涉農信貸違約風險的宏觀壓力測試

李悅婷 徐天祥

【摘要】 壓力測試已經被國外越來越廣泛的用于金融系統的風險預測，而我國運用這種方法的起步較晚，大多數研究集中在對房地產信貸的研究，本文將壓力測試的方法引入涉農信貸中，對涉農貸款違約風險進行風險預測。

【關鍵詞】涉農信貸信用風險壓力測試

一、文獻綜述

世界銀行、國際清算銀行（BIS）、國際貨幣基金組織等國際金融組織的大力推動下，國外對壓力測試的研究較多，理論已經取得了較多的成果，壓力測試已經被很廣泛應用于銀行全面風險管理、金融體系風險監控、資源配置、單一業務產品效益評估等領域。國外壓力測試的實踐成果及理論，為我國銀行業對壓力測試的研究和運用提供了寶貴的經驗 。

De Bandt和P Hartmann (2001)指出了每一個風險因子中間都有相互聯系，并不是獨立影響測試結果的，這些因素的變動會造成“多米諾骨牌效應”Drehmann M (2004)將宏觀經濟因素引入到風險計量的壓力測試模型中。Jim Wong，Ka-fai-Choi和Tom Fong(2006)以香港零售銀行頁為基礎，在模型中用到的變量有：香港地區生產總值，大陸生產總值，利率和房價指數。郭春松（2005）提出要進行定時定點評估，使得壓力測試成為日常工作，他的文章中引用的宏觀指標主要由：利率、匯率、流動性、信貸資產質量等，根據發生過的歷史事件為假設情景，進行了嚴重、中等、輕微三個程度的預測。高顯岳（2006）對我國四大行和另外五家上市銀行進行了壓力測試：匯率、利率、流動性風險。

二、理論概述

涉農貸款，是指：農戶貸款；農村企業及各類組織貸款；城市企業及各類組織的涉農貸款。

信用風險可以分為廣義和狹義。廣義信用風險指的是交易對象發生違約而引發損失的可能性，比如說資產業務中債務人不能按時還本付息而發生的資產質量惡化；也可以是因為突發的集體性的提前取款而造成銀行擠兌等等。狹義的信用風險專指銀行的信貸風險，就是由于銀行客戶或者借款人的資產或信用質量下降，而在還款期限內不能夠履行合約還本付息，給金融機構或者銀行帶來損失。

壓力測試，最初是IOSCO(International Organization of Securities Commissions，即國際證券監管機構)對壓力測試做出了定義：壓力測試是指金融市場在極端的、突發的不利情形下，分析這種情況對資產組合和資產狀況造成的影響。在1999年IOSCO又具體指出：壓力測試是資產組合面臨極端情況時的量化和認定；BIS(committee on the global financial system，即國際清算銀行-巴塞爾全球銀行金融系統委員會)，2000年定義壓力測試為：金融機構衡量潛在但可能發生異常損失的模型。

三、實證分析

本章主要是壓力測試模型的建立過程，首先，確定風險因子，主要通過對其他學者文獻的研究，參考先前其他學者被選做過風險因子的宏觀因素，再結合宏觀實際情況，來選取本文將用到的風險因子；之后，是數據的搜集和整理，在本文的寫作中，數據均來自實際銀行的調研，和中國幾個重要的官方統計網站得來。然后，統計模型的建立，主要通過文獻研究的方法，對官方壓力測試模型和通用測試模型進行總結和規整，選擇出本文將要用到的計量模型，并通過統計軟件計算分析，得出壓力測試模型。

（一）風險因子的確定

已有的文獻學習和與涉農貸款有關的因素，通過分別得線性回歸，最終確定了以下幾個風險因子作為研究對象：

表1 變量的選取

（二）實證模型的構建

本文借鑒的是Wilson（1997）、Boss（2003）、Virolainen（2004）的研究框架，使用了logit模型，將宏觀經濟因素和貸款違約率之間非線性關系進行設定，轉化為宏觀經濟指標Y，將Y指標作為因變量與宏觀經濟的各因素進行多元線性回歸，可以更好的利用各種宏觀經濟指標所提供的信息。

模型建立如下：

yt=ln(t=1,2,…，N)

y=α+αx+…αx+βy+…+βy+μ

x=+x+…+x+ε,i=1,2,…，k

PDt代表第t個月份的平均違約率，Y是反應涉農貸款違約率和各經濟變量關系的中介指標，X分別代表各種經濟變量。

（三）實證研究

1.風險因子的回歸。

圖1 不良貸款率的走勢圖

圖中，不良貸款的走動趨勢明顯分為三個段，第一個段從2008年1月到9月，不良資產率較高，普遍處在18%以上，第二段從2008年10月到2009年6月，不良資產率在1%以下，該段為農行上市之前長城資產管理公司進行不良資產剝離；第三段是2009年7月到2011年12月，不良貸款率在6%以上，8%以下主要是因為于當時“取消二級公路收費政策”的原因，而二級公路屬于縣域貸款，是三農貸款的范疇，因此就出現了不良貸款率又上升的現象。本文主要研究第三段2009年7月到2011年12月。

