银行的信用风险是长期困扰银行业发展的关键要素，如何能够对信用风险进行控制和预测已经成为整个金融行业所关注的热点话题。为了能够对不同类型风险进行识别，压力测试成为了一种较为常用的风险控制方法。由于压力测试的核心内容在于探讨外部因素与风险之间的关联关系，这使得合理的经济变量选择和模型构建过程变得更加重要。
　　本文选择南京银行作为案例研究对象，并对该银行的信用风险压力测试流程进行相应的优化。在对南京银行信用风险压力测试流程现状分析的过程中，人为因素、压力测试模型构建与选择都会对压力测试结果产生相应的影响，这也影响了南京银行的信用风险承受能力。为了能够提升信用风险压力测试的实用性和有效性，本文选择了Wilson模型作为压力测试模型，并选择广义货币增长率、国房景气指数、一年期贷款基准利率、社会消费品零售总额增长率以及政府财政收入增长率作为宏观经济变量进行了深入分析。根据所得到的压力测试模型，本文对不同的测试情景进行了相应的设计，依据不同宏观经济变量的变化趋势对未来的信用风险进行预测，进而发现优化后的信用风险压力测试流程能够提升南京银行风险承受能力以及资源利用效率，并且避免了内部打分所造成的资源浪费问题。
　　本文所优化的压力测试模型能够充分利用外部经济环境对于南京银行贷款业务的影响，进而提升压力测试流程的效率，使得压力测试结果能够具有更高的准确性和实用性。在实际运用过程中，信用风险压力测试将会直接影响银行的风险应对能力，并且会对资产质量产生相应的影响，这使得压力测试流程已经具有系统性和复杂性的特点。合理的构建压力测试模型并综合考虑相应的外部经济变量能够有助于银行更好的应对激烈的市场竞争环境，并且有效地推动银行长期持续发展，进而维持整个银行业的稳定性。