證券公司壓力測試先進經驗案例

1、證券公司壓力測試案例一、風險因子相關性分析利用1990年至2011年的歷史數據，對壓力測試各風險因子的相關性進行了詳細地專題研究，包括：上證指數與證券市場交易量的相關性，上證指數與基準利率的相關性，上證指數與融資融券交易量的相關性，上證指數與信用利差以及基準利率與信用利差的相關性。其基本步驟為：首先通過回歸對兩因子間的相關性進行分析；再者，通過單位根檢驗測試所選數據序列的平穩(wěn)性；然后對平穩(wěn)的序列進行granger因果檢驗，得出兩因子的因果關系，為后期預測提供基礎。（一）上證指數與證券市場交易量的相關性分析股票市場成交量和成交價格之間包含著一定的規(guī)律，反映了金融市場的運行狀況。一般認為，價格的變

2、動反映了金融市場對新信息的反應程度，交易量反映了所有投資者對新信息認同的差異程度。我國上證綜指的成交金額在2006年之后呈現出較大的放量，這主要是由于2006年6月份開始分批推進的股權分置改革進入實施階段，在股票市值開始逐步擴大的基礎上，成交金額也開始逐步放量。數據來源：wind, 興業(yè)證券研究所圖1. 上證綜合指數收盤價和成交金額考慮上證指數與融資買入量均為絕對值，數據存在非平穩(wěn)特性，直接進行統(tǒng)計分析不具備科學性。本報告將兩者進行去量綱化處理，采用變動比率進行分析。具體計算公式如下：其中pt代表在t日的上證指數日收盤價，vt代表上證綜指在t日的成交金額。由于a股歷史較長，并且中間經歷了較大的

3、對市場發(fā)生根本變化的改革，分別是1996年12月16日上海和深圳證券交易所開始實行交易價格漲跌幅限制(漲跌停板制度),其后在2006年6月份開始分批推進的股權分置改革進入實施階段。從市場微觀結構理論出發(fā),有理由相信交易機制轉換和制度變遷會導致市場交易特征和交易行為產生較為明顯的差異,因此有必要以1996年12月16日和2006年5月31日為分水嶺將不同特征的市場數據進行分段處理,以避免數據結構轉變所帶來的分析謬誤。據此將檢驗的樣本期分為三個時段進行分析：1990年12月19日至1996年12月15日為第一時段;1996年12月16日至2006年5月31日為第二時段;2006年5月31日至今為第

4、三階段。首先對pt與vt做簡要的相關性分析，整體上來說相關系數較小，但是也存在著一定的規(guī)律，pt與vt隨著市場的逐步成熟相關系數由0.19變大為0.29和0.24，在第二階段兩者的相關性最強。由于pt與vt是時間序列，用簡單的相關系數分析具有一定的偏頗，因此采用格蘭杰因果檢驗來進一步說明兩者之間的相關性。表1. pt與vt的相關系數時間區(qū)間pt與vt的相關系數1990/12/19-1996/12/160.1872371996/12/16-2006/5/310.2924772006/5/31-2012/4/60.2419491990/12/19-2012/4/60.199098在進行格蘭杰因果檢

5、驗之前，首先對p、v、p和v做單位根檢驗，以檢測序列的平穩(wěn)性，只有平穩(wěn)的序列才能進行下一步的因果檢驗。具體檢驗結果如下：表2. p、v、 p和 v的單位根檢驗序列adf值p值平穩(wěn)性p-1.709050.4266不平穩(wěn)p-68.89940.0001平穩(wěn)v-4.624060.0001平穩(wěn)v-32.48210平穩(wěn)從整體時間序列上來看，p和v這對變量中p不平穩(wěn)，對兩者的差分考察，得出兩者的一階差分p和v兩個序列均平穩(wěn)，因此可以做格蘭杰因果檢驗。檢驗結果顯示：交易量的變化不是價格變化的格蘭杰原因，但價格變化是交易量變化的格蘭杰原因。充分體現了我國證券市場“追漲殺跌”的實際情況：股價的變化，引起成交額的大

