压力测试技术以及在银行业风险管理中的实践

压力测试技术以及在银行业风险管理中的实践[1]

梁世栋朱良平

自从上个世纪70年代布雷顿森林体系解体以来，国际经济日趋复杂，金融体系波动性日益增加。金融市场的各类主体——各大型商业银行、投资银行乃至市场上的监管机构都对风险管理能力提出了更高的要求。从上个世纪末开始，越来越多的国际上一流商业银行和投资银行运用压力测试技术来评估单个机构承受极端宏观经济、重大金融市场波动冲击的能力。同时，巴塞尔委员会也将压力测试技术认定为金融机构使用内部评级法的重要前提，要求金融机构在构建内部模型时，必须定期进行压力测试，使压力测试技术成为内部评级模型计量结果的重要补充。

今年年初，中国银监会下发了《商业银行压力测试指引》，对商业银行如何开展压力测试制定了指导性意见。该指引的出台恰逢其时。从国内压力测试开展情况来看，除少数几家大型商业银行较早在该领域开展研究以外，其他银行在这方面的积累相对较少。该《指引》从压力测试的定义、具体的方法等几方面对压力测试内容做出了界定，必将极大推动和促进国内银行业压力测试工作。在此背景下，本文以国际上压力测试的普适方法论为起点，针对国内银行在开展压力测试过程的若干问题进行了讨论，并提出了适合国情的一些处理办法。

一、压力测试定义

按照国际货币基金组织对压力测试的定义[2]，压力测试是指评估金融体系承受“罕见但是仍然可能”的宏观经济或金融市场波动冲击能力的一系列方法与过程。一个完整的压力测试体系[3]/流程包括以下的几个方面：

（1）定义要进行分析的机构和资产组合；

（2）识别风险因子；

（3）设计压力测试情景；

（4）通过敏感性分析、情景分析，建立压力测试模型，计算压力情景下的承压要素的定量化结果；

（5）以上述模型的定量结果和定性分析为基础，判定承压体系中的弱点环节，并有针对性地制定相应政策响应和反馈。通过正式报告路线上报给金融机构的高层呈阅后，最终成为在整个金融机构或在部分分支机构执行的应对政策。

二、压力测试基本过程

1．确定压力测试目标和驱动因子

从压力测试模型构建过程进行划分，压力测试可以分为驱动因子压力测试和资产组合压力测试。所谓驱动因子压力测试，是事前确定需要分析的风险驱动因子，来分析其极端变化对于银行所有/或者某类资产组合的影响，例如分析利率波定、汇率波动或者商品市场（例如石油价格）波动对银行信贷资产质量和业务发展的影响的压力测试研究。所谓资产组合压力测试，一般是先确定了银行的目标资产组合，分析可能的风险驱动因子的变化对其产生影响的压力测试研究。当然，实际业务中区分不是绝对的，也有很多专项测试，例如研究房价对于开发贷不良率的压力测试，驱动因子和资产组合目标都是确定的。

2．压力测试模型建设

压力测试模型建设就是寻找驱动因子和测试目标之间的风险传导机制，是压力测试的核心内容。

压力测试模型以统计回归模型为主，对于特殊的产品，例如金融衍生产品，需要利用金融工程模型。统计模型建设一般分为收集数据、样本选择、变量构造、变量选择、模型构造、返回检验等步骤。

即使是对于确定驱动因子的压力测试，也需要变量构造的步骤，因为测试目标与驱动因子不一定是直接的线性关系，而可能是倒数、二次函数、增长率、波动率等关系，甚至是间接的传导关系，例如房价与按揭不良的传导关系，具有未偿贷款与房屋价值比率（CLTV）以及客户收入偿债比率（CDSR）两个传导路径。

对于只确定了测试目标的压力测试，风险因子的分析和选择（变量选择）是压力测试的重要环节，建模选择的风险因子和因变量之间应当有明确的逻辑关系。例如研究宏观经济压力情景下的贷款资产质量，必须通过变量选择步骤选择合理的宏观经济驱动因子组合来构建模型。

在历史数据缺乏的情况下，也可以通过结合专家经验和数据的基本统计分析获得风险传导机制。

3．情景设计

压力情景设计可以分为历史情景、假设情景（专家情景）。

历史情景法将历史上曾经发生过的重大压力事件明确定义下来，再将该期间各种风险因子的波动情景代入压力测试模型，得出该事件之下所产生的承压项目计算结果。该法的优点是比较客观，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，且风险因子之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。当然历史情景在使用上有些先天的缺陷，一是需要进行压力测试的极端事件很有可能是历史上尚未出现过的，二是因为社会经济变迁历史情景已经不适用于当今的经济环境。

