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银行逾期贷款不良比率分析

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银行逾期贷款不良比率分析

一、C银行贷款逾期不良比率分析

（一）不良贷款下降总体较预期贷款下降快

C银行改制为统一法人以来，在X局的持续监管及其自身的努力下，不良贷款基本呈下降趋势。2008年9月C行的不良贷款余额为84.33亿元，经过近三年的努力，截至2011年一季度，不良贷款余额降至27.22亿元，降幅为67.72%。同期的逾期贷款余额由55.88亿元降至23.62亿元，降幅为57.73%。

（二）两大原因形成“逾期贷款余额大于不良贷款余额”现象

一是对于贷款五级分类原则的把握。C行对不良贷款分类的把握原则是依据借款人的第一还款来源（即偿债能力）和偿债意愿，逾期与否是贷款分类的重要参考因素，但不是唯一的决定因素。2010年，经过D会计师事务所审计，C行不良贷款余额调增5.46亿元不良贷款（不良率调增0.44个百分点），其部分原因即为对于逾期90天以上的农户贷款认定不一致（涉及金额1.02亿元）。

二是C行未将逾期90天以内的农户等相关涉农贷款纳入不良。C行发放了相当数量的农户贷款及涉农助业贷款，由于农业生产的周期性特点以及外出打工春节返乡的农民工流动特点，导致这部分贷款经常会出现逾期，但最终形成不良贷款的情况较少（按照银监会及合作部五级分类矩阵，符合一系列既定条件的涉农贷款逾期180天以内，可以不纳入不良贷款）。如2009年末，C行农户贷款余额156.02亿元，占全行贷款的15.30%；38.76亿元逾期贷款中，农户贷款（含助业贷款）17.07亿元，占逾期贷款总额的44.04%，至2010年末，这部分逾期的农户贷款（含助业贷款）已归还9.04亿元，归还率52.96%。同时，从《逾期及不良贷款情况一览表》逾期贷款的数据分析，每年一季度，外出农民工返乡后，逾期贷款 会出现显著下降。．

逾期及不良贷款情况一览表

单位：亿元，%

逾其中：逾期逾期90天以内贷不逾期贷款占

期贷款 90天以内贷款 良贷款 款占逾期贷款比例 不良贷款比率

2008558466.26%

11.95

21.38%

.33

.88

年三季度200842671.04%

21.88%

9.36

.20

年四季.77

2004573.19%

15.00% 6.14 .92

.93

年一季

2004486.13%

25.78%

10.78

.53

.80

年二季

2003484.43%

6.22

16.26%

.28

.23

年三季

20033104.70%

10.85

28.00%

.02

.76

年四季度．

2010年一季度 32.86 6.71 20.42% 35.92 91.48%

2010 年二季度 33.64 10.78 32.06% 32.83 102.47%

2010年三季度 36.20 10.86 30.01% 30.34 119.30%

2010年四季度 30.62 10.55 34.45% 23.65 129.49% 2011 年一季度 23.62 5.81 24.57% 27.22 86.80%

农户贷款（含农户助业贷款）逾期及归还情况表

单位：亿元%

项目 2009年 12月 2010年12月

全行贷款1. 1019.62 1219.62

2.农户贷款余额 156.02 209.22

2.1占全行贷款比率（3.逾期贷款 2/1*100） 15.30 38.76 17.15 30.62

3.1其中：农户逾期贷款 17.07 14.4

3.2占全部逾期贷款比率（3.3至年末已归还（其中 3.1/3*1002010年 ） 44.04 12月归还9.04 47.03 2.25

数截至20113.4归还率（ 月）年33.3/3.1*100 ） 52.96 15.63

二、关于Z银行逾期贷款与五级分类有关情况的报告

根据《九家上市银行的不良贷款与逾期贷款之比》统计表，Z银行2006-2010年不良贷款/逾期贷款比例分别为124%、122%、92%、93%、98%，与其他几家上市银行不良贷款趋向于大于逾期贷款的情况不一致。对Z银行逾期贷款与五级分类有关情况的分析报告如下：

（一）数据核实情况

Z银行自2007年5月开始实行属地监管，非现场监管信息系统可查询2007年以来报表数据。对2007-2010年末Z银行逾期贷款与五级分类数据进行了核实。据了解，Z银行在2008年3月前，填报《G11资产质量五级分类情况表》时错误的将“对公逾期贷款”填报在“逾年第二2008逾期贷款比实际数据大。该行于/报表中不良贷款1104期贷款”项，从而造成．

