商业银行流动性压力测试系统的研究与实现
作者 孟凡涛 王昭 北京中软融鑫计算机系统工程有限公司
摘要：流动性风险压力测试系统在银行自身风险识别中起着重要的作用，是银行预测自身流动性风险承受能力，进行主动风险防范的重要方法。本文通过压力测试五步分析法，针对某商业银行的实际业务需求，设计了四大压力情景，建立了B/S、C/S混合结构的应用软件体系，实现了以压力测试为工具的流动性风险识别系统。
关键词：流动性风险，压力测试
一、引言
流动性压力测试作为简单易行的工具有助于商业银行预测在极端不利的市场情况下自身的流动性风险承受能力，进而通过改进自身管理，设计应急预案来主动防御流动性风险。压力测试是一个识别和管理那些可能导致极大损失的情形的过程，由一系列的方法组成，包括敏感性测试、情景测试等，可用于估计在极端不利的市场情况下银行潜在的经济损失。本文主要通过情景设计的方法进行压力测试来识别商业银行的流动性风险。
二、关键技术及方法
流动性风险压力测试系统是以流动性风险为核心，压力测试分析方法为主要工具的流动性风险管理系统。系统按照风险监测、风险预测、风险报告、风险预案为系统主线，根据商业银行的实际业务设计个性化压力测试情景，利用流动性缺口法和监管指标法寻找行内潜在的风险点和薄弱环节，具体的实现步骤可以按照五步法来进行描述：
1． 行内风险状态监测
正常环境下的日常流动性管理是流动性风险管理的重要部分，有助于行内人员实时了解行内流动性风险指标及缺口情况。通过预先设置预警边界，及时帮助用户了解预警信息。系统提供了流动性指标逐级分解、公式追溯的风险查看方式，能够捕捉风险路径。
2． 情景设计
正常环境下的日常管理多为事中管理。而流动性风险衡量的主要是对现金流的影响，如果没有能够及时有效的进行管理，就
有可能影响银行的经营甚至生存，因此流动性风险管理更应该重视预测性管理，压力测试正是预测管理的有效方法之一。情景设计作为压力测试主要使用方法，能够分析多个因素发生以及极端不利事件发生对银行风险暴露和承受风险能力的影响。结合银行业务关注点，系统设定了4个风险情景：（1）存款持续流失；（2）存款准备金率上调；（3）房地产价格波动；（4）利率波动。
情景是为了压力测试而设计的，在考虑
银行业务机理的同时考虑了统计模型的建立。本系统按照银行的业务需求设计了两类情景，提供不同的分析方式。 （1） 机理分析类情景
该类情景主要按照行内业务的发展规律和机理定和分析，可以分析行内关键业务的发展趋势以及关键风险因子与流动性风险指标的相关性。存款持续减少和存款准备金率上调属于该类情景。 （2） 统计模型类情景
该类情景借助统计分析方法对历史数据进行建模分析，利用统计函数来描述业务的发展规律。系统中可以分析情景风险因子与风险指标的相关性，并能够对所做的模型进行实时的评估。房地产价格波动和利率波动属于该类情景。
3． 压力测试
压力测试是系统的核心部分，也是流动性风险预测管理的关键方法。流动性预测是流动性风险管理的一个关键流程，需要根据在时间上的特点，比如短期、中期、长期或者突发性来进行匹配和管理。流动性预测的关键是对资产和负债的预测，也可以认为对贷款规模和存款规模极其相关业务在不同时期上进行的预测。任何预期的存款规模和贷款规模的变化，都意味着银行资金的潜在流动。因此，预测任意给定流动性期限内的存款和贷款并且通过存贷款的变化来估计
银行的净流动性资金是盈余还是不足就显得非常重要。情景设计的逐步分析过程为压力测试的逐步施压打下了良好的基础。压力测试就可以按照4个情景分别进行轻度、中度、重度压力的分析过程。具体的分析方法如下：
（1） 机理分析类情景
流动性风险预测过程主要由如下步骤： a) 根据历史数据情况统计存款增长率、贷
款增长率、存款期限分布、贷款期限分布等参数
b) 根据历史统计参数预测预期存款规模、
贷款规模
c) 根据统计分布参数预测预期不同流动
性期限内的业务数据
d) 根据预期期限行内业务数据推算行内
净流动性资金
