對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試實(shí)證研究

摘要：就目前我國的宏觀經(jīng)濟(jì)來看，我國商業(yè)銀行面臨著信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)等諸多風(fēng)險(xiǎn)的挑戰(zhàn)。本文首先對(duì)壓力測(cè)試方法進(jìn)行了綜述，以不良貸款率作為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)，通過相關(guān)指數(shù)等風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因子構(gòu)建Logit模型，對(duì)我國的四大類銀行進(jìn)行宏觀壓力測(cè)試，從而得出宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化對(duì)我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)是有影響的。

關(guān)鍵詞：壓力測(cè)試 商業(yè)銀行 Logit模型

▲▲?一、引言

從我國國情來看，商業(yè)銀行是我國國民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，但是從我國經(jīng)濟(jì)的宏觀發(fā)展情況來看，持續(xù)攀升的房?jī)r(jià)，以及起伏不定的物價(jià)指數(shù)都不利于我國整體經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展，而這對(duì)整個(gè)金融行業(yè)的影響尤為明顯，通過對(duì)商業(yè)銀行的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的監(jiān)控分析，尤其是對(duì)于商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)的分析，將會(huì)提高銀行業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)管理水平，加強(qiáng)應(yīng)對(duì)未知風(fēng)險(xiǎn)的免疫力，減少風(fēng)險(xiǎn)成本，降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生時(shí)的財(cái)務(wù)成本，從而有利于我國銀行業(yè)的健康發(fā)展。

▲▲二、壓力測(cè)試的方法

（一）選擇風(fēng)險(xiǎn)因素

在選擇風(fēng)險(xiǎn)因素的時(shí)候我們需要先確定承壓對(duì)象，所謂的承壓對(duì)象一般指的是模擬進(jìn)行壓力測(cè)試的對(duì)象，如業(yè)務(wù)/資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)屬性。通過承壓對(duì)象的選擇，進(jìn)一步將其具體化就是承壓指標(biāo)，承壓指標(biāo)是一種可量化可計(jì)算的承壓對(duì)象，通過對(duì)承壓指標(biāo)的量化分析能使得壓力測(cè)試結(jié)果更加具有可預(yù)測(cè)性。

風(fēng)險(xiǎn)因素也是壓力因素，一般指引發(fā)承壓對(duì)象極端波動(dòng)的原因。例如對(duì)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)壓力測(cè)試，不良貸款率就是一個(gè)壓力因素，不良貸款率的上升可能會(huì)給銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)帶來巨大影響。壓力指標(biāo)是壓力因素的具體化表現(xiàn)形式，是可計(jì)算可量化的具體指標(biāo)，一般在選擇壓力因素的時(shí)候，通常是選擇在常態(tài)情景下也具有現(xiàn)實(shí)意義的變量。

在選擇承壓對(duì)象和風(fēng)險(xiǎn)因素時(shí)一般需要同時(shí)滿足這兩個(gè)條件：一是能夠很好的解釋測(cè)試者所關(guān)心的問題，并且具有現(xiàn)實(shí)意義；二是承壓對(duì)象應(yīng)該與壓力因素有可信的關(guān)聯(lián)關(guān)系，也就是說，選擇的壓力測(cè)試應(yīng)該是有效的，在壓力情景測(cè)試時(shí)確實(shí)會(huì)有極端情景出現(xiàn)。

（二）建立壓力測(cè)試模型

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的分類將商業(yè)銀行分為國有商業(yè)銀行，股份制商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資銀行，本文主要是對(duì)前四類商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試。在選定壓力測(cè)試對(duì)象、方法和風(fēng)險(xiǎn)因素以后，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相關(guān)性以及數(shù)據(jù)的可得性，選擇適當(dāng)?shù)膲毫y(cè)試方法和模型，將反映商業(yè)銀行信用的穩(wěn)健與可靠的承壓指標(biāo)與所選擇的風(fēng)險(xiǎn)因素結(jié)合起來，建立Y=αx1+βx2+γx3 +…+ε代表宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（風(fēng)險(xiǎn)因子）對(duì)于承壓指標(biāo)的影響。

▲▲三、壓力測(cè)試的過程

（一）建立模型

衡量商業(yè)銀行的信用穩(wěn)定性的宏觀經(jīng)濟(jì)因素有很多，而對(duì)商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)測(cè)試的模型也有很多，本文以商業(yè)銀行的不良貸款率作為考察商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的承壓指標(biāo)，用Logit模型將不良貸款利率通過離散模型轉(zhuǎn)換為代表宏觀經(jīng)濟(jì)的綜合指標(biāo)Y，然后將得到的各類商業(yè)銀行的綜合指標(biāo)作為因變量與宏觀經(jīng)濟(jì)變量建立自回歸模型。

