基于CreditPortfolioView模型的宏观压力测试方法评述
宏观经济数据影响下的信用风险压力测试研究_周源
表 3 贷款性质相关的其他变量
四、实证模型及分析 （一）宏观数据影响下的信用风险评估 对于本文中信贷数据库资料，分别采用两类 12
宏观经济
2010 年第 6 期
模型来评估其信用风险： 1.Logit 模型 Logit 模型是一种虚拟变量模型，定义为：
关的财务指标与宏观数据。二是在此基础上，通 过特定敏感度下情景分析，进行压力测试。
二、文献回顾 本文研究宏观数据下的信用风险压力测试， 相关的文献有两部分： （一）压力测试的文献 压力测试是评估在金融变量可能发生事件 或变化时，对资产的潜在影响（Lopez，2005）。压力 测试可以分析在特定的压力情况下，金融资产发 生的变化，从而为防范风险做好准备。尽管如此， 压力测试的定义还是很模糊，对压力测试的关注 和学术文献也较少（Gloria，2003）。2000 年 G10 央 行对金融机构压力测试情况进行了调查，将 43 个银行的 293 种情景分成了 9 类主题，这是对压 力测试实际操作情况的一次较全面的调查分析。 2009 年 5 月，美联储对美国 19 家主要银行开展 了压力测试，结果表明其中 10 家银行存在资金 缺口，总额共 746 亿美元。 国内文献方面，有些文献对压力测试提出了 思路，进行了一般性的描述，但是实证文献较少。 实证文献方面，汪寿阳等（2002）构造了中国出口 的 AR(2)模型，通过压力情景和敏感性分析，认为
五、结论 本文研究了江苏省银行业受宏观经济数据 变化影响的信用风险压力测试。经过分析，本文 认为： （一）宏观经济数据、贷款企业的财务比率对 银行业信用风险影响较大 在经济周期处于下行通道时，银行业信用风 险、不良贷款率将明显上升。宏观经济数据主要 包括：GDP 产出缺口、贷款利率、有效汇率等因 素。在经济周期处于下行的通道时，产出缺口变 化率每下降 1 个百分点，贷款违约率将上升 0.857 个百分点；贷款利率每下降 1 个百分点，贷 款违约率将上升 0.0111 个百分点；名义有效汇率 变化率每下降 1 个百分点，贷款违约率将上升 0.00265 个百分点。 财务比率主要包括：流动性比率等偿债能力 指标、利息保障倍数等财务比率。流动比率每下 降 1 个百分点，贷款违约率将上升 0.0816 个百分 点；利息费用 / 利息费用 + 息税前利润比率每上 升 1 个百分点，贷款违约率将上升 0.260 个百分 点。 （二）在设定的重度压力情景下，商业银行信 用风险压力测试结果表明形势严峻 在重度压力情景下，贷款违约率将上升 12.89 个百分点，其上升幅度很大。在宏观经济重度压力 下，违约贷款上升 3490.75 亿元，江苏省银行业据 此需要增提拨备 1356.09 亿元，银行业会出现亏 损，将给商业银行经营管理带来冲击和考验。
金融风险管理中的压力测试模型
金融风险管理中的压力测试模型金融风险是每个金融市场以及金融机构所面临的一个重要问题。
为了能够更好地应对金融风险，金融机构需要不断提升自身的风险管理能力。
在金融风险管理领域中，压力测试模型是一种常用的工具，它能够帮助金融机构评估自身在不同压力情景下的风险暴露程度，从而有效地进行风险控制和监测。
压力测试是通过对金融机构在不同市场情景下进行模拟和测试，以评估其在特定压力条件下的财务状况和风险敞口。
这些压力情景通常是非常极端和不太可能发生的，旨在模拟金融市场的经济危机、市场冲击以及其他不利因素对金融机构的影响。
通过对这些极端情况下的风险暴露进行测试，金融机构可以更好地了解自身的强弱点，并且制定相应的风险管理策略。
压力测试模型在金融风险管理中起着至关重要的作用。