流动性风险预测以G21流动性期限缺口表为依据，预测流动性期限缺口，其中涉及到的评估业务如表1 所示：
表-1 预测业务范围表
（2） 统计分析类情景
该类情景主要利用统计建模方法对银行的明细数据进行数据分析，以数学函数为模型描述来设计压力测试预测方案。系统设计了房价 – 违约率模型、利率 – 贷款模型、利率 – 定期存款模型和利率 – 活期存款模型。
房价-违约率模型 利率-贷款模型 利率-定期存款模型 利率-活期存款模型
（3） 缺口法分析行内流动性资金缺口
流动性缺口是指一定时期内银行的资产和负债的差额。当流动性缺口为正，即资产大于负债时，说明负债不足以支持一部分资产，需要从外部寻找资金来源；当流动性缺口为负，即负债大于资产时，说明有一部分资金处于闲置状态，负债资金并没有得到完全运用，流动性风险监测角度来看，并未构成流动性风险。
流动性缺口分析利用非现场监管信息系统中《G21流动性期限缺口统计表》的数据进行。《G21流动性期限缺口统计表》通过监测资产、负债以及现金流量，进行量度、监测行内未来资金净额需要。系统对《G21流动性期限缺口统计表》进行细微改造，通过预测不同期限内的资产和负债数据情况，可以预测一定时期内出现的现金流入量和支出量。通过《G21流动性期限缺口统计表》，可以掌握“次日”，“2日”．．．“1年”等不同期限内资金净额需要，可以指导银行有计划的安排资金运营，防范流动性风险。
《G21流动性期限缺口统计表》改造情况如表２所示：
表-2 G21改造说明
（4） 监管指标法分析流动性风险
银监会重点关注流动性风险的7项指标，7项关注指标从不同的角度反映了银行资金流动性情况。其中存贷款比例、超额备付金率主要反映银行当前的支付能力状况；
核心负债依存度主要反映银行负债稳定性状况；流动性比例及经调整流动性比例主要反映银行资金流动水平；流动性缺口率主要反映银行资产负债匹配情况；最大十户存款比例反映银行存款集中度变化情况。当预测的行内业务发生变化时，能够以此推算出行内7项指标的变化情况，进而能够掌握流动性的变化趋势状况。
4． 策略维护
在压力测试施压过程中，可以记录轻度、中度、重度三个关键的观测点时流动性风险的暴露情况，包括流动性缺口情况和监管指标情况。对于不同等级的流动性风险状况，银行可以根据自身的特点和外部环境指定相应的流动性风险突发事件应急预案和出现流动性问题时的融资策略，主动防御流动性风险。
5． 风险控制报告
压力测试过程形成了一套完整的风险识别，风险分析，风险预测，风险预案的分析过程。系统根据测试过程中记录的相关指标数据和信息，生成一份描述整个情景设计、压力测试过程和各个压力情况下的策略分析的报告文档，帮助银行满足压力测试的监管要求。
流动性风险压力测试五步法分析流程如图1所示：
图1 压力测试五步法
三、流动性压力测试系统架构与功能
流动性压力测试系统采用C/S、 B/S混合架构。其中C/S系统以.NET 开发平台为基础开发组件实现了情景配置和模型库配置等功能。B/S系统采用J2EE基础开发组件，以WebWork + Spring + Ibatis作为基础开发框架。在Ibatis提供对数据访问组件的SQL配置化管理和Spring提供bean的集中配置化管理的基础上采用WebWork的MVC机制和Eclipse作为集成开发环境，实现了ETL数据读取功能和Web展示功能。系统采用的典型三层（展现层、业务逻辑层、数据层）架构布局使系统具有良好的可扩展性和可维护性。
根据流动性风险压力测试的五步分析法，结合银行的业务功能需求，设计了行内风险状况监测、情景设计、压力测试、策略维护、测试报告、系统配置六大功能模块，具体的软件功能结构如图2所示：
••••参考文献：
[1]金煜.中国商业银行流动性风险：计量和管理框架[D].复旦大学.2007年,P13-P30 [2]张红梅.我国商业银行流动性管理问题研究[D].吉林大学.2008年,P14-P23
[5]商业银行压力测试指引[DB/OL]. 中国银行业监督管理委员会.
