我国居民通胀承受力测度及压力测试

文章借用金融系统稳定性分析中广泛使用的工具——宏观压力测试法来探讨我国居民通货膨胀承受力。在相关经济理论分析的基础上,通过分离出的替代效应,构建了居民通货膨胀承受力度量模型,并利用经验分析方法分析了宏观经济因子对我国居民通货膨胀承受力的影响,提炼出了影响通货膨胀承受力的最主要宏观因子,即货币供给量增长率和汇率变化率。依据情景分析法,对我国居民通货膨胀承受力进行了压力测试分析,实证结果显示,人民币汇率贬值有利于提高居民通货膨胀的承受力,货币供给量的加速增长则会削弱居民通货膨胀承受力。最后,结合我国当前的宏观经济状况,提出了相应的政策建议。

中国商业银行体系信用风险评估——基于宏观压力测试的研究

宏观压力测试,作为压力测试方法在宏观经济分析中的具体运用,可以提供极端事件对金融体系影响的前瞻性信息。随着各国金融监管当局对系统性风险的日趋重视,宏观压力测试方法逐渐成为检验一国银行体系的脆弱性、维护金融稳定的首选工具。本文主要研究宏观压力测试在银行信用风险评估中的应用,并在已有的模型成果的对比分析基础上,建立适用于我国的宏观压力测试模型并以此进行实证分析。本文以贷款违约率作为评估银行系统信用风险的指标,选取对银行信贷违约风险构成冲击的宏观经济变量,通过多元线性回归模型将其整合成为一个综合性指标。研究结果发现:名义国内生产总值(NGDP)和通货膨胀率指标(CPI)对银行体系的贷款表现冲击力较强。在此基础上构建了两种宏观经济极端情境,在关于NGDP大幅下降和CPI骤升的压力情境设定下,银行体系的贷款违约率都出现了不同程度的大幅度提高。尤其在关于通货膨胀率的情境设定下,贷款违约率的增幅高于其在NGDP下降情境下的增幅。

商业银行信用风险与宏观经济——基于压力测试的研究

本文采用压力测试框架,研究了宏观经济波动对商业银行信用风险的影响。文章以不良贷款率度量信用风险,以名义GDP增长率、广义货币供应量(M2)增速、居民消费价格指数(CPI)以及房地产销售价格指数作为宏观经济变量,建立了合适的宏观压力测试模型。在GDP增速放缓、CPI上升、M2增速下降的压力情景下,预测了2011年第一季度到第四季度的不良贷款率的变化路径。实证结果表明在压力情景下商业银行的不良贷款率将会显著上升。

我国商业银行信用风险宏观压力测试研究——基于改进的Credit Portfolio View模型

本文利用2004-2013年的季度数据,基于改进的Credit Portfolio View模型,对我国商业银行的信用风险进行宏观压力测试,并利用蒙特卡罗模拟技术,模拟了不同压力冲击下商业银行不良贷款率的路径变化。研究结果表明,在不同的压力冲击下,商业银行的不良贷款率都出现不同幅度的上升,尤其是在极端压力情形下,我国商业银行的不良贷款率将急剧上升。最终宏观压力测试风险评估的结果显示,目前我国商业银行体系抵御风险的能力整体较强。

我国城乡居民通货膨胀承受力比较及压力测试

运用居民通货膨胀承受力测度方法,同时借鉴商业银行进行压力测试的思想与方法,对城镇居民和农村居民的通货膨胀承受力进行了测度与比较。通过构建城乡居民通货膨胀承受力压力测试模型,比较分析了决定城乡居民通货膨胀承受力的宏观经济因子,即城镇为政府财政支出和平均受教育年限,农村为固定资产投资增长率和平均受教育年限,依据情景分析法,分别对我国城乡居民通货膨胀承受力进行了压力测试分析,并结合压力测试结果和我国当前的实际经济状况,提出了相应的政策建议。

基于系统性风险防范的金融压力测试新理念

宏观审慎管理反映了金融风险管理的未来发展趋势,赋予金融压力测试新的理念。宏观压力测试是实现宏观审慎管理和防范系统性风险的重要工具。为了防范系统性风险,宏观压力测试应重点考虑金融业的顺周期效应、金融机构的资产相关性和系统性金融风险的内生性因素。

