Lasso-PVAR模型視角下農商銀行信用風險預測的深度剖析與實踐應用一、引言1.1研究背景與意義在我國金融體系中，農村商業銀行（以下簡稱“農商銀行”）占據著不可或缺的地位，是農村金融的主力軍，在支持地方經濟發展、服務“三農”以及助力小微企業成長等方面發揮著關鍵作用。農商銀行的業務廣泛覆蓋農村及縣域地區，為當地居民和企業提供多樣化的金融服務，成為推動農村經濟繁榮、促進城鄉一體化發展的重要金融支撐。然而，隨著經濟環境的復雜多變以及金融市場競爭的日益激烈，農商銀行面臨著諸多風險挑戰，其中信用風險尤為突出，已成為制約其穩健發展的重要因素。信用風險，本質上是指由于借款人或交易對手未能履行合同所規定的義務，從而導致金融機構可能遭受經濟損失的風險。對于農商銀行而言，信用風險不僅直接關系到其資產質量和盈利能力，更對金融市場的穩定運行有著深遠影響。從實際情況來看，農商銀行的信用風險現狀不容樂觀。近年來，不良貸款率呈上升趨勢，部分地區的農商銀行不良貸款問題較為嚴重，給銀行的資產安全帶來了巨大威脅。不良貸款的增加，一方面使銀行的資金流動性受到限制，影響其正常的信貸投放能力；另一方面，也會削弱銀行的盈利能力，侵蝕銀行的資本基礎，進而降低銀行的抗風險能力。據相關數據顯示，[具體年份]，全國農商銀行的平均不良貸款率達到了[X]%，較上一年度增長了[X]個百分點。某些地區的農商銀行，由于當地經濟結構單一、產業發展不穩定等因素，不良貸款率甚至超過了[X]%，遠遠高于監管要求的警戒線。農商銀行信用風險的成因是多方面的，既包括宏觀經濟環境波動、行業競爭加劇等外部因素，也涉及銀行內部風險管理體系不完善、信貸審批流程不嚴謹、風險預警機制滯后等內部因素。在外部環境方面，經濟增長放緩、市場需求下降等因素會導致企業經營困難，償債能力下降，從而增加了農商銀行的信用風險。例如，在經濟下行時期，許多小微企業面臨訂單減少、資金鏈緊張等問題，難以按時償還貸款本息，使得農商銀行的不良貸款率上升。在內部管理方面，部分農商銀行存在風險管理意識淡薄、風險管理制度執行不到位的情況。一些信貸人員在貸款審批過程中，未能充分對借款人的信用狀況、還款能力進行深入調查和評估，導致一些高風險貸款得以發放，為銀行埋下了信用風險隱患。在此背景下，對農商銀行信用風險進行準確預測具有極其重要的現實意義。從農商銀行自身角度來看，精準的信用風險預測能夠幫助銀行提前識別潛在的風險貸款，及時采取風險防范措施，如調整信貸策略、加強貸后管理、要求借款人提供額外擔保等，從而有效降低不良貸款的發生概率，保障銀行的資產安全。通過對信用風險的有效預測，銀行還可以優化信貸資源配置，將有限的資金投向信用風險較低、發展前景較好的客戶和項目，提高資金使用效率，增強盈利能力。從金融市場穩定的角度而言，農商銀行作為金融體系的重要組成部分，其信用風險狀況直接關系到整個金融市場的穩定。準確預測農商銀行的信用風險，并及時采取相應的風險化解措施，能夠避免信用風險在金融體系內的擴散和傳導，防止系統性金融風險的發生，維護金融市場的平穩運行，為實體經濟的健康發展創造良好的金融環境。因此，深入研究農商銀行信用風險預測方法，對于提升農商銀行風險管理水平、促進金融市場穩定發展具有重要的理論和實踐價值。1.2國內外研究現狀在農商銀行信用風險預測領域，國內外學者已開展了大量研究，取得了豐富成果，同時也存在一定的研究空白與不足。國外方面，在信用風險評估模型的研究上起步較早且成果豐碩。Altman（1968）提出了著名的Z-Score模型，通過選取多個財務指標構建線性判別函數，對企業的信用風險進行評估，該模型在信用風險評估領域具有開創性意義，為后續研究奠定了基礎。Logistic回歸模型也被廣泛應用于信用風險預測，Ohlson（1980）運用該模型對企業破產概率進行預測，通過將企業的財務數據作為自變量，企業是否破產作為因變量，建立回歸方程，判斷企業的信用風險狀況。隨著機器學習技術的發展，支持向量機（SVM）、神經網絡等模型在信用風險預測中的應用日益廣泛。Vapnik（1995）提出的支持向量機，能夠有效處理小樣本、非線性及高維數據問題，在信用風險預測中展現出較高的準確性。神經網絡模型則具有強大的自學習和自適應能力，如多層感知器（MLP）、徑向基函數網絡（RBFN）等，被用于挖掘數據中的復雜關系，實現對信用風險的精準預測。在農商銀行信用風險的研究上，國外學者關注農商銀行在復雜經濟環境下的風險特征及應對策略。他們強調宏觀經濟波動對農商銀行信用風險的顯著影響，當經濟衰退時，農商銀行的不良貸款率往往會上升，信用風險加劇。部分學者深入研究了農商銀行的風險管理體系，指出完善的風險管理體系應包括全面的風險識別、準確的風險評估、有效的風險控制和及時的風險監測等環節。同時，也有研究關注到農商銀行的業務特點和客戶群體對信用風險的影響，由于農商銀行主要服務于農村和小微企業，這些客戶的經營穩定性相對較弱，還款能力受自然因素、市場因素等影響較大，增加了農商銀行的信用風險。國內學者在農商銀行信用風險研究方面也做出了重要貢獻。在信用風險評估指標體系的構建上，結合我國農商銀行的實際情況，考慮了更多的非財務因素。如呂品、原毅軍等（2014）從監管角度構建具有農商行特色的信用風險指標體系，運用層次分析法（AHP）與熵權的TOPSIS模型評價農商行的信用風險，通過信用風險監測，有效判別信用風險高低。部分學者運用KMV模型對農商銀行的信用風險進行度量，通過對企業資產價值、資產價值波動率、債務到期時間等參數的估計，計算企業的違約概率，從而評估農商銀行的信用風險。在信用風險的影響因素研究中，國內學者不僅關注宏觀經濟因素，還深入探討了行業競爭、內部管理等因素對農商銀行信用風險的影響。他們指出，隨著金融市場競爭的加劇，農商銀行面臨著優質客戶流失、市場份額下降等問題，這在一定程度上增加了其信用風險。而內部管理不善，如信貸審批流程不規范、風險管理制度執行不到位等，也是導致信用風險上升的重要原因。在Lasso-PVAR模型的應用研究方面，國外學者在時間序列分析和面板數據模型領域對Lasso-PVAR模型進行了理論拓展和實證應用。在研究宏觀經濟變量之間的動態關系時，運用Lasso-PVAR模型能夠有效篩選出關鍵變量，克服傳統VAR模型中變量過多導致的估計偏差問題，提高模型的預測精度和解釋能力。國內學者則將Lasso-PVAR模型應用于不同領域的實證研究，如在區域經濟增長、產業結構調整等方面，通過構建Lasso-PVAR模型，分析各因素之間的相互作用和動態影響。然而，目前將Lasso-PVAR模型應用于農商銀行信用風險預測的研究相對較少，尚未形成完善的理論和方法體系。現有研究在信用風險影響因素的選擇上，可能未能充分考慮農商銀行的獨特業務特點和市場環境，導致模型的適用性和準確性有待提高。在模型的構建和優化過程中，也缺乏對農商銀行數據特征的深入分析和針對性處理，限制了模型在信用風險預測中的應用效果。1.3研究方法與創新點本研究綜合運用多種研究方法，全面深入地對農商銀行信用風險預測展開研究。文獻研究法是本研究的重要基礎。通過廣泛查閱國內外關于農商銀行信用風險、信用風險預測模型以及Lasso-PVAR模型等方面的文獻資料，對相關領域的研究現狀和發展趨勢進行系統梳理。深入剖析現有研究中關于信用風險評估指標體系的構建方法、不同預測模型的原理及應用效果，了解Lasso-PVAR模型在其他領域的應用情況及優勢，為本研究提供堅實的理論支撐，明確研究的切入點和創新方向，避免重復研究，確保研究的科學性和前沿性。例如，在梳理信用風險預測模型的發展歷程時，發現傳統模型在處理高維數據和變量選擇方面存在不足，而Lasso-PVAR模型具有解決這些問題的潛力，從而確定將其應用于農商銀行信用風險預測的研究思路。案例分析法為研究提供了具體的實踐依據。選取具有代表性的農商銀行作為案例研究對象，深入分析其信用風險狀況、風險管理措施以及面臨的挑戰。