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篇(1)

壓力測(cè)試是指利用一系列方法來(lái)評(píng)估金融體系承受罕見(jiàn)但是仍然可能的宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊或金融市場(chǎng)波動(dòng)的能力的過(guò)程。目前被眾多金融機(jī)構(gòu)廣為采用的VaR方法主要適用于正常條件下市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的衡量,對(duì)于極端市場(chǎng)環(huán)境下的風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)卻存在嚴(yán)重不足。與它相反,壓力測(cè)試提供了基于極端情形的低概率事件對(duì)整個(gè)金融機(jī)構(gòu)的影響信息, 在很大程度上彌補(bǔ)了傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值體系的不足。對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)說(shuō),除了考慮正常情況下的可能損失,更重要的是必須確保在極端的市場(chǎng)情形下,金融機(jī)構(gòu)持有足夠的金融資產(chǎn),不會(huì)因?yàn)榱鲃?dòng)性問(wèn)題引發(fā)金融機(jī)構(gòu)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)壓力測(cè)試,我們能大概估計(jì)出在極端市場(chǎng)情況下金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)承受力,從而有利于未雨綢繆,事先做好積極的風(fēng)險(xiǎn)防范措施。

壓力測(cè)試的目的與作用

在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域,壓力測(cè)試一方面能夠幫助監(jiān)管者更好地評(píng)估單個(gè)商業(yè)銀行在經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)所面臨的主要風(fēng)險(xiǎn),另一方面是評(píng)估在不利的小概率事件發(fā)生時(shí),商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的頭寸變化及發(fā)生的損失,從而可以作為整個(gè)金融體系穩(wěn)定性的一個(gè)指標(biāo)。

壓力測(cè)試是情景分析的一種,決定了其本質(zhì)就是先確定各種壓力情景,利用確定的價(jià)值評(píng)估模型計(jì)算出在確定的壓力情景下資產(chǎn)組合所產(chǎn)生的收益或損失。與VaR只能度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)不同,壓力測(cè)試可以用來(lái)測(cè)量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等多種風(fēng)險(xiǎn),也可以衡量多種風(fēng)險(xiǎn)共同作用而造成的整體損失。

鑒于壓力測(cè)試的這種功能,西方各國(guó)銀行廣泛采用壓力測(cè)試來(lái)衡量市場(chǎng)可能發(fā)生的突變情況,從而及早通過(guò)資產(chǎn)配置、交易額度設(shè)置以及資產(chǎn)利率期限結(jié)構(gòu)調(diào)整來(lái)防范各類(lèi)金融風(fēng)險(xiǎn)。而在我國(guó),由于資本市場(chǎng)不夠成熟完善,因此金融資產(chǎn)價(jià)格會(huì)出現(xiàn)過(guò)多的波動(dòng),同時(shí)也比較容易受到意外事件或者政策壓力的影響,這些事件通常都是發(fā)生的概率不大,但卻可能造成嚴(yán)重的后果。

另外,2004年的《巴塞爾新資本協(xié)議》對(duì)商業(yè)銀行壓力測(cè)試也作出了相關(guān)規(guī)定。新資本協(xié)議的第一支柱要求商業(yè)銀行必須對(duì)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)進(jìn)行壓力測(cè)試,第二支柱要求商業(yè)銀行進(jìn)行內(nèi)部資本充足評(píng)估程序時(shí),要進(jìn)行前瞻性的壓力測(cè)試,以識(shí)別可能的不利事件出現(xiàn)時(shí)需要增加的資本額,監(jiān)管當(dāng)局根據(jù)測(cè)試結(jié)果,要求銀行持有一定數(shù)量的超額資本。

壓力測(cè)試的使用方法

壓力測(cè)試的方法包括敏感性分析、情景分析、最大損失分析和極值分析四種,而在實(shí)際操作中以前兩者最為普遍。

敏感性分析

敏感性分析指在其他條件不變的前提下,研究單一市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素或少數(shù)幾項(xiàng)關(guān)系密切的因素的變化,對(duì)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的影響。敏感性測(cè)試的目的在于估計(jì)利率、匯率、股價(jià)等因素的急劇變化對(duì)銀行單項(xiàng)資產(chǎn)或資產(chǎn)組合價(jià)值造成的影響。如匯率變動(dòng)、存貸款利率變化對(duì)商業(yè)銀行資本金和收益的影響;央行準(zhǔn)備金率上調(diào)對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性的影響;銀行現(xiàn)有資產(chǎn)規(guī)模保持不變,撥備率上調(diào)后商業(yè)銀行資本充足率和準(zhǔn)備金缺口的狀況。

敏感性測(cè)試僅需指定因素參數(shù)的變化,而無(wú)需確定沖擊的來(lái)源,因此易于操作,數(shù)據(jù)要求和計(jì)算較為簡(jiǎn)單,但它假設(shè)其他因素不變,只考慮單一因素的影響,也不考慮滯后影響,這就決定了它的分析結(jié)果有一定的局限性。因?yàn)樵趯?shí)際中,宏觀經(jīng)濟(jì)要素的變化往往相互關(guān)聯(lián),相互作用。比如,利率變動(dòng)不僅直接對(duì)銀行利率敏感性資產(chǎn)和負(fù)債的收益和支出產(chǎn)生影響,還會(huì)影響借款人的還款能力,從而對(duì)資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生影響。同樣,匯率變動(dòng)也不僅直接影響銀行外幣凈敞口及資本充足率,還會(huì)因外匯借款人的還款能力變化對(duì)資產(chǎn)質(zhì)量產(chǎn)生影響。此外,根據(jù)利率平價(jià)學(xué)說(shuō),人民幣利率的變動(dòng)造成本外幣利差擴(kuò)大或縮小,也會(huì)影響匯率。

情景分析

情景分析即多因素分析,其目的是同時(shí)模擬多項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)因素的變化, 評(píng)估商業(yè)銀行資產(chǎn)組合價(jià)值的變動(dòng)。情景分析主要考慮資產(chǎn)(股票、房地產(chǎn))價(jià)格下跌以及GDP下降造成的沖擊,或者重大事件對(duì)商業(yè)銀行體系的影響,具體表現(xiàn)為多種因素同時(shí)發(fā)生的情況下,商業(yè)銀行的盈利情況、資產(chǎn)質(zhì)量和資本充足的變化。比如,目前我國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)就要求各大商業(yè)銀行開(kāi)展房地產(chǎn)貸款壓力測(cè)試,分析不同壓力情景下(全國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格平均下跌10%、20%或30%)商業(yè)銀行房地產(chǎn)貸款質(zhì)量受到的沖擊。

一般情景分析可劃分為歷史情景和假定情景兩種,它們各有優(yōu)勢(shì)和不足,在實(shí)踐中應(yīng)盡量結(jié)合它們的優(yōu)點(diǎn)。歷史情景是運(yùn)用特定歷史事件中所發(fā)生的沖擊結(jié)構(gòu)進(jìn)行壓力測(cè)試,優(yōu)點(diǎn)之一就是測(cè)試結(jié)果的可信度高,因?yàn)槭袌?chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)構(gòu)的改變是歷史事實(shí),而不是武斷的假設(shè),另一個(gè)優(yōu)點(diǎn)就是測(cè)試結(jié)果易于溝通和理解。然而該方法卻缺乏對(duì)未來(lái)的預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估算的能力,因?yàn)闅v史不可能被完全復(fù)制,而且該方法無(wú)法準(zhǔn)確地反映出當(dāng)前的政治經(jīng)濟(jì)背景和新開(kāi)發(fā)的金融工具中所隱藏的金融風(fēng)險(xiǎn)。假定情景是假設(shè)還沒(méi)有發(fā)生的重大市場(chǎng)事件,估計(jì)其對(duì)金融機(jī)構(gòu)造成的影響,與金融機(jī)構(gòu)在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)下所面臨的獨(dú)特風(fēng)險(xiǎn)相匹配是假定情景所具有的最大優(yōu)點(diǎn)。不過(guò),假定情景創(chuàng)造中各個(gè)因素的變化、市場(chǎng)之間的相互影響都需要考慮,這些估計(jì)一般建立在判斷和歷史經(jīng)驗(yàn)上,而不是市場(chǎng)行為的正式模型。

作為度量極端變動(dòng)對(duì)資產(chǎn)組合價(jià)值影響的度量方法,情景分析法是對(duì)正常波動(dòng)范圍的金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法的有益補(bǔ)充。此法可以使金融機(jī)構(gòu)的高層管理部門(mén)以及風(fēng)險(xiǎn)管理部門(mén)能較為準(zhǔn)確地評(píng)估和把握極端事件的影響,從而將大大提高風(fēng)險(xiǎn)管理策略的有效性和可靠性。

不難發(fā)現(xiàn),敏感性分析凸顯出單個(gè)具體風(fēng)險(xiǎn)因素對(duì)某個(gè)組合或業(yè)務(wù)部門(mén)的邊際影響,是一種單維因素分析;情景分析法則評(píng)估壓力測(cè)試包含的所有風(fēng)險(xiǎn)因素出現(xiàn)變動(dòng)造成的整體影響,是一種多維情景分析。由于在現(xiàn)實(shí)的金融市場(chǎng)中,各風(fēng)險(xiǎn)因素具有一定的相關(guān)性,往往是相互影響,彼此聯(lián)動(dòng),尤其在市場(chǎng)出現(xiàn)重大異常波動(dòng)情形時(shí),故而金融機(jī)構(gòu)會(huì)較多地使用情景分析方法進(jìn)行壓力測(cè)試。

歐盟銀行業(yè)壓力測(cè)試

2010年7月,歐洲銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)接受歐盟經(jīng)濟(jì)與財(cái)政部長(zhǎng)理事會(huì)的委托,與歐洲中央銀行、歐盟執(zhí)行委員會(huì)及成員國(guó)監(jiān)管當(dāng)局聯(lián)合對(duì)歐盟銀行業(yè)進(jìn)行第二輪壓力測(cè)試。本輪壓力測(cè)試的目標(biāo)在于對(duì)可能的不利經(jīng)濟(jì)情形對(duì)歐盟銀行系統(tǒng)的沖擊可能影響進(jìn)行評(píng)估,同時(shí)對(duì)不利情景對(duì)歐洲銀行抵御由此帶來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)及風(fēng)險(xiǎn)的能力進(jìn)行評(píng)估。

接受本輪銀行壓力測(cè)試的對(duì)象為91家歐洲商業(yè)銀行。這些銀行分屬于20個(gè)歐盟成員國(guó),這些接受壓力測(cè)試的銀行的資產(chǎn)規(guī)模占到歐盟銀行業(yè)的65%。由于這些金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)規(guī)模、復(fù)雜程度、經(jīng)營(yíng)模式、業(yè)務(wù)范圍和風(fēng)險(xiǎn)狀況存在差異,因此壓力測(cè)試的結(jié)果并不能直接應(yīng)用于各家銀行,也不能直接向歐盟未參加壓力測(cè)試的其他銀行推廣。

壓力測(cè)試涉及的主要風(fēng)險(xiǎn)因素

壓力測(cè)試主要針對(duì)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),包括歐洲債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。壓力測(cè)試主要基于各家銀行2009年合并報(bào)表的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù),假設(shè)情景的時(shí)間區(qū)間為2010年和2011年。

壓力測(cè)試的宏觀經(jīng)濟(jì)情景

為了對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試,預(yù)測(cè)其相應(yīng)的業(yè)績(jī)變化,本輪壓力測(cè)試通過(guò)與歐洲央行和歐盟委員會(huì)合作開(kāi)發(fā)出兩種宏觀經(jīng)濟(jì)情景――基準(zhǔn)情景和不利情景(見(jiàn)表1)?；鶞?zhǔn)情景基于歐洲委員會(huì)2009年秋季和2010年2月對(duì)主要國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè),不利情景主要基于歐洲央行對(duì)假定風(fēng)險(xiǎn)沖擊出現(xiàn)時(shí)宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)的預(yù)測(cè),反映出金融市場(chǎng)可能出現(xiàn)的不利情景。

基準(zhǔn)宏觀經(jīng)濟(jì)情景假定經(jīng)濟(jì)從嚴(yán)重衰退中溫和復(fù)蘇,不利情景則假定世界經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)二次探底。基準(zhǔn)情形假定歐元區(qū)2010年和2011年GDP增長(zhǎng)率分別為0.7%和1.5%,同期失業(yè)率分別為9.7%和9.8%;不利情形假定歐元區(qū)2010年和2011年經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)衰退,GDP增長(zhǎng)率分別為-0.2%和-0.6%,同期失業(yè)率分別為10.5%和11.0%。另外,壓力測(cè)試對(duì)兩種情景下歐盟和美國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)預(yù)期、失業(yè)率也做出了假定。

在壓力測(cè)試中,主要跨國(guó)銀行集團(tuán)運(yùn)用內(nèi)部模型、內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)和累積數(shù)據(jù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)情景轉(zhuǎn)換成特定參數(shù)。在不利情景下,假定銀行資產(chǎn)質(zhì)量的外部評(píng)級(jí)在兩年內(nèi)下降4個(gè)檔次,信用等級(jí)的下降會(huì)導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的上升,從而降低銀行的資本充足率。對(duì)于待售股票在基準(zhǔn)情景下假定其兩年內(nèi)累計(jì)減值為19%,不利情景下假定兩年累計(jì)減值為36%。

壓力測(cè)試結(jié)果

壓力測(cè)試結(jié)果表明,在不利情景下(包括債務(wù)沖擊),歐盟銀行業(yè)一級(jí)資本充足率將從2009年的10.3%降至2011年的9.2%。需要指出的是,上述一級(jí)資本充足率依賴(lài)于各國(guó)政府2010年1月提供的1696億歐元的注資,這些政府資本使銀行業(yè)一級(jí)資本充足率提高了約1.2個(gè)百分點(diǎn)。

