金融书架|赠书银行系统的压力测试:方法与应用

Posted 2021-05-02 成方三十二

 

 

银行系统的压力测试:方法与应用

 

马里奥·匡格里亚瑞安鲁  主编

 

小编荐书

 

在风险管理中，银行使用压力测试来确定某种危机情景如何影响其投资组合的价值,金融监管机构用压力测试检测金融体系在压力之下的恢复能力以及金融稳定性方案顺畅运作的程度。本书系统介绍了压力测试领域的最新进展，在基础知识部分，阐述了压力测试的主要方法，解释了不同工具的理论基础；在应用部分，全面介绍了压力测试方法在不同国家的应用与经验。

 

本书内容建立在许多国家和国际金融监管机构的经济学家长期的真实监管经历的基础之上，所有撰稿人都是在金融稳定性问题和压力测试方法方面拥有丰富专业知识的资深专家。本书填补了宏观压力测试的方法和应用系统性研究方面的空白，通过向金融实务界和学术界提供全面和最新的内容，为现实问题提供理论基础，为压力测试的实施提供实践指导。

 

 

撰稿人  主编

 

马里奥·匡格里亚瑞安鲁（MarioQuagliariello）是意大利银行（译者注：这里应指意大利中央银行。）监管政策部的资深经济学家。他曾多次作为意大利银行的代表参加应对金融稳定问题的国际工作小组，在意大利以及国际上的各类期刊发表多篇文章。他的研究领域包括宏观分析和压力测试、《巴塞尔协议Ⅱ》下的资本条款和顺周期性、金融监管经济学。他获得了英国约克大学的经济学博士学位。

 

 

序言

 

历史和正在发生的事实都已经证明了金融危机的破坏力。不管如何衡量，危机给金融系统带来的最直接的损失都会非常高；对于整个经济系统的间接影响也十分巨大而持久。

 

回首过去的一个世纪，我们吃惊地发现金融系统一直重复着同一件事情: 花很多年抬高杠杆、积聚风险，然后突然在某个短时间内情况急剧逆转，不加区别地、剧烈地把所有风险消除。尽管不同阶段的市场、市场参与者和引发事件的导火索是不一样的，但是风险积累的周期却很相似。危机表明金融系统的脆弱性与风险并不只来源于其内源性发展，事实上更可能是宏观经济与金融环境的变迁引起的。

 

尽管历史的重演并没有使得金融危机变得容易预测，但是却促使监管当局开始探寻降低危机发生概率、降低危机影响的方法。从过去的危机应当吸取的一条重要经验就是：必须在完善对单个金融机构监管的同时，监控宏观经济系统的状况。

 

要降低金融不稳定性的影响，就要开发出一套综合的工具，这包括一套综合的制定防范政策的方法、有效管理方法以及解决问题的手段。第一条显然是要阻止危机的爆发。因此，对于风险源头的识别和对于潜在威胁的预测是金融稳定性分析工具中不可缺少的组成部分。

 

从这样的角度来看，宏观经济的压力测试已逐渐成为一种基础性的、不可替代的工具。压力测试本身并不新鲜，它只是之前“假设推演”的思维模式的一种发展，但是近些年，压力测试的方法已逐渐成熟化和结构化。为了维持金融稳定，监管当局的首要任务是测试金融体系在压力之下的恢复能力以及金融稳定性方案顺畅运作的程度。

 

基于金融监管机构和中央银行同事的经验，本书向读者系统地介绍了压力测试领域的最新进展。本书的第一部分介绍了压力测试的主要方法，解释了不同工具的理论基础。第二部分全面介绍了压力测试方法在不同国家的最新发展。

 

识别出下一次危机是非常困难的，所以对于一种极端而可能的压力情形进行测试是很有价值的：如果被正确地理解并使用，压力测试可以使政策制定者了解新的风险因素以及主要金融机构、市场和基础设施在压力下的恢复能力。尽管这种模拟的可信性与实用性必须靠技术保障，但是正如很多章节中所指出的那样，人的主观判断也是压力测试的组成部分。所以，不同国家专家之间进行经验交流，有助于方法的改进，有助于就不同方法的稳健性检测达成共识，还有助于对于模拟结果的解读。

 

