Wilson压力测试

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1、1压力测试基本方法根据《中国银监会办公厅关于开展商业银行房地产贷款压力测试工作的通知》的要求，我行对三种压力情景下的全行个人房地产信贷资产进行了自下而上的压力测试。基于Wilson(1997)、Boss(2002)、Virolainen(2004)以及Wong,Choi,Fong(2006)等人的研究，我们建立了一个压力测试模型，用来检验我行个人住房贷款及个人商用房贷款承受宏观经济恶化所带来的冲击的能力。模型总体上由两部分构成：(1)反映银行房地产资产质量和宏观经济变量之间关系的公式系统；(2)计算承压指标分布的蒙特卡罗模拟方法。1.1承压对象和承压指标本次测试的承压对

2、象是全行的个人住房贷款及个人商用房贷款，选取的承压指标是全行个人住房贷款pd（期末时逾期90天房地产贷款额/期初当月住房贷款未逾期部分余额）。我们选择全行住房贷款的pd而不是全行住房贷款的不良率作为承压指标是基于以下情况：1），由于历史核销（2008年至2009年期间我行进行了五次较大规模的核销）的影响，全行住房贷款的不良率的历史时间序列存在明显跳点，基于此原因将存在人为调低不良率的情况，这将在数据层面对结果产生一定的误差影响。2），对于贷款不良率数据，出于某些特定原因（如长期未办妥抵押登记）存在阶段性地对某些批次的贷款进行人工调整级别的情况，这也对数据的连续性造成影响

3、。此外我们以全行住房贷款pd统一作为住房和商用房两种房产贷款信用风险的承压指标而没有取住房贷款pd和商用房贷款pd分别作为两种房产的承压指标是由于：我行个人商用房贷款资产额规模较小，只占全部房地产贷款资产总额的4.6%，同时单笔商用房贷款资产额较大，造成单笔或者几笔的违约使得pd数值变动很大，这使得商用房贷款pd数据并不具备代表性和连续性，不适合用来建模。因此我们选取住房贷款的pd作为商用房贷款信用风险的承压指标。1.2压力指标本次测试的压力指标选用了三个指定指标：房价增长率（PRICE）、利率差（DELTARATE）和住房销售面积增长率（AREA）。1.3压力情景依照

4、要求，压力情景根据不同地区具体分为以下情况，如下表所示：表1整体信用风险情景压力测试压力情景指定指标（单位：%）地区压力情景房价增长率利率差面积增长率PRICEDELTARATEAREA轻度冲击-300.27-10高风险城市中度冲击-400.54-20重度冲击-501.08-30轻度冲击-100.27-10其他地区中度冲击-200.54-20重度冲击-301.08-302数据基础2.1数据项及来源2.1.1内部数据本次压力测试的承压变量全行住房贷款pd采用2007年12月到2010年12月的月度数据，以12个月为周期，以“期末时逾期90天住房贷款余额/期初当月未逾期住房

5、贷款余额”为一个样本点，共37个样本点。全行住房贷款pd序列如图：全行个人住房贷款pd0.30%0.25%0.20%0.15%0.10%0.05%0.00%全行个人住房贷款pd图1全行住房贷款pd序列2.1.2外部数据本次测试采用的外部数据包括：房价增长率PRICE、利率差DELTARATE和住房销售面积增长率AREA。其中，房价指数数据采用了我行内部使用的《各地区典型楼盘价格指数》，该指数由各分行采集后上报总行。基准利率直接采用了中国人民银行网站所公布数据。住房销售面积的数据来源于国家统计局网站公布的《全国商品住宅销售面积月度统计》数据。三个宏观经济变量的序列如下图：

6、宏观经济指标1.50%50.00%1.00%40.00%0.50%30.00%0.00%20.00%-0.50%10.00%-1.00%0.00%-1.50%-10.00%-2.00%-20.00%-2.50%房价同比增长率住房销售面积同比增长率利率差图2宏观经济变量序列详细的外部数据表见附录二。2.2数据定义本节介绍后面模型中用到的变量所表示的含义。price：房价同比增长率序列。deltarate：利率差序列。area：住房销售面积增长率序列。pd：全行住房贷款pd序列。y：将pd进行logit变换后的序列。2.3承压数据根据本次压力测试的要求，承受压力的数据为20

7、10年底全行的住房、商用房贷款，预测其在一年后即2011年底的资产质量情况。2010年底即受压前全行个人房地产贷款资产质量如下表：表2受压前房地产资产质量压力测试前（2010年底）贷款品种贷款余额不良贷款余额不良贷款率个人住房贷款648.53261.06470.16%个人商用房贷款31.49030.11560.37%注：表中单位为亿元。3测算模型3.1假设条件(1)假定压力测试前后，银行的房地产贷款总额保持不变。(2)压力冲击于2010年底发生。3.2模型框架3.2.1基于Wilson模型的方程系统令pd表示t时刻银行的住房按揭pd，由于