假设情景（专家情景）是基于专家经验和判断，对驱动因子的压力情景进行设定。该法的优点是结合了当前的社会和经济环境，压力情景具有前瞻性，而且也相对容易构造，缺点也比较明显，一是在结构化的多因子情景设计方面缺乏说服力，二是主观性较强，缺乏一个可以比较的基准，造成在各银行机构间的压力测试结果难以进行统一比较。

历史情景法和专家情景法的结合，即在参考历史数据基础上，结合专家经验和判断，对风险因素和其中的相关性进行设定，通过专家意见对压力测试系统的脆弱点进行了判断，是对压力测试的完整情景设计的重要补充。

从国内实际情况来看，近十年来，国内宏观经济一直呈快速发展态势，缺少经济大幅下滑的极端情景数据，对采用历史数据进行情景设计带来了一定困难，应重点突出专家情景法，并在一定程度上结合历史情景法，例如可以参考香港或者其他地区的案例数据，然后着重让业务专家参加压力情景设计。

4．结果分析

压力测试的基本结果就是情景分析，即基于压力测试模型，计算压力情景下的资产组合的表现，反映压力情景下风险驱动因子与分析目标之间的关系。除了情景分析外，一般压力测试还会进行敏感性分析，即针对特定风险因子（单因素）的小幅变动分析可能造成的损失，其目的在于了解风险因子在变动中对承压项目的总体影响效果及边际效果。

压力测试过程不仅仅是模型建设，还应形成对建模结果的完整分析报告。该报告应该至少包含以下内容：压力情景的详细设定过程以及假设前提，压力测试的数据来源、模型假设以及承压项目在压力情景下可能导致的定量结果，并对该结果所揭示的金融机构脆弱环节进行研究分析，得出具有可操作性的政策建议或者压力测试反馈。

压力测试形成的政策建议应当是具体的、可执行的，否则压力测试工作就失去了其意义。以宏观压力测试为例，可以形成高层面的政策建议，如战略发展导向、行业结构调整等建议，但需最终落实到可执行的部门和分支机构层面的政策，或是形成可供高层领导参考的风险提示。对特定产品或事项展开的压力测试，可以形成微观层面的政策。如行业限额，产品内部结构调整，加强风险缓释措施，最可能引发风险的脆弱环节认定等。

三、压力测试风险分类

从风险类别进行划分，压力测试可以分为信用风险、市场风险和流动性风险等。风险类别不同，压力测试具体计量技术差别比较大。目前业界有关操作风险的压力测试实践主要集中在对银行系统和IT等的意外事件测试，并不涉及压力情景对财务状况、风险抵补能力和资本金的影响，因此不做本文研究重点（也可加入脚注中）。

1、市场风险压力测试

市场风险压力测试指的是度量极端市场条件下（金融市场发生大幅波动）资产组合可能的潜在损失的定量化方法。目前，许多金融机构和监管机构都将VaR方法和市场风险压力测试同时作为衡量公司风险暴露的重要方法。VaR方法度量的是“正常”情况下的风险状况，而市场风险压力测试度量的是极端情况下的风险状况。因而市场风险压力测试往往成为VaR方法的重要补充。

相对于信用风险压力测试而言，市场风险压力测试技术较为成熟，市场上也有众多的成熟软件（如Risk Manager）可供选择进行压力测试计算，因而大部分市场风险压力测试过程较为简化，金融产品一般都有定价公式，通过代入公式中变动的风险因子，就可得出单个产品乃至整个投资组合的损益。目前，国内的商业银行也早已利用这些软件开始压力测试工作。

2、信用风险压力测试

自从上个世纪90年代以来，信用风险压力测试在世界知名金融机构中应用越来越普遍，不仅各大国际组织如世界银行、国际货币基金组织和国际清算银行（BIS）内部对信用风险压力测试做过较多的研究，其中的宏观压力测试（Macro Stress Testing）更是国际货币基金组织和世界银行在上个世纪90年代末的金融部门评估计划（Financial Sector Assessment Programs，FSAPs）的重要组成部分，并成为他们评估金融机构和金融体系稳定性的重要工具。由于国内银行的主要资产组合仍然是信贷资产，信用风险压力测试对于中国的银行业尤为重要。

信用风险压力测试一般需要在常态的风险计量模型的基础上，建立专门的风险传导模型，下文专门讨论。

3、流动性风险压力测试

流动性风险是银行业与生俱来的风险，这是由商业银行“短存长贷”传统业务性质决定的。近年来，随着国际上银行与资本市场关系的日益密切，银行的融资越来越多地借助于资本市场，因而资本市场上的“流动性枯竭”也可能造成流动性风险。2007年英国北岩银行（Northern Rock）事件就是典型的后一类流动性危机。

