收缩还是稳态？我国信用风险管理分析

信贷增长率渐近等于t、t+n期内发放的贷款额度除以t期开始时使用的信贷总额，该信贷总额将持续（1-d）至t+n期结束。变量f假设信贷风险经理拥有关于d的完美信息，因此不会向他知道将在同一时期违约的借款人发放新贷款或额外贷款L；δ=滑动时间参数δ说明了这样一个事实，即信贷风险经理越接近时间t+n，信息就越完美，因此追溯预测也就越准确。在分析的季度数据中，我们假设δ=0，即信贷风险经理在t时拥有关于t，t+n期间违约率和信贷增长率的完美信息。我们假设LGD=1；在分析框架内，该假设是合理的，因为在经济复苏时，复苏率会影响对经济的信贷供应，这种影响将在使用的信贷总量和信贷增长率中“看到”。我们现在可以表述以下零假设：Q1:！！HQ10:ft，t+n=β1+β2dt，t+n+εt，t+nβ2<0：信贷供应增长是一个因变量，与独立违约率呈负线性关系；问题2:！！HQ20:f=d1- d：信贷供应增长率或下降率由违约概率来解释，即违约率和生存率之间的比率。另一方面，我们将检验这样一个假设：信贷供应的增长或下降率不仅由违约概率解释，而且对外部周期性正或负因素敏感，我们将其定义为系统的稳态参数。

下面就是！！HQ2I:f=d+1- dWe利用Mathematica 8和统计图形与Mac OS X Datagraph 3.1集成。3.调查结果我们将1996年3月至2012年6月期间的信贷供应增长率（f）和违约率（d）分为两个子期。第一期从1996年3月至2008年6月不包括在内，第二期从2008年6月至2012年6月包括在内。从1996年3月到2008年6月（n=49），用普通最小二乘法（OLS）对信贷供应率与违约率进行线性回归，结果表明，r=0.20817不显著；R2=0.043336，残差s=0.024809。对观察到的信贷增长率与预期利率进行的稳态零假设H0和HI测试显示，稳态参数=0.020584（2.1%），剩余值s=0.024976和χ2=106.66，v=48（附件1——未显示的功能）。从2008年6月到2012年6月（n=17），用普通最小二乘法（OLS）对信贷供应率与违约率进行线性回归，结果显示=-.69032; R2=0.47654，s表示剩余=0.0087185。对观察到的信贷增长率与预期利率进行的稳态零假设H0和HI测试显示，稳态参数=0.00245（0.2%），剩余值s=0.013152和χ2=37.47（v=16，P<0.005）（附件1）。综上所述，从2008年6月到2012年6月（n=17），我们接受以下假设：信贷增长率与违约率呈负相关，但似乎围绕稳态函数显著波动。