【摘要】：風(fēng)險是影響金融決策的基本要素,如果不存在風(fēng)險,用以有效配置資源的金融體系會變得相當簡單。然而,風(fēng)險總是無處不在的,金融體系的一個基本功能也是分配風(fēng)險。銀行作為經(jīng)營風(fēng)險的特殊企業(yè),風(fēng)險管理水平的提高對銀行的經(jīng)營與生存至關(guān)重要。然而,從歷次金融危機的影響來看,現(xiàn)有銀行風(fēng)險管理手段難以有效防范重大風(fēng)險。 壓力測試是針對重大風(fēng)險而發(fā)展起來的一門風(fēng)險管理技術(shù),旨在測度銀行在極端情景下的抗壓能力。這門技術(shù)從一誕生起就被寄予厚望,然而在2007年全球金融危機中,這門技術(shù)遠沒有取得人們希望的效果。2007年的金融危機暴露了壓力測試在技術(shù)上和實務(wù)操作中存在的問題和局限性。 如何進行有效壓力測試,讓壓力測試在風(fēng)險管理中真正發(fā)揮作用,是本文研究的主要問題。由于市場風(fēng)險壓力測試技術(shù)相對成熟,以及信用風(fēng)險在我國商業(yè)銀行風(fēng)險管理中的重要性,本文重點選取信用風(fēng)險作為壓力測試研究對象。全文分為九章： 第一章：導(dǎo)論 本章主要交代研究背景、研究內(nèi)容、研究現(xiàn)狀及研究意義,提出研究的方法及論文的邏輯結(jié)構(gòu)。 以2007年金融危機為分界點,壓力測試研究可以分為兩個階段。早期的研究以FSAP框架為基礎(chǔ),其研究角度主要集中在壓力測試框架探討,學(xué)者從識別脆弱性、構(gòu)建情景、測度資產(chǎn)負債表變化、次輪效應(yīng)和結(jié)論解釋等方面對壓力測試框架進行了探討。2007年以后壓力測試研究的最新進展主要體現(xiàn)在以下幾個方面：(1)就情景設(shè)置而言,最新研究關(guān)注情景設(shè)置的概率和情景的嚴峻度,并提出了一些生成情景概率的方法,包括VAR模型和馬氏距離。(2)在模型選取上,新的信用風(fēng)險壓力測試模型關(guān)注違約相關(guān)性、傳染效應(yīng)、反饋效應(yīng)、違約率的非線性轉(zhuǎn)換等問題。(3)在數(shù)據(jù)選取上,新的研究數(shù)據(jù)范圍從宏觀數(shù)據(jù)拓展到了微觀數(shù)據(jù),從主要以市場為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)擴展到了基于個體借款人的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。(4)在影響測度上,一個重要的擴展是試圖得到銀行貸款的損失分布,而以往的方法是產(chǎn)生一個壓力事件的點估計。 現(xiàn)有研究呈現(xiàn)以下幾個特征：(1)大部分的研究由各國監(jiān)管當局主導(dǎo),研究的類型主要集中在宏觀壓力測試領(lǐng)域。(2)如何選取一個合適的情景,既保證壓力充分又具備發(fā)生的可能性并在盡可能給出發(fā)生的概率,仍然是一個重點關(guān)注的問題。(3)在模型的選取上,如何確保模型假設(shè)條件在極端環(huán)境下仍然適用,并充分考慮風(fēng)險因子之間的相互關(guān)系和反饋效應(yīng),是壓力測試面臨的又一難題。雖然一些學(xué)者做出了一些有益的探討,但效果尚不明顯。(4)對于影響的測度,主流的做法試圖尋找壓力情景下資產(chǎn)組合損失的分布,這種方法對數(shù)據(jù)和統(tǒng)計方法的要求較高,操作難度較大。 第二章：極端環(huán)境下的商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理與壓力測試 本章首先回答一個問題,商業(yè)銀行風(fēng)險管理中為什么需要壓力測試?