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中国上市银行信用风险宏观压力测试研究——基于后危机时代宏观审慎视角

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目录

摘要

第一章 绪论

第一节 研究背景与研究意义

第二节 文献综述

第三节 研究内容和框架

第四节 本文可能的创新点

第二章 信用风险宏观压力测试执行框架

第一节 宏观压力测试的定义

第二节 信用风险宏观压力测试流程

第三章 识别宏观冲击因子的联动规律——基于面板VAR方法

第一节 面板VAR模型构建

第二节 宏观经济变量的选定

第三节 实证结果与分析

第四章 宏观压力测试的执行及结果分析——基于动态面板数据模型和情景法

第一节 动态面板数据模型

第二节 情景法下宏观压力测试的执行和结果分析

第五章 结论与政策建议

第一节 主要结论

第二节 政策建议

参考文献

攻读硕士学位期间的科研经历

致谢

声明

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摘要

加强信用风险宏观压力测试是后危机时代宏观审慎监管的核心问题。2008年国际金融危机暴露出以往的风险管理模式无法对金融系统性风险及时地做出预警提示的缺陷,针对这一缺陷,各国金融监管机构纷纷做出以宏观审慎监管为核心的金融监管改革。其中信用风险宏观压力测试由于能够有效识别系统性风险并及时发出预警提示,逐渐成为宏观审慎监管的核心工具。中国银行业正面临着严峻的宏观经济形势,对中国银行业信用风险展开宏观压力测试,有助于我们认清未来信用风险的变化情况和识别影响金融稳定的脆弱点,这对防范金融系统性风险和维护金融稳定有着重要作用。
  首先,针对传统VAR模型时间序列长度要求过高和无法识别个体效应的缺陷,本文运用面板VAR模型识别宏观经济变量间的联动规律,为宏观压力测试构建一个更加符合现实实际的宏观背景。面板VAR估计结果显示,模型结果均比较显著,说明模型较为准确地识别出宏观经济变量间的联动规律。其中扩张性的货币政策会促进未来短期内经济增长,而经济增速过快则会降低未来M2增长率,两者为非对称关系;经济增长与国房景气指数、存贷利差之间也均为非对称关系,国房景气指数上升或者存贷利差扩大都会降低经济增长速度,相反经济增速提高会增加国房景气指数和存贷利差。
  接着,在构建宏观经济变量冲击与内部承压指标之间的传导桥梁方面,大多数文献直接将所有宏观经济变量与承压指标进行多元回归,这容易出现变量不显著和结果不够准确问题。因此,本文运用动态面板数据模型衡量不良贷款率与GDP增长率之间的动态关系。结果显示,上一期的不良贷款率对本期的不良贷款率具有正向作用,GDP增长率的当前和滞后一、二、三期对不良贷款率均为负向作用。
  最后,和大多数文献不同,本文运用历史情景法和相关情景法结合的方式设计基准情形和压力情形,并执行压力测试得到测试结果。结果显示,在货币政策收紧和GDP增长率降低的情形下,不良贷款率与基准情形相比有明显上升,其中GDP增长率下跌的影响作用更大;存贷利差收窄冲击对不良贷款率的作用不是很明显,与基准情形相比,不良贷款率虽有小幅度的降低,但存款利率市场化对商业银行信用风险的冲击效果仍不明确;房地产市场冲击情形下,不良贷款率不仅没有提高,反而有一定程度的降低。

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