压力测试,性能测试,负载测试

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1、网站压力测试压力测试通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大的服务级别的测试。通俗地讲，压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受。　　极限压力测试举例：　　1）接收大数据量的数据文件时间；　　2）大数据恢复时间；　　3）大数据导入导出时间；　　4）大批量录入数据时间；　　5）大数据量的计算时间；　　6）多客户机同时进行某一个提交操作；　　7）采用测试工具软件；　　8）编写测试脚本程序；　　9）大数据量的查询统计时间。　　实例：　　在一个系统内，仅有一个用户登录使用相同

2、的操作，对不同的数据量进行测试。记录下数据量和对应的资源占用率，响应时间。压力测试案例案例：HKMA于2006年对香港零售银行业面临宏观经济冲击时的信用风险暴露进行压力测试。分析结果表明，银行贷款违约率与关键宏观经济因素（包括香港GDP、利率、房价以及内地GDP）之间有明显的相关性。测试结果：以VAR计，在90%的置信水平上，银行能继续盈利，说明信用风险较小。在极端情况下，以VAR计，在99%的置信水平上，有些银行会面临损失，不过这种极端情况发生的概率非常低。　　步骤一：定义模型步骤二：估计模型步骤三：模型估计结果

3、分析步骤四：设计冲击场景步骤五：构造频率分布步骤六：计算均值和VaR步骤七：测算银行盈利能力所受影响　　只是把它算的过程归了一下类，分了这几个步骤。这是在06年对香港的零售银行业，它也假设一家银行面对宏观经济冲击时的信用风险暴露进行的压力测试。分析结果表明银行贷款违约率与关键宏观经济因素有相关性，宏观经济因素主要是香港的GDP和利率、房价以及内地的GDP。测试的结果是以VaR计，在90%的置信水平上，银行能继续盈利，说明信用风险较小。在极端情况下，以VaR计，在99%的置信水平上，有些银行会面临损失，不过这种极端情

4、况发生的概率非常低。这只是一个预警。　　把它的过程归纳成七个步骤，包括后面计算盈利能力的方面。首先是定义一下这个模型，在模型有自变量和应变量，它定义了4个应变量。应变量是它需要考察信用违约率，它违约率的定义是这样的，逾期3个月以上的贷款和贷款总额，不知道现在的银行是不是用违约率这么一个数据。这个数据算出来也挺难的，平时公布的数据，还是不良贷款率公布得比较多，关于违约率的定义没有比较准确的，有的是定义上一期能够正常还款下一期不能正常还款的，所以现在看到违约率的定义也有几种。不良贷款毕竟前几年商业银行剥离的政策原因太大

5、了，可能这个时间序列有一定的不可抵因素，就是歧义点太多。　　看一下这个估计模型，这是94年4月到06年1月的零售银行的数据。前面是自变量，这是用历史数据估算出来的结果，包括了参数变量也体现出来了。最下面是观测值，还有测试的个数。　　可以看得出来，它的符号还是一致的，因为前面是违约率用Log这个函数给它导了一下，所以经济环境越好的话，资产的质量会越高，这样的话，VaR的数值应该越低。可以看得出来，这跟经济增长和房地产的价格，跟利率是呈正相关的。　　同时，这上面提了一下，其实自变量里面有很多的二级滞后项，这是剔除了一级

6、滞后项以后得出的，原本很多其他的相关变量没有列进来了，所以这是最后模拟出来的结果。模拟出来这个方程以后，下一步是要设定的冲击场景。先要设计模型、估计模型，最后要把新的数据带到我们模型里面去。就是把先的自变量带到模型里面，让它变成新的应变量。那么，新的自变量怎么办呢？比如说我们的经济冲击发生以后，我们的影响是怎么样的。实际上，它和经济危机是差不多的，碰到了4个冲击点。一个是我刚才提到的4个自变量，它对于每个变量都有一个冲击，第一个是香港实际GDP的变化，还有一个是大陆实际GDP的变化，还有利率和房地产。它不是只对当期

7、的自变量发生了变化，它实际上是延长了时间，把这个影响时间变成了2年。所以，在金融危机以后，这个应变量应该发生多大的变化。在97年的四季度利率是306个基点，后面两个季度下降了，第四个季度又上升了314个基点。可以看得出来，一开始是300多个基点，后面两个季度没有变化，第四个季度上升上来了，这跟当时的亚洲金融危机的冲击差不多。　　然后，紧接着下来是要模拟了，因为把这个数据输入到模型里面去以后，可以模拟出来的数据以后，可以把新的概率分布算出来了。当然，这还有一个假设，就是在四季度以后不再有冲击了，对每一个基期场景和压力

8、场景对未来违约率路径进行1万次的模拟。有了新的频率分布以后，可以构造我们信用损失百分比的频率分布。刚才模拟的是违约率的频率分布，我们的损失百分比的数据应该是违约率乘上违约损失率。现在要定义一下违约损失率这个数据，这个数据现在比较有争议，到底怎么定？如果没有合适的统计量，对于市场的有关信息来赋值，通常定为50%。按照BASELII要求LGD取45%，但这个数字