尽管方法和应用上已经有了很大的发展，但是客观地说一个稳定的分析框架还未形成。几乎所有的撰稿人都认为压力测试面临的挑战很大，存在很大的改进空间。

 

正如欧洲中央银行行长德拉吉（Draghi）在次贷危机后所说：“每一次危机都让政策制定者为自己糟糕的预见能力感到震惊。尽管有时可以清楚地发现风险因素，但还是不能够精确预测市场触发危机的时间，也无法预测危机发生的具体形式和重要的扩散环节。”事实上对当局者而言，每一次危机的发生都是教训，激励他们完善自己的分析工具。压力测试方法的任何一点突破都是在这一领域迈出的坚实一步。

 

乔瓦尼·卡罗西欧（GiovanniCarosio）

意大利中央银行副理事长

 

 

致谢

 

几年前，我还是意大利银行里一名年轻的经济学者时，恰逢要为意大利金融部门评估项目开发新的压力测试方法，我加入到了技术团队中去，也是在那时，我萌生了编写本书的想法。给予过我帮助的人多到让我无法一一感谢，但我还是希望向教给我宏观分析的毛里齐奥·特拉普尼斯(Maurizio Trapanese)和鼓励我从事压力测试研究的塞巴斯梯亚诺·拉维亚拉（Sebastiano Laviola）致以感谢。

 

这本关于宏观压力测试的书得以成型，还要归功于我的同事和朋友，他们有的来自意大利银行，有的来自其他优秀的金融机构，他们热情地为本书的撰写提供帮助。当然，我非常感激撰稿人，尤其是麦克尔·鲍斯(Michael Boss)、马蒂亚斯·德雷曼(Mathias Drehmann)、杰拉德·克瑞恩(Gerald Krenn)、 塞巴斯梯亚诺·拉维亚拉(SebastianoLaviola)、 尤里·马尔库奇(Juri Marcucci)、 克劳斯·普尔(Claus Puhr)、斯特芬·索伦森( Steffen Sorensen)、马科·斯林格(Marco Stringa)、 马丁·萨默(MartinSummer)毛里齐奥·特拉普尼斯和(Maurizio Trapanese)，在本书截稿压力很大的时候，他们同意完成相关章节的写作。

 

我还特别要对弗朗西斯科·勘那塔(FrancescoCannata)和尤里·马尔库奇(Juri Marcucci)长期以来的鼓励、帮助和建议表示感谢。弗朗西斯科(Francesco)还阅读了初稿，他的建议极大地改善了本书的架构。

 

在工作进展的不同阶段，很多人就本书的结构和一些章节的内容提出了建议。我想感谢科拉多·兹亚瓦蒂尼(Corrado Ciavattini)、基娅拉荷兰·格尔佐尼(ChiaraGuerzoni)、弗朗西斯卡·洛蒂(Francesca Lotti)、卢西亚娜·曼希纳利(Luciana Mancinelli)和两位匿名审稿人提出的意见。克劳迪奥·麦迪科(ClaudioMedico)以其出色的查错能力帮助我完成最后的修订。

 

最后，我要感谢剑桥大学出版社社长克里斯·哈里森(Chris Harrison)，他在整个编书过程中的宝贵建议最终促成此书，还要感谢菲利普·古得(Philip Good)，乔安娜·布瑞斯(Joanna Breeze)和詹妮弗·迈尔斯·戴维瑟(Jennifer Miles Davisr)耐心的帮助和支持。

 

 

目录

 

导论

 

第一部分  基础知识

 

第1章  评估金融稳定性的框架

1.1  导论

1.2  建立框架

1.3  利用宏观审慎分析，评估金融稳定性

1.4  寻找不稳定性

1.4.1  金融机构

1.4.2  金融市场和金融基础结构

1.4.3  对实体经济的影响

1.5  结论

 

第2章  宏观经济压力测试：定义与主要组成部分

2.1  导论

2.2  压力测试的目标：微观视角和宏观视角

2.3  压力测试：定义

2.4  宏观经济压力测试的构建

2.4.1  覆盖范围

2.4.2  主要风险的识别

2.4.3  冲击的校准

2.4.4  情景的实施

2.4.5  情景分析与银行损失的映射关系

2.4.6  结果的解释

 

