信贷经理工作经验总结范文1
信用社至6月底各项贷款余额6844万元，其中农户小额信用贷款6606万元，占比96.5%。社下辖49个村，辖区人口4万余人，贷户约7000户，现有客户经理6人，人平管村8个，管理贷款1100多户，余额1100万元。现在农村里80%以上的农户外出务工，点多、面广、线长的贷款结构给农村社的客户经理管理贷款带来了很大难度。如何充分发挥客户经理工作热情和积极性是摆在每一位管理人员面前的重要课题，我社主要从以下几方面作了一些有益的尝试：
一、从思想源头入手，增强员工的主人翁精神和责任意识，是管好贷款的思想保证。
信用社撤销联络员这支队伍后彻底改变了客户经理的职责和工作范围，如何在这转型换位的关键时刻让客户经理定好位至关重要。首先是让客户经理认识到撤销联络员是大势所趋，不要寄予任何希望能重建或变相重建联络员队伍，迅速接手管理原联络员经手发放的贷款是每个客户经理义不容辞的责任。其次是让客户经理牢固树立函证、清收好每笔联络员经手发放的贷款是责无旁贷的责任和义务，也是今后顺利开展工作的有力保证。客户经理要有保资产质量就是保信用社生存和发展的责任感，保资产质量和真实性就是保自我生存的前提条件。有了这两个观念，客户经理就会有危机感进而迸发工作的动力。
二、认真分析现有贷款结构和质量，合理分配各项任务是管好贷款的首要前提。
初，我社有贷款户5800多户，余额5007万元，其中，原联络员经手发放的贷款有5100多户余额达3900多万元，当时仅有的6个客户经理，面对这千家万户的贷款如何进行管理确实感到迷茫和力不从心。为处理好这一问题我们主要做了以下几个方面的基础工作：一是认真清理联络员发放的贷款，搞好帐据的核对，并分村打印好清册，同时在清册上要求注明借款人现住地址和联系电话。归集好每村9月30日起息的贷款户（9月30日原联络员能收息的贷款说明资产质量较好）。然后，要求所有客户经理以村为单位到原联络员那了解贷款户情况，包括：借款人现在情况，联系方式等内容，并全部记录在清册上，联络员不配合的找村支两委干部了解情况，为接管、函证、清收贷款掌握了第一手资料。二是根据初步掌握的情况合理搭配客户经理分片管理的贷款，做到贷款余额、户数、质量基本一致，使客户经理站在同一起跑线上，无攀比思想可言。
三、按月分配任务，严格绩效考核是管好贷款的主要措施。
工作要有目标和思路，同时也要有激励机制，这样才能有努力发展的方向。我社主要做了几方面的工作，一是根据联社年初下达的各项任务全部按月分配到每一个员工并经常督促，员工有了工作任务受到督促就有了工作压力，会千方百计缩小与任务的差距。二是按月公布每一位员工的业绩，认真对比，找形成差距的客观和主观的主要原因，促使先进者想方设法保持先进，落后者知耻而后勇，千方百计搞好工作早点摘下后进的帽子。三是严格绩效考核，坚决执行按量计酬、多劳多得、不劳无得的考核制度，改变了员工等客上门的工作习惯，使其学会主动出击，寻找亮点和突破口。
四、把握思想动态，适时交流、指导工作方法是管好贷款的重要手段。
小额农贷笔数、户数多，熟悉、清收、管理难度大。当客户经理走弯路时不见成效进而失去信心和斗志时，适时开展领导班子与员工间的交流，并指导工作方法，为其鼓劲加油打气，有时会取得意想不到的良好效果。我社主要有以下一些作法：一是以发放联系卡的方式拉近与农户的距离，要求所有客户经理对所管村农户不论是否是贷款户都必需上户发放联系卡，主要是宣传信用社的贷款方式、撤销联络员以后的贷款管理办法和金融政策，要达到农户借款知道找谁和怎么找的效果；要达到客户经理下乡农户基本都认识的效果；要达到客户经理对所辖村的地理位置、人情世故、经济发展、诚信程度都基本熟悉的效果。到目前为止我社客户经理共计发放了业务联系卡2800多张，收效良好。二是要求每个客户经理在半年内最少到每个村支两委干部和村民小组组长家花一天时间交流，主要是宣传政策、了解所辖村、组贷户情况，包括贷户活动情况、新的联系方式等并记录在清册上以便催收。三是由客户经理实时记录贷款户的还本、还息、新借贷款和农户的联系电话更改情况，加深客户经理对贷户的印象，达到贷款清册上基本要有农户的联系电话，达到随便说到哪一户客户经理都要有大概印象的效果。四是实行电话催收并逐渐形成制度，减少工作量和风险隐患。在今年6月份客户经理利用短信息通知客户打款的方式共计收回本息120多笔金额达40多万元，其中利息有19万多元。
五、定期总结、分析情况是积累贷款管理经验提高客户经理综合素质的良机。
每月一次常会和每月一次客户经理碰头会是我社必不可少的工作日程，传达会议精神、总结前段工作、归纳存在问题、交流工作经验、集中解决工作中的难点、听取员工的呼声是每次会议必有的内容。特别是信贷工作会是以座谈方式开展，每个客户经理要认真总结好前段信贷工作中存在的问题，分析好贷户情况，作好下步工作计划，人人都要发言，个个都要献策。这样做能促使客户经理养成善于归纳总结的工作习惯，在总结自己工作，听取别人工作经验的同时无形中积累了自己的工作经验，使得取长补短、相得益彰、共同促进。
六、正本清源、严格贷款发放是管好贷款的基础性工作。
把好贷款发放关是确保资产质量的关键所在。由于本地无企业，我社主要是发放小额农户信用贷款，在放贷过程中我们主要抓了几个环节：一是调查关，客户经理在受理每一笔贷款申请时必需到农户家中搞好调查，在调查过程中必需取得家庭成员的签字同意。二是授信关，在搞好贷款调查的基础上，要严格审查申请借款人和家庭成员在信用社的借款情况，看是否存在不守信情况，再根据实际情况进行授信。三是贷款发放关，首先由客户提供身份证和复印件给柜台经办人，验证身份是否真实，然后柜台人员根据客户经理提供的授信资料核查借款人和家庭成员的借款情况，如有身份不真实或有借款人不守信情况，柜台人员必需拒绝放贷，并向 主任报告。如果经柜台人员核查符合要求，则留存身份证复印件作附件，记录好电话号码到借据上，通过审批发放贷款。四是严把贷款档案整理关，对发放的每一笔贷款，信贷内勤都要收集、整理好贷款档案，对号入座，归类汇总，同时要把相应的授信额分村归类录入电子表格，由客户经理、信用社贷款审批人员签字审批。贷款授信审批与贷款发放环节的分离能有效控制违章操作的发生，也能增加贷款发放的透明度，从而能保障贷款的质量，为按时回收贷款奠定了基础。
七、营造当地诚信环境是管好贷款的发展方向。
信贷经理工作经验总结范文2
关键词：银行信贷；区域经济增长；Granger因果；VEC模型；脉冲响应函数
一、文献综述
国外对银行信贷与经济增长关系做了大量理论与实证分析。巴杰特（Bagehot，1873）最早发现，金融体系通过提供大型工业项目融资，在英国工业革命进程中发挥的关键性作用。伯南克（Bernanke，1992）和布兰德（Blinde，1992）对传统IS―LM模型进行改进，提出信贷市场替代货币市场的CC―LM模型。认为，在信息不对称条件下，银行通过信贷调节企业和个人的需求和支出水平，推导出货币冲击引起经济波动的结论。这些研究均认为，信贷与经济增长存在密切关系，信贷规模及结构影响经济增长。