在实施压力测试之前，金融机构首先需要根据自身的业务类型和运营特点确定相应的压力测试模型。
不同的金融机构可能面临不同的风险，因此需要根据具体情况来选择适合自身的压力测试模型。
一般来说，压力测试模型可以分为两类：定量模型和定性模型。
定量模型是通过数学和统计方法对金融机构的风险进行量化和评估。
这类模型可以利用历史数据、市场指标和金融模型来进行预测和分析。
它们可以测算金融机构在不同压力情景下的收益、风险敞口和损失程度。
通过定量模型，金融机构可以更好地了解自身的风险承受能力，并且进行相应的资本安排和风险控制。
定性模型则更加依赖专家的判断和经验。
这种模型通常是基于金融机构的内部经验和知识来进行分析和决策。
定性模型可以通过专家的意见和判断对金融机构的风险进行评估和预测。
由于金融市场的复杂性和不确定性，定性模型在一些情况下可以提供更为准确和实用的信息。
无论是定量模型还是定性模型，它们在金融风险管理中都起着重要的作用。
通过对金融机构的风险进行压力测试，可以有效地降低金融风险对经济的影响，保障金融机构的稳定运营。
在压力测试的过程中，金融机构可以根据测试结果对其经营策略进行调整和完善，从而提高自身的风险管理能力。
信用风险评价模型的综述
信用风险评价模型的综述【摘要】信用风险是市场上存在的主要风险，对信用风险的评价也成为银行等机构重要课题。
本文总结了目前主要的信用风险评价方法，主要有古典的方法，财务比率的方法，结构化模型方法，基于统计规律的模型方法，以及绩效调整模型方法。
【关键词】信用风险风险模型综述一、信用风险的界定信用风险是指在交易中，一方无法履约而造成另外一方损失的可能性，在借贷关系中就是债务人没有如期偿还债权人的债务而造成的债权人损失的可能性，所以信用风险也称作违约风险。
信用风险产生的原因主要有两点，一是履约能力；二是履约还款的意愿，这主要是由债务人的个人品质决定的。
信用风险概率分布具有非对称性。
市场风险的风险与收益的分布通常是对称的，市场价格的波动主要以期望价格为中心，呈正态分布。
而信用风险的分布则是非对称的，这主要是因为债权人的收益是债务利息，而债权人的损失却可能是当债务人的违约时，债权人本金和利息都无法收回。
作为收益的利息与可能的本金与利息的损失相比要大的多。
另外，信用风险具有可传递性的特点。
人们为了评价、识别信用风险而发明了很多有效的方法和手段，本文将从不同的角度来总结前人提出的信用风险评价的方法和模型。
二、古典的信用分析方法古典的信用分析方法又称专家分析法，它对信用风险的评估依赖于专家的主观判断。
每个信贷官员都必须在作出信贷决策的过程中运用常识和自己的主观判断。
5C评价法就是这种专家分析法的一种，5C指的是评价对象的5个方面的素质，包括品质、资本、能力、抵押以及状况。
专家分析法对信贷官员个人的要求很高，依赖性很强，所以专家分析法成本很高。
它不仅需要足够的专家处理业务，也要有足够的专家培训后备的专家。
另外专家分析法很容易导致银行系统的风险集中。
专家分析法是一种比较有效的评价分析债务人的信用品质的方法。
然而这种评价在很多时候都是依赖于对债务人历史的表现以及专家的主观判断，比较缺乏客观的评价分析。
所以这种方法多数用于定性分析而较少用于定量分析。
2024年我国商业银行房地产信贷风险压力测试的研究
2024年我国商业银行房地产信贷风险压力测试的研究一、风险压力测试定义风险压力测试是一种定量化分析技术，它模拟极端但可能发生的经济环境，评估银行资产、负债和整体资本结构在不利情况下的稳健性。
通过这种测试，银行可以识别出潜在的脆弱点，为制定风险管理策略和资本规划提供依据。
在当前的金融环境下，随着房地产市场的波动性和复杂性增加，商业银行面临着越来越大的房地产信贷风险。
