国内某银行压力测试案例.pdf

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1、主要内容•压力测试框架•压力测试流程及方法•经验交流与展望1压力测试的定义压力测试的定义压力测试是指利用一系列方法来评估金融体系承受“罕见但是仍然可能”(extremebutplausible)的宏观经济冲击或者重大金融事件的过程压力测试的监管要求•新资本协议对压力测试的要求1.识别经济状况的可能事件(如经济或行业衰退、市场风险事件、极端的流动性状况)和未来变化对银行的贷款敞口和逾期损失的不利影响2.评估银行抵御这种变化的能力•中国银监会要求银行建立压力测试框架以更有效地提高资本管理水平，从而能够抵御经济周期所有阶段

2、的风险本文设定的框架限于零售产品的信用风险2压力测试的意义压力测试的运用和风险治理的一体化压力测试结果应作为一系列决策的依据，特别是（但不局限于）作为制定风险偏好和设定风险敞口限额的依据在制定和讨论长期经营规划时，压力测试结果也应作为评估战略决策的依据压力测试应纳入资本和流动性管理规划中银行应开展压力测试，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银监会《稳健的压力测试实践和监管原则》3压力测试的类型敏感性分析：单变量分析情景分析：多变量分析历史

3、情景：•依赖于过去经历的重大事件•较明确具体而较少使用判断•不一定切合银行当前的风险状况•未必能体现承担风险的前瞻性假设情景•尚未发生的重大的市场事件•更切合公司当前的风险情况•需投入大量人力及需做出大量判断•必须得到管理层及业务层面的支持压力测试的严重程度监管机构具体指引：轻度、中度、严重英国金融管理局“25年一次的衰退”的模拟情景4压力测试对象及目的•对象–招商银行住房按揭贷款90天逾期率根据现有的数据状况，无法直接评估压力事件对PD的冲击。但是我行房贷90天逾期率数据比较完备，故将其作为压力测试模型校准和

4、应用的基础。•目的–评估宏观经济极端条件对90天逾期率的影响5压力测试流程图香港地区数据-宏观经济变量•GDP增长率步骤1香港地区数据•房价指数增长率•房贷拖欠比率•进出口总值增长率单变量模型建模(逾期90天余额占比)•房贷利率国内宏观数据步骤2步骤4招行逾期率数据模型校正敏感性分析GDP增长率香港宏观数据步骤3国内宏观数据房价指数增长率情景设计招行逾期率数据进出口总值增长率步骤6步骤5房贷利率情景分析相关性分析6主要假设1.宏观因素对房贷逾期存在显著影响，并且这种影响机制具有一般性。根据香港地区数据建模，模型的形式可以

5、推广到国内。2.单变量模型残差包含了模型外宏观因素的影响。3.宏观因素的变化是渐变而不是突变。在情景设计阶段，要考虑增长率的平滑。7单变量模型建模•香港地区数据说明–观测期：1998年2季度至2007年4季度–观测频率：季度数据，共39期–指标»Y：房贷拖欠比率(逾期90天余额占比)»X1：GPD增长率»X2:房价指数增长率»X3:进出口总值增长率»X4:房贷利率•因变量Y与自变量X1——X4分别建模8数据样本季度拖欠比率（%）GDP增长率（%）房价指数增长率（%）贷款利率（%）进出口总值增长率（%）1998年2季度0.

6、29-4.60-34.5910.00-4.321998年3季度0.44-7.70-38.8310.00-12.871998年4季度0.77-8.40-38.249.60-15.801999年1季度1.05-5.70-26.598.78-11.841999年2季度1.15-3.60-17.498.37-8.661999年3季度1.12-1.50-3.728.344.431999年4季度1.152.50-4.768.5010.892000年1季度1.166.70-5.598.6421.732000年2季度1.203.00-1

7、2.049.2218.962000年3季度1.274.20-12.399.5018.862000年4季度1.312.40-11.659.5013.332001年1季度1.40-0.30-16.288.693.852001年2季度1.40-0.70-9.757.40-4.059单变量模型建模•传递函数模型(TransferFunctionModel)X传递函数Ynyxxx...n(B)xnt0t1t12t2tttsbB...B(B)B01s(B)r1B...B(B)

8、1r10单变量模型建模房价指数增长率房贷拖欠比率1998年7月2000年7月2002年7月2004年7月2006年7月房价影响的1期滞后11单变量模型建模•房价指数增长率模型一期滞后自回归残差1(YY)*B*(X1X1)att10tt1t10.76*B平稳化差分YY*(X1X1)tt10t