根据流动性风险来源的不同，流动性风险可以分为资产流动性风险（asset liquidity risk）和融资流动性风险（funding liquidity risk）。金融机构或者银行在实施流动性压力测试时，必须对两类风险通盘考虑。其方法是将所有可能的资金流出项和资金流入项列出，计算压力情景下的净资金流。流动性压力测试的情景设置包含了上述所有单项的情景估计，这也是该类压力测试的难点所在。这是因为出现流动性危机除了因为银行自身的流动性安排不完善以外，信用、市场、操作等风险领域同样会导致银行流动性不足，因此银行在设置压力情景时，必须合理评估上述多种风险，全面考虑可能造成流动性风险的多种原因。

4、风险传染(risk contagion)压力测试。近年来，风险传染成为当前风险管理领域的一个热点课题。这不仅是由于风险传染需要综合考虑信用风险、市场风险和流动性风险等多种风险的交叉影响，而且是一种典型的“低发生率、高后果严重性”的风险类型，一旦风险传染发生，后果往往较为严重。从十年前的长期资本管理公司的垮台到最近国际上发生的次级债危机中英国北岩银行（Northern Rock Bank）国有化事件，无一不说明了风险传染压力测试在当前风险管理领域中的重要性。

风险传染压力测试可以分为单机构内各风险的传染以及金融机构之间的风险传染。一般监管机构更多地关注金融机构之间的风险传染，而对商业银行来说，单个机构内的各类风险之间的传染则是更为重要的考虑因素。从目前国际上先进银行压力测试实践看，较多的机构采用了矩阵法来对金融机构间违约风险传染进行压力测试，而单机构内各风险的传染压力测试则缺少很好的计量方法，主要采用专家判断和分析。

四、信用风险压力测试建模

1．信用风险压力测试的基本框架

基于内部评级体系的信用风险压力测试的基本框架如下图，图左侧是正常情况下的内部评级计量体系，由各资产的PD、LGD、EAD和资产之间相关性计算出损失分布和经济资本，图右侧利用压力测试模型的传导机制，计算压力情景下的各资产的PD、LGD、EAD和资产之间相关性，从而得到压力情景下损失分布和资本要求，可以看到在压力情景下，损失分布明显右移和“厚尾”。

EL

PD/LGD/EAD/相关性

正常情景下

压力下的PD/LGD/EAD

宏观经济压力情景

压力测试传导机制

EC

EL

EC

压力测试模型的传导机制可以分为自上而下方法（Top-Down）和自下而上方法（Bottom-up）。自上而下方法通过将宏观经济变量和银行资产组合（或子资产组合）的信用风险参数直接建立模型关系，分析极端情景对信用风险可能造成的影响。自下而上方法则是建立宏观经济变量与单客户信用等级（对于零售信贷业务，可以是基本资产池单元）之间的传导机制（例如在GDP增长率的变化对于公司财务表现建立传导机制），然后自下而上逐笔汇总计算总体损失分布。

从理论上讲，自下而上法经济学含义更为清晰，但是在国际上的实际操作中，自上而下方法却更为流行。主要原因在于自下而上法对于客户明细数据的历史长度要求较高，实际建模难度比较大，操作性不强，而“自上而下”方法往往只要求整个金融机构宏观层面的历史数据。特别的，在中国银行业的历史数据长度较短的环境下，更应该选择自上而下法。

2．“自上而下”宏观违约概率压力测试模型框架

目前，国际上最常用的压力测试模型框架源于1997年著名风险管理专家Wilson, Thomas. C.发表在Risk杂志上的论文[4]，该论文阐述的模型框架也是麦肯锡（McKinsey & Co.）公司信用风险模型CreditPortfolioView的基础，同时，包括香港金融管理局[5]、芬兰银行（Bank of Finland）、英格兰银行（Bank of England）等机构在内，多数信用风险压力测试模型均是采用此框架。模型框架如下：

（1）

其中，是自变量向量，代表多个风险因子；是模型的因变量，可以是违约率以及其他需要进行测试的承压变量。特别说明，该模型框架形式上类似信用风险评级模型常用的logistic 回归模型，但实际上有本质的差异，logistic回归模型的左项是对数似然比，而该模型的左项只是的logit函数的非线性转换。

a)对于宏观违约概率压力测试模型，可以选择GDP增长率、利率等宏观经济指标作为风险因子，由于宏观经济指标之间相关性较强，甚至个别之间存在定量转换关系，在选择宏观经济变量时，应专门进行相关性分析，以减少变量相关性给模型带来的干扰。