在国外研究影响下，我国学者逐渐认识到信贷与经济增长关系的重要性。林毅夫认为，金融结构及信贷结构对金融效率和经济增长具有决定性影响。赵兴波以深圳市1979年-2007年的时间序列数据为研究对象，证明短期信贷与区域经济不存在长期协整关系，而中长期信贷与区域经济互为因果关系。崔小涛利用2000年-2009年的季度数据，运用协整理论对我国银行信贷对经济增长的影响效应进行实证测算。研究表明，2000年以来，银行中长期信贷相对其他类型信贷对经济增长的影响效应最显著。唐涓涓、尹燕海和郑兰祥、涂苗苗通过分析青海省、大连市、安徽省银行信贷与经济增长，认为两者间存在长期协整关系，信贷扩张则区域经济繁荣，信贷紧缩则区域经济萎缩。郭为通过分析我国各地区信贷与经济增长，认为银行信贷并不总是指向经济增长，相反，在一定程度上牺牲经济增长，可获得一些其他东西，比如，政治稳定等。尽管已有研究存在银行信贷与经济增长的正负关系之争，经济增长还是离不开银行信贷的支持。目前，大部分研究以国家作为整体研究银行信贷对经济增长作用，较少考虑地区经济发展程度、地方产业政策不同背景下，按期限分类的不同银行信贷对区域经济增长的贡献度差异。研究银行信贷结构与区域经济增长关系，对银行信贷政策制定具有一定参考价值。本文以河北省为考察对象，根据河北省2005年―2013年季度数据，从相关关系和动态影响角度实证分析了银行信贷结构与区域经济增长的关系。
二、变量、数据和模型设定
1.变量
本文以河北省为考察对象，选取国内生产总值（GDP）衡量经济增长，银行短期贷款（ACRS）、中长期贷款（ACRL）说明银行信贷。由于时间序列数据的非平稳特性，进行对数化处理，各变量符号如下：LGDP、LACRS、LACRL。
2.数据
以河北省2005年―2013年季度数据为基础，原始数据主要来源于Wind资讯中国宏观经济数据库、《中国金融年鉴》、《河北省统计年鉴（2013）》。
3.基本模型设定
经济时间序列一般是非平稳序列，为更好地研究变量间的关系，我们采用Johansen协整检验来分析银行信贷与经济增长之间的长期相关性。并基于向量误差修正模型（VECM）进行脉冲响应分析，研究银行信贷和经济增长之间的动态关系。本文检验模型采用具有如下形式的向量误差修正模型（VECM）：
三、河北省银行信贷与经济增长的实证分析
1.平稳性检验
首先应用ADF方法对变量LGDP、LACRS、LACRL进行单位根检验。由表1的ADF检验结果可知，LGDP、LACRS、LACRL均存在单位根，是非平稳序列。但一阶差分后均为平稳序列。表明这三个序列均是I（1）序列，满足协整检验的条件。（表1）
2.滞后阶数检验
将LGDP、LACRS、LACRL建立向量自回归（VAR）模型。根据LR、FPE、AIC、SC、HQ等各检验准则综合判断，我们选择滞后4期。
3.Johansen协整检验
由前面的单位根检验得知，模型涉及三个变量均为I（1），对这三个序列协整检验，判断是否具有协整关系。运用计量经济软件EViews6.0基于对应滞后1阶的VAR作Johansen协整检验（结果见表3）。结果表明，河北省经济增长与短期银行信贷、中长期银行信贷之间存在长期协整关系，因此可以建立VEC模型。
4.Granger因果关系检验
所谓因果关系是指变量之间的依赖性，作为结果的变量是由作为原因的变量决定的，原因变量的变化引起结果变量的变化。Granger从预测的角度给出因果关系的一种定义，结果如下：
河北省短期银行信贷是经济增长的格兰杰原因，中长期银行信贷也是经济增长的格兰杰原因。但GDP并不是银行信贷的格兰杰原因。且短期信贷与中长期信贷之间并无因果关系。综合检验结果得出结论，河北省银行信贷的增长并不因GDP增长而增长，相反银行信贷的增长却在推动GDP的增长。
5.建立向量误差修正（VEC）模型
（1）银行信贷与经济增长存在较为稳定的关系。中长期银行信贷每增加1个百分点，产出GDP增长约0.5974个百分点；短期银行信贷每增加1个百分点，产出GDP增长约0.2851个百分点。
（2）不同期限的银行信贷对经济增长的贡献度存在显著差异。从信贷资金对河北省产值的贡献度来看，河北省中长期银行信贷对GDP的贡献度明显高于短期银行信贷对GDP的贡献度（0.5974>0.2851）。
6.脉冲响应分析
为了解河北省银行信贷对经济增长影响的动态情况，我们应用前面的VEC模型进行脉冲响应分析，观察银行信贷一个单位标准差的冲击对GDP的影响。信贷扰动对GDP冲击的脉冲响应轨迹如图一、图二。
GDP对来自短期信贷的一个标准差新息的冲击有较强反映，第2期（即第二个季度）时影响达最大值，GDP增长率增加了4.28%，随后影响急剧减弱，到第4期（即第一年底）时影响达到最低值0.0015。后期影响有一个缓慢的上升，但长期呈现下降趋势，到第20期（即第五年底）影响基本消除。GDP对来自中长期信贷一个标准差新息也有较强的正向反映，第2期（即第二个季度）时影响达最大值，GDP增长率增加2.99%，随后影响稍有减弱，第4期（即第一年底）时影响达到最低值0.0123后，正向影响一路高升，最终长期保持约2.8%的正向影响，且影响时间也很长。综合两图得出结论：两个季度内短期信贷对GDP有较强影响，但随后中长期信贷影响作用凸显。整体看河北省中长期银行信贷相较于短期信贷对经济增长有更明显贡献度。冲击图所反映的现实与VEC模型的结论基本吻合。
四、结论与对策建议
通过分析，银行信贷结构对河北省经济增长具有重要贡献，中长期银行信贷贡献度远大于短期信贷的贡献度（0.5974>0.2851）。原因如下：
1.银行信贷结构不合理
信贷结构上，短期信贷基本稳定略有小幅增长，而中长期信贷增长率从2006年的16.67%高速增长到2009年的39.98%，随后出现急剧下降，2012年增长率仅为8.84%，形成不合理的信贷结构。
2.河北省产业结构水平较低
由于中长期信贷一般投向工业等实体经济，短期信贷一般为第三产业发展提供所需资金。2013年河北省三次产业结构中第一产业、第二产业、第三产业产值占比为12.2：53.4： 34.4，而同期全国平均水平为10.1： 45.3： 44.6，说明河北省的“二三一”产业结构仍处在较低水平，第二产业等实体经济的较高投入带来GDP总量的提升，表现为中长期银行信贷的高贡献度。
3.银行中长期信贷投放不合理
在促进经济增长同时，中长期银行信贷投放存在潜在风险。银行等金融机构中长期贷款实际投向数据显示，银行中长期信贷大部分投向了六大高耗能行业。2012年中长期银行信贷投向中，高污染高耗能行业化学原料及化学制品制造业占17%、黑色金属冶炼及压延加工业占16%、非金属矿物制品业占8%；而食品制造业仅占1%、医药制造业占2%、通讯设备、计算机等电子设备制造业共占6%。鲜明的投向反差影响了产业结构优化升级，更使得环境污染PM2.5问题成为影响经济可持续发展的阻力。
对此，银行应积极优化银行信贷结构，防止信贷投放极端化。秉持“有保有压”、“区别对待”的信贷原则， 合理制定中长期信贷投放领域，抑制高污染、高能耗和产能过剩，在保证信贷效率的前提下确保经济稳步健康发展；实施区域化信贷管理，促进产业结构优化升级。实施分类指导的差别化区域信贷政策，在不同产业实行差异化的业务授权和产品准入条件，关注重点去产能区域及行业的信贷投放，实现产业结构的高级化和产业链之间的梯度分工；建立针对中小企业的风险准备金制度，比如，建立中小企业的社区信用协会和社区担保机构，对中小企业的贷款以加入协会为前提。并建立一项专门用于中小企业现金流无法偿债成本的统筹资金池――发展风险准备金，由国家、地方政府、相关企业与银行共同承担风险，采取发行优先股的形式，实行有偿使用原则。
参考文献
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[2]林毅夫，姜烨.发展战略、经济结构与银行业结构：来自中国的经验[J].管理世界，2006（1）：29-40.
[3]崔小涛.我国银行信贷对经济增长的影响效应研究[J].农村金融研究，2010（5）：40-46.
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[5]尹燕海.信贷供给对地区经济增长作用的实证研究―以大连为例[J].经济与管理，2010（2）：56-60.
