中国商业银行体系信用风险评估浅论

　世界各地的学者，运用上述模型框架进行了大量的实证研究。Vlieghe G［15］对英国银行体系累加的企业违约概率进行建模估计，发现GDP、实际利率和真实工资水平具有较显着的解释能力。Bunn P,Cunningham A和Drehmann M［16］曾使用probit模型来测算英国企业部门的贷款违约风险。Boss M［17］针对加总的企业违约概率估计出宏观经济信贷模型来分析澳大利亚银行部门的压力情境，结论说明工业产值，通货膨胀率，股票指数，名义短期利率和油价都是违约概率的决定因素。Marco M 、Sorge、KimmoVirolainen［18］利用Wilson模型框架对芬兰银行系统的信贷违约概率进行了宏观压力测试分析。结果证明在压力情境下，违约概率（PD, portability of default）的蒙特卡罗模拟分布明显异于常态分布，其Var值远高于基期的测算值。Jim Wong,Ka-fai Choi和 Tom Fong［19］建立了香港零售银行面对宏观经济波动的信贷风险宏观压力测试框架。模型框架中引入的宏观经济变量包括：国内生产总值（GDP），利率（HIBOR），房地产价格（RE）和大陆的GDP。同时用宏观压力测试评估了香港银行体系的贷款资产和住房抵押贷款风险暴露。压力情境的设定模拟了亚洲金融危机时发生的宏观经济波动，并分别引入了测试模型。结果表明在置信水平90%时，在所有压力情境下有些银行仍然能够盈利。这意味着目前银行系统的信用风险较稳和。当VaR取99%的置信水平这一极端情况时，一些银行出现了巨额损失，但这类事件发生的概率极低。
Hoggarth G和Whitley J［20］与Drehmann M Hoggarth， G Logan A， Zecchino L［21］在他们的研究中引入了英国在FSAP框架指引下宏观压力测试的执行结果和方法，在压力情境的设定方面采用在险价值框架下的蒙特卡罗模拟法。Jones M T, Hilbers P和Slack G［22-23］提供了宏观压力测试的更一般的非线性的方法。Worrell D［24-25］ 讨论了一个将早期预警系统，金融健全性指标和宏观压力测试整合的方法。
　　一些学者研究将信用风险和市场风险整合测量，例如 Allen L 和 Saunders A［26］尝试将宏观经济因素整合进信用风险的测量模型。而最近的一些文献如Pain D、Vesala J［27］和Gropp等人［28-29］则是引用Wilson 的宏观信用模型分析了宏观要素对银行的债务人的信用质量的影响。而Wilson 的模型的一个替代选择则是Merton 的公司层面的结构模型. Gray D、Merton 和Bodie［30］将这一框架扩展至研究主权违约风险。Derviz A 和Kadlcakova N ［31］将商业周期的影响整合进一个具有结构模型和简化模型特征的复合模型。Drehmann M、Manning M［32］和Pesaran M H等［33］在利用Merton模型框架的宏观压力测试中研究了违约概率和宏观经济变量的非线性关系。Benito A,Whitley J和Young G ［34］将基于衡量违约概率的Merton模型融入针对模拟个别企业违约的probit模型。他们发现Merton模型方法比仅仅依靠企业的财务数据的模型效果更优。
　　还有一些文献使用不良贷款，贷款损失额或者复合指标与宏观经济因素整合成矩阵向量来测算金融体系的稳定性。Hanschel E和Monnin P［35］针对瑞士银行系统构建了一个复合压力指标，该指标综合了金融不稳定的市场指标和银行资产负债表上的衍生变形指标。Kalirai H 和 SchEicher M［36］针对对澳大利亚银行体系累加的贷款损失，通过涉及广泛的宏观经济变量的模型进行了时间序列的回归估计。这些宏观经济变量包括国内生产总值、工业产值缺口、消费者价格指数、货币供给增速、利息率、股票市场指数、汇率、出口额和油价。
