压力测试在商业银行信用风险管理中的运用研究

发布时间：2019-07-05 16:43

【摘要】：风险是影响金融决策的基本要素,如果不存在风险,用以有效配置资源的金融体系会变得相当简单。然而,风险总是无处不在的,金融体系的一个基本功能也是分配风险。银行作为经营风险的特殊企业,风险管理水平的提高对银行的经营与生存至关重要。然而,从历次金融危机的影响来看,现有银行风险管理手段难以有效防范重大风险。压力测试是针对重大风险而发展起来的一门风险管理技术,旨在测度银行在极端情景下的抗压能力。这门技术从一诞生起就被寄予厚望,然而在2007年全球金融危机中,这门技术远没有取得人们希望的效果。2007年的金融危机暴露了压力测试在技术上和实务操作中存在的问题和局限性。如何进行有效压力测试,让压力测试在风险管理中真正发挥作用,是本文研究的主要问题。由于市场风险压力测试技术相对成熟,以及信用风险在我国商业银行风险管理中的重要性,本文重点选取信用风险作为压力测试研究对象。全文分为九章：第一章：导论本章主要交代研究背景、研究内容、研究现状及研究意义,提出研究的方法及论文的逻辑结构。以2007年金融危机为分界点,压力测试研究可以分为两个阶段。早期的研究以FSAP框架为基础,其研究角度主要集中在压力测试框架探讨,学者从识别脆弱性、构建情景、测度资产负债表变化、次轮效应和结论解释等方面对压力测试框架进行了探讨。2007年以后压力测试研究的最新进展主要体现在以下几个方面：(1)就情景设置而言,最新研究关注情景设置的概率和情景的严峻度,并提出了一些生成情景概率的方法,包括VAR模型和马氏距离。(2)在模型选取上,新的信用风险压力测试模型关注违约相关性、传染效应、反馈效应、违约率的非线性转换等问题。(3)在数据选取上,新的研究数据范围从宏观数据拓展到了微观数据,从主要以市场为基础的数据扩展到了基于个体借款人的基础数据。(4)在影响测度上,一个重要的扩展是试图得到银行贷款的损失分布,而以往的方法是产生一个压力事件的点估计。现有研究呈现以下几个特征：(1)大部分的研究由各国监管当局主导,研究的类型主要集中在宏观压力测试领域。(2)如何选取一个合适的情景,既保证压力充分又具备发生的可能性并在尽可能给出发生的概率,仍然是一个重点关注的问题。(3)在模型的选取上,如何确保模型假设条件在极端环境下仍然适用,并充分考虑风险因子之间的相互关系和反馈效应,是压力测试面临的又一难题。虽然一些学者做出了一些有益的探讨,但效果尚不明显。(4)对于影响的测度,主流的做法试图寻找压力情景下资产组合损失的分布,这种方法对数据和统计方法的要求较高,操作难度较大。第二章：极端环境下的商业银行信用风险管理与压力测试本章首先回答一个问题,商业银行风险管理中为什么需要压力测试?我们认为由于各种因素的影响,商业银行不可能始终在一个正常环境下经营,它还将面临极端环境,而传统风险管理方法主要是基于正常环境假设基础上发展起来的,不适用于极端环境下的风险管理需要。具体原因包括：(1)基于正常环境发展起来的风险的测度方法难以运用于极端环境；(2)基于正常环境的风险缓释措施在极端环境下可能会失去效果；(3)在金融自由化、金融全球化高速发展、金融创新日新月异的今天,银行所处的外部环境也在发生急剧变化,传统风险管理手段不能有效应对这些变化导致的金融体系脆弱性,而压力测试可以提供前瞻性的解决措施。之所以选取信用风险管理作为压力测试研究对象,一方面是基于压力测试研究现状,另一方面则是出于对商业银行信用风险管理的特征特别是我国商业银行信用风险管理的特征考虑。我们认为,商业银行信用风险管理存在以下几个基本特征：(1)信用风险管理更多依靠定性分析方法；(2)信用风险防范较多地依赖抵押物；(3)信用风险管理实践中存在“信用悖论”现象；信用风险定价存在诸多困难。就我国而言,我国商业银行信用风险的基本特征及管理缺陷包括：(1)从整个金融体系来看,由于金融市场不发达,信用风险主要集中在银行体系；(2)从贷款投放来看,银行信贷资产相对集中,信贷结构不合理；从担保条件来看,银行信贷普遍要求抵押物,且抵押物多集中在房地产。本章的第三部分主要阐述压力测试的定义、类型、主要方法、运用范围以及压力测试的局限。我们认为压力测试有广阔的运用空间,它可以在以下几个方面发挥作用：(1)贷款审批；(2)评估资产组合的风险水平和银行风险管理中的薄弱环节；(3)限额管理；(4)资本募集与配置；(5)评估风险缓释措施的有效性；(6)新客户、新产品准入评估；(7)与其他风险管理工具进行交叉检查。第三章：压力测试的理论基础本章从金融脆弱性理论的角度出发探讨银行不能始终保持在一个正常环境经营的原因,接下来本章分析压力测试方法和技术流程,以及如何将压力测试纳入银行整体风险管理体系。