基于SVAR模型的浦发银行流动性风险压力测试

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2007年美国爆发了严重的次贷危机并蔓延至全球,最终形成金融危机;2013年6月和2016年12月,中国银行业先后经历了两次“钱荒”事件,造成了多家商业银行流动性不足的风险。“钱荒”事件和次贷危机均反映出因流动性问题累积爆发的流动性风险确实存在。且近年来随着银行业经营环境、业务模式、资金来源的变化,我国部分商业银行出现资金来源稳定性下降、资产流动性降低、资产负债期限错配加大等问题,流动性风险管理和监管面临的压力不断上升。流动性风险一旦发生,不仅对银行本身产生巨大危害,还有可能对整个银行业甚至金融市场产生连锁反应,因此必须认识到流动性风险给银行带来的威胁性。压力测试的作用是分析银行在极端情况下的承受能力,可以及时发现银行潜在的风险并对相应管理措施进行完善,以防止风险的发生。因此,流动性风险压力测试对于银行提早发现流动性风险具有十分显著的作用。此外,银行的风险控制和管理以及银行监管部门的规定都需要银行进行完善的流动性风险压力测试。本文以浦发银行为例,根据2001年至2018年每季度的相关数据,以流动性比例及存贷比作为浦发银行流动性风险的代表指标,从内部和外部两方面共选取5个影响因素作为度量指标。首先按照监管要求找出影响浦发银行流动性风险指标的因素,并据此构建了压力传导模型,同时考虑到因变量间的相互关系构建了SVAR模型,并根据估计结果对影响因素进行预测,最后基于蒙特卡洛法模拟压力测试不同程度的情景冲击后代入压力传导模型结果中进行压力测试分析。测试结果表明:流动性比例在工业增加值和广义货币量这两个外部因素同时发生重度冲击时会低于25%的最低监管标准,在其余情景下均高于25%;存贷比则在任何程度的情景冲击下均低于75%,变化幅度较小,整体趋于稳定。通过流动性风险压力测试的结果可知,目前浦发银行整体上虽不会出现较大的经济危机,但仍需加强流动性风险方面的管理,完善相关措施,以防范在重度冲击的极端情况下可能发生的流动性风险。最后,基于浦发银行的流动性风险压力测试结果,提出相关流动性风险管理建议。
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