我們認為由于各種因素的影響,商業(yè)銀行不可能始終在一個正常環(huán)境下經(jīng)營,它還將面臨極端環(huán)境,而傳統(tǒng)風(fēng)險管理方法主要是基于正常環(huán)境假設(shè)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,不適用于極端環(huán)境下的風(fēng)險管理需要。具體原因包括：(1)基于正常環(huán)境發(fā)展起來的風(fēng)險的測度方法難以運用于極端環(huán)境；(2)基于正常環(huán)境的風(fēng)險緩釋措施在極端環(huán)境下可能會失去效果；(3)在金融自由化、金融全球化高速發(fā)展、金融創(chuàng)新日新月異的今天,銀行所處的外部環(huán)境也在發(fā)生急劇變化,傳統(tǒng)風(fēng)險管理手段不能有效應(yīng)對這些變化導(dǎo)致的金融體系脆弱性,而壓力測試可以提供前瞻性的解決措施。 之所以選取信用風(fēng)險管理作為壓力測試研究對象,一方面是基于壓力測試研究現(xiàn)狀,另一方面則是出于對商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的特征特別是我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理的特征考慮。我們認為,商業(yè)銀行信用風(fēng)險管理存在以下幾個基本特征：(1)信用風(fēng)險管理更多依靠定性分析方法；(2)信用風(fēng)險防范較多地依賴抵押物；(3)信用風(fēng)險管理實踐中存在“信用悖論”現(xiàn)象；信用風(fēng)險定價存在諸多困難。就我國而言,我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險的基本特征及管理缺陷包括：(1)從整個金融體系來看,由于金融市場不發(fā)達,信用風(fēng)險主要集中在銀行體系；(2)從貸款投放來看,銀行信貸資產(chǎn)相對集中,信貸結(jié)構(gòu)不合理；從擔保條件來看,銀行信貸普遍要求抵押物,且抵押物多集中在房地產(chǎn)。 本章的第三部分主要闡述壓力測試的定義、類型、主要方法、運用范圍以及壓力測試的局限。我們認為壓力測試有廣闊的運用空間,它可以在以下幾個方面發(fā)揮作用：(1)貸款審批；(2)評估資產(chǎn)組合的風(fēng)險水平和銀行風(fēng)險管理中的薄弱環(huán)節(jié)；(3)限額管理；(4)資本募集與配置；(5)評估風(fēng)險緩釋措施的有效性；(6)新客戶、新產(chǎn)品準入評估；(7)與其他風(fēng)險管理工具進行交叉檢查。 第三章：壓力測試的理論基礎(chǔ) 本章從金融脆弱性理論的角度出發(fā)探討銀行不能始終保持在一個正常環(huán)境經(jīng)營的原因,接下來本章分析壓力測試方法和技術(shù)流程,以及如何將壓力測試納入銀行整體風(fēng)險管理體系。 與VaR等傳統(tǒng)風(fēng)險管理工具正常市場假設(shè)不同,壓力測試集中于測度資產(chǎn)組合、銀行、金融體系在極端事件下的承受能力,其背后的假設(shè)前提是經(jīng)濟、金融體系運行是不完美的,在外部、內(nèi)部沖擊下不能一直保持正常運轉(zhuǎn)狀態(tài)。事實上,金融脆弱性是金融體系與生俱來的特征,而且在金融自由化、金融全球化以及金融創(chuàng)新加快發(fā)展的今天,金融體系的脆弱性在加劇。如何衡量銀行體系、金融體系的脆弱性是一個難題。傳統(tǒng)方法主要采用構(gòu)建金融體系檢測指標體系來衡量金融體系的脆弱性。同其他衡量脆弱性方法相比,壓力測試包含的范圍更廣,也更具靈活性。