通過收集和整理這些農商銀行的實際業務數據，包括貸款業務數據、客戶信用數據、財務報表數據等，結合其所處的經濟環境和市場競爭狀況，對信用風險的形成機制和影響因素進行詳細分析。以某農商銀行在支持當地小微企業發展過程中，由于對部分企業的信用評估不夠準確，導致貸款違約率上升的案例為例，深入探討信用風險評估環節中存在的問題，以及如何通過改進信用風險預測方法來降低類似風險的發生概率，為研究結論的得出提供實際案例支持，使研究更具現實指導意義。實證研究法是本研究的核心方法。運用Lasso-PVAR模型對收集到的農商銀行相關數據進行實證分析，構建信用風險預測模型。首先，對數據進行預處理，包括數據清洗、缺失值處理、異常值剔除等，確保數據的質量和可靠性。然后，通過Lasso回歸進行變量選擇，從眾多可能影響農商銀行信用風險的因素中篩選出關鍵變量，有效克服傳統模型中變量過多導致的多重共線性問題，提高模型的估計精度和解釋能力。將篩選后的變量納入PVAR模型，分析這些變量之間的動態關系以及對信用風險的影響路徑，通過脈沖響應函數和方差分解等方法，進一步研究各變量對信用風險的沖擊響應和貢獻度，從而實現對農商銀行信用風險的準確預測和分析。本研究的創新點主要體現在以下幾個方面。在研究視角上，將Lasso-PVAR模型應用于農商銀行信用風險預測領域，這在以往的研究中相對較少。通過該模型，能夠充分挖掘農商銀行信用風險影響因素之間的復雜動態關系，從多維度、動態的角度對信用風險進行預測和分析，為農商銀行信用風險管理提供了新的研究視角和方法，彌補了現有研究在模型應用和分析維度上的不足。在變量選擇方面，利用Lasso回歸的變量選擇功能，能夠根據農商銀行的數據特征和業務實際情況，自動篩選出對信用風險影響顯著的關鍵變量，避免了人為選擇變量的主觀性和片面性，提高了模型的準確性和穩定性。在模型構建上，結合Lasso回歸和PVAR模型的優勢，構建了適用于農商銀行信用風險預測的Lasso-PVAR模型，該模型不僅能夠有效處理高維數據和多重共線性問題，還能夠捕捉變量之間的動態關系，相較于傳統的信用風險預測模型，具有更高的預測精度和更強的解釋能力，為農商銀行信用風險管理提供了更為有效的工具。二、相關理論基礎2.1農商銀行信用風險概述2.1.1信用風險的定義與內涵農商銀行信用風險，是指在其各類業務活動中，由于借款人或交易對手未能履行合同約定的義務，從而導致農商銀行面臨經濟損失的可能性。在貸款業務這一核心領域，信用風險有著最為直接和顯著的表現。當農商銀行向借款人發放貸款后，若借款人因各種原因，如經營不善、市場環境惡化、個人信用缺失等，無法按時足額償還貸款本金和利息，就會使農商銀行的資產質量受到損害，預期收益無法實現，進而產生信用風險。例如，某小微企業向農商銀行申請貸款用于擴大生產，但由于市場需求突然下降，產品滯銷，企業資金鏈斷裂，無法按照貸款合同約定的時間和金額還款，這就導致農商銀行面臨貸款本息無法收回的風險，形成了信用風險事件。信用風險的內涵豐富，它不僅涉及到貸款本金和利息的損失，還包括因信用風險引發的一系列連鎖反應對農商銀行造成的間接損失。從資金流動性角度看，不良貸款的增加會使農商銀行的資金被大量占用，無法及時回流，影響銀行的正常資金周轉，降低其資金使用效率，增加流動性風險。在風險管理成本方面，為了應對信用風險，農商銀行需要投入更多的人力、物力和財力進行風險識別、評估、監測和控制，如加強貸后管理、進行不良貸款清收等，這無疑會增加銀行的運營成本。信用風險還會對銀行的聲譽產生負面影響，一旦發生大量不良貸款事件，公眾對農商銀行的信任度會降低，導致客戶流失，業務拓展受阻，進而影響銀行的長期發展。2.1.2信用風險對農商銀行的影響信用風險對農商銀行的資產質量有著直接且關鍵的影響。當信用風險發生，借款人違約導致貸款無法按時收回，這些貸款就會被劃分為不良貸款。不良貸款的增加直接降低了農商銀行資產的質量，使銀行資產的流動性和安全性受到嚴重威脅。大量不良貸款的存在，意味著銀行的資金被無效占用，無法及時轉化為有效的投資和信貸投放，降低了銀行資產的運營效率。不良貸款還可能面臨無法全額收回甚至部分損失的情況，這將直接侵蝕銀行的資產規模，削弱銀行的資本實力，使銀行在面對其他風險時的抵御能力下降。以某農商銀行為例，在[具體年份]，由于當地某大型企業經營不善破產，該企業在農商銀行的巨額貸款成為不良貸款，導致該行當年的不良貸款率大幅上升，資產質量嚴重惡化，資本充足率下降，對銀行的穩健運營造成了巨大沖擊。信用風險對農商銀行盈利能力的負面影響也十分顯著。農商銀行的主要盈利來源是貸款利息收入，當信用風險發生，借款人違約，銀行不僅無法按時收到貸款利息，還可能面臨貸款本金的損失。為了應對信用風險，銀行需要計提大量的貸款損失準備金，這直接減少了銀行的利潤。不良貸款的增加還會導致銀行運營成本上升，如增加催收費用、法律訴訟費用等，進一步壓縮了銀行的利潤空間。持續的信用風險還可能影響銀行的市場競爭力，導致優質客戶流失，業務規模萎縮，從而間接降低銀行的盈利能力。據相關研究表明，不良貸款率每上升1個百分點，農商銀行的凈利潤率平均下降[X]個百分點，可見信用風險對銀行盈利能力的影響之大。信用風險對農商銀行聲譽的損害也是不容忽視的。在金融市場中，聲譽是銀行的重要無形資產，是客戶選擇銀行的重要依據之一。一旦農商銀行發生信用風險事件，如出現大量不良貸款、無法按時兌付理財產品等，這些負面消息會迅速傳播，引發公眾對銀行的信任危機。客戶會對銀行的風險管理能力和穩定性產生懷疑，從而減少在該銀行的業務往來，甚至選擇將資金轉移到其他銀行。這種聲譽損失不僅會影響銀行當前的業務發展，還會對銀行的長期品牌建設和市場地位造成難以挽回的損害。例如，某農商銀行因個別高管違規操作導致信用風險事件曝光，媒體的廣泛報道使得該行在當地的聲譽嚴重受損，客戶紛紛流失，新業務拓展困難重重，銀行的經營陷入困境，經過多年努力才逐漸恢復聲譽。2.1.3農商銀行信用風險的現狀與特點當前，農商銀行的信用風險狀況不容樂觀。根據相關數據統計，近年來，農商銀行的不良貸款率整體呈上升趨勢。截至[具體年份]，全國農商銀行的平均不良貸款率達到了[X]%，較上一年度增長了[X]個百分點，部分地區的農商銀行不良貸款率甚至超過了[X]%，遠高于銀行業的平均水平。從不良貸款余額來看，也呈現出逐年增加的態勢，給農商銀行的資產安全和穩健發展帶來了巨大壓力。在[具體地區]，由于當地經濟結構單一，主要依賴某一傳統產業，隨著市場需求的變化和行業競爭的加劇，該產業逐漸衰退，導致當地多家企業經營困難，無法按時償還在農商銀行的貸款，使得該地區農商銀行的不良貸款率大幅上升，不良貸款余額急劇增加，嚴重影響了銀行的正常運營。農商銀行信用風險具有不良貸款率高的特點。與大型國有銀行和股份制銀行相比，農商銀行的不良貸款率普遍偏高。這主要是由于農商銀行的客戶群體主要是“三農”和小微企業，這些客戶的經營規模較小，抗風險能力較弱，受自然因素、市場因素和政策因素的影響較大，還款能力不穩定，容易出現違約情況。部分農商銀行在風險管理方面存在不足，風險識別和評估能力較弱，信貸審批流程不夠嚴格，導致一些高風險貸款得以發放，進一步增加了不良貸款的產生概率。客戶集中度高也是農商銀行信用風險的顯著特點之一。許多農商銀行的貸款業務集中于少數大客戶或特定行業，一旦這些大客戶或行業出現經營問題，就會對農商銀行的資產質量產生重大影響，引發信用風險。例如，某農商銀行對當地某幾個大型企業的貸款占比較高，當這些企業因市場競爭加劇、資金鏈斷裂等原因陷入困境時，無法按時償還貸款，導致該行的不良貸款率迅速上升，信用風險集中暴露。這種客戶集中度高的情況，使得農商銀行的風險無法有效分散，增加了銀行面臨的系統性風險。此外，農商銀行信用風險還存在擔保有效性不足的問題。在貸款業務中，部分農商銀行過于依賴擔保來降低信用風險，但在實際操作中，擔保的有效性往往難以得到充分保障。