与VaR等传统风险管理工具正常市场假设不同,压力测试集中于测度资产组合、银行、金融体系在极端事件下的承受能力,其背后的假设前提是经济、金融体系运行是不完美的,在外部、内部冲击下不能一直保持正常运转状态。事实上,金融脆弱性是金融体系与生俱来的特征,而且在金融自由化、金融全球化以及金融创新加快发展的今天,金融体系的脆弱性在加剧。如何衡量银行体系、金融体系的脆弱性是一个难题。传统方法主要采用构建金融体系检测指标体系来衡量金融体系的脆弱性。同其他衡量脆弱性方法相比,压力测试包含的范围更广,也更具灵活性。压力测试测试对象可以是资产组合,也可以是金融机构、金融体系；压力测试使用历史数据,但又不完全依赖历史数据；压力测试也借鉴金融脆弱性指标和其他脆弱性衡量方法,但它也有自身的一套体系；更重要的是,压力测试可以前瞻性的去评估银行、金融体系的脆弱性。压力测试的技术流程整体上差异不大,主要包括选择要测试的资产组合、选择施加的压力因素及压力指标、选择承压对象并确定承压指标、构建情景、构建传导模型、执行压力测试并输出结果几个步骤。如何将压力测试纳入银行整个风险管理体系是一个值得探讨的问题。我们可以从这样的思路入手：假定银行未来将面临两种状态,一种是正常环境,正常情况下风险因子的分布为f(·),定价模型P(·),收益的分布为g(yt+l)；另一种是极端环境(或压力环境),压力环境下的风险因子分布为fstress(.),定价模型为Pstress(·),这样压力情况下收益分布为gstress(yt+1)。这样风险管理者有两个预测的收益分布,(?)g(yt),gstress(yt)(?),因此银行的选择是max U(·)。g,gstraes 第四章：信用风险压力测试在不同国家、不同领域的运用比较本章主要通过比较分析,研究压力测试在不同国家、不同领域的运用情况,并分析压力测试在2007年金融危机中失效的原因以及压力测试操作在其后的发展变化。与VaR方法源自私人部门不同,在压力测试的运用中,监管部门是主要推动者。国际货币基金组织、世界银行、巴塞尔委员会及各国监管当局在推动压力测试技术的发展上不遗余力。各监管当局压力测试技术运用情况的差异主要体系在信用风险模型、宏观经济模型、压力测试技术及影响测度上。就压力测试在各金融机构中的运用情况来看,其使用情况具有以下一些特征：(1)对于风险存在一个感知上的不对称性。对股票价格和新兴市场而言,崩盘比繁荣更有可能进行压力测试。利率增长和信用幅差等方面的压力测试比降低的更普遍。(2)对那些不能用统计测量工具(如VaR)充分测量风险的市场和产品,银行严重依赖压力测试。(3)以新兴市场为情景的压力测试远超过其他领域。(4)压力测试历史情景主要集中于一些重大事件,如1987年美国股市崩盘、1994年债券市场下滑、1998年LCTM倒闭和俄罗斯债务危机引发的市场混乱等；压力测试假设情景主要由基于经济增长前景变动的情景组成。(5)敏感性测试主要用于针对利率的测试。(5)银行执行敏感性测试和基于历史情景的压力测试比假设情景的压力测试频率高得多。(6)针对信用风险的压力测试远落后于市场风险压力测试。(7)不到一半的中小商业银行在风险管理中会使用压力测试。 2007年金融危机暴露了银行在压力测试操作上的问题和局限：金融危机爆发前,大多数银行并未真正重视压力测试,压力测试没有融入银行风险管理中；银行在压力测试技术上存在很多局限；大多数银行压力测试情景设置不合理,压力程度普遍不足；危机爆发前,很多银行对特定风险和特定产品并不进行压力测试。第五章：信用风险压力测试情景设计及问题研究压力测试要在风险管理中真正发挥作用须处理好两个核心问题：一是如何根据测试对象选取一个合适的压力测试情景；二是如何构建合适的模型将压力传递到承压指标上。本章和下一章将集中研究这两个问题。本章主要研究情景设置中的相关问题,包括情景的期限、压力程度、情景设置方法、情景量化以及情景发生的可能性等。通过对不同情景设置方法优缺点的比较研究,我们认为压力测试情景设置上应遵循以下几个原则：(1)重要性与经济性原则。压力测试应重点考虑可能给银行带来重大损失的极端事件,并在情景设置上考虑执行压力测试的成本与收益。(2)适应性原则。对不同类型的风险应选取不同的情景,设置不同的冲击期限,并根据冲击期限长短决定是否考虑反馈效应。(3)压力充足原则。情景设置中风险因子的变动幅度应在一个较长的样本期限中选取,避免压力不足。关于情景的概率问题,从压力测试实务操作的角度来看,我们认为对极端事件不需要有一个精确的概率度量,更多的时候我们只需要大致判断其发生的可能性,这样我们可以采用主观概率法。同时,为了避免主观概率法的随意性,我们主张引入危机预警模型以增强判断的准确性。为了克服危机预警模型的局限,我们从贝叶斯修正的角度对其进行了改善。