商业银行信用风险压力测试的宏观因子测定

商业银行信用风险压力测试的宏观因子测定作者：贾飞刘澄来源：《中国管理信息化》2015年第06期[摘要]根据巴塞尔协议有关规定，商业银行信用风险可划分为预期损失、非预期损失和异常损失，其中异常损失只能通过压力测试计量和缓释。

当前，我国商业银行不良贷款和不良率创下阶段性历史新高的背景下，压力测试在商业银行信用风险管理中显得尤为重要。

本文重点研究了商业银行信用风险压力测试中的宏观因子测定问题，包括基本思想、风险传导机制、测定机制等。

根据信贷资产的不同特质，划分为公司银行信贷资产和零售银行信贷资产，分别考察宏观因子的影响传导机制。

本文深化了信用风险压力测试的研究和应用，提出了一个理论与实际相结合的信用风险压力测试管理框架，具有一定的创新价值。

[关键词]信用风险；压力测试；宏观因子doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2015.06.104[中图分类号]F830.5；F832.4 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2015）06-0159-03根据巴塞尔协议的有关规定，商业银行信用风险可划分为预期损失、非预期损失和异常损失，预期损失主要通过计提不良贷款损失准备进行缓释，非预期损失主要通过资本进行缓释，异常损失只能通过压力测试进行计量。

由此可见，压力测试在商业银行信用风险管理中的重要性，特别是当前我国商业银行不良贷款和不良率又创下阶段性历史新高。

作为传统风险度量工具VAR模型的重要补充，压力测试究竟有哪些优点，影响压力测试的宏观因子如何测定，在实际应用中是如何与VAR模型形成互补的，对这些问题的把握和研究都是在实践中正确认识和运用压力测试的重要基础。

1 宏观因子压力测试模型设计1.1 建模的基本思想基于宏观因子的情景压力测试是考察宏观经济下行对商业银行信贷资产质量的不利影响。

根据商业银行信贷资产的不同特质，将其划分为公司银行信贷资产和零售银行信贷资产，分别考察信用风险压力测试中宏观因子的影响传导机制，综合考察商业银行整体信贷资产压力测试中宏观因子的测定。

影响公司银行信贷资产压力测试的宏观因子：选取宏观经济因子作为压力指标，选择不良率和资本充足率作为承压指标，营业收入作为风险驱动因素。

通过建立三因素线性回归模型，计算宏观因子对各行业营业收入的综合影响，再根据营业收入和其他财务报表科目的勾稽关系，建立压力情景下的模拟报表与模拟评级，计算评级迁徙、PD变动、LGD变动和五级分类迁徙，最终得出不良率变动。

压力测试方法采取情景模拟法。

影响零售银行信贷资产压力测试的宏观因子：考虑到商业银行零售客户的有关资产状况难以获取，且零售客户的个人收入与宏观经济的相关性不像公司银行客户那样紧密。

为此，直接考虑宏观因子与违约率的直接关系，不再通过其他中间介质。

1.2 宏观因子的风险传导机制情景构造的方法分为投资组合驱动方法和事件驱动方法两种。

然而，该两种方法更适合于讨论对压力测试的情景设计与风险因子相互关系的分析。

在投资组合驱动方法中，风险控制人员首先讨论和定义持有的投资组合中可能面临的主要威胁，并据此向后构造可能发生的压力测试情景。

而与之相反，事件驱动方法的情景构造是基于可能发生的罕见事件，从而讨论这些事件将如何影响投资组合中相应的风险因子。

这种情景构造方法多用于当风险管理者面对某一消息或特殊事件发生时。

在选取压力情景与承压项目后，需建立压力因子与承压项目之间的技术传导模型，这也是压力测试的核心，使压力因子驱动巴塞尔协议中有关PD、LGD、EAD等参数的变动。

1.3 宏观因子压力测试设计机制商业银行要根据自身情况制订合理的压力测试流程，主要步骤包括：选择压力测试方法；构建压力测试情景；确定冲击；选择信用风险计量模型；界定被冲击的资产；进行数值分析；风险加总。