壓力測試測試對象可以是資產(chǎn)組合,也可以是金融機構(gòu)、金融體系；壓力測試使用歷史數(shù)據(jù),但又不完全依賴歷史數(shù)據(jù)；壓力測試也借鑒金融脆弱性指標和其他脆弱性衡量方法,但它也有自身的一套體系；更重要的是,壓力測試可以前瞻性的去評估銀行、金融體系的脆弱性。 壓力測試的技術(shù)流程整體上差異不大,主要包括選擇要測試的資產(chǎn)組合、選擇施加的壓力因素及壓力指標、選擇承壓對象并確定承壓指標、構(gòu)建情景、構(gòu)建傳導(dǎo)模型、執(zhí)行壓力測試并輸出結(jié)果幾個步驟。 如何將壓力測試納入銀行整個風(fēng)險管理體系是一個值得探討的問題。我們可以從這樣的思路入手：假定銀行未來將面臨兩種狀態(tài),一種是正常環(huán)境,正常情況下風(fēng)險因子的分布為f(·),定價模型P(·),收益的分布為g(yt+l)；另一種是極端環(huán)境(或壓力環(huán)境),壓力環(huán)境下的風(fēng)險因子分布為fstress(.),定價模型為Pstress(·),這樣壓力情況下收益分布為gstress(yt+1)。這樣風(fēng)險管理者有兩個預(yù)測的收益分布,(?)g(yt),gstress(yt)(?),因此銀行的選擇是max U(·)。g,gstraes 第四章：信用風(fēng)險壓力測試在不同國家、不同領(lǐng)域的運用比較 本章主要通過比較分析,研究壓力測試在不同國家、不同領(lǐng)域的運用情況,并分析壓力測試在2007年金融危機中失效的原因以及壓力測試操作在其后的發(fā)展變化。 與VaR方法源自私人部門不同,在壓力測試的運用中,監(jiān)管部門是主要推動者。國際貨幣基金組織、世界銀行、巴塞爾委員會及各國監(jiān)管當局在推動壓力測試技術(shù)的發(fā)展上不遺余力。各監(jiān)管當局壓力測試技術(shù)運用情況的差異主要體系在信用風(fēng)險模型、宏觀經(jīng)濟模型、壓力測試技術(shù)及影響測度上。 就壓力測試在各金融機構(gòu)中的運用情況來看,其使用情況具有以下一些特征：(1)對于風(fēng)險存在一個感知上的不對稱性。對股票價格和新興市場而言,崩盤比繁榮更有可能進行壓力測試。利率增長和信用幅差等方面的壓力測試比降低的更普遍。(2)對那些不能用統(tǒng)計測量工具(如VaR)充分測量風(fēng)險的市場和產(chǎn)品,銀行嚴重依賴壓力測試。(3)以新興市場為情景的壓力測試遠超過其他領(lǐng)域。(4)壓力測試歷史情景主要集中于一些重大事件,如1987年美國股市崩盤、1994年債券市場下滑、1998年LCTM倒閉和俄羅斯債務(wù)危機引發(fā)的市場混亂等；壓力測試假設(shè)情景主要由基于經(jīng)濟增長前景變動的情景組成。(5)敏感性測試主要用于針對利率的測試。(5)銀行執(zhí)行敏感性測試和基于歷史情景的壓力測試比假設(shè)情景的壓力測試頻率高得多。(6)針對信用風(fēng)險的壓力測試遠落后于市場風(fēng)險壓力測試。(7)不到一半的中小商業(yè)銀行在風(fēng)險管理中會使用壓力測試。 2007年金融危機暴露了銀行在壓力測試操作上的問題和局限：金融危機爆發(fā)前,大多數(shù)銀行并未真正重視壓力測試,壓力測試沒有融入銀行風(fēng)險管理中；銀行在壓力測試技術(shù)上存在很多局限；大多數(shù)銀行壓力測試情景設(shè)置不合理,壓力程度普遍不足；危機爆發(fā)前,很多銀行對特定風(fēng)險和特定產(chǎn)品并不進行壓力測試。 第五章：信用風(fēng)險壓力測試情景設(shè)計及問題研究 壓力測試要在風(fēng)險管理中真正發(fā)揮作用須處理好兩個核心問題：一是如何根據(jù)測試對象選取一個合適的壓力測試情景；二是如何構(gòu)建合適的模型將壓力傳遞到承壓指標上。本章和下一章將集中研究這兩個問題。本章主要研究情景設(shè)置中的相關(guān)問題,包括情景的期限、壓力程度、情景設(shè)置方法、情景量化以及情景發(fā)生的可能性等。 