年第
曾俭华1
摘要：在我国经济深幅调整的背景下，客观认识经济周期对银行的信贷行为和资产质量的影响，对于保持金融稳定以及把握宏观调整方向具有重要意义。本文首次使用2011—2015年月度的微观商业银行资产质量数据，通过向量自回归V AR 模型，定量分析了商业银行信贷增长、贷款质量和宏观经济增长之间的关系。研究结果表明，我国宏观经济增长正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段，商业银行的资产质量有着明显的顺周期变化倾向，且经济增长率的下降会对银行资产质量指标产生持续的负面冲击；而商业银行贷款增长与经济周期之间的关系并不十分紧密。建议商业银行树立审慎、稳健的信贷经营理念，适度逆周期地调整信贷政策和信贷授权，持续提升风险识别、计量和控制水平。
关键词：经济周期；信贷增长；资产质量；向量V AR
一、引言
近年来，中国经济增速逐渐下调，经济发展进入“三期叠加”新常态。商业银行在本次经济增速放缓和经济结构调整的过程中受到了显著影响。截至2015年12月，银行业不良贷款额已连续16个季度攀升，信用风险事件高发，利润增速急剧下降，拨备覆盖率进一步降低，商业银行经营管理面临着前所未有的压力。宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量会产生多大影响，其影响的边界在何处，成为理论界和实务界关心的问题。
已有的研究表明，商业银行的信贷增长以及资产质量和中国经济周期有非常密切的关系。目前，中国经济周期步入下行区间，客观认识经济周期对银行的信贷增速和质量的影响，对于保持金融稳定以及把握宏观调整方向具有重要意义。据此，本文首次从银行微观数据出发，在测算经济周期的基础上，研究了商业银行信贷增长和信贷资产质量与经济周期的关系。
本文的结构安排如下：第二部分是有关经济周期和银行信贷顺周期的文献综述，第三部分
1 曾俭华，企业管理博士，中国建设银行首席风险官。本文为作者学术思考，不代表所在单位观点。
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
测算了中国的经济周期，第四部分是经济周期波动下银行的信贷行为与资产质量分析，第五部分结论。
二、文献综述
（一）关于经济周期
经济周期是指经济运行中周期性出现的经济扩张与经济紧缩交替更迭、循环往复的一种现象。经济周期理论研究始于19世纪，初期的经济周期研究大致是因果性的说明。哈伯勒（1963）总结了这一时期的研究成果，根据周期的原因，将其分为纯货币理论、投资过度论、消费不足论、心理理论等，此后逐步转向理论和实证研究。古典学派否认普遍的、周期性危机的存在；凯恩斯将繁荣与萧条看作市场经济内各变量之间相互作用的必然结果；萨缪尔森和梅茨勒提出了线性经济周期模型；希克斯、卡尔多和哥德文认为经济周期模型属于非线性模型。
20世纪80年代，以Hansen （1985）、Prescott （1986）、Lucas （1987）、Greenwood 等（1988）和King 等（1988）为代表的实际商业周期理论（简称RBC ）兴起。该理论认为经济波动是多种随机冲击效应经过传播、放大和复合的结果, 并分析了经济波动的纯波动特征（即消去了趋势部分的时间序列各阶矩特征）。基本分析方法包括对数化实际宏观总量时间序列数据、选择合适的滤波算子处理等，其中，Hodrick 和Prescott （1997）、Baxter 和King （1994）、Stock 和Watson （1999）等的研究具有代表性。此后，该模型与传统凯恩斯派的模型逐步融合，进一步完善现代周期模型—广义经济周期理论模型（简称GBC ）。具有代表性的有Ireland （1997，2001）、King 和Watson （1996）、Kim （1999）、Mankiw 和Reis （2002）、Giannoni 和Woodford （2002，2003）等的研究。
国内最初对经济周期的认识基于马克思主义经济学。改革开放以后，国内学者对中国宏观经济波动的研究主要集中在两个方面：一是对改革开放以后中国宏观经济波动的特征研究；二是对每一次经济波动成因的研究。在全国“经济周期与中国经济增长转型发展2011高峰论坛”中，与会代表一致认为，改革开放三十多年来，中国经济的发展具有中周期的特征，周期平均为8—10年，GDP 平均增速为9.5%。部分学者也对我国本轮经济周期的波动特征进行了研究并做出了相关预测。刘世锦（2014）指出，本轮经济增长在2010年达到高点，之后开始回落，近期内要提防短周期与中长周期同向叠加而产生的增长速度快速下滑。
（二）关于金融、信贷与经济周期的研究
自中央银行和存款货币制度建立以来，经济学研究不断聚焦在货币信贷和宏观经济之间的联系和相互作用上。亚洲金融危机和美国次贷危机后，金融和信贷市场对实际经济的影响得
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到重视，主要研究来自Bernankeetal （1999）、Kiyotaki 和Moore （1997）、Jerman 和Quiadrini （2009）、Gertler 和Kiyotaki （2010）等。他们的研究认为，信贷金融市场具有“金融加速器”效应：在经济繁荣过程中体现为杠杆放大效应，在经济萧条过程中则体现为加速经济下沉的负向作用。这期间的不少实证研究也支持这种观点，如Zeldes （1989）、Jappelli 和Pagano （1989）、Campbell 和Mankiw （1989）、Carroll 和Dunn （1997）等的研究。
不完全资本市场理论解释了银行信贷的顺周期特点。银行信贷行为受制于信息不对称，商业银行在经济开始出现疲软的时候，由于更多考虑到信用贷款的偿付可能, 更加倾向于紧缩其信贷规模，使得那些没有风险、能够获利的项目也难以获得融资（Katalin Mero，2002）。银行信贷内在的顺周期性加剧了宏观经济的波动。国际清算银行（BIS ，2001）通过对经济合作与发展组织（OECD ）中的10个发达国家1979—1999年间银行信贷相关数据的研究发现，在经济稳步增长阶段，银行信贷与GDP 的比率明显快速增加；而在经济衰退时期，则明显下降。Bikker 和Hu （2002）分析了26个OECD 国家1979—1999年间的相关数据，发现这些国家在经济扩张时期，信贷规模和银行利润都增加；而在经济衰退时期则都减少。Wilson （1997）、Nickell 等（2000）、Kavvathas （2001）、Bangia 等（2002）和Pesaran 等（2003）研究了联系违约率和宏观经济变量之间的实证模型。这些模型的一般结论是，受宏观经济条件影响，贷款违约率具有周期性，违约概率倾向于在不景气的经济状况下更高。
综合上述理论，可以得出以下结论：一是宏观经济周期的波动，从长期来看，依赖于要素产出的供给上升和技术水平的提高（Solow ，1997）；从短期来看，主要由总需求冲击引致，包括自主支出的波动、货币冲击、对宏观经济政策的政治扭曲等。二是银行信贷经营受制于宏观经济环境，信贷市场的不完全性、信息不对称和理性预期的存在，使信贷经营呈现明显的顺周期性，并进一步增加了经济波动的剧烈性。三是银行应提高对经济周期预测的前瞻性，针对经济周期波动相机抉择，制定切实可行的策略，以发挥经济周期对信贷经营的正面影响，规避经济波动对信贷经营的负面影响，实现可持续发展。
三、基于HP 滤波方法对我国经济周期的分析
与世界发达国家相同，我国尽管保持了较长时间的经济高速持续增长，但也不可避免地经历了多次周期性的经济波动。国内外学者分别从不同角度论述了经济周期的波动和表现形式。本文采用中国GDP 增长率这一宏观经济指标，描述近20多年来我国经济发展中呈现的周期性和趋势性变化，并试图在此基础上对未来5年的GDP 增长率进行相关预测。
（一）描述性事实分析
改革开放以来（1978—2014年），国内的经济运行具有明显的周期性。经济增长率最高的
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
波峰共有四个，分别是1978年（11.7%）、1984年（15.2%）、1992年（14.3%）和2007年（14.2%）。如果依据波峰年计算周期的长度，从1978—2007年的29年间，共完成了3个经济周期，周期平均长度为9.66年（见图1）。