中国银行业风险形成机理及压力测试研究:基于行业信贷视角

本文以新常态作为切入点,首次从行业信贷视角探究新常态时期经济增速下行压力对银行风险的影响,进而研究2007年至2015年宏观经济特征在银行风险形成过程中的一般作用。研究发现:(1)新常态下经济增速放缓对中国银行业的风险影响程度有限。从行业信贷来看,顺周期行业的信贷风险高于逆周期行业的信贷风险;(2)在银行风险的形成机理方面,物价变动引起的"货币幻觉"效应长期存在;银行自身特征引起的风险放大效应主要存在于金融危机时期;经济增速放缓引起的信贷需求摩擦在非危机时期更突出。上述因素对不同周期性行业信贷风险的影响与总体情况基本一致;(3)基于银行风险形成机理,本文发现货币政策比汇率政策治理银行风险的效果更好。此外,危机时期应使用宏观审慎政策抑制银行风险的自我放大。

商业银行信用风险宏观压力测试研究

文章根据信贷组合观点理论来构建信用风险宏观经济压力测试模型系统,首先构建了基于压力传导模型和压力情景生成模型的压力测试模型系统;其次通过相关性检验、平稳性检验与"协整检验"筛选出对商业银行风险产生影响的宏观经济变量;最后通过案例分析得出,该模型对于分析我国商业银行在宏观经济压力下的信用风险具有一定的适用性。

基于CPV模型改进的信用风险宏观压力测试研究

对CPV模型的残差相关性假设进行了调整,使压力情景生成模型和风险传导模型能分开处理,从而可采用偏最小二乘法对信用风险传导模型进行参数估计,避免了宏观经济因子因多重共线性不能进压力测试系统这一问题.通过似无关回归对情景生成模型参数进行估计,在信用风险传导模型含有宏观经济因子滞后项情况下,使用蒙特卡洛模拟方法进行压力情景生成.算例分析结果表明,本文提出的压力测试方法可有效地应用于银行业逆周期管理.

基于宏观压力测试的我国商业银行信用风险评估

通过构建宏观压力测试模型,研究宏观经济波动对商业银行信用风险的影响。以不良贷款率作为评估商业银行信用风险的指标,根据Logit模型将商业不良贷款率转换为中介指标,然后将中介指标与各宏观经济变量进行多元回归分析以及对各宏观经济变量进行向量自回归分析。研究结果表明:选定的宏观经济变量对商业银行不良贷款率都有显著性的影响,同时,在设定的情景压力下,商业银行不良贷款率都有不同程度的增加。

FSAP宏观压力测试的研究进展

基于分析FSAP承担的宏观压力测试的研究进展,对宏观压力测试的目的与功能进行了介绍,并阐释了宏观压力测试中的风险类型,即信用风险、市场风险及流动性风险,以及如何建模与对其进行压力冲击,并概括了宏观压力测试的发展前景与方向。

我国银行业信用风险宏观压力测试研究

本文通过实证研究提出并论证了一种宏观压力测试方法,该方法可用于银行业监管和系统性风险的防范。首先采用有序多分类Logistic模型测算行业原始违约概率,再运用MFD违约概率模型将宏观冲击因子引入以求得渗入宏观经济因子的违约概率,然后采用CreditRisk+模型分别测算不同宏观压力情景下与信用风险对应的经济资本变化,经济资本的这些变化将成为银行业资本调整策略的重要依据。

银行宏观审慎监管框架下的压力测试应用研究

国外对于银行体系宏观压力测试的研究已较为系统,全球金融危机进一步凸显了压力测试对于银行体系宏观审慎监管的重要作用。为加强银行的宏观审慎监管,增强金融稳健性,美国和欧盟相继开展了银行体系的压力测试工作,在压力测试范围、压力情景设置、测试方法等方面积累了一定的经验。对比我国商业银行体系压力测试情况,我国应从加强应用研究、完善银行体系宏观审慎监管数据库、提高压力测试效率和透明度、强化测试结果应用等方面改进压力测试工作。