第3章  银行的宏观经济压力测试:方法论综述

3.1  导论

3.2  风险暴露

3.2.1  信用风险

3.2.2  市场风险

3.2.3  交易对手的信用风险

3.3  风险测度

3.4  数据生成过程

3.4.1  宏观经济风险因素

3.4.2  市场风险因素

3.4.3  宏观经济和市场风险因素

3.5  方法论的挑战

3.5.1  内生行为

3.5.2  流动性风险

3.5.3  宏观反馈

3.6  最新前沿：宏观经济压力测试的一个综合方法

 

第4章  情景设计和检验

4.1  导论

4.2  压力测试的客观性和可信性

4.2.1  什么是压力测试的客观性？

4.2.2  压力情景的程度应该有多严重？

4.2.3  建立可信情景的实用原则

4.3关于压力情景可信性的技术讨论

4.3.1  “n年发生一次”衡量方法的潜在问题

4.3.2  情景检验的高级方法

4.4  结论

 

第5章  风险加总和经济资本

5.1  导论

5.2  基本定义

5.3  相关文献

5.4  连接函数

5.4.1  高斯连接函数

5.4.2  t连接函数

5.4.3  Meta-t分布

5.5经济资本模型中的连接函数应用

5.5.1  风险测量

5.5.2  理论框架

5.5.3  实验分析

5.6结论

 

第6章  压力测试的数据要求

6.1  导论

6.2  压力测试的信息需求概述

6.3  相应风险类型的数据需求

6.4  信贷风险

6.4.1  信贷风险的不同模型

6.4.2  基于《巴塞尔协议Ⅱ》框架

6.5  一个组织数据的可能工具

 

第7章  宏观压力测试在政策制定中的应用

7.1  导论

7.2  宏观压力测试在决策中的应用：局限性和优越性

7.3  宏观压力测试怎样用于政策制定

 

 

第二部分  应用

 

第8章  信用风险压力测试：意大利的经验

8.1  导论

8.2  意大利银行系统：一些程式化的事实

8.3  信用风险压力测试的结构解析

8.3.1  情景介绍

8.3.2  自上而下的研究方法

8.3.3  自下而上方法实践

8.4压力测试结果

8.4.1  自上而下模拟

8.4.2  自下而上模拟

8.4.3，自上而下和自下而上影响结果比较

8.5  结论

 

第9章  运用股权经济价值模型(EVE)对美国银行进行压力测试

9.1导论

9.2EVE概念

9.3  未来交易

9.3.1  无期限存款

9.3.2  持续的借贷关系

9.4  模型的不确定性

9.4.1  无期限存款

9.4.2  非营利资产

9.4.3  其他活动

9.5  信用风险

9.6  结论

附录  不同银行间存款敏感性估计的差别

 

第10章  一个整合各类风险的框架：信用风险与利率风险之间的相互作用

10.1  导论

10.2  利率风险与信用风险整合框架

10.2.1  风险的整合

10.2.2  短期—中期稳定性基准

10.2.3  股东基金的规划

10.3  压力测试的基础构件（基本构成要素）

10.3.1  虚拟的银行

10.3.2  压力情景与宏观模型

10.3.3——信用风险模型

10.3.4  名义无违约期限结构建模

10.4  实例模拟

10.4.1  压力测试与银行行为概要

10.4.2  资本充足性的影响

10.4.3  对账面价值削减的影响

10.4.4  对净利息收入的影响

10.4.5  总效应

10.4.6  敏感性测试

10.5  未来寻求宏观压力测试整合的挑战

10.6  结论

 

第11章  荷兰商业银行之间联系的压力测试

11.1  导论

11.2  荷兰金融概况

11.3  银行间同业拆借市场

11.3.1  文献回顾

11.3.2  数据描述

11.3.3  情景分析

11.3.4  结论

11.4  支付网络系统

11.4.1  支付网络的传统描述

11.4.2  网络类型

11.4.3  冲击的敏感性

11.5  总结

 

