【A城市商業(yè)銀行普惠信貸風險壓力測試探析報告7200字（論文）】

確認數(shù)據(jù)的可靠性確立壓力測試的對象和范圍定義風險因子設(shè)置壓力情景確認數(shù)據(jù)的可靠性確立壓力測試的對象和范圍定義風險因子設(shè)置壓力情景選擇壓力測試方法進行壓力測試計算壓力損失壓力測試評估結(jié)果報告圖1.1壓力測試流程圖1.3壓力測試模型的構(gòu)建與分析1.3.1模型的構(gòu)建在研究城市商業(yè)銀行信用風險時比較適合應(yīng)用Wilson模型，本章對Wilson模型進行認真分析，基于該模型，對其依次開展相應(yīng)的檢驗，并進行回歸分析，構(gòu)建了能夠有效研究城市商業(yè)銀行信用風險的壓力測試模型。Wilson模型的公式5-（1）、5-（2）、5-（3）：5-（1）5-（2）5-（3）不是一個單一指標，是由公式5-（1）即Logit轉(zhuǎn)換獲得的一個綜合性指標；代表年度是t時的貸款違約率；代表宏觀經(jīng)濟因子，這些因子對貸款違約率產(chǎn)生一定程度的影響；和代表壓力測試模型的參數(shù)估計，也就是常數(shù)項。,代表模型回歸方程中變量的系數(shù)，這些系數(shù)可以解釋變量對解釋變量的影響程度；代表模型回歸方程的系數(shù)，這套系數(shù)可以對變量間自相關(guān)關(guān)系進行解釋；t代表時點。從公式5-（1）中能發(fā)現(xiàn)，與之間的關(guān)系屬于負相關(guān)關(guān)系；對公式5-（1）、5-（2）和5-（3）進行綜合分析能夠發(fā)現(xiàn)，能夠說明各個變量與商業(yè)銀行貸款違約率間的關(guān)系；但是，在公式5-（2）與5-（3）中加入滯后變量后，能夠達到讓模型與現(xiàn)實情況更加契合的效果，各個變量間相互影響的效用，以及的回饋作用是一直存在的，要重視這種情況。開展壓力測試的基礎(chǔ)是上段的三個方程，主要包括四個步驟：首先，把被解釋變量、解釋變量確定好，收集對應(yīng)的歷史數(shù)據(jù)；其次，計對綜合指標進行估計，具體方法是把貸款違約率代入公式5-（1）中，就能得到想要的結(jié)果；再次，把相應(yīng)的解釋變量數(shù)據(jù)、被解釋變量數(shù)據(jù)分別代入到公式5-（2）中，把存在相關(guān)關(guān)系的變量去掉，能夠構(gòu)建一個多元回歸方程，這個方程能夠很好地表示貸款違約率與所有宏觀經(jīng)濟變量之間的關(guān)系；最后，基于已經(jīng)構(gòu)建好的多元回歸方程，確定好宏觀變量后，在不同的壓力情景下，開展壓力測試，把需要測試的經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)代入到公式5-（2）中，通過計算能夠得到Y(jié)的數(shù)值，把計算得到的Y的數(shù)值代入公式5-（1）中，能夠計算出在設(shè)定的壓力情景下的貸款違約率的對應(yīng)數(shù)值?；谝呀?jīng)建立的Wilson模型，對Wilson模型進行進一步的修訂優(yōu)化，把變量的滯后項分別代入公式5-（2）與5-（3）中去，這種方式能夠同時兼顧到城市商業(yè)銀行對變量的回饋效應(yīng)和變量間的相互影響，致使模型能夠更好的貼近現(xiàn)實。1.3.2變量的確定和數(shù)據(jù)來源（1）被解釋變量普惠金融不良貸款率表示商業(yè)銀行普惠金融不良貸款額除以普惠金融總貸款額得到的比值。能夠說明商業(yè)銀行運行狀況的一個重要因素是商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量，普惠金融不良貸款率又是能夠很好說明商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)安全性的重要指標。因為這個原因，在金融系統(tǒng)，普惠金融不良貸款率是非常重要的一個指標。商業(yè)銀行普惠金融不良貸款率在具有很好的可獲得性和很高的權(quán)威性，很多學者在把該指標廣泛應(yīng)用在了對商業(yè)銀行信用風險問題的研究上。所以，本文把普惠金融不良貸款率這個指標當作被解釋變量，來闡明商業(yè)銀行信用風險變動問題。