丁建臣 庞小凤 孟大伟
银行压力测试的方法和应用:优势与缺陷
丁建臣 庞小凤 孟大伟
为弥补银行监管真空、提升银行监管能力、改善银行经营水平,银行压力测试成为新一轮金融监管改革的热点。该文基于银行压力测试的基本概念和测试流程,介绍了银行压力测试在宏微观领域的具体应用,进而对银行压力测试的优势和缺陷进行简要评述,对完善我国银行压力测试具有较强的理论价值和现实意义。
金融监管 压力测试 优势 缺陷
压力测试是在市场遭遇极端不利情形时,通过对资产组合所面临的风险进行识别和量化,进而评估外部冲击影响的方法 (IOSCO,1995,1999)。BCGFS(2000)将压力测试定义为金融机构衡量潜在可能发生异常损失的模型。IMF(2004)把压力测试定义为评估潜在宏观经济冲击对金融体系脆弱性影响的技术。我国银监会认为,压力测试通常是指在特定的极端市场情况下,金融机构或资产组合对关键市场变量突变的承受能力。在商业银行风险管理框架中,通常也把压力测试作为风险价值法(VAR)的补充计量手段,用以度量在极端不利的情景下商业银行风险承受能力。
具体银行压力测试流程如下页图1所示。
宏观压力测试主要用来评估金融危机等极端事件的发生对金融体系稳定性的影响。本世纪以来逐渐成为国际组织和各国政府重要的金融稳定性分析工具,分析重点是考察金融机构的风险交叉感染效应。
1.宏观压力测试流程(见图2)
(1)测试机构及资产范围确定。纳入测试体系的银行需要确定仅考虑大型银行还是包括中小银行、外资银行以及非银行金融机构;资产范围界定依赖于所需测试分析风险类别和数据可得性。美国首轮银行压力测试囊括了美国银行系统2/3的资产和半数以上的贷款,对金融危机爆发后资产总额超过1000亿美元的19家最大商业银行财务状况进行全面测试。欧洲银行压力测试涵盖了欧洲银行业总资产的65%,测试对象涉及20个成员国的91家银行,选取测试银行资产占该国银行业总资产的50%以上。
(2)主要测试风险因素识别。宏观压力测试需要测试宏观经济风险对一国经济的现实和未来潜在冲击(如利率上升、货币贬值等),因此,发现经济所面临的潜在风险至关重要,同时还需评估风险之间的相互联系。通常银行体系主要面临利率风险、信用风险、流动性风险等,风险因素重要程度存在国别差异。美国首轮压力测试主要考察GDP增长率、失业率和房价下跌幅度三个指标;欧洲银行第一轮压力测试指标包括GDP增长率、失业率、欧元兑美元汇率、CPI等主要的宏观经济指标。
(3)测试情景的设计与校准 。宏观压力测试情景设计需要满足的一个重要条件是,冲击现实的可能性极大,测试情景校准的关键是对冲击程度的适度调整,过高或过低都将直接影响压力测试的有效性,因此,通常选取某段时间内风险变量的最大变动幅度或历史变动方差。此外,还需考虑原始冲击对其他经济变量的引致变动情况,通常采用结构式或简约式宏观计量模型来分析各变量之间的相互影响。2010年欧洲银行压力测试基准情景假设欧盟27国2010和2011年GDP增长率分别为1.0%和1.7%,失业率分别为9.8%和9.7%,股市萎缩19%;不利情景下欧盟27国 2010和 2011年 GDP增长率分别为 0和-0.4%,失业率分别为10.5%和11%,股市萎缩36%。伴随着欧洲主权债务危机的升级,2011年欧洲银行压力测试将基准情景校准为欧盟2011年底GDP下降0.4%,失业率为9.5%,股市萎缩36%,银行利率急剧攀升,希腊国债贬值23.1%,葡萄牙国债贬值14%,西班牙国债贬值12.3%,德国国债贬值4.7%。
