2013中信銀行不良貸款率

㈠ 請問哪裡能查到各銀行的不良貸款率指標

中國銀行好像可以！

㈡ 各國銀行不良貸款率、資產回報率數據在哪能找到

我國各大銀行年報都會公開，可以從中找到不良貸款率、資產回報率等專，至於其他國家的銀行數據一屬方面你可以參閱一些外國的媒體有關方面的報道，另外你一可以從公開信息（比如年報）中找資料，這個數據最真實，但也最耗時。

不良貸款率指金融機構不良貸款占總貸款余額的比重。不良貸款是指在評估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中後三類合稱為不良貸款。
資產回報率，也叫資產收益率，它是用來衡量每單位資產創造多少凈利潤的指標。
資產回報率= 稅後凈利潤/總資產

㈢ 我國農村商業銀行2007年至2013年的不良貸款率分別是多少

2007=6.2%，2008=2.45%，2009=1.58%，2010=1.14%，2011=1%，2012=0.95%，2013=1%
辛苦調查資料，望採納！

㈣ 銀監對銀行不良貸款率要求控制多少

銀監會提出的逾期90天以上貸款和不良貸款比例控制在5％以內的貸款分類偏離度，是指貸款分類偏離度。五級貸款分類的操作結果與實際情況存在差異，包括四級不良貸款分類的偏差和五級貸款分類的各種偏差。

貸款偏離的概念是對貸款分類真實性的定性分析向定量分析的轉變。對貸款分類結果進行量化、分析、深化和細化也是一個過程。

銀監會提出的貸款偏離度實際上是貸款偏離度，即核定不良貸款率減去信用社上報的不良貸款率（貸款偏離度＝不良貸款率）之間的差額。審查和衡量貸款——信用社報告的不良貸款率。

適度借貸：當用戶申請貸款時，一定要充分考慮個人及家庭的財務狀況，月還款額度不要超過家庭月總收入的50%。

貸款用戶要選擇合適的貸款產品：個人需要根據自身情況，選擇合適的貸款品種、貸款期限、還款方式等。

(4)2013中信銀行不良貸款率擴展閱讀：

中國銀行業監督管理委員會成立之初的主要職責是：

1、制定銀行業金融機構監管規章制度和辦法，起草有關法律、行政法規，提出制定和修改意見。

2、審批銀行業金融機構及其分支機構的設立、變更、終止和業務范圍。

3、對銀行業金融機構進行現場和非現場監管，依法查處違法行為。

4、審查銀行業金融機構高級管理人員的任職資格。

5、負責全國性銀行業金融機構數據、報表的統一編制，抄送中國人民銀行，並按照國家有關規定予以公布。

6、會同財政部、中國人民銀行等部門對存款金融機構的應急風險處置提出意見和建議。

7、負責國有重點銀行業金融機構監事會的日常管理工作。

8、承辦國務院交辦的其他工作。

㈤ 年度不良貸款率怎麼計算呀注意是年度

不良貸款是指出現違約的貸款。一般而言，借款人若拖延還本付息達三個月之久，貸款即會被視為不良貸款。銀行在確定不良貸款已無法收回時，應從利潤中予以注銷。預期貸款無法收回但尚未確定時，則應在帳面上提列壞帳損失准備。把不良貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類：

正常類貸款定義為借款人能夠履行合同，沒有足夠理由懷疑貸款本息不能按時足額償還。

關注類貸款定義為盡管借款人目前有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響的因素。次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。

次級類貸款是指一些貸款機構向信用程度較差和收入不高的借款人提供的貸款。

可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。

損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。對各項貸款進行分類後，其後三類貸款合計為不良貸款。

金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。不良貸款率高，說明金融機構收回貸款的風險大；不良貸款率低，說明金融機構收回貸款的風險小。