一些抵押物的估值過高，在處置時可能無法達到預期的價值；部分保證人的擔保能力不足，在借款人違約時無法履行擔保責任；還有一些擔保手續存在瑕疵，導致擔保合同的法律效力存在爭議。這些問題都使得擔保在實際風險防控中的作用大打折扣，無法有效降低農商銀行的信用風險。在一些農村地區，由于土地、房產等抵押物的產權登記和流轉制度不完善，農商銀行在處置抵押物時面臨諸多困難，導致抵押物無法及時變現，影響了銀行的資產回收，增加了信用風險。二、相關理論基礎2.2Lasso-PVAR模型原理2.2.1Lasso模型原理與應用Lasso（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator）模型，即最小絕對收縮和選擇算子模型，是一種在回歸分析中廣泛應用的方法，其核心原理在于通過對回歸系數施加L1正則化約束，實現變量選擇和參數估計的雙重目標。在傳統的線性回歸模型中，目標是最小化殘差平方和，以找到最優的回歸系數，使得模型能夠最佳地擬合數據。然而，當自變量數量較多時，這種方法容易出現過擬合問題，即模型在訓練數據上表現良好，但在測試數據或新數據上的泛化能力較差。這是因為過多的自變量可能包含一些對因變量影響較小或不相關的變量，這些變量的系數在最小化殘差平方和的過程中可能會被過度估計，從而導致模型的復雜性增加，泛化能力下降。Lasso模型通過在目標函數中引入L1正則化項來解決這一問題。其目標函數可以表示為：\min_{\beta}\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^{n}(y_i-\sum_{j=0}^{p}\beta_jx_{ij})^2+\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|其中，y_i是第i個觀測值的因變量，x_{ij}是第i個觀測值的第j個自變量，\beta_j是第j個自變量的回歸系數，n是觀測值的數量，p是自變量的數量，\lambda是正則化參數，用于控制L1正則化項的強度。L1正則化項\lambda\sum_{j=1}^{p}|\beta_j|的作用是對回歸系數進行約束，使得一些不重要變量的系數被收縮到0，從而實現變量選擇的目的。當\lambda取值較大時，更多的系數會被收縮為0，模型會更加簡潔，泛化能力更強，但可能會犧牲一定的擬合精度；當\lambda取值較小時，被收縮為0的系數較少，模型的擬合精度可能較高，但可能會出現過擬合問題。因此，\lambda的選擇至關重要，通常可以通過交叉驗證等方法來確定其最優值。Lasso模型在特征選擇方面具有獨特的優勢，已被廣泛應用于各個領域。在生物學研究中，基因芯片技術可以產生大量的基因表達數據，這些數據維度高、變量多，傳統的分析方法難以從中篩選出與特定病癥相關的關鍵基因。而Lasso模型能夠通過對基因表達數據進行分析，自動篩選出對病癥影響顯著的基因，為疾病的診斷、治療和發病機制研究提供重要的基因靶點和生物標志物。在金融領域，Lasso模型在股票價格預測、貸款風險分析等方面發揮著重要作用。在股票價格預測中，影響股票價格的因素眾多，包括宏觀經濟指標、公司財務數據、行業動態等，通過Lasso模型可以從這些大量的因素中篩選出對股票價格影響較大的關鍵因素，構建更加準確的股票價格預測模型，為投資者提供決策依據。在貸款風險分析中，Lasso模型可以幫助金融機構從眾多的客戶信息和財務指標中篩選出能夠有效預測貸款違約風險的關鍵變量，建立更加精準的信用風險評估模型，降低貸款違約風險，保障金融機構的資產安全。2.2.2PVAR模型原理與應用PVAR（PanelVectorAutoregression）模型，即面板向量自回歸模型，是一種將面板數據與向量自回歸模型相結合的計量經濟學模型，主要用于分析多個變量之間的動態關系。在傳統的向量自回歸（VAR）模型中，它假設所有變量都是內生變量，通過將每個變量對其自身以及其他變量的滯后值進行回歸，來捕捉變量之間的相互作用和動態關系。然而，VAR模型通常只適用于時間序列數據，對于包含個體異質性和時間效應的面板數據，傳統VAR模型無法充分利用數據中的信息，也無法有效控制個體固定效應和時間固定效應。PVAR模型則很好地解決了這一問題，它在VAR模型的基礎上引入了面板數據結構，能夠同時考慮個體異質性和時間效應。其基本原理是將每個個體的多個變量視為一個向量，然后對這個向量進行自回歸分析。對于一個包含N個個體、T個時間點和K個變量的面板數據，PVAR模型可以表示為：y_{it}=\alpha_i+\lambda_t+\sum_{j=1}^{p}\Phi_jy_{it-j}+\epsilon_{it}其中，y_{it}是一個K\times1的向量，表示第i個個體在第t期的K個變量；\alpha_i是個體固定效應，用于捕捉個體之間的異質性，它反映了每個個體特有的、不隨時間變化的因素對變量的影響；\lambda_t是時間固定效應，用于捕捉時間趨勢和宏觀經濟環境等共同因素對所有個體的影響；\Phi_j是一個K\timesK的系數矩陣，表示變量之間的動態關系，j表示滯后階數；\epsilon_{it}是隨機誤差項，服從均值為0、方差為\Omega的正態分布。在信用風險預測領域，PVAR模型具有重要的應用價值。信用風險的形成和變化受到多種因素的綜合影響，包括宏觀經濟環境、企業財務狀況、行業發展趨勢等，這些因素之間存在著復雜的動態關系。PVAR模型能夠將這些因素納入一個統一的框架中進行分析，通過估計模型參數，可以得到各個因素對信用風險的直接影響和間接影響，以及它們之間的相互作用關系。通過脈沖響應函數和方差分解等方法，可以進一步研究當某個因素發生沖擊時，信用風險如何隨時間變化，以及各個因素對信用風險變化的貢獻度。這有助于金融機構更全面、深入地了解信用風險的形成機制和動態變化規律，從而制定更加有效的風險管理策略。例如，當宏觀經濟出現衰退時，通過PVAR模型可以分析出這一沖擊對企業財務狀況、行業發展趨勢等因素的影響，進而預測這些因素的變化如何影響信用風險，以及信用風險在未來一段時間內的變化趨勢，為金融機構提前做好風險防范措施提供依據。2.2.3Lasso-PVAR模型的構建與優勢Lasso-PVAR模型的構建是將Lasso模型與PVAR模型有機結合，充分發揮兩者的優勢。首先，利用Lasso模型對原始數據進行變量選擇。在信用風險預測中，影響農商銀行信用風險的因素眾多，這些因素之間可能存在多重共線性問題，這會影響模型的估計精度和解釋能力。通過Lasso模型，對所有可能影響信用風險的變量進行篩選，根據變量的重要性程度，將一些對信用風險影響較小或不顯著的變量的系數收縮為0，從而得到一組關鍵變量。這些關鍵變量既能夠充分反映影響信用風險的主要因素，又避免了變量過多帶來的多重共線性問題，提高了數據的質量和模型的可解釋性。將經過Lasso變量選擇后得到的關鍵變量納入PVAR模型中，構建Lasso-PVAR模型。在PVAR模型部分，考慮個體固定效應和時間固定效應，對這些關鍵變量之間的動態關系進行分析，從而實現對農商銀行信用風險的準確預測。通過估計Lasso-PVAR模型的參數，可以得到關鍵變量之間的動態關系系數，這些系數反映了各個變量之間的相互作用和影響程度。利用脈沖響應函數和方差分解等方法，可以進一步研究當某個關鍵變量發生變化時，信用風險如何隨時間變化，以及各個關鍵變量對信用風險變化的貢獻度，從而為農商銀行信用風險管理提供更有針對性的決策依據。與單一的Lasso模型或PVAR模型相比，Lasso-PVAR模型具有顯著的優勢。在變量選擇方面，Lasso模型雖然能夠有效地篩選出關鍵變量，但它主要側重于變量的靜態選擇，沒有考慮變量之間的動態關系。而Lasso-PVAR模型在Lasso變量選擇的基礎上，通過PVAR模型進一步分析變量之間的動態關系，使得模型能夠更全面地捕捉影響信用風險的因素及其相互作用。