银行压力测试最终稿统计.ppt

银行压力测试研究报告 2020 3 22 此处添加公司信息 2 contents 银行压力测试背景及其简介 第一节 2020 3 22 此处添加公司信息 4 压力测试背景 商业银行的风险主要来源于利率 汇率 信用 流动性以及资产价格的变动 为应对风险的产生 商业银行可以运用多种方法评估自身在不利的经营环境下可能受到的影响 其中一种有效的方法是进行压力测试 压力测试 stresstest 泛指分析商业银行承担各类冲击能力的方法 实践表明 商业银行只在 正常 经营环境的基础上管理风险并不够 因为当商业银行受到极为严重的市场波动的影响时 可能会蒙受重大的损失 因此 商业银行应将压力测试引入其风险管理程序 并定期进行压力测试 尽管商业银行进行压力测试所用的方法或技术的复杂程度不同 但无论任何规模的商业银行都能从压力测试中获益 2020 3 22 此处添加公司信息 5 压力测试缘起 压力测试来源于金融机构 银行 高层或者业务经营部门经常关心的问题 如 如果今天是黑色星期一 对我行投资组合市值有什么影响 市场风险压力测试 如果房价下跌30 对我行房贷资产质量有什么影响 信用风险压力测试 如果我行发生了大规模挤兑 现有流动性能支撑多久 流动性风险压力测试 2020 3 22 此处添加公司信息 压力测试概述 中国银监会发布的 商业银行压力测试指引 中 将压力测试定义为 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 香港金管局的压力测试指引中提出 压力测试是一种风险测量技术 用于评估银行在压力环境下可能损失 以及这些损失对银行盈利能力和资本的影响 2020 3 22 此处添加公司信息 压力测试的作用 有利于银行监管当局评估商业银行的风险承受能力 同时 预测在不利的经营条件下金融系统性风险发生的可能性 有助于商业银行评估其在盈利和资本充足性方面抵御风险的能力 增进对其本身风险状况的了解 使商业银行高级管理层进一步衡量商业银行的风险承担是否与其承受风险的能力相符 有助于商业银行弥补对主要以历史数据及假设为基础的数据风险方法 例如估计亏损风险值模式 的运用 评估蒙受损失风险的大小 LOGO 银行压力测试定义以及国内外现状 第二节 2020 3 22 此处添加公司信息 压力测试定义 压力测试 stresstesting 是指将金融机构或资产组合置于某一特定的极端情境下 如经济增长骤减 失业率快速上升到极端水平 房地产价格暴跌等异常的市场变化 然后测试该金融机构或资产组合在这些关键市场变量突变的压力下的表现状况 看是否能经受得起这种市场的突变 是巴塞尔协议II中与风险价值模型VCR 99 X 对应的概念 即对于置信度99 以外突发事件的测试 压力测试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 银行压力测试通常包括银行的信用风险 市场风险 流动性风险和操作风险等方面内容 在压力测试中 商业银行应同时考虑不同风险之间的相互作用和共同影响 2020 3 22 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 压力测试在国内外的实践 压力测试已经被国际大型金融机构普遍认可和接受 其测试结果也已成为年度财务报告中不可或缺的内容之一 世界发达国家的监管当局均要求或鼓励所属银行遵循巴塞尔银行监管委员会的建议 进行压力测试的工作 2001年IMF对己经完成的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 2020 3 22 此处添加公司信息 国内银行开展压力测试比较晚 2003年末工 农 中 建 广东发展银行在银监会组织下 对所在行的信用风险 利率风险 人民币 外币 汇率风险 流动性风险等四个方面的风险进行了第一次压力测试 