基于VAR模型的我国商业银行不良贷款率压力测试

发布时间：2020-07-03 13:25

【摘要】：2008年由美国次贷危机引起的金融海啸对巴塞尔协议Ⅱ（简称新协议）进行了一次实战演练。在经历了华尔街神话的破灭之后，国际银行监管部门认识到新协议存在的问题与不足，在不断的摸索与实践后，巴塞尔监管委员会于2010年9月出台了巴塞尔协议Ⅲ，加强了对商业银行在资本充足率方面的要求和监管。商业银行由于其自身的业务特点，不可避免的面临着多种多样的风险，包括信用风险、市场风险、操作性风险、流动性风险等。由于商业银行贷款业务不断扩张，相对应的信用风险也显著升级，故此如何控制和预防信用风险成为各国商业银行重点关注的问题之一。于是，在金融市场现状及监管需求情况下，新巴塞尔协议中对如何处理商业银行风险进行了明确指导：要求各国商业银行统一开展资本压力测试，以便度量预期其在常态金融经济市场运转时，有可能在系统内部发生的各类风险所造成的损失。压力测试是监管机构用来评估商业银行一级核心资本充足状态的创新型分析的工具，用于模拟“异常但有可能发生”的宏观经济因素冲击给银行系统内部带来的冲击和影响，能够做到预先对系统中存在的风险和薄冰地带进行估计和辨别，进而在很大程度上加强了银行系统同宏观经济因素两者之间存在的关系的认知，也方便了监管机构对其风险承受能力的评估和把握，使金融系统能够提前根据压力测试的结果对自身存在的问题进行纠正和完善，降低了风险发生的可能性。2001年我国正式加入WTO组织以来，随着国外金融机构和资本流入国内金融市场，我国金融系统外部冲击加强，信用风险显著升级，我国商业银行面临着加速市场改革步伐，明析内部风险类别，加强风控措施及监管机制的革新。而我国银行监督管理委员会对商业银行信用风险的监控体现在不良贷款率的管理和预测上，所以对商业银行不良贷款率变化趋势的压力测试研究是必要的。本文研究了新巴塞尔协议内部评级法对商业银行信用风险的度量方法，结合我国实际情况，采用计量经济方法分析我国商业银行信用风险管理现状及现阶段的研究和发展趋势，并对不良贷款率进行压力测试。文章首先综合了众多国内外学者对相关方面做出的研究，将常用宏观经济变量分为真实值、同比增长率及环比增长率三类，主要考虑名义国内生产总值；居民消费价格指数；不同期限的存、贷款利率；国房景气指数；企业景气指数；名义货币供应量；城市人均可支配收入等共30个不同表示形式的宏观经济指标作为商业银行不良贷款率的解释变量，采取多元线性回归模型作为宏观压力测试模型对我国商业银行不良贷款率进行度量。分析发现，一年期流动资金存、贷款利率、国内生产总值累计增速、居民消费价格指数环比增长率与名义货币供给量当期值对商业银行不良贷款率存在显著性解释关系，其中一年期贷款利率、居民消费价格指数与商业银行不良贷款率之间存在正相关关系，一年期存款利率、国内生产总值累计增速及名义货币供给量当期值与商业银行不良贷款率之间存在负相关关系，与实际经济运行情况相符。其次利用结构化VAR模型对这五个宏观经济变量之间的动态联系进行分析和预测，通过研究模型中变量之间当期关联来解决传统压力测试模型中弱化变量间相关性的问题。第三，进行压力测试分析，根据历史宏观经济变量的变化趋势，结合我国现阶段宏观调控实情，设定压力测试情景，通过对名义国内生产总值和一年期名义贷款利率施加一个适当的压力冲击，研究并预测我国商业银行不良贷款率的变化趋势。最后对实证结果进行分析，并给出相应的建议。
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F832.4;F224
【图文】：

概率分布,不良贷款率,走势图,年度

图 3.1 2004-2011 年度我国商业银行不良贷款率走势图其次对于解释变量的选取——即宏观经济数据的选取：对于宏观压力测试的研究，近年来许多学者都进行了一定的分析和探索，其中有代表性地位的是Wlison(1997a,b)和 Merton R(1974)的模型框架，Wlison 将各个工业企业的不良违约率与宏观经济指标进行有机结合，在两者之间建立模型关系，以此为基础推导出违约率的概率分布走势，通过宏观经济形势的预期变化和资产规模的不确定损失变化，得出相应的违约率的变化趋势。而 Merton R 则在此基础上引入了新的宏观经济变量——股票市场价格指数，重新定义了模型的变量。以此模型框架为模板，其他的学者也对宏观压力测试进行了研究。Sorge和Virolainen(2006)在芬兰银行信用风险压力测试中采用的主要宏观经济解释变量为国内生产总值GDP，名义年度利息率及公司负债率，为调节芬兰金融市场经济的同时期结构变化引入了一个虚拟变量，同时也为控制在 1993 年 1 月实行的破产法中产生的

稳定性检验,根图,倒数值,特征根

SVAR模型的稳定性检验——AR根图

【参考文献】