經(jīng)濟新常態(tài)下商業(yè)銀行壓力測試模型構(gòu)建與應(yīng)用研究

卞家濤余珊萍

（東南大學經(jīng)濟管理學院，江蘇南京211189）

經(jīng)濟新常態(tài)下商業(yè)銀行壓力測試模型構(gòu)建與應(yīng)用研究

卞家濤余珊萍

（東南大學經(jīng)濟管理學院，江蘇南京211189）

基于經(jīng)濟新常態(tài)研究商業(yè)銀行總行層級的壓力測試以及不同風險之間的傳染問題具有重要意義。本文重構(gòu)了壓力測試的方法和流程，利用歷史情景對應(yīng)方法設(shè)計壓力情景，在壓力測試的基礎(chǔ)上計算和評估了不同壓力沖擊對凈利潤增長率的影響，從實證上分析了信用風險轉(zhuǎn)化、傳染、放大市場風險和流動性風險的效應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在有輕度通貨緊縮預(yù)期的常態(tài)情景下，凈利潤增長率低于溫和壓力情景下的增長率；隨著壓力程度的不斷加重，凈利潤增長率出現(xiàn)不同程度的下降，都遠遠低于基期水平；當經(jīng)濟下行并且出現(xiàn)較為嚴重的通貨膨脹時，盈利能力將出現(xiàn)嚴重危機，其危害遠大于經(jīng)濟下行加通貨緊縮時的沖擊；極端情景下信用風險的增加會放大市場風險、降低自身的市場獲利能力，但不會引起流動性緊張。

經(jīng)濟新常態(tài)商業(yè)銀行壓力測試風險傳染

一、引言

當前，我國經(jīng)濟處在“三期疊加”期，發(fā)展步入新常態(tài)，正逐步從主要依靠要素投入推動的發(fā)展階段，邁向創(chuàng)新驅(qū)動、提質(zhì)增效的新時期。經(jīng)濟下行壓力加大，宏觀經(jīng)濟波動幅度增加，銀行經(jīng)營管理既面臨前所未有的新機遇，也面臨著很多新問題、新挑戰(zhàn)。隨著金融改革創(chuàng)新的深入，影子銀行、網(wǎng)絡(luò)銀行等類金融機構(gòu)和民間融資給商業(yè)銀行帶來的沖擊和挑戰(zhàn)不斷增加，銀行面臨的風險也更加復雜和隱蔽，極端情形下風險和損失也將加大。近年來，利用壓力測試方法對商業(yè)銀行在極端情形下的信用風險進行研究成為商業(yè)銀行壓力測試研究的重點。其中，信用風險（宏觀）壓力測試研究的重點和核心主要包括以下幾個方面：一是壓力傳導模型的構(gòu)建，二是壓力情景的設(shè)置，三是壓力測試流程的有效性，四是風險傳染問題等。

在壓力模型構(gòu)建方面，最常用的是參照Wilson關(guān)于PD的壓力測試模型，①Wilson Thomas C，“Portfolio credit risk I”，Risk，1997，9（10）；Wilson Thomas C，“Portfolio credit risk II”，Risk，1997，10（10）.在此基礎(chǔ)上，Pesaran等構(gòu)建了聯(lián)系各國宏觀經(jīng)濟變量的全球宏觀經(jīng)濟向量模型（GAVR模型）。②M.Hashem Pesaran，Til Schuermann，Bj?rn-Jakob Treutler，Scott M.Weiner，“Macroeconomic Dynamics and Credit Risk：A Global Perspective”，CESifoWorking Paper，No.995，2003.ihák用假想的實例說明了基于財務(wù)報表的信用風險壓力測試模型是如何構(gòu)建的。③Martini hák，“I ntroduction to Applied Stress Testing”，IMF WorkingPaper，No.W P/07/59，2007.Esa利用單變量方程模型對芬蘭銀行進行了宏觀壓力測試，并計算了最低資本要求的變化。④Esa Jokivuolle，Kimmo Virolainen，Oskari V?h?maa，“Macromodel-based Stress Testing of Basel II Capital Requirements”，Bank of Finland Research Discussion Papers，2008，No.17.目前，國內(nèi)學者李江、劉麗平和華曉龍，中國農(nóng)業(yè)銀行商業(yè)銀行壓力測試研究課題組等多借鑒Wilson等人的研究方法，將宏觀經(jīng)濟因素和貸款違約率之間設(shè)定為非線性關(guān)系，然后使用Logit方程將貸款違約率轉(zhuǎn)化為宏觀綜合指標Y，以指標Y作為因變量與宏觀經(jīng)濟因素進行多元線性回歸，⑤李江、劉麗平：《中國商業(yè)銀行體系信用風險評估——基于宏觀壓力測試的研究》，《當代經(jīng)濟科學》2008年第6期。⑥華曉龍：《基于宏觀壓力測試方法的商業(yè)銀行體系信用風險評估》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2009年第4期。⑦中國農(nóng)業(yè)銀行商業(yè)銀行壓力測試研究課題組：《商業(yè)銀行壓力測試研究——基于農(nóng)業(yè)銀行三農(nóng)貸款信用風險評估的實證分析》，《會計研究》2011年第4期。具體研究中違約率和自變量的選取略有差異。

