① 商業銀行不良貸款率怎麼計算公式
不良貸款率計算公式如下：不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款×100%
=貸款撥備率/撥備覆蓋率×100%
金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例越大；不良貸款率低，說明金融機構不能收回貸款占總貸款的比例越小。
正常類貸款定義為借款人能夠履行合同，沒有足夠理由懷疑貸款本息不能按時足額償還。關注類貸款定義為盡管借款人有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響的因素。
次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。
損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。對各項貸款進行分類後，其後三類貸款合計為不良貸款。
各項貸款指銀行業金融機構對借款人融出貨幣資金形成的資產。主要包括貸款、貿易融資、票據融資、融資租賃、從非金融機構買入返售資產、透支、各項墊款等。
(1)2019東莞金融業不良貸款率擴展閱讀
危害性：
根據日本的經驗，中國經濟也象日本一樣被不良貸款所拖累。越來越多的人看到了不良資產的危害性。
1、不良貸款率高，最大的危害是影響銀行對經濟的支持能力。中國的銀行對貸款極其謹慎小心，就是因為不良貸款太多，影響了銀行放款能力。
2、如果靠發行基礎貨幣來解決不良貸款問題，容易引發通貨膨脹。如果對之掉以輕心，不良貸款的大量發生還會誘發社會道德風險，如果加大處理不良貸款的力度又可能會引起企業連鎖倒閉破產，增加財政風險和社會危機。
解決辦法：
1、加強金融企業的業務監管，保證今後每一筆貸款的質量，防止新的不良貸款產生。
2、加大中國企業的體制改革，強化企業的經營和競爭機制。
3、適當採取擴張性貨幣政策，給一些能救活的企業輸血，使之起死回生。
4、發行基礎貨幣，沖淡不良貸款。
第3和第4種辦法都是增加貨幣供給，通過適度通脹抵消不良貸款，從而活躍中國經濟，使經濟增加活力。
② 金融行業現在好做嗎就目前的權情報情況來說，行嗎
這個可以參考艾媒咨詢最新發布的《艾媒報告丨2019年3月科技金融行業洞察月度報告》，裡面提到：
2019年3月，有6條政策信息推動科技金融發展;有10411隻銀行理財產品發行，環比增幅18.79%。銀行方面，多家銀行集中公布2018年業績公告或業績快報，工農中建四大行核心資本穩居中國銀行業之首。電子商務方面，京東和拼多多發布2018年財報;小紅書陷造假風波，稱將推短視頻新產品;唯品會布局線下門店，並關停章魚掌櫃項目;各大銀行拓展電商業務。
2019年3月中國科技金融行業包括政府、銀監會、銀行業協會等多個監管主體在內的動向，共有6條政策信息與科技金融相關，銀行理財產品發行量環比增長18.79%。具體而言，銀行方面，銀行理財產品收益率跌至4.3%;各大行公布的2018業績報告顯示其凈利潤都有所增長，其中，招商銀行凈利潤增長率最高，達14.8%。電子商務方面，淘寶的月活躍用戶數達36843.9萬，遠高於其它購物平台，拼多多和京東相繼發布2018年財務報告。電子支付方面，跨境支付服務商Airwallex獲得一億美元投資，易思匯獲信中利資本一億人民幣投資。
以下為報告節選內容：
以上內容節選自《艾媒報告丨2019年3月科技金融行業洞察月度報告》
③ 什麼是不良貸款生成率
1、不良貸款率指金融機構不良貸款占總貸款余額的比重。不良貸款是指在評估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中後三類合稱為不2良貸款。
2、不良貸款的形成原因多種多樣，不外乎來自於銀行外部的原發性因素和銀行內部管理的內生性因素。
銀行外部原發性因素
(1)借款人的因素。借款人可能是內部經營不善、產品市場萎縮，也有可能是借款人借改制之機故意逃廢銀行債務，缺乏還款意識。(2)政策因素。由於宏觀經濟政策缺乏連續性，經濟波動的頻率高、幅度大，使信貸擴張和收縮的壓力相當大，在宏觀緊縮、經濟調整時期，往往形成大量貸款沉澱。(3)行政干預因素。主要表現