信贷经理工作经验总结范文3
关键词：货币政策；货币渠道；信贷渠道；工业企业现金流
中图分类号：F820.1 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2013）02-0010-06
一、引言
货币政策传导机制及其有效性一直以来就是各国中央银行和学术界广泛讨论并关注的话题。货币政策传导渠道主要包括货币渠道和信贷渠道，前者认为货币供应量变动引起利率水平变动，并间接作用于投资、消费等实际经济因素；而后者建立在信贷市场信息不对称的基础上，强调银行信贷的特殊地位，并认为即使在存在流动性陷阱、投资利率弹性较低等利率传导渠道障碍的情况下，货币政策仍然能够通过影响银行提供信贷的意愿来作用于实体经济。针对中国金融市场欠发达、利率尚未完全市场化、银行在金融体系中占据主导地位等情况，加强货币政策信贷渠道传导机制的研究，有助于我们完善货币政策调控机制，为进一步深化金融体制改革奠定基础。
货币政策的信贷传导渠道于二十世纪50年代被提出，二十世纪80年代引起学术界广泛争论，其中以约瑟夫（Joseph，1981）的均衡信贷配给和伯南克（Bernanke，1988）的CC-LM模型最为著名。信贷渠道主要有资产负债表渠道和银行贷款渠道两种形式，银行信贷渠道可描述为货币扩张增加了银行体系的准备金和存款，进而信贷扩张，并最终作用于实体经济；而资产负债表渠道认为货币政策变动通过改变企业净值（现金流与可抵押品价值之和）而影响企业资产负债表状况，进而影响投资和产出。信贷渠道观点的兴起，吸引了不少西方学者运用实证方法进行检验，如伯南克（1986）、伯南克和布林德（Bernanke 和Blinder，1992）、奥兰和鲁德布什（Stephen D.Oliner和Glenn D.Rudebusch，1996）以及吉尔克里斯特（Gilchrist，1999）等，他们都得出了相应的结论，但这些文献的研究对象大多是欧美发达国家，对金融市场欠发达的中国尚欠参考价值。
近年来，也有不少中国学者对中国货币政策的信贷传导机制进行了实证研究，他们大多着眼于货币供应量、信贷量和GDP三者之间的关系。王振山、王志强（2000）对1981—1998年间的年度数据和1993—1998年间的季度数据进行检验，发现无论是年度模型还是季度模型，均显示金融机构信贷总量对GDP有较强解释作用。周英章、蒋振声（2002）分析了1993—2001年间的季度数据，发现中国的货币政策通过信用渠道和货币渠道的共同传导发挥作用， 相比之下信用渠道占主导地位。蒋瑛坤、刘艳武和赵振全（2005）分析了1992—2004年间的季度数据，发现二十世纪90年代以来，从对物价和产出最终目标的影响来看，M1比较持久和稳定，其次是M2，最后是贷款。李琼、王志伟（2006）利用1994—2004年间的季度数据，考察M2、贷款余额与GDP之间的关系，发现货币供应量与GDP之间存在长期稳定关系，并有较大内生性，而信贷配额与GDP不存在长期稳定关系，说明中国货币政策传导机制主要还是货币渠道。胡晓阳、谢宇（2009）利用2003年1月到2008年12月的月度数据，发现货币供应量与贷款总额、贷款总额与实体经济之间均存在长期均衡稳定关系，并认为中国资本市场不完善、融资渠道单一使得货币政策只能通过银行信贷市场发挥作用。各位学者所选取的时间区间和指标不同，得出的实证结果也不尽相同。相比之前学者的研究，本文的数据较新，并且采用月度数据使得样本容量得以进一步扩大，有利于提高估计的准确性。
为进一步探究货币政策的微观传导机理，本文还考察了同期货币政策冲击对工业企业现金流的影响。在阐述信贷渠道观点的文献中，有一些专门探讨了微观层面上工业企业对货币冲击的反应。高莹、梁妤和吴豪（2004）认为信贷渠道传导条件下，企业资产负债表渠道的一个重要含义是名义利率会影响企业现金流，这里的利率机制不同于传统利率渠道中实际利率对投资水平的影响作用，而是短期利息支付水平的变动引起企业现金流的变化，改变企业外部融资成本，并最终影响企业的投资规模和实际产出。王剑、刘玄（2005）通过构建VAR模型和脉冲响应函数，分析了不同行业的固定资产投资额对货币政策冲击的反应，充分考虑了微观主体的异质性，认为货币冲击对实体经济产生了显著影响，并且不同行业的反应也有所不同。在微观层面上考察企业财务指标对货币政策冲击所作出的反应具有参考价值，有助于我们深入认识信贷渠道作用机理，并就如何改进信贷传导渠道提出相关政策建议。
本文运用协整检验、向量自回归模型以及脉冲响应函数等计量方法，利用中国2001—2011年的最新月度数据，对货币政策信贷传导渠道的有效性进行实证检验，并给出货币渠道的结果作为对比。同时，为进一步探讨我国货币政策的微观传导机制，本文参考伯南克（1995）关于企业资产负债表渠道的论述，选取三个代表工业企业现金流组成部分的指标——销售收入、利润总额以及利息支出，利用向量自回归模型和脉冲响应函数，考察这一时间区间内，中国工业企业的现金流如何对货币冲击做出响应。
二、数据选取与变量说明
在研究货币政策传导机制有效性时，本文采用2001年1月至2011年12月的月度数据，将货币供应量M1和金融机构贷款余额LOAN分别作为货币渠道和信贷渠道的代表变量，将每月月末的工业企业总产值IOV作为经济增长的代表变量。在研究货币政策冲击对工业企业现金流的影响时，由于2007年以后国家统计局披露的行业数据由月度改为季度，为保证样本的容量以及前后实证区间的一致性，本文采用二次差值法将季度数据转换为相应时间区间的月度数据；SR、PRT、INT分别代表工业企业2001年1月到2011年12月每个月的销售收入、利润总额、利息支出。考虑价格的变化，本文以2000年12月为基期，将上述变量均折算为实际值，并采用X12—ARIMA方法进行季节调整，同时转换为相应的对数值。本文利用调整后的货币供应量M1、贷款余额以及工业企业总产值等变量检验我国货币政策信贷传导机制的有效性，利用货币供应量M1、贷款余额和经二次差值转换后的工业企业销售收入、利润总额、利息支出等变量检验货币政策冲击对工业企业现金流的影响。研究区间为 2001年1月到2011年12月，货币供应量、贷款余额和工业企业总产值数据取自中国统计局网站、中国人民银行网站，工业企业销售收入、利润总额、利息支出数据来自中经网统计数据库行业月度库，统计范围包括按照GB/T 4754-2002分类的39个工业行业的数据。本文所有的实证结果均由Eviews6.0软件操作得出。
三、实证检验与分析
（一）中国货币政策信贷传导渠道的有效性检验
1. 单位根检验。首先利用ADF方法对货币供应量（LnM1_SA）、金融机构贷款余额（LnLOAN_SA）以及工业总产值（LnIOV_SA）序列的平稳性进行检验。本文根据线图以及变量性质来确定模型中是否含有截距项和趋势，并用AIC准则确定滞后阶数。表1的结果显示，货币供应量、金融机构贷款余额以及工业总产值均为非平稳序列，但它们的一阶差分在5%的水平下均为平稳序列。可见，3个变量序列均为I（1）过程。
2. 协整检验。鉴于LnM1_SA、LnLOAN_SA以及LnIOV_SA属于同阶单整序列，本文利用Johansen方法对3个变量的协整性进行检验，以便识别变量相互之间是否具有长期均衡关系。表2的结果显示， LnLOAN_SA和LnM1_SA、LnLOAN_SA和LnIOV_SA、LnM1_SA和LnIOV_SA等变量间均存在1个协整关系；变量LnM1_SA 、LnLOAN_SA以及LnIOV_SA之间存在两个协整关系。
3. Granger因果检验。协整检验结果证明了货币渠道和信贷渠道作为货币政策传导机制的可能性。为进一步验证货币渠道和信贷渠道的相对重要性，本文采用基于向量自回归（VAR）模型的Granger检验方法，对变量间的因果关系进行检验。表3的结果显示，LnLOAN_SA是 LnM1_SA的Granger原因，LnIOV_SA是LnLOAN_SA和 LnM1_SA的Granger原因，而LnLOAN_SA和 LnM1_SA均不是LnIOV_SA的Granger原因。