㈥ 不良貸款率增加將對國內經濟產生哪些的負面影響

從經濟角度上來說，消費越多，經濟流動速度越快，產生的經濟價值越多，產生的社會價值越多。所以社會不會「決定」減少消費，社會只會鼓勵刺激消費。銀行高利率不是為了降低消費增加存款，主要目的是減少流動貨幣從而降低通膨。如果消費低，經濟流動速度慢，這就是所謂的經濟危機又或者經濟沖擊所帶來的負面影響又或者「餘波」，增加了失業率，減少了收入，繼而減少了消費，會極大的打擊經濟增長速度。當社會經濟呈增長速度減緩的時候，沒有任何社會群體從中獲益。不過任何社會，無論何種形式，受到損害最多的永遠都是社會最底層。在經濟低谷期，有流動資本的企業家們會進行收購及融資，等待經濟復甦時投資急速增長。而很多企業家們的企業虧損嚴重，導致破產，工人失去工作，企業家賤賣廠房又或者在投資等待經濟復甦時再闖一番事業。大部分富人沒了幾千萬幾億還能剩下幾十萬幾百萬幾千萬幾億，而窮人沒了工作無法養家，資本之間的差距是本質上的。

㈦ 不良貸款率與gdp增長率實證用什麼模型

利率是貨幣的價格，商業銀行是經營貨幣的金融機構，這就決定了利率變化必然會對商業銀行風險承擔產生重要影響。傳統的理論認為金融市場中的信息不對稱會引起逆向選擇和道德風險問題，從而導致商業銀行在高利率水平下承擔高風險。逆向選擇問題是指當利率處於較高水平時，優質借款人由於較高借款成本而放棄借款，而那些知道自己不可能償還貸款的人則會積極的尋求貸款，從而增加貸款風險發生的可能性。道德風險問題是指當利率較高時，借款人由於從事原本的經營活動不可能償還貸款或者出於追求更高利潤的動機，而採取與貸款人意願相背離的活動，增加貸款違約的可能性。然而，近幾年學術界又興起了另一種觀點，認為長期的低利率環境同樣會增大商業銀行的風險承擔。2007年美國爆發了次貸危機，進而引發了全球性金融危機，對世界各國的金融體系和實體經濟造成了很大傷害。反思這次金融危機產生的原因，眾說紛壇：金融自由化、金融創新的管理不當，資產價格泡沫的積聚和崩潰，委託—代理問題等。但最根本的原因還是商業銀行承擔了過度的風險。美聯儲自2002年就一直實行寬松的貨幣政策，導致貨幣市場利率長期處於較低水平，這增加了商業銀行對風險的容忍度，降低了它對風險的感知程度，致使其放鬆了貸款的價格條款，最終影響到銀行貸款的整體質量（Borio&Zhu，2008）。基於以上兩種觀點，需要思考我國的貨幣市場利率與商業銀行的風險承擔關系。我國的利率市場化改革程度不斷向縱深方向推進，利率的不規則波動性加大，加劇了銀行的脆弱性，本文要研究的另一個問題就是利率變化的不確定性對商業銀行風險承擔的影響。一、變數選擇與模型構建（一）變數選擇1.被解釋變數。在商業銀行風險承擔的度量方面，國內外學者主要採用的度量指標有不良貸款率（NPL）、加權風險資產佔比（RA）、破產概率Z值（Z-score）。Delis&Kouretas（2011）使用了不良資產率和加權風險資產佔比這兩個指標來度量銀行風險承擔，徐明東、陳學彬（2012）選用Z值和資產貸款率作為銀行風險的測度指標。除此之外，還有學者使用貸款損失率、預期違約率等來衡量商業銀行的風險承擔水平。考慮到存貸款業務在我國商業銀行業務中一直佔有較高比重以及數據的准確性，本文選用各大銀行公布的不良貸款率作為銀行風險承擔的衡量指標。2.解釋變數。在選擇貨幣市場利率變數時，由於我國貨幣市場還未形成一個公認的基準利率，因此不得不採取多個指標。國內學者對基準利率的爭論主要集中於全國銀行間同業拆借利率（CRATE）、銀行間債券市場利率（BRATE）與上海銀行間同業拆放利率（SHIBOR）三者之間。海濤、方兆本（2010）通過對SHIBOR、CRATE和BRATE的波動狀況進行分析，發現這三種利率均不能完全獨立地作為我國貨幣市場的基準利率。本文選取銀行間債券市場利率（BRATE）與上海銀行間同業拆放利率（SHIBOR）作為貨幣市場利率的衡量指標。利率波動性的變數則採用上海銀行間同業拆借利率的標准差來衡量，即DSH。