金融情景分析模板(10篇)

导言：作为写作爱好者，不可错过为您精心挑选的10篇金融情景分析，它们将为您的写作提供全新的视角，我们衷心期待您的阅读，并希望这些内容能为您提供灵感和参考。

篇1

一、前沿

在政府的引领下，重庆明确提出向新加坡学习建设结算型金融中心。直观的数据显示，全球城市综合竞争力2009-2010年度排名中，新加坡排名第八位，上海排名第十五位，而重庆排名第303位。①在市场自发条件下金融中心的形成是一段漫长的过程，而在政府的引领下，却可以大大缩短这一时间。可是第八和第三百零三的差距摆在这，如何缩短这之间的差距是重庆要努力的方向。金融中心的建立不仅仅是金融机构的集聚，机构数量的增加，更需要一个良好的金融环境。新华-道琼斯国际金融中心发展指数报告（2011）指出，在金融市场、成长发展、产业支撑、服务水平、综合环境五项指标重要性比较中，综合环境排在首位，说明金融机构的集聚越来越看重的是目标区域的综合环境。于是，本文通过分析重庆和新加坡的金融软指标——城市综合环境竞争力，来寻找两着之间的差距，然后基于分析结果提出重庆金融中心建设的相关建议。

重庆处于建设金融中心的初期阶段，新加坡金融中心已经是形成阶段，因此对比重庆与新加坡金融中心需从两方面对比。其一是从同一阶段，对比两个金融中心发展的起点；其二是从同一时空，对比两个地区的综合环境竞争力。

二、金融中心发展起点对比

新加坡提出建设金融中心的时间为1968年。背景是：新加坡1959年在英联邦内获得自治；人均GDP为440美元；城市破旧，75%左右的居民住在贫民窟或窝棚里，浪迹街头的失业者比比皆是。1968年10月，新加坡政府抓住机遇，创建了亚元市场。从提出建设金融中心到1985年金融中心初具规模，直至1996年联合国将新加坡升格为发达国家。在不到三十年的时间内，新加坡成功的从一个金融业基本不存在的城市华丽转变为国际金融中心。

相比之下，重庆2007年开始提出建设金融中心。背景是：随着我国产业结构升级的加快，东部沿海地区的部分产业正在向中西部地区转移，有着巨大的金融需求。重庆政府挖掘金融需求，打造具有重庆特色的以加工贸易为基础的新型离岸金融结算市场，把重庆对外开放的“末端”变为了“前沿”。

起点的共同点是金融业薄弱，在政府的引领下抓住机遇，虽然经济发展程度还没有达到金融中心形成的阶段，但是都是走金融业促进经济发展，经济发展再支撑金融业再发展的道路。但是从建设初期的起点来看，重庆的起点比新加坡高，经济基础更扎实。

三、城市综合环境竞争力对比

关于金融中心的指标体系还没有一个标准或通用模型，以及可信的衡量方法。运用指标体系对金融中心进行分析的重点是研究对象以及研究角度的问题。鉴于综合环境是影响金融机构数量的增加、金融机构集聚的首要因素。本文综合选取新华-道琼斯国际金融中心发展指数中的综合环境指标以及全球城市竞争力的相关指标，分析影响金融中心发展的软环境。

新华-道琼斯国际金融中心发展指数中的综合环境指标包含经济环境、政治环境和开放程度三个子要素，和12个细分指标。而全球城市竞争力研究利用75个指标，对全球110个城市的综合竞争力进行了计量与评估。本文结合两者，选取其中具有代表性的指标形成本文的城市综合环境竞争力指标体系，该体系包括整体竞争力、人才教育、基础设施、商业环境、金融制度五大块，具体有十七个子指标。

表1　重庆和新加坡城市综合环境竞争力数据

数据来源：全球城市竞争力研究，/index.asp

从城市整体竞争力看，重庆排名108，新加坡第46名，存在很大的差距，也说明重庆又很大的前进空间。从子指标具体来看，数据显示，仅有经济增长和金融体制的稳定性两项指标，重庆优于新加坡，其他方面都落后于新加坡。重庆的经济增长和金融体制稳定性很大程度是在中国整体环境优越的条件下发展的，因此存在一定的优势，也存在一定的吸引力，但这远远不够。

人才教育方面，世界上各主要国际金融中心人才竞争力差异根源于人才环境的差异。人力资源、教育支出和覆盖面以及研发投入方面，新加坡都做的非常出色，而且效果显著。新加坡建国以来不惜动用大量的预算在教育发展上，新加坡政府在教育领域的干预和介入是最大量和最直接的。新加坡政府的教育是“有计划、按比例”发展的。如新加坡大学招生是在严密计划指导下的有比例的发展。先由政府的财政部和贸工部对未来几年的人才需求作出预测和计算，看公、私营单位会出现多少个“坑”，然后再决定大学里不同科系要生产多少“萝卜”。

篇2

关键词：重庆市;经济增长;金融发展

一、引言

1997年6月18日，重庆市正式从四川省分离出来，成为中国第四个直辖市。从成为直辖市起，重庆市的经济、金融迅速上升。2007年3月份两会期间，总书记参加重庆代表团讨论时提出了重庆新阶段发展的“314”总体部署。经济大开发、“314”部署、“民生十条”等政策使得作为长江上游经济中心的重庆地位不断上升。2010年出台的保税港区，更是使重庆的金融业得到提升。重庆在此机遇下，快速发展金融业，而金融和经济是不可分割的，经济包含着金融，金融推动经济的发展，经济的稳步上升更使得金融业体系得到完善。

在重庆金融体系不断完善，经济环境不断改善的情况下，其金融业还面临了许多未知的挑战。本文将对重庆市金融发展与经济增长之间的关系进行分析，为了更好地让金融业来推动经济的发展。

本文为探讨重庆市金融发展对经济增长的影响，收集1996-2013年重庆市有关数据，运用最小二乘法对经济增长与金融发展关系进行线性回归分析。实证研究表明，重庆市金融发展与经济增长存在线性相关，重庆金融发展能促进其经济的增长。

二、文献综述

自银行产生以来，人们就一直在思考金融和经济存在的关系。金融发展理论最早产生于20世纪40年代末，但那时西方经济学家并没有对此进行专门的研究。最早，格利和E.S.肖分别发表两篇关于经济与金融关系的论文，从而拉开了许多学者对金融发展理论研究的序幕。在熊彼特的《经济发展理论》中，他提出了金融与经济增长之间存在相关性这一理论。他认为经济增长离不开金融的发展。Goldsmith[1]是进行两者关系实证研究的第一人，他对35个国家的相关数据进行分析，论证了经济增长和金融发展是同步进行的，认为经济的飞速发展也会使金融发展水平逐渐上升。以列文曾经通过以跨国回归为主的方法得到了肯定的结论，认为金融发展与经济增长有必然的因果关系，金融发展是经济增长的必要因素，也使人们加深了对整个金融业作用的认识。

随着国外这个方面的研究越来越热，而且国内也处于对经济增长研究的深入阶段，渐渐地也掀起了研究金融发展与经济增长关系的热潮。谈儒勇[2]运用最小二乘法对经济增长和金融中介体进行了线性回归，认为它们之间存在着很强的正相关关系，这说明我国金融中介的发展会推动经济的增长。钟敦慧、张明举[3]对1981-2005年的有关数据利用向量误差修正模型、JJ协整检验以及格兰杰因果检验进行分析，得出金融效率的提高会促进经济的增长这一结论。王晋斌[4]也对此进行了分析，结果显示在金融控制较强的环境下，金融发展对经济增长没有明显的促进作用。相反，金融控制较弱的情况下，如果提升金融控制，则对经济增长有一定的促进作用。邱新国、陈源媛[5]以重庆市为研究对象，采用时间序列，探讨金融相关率、银行系统对经济增长的影响。通过VAR模型进行分析，结果表明金融相关率对经济增长的影响明显强于银行体系，金融发展促进了经济增长，但是经济增长对金融发展的作用要相对较弱。

三、研究设计

1、指标的选取

（1）因变量：GDP。通常，经济增长的指标是通过国民生产总值（GDP）来反映的，它不但反映了一个国家或一个地区的经济情况，同时还体现了一国或一个地区的繁荣、发展的程度。所以本文采用重庆市近十几年的GDP来反映重庆市的经济增长情况。

（2）自变量：金融机构各项存款余额（S）、金融机构各项贷款余额（L）及保费收入（BF）。保费收入是保险公司为履行保险合同规定的义务而向投保人收取的对价收入。

（3）控制变量：由于经济增长还受很多其他因素的影响，为了控制其他影响的因素，本文选取固定资产投资总量（INV）作为控制变量。

为了消除存在的异方差现象，本文对一些变量取自然对数来代换。LNGDP为重庆市生产总值对数、LINV为固定资产投资总量对数;

2、实证回归模型。

为探讨重庆市金融发展对经济增长的影响，本文以1996-2013年的重庆市各金融机构各项贷款余额（L）、金融机构各项存款余额（S）及保费收入（BF）与生产总值（GDP）为数据进行分析，以GDP作为因变量，其余三项因素作为自变量，采用最小二乘法分别进行线性回归分析。

表1 1996-2013年重庆市各金融机构各项存贷款

余额、BF、GDP及INV（单位：亿元）

年份 LNGDP 保费收入 LINV

1996 7.1817 12.82 5.7706

1997 7.3197 19.52 5.9161

1998 7.3792 22.77 6.2109

1999 7.4165 25.39 6.3330

2000 7.4905 27.71 6.4859

2001 7.5893 33.72 6.6869

2002 7.7110 46.17 6.9034

2003 7.8461 57.93 7.1463

2004 8.0178 66.51 7.3914

篇3

2008年席卷全球的金融危机来势凶猛,对我国经济影响较大,从而直接影响高校毕业生就业率。2009年高校毕业生人数610万,再加上近几年沉积下来的未就业的毕业生,今年需要就业的大学生人数近千万。而由于金融危机的影响,用人单位缩减招聘计划,同时很多出国留学的中国学生可能会选择回国就业以及由于外企的裁员,有很多工作经验丰富的人员重返就业市场,有很好技术的农民工可能重新选择岗位,这些人才对高校毕业生的就业造成很大压力。在金融危机的背景下,在竞争激烈的情况下,分析大学生的就业情况,做出行之有效的对策,提高高校毕业生就业率,值得探讨。

TheAnalysis andSolution ofUniversityStudents′Employment Situationin theFinancial Crisis

Bo Pang

(Liaoning Medical University, Jinzhou Liaoning, 121001,China)

【Abstract】The global financial crisis has spread to China in 2008, It has a serious blow to China's employment rate of university students. It is benefit to carry out targeted employment guidance in colleges and universities that the analysis of university students′employment situation in the financial crisis .Changing the employmen concept of university students, doing well university employment guide work , improving the employment rate of university students, is a major social harmony.

