基于SVAR模型的商业银行压力测试研究

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宏观经济变量间往往存在多重共线性,运用SVAR模型可把变量转化为同期独立的结构冲击.选用房价,M2,CPI,PMI作为宏观风险因子,不良贷款率度量银行信用风险,建立SVAR(4)模型进行商业银行压力测试,把宏观风险因子转化为同期独立的结构冲击,测试时期为2016年第三季度,测试方法选用历史情景法,历史情景为使测试时期遭受样本期内最不利的结构冲击,结果显示五种结构冲击造成的不良贷款率分别为0.0076,0.0044,0.0058,0.0095,0.0048,结合当期脉冲响应函数,短期影响最大的是房价结构冲击和PMI结构冲击,两者占比53.25%.若5种最不利结构冲击同时发生,则不良贷款率为0.0320,高于自2008年第四季度以来的所有历史不良贷款率,这是十分严重的.长期中,由累积脉冲响应函数可知M2、CPI结构冲击为影响银行不良贷款率的关键因素,想抑制银行信用风险,央行需要实施积极的货币政策.
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