随着我国金融市场的发展和互联网金融的兴起，寻求创新的商业银行的业务模式及其所面临的外部经济环境及市场机制都发生了深刻的变化，这使得商业银行所面临的风险冲击越来越多样化，相应地如何去有效监管日益复杂化的各类风险成了商业银行面临的严峻挑战之一。历史上曾经发生的具有极端毁灭性的金融危机使各类金融机构逐渐意识到，仅仅监管正常市场条件下的金融风险还远远不够，那些极端不利的市场情形可能给金融机构带来的潜在损失也应该得到足够的重视。而宏观压力测试恰恰可以实现这一目标，并自其实践应用以来就深受各金融机构的青睐。作为金融机构重要的风险管理手段和方法，宏观压力测试度量的是金融机构在遭遇“极端但可能发生的”小概率事件冲击时可能遭遇的损失。
　　为了研究这种“小概率事件”冲击对商业银行信用风险的影响，本文以商业银行的信用风险作为宏观压力测试的对象，以商业银行的不良贷款率作为压力测试的承压指标，以GDP增长率、居民消费者价格指数、一年期贷款利率、存款准备金率四个宏观经济变量作为压力因子，并以CPV模型作为宏观压力测试模型;然后将整个模型处理成一个SUR模型系统，并采用SUR回归的方法对整个模型进行估计;然后运用蒙特卡洛随机模拟的方法得到不同程度的压力冲击情景下商业银行的不良贷款率的频数分布图，并据以分析宏观经济因子冲击对商业银行信用风险的影响;最后，利用VAR模型中的脉冲响应函数和方差分解功能进一步分析宏观经济因子的变动对商业银行不良贷款率的动态影响及影响程度的大小。
　　从宏观压力测试实证结果得出:GDP增长率、居民消费者价格指数、一年期贷款利率和存款准备金率这四个宏观经济因子对商业银行的不良贷款率有显著影响。并且，GDP增长率和存款准备金率对不良贷款率有负向影响，居民消费者价格指数和一年期贷款利率对不良贷款率有正向影响。此外，从脉冲响应和方差分解结果可知，一年期贷款利率和存款准备金率对不良贷款率的影响程度较大;GDP增长率和存款准备金率对不良贷款率的影响程度较小。并且，当对宏观经济因子设置轻度、中度、重度三种不同的压力冲击情景时，随着压力程度的增大，商业银行不良贷款率的模拟频数分布图逐渐向右侧迁移，并表现出轻微的“厚尾”现象，这说明当经济下行压力较大时，出现较高不良贷款率的频率变大了，商业银行所面临的信用风险增加了。