4. 实证结果分析。实证结果显示，货币供应量与工业总产值、贷款余额与工业总产值之间均存在着长期均衡关系，说明在中国货币渠道和信贷渠道都是存在的，并且贷款余额与最终目标总产出之间的均衡关系还强于货币供应量。这为今后中介目标变量的选择提供了一个参考。Granger因果检验的结果表明，在1%水平下货币供应量是贷款余额的Granger原因，并且一定程度上货币渠道和信贷渠道之间存在着相互作用；货币渠道和信贷渠道在一定水平下是总产出的Granger原因，但这种关系不显著，说明两种传导渠道均存在着一定的阻碍，而两者的P值比较则进一步表明，货币渠道的影响强于信贷渠道；由LnIOV_SA对LnLOAN_SA和 LnM1_SA的因果关系在5%水平上显著，可以得出中国货币政策存在较强内生性的结论，而信贷渠道的内生性要强于货币渠道。
（二）货币政策冲击对工业企业现金流的影响
信贷渠道的观点认为，货币政策操作通过改变借款人（企业和居民）的资产负债表状况，影响他们的信用等级，进而影响银行的信贷数量，并最终作用于实体经济。而其中企业的资产负债表效应——尤其是货币政策对企业现金流的影响，更是信贷渠道的重要传导途径之一。因此，本文选取与如上同期的数据，将变量分为（LnM1_SA， LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）和（LnLOAN_SA，LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）两组，检验信贷渠道下货币政策冲击对工业企业现金流的影响，并同时给出货币渠道下的实证结果作为对比。
1. 单位根检验。首先使用二次差值法将季度数据转换为相应时间区间内的月度数据，再采用ADF方法对LnM1_SA、LnLOAN_SA、LnSR_SA、LnPRT_SA以及LnINT_SA 经转换得到的月度时间序列进行平稳性检验。表4显示的结果符合我们的预期，变量LnM1_SA、LnLOAN_SA、LnSR_SA、LnPRT_SA以及LnINT_SA 均是不平稳的，而它们的一阶差分均为平稳序列。
2. 协整检验。鉴于变量LnM1_SA、LnLOAN_SA、LnSR_SA、LnPRT_SA以及LnINT_SA属于同阶单整序列，本文利用Johansen方法对变量之间的协整关系进行检验，以便识别变量相互之间是否具有长期均衡关系。协整检验的结果表明，货币供应量和信贷量与企业现金流指标间均存在稳定关系（见表5）。
3. Granger因果检验。本文采用基于VAR模型的Granger因果检验，分别对两组变量（LnM1_SA，LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）和（LnLOAN_SA ，LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）进行Granger因果检验。表6的结果表明， LnM1_SA与LnSR_SA、LnPRT_SA具有双向的因果关系；LnM1_SA是LnINT_SA的Granger原因，而LnINT_SA却不是LnM1_SA的Granger原因；LnLOAN_SA与LnPRT_SA具有双向的因果关系；LnLOAN_SA是LnSR_SA、LnINT_SA的Granger原因，而LnSR_SA、LnINT_SA却均不是LnLOAN_SA的Granger原因。
4. 脉冲响应函数图和结果分析。本文采用脉冲响应函数来观察工业企业现金流的三个组成部分应对货币冲击如何变动。首先对两组变量（LnM1_SA，LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）和（LnLOAN_SA ，LnSR_SA，LnPRT_SA，LnINT_SA）分别构建VAR模型，根据AIC准则滞后阶数均选择为2，并从AR roots均落在单位圆内而判定模型是稳定的。本文将观察期设定为20，并分别给予货币供应量和信贷余额一个标准差大小的冲击。
图1和图2表明，货币供应量和信贷均对工业企业的利息支出有一个持久的正向冲击，并且利息支出对货币供应量增加的响应要大于信贷余额的增加，图1中利息支出最终稳定于横轴上方1.8%处，图2稳定于横轴上方0.8%处。利息支出持久性的增加是由于扩张性的货币政策改善了企业的现金流和资产负债表状况，企业更易于从银行获得贷款，企业家信心指数增加，企业投资活动增加，整个经济体趋于繁荣，这里名义利息支出正好反映了企业在繁荣时期借贷资金增加、投资扩张的情形。
图3和图4的结果显示，货币供应量和信贷最终会对工业企业销售收入有一个持久的正向冲击，但最初销售收入对两者的响应却大不相同。图3中货币供应量增加后，销售收入随即迅速增加，第4个月已上升1%，最终稳定于横轴上方1.9%处，可见销售收入对货币供应量冲击的响应较为显著，这可能是由于货币供应量的扩张增加了不仅是企业，还有居民的货币余额，促进了消费需求并进一步刺激了企业销售额的增长。而图4中销售收入对信贷冲击的响应相对较小，初期销售收入上升缓慢，直到第8个月才上升0.5%左右，最终稳定于横轴上方1%处。图3和图4的结果分别表明，货币供应量冲击对销售收入的影响几乎没有时滞，而信贷量冲击的影响滞后将近8个月，这一方面是由于在信贷渠道传导机制下，从信贷扩张、投资增加到产出增加、销量增加传导环节较多，信贷扩张与工业销售间的时滞较长；另一方面也表明信贷渠道对居民的财务状况和购买意愿的影响较小，这与我国居民的边际消费倾向较低和中国消费信贷市场不发达有关。
图5和图6的结果显示，利润总额的响应与销售收入的响应类似。图5的结果显示，在受到货币供应量冲击后，利润总额前14个月内略有波动，最后稳定于横轴上方2.1%处。而图6表明，在受到信贷量冲击后，利润总额于第3至8个月减少了，之后缓慢上升并最终稳定于横轴上方0.8%处，由于销售收入也是利润总额的组成部分，这里的结果也是预期之中的，并且利润总额负向变动的时间区间也与销售收入响应时滞的时间区间相一致，这段时间内销售收入增加缓慢，而利息支出增加，利润总额下降。
四、结论和启示
本文运用协整检验、向量自回归模型以及脉冲响应函数等计量方法，利用2001—2011年的最新数据，对货币政策信贷传导渠道的有效性及工业企业现金流对货币冲击的反应进行实证分析，并同时给出货币渠道的结果作为对比，得出的实证结论及启示如下：
货币渠道和信贷渠道与最终产出之间均存在长期均衡关系，信贷渠道与最终产出之间的关系还强于货币渠道，这为我们重新选择货币政策中介目标提供了一个参考。格兰杰因果关系检验表明，货币渠道和信贷渠道对最终目标的实现均发挥了一定作用，但两者均存在着一定程度的传导障碍，并且货币渠道相对信贷渠道而言更具影响力，这一结果与不少学者利用2005年以前数据所得出的支持信贷渠道的结论相反，这可能是由于近年来金融创新拓宽了企业的融资来源，银行信贷地位相对下降所致。产出是货币供应量和信贷余额的Granger原因，表明中国货币政策存在内生性，并且信贷渠道的内生性要强于货币渠道，这也说明中国的货币政策调控效率有待提高。
在货币政策实践中，应当兼顾货币渠道和信贷渠道的作用，货币供应量和信贷政策均是值得重点考虑的对象，制定与执行信贷政策时注重对银行信贷资金流向的调控，逐步改善商业银行“慎贷”、“惜贷”、信贷资金大量流向国有企业的局面。与此同时，注重加强货币市场和资本市场体系的建设，逐步推进利率、汇率市场化，并重视金融创新的作用，大力发展中小金融机构，促进投融资市场的多元化，解决中小企业融资难问题，使得信贷资金真正为实体经济发展发挥作用。
本文最后考察了在货币渠道和信贷渠道下货币政策对工业企业现金流的冲击，所得到的实证结果与预期相一致，扩张性的货币政策最终会导致利息支出、销售收入以及利润总额的增加，并且初期销售收入对货币渠道冲击和信贷渠道冲击的不同响应表明，从货币政策变动到销售收入的改变存在一定时滞，信贷量的变化并不能立即带来销售收入以及利润水平的增加，这可能与居民边际消费倾向较低、消费信贷不发达有关。因此，要更好地发挥信贷渠道的传导作用，在调控信贷量的同时，更应注重质的提高，尤其是信贷结构的调整，发展不同品种的信贷产品，逐步改善信贷投放过于集中于某一类性质的企业、某一类行业以及某一信贷品种的局面。