在預測精度方面，由于Lasso-PVAR模型能夠有效解決多重共線性問題，同時充分考慮變量之間的動態關系，因此能夠更準確地刻畫信用風險的變化規律，提高預測精度。在模型的解釋能力方面，Lasso-PVAR模型通過Lasso變量選擇得到的關鍵變量具有明確的經濟含義，再結合PVAR模型對變量動態關系的分析，使得模型的結果更易于解釋和理解，為農商銀行的風險管理決策提供更直觀、有效的支持。三、農商銀行信用風險影響因素分析3.1內部因素3.1.1信貸管理水平信貸管理水平是影響農商銀行信用風險的關鍵內部因素之一，其中信貸審批流程的嚴謹程度直接關系到貸款質量。在實際操作中，部分農商銀行的信貸審批流程存在諸多不嚴謹之處。一些信貸人員在受理貸款申請時，對借款人的基本信息審核不夠細致，未能準確核實借款人的身份真實性、收入穩定性以及信用記錄等關鍵信息。在對某小微企業的貸款審批中，信貸人員未仔細核對企業提供的財務報表，導致未能發現報表中存在的虛增收入、隱瞞負債等問題，使得該企業順利獲得貸款，最終因經營不善無法償還貸款，給農商銀行帶來了信用風險損失。部分農商銀行在信貸審批過程中，對抵押物的評估和審核也存在漏洞。一些抵押物的評估價值過高，偏離了其實際市場價值，這在貸款出現違約需要處置抵押物時，會導致農商銀行無法足額收回貸款本息。某些評估機構為了迎合客戶需求或追求自身利益，在對抵押物進行評估時，未能遵循公正、客觀的原則，采用不合理的評估方法和參數，使得抵押物評估價值虛高。部分農商銀行對抵押物的產權審查不嚴格，存在抵押物產權不清、存在糾紛等情況，這也增加了抵押物處置的難度和風險，一旦借款人違約，農商銀行難以通過處置抵押物來降低損失。貸后管理不到位同樣會對信用風險產生嚴重影響。貸后管理是信貸業務的重要環節，其目的是及時發現借款人的經營狀況變化、財務狀況惡化等風險信號，以便采取相應的風險防范措施。然而，許多農商銀行在貸后管理方面存在不足，未能對貸款資金的使用情況進行有效跟蹤和監控。一些借款人在獲得貸款后，未按照合同約定的用途使用貸款資金，將其挪用于高風險投資或其他非生產經營活動，而農商銀行未能及時發現并制止，導致貸款風險增加。在對某個人經營性貸款的貸后管理中，借款人將貸款資金用于股票投資，由于股市波動較大，投資失敗后無法按時償還貸款，使得農商銀行面臨信用風險。農商銀行對借款人的經營狀況和財務狀況的定期檢查也不夠到位。未能及時掌握借款人的經營困境、市場競爭力下降、財務指標惡化等情況，無法提前采取措施進行風險化解。一些企業在市場競爭中逐漸失去優勢，產品滯銷、利潤下滑，但農商銀行在貸后管理中未能及時發現這些問題，直到企業出現嚴重的財務危機，無法償還貸款時才意識到風險的存在，此時風險已經難以有效控制，給農商銀行帶來了較大的損失。以[具體農商銀行名稱]為例，在[具體時間段]，由于該行信貸管理漏洞，對部分貸款的審批流程把關不嚴，貸后管理又未能及時跟進，導致不良貸款增加。在貸款審批環節，信貸人員對某大型企業的貸款申請審核過于寬松，未充分考慮企業的實際經營狀況和還款能力，僅依據企業提供的表面財務數據就批準了大額貸款。在貸后管理中，對該企業的貸款資金使用情況和經營狀況缺乏有效監控，未能及時發現企業因盲目擴張導致資金鏈斷裂的風險。最終，該企業無法按時償還貸款，形成了大量不良貸款，使得該行的不良貸款率在短期內迅速上升，信用風險顯著增加，對銀行的資產質量和盈利能力造成了嚴重沖擊。3.1.2風險管理體系風險管理體系的完善程度對農商銀行信用風險有著重要影響。部分農商銀行存在風險管理體系不完善的問題，這體現在多個方面。在風險管理制度建設上，一些農商銀行的風險管理制度不夠健全，缺乏全面、系統的風險管理制度框架，無法涵蓋信用風險、市場風險、操作風險等各類風險。風險管理制度的執行也不到位，存在有章不循、違規操作的現象。一些員工在業務操作中，為了追求業務量或個人利益，無視風險管理制度的規定，隨意簡化業務流程，導致風險隱患增加。在貸款發放過程中，未嚴格按照風險管理制度的要求進行審批和放款，對借款人的資質審核不嚴，貸款擔保手續不完善等，這些違規操作都為信用風險的產生埋下了隱患。風險識別與評估能力是風險管理體系的核心環節之一，然而，部分農商銀行在這方面存在明顯不足。一些農商銀行的風險識別方法較為單一，主要依賴傳統的財務分析和經驗判斷，難以準確識別復雜多變的信用風險。在當前經濟環境下，企業的經營模式和融資渠道日益多樣化，信用風險的表現形式也更加復雜，僅依靠傳統的風險識別方法難以全面、準確地發現潛在的信用風險。部分農商銀行在風險評估過程中，缺乏科學、有效的風險評估模型和工具，評估結果的準確性和可靠性較低。一些銀行在評估借款人的信用風險時，主要依據主觀判斷和簡單的財務指標分析，未能充分考慮市場環境、行業競爭、政策變化等因素對借款人信用狀況的影響，導致風險評估結果與實際風險狀況存在較大偏差。風險預警機制是風險管理體系的重要組成部分，它能夠及時發現風險信號，為銀行采取風險防范措施提供依據。然而，部分農商銀行的風險預警機制存在缺失或不完善的問題。一些銀行沒有建立有效的風險預警指標體系，無法準確監測和評估信用風險的變化趨勢。在設定風險預警指標時，未能充分考慮農商銀行的業務特點和信用風險特征，指標選取不合理，導致風險預警的準確性和及時性受到影響。部分農商銀行的風險預警系統技術落后，信息傳遞不及時，無法在風險發生初期及時發出預警信號，使得銀行錯過了最佳的風險防范時機。某農商銀行由于風險預警機制缺失，在某企業出現財務狀況惡化、還款能力下降的風險信號時，未能及時發現和預警，直到企業出現嚴重違約，才意識到風險的嚴重性，此時銀行已經遭受了較大的損失，信用風險進一步加劇。3.1.3員工素質與道德風險員工素質與道德風險是影響農商銀行信用風險的重要內部因素。員工專業素質不足會對信用風險產生顯著影響。在信貸業務中，信貸人員需要具備扎實的金融知識、豐富的業務經驗以及敏銳的風險意識，才能準確評估借款人的信用狀況和還款能力，有效防范信用風險。然而，部分農商銀行的員工專業素質參差不齊，一些信貸人員對金融法規、信貸政策和業務流程了解不夠深入，在貸款審批過程中，無法準確判斷借款人的風險狀況，容易做出錯誤的決策。一些信貸人員對財務報表分析能力不足，無法識別企業財務報表中的虛假信息，導致高風險貸款的發放。在對某企業的貸款審批中，信貸人員由于對企業所處行業的發展趨勢缺乏了解，未能準確評估企業的市場競爭力和發展前景，盲目批準了貸款，最終企業因市場競爭激烈、經營不善而無法償還貸款，給農商銀行帶來了信用風險。員工的道德風險也是不容忽視的問題。部分員工存在違規放貸、收受賄賂等行為，嚴重損害了銀行的利益，增加了信用風險。一些信貸人員為了謀取個人私利，違反信貸審批流程和制度，向不符合貸款條件的借款人發放貸款。在[具體案例]中，某農商銀行的信貸人員收受了某企業的賄賂，在明知該企業經營狀況不佳、還款能力不足的情況下，仍然為其辦理了大額貸款。該企業在獲得貸款后，由于經營不善，很快陷入財務困境，無法按時償還貸款，導致這筆貸款成為不良貸款，給農商銀行造成了巨大的經濟損失。一些員工在業務操作中，存在弄虛作假、篡改數據等行為，影響了銀行風險評估和決策的準確性，進一步加劇了信用風險。某銀行員工為了完成業務指標，在統計貸款數據時，故意隱瞞不良貸款信息，虛報貸款質量，使得銀行管理層無法準確了解銀行的信用風險狀況，從而無法及時采取有效的風險防范措施，最終導致信用風險不斷積累和擴大。三、農商銀行信用風險影響因素分析3.2外部因素3.2.1經濟環境變化經濟環境變化是影響農商銀行信用風險的重要外部因素之一，其中經濟增長放緩對農商銀行信用風險有著顯著影響。當經濟增長放緩時，企業的經營狀況往往會受到沖擊，市場需求下降，產品滯銷，企業的銷售收入和利潤減少，償債能力也隨之降低。這使得農商銀行面臨借款人違約風險增加的困境，信用風險相應上升。在2008年全球金融危機期間，我國經濟增長放緩，許多中小企業訂單大幅減少，資金鏈斷裂，無法按時償還在農商銀行的貸款，導致農商銀行的不良貸款率急劇上升。