在壓力情景的設(shè)置方面，Schachter將壓力測試方法分為歷史壓力情景、假設(shè)性壓力情景和情景矩陣法。⑧Schachter，B，“Crashmetrics”，Technical Report，1998.BIS將壓力測試的方法分為歷史情景分析法、敏感性分析法、虛擬情景分析法、最大損失分析法與極值理論分析法。⑨Basel Committee on Banking Supervision，“The New Basel Capital Accord”，Working Paper，2003.Sorge按照壓力傳導方式，將壓力傳導模式分為兩類方法：分段測試法和集中測試法。⑩Marco Sorge，“Stress-testing Financial Systems：an Overview of Current Methodologies”，BIS Working Papers，No.165.2004.ihák提出了“最差可能性法”和“最差門檻法”。黃志凌將壓力情景的設(shè)計方法概括為四種：歷史情境法、假設(shè)情境法、模型法和混合法。?黃志凌：《商業(yè)銀行壓力測試》，中國金融出版社2010版.

關(guān)于壓力測試流程方面，一般認為包括：選擇風險因素、設(shè)計壓力情景、執(zhí)行壓力測試、報告評估結(jié)果、執(zhí)行應(yīng)對政策五個方面。黃志凌概況為六個步驟。中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會發(fā)布修訂后的《商業(yè)銀行壓力測試指引》（2014）包括定義測試目標、確定風險因素、設(shè)計壓力情景等11個方面。在研究與應(yīng)用中不同的主體在進行壓力測試流程時，每個步驟的先后順序會有所差異，但基本要素是相同的，核心是壓力傳導模型（機制）的構(gòu)建和壓力情景的設(shè)計。

在各種風險的交互性影響與管控研究方面，主要有Goodhart、Tsatsaronis、Eric Wong等相關(guān)研究。?Charles Good hart，“A Traverse from the Micro to the Macro”，Conference Report on Stress Testing and Financial Crisis Simulation Exercises，July，2007.?Kostas Tsatsaronis，“Accounting for Risk Transfer in Macro-stress Testing Exercises：Challenges some Thoughts”，Conference Report on Stress Testing and Financial Crisis Simulation Exercises，July，2007.?Eric Wong，Cho-Hoi Hui，“A Liquidity Risk Stress-testing Framework with Interaction between Mark et and Credit Risks”，April，2011.關(guān)于銀行間風險傳染的研究，學者們的研究主要集中在兩個方面，一是Upper等人對銀行間傳染風險的度量進行了研究；?Christian Upper，Andreas Worms，“Estimating Bilateral Exposures in the German Interbank Market：Is there a Danger of Contagion?”，European Economic Review，2004.二是Allen和 Gale、Nier等人基于復雜網(wǎng)絡(luò)理論對傳染風險特征的分析。?Franklin Allen，Douglas Gale，“Financial Contagion”，Journal of Political Economy，2000.?Erlend W.Nier，Jing Yang，Tanju Yorulmazer，et al.，“Network Models and Financial Stability”，Journal of Economic Dynamics& Control，2007.

上述研究對于推進壓力測試在我國的應(yīng)用發(fā)揮了積極作用，隨著理論研究深入和實踐應(yīng)用的需要，探索更加規(guī)范、完整、深入的信用風險壓力測試，具有迫切的理論意義和現(xiàn)實必要性。本文將在借鑒與參考相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，按照有效壓力測試的要件和總行壓力測試的特點，力求在以下幾方面推進相關(guān)研究：（1）極端沖擊情景設(shè)定時指標一致性問題；（2）指標篩選、實證細節(jié)處理的科學性、合理性與壓力測試過程的完整性問題；（3）同一銀行內(nèi)部不同風險間的轉(zhuǎn)化與傳染問題。具體的研究思路如下圖：

圖1 總行層級壓力測試的研究思路

二、壓力測試的構(gòu)建

筆者將壓力測試設(shè)定為六個環(huán)節(jié)：明確風險因素與壓力指標、選擇測試對象與受壓指標、構(gòu)建壓力傳導模型（或機制）、設(shè)計壓力情景、實施壓力測試、分析結(jié)果與提出對策，下面筆者將從壓力測試有效性的角度，對每個環(huán)節(jié)進行應(yīng)用探討。

（一）明確風險因素與壓力指標

當前世界經(jīng)濟處于國際金融危機后的恢復期，我國經(jīng)濟下行壓力加大，鋼鐵、水泥、電解鋁、平板玻璃、船舶等行業(yè)產(chǎn)能嚴重過剩，房地產(chǎn)、地方政府債務(wù)、金融等潛在風險逐漸顯現(xiàn)，有效需求疲軟，經(jīng)濟增長動力不足，發(fā)展受要素制約日益趨緊，經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài)。當宏觀經(jīng)濟發(fā)生較大幅度波動時，極端情形出現(xiàn)的可能性加大，銀行貸款將出現(xiàn)大量違約，信貸資產(chǎn)的質(zhì)量大幅度降低，引發(fā)其他風險的概率升高，銀行整體風險加大。為此，筆者將壓力因素界定為經(jīng)濟下行通道和周期里的宏觀經(jīng)濟波動或風險。

在宏觀經(jīng)濟變量的選擇上，學者們的選擇具有相似性，主要包含：GDP、CPI、PPI、貨幣發(fā)行量、利率、匯率、股票指數(shù)、財政收支指數(shù)、國定資產(chǎn)投資指標、行業(yè)綜合指數(shù)等變量，具體來說由于研究目的和側(cè)重點的不同，宏觀經(jīng)濟變量的選取又有所不同，有時相同的變量選取的時間長度、數(shù)據(jù)類型也會有所差異，或是選擇總量或是選擇增長率。