第12章  压力测试的完整方法：奥地利系统性风险监测系统（SRM）

12.1  导论

12.2  奥地利银行系统

12.2.1  银行系统的结构

12.2.2  奥地利的监管框架

12.3  SRM的理论依据

12.3.1  风险指标模型

12.3.2  市场风险模型

12.3.3  信用风险模型

12.3.4  网络模型

12.4  SRM数据输入

12.4.1  市场风险模型中的数据

12.4.2  信用风险模型中的数据

12.4.3  网络模型中的数据

12.5  SRM的应用

12.5.1  常规模拟

12.5.2  压力测试

12.6  SRM数据输出

12.6.1  SRM得出的结果

12.6.2  公布结果

12.7  SRM压力测试的例子

12.7.1  标准的SRM模拟

12.7.2  外币贷款违约的传染分析

12.7.3  金融部门评估规划压力测试

12.8  结论

 

第13章  从宏观到微观：法国信用风险压力测试的经验

13.1  法国压力测试框架的主要特点和目标

13.2  法国银行部门通过宏观经济情景的压力测试

13.2.1  公司信用风险模型：压力情景对风险加权资产RWAs的影响

13.2.2  银行盈利能力的决定因素

13.2.3  情景分析和压力影响测量

13.3  基于特别/临时信用冲击的企业信用投资组合压力测试：分析银行业务部门的集中风险

13.4  法国银行信用投资组合风险状况的微观监督和潜在的微观/宏观联系

13.4.1  SAABA2的方法论：测量独立水平下的信用风险状况

13.4.2  一个虚构的例子

13.5结论

 

附录1  信用风险转移模型

附录2  银行盈利能力模型

 

第14章  欧盟新成员国压力测试

14.1  导论

14.2  信用风险压力测试

14.3  市场风险压力测试

14.4  流动性风险压力测试

14.5  压力测试中银行间传递

14.6  未来的挑战

 

第15章  跨国宏观压力测试：欧盟的进展和未来的挑战

15.1  导论

15.2  跨国信用风险压力测试

15.2.1  跨国系统冲击分析

15.2.2  资产负债表方法：用网络模型进行跨国压力测试

15.3  欧洲跨国压力测试面临的挑战

15.3.1  如何界定欧洲的跨国活动

15.3.2  建立相互关联模型面临的现有条例和制度障碍

15.3.3  变化中的银行格局与压力的放大

15.3.4  欧洲央行关于建模挑战的最新进展

15.4  结论

 

第16章  国际货币基金组织的压力测试

16.1  导论

16.2  背景：金融部门评估规划概况

16.3  金融部门评估规划中的压力测试

16.3.1  压力测试方法

16.3.2  压力测试经验

16.3.3  金融部门评估规划压力测试中考虑的风险

16.4  金融部门评估规划压力测试的前景

16.4.1  方法论的进展

16.4.2  其他方面的进展

 

结语

 

译者后记

 

 

结语

 

马里奥·匡格里亚瑞安鲁

 

（Mario Quagliariello）（＊意大利银行。这些观点仅是作者的观点，而不一定是意大利银行的观点。）

 

如果相同的故事已经给读者带来了愉悦，那么作者应当感谢匿名审稿人还要感谢参与修订者。但如果我们只是使读者感到厌倦，可以肯定的是，这不是作者的本意。

 

亚历山德罗·曼佐尼  《约婚夫妇》1840-2

 

在过去几年间，宏观压力测试取得了很大的进展，已经成为银行监管部门和央行评估金融稳定性的一种重要工具。正如本书第二部分展示的那样，综合压力测试方法的应用以及量化方法的发展将促使当局推动这个领域的不断进步。

 

虽然进展十分令人欣喜，但是挑战依然存在，既有数量挑战，也有数据限制方面的挑战，还有测试结果实用性方面的挑战。在结语中，我无法将所有遗留问题一一列出。这些问题在前面的章节中已经详细讨论过了。在这里，我想再次强调我认为在将来的研究中需要解决的首要问题。

 

关于方法论，第一个可以改善的地方就是冲击的测度和情境的设置。尽管这种情境应当是极端且可能出现的，但是“极端且可能出现”的界定却并不明晰。压力的情境定义很大程度上还是由分析者主观给出，这是很常见的现象但其实并不合理。毕竟，对于灾难事件发生概率的估计是人们在有限信息的条件下做出的一种判断。但是，客观性与可信性对于压力测试来说是至关重要的，当测试结果要向公众披露或供当局参考时尤为如此。在这种情况下，引入可能性的标准或是对情境发生可能性阀值的确定就显得十分重要。正如前面的章节中介绍的那样，高级统计方法在这里可以派上用场。