本文所采用的數(shù)據(jù)是2006-2012年我國四類商業(yè)銀行以及宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的季度數(shù)據(jù)，由于Logit模型是離散模型，其因變量的取值只能是0或者1，因此本文通過建立模型公式Y(jié)=ln（（1-NPLR）/NPLR）將不良貸款率轉(zhuǎn)換為0或者1，通過在excel中操作，得到新的Y值，將Y<3.5賦值為0，Y>3.5賦值為1，Y=1表示發(fā)生不良貸款，Y=0表示未發(fā)生不良貸款，從而將不良貸款率轉(zhuǎn)換為宏觀經(jīng)濟(jì)綜合指標(biāo)。在Logit模型中解釋變量為消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI、國房景氣指數(shù)RECI以及固定支出投資價(jià)格指數(shù)PII，而四類商業(yè)銀行分別以其中文字母，guoyou，gufen，chengshi，nongcun 表示。

Yj，t=ln（1-BLj，t）/ BLj，t t=1、2、3……， j=1， 2，3 （1）

Yguoyou =C+α1*X1+α2*X2+α3*X3+..+ε1，t （2-1）

Ygufen=C+β1*X1+β2*X2β3*X3+..+ε2，t （2-2）

Ychengshi =C+γ1*X1+γ2*X2+γ3γ*X3+…+ε3，t （2-3）

Ynongcun=C+δ1*X1+δ2*X2+δ3*X3+…+ε4，t （2-4）

（1）式中BL為銀行t期的不良貸款率，通過Y將不良貸款率轉(zhuǎn)換為宏觀綜合指標(biāo)，其中j=1、2、3分別代表了國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行以及農(nóng)村商業(yè)銀行四類商業(yè)銀行。由于四類商業(yè)銀行的經(jīng)營規(guī)模、經(jīng)營效率、經(jīng)營模式、以及盈利能力的不同，這也使其在面對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)是其的表現(xiàn)有所不同，因此通過分別建立壓力測(cè)試方程。然后對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變量的自回歸形態(tài)變化進(jìn)行模型分析。

表1 轉(zhuǎn)換后的不良貸款率

四類銀行通過logit模型轉(zhuǎn)換結(jié)果

國有商業(yè)銀行 股份制商業(yè)銀行 城市商業(yè)銀行 農(nóng)村商業(yè)銀行

C 22.99774 -2.38651 7.03962 -15.703962

RECI -0.14371 -0.14371 -0.238247 -0.07322

CPI 0.250633 -0.011639 0.148606 0.485255

PII -0.234922 0.192213 -0.024524 -0.261547

R2（Mcfadden） 0.286187 0.165859 0.26185 0.14418

LR statistic 10.73786 2.390007 8.772796 5.575916

prob（LR） 0.013231 0.495497 0.032469 0.134168

四類銀行通過logit模型轉(zhuǎn)換后得到新的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)Y分別用等式表示為：

Yguoyou=22.99774-0.14371RECI+0.250633CPI-0.234922PII

Ygufen=-2.38651-0.14371RECI-0.011639CPI+0.192213PII

Ychengshi=7.03962-0.238247RECI+0.148606CPI-0.024524PII

Ynongcun=-15.703962-0.07322RECI+0.485255CPI-0.261547PII

a）指標(biāo)的選擇

在參考眾多實(shí)證研究文獻(xiàn)的指標(biāo)選取以及對(duì)指標(biāo)有效性的分析之后，本文以不良貸款率作為測(cè)試商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的承壓指標(biāo)，主要指的是貸款五級(jí)分類中的次級(jí)、可疑、損失類所占貸款總額的比例。不良貸款率是銀行各種風(fēng)險(xiǎn)的綜合體現(xiàn)，是評(píng)估商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平以及風(fēng)險(xiǎn)管理能力的最直接有效的指標(biāo)。而對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取主要選擇了與銀行信用關(guān)系密切，并且對(duì)銀行影響較大的幾項(xiàng)指標(biāo)：消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI）、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)（PII）以及國房景氣指數(shù)（RECI）。固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)反映了固定資產(chǎn)投資中的各類商品和取費(fèi)項(xiàng)目?jī)r(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和變動(dòng)幅度。因此，隨著我國近年來房地產(chǎn)行業(yè)的欣欣向榮，以及居高不下的房?jī)r(jià)，考慮到繁榮背后的危機(jī)，防范于未然對(duì)于整個(gè)銀行體系是很有必要的。