3.控制變數。為了控制銀行自身因素、宏觀經濟狀況和市場競爭等可能對商業銀行風險承擔產生的影響，本文選取銀行規模（SIZE）、銀行資本充足率（CAR）、銀行資產收益率（ROA）、實際經濟增長率（GDPG）、銀行業景氣指數（BBI）和市場集中度（CON）六個變數作為控制變數。（二）模型構建基於研究目標和變數選擇，本文參照Delis&Kouretas（2011）的模型設定。模型（1）用以研究貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響。在模型（1）中，i代表i銀行，t代表t期，Risk為被解釋變數，代表商業銀行的風險承擔，本文以不良貸款率作為其衡量指標。MP是解釋變數，代表貨幣市場利率，本文以BRATE、SHIBOR作為貨幣市場利率的指標。控制變數：SIZE銀行規模，CAR銀行資本充足率，ROA銀行資產收益率，GDPG實際經濟增長率，BBI銀行業景氣指數，CON市場集中度。銀行業景氣指數反映的是調查當期相對於上期銀行業的變化情況；市場集中度反映的是銀行業的競爭情況，集中度越高，市場競爭越小。二、實證分析（一）數據來源基於數據的可得性和可信性，本文採取我國16家上市銀行2007年至2014年的面板數據進行研究，包括中國銀行、農業銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行、民生銀行、中信銀行、光大銀行、招商銀行、平安銀行、寧波銀行、興業銀行、南京銀行、北京銀行、華夏銀行、浦發銀行。數據來源於各銀行年度報表、中國人民銀行網站和中國國家統計局網站。（二）各變數的描述性統計（表2）由於BRATE所取得的數據為月加權平均數據，HIBOR所取得的數據為日數據，因此，在這里用隔夜SHIBOR的曲線圖來說明我國貨幣市場利率的變化趨勢，如圖1所示。（三）參數估計與分析1.估計方法。由於所構建的模型中均含有被解釋變數的滯後一階，為了避免出現內生性問題，本文採用廣義矩估計（GMM）方法對模型進行估計。廣義矩估計分為差分廣義矩估計（DIFGMM）和系統廣義矩估計（SYSGMM），但在有限樣本下，系統GMM的估計結果相對於差分GMM的估計結果來說，偏差更小。系統GMM又可分為一步廣義矩估計和兩步廣義矩估計，相對來說，兩步法的估計結果對異方差和截面相關性具有更高的穩健性，因此本文最終選用系統廣義矩估計兩步法對模型進行估計，估計結果如表3所示。2.估計結果。首先，觀察表3中所有AR（2）和Sargan檢驗的P值，結果發現它們的P值都顯著大於0.1，這說明可以接受這兩種檢驗的原假設，即「不存在序列自相關」、「所有工具變數都是有效的」。另一方面，被解釋變數滯後一階系數在各個模型估計中都顯著為正，說明商業銀行的風險承擔在相鄰期間內存在較強的關聯，可以認為之前所構建的4個模型都是合理的。（四）解釋變數、控制變數和交叉項的系數1.貨幣市場利率與商業銀行風險承擔之間存在顯著負相關關系。以BRATE為解釋變數的模型估計結果中，BRATE的β系數分別為-0.07、-0.282、-0.474，z值分別為-8.07、-7.35、-3.03，均在1%的水平上顯著；在以SHIBOR為解釋變數的模型估計結果中，SHIBOR的β系數分別為-0.069、-0.353、-0.397，z值分別為-7.8、-3.44、-3.11，同樣都在1%的水平上高度顯著。這一結論與Altunbas（2009）、Martha（2010）、牛曉健、裘翔（2013）的研究發現基本一致，低利率水平會助長商業銀行的風險偏好。結合我國2007年到2014年的隔夜SHIBOR曲線圖（圖1），發現我國貨幣市場利率在2007到2010年間一直處於較低水平，波動性不大，從2011年開始，利率波動性顯著增加，但利率整體水平並未提升到相當高的程度。