銀行外部因素引發不良貸款率
為地方政府壓，地方財政擠，迫使銀行發放大量指使性貸款、救濟貸款，貸款行為行政化，信貸資金財政化，直接削弱了貸款產生經濟效益的基礎。
銀行內部管理內生性因素
(1)決策失誤。銀行的高級管理人員對借款人的現狀及市場形勢的判斷偏差或失誤引起重大信貸決策上的失敗導致不良貸款的形成。(2)信貸人員素質。部分人員素質不高，難以進行貸款的科學決策和有效管理，違規放貸時有發生；在執行信貸政策方面，有的信貸人員隨意性很大，存在「人情代替制度」現象。(3)貸款結構不合理。貸款組合結構性失衡，如貸款投向不合理引起貸款過度集中等造成不良貸款的形成。(4)道德因素。信貸人員除了必須具備一定的金融理論、企業財務管理、法律制度等業務知識外，還必須具有誠實的品格和強烈的責任心。部分信貸員「在其位而不謀其職」工作主動性差，缺乏開拓創新精神，不能幹好自己的本職工作。甚至蓄意營私舞弊、違規違紀、違法犯罪，引起不良貸款的形成。
④ 不良貸款率是財務指標嗎
是。金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例越大；不良貸款率低，說明金融機構不能收回貸款占總貸款的比例越小。
不良貸款率計算公式
不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款×100%=貸款撥備率/撥備覆蓋率×100%。
形成原因
不良貸款的形成原因多種多樣，不外乎來自於銀行外部的原發性因素和銀行內部管理的內生性因素。
⑤ 2019年普惠金融科技行業分析報告
目前，民眾能夠更廣泛地享有金融服務，賬戶和銀行卡的普及、信息技術的發展和移動互聯網的運用，使得金融服務的便利性不斷提升。
農村地區基礎金融服務覆蓋面持續擴大，金融機構通過設立網點、布設機具、設置便民服務點、流動服務站、助農取款服務點等多種手段，創新覆蓋方式。
普惠金融重點領域供給持續增加，小微企業金融服務增量、擴面、降本、控險平衡發展，金融支持鄉村振興力度不斷加大，金融脫貧攻堅精準發力，各項服務可得性進一步提升。
金融服務廣泛性和便利性不斷提升
賬戶和銀行卡的普及是民眾獲得金融服務、消除「金融排斥」的第一步。目前我國人均擁有的銀行賬戶數量和持卡量均處於發展中國家領先水平。
根據中國中國人民銀行數據，2013-2019年上半年，我國人均擁有銀行賬戶數量及銀行卡人均持卡量不斷上升，截至2019年6月末，我國人均擁有7.6個銀行賬戶、持有5.7張銀行卡，較2014年末分別提高60%和50%。
——以上數據來源及分析請參考於前瞻產業研究院《中國商業銀行信貸風險管理與行業授信策略分析報告》、《中國互聯網金融行業市場前瞻與投資戰略規劃分析報告》。
⑥ 2014年農村金融機構不良貸款率是多少
2014年銀行業金融機構不良貸款率1.6%。
截至2014年末，我國銀行業金融機構共有法人機構4091家，資產總額172.3萬億元，同比增長13.9%，負債總額160.0萬億元，增長13.3%;不良貸款余額1.43萬億元，不良貸款率1.60%，保持在較低水平。
不良貸款率指金融機構不良貸款占總貸款余額的比重。不良貸款是指在評估銀行貸款質量時，把貸款按風險基礎分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，其中後三類合稱為不良貸款。
⑦ 一線城市銀行收緊「錢袋子」，哪些城市將跟進房貸調控
2021年，熱點城市調控政策接連加碼「打補丁」。從上周起，調控內容由嚴控限購開始向嚴查房貸轉移，表現在居民信貸環境收緊，個別城市上調利率，滬京等一線城市持續出台房貸調控措施，涉及嚴查個人信貸資金違規流入房地產市場，嚴查個人住房貸款最低首付比、償債收入比、限貸等。
在業內人士看來，2020年經營性貸款流入助漲了部分城市的樓市。如果上海嚴查個人信貸，那麼市場很快會降溫，後續這一政策或在深圳、杭州等熱點城市落地。此外，此輪房貸調控是落實去年最後一天發布的房地產貸款集中度管理制度，預計2021年居民購房杠桿回落是大概率事件。
京滬嚴查資金違規流入房地產
2021年，一線城市陸續出台房地產調控措施。嚴查資金違規流入房地產成為房地產調控的發力點，居民信貸環境收緊，個別城市上調房貸利率。