通過對不同情景設(shè)置方法優(yōu)缺點的比較研究,我們認為壓力測試情景設(shè)置上應(yīng)遵循以下幾個原則：(1)重要性與經(jīng)濟性原則。壓力測試應(yīng)重點考慮可能給銀行帶來重大損失的極端事件,并在情景設(shè)置上考慮執(zhí)行壓力測試的成本與收益。(2)適應(yīng)性原則。對不同類型的風(fēng)險應(yīng)選取不同的情景,設(shè)置不同的沖擊期限,并根據(jù)沖擊期限長短決定是否考慮反饋效應(yīng)。(3)壓力充足原則。情景設(shè)置中風(fēng)險因子的變動幅度應(yīng)在一個較長的樣本期限中選取,避免壓力不足。 關(guān)于情景的概率問題,從壓力測試實務(wù)操作的角度來看,我們認為對極端事件不需要有一個精確的概率度量,更多的時候我們只需要大致判斷其發(fā)生的可能性,這樣我們可以采用主觀概率法。同時,為了避免主觀概率法的隨意性,我們主張引入危機預(yù)警模型以增強判斷的準確性。為了克服危機預(yù)警模型的局限,我們從貝葉斯修正的角度對其進行了改善。 第六章：信用風(fēng)險壓力測試傳導(dǎo)模型構(gòu)建 本章主要研究信用風(fēng)險壓力測試傳導(dǎo)模型的構(gòu)建問題。 目前信用風(fēng)險壓力測試傳導(dǎo)模型主要分為兩類。一類是采用傳統(tǒng)信用風(fēng)險度量模型來進行壓力測試,這種方法假定沖擊不會對信用風(fēng)險度量模型或定價模型造成影響；另一類則主要依靠統(tǒng)計方法或?qū)鹘y(tǒng)信用風(fēng)險度量模型進行修正。這兩類模型有一個共同點就是對數(shù)據(jù)要求都很高。其中有一些數(shù)據(jù)可能是銀行無法獲得的,比如發(fā)債信息。對我們國家的大多數(shù)銀行而言,像歷史違約率之類的數(shù)據(jù)也是極度缺乏的。因此,大部分的模型對我們都不適用。 筆者認為,可以對銀行業(yè)務(wù)進行區(qū)分,不同類型的業(yè)務(wù)采取不同的方法進行建模。對于零售銀行業(yè)務(wù),由于其具有單筆貸款規(guī)模小、貸款客戶獨立性較高以及零售信用組合分散程度較高的特征,對該類業(yè)務(wù)的壓力測試更適合用統(tǒng)計方法進行分析：對那些單筆金額大、異質(zhì)性較高的貸款,從客戶入手進行建模效果可能更好。 第七章：對我國A商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款壓力測試的情景設(shè)置探討 本章以某商業(yè)銀行為例探討房地產(chǎn)貸款壓力測試情景設(shè)置相關(guān)問題。 房地產(chǎn)貸款壓力測試是目前我國銀監(jiān)會大力倡導(dǎo)并要求商業(yè)銀行定期執(zhí)行的壓力測試。目前監(jiān)管當局推行的壓力測試在執(zhí)行中存在以下一些問題：(1)情景設(shè)置時采用一個統(tǒng)一標準,忽略了房地產(chǎn)市場的地方性差異；(2)房價下降60%的情景雖然極端,但發(fā)生可能性極小,只適于個別地區(qū)；(3)測試方法多以敏感性分析為主,沒有考慮房地產(chǎn)市場崩盤帶來的反饋效應(yīng)；(4)壓力測試只考慮銀行貸款,沒有考慮表外授信(包括銀行承兌敞口授信、信用證授信等),也沒有考慮通過其他渠道流入房地產(chǎn)行業(yè)的銀行資金；(5)在分析房地產(chǎn)開發(fā)商融資成本時重度壓力也僅是貸款基準利率上浮一百多個基點,壓力程度不夠。 本文對上述問題進行了以下修正：(1)在設(shè)置情景時,以融資成本取代貸款基準利率,輕度、中度、重度壓力分別房地產(chǎn)開發(fā)商為融資成本升至年利率15%、20%、30%；(2)在壓力測試時,考慮銀行對房地產(chǎn)開發(fā)商的表外授信,且對表外授信賦予與貸款相同的風(fēng)險權(quán)重。