發(fā)布時(shí)間：2020-10-16 06:12

　　 隨著我國節(jié)能減排事業(yè)不斷發(fā)展,綠色信貸體系開始建立、發(fā)展和完善,綠色信貸規(guī)模迅速擴(kuò)大。然而,商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸政策過程中存在較多問題,比如,綠色信貸發(fā)展速度較慢,銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)積極性不高,綠色信貸政策實(shí)施效果不佳;銀行給予綠色項(xiàng)目或者節(jié)能環(huán)保項(xiàng)目發(fā)放的貸款總額迅速增加,但綠色信貸余額增長率較低。針對(duì)綠色信貸實(shí)施過程中存在的問題,探討商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的影響因素,進(jìn)一步分析商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的效果有一定的現(xiàn)實(shí)意義�；�于此,本論文主要研究內(nèi)容分為以下三方面:構(gòu)建綠色信貸演化博弈模型,基于商業(yè)銀行視角,討論商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸和不實(shí)施綠色信貸之間的競(jìng)爭。從理論角度挖掘商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的主要影響因素。研究表明:綠色信貸補(bǔ)貼、綠色信貸業(yè)務(wù)量和不實(shí)施綠色信貸的違規(guī)懲罰成本對(duì)商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸有正向影響;綠色信貸實(shí)施成本、轉(zhuǎn)移業(yè)務(wù)量對(duì)銀行實(shí)施綠色信貸有負(fù)向影響;運(yùn)用因子分析方法進(jìn)行實(shí)證分析。將綠色信貸影響因素進(jìn)行分類篩選,構(gòu)建綠色信貸綜合影響因子,檢驗(yàn)各因素對(duì)綠色信貸規(guī)模的具體影響。研究表明:隨著綠色補(bǔ)貼率增加,將促進(jìn)綠色信貸規(guī)模增加;銀行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移率、綠色信貸監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)比率和政府信貸干預(yù)程序增加將導(dǎo)致綠色信貸規(guī)模下降。商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸影響因素的實(shí)證結(jié)果與博弈模型結(jié)論基本一致。采用面板VAR模型研究綠色信貸實(shí)施對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量、管理效率、盈利能力和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響,檢驗(yàn)商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的效率。選取25家商業(yè)銀行,分為上市銀行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行,采用面板VAR模型檢驗(yàn)不同類型商業(yè)實(shí)施綠色信貸的效果。根據(jù)面板VAR模型估計(jì)結(jié)果、脈沖效應(yīng)函數(shù)以及方差分解得到如下結(jié)論:(1)綠色信貸對(duì)銀行盈利能力的影響呈現(xiàn)負(fù)向影響;綠色信貸有利于銀行資產(chǎn)質(zhì)量的提升;綠色信貸可以降低成本收入比,改善銀行經(jīng)營管理水平;實(shí)施綠色信貸政策能確保資金使用安全,抵抗經(jīng)營性風(fēng)險(xiǎn)。(2)上市銀行、股份制銀行和城市商業(yè)銀行實(shí)施綠色信貸的實(shí)證結(jié)果存在一些差異,因此應(yīng)該根據(jù)不同類型的銀行設(shè)計(jì)不同的實(shí)施政策。本文研究結(jié)論說明了綠色信貸增長率較低,銀行開展綠色信貸業(yè)務(wù)積極性不高的原因,為商業(yè)銀行更好地實(shí)施綠色信貸提供參考。
【學(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：F832.4
【部分圖文】：

第一章 緒論靜態(tài)影響。從商業(yè)銀行競(jìng)爭角身行為因素（貸款業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移、政府補(bǔ)貼、違規(guī)成本）的影響了綠色信貸對(duì)商業(yè)銀行盈利能綜合這四個(gè)維度進(jìn)行分析。比銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文在進(jìn)行拓展，從銀行資產(chǎn)質(zhì)量、上市銀行、股份制銀行和城市我國綠色信貸發(fā)展較慢，商業(yè)

第四章 基于因子分析法的綠色信貸綜合影響指標(biāo)構(gòu)建由附錄 1 可知，變量之間的相關(guān)性絕對(duì)值大多超過 0.5，說明變量之間具有較高的關(guān)聯(lián)性。4.3 綠色信貸綜合影響指標(biāo)構(gòu)建因子分析方法作為主成分分析方法的一種延伸，與主成分分析方法相比，更關(guān)注于變量之間的相互關(guān)聯(lián)。因子分析方法是指將多數(shù)變量按照一定規(guī)律進(jìn)行分類，形成綜合影響因子。利用綜合因子去解釋變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。這些因子具有不相關(guān)、隨機(jī)的特點(diǎn)。因子數(shù)目確定方法較多：最小特征值、總方差比例、最小平均偏相關(guān)、分割線段和平行分析。選取綜合因子的方法有很多，大多數(shù)情況下主要采用最小特征值法，即計(jì)算離差矩陣的特征值超過平均數(shù)的個(gè)數(shù)。我們采用多種方法對(duì)因子分析進(jìn)行檢驗(yàn)，比如 KMO 檢驗(yàn)、Bartlett 球度檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，選取的數(shù)據(jù)能夠進(jìn)行因子分析。

圖 5-1 上市銀行脈沖響應(yīng)函數(shù)表 5-7 上市銀行方差分解CAR CTI GCR NIM NPLCAR 96.660 24.372 3.547 3.216 8.821CTI 0.349 61.636 5.679 13.475 5.463GCR 1.718 1.264 78.046 6.229 6.424NIM 0.643 1.945 7.672 76.574 10.501NPL 0.630 10.783 5.056 0.506 68.7915.3.3 股份制銀行實(shí)證結(jié)果股份制銀行各變量水平值都存在著單位根，而變量的一階差分都不存在單位根，由表 5-5 所示。因此，將股份制銀行各變量進(jìn)行一階差分后再進(jìn)行面板 VAR模型分析。股份制銀行實(shí)證結(jié)果如表 5-8 所示。
【參考文獻(xiàn)】

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7 譚玫瑰;商業(yè)銀行綠色信貸產(chǎn)品研究[D];中南大學(xué);2012年

本文編號(hào)：2842881