季度整改，按照正确口径填报。

表一：2007年末逾期贷款及五级分类数据填报情况表

单位：亿元

G11填报数据 逾期贷款 不良贷款 不良贷款/逾期贷款

错误填报数据 84.95 84.95 122.35%

正确数据 116.23 84.95 89.43%

2007-2010年不良贷款/逾期贷款

2007 2008 2009 2010

89.43% 92.39% 93.08% 98.30%

2007-2010年不良贷款/逾期90天以上贷款 2007 2008 2009 2010

121.12% 117.79% 104.70% 121.52%

（二）分项目分析

、对公贷款1．

对公不良贷款和逾期贷款呈交集关系而非包含关系。一方面，部分逾期90天以内对公贷款未被纳入不良贷款；另一方面，对公不良贷款有较多定性认定标准，可能有部分未逾期贷款纳入不良贷款。两者孰高孰低，一方面取决于对公不良贷款逾期期限规定，另一方面也受五级分类定性判断标准的设计及执行严格与否的影响。

表二数据显示，Z银行2007-2010年末对公不良贷款余额均大于逾期贷款余额，符合不良贷款大于逾期贷款的趋势。主要是由于因定性判断标准纳入不良贷款的非逾期贷款余额远大于被归为正常贷款的逾期贷款余额，说明定性判断标准在不良贷款认定中发挥了重要作用。纳入正常类的逾期贷款主要因扣款不及时、异地划款未及时到账等操作性原因造成；纳入关注类的逾期贷款则主要是资金临时周转困难，但维持正常经营的企业贷款。2009年不良贷款/逾期贷款低于其他年份，主要是6.7亿元的境外银团贷款到期从企业划至该行时，因汇款时间差导致未到账时间段利息未及时支付被计入逾期贷款，该笔贷款仍归为正常类。

表二：Z银行2007-2010年对公逾期贷款与不良贷款情况表

单位：亿元

类别 2007.12 2009.2008.12 12 2010.12

65.54

1.08

0.01

98.34%

对公逾期贷款余额 84.95 77.30 75.20

对公逾期贷款分类为正常 1.37 2.68 7.49

对公逾期贷款分类为关注 0.42 3.39 0.02 90.01

逾期贷款中不良贷款占比 97.89% 92.15% %

对公不良贷款余额 100.06 81.57 77.57 77.65

对公不良贷款中未逾期贷款 16.91 10.34 9.88 13.20

对公不良贷款中未逾期贷款占比 16.90% 12.68% 12.74% 17.00%

逾期90天以上对公贷款/对公不良贷款 78.44% 81.06% 93.30% 78.73%

/对公不良贷款逾期贷款 117.79% 105.52% 103.15% 118.48%

3、零售贷款

Z银行严格按照逾期期限进行零售贷款五级分类。一般零售和信用卡贷款均是逾期90天以上进入不良。从表三、表四可知，零售逾期贷款余额远大于不良贷款余额，主要是大量个人住房贷款和信用卡贷款利息非恶意逾期归入正常贷款。2010年，该行调整了零售贷款五级分类标准，给个人住房按揭贷款各类操作性原因造成的7天内逾期全部纳入正常类贷款，并严格了信用卡分类标准，将逾期30天以内贷款由正常调至关注类。

根据1104报送要求，个人消费贷款（除个人经营性贷款和信用卡贷款外的零售贷款）逾期90天以内的，按照逾期部分本金余额报送，过期91天及以上的，按照整笔贷款本金余额报送。从2007-2010年末报表数据来看，逾期90天以内的个人消费贷款增长较快，但逾期本金部分并未显著增长，表明大部分逾期为非恶意的临时性逾期。

年一般零售逾期贷款与不良贷款情况表2007-2010银行Z表三：

单位：亿元 2007.12类别 用卡） （含信 2008.12 2009.12 2010.12

一般零售逾期贷款余额 31.29 8.65 7.55 6.92

一般零售逾期贷款分类为正常 0 0 0 0.13

一般零售逾期贷款分类为关注 27.40 3.97 2.66

1.41

逾期贷款中不良贷款占比 12.40% 一般零售不良贷款余额 3.88 54.22% 4.69 64.63%

4.88 77.75%

5.38

逾期90天以上零售贷款/零售131.35100%

150.32%

188.66%

%

不良贷款

表四：Z银行2007-2010年信用卡逾期贷款与不良贷款情况表

单位：亿元

2010.1类别 2008.12

2009.12

2

信用卡逾期贷款余额 15.93 17.83 22.45

信用卡逾期贷款分类为正常 5.59 5.78 0 信用卡逾期贷款分类为关注 1.60 0.89 12.17

逾期贷款中不良贷款占比 54.87% 62.59% 45.75%

信用卡不良贷款余额 8.74 11.16 10.27

逾期90天以上信用卡贷款/信用卡不良贷款 85.70% 95.25% 100%

（三）结构分析

1、贷款结构

从以上分析可知，对公逾期贷款和不良贷款呈交集，零售逾期贷款大于不良贷款。只有对公不良贷款定性认定部分＞（对公逾期贷款未纳入不良贷款部分+零售逾期贷款90天以内部分），才可能出现不良贷款＞逾期贷款的情况。Z银行零售贷款和信用卡贷款占比显著高于同业，根据2010年各行披露年报，Z银行一般零售和信用卡在自营贷款占比高达34.6%，而其余上市一般化均未超过30%，绝大部分银行低于25%，故该行逾期90天以内且分类为关注类的零售贷款余额相对较高。

