银行体系稳定性的宏观压力测试研究

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宏观压力测试是用来评估一些异常但有可能发生的宏观经济冲击对金融(银行)体系稳定性影响的一系列技术总称。具体而言,可以采用从上向下或从下向上方法对单一冲击(风险因子)做敏感性分析,或者对多种同时发生的冲击做情景分析。与单个银行的压力测试相比,银行体系的宏观压力测试还要做银行间的传染性风险分析。银行体系稳定性的宏观压力测试是用宏观压力测试的方法来估算宏观经济冲击对银行体系常用的稳健性指标或预警系统指标的影响,从而判断银行体系是否稳定。执行宏观压力测试的程序是,首先根据宏观经济的背景信息和银行体系稳健性指标来识别银行体系的脆弱性,也就是找出要关注的风险因子(通常考虑利率风险、汇率风险、信用风险、流动性风险、资产价格冲击等);识别了关键问题或主要脆弱性后,下一步就是构建情景,这是宏观压力测试的基础。这一阶段需要对可以使用的数据进行审核和构建宏观经济模型,利用这些数据,我们可以根据银行体系的复杂性和合适模型的可得性,在总体宏观经济框架或模型下构建情景;在一致的宏观经济框架下生成一系列调整情景之后,下一步是把各种结果反映到银行的资产负债表和损益表中,也就是建立宏观压力测试模型来评估特定风险因子或综合风险因子对银行体系的影响;如果上一步的宏观压力测试模型中没有考虑回馈效应的话,这里还要做回馈效应测试,常用来确定回馈效应及银行间相互联系的方法是使用传染模型;最后是解释和公布结果。尽管宏观压力测试的结果在评估关键变量发生的重大变化(尾部事件)所带来的影响方面非常有用,但不能把宏观压力测试的结果看作对损失程度的精确衡量。披露宏观压力测试结果(比如均值和波动范围)中的一些信息不仅可为金融市场提供更多信息,而且可以在不披露单家银行信息的情况下帮助那些希望把自身的测试结果与竞争对手的测试结果进行比较的银行达到这个目的。披露测试所采用的情景也有助于提高银行对不同风险的认识,从而促使银行将这些风险纳入它们的压力测试计划。虽然宏观压力测试方法应用时间较短,但在实践中得到了迅速推广,已经成为金融稳定性分析工具的重要组成部分。比较典型的宏观压力测试实践系统有世界银行和国际货币基金组织的FSAP压力测试系统、奥地利央行的SRM测试系统、英格兰银行的TD压力测试系统,后两者是在FSAP压力测试系统基础上发展起来的。FSAP压力测试既是IMF评估一国金融稳定的主要方法,也是监管部门评价本国金融特别是银行体系风险程度的有效框架。在FSAPs压力测试系统实践中已对信用风险、市场风险(利率、汇率、波动性、股票、房地产和其它资产价格风险)、流动性风险和传染性风险进行了测试。随着FSAP逐步成为被广泛接受的金融稳定评估框架和IMF加强对其成员国监督的重要手段,中国也在积极推进压力测试工作。但受国内银行风险管理技术和人才不足的限制,其推广工作收效不大。虽然我国在单个银行的压力测试方面已经有了一个新的开端,但中国人民银行公布的《金融系统稳定性报告(2008)》仍缺少宏观压力测试内容,这不利于我们对我国银行体系的稳定性做出正确评价,并据此制定出符合经济金融实际情况的政策。为应对次贷危机对我国经济的冲击,我国实行了积极的财政政策和宽松的货币政策,我国银行业信贷规模逆经济周期超常增长、信贷集中度增加、资本充足率下降。为了进一步缓解资本下降的压力,2009年各类商业银行积极发行次级债和混合资本债,有24家商业银行在银行间债券市场公开发行债券。随着银行综合经营大力发展的同时,在资本市场上金融机构之间相互持有金融债券,信贷市场和资本市场的交叉风险变大。对我国银行业发展现状和潜在风险的分析可见,我国银行业虽然现在平稳运行,但如果出现宏观经济增速下滑、房地产价格下降、股票和债券市场波动加大等不利冲击时,银行业的信用风险以及市场风险、信用风险和流动性风险相互交叉而成的综合风险将加大。所以很有必要应用宏观压力测试方法来估计:在一些极端情景下我国银行体系能否保持稳定。为检验我国银行体系中整体贷款的信用风险,笔者首先设计了宏观经济信贷风险模型,即一个说明违约概率的多元线性回归模型和一套说明宏观经济环境的自回归模型。研究显示银行贷款违约率与主要宏观经济因素(国内生产总值增长率、通货膨胀率、贷款利率水平和房地产价格指数)之间有很大关系。然后逐一引入不同冲击以进行压力测试,具体的冲击幅度是根据次贷危机期间所经历的情况给出,并采用蒙特卡罗模拟法来估计引入某个假设冲击后可能出现的信贷亏损分布。结果显示即使以90%的置信水平来估计亏损风险值,大多数银行在受压情况下仍继续盈利,这反映银行体系的信贷风险温和。但根据估计亏损风险值处于99%置信水平的极端例子来看,银行体系会面临显著损失。为分析资产价格冲击对银行体系的影响,笔者首先设计了一个整合流动性风险、信用风险和市场风险的宏观压力测试模型。在此分析框架内,资产价格波动通过三个渠道增加银行体系的流动性风险:第一是以市计价的银行资产的严重损失增加了银行自身的违约风险,从而诱发大量存款外流;第二是由于冲击引起的从资产出售中获得流动性的能力下降;第三是在有压力的金融环境下,不可撤消承诺的提取会增加。采用莫顿模型(Merton-type model)来分析银行的违约风险和市场风险的联系,同时也估计了违约风险和存款外流的关系;还通过分析银行在银行间市场和资本市场的联系整合了传染性风险。最后在以上的理论分析框架下,用中国工商银行、中国农业银行、中国银行、中国建设银行和交通银行2009年公布的年报数据对中国银行体系进行了实证分析,其测试结果显示:银行体系的系统流动性风险很低,没有银行违约的概率是99.15%,整个银行体系是稳定的。
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