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信贷经理工作经验总结范文4
关键词：小额信贷；信用风险；BP神经网络
中图分类号：F830.51 文献标识码：A 文章编号：1009-9107(2012)02-0078-06
引言
农户小额信贷是指农村信用社基于农户的信誉，在核定的额度和期限内向农户发放的不需抵押、担保的贷款。1993年，中国社科院农村发展研究所将小额信贷项目第一次借鉴到中国，我国政府给予了大力支持。自2000年开始，为加大支农力度，缓解农户贷款难问题，在中国人民银行推动下，农村信用社作为正规金融机构全面试行并推广农户小额信贷。据有关数据显示，截至2009年3月末，全国农户小额信用贷款余额2518.6亿元，同比增长17.5％，增速同比增加1.9个百分点；农户联保贷款余额为2006.3亿元，同比增长33.6％，增速同比增加13.4个百分点。农户小额信贷在解决农户贷款难问题、促进农民增收、支持农村经济发展等方面发挥了重要作用。
然而，由于农民控制风险能力有限，农村信用基础薄弱，农户小额信贷不需抵押、担保的特点使得农村信用社在小额信贷实施过程中面临较大的信用风险。农户违约现象时有发生，导致农户小额信用贷款的不良率居高不下，影响农村信用社的整体贷款质量，阻碍了农村信用社的健康发展和小额信贷的可持续发展。银监会监管部主任杨家才在“2009中国农村金融论坛”上指出，目前涉农贷款不良率是7.4％，工业贷款不良率是2.29％，大企业贷款不良率是1.15％，中小企业贷款不良率是4.5％，涉农贷款的不良率大大高于其他类贷款。另有资料显示，截至2009年初，庐江农村信用合作联社农户小额信用贷款余额1941万元，不良贷款金额719.8万元，不良率达37.1％。因此，有效控制农户信用风险、提高信贷质量已成为农村信用社面临的重要任务。
目前，农户小额信用贷款采取“等级管理，分级定额，随用随贷，余额控制，周转使用”的管理办法。在农户资信等级评定时，一般是通过信贷员、村委会的主观意见或使用评分表打分来确定。这些方法虽简单易行，但主观性大且执行过程不规范，没有借助量化的数学模型，容易导致农户信用状况评价不准，不能完全满足农村信用社信用风险管理的需要。本研究尝试利用BP神经网络建立农户信用风险评估模型，以此来识别农户在小额信贷中的信用风险，严把贷款出口关，提高农户小额信贷质量，促进小额信贷的可持续发展。
一、BP神经网络介绍
人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)，是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统，是由大量处理单元相互连接构成的高度并行的非线性系统，具有高度的非线性映射能力，良好的容错性和联想记忆功能，自适应能力较强。神经网络特有的这些性能，加之其对数据分布没有严格要求，也无需详细描述自变量和因变量间的函数关系，并且分类精度较高，使其在信用风险分析领域得到广泛应用。神经网络对信用风险的评估是通过其分类功能实现的，即先找出一组对信用分类有影响的因素作为网络输入，再通过有教师或无教师训练建立信用风险评估模型，当输入新样本时该模型即可对其信用风险进行判别分类。
Rumelhart和Mc Celland于1986年对具有非线性连续变换函数的多层感知器的误差反向传播(Error Back Proragation，BP)算法进行了详尽的分析，实现了多层感知器的设想。采用BP算法的多层感知器是至今为止应用最广泛的神经网络，通常将其称为BP网络。BP网络是一种单向传播的多层前馈网络，由输入层、隐含层和输出层组成，一个三层的BP网络可完成由任意n维输入空间到m维输出空间的非线性映射。BP算法的思想是，学习过程由信息的正向传递和误差的反向传播这两个过程组成。在正向传递过程中，输入样本信息从输入层经隐含层逐层计算后传向输出层，若输出层实际输出和期望输出不符，则计算输出层误差值，然后转入误差的反向传播阶段。在误差反向传播过程中，输出误差经隐含层向输入层逐层反传，并将误差摊分给各层所有单元，各层单元的误差就作为修正其权值的依据。这种不断调整权值的过程，即是网络的训练学习过程。当达到规定的误差或一定的训练次数，训练结束。其网络结构如下图1所示。
二、实证研究
(一)样本选择与分组
本研究所用样本来自2009年陕西省杨凌区3家农村信用社提供的资料。按照五级分类标准，逾期3个月以上的贷款为不良贷款，本研究也按此标准来确定农户是否违约。在样本选择过程中考虑到样本类别的均衡，尽量使违约类样本数量和不违约类样本数量大致相等，在按时还贷的农户中随机挑选了112户，在未按时还贷的违约农户中随机挑选了106户，总计218户。删除24个部分数据有缺失值的不合格样本后，最终确定有效样本为194个，其中不违约样本有102个，违约样本92个。
BP神经网络分为训练和工作两个阶段，网络模型性能的好坏主要看其是否具有较好的泛化能力，即对新样本正确处理的能力。一般将总样本随机分成训练集样本和测试集样本两部分，对模型泛化能力的测试应当用测试集样本数据进行检验。有的资料认为训练集样本规模一般应达到有效样本的75％-80％，本研究将194个样本分成训练样本和测试样本两组：利用SPSSl6.0软件在102个不违约样本中随机抽取78个，在违约样本中随机抽取72个，将这150个样本数据作为训练样本集，而将其余的24个不违约样本和20个违约样本共44个样本作为测试样本集。
(二)指标确定
本研究初始选取的指标来自农村信用社农户小额信用贷款资信等级评定表和农户借款申请书等档案，选取了户主年龄、户主性别、家庭人口数、家庭劳动力数、耕地面积、农业收入、非农收入、年总支出、信用社入股金额、房屋价值、机械价值、其他资产价值、贷款数额、贷款用途、贷款月利率共15个指标。在以上指标中，户主的性别和借款用途两个变量是语言变量，需要转换为离散的数值量。在本研究中，户主的性别为男时赋值为0，性别为女时赋值为1；当贷款用途为用于种植业、养殖业等农业基本生产时赋值为1，用于加工、运输、经商等个体经营时赋值为2，用于生活用品、建房、治病、上学等一般消费时赋值为3。
为了选择对违约农户和非违约农户区分能力最
强的指标变量以及消除变量间的多重共线性问题，对以上所选取的15个指标用SPSSl6.0软件分别进行正态性检验、参数及非参数检验和指标变量之间的多重共线性检验。
1.正态性检验。在进行样本差异性检验之前，采用单样本K-S检验即Kolmogorov-Smirnov检验法，对每一个变量分别进行正态性检验。检验结果表明，在0.05的显著性水平下，变量户主年龄的概率P值为0.179，大于0.05，而其余14个变量的概率P值均为0，说明除变量户主年龄服从正态分布以外，另外14个变量都不服从正态分布。
2.差异性检验。两独立样本T检验。两独立样本T检验的前提是样本来自的总体应服从或近似服从正态分布，本研究对服从正态分布的变量户主年龄采用两独立样本T检验。T检验结果的F统计量观察值的概率P值为0.098，大于显著性水平0.05，认为两总体方差无显著差异；对应的T统计量观察值的概率P值为0.027小于0.05，认为两总体均值存在显著差异。
两独立样本K-S检验。对除变量户主年龄外的其他不服从正态分布的变量采用两独立样本K-s检验。在K-s检验结果中，耕地面积、农业收入、非农收入、年总支出、房屋价值、贷款数额、贷款用途几个变量的概率P值小于0.05，认为这几个变量在两总体的分布间存在显著差异，其他几个变量在两总体间则不存在显著差异。因此可以认为户主年龄、耕地面积、农业收入、非农收入、年总支出、房屋价值、贷款数额、贷款用途这8个变量在违约组和非违约组之间的差异显著，在模型建立过程中可只保留差异显著的8个变量，而将其他7个变量予以易II除。
3.共线性检验。BP神经网络具有很强的非线性映射能力和自适应能力，输入变量之间是否存在共线性问题对网络的处理结果影响不大，但为使网络的训练效果更佳，本文使用方差扩大因子法进行变量问的多重共线性检验。VIF值越大，多重共线性问题就越严重，一般认为VIF值不应大于5，但也可适当放宽标准至不大于10。当VIF值大于10时，可认为变量之间存在严重的共线性。检验结果显示，变量非农收入的方差扩大因子VIF值最大，但也仅为2.974，小于5，表明所选择的8个变量之间并不存在多重共线性问题，可以将这8个变量直接作为建立BP网络模型的输入变量。