•••••
四、总结及展望
上述实现的流动性风险压力测试系统可以有效的满足不同角度不同定位人员的需求。对内，系统能够帮助行内业务人员在复杂的外部环境调节下，利用压力测试工具分析宏观经济因素与行内之间的压力传递关系；同时对行内业务人员进行现金流管理尤其是资金分配时，有较好的指导作用。对外，系统能够预测在压力条件下，银监会监管指标的异常变化，找出未来某个时期内的风险，帮助银行提高自身的风险管理水平。
目前的流动性风险压力测试系统装载的情景，都是从银行本身的实际情况触发，设计较为合理，贴近实际。但是由于时间有限、历史数据缺乏等原因，系统还存在一些不足，有待进一步完善，需要考虑引入复合情景的设计和新的模型分析方法和思路。但总的来说，流动性风险压力测试系统的成功开发对流动性风险管理、现金流预测、资产负债管理等方面还是具有一定的指导意义和参考价值的。
商业银行流动性压力测试系统的研究与实现
作者 孟凡涛 王昭 北京中软融鑫计算机系统工程有限公司
摘要：流动性风险压力测试系统在银行自身风险识别中起着重要的作用，是银行预测自身流动性风险承受能力，进行主动风险防范的重要方法。本文通过压力测试五步分析法，针对某商业银行的实际业务需求，设计了四大压力情景，建立了B/S、C/S混合结构的应用软件体系，实现了以压力测试为工具的流动性风险识别系统。
关键词：流动性风险，压力测试
一、引言
流动性压力测试作为简单易行的工具有助于商业银行预测在极端不利的市场情况下自身的流动性风险承受能力，进而通过改进自身管理，设计应急预案来主动防御流动性风险。压力测试是一个识别和管理那些可能导致极大损失的情形的过程，由一系列的方法组成，包括敏感性测试、情景测试等，可用于估计在极端不利的市场情况下银行潜在的经济损失。本文主要通过情景设计的方法进行压力测试来识别商业银行的流动性风险。
二、关键技术及方法
流动性风险压力测试系统是以流动性风险为核心，压力测试分析方法为主要工具的流动性风险管理系统。系统按照风险监测、风险预测、风险报告、风险预案为系统主线，根据商业银行的实际业务设计个性化压力测试情景，利用流动性缺口法和监管指标法寻找行内潜在的风险点和薄弱环节，具体的实现步骤可以按照五步法来进行描述：
1． 行内风险状态监测
正常环境下的日常流动性管理是流动性风险管理的重要部分，有助于行内人员实时了解行内流动性风险指标及缺口情况。通过预先设置预警边界，及时帮助用户了解预警信息。系统提供了流动性指标逐级分解、公式追溯的风险查看方式，能够捕捉风险路径。
2． 情景设计
正常环境下的日常管理多为事中管理。而流动性风险衡量的主要是对现金流的影响，如果没有能够及时有效的进行管理，就
有可能影响银行的经营甚至生存，因此流动性风险管理更应该重视预测性管理，压力测试正是预测管理的有效方法之一。情景设计作为压力测试主要使用方法，能够分析多个因素发生以及极端不利事件发生对银行风险暴露和承受风险能力的影响。结合银行业务关注点，系统设定了4个风险情景：（1）存款持续流失；（2）存款准备金率上调；（3）房地产价格波动；（4）利率波动。
情景是为了压力测试而设计的，在考虑
银行业务机理的同时考虑了统计模型的建立。本系统按照银行的业务需求设计了两类情景，提供不同的分析方式。 （1） 机理分析类情景
该类情景主要按照行内业务的发展规律和机理定和分析，可以分析行内关键业务的发展趋势以及关键风险因子与流动性风险指标的相关性。存款持续减少和存款准备金率上调属于该类情景。 （2） 统计模型类情景
该类情景借助统计分析方法对历史数据进行建模分析，利用统计函数来描述业务的发展规律。系统中可以分析情景风险因子与风险指标的相关性，并能够对所做的模型进行实时的评估。房地产价格波动和利率波动属于该类情景。
3． 压力测试
压力测试是系统的核心部分，也是流动性风险预测管理的关键方法。流动性预测是流动性风险管理的一个关键流程，需要根据在时间上的特点，比如短期、中期、长期或者突发性来进行匹配和管理。流动性预测的关键是对资产和负债的预测，也可以认为对贷款规模和存款规模极其相关业务在不同时期上进行的预测。任何预期的存款规模和贷款规模的变化，都意味着银行资金的潜在流动。因此，预测任意给定流动性期限内的存款和贷款并且通过存贷款的变化来估计
银行的净流动性资金是盈余还是不足就显得非常重要。情景设计的逐步分析过程为压力测试的逐步施压打下了良好的基础。压力测试就可以按照4个情景分别进行轻度、中度、重度压力的分析过程。具体的分析方法如下：
（1） 机理分析类情景
流动性风险预测过程主要由如下步骤： a) 根据历史数据情况统计存款增长率、贷
款增长率、存款期限分布、贷款期限分布等参数
b) 根据历史统计参数预测预期存款规模、
贷款规模
c) 根据统计分布参数预测预期不同流动
性期限内的业务数据
d) 根据预期期限行内业务数据推算行内
净流动性资金
