会员登录
会员注册四、实证结果及分析
(一)面板单位根检验结果
面板羊位根检验比较多，基于计量软件的可操作性，本文使用了如下面板单位根检验方法:Levin，Lin&Chu Unit Root Test、Im,Pesaran&Shin Unit Root Test、PP-FisherChi-square、ADF-Fisher Chi- square。Levin,lin&Chu Unit Root Test的原假设是存在同质面板单位根，拒绝原假设表示数据序列是稳定的；Im，Pesaran&Shin Unit Knot Test ，PP-FisherChi-srluarf、和AL1F- Fisher Chi-square的原假设是存在异质面板单位根。拒绝原假设表示数据序列是稳定的。
根据原值，面板单位根检验结果如表2，叮以得到结沦:原值除了因变量是平稳外其余所有自变量都是不平稳的。具体来说，Lenin， Lin& Chu t检验结果表明除除ROA和BADLOAN外所有自变量存在同质面板单位根，是非平稳的；Im. Pesaran&Shin W-stat，ADF-Fisher Chi-square、PP-Fisher Chi-square检验结果表明变量存在异质面板单位根，都是非平稳的总之，从不同面板单位根检验郝可以得到基本一致的结论:所有自变常都是不平稳的。然而从变量的一阶差分来看，郡是稳定的，因此均是I(1)序列这就可以通过动态面板估计方法检验变量之问的均衡关系。下表是对面板数据中各变量做单位根分析的结果。
数据来源：作者使用EVIEWS6.0计算整理所得。滞后期是1，内生变量是个体效应，Newey-West带宽使用Bartlett核估计。同质面板指所有部门系数相同，异质面板指所有部门系数不相同。符号*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。
(二)动态面板模型回归检验考虑到上市商业银行过去的贷款损失准备金计提可能会对下一期的贷款损失准备计提产生影响，我们在前面基本模型中增加滞后一期的因变量lnllpi，t-作为解释变量之一，构建动态面板回归模型进行检验。为解决动态模型中解释变量的内生性问题，笔者采用二步的系统广义矩估计方法(Two-step System-GMM)进行参数估计1(Blundell和Bond，1998)。结果如下表3和表4所示。
从模型检验结果看，在不考虑宏观因素情况下，资产收益率和滞后一期的贷款损失准备金是影响当前贷款损失准备的显著因素。在考虑宏观因素情况下，贷款总量和不良贷款率也在1%的显著性水平上显著，分析经异方差修正的稳健性t统计量，方程2比方程1更为稳健。这也说明我国商业银行提取贷款损失准备金的行为与宏观环境、经济周期以及央行货币政策调整有关，因为货币供应量是我国宏观经济的景气指标之一。
本文样本数据是2004年以后的，2002年4月，中国人民银行颁布《银行贷款损失准备计提指引》，这是目前仍然沿用的最新规则，相对比2002年以前的财政部发布的《金融企业呆账准备提取及呆账核销管理办法》，指引可操作性增强，逐步与国际通行标准接轨。《指引》中规定了对一般准备、专项准备和特种准备性质的界定，同时规定贷款损失准备由总行统一计提，未提足准备的商业银行不得进行税后利润分配。
从实证结果来看，我国商业银行近几年来严格遵循了指引，贷款总量和不良贷款率的增加推高了贷款损失准备的计提，而盈余增加也给贷款损失计提带来了能力上的提高，但是不能排除商业银行利用贷款损失计提进行盈余管理的可能。随着货币供应量的增加，贷款损失计提也增加，贷款损失准备的顺周期性也得以体现。
五、结论及建议
本文利用动态面板模型的经验估计结果发现，在考虑宏观变量M2的稳健模型下，贷款损失准备金LLP与贷款总量、资产收益率、不良贷款率和货币供应量之间存在显著的正相关关系。我国商业银行提取贷款损失准备金的行为与宏观环境、经济周期以及央行货币政策调整有关。从我国贷款损失准备制度的建立和发展过程可以看出，贷款损失准备制度在日趋完善，计提范围逐步扩大，计提比例逐步提高，对于商业银行稳健经营的要求日益明确和严格，说明监管当局越来越关注贷款损失准备对银行抵御风险的重要性。在商业银行具体操作实践中，五级分类成为操纵或者调节利润的工具的可能。就目前看，五级分类本身存在顺周期性的缺陷，在经济景气向好时会导致资产质量高估，今后，五级分类、特种准备、专项准备以及分红政策等方面要充分考虑不同行业周期波动的影响，使贷款损失准备的计提更为前瞻、审慎，在准确界定行业景气、行业风险的基础上，可以考虑按预计损失而非实际损失计提特种准备，这样可以在一定程度上做到逆经济周期和提前防范系统性风险。
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