綜合考慮了指標(biāo)選取的可靠性與易取性以及統(tǒng)一性，本文統(tǒng)一選取了季度數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，并對(duì)月度消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)進(jìn)行了季度調(diào)整。本文將樣本的數(shù)據(jù)區(qū)間定為2006-2012年的季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源與中國人民銀行網(wǎng)、國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及和訊網(wǎng)。

四類銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相關(guān)性分析

CHENGSHI GUOYOU NONGCUN GUFEN CPI PII RECI

CHENGSHI 1.000000 0.786245 0.588784 0.438529 0.317221 0.070428 -0.403245

DASHANG 0.786245 1.000000 0.748855 0.344791 0.206894 -0.344332 -0.490452

NONGCUN 0.588784 0.748855 1.000000 0.258199 0.198220 -0.001169 -0.169312

GUFEN 0.438529 0.344791 0.258199 1.000000 -0.026035 0.189303 -0.087125

CPI 0.317221 0.206894 0.198220 -0.026035 1.000000 -0.010510 -0.245442

PII 0.070428 -0.344332 -0.001169 0.189303 -0.010510 1.000000 0.375994

RECI -0.403245 -0.490452 -0.169312 -0.087125 -0.245442 0.375994 1.000000

表2 變量之間相關(guān)系數(shù)矩陣圖

從圖中看出，四類銀行之間都呈現(xiàn)正相關(guān)，各類銀行與CPI、PII指數(shù)的正相關(guān)性也較強(qiáng)，同時(shí)各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間也存在著相關(guān)性，而從圖中可以看出RECI指數(shù)與各類指標(biāo)之間都呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)性。這表明四類銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間存在線性相關(guān)性，可以通過回歸模型來估計(jì)四類銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的相關(guān)性。

宏觀經(jīng)濟(jì)變量自回歸結(jié)果

解釋變量 CPI RECI PII

constant -655.8552 -5.17E-11 -6.977242

CPI（-1） -0.19629 -4.99E-15 -0.018103

CPI（-2） -0.101446 1.20E-14 -0.026147

RECI（-1） -4.82837 1 0.259409

RECI（-2） 1.955765 -4.76E-13 -0.00499

PII（-1） 2.340554 1.28E-12 1.111714

PII（-2） -4.636237 -1.08E-12 -0.384949

R2 0.231812 1 0.90345

DW 2.08646 1.546426 2.094915

表3 宏觀經(jīng)濟(jì)變量分布滯后模型估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

由于R2的取值在0-1之間，由宏觀經(jīng)濟(jì)變量的自回歸結(jié)果可以看出，回歸擬合效果不是很好，而從DW檢驗(yàn)中也可以看出，在K=3，N=28時(shí)，DL=1.18，DU=1.65，由于DU

四類銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)變量回歸模型估計(jì)結(jié)果

國有控股銀行 股份制商業(yè)銀行 城市商業(yè)銀行 農(nóng)村商業(yè)銀行

constant 8.39755 0.62426 2.874097 1.387797

CPI 0.002793 -0.000992 0.005004 0.004224

RECI -0.053417 -0.014821 -0.055913 -0.021163

PII -0.025816 0.018388 0.028956 0.007692

R 0.281438 0.070066 0.261713 0.057587

DW 0.208419 0.590254 0.149773 0.237366

F 3.133354 0.602757 2.835892 0.488846

prob（F） 0.044188 0.619543 0.059452 0.69328

由表中R2可以看出，四類商業(yè)銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的回歸擬合優(yōu)度效果不是很好，但從DW檢驗(yàn)可以看出，在K=3，N=28時(shí)，DL=1.18，DU=1.65，由于DU

為了進(jìn)一步分析各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變動(dòng)對(duì)于四類商業(yè)銀行Y值的影響是否存在差異，本文就四類商業(yè)銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)的回歸模型進(jìn)行Wald檢驗(yàn)，以便進(jìn)一步說明，具體原假設(shè)如下：