图1 银行压力测试基本流程图
图2 宏观压力测试基本流程
(4)风险源确定与相关性分析 。在进行压力测试时,需要明确测试风险在银行资产负债表中的归属情况,确定风险来源。特别是发达的金融体系中,信用衍生工具和证券化投资活动增大了风险来源的确定难度。宏观压力测试通过金融稳健性指标来反映风险之间的潜在关联,在处理风险关联时必须将各风险因子置于统一分析框架下,有重点地简化处理过程。例如在银行业压力测试中,信用风险带来的损失最大,可以使用Logit等概率模型加以简化分析。
(5)考虑银行间风险传染效应 。宏观压力测试除需要考虑宏观经济冲击对金融体系稳定性影响之外,还应分析风险传播途径和传染效应,以便于监管当局通过单个银行压力测试结果,了解冲击对整个金融体系的影响程度和分布情况,及时切断风险传染途径,避免出现银行倒闭的“多米诺效应”。具体而言,可以通过定义“系统性风险指数”(系统中最重要银行破产所引起的银行资本比率的平均减少量)来衡量银行间系统性风险,进而将所有银行根据其在系统中的重要性来分类。
(6)金融体系风险承受力评估。通过宏观压力测试,监管当局能够清晰识别金融体系薄弱环节,将银行在金融体系中的重要性加以量化,及时发现金融风险传染路径、银行间的交叉感染效应、金融风险对实体经济的反馈效应等,进而通过分析各传染路径上的损失分布,决定对问题金融机构的救助计划,大大提高了政府决策的准确性和时效性。
2.典型宏观压力测试系统
(1)金融稳定评估框架(FSAP)。由于风险价值(VaR)未能反映极端小概率事件发生时银行可能遭受的潜在损失,因而其在商业银行风险管理中的局限性日益凸显。1995年国际证券监管组织(IOSCO)首次提出压力测试,随后巴塞尔委员会(BSBs)制定了压力测试实施规范并要求商业银行定期执行。在南美和亚洲金融危机相继爆发后,世界银行与国际货币基金组织于1999年 5月联合推出金融稳定评估框架(FSAP)(见图3),旨在衡量金融体系稳健性,2004年后FSAP得到大力推广,许多国家在此框架下尝试启动压力测试,压力测试已逐渐成为金融机构重要的风险管理工具,以及各国宏观经济审慎分析框架的重要组成部分。据不完全统计,目前全世界共有120多个国家或地区接受了FSAP框架下的金融体系稳定性压力测试。FSAP主体框架包括宏观审慎监管、金融体系监管效率评估和金融基础设施健全性分析三个方面,采用制度、标准与准则等定性分析工具,以及金融稳健指标、压力测试等定量分析工具,其中压力测试是对金融稳健指标分析的最有效补充,各国监管当局在FSAP压力测试系统指导下,相继启动了宏观压力测试。FSAP主要由信贷、利率、汇率、流动性、操作风险及风险传染模块组成,其风险情景、影响指标的设计主要基于相关国家宏观经济运行数据的可得性和真实性。FSAP的一般步骤包括确认数据准确性、完整性和及时性;尽可能多的建立压力测试情景;选择压力测试执行方法;根据预设情景重估资产组合价值(刘晓星,2009)。
图3 金融系统稳定性分析框架(资料来源:Cihak(2004))
图4 英格兰银行TD压力测试框架
(2)系统风险监测系统(SRM)。随着FSAP框架的逐渐推广,奥地利银行监管当局和技术专家共同以此为基础,研发了系统风险监测系统(Systemic Risk Monistor),简称SRM系统。该系统基于银行间网络模型,以银行间市场双边借贷头寸来反映银行机构间的联接点,对数据要求不高,具有较强的可操作性,但是该系统忽略了银行间的风险传染机制、资产负债结构、银行评级变动、反馈效应等问题,因此SRM系统较适合小范围(如以国家为单位)的风险监测,对于跨国银行业金融机构,特别是危机背景下的应用较为局限。