結(jié)合我國數(shù)據(jù)統(tǒng)計和披露特點、指標的標準化程度以及數(shù)據(jù)的可獲得性，本文擬選擇GDP、CPI、PPI、固定資產(chǎn)投資、全國商品房銷售額和出口的增長率、三個月人民幣貸款基準利率、社會消費品零售總額名義增長率等8個變量。在后續(xù)的模型構(gòu)建過程中，將根據(jù)變量序列的平穩(wěn)性、變量的顯著性進行指標的篩選，從而確定具有顯著影響和經(jīng)濟意義的宏觀經(jīng)濟指標。①需要說明的是：一、為了使變量序列具有更好的平穩(wěn)性和可比性，便于模型的構(gòu)建和經(jīng)濟含義的解釋，在數(shù)據(jù)收集與處理時，統(tǒng)一為名義增長率；二、為了提高模型的擬合優(yōu)度，將變量序列的數(shù)據(jù)統(tǒng)一為季度數(shù)據(jù)，未采用年度數(shù)據(jù)。

（二）選擇測試對象與承壓指標

當前，我國經(jīng)濟進入以“中高速、優(yōu)結(jié)構(gòu)、新動力、多挑戰(zhàn)”為主要特征的新常態(tài)階段，實體經(jīng)濟去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿過程中，部分行業(yè)經(jīng)營壓力加大，信貸資產(chǎn)質(zhì)量穩(wěn)定性下降，不良貸款率反彈，為此將測試對象擬定為G銀行信貸資產(chǎn)的信用風險，受壓指標選擇為G銀行不良貸款率。

將不良貸款率作為承壓指標，主要基于以下考慮：一是不良貸款率統(tǒng)計口徑統(tǒng)一，數(shù)據(jù)標準化較高；二是不良貸款率含義清晰；三是利于壓力測試信息需求者理解和使用；四是便于信用風險壓力測試研究的深入開展，如計算監(jiān)管資本、經(jīng)濟資本、調(diào)整資產(chǎn)減值準備等；五是和壓力因素和壓力指標之間有可信、有效的關(guān)聯(lián)，當宏觀經(jīng)濟變量出現(xiàn)不利的極端波動時，不良貸款率會大幅上升，銀行信用風險加劇。

（三）構(gòu)建壓力傳導模型

1.數(shù)據(jù)的收集與處理

表1 承壓指標與受壓指標

數(shù)據(jù)時間長度基本涵蓋了美國“次貸危機”的萌發(fā)、顯現(xiàn)及蔓延，較為完整地反映了國際金融危機發(fā)生時，中國宏觀經(jīng)濟波動對銀行的沖擊影響，可以代表宏觀經(jīng)濟的周期性風險。

2.變量的篩選過程

在建模之前需要對指標對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列進行平穩(wěn)性檢驗，從中篩選出具有顯著性的壓力指標，然后構(gòu)建壓力傳導模型和設(shè)計壓力情景。

（1）受壓指標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化的說明

（2）變量序列的平穩(wěn)性檢驗

由于筆者選擇的變量是增長率序列，如果顯示平穩(wěn)就保留，如果顯示一階平穩(wěn)和二階平穩(wěn)就舍棄，因為增長率的差分實際經(jīng)濟意義不大且不便于研究分析。在對各變量序列進行ADF檢驗時包含常數(shù)項，不包含時間趨勢。檢驗發(fā)現(xiàn)GDP、FAI、BLI、EXG四個變量序列是一階平穩(wěn)，對此予以舍棄，下面擬用CPI、PPI、CHS、RSC四個變量構(gòu)建壓力傳導模型。

3.壓力傳導模型的構(gòu)建

圖2 總行層級信用風險壓力測試風險傳導示意圖

一般而言，當宏觀經(jīng)濟發(fā)生波動時，通過市場經(jīng)濟的核心機制（價格機制）影響借款企業(yè)經(jīng)營和自身資產(chǎn)狀況，進而影響其借款的償還，造成銀行不良貸款率的波動，最終引起銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力的變化。本文將以此作為信用風險壓力測試的風險傳導機制進行建模分析。建模過程其實就是探討與尋找壓力因素與風險傳導渠道與機制的過程，借鑒宏觀經(jīng)濟理論和壓力測試傳導模型的常規(guī)做法，結(jié)合各變量序列曲線圖，嘗試建立多元線性方程，作為分析和模擬極端壓力情形下壓力傳導方程的基本形式。

考慮到經(jīng)濟系統(tǒng)運行的復雜性，經(jīng)濟變量之間的相互關(guān)系可能不僅僅是同期關(guān)系還有滯后影響，因此，筆者分別從包含當期關(guān)系、包含當期關(guān)系和滯后一期關(guān)系、包含當期關(guān)系及滯后一期關(guān)系和滯后兩期關(guān)系、單獨的滯后一期、滯后兩期以及包含滯后一期和兩期六種形式對NPL與CPI、PPI、CHS、RSC四個變量利用Eviews6.0進行模型估計。①由于是季度數(shù)據(jù)，滯后兩期已是半年，在信息快速傳播的今天，經(jīng)濟系統(tǒng)的滯后影響較以往大為縮短，考慮到方程的自由度問題，便不再分析超過兩期的滯后影響。同時，由于本文構(gòu)建的是單個商業(yè)銀行的壓力測試，所以就不分析單個銀行對宏觀經(jīng)濟的反饋效應(yīng)。

