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        基于MARS的銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試實(shí)證研究

        2023-04-06 06:00:33宋國勝
        中國商論 2023年6期
        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn)商業(yè)銀行

        摘 要:壓力測試是商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理的一種常用手段,在進(jìn)行壓力測試時(shí),對(duì)測試方法的選擇是一個(gè)不容忽視的問題,就測試方法的選擇來說,目前銀行所使用的方法有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)。本文對(duì)壓力測試方法進(jìn)行分析,并將多元自適應(yīng)回歸樣條(MARS)方法引入該研究中,在通過實(shí)證分析后,最終發(fā)現(xiàn)在使用MARS方法進(jìn)行商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試時(shí),該方法表現(xiàn)優(yōu)越,尤其是其樣條函數(shù)模型對(duì)于現(xiàn)象的解釋能力強(qiáng)于一般的線性回歸模型。

        關(guān)鍵詞:信用風(fēng)險(xiǎn);壓力測試;多元自適應(yīng)回歸樣條;商業(yè)銀行

        本文索引:宋國勝.基于MARS的銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試實(shí)證研究[J].中國商論,2023(06):-118.

        中圖分類號(hào):F832. 2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):2096-0298(2023)03(b)--04

        1 前言

        金融風(fēng)險(xiǎn)的測量與管理一直困擾著金融業(yè)發(fā)展,尤其是新冠疫情爆發(fā)以來,各行各業(yè)受到了不同程度的影響,很多企業(yè)的銷售收入有所降低,職工的收入有所下降,這些最終都會(huì)不同程度的增加金融企業(yè)面臨的信用風(fēng)險(xiǎn),必須引起相關(guān)金融機(jī)構(gòu)的高度重視。這些現(xiàn)象對(duì)金融企業(yè)來說,最終都有可能演化為嚴(yán)重的信用風(fēng)險(xiǎn),所以需要尋找一種恰當(dāng)?shù)姆绞絹韺?duì)這些風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析管理,由此誕生了金融風(fēng)險(xiǎn)分析管理的常用方法——壓力測試。

        壓力測試是目前金融機(jī)構(gòu)采用的主要風(fēng)險(xiǎn)管理手段,國內(nèi)外始終把壓力測試及壓力測試方法的研究作為銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)。雖然我國在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測試方面的研究相對(duì)國外較晚,但國內(nèi)對(duì)此比較重視,經(jīng)過多年的發(fā)展已經(jīng)取得了相當(dāng)可觀的成果。任宇航(2007)、郭春松(2005)、周源(2010)等在壓力測試研究方面都進(jìn)行過深入研究。任宇航(2007)認(rèn)為,采用“LOGIT回歸”有一定準(zhǔn)確性,所得結(jié)果也基本符合宏觀預(yù)期,該方法在分析宏觀現(xiàn)象引起的信用風(fēng)險(xiǎn)方面有一定的優(yōu)勢(shì),但是該方法也存在一些不足。在壓力測試方法上,國內(nèi)學(xué)者以“LOGIT回歸”方法居多。此次本文采用多元自適應(yīng)回歸樣條(MARS)作為測試方法對(duì)壓力測試進(jìn)行研究,MARS是一種非線性、非參數(shù)的回歸方法,它具有許多獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)。本文從壓力測試的概念進(jìn)行介紹。

        2 壓力測試的定義與方法介紹

        按照國際上對(duì)金融業(yè)壓力測試的定義,壓力測試是用來分析可能的不確定性對(duì)金融業(yè)帶來的不良影響的一種模型。壓力測試分析的是突發(fā)事件,如金融風(fēng)暴對(duì)金融企業(yè)的承受能力所帶來的沖擊等。

        壓力測試一般操作起來并不復(fù)雜,操作步驟一般分為五步。第一步:確定測試對(duì)象,選取影響因子,收集數(shù)據(jù);第二步:通過統(tǒng)計(jì)方法,識(shí)別主要影響因子;第三步:建立回歸模型,設(shè)計(jì)壓力情景;第四步:選取測試方法,執(zhí)行壓力測試;第五步:結(jié)果分析與解釋。

        3 MARS方法介紹

        多元自適應(yīng)回歸樣條(Multivariate adaptive regression splines,MARS)由杰瑞·弗里德曼在1991年首次提出,是一種非線性、非參數(shù)的回歸方法,其應(yīng)用軟件由Salford Systems 公司進(jìn)行開發(fā),自提出至今,MARS在社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

        MARS的主要優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在:對(duì)模型的假設(shè)不如其他模型苛刻;建模過程由數(shù)據(jù)驅(qū)使進(jìn)行;在篩選變量時(shí),以百分?jǐn)?shù)的形式給出變量的貢獻(xiàn)度;快捷的運(yùn)算能力;令人滿意的模型解釋能力。