（1）消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI：α1=β1=γ1=δ1

（2）國房景氣指數(shù)RECI：α2=β2=γ2=δ2

（3）固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)PII：α3=β3=γ3=δ3

模型解釋變量的Wald檢驗(yàn)結(jié)果

F值 概率

CPI：α1=β1=γ1=δ1 10.73062 0.0001

RECI：α2=β2=γ2=δ2 515.2517 0.0000

PII：α3=β3=γ3=δ3 698.4055 0.0000

從表中wald檢驗(yàn)系數(shù)可以看出，宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)四類銀行的影響都具有顯著性，但其表現(xiàn)卻不盡一樣，顯然RECI和PII相對(duì)于CPI對(duì)于商業(yè)銀行的影響更大一些。由于不同的銀行對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)的進(jìn)入程度不同以及房貸的風(fēng)險(xiǎn)管理控制水平的不同，因而房?jī)r(jià)變動(dòng)對(duì)于各類銀行的影響程度也不盡相同，但這也從側(cè)面反映房?jī)r(jià)的變動(dòng)是可以調(diào)控的，信用風(fēng)險(xiǎn)也是可以降低的。根據(jù)所選擇的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)對(duì)于商業(yè)銀行的影響程度不同，本文的壓力測(cè)試時(shí)采用RECI以及PII這兩個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)因素，來構(gòu)成壓力測(cè)試的情景因素。

（二）設(shè)定壓力情景

本文采用了情景分析方法對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行壓力測(cè)試，本文預(yù)測(cè)的重點(diǎn)在于，通過在預(yù)測(cè)的時(shí)間段內(nèi)設(shè)定壓力測(cè)試源，然后對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)進(jìn)行估值以及這些指標(biāo)在壓力情景下Y和違約率的估值。在壓力測(cè)試來源確定以后，通過運(yùn)用蒙特卡羅模擬其他宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)相應(yīng)的估值，模擬出商業(yè)銀行的不良貸款分布率，再與基準(zhǔn)情景進(jìn)行對(duì)比，從而分析出宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)于商業(yè)銀行穩(wěn)健性的影響。

1、情景設(shè)置

縱觀我國目前的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)與國家宏觀政策調(diào)控方向，以及宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)于商業(yè)銀行的影響顯著性的不同，本文選取了國房景氣指數(shù)RECI以及固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)PII作為情景指數(shù)，2013年-2014年兩年共八個(gè)季度的指標(biāo)來設(shè)置較壞情景和嚴(yán)重情景。以下兩幅圖表示的是在基準(zhǔn)情景下，各宏觀經(jīng)濟(jì)變量的走勢(shì)。

2006-2014RECI、PII季度預(yù)測(cè)結(jié)果

2006-2012年我國PII、RECI走勢(shì)圖

（1）較壞情景：以2006-2012年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)預(yù)測(cè)，得出到2014年第四季RECI指數(shù)下跌了2%，固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)下降了5%。

（2）危機(jī)情景：以2006-2012年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)預(yù)測(cè)，得出到2014年第四季RECI指數(shù)下跌了5%，固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)下降了11%。

2、執(zhí)行壓力測(cè)試

通過前文運(yùn)用區(qū)間預(yù)測(cè)得到了RECI以及PII的值，再以2012年第四季度的各指標(biāo)值為基準(zhǔn)情況，與危機(jī)情景，以及嚴(yán)重情景進(jìn)行對(duì)比，得出結(jié)果如下表：

宏觀壓力測(cè)試結(jié)果

危機(jī)情景 嚴(yán)重情景 基準(zhǔn)情景

RECI 132.283 135.802 95.59

RECI 139.403 142.34 100.3

從上表中可以看出，與基準(zhǔn)情況相比較，在嚴(yán)重情景和危機(jī)情景下，各宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都有大幅度的上升，說明宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)我國商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)有很大的影響。

▲▲四、小結(jié)

從我國四類商業(yè)銀行與宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的壓力測(cè)試中可以看出，宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化對(duì)于我國商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)有很大的影響，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的不斷上升，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)也就增大，因此，對(duì)于商業(yè)銀行來說，應(yīng)該在宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)不斷變化的同時(shí)降低銀行的不良貸款率，這樣就能夠減少商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。通過實(shí)證研究可以發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的信用穩(wěn)定性有待加強(qiáng)，面對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變化的復(fù)雜性與多樣性，商業(yè)銀行抗風(fēng)險(xiǎn)沖擊與抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力有待加強(qiáng)。

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【作者簡(jiǎn)介】郭鵬飛（1989-），女，山東臨沂人，碩士研究生，研究方向?yàn)檗r(nóng)村與區(qū)域發(fā)展。