對(duì)資本充足率構(gòu)成下降壓力的不利情景包括債務(wù)危機(jī),據(jù)推算由此歐盟銀行業(yè)兩年內(nèi)可能遭受的資產(chǎn)減值損失為4728億歐元,交易損失為259億歐元。

壓力測(cè)試推算表明,在基準(zhǔn)情景下,歐盟銀行業(yè)兩年內(nèi)公司業(yè)務(wù)資產(chǎn)的損失率為3%,零售業(yè)務(wù)資產(chǎn)損失率為1.5%;在不利情景下,銀行業(yè)兩年內(nèi)公司業(yè)務(wù)資產(chǎn)的損失率為4.4%,零售業(yè)務(wù)資產(chǎn)損失率為2.1%;而2009年歐盟銀行業(yè)以上兩類(lèi)資產(chǎn)的損失率分別為1.5%和0.8%。

壓力測(cè)試結(jié)果表明,在不利情景下,歐盟參與壓力測(cè)試的銀行中有7家一級(jí)資本充足率低于6%,補(bǔ)充一級(jí)資本需要總共需要35億歐元,本輪壓力測(cè)試要求銀行的一級(jí)資本充足率不得低于6%。

對(duì)歐盟銀行壓力測(cè)試的評(píng)價(jià)

皆大歡喜的壓力測(cè)試結(jié)果引起了市場(chǎng)的質(zhì)疑。與美國(guó)銀行業(yè)的壓力測(cè)試結(jié)果相同,歐盟銀行業(yè)的壓力測(cè)試結(jié)果在市場(chǎng)的預(yù)料之中。在歐洲債務(wù)危機(jī)爆發(fā)風(fēng)險(xiǎn)加劇之際,歐盟銀行在可能出現(xiàn)的不利情景下僅需補(bǔ)充36億歐元引起了市場(chǎng)的懷疑,市場(chǎng)普遍認(rèn)為本輪壓力測(cè)試不過(guò)是走過(guò)場(chǎng),不會(huì)對(duì)銀行業(yè)實(shí)施真正的重壓,因?yàn)樵诒据喗鹑谖C(jī)中歐盟銀行業(yè)遭受的損失高達(dá)數(shù)千億歐元。

歐盟壓力測(cè)試的時(shí)機(jī)選擇注定只能給銀行業(yè)輕度壓力。今年7月歐盟決定對(duì)銀行業(yè)進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí),以希臘為代表的成員國(guó)面臨的債務(wù)危機(jī)一觸即發(fā),歐洲經(jīng)濟(jì)面臨著二次探底的風(fēng)險(xiǎn)。更嚴(yán)重的是,歐盟銀行業(yè)剛遭受了2008〜2009年的國(guó)際金融危機(jī),參加壓力測(cè)試的銀行幾乎都遭受了慘重的損失,能挺過(guò)本輪金融危機(jī)對(duì)它們來(lái)說(shuō)已經(jīng)是很幸運(yùn)了。如果把壓力測(cè)試的不利情景假定為引發(fā)新一輪金融危機(jī)的沖擊,那么絕大多數(shù)歐盟銀行都需要補(bǔ)充一級(jí)資本,整個(gè)銀行業(yè)的資本缺口將達(dá)到數(shù)千億歐元,市場(chǎng)信心將受到沉重打擊,本來(lái)旨在穩(wěn)定市場(chǎng)的壓力測(cè)試作用將適得其反。因此,本次壓力測(cè)試的不利情景實(shí)際上相當(dāng)溫和,與壓力測(cè)試?yán)碚撋弦蟮臉O端情形并不相符,可見(jiàn)現(xiàn)實(shí)需要高于理論描述。

高于監(jiān)管最低資本要求的壓力測(cè)試使其難以同時(shí)全面實(shí)施。新巴塞爾的資本充足率要求為核心資本充足率不低于4%,資本充足率不低于8%。本輪金融危機(jī)以來(lái),各國(guó)銀行監(jiān)管機(jī)構(gòu)都將核心資本充足率提升至6%,但此比率能否抵御極端情形的沖擊并無(wú)理論和實(shí)踐支持。壓力測(cè)試則要求銀行的資本能夠承受像本輪金融危機(jī)那樣的沖擊,對(duì)于交易賬戶,尤其是衍生產(chǎn)品占資產(chǎn)比重較高的國(guó)際銀行來(lái)說(shuō),即使是一級(jí)資本充足率達(dá)到10%也并不充足。因此,對(duì)歐盟銀行業(yè)進(jìn)行壓力測(cè)試,如果不利情景設(shè)計(jì)為重度壓力,則會(huì)大幅提高銀行業(yè)的資本充足率要求,使銀行面臨雙重監(jiān)管資本要求,可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此,壓力測(cè)試只有由各家銀行分散、自發(fā)逐步實(shí)施,短期內(nèi)一刀切的壓力測(cè)試并不可行。

篇(2)

論文關(guān)鍵詞：壓力測(cè)試；商業(yè)銀行；風(fēng)險(xiǎn)管理

商業(yè)銀行是經(jīng)營(yíng)貨幣資金的特殊企業(yè)，其經(jīng)營(yíng)過(guò)程是對(duì)各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別和計(jì)量、適時(shí)監(jiān)測(cè)預(yù)警和有效控制的過(guò)程。從全球范圍來(lái)看，經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境的劇烈變化迅速改變了銀行的經(jīng)營(yíng)環(huán)境，加大了銀行的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也推動(dòng)了全球范圍內(nèi)銀行監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)管理框架的整合與統(tǒng)一。在全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系下，銀行不僅要準(zhǔn)確量化并監(jiān)測(cè)其經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，而且還必須使風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控始終對(duì)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)保持高度的敏感性。因此，《巴塞爾新資本協(xié)議》要求銀行除建立各種評(píng)級(jí)模型(如衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的IRB法和衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR法)外，還應(yīng)運(yùn)用壓力測(cè)試(stresstesting)來(lái)評(píng)估資產(chǎn)組合價(jià)值的變化幅度。

一、壓力測(cè)試的功能和意義

根據(jù)國(guó)際證券監(jiān)管機(jī)構(gòu)組織(InternationalOr-ganization of Securities Commissions，IOSCO)(1995)有關(guān)文件規(guī)定，壓力測(cè)試是分析最不利市場(chǎng)情形(如利率突然急升或股市突然急挫)對(duì)資產(chǎn)組合的影響效果的一種分析方法；巴塞爾委員會(huì)的有關(guān)文件則將其定義為金融機(jī)構(gòu)用以衡量由一些例外但有可能發(fā)生的事件所導(dǎo)致的潛在損失的方法。具體來(lái)講，壓力測(cè)試的本質(zhì)思想是獲取大的價(jià)格變動(dòng)或者綜合價(jià)格變動(dòng)的信息，將其應(yīng)用到資產(chǎn)組合中并量化潛在的收益和損失。

壓力測(cè)試主要是VaR(ValueatRisk，在險(xiǎn)價(jià)值)的輔助工具，可以彌補(bǔ)VaR在應(yīng)用方面的不足：

一是在實(shí)務(wù)應(yīng)用上，僅僅使用VaR來(lái)衡量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是不恰當(dāng)?shù)?。?duì)于風(fēng)險(xiǎn)控制管理來(lái)說(shuō)，除了考慮正常情況下的可能損失外，更重要的是必須確保在極端市坊隋況下，金融機(jī)構(gòu)所持有的金融資產(chǎn)部分不會(huì)讓該機(jī)構(gòu)出現(xiàn)破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。VaR并無(wú)法估計(jì)出此類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)，但是透過(guò)壓力測(cè)試，則可以找出金融機(jī)構(gòu)對(duì)于極端市場(chǎng)情況下的承受能力。

二是所選擇的概率水平，VaR是在某一概率水平上計(jì)算出來(lái)的估計(jì)值，例如在250天中，若概率水平也即置信區(qū)間為99％的設(shè)定下，則損失大于VaR的天數(shù)應(yīng)介于1天一2天，置信區(qū)間越低，則超過(guò)天數(shù)將越多。但是，即使我們已知損失大于某一金額的可能性很小，但是如果那個(gè)很小可能性的損失一旦發(fā)生，而且發(fā)生以后的后果足以牽涉到能否永續(xù)經(jīng)營(yíng)的問(wèn)題，那么這個(gè)后果是否可以事先得到識(shí)別、計(jì)量與有效防范，就變得非常重要了。

三是波動(dòng)性及相關(guān)性估計(jì)問(wèn)題。VaR在估算時(shí)，通常采用歷史數(shù)據(jù)的波動(dòng)性及相關(guān)性。利用歷史資料來(lái)估算VaR，可能會(huì)無(wú)法真正反映市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，尤其在宏觀經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)重大改變或是市場(chǎng)行為改變時(shí)，VaR可能會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重低估市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。

四是與其他風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系問(wèn)題。VaR并不考慮其他風(fēng)險(xiǎn)，如信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等。通常情況下，當(dāng)流動(dòng)性出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)將提高市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，但VaR無(wú)法反映出此類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。

鑒于此，西方各國(guó)銀行廣泛采用壓力測(cè)試來(lái)應(yīng)對(duì)市場(chǎng)可能發(fā)生的突變情況，通過(guò)資產(chǎn)配置、交易額度設(shè)置以及資產(chǎn)利率期限結(jié)構(gòu)調(diào)整，來(lái)防范各類(lèi)金融風(fēng)險(xiǎn)。

二、壓力測(cè)試的分析方法

1．確認(rèn)數(shù)據(jù)的完整性、正確性及實(shí)時(shí)性

在正式進(jìn)行壓力測(cè)試前，各銀行必須確定其相關(guān)數(shù)據(jù)的正確性，由于銀行每13的投資組合都會(huì)改變，因此各投資標(biāo)的的數(shù)量、價(jià)格等，必須詳加確認(rèn)，不管是變動(dòng)較快的交易賬戶(Tradingbook)或是變動(dòng)較慢的銀行賬戶(Bankingbook)均需進(jìn)行檢驗(yàn)；此外衡量各風(fēng)險(xiǎn)因子的市場(chǎng)數(shù)據(jù)(如利率、匯率)及其它風(fēng)險(xiǎn)性數(shù)據(jù)(如轉(zhuǎn)換矩陣)的驗(yàn)證工作也十分重要。

2．針對(duì)投資組合進(jìn)行相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)分析及情景事件的建立

壓力測(cè)試是屬于風(fēng)險(xiǎn)管理的一種方法，因此我們應(yīng)先確認(rèn)將要進(jìn)行壓力測(cè)試的測(cè)試區(qū)域，不同的資產(chǎn)其分析方法也會(huì)有所不同。在資產(chǎn)組合確定后，我們便可觀察市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)等變化，尋找出會(huì)影響此資產(chǎn)組合的壓力測(cè)試事件，金融機(jī)構(gòu)可借助內(nèi)部或外部專(zhuān)家顧問(wèn)咨詢(xún)，建立合適的壓力情景，由于真實(shí)的壓力情景是未知的，因此盡可能地多建立幾個(gè)壓力情景進(jìn)行分析。例如，對(duì)于一筆商業(yè)貸款，它的潛在損失將受到借款企業(yè)銷(xiāo)售收入下降、利率水平大幅度上升以及抵押品價(jià)值縮水等情景的影響。我們可以假設(shè)以下一些情景加以分析：

(1)借款企業(yè)銷(xiāo)售收入下降20％，抵押品價(jià)值縮水50％，該筆信貸資產(chǎn)的潛在損失是多少。

(2)利率水平翻一番，同時(shí)抵押品價(jià)值縮水50％，該筆信貸資產(chǎn)的潛在損失是多少。

(3)銷(xiāo)售收入下降20％，抵押品價(jià)值縮水50％，同時(shí)利率水平翻一番，該筆信貸資產(chǎn)的潛在損失又是多少。

3．定義各風(fēng)險(xiǎn)因子

在確定了各種壓力情景后，另一個(gè)重要的步驟是確定各風(fēng)險(xiǎn)因子。銀行常見(jiàn)的信用風(fēng)險(xiǎn)因子包含：

(1)交易對(duì)手風(fēng)險(xiǎn)——這部分包含違約率(probabilitydefault，PD)、違約損失率(1ossgivendefault，LGD)、違約暴露金額(exposureatde．fault，EAD)三個(gè)主要風(fēng)險(xiǎn)因子。此外，借款人提前還款會(huì)導(dǎo)致再投資風(fēng)險(xiǎn)，所以到期期間也可視為風(fēng)險(xiǎn)因子。

(2)總體經(jīng)濟(jì)因素——經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率、失業(yè)率或物價(jià)指數(shù)等會(huì)對(duì)資產(chǎn)組合有影響的總體經(jīng)濟(jì)變量都可視為風(fēng)險(xiǎn)因子。其他與產(chǎn)業(yè)及市場(chǎng)、地區(qū)有關(guān)的各項(xiàng)政治或經(jīng)濟(jì)因素亦可視為風(fēng)險(xiǎn)因子。

(3)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因子——銀行持有債券或證券等金融商品，同時(shí)會(huì)面臨市場(chǎng)及信用風(fēng)險(xiǎn)，一個(gè)壓力事件對(duì)此類(lèi)商品所產(chǎn)生的影響屬于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)或信用風(fēng)險(xiǎn)，是很難加以區(qū)分的，因此在進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，會(huì)同時(shí)將此兩類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行衡量。