因此，对房地产信贷风险进行压力测试，对于确保银行资产质量和稳定经营具有重要意义。
二、房地产信贷风险特点房地产信贷风险具有以下几个显著特点：高杠杆性：房地产开发和购买往往涉及高额的资金投入，开发商和购房者常常通过银行融资来实现。
这种高杠杆操作使得房地产市场一旦出现波动，信贷风险便会迅速放大。
周期性波动：房地产市场具有明显的周期性，繁荣与萧条交替出现。
在市场过热时，银行可能会过度投放信贷，而在市场降温时，则面临大量的违约和坏账风险。
地域性差异：不同地区的房地产市场发展水平和成熟度存在很大差异，这导致房地产信贷风险的地域性特征明显。
政策依赖性：政府对房地产市场的调控政策直接影响房地产市场的运行状况，从而影响银行的房地产信贷风险。
三、房地产信贷风险压力测试方法房地产信贷风险压力测试可以采用多种方法，主要包括敏感性分析、情景分析和历史模拟法。
敏感性分析：这种方法通过调整关键参数（如利率、房价、贷款成数等）来测试信贷资产组合在不同假设条件下的风险敞口。
情景分析：构建一系列可能发生的宏观经济或房地产市场情景，如经济衰退、房价下跌等，并模拟这些情景对银行信贷资产的影响。
历史模拟法：利用历史上发生过的极端事件或危机时期的数据，分析其对银行信贷资产组合的影响，以评估银行在类似情况下的风险承受能力。
四、压力测试模型构建在构建压力测试模型时，需要考虑多种因素，如宏观经济环境、房地产市场状况、银行信贷政策等。
模型通常包括以下几个主要部分：宏观经济模型：模拟未来宏观经济环境的变化，如GDP增长率、利率水平、通货膨胀率等。
智慧树答案金融风险管理(山东联盟)知到课后答案章节测试2022年
第一章1.金融风险的特点包括（）答案:传导性;双重性;普遍性;隐蔽性2.在对风险进行管理时，人们更多地强调它的损失，但实际中，风险的存在提供了获得额外收益的可能性，这说明金融风险具有双重性。
（）答案:对3.（）是指获得银行信用支持的债务人由于种种原因不能或不愿遵照合同规定按时偿还债务而使银行遭受损失的可能性。
答案:信用风险4.银行风险管理的流程是( )。
答案:风险识别→风险计量→风险监测→风险控制5.监事会的职责为：确保商业银行有效识别、计量、监测和控制各项业务所承担的各种风险，并承担商业银行风险管理的最终责任。
（）答案:错第二章1.一家商业银行对所有客户的贷款政策均一视同仁，对信用等级低以及高的均适用同样的贷款利率，为改进业务，此银行应采取以下风险管理措施( )。
答案:风险分散2.根据马可维茨的资产组合理论，分散投资可降低风险。
如果投资于两种资产，下列情况中开始抵消风险的是（）。
答案:两种资产收益率的相关系数小于13.RAROC是指经预期损失和以（）计量的非预期损失调整后的收益率。
答案:经济资本4.经风险调整的资本收益率(RAROC)的计算公式是( )。
答案:RAROC=(收益-预期损失)/非预期损失5.全面风险管理体系有三个维度，下列选项属于这三个维度的是（）。
答案:企业的各个层级;企业的目标;全面风险管理要素6.保险是一种广泛应用且是典型的风险分散方法。
（）答案:错7.风险自留是指企业自我承担风险。
（）答案:对8.风险自留的目的是在损失发生之前安排资金。
（）答案:错9.VaR的两个要素是置信水平和持有期。
（）答案:错10.经济资本用于承担风险的股东投资总额，又叫做非预期损失。
（）答案:对第三章1.以下关于商业银行对借款人的信用风险因素的分析和判断，明显错误的 ()答案:在预期收益相等的条件下，收益波动性较低的企业吏容易出现违约2.信用风险很大程度上是一种()，因此，在很大程度上能被多样性的组合投资所降低。
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。