據統計，在金融危機爆發后的一年內，某地區農商銀行的不良貸款率從[X]%上升至[X]%，信用風險大幅增加，對銀行的資產質量和盈利能力造成了嚴重影響。產業結構調整也會對農商銀行信用風險產生重要影響。隨著經濟的發展，產業結構不斷優化升級，一些傳統產業逐漸衰退，新興產業崛起。在這個過程中，農商銀行的貸款客戶結構也會發生變化。如果農商銀行未能及時調整信貸結構，繼續將大量貸款投向傳統產業，當這些產業受到市場競爭、技術進步等因素影響而衰退時，企業的經營風險會迅速傳導至農商銀行，導致不良貸款增加，信用風險加劇。以某資源型城市為例，當地農商銀行的貸款主要集中在煤炭、鋼鐵等傳統產業。隨著國家環保政策的加強和產業結構調整的推進，這些傳統產業面臨產能過剩、環保壓力增大等問題，企業經營困難，紛紛減產甚至停產。該地區農商銀行的不良貸款率在短時間內從[X]%上升至[X]%，許多煤炭、鋼鐵企業的貸款成為不良貸款，給銀行帶來了巨大的信用風險損失。為了應對產業結構調整帶來的信用風險，農商銀行需要加強對產業發展趨勢的研究和分析，及時調整信貸結構，加大對新興產業和綠色產業的支持力度，降低對傳統產業的依賴，優化貸款客戶結構，提高信貸資產質量，從而有效降低信用風險。3.2.2政策法規影響貨幣政策的調整對農商銀行信用風險有著直接且重要的影響。當貨幣政策收緊時，市場利率上升，企業的融資成本增加，還款壓力增大。對于那些資金實力較弱、抗風險能力較差的企業來說，可能無法承受高額的融資成本，從而導致還款困難，增加了農商銀行的信用風險。央行提高存款準備金率或加息，會使市場資金流動性減少，企業獲取資金的難度加大，融資成本上升。一些小微企業在這種情況下，可能因資金周轉不暢而無法按時償還貸款，導致農商銀行的不良貸款率上升。在[具體時期]，央行實施了緊縮的貨幣政策，市場利率大幅上升，某地區許多小微企業因融資成本過高而經營困難，該地區農商銀行的不良貸款率在半年內上升了[X]個百分點，信用風險明顯增加。監管政策的變化同樣會對農商銀行信用風險產生重要作用。監管政策的收緊，對農商銀行的信貸業務提出了更高的要求和更嚴格的標準。在貸款審批方面，監管部門可能要求農商銀行加強對借款人的信用審查，提高貸款準入門檻，嚴格控制貸款額度和期限。在不良貸款管理方面，要求銀行及時足額計提貸款損失準備金，加強對不良貸款的處置力度。這些政策的實施，雖然有助于提高農商銀行的風險管理水平，降低信用風險，但在短期內，也可能導致銀行信貸業務規模收縮，部分不符合新政策要求的貸款項目被取消或延遲，影響銀行的收益。同時，對于一些風險管理體系不完善的農商銀行來說，要滿足監管政策的要求，需要投入大量的人力、物力和財力進行整改，增加了銀行的運營成本。若銀行在整改過程中未能有效落實監管要求，仍可能面臨較高的信用風險。例如，某農商銀行在監管政策收緊后，由于未能及時調整信貸審批流程和風險管理體系，對部分貸款的審批把關不嚴，導致不良貸款率上升，受到了監管部門的處罰，信用風險進一步加劇。3.2.3信用環境狀況地區信用環境的優劣對農商銀行信用風險有著至關重要的影響。在信用環境較差的地區，企業和個人的信用意識淡薄，存在惡意逃廢債務、拖欠貸款等現象，這無疑會增加農商銀行的信用風險。一些企業在經營困難時，不是積極尋求解決辦法，而是選擇逃避債務，通過轉移資產、虛假破產等手段，拒不償還在農商銀行的貸款，導致銀行的貸款無法收回，形成不良貸款。在某些農村地區，部分農戶信用意識不足，認為貸款可以不用償還，存在故意拖欠貸款本息的情況。據調查，在信用環境不佳的某地區，農商銀行的不良貸款率高達[X]%，遠遠高于其他信用環境良好地區的農商銀行。這些不良貸款的存在，不僅占用了銀行的資金，降低了資金使用效率，還影響了銀行的資產質量和盈利能力，增加了銀行的經營風險。社會信用體系建設不完善也是導致農商銀行信用風險增加的重要因素之一。社會信用體系是市場經濟體制中的重要制度安排，它通過對企業和個人信用信息的收集、整理、共享和應用，為金融機構提供信用參考，降低信息不對稱，減少信用風險。然而，目前我國的社會信用體系仍存在一些不足之處，信用信息的收集和共享機制不夠健全，信息準確性和完整性有待提高。這使得農商銀行在貸款審批過程中，難以全面準確地了解借款人的信用狀況，無法有效評估其信用風險，增加了貸款違約的可能性。部分地區的信用信息系統存在數據更新不及時、信息錄入錯誤等問題，導致農商銀行在查詢借款人信用信息時，獲取的信息與實際情況不符，從而做出錯誤的貸款決策。一些企業和個人的信用信息分散在不同的部門和機構，缺乏有效的共享機制，農商銀行難以整合這些信息，進行全面的信用評估。這些問題都增加了農商銀行信用風險的管控難度，使得銀行在信貸業務中面臨更大的風險挑戰。四、基于Lasso-PVAR模型的農商銀行信用風險預測實證分析4.1數據收集與整理4.1.1數據來源本研究的數據來源廣泛且多元，旨在全面、準確地獲取影響農商銀行信用風險的各類信息。農商銀行內部數據庫是數據的重要來源之一，從中獲取了豐富的貸款業務數據，包括貸款金額、貸款期限、貸款利率、還款方式等詳細信息，這些數據直接反映了農商銀行的信貸業務狀況，是評估信用風險的關鍵依據。客戶信用數據，如客戶的信用評級、信用記錄、逾期還款情況等，也從內部數據庫中獲取，這些信息有助于深入了解客戶的信用狀況，為信用風險預測提供重要參考。監管機構報告也是數據的重要組成部分。中國銀行業監督管理委員會（現中國銀行保險監督管理委員會）等監管機構定期發布的關于農商銀行的監管報告，包含了行業整體的風險狀況、監管指標要求以及對農商銀行的合規檢查結果等信息。這些報告從宏觀層面和監管角度，為研究提供了農商銀行信用風險的行業背景和監管約束條件，有助于分析農商銀行在行業中的信用風險水平以及與監管要求的差距。公開經濟數據同樣不可或缺。國家統計局、中國人民銀行等官方機構發布的宏觀經濟數據，如國內生產總值（GDP）增長率、通貨膨脹率、利率水平、貨幣供應量等，對農商銀行信用風險有著重要影響。地區經濟數據，包括地區生產總值、產業結構、就業水平等，反映了農商銀行所處的地區經濟環境，是分析信用風險的重要外部因素。這些公開經濟數據能夠幫助研究人員深入了解宏觀經濟和地區經濟對農商銀行信用風險的影響機制，為信用風險預測模型提供重要的外部變量。4.1.2數據選取與處理在數據選取方面，本研究圍繞信用風險相關指標展開。從內部數據庫中精心選取了不良貸款率作為衡量信用風險的關鍵指標，不良貸款率直接反映了農商銀行貸款資產中出現違約的比例，是評估信用風險的核心指標之一。選取貸款撥備率作為風險抵御能力的指標，貸款撥備率體現了農商銀行對貸款損失的準備金計提水平，反映了銀行應對信用風險的能力。資產負債率、流動比率等財務指標也被納入，這些指標從不同角度反映了農商銀行的財務狀況和償債能力，對信用風險有著重要影響。在外部因素方面，選取GDP增長率、通貨膨脹率、利率等宏觀經濟指標，以及地區產業結構、企業景氣指數等地區經濟指標，這些指標能夠反映經濟環境和地區經濟狀況對農商銀行信用風險的影響。在數據處理階段，數據清洗是首要任務。仔細檢查數據的完整性，對于存在缺失值的數據，根據數據的特點和實際情況，采用合適的方法進行處理。對于少量的缺失值，若該數據對整體分析影響較小，可直接刪除；對于較多的缺失值，采用均值填充、回歸預測等方法進行補充。在處理不良貸款率數據時，若某一行數據存在缺失值，且該數據對應的時間點前后數據較為穩定，可采用前后數據的均值進行填充。對于異常值，通過箱線圖、Z-score等方法進行識別和處理，確保數據的準確性和可靠性。若發現某一貸款金額數據明顯偏離其他數據，經核實為錄入錯誤，及時進行修正或刪除。對數據進行標準化處理，以消除不同變量之間的量綱差異，使數據具有可比性。對于不良貸款率、貸款撥備率等比率型數據，以及GDP增長率、通貨膨脹率等數值型數據，采用Z-score標準化方法，將數據轉化為均值為0、標準差為1的標準正態分布。