6、幅漲跌。主要原因在于我國投資者參與市場時間較短,缺乏正確的投資理念和經驗，容易引起羊群效應。當市場上漲時,在賺錢效應的感召下，越來越多的投資者參與到股市交易中去，市場交投越來越活躍；反之，如果股市下跌，投資者虧損嚴重，成交量將低迷。表3. p和 v的格蘭杰因果檢驗結果原假設f統(tǒng)計量p值判斷結果交易量變化不是價格變化的格蘭杰原因1.098480.33345接受原假設價格變化不是交易量變化的格蘭杰原因110.5959.10e-48不接受原假設最后分階段考察交易量變化與價格變化的格蘭杰因果關系。統(tǒng)計結果顯示：1、在分階段考察中，p和v兩個時間序列的adf檢驗顯示均不存在單位根，為平穩(wěn)時間序列。2、在

7、格蘭杰因果檢驗中，三個階段中均得出價格變化是交易量變化的格蘭杰原因，與整體檢驗結果一致，表現了我國股民“追漲殺跌”的操作情況。而在1996/12/16-2006/5/31這個階段中可以得出雙向結論，即價格變化與交易量變化互為格蘭杰因果。第三階段交易量對價格的解釋能力反而下降了，表明我國隨著股票市值的不斷擴大，市場的選擇越來越多樣化，受制于規(guī)模擴充需要很大的資金推動，其對股價的解釋效力逐步減弱。表4. p和 v分階段的格蘭杰因果檢驗結果時間段原假設f統(tǒng)計量p值結論1990/12/19-1996/12/16交易量變化不是價格變化的格蘭杰原因0.261130.77021接受原假設價格變化不是交易量變

8、化的格蘭杰原因21.75364.90e-10不接受原假設1996/12/16-2006/5/31交易量變化不是價格變化的格蘭杰原因6.685130.00127不接受原假設價格變化不是交易量變化的格蘭杰原因81.21028.60e-35不接受原假設2006/5/31-2012/4/6交易量變化不是價格變化的格蘭杰原因1.417770.2426接受原假設價格變化不是交易量變化的格蘭杰原因106.1511.10e-43不接受原假設為了進一步了解量價之間的關系，對vt和pt進行回歸分析，將vt作為因變量，pt作為自變量，結果表明，在第二階段兩者之間的相關系數達到最大，在第三階段相關系數為2.42，從經

9、濟學意義來講，這表明了上證指數每上漲1%，成交量將放大2.42%。表5. p和 v分階段的回歸結果pt的系數系數是否顯著1990/12/19-1996/12/162.96顯著1996/12/16-2006/5/314.91顯著2006/5/31-2012/4/62.42顯著1990/12/19-2012/4/63.21顯著待添加的隱藏文字內容2整體上和三個階段分開的驗證結果都表明，價格變化對交易量變化的影響大于交易量的變化對價格的變化。充分體現了我國證券市場“追漲殺跌”的實際情況，在買賣股票尤其看重股價的變化，進一步引起成交額的大幅漲跌。根據回歸分析的結果表明，1990/12/19-2012/

10、4/6時間段，上證指數每上漲/下跌1%，會引起成交量放大/縮小3.21%。但隨著市場的不斷發(fā)展，特別是股權分置改革的推出，成交量變化對股價的變化的相關性有所降低，2006/5/51-2012/4/6時間段，上證指數每上漲/下跌1%，會引起成交量放大/縮小2.42%。因此在本次壓力測試的風險因子中，設證券成交量作為上證指數的函數，上證指數每變化1%，會引起成交量變化2.42%。（二）上證指數與基準利率的相關性分析從長期來看，利率的變化與股票價格的關系應成負相關關系，具體作用機制如下：一是利率變動造成的資產組合替代效應。利率變動會影響存款收益率，投資者就會在股票、銀行存款與債券之間進行資產選擇，以

11、期達到資本保值與增值的目標。通過資產重新組合將影響資金流向和流量，最終必然會影響到股票市場的資金供給和股票價格。具體而言,利率上升可能使一部分資金從股市轉而投向銀行儲蓄和債券，減少了股票市場上的資金供給量，造成股票需求減少與股票價格下降；反之，利率下降，股票市場資金供給增加，股票價格將上升。二是利率對上市公司經營的影響，進而影響公司未來的估值水平。貸款利率提高會加重企業(yè)利息負擔，從而減少企業(yè)的盈利,進而減少股票分紅派息，受利率的提高和股票分紅派息降低的雙重影響,股票價格會下降。反之亦反之。三是利率的變動會對宏觀經濟產生影響，如利率的降低將會刺激投資，從而帶動經濟增長。這樣，股票預期的未來的現金