(三)数据处理
为消除数据量纲和变量自身变化大小的影响，加快网络训练的收敛速度，在模型建立之前，采用最小一最大标准化法对变量进行归一化即标准化处理，将网络的输入、输出数据限制在[0，1]，从而使各输入分量在网络训练开始时处于同等重要的地位。计算公式如下：
(四)BP神经网络信用风险评估模型的实现
1.BP网络结构设计。(1)隐含层确定。单隐层BP网络能完成由任意n维到m维的映射，与一个隐层相比，采用两个隐层并无助于改善网络性能，但随隐层层数的增加，训练时间将急剧增加，且在训练过程中往往容易陷入局部最小误差而无法收敛。通过调节网络隐层神经元数目可提高其误差精度，且训练效果也比增加层数更明显。因此本研究以一个隐层建立单隐层的三层BP神经网络。(2)输入层和输出层确定。输入参数的合理与否对网络的性能有重要影响。选择输入量的基本原则一是变量对输出有较大影响且能够提取或检测，二是各变量之间互不相关或相关性很小。输入层节点数目取决于输入数据的维数。通过前述指标筛选，最终有8个指标对农户是否违约影响较大且变量间不存在相关性，可以作为建立BP网络模型的输入变量，因此本研究确定BP网络输入层的神经元个数为8个。输出层的选择相对容易，其节点数取决于输出数据类型和表示该类型所需数据的大小两个方面。当BP网络用于模式分类问题时，可用二进制数表示输出结果，其节点数可根据待分类类别数确定。本研究将农户信用风险分为违约和不违约两类，因此可定义1个输出节点，用1表示违约类农户，0表示不违约类农户。(3)隐层节点数的确定。隐层节点数太少，网络提取样本信息的能力差，将不足以反映训练集的样本规律。若隐层节点数太多，又可能会提取出样本中非规律性的内容如噪声等，造成“过度吻合”，降低网络的泛化能力，另外还会增加网络的训练时间。对于隐层节点数的确定，至今没有准确的理论和规则，需要的往往是更多的经验。在具体设计时，可先根据经验公式初步确定隐含层节点数，然后通过对不同节点数的网络进行训练对比，再最终确定节点数。本研究采用公式作为计算隐层节点数的参考公式，得出隐节点数为17个。在网络训练过程中不断改变隐层节点数，通过比较不同隐节点数下网络的训练误差精度及对两类样本的判别准确率，在满足网络的训练误差精度的前提下，选取判别准确率最高时的节点数作为网络模型最终的隐层节点数。经过多次测试，最终确定隐层的节点数为14，由此构成了一个8-14-1型的BP神经网络模型，在满足误差精度的情况下，此时模型对两类样本的判别准确率最高。(4)传递函数的选取。BP网络常用的传递函数有对数S型logsig函数、双曲正切S型tansig函数和线性函数purelin。由于BP神经网络的非线性映射能力是通过S型传递函数所体现的，所以隐层一般采用S型传递函数，而输出层传递函数可以采用s型或线性。当用s型传递函数作为输出层的传递函数时，其非线性逼近速度快于线性传递函数。本研究将隐层传递函数确定为tansig函数，从而将隐层输出值控制在(-1，+1)之间；因为网络的输出值为0或1，所以输出层传递函数采用iogsig函数。(5)训练函数的确定。对网络的训练本研究采用L-M改进算法和批处理的训练模式。L-M改进算法的收敛速度最快，并且适用于中小型网络。对于L-M算法，MATLAB神经网络工具箱提供了批处理模式下的训练函数trainlm。本研究将选择trainlm作为网络的训练函数。
2.训练参数设置。(1)学习率。学习率决定网络每一次训练中所产生的权值变化量，其选择合理性是网络稳定的关键，太大可能导致系统不稳定，太小会导致收敛速度慢、训练时间过长，不过能保证收敛于某个极小值。一般情况下，倾向于选取较小的学习速率以保证网络系统的稳定性，其选取范围通常在0.01-0.8之间。当前都是根据经验来选择，并没有合理的解释与推导。可以通过观察网络训练的误差变化曲线来判断选取的学习率是否合理.曲线下降较快说明学习率比较合适，若出现较大的振荡则说明学习率偏大。经过反复测试，本研究最终确定学习率为0.4。(2)训练次数。训练次数将直接影响网络的准确性和泛化能力，次数过小不能完成训练所设定的目标误差，次数过大则容易造成“过度学习”现象，使得网络在对测试样本进行仿真测试时的准确度不高。本研究将最大训练次数确定为10000，当训练时间超过该设定时，学习过程自动终
止。(3)训练目标误差。MATLAB中默认目标误差为0，但实际情况中训练样本集很难达到。本研究输出值设为0和1两种情况，属于二分类问题，对训练精度要求不是特别高，将目标误差设为0.001。
3.网络训练。在网络训练时需要注意的是将两类样本交叉输入，因为集中输入同一类样本将使网络在训练时只建立与该类样本相适应的映射关系，而集中输入另一类样本时，网络权值的调整又转向新的映射关系而否定前面训练的结果。当网络的隐含层节点数为14时，网络根据训练样本进行训练的误差变化曲线图如图2所示。
BP网络模型对训练集样本的判别分类准确率达到100％，判定结果如表l所示。
4.网络测试。在训练误差达到要求后，根据测试集样本的网络模型输出与期望输出的误差，判断网络的泛化性能。当网络的隐含层节点为14时，测试集样本的网络模型输出见表2。
BP网络模型对测试集样本的分类准确率如表3所示。
通过测试样本集网络输出结果表2可以看出，1号、5号、10号、11号、29号、30号及31号样本的网络输出结果与期望输出不符，判别分类出现错误。通过对测试样本的判别分类表3可以看出，BP网络模型对违约样本分类识别的正确率达到了90％，对不违约样本分类识别正确率为79.17％，整体的分类识别正确率为84.09％，取得了较好的评估结果，证明了所建BP网络模型的精确性和有效性。
本研究将违约类农户误判为非违约类农户称为第一类错误，将非违约类农户误判为违约类农户称为第二类错误。显然，对于金融机构来说，第一类错误的危害性远比第二类错误严重，犯第二类错误顶多是没有将贷款发放出去而损失一笔利息收入，而犯第一类错误则会造成贷出的款项无法收回而形成果账。Ahman曾经得出这样一个研究结论，犯第一类错误造成的损失是第二类错误造成的损失的20倍至60倍。因此，应尽量避免第一类错误的发生。本研究所建立的BP网络模型对违约类样本识别的准确率达到90％，犯第一类错误的概率仅为10％，能够较好的避免第一类错误的发生，因而可认为是一个较好的信用风险评估模型，可以将其作为农村信用社识别农户信用风险的工具。
三、结论及政策建议
(一)结论
随着小额信贷的发展，如何有效控制农户信用风险、提高信贷质量以促进小额信贷的可持续发展已成为农信社面临首要任务。农户小额信贷信用风险的评估研究对于完善农户小额信贷业务，实现小额信贷的可持续发展有着重要的意义。
1.本文利用陕西省杨凌区3家农村信用社提供的数据资料，借助SPSSl6.0软件对样本数据分别进行正态性检验、参数及非参数检验和多重共线性检验，选择出对违约农户和非违约农户区分能力最强的指标变量，消除变量间的多重共线性问题，在信息量不减少的情况下减少变量的个数，从而减少了神经网络模型的输入单元个数，降低网络模型的复杂程度，提高了训练速度。
2.利用MATLAB7.0软件对农户小额信贷信用风险进行实证研究，建立了8-14-1结构的BP神经网络模型。模型对训练集样本的识别正确率达100％，对测试样本集违约类农户的识别正确率达90％，总正确率达84.09％，虽然网络模型对测试样本集未违约类农户的识别准确率只有79.17％，但农村信用社在一定程度上可以容忍此类错误发生所带来的机会损失。因而，BP网络模型能够为农村信用社识别和预测农户信用风险提供较好的依据。
3.BP神经网络是一种非参数模型，具有较强的非线性映射能力、容错能力和鲁棒性，对数据的分布要求不严格，分类精度较高，并且可以很容易地继承现有领域知识，不断接受新样本、新经验对模型进行调整。另外，BP神经网络模型中的权重通过网络对样本训练形成，不需要对各项指标确定权重，克服了由人工评价带来的主观性及模糊随机性的影响，保证了结果的准确性和客观性。