流动性风险预测以G21流动性期限缺口表为依据，预测流动性期限缺口，其中涉及到的评估业务如表1 所示：
表-1 预测业务范围表
（2） 统计分析类情景
该类情景主要利用统计建模方法对银行的明细数据进行数据分析，以数学函数为模型描述来设计压力测试预测方案。系统设计了房价 – 违约率模型、利率 – 贷款模型、利率 – 定期存款模型和利率 – 活期存款模型。
房价-违约率模型 利率-贷款模型 利率-定期存款模型 利率-活期存款模型
（3） 缺口法分析行内流动性资金缺口
流动性缺口是指一定时期内银行的资产和负债的差额。当流动性缺口为正，即资产大于负债时，说明负债不足以支持一部分资产，需要从外部寻找资金来源；当流动性缺口为负，即负债大于资产时，说明有一部分资金处于闲置状态，负债资金并没有得到完全运用，流动性风险监测角度来看，并未构成流动性风险。
流动性缺口分析利用非现场监管信息系统中《G21流动性期限缺口统计表》的数据进行。《G21流动性期限缺口统计表》通过监测资产、负债以及现金流量，进行量度、监测行内未来资金净额需要。系统对《G21流动性期限缺口统计表》进行细微改造，通过预测不同期限内的资产和负债数据情况，可以预测一定时期内出现的现金流入量和支出量。通过《G21流动性期限缺口统计表》，可以掌握“次日”，“2日”．．．“1年”等不同期限内资金净额需要，可以指导银行有计划的安排资金运营，防范流动性风险。
《G21流动性期限缺口统计表》改造情况如表２所示：
表-2 G21改造说明
（4） 监管指标法分析流动性风险
银监会重点关注流动性风险的7项指标，7项关注指标从不同的角度反映了银行资金流动性情况。其中存贷款比例、超额备付金率主要反映银行当前的支付能力状况；
核心负债依存度主要反映银行负债稳定性状况；流动性比例及经调整流动性比例主要反映银行资金流动水平；流动性缺口率主要反映银行资产负债匹配情况；最大十户存款比例反映银行存款集中度变化情况。当预测的行内业务发生变化时，能够以此推算出行内7项指标的变化情况，进而能够掌握流动性的变化趋势状况。
4． 策略维护
在压力测试施压过程中，可以记录轻度、中度、重度三个关键的观测点时流动性风险的暴露情况，包括流动性缺口情况和监管指标情况。对于不同等级的流动性风险状况，银行可以根据自身的特点和外部环境指定相应的流动性风险突发事件应急预案和出现流动性问题时的融资策略，主动防御流动性风险。
5． 风险控制报告
压力测试过程形成了一套完整的风险识别，风险分析，风险预测，风险预案的分析过程。系统根据测试过程中记录的相关指标数据和信息，生成一份描述整个情景设计、压力测试过程和各个压力情况下的策略分析的报告文档，帮助银行满足压力测试的监管要求。
流动性风险压力测试五步法分析流程如图1所示：
图1 压力测试五步法
三、流动性压力测试系统架构与功能
流动性压力测试系统采用C/S、 B/S混合架构。其中C/S系统以.NET 开发平台为基础开发组件实现了情景配置和模型库配置等功能。B/S系统采用J2EE基础开发组件，以WebWork + Spring + Ibatis作为基础开发框架。在Ibatis提供对数据访问组件的SQL配置化管理和Spring提供bean的集中配置化管理的基础上采用WebWork的MVC机制和Eclipse作为集成开发环境，实现了ETL数据读取功能和Web展示功能。系统采用的典型三层（展现层、业务逻辑层、数据层）架构布局使系统具有良好的可扩展性和可维护性。
根据流动性风险压力测试的五步分析法，结合银行的业务功能需求，设计了行内风险状况监测、情景设计、压力测试、策略维护、测试报告、系统配置六大功能模块，具体的软件功能结构如图2所示：
••••参考文献：
[1]金煜.中国商业银行流动性风险：计量和管理框架[D].复旦大学.2007年,P13-P30 [2]张红梅.我国商业银行流动性管理问题研究[D].吉林大学.2008年,P14-P23
[5]商业银行压力测试指引[DB/OL]. 中国银行业监督管理委员会.
•••••
四、总结及展望
上述实现的流动性风险压力测试系统可以有效的满足不同角度不同定位人员的需求。对内，系统能够帮助行内业务人员在复杂的外部环境调节下，利用压力测试工具分析宏观经济因素与行内之间的压力传递关系；同时对行内业务人员进行现金流管理尤其是资金分配时，有较好的指导作用。对外，系统能够预测在压力条件下，银监会监管指标的异常变化，找出未来某个时期内的风险，帮助银行提高自身的风险管理水平。
目前的流动性风险压力测试系统装载的情景，都是从银行本身的实际情况触发，设计较为合理，贴近实际。但是由于时间有限、历史数据缺乏等原因，系统还存在一些不足，有待进一步完善，需要考虑引入复合情景的设计和新的模型分析方法和思路。但总的来说，流动性风险压力测试系统的成功开发对流动性风险管理、现金流预测、资产负债管理等方面还是具有一定的指导意义和参考价值的。