b)应该选择违约率作为信贷资产质量表征，而不宜采用不良率作为承压变量。不良率＝不良余额t/总资产额t，是t时刻的截面数据，首先国内银行业近些年都进行了大量不良贷款剥离，不良率在剥离前后变动较大，历史数据时间序列存在明显的跳点，不利于模型建设；其次，由于不良贷款的核销政策影响，其分子不良余额存在历史累积影响，不能反应实际现状；另外，众所周知，不良率受人为因素（大量新增贷款以稀释分母）干扰较大。违约概率则盯准期初正常客户的违约情况，不受历史和新增的影响，是当前信贷资产质量更为合理的计量，而且其历史数据时间序列也能保持一致性。

c)由于宏观经济指标往往具有延续性，因此，除上述公式（1）以外，宏观压力测试自变量还可以包含如下滞后项：

（2）

公式（1）和公式（2）共同组成了方程组。通过求解方程组，将压力测试情景导入即可计算承压项目的运算结果。通过Monte Carlo模拟，就可以计算压力情景下因变量的分布。

五、商业银行开展压力测试的建议

与国外同业相比，国内银行业的压力测试工作才刚刚起步，和国外的差距较大。从时间上看，除市场风险压力测试工作开展略早以外，近几年少数几家大型商业银行才逐步按照国际通行做法开展信用风险和流动性风险压力测试工作。从内容和制度上看，国外银行对压力测试已经有较为成熟的规范和制度，压力测试的内容也十分丰富。他们既有针对金融机构整体的宏观压力测试，对各类单个产品的压力测试更是金融机构例常性的工作内容之一。在银监会下发《商业银行压力测试指引》以后，国内银行业各项压力测试工作将会逐步走上正常有序的轨道。应当着重从以下几个方面着手，尽快减少与国外同业的差距：

1. 由于缺少经济大幅下滑的历史情景数据，国内银行开展压力测试时，情景设计以专家情景法为主，主观性较强，缺乏一个可以比较的基准，造成在各银行机构间的压力测试结果难以进行统一比较。建议监管当局在《商业银行压力测试指引》的基础上，根据当前的压力测试需要，制定假设情景的设置规范或指导原则，规定基本的压力测试情景，以利于在机构间比较。该压力测试情景指引可以随着环境的变化而不断更新。

2. 银行应当制定一整套的压力测试报告机制，以发挥压力测试在银行高层决策中的作用。压力测试报告机制要明确规定信用风险、市场风险和流动性风险等压力测试的目标、程序、方法、频度、主管部门、报告线路以及相关应急处理措施。以报告线路设置为例，按照每类压力测试结果的严重程度，可以将其分为几档。每次压力测试结果出来后，相关主管部门按照规定的判断程序将其划分入其中某档，并决定应当将其报送给某层级负责人。如以测试结果严重程度分为三档，在最严重的情况下，须将测试结果上报给董事会，其他各档测试结果分别上报给相应层级管理层。压力测试报告根据银行内部设定的报告程序与路线报告给相关层级领导批示，最终成为银行执行的政策。

3. 加强数据积累，改善数据质量。“巧妇难为无米之炊”，没有数据积累，压力测试模型建立和情景设计都无从谈起。应按照银监会《指引》的要求，参照国内外压力测试通行做法规范数据格式，提高数据质量，定义应搜集的数据字段，尽早开始数据的积累，以应对例常性与突发性的压力测试。

4. 把压力测试重点放在风险传导机制和情景设计中。在国内银行现在的数据情况下，要开发非常精确的压力测试模型比较困难，但是这并不能否定开展压力测试工作的紧迫性和重要性，压力测试的关键在于提示银行面临的重大风险和应该预采取的措施和方案。即使是在历史数据缺乏的情况下，也应该利用专家分析，加强压力测试背后风险传导机制的分析过程，重点需要考虑风险因素的准确性和完整性、以及风险因素在压力情景下的相关性，也即风险因素传导至承压变量的逻辑是否正确，考虑因素是否全面，是否考虑到压力在各种风险之间的传导。从目前已经发生的诸多风险事件看，绝大多数都不是由于单一风险因素造成的。以当前国外愈演愈烈的次贷危机为例，信用风险传导至市场风险，市场风险传导至流动性风险的例子屡见不鲜，因此，我们在设计压力情景时，应当将有限的资源放在可能对银行造成极大伤害的风险情景中，同时在设计情景时，还需要对风险因素设置足够大且又合理的情景，并将压力持续的时间也考虑在内。

5. 开展内部评级系统等相关计量系统的研究开发工作。要达到国外银行压力测试的精细化程度，需要诸多计量系统的协助。以对商业银行零售信用风险压力测试为例，就需要银行对零售资产池进行划分，并根据不同资产池的PD/LGD/EAD，分别计量压力情景下对PD/LGD/EAD的影响。在此基础上，还应开发经济资本计量系统，根据压力情景下不同资