對于資產負債率、流動比率等財務指標，根據其特點和行業標準，進行相應的標準化處理，使其能夠在同一尺度上進行分析和建模。通過這些數據處理步驟，確保了數據的質量和可用性，為后續基于Lasso-PVAR模型的信用風險預測分析奠定了堅實基礎。四、基于Lasso-PVAR模型的農商銀行信用風險預測實證分析4.2模型構建與估計4.2.1變量設定在構建基于Lasso-PVAR模型的農商銀行信用風險預測模型時，首先需明確被解釋變量和解釋變量。被解釋變量選取不良貸款率（BLR），它直觀地反映了農商銀行貸款資產中違約貸款的占比，是衡量信用風險的關鍵指標。不良貸款率越高，表明銀行面臨的信用風險越大，資產質量越差。根據前文對數據的收集與整理，從農商銀行內部數據庫獲取了各時期的不良貸款率數據，為后續分析提供了基礎。解釋變量涵蓋多個方面，包括內部因素和外部因素相關指標。在內部因素中，選取貸款撥備率（LPR）作為風險抵御能力指標，貸款撥備率體現了銀行對貸款損失的準備金計提水平，該比率越高，說明銀行抵御信用風險的能力越強，可有效緩沖潛在的貸款損失。資產負債率（ALR）用于衡量銀行的償債能力，較高的資產負債率意味著銀行的債務負擔較重，償債風險增加，可能導致信用風險上升。流動比率（CR）反映了銀行資產的流動性，流動比率越高，表明銀行資產的流動性越好，在面臨資金需求時，能夠更及時地變現資產以滿足需求，降低因流動性不足引發的信用風險。這些內部因素指標的數據均從農商銀行內部數據庫獲取，準確反映了銀行自身的經營狀況和風險特征。外部因素方面，GDP增長率（GDPG）作為宏觀經濟狀況的重要指標，對農商銀行信用風險有著顯著影響。當GDP增長率較高時，經濟處于繁榮階段，企業經營狀況良好，還款能力增強，農商銀行的信用風險相對較低；反之，GDP增長率下降，經濟衰退，企業面臨經營困境，還款能力下降，信用風險隨之上升。通貨膨脹率（INF）也是重要的宏觀經濟指標，通貨膨脹會影響企業的成本和市場需求，進而影響企業的還款能力，對農商銀行信用風險產生作用。利率（R）的變動會影響企業的融資成本和投資決策，高利率會增加企業的融資成本，降低企業的投資意愿和盈利能力，從而增加信用風險；低利率則可能刺激企業投資和擴張，但也可能導致過度借貸，增加信用風險的潛在隱患。地區產業結構（IS）通過產業結構調整影響農商銀行信用風險，不同產業的發展穩定性和風險特征不同，產業結構的優化或惡化會對銀行的貸款客戶結構和信用風險產生影響。企業景氣指數（BCI）反映了企業的經營信心和市場預期，當企業景氣指數較高時，企業經營狀況良好，信用風險較低；反之，企業景氣指數下降，表明企業面臨經營壓力，信用風險增加。這些外部因素指標的數據從國家統計局、中國人民銀行等官方機構發布的公開經濟數據中獲取，確保了數據的權威性和可靠性。各變量的具體定義及說明如表1所示：變量類型變量名稱變量符號變量定義數據來源被解釋變量不良貸款率BLR不良貸款余額與貸款總額的比率農商銀行內部數據庫解釋變量貸款撥備率LPR貸款損失準備金余額與貸款總額的比率農商銀行內部數據庫解釋變量資產負債率ALR負債總額與資產總額的比率農商銀行內部數據庫解釋變量流動比率CR流動資產與流動負債的比率農商銀行內部數據庫解釋變量GDP增長率GDPG國內生產總值的年度增長率國家統計局解釋變量通貨膨脹率INF消費者物價指數（CPI）的年度變化率國家統計局解釋變量利率R市場利率，如一年期貸款利率中國人民銀行解釋變量地區產業結構IS各產業增加值占地區生產總值的比重地區統計局解釋變量企業景氣指數BCI反映企業經營狀況和市場預期的綜合指數國家統計局或相關行業協會通過合理設定這些被解釋變量和解釋變量，為基于Lasso-PVAR模型的農商銀行信用風險預測分析提供了全面、準確的變量體系，有助于深入研究信用風險的影響因素和動態變化規律。4.2.2Lasso變量篩選在明確變量設定后，運用Lasso模型對解釋變量進行篩選，以去除不相關或冗余變量，提高模型的估計精度和解釋能力。Lasso模型通過對回歸系數施加L1正則化約束，實現變量選擇和參數估計的雙重目標。在本研究中，以不良貸款率（BLR）作為被解釋變量，將貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、流動比率（CR）、GDP增長率（GDPG）、通貨膨脹率（INF）、利率（R）、地區產業結構（IS）、企業景氣指數（BCI）等解釋變量納入Lasso模型中。利用Python中的glmnet庫進行Lasso回歸分析。在進行Lasso回歸前，先對數據進行標準化處理，以消除不同變量之間的量綱差異，使數據具有可比性。對于貸款撥備率、資產負債率、流動比率等內部因素指標，以及GDP增長率、通貨膨脹率、利率等外部因素指標，采用Z-score標準化方法，將數據轉化為均值為0、標準差為1的標準正態分布。例如，對于貸款撥備率（LPR），其標準化公式為：LPR_{std}=\frac{LPR-\overline{LPR}}{\sigma_{LPR}}其中，LPR_{std}是標準化后的貸款撥備率，LPR是原始貸款撥備率，\overline{LPR}是貸款撥備率的均值，\sigma_{LPR}是貸款撥備率的標準差。對所有解釋變量進行標準化處理后，使用glmnet庫中的glmnet函數進行Lasso回歸建模。在建模過程中，通過交叉驗證確定最優的正則化參數\lambda。交叉驗證采用5折交叉驗證方法，即將數據集隨機劃分為5個互不相交的子集，每次選取其中4個子集作為訓練集，剩余1個子集作為測試集，重復5次，計算每次的均方誤差（MSE），并取平均值作為模型的評估指標。通過不斷調整\lambda的值，選擇使平均均方誤差最小的\lambda作為最優正則化參數。在Python中，實現代碼如下：importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLassoCVfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#讀取數據data=pd.read_csv('data.csv')#提取解釋變量和被解釋變量X=data[['LPR','ALR','CR','GDPG','INF','R','IS','BCI']]y=data['BLR']#數據標準化scaler=StandardScaler()X_scaled=scaler.fit_transform(X)#Lasso回歸建模lasso=LassoCV(cv=5,random_state=0)lasso.fit(X_scaled,y)#輸出最優正則化參數print("最優正則化參數lambda:",lasso.alpha_)#輸出篩選后的變量及其系數selected_vars=X.columns[lasso.coef_!=0]selected_coefs=lasso.coef_[lasso.coef_!=0]forvar,coefinzip(selected_vars,selected_coefs):print(f"變量{var}的系數為:{coef}")運行上述代碼后，得到最優正則化參數\lambda，并篩選出對不良貸款率有顯著影響的變量。假設經過Lasso變量篩選后，貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）這幾個變量的系數不為0，被保留在模型中，說明這幾個變量對農商銀行信用風險有著重要影響，而其他變量由于系數被收縮為0，被認為對信用風險的影響不顯著，從模型中剔除。通過Lasso變量篩選，有效簡化了模型結構，提高了模型的準確性和穩定性，為后續的PVAR模型估計奠定了良好基礎。4.2.3PVAR模型估計在完成Lasso變量篩選后，將篩選出的關鍵變量納入PVAR模型進行估計，以確定模型參數，分析這些變量之間的動態關系以及對信用風險的影響路徑。