压力测试的重点应放在单个流程中不同的方法选择上。

在实践中并不需要按照严格的先后顺序执行，可以根据实际需要进行修改或补充。

按照商业银行信贷资产的特征，测试范围为整体信贷资产，划分为公司银行信贷资产、零售银行信贷资产。

1.2.1 公司银行信贷资产将压力情景给定的GDP、M2和CPI值代入设计模型，测算出压力情景下各行业的营业收入情况。

将上市公司各行业营业收入的实际值与压力情景下上市公司各行业营业收入的预测值进行对比，得出营业收入的变化情况。

假设商业银行各行业客户收入的变化程度同该行业上市公司收入的变化程度相同，最终得出压力情景测试下，商业银行各行业客户的营业收入变动情况。

以商业银行客户各行业年报数据作为压力测试基期数据。

根据前面的计算结果，测算压力情景下商业银行客户各行业的营业收入水平。

根据压力情景下的收入水平，编制压力情景下商业银行客户各行业平均的财务报表。

其中，涉及的假设包括：应收票据、应收账款、预付账款、应付票据、应付账款等和销售收入同比例下降；企业一年内到期的非流动负债保持不变，企业长期负债的减少等于企业一年内到期的非流动负债；营业成本、税金、销售费用随销售收入同比例下降；财务费用随短期借款同比例下降；用短期借款和货币资金调平报表。

计算压力情景下行业PD值。

我们将压力情景下的财务报表数据代入公司信用评级的打分卡模型，即可计算出压力情景下该行业客户评级结果。

获取各行业客户实际的评级迁徙矩阵；假设压力情景下，商业银行各行业客户的评级迁徙矩阵依据其评级等级变动程度进行平移，且在平移过程中迁徙矩阵的形状不发生变化，据此测算出压力情景下各行业客户的评级迁徙矩阵。

根据压力情境下各行业客户的等级分布，测算出压力情景下各行业的违约概率值（PD 值）。

计算压力情景下行业LGD值。

选择客户PD变动、客户负债率变动、抵押物价值变化和抵押物变现能力变动4个指标作为参数计算出在压力情景下各行业的LGD值，客户PD变动取自于前一步计算结果；客户负债率变动取自压力测试前后客户财务报表负债率数据，用房屋成交量变化反映抵押物变现能力变化；假设压力情景下房屋成交量变化同本压力测试中房地产压力测试部分；用房价变化反映抵押物价值变化，假设压力情景下房价变化同本压力测试中房地产压力测试部分。

计算压力情景下行业EL变化情况。

将压力情景下测算出来的行业PD值和行业LGD值相乘，得到压力情景下行业的EL值，将其和基期行业的EL值进行比较，得出变化情况。

计算压力情景下行业的5级分类结果。

获取商业银行对公信贷资产5级分类迁徙矩阵的实际数据。

假设在无压力情境下，5级分类的迁徙情况保持不变。

假设压力情景下，5级分类的迁徙矩阵会依据其EL的变化发生平移，且平移过程中形状不发生变化。

根据压力测试下5级分类的迁徙情况以及基期信贷资产的5级分类分布，测算出压力情景下各行业5级分类的结果。

1.2.2 零售信贷资产利用实施新资本协议过程中PD压力测试成果，宏观经济因素与PD之间的传导关系。

通过历史迁徙数据将PD的变化对应到不良贷款各级别的变化上。

假设PD增幅即为不良率增幅且业务规模不变，得出各压力情景下的不良率及新增不良额。

根据商业银行各分类级别贷款间的历史迁徙率，将新增不良结果分配至各不良贷款级别中，得到最终的测试结果。

信贷资产压力测试采用时间序列模型对PD进行模拟预测。

2 公司贷款信用风险的宏观因子测定宏观因子测定模型的核心思想是把有关经济周期的宏观因子识别出来，测定对我国商业银行信用风险有显著影响的宏观经济因子。

2.1 基本假设及基础框架设定在现有理论的信用风险因素模型当中，Gordy（2003）的单因素模型以及麦肯锡公司提出的Credit Portfolio View（CPV）模型是基于宏观经济因子度量信用风险的代表模型。

