如何预测银行贷款利率？
个人认为，在宏观层面，影响利率的决定因素包括通货膨胀、实际GDP增速、外汇占款和资金外流等；在中观方面，各地土地价格可能是个值得关注的变量（因为土地价格会影响地产相关的消费和投资）；在微观上，主要考虑企业的借贷需求和银行的供给意愿。
首先讨论对利率有直接影响的因素。 其中，CPI和PPI的变动会直接影响到商业银行的资产质量和利润，应当是决定利率最直接的因素。但考虑到央行货币政策工具的复杂性以及传导的时滞效应，这些指标并不是决定利率唯一重要的因素。另外要考虑中国特殊的金融体制，国有银行在金融体系中占据着绝对主导地位，其信贷行为会对整个市场产生重要影响。
考虑中国的实际情况，对利率最具有解释力的可能是“流动性”这一概念——即流动性的宽紧决定了利率的高低。而衡量流动性，一个很重要的指标就是M2/GDP的比率。这是因为货币供应(M1、M2等)除受到宏观经济的影响外，也会受央行货币政策的影响。将M2与GDP作比，可以比较客观地反映流动性相对于经济的实际情况。 从历史数据来看，我国M2/GDP的比值长期高于发达国家水平。尤其是本币持续升值期间，这种结构性流动性过剩问题更加突出。随着经济结构调整，产能过剩，需求疲弱，经济运行质量下滑，这种状况并没有明显改观。
除了M2/GDP这个指标以外，我们还可以加入其他一些指标来构造一个综合指标，用来描述流动性的情况。比如，可以将DR007作为短期流动性指标加入到模型之中。当然，加入的地区数据和房地产价格数据也需要进行标准化处理，以避免变量之间存在严重的共线性问题。
其次，考虑对利率有影响的中观因素。 虽然各个地区的经济发展水平存在差距，但是，地价能够比较充分地反映这种差别。因此可以利用地价来代表地区经济发展情况。利用地理加权方法，我们可以得到每个地区地价的均值表示该地区的经济发展水平。然后，用经济增长率减去上述均值的绝对值，可以得到每个区域GDP与地价的偏离程度。这个偏离程度可以理解为该地区发展经济所面临的制度成本。由于地方政府推动经济发展的重要手段就是推动土地价格上涨，所以，理论上说，地价的上升会带来金融压力从而提高利率。需要说明的是，这里选择GDP而不是实际GDP因为实际GDP会受到汇率的影响。
考虑微观层面的企业需求。企业贷款的主要目的是满足经营的需要，企业经营现金流与借款需求成正比。为了反映企业不同的融资需求，引入财务杠杆的概念，把企业经营现金流和资产负债率的乘积作为企业融资需求的代理变量。最后，将以上因素一起带入到向量自回归（VAR）模型中进行估计。