(4)其他類(lèi)型風(fēng)險(xiǎn)因子——在一般的風(fēng)險(xiǎn)模型中，經(jīng)常會(huì)有許多的假設(shè)條件，在進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，這類(lèi)的假設(shè)條件應(yīng)予放寬進(jìn)行估算。此外，在風(fēng)險(xiǎn)模型中經(jīng)常會(huì)使用到資產(chǎn)組合相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)性數(shù)據(jù)作為中介數(shù)據(jù)，如轉(zhuǎn)換矩陣，在進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，亦可視為風(fēng)險(xiǎn)因子進(jìn)行測(cè)算。各資產(chǎn)的相關(guān)性亦會(huì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)值大小產(chǎn)生很大的影響，例如高質(zhì)量的債券(政府公債)和低質(zhì)量的債券(垃圾債券)在市場(chǎng)正常時(shí)，同時(shí)會(huì)受到利率影響而產(chǎn)生波動(dòng)，因此其間的相關(guān)性很高，但當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)危機(jī)時(shí)，市場(chǎng)會(huì)趨向高質(zhì)量的商品，于是兩者間反而會(huì)產(chǎn)生趨近于一1的相關(guān)系數(shù)。此類(lèi)會(huì)出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化且對(duì)資產(chǎn)組合會(huì)產(chǎn)生影響的變量，我們都要加以考慮。

4．執(zhí)行壓力測(cè)試的方法

進(jìn)行壓力測(cè)試的方法，大致可歸納為兩大類(lèi)：

(1)敏感度分析(sensitiveanalysis)

此方法是利用某一特定風(fēng)險(xiǎn)因子或一組風(fēng)險(xiǎn)因子，將因子在執(zhí)行者所認(rèn)定的極端變動(dòng)的范圍內(nèi)變動(dòng)，分析其對(duì)于資產(chǎn)組合的影響效果。這一分析方法的優(yōu)點(diǎn)在于容易了解風(fēng)險(xiǎn)因子在可能的極端變動(dòng)中，每一變動(dòng)對(duì)于資產(chǎn)組合的總影響效果及邊際效果，缺點(diǎn)則是執(zhí)行者對(duì)于每一逐漸變動(dòng)所取的幅度及范圍必須十分恰當(dāng)，否則將會(huì)影響分析的結(jié)果與判斷，特別是對(duì)于非線性報(bào)酬率的資產(chǎn)組合，這種情況將更為顯著。

(2)情景分析(scenarioanalysis)

即一組風(fēng)險(xiǎn)因子定義為某種情景，分析在個(gè)別情景下的壓力損失，因此此類(lèi)方法稱(chēng)為情景分析。情景分析的事件設(shè)計(jì)方法有兩種：歷史情景分析和假設(shè)性情景分析。

①歷史情景分析(Historicalscenario)：利用某一種過(guò)去市場(chǎng)曾經(jīng)發(fā)生的劇烈變動(dòng)，評(píng)估其對(duì)現(xiàn)在的資產(chǎn)組合會(huì)產(chǎn)生什么影響。例如考慮1987年美國(guó)股市崩盤(pán)，計(jì)算當(dāng)時(shí)的歷史變動(dòng)幅度，并依此基礎(chǔ)分析評(píng)估對(duì)資產(chǎn)組合的影響。BCGFS(2001)的研究顯示，1998年俄羅斯政府違約事件，是金融機(jī)構(gòu)用來(lái)在信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試上使用的壓力事件，其他如中南美洲比索風(fēng)暴、東南亞金融風(fēng)暴亦是很重要的壓力事件。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是具有客觀性，利用歷史事件及其實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)因子波動(dòng)情形，在建立結(jié)構(gòu)化的風(fēng)險(xiǎn)值計(jì)算上較有說(shuō)服力，且風(fēng)險(xiǎn)因子間的相關(guān)變化情形也可以依歷史數(shù)據(jù)作為依據(jù)，使模型假設(shè)性的情形降低許多。此外，這種模型較直覺(jué)，重大歷史事件的深刻印象將使風(fēng)險(xiǎn)值與歷史事件緊密結(jié)合，管理者在設(shè)定風(fēng)險(xiǎn)限額時(shí)，便可依歷史事件的意義來(lái)進(jìn)行評(píng)估，使決策更具說(shuō)服力。

篇(3)

一、社區(qū)金融的涵義、特征和優(yōu)勢(shì)

社區(qū)金融是指社區(qū)公眾及社區(qū)組織所產(chǎn)生的一切金融需求以及銀行等金融機(jī)構(gòu)滿足其需求的一切活動(dòng)。社區(qū)金融機(jī)構(gòu)是基于一定區(qū)域地理范圍內(nèi)的金融機(jī)構(gòu)的網(wǎng)點(diǎn)，自主經(jīng)營(yíng)，有獨(dú)立的法人產(chǎn)權(quán)，主要面向小企業(yè)經(jīng)營(yíng)者貸款和客戶理財(cái)。社區(qū)金融的出發(fā)點(diǎn)是個(gè)人獨(dú)特的社區(qū)屬性，由于很多人大部分時(shí)間可能會(huì)耗費(fèi)在社區(qū)里，便利的社區(qū)金融機(jī)構(gòu)能更獲得青睞。社區(qū)金融的主要特征是：一是區(qū)域集中度高。社區(qū)金融機(jī)構(gòu)主要建立在居民所在社區(qū)，距離目標(biāo)客戶非常近。一家社區(qū)金融機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)覆蓋范圍在1-2公里，服務(wù)的就是社區(qū)的上萬(wàn)家庭，就是將金融服務(wù)直接送到客戶家門(mén)口。社區(qū)金融根植于社區(qū)、吸存于社區(qū)、放款于社區(qū)、服務(wù)于社區(qū)、融入于社區(qū)。二是運(yùn)營(yíng)成本低。社區(qū)金融機(jī)構(gòu)不具備現(xiàn)金業(yè)務(wù)，投入安全成本低。出于政策法律規(guī)定，社區(qū)金融的柜臺(tái)沒(méi)有現(xiàn)金儲(chǔ)備，顧客如果有匯票、支票等現(xiàn)金業(yè)務(wù)，還是需要去比社區(qū)銀行更高一級(jí)的支行去辦理。三是金融服務(wù)自動(dòng)便捷。社區(qū)金融大力發(fā)展自助業(yè)務(wù)，充分運(yùn)用移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和只能設(shè)備升級(jí)，將小巧的物理網(wǎng)點(diǎn)打造為全功能的新智能化銀行網(wǎng)點(diǎn)。社區(qū)金融設(shè)備可以直接辦理開(kāi)卡，個(gè)人購(gòu)買(mǎi)理財(cái)，個(gè)人或者企業(yè)辦理小額貸款等銀行基本業(yè)務(wù)。辦卡買(mǎi)理財(cái)貸款等都可以由辦公自動(dòng)化機(jī)器和設(shè)備完成，開(kāi)卡一般不超過(guò)十分鐘即可完成，非常便捷。四是針對(duì)小微企業(yè)融資。社區(qū)銀行的現(xiàn)金取款全靠自動(dòng)取款機(jī)，而自動(dòng)取款機(jī)每天最高限額取款最高限額是2-3萬(wàn)，顧客需要大額取款時(shí)就無(wú)法滿足，只能取不超過(guò)3萬(wàn)元的小額現(xiàn)金。購(gòu)買(mǎi)理財(cái)起點(diǎn)30萬(wàn)以上的是不允許在社區(qū)銀行網(wǎng)點(diǎn)出售。因此多為小微客戶和小微企業(yè)提供融資服務(wù)。五是擁有關(guān)系型信貸。社區(qū)金融可以分散信貸風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)化客戶信息數(shù)據(jù)，在居民中建立良好的口碑。社區(qū)金融的以上特征，帶來(lái)了社區(qū)金融一系列地優(yōu)勢(shì)：首先，投入比較少，運(yùn)營(yíng)成本低。對(duì)于銀行來(lái)說(shuō)，社區(qū)銀行可以帶來(lái)存款利率的增加，但是投入成本比較低，降低了網(wǎng)點(diǎn)相對(duì)成本，使銀行服務(wù)更加貼近民生。其次，為小微企業(yè)提供便利的金融服務(wù)。最后，社區(qū)金融有效地滿足了小微企業(yè)融資和社區(qū)居民服務(wù)需求。

二、社區(qū)金融管理的風(fēng)險(xiǎn)性

社區(qū)金融的主要風(fēng)險(xiǎn)性因素主要集中在以下六個(gè)方面：其一，政策因素。民生銀行、平安銀行、興業(yè)銀行等多家銀行去年就紛紛啟動(dòng)了社區(qū)銀行戰(zhàn)略，但是監(jiān)管層對(duì)于建立社區(qū)銀行這一全新的概念是否與現(xiàn)行的新設(shè)網(wǎng)點(diǎn)法規(guī)相悖存在種種擔(dān)憂和爭(zhēng)議，銀監(jiān)會(huì)在去年緊急政策命令社區(qū)銀行責(zé)令整頓，硬性規(guī)定了社區(qū)銀行要持牌上崗，很多社區(qū)銀行被關(guān)閉。因此，社區(qū)銀行的發(fā)展首先是受到政府政策的制約。其二，法律因素。社區(qū)金融機(jī)構(gòu)的建立，需要取得營(yíng)業(yè)許可，需要層層地審批。沒(méi)有法律審批的網(wǎng)點(diǎn)，依然違法經(jīng)營(yíng)，對(duì)客戶的財(cái)產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)有不可估量的危害。其三，地理位置因素。由于社區(qū)銀行的地域性明顯，其營(yíng)業(yè)額非常受地理位置的影響，如果選址不好，市場(chǎng)不夠廣闊，很難繼續(xù)經(jīng)營(yíng)下去。其四，社區(qū)信任因素。社區(qū)金融人員在社區(qū)銀行發(fā)展中起著非常重要的作用，比起其他級(jí)別的銀行網(wǎng)點(diǎn)，這一點(diǎn)兒更加明顯。因?yàn)樯鐓^(qū)金融是新興事物，又有明顯的區(qū)域性特征，取得一定區(qū)域內(nèi)社區(qū)住戶的信任和支持就格外重要。社區(qū)銀行的領(lǐng)導(dǎo)能否贏得社區(qū)有影響力的“大客戶”支持，并且由他們進(jìn)行口碑相傳，是決定社區(qū)金融成敗興衰的關(guān)鍵。其五，操作安全因素。社區(qū)金融雖然不辦理現(xiàn)金業(yè)務(wù)，一般的金融服務(wù)業(yè)務(wù)需要金融自助設(shè)備完成。因此，設(shè)備的安全監(jiān)控也很重要。社區(qū)金融還有大量客戶的儲(chǔ)備信息資料，對(duì)社區(qū)銀行人員進(jìn)行安全布防保密的培訓(xùn)也顯得非常重要。其六，同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)因素。短短兩年間，社區(qū)金融發(fā)展迅速，在一線城市，一個(gè)社區(qū)往往可以看到同時(shí)存在四、五家金融機(jī)構(gòu)，扎堆現(xiàn)象嚴(yán)重，這樣容易造成資源浪費(fèi)。從金融行業(yè)現(xiàn)實(shí)來(lái)看，銀行進(jìn)入社區(qū)的競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈，通過(guò)開(kāi)設(shè)社區(qū)銀行來(lái)挖掘客戶；同樣非銀機(jī)構(gòu)也在擴(kuò)大領(lǐng)域。

三、前饋控制在社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理中的應(yīng)用

（一）前饋控制的涵義

前饋控制就是在危險(xiǎn)和危害發(fā)生之前進(jìn)行一些科學(xué)方法的預(yù)測(cè)和預(yù)警，避免造成不可挽回的損失。前饋控制的優(yōu)點(diǎn)在于前瞻性和主動(dòng)性，主要著眼點(diǎn)在于對(duì)未來(lái)的控制，因此控制先于結(jié)果。前饋控制克服了反饋控制的時(shí)滯性缺點(diǎn)，使控制行為更加積極有效。建立社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的前饋控制體系是必不可少的，關(guān)系到社區(qū)金融的穩(wěn)定和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。

（二）社區(qū)銀行風(fēng)控的前饋控制方法

1.情景分析方法

所謂情景分析方法，是面對(duì)未來(lái)的系統(tǒng)思維方法，對(duì)事物發(fā)展所有可能的態(tài)勢(shì)運(yùn)用定量和定性描述，主要特點(diǎn)是在定量分析中嵌入很多的定性分析。運(yùn)用情景分析進(jìn)行前饋控制，始于20世紀(jì)60年代的美國(guó)軍事部門(mén)。1964年，美國(guó)國(guó)防部針對(duì)可能潛伏于未來(lái)的軍事沖突和政治沖突及相關(guān)的軍事力量，通過(guò)應(yīng)急戰(zhàn)爭(zhēng)軍事分析，測(cè)算出了對(duì)應(yīng)軍事力量的規(guī)模需求。這是最早的情景分析。20世紀(jì)70年代以后，西方國(guó)家出現(xiàn)高通貨膨脹、高失業(yè)率等社會(huì)危機(jī)，人們?cè)絹?lái)越意識(shí)到長(zhǎng)遠(yuǎn)的戰(zhàn)略規(guī)劃已經(jīng)無(wú)法應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的動(dòng)蕩性和不確定性，很多大企業(yè)和大公司在制定企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)，開(kāi)始研究和應(yīng)用情景分析方法，如蘭德、殼牌等。80年代以后，情景分析方法在企業(yè)和政府組織中都得到了廣泛的應(yīng)用，并且和計(jì)算機(jī)技術(shù)結(jié)合起來(lái)，發(fā)展成為一種有效的前饋控制方法。