1614
121086420
第一周期（1978—1984年）与第二周期（1985—1992年）的实际GDP 平均算术增长率分别为9.61%和9.64%，波动程度的标准差分别为3.28%和3.91%，经济波动性比较显著。这主要源于传统体制改革、政府投资推动这种总供给驱动的经济增长模式，传统体制下的内在机理和表现形式虽有所改变，但仍存在“放-乱-收-死”的循环。第三周期（1993—2007年）的实际GDP 平均算术增长率为10.44%，波动程度的标准差为2.18%。1992年后，我国市场化改革取得了重大突破，市场主体呈现出多元化趋势，经济波动模式转为“投资扩张-供给扩张-消费扩张”。这一时期的增长速度快，且步入一个比较平稳的阶段。自2008年起，我国的宏观经济增长进入下降通道，至今尚未出现企稳的迹象。
（二）中国经济周期波动的特征分析
对于经济周期的特征分析，现代周期理论中把长期趋势看作是非线性的, 采用的基本分析方法是滤波技术，最优滤波技术的理论研究则源于基本谱分析知识。本文采用HP 滤波法，通过分析GDP 增长率指标，描述我国经济发展中呈现的周期性和趋势性变化。
1. HP滤波法
HP 滤波器由Hodrick 和Prescott （1980，1997）提出，此后获得了广泛应用。假设代表产
T T 出的时间序列数据{χt }t =1由增长和周期两部分组成。若{y t }t =1为产出长期增长趋势的估计值,
[***********][***********][***********][***********][***********][***********]201图1：1978—2014年中国经济的运行周期
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T
则HP 滤波利用下列公式获得{y t }t =1的估计值：
min
Σ(χ– y ) +λΣ[(y
t =1
t
t 2
t =1
T T
t +1
– y t )–(y t – y t –1)]2
一般认为, 可以利用必要的统计技术最优地选择HP 滤波的平滑参数值λ, 并模拟出最接近实际经济的长期趋势与周期序列数据。对于年度数据，Backus 和Kehoe （1992）、King2Rebelo （1993）、Giorno 等（1995）建议取值λ=100，Ravn 和Uhlig （2002）建议取值λ=6.25，而OCED 建议取值λ= 25。黄赜琳和朱保华（2009）指出，对于我国经济周期波动的特征研究，采用HP （λ=100）滤波更为合理。
根据以上分析，本文取值λ=100。经过HP 分解，{y t }T t =1的估计值，即其中的趋势成分可以看作是经济的潜在增长率，反映宏观经济在较长时期内的增长潜能与变化的方向。其变化方向的调整也可以被看作是经济大周期的体现；而其中波动成分则反映实际增长率和潜在增长率之间的差额（GDP 产出缺口），即由于宏观经济内在或者外部环境变化的各种冲击带来的经济增长的周期性波动。
2.
我国经济增长的趋势性分析
1110.5109.598.587.57
1979, 7.87
2006, 10.50
从HP 滤波后的长期增长趋势（见图2）来看，可得出如下结论：
第一，我国经济的潜在增长率自改革开放以来快速上升，由1979年的7.87%上升至1986年的10.25%。此后的20年间（1986—2006年），我国经济潜在增长率一直处于高水平的稳定增长阶段，平均增长水平达10.09%，潜在增长率波动的标准差仅为0.27%。
1979
[***********][***********][***********][***********][***********][***********][***********][1**********]014
图2：HP 滤波后的长期增长趋势
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
第二，从1979年到2007年，潜在增长率的变化分为两个阶段，第一个阶段是1979—1999年，这个阶段的主要增长动力是改革开放确定的市场经济制度，虽受特殊因素影响，中间有小的波动，但总体上是一个完整的阶段；第二个阶段是1999—2007年，这个阶段的主要增长动力是加入WTO 以后的出口增长，这个阶段潜在增长率在2006年10月份达到顶部。
第三，自2007年以来，我国经济的潜在增长率开始呈现下降趋势，且降速较快。事实上，伴随着我国工业化从中期向后期转变，经济增长方式也发生了从粗放型向集约型、从投资型向消费型的转变，并伴随人口红利的消失以及制度变革效应的递减。当前，我国潜在增长水平相较过去20年发生了明显的改变，经济发展正在经历的是不同增长平台之间的转换，而非同一平台上的短期波动，且潜在增长率向下调整的趋势尚未见到企稳的迹象。
3. 我国经济增长的周期性分析
从HP 滤波后的GDP 产出缺口来看，从改革开放至今，我国的宏观经济波动区间大致可以分为四个周期，分别为1979—1984年、1985—1992年、1993—2007年以及2008年至今。这也与之前本文中对于我国GDP 波动的描述性事实分析相吻合。目前，我国宏观经济在周期波动上仍然处于下降通道中（GDP 产出缺口为负），2014年GDP 产出缺口为-0.59%，较2012年、2013年有所减小（见图3）
。
综合来看，我国经济已由高速发展阶段转向了中高速发展阶段，正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段。近期内要提防短周期与趋势调整同向叠加而产生的增长速度快速下
图3：HP 滤波后的GDP 产出缺口
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滑。鉴此，经济增长亟需寻求到新的动力才能实现良性发展。国内诸多学者也测算了我国未来潜在的经济增长率，如蔡昉（2013）以资本回报率作为解释变量，得出的结论是“十三五”期间我国年均潜在经济增长率为6.1%；刘世锦（2011）预计，我国潜在增长率在2015年前后会下一个台阶，调降至7%左右。
国际经验表明，经济增速的转换并不是一帆风顺的。日本、韩国等国家在这一时期曾出现过较大的波动：日本在1946—1973年的GDP 年均增长率为9.4%，之后增长率下台阶，1974—1992年的年均增长率降至3.7%，增长率与均值的波动区间为[-2.56%，2.28%]；韩国在1946—1995年间GDP 年均增长率为8%，之后1996—2008年的年均增长率降至4.6%，增长率与均值的波动区间为[-4.29%，1.76%]。
同样，我国经济也面临着不同速度组合的选择。一种是随着增长阶段的转换，经济增长围绕潜在增长率出现较大幅度的波动，参考日本、韩国的经验，预计实际GDP 增长率与潜在增长率之间的最大产出缺口约在-3%左右；另一种是通过宏观政策的“托底”，让实际增长与潜在增长率水平基本一致，经济增速保持在6%—7%。
四、经济周期波动下银行的信贷行为与资产质量分析
自中央银行和存款货币制度建立以来，经济学研究不断聚焦在货币信贷和宏观经济之间的联系和相互作用上，大多数讨论基本取得了一致。2008年次贷危机后，商业银行信贷活动的顺周期性更是受到了广泛关注。当前，我国宏观经济不确定性日益增加，宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量会产生多大影响？其影响的边界在何处？要回答此类问题，首先必须明确经济周期、信贷波动、以及商业银行贷款质量之间存在的内在关系。
（一）数据与指标构建
为了全面地分析与宏观经济周期波动相伴随的商业银行贷款增长、贷款质量变化的关系，本文构建了三方面的分析指标：
一是宏观经济指标：采用国家统计局公布的我国国内生产总值季度同比增长率表示宏观经济的变化情况，并通过内插法转换为月度数据。
。二是贷款增长指标：贷款增长率（R _loan ）
三是贷款资产质量指标：实际违约率（Default ）和贷款不良率（New _NPL ）。
以上数据考察期限是2011年12月至2015年6月的月度数据，同时通过趋势分解的方法得到各指标的趋势成分和周期波动成分。