12、流將會增加，最終造成股票市場的繁榮和股票價格的普遍上漲，反之則會造成股票價格的普遍下跌。中短期來看，投資者調整自己的資產組合，需要一定的時間，再加上對企業(yè)未來價值的調整需要一定的時間才能體現出來，利率調整與股價變動之間通常有一個時滯效應。考慮到利率上調，往往都是處于經濟周期的繁榮階段，恰好股市處于牛市，反之則反是。逆周期的調控政策短期無法改變市場趨勢，因此使得調息沖擊并不總是表現出規(guī)律性。表6. 利率變化對股市的短期影響日期利率下降時累計平均收益率（%）利率下降時累計收益正收益占比（%）利率下降時單位風險報酬（%）利率上升時累計平均收益率（%）利率上升時累計收益正收益占比利率上升時單位風險報酬

13、（%）調息當日-0.9029%-0.410.1159%0.05后3個交易日-0.9329%-0.332.0671%0.62后5個交易日0.2736%0.052.5971%0.46后10個交易日2.7557%0.312.4771%0.27后20個交易日0.0236%0.004.0665%0.39后30個交易日3.1164%0.295.4859%0.40后40個交易日5.7464%0.494.6653%0.27后50個交易日7.7071%0.663.6359%0.20后60個交易日9.0171%0.734.7759%0.23首先對利率變化之后股價的短期變化作出簡單的統(tǒng)計分析：利率上調后的5個交易日

14、，上證指數的波動顯示出一定的規(guī)律性，即利率上調后股票價格指數隨之上漲。這與利率作用的長期機制背道而馳，但此結果表明，利率上調時，往往處于經濟較好階段，逆周期的調控政策無法改變市場趨勢，以至于加息后股市的進一步上漲。利率下調后的當日和之后3個交易日，上證指數的波動顯示出一定的規(guī)律性，即利率下調后股票價格指數隨之下跌。這也與利率作用機制背道而馳。在經濟衰退時，利率政策是目的是穩(wěn)定中國經濟，但當時投資者的信心出現了問題，看到的只有下跌的預期，不管利率是否下調，中國股市還要下行，投資者繼續(xù)拋售，中國股市難止下跌之勢。通過前面的分析可知，利率的作用機制并不是一成不變的，在不同的經濟環(huán)境下，利率調整所帶來

15、的效果是不同的。在牛市里，利率的上調并不能改變股市上行的趨勢；在熊市中，利率的下調也無法緩解股市的頹勢。同時由于利率調整和股價的時滯效應導致利率變化對股價的中短期效應的規(guī)律性較弱。從統(tǒng)計分析得出初步結論，利率的變化在經濟周期的不同階段對股市所帶來的影響是不一致的，因此將經濟的不同階段放入到利率對股市的影響的考察之中。根據我國的發(fā)電量和cpi數據將我國的每個經濟周期劃分為6個階段，分別是衰退、谷底、復蘇、擴張、過熱和滯脹期，每個階段gdp和cpi呈現出不同的發(fā)展規(guī)律。政府加息的時間點大部分處經濟周期的過熱和滯脹，加息在過熱階段時不能使得股票中斷其上漲態(tài)勢，加息后的收益往往仍然為正，與理論實踐相反

16、。只有在滯脹階段時加息才能夠使得股市出現負收益的狀態(tài)。從根本上來說是由兩個經濟階段的特征所決定的，經濟處于過熱狀態(tài)時（gdp上升，cpi上升），加息能夠促使cpi下降，同時不抑制當時的gdp上升態(tài)勢，對經濟來說屬于好消息。處于滯脹狀態(tài)（gdp下降，cpi處于頂峰），雖然加息能夠促使cpi下降，但同時也會對處于弱勢的gdp受到影響，因此加息對于實體經濟來說屬于壞消息，因此加息造成股市的負收益。政府降息的時間點大部分處于經濟周期的谷底和復蘇，復蘇在降息后股市的收益大多為負，谷底在降息后的股市收益正負不一，在谷底前期，降息給股市帶來負的收益，在后期帶來正收益。在經濟的谷底階段（gdp谷底，cpi下降