據媒體報道，1月27日起，廣州四大銀行的房貸利率全部上調。比如首套房貸利率調整為LPR+55bp，即5.2%，而此前首套房貸利率為LPR+40bp。
個別城市上調利率僅是開始。1月29日，上海銀保監局印發《上海銀保監局關於進一步加強個人住房信貸管理工作的通知》，嚴格實施房地產貸款集中度管理。審核首付款資金來源和償債能力。防止借款人通過消費類貸款、經營性貸款等渠道違規獲取個人住房貸款首付款資金，或者通過偽造首付款支付憑證方式套取銀行貸款。
1月30日，北京銀保監局表示，將嚴查個人信貸資金違規流入房地產市場。要求各行對2020年下半年以來新發放的個人消費貸款和個人經營性貸款合規性開展全面自查，並要求銀行對發現的問題立即整改，加強內部問責處理。
對此，中原地產首席分析師張大偉表示，上海針對信貸的調控政策內容非常詳細，調控房地產就是調控信貸，這一輪房價上漲和信貸違規進入房地產關系非常大。「信貸政策出台，也代表了調控開始真正有力度了。」
對於政策集中在一線城市出台，同策研究院分析師汪恆認為，由於一線城市一直是中國人口和資金遷入的主要目的地，也成為全國樓市的風向標。去年以來，部分一線城市房價上漲十分迅速，尤其是二手房。房價的快速上漲帶來了大量的投機性需求。2015年-2017年那一輪的樓市暴漲最早也發端於深圳，而2016年開始的調控也是從深圳和上海起步。從歷史經驗來看，如果無法控制一線城市的漲勢，後面就很難避免漲價向其他城市擴散。今年1月底的這輪調控是前期調控的進一步加強，也帶有一定的預防意味，比如北京尚未出現房價快速上漲的情形。
背後：經營性貸款流入助漲樓市
從上周來看，一線城市的本輪調控集中在個人資金端。汪恆認為，這是出於多個方面考慮。其中，為了盡快壓制房價過快上漲的勢頭，同時打擊投機性需求，從資金端下手是較為容易見效的方法。
貝殼找房分析人士表示，2020年寬松的房地產金融環境一定程度上支持了房價的上揚。2020年居民購房杠桿繼續加碼，平均貸款成數為57.1%，較2019年56.7%的貸款成數略有上揚。而以貝殼百城二手房價格指數來看，與2020年1月相比，2020年12月，百城二手房價格指數上漲的城市有52個，佔比過半。
張大偉也分析稱，部分城市的確出現了經營性貸款流入房地產的現象。上海、深圳等城市的樓市最近火爆，核心原因是經營性貸款流入樓市。 其中，2020年末，本外幣住戶經營性貸款余額13.62萬億元，同比增長20%，增速比上年末高7.5個百分點；全年增加2.27萬億元，同比多增1萬億元。
此外，汪恆表示，為了防止房價快速上漲期間出現非理性加杠桿的行為，進一步防止居民和金融部門存在的風險，當前必須加強對於購房資金的管控。根據同策研究院的測算，早在2017年，中國居民的人均負債就已經超過人均居民可支配收入，且仍在上升。而居民部門債務每增加1元，其中0.3元就是房貸造成的，這一比重也呈上升趨勢。從銀行部門考慮，我國上市銀行個人貸款的不良貸款當中，個人房貸佔比從2017年年中的27.17%上升到2020年年中的27.55%，佔比在不斷上升。
業內：後續熱點城市將跟進，房貸利率或提升
值得關注的是，今年的房貸政策調整與2020年12月31日央行和銀保監會出台的《關於建立銀行業金融機構房地產貸款集中度管理制度的通知》（簡稱「通知」）不無關系 。
通知明確，對銀行分類分檔設置房地產貸款佔比上限、個人住房貸款佔比上限。其中7家中資大型銀行房地產貸款佔比上限為40%，個人住房貸款佔比上限為32.5%。這一規定自今年1月1日起實施。在汪恆看來，今年開年一線城市的信貸政策收緊，也可以看成是該通知的延伸與細化。
貝殼找房分析人士認為，貸款集中度制度的出台對銀行有一定影響，2021年1月，廣州、東莞、合肥等多地已經出現銀行額度收緊、放款周期延長等，部分銀行停止接收新的購房貸款單，預計該狀態將持續較長時間，在此背景下，2021年居民購房杠桿回落是大概率事件。
據張大偉介紹，過去國內房地產按揭貸款還款看收入證明，而收入證明造假是行業長期的頑疾，信貸管控很難真正嚴格。而銀行作為企業單位，對於經營貸流入房地產管控意願不足。當下按揭貸款利率平均在5%-6%利率之間，經營貸只有3%-4%，使得大量的投資需求、改善需求使用了經營貸。