因此，可以得出結論，目前我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制來實現的，較低的利率水平提升了商業銀行對風險的容忍度，降低了商業銀行對風險的感知度，刺激了商業銀行對高收益的慾望，最終導致商業銀行的風險承擔加重。2.利率波動性與商業銀行風險承擔具有顯著的正相關關系。從表2中模型（4）的估計結果中可以看到DSH的β系數為0.188，z值為11.73，在1%的水平上顯著。這一結論驗證了黃金老（2001）的理論推斷：利率市場化會帶來兩種風險，分別是利率顯著升高和利率不規則波動性加劇，但利率不規則波動性加劇將是我國商業銀行面臨的主要風險。在我國，由於利率長期處於管制狀態，商業銀行缺乏完善的風險管理制度和有效的金融工具用以應對利率變化的不確定性。盡管我國近幾年大力推進金融體系改革，但商業銀行適應新的環境仍需時間，必須要逐步改善管理制度，實現金融創新。3.從實證研究結果可以看出，銀行規模與商業銀行風險承擔正相關，銀行資本充足率和銀行盈利水平與商業銀行風險承擔負相關。銀行的規模越大，其風險承擔越高，這符合「太大而不能倒」的範式，規模較大的銀行考慮到自身在銀行體系中的重要性，認為當自身出現危機時，中央銀行為了保證金融環境的穩定必定會對其伸出援手，因此，會主動承擔的風險以獲取高收益。銀行的資本充足率越高，就會越傾向於採取謹慎的投資決策，以防止出現重大損失；盈利能力較強的銀行，不會過分追求高收益，而會將管理目標地放到安全性方面，因此銀行資本充足率和盈利水平較高的銀行會傾向於承擔較低的風險。另一方面，將BRATE和SHIBOR的系數與MP*CAR和MP*ROA的系數結合起來分析，BRATE和SHIBOR的系數均顯著為負，而它們與CAR和ROA的交叉項的系數均顯著為正，可以得出結論，較高的資本充足率和盈利水平能夠降低商業銀行風險承擔對利率的敏感性。4.宏觀經濟狀況、市場集中度與商業銀行風險承擔正相關，銀行業景氣指數與商業銀行風險承擔負相關。表2的估計結果顯示GDPG和CON的系數均顯著為正，BBI的系數顯著為負。一般來說，宏觀經濟狀況良好，無風險收益率會降低，商業銀行為了保證足夠的收益，一方面會進行高風險投資，另一方面會放寬借貸標准，從而導致銀行風險承擔上升。市場集中度越低，市場競爭越充分，銀行風險承擔越低，這一結論與Michalak（2011）的研究結果一致。銀行業景氣指數反映了銀行業相對於上期的變化，BBI指數越高，表示銀行業的變化越好，商業銀行的風險承擔水平就越低。三、結論與啟示本文從高利率、低利率、利率波動性三個方面分析了貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響機制，並基於我國16家上市銀行2007—2014年的年度面板數據進行了實證檢驗。實證研究結果發現：貨幣市場利率與商業銀行風險承擔顯著負相關，這表明目前我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制來實現的，低利率水平加大了商業銀行的風險偏好；利率波動性與商業銀行風險承擔正相關，且影響系數較大，這表明我國商業銀行缺乏有效的手段來應對利率變化的不確定性；銀行規模與商業銀行風險承擔正相關；銀行資本充足率、盈利能力與商業銀行風險承擔負相關，並且較高的資本充足率和盈利水平能夠降低商業銀行風險承擔對利率的敏感性；宏觀經濟狀況、市場集中度與商業銀行風險承擔正相關，銀行業景氣指數與商業銀行風險承擔負相關。本文研究的結果顯示目前我國貨幣市場利率對商業銀行風險承擔的影響主要是通過估值效應和逐利機制來實現的，這對商業銀行風險承擔管理具有重要啟示：第一，商業銀行要加強對借款人資格的審查，保持一定的貸款標准，降低貸款違約的可能性；第二，商業銀行在追求高收益的同時，應該兼顧資金的安全性，實現收入多元化，分散風險。利率波動性對商業銀行風險承擔具有較強的正向影響，這說明目前我國商業銀行對利率劇烈波動的適應能力較弱，因此政府應繼續堅持穩步推進利率市場化改革的方針，對於放開存款利率的時點、方法要謹慎考慮。