2.政策模擬方法

政策模擬方法是信息時(shí)代的產(chǎn)物，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，涉及到國(guó)家經(jīng)濟(jì)政治安全或者多國(guó)經(jīng)濟(jì)博弈的政策模擬器是學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。所謂政策模擬，是指運(yùn)用數(shù)學(xué)建模、模擬計(jì)算和政策虛擬的計(jì)算機(jī)實(shí)驗(yàn)對(duì)政治經(jīng)濟(jì)社會(huì)政策問(wèn)題進(jìn)行模擬演練，通過(guò)人工和計(jì)算機(jī)手段仿真推演預(yù)示風(fēng)險(xiǎn)和矯正對(duì)策。政策模擬一種以政策實(shí)驗(yàn)為導(dǎo)向的社會(huì)仿真，目的是為政策提供一個(gè)虛擬的實(shí)驗(yàn)場(chǎng)所。發(fā)達(dá)國(guó)家已經(jīng)建立自己的政策模擬系統(tǒng)即政策模擬器，用于分析本國(guó)的國(guó)際貿(mào)易政策和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策。一些大公司也建立了自己的政策模擬器。政策模擬器的一般概念是“一個(gè)為政府服務(wù)的決策支持系統(tǒng)，它的目標(biāo)是尋求適當(dāng)?shù)恼呷ロ憫?yīng)未來(lái)和發(fā)現(xiàn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)面臨沖擊的政策對(duì)策?！闭吣M器是一種大型軟件，主要作用是探索各種政策情景，通常是以特定模型為核心的配備地理信息系統(tǒng)的決策支持系統(tǒng)。社區(qū)金融政策模擬器的開(kāi)發(fā)需要三個(gè)方面的需求。第一，提出科學(xué)合理的理論分析模型。通過(guò)對(duì)社區(qū)金融不同情景方法下的風(fēng)險(xiǎn)因素研究，以及社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題的內(nèi)在機(jī)理研究，提出可靠的和正確的理論分析模型。第二，運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和復(fù)雜性分析技術(shù)，建立系統(tǒng)完善的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別、風(fēng)險(xiǎn)防范和預(yù)警分析的計(jì)算體系。第三，需要利用仿真交互網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行檢測(cè)和評(píng)估，并且進(jìn)行對(duì)策模擬研究。

3.社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)控制的前饋控制設(shè)想

政策模擬器是風(fēng)險(xiǎn)社會(huì)催生的一種規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的工具，其本質(zhì)是模擬風(fēng)險(xiǎn)和應(yīng)對(duì)預(yù)演方法。針對(duì)社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的風(fēng)險(xiǎn)模擬器應(yīng)該是一個(gè)為社區(qū)金融機(jī)構(gòu)避免風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)、維護(hù)社區(qū)金融安全穩(wěn)定運(yùn)行的決策支持系統(tǒng)。社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)控制模擬器主要包括兩個(gè)層面：一是對(duì)社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)性因素的識(shí)別，二是有針對(duì)性的對(duì)策演練。

四、社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的前饋控制模式設(shè)計(jì)

社區(qū)金融目前在國(guó)內(nèi)還處于探索階段，社區(qū)金融能否取得成功，最終取決于能否建立目標(biāo)達(dá)成的有效機(jī)制。社區(qū)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)要素和要素間的組合序列我們把其成為靜態(tài)結(jié)構(gòu)，把系統(tǒng)要素間的相互作用方式稱(chēng)為動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)。社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)控制的前饋模式，就是用一種特定的規(guī)則規(guī)范系統(tǒng)內(nèi)各要素的組成方式和各要素間的聯(lián)系方式，實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制的功能。

（一）社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理規(guī)劃?rùn)C(jī)制的組成和功能

社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的規(guī)劃?rùn)C(jī)制應(yīng)用于社區(qū)金融的前饋控制模式，進(jìn)行客戶訪談，外部數(shù)據(jù)采集、參數(shù)選擇、分析、計(jì)算，根據(jù)社會(huì)調(diào)研，對(duì)目標(biāo)小區(qū)的居民以及相關(guān)的物業(yè)、商戶等進(jìn)行充分的需求調(diào)研，通過(guò)模式預(yù)測(cè)、預(yù)警評(píng)價(jià)、調(diào)控，預(yù)警結(jié)果圖表與信號(hào)輸出。

（二）社區(qū)金融風(fēng)險(xiǎn)管理的前饋控制體系模擬

篇(4)

每當(dāng)對(duì)一家公司進(jìn)行估值時(shí)，了解其所處宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和行業(yè)特點(diǎn)，理解其歷史財(cái)務(wù)狀況和運(yùn)營(yíng)模式都至關(guān)重要。8月31日，以新興行業(yè)公司為主導(dǎo)的創(chuàng)業(yè)板和中小板的靜態(tài)市盈率分別為76.6和50.6，而對(duì)應(yīng)的滬深A(yù)股是21.3。不難看出，新興行業(yè)公司的估值普遍較高，這也成為市場(chǎng)投資者關(guān)注的焦點(diǎn)。本文在歸納了新興行業(yè)公司特征的基礎(chǔ)上，對(duì)新興行業(yè)公司的估值方法進(jìn)行簡(jiǎn)要的介紹，并分析如何識(shí)別和應(yīng)對(duì)收益法中的不確定性。

估值方法的選擇

一般而言，新興行業(yè)公司具有以下三大特征：一、處于企業(yè)生命周期的初期階段。新興行業(yè)企業(yè)通常為初創(chuàng)公司或處于生命周期的初期階段，發(fā)展前景巨大但產(chǎn)業(yè)環(huán)境還不成熟。該階段主要有三點(diǎn)特征：一是投資可能不產(chǎn)生現(xiàn)金流，甚至負(fù)向現(xiàn)金流；二是未來(lái)增長(zhǎng)難以確定，產(chǎn)品的市場(chǎng)滲透率無(wú)法評(píng)估，甚至是沒(méi)有產(chǎn)品，市場(chǎng)空間無(wú)從得知；三是企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力未知，如果該行業(yè)的投資回報(bào)率高，理論上接下來(lái)會(huì)有多家企業(yè)接踵而至，競(jìng)爭(zhēng)分割市場(chǎng)份額。二、獨(dú)特性。在日新月異的發(fā)展環(huán)境中，新興行業(yè)的企業(yè)無(wú)論從行業(yè)地位、發(fā)展?jié)摿?、掌握或可借助的資源、人力資本等各方面往往都擁有著自己的特點(diǎn)。從整個(gè)行業(yè)的角度來(lái)看，特性大于共性。三、輕資產(chǎn)。新興行業(yè)企業(yè)的主要長(zhǎng)期投資通常為研發(fā)支出，其核心資產(chǎn)往往為內(nèi)部形成的無(wú)形資產(chǎn)，如商標(biāo)、客戶關(guān)系、著作權(quán)、專(zhuān)利權(quán)及技術(shù)等等。根據(jù)現(xiàn)行會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的要求，研究階段的支出需要作費(fèi)用化處理而開(kāi)發(fā)階段的支出只有符合條件的才能資本化。因此，這類(lèi)無(wú)形資產(chǎn)雖然可能是企業(yè)的核心價(jià)值，卻往往無(wú)法體現(xiàn)在資產(chǎn)負(fù)債表中。

企業(yè)估值有三種常用方法：成本法，市場(chǎng)法和收益法。成本法，是通過(guò)對(duì)目標(biāo)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表上的各項(xiàng)資產(chǎn)進(jìn)行估價(jià)來(lái)評(píng)估其價(jià)值的方法。由于新興行業(yè)擁有輕資產(chǎn)的特征，在現(xiàn)行會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下，這些輕資產(chǎn)往往沒(méi)有體現(xiàn)在資產(chǎn)負(fù)債表上，所以成本法通常不適用于新興行業(yè)的估值。市場(chǎng)法，指通過(guò)比較被評(píng)估資產(chǎn)與類(lèi)似資產(chǎn)的異同，并將其市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行調(diào)整，從而確定被評(píng)估資產(chǎn)價(jià)值的一種資產(chǎn)評(píng)估方法。新興行業(yè)各公司往往具有獨(dú)特性，可比公司難以選定；而且，新興行業(yè)的公司通常處于生命周期的前期，各項(xiàng)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)易呈現(xiàn)不穩(wěn)定性（營(yíng)收巨幅增長(zhǎng)、前期經(jīng)營(yíng)凈虧損等），導(dǎo)致可比乘數(shù)的選擇很難具有代表性，所以市場(chǎng)法的運(yùn)用并非主流。收益法（現(xiàn)金流折現(xiàn)法）是對(duì)目標(biāo)企業(yè)的預(yù)期收益折現(xiàn)以確定估值時(shí)點(diǎn)的企業(yè)價(jià)值。與成本法和市場(chǎng)法相比，運(yùn)用收益法在對(duì)新興行業(yè)公司進(jìn)行估值時(shí)有諸多優(yōu)勢(shì)：首先，依托于自由現(xiàn)金流，是對(duì)企業(yè)價(jià)值的真實(shí)反映；其次，對(duì)收益的預(yù)測(cè)可以體現(xiàn)該企業(yè)的盈利模式以及變現(xiàn)能力；最后，收益法可以識(shí)別出企業(yè)價(jià)值的驅(qū)動(dòng)因素。然而，收益法的主要挑戰(zhàn)是需要對(duì)較多變量參數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，估值結(jié)果存在不確定性。

收益法的主要考量

管理層預(yù)測(cè)

企業(yè)管理層有時(shí)可能會(huì)對(duì)外提供內(nèi)部的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，評(píng)估師需要對(duì)這些信息仔細(xì)權(quán)衡。

數(shù)據(jù)分析

當(dāng)進(jìn)行獨(dú)立分析時(shí)，評(píng)估師通常是通過(guò)分析該公司的歷史財(cái)務(wù)表現(xiàn)和同行業(yè)或類(lèi)似行業(yè)其他不同成長(zhǎng)周期階段的公司做比照，然后做出財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)。作為評(píng)估師或投資者，在面對(duì)的不確定性越大時(shí)，越需要保持財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)和估值模型的簡(jiǎn)潔。需要從大量不確定的參數(shù)中，探尋出真正驅(qū)動(dòng)企業(yè)價(jià)值的變量，利用這些變量構(gòu)建估值模型。簡(jiǎn)潔的模型一方面可以使投資人專(zhuān)注于價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素，把握住主要矛盾；另一方面也擺脫了其它不重要的變量參數(shù)，從而降低了出錯(cuò)的概率。安永自主研發(fā)了CARVEx分析軟件，估值與財(cái)務(wù)模型團(tuán)隊(duì)也會(huì)使用Spotfire， Tableau等外部軟件分析所收集的相關(guān)數(shù)據(jù)，識(shí)別出價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素，并可視化地呈現(xiàn)出來(lái)。

應(yīng)對(duì)財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)的不確定性

收益法的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)面臨著宏觀層面上的不確定性，如利率及經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速變動(dòng)。與傳統(tǒng)行業(yè)相比，新興行業(yè)的財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)還面臨著更大的中觀產(chǎn)業(yè)和微觀個(gè)體的不確定性，如產(chǎn)業(yè)規(guī)模、國(guó)家產(chǎn)業(yè)政策變化、企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略及產(chǎn)品開(kāi)發(fā)運(yùn)營(yíng)等。很多時(shí)候，投資者可能會(huì)拒絕承認(rèn)不確定性的存在，而試圖在財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)中做出精確的預(yù)測(cè)，或是因?yàn)椴淮_定性難以預(yù)測(cè)判斷，所以就選擇了不作為或者選擇市場(chǎng)法進(jìn)行估值。安永建議投資者應(yīng)該直面不確定性，把各種不確定性分類(lèi)，評(píng)估它們對(duì)原財(cái)務(wù)預(yù)測(cè)產(chǎn)生的影響，并對(duì)估值結(jié)果進(jìn)行合理調(diào)整。

應(yīng)對(duì)估值結(jié)果的不確定性

評(píng)估師進(jìn)行估值的目的通常是為了探尋企業(yè)的內(nèi)在價(jià)值（intrinsic value），而估值結(jié)果往往與市場(chǎng)價(jià)格不盡相同。如果我們把該差異用下面的公式變換一下，就不難看出差異實(shí)際來(lái)源于兩個(gè)部分。

估值結(jié)果 C 市場(chǎng)價(jià)格 = （內(nèi)在價(jià)值 C 市場(chǎng)價(jià)格）+（估值結(jié)果 C 內(nèi)在價(jià)值）

所以，估值結(jié)果和市場(chǎng)價(jià)格的差異包含了市場(chǎng)價(jià)格對(duì)于內(nèi)在價(jià)值的偏離程度以及評(píng)估師的估值誤差這兩個(gè)因素。人們都熟悉“價(jià)格圍繞價(jià)值上下波動(dòng)”這句話，但人們不知道價(jià)格會(huì)偏離價(jià)值多長(zhǎng)時(shí)間，或這個(gè)時(shí)間有沒(méi)有超過(guò)預(yù)期的投資期限；另一方面，估值結(jié)果的誤差可能來(lái)源于多種不確定性。面對(duì)這些不確定性，本文歸納了四種常見(jiàn)的方法。

1.投資安全邊界（Margin of Safety）

本杰明?格雷厄姆在其《證券分析》一書(shū)中首次提出了投資安全邊界的概念，即資產(chǎn)的價(jià)值與價(jià)格的差異。價(jià)值投資者認(rèn)為只應(yīng)投資那些內(nèi)在價(jià)值高于市場(chǎng)價(jià)格的股票或企業(yè)。因?yàn)閮?nèi)在價(jià)值難以估算準(zhǔn)確，所以設(shè)置投資安全邊界，從而使投資者有足夠的空間判斷該企業(yè)被低估的程度是否足夠覆蓋估算誤差的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而做出投資決策。

2.敏感性分析（Sensitivity Analysis）

對(duì)投資者而言，敏感性分析就是識(shí)別出對(duì)估值結(jié)果有重要影響的因素，分析并測(cè)算其影響程度和敏感性，進(jìn)而判斷哪些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)項(xiàng)目具有潛在的重大影響。當(dāng)所有其它不確定因素保持在基準(zhǔn)值不變時(shí)，考察單個(gè)不確定性因素的變動(dòng)對(duì)目標(biāo)產(chǎn)生影響的程度。