「如果上海真能嚴查個人信貸，那麼市場很快會降溫。後續很可能這一政策也會在深圳、杭州等其他市場過熱的城市落地。」張大偉如是稱。
對於2021年，中指企業事業部研究副總監劉水預計，房地產金融監管將從嚴，引導信貸資金更多流向實體經濟，部分熱點城市房貸利率存在提升的可能。而考慮到近期信貸環境的整體趨緊，會在一定程度上限制居民杠桿率，觀望情緒或走高。市場去化壓力進一步加劇，預計市場成交規模環比將有所回落。
⑧ 貼貸比的銀監局規定
票貸比=銀行承兌匯票余額/各項貸款。
一般地方銀監局會給轄內銀行出具針對該比例的參考意見以前一般是30%，後來逐步放開到50% 但是在實際操作中，地方銀監局的參考意見往往會被無視。這一比例也一再被突破，有些激進的區域型銀行甚至超過了100%。沒辦法跟不良貸款率、資本充足率這種硬性的監管指標去比較，監管部門新出台的小指標。以前雖然常常會被區域銀行無視，但現在卻越來越被監管部門重視，所以未來會否成為相對重要一些的監管指標也是有可能的。
拓展資料： 信貸業務「七不準」 1、不準以貸轉存。銀行信貸業務要堅持實貸實付和受託支付原則，將貸款資金足額直接支付給借款人的交易對手，不得強制設定條款或協商約定將部分貸款轉為存款。 2、不準存貸掛鉤。銀行業金融機構貸款業務和存款業務應嚴格分離，不得以存款作為審批和發放貸款的前提條件。 3、不準以貸收費。銀行業金融機構不得借發放貸款或以其他方式提供融資之機，要求客戶接受不合理中間業務或其他金融服務而收取費用。 4、不準浮利分費。銀行業金融機構要遵循利費分離原則，嚴格區分收息和收費業務，不得將利息分解為費用收取，嚴禁變相提高利率。 5、不準借貸搭售。銀行業金融機構不得在發放貸款或以其他方式提供融資時強制捆綁、搭售理財、保險、基金等金融產品。 6、不準一浮到頂。銀行業金融機構的貸款定價應充分反映資金成本、風險成本和管理成本，不得籠統將貸款利率上浮至最高限額。 7、不準轉嫁成本。銀行業金融機構應依法承擔貸款業務及其他服務中產生的盡職調查、押品評估等相關成本，不得將經營成本以費用形式轉嫁給客戶。
服務收費「四公開」 1、合規收費——「收費項目公開」。服務收費應科學合理，服從統一定價和名錄管理原則。應制定收費價目名錄，同一收費項目必須使用統一收費項目名稱、內容描述、客戶界定等要素，並由法人機構統一制定價格，任何分支機構不得自行制定和調整收費項目名稱等要素。對實行政府指導價的收費項目，嚴格對照相關規定據實收費，並公布收費價目名錄和相關依據；對實行市場調節價的收費項目，應在每次制定或調整價格前向社會公示，充分征詢消費者意見後納入收費價目名錄並上網公布，嚴格按照公布的收費價目名錄收費。 2、以質定價——「服務質價公開」。服務收費應合乎質價相符原則，不得對未給客戶提供實質性服務、未給客戶帶來實質性收益、未給客戶提升實質性效率的產品和服務收取費用。 3、公開透明——「效用功能公開」。服務價格應遵循公開透明原則，各項服務必須「明碼標價」，充分履行告知義務，使客戶明確了解服務內容、方式、功能、效果，以及對應的收費標准，確保客戶了解充分信息，自主選擇。 4、減費讓利——「優惠政策公開」。銀行業金融機構應切實履行社會責任，對特定對象堅持服務優惠和減費讓利原則，明確界定小微企業、「三農」、弱勢群體、社會公益等領域相關金融服務的優惠對象范圍，公布優惠政策、優惠方式和具體優惠額度，切實體現扶小助弱的商業道德。
⑨ 不良貸款率的一般水平
商業銀行不良貸款率警戒線是2%，也就是說等於或超過2%，就觸及到了警戒線。
根據預計，2019年商業銀行平均不良貸款率在1.9%以內，在部分領域仍舊存在較大的風險。不良貸款率如果能夠穩定或者下降，那麼對於商業銀行的盈利是非常有幫助的。
銀行要降低不良貸款率，主要是要加強自身的風控能力、審核力度等。
定義
金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例越大；不良貸款率低，說明金融機構不能收回貸款占總貸款的比例越小。
不良貸款率計算公式如下：不良貸款率＝（次級類貸款＋可疑類貸款＋損失類貸款）／各項貸款×100%。
＝貸款撥備率／撥備覆蓋率×100%。