17、），在降息初期，與衰退期較為接近，股票市場仍舊處于疲軟的狀態(tài)階段，降息雖然給經濟和股市帶來流動性和復蘇，力量較為薄弱，不能改變股市下降的大趨勢。在中后期，隨著降息措施的效果不斷提升，經濟逐步出現復蘇的跡象，這時候降低利率給投資者帶來更加確定的信息，因此會帶來股市的上升。復蘇是經濟的復蘇階段（gdp上升，cpi谷底），cpi處于谷底，逐步出現往上的趨勢，gdp保持上升不變，這時候cpi成為股市的主要矛盾，降息將帶動cpi的提升，因此在復蘇降息后股市是負的收益率。以2008年為例，央行在 08 年進行的4次基準利率下調均處于谷底，gdp谷底，cpi下降。國際經濟形勢正值全球金融危機侵襲中國，利率的

18、下調表明當時的中國經濟缺少活力，政府通過實施寬松的貨幣政策刺激經濟，這給投資者帶來不好的信號，投資者預期經濟還會持續(xù)萎靡，在這種悲觀預期下，股市對降息反應低迷。第一次降息股市仍舊延續(xù)下跌的趨勢，降息的經濟效應表現滯后，第二次降息后股市迎來了上漲，第三次降息延續(xù)了這種上漲，在08年年末第四次降息中，股市開始出現了較大的跌勢。綜合這幾次利率下調股市的不同反應，說明投資者的心態(tài)反應不一，預期各不相同，每一次降息投資者的解讀都是不一樣的，這就使得了股市對于降息做出了不同反應。在我國整個股市運行期間，同時可作為基準利率的短期貸款利率（6個月到1年）和定期存款利率各調整了31次和28次。數據來源：wind

19、, 興業(yè)證券研究所圖2. 基準利率自1990年至今的變化趨勢作為基準利率之一的短期貸款利率（6個月到1年）從1991.4.21日的8.64上漲到1995.7.1的12.06，這段期間我國股市正處于初步發(fā)展階段，股指在一次次的調整中慢慢攀升，為震蕩市。短期貸款利率（6個月到1年）從1995.7.1日的12.06的最高點回落到2002.2.21日的5.31的最低點，降息周期的拐點始于1996年5月。股指也進入上升周期。利率與股指的走勢發(fā)生了5年的負相關關系。我國從1996年5月進入降息周期的拐點。股指也進入上升周期。利率與股指的走勢發(fā)生了5年的負相關關系。但2001年在利率沒有進入升息周期的情況下

20、，股指開始了下跌的趨勢。分析其原因，我國非市場宏觀因素的影響大于利率對股市的影響。人們對非流通的國有股將進入市場流通的擔心和恐懼導致了股市投資的風險和收益發(fā)生了非對稱的變化。短期貸款利率（6個月到1年）從2002.2.21日的最低一年利率5.31點年到2006.8.19日的6.12點，這個階段的特點是：4年間，利率是運行在地位，而且利率只調整了三次，股市震蕩下跌，為熊市。當時投資者對于已經被推上歷史議事日程的股權分置問題，普遍誤讀認為是利空因素。短期貸款利率（6個月到1年）從2006.8.19日的6.12點到2007.12.21日的7.47的高點階段，這個階段的特點是：在1年多的時間內，利率調

21、整了6次，從低點調整到了階段最高點，股市開創(chuàng)了一波大牛市，加息周期內指數上漲了4000點。短期貸款利率（6個月到1年）從2007.12.21日的7.47高點回落到2008.12.23日的5.31的階段低點。在1年左右的時間，利率調整了4次，從最高點調整到階段最低點，股市指數下跌了4000多點到階段底部1664點。短期貸款利率（6個月到1年）從2008.12.23日的5.31的低點上升到2011.7.7的6.56高點，利率調整階段主要發(fā)生在2010年下半年至2011年上半年，經濟處于過熱和衰退階段，升高利率以控制高漲的cpi，股市為向下調整階段。中短期來看，利率調整與股價變動之間通常有一個時滯效