一般的结构化模型需要建立变量之间的逻辑关系。由于变量之间的关系往往是复杂、多样
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
的，因此本文采用向量自回归的方法考察经济增长、贷款增长和资产质量之间的关系。向量自回归（V AR ）模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，并以此来解释各种经济冲击对经济变量造成的影响。
（二）长期趋势分析1. 平稳性检验
平稳性检验结果显示，GDP 增长率、贷款增长率、贷款不良率和贷款违约率的趋势序列都是一阶单整变量；而以上四个变量的波动序列在5%显著性水平下均不存在单位根，都是平稳序列（见表1）。在经过HP 滤波分解后的趋势变量序列和波动变量序列，都存在协整关系的可能，可以用以上两组时间序列做长期协整关系分析。
表1：单位根检验结果
Variable
T_GDP
国内生产总值
增长率
△（T_GDP）C_GDPT_loan
贷款增长率
△（T_loan）C_loanT_NPL
贷款不良率
△（T_NPL）C_NPLT_Default
贷款违约率
△（T_Default）C_Default
Equation （1,0,1）（1,1,1）（1,1,1）（0,0,1）（1,1,1）（1,1,1）（0,0,1）（1,1,1）（0,0,1）（0,0,2）（1,1,1）（0,0,4）
ADF Value4.6388-28.89-4.62911.5852-4.0692-4.91252.1216-20.6957-2.9488-0.3412-14.7198-2.0317
P_VALUE 0.9803
Conclusion I （1）I （0）I （1）I （0）I （1）I （0）I （1）I （0）
0.00000.00320.97040.01410.00140.9908
0.00000.04780.5559
0.00000.0231
注:△表示对变量进行一阶差分；Equation 中的三个参数分别表示单位根检验方程包括的常数项c 、时间趋势t 和滞后的阶数；0表示不包括c 或t ；加入滞后项是为了使残差项为白噪声。
2. 协整和因果关系检验
GDP 增长率、贷款违约率和贷款不良率这三个变量趋势序列的协整关系和格兰杰因果关系检验显示，三者之间存在着稳定的协整关系，同时相互的GRANGER 因果关系检验都在1%
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以下的显著性水平拒绝了零假设（见表2、表3）。这表明，经济增长率、贷款违约率和贷款不良率之间的协整关系是稳定的，三个变量之间保持着按照均衡方向和力度进行变化。从变化趋势角度讲，银行的贷款质量有着明显的顺周期变化倾向。即我国商业银行的贷款质量内生于经济周期，经济周期是我国商业银行贷款违约率和贷款不良率的驱动因素。
表2：经济增长和贷款质量趋势变量的协整检验结果
Hypothesized No. of CE (s)
None *At most 1 *At most 2 *
Eigen Value0.8544980.5804490.213336
Trace Statistic121.443644.340979.598146
0.05 Critical Value
29.7970715.494713.841466
Prob. 0.00000.00000.0019
表3：趋势序列的GRANGER 因果关系检验结果
H0
贷款违约率不能GRANGER 引起GDP
GDP 方程
贷款不良率不能GRANGER 引起GDP
贷款违约率和贷款不良率不能同时GRANGER 引起GDP GDP 不能GRANGER 引起贷款违约率
贷款违约率
贷款不良率不能GRANGER 引起贷款违约率
方程
GDP 和贷款不良率不能同时GRANGER 引起贷款违约率GDP 贷款违约率不能GRANGER 引起贷款不良率
贷款不良率
贷款不良率不能GRANGER 引起贷款不良率
方程
GDP 和贷款违约率不能同时GRANGER 引起贷款不良率
Chi_sq328.82623538.7912387.63573.39995301.0577142.20227.80384597.288936828.94
DF 224224224
P_Value0.000.000.000.000.000.000.000.000.00
加入贷款增长率这一变量后，检验结果显示，经济增长率、贷款增长和资产质量周期之间虽然存在协整关系，但不稳定。这表明，商业银行的贷款增长与经济周期之间的关系并不是非常紧密的。可能的原因，一是我国商业银行的信贷增长并不都是通过市场机制来调节的，宏观政策总是从货币供应和风险监管的角度，对商业银行的信贷政策施加影响；二是我国多层次融资市场正在快速发展，融资渠道更加多元化，理财市场、互联网金融的兴起削弱了银行信贷在
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
社会融资总量中的比重。
（三）短期波动分析
建立以经济增长率、贷款违约率、贷款不良率和贷款增长率波动成分为基础的V AR 模型，分析贷款质量波动序列与经济增长率之间的关系（见表4）。
表4：短期波动时间序列协整关系检验结果
Hypothesized No. of CE(s)
None *At most 1At most 2At most 3
Eigen value0.4994860.3232900.1491190.040043
Trace Statistic51.3992723.714508.0940041.634682
0.05 Critical Value
47.8561329.7970715.494713.841466
Prob. 0.02240.21280.45540.2011
约翰森（Johansen ）协整关系检验结果显示，当波动序列V AR 模型的滞后期为2时，三个波动变量之间存在着协整关系，且这个协整关系是稳定的（见图4）。
图4：波动序列协整关系平稳性检验
通过脉冲响应函数，可进一步发现，当宏观经济变量随机误差项发生变化时，银行的贷款质量在随后时期内发生的动态影响以及影响的变化路径。分析可以得到以下结论：
第一，GDP 增长率的下降对银行贷款的实际违约率具有持续的负向影响。图5是贷款违约率对GDP 增长率的脉冲响应函数图。根据脉冲响应函数曲线，经济增长率在受到一个随机冲击之后，违约率会在随后的两个月度内有一个微弱的正响应；但随后经济增长随冲击的影响持续下降，在一个季度时变为负向影响，并在大约8个月之后达到最大。在随后的约12个月内，
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这种负向的冲击影响虽然在逐渐下降，但仍然是比较显著的。这样，GDP 增长率的下降会对银行贷款的实际违约率具有持续的负向影响，且这一变化关系至少在未来8期内存在并保持稳定放大。
One S.D. C_GDP I nnovation
图5：贷款违约率对GDP 增长率的脉冲响应函数1
第二，银行贷款不良率同样受到经济周期波动的负向影响，但持续的时间比违约率的短。图6是贷款不良率对GDP 增长率的脉冲响应函数图。根据脉冲响应函数曲线，银行的贷款不良率在受到经济增长率的随机误差冲击之后，不良率将保持逐渐增大的负响应。这种负向的冲击相应在一个季度内达到最大，并且在随后的约12期内逐渐减小至微弱。同样地，贷款不良率波动序列的脉冲响应函数也表明，GDP 增长率的变化会引起不良率的反方向变化，GDP 增长率的下降会对贷款不良率产生长期持续的负向影响。
与对贷款违约率的影响相比，贷款不良率的脉冲响应曲线对经济增长率随机冲击的响应幅度要小很多，其响应的持续时间也相对较短。但是，在经济持续下滑的情况下，经济增长率持续的负向随机冲击，将会对银行贷款的质量产生叠加的影响，这也是银行贷款质量近两年恶化较快的主要原因。
1 波动变量的脉冲响应函数图是在V AR （2）模型基础上得到的。这里是运用脉冲响应函数分析银行贷款违约率和贷款不良率面对GDP 的随机冲击所做出的反应。图中的实线表示实际的脉冲响应函数曲线，虚线表示上下1个标准差的波动范围。图中的横轴代表滞后月数（这里观察了滞后24个月因变量的反应程度），纵轴表示因变量对冲击变量随机误差冲击的反应程度。