 

另外，情境设置需要建立在一段比较长的时间内，这是因为个别性冲击需要时间生成，冲击引起的扰动也需要很长的时间延续，对于某些风险尤为如此。但是，时间的拉长使得“其他条件保持不变”的假设不再合理，特别是市场参与者对于冲击不做反应的假设。原则上，当冲击发生时，压力测试应当给出其他中介机构、储蓄者以及当局的反应。一些压力测试已经涵盖了货币当局的反应，在一些情境中，有些模型也试图捕捉其他市场参与者的反应，但是这一方面的研究还有待加强。从另一方面来说，模型还需要实用化，要避免使用过分复杂的模型完成策略模拟。专业人士尽管可以让模型更健全，但这同时会降低模型的可用性。合理的处理方法是在避免模型过度复杂的前提下，提高模型对动态风险的捕捉能力。其余的局限性可以通过谨慎的结果讨论和潜在假设的公开交流实现。

 

另一个需要认真考虑的是不同类型风险之间的关系。除少数案例以外，大部分压力测试要么就是对风险逐一分析，要么是假设风险之间相互独立。但事实上，风险并不是不相关的而且会相互影响，在压力存在的情况下尤为如此。在2007—2008年，金融危机已经表明了这种相互作用的力量：信用、市场和流动性风险相互加强，进而会打击整个经济。

 

本书给出了一些非常精彩的压力测试案例，这些案例中的方法将不同种类风险的协同作用考虑进来。但是，这个领域还有很大的提升空间。信用风险和利率风险之间的相互影响更容易建模，但是流动性风险很少被分析到，这是因为考虑流动性风险意味着要考虑储蓄者和其他中介机构等的行为反应。如果能够把银行在宏观冲击条件下运营的概率考虑进来将增强说服力，但是这会使得模型不够直接。况且，在压力存在的情况下，风险间的相关关系并不稳定也很难度量。

 

压力测试还应该把跨国层面的金融稳定考虑进来。某一个国家遭受的冲击会很容易也很突然的影响到其他地区。近年来，国际巨头在金融市场中的地位显著增强。尽管中介机构之间、国家之间、市场之间的溢出效应很难测度，但是理想的模型不应该抛弃这些跨国联系和跨国扩散。

 

本书中的各种应用已经表明，数据是压力测试的关键。压力测试模拟一般都会非常依赖数据和很多其他种类的信息，从金融和货币总量信息到市场指标信息，从单个银行的信息到结构信息。

 

数据不可得带来的首要挑战就是“黑天鹅问题”。极端的冲击就像黑天鹅一样，不容易通过观察和推断发现。大量统计数据的推断所要面临的最大障碍就是缺乏在压力时期的关键变量数据。由于缺乏数据，计量模型不得不假设正常时期的线性关系，但事实上在危机时期这种关系很难成立。

 

其次，压力测试假定变量间的关系不会随时间变化，这意味着分析使用的时间序列是高度一致的。不幸的是，大部分的时间序列都有结构问题，在不考虑模型的精确程度和分析师的专业性情况下，这会削弱整个模拟的可信程度。

 

再次，一些新的风险的讨论或者是起定量化时需要的新的输入变量，引发了新的数据问题。比如说，银行最经常遇到的信用风险，正越来越多的用违约概率、违约损失和违约风险敞口衡量，但是这些长期数据很难找到。不仅如此，尽管宏观变量比较可信，但是微观数据的质量、时间跨度和覆盖面都很成问题。

 

挑战是存在的，但压力测试的确已经成为金融稳定性评估的重要工具，也有效的完善了历史分析的手段。正如本书想要表达的那样，压力测试可以帮助当局更好的鉴别出对于金融稳定的威胁，评估银行部门受到冲击的可能性，还可以指导预防措施。

 

不仅如此，压力测试结果的公开可以向市场揭示重大风险，增强信任度。但是当局应当在风险揭示与引起恐慌之间谨慎权衡。尽管当局披露金融稳定性分析的结果是好的，但可以想象如果压力测试的结果不好，这种揭露会饱受争议。事实上，考虑到市场参与者的反应，对于现存弱点和可能引发的冲击的担忧会自我实现。