(二)政策建议
信贷经理工作经验总结范文5
信贷管理部门成立以后，针对农发行办贷管贷制度陈旧，信贷基础管理薄弱的现状，先后出台十多项改革创新举措，建章立制百余件，内容包括信贷政策、评级授信、审查审议、作业监督、资金支付、监测分析、系统操作等，基本覆盖了贷款业务的全过程，初步形成了符合现代银行要求和农业政策性银行特点的信贷管理政策制度体系。一是连续7年信贷政策指引，依据国家产业政策、区域政策和宏观调控政策，结合农发行业务特点，明确业务边界，指明信贷投向，确定重点支持、优先支持、择优支持的领域，制定限制和退出政策。指引的对于各级行把好投向关，进一步优化信贷资源配置，促进“两轮驱动”发展战略有效实施发挥了重要作用。二是出台评级授信管理办法，吸收借鉴现代银行内部评级方法和模型，建立了十余套量化评价指标体系，同时根据农发行业务特点，针对“三类客户”和“六个分项”实行“区别对待、分别管理”。累计进行客户评级17.5万户/次，客户授信14.5万户/次，对于强化客户准入管理，提高客户信用风险识别和计量水平发挥了重要基础性作用。三是出台信贷审查管理办法，为实现审贷分离和前后台制约提供了制度依据。制定信贷审查标准化指引，明确审查要素和审查材料的标准及要求，加强了信贷审查基础工作，提升了信贷审查的精细化、规范化、流程化管理水平。总省行信贷管理部门累计审查各类业务4.4万余笔，其中对3.9万笔贷款提示风险8.1万余项，充分发挥了审查把关作用。四是制定贷款审查委员会工作规则，规范信贷审查审议工作程序，实现了审议工作的标准化。总省行累计审议项目4.4万个，涉及金额4.1万亿元，其中否决项目699个，涉及金额310亿元。
借鉴现代银行先进经验，建立独立审查官制度，对有权审批人起到了智力支持和决策参考作用，进一步提高了信贷审批决策的科学化水平。五是出台信贷作业监督管理办法，启动对审批后支付前前提条件落实、合同签约、资金支付等环节的审核监督，累计对4.9万个项目进行了6.1万余笔贷前条件落实监督，对资本金不到位、土地指标不落实、担保手续不完善等问题下达整改意见3万余条，涉及金额1.3万亿元，充分发挥了贷款发放前的最后风险把关作用。制定信贷资金支付管理办法，加强资金支付管理，确保了资金合规支付使用。六是建立信贷监测分析和风险排查制度，依托CM2006等系统平台，搭建起常规监测、重点监测、专项监测相结合的信贷监测体系，建立了前后台、上下级行联合共管的常态化监测工作机制。累计排查贷款客户7.9万户，退出4825户，收回贷款387亿元；累计向行领导提交监测分析报告上百个，向相关部门提交风险提示数百份，提示风险数千条，发挥了对信贷资金运行和办贷管贷基础管理的监测预警作用。
二、按现代银行要求，打造农业政策性银行信贷科技支撑体系
2005年3月，总行党委做出引进工商银行CM2002系统的重大决策。由总行信贷管理部牵头组织，在工行的大力支持下，经过全行上下共同努力，改造后的农发行信贷管理系统（CM2006）于2007年9月正式上线，使农发行信贷业务一举摆脱了手工操作的落后局面，实现了信贷信息系统零的突破。2010年8月，针对CM2006系统不完全适应农发行业务特点等问题，总行信贷管理部又牵头启动对系统的全面升级改造，新增作业监督等九大模块，以及无纸化办贷等19项重要功能，于2012年9月全面上线运行，使系统对农发行信贷业务的科技支撑水平进一步提高。2013年4月全面启动无纸化办贷，实现从贷款受理到贷款发放的全流程无纸化。通过与工行的全面战略合作，农发行在高起点上完成了现代银行信贷信息科技平台的建设，实现了信贷信息系统的跨越式发展，有力提升了农发行办贷管贷、风险防控和经营管理水平。除CM2006系统外，信贷管理部门认真做好人民银行征信系统、银监会风险客户统计系统、银税系统、国土资源系统等的对接及应用工作，使农发行信贷信息系统综合管理与应用水平不断提高，形成了具有现代农业政策性银行特点的信贷科技支撑体系。
三、按现代银行要求，建设信贷管理人才队伍
截至2013年6月末，总、省、地三级行信贷管理条线从业人员共约1500余人，平均年龄不到40岁，80%以上具有本科以上学历。信贷管理部门始终坚持以人为本，把人才队伍视为农发行信贷管理事业的“第一要素”，坚持用现代银行信贷文化塑造人，用现代银行专业知识武装人，用现代银行激励机制引导人，努力建设一支符合现代银行要求的人才队伍。一是着力培育现代银行信贷文化，不断丰富信贷管理专业文化理念内涵，使信贷管理从业人员牢固树立大局意识、责任意识、风险意识、服务意识和改革意识，将合规办贷管贷与风险防控理念贯穿业务始终。二是大力加强现代银行专业知识培训，建立全方位、多层次的专业人才培训体系，充分利用网络、卫星视频系统、行校联合办学和现场培训、在岗培训等方式，累计举办培训班3000余个，培训人员达25万人次，信贷管理人员专业素质得到不断提升。三是不断完善现代银行激励约束机制，制定条线考核评价方案，每年评选“信贷管理优秀单位”，同时对出现违规操作的单位实行“一票否决”，引导各级机构和各级人员切实履行自身职能，提高内部执行力。经过不懈努力，一支技术精干、作风过硬、务实高效、清正廉洁的信贷管理队伍已经初步形成。
四、总结
信贷经理工作经验总结范文6
关键词：金融危机；货币供应量；贷款；计量分析
中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1006-1428(2010)03-0080-04
一、对货币供应量的计量分析
(一)研究思路及理论框架
银行体系供应的货币(包括现金和存款)和商业信用(应收／付款和预收／付款)都可以作为支付的手段，用于支持市场交易的达成。在某一时间段内，当期需要的支付总量包括：当期销售的商品和服务总量、到期的应收账款、当期提供的预付款。当期可用于支付的工具包括：货币、当期提供的应收账款、在前期提供并用于购买当期商品或服务的预付款(到期的预收／付款)。其中，货币可以在各经济主体间流转，多次充当支付工具。
要使经济顺畅运行、市场交易顺利达成，支付工具的供给总量应等于支付工具的需求总量。因此，有下式成立：
P*T+应收账款累计减少额+预付账款累计增加额
=M*V+应收账款累计增加额+预付账款累计减少额 (1)
整理得：
M=(P*T-应收账款净增额+预付账款净增额)/V (2)
其中，P代表价格水平，T代表需要进行交易的商品和服务总量。可以看出，货币(M)的合理供给水平，与经济增速(T)、物价(P)、商业信用、货币流通速度(V)等有关。
(二)构建货币供应量的线性回归模型
根据(2)式，选择合适指标进行回归分析。P*T由名义GDP来指代。在当今买方市场为主导的市场条件下，预付款及其净增额的数量较少，忽略不计。应收账款由工业企业应收账款来指代，应收账款净增额由工业企业应收账款净额的当期值扣除上期值获得。货币流通速度V则以M1/M0来指代。样本数据为2000年1月至2009年9月的季度数据，GDP、工业企业应收账款净额、累计(SYXY)、M0、M1、M2、人民币各项贷款季末余额(Loan)以及商品房销售额、累计(SPF)等数据都来源于中经网及中国人民银行网站，另工业企业应收账款净额数据为相应年份2、5、8、11月末数。
本文采用的计量软件为Eviews5.0。流通速度指标M0/M1、序列由Eviews命令生成。用LTSD表示；应收账款净增额序列也由Eviews命令生成。用SYXY_ADD表示。经检验，序列M0、M1、M2、GDP、SYXY_ADD、LTSD均为二阶单整。分别以M0、M1、M2为因变量，进行线性回归分析。并进行EG检验，可得表1。
对照EG检验的临界值表可知，M2回归方程的残差序列既非平稳，也非一阶单整，无法排除“伪回归”可能。回归结果不可信。M2与GDP、SYXY_ADD、LTSD之间不存在长期协整关系，是因为M2不仅包含交易需求的货币量，还包括各类具有投资功能的金融资产。从这个意义上讲，对M2的回归结果是意料之中的。将反映资产市场变动情况的商品房销售额指标作为解释变量引入M2回归方程，可得表2。
GDP和SPF均无法通过显著性检验。剔除GDP变量，重新进行回归分析，并进行EG检验，可得表3。
