时空演化特征分析在商业银行贷后管理审计中的应用

方云玲

[摘要]本文以F银行贷后检查执行率和逾期贷款金额为样本数据，运用长期均衡模型和脉冲响应分析评价贷后管理效果，并运用泰尔指数、探索性空间数据和时空跃迁等分析方法，对贷后检查执行率的区域差异和时空演化特征进行分析，有针对性地提出改进贷后管理的有关建议。

[关键词]商业银行   贷后管理   时空特征

2017年以来，商业银行由于贷后管理不到位，

面临的监管处罚风险和逾期风险日益加大，审计过程中重点关注贷后管理相关制度的执行情况、贷款用途真实性、贷后管理流程有效性、风险管理和资产质量状况等就显得十分迫切。

一、贷后管理效用评价

贷后管理是指商业银行对信贷业务客户自授信放款起到授信业务结束的全流程管理过程，贷后管理内容包括但不限于客户经营管理状况、担保物、风险分类、信贷资产质量、本息回收、风险预警及处理、不良资产处置及保全、审计等内外部监督检查、档案管理等方面。

由于贷后检查执行率是落实贷后管理的重要体现，也是商业银行加强信贷资产管理的重要手段。因此，本文以F银行企业贷款为例，通过建立VAR模型，定量分析企业贷款贷后检查执行率及其逾期贷款的长期均衡模型与脉冲响应。

（一）长期均衡模型分析

由于VAR模型要求研究变量必须是平稳的，非平稳的变量时间序列数据会导致模型失真，且拟合的结果难以科学、客观地解释实际情况，对于非平稳的变量可通过差分获得平稳的变量数据。……