㈧ 銀行的不良貸款率比較適宜的值是多少

以前執行8、5、2的規定，就是指佔比不能超15%。

目前一般商業銀行規定紅線標准為3%

㈨ 銀行的不良貸款率不超多少是正常

不良貸款率必須低於10．6%。
不良貸款率指金融機構不良貸款占總貸款余額的比重版。不良貸款是指在評權估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中後三類合稱為不良貸款。正常類貸款定義為借款人能夠履行合同，沒有足夠理由懷疑貸款本息不能按時足額償還。關注類貸款定義為盡管借款人目前有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響的因素。次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。對各項貸款進行分類後，其後三類貸款合計為不良貸款。各項貸款指銀行業金融機構對借款人融出貨幣資金形成的資產。主要包括貸款、貿易融資、票據融資、融資租賃、從非金融機構買入返售資產、透支、各項墊款等。

㈩ 國內商業銀行各項貸款余額，不良貸款比率，個人貸款總額，不良貸款比例。2011年，2010年的都行，多謝啦

2010年商業銀行不良貸款情況表單位：億元、％
2010年
一季度末
二季度末
三季度末
四季度末
余額
佔全部貸款比例
余額
佔全部貸款比例
余額
佔全部貸款比例
余額
佔全部貸款比例
不良貸款
4701.2
1.40%
4549.1
1.30%
4354.2
1.20%
4293.0
1.14%
其中：次級類貸款
1786.6
0.53%
1673.3
0.48%
1562.6
0.43%
1591.6
0.42%
可疑類貸款
2288.8
0.68%
2226.7
0.64%
2120.7
0.59%
2042.7
0.54%
損失類貸款
625.8
0.19%
649.1
0.19%
670.9
0.19%
658.7
0.18%
不良貸款分機構
主要商業銀行
4009.6
1.41%
3839.8
1.30%
3674.1
1.20%
3646.1
1.15%
大型商業銀行
3400.0
1.59%
3247.7
1.46%
3087.3
1.35%
3081.0
1.31%
股份制商業銀行
609.6
0.86%
592.1
0.80%
586.7
0.76%
565.1
0.70%
城市商業銀行
365.9
1.19%
360.7
1.11%
339.1
1.00%
325.6
0.91%
農村商業銀行
265.8
2.47%
288.2
2.34%
284.4
2.16%
272.7
1.95%
外資銀行
59.8
0.74%
60.4
0.72%
56.6
0.65%
48.6
0.53%
註： 商業銀行包括大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行、農村商業銀行和外資銀行；主要商業銀行包括大型商業銀行和股份制
商業銀行；大型商業銀行包括中國工商銀行、中國農業銀行、中國銀行、中國建設銀行、交通銀行；股份制商業銀行包括中信銀行、
光大銀行、華夏銀行、廣東發展銀行、深圳發展銀行、招商銀行、上海浦東發展銀行、興業銀行、中國民生銀行、恆豐銀行、浙商銀
行、渤海銀行。