 

这种风险应该通过充分沟通的方法避免，包括对压力测试功能的通俗解释和警惕。压力测试的方法应当透明、健全、可重复，测试结果的受众群体还应该明白，这是在最恶劣的情况下做的模拟，不能视为对未来灾难的预测。

 

另一个应当充分交流的问题就是压力测试的可信度，包括经济假设、统计方法、定量判断和报告机制。事实上，压力测试的最终目的是让市场参与者采取反向措施降低危机发生的可能性或危机发生的影响。这就要求测试结果是可能实际发生的。如果测试结果很难真实发生，那么它的警示作用将不复存在。这意味着发现的补救措施会不够及时。

 

最后一点，压力测试总会含有主观成分。尽管模型的风险可以控制，数据问题也可以解决，主观性的问题却不可避免。从这个意义上来说，我也认为与其说压力测试是一门科学，不如说它是一门艺术。但我不会过分强调这一点。最终的使用者应该避免对于准确性产生错觉：一组结果的参考价值往往比看似准确的结果更高。

 

压力测试还并不完善，使用者应当在了解测试方法潜在和内在缺点的基础上进行压力测试，这样才能收到金融稳定性评估的最好效果。虽然所得到的结果并不能视为一个万无一失的推断，压力测试还是有助于我们更深的理解金融系统可能受到的威胁，从而保证金融稳定性。

 

 

译者后记

 

这几天正是临近高考的日子，周围充斥着考试的压力。学生要紧张备考，银行也不例外，只不过银行面临的是关系到整个金融体系安危的“银行压力测试”。

 

据国际货币基金组织估计，2008年国际金融危机给全球银行造成了4.1万亿美元的损失，其中美国损失2.71万亿美元，欧洲1.19万亿美元，日本0.15万亿美元。

 

如此严重的后果，促使西方国家寻求更好的银行监管理论和实践。银行压力测试就是近年来兴起的官方监管与银行内控相结合的一套理论与方法。银行压力测试是指将某一银行置于假设可能出现的极端情形下，如利率骤升200个基本点，货币升值或贬值20%，股价暴跌25%、房价下跌30%等异常的市场变化，然后测试该银行能否经受得住这种剧烈变化。

 

银行压力测试并不是什么新概念。早在1999年，美联储出台了大型银行资本充足率的相关政策并提出压力测试初步方案，但当时并不强制执行。直到《巴塞尔协议Ⅱ》出台以后，美联储原则上强制要求前十名的银行执行《巴塞尔协议Ⅱ》，而排名较低的银行则自愿执行，其强度远不及欧洲。进入2008年，由于国际金融危机给全球经济与金融带来严重的创伤，美联储备开始对重点商业银行就压力测试进行考核。目前，中小型银行甚至保险公司也日益重视压力测试，主动自行研究开发自己的压力测试模型。

 

银行压力测试基本上可视为标准化测试。自2009年美联储对大型银行进行了压力测试，目的是检验银行在经历极端的衰退或冲击后是否还能保持在5%或以上的一级资本充足率。2011年末，美联储将压力测试标准化，并把这个测试制度化，每年对大型银行例行检查，并不断扩大范围。美联储每年在感恩节和圣诞节之间公布“试题”，次年1月上旬从被测试银行回收测试报告，3月下旬张榜公布银行年度压力测试结果。

 

美联储给每家银行出具同样的标准化的表格，要求银行提供每一个产品在每一个具体细分类的风险敞口。首年压力测试主要考察的三个指标为：GDP增长率、失业率和房价波动幅度，在以后这些年中，又逐步增加了道琼斯指数、利率变动和CPI指数变动等。情景假设主要有基准情景、银行自主设定的压力情景以及美联储设定的监管压力情景。而且对每个产品的各个细节都有着非常具体的设定，最大程度上减少了不同银行对压力测试场景的设定上的区别对待。美联储在2014年银行压力测试模型中，假设极端不利的经济环境为：2015年美国经济规模剧烈收缩了4.75％，导致股市崩溃，市值跌去50%，失业率峰值达到11.25％，同时欧洲经济衰退，新兴市场的经济增长放缓。在2016年压力测试指南中，考虑到目前全球已经有5大央行实行负利率，假设三月期美国国债将从2016年第二季度开始进入负利率，然后降至-0.5%，并一直延续到2019年第一季度。通过标准化测试，美联储可以对各银行的各个产品的风险和对该产品进行假设的承压场景下的收入以及损失的预测能力做出客观比较。