【Key words】Financial crisis;Employment guidance:Employment rate

1金融危机背景下的大学生就业情况分析

1.1就业环境不好

受金融危机的影响,整个就业市场不景气。从就业环境角度分析,在上一年,已有7万家出口导向型中小企业倒闭,同时还有很多用人单位缩减招聘计划,企业为了降低用人成本,减少培训费用,特别是出口加工企业回避没有经验的应届毕业生加工产品的不合格风险,而减少对应届毕业生的需求,增加高校毕业生的就业压力[1]。

1.2大学生就业观不成熟及就业能力不足

从学生本身的就业观念上分析,学生的就业观念相对传统,认为大城市就业机会多,发展空间大,薪水酬劳高,就业地点往往集中选择沿海的发达城市,从而造成就业市场的供求关系呈现区域性的不平衡。从学生本身的就业能力上分析,大学生的就业能力不能满足人力资源市场的需求。当前人力资源市场更看重是否有服务意识;是否有创新和解决问题的能力;是否具有沟通的能力和团队合作的精神以及职业操守和商业道德等。而高校对大学生的教育重视专业理论知识的传授,而对学生的适应市场的能力,求职就业的能力,以及从学生到职业人的身份转变上都缺乏专业的培训和与就业市场的对接,导致学生在步入社会,开始职业生涯的过程中磨合期延长,从而也降低了学生的一次就业成功率。当前的毕业生大多数为80后或90后,他们在一定程度上抗挫折能力较弱,容易遇到困难就轻易丧失自信心,从而对自己在就业能力以及综合素质等各方面全盘否定,造成就业成功率降低。

1.3高校就业指导工作缺乏主动性

从高校就业指导工作角度分析,高校对就业指导课的重视不够造成就业指导工作存在着就业指导观念陈旧,缺乏时代性,内容单一,缺乏系统性,教师队伍水平不高,缺乏专业性等等问题。高校不能很好的利用信息网络技术,发挥自身优势,为学生提供很好的就业平台。

2解决金融危机背景下的大学生就业难的对策

2.1转变大学生就业观念

高校应帮助大学生树立多层次,多角度,多形式,多元化的科学的就业观,使他们对自己有准确的定位。在高等教育趋于大众化的今天,大学生已不再是往日的“天之骄子”,也不应该有高高在上的感觉,应该端正就业观念,摆正心态,放下眼光,把自己看作是一名普通的社会就业者[2],从而降低对薪水和职位的要求,以提高就业成功率。主动发挥80后学生思维活跃的特点,鼓励他们勇于开拓,敢于创新,创新才能使社会进步,民族发展,才能增强国家实力,从而增强我国在世界大环境下的竞争力,促进我国经济又好又快发展,只有国家保持经济的良好发展,社会才能为就业者提供更多的岗位和更好就业环境。

2.2高校做好就业指导工作

2.2.1科学构建大学生就业指导工作体系

在构建大学生就业指导体系时,应考虑就业指导工作的全程性和系统性,不能只是单纯的针对即将毕业的大学生开展就业指导辅导,而是应该贯穿大学生的整个求学过程,促进其尽早的培养职业意识、职业心理和职业行为等素质。就业指导课、职业生涯规划应尽早开始,在大学生入学伊始就要培养其为就业做准备的就业意识,确立成长发展目标,以此来指导学生的在校学习生活,明确学习目标和专业的重要性,为综合能力培养奠定理论基础,从而将使学生真正理解学习的目的是为了增强自己的就业能力,将学习专业知识转化为自身的自觉行为,以提高就业竞争力,从而在就业市场的激烈竞争中取得成功。

2.2.2提高教师队伍的专业化

提高就业指导教师的专业化,特别要加强对辅导员的专业培训,以保证就业指导课程的质量,不断提高学术水平和教学效果,就业指导教师要不断更新自己的知识储备,不断创新教学模式,以适应社会对人才需求的变化,提升大学生就业能力和竞争力。发挥辅导员了解学生情况的特点,开展一对一的个性化就业指导,将辅导对象分类,使就业指导工作更具有针对性,实效性。鼓励大学生自主创业,为大学生创业提供政策等方面的指导。

2.2.3完善和改进就业指导内容

就业指导课的内容要系统全面,不断更新。面对当前国际金融危机对国内就业市场的影响,就业指导课要有针对即将毕业的大学生的课程内容,包括全面了解金融危机,我国应对国际金融危机的策略及效果,如何提升自身的综合能力和竞争力,树立学生的就业信心和对就业市场的信心等等。还要包括针对刚入学的大学生在开设就业指导基础内容的同时增加近两年就业情况介绍及分析[3],培养他们成才意识,就业意识及危机意识,使他们懂得珍惜和把握机会,只有增强自身综合素质,才能在激烈的竞争中立于不败之地。

2.2.4充分利用网络信息技术,为大学生就业提供良好的就业平台

当前全国性和区域性的就业网络信息平台已逐渐成熟,高校要充分利用现有资源,发挥高校有良好信誉的优势,加大专项资金的投入,建立高校自身的就业信息网,要注重网络信息技术专业队伍建设,加大对网络信息内容的保护,使网络管理工作专业化,常规化,科学化,资源有效性,真实性,安全性。高校为大学生提供一个良好的健康的就业平台,以提高大学生就业率[4]。

在金融危机的大背景下,对中国大学生就业情况从多角度,多侧面认真分析,对于高校就业指导工作的有效开展有指导性的作用。中国大学生在这次金融危机中能否经得起考验,能否在激烈的竞争中争得一席之地,需要高校在就业指导工作中提高主动性,采取有效的措施,为大学生提供良好的就业环境和及时有效地就业指导,帮助大学生就业,从而促进社会和谐稳定和经济又好又快发展。

【参考文献】

[1]徐凯.金融危机视角下的大学生就业问题[J].沈阳航空工业学院学报, 2008,6:149-151.

篇4

重庆具有承东启西、左右传递的区位优势。它坐拥长江黄金水道,是长江上游乃至整个西部地区唯一拥有“水陆空”整体联运优势的大城市,有利于金融业集群发展,辐射长江上游区域经济。在经济区位上,重庆市是西部唯一的直辖市,肩负着国家统筹城乡综合配套改革的重担。2009年国务院3号文件中明确提出,要把重庆建设成为长江上游的金融中心。重庆建设成为区域金融中心,必将对长江上游地区甚至是西部地区带来金融资源聚集效应,辐射区域经济。对于推进西部大开发、配合国家整体经济战略布局都具有重大意义。

(二)经济基础雄厚

作为老工业城市,重庆拥有汽车摩托车、装备制造业、资源加工业、高技术产业等四大支柱产业,具有强大的产业基础。直辖以来,伴随重庆的交通、城建突飞猛进,经济总量持续快速增长,2008年全年实现地区生产总值5096.66亿元,人均地区生产总值达到18025元,城镇居民人均可支配收入居西部第一。重庆初步构建起“一圈两翼”协调发展、城乡要素互动,城镇化、工业化有序推进的体制机制。

(三)金融环境得以改善

1、整合重组公共投资集团,提升了政府投融资能力

重庆构筑了政府主导、市场运作、社会参与的投融资平台,直接参与商业银行不良资产处置和国有企业财务重组,成功破解了地方国企改革难题。重庆市的银行不良贷款余额及占比均持续“双降”,2008年,不良贷款率下降到3.1%。

2、再造金融体系,着力改善地方金融环境

在银行业,先后改造重庆银行股份有限公司、重庆三峡银行股份有限公司、重庆农村商业银行股份有限公司,积聚了全国三大政策性银行,并吸引香港汇丰银行、荷兰银行、东亚银行、渣打银行等外资银行纷纷入驻设立分行。

在保险业,重庆现有3家保险公司总部和1家保险公司区域总部,保险公司总部数量已在中西部地区形成领先优势,仅次于北京、上海和深圳。2006年保费收入增速首次名列全国第一,2007年、2008年继续保持强劲增长,保险规模的后发优势显现。

在证券、期货业,本地的西南证券有限责任公司通过重组成功走上经营正轨,证券、期货经营机构(网点)数量和证券、期货交易量保持了平稳、较快增长。

(四)政策支持有力

重庆扮演三峡库区和西部唯一直辖市的特殊角色,国务院相继出台了支持重庆统筹城乡综合配套改革试验区建设的重大政策、措施,全国第一个内陆保税港区也在重庆成立。在2009年的“国务院3号文件”中更是明确提出,要把重庆建设成为长江上游的金融中心。

二、重庆构建区域金融中心的制约因素

(一)总部经济特征不明显

金融业的快速发展需要总部经济的推动,但重庆的现状是金融分支机构多而法人机构少,注册地在重庆的大型企业集团也偏少。总部经济规模缺乏、分支机构实力偏弱使得很多机构不具备为重庆辐射区域内的大型项目融资的能力。法人金融机构相对较少因而竞争力有限,不具备跨区域开展金融服务的条件。

(二)农村金融市场发展滞后

农村金融市场的发展不容忽视。然而在2008年,重庆市贷款总额6320.81亿元,其中,涉及农业和农村的贷款只有1111亿元,只占贷款总额的17%。重庆市金融资源80%以上流向城市。

(三)金融物流短板凸显

区域金融中心的建立,离不开物流的发展。然而重庆和东部众多城市相比,物流业的发展起步晚,仍然停留在相当低的层次上,没有摆脱计划经济的运输模式,规模小,服务单一;且局限于整个流程的某一段,几乎没有一体化的服务供应商,更没有形成社会化的供应链。这不仅不能满足经济发展对现代物流的需要,也难以同国际接轨。

(四)金融人才相对缺乏

据央行的区域金融运行资料显示,重庆市金融从业人员截止2007年末达到7万人左右,而纽约有77万金融从业人员,其中华尔街就有40万人,国内的上海也有20万金融从业人员。这显然对有3100多万人口的大城市来说金融人才严重不足。

三、重庆构建区域金融中心的对策

(一)准确定位重庆构建区域金融中心的目标

重庆市建立区域金融中心,是为了满足国家经济战略发展的要求,实际上就是为了解决长江上游乃至西部经济中的资金短缺问题,所以,重庆市更适合建立一个筹资型的区域金融中心,发挥内向性的金融中介作用,吸引区域外的资金流入重庆区域内,满足重庆市经济发展和产业结构升级的需求。

(二)认真规范政府行为

在区域金融中心的构建中,政府的监管和政策支持起着至关重要的作用。但是,政府应该是在市场主导作用下的适度介入。因为决定区域金融中心形成的真正因素是金融市场及其微观主体。政府作为宏观管理者无法完全获得相关的微观信息,同时,政府的任期制度和不完善的政绩考察方式,使得政府有可能过度介入,并容易导致寻租事件的发生。因此,需要规范重庆市各级政府对金融业调控的方法和手段。

(三)大力引进金融机构,推进金融业务创新

针对总部经济特征不明显,重庆应努力改善金融基础设施,并积极争取中央和金融机构总行(总部)的支持,以引进更多金融机构来渝设立地区总部;加大引进外资金融机构来渝设立经营性分支机构的力度。

(四)加快壮大农村金融市场

针对农村金融市场分散、规模小、手续繁琐、信贷需求大的特点,应该适当降低农村金融市场的准入门槛,通过出台减免营业税等优惠政策,鼓励民营资本和外资在乡镇设立村镇银行,为百姓提供金融服务。然后进一步健全拓展农村的保险业务,推行农村小额保险试点,构筑风险共担和补偿机制。

(五)合理建立与金融业产业集群配套的物流基地

重庆要打造与金融中心配套的物流基地,首先应该强化长江上游地区政府间的合作关系,实施利益调节机制,形成长江上游地区整体物流网络。其次,需要转变物流理念,搭建资金流、人才流、物资流、信息流的综合性平台,形成全面流通局面。此外,在提升铁路、公路、航空的货运能力的同时,充分开发长江航道及其支流水运功能。

篇5

Abstract: In order to find out in time the risk against medium-sized and micro-financial institutions in Zibo caused by the economic downturn,monetary policy alteration and financial tsunami impact,this article analyzes and access the influences upon stability and steadiness of small and medium-sized financial institutions in Zibo because of macroeconomic adverse change and then come to the correspondent conclusions by taking one Rural Credit Cooperatives in Zibo as an example and applying Logit method.

