论文部分内容阅读
随着我国金融创新及金融全球化趋势的迅速发展,当前我国商业银行所面临的外部经济环境、宏观经济政策及市场机制都发生了深刻的变化,相应地银行所面临的各类风险也变得愈加的复杂化,金融危机爆发的可能性与日俱增。历史上曾经发生过的金融危机使人们深刻地认识到仅仅针对正常市场条件下的风险管理是远远不够的,还必须考虑到极端异常的市场情形可能给银行带来的潜在影响。当下,如何防范和应对极端风险的发生,已经成为商业银行风险管理领域重要的研究课题。宏观压力测试作为商业银行等金融机构风险管理的重要技术手段和方法,它度量的是商业银行在遭遇“罕见但可能发生的”不利宏观经济冲击情形时可能面临的损失,并对商业银行的承压能力和稳定性给出科学合理的评价。本文以商业银行日常经营管理过程中面临的信用风险作为宏观压力测试的对象,选取商业银行不良贷款率作为信用风险宏观压力测试的承压指标,以相关的宏观经济变量作为压力因子,并根据信贷组合观点理论(Credit Portfolio View,CPV)构建信用风险宏观压力测试模型系统;然后采用表面无关回归的方法对整个模型系统进行估计;紧接着运用Montel Carlo随机模拟的方法模拟得到不同宏观经济压力冲击情景下所对应的商业银行不良贷款率的分布图及相应的随机模拟结果;最后,利用所得到的模拟结果对压力冲击情景下商业银行的抗压能力进行分析,并利用VAR模型中的脉冲响应函数和方差分解功能来进一步分析宏观经济因素变动对商业银行信用风险的动态影响及其影响程度的大小。实证研究结果得出,GDP增长率、居民消费者价格指数、广义货币供应量增长率及一年期贷款利率等是影响我国商业银行体系信用风险状况的显著宏观经济因素。从影响的性质看,GDP增长率和广义货币供应量增长率等宏观经济变量对商业银行的不良贷款率具有负向的影响,而居民消费者价格指数和一年期贷款利率对商业银行不良贷款率的影响则为正。从影响程度看,脉冲响应函数和方差分解的结果显示:GDP增长率及一年期贷款利率等宏观经济变量的外生冲击对不良贷款率的影响程度较大,是一类影响商业银行信用风险变动的重要宏观经济因子;而居民消费者价格指数和广义货币供应量增长率等宏观经济变量的不利变动对不良贷款率的冲击程度较小。根据宏观压力测试的实证分析结论可以看出,当分别对GDP增长率和一年期贷款利率等宏观经济变量设置轻度冲击、中度冲击及重度冲击三种初始压力情景时,与基准情景相比,随着不利宏观经济冲击幅度的逐渐增大,商业银行不良贷款率的模拟频数分布图有向右侧移动的趋势,并且整个频数分布图的形状变得愈加的“矮胖”,相应的取值也越来越分散。这说明在不利宏观经济冲击情形下,商业银行出现较高不良贷款率数值的频率大大地增加了,意味着不良贷款率的取值有进一步增大的趋势,商业银行面临的信用风险水平变大。但通过分析比较不同压力冲击情景下商业银行面临的潜在损失与商业银行所提取的贷款损失准备金和经济资本之间的关系发现,目前我国商业银行体系的整体承压能力比较强,稳健性程度也相对较高,即使是在分别遭遇国内宏观经济极端下滑或贷款利率重度上升的不良冲击情景下,我国商业银行仍然有足够的资本金来弥补因信用风险恶化而带来的损失。