经济周期对银行资产质量影响的量化研究
One S.D. C_GDP Innovation
总第49期
图6：贷款不良率对GDP 不良率的脉冲响应函数
第三，从资产质量对宏观经济周期变化反应的时间看，宏观经济周期转换对商业银行客户违约率的冲击在短期和长期内的反应是不一样的。短期内，商业银行的贷款质量水平并不发生较大变化，甚至可能出现正向反馈；但经过一段时间后，宏观经济周期的变化一定会在银行贷款质量的变化中体现出来，并产生持续的影响。因此，商业银行应该认识到，贷款质量保持稳定只是暂时的，必须提前规划，及早对宏观经济环境的变化做出应对。
五、结论
本文在回顾经济周期相关理论的基础上，首先对中国宏观经济增长趋势、波动特征进行了经验检验，并对未来5年的中国GDP 增长率进行了相关预测。随后，对经济周期和银行信贷增长、贷款质量之间的关系进行了深入研究，定量分析了宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量的影响边界，为商业银行在新形势下准确了解风险形势，并针对经济波动相机抉择，制定切实可行的经营策略提供了相应的理论准备和数据支持。相关结论如下：
第一，我国的宏观经济波动具有明显的周期性特征。从改革开放至今大致可以分为四个周期，分别为1979—1984年、1985—1992年、1993—2007年以及2008年至今。目前，我国宏观经济在短期周期波动上处于下降通道（GDP 产出缺口为负），且尚未见底。
第二，从潜在增长水平看，我国经济已由高速发展阶段转向了中高速发展阶段。自2007年以来，我国宏观经济的潜在增长率开始呈现明显的下降趋势。由于经济增长方式的转变、人口红利的消失以及制度变革效应的递减，目前我国潜在增长水平正经历平台之间的转换，近期
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内要提防短周期与趋势调整同向叠加而产生的增长速度快速下滑。根据历史增长数据来看，我国经济增长率将于“十三五”期间明显降低，均值约为6.5%。
第三，从长期趋势来看，我国商业银行的贷款质量有着明显的顺周期变化倾向，而贷款增长与经济周期之间的关系并不十分紧密。GDP 增长率、贷款违约率和贷款不良率的长期趋势序列之间存在着稳定的协整关系和稳定的因果关系，贷款质量内生于经济周期。而经济增长率、贷款增长与资产质量周期之间不存在稳定的协整关系。可能的原因是，商业银行的信贷增长受宏观政策逆周期操作影响较大，融资渠道的多元化也降低了银行信贷在社会融资总量中的比重。
第四，GDP 增长率的下降会对银行贷款的实际违约率、不良率产生持续的负向影响。经济增长率在受到一个随机负冲击后，违约率会在一个季度内出现负向影响，并在大约8个月之后达到最大；在随后的约12个月内，这种负向的冲击影响虽然在逐渐下降，但仍然是比较显著的。在不出现新的冲击情况下，本次随机冲击的影响在24个月后逐渐减小至微弱。银行的贷款不良率在受到经济增长率的随机冲击后，不良率将保持逐渐增大的负响应。这种负向的冲击相应在一个季度内达到最大，并在随后的约12期内逐渐减小至微弱。在经济持续下滑的情况下，经济增长率持续的负向随机冲击将会对银行贷款的质量产生叠加的影响，这也是银行贷款质量在近两年恶化较快的主要原因。
第五，宏观经济周期转换对商业银行客户违约率的冲击在短期和长期内的反应是不一样的。短期内，商业银行的违约水平并未发生较大变化，甚至可能出现正向反馈；但在经过一段时间后，宏观经济周期的变化一定会在银行贷款质量的变化中体现出来，并产生持续的影响。所以，面对宏观经济波动时，应该认识到，贷款质量保持稳定只是暂时的，必须提前规划，及早对宏观经济环境的变化做出应对。
本文研究表明，我国宏观经济增长正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段中，而经济增长率持续的负向随机冲击将会对银行的贷款质量产生叠加影响，加速贷款质量恶化。不良贷款的大幅增加，直接导致银行拨备计提、核销的大幅增长，并将显著影响其流动性水平、信贷资源配置和盈利能力。建议商业银行一是树立审慎、稳健的信贷经营理念，防止出现信贷总量过度扩张或过度收缩，保持银行经营的稳定性和连续性；二是加强对宏观经济走势的前瞻性预测，适度逆周期地调整信贷政策和信贷授权，制定差异化的客户准入标准和信贷政策，合理设定贷款期限结构，优化信贷资源配置；三是持续提升风险识别、计量和控制水平，坚持前
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期瞻监测和防范化解风险；四是根据所处经济周期不同阶段，适当调节抵质押率，并加大抵质押物内部评估的频度，合理估值，减少风险敞口；五是完善风险补偿机制，在经济上行期合理估计下行阶段的预期损失和非预期损失，提高拨备覆盖率和资本充足率，以弥补经济下行期可能产生的贷款损失。
参考文献
1. 陈昆亭、周炎和龚六堂，短期经济波动如何影响长期增长趋势? ，经济研究，2012年第1期，43-54。
2. 黄赜琳和朱保华，中国经济周期特征事实的经验研究，世界经济，2009年第7期，29-42。
3. 刘世锦，增长速度下台阶与发展方式转变，经济学动态，2011年第5期，5-11。
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7. Hodrick, R., and E. Prescott, Post-war U.S. Business Cycles: An Empirical Investigation, Journal of Money, Credit and Banking, 1997, Vol.29, 1-16.
Abstract: With China's economy undergoing serious adjustments, the objective understanding of the impacts of economic cycles on banking behaviors and asset quality has important significance for policy makers to maintain financial stability and to control the orientation of macroeconomic adjustment. Using the monthly data of asset quality of China's commercial banks from 2011 to 2015, this paper quantitatively measures the relations of the bank's credit growth, asset quanlity and economic growth. The result shows that: (1) the economy is still under downward pressure both in the short-term and the long-term, (2) and the asset quality is strictly procyclical, which will be negatively affected by the decline of the economic growth , (3) and the relationship between credit growth and economic cycle is not closely related. This paper suggests that banks should strictly obey the rules of prudential operations, adjust the credit policy and credit authorization in a counter-cyclical way, and constantly enhance the identification, measure and controlling of risks.
