存贷比监管改革、银行资产质量与风险化解——基于双重机器学习的因果推断  

Regulatory Reform of Loan to Deposit Ratio,Banks'Asset Quality,and Risk Mitigation:Causal Inference Based on Dual Machine Learning

作　　者：韩先锋 付晓淞 Han Xianfeng;Fu Xiaosong

机构地区：[1]昆明理工大学管理与经济学院,云南昆明650031

出　　处：《南方金融》2024年第7期69-83,共15页South China Finance

摘　　要：探讨存贷比监管改革对我国商业银行资产质量的影响,采用2012-2021年45家上市银行的面板数据,运用双重机器学习模型进行实证检验。研究发现:存贷比监管改革在短期内会显著增加银行不良贷款,其中,对区域性中小银行的影响更为显著;存贷比监管改革通过推升银行杠杆率和改变信用结构两个渠道影响银行资产质量;资本缓冲与数字化转型能够缓解存贷比监管改革的负向冲击;存贷比监管改革在长期中可降低银行信贷集中度,但未能抑制影子银行风险。为此,在银行业市场化转型中应注意防控贷款竞争加剧因素所导致的信贷资产风险上升,采取资本缓冲、数字化转型以及加强影子银行业务监管等手段,防范和化解金融风险。

关 键 词：金融风险 金融监管改革 银行资产负债管理 银行资产质量 双重机器学习 

分 类 号：F832.33[经济管理—金融学]