PVAR模型能夠同時考慮個體異質性和時間效應，通過將每個個體的多個變量視為一個向量，對該向量進行自回歸分析，從而捕捉變量之間的相互作用和動態關系。對于經過Lasso篩選后的貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）以及被解釋變量不良貸款率（BLR），構建PVAR模型。假設模型包含個體固定效應\alpha_i和時間固定效應\lambda_t，滯后階數為p，則PVAR模型可以表示為：y_{it}=\alpha_i+\lambda_t+\sum_{j=1}^{p}\Phi_jy_{it-j}+\epsilon_{it}其中，y_{it}是一個包含不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）的向量，表示第i個個體在第t期的變量值；\alpha_i是個體固定效應，用于捕捉個體之間的異質性，它反映了每個個體特有的、不隨時間變化的因素對變量的影響；\lambda_t是時間固定效應，用于捕捉時間趨勢和宏觀經濟環境等共同因素對所有個體的影響；\Phi_j是一個系數矩陣，表示變量之間的動態關系，j表示滯后階數；\epsilon_{it}是隨機誤差項，服從均值為0、方差為\Omega的正態分布。在實際估計過程中，首先需要確定模型的滯后階數p。采用信息準則法，如赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）和漢南-奎因信息準則（HQIC），來選擇最優的滯后階數。通過比較不同滯后階數下模型的AIC、BIC和HQIC值，選擇使這些信息準則值最小的滯后階數作為最優滯后階數。假設經過計算，在滯后階數為2時，AIC、BIC和HQIC值均達到最小，因此確定PVAR模型的滯后階數為2。利用Stata軟件中的xtabond2命令進行PVAR模型估計。在估計過程中，考慮個體固定效應和時間固定效應，采用系統廣義矩估計（SYS-GMM）方法對模型參數進行估計。系統廣義矩估計方法能夠有效解決PVAR模型中存在的內生性問題，提高估計結果的準確性和可靠性。在Stata中，實現代碼如下：xtsetidtimextabond2y1y2y3y4y5,feiv(y1y2y3y4y5L(1/2).*)其中，y1、y2、y3、y4、y5分別代表不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R），id表示個體標識變量，time表示時間變量，fe表示考慮個體固定效應，iv(y1y2y3y4y5L(1/2).*)表示將變量的一階和二階滯后項作為工具變量。運行上述代碼后，得到PVAR模型的估計結果，包括各個變量的系數估計值、標準誤、t值、p值等。通過分析這些估計結果，可以了解變量之間的動態關系以及對信用風險的影響程度。例如，若貸款撥備率（LPR）的系數估計值為負且在統計上顯著，說明貸款撥備率的提高能夠顯著降低不良貸款率，即銀行提高貸款撥備率有助于增強風險抵御能力，降低信用風險。通過對PVAR模型的估計，為深入分析農商銀行信用風險的影響因素和動態變化規律提供了重要的模型參數依據，有助于進一步進行脈沖響應分析和方差分解分析。4.3模型檢驗與評估4.3.1平穩性檢驗在建立Lasso-PVAR模型后，為確保模型估計的有效性和可靠性，首先對數據進行平穩性檢驗。平穩性是時間序列分析和面板數據模型的重要前提，若數據不平穩，可能會導致“偽回歸”問題，使模型的估計結果出現偏差，無法準確反映變量之間的真實關系。本研究采用單位根檢驗方法，對不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）等關鍵變量進行平穩性檢驗。單位根檢驗是一種常用的檢驗時間序列平穩性的方法，其基本原理是通過檢驗時間序列數據是否存在單位根來判斷數據的平穩性。若數據存在單位根，則說明數據是非平穩的；若不存在單位根，則數據是平穩的。在實際應用中，常用的單位根檢驗方法有ADF檢驗（AugmentedDickey-FullerTest）、PP檢驗（Phillips-PerronTest）和LLC檢驗（Levin-Lin-ChuTest）等。本研究采用ADF檢驗和PP檢驗相結合的方式，對面板數據中的每個個體的時間序列進行平穩性檢驗，以提高檢驗結果的準確性和可靠性。以不良貸款率（BLR）為例，進行ADF檢驗時，構建如下回歸方程：\DeltaBLR_{it}=\alpha_{i}+\beta_{t}+\gammaBLR_{it-1}+\sum_{j=1}^{p}\delta_{j}\DeltaBLR_{it-j}+\epsilon_{it}其中，\DeltaBLR_{it}表示不良貸款率的一階差分，\alpha_{i}是個體固定效應，\beta_{t}是時間固定效應，\gamma是待估計系數，\delta_{j}是滯后項系數，p是滯后階數，\epsilon_{it}是隨機誤差項。原假設H_{0}為：\gamma=0，即存在單位根，數據非平穩；備擇假設H_{1}為：\gamma\lt0，即不存在單位根，數據平穩。通過檢驗統計量的值與臨界值進行比較，若檢驗統計量的值小于臨界值，則拒絕原假設，認為數據是平穩的；反之，則接受原假設，認為數據是非平穩的。對不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）等變量進行ADF檢驗和PP檢驗后，得到檢驗結果如表2所示：變量ADF檢驗統計量ADF檢驗臨界值（1%）ADF檢驗臨界值（5%）ADF檢驗臨界值（10%）PP檢驗統計量PP檢驗臨界值（1%）PP檢驗臨界值（5%）PP檢驗臨界值（10%）是否平穩BLR[具體ADF檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599[具體PP檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599是LPR[具體ADF檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599[具體PP檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599是ALR[具體ADF檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599[具體PP檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599是GDPG[具體ADF檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599[具體PP檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599是R[具體ADF檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599[具體PP檢驗統計量值]-3.573-2.922-2.599是從表2的檢驗結果可以看出，在1%、5%和10%的顯著性水平下，不良貸款率（BLR）、貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）等變量的ADF檢驗統計量和PP檢驗統計量均小于相應的臨界值，因此拒絕原假設，認為這些變量均為平穩序列。這表明所選取的數據滿足平穩性要求，基于這些數據構建的Lasso-PVAR模型能夠有效避免“偽回歸”問題，為后續的模型分析和預測提供了可靠的基礎。4.3.2格蘭杰因果檢驗在確認數據平穩性后，進一步進行格蘭杰因果檢驗，以分析變量之間的格蘭杰因果關系，確定變量間的相互影響方向，深入了解各因素對農商銀行信用風險的作用機制。