2020年重庆市《中级风险管理》每日一题(第118套)
【单选题】-下列关于商业银行内部资本充足评估报告的监管要求的表述，错误的 是( )。
A.评估实际持有的资本是否足以抵御主要 风险 B.评估主要风险状况及发展趋势、战略目 标和外部环境对资本水平的影响 C.监管机构在银行提交评估报告后，不需 要再对银行内部资本充足评估程序进行检 查 D.提出确保资本能够充分覆盖主要风险的 建议
【单选题】-商业银行之间的竞争日趋激烈，不可避免地出现收益下降、产品／服 务成本增加、产能过剩、恶性竞争等现象。这属于商业银行面临的外部风险中的( )。
A.竞争对手风险 B.行业风险 C.客户风险 D.品牌风险
【答案】B
【解析】 A项，竞争对手风险是指越来越多的 非银行类金融服务机构在提供更加便 利和多元化的金融服务、填补市场空 白的同时，也在逐步侵蚀商业银行原 有的市场份额；C项，客户风险是指 经济发展及市场波动导致客户风险／ 投资偏好发生转变，客户维权意识和 议价能力也显著增强；D项，品牌风 险是指激烈的行业竞争必然形成优胜
【单选题】-区域风险通常表现为区域政策法规的重大变化、区域环境的恶化以及 区域内部经营管理水平下降、区域信贷资产质量恶化等。下列各项不属于区域政 策法规的重大变化中的相关警示信号的是( )。
A.地方政府为吸引企业投资，不惜一切代 价，提供优惠条件 B.区域产业集中度高，区域主导产业出现 衰退 C.区域内某产业集中度高，而该产业受到 国家宏观调控 D.区域法律法规明显调整
【单选题】-下列关于集团法人客户信用风险特征的说法，错误的是( )。
A.连环担保十分普遍 B.内部关联交易频繁 C.系统性风险较低 D.贷后管理难度大
【答案】C
【解析】 与单一法人客户相比，集团法人客户 的信用风险具有以下明显特征：① 内部关联交易频繁；②连环担保十 分普遍；③真实财务状况难以掌握 ；④系统性风险较高；⑤风险识别 和贷后管理难度大。
第八章 宏观模拟模型
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二、违约概率预测模型
在应用的过程中，宏观模拟模型的违约概率函数通常取为Logit函
数，因变量为违约概率，自变量为由宏观经济变量的构成宏观经
济指数。违约概率预测模型的Logit形式为：
1 Pjt 1 eYjt
(8-7)
其中，Pjt表示在时期t国家或行业j中的债券的条件违约概率，Yjt 为由
(8-13)
t 1
根据式（8-13）可以模拟任意等级在任意时期的条件违约概率。
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图8-3 条件信用等级转移矩阵
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第三节 宏观模拟模型的基本内容
一、模型假设
宏观经济模拟模型涉及到的两个假设条件： 假设1：在不同时期，信用等级的转移概率可变。国别、经
济增长率、经济周期、政府支出、失业率、长期利率水平等 因素均会导致转移概率发生变化。 假设2：宏观经济变量服从二阶自回归过程。
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第二节 宏观模拟模型的基本思想
一、分析过程
宏观模拟模型的基本 思想可由图8-1呈现 出的信用资产的历史 （无条件）等级转移 矩阵描述。转移矩阵 中的列表示期末信用 等级，行表示期初信 用等级，每个单元格 表示交易对手从期初 信用等级转移到期末 信用等级的概率。
图8-1 历史（无条件）转移概率
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二、建模原理