(3)英格兰银行TD压力测试系统。国外传统的银行压力测试主要侧重单因素敏感性分析,金融机构间风险传染效应和金融加速器效应往往被忽略。2006年英格兰银行采用了新的金融稳定性压力测试评估系统(徐明东、刘晓星,2008),见图4所示。重点分析银行核心金融脆弱性,梳理实体经济与虚拟经济的风险传导机制,测试范围扩展了银行风险种类,关注商业银行风险的内生性,涵盖了所有市场参与者的风险交叉传染效应和反馈效应。通过识别系统关键脆弱性、设置压力测试情景、评估金融系统稳定性风险等步骤,确定商业银行风险因素的源泉,主要包括低风险溢价纠正、全球经济失衡、跨国公司压力、英国家庭压力、基础设施故障等因素。
微观层面的银行压力测试主要是指对银行所面临的个别风险(如市场风险、信用风险、流动性风险、操作风险等)进行评估的压力测试。
1.利率风险压力测试
(1)利率风险压力测试的意义。利率风险压力测试主要是衡量市场利率的潜在变动给商业银行带来损失的可能性。根据巴塞尔委员会1997年发布的《利率风险管理准则》,银行利率风险压力测试所涵盖的利率风险主要包括重新定价风险、收益曲线风险、基准风险和期权性风险四类。重新定价风险是我国商业银行面临的头等利率风险,主要源于存贷款期限错配;收益曲线风险源于利率期限结构变化;基准风险源于存贷款利差变动、银行筹资成本与债券收益差额变动;期权性风险源于资产证券化等业务带来的风险。伴随着银行资产证券化的发展,期权性风险的重要性不容小觑。
(2)利率风险压力测试方法。利率风险压力测试的模型主要分为一般模型和恒等式模型两类。一般模型的基本形式为:Y=f{X1,X2,X3……Z1,Z2,Z3},其中Y代表利率风险指标,X为宏观经济变量,Z为银行规模、资本充足率等与银行自身相关的变量。恒等式模型包括重定价缺口模型、到期缺口模型和久期模型三类,重定价缺口模型主要衡量利率变动与资产组合利率敏感性和利息收入变动之间的关系;在到期缺口模型中,用到期缺口(衡量资产与负债加权平均到期日之差)来衡量利率风险;久期模型利用久期缺口来衡量利率风险。利率风险压力测试的测试情景与测试模型之间的关系。如图5所示。
图5 利率风险压力测试情景与测试模型关系图
(3)利率风险压力测试步骤。利率风险压力测试的基本步骤包括利率风险识别、压力情景构建和情景分析。压力情景包括直接情景和间接情景。直接情景主要指存款、贷款、准备金等利率变动情况;间接情景包括与利率风险相关经济指标的变动,如GDP、CPI、失业率等的变动情况,需要借助宏观经济模型来完成。
2.信用风险压力测试
(1)信用风险压力测试的意义。信用风险通常是银行经营过程中所面临的最大风险,测试的重要性不同一般。信用风险压力测试往往与市场风险相结合,交易对手违约、抵押品市值缩水、信用评级下降等都有可能增大银行信用风险。传统信用风险评估的内部评级法适用于正常经济状况,仅能够评价单个借款人的风险,无法衡量资产组合信用风险,对极端市场情况下的厚尾风险也难以作出有效估计,信用风险压力测试恰恰能够弥补传统方法的缺陷。国际上较为典型的信用风险压力测试系统包括欧洲央银的ECB系统、英格兰银行的GVAR模型、意大利央行的BOI’s季度模型等。
