摘 要：
商业银行贷款拨备的计提通常受到人的有限理性和管理层操控动机的影响，进而影响到财务报告的相关性和可靠性。本文选取2007—2021年中国378家商业银行作为研究对象，运用机器学习算法估计贷款拨备。结果表明，机器学习可以有效地改善会计估计的准确性。具体而言，与财务报表中银行管理层的估计值相比，机器学习算法预测的贷款损失更为准确，并能有效地缓解盈余管理、资本管理和信号传递三大动机对贷款拨备计提质量的影响。进一步的研究表明，机器学习结果对贷款拨备计提的顺周期问题也有一定的缓解效果。本文通过机器学习方法整合银行内外部信息预测贷款拨备，为商业银行总行确定合理贷款拨备金额提供科学依据，也为金融监管部门优化宏观贷款拨备监管政策提供理论支撑与实施模型工具，有助于提升商业银行风险管理水平和金融监管效能。