本文是一篇金融学论文，本文运用压力测试技术和 copula 函数理论分别对商业银行业在宏观经济受到不同程度冲击时，信用风险的表现情况以及信用风险的传染情况进行研究，根据前文的实证分析结果，得出以下结论。 （1）国内生产总值指数增长率在设定的不同压力冲击情景下，我国银行业整体的不良贷款率的估计值呈现上升趋势，这说明国内生产总值指数增长率下降将引起不良贷款率的上升，导致我国银行业整体的信用风险增大。 （2）大型商业银行在不同的压力冲击情景下所得出的不良贷款率的估计值均小于银行业整体、股份制商业银行在不同的压力冲击情景下所得出的不良贷款率的估计值，说明当经济增速出现下滑，经济形势不及预期时，大型商业银行所面临的信用风险增加幅度会小于整个银行业的平均水平，表明了大型商业银行有较强的抗风险能力。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
随着经济社会的快速发展，经济全球化程度不断提高，资金流动性逐渐增大，金融产品种类不断增多，金融服务效率不断增强，这使得全球金融市场的联系变得更加密切。但利与弊时常共同贯穿事物发展的全过程，在全球经济快速发展的同时，金融危机也从未缺席。最深刻的教训就是 2008 年由美国商业银行次级抵押贷款投资泡沫引起的全球性金融危机，给全球经济和各国人民的财富带来了严重的创伤，这就使得金融监管理念由以前的重点关注微观金融机构的安全逐步转变为宏观审慎的监管理念，即在兼顾微观金融机构安全的同时着重保障整个金融系统的稳定，防止金融系统对经济体系的负外部溢出而采取的自上而下的监管模式。从宏观审慎监管的角度出发，微观金融机构的风险可控和金融系统的整体稳定就显得格外重要。微观金融机构的风险可控是金融系统整体稳定的前提条件，金融系统的整体稳定必须有微观金融机构的风险可控作为支撑才得以实现。而银行业作为金融系统中的传统支柱性行业和关键性行业，微观银行个体出现超预期的任何动荡和变化都会对国家整个金融系统以及微观个体的财富产生无比深刻的影响。因此，银行体系在整个金融系统中发挥着关键性的作用，银行的风险一旦不受控制会带来金融系统动荡，甚至导致金融危机的发生。这一点在历史上数次的金融危机中已经得到了验证。
由于银行业自身负债经营的特点，在银行业所面临的诸多风险中，信用风险是银行业面临的最主要的一类风险，根据世界银行和国际货币基金组织对银行业历史上爆发危机的统计资料表明，信用风险是诱发银行破产的最常见原因，并且一旦某一银行陷入信用危机不仅会影响到自身的盈利水平和生存能力，而且会对整个金融体系产生迅速及严重的连锁效应，进而对实体经济也产生巨大的冲击。因此，在经过了金融危机的冲击以后，人们对信用风险有了更加深入的认识和理解，同时，随着宏观审慎监管理念在实践过程中得到不断的发展和完善，信用风险的管理和控制已成为商业银行等金融机构和金融监管部门进行风险管理的重要内容。现阶段，国际上最常用的做法是使用在险价值 VaR 这一指标来度量金融机构所面临的风险。
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1.2 国内外文献综述
1.2.1 国外文献综述
（1）压力测试的文献综述
最近几十年间，西方国家屡次爆发金融危机使西方学者较早地认识到金融系统的稳定对一国经济的重要性。因此在对金融系统相关风险控制的研究上起步较早。Wilson(1997)用自己的名字来命名构建的模型，假设银行已经处于极端情况下，用模型分析其承受的信用风险会产生怎样的变化。在研究中首先需要得到银行在不同违约概率下的承压指标，将这些指标的数据进行 logit 变换，再把这些数据连同宏观经济指标的数据一起导入模型当中，作为解释变量而存在[1]。Goodhart 和Sagoviano（2009）以及 Grass（2009）在对银行做压力测试时，从实际出发，充分考虑不同国家的经济发展差异，根据每个国家的特点，从宏观层面构建压力测试模型，由于这些模型针对性非常强，只能适用于某些情形，因而不能得到广泛运用。但是这项研究反映出，在研究银行面对的信用风险问题上，采用压力测试的方法是较为常见的[2-3]。Klaus 和 Martin（2009）在研究中同样进行了信用风险压力测试，与其他研究者不同的是，他们采用了 CreditRisk+模型，并选择了自上而下的视角，认为可以根据贷款损失是否可预期将其风险分成两类，再进行精细化管理。由于贷款质量的结构会因宏观经济因素产生变化，在对这一问题进行研究的时候，可以计算多种风险指标[4]。Drehmann（2010）运用实证研究来对银行面临的风险进行压力测试，认为这种方法可以度量各种风险因子对银行产生影响的强弱[5]。此外，还有很多学者研究了选择压力指标的方法。Foglia（2009）认为选择什么样的承压指标，关键在于进行压力测试的对象和目的。