2、逾期期限结构

根据1104报表填报要求，个人消费贷款逾期90天以内部分按照已逾期部分本金余额填报，而不良贷款全部按照整笔贷款本金余额填报，两者数据口径存在较大差异，难以直接进天以上贷款与不良贷款的对应关90行比较。银监会统计部《指标标准化体系》也将“逾期

系”作为评价五级分类合理性的唯一指标。Z银行各类贷款五级分类均将逾期90天作为进入不良的重要标准。从表一可知，除2009年受6.7亿元境外银团贷款利息逾期影响出现波动外，该行2007-2010年90天以上逾期贷款/不良贷款基本维持在120%左右。

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企业的不良资产是指企业尚未处理的资产净损失和潜亏(资金)挂帐,以及按财务会计制度规定应提未提资产减值准备的各类有问题资产预计损失金额。

银行的不良资产主要是指不良贷款，俗称呆坏账。也就是说，银行发放的贷款不能按预先约定的期限、利率收回本金和利息。不良资产主要是指不良贷款， 包括逾期贷款(贷款到期限未还的贷款)、 呆滞贷款(逾期两年以上的贷款)和呆账贷款(需要核销的收不回的贷款)三种情况。其他还包括房地产等不动产组合。

不良资产是不能参与企业正常资金周转的资产，如债务单位长期拖欠的应收款项，企业购进或生产的呆滞积压物资以及不良投资等。

不良资产比率 = 年末不良资产总额/年末资产总额×100%

1、年末不良资产总额是指企业资产中存在问题、难以参加正常生产经营运转的部分，主要包括三年以上应收账款、其他应收款及预付账款，积压的存货、闲置的固定资产和不良投资等的账面余额，待处理流动资产及固定资产净损失，以及潜亏挂账和经营亏损挂账等。数据取值于基本情况表。

2、年末资产总额指企业资产总额的年末数。数据取值于资产负债表。

结语：总而言之，税务筹划做为企业集团的一项重要战略组成部分，已被越来越多的企业和财务人员所认可并应用。在实际操作中要考虑的因素还很多，远不止本文上面所提到的内容，因此，在具体的实务操作中我们一定要培养正确的纳税意识，树立合法税务筹划观念，深入研究税法规定，充分领会税法精神，做到合理筹划并纳税，以达到合理运用企业有限的资

某银行不良贷款的成因分析

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某家大型银行有多家分行，近年来，该银行的贷款额平稳增长，但不良贷款额也有较大比例的提高。为弄清楚不良贷款形成的原因，我希望利用银行业务的有关数据建立模型做些定量分析，找出控制不良贷款的办法，有关数据见附表。

首先，我们对什么是不良贷款做一界定：不良贷款是指出现违约的贷款。一般而言，借款人若拖延还本付息达三个月之久，贷款即会被视为不良贷。其次，贷款余额是指截止到某一日以前商业银行已发放的贷款总和。

然后，从银行业务和某些相关资料得知，不良贷款的数额大致和各项贷款余额、本年累计应收贷款、贷款项目个数和本年固定资产投资额有关。该银行共有25家分行。

首先，我先对这几个变量和因变量做一个散点图，以便初步确定回归模型的形式。通过做y、x1、x2、x3、x4的散点图知道，几个变量基本都是呈线性趋势增长，所以可以建立线性模型。注：y表示不良贷款，x1表示各项贷款余额（亿元），x2表示本年累计应收贷款（亿元），x3表示贷款项目个数，x4表示本年固定资产投资额（亿元）。

首先做y关于所有变量的回归，所得结果如下：

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -1.021640 0.782372 -1.305823 0.2064

X1 0.040039 0.010434 3.837495 0.0010

X2 0.148034 0.078794 1.878738 0.0749

X3 0.014529 0.083033 0.174983 0.8629

X4 -0.029193 0.015073 -1.936769 0.0670

R-squared 0.797604 Mean dependent var 3.728000

Adjusted R-squared 0.757125 S.D. dependent var 3.609307

佰仟贷款产生征信逾期不良记录的修复办法分析

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中国人民银行征信中心在北京举办了P2P网贷机构接入征信系统培训班，佰仟等20多家P2P平台陆续宣布接入央行征信，所有借款人的信用信息将及时、全面、准确的报送到央行征信系统，并在征信报告中体现。立本征信修复专家陈律师认为，P2P网贷机构接入央行征信后，若佰仟网贷机构借款人发生逾期行为，将产生征信不良记录，将对个人金融行为产生影响，其中一个主要表现就是，在今后办理贷款时，将会影响金融机构对借款人的信用评估。如果借款人失信，则会被记入个人征信报告，或面临提高贷款利率和财产保险费率、或者限制提供贷款、保险等惩戒措施。