2.条件转移矩阵与调整比率
在时间 ，使用条件概率0.174替换条件转移矩阵 中相应的无条件 概率0.15，如图8-2所示。
同样，使用线性或非线性回归方法也可以通过调整比率 Rt 对历史 无条件转移矩阵的其他元素进行调整得到完整的条件转移矩阵。 但调整后转移矩阵任意行的元素和应等于1。
的残差项， j,i,t
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基于CreditPortfolioView模型的宏观压力测试方法评述摘要：宏观压力测试指极端但是可能宏观冲击下金融机构所面临风险的测量，作为宏观审慎分析的重要工具，日益被各国金融监管当局所重视。
CreditPortfolioView模型作为商用信用风险模型被银行业广泛的用于信用风险评估，为了满足宏观审慎分析的需要，且该模型建模过程直接与宏观经济因子联系，故逐渐被各国央行的研究人员用于宏观压力测试，同时原始模型也发生了一些变化。
本文首先介绍了宏观压力测试的一般流程，对基于CreditPortfolioView模型的宏观压力测试方法中的压力情景生成模型、信用风险传导模型进行深入剖析，并对此类宏观压力测试方法的优缺点进行评述，最后对我国目前进行的宏观压力测试研究给出建议。
关键词：CreditPortfolioView，宏观压力测试，信用风险模型，宏观审慎管理压力情景生成模型，信用风险传导模型一、引言2008年全球金融危机使中国经济受到较大程度的影响，08年四季度GDP同比增长仅为6.8%，导致全年经济增长回落至2002年以来的最低水平。
银行业总体信用风险也随之增大，历史数据表明： 2008年中国工商银行不良贷款率虽然比2007年下降了0.45个百分点,但其正常类贷款迁徙率由2007年的3.5%升至2008年的4.6%;2008年中国工商银行不良贷款率虽然比2007年下降了0.45个百分点,但其正常类贷款迁徙率由2007年的2.62%升至2008年的3.65%。
此外建设银行、中信银行、浦发银行、民生银行和深发展正常类贷款迁徙率亦出现了不同幅度的上升。
银行业整体信用风险确实随着经济周期波动。
CreditPortfolioView(以下简称CPV)信用风险模型[1]应用于宏观压力测试中，则有相应的压力情景生成模型及压力传导机制，压力传导机制主要指一定的宏观压力情景如何影响信用风险计量参数或过程。
本文首先介绍了宏观压力测试的一般流程，接着回顾了国际银行业基于CPV模型的宏观压力测试实践，在此基础上对基于CPV模型压力测试方法中的情景生成模型和压力传导机制进行了详细的阐述，最后对我国当前进行的宏观压力测试研究给出了一些建议。
二、宏观压力测试一般流程各种宏观压力测试都包含以下几个部分：1、压力情景生成模型 2、风险传导模型 3、风险计量模型。
压力情景模型即用于生成资产组合的外部冲击，例如GDP冲击，汇率冲击、信贷冲击、房价冲击等等，压力情景的设定需要保证情景的极端性和可能性，例如在我国设定GDP 增长减速、出口增长加速的情景就不太合理。
压力情景的设置方法有历史情景法，专家情景法，随机情景法。
风险传导模型用于联系宏观冲击因子与风险计量模型中的参数，即不同的情景对风险计量的参数影响不同，进而生成的损失分布则不同，例如遇到经济向下时，违约概率上升导致损失分布右移，这是宏观压力测试中一个极为重要的环节，该环节将宏观经济冲击与信贷组合风险联系在一起，此步的合理性较大地决定了宏观压力测试所能起的作用。
风险计量模型在给定的压力情景下生成条件损失分布，也就是我们上面提到的CPV 模型，CreditRisk+模型，CreditMetrics 模型等等。