测试总体表明各家银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木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 2009年2月 美联储为了评估银行在面临更具挑战性的经济环境时的资金需求情况 进而判定哪些银行需要政府额外注资援助 针对美国19家规模最大的银行进行了压力测试 测试结果显示 有10家银行需要补充资本金 总额为1000亿美元 其中仅美国银行就需要补充近400亿美元资本金 2020 3 22 此处添加公司信息 2010年一季度 我国多家大型银行对房地产贷款进行了压力测试 内部报告显示 压力测试是在三种假设情景下对商业银行个人住房贷款 开发贷款 土地储备贷款以及房地产上下游贷款质量的迁徙情况进行检测 具体分为 轻度压力环境 利率上浮27个基点 房价下跌10 中度压力环境 利率上升54个基点 房价下跌20 重度压力环境 利率跳升108个基点 房价下跌三成 测试结果显示 在商业银行中 民生银行对房价下跌的承受力最大 容忍房价跌幅在四成左右 工商银行 建设银行对房价下跌的容忍度次之 约为35 交通银行 中国银行 华夏银行 兴业银行等能承受的房价跌幅约为三成 2020 3 22 此处添加公司信息 目前 我国大型金融机构在压力测试的运用方面仍处于起步阶段 各银行对于风险管理缺乏实践经验和紧迫感 因此压力测试技术水平不高 积极性不强 随着我国金融业的全面开放 金融全球化已经成为无法阻挡的趋势 在这前所未有的机遇和挑战面前 我国金融机构需要加紧学习和借鉴国际先进的风险管理技术并成功运用于中国特色的改革实践 实现中国金融业的飞跃发展和自身蜕变 2020 3 22 此处添加公司信息 LOGO 银行压力测试的方法及基本流程 第三节 此处添加公司信息 压力测试的具体分析方法 敏感度分析法 即单一因素分析 比如考虑的因素是利率的变动或汇率的变动 即考察在其他风险因子不变条件下 某个风险因子变动给金融机构带来的影响 其优点是易于操作 有利于考察金融机构对某个特定因子的敏感性 缺点是可能不符合现实 因为当极端事件发生时 通常多个风险因子都会同时发生变动 而构造单因子压力测试的方法又分为标准法和主观法两种 2020 3 22 此处添加公司信息 此处添加公司信息 据新加坡货币监管局 MAS 2003年的研究报告 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个基点标准法的优点是易于理解并且容易被业界人士接受 但在某些时候会丧失它们的相关性 据MAS的衍生品政策组的研究发现 在一些实际发生的极端事件中 风险因子的变化会超过上述设定 因此采用主观法设定风险因子和冲击大小也是业内接受的惯例 此处添加公司信息 情景分析法 即多因素分析 考虑多种因素同时发生的条件下银行的盈利情况 资产质量和资本充足情况等等 即测算多个风险因子同时变动带来的冲击 根据巴塞尔国际金融体系委员会 BCGFS 2001年的一项调查 国际活跃银行进行的215个压力测试中 有138个是多因子测试 只有77个是单因子测试 对情景的设定方法历史情景法假设情景法混合方法 2020 3 22 此处添加公司信息 银行压力测试基本流程 2020 3 22 此处添加公司信息 选择目标业务 资产组合 对于日常性的压力测试工作而言 其测试的目标资产 业务组合往往已经确定了 该组合承压对象和承压指标往往也已经明确了 而对于临时的或不定期的压力测试 压力测试任务往往不是足够清晰的 在挑选测试对象时应遵循以下原则 1 重要性原则 要选择那些对系统有重大影响的对象 一般来说 可能存在重大影响的包括份额占比较大 资产质量较差的业务 2 经济性原则 根据测试目的和条件的限制适当缩小测试范围 对没有本质影响的对象不予考虑 以节约开展压力测试所可能消耗的资源 