Key Words:credit risk,pressure test,Logit Model

中图分类号:F830.61文献标识码:B文章编号:1674-2265(2009)12-0046-04

一、引言

在金融海啸冲击不断加深和外贸依存度过高的大背景下,我国经济面临着诸多不确定风险因素,为了进一步扩大内需,发挥金融支持经济作用,2009年以来,全国信贷投放规模日益扩大,上半年贷款投放是2008年全年的1.5倍。从淄博市情况看,2009年上半年新增贷款是2008年全年的1.89倍。本文以淄博市某区某农村信用联社为例,分析评估宏观经济要素剧烈变动对淄博市中小法人金融机构稳健性的影响,测试其信用风险承受能力。

二、信用风险压力测试及方法应用

(一)信用风险

所谓信用风险,是指由于借款人或市场交易对手违约而导致的损失的可能性,发生违约时,债权人或银行必将因为未能得到预期收益而承担财务上的损失。信用风险产生的主要原因:一是经济运行的周期性,处于经济扩张周期时,信用风险降低,较强的盈利能力可使总体违约率降低;处于经济紧缩时期,信用风险增加,由于盈利情况总体恶化,借款人因各种原因不能及时足额还款的可能性增加。二是对于公司经营有影响的特殊事件的发生。信用风险有四个特征:(1)客观性,不以人的意志为转移;(2)传染性,一个或少数信用主体经营困难或破产就会导致信用链条的中断和整个信用秩序的紊乱;(3)可控性,其风险可以控制到最低;(4)周期性,信用扩张与收缩交替出现。管理信用风险方法主要是贷款审查的标准化和贷款对象的多样化。贷款审查标准化就是依据一定的程序和指标考察借款人或债券的信用状况以避免可能发生的信用风险;贷款风险分散化是指信用风险的相互抵消,近年来多采用资产证券化和贷款出售的方式。

对于淄博市法人金融机构而言,贷款业务是其主要业务,其信用风险主要归集于信贷风险。受金融危机影响,经济诸多不确定因素对实体经济影响较大,借款人因经营困难或破产不能及时足额还款的可能性增加,当前在信用扩张周期下,信用风险增大。本文将以贷款风险为分析对象,进行模型构建,对淄博某法人金融机构的信用风险做出评判。

(二)压力测试

压力测试是假设在国内国际经济最不利的情形下,评估金融机构可能遭受损失,并判断金融机构在此情况下,能否承受风险因子变动造成的影响。金融机构用以衡量由一些例外但有可能发生的事件所导致的潜在损失的方法。压力测试是为一个识别和管理那些可能导致巨大损失的情形的过程,它由一系列的方法组成。包括敏感性测试、情景测试等,可用于估计在极端市场环境下潜在的经济损失。压力测试有助于风险管理者主动降低不可接受或无法承受的风险程度,调险暴露的头寸和结构。目前常用的压力测试包括敏感性分析和情景分析两种方法。

1. 敏感性分析。敏感性分析旨在测量单个重要风险因素或少数几项关系密切的因素,由于假设变动对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。其最简单直接的形式是观察当风险参数瞬间变化一个单位量情况下,机构资产组合市场价值的变动。敏感性测试仅需指定风险参数变化,而无需确定冲击的来源,因此使用简单快速,而且经常是即时的测试。敏感性分析因其快速简单的特点而被广泛应用于交易前台和业务部门层面,一些机构风险管理者也用它来计算市场环境变化对机构冲击的最初近似值。

2. 情景分析。情景分析是假设分析多个风险因素同时发生变化以及某些极端不利事件发生对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响,情景一般可分为历史情景和假定情景两种。历史情景分析实际上是利用特定历史事件中所发生的冲击结构测试类似事件发生时,市场风险因素在某一天或某一阶段的历史变化,将导致金融机构目前持有的资产组合市场价值的变化。其优点在于:一是测试结果的可信度高;二是测试结果直观易懂。然而,金融市场的冲击结构可能会发生变化,且考察期公司的资产组合中可能包括历史事件发生时尚未出现的创新品种,历史情景分析的参考价值难免受到影响。假设情景是假设还没有发生的重大市场事件。假设情景分析则通过对机构资产配置和外部市场的分析,以及对历史经验的借鉴,预测发生概率极小的压力事件,据此构造冲击结构进行测试。假设情景与机构独特的风险特性更加匹配,能够使风险管理者对未来的风险关注胜于对历史事件的考量,但需要大量资源投入并涉及相当多的人为判断。因此,一些机构往往邀请资深经理、营销人员和经济学家来共同讨论假定情景设置以保证其有效性。实践中,大多数金融机构都同时使用历史情景和假定情景进行分析,如采用过去的市场波动数据作为参考,但又不必然与某一特定历史事件相联系的假定情景。因为对历史事件的使用,有助于校准价格变化的幅度和其它难以设定的参数(如对市场流动性的影响)。同时,风险管理者需要在客观性和可操作性之间寻求平衡,因为情景表达得越清楚客观,内容可能会越复杂和难于理解。显然,敏感性分析反映了具体风险因素对某个组合或业务部门的影响,情景分析则评估压力测试包含的所有风险因素出现变动造成的影响,因此,更多的金融机构采用情景分析进行压力测试。本文主要采用情景分析对淄博市法人金融机构进行信用风险压力测试。

三、模型构建

(一)Logit 方法论介绍

我国银行业常用的风险因子为违约概率(Probability Default,PD)、违约损失概率(Loss Given Default,LGD)、违约风险暴露(Exposure at Default,EAD)。度量宏观经济对PD的冲击模型有很多,本文采用Logit 回归,主要是这个模型能够保证预测的PD 在0-1 之间。用数学公式可以表达如下:

(二)样本数据的说明

鉴于数据的可得性,在此选取违约率(PDI)来衡量银行贷款的违约概率。具体定义如下:违约率= 新增不良贷款数/ 新增贷款数。考虑到获取相关数据的难度,我们选取了淄博市某区2004 年到2009 年每个季度的GDP、企业亏损面、固定资产投资额度、贷款利率(选取1 年期贷款利率为代表)、CPI等5个指标作为对宏观经济的描述,与淄博某法人金融机构相应时间段的PDI进行Logit 回归。具体指标和数据列表略。

(三)回归结果

通过对PDI进行LOGIT 转换 ,结果显示,在回归过程中筛选出了两个具有显著水平的宏观经济指标:季度GDP、企业季度亏损面,建立模型如式(2)所示。

经检验,其满足置信水平5%程度下的假设检验,拟合优度较好。(2)式中,K代表企业亏损面;GDP代表国内生产总值。

四、 结论

(一)假设情景事件的建立

参考国内外相关经济衰退数据,处于谨慎考虑,采用假设情景事件的方法建立假设情景。我们以淄博市某区2009年一季度的数据为基准,构建温和冲击( 基准数据±10%)、中度冲击(基准数据±30%)、严重冲击(基准数据±50%)三种情景。以温和冲击为例,温和冲击是指:GDP 衰退10%,企业亏损面增长10%。

(二)不同压力情景下银行违约率的测度

运用所建立的贷款违约率的模型,基于2008 年末淄博市经济金融数据,可以预测出各个压力情景下年度违约率PDI。根据预测,淄博市某法人机构所在区2009年二季度的GDP为49亿元,企业亏损面为6%。以此为基准计算,三种冲击情况下的淄博某法人金融机构的季度违约率分别为:5.61%、7.64%、10.30%。

(三)压力测试损失测度

假设某法人金融机构的LGD 为45%。根据某法人金融机构的财务报表显示,其2009年一季度的贷款余额为27.98亿元,贷款损失准备金为1.28亿元,核心资本为2.62亿元,净资本为2.84亿元。运用该数据计算压力冲击下的贷款损失,所得结果如表1 所示。

(四)相关结论建议

根据结果可以看出,在我们假设的压力情景下, 银行依靠损失准备金可以覆盖温和冲击和中等冲击, 但不能覆盖严重冲击,说明某法人金融机构损失准备金不足以弥补严重事件冲击下的贷款损失,在这种压力下可能会发生流动性风险。但通过动用核心资本与资本金能弥补风险损失,资本持有量在安全边际以内。通过对该法人机构开展的压力测试,再结合该行有关经营指标,具体分析其经营状况及潜在的风险点:

一是资本率充足率有所上升,但加权风险资产增加。2009年上半年该机构资本充足率达10.03%,核心资本充足率8.93%,均达到监管标准,资本充足率同比提高0.95个百分点;每股净资产比率同比提高0.05个百分点,表明该社通过增资扩股等方式充实资本,抵御风险能力增强。由于2009年贷款规模扩张,贷款同比多增3.1亿元,加权风险资产大幅增加,相应计提拨备增加,拨备覆盖率提高22.73%,总的资本率充足率有所上升,但核心资本充足率却同比下降0.16%,应进一步关注核心资本充足状况。

二是资产质量总体提高,但贷款形态有向下迁移苗头。自2006年该社成功进行票据兑付以来,资产质量大为提高,违约率由2004年末的13.88%下降为2006年末的7.64%,截至2009年二季度该机构违约率为6.62%,仍处于较高水平。从不良贷款的迁徙情况来看,正常类贷款向下迁徙比率为0.21%,关注类向下迁徙比例为0.28%,表明2009年上半年关注类贷款转为不良贷款的在增多。进一步分析,该机构最大十户贷款比例达70.96%,主要投向机械、纺织、化工等支柱性行业,不良贷款客户也主要集中于纺织、小化工等行业,而这些行业受金融危机影响较大,存在信贷集中风险,应加强对贷款贷前、贷后风险的审查监督。

三是存、贷款规模扩大,但机构盈利状况下降。该机构2009年上半年资产利润率、资本利润率同比分别下降0.54%、6.38%,而成本收入比率同比上升6.35%,表明上半年机构盈利能力同比下降。从其收入结构分析,贷款利息收入占总入的85.78%,受金融危机影响,企业经营效益不佳影响到贷款利息收入,而随着存款规模的扩大,存款利息支出大幅增加,机构整体经营效益呈现下降。

通过以上测试及经营状况的分析,我们发现该法人机构应继续加强信贷资产的风险管理,提高资本营运水平,增强盈利能力,不断加大抵御风险能力。具体做到:

(1)增强风险意识,树立全面风险管理理念。首先要从观念上树立起科学发展观,使全体员工特别是管理者和经营者树立贷款质量第一的观念,把信贷风险防范贯穿于经营活动的全过程。客观评价银行信贷风险,改变信贷营销观念,正确处理好防范风险与提高效益的关系,在防范风险的前提下,加大创新力度,提高经营效益水平。

(2)坚持审慎经营,强化内部控制。应加强审慎经营理念,科学设计信贷产品,打好防风险的基础,进一步完善内部控制监控防线,在业务活动中加强岗位间的制约与控制关系,强化银行管理控制,通过授权管理有效控制信贷风险,规定贷前调查、贷时审查、贷后检查各个环节的工作标准,建立科学有效的授信决策机制,防范贷款审批决策错误。

(3)构建预警机制,建立完善的信贷风险管理体系。实际操作中,该机构没有建立数量化的信贷风险预警机制,为了把信用风险降到最低限度,应该建立包括信贷风险识别、信贷风险衡量、信贷风险监控与决策以及信贷工作流程管理四个部分组成的信贷风险管理体系,决策层(专门负责风险政策的制定、检查)、执行层(负责具体的信贷业务)和监督层(负责监察业务执行部门的风险控制水平)三个相互关联且相互制衡的层次各司其职,利用风险评级工具精确计量风险,有效地运用复杂的风险管理工具更好地防范风险,通过构建风险预警机制,把信贷风险的事后分析变为适时报警制度,一旦出现风险预警可以更为有效地防范和化解。

参考文献:

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[DOI]10.13939/ki.zgsc.2015.16.066

