IMF-金融行业评估计划：关于银行压力测试和气候风险分析的技术说明（英译中）

关于银行压力测试和气候风险分析的技术说明国际货币基金组织.出版服务邮政信箱92780.华盛顿特区20090电话202）623-743银行压力测试与气候风险分析www.imf.org/externalA.宏观金融发展9C.沉积物浓度敏感性分析20.沿海洪水估算23.气候风险分析结果VIII.蒙特卡罗模拟过程33AML/CFT反洗钱/打击资助恐怖主义AR6第六次评估局4455执行摘要1马尔代夫8家银行的季度资产负债表监管数据。已识别的漏洞受到风险评估矩阵。分析的风险有信用风险、流动性风险和市场风险。信用风险体现为不良贷款尽管马尔代夫的经济从大流行引起的收缩中强劲反弹，但宏观和金融脆弱性仍然存在。由价格补贴的财政支出增加以及经常账户赤字扩大，财政和外部脆弱性上升。此外，对国有企业（SO支持和官方市场持续的外汇短缺导致国内财政融资需求增加，并进发展相关，系统性金融脆弱性变得更加突出，其中包括主权银行关在这些宏观金融发展的背景下，FSAP发现了一些额债务，这些债务越来越多地由银行通过增加主权证券的持有和对国策进一步激励了主权债务在银行资产负债表上的积累，特别是通过对重（RW）。此外，当前包括外币在内的公共债务偿还轨迹，加上外汇流入可能下降，对管理官方储备构成了率范围调整，影响国有企业和货币错配的企业。租赁公司使用广泛的租赁和租购计划对耐用消些不受监管，从而使经常性的家庭付款义务被低估。银行也暴露于大型企业客户，个别银行接压力测试适用于非复杂银行部门的通常FSAP范围。Thequalityofsmacrofinancialscenares,inc.对于自上而下的偿付能力压力测试，使用2010-2022年期间的季度银行面板数据估计了不良贷款与宏观经济变foreachstresssceario,adadditioalprovisioige息也将达到税后收入，因此银行资本也将发生变化。然后应用风险加权资产（RWA）的预测获得了.通过纳入主权风险敏感性分析，增强了偿付能力压力测试的严重情景。此外，还进行了信贷集以考虑对大型公司客户的敞口。此外，在资本充足率的替代,从而大大提高了RWA并降低了资本充足率。压力测试结果广泛证实了已识别的漏洞并对其进行了量化。虽然银行体系似乎对宏观经济冲击具有弹性，但对主权冲击和/或集中风险的弹性较小。银行的偿付能力主要受到严重情景的影响，其中还包括主权国内债务交气候风险分析考虑了在三种气候情景下冲击银行不动产相关贷款的微观方法。Coastalfloodshazardswasconsidered77虽然世纪中叶气候对银行系统的影响被认为是温和的，但对世纪末影响和可保性问题的考虑到本世纪中叶国家损失分布的第99百分位世纪末，主要由于海平面上升，它们可能会大大加剧。随着再保险保费的上涨，该国将来可能会件的有限或无再保险的挑战。改善数据的粒度和覆盖范围，以及启动气候风险分析，将有助于更融部门对气候的影响。虽然分析利用了全球和地方数据来源，但国家和金融系统需要更好的数据改善气候数据的粒度和覆盖范围、国家和金融系统的地理风险以及与气候。A.宏观金融发展,财政和外部脆弱性仍然很高。对国有企业（SOE）的持续财政支持，特别是对住房开发公司（HDC）的投资项目的支持，增加了财政脆弱性。因此，不断上升的财政融资需求正在通过国内债务发行和货币融马尔代夫金融管理局（MMA）和国内银行系统的主权风险敞口。官方外汇（FX）市场短缺的恶化反映了进口密集型投资，与大流行相关的公共支出增加以及MMA和国内薄弱的流动性管理主要的宏观金融脆弱性源于中央政府和国有企业的高额债务，这些债务越来越多地由的主权证券和急剧增加的国有企业贷款来融资。同时，银行对主权债务的需求有所增加，受到当前激励，特别是通过对包括外汇计价在内的国内主权票据的零风险权重（务偿还轨迹，加上进口成本可能增加和外汇流入下降，可能会耗响国有企业和货币错配的企业。租赁公司对耐用消费品的融资，其中一些是不受监管的，使用广泛,以及政府的租金自付计划，使经常性的家庭支付义务被低估-一个数据缺口应该迅速缩小。最后，系统性流动性管3.马尔代夫的金融体系相对于经济来说是庞大的，而且相当集中。银行占据主导地位，占系统资产的。7%BML50%MCB汇丰6%4%7%BML50%MCB汇丰6%4%建立地方国有银行占银行系统资产的一半银行系统结构2022年银行系统资产百分比SBI7%7%另外两家国有银行是外资银行，两家是民营国内银行，三家是分行/子公司。