(2)信用风险压力测试的方法。在度量信用风险的传统模型中,违约概率(PD)、期望挽回率(LGD)和风险暴露(EAD)是最重要的统计变量,通过等式EL=EAD×PD×LGD,可以计算出信用风险预期损失(EL)。然而信用风险压力测试中并未涉及这三个变量,根本原因在于压力测试衡量的是极端情形下的损失,一旦极端压力事件发生,交易对手必然违约,损失无可挽回。信用风险压力测试主要采用敏感性分析和情景分析方法,测试指标包括不良贷款率、GDP增长率、M2增长率等。常见的信用风险压力测试模型主要包括线性回归模型、Logit模型、Logistic模型、MF-Logistic模
型、CPV模型、VECM模型等。(3)信用风险压力测试的流程。步骤一、确定测试对象。主要包括目标业务、测试对象和测试指标的确定。通常情况下,信用风险主要包括宏观经济风险、重大事件风险和集中度风险等。宏观风险指标包括利率变动、股票指数变动等;重大事件风险指标包括CPI、房地产开发指数等;集中度风险指标包括信贷占比、到期债务集中度等指标。步骤二、进行情景设置。信用风险压力测试情景设置通常采用主敏感性分析、情境分析、极值法和最大损失法,常见的信用风险压力测试情景包括经济衰退、金融危机、房地产市场下滑等。步骤三、测试实施阶段。按照传导机制不同,信用风险压力测试在实施过程中所选取的模型主要分为自下而上法、自上而下法和两者结合的方式,其中以第一种方法的应用较为普遍,通过建立测试风险与测试指标之间的联系,通过结构化财务模型等,将单个测试结果进行关联性处理后形成最终结果。步骤四、结果评估反馈。在对测试输出结果进行科学的经济学解释,在评估损失程度的基础上,针对测试结果所暴露出的风险,必须第一时间制定具有针对性、可行性的应对措施并快速反馈,同时还应通过回测技术对压力测试模型进行检验和改进。
3.流动性风险压力测试
(1)流动性风险压力测试的意义。流动性风险是指商业银行无法获得足够资金履行到期支付义务的风险,经济过热、资产负债结构错配、经营方式不合理等是流动性风险的重要影响因素。商业银行三大经营目标中,流动性是银行首先需要保证的,每一次金融危机的爆发都与流动性风险存在直接或间接联系,金融机构的破产倒闭最终原因无外乎是流动性丧失,当银行流动性吃紧且难以通过外部筹资补充流动性时,流动性风险会进一步引发银行声誉风险,加速危机的蔓延和银行破产倒闭,次贷危机中新世纪金融公司、贝尔斯登等的破产倒闭即为明证。与市场风险、信用风险等相比,流动性风险形成原因复杂多样,商业银行日常流动性管理计划不但无法全面衡量自身流动性风险,对金融体系整体流动性风险的衡量更是束手无策。银行流动性风险压力测试是在极端市场情况下,评估银行对所面临的潜在筹资流动性风险和资产流动性风险的承受能力,是银行流动性管理方法的重要补充。
(2)流动性风险压力测试的方法 。流动性风险压力测试通常没有通用的量化模型,对假设和专家判断严重依赖。现行的流动性风险压力测试方法主要包括剩余利率期限缺口法、现金流量法和财务指标法。
方法一,剩余期限缺口方法。剩余期限缺口法又称资产负债表法,通过测算压力情境下银行资产和负债之间的缺口来衡量银行流动性风险,具有使用简单、数据可靠、关系清晰等特征。但是在实践中,银行资产负债的期限错配时常发生,“借短贷长”现象频现,加之该法并未充分考虑客户行为和利息的影响,是一种静态分析方法,因此测试结果与实际情况可能存在较大偏差。当发生极端情况时,通过进行流动性压力测试,如果结果显示各期限缺口数值超出正常范围,则表明银行面临流动性风险。