1 压力测试概述

全球金融危机的爆发给金融机构敲响了警钟，压力测试作为宏观审慎监管和风险管理的重要工具受到各国的高度重视，并被监管部门广泛应用。从而提高商业银行的抵御风险能力和风险管理水平，以确保整个银行业的稳定性。

1.1 压力测试的定义

压力测试于1995年最早由国际证券监管机构组织（简称IOSCO）提出，并被定义为是假设市场处在极端不利的情形时，分析其对资产组合产生的影响。1999年再次指出压力测试是一个风险量化过程，将资产组合所面临的极端但可能发生的风险认定并加以量化。根据国际货币基金组织的定义，压力测试是用于评估金融体系承受“罕见但可能发生的”宏观经济冲击时的脆弱性的一系列方法和技术总称。此定义与国际清算银行（BIS），全球金融系统委员会（BCGFS）做出的定义是一致的。均主要从宏观金融系统出发，强调了压力来源和测试目的，压力来源于宏观经济因素，目的是评估金融系统稳定性和脆弱性。在中国银监会的《商业银行压力测试指引》中，压力测试被定义为是一种以定量分析为主的风险分析方法，通过测算银行在遇到假定的小概率事件等极端不利情况下可能发生的损失，分析这些损失对银行盈利能力和资本金带来的负面影响，进而对单家银行、银行集团和银行体系的脆弱性做出评估和判断，并采取必要措施。在银监会的定义中，没有对压力因素来源做出具体说明，压力测试的目的包括微观层面的单家银行也包括宏观层面的银行体系。

综上，金融机构的压力测试实际就是先设计特定压力情境（如GDP骤减，失业率剧增，经济增长骤减等），再运用适当的方法构建模型，评估被测对象（单个银行或是金融系统）在这一特定情景下的承受能力和可能造成的最大损失，并将损失量化。

1.2 压力测试的作用

作用一在于压力测试是传统的VAR方法及其他风险管理工具的重要补充工具。因为VaR方法中假设的市场是局限于正常变化情况下，无法评估被测对象在市场极端变化时的潜在风险，缺乏对最大可能损失的估计。而压力测试关注的正是非正常的市场变化，处理了这种尾部风险。其次，VAR模型是以大量的历史数据为基础，因而VAR方法无法度量新的金融产品或未来经济状况。而压力测试弥补了此缺陷，可对缺乏数据的资产进行风险衡量。另外，压力测试能够对非线性资产进行风险管理而VAR则无法处理非线性资产，且压力测试能够衡量风险之间的相互关系，从而使风险评估更全面。作用二在于压力测试是宏观审慎监管的重要工具。宏观审慎是以整个金融系统监管对象，其中包括金融机构、金融工具和金融市场。其目的是监测金融系统脆弱性并进行政策工具调整。监管当局实施宏观审慎制度主要综合运用定性分析和定量分析两种方法。作为定量分析的宏观压力测试，通过评估宏观经济极端变动对金融系统造成的不良后果，实现宏观审慎监管的目的。

2 压力测试的基本流程

压力测试旨在使监管当局充分了解被测对象的系统脆弱性，了解信用风险、市场风险、流动性风险等多种风险与银行财务状况之间的关系，从而提前调整政策及风险管理措施，提高银行抵御风险的能力。

2.1 确定压力测试覆盖范围

在进行宏观压力测试时由于资金和人力资源的限制，监管当局不可能对所有金融机构进行压力测试。所以要确定被测对象的数量和类型，坚持两个原则。一是被测对象要能够最大程度地代表金融体系的特点；二是被测对象的数量要控制在一个可操作的水平。被测对象的选取直接影响测试结果。是否仅仅限于银行业内大的金融机构，还是将其他外资银行、保险公司、证券公司也包括进来，这个要取决于所处时期和经济环境综合考虑。例如，在金融危机时美国大多数小的金融机构和银行纷纷倒闭，也严重影响和带动金融危机的恶化。另外，还要根据所分析的风险特点和数据的可获得性来确定金融机构要进行压力测试的资产组合。

2.2 识别脆弱性并确定风险因子

对银行或金融机构所面临的所有风险进行压力测试显然不太现实，因此识别银行的脆弱点以便有针对性地进行更有效的压力测试。充分分析宏观经济的总体环境以及历史数据，并了解所测对象的股权结构、资产负债表结构、市场份额等结构性指标，均有利于识别被测对象的脆弱性。脆弱性的不同决定了测评指标的不同，进而决定了风险因子的不同。例如如果银行的脆弱性主要是信用风险，则可测试资产质量，可选的测试指标有不良贷款率占总款的比率，按行业划分的贷款分布或者按地区划分的贷款分布等。如果脆弱点主要是银行的流动性，则可选的测评指标有流动资产占总资产的比例、流动资产与流动负债的比例、客户存款与总贷款的比例等。根据测评指标，选择最易影响测评指标稳定性的宏观经济因素，即为风险因子。

2.3 设计和校准压力情景

构建压力情景是至关重要的，设计的压力情景代表着现实中极端的但可能发生的经济冲击。确定经济冲击是由一个风险因子引起的还是多个风险因子引起的，即是用敏感性分析法（又称单因子分析法）还是情景分析法（又称多因子分析法）来设计压力情景。敏感性分析法只考虑一种经济因素变化，假设其他因素不变，计算简单易于操作且有针对性。但其无法考虑风险因子之间的相互作用和影响，因而测试结果有一定偏差，因此此方法有一定局限性。而多因子分析法虽增加计算负担但考虑全面，能提高测试结果的准确度。多因子分析法又分成历史情景分析法和假设情景分析法两种。其中假设情景分析法还包括最坏情景分析法、极致理论法和蒙特卡洛模拟法等多种方法。要根据实际情况包括数据情况、计算情况等来确定所用方法。另外，压力情景的校准是校准冲击振幅的大小，即相关风险因子变化的幅度。振幅过大或者过小都会使测试无意义。应根据所处实际经济环境，以及在一定时期内相关经济因子最大波动幅度，或者基于条件的和非条件的历史方差来校准压力情景。

2.4 执行压力测试

用构建的压力情景，对被测对象进行压力测试，得出测评指标的变化，从而分析并评价被测金融机构的承受能力。压力测试的执行，有自下而上和自上而下两种方法。自下而上法是金融机构根据自己的内部数据和模型各自进行压力测试，然后将结果汇总给监管当局。而自上而下的方法是监管当局设计压力情景，监管当局用宏观数据统一对金融机构进行压力测试。自下而上的方法的优点在于充分利用单个资产组合的数据，且避免数据保密性问题，风险类型的分析更全面一些，但是不同模型和数学方法的运用可能会导致某些偏差或者不一致的现象，且增加每个金融机构的成本。而自上而下的方法避免了不一致现象，且易于实施，但汇总的历史数据中数据间的相互关系在未来未必成立，也可能导致结果的某些偏差。因此，两种方法可交叉使用，然后比较结果。

2.5 回馈效应

单个银行经过冲击所受到的影响会传染或影响其他银行，产生多米诺骨牌效应。若假定某一银行受到经济冲击时，其他银行不受影响，使压力测试过于简单化，但此时的结果是不准确的。因为银行间是有关系的，是相互影响的。当一家银行受到冲击时，必然会重新安排其资产组合，则必然会影响到其他银行。因此回馈效应的分析是必要的。常用的来分析确定回馈效应的方法是使用传染模型。此模型主要反应的是当主要银行倒闭时对金融体系其他银行及金融机构的影响。

2.6 解释和公布结果

监管当局得到结果后，在解释和应用结果时需要特别注意压力测试的前提假设以及它的局限性。根据实际情况来调整相应的政策，并做出预备防范风险措施。

3 商业银行压力测试的建议

3.1 建立合理的压力测试框架，设计合适的压力测试情景

欧美国家开展压力测试时间较长，而中国时间较短。因而我国应在借鉴欧美国家的经验的基础上，根据自身情况适当调整压力测试流程，建立适合我国的压力测试完整体系。另外，压力测试情景要结合自身，压力严重程度要合理。对于我国而言，应考虑我国宏观经济数据的有效时间序列不长等因素，并选取最易影响中国宏观经济波动的因素作为风险因子，确立最合适的情境设计方法来构建压力情景。

3.2 压力测试范围要全面，且需建立较高的信息透明度

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完全连接网络结构会降低金融风险传染概率和影响程度在违约损失率为日才，情景将不会弓发任何风险传染，而在违约损失率为时，情景引发的风险传染程度是种情景中最小的这主要因为在完全连接网络结构下，由于假设每家金融机构之间都存在资产负债关联，从而分散了金融机构持有的银行间资产与负债头寸，降低了单个银行违约导致的风险传染概率；在中心边缘的层级结构网络中，位于中心的金融机构数目越少，则金融风险传染发生的概率越高，金融传染的严重性越大对比种不同的中心边缘网络结构的结果可以看到在情景和情景中，中心的金融机构分别为家和家而在情景和情景中，中心的金融机构分别为家和家在不同的违约损失率下，情景和情景中单个银行破产引发风险传染的概率均高于情景和情景这主要是因为当中心金融机构数目较少时银行间资产负债头寸的分布将更多集中在少数金融机构中，因而一旦这些金融机构破产，将可能引发较为严重的后果。

二、结论

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中图分类号：F830.33

文献标识码：A

文章编号：1000-176X(2010)02-0043-05

一、引言

目前正在上演的、被前美联储主席格林斯潘认为是“百年一遇”的全球性金融危机，很大程度上是由于各类投资机构普遍对次贷衍生品的风险生成与传导机制漠视而采取盲目乐观的创新行为所引发的。这场危机就连曾经令无数世人神往、声名远播的华尔街也遭受了前所未有的重创：华尔街上五大投行中的贝尔斯登、雷曼兄弟、美林三大投行相继破产，高盛和摩根士坦利两大投行也不得不变身为银行控股公司，至此，华尔街前五大投行尽数沉没。与此同时，世界经济也备受牵连。这场危机固然有诸多方面的原因，但其根本原因在于：一方面是宏观经济力量发挥作用，因为低利率促使全世界的投资者在更低的信用质量上追逐收益率，高增长率和低波动性导致他们过分乐观地评估面临的风险。另一方面，为了适应市场需求，金融体系开发新的结构，创造新的金融衍生工具，力图提供更高的经风险调整的收益率，事实上却潜藏了更大的风险。在这一背景下，随着乐观情绪盛行，市场纪律失灵，尽职调查被外包给了信用评级机构，市场参与各方都没有意识到整个经济中信贷增长、杠杆作用和房价的趋势形成了代价很大的“厚尾事件”风险。

事实上，对于现实市场而言，厚尾事件甚至是极端事件都是有可能发生的，一旦这样的事件发生将有可能导致个体公司的损失、危机甚至破产。本文旨在分析厚尾事件度量及压力测试方法的基础上，研究压力测试在中国的适用性，并就我国商业银行运用压力测试提出具体对策建议，从而为中国银行业提高整体风险管理水平提供参考与借鉴。

二、厚尾事件及压力测试方法

1　厚尾事件与压力测试

金融风险度量的理论和模型通过多年来的探索和发展，对处于正常波动范围的金融风险估计已经比较可靠，但现实市场中的非正常波动事件时有发生，金融风险因子或金融资产价值的变化分布往往呈现出明显的“厚尾”特征。

