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貸款主要行業分布

我國商業銀行信貸結構

.1我國商業銀行的信貸期限結構分布不合理

目前我國商業銀行信貸的期限結構存在的問題是:長期信貸比重過高,短期信貸比重過少。這經歷了壹個變化的過程。改革開放以來,各銀行根據我國國情及信貸市場需求狀況大部分將信貸期限選擇為短期。導致我國銀行貸款業務短期貸款的比重壹直在50%以上。但是隨著經濟的發展和我國國有銀行的改革上市,在追求股東最大利潤的原則下,現在商業銀行越來越重視長期、穩定的收益,因此,大部分銀行不斷調整短期資產,增加長期信貸資產,甚至有些銀行不惜犧牲流動性而增加長期貸款。

從圖1我們可以看到2008年短期貸款比重較2006年短期貸款比重下降2.4%。而中長期貸款比重從47.3%增加到2008年的51.1%,同比增加了3.8%。其中中長期貸款增長率比短期貸款增長率要高出7.9%。這壹組數據不僅充分反映了我國信貸市場需求的變化,同時也是銀行加大信貸風險管理,提高信貸資產的收益的真實寫照。值得註意的是銀行這種不惜犧牲流動性的行為將加大銀行的信貸風險,特別是金融危機會導致銀行流動性吃緊,如果銀行中長期貸款比重過高後果將非常嚴重。

1.2我國商業銀行的信貸所有制結構分配失調

目前,我國商業銀行的信貸所有制結構存在的問題是:信貸配給向國有企業傾斜較大而對我國非公有制經濟的企業的信貸配給相對較少,導致信貸配給在所有制上存在比例失調的現象。

我國是以公有制為主體多種所有制***同發展的社會主義市場經濟。隨著市場經濟建設的深入,非公有制經濟取得了飛速發展。其中民營經濟日益成為經濟發展的活躍點。但是民營經濟等非公有制經濟在發展中還是受到某些障礙,其中商業銀行的信貸分配就是我們急需解決的問題。長期以來我國銀行業處於國有銀行的壟斷環境下成長,自然而然在銀行信貸的分配上向國有企業傾斜,給民營企業的信貸支持就較少了,這其中有體制問題,同時也是信息不對稱的結果,因為銀行難於分辨企業完全信用信息,同時獲取這種信息的成本較高,所以銀行更願意選擇較為了解的、信用較好有國家支撐的國有企業。

1.3我國商業銀行的信貸行業分配不合理

改革開放以來我國的信貸行業分布就存在著比較大的失調現象。主要表現在:工業信貸供給較多,農業信貸支持較少;生產性信貸跟進較快,消費性信貸跟進速度滯後;傳統性產業信貸支持大,朝陽產業信貸支持較少;其中特別值得註意的是房地產的信貸資金風險過高,這將不利於我國商業銀行信貸資金的健康發展。

在改革開放的三十多年裏伴隨著國家的信貸的大力支持下,我國生產力特別是有利於較快的拉動經濟發展的行業與領域發展很快。其中傳統的制造業、加工業、鋼鐵和水泥業得到了長足的發展,同時壹些資金密集型行業如房地產、IT業、金融業等也得到了飛速發展。之所以取得如此大的成果跟我國銀行對這些行業的信貸傾斜不無關系。但是在看到這些成果的同時,我們應該看到在銀行信貸政策的庇護下使壹些高耗能、高汙染、高重復建設、高風險的項目長期存在。這些項目的特點是:風險較高、受政策影響大。存在這種現象除了跟國家長期的銀行信貸行業配給政策有關,同時也涉及到各地方及部門的利益。同時我們也應該看到銀行對農業的信貸支持較少,導致農業長期處於落後狀態。而信貸資金主要集中在電力、石化、石油、電信、交通、鐵路等自然壟斷行業。

信貸結構存在的問題

由於國有商業銀行自身經營的傳統慣性和為國家經濟體制轉軌所承擔的改革成本,致使國有商業銀行的信貸結構存在明顯的缺陷。信貸結構的缺陷與失衡,導致了不良貸款比重過大,貸款總量與貸款質量和效益的負相關性,貸款質量和效益逐年下降,貸款總體呈現出高風險的特征。國有商業銀行目前信貸結構的嚴重缺陷突出表現為(以遼寧某二圾分行為例):

壹是現有信貸資產的經濟成份分布:臺理。國有和集體所有制客戶貸款占全部貸款的90%以上;而鄉鎮企業、私營、個體、股份制、股份臺作制、三資、個人等客戶所占比例很小,僅占全部貸款的8%左右。

二是現有信貸資產的行業分布不合理。紡織、煤炭、化工、內貿等傳統行業貸款占全部貸款的80%以上,而科技、房地產、電力、交通運輸、建築業、醫藥、通訊服務及醫院、學校等新興行業,僅占全部貸款的15%左右。

三是現有信貸資產的期限結構不臺理。短期貸款占全部貸款的75%以上,中長期貸款占全部貸款的25%左右。

四是現有信貸資產的業務結構不臺理。在信貸資產的種類上.流動資金和固定資產等傳統貸款占全部貸款的90%以上,而房地產、個人消費、其他中長期貸款等新貸款種類.僅占全部貸款的5%左右。

商業銀行不良貸款行業分布

從行業分布上看,中部地區湖北銀行(武漢)公司不良貸款。首先是中部地區,疫情爆發就在武漢,武漢又是整個中部地區的經濟樞紐,疫情導致武漢經濟增長滯緩,2020年壹季度武漢累計GDP同比下降40.5%,創下了幾十年來歷史增長新低,不少企業因此破產倒閉,他們在銀行的貸款也變成了次級、可疑甚至是損失貸款,所以不良貸款明顯上升。

