压力测试

压力测试

应用领域：计算机软件系统测试

目录

1目的

2压力测试

3目标

4测试方法

5网站测试

6测试案例

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目的

目的是在软件投入使用以前或软件负载达到极限以前，通过执行可重复的负载测试，了解系统可靠性、性能瓶颈等，以提高软件系统的可靠性、稳定性，减少系统的宕机时间和因此带来的损失。

压力测试

情境压力测试即主体向被观察者布置一定任务和作业，借以观察个体完成任务的行为。工作样本测验、无领导小组讨论都可算作情境压力测验。

在软件工程中，压力测试是对系统不断施加压力的测试，是通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大服务级别的测试。例如测试一个Web 站点在大量的负荷下，何时系统的响应会退化或失败。网络游戏中也常用到这个词汇。

网络定义：

2009年9月7日下午，移动公司开商务车装载200多部电信手机，在温州某大学边上不停拨打，导致电信网络瘫痪。电信发现后连车带人押送到公安局，在公安局，移动自称没有违法，只是帮电信做压力测试。

“压力测试”与俯卧撑、打酱油等词汇一样，成为网络流行词汇。

压力测试、终端机性能功率、各项性能趋势指标等。

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目标

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识别那些可能提高异常利润或损失发生概率的事件或情境，度量这些事件发生时银行资本充足率状况。测试的质量取决于构造合理、清晰、全面的情景。

银行的压力测试通常包括信用风险、市场风险、操作风险、其他风险等方面内容。压力测试中，商业银行应考虑不同风险之间的相互作用和共同影响。

压力测试包括敏感性测试和情景测试等具体方法。敏感性测试旨在测量单个重要风险因素或少数几项关系密切的因素由于假设变动对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。情景测试是假设分析多个风险因素同时发生变化以及某些极端不利事件发生对银行风险暴露和银行承受风险能力的影响。

压力测试能够帮助商业银行充分了解潜在风险因素与银行财务状况之间的关系，深入分析银行抵御风险的能力，形成供董事会和高级管理层讨论并决定实施的应对措施，预防极端事件可能对银行带来的冲击。对于日常管理中广泛应用各类风险计量模型的银行，压力测试应成为模型方法的重要补充。压力测试也能够帮助银监会充分了解单家银行和银行业体系的风险状况和风险抵御能力。

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测试方法

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进行压力测试的方法，大致可归纳为两大类：[1]

（1）敏感度分析（sensitiveanalysis）

此方法是利用某一特定风险因子或一组风险因子，将因子在执行者所认定的极端变动的范围内变动，分析其对于资产组合的影响效果。这一分析方法的优点在于容易了解风险因子在可能的极端变动中，每一变动对于资产组合的总影响效果及边际效果，缺点则是执行者对于每一逐渐变动所取的幅度及范围必须十分恰当，否则将会影响分析的结果与判断，特别是对于非线性报酬率的资产组合，这种情况将更为显著。

（2）情景分析（scenarioanalysis）

即一组风险因子定义为某种情景，分析在个别情景下的压力损失，因此此类方法称为情景分析。情景分析的事件设计方法有两种：历史情景分析和假设性情景分析。

①历史情景分析（Historicalscenario）：利用某一种过去市场曾经发生的剧烈变动，评估其对现在的资产组合会产生什么影响。例如考虑1987年美国股市崩盘，计算当时的历史变动幅度，并依此基础分析评估对资产组合的影响。BCGFS（2001）的研究显示，1998年俄罗斯政府违约事件，是金融机构用来在信用风险压力测试上使用的压力事件，其他如中南美洲比索风暴、东南亚金融风暴亦是很重要的压力事件。这种方法的优点是具有客观性，利用历史事件及其实际风险因子波动情形，在建立结构化的风险值计算上较有说服力，且风险因子间的相关变化情形也可以依历史数据作为依据，使模型假设性的情形降低许多。此外，这种模型较直觉，重大历史事件的深刻印象将使风险值与历史事件紧密结合，管理者在设定风险限额时，便可依历史事件的意义来进行评估，使决策更具说服力。[2]

但这种方法的缺点在于现今金融市场变动非常迅速，许多金融商品不断创新，因此历史事件无法涵盖此类商品，且某些商品的历史价格未出现极端情况，亦无法利用此方法进行衡量。虽然过去发生过的情景未来不一定会再发生，但使用历史情景分析方法来对资产进行风险管理，至少可保证过去的压力事件，在事前预防下，未来不会重演。

②假设性情景分析：仅以历史情景分析进行压力测试有其限制，参考历史事件并另建立对于每个风险因子可能产生的极端事件，将使得压力测试更具完整性，这就是假设性情景分析。这种分析方法银行可自行设计可能的各种价格、波动及相关系数等的情景，这些汁算的设定主要来自经验及主观。[1]

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网站测试

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压力测试[3] 通过确定一个系统的瓶颈或者不能接收的性能点，来获得系统能提供的最大的服务级别的测试。通俗地讲，压力测试是为了发现在什么条件下您的应用程序的性能会变得不可接受。

极限压力测试举例：

1）接收大数据量的数据文件时间；

2）大数据恢复时间；

3）大数据导入导出时间；

4）大批量录入数据时间；

5）大数据量的计算时间；

6）多客户机同时进行某一个提交操作；

7）采用测试工具软件；

8）编写测试脚本程序；

9）大数据量的查询统计时间。

实例：

在一个系统内，仅有一个用户登录使用相同的操作，对不同的数据量进行测试。记录下数据量和对应的资源占用率，响应时间。

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测试案例

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案例：HKMA于2006年对香港零售银行业面临宏观经济冲击时的信用风险暴露进行压力测试[3] 。分析结果表明，银行贷款违约率与关键宏观经济因素（包括香港GDP、利率、房价以及内地GDP）之间有明显的相关性。

测试的结果是以VaR计，在90%的置信水平上，银行能继续盈利，说明信用风险较小。在极端情况下，以VaR计，在99%的置信水平上，有些银行会面临损失，不过这种极端情况发生的概率非常低。这只是一个预警。

测试过程分成以下几个步骤：

步骤一：定义模型

步骤二：估计模型

步骤三：模型估计结果分析

步骤四：设计冲击场景

步骤五：构造频率分布

步骤六：计算均值和VaR

步骤七：测算银行盈利能力所受影响