私人国内11%分支子公司分支5%9%9%国有75%4.银行的资产配置反映了主权银行之间日益增长的联系。到2022年，贷款投放已减少到系统总资产的37%（低于2010年的60.5而投资（主要是政府证券）已增长到总资产的近30高于2010年的16.1%)款。银行越来越有可能通过大型基础设施项目达到高敞口限额，这些项目通常需要外币，这是公司贷款在一些银行，投资是主要业务贷款占37%，投资占总资产的30%0 月月这给主权风险带来了巨大的敞口但可以解释系统的盈利能力2021年平均资产回报率百分比0占Reg.Capital的百分比，截至2022年12月马尔代夫塞舌尔斯里兰卡尼泊尔巴基斯坦毛里求斯印度孟加拉国 业（34和建筑业（18.5而个人贷款（13.7但不良贷款主要用于旅游业（60和商业（17.3不良贷款率分别为10.6和不良贷款率低、下降和过度配置FC中有大量不良贷款非Perf.贷款和贷款损失准备金占贷款总额的百分比20按逾期天数划分的贷款总额十亿MVR5-不良贷款占总贷款不良贷款占总贷款LLR占总贷款 外币0-59天u180-359天60-89天360+天当地货币90-179天720+天 86420大多数贷款在旅游和建筑业按部门和货币分类的贷款总额百万MVR外币当地货币 大多数不良贷款都在旅游和商业部门。按部门和货币划分的不良贷款百万MVR10.60.40.20外币当地货币0.8 汇是稀缺的，因为可用性取决于中央银行的分配或平行市场的溢价。考虑到期限短且缺乏政府证 86 864208040贷款对存款(LTD)贷款对存款(LC)贷款对存款（外汇） 流动性过剩放在短期证券上 流动性过剩放在短期证券上占总资产的百分比，截至2022年12月外汇供应稀缺，取决于央行的分配Totalreserves在几个月的进口中，截至2021年12月1/塞舌尔巴基斯坦斯里兰卡马尔代夫 这主要与短期资金相匹配68400 按货币分列的资金来源 亿当地货币，截至2022年12月u当地货币外币7.该系统看起来资本充足，尽管资本比率因持有零风险权重的大量政府票据而偏向上升。全系统资本充足率辖区一样，对政府证券的投资是零风险加权的。鉴于银行与主权之间的关系已经加剧，如果出现严主权压力，银行资本将偏向向上，并可能迅速侵蚀。根据FSAP对 该系统似乎大写。.监管资本与RWA保持同步。监管资本十亿MVR和RWA的百分比马尔代夫塞舌尔毛里求斯巴基斯坦斯里兰卡尼泊尔孟加拉国010203 40-Jun-SJ3DJun60%Jun-SJ3DJun20%0%RWA监管资本RWA资本充足率(rhs)资本充足率(rhs)较长期限、收益率较低的债券（表2iii）现金流错配流动性压力测试和巴塞尔协议III流动性覆盖率的计算以及存款集中风险的测试iv）市场风险敏感性分析，特别是利率风险测试，评估在贷款和融资利率对称上升的情况下，期限错配对净利息收入的影响，以及外币风险测试，评估假定贬值对银行外汇净敞口头寸（。FSAP没有进行互联性压力测试，因为没有正常运行的银行间市场，也没有对证券组合中的按9.压力测试的监督数据质量好坏参半。按主要经济部门细分的贷款数据仅从210.偿付能力压力测试基于三种情景(图新预测。严重压力情景是一种定制的危机情景，假设重大的外部压力会导致严重的短期衰退，再致贬值（20和国库券与债券的国内债务交换（意味着面值减少25。计量经济学模型（见附录）只发三种（严重压力）情景（图6）。.关键宏观经济和金融变量的基线情景，该情景基于国际货币基金组织截至2.建立在适度情景基础上的严重压力情景，并考虑到更严重的经济下滑，与RAM一致的全球和国内金融状况的额外收紧，以及银行持有的国内债务（国库券）6.为个别亚洲和太平洋经济体，包括太平洋岛国和小国量身定制。这两次冲击分别是全球金融冲击，导致全球金融状况进一步收紧（美国国债13.使用2010-2022年期间的逐行季度面板数据估计了不良贷款与宏观经济变量之间的长期关系。最初，济部门划分的不良贷款比率是根据相关的宏观经济变量进行回归的。由于部门回归没有产生重大游业，美元化和外汇对业务连续性的重要性，估计重新集中在按货。14.不良贷款模型发现，只有通货膨胀和进NPLFct=β0+β1NPLFcii,t−1+β2InIIlatIIonii,t−1+β3GIm模型结果证明是非常重要的（表2并且使用面板数据估计对不良贷款率进行了逐(0.039)’’’(0.540)’’’(0.054)’’(0.042)’’’(0.556)’’(0.028)’’’16.