敏感性分析有助于對(duì)單一的估值結(jié)果做出詳細(xì)的解讀。它可以為進(jìn)一步進(jìn)行不確定性分析（如概率分析）提供依據(jù)；也可以分析判斷項(xiàng)目承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力；還可以通過(guò)比較多個(gè)方案的敏感性大小，在估值相似的情況下從中選出較為不敏感（即風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較?。┑耐顿Y方案。

3.情景分析（Scenario Analysis）

情景分析法是一種通過(guò)考慮各種可能發(fā)生的事件，分析未來(lái)可能帶來(lái)的影響的方法。通過(guò)分析各種事件及其影響，情景分析可以幫助投資者做出更明智的選擇。一般情況下的情景分析中會(huì)設(shè)置“樂(lè)觀情景”、“悲觀情景”及“基本情景”（最可能出現(xiàn)的情景）三種情景。

情景分析展現(xiàn)的不是一個(gè)確定的未來(lái)，而是簡(jiǎn)潔地展現(xiàn)未來(lái)可能出現(xiàn)的幾種情形。不同于敏感性分析中只能變動(dòng)一個(gè)參數(shù)的限制，情景分析可以在設(shè)置情景時(shí)同時(shí)改變多個(gè)變量的取值，從而分析該情景下各變量對(duì)估值的影響（如進(jìn)行壓力測(cè)試）。

4.蒙特卡洛模擬（Monte Carlo Simulation）

當(dāng)所要求解的問(wèn)題是某種事件發(fā)生的概率，或者是某個(gè)隨機(jī)變量的期望值時(shí)（如企業(yè)價(jià)值），可以通過(guò)某種“試驗(yàn)”的方法，得到該事件出現(xiàn)的頻率，或者這個(gè)隨機(jī)變量的平均值，從而得到答案，這就是蒙特卡洛模擬的基本思想。

無(wú)論是敏感性分析或是情景分析，得出的結(jié)果都是單一的數(shù)值。而蒙特卡洛模擬分析可以將估值結(jié)果的概率分布展現(xiàn)出來(lái)，從而進(jìn)行相應(yīng)的概率分析以更精確地量化估值中的不確定性。通過(guò)這個(gè)概率分布，投資者還可以識(shí)別出估值結(jié)果的在險(xiǎn)價(jià)值（Value at Risk），得到更全面的解讀，進(jìn)而做出投資決策。

互金行業(yè)的估值考量

國(guó)內(nèi)現(xiàn)在流行很多新興行業(yè)的概念，互聯(lián)網(wǎng)+、新能源、工業(yè)4.0、TMT、云計(jì)算、AR/VR等等。本文僅以互聯(lián)網(wǎng)金融為例，簡(jiǎn)單介紹該行業(yè)的特點(diǎn)和估值中的考量。

互聯(lián)網(wǎng)金融是借助互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)資金融通、支付和信息中介功能的新興金融模式。其通過(guò)“互聯(lián)網(wǎng)+”使得傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)具有更高的參與度、更低的成本、更便捷的操作等特性。

互聯(lián)網(wǎng)金融融合了互聯(lián)網(wǎng)與金融雙重屬性，兩者比例不同從而性質(zhì)不同?；ヂ?lián)網(wǎng)屬性主要是做流量、做用戶、承擔(dān)較少風(fēng)險(xiǎn)、業(yè)務(wù)規(guī)模與團(tuán)隊(duì)人數(shù)不成正比；金融屬性則需要承擔(dān)一定的信用風(fēng)險(xiǎn)，業(yè)務(wù)規(guī)模與團(tuán)隊(duì)規(guī)模成正比。

篇(5)

[關(guān)鍵詞]政府融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試

一、開(kāi)展融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試的必要性

首先,壓力測(cè)試作為一種新的風(fēng)險(xiǎn)管理方法,是VaR風(fēng)險(xiǎn)衡量方法的有效補(bǔ)充.由于所有市場(chǎng)對(duì)極端的價(jià)格波動(dòng)(金融資產(chǎn)收益分布的后尾)都是十分脆弱的,而VaR型風(fēng)險(xiǎn)衡量的主要目的是為了在標(biāo)準(zhǔn)的市場(chǎng)條件下量化潛在的損失.一般而言,增加置信水平能夠解釋出日益巨大的但卻不太可能出現(xiàn)的損失,但基于最近歷史資料所作的VaR測(cè)量,往往不能識(shí)別那些可能引起巨大虧損的情形.壓力測(cè)試則可以通過(guò)測(cè)算銀行在遇到假定的小概率事件等極端不利情況下可能發(fā)生的損失,分析這些損失對(duì)銀行盈利能力和資本金帶來(lái)的負(fù)面影響,進(jìn)而對(duì)銀行的脆弱性作出評(píng)估和判斷,并采取必要措施.

其次,是銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理的要求.在當(dāng)前國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)走勢(shì)尚存在較大不確定性的背景下,壓力測(cè)試可以增進(jìn)銀行對(duì)自身風(fēng)險(xiǎn)狀況和風(fēng)險(xiǎn)承受能力的了解,增強(qiáng)銀行積極應(yīng)對(duì)外部挑戰(zhàn)的能力,為管理層制訂或選擇適當(dāng)策略提供重要依據(jù).且可用于評(píng)估經(jīng)濟(jì)資本需求,從而部分抵消經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)期資本要求提高的影響.

再次,應(yīng)對(duì)外部監(jiān)管的需要.作為能夠令人滿意的運(yùn)用內(nèi)部模型的7個(gè)條件之一,壓力測(cè)試是巴塞爾委員會(huì)要求進(jìn)行分析的方法之一,同樣也為衍生工具政策集團(tuán)和國(guó)際30人集團(tuán)所認(rèn)可.我國(guó)自從2007年銀監(jiān)會(huì)出臺(tái)《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》后,監(jiān)管部門(mén)對(duì)商業(yè)銀行壓力測(cè)試的工作要求不斷嚴(yán)格.2008年下半年,銀監(jiān)會(huì)連續(xù)要求商業(yè)銀行進(jìn)行3次壓力測(cè)試.2009年上半年,銀監(jiān)會(huì)就巴塞爾委員會(huì)的《穩(wěn)健的壓力測(cè)試實(shí)踐和監(jiān)管原則》在全國(guó)征求意見(jiàn).2009年10月出臺(tái)的《流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理指引》中,要求商業(yè)銀行至少每季度進(jìn)行一次流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試.2009年11月,銀監(jiān)會(huì)要求商業(yè)銀行對(duì)6大產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)及房地產(chǎn)、融資平臺(tái)進(jìn)行壓力測(cè)試.2010年4月20日,銀監(jiān)會(huì)召開(kāi)2010年第二次經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)分析通報(bào)(電視電話)會(huì)議,要求各大中型銀行按季度開(kāi)展房地產(chǎn)貸款壓力測(cè)試工作.壓力測(cè)試已逐漸成為外部監(jiān)管部門(mén)衡量一家銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)的重要手段.

最后,通過(guò)壓力測(cè)試分析可以較準(zhǔn)確地認(rèn)識(shí)融資平臺(tái)貸款風(fēng)險(xiǎn).政府融資平臺(tái)作為改革開(kāi)放的產(chǎn)物,可追溯到上世紀(jì)80年代末,1988年,國(guó)務(wù)院《關(guān)于投資管理體制的近期改革方案》,基本建設(shè)項(xiàng)目實(shí)行撥改貸,國(guó)家成立6大專(zhuān)業(yè)投資公司,各省也相繼組建建設(shè)投資公司,這是地方融資平臺(tái)的雛形.1997年亞洲金融危機(jī)后,在國(guó)家擴(kuò)大投資拉動(dòng)內(nèi)需的背景下,開(kāi)行大力推進(jìn)開(kāi)發(fā)性金融實(shí)踐,推動(dòng)各地加強(qiáng)融資平臺(tái)的制度建設(shè)、信用建設(shè)和現(xiàn)金流建設(shè),并以地方財(cái)政未來(lái)增收、土地收益和其他經(jīng)營(yíng)性收益為還款來(lái)源,向融資平臺(tái)發(fā)放貸款用于項(xiàng)目建設(shè),這對(duì)應(yīng)對(duì)危機(jī)、增加就業(yè)、拉動(dòng)投資和擴(kuò)大消費(fèi)發(fā)揮了重大作用,有力支持了城鎮(zhèn)化建設(shè)和社會(huì)事業(yè)發(fā)展,有力支持了鐵路、公路、城市軌道交通等重大基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè).國(guó)際金融危機(jī)特別是2009年以來(lái),根據(jù)央行和銀監(jiān)會(huì)聯(lián)合的《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)信貸結(jié)構(gòu)調(diào)整促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)較快發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》(銀發(fā)[2009]92號(hào)),各家銀行大舉進(jìn)入地方融資平臺(tái)領(lǐng)域,為應(yīng)對(duì)金融危機(jī)發(fā)揮了積極作用但另一方面,融資平臺(tái)負(fù)債增速迅猛,2009年一年平臺(tái)負(fù)債增加4萬(wàn)~5萬(wàn)億元,增幅超過(guò)100%,其中,銀行貸款占平臺(tái)新增負(fù)債的80%以上.然而,隨著融資平臺(tái)的過(guò)度發(fā)展,目前出現(xiàn)了部分平臺(tái)管理不規(guī)范、資本金不足、過(guò)度負(fù)債和過(guò)度競(jìng)爭(zhēng)等問(wèn)題,潛在風(fēng)險(xiǎn)不容忽視.因此,通過(guò)對(duì)融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試,可以較準(zhǔn)確的區(qū)分出不同平臺(tái)貸款的風(fēng)險(xiǎn)水平差異,對(duì)于化解過(guò)量的融資平臺(tái)貸款具有重要意義.

二、政府融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試的方法選擇

目前國(guó)際上比較公認(rèn)的壓力測(cè)試方法有敏感性分析、情景分析、最大損失分析和極值分析4種,在實(shí)際運(yùn)用中以情景分析和敏感性分析最為常用.我國(guó)銀監(jiān)會(huì)在《商業(yè)銀行壓力測(cè)試指引》中也明確提出壓力測(cè)試包括敏感性測(cè)試和情景測(cè)試等具體方法.

敏感性測(cè)試旨在測(cè)量單個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)因素或少數(shù)幾項(xiàng)關(guān)系密切的因素由于假設(shè)變動(dòng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力的影響.其最簡(jiǎn)單直接的形式是觀察當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)參數(shù)瞬間變化一個(gè)單位量情況下,機(jī)構(gòu)資產(chǎn)組合市場(chǎng)價(jià)值的變動(dòng).由于敏感性分析中只需確定重要的風(fēng)險(xiǎn)影響因素,而對(duì)沖擊的來(lái)源并無(wú)要求,因此運(yùn)行相對(duì)簡(jiǎn)單快速,而且經(jīng)常是適時(shí)(實(shí)時(shí))測(cè)試,號(hào)隋景測(cè)試有較大不同.

情景測(cè)試是假設(shè)分析多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素同時(shí)發(fā)生變化以及某些極端不利事件發(fā)生對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)暴露和銀行承受風(fēng)險(xiǎn)能力的影響.與敏感性分析不同,情景分析中不論是沖擊的來(lái)源還是壓力測(cè)試的事件以及被沖擊影響的金融風(fēng)險(xiǎn)因子都需給出定義.

因此,在融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試的方法選擇上,可參照當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和銀監(jiān)會(huì)的相關(guān)要求,首先確定影響融資平臺(tái)貸款的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,并假設(shè)其在輕度、中度、嚴(yán)重壓力下的取值(即設(shè)計(jì)壓力情景和假設(shè)條件),然后分別測(cè)試各貸款項(xiàng)目在壓力情景下資產(chǎn)質(zhì)量分類(lèi)結(jié)果的變化情況,再匯總計(jì)算整體貸款組合在壓力情景下的不良貸款率.

三、政府融資平臺(tái)貸款的風(fēng)險(xiǎn)因素

2009年,地方政府融資平臺(tái)在貫徹中央一攬子經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃方面發(fā)揮了重要作用,但快速增長(zhǎng)的高額負(fù)債也帶來(lái)潛在的財(cái)政和金融風(fēng)險(xiǎn).根據(jù)目前融資平臺(tái)貸款的通常業(yè)務(wù)模式,主要有三大風(fēng)險(xiǎn)因素:地方政府債務(wù)率水平、融資平臺(tái)自身建設(shè)情況和貸款項(xiàng)目性質(zhì).

(一)政府債務(wù)率水平

由于目前的融資平臺(tái)主要是政府出資設(shè)立,大多數(shù)地方政府融資平臺(tái)承擔(dān)的是政府公益性項(xiàng)目,項(xiàng)目自身沒(méi)有收益或收益不足以還貸,還款來(lái)源依賴(lài)于政府財(cái)政收入或財(cái)政補(bǔ)貼收益,因而政府的債務(wù)率水平是融資平臺(tái)貸款風(fēng)險(xiǎn)最重要的影響因素,直接決定了融資平臺(tái)的還款能力.如果債務(wù)率過(guò)高,政府依靠財(cái)政收入按期償還貸款本息的風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)加大,一旦財(cái)政收入不足以?xún)斶€貸款本息,要么導(dǎo)致貸款違約,要么需要銀行新的信貸資金注入,形成新的潛在風(fēng)險(xiǎn).

從2009年下半年開(kāi)始,央行、銀監(jiān)會(huì)、財(cái)政部、審計(jì)署等紛紛對(duì)地方政府負(fù)債過(guò)高問(wèn)題發(fā)出警告.2010年1月19日,在國(guó)務(wù)院第四次全體會(huì)議上,總理把盡快制定規(guī)范地方融資平臺(tái)的措施,防范潛在財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)列入2010年宏觀政策方面要重點(diǎn)抓好的工作之一.