22、應。并且股票市場的現實狀況，市場所處的狀況可能會消除利率對其的沖擊。短期而言，利率政策的變動往往逆周期，在短期無法改變股票市場內在趨勢，表現出加息上漲，降息下跌的情況。將經濟周期的因素考慮之后，政府加息的時間點大部分處于經濟周期的過熱階段和滯脹階段，加息在過熱階段的收益往往仍然為正，在滯脹階段為負。降息的時間點大部分處于經濟周期的谷底和復蘇階段，復蘇階段在降息后股市的收益大多為負，谷底在降息后的股市收益正負不一，在谷底前期，降息給股市帶來負的收益，在后期帶來正收益。在我國整個股市運行期間，基準利率調整共31次共5個長期的變化趨勢，在每個趨勢過程中股市結合經濟周期出現了不同的走勢。因而，本報告認

23、為利率變化對股價的中短期效應的規(guī)律性較弱。（三）上證指數與融資融券交易量的相關性分析融資融券交易量的度量存在一定的困難。首先，融資買入量是融資融券交易量中唯一可以準確計量的數據（每日滬深交易所均有公布），同時，融資買入量與融資融券交易量具有強烈的正相關性。其次，融資融券交易中，融券賣出金額具體數據無法準確獲得，但由于融券規(guī)模僅占融資融券總規(guī)模的1%左右，因此基本可忽略不計。第三，由于信用賬戶普通賣出可以歸還融資負債，因此融資融券交易量的賣出部分也無法準確度量。鑒于上述原因，融資買入量是融資融券交易量的天然的優(yōu)質替代變量。本報告考察融資融券交易量時，采用融資買入量作為其替代變量。樣本周期為201

24、1年4月11日至2012年4月9日的日數據，合計時間序列樣本數為243個，如圖3所示。數據來源：wind, 興業(yè)證券融資融券部圖3. 上證指數走勢與融資融券交易量考慮上證指數與融資買入量均為絕對值，數據存在非平穩(wěn)特性，直接進行統(tǒng)計分析不具備科學性。本報告將兩者進行去量綱化處理，采用變動比率值進行分析。具體計算公式如下：其中，其中pt代表在t日的上證指數收盤價，vrt代表上證綜指在t日的融資買入量。首先對上證指數變化率與融資買入量的日變化率進行了相關性分析，兩者的相關系數僅為0.1652，說明日數據上兩者相關性較低。由于上證指數日變化率與融資買入量的日變化率兩者均為匹配的時間序列，同時表現出較強

25、的自相關性。因此考慮將兩者進行格蘭杰因果檢驗。利用adf單位根檢驗，上證指數日變化率與融資買入量的日變化率均為平穩(wěn)數據（顯著性水平均在99%以上）。進行格蘭杰因果檢驗不會存在偽回歸問題。通過hqic及sbic，本報告選定向量自回歸最優(yōu)滯后階數為1階（統(tǒng)計結果上來看，三階滯后也是較優(yōu)的選擇，但從經濟意義的角度上，本報告選擇了一階滯后）。表7. 上證指數和融資買入量的格蘭杰因果檢驗結果原假設f統(tǒng)計量p值結論融資買入量變化不是上證指數變化的格蘭杰原因0.200.6547接受原假設上證指數變化不是融資買入量變化的格蘭杰原因6.490.0115不接受原假設在向量自回歸的基礎上，從格蘭杰因果檢驗結果上來看

26、，上證指數的變動率對融資買入量變動率存在格蘭杰因果關系，統(tǒng)計結果95%以上概率顯著。而融資融券買入量變動率對上證指數的變動率的格蘭杰因果檢驗結果并不顯著。由于融資融券交易量的度量存在一定困難，本報告選取了融資買入量作為其的替代變量。從上證指數與融資買入量的絕對值上來看，并沒有明顯的趨勢性的相關。在去量綱化后，兩者的相關性僅為0.165，相關度較低。從格蘭杰因果檢驗上來看，上證指數的變動率對融資買入量變動率存在格蘭杰因果關系，而融資融券買入量變動率對上證指數的變動率的格蘭杰因果關系不成立。（四）上證指數與信用利差的相關性分析本報告采用aaa中票和政策性金融債的利差作為信用利差代表，具體為中債銀行