大多数国家的监管环境都不允许商业银行直接进行股权投资或持有股权类金融资产 所以 在考虑市场风险的股票价格的压力测试时可以从以下两方面选择测试的对象 一方面 看是否存在股票价格的系统性风险 另一方面 看是否有子公司或关联公司为证券类公司或资产管理类公司 或者银行贷款客户是否从事股票投资 此处添加公司信息 信用风险压力因素 压力因素 X 的选取宏观周期性风险 宏观经济衰退 住房价格周期性下跌 原油价格波动 利率及汇率变动 如个人住房贷款和房地产开发贷款的信风险作为承压对象 住房价格就可以作为该次测试的压力因素 重大事件风险 雪灾引发的电煤价格暴涨 三鹿奶粉事件 等 如三鹿事件 奶制品生产相关行业贷款的信用风险作为承压对象 其行业 或客户 的销售情况就可以作为该次测试的压力因素 此处添加公司信息 信用风险压力指标 压力指标 X 的选取 此处添加公司信息 承压指标 Y 的选取 此处添加公司信息 压力情景的设计 第一种设计压力情景的方法是从最坏的情景出发 即压力因素的最差值 在给定可以接受的关于最坏情景的可能性的前提下 给出对系统影响最不利的情景 称之为 最差可能性方法 第二种设计压力情景的方法是从压力结果出发 有给定系统的最不利影响状态 即承压对象的最差组合值 得出产生这种影响的冲击组合 称之为 最差门槛方法 第三种压力情景设计的方法 是从已知的压力测试结果出发 然后反过来分析哪些事件会导致这些结果 导致这些事件发生的风险因素变动情况如何 反向压力测试是从最差门槛方法中衍生出来的 两者都是从承压对象的结果出发 但反向压力测试并不明确是否为最不利状态 一般来说 根据对承压对象影响程度不同 在设计压力情景时 一般可将压力情景分为 轻度 中度 重度 三种情况分别设计 根据压力测试主体的需要 也可以在此基础上进行进一步的细化 同时 压力测试过程还需要明确测试的基准情景 此处添加公司信息 压力情景生成方法 1 历史情景法历史情景法是从已有的历史数据中选取最为极端不利的情景 这些情景既可以是历史上最不利的情景 也可以按照分位点选择接近最差的情景 这些情景的选择依赖于测试主体的测试目的 历史情景法可能是最直观也最直接的方法 相对其他方法 不需要太多的建模工作 该法的优点是比较客观 使模型假设性的情形降低许多 当然历史情景在使用上有些先天的缺陷 一是需要进行压力测试的极端事件很有可能是历史上尚未出现过的 二是因为社会经济变迁这种回溯的方法可能无法反映目前特有的市场结构和当今经济环境 此处添加公司信息 2 假设情景法假设情景法是基于专家经验和判断 对驱动因子的压力情景进行设定 该法的优点是结合了当今的社会和经济环境 压力情景具有前瞻性 但缺点也比较明显 一是在结构化的多因子情景设计方面缺乏说服力 二是主观性较强 缺乏一个可以比较的基准造成在各机构间的压力测试结果难以进行统一比较 3 混合方法即历史情景法和假设情景法的结合 在目前国内缺乏历史数据的情景下 最常用的往往是历史情景法和假设情景法的结合 也就是利用历史数据结合专家判断直接构造压力情景 此处添加公司信息 压力测试情景的其他问题 在建立压力情景时 还需要注意压力情景设置的一致性问题 也就是说 如果对同一个业务组合进行信用风险和市场风险的压力测试 如果选择的压力因素有重合 则这些重合因子的情景选择应该尽量保持相同 一个理想的压力测试模型应该具备以下几个特点 首先 压力测试情景应具备前瞻性 其次 压力测试应该关注风险因子的剧烈变动 另外 应该尽量将资产池与经济环境相联系 同时 压力测试应该包含相关的众多风险因子 因为在现实世界中当压力事件发生时 往往会导致几个风险因子一起向坏的方向发展 在这种意义上 考虑风险因子之间的联动效应也是十分必要的 在选择压力测试情景还应特别关心测试所处的时刻 在不同时刻的测试所选用的情景也会不同 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 