“厚尾事件”是正态分布中的异常现象，指观测到的结果对正态分布理论分布的实际偏差。换句话说，极端事件发生的频率比从理论预测的频率更频繁。从图形上说，它较正态分布图的尾部要厚，峰处要尖。因为市场由人类的行为所主宰，而对各种数据和指标过于迟钝或过分的反应，以及其他市场参与者的羊群跟风本能，有时会把观测结果推向极端，这就解释了这类极端事件的存在性而在现实中又并不常常发生的原因。本文将金融风险因子变化或金融资产价值变化呈现出厚尾分布特征的事件称为“厚尾事件”。该事件出现于峰度比正态度分布高的分布中，如t分布、对数正态分布、广义误差分布和混合正态分布等。因此，不能简单地用正态分布去拟合这些厚尾事件的分布并进行统计推断，在这种情况下压力试验则是度量厚尾事件的有力手段，它是在模拟或构造未来可能出现的极端情景的基础上，对极端情景及其影响下的资产组合的价值变化做出评估和判断。

2　压力测试方法

巴塞尔银行全球金融系统委员会(Basel Committee on the Global Financial System，BCGFS)将压力测试定义为“金融机构衡量潜在但可能发生异常损失的模型”。压力测试有情景分析法和系统化压力测试两种主要方法。

(1)情景分析法

情景分析方法是最常用的压力测试方法，主要用于评估一个或几个风险因子从当前市场情景突然变化到某些极端情景的过程中对资产组合价值变化的影响程度。情景分析法主要包括典型情景构造法、历史情景模拟法、VaR情景构造法、Monte Carlo情景模拟法和特殊事件假定法等。一般来说，情景分析法包括确定测试对象、识别影响该组合的主要风险因子、压力情景构造、计算并评估压力情景下相关指标的可能变动、根据测试结果制定相应政策等几个步骤。其中风险因子识别、情景构造和情景评估是情景分析法实施中的三个关键步骤。

作为度量极端变动对资产组合价值影响的度量方法，情景分析法是对正常波动范围的金融风险度量方法的有益补充。此法可以使金融机构的高层管理部门以及风险管理部门能较为准确地评估和把握极端事件的影响，从而将大大提高风险管理策略的有效性和可靠性。此外，VaR情景构造法能够用来评估风险因子波动率和相关系数发生极端变化时对资产组合价值的可能影响，这也是经典的VaR模型所难以做到的。

(2)系统化压力测试

系统化压力测试的基本原理是在一定条件下对影响资产组合价值的风险因子采用数学或者统计的方法生成大量的市场情景，然后评估这些情景对资产组合价值变化的影响，从中搜寻资产组合的最坏情景，即导致资产组合价值损失最大的压力情景。此方法针对一系列不同的压力情景，在考虑到资产组合内部的风险特征、风险因子在历史上的极端变动的同时，又考虑到未来潜在的所有可能的压力情景，因此，系统化压力测试与情景分析法相比更彻底和更系统化。

3　压力测试方法的适用性

作为一种度量极端市场风险的简单方法，压力测试具有许多良好的特性，能为风险管理部门提供比对正常波动范围的金融风险度量方法更多的有价值的信息。压力试验已在美、英等国金融机构中得到广泛和深入的应用，而且涉及的领域也十分广泛。目前，压力测试不仅仅应用于极端市场风险的度量与管理，还被广泛运到极端情形下的信用风险、市场风险、流动性风险等极端风险的度量和管理之中。

另一方面，压力测试也存在着一些不足。首先，其结果完全依赖于所构造的压力情景，而压力情景构造又会受限于实施压力测试者的主观判断及其经验，这就要求压力测试实施者必须具有丰富的经验和很高的判断力。其次，压力测试一般采用全部估值法，因此计算量往往很大，需要花费大量的人力、物力。再次，压力测试没有给出每一种结果发生的可能性，这就要求风险管理者必须对压力测试结果发生的可能性和测试结果(如果发生)所导致的破坏性之间做出权衡和判断。为此，Berkowitz于2000年提出了一个解决方案，即对第一个压力测试情景赋予一个概率值，从而将压力测试与传统风险度量方法较好地融合起来。由此产生的风险度量模型具备了传统风险度量方法的概率分布特征，又融合了压力测试的结果。另外，Bouchaud和Potters在2000年提出的占优因子方法(Dominant Factor Method)等也对测定压力测试结果发生的可能性做出了很多重要探索。

三、国内外压力测试的实施与进展

近年来，不论是金融机构还是金融监理组织都十分重视在风险管理过程中实施压力测试。2001年6月，国际货币基金组织(IMF)详细介绍了压力测试的概念、基本技术、框架和金融部门评估规划

(FSAP)，通过压力测试、金融稳健指标、标准与准则评估三个分析工具对各经济体的金融体系进行了全面评估和监测，旨在减少金融危机发生的可能性，其中压力测试居于核心地位。巴塞尔银行监管委员会(Basel Committee on Banking Supervision of Bank for International Settlement，BCBS)于2004年的巴塞尔新资本协议中强调，如果监管机构准许银行以内部风险模型(Internal Model)为基础计算风险性资本需要时，必须进行压力测试，以识别可能的不利事件出现时需要增加的资本额，监管当局可根据测试结果，要求银行持有一定数量的超额资本。BCBS于2009年5月《稳健的压力测试实践和监管原则》，针对业务复杂的大型银行提出关于压力测试和风险治理一体化的15条建议，并在此基础上对监管当局提出若干建议措施。

2009年初美国监管机构要求资产总额超过1000亿美元的19家银行控股公司进行压力测试，这些银行的资产占全美银行资产总额的大约2／3。此次压力测试是在假定经济收缩程度超出预期、住房价格进一步下滑的情况下，检测银行资本水平的变化。压力测试要求银行业对2009年和2010年的信贷损失和收入做出预测，还包括到2010年底时需要为2011年的预期损失计提的准备金。测试的主要目的是确定在经济条件恶化时所导致的投资损失，从而在掌握可能损失的前提下对银行资本做出进一步要求，以保证银行业巨头有足够的资本应对更糟的经济环境。此次压力测试结果已于2009年5月公布，19家接受压力测试的银行中有10家需要增资，增资总规模为746亿美元，其中美国银行338亿美元、富国银行137亿美元、Regions Financial 25亿美元、通用汽车金融服务公司115亿美元、花旗银行55亿美元、Sun Trust 22亿美元、摩根士坦利18亿美元、KeyCorp 18亿美元、Fifth－Third 11亿美元、PNCFinancial 6亿美元，而高盛、美国运通和摩根大通则资本充足。结果还显示，2009--2010年度所有测试银行可能亏损6000亿美元。美联储认为，通过此次压力测试将极大提高了美国政府对银行危机的管理效率。

此外，2009年5月，欧洲银行监管委员会对欧洲22家领先银行进行压力测试，受试22家银行的总资产约占欧盟银行业总资产的60％。本次压力测试是在假定欧盟经济于2009年和2010年分别萎缩5.2％和2.7％的基础上检验银行的风险承受能力。欧盟27国的银行监管机构将把本国银行的系统数据向各成员国财长和欧盟执行机构进行报告。与美国的压力测试不同，欧盟的测试将主要评估银行风险，而不是决定银行的资本需要。本次压力测试的结果已于2009年10月1日对外公布，结果表明欧盟22家大银行2009年和2010年两年资本金将保持充足，即便是在欧盟经济萎缩的情况下，22家银行仍可以维持资本充足，其总的核心资本充足率依然超过8％，没有任何一家银行会低于6％，全部高于现行巴塞尔协议要求的下限4％，完全可以应付经济形势进一步恶化。但如果未来经济形势比测试条件还要恶化，这22家大银行可能产生的信贷和交易损失将达4000亿欧元。

我国商业银行在压力测试的运用方面仍处于起步阶段。金融危机之后，我国银行业也逐步关注厚尾事件所隐含的潜在威胁。银监会于2007年7月下旬要求各国有商业银行、股份制商业银行、资产规模500亿元以上的城市商业银行以及在华外资法人银行对自身房地产贷款情况展开“风险自查”。2007年12月25日，银监会再次制定下发了《商业银行压力测试指引》的通知，督促各银行积极进行风险排查，完善自身的资本状况。2009年6月份，银监会就要求各家商业银行，根据GDP增长率、固定资产投资增长率、社会消费品零售增长率、CPI增幅等多种宏观经济情景，分别测算本行在多种情景下的客户违约率、预期损失以及不良贷款率的变化情况；并开展房地产贷款专项压力测试，重点就房价、利率变动、居民可支配收入可能对个人住房贷款质量的影响进行压力测试。银监会还向广东、江苏、浙江、上海、北京、深圳、宁波等七省市银监局发出了《关于开展重点地区房地产贷款压力测试的通知》，将以往由各银行自愿进行的房地产贷款压力测试变为由地方银监局组织，加强了测试的广泛性。此次压力测试的机构范围为上述7个银监局辖内的银行业金融机构，测试目标是评估重点地区银行业金融机构在房地产市场价格下降10％、20％和30％，以及基准利率上升54个、108个和162个基点的情况下可能损失情况，并进一步评估其对银行体系稳健性的影响。根据《关于开展重点地区房地产贷款压力测试的通知》要求，压力情景假设为辖内房地产价格及利率水平发生高、中、低不同程度变动的情况，重点测算在压力情景下银行房地产贷款质量变化可能对银行带来的损失，并了解掌握压力测试方法在银行业金融机构内部管理的应用情况。另外，国内的各股份制银行也在加强经济金融形势研判，对“尾部风险”进行预测并实施压力测试。

四、压力测试在我国银行业的应用建议

压力测试作为金融体系监测风险的有力工具，自2007年爆发由次贷引发的金融危机以来，已在国际银行业中得到了前所未有的广泛应用，并逐步成为公众关注的焦点。鉴于此次金融危机的经验与教训，本文认为在我国金融体系和监管逐步完善的过程中，压力测试应该常态化、规律化和制度化，国内银行在实施压力测试时可以采取以下几方面的措施：

1　压力测试应成为银行整体治理和风险管理文化的重要组成部分

商业银行应定期进行压力测试，并应综合考虑银行内部各方的意见采纳一系列不同的视角和技术，以便促进风险识别和控制，弥补其他风险管理工具的不足，改善资本和流动性管理，加强内部与外部的沟通与交流。同时，制定书面的压力测试目的、具体方法和流程，对测试过程进行记录和归档，定期维护和更新压力测试框架，评估压力测试项目的有效性、全面性和稳健性，从而形成适合本银行独立的压力测试体系。

2　商业银行使用内部模型法计量风险资本时应进行相应的压力测试

商业银行应当识别可能会对其构成重大不利影响的风险因素(包括市场风险、信用风险和操作风险等)，进行压力测试所用的压力情景应涵盖可能会令其产生重大损失，或会引致风险事前或事后管理相当困难的各种因素，这些因素应包括各种主要风险类别中的厚尾事件。同时，应定期评估在压力情况下的风险状况，特别是对压力测试所揭示的主要风险点和脆弱环节应予以特别关注。若压力测试显示本银行受某种特定情景的负面影响很明显时，应当通过降低风险暴露或分配更多资本的方式进行管理。

3　商业银行应详细制定压力测试方案中的定性与定量标准

压力测试方案应得到商业银行董事会及高级管理层的批准，并进行定期评估和修订。压力测试结果应定期向高级管理层及董事会报告，同时应在制定市场风险政策及评估资本充足程度时予以考虑。压力测试应同时具有定量及定性标准。其中，定量标准应根据当前的经济状况明确商业银行可能会面对的压力情况(如房价下跌、经济萎缩等)，并能够涵盖不同的严重程度(如房价下跌10％－30％等)。定性标准应强调压力测试目标是评估本银行资本吸纳潜在大额亏损的能力(如现有拨备吸纳亏损的能力、计提拨备对以后年度利润的影响等)，以及寻求可以采取的减低风险及保存资本的措施。