27、間5年期固定利率政策性金融債到期收益率和中債銀行間5年期中短期票據到期收益率，如圖4所示。由于自2008年4月22日起始才有中短期票據收益率數據，因此分析的樣本區(qū)間為2008年4月22日至2012年4月9日。數據來源：wind, 興業(yè)證券固定收益部圖4.收益率曲線對比數據來源：wind, 興業(yè)證券固定收益部圖5.上證指數與信用利差首先通過簡單線性回歸的方法研究信用利差和上證指數之間的相關性。由于信用利差是“價格數據”，本報告主要使用上證指數收益率而非上證指數絕對數值進行考察分析。圖6中畫出了2008年4月22日以來信用利差和上證綜指回報的日度曲線，顯然，股市的波動相較于債市信用利差的波動要劇烈

28、的多。數據來源：wind, 興業(yè)證券固定收益部圖6.信用利差與上證指數收益率表8中信用利差和指數回報率的統(tǒng)計分析結果也證實了上述分析結果。信用利差的均值為0.927，標準差為0.211，變異系數為0.23，而上證指數收益率的均值為-0.0153，標準差為1.839，變異系數達120.2。兩者之間的相關性為0.0226，表明從股市的收益率和債市的利差角度來看，這兩個市場割裂比較嚴重，相關性不高。表8 . 信用利差和指數回報率的統(tǒng)計分析變量樣本數均值標準差最小值最大值相關性信用利差9910.9270.2110.3301.6500.0226上證指數收益率964-0.01531.839-7.7309.

29、460使用上證指數和上證指數收益率對信用利差進行預測分析結果見表9，上證指數收益率的系數不顯著，雖然上證指數在5%水平上顯著，但總體解釋能力僅0.005，同樣表明股市和債市分割比較嚴重，無顯著相關性。表9 上證指數和上證指數收益率對信用利差進行預測分析信用利差上證指數收益率0.00299(0.00367)上證指數-3.34e-05*(1.70e-05)常數項1.017*(0.0460)樣本數963r-squared0.005standard errors in parentheses* p0.01, * p0.05, * p0.1（五）基準利率與信用利差的相關性分析本報告選取央行所重視的1年期

30、存款利率和shibor 7天拆借利率作為我國貨幣市場基準利率的代表。分析的樣本區(qū)間為2008年4月22日至2012年4月9日的日度數據，信用利差數據、基準利率數據均來源于wind金融數據庫。首先對基準利率和信用利差的相關性進行分析。從表10中相關系數可以看出，信用利差與1年期存款利率微弱負相關，與shibor 7天拆借利率微弱正相關。數據來源：wind, 興業(yè)證券固定收益部圖7. 1年期存款利率和shibor7天拆借利率表10. 基準利率與信用利差的相關性(obs=991)信用利差shibor1w存款利率信用利差1shibor1w0.1611存款利率-0.1210.6211其次使用這兩個貨幣市

31、場基準利率對信用利差進行預測，如表11所示。雖然表10中基準利率數據與信用利差數據相關性都比較微弱，但預測結果表明這兩個基準利率數據對信用利差均有著較強的解釋能力。其中，存款利率系數在1%水平上顯著為負，存款利率越高，信用利差越??；shibor 7天系數在1%水平上顯著為正，銀行間拆借利率越高，反映的經濟體系風險越大，信用利差也相應增大。這一結果表明，債券市場和貨幣市場之間的聯系較與股票市場之間的聯系更密切，但無顯著的相關性。表11. 基準利率對信用利差進行預測信用利差存款利率-0.109*(0.0116)shibor 7天0.0567*(0.00565)常數項1.092*(0.0277)樣本

32、數991r-squared0.106standard errors in parentheses* p0.01, * p0.05, * p0.1二、量化模型的使用使用了kmv模型來測算信用風險損失：首先根據上市公司股票價格及波動率基于期權公式估算其資產價值及其波動率，并根據上市公司的資產負債機構計算出違約點，進而通過計算資產價值低于違約點的概率得出違約概率；再者，基于公司2011年底的債券持倉數據分析組合中各頭寸之間的相關性；最后得出公司債券持倉總組合在各壓力情景下信用風險所導致的損失值。（一）基本思路：利用kmv模型按行業(yè)計算行業(yè)內上市公司的違約率，從而獲得行業(yè)平均違約概率，基于2011年底