第六章：信用风险压力测试传导模型构建本章主要研究信用风险压力测试传导模型的构建问题。目前信用风险压力测试传导模型主要分为两类。一类是采用传统信用风险度量模型来进行压力测试,这种方法假定冲击不会对信用风险度量模型或定价模型造成影响；另一类则主要依靠统计方法或对传统信用风险度量模型进行修正。这两类模型有一个共同点就是对数据要求都很高。其中有一些数据可能是银行无法获得的,比如发债信息。对我们国家的大多数银行而言,像历史违约率之类的数据也是极度缺乏的。因此,大部分的模型对我们都不适用。笔者认为,可以对银行业务进行区分,不同类型的业务采取不同的方法进行建模。对于零售银行业务,由于其具有单笔贷款规模小、贷款客户独立性较高以及零售信用组合分散程度较高的特征,对该类业务的压力测试更适合用统计方法进行分析：对那些单笔金额大、异质性较高的贷款,从客户入手进行建模效果可能更好。第七章：对我国A商业银行房地产贷款压力测试的情景设置探讨本章以某商业银行为例探讨房地产贷款压力测试情景设置相关问题。房地产贷款压力测试是目前我国银监会大力倡导并要求商业银行定期执行的压力测试。目前监管当局推行的压力测试在执行中存在以下一些问题：(1)情景设置时采用一个统一标准,忽略了房地产市场的地方性差异；(2)房价下降60%的情景虽然极端,但发生可能性极小,只适于个别地区；(3)测试方法多以敏感性分析为主,没有考虑房地产市场崩盘带来的反馈效应；(4)压力测试只考虑银行贷款,没有考虑表外授信(包括银行承兑敞口授信、信用证授信等),也没有考虑通过其他渠道流入房地产行业的银行资金；(5)在分析房地产开发商融资成本时重度压力也仅是贷款基准利率上浮一百多个基点,压力程度不够。本文对上述问题进行了以下修正：(1)在设置情景时,以融资成本取代贷款基准利率,轻度、中度、重度压力分别房地产开发商为融资成本升至年利率15%、20%、30%；(2)在压力测试时,考虑银行对房地产开发商的表外授信,且对表外授信赋予与贷款相同的风险权重。(3)压力测试选取财务模型法进行测试,并对个体测试结果进行加总。第八章：对我国A商业银行房地产贷款压力测试模型构建与检测在本章我们分别采用监管当局推荐的压力测试情景、方法与自设情景和方法同时对某商业银行房地产贷款进行压力测试。由于这两种方法在情景设置、指标选取、测试范围上存在诸多差异,直接比较其测试结论并不合适。但是,通过对这两种测试方法、过程的比较分析,本文得出以下结论：(1)我国银行业在压力测试情景设置、方法选取、模型构建等方面上都还不成熟,在此基础上得出的压力测试结果,如中国银行业能够承受50%房价下降的论断是靠不住的。(2)从测试结果来看,是否考虑表外授信对测试结果的影响非常大。本文认为,在“融资票据”盛行的今天,银行承兑汇票这类传统低风险业务风险在增大,压力测试中应加入表外授信并赋予表外授信与贷款相同的风险权重。(3)从测试方法和数据使用上来看,两种测试方法都倾向于低估房地产市场极端不利变动对银行贷款质量的影响。一方面的原因在于压力测试没有考虑银行信贷客户间的相关性问题,而是假定银行客户之间财务独立；二是由于信息不对称因素,即便是银行自身也不能准确统计有多少信贷资金流向房地产行业。第九章：结论及展望本章主要阐述全文的研究结论及研究的不足之处以及未来的研究方向。论文的主要贡献及创新点包括：(1)以极端环境为视角,以信用风险为切入点,分析银行在极端环境下的风险管理,有助于弥补现有银行风险管理的不足,丰富银行风险管理手段；(2)系统全面地梳理了压力测试的整体框架、理论基础、技术方法以及在不同国家、不同领域、不同金融机构中的运用现状,指出了其主要特征和不足之处,并提出了改善性意见。(3)针对压力测试核心问题之一一情景设置,本文主张采取主观概率法和危机预警模型结合的方法来判断情景发生的概率,对危机预警模型中存在的问题主张采取贝叶斯修正方法进行完善。(4)针对压力测试核心问题之二——模型构建问题,本文主张按照银行银行业务类型进行区分,对不同类型业务选取不同模型。(5)结合国内商业银行压力测试案例分析以及银监会推行的压力测试方法的比较分析,本文深入分析了现行国内商业银行压力测试中的问题与不足,提出了解决措施。本文的不足之处在于,限于理论水平和社会实践的不足,在下面两个问题上研究不够深入：(1)如何将压力测试与金融危机理论和概率统计方法紧密结合用于分析极端事件下的风险因素、风险传导机制、风险因子之间的相关性及反馈效应等问题。(2)如何根据经济环境和风险的变化动态的去发展压力测试方法。
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【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F830.5;F832.4

【参考文献】