通過對壓力指標的不斷篩選和滯后期的嘗試，暫將影響受壓指標不良貸款率的壓力指標確定為：CHS、RSC、CPI（-2）和RSC（-2），下面將根據(jù)方程的統(tǒng)計檢驗、經(jīng)濟檢驗和計量經(jīng)濟學檢驗來確定壓力傳導模型的最終形式。

（1）方程的統(tǒng)計檢驗

變量的t值及其對應(yīng)的p值表明每個變量均有顯著性影響和較強的解釋能力。R2=0.70，說明模型對實際樣本具有較高的擬合度。F=13.91，對應(yīng)的P值幾乎為0，說明方程可以通過顯著性檢驗。綜上，方程估計結(jié)果可以通過相關(guān)統(tǒng)計檢驗，具有相對優(yōu)良、合理的統(tǒng)計性質(zhì)。

表2 壓力傳導模型的估計結(jié)果及相關(guān)統(tǒng)計檢驗指標

（2）經(jīng)濟意義檢驗

從壓力傳導模型的方程參數(shù)估計結(jié)果可以看出，居民消費價格增長率的滯后兩期與當期不良貸款率之間呈現(xiàn)出正向關(guān)系，社會消費品零售總額名義增長率的滯后兩期與當期不良貸款率之間呈現(xiàn)出負向關(guān)系，這符合經(jīng)濟理論和我們的經(jīng)濟直覺，即可以理解為如果本季度居民消費價格增長率和社會消費品零售總額名義增長率變動一個百分點，將分別對下個季度的不良貸款率產(chǎn)生0.31和-0.20個單位的影響。全國商品房銷售額增長率與不良貸款率之間呈現(xiàn)同期的正向關(guān)系，這個可以理解，因為住房按揭貸款等與商品房銷售有關(guān)的貸款在銀行信貸資產(chǎn)中占據(jù)著重要比例，在房地產(chǎn)日益不景氣的當下，這項業(yè)務(wù)蘊含的風險日益增大。至于社會消費品零售總額名義增長率與不良貸款率之間呈現(xiàn)同期的正向關(guān)系，這可以從銀行經(jīng)營的“順周期效應(yīng)”方面進行解釋。如果社會消費品零售總額名義增長率較大時，可以理解為市場繁榮，此時交易價格上漲的誘因?qū)е孪嚓P(guān)產(chǎn)品價值的高估，對銀行來說，經(jīng)濟的繁榮易于引發(fā)銀行增加業(yè)務(wù)量的“沖動”，而業(yè)務(wù)風險往往在經(jīng)濟形勢較好的時候產(chǎn)生與累積。相反，在極端情景下銀行會進行“自救”，業(yè)務(wù)的收縮與經(jīng)營更加謹慎會在一定程度上降低風險，穩(wěn)定收益，抵消一部分宏觀經(jīng)濟下行和波動帶來的影響。所以，從這個角度上講，在同期有正向關(guān)系是可以理解的。況且，變量方向的正負是否合理，不能僅僅局限于其是否符合傳統(tǒng)經(jīng)濟理論，而應(yīng)該看是同期還是滯后，是否有業(yè)務(wù)的因果關(guān)系。經(jīng)濟系統(tǒng)是個復雜的“黑箱”，多重因素作用后有時看似不合理的現(xiàn)象，則有其內(nèi)在的原因。同時，宏觀經(jīng)濟波動對微觀銀行個體的影響異常復雜，在壓力傳導過程中，有些壓力被扭曲，有些被放大或者減弱，所以同一個宏觀經(jīng)濟變量在不同時期的壓力沖擊下有不同的表現(xiàn)與作用機理，也屬于正?，F(xiàn)象。

（3）壓力傳導方程的協(xié)整分析

采用ADF方法檢驗回歸殘差，結(jié)果顯示：在0.05的置信水平下，殘差序列不存在單位根，參差序列是平穩(wěn)的，變量之間在長期存在均衡關(guān)系，壓力傳導方程不是偽回歸，可以用來分析壓力傳導測試。

（四）設(shè)計壓力情景

從壓力測試作為風險管理和評價業(yè)務(wù)發(fā)展戰(zhàn)略的需要考慮，應(yīng)該與延續(xù)經(jīng)濟趨勢、刻畫經(jīng)濟現(xiàn)實的常態(tài)情景下的表現(xiàn)進行比較分析，所以，本文以經(jīng)濟新常態(tài)作為延續(xù)當前經(jīng)濟發(fā)展趨勢的“常態(tài)情景”；將壓力情景設(shè)計成“溫和”、“中度”和“重度”三種情形，以“常態(tài)情景”和“溫和情景”作為基準情景，以“中度”和“重度”壓力情景作為宏觀經(jīng)濟在下一個時段“罕見但可能”的波動與沖擊來進行壓力測試。