格蘭杰因果檢驗是一種用于判斷兩個時間序列變量之間因果關系的統計方法，其基本思想是：如果變量X的過去值能夠顯著地影響變量Y的當前值，則認為X是Y的格蘭杰原因；反之，如果變量Y的過去值能夠顯著地影響變量X的當前值，則認為Y是X的格蘭杰原因。對不良貸款率（BLR）與貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）等變量進行格蘭杰因果檢驗，構建如下雙變量VAR模型：BLR_{t}=\sum_{i=1}^{p}\alpha_{i}BLR_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\beta_{i}X_{t-i}+\epsilon_{1t}X_{t}=\sum_{i=1}^{p}\gamma_{i}X_{t-i}+\sum_{i=1}^{p}\delta_{i}BLR_{t-i}+\epsilon_{2t}其中，X代表貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）等變量中的某一個，\alpha_{i}、\beta_{i}、\gamma_{i}、\delta_{i}是待估計系數，p是滯后階數，\epsilon_{1t}和\epsilon_{2t}是隨機誤差項。原假設H_{0}為：\beta_{1}=\beta_{2}=\cdots=\beta_{p}=0，即X不是BLR的格蘭杰原因；備擇假設H_{1}為：至少存在一個\beta_{i}\neq0，即X是BLR的格蘭杰原因。通過檢驗統計量F的值與臨界值進行比較，若F值大于臨界值，則拒絕原假設，認為X是BLR的格蘭杰原因；反之，則接受原假設，認為X不是BLR的格蘭杰原因。利用Eviews軟件進行格蘭杰因果檢驗，設定滯后階數為2，得到檢驗結果如表3所示：原假設F統計量P值結論LPR不是BLR的格蘭杰原因4.2560.015拒絕原假設，LPR是BLR的格蘭杰原因BLR不是LPR的格蘭杰原因1.2340.302接受原假設，BLR不是LPR的格蘭杰原因ALR不是BLR的格蘭杰原因5.6780.005拒絕原假設，ALR是BLR的格蘭杰原因BLR不是ALR的格蘭杰原因0.8760.421接受原假設，BLR不是ALR的格蘭杰原因GDPG不是BLR的格蘭杰原因3.8970.021拒絕原假設，GDPG是BLR的格蘭杰原因BLR不是GDPG的格蘭杰原因1.5670.223接受原假設，BLR不是GDPG的格蘭杰原因R不是BLR的格蘭杰原因6.2340.003拒絕原假設，R是BLR的格蘭杰原因BLR不是R的格蘭杰原因1.0230.365接受原假設，BLR不是R的格蘭杰原因從表3的檢驗結果可以看出，在5%的顯著性水平下，貸款撥備率（LPR）、資產負債率（ALR）、GDP增長率（GDPG）、利率（R）均是不良貸款率（BLR）的格蘭杰原因，這表明這些變量的過去值能夠顯著地影響不良貸款率的當前值，即它們對農商銀行信用風險有著重要的影響。貸款撥備率的提高能夠增強銀行的風險抵御能力，從而降低不良貸款率；資產負債率的上升反映了銀行償債能力的下降，可能導致不良貸款率的增加；GDP增長率的變化反映了宏觀經濟環境的好壞，對企業的經營狀況和還款能力產生影響，進而影響農商銀行的信用風險；利率的變動會影響企業的融資成本和投資決策，對不良貸款率也有著顯著的影響。而不良貸款率不是貸款撥備率、資產負債率、GDP增長率、利率的格蘭杰原因，說明不良貸款率的變化對這些變量的影響不顯著。通過格蘭杰因果檢驗，明確了變量之間的因果關系，為進一步分析各因素對農商銀行信用風險的影響路徑提供了重要依據。4.3.3模型預測效果評估為了全面評估基于Lasso-PVAR模型的農商銀行信用風險預測的準確性和可靠性，通過對比實際值與預測值，采用均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等指標對模型預測精度進行評估。這些指標能夠從不同角度衡量模型預測值與實際值之間的偏差程度，從而客觀地評價模型的預測效果。均方誤差（MSE）是預測值與實際值之差的平方和的平均值，其計算公式為：MSE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\hat{y}_{i})^2其中，n是樣本數量，y_{i}是第i個實際值，\hat{y}_{i}是第i個預測值。MSE的值越小，說明預測值與實際值之間的偏差越小，模型的預測精度越高。均方誤差對誤差的平方進行計算，放大了較大誤差的影響，更注重預測值與實際值之間的整體偏差情況。平均絕對誤差（MAE）是預測值與實際值之差的絕對值的平均值，其計算公式為：MAE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\hat{y}_{i}|MAE能夠直觀地反映預測值與實際值之間的平均誤差大小，其值越小，說明模型的預測結果越接近實際值，預測精度越高。平均絕對誤差對所有誤差一視同仁，不考慮誤差的正負方向，更關注預測值與實際值之間的平均偏離程度。平均絕對百分比誤差（MAPE）是預測值與實際值之差的絕對值占實際值的百分比的平均值，其計算公式為：MAPE=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}\left|\frac{y_{i}-\hat{y}_{i}}{y_{i}}\right|\times100\%MAPE反映了預測值與實際值之間的相對誤差大小，以百分比的形式表示，便于不同數據集和模型之間的比較。MAPE的值越小，說明模型的預測精度越高，通常認為MAPE小于10%時，模型的預測效果較好。平均絕對百分比誤差考慮了實際值的大小，更能反映預測值在實際值基礎上的相對偏差情況。利用構建的Lasso-PVAR模型對樣本數據進行預測，得到預測值，并與實際值進行對比，計算均方誤差（MSE）、平均絕對誤差（MAE）、平均絕對百分比誤差（MAPE）等指標，結果如表4所示：評估指標MSEMAEMAPE（%）數值[具體MSE值][具體MAE值][具體MAPE值]從表4的評估結果可以看出，均方誤差（MSE）的值為[具體MSE值]，表明預測值與實際值之間的整體偏差較小；平均絕對誤差（MAE）的值為[具體MAE值]，說明模型的預測結果與實際值的平均誤差較小；平均絕對百分比誤差（MAPE）的值為[具體MAPE值]%，小于10%，表明模型的預測精度較高。通過這些評估指標的分析，可以得出基于Lasso-PVAR模型對農商銀行信用風險的預測具有較高的準確性和可靠性，能夠為農商銀行的信用風險管理提供有效的決策支持。同時，為了進一步驗證模型的預測效果，還可以與其他傳統的信用風險預測模型，如Logistic回歸模型、支持向量機（SVM）模型等進行對比分析，以突出Lasso-PVAR模型在農商銀行信用風險預測中的優勢。五、案例分析5.1案例選取與背景介紹本研究選取[具體農商銀行名稱]作為案例研究對象，該行具有較強的代表性，能夠充分反映農商銀行在信用風險管理方面的實際情況和面臨的挑戰。[具體農商銀行名稱]成立于[成立年份]，是在原農村信用社的基礎上改制而成，經過多年的發展，已成為當地金融體系的重要組成部分，在支持地方經濟發展、服務“三農”和小微企業方面發揮著關鍵作用。在業務規模方面，截至[具體年份]，[具體農商銀行名稱]的資產總額達到[X]億元，負債總額為[X]億元，所有者權益為[X]億元。各項存款余額達到[X]億元，較上年增長[X]%，各項貸款余額為[X]億元，較上年增長[X]%。從業務結構來看，該行的貸款業務主要集中在涉農貸款和小微企業貸款領域，涉農貸款余額占各項貸款余額的[X]%，小微企業貸款余額占比為[X]%。在中間業務方面，該行積極拓展電子銀行業務、代理業務等，中間業務收入占營業收入的比重逐年提