4　商业银行应选择运用最适合其业务规模及复杂程度的压力测试技术，包括敏感性测试及情景测试

商业银行可以根据本行持仓总量规模、结构特点和复杂程度，自行设计压力测试情景的具体内容，并涵盖不同的严重程度。例如，商业银行可选择其每季度5个最大单日损失的信息，或选择以往金融市场的重大事件(如1997年和2008年金融危机等)，或从资产组合特性出发识别出最不利的情况(如油价剧烈变动等)作为模拟的压力测试情景。

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这类壁垒的消除会导致服务贸易的价格下降，消费者剩余增加。另一方面，“银行服务贸易限制”又是“成本提升”(costescalating)的，因为壁垒的出现使银行提供服务的边际成本上升。该效应对应于表1中外资银行进入中国市场后正常营业中的操作壁垒。这类壁垒的消除会导致服务贸易提供的效率提高，此效应又被称为“效率等价”(productivityequivalents)。如果使用利差进行效应分析，壁垒的收益效应和成本效应就混合在一起无法区分。换句话说，如果采用这种单一指标的约化形式(reducedform)就无法追索由于壁垒设置导致银行服务提供供应曲线垂直移动的过程和分析壁垒自由化的完整效应。有鉴于此，本文将就“税收等价”和“效率等价”两方面对壁垒消除的效应进行分析。

二、银行收益方程和成本方程的设定

FengXiaobing等2011年的研究是通过设定银行业的收益方程和成本方程来测算取消外资银行的直接效应的。收益方程和成本方程的设定，主要采用Sealey和Lindley在1977年的经典研究成果，他们假设银行是以利润最大化为目的的“厂商”，银行的“产出”是提供给债务人的各种无形服务。这种“产出”的度量通常是能够产生收益资产的货币价值，它们就相当于制造业的物质产出量，如一家银行所投资的贷款量。在本文所使用的模型中，银行的产出包括能够产生利息收益的资产和能够产生非利息等其他收益的资产。另一方面是银行的“投入”，它是为了吸收存款而投入的各种成本，包括资本、劳动力、其他中间投入，以及利差。这里的利差是借款利率和贷款利率的差额与借款量的乘积。“银行服务贸易限制”是以成本加价(markup)的形式进入成本方程，它是总成本的一个组成部分。公式(1)是收益方程的表达形式，银行服务贸易的进入壁垒以超过正常利润之上的垄断利润形式加入到原有方程内:方程(3)表示了成本是所有各种费用的加总，它类似于非银行机构生产所产生的各种投入要素的费用总和。这里的银行服务贸易壁垒指数是对外资银行进入中国市场后的经营限制度量，作为成本加成进入成本方程。

三、直接效应的估计:效率等价和税收等价

效率等价和税收等价测算了由于税收限制政策导致成本和收益的百分比变化率，它们是壁垒的直接效应，为CGE全面计算壁垒的经济效应做准备。其方程如下:Productivity_Equivalent=(C1–C0)/C0×100%Tax_Equivalent=(P1–P0)/P0×100%(4)其中，C1，P1是有贸易限制存在的成本和收益预测值;C0，P0是没有贸易限制存在的成本和收益预测值。方程(1)～(4)的估计首先将利用BankScope数据库。该数据库为研究者提供上市银行的标准会计报表信息，本研究主要用到的是资产平衡表和现金收入表。但是每家银行有完整数据的年限各异，所以我们识别了每家银行的数据年限，最后得到统一样本年限为2000～2009年。

四、SIC-GE框架下消除银行壁垒效应估计的模型设计

1．SIC-GE模型简介本文使用国家信息中心动态可计算一般均衡模型(SIC-GE)。SIC-GE模型是一个大型动态可计算一般均衡模型，核心模块基于ORANI模型(Dixon，P．B等，1982)，动态模块基于MONASH模型(Dixon，P．B等，2002)。模型基于我国2002年投入产出表的122部门划分，并对农业部门进行了细化，目前包括137个生产部门和产品;在生产要素投入上，除了劳动力和资本，某些部门如农业、矿业还包括土地要素;根据我国普遍存在的二元经济体制，对全国劳动力进行细分，包含农业劳动者、农村非农业劳动者、农民工、城镇非技能从业者、城镇技能从业者共5类就业人员;在对现实经济中价格链条的模拟上，既包括生产税、增值税、进口关税、出口税、所得税等5大类税收变量，也包括道路运输、仓储、批发零售、保险共8类流通费用(张亚雄，李继峰，2010)。

2．将消除外资银行壁垒的直接效益引入SIC-GE模型的方法利用SIC-GE模型对此进行分析，需要将消除外资银行壁垒的两个直接效应导入到模型中，具体做法如下:在SIC-GE中，外资银行在国内的金融服务可看作是银行业的进口品。其国内价格Pimpfin主要包含成本价以及用关税形式表示的银行壁垒带来的价格扭曲，如公式(5)所示:Pimpfin=Pciffin×(1+Tarifffin)(5)取消外资银行壁垒，就相当于缩小了公式(5)中的关税税率Tarifffin，而其他成本Pciffin基本不变。因此，SIC-GE模型主要通过调整金融服务的进口关税税率Tarifffin的方式描述这部分直接效应。另一方面，外资银行竞争带来的国内银行业技术改进的直接影响，可以通过减小(6)式中的Afin来实现:Outputfin=Inputfin/Afin(6)其中，Inputfin表示银行业所有初始要素投入和中间投入成本之和;Outputfin表示产出。本文假设外资银行壁垒下降后，对国内银行业的竞争是全方位的，会从整体上提高国内银行业的投入产出比。前面已经测算出，取消外资银行壁垒带来的Tarifffin和Afin的变化，因此应用SIC-GE模型测算经济影响时，可直接通过公式(5)和(6)将这两方面冲击带入模型。

五、情景设置及仿真结果

根据WTO原则，中国自2005年以来逐渐取消外资银行的行业壁垒。但这并非一步到位，而是个循序渐进的过程，根据FengXiaobing等(2011)的测算，2005～2009年的5年时间里，所有取消外资银行壁垒的努力整合在一起，才相当于进口金融服务的关税税率下降了1．9%，引起国内银行业技术效率提高1．8%。由于本文是首次使用CGE模型对该问题的经济影响进行分析的研究，本文对该过程进行了简化处理，认为1．9%和1．8%的冲击在2005年当年就已经完成。

1．基准情景设置本文基准情景设置参考Yinhua．M(2006)的工作，表2显示了2003～2009年的基准情景中宏观经济变量的设置结果，均按2010年统计年鉴的最新数据进行设置。

2．政策情景设置政策情景设置侧重于剖析取消外资银行壁垒后对经济的影响路径以及影响大小。考虑到外资银行壁垒的取消有两个直接效应，本文设计了两个政策情景。情景一主要考察取消外资银行壁垒带来的国内银行业技术改进的影响，根据前面测算，假设2005年国内银行业的效率提高1．8%;情景二是在情景一的基础上加上外资银行服务关税价格下降的影响，假设2005年进口金融服务关税税率下降1．9%。理由主要是:国内银行业中外资银行的比重很小，根据2007年统计年鉴，外资银行的服务仅占国内银行服务总量的0．3%，因此我们认为，国内银行业技术改进的影响会是这两个效益中最主要的。具体来说，本文设计的两个政策情景如下:

六、消除外资银行壁垒促进国内银行技术效率提高的经济影响及分析

1．宏观经济影响的分析框架

在介绍具体模型结果之前，我们参考P．Dixon，M．Rimmer(2002)的工作以及张亚雄、李继峰(2010)的工作，构建了一个宏观经济影响的分析框架，定性分析国内银行业技术水平提高所产生的宏观经济影响。该框架源于SIC-GE模型，但经过了高度抽象和简化，便于梳理出一条逻辑思路来分析政策冲击的影响。为构建该分析框架，本文假设将国内生产的各种产品和服务抽象成一种综合产品，该产品既用于国内，也可以出口;将各种进口品和服务也抽象成一种综合进口品，既用于中间投入，也用于居民消费和投资，但是不用于出口。在该假设下，银行业的技术进步可以看成是经济社会整体的技术进步。公式(7)为生产法GDP计算方程，满足规模报酬不变假设。实际GDP的生产既来自资本K和劳动力L的投入，也受到技术进步A的影响，在其他投入不变的情况下，技术进步能够令产出增加。公式(8)和(9)定义了生产过程中初始投入的实际回报率。其中，RW是实际工资率，由名义工资率W除上消费者平均价格Pc得到;ROR是资本的实际回报率，由名义资本利润率Q除上资本品平均价格Pi得到;Pg是GDP产出价格。Fl(K，L)和Fk(K，L)分别是产出对生产要素L和K的偏微分，经济学意义为边际产出。方程(10)表明国内消费，包括私人消费和政府消费，与产出水平正相关，APC为平均消费倾向，作为简化处理，这里使用GDP替代GNP。方程(11)为计算当年投资的方程，每年的投资水平决定于当年的实际回报率ROR。方程(12)为GDP的支出法平衡方程。方程(13)为出口需求方程，出口需求决定于我国出口品在国际市场上的购买者价格，随价格下降而增加。在一般均衡的假设下，出口品的购买者价格与国产品的生产价格有正相关关系。

利用公式(7)～(13)建立起来的框架，分析国内银行业技术改进的经济影响路径如下:首先，根据我们的假设，技术进步意味着公式(7)～(9)中的A都会减小。(8)式是实际工资的表达式，假设短期内政策冲击对实际工资影响很小，可以忽略;考虑到居民消费品价格与国产品平均价格受到的影响趋势相同，二者比值Pg/Pc的变化会相对较小。因此，根据(8)式，A的下降意味着短期内Fl(K，L)会下降。短期内一般假设资本存量不受影响，因此Fl(K，L)的相对下降实际上意味着就业需求的相对增加。根据(12)式，在就业增加、A减少的双重作用下，短期内GDP产出相对增加。

同时，在(9)式中，就业的增加意味着Fk(K，L)的增加，在与A相对下降的双重作用下，令实际资本回报率(rateofreturn)提高。一般而言，投资者会根据对未来的投资回报率预期来决定当前的投资规模。SIC-GE模型采用静态预期假设，即假设投资者对未来的投资回报率预期决定于当前的实际资本回报率，如(11)式所示。因此，随着实际回报率的提高，投资需求I也会出现相应的正增长。在支出法恒等式(12)中，已经知道GDP和投资需求一定会是正增加;同时，又根据(10)式可知，消费也会随着GDP的增加而增加;只剩下出口和进口的影响。对于进口，根据本文假设，进口品只用于国内生产、消费和投资等最终使用。由于国内生产和最终使用都在扩张，可进而判断出进口需求会随之扩大。对于出口的影响，需要从价格入手分析。如图1所示:生产技术的进步意味着供应曲线从S平移到S''''，其与需求曲线交叉的均衡点从A移动到B。在产出从X扩张到X''''的同时，产出的平均价格水平会从P下降到P''''。在SIC-GE模型中，国内平均价格水平的下降会传导到最终用户，因此出口价格也会随之下降，根据公式(13)可知，出口受到正面刺激。但是，这样的定性分析还不能判断出净出口的变化，需要通过模型测算得出。

2．模型测算的宏观效应

利用SIC-GE模型对政策情景一进行定量测算，模型结果基本符合定性判断，如图2所示。外资银行壁垒取消后，国内银行的生产效率提高了1．8%，短期内能够带来就业相对基准情景增加0．22%，并使得GDP增长0．2%，同时，居民消费、投资和出口分别增长0．25%，0．06%和0．22%。进口也随着国内需求的扩张而增长0．09%。与此同时，国内价格水平都相对基准情景小幅下挫，其中，GDP平减指数、居民消费价格、投资品价格和出口品价格分别相对下降0．13%、0．21%、0．08%和0．05%。进一步对比支出法各项的变化，居民消费的增长最多，其原因主要在于消费结构和投资、出口的产品结构差异。例如，根据2007年投入产出表，银行业的总产出中有77%用于中间投入之外，有20%以上是用于居民和政府消费，用于出口很少，也基本不用于固定资本形成。因此，国内银行业技术改进带来的金融服务价格大幅降低会更有利于降低居民消费品价格，同时也更有利于刺激居民消费。