压力传导模型建设 按压力传导的机理 压力传导模型可分为自下而上和自上而下的方法 1 自下而上是指首先在局部和个体层面进行测试 然后将个体的测试结果汇总得出整体的结果 自上而下法适用情景 承压对象与压力因素之间的关系不是很清楚的情况 或者测试成本较高 投入较大的情况 如宏观压力测试 采用技术 统计计量 回归等技术2 自上而下的测试是将所有测试对象组成一个整体 集中同时进行测试 特别在中国银行业的历史数据长度较短的环境下 更应该选择自上而下法 自下而上法使用情景 承压对象与压力因素之间的关系比较清楚 测试投入资源较大 有足够时间和精力进行测试 自下而上方法通过对风险因素和单个测试对象的承压指标之间建立关系 并将单个测试结果处理汇总成最终的结果 如外资企业压力测试 采用技术 财务模型 结构化模型 此处添加公司信息 模型构建 统计计量模型常用的压力测试模型框架源于1997年著名风险管理专家Wilson Thomas C 1997 第一步 部门j的违约概率具有logit函数形式 其中表示在外部环境为s状态下 部门j中的某个成员时刻t违约的概率 表示宏观经济变量为X时与部门有关的指数 它的参数估计如下 第二步 建模估计各个宏观经济变量变化的时间序列 经常使用如下的单变元AR p 模型 其中是与第i个宏观经济因素相关的一系列自回归系数 是独立同分布的正态误差项 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 第三步 联立上述三个方程 给出了从宏观经济因素到各个部门的特定违约概率的系统模型其中有 j i 1的一个误差向量 表示成E 一个 j i j i 的协方差矩阵定义如下 第四步 利用所有参数估计和误差项以及整个方程系统来模拟生成未来一段时间内各个部门的违约概率的变化 用MonteCarlo模拟就能决定给定的压力测试情景下带来的损失分布 财务模型统计计量模型 结构化模型都比较复杂 在实际操作上往往需要很高的技巧 而且 基于信用风险模型的压力测试对数据的要求一般都相当严格 这也增加了实施的难度 相比之下 财务模型的主要优点是更直接也更简单 它假设一个压力情景 并将该情景映射到银行或客户的资产负债表等财务信息 在此基础上研究冲击对客户 银行的稳定性会产生怎样的直接影响 财务模型也有自身难以突破的缺陷 从模型的建立看 财务模型基于反映过去公司业绩的财务报表 而不是考虑公司的未来表现 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 结构化模型结构化模型一般把违约认为是企业的资产价值过程低于某个违约点的事件 在这里违约点通常与特定公司的债务结构有关 其中VT是公司在T时刻的价值 是T时刻的违约点 由公司的负债所决定 从结构化建模的角度分析公司的违约概率 就需要对公司的资产所满足的价值过程进行建模 本质是把公司的股权资产看作一个T时刻到期的看涨期权 标的资产为公司的价值 执行价格为违约点 从而通过可以从金融市场上观测到的股权价值来估计公司的实际价值 特点 比较理论化 仅适用上市公司 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 模型结果的检验 经济意义检验模型经济意义合理性检验 如收入和违约率之间关系 统计检验对模型的拟合优度的检验 变量及参数显著性检验 如在构建多元回归模型之前 应进行承压指标与单一压力指标的单变量回归分析 通过对各个压力指标与承压指标之间的统计显著性检验计量经济学检验主要检验模型是否符合计量经济方法的基本假设 包括自相关 序列相关 检验 异方差检验 多重共线性检验 变量平稳性检验 如某些风险指标 如宏观经济指标GDP增长率与固定资产投资增长率 之间的相关性较强 甚至个别风险指标之间存在定量转换关系 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 