33、固定收益部的持倉數據，計算組合的信用風險非預期損失在輕度、中度和重度下的值。（二）基本假設：1、用行業(yè)平均違約概率匡算行業(yè)內各發(fā)債主體的違約概率（edf）；2、用債券面值作為信用風險暴露（ead）；3、假設違約后損失為100%（lgd）；4、因為經濟資本乘數與置信水平有關，故采用不同的經濟資本乘數作為輕度、中度和重度壓力情景的參數。（三）采用的方法和步驟：step 1. 根據上市公司股票的價格及其波動率，通過期權定價理論計算公司資產的市場價值及其波動率。step 2. 根據上市公司的資產負債結構計算違約距離。step 3. 采用kmv模型的理論方法，在假定資產市場價值服從正態(tài)分布假設的情況下，

34、計算資產價值小于違約點的概率（即違約概率edf）。同時，按照行業(yè)計算各行業(yè)的平均違約概率。step 4. 通過考慮各行業(yè)間的違約相關性，計算固定收益組合持倉信用債的信用風險非預期損失。三.反向壓力測試考慮了ipo項目規(guī)模與債券承銷項目規(guī)模聯動的雙因素反向壓力測試模型，并進一步考慮了資管業(yè)務新增規(guī)模、融資融券業(yè)務新增規(guī)模、ipo項目規(guī)模、債券承銷項目規(guī)模四項聯動情形下的多因素反向壓力測試，得出了一系列在風控指標臨界條件下的各項業(yè)務規(guī)模上限的安全組合。通過正向壓力測試，已知公司各條業(yè)務線的發(fā)展對“凈資本/各項風險準備之和”和“自營權益類證券及證券衍生品/凈資本”風控指標產生較大壓力。對這兩項關鍵風

35、控指標和流動性指標影響較大的因素主要有資產管理業(yè)務規(guī)模、融資融券業(yè)務規(guī)模、ipo項目規(guī)模、債券承銷項目規(guī)模和權益類投資業(yè)務規(guī)模等。除了權益類投資業(yè)務外，上述其他四項業(yè)務受外部市場環(huán)境影響較大，公司對其進行主動控制的難度較高。因此，挑選以上四項因素進行反向壓力測試：（一）雙因素反向壓力測試根據測算結果可知，ipo項目規(guī)模較債券承銷項目規(guī)模對“凈資本/各項風險準備之和”指標影響大，并且公司的現金缺口主要受ipo項目的包銷金額影響。在“凈資本/各項風險準備之和”指標最大達到100%監(jiān)管標準的約束條件下，若債券承銷項目規(guī)模為35億元，則ipo項目當月最大規(guī)模至多只能為79億元；若ipo項目規(guī)模為10億

36、元，則債券承銷項目規(guī)模的上限為230億元。債券承銷項目規(guī)模和ipo項目規(guī)模按照單月最大項目的規(guī)模計算，并假設該兩項承銷項目發(fā)行期有交叉。表12 承銷業(yè)務項目規(guī)模對風控和流動性指標的影響ipo項目規(guī)模（億元）80 79 65 50 30 10 債券承銷項目規(guī)模（億元）25 35 40 50 174 230 凈資本（億元）35.1 35.2 35.5 35.8 36.2 36.6 凈資產（億元）70.7 70.7 70.7 70.7 70.7 70.7 凈資本/各項風險資本準備之和101.1% 100.0% 105.0% 110.0% 100.0% 100.0% 凈資本/凈資產49.7% 49.8

37、% 50.2% 50.6% 51.2% 51.8% 凈資本/負債54.0% 54.1% 57.1% 60.5% 65.7% 71.7% 凈資產/負債108.5% 108.7% 113.8% 119.6% 128.2% 138.3% 自營權益類證券及證券衍生品/凈資本135.8% 135.4% 126.2% 116.7% 104.2% 92.1% 自營固定收益類證券/凈資本158.0% 157.9% 156.6% 155.2% 153.4% 151.6% 現金余額（億元）0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 現金缺口（億元）25.8 25.7 22.8 19.8 15.8 11.8 注