商業(yè)銀行信用風險與普惠金融不良貸款率之間是正相關(guān)關(guān)系，普惠金融不良貸款率的增大，商業(yè)銀行的信用風險增大，普惠金融不良貸款率的減小，商業(yè)銀行的信用風險變小。（2）解釋變量通過分析總結(jié)國內(nèi)外學者研究成果，本文最終選定普惠金融利率（用短期貸款基準利率代表普惠金融利率）、廣義貨幣供應(yīng)量、股票價格指數(shù)、生產(chǎn)總值增長率、企業(yè)景氣指數(shù)、固定資產(chǎn)投資總額增長、公共財政收入增長率、居民消費價格指數(shù)、社會消費品零售總額增長率9個指標作為宏觀經(jīng)濟解釋變量。由于A城市商業(yè)銀行主要的經(jīng)營范圍為山東省，其經(jīng)營機構(gòu)遍布山東省17地市，因此其中有6個指標本文選取了山東省的數(shù)據(jù)，包括生產(chǎn)總值增長率（GDP）、企業(yè)景氣指數(shù)（BCI）、固定資產(chǎn)投資總額增長（FINVEST）、公共財政收入增長率（PFI）、居民消費價格指數(shù)（CPI）、社會消費品零售總額增長率（SALES）6個指標，另外普惠金融利率（用短期貸款基準利率代表普惠金融利率）、廣義貨幣供應(yīng)量、股票價格指數(shù)這3個指標采用的全國數(shù)據(jù)指標進行研究。（3）數(shù)據(jù)的來源選取的數(shù)據(jù)為2011年1季度到2020年4季度之間的數(shù)據(jù)，大部分數(shù)據(jù)是通過國家統(tǒng)計局官網(wǎng)、統(tǒng)計局官網(wǎng)與WIND數(shù)據(jù)庫獲取，通過銀保監(jiān)會官網(wǎng)獲取普惠金融利率數(shù)據(jù)。由于企業(yè)景氣指數(shù)（BCI）、居民消費物價指數(shù)（CPI）、公共財政收入增長率（PFI）、普惠金融貸款利率（DR）指標數(shù)據(jù)屬于月度數(shù)據(jù)，所以用這幾個指標三個月數(shù)據(jù)的加和得出的數(shù)值代表季度指標值，應(yīng)用到下面的研究分析中。在省統(tǒng)計局官網(wǎng)中，社會消費品零售總額增長率（SALES）生產(chǎn)總值（GDP）、固定資產(chǎn)投資總額增長率（FINVEST）三個指標的季度數(shù)值是季度累加值，以此計算出每個指標的季度增長率。最后，將普惠金融不良貸款率通過Logit方程轉(zhuǎn)換成宏觀綜合指標Y。1.3.3模型估計與結(jié)果分析（1）模型估計基于前文給出的壓力測試模型，將Logit轉(zhuǎn)換后獲得的綜合指標Y及其滯后一階變量Y（-1）與其他宏觀經(jīng)濟變量，應(yīng)用計量軟件進行回歸分析。因為綜合指標Y是時間序列，首先要對其進行平穩(wěn)性檢驗，然后對其開展回歸分析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，SALES、Y、M2、CPI、PFI這5個指標是平穩(wěn)的，F(xiàn)INVEST、GDP、DR、BCI、SIDEX經(jīng)過一階差分后才變得平穩(wěn)。結(jié)果如下表所示：表1.1對各變量進行ADF單位根檢驗結(jié)果變量t檢驗值p檢驗值Y-3.85610.0057CPI-3.87290.0069M2-4.75020.0005SALES-3.26370.0256PFI-3.15620.0317DGDP-3.18820.0307DR-3.46150.0155DFINVEST-146.71280.0001DSIEDX-4.29150.0020DBCI-4.14150.0027通過上表可以發(fā)現(xiàn)，被解釋變量Y和解釋變量M2、CPI、SALES、DGDP、PFI、DR、DSIDEX、DFINVEST、DBCI都通過了ADF檢驗，這些變量被處理后都呈現(xiàn)平穩(wěn)性。