银行业压力测试报告精选(九篇)

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第1篇：银行业压力测试报告范文

[关键词]压力测试;商业银行;风险管理

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

国外银行在压力测试方面已经形成了比较系统科学的方法体系。目前国际上普遍采用的方法为情景分析法,根据巴塞尔国际金融体系委员会(BCGFS)001年的一项调查,国际活跃银行进行的215个压力测试中,有138个是采用情景分析法进行压力测试。与此同时,国外银行进行了大量压力测试实践。根据国际清算银行全球金融体系委员会(BCGFS6)2004年度的调查显示,全球16个国家的64个银行及金融机构报告了大约960个压力测试,列出了多于5000个风险因子,压力测试在银行风险管理中的实践十分广泛。通过国际银行大量的实践发现,银行压力测试结论最关注的是银行的资本,因为资本是作为银行吸收非预期经营风险的最终手段,是一国监管当局风险监管、资本监管的核心。此外,在压力测试的实践过程中,数据的可靠性是确保压力测试结果的关键,这点上,国外先进银行可以做到将交易账户和信贷账户变动的信息实时传递到风险管理系统。总之,国外成熟的压力测试理论及其实践是值得我们借鉴的,为我国商业银行实施压力测试带来的间接或是直接性启发是无可估量的。