款率的概念-3

2.2  我国商业银行不良贷款和绩效水平现状-3

2.3  影响我国商业银行不良贷款率上升的宏观因素-4

2.3.1  宏观经济环境不稳定，国内外经济增长放缓-4

2.3.2  政府不合理的宏观经济调控-5

2.3.3  银行（贷款人）风险监控的缺失、风险意识淡薄-5

2.4  影响我国商业银行不良贷款率上升的微观因素-5

2.4.1  银行（贷款人）风险监控的缺失、风险意识淡薄-5

2.4.2  企业（借款人）经营管理不善、负债率高-6

2.5  不良贷款产生的风险分析-7

2.5.1  对银行自身的影响-7

2.5.2  对企业的影响-7

2.5.3  对国民经济的影响-8

3 宏观影响因素的实证分析VAR-8

3.1  模型变量的选取-8

3.2  实证分析-9

3.2.1  单位根检验（ADF检验）-9

3.2.2  建立VaR模型-10

3.2.3  VAR模型的滞后结构检验：AR根的图与表-11

3.2.4  脉冲响应函数（IRF Impulse Response Function）-11

3.2.5  方差分解分析-12

4  风险调整收益模型RAROC-13

4.1 经典的风险调整测量法-13

4.1.1  特雷诺指数（Treynor ratio）-14

4.1.2  夏普指数（Sharpe Ratio）-14

4.1.3  詹森指数-14

4.2  经风险调整的收益模型RAROC-15

5  结论和建议-19

5.1 本文研究结论-19

5.2 不良贷款的处置与消化-20

5.2.1  关注宏观经济变动，加强宏观经济波动的风险控制-20

5.2.2  政府为商业银行解决不良贷款提供一个良好的环境-20

5.2.3  建立完善的银行风险管理制度和体系-20

5.2.4  加快金融创新，提高银行的竞争力-21

参考文献-22