宏观经济变量与银行信用风险的实证研究_基于宏

压力测试

风险与内控

OFACCOUNTING

宏观经济变量与银行信用风险的实证研究

—基于宏观压力测试的分析——

暨南大学经济学院金融系

沈

阳

冯望舒

*

【摘要】文章基于2003年1季度至2009年2季度的数据，以不良贷款率作为评估商业银行信用风险的指标，选取对银行不良贷款率

CPI、GDP增长率，进口额增长率，贷款利率及房价指数均显著影响到银行的信用风险构成冲击的宏观经济变量进行多元回归，结果显示，得出了贷款利率R的大幅上升比GDP增长率的大幅降低对水平。进而依据回归结果在假设情景下对商业银行的信用风险进行压力测验，商业银行体系信用风险的冲击幅度更大的结论。

【关键词】商业银行；信用风险；宏观压力测试

一、引言

随着金融全球化进程加快、大型商业银行跨国活动增加、信贷衍生产品迅猛发展，新形势下商业银行信用风险管理问题日益突出。特别是2007年底次贷危机的爆发，使得各国商业银行的资产质量严重恶化，大量银行纷纷破产，虽然我国的商业银行因为种种政策性原因，在这次危机中损失较小，但随着我国金融市场的进一步开放，我国商业银行和国际金融市场的完全融合，将对我国商业银行的信用风险管理水平提出挑战。

目前，宏观压力测试由于能模拟潜在金融危机等极端事件对商业银行体系稳定性的影响，已经引起了国际金融组织和各国政策当局广泛的重视，并在实践中得到迅速推广。本文运用宏观压力测试法，结合我国商业银行的特性，对商业银行的信用风险水平及其影响因素进行分析，这对现阶段我国商业银行信用风险管理具有现实意义。

二、文献综述

宏观压力测试是用于评估一国金融体系在受到“异常但合理”宏观经济冲击时的稳定程度，其通过情景设定或历史事件，来衡量宏观经济冲击对整个对整个金融体系的影响。自20世纪90年代末以来，国外对宏观压力测试的研究及其在实践中的应用都已取得了丰硕的成果，其中最具代表性的是Wilson（1997a，1997b）用各工业部门违约概率与一系列宏观经济变量的敏感度直接建模，通过模拟将来违约概率分布的路径，得到了资产组合的预期异常损失，进而模拟出在宏观经济波动冲击下的违约概率值。BossM（2002）和Virolainen（2004）利用Wilson提出的模型，根据加总的企业违约概率估计出宏观经济信贷模型来分析澳大利亚和芬兰银行部门的压力情境。

而在国内对宏观压力测试的研究还尚在起步阶段。在理刘晓星（2008）通过对国际上流行的几论研究方面，徐明东、种宏观压力测试方法的比较，阐述了如何运用宏观压力测试

*本文是国家社科基金（项目编号：07BGJ007）阶段性成果。

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方法去评估一国金融体系的稳定性。在模型研究和实证方面，任宇航、孙啸坤等（2007）利用Logit回归测试的方法，通过收集我国的宏观经济数据和金融机构的数据，对我国银行业信用风险损失作出了合理估计。但国内的这些研究只是借鉴了压力测试的思想，使用传统的方法，通过模拟情境下宏观经济因素异动，由Logit模型最终得出稳定性指标期望值的点估计来评价银行体系的稳定性。这种方法存在一定的缺陷：其不能有效地反映出宏观变动冲击对银行体系的影响，不能具体看出压力情境下哪些宏观经济变量对银行信用风险的影响最大，这就有进一步研究的必要。

三、模型构建与实证研究

宏观压力测试是对微观层面压力测试的有益补充，它是将各宏观经济冲击变量整合量化为一个宏观因子，将宏观波动因素整合到评估银行信用风险的模型中，通过压力情境的构建，预测在极端情形下宏观经济变动对银行系统信用风险的影响。

（一）模型构建

本文在研究我国商业银行信用风险水平与宏观经济变量的关系时借鉴了Wilson（1997a，1997b），Boss（2002），andVirolainen（2004）所提出的模型。该模型主要包括：建立了一个信用风险水平和宏观经济变量间的联立方程；用蒙特卡洛法模拟了违约损失的分布。

具体来说，假定商业银行将贷款贷给了J个经济部门，在这里j=1，2，…，其中j部门在t时刻违约的概率为pj,t，

J，pj,t介于0和1之间，用它的Logit转换值yj,t作为回归值，即：

yj,t=ln

1-p

"j,tj,t

（1）

该式被用于将pj,t转换到yj,t，即有-∞<yj,t<+∞。从式（1）易知yj,t与pj,t负相关，即违约率越低（信用风险越小）则yj,t就越大。

会计之友2010年第8期上