当借款人出现征信不良记录怎么办呢？我们就此事采访了北京立本美好信用有限公司征信修复师陈律师。北京立本美好信用有限公司定位于中国征信修复服务的开创者、专业征信修复机构。以合法的征信修复方式，修复合法的违约失信行为。主要征信修复服务包含：信用卡逾期修复、房贷逾期修复、车贷逾期修复、商贷逾期修复、助学贷逾期修复、网贷逾期修复、小贷逾期修复、担保贷逾期修复、消费贷逾期修复、贷款呆账（非恶意）修复、信用卡销户（非恶意）修复、信用卡呆账（非恶意）修复、信用卡止付（非恶意）修复、信用卡冻结（非恶意）修复、信用卡黑户（非恶意）修复等。

征信修复专家立本信用陈律师说：“以前有部分借款人总有这样的想法：凭本事借的钱为什么要还呢，而且这些网贷平台又不上央行征信，即使逾期也没有多大影响。可是现在却并非如此了，因为说不定你借的网贷平台现在要上征信了。网贷平台接入央行征信系统后，能够切实保护金融消费者，保护个人信用信息权益。但在数据的准确性和及时性、机构和借款人的纠纷处理、解决新增逾期、逾期“空白期”如何避免等问题时，也有待多方协同，进一步提出优化和完善的解决方案。”

征信修复专家立本信用陈律师说：“根据《征信业管理条例》，其中第四章异议和投诉第二十五条规定，信息主体认为征信机构采集、保存、提供的信息存在错误、遗漏的，有权向征信机构或者信息提供者提出异议，要求更正；征信机构或者信息提供者收到异议，应当按照国务院征信业监督管理部门的规定对相关信息作出存在异议的标注，自收到异议之日起20日内进行核查和处理，并将结果书面答复异议人；经核查，确认相关信息确有错误、遗漏的，信息提供者、征信机构应当予以更正等。可以，国家政策层面支持通过异议申诉的方式进行征信不良的修复。”

贷款财务报告分析(3篇)

贷款财务报告分析(3篇)

第1篇

一、引言

贷款财务报告是企业贷款业务经营成果的重要体现，通过对贷款财务报告的分析，可以了解企业的贷款经营状况、风险状况以及盈利能力等方面的情况。本文将以某银行贷款财务报告为例，对贷款业务进行详细分析。

二、贷款业务概况

1. 贷款总额

根据贷款财务报告，该银行截至2020年末贷款总额为1000亿元，较年初增长10%。其中，短期贷款600亿元，中长期贷款400亿元。

2. 贷款结构

（1）行业分布：制造业贷款占比最高，达到30%，其次是房地产贷款，占比25%。此外，交通运输、仓储和邮政业、批发和零售业、租赁和商务服务业等行业的贷款占比也较高。

（2）贷款类型：个人贷款占比最高，达到40%，其次是公司贷款，占比35%。此外，其他贷款占比25%。

3. 贷款质量

截至2020年末，该银行不良贷款余额为50亿元，不良贷款率5%。较年初下降0.5个百分点。其中，关注类贷款余额30亿元，关注类贷款率3%。

三、贷款经营状况分析

1. 贷款发放情况

（1）贷款增速：2020年，该银行贷款发放量同比增长10%，增速较上年同期提高2个百分点。其中，个人贷款发放量同比增长15%，公司贷款发放量同比增长8%。

（2）贷款结构优化：在贷款发放过程中，该银行注重优化贷款结构，提高贷款质量。例如，加大对制造业、交通运输、仓储和邮政业等行业的贷款支持力度，降低对房地产贷款的依赖。

2. 贷款回收情况 （1）贷款回收率：2020年，该银行贷款回收率95%，较上年同期提高1个百分点。其中，个人贷款回收率96%，公司贷款回收率94%。

（2）逾期贷款处理：针对逾期贷款，该银行采取积极措施，加大催收力度，降低逾期贷款率。截至2020年末，逾期贷款余额较年初下降5亿元。

3. 贷款风险控制

（1）风险监测：该银行建立了完善的贷款风险监测体系，对贷款业务进行实时监控，及时发现潜在风险。

（2）风险化解：针对潜在风险，该银行采取积极措施，如提高贷款门槛、加强贷后管理等，降低贷款风险。