压力测试在目的和方法上有划时代的不同

杨一民   美国Loyal Trust Bank（鼎信银行）创始合伙人，CRO，CCO

“划时代”的标题并不是哗众取宠，所谓的不同时代，其实是方法以及目的方面的不同，甚至监管都是不一样的。

一、风险管理的三个历史阶段

（一）前CRO时代

在2000年以前，还没有CRO（Chief Risk Officer）的设置，所有的风险管理都是各个部门自己在做的，并不是统一的。因为从数学的角度来看，那时候的风险是线性的，各个部门的损失都是可加的，目的是为了满足各种会计准则（比如贷款损失准备金），并不在乎是分部门管理还是统一管理。因此，在巴塞尔协议制定以前，或者说在没有CRO以前，风险管理方法与现在不太一样，以前相对较为简单，我把这一时代称为前CRO的时代。

（二）巴塞尔时代

巴塞尔协议开启了一个很有意思的时代，其所计算的风险并不是线性的，被称作肥尾风险、黑天鹅风险，不是直接可加的。这些风险无法在各个部门直接计算，有所谓的多样化效应（Diversification Benefit），必须统一计算、统一管理，这就需要CRO来进行领导。因此，设置CRO的目的是为了应对非线性风险或极端风险的，而极端风险则反映在资本上。

巴塞尔协议所谓的资本有两种，一种是监管资本，按照政府所给的计算公式（Supervisory Formula）计算资本要求，另一种则是经济资本（Economic Capital），用高等数学办法进行计算，较为接近银行真正的风险。当然，计算经济资本也是很麻烦的事情，政府给的公式与银行的关联性可能并不是很强，因为它是一个统一的公式，这样计算出的风险可能不能够很好地估计银行真正的风险。而自己去做非线性的计算，就需要把所有的贷款相关数据放入模型，计算力量是非常大的。因此，在巴塞尔时代，监管的要求其实推动整体技术的发展。

（三）综合资本压力测试时代

压力测试这个名字其实听起来有些误导人，它在美国更多被称为综合资本分析与审查（Comprehensive Capital Analysis and Review，CCAR），也称为资本的综合风险管理。这里的风险在数学是条件线性的，它是可加的，但是必须要在同一个条件之下再可加，在不同的场景之间的风险是不可比的。它不是用来测试单个银行的生存能力，而是在不同场景下资产负债表和损益表的变化，所以很大程度上反映了流动性风险。它的算法是线性的，但其所用的场景是全国银行都要保持一致的，比如美联储制定三个场景，银行自己制定三个场景。其目的不是应对前述的极端风险，而是应对金融系统整体面对的风险，即系统性风险（包括白犀牛风险）。因为三个场景就代表三种系统的可能性，基于场景的计算对政府而言是可加的，可以把每家银行在这三个场景之下的不同计算加总起来。因此，美联储会要求每家银行将模型数据以及模型都一同递交，基于所有的数据再做模型进行比较。从数学的角度来看，所有的都是有条件的（Conditional）。比方转移矩阵，平常所说的转移矩阵是一个历史平均值，而现在的转移矩阵是基于不同的场景而计算的。

（四）时代的不同之处

正因为历史阶段不一样，所计算的风险不尽相同，而监管要求也不一样。在前CRO时代，风险是线性可加的，主要满足CECL（预期信贷损失会计标准）/IFR9会计准则必须可加的要求。但是其实它是根据贷款的剩余期限来决定的，所以它不是简单的可加。巴塞尔时代所计算的风险是极端风险，关注银行的资本充足率。对银行而言，损失或者预期损失是线性的，而资本是非线性的，监管也主要关注这两方面，银行的资产质量也与这两者直接关联。在压力测试时代，风险则是条件线性的，对资产负债表进行全面风险管理，对数学模型也进行风险管理。

总体来看，不同时代最主要的区别在于方法的不同。第一次做CCAR压力测试时非常耗时耗力，关键在于没有数据。CCAR所需的数据与平时的模型数据不一样，因为其风险驱动因子不一样，CCAR对应的是系统性风险。如果驱动因子不同，所构建的模型自然不同。于此，现在美国很多大银行也碰到了难以解决的问题，即不同的模型所输出的结果，其差异会很大，幅度达到2-3倍。政府也会觉得疑惑，究竟以何种模型的估计结果为依据。

二、经济资本与压力测试模型的不同之处

表1 经济资本与压力测试模型的不同之处

运用线性与非线性方法所构建的模型是完全不同，两者最大的区别在于压力测试的驱动因子都是宏观经济变量，而经济资本不能用任何宏观经济变量。为什么不能用？因为与银行自身的结构相关，比如贷款的收益是基于贷款的数量与质量的。假设构建模型时用了一个宏观经济变量如 GDP，贷款可能由于这类参数的变化而发生改变，但其本身的质量可能并未发生变化，由此收入也会相应改变，其中的变化很难统计。经济资本方法至少是有百万级的模拟场景，而压力测试只有3个场景，一般可以扩展到6个场景。但压力测试的场景是复杂的，因为宏观经济变量不能随意决定，不同变量之间是相互关联的。一般有20个左右的宏观经济变量，每一个场景都需要花费很长的时间进行设计，变量之间的相关程度也涵盖在其中。相对而言，基于经济资本方法的这场景都是电脑模拟出来的，相对简单。

第二个区别在于基于经济资本的计算结果是不可相加的。将各个部门综合到整个银行是一件困难的事情，其中需要运用相应的方法，如Copula等。更麻烦的是，即使计算出总数，因为它是不可相加的，将经济资本重新分配至每一笔贷款非常困难，到现在为止没有很好的办法。通俗来讲，本来是一元加一元，应为两元，但有多样化的原因，可能最终加总只有1.5元，这1.5元再重新往回分配时就难以配置。相对而言，基于压力测试的计算结果是条件可加的，即它在同样的条件是可加的。

第三个区别在于基于经济资本的计算方法，其耗费时间较长，绝大部分的时间都是做模拟。对压力测试而言，它不需要做模拟，但是它需要用跨周期的历史数据，特别是历史回测时，模型预测的好坏需要用历史数据来测量，而经济资本基本上不可能用历史回撤的方法。

总而言之，模型大概有30%是相似的，比如损失、PD、LGD等名称，但是在方法上基本是不一样的，思路也完全不同。因此，应用压力测试，需要将它当作与以往完全不同的模型来对待。一个难以解决的问题是：如果一个银行两类模型都有，但是当它们的结果出现太大差别的时候，应该如何处置？目前也没有较好的解决办法。可能的方案是只用压力测试模型，保持数据一致性。

演讲文稿整理：冉鑫

责任编辑：傅泽天

来源：TGES2021（第十七届）中国金融风险经理年度总论坛：风险分析、量化和压力测试（一）（12月）