        3.1 概念介紹

        MARS模型是一種使用樣條函數(shù)(簡稱BF或基函數(shù))來分段擬合非線性函數(shù)關(guān)系的一種局部擬合回歸方法。它將非線性函數(shù)關(guān)系劃分為若干段,每一段使用與該段擬合程度較高的線性直線段來表示,這樣所得到的回歸模型的斜率,在不同段是不同的,一般把線性直線段之間的連接點(diǎn)稱為結(jié)點(diǎn)。

        MARS模型的基函數(shù)通常表示為:

        式(1)中,“+”表示取正,t表示結(jié)點(diǎn),同時(shí)常把基函數(shù)表示為另一種形式,。

        MARS的預(yù)測模型為:

        式(2)中,hm(x)為一段或多段基函數(shù)的乘積,為參數(shù),為樣條函數(shù)系數(shù)并通過極小化殘差平方和來進(jìn)行估計(jì)。

        MARS方法在確定最優(yōu)模型時(shí),采用的是廣義交互檢驗(yàn),其準(zhǔn)則如下:

        式(3)中,是有效參數(shù)個(gè)數(shù),為每步的預(yù)測變量,為基函數(shù)個(gè)數(shù),為模型中項(xiàng)的個(gè)數(shù)。其中,為罰度,為線性獨(dú)立的基函數(shù)個(gè)數(shù),K為結(jié)點(diǎn)數(shù)。通常取最小時(shí)的模型作為最佳模型。

        3.2 模型的建立

        MARS的建模過程包含三個(gè)步驟。第一步,添加過程。在添加過程的每一步,從基函數(shù)的集合中選取一個(gè)反演對(duì),并考慮該反演對(duì)與當(dāng)前模型中的基函數(shù)的乘積,將最大程度降低殘差的乘積添加到模型中。添加過程一直到使模型中的項(xiàng)的個(gè)數(shù)達(dá)到設(shè)定的最大個(gè)數(shù)為止。當(dāng)添加過程完畢后,將得到一個(gè)大模型,但該模型由于過分?jǐn)M合數(shù)據(jù),并非最優(yōu)模型,還需要對(duì)模型進(jìn)行剪枝。

        第二步,剪枝過程。該過程是對(duì)先前得到的大模型的一個(gè)向后刪除過程。每一步從當(dāng)前模型中“剪去”引起殘差平方和增長最小的項(xiàng)。剪枝過程是基于廣義交互檢驗(yàn)(GCV)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的。

        第三步,最優(yōu)模型選取。模型的選取也是基于廣義交互檢驗(yàn)(GCV)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行的。一般選取在廣義交互檢驗(yàn)中具有最小誤差均方根的模型為最優(yōu)模型。

        4 壓力測試模型的構(gòu)建與壓力情景設(shè)計(jì)

        4.1 確定測試對(duì)象與選取影響因子

        首先,壓力測試一般使用EL=不良貸款率(PD)*違約損失率(LGD)*違約風(fēng)險(xiǎn)暴露(EAD)計(jì)算銀行所可能遭受的損失。根據(jù)BASECⅡ的有關(guān)要求,LGD統(tǒng)一取45%,EAD取貸款余額做近似,所以現(xiàn)在就可以把PD(不良貸款率)選為沖擊對(duì)象,在選取影響因子方面,本文選取了13個(gè)可能對(duì)PD造成影響的宏觀因素,分別是:國內(nèi)生產(chǎn)總值(x1);貨幣供應(yīng)量(x2);消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)(x3);對(duì)外貿(mào)易出口總額(x4);外商直接投資總額(x5);全國銀行間市場債券質(zhì)押式回購三個(gè)月加權(quán)平均利率(x6);固定資產(chǎn)投資總額(x7);商品房平均銷售價(jià)格分類指數(shù)(x8);財(cái)政支出(x9);工業(yè)增加值(x10);人民幣對(duì)美元匯率(x11);上證綜合指數(shù)(x12);期末城鎮(zhèn)失業(yè)率(x13)。數(shù)據(jù)類型為季度數(shù)據(jù),一共27期數(shù)據(jù)。

        4.2 識(shí)別主要影響因子

        由于選取的宏觀影響因素較多,其對(duì)PD(不良貸款率)的影響不同,所以需要選取影響較大的,而舍棄影響較小的。通過MARS2.0對(duì)因子貢獻(xiàn)度的計(jì)算,最終確定出4個(gè)因子如表1所示。

        由表1可知,消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)、對(duì)外貿(mào)易出口總額、外商直接投資總額、上證綜合指數(shù)這四個(gè)因子的貢獻(xiàn)度最大。而像國內(nèi)生產(chǎn)總值等沒有入選,主要是因?yàn)樵诙唐冢ㄊ占臄?shù)據(jù)的時(shí)間跨度只有6年多)中這些因子與PD的相關(guān)性沒有入選因子強(qiáng)。在入選的四個(gè)因子中,消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)反映的是物價(jià)水平,物價(jià)水平越高人們的生活成本也就越高,所以與PD正相關(guān);對(duì)外貿(mào)易出口總額反映的是出口,由于我國經(jīng)濟(jì)是出口拉動(dòng)型經(jīng)濟(jì),所以該因子對(duì)我國的影響非常大,與PD負(fù)相關(guān);外商直接投資總額反映了我國的投資環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢(shì),與PD負(fù)相關(guān);上證綜合指數(shù)反映的是公司的市值問題,市值越高,公司違約的概率越小,與PD負(fù)相關(guān)。以上四個(gè)因子的表現(xiàn)是符合經(jīng)濟(jì)常識(shí)的。