在本文的模型構造中引入了因變量的滯后變量，因此在對模型做整體回歸之前要確定因變量的自回歸階數，將Yt的一階、二階、三階滯后值與Yt行多元線性回歸，利用eviews軟件對模型進行參數估計，并將相關統計指標的估計結果列表如下：

表2 因變量滯后階數選擇的統計量對照

從上表可以看出，Yt的一階變量中AIC以及SC的取值都小于在不滯后、二階和三階的取值，根據AIC和SC準則，即取值越小越好的準則，最后選定Yt的滯后階數為一階。

根據每個風險因子的回歸結果，可以看出，變量N股票價格指數的回歸結果不明顯，因此將該變量排除。排除后，對其他風險因子和Y(-1)再做一次整體線性回歸。

表3 變量X/Z/J/K/L/M/Y(-1)與綜合經濟指標Y的線性回歸

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

2.自回歸。

對被選入的風險因子分別做自回歸，檢驗確定對變量進行自回歸的階數，結果如下。

表4 自變量階數檢驗結果

分別得出了個解釋變量的自回歸模型，就可以建立壓力測試模型，模型如下：

Y=37.279-0.445X+0.007Z+0.091J+0.135K+5.211L+ 4.249M+0.017Y(-1)

X=8.277+0.821X(-1)-0.393X(-2)

Z=10.672+1.042Z(-1)+0.292Z(-2)-0.439Z(-3)

J=10.956+1.132J(-1)+0.175J(-2)-0.415J(-3)

K=16.893+0.836K(-1)

L=0.349+0.842L(-1)

M=0.879+0.833M(-1)

通過對各綜合經濟指標的多元線性回歸和各個宏觀變量的自回歸模型中可以看得出：地區生產總值增長率、地區房價指數、農產品生產價格指數、農村居民消費物價指數、一年期存款基準利率、一年期貸款基準利率這些宏觀變量確實影響了樣本地區三農貸款的不良貸款率，并且這些宏觀因素的自回歸效果也比較顯著，與此同時綜合經濟指標的一階滯后變量的影響效果也比較顯著。

3.相關性壓力測試分析。

相關性壓力測試運用的主要方法是在進行壓力測試時，將各宏觀變量之間的相關性考慮進去，在假定的未來的某一情境中某個重要的宏觀變量發生了突然變化的情況下，根據宏觀變量之間的相關性來調節其他變量的變動情況，然后再整體估計壓力測試因變量的變化情況。

（1）情景一：地區生產總值增長率分別降至8%、6%、4%

表5 地區生產總值增長率壓力情景下各變量的估計結果

（2）情景二：房價指數分別升至110，120，130

表6 地區生產總值增長率壓力情景下各變量的估計結果

（3）情景三：農產品生產價格指數分別升至110，120，130

表7 農產品生產價格指數壓力情景下各變量的估計結果

（4）情景四：農村居民消費指數升至110，120，130

表8 農產品生產價格指數壓力情景下各變量的估計結果

（5）情景五：一年期存款基準利率升至4%，6%，8%

表9 一年期貸款基準利率壓力情景下各變量的估計結果

（6）情景六：一年期存款基準利率升至4%，6%，8%

表10 一年期貸款利率壓力情景下各變量的估計結果

4.壓力測試結果。

本文首先構建了農業銀行三農貸款信用風險的宏觀壓力測試模型，然后設定了用于評價商業銀行體系抵御系統風險的極端可能的壓力情境，通過假設宏觀經濟變量的變動，利用之前得到的多元線性回歸模型，和logit變換方程和所示宏觀經濟變量的估計值，就可以計算出壓力情境下農行三農貸款不良率的期望和估計值。結果如下：

表11 18種情景壓力測試結果

由表中可以看出，本文所假設的18種情景壓力下，由六種宏觀變量測試出的不良貸款率都是上升趨勢，這就說明地方生產總值增長率的突然下降、房價的、農產品生產價格、農村消費者物價水平、一年期存款和一年期貸款基準利率的突然上升都對涉農不良貸款率產生了嚴重的影響使得農行的涉農貸款風險增大。

從表中還可以看出，地方生產總值不良貸款率之間的估計值差距最大，說明地方生產總值增長率的突然下降對不良貸款率的影響最大，以變化程度為衡量標準可以看出，對不良貸款率影響最大的宏觀因素依次排序為：地方生產總總值增長率、一年期存款基準利率、一年期貸款基準利率、農村居民消費指數、農產品生產價格指數、房價指數。

參考文獻

[1]Wong J, Choi K F, Fong T.A framework for macro stress-testing the credit risofbanks in Hong Kong[J].Hong Kong Monetary AuthorityQuarterlyBulletin,2006(10):1-38.

[2]楊鵬.壓力測試及其在金融監管中的應用[J].上海金融，2005（1）.

[3]郭春松.商業銀行壓力測試研究[J].福建金融，2005（10）.

[4]高顯岳.壓力測試在我國商業銀行風險管理中的應用[D].西南財經大學，2006.

作者簡介：李悅婷，云南財經大學財政與經濟學院，碩士研究生，研究方向：農村金融；徐天祥，云南財經大學財政與經濟學院，副院長，教授，碩士生導師。