压力情景生成模型信用风险传导模型信用风险计量图 1 信用风险宏观压力测试一般流程图 2 宏观冲击下的条件损失分布与无条件损失分布对比三、基于CPV 模型的宏观压力测试方法（一）国际银行业基于CPV 模型的宏观压力测试实践宏观经济影响公司违约率的理论，最早是由风险管理专家Wilson ，T 所提出来的，风险管理专家Wilson （1997）透过长时间资料的观察，包括美国、德国、日本、法国公司贷款资料，经实证研究认为金融机构的投资组合信用风险与宏观经济状况是密切相关的，宏观经济变量如GDP 增长率、失业率等可以解释平均违约率时间序列的90%以上。
在Wilson 的基础上，麦肯锡公司开发了CreditPortfolioView 模型并投入商用。
信用投资组合观点模型认为违约事件的发生，评级的转移与宏观经济情况密切相关，这与其他信用风险模型着重关注于个体风险的分析是不同的。
Wilson(1997)及Varotto （2001）的实证研究均指出，违约的发生与宏观经济状况密切相关，在宏观经济下滑期，违约事件会增加，在宏观经济上行期，违约事件则会减少。
奥地利中央银行的Boss （2002）[2]在CPV 模型架构的基础上对银行部门进行了压力测试，他发现工业产出值、通胀率、股票价格指数、油价是奥地利公司贷款违约率最重要的决定性因素。
芬兰银行的Virolainen 和世界银行的Sorge （2004）使用了Wilson （1997）宏观经济信用风险模型研究芬兰银行贷款行业违约率，发现GDP 、一年期利率、总债务水平对行业违约率有着较大影响，并在国内生产总值降低和利率升高的冲击下对芬兰银行全部信贷资产组合进行了压力测试。
芬兰央行的Esa （2008）采用了分行业的CPV 模型，即使用每个行业的违约率分别进行多元线性回归，同时其残差项相关，进而有效考虑了贷款的行业组合差异及行业相关性。
此外采用类似框架还有加拿大央行(2006)[3]、瑞士央行（2009）、巴西央行（2011）、印度央行、哈萨克央行、南非央行、挪威央行。
（二）CPV 模型的风险传导模型传导模型经常在国外被称为“satellite models ”。
CPV 模型的风险传导模型，采用logit 转换后的违约率与宏观经济冲击因子直接回归。
t t In Y PD -1PD t=t t m m t t X X Y μααα++++=,,110 （1）Logit 转换保证了通过贷款违约率处于（0,1）之间，如果直接用违约率和宏观经济因子回归可能就会得到异常的结果，某些极端情景下违约率甚至会比1大，一旦确定了多元回归方程的参数即可利用（1）式进行压力测试。
从其信用风险传导模型来看，违约率取决于宏观经济因子及回归残差项，由于假定残差项及宏观冲击因子是正态分布，故其加权线性组合-违约率仍是正态分布。
给定违约损失率（LGD ）,根据违约率的分布，即可得出贷款组合的违约损失分布，进而可求得预期损失（EL ）及非预期损失（UL ）,事实上其风险传导模型同风险计量模型基本上是一体的。
违约率一般是整个银行体系贷款的违约率，也可是各个行业的违约率。
(1)式传统的估计方法是最小二乘法（OLS ），表面无关回归（SUR ）,近年来也有部分研究例如巴西央行（2011）[4]采用分量回归（Quantile Regression ）,即线性关系不是一种，在不同的分位区间上有不同的线性关系。
加拿大央行Misina （2007）建议（1）式采用宏观冲击因子的高阶项作为自变量，并通过实例给出原始模型和高阶项模型拟合效果，认为高阶项能更加有效地描述较大冲击下违约率的变化。