(二)融資平臺(tái)自身建設(shè)情況

政府融資平臺(tái)自身是否具有實(shí)際經(jīng)營(yíng)活動(dòng),地方政府是否給平臺(tái)配置了足夠的經(jīng)濟(jì)資源,設(shè)計(jì)的治理結(jié)構(gòu)是否符合市場(chǎng)化要求,有沒(méi)有實(shí)現(xiàn)平臺(tái)自我造血功能,逐步減輕其對(duì)財(cái)政還款的依賴(lài)等,都決定了政府融資平臺(tái)對(duì)貸款資金的自主支配程度以及還款資金的安排能力.自身機(jī)制建設(shè)情況較好的融資平臺(tái),其貸款受地方財(cái)政的影響相對(duì)較小,還款的風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較小.

(三)貸款項(xiàng)目性質(zhì)

目前融資平臺(tái)貸款項(xiàng)目按項(xiàng)目用途可分為公益性項(xiàng)目和有收益項(xiàng)目?jī)纱箢?lèi).按擔(dān)保方式可分為財(cái)政擔(dān)保、土地抵押或其他擔(dān)保兩大類(lèi).按還款來(lái)源可分為財(cái)政資金還款和項(xiàng)目自身現(xiàn)金流還款兩大類(lèi).

通常來(lái)說(shuō),銀行以及融資平臺(tái)對(duì)公益性的項(xiàng)目、財(cái)政擔(dān)保的項(xiàng)目、依靠財(cái)政資金還款的項(xiàng)目控制力更弱,對(duì)政府償債能力的敏感程度更高,潛在的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)要大.

四、壓力測(cè)試假設(shè)情景的選擇

結(jié)合融資平臺(tái)貸款的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,在壓力測(cè)試中可采用基于假設(shè)的情景分析測(cè)試方法,以對(duì)融資平臺(tái)貸款償還影響最大的政府財(cái)政收入變化作為核心的假設(shè)情景.同時(shí)考慮到目前財(cái)政統(tǒng)計(jì)的現(xiàn)實(shí)情況,土地出讓收入并未全部包含在地方政府財(cái)政收入中,因此假設(shè)情景可分為地方政府一般預(yù)算收入大幅減少和土地出讓收入大幅減少兩種情形.同時(shí)再考慮到貸款利率變化對(duì)融資平臺(tái)貸款償還產(chǎn)生的資金支付壓力,建議增加央行大幅提高貸款利率作為第三個(gè)假設(shè)情景.對(duì)融資平臺(tái)自身建設(shè)情況和貸款項(xiàng)目性質(zhì)兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素,在壓力測(cè)試中不納入假設(shè)情景,而是作為貸款風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試中的調(diào)整因素.

在假設(shè)情景變化的程度上分別采取輕度壓力、中度壓力和嚴(yán)重壓力,評(píng)估在以上假設(shè)情景出現(xiàn)大幅不利變動(dòng)的情況下,融資平臺(tái)貸款的質(zhì)量變動(dòng)情況,并進(jìn)一步測(cè)算因此可能產(chǎn)生的損失等情況.具體情景假設(shè)如下

五、開(kāi)展融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試的步驟

在假設(shè)情景的基礎(chǔ)上,可以采用三步走的方式開(kāi)展融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試.(1)以地方政府債務(wù)率為主要指標(biāo)判斷地方政府在壓力情景下的表現(xiàn)(2)根據(jù)平臺(tái)性質(zhì)考慮對(duì)平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)水平的調(diào)整(3)根據(jù)項(xiàng)目相關(guān)信息調(diào)整項(xiàng)目層面上的風(fēng)險(xiǎn)水平.即通過(guò)判斷政府整體債務(wù)水平變化來(lái)測(cè)算其對(duì)融資平臺(tái)還款能力的影響,繼而對(duì)具體貸款形成最終的壓力測(cè)試結(jié)果.

第一步,以地方政府債務(wù)率為主要指標(biāo)判斷地方政府在壓力情景下的表現(xiàn),并進(jìn)行分類(lèi).

在操作中首先可參考監(jiān)管部門(mén)意見(jiàn)及銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)際情況設(shè)定銀行的政府債務(wù)率控制標(biāo)準(zhǔn)其次以最近一期的財(cái)政報(bào)表數(shù)據(jù)計(jì)算在壓力情景下的政府債務(wù)率水平,并按照壓力下的政府債務(wù)率與債務(wù)率控制的比例對(duì)該地方政府償債能力進(jìn)行分類(lèi).為便于實(shí)施,可分為正常、關(guān)注、預(yù)警、高度預(yù)警四大類(lèi),分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)如下表.

第二步,將地方政府償債能力分類(lèi)結(jié)果映射到融資平臺(tái),并根據(jù)融資平臺(tái)性質(zhì)不同對(duì)融資平臺(tái)貸款風(fēng)險(xiǎn)水平進(jìn)行調(diào)整.在調(diào)整中可設(shè)定兩項(xiàng)調(diào)節(jié)系數(shù):一是行政級(jí)別調(diào)節(jié)系數(shù),比如省級(jí)平臺(tái)和國(guó)家級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)平臺(tái)調(diào)節(jié)系數(shù)可設(shè)定為1.1,副省級(jí)和省級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)平臺(tái)調(diào)節(jié)系數(shù)可設(shè)定為1,地市級(jí)平臺(tái)調(diào)節(jié)系數(shù)設(shè)定為0.9,縣級(jí)平臺(tái)調(diào)節(jié)系數(shù)設(shè)定為0.7.二是機(jī)制建設(shè)調(diào)節(jié)系數(shù),如果平臺(tái)為純?nèi)谫Y性平臺(tái)(即只承擔(dān)項(xiàng)目融資任務(wù),不承擔(dān)建設(shè)、運(yùn)營(yíng)任務(wù)的),則調(diào)節(jié)系數(shù)可設(shè)定為0.8,如果機(jī)制建設(shè)較完善,則調(diào)節(jié)系數(shù)可設(shè)定為1.

第三步,根據(jù)項(xiàng)目相關(guān)信息調(diào)整項(xiàng)目層面的風(fēng)險(xiǎn)水平.一是對(duì)同一融資平臺(tái)下的多個(gè)貸款項(xiàng)目按照重要性進(jìn)行排序,并按照政府償債能力分類(lèi)和項(xiàng)目重要性?xún)删S進(jìn)行貸款資產(chǎn)質(zhì)量分類(lèi)的調(diào)整.具體調(diào)整幅度可參考下表.

二是按照項(xiàng)目還款來(lái)源類(lèi)型進(jìn)行調(diào)整.如項(xiàng)目自身有收益且現(xiàn)金流能覆蓋貸款本息,或者融資平臺(tái)市場(chǎng)化程度較高,自身經(jīng)營(yíng)收益(剔除土地出讓收益)能覆蓋貸款本息的,即表示該貸款項(xiàng)目對(duì)政府財(cái)政收入變化不敏感,建議將各壓力情景下的資產(chǎn)質(zhì)量分類(lèi)結(jié)果調(diào)整為正常情景下的分類(lèi)水平.三是政府償債能力分類(lèi)達(dá)到關(guān)注類(lèi)(及以下)的,壓力情景下的資產(chǎn)質(zhì)量分類(lèi)結(jié)果應(yīng)至少下調(diào)到關(guān)注類(lèi).

六、融資平臺(tái)貸款壓力測(cè)試結(jié)果的應(yīng)用

通過(guò)對(duì)融資平臺(tái)貸款進(jìn)行地方財(cái)政收入不同程度變化的壓力測(cè)試,首先可以較為清楚地分辨出目前各地方政府及融資平臺(tái)在不同壓力情景下的抗風(fēng)險(xiǎn)能力,以及政府償債能力不同的地方及平臺(tái)在各種壓力情景下的表現(xiàn)情況.如在壓力情景力下,有多少正常類(lèi)的地方融資平臺(tái)降為關(guān)注及以下,有多少貸款項(xiàng)目資產(chǎn)質(zhì)量分類(lèi)下降,下降的幅度是多少,資產(chǎn)質(zhì)量惡化的貸款特征分析等.使得銀行能夠更加審慎的區(qū)別對(duì)待融資平臺(tái),采用有針對(duì)性的措施控制風(fēng)險(xiǎn).

篇(6)

關(guān)鍵詞：金融投資；風(fēng)險(xiǎn)管理；操作；分析

引言：風(fēng)險(xiǎn)管理逐漸受到金融機(jī)構(gòu)的關(guān)注。科學(xué)合理的金融風(fēng)險(xiǎn)管理可以讓金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行有效的、健康的發(fā)展，并且，還可以將企業(yè)的防范風(fēng)險(xiǎn)的資金成本降低，提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)能力。當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)所要面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)大致上可以分為：市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)和操作風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指的是因?yàn)樘厥獾沫h(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的轉(zhuǎn)變，讓凈收入或投資組合價(jià)值出現(xiàn)波動(dòng)。當(dāng)前由于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)處在轉(zhuǎn)型階段，認(rèn)為目前的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的法律及規(guī)章制度具有許多不完善的地方，加上社會(huì)的變化，使得各種違規(guī)與欺詐的事情不斷涌現(xiàn)。所以，操作風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)金融機(jī)構(gòu)需要面對(duì)的主要風(fēng)險(xiǎn)，操作風(fēng)險(xiǎn)的管理對(duì)于金融機(jī)構(gòu)具有極其特殊的含義。

一、操作風(fēng)險(xiǎn)的含義

金融操作風(fēng)險(xiǎn)的含義為：操作風(fēng)險(xiǎn)與金融投資業(yè)務(wù)緊密相連，是由于外部因素、技術(shù)體系以及內(nèi)部因素的影響下，導(dǎo)致無(wú)法掌控的損失，這些損失和金融市場(chǎng)上出現(xiàn)的波動(dòng)以及交易方的信用問(wèn)題無(wú)關(guān)。所以，通過(guò)引起風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的內(nèi)部原因可以發(fā)現(xiàn)，金融投資的操作風(fēng)險(xiǎn)主要出自以下幾個(gè)方面：

1、操作結(jié)算風(fēng)險(xiǎn)。由于交易指令、定價(jià)、結(jié)算以及交易能力等問(wèn)題引起的損失；

2、技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)榧夹g(shù)的局限或者硬件方面的原因，導(dǎo)致公司無(wú)法有效、正確的收集、解決、傳導(dǎo)信息所引發(fā)的損失；

3、內(nèi)部失控風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)槌L(fēng)險(xiǎn)限額而沒(méi)有被發(fā)現(xiàn)、越權(quán)交易或者是后臺(tái)部門(mén)的欺詐行為造成的損失。

當(dāng)然，想要為金融投資的操作風(fēng)險(xiǎn)給出一個(gè)非常明確的定義是具有難度的。在進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)操作管理時(shí)，很多國(guó)外的金融投資機(jī)構(gòu)運(yùn)用了對(duì)于市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)同的方法及管理方式，也就是針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行詳細(xì)劃分，掌握操作風(fēng)險(xiǎn)的含義，了解哪些類(lèi)型的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)歸入到操作風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中，哪些類(lèi)型的操作風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)歸入到風(fēng)險(xiǎn)管理當(dāng)中，并且進(jìn)行詳細(xì)的分析來(lái)確定是否要進(jìn)行整體風(fēng)險(xiǎn)的控制，通過(guò)實(shí)踐表明，這樣的方式確實(shí)非常有效。

二、金融投資面對(duì)的風(fēng)險(xiǎn)分析

風(fēng)險(xiǎn)管理的目的并非消除風(fēng)險(xiǎn)，而是將風(fēng)險(xiǎn)管理降到最低的過(guò)程，在風(fēng)險(xiǎn)管理的過(guò)程里，要先針對(duì)金融投資里的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行辨別，這是投資者做風(fēng)險(xiǎn)管理的先決條件，只有真正辨別出投資過(guò)程里的風(fēng)險(xiǎn)，才可以運(yùn)用合理的方法進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理。而在金融投資的過(guò)程里，最為常見(jiàn)的風(fēng)險(xiǎn)有以下幾種：

1、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也可以稱(chēng)作價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，指的是通過(guò)金融工具的市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行轉(zhuǎn)變，從而引發(fā)的虧損風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)榻鹑谕顿Y工具頻繁出現(xiàn)價(jià)格的轉(zhuǎn)變，因此投資者在面對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)是最常見(jiàn)的一種風(fēng)險(xiǎn)。通過(guò)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的不同來(lái)源可以進(jìn)行不同的分類(lèi)，大致可以把市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分成系統(tǒng)性和非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)通常是指因?yàn)楹暧^原因的轉(zhuǎn)變，造成投資組合凈值的轉(zhuǎn)變。非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指的是投資的某一品種引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。投資者在面對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)及非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)所采用的房里方法也不同，而系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是無(wú)法動(dòng)搖的，非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可以透過(guò)投資重組進(jìn)行分散。

2、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指的是通過(guò)投資重組將金融工具進(jìn)行集中，引發(fā)投資產(chǎn)品短期內(nèi)變現(xiàn)困難，并且持有的流動(dòng)資金無(wú)法進(jìn)行正常支付時(shí)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。常規(guī)情況下，如果投資者的金融產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)正常，并且投資金額占總資金的比重不大時(shí)，流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)就不會(huì)非常嚴(yán)重。流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)往往出現(xiàn)在市場(chǎng)波動(dòng)較大，交易量迅速降低，投資者必須要大批先進(jìn)的狀況下，才容易造成嚴(yán)重的損失，因?yàn)檫@樣的狀況下，投資者通常要用較低的價(jià)格將手中投資的金融資產(chǎn)銷(xiāo)售掉。

3、操作風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)作為金融投資過(guò)程里最關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)，包含了很多已經(jīng)識(shí)別出的風(fēng)險(xiǎn)。詳細(xì)來(lái)說(shuō)，操作風(fēng)險(xiǎn)指的是因?yàn)橥顿Y者內(nèi)部經(jīng)營(yíng)管理問(wèn)題以及投資策略失誤引起的風(fēng)險(xiǎn)。通常包含以下幾點(diǎn)：