在估计样本外期间的不良贷款金额后，计算17.除拨备外，预计银行的拨备前收入、税收和股息也将达到银对资本充足率影响的计算18.Theprojectedcapitaladeq率的变化是由于分子的预测变化——银行从税后利润减去股息（如上所述，在压力测试中,并且由于信贷增长较低，压力情景的RWA路径略低（表3）。11可19.还对信贷集中带来的风险进行了测试。该测试假设每家银行的通过类别中五个最大的贷款敞口迁移主权风险在偿付能力压力测试中的整合20.主权风险也被纳入偿付能力压力测试。主权敏感性分析考虑将国库券交换为期限更长的国库券，这些国库券的票息也低于现有证券。具体来说，该测试假设将剩余期限中位数约为值，并确认为损失，在严重情况下，这些损失被添加到额外的准备金中。主权敏感性分析描述了对风险加权资产的潜在调整仅大量投资于马尔代夫的一般政府证券，而且还持有大量以外币计价的国库券和债券，其风险加权资22.银行的不良贷款率预计在基线压力场景中的NPLLC比率路径RWA的百分比压力情景下的不良贷款率路径RWA的百分比ModerateModerateModerate16%14%12%10%4%8%3%2%2%0%0%7%6%6%4%基线严重严重基线23.由此产生的额外贷款损失准备金很容易被充足的拨备前收入所抵消。额外不良贷款的贷款损失准备金（在24.偿付能力压力测试的结果证实，银行较不容易受到信用风险的影响比它们对主权银行关系可能瓦解的影持不变，因为即使在压力下，较高的预测准备金也很容易被非常高的拨备前收入吸收，并且还被假 50%60%50%40%30%20%0%总资本充足率（CAR） 一级资本比率（T1R）40%30%20%0% 50%60%50%40%30%20%0%总资本充足率（CAR） 一级资本比率（T1R）40%30%20%0% 543210 Taxes Dec-22Dec-23 50%40%30%20%0%总资本充足率（CAR） 一级资本比率（T1R）50%40%30%20%0% 一级资本/生息资产一级/总资产 5 43210 TaxesTaxes严重情景50%40%30%20%0%总资本充足率（CAR） 0.070 0.0600.0500.0400.0300.0200.0100.000 40%30%20%0% 一级资本/生息资产一级/总资产日日日日日日1`525.由于在严峻的情况下资本头寸急剧下降，几家银行将违反适用的监管单一敞口限额评估团评估了每家27.独立的主权敏感性分析模拟了强大级市场或信用违约掉期（CDS），使用贴现现金流分析对国库券的面值进行统一削减，并在严重情况下将其添加到28.发现信贷集中风险很高。假设将通行证类别中的五个最大债务人迁移到不合格类别并没有使任何银行违反29.外汇贷款的间接信用风险似乎相当大，但无法量化。大多数银行不会向没有相应外汇收益00 30.自下而上的压力测试结果表明，银行通常不会期望假设的冲击会产生严重影响。从八家银行中的七了完整的结果。这些表明，尽管几家银行预计自上而下的压力测试相似的严重情况下，尽管两家银行预计其利率将增加一倍以上。同样，高的盈利能力和压力下不断恶化的底线，大多数银行的资产回报率被削减约一半，两家银行甚至预期利润为负（见图a)Presentation:Differentbankspresentsdifferentmetricsandindifferentformat.Somebankspresentallmtimeseriesperscenario,whileothers,allscenariometricspersyd)初始水平：2022年银行的初始水平始终与MMA为FSAP提5.0%-5.0%5.0%-5.0%压力情景下的资产增长路径年百分比 10.0% 0.0%-10.0%12月2212月2312月2412月25自上而下的基线自下而上的基线20.0%10.0%00% .00% 自上而下的基线12月24日12月25日自下而上的基线应力场景中的CAR路径RWA的百分比60.0%55.0%50.0%45.0%40.0%35.0%30.0%12月22日12月12月22日12月23日12月24日4.0%3.5%3.0%2.5%2.0%1.5%1.0%0.5%0.0% 自上而下的基线自上而下的基线自下而上的基线自上而下的基线压力情景下的资产增长路径年百分比15.0% 