Key Words: Economic Cycle; Credit Growth; Asset Quality; VAR
（责任编辑：孙文萍）
年第
曾俭华1
摘要：在我国经济深幅调整的背景下，客观认识经济周期对银行的信贷行为和资产质量的影响，对于保持金融稳定以及把握宏观调整方向具有重要意义。本文首次使用2011—2015年月度的微观商业银行资产质量数据，通过向量自回归V AR 模型，定量分析了商业银行信贷增长、贷款质量和宏观经济增长之间的关系。研究结果表明，我国宏观经济增长正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段，商业银行的资产质量有着明显的顺周期变化倾向，且经济增长率的下降会对银行资产质量指标产生持续的负面冲击；而商业银行贷款增长与经济周期之间的关系并不十分紧密。建议商业银行树立审慎、稳健的信贷经营理念，适度逆周期地调整信贷政策和信贷授权，持续提升风险识别、计量和控制水平。
关键词：经济周期；信贷增长；资产质量；向量V AR
一、引言
近年来，中国经济增速逐渐下调，经济发展进入“三期叠加”新常态。商业银行在本次经济增速放缓和经济结构调整的过程中受到了显著影响。截至2015年12月，银行业不良贷款额已连续16个季度攀升，信用风险事件高发，利润增速急剧下降，拨备覆盖率进一步降低，商业银行经营管理面临着前所未有的压力。宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量会产生多大影响，其影响的边界在何处，成为理论界和实务界关心的问题。
已有的研究表明，商业银行的信贷增长以及资产质量和中国经济周期有非常密切的关系。目前，中国经济周期步入下行区间，客观认识经济周期对银行的信贷增速和质量的影响，对于保持金融稳定以及把握宏观调整方向具有重要意义。据此，本文首次从银行微观数据出发，在测算经济周期的基础上，研究了商业银行信贷增长和信贷资产质量与经济周期的关系。
本文的结构安排如下：第二部分是有关经济周期和银行信贷顺周期的文献综述，第三部分
1 曾俭华，企业管理博士，中国建设银行首席风险官。本文为作者学术思考，不代表所在单位观点。
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
测算了中国的经济周期，第四部分是经济周期波动下银行的信贷行为与资产质量分析，第五部分结论。
二、文献综述
（一）关于经济周期
经济周期是指经济运行中周期性出现的经济扩张与经济紧缩交替更迭、循环往复的一种现象。经济周期理论研究始于19世纪，初期的经济周期研究大致是因果性的说明。哈伯勒（1963）总结了这一时期的研究成果，根据周期的原因，将其分为纯货币理论、投资过度论、消费不足论、心理理论等，此后逐步转向理论和实证研究。古典学派否认普遍的、周期性危机的存在；凯恩斯将繁荣与萧条看作市场经济内各变量之间相互作用的必然结果；萨缪尔森和梅茨勒提出了线性经济周期模型；希克斯、卡尔多和哥德文认为经济周期模型属于非线性模型。
20世纪80年代，以Hansen （1985）、Prescott （1986）、Lucas （1987）、Greenwood 等（1988）和King 等（1988）为代表的实际商业周期理论（简称RBC ）兴起。该理论认为经济波动是多种随机冲击效应经过传播、放大和复合的结果, 并分析了经济波动的纯波动特征（即消去了趋势部分的时间序列各阶矩特征）。基本分析方法包括对数化实际宏观总量时间序列数据、选择合适的滤波算子处理等，其中，Hodrick 和Prescott （1997）、Baxter 和King （1994）、Stock 和Watson （1999）等的研究具有代表性。此后，该模型与传统凯恩斯派的模型逐步融合，进一步完善现代周期模型—广义经济周期理论模型（简称GBC ）。具有代表性的有Ireland （1997，2001）、King 和Watson （1996）、Kim （1999）、Mankiw 和Reis （2002）、Giannoni 和Woodford （2002，2003）等的研究。
国内最初对经济周期的认识基于马克思主义经济学。改革开放以后，国内学者对中国宏观经济波动的研究主要集中在两个方面：一是对改革开放以后中国宏观经济波动的特征研究；二是对每一次经济波动成因的研究。在全国“经济周期与中国经济增长转型发展2011高峰论坛”中，与会代表一致认为，改革开放三十多年来，中国经济的发展具有中周期的特征，周期平均为8—10年，GDP 平均增速为9.5%。部分学者也对我国本轮经济周期的波动特征进行了研究并做出了相关预测。刘世锦（2014）指出，本轮经济增长在2010年达到高点，之后开始回落，近期内要提防短周期与中长周期同向叠加而产生的增长速度快速下滑。
（二）关于金融、信贷与经济周期的研究
自中央银行和存款货币制度建立以来，经济学研究不断聚焦在货币信贷和宏观经济之间的联系和相互作用上。亚洲金融危机和美国次贷危机后，金融和信贷市场对实际经济的影响得
年第
到重视，主要研究来自Bernankeetal （1999）、Kiyotaki 和Moore （1997）、Jerman 和Quiadrini （2009）、Gertler 和Kiyotaki （2010）等。他们的研究认为，信贷金融市场具有“金融加速器”效应：在经济繁荣过程中体现为杠杆放大效应，在经济萧条过程中则体现为加速经济下沉的负向作用。这期间的不少实证研究也支持这种观点，如Zeldes （1989）、Jappelli 和Pagano （1989）、Campbell 和Mankiw （1989）、Carroll 和Dunn （1997）等的研究。
不完全资本市场理论解释了银行信贷的顺周期特点。银行信贷行为受制于信息不对称，商业银行在经济开始出现疲软的时候，由于更多考虑到信用贷款的偿付可能, 更加倾向于紧缩其信贷规模，使得那些没有风险、能够获利的项目也难以获得融资（Katalin Mero，2002）。银行信贷内在的顺周期性加剧了宏观经济的波动。国际清算银行（BIS ，2001）通过对经济合作与发展组织（OECD ）中的10个发达国家1979—1999年间银行信贷相关数据的研究发现，在经济稳步增长阶段，银行信贷与GDP 的比率明显快速增加；而在经济衰退时期，则明显下降。Bikker 和Hu （2002）分析了26个OECD 国家1979—1999年间的相关数据，发现这些国家在经济扩张时期，信贷规模和银行利润都增加；而在经济衰退时期则都减少。Wilson （1997）、Nickell 等（2000）、Kavvathas （2001）、Bangia 等（2002）和Pesaran 等（2003）研究了联系违约率和宏观经济变量之间的实证模型。这些模型的一般结论是，受宏观经济条件影响，贷款违约率具有周期性，违约概率倾向于在不景气的经济状况下更高。
综合上述理论，可以得出以下结论：一是宏观经济周期的波动，从长期来看，依赖于要素产出的供给上升和技术水平的提高（Solow ，1997）；从短期来看，主要由总需求冲击引致，包括自主支出的波动、货币冲击、对宏观经济政策的政治扭曲等。二是银行信贷经营受制于宏观经济环境，信贷市场的不完全性、信息不对称和理性预期的存在，使信贷经营呈现明显的顺周期性，并进一步增加了经济波动的剧烈性。三是银行应提高对经济周期预测的前瞻性，针对经济周期波动相机抉择，制定切实可行的策略，以发挥经济周期对信贷经营的正面影响，规避经济波动对信贷经营的负面影响，实现可持续发展。
三、基于HP 滤波方法对我国经济周期的分析
与世界发达国家相同，我国尽管保持了较长时间的经济高速持续增长，但也不可避免地经历了多次周期性的经济波动。国内外学者分别从不同角度论述了经济周期的波动和表现形式。本文采用中国GDP 增长率这一宏观经济指标，描述近20多年来我国经济发展中呈现的周期性和趋势性变化，并试图在此基础上对未来5年的GDP 增长率进行相关预测。
（一）描述性事实分析
