遼寧工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 陳英梅

浙江大學(xué)光華法學(xué)院 姜靜文

2006年，美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)，導(dǎo)致我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)以及尚未完全成熟的金融市場(chǎng)體系同時(shí)受到了嚴(yán)重的負(fù)面影響。因而，如何進(jìn)行更有效的金融風(fēng)險(xiǎn)管理、如何更好地監(jiān)督金融市場(chǎng)，成為了我國(guó)金融行業(yè)思考的重點(diǎn)。壓力測(cè)試是指商業(yè)銀行對(duì)于不同經(jīng)濟(jì)沖擊的承受能力的途徑，其主要目的是評(píng)估銀行機(jī)構(gòu)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)能力的強(qiáng)弱和檢驗(yàn)銀行對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)因素的敏感程度。對(duì)于金融風(fēng)險(xiǎn)管理，壓力測(cè)試是一項(xiàng)非常重要而又實(shí)用的工具，壓力測(cè)試的正確使用能使我國(guó)商業(yè)銀行具備更強(qiáng)的抵御宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的能力，促進(jìn)我國(guó)金融體系的不斷完善和健康發(fā)展。

1 Logit方法使用介紹

1.1 方法介紹

我國(guó)銀行業(yè)通常將常見的風(fēng)險(xiǎn)因子分為三種：違約概率(probability default,PD)、違約損失率(loss given default,LGD)及違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(exposure at default,EAD)。EL是預(yù)期損失(Expected Loss,EL)，通常利用以下公式來(lái)計(jì)算：

文中選取了五個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來(lái)研究宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)于PD的沖擊，五個(gè)指標(biāo)包括GDP增長(zhǎng)率，通貨膨脹率(INF)，貸款利率(LIR)，外貿(mào)依存度(FTD)和貨幣供應(yīng)量。采用Logistic回歸模型，可將調(diào)查的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)全部代入模型，并且可保證PD的取值介于0～1之間。應(yīng)用的數(shù)學(xué)模型表達(dá)如下：

pdt在此表達(dá)式中表示處于時(shí)間t的違約率，取值介于0～1之間；α為外生變量常數(shù)項(xiàng)；x表示各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量處于時(shí)間t時(shí)的值；β表示各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)因變量造成影響的參數(shù)，進(jìn)一步將式(2)變形處理可得：

1.1.1 樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2015—2018年三年的年度宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，包括GDP增長(zhǎng)率、貸款利率、通貨膨脹率、貨幣供應(yīng)量和外貿(mào)依存度等指標(biāo)，作為備選展開研究。

1.1.2 承壓對(duì)象及承壓指標(biāo)

本文所選取的承壓對(duì)象為中國(guó)建設(shè)銀行信貸資產(chǎn)的信用風(fēng)險(xiǎn)水平，使用銀行違約損失率(PD)作為測(cè)量指標(biāo)，其中包含數(shù)量關(guān)系如下：

PD=當(dāng)期貸款違約金額/期初貸款總金額

本文將通過(guò)2015—2018年中國(guó)建設(shè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)PD進(jìn)行評(píng)估。

1.2 假設(shè)情景事件的確立

為確保本文的嚴(yán)謹(jǐn)性，參考已有文獻(xiàn)，采用假設(shè)情景事件的方法進(jìn)行分析，所假設(shè)的壓力情景事件，如表1所示。

表1 本文采用的假設(shè)壓力情景事件

2 回歸模型建立與結(jié)果分析

2.1 模型建立

本文假定宏觀經(jīng)濟(jì)變量和違約率之間存在著非線性關(guān)系，運(yùn)用最早的離散選擇模型——Logit模型。將違約率轉(zhuǎn)化為中介指標(biāo)Z，將Z作為因變量，加入各宏觀經(jīng)濟(jì)變量作為自變量，進(jìn)行多元線性回歸分析。通過(guò)資料的收集和對(duì)比分析，結(jié)合我國(guó)金融系統(tǒng)的特殊性，建立模型方程表達(dá)式如下：

其中，Z表示中介變量，PD表示違約率，Xi表示各宏觀經(jīng)濟(jì)變量，μ表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。由于PD的取值介于0～1之間，因此需要用式(4)將PD轉(zhuǎn)換成Z，即有：

從式(4)中可知，PD與Z為正相關(guān)，即信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)值越大，“中介指標(biāo)”Z的值就越大。式(5)為一個(gè)線性方程，表明由信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)轉(zhuǎn)化成的“中介指標(biāo)”與各宏觀經(jīng)濟(jì)變量存在線性關(guān)系。

