商業(yè)銀行個人住房貸款信用風(fēng)險管理——基于壓力測試分析方法

王志方

（國家開發(fā)銀行河南省分行，河南 鄭州 450000）

與其他貸款相比，個人住房貸款具備分期性、保障性等特點，與其他貸款風(fēng)險相比也較低，同時還有利于商業(yè)銀行改善內(nèi)部的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。然而，隨著我國大中城市的房價普遍上漲，一般收入人群難以一次性支付高額的購房款，不得不轉(zhuǎn)向銀行進行貸款 。一方面是面對個人住房貸款規(guī)模不斷地擴張，另一方面是面臨房地產(chǎn)市場宏觀調(diào)控力度不斷加大，在這樣博弈的市場環(huán)境下，使得商業(yè)銀行個人住房貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)險有了較大的不確定性。近幾年，我國的房地產(chǎn)市場情況更為復(fù)雜，熱錢涌入和民間資本炒房現(xiàn)象嚴重，使得房地產(chǎn)市場的風(fēng)險進一步加大，從銀行內(nèi)部風(fēng)險管理的角度來看，這樣的市場情況顯然不太理想。本文通過對某家省分行的個人住房貸款業(yè)務(wù)進行壓力測試，分析目前市場情況下的信用風(fēng)險，以期對其他商業(yè)銀行的風(fēng)險控制有所助益。

一、某銀行省分行個人住房貸款信用風(fēng)險壓力測試

（一）信用風(fēng)險壓力測試

現(xiàn)針對某銀省分行利用 CPV 的信用風(fēng)險模型來測試違約的概率。首先選取解釋變量：

式中，GDP：國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率；CPI：居民消費價格指數(shù)；M2：貨幣供應(yīng)量；LR：短期流動資金貸款基準利率；HPI：房地產(chǎn)價格指數(shù)；FE：財政支出。

首先帶入解釋變量：通過回歸分析篩選出五個顯著水平的宏觀經(jīng)濟指標分別是：利率(LR)、國民生產(chǎn)總值（GDP）、房價指數(shù)（HPI）、居民消費價格指數(shù)(CPI)以及貨幣供應(yīng)量(M2)。通過對國家統(tǒng)計局和中國人民銀行網(wǎng)站公布的近年數(shù)據(jù)整理得到相關(guān)參數(shù)，分析得到如下的參數(shù)回歸效果（見表1）。

表1 某銀行省分行信用風(fēng)險壓力測試參數(shù)回歸效果

由以上的回歸結(jié)果可以得到，GDP、HPI與M2對某銀行省分行違約的影響為負：也就是說當(dāng)宏觀經(jīng)濟指標GDP 、HPI、M2上升時，該銀行省分行的違約率將呈現(xiàn)下降趨勢。同時由于CPI 與利率對該銀行省分行產(chǎn)生違約的影響為正，因此當(dāng)我國出現(xiàn)通脹和貸款利率上升的情況，該銀行省分行的違約率也會加大。通過前面介紹的混合法設(shè)計相關(guān)的壓力情景，先假設(shè)五個相關(guān)指標受到輕度、中度或嚴重的風(fēng)險壓力，在輔以該銀行省分行從事風(fēng)險管理多年經(jīng)驗的內(nèi)部風(fēng)控專家，結(jié)合該行自身情況和國際通行的壓力程度，給出如下信用風(fēng)險壓力測試情景。

表2 某銀行省分行信用風(fēng)險壓力測試情景

通過某銀行省分行的信用風(fēng)險壓力測試情景，把數(shù)值代入回歸方程就可以得到某銀行省分行在該壓力測試下的違約率。利用風(fēng)險因子與資產(chǎn)組合價值損失之間的公式：

其中，EL：預(yù)期損失；PD：違約率； LGD：違約損失率（假定45%）； EAD：違約風(fēng)險敞口。

針對某銀行省分行的信用壓力測試結(jié)果分析如下，該銀行省分行在輕度壓力測試下，違約率為3.91%，將會損失30億元；而在中度和嚴重壓力測試下，該銀行省分行的違約率將達到6.87%和9.83%，損失分別為50億元和80億元。由于該銀行省分行的損失準備金為60億元，因此在輕度和中度的壓力測試下完全有能力覆蓋壓力事件所造成的損失，而且分別還會有 30億 與 10 億元的剩余。然而在嚴重壓力測試下壓力事件所帶來的損失超出該銀行省分行貸款準備金余額20億元，其只能依靠自身的資本金來對風(fēng)險損失加以補償。由此可見，風(fēng)險在嚴重壓力測試下對某銀行省分行帶來的損失將是極其嚴重的。但是就目前金融市場的情況，該銀行省分行的個人住房貸款業(yè)務(wù)的信用風(fēng)險還是可控的，但是隨著經(jīng)濟的波動，信用風(fēng)險將不斷加大。