改革开放以来（1978—2014年），国内的经济运行具有明显的周期性。经济增长率最高的
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
波峰共有四个，分别是1978年（11.7%）、1984年（15.2%）、1992年（14.3%）和2007年（14.2%）。如果依据波峰年计算周期的长度，从1978—2007年的29年间，共完成了3个经济周期，周期平均长度为9.66年（见图1）。
1614
121086420
第一周期（1978—1984年）与第二周期（1985—1992年）的实际GDP 平均算术增长率分别为9.61%和9.64%，波动程度的标准差分别为3.28%和3.91%，经济波动性比较显著。这主要源于传统体制改革、政府投资推动这种总供给驱动的经济增长模式，传统体制下的内在机理和表现形式虽有所改变，但仍存在“放-乱-收-死”的循环。第三周期（1993—2007年）的实际GDP 平均算术增长率为10.44%，波动程度的标准差为2.18%。1992年后，我国市场化改革取得了重大突破，市场主体呈现出多元化趋势，经济波动模式转为“投资扩张-供给扩张-消费扩张”。这一时期的增长速度快，且步入一个比较平稳的阶段。自2008年起，我国的宏观经济增长进入下降通道，至今尚未出现企稳的迹象。
（二）中国经济周期波动的特征分析
对于经济周期的特征分析，现代周期理论中把长期趋势看作是非线性的, 采用的基本分析方法是滤波技术，最优滤波技术的理论研究则源于基本谱分析知识。本文采用HP 滤波法，通过分析GDP 增长率指标，描述我国经济发展中呈现的周期性和趋势性变化。
1. HP滤波法
HP 滤波器由Hodrick 和Prescott （1980，1997）提出，此后获得了广泛应用。假设代表产
T T 出的时间序列数据{χt }t =1由增长和周期两部分组成。若{y t }t =1为产出长期增长趋势的估计值,
[***********][***********][***********][***********][***********][***********]201图1：1978—2014年中国经济的运行周期
年第
T
则HP 滤波利用下列公式获得{y t }t =1的估计值：
min
Σ(χ– y ) +λΣ[(y
t =1
t
t 2
t =1
T T
t +1
– y t )–(y t – y t –1)]2
一般认为, 可以利用必要的统计技术最优地选择HP 滤波的平滑参数值λ, 并模拟出最接近实际经济的长期趋势与周期序列数据。对于年度数据，Backus 和Kehoe （1992）、King2Rebelo （1993）、Giorno 等（1995）建议取值λ=100，Ravn 和Uhlig （2002）建议取值λ=6.25，而OCED 建议取值λ= 25。黄赜琳和朱保华（2009）指出，对于我国经济周期波动的特征研究，采用HP （λ=100）滤波更为合理。
根据以上分析，本文取值λ=100。经过HP 分解，{y t }T t =1的估计值，即其中的趋势成分可以看作是经济的潜在增长率，反映宏观经济在较长时期内的增长潜能与变化的方向。其变化方向的调整也可以被看作是经济大周期的体现；而其中波动成分则反映实际增长率和潜在增长率之间的差额（GDP 产出缺口），即由于宏观经济内在或者外部环境变化的各种冲击带来的经济增长的周期性波动。
2.
我国经济增长的趋势性分析
1110.5109.598.587.57
1979, 7.87
2006, 10.50
从HP 滤波后的长期增长趋势（见图2）来看，可得出如下结论：
第一，我国经济的潜在增长率自改革开放以来快速上升，由1979年的7.87%上升至1986年的10.25%。此后的20年间（1986—2006年），我国经济潜在增长率一直处于高水平的稳定增长阶段，平均增长水平达10.09%，潜在增长率波动的标准差仅为0.27%。
1979
[***********][***********][***********][***********][***********][***********][***********][1**********]014
图2：HP 滤波后的长期增长趋势
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
第二，从1979年到2007年，潜在增长率的变化分为两个阶段，第一个阶段是1979—1999年，这个阶段的主要增长动力是改革开放确定的市场经济制度，虽受特殊因素影响，中间有小的波动，但总体上是一个完整的阶段；第二个阶段是1999—2007年，这个阶段的主要增长动力是加入WTO 以后的出口增长，这个阶段潜在增长率在2006年10月份达到顶部。
第三，自2007年以来，我国经济的潜在增长率开始呈现下降趋势，且降速较快。事实上，伴随着我国工业化从中期向后期转变，经济增长方式也发生了从粗放型向集约型、从投资型向消费型的转变，并伴随人口红利的消失以及制度变革效应的递减。当前，我国潜在增长水平相较过去20年发生了明显的改变，经济发展正在经历的是不同增长平台之间的转换，而非同一平台上的短期波动，且潜在增长率向下调整的趋势尚未见到企稳的迹象。
3. 我国经济增长的周期性分析
从HP 滤波后的GDP 产出缺口来看，从改革开放至今，我国的宏观经济波动区间大致可以分为四个周期，分别为1979—1984年、1985—1992年、1993—2007年以及2008年至今。这也与之前本文中对于我国GDP 波动的描述性事实分析相吻合。目前，我国宏观经济在周期波动上仍然处于下降通道中（GDP 产出缺口为负），2014年GDP 产出缺口为-0.59%，较2012年、2013年有所减小（见图3）
。
综合来看，我国经济已由高速发展阶段转向了中高速发展阶段，正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段。近期内要提防短周期与趋势调整同向叠加而产生的增长速度快速下
图3：HP 滤波后的GDP 产出缺口
年第
滑。鉴此，经济增长亟需寻求到新的动力才能实现良性发展。国内诸多学者也测算了我国未来潜在的经济增长率，如蔡昉（2013）以资本回报率作为解释变量，得出的结论是“十三五”期间我国年均潜在经济增长率为6.1%；刘世锦（2011）预计，我国潜在增长率在2015年前后会下一个台阶，调降至7%左右。
国际经验表明，经济增速的转换并不是一帆风顺的。日本、韩国等国家在这一时期曾出现过较大的波动：日本在1946—1973年的GDP 年均增长率为9.4%，之后增长率下台阶，1974—1992年的年均增长率降至3.7%，增长率与均值的波动区间为[-2.56%，2.28%]；韩国在1946—1995年间GDP 年均增长率为8%，之后1996—2008年的年均增长率降至4.6%，增长率与均值的波动区间为[-4.29%，1.76%]。
同样，我国经济也面临着不同速度组合的选择。一种是随着增长阶段的转换，经济增长围绕潜在增长率出现较大幅度的波动，参考日本、韩国的经验，预计实际GDP 增长率与潜在增长率之间的最大产出缺口约在-3%左右；另一种是通过宏观政策的“托底”，让实际增长与潜在增长率水平基本一致，经济增速保持在6%—7%。
四、经济周期波动下银行的信贷行为与资产质量分析
自中央银行和存款货币制度建立以来，经济学研究不断聚焦在货币信贷和宏观经济之间的联系和相互作用上，大多数讨论基本取得了一致。2008年次贷危机后，商业银行信贷活动的顺周期性更是受到了广泛关注。当前，我国宏观经济不确定性日益增加，宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量会产生多大影响？其影响的边界在何处？要回答此类问题，首先必须明确经济周期、信贷波动、以及商业银行贷款质量之间存在的内在关系。
（一）数据与指标构建
为了全面地分析与宏观经济周期波动相伴随的商业银行贷款增长、贷款质量变化的关系，本文构建了三方面的分析指标：