（1）投資研究員的專(zhuān)業(yè)素養(yǎng)、職業(yè)道德以及風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)所引起的投資決策風(fēng)險(xiǎn)；

（2）因?yàn)橥顿Y者的管理能力有限所引起的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

這些風(fēng)險(xiǎn)都會(huì)給金融投資造成損失。操作風(fēng)險(xiǎn)融入于金融投資過(guò)程當(dāng)中的方方面面，是投資者必須基于關(guān)注和防范的風(fēng)險(xiǎn)。

4、信用風(fēng)險(xiǎn)。信用風(fēng)險(xiǎn)也是金融投資風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中非常重要的一種，它主要指在金融交易的過(guò)程里可能會(huì)引發(fā)的交收違約，也可能會(huì)引起債券持有發(fā)行人違約或者拒絕支付到期款而引發(fā)的金融投資資產(chǎn)損失的風(fēng)險(xiǎn)。由于我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展，貨幣、債券等固定收益的金融工具逐漸變成重要的投資類(lèi)型，甚至是國(guó)內(nèi)短期的融資券的發(fā)行也在不斷擴(kuò)大，由于這些金融投資品種的風(fēng)險(xiǎn)不斷累積，最大程度的避免金融投資信用風(fēng)險(xiǎn)成為了投資者必須關(guān)注的問(wèn)題。

三、操作風(fēng)險(xiǎn)的度量

操作風(fēng)險(xiǎn)作為金融活動(dòng)當(dāng)中最為普遍的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)形式，從歷史的角度來(lái)講，很多度量操作風(fēng)險(xiǎn)的失敗原因，大多是沒(méi)有適當(dāng)?shù)姆绞揭约翱梢杂迷诹炕治龅目陀^數(shù)據(jù)，而信用風(fēng)險(xiǎn)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)則存在許多例如價(jià)格變動(dòng)、違約率等可以利用的外部分析數(shù)據(jù)，相對(duì)而言較為容易進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)度量。因?yàn)橛绊懖僮黠L(fēng)險(xiǎn)的原因大多是金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部原因，并且風(fēng)險(xiǎn)因素和產(chǎn)生的可能性及損失的大小之間不具備明顯的關(guān)聯(lián)，所以，在實(shí)際操作中，很難有人尋求到一種方式可以清晰的描繪出操作風(fēng)險(xiǎn)，自然對(duì)于操作風(fēng)險(xiǎn)的度量來(lái)講，也具有非常大的困難。已經(jīng)掌握的操作風(fēng)險(xiǎn)度量模型有三種：

第一種：創(chuàng)建于數(shù)據(jù)之上的統(tǒng)計(jì)模型，此模型最具代表性的方式就是損失分步法，也被稱(chēng)為L(zhǎng)DA。此方式會(huì)先對(duì)單個(gè)損失的發(fā)生頻率以及大小通過(guò)參數(shù)進(jìn)行評(píng)估，之后運(yùn)用連接函數(shù)的方式將各種影響因素進(jìn)行綜合；

第二種：依舊是統(tǒng)計(jì)模型的計(jì)算操作風(fēng)險(xiǎn)，可是主要應(yīng)當(dāng)通過(guò)定性方法進(jìn)行校對(duì)模型，定性方法大致包含了風(fēng)險(xiǎn)排序法、情景分析法、排查法、權(quán)衡打分法等；

第三種：創(chuàng)建于操作風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程的功能模擬智商的模型，透過(guò)單一的過(guò)程相互依存的方式來(lái)模仿影響因素之間的關(guān)聯(lián)性。

當(dāng)然，就目前的操作風(fēng)險(xiǎn)度量方法而言，有兩種模型應(yīng)當(dāng)重點(diǎn)說(shuō)明：第一種是用于測(cè)量操作風(fēng)險(xiǎn)的VaR技術(shù)。它的主要論點(diǎn)在于操作風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)VaR技術(shù)進(jìn)行測(cè)量，以建立來(lái)自?xún)?nèi)部和外部的操作損失數(shù)據(jù)庫(kù)為基本思想，并通過(guò)數(shù)據(jù)的操作損失分布，來(lái)確定一個(gè)置信區(qū)間，這樣就可以將VaR的操作風(fēng)險(xiǎn)計(jì)算出來(lái)。但也可以通過(guò)分析收益波動(dòng)性來(lái)計(jì)算操作風(fēng)險(xiǎn)，也就是通過(guò)收益當(dāng)中將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)收益剔除掉，把剩下的收益當(dāng)成和操作風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的收益，可是就這一點(diǎn)而言爭(zhēng)議性非常大；第二種是貝葉斯推斷網(wǎng)絡(luò)模型，也可以稱(chēng)之為BBN模型，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)逐漸被使用在度量以及模擬操作風(fēng)險(xiǎn)方面，其主要原因有以下四個(gè)方面：

第一，BBN推斷網(wǎng)絡(luò)模型描繪了對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)具有影響的各類(lèi)因素，所以可以提供行為改變的原因；

第二，BBN可以使用在情景分析方面，計(jì)算出度量的最大經(jīng)營(yíng)損失，并將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)有效結(jié)合；

第三，BBN適合用在度量以及模擬不同種類(lèi)的操作風(fēng)險(xiǎn)方面；

第四，運(yùn)用決策節(jié)點(diǎn)以及效用來(lái)充實(shí)BBN，來(lái)提升管理決策的明朗化。

BBN的結(jié)構(gòu)屬于一種直接的非循環(huán)類(lèi)的圖形，其中節(jié)點(diǎn)的意思是隨機(jī)變量，連線的意思是影響因素，BBN結(jié)構(gòu)屬于一種流轉(zhuǎn)過(guò)程同各類(lèi)因素的融合。BBN較為容易進(jìn)行情景分析，投資經(jīng)理在進(jìn)行債券交易的同時(shí)，對(duì)即將要執(zhí)行的交易通過(guò)情景模擬的方式來(lái)計(jì)算出預(yù)計(jì)的結(jié)算損失有多少，BBN較容易通過(guò)情景分析讓風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理針對(duì)外來(lái)的交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行掌控，并且風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)理可以透過(guò)針對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素以及信用風(fēng)險(xiǎn)因素的情景模擬，判斷出操作風(fēng)險(xiǎn)是怎樣同市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)有效結(jié)合的。

貝葉斯推斷網(wǎng)絡(luò)模型可以用在一系列的度量操作風(fēng)險(xiǎn)上，針對(duì)同一個(gè)問(wèn)題可以創(chuàng)建出很多個(gè)BBN網(wǎng)絡(luò)大框，并且決策人員可以透過(guò)返回檢驗(yàn)的方法來(lái)判定哪種是最佳的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。通過(guò)理論以及實(shí)踐可以發(fā)現(xiàn)，貝葉斯推斷網(wǎng)絡(luò)模型非常值得金融投資機(jī)構(gòu)使用操作風(fēng)險(xiǎn)度量以及模擬方式進(jìn)行操作。

總之，操作風(fēng)險(xiǎn)度量大致有以下三種方式：

第一種，分析方式。這種方式對(duì)于損失產(chǎn)生的次數(shù)以及大小都給出了非常強(qiáng)硬的假定，之后通過(guò)一些統(tǒng)計(jì)模型來(lái)獲得操作風(fēng)險(xiǎn)的大小，大致上來(lái)講屬于一種定量測(cè)量的方式；

第二種，主觀判定方式。在執(zhí)行操作風(fēng)險(xiǎn)的度量時(shí)，由于缺少操作風(fēng)險(xiǎn)的損失數(shù)據(jù)，因此，想要通過(guò)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估操作損失的分布就變得尤為困難，至少對(duì)當(dāng)前而言，用評(píng)估操作損失分布的方式來(lái)判斷金融投資的操作風(fēng)險(xiǎn)是不符合邏輯的。因此，當(dāng)前國(guó)外的金融體系運(yùn)用的操作風(fēng)險(xiǎn)度量方式普遍以定性評(píng)價(jià)方式為主，這種方式通過(guò)獨(dú)立的部門(mén)，經(jīng)由事先預(yù)定的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)針對(duì)每一個(gè)業(yè)務(wù)的缺陷進(jìn)行評(píng)估，之后，再進(jìn)一步進(jìn)行細(xì)分；

第三種，定性和定量相結(jié)合的方式。這種混合的方式，使得相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)排序、主觀方式的運(yùn)用以及損失時(shí)間數(shù)據(jù)庫(kù)的建立進(jìn)行有效結(jié)合。

四、操作風(fēng)險(xiǎn)的控制與管理

操作風(fēng)險(xiǎn)管理不僅要系統(tǒng)的進(jìn)行分析預(yù)期損失以及未預(yù)期損失的緣由，并且也要評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，為風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防、降低轉(zhuǎn)移和為風(fēng)險(xiǎn)分配資本等做出努力。操作風(fēng)險(xiǎn)管理的步驟大致包括以下幾點(diǎn)：

1、明確風(fēng)險(xiǎn)管理的范疇以及目標(biāo)。

高層的管理人員詢(xún)問(wèn)過(guò)董事會(huì)之后，應(yīng)當(dāng)同企業(yè)的經(jīng)營(yíng)策略、風(fēng)險(xiǎn)偏好相結(jié)合，為風(fēng)險(xiǎn)管理建立一個(gè)范疇以及目標(biāo)。并且，還要制定一些短期的具體目標(biāo)，以確保風(fēng)險(xiǎn)管理的工作可以穩(wěn)定的發(fā)展。這些短期的具體目標(biāo)可以分為以下方面：

（1）明確定義一些關(guān)鍵的損失事件并進(jìn)行命名，這樣才可以確保在未來(lái)的管理工作里可以更加方便的進(jìn)行探討和分析；

（2）創(chuàng)建一個(gè)損失事件簿，為定量分析操作風(fēng)險(xiǎn)模型積攢數(shù)據(jù)；

（3）創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)模型分析特定損失時(shí)間的原因以及相互之間的關(guān)聯(lián)；

（4）采取由于風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的資源配置和情景分析。

2、明確重要的風(fēng)險(xiǎn)。

員工通過(guò)高級(jí)管理人員的支持后，一定要明確哪些才是重要的風(fēng)險(xiǎn)。操作風(fēng)險(xiǎn)管理之所以失敗，是由于內(nèi)容過(guò)于寬泛，所以在明確的同時(shí)，一定要嚴(yán)格依照高層規(guī)定的目標(biāo)進(jìn)行操作。

3、針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。

運(yùn)用不同渠道獲得的數(shù)據(jù)，用來(lái)評(píng)估一些較為重要的過(guò)程以及資源的操作風(fēng)險(xiǎn)，評(píng)估的內(nèi)容不僅包含了風(fēng)險(xiǎn)形成的沖擊，還包含了損失事件產(chǎn)生的概率。針對(duì)無(wú)法定量分析的風(fēng)險(xiǎn)，一定要找到產(chǎn)生這些風(fēng)險(xiǎn)的原因和可以通過(guò)怎樣的方式進(jìn)行評(píng)估。并且，風(fēng)險(xiǎn)不同，相互間的依賴(lài)就不同，所以需要對(duì)她們之間的依賴(lài)性進(jìn)行評(píng)估。

4、分析。

通過(guò)以上內(nèi)容后，已經(jīng)初步判斷出各部門(mén)潛在的操作風(fēng)險(xiǎn)。隨之而來(lái)的，就是要為這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。先進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)加總，然后進(jìn)行可行的風(fēng)險(xiǎn)管理措施，之后要分析單獨(dú)的損失事件，再分析風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程以及資源的分配，分析出關(guān)鍵的風(fēng)險(xiǎn)因素，最后，針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理的措施進(jìn)一步進(jìn)行分析。

5、通過(guò)措施消除存在于經(jīng)營(yíng)過(guò)程以及資源當(dāng)中的風(fēng)險(xiǎn)。

可以通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)回避以及風(fēng)險(xiǎn)因素管理的措施、損失預(yù)報(bào)的措施、損失預(yù)防的措施、損失掌控的措施、降低損失的措施、應(yīng)急措施和風(fēng)險(xiǎn)融資的措施進(jìn)行管理。

6、針對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)的檢測(cè)報(bào)告。

一個(gè)規(guī)范的報(bào)告制度是一個(gè)成功的風(fēng)險(xiǎn)管理的首要條件。針對(duì)風(fēng)險(xiǎn)采取連續(xù)的檢測(cè)，并定期進(jìn)行報(bào)告的方式可以有效的檢測(cè)出操作風(fēng)險(xiǎn)管理的需求，所以，持續(xù)的檢測(cè)對(duì)于任何一種風(fēng)險(xiǎn)管理來(lái)講都是必不可少的環(huán)節(jié)。

結(jié)束語(yǔ)：通過(guò)世界的角度來(lái)看，針對(duì)操作風(fēng)險(xiǎn)管理的分析才剛剛開(kāi)始，雖然在金融部門(mén)的投資過(guò)程里運(yùn)用了一系列的操作風(fēng)險(xiǎn)管理的方法，可是顯然這些管理方式還不夠健全，也缺少理論作為指導(dǎo)。操作風(fēng)險(xiǎn)在金融機(jī)構(gòu)進(jìn)行投資的過(guò)程里需要面對(duì)的主要風(fēng)險(xiǎn)，金融投資風(fēng)險(xiǎn)的管理成效如何完全在于怎樣操作風(fēng)險(xiǎn)管理。投資者應(yīng)當(dāng)建立長(zhǎng)期的投資目標(biāo)，以完善的風(fēng)險(xiǎn)政策進(jìn)行總結(jié)和評(píng)論，進(jìn)而為風(fēng)險(xiǎn)建立一個(gè)完善的制度及管理的支持。（作者單位：貴州省茅臺(tái)集團(tuán)財(cái)務(wù)有限公司）

參考文獻(xiàn)：

[1]黎仁華，馬麗莎.商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警測(cè)度指標(biāo)的定位分析——基于操作風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向的審計(jì)模式[A].中國(guó)會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)財(cái)務(wù)成本分會(huì)2006年年會(huì)暨第19次理論研討會(huì)論文集（下）[C].2006.