　　（三）国内外研究述评
　　目前国外开展的关于银行稳定性评估的实证研究十分丰富，其中挪威和芬兰中央银行的研究对金融系统的评估最具综合性。稳定性评估的目的在于，对银行体系的健全状况和抵御系统性金融危机的能力进行定量和定性的客观评价。为此采用了金融稳健指标分析（Financial Sound Indi cators)和压力测试的方法，对宏观经济环境中例外但有可能发生的冲击（Shock）情境进行模拟，来量度和评估银行体系在遇到冲击甚至遇到金融危机时，保持稳定（即银行保持基本运营不会发生突变）的能力。
　　而国内对于银行体系的稳定评估的实证研究都偏重于评价银行体系的稳定性，对在抵御不确定性风险的能力评估并未涉及。目前我国关于宏观压力测试的研究才刚刚涉及，孙连友［37］，高同裕、陈元富［38］等学者对宏观压力测试进行了理论上的探讨，但多为国外文献的整理或综述，未能进一步的发展和深入。尤其在模型研究方面，仅仅停留在介绍早期国外学者的模型框架和较为成熟的各国宏观压力测试手册指引中的操作流程。其内容多为宏观压力测试的必要性、目的作用、所用方法、国内外的具体实践等，未能有很系统和深入的介绍，而对多种宏观压力测试模型的介绍和分析尚无涉及。
　　在实证方面，熊波［39］通过建立宏观经济因素的多元Logit回归分析，并对结果进行假设情境的压力测试分析。得出的结论是， 国内生产总值和通货膨胀率这样的宏观经济变量的确是影响中国银行体系稳定性的重要因素。但是该文只是借鉴了压力测试的思想，使用传统的方法，通过模拟情境下宏观经济因素异动，由Logit模型最终得出稳定性指标期望值的点估计来评价银行体系的稳定性。这种方法不能有效地反映出宏观变动冲击对银行体系的影响，不能看出压力情境下银行面临的最主要的信用风险的分布状况，即贷款违约率的概率分布。
　　三、宏观压力测试方法流程及模型设定
　　（一）方法流程
　　宏观压力测试是模拟“危机事件”来估计极端却可能的压力情境下金融体系的波动。在宏观压力测试的框架中，其模型表示为：
　　Q(t+1?｜t+1?≥X=f(Xt,Zt)（1）
　　在（1）中 表示在模拟的压力情境下评价金融体系的稳定性的指标的表现。在宏观压力测试模型中衡量金融部门波动性的最一般的方法是资本的潜在损失率。Q(·)表示衡量金融系统波动性的风险矩阵，衡量违约情况的指标例如贷款损失额主要通过模拟压力情境下的点估计得到。在这种情况中，该条件概率值表示的风险矩阵较容易计算。而在险价值方法中，在任何给定的压力情境下，资产组合的损失应产生概率分布，而不是前一种方法中的点估计值。框架中f(·)表示损失方程，该方程模拟了宏观经济冲击对金融体系中加总的资产组合的影响关系。该方程可包含风险暴露，违约概率，相关性，回馈效应，以及宏观经济变量变动与系统层面金融稳定性表现的相互关系。
　　压力测试的执行方式主要是通过情境设定，根据情境假设下可能的风险因子变动情形重新评估金融商品或投资组合的价值，整个程序通常分为两大步：一是情境设定；二是重新评估。通常重新评估的方式不会有太大的差异，但是情境设定的方式却有很多种选择。情境分析（Scenario Analysis）是目前应用的主流。即利用一组风险因子定义为某种情境，分析在个别情境下的压力损失，因此此类方法称为情境分析，情境分析的事件设计方法有两种：历史情境分析（Historical Scenario）和假设性情境分析（Hypothetical Scenario）。其他方法还有敏感度分析（Sensitive Analysis）和极值理论法（Extreme Value Theory, EVT）。
　　本文根据信用风险压力测试的相关文献以及世界银行和国际货币基金组织联合开发的FSAP（financial Sector ass ess ment programme)的手册，将压力测试的执行程序见图1所示。