由回归方程1、2、5可知，解释变量的系数符号符合(2)式所描述的经济含义，货币供应量与经济规模正 相关，与商业信用、货币流通速度‘负相关，与资产市场正相关。
对比回归方程4和5可以发现，剔除GDP变量后，SYXY ADD和LTSD的t统计量、R2统计量变化不大，但SPF的t统计量显著改善。说明GDP和SPF之间存在共线性。这说明GDP与SPF存在较强的相关性；GDP对M2的影响不显著，是因其影响在一定程度上已被SPF对M2的影响所包含。
二、对贷款投放的计量分析
(一)构建贷款投放的回归方程
在我国当前以间接融资为主导的金融体系下，贷款是商业银行的主要资产，是商业银行创造存款货币的主要渠道。如果贷款投放内生于经济本身(包括实体经济和虚拟经济)，那么作为商业银行派生存款(M)的主要手段，贷款的变动应同样与GDP、LTSD、SYXY_ADD、SPF等因素有关，并被其很好地解释。故以人民币各项贷款余额(LOAN)指代贷款投放并作为因变量(经检验，LOAN序列也是二阶单整)，GDP、LTSD、SYXY_ADD、SPF作为解释变量，进行回归分析，可得表4。
GDP和SPF无法通过显著性检验。剔除GDP变量，重新进行回归分析，并进行EG检验，可得表5。
由回归方程7可知。解释变量的系数符号符合应有的经济含义，即贷款投放与商业信用、货币流通速度负相关，与资产市场正相关。GDP对LOAN影响不显著，其原因与M2类似。
(二)对回归方程中诸变量的格兰杰因果检验
为了进一步探究回归方程各变量之间的因果关系，进一步做格兰杰因果检验，结果如表6所示。表6对LOAN回归方程中各变量的格兰杰因果检验对于这样的检验结果，有两点需要说明。
(1)由表6可知，无法拒绝“SYXY_ADD不是LOAN的格兰杰原因”，即SYXY_ADD的变化很可能不会导致LOAN的变化。这似乎与笔者原先的设想“商业信用状况的变化导致贷款投放变动”相违背。
这样的检验结果，与格兰杰因果检验的理论假定有关。格兰杰因果检验，实际上是检验变量变动的先后顺序，并以此推定变量间逻辑上的先后顺序即因果关系。
要正确理解上述检验结果，首先要区分商业信用状况与商业信用工具两个概念。商业信用状况是指经济主体之间对彼此还款能力的认可程度、相互借贷的难易程度；应收账款是商业信用工具，它可以反应商业信用的变动状况，但不能完全等同于商业信用状况；商业信用工具数量的变化与商业信用状况之间的变化存在时滞效应。
以商业信用状况恶化时为例。商业信用状况恶化(即卖方对买方还款能力的怀疑增强、企业问借贷相对困难)时，应收账款并不会立即减少。首先，当时存在的应收账款并不能立即减少，而是要根据合同约定到期偿还；其次，对当期进行交易的产品，其交易条件(其中应收账款占比)在先前的合同中已有规定，不能随意变更、减少应收账款。
但贷款对于商业信用状况的变化却可以立即做出反应。企业为了应对即将出现的(下期的)支付，必须提早申请贷款并获取资金，而不可能在当期立即申
请资金、立即支付(这中间涉及贷款申请的必要程序、万一贷款申请失败需另想办法等因素)。这样，在时间顺序上就有：信用状况改变――贷款变动――应收账款变动，即贷款变动总在应收账款变动之前。于是。就有了上述格兰杰检验结果。
如果以这样的理论视角来看，现在的格兰杰因果检验结果，恰好证明了商业信用的变动对贷款投放存在影响、贷款与商业信用工具之间存在一定程度替代关系的预想。
(2)表6反映，SPF与LOAN互为格兰杰原因。这样的检验结果，不能理解为信贷资金流入资产市场，而只能说明贷款投放与资产市场之间客观上存在因果关系。
应该明确，只有授信企业将信贷资金直接或变相进行资产市场炒作，才能称为“信贷资金进入资产市场”；而信贷资金经过授信企业的对外支付、成为其他企业的销售收入或居民的工资收入之后，再被用于资产市场投资的，则不能看成是“信贷资金进入资产市场”。
考虑到信贷资金的违规操作在法规政策的高压下最多只能在短期内出现，不可能作为长期规律出现，因此，格兰杰检验的结果应是反映合法合规的、贷款投放与资产市场之间的互为因果的关系。一方面，贷款投放的增加，使货币供应量增加、经济体系流动性宽裕，更多的资金为谋求保值增值而投向了资产市场；另一方面，资产市场的繁荣，使更多的社会资金流向了资产市场，企业在社会上融资的难度加大，不得不更多地依赖于银行贷款。
三、对金融危机期间我国货币信贷运行的几点看法
(一)危机爆发前后我国货币信贷运行规律保持一致，并与理论预期一致。
对货币供应量、贷款的计量分析所选取的样本数据涵盖了危机爆发前后，并取得良好的、与理论预期基本一致的、可用同一回归方程表示的回归结果。这说明。危机的爆发，并没有使我国货币信贷运行规律发生根本的变化；货币信贷的超常变动，是其影响因子超常变动的结果。
(二)贷款加速投放是必要的。
由回归分析结果可知，货币供应量和贷款投放均与商业信用、货币流通速度有关。而金融危机恰恰对二者形成了剧烈的冲击。首先，使货币流通速度明显下降。由于对经济前景的担忧，企业生产和投资行为更加保守。居民的消费行为也更加谨慎，手中持有货币的各市场经济主体的交易动机减弱，货币在他们手中的停留时间更长，导致了货币流通速度明显下降。其次，商业信用萎缩，达成等量交易需要更多的货币。危机下众多企业资金周转困难、甚至倒闭，使得销售方不得不减少赊账销售的比例，市场交易的完成更多地依赖于货币。中经网统计数据显示，从2003年12月开始，全国工业企业应收账款净额同比增速一直稳定在大致15％-20％之间，但危机爆发后的2008年11月、2009年2月、2009年5月、2009年8月的这一数据明显下降，分别为12.3％、7.3％、8.0％和9.15％。
在上述两方面因素的影响下，要维持同样的经济增速，就需要更多的货币。高速增长的贷款所派生的存款正好迎合了这一需求，并更多地沉淀于经济运行链条的各个环节当中，起到了避免企业资金链断裂、经济加速下滑的恶性循环。
(三)不存在成规模信贷资金“趴在账上”的问题。
M0、M1、M2回归方程的拟合优度都很好，说明解释变量可以较好地解释因变量的变动情况，即货币供应量是因解释变量的变动而变动的。因此，可以认为，并没有成规模的信贷资金“趴在账上”。金融危机背景下，许多银行存款周转变慢，主要应理解为金融危机背景下市场经济主体的流动性偏好的增强，是面对困难的积极举措，是预防动机和投机动机货币需求的一部分，而不能理解为毫无意义的“趴在账上”的资金。
(四)贷款投放客观上存在对资产市场的“溢出效应”，但贷款主要还是在推动实体经济发展方面发挥作用。
由前述可知，加速投放的贷款既有利于实体经济增长，在客观上也会推动资产市场的繁荣。为了定量地分析贷款用途在两个领域的分布情况，以原始数据和表6的回归方程，对金融危机以来SYXY_ADD、LTSD、SPF的变动导致的贷款的变动情况进行估算。为了去除扰动，将2008年4季度至2009年3季度四个样本数据较上年同期增加值的算术平均值。作为危机以来三个变量受危机影响的平均变动幅度(分别为-364.81、0.32217、3135.8)；再据LOAN回归方程，这三个变量分别导致贷款多投放了2770亿元、41551亿元和8836亿元，反映实体经济对贷款投放影响的前二者之和是后者的5倍多。
四、政策走向及建议
金融危机背景下。必须努力地继续保持经济的平稳较快发展。不过，随着经济的回暖，商业信用也将逐步恢复、货币流通速度也将加快，对派生存款(贷款)的需求将明显减少。如何遏制商业银行贷款投放的惯性、避免通胀风险，将是中央银行面临的一个严峻课题。这是中央经济工作会议既强调货币政策的“连续性和稳定性”，也强调其“针对性和灵活性”的原因所在。可以预期，2010年1月18日法定准备率的上调，只是央行～系列调控流动性措施的前奏。
此外，尽管贷款投放与资产市场客观上存在联系，但资产市场的泡沫还是应该尽量避免。最近出台的一系列房地产市场调控政策，以及即将推出的股指期货和融资融券业务，都有助于遏制或防止资产泡沫，应根据情况适时推进。
参考文献：
[1]连平.多重因素共推信贷高速增长[J].银行家，2009(3)：17-20
[2]葛兆强.关于信贷高增长的四个问题[J].银行家，2009(3)：25-29