20.0% 10.0%5.0%0.0%10.0%-5.0%12月2212月2312月2412月25-10.0%0.0%12月24日12月25日自上而下适中自下而上适度自上而下适中自下而上适度应力场景中的CAR路径应力场景中的CAR路径RWA的百分比3.5%4.0%3.5%3.0%50.0%2.0%40.0%2.5%2.0%40.0%35.0%0.5%30.0%0.0%日12月22日12月23日12月24日12月25日自上而下适中自下而上适度自上而下适中自下而上适度-5.0%12月22-5.0%12月2212月2312月2412月25压力情景下的资产增长路径压力情景下的资产增长路径年百分比20.0%15.0%20.0%10.0%5.0%0.0%10.0%12月22日12月23日12月2412月25 自上而下严重自下而上严重自上而下严重自下而上严重应力场景中的CAR路径应力场景中的CAR路径百分比RWA的百分比3.0%50.0%2.5%45.0%2.0%2.5%45.0%2.0%40.0%1.5%0.5%30.0%0.0%0.5%30.0%0.0%自下而上严重 自上而下严重自下而上严重A.基于现金流的流动性压力测试32.进行了基于现金流的流动性压力测基金组织基于现金流的流动性压力测试的方法，在不同的资金来源和到期桶中应用了表明到期负比例的径流率，也按货币进行了细分，这导致了两组结果。款提款为模型的。根据流动性压力测试中使用的标准利率，将显示转换为现金流入且未由银行展33.银行还处置了在流动资产不足以34.基于现金流的流动性压力测试结果表明，尽管缓冲被发现不足以满足长期（超过5年）潜在的外汇相关流动性压力，资金缺口达6.05亿MVR（或总资产的4.2%)源于长期借款压力。外币（FC）流动性压力下的流出主要由现金，储备和证券抵消。该方法中的假设对长期,以便更精确地识别差距不匹配。类似的警告也适用于资产方面。汇率，本币汇率，外币年年 滚装率，当地货币 滚装率，外国货币年年年 年年资料来源：货币基金组织工作只有一家银行可能在7内面临不足的LC缓冲。另一家银行的母公司借款似乎是长期期限错配。天天PPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPPLC压力主要由现金和储备抵消FCLC压力主要由现金和储备抵消现金流入和流出，以及平衡能力的使用，FC压力情景现金流入和流出现金流入和流出，以及平衡能力的使用，FC压力情景景00），息不足以计算稳定资金，因此无法计算巴塞尔III净稳定资金比率（NSFR）。27C.沉积物浓度敏感性分析34.存款集中风险分析显示了银行体系对每家银行五大储户全额提取存款的脆弱性。在这项测试中，允许银行在7天内使用其现金流入来支付大额储户的存款提取。由于在这种规模下，外汇的49.9无法承受五个最大储户对当地货币或外汇存款的挤兑，这表明该系统的存款集中度过高（表8和图15400任一试试35.通过假设资产和资金利率对称增加来评估利率风险，表明这种风险对于银行系统是可控的。利率致资本适度下降1.2个百分点（与2023年底的基准情.36.大多数银行都包含资产负债表中的外币风险。在严重的情况下，假217根据MMA关于外币敞口限额的审慎监管，所有货币的外币60%50%40%30%20%10% 震前震后A.马尔代夫的自然气候风险背景37.马尔代夫特别容易受到气候变 38.适应措施必须跟上未来的气候条件，以防止沿海洪Year。39.气候风险分析使用政府间气候变化专门委员会（IPCC）的信息。IPCC是评估与气候变化有关的科学的联合国机构，定期评估气候变化的科学依据，其影响，未来风险以及适应和缓解方案。其第六次评是指假定的共享社会经济途径（SSP），第二个是代表集中途径（RCP）。SSP说明了社会经济因素（例如人口,经济增长，城市化和技术）的发展，而RCP则描述了未来不同水平的温室气体景对应于（SSP2）道路中间SSP3）区域竞争和），40.到本世纪末，海平面上升可能会之间没有显着差异，但是世纪末的水平可以达到1.对于本世纪中叶，海平面高度没有差异……即使在极端情况下，情景之间的差异……情景仅在世纪末才明显全球数据。该分析考虑了评估的三个组成部分，即危害预测，暴露和脆弱性，汇总到行政环礁，升来模拟沿海洪水。风险敞口来自按行业分类的国家一级GDP，以及马尔代夫统计局（MBS）和旅游部（MoT42.