對其進行回歸分析后得到的結(jié)果如下表所示：表1.2各變量的回歸結(jié)果變量系數(shù)誤差值t檢驗值P值C-0.5977540.540571-1.1057810.2798Y(-1)0.9826370.01127987.119980.0000CPI-0.0052520.006621-0.7933230.4354PFI0.0123530.0040633.0405390.0056M20.0044160.0064930.6801420.5029SALES0.0038390.0011273.4059740.0023DBCI0.0048550.0050060.9698640.3418DFINVEST0.0001890.0001421.3376660.1935DGDP-4.75E-050.000519-0.0915880.9278DR-0.0481930.043644-1.1042160.2804DSIDEX3.57E-051.73E-052.0619790.0502R-squared0.998104Meandependentvar3.911714AdjustedR-squared0.994927S.D.dependentvar0.893543S.E.ofregression0.046176Akaikeinfocriterion-3.058724Sumsquaredresid0.051386Schwarzcriterion-2.571347Loglikelihood64.49285Hannan-Quinncriter.-2.887624F-statistic1259.716Durbin-Watsonstat2.213579通過上表發(fā)現(xiàn)，R2=0.9981，經(jīng)過處理修正，R2的值變?yōu)?.9949，壓力測試模型呈現(xiàn)出較好的擬合效果。經(jīng)過對p和t統(tǒng)計量的值進行分析發(fā)現(xiàn)，在95%置信區(qū)間上，某些變量無法通過T檢驗，表明這些變量的參數(shù)沒有現(xiàn)實意義，沒法對Y進行很好的解釋。出現(xiàn)這種情況，原因可能是這些解釋變量之間存在多重共線性和自相關(guān)關(guān)系的情況，該情況能夠?qū)е陆忉屪兞恐g相互影響，進而使得解釋變量無法對被解釋變量進行充分解釋，應(yīng)該對變量進行多重共線性處理及自相關(guān)問題處理。如果在對解釋變量進行處理時，還會一直出現(xiàn)系數(shù)與實際狀況不相符以及解釋能力弱的情況，應(yīng)該將相應(yīng)的變量進行剔除處理。通過分析發(fā)現(xiàn)，需要將DBCI、M2、DSIDEX、DGDP四個變量剔除掉，對剩余的解釋變量與被解釋變量重新進行回歸分析，得到的結(jié)果如下圖所示：表1.3剔除變量后的回歸結(jié)果變量系數(shù)誤差值t檢驗值p值C0.1289880.3642740.3540950.7258Y(-1)0.9817860.01111988.300170.0000DR-0.0133590.004863-2.7471640.0102PFI0.0136420.0035133.8828740.0005SALES0.0039710.0008434.7081100.0001DFINVEST0.0001707.41E-052.2878950.0296R-squared0.996932Meandependentvar3.903579AdjustedR-squared0.995478S.D.dependentvar0.891943S.E.ofregression0.047289Akaikeinfocriterion-3.106947Sumsquaredresid0.064937Schwarzcriterion-2.841305Loglikelihood60.38428Hannan-Quinncriter-3.000681F-statistic2407.498Durbin-Watsonstat2.051368Prob(F-statistic)0.000000通過上圖發(fā)現(xiàn)：R2=0.9969，經(jīng)過修正后得到R2=0.9955，擬合效果很高，在95%的置信區(qū)間內(nèi)，解釋變量均通過t檢驗，它們解釋變量t統(tǒng)計量的伴隨概率均不高于0.05，說明解釋變量的系數(shù)與現(xiàn)實情況是契合的，也就是說Y(-1)、變量普惠金融利率（DR）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、公共財政收入增長率（PFI）和一階差分后的固定資產(chǎn)投資額增長率（DFINVEST）對城市商業(yè)銀行的信用風險水平的影響是非常顯著的。