结果分析 分析的形式 分析承压指标在极端情景下相对于基准情景的变化程度 最好采用图表比较的方式 以便能够直观的显示不同情景下承压指标的区别 据此分析承压指标对压力情景的承受力 在有多个承压因子的压力测试中 分析不同承压指标对压力情景的承受力 得到最敏感 最能反映承压对象脆弱性的承压指标 影响程度 通过结果的取值 从经济学和业务角度 分析各个压力指标对承压指标的影响程度 例如 在宏观压力测试中 GDP增速 固定资产投资增长率下降会造成宏观违约率MPD的大幅上升 会上升到何种程度 银行是否能承受这种影响 长期趋势的预测 对承压对象未来信用风险水平趋势进行预测 判断出对信用风险影响更为长远的压力因子 不同的压力因子影响力的持续性存在区别 例如 地区性宏观经济变动对信用风险的长远影响往往相对于全国性宏观经济变动的影响要弱一些 银行压力测试案例分析 第四节 三农贷款风险案例 三农问题是我国的根本问题 是关系到我国经济发展 社会和谐的关键问题 农行积极配合中央三农政策 为促进农村经济金融发展 专门成立三农金融事业部 以期更好的服务三农 三农贷款不仅是农行的一项重要业务 更是农行承担促进农村 城镇和谐发展的重要社会责任 因此 就具有农行特色的三农贷款信用风险进行压力测试实证研究具有重要的意义 2020 3 22 此处添加公司信息 2020 3 22 此处添加公司信息 一 压力测试方法与模型 压力测试是模拟危机事件来估计极端却可能的压力情境下金融机构的波动 在压力测试的框架中 其模型表示为 式 1 表示在模拟的压力情境下评价金融机构稳定性指标的表现 Q表示衡量金融系统的风险矩阵 是衡量违约情况的指标 主要通过模拟压力情境下的点估计得到 F表示损失方程 该方程模拟了宏观经济冲击对金融机构资产组合的影响关系 2020 3 22 此处添加公司信息 38 根据有关宏观经济因素和贷款违约率之间的非线性关系设定 并在此基础上使用Logit方程 将贷款违约率转化为宏观综合指标Y 以指标Y作为因变量与宏观经济因素进行多元线性回归分析 2020 3 22 此处添加公司信息 39 流程图示SmartArt 二 宏观经济因素对三农贷款不良率的影响分析 2020 3 22 此处添加公司信息 40 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 41 点击此处添加脚注信息 结合三农贷款自身的特点以及数据获取的难度 初步选取以下6个宏观经济变量作为解释变量 GDP GDP增长率 用工业增加值增长率替代 RR 同业拆解利率 FDC 房地产价格指数 NYCL 农药产量 CPI 居民消费价格指数 NCPJG 农产品批发价格指数 1 影响因素分析 2020 3 22 此处添加公司信息 42 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 43 点击此处添加脚注信息 将6个宏观经济变量与Y进行相关性检验 通过Eview3 0计算后结果如表3所示 综合指标Y与GDP增长率 农产品批发价格指数相关性较高 而与其他几个宏观经济变量相关性较低 三农贷款的不良率与同业拆借利率RR 房地产价格指数FDC 农药产量NYCL以及CPI的相关性较小 2020 3 22 此处添加公司信息 44 点击此处添加脚注信息 将GDP增长率 居民消费价格指数CPI 同业拆借利率RR 房地产价格指数FDC 农药产量NYCL以及农产品批发价格指数NCPJG与综合指标Y值进行多元线性回归分析 估计结果如表4所示 2020 3 22 此处添加公司信息 45 点击此处添加脚注信息 对综合指标Y GDP增长率 居民消费价格指数CPI以及农产品批发价格指数NCPJG进行Granger因果关系检验 结果如表5所示 综上 我们初步确定将 增长率 居民消费价格指数CPI以及农产品批发价格指数NCPJG作为风险因子 