一是宏观经济指标：采用国家统计局公布的我国国内生产总值季度同比增长率表示宏观经济的变化情况，并通过内插法转换为月度数据。
。二是贷款增长指标：贷款增长率（R _loan ）
三是贷款资产质量指标：实际违约率（Default ）和贷款不良率（New _NPL ）。
以上数据考察期限是2011年12月至2015年6月的月度数据，同时通过趋势分解的方法得到各指标的趋势成分和周期波动成分。
一般的结构化模型需要建立变量之间的逻辑关系。由于变量之间的关系往往是复杂、多样
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
的，因此本文采用向量自回归的方法考察经济增长、贷款增长和资产质量之间的关系。向量自回归（V AR ）模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，并以此来解释各种经济冲击对经济变量造成的影响。
（二）长期趋势分析1. 平稳性检验
平稳性检验结果显示，GDP 增长率、贷款增长率、贷款不良率和贷款违约率的趋势序列都是一阶单整变量；而以上四个变量的波动序列在5%显著性水平下均不存在单位根，都是平稳序列（见表1）。在经过HP 滤波分解后的趋势变量序列和波动变量序列，都存在协整关系的可能，可以用以上两组时间序列做长期协整关系分析。
表1：单位根检验结果
Variable
T_GDP
国内生产总值
增长率
△（T_GDP）C_GDPT_loan
贷款增长率
△（T_loan）C_loanT_NPL
贷款不良率
△（T_NPL）C_NPLT_Default
贷款违约率
△（T_Default）C_Default
Equation （1,0,1）（1,1,1）（1,1,1）（0,0,1）（1,1,1）（1,1,1）（0,0,1）（1,1,1）（0,0,1）（0,0,2）（1,1,1）（0,0,4）
ADF Value4.6388-28.89-4.62911.5852-4.0692-4.91252.1216-20.6957-2.9488-0.3412-14.7198-2.0317
P_VALUE 0.9803
Conclusion I （1）I （0）I （1）I （0）I （1）I （0）I （1）I （0）
0.00000.00320.97040.01410.00140.9908
0.00000.04780.5559
0.00000.0231
注:△表示对变量进行一阶差分；Equation 中的三个参数分别表示单位根检验方程包括的常数项c 、时间趋势t 和滞后的阶数；0表示不包括c 或t ；加入滞后项是为了使残差项为白噪声。
2. 协整和因果关系检验
GDP 增长率、贷款违约率和贷款不良率这三个变量趋势序列的协整关系和格兰杰因果关系检验显示，三者之间存在着稳定的协整关系，同时相互的GRANGER 因果关系检验都在1%
年第
以下的显著性水平拒绝了零假设（见表2、表3）。这表明，经济增长率、贷款违约率和贷款不良率之间的协整关系是稳定的，三个变量之间保持着按照均衡方向和力度进行变化。从变化趋势角度讲，银行的贷款质量有着明显的顺周期变化倾向。即我国商业银行的贷款质量内生于经济周期，经济周期是我国商业银行贷款违约率和贷款不良率的驱动因素。
表2：经济增长和贷款质量趋势变量的协整检验结果
Hypothesized No. of CE (s)
None *At most 1 *At most 2 *
Eigen Value0.8544980.5804490.213336
Trace Statistic121.443644.340979.598146
0.05 Critical Value
29.7970715.494713.841466
Prob. 0.00000.00000.0019
表3：趋势序列的GRANGER 因果关系检验结果
H0
贷款违约率不能GRANGER 引起GDP
GDP 方程
贷款不良率不能GRANGER 引起GDP
贷款违约率和贷款不良率不能同时GRANGER 引起GDP GDP 不能GRANGER 引起贷款违约率
贷款违约率
贷款不良率不能GRANGER 引起贷款违约率
方程
GDP 和贷款不良率不能同时GRANGER 引起贷款违约率GDP 贷款违约率不能GRANGER 引起贷款不良率
贷款不良率
贷款不良率不能GRANGER 引起贷款不良率
方程
GDP 和贷款违约率不能同时GRANGER 引起贷款不良率
Chi_sq328.82623538.7912387.63573.39995301.0577142.20227.80384597.288936828.94
DF 224224224
P_Value0.000.000.000.000.000.000.000.000.00
加入贷款增长率这一变量后，检验结果显示，经济增长率、贷款增长和资产质量周期之间虽然存在协整关系，但不稳定。这表明，商业银行的贷款增长与经济周期之间的关系并不是非常紧密的。可能的原因，一是我国商业银行的信贷增长并不都是通过市场机制来调节的，宏观政策总是从货币供应和风险监管的角度，对商业银行的信贷政策施加影响；二是我国多层次融资市场正在快速发展，融资渠道更加多元化，理财市场、互联网金融的兴起削弱了银行信贷在
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期
社会融资总量中的比重。
（三）短期波动分析
建立以经济增长率、贷款违约率、贷款不良率和贷款增长率波动成分为基础的V AR 模型，分析贷款质量波动序列与经济增长率之间的关系（见表4）。
表4：短期波动时间序列协整关系检验结果
Hypothesized No. of CE(s)
None *At most 1At most 2At most 3
Eigen value0.4994860.3232900.1491190.040043
Trace Statistic51.3992723.714508.0940041.634682
0.05 Critical Value
47.8561329.7970715.494713.841466
Prob. 0.02240.21280.45540.2011
约翰森（Johansen ）协整关系检验结果显示，当波动序列V AR 模型的滞后期为2时，三个波动变量之间存在着协整关系，且这个协整关系是稳定的（见图4）。
图4：波动序列协整关系平稳性检验
通过脉冲响应函数，可进一步发现，当宏观经济变量随机误差项发生变化时，银行的贷款质量在随后时期内发生的动态影响以及影响的变化路径。分析可以得到以下结论：
第一，GDP 增长率的下降对银行贷款的实际违约率具有持续的负向影响。图5是贷款违约率对GDP 增长率的脉冲响应函数图。根据脉冲响应函数曲线，经济增长率在受到一个随机冲击之后，违约率会在随后的两个月度内有一个微弱的正响应；但随后经济增长随冲击的影响持续下降，在一个季度时变为负向影响，并在大约8个月之后达到最大。在随后的约12个月内，
年第
这种负向的冲击影响虽然在逐渐下降，但仍然是比较显著的。这样，GDP 增长率的下降会对银行贷款的实际违约率具有持续的负向影响，且这一变化关系至少在未来8期内存在并保持稳定放大。
One S.D. C_GDP I nnovation
图5：贷款违约率对GDP 增长率的脉冲响应函数1
第二，银行贷款不良率同样受到经济周期波动的负向影响，但持续的时间比违约率的短。图6是贷款不良率对GDP 增长率的脉冲响应函数图。根据脉冲响应函数曲线，银行的贷款不良率在受到经济增长率的随机误差冲击之后，不良率将保持逐渐增大的负响应。这种负向的冲击相应在一个季度内达到最大，并且在随后的约12期内逐渐减小至微弱。同样地，贷款不良率波动序列的脉冲响应函数也表明，GDP 增长率的变化会引起不良率的反方向变化，GDP 增长率的下降会对贷款不良率产生长期持续的负向影响。