情景設(shè)計時筆者使用綜合方法。①綜合使用各種方法能充分發(fā)揮不同方法的優(yōu)勢，使不同宏觀經(jīng)濟變量的極端情景具有前瞻性、合理性、相關(guān)性、聯(lián)動性和有效性，確保情景設(shè)計滿足“異常但合理”的特征要求。為了反映經(jīng)濟系統(tǒng)的慣性和新常態(tài)的特征，使用AR(P)自回歸模型設(shè)計“常態(tài)情景”。為借鑒金融危機中宏觀經(jīng)濟變量的表現(xiàn)，在使用歷史情景法的基礎(chǔ)上結(jié)合假設(shè)，用歷史情景對應(yīng)法來設(shè)計“壓力情景”。

1.壓力情景設(shè)計的幾個假定與說明

（1）關(guān)于壓力情景時間的設(shè)定

由于經(jīng)濟系統(tǒng)通常具有在一段時間內(nèi)延續(xù)歷史慣性的特點，且極端沖擊的影響不會很快顯現(xiàn)，往往需要一個“過渡期”，所以根據(jù)壓力傳導模型的特征與變量的滯后期來設(shè)計壓力情景。首先，把2014年2季度的數(shù)據(jù)作為基準期數(shù)據(jù)，以2014年2、3季度作為常態(tài)的“延續(xù)期與壓力醞釀期”，以2015年1季度作為“壓力爆發(fā)期”。這樣的時間安排可以體現(xiàn)常態(tài)情景向壓力情景的轉(zhuǎn)化，體現(xiàn)壓力情景設(shè)計的動態(tài)性。以此測試“現(xiàn)在”之后的半年銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量情況。同時，延伸計算如果出現(xiàn)極端情景，會對銀行的盈利能力和資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生何種程度的影響，G銀行是否可以承受假定的極端壓力沖擊？

（2）關(guān)于核心壓力指標的設(shè)定

通過壓力傳導方程的估計結(jié)果可知有三個壓力指標對受壓指標具有顯著影響，為保證這些指標在壓力情景設(shè)計的一致性與聯(lián)動性，首先需要確定核心壓力指標，然后根據(jù)核心指標取值時的時間對應(yīng)確定其他指標的值。

市場經(jīng)濟中最重要的機制是價格機制，價格調(diào)節(jié)供求，引導資源配置。因此，本文將CPI作為核心壓力指標，在確定CPI壓力情景值的基礎(chǔ)上，通過歷史情景對應(yīng)法確定CHS和RSC的壓力情景值，這種方法能較好地解決多個宏觀經(jīng)濟指標之間的邏輯一致性問題。

（3）關(guān)于壓力程度的設(shè)定方法

筆者嘗試以壓力指標CPI的均值來構(gòu)建“溫和”壓力情景，均值加減一倍標準差來構(gòu)建“中度”壓力情景，②由于C P I均值減一倍標準差為0.96，屬于溫和的C P I，不構(gòu)成壓力情景，所以就不作為“中度”壓力情景來構(gòu)建。以最大值和最小值作為“重度”壓力情景。

2.常態(tài)情景的設(shè)計

通過CPI、CHS和RSC相關(guān)圖和Q統(tǒng)計量判斷滯后階數(shù)P，構(gòu)建AR(P)自回歸模型。根據(jù)檢驗結(jié)果，分別建立CPI、CHS和RSC的2、2、1階自回歸模型。三個方程的估計結(jié)果通過檢驗，符合要求，可以用來預(yù)測和計算2014年第3季度、2014年第4季度、2015年第1季度的常態(tài)情景值。

表3 壓力指標常態(tài)情景值

3.壓力情景的設(shè)計

（1）壓力指標的歷史表現(xiàn)

在壓力情景設(shè)計中，應(yīng)該充分考慮壓力指標的歷史表現(xiàn)與特征，因為極端“惡劣”的表現(xiàn)往往會重演，參考歷史區(qū)間中每個壓力指標的波動情形以及指標之間的相關(guān)變化情形，在一定程度上可以確保情景設(shè)計的合理性與一致性。

從表3、表4和圖3可以看出，在2006年第4季度至2014年第2季度31個季度數(shù)據(jù)中，CPI總體上呈下降趨勢，均值和中位數(shù)比較接近，分別為3.31、2.87，最大值和最小值為8.03、-1.53。RSC波動幅度不大與CPI的特點相似，有逐漸下降的趨勢，均值和中位數(shù)比較接近，最大值和最小值分別為23.88、-3.52；而CHS波動較大，雖然均值和中位數(shù)比較接近，但在均值為24.23的情況下，最大值和最小值分別為：111.28和-30.95。

表4 壓力指標的歷史表現(xiàn)特征表

圖3 壓力指標的歷史表現(xiàn)圖

（2）溫和壓力情景的設(shè)計

鑒于CPI的均值為3.31時，沒有嚴格意義上對應(yīng)的CHS和RSC的滯后兩期值，為避免數(shù)據(jù)選取和對應(yīng)的隨意性和偶然性，本文在樣本區(qū)間內(nèi)用與CPI為3.31時最為接近的CPI所對應(yīng)的CHS和RSC滯后兩期的平均值，作為“溫和”壓力情景的壓力值。詳情如表5。

