宏观经济变量与银行信用风险的实证研究_基于宏(3)

压力测试

风险与内控

OFACCOUNTING

宏观经济变量及其yt的一阶滞后变量（考虑到宏观经济冲击的滞后性往往为一年）的数据代入，利用Eviews5.0与yt进GDP增长率ZGDP、通货膨胀率行多元线性回归，结果显示：CPI、房价指数RE、贷款利率R、进口总额同比增长率M以及yt的一阶滞后变量这六个变量显著，而失业率U和广义货币增长率M2不显著，被剔除。然后再利用式（3）进行各宏观经济变量的自回归。回归结果如表2。

从表2可以看出：（1）在1%到10%的显著性水平上，CPI指数、GDP增长率、进口额增长率M、贷款利率R以及房价指数RE均显著影响到了我国商业银行的信用风险水平，各且信用风险的转换指标受其滞后一期值的显著影响；（2）宏观经济变量均受到其滞后项的显著影响，且除商品房销售价格指数RE外其余宏观经济变量还受到了转换指标滞后一期值的影响。

2.结果分析

从上述模型中，可以看出在宏观经济变量中贷款利率R对转换指标的影响最大，R的上升代表企业的融资成本增加，为了按期还本付息，企业就必须拿出更多的利润交给银行，如果融资成本大于企业盈利能力，那企业就有违约的冲动，使得商业银行的信用风险加大。而CPI对银行信用风险的影响与

表2

R则恰恰相反，其上升预示着国家在实行宽松的货币政策，使得企业融资成本降低，企业的盈利大幅上升，减少银行的信用风险。GDP增长预示着整个社会的宏观经济比较景气，经济处于上升繁荣期，企业平均盈利能力较好，不良贷款率也将随之下降。进口总额增长率M上升，对我国的出口企业造成负面影响，致使其业绩下降，进而会增加银行的信用风险。房地产销售价格指数的上升，会使得大量的资金涌入房地产市场，产生泡沫经济，鉴于目前我国房屋贷款在银行贷款中的比重，将会使银行的不良贷款率显著提高，进而增大银行的信用风险。同时，也可以发现转换指标的滞后一期对当期影响显著。显然，模型的回归结果符合经济学上的解释。

四、宏观压力情景的设定及其风险分析

压力测试主要是通过情境设定，根据情境假设下可能的风险因子变动情形，重新评估金融商品或投资组合的价值。通常重新评估的方式不会有太大的差异，但是情境设定的方式却有很多种选择。情境分析是目前应用的主流，即利用一组风险因子定义为某种情境，分析在个别情境下的压力损失。情境分析的事件设计方法有两种：历史情境分析和假设情境分析。整个程序通常分为两大步：一是情境设定；二是重新评估。

回归结果

被解释变量

解释变量

yt

截距CCPICPIt-1ZGDPZGDPt-1

MMt-1RRt-1Rt-2REREt-1REt-2yt-1F值DW值Adj.R2

0.743***114.3042.1020.972

-0.885*18.8651.8290.598

-2.79936.1491.8350.865

-32.189***24.6661.8260.811

0.312**32.7232.1870.852

105.3352.0960.900

-0.055***

1.587***-0.992***

-0.155***

1.680***-0.953***

-0.012***

-0.417**

0.052**

-0.436***

1.491***0.106***

0.876***CPI2.393**

ZGDP21.803***

M109.039***

R0.987***

RE2.734***

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%置信水平下显著。90

会计之友2010年第8期上