方法二,现金流量法。现金流量法是目前最重要的流动性风险压力测试方法,该方法要求银行在不同的经营条件下,监测和衡量所有项目现实的财务状况,同时需要对可能发生的现金流进行预测。现金流量法能够真实反映银行流动性状况,但由于计算复杂,且现金流预测环节涉及诸多主观判断和假设,因此应采取保守方式进行预测。
方法三,财务指标法。财务指标法以银行资产负债表各项目之间形成的财务比率为基础,常用的财务指标包括流动性比率、存贷款比等。流动性风险压力测试可通过测算压力情境下的财务指标值,来衡量银行所面临的流动性风险状况。通常流动性比率越高,银行偿还短期债务的能力越强,但过高的流动性比率又意味着资金运用效率偏低。由于该方法反映的是某一时点的银行流动性状态,因而也属于静态方法,加之流动性比率指标只考虑存贷款绝对值而忽视结构性差异,许多其他业务风险也未能体现其中,因而在实践应用中存在一定局限性,只能作为流动性状况检测的辅助方法。
(3)流动性风险压力测试的流程。第一,数据调查分析。通过分析银行资产负债表,对资产负债的流动性进行排序,分析资金运行状况。第二,情景设计。运用历史情境分析,设定银行可能面临的突发事件,如央行上调存款准备金率、主要交易对手违约、信用评级骤减等。第三,测试评估。在压力情景下,测试银行的资金净流动缺口。第四,结果评估。根据测试结果,评估银行对潜在流动性风险的承受能力,及时调整经营战略或采取补充计划,防范潜在流动性风险的发生。 (见图6)
图6 流动性风险压力测试流程
1.银行压力测试的优势
银行压力测试不仅可以识别风险的归属和来源,把握风险传播途径,警示银行倒闭的“多米诺”效应,而且有助于强化银行退出监管,提高银行监管有效性,因而备受许多国家银行监管当局的青睐。
优势一、能够衡量银行在极端情形下的最大潜在损失。传统银行风险度量模型往往仅能度量在正常市场状况和一定置信水平下的风险水平,无法涵盖概率分布的厚尾风险,对概率分布不连续(如金融危机时期)、极端假设情形下的损失估计无能为力。压力测试能够捕捉极端小概率事件发生对银行业金融机构的影响,在一定程度上弥补了传统方法风险识别不足的缺陷,与VaR方法等一起构成了较为全面的银行风险评估体系(巴曙松、朱元倩,2010)。(如图7所示)
优势二、能够有效度量银行新兴风险。传统风险度量模型以历史数据为基础,对于缺乏历史数据的新业务、新产品、新工具的风险度量力不从心,特别是在金融创新不断深化的国际趋势下,传统模型方法的这一缺陷尤为突出。银行压力测试不仅能够度量各种新兴风险对银行的影响,银行压力测试的敏感性分析或情景分析方法,能够在金融危机等极端市场环境下对未来经济发展进行科学预测,丰富了银行风险管理方法和手段,对于提升银行风险管理水平意义非凡。
优势三、能够有效度量宏观金融体系稳定性。银行压力测试不但能够度量银行个体风险,及时发现单个经营层面上并不显著的风险,而且能够评估银行间交叉感染风险,进而评估整个宏观经济体系稳定性。银行压力测试不但为银行个体机构、金融体系、宏观经济之间搭建了有效的风险度量平台,而且为政府和监管当局政策制定提供了直接准确的参考依据。
图7 压力测试与VaR模型在实际中的应用
2.银行压力测试的缺陷
尽管与传统银行风险管理方法相比,银行压力测试在全面风险评估和经济预测等方面的优势十分明显,但银行压力测试并不完美。金融危机后,欧美等国家率先启动了银行压力测试,其他国家竞相效仿,缺陷日渐暴露,主要有以下几个方面:
缺陷一、银行压力测试的主观性较强。尽管压力测试结果与风险暴露程度相关,但它并非是对风险的完美反映,测试参与主体的广泛性增大了人为偏见风险,直接影响到测试结果的公正性。虽然压力测试流程简单易懂,但实际操作过程中涉及多种风险、测试模型、测试技术手段,特别是在风险识别等基础性环节中,往往需要测试人员作出人为判断。流动性风险压力测试中,流动性比率等财务指标估计过程中,容易出现指标预测过于保守或宽松现象,直接影响测试效果。此外,测试时间、测试范围的选择也依赖于机构风险管理者和监管当局的主观判断,是否合适有待斟酌。
缺陷二、银行压力测试形式过于机械。在具体实践过程中,压力测试形式过于机械,不同部门仅关注自身产品和风险,银行以部门为单位的压力测试,无法反映客观形势变化和银行业务全貌。测试流程的标准化,虽然省去具体实践规划环节,但受机械化的指标类别限制,可能存在与银行个体自身脱节的情况,直接导致压力测试有效性的丧失。此外,压力测试框架灵活性不足,导致无法对新危机及时作出有效反应。
缺陷三、银行压力测试方法存在缺陷。由于银行压力测试因测试范围、测试风险的不同而选择各异,不同压力测试方法和模型或多或少存在一定缺陷,例如情景分析中,只是设定测试情景,并未考虑情景发生的概率,随着时间推移和经济现实转换,测试有可能丧失现实意义;又如极值法虽然对压力测试发生概率给出解释,但极端损失发生概率过低的争议不绝于耳;再如流动性风险压力测试中,资产负债表法和财务比率法都存在静态性缺陷,无法对测试风险进行有效评估。
缺陷四、银行压力测试模型存在缺陷。银行进行压力测试时,往往历史数据进行回归分析,历史数据仅能涵盖市场过去一段时间的信息,往往造成市场冲击发生概率和系统脆弱性低估。同时,在金融危机中,风险变化和传播速度极快,市场参与主体的反馈效应会造成风险的进一步放大,历史数据难以反映这些特征。另外,许多模型忽略不同风险之间的交叉影响,也会低估银行风险。金融危机后,美国银行压力测试模型和方法就过度依赖历史信息和数据,金融危机所引发的诸多市场反应难以通过数理模型进行量化分析,诸如相关性等历史统计数据已被证实并不可靠。
缺陷五、银行压力测试情景选择存在缺陷。压力测试情景分析中,倾向于选择较温和的冲击、冲击持续期假设较短,往往会低估不同风险和产品之间的相互影响。面对层出不穷的金融衍生产品,历史情景难以模拟其风险特性。美国银行压力测试情景设置就存在脱离实际的问题,其实际GDP、失业率等数据比预先设定的悲观情形还要糟糕,难以反映出目标银行面临的真实压力,整体参数标准与实体经济运行存在较大差异,银行压力测试效果真实性备受质疑。
缺陷六、测试结果的实际应用效果较差。在实际运用中,压力测试往往是银行风险管理部门的例行检测任务,其他部门了解较少,其管理人员在制定决策时,很少参考压力测试结果,导致压力测试结果失效。此外,压力测试反馈环节问题重重,反馈信息不及时和不充分,关键数据和信息披露不充分,后续政策制定依据的合理性有待考证。欧美银行压力测试中,由于信息披露不充分直接导致公众信心缺失,进而影响市场主体反应,许多本可以通过市场融资完成救助的银行,最终几乎都以政府注资的形式渡过难关。
1.刘晓星:《风险价值、压力测试与金融系统稳定性评估》,《财经问题研究》2009年第9期。
2.徐明东、刘晓星:《金融系统稳定性评估:基于宏观压力测试方法的国际比较》,《国际金融研究》2008年第2期。
3.巴曙松、朱元倩:《压力测试在银行风险管理中的应用》,《经济学家》2010年第2期。
[责任编辑:吴 群]
F830.2
A
1009-2382(2015)11-0038-06
丁建臣,对外经济贸易大学公共政策研究所所长、金融学院教授;庞小凤、孟大伟,对外经济贸易大学金融学院博士(北京 100029)。