 

参与测试的银行从首批19家扩展到目前的31家银行。只有及格银行才能获得股票回购或派息的“许可证”。如果测试不及格，银行将来何时回购股票、发放多少高层红利、奖金多少等都要受到严格限制。花旗银行2012年“不及格”、2014年再次“不及格”。美联储声明中表示：“花旗银行虽然在过去几年里在整体的风险管理和内部控制上取得了长足的进步，但是其2014年的压力测试还是暴露出很多不足之处，包括监管机构以前多次提醒但是没有得到足够改进的问题。这些资本规划中的不足之处包括缺乏对其假设中承压场景下收入以及损失的预测能力，以及缺乏对风险敞口进行充分认识的能力等。”尽管花旗银行CEO迈克·考伯特（Michael Corbat）对美联储决定深感失望，但将继续与美联储紧密合作，理解担忧、改进工作。这说明美联储对压力测试是严肃认真的。其效果也是十分显著，正如美联储前副主席、世界银行前首席经济学院斯坦利·费希尔（Stanley Fischer）在2014年所言：“若美联储没有在2009年初快速进行压力测试，迫使银行业充实资本，美国经济不会有今天这种局面；欧洲仍有必要做我们做的。”

 

在2015年的测试中，31家银行全部通过测试。几乎所有银行都高于最低资本充足率要求，大型金融机构应对极端不利经济环境的能力整体增强，这些金融机构资产状况比金融危机时期普遍得到改善。这说明美国“银行压力测试”是成功的。

 

我国金融监管部门对银行压力测试是非常重视的。早在2007年，银监会印发了《商业银行压力测试指引》的通知（银监发〔2007〕91号），2014年印发了《商业银行压力测试指引》的通知(2014修订) （银监发〔2014〕49号），并明确提出商业银行董事会应当承担压力测试管理的最终责任，银监会定期组织商业银行按照统一要求开展压力测试，并可独立开展压力测试，以评估单个银行和银行体系的稳健水平。

 

目前，我国宏观经济运行处于增长速度换挡期、结构调整阵痛期、前期刺激政策消化期“三期叠加”阶段，产能过剩问题严重、金融风险上升。银监会发布的2016年第一季度主要监管指标数据显示，第一季度末银行业金融机构境内外本外币资产总额为208.6万亿元，同比增长16.7%。商业银行不良贷款余额13921亿元，较上季末增加1177亿元，季度增长率9.23%；商业银行不良贷款率1.75%，较上季末上升0.07个百分点。信贷资产质量总体可控，但金融风险值得重视。希望读者能借鉴书中的“银行压力测试”的理论与方法，为提升金融风险管理水平获得助益。

 

在翻译过程中，张宇飞、刘鹏、白雅娟、胡杰、杨玉雯、董温彦、魏飞、冯晓菲、刘强、蔡睿、陈梦灵提供了很多帮助，不少同学以银行压力测试为题完成他们的硕士毕业学位论文。在此对他们的帮助表示诚挚的感谢。

 

 

马明

2016年5月20日

赠书活动小启

为回馈大家一直以来对成方君的关注和喜爱，成方君将通过每周【金融书架】栏目持续开展“乐享阅读”赠书活动。具体活动方式如下：

【幸运“成方粉”抽取规则】我们将从留言的用户中，选取第1、5、15、25、32名回复的订阅用户，获得本次赠书。每次赠书活动中，同一微信用户仅限回复一次，重复留言及留言信息不符合要求者视为无效，不计入以上回复排序。小编将在留言信息提交后的48小时内与获赠图书的幸运用户联系，确认寄送图书。每期赠书活动有效参与时间截至次日15：00。

赠书活动特别感谢中国金融出版社的大力支持！

赠书活动最终解释说明权归本平台所有。更多活动信息敬请关注：