该分析考虑了一种微观方法，该方法可以捕获银行投资组合对沿海洪水尾部事件的敏感性。该方法只考部门的标准化地理敞口数据，因此该分析考虑了按部门损害率对银行实物不动产敞口的影响，别。除了分析中分析的直接影响外，银行还可以通过对家庭和企业收入的影响来看到间接影响尔代夫土地和测量局（MLSA）提供的所有岛屿开始44.沿海洪水将风暴潮的尾部分布加上海平面上升作为危险预测的风险参数。这些估计包括5个以上的风暴潮参数th和95th海平面上升的百分位数（图20后者仅影响未来的气候情景，并设定为本世纪中叶（2050分析，并设定为世纪末（2100年但不考虑对银极值分布（GEV附录7）。三种气候情景中的主要风险因素是海平面上升。估计对应于年度最大值序列，因我们首先考虑这个国家的所有岛屿......被过滤到有人居住和度假的岛屿这些岛屿与风暴潮网格（~10x10km，0.1度）相匹配。...和海平面上升网格（~100x100公里，1度）所有环礁的平均风暴潮和海平面上升中位数平均风暴潮和95th所有环礁的海平面上升百分45.在气候风险分析中预见了三种不同的气候情景，并将其用于探索实际经济和地理足迹的实际和未来气候条件的假设情景。此假设避免了尝试结合预测地理上明确气候模型的不确定性之上引入大量模型不确定性。虽然银行可以迅速修改其短期贷款敞口的地理建筑等长期贷款将随着贷款到期而缓慢过渡，它们将气候观测和新的气候预测纳入其商业模式，46.曝光是通过按行业使用空间代理对经济活动进行分类来建立的。该分析按MBS提供的经济活动/行业分解变量考虑了环礁和宾馆的度假村和酒店床位数的总和，后者仅被视为该模式中得出的不同旅游支按环礁和行业划分的风险敞口分布47.按部门损害函数区分损害率是造成行业差异的原因。分析使用了Hiziga等人的损伤函数。（2017年亚洲在考虑每个环礁的沿海洪水高度的情况下估算将行业映射到损害功能48.通过考虑环礁与工业之间的地理相互simulation,theanalysiscomputsthejointdistributionforthecountryfr涉及从每个环礁的损毁率分布中进行采样，并乘以物资产不仅支持贷款，而且构成还款来源，例如在旅游部门，度假村支持贷款。对于特定于建筑租的还款来源。在任何一种情况下，对不动产实物资产的损害都将直接减少支持贷款的资产的价），50.与银行系统的联系是通过将受影响行业的资本存量损失率应用于与实物资产相关的投资组合并计算附加准备金而得出的。行业损害率按与不动产相关的贷款和不良贷款。该方法假设回收率仅为5并且没有保险范围（鉴于在不利的发展下，外国机51.实物风险分析表明，本世纪中叶对银52.损失可能高达资本存量的3.37在本世纪中叶的沿海洪水中能会产生其他风险。根据世纪中叶条件下对资本存量的直接损害来估计影），理风险的数据有限，以及马尔代夫依赖旅游业的经济可能产生的间接损害和溢出效应。考虑到直在暴露地区、城市化和人口增长的保险资产价值积累。最重要的是，高通胀和资金成本将进一步提因气候相关事件退出该国。由于国家保险公司依靠再保险来覆盖自然灾害和较小的多样化可能性，限制或不提供保险。在缺乏再保险的情况下，银行需要直接应对与气候相关的损失，而不是转移风虽然在世纪末，损害可能会达到……对本世纪中叶银行体系的影响将是相当温和的……当局收集更多数据，以更好地了解与气候有关的事件对经济和金融体系于危害，教育部应成为将危害范围扩大到沿海洪水以外的主要机构，并促进获取使用区域或国家数据和针对特定国家的研究。对于风险敞口，有必要为国家和金融55.当局还应与其他机构合作启动气候风马尔代夫：财务状况指标，2020Q2-2022Q4（除非另有说明，否则以百分比为单位）2020Q22020Q32020Q42021Q12021Q22021Q32021Q42022Q12022Q22022Q32022Q4核心FSI监管资本与风险加权资产之比47.9348.1946.2745.7647.1748.7546.8448.1648.2852.4150.88一级资本与风险加权资产之比44.0742.9440.9742.0541.4739.8636.4244.0542.2243.8740.84不良贷款扣除资本准备金后的净额2.220.08-0.320.13-0.030.46-0.71-0.71-0.570.23普通股一级资本与风险加权资产之比0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00资本与