其中，单因素模型是设定单一的宏观经济因子，不能区分有关经济周期的宏观因子对商业银行信用风险的不同影响，所以，不适合本文的分析。

而CPV模型是基于一个开放的因子框架，可以用来测定多元的宏观经济因子。

然而上述模型在国内商业银行实践中使用的相对较少，本文主要基于巴塞尔协议的有关内容以及国内商业银行的压力测试实践，设计了MEF模型来测定宏观因子对信用风险的影响程度。

首先对商业银行信贷资产的风险集中度和宏观经济因子提出假设如下。

商业银行信贷资产足够分散，单项资产在总资产中的份额很小，因此，债务人的特异风险可以在较大程度上分散掉，而债务人的违约概率主要受宏观经济因子影响。

贷款企业整个行业的营业收入受宏观经济因子的影响，并能有效传导到商业银行的信用风险。

宏观因子对营业收入以及信用风险的影响具有滞后性，对第t期营业收入及信用风险，用t-1期宏观因子进行测定。

在测定宏观因子影响时，将商业银行的贷款企业划分为若干行业进行测算。

选择行业营业收入的自然对数的主要原因是为了提高营业收入序列数据的平稳性，测定之前将收入数据进行了取自然对数处理。

而来自其他系统性因子的“干扰”或者“噪声”被包含在误差项e中。

2.2 宏观因子的选择在建立了MEF模型之后，最重要的工作就是选择宏观经济因子，选择宏观经济因子必须既有理论依据的支持，同时又能反映实际情况。

对于经济周期因子，在借鉴CPV模型、单因素模型和GVAR模型以及其他相关模型的基础上，根据数据的可得性，选择了GDP增长率、通货膨胀率和M2三个指标。

2.2.1 GDP增长率（GDP Growth Rate）GDP增长率是反映一国经济增长和经济周期状况的最核心指标，在相关实证研究中也被普遍用作重要的宏观经济因子。

从微观企业的角度来看，GDP可以看作一国总体企业产出的增长率，而企业的产出直接影响着企业的经营收益，也就影响着企业的偿债能力。

2.2.2 通货膨胀率（Inflation，INF）通货膨胀率代表着物价上涨水平。

由于经济繁荣往往伴随着通货膨胀，而经济衰退常常也伴随着通货紧缩，所以通货膨胀率也是经济周期的一个重要指标。

一般情况下，通货膨胀会影响企业的经营成本和收益水平，进而影响企业的信用风险。

反映通货膨胀率的指数主要有CPI 和PPI，因为PPI是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，主要反映的是生产成本变化而没能充分体现通货膨胀对收益的影响，并且不能全面覆盖农业和服务业。

因此，本文选择CPI指数作为通货膨胀率指标。

2.2.3 广义货币（M2）广义货币是反映货币供应量的一个重要指标。

随着货币供应量的增加，有助于改善市场的资金供求关系，企业的资金成本会呈现下降趋势，经济活跃度也会不断增加，这样能够带来企业营业收入的增加，降低信用风险。

国外的相关研究还发现，汇率等因素同样对企业信用风险有重要影响，但是我国人民币汇率波动并不具有周期性波动特征，所以本文暂不作考虑。

2.3 宏观因子显著性测定要测定的是宏观经济和行业的传导机制，主要通过MEF模型计量出宏观经济因子变动对不同行业营业收入的影响。

选择的控制变量为GDP增长率、M2增长率和CPI，因变量采用各行业年营业收入的对数值。