商业银行新增信贷的统计与时间序列模型研究
外文标题：Statistical and Time Series Analysis on Credit Growth of Commercial Banks
文献类型：期刊
作者：张程[1]
机构：[1]中国人民大学财金学院
[2]北京大学经济学院
[3]中国工商银行总行
[4]中国工商银行广东分行营业部
年：2009
期刊名称：金融理论与实践
期：6
页码范围：3-7
增刊：增刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：财政金融学院
语言：中文
ISSN：1003-4625
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_jrllysj200906001.aspx
DOI：10.3969/j.issn.1003-4625.2009.06.001
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关键词：商业银行;新增信贷;时间序列模型;ARMA;预测
摘要：为不断改善商业银行流动性和信用风险管理水平,减少商业银行的"亲周期"效应,同时不断提高监管部门货币政策的效果,开展商业银行信贷投放的量化研究非常重要.本文在对某大型商业银行新增贷款进行统计分析的基础上,对贷款规模的变动规律进行了时间序列模型的拟合,并进行了趋势预测和实证检验.研究认为,商业银行信贷投放具有显著的日、周、月不同的概率统计分布特性,时间序列模型可以作为前瞻性的开展信贷规模管理的重要工具.
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