表5 溫和壓力情景的生成

（3）中度壓力情景的設(shè)計

當CPI為5.66時在樣本區(qū)間里沒有嚴格的對應(yīng)的值，采用最接近的5.73來進行歷史對應(yīng)取CHS和RSC的值。詳情如表6。

表6 中度壓力情景的生成

（4）重度壓力情景的設(shè)計

在樣本的歷史區(qū)間內(nèi)，如表7所示，2008年第1季度CPI最大，值為8.03，對應(yīng)的當期RSC為20.61，滯后兩期的CHS和RSC的值為-30.95和23.23。2009年2季度CPI最小，值為-1.53，對應(yīng)的當期RSC為15.01，滯后兩期的CHS和RSC的值為100.94和16.55。

表7 重度壓力情景的生成

需要說明的是有兩點：其一，宏觀經(jīng)濟的波動或者下行不能簡單地理解和定義為所有的經(jīng)濟變量都應(yīng)該出現(xiàn)所謂的“唱衰”，壓力情景不是所有的壓力指標都應(yīng)該具有方向統(tǒng)一的“壓力”，關(guān)鍵看主要壓力指標和指標設(shè)計后受壓指標的綜合效應(yīng)。其二，為了反映當前的經(jīng)濟社會環(huán)境和市場結(jié)構(gòu)，確保壓力情景的前瞻性，可以結(jié)合專家判斷等合理假設(shè)以及其他重要宏觀經(jīng)濟變量的預(yù)測對壓力情景值進行更“嚴峻”的壓力設(shè)計，如在極值的基礎(chǔ)上再加減數(shù)倍標準差。

（五）實施壓力測試

筆者將2014年3季度、4季度作為延續(xù)常態(tài)特征的時期，即“常態(tài)延續(xù)期”和“壓力過渡期”，以2015年1季度作為“壓力爆發(fā)期”，重點測試在2015年1季度時，當宏觀經(jīng)濟出現(xiàn)不同程度的沖擊時G銀行不良貸款率的表現(xiàn)。NPL在31個季度區(qū)間內(nèi)的均值為1.64，最大值3.79，最小值為0.85，中位數(shù)為1.15。

1.常態(tài)情景下的壓力測試

對于2014年3季度的壓力測試筆者將采用2014年1季度真實的CPI和RSC作為CPI(-2)和RSC(-2)的值，以2014年3季度的CHS和RSC的預(yù)測值作為CHS和RSC的值。同理，2014年4季度的壓力測試將采用2014年2季度真實的CPI和RSC作為CPI(-2)和RSC(-2)的值，以2014年4季度的CHS和RSC的預(yù)測值作為CHS和RSC的值。而2015年1季度的NPL計算將采用預(yù)測的2014年3季度的CPI和RSC作為CPI（-2）和RSC（-2）的值，以2015年1季度的CHS和RSC的預(yù)測值作為CHS和RSC的值。

表8 常態(tài)情景下的壓力測試結(jié)果

通過測試，可以得到隨著CPI從2014年3季度的2.41、2014年4季度的2.81到2015年1季度的3.25及其他壓力指標的協(xié)同變化，不良貸款率由2014年3季度的0.97、2014年4季度的1.43逐漸升高到2015年1季度的1.51。說明壓力指標即使保持著常態(tài)的慣性，不發(fā)生極端波動，G銀行的不良貸款率從“常態(tài)延續(xù)期”和“壓力過渡期”到“壓力爆發(fā)期”也將不斷上升，信用風險逐步加大。

測試結(jié)果說明在后金融危機時代和經(jīng)濟新常態(tài)的宏觀經(jīng)濟環(huán)境下，如果CPI延續(xù)經(jīng)濟系統(tǒng)的歷史趨勢，呈現(xiàn)小幅上漲的趨勢，G銀行的不良貸款率將不斷攀升。在經(jīng)濟新常態(tài)下，中國經(jīng)濟將從高速增長轉(zhuǎn)為中高速增長，新的經(jīng)濟增長動力尚處于孕育和成長階段，企業(yè)將經(jīng)受新經(jīng)濟環(huán)境的嚴峻考驗，經(jīng)濟系統(tǒng)存在著以化解高杠桿和泡沫化為主要特征的各類風險，商業(yè)銀行不良貸款率將在接下來的一段時間存在上升的趨勢，測試結(jié)果正好印證了這一點。

2.壓力情景下的壓力測試

（1）溫和壓力情景下的壓力測試

如果CPI在2014年3季度由2季度的2.20上升到3.31，在設(shè)計的組合情景下，G銀行不良貸款率將在2015年1季度上升為1.43，比2014年2季度上升0.44個百分點。

（2）中度壓力情景下的壓力測試

如果CPI在2014年3季度上升到5.66，在設(shè)計的組合情景下，G銀行不良貸款率將在2015年1季度上升為1.83，比2014年2季度上升了0.84個百分點，比“溫和”壓力情景下上升了0.4個百分點。

表9 N PL在不同情景下的表現(xiàn)

（3）重度壓力情景下的壓力測試

如果CPI在2014年3季度大幅上升到8.03，在設(shè)計的組合情景下，G銀行不良貸款率將在2015年1季度上升為2.19，大大高于2014年2季度的0.99，比“中度”壓力情景下上升了0.36個百分點。如果CPI在2014年3季度急劇下跌到-1.53，在設(shè)計的組合情景下，G銀行不良貸款率將在2015年1季度上升為1.55，略高于常態(tài)和“溫和”情景下的不良貸款率，低于“中度”壓力情景下的1.83，更低于CPI為最大值時的“重度”情景下的2.19。