通過回歸分析能夠建立一個多元回歸方程，該方程表示出四個宏觀經(jīng)濟變量城市商業(yè)銀行信用風險水平Y(jié)之間的關(guān)系，如下式所示：5-（4）（2）結(jié)果分析從得到的方程能夠發(fā)現(xiàn)，普惠金融利率（DR）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、公共財政收入增長率（PFI）、固定資產(chǎn)增長率（DFINVEST）、綜合指標Y的一階滯后變量（Y(-1)）這五個變量對綜合指標Y都有顯著影響。通過公式5-（4）能夠發(fā)現(xiàn)，Y與普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是呈負相關(guān)的，也就是說普惠金融不良貸款率越低，Y越大，普惠金融不良貸款率越大，Y越小。以下內(nèi)容進行具體分析：普惠金融貸款利率（DR）的系數(shù)為負，說明這個變量和Y之間的關(guān)系是負相關(guān)的，故而普惠金融股貸款利率和普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是則呈正相關(guān)的。也就是說，普惠金融貸款利率越高，普惠金融不良貸款率越高，普惠金融貸款利率越小，則普惠金融不良貸款率越小。普惠金融貸款利率越高，商業(yè)銀行的信用風險越大，普惠金融貸款利率越低，商業(yè)銀行的信用風險越小。城市商業(yè)銀行一般具有地域性強的特點，如果某個地區(qū)普惠金融貸款利率高，那么會導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)成本變高，在短期內(nèi)其利潤減少，企業(yè)的還款能力變?nèi)?，最終導(dǎo)致普惠金融不良貸款率會因此上升。普惠金融貸款利率的系數(shù)為-0.0139，這說明普惠金融貸款利率每變動1個單位能夠?qū)е耏從反方向變動單位數(shù)為0.0134。公共財政收入增長率（PFI）的系數(shù)為正，說明該變量與Y之間的關(guān)系是正相關(guān)的，與普惠金融不良貸款率之間的關(guān)系是負相關(guān)的，也就是說，公共財政收入增長率上升，普惠金融不良貸款率變小，反之，普惠金融不良貸款率變大。近年來，隨著我國經(jīng)濟增長步伐的變慢，國家出臺了進一步優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的經(jīng)濟政策，很多重污染且產(chǎn)能過剩企業(yè)相繼被政府強制關(guān)閉，有些企業(yè)已經(jīng)破產(chǎn)。此類企業(yè)主要涉及基建、鋼鐵煤炭、房地產(chǎn)行業(yè)，同時此類行業(yè)也是財政支出的主要領(lǐng)域。前期，銀行因為貫徹落實政府相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策，在這類企業(yè)投放的貸款數(shù)額較大，造成現(xiàn)在不良貸款率攀升的情況。社會消費品零售總額增長率（SALES）和固定資產(chǎn)投資額增長（DFINVEST）系數(shù)都是正數(shù)，這說明Y與這兩個變量之間的關(guān)系是正相關(guān)的，普惠金融不良貸款率與這倆變量之間的關(guān)系是則負相關(guān)的。固定資產(chǎn)投資額增長率每變1個單位能夠?qū)е耏在同方向變動的單位數(shù)為0.0002。社會消費品零售總額增長率每變動1個單位，能夠?qū)е耏在同方向變動的單位數(shù)為0.013。社會消費品零售總額能夠很好的說明零售市場發(fā)展情況以及居民的物質(zhì)生活情況，如果社會消費品零售總額增長率越高，那么說明經(jīng)濟社會發(fā)展水平越高意味著社會經(jīng)濟越景氣，城市商業(yè)銀行的普惠金融不良貸款率則會變小。如果固定資產(chǎn)投資不斷增大，那么就能夠有效拉動國內(nèi)經(jīng)濟快速增長。按照一般規(guī)律，固定資產(chǎn)投資數(shù)額越多，居民的物質(zhì)生活條件水平就會進一步提高，在一定程度上能夠使得固定資產(chǎn)的投資力度上升，能夠有效促進經(jīng)濟又快又好發(fā)展。