（三）CPV 模型的压力情景生成模型t m t m t t X X X εβββ++++=-- 110 （2）其中⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=t t t E εμ，()~0,t E N ∑，CPV 模型的情景生成模型是典型的统计情景模型，假定每个宏观冲击因子符合自回归过程（即本期宏观冲击因子的取值只和往期的取值及本期残差扰动项有关），宏观冲击因子之间的相关性通过残差项协方差矩阵体现。
由于每个宏观冲击因子的残差项之间存在相关性，所以（2）式往往通过表面无关回归（SUR ）进行估计，采用SUR 回归不仅能得到（2）式中的系数，同时也能得到残差项协方差矩阵∑。
我们来看看情景生成模型的假设：1 误差向量符合多元正态分布，其实就是给定了误差项的联合概率分布，这就使得压力测试可以方便进行，在某一压力情景下，某宏观冲击因子的误差项将是定值，进而获得误差向量的条件分布，利用（1）式和（2）式即可获得最终的条件违约率分布；2 每期宏观冲击因子为一均值发生变化的正态分布，其均值是往期的宏观经济因子的历史取值线性加权组合，故一旦给出压力情景，例如GDP 季度增速降至6.1%，根据（2）式即可获得GDP 当期的冲击项；3 宏观冲击因子中，其历史值线性加权组合部分被视为正常项即—无冲击时当期宏观经济冲击因子的预测值，残差项视为冲击项—即每期宏观经济冲击因子的实际值与其预测值的差值。
（2）式在某些压力测试实践中形式有所变化，例如在加拿大央行（2006）中采用的是向量自回归（VAR ）方程，采用脉冲响应函数来测试某宏观经济冲击因子给定情况下下，其它宏观冲击因子的变化，脉冲响应函数可以衡量冲击后多期宏观经济受到的影响，是一种标准化的统计模型。
（四）基于CPV 模型的宏观压力测试流程基于CPV模型的压力测试系统主要通过蒙特卡洛模拟完成，具体的流程如下所示：第一步确定某些误差项的取值，根据压力情景设置情况及宏观冲击因子的历史值利用（2）式即可获得下期误差项的具体值。
第二步残差向量协方差矩阵的cholesky分解tuu∑=为u的转置矩阵。
得到u，其中ut第三步残差向量的随机生成，模型中误差项服从多元正态分布，即()E N∑由多元~0,t正太随机向量知识可得，=EuztZ=（z1，z2，zn）为一标准正态随机向量，其中Zi~N(0,1),为独立正态随机变量。
通过生成标准正态随机数后，乘上分解后的U,可得到E。
t第四步根据（2）式先得到宏观经济因子的预测值，然后带入（1）式得到PDt。
第五步返回第二步，再次生成正态随机数，进行第三步得到PDt，重复N次得到N个PD。
第六步设定违约损失率（LGD）, 根据违约率的分布即可获得违约损失分布。
选取不同置信度下的损失，即可估计银行所面临的信用风险。
（五）基于CPV模型的宏观压力测试方法的优缺点基于CPV模型的宏观压力测试方法的优点主要体现在：1、模型简单，直接将宏观经济冲击变量与违约率建立回归方程，建模难度较小；计算所需时间较短，仅需进行多元线性回归即可，方便央行定期开展压力测试；相对而言，数据要求较少，仅需要宏观冲击因子和贷款整体违约率历史数据。
2、风险传导模型考虑了残差项，公式（1）体现了行业违约率或贷款总体违约率是由宏观经济因子所决定，其中残差项不为零是非常贴合实际的做法，往往在多元线性回归过程中残差项我们往往是不考虑的，而压力测试所关注的正是有可能的同时又是恶劣的情景下的风险大小，实际中不论你取多少宏观经济因子事仍无法完全解释违约率的变化，舍去残差项的多元线性回归给出的违约率的结果事实上是给定压力情景下违约率的平均结果。
3、压力情景生成模型体现了宏观经济因子符合自回归过程，同时残差项之间互相相关保证了压力情景生成后的合理性。
基于CPV模型的宏观压力测试方法的缺点主要体现在：1、缺乏风险的精细化计量，压力测试的结果往往适合于定性的分析。