（六）分析結(jié)果

1.關(guān)于壓力測試的分析與解讀

壓力測試結(jié)論一：在2015年1季度NPL常態(tài)情景下的值要略高于溫和情景下的值，這是個有趣的現(xiàn)象。近年來，銀行之間的競爭愈發(fā)激烈，企業(yè)倒閉和銀行員工辭職現(xiàn)象時有發(fā)生，“三期疊加”效應(yīng)逐漸顯現(xiàn)。得出這樣的研究結(jié)論也在情理之中，說明G銀行在延續(xù)目前經(jīng)濟趨勢的情況下將會出現(xiàn)比08年國際金融危機前后平均趨勢更高的不良貸款率。研究結(jié)論與實體經(jīng)濟表現(xiàn)一致。

壓力測試結(jié)論二：經(jīng)濟系統(tǒng)具有復雜性，盡管CHS和RSC在不同程度的壓力情景下的壓力表現(xiàn)和方向不同，但隨著核心壓力指標CPI的不斷上升，即壓力程度的加大，宏觀經(jīng)濟的波動會使G銀行的不良貸款率大幅上升。

壓力測試結(jié)論三：如果在預(yù)測期間內(nèi)，CPI急劇下跌，出現(xiàn)通貨緊縮的預(yù)期時和CPI大幅上漲一樣，銀行不良貸款率都會上升信貸風險增大，所以宏觀經(jīng)濟在不同方向較大的幅度的波動都會對銀行的業(yè)務(wù)帶來負面沖擊，通貨緊縮和通貨膨脹下（包含一段時期的較強預(yù)期）的經(jīng)濟都會使銀行不良貸款率上升，但通貨膨脹的沖擊效應(yīng)更加明顯。

壓力測試結(jié)論四：宏觀經(jīng)濟波動對G銀行在常態(tài)延續(xù)的過渡期的沖擊效應(yīng)相對較小，但隨著壓力的傳遞與蔓延，當進一步延長測試時間窗口到基準期后的第三期時，在不同壓力情景下的不良貸款率顯著增加，風險效應(yīng)明顯增大。

總的來說，在經(jīng)濟下行的通道里，出現(xiàn)通貨緊縮（預(yù)期）的可能性更大。在這樣的假設(shè)下，G銀行的NPL將從2014年2季度基期時的0.99上升至2015年1季度壓力爆發(fā)期時的1.55，低于G銀行在樣本期的均值1.64，對G銀行的沖擊有限。

2.抗壓能力計算與評估

至于G銀行能否抵御和消化極端沖擊造成的損失，需要繼續(xù)進一步評估。選取季度凈利潤同比增長率（NPG）作為盈利能力指標進行分析，數(shù)據(jù)長度為2006年第4季度至2014年2季度，來源于G銀行的季報，NPG是0階平穩(wěn)的序列。通過對滯后期和變量的不斷嘗試，得到如下實證結(jié)果：

可以通過顯著性檢驗，變量經(jīng)濟意義合理，對于NPL（-2）的系數(shù)方向，可以理解為銀行自身經(jīng)營的修復機制，當本期的不良貸款率較高時，銀行會進行不良資產(chǎn)的化解與預(yù)防，在兩個季度后的糾正與修復后，凈利潤增長率會提高。

凈利潤增長率在常態(tài)的“延續(xù)期與壓力醞釀期和“壓力爆發(fā)期”的值，采用自回歸方程進行預(yù)測。通過AR（1）自回歸模型，預(yù)測得到NPG的值為：8.65、9.96、11.13。

利用方程6進行壓力沖擊的粗略計算，得到凈利潤增長率在壓力爆發(fā)期之后的下一個季度的壓力沖擊預(yù)測值，如表10。

沖擊結(jié)果表明：在有輕度通貨緊縮預(yù)期的常態(tài)情景下，凈利潤增長率低于溫和壓力情景下6.89%的增長率，說明當前經(jīng)濟下行壓力將會使G銀行的凈利潤增長率低于樣本期平均物價情景下的盈利能力；在壓力情景下，隨著壓力程度的不斷加重，凈利潤增長率在中度情景下出現(xiàn)-15.38%的增長，在重度一情景沖擊下凈利潤增長率下降到35.42%，在重度二壓力情景下時下降到0.21%，都遠遠低于基期7.2%的增長率；當經(jīng)濟下行并且出現(xiàn)較為嚴重的通貨膨脹（“滯脹”）時G銀行的盈利能力將出現(xiàn)嚴重危機，此時的危害遠大于經(jīng)濟下行加通貨緊縮時的沖擊。

表10 N PG在不同情景下的受沖擊表現(xiàn)

三、壓力沖擊下不同風險間傳染的實證分析

銀行風險管理需要關(guān)注業(yè)務(wù)的不同風險分布和轉(zhuǎn)化，以此了解整體風險狀況。目前，在學術(shù)研究和銀行實務(wù)界關(guān)于同一銀行在壓力情景沖擊下內(nèi)部不同風險相互傳染方面并未形成較為成熟的壓力測試方法，作為研究的推進，筆者將對此進行嘗試性探討和分析。