38、：假設公司投行包銷20%的ipo項目規(guī)模；其他業(yè)務情景按照重度情景設置。（二）多因素反向壓力測試針對“凈資本/各項風險資本準備之和”和“現金缺口”指標，對資產管理業(yè)務規(guī)模、融資融券業(yè)務規(guī)模、ipo項目規(guī)模和債券承銷項目規(guī)模進行多因素反向壓力測試，可知：1、在“凈資本/各項風險準備之和”指標最大達到100%監(jiān)管標準的約束條件下，資產管理業(yè)務新增規(guī)模、融資融券業(yè)務新增規(guī)模、ipo項目規(guī)模和債券承銷項目規(guī)模四個因素的臨界點有(150,25,59,40)和(200,30,46,35)等。2、ipo項目規(guī)模對“凈資本/各項風險準備之和”指標的影響較其他三個風險因素更大。3、若資產管理業(yè)務新增規(guī)模、融資融

39、券業(yè)務新增規(guī)模和ipo項目規(guī)模分別達到50億元、10億元和10億元，“現金缺口”指標將超過13.5億元(根據公司的流動性儲備和融資計劃，公司能夠保持13.5億元的穩(wěn)定資金來源)。由于債券承銷業(yè)務未考慮包銷情況，因此該項業(yè)務不對“現金缺口”指標產生影響。表13 各項業(yè)務對“凈資本/各項風險資本準備之和”指標的影響單位：億元/百分比ipo項目規(guī)模債券承銷項目規(guī)模資管業(yè)務新增規(guī)模融資融券業(yè)務新增規(guī)模010203046596580 30 5 151.8% 144.1% 137.1% 130.7% 121.5% 114.6% 111.8% 60 50 10 148.3% 140.8% 134.0% 12

40、7.7% 118.7% 111.9% 109.2% 50 100 20 137.1% 130.5% 124.5% 118.9% 110.9% 104.8% 102.4% 40 150 25 129.5% 123.5% 118.0% 113.0% 105.6% 100.0% 97.8% 35 200 30 121.6% 116.3% 111.3% 106.7% 100.0% 94.9% 92.9% 20 250 40 114.4% 109.5% 105.0% 100.8% 94.7% 90.0% 88.1% 10 300 50 106.9% 102.6% 98.5% 94.7% 89.2% 84

41、.9% 83.2% 表14 各項業(yè)務對“現金缺口”指標的影響單位：億元ipo項目規(guī)模債券承銷項目規(guī)模資管業(yè)務新增規(guī)模融資融券業(yè)務新增規(guī)模0 10 20 30 46 59 65 80 30 5 6.6 8.6 10.6 12.6 15.8 18.5 19.6 60 50 10 12.6 14.6 16.6 18.6 21.8 24.5 25.6 50 100 20 22.6 24.6 26.6 28.6 31.8 34.5 35.6 40 150 25 27.6 29.6 31.6 33.6 36.8 39.5 40.6 35 200 30 32.6 34.6 36.6 38.6 41.8 44

42、.5 45.6 20 250 40 42.644.646.648.651.854.555.610 300 50 52.6 54.6 56.6 58.6 61.8 64.5 65.6 注：假設債券承銷項目不進行包銷；投行ipo項目按規(guī)模的20%比例進行包銷；公司自有資金按照資產管理業(yè)務新增規(guī)模的5%比例投入資產管理集合計劃，上限為2.5億元。四、壓力測試系統(tǒng)2011年，對風險控制指標動態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)進行升級改造，在系統(tǒng)研究了壓力測試風險因子、映射模型、沖擊對象和沖擊情景的基礎上，自行建設公司自有的全面的壓力測試系統(tǒng)，以提升公司全面壓力測試的有效性和科學性。系統(tǒng)包括六大類風險類型，十一大類業(yè)務類型，200多項風險因子，約500條沖擊模型；沖擊關系與邏輯通過公式靈活配置，開放多種函數多態(tài)配置功能；開發(fā)完成“反向壓力測試”和“批量壓力測試”功能。全面壓力測試系統(tǒng)的上線有助于壓力測試流程標準化、壓力測試情景多元化，顯著提高壓力測試實施效率及壓力測試結果精確度。全面壓力測試系統(tǒng)上線運行一年來，顯著提高了日常壓力測試工作的效率。該系統(tǒng)核心功能包括壓力測試及反向壓力測試的執(zhí)行。參照指引要求及行業(yè)經驗，分兩步開展壓力測試業(yè)務規(guī)模的調整和風險因子的沖擊。設置業(yè)務規(guī)模變動幅度、風險因子沖擊幅度（可調用情景庫及歷史測試環(huán)境），通過內置