通過(guò)估計(jì)歷史數(shù)據(jù)的模型并引入處理后的信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，可以計(jì)算中間指標(biāo)Z的估計(jì)值。將Z帶入式(5)，可以估計(jì)出回歸方程的系數(shù)，并以此回歸方程作為基礎(chǔ)進(jìn)行壓力測(cè)試：假定不同壓力情境，不同壓力情景下的宏觀經(jīng)濟(jì)變量值納入估算方程式(5)得到Z值。最后，通過(guò)式(4)將轉(zhuǎn)換為違約率，就可以估計(jì)出壓力情景下金融機(jī)構(gòu)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

2.2 變量的篩選及數(shù)據(jù)的選定

本文選取GDP增長(zhǎng)率、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、外貿(mào)依存度(EM)、貨幣和準(zhǔn)貨幣(M)、貸款利率(LR)五個(gè)變量作為解釋變量。將選擇2008—2018年度數(shù)據(jù)作為樣本，為了使模型的擬合優(yōu)度和顯著性更高，在選取指標(biāo)及數(shù)據(jù)時(shí)，本文適當(dāng)選取了增長(zhǎng)率值代替了原始指標(biāo)，所有數(shù)據(jù)均來(lái)源于公開資料。從回歸過(guò)程中篩選出了四個(gè)具有顯著水平的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，模型的參數(shù)估計(jì)如表2所示。

表2 模型參數(shù)估計(jì)表

因此，構(gòu)建的模型如下：

模型的F檢驗(yàn)結(jié)果、相關(guān)系數(shù)R、決定系數(shù)R2也表明模型具有良好的回歸性。

2.3 結(jié)果分析

通過(guò)Logistic多元線性回歸分析結(jié)果，得出以下基本結(jié)論：(1)GDP持續(xù)增長(zhǎng)說(shuō)明社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好，企業(yè)平均盈利能力較好，進(jìn)而導(dǎo)致整體貸款違約概率下降；(2)CPI對(duì)違約的影響最為顯著，CPI上升，央行面臨貨幣政策和財(cái)政政策緊縮的風(fēng)險(xiǎn)，增加了違約風(fēng)險(xiǎn)；(3)貨幣供應(yīng)量增加意味著商業(yè)銀行擴(kuò)張信貸，對(duì)于客戶的風(fēng)險(xiǎn)審查有所放松，進(jìn)而導(dǎo)致違約風(fēng)險(xiǎn)增加；(4)利率上升，企業(yè)的融資成本增加，如果企業(yè)的盈利能力不足以支撐融資成本，企業(yè)自然會(huì)面對(duì)違約的風(fēng)險(xiǎn)。

3 壓力情景測(cè)試——以建設(shè)銀行2017年為例

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文所提出的壓力測(cè)試模型，將以建設(shè)銀行2017年數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)證研究。為了簡(jiǎn)化計(jì)算，運(yùn)用以下方式來(lái)確定三個(gè)參數(shù)。對(duì)于LGD參考BASEL II的要求，取LGD等于45%。EAD則通過(guò)銀行貸款余額作為近似來(lái)完成計(jì)算。PD則通過(guò)代入2018年的宏觀數(shù)據(jù)，由本文的上一部分求得Z，然后再反解可以得到。

2017年建設(shè)銀行的情況，LGD=45%，EAD=123329億元，貸款損失準(zhǔn)備金=3289.68億元，核心資本=16913.32億元，資本金= 20030.72億元。利用上面的情景假設(shè)，得出溫和、中等和嚴(yán)重沖擊下的損失比較，各個(gè)參數(shù)變化的具體情況如表3所示。

表3 2017年建設(shè)銀行壓力情景測(cè)試結(jié)果

通過(guò)模型可以看到，即使在嚴(yán)重沖擊下，準(zhǔn)備金和資本金都足以覆蓋壓力事件的損失。

4 結(jié)語(yǔ)

本文通過(guò)建立影響銀行違約損失率的相關(guān)變量之間的模型，得出利率變化的商業(yè)銀行的沖擊最為激烈的結(jié)論，同時(shí)在宏觀經(jīng)濟(jì)狀況良好的情況下，商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)狀況較好，違約率較低；反之，當(dāng)宏觀經(jīng)濟(jì)狀況勢(shì)微，企業(yè)盈利能力會(huì)受到?jīng)_擊，資金流動(dòng)性減弱從而影響到債務(wù)償付，導(dǎo)致商業(yè)銀行違約率上升。通過(guò)定期分析報(bào)告等形式提出管理建議，根據(jù)內(nèi)外部管理需要采取措施，根據(jù)對(duì)未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的預(yù)測(cè)，提前制定最優(yōu)的風(fēng)險(xiǎn)管理方案，確保整體風(fēng)險(xiǎn)水平控制在設(shè)定的邊界范圍內(nèi)，對(duì)于銀行業(yè)具有深遠(yuǎn)的指導(dǎo)意義。