研究思路如圖4。物價等宏觀經(jīng)濟指標發(fā)生不利變動時，銀行貸款客戶經(jīng)營出現(xiàn)困難、盈利能力和自身資產(chǎn)狀況惡化、還款能力下降，進而致使銀行不良貸款率的大幅上升，信用風險增加，銀行資產(chǎn)質(zhì)量下降、盈利能力受損，極端壓力情景下信用風險傳染至市場風險和流動性風險。對信用風險轉(zhuǎn)化、傳染、放大市場風險和流動性風險的效應(yīng)進行測度，對市場風險和流動性風險對信用風險的逆向傳染，以及市場風險和流動性風險之間傳染的測度也可采用類似方法，在此不做實證。

鑒于內(nèi)部風險數(shù)據(jù)獲取的困難，擬采用指標代替法進行實證研究，以不良貸款率（NPL）表示信用風險，以存貸比（LDR）代表流動性風險，①由于流動性比率數(shù)據(jù)每半年公布一次，流動性覆蓋率剛剛開始披露，數(shù)據(jù)期間較短，所以采用貸存比代表流動性。以成本收入比②鑒于市場風險包括交易性業(yè)務(wù)和非交易性業(yè)務(wù)產(chǎn)生的風險，且數(shù)據(jù)獲取較為困難，所以采用成本收入比。成本收入比=（業(yè)務(wù)管理費+其他營業(yè)支出）/（利息凈收入+手續(xù)費凈收入+其他業(yè)務(wù)收入+投資收益）×100%。（CIR）代表市場風險。數(shù)據(jù)長度為2006年第4季度至2014年2季度，來源于G銀行的季報，LDR、CIR是0階平穩(wěn)的序列。通過對滯后期和變量的不斷嘗試，得到如下實證結(jié)果：

（一）不同壓力情景下信用風險對市場風險的傳染效應(yīng)測度

CIR=24.18+2.30*NPL（7）估計結(jié)果表明方程可以通過統(tǒng)計檢驗，變量經(jīng)濟意義合理，可以進行不同壓力情景下信用風險對市場風險的傳染效應(yīng)測度。見表11。

沖擊結(jié)果表明：隨著實體經(jīng)濟價格的不利變動，隨著G銀行自身不良貸款率的升高，每一單位的收入需要支出的成本將增加，遠高于基期的23.95%，不良貸款率從基期的0.99%上升到壓力爆發(fā)期的2.19%時，會使成本收入對應(yīng)從23.95%上升到29.22%，G銀行利率風險、匯率風險增加和投資收益下降的可能性加大，極端情景下的信用風險的增加會放大市場風險、降低自身的市場獲利能力。

（二）信用風險對流動性風險的傳染效應(yīng)分析

變量的參數(shù)方向為負，表明隨著不良貸款率的升高貸存比將降低，銀行的流動性增加，這似乎與我們的直覺不一致，原因可能是以下兩方面：一是不良貸款率的升高會使銀行的管理層審慎發(fā)放貸款，提高貸款標準，注重貸款質(zhì)量，從而促使貸存比的降低；二是貸存比是銀監(jiān)會對銀行的重要流動性監(jiān)管指標，在管控流動性風險控制信貸過快增長發(fā)揮了積極作用，商業(yè)銀行為滿足監(jiān)管要求，必將格外關(guān)注貸存比的管理。所以在壓力情景下，G行信用風險的升高不會造成其流動性的緊張。

圖4 壓力情景下風險間傳染機制示意圖

表11 不同壓力情景下信用風險對市場風險的傳染效應(yīng)測度

綜上，通過對G銀行信用風險與市場風險和流動性風險的傳染效應(yīng)進行實證分析表明：極端情景下的信用風險的增加會放大市場風險，降低自身的市場獲利能力，但不會引起流動性緊張。

四、結(jié)語與對策

通過研究發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟波動對G銀行不良貸款率的沖擊較為明顯，該行應(yīng)加強對宏觀經(jīng)濟走勢的前瞻性預(yù)測，及時管控信用風險，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量，保持盈利能力的穩(wěn)健提升。要把對極端風險的識別與防范納入全面風險管理體系，對潛在壓力因素的影響機制與路徑進行研判，注重防范不同風險間的傳染與轉(zhuǎn)化，加大對風險敏感領(lǐng)域的管控力度，提高全面風險管理能力。

（責任編輯：余風）

The Model Construction and Application Research of Commercial Bank Stress Test under the Economic New Normal

BIAN Jiatao，YU Shanping
（School of Economics and Management，Southeast University，Nanjing 211189，Jiangsu，China）

It is significant to study stress test of the hierarchy of the headquarters in commercial bank and the transmission problem among different risks based on the current macroeconomic background.This paper analyzes the effects of the credit risk conversion，transmission，amplification of market risk and liquidity risk from the empirical perspective.The results show that：（1）The growth rate of net profit in a normal situation with expected mild deflation is lower than that in the moderate stress situation；（2）The growth rate of net profit will decline at different degree with the rise of stress and is far below that at the base level.（3）Under economic downturn and severe inflation，the profitability of the banks for samples will show a serious crisis and the harm is much greater than that under economic downturn and deflation.（4）Under extreme scenario，the increased credit risk will enlarge market risk and reduce their profitability，but will not cause liquidity squeeze.

economic new normal；commercial bank stress test；risk contagion

卞家濤（1983-），男，東南大學經(jīng)濟管理學院博士研究生，研究方向為金融機構(gòu)管理、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟與金融；余珊萍（1949-），女，東南大學經(jīng)濟管理學院教授，博士生導師，研究方向為國際金融、金融機構(gòu)管理。

F83

A

1008-7672（2016）06-0056-14