与对贷款违约率的影响相比，贷款不良率的脉冲响应曲线对经济增长率随机冲击的响应幅度要小很多，其响应的持续时间也相对较短。但是，在经济持续下滑的情况下，经济增长率持续的负向随机冲击，将会对银行贷款的质量产生叠加的影响，这也是银行贷款质量近两年恶化较快的主要原因。
1 波动变量的脉冲响应函数图是在V AR （2）模型基础上得到的。这里是运用脉冲响应函数分析银行贷款违约率和贷款不良率面对GDP 的随机冲击所做出的反应。图中的实线表示实际的脉冲响应函数曲线，虚线表示上下1个标准差的波动范围。图中的横轴代表滞后月数（这里观察了滞后24个月因变量的反应程度），纵轴表示因变量对冲击变量随机误差冲击的反应程度。
经济周期对银行资产质量影响的量化研究
One S.D. C_GDP Innovation
总第49期
图6：贷款不良率对GDP 不良率的脉冲响应函数
第三，从资产质量对宏观经济周期变化反应的时间看，宏观经济周期转换对商业银行客户违约率的冲击在短期和长期内的反应是不一样的。短期内，商业银行的贷款质量水平并不发生较大变化，甚至可能出现正向反馈；但经过一段时间后，宏观经济周期的变化一定会在银行贷款质量的变化中体现出来，并产生持续的影响。因此，商业银行应该认识到，贷款质量保持稳定只是暂时的，必须提前规划，及早对宏观经济环境的变化做出应对。
五、结论
本文在回顾经济周期相关理论的基础上，首先对中国宏观经济增长趋势、波动特征进行了经验检验，并对未来5年的中国GDP 增长率进行了相关预测。随后，对经济周期和银行信贷增长、贷款质量之间的关系进行了深入研究，定量分析了宏观经济下行对商业银行的信贷行为和贷款质量的影响边界，为商业银行在新形势下准确了解风险形势，并针对经济波动相机抉择，制定切实可行的经营策略提供了相应的理论准备和数据支持。相关结论如下：
第一，我国的宏观经济波动具有明显的周期性特征。从改革开放至今大致可以分为四个周期，分别为1979—1984年、1985—1992年、1993—2007年以及2008年至今。目前，我国宏观经济在短期周期波动上处于下降通道（GDP 产出缺口为负），且尚未见底。
第二，从潜在增长水平看，我国经济已由高速发展阶段转向了中高速发展阶段。自2007年以来，我国宏观经济的潜在增长率开始呈现明显的下降趋势。由于经济增长方式的转变、人口红利的消失以及制度变革效应的递减，目前我国潜在增长水平正经历平台之间的转换，近期
年第
内要提防短周期与趋势调整同向叠加而产生的增长速度快速下滑。根据历史增长数据来看，我国经济增长率将于“十三五”期间明显降低，均值约为6.5%。
第三，从长期趋势来看，我国商业银行的贷款质量有着明显的顺周期变化倾向，而贷款增长与经济周期之间的关系并不十分紧密。GDP 增长率、贷款违约率和贷款不良率的长期趋势序列之间存在着稳定的协整关系和稳定的因果关系，贷款质量内生于经济周期。而经济增长率、贷款增长与资产质量周期之间不存在稳定的协整关系。可能的原因是，商业银行的信贷增长受宏观政策逆周期操作影响较大，融资渠道的多元化也降低了银行信贷在社会融资总量中的比重。
第四，GDP 增长率的下降会对银行贷款的实际违约率、不良率产生持续的负向影响。经济增长率在受到一个随机负冲击后，违约率会在一个季度内出现负向影响，并在大约8个月之后达到最大；在随后的约12个月内，这种负向的冲击影响虽然在逐渐下降，但仍然是比较显著的。在不出现新的冲击情况下，本次随机冲击的影响在24个月后逐渐减小至微弱。银行的贷款不良率在受到经济增长率的随机冲击后，不良率将保持逐渐增大的负响应。这种负向的冲击相应在一个季度内达到最大，并在随后的约12期内逐渐减小至微弱。在经济持续下滑的情况下，经济增长率持续的负向随机冲击将会对银行贷款的质量产生叠加的影响，这也是银行贷款质量在近两年恶化较快的主要原因。
第五，宏观经济周期转换对商业银行客户违约率的冲击在短期和长期内的反应是不一样的。短期内，商业银行的违约水平并未发生较大变化，甚至可能出现正向反馈；但在经过一段时间后，宏观经济周期的变化一定会在银行贷款质量的变化中体现出来，并产生持续的影响。所以，面对宏观经济波动时，应该认识到，贷款质量保持稳定只是暂时的，必须提前规划，及早对宏观经济环境的变化做出应对。
本文研究表明，我国宏观经济增长正处于长期趋势向下调整和短期周期性收缩的阶段中，而经济增长率持续的负向随机冲击将会对银行的贷款质量产生叠加影响，加速贷款质量恶化。不良贷款的大幅增加，直接导致银行拨备计提、核销的大幅增长，并将显著影响其流动性水平、信贷资源配置和盈利能力。建议商业银行一是树立审慎、稳健的信贷经营理念，防止出现信贷总量过度扩张或过度收缩，保持银行经营的稳定性和连续性；二是加强对宏观经济走势的前瞻性预测，适度逆周期地调整信贷政策和信贷授权，制定差异化的客户准入标准和信贷政策，合理设定贷款期限结构，优化信贷资源配置；三是持续提升风险识别、计量和控制水平，坚持前
经济周期对银行资产质量影响的量化研究总第49期瞻监测和防范化解风险；四是根据所处经济周期不同阶段，适当调节抵质押率，并加大抵质押物内部评估的频度，合理估值，减少风险敞口；五是完善风险补偿机制，在经济上行期合理估计下行阶段的预期损失和非预期损失，提高拨备覆盖率和资本充足率，以弥补经济下行期可能产生的贷款损失。
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Abstract: With China's economy undergoing serious adjustments, the objective understanding of the impacts of economic cycles on banking behaviors and asset quality has important significance for policy makers to maintain financial stability and to control the orientation of macroeconomic adjustment. Using the monthly data of asset quality of China's commercial banks from 2011 to 2015, this paper quantitatively measures the relations of the bank's credit growth, asset quanlity and economic growth. The result shows that: (1) the economy is still under downward pressure both in the short-term and the long-term, (2) and the asset quality is strictly procyclical, which will be negatively affected by the decline of the economic growth , (3) and the relationship between credit growth and economic cycle is not closely related. This paper suggests that banks should strictly obey the rules of prudential operations, adjust the credit policy and credit authorization in a counter-cyclical way, and constantly enhance the identification, measure and controlling of risks.
Key Words: Economic Cycle; Credit Growth; Asset Quality; VAR
（责任编辑：孙文萍）