銀行主要貸款給哪些行業領域?什麽因素會影響銀行業績

壹、銀行的貸款對象包括:工業、農業、商業、服務業,總的來講就是國家允許的各個行業都是其貸款支技的對象,但各家銀行業機構在貸款對象選取上有所擇重,現階段並無明顯差別。

二、影響銀行業績的因素很多,主要有:1、資金來源的影響,也就是所說的存款組織,存款越多,銀行的可用資多越多,放出的貸款也就越多,業績就越好,反之就差。2、中間業務,銀行開發的中間業務產品越多,收益就越高,業績就好。最近幾年銀行的業績主要就是中間業務所創造的。3、不良資產影響業績,貸款放出後,並非100%能收回來,這樣就會形成不良貸款、不良資產,會給銀行帶來損失。4、運營成本,管理費用也是直接影響業績的重要因素。影響銀行業績的因素很多,但主要的就是這幾樣大的因素。

這樣回答可以嗎?呵呵

江蘇有哪些銀行?

江蘇目前***有九家上市銀行,其中城商行有江蘇銀行、南京銀行、蘇州銀行,農商行有常熟銀行、紫金銀行、張家港行、無錫銀行、蘇農銀行和江陰銀行。

1.從年報披露的數據來看,去年江蘇9家A股上市的銀行中,7家銀行在收入端表現穩定,另外2家銀行的營業收入出現了負增長。但在歸母凈利潤方面,9家銀行均實現增長。(藍鯨財經根據年報整理,下同)具體來看,截至2020年底,在9家銀行中,5家銀行在歸母凈利潤上錄得4點幾的同比增長,南京銀行(9.70,-2.41%)歸母凈利潤增速最快,達5.20%。

2.常熟銀行(7.26,-1.89%)和紫金銀行(3.21,0.31%)歸母凈利潤增速在1%~2%之間。而營業收入方面,紫金銀行和江陰銀行兩家銀行去年的營業收入同比分別下降了4.25%和1.56%,其余7家銀行則均取得不錯成績。江蘇銀行、無錫銀行營業收入實現兩位數增長,分別為15.68%、10.07%。緊隨其後的蘇州銀行營業收入同比增長也達到了9.97%。

3.紫金銀行的營業收入增速在9家銀行中墊底。不過紫金銀行歸母凈利潤依然同比增長了1.72%,增速甚至高於營收增長2.13%的常熟銀行。某會計從業人士告訴藍鯨財經:“紫金銀行利息凈收入下滑,手續費及傭金凈收入也出現了大幅下降,但其歸母凈利潤依然實現增長,說明其對營業成本進行了較為有效的控制”。2020年,紫金銀行營業成本29.15億元,較上年同期降低3.97%。僅1家銀行不良貸款率擡升在資產質量方面,截止2020年底,9家銀行的不良貸款率指標均表現不俗。只有南京銀行出現小幅擡升,常熟銀行和紫金銀行的指標與上年持平,其余6家都有不同程度的下降,張家港行下降幅度最大,為0.21個百分點。

4.值得壹提的是,所有9家銀行的不良貸款率都保持在1.8%以下,其中有2家銀行低於1%。從撥備覆蓋率指標看,南京銀行、紫金銀行、江陰銀行3家出現下跌,下跌幅度皆在35個百分點以內。蘇州銀行和無錫銀行的撥備覆蓋率則有較大幅度提升,都提升了67.7個百分點左右。南京銀行在年報中解釋了不良貸款率上升的原因:“公司不斷優化調整資產結構,持續壓降投資並表子公司管理的特定目的載體資產規模,由於該類業務根據會計口徑需納入合並報表的貸款統計,導致並表的貸款規模增速低於母公司的貸款規模增速,從而導致公司並表不良率略有上升,但母公司不良率與年初持平。”值得註意的是,南京銀行是9家銀行中唯壹壹家同時出現不良貸款率上升、撥備覆蓋率降低的銀行,但從具體數據來看,截止2020年末,該行不良貸款率雖上浮了0.02個百分點,但其不良貸款率依然處於9家銀行中最低,為0.91%。同樣,該行撥備覆蓋率391.76%,雖比2019年末降低了25.97個百分點,但對於風險的覆蓋來說依然比較充足。租賃和商務服務業貸款投放總額近3900億在對公貸款行業投向的結構上,租賃和商務服務業、制造業、批發和零售業三種行業是江蘇9家上市銀行對公貸款的重點投放領域。通過整理9家銀行對公貸款投放前三位行業的分布情況可以看到,租賃和商務服務業幾乎排在所有銀行對公貸款投放的前列(常熟銀行的統計口徑為“建築和租賃服務業”,投放貸款約58億元),9家銀行在該行業的貸款投放總額將近3900億元。其中,對該行業投放貸款數額和占貸款總額比例最高的皆為南京銀行,投放達1706億,占比25.29%。制造業、批發和零售業屬於完全競爭性行業,與經濟運行周期緊密關聯。從對公貸款的行業分布來看,制造業排在除紫金銀行以外其余8家銀行貸款分布的前三位,對其投放貸款的總額達3521億元。而批發和零售業排在除江蘇銀行、常熟銀行之外其余7家銀行貸款分布的前三位,對其投放貸款的總額為2259億元。

5.鑒於江蘇制造業的快速發展,有多家銀行提出要聚焦先進制造業。江蘇銀行在年報中指出,該行制造業貸款中高端制造占比超40%。張家港行則在年報中表示要“優先支持實體經濟特別是地方重點發展、高新技術產業和中高端裝備等先進制造業。”蘇州銀行也提出要“助力蘇州制造業智能化改造”。

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