跨境资金流动对我国经济金融影响的压力测试

随着我国经济开放度的提高,跨境资金流动对经济金融的影响受到了更多关注。本文在现有研究的基础上,分析了跨境资金流动对我国经济金融的影响机制,构建了基于Wilson风险模型的经济系统,运用广义矩(GMM)方法拟合了系统参数,并进行了情景分析。研究结果表明,在现行宏观经济管理体制下,跨境资金流出对我国金融和经济具有一定的负面影响。

基于行业冲击因子矩阵的宏观压力测试方法研究

目前,考虑行业违约相关的宏观压力测试方法较少,而两种主流方法风险传导过程都存在明显不足。因此,从理论上提出一个新的压力传导模型,通过冲击因子矩阵使偏离平均值的行业违约率与宏观经济冲击因子联系起来,将违约的顺周期性和行业违约相关性纳入统一框架内;在技术上避免了分行业多元线性回归方程,使分行业压力测试过程简易可行。实证结果表明:该方法能合理刻画宏观经济冲击对各行业违约率的影响,商业银行为提高抵御系统性风险的能力,可降低顺周期性强的行业贷款占比,或者调整贷款行业结构以避免行业集中度过高。

基于宏观压力测试的我国商业银行信用风险的评估

通过构建宏观压力测试模型,研究宏观经济波动对商业银行信用风险的影响。以不良贷款率作为评估商业银行信用风险的指标,根据Logit模型将商业不良贷款率转换为中介指标,然后将中介指标与各宏观经济变量进行多元回归分析以及对各宏观经济变量进行向量自回归分析。研究结果表明:选定的宏观经济变量对商业银行不良贷款率都有显著性的影响,同时,在设定的情景压力下,商业银行不良贷款率都有不同程度的增加。

基于向量误差修正模型的商业银行宏观压力测试模型研究

本文针对商业银行评估宏观压力测试对其资产状况产生的影响建立模型,在借鉴国际经验的基础上,结合中国国情开发了基于向量误差修正模型(VECM)的宏观压力测试情景设置模型,对我国商业银行开展宏观压力测试工作具有重要的现实意义。

金融危机后系统性风险压力测试的国际实践及对中国的启示

2008年国际金融危机爆发后,世界各国对金融风险压力的测试逐渐从基于微观审慎监管的关注个体金融机构经营风险向基于宏观审慎监管的关注金融体系系统性风险转变,具体表现为压力测试模型融合了偿付能力风险和流动性风险。但系统性金融风险压力测试模型主要采用的还是银行业的微观数据,反映出监管当局希望通过控制银行业的经营行为来防止系统性金融风险的发生与传染,是一个从微观到宏观的逐渐上升的监管思路与过程。应进一步明确系统性金融风险压力测试是金融风险管理的工具之一,与其他风险管理工具是互为补充的,也具有其局限性;要基于中国国情完善压力场景的设计,并借鉴最新研究成果设计有效的压力测试模型,进而提高金融风险管理的有效性。

基于宏观压力测试分析的银行信用风险评估

采用我国2002年至2014年宏观经济指标以及12家商业银行的不良贷款率数据,运用假设情景法进行宏观压力测试,分析宏观经济波动对于中国商业银行信用风险的影响。结果表明:国内生产总值增长率、消费者价格指数、生产者价格指数和广义货币供应量对我国商业银行信用风险影响显著;通过构建两种宏观经济极端情境——国内生产总值增长率和消费者价格指数出现大幅下降情况下,我国商业银行体系的不良贷款率均出现大幅度提高。

中国商业银行信用风险宏观压力测试

本文用Logit模型将贷款损失率转化为金融稳定性综合指标,并以此作为被解释变量,以CPI、GDP和利率等宏观经济因素作为被解释变量进行回归分析,并做出各宏观经济因素的预测模型。在此基础上,对下一期的相应经济数据进行预测,并对下一期经济分别受各项宏观经济变量极端可信冲击下进行压力测试。研究结果显示,以上三种宏观经济因素对贷款损失率影响显著,其系数的经济意义也与现实相符。此外,根据模型的回归结果显示,关于利率的研究部分准确验证了我国利率的产出经济效应和货币政策的时滞期。本文为政府降低贷款损失率,提高金融稳定性而进行系统的宏观经济调控提供定性和定量的参考建议。