2020 3 22 此处添加公司信息 47 点击此处添加脚注信息 2 模型的估计与分析 将GDP增长率 居民消费价格指数CPI 农产品批发价格指数NCPJG以及综合指标 的一阶滞后变量 二阶滞后变量分别对 代人上述模型进行多元线性回归 模型结果如下 见表6一8 2020 3 22 此处添加公司信息 48 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 49 点击此处添加脚注信息 最终 我们发现 如表8所示 当在被解释变量当中只引人Y的一阶滞后变量时 各解释变量的t检验均非常显著 且综合来看模型的回归效果是最好的 从模型解释变量的系数符号来看 只有居民消费价格指数CPI的系数为负 这表明随着CPI的增加 值也会减小 经过Logit变换后的三农贷款不良率 将会增加 而GDP增长率和农产品批发价格指数NCPJG的系数均为正 即当 增长率或农产品批发价格指数上升时 Y值会变大 相应的贷款不良率P 将会减小 综合指标Y明显受其一阶滞后变量的显著影响 2020 3 22 此处添加公司信息 51 点击此处添加脚注信息 根据解释变量GDP增长率 居民消费价格指数CPI以及农产品批发价格指数 CPJG 作出各解释变量与三农贷款不良率P 的相对发展趋势图如图3所示 2020 3 22 此处添加公司信息 52 点击此处添加脚注信息 从图3当中我们可以看出 当GDP和农产品批发价格指数NCPJG越小 PD越大 CPI越小 PD越小 反之亦然 这与上述通过回归模型分析所得结果一致 根据表8 得到如下回归方程 2020 3 22 此处添加公司信息 53 三 压力测试的实践与执行 点击此处添加脚注信息 针对模型所选取的宏观经济变量 通过历史情景法和专家情景法结合 设定温和 中度 严重三种不同程度的压力情景 参考国内外相关经济衰退期数据 出于谨慎期考虑 假设压力情景如表9所示 2020 3 22 此处添加公司信息 54 点击此处添加脚注信息 通过假设宏观经济变量的异动 利用前面得到的多元线性回归方程和logit模型就可以测算出压力情境下的不良率期望值的点估计 通过测算 在表9的压力情景下 农行三农贷款不良率的点估计如表10所示 从表10可以看出 在三种不同程度的压力情境下 根据模型预测估计出三农贷款不良率随着冲击程度的加大而不断上升 2020 3 22 此处添加公司信息 56 点击此处添加脚注信息 在不影响各变量变化趋势的基础上 为了更好的展示三种压力情境下各变量的相对变化趋势 在数据上进行了一定的处理后 将各变量与三农贷款不良率的关系在图4中予以展示 2020 3 22 此处添加公司信息 57 点击此处添加脚注信息 从图4中我们可以看出 随着冲击程度的提高三农贷款不良率PD也随之提高 PD随着GDP增长率和农产品价格指数NCPJG的下降而上升 与CPI的变化趋势一致 并且 在引起PD同等幅度的变化情况下 相对GDP和NCPJG CPI只需一个更微小的变动就能达到 这也与之前根据回归模型的系数做出的判断完全一致 银行压力测试局限性分析 第五节 2020 3 22 国外银行压力测试的主要缺陷 2020 3 22 一 压力测试范围相对狭窄化 2020 3 22 二 压力测试标准单一化 三 压力测试方法僵硬化 四 压力测试信息披露封闭化 2020 3 22 此处添加公司信息 65 1 制度层面的不健全 国外金融监管当局对应用压力测试制定了较为完善的法律法规体系 压力测试的应用获得了制度上的保障 我国银行业关于压力测试的制度建设起步较晚 与国外相比还很不健全 对压力测试的执行不够规范 幵展压力测试的具体内容不够充分 进而影响到了压力测试的效果 2020 3 22 此处添加公司信息 2 技术落后 经过十数年的探索 国外银行业在压力测试的理论和实践上都己积累了丰富的经验 己经形成了一系列科学有效的压力测试方法体系 