        再來檢驗(yàn)上述因子的共線性。共線性可以通過相關(guān)系數(shù)來檢驗(yàn),見表2。

        從表2可知,各變量間的相關(guān)系數(shù)相對(duì)較低,產(chǎn)生的共線性也很少,因此可以選用以上四個(gè)變量作為壓力測試的影響因子。

        接下來,需要對(duì)所得模型進(jìn)行必要的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。從擬合優(yōu)度的檢驗(yàn)結(jié)果來看,R2=0.899,調(diào)整R2=0.874,GCV R2=0.801,這三個(gè)數(shù)據(jù)說明模型擬合度表現(xiàn)良好。擬合優(yōu)度檢驗(yàn)通過后,需要進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),采用基函數(shù)顯著性檢驗(yàn)表,具體見表3。

        由表3可知,所檢驗(yàn)的四個(gè)基函數(shù)的顯著性水平均小于0.05,根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí),可以認(rèn)為這四個(gè)基函數(shù)通過了t檢驗(yàn),同理可以判斷這四個(gè)基函數(shù)也通過了F檢驗(yàn)。綜合來看,本文所得的模型對(duì)以沖擊對(duì)象的預(yù)測是顯著的。

        4.4 壓力情景設(shè)計(jì)

        在進(jìn)行壓力情景設(shè)計(jì)時(shí),一般做法是將沖擊分為一般、適中、較重三種情景,同時(shí)對(duì)應(yīng)不同情景列出影響因子的變化情況,見表4。

        5 執(zhí)行壓力測試及結(jié)果分析

        5.1 執(zhí)行壓力測試

        本文先依據(jù)預(yù)測模型計(jì)算在一個(gè)季度的不同沖擊下的PD預(yù)測(不良貸款率),見表5。

        從表5可以看出,一般沖擊下的PD幾乎是正常情況下的一倍,這與《商業(yè)銀行壓力測試指引》中所提到的“輕度壓力也比目前實(shí)際情況更為嚴(yán)峻”是相符的,可見模型的預(yù)測效果是很好的。再依據(jù)公式EL=PD*LGD*EAD計(jì)算銀行的損失,其中LGD取45%,EAD取貸款余額。由銀行財(cái)務(wù)報(bào)表可知:所有者權(quán)益為1538.48億元;撥備金為645.19億元;貸款余額為15980.87億元,所以EAD=15980.87億元。根據(jù)以上數(shù)據(jù),可以分析銀行對(duì)季度沖擊的承受能力,具體見表6。年度沖擊承受能力的計(jì)算方法與季度的一致,但是年度PD不是季度PD的四倍,需要根據(jù)影響因子年度的不同壓力情景來具體計(jì)算,所以在表6中同時(shí)包含了年度沖擊承受情況。

        5.2 壓力測試的結(jié)果分析

        從表6可以看出,銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力比較強(qiáng)。當(dāng)沖擊來臨時(shí),只要不是極端情況的沖擊,在只持續(xù)一個(gè)季度的情況下,銀行憑借撥備金可以很好應(yīng)對(duì)。但是在沖擊持續(xù)一年的情況下,則可能出現(xiàn)河南某地方銀行儲(chǔ)戶取款困難的情況,因此銀行一定要重視金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)管理,千萬不能放任風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散與蔓延。

        雖然大部分銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理都是合理的,如果宏觀經(jīng)濟(jì)有嚴(yán)重惡化的預(yù)期但持續(xù)時(shí)間不會(huì)很長的時(shí)候,銀行可以適當(dāng)增加撥備金或減少不良貸款;如果宏觀經(jīng)濟(jì)有嚴(yán)重惡化的預(yù)期且持續(xù)時(shí)間可能會(huì)較長的時(shí)候,銀行就應(yīng)該考慮盡量不向風(fēng)險(xiǎn)較大或波動(dòng)性較大的行業(yè)進(jìn)行貸款并積極增加資本金。

        6 結(jié)語

        綜上所述,本文采用MARS方法完整的完成了商業(yè)銀行壓力測試,其結(jié)果達(dá)到了《商業(yè)銀行壓力測試指引》的要求,說明MARS方法適用于該方面的應(yīng)用,所以建議商業(yè)銀行以后在進(jìn)行壓力測試時(shí),除了采用常規(guī)的“LOGIT回歸”方法外,也可以采用MARS方法來進(jìn)行,最好能兩種方法同時(shí)使用,以便達(dá)到互相補(bǔ)充互相驗(yàn)證,更加準(zhǔn)確的功效。

        參考文獻(xiàn)

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