3．分行业的影响差异:受损者与受益者分析

(1)国内银行业自身受到的影响:银行业产出的变化解析

短期内，国内银行业服务效率的提高对行业自身的影响也包括两方面:一方面令银行业产出增加，另一方面服务价格下降。进一步分析服务价格下降，即单位产出的投入减少，意味着产出增长较快，或者是投入量的相对下降。如果国内对金融服务的需求弹性很大，随着服务价格下降，金融服务需求能够迅猛增长，那么产出的增长会是主要的;反之，如果国内对金融服务的需求相对刚性，对价格变化不敏感，那么很可能意味着投入量的下降。模型的测算结果表明，国内银行业产出增长约为1%，但同时金融服务价格相对下降5%，这说明国内对金融服务的需求有一定刚性。对模型测算的国内银行业产出增长约为1%的结果解释如下:2005年，银行服务基本都用于中间投入和居民消费，其中有80%用于中间投入，20%用于居民消费。居民消费对银行服务价格相对敏感，由于价格下降了5%左右，居民金融服务相应增长了4．5%，拉动银行业产出增长0．9%(4．5%×20%=0．9%);而剩下的约0．1%的增长则来自作为其他行业生产过程投入的金融服务需求增加。用于中间使用的金融服务的增长主要决定于两个方面:一是总体上各行业产出的平均增幅;二是银行业技术进步使得自我投入的金融服务数量的下降。GDP的0．2%的增幅，可以看作是各行业产出的平均增幅，在中间投入不可替代的假设下(Leontief函数假设)，用于中间投入的金融服务量也将增长0．2%。另一方面，银行业技术改进(－1．8%)令产出增长(1%)的同时，也使得所有中间投入和初始要素投入将减少(0．8%)，即银行业自用的金融服务数量将下降0．8%。考虑到所有用于中间投入的金融服务中有8%是银行业自用，因此用于中间投入的金融服务将减少0．064%(0．8%×8%=0．064%)。综合两方面的作用，用于中间投入的金融服务将增长约0．136%(0．2%－0．064%=0．136%)，折算成对总的金融服务需求的贡献为0．11%(0．136%×80%=0．11%)，表明宏观结果与微观结果之间具有良好一致性。

(2)与银行业关联较大的行业受到的影响

根据2005年的投入产出关系，我国的金融服务主要投入到贸易(16．4%)、房地产(10．4%)、金融业自身(8．3%)、发电部门(4．2%)、公共管理(3．9%)、水利(2．6%)、公路运输(2．4%)、水泥产业(2．3%)、建筑业(2．2%)、电子计算机制造业(2．2%)，其他行业(127个行业)占比为45．1%。由于金融服务价格的下降，这些行业生产受到不同程度的刺激，如图3所示:4．政策情景二的宏观经济结果及与政策情景一结果的比在政策情景一中，只考虑了国内银行业技术改进的经济影响，在政策情景二中，则进一步取消了国外银行的关税壁垒。首先，这两个政策情景短期宏观变量的结果相差不大。如图4所示，情景一和情景二中，无论是主要宏观经济变量相对基准情景的变化值，还是宏观名义价格变量的变化，都基本一致。主要原因在于国外银行服务在国内市场上的比重很小，根据2007年投入产出表，国外金融服务占国内金融服务总产出的比重仅为0．3%，因此，即使其关税壁垒下降，服务价格降低，对整个金融业和整个经济的影响都是不大的。此外，国外金融业关税壁垒的下降，从理论上会利好国内宏观经济，这与国内银行业技术改进带来的宏观经济影响的方向和影响路径基本一致，本文不再赘述。其次，对比情景一和情景二中，使用金融服务的十大行业的产出结果，如图5所示，主要行业产出受到的影响基本一致。其中，差异最大的是国内银行业的产出，其在情景二中的结果比在情景一中略小0．004个百分点。

篇10

压力测试是银行日常管理中各类风险评级体系的重要补充。在金融风险管理中,VAR能较为准确地测量金融市场处于正常波动情形下资产组合的市场风险,但不能处理极端价格变动情形,而压力测试的优势在于它能较好地分析极端不利市场情形对资产组合的影响效果。压力测试通过选择风险因子,设计压力情景,构建一些数量分析模型确定假设条件和测试程序,测试风险资产组合价值在最坏情境下可能遭受的最大损失及对金融机构盈亏及资本状况的影响,为金融机构的风险管理部门或监管当局的决策提供参考。压力测试现已成为金融机构主动风险管理的必要手段;尤其是美国金融危机爆发后,各国监管当局更加认识到压力测试的积极作用。本文较为全面地介绍了国内外压力测试的发展及其理论研究,并对其研究现状分别进行了相应的综合与述评。

一、国外商业银行压力测试研究现状

1　国外压力测试理论演进的总体脉络框架

20世纪90年代以来,由于压力测试以其估计非正常市场条件下经济损失的优势被国际银行及金融机构广泛应用,成为风险管理的重要方法之一。1995年国际证券监管机构组织(IOSCO)对“压力测试”作出了明确定义,即压力测试是“假设市场在最不利的情形(如利率突然急升或股市突然重挫)时,分析其对资产组合的影响效果”。1996年,巴塞尔银行监管委员会的《资本协议关于市场风险的补充规定》中强调了压力测试的重要性。到20世纪90年代末,宏观压力测试引起了国际金融组织和各国政策当局的研究兴趣,并在实践中得到迅速推广。宏观压力测试是利用微观数据,将微观测试结果加总,重点考虑传染效应和银行间相互依赖关系。IMF和WoddBank1999年发起的金融部门评估项目(FSAP),首次将宏观压力测试方法作为衡量金融系统稳定性分析工具的重要组成部分。后来,IMF的Cihak(2003,2004,2006)、Swinbume(2007)等分析了微观压力测试与宏观压力测试的区别,并总结了IMF宏观压力测试系统演进历程。国际清算银行(BIs)于2000年又将压力测试定义为金融机构用于评估其面对“异常但可能”的冲击时的脆弱性的技术手段。于是从2000年开始,国际清算银行全球金融体系委员会便每年从全世界选择约70家大银行,对它们进行压力测试的情况进行调查并调查报告。随后,新巴塞尔协议(2004)明确指出银行必须建立良好的压力测试程序并定期进行压力测试,以反映各种经济环境改变的情景对信贷资产组合的不利影响,实施内部评级法的银行必须单独进行信用风险压力测试。自此压力测试体系形成,弥补了VAR的内在缺陷,成为世界各国金融机构重要的风险评估手段之一,各国金融监管机构都出版了相应的银行监管政策指南,要求所属银行进行压力测试。如英国央行的Drehmann(2004,2006)、Haldane(2007)剖析了英国宏观压力测试系统的构建方法和评测结果;美国FDIC的Krimminger(2007)、欧洲央行的Lind(2007)、挪威央行的Moe(2007)、澳大利亚储备银行的Ryan(2007)、西班牙央行的SauHna(2007)分别总结了各国压力测试系统的构建经验。

2　国外压力测试方法的探讨

在压力测试方法研究上,各国银行家进行了很多种尝试,目前比较统一和公认的方法是依据风险类别选取的不同,将压力测试分为单一因子法、多因子法和极值法,国际上普遍采用的是前两种方法。

单因子法又称敏感性分析法,是假设其他风险因子不变条件下,其中某个风险因子变动给金融机构带来的影响。新加坡货币监管局采用标准法构造了单因子压力测试,在2003年的研究报告中指出实践中常用的交易账户标准冲击有:(1)利率期限结构曲线上下平移100个基点;(2)利率期限结构曲线的斜率变化(增加或减少)25个基点;(3)上述二种变化同时发生(4种情形);(4)股价指数水平变化20%;(5)股指的波动率变化20%;(6)对美元的汇率水平变动6%;(7)互换的利差变动20个基点。但是研究发现,风险在实际发生的极端事件中,会使采用这种标准法设定的风险因子的变化超过上述规定,所以采用主观法设定风险因子和冲击大小也是国际银行业内接受的惯例。

多因子法又称情景分析法,是指测算多个风险因子同时变动带来的冲击。2004年以后,压力测试中的情景分析法已逐渐成为金融机构在衡量宏观经济冲击时的重要风险管理工具。情景分析中根据情景设定的不同分为历史情景法和假想情景法。Shaw(1997)提出了一种设定压力情景的方法:即找出过去若干年发生的最大损失,调查其原因,据此设定情景。使用历史情景法的关键在于计算风险因子变动程度时,所选择时期的起始和终止时点如何确定,但是往往终止时间是不明确的,这时就有必要构造假想情景以弥补历史情景的不足。Kupiee(1999)提出构造假想情景,并在构造假想情景时一定要考虑风险因子的相关性。他提出的方法是:首先根据历史数据测算出风险因子之间的相关性,然后在假定某些重要的风险因子发生变动时,根据相关性矩阵调整其他风险因子。Kim(2000)则认为在危机发生时,因子之间的日常关联性会遭到破坏,因此他建议采用危机时期的数据来计算“压力相关性”(stressedcorrelations),然后据此调整其他风险因子的变动。而蒙特卡洛模拟法与上述两种假想情景方法相反,上述方法都是先设定情景再计算压力损失,而随机模拟法先设定压力损失的门限,然后再研究在什么样的情景下会导致损失超过这个门限。一旦发现损失超过了门限,相应情景就被挑选出来作为研究对象,研究是怎样的风险因子变动造成极端损失,然后就可以采用相应的风险管理手段。随机模拟法还可以计算出损失的条件VaR。

极值法(extremevaluetheory)是基于统计意义上的“尾部”概率分布的行为而对在极值处度量风险损失的方法。单变量极值理论研究针对厚尾的建模,多变量极值理论关注不同金融工具回报率之间的联系,即风险集聚,可用于设定压力测试情景。对于极值法来说,如何通过风险因子推出潜在的回报率分布,同时关于极值事件与时间无关的假设也引起了质疑。虽然极值法存在一些缺点,但是凭借它对压力测试结果发生概率的估计还是受到了业界的重视。

3　压力测试在国外的实践

2001年IMF对已经完成的28个金融部门评估计划(FSAP)进行了调查,调查表明,成员国对包括利率风险、汇率风险、信用风险、流动性风险、资产价格风险、商品价格风险(发展中国家)、其他风险(如GDP下降)等进行了压力测试。　2003年德意志联邦银行对德国银行系统的稳定性进行了压力测试。采用单一因子法对分好的两组银行(国际活跃银行和其他银行)进行测试。风险因子确定为各信用级别的客户违约率提高30%和60%(相当于标准普尔评级下调1至2个级别)。用风险加权资产变动与银行资本的比率衡量冲击的影响,发现违约率30%的上升使得两组比率升高的均值分别为8.22%和7.22%,60%的上升导致15.31%和13.18%的结果。最坏的结果出现在其他银行组:当违约率上升60%后,组内最高比率上升了22%,但考虑到平均的资本充足率为11%,所以该比率的上升导致资本充足率下降到9%,仍然达到8%的最低要求。多因子压力测试的情景由德意志银行和IMF共同研究确定。考虑到伊拉克战争的预期,情景设定为1年内石油价格上涨45%,美国的军费开支增加1%,全球股市下跌10%,工业国的居民储蓄率上升0.5%,德意志在2003年初进行了多因子压力测试。根据德意志银行的宏观经济模型,以上冲击将导致德国2003年的实际GDP比基准情形下降0.6%。以下模型把GDP的冲击转化为风险因子的变动:λt=0.37λt-1+0.14λt-2-0.3Kλt-1-6.5GDPt+10.7rt+ελt。其中,λt表示当期的贷款损失准备与贷款余额之比,Kt-1。代表上一期的信贷增长,rt代表短期利率,AGDP。代表当期实际GDP与上期的差值。测试发现2003年的贷款损失准备率比基期增长了7%,达到3.5%的水平,这在历史上是少见的。