而我国压力测试的技术较为落后 与国外同行还存在较大的差距 一方面 由于我国银行业 相关学者从事压力测试的研究和实践的时间较晚 导致开展压力测试的技术积累相对不足 另一方面 鉴于我国国情的特殊性以及我国银行业自身结构的特殊性 我们很难直接套用国际上己有的模型来进行本国的压力测试 这便给我国幵展银行压力测试提出了难题 增加了我国银行业压力测试的复杂性 2020 3 22 此处添加公司信息 3 数据的可得性不佳 我国商业银行的数据库系统建设相对较晚 且数据体系及数据量不够完善 因此开展压力测试所需的大量历史数据无法从数据库系统中获取 从而影响到了数据的可得性与数据的质量 压力测试时情景设计可用历史情景法和专家情景法 前者的优点在于情境设计相对客观 可靠 缺点在于其数据不易获取 后者便于获取数据 而其局限性在于存在较大的主观性 较差的数据可得性必然导致国内银行在开展压力测试时偏向于采用专家情景法而非历史情景法 进而影响到压力测试的效果 不利于准确 客观地评估金融系统抵御极端风险的能力 2020 3 22 此处添加公司信息 4 人才储备不足 压力测试是一套系统性工程 需要大量的专业人员配合工作才能得以完成 从国外银行压力测试的经验来看 开展大规模的压力测试必然需要一支强大的压力测试人才队伍 并且要求压力测试人员不仅具备专业的知识储备 而且还要拥有丰富的压力测试经验 对国内的商业银行来说 专门从事压力测试的技术人才较为匮乏 经验丰富的压力测试人员更是凤毛麟角 组建一支支专业的压力测试人才队伍任重而道远 2020 3 22 此处添加公司信息 银行压力测试下一步构想 第六节 2020 3 22 此处添加公司信息 71 国外银行压力测试的主要经验 测试目的明确测试旨在评估在未来两年宏观经济环境极端恶化条件下 银行贷款 自营投资及表外业务的可能损失和预期收入对其资本金的影响 同时估算单个银行需要补充的资本金数量以保证银行有充足资本吸收潜在的巨大损失 降低对未来损失和收入预期的不确定性 提振市场信心 评估信用风险和市场风险对银行业稳健性的冲击 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 72 测试范围广泛美国银行压力测试囊括了美国银行系统2 3的资产和半数以上的贷款 对金融危机爆发后资产总额超过1000亿美元的19家最大商业银行财务状况进行全面测试 欧洲银行压力测试囊括了欧洲银行业总资产的65 测试对象涉及20个成员国的91家银行 选取的测试银行资产占该国银行业总资产的50 以上 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 73 测试方法完善测试采取自上而下与自下而上相结合的测试方法 结合了两种方法的优点 监管机构在设定资产类别 假设情景和结果指导标准的前提下 要求参与机构先做测试 监管机构汇总银行预测结果和细节后交给专业监管团队 由其完成对结果的分析工作 确定结果的可靠性 自上而下方法能够确保测试标准和口径的一致性 便于监管机构全面把握测试方向 自下而上能够充分发挥金融机构的自身优势 提升金融机构风险管理和预测水平 点击此处添加脚注信息 2020 3 22 此处添加公司信息 74 点击此处添加脚注信息 测试透明度较高美国银行压力测试过程和结果相关信息披露高度透明 对测试目的 测试情景 测试流程 测试方法 后续补充计划等都进行了详细披露 测试结果中不但公布了不合格银行所需补充资本的总额 而且披露了单个银行所需补充资本数额 高透明度的信息披露不但保障了公众的知情权 而且提振了市场信心 顺利完成了后续补充计划 2020 3 22 此处添加公司信息 75 点击此处添加脚注信息 测试技术先进国外银行压力测试技术采用的压力情景和参数设置具有统一性 对大型复杂机构定量监测机制化 银行数据收集具有普遍性 较多关注测试银行的敏感反应和风险积聚效应 通