(3)壓力測試選取財務(wù)模型法進行測試,并對個體測試結(jié)果進行加總。 第八章：對我國A商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款壓力測試模型構(gòu)建與檢測 在本章我們分別采用監(jiān)管當局推薦的壓力測試情景、方法與自設(shè)情景和方法同時對某商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款進行壓力測試。由于這兩種方法在情景設(shè)置、指標選取、測試范圍上存在諸多差異,直接比較其測試結(jié)論并不合適。但是,通過對這兩種測試方法、過程的比較分析,本文得出以下結(jié)論：(1)我國銀行業(yè)在壓力測試情景設(shè)置、方法選取、模型構(gòu)建等方面上都還不成熟,在此基礎(chǔ)上得出的壓力測試結(jié)果,如中國銀行業(yè)能夠承受50%房價下降的論斷是靠不住的。(2)從測試結(jié)果來看,是否考慮表外授信對測試結(jié)果的影響非常大。本文認為,在“融資票據(jù)”盛行的今天,銀行承兌匯票這類傳統(tǒng)低風(fēng)險業(yè)務(wù)風(fēng)險在增大,壓力測試中應(yīng)加入表外授信并賦予表外授信與貸款相同的風(fēng)險權(quán)重。(3)從測試方法和數(shù)據(jù)使用上來看,兩種測試方法都傾向于低估房地產(chǎn)市場極端不利變動對銀行貸款質(zhì)量的影響。一方面的原因在于壓力測試沒有考慮銀行信貸客戶間的相關(guān)性問題,而是假定銀行客戶之間財務(wù)獨立；二是由于信息不對稱因素,即便是銀行自身也不能準確統(tǒng)計有多少信貸資金流向房地產(chǎn)行業(yè)。 第九章：結(jié)論及展望 本章主要闡述全文的研究結(jié)論及研究的不足之處以及未來的研究方向。 論文的主要貢獻及創(chuàng)新點包括：(1)以極端環(huán)境為視角,以信用風(fēng)險為切入點,分析銀行在極端環(huán)境下的風(fēng)險管理,有助于彌補現(xiàn)有銀行風(fēng)險管理的不足,豐富銀行風(fēng)險管理手段；(2)系統(tǒng)全面地梳理了壓力測試的整體框架、理論基礎(chǔ)、技術(shù)方法以及在不同國家、不同領(lǐng)域、不同金融機構(gòu)中的運用現(xiàn)狀,指出了其主要特征和不足之處,并提出了改善性意見。(3)針對壓力測試核心問題之一一情景設(shè)置,本文主張采取主觀概率法和危機預(yù)警模型結(jié)合的方法來判斷情景發(fā)生的概率,對危機預(yù)警模型中存在的問題主張采取貝葉斯修正方法進行完善。(4)針對壓力測試核心問題之二——模型構(gòu)建問題,本文主張按照銀行銀行業(yè)務(wù)類型進行區(qū)分,對不同類型業(yè)務(wù)選取不同模型。(5)結(jié)合國內(nèi)商業(yè)銀行壓力測試案例分析以及銀監(jiān)會推行的壓力測試方法的比較分析,本文深入分析了現(xiàn)行國內(nèi)商業(yè)銀行壓力測試中的問題與不足,提出了解決措施。 本文的不足之處在于,限于理論水平和社會實踐的不足,在下面兩個問題上研究不夠深入：(1)如何將壓力測試與金融危機理論和概率統(tǒng)計方法緊密結(jié)合用于分析極端事件下的風(fēng)險因素、風(fēng)險傳導(dǎo)機制、風(fēng)險因子之間的相關(guān)性及反饋效應(yīng)等問題。(2)如何根據(jù)經(jīng)濟環(huán)境和風(fēng)險的變化動態(tài)的去發(fā)展壓力測試方法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F830.5;F832.4

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本文編號：2510671