如果针对信贷风险资产组合进行压力测试，那么可以选择违约概率（PD）、贷款损失率（LLR）、不良贷款率（NPL）等作为承压指标；如果要侧重于债券类资产组合，则可以选择风险暴露（EAD）、资产减值准备以及经济资本等作为承压指标；如果测试的目的在于财务报表方面，在选择承压指标的时候可以选择利息差（Interest Margins）、资本充足率（CAR）、净利息收入等[6]。与此同时，压力测试的实施与压力情景的构造是密切联系的。例如 Flood 和 Korenko 认为压力测试系统的情景选择就是对压力测试与不确定性的本质关系进行研究[7]。Glasserman 等（2015）在研究中指出压力情景的定义和选择对压力测试效果至关重要，一个好的压力测试情景能够充分地还原现实情况，得出可信度较高的压力测试结果[8]。
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第 2 章 理论方法概述及相关概念界定
2.1 宏观审慎监管理论
2.1.1 宏观审慎监管的概念
对于宏观审慎监管概念而言，不同研究者的看法和观点不尽相同。有的研究者从商业周期的角度出发，认为宏观审慎监管是应对商业周期的手段，而有的研究者则认为其是维护金融体系稳定的工具。本文分析国际社会及主要国家推进宏观审慎监管的实践，本文认为宏观审慎监管是通过考虑单个金融机构风险对整个体系影响的同时对风险相关性进行分析，对系统重要性机构的监管来防范和化解风险，从而保障整个金融体系良好运作，避免经济遭受重大损失的一种审慎监管模式。
2.1.2 宏观审慎监管的两个维度
（1）时间维度
即关注风险随时间的变化情况，经济的周期性波动对风险变化有显著影响。当经济发展形势良好时，银行等金融机构将会加大信贷供给的投放量，而经济增长所带来的资产价格的拉升、杠杆的加大以及期限的错配等都会加大对风险暴露的可能性；而一旦经济出现下滑的，金融机构为了规避风险，尽量减轻风险事件发生给自身带来的不利影响，将会采取去降低杠杆率、减少信贷配给以及削减金融服务等措施，而投资者在此情形下会出现羊群效应，进一步放大风险的损失。从时间维度防范和化解风险，需要在监管政策的设计上采取“逆风向行事”的思路，深谙经济运行的规律，经济运行处于高位时要设立“缓冲安全区”以减轻经济下行风险带来的影响。而压力测试为“缓冲安全区”的设置提供了可能，具体来看压力测试的实施主要通过度量在经济遭受不同下行压力的冲击时，银行等金融机构盈利和安全方面所受的影响，在此基础上评判银行体系和银行系统受冲击影响程度的大小，合理设置 “缓冲安全区”来尽量吸收由于经济下行所引发的风险带来的损失，以维护银行体系的稳定性和安全性，同时也为监管政策的有效性提供参考。
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2.2 信用风险管理理论
2.2.1 基于传统方法的信用风险管理
专家判断这种方法最早只是商业银行用来管理信用风险的方法，而这些专家，主要是从事信贷工作具有一定年限的银行员工，他们都有一定的信贷工作经验。在工作中，他们需要审核贷款申请者的各方面情况，按照规定，凭借经验做出是否放贷的判断，再确定以什么方式为申请人提供贷款。一般来说，在实际判断的时候会用到“5C”法。这种方法为信贷人员提供了一个决策框架，让其在对借款人的信用状况和贷款资质进行审核时牢牢把握 5 类因素，这些因素分别是客户的品质、资本实力、还款能力、担保和经营环境条件。在“5C”评级法被广泛运用之后，又出现了其他决策框架，也都是用来判断贷款申请人是否能到期还本付息。在过去，银行的主要业务就是吸存放贷，而这种方法也是用来衡量信用风险的最主要方法，其地位可见一斑。然而，这种方法的问题也十分明显：评分缺乏统一标准，评分结果不具有可比性；效率与成本无法兼顾等。
在对信用风险进行评估的时候，还可以采用信用评级方法。这种方法也十分传统，与专家判断法一样，都属于定性分析。信用评级就是判断贷款申请人还本付息的可能性有多大。各大银行对每一笔贷款都会进行信用评估，然后根据大小归类于不同的信用等级。贷款的分级有两种，一种分成 9 级，另一种分成 10 级。等级不同，设定的损失准备金比例也是不同的。另外，信用评分这种方法也十分常见，银行在长期经营贷款活动的过程中总结出多个影响信用风险的指标，并根据这些指标的重要程度给予不同的权重，在对借款人的进行信用评分，根据分数高低来衡量借款人的信用情况，确定是否最终为其提供贷款。在信用评分的基础上出现了 Z 评分模型和 ZETA 信用风险模型。前者在操作的时候难度较小，但是难以做到精确计量，缺乏实效性等。
图 2-1 自上而下压力测试示意图
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第 3 章 商业银行信用风险压力测试模型的构建 ........................... 33
3.1 压力测试模