通過分析發(fā)現(xiàn)，這兩個變量是有現(xiàn)實意義的，由于在模型中系數(shù)值較小，說明他們對銀行普惠金融不良貸款率的影響也是很小的。原因在于，城市商業(yè)銀行的經(jīng)營范圍和經(jīng)營領(lǐng)域受到限制，同時城市商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模不大，加上受到地域性強的特點阻礙，導(dǎo)致固定資產(chǎn)投資額增長率和社會消費品零售總額增長率對商業(yè)銀行的邊際影響較小。綜上所述，該模型符合宏觀經(jīng)濟的實際情況，具有現(xiàn)實意義。利用該模型能夠很好的對商業(yè)銀行的普惠金融不良貸款率進行預(yù)測，并可以對商業(yè)銀行的信用風險管理提供一定的決策參考。1.4A城市商業(yè)銀行普惠信貸風險壓力測試由前述模型可知，在所選取的宏觀經(jīng)濟變量中，普惠金融貸款利率（DR）對綜合指標Y的影響最大，系數(shù)為-0.0139。如果普惠金融貸款利率上升，A城市商業(yè)銀行的普惠金融信貸資產(chǎn)會受到?jīng)_擊，進而導(dǎo)致A城市商業(yè)銀行普惠金融信貸風險受到?jīng)_擊；A城市商業(yè)銀行普惠金融不良貸款率會隨著公共財政收入增長率上升而上升，契合現(xiàn)實的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)律；零售市場發(fā)展情況和人民物質(zhì)生活條件的情況能夠很好的通過社會消費品零售總額這個指標反應(yīng)出來；固定資產(chǎn)投資額增長率能夠拉動經(jīng)濟增長。因此，本文選取A城市商業(yè)銀行普惠金融貸款利率（DR）、公共財政收入增長率（PFI）、社會消費品零售總額增長率（SALES）、固定資產(chǎn)投資額增長率（DFINVEST）四個指標作為壓力測試的情景變量。1.4.1壓力測試的情景設(shè)定首先，對社會消費品零售總額增長率這個指標值進行情景設(shè)定，在輕度沖擊下情景下設(shè)定為每季度降低0.1%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.3%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.5%。其次，對A城市商業(yè)銀行普惠金融貸款利率這個指標，在輕度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.1%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.3%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度上升0.5%。對固定資產(chǎn)增長率這個指標，在輕度沖擊情境下設(shè)定為每季度下降0.2%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度下降0.4%，在重度沖擊情景下設(shè)定為0.6%。最后對公共財政收入增長率這個指標，在輕度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低0.5%，在中度沖擊情景下設(shè)定為每季度下降1%，在重度沖擊情景下設(shè)定為每季度降低1.5%。表1.4壓力測試各變量情景設(shè)定情景情況DFINVEST（每季度）SALES（每季度）PFI（每季度）DR（每季度）輕度沖擊降低0.2%降低0.1%降低0.5%上升0.1%中度沖擊降低0.4%降低0.3%降低1%上升0.3%重度沖擊降低0.6%降低0.5%降低1.5%上升0.5%1.4.2壓力測試的執(zhí)行情況基于上表中的三種情景設(shè)定情況，能夠預(yù)測出2021年第1季度到2021年第4季度這個時間區(qū)間內(nèi)，四個指標在分別在三種情景設(shè)定中的變化情況。預(yù)測結(jié)果如下面三個表格所示：表1.5輕度沖擊情景下宏觀指標變動情況宏觀指標2021Q12021Q22021Q32021Q4DFINVEST-0.74%-0.94%-1.14%-1.34%PFI-6.41%-6.91%-7.41%-7.91%SALES1.71%6.71%7.71%8.71%