2007年美国次贷危机爆发以来,美国银行业监管当局9dP,到压力测试的积极作用,并以资本为导向,启动了新一轮的银行业压力测试实践,加强银行业的风险管理,维护了整个金融系统的稳定。2010年4月底,美国对19家资产规模在1000亿美元以上的大银行进行“压力测试”。按照基准情景和更坏情景分别对2010年和2010年的美国经济增长、失业率和房价跌幅进行了不同的设定。压力测试报告显示,在美国经济出现更坏情景时,美国19家最大金融机构2010年和2010年的累计损失为5992亿美元。其中4550亿美元损失来自所持有的贷款组合,即在更坏情况下19家金融机构总贷款累计损失率高达9.1%,超过了上世纪大萧条时期创下的贷款损失率的最高纪录。接受测试的银行中10家银行需要筹募746亿美元的股权资本。压力测试资本补充要求公式大致如下:压力测试资本补充要求=风险加权资产×6%-现有股权资本余额+可能遭受损失-各项收益和资本补充。此次压力测试对大型银行的损失额和资本状况进行评估和信息披露,为美国银行业带来急需的透明度;同时通过对银行实力强弱进行区别,避免健康银行被问题银行所拖累,尽快恢复健康银行的房贷能力,并通过向市场公布问题银行的增资理想图提高市场对问题银行的信心。虽然测试结果好于预期,部分消除了针对银行业不确定性的担忧,但仍未解决美国银行业面临的根本问题,即银行资产负债表上的巨额不良资产,清除银行体系不良资产的道路依然很漫长。

二、国内商业银行压力测试研究现状

1　国内压力测试的兴起

伴随着金融开放步伐的加快,近些年来国内学者也开始对压力测试进行了探索性的研究。国内关于压力测试研究最早可以追溯到2003年在银监会的组织下工、农、中、建及广东发展银行对所在行的信用风险、利率风险、汇率风险和流动性风险四个方面进行了第一次压力测试。测试总体表明各家行面临着程度不同的信用风险、利率风险,这两种风险对各行的盈利能力和资本充足率将形成较大冲击,但测试的技术和方法细节并未公开。2006年,中国银监会发出紧急文件《中国银监会关于开展商业银行房地产贷款业务风险自查工作的通知》,要求各家银行对其房地产贷款展开风险自查。各银行要对2006年9月至2007年6月房地产贷款情况和月度趋势变化进行压力测试。测试分为两个部分:房地产贷款综合压力测试和个人住房贷款专项压力测试。为做好房地产风险的预警和控制工作,保证金融系统的稳健发展,2007年7月,银监会下发《商业银行压力测试指引》通知(以下简称通知)为我国商业银行实施压力测试给出了政策指导。通知要求商业银行对部分城市进行住房按揭贷款压力测试和场景分析,由此,中国银行业风险测试系统开启了制度化建设阶段。2010年8月中旬,银监会向广东、江苏、浙江、上海、北京、深圳和宁波等七省市银监局发出《关于开展重点地区房地产贷款压力测试的通知》,随后开展了上述7个银监局辖内的银行业金融机构的房地产贷款压力测试。

2　国内压力测试的理论与实践

国内一些学者基于国外已有的理论进行了细致的研究,对压力测试的步骤和方法进行了概括性的总结。周子元(2010)详细地阐述了压力测试的步骤及其方法。他明确地提出其步骤,主要包括:第一,确保数据的可靠性;第二,资产组合与环境分析;第三,确定银行面临的风险暴露,找到风险因子;第四,以可能发生的不利冲击为基础,构造相应的测试情景;第五,设定冲击发生时风险因子变化的大小;第六,运行压力测试模型;第七,报告结果并进行分析。同时系统地总结了商业银行信用风险压力测试的主要技术方法,分为单一因子法、历史情景法、非系统假象情景以及系统假象情景等方法。他对各种方法的优缺点和适用性进行了归纳,并介绍了国外银行压力测试的实践情况,为国内银行开展信用风险压力测试提供参考。

郭春松则早在2005年就指出在众多压力测试步骤中设计压力测试假设指标是商业银行进行压力测试的一个重要环节。其根据历史事件法和市场预期法,分别设计了宏观经济指标、信贷资产质量、利率风险、流动性风险和盈利能力等假设指标。他强调,商业银行在实际应用中,应根据其本身的实际环境设定受压情况。

巴曙松、朱元倩(2010)分别从压力测试的定义、国际实践规范、执行流程等角度对已有的文献和监管部门的调查研究报告进行了总结,并在此基础上归纳分析了压力测试的优缺点,讨论了压力测试中实际操作细节及对于数据缺乏的发展中国家如何有效地实施压力测试。最后对宏观压力测试的发展趋势进行了介绍和诠释,提出了在压力测试中值得进一步研究的后续问题,为我国实施压力测试提供可行性建议。

同时,国内学者对压力测试进行了大量的实践,将压力测试应用在银行信用风险、宏观经济周期风险、房贷风险等风险管理中。信用风险是银行面临的众多风险中较为传统和普遍的风险,银行对信用风险的管理采取了较多方法来规避,传统的信用风险管理方法主要有专家制度、贷款内部评级分级模型以及z评分模型等。但是,现代金融业的发展,使得这些方法显得有些过时。国内学者孙连友(2007)在压力测试概念的基础上,指出信用风险压力测试是商业银行信用风险管理的一个重要组成部分,并详细介绍了商业银行信用风险压力测试的全过程——搭积木的方法。他认为一个完整的商业银行信用风险压力测试过程包括确保数据可靠、调查资产组合与环境、建立压力测试、确定冲击大小、执行压力测试和报告、压力测试结果等几个步骤。最后,他强调了压力测试结果的解释与应用问题,这对我国商业银行信用风险压力测试的实施提供了有用的建议。任宇航等(2007)分析了银行信用风险压力测试的重要性和一般过程,信用风险压力测试就是度量不利情景下信用风险因子变动对银行资本带来的影响,并判断银行资本能否覆盖相应损失。他选取了宏观经济衰退情景分析,但是由于我国银行业数据缺乏的现状,他提出了基于LOGIT回归的测试方法,并通过收集我国GDP、贷款利率和货币发行量等6个指标作为对宏观经济的描述和相应时间段的银行违约情况数据,利用该方法进行了应用研究。结果表明该方法可以为我国银行业信用风险管理提供有益的参考,结论部分他指出了该方法存在的不足。

宏观压力测试在各国银行业的宏观经济审慎分析中越来越受重视,其主要目的是识别金融机构体系内承受系统性风险时所暴露的结构性弱点和整体风险水平。徐光林(2010)则对我国银行进行了宏观压力测试。他通过样本数据建立了线性压力测试模型,重点测试了GDP增长速度和CPI同时发生不同程度恶化时,2010年和2010年我国银行业金融机构资产规模增长速度的受影响程度。同时,参考历史场景基础上虚构各种压力测试情景,分析了各种测试情景发生的可能性。结果表明在各种测试情景下,资产规模继续保持正增长的可能性很大。

在压力测试过程中,压力情景的设定是其中非常重要的一个环节,在情景设定的过程中考虑宏观经济周期性特征有助于防止情景的设置过度的主观。从银行过往的经营状况看,在经济上行的周期中,信贷资金的违约率和抵押资产的风险被经济的扩张所掩盖,在进入经济调整周期后,许多问题会浮现出来,因此在情景设定的过程中考虑经济的周期性对银行的风险管理工作有很强的指导意义。郜利明(2010)在压力测试的过程中引入了经济周期因素。他提出了在假设性情景的设定过程中必须要考虑经济的周期性,因为银行业的经营业绩和效益波动与宏观经济周期波动有较大关联。同时,他提出各个行业本身的周期性的强弱程度并不相同,针对不同的行业应设定不同的数值,使其更符合客观规律。

近些年,由于优惠的利率、宽松的信贷政策使得我国房地产业快速发展,成为我国支柱产业,同时也催生了房地产业的泡沫,使为其提供主要资金的银行承担大量风险。2010年美国次贷危机使我国深受影响,因房价下跌导致的银行坏账增加引起了国内业界的担忧与重视,如何提高风险管理能力,识别、预防并控制房地产信贷风险已成为我国商业银行面临的重大课题。在宏观经济面临较大不确定性的背景下,房地产信贷业务风险压力测试成为商业银行主动风险管理的必要手段,也是目前国内监管机构、商业银行及学者们进行压力测试的重点。刘萍、田春英(2010)最早对房地产信贷风险进行压力测试研究,通过对我国房地产信贷市场风险因素进行分析,并比较了各种风险管理方法,提出将压力测试引入房贷风险管理的必要性和可行性。在此基础上,对个人房地产贷款压力测试体系整体框架及技术需求进行了初步的探讨。在房地产业务中,银行风险暴露取决于房地产开发企业和贷款买房者是否能够按时偿还本息。随后王宏新、王吴(2010)应用压力测试方法针对房地产价格变动对我国商业银行的影响进行了实证分析,选取了房地产开发商和个人住房按揭贷款两类指标进行压力测试。通过压力测试分析发现,一旦房价出现全面下跌这种小概率事件,商业银行不良贷款率将可能成倍增加,这会对商业银行造成较大冲击,甚至影响到整个国民经济健康发展。为应对商业银行房地产信贷风险,他提出了政策建议:商业银行应通过积极支持保障性住房建设、加大贷款项目评估力度、实施区域差别、加强对房地产市场跟踪监测、建立健全房贷风险准备金制度和增强房地产反周期协同能力等手段来应对金融风险。冯佳、朱华彬(2010)结合我国A股市场14家上市银行的具体情况,利用压力测试测算房价下跌10%、20%和30%时房地产贷款违约对银行业净利润的影响程度,根据测试的结果得出我国房地产贷款的资产是比较优质的,此类资产对商业银行净利润的影响在很大程度上与市场景气程度相关;同时,对压力测试在银行业信用风险管理上的实施提出了一些建议。宇文境泽、李诚(2010)利用LOGIT线性回归模型,将房地产业个人贷款违约风险与GDP增长率、CPI等宏观经济因子之间建立回归方程。通过对测试结果进行分析得出,在既定的压力测试情景下,商业银行个人房地产贷款的违约风险还是比较大的,特别是在GDP增长率大幅下降的情况下;并且随着CPI的增加,违约率也在迅速提高。由此可见,宏观经济变量在银行个人房地产贷款违约风险中起着决定性的作用。

三、国内外商业银行压力测试研究的评述

通过以上综述和分析可以得出,压力测试实质上就是一种以定量分析为主的风险分析方法,通过测算银行在假定的小概率事件等极端不利情况下可能发生的损失,分析这些损失对银行盈利能力、资本金和流动性等方面所产生的负面影响,进而对风险抵御能力做出评估和判断,并针对测试结论采取必要的应对措施。根据巴塞尔协议的要求,在实务应用上,仅仅使用日常风险度量工具(VAR)来衡量市场风险是不够的,因此引入压力测试,其目的就是弥补风险管理工具VAR的不足,是衡量风险的必要补充,使得风险管理更加完整。

1　国外压力测试研究的简要评述