[2]周青.中國(guó)特色社會(huì)主義金融監(jiān)管體制創(chuàng)新研究——轉(zhuǎn)軌時(shí)期我國(guó)商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理創(chuàng)新研究[A].“中國(guó)特色社會(huì)主義行政管理體制”研討會(huì)暨中國(guó)行政管理學(xué)會(huì)第20屆年會(huì)論文集[C].2010.

篇(7)

【關(guān)鍵詞】涉農(nóng)信貸 信用風(fēng)險(xiǎn) 壓力測(cè)試

一、文獻(xiàn)綜述

世界銀行、國(guó)際清算銀行（BIS）、國(guó)際貨幣基金組織等國(guó)際金融組織的大力推動(dòng)下，國(guó)外對(duì)壓力測(cè)試的研究較多，理論已經(jīng)取得了較多的成果，壓力測(cè)試已經(jīng)被很廣泛應(yīng)用于銀行全面風(fēng)險(xiǎn)管理、金融體系風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控、資源配置、單一業(yè)務(wù)產(chǎn)品效益評(píng)估等領(lǐng)域。國(guó)外壓力測(cè)試的實(shí)踐成果及理論，為我國(guó)銀行業(yè)對(duì)壓力測(cè)試的研究和運(yùn)用提供了寶貴的經(jīng)驗(yàn) 。

De Bandt和P Hartmann (2001)指出了每一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子中間都有相互聯(lián)系，并不是獨(dú)立影響測(cè)試結(jié)果的，這些因素的變動(dòng)會(huì)造成“多米諾骨牌效應(yīng)”Drehmann M (2004)將宏觀經(jīng)濟(jì)因素引入到風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量的壓力測(cè)試模型中。Jim Wong，Ka-fai-Choi和Tom Fong(2006)以香港零售銀行頁(yè)為基礎(chǔ)，在模型中用到的變量有：香港地區(qū)生產(chǎn)總值，大陸生產(chǎn)總值，利率和房?jī)r(jià)指數(shù)。郭春松（2005）提出要進(jìn)行定時(shí)定點(diǎn)評(píng)估，使得壓力測(cè)試成為日常工作，他的文章中引用的宏觀指標(biāo)主要由：利率、匯率、流動(dòng)性、信貸資產(chǎn)質(zhì)量等，根據(jù)發(fā)生過(guò)的歷史事件為假設(shè)情景，進(jìn)行了嚴(yán)重、中等、輕微三個(gè)程度的預(yù)測(cè)。高顯岳（2006）對(duì)我國(guó)四大行和另外五家上市銀行進(jìn)行了壓力測(cè)試：匯率、利率、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

二、理論概述

涉農(nóng)貸款，是指：農(nóng)戶貸款；農(nóng)村企業(yè)及各類(lèi)組織貸款；城市企業(yè)及各類(lèi)組織的涉農(nóng)貸款。

信用風(fēng)險(xiǎn)可以分為廣義和狹義。廣義信用風(fēng)險(xiǎn)指的是交易對(duì)象發(fā)生違約而引發(fā)損失的可能性，比如說(shuō)資產(chǎn)業(yè)務(wù)中債務(wù)人不能按時(shí)還本付息而發(fā)生的資產(chǎn)質(zhì)量惡化；也可以是因?yàn)橥话l(fā)的集體性的提前取款而造成銀行擠兌等等。狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)專(zhuān)指銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，就是由于銀行客戶或者借款人的資產(chǎn)或信用質(zhì)量下降，而在還款期限內(nèi)不能夠履行合約還本付息，給金融機(jī)構(gòu)或者銀行帶來(lái)?yè)p失。

壓力測(cè)試，最初是IOSCO(International Organization of Securities Commissions，即國(guó)際證券監(jiān)管機(jī)構(gòu))對(duì)壓力測(cè)試做出了定義：壓力測(cè)試是指金融市場(chǎng)在極端的、突發(fā)的不利情形下，分析這種情況對(duì)資產(chǎn)組合和資產(chǎn)狀況造成的影響。在1999年IOSCO又具體指出：壓力測(cè)試是資產(chǎn)組合面臨極端情況時(shí)的量化和認(rèn)定；BIS(committee on the global financial system，即國(guó)際清算銀行-巴塞爾全球銀行金融系統(tǒng)委員會(huì))，2000年定義壓力測(cè)試為：金融機(jī)構(gòu)衡量潛在但可能發(fā)生異常損失的模型。

三、實(shí)證分析

本章主要是壓力測(cè)試模型的建立過(guò)程，首先，確定風(fēng)險(xiǎn)因子，主要通過(guò)對(duì)其他學(xué)者文獻(xiàn)的研究，參考先前其他學(xué)者被選做過(guò)風(fēng)險(xiǎn)因子的宏觀因素，再結(jié)合宏觀實(shí)際情況，來(lái)選取本文將用到的風(fēng)險(xiǎn)因子；之后，是數(shù)據(jù)的搜集和整理，在本文的寫(xiě)作中，數(shù)據(jù)均來(lái)自實(shí)際銀行的調(diào)研，和中國(guó)幾個(gè)重要的官方統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站得來(lái)。然后，統(tǒng)計(jì)模型的建立，主要通過(guò)文獻(xiàn)研究的方法，對(duì)官方壓力測(cè)試模型和通用測(cè)試模型進(jìn)行總結(jié)和規(guī)整，選擇出本文將要用到的計(jì)量模型，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)軟件計(jì)算分析，得出壓力測(cè)試模型。

（一）風(fēng)險(xiǎn)因子的確定

已有的文獻(xiàn)學(xué)習(xí)和與涉農(nóng)貸款有關(guān)的因素，通過(guò)分別得線性回歸，最終確定了以下幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子作為研究對(duì)象：

表1 變量的選取

（二）實(shí)證模型的構(gòu)建

本文借鑒的是Wilson（1997）、Boss（2003）、Virolainen（2004）的研究框架，使用了logit模型，將宏觀經(jīng)濟(jì)因素和貸款違約率之間非線性關(guān)系進(jìn)行設(shè)定，轉(zhuǎn)化為宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)Y，將Y指標(biāo)作為因變量與宏觀經(jīng)濟(jì)的各因素進(jìn)行多元線性回歸，可以更好的利用各種宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)所提供的信息。

模型建立如下：

yt=ln(t=1,2,…，N)

y=α+αx+…αx+βy+…+βy+μ

x=+x+…+x+ε,i=1,2,…，k

PDt代表第t個(gè)月份的平均違約率，Y是反應(yīng)涉農(nóng)貸款違約率和各經(jīng)濟(jì)變量關(guān)系的中介指標(biāo)，X分別代表各種經(jīng)濟(jì)變量。

（三）實(shí)證研究

1.風(fēng)險(xiǎn)因子的回歸。

圖1 不良貸款率的走勢(shì)圖

圖中，不良貸款的走動(dòng)趨勢(shì)明顯分為三個(gè)段，第一個(gè)段從2008年1月到9月，不良資產(chǎn)率較高，普遍處在18%以上，第二段從2008年10月到2009年6月，不良資產(chǎn)率在1%以下，該段為農(nóng)行上市之前長(zhǎng)城資產(chǎn)管理公司進(jìn)行不良資產(chǎn)剝離；第三段是2009年7月到2011年12月，不良貸款率在6%以上，8%以下主要是因?yàn)橛诋?dāng)時(shí)“取消二級(jí)公路收費(fèi)政策”的原因，而二級(jí)公路屬于縣域貸款，是三農(nóng)貸款的范疇，因此就出現(xiàn)了不良貸款率又上升的現(xiàn)象。本文主要研究第三段2009年7月到2011年12月。

在本文的模型構(gòu)造中引入了因變量的滯后變量，因此在對(duì)模型做整體回歸之前要確定因變量的自回歸階數(shù)，將Yt的一階、二階、三階滯后值與Yt行多元線性回歸，利用eviews軟件對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并將相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的估計(jì)結(jié)果列表如下：

表2 因變量滯后階數(shù)選擇的統(tǒng)計(jì)量對(duì)照

從上表可以看出，Yt的一階變量中AIC以及SC的取值都小于在不滯后、二階和三階的取值，根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則，即取值越小越好的準(zhǔn)則，最后選定Yt的滯后階數(shù)為一階。

根據(jù)每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子的回歸結(jié)果，可以看出，變量N股票價(jià)格指數(shù)的回歸結(jié)果不明顯，因此將該變量排除。排除后，對(duì)其他風(fēng)險(xiǎn)因子和Y(-1)再做一次整體線性回歸。

表3 變量X/Z/J/K/L/M/Y(-1)與綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)Y的線性回歸

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

2.自回歸。

對(duì)被選入的風(fēng)險(xiǎn)因子分別做自回歸，檢驗(yàn)確定對(duì)變量進(jìn)行自回歸的階數(shù)，結(jié)果如下。

表4 自變量階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

分別得出了個(gè)解釋變量的自回歸模型，就可以建立壓力測(cè)試模型，模型如下：

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

X=8.277+0.821X(-1)-0.393X(-2)

Z=10.672+1.042Z(-1)+0.292Z(-2)-0.439Z(-3)

J=10.956+1.132J(-1)+0.175J(-2)-0.415J(-3)

K=16.893+0.836K(-1)

L=0.349+0.842L(-1)

M=0.879+0.833M(-1)

通過(guò)對(duì)各綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的多元線性回歸和各個(gè)宏觀變量的自回歸模型中可以看得出：地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率、地區(qū)房?jī)r(jià)指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、農(nóng)村居民消費(fèi)物價(jià)指數(shù)、一年期存款基準(zhǔn)利率、一年期貸款基準(zhǔn)利率這些宏觀變量確實(shí)影響了樣本地區(qū)三農(nóng)貸款的不良貸款率，并且這些宏觀因素的自回歸效果也比較顯著，與此同時(shí)綜合經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的一階滯后變量的影響效果也比較顯著。

3.相關(guān)性壓力測(cè)試分析。

相關(guān)性壓力測(cè)試運(yùn)用的主要方法是在進(jìn)行壓力測(cè)試時(shí)，將各宏觀變量之間的相關(guān)性考慮進(jìn)去，在假定的未來(lái)的某一情境中某個(gè)重要的宏觀變量發(fā)生了突然變化的情況下，根據(jù)宏觀變量之間的相關(guān)性來(lái)調(diào)節(jié)其他變量的變動(dòng)情況，然后再整體估計(jì)壓力測(cè)試因變量的變化情況。

（1）情景一：地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率分別降至8%、6%、4%

表5 地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

（2）情景二：房?jī)r(jià)指數(shù)分別升至110，120，130

表6 地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

（3）情景三：農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)分別升至110，120，130

表7 農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

（4）情景四：農(nóng)村居民消費(fèi)指數(shù)升至110，120，130

表8 農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

（5）情景五：一年期存款基準(zhǔn)利率升至4%，6%，8%

表9 一年期貸款基準(zhǔn)利率壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

（6）情景六：一年期存款基準(zhǔn)利率升至4%，6%，8%

表10 一年期貸款利率壓力情景下各變量的估計(jì)結(jié)果

4.壓力測(cè)試結(jié)果。

本文首先構(gòu)建了農(nóng)業(yè)銀行三農(nóng)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)的宏觀壓力測(cè)試模型，然后設(shè)定了用于評(píng)價(jià)商業(yè)銀行體系抵御系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的極端可能的壓力情境，通過(guò)假設(shè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的變動(dòng)，利用之前得到的多元線性回歸模型，和logit變換方程和所示宏觀經(jīng)濟(jì)變量的估計(jì)值，就可以計(jì)算出壓力情境下農(nóng)行三農(nóng)貸款不良率的期望和估計(jì)值。結(jié)果如下：

表11 18種情景壓力測(cè)試結(jié)果

由表中可以看出，本文所假設(shè)的18種情景壓力下，由六種宏觀變量測(cè)試出的不良貸款率都是上升趨勢(shì)，這就說(shuō)明地方生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的突然下降、房?jī)r(jià)的、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格、農(nóng)村消費(fèi)者物價(jià)水平、一年期存款和一年期貸款基準(zhǔn)利率的突然上升都對(duì)涉農(nóng)不良貸款率產(chǎn)生了嚴(yán)重的影響使得農(nóng)行的涉農(nóng)貸款風(fēng)險(xiǎn)增大。

從表中還可以看出，地方生產(chǎn)總值不良貸款率之間的估計(jì)值差距最大，說(shuō)明地方生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率的突然下降對(duì)不良貸款率的影響最大，以變化程度為衡量標(biāo)準(zhǔn)可以看出，對(duì)不良貸款率影響最大的宏觀因素依次排序?yàn)椋旱胤缴a(chǎn)總總值增長(zhǎng)率、一年期存款基準(zhǔn)利率、一年期貸款基準(zhǔn)利率、農(nóng)村居民消費(fèi)指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)、房?jī)r(jià)指數(shù)。

參考文獻(xiàn)

[1]Wong J, Choi K F, Fong T.A framework for macro stress-testing the credit risof banks in Hong Kong[J].Hong Kong Monetary AuthorityQuarterlyBulletin,2006(10):1-38.

[2]楊鵬.壓力測(cè)試及其在金融監(jiān)管中的應(yīng)用[J].上海金融，2005（1）.

[3]郭春松.商業(yè)銀行壓力測(cè)試研究[J].福建金融，2005（10）.