资产之比(杠杆比率)22.6621.4619.0319.0718.5117.7315.7818.5817.8819.1817.80不良贷款占贷款总额9.638.928.167.847.857.466.736.386.056.155.94按经济活动分列的贷款集中度86.8486.7987.7988.6089.2389.5288.7888.0787.7186.8486.52不良贷款准备金88.3192.2599.51101.9799.16100.2196.45106.02106.46105.2297.74资产回报率3.093.442.504.724.936.125.685.925.395.305.02股本回报率8.869.757.5015.8616.3320.1819.7120.6018.7518.2717.19与总收入的息差71.1572.5771.6562.1461.2255.6958.0557.3859.3061.1862.14非利息支出占总收入29.5628.7031.7628.5527.9224.9128.8631.4329.2428.7031.64流动资产与总资产之比44.5939.0742.5643.4342.5442.3546.4448.2648.8845.1645.20流动资产与短期负债之比69.9467.0269.7369.4068.6667.3772.0273.8574.6072.2571.76外汇对资本的净敞口头寸1/9.135.21-9.25-8.65-10.085.586.07-5.25-5.69-5.665.95其他FSI对资本的巨大敞口53.9458.4570.1760.5970.6872.6768.2044.8147.1846.7549.52金融衍生品的总资产头寸与资本0.000.002.352.100.980.930.90金融衍生品的总负债头寸与资本0.000.000.000.000.000.000.000.000.000.000.00交易收入与总收入之比3.673.763.593.553.202.923.063.893.743.753.66人事支出与非利息支出39.1940.0337.2232.5534.7134.4834.4130.6931.2931.3831.13客户存款与总(非银行间)贷款之比134.21124.62137.24145.37145.88143.72165.04177.89180.92158.93166.76外汇贷款占贷款总额48.4548.2847.6147.6347.5647.9147.0545.4644.6045.5544.96外汇负债与总负债之比50.5952.4554.9855.1852.6351.9654.3755.2555.0352.7754.59私营部门的信贷增长6.467.468.868.629.53-0.534.52住宅房地产贷款占总贷款5.315.305.375.435.36商业房地产贷款占贷款总额0.30.4资料来源：国际货币基金组织金融稳健性指标。1/外币净敞口头寸衡量吸收存款机构识别汇率风险敞口的外币错配，同时考虑表内和表外头寸。（高、中、低）（高、中、低）。扩展支持措施i）资价ii）为银行提供流A来（高、中、低）（高、中、低）件对基础设施（尤其是在。.所有8家国内银行.IMF压力测试框架.银行级不良贷款率的卫星面板数据模型.3年（2022年底至2025年底）。.中等场景：APD国家小组的最新不利情景是建立在对.信用风险当地货币贷款组合（主要是家庭和中小企业贷款）外币贷款组合（主要是公司贷款）最大5名借款人的违约.外汇引起的信用风险.主权风险）：4.风险和缓冲.总信用损失、拨备前利润、重定价缺口、对部门和.基于卫星面板数据回归的银行不良贷款率预测与信贷增.最低汽车门槛率：12%.所有8家国内银行.银行业总资产和负债的100%.基于现金流使用到期桶.提取每家银行的五大存款.融资流动性冲击.平衡能力4.尾部冲击.对资金来源的径流率和资产的滚存率的假设，根据历.被发现流动性不足的银行数量及其在系统资产中的总.利率风险收入效应.货币风险.所有8家国内银行.从MBS按岛屿划分的人口和按岛屿划分的工业人口量.银行投资组合对沿海洪水尾部事件敏感性的微观方法。.考虑到行政环礁之间的地理相互作用以及蒙特卡洛模